[1] Introducción
La Teoría de la Asimetría de información forma parte del neoinstitucionalismo y la economía de las organizaciones.
[2] La teoría de la asimetría de información (Akerlof, 1970) y la economía de las organizaciones en el neoinstitucionalismo
Hay dos argumentos emblemáticos que ilustran las explicaciones de la teoría de la asimetría de información (Akerlof, 1970): la selección adversa y el riesgo moral. En ambos casos, se describen, explican y predicen situaciones en las cuales una parte saca más provecho que la otra y, en consecuencia, la otra queda en desventaja.
La selección adversa explica cómo se pueden excluir del mercado de bienes y servicios de más alta calidad debido a la disponibilidad de otros de baja calidad. ¿Por qué ocurre? Porque los compradores no son capaces de determinar la calidad de los bienes y servicios; en consecuencia, ofrecen precios más bajos: precios que son adecuados para bienes y servicios de mediana calidad (no buena).
Por el lado de los vendedores, ellos conocen la calidad de sus bienes y servicios (lo que pone de manifiesto la información asimétrica); en consecuencia, los vendedores de productos con alta calidad se rehúsan a vender al precio promedio, así que el mercado termina expandiéndose hacia productos de baja calidad.
Akerlof quien, junto con Michael Spence y Joseph Stiglitz, fue laureado con el premio Nobel en Ciencias Económicas en 2001, estudió la información asimétrica en el mercado de los autos usados (lemon markets en inglés) y predijo que los autos usados de peor calidad pueden expulsar del mercado a los de mejor calidad debido que la información que disponen los compradores sólo está constituida por el precio de venta y no por el mantenimiento, cuidado, condiciones y estado.
Esta incapacidad del comprador para superar la asimetría de información lo conduce a ofrecer precios muy bajos. Incluso los autos en mejores condiciones quedan afectados, pues serían expulsados del mercado debido a la renuencia de sus vendedores a aceptar esta cadena (y tendencia) de ofertas de precios descendentes.
En este caso, el vendedor tiene más información sobre el auto, sobre las condiciones y sobre el mantenimiento del auto durante su uso previo. De manera opuesta, el comprador no tiene acceso a esa información.
Esta asimetría de información tiene consecuencias económicas. Una vez identificado el problema como uno de selección adversa, pueden buscarse soluciones.
Por el lado del comprador, se ve en la necesidad de obtener más información para intentar reducir la asimetría; podría llevar el automóvil a un amigo conocedor o a un mecánico para pedir una revisión más experta. En caso de que el posible comprador encuentre que el auto tiene más problemas de los aparentes, podría ofrecer un menor precio por el auto y probablemente el vendedor lo acepte.
Por otro lado, también puede ocurrir que al vendedor le convenga proporcionar más información al comprador. Si el vendedor ha tenido una conducta responsable y le presenta al comprador todas la facturas e historia del mantenimiento del auto (le proporciona mayor información), puede fijar precios un poco más altos que el promedio de otros autos similares o negarse a bajar el precio.
Con ello, ha disminuido la asimetría de información que tenía el comprador y la está usando a su favor para venderlo a un precio mayor. Con esta nueva información, el comprador aceptará un precio mayor.
Cuando esto no es posible, es decir, cuando la asimetría de la información no puede reducirse, entonces el comprador no estará dispuesto a pagar precios relativamente altos por un auto usado y los de mejor calidad no podrán mantener sus precios originales. Akerlof predijo que los autos de menor calidad terminarán expulsando del mercado a los autos de mayor calidad. Hay un sesgo de selección; hay selección adversa.
[2.1] Selección adversa (conducta ex ante)
Un ejemplo paradigmático de selección adversa se presenta en el caso de los seguros. Como respuesta a la aversión al riesgo, la posibilidad de una enfermedad nos conduce a adquirir pólizas de seguro. De esta manera, en caso de ocurrir un siniestro, no sólo evitamos choques negativos en nuestros ingresos, sino que suavizamos los gastos con la presencia de una póliza.
Los clientes con riesgos más altos (aquellos que son menos saludables) son los que están más dispuestos a adquirir pólizas de seguros, pues la información que tienen sobre su propia salud es más exacta y es diferente de la que tienen las aseguradoras; incluso estas compañías pueden no conocerla.
Simétricamente opuesto, los asegurados con mejor salud tienden a comprar menos pólizas de seguros.
