Возможности противодействия асимметрии информации в электронной многосторонней торговле: теоретико-игровой подход

В современном мире из-за постоянно развивающегося процесса цифровизации экономические отношения также переходят в новый формат, а именно взаимодействия агентов на рынке принимают форму многосторонней торговли, где в качестве связующего звена выступает электронная коммерческая платформа. Наряду с появлением новых возможностей данного вида торговли и расширением границ взаимодействия сторон возникают новые механизмы и паттерны поведения игроков в процессе сделки, которые отличаются от экономических отношений на офлайн- рынках. В связи с тем, что продавец и покупатель осуществляют все операции через виртуальную платформу, их взаимодействие отделяется в пространстве и времени. В свою очередь, у продавца, который владеет полной информацией о товаре и желает максимизировать собственные выгоды, могут возникать стимулы к сокрытию части негативных сведений о продукте, что вызывает неравномерное распределение информации на рынке, а это приводит к возникновению одной из важнейших проблем в современной экономике – асимметрии информации. Цель статьи – показать значимость фактора асимметрии информации, влияющего на дифференциацию цен в торговле на электронной коммерческой платформе, а также представить механизм, позволяющий снизить негативные эффекты асимметрии информации. Для достижения поставленной цели в статье используется теоретико-игровое моделирование. С помощью данного подхода в работе выявляется условие, при котором возникают негативные эффекты асимметрии информации. Ситуация, когда продавец товаров низкого качества желает завысить истинное качество своего товара, скрывая негативные сведения о продукте, возникает при условии, если издержки сокрытия негативной информации ниже, чем разница между ценами высококачественных и низкокачественных товаров. В статье показано, что, дополнив модель внедрением механизма отказа и возврата товара, на рынке снизится давление асимметрии информации, а продавец товаров низкого качества перестанет скрывать истинное качество своей продукции.

1. Шаститко А. Е., Маркова О. А. Эффекты становления и функционирования многосторонних рынков: подходы к исследованию // Общественные науки и современность. 2019. № 3. C. 52– 65. DOI: 10.31857/S086904990005085-5.

2. Шаститко А. Е., Паршина Е. Н. Рынки с двусторонними сетевыми эффектами: спецификация предметной области // Современная конкуренция. 2016. Т. 10. № 1 (55). С. 5–18.

3. Эрроу К. Информация и экономическое поведение // Вопросы экономики. 1995. № 5. C. 98– 10

4. Akerlof A. George. The Market for “Lemons”: Quality Uncertainty and the Market Mechanism // Quarterly Journal of Economics. 1970. Vol. 84. No. 3. P. 488–500. DOI: 10.1007/978-1-349-24002-9_9.

5. Bar-Isaac H., Tadelis S. Seller Reputation // Foundations and Trends® in Microeconomics. 2008. Vol. 4. No. 4. P. 275–351. DOI: 10.1561/0700000027.

6. Demaj E., Manjani V. Information Assymetry and Its Implications in Online Purchasing Behaviour: A Country Case Study // Journal of Innovative Business and Management. 2020. Vol. 12. No. 1. P. 72–82. DOI: 10.32015/JIBM/2020-12-1-9.

7. Ferri G. Joseph E. Stiglitz (2002), Globalization and Its Discontents [from Economic Notes. 2002. Vol. 32. No. 1. P. 123–142. DOI: 10.1046/j.0391-5026.2003.00107.x]: Essay Review. URL: https://www.researchgate.net/publication/4755241_Joseph_E_Stiglitz_2002_Globalization_and_Its_Discontents (дата обращения: 08.07.2024).

8. Herweg F., Müller D. Overconfidence in the Markets for Lemons // Discussion Paper. No. 2011-17. P. 1–11. URL: https://citeseerx.ist.psu.edu/document?repid=rep1&type=pdf&doi=42fc50c9f239744eb4488a383c91a3fbc02cc766 (дата обращения: 08.07.2024).

9. Hillena J., Fedoseeva S. E-commerce and the end of price rigidity? // Journal of Business Research. 2021. No. 125. P. 63–73. DOI: 10.1016/j.jbusres.2020.11.052.

