CC BY
37
DOI: 10.24412/2072-4098-2021-8-27-38 Инвестиционный подход к математическому моделированию деятельности цифровых трансакционных платформ Е.В. Устюжанина главный научный сотрудник Центрального экономико-математического института (ЦЭМИ РАН), доктор экономических наук (г. Москва)
Елена Владимировна Устюжанина, dba-guu@yandex.ru
Последнее время в научной и публицистической литературе значительное место занимает обсуждение феномена цифровых платформ, их преимуществ для экономики и угроз для общества. Во многом это объясняется бурным развитием такой формы организации бизнеса, превращением операторов цифровых платформ в ведущие компании мира. Так, в течение последних пяти лет 8 из 10 крупнейших (по капитализации) компаний мира - это компании, которые можно отнести к цифровым платформам - Apple, Amazon, Alibaba, Alphabet (Google), Microsoft, Tencent, Facebook. Немало способствовала росту капитализации цифровых платформ и пандемия. За 2020 год котировки акций компании Zoom выросли на 600 процентов, а капитализация компании превысила 120 миллиардов долларов 1, существенно обогнав по этому показателю большинство известных компаний реального сектора.
Вместе с тем практически все исследователи отмечают, что подавляющее число компаний, который пытались организовать свой бизнес в виде платформ, так и не смогли выйти на уровень окупаемости. Согласно исследованию [2] средний срок жизни платформы составляет меньше 5 лет. Многие платформы прекращают свою деятельность в течение первых 2-3 лет после выхода на рынок. Это обстоятельство свидетельствует как о чрезвычайно высоких
рисках такой модели организации бизнеса, так и о явных пробелах в методологии прогнозирования параметров развития платформы. Второе обстоятельство во многом объясняется дефицитом математических моделей, адекватно описывающих как процессы формирования сетей различных пользователей платформы, так и управление этими процессами с помощью механизмов ценообразования. Предлагаемая работа представляет собой попытку восполнить этот пробел посредством построения модели, описывающей сетевые эффекты и их взаимовлияние на всем протяжении жизненного цикла платформы.
Подходы к определению понятия «цифровая платформа»
Все многообразие цифровых платформ можно разделить на два класса:
1) программные платформы;
2) трансакционные платформы.
Программные платформы предоставляют пользователям возможность добавлять продукты и услуги в основной программный продукт или технологию. Примерами таких платформ являются операционные системы Java, SAP HANA, Android OS, iOS, Amazon Web Services, а также системы управления контентом - 1С, Moodle, Wix. Трансакционные платформы обеспечивают осуществление трансакций, в том числе обмен инфор-
1 URL: https://www.calc.ru/ZM-kapitalizaciya.html
мацией, продуктами или услугами между пользователями платформы.
Объектом исследования настоящей статьи являются трансакционные цифровые платформы (далее также - ТЦП).
В узком смысле слова трансакционная цифровая платформа - это форма организации бизнеса конкретной компании - оператора платформы - Amazon, Alibaba, Face-book и т. д. (см. [3, 4]). В широком смысле слова ТЦП - это интерактивная экосистема, в рамках которой создается и распространяется значительный объем ценности для пользователей (см. [5, 6]). Нас будут интересовать оба эти аспекта, поскольку без понимания второго (создаваемой экосистемы) нельзя выявить экономические особенности первого (формы организации бизнеса).
В качестве родового термина для определения трансакционных платформ в широком смысле слова чаще всего используется понятие «двусторонние рынки», которое трактуется следующим образом: «Рынок можно рассматривать в качестве двухстороннего, если платформа способна влиять на объем трансакций, повышая цену на одной стороне рынка и сокращая ее на другой - иными словами, большое значение на таком рынке имеет структура цен» [7].
По моему мнению, понятие «двусторонние рынки» подходит не для всех типов трансакционных платформ, поскольку оно исключает из рассмотрения платформы, базовой ценностью которых является объединение однородных пользователей. В качестве примеров соответствующих платформ можно привести Facebook, Weber, Одноклассники и другие платформы.
