Recibido: viernes, 07 abril 2006
Incentivos y contratos
Inés Macho Stadler
Departament d’Economía i Història Econòmica
Universitat Autònoma de Barcelona
e-mail:
Esta dirección de correo electrónico está protegida contra los robots de spam, necesita tener Javascript activado para poder verla
página web: http://pareto.uab.es/imacho
Pinche sobre una fórmula para ampliarla. Vuelva a pinchar sobre ella para reducirla, o pinche manteniendo pulsada la tecla [shift] para reducir todas las que permanezcan ampliadas.
Introducción
La Teoría de los Incentivos y el Diseño de
Contratos (a veces también llamada Economía de la Información) estudia aquellas
situaciones en las que unos agentes tienen más información que otros. Dado que
es de esperar que los agentes con ventajas informativas traten de sacar partido
de ellas, esta área de la Economía analiza las consecuencias que la asimetría en
el reparto de la información tiene sobre la forma en que los agentes se
organizan y sobre la eficiencia de las relaciones que establecen.

|
|
William Vickrey. Premio Nobel de Economía 1996,
por su estudio de las propiedades de
distintos tipos de subasta. (Fuente: Nobel Prize Organization).
|

|
James A. Mirrlees. Premio Nobel de Economía 1996,
por su estudio sobre la política
impositiva óptima. (Fuente: Nobel Prize Organization).
|
Los trabajos pioneros en Teoría de Incentivos son
Vickrey [8] y Mirrlees [4], artículos por los que estos
economistas recibieron el Premio Nobel de Economía en el año 1996. Los análisis desarrollados por
estos investigadores y los que siguen su línea de trabajo tratan de anticipar
el comportamiento de los agentes que tienen ventajas informativas y proponen
mecanismos para minimizar los inconvenientes que se derivan de la utilización
estratégica de la información privada. Abordar problemas económicos
considerando la información que controlan los agentes, y la búsqueda de
soluciones a las dificultades que
aparecen, ha marcado la investigación en teoría económica y ha tenido una
influencia considerable en la toma de decisiones económicas en los últimos años.
Los problemas con información asimétrica se suelen clasificar
en dos grandes categorías, según que esta asimetría exista antes del inicio de
la relación contractual (antes de que se firme el contrato, definido éste en
sentido muy amplio), o que la asimetría surja durante la relación contractual
(después de firmar el contrato). El primer tipo de situaciones se denominan de
“selección adversa”, y el segundo de “riesgo moral”. Estos términos provienen
de la literatura de seguros y quedarán más claros en lo que sigue (para más
detalles ver Macho-Stadler y Pérez-Castrillo [3]).
Para presentar las ideas y el tipo de modelos que se
utilizan consideraremos el caso más sencillo en el que la relación involucra a
dos individuos: el “principal” y el “agente”. El principal es quien establece
el contrato, y el agente quien dispone de información privada.
Este artículo se va a centrar en los modelos de selección
adversa. Sin embargo, por completitud, comentamos brevemente algunas
características de los problemas de riesgo moral.
Riesgo moral
Aunque la información de todos los participantes sea la
misma en el momento en que establecen una relación, o firman un contrato, puede
aparecer un problema informativo cuando uno de ellos obtiene a posteriori
información privada, toma una decisión o realiza una acción que no es
observable (o demostrable ante terceros) por el otro participante.
Posiblemente, el ejemplo más clásico y fácil de entender de un problema de
riesgo moral es el que ocurre en una relación de trabajo. Si el trabajo
(acción, decisión, esfuerzo) no es observable y los resultados no permiten
deducirlo sin error, una vez firmado un contrato es normalmente muy difícil
verificar ante un juez si un trabajador ha realizado el esfuerzo apropiado o
no. ¿Cómo determinaría el juez quién tiene razón, un empleado que declara que ha
trabajado mucho o el empleador que declara que el trabajador no ha cumplido?
Por ello, los contratos de trabajo no suelen incluir pagos distintos en función
del esfuerzo. Sin embargo, los contratos estipulan, de una forma u otra,
distintos pagos en función del resultado. Si el resultado es malo, el empleador
puede pagar menos, por ejemplo porque parte del pago del empleado es una
comisión sobre los beneficios o las ventas. La idea de estos contratos que
incluyen pagos en función del resultado es dar incentivos a trabajar, ya que el
