Применение доктрины ключевых мощностей при анализе поведения операторов больших данных

Петров С.П.

Методология, теория, практика

 

Научная статья

УДК: 334.012

https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-6-93-110

 

ПРИМЕНЕНИЕ ДОКТРИНЫ КЛЮЧЕВЫХ МОЩНОСТЕЙ ПРИ АНАЛИЗЕ ПОВЕДЕНИЯ ОПЕРАТОРОВ БОЛЬШИХ ДАННЫХ

 

Сергей Павлович Петров — кандидат экономических наук, доцент, старший научный сотрудник отдела анализа и прогнозирования развития отраслевых систем Института экономики и организации промышленного производства СО РАН, г. Новосибирск, Россия, petrov.s.p@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-6330-3602

 

Аннотация. Цифровая трансформация экономики приводит к изменению структуры отраслевых рынков и поведения фирм на них. Они начинают конкурировать не на основе расширения рыночной доли, а опираясь на создание ценности для потребителей. Поэтому повышение конкурентоспособности фирмы требует знания предпочтений и поведения потребителей, что в свою очередь приводит к изменению роли и форм взаимодействия участников цепей поставок. В такой ситуации фирмы операторы больших данных получают конкурентное преимущество, подкрепленное высокими постоянными издержками извлечения ценности из больших данных, что обеспечивает монопольную власть. Возникает вопрос о возможности рассмотрения больших данных и поведения операторов таких данных исходя из положений доктрины ключевых мощностей. В основе исследования лежит теория ключевых мощностей и ее применение при построении оптимизационной модели поведения субъектов рынка больших данных. Вопрос отнесения больших данных к ключевым мощностям решается на основе рассмотрения подходов к трактовке категорий большие данные и ключевые мощности, анализе соотношения и величины издержек обработки больших данных, построения моделей поведения оператора больших данных при предоставлении обработанной информации фирмам на смежных рынках. Показано, что большие данные в обработанном виде могут относиться к ключевым мощностям, т.к. сбор и их обработка связаны с высокими невозвратными издержками, что блокирует возможность их дублирования конкурентами. Однако особенностью является то, что они не ограничивают полностью возможность входа на рынок, но определяют конкурентоспособность фирм на нем, что обуславливает рост значимости такого барьера входа, как формирование лояльности покупателей. Такие результаты ставят вопрос о необходимости и способах регулирования доступа к большим данным, как ключевым мощностям, т.к. их неверное регулирование или отсутствие такого может привести к снижению эффективности функционирования рынков и результативности отраслевого или антимонопольного регулирования.

Ключевые слова: большие данные, ключевые мощности, вертикальное взаимодействие, цепи поставок, конкуренция, конкурентоспособность, антимонопольное регулирование

Для цитирования: Петров С.П. Применение доктрины ключевых мощностей при анализе поведения операторов больших данных // Российский экономический журнал. 2022. № 6. С. 93–110. https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-6-93-110.

Благодарности

Статья подготовлена по плану НИР ИЭОПП СО РАН, проект «Интеграция и взаимодействие мезоэкономических систем и рынков в России и ее восточных регионах: методология, анализ, прогнозирование», № 121040100284-9.

 

Methodology, theory, practice

 

Original article

 

APPLICATION OF THE ESSENTIAL FACILITIES DOCTRINE IN THE ANALYSIS OF THE BIG DATA OPERATORS BEHAVIOR

 

Sergey P. Petrov — Ph.D. (Economy), Docent, Senior Researcher of the Department of Analysis and Forecasting the Development of Industrial Systems, Institute of Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, Novosibirsk, Russia, petrov.s.p@mail.ru, https://orcid.org/0000-0002-6330-3602

 

Abstract. Digital transformation of economy leads to changes in industrial markets and firms behavior on them. They begin to compete basing not on expansion of their market share but on creating a benefit for a consumer. Therefore, increase of firm competitiveness requires information about consumer preferences and behavior, which in turn leads to a changes in the role and forms of supply chain participants interaction. In such a situation, big data operators gain a competitive advantage, backed by high fixed costs of extracting value from big data, which provides monopoly power. The question arises about the possibility of considering big data and the behavior of such data operators based on the provisions of the essential facilities doctrine. The research is based on the theory of essential facilities and its application in the construction of an optimization model of big data market subjects behavior. The matter of big data attribution to essential facilities is solved basing on study of approaches to interpretation of big data and essential facilities categories, analysis of interrelation and size of big data processing costs, building a model of big data operator behavior when supplying firms on neighboring markets with processed information. It is shown that big data in processed form can be attributed to essential facilities as their collection and processing are connected to high initial costs which block possibility of their duplication by competitors. However, the peculiarity of it as essential facilities is that they do not completely limit the possibility of entering the market, but determine the competitiveness of firms in it, which causes the growth of the importance of such an entry barrier as the formation of customer loyalty. Such results raise the question of the need and ways to regulate access to big data as essential facilities, since their incorrect regulation or lack of such can lead to a decrease in the markets or supply chains performance and the effectiveness of industrial or antimonopoly regulation.