Полагаю, более корректным было бы следующее определение ТЦП: трансакционная цифровая платформа - это поле взаимодействия экономических агентов, организованное центральным агентом (оператором платформы) на основе использования информационно-коммуникационных технологий, которое: (а) создает ценность для пользователей, (б) порождает сетевые
эффекты и (в) оказывает влияние на объемы коммуникаций посредством установления уровня и структуры цен.
В качестве родового использовано понятие «поле взаимодействия», под которым понимается система организации коммуникации экономических агентов (см. [8]). В экономической литературе обычно имеет место противопоставление двух полей взаимодействия - организаций (фирм) и рынков. Однако в последнее время становится все более очевидным, что наряду с организациями и рынками в число таких полей входят сети - устойчивые системы связи между формально независимыми агентами (см. [9]).
Таким образом, ТЦП как поля взаимодействия могут существовать в двух ипостасях:
• платформы - двусторонние рынки, взаимодействие экономических агентов на которых имеет характер разовых сделок;
• платформы - сети, предполагающие длительные, устойчивые связи между пользователями, осуществляемые с помощью платформы.
Первым выделяющим признаком ТЦП является использование информационно-коммуникационных технологий (далее также - ИКТ), которые порождают два базовых преимущества платформ - возможности удаленного взаимодействия и масштабирования. Удаленное взаимодействие - это возможность коммуникации между агентами, находящимися на любом расстоянии друг от друга (снятие территориальных барьеров взаимодействия). Возможность масштабирования означает теоретическое отсутствие ограничений для расширения поля взаимодействия (количества пользователей).
Второй выделяющий признак - создание ценности. Под ценностью понимаются полезные эффекты, которые могут получать пользователи платформы. Платформы могут предлагать своим пользователям три типа ценности: информацию, внимание ау-
дитории и доступ к благам (см. [10]). Первый вид ценности - информация - является определяющим, поскольку именно с него начинается любое взаимодействие. Внимание аудитории представляет собой ценность, смысл которой заключается в существенном сокращении затрат времени, сил и денежных средств контрагентов, которые нужны друг другу. Наконец, доступ к благам (материальным или нематериальным) - это то, что может обеспечивать платформа, организующая трансакции обмена.
Третий признак - наличие сетевого эффекта. Сетевым называется эффект воздействия числа пользователей на величину получаемой ими ценности. Под прямым сетевым эффектом понимается взаимное воздействие пользователей одного вида друг на друга - спрос порождает спрос. Под перекрестным сетевым эффектом понимается воздействие численности одного вида пользователей на количество пользователей другого вида (спрос порождает предложение, и наоборот). При этом не исключаются и отрицательные сетевые эффекты. Например, величина аудитории электронного средства массовой информации (СМИ) порождает положительный сетевой эффект для рекламодателей, а количество рекламы - отрицательный сетевой эффект для аудитории.
Возможность ТЦП оказывать влияние на объем коммуникаций через уровень и структуру цен означает возможность с помощью перераспределения выгод и издержек с одной (субсидируемой) стороны на другую (дискриминируемую) сторону увеличивать количество пользователей и объем взаимодействия.
Пользователей ТЦП можно разделить на две группы:
1) непосредственные - агенты, которые являются целевой аудиторией платформы, используют ТЦП для коммуникаций;
2) косвенные - агенты, которые извлекают ценность из порождаемых платформой сетевых эффектов.
Для платформ, организующих трансак-
ции обмена, непосредственными агентами являются поставщики - агенты, предоставляющие услуги и ресурсы, и потребители -агенты, пользующиеся услугами и ресурсами поставщиков. При этом в определенных условиях поставщики и потребители могут меняться местами (Airbnb, платформы совместного потребления). Для коммуникационных платформ к непосредственным агентам относятся акторы, обменивающиеся информацией.
К косвенным агентам относятся рекламодатели и сборщики информации.
Платформы как экосистемы можно охарактеризовать через понятие «ключевое взаимодействие» - возможность, которую платформы обеспечивают для непосредственных пользователей. Ключевое взаимодействие можно описать через три параметра - базовые ценности, целевая аудитория и фильтры.
