CC BY-NC-ND
784
НОВЫЕ ПЕРЕВОДЫ
Ник Срничек
Капитализм платформ
СРНИЧЕКНик—
преподаватель в области цифровой экономики факультета искусств и гуманитарных наук Королевского колледжа в Лондоне. Адрес: Великобритания, Англия, WC2R2LC, г. Лондон, ул. Стрэнд, здание Королевского колледжа.
Email: nick.srnicek@kcl. ac.uk
Перевод с английского Марии Добряковой
Научный редактор перевода Мария Добря-кова
Публикуется с разрешения Издательского дома ВШЭ
В книге обсуждается произошедшая во многих секторах экономики трансформация фирм в платформы — компании, предоставляющие оборудование и программное обеспечение другим для работы. Эта трансформация оказалась возможной благодаря тому, что на текущем этапе развития капитализма данные, под которыми понимается информация о том, что произошло, превратились в источник экономического роста и жизнестойкости. Изменения в цифровых технологиях привели к тому, что данные стали играть ключевую роль в компаниях и их отношениях с работниками, клиентами и другими капиталистами. Ник Срничек критически рассматривает «капитализм платформ», помещая новые формы бизнеса в контекст более общей экономической истории, рассматривая их через призму долгого спада 1970-х гг., бума 1990-х и последствий кризиса 2008 г. Он показывает, как экономика была поделена между небольшим числом монополистических платформ и как платформы создают новые тенденции внутри капитализма.
Журнал «Экономическая социология» публикует вводную часть и заключение из второй главы, название которой совпадает с названием книги — «Капитализм платформ». В этой главе автор пытается внести ясность в разворачивающиеся сегодня дискуссии о новом мире, предлагая типологию платформ (рекламные, облачные, промышленные, продуктовые и бережливые) и описывая их генезис.
Ключевые слова: цифровая экономика; цифровые технологии; разнообразие капитализма; платформа; большие данные; экономическая история.
Глава 2. Капитализм платформ
Сталкиваясь с кризисом, капитализм начинает тяготеть к реструктуризации. Появляются новые технологии, новые организационные формы, новые модели эксплуатации, новые типы рабочих мест, новые рынки — и всё это для того, чтобы выстроить новый способ накопления капитала. Как мы видели на примере кризиса перепроизводства 1970-х гг., промышленность пыталась восстановиться за счёт рабочей силы, вводя всё более бережливые бизнес-модели. В начале спада 1990-х гг. компании, связанные с интернет-сферой, перешли на бизнес-модели, позволяющие монетизиро-вать доступные им свободные ресурсы. Пузырь «доткомов» лопнул, а с ним улетучился и энтузиазм инвесторов по поводу интернет-компаний, однако в последующее десятилетие технологические фирмы стремительно росли с точки зрения принадлежащего им объёма власти и капитала. Произошла
1 Источник: Срничек Н. 2019. Капитализм платформ. М.: Изд. дом ВШЭ; перев. с англ.: Srnicek N. 2016. Platform Capitalism. Cambridge: Polity.
ли подобная смена курса после кризиса 2008 г.? Доминирующий нарратив в развитых капиталистических странах действительно связан с темой изменений. В частности, вновь возник интерес к технологиям: автоматизация, экономика совместного потребления (sharing economy), бесчисленные истории «уберизации очередного Х», а начиная где-то с 2010 г. — ещё и возвещение о пришествии «интернета вещей». Компания McKinsey объявила все эти новшества сменой парадигмы [Loffler, Tschiesner 2013], лидер Всемирного экономического форума назвал четвёртой промышленной революцией; звучали и более нелепые формулировки, возводившие значение новых технологий до перемен масштаба эпохи Просвещения и Возрождения [Kaminska 2016a]. На наших глазах термины стремительно множились: гигономика, шеринговая экономика, экономика по требованию (the on-demand economy), новая промышленная революция, экономика тотального надзора (the surveillance economy), экономика мобильных приложений (the app economy), экономика впечатлений и внимания (the attention economy) и т. д. Задача данной главы — разобраться в этих изменениях.
По мнению целого ряда теоретиков, подобные изменения означают, что мы живём в экономике знаний — её называют также когнитивной, информационной, нематериальной. Но что это значит на самом деле? Тут мы обнаруживаем несколько взаимосвязанных, но отчётливо различающихся суждений. В итальянском «автономизме»2 будет говориться о «всеобщем интеллекте» (general intellect), при котором коллективное сотрудничество и знания становятся источником создания стоимости [Vercellone 2007]. Из такой посылки вытекает, что труд становится всё более нематериальным, ориентированным на манипуляции с символами и ощущениями. Соответственно традиционный промышленный рабочий класс всё более вытесняется специалистами в сфере знаний, или «когнитариатом». Одновременно общая деиндустриализация стран с высоким уровнем дохода означает, что продукт труда становится нематериальным: это контент в области культуры, знания, впечатления и услуги. Сюда входит медийный контент (такой, как материалы YouTube, блоги), а также более масштабные продукты — создание вебсайтов, участие в онлайн-форумах и разработка программного обеспечения [Terranova 2000]. Родственное утверждение: доля знания в материальных товарах возрастает и становится их неотъемлемой частью. Например, производство даже самой простой сельскохозяйственной продукции основывается на широчайшем спектре научно-технических знаний. Если же смотреть с другой стороны классовых отношений, то, заявляют эксперты, в экономике сегодня господствует новый класс, который владеет не средствами производства, а информацией [Wark 2004]. Тут есть определённая доля истины, однако аргументация рассыпается, если этот класс выносится за рамки капитализма. Поскольку императивы капитализма действуют для этих компаний в той же степени, что и для всех прочих, эти компании остаются капиталистическими. И всё же что-то новое в них есть, и стоит попробовать разобраться, а что же это такое.
