"The market for lemons" - Georges Akerlof

George Akerlof

George Arthur Akerlof est un économiste américain né en 1940, professeur d’économie à l’Université de Californie à Berkeley et à l’Université de Georgetown à Washington DC. Il a étudié à Yale et a fait sa thèse au MIT.

Il est également lauréat du prix Nobel d’économie de 2001, avec Joseph Stiglitz et Michael Spence pour son article de 1970 « The market for lemons » qui traite de l’asymétrie de l’information sur les marchés.

Akerlof étudie aussi tout type de marché dans ses ouvrages, du marché de l’emploi avec sa femme Janet Yellen (présidente du conseil des gouverneurs de la réserve fédérale des Etats-Unis) où ils traitent de l’existence du phénomène de salaire d’efficience, il traite également dans son ouvrage « Phishing for phools » (ou « Marchés de dupe » en français) de la tromperie et de la manipulation.

Il est l’un des fondateurs de l’économie comportementale, en effet ses études se basent souvent sur la psychologie, l’anthropologie et la sociologie.

Il a donné son nom à un effet que l’on connait bien, « l’effet Akerlof » qui dit que les acheteurs ont parfois tendance à acheter un bien plus cher qu’un autre, parfaitement substitut, en estimant que la différence de prix implique une meilleure qualité.

L’asymétrie d’information

L’asymétrie d’information est un phénomène rendu célèbre par Georges Akerlof avec son article de 1970 qui lui a valu un prix nobel d’économie en 2001 « The market for lemons »^[1] (littéralement le marché des « citrons », des « tacots »).

Cet article traite de ce phénomène très courant dans les échanges de tous les jours.

Qu’est-ce que l’asymétrie d’information ? Généralement, un individu en sait plus qu’un autre sur ce qu’il est en train de faire, et l’existence même de cette différence d’information (pertinente) est appelée l’asymétrie d’information.

On a deux types d’informations cachées ; par exemple un travailleur qui connait mieux que son patron la quantité d’effort qu’il met dans son travail, on parle d’«actions cachées ». Autre exemple ; un vendeur de voiture qui connait mieux l’état du véhicule que l’acheteur, on parle alors de « caractéristiques cachées ». Dans tous les cas la partie non informée voudrait et devrait connaitre l’information et cela ne fait que motiver l’autre partie à la dissimuler encore plus, pour son propre intérêt.

Cela bien sûr est un problème car pour avoir un marché optimal, donc en concurrence pure et parfaite, il faut une transparence totale sur le produit. Vu que dans certains cas le vendeur ou l’acheteur ont des informations pertinentes qu’ils ne partagent, l’échange ne se fait pas à l’avantage des deux parties. Il y a bien une des deux parties qui y perd et qui se fait « arnaquer ».

On peut retrouver ce problème à tous les niveaux, que ce soit dans une brocante, chez un marchand d’électronique ou sur le marché de l’investissement.

L’information que l’un des agents ne partage est le niveau de qualité d’un bien ou d’un service, et on ne peut connaitre la qualité d’un bien qu’avec l’expérience, qu’après avoir eu le bien, et c’est là que réside le problème. Etant donné que la qualité est une variable complexe, difficile à évaluer, on se base sur le prix pour estimer la qualité d’un bien.

Aléa moral^[2]

En découle un problème très souvent étudié, le problème de l’aléa moral (ou hasard moral, qui est une mauvaise traduction de moral hazard). Pour l’expliquer simplement, prenons en compte un Agent, un individu qui agit pour le compte d’un autre et le Principal, au compte de qui l’agent agit. Le fait que les actions de l’agent ne peuvent pas être tout le temps contrôlées pourrait motiver l’agent à agir de manière immorale, en faisant moins d’effort qu’attendu ou en étant malhonnête envers le principal. On parle alors d’aléa moral.

C’est un problème fréquent dans le monde du travail (on retrouve alors la théorie du salaire d’efficience, étudiée par Akerlof et sa femme), mais pas seulement, car on parle aussi d’aléa moral dans le monde de l’assurance, où un client d’une assurance cache un mode de vie qui est moins sain qu’il ne le laisse paraître, et donc ne permet pas aux assurances de lui fournir une police adaptée. On retrouvera ce problème plus bas.

The market for lemons

L’exemple typique de ce problème d’asymétrie d’information et plus précisément de caractéristiques cachées est le sujet principal de « The market for lemons », c’est-à-dire le marché des voitures d’occasion.^[3]

L’auteur tient à noter que l’exemple du marché des voitures est utilisé à cause de son côté concret, et facilement identifiable, et non pas pour son importance ou son réalisme.

Le marché des voitures d’occasion capture très bien cette problématique, car tout le monde le sait, une voiture perd très vite de sa valeur, et ça à partir du moment où elle quitte la concession. Alors pourquoi acheter une voiture plus chère, alors qu’on trouve le même modèle avec quelques centaines de kilomètres seulement et à des milliers d’euros moins cher ? Et pourquoi est-ce qu’une si grande différence existe ?

Imaginons qu’il y a seulement 4 types de voitures. Les voitures neuves et les voitures d’occasion, avec en leurs seins les bonnes voitures (les « plums ») et les mauvaises (les « lemons »). Les agents dans ce marché achètent des voitures neuves sans savoir si c’est une bonne ou mauvaise voiture (Notez que cet article date de 1970, il était alors plus difficile d’avoir autant d’avis, de tests, de retours clients sur un modèle particulier de voiture que maintenant, on faisait tout simplement confiance au vendeur, aux publicités et éventuellement au bouche-à-oreille).

Mais ce qu’ils savent, c’est que la voiture a une probabilité q d’être une bonne voiture et donc une probabilité (1-q) d’être une mauvaise voiture. On peut donc supposer que la proportion de bonnes voitures sur le marché est de q et la proportion de mauvaises voitures est de (1-q).

Par contre, après avoir eu cette voiture un certain temps, le client commence à se faire une idée de la qualité de sa voiture, il connait ses défauts et ses avantages. Il peut donc affecter une valeur à la probabilité que sa voiture est un « citron ». Son estimation est plus juste que l’estimation initiale du marché, une asymétrie d’information se développe donc. Etant donné que le propriétaire, le vendeur dans le cas du marché d’occasion, possède plus d’informations sur sa voiture que l’acheteur potentiel.

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