Методический инструментарий оценки шеринг-экономики в городской среде на примере стран Европы

Введение

Трансформация социально-экономических процессов, вызванная общемировыми процессами цифровизации, ускорением процессов создания и распространения информации и знаний, с одной стороны, а также ростом социальных и экологических проблем в обществе, высоким разрывом в уровне жизни – с другой, запустила процесс формирования новых бизнес-моделей, а также внесла изменения в процессы потребления ресурсов. В данных условиях получила распространение концепция долевой экономики (шеринг-экономика, экономика совместного пользования и т.д.), формирующая возможности для повышения эффективности использования ресурсов, снижающая трансакционные издержки взаимодействия, а также высвобождающая неиспользованный потенциал различных типов ресурсов.

Принцип совместного пользования, который лежит в основе шеринг-экономики, для отечественной истории экономики является не новым. Вместе с тем развитие цифровых платформ существенно трансформировало ход реализации трансакции, а также способствовало сокращению издержек взаимодействия, что сформировало новые возможности для применения данной бизнес-модели.

Сам термин «совместное потребление» (collaborative consumption) впервые был использован М. Фелсоном и Джо Л. Спаэтом [1] (Felson, Spaeth, 1978) в работе 1978 г. Ученые отмечают, что «поскольку потребление удовлетворяет потребности и желания человека, его лучше всего анализировать в контексте обстоятельств, в которых оно происходит» [1] (Felson, Spaeth, 1978). Вместе с тем авторы при раскрытии данного термина опираются на концепцию экологического сообщества А. Хоули, в которой автор акцентировал внимание на функциональных особенностях территориально-локальных систем (экосистем), которые формируются в процессе взаимодействия с окружающей средой [2, 3] (Hawley, 1950).

Современное распространение термина «шеринговая экономика» (от англ. – sharing economy) берет свои истоки в работе Л. Лессига [4] (Lessig, 2008). Автор выделяет «коммерческую» экономику и экономику совместного пользования, а также отмечает формирование «гибридной» экономики, которая включает как элементы первой, так и второй. Распространение данного термина и расширение экономики совместного пользования с обмена интернет-контентом на другие сферы деятельности обязано работе Р. Ботсман и Р. Роджерс «What’s Mine Is Yours: The Rise of Collaborative Consumption», в которой авторы представляют исторический экскурс развития новой модели отношений на примере создания прототипа платформы Airbnb как ответ на недостаток гостиничных мест в Сан-Франциско в период проведения ежегодной конференции по промышленному дизайну [5] (Botsman, Rogers, 2010).

Шеринг-экономика также пересекается с концепцией партисипативной экономики, разрабатываемой М. Альбертом и Р. Ханелом, в основе которой лежат такие термины, как солидарность, разнообразие, справедливость и самоуправление [6] (Hahnel, 2012). Важно отметить, что многообразие трактовок и подходов к исследованию схожих феноменов совместного потребления, а также предпосылок такой модели поведения, привело к тому, что концепция шеринг-экономики в научной литературе к настоящему моменту не имеет четких границ. Кроме того, практически отсутствуют статистические данные для ее более детального анализа.

Инновационность данной бизнес-модели породила в научной литературе ряд вопросов [7] (Pinar, Möhlmann, Chandy, 2018), посвященных особенностям ее регулирования, исследованию рисков реализации данной модели как для традиционных видов бизнеса, так и в вопросах занятости. Вместе с тем концентрация на достоинствах данной модели, которые состоят в повышении эффективности ресурсов, их высвобождении, а также в способности решать общественные задачи, открывает новые возможности для социально-экономического развития. Все вышесказанное сформировало потребность в более детальном рассмотрении проблематики оценки и измерения шеринг-экономики.

Целью данного исследования является разработка авторского методического инструментария долевой экономики, шеринг-экономики в городской среде на примере стран Европы. Для достижения обозначенной цели был проведен обзор подходов в определению границ шеринг-экономики, представлены используемые в научной литературе методы оценки и измерения данной бизнес-модели, а также предложена авторская методика оценки долевой экономики на уровне города.