Ключевую идею данной главы я сформулировал бы так: развитый капитализм XXI столетия постепенно выстроился вокруг задачи извлечения и использования особого типа сырья — данных. Но тут важно прояснить: а что такое данные? Прежде всего следует различать данные (информация о том, что нечто произошло) и знание (информация о том, почему что-то произошло). Данные могут включать знания, но необязательно. Данные также предполагают запись, регистрацию и, значит, некоторый материальный носитель. Будучи сущностью зарегистрированной, любая единица данных нуждается в датчике (сенсоре), который сможет её распознать, прочесть, а также в серьёзных системах хранения для их поддержания. Как легко убедиться, данные ни в коем случае не лишены материальной сущности — стоит взглянуть на объёмы потребления энергии дата-центрами (а на долю Интернета в целом приходится 9,2% потребления всего электричества в мире)3. Не стоит обольщаться и мыслями о том, что
2 См. о нём, например, работы Б. Ю. Кагарлицкого о марксизме в эпоху постглобализации. — Примеч. перев.
3 Расчёты автора на основе следующих источников: [Andrae, Corcoran 2013]; [US Energy Information Administration, n.d.]. См. подробнее: [Maxwell, Miller 2012].
сбор и анализ данных — процесс сугубо гладкий и полностью автоматизированный. Обычно данные требуется чистить, упорядочивать в стандартизованные форматы — и только тогда ими можно будет пользоваться. Аналогично для запуска подходящих алгоритмов может потребоваться ручной ввод обучающих наборов в систему. Словом, всё это означает, что сбор данных сегодня зависит от мощнейшей инфраструктуры, позволяющей считывать, регистрировать и анализировать данные4. А что мы регистрируем и записываем? Если на пальцах, то речь идёт о данных как о сырье, подлежащем извлечению, и о действиях пользователей, которые являются естественным источником данного сырья5. Подобно нефти, данные есть сырьё, которое извлекают, очищают и используют самым различным образом. Чем больше у кого-то данных, тем больше различных возможностей их использования.
Данные были ресурсом, задействованным уже какое-то время, хотя и в меньших масштабах, в прежних бизнес-моделях (особенно при координации глобальных логистических процессов бережливого производства). Однако в XXI столетии технологии, необходимые для превращения простых действий в регистрируемые данные, стремительно дешевели; переход к цифровой коммуникации сделал такую регистрацию чрезвычайно простой. Открылись огромные новые массивы потенциальных данных, и выросли новые отрасли, занятые их извлечением и использованием для оптимизации производственных процессов, детальнейшего анализа потребительских предпочтений, контролирования работников, понимания востребованных характеристик для разработки новых продуктов и услуг (таких, как GoogleMaps, беспилотные автомобили, Siri) и рекламных продаж. Схожие прецеденты случались при капитализме и ранее, принципиально же новым оказался сам тот объём данных, который стало возможным использовать. Данные как ресурс всё более перемещались с периферии в самую сердцевину бизнеса. В начале 2000-х гг., впрочем, едва ли можно было предугадать, что данные станут тем сырьём, которое запустит фундаментальные перемены в капитализме6. Компания Google попросту первой приложила усилия к тому, чтобы при помощи доступных ей данных направить рекламные доходы в другое русло, прочь от таких традиционных медиа, как газеты и телевидение. Google оказала ценную услугу, организовав Интернет, однако на уровне экономики само по себе это вряд ли можно считать революционным изменением. По мере распространения Интернета и проникновения его повсюду фирмы начали зависеть от цифровых коммуникаций во всех аспектах своего бизнеса, а данные — приобретать всё большее значение. Как я постараюсь показать в этой главе, данные стали выполнять целый ряд ключевых капиталистических функций: они «учат» алгоритмы правильной работе и обеспечивают их конкурентное преимущество; они позволяют координировать труд работников и нанимать внешних подрядчиков в режиме аутсорсинга; они помогают оптимизировать производственные процессы и делать их более гибкими; с их помощью можно превращать продукты с невысокой торговой наценкой в услуги с высокой наценкой; наконец, сам по себе анализ данных порождает новые данные, и этот в хорошем смысле заколдованный круг повторяется бесконечно. Наверное, это было неизбежно — учитывая серьёзные преимущества, которые открываются при регистрации и использовании данных, а также конкурентное давление капитализма, — что такой тип сырья превратится в новый огромнейший источник добычи полезных ресурсов.