10. Hou H., Wen J. Dynamic game model of E-commerce – Based on the perspective of information asymmetry // IEEE 2nd International Conference on Computing, Control and Industrial Engineering. 2011. P. 349–353. DOI: 10.1109/CCIENG.2011.6008136.

11. Hwang J., Lee B. G., Kim K.-Y. Information Asymmetry, Social Networking Site Word of Mouth, and Mobility Effects on Social Commerce in Korea // Cyberpsychology, Behavior, and Social Networking. 2014. Vol. 17. No. 2. P. 117–124. DOI: 10.1089/cyber.2012.0566.

12. Kauffman R. J., Lee D. Should we expect less price rigidity in the digital economy? // 37th Annual Hawaii International Conference on System Sciences. 2004. P. 1–10. DOI: 10.1109/HICSS.2004.1265427.

13. Lewis G. Asymmetric Information, Adverse Selection and Online Disclosure: The Case of eBay Motors // American Economic Review. 2011. Vol. 101. No. 4. P. 1–18. DOI: 10.2139/ssrn.1358341.

14. Li L., Fang X., Lim Y. Asymmetric information of product authenticity on C2C E-commerce platforms: How can inspection services help? // Service Operations Management. 2023. Vol. 25. No. 2. P. 631– 647. DOI: 10.1287/msom.2023.1186.

15. Miao Q., Xie D., Zhong W. Platform Externality, Asymmetric Information, and Counterfeit Deterrence in E-Commerce // Emerging Markets Finance and Trade. 2017. Vol. 54. No. 12. P. 1–26. DOI: 10.1080/1540496X.2017.1378639.

16. Milgrom P., Roberts J. Price and advertising signals of product quality // Journal of Political Economy. 1984. Vol. 94. No. 4. P. 796–821. DOI: 10.1086/261408.

17. Murooka T., Yamashita T. Optimal Trade Mechanisms with Adverse Selection and Inferential Mistakes // OSIPP Discussion Paper. 2021. No. 6. P. 1–38.

18. Qin X., Liu Z., Tian L. The optimal combination between selling mode and logistics service strategy in an e-commerce market // European Journal of Operational Research. 2021. Vol. 289. No. 2. P. 639– 651. DOI: 10.1016/j.ejor.2020.07.029.

19. Rochet J. C., Tirole J. Two-sided markets: a progress report // The RAND Journal of Economics. 2006. Vol. 37. No. 3. P. 645–667. DOI: 10.1111/j.1756-2171.2006.tb00036.x.

20. Saeedi M. Reputation and Adverse Selection: Theory and Evidence from eBay // The RAND Journal of Economics. 2019. Vol. 50. No. 5. P. 1–70. DOI: 10.1111/1756-2171.12297.

21. Shchory N. B. Information Asymmetries in E-Commerce: The Challenge of Credence Qualities // Suffolk University Journal of High Technology Law. 2020. Vol. 20. No. 1. P. 1–60.

22. Spence M. Job Market Signaling // Quarterly Journal of Economics. 1973. Vol. 87. No. 3. P. 355–374. DOI: 10.2307/1882010.

23. Sun C., Zhang Z., Xia L., Wang J. Implications of selling format on product innovation in platform supply chains under asymmetric information // Computers & Industrial Engineering. 2023. Vol. 183. No. 8. Article 109532. DOI: 0.1016/j.cie.2023.109532.

24. Wang J., Zhang Q., Hou P. Fixed Fee or Proportional Fee? Contracts in Platform Selling Under Asymmetric Information // International Journal of Electronic Commerce. 2022. Vol. 26. No. 2. P. 245– 275. DOI: 10.1080/10864415.2022.2050584.

25. Wu C., Yan Z., Tsai S., Wang W., Cao B., Li X. An Empirical Study on Sales Performance Effect and Pricing Strategy for E-Commerce: From the Perspective of Mobile Information // Mobile Information Systems. 2020. No. 1. P. 1–8. DOI: 10.1155/2020/7561807.

26. Zuo J. Analysis of e-Commerce Characteristics Based on Edge Algorithm and COX Model // Wireless Communications and Mobile Computing. 2021. No. 6. P. 1–13. DOI: 10.1155/2021/6628068.