resultado está correlacionado normalmente con el esfuerzo: a mayor esfuerzo,
mayor es la probabilidad de obtener un buen resultado. El caso de los contratos
a los deportistas es un caso claro de actividad en la que se utilizan este tipo
de incentivos.
Los problemas de riesgo moral son omnipresentes en los
mercados y en las organizaciones. Las compañías de seguros están preocupadas
porque una vez asegurados, al no sufrir las consecuencias de los accidentes, los
individuos tomarán menos precauciones para prevenirlos; a los accionistas les
preocupa que los gestores de sus empresas tomen decisiones con las que obtienen
beneficios personales, en lugar de aumentar el valor de la empresa; los
votantes se preocupan porque los políticos tomen decisiones que favorezcan a
los ciudadanos y no aprovechen su puesto para obtener beneficios personales.
También el gobierno debe tener en cuenta los problemas de
riesgo moral que emergen en muchas de sus relaciones con personas y empresas.
Por ejemplo, en el análisis del sistema impositivo óptimo, un elemento
fundamental es el comportamiento estratégico de los contribuyentes. A través de
los impuestos, el gobierno busca financiación para comprar bienes públicos y
fomentar acciones socialmente beneficiosas. Pero los impuestos no son
neutrales. No sólo recaudan, sino que también influyen, y lo hacen
considerablemente, tanto sobre los incentivos de las empresas a invertir y
contratar, como sobre el interés para trabajar de los empleados. Por ello, los
impuestos óptimos no son aquellos que permiten recaudar más, sino aquellos que
permiten recaudar provocando la menor distorsión en los incentivos a invertir y
trabajar de empresas y trabajadores. Mirrlees [4] estudió el arbitraje entre
eficiencia (conseguir una base imponible alta) y equidad (conseguir
un grado de redistribución adecuado) de los impuestos óptimos, teniendo en
cuenta que los incentivos a trabajar, y por tanto a generar base imponible,
dependen de la capacidad y situación de cada individuo.
Selección adversa
El mercado de seguros es el ejemplo clásico de situación
económica en la que algunos agentes tienen mucha más información que otros
sobre variables que son relevantes para
su relación. Por ejemplo, las compañías de seguros de automóviles desean
ofrecer contratos distintos a asegurados que tengan distinta propensión a tener
un accidente. El seguro de accidentes debería ser más caro para aquellos
conductores que pueden tener un accidente con mayor probabilidad, es decir, que
conducen mal, o muchas horas, o de forma muy imprudente. Pero sólo los
conductores conocen sus hábitos de conducción. Y si, para establecer la prima,
la compañía pregunta a cada cliente sobre su calidad como conductor, no
obtendrá en general una contestación honesta. El cliente intentará abaratar su
contrato afirmando que es un conductor muy cuidadoso, que conduce sólo de forma
ocasional y siempre respeta todas las reglas del código de circulación.
Un problema de características
similares aparece si un particular quiere contratar una empresa para realizar
una tarea bien definida (por ejemplo, construir una casa). Aunque el trabajo
que encargue este particular sea fácil de describir, mucho más difícil para él
es saber lo costoso que es realizar el trabajo o lo capaz que es la empresa de
realizarlo en buenas condiciones. Si la empresa sí que conoce esa información,
nos encontramos ante un problema de selección adversa.
Para presentar el problema
formalmente, consideramos un principal (persona u organización que
obtiene los beneficios de la relación y diseña el contrato) cuya función de
beneficios se puede escribir 
,
creciente y cóncava, donde 
representa una decisión, a la que llamaremos esfuerzo,
del agente. Al agente no le gusta realizar esfuerzo, pero está dispuesto
a realizarlo a cambio de un pago. Vamos a representar al agente a través de una
función (a la que se suele llamar función de utilidad) de la forma 
,
donde 
es el pago que recibe del principal y 
es un parámetro que mide el coste de la
decisión 
para el agente, y que pertenece a un soporte
compacto 
. La función 
es creciente y cóncava, y la función 
es creciente y convexa. El agente conoce el
valor de 
,
pero el principal, no. Es decir, sólo el agente sabe cuán costoso es el
esfuerzo. El principal tiene unas creencias a priori sobre la
distribución de 
.
Dichas creencias se resumen en una función de distribución 
,
con 
y 
.
La función de densidad será denotada 
,
y supondremos que verifica que 
para todo 
.


