Особенно яркий пример — использование данных при изучении климата; см. [Edwards 2010].
Я опираюсь здесь на Марксово определение сырья: «Земля (с экономической точки зрения к ней относится и вода), первоначально обеспечивающая человека пищей, готовыми жизненными средствами, существует без всякого содействия с его стороны как всеобщий продукт человеческого труда. Все предметы, которые труду остаётся лишь вырвать из их непосредственной связи с землёй, суть данные природой предметы труда. Например, рыба, которую ловят, отделяют от её жизненной стихии — воды, дерево, которое рубят в девственном лесу, руда, которую извлекают из недр земли. Напротив, если сам предмет труда уже был, так сказать, профильтрован предшествующим трудом, то мы называем его сырым материалом, например, уже добытая руда, находящаяся в процессе промывки» [Marx 1990: 284-285] (Курсив автора книги. — Ред.) (Рус. перев. см.: Маркс К. 1960. Капитал. В изд.: Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения. Т. 23. М.: Государственное издательство политической литературы; 189-190. — Примеч. ред.)
Здесь, видимо, уместно провести аналогию с понятием «дешёвые вложения» (cheap inputs), предложенную Дж. Муром, но это выходит за рамки настоящей работы; см. гл. 2 в кн.: [Moore 2015].
4
5
Проблема, которую капиталистические фирмы не решили и по сей день, заключается в том, что старые бизнес-модели не особенно ловко настроены на задачу извлечения и использования данных. Их метод работы, скорее, был ориентирован на фабричное производство: выпускается некий товар, большая часть информации о нём и о процессе при этом утрачивается; затем товар продаётся — и производитель ничего не узнает ни о покупателе, ни о том, каким образом товар использовался. Хотя глобальная логистическая сеть бережливого производства в этом отношении сделала шаг вперёд, во многом — если не считать штучных исключений на отдельных направлениях — она осталась моделью «потерь», допускающей изрядные утечки в песок (alossy model). Стало ясно, что, если фирмы хотят в полной мере извлечь выгоду из сокращения затрат, связанных с регистрацией данных, необходима другая бизнес-модель. И в этой главе я покажу, что новая бизнес-модель в конце концов появилась. Это мощный новый тип фирмы — платформа (the platform)1. Вырастая зачастую из внутренних задач по управлению данными, платформы стали эффективным способом монополизировать, извлекать, анализировать и использовать растущие объёмы регистрируемых данных. Эта модель распространилась по всей экономике, множество компаний инкорпорируют платформы: мощные технологические компании (Google, Facebook, Amazon), динамичные стартапы (Uber, Airbnb), промышленные лидеры (GE, Siemens), ведущие игроки в сельском хозяйстве (John Deere, Monsanto) и многие другие.
Что такое платформы?8 На самом общем уровне платформы — это цифровые инфраструктуры, которые позволяют двум и более группам взаимодействовать9, поэтому они позиционируются как посредники, соединяющие между собой различных пользователей — покупателей, рекламодателей, поставщиков услуг и товаров, производителей и даже физические объекты10. Довольно часто эти платформы предлагают также некий набор инструментов, которые позволяют пользователям конструировать собственные продукты, услуги или рынки [Gawer 2009: 54]. Например, операционная система Windows компании Microsoft позволяет разработчикам программного обеспечения создавать приложения для неё и продавать их потребителям; платформа AppStore компании Apple и связанная с ней экосистема (XCode и iOS SDK) позволяют разработчикам создавать новые приложения и продавать их пользователям; поисковая система Google предоставляет площадку (платформу) рекламодателям и поставщикам контента, выводя их на целевую аудиторию, ищущую определённую информацию; приложение для заказа такси Uber даёт возможность водителям и пассажирам обменивать поездки на деньги. Платформа — это не столько новая рыночная площадь, сколько базовая инфраструктура, опосредующая взаимоотношения между разными группами. И в этом ключ к пониманию её преимущества по сравнению с традиционными бизнес-моделями, когда мы говорим об использовании такого сырья, как данные: платформа (1) находится между пользователями и (2) выступает в качестве площадки, на которой они взаимодействуют, что позволяет держателю платформы получать привилегированный доступ к регистрации этого взаимодействия. Google, поисковик, извлекает массу полезного из анализа поисковой активности (ибо последняя отражает флуктуации желаний индивидов). Uber, платформенное решение для такси, получает данные о загруженности дорог и о действиях водителей и пассажиров. Facebook,
Компания Apple— знаковый пример лидера, который при таком наведении фокуса оказывается за рамками нашего анализа: прежде всего, это вполне традиционный производитель бытовой электроники, использующий при организации производства ныне стандартные практики аутсорсинга. В его бизнесе действительно есть некоторые элементы платформенных решений (iTunes, AppStore), но на их долю приходится всего лишь 8% прибыли компании. Львиная же доля прибыли (68%) поступает от продаж айфонов. Так что бизнес-модель компании Apple ближе к бизнес-модели компании Nike образца 1990-х гг., чем к бизнес-модели компании Google образца 2010-х гг.