Es un caso típico de asimetría de información porque las aseguradoras no conocen el estado de salud en cada uno de los segmentos y, sin embargo, les cobran primas de igual monto.
En la selección adversa tanto el comprador como el vendedor pueden explotar la información asimétrica (y relevante) de la que dispone cada uno y usarla a su favor. Como observamos antes, un vendedor conoce más sobre la calidad del producto que está ofreciendo. De manera similar, un prestatario sabe más sobre su conducta crediticia que lo que sabe un posible prestamista.
En ambos casos hay asimetría de información; además, el vendedor puede proporcionar información engañosa al comprador.
Un comprador (al no conocer la información relevante) toma decisiones que le ocasionan una selección adversa. Los compradores no son capaces de distinguir entre la buena y la mala calidad de lo que compran (el vendedor sí lo sabe).
Por ejemplo, la parte con menor información (el comprador de activos de mala calidad) está en desventaja con la parte que tiene más información. Hay una falta de eficiencia en el precio y en la cantidad de bienes y servicios. En el mercado termina imponiéndose una autoselección, una selección adversa a los vendedores de los mejores autos.
En otro ejemplo, los prestamistas no son capaces de distinguir entre los clientes “buenos” y “malos”. En consecuencia, pueden otorgar créditos de manera adversa.
En el caso del área de la salud, quienes saben que no fuman pueden ser renuentes a comprar la póliza; quienes son fumadores, están más dispuestos a comprar la póliza (saben que van a cobrar el seguro). Aquí hay selección es adversa (adversa contra la aseguradora; adversa para el vendedor de seguros): la compañía no sólo termina vendiéndole pólizas a los fumadores al mismo precio que los no fumadores, sino que los fumadores (adversamente, de manera opuesta a lo que quería la aseguradora) dejan de comprar la póliza (que eran los mejores clientes).
Este proceso termina en una transacción antagónica, desfavorable para la aseguradora (su cartera se llena de los peores clientes; no de los mejores). La aseguradora sufre de selección adversa al ofrecer la misma cobertura a un costo que no refleja el riesgo verdadero del comprador de la póliza.
Una posible solución para impedir la selección adversa sería la de cobrar primas más altas que las iniciales. Sin embargo, de manera similar a la predicción de Akerlof, esto causaría que más clientes saludables salieran del sistema y que se intensificara el problema, pues en este proceso de autoselección en el sistema quedarían los clientes con mayores riesgos.
Hay dos formas de evitar la selección adversa: [1] que el comprador adquiera más información sobre la calidad del producto o servicio; [2] que el vendedor suministre más información sobre la calidad del producto o servicio.
Ejemplos de selección adversa
Ejemplo: En épocas de crisis, los bancos tienen la opción de vender lo mejor o lo peor de sus activos (comparación con el sector financiero)
En épocas de crisis, los bancos preferirán vender los peores activos, las peores hipotecas (o lo que consideraban como activos sobrevalorados por el mercado; es decir, los que consideraban que las personas habían pagado demasiado por ellos).
Si el mercado se da cuenta de ello, si se da cuenta de que los bancos están vendiendo esos activos, entonces los compradores no estarán dispuestos a ofrecer precios más altos.
Ejemplo: Venta de hipotecas (comparación con el sector financiero)
Ahora, si los compradores de hipotecas “malas” sufren pérdidas y saben que el gobierno se hará cargo de esas pérdidas, entonces están compensando la selección adversa. Si el gobierno absorbe las pérdidas, al mercado no le importa si los bancos engañan a los compradores, o si los bancos les vendieron sus peores activos.
Los bancos de inversión, al comprar los peores activos (selección adversa), al “permitir” que los engañen, si entran en problemas, el gobierno los rescatará. Si los bancos supieran que el gobierno no los va a rescatar, entonces no podrían compensar la selección adversa. Como observaremos más adelante, este caso es similar al de riesgo moral.
Por ello, es buena idea tener en cuenta que la selección adversa se produce antes de llegarse a un acuerdo (el fumador sabe cómo comportarse antes de comprar la póliza y el vendedor se va a deshacer de las peores hipotecas antes del acuerdo con el comprador), mientras que el riesgo moral se produce después de celebrado el acuerdo.
Ejemplo: La “marca” (comparación con los fabricantes)
Una de las ventajas de los productos y servicios “de marca” es que el consumidor conoce su buena calidad. No es lo mismo comprar whisky en una cadena de tiendas, que comprarlo a un contrabandista.
