情報経済学

情報経済学または情報経済学は、情報と情報システムが経済と経済的決定にどのように影響するかを研究するミクロ経済学の分野です。^[1]

1 つの応用では、特定の種類の商品に埋め込まれた「生産コストは高いが、複製コストは安い」情報を検討します。 ^[2]例としては、コンピュータ ソフトウェア( Microsoft Windowsなど)、医薬品、技術書などがあります。情報が「紙、コンピュータ、またはコンパクト ディスクに記録されると、2 人目が基本的に無料で複製して使用できます。」^[2]基礎研究 がなければ、高情報商品の初期生産は市場に出すには利益が少なすぎる可能性があります。これは一種の市場の失敗です。この問題を軽減する方法として、基礎研究への政府補助金が提案されています。^[2]

「情報経済学」という主題は、Journal of Economic Literatureの分類コードJEL D8 – 情報、知識、不確実性の下で扱われています。本稿では、そのコードに含まれるトピックを反映しています。情報経済学にはいくつかのサブフィールドがあります。シグナルとしての情報は、不確実性の負の尺度の一種として説明されてきました。^{[3]これには、}特別なケースとして完全で科学的な知識が含まれます。情報経済学における最初の洞察は、情報財の経済学に関連していました。

近年、情報の非対称性^[4]とそれが契約理論に及ぼす影響に関する研究において大きな進歩があり、市場の失敗の可能性も含まれています^{[5] 。}

情報経済学は、完全情報^[6]、完全情報^[7]、不完全情報^[8]を含む2つの異なるタイプのゲームを適用するゲーム理論として、正式にはゲーム理論と関連している。実験的およびゲーム理論的な方法は、情報経済学の理論をモデル化およびテストするために開発されており、^[9]情報共有やその他の福祉向上行動を引き出すメカニズム設計などの潜在的な公共政策への応用も含まれている。^[10]

ゲーム理論の実践例としては、2 人の潜在的な従業員が職場で同じ昇進を目指していて、雇用主と仕事について話し合っている場合が挙げられます。しかし、一方の従業員は、その役割に含まれるものについて、もう一方の従業員よりも多くの情報を持っている可能性があります。^[11]情報が少ない従業員は、新しい仕事で低い昇給を受け入れるかもしれませんが、もう一方の従業員は、その役割に必要な時間とコミットメントについてより知識があり、より高い給与を期待している可能性があります。これは、特定のシナリオで 1 人の人に有利になるように不完全な情報を使用していることは明らかです。共謀と呼ばれるプロセスで昇進について話し合う場合、両者とも仕事について同等の情報を持っていると期待される可能性があります。しかし、より多くの情報を持っている従業員は、関連する仕事の価値についてもう一方の従業員に誤った情報を与え、昇進の魅力を低下させ、したがって昇進する価値がないように見せかける可能性があります。これにより、情報経済学の背後にあるインセンティブが機能し、非協力ゲームが強調されます。^[11]

経済分析の出発点は、情報には経済的価値があるという観察です。なぜなら、情報があれば、個人は情報がない場合に選択するよりも高い期待利益や期待効用が得られる選択をすることができるからです。データ評価は、情報とデータの経済的特性を理解し、測定することを目指す新しい分野です。^[12]

情報経済学の文献の多くは、もともとフリードリヒ・ハイエクの「社会における知識の利用」に触発されたものである。この本は、情報分散化によって資源の有効利用を秩序立てる 価格メカニズムの利用に関するものである。 ^[13]ハイエクの研究は、自由市場システムよりも中央計画機関の有効性を否定することを意図していたが、価格メカニズムが商品の希少性に関する情報を伝達するという彼の提案は、アバ・ラーナー、チャリング・クープマンス、レオニード・ハーヴィッツ、ジョージ・スティグラーらに情報経済学の分野をさらに発展させるきっかけを与えた。^[要出典]価格メカニズムによる市場調整の他に、取引は組織内でも実行できる。取引の情報要件は、私たちが観察する実際の（組み合わせの）調整メカニズムの主な決定要因である。^[14]

情報の非対称性とは、相互作用する当事者が異なる情報を持っていること、例えば、一方が他方よりも多くの情報やより良い情報を持っていることを意味します。相手がより良い情報を持っていることを期待すると、行動の変化につながる可能性があります。情報の少ない当事者は、相手が自分を利用するのを防ごうとするかもしれません。この行動の変化は非効率を引​​き起こす可能性があります。この問題の例には、選択（不利または有利）とモラルハザードがあります。^[15]

逆選択は、パートナーシップの一方が他方が持っていない情報を持っている場合に発生し、これは意図的に発生する場合もあれば、コミュニケーション不足による偶然に発生する場合もあります。^[16]逆選択に関する古典的な論文は、ジョージ・アカロフの『レモン市場』です。^[17]