El principal diseñará un menú de
contratos, cada contrato dirigido a un tipo de agente. El menú de contratos
será, por tanto, un conjunto 
,
que debe interpretarse como una oferta del principal al agente de tipo 
para pagarle el salario 
a cambio de realizar el esfuerzo 
.
El problema que el principal resuelve para encontrar ese menú de contratos es:

sujeto a:

para todo 
, (1)

para todo 
. (2)
La restricción (2) indica que el menú debe llevar a cada tipo de agente a
elegir el contrato que le está destinado en el menú, y recibe el nombre de condición
de incentivos. Esta condición impone que si un agente es de tipo 
,

es el mejor contrato para él de entre todos
los ofrecidos por el principal. La restricción (1), dado que sabemos que la condición de incentivos se
satisfará, exige que el contrato destinado al agente de característica 
sea atractivo para él, en el sentido de que le
da más pago que no firmar el contrato, alternativa que denotamos 
.
La función objetivo es el beneficio esperado del principal, de manera
que el menú de contratos que ofrece es el más beneficioso dentro de los que son
aceptables para el agente y satisfacen la condición de incentivos.
Definición. Las preferencias del agente 
verifican la condición de Spence-Mirrlees
(C.S.+)
si 
,
y verifican la condición (C.S.
)
si 
.
Si las preferencias satisfacen la
condición anterior, y las de nuestro problema lo hacen, es posible asociar a
cada nivel de esfuerzo un salario que permita separar a los distintos tipos de
agente (la condición garantiza que las curvas de indiferencia, que son
las curvas de nivel de la función objetivo de los agentes, sólo se cortan una
vez).
Las propiedades más interesantes
desde el punto de vista económico del menú de contratos solución al programa
anterior son las siguientes. En primer lugar, dado que la función de utilidad
del agente verifica la condición (C.S.
),
es decir, que a esfuerzo dado, los agentes con un 
menor están dispuestos a aceptar contratos con
salarios más bajos, para que se satisfaga la condición de incentivos cuando el
principal consigue una cierta
función de esfuerzos 
,
es preciso que 
,
para todo 
.
Intuitivamente, ello quiere decir que sólo es posible separar a los agentes si
se pide menos esfuerzo cuanto más costoso para el agente sea realizarlo.









En segundo lugar, es fácil ver que la
condición de incentivos para cualquier tipo 
,
junto con la restricción de aceptación para 
(el agente con mayor coste del esfuerzo)
asegura que se verifica la condición (1) para los restantes 
.
Esto implica que estos otros tipos consiguen más utilidad, y esa utilidad por
encima de 
es lo que se denomina renta informativa.
Más exactamente:

,
donde el último término expresa cuánta
renta obtiene el agente de tipo 
gracias a conocer su característica de forma
privada.
En tercer lugar, la acción del
agente más eficiente, 
,
no se distorsiona respecto del nivel que se hubiese solicitado si el tipo del
agente, 
,
fuese conocido por el principal (a esta propiedad se la denomina no
distorsión en lo alto). Sin embargo, a todos los demás tipos de agente
se les pide un nivel de esfuerzo menor que el que se les hubiese solicitado en
caso de conocer 
por el problema de selección adversa. La
razón es que distorsionando el esfuerzo del agente 
se disminuyen las rentas informativas de todos
los agentes de tipo 
.










