CC BY
60
Тутов Л.А., Измайлов А.А.
Возможности применения методологии новой институциональной экономической теории для совершенствования антимонопольного регулирования в условиях цифровой трансформации
Тутов Леонид Арнольдович — доктор философских наук, профессор, заведующий
кафедрой философии и методологии экономики, экономический факультет, МГУ имени
М.В. Ломоносова, Москва, РФ.
E-mail: l.tutov@yandex.ru
SPIN-код РИНЦ: 7184-9959
ORCID ID: 0000-0002-8652-3341
Измайлов Александр Александрович — аспирант, кафедра философии и методологии экономики, экономический факультет, МГУ имени М.В. Ломоносова, Москва, РФ. E-mail: izmaylov571@gmail.com SPIN-код РИНЦ: 4815-4729
Аннотация
Цифровизация привносит существенные изменения в экономические процессы: появляются новые бизнес-модели, меняется поведение старых компаний. Деятельность цифровых компаний тесно связана с сетевыми эффектами, положительными и отрицательными. Интернализация сетевых эффектов расширяет возможности цифровых компаний, позволяет им оказывать влияние на рыночную ситуацию, занимать доминирующее положение и устанавливать барьеры входа на рынок, что может приводить к монополизации рынка. При проведении экономического анализа деятельности цифровых компаний в целях антимонопольного регулирования крайне важно учитывать роль сетевых эффектов, иначе полученные результаты будут содержать ошибки. Таким образом, в условиях цифровой трансформации возникает необходимость адаптации систем антимонопольного регулирования к новым реалиям. Статья посвящена раскрытию возможностей применения методологических подходов новой институциональной экономической теории для совершенствования антимонопольного регулирования в условиях цифровизации. Среди этих подходов следует особое внимание уделить теории внешних эффектов, концепции ограниченной рациональности, а также методу дискретных структурных альтернатив. Проведенный анализ показал, что использование разработанной в рамках нового институционализма теории внешних эффектов позволяет выбрать наиболее эффективный для каждого конкретного случая способ интернализации сетевых эффектов. Применение концепции ограниченной рациональности в антимонопольном регулировании позволяет ex ante выявлять злоупотребления цифровых гигантов, основанные на использовании больших данных и поведенческих особенностей пользователей. На основании использования метода дискретных структурных альтернатив антимонопольные органы могут выбирать как наиболее эффективные инструменты для теоретического анализа, так и выносить наиболее эффективные решения на практике, что особенно важно с учетом того, что выносимые решения создают правила поведения для участников рынка.
Ключевые слова
Антимонопольное регулирование, новая институциональная экономическая теория, сетевые эффекты, ограниченная рациональность, метод дискретных структурных альтернатив.
DOI: 10.24412/2070-1381-2021-85-104-121
Tutov L.A., Izmaylov A.A.
Possibilities of Applying Methodology of the New Institutional Economics to Improve Antitrust Regulation in the Context of
Digital Transformation
Leonid A. Tutov — DSc (Philosophy), Professor, Department of Philosophy and Methodology of Economics, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation.
E-mail: l.tutov@yandex.ru ORCID ID: 0000-0002-8652-3341
Alexander A. Izmaylov — postgraduate student, Department of Philosophy and Methodology of Economics, Faculty of Economics, Lomonosov Moscow State University, Moscow, Russian Federation.
E-mail: izmaylov571@gmail.com Abstract
Digitalization brings significant changes to economic processes: new business models are emerging; the behavior of old companies is changing. The activities of digital companies are closely related to network effects, positive and negative. The internalization of network effects expands the capabilities of digital companies, allows them to influence the market situation, occupy a dominant position and establish barriers to market entry, which can lead to market monopolization. When conducting an economic analysis of the digital companies' activities for the purposes of antitrust regulation, it is extremely important to take into account the role of network effects, otherwise the analysis results will contain errors. Thus, in the context of digital transformation, it becomes necessary to adapt antitrust regulation systems to new realities. The article is devoted to the disclosure of the possibilities of applying the methodological approaches of the new institutional economics to improve antitrust regulation in the context of digitalization. Among these approaches, special attention should be paid to the theory of externalities, the concept of bounded rationality, and the method of discrete structural alternatives. The analysis showed that the use of the theory of externalities developed within the framework of the new institutionalism makes it possible to choose the most effective method of internalizing network effects for each specific case. The application of the bounded rationality concept in antitrust regulation allows ex ante detection of abuses by digital giants based on the use of big data and user behavior. On the grounds of the use of the discrete structural alternatives method, the antimonopoly authorities can choose both the most effective tools for theoretical analysis and make the most effective decisions in practice, which is especially important given the fact that the decisions made create rules of conduct for market participants.
Keywords
Antitrust regulation, new institutional economics, network effects, bounded rationality, discrete structural alternatives.