Шеринг-экономика: подходы к анализу и измерению

1. Подходы к определению шеринг-экономики

При определении шеринг-экономики существует множество критериев ее определения, что формирует довольно широкий дискурс в отношении того, что относить к данной бизнес-модели, как отделить шеринг-экономику от традиционного бизнеса и насколько целесообразно это реализовывать. Многообразие трактовок и подходов к определению шеринг-экономики обусловлено различными трактовками и особенностями применения таких терминов, как совместное потребление (collaborative consumption) [5] (Botsman, Rogers, 2010), ячейка (the mesh) [8] (Gansky, 2010), коммерческие системы совместного использования (product-service systems) [9] (Lamberton, Rose, 2012), системы продуктов и услуг [10] (Mont, 2002) и потребление на основе доступа (access-based consumption) [11] (Bardhi, Eckhardt, 2012).

Для описания данного феномена используются разнообразные термины, в частности непосредственно шеринг-экономика, коллаборативная экономика, экономика совместного пользования, экономика доступа, долевая экономика и т.д. Применение смежных терминов обусловлено как особенностями перевода, так и отдельными элементами, составляющими щеринг-экономику. Например, А. Эквайер показывает, что долевую экономику составляют три пересекающихся «организационных ядра» – экономика доступа, платформенная экономика и экономика, основанная на сообществах [12] (Acquier, Daudigeos, Pinkse, 2017).

C одной стороны, как отмечают К. Лорелл и К. Сандстрем [13] (Laurell, Sandström, 2017), концепция шеринг-экономики возникла в результате обмена контентом в интернет-среде в формате отношений peer-to-peer, c другой стороны, данная бизнес-модель все больше ассоциируется с коммерческой деятельностью, реализуемой на платформе, когда ориентированные на прибыль фирмы создают так называемые двусторонние рынки [14] (Dreyer, Lüdeke-Freund, Hamann, Faccer, 2017) и монетизируют их. Р. Белк также вводит понятие псевдосовместного использования, которое отличается наличием мотивов получения прибыли, отсутствием чувства общности и ожиданий взаимности [15] (Belk, 2014).

Особенностью шеринг-экономики также является ее социальная направленность, позволяющая создавать более благоприятные условия жизнедеятельности в условиях ограниченных ресурсов, что подтверждено рядом исследований, раскрывающих непосредственно социальную и экологическую миссию данной бизнес-модели [16] (Scavarda, Daú, Scavarda, Azevedo, Korzenowski, 2020). Таким образом, отдельный блок развития шеринг-экономики принадлежит ее тесной связи с концепцией устойчивого развития, что порождает набор исследований совместного рассмотрения шеринг-экономики и циркулярной экономики. В то же самое время сама идея совместного потребления и повышения эффективности использования ресурсов представляется базовым принципом шеринг-экономики.

Важно отметить, что в области права имеется острая потребность как в определении границ шеринг-экономики, так и в разработке норм и правил, ее регулирующих, что позволит упростить проблемы в разрешении споров, с которыми сталкиваются и организации, применяющие данную модель, и пользователи, участвующие в подобных типах взаимодействия. Правовые аспекты регулирования данного вида деятельности рассмотрены в работах И.З. Аюшеевой [17] (Ayusheeva, Poduzova, Soyfer, 2021), О.М. Родионовой [18] (Rodionova, 2021), А.А. Ананьевой [19] (Ananeva, 2020) и мн. др. В добавление следует отметить, что на регулярной основе в Московском государственном юридическом университете имени О.Е. Кутафина также проходят регулярные круглые столы и конференции, посвященные данной тематике, что позволяет поддерживать данную дискуссию и находить ответы в решении регулирования, оценки и развития шеринг-экономики.

Отдельным направлением исследования шеринг-экономики является ее потенциал для развития общественной среды. Обращаясь к историческому экскурсу возникновения данного феномена, следует сказать, что формирование и развитие шеринг-экономики стало ответом на нерешенные общественные проблемы, а также как результат оптимизации существующих ресурсов.

Ф. Читем, Дж. Левер представляют результаты анализа совместного использования в государственном секторе и показывают преобладание гибридных форм. Авторы делают вывод о том, что совместное пользование в государственном секторе носит комплексный характер, что возникает вследствие различных мотивов, ценностей и способов работы различных организаций и групп населения [20] (Cheetham, Lever, 2021).