Базовые ценности - это блага, доступ к которым обладает ценностью для непосредственных пользователей (целевой аудитории), например фотографии в Ин-стаграм, возможность аренды жилых помещений с помощью платформы Booking, видеофильмы на YouTube и т. д. По характеру базовых ценностей ТЦП можно разделить на платформы, которые предлагают:
• доступ к информации (электронные СМИ и их аналоги, открытые обучающие онлайн-платформы (МООС), электронные энциклопедии);
• возможность коммуникации (мессен-джеры, электронная почта);
• электронные услуги (регистрация прав, запись на прием, онлайн-плате-жи и переводы, электронное голосование);
• цифровые блага - продукты, изначально созданные в цифровом формате или цифровые копии обычных благ;
• посреднические услуги, осуществляемые с помощью управления цифровыми образами обычных благ (гостиницы и клиенты, транспортные компании
и клиенты, купля-продажа товаров и услуг);
• различные виды благ (платформы -матрешки, содержащие другие платформы - Яндекс).
Фильтры - это программный инструмент, который используется платформой, чтобы реализовать обмен единицами ценности между пользователями. По сути, это система навигации, которая определяет легкость и точность поиска, уровень разнообразия, объем избыточной информации.
Что касается косвенных пользователей, то им платформы обеспечивают возможность получения выгоды посредством размещения или сбора информации.
Специфика платформенного бизнеса заключается в том, что платформы продают то, чем сами не владеют и что сами не производят. Соответственно, в сравнении с традиционными предприятиями им требуется гораздо меньшее количество ресурсов. Компании Airbnb (в отличие от Hilton или Marriott) не нужно приобретать здания и сооружения и нести затраты на их содержание, компании Uber - тратить средства на приобретение и содержание автомобилей, компании YouTube - нести расходы на съемки видеофильмов, а компании Coursera -тратиться на создание обучающих курсов.
Есть еще одна очень важная для потребителей особенность платформ - возможность кастомизации предлагаемой ценности. Слушатель может выбрать, какой именно курс какого именно преподавателя он хочет прослушать на платформе Coursera, какие фильмы смотреть на YouTube, каких блогеров читать на Яндекс-Дзен и т. д.
Помимо кастомизации, платформы создают новые привлекательные возможности для домохозяйств:
• доступ к рынкам в качестве поставщиков временно простаивающих ресурсов;
• сокращение затрат на содержание имеющегося имущества (за счет развития совместного потребления);
• сокращение издержек взаимодействия.
В таблице, составленной автором настоящей статьи, представлены обобщенные расширенные возможности как для всех пользователей платформы, так и для пользователей, конкретно выступающих в качестве поставщиков или потребителей.
Если говорить об обществе в целом, то платформы порождают следующие значимые преимущества:
• вовлечение в производство и потребление простаивающих ресурсов -материальных, интеллектуальных и человеческих;
• повышение эффективности использования ресурсов за счет перехода от концепции собственности на ресурсы к концепции доступа к ресурсам;
• повышение аллоктивной эффективности экономической системы в результате снижения трансакционных издержек;
• формирование новых рынков посредством создания новых видов продуктов и услуг.
Вместе с тем нельзя не отметить и очевидные риски, связанные с бурным развитием ТЦП.
Возможности, предоставляемые цифровой платформой потребителям
Для поставщиков Для потребителей
Расширение клиентской базы Увеличение пространства выбора
Снижение накладных расходов Углубление уровня кастомизации
Уменьшение времени простоя Возможность дробного потребления
Снижение трансакционных издержек
Усиление рыночной власти
Сетевые эффекты являются самоподдерживающими и в определенном смысле запирающими. Потенциальный пользователь выбирает платформу потому, что ее уже выбрали другие пользователи. Соответственно, новому игроку (оператору платформы) очень трудно вступать в конкуренцию с тем, кто уже набрал критическую массу пользователей. Это определяет чрезвычайно высокую переговорную силу раскрученных платформ, возможность диктовать свои условия как пользователям, так и обществу в целом.
