Математические модели динамики многосторонних сетевых платформ

Размещено на http://www.allbest.ru/

Математические модели динамики многосторонних сетевых платформ

Благов Е.Ю.

ассистент кафедры информационных технологий в менеджменте

Высшей школы менеджмента

Санкт-Петербургского государственного университета

Многосторонние сетевые платформы являются быстро развивающимися феноменами современной экономики, заслуживающими в силу быстрого и динамичного развития и своего экономического своеобразия пристального внимания исследователей. Научные исследования данных феноменов ведутся с начала 2000-х годов и пока находятся на начальном этапе.

Большая часть работ, посвященных исследованию бизнес-моделей многосторонних сетевых платформ, носит в значительной степени описательный характер [4; 9]. Однако описание бизнес-модели предполагает объяснение механизмов, с помощью которых управленческие компании создают устойчивые конкурентные преимущества [6; 8]. В качестве основного фактора, влияющего на рост операционных и финансовых показателей платформ, выделяют инвестиции данных компаний в бесплатные услуги для пользователей платформ [2; 5; 7].

В исследованиях многосторонних сетевых платформ принята трехчастная схема анализа бизнес-моделей, которая может в кратком виде быть представлена как «рост инвестиций в бесплатные услуги для пользователей платформы > рост операционных и финансовых показателей платформы > рост доходов компании». Данные исследования не рассматривают механизм влияния роста инвестиций компаний в бесплатные сервисы для пользователей на операционные и финансовые показатели деятельности платформы, поэтому актуальной является задача исследования данного механизма.

Эмпирические исследования многосторонних сетевых платформ на сегодняшний день практически не идут дальше констатирования наличия корреляции между инвестициями в создание дополнительных бесплатных услуг для пользователей платформ и успешностью данных платформ с точки зрения операционных и финансовых показателей.

На фоне слабого развития эмпирических исследований перспективными представляются работы, посвященные математическому моделированию [3; 5; 7], которые основываются на математических моделях динамики многосторонних сетевых платформ [1; 10]. «Сетевые эффекты», лежащие в основе специфики бизнес-моделей многосторонних сетевых платформ, достаточно подробно рассмотрены в микроэкономической теории. Моделирование таких бизнес-моделей может использовать инструментарий микроэкономического анализа. Использование симуляционных методов способно дополнить данный инструментарий более динамическим способом.

Рассмотрим перспективы дальнейшего развития многосторонних сетевых платформ с точки зрения математического моделирования и компьютерного симулирования. Для этого представим сравнительный анализ работ в этой области и выделение в данных работах аспектов, требующих дальнейшего развития.

Обзор литературы

Ввиду малого количества представленных в современной мировой литературе работ, посвященных математическому моделированию и компьютерным симуляциям динамики многосторонних сетевых платформ, имеет смысл отдельно рассмотреть каждую из этих работ.

В работе [1] с помощью компьютерной симуляции рассматриваются сценарии достижения максимальной прибыльности фирм-посредников между потребителями и поставщиками программно-аппаратных ресурсов. В качестве изменяемых в симуляции факторов авторами рассматриваются издержки переключения потребителей между поставщиками и скорость устаревания имеющейся у потребителей информации о состоянии рынка поставщиков. По итогам симуляции делаются выводы о том, что прибыльность посредников находится в положительной зависимости от уровня издержек переключения поставщиков между потребителями и от скорости устаревания информации о состоянии рынка.

Данные выводы являются достаточно тривиальными, если рассматривать использование посредников в качестве гибридной формы управления трансакцией между потребителями и поставщиками, что требует подтверждения опытными данными. Относительно возможностей эмпирической проверки предположений и выводов следует отметить, что используемые в симуляции переменные (в первую очередь, издержки переключения) отличаются слабой связью. Задача операционализации издержек переключения пользователей до степени, позволяющей проводить полноценные эмпирические исследования с использованием количественных методов, все еще не решена и является одним из основных направлений дальнейшего развития исследований.

Работа [10] посвящена анализу двустороннего (спрос на аудиторию со стороны рекламодателей и спрос на телепередачи со стороны телезрителей) рынка телевизионной рекламы.

