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Le scelte economiche e l’ informazione1.

Nei capitoli precedenti abbiamo adottato esplicitamente l’ ipotesi secondo cui i consumatori

conoscono perfettamente tutte le alternative loro disponibili , e devono scegliere quel comportamen-

to che reca loro il massimo beneficio, dati i vincoli entro i quali si trovano ad operare.

Vedremo ora come ampliare quest’analisi nel caso in cui non vi sia informazione completa. Il

caso più frequente riguarda tutte le scelte che implicano avvenimenti che si verificheranno nel

futuro. Il futuro è incerto per definizione, ma possiamo suddividere gli eventi futuri in due

categorie distinte: quelli per i quali possiamo calcolare una probabili tà che gli eventi stessi si

verifichino, e gli eventi che sono invece assolutamente imprevedibili . Ad esempio non sappiamo se,

lanciando una moneta, uscirà testa o croce. Sappiamo però che, se la moneta non è truccata, la

probabili tà che esca testa è eguale alla probabili tà che esca croce2. Un esempio di evento imprevedi-

bile potrebbe riguardare la scoperta di nuove applicazioni per un prodotto chimico usato per

tutt’altri scopi.

In moltissime situazioni gli individui raccolgono informazioni per poter calcolare la

probabili tà di determinati eventi, e in base a tali calcoli potranno poi effettuare le loro scelte. Ad

esempio, un consumatore non conosce le caratteristiche di un bene appena lanciato sul mercato: per

calcolare la probabili tà che tale prodotto soddisfi un suo bisogno potrà raccogliere informazioni, ad

esempio seguire la pubblicità, chiedere un parere a qualcuno che ha provato il prodotto, leggere

quanto riportato sulla confezione, e così via. L’ impresa che lancia il prodotto avrà ovviamente un

forte interesse a convincere i consumatori che quel bene è proprio ciò di cui hanno bisogno: le

imprese potrebbero anche essere spinte a “barare” fornendo informazioni false ai consumatori.

Dovremo quindi analizzare due problemi: come distinguere le informazioni credibili da quelle meno

credibili ? Una volta ottenute le informazioni e calcolata la probabili tà dei vari eventi rilevanti, qual

è la scelta ottimale in una situazione di incertezza?

In tutti gli aspetti della vita economica e sociale gli individui si scambiano informazioni, e

hanno interesse a che le informazioni da loro prodotte siano credibili per l’ interlocutore. Esistono

alcuni semplici principii che ci aiutano a distinguere le informazioni credibili da quelle false. Il

primo è che le informazioni sono tanto più credibili quanto più è costoso o diff icile simularle.

Ad esempio, un locale che prepara le pizze in un luogo visibile dai clienti garantisce la qualità degli

1 Questo capitolo, che è ampiamente basato sull 'esposizione in Frank (1999), può essere trascurato in una prima lettura del testo. 2 Per una brevissima introduzione al calcolo delle probabilit à si rimanda all ’appendice.

Elementi di economia politica

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ingredienti meglio di un altro che ha il forno in una stanza separata. Una minaccia proveniente da

un individuo muscoloso è molto più credibile di quella fatta da una persona gracile. Un’ impresa

che consente la restituzione dei prodotti difettosi è più credibile di un’altra che non rimborsa la

merce deteriorata.

Quest’ ultimo esempio ci consente anche di mostrare come la credibili tà sia connessa alla

possibili tà di ripetere l’ interazione tra gli stessi soggetti. Un negoziante che vende latticini ogni

settimana agli stessi clienti ha pochi incentivi a falsificare le informazioni, vendendo ad esempio

prodotti scadenti al prezzo di prodotti di qualità, in quanto il costo che dovrebbe sostenere - la

perdita dei clienti - è elevato. Un venditore di auto usate, invece, diff icilmente venderà più di una

automobile alla stessa persona: il costo di falsificare l’ informazione sulla qualità dell’automobile in

vendita è quindi molto più basso, e le sue informazioni saranno meno credibili .

Un secondo principio di cui si deve tener conto è quello di comunicazione completa: se un

soggetto trae benefici dal fornire informazioni a lui favorevoli, come ad esempio un’ impresa che

fornisca informazioni sulla qualità dei beni prodotti, agli altri soggetti converrà fornire informazioni

analoghe, anche se meno favorevoli. Prendiamo ad esempio il mercato delle auto usate, e

supponiamo che ci siano in vendita auto dello stesso tipo: quella in migliori condizioni vale 10

milioni, mentre le altre hanno difetti di vario tipo, per cui il l oro valore effettivo spazia in modo

uniforme da 0 a 10 milioni. I consumatori non sono in grado di distinguere il valore delle auto, se

non basandosi sulle informazioni fornite dal venditore. Sanno però che il valore può variare da un

minimo di zero ad un massimo di dieci milioni, e quindi possono calcolare il valore atteso, che è

pari a 5 milioni. Il proprietario dell’auto in ottime condizioni ha quindi interesse a rilevare le

caratteristiche dell’ auto da lui posseduta, ad esempio mettendola in vendita a 10 milioni e

promettendo di rimborsare l’acquirente per eventuali difetti. Tutti i possessori di auto con valore

superiore a 5 milioni avranno la stessa convenienza: loro sanno che l’auto vale più di 5 milioni, che