Se supone que las franquicias de McDonald´s, de Subway o de Wendys’ tienen altos estándares de calidad e higiene y el consumidor lo sabe.
Ejemplo: Las garantías que ofrecen los fabricantes (Kía) (comparación con el sector automotriz)
Cuando la empresa Kía otorga una garantía de cinco años a un auto (o 100.000 kilómetros), también está enviando una clara señal al consumidor acerca de su calidad y, más importante desde la teoría que estamos examinando, está entregando información crucial que no tenía el consumidor.
De esta manera, está reduciendo información asimétrica en relación con el cliente, está impidiendo que ese vacío lo llene con sus propias especulaciones, está justificando el precio de sus autos y está evitando una selección adversa.
Aun cuando Kía, al proporcionar una garantía, reduzca la selección adversa y envíe información adecuada sobre la calidad de su producto, una vez vendido el auto y comenzado el periodo de la garantía (acuerdo posterior a la operación), el cliente puede incurrir en riesgo moral (ver más adelante).
A sabiendas de que el auto está en garantía, el comprador deja de ser cuidadoso para evitar desperfectos futuros. No es casual que durante este periodo de garantía la empresa exija al cliente que cada cierto número de kilómetros lo lleve a la agencia para revisiones y calibraciones periódicas, pues es una posible solución para reducir el riesgo moral.
En consecuencia, en el ejemplo de Kía hay que observar que para reducir la selección adversa (antes del acuerdo) la empresa ofrece garantía y para reducir riesgo moral (después del acuerdo) exige revisiones periódicas del auto antes del vencimiento de la garantía.
Ejemplo de solución en el sector salud: Revisiones médicas periódicas (comparación con el sector de los seguros)
Otros ejemplos que ilustran los problemas de selección adversa son las revisiones médicas. Por ejemplo, la aseguradora puede revisar si alguien es fumador o no antes de celebrar el acuerdo y, con base en ese examen, puede cobrar primas mayores o menores según los resultados de la revisión.
Ejemplo de solución en el sector salud: Primas diferenciadas (comparación con el sector de los seguros)
Las aseguradoras pueden cobrar primas distintas según la edad los asegurados o según sus ocupaciones.
Ejemplo de solución en el sector salud: Copagos y deducibles (comparación con el sector de los seguros)
Las aseguradoras también pueden cobrar distintas tasas de copagos y de deducibles.
Ejemplo de solución: Renovación de los contratos (comparación con el sector de seguros)
Las aseguradoras incluso pueden modificar la duración y términos de los contratos, pues durante su vigencia ya conocen mejor al asegurado.
Ejemplo de cómo resolver problemas de selección adversa: DataCrédito Experian (comparación con el sector financiero)
¿Qué es lo que hace la empresa DataCrédito Experian? Es una agencia que compila informes de crédito y consumo de las empresas; es decir, es una plataforma en la que se comparten los historiales de crédito de los clientes a quienes se han financiado. Al hacerlo, un prestamista puede reducir la información asimétrica que tendría si no fuera por la presencia de DataCrédito.
Cuando los datos de un prestatario son compartidos, ahora todos los organismos financieros tendrán acceso a su historial crediticio; al conocerlo, estarán dispuestos a ofrecer créditos a los “buenos” prestatarios y a negárselos a los “malos” prestatarios.
Una consecuencia indeseada de esta práctica es la invasión de la privacidad de los prestatarios; una ventaja es que, al conocer que hay riesgos menores, los organismos prestamistas pueden cobrar menores tasas de interés a los prestatarios y ambas partes saldrían beneficiadas al suprimirse la información asimétrica. Estas agencias de información reducen la selección adversa: les permite conocer más a los prestatarios (a los clientes).
[2.2] Riesgo moral (conducta ex post)
El riesgo moral también ilustra lo que ocurre con la asimetría de información, pues una vez que el asegurado compra una póliza de seguro, puede modificar su conducta y comportarse de manera más riesgosa. El simple acto de adquirir un seguro puede desfigurar nuestras conductas y elecciones. No es mismo una conducta con seguro que una sin seguro.
En el primer caso, por ejemplo, los asegurados tienden a usar con más intensidad los servicios médicos a diferencia de quienes no tienen una póliza. Como resultado, los asegurados tienen la propensión a consumir servicios médicos por encima de lo necesario.
