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1、第九章 不完全信息理论,第一节不完全信息与道德风险一、不完全信息1、含义是指人们对需要了解的信息不完全了解，而且信息在市场参与者之间的分布是不对称的,2、原因（1）经济生活的不确定性（2）专业分工的不同（3）获取信息需要成本,3、信息成本的计算信息成本是人们为从不完全信息到完全信息所支付愿意或应该支付的成本信息成本=不完全信息情况下实现某一效用的开支完全信息情况下实现相同效用的开支或 信息成本=完全信息情况下的收益不完全信息情况下的收益,例1,某消费者的效用函数为：TU0.5IPX-0.5PY-0.5其中I代表收入（假定I=20元），PX代表饮料的价格（假定PX 2.5元），PY代表汉堡包的价
2、格（假定PY为7.5元或者12.5元）假定他随机选择一家快餐点购买汉堡包和饮料，能够实现的效用是：TU=0.5TU1（PY7.5）+0.5TU2（PY7.5）2.049,如果该消费者知道哪家快餐点的汉堡包更便宜，他显然就会去那家店购买，其效用为：TU=0.5IPX-0.5PY-0.5=2.309可以算出：在不完全信息的情况下，要实现2.049的效用，需要20元，在完全信息情况下，实现2.049的效用，只需要17.7元。那么，要知道哪家快餐点的汉堡包更便宜这个信息，需要支付的成本就为2.3元。,信息成本=完全信息情况下的收益不完全信息情况下的收益,例2,有一个农场主的作物因为缺水而快要枯萎了，他
3、必须决定是否灌溉。如果他进行灌溉，或者天下雨的话，作物带来的利润是1000元，但如果缺水，利润只有500元，进行灌溉的成本是100元，该农场主的目标是实现利润最大。（1）如果农场主相信下雨的概率是50，他会灌溉吗？（2）假定天气预报的准确率是100，农场主愿意为获取这种准确的天气信息支付多少成本？（3）如果天气预报的准确率是75，农场主愿意为获取这种天气信息支付多少成本？,（1）灌溉的利润：1000100900不灌溉的利润：0.510000.5100750显然应该灌溉（2）假定天气预报的准确率是100，农场主的选择肯定是下雨不灌溉，不下雨灌溉。下雨，不灌溉：利润1000不下雨，灌溉：利润100
4、0100900在不灌溉情况下的利润：完全信息为1000，不完全信息为750，所以该农场主获取这种准确的天气信息愿意支付的成本为：1000750250,（3）假定天气预报的准确率是75，农场主的选择肯定也是下雨不灌溉，不下雨灌溉。下雨，不灌溉：利润10007550025825不下雨，灌溉：利润1000100900在不灌溉情况下的利润：75信息准确率情况下的利润为825，不完全信息为750，所以该农场主获取这种准确的天气信息愿意支付的成本为：82575075,二、道德风险1、含义是指交易双方在交易协议签定后，其中一方利用多于另一方的信息优势，有目的地损害另一方的利益而增加自己利益的行为,2、为什么
5、会产生道德风险产生道德风险的原因在于市场上信息分布的不对称。这在保险市场上最为明显。投保人往往会利用自己比保险公司多的信息优势，有目的地损害保险公司的利益而增加自己的利益，从而产生道德风险。这可以从投保人的选择中看出来。,现假定某一消费者（投保人）的初始财产为W0，发生损失时的损失为L，采取防范措施的费用开支为A，购买保险后所支付的保险费为P，在发生损失后保险公司将全额赔付，赔付额为X，那么：该消费者在没有购买保险的情况下，他在两种状态（不发生损失和发生损失）下的财产分别为：W1=W0-A（不发生损失情况下的财产）W2=W0-A-L（发生损失情况下的财产）,该消费者在购买保险的情况下，他在两种
6、状态（不发生损失和发生损失）下的财产分别为：W1=W0-A-P（不发生损失情况下的财产）W2=W0-A-P-L+X（发生损失情况下的财产）我们可以发现：消费者在购买保险的情况下，在发生财产损失时，如果保险公司是全额赔付，L=X，那么无论保险费以及防范费用为多少，W1=W2始终成立。,投保人的目的之一是要使自己的财产达到最大。在购买保险的情况下，要使财产W1（或W2）最大，那么A=0，即投保人不采取任何防范措施。而这样无疑会增大财产损失的可能性，增加保险公司的赔付，从而损害保险公司的利益。通过以上分析我们可以发现：在投保人购买保险的情况下，投保人为使自己的财产达到最大，就会产生道德风险。,3、解
7、决道德风险的市场方案在保险市场上，为解决投保人的道德风险问题，保险公司可采取以下措施：（1）实行部分保险：即保险公司只对承保财产的部分价值承担风险，其余部分由投保人自己承担。这样可以迫使投保人采取防范措施。（2）在保单内加入扣除条款：即在保险单内规定保险公司对某些由于投保人自身原因而形成的损失不承担赔偿责任。这样也可以让投保人承担部分风险，留给投保人一些动力去采取防范措施。,第二节 逆向选择与信号显示,一、逆向选择的含义在信息不对称的市场上，如果一方能够利用比另一方多的信息优势，从而增加自己的利益而损害另一方的利益，那么劣质品更容易达成交易。这显然与优胜劣汰的市场交易法则相违背，故称逆向选择。