С точки зрения методологии исследования данная работа сочетает анализ вторичных эмпирических данных и использование компьютерной симуляции гипотетической ситуации. Анализ вторичных эмпирических данных проводится на основе опроса телезрителей США о предпочтениях просмотра телевизионных программ шести ведущих национальных телеканалов в период апреля-мая 2003 г., проведенного в общенациональном масштабе агентством Nielsen Media Research и затрагивающего 90% телезрителей страны. На основе анализа этих данных в работе делаются выводы о высокой эластичности как отрицательной зависимости склонности телезрителей к просмотру передач телеканала в зависимости от продолжительности рекламных блоков (коэффициент эластичности -2,5), так и отрицательной зависимости спроса рекламодателей на предоставление телеканалами времени для рекламы от цены за размещение рекламы (коэффициент эластичности по цене -2,9). Из превышения эластичностью спроса рекламодателей эластичности спроса телезрителей авторами делается предположение о том, что рекламодатели должны оказывать большее влияние на эфирную политику телеканалов, чем телезрители. Это предположение подтверждается данными опроса: согласно этим данным, два наиболее предпочитаемых телезрителями жанра телепередач (художественные фильмы и новостные программы) занимали в рассмотренный период в среднем 16% эфирного времени обследованных телеканалов, в то время как два жанра, наиболее предпочитаемых рекламодателями (реалити-шоу и юмористические программы) занимали в среднем 47% эфирного времени.

Представляемые в данной работе результаты как анализа вторичных эмпирических данных, так и компьютерной симуляции, а также интерпретация этих результатов с точки зрения эластичности спроса в определенной степени противоречат логике теории трансакционных издержек, так как издержки переключения телезрителей между просмотром различных телеканалов очевидно не могут быть выше издержек переключения рекламодателей между телеканалами. Подобные расхождения поведения потребителей различных «сторон» многосторонних платформ представляются достаточно интересным объектом для исследования с точки зрения теорий поведенческой экономики.

С помощью компьютерной симуляции в статье анализируется гипотетическая ситуация «приобретения телезрителями доступа к технологии избегания рекламы». По итогам симуляции делается вывод, что распространение подобной технологии среди телезрителей приведет к увеличению количества и продолжительности рекламных блоков на телевидении (что можно объяснить возрастанием потребности рекламодателей в донесении рекламы до телезрителей, не пользующихся данной технологией) и, в то же время, к уменьшению доходов телеканалов от размещения рекламы ввиду более значительного уменьшения количества сотрудничающих с телеканалом рекламодателей по сравнению с увеличением рекламной активности рекламодателей, продолжающих сотрудничество (что объясняется более высокой эластичностью спроса рекламодателей, чем телезрителей).

Среди работ, посвященных разработке подробных математических моделей динамики многосторонних платформ, в первую очередь необходимо выделить работу [7].

В этой работе автором разрабатывается модель ценообразования многосторонних сетевых платформ, позволяющая анализировать влияние на ценообразование таких характеристик потребителей, как лояльность к предоставляемым платформой услугам и эластичность склонности к пользованию платформой по цене. Разрабатываемая модель позволяет в зависимости от данных характеристик предсказывать сравнительную рыночную силу различных сторон пользователей платформы по отношению к самой платформе и, соответственно, адекватно выстраивать ценовую политику по отношению к различным категориям пользователей. Включенные в модель зависимости описываются в работе на нескольких примерах, в частности, на схожем с объектом исследования [10] примере взаимодействия периодического печатного издания с читателями и рекламодателями. Лояльность читателей к изданию, при равных и более высокой по сравнению с рекламодателями эластичности спроса, увеличивает рыночную силу читателей: чем больше среди читателей издания доля постоянных читателей, тем выгоднее для издания понижать цены для читателей и повышать цены для рекламодателей. Это позволит ограничивать количество размещаемой рекламы, а чем меньше доля постоянных читателей, тем выгоднее повышать цены для читателей и понижать цены для рекламодателей при увеличении количества размещаемой рекламы.

В работе [3] разрабатывается модель двусторонних рынков, в которых обе стороны имеют возможность одновременно пользоваться услугами нескольких платформ. Здесь проверяется влияние предпринимаемых платформами мер по «привязыванию» (tying) пользователей, т.е. принуждению их к использованию дополнительных услуг. На таких рынках пользователи не имеют возможности одновременно использовать несколько платформ.