Полезные комментарии о платформах см.: [Rochet, Tirole 2006; Bratton 2015, ch. 9].
Хотя технически платформы и могут существовать в нецифровых форматах (скажем, в виде торгового центра), лёгкость регистрации действий в онлайн-режиме делает цифровые платформы идеальной моделью для извлечения данных в условиях современной экономики.
В категорию «пользователи» мы включаем также и машины; это важное дополнение, если мы говорим об Интернете вещей; см.: [Bratton 2015: 251-289].
1
платформенное решение для социальных сетей, приносит целый спектр случаев частного взаимодействия, которые можно фиксировать и анализировать. И по мере того как всё больше отраслей переводят свои коммуникации в онлайн-формат (например, Uber подталкивает всю индустрию такси к цифровой форме), все больше компаний будут тяготеть к разработке платформенных решений. Таким образом, платформа есть нечто гораздо большее, нежели интернет или технологические компании, поскольку они могут функционировать в любой точке, где возможно цифровое взаимодействие.
Их вторая характерная черта заключается в том, что цифровые платформы порождают «сетевые эффекты» и опираются на них: чем больше пользователей у платформы, тем более ценной она становится для всех остальных. Например, Facebook превратился в главную социальную сеть (подразумеваемую по умолчанию платформу, когда мы говорим о социальных сетях), просто благодаря огромному числу людей, которое он охватывает. Если мы хотим присоединиться к какой-либо платформе для сетевого взаимодействия, мы выбираем платформу, на которой у нас уже больше всего друзей и родных. Аналогично, чем больше людей выбирает Google для поиска чего-либо, тем лучше срабатывают поисковые алгоритмы и тем более полезным Google становится для пользователей. Но тут возникает определённый цикл: множество пользователей притягивает новых пользователей, ещё и ещё, и в результате платформа естественным образом движется к модели монополии. Это подталкивает платформы к динамике развития, заставляющей предлагать доступ ко всё более широкому спектру видов деятельности, а следовательно, и накапливать новые данные. Более того, возможность быстро масштабировать множество платформенных решений на основе существовавшей ранее инфраструктуры, сохраняя низкую себестоимость, означает, что такой рост при естественном развитии мало чем сдерживается. К примеру, одна из причин впечатляюще быстрого роста Uber связана с тем, что ему не надо строить никаких новых фабрик, — достаточно арендовать больше серверов. В сочетании с сетевыми эффектами это означает, что платформы могут вырастать до огромных размеров очень быстро.
Важность сетевых эффектов означает, что платформы должны прибегать к целому ряду разнообразных тактик, чтобы завлечь и удержать растущее число пользователей. Например — и это третья их базовая характеристика — платформы часто используют «перекрёстное субсидирование» (cross-subsidiation): одно подразделение компании ищет способы снизить стоимость услуги или товара (даже если они бесплатны), а другое поднимает цены, чтобы компенсировать возникающие потери. В ценовой структуре платформы большую роль играет то, как много пользователей оказываются вовлечены и как часто они используют платформу [Rochet, Tirole 2006]. Google, к примеру, предлагает услуги вроде бесплатной почты, чтобы привлечь побольше пользователей, но поднимает цены через свои рекламные подразделения. Поскольку платформы должны так или иначе завлечь в свои сети определённое количество представителей разных групп, одним из направлений их деятельности оказывается тонкая настройка баланса: за что взимать плату, а что раздавать бесплатно, что субсидировать, а что — нет. Это отзвук, хоть и очень отдалённый, модели бережливости: компания старалась ужаться до своих базовых компетенций («ядра») и распродать все неприбыльные направления [Kaminska 2016b].