DOI: 10.24412/2070-1381-2021-85-104-121 Введение
На сегодняшний день новая институциональная экономическая теория (НИЭТ) является прогрессивной научно-исследовательской программой, претендующей на лидерство в области экономической науки [Тутов, Шаститко 2017]. При этом НИЭТ достаточно разнородна, в ее состав входят такие направления, как теория прав собственности, теория трансакционных издержек, теория контрактов, теория организации, теория агентских отношений и др. [Фуруботн, Рихтер 2018].
Одним из ключевых направлений практического приложения методологии НИЭТ является антимонопольное регулирование. Однако на сегодняшний день его развитие осложняется рядом проблем, связанных с цифровой трансформацией [Pavlova et al. 2020]. Появление новых бизнес-моделей и форм организации влечет за собой создание новых условий взаимодействия экономических агентов, и эти новые условия требуют обновления мер и методик анализа, используемых антимонопольными органами. По нашему мнению, методология, разработанная в рамках исследовательской программы нового институционализма, может эффективно применяться для устранения данных проблем и совершенствования системы антимонопольного регулирования.
Цель исследования — обосновать перспективность применения методологических подходов, разработанных в рамках новой институциональной экономической теории, для совершенствования механизмов антимонопольного регулирования в условиях цифровой трансформации. Для достижения поставленной цели необходимо решить следующие задачи:
1) выявить ключевые особенности поведения компаний в условиях цифровой трансформации;
2) оценить возможности применения методологии НИЭТ для совершенствования антимонопольного регулирования в условиях цифровой трансформации.
Научная новизна исследования заключается в обосновании применимости методологических подходов НИЭТ, к которым относится теория внешних эффектов, ограниченная рациональность и метод дискретных структурных альтернатив, для совершенствования антимонопольной политики в условиях цифровой трансформации.
Первым из перечисленных подходов является теория внешних эффектов. Деятельность цифровых компаний тесно связана с положительными и отрицательными сетевыми эффектами, их интернализацией. Применение методологии НИЭТ в данной области может быть более эффективным, чем использование неоклассического подхода.
Кроме этого, в условиях использования цифровыми гигантами огромных массивов данных для влияния на поведение покупателей важную роль в совершенствовании системы антимонопольного регулирования играет концепция ограниченной рациональности.
Наряду с этим одним из ключевых элементов методологии НИЭТ является метод дискретных структурных альтернатив. В условиях недостатка развитых институтов данный метод позволяет произвести наиболее полный и эффективный анализ доступных альтернатив и выбрать наиболее эффективную из них, что крайне важно для принятия решений регулятором при рассмотрении дел в области нарушения антимонопольного законодательства.
Далее в статье будут более подробно рассмотрены данные методологические подходы и возможности их применения в области антимонопольного регулирования в условиях цифровой трансформации.
Сетевые эффекты и особенности деятельности цифровых платформ
Цифровая трансформация рынков привела к стиранию их географических границ, открыла доступ к моментальному получению целого ряда услуг в любой точке мира и при этом серьезно снизила транзакционные издержки. Благодаря цифровизации значительно изменились также факторы, которые способствуют росту рыночной власти компаний. Как уже отмечалось выше, появление и функционирование цифровых платформ тесно связано с сетевыми эффектами. Актуальность данного вопроса значительно возрастает с учетом того, что на сегодняшний день пятерка крупнейших компаний мира базируется только на цифровых платформах: Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft [Bamberger, Lobel 2017]. В рейтинге 10 крупнейших компаний мира по размеру рыночной капитализации шесть позиций занимают компании, чьи бизнес-модели основаны на применении платформ. В последние годы рыночная власть и капитализация этих компаний растет по экспоненте, и сетевые эффекты здесь могут рассматриваться в качестве одной из главных причин высокой рыночной концентрации. [Асадуллина 2020].
Существует два типа данных эффектов — прямые и косвенные. Прямые сетевые эффекты заключаются в росте ценности продукта для потребителя по мере роста числа потребителей его группы. Косвенные сетевые эффекты представляют собой рост ценности продукта для потребителя по мере роста числа потребителей в другой группе [Шаститко, Паршина 2016]. Важно отметить, что сетевые эффекты могут быть как положительными, когда общая выгода превышает выгоду компании, так и отрицательными, когда общие издержки превышают издержки компании [Шаститко 2003, 340].
Отметим также, что, с одной стороны, сетевые эффекты могут рассматриваться как фактор, способствующий развитию конкуренции путем стимулирования повышения качества и ценности товара, а с другой стороны, как фактор, ограничивающий конкуренцию [Егорова, Хохлов 2021].
Наиболее важную роль в деятельности цифровых платформ играют косвенные сетевые эффекты. Это связано с тем, что деятельность платформ основана на соединении различных групп участников рынка [Johnson 2019]. Например, Uber соединяет водителей такси и пассажиров, Apple — независимых разработчиков и пользователей приложений, Amazon связывает покупателей и продавцов. Увеличение пользователей с одной стороны этих платформ ведет к росту числа пользователей с другой стороны: например, чем больше пользователей будут устанавливать программы из магазина приложений, тем больше разработчиков будут создавать приложения для данного магазина и тем выше будет привлекательность данного магазина приложений для новых пользователей.