Инерция доступа
Речь идет о способности сетевых эффектов замедлять или предотвращать внедрение новых, возможно лучших, технологий. Когда одна или несколько платформ получают возможность доминировать на определенном рынке благодаря силе сетевых эффектов, они могут выбрать ограничение перспективных инноваций с целью защиты от дорогостоящих преобразований и связанных с этим потрясений. Делается это с помощью установления собственных стандартов, препятствующих развитию альтернативных форм взаимодействия и продуктов-субститутов.
Манипулирование информацией
Система фильтров позволяет платформам навязывать своим пользователям ту или иную информацию как о продуктах и услугах, а также их поставщиках, так и о сути происходящих событий - политических, экономических или социальных. Происходит целенаправленное зомбирование аудитории в пользу тех или иных бенефициаров.
Доходы платформы могут складываться из четырех источников:
• плата поставщиков;
• плата непосредственных потребителей;
• плата рекламодателей;
• плата потребителей информации.
Взимание платы с поставщиков может осуществляться в различных формах - за доступ, расширенный доступ или комиссия от совершаемых с помощью платформы сделок. Плата за расширенный доступ -это предоставление инструментов, которые позволяют производителю выделиться на фоне других и быть заметными, несмотря на наличие множества конкурентов, и вытекающее из этого интенсивное соперничество за внимание аудитории. Речь идет о плате за более адресные сообщения, более привлекательные представления или взаимодействия с особо ценными пользователями.
Плата непосредственных потребителей может взиматься за доступ, дополнительные опции, совершение сделки (получение услуги) или временное пользование («Кон-сультантПлюс», Интернет-телевидение и т. д.). Дополнительные опции могут включать расширение выбора, облегчение навигации, отключение рекламы и т. п.
Рекламодатели могут оплачивать как непосредственное размещение контента, так и ссылки на свои ресурсы. А пользователи информации могут платить за право непосредственного доступа к информации или за предоставление уже обработанного массива сведений.
Обзор современных исследований, касающихся цифровых платформ
Публикации, посвященные анализу деятельности трансакционных цифровых платформ, как правило, затрагивают три основные темы:
1) социально-экономические преимущества и общественные риски такой модели организации бизнеса (см. [11, 12]);
2) трансформация рыночных институтов, порождаемая платформами (см. [13, 14]);
3) особенности антимонопольного регулирования деятельности платформ (см. [15, 16, 17]).
Если говорить о проблемах ценообразо-
вания на услуги платформ, то их обсуждение имеет преимущественно теоретический характер и посвящено способам ценовой дискриминации и выбору дискриминируемой и субсидируемой стороны.
Моделирование динамического ценообразования на услуги платформы рассматривается в работах [18-23]. Однако большая часть соответствующих моделей концентрирует внимание на текущем перераспределении выгод и издержек между различными группами пользователей в зависимости от изменения внешних условий, уровня асимметрии информации, размера сети, ожиданий и предпочтений участников. То есть под динамическим ценообразованием авторы упомянутых работ понимают политику гибких цен, реагирующих на те или иные изменения параметров ведения бизнеса, в том числе количество участников сети. В лучшем случае речь идет о динамической модели на основе Марковской цепи, охватывающей несколько периодов (см. [24, 25]). При этом приходится констатировать дефицит работ, посвященных моделированию ценообразования на услуги оператора платформы на протяжении всего ее жизненного цикла - движения от момента появления платформы на рынке до достижения стабильного действия сетевого эффекта. Иными словами, проблема обеспечения окупаемости платформы как инвестиционного проекта является объектом исследования многих работ, но на содержательном, а не на модельном уровне. Между тем это одна из основных проблем платформенного бизнеса. Как уже отмечалось в начале статьи, многие операторы не могут преодолеть фазу стартапа. Но даже такие крупные рыночные игроки, как агрегаторы перевозок Uber и Lyft, по мнению рыночных аналитиков, еще не окупили сделанные в них инвестиции. Еще одним общим недостатком большей части работ, моделирующих ценообразование на услуги платформ, являются упрощенные способы отражения влияния на поведение потребителей уровня цен и размера сети. Так, во
многих моделях предполагается, что влияние цены на уровень полезности потребителя имеет характер обратной линейной зависимости (см. [26]).