¿Qué nos dice la solución que hemos descrito en el caso de
los seguros de accidente de automóvil? ¿Qué hacen las compañías de seguros? La
solución eficiente, si no hubiera un problema de selección adversa, consistiría
en ofrecer a todos los individuos seguros a todo riesgo, pero con primas
distintas según el riesgo de accidente de cada individuo: serían más caros los
seguros de los agentes con mayor probabilidad de accidente. Debido a la
dificultad de obtener la información sobre esa probabilidad preguntando a cada
agente, porque todos los individuos tendrían incentivos a decir que la
probabilidad de accidente es la más baja, las compañías o bien ofrecen un
seguro único para todos los agentes, de modo que la información sobre la
probabilidad de accidente ya no es útil, o bien deben encontrar otro mecanismo
para conseguir esa información y tratar distinto a distintos individuos. Esta
segunda opción es la que se utiliza, y corresponde a lo que hemos descrito
anteriormente.
Las aseguradoras no ofrecen un solo tipo de contrato de
seguro. Ofrecen al asegurado un abanico de contratos de seguros de accidentes,
entre los que hay algunos contratos con una franquicia alta (por ejemplo, de
500 euros), otros con franquicias menores (200 euros), junto al contrato a todo
riesgo (sin franquicia), con la característica de que cuanto menor es la
franquicia más caro es el seguro. Estas “cartas” o “menús” de contratos
intentan separar a los diferentes tipos de clientes. Los contratos con
franquicia alta son más atractivos para los conductores que estiman que su
riesgo de accidente es menor, porque conducen pocas horas al día o porque son
más prudentes. Y cuanto menos probabilidad de accidente más franquicia tiene el
contrato que les está destinado dentro del menú. Los menús de contratos
disminuyen los incentivos a mentir de los conductores más arriesgados, pero no
eliminan completamente su ventaja. En el contrato final, típicamente obtienen
“rentas informativas”. Los conductores con una probabilidad mayor de accidente
eligen contratos con franquicia pequeña o que cubren la totalidad de las
pérdidas en caso de que éste ocurra. La condición de “no distorsión en lo alto”
en este caso dice que los individuos con mayor probabilidad de accidente no ven
su contrato distorsionado, en el menú existe un contrato de seguro sin
franquicia caro, que es el que eligen.
Hay muchos mercados en los que se plantea un tipo de
problema similar al que se enfrentan las compañías de seguros en el ejemplo
anterior. Los gobiernos se enfrentan a menudo a situaciones de selección adversa
cuando regulan empresas de servicios como el agua o el gas (ver, por ejemplo,
Laffont y Tirole [2]) o cuando
contrata una empresa para una obra. Regular bien a una empresa o contratar bien
con un constructor requiere que el gobierno conozca sus costes de producción,
de tal modo que pueda fijar un precio y un nivel de producción óptimos desde un
punto de vista social. Pero, por supuesto, las empresas prefieren que el precio
que reciben por sus productos o servicios sea alto, por lo que tienen interés
en declarar costes de producción mayores que los reales.
No siempre es posible atacar los problemas de selección
adversa utilizando un menú de contratos. Para poder diseñar estos menús es
preciso que los contratos que se incluyen en el dispongan al menos de dos
dimensiones (por ejemplo, prima y franquicia, o cantidad y precio por unidad). Consideremos,
por ejemplo, los problemas de selección adversa que aparecen al vender objetos
únicos cuando el vendedor no conoce el valor que estos objetos tienen para los
potenciales compradores. En estas situaciones, el mecanismo más utilizado es la
subasta (ver Vickrey [8]). Cuando se busca un mecanismo en el que los objetos
sean vendidos siempre que la valoración de los compradores sea mayor que la de
los vendedores, la única dimensión sobre la que se basan es el precio de venta.
Las subastas son simplemente formas de hacer a los agentes “competir” para
obtener el precio más elevado posible. Se subastan bienes tan variados como
objetos de arte, antigüedades, pescado, terminales de aeropuerto, obras
públicas o longitudes de onda.
Otro caso de selección adversa interesante es el que aparece entre el gobierno y los contribuyentes en el pago del impuesto sobre la
renta. La renta del contribuyente es su información privada y Hacienda, para
que el contribuyente cumpla con su obligación fiscal, se apoya en diferentes
instrumentos; algunos son informativos, como campañas de concienciación de la
población, pero sobre todo utiliza métodos coercitivos basados en estrategias
de inspección (que permiten identificar) y la aplicación de sanciones (que
permiten castigar) a los evasores. El control o los tests combinados con
premios o sanciones son otro mecanismo utilizado en ciertos entornos.