Keywords: big data, essential facilities, vertical interaction, supply chains, competition, competitiveness, antimonopoly regulation

For citation: Petrov S.P. Application of the essential facilities doctrine in the analysis of the big data operators behavior. Russian Economic Journal. 2022;(6):93–110. (In Russ.). https://doi.org/10.33983/0130-9757-2022-6-93-110.

Acknowledgements

The research was carried out with the plan of research work of Institute of Economics and Industrial Engineering, Siberian Branch of the Russian Academy of Sciences, project «Integration and interaction of mesoeconomic systems and markets in Russia and its Eastern parts: methodology, analysis, forecasting», № 121040100284-9.

 

Cписок источников

  1. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Эксмо, 2016. 138 с.
  2. Маркова В.Д. Цифровая экономика. М.: ИНФРА-М, 2019. 186 с.
  3. Алешин Д.А., Князева И.В., Сушкевич А.Г. Экономический анализ в практике зарубежного антимонопольного регулирования. Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2016. 246 с.
  4. Антимонопольное регулирование в цифровую эпоху: Как защищать конкуренцию в условиях глобализации и четвертой промышленной революции / Под ред. А.Ю. Цариковского, А.Ю. Иванова и Е.А. Войниканис. М.: Изд. дом Высшей школы экономики, 2018. 311 с.
  5. Marciano A., Nicita A., Ramello, G. B. Big Data and Big Techs: Understanding the Value of Information in Platform Capitalism. European Journal of Law and Economics. 2020;50:345–358. https://doi.org/10.1007/s10657-020-09675-1.
  6. De Mauro A., Greco M., Grimaldi M. A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review. 2016;65(3):122–135. https://doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061.
  7. Chen S., Venkatachalam R. Agent-Based Modelling as a Foundation for Big Data. Journal of Economic Methodology. 2017;24(4):362–383. https://doi.org/10.1080/1350178X.2017.1388964.
  8. Ючинсон К.С. Большие данные и законодательство о конкуренции // Право. Журнал Высшей школы экономики. 2017. № 1. С. 216–245. https://doi.org/10.17323/2072-8166.2017.1.216.245.
  9. Коваленко А.И. Большие данные как ключевые мощности в антимонопольном регулировании цифровых рынков // Современная конкуренция. 2021. Т. 15, № 2. С. 19–28. https://doi. org/10.37791/2687-0657-2021-15-2-19-28.
  10. Sun Z., Strang K., Li R. Big Data with Ten Big Characteristics. Proceedings of the 2nd International Conference on Big Data Research. 2018:56–61. https://doi.org/10.1145/3291801.3291822.
  11. Prigulniy A.G. The use of big data in business to strengthen the competitiveness of an organization. Components of Scientific and Technologies progress. 2021;7(61):23–28.
  12. Navickas V., Gruzauskas V., Svazas M. Non-economic Factors Impact to the Business Competitiveness. NIGRE. 2015;X(17):66–71.
  13. Lee G., Raghu T. S. Determinants of Mobile Apps Success: Evidence from App Store Market. Journal of Management Information Systems. 2014;31(2):133–170. https://doi.org/10.2753/MIS0742- 1222310206.
