Кого считать монополистом в эпоху цифрового бизнеса

В цифровой экономике традиционные задачи антимонопольных органов, такие как определение границ рынка и рыночной власти игроков, должны решаться новыми методами

Масштабная цифровизация экономики серьезно влияет на конкуренцию. С одной стороны, распространение благ, которые не могли бы возникнуть без «цифры», усиливает состязательность. Стираются межстрановые границы, выбор продуктов и сервисов все шире, а их поиск и сравнение быстрее и проще. Сети Marriott потребовалось почти 70 лет, чтобы закрепиться на 26 рынках, а Airbnb активизировал свое присутствие в 89 странах в течение трех лет. При этом прорывные бизнес-модели в одночасье перекраивают всю цепочку создания ценности целых отраслей, как это сделал тот же Airbnb. С другой стороны, возникает риск концентрации рынка и непрозрачности: цифровые платформы могут быстро масштабировать бизнес, а сбор данных позволяет манипулировать выбором пользователя и держать его на крючке. Скорость и сложность регулирования цифровых рынков ставят новые задачи перед антимонопольными службами. Каковы ключевые вызовы и как на них реагировать?

Вызовы для экспертизы

Определение границ рынка и рыночной власти игроков — альфа и омега оценки состояния конкуренции. Но в цифровой экономике формальные признаки — на каком именно рынке работают компании, что является продуктом-заменителем и какова рыночная власть компаний — не очевидны.

Взять, к примеру, формальный метод определения границ рынка, который используют антимонопольные службы, — тест гипотетического монополиста, или SSNIP-тест («небольшое, но существенное и долговременное повышение цены»). Рассматривая группу взаимозаменяемых товаров, изучают, выгодно ли для предполагаемого монополиста повышение цены на 5–10% — или потребители переключатся на товары-заменители. Но в случае с цифровыми рынками этот подход практически неприменим.

Первая проблема: цифровые рынки являются многосторонними, и для одной из сторон цена сервиса может быть равна нулю (например, Google зарабатывает на рекламе, а общий поиск бесплатный), поэтому моделирование повышения цены для пользователей лишено смысла. Кроме того, в цифровых платформах часто много сервисов сразу: например, Amazon представляет собой пакет продуктов и сервисов, работая и как ретейлер, и как маркетплейс-витрина для других ретейлеров, то есть в качестве «заменителя» можно рассматривать и Walmart, и Google, и eBay. А по некоторым недавним исследованиям, Facebook, не будучи браузером, владеет в США долей рынка более 10% и, таким образом, является игроком № 3 в доступе к интернету с телефона.

В экспертном сообществе обсуждают ряд подходов. Один из них — применять формальные тесты к анализу влияния изменения цены на поведение всех сторон платформы. Другой — адаптировать «тест монополиста», анализируя вместо цены изменение качества, ведь раз цена на потребительской стороне равна нулю, то главное средство конкуренции — качество сервиса и уровень инноваций. При таком подходе главная идея такова: может ли гипотетический монополист удержать рынок, допустив снижение качества (SSNDQ-тест — small but significant non transitory decrease in quality). Например, потеряет ли долю рынка поисковик, если увеличит монетизацию на рекламе, поступившись соответствием выдаваемых результатов поиска запросу пользователя. Но эта зона сложна для оценки: качественные показатели трудно измерить, особенно в динамике.

Поэтому обсуждается другая идея: определять не границы рынка, а анализировать компетенции лидирующих компаний и их инвестиции в инновации. При таком подходе неважно, какие именно продукты и сервисы предлагают компании. Если их компетенции и возможности инвестировать сопоставимы, то они конкуренты. Тогда экосистемы вроде Apple, Google и Amazon могут рассматриваться в качестве конкурентов, хотя на конкретных товарных рынках они не всегда конкурируют напрямую. Для определения антиконкурентных или ущемляющих интересы пользователя практик можно анализировать затраты на R&D — в какой степени они направлены на создание барьеров для конкурирующих продуктов, для переключения пользователя на альтернативу или дискриминацию его выбора, а в какой — на создание новых сервисов. Очевидно, и это крайне непростая задача, со множеством качественных оценок.

Вторая проблема: доля рынка компании в традиционных показателях вроде выручки больше не является надежным индикатором ее рыночной власти. Смартфон Blackberry сейчас редкий экземпляр, хотя в 2009 году компания занимала 20% на рынке смартфонов. Доля рынка была съедена инновациями на завтрак, и сейчас на Android и iOS приходится почти 100% смартфонов.

При этом рыночная власть не измеряется доходом и определять ее сложнее. Мессенджер может ничего не зарабатывать, доля рынка в доходах будет равна нулю. Но если из четырех часов, которые пользователь проводит в интернете, два часа он проводит с этим мессенджером, то у него 50% рынка.

