Кратко и по делу — сначала возможные последствия, затем набор критериев и поведенческих показателей для оценки и мониторинга.
1) Возможные последствия
- Конкуренция:
- Усиление рыночной концентрации, укрепление позиции «единого» сильного платформенного игрока; риск повышения барьеров входа из‑за сетевых эффектов и контроля над данными.
- Вертикальное/горизонтальное самоисключение конкурентов (фореКлозинг, отказ в доступе к платформенным интерфейсам, дискриминация сторонних поставщиков).
- Инновации:
- Положительный эффект от масштаба и синергий (инвестиции в инфраструктуру, большие выборки данных для ML).
- Отрицательный эффект от меньшей конкуренции: снижение динамической стимуляции инноваций, уменьшение числа независимых разработчиков и стартапов; риск «killer acquisitions».
- Права потребителей:
- Возможное ухудшение качества сервиса, рост цен (прямо или через ухудшение условий для разработчиков/рекламодателей), снижение разнообразия выбора.
- Риски для конфиденциальности и управления данными (концентрация больших массивов персональных данных).
- Положительный эффект при интеграции сервисов: удобство, новые функции, возможное снижение транзакционных издержек.
2) Критерии оценки (анализ, который должны провести органы)
- Определение рынка: двух- и многоканальные рынки (two-sided/multi-sided), учет мультихоминга и кросс‑подключений.
- Концентрация: индекс Герфиндаля — Хиршмана:
- $HHI={\sum }_i{s}_i^2$ (в процентах или долях платежеспособного спроса);
- $\Delta HHI=HH{I}_{post}-HH{I}_{pre}$.
- Ориентировочно высокий риск при $HHI>2500$ и $\Delta HHI>200$ (как эвристика).
- Барьеры входа: оценка времени и затрат на достижение критической массы пользователей, роль сетевых эффектов.
- Вертикальное пересечение и контроль над инфраструктурой/API, данные и доступ к ним.
- Эффективности сделки: проверка, специфичны ли заявленные экономии и будут ли они переданы пользователям (проверяемые, слиянию‑специфичные, непреодолимые конкурентами).
3) Поведенческие и количественные показатели (что измерять)
- Показатели конкуренции:
- рыночные доли пользователей/доходов $s_i$;
- мультихоминг‑ставки (доля пользователей, использующих >1 платформу);
- темпы входа/выхода конкурентов (количество активных альтернативных платформ).
- Данные и контроль над ними:
- объем уникальных данных (уникальные идентификаторы, записи), скорость накопления данных;
- степень перекрытия данных между объединяемыми фирмами.
- Поведение по отношению к партнёрам и разработчикам:
- частота отказов в доступе к API, изменения условий API, временные задержки модерации;
- доля выручки, переходящая к сторонним разработчикам/мерчанту (revenue share).
- Цены и качество:
- индексы цен для пользователей и рекламодателей;
- метрики качества сервиса (латентность, uptime, удовлетворённость, churn);
- количество и характер жалоб/скинов на дискриминацию.
- Инновации:
- расходы на R&D и инвестиции в новые продукты;
- число новых функций/релизов, число независимых разработчиков и стартап‑партнёров;
- частота и характер поглощений (особенно «killer acquisitions»).
- Конфиденциальность и безопасность:
- количество инцидентов утечек/нарушений, изменения в политике данных, доступ третьих лиц к агрегированным данным.
4) Методы доказательной оценки
- Различные эмпирические подходы: difference‑in‑differences, synthetic control, event studies для оценки эффектов слияния на цены/качество/инновации.
- Структурные модели платформ для оценки маргинальных стимулов после сделки (включая двухсторонние платежи).
- Тесты на foreclosure: симуляции бездоступности API и оценка потерь выручки у сторонних поставщиков.
5) Рекомендации по ремедиям и мониторингу
- Предпочтение структурным решениям при системной угрозе (дивестирование ключевых активов) — если риск долгосрочной утраты конкуренции высок.
- Если структурное решение не требуется, сочетание поведенческих мер:
- обязательная интероперабельность и открытые API с недискриминационным доступом;
- требования по переносимости данных и ограничения на сочетание данных для антиконкурентных целей;
- запрет на самопредпочтение и контроль за ценовой дискриминацией.
- Набор KPI для мониторинга (ежеквартально/годично): цены/индексы качества, $\Delta HHI$, мультихоминг, число жалоб, R&D‑инвестиции, число активных сторонних разработчиков, частота отказов в доступе к API.
- Срок мониторинга: рекомендовано минимум $3$–$5$ лет с возможностью продления при признаках разрыва конкуренции.
Заключение: антимонопольный орган должен сочетать традиционные метрики концентрации (HHI, доли рынка) с платформенно‑специфическими показателями (сеть, данные, мультихоминг, API‑доступ, инновационная активность) и применять эмпирические тесты, чтобы установить, создаёт ли слияние устойчивые барьеры конкуренции или приносит проверяемые выгоды для потребителей.