Наконец, платформы проектируются так, чтобы привлекать различных пользователей. Несмотря на то что они предлагают вроде бы свободное, пустое пространство для взаимодействия других людей, на самом деле платформы продвигают определённую политику. Правила разработки продукта или услуги, правила взаимодействия на данной площадке — всё это устанавливается собственником платформы. Uber, хоть и подаёт себя как всего лишь сосуд, наполняемый рыночными силами, вылепляет образ нового рынка. Он предсказывает, где возникнет спрос на водителей, и поднимает цены ещё до того, как появился фактический спрос, одновременно запуская в приложение фантомные автомобили и тем самым создавая иллюзию большего предложения [Hwang, Elish 2015]. Занимая позицию посредников, платформы не только получают доступ к большему количеству данных, но и задают правила игры, контролируют их и управляют ими. Базовая архитектура заданных правил, в свою очередь, тоже про-
дуктивна, поскольку открывает пользователям возможности конструировать на её основе что-то новое самым неожиданным образом. Например, базовая архитектура Facebook позволила разработчикам создавать различные приложения, компаниям — вести свои паблики, а обычным пользователям — делиться своей информацией так, что её видят ещё больше пользователей. То же можно сказать и об AppStore компании Apple, который открыл возможности создавать множество полезных приложений и соединил пользователей и разработчиков программного обеспечения, сформировав вокруг себя целую экосистему. Главная сложность с поддержанием платформ отчасти связана с необходимостью пересматривать каналы перекрёстного субсидирования и правила работы с платформой, чтобы пользователи сохраняли к ней активный интерес. Хотя сетевые эффекты поддерживают, и очень сильно, нынешних лидеров платформ, их позиции не лишены определённой уязвимости. Словом, платформы — это новый тип фирмы; их особенность в том, что они обеспечивают инфраструктуру, выступающую посредником между различными группами пользователей, тяготеют к монопольным форматам за счёт сетевых эффектов, используют перекрёстное субсидирование ради вовлечения различных групп пользователей и опираются на некоторую базовую архитектуру, определяющую возможности взаимодействия. Право собственности на платформу, в свою очередь, в сущности является правом собственности на программное обеспечение (2 млрд строк программного кода в случае Google или 20 млрд строк кода в случае Facebook) [Metz 2012] и оборудование (сервера, дата-центры, смартфоны и т. д.), построенные на предыдущих разработках с открытым кодом (например, Facebook использует систему управления данными Hadoop)11. Все перечисленные характеристики превращают платформы в главные бизнес-модели для извлечения и контролирования данных. Предоставляя людям цифровое пространство для взаимодействия, платформы оказываются в положении, позволяющем им извлекать данные из анализа природных процессов (погодные условия, урожайные циклы и проч.), производственных процессов (линии сборки, непрерывное потоковое производство и проч.), а также наблюдения за действиями других компаний и пользователей (переходы по разделам сайтов, пользовательские данные и пр.). В отношении данных это инструмент добычи.
Оставшаяся часть главы будет посвящена описанию формирующегося платформенного ландшафта, и, в частности, будут представлены пять различных типов платформ. Применительно к каждой из описываемых схем важно подчеркнуть, что платформой владеет класс капиталистов, пусть даже и не производя при этом какого-либо физического продукта. Первый тип — рекламные платформы (advertising platforms), например Google, Facebook: они извлекают информацию о пользователях, выполняют хитроумные задачи по её анализу и по результатам продают рекламное пространство. Второй тип — облачные платформы (cloud platforms), например AWS, Salesforce: они владеют оборудованием и программным обеспечением для компаний, чья деятельность связана с цифровой сферой, и предлагают их в аренду. Третий тип — промышленные платформы (industrial platforms), например GE, Siemens: они создают оборудование и программное обеспечение, необходимое для перевода традиционного производства на интернет-рельсы, что позволит снизить производственные издержки и превратить товары в услуги. Четвёртый тип — продуктовые платформы (product platforms), такие как Rolls Royce, Spotify: они генерируют доходы, используя другие платформы и с их помощью трансформируя традиционный товар в услугу и собирая ренту или абонентскую плату. Наконец, пятый тип — это бережливые платформы (lean platforms), такие как Uber, Airbnb: они стараются минимизировать объём активов, находящихся у них в собственности, и выигрывать за счёт максимального сокращения издержек. Перечисленные типы, выделенные аналитически, могут переплетаться, и часто так оно и происходит, в
Легко представить себе такой сценарий: фирма владеет программным кодом, на котором написана платформа, и при этом при помощи облачных технологий сдаёт в аренду возможности для выполнения вычислительных задач. Так что для владения платформой необязательно нужны аппаратные средства. Однако под давлением конкуренции (мы вернёмся к этому вопросу ниже) все крупнейшие платформы перешли к режиму, когда они сами являются непосредственными собственниками аппаратных средств. Иными словами, собственность на основные фонды для этих фирм по-прежнему важна и даже, возможно, необходима.
одной компании. Скажем, Amazon воспринимают как компанию, занятую электронной торговлей, однако очень быстро она обрела контуры и логистической компании, а сегодня выходит на рынок услуг «по требованию» (on-demand market), предлагая спектр работ по дому в партнёрстве с платформой Task Rabbit. А печально известная онлайн-платформа Amazon Mechanical Turk (AMT) во многих отношениях была пионером гигономики и, что, пожалуй, важнее всего, является разработчиком веб-услуг компании Amazon на основе облачных технологий. Получается, Amazon охватывает почти все названные типы.
