Niemal wszystkie decyzje, które człowiek podejmuje w życiu, od choćby tak prostych, jak codzienne zakupy, po złożone, takie jak kontrakty międzynarodowe, opierają się na niepełnej informacji. Nawet nabywając chleb, nie mamy absolutnej pewności, czy jest właściwie wypieczony i czy będzie miał taki sam smak, jak bochenek kupiony wczoraj. Szczególny rodzaj niepełnej informacji występuje w okolicznościach, gdy jedna strona transakcji jest lepiej poinformowana niż druga – to tzw. asymetria informacji.

Na niektórych rynkach owa asymetria nie stanowi problemu – gdy kupujemy owoce na targowisku, łatwo możemy się przekonać o ich jakości, a nierzetelni sprzedawcy natychmiast tracą klientów. Z inną sytuacją mamy do czynienia na przykład na rynku pracy: pracodawca nie zawsze jest pewny, czy pracownik sumiennie wykonuje swoje obowiązki; tę wiedzę posiada tylko zatrudniony.

Funkcjonowanie rynków w świecie niepełnej informacji opisał amerykański ekonomista, George A. Akerlof, w artykule The Market for “Lemons”: Quality Uncertainty and the Market Mechanism opublikowanym w 1970 roku. Posłużył się przykładem rynku używanych samochodów – oferowane są na nim auta w pełni sprawne oraz pojazdy w gorszym stanie technicznym, w amerykańskim slangu określane jako cytryny. Załóżmy, że można nabyć samochody tylko jednej marki i porównujemy te same modele ze zbliżonego rocznika. Jeśli kupujący mieliby dokładne informacje na temat jakości każdego pojazdu, rynek podzieliłby się na segmenty aut w dobrym i złym stanie. Przyjmijmy, że dobre kosztowałyby 3 000, a cytryny 2 000 złotych. Poprzedni właściciel zazwyczaj wie o wszystkich naprawach, kolizjach i usterkach. Nabywca, o ile nie jest specjalistą, nie dysponuje tą wiedzą, dlatego istnieje jeden rynek używanych samochodów z asymetryczną informacją. Klienci mogą ustalić tylko prawdopodobieństwo kupienia cytryny. Jeśli z doświadczeń innych osób wiedzą, że połowa samochodów jest w dobrym stanie, a połowa w złym, oraz jeżeli założymy, że mają neutralne nastawienie do ryzyka (nie podejmują ani ryzykownych, ani zachowawczych decyzji), będą skłonni zapłacić za używany samochód: 50% (ryzyko kupienia cytryny) x 2 000 złotych (cena, jaką zapłaciliby za cytrynę) + 50% (szansa kupienia dobrego samochodu) x 3 000 złotych (cena, jaką zapłaciliby za dobry samochód) = 2 500 złotych.

Cena 2 500 złotych jest więc bardzo atrakcyjna dla sprzedawców cytryn i niekorzystna dla handlarzy pojazdów w dobrym stanie. Dlatego na rynku będzie pojawiać się więcej ofert używanych samochodów w złym stanie, a właściciele dobrze utrzymanych pojazdów powstrzymają się od sprzedaży. Jeśli ilość cytryn wzrośnie do 75%, wówczas przeciętna cena używanego auta wyniesie: 75% x 2 000 złotych + 25% x 3 000 złotych = 2 250 złotych. W skrajnym przypadku samochody w dobrym stanie zostaną całkowicie wyparte z rynku – zjawisko to nazywa się negatywną selekcją. Opisany mechanizm tłumaczy, dlaczego nowe auta zaraz po opuszczeniu salonu gwałtownie tracą na wartości.

Innym przykładem rynku z asymetryczną informacją i negatywną selekcją jest rynek ubezpieczeń. Ludzie powyżej 65 roku życia zazwyczaj nie mogą wykupić prywatnego ubezpieczenia zdrowotnego. Skoro jednak wiadomo, że potrzebują oni częstszej i droższej opieki medycznej, dlaczego firmy ubezpieczeniowe nie podniosą po prostu składek? Wyższa cena będzie zniechęcać zdrowych do ubezpieczenia się, a przyciągać przede wszystkim tych, którzy przewidują konieczność kosztownej opieki medycznej – pokrywanie nawet dużej składki jest dla nich opłacalne. Towarzystwa ubezpieczeniowe, pomimo że proszą swoich klientów o wypełnianie szczegółowych ankiet, nie mają pełnej informacji o ich zdrowiu i nie są w stanie dostosować wysokości składek do potrzeb każdego człowieka. Dlatego, aby uniknąć wysokiego ryzyka i strat, po prostu nie oferują ubezpieczenia starszym ludziom po żadnej cenie.

W podobny sposób działa rynek kredytowy. Pracownicy banków, oceniając wnioski kredytowe, biorą pod uwagę ryzyko bankructwa klienta i niespłacenia pożyczki, nigdy nie dysponują jednak pełną wiedzą o kredytobiorcach – jest to asymetria informacji, w której klienci mają przewagę. Podnosząc stopę oprocentowania kredytów, banki przyciągałyby coraz bardziej ryzykowne projekty, czyli wystąpiłoby zjawisko negatywnej selekcji, ostatecznie grożące bankructwem banku. Aby tego uniknąć, banki nie zwiększają stopy oprocentowania kredytów ponad pewien poziom i odmawiają udzielenia ich niektórym klientom.