|
Joseph
E. Stiglitz. Premio Nobel de Economía 2001, por su
análisis de mercados en los que agentes poco informados extraen información
de otros mejor informados. (Fuente: Nobel Prize Organization).
|

|
George
A. Akerlof. Premio Nobel de Economía 2001, por su
estudio de mercados con vendedores mejor informados que los compradores.
(Fuente: Nobel Prize Organization).
|
Otro aspecto importante a tener en cuenta es el estudiado
por Akerlof [1] y Rothschild y
Stiglitz [7], quienes mostraron que,
en algunos casos, el problema de selección adversa es tan grave que puede
llevar a que algunos mercados desaparezcan. Para entender por qué utilizaremos
un ejemplo. Supongamos que un comprador, que en este caso es el principal,
desea comprar un coche de segunda mano. En el mercado hay vendedores que tienen
coches de segunda mano en buen estado y otros que tienen coches en mal estado.
Es sensato suponer que los compradores de coches de segunda mano tienen mucha
menos información sobre el estado de los coches que los vendedores. El
comprador estará sólo dispuesto a pagar el precio que corresponde a la calidad
media de los coches que se venden, lo que hace que los coches de mejor calidad
no se vendan, es decir, salgan del mercado. Esta salida de los coches de mejor
calidad a su vez hace que cualquier precio pueda ser demasiado alto: al final,
sólo los vendedores de coches de la peor calidad siguen en el mercado. Del
mismo modo, a veces no es posible a las compañías de seguros separar
adecuadamente a los potenciales asegurados sin tener pérdidas, por lo que un
equilibrio en el mercado de seguros de algunas actividades puede no existir.
Por último, hemos mostrado anteriormente que, en algunas
ocasiones, el agente informado obtiene rentas informativas gracias a que tiene
información privada sobre algún aspecto importante: los conductores con
probabilidad de accidentes alta se benefician de que se pueden hacer pasar por
conductores con probabilidad baja para pagar una prima de seguro menor; las
empresas reguladas con costes de producción bajos desean hacer creer al
gobierno que son altos para que el precio al que pueden vender su producto sea
más elevado. Sin embargo, en otras situaciones, ocurre lo contrario: el agente
informado no puede beneficiarse de su información porque cuando la intenta
comunicar no es creíble. Por ejemplo, a una persona que busca trabajo y que
sabe que es capaz y diligente, le gustaría que las empresas a las que aplica lo
supiesen. De este modo, obtendría trabajo rápidamente y con un buen sueldo.
Pero, ¿cómo puede una persona mostrar de forma convincente a las empresas sus
cualidades? Un caso similar es el de una empresa que quiere mostrar a los
accionistas que está bien gestionada y que dispone de proyectos muy
prometedores. Si la empresa pudiese “demostrarlo”, sus acciones subirían y los
gestores podrían solicitar un sueldo mejor. Sin embargo, en ambos ejemplos, se
trata de información que es difícil transmitir de forma creíble. Sólo decirlo
no basta, ya que los otros tipos de agente (los individuos menos capaces o las
empresas menos rentables) dirían también lo mismo.