Estos cambios de comportamiento ocurren después de celebrado un contrato o después de haberse llegado a un acuerdo entre las partes. Estos cambios ocurren por lo general en acciones y decisiones relacionadas con la gestión (gerencia) de riesgos, con las del sector financiero y del sector de seguros, pero también pueden presentarse en las relaciones laborales.
En general, cada vez que se llegue a acuerdos entre las partes, se puede generar un riesgo moral. Se trata de información asimétrica, pues una de las partes puede ocultar la conducta que está ejerciendo como riesgo moral a la otra parte. Una de las partes “puede salirse con las suyas”, pues cree que después del acuerdo ya será tarde para enfrentar las consecuencias de sus cambios de comportamiento.
Ejemplos de riesgo moral
Ejemplo: Las innovaciones financieras (comparación con el sector financiero)
A sabiendas de que los clientes no tienen la misma formación y experiencia de los expertos financieros, los bancos pueden producir innovaciones muy complejas en productos que aumentan no sólo los riesgos, sino las asimetrías de información.
Stiglitz (2010) ha sostenido que estas innovaciones financieras no sólo terminaron eludiendo “la normativa, los estándares contables y la fiscalidad” (p. 39) sino terminaron aumentando los riesgos y las asimetrías de información.
Ejemplo: La parte financiera más regulada (comparación con el sector financiero)
¿Quiénes son la parte menos regulada del sector financiero? ¿Quiénes son la parte más regulada del sector financiero? ¿Por qué ocurren estas asimetrías de regulación? Es decir, ¿qué las justifica?
Según los miembros del sector menos regulado (fondos de libre inversión), dado que los problemas (de la crisis financiera) se originaron en la parte más regulada, entonces concluyeron que la culpa había sido de la regulación; es decir, dieron por sentadas equivalencias del tipo “la parte más regulada” es igual a “problemas de la regulación” Stiglitz (2010).
Ejemplo: Las innovaciones financieras produjeron severas asimetrías de información (comparación con las innovaciones financieras)
Los nuevos instrumentos financieros (titulización) no eran necesarios, pues ya existía un amplio espectro de tipos de riesgo desde los muy seguros (bonos del Tesoro) hasta los más riesgosos. El problema realmente no era que no fueran necesarios, era que con los instrumentos disponibles no se podían obtener las tasas de ganancia mayores a las que estaban buscando.
La complejidad permitió mayores comisiones y con ellas los bancos “vivieron de unos costos de transacción más elevados” (Stiglitz, 2010, p. 205), pues no era posible hacer comparaciones de precios y lo que ocurrió fue una reducción de la competencia.
Si no se pueden hacer comparaciones de precios, no hay información y no puedo entrar incentivar la competencia. Además, la valoración de los productos complejos la hacían los modelos de computación; no el mercado. Incluso en los modelos faltaba información relevante y se anuló la transparencia.
Ejemplo (como solución): La asimetría de información en el sector alimenticio y de medicinas (justificación de intervención del Estado)
Dado que los compradores no siempre están bien informados (hay severas asimetrías de información), tenemos regulaciones del gobierno en la seguridad alimenticia y en los medicamentos.
Ejemplo. Los bancos cambian su comportamiento cuando saben que van a ser rescatados (comparación con el sector financiero)
Si los bancos supieran que no van a ser rescatados, entonces no se arriesgarían con conductas imprudentes. Cuando saben que la Reserva Federal los va a rescatar, interpretan esa posibilidad como “un acuerdo” entre las partes, pero modifican su conducta.
Sus directivos, a sabiendas del rescate, pueden animarse a actuar sin moderación sus decisiones precipitadas. Por ejemplo, la “preocupación por el riesgo moral influyó en la decisión de no rescatar a Lehman Brothers” (Stiglitz, p. 48).
La preocupación por el riesgo moral influyó en la decisión de no rescatar a Lehman Brothers. Pero esa decisión, a su vez, condujo a la más gigantesca serie de rescates de la historia. Cuando se trató de los grandes bancos de Estados Unidos, tras las repercusiones de Lehman Brothers, se dejaron a un lado las preocupaciones sobre el riesgo moral, tanto es así que se permitió a los directivos de los bancos disfrutar de enormes primas por unas pérdidas de récord, los dividendos no disminuyeron, y se protegió a los accionistas y a los obligacionistas.
