我国休闲产业中的“柠檬问题”及对策研究

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时间:2018-10-22

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1、我国休闲产业中的“柠檬问题”及对策研究【摘要】文章首先介绍了休闲产业的一些基本情况,进而分析了在产品信息不对称的情况下,休闲产业市场上出现的“柠檬问题”及其原因。其次,文章着重对休闲商品提供者与监管者之间的博弈进行了分析,并探索研究了在解决“柠檬问题”时应采取的对策。  【关键词】休闲产业;“柠檬问题”;信息不对称;对策    一、休闲产业  休闲产业起源于20世纪的欧美,伴随着科学技术的迅猛发展、城市化进程以及物质商品生产所确立的主要的发展模式,人们在工作之余越来越需要休闲。目前学术界对于休闲产业的定义,尚无统一定论,本文将休闲产

2、业界定为:休闲产业实际上并不是传统意义上的工业、农业、服务业的划分,它实际上是三类产业中各自“拿出”一块形成的产业,是以休闲资源为基础,与人的休闲生活、休闲行为、休闲需求(物质的与精神的)密切相关的多个产业相交叉的领域,是提供各种休闲产品和休闲服务,以便满足人们的休闲消费目的的产业。休闲产品的制造以及为休闲活动提供服务的产业都可以纳入休闲产业。具体而言,休闲产业是以旅游业、娱乐业、服务业和文化产业为龙头形成的经济形态和产业系统,一般包括国家公园、博物馆、体育(运动场馆、运动项目)、影视、交通、旅行社、餐饮业以及由此连带的产业群。  

3、二、休闲产业与“柠檬问题”  (1)“柠檬问题”。“柠檬”问题是2001年度诺贝尔经济学奖获得者之一的美国经济学家乔治·阿克洛夫提出并引入信息经济学的,它主要研究由于产品质量的不确定性所造成的信息不对称性及其对市场的影响。“柠檬”在美国俚语中表示次品或不中用的东西,而在市场中,如果买卖双方对交易的商品所包含的信息一方比另一方知道的更多(不对称信息),一方(一般指买方)对商品的支付价格较大地高于商品的实际价格,这一被购买的商品就称为一个“柠檬”。由于买卖双方对商品存在信息不对称所导致的正常市场价格机制的失灵,就称为“柠檬问题”。(2)

4、休闲产业中的“柠檬问题”。世界上无论哪个国家在发展休闲产业过程中都出现过“柠檬问题”。休闲业不但具有很高的综合性,并且难以保留和转移。休闲业的“柠檬问题”实际上就是一种服务质量问题。在法制不健全和执法不力的情况下,众多的休闲产品提供者往往采取各种办法“强取豪夺”,并使需要享有休闲的消费者面临严重的信息不对称。在休闲市场买卖双方信息不对称的情况下,难免有休闲商品提供者利用信息不对称来欺骗消费者,这极大地制约了人们休闲活动的多样化和高级化。  三、休闲商品提供者与监管者的博弈分析  (1)模型假设。第一,博弈者有两个,一是休闲商品违规提

5、供者,二是监管人员,两者之间的博弈可看做静态博弈。第二,博弈策略:假设博弈双方对自己和对方的支付函数是充分了解的。对于违规者,有违规与不违规两种选择。对于监管人员有“抓获”与“不抓获”两种选择,监管人员选择“抓获”是岗位职责所在。第三,模型变量的设置。监管人员中选择“抓获”的概率、休闲商品提供者中违规的概率、同行业人员举报概率、违规者收益、不查处违规者的负面效益、查处违规者的积极意义、对违规者的惩罚程度、违规成本、监管成本。  (2)模型战略                (3)均衡分析。对于执法者来说,抓获与不抓获的预期收益,分别

6、为:  R1=Pj[PZ(B+J-Cj)+(1-PZ)(J-Cj)];R2=(1-Pj)(-J+Cj)  对于休闲商品提供者来说,违规和不违规的预期效益,分别为:  L1=PZ[Pj(-B-CZ)+(1-Pj)[Pk(-B-CZ)+(1-Pk)VZ];L2=0  当休闲商品提供者违规概率(Pz)一定时,监管人员选择抓获(Pj=1)的预期收益为:  R1=[PZ(B+J-Cj)+(1-Pj)(-J+Cj)]  监管人员选择不抓获(Pj=0)的预期收益为:  R2=(-J+Cj)  令=,得出博弈均衡的最优违规概率:  PZ*=■①  

7、当监管人员选择抓获的概率()一定时,休闲商品提供者违规(Pz=1)的预期收益是:  L1=PZ[Pj(-B-CZ)+(1-Pj)[Pk(-B-CZ)+(1-Pk)VZ]  休闲商品提供者不违规(Pz=0)的预期收益是:L2=0  令=,得博弈均衡时监管人员的最优执法概率:  Pj*=■②  当休闲商品提供者之间的举报概率很小(Pk=0)时,  Pj*=■③  (4)模型分析。由的表达式①看出,休闲商品提供者违规的可能性与惩罚力度成反比,与监管成本和监管失职造成负面影响成正比。要降低违规概率,除了要减少监管失职的负面影响,还需加大惩罚

8、力度,采取有效的监管措施,降低监管成本。对于监管队伍,要想使提供休闲商品违规者认为违规与不违规收益没有多少区别,则须达到最优执法概率。由表达式②看出,休闲商品提供者中举报概率越大,最优执法概率就越小,其概率减少的幅度随举报概率的增加而

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