И снова встает много вопросов: как собирать достоверные данные? Пока есть опыт оценки отдельных сделок. Например, в ходе сделки Facebook и WhatsApp регуляторы замеряли процент пользователей, которые использовали приложения в течение последних 30 дней.

Стратегические вызовы

Ключевая проблема для антимонопольных регуляторов — автоматизированные ценовые алгоритмы. Многие компании используют роботов для мониторинга и корректировки цен. Если ценовые алгоритмы настроены одинаково, возникает риск координации цен, что можно квалифицировать как картельный сговор. В Великобритании антимонопольная служба доказала, что компании Trod Ltd и GB eye Ltd, торгующие постерами и рамками, выставляли одинаковые цены на Amazon, настроив ценовые алгоритмы соответствующим образом. Владелец Trod содействовал расследованию, что учли при выставлении штрафа. В сговорах подозревают и российских роботов: ФАС в 2017 году выявила использование роботов более чем в 2 тыс. аукционов и уже неоднократно рассматривала кейсы об их неконкурентном поведении.

Большие данные и то, как компании распоряжаются ими, также могут создавать проблемы. Получая много преимуществ и бесплатные сервисы, пользователи мало что знают о том, как в дальнейшем используются их данные. Данные о пользователе легче собрать, и их больше, чем в традиционной экономике, что позволяет, например, с помощью алгоритма предоставить максимальную цену на индивидуальном уровне. Так, компания Uber признала, что использует искусственный интеллект для персонализации ценового предложения в зависимости от состоятельности клиента. Не удивляйтесь, если, заказывая такси из респектабельного района в центре через iPhone, вы заплатите по максимуму.

Распространение блокчейн-технологий также неоднозначно с точки зрения конкуренции. По сути, распределенная информация о транзакциях — это прозрачный сейф. Обмен информацией увеличивает эффективность рынка за счет мониторинга активности конкурентов, но данные цепи транзакций могут содержать чувствительную информацию о клиентах. Или, например, для валидации транзакции в блокчейне сейчас все чаще используется метод подтверждения PoS (от англ. proof of stake — подтверждение доли), в цепочке участвуют только те, кто является обладателем данной валюты, поэтому звеньев меньше и транзакция обходится дешевле. Однако данный принцип ограничивает возможность вступления в цепочку новых участников.

Очевидно, что для облегчения регулирования нужно создавать новые стандарты. Но любая стандартизация требует обмена информацией, а в случае с новыми технологиями много важной для разработки общих правил информации является чувствительной для бизнеса и защищается как интеллектуальная собственность.

Организационные вызовы

Цифровая среда быстро меняется. Сделок по слияниям и поглощениям много, а цикл рассмотрения сокращается. Регуляторам нужно быстро реагировать на запросы и быстро принимать решения. Это требует адаптации системы регулирования.

Во-первых, требуется изменение действующих инструментов и правил. Многие старые подходы и стандарты в новой экономике, где монетизация строится иначе, просто не работают.

Во-вторых, нужна оптимизация внутренних процессов. Например, при рассмотрении сделок по слияниям можно убрать лишние шаги из процесса анализа и рассмотрения, перенести часть работы на подготовительные, менее формальные этапы.

В-третьих, необходимо наращивание цифровых компетенций. В Германии, например, под эгидой антимонопольного ведомства в 2015 году создан аналитический центр, который специализируется на цифровой конкуренции: юристы и экономисты изучают игроков цифровой экономики и то, каким образом можно улучшить регулирование. В британской антимонопольной службе появилась должность директора по данным и технологиям. В США из отдела по мобильным технологиям вырос целый департамент технологических расследований, в сферу интересов которого попадают не только приложения, но и «умные» дома.

И конечно, необходим обмен опытом и лучшими практиками. Например, российская ФАС сотрудничает с антимонопольными службами стран БРИКС. Китай уже ускоряет процесс одобрения сделок в цифровой сфере: на рассмотрение простого кейса отводится 30 дней (для этого был предпринят ряд шагов: например, расследованием занимается та же команда, которая принимала кейс на первичное рассмотрение, чтобы не происходило потери информации). Бразилия консолидировала все антимонопольные функции в одно агентство, что позволило сократить время рассмотрения кейсов на 50%.

Сейчас эксперты и практики активно обсуждают подходы к регулированию цифровой среды, но еще далеки от согласия. Однако есть все шансы, что будут выработаны новые, менее формальные подходы к анализу рынков, в том числе через наращивание цифровых компетенций у регуляторов и их активное взаимодействие.

Об авторах

Сергей Глушкин
менеджер Bain & Company
Точка зрения авторов, статьи которых публикуются в разделе «Мнения», может не совпадать с мнением редакции.
Источник

You May Also Like

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.