è il valore che il consumatore attribuisce all’auto in assenza di informazioni, e quindi hanno un

incentivo a comunicare in modo veritiero al consumatore le caratteristiche della loro auto. A questo

punto i consumatori conoscono le caratteristiche di tutte le auto con valore superiore a 5 milioni, e

sanno che le rimanenti avranno un valore inferiore. Il valore atteso delle auto rimaste scenderà

dunque a 2,5 milioni, e ciò spingerà i possessori di auto di valore superiore a questa cifra a fornire

informazioni veritiere ai consumatori, e così via, finchè tutti i venditori non abbiano rivelato in

modo credibile le informazioni sulle auto da loro possedute.

La garanzia fornita su di un bene è un altro ambito in cui vige il principio di informazione

completa: se una ditta garantisce il proprio prodotto per 5 anni, le aziende concorrenti, che

4. L'incertezza

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producono beni di qualità inferiore, avranno un incentivo a fornire una garanzia, per dare un segnale

ai consumatori sul fatto che la qualità della loro produzione è superiore a quella media dei prodotti

non garantiti.

Gli esempi forniti evidenziano come questo tipo di problemi sorgano in presenza di

informazione asimmetrica, ossia di situazioni in cui cioè uno dei soggetti in un rapporto ha

informazioni utili , che mancano alla controparte. L’ informazione asimmetrica può creare problemi

di selezione avversa. Consideriamo ad esempio il mercato assicurativo: i clienti potenziali di una

compagnia sono in teoria equamente distribuiti in base alla loro probabili tà di causare un incidente

d’auto, ma la compagnia assicuratrice non ha modo di discriminare tra guidatori prudenti e

spericolati: la compagnia quindi fisserà delle tariffe in base alla rischiosità del guidatore medio. A

questo punto tutti i guidatori prudenti troveranno poco conveniente stipulare un’assicurazione, in

quanto il costo di assicurarsi sarà più elevato del costo da sostenere nel caso di un incidente, che è

per loro poco probabile. Viceversa, seguendo lo stesso ragionamento, tutti i guidatori spericolati

avranno interesse ad assicurarsi. La mancanza di informazioni sulla rischiosità dei clienti potenziali

fa sì che si assicurino solo i clienti peggiori3.

Un caso analogo è quello del mercato delle automobili usate. E’ più probabile che venga

messa in vendita un’ auto che ha difetti di fabbricazione, piuttosto che una in perfette condizioni.

Ciò comporta che il prezzo di vendita di un’auto con pochi mesi di vita sia sensibilmente più basso

di quello di un’auto nuova, perché gli acquirenti sanno che sul mercato dell’usato opera un

meccanismo di selezione avversa, in cui la qualità delle auto in vendita è inferiore a quella media

delle auto prodotte nello stesso periodo.

Una volta ottenute le informazioni rilevanti i soggetti economici possono calcolare le

probabili tà dei vari eventi, ed effettuare delle scelte in base ai valori attesi dei risultati degli eventi

stessi. Ad esempio, per sapere se conviene scommettere ad un gioco in cui si vincono L. 1.000 se

esce testa nel lancio di una moneta non truccata, e si perdono L. 1.000 se esce croce, si calcola il

valore atteso della scommessa:

V = P(T)*(1.000) + P(C)*(-1.000)

V = 0,5*1.000 - 0,5*1.000 = 0

3 L’assicurazione contro il rischio crea un altro problema, noto come azzardo morale (moral hazard). Supponiamo di aver stipulato una assicurazione equa contro il furto, nel senso che il costo dell ’assicurazione è eguale alla probabilit à di essere derubati moltipli cata per la perdita attesa a seguito di un furto. Se l’assicurazione copre completamente il rischio di furti, l’assicurato sarà meno attento a tutelare i suoi beni, e quindi aumenterà la probabilit à che subisca un furto.

Elementi di economia politica

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Dove P(T) è la probabili tà che esca testa, pari al 50%, e P(C) la probabili tà che esca croce. Il

valore atteso del gioco in questo caso è nullo: se si giocasse un numero sufficiente di volte le perdite

compenserebbero esattamente le vincite. Un gioco con valore atteso nullo è anche detto equo. Il

ragionamento economico porterebbe a concludere che si dovrebbe essere indifferenti tra l’accettare

la scommessa e il rifiutarla.