レモン市場の最も一般的な例は自動車業界です。Akerlof が示唆したように、買い手が検討できる車の種類は4つあります。^[17]これには、新車か中古車かの選択、そして良い車か悪い車、より一般的にはレモンとして知られている車の選択が含まれます。市場の選択肢を考えると、中古の良い車があるように、新しいレモン車を購入する可能性もあります。^[17]情報の非対称性によりレモンを購入する可能性から生じる不確実性により、買い手は車の品質と購入時の固有の結果に疑問を抱く可能性があります。^[18]この同じジレンマは、業界全体の平均基準に良い製品が存在することが販売力を高めることを知っているため、品質が悪い場合は販売者が製品に関する情報を開示しないインセンティブを持つ多くの市場に存在します。^[17]車の品質について知られている情報の非対称性は、自動車業界全体の効率の崩壊につながる可能性があります。^[19]これには2つの理由があります。第一に、買い手と売り手の間の不確実性、そして第二に、より広い市場では、品質の低下により、平均以下の車両を販売する売り手だけが販売を希望することになる。^[17]逆選択に対する主な解決策は、シグナリングとスクリーニングの 2つである。

モラルハザードには、委託者と代理人のパートナーシップが含まれ、契約締結後に代理人が行動や行為を変え、委託者に不利な結果をもたらす可能性がある場合に発生します。^[16]

モラルハザードは、エージェントが自分を守るために保険に加入した後に行動に変化があった場合に発生します。^[20]たとえば、誰かが自分の車に自動車保険を購入し、その後、例えば速度制限を超えたり、一般的に無謀な運転をするなどして、責任を低い基準にとどめた場合です。2008年の世界金融危機は別の例であり、サブプライム住宅ローンの照合によって住宅ローン担保証券が作成され、関連するリスクを開示せずに投資家に販売されました。 ^[21]モラルハザードの場合、情報の非対称性によりペイオフのみが観察可能な場合、プリンシパルとエージェント間の契約は次善の策と言えるかもしれません。^[22]保険には、エージェントが態度を変えないようにするための待機期間条項が含まれることがよくあります。

マイケル・スペンスは、もともとシグナリングというアイデアを提唱しました。彼は、情報の非対称性がある状況では、人々が自分のタイプをシグナリングすることで、相手に確実に情報を伝達し、非対称性を解消できると提唱しました。

このアイデアはもともと、就職活動の文脈で研究されました。雇用主は、学習能力に優れた新入社員を雇用したいと考えています。もちろん、採用候補者は全員、学習能力に優れていると主張しますが、本当にそうかどうかは、採用候補者だけが知っています。これが情報の非対称性です。

スペンスは、大学進学は学習能力の信頼できるシグナルとして機能すると提唱した。学習能力のある人は、学習能力のない人よりも簡単に大学を卒業できると仮定すると、学習能力のある人は大学に通うことで将来の雇用主に自分のスキルを知らせることになる。これは、学校で何も学ばず、学校が単なるシグナルとして存在していたとしても当てはまる。これが機能するのは、彼らが取った行動（学校に通う）が、彼らがシグナルを送ろうとしていたスキル（学習能力）を持っている人にとっては簡単だったからである。^[23]

ジョセフ・E・スティグリッツはスクリーニング理論の先駆者でした。^[24] この方法で、十分な情報を持たない側は、相手に自分の情報を明らかにさせることができます。彼らは、相手にとって最適な選択が相手の個人情報に依存するような選択肢のメニューを提供することができます。特定の選択をすることで、相手はその選択を最適にする情報を持っていることを明らかにするのです。たとえば、遊園地は、他の顧客よりも時間とお金に価値を置く顧客に、より高価なチケットを販売したいと考えています。顧客に支払い意思を尋ねてもうまくいきません。誰もが支払い意思が低いと主張するからです。しかし、遊園地は優先チケットと通常チケットのメニューを提供できます。優先チケットでは乗り物の行列に並ばずに済みますが、より高価です。これにより、時間の価値が高い顧客が優先チケットを購入し、それによって自分のタイプを明らかにすることができます。

情報の入手可能性と正確性の変動は、ある程度のリスクと不確実性を引き起こす可能性があります。

リスクは、あらゆる結果の確率が意思決定者によって分かっているが、起こり得るすべての結果のうちどれが起こるかが完全には分からない状況によって定義される。^[25]対照的に、不確実性とは、あらゆる結果の確率が不明であり、正確に推定できない状況を指し、そのため、個人は十分な経済情報を欠いて十分な情報に基づいた意思決定を行うことが多い。^[25]

リスク態度は、市場における情報の評価と信頼性に対する個人の認識を変えることで、不確実性の下での意思決定における経済主体の行動に直接影響を及ぼします。^[26]利害関係者、特に経営者は、さまざまな投資に対する意思決定を左右するさまざまなリスク態度を示すことがよくあります。