8、,二、逆向选择的过程和结果1、过程（略）2、结果：劣品驱逐良品,三、信号显示的含义及方式（一）含义生产和经营优质产品的企业（或个人）通过某种方式（或途径）向消费者传递某种信息，从而使人们相信其产品质量的行为。,（二）方式1、提供内容广泛的质量保证2、让消费者眼见为实3、创立名牌4、让有信誉的商人或机构来重建市场秩序5、进行“二次信号”显示（如采用先进的防伪技术、名品与名店相结合）此外。政府应充分发挥提供法律保障、打击假冒伪劣商品的作用。（美国的安德森交通事故赔偿案、新加坡政府的“黑名单”）,第三节 激励机制,一、委托代理问题1、含义当代理人为委托人工作，而工作的成果同时取决于代理人的努力程度和
9、不由其主观意志决定的各种客观因素，且这两种因素对委托人来说无法完全区分时，就会产生代理人的“道德风险”，这就是委托代理问题。,解决委托代理问题的主要内容是设计一种激励机制，合理地进行收入的分配，使代理人愿意尽最大努力地为委托人工作。,2、形成原因在于代理人与委托人之间信息的不对称，代理人所拥有的信息多于委托人的信息。委托人无法区分代理人的主观因素和客观因素，无法有效地监督代理人的行为，代理人就会利用自己的信息优势，损害委托人的利益而增加自己的利益，这就会产生“道德风险”。,3、在没有道德风险情况下的委托代理问题如果在委托代理问题中，没有道德风险，就没有必要去设计一种激励机制，委托代理问题最主要
10、的内容只是只在委托人与代理人之间进行风险的分担，并确定相应的分配原则。而风险的分担取决于委托人和代理人对待风险的相对态度。主要有三种情况：,（1）委托人是风险爱好者，而代理人是风险规避者，最佳的分配原则是代理人取得固定收入，委托人承担所有风险。（2）委托人是风险规避者，代理人是风险爱好者，最佳的分配原则是代理人向委托人上缴固定的租金。（3）委托人和代理人都是风险规避者。双方都承担一定的风险。在上述三种情况中，第一种假设是比较合理的。因为委托人是风险爱好者，而代理人是风险规避者。,但代理人取得固定收入只有在不存在道德风险的情况下才是有效的分配机制，而这必须要求代理人要有高度的责任心和忠诚，有无私
11、的品格和始终如一的精神，或者要把劳动作为第一需要、是一种享受而不是一种谋生的手段。显然，这两个条件离现实有很大的差距，所以，设计激励机制是必要的。,二、在有道德风险情况下的激励机制（一）激励机制设计的基本原则一要让代理人愿意参与到工作 中来二是代理人要付出最佳的努力。,假设：X代理人付出的努力Y产值S代理人参加工作得到的报酬C代理人参加工作付出的成本U0代理人不参加工作所能达到的效用折算成的收益X*代理人最佳的努力程度Y随X递减增加，Y=f(X),C随X递增增加,C=C（X）。,1、参与约束代理人参加工作得到的净收益正好等于他不参加工作所能达到的效用折算成的收益。参与约束是正好将代理人吸引到工
12、作中来。即S-C=U0，或S=U0+C2、激励相容约束代理人能够给自己带来最大净收益的努力水平也正是能够给委托人带来最大利润的努力水平。或者说，代理人努力工作得到的净收益要大于不努力工作得到的净收益。即Sf(X*)-C（X*）Sf(X)-C（X）。此时MP（X*）=MC（X*）,产值成本,代理人的努力,X,0,f(x),c(x),X*,委托代理机制,（二）激励机制的设计方案在充分信息的情况下，设计出能够满足激励机制两个基本原则的方案并不难，以下三种方案都能够满足（假定农场主为委托人，农民为代理人）1、租金即农场主可以按一个价格R将土地租给农民耕种，农民得到除去租金以后的所有产品。即Sf(X)=
13、f(X)-R,农民要使其净收益Sf(X)-C（X）=f(X)-R-C（X）最大，就必须把努力程度调整到最佳的努力程度X*，使MP（X*）=MC（X*），而这一努力程度也正是委托人希望的，满足激励相容约束条件。租金的多少由参与约束条件确定f(X*)-R-C（X*）=U0R=f(X*)-C（X*）-U0,2、劳动工资将农民是报酬分为两部分，一部分为固定收入，另一部分为“按劳分配”的工资收入。3、目标产量承包如果代理人愿意付出X*水平的努力并产出f(X*)的话，就可以得到B水平的报酬，如果产量达不到f(X*)，代理人将得不到任何报酬。目标产量承包通过强制性办法，将努力水平调整到最佳的努力水平。,（三）不对称信息情况下的次优激励机制分成制1、分成制在完全信息情况下不是最优激励机制因为此时代理人的努力水平与委托人希望的努力水平不一致，往往是代理人的努力水平低于委托人希望的努力水平。2、在不对称信息情况下，分成制则是一种较好的激励机制。,祝同学们学业有成！生活幸福！并祝新年.春节快乐!Tel:65383135（H）,
