Цифровая рента в экосистемах платформ: типология, механизмы извлечения и эмпирическая оценка

Введение. Начало XXI века ознаменовано фундаментальной трансформацией механизмов экономической координации: вертикально интегрированную фирму и классический ценовой рынок всё более отчётливо сменяют цифровые платформы, формирующие качественно новый тип хозяйственной организации. По оценке Э.Н.Гавриловой, совокупная стоимость, генерируемая российскими цифровыми платформами, в 2024 году достигла 5,68 трлн руб., что составляет около 4,8% валового внутреннего продукта [4, с. 21]. Доклад НИУ ВШЭ под редакцией Л.М.Гохберга подтверждает масштабность процесса и указывает на формирование в России самостоятельной модели платформенной экономики, в значительной мере автономной от глобальных экосистем [9].

Одна из наиболее значимых, но недостаточно теоретически осмысленных черт этой трансформации — изменение природы дохода, извлекаемого владельцами цифровых платформ. Если в индустриальную эпоху доминирующей формой дохода крупной корпорации выступала предпринимательская прибыль, то в платформенной экономике всё отчётливее проявляется иная форма присвоения — рента. И.М.Степнов и Ю.А.Ковальчук обосновали концепцию сверхприбыли цифровых рантье, показав, что платформа получает доход не от самостоятельного производства товаров или услуг, а от контроля над инфраструктурой взаимодействий, данными и сетевыми эффектами [15, с. 108–110]. Ю.В.Разовский и соавторы зафиксировали формирование устойчивой сверхнормативной доходности в цифровом секторе, сопоставимой по механизму извлечения с природной рентой [12, с. 38]. Н.Срничек предложил политэкономическую рамку анализа платформенного капитализма, в которой платформы рассматриваются как структуры, присваивающие данные в качестве нового ключевого ресурса [19, с. 38–52].

Вместе с тем теоретическая разработка категории цифровой ренты остаётся фрагментарной. В ранее опубликованной работе автора, прослеживающей эволюцию представлений об экономической ренте от аграрных корней до цифровой эпохи, отмечалось, что понятийный аппарат, сформированный в рамках классической политической экономии, требует существенного дополнения с учётом специфики платформенных механизмов извлечения дохода [5, с. 40]. Е.С.Пташкина и А.А.Султанова, анализируя структурные особенности российской платформенной экономики, указывают на необходимость типологизации форм цифровой ренты с учётом институциональной гетерогенности платформенных экосистем [11, с. 3170]. Актуальность настоящего исследования определяется, таким образом, не только масштабом самого явления, но и наличием лакуны в экономико-теоретическом осмыслении цифровой ренты как системообразующей категории современного хозяйства.

Практическая значимость работы возрастает в связи с принятием Федерального закона от 31.07.2025 № 289-ФЗ «Об отдельных вопросах регулирования платформенной экономики в Российской Федерации» [1], впервые на законодательном уровне признавшего маркетплейсы полноценными участниками торговых операций. Эффективность реализации закона, вступающего в силу в октябре 2026 года, во многом зависит от адекватного понимания механизмов формирования и распределения платформенной ренты, которые и являются предметом исследования.

Цель исследований. Цель работы — разработка типологии форм цифровой ренты в экосистемах платформ и эмпирическая оценка динамики её извлечения на материале российских маркетплейсов. Достижение указанной цели предполагает решение следующих задач: уточнить понятие цифровой ренты в соотношении с классическими и неоклассическими трактовками рентных отношений; обосновать типологию форм цифровой ренты по источнику её извлечения; выявить динамику параметров извлечения цифровой ренты на ведущих российских маркетплейсах в 2020–2025 гг.; сформулировать направления регуляторного воздействия, учитывающие специфику каждой из выделенных форм.

Условия, материалы и методы. Методологическую основу работы образует синтез политэкономического и институционального подходов. Политэкономический подход позволяет трактовать платформу как исторически конкретную форму организации капитала, в которой присвоение прибавочной стоимости опосредуется алгоритмическим управлением взаимодействиями [19, с. 38]. Институциональный подход раскрывает платформу как совокупность 72

формальных и неформальных правил, задающих структуру трансакционных издержек участников; в этом отношении принципиальное значение имеют работы Ю.М.Осипова, Т.Н.Юдиной и И.З.Гелисханова, квалифицирующих платформу как институт эпохи технологического прорыва [8, с. 24–26], а также А.В.Шевчука, показавшего двойственную природу платформы как инструмента координации и одновременно контроля [18, с. 36–40].

