Моделирование потребительского выбора в В2В-сегменте экономики совместного потребления

С ростом благосостояния в мире и развитием инноваций появились новые формы потребления. В настоящее время для промышленных предприятий становится приоритетным получение полезности от оборудования, а не владение им. Именно этот принцип заложен в основу экономики совместного потребления (далее – ЭСП), которая в существующем формате возникла в начале 2010-х годов (Павлюшина и др., 2019). Уже в 2019 году объем транзакций в ЭСП в России достиг 769,5 млрд руб., а годовой прирост составил 50 %¹. Однако ЭСП в России ждут дальнейшие изменения моделей потребления не только в сегменте “Business-to-consumer” (далее – B2C), но и “Busi-ness-to-business” (далее – B2B) (Лапидус, 2017). Из-за пандемии коронавируса COVID-19 в ближайшее время прогнозируется спад ЭСП в сегменте “Con-sumer-to-consumer” (далее – С2С) (Kauffman and Naldi, 2020), однако оценка влияния данного экзогенного фактора на сегмент B2B в ЭСП представляется затруднительной. Большая часть предприятий потеряла доходы, следовательно, совместное использование активов может стать новой возможностью для преодоления экономического кризиса за счет минимизации убытков. Принимая во внимание степень недоиспользованных активов и сопоставимо высокий уровень цифровизации бизнеса, мы считаем допустимым констатировать наличие потенциала для совместного использования активов в России (Gostilovich, 2019).

ЭСП открывает большие возможности для бизнеса, которые заключаются в правильном использовании В2В цифровых платформ ЭСП (Гостилович, 2019). С целью снижения издержек бизнесу целесообразно пользоваться услугами каршеринга, карпулинга (совместное использование грузового транспорта, совместные перевозки); размещать активы на платформах для бартера; применять сервисы для поиска исполнителей (снижение издержек на персонал); делиться своими производственными мощностями или брать их в аренду у акторов типа “peer-to-peer” (далее – P2P); совместно использовать данные с другими участниками рынка, в частности со своими подрядчиками; осуществлять совместную логистику и закупки (Гостилович и Иванов, 2019). В целях увеличения доходов бизнес может прибегать к использованию технологии краудсорсинга (совместное создание проектов с потребителями товаров и т.п.) (Лапидус и Полякова, 2018); краудфандинга (поиск финансирования и апробация рыночных гипотез); а также сдавать свои недоиспользуемые площади по модели коворкингов и использовать сервисы для совместной работы (Гостилович и Иванов, 2019).

Другим аспектом влияния ЭСП на бизнес является сдвиг модели потребления товаров, что приводит к трансформации бизнес-моделей производителей промышленного оборудования в сторону модели «оборудование как услуга» (Nishino et al., 2017). У производителей возникает дилемма выбора между производственными стратегиями: либо производить для прямых продаж, либо производить оборудование для рынков P2P.

Целью настоящей статьи является предложение и описание модели потребительского выбора в ЭСП, которая может оказать помощь менеджменту производителей промышленного оборудования в углублении понимания рынков P2P, в том числе модификации стратегии поведения на них. Предложенная в данной статье модель может также лечь в основу мультиагентного моделирования, дальнейших исследований в области стратегий поведения промышленных предприятий в условиях ЭСП и способствовать созданию благоприятной регуляторной среды для развития ЭСП в сегменте В2В в Российской Федерации.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

Зарубежные авторы в основном предлагают модели кооперации промышленных предприятий с В2В цифровыми платформами ЭСП (Abhishek et al., 2018; Choi et al., 2020; Grondys, 2019; Li et al., 2019; Nishino et al., 2017), модели ценообразования в ЭСП (Kung and Zhong, 2017; Weber, 2016), модели функционирования цифровых платформ ЭСП (Benjaafar and Hu, 2020; Parker and Van Alstyne, 2018), модели оптимизации деятельности цифровых платформ ЭСП (Bhargava et al., 2013; Choi and He, 2019) и модели поведения потребителей в ЭСП (Choi and He, 2019). В России, где ученые изучают предпосылки для создания моделей в ЭСП (Земскова, 2019; Попов и др., 2018), аналогичные исследования находятся на более ранней стадии своего развития. Сравнение различных подходов к моделированию экономических процессов ЭСП представлено таблице.