Заключение
Мы начали данную главу с утверждения, что капитализм XXI столетия обнаружил залежи нового вида сырья, которое можно присваивать, — данные. За несколько эволюционных ходов «платформа» становилась всё более влиятельной формой организации бизнеса, заточенной на то, чтобы монополизировать данные, затем извлекать их, анализировать, использовать и, наконец, продавать. Прежние бизнес-модели фордистской эпохи обладали лишь рудиментарными способностями извлечения данных о процессе производства или потребительских практиках. Эпоха бережливого производства отчасти изменила положение дел, когда глобальные сети поставок «точно в срок» стали требовать данных о статусе товарных запасов и их местоположении. Но получить данные, внешние по отношению к фирме, по-прежнему было практически невозможно; и даже внутри фирмы большая часть видов деятельности никак не регистрировалась. Платформа же, со своей стороны, устроена так, что извлечение данных — задача, встроенная в ее ДНК. Это модель, которая позволяет другим услугам, товарам и технологиям опираться на неё и которая требует привлечения всё новых и новых клиентов для запуска сетевых эффектов. Это цифровой посредник, упрощающий задачу регистрации и хранения данных. Все перечисленные характеристики позволяют платформе доминировать в качестве модели для извлечения данных как сырья, которое можно использовать самыми разными способами. Как мы показали в нашем кратком обзоре нескольких видов платформ, данные можно использовать по-разному, чтобы заставить их приносить прибыль. Для корпораций Google и Facebook данные — это прежде всего ресурс, который можно использовать как наживку для привлечения рекламодателей и всех прочих интересующихся. Для Rolls Royce и Uber данные — главное оружие в арсенале конкурентной борьбы: они позволяют компаниям совершенствовать свои продукты и услуги, контролировать работников, оптимизировать производственные алгоритмы и тем самым наращивать своё конкурентное преимущество. Аналогично платформы типа AWS и Predix заточены на возведение базовой инфраструктуры (и владение ею), необходимой для сбора, анализа и обработки данных, которые другие компании смогут использовать, и за использование своих услуг взимают ренту. В каждом случае ключевым элементом бизнес-модели является сбор огромных массивов данных, а платформа обеспечивает для этого идеальный экстрактивный аппарат.
В этой новой бизнес-форме сплелись воедино несколько долгосрочных трендов и краткосрочных особенностей текущего экономического цикла. Дрейф к бережливому производству и цепям поставок «точно вовремя» наблюдается с 1970-х гг., и цифровые платформы сегодня лишь продолжают его в более акцентированной вариации. То же касается и тренда привлечения внешних подрядчиков (аутсорсинга). Даже компании, для которых практики аутсорсинга совершенно нетипичны, его не избежали. Например, модерирование контента для Google и Facebook обычно выполняется на Филиппинах, где порядка 100 тыс. работников просматривают контент в социальных сетях и в облачном хранилище [Chen 2014]. А Amazon отличается рекордно низким уровнем оплаты труда для работников складов, которые опутаны немыслимо тщательной системой надзора и контроля. Названные компании просто продолжают мировой тренд для выполнения работ, требующих низкой квалификации, привлекать внешних под-
рядчиков и держать внутри компании только хорошо оплачиваемое ядро высококвалифицированного персонала. В более широком смысле весь рост уровня занятости после 2008 г. в США происходил за счёт работников в нетрадиционных сегментах, таких как внешние подрядчики и рабочие в режиме «по вызову». Эта тенденция аутсорсинга и создания «бережливых» бизнес-моделей принимает крайние формы в таких случаях, как Uber, который настроен на извлечение прибыли в условиях отсутствия активов. Впрочем, как мы видели, их прибыльность в посткризисный период объясняется, скорее, сдерживанием уровня оплаты труда. Даже журнал «Economist» был вынужден признать, что если бы после 2008 г. «доля национального валового дохода, выплаченная в виде зарплаты, поднялась обратно до среднего уровня 1990-х гг., прибыльность американских компаний упала бы на одну пятую» [The Age of the Torporation 2015]. А так получается, что отчаявшееся «избыточное» население обеспечило значительный приток работников на низкооплачиваемые рабочие места, предполагающие низкую квалификацию исполнителя. Эта группа работников, которых можно эксплуатировать, пересеклась с огромными объёмами избыточного капитала, выброшенного в мир низких процентных ставок. Уклонение от налогов, высокий уровень корпоративных сбережений, стимулирующая кредитно-денежная политика — всё сошлось, и большие объёмы капитала оказались в поиске того, что принесёт прибыль. Так что неудивительно, что после 2010 г. мы наблюдаем активное финансирование технологических стартапов. «Бережливая» экономика платформ в этом контексте — в эпоху крайне низких процентных ставок и удручающих инвестиционных возможностей — оказывается, скорее, отдушиной для избыточного капитала, а не отрядом авангарда, способным оживить капитализм.