Эмпирическую базу составляют аналитические материалы Федеральной антимонопольной службы по рынку маркетплейсов [2]; отчётность ПАО «Ozon Holdings PLC» и МКПАО «Яндекс» за 2020–2024 гг.; данные Ассоциации компаний интернет-торговли [3]; материалы доклада НИУ ВШЭ о потенциале развития платформенной экономики в России [9]; сведения реестра самозанятых ФНС России. Объектами эмпирической верификации выбраны три крупнейших российских маркетплейса — Wildberries, Ozon и Яндекс Маркет, совокупная доля которых на рынке маркетплейс-услуг, по оценке ФАС, превышает 80%.

Оценка извлечения цифровой ренты выполнена в форме сравнительного кейс-анализа с экспертной квантификацией параметров через косвенные индикаторы. Количественные индикаторы (доля рынка, уровень и динамика комиссий, доля самозанятых среди контрагентов) нормированы линейно в диапазоне [0; 1]. Качественные индикаторы (степень алгоритмической непрозрачности, возможность оспорить решения платформы, переговорная позиция участников) оценены методом экспертного балльного оценивания по пятиступенчатой шкале: 0 — признак отсутствует, 0,25 — выражен слабо, 0,50 — умеренно, 0,75 — сильно, 1,0 — предельно. Агрегация индикаторов проведена как средневзвешенная с равными весами внутри каждой группы; такой приём допустим при пилотной оценке ввиду отсутствия эмпирических оснований для дифференциации весов [7, с. 54–56]. Временной горизонт анализа — 2020–2025 гг.

Результаты и обсуждение. Разработка типологии цифровой ренты требует предварительного уточнения самой категории. В классической политической экономии рента трактовалась как доход от владения ограниченным ресурсом, не воспроизводимым свободно; парадигматический пример — земельная рента Д.Рикардо. Неоклассическая теория расширила понятие до квазиренты, включая доход от любого специализированного актива, используемого в производстве. Современные институциональные трактовки, развитые в работах А.Е.Шаститко [17, с. 512–516], связывают ренту с доходом, извлекаемым благодаря институциональным ограничениям конкуренции. Применительно к платформенной экономике представляется целесообразным определять 73

цифровую ренту как доход, получаемый платформой в силу контроля над цифровой инфраструктурой, данными и алгоритмами, создающего устойчивую институциональную асимметрию во взаимодействиях участников. Существенная характеристика такого дохода — его структурная независимость от прямого производственного вклада платформы: владелец платформы извлекает его в силу самого факта контроля над координационными механизмами.

На основе анализа политэкономической и институциональной литературы предлагается выделить пять форм цифровой ренты, различающихся по источнику извлечения (таблица 1).

Таблица 1

Типология форм цифровой ренты в экосистемах платформ

Форма ренты	Источник извлечения	Механизм формирования	Примеры на российских платформах
Алгоритмическая	Контроль над алгоритмами ранжирования и распределения заказов	Непрозрачность критериев видимости; платная реклама как условие попадания в выдачу	Wildberries: система «продвижения»; Ozon: маркетинговые услуги продавцам
Инфраструктурная	Владение логистической и платёжной инфраструктурой	Обязательное использование фулфилмента и эквайринга платформы; тарифы растут быстрее издержек	Сборы за FBO/FBS, плата за обработку возвратов, эквайринг
Данновая	Присвоение поведенческих данных участников	Асимметрия в доступе к данным: платформа видит всю экосистему, продавец — только свой кабинет	Аналитические сервисы, продаваемые продавцам; внутренняя конкуренция СТМ и private-label
Сетевая	Прямые и перекрёстные сетевые эффекты	Рост ценности платформы с числом участников делает переключение	Удержание продавцов при повышении комиссий;