Гори П., Парку П.Л., Стаси М.Л. обосновывают тесную связь экономики совместного пользования с развитием умных городов. Ученые отмечают, что «как умные города, так и экономика совместного пользования полагаются на цель более эффективного использования ресурсов». Кроме того, текущая тенденция к урбанизации способствует совместному развитию данных феноменов [21] (Gori, Parcu, Stasi, 2015).

2. Подходы к измерению и оценке долевой экономики

Первый глобальный индекс экономики совместного потребления представлен компанией Тимбро (Timbro), аналитическим центром свободного рынка в Скандинавии, миссией которого является формирование общественного мнения в пользу свободного предпринимательства, свободы личности и открытого общества путем публикации работ по данным тематикам, выработки политических рекомендаций и организации образовательных программ для молодежи. Индекс экономики совместного пользования был составлен на основе анализа 286 компаний, применяющих модель шеринг-экономики. Значение индекса формировалось на основе данных об объеме трафика при реализации данных компаний. По данным обозначенного индекса, составленного в 2018 году, первые позиции рейтинга принадлежат таким странам, как Исландия, Теркс и Кайкос, Мальта, Черногория, Новая Зеландия и др. США в данном рейтинге занимают 53-е место (значение индекса – 9,5 из 100), а Российская Федерация – 105-е (значение 1,2) [22].

По результатам 2020 года Центром потребительного выбора (Consumer Choice Center, США), который представляет собой неправительственную организацию по защите прав потребителей, поддерживающую свободу образа жизни, инновации, конфиденциальность, науку и потребительский выбор [23], был также составлен индекс шеринг-экономики. Авторы данного исследования представляют результаты анализа 52 наиболее динамично развивающихся городов мира и формируют их рейтинг именно в контексте экономики совместного пользования. При формировании данного индекса был проведен обзор наиболее востребованных потребителями сервисов долевой экономики. Авторы оценивают степень ограничений для проектов и организаций, реализуемых посредством модели шеринг-экономики, в частности, учитываются такие критерии, как наличие разрешения того или иного сервиса шеринг-экономики, ставки налогов, наличие специального разрешения для предоставления услуг шеринг-экономики. В исследовании представлены результаты анализа городской среды по доступности каршеринга и карпулинга, электросамокатов, аренды жилья, сервисов для спортивных тренировок. Результаты данного исследования представлены на рисунке 1.

Рисунок 1. Рейтинг городов Европы по данным Sharing Economy Index 2020, рассчитанный Центром потребительного выбора (Consumer Choice Center, США) за 2020 год, баллы

Источник: составлено автором на базе данных Sharing Economy Index 2020. Режим доступа: https://consumerchoicecenter.org/sharing-economy-index-2021 / (дата обращения: 21.11.2021).

В отечественной литературе статистические данные по объему и динамике рынка шеринг-сервисов в РФ представлены кластером РАЭК/Sharing Economy. Для формирования приведенных показателей используются непосредственно данные компаний экономики совместного пользования, предоставленные в ходе интервью либо опубликованные в открытых источниках, а также статистика органов власти и экспертные оценки [24]. Г.М. Галеева, Л.Х. Иштирякова приводят результаты оценки влияния инвестиций в экономику совместного потребления на структуру занятости. При измерении рынка шеринг-экономики в России, помимо данных РАЭК, авторы используют статистические данные, характеризующие динамику развития отраслей экономики совместного потребления в России [25] (Galeeva, Ishtiryakova, 2020).

Вместе с тем, несмотря на стремительный рост интереса к данному виду деятельности, отсутствие наработанной статистической базы существенного ограничивает ученых в исследовании данного феномена.

Методология исследования

1. Методика оценки шеринг-экономики в городской среде

Концентрация на возможностях применения шеринг-экономики и ее потенциала в развитии общественного сектора определила ряд положений, которые характеризуют границы данного исследования. Это отразилось как на информационной базе исследования, так и на полученных результатах и их трактовке.

Во-первых, импульсом развития шеринг-экономики стало повсеместное распространение цифровых технологий, что способствовало различию ряда сервисов, позволяющих реализовать трансакцию в цифровой среде. Данный факт обусловил обращение к данным, полученным в результате формирования рейтинга умных городов.