Эффект мер по «привязыванию» на двух разновидностях рынков сравнивается автором с точки зрения выгодности для всех участников рынка в целом. В случае отсутствия возможности одновременного пользования различными платформами, общий эффект мер по «связыванию» является отрицательным. Это происходит из-за чрезмерного увеличения рыночной силы платформы, могущей привести к понижению качества предоставляемых платформой услуг. При одновременном пользовании различными платформами, напротив, общий эффект подобных мер является положительным, так как подобные меры увеличивают долю пользователей, использующих одновременно различные платформы. Тем самым, во-первых, поддерживая уровень конкуренции на рынке, и, во-вторых, увеличивая доступ пользователей к предоставляемым платформами услугам.

В работе [5] с помощью математического моделирования обосновывается эффективность выхода компании, предоставляющей услуги на одном рынке, на другой подобный рынок с целью создания «мультиплатформенного объединения», способного капитализировать контакты между пользователями своих платформ за счет сетевых внешних эффектов. При этом авторами подчеркивается, что для различных типов подобных объединений по критерию экономической связи платформ друг с другом (комплементы, слабые субституты¹ или же не связанные между собой по потребительскому спросу платформы) предпосылки успешной деятельности различны.

Если «охватываемые» в рамках подобной стратегии платформы являются по отношению друг к другу комплементами, то основной предпосылкой успеха стратегии является максимальная степень пересечения пользователей данных платформ. В этом случае максимальное количество пользователей может быть «привязано» к использованию именно данных платформ в качестве комплементов².

В случае, если охватываемые платформы являются слабыми субститутами, то в качестве основной предпосылки успеха стратегии выделяется возможность получения экономии на разнообразии в области различающихся свойств слабых субститутов.

При отсутствии функциональной связи между охватываемыми платформами, что является наименее благоприятным для компаний, ввиду наибольших трансакционных издержек, то управления подобным объединением платформ, затруднено. Наименьшей возможности «привязывания» пользователей одной платформы к использованию другой платформы может быть только при еще более высокой, чем для платформ-комплементов, степени пересечения пользователей платформ.

Дискуссия и выводы

Исследование динамики многосторонних сетевых платформ с помощью математического моделирования и компьютерных симуляций является новым направлением исследований с малым количеством опубликованных работ. Обзор и сравнительный анализ работ этого направления показывает, что различные авторы независимо друг от друга приходят к достаточно близким выводам.

Во всех рассмотренных работах отмечается, что основные факторы, влияющие на успешность многосторонних сетевых платформ, имеют отношение к сравнительной рыночной силе различных сторон потребителей услуг платформы. Сравнительная рыночная сила этих сторон, в свою очередь, основывается на различиях в трансакционных издержках взаимодействия данных сторон с платформой (в первую очередь, в издержках переключения между различными платформами) и эластичности по цене использования представляемых платформой услуг (что также можно трактовать как выражение разности в издержках переключения). Различия в рыночной силе разных сторон потребителей по отношению к платформе выделяются в качестве основополагающих факторов рыночного позиционирования и ценообразования платформ.

С точки зрения теории стратегического управления в данных работах производится интеграция многосторонних сетевых платформ как объекта исследования в парадигму теорий конкурентного позиционирования, рассматривающих в качестве основы стратегического поведения фирмы внешние по отношению к фирме факторы. Соответственно, логичной задачей дальнейшего развития исследований многосторонних сетевых платформ, является привлечение к анализу данных феноменов потенциала ресурсной концепции фирмы и родственных ей теорий.

Слабая сторона рассмотренных работ связана с недостаточной операционализируемостью ряда используемых конструктов, в первую очередь, издержек переключения пользователей между платформами. Сложность операционализации трансакционных издержек различного характера является общей проблемой исследований, оперирующих данной категорией.

Можно предполагать, что в некоторой степени этот недостаток может быть преодолен развитием эмпирических исследований, проверяющих выводы математического моделирования и компьютерных симуляций на реальных данных с применением эконометрических методов анализа. Проблема субъективности издержек переключения пользователей, лежащая в основе различного поведения пользователей платформ, требует исследования с привлечением теоретического и методологического инструментария из области поведенческой экономики и смежных направлений психологии и нейрофизиологии.

Относительно практической значимости работ в области математического моделирования и симуляций многосторонних сетевых платформ для бизнеса, говорить о значимых результатах, подтвержденных независимыми исследованиями и применением в практике бизнеса, пока рано. Определенная практическая значимость представлена в работах [5], [7] и [10]. Большее количество практически значимых выводов исследований в данной области способно появиться после развития эмпирических исследований с использованием эконометрических методов анализа.