リスク態度は、リスク回避、リスク中立、リスク追求の傾向 という 3 つの主なカテゴリに分類されます。

リスク回避型のマネージャーは、不確実性が高く期待収益が比較的高い投資よりも、不確実性が低く期待収益が比較的低い投資を好む傾向があります。^[27]彼らは、たとえそれが潜在的に高い利益を放棄することを意味したとしても、リスクが最小限で結果が保証された決定を選択する可能性が高くなります。

リスク中立型のマネージャーは、リスクのレベルに関係なく、期待される成果を最大化することに主眼を置いています。この無関心により、潜在的な利益が潜在的な損失よりも大きい場合にのみ、リスクの高い投資決定を追求する傾向が強まります。一方、リスク志向型のマネージャーは、その決定がより高いリスクを伴う場合でも、最も高い潜在的利益のある投資を好む傾向があります。

情報の売買は、他のほとんどの商品の売買とは異なります。情報の売買の経済性を実物商品の売買と異なるものにする要因は 3 つあります。

まず第一に、情報は非競争的であり、つまり、情報を消費しても、他の人がその情報を消費することを妨げないということです。情報市場を変える関連する特性は、情報の限界費用がほぼゼロであることです。つまり、最初のコピーが存在すると、2 番目のコピーを作成するのに費用がかからないか、ほとんどかからないということです。これにより、何度も販売することが容易になります。ただし、従来の限界費用による価格設定は完全に実行不可能になります。

第二に、排除は情報財の自然な性質ではないが、人為的に排除を構築することは可能である。しかし、情報の性質上、それが知られれば、他者がその使用から排除されることは難しい。情報は非競合的かつ非排除的である可能性が高いため、公共財の例と見なされることが多い。

3 つ目は、情報市場の透明性があまり高くないことです。つまり、情報を評価するには、その情報が既知でなければならないため、評価するためには学習に投資する必要があります。ソフトウェアを評価するには、その使い方を学ばなければなりません。映画を評価するには、映画を観なければなりません。

これらの特性の重要性は、De Long とFroomkin の著書『The Next Economy』で説明されています。

カール・シャピロとハル・バリアンは、ネットワーク効果（ネットワーク外部性とも呼ばれる）を、商品やサービスのユーザーが増えるごとに製品が付加価値を得ることと説明した。 ^[28] ネットワーク効果は、追加のユーザーがネットワークに参加してネットワークのサイズが拡大すると、すぐに利益が得られる外部性である。ネットワークの合計価値は採用者の総数によって決まるが、新規ユーザーにはわずかな利益しかもたらされない。これにより、各ユーザーが商品を採用すると直接的なネットワーク効果が生じ、他のユーザーが採用してネットワークに参加すると、採用のインセンティブが増加する。^[29]間接的なネットワーク効果は、補完的な商品が最初の製品の採用から利益を得るときに発生する。^[29]

データは常に拡大し、指数関数的に増加していますが、データの応用はデータの創出よりもはるかに少ないです。^{[30] [31]}

新しいデータは、誤解を招くような情報や不正確な情報の増加を招き、正しい情報が排除される可能性があります。検証されていない情報の増加は、オンラインデータの作成が容易で無料であるため、ユーザーが出典と検証のあるデータを見つける可能性が妨げられるためです。^[32]

新しいネットワークが開発されるにつれて、アーリーアダプターはより大きな人口の社会的ダイナミクスを形成し、クリティカルマスと呼ばれる製品の成熟度を高めます。製品の成熟とは、製品が自立した状態になることであり、プラスのキャッシュフロー、一貫した収益フロー、顧客維持、ブランドエンゲージメントがある場合に発生する可能性が高くなります。^{[33]ファンを形成するには、初期価格を低く設定し、}雪だるま式効果を生み出すための広範なマーケティングを行う必要があります。

2001年、ジョージ・アカロフ、マイケル・スペンス、ジョセフ・E・スティグリッツの3名に「非対称情報による市場の分析」によりノーベル経済学賞が授与された。 ^[34]

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Xavier Vives による「企業間の情報共有」。

Dale W. Jorgensonと Khuong Vuによる「情報技術と世界経済」 。

アンドリュー・メトリック著「インサイダー取引」

「ネットワークにおける学習と情報集約」] ダグラス・ゲイルとシャチャール・カリフ著。

Roger B. Myerson著「メカニズム設計」。

ロジャー・B・マイヤーソン著「啓示原理」

Christian Hellwig著「金融景気循環（不完全情報）」

ジャスティン・ウルファーズとエリック・ツィッツェヴィッツによる「予測市場」。

「労働市場におけるソーシャルネットワーク」アントニ・カルボ＝アルメンゴとヤニス・M・イオアニデス著。

Martin J. Osborne 著「戦略的かつ拡張的な形式のゲーム」

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