Solutions to Moral Hazard

En el video anterior, discutimos cómo
la información asimétrica puede

conducir a moral hazard, que a su vez puede
llevar a que la gente sea estafada; lo cual

puede llevar a que los mercados quiebren.
Ahora, hay dos tipos de soluciones frente

a los problemas de moral hazard. Primero, ya que
el problema es de información asimétrica, se puede

tratar de hacer la información menos asimétrica.
Si las dos partes tienen información similar,

entonces uno no puede explotar al otro tan
fácilmente. Segundo, si no puede librarse de

la información asimétrica, puede intentar
reducir el incentivo del agente a

explotar su ventaja informacional. Un ejemplo
con el que ya estarán familiarizados

y que funciona para ambas dimensiones es
el de puntuaciones de usuario. Se puede

obtener puntuaciones por negocios en sitios
como Yelp y Angie's List; y para productos

en sitios como Amazon.com. Las revisiones
dan mayor información sobre un producto o

servicio y ayudan a equilibrar la
información entre comprador y vendedor,

mitigando así problemas de moral hazard.
Adicionalmente, la existencia de dichos

sitios cambia los incentivos para los
vendedores. En nuestro ejemplo previo de

la mecánica del auto, vimos como su incentivo
a hacer reparar su auto puede entrar en

conflicto con el incentivo del mecánico a
cobrarte dinero adicional. Sin embargo, el

mecánico también tiene que pensar sobre su
reputación, que es lo que lleva a futuros

negocios. Previamente, usted podía haberles
dicho a unos pocos amigos que fue

estafado. Hoy, puede escribir una reseña
online y llegar a una audiencia mucho mayor,

tal vez miles de personas. La reputación
online de un mecánico es importante

para su éxito y lo provee de un
incentivo a no tratar de explotar su

ventaja de información.

Mientras éstos sitios son geniales, el
mercado evoluciona y algunos vendedores

intentan contrarrestar falsificando o
manipulando revisiones y puntuaciones. Existen

algunos ejemplos obvios, como puntuar
favorablemente el libro de tu amigo en amazon

si el puntúa el tuyo. Pero también existen
otros ejemplos más sutiles. Por ejemplo,

algunas universidades invitan a muchos de los
aplicantes, sabiendo que los van a rechazar,

esperando mejorar su condición de
exclusividad. Revisiones son más confiables

si provienen de un tercero que no
tenga incentivo a sesgar su crítica.

La revista Consumer Reports, por
ejemplo, tiene una reputación por

reportes honestos ya que es sin fines
de lucro y no acepta publicidades ni

fondos de fuentes comerciales.
Pero existe otro problema, es difícil

excluir a la gente de información producida.
La información es también lo que llamamos

no-rival y no-excluible. Suenan conocidas
esas propiedades? Sí, la información

tiene las características de un bien público.
Clickee para volver y revisar si lo necesita.

Es difícil para Consumer Reports mantener
la información que provee solo para aquellas

personas que compran la revista. Si escuchas
que Consumer Reports dice que la marca X de

televisión es la mejor, puedes
usar esa información aún si no

compraste la revista. En este caso,
nosotros diríamos que usted es un

free-rider, usando los beneficios de su
investigación sin haber contribuído

a pagar el costo. Free riding es un
problema, no porque sea injusto

sino porque significa que la provisión de
información puede no ser suficiente en

primer lugar. Como resultado, existen
menos terceras partes confiables revisando

productos y servicios. Entonces, los sitios de
revisión ayudan a resolver problemas de moral hazard

tanto balanceando la información entre comprador
y vendedor como reduciendo los incentivos

de la parte más informada a
explotar una ventaja informacional.

Existen otros enfoques que trabajan
solamente modificando los incentivos de

aquellas personas con las
ventajas informacionales.

Miremos dos ejemplos que pueden parecer

completamente diferences pero son en
realidad conceptualmente muy similares:

inspecciónes de hogares y segundas opiniones
de doctores. Cuando compra una casa,

generalmente contrata un inspector para
chequear la misma e identificar potenciales

problemas. Por ley en muchos estados,
estos inspectores no pueden vender servicios

para arreglar problemas que ellos mismos
identificaron. Esto cambia sus incentivos.

Ya no tienen incentivo a sobreestimar
potenciales problemas para inflar la cuenta.

De forma similar, cuando va a un doctor
por una segunda opinión, dicho doctor está

simplemente diagnosticando el problema,
pero no haciendo el tratamiento actual.

Al igual que el inspector, esto elimina
su incentivo a alargar la cuenta. Ambos

ejemplos dividen el diagnóstico del
problema del trabajo para solucionarlo.

Así, mientras la información todavía es
asimétrica, existe menor incentivo a

explotar dicha asimetría. Para el momento en que
estás listo para arreglar el problema, este

diagnóstico separado de un experto te permite
tener mucha más información. Talvez ahora,

casi tanta como el proveedor del servicio.
Este video ha cubierto las diversas

soluciones a problemas de moral hazard
en situaciones de información asimétrica.

En el próximo video, tomaremos un tipo
de respuesta diferente frente al

problema de información asimétrica, a
saber: la señalización. Hasta entonces!