Таблица / Table

Обзор исследований в ЭСП с использованием экономических моделей / Overview of the sharing economy research using the economic models

№	Год, автор, название	Цель исследования	Результаты
1.	2016. Weber T. A. Product pricing in a peer-to-peer economy (Weber, 2016)	Проанализировать цены на товары и потребительский выбор в условиях ЭСП и без ЭСП	Сравнение оптимальных розничных цен и прибыли в условиях ЭСП и без ЭСП указывает на то, что рынки совместного потребления являются привлекательными для предприятий розничной торговли с дорогостоящей продукцией

№	Год, автор, название	Цель исследования	Результаты
2.	2017. Nishino N., Takenaka T., Taka-hashia H. Manufacturer’s strategy in a sharing economy (Nishino et al., 2017)	На основе модели рынка товаров длительного пользования и шеринг-сервисов, в котором производители и потребители взаимодействуют друг с другом, спрогнозировать несколько случаев абстрактных ситуаций поведения производителей и потребителей на рынке для корректировки стратегий производителей	Рекомендации для стратегии поведения производителей в каждой из спрогнозированных ситуаций
3.	2018. Abhishek V., Guajardo J. A., Zhang Z. Business models in the sharing economy: manufacturing durable goods in the presence of peer-to-peer rental markets (Abhishek et al., 2018)	Проанализировать влияние шеринг-сервисов на использование оригинального оборудования	Шеринг-сервисы создают эффект выравнивания (готовность платить потребителям с высоким и низким уровнем потребления становится схожей), что приводит к покупкам со стороны потребителей с низким уровнем покупательной способности
4.	2018. Parker G., Al-styne M. Innovation, openness, and platform control (Parker and Alstyne, 2018)	Охарактеризовать оптимальные уровни открытости и модели управления интеллектуальной собственностью в экосистеме платформы	Разработаны оптимальные системы контрактов для инновационных экосистем и отраслевых регуляторов в целях повышения конкурентоспособности и социальной защиты
5.	2018. Попов Е. В., Герцегова К., Семячков К. А. Инновации в институциональном моделировании долевой экономики (Попов и др., 2018)	Разработать экономические принципы моделирования ЭСП	Определены принципы институционального моделирования долевой экономики с точки зрения ее эффективности, предложена типология институтов ЭСП на основе модели взаимодействия экономических агентов
6.	2019. Choi T., He Y. Peer-to-peer collaborative consumption for fashion products in the sharing economy: Platform operations (Choi and He, 2019)	Создать стилизованные модели и провести аналитическое исследование выгод ЭСП для продавцов и покупателей одежды	Аналитически доказано, что при сравнении операций с совместным потреблением и без него ЭСП всегда приносит пользу как модному бренду (т.е. фирме), так и потребителям, которые покупают продукт

№	Год, автор, название	Цель исследования	Результаты
7.	2019. Grondys K. Implementation of the sharing economy in the B2B sector (Grondys, 2019)	Выявить факторы, которые мотивируют предприятия к совместному использованию ресурсов с другими компаниями	Полученные результаты показали, что существует большой потенциал для совместного использования активов в сегменте В2В
8.	2019. Li Y., Bai X., Xue K. Business modes in the sharing economy: How does the OEM cooperate with third-party sharing platforms? (Li et al., 2019)	На основе воспринимаемых покупателями значений стоимости совместно используемых продуктов и расходов на содержание собственников продуктов, которые зависят от первоначальной себестоимости продукции, определить способы максимизации прибыли производителя при работе с платформами P2P и B2C	Производитель не должен сотрудничать с какой-либо платформой ЭСП, если коэффициент восприятия низок, а предельная стоимость высока. Если коэффициент восприятия высокий или предельные затраты низкие, производитель должен выбрать платформу B2C. Наконец, производитель должен выбрать работу с платформой P2P, если фактор восприятия значения находится в среднем диапазоне, а предельная стоимость высока
9.	2020. Benjaafar S., Hu M. Operations management in the age of the sharing economy: What is old and what is new? (Benjaafar and Hu, 2020)	Провести сравнительный анализ между классическими моделями управления операциями и моделями управления операциями, которые используются в ЭСП	На основе проведенного анализа выявлены четыре направления для дальнейших исследований в области ЭСП
10.	2020. Choi T.-M., Taleizadeh A. A., Yue X. Game theory applications in production research in the sharing and circular economy era (Choi et al., 2020)	Получить с помощью теории игр представление о стратегическом поведении лиц, принимающих решения	Рассмотрено влияние ЭСП на цепочки поставок промышленного производства

Источник: составлено автором.

Общим для всех исследователей является понятие готовности потребителя платить (англ. “willingness to pay”; WTF) в пользу «долговечности» товара (оборудования) (Abhishek et al., 2018). Принято считать, что в модели потребительского выбора у оборудования имеется «долговечность», которая обозначается символом d (от англ. “durability”). По истечении одного периода (t) d уменьшается на единицу. Если d = 0, то это говорит об окончании срока службы оборудования. Потребитель (промышленное предприятие), если он этого хочет, может продолжать использовать оборудование в течение нескольких периодов до тех пор, пока d > 0. Таким образом, в зависимости от долговечности варьируется величина потребительской полезности.