Что касается сетевого эффекта, то для его отражения используются либо линейный (см. [27]), либо степенной (см. [28]) вид функции зависимости объема сети в абсолютном или относительном выражении от значения тех или иных параметров. Однако и тот, и другой вид зависимости плохо отражает реальную динамику действия сетевого эффекта - очень медленный рост вначале, последующее ускорение и замедление по мере выхода на плато насыщения. Исключением из этой тенденции является работа [29], авторы которой используют для описания сетевого эффекта логистическую функцию.
Математическое описание модели трансакционной цифровой платформы
Объектом исследования является транс-акционная цифровая платформа, объединяющая поставщиков, размещающих информацию о предлагаемых ими товарах и услугах, и потенциальных покупателей соответствующих благ (посетителей платформы).
Предполагается, что платформа может получать доход из двух источников:
1) плата за совершенные сделки от поставщиков;
2) оплата размещения рекламы от рекламодателей.
Первоначально, в течение льготного периода в целях наращивания размера сети, плата с поставщиков не взимается.
Сетевые эффекты описываются с помощью логистических функций (функции Ферхюльста).
Основные характеристики модели:
1) число потенциальных покупателей, которые заходят на платформу, зависит от количества представленных на платформе поставщиков;
2) количество представленных на плат-
форме поставщиков зависит от числа сделок, заключенных в предыдущий период. В нулевой период количество поставщиков является заданной величиной;
3) число заключенных между поставщиками и посетителями сделок зависит от количества поставщиков и посетителей, а также цен на услуги платформы (для поставщиков);
4) количество рекламных мест фиксировано. Плата за размещение рекламы зависит от числа посетителей.
При этом предполагается следующее:
• существует верхний предел количества поставщиков, которые могут прийти на платформу;
• существует верхний предел количества посетителей (потенциальных покупателей), которые могут прийти на платформу;
• существуют рыночные цены конкурентов - стоимость рекламного места (место/время размещения) и комиссия за посредничество в сделке;
• в течение одного периода один покупатель может совершить только одну сделку.
Платформа управляет своими доходами, определяя два параметра:
1) период льготного доступа для поставщиков (комиссия за совершенные сделки не взимается);
2) уровень платы, взимаемой с поставщиков по сравнению с ценами конкурентов (сложившимися рыночными ценами) после окончания льготного периода.
В целях упрощения расчетов предполагается, что ценовая политика (отношение цен платформы к рыночной цене) определяется однократно на весь период расчета.
Математическое описание
зависимостей модели
Доход платформы от числа заключенных сделок в период времени I:
Я(Г) = Р(1) х 0(1), (1)
где Я(1) - доход платформы от сделок
в период I;
Р(1) - плата, взимаемая платформой с поставщиков за каждую заключенную сделку в период I;
0(1) - количество сделок, заключенных в период I.
Количество сделок, заключенных в период времени I:
0(1) = А х ВЦ) / (1 + de^S(t)), (2)
где А - коэффициент воронки продаж (0 < А < 1);
В(!) - количество посетителей - потенциальных покупателей в период I;
S(t) - количество продавцов в период I; d - параметр, задающий стартовую долю количества сделок;
у - параметр, задающий скорость исчерпания потенциала влияния числа продавцов на количество сделок.
Плата за сделку (для поставщика) зависит от цен конкурентов и ценовой политики платформы:
для I е {0, ..., Г1} Р(!) = 0; (3)
для I е {Г1 + 1, ... Т} Р(0 = а х р, (4)
где Р - верхний предел цены (цены конкурентов);
а - дисконт, характеризующий ценовую политику платформы (0 < а < 1).
Количество посетителей каждого перио-
да:
В! = Н + (В - Н) х / S)n, (5)
где В - максимальное число посетителей;
Н - начальное число посетителей; П - коэффициент эластичности функции.
Количество продавцов в период I:
S(t) = У х ^/(1 + Iеч0«- 1)], (6)
где S - максимально возможное количество продавцов;
I - параметр, задающий стартовую долю
количества продавцов;
у - параметр, задающий скорость исчерпания потенциала роста количества продавцов в зависимости от числа сделок предыдущего периода;
У - параметр, описывающий влияние платы за услуги платформы на количество продавцов, равный:
У = 2 - (а + 1)05. (7)
где 0Р(^ - чистый денежный поток в период I.
