Издание Forbes ознакомилось с выводами исследования лаборатории отраслевых рынков и инфраструктуры Института Гайдара об алгоритмическом ценообразовании на маркетплейсах и рынке авиаперевозок.
Распространение алгоритмического и динамического ценообразования в цифровой экономике существенно меняет правила игры для бизнеса и потребителей. Исследование Института Гайдара показало, что такие технологии одновременно усиливают конкуренцию и создают риски скрытой координации цен, требуя новых подходов к регулированию.
«Алгоритмическое ценообразование нельзя однозначно оценивать как благо или угрозу. Оно усиливает существующие рыночные механизмы, как конкурентные, так и потенциально антиконкурентные. Поэтому ключевая задача – научиться выявлять риски и управлять ими без избыточного вмешательства», – отметила один из авторов проекта, научный сотрудник лаборатории отраслевых рынков и инфраструктуры Института Гайдара Анастасия Левченко.
В центре внимания исследования оказались два наиболее чувствительных к автоматизации сегмента: маркетплейсы и рынок пассажирских авиаперевозок. Для анализа онлайн-торговли учёные использовали данные крупнейшей российской платформы «Вайлдберриз», фиксируя изменения цен каждые три часа в течение нескольких месяцев. Такой подход позволил выявить продавцов, которые, вероятно, используют алгоритмы: их отличает крайне высокая частота пересмотра цен.
Выяснилось, что доля таких продавцов варьируется от 4% до 18% в зависимости от категории товаров. При этом влияние алгоритмов на цены оказалось неоднозначным. В сегменте бытовой химии они ассоциируются с ростом цен примерно на 21%, что может указывать на неявную координацию стратегий между продавцами. В то же время в категории техники наблюдается обратный эффект: цены у алгоритмических продавцов в среднем на 61% ниже, что свидетельствует о более агрессивной ценовой конкуренции. В сегменте одежды эффект зависит от ситуации на рынке: при стабильных ценах алгоритмы помогают их сдерживать, а при высокой волатильности – способствуют росту.
Анализ рынка авиаперевозок подтвердил, что динамическое ценообразование здесь носит сложный и многослойный характер. На основе данных агрегатора «Яндекс.Путешествия», охватывающих десятки миллионов наблюдений, установлено, что цена билета меняется по U-образной траектории и достигает минимума в среднем за 62 дня до вылета.
«Существенное влияние оказывают и институциональные факторы: государственные субсидии снижают стоимость билетов примерно на 9% и делают динамику цен более предсказуемой, а наличие конкуренции на маршруте, особенно со стороны лоукостеров, дополнительно сдерживает рост цен – их тарифы в среднем на 13–15% ниже», – рассказала один из авторов проекта, младший научный сотрудник лаборатории отраслевых рынков и инфраструктуры Института Гайдара Мария Горонович.
В то же время зафиксированы признаки ценовой дискриминации. Стоимость билетов выше на туристических и международных направлениях, а также в регионах с более высоким уровнем экономического развития и меньшей численностью населения. Это указывает на то, что алгоритмы учитывают платежеспособность спроса и особенности маршрутов, адаптируя цены под конкретные группы потребителей.
Практическая ценность исследования заключается в том, что оно предлагает более точечный подход к регулированию цен. Вместо общих запретов авторы предлагают отслеживать конкретные риски: например, выявлять продавцов, которые используют алгоритмы, и замечать ситуации, когда цены у разных игроков начинают меняться синхронно. Для авиарынка предлагается следить за резкими отклонениями цен и тем, насколько эффективно работают субсидии.
В целом исследование показывает, что алгоритмы уже стали важной частью экономики: они влияют не только на уровень цен, но и на конкуренцию. Поэтому важно не ограничивать их развитие, а выстроить грамотный контроль, который защитит потребителей и при этом сохранит преимущества новых технологий.