О важности анализа сетевых эффектов для целей антимонопольного регулирования говорит целый ряд практических и теоретических примером. Так, согласно отчету, подготовленному Конгрессом США, Палатой представителей и Судебным комитетом1, сильные сетевые эффекты могут вести к монополизации рынка: например, компании, принадлежащие Facebook, включая сам Facebook, Instagram, WhatsApp и Messenger, конкурируют преимущественно между собой, а не с реальными внешними конкурентами. Согласно результатам слушаний, проведенных Подкомитетом Конгресса США по вопросам антимонопольного регулирования, доминирование платформ связано со значительными издержками, оно ограничивает выбор потребителя, подрывает инновационную активность, а также негативно влияет на конфиденциальность пользователей. В совокупности с высокими барьерами входа сетевые эффекты приводят к высокой концентрации и монополизации на цифровых рынках.
В этом же отчете приводятся слова финансового директора Facebook, который полагает, что сетевые эффекты позволяют компании становиться сильнее с каждым днем и что именно сетевые эффекты, высокие барьеры входа и высокие издержки переключения на рынке мобильных операционных систем позволили, например, Apple занять доминирующее положение.
1 Investigation of Competition in Digital Markets: Majority Staff Report and Recommendations // House Committe on the Judiciary [Электронный ресурс].
URL: https://iudiciary.house.gov/uploadedfiles/competition in digital markets.pdf (дата обращения: 16.01.2021).
В целом цифровые компании имеют возможность быстро и широко масштабировать свою деятельность, при этом минимально затрачивая физические активы, и сетевые эффекты способствуют ускорению данных процессов. Такие явления могут негативно сказываться на состоянии конкуренции на рынках в силу того, что разрастающиеся цифровые компании увеличивают свою долю путем поглощения конкурирующих малых и средних фирм, среди которых значительная доля приходится на стартапы. В итоге это может негативно сказываться на росте производительности, вызывать снижение инновационной активности и технической эффективности [Асадуллина 2020].
Кроме этого, в отчете БРИКС2, посвященном вопросам конкуренции в цифровую эру, приводится модель, согласно которой даже при нулевых барьерах входа на рынок, на котором действует платформа, интернализирующая сетевые эффекты, новый более эффективный игрок может оказаться в ситуации, когда его продукт не будет пользоваться спросом. Из-за влияния сетевых эффектов покупателям будет невыгодно приобретать более дешевый и эффективный продукт, предлагаемый новичком. То есть только за счет своего размера и действия сетевых эффектов компании могут предотвращать появление даже более технологичных потенциальных конкурентов. При этом дополнительные факторы, такие как стоимостные, сервисные и информационные преимущества платформы, не обязательно играют роль в объяснении высокой концентрации на рынке.
Отдельно стоит выделить важность анализа сетевых эффектов при измерении рыночной власти платформы. Согласно исследованиям Организации экономического сотрудничества и развития (ОЭСР), даже те аналитические инструменты, которые не учитывают реакцию потребителей и не требуют прямого учета косвенных сетевых эффектов, нуждаются в корректировке для отражения взаимосвязи нескольких сторон рынка [Егорова, Хохлов 2021].
О важности анализа косвенных сетевых эффектов говорится в работе А.Е. Шаститко и О.А. Марковой [Шаститко, Маркова 2020]. Если не учитывать эти эффекты, возникают ошибки в определении границ рынка, что ведет к ошибкам при применении теста гипотетического монополиста (ТГМ) в отношении цифровой платформы. ТГМ будет показывать более узкий рынок, так как за счет косвенных
2 Digital Era Competition: BRICS Report // BRICS [Электронный ресурс]. URL: http://bricscompetition.org/materials/news/digital-era-competition-brics-report/ (дата обращения: 16.01.2021).
сетевых эффектов от платформы будет отключаться большее число пользователей. При интерпретации результатов такого теста будет переоценена рыночная власть платформы. То есть если в ТГМ не учитываются косвенные сетевые эффекты, то оценка изменения продаж будет завышенной или заниженной для положительных или отрицательных эффектов соответственно.
Применение ТГМ без учета сетевых эффектов чревато возникновением ошибок второго рода для трансакционных без эффекта переноса цен и нетрансакционных платформ с положительными эффектами, а также возникновением ошибок и первого, и второго рода для нетрансакционных платформ с отрицательными эффектами.
Таким образом, сетевые эффекты оказывают сильное влияние на рыночную ситуацию, и для принятия эффективных мер антимонопольного регулирования необходим их качественный анализ, основой которого могут служить методологические подходы НИЭТ.
Методологические подходы НИЭТ в регулировании деятельности цифровых платформ
Теория внешних эффектов
Согласно концепции двусторонних рынков, максимизирующие целевую функцию платформы интернализируют положительные внешние эффекты и с учетом этого устанавливают уровень и структуру цен. Таким образом, деятельность цифровых платформ как двусторонних рынков может быть объяснена на основе теории внешних эффектов и теоремы Коуза, а сами платформы можно рассматривать как разновидность механизма интернализации внешних эффектов [Шаститко, Паршина 2016].