Los reiterados rescates (no sólo rescates, sino la rápida provisión de liquidez por la Reserva Federal en momentos de apuro) aportan parte de la explicación de la crisis actual: animaron a los bancos a volverse cada vez más imprudentes, pues estos sabían que había una alta probabilidad de que, si surgía un problema, serían rescatados. (Los mercados financieros llaman a esto la “la opción Greenspan/Bernanke”)
(énfasis añadidos, Stiglitz, 2010, p. 48).
Ejemplo: No es lo mismo operar un automóvil con seguro que sin seguro (comparación con el sector de seguros)
En el primer caso (después de celebrado el acuerdo), el conductor puede manejar con mayor rapidez, con más descuido o tomar menos precauciones con el mantenimiento.
Las empresas aseguradoras ya conocen esta conducta como propia del riesgo moral. Es por ello que una posible solución es la de exigir deducibles: sumas de dinero que el asegurado debe pagar en caso de un siniestro. Como ahora el conductor sabe que en cualquier siniestro él también será responsable de un copago, seguramente su riesgo moral disminuirá.
Los copagos y los deducibles con ejemplos paradigmáticos de soluciones al problema de riesgo moral.
Ejemplo: Construcción de viviendas en áreas de alto riesgo como en las riveras de los ríos (comparación con conductas premeditadas)
Al ocurrir inundaciones y desastres naturales y, al proporcionárseles ayudas económicas a las víctimas que construyen en las riveras de los ríos, se puede fomentar aún más la construcción de viviendas en esas riesgosas áreas.
Algunas veces, ante las noticias de inundaciones, después de despertar nuestros sentimientos y solidaridad con las víctimas, enseguida no dejamos de formular preguntas suspicaces del tipo ¿ por qué construyen en áreas cercanas a los ríos?
Esta es una forma indirecta de usar (en la vida cotidiana) la teoría del riesgo moral (en la academia), pues estamos asomando la posibilidad de que algunas personas, a sabiendas de que el gobierno las ayudará construyen deliberadamente en esas zonas.
Ejemplo: Conducta con póliza de seguro contra robo y sin póliza (comparación con el sector de seguros)
Al asegurar una propiedad contra el robo, el asegurado modifica su conducta, pues con una póliza no tomará precauciones tan altas como cuando no la tiene…
Ejemplo: Conducta con póliza de seguro contra inundaciones (comparación con el sector de seguros)
Al asegurar una propiedad contra inundaciones, el asegurado modifica su conducta, pues con una póliza no tomará precauciones tan altas como cuando no la tiene. Por ejemplo, sin una póliza no toma precauciones con los drenajes, con sus partencias o sus muebles…
Ejemplo: Trabajos en equipo (team production) (comparación con funciones de producción no separables)
En muchos comités o en trabajos en equipo, algunos miembros se abstienen a entregar todos sus esfuerzos a sabiendas de que los compañeros sí están haciendo bien su trabajo. En estos casos, la falta de esfuerzo implica que ellos estarán eludiendo trabajo (shirking).
También cuando un investigador trabaja en un proyecto personal durante la jornada laboral en una compañía, pero la investigación es tan compleja que la gerencia corporativa no puede detectar lo que está haciendo el investigador en realidad; cuando durante su jornada laboral un estudiante de un call center no recibe llamadas y usa el tiempo para estudiar, o un empleado lo usa para conectarse a las redes sociales.
[Advertencia: estos ejemplos también pueden dar lugar a objeciones a la teoría, pues podrían estar postulando una rigidez y una falta total de humanismo. Hay noticias no oficiales de que los empleados de empresas externalizadas de Estados Unidos (empresas de outsourcing en Colombia) están colocando cámaras de seguridad para vigilar a sus empleados que trabajan de forma remota en sus habitaciones.]
[3] Referencias
Akerlof, George A. [1970]. “The market of ‘lemons’: Quality uncertainty and the market mechanism.” The Quarterly Journal of Economics, 84, 3 (August, 1970), pp. 488-50.
Stiglitz, Joseph E. [2010]. Caída libre: El libre mercado y el hundimiento de la economía mundial. Traducción de Alejandro Pradera y Núria Petit. México, D. F.: Santillana Ediciones Generales, S. A. de C. V. y Taurus (Pensamiento), 423 pp. [Edición original en inglés, 2010].