|
A. Michael
Spence.
Premio Nobel
de Economía
2001, por su
análisis de la
educación como
señal.
(Fuente: Nobel Prize Organization).
|
En estas circunstancias, el agente que posee información
privada puede intentar “señalizar” su característica al principal. Una señal
es una acción o una decisión que es costosa para el agente que la realiza,
pero que pretende cambiar las creencias del principal sobre la característica
en cuestión, y por tanto “informa” indirectamente de las cualidades de quien la
emite. Para ello hace falta que sólo en caso de que el agente de verdad tenga
la característica que intenta señalar, ser muy capaz y trabajador, a éste le
compense comprar la señal. Por ejemplo, una persona puede señalizar que es trabajadora
y que tiene capacidad intelectual estudiando una carrera, aunque ésta no esté
relacionada con el trabajo que la persona busca (como a veces se ve en las
ofertas de trabajo en las que se pide una licenciatura sin especificar cuál). Ésta
es la idea presentada en Spence [6],
economista que junto con Akerlof y Stiglitz antes mencionados obtuvo el premio
Nobel de economía en 2001 “por sus análisis de mercados con asimetría de
información”. En el caso de una empresa, su política de dividendos puede
señalizar su solvencia; o los gastos en publicidad pueden señalizar la calidad
de un nuevo producto.
Referencias
[1] G.A. Akerlof: The Market for ‘Lemons’:
Quality Uncertainty and the Market Mechanism. Quarterly Journal of Economics
89 (1970), 488-500.
[2] J.J. Laffont, J. Tirole: A Theory of
Incentives in Procurement and Regulation. MIT Press, 1993.
[3] I. Macho
Stadler, D. Pérez Castrillo: Introducción a la Economía de la Información (2ª.
ed.). Ariel Economía, 2005.
[4] J. Mirrlees: An Exploration in the Theory of
Optimum Income Taxation. Review of Economic Studies 38 (1971), 175-208.
[5] Nobel
Prize Organization-Economics, http://nobelprize.org/economics.
[6] M. Spence:
Market Signaling. Harvard University Press, 1974.
[7] M. Rothschild, J. Stiglitz: Equilibrium in
Competitive Markets: An Essay in the Economics of Information. Quarterly
Journal of Economics 90 (1976), 629-650.
[8] W. Vickrey: Counterspeculation, Auctions and
Competitive Sealed Tenders. Journal of Finance 16 (1961), 8-37.
|
Sobre la
autora
|

|
Inés Macho Stadler nació en Bilbao, donde se formó en la Facultad de
Económicas de la Universidad del País Vasco / EHU. Es doctora en Ciencias
Económicas por la Ecole des Hautes Etudes en Sciences Sociales, Paris en
1989. Es catedrática de Fundamentos del Análisis Económico en la Universitat
Autònoma de Barcelona, donde entre otros cargos ha sido directora del
programa internacional de doctorado en economía IDEA. Ha sido presidenta de
la Asociación Española de Economía y es actualmente miembro del Council de la
European Economic Association y de la European Science Foundation. Ha
publicado numerosos artículos científicos en revistas como Games and Economic
Behavior, International Economic Review, European Economic
Review o el International Journal of Industrial Organization, así
como el libro Introducción a la Economía de la Información, publicado
en inglés por Oxford University Press en 1997, y en chino por Shanghai
University of Finance and Economics Press en 2004. Es actualmente editora
asociada del Journal of Economic Behavior and Organization.
|