Учет косвенных сетевых эффектов крайне важен при анализе деятельности платформ. Важно отметить, что функционирование всех платформ так или иначе призвано снизить трансакционные издержки, которые возникают при экономических обменах [Evans, Schmalensee 2011], что уже говорит в пользу применения здесь методологии НИЭТ, для которой теория трансакционных издержек является одной из центральных.
Разработанный Р. Коузом подход к проблеме внешних эффектов позволил
учитывать ранее упускаемый в стандартных моделях конфликт прав собственности, а
также интересы агентов. Таким образом, институциональный подход к анализу внешних
эффектов и их интернализации принимает во внимание вопросы, связанные
с конфликтом прав собственности, их спецификации, защиты и обмена. Его
использование ведет к изменению нормативных выводов, отказу от априорного вывода
110
о большей эффективности одного из способов интернализации внешних эффектов, независимо от возникающих в каждой конкретной ситуации особенностей [Шаститко 2003].
Согласно теореме Познера, в случае положительных трасакционных издержек различные варианты распределения прав собственности неравноценны, и при высоких трансакционных издержках решения государственных органов должны выбирать наиболее эффективный из доступных вариантов их распределения [Шаститко, Маркова 2020]. Крайне важным здесь является установленный механизм выбора институциональных соглашений, и проблема заключается в выборе такого механизма, который позволит учитывать максимальное число выгод и издержек, имеющих значение в конкретной ситуации. В данном контексте огромную роль играет один из ключевых методов НИЭТ — метод дискретных структурных альтернатив, речь о котором пойдет ниже в данной статье.
Таким образом, с позиций новой институциональной экономической теории представляется возможным рассматривать цифровые платформы как разновидность механизма интернализации внешних эффектов, причем с положительными эффектами как для себя, так и для других участников обмена.
Одним из ключевых отличий институционального подхода от подхода неоклассической школы в области антимонопольного регулирования при экономическом анализе сетевых эффектов является учет транзакционных издержек и концентрация на детальном анализе качественных характеристик конкретных отраслей и компаний, что сближает теорию и экономическую реальность [СагуаШо 2021]. Для институционализма характерен также более широкий взгляд на цели и задачи конкурентной политики, которые могут выходить за пределы максимизации благосостояния потребителей и включать в себя достижение стабильности экономического развития, интенсификацию технологического прогресса и инновационной активности [РапЬаш, ЗсЬитаЬег 2020].
На основании этого можно утверждать, что применение институционального подхода к анализу внешних эффектов является более эффективным для антимонопольного регулирования деятельности цифровых платформ, нежели использование неоклассических моделей. Институциональный подход позволяет провести более полный анализ деятельности платформы и дать качественное обоснование правомерности ее поведения, что крайне важно при вынесении решений государственными регулирующими органами.
Ограниченная рациональность
Перейдем к еще одной важной методологической особенности НИЭТ, которой является использование модели ограниченной рациональности. Согласно утверждению Л.А. Тутова и А.Е. Шаститко, ключевыми вопросами, на которые должна отвечать экономическая теория, являются вопросы, связанные с объяснением принятия решений ограниченно рациональными агентами, а также с обеспечением их координации для достижения наиболее эффективного достижения распределения ресурсов, выбора направления экономического развития, обеспечения его темпов.
В своей работе ученые определяют ограниченную рациональность как «информационную поведенческую предпосылку моделирования индивидуальных решений, в соответствии с которой человек стремится к максимальному удовлетворению потребностей с учетом своей не только внешней, но и внутренней интеллектуальной ограниченности» [Тутов, Шаститко 2005, 118].
Проблема ограниченной рациональности экономических агентов крайне актуальна в условиях цифровой трансформации. Цифровые платформы, аккумулируют огромные массивы данных, называемые Big Data. Они представляют собой массивы информации, которые динамически изменяются и представляют высокую ценность для компаний благодаря своему большому объему. Цифровые компании могут использовать Big Data в аналитических целях, для автоматизации бизнес-процессов и построения прогнозов. Они уже превратились в важнейший ресурс для роста компании и сами по себе могут быть предметом антимонопольных разбирательств, так как повышают барьеры входа на рынок [Егорова, Хохлов 2021].
Чем крупнее цифровая компания, тем выше интенсивность эффектов от сбора больших данных и слежки за пользователями. Каждый пользователь платформы оставляет на ней свой «цифровой след», и чем больше пользователей у платформы, тем ниже себестоимость сбора и анализа данных в расчете на одного пользователя, а при использовании таких инструментов, как искусственный интеллект и машинное обучение, затраты становятся еще ниже, что в итоге дает дополнительные преимущества крупным цифровым компаниям [Асадуллина 2020].