Накопленный дисконтируемый денежный поток:
т
РУ = ^СР ()х(1 + г)'', (13)
'=1
где г - ставка дисконтирования за период.
Доход от рекламы в период I:
W(t) = в(Т) х М, (8)
где W(t) - доход от рекламы в период I; в(!) - цена рекламного места в период I; М - общее количество рекламных мест, измеряемое в пространственно-временных единицах (объем-время демонстрации), предполагается заданным.
Чистый накопленный денежный поток:
т
МРУ = £ СР (()х(1 + г)' -1, (14)
'=1
где I - величина первоначальных вложений.
Результаты компьютерных экспериментов
Цена единицы рекламного места:
в(Г) = в / (1 + /е-^(|)), (9)
где в - максимальная стоимость рекламы у конкурентов;
/ - параметр, задающий стартовую долю значения цены рекламы;
в - параметр, задающий скорость исчерпания потенциала роста цены рекламы в зависимости от числа посетителей.
Общий доход платформы за период:
Е(1) = И(Г) + W(t), (10)
где Е(1) - доход платформы в период I.
Расходы платформы за период:
О = РО + УС х Б^), (11)
где 70(0 - общие текущие затраты периода I;
РО - постоянные затраты;
УС - удельные переменные затраты.
Чистый денежный поток за период:
ОР! = в® - то(I),
(12)
На основе описанных зависимостей и приближенных к реальности числовых данных была проведена серия компьютерных экспериментов, результаты которых представлены на рисунках 1-3 (по оси абсцисс отложено время в месяцах, по оси ординат - значения соответствующих показателей в условных единицах).
Пики в изменении количества продавцов, покупателей и числа заключенных сделок объясняются введением платы за услуги платформы для поставщиков, после чего часть поставщиков перестает взаимодействовать с платформой.
Временное снижение текущего чистого денежного потока (текущие доходы за вычетом текущих расходов) объясняется введением платы для поставщиков за совершение сделок.
Проведенные эксперименты позволили выявить следующие закономерности.
1 . Инвестиционный проект по созданию платформы в благоприятных условиях может достичь окупаемости в течение 1,5-3 лет с момента запуска.
2. Модель наиболее чувствительна к параметру у, задающему в функции Фер-
экономика и управление народным хозяй
количество продавцов
количество посетителей
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
количество сделок
текущие доходы платформы
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25
Рис. 1. Динамика количества продавцов, посетителей, числа заключенных сделок и
текущих доходов платформы
чистыи денежный поток
чистая приведенная стоимость проекта
Рис. 2. Изменение величин чистых денежных потоков (в месяц) и чистой приведенной стоимости (нарастающим итогом) проекта во времени
хюльста (формула (6) скорость исчерпания щего периода. Слишком низкое значение потенциала роста количества продавцов этого параметра может сделать проект не-в зависимости от числа сделок предыду- окупаемым.
доход платформы от размещения рекламы
1 2 3 4 5 6 7 8 9 1011 121314151617181920212223242526 Рис. 3. Ежемесячные доходы платформы от размещения рекламы
3. Изменение значения параметра у (формула (2) - скорости исчерпания потенциала роста количества сделок в зависимости от числа покупателей, оказывает на показатели модели не очень сильное влияние.
4. Если количество посетителей платформы растет быстрее или теми же темпами, что и число представленных на ней продавцов (в формуле (5) п ^ 1), то снижать цены для поставщиков (параметр а) по сравнению с ценами конкурентов невыгодно.
5. Взимание платы за услуги платформы, оказываемые поставщикам (выбор параметра Г1), целесообразно начинать после достижения порогового значения числа поставщиков, сопоставимого с прогнозом количества поставщиков после введения платы.
6. После выхода на плато насыщения (по количеству посетителей) доходы от рекламы могут полностью покрывать текущие расходы платформы. Но за счет доходов от рекламы компания-оператор не сможет компенсировать свои инвестиционные расходы.