Во-вторых, шеринг-экономика в большинстве своем относится к трансакционному сервису экономики, в частности к транспорту, торговле, аренде жилья и т.д.

В-третьих, шеринг-экономика в результате повышения эффективности ресурсов и предоставления доступа к недоиспользованным ресурсам тесно связана с концепцией устойчивого развития и формирует возможности для решения социальных и экологических проблем.

Непосредственно предлагаемая методика исследования включала два основных этапа:

1) отбор показателей для оценки и измерения шеринг-экономики;

2) определение интегрального индекса, характеризующего развитие шеринг-экономики в различных городах Европы;

3) сопоставление полученных данных с индексом шеринг-экономики, рассчитываемым Центром потребительного выбора (США).

На первом этапе был проведен анализ показателей, рассчитываемых при оценке умных городов, и выбраны показатели, характеризующие удовлетворенность граждан сервисами шеринг-экономики. В результате проведенного анализа показателей были выбраны три показателя, характеризующие сервисы шеринг-экономики:

- доля населения, считающая, что приложения для каршеринга уменьшили загруженность дорог в городе;

- доля населения, считающая, что аренда велосипедов уменьшила загруженность дорог в городе;

- доля населения, считающая, что веб-сайт или приложение позволяют жителям легко отдавать ненужные предметы;

- доля населения, оценивающая положительно услуги по вторичной переработке.

На втором этапе анализа был использован метод системного анализа TOPSIS для оценки шеринг-экономики в городах Европы по обозначенным выше показателям. Данный метод был подробно раскрыт в работе К. Хван и К. Юн [26] (Hwang, Yoon, 1981). Он также получил свое распространение при отборе энергетических, медицинских технологий; при ранжировании экологических и технологий автомобильной промышленности и т.д. К. Халицкая применяет данную методику для выбора наиболее подходящего дорожного покрытия [27] (Halicka, 2020). Лобкова Е.В. показывает применение данного подхода для оценки устойчивого развития территорий [28] (Lobkova, 2020).

Определение индекса шеринг-экономики по методу TOPSIS состояло из пяти последовательных шагов. На первом шаге была построена нормализованная матрица R = (r_ij), где i характеризует номер города, а j – оцениваемый показатель. Второй шаг состоял в оценке весов каждого из показателей путем оценки величины энтропии [29, 30] (Rudnik, Kacprzak, 2016; Kacprzak, 1907). На следующем этапе было определено идеальное значение показателей A⁺ (максимальное значение среди рассмотренных городов) и наихудшее решение A^- (минимальное значение среди рассмотренных городов). При определении данных значений предполагается, что чем выше значение данных показателей – тем лучше, чем ниже – тем хуже. Четвертый шаг предполагал определение близости интегрального значения, характеризующего тот или иной город, к наилучшему и наихудшему значению. На пятом шаге был определен интегральный индекс шеринг-экономики, рассчитанный по формуле:

I= S^–_J /(S^–_J + S⁺_J) (1)

где

I – значение интегрального индекса шеринг-экономики;

S^–_J – расстояние до наихудшего значения;

S⁺_{J –} расстояние до наилучшего значения.

В ходе обсуждения результатов были сопоставлены данные, полученные в результате применения описанной методики, с результатами Sharing Economy Index 2020.

2. Информационная база исследования

При подготовке теоретической части исследования были использованы научные труды, индексированные в базе цитирования Web of Science, Scopus и Elibrary. При подготовке практического блока исследования были использованы данные, на основе которых формируется рейтинг умных городов MD-SUTD Smart City Index Report за 2020 год. Перечень рассматриваемых в данном исследовании городов формировался с использованием перечня, который был использован при расчете Sharing Economy Index 2020, представленном Центром потребительского выбора (США). Были проанализированы 28 городов Европы, в том числе Хельсинки, Цюрих, Осло, Копенгаген, Женева, Амстердам, Мюнхен, Стокгольм, Гамбург, Вена, Гаага, Дублин, Берлин, Прага, Мадрид, Барселона, Варшава, Таллинн, Брюссель, Париж, Милан, Лиссабон, Будапешт, Бухарест, София, Киев, Афины, Рим.