С точки зрения потребителя использование больших данных может негативно отражаться на защите потребительских прав, однако, если потребитель согласен нести некоторые издержки, он может и получить некоторую выгоду. Но в то же время для повышения прибыли компании могут не только предлагать пользователям интересные для них товары, но и практиковать удержание потребителей, что уже является примером
практики ограничения конкуренции [Попондопуло и др. 2019]. То есть цифровые компании могут использовать большие данные для манипулирования поведением пользователей, пытаться удерживать их и заставлять совершать выгодные для платформы действия3. Ситуация усугубляется тем, что большие данные и сетевые эффекты могут взаимно усиливать действие друг друга [Katz 2019a] и использование больших данных при одновременной интернализации сетевых эффектов еще сильнее привязывает пользователей к платформе и может наносить существенный ущерб уровню конкуренции.
На практике уже есть ряд примеров того, как цифровые компании используют когнитивные особенности потребителей и их ограниченную рациональность для того, чтобы вытеснить конкурентов. В данном контексте показательным является разбирательство между компаниями Google и «Яндекс» [Pavlova et al. 2020]. Суть этого разбирательства заключалась в том, что «Яндекс» подал жалобу в Федеральную антимонопольную службу России (ФАС) на действия Google по запрету предустановки на устройства с ОС Android приложений, конкурирующих с приложениями Google, в том числе «поисковика». В результате таких действий Google рыночная доля «Яндекса» начала снижаться. Согласно решению ФАС, предварительная установка является наиболее эффективным инструментом продвижения приложений, в том числе из-за «пассивности» потребителей и их склонности придерживаться предустановленных вариантов.
Такое решение свидетельствует о наличии ограниченной рациональности потребителей, однако важно заметить, что оно было основано не на внедрении данной методологической предпосылки в инструменты теоретического анализа, а на проведении опроса потребителей. В целом же в области антимонопольного регулирования на теоретическом уровне применяется неоклассическая предпосылка о неограниченной рациональности экономических агентов [Wright, Stone 2012]. Вся существующая система антимонопольного законодательства, равно как и формируемые в результате принятия решений нормы, опираются на неоклассику. Дж. Райт и Дж. Стоун в своем исследовании отмечают, что поведенческая экономика, которая строится на базе предпосылки об ограниченной рациональности, не может рассматриваться как полноценная альтернатива устоявшейся теории, так как в ее рамках нет системы инструментов для осуществления экономического анализа в целях антимонопольного регулирования.
3 Кинякина Е. Большие данные на продажу: как заставить всех делать то, что вам надо // Forbes [Электронный ресурс]. URL: https://www.forbes.ru/tehnologii/359879-bolshie-dannye-na-prodazhu-kak-zastavit-vseh-delat-chto-vam-nado (дата обращения: 16.01.2021).
В качестве альтернативы поведенческой экономике в данном контексте можно рассматривать новую институциональную экономическую теорию, которая, во-первых, находит применение в теоретических исследованиях антимонопольного регулирования, во-вторых, отталкивается от предпосылки об ограниченной рациональности.
Предпосылка об ограниченной рациональности пользователей может являться важным аспектом анализа интернализируемых платформами сетевых эффектов с позиций НИЭТ. Ограниченная рациональность может усиливать сетевые эффекты и издержки переключения, тем самым поднимая рыночную власть доминирующей платформы и ограничивая доступ к рынку новых и более инновационных платформ.
В качестве еще одного практического примера использования поведенческих отклонений потребителей для борьбы с конкурентами можно привести маркетплейс «Яндекс.Маркет», где представлены товары как от самого «Яндекса», так и от внешних компаний. За счет эксплуатации ограниченной рациональности пользователей и больших данных «Яндекс» получает возможность размещать собственные товары на страницах маркетплейса таким образом, что они будут пользоваться большим спросом, причем у антимонопольных органов на данный момент нет инструментов для оперативного выявления таких злоупотреблений, так как на теоретическом уровне здесь используется предпосылка о неограниченной рациональности.
Важно отметить, что полноценная интеграция предпосылки об ограниченной рациональности в теорию и практику антимонопольного регулирования требует проведения колоссального объема работы. С одной стороны, решением данной проблемы можно считать учет поведенческих отклонений ex post, который практикуется сейчас, однако это может быть гораздо менее эффективным, чем анализ ex ante. В условиях кризиса неоклассики, о котором говорит ряд исследователей, можно считать более эффективным решением начать работу по переходу к использованию ограниченной рациональности, но на это придется потратить огромные ресурсы. И здесь мы подходим к важности еще одного метода, разработанного в рамках НИЭТ, — метода дискретных структурных альтернатив.
Метод дискретных структурных альтернатив
Метод дискретных структурных альтернатив является одним из центральных методов новой институциональной экономической теории. В условиях отсутствия совершенных институтов данный метод на основе сравнительной институциональной оценки позволяет выбрать наилучшую альтернативу из доступных и реализуемых несовершенных вариантов [Шаститко 2016]. Важно также заметить, что данный метод может применяться не только для замены существующей альтернативы, но и для ее настройки.
