[论文解读] 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 4

一句话总结

本文研究了在缺乏可执行合同的在线非法药物黑市中声誉动态。利用一份关于价格和评分的新数据集，研究发现声誉缓解了逆向选择：高评分卖家的售价比低评分卖家高出20%，买家能理性地根据评分和销量推断质量。模型表明，若无评分系统，市场将因逆向选择而崩溃。

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.

研究动机与目标

• 分析声誉机制如何缓解缺乏合同执行的黑市中的逆向选择问题。
• 研究在质量不可观测、仅靠评分传递质量信号的市场中，买卖双方的动态激励机制。
• 估算声誉的回报，并评估在无评分系统的情况下市场的可行性。
• 建立模型，分析买家如何结合评分和销量对卖家质量形成理性推断。
• 评估市场结构、评分准确性和方差对卖家退出和定价动态的影响。

提出的方法

• 从2014年1月至2015年8月期间，收集了Agora（一个暗网非法药物市场）的价格、评分和销量的全新数据集。
• 采用一种动态逆向选择模型，其中买家根据评分和销售数量更新对卖家质量的信念。
• 将卖家行为建模为早期高价与未来若评分低则退出之间的权衡，劣质卖家选择退出以避免未来价格下降。
• 利用实证数据估计模型，计算声誉的回报并模拟反事实的市场结果。
• 使用模拟和均衡计算方法，评估卖家质量、评分准确性及方差变化对市场构成和利润的影响。
• 应用结构估计方法，在给定条件下识别唯一均衡，验证模型与观察数据的一致性。

实验结果

研究问题

• RQ1 卖家的评分在多大程度上影响其定价？这种关系如何随评价数量变化？
• RQ2 为何低评分卖家更频繁退出市场？这种行为与未来定价预期有何关联？
• RQ3 在缺乏可执行合同的情况下，评分系统在多大程度上防止了因逆向选择导致的市场失败？
• RQ4 买家对卖家质量的理性推断在多大程度上依赖于评分和销量？
• RQ5 在何种均衡条件下市场能够持续存在？评分准确性或方差的变化如何影响市场稳定性？

主要发现

• 成熟且评分高的卖家比成熟但评分低的卖家定价高出20%，表明声誉具有显著回报。
• 价格与评分之间的正向关系随评价数量增加而增强，表明评分随时间推移变得更具信息量。
• 评分较少的年轻卖家无论评分高低，定价均相近，表明早期评价对质量信息有限。
• 拥有更多评价的卖家即使评分较低，也收取更高价格，表明销量本身可作为可靠性的信号。
• 低评分卖家更可能退出市场，从而减少其长期存在，防止低质量商品持续供应。
• 若无评分系统，市场将因逆向选择而崩溃，证明该系统对市场生存至关重要。