  14. Seo M., Yang O., Yang Y. Global Big Data Analysis Exploring the Determinants of Application Ratings: Evidence from the Google Play Store. Journal of Korea Trade. 2020;24(7):1–28. https://doi. org/10.2478/sbe-2018-0027.
  15. Деева Е.М. Развитие технологии «Большие данные» (Big Data) на рынке консультационных услуг // Электронный научный журнал Байкальского государственного университета. 2020. Т. 11, № 4. С. 1–6. https://doi.org/10.17150/2411-6262.2020.11(4).8.
  16. Niebel T., Rasel F., Viete S. Big Data — Big Gains? Understanding the link between big data analytics and innovation. Economics of Innovation and New Technologies. 2019;28(3):296–316. https://doi.org/10.1080/10438599.2018.1493075.
  17. Reiffen D., Kleit A.N. Terminal Railroad Revisited: Foreclosure of an Essential Facility or Simple Horizontal Monopoly? The Journal of Law and Economics. 1990;33(2):419–438.
  18. Голованова С. Доктрина ключевых мощностей в российской антимонопольной политике: основания и риски применения // Экономическая политика. 2013. № 3. С. 126–143.
  19. Антимонопольная политика на связанных рынках: теория и практика / под ред. С.Б. Авдашевой, А.Е. Шаститко. М.: Издательский дом «Дело» РАНХиГС, 2018. 440 с.
  20. Петров С.П. Проблемы законодательных критериев выявления коллективного доминирования на товарных рынках РФ // Вестник Новосибирского государственного университета экономики и управления. 2017. № 2. С. 50–62.
  21. Graef I. Rethinking the Essential Facilities Doctrine for the EU Digital Economy. TILEC Discussion Paper, 2019. 25 p.
  22. Abrahamson Z. Essential data. Yale Law Journal. 2014;124(3):867–881.
  23. Ogrean C. Relevance of Big Data for Business and Management. Exploratory Insights (Part I). Studies in Business and Economics. 2018;13(2):153–163. https://doi.org/10.2478/sbe-2018-0027.
  24. Sokol D., Comerford R. Does Antitrust Have a Role to Play in Regulating Big Data? Cambridge Handbook of Antitrust, Intellectual Property and High Tech. 2016:293–316. https://doi. org/10.1017/9781316671313.016.
  25. Tucker C. Digital Data, Platforms and the Usual [Antitrust] Suspects: Network Effects, Switching Costs, Essential Facility. Review of Industrial Organization. 2019;54:683–694. https://doi. org/10.1007/s11151-019-19693-7.
  26. Shapiro C., Varian H. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Boston: Harvard Business Review Press, 1999. 358 p.
  27. Horak J., Boksova J. Will the Big data Lead to the Savings in Overhead Costs? The 11th International Days of Statistics and Economics. 2017:489–496.
  28. Kaldor N. The Economic Aspects of Advertising. The Review of Economic Studies. 1950;18(1):1–27. https://doi.org/10.2307/2296103.
  29. Begenau J., Farboodi M., Veldkamp L. Big Data in Finance and the Growth of Large Firms. Journal of Monetary Economics. 2018;97:71–87. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2018.05.013.
  30. Голованова С.В. Проблемы ограничения конкуренции на рынках, смежных с рынками ключевых мощностей // Журнал НЭА. 2013. № 4 (20). С. 110–132.
  31. Tombal T. Economic Dependence and Data Access. IIC-International Review of Intellectual Property and Competition Law. 2020;51(1):70–98. https://doi.org/10.1007/s40319-019-00891-0.