Как отмечает А.Е. Шаститко, допускаются варианты, когда регулятор может одобрить правила взаимодействия компании и ее контрагентов, учитывая особенности ее бизнес-модели и иные риски антиконкурентного поведения. Более того, представляется возможным снизить воздействие изъянов такого варианта путем его настройки и добавления дополнительных мер, например, позволяющих снизить барьеры входа на рынок новых участников, или же путем создания дополнительных стимулов для разработки крупными участниками рынка мер, направленных на предотвращение антиконкурентных действий.
Таким образом, метод дискретных структурных альтернатив позволяет на основании качественного анализа, учитывающего максимальное количество значимых факторов, формировать оптимальный дизайн принимаемых решений. И одним из наиболее перспективных направлений применения данного метода является проектирование правил на основании оценки их регуляторного воздействия, к чему также относится область антимонопольного регулирования, где принимаемые решения зачастую становятся правилами поведения.
Выбор оптимальных альтернатив в области антимонопольного регулирования крайне важен с точки зрения устранения ошибок первого и второго рода, а также создания эффективной системы стимулов, позволяющих достичь максимального благосостояния. Принимаемые регулятором решения создают эти стимулы для участников рынка, и, даже если они не являются участниками конкретного разбирательства, вынесенное решение влияет на их дальнейшее поведение, устанавливает новые правила.
По мнению ряда исследователей, необходимо отказываться от запретов per se в области антимонопольного регулирования [Рубцова 2020], которое является главным направлением нормативного регулирования деятельности компаний, и публичные интересы здесь, как правило, выше частных, следовательно, выносимые решения должны быть основаны на тщательном анализе, в противном случае они могут подрывать экономическую активность.
Следует также учитывать тот факт, что в подготовке и вынесении регуляторных и судебных решений значительную роль играют сотрудники правоохранительных органов и судьи, не являющиеся экономистами. Наиболее важным для них является соблюдение действующих в стране законодательных актов, а не законов экономического развития [Katz 2019b]. В свете этого значительно возрастает значимость участия экономистов в разбирательствах, а также правильного выбора используемых ими инструментов анализа.
В условиях цифровой трансформации многие из применяемых инструментов экономического анализа для целей антимонопольного регулирования стали требовать доработок, в качестве примера можно привести упомянутую ранее проблему использования ТГМ без учета сетевых эффектов для анализа деятельности цифровых платформ. В связи с этим возрастает важность выбора наиболее эффективного теоретического подхода, который требуется для проведения анализа в каждом конкретном случае. Для выбора наиболее эффективного подхода может применяться метод дискретных структурных альтернатив, на основании которого проводится анализ и сравнение всех применимых вариантов.
В данном контексте можно рассмотреть как альтернативы внедрение предпосылки об ограниченной рациональности в область антимонопольного регулирования и сохранение предпосылки о неограниченной рациональности с использованием отдельных исследований поведения потребителей ex post, где требуется затратить значительные ресурсы, но в будущем это может положительно сказаться на общественном благосостоянии, или же продолжать оценивать их исключительно ex post, что может быть связано с определенными издержками.
В отношении же практического применения мер антимонопольного регулирования можно отметить, что здесь анализ дискретных структурных альтернатив позволяет государственным органам выносить эффективные решения, позволяющие достичь наиболее высокого уровня благосостояния и наиболее высокой эффективности использования ресурсов.
В качестве практического примера можно привести решения Федеральной антимонопольной службой России по сделкам слияний Bayer/Monsanto и «Яндекс»/Uber [Тархова и др. 2020]. В первом случае регулятор при анализе сделки и ее последствий столкнулся с необходимостью принять во внимание новые факторы рыночной власти и отойти от традиционного подхода к анализу рынка, основой которого является изучение рыночных долей. В итоге был проведен анализ использования компаниями платформенных моделей, больших данных и иных технологических решений. Регулятором было установлено, что инновационные технологии и платформы, используемые компаниями, позволяют им влиять на рыночные условия, снижать инновационную активности других игроков, устанавливать барьеры входа и злоупотреблять доминирующим положением. Однако, несмотря на это, сделка была согласована, но с условием выполнения обширного предписания о технологическом трансферте в пользу российских конкурентов.
В рамках сделки «Яндекс»/иЬег анализу были подвержены сетевые эффекты, оказывающие влияние на рыночную власть этих компаний. В результате ФАС установила, что эти сетевые эффекты усилятся в случае заключения соглашения о совместной деятельности, что будет ограничивать конкуренцию. Однако в итоге сделка также была одобрена, но и здесь было вынесено поведенческое предписание, обеспечивающее безопасность поездок и позволяющее пассажирам и водителям одновременно пользоваться несколькими агрегаторами такси.
Таким образом, в условиях несовершенства инструментов анализа деятельности цифровых платформ применение метода дискретных структурных альтернатив может позволять регулятору выносить решения, которые будут являться исключениями из действующего антимонопольного законодательства, но при этом будут наиболее эффективными с точки зрения последствий их реализации.