Но если «бережливые» платформы представляются нам явлением скоротечным, то другие примеры платформ, описанные в данной главе, указывают на важный сдвиг в режиме функционирования капиталистических фирм. Благодаря цифровым технологиям платформы возникают как инструмент, который ведёт за собой и контролирует отрасли. В точке кульминации они подчиняют себе производство, логистику и дизайн, поскольку образуют базовый ландшафт, в котором функционирует вся отрасль. Благодаря им в целом ряде новых отраслей произошёл сдвиг от продуктов к услугам, а кое-кто даже заявил о том, что эпоха обладания собственностью осталась в прошлом. Однако давайте выражаться точнее: в прошлое ушли не отношения собственности, а их концентрация. Благочестивые высказывания об «эпохе доступности» — не более чем пустые разговоры, напускающие туману на реальную ситуацию. Аналогично, если «бережливые» платформы ориентированы на то, чтобы фактически не владеть никакими активами, более приземлённые платформы, как раз наоборот, возводят обширную инфраструктуру, тратят изрядные суммы на покупку других компаний и инвестируют в собственные производственные мощности. Они владеют отнюдь не только информацией — они становятся владельцами инфраструктур общества. А значит, при любом анализе эффекта этих платформ на экономику следует принимать во внимание их монополистические тенденции.
Литература
Andrae A., Corcoran P. 2013. Emerging Trends in Electricity Consumption for Consumer ICT. NUI Galway. URL: https://aran.library.nuigalway.ie/handle/10379/3563
Bratton B. 2015. The Stack: On Software and Sovereignty. Cambridge, MA: MIT Press.
Chen A. 2014. The Laborers Who Keep Dick Pics and Beheadings Out of Your Facebook Feed. Wired. 23 October. URL: http://www.wired.com/2014/10/content-moderation
Edwards P. 2010. A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming. Cambridge, MA: MIT Press.
Gawer A. 2009. Platform Dynamics and Strategies: From Products to Services. In: Gawer A. Gawer (ed.). Platforms, Markets and Innovation. Cheltenham: Edward Elgar; 45-76.
Hwang T., Elish M. C. 2015. The Mirage of the Marketplace: The Disingenuous Ways Uber Hides behind Its Algorithm. Slate. 17 July. URL: http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2015/07/uber_s_ algorithm_and_the_mirage_of_the_marketplace.single.html#lf_comment=352895959
Kaminska I. 2016a. Davos: Historians Dream of Fourth Industrial Revolutions. Financial Times. 20 January. URL: http://ftalphaville.ft.com/2016/01/20/2150720/davos-historians-dream-of-fourth-industrial-revolu-tions
Kaminska I. 2016b. On the Hypothetical Eventuality of No More Free Internet. FT Alphaville. 10 February. URL: http://ftalphaville.ft.com/2016/02/10/2152601/on-the-hypothetical-eventuality-of-no-more-free-in-ternet
Loffler M., Tschiesner A. 2013. The Internet of Things and the Future of Manufacturing. McKinsey & Company. URL: http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/the_internet_of_things_and_the_future_ of_manufacturing
Marx K. 1990. Capital: A Critique of Political Economy. Vol. 1. Transl. B. Fowkes. London: Penguin. Maxwell R., Miller T. 2012. Greening the Media. Oxford: Oxford University Press.
Metz C. 2012. If Xerox PARC Invented the PC, Google Invented the Internet. Wired. 8 August. URL: http:// www.wired.com/2012/08/google-as-xerox-parc
Moore J. W. 2015. Capitalism in the Web of Life: Ecology and the Accumulation of Capital. London: Verso.
Rochet J.-C., Tirole J. 2006. Two-Sided Markets: A Progress Report. The RAND Journal of Economics. 37 (3): 645-667.
Terranova T. 2000. Free Labor: Producing Culture for the Digital Economy. Social Text. 18 (2.63): 33-58.
The Age of theTorporation. 2015. The Economist. 24 October. URL: http://www.economist.com/news/ business/21676803-big-listed-firms-earnings-have-hit-wall-deflation-and-stagnation-age-torporation
US Energy Information Administration. n.d. International Energy Statistics: Electricity Consumption. URL: https://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/iedindex3.cfm?tid=2&pid=2&aid=2&cid=regions&syid=2 012&eyid=2012&unit=BKWH
Vercellone C. 2007. From Formal Subsumption to General Intellect: Elements for a Marxist Reading of the Thesis of Cognitive Capitalism. Historical Materialism. 15 (1): 13-36.
Wark M. 2004. A Hacker Manifesto. Cambridge, MA: Harvard University Press.
NEW TRANSLATIONS
Nick Srnicek
Platform Capitalism (excerpts)
Abstract
This book discusses the transformation of firms into platforms—companies providing software and hardware products to others—that has occurred in many economic sectors. This massive transformation resulted from switching capitalism into data, considering them as a source for economic growth and resilience. Changes in digital technologies contributed much to the relationships between companies and their workers, clients, and other capitalists, who increasingly began to rely on data. Dr. Nick Srnicek critically reviews "platform capitalism'', putting new forms of the business model into the context of economic history, tracing their evolution from the long downturn of the 1970s to the economic boom of the 1990s and to the consequences of the 2008 financial crisis. The author demonstrates that the global economy was re-divided among a few of the monopolistic platforms and shows how these platforms set up new internal trends for the development of capitalism.