Кроме того, цифровые платформы для совместного потребления обладают рядом устойчивых особенностей, которые учитываются большинством авторов при моделировании экономических процессов в ЭСП (Benjaafar and Hu, 2020, p. 94):

• 1.    Наличие большого числа покупателей и продавцов. Платформа, выступая в качестве посредника, уменьшает рыночные трения, включая затраты на поиск, трансакционные издержки и моральный риск, а также позволяет участвовать множеству мелких игроков как со стороны купли, так и со стороны продажи.

• 2.    Различия между сторонами предложения и спроса пренебрежимо малы. Наличие большего количества людей, выбирающих, быть ли им владельцами, означает меньшее число арендаторов, и наоборот.

• 3.    Предложение стимулирует спрос и наоборот. Наличие большего количества владельцев увеличивает для арендатора вероятность успешного заключения договора о временном пользовании, в то время как увеличение количества арендаторов повышает вероятность успешной сдачи в аренду для владельцев.

• 4.    Ресурсы не используются полностью, поэтому они могут удовлетворить потребности нескольких потребителей.

В сегменте С2С существует большое разнообразие бизнес-моделей ЭСП (Груздева и Гостилович, 2018), что не характерно для B2B-сегмента, где прослеживается ограниченный набор способов взаимодействия промышленного предприятия с В2В цифровыми платформами ЭСП (Li et al., 2019). Кроме того, существует ограничение на использование В2В цифровых платформ ЭСП бизнесом: предприятия используют платформы ЭСП в своей деятельности в зависимости от имеющихся активов и произведенных фиксированных затрат (Grondys, 2019).

Таким образом, в научном сообществе создана достаточная теоретическая база для предложения моделей в сфере ЭСП. Однако моделирование потребительского выбора в В2В-сегменте ЭСП обладает специфическими особенностями, что предоставляет возможности для уточнения существующих моделей.

РЕЗУЛЬТАТЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

С опорой на исследования Томаса Вебера из Швейцарского федерального института технологий в Лозанне (Weber, 2016) и научные работы японских исследователей из Университета Токио, а также Национального института продвинутых промышленных наук и технологий (AIST) в Токио (Nishino et al., 2017) предлагается модифицированная модель потребительского выбора для В2В-сегмента ЭСП.

Предлагаемая модель потребительского выбора основывается на допущении, что через В2В цифровую платформу ЭСП промышленные предприятия, владеющие собственным оборудованием, могут сдавать его в аренду другим промышленным предприятиям, вместо того чтобы продавать их. В целях упрощения модели считаем целесообразным уточнить, что оборудование, которым владеет промышленное предприятие, может быть сдано в Р2Р-аренду на В2В цифровой платформе ЭСП не более k раз в течение одного периода, а плата за совместное использование ps является неизменной величиной. Промышленные предприятия, которые предоставляют свое оборудование в аренду, могут получить доход непосредственно через В2В цифровую платформу ЭСП, а, в свою очередь, В2В цифровая платформа ЭСП получает собственный доход rss (агентское вознаграждение).

Каждое промышленное предприятие (потребитель) выбирает одно действие из четырех вариантов – покупку дополнительного оборудования для сдачи в аренду, продолжение работы на существующем оборудовании, аренду оборудования через В2В цифровую платформу ЭСП или предоставление собственного оборудования в аренду. Полезность для потребителя i , полученная от использования оборудования, определяется по формуле

, где α обозначает параметр, выражающий уровень готовности платить (WTP).

Кроме того, представляет собой эффект дисконтирования, означающий, что удовлетворенность после периодов, прошедших с момента покупки, будет уменьшаться. Если потребитель имеет высокий уровень β , то это характеризует его как долгосрочного пользователя; низкий уровень β будет означать, что такой потребитель является краткосрочным пользователем. Тогда полезность для потребителя i в период t определяется следующим образом:

(покупка оборудования), (продолжение использования), ~ \ ~ ¹

(использование В2В цифровой платформы ЭСП),

< PsQi.t ~ ^rss   (предоставление оборудования в аренду).