Заключение
Итак, применение методологических подходов, разработанных в рамках новой институциональной экономической теории, может быть эффективным для совершенствования инструментов антимонопольного регулирования в условиях цифровой трансформации. В первую очередь это касается применения теории внешних эффектов для анализа деятельности платформ, интернализирующих внешние эффекты, и оценки ее правомерности. Кроме этого, использование предпосылки ограниченной рациональности в экономическом анализе позволит при антимонопольном регулировании ex ante выявлять проблемные области, стимулировать развитие конкуренции и инновационный процесс, предотвращая нарушения и злоупотребления, связанные с использованием больших данных для воздействия на поведение потребителей. Использование метода дискретных структурных альтернатив крайне важно в условиях, когда инструменты экономического анализа оказываются не всегда полностью работоспособными по отношению к цифровым платформам, а принимаемые регулятором решения создают стимулы и правила поведения для остальных участников рынка. Данный метод позволяет выбрать наиболее эффективный теоретический подход к конкретной проблеме, а также вынести наиболее эффективное решение на практике.
Список литературы:
Асадуллина А.В. Конкуренция между владельцами цифровых платформ в мировой экономике // Российский внешнеэкономический вестник. 2020. № 1. С. 51-59. ЕгороваМ.А., ХохловЕ.С. Современные проблемы анализа товарных рынков для целей антимонопольного регулирования // Актуальные проблемы российского права. 2021. № 1. С. 111-119. DOI: https://doi.org/10.17803/1994-1471.2021.122.1.111-119. Попондопуло В.Ф., Петров Д.А., Силина Е.В. Проблемы правовой защиты экономической конкуренции в условиях цифровизации экономики // Конкурентное право. 2019. № 3. С. 7-11.
Рубцова Н.В. Антимонопольное регулирование как основное направление нормативного регулирования предпринимательской деятельности // Актуальные проблемы российского права. 2020. № 8. С. 126-135. DOI: https://doi.org/10.17803/1994-1471.2020.117.8.126-135.
Тархова К.В., Алифиров В.И., Горохова О.Н. Эволюция антимонопольного регулирования в России в цифровую эпоху // Цифровое право. 2020. № 4. С. 38-55. DOI: 10.38044/2686-9136-2020-1 -4-38-55.
Тутов Л.А., Шаститко А.Е. Ограниченная рациональность: проблемы системности определения в междисциплинарном контексте // Общественные науки и современность. 2005. № 2. С. 117-127.
Тутов Л.А., Шаститко А.Е. Опыт предметной идентификации новой институциональной экономической теории // Вопросы философии. 2017. № 6. С. 63-73. Фуруботн Э., Рихтер Р. Институты и экономическая теория. Достижения новой институциональной экономической теории. СПб.: Издательство СПбГУ, 2005. Шаститко А.Е. Выбор дискретных институциональных альтернатив: что с чем сравниваем? // Общественные науки и современность. 2016. № 4. С. 134-145. Шаститко А.Е. Новая институциональная экономическая теория: особенности предмета и метода. М.: ТЕИС, 2003.
Шаститко А.Е., Маркова О.А. Старый друг лучше новых двух? Подходы к исследованию рынков в условиях цифровой трансформации для применения антимонопольного законодательства // Вопросы экономики. 2020. № 6. С. 37-55. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-2020-6-37-55.
Шаститко А.Е., Паршина Е.Н. Рынки с двусторонними сетевыми эффектами: спецификация предметной области // Современная конкуренция. 2016. Т. 10. № 1. С. 518.
Bamberger K.A., Lobel O. Platform Market Power // Berkeley Technology Law Journal. 2017. Vol. 32. No. 3. P. 1051-1092. DOI: 10.15779/Z38N00ZT38.
Carvalho S. The US Antitrust Jurisprudence through the Lens of Chicago School and the
Transaction Costs Economics // Tribuna Juridica. 2019. No. 9. P. 93-109.
Evans D.S., Schmalensee R. The Industrial Organization of Markets with Two-Sided
Platforms // Platform Economics: Essays on Multi-Sided Businesses. 2011. P. 2-29.
Johnson P. Indirect Network Effects, Usage Externalities, and Platform Antitrust // Journal of
Competition Law & Economics. 2019. Vol. 15. Is. 2-3. P. 283-297.
DOI: https://doi.org/10.1093/joclec/nhz014.
Katz M. Multisided Platforms, Big Data, and a Little Antitrust Policy // Review of Industrial Organization. 2019a. No. 54. P. 695-716. DOI: 10.1007/s11151-019-09683-9. Katz M. Platform Economics and Antitrust Enforcement: A Little Knowledge Is a Dangerous Thing // Journal of Economics and Management Strategy. 2019b. No. 1. P. 138-152. DOI: https://doi.org/10.1111/jems. 12304.
Panhans M., Schumacher R. Perspectives on Antitrust of the American Institutionalist Economists // Comparative Political Economy: Regulation eJournal. 2020. DOI: 10.2139/ssrn.3522010.