7. Возможность достижения окупаемости инвестиций в проект зависит от скорости наращивания и исчерпания сетевых эффектов.
Заключение
В работе предложен авторский подход
к пониманию трансакционных цифровых платформ и показано, что ТЦП могут существовать как в форме двусторонних рынков, обеспечивающих связи между различными группами пользователей, так и в форме сетей, предполагающих устойчивые связи между контрагентами. Выявлены значимые характеристики ТЦП:
• организация коммуникаций;
• использование информационно-коммуникационных технологий;
• сетевые эффекты;
• перераспределение выгод и издержек между пользователями.
Выделены прямые (целевая аудитория) и косвенные (приобретатели выгоды от сетевых эффектов) пользователи платформы, определены основные источники финансирования деятельности ТЦП.
Построена экономико-математическая модель платформы - двустороннего рынка. Показано, что логистические функции адекватно описывают сетевые эффекты и могут быть использованы для моделирования деятельности цифровых трансакцион-ных платформ.
В ходе компьютерных экспериментов были получены следующие результаты:
• продемонстрировано, что при благоприятном стечении обстоятельств окупаемость проекта может быть достигнута в относительно короткие сроки;
• определено, что доходы от косвенных пользователей (рекламодателей) могут быть значимым источником покрытия текущих расходов платформы;
• показано, что возможность достижения окупаемости платформы как инвестиционного проекта существенным образом зависит от скорости наращивания и исчерпания сетевых эффектов. Из этого вытекает, что риски неправильного прогноза динамики развертывания сетевых эффектов будут оказывать существенное влияние на экономические показатели деятельности платформ.
В дальнейших исследованиях планируется ввести в модель следующие изменения:
• ввести еще один класс участников -потребителей информации;
• отразить зависимость стоимости рекламы от количества посетителей и рекламы;
• предусмотреть взимание платы с посетителей за опцию отключения рекламы.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ИСТОЧНИКИ
1. Zoom Video Communications, Inc. Капитализация. URL: https://www.calc.ru/ZM-kapi talizaciya.html
2. Йоффи Д., Гавер А., Кусумано М. Почему умирают цифровые платформы // Ведомости. 2019. 21.12. URL: file:///C:/Users/ Home%20PC/Downloads/Почему%20умира ют%20цифровые%20платформы%20-%20 Ведомости^Ш
3. Яблонский С. А. Многосторонние платформы и рынки: основные подходы, концепции и практики // Российский журнал менеджмента. 2013. Т. 11. № 4. С. 57-78.
4. Cachon G., Daniels K, Lobel R. The role of surge pricing on a service platform with self-scheduling capacity // Manufacturing & Service Operations Management, 2017. Vol. 19. № 3. P. 337-507.
5. Rochet J. C, Tirole J. Platform competition in two-sided markets // Journal of the European Economic Association. 2003. Vol. 1. № 4.
P. 990-1029.
6. Hagiu A, Wright J. Multi-sided platforms // International Journal of Industrial Organization.
2015. Vol. 43. P. 162-174.
7. Rochet J. C, Tirole J. Two-sided markets: a progress report // The RAND Journal of Economics. 2006. Vol. 37. № 3. P. 645-667.
8. Флигстин Н. Архитектура рынков: экономическая социология капиталистических обществ XXI века. М. : Издательский дом Высшей школы экономики, 2013. 392 с.
9. Дементьев В. Е., Евсюков С. Г., Устюжанина Е. В. Гибридные формы организации бизнеса: к вопросу об анализе межфирменных взаимодействий // Российский журнал менеджмента. 2017. Т. 15. № 1. С. 89-122.
10. Паркер Дж., Ван Альстин М., Чауда-ри С. Революция платформ. Как сетевые рынки меняют экономику - и как заставить их работать на вас. М. : Манн, Иванов, Фер-бер. 2017. 304 с.
11. Lobel O. Coase & the platform economy. Research Paper No. 17-318 2017. University of San-Diego. 2017.
12. Стрелец И. А. Особенности двусторонних рынков сетевых благ // Экономические отношения. 2019. Т. 9. № 1. С. 383-392.
