[論文レビュー] Reputation Dynamics in a Market for Illicit Drugs

Nick Janetos, Jan Tilly|ArXiv.org|Mar 6, 2017

Auction Theory and Applications参考文献 27被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、執行可能な契約が存在しないオンラインの違法薬物市場における評判ダイナミクスを研究している。新規の価格と評価のデータセットを用いて、評判が逆選別の悪化を緩和することを示している。高評価の売り手は低評価の売り手よりも20%高い価格を設定しており、購入者は評価と販売数量の両方から品質を合理的に推測している。モデルは、評価制度がなければ、逆選別のため市場が崩壊していたであろうことを明らかにしている。

ABSTRACT

We analyze reputation dynamics in an online market for illicit drugs using a novel dataset of prices and ratings. The market is a black market, and so contracts cannot be enforced. We study the role that reputation plays in alleviating adverse selection in this market. We document the following stylized facts: (i) There is a positive relationship between the price and the rating of a seller. This effect is increasing in the number of reviews left for a seller. A mature highly-rated seller charges a 20% higher price than a mature low-rated seller. (ii) Sellers with more reviews charge higher prices regardless of rating. (iii) Low-rated sellers are more likely to exit the market and make fewer sales. We show that these stylized facts are explained by a dynamic model of adverse selection, ratings, and exit, in which buyers form rational inferences about the quality of a seller jointly from his rating and number of sales. Sellers who receive low ratings initially charge the same price as highly-rated sellers since early reviews are less informative about quality. Bad sellers exit rather than face lower prices in the future. We provide conditions under which our model admits a unique equilibrium. We estimate the model, and use the result to compute the returns to reputation in the market. We find that the market would have collapsed due to adverse selection in the absence of a rating system.

研究の動機と目的

• 執行可能な契約が存在しないブラックマーケットにおける評判メカニズムが、逆選別をどのように緩和するかを分析すること。
• 品質が観察不能であり、評価のみが品質を示唆する市場における売り手と購入者の動的インcentiveを研究すること。
• 評判のリターンを推定し、評価制度がない場合の市場の存続可能性を評価すること。
• 購入者が評価と販売数量の両方を用いて、売り手の品質について合理的な推論をどのように行うかをモデル化すること。
• 市場構造、評価の正確性、ばらつきが売り手の退出と価格動向に与える影響を評価すること。

提案手法

• 2014年1月から2015年8月までの期間、違法薬物取引のダークネット市場「Agora」から、価格、評価、販売数量の新規データセットを収集した。
• 購入者が評価と販売数の両方をもとに売り手の品質に関する信念を更新する動的逆選別モデルを採用した。
• 売り手の行動を、初期の高価格設定と、評価が低い場合の将来の退出のトレードオフとしてモデル化し、悪質な売り手は将来の価格低下を避けるために退出するものとした。
• 実証データを用いてモデルを推定し、評判のリターンを計算し、反事実的な市場結果をシミュレートした。
• シミュレーションと均衡計算を用いて、売り手の品質、評価の正確性、ばらつきの変化が市場構成と利益に与える影響を評価した。
• 構造的推定を適用して、指定された条件下での一意の均衡を同定し、モデルが観察データと整合することを検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 売り手の評価がその設定価格に与える影響は何か。また、この関係はレビュー数に応じてどのように変化するか。
• RQ2 低評価の売り手がなぜより頻繁に市場から退出するのか。この行動は、将来の価格期待とどのように関係しているか。
• RQ3 執行可能な契約が存在しない状況で、評価制度が逆選別のための市場崩壊をどの程度防いでいるか。
• RQ4 購入者が売り手の品質について合理的に推論する際、評価と販売数量の両方がどのように関与しているか。
• RQ5 市場が自らを維持できる均衡条件は何か。また、評価の正確性やばらつきの変化が市場の安定性に与える影響はどの程度か。

主な発見

• 熟練した高評価売り手は、熟練した低評価売り手よりも20%高い価格を設定しており、評判のリターンが顕著であることを示している。
• 価格と評価の正の関係はレビュー数が増えるにつれて強まるため、評価は時間の経過とともにより情報的になる。
• レビュー数が少ない若手売り手は、評価に関係なく類似した価格を設定しており、初期のレビューは品質に関する情報をほとんど提供していないことを示している。
• レビュー数の多い売り手は、評価に関係なく高い価格を設定しており、販売数量自体が信頼性を示す信号であると考えられる。
• 低評価の売り手は著しく高い確率で市場から退出しており、長期的な存在が制限され、持続的な低品質な供給が防がれている。
• 評価制度がなければ、逆選別のため市場が崩壊していたであろう。評価制度が市場存続にとって極めて重要な役割を果たしていることが示された。