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Marcus Eduardo de Oliveira
Introdução: Assimetria de Informações
Imagine que você queira comprar um carro usado: um Gol ano 1998, por exemplo.
Você encontra este modelo em vários lugares da cidade, mas quando volta para casa, você vê o Gol ano 1998 do seu vizinho com uma placa de “vende-se” na janela. Qual carro você irá preferir: o da loja ou do seu vizinho?
Agora, coloque-se no lugar de um gerente de produção que precisa contratar um engenheiro. Você tem inúmeros currículos na sua mesa, mas um deles é do filho do seu amigo, que você conhece desde pequeno. Qual seria sua escolha natural?
Ambos os casos tratam da questão da Informação Assimétrica, uma das teorias mais importantes para entender o funcionamento dos desvios de eficiência no mercado de trabalho.
Depois do Nobel de Economia para a Teoria dos Jogos em 1994, a comunidade acadêmica tem se interessado cada vez mais pela microeconomia, como foi o Nobel de 2001 “concedido” para os propagadores da Informação Assimétrica: George Akerlof, Michael Spence e Joseph Stigliz.
Determinados mercados, como os de carros usados, seguros, crédito e serviços especializados têm a característica de uma das partes saber muito mais do que a outra sobre a real qualidade do que está sendo negociado. O vendedor do carro usado sabe muito mais sobre o estado do veículo que o comprador. Quem contrata um plano de seguro médico conhece melhor seu próprio estado de saúde que a empresa de seguro. E, no caso do mercado de trabalho, o empregado também sabe muito mais sobre si mesmo que empregador.
A Informação Assimétrica, porém, tem uma conseqüência nefasta sobre os vendedores: a Seleção Adversa. Quando compradores e vendedores não têm como determinar a real qualidade do produto, fazendo com que produtos de qualidades distintas sejam vendidos pelo mesmo preço, a Seleção Adversa cria um desvio de eficiência no mercado.
Este desvio se traduz em uma depreciação indiscriminada de preços. Para entender o efeito da Informação Assimétrica sobre o mercado de trabalho, George Akerlof estudou o mercado de carros usados nos Estados Unidos, lá conhecidos como “lemons”. Akerlof concluiu que, como vendedores e compradores não tinham como saber a verdadeira qualidade dos veículos, o mercado tendia a ter seu ponto de equilíbrio baseado no preço dos carros de baixa qualidade.
Na verdade, somente pelo fato do veículo estar à venda em uma loja de usados, seu preço já seria substancialmente depreciado. Em contrapartida, os consumidores estariam dispostos a pagar mais pelos “carros de vizinho”. Acontece que o carro do vizinho vale mais para você que o conhece. Este mesmo carro em uma loja de usados é um “lemon”. Ou seja, o que faz a diferença é a assimetria de informações.
De forma análoga, um profissional que já esteja empregado vai ter muito mais facilidade em conseguir outro emprego que alguém que esteja desempregado. Apesar de um potencial empregador eventualmente nem conhecer a empresa onde determinada pessoa trabalhe, ele vai admitir por hipótese que se trata de uma pessoa mais qualificada simplesmente por não estar no mercado de “lemons”.
Se os efeitos da Informação Assimétrica são tão devastadores para quem está desempregado, os economistas começaram então a entender o que poderia ser feito para diminuir a Seleção Adversa no mercado de trabalho.
Neste ponto, a Informação Assimétrica se “encontra” com a Teoria dos Jogos ao concluir que a reputação seria um dos principais fatores para diminuir a disparidade de informações.
Outra forma de diminuir a assimetria de informações seria através da sinalização de mercado. Um curso de (MBA) em Harvard, por exemplo, é um forte sinalizador não só porque significa que o profissional tenha conhecimentos específicos sobre administração de empresas.
Talvez mais importante que o conhecimento, ter um título de “categoria” sinaliza outras qualidades, como inteligência, disciplina e empenho.
Economista. Especialista em Política Internacional e Mestre em Integração da América Latina (USP). Professor de economia da FAC-FITO e do UNIFIEO, em São Paulo. prof.marcuseduardo@bol.com.br
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