13. Geoffrey G, Marshall W, Sangeet P. Platform revolution: How networked markets are transforming the economy and how to make them work for you. Nova Littera SIA.
2016. 298 р.
14. Срничек Н. Капитализм платформ. М. : Издательский дом Высшей школы экономики. 2019. 128 с.
15. Armstrong M. (2006). Competition in two-sided markets // Rand Journal of Economics. 2016. Vol. 37. № 3. P. 668-691.
16. Шаститко А. Е., Паршина Е. Н. Рынки с двусторонними сетевыми эффектами: спецификация предметной области // Современная конкуренция. 2016. Т. 10. № 1 (55). С. 5-18.
17. White J., Chapsal А, Yeater А. European Union - Two-Sided Markets, Platforms and Network Effects // E-Commerce Competition Enforcement Guide. 2018. 7 December. 265 р.
18. Hagiu A, Hafaburda H. Expectations, network effects and platform pricing // Harvard Business School Working Papers. 2011. № 12045. December. 38 р.
19. Cachon G., Daniels K, Lobel R. The role of surge pricing on a service platform with self-scheduling capacity // Manufacturing & Service Operations Management. 2017. Vol. 19. № 3. P. 337-507.
20. Баландина М. С., Баскакова И. В. Двусторонние рынки: определение понятия, ключевые характеристики и инструменты оценки // Известия Уральского государственного экономического университета. 2016. № 2 (64). С. 12-20.
21. Боровкова А. Е. Поведение фирмы-посредника на двустороннем рынке при дифференциации продукта в условиях асимметрии информации // Экономика и математические методы. 2019. Т. 55. № 2. С. 104-117.
22. Huukia H., Svento R. Unobserved preferences and dynamic platform pricing under positive network externality // Econometrics: Econometric & Statistical Methods - Special Topics eJournal. 2020. URL: https://ssrn.com/ abstract=3549246
23. Martinez-de-Albeniz V, Pinto C, Amo-rim P. (2020). Driving supply to marketplaces:
Optimal platform pricing when suppliers share inventory. SSRN: 7 Jul 2020. URL: https://ssrn. com/abstract=3643261
24. Doganoglu T. (2003). Dynamic price competition with consumption externalities // Netnomics. 2003. № 5. P. 43-69.
25. Mitchell M, Skrzypacz A. (2006). Network externalities and long-run market share // Economic Theory. 2006. Vol. 29. P. 621-648.
26. Veiga A. Dynamic platform design // NET Institute Working Paper. 2014. No. 14-15. 32 р.
27. Lin X., Chen C, Lin Z, Zhou Y. (2019). Pricing and service strategies for two-sided platforms // Journal of Systems Science and Systems Engineering. 201 9. Vol. 28. № 3. P. 299-316.
28. Huukia H, Svento R. Unobserved preferences and dynamic platform pricing under positive network externality // Econometrics: Econometric & Statistical Methods - Special Topics Journal. 2020. URL: https://ssrn.com/ abstract=3549246
29. Устюжанина Е. В., Дементьев В. Е., Евсюков С. Г. Трансакционные цифровые платформы: задача обеспечения эффективности // Экономика и математические методы. 2021. № 1 (46). С. 5-18.
Российская национальная юридическая фирма ALLIANCE LEGAL CONSULTING GROUP
с 2010 года осуществляет правовую поддержку крупного бизнеса и государственных корпораций
www.al-cg.com tlive.ru
ч/;//' пщшЯЛ
ГШ*
Ш/ti •
Москва, 125009 улица Тверская, дом 16, строение 1 офис А-501 (БЦ «Галерея Актер») +7(499) 678-01-20
I ^ ^ \ // / /' f / К * Л \ л\Л
СОПРОВОЖДЕНИЕ СДЕЛОК
И ИНВЕСТИЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ
ж/й '¡ал!___
ч/
Екатеринбург, 620144 улица Шейнкмана, дом 121, этаж 3 (БЦ «Антарес-бизнес») +7 (343) 286-70-53
///
РАЗРЕШЕНИЕ СПОРОВ
УГОЛОВНО-ПРАВОВАЯ
ЗАЩИТА БИЗНЕСА
