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正如我在第6章中定义和讨论的，分享经济平台可以减少许多形式的信息不对称。
经济理论的预测是信息不对称的减少会增加工资，而不是减少工资。
下面，通过进一步引用二手车市场的例子——乔治·阿克洛夫（GeeAkerlof）曾在其获得诺贝尔奖的研究中对该例子有经典引用，我来解释一下信息不对称的后果，特别是“逆向选择”
的影响。
在阿克洛夫的模型中，有两种类型的二手汽车——高质量和低质量。
假设潜在买家购买二手车之前没有办法确定它的真实质量。
买家愿意支付的价格将介于一辆高品质汽车的价值和一个低质量的价值之间（如果买家是风险保守型，那么成交价可能将低于高低两个价格相对比率加权后的平均值）。
然而，当预期价格低于车辆的价值时，优质卖家会退出市场，市场里只留下低质量的车。
交易比需求的发生更少。
现在考虑引入车辆检验。
买家现在有更大的“质量透明度”
——他们能够清楚地了解任何候选车辆是否和广告上说得一样好。
高质量汽车销售商可以让他的产品获得更公正的价格。
买家开始变得更信任二手车市场，人们的汽车贸易发生得更频繁，经济进一步增长，更重要的是，二手车的平均价格和平均质量有所增长，而不是下降。
因此，Upwork、Handy和TaskRabbit的出现，特别是它们的筛选程序和评估系统，起到了类似于二手车检验的作用。
潜在消费者现在可以依靠来自群众和专家的评估获得对不同的服务提供者的质量有更深入的了解。
与过去相比，有更多的人在获取这些服务。
较好的供应商有了更大的动力，因为他们的时薪更接近于他们服务的真实价值，还因为糟糕的表现将会导致潜在客户看到自己的负面评价从而影响未来的工作机会。
此外，从长远来看，更透明的工资水平对劳动者也有益处，而且不仅仅是针对现在的局域服务性点对点平台。
举个例子，一个类似Upwork的平台要求用户和供应商都要遵守行业规范。
一个人希望在该平台上找到一个有资质的人按一个单词1美分的报酬来写公司文稿，但他将很快发现有资质的作者根本不接报酬这么低的工作。
这些平台上的新设计师、程序员和作家也在他们职业生涯的不同阶段了解了同行的工资水平（举个例子，一个年轻作家会很快知道美国现行的校对、编辑和作家的工资水平，以及经验和酬金是如何进行排序的）。
因此，进入这个行业的劳动者可以按照其国内由行业需求制定的行业标准来设定自己的报酬水平，在相比购买力较低的国家里劳动者，可能会意识到他们的技能比他们认为的更有价值。
通过这种方式，在供应者中减少信息不对称可能会抵消不断加剧的全球竞争带来的一些负面影响，尽管从长远来看它是否会彻底抵消这些负面影响仍然不明确。
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新多面手
在过去500年的大部分时间里，特别是因为工业化的出现，在经济领域我们正越来越专业化。
在19世纪和20世纪初，随着制造业变得越来越封闭，我们发现了此趋势。
例如鞋跟可以在一家店里加工，然后在另一家店里再和鞋体相黏合。
在20世纪，随着科学技术变得越来越复杂，从医学到教育的其他各个领域也出现逐渐专业化的趋势。
一般内科让位给了越来越多的内科亚学科。
在一个学校里有一个老师负责教1~12年级学生的所有科目的情况，已经发展成为按照不同的年龄、水平、潜力和主题来进行分工的越来越多的专业学校。
在各领域里，一个人在经济上的成功越来越取决于专业化程度。
然而在分享经济平台上，我们正在见证一个有趣的多面手的复兴。
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