Результаты исследования

Определение значимости показателей путем оценки величины энтропии позволило получить весовые коэффициенты (w), представленные в таблице 1.

Таблица 1

Весовые коэффициенты показателей шеринг-экономики, рассчитанные на основе оценки величины энтропии рейтинг умных городов MD-SUTD Smart City Index Report за 2020 год

Применение методики TOPSIS с учетом обозначенных выше коэффициентов позволило определить интегральное значение индекса шеринг-экономики в разрезе городов. Полученные результаты представлены на рисунке 2.

Рисунок 2. Рейтинг городов Европы по значению предложенного индекса шеринг-экономики (по методу TOPSIS) за 2020 г.

Источник: составлено автором на основе проведенного анализа.

Обсуждение результатов

Для более детального раскрытия обозначенной методики следует упомянуть об ее ограничениях и недостатках. Прежде всего, вследствие ограничения набора показателей и отсутствия статистических данных представленная методика при текущем наборе показателей не учитывает объем шеринг-экономики в том или ином городе. Кроме того, отдельные задачи, которые решают сервисы долевой экономики, могут быть решены без применения данной модели. В данном случае это касается показателя, характеризующего степень удовлетворенности услуг по вторичной переработке.

В ходе анализа полученных результатов также следует представить результаты сопоставления индекса, предложенного Центром потребительского выбора (США) со значениями, полученными путем применения предложенной методики. Следует отметить, что значения индекса Центра потребительского выбора в большей степени являются качественными, его величина рассчитывается в баллах. Вместе с тем он учитывает не только уровень наличия того или иного сервиса в городе, но и характеризует институциональные условия развития шеринг-экономики. Рассчитанный в данном исследовании индекс в большей степени является количественным и характеризует удовлетворенность граждан сервисами шеринг-экономики. В связи с этим данные индексы могут быть рассмотрены совместно. На рисунке 3 представлена матрица, в которой по оси X представлены значения, рассчитанные в рамках данного исследования, а по оси Y – значения индекса шеринг-экономики, полученные Центром потребительского выбора.

Рисунок 3. Матрица городов по уровню шеринг-экономики

Источник: составлено автором на основе данных Sharing Economy Index 2020 (Режим доступа: https://consumerchoicecenter.org/sharing-economy-index-2021 /, дата обращения: 21.11.2021) и применения авторской методики оценки шеринг-экономики, предложенной в данном исследовании.

В квадрате I представлено 19 из 28 городов. Отсюда следует, что в целом уровень развития шеринг-экономики соответствует значениям показателей, характеризующим умные города, что свидетельствует о возможности применения шеринг-сервиса для улучшения городской среды и повышения качества общественных благ. Вместе с тем различия в значениях представленных индексов, что характерно для II и IV квадрантов, могут быть связаны с особенностями регулирования данной сферы, а также с качеством неформальных институтов, которые формируют уровень доверия как в гражданском обществе, так и в отношении государства. Более детальный анализ влияния институциональной среды на развитие долевой экономики планируется рассмотреть в будущих исследованиях.

Заключение

В данном исследовании с целью разработки авторского инструментария оценки шеринг-экономики в городской среде на примере стран Европы были получены следующие результаты.

Во-первых, была раскрыта проблематика определения границ шеринг-экономики, что порождает как многообразие используемых терминов, так и наличие высокой степени неопределенности в вопросах измерения и оценки данного сектора экономики.

Во-вторых, предложена авторская методика оценки шеринг-экономики в разрезе городов на примере стран Европы. Данная методика посредством применения метода TOPSIS позволяет рассчитать интегральный показатель, характеризующий удовлетворенность гражданского общества сервисами шеринг-экономики.

В-третьих, построена матрица, показывающая распределение городов по индексу Центра потребительского выбора (США) и по предложенной в исследовании методике. Показано, что в целом уровень развития шеринг-экономики в умных городах является достаточно высоким.

Теоретико-методологическая значимость полученных результатов состоит в расширении методического инструментария оценки долевой экономики. Практическая значимость заключается в возможности применения полученных результатов при развитии городской среды посредством развития шеринг-сервисов.