		невозможным для существенной массы контрагентов	отсутствие сопоставимых альтернатив
Экосистемная	Интеграция разнородных сервисов в единую экосистему	Кросс-субсидирование: прибыльные сервисы финансируют вход в новые сегменты, создавая барьеры для специализированных конкурентов	Связки «Яндекс Плюс» — Маркет — Еда — Такси; СберПрайм — Мегамаркет — Доставка

Источник : составлено автором

Каждая из выделенных форм опирается на самостоятельный источник институционального контроля. Алгоритмическая рента наиболее полно описана в исследованиях Л.С.Плехановой, И.С.Машина и Н.С.Павловой: даже относительно небольшие платформы способны извлекать существенную сверхприбыль за счёт непрозрачных алгоритмов ранжирования, переводящих часть выручки продавцов в рекламные бюджеты [10, с. 92–97]. Инфраструктурная рента сближается с классической монопольной: единая логистическая сеть платформы образует «существенное средство» в смысле антимонопольного права, дублирование которого экономически нецелесообразно. Данновая рента представляет собой специфическое для цифровой эпохи явление: как показала Ш.Зубофф в работе о надзорном капитализме, присвоение «поведенческого излишка» становится источником устойчивой информационной асимметрии в пользу платформы [20]. Сетевая рента производна от положительной обратной связи между числом участников и ценностью платформы; А.И.Шайдуллин на российских данных подтвердил наличие устойчивых сетевых эффектов в сегменте маркетплейсов [16, с. 410– 413]. Экосистемная рента, согласно Н.М.Розановой, формируется благодаря возможности платформы кросс-субсидировать развитие новых сервисов за счёт прибыльных направлений, что создаёт специфические барьеры для специализированных конкурентов [13, с. 17–19].

Для эмпирической оценки выраженности форм цифровой ренты рассчитан сводный индекс рыночной власти P, агрегирующий четыре группы индикаторов: долю рынка; уровень и динамику комиссий; издержки переключения для продавцов; степень контроля над данными о транзакциях. Расчёт выполнен по трём контрольным точкам — 2020, 2022 и 2025 гг. Результаты представлены в таблице 2 и визуализированы на рисунке 1.

Таблица 2

Динамика индекса рыночной власти P ведущих российских маркетплейсов, 2020–2025 гг.

Платформа	2020	2022	2025	Прирост 2020–2025, %
Wildberries	0,50	0,65	0,78	+56
Ozon	0,35	0,52	0,68	+94
Яндекс Маркет	0,25	0,38	0,52	+108

Источник : рассчитано автором по данным [2], [3], отчётности компаний

Рисунок 1. Динамика индекса рыночной власти P ведущих российских маркетплейсов, 2020–2025 гг.

Источник : построено автором

Выявленная динамика позволяет зафиксировать три закономерности. Прежде всего, ни одна из платформ за пятилетний период не демонстрирует снижения индекса рыночной власти, несмотря на заметное ужесточение регуляторной среды — включая возбуждение ФАС России дел в отношении Wildberries и возврат платформой 900 млн руб. необоснованных штрафов продавцам по итогам 2024 года [2]. Далее, в показателях наблюдается 76

конвергенция: разрыв между лидером и аутсайдером в абсолютных значениях практически не меняется (0,25 в 2020 г. и 0,26 в 2025 г.), однако в относительном выражении сокращается со 100% до 50%. Это указывает на движение всех рассматриваемых платформ к единой институциональной модели с высокой рыночной властью. Наконец, темп прироста индекса P тем выше, чем ниже был исходный уровень: платформы, стартовавшие с более низких позиций (Яндекс Маркет), демонстрируют ускоренную институциональную эволюцию в сторону доминирующей модели.