 

References

  1. Schwab K. The Fourth Industrial Revolution. Moscow: Eksmo, 2016. 138 p. (In Russ.).
  2. Markova V.D. Digital Economy. Moscow: INFRA-M, 2019. 186 p. (In Russ.).
  3. Aleshin D.A., Knyazeva I.V., Sushkevich A.G. Economic Analysis in the Practice of Foreign Antimo­nopoly Regulation. Novosibirsk: Izdatelstvo NGTU, 2016. 246 p. (In Russ.).
  4. Tsarikovskiy A.Ju., Ivanova A.Ju., Voynikakis E.A., eds. Antimonopoly Regulation in the Digital Ep­och: How to Protect Competition in the Conditions of Globalization and the Fourth Industrial Revolution. Moscow: Publishing House of the Higher School of Economics, 2018. 311 p. (In Russ.).
  5. Marciano A., Nicita A., Ramello G.B. Big Data and Big Techs: Understanding the Value of Information in Platform Capitalism. European Journal of Law and Economics. 2020;50:345–358. https://doi.org/10.1007/s10657-020-09675-1.
  6. De Mauro A., Greco M., Grimaldi M. A formal definition of Big Data based on its essential features. Library Review. 2016;65(3):122–135. https://doi.org/10.1108/LR-06-2015-0061.
  7. Chen S., Venkatachalam R. Agent-Based Modelling as a Foundation for Big Data. Journal of Economic Methodology. 2017;24(4):362–383. https://doi.org/10.1080/1350178X.2017.1388964.
  8. Hutchinson C.S. Big Data and Competition Law. Law. Journal of the Higher School of Economics. 2017;(1):216–245. (In Russ.). https://doi.org/10.17323/2072-8166.2017.1.216.245.
  9. Kovalenko A. Big Data as an essential facilities in the antitrust regulation of digital markets. Journal of Modern Competition. 2021;15(2):19–28. (In Russ.). https://doi.org/10.37791/2687- 0657-2021-15-2-19-28.
  10. Sun Z., Strang K., Li R. Big Data with Ten Big Characteristics. Proceedings of the 2nd International Conference on Big Data Research. 2018:56–61. https://doi.org/10.1145/3291801.3291822.
  11. Prigulniy A.G. The use of big data in business to strengthen the competitiveness of an organi­zation. Components of Scientific and Technologies progress. 2021;7(61):23–28.
  12. Navickas V., Gruzauskas V., Svazas M. Non-economic Factors Impact to the Business Competitive­ness. NIGRE. 2015;X(17):66–71.
  13. Lee G., Raghu T.S. Determinants of Mobile Apps Success: Evidence from App Store Market. Journal of Management Information Systems. 2014;31(2):133–170. https://doi.org/10.2753/MIS0742- 1222310206.
  14. Seo M., Yang O., Yang Y. Global Big Data Analysis Exploring the Determinants of Application Ra­tings: Evidence from the Google Play Store. Journal of Korea Trade. 2020;24(7):1–28. https://doi. org/10.2478/sbe-2018-0027.
  15. Deeva E.M. The Development of Big Data Technology in the Consulting Services Market. Baikal Research Journal. 2020;11(4):1–6. (In Russ.). https://doi.org/10.17150/2411- 6262.2020.11(4).8.
  16. Niebel T., Rasel F., Viete S. Big Data — Big Gains? Understanding the link between big data analytics and innovation. Economics of Innovation and New Technologies. 2019;28(3):296–316. https://doi.org/10.1080/10438599.2018.1493075.
  17. Reiffen D., Kleit A.N. Terminal Railroad Revisited: Foreclosure of an Essential Facility or Simple Horizontal Monopoly? The Journal of Law and Economics. 1990;33(2):419–438.
  18. Golovanova S.B. The Essential Facilities Doctrine in the Russian Antimonopoly Policy: Reasons and Risks of Implementation. Economic policy. 2013;(3):126–143. (In Russ.)
  19. Avdasheva S.B., Shastitko A.E., eds. Antimonopoly Policy on Linked Markets: Theory and Practice. Moscow: Publishing House Delo, RANEPA, 2018. 440 p. (In Russ.).
  20. Petrov S.P. The Problems of Legislative Criteria for Revealing of Collective Dominance on Goods Markets of Russian Federation. Vestnik NSUEM. 2017;(2):50–62. (In Russ.).
  21. Graef I. Rethinking the Essential Facilities Doctrine for the EU Digital Economy. TILEC Discussion Paper, 2019. 25 p.
  22. Abrahamson Z. Essential data. Yale Law Journal. 2014;124(3):867–881.
  23. Ogrean C. Relevance of Big Data for Business and Management. Exploratory Insights (Part I). Stu­dies in Business and Economics. 2018;13(2):153–163. https://doi.org/10.2478/sbe-2018-0027.
  24. Sokol D., Comerford R. Does Antitrust Have a Role to Play in Regulating Big Data? Cambridge Handbook of Antitrust, Intellectual Property and High Tech. 2016:293–316. https://doi. org/10.1017/9781316671313.016.
  25. Tucker C. Digital Data, Platforms and the Usual [Antitrust] Suspects: Network Effects, Switching Costs, Essential Facility. Review of Industrial Organization. 2019;54:683–694. https://doi. org/10.1007/s11151-019-19693-7.
  26. Shapiro C., Varian H. Information Rules: A Strategic Guide to the Network Economy. Boston: Harvard Business Review Press, 1999. 358 p.
  27. Horak J., Boksova J. Will the Big data Lead to the Savings in Overhead Costs? The 11th International Days of Statistics and Economics. 2017:489–496.
  28. Kaldor N. The Economic Aspects of Advertising. The Review of Economic Studies. 1950;18(1):1– 27. https://doi.org/10.2307/2296103.
  29. Begenau J., Farboodi M., Veldkamp L. Big Data in Finance and the Growth of Large Firms. Journal of Monetary Economics. 2018;97:71–87. https://doi.org/10.1016/j.jmoneco.2018.05.013.
  30. Golovanova S.V. Competition Restriction Problem in the Markets Linked to the Markets of Essential Facilities. The Journal of the New Economic Association. 2013;4(20):110–132. (In Russ.).
  31. Tombal T. Economic Dependence and Data Access. IIC-International Review of Intellectual Property and Competition Law. 2020;51(1):70–98. https://doi.org/10.1007/s40319-019-00891-0.

 

Статья поступила в редакцию 06.07.2022; одобрена после рецензирования 18.08.2022; принята к публикации 22.09.2022.

The article was submitted 06.07.2022; approved after reviewing 18.08.2022; accepted for publication 22.09.2022.