The Journal of Economic Sociology further publishes some excerpts from the second chapter, which is named "Platform Capitalism" after the title of the book. This chapter is an attempt to provide clarity to various ongoing discussions in the new world, as it lays out a typology (i.e., cloud platforms, advertising platforms, lean platforms, industrial platforms, and product platforms) and the genesis of platforms.
Keywords: digital economy; digital technologies; variety of capitalism; platform; big data; economic history.
References
Andrae A., Corcoran P. (2013) Emerging Trends in Electricity Consumption for Consumer ICT. NUI Galway. Available at: https://aran.library.nuigalway.ie/handle/10379/3563 (accessed 2 June 2016).
Bratton B. (2015) The Stack: On Software and Sovereignty, Cambridge, MA: MIT Press.
Chen A. (2014) The Laborers Who Keep Dick Pics and Beheadings Out of Your Facebook Feed. Wired, 23 October. Available at: http://www.wired.com/2014/10/content-moderation (accessed 4 June 2016).
Edwards P. (2010) A Vast Machine: Computer Models, Climate Data, and the Politics of Global Warming, Cambridge, MA: MIT Press.
Gawer A. (2009) Platform Dynamics and Strategies: From Products to Services. Platforms, Markets and Innovation (ed. A. Gawer), Cheltenham: Edward Elgar, pp. 45-76.
Hwang T., Elish M. C. (2015) The Mirage of the Marketplace: The Disingenuous Ways Uber Hides behind Its Algorithm. Slate. 17 July. Available at: http://www.slate.com/articles/technology/future_tense/2015/07/ uber_s_algorithm_and_the_mirage_of_the_marketplace.single.html#lf_comment=352895959 (accessed 27 May 2016).
SRNICEK, Nick — Dr., Lecturer in Digital Economy, Faculty of Arts and Humanities, King's College London. Address: King's College London, Strand str., London WC2R2LC England, United Kindom.
Email: [email protected]
Translated into Russian by Maria Dobryakova
Kaminska I. (2016a) Davos: Historians Dream of Fourth Industrial Revolutions. Financial Times. 20 January. Available at: http://ftalphaville.ft.com/2016/01/20/2150720/davos-historians-dream-of-fourth-industrial-revolutions (accessed 30 June 2016).
Kaminska I. (2016b) On the Hypothetical Eventuality of No More Free Internet. FT Alphaville. 10 February. Available at: http://ftalphaville.ft.com/2016/02/10/2152601/on-the-hypothetical-eventuality-of-no-more-free-internet (accessed 30 June 2016).
Loffler M., Tschiesner A. (2013) The Internet of Things and the Future of Manufacturing. McKinsey & Company. Available at: http://www.mckinsey.com/insights/business_technology/the_internet_of_things_and_ the_future_of_manufacturing (accessed 22 May 2016).
Marx K. (1990) Capital: A Critique of Political Economy. Vol. 1 (transl. B. Fowkes), London: Penguin.
Maxwell R., Miller T. (2012) Greening the Media, Oxford: Oxford University Press.
Metz C. (2012) If Xerox PARC Invented the PC, Google Invented the Internet. Wired. 8 August. Available at: http://www.wired.com/2012/08/google-as-xerox-parc (accessed 22 May 2016).
Moore J. W. (2015) Capitalism in the Web of Life: Ecology and the Accumulation of Capital, London: Verso.
Rochet J.-C., Tirole J. (2006) Two-Sided Markets: A Progress Report. The RAND Journal of Economics, vol. 37,no 3, pp. 645-667.
Terranova T. (2000) Free Labor: Producing Culture for the Digital Economy. Social Text, vol. 18, no 2.63, pp. 33-58.
The Age of the Torporation (2015) The Economist, 24 October. Available at: http://www.economist.com/news/ business/21676803-big-listed-firms-earnings-have-hit-wall-deflation-and-stagnation-age-torporation (accessed 4 June 2015).
US Energy Information Administration. (n.d.) International Energy Statistics: Electricity Consumption. Available at: https://www.eia.gov/cfapps/ipdbproject/iedindex3.cfm?tid=2&pid=2&aid=2&cid=regions&syid= 2012&eyid=2012&unit=BKWH (accessed 12 May 2016).
Vercellone C. (2007) From Formal Subsumption to General Intellect: Elements for a Marxist Reading of the Thesis of Cognitive Capitalism. Historical Materialism, vol. 15, no 1, pp. 13-36.
Wark M. 2004. A Hacker Manifesto, Cambridge, MA: Harvard University Press.
Received: January 14, 2019
Citation: Srnicek N. (2019) Kapitalizm platform [Platform Capitalism (excerpts)], Journal of Economic Sociology = Ekonomicheskaya sotsiologiya, vol. 20, no 1, pp. 72-82. doi: 10.17323/1726-3247-2019-1-72-82
(in Russian).