Здесь обозначает количество оборудования, предоставленного потребителем i , которое отдано в совместное использование в период t , а d_t означает долговечность оборудования, предоставленного В2В цифровой платформой ЭСП в период t . В случае «по к упки оборудования» эффект дисконтирования отсутствует, поскольку p^l~ =1. Потребители могут выбирать любой из этих четырех вариантов, чтобы максимизировать полезность. Кроме того, для каждого потребителя параметр необходимости продукта определяется как θ ϵ {0, 1}. Это означает, что если θ = 0, то потребитель не нуждается в продукте. Если 0 = 1, то потребителю нужен продукт. Следовательно, потребитель i , имеющий собственное оборудование, и для которого 0 = 0, будет предоставлять это оборудование в совместное использование с помощью В2В цифровой платформы ЭСП. Предполагается, что в каждый период для каждого потребителя параметр 0 задается стохастически как 0 = 1 с вероятностью 0 .

Рассмотренную модель потребительского выбора в В2В-сегменте ЭСП можно включить в мультиагентную модель с n периодами, m производителями промышленного оборудования одного вида и l потребителями, которые принимают решения о покупке оборудования этого вида. Предполагается, что потребители могут использовать В2В цифровую платформу ЭСП вместо того, чтобы приобрести оборудование, а долговечность оборудования в данной модели зависит от уровня расходов производителя на НИОКР. Производитель j производит оборудование одного вида с некоторой себестоимостью c_j,t в некоторый период t . Производитель принимает решение об уровне затрат на НИОКР для обеспечения долговечности оборудования, которое может изменить величину его себестоимости. В этих условиях каждый производитель принимает решения, связанные с уровнем затрат на НИОКР и ценой, для каждого периода, чтобы максимизировать общую прибыль за все периоды. Прибыль производителя за период t можно выразить формулой

^t = Pj,tQj,t ~ Cj,t> где Pj.tи Qj.t соответственно обозначают цену на оборудование и количество, приобретенное потребителями в период t. Себестоимость производства сj,t определяется в зависимости от уровня расходов на НИОКР (clow < сmid < сhigh). Система уравнений имеет варианты в зависимости от уровня расходов на НИОКР, который может быть низкий, средний и высокий. Предполагается, что решение, связанное с уровнем затрат на НИОКР, может повлиять на величину долговечности d:

{ dj_t^— d (низкий уровень затрат на НИОКР), dj,t (средний уровень затрат на НИОКР), dj i + d (высокий уровень затрат на НИОКР).

В этом уравнении ^j x обозначает долговечность, заданную производителем j в период t , а d представляет собой единицу изменения долговечности. Приведенная выше система уравнений означает, что затраты на НИОКР в определенной степени необходимы для поддержания долговечности. Если сокращается срок службы, то стоимость НИОКР становится низкой. Если долговечность увеличивается, то стоимость НИОКР становится высокой.

Поскольку в рассматриваемой модели оборудование имеет долговечность, то оно может быть во владении в течение определенного количества периодов. На рисунке представлено изображение процесса принятия решения потребителем в течение нескольких последовательных периодов.

Долговечность изделия определяется решениями производителя относительно уровня затрат на НИОКР. Кроме того, на такие решения может влиять количество пользователей В2В цифровой платформы ЭСП. При увеличении количества пользователей платформы продажи оборудования будут снижаться. Тогда, если некоторые потребители не будут владеть своим оборудованием, В2В цифровая платформа ЭСП не может быть устойчивой. Сле-

Рис. Процесс принятия решений в модели / Fig. Decision-making process in the model Источник: составлено автором.

довательно, распространение использования В2В цифровой платформы ЭСП может привести к неожиданным результатам для производителей, что говорит об актуальности практического применения рассмотренной модели.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Рассмотрена модель потребительского выбора в В2В-сегменте ЭСП, которая представляет собой прогнозирование полезности для потребителей оборудования в зависимости от четырех возможных вариантов поведения на рынке – покупки дополнительного оборудования для сдачи в аренду, продолжения работы на существующем оборудовании, аренды оборудования через В2В цифровую платформу ЭСП или предоставления собственного оборудования в аренду. Отличительной особенностью рассмотренной модели является зависимость между полезностью для потребителя и доходами В2В цифровой платформы ЭСП. В рамках данной статьи также рассматривается зависимость показателя «долговечности» от уровня расходов на НИОКР производителей оборудования.

Предложенная модель может быть полезна как бизнес-сообществу в части расширения представления о смене парадигмы потребления и создания производственных стратегий, так и научному сообществу с точки зрения проведения дальнейших исследований, в частности мультиагентного моделирования. Полученные результаты имеют особое прикладное значение для государственных деятелей, заинтересованных в регулировании новых Р2Р-рынков, увеличении эффективности государственных программ, направленных на развитие промышленности и построение цифровой экономики, а также мер поддержки промышленных предприятий.