Основные направления дальнейшего развития исследований

В качестве основных направлений дальнейшего развития исследований динамики многосторонних сетевых платформ с точки зрения математического моделирования и компьютерного симулирования можно выделить следующие направления.

В первую очередь, для повышения как теоретической, так и практической значимости результатов исследований, ориентированных на изучение издержек переключения пользователей между платформами, важной задачей является повышение операционализируемости издержек переключения. Ввиду высокой субъективности этих издержек, представляется перспективным привлечение к исследованию динамики многосторонних сетевых платформ инструментария поведенческой экономики.

Перспективным видится сближение исследований динамики многосторонних сетевых платформ, с точки зрения теории стратегического управления и родственными ей теориями.

Сравнительный обзор и анализ работ, посвященных исследованию динамики многосторонних сетевых платформ с точки зрения математического моделирования и компьютерного симулирования, выявил следующие результаты.

Во-первых, авторы данных работ независимо друг от друга приходят к выводам о том, что наиболее значимыми для успешности многосторонних сетевых платформ являются две категории факторов.

К первой категории относится сравнительная рыночная сила различных сторон потребителей услуг платформы по отношению к данной платформе, что основывается на различиях в трансакционных издержках взаимодействия этих сторон с платформой.

Ко второй категории факторов относится эластичность по цене использования потребителями предоставляемых платформой услуг, что можно трактовать как выражение разности в издержках переключения. Различия в рыночной силе разных сторон потребителей по отношению к платформе выделяются в качестве основополагающих факторов рыночного позиционирования и ценообразования платформ.

На основе анализа исследований данных факторов в работе предложен ряд перспективных направлений дальнейшего развития исследований бизнес-моделей многосторонних сетевых платформ. Во-первых, к данным направлениям относится применение к операционализации издержек переключения потребителей между платформами инструментария поведенческой психологии. Во-вторых, к данным направлениям относится сближение исследований динамики многосторонних сетевых платформ с ресурсной концепцией фирмы и родственными ей теориями.

Литература

сетевой платформа математический моделирование

1. Agrawal M., Hariharan G., Kishore R., Rao H. R. Matching intermediaries for information goods in the presence of direct search: an examination of switching costs and obsolescence of information / M. Agrawal, G. Hariharan, R. Kishore, H. R. Rao // Decision Support Systems. - Nov. 2005. - Vol. 41, Issue 1. - pp. 20-36.

2. Anderson J. M-banking in developing markets: competitive and regulatory implications / J. Anderson // Info. - 2010. - Vol. 12, Issue 1. - pp. 18-25.

3. Choi J.P. Tying in Two-Sided Markets with Multi-Homing // The Journal of Industrial Economics. - Sep. 2010. - Vol. LVIII, No. 3. - pp. 607-626.

4. Cusumano M.A. The Evolution of Platform Thinking // Communications of the ACM. - Jan. 2010. - Vol. 53, no. 1. - pp. 32-34.

5. Eisenmann T., Parker G., Van Alstyne M. Platform envelopment // Strategic Management Journal. - Dec. 2011. - Vol. 32, Issue 12. - pp. 1270-1285.

6. Ellison G., Fullenberg D. Knife-Edge or Plateau: When Do Market Models Tip? / G. Ellison, D. Fullenberg // The Quarterly Journal of Economics. - Nov. 2003. - Vol. 118, No. 4. - pp. 1249-1278.

7. Glen Weyl E. A Price Theory of Multi-Sided Platforms // American Economic Review. - Sep. 2010. - Vol. 100, No. 4. - pp. 1642-1672.

8. Osterwalder A., Pigneur Y., Tucci C. L. Clarifying Business Models: Origins, Present, and Future of the Concept // Communications of the Association for Information Systems. - 2005. - Volume 16. - pp. 1 - 25.

9. Pittman R. Antitrust Remedies in a Systems Setting // The Antitrust Bulletin. - Spring 2011. - Vol. 56, No. 1. - pp. 27-35.

10. Wilbur K.C. A Two-Sided, Empirical Model of Television Advertising and Viewing Markets / K. C. Wilbur // Marketing Science. - May-Jun. 2008. - Vol. 27, No. 3. - pp. 356-378.

Размещено на Allbest.ru