Si è però notato che, mentre molte persone sono disposte a partecipare ad un gioco in cui

possono vincere o perdere L. 1.000 con eguale probabili tà, poche sono disposte a scommettere

quando la posta in gioco aumenta, come nel caso in cui si vincano 10 milioni se esce testa, e se ne

perdono 10 se esce croce. E’ stata proposta allora una teoria secondo la quale la scelta tra due

possibili risultati non dipende dal valore atteso del risultato degli eventi, ma da come la ricchezza

complessiva dell’ individuo viene modificata dal valore atteso degli eventi stessi. Supponiamo che la

scommessa appena descritta (si vincono o si perdono dieci milioni con eguale probabili tà) sia

proposta ad un individuo con un reddito annuo di 10 milioni, e ad un altro individuo con un reddito

annuo di un miliardo. Intuitivamente, il primo individuo sarà molto più restio ad accettare la

scommessa, in quanto la perdita eventuale coprirebbe la totalità del suo reddito, mentre per il

secondo individuo la perdita eventuale ne costituirebbe solo una piccola frazione.

La teoria sulla scelta in condizioni di incertezza può essere riassunta dicendo che si sceglierà

quell’azione che comporta l’utilità attesa maggiore. A tale proposito, si distinguono gli individui in

avversi al rischio, neutrali rispetto al rischio, e propensi al rischio. Un individuo è avverso al rischio

se, in base al principio dell’utili tà attesa, rifiuta di partecipare ad un gioco equo. Consideriamo ad

esempio un individuo con una ricchezza di dieci milioni, al quale viene proposto di scommettere sul

4. L'incertezza

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lancio di una moneta, con eguale probabili tà di vincere o perdere un milione. Nel caso di vittoria la

sua ricchezza salirà a 11 milioni, e scenderà a 9 nel caso di perdita. Se l’ individuo è avverso al

rischio, ciò vuol dire che l’utili tà certa del suo reddito di dieci milioni è maggiore dell’utili tà attesa

derivante dal gioco. La curva di utili tà rilevante può essere rappresentata su di un grafico come

quello in figura E.1, dove sull’asse orizzontale si misura la ricchezza dell’ individuo, e sull’asse

verticale l’utili tà associata ad ogni livello di ricchezza. L’utili tà che il soggetto ha non giocando è

individuata nel punto D, ed è pari a U(10). In caso di vincita ci si sposterebbe nel punto B, U(11), e

in caso di perdita nel punto A, U(9): il valore atteso del gioco è individuabile sulla corda che unisce

i punti A e B, in corrispondenza del valore della ricchezza atteso dal gioco (10 milioni), nel punto

C. E’ evidente che l’utili tà che si ricava dal gioco è inferiore all’utili tà che si ha non giocando, per

cui un individuo avverso al rischio rifiuterà sempre un gioco equo4. E’ evidente dal grafico che i

soggetti avversi al rischio rifiuteranno anche alcuni giochi favorevoli, come ad esempio vincere 1,1

milioni se esce testa, e perdere 1 milione se esce croce. Se il valore atteso del gioco supera l’utili tà

associata alla ricchezza attuale, allora anche chi è avverso al rischio accetterà di giocare.

In generale, si ritiene che la maggior parte degli individui sia avversa al rischio.

Vediamo ora alcui esempi di applicazione della teoria dell’utili tà attesa. Consideriamo il caso

di una assicurazione contro piccoli incidenti. Un individuo avverso al rischio, con un reddito annuo

di 100 milioni, considera se assicurarsi contro il furto di una bicicletta, del valore di L. 100mila. Sa

che la probabili tà di subire un furto è del 10%. In queste condizioni è probabile che, anche in

presenza di una forte avversione al rischio, non sia conveniente stipulare un’assicurazione, perché il

valore atteso del reddito in assenza di furti, che è pari a 100 milioni con una probabili tà del 90%,

più il valore atteso in caso di furto, pari a 99,9 milioni con una probabili tà del 10%, non si discosta

sensibilmente dal valore medio associato all’evento. Un’assicurazione equa in questo caso dovrebbe

costare 10mila lire.

Viceversa, lo stesso individuo può ragionare sulla stipula di un’assicurazione contro gli

infortuni che impediscono l’attività lavorativa, annullando il suo reddito. Se si sa che la probabili tà

di avere un infortunio di questo genere è pari allo 0,1%, un’assicurazione equa dovrebbe costare

100mila lire. Tuttavia è probabile che un individuo avverso al rischio sia disposto a pagare ben più

di tale somma per coprire completamente il proprio reddito da eventuali incidenti.

4 Il lettore può costruire per esercizio una curva di utilit à per un individuo neutrale rispetto al rischio, che sarà rappresentata da una retta crescente che passa per l’origine degli assi. Si vedano anche gli esercizi a questo capitolo.

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Esercizi

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