Pavlova N., Shastitko A., Kurdin A. The Calling Card of Russian Digital Antitrust // Russian Journal of Economics. 2020. Vol. 6. No. 3. DOI: 10.32609/j.ruje.6.53904. Wright J.D., Stone J.E. Misbehavioral Economics: The Case Against Behavioral Antitrust // Cardozo Law Review. 2012. Vol. 33. No. 4. P. 1517-1533.
Дата поступления: 27.02.2021
References:
Asadullina A. (2020) Competition among Digital Platforms in Digital Economy. Rossiyskiy vneshneekonomicheskiy vestnik. No. 1. P. 51-59.
Bamberger K.A., Lobel O. (2017) Platform Market Power. Berkeley Technology Law Journal. Vol. 32. No. 3. P. 1051-1092. DOI: 10.15779/Z38N00ZT38.
Carvalho S. (2019) The US Antitrust Jurisprudence through the Lens of Chicago School and the Transaction Costs Economics. Tribuna Juridica. No. 9. P. 93-109.
Egorova M., Khokhlov E. (2021) Current Issues of Commodity Market Analysis for the Antitrust Regulation Proposes. Aktual'nyye problemy rossiyskogo prava. No. 1. P. 111-119. DOI: https://doi.org/10.17803/1994-1471.2021.122.1.111-119.
Evans D.S., Schmalensee R. (2011) The Industrial Organization of Markets with Two-Sided Platforms. Platform Economics: Essays on Multi-Sided Businesses. P. 2-29. Furubotn E., Rikhter R. (2005) Institutions and Economic Theory. The Contribution of the New Institutional Economics. St.-Petersburg: Izdatel'stvo SPbGU.
Johnson P. (2019) Indirect Network Effects, Usage Externalities, and Platform Antitrust. Journal of Competition Law & Economics. Vol. 15. Is. 2-3. P. 283-297. DOI: https://doi.org/10.1093/joclec/nhz014.
Katz M. (2019a) Multisided Platforms, Big Data, and a Little Antitrust Policy. Review of Industrial Organization. No. 54. P. 695-716. DOI: 10.1007/s 11151-019-09683-9. Katz M. (2019b) Platform Economics and Antitrust Enforcement: A Little Knowledge Is a Dangerous Thing. Journal of Economics and Management Strategy. No. 1. P. 138-152. DOI: https://doi.org/10.1111/jems. 12304
Panhans M., Schumacher R. (2020) Perspectives on Antitrust of the American Institutionalist Economists. Comparative Political Economy: Regulation eJournal. DOI: 10.2139/ssrn.3522010.
Pavlova N., Shastitko A., Kurdin A. (2020) The Calling Card of Russian Digital Antitrust. Russian Journal of Economics. Vol. 6. No. 3. DOI: 10.32609/j.ruje.6.53904 Popondopulo V.F., Petrov D.A., Silina E.V. (2019). Issues of Legal Protection of Economic Competition in the Conditions of Digitization of the Economy. Konkurentnoe Pravo. No. 3. P. 7-11.
Rubtsova N. (2020) Antimonopoly Regulation as the Main Direction of Regulatory Framework of Business Activity. Aktual'nye problem rossiyskogo prava. No. 8. P. 126-135. DOI: https://doi.org/10.17803/1994-1471.2020.117.8.126-135.
Shastitko A.E. (2016) Choosing between Discrete Institutional Alternatives: What Do We
Compare? Obshchestvennye Nauki i Sovremennost. No. 4. P. 134-145.
Shastitko A.E., Markova O A. (2020) An Old Friend Is Better than Two New Ones?
Approaches to Market Research in the Context of Digital Transformation for the Antitrust Laws
Enforcement. Voprosy Ekonomiki. No. 6. P. 37-55. DOI: https://doi.org/10.32609/0042-8736-
2020-6-37-55
Shastitko A.E., Parshina E.N. (2016) Two-Sided Markets: The Subject Matter Specification. Sovremennaya konkurentsiya. Vol. 10. No. 1. P. 5-18
Shastitko A.E. (2003) Novaya institucional'naya ekonomicheskaya teoriya [New Institutional Economics]. Moscow: TEIS.
Tarkhova K., Alifirov V., Gorokhova O. (2020) The Evolution of Antitrust Regulation in Russia in Digital Era. Tsifrovoe pravo. No. 4. P. 38-55. DOI: 10.38044/2686-9136-2020-1 -438-55.
Tutov L.A., Shastitko A.E. (2005) On Limited Rationality. Obshchestvennyye nauki i sovremennost'. No. 2. P. 117-127.
Tutov L.A., Shastitko A.E. (2017) The Experience of Subject Identification of a New Institutional Economics. Voprosy filosofii. No. 6. P. 63-73.
Wright J.D., Stone J.E. (2012) Misbehavioral Economics: The Case Against Behavioral Antitrust. Cardozo Law Review. Vol. 33. No. 4. P. 1517-1533.
Received: 27.02.2021