Обнаруженная динамика позволяет сформулировать понятие «рентной асимметрии»: при сопоставимом росте оборота экосистемы в целом (валовой товарооборот Wildberries в 2024 г. вырос на 60% и достиг 4,1 трлн руб.) доля платформы в этом обороте увеличивается быстрее, чем доходы продавцов. Данное наблюдение согласуется с выводами С.А.Сергеева о централизованном извлечении прибыли в платформенных цепочках поставок: платформа функционирует как регулятор операционного поведения продавцов, извлекая ренту из контроля над информационными потоками [14, с. 60–62]. Политэкономически такая конфигурация воспроизводит классическую рентоориентированную модель присвоения: платформа не участвует непосредственно в производстве товара, однако присваивает значительную часть созданной в экосистеме стоимости на основании контроля над доступом к рынку. Отдельные признаки «цифровой издольщины» — когда продавец-владелец товара фактически арендует у платформы доступ к покупателю, отдавая существенную часть дохода, — становятся доминирующими в отношениях между маркетплейсом и индивидуальным предпринимателем.

Методологические ограничения полученных оценок заслуживают отдельной оговорки. Равные веса индикаторов внутри каждой группы представляют собой осознанное упрощение, допустимое при пилотной параметризации; более точная оценка потребовала бы формализации весов на основе регрессионного анализа, для чего отсутствует необходимый массив стандартизированных наблюдений. Кейс-анализ трёх маркетплейсов не претендует на универсальность выводов для всех типов платформ: сервисы такси и доставки, финтех-платформы и государственные платформенные сервисы характеризуются иными механизмами извлечения ренты и требуют отдельного исследования. Верификация предложенной типологии на материале платформ иных сегментов — предмет дальнейших работ автора.

Полученные результаты имеют значение для регуляторной политики. Принятый Федеральный закон № 289-ФЗ создаёт базовую правовую рамку 77

регулирования маркетплейсов, однако дифференциация мер воздействия по формам цифровой ренты в нём не предусмотрена. Между тем эффективное регулирование должно учитывать источник извлечения ренты: противодействие алгоритмической ренте требует требований к прозрачности критериев ранжирования; инфраструктурной — доступа по справедливым и недискриминационным условиям к ключевым инфраструктурным узлам; данновой — режима информационного равноправия продавцов и платформы; сетевой — мер по снижению издержек переключения (прежде всего обязательной переносимости истории продаж); экосистемной — ограничений на кросс-субсидирование, прямо влияющее на смежные рынки. Как показано в ранее опубликованном исследовании автора с соавтором, действенность регуляторных инструментов возрастает при их адресной привязке к конкретным механизмам извлечения платформенной ренты [6, с. 30–32].

Выводы. Проведённое исследование позволяет сформулировать ряд положений теоретического и прикладного характера.

Цифровая рента определена как доход, получаемый платформой в силу контроля над цифровой инфраструктурой, данными и алгоритмами, создающими устойчивую институциональную асимметрию во взаимодействиях участников. Предложенное определение развивает институциональную трактовку ренты применительно к специфическим условиям платформенной экономики и выделяет её сущностную характеристику — структурную независимость дохода платформы от прямого производственного вклада.

Обоснованная типология охватывает пять форм цифровой ренты (алгоритмическую, инфраструктурную, данновую, сетевую и экосистемную), различающихся по источнику извлечения и механизму формирования. Она соединяет классические для экономической теории источники рентного дохода (инфраструктурная монополия, сетевые эффекты) и специфически цифровые механизмы (контроль над алгоритмами, присвоение поведенческих данных).

Эмпирическая оценка на материале трёх крупнейших российских маркетплейсов показала, что за 2020–2025 гг. сводный индекс рыночной власти вырос на 56–108%; ни на одной из платформ не зафиксировано его снижения. Отсутствие рыночных механизмов саморегулирования в отношении извлечения цифровой ренты подтверждает необходимость государственного регуляторного вмешательства. Выявленный феномен рентной асимметрии означает, что доля платформы в валовой выручке экосистемы растёт быстрее, чем доходы продавцов.

Полученные результаты указывают на необходимость дифференцированного регуляторного подхода: меры, применимые для противодействия алгоритмической ренте, не решают задач, связанных с рентой инфраструктурной или экосистемной. Совершенствование законодательства о платформенной экономике целесообразно выстраивать с опорой на предложенную типологию форм цифровой ренты. В совокупности цифровая рента утверждается как системообразующая категория современного хозяйства, требующая переосмысления категориального аппарата экономической теории и формирования специализированного инструментария её регулирования.