Применение больших данных и маржинальная наценка фирм: свидетельства из Китая

Почему решения, связанные с данными, важны для повседневного бизнеса

Когда вы делаете покупки в интернете или используете приложение для вызова такси, каждый клик, свайп и покупка оставляют цифровой след. Компании всё чаще используют эти следы — «большие данные» — чтобы принимать решения о том, что продавать, как это производить и по какой цене. В этом исследовании звучит простой, но важный вопрос: приводит ли серьёзное внедрение инструментов больших данных в китайских фирмах к возможности взимать более высокие цены по отношению к издержкам — и почему это должно нас волновать, если это так?

Взгляд дальше простых мер производительности

Традиционные показатели успеха бизнеса, такие как выпуск на работника или общий объём продаж, часто упускают то, что происходит внутри современных цифровых фирм. На рынках, сформированных эффектами сети и платформами, несколько крупных игроков могут доминировать, и конкуренция может смещаться с сокращения издержек на умелое использование информации. Автор утверждает, что лучшей мерой рыночной власти фирмы является её «наценка» — разрыв между ценой, которую она взимает с клиентов, и предельными издержками производства ещё одной единицы. Наценки суммируют как экономию издержек, так и готовность потребителей платить за лучшие продукты, делая их естественным измерителем того, действительно ли стратегии на основе данных создают устойчивые преимущества.

Как большие данные могут усилить конкурентное преимущество фирмы

В работе сначала строится теоретическая модель фирм, различающихся по издержкам и уровню инновационности их продуктов. В этой парадигме приложения больших данных — системы сбора, очистки и анализа массивных, быстро меняющихся и разнородных данных — выполняют две основные функции. Они помогают компаниям разрабатывать более отличительные продукты, соответствующие вкусам потребителей, и оптимизируют операции, делая производство каждой единицы дешевле. Обе опции повышают наценки: уникальные продукты сталкиваются с меньшей прямой ценовой конкуренцией, тогда как снижение издержек расширяет разрыв между ценой и стоимостью даже если прейскурантные цены меняются мало.

Измерение использования данных с помощью ИИ

Чтобы проверить эти идеи, исследованию нужен способ измерить глубину внедрения больших данных в каждой фирме. Вместо того чтобы полагаться только на простую статистику числа аналитиков данных или на результаты опросов, автор обращается к текстам годовых отчётов китайских публичных компаний в период с 2002 по 2023 годы. Большая языковая модель используется для сканирования этих документов, выделения предложений, которые действительно описывают конкретные инициативы в области больших данных, и их распределения по уровням, таким как базовая инфраструктура, технологии, организация и приложения. Частота таких проверенных описаний превращается в индикатор уровня применения больших данных на фирменном уровне, который затем связывается с бухгалтерскими и патентными данными для оценки наценок каждой фирмы.

Что показывают китайские данные

Используя панель компаний, котирующихся на A‑share, исследование применяет методы с фиксированными эффектами и инструментальных переменных, чтобы выделить влияние больших данных от других факторов, таких как качество менеджмента или региональные шоки. Во множестве проверок — альтернативные инструменты, разные методы расчёта наценок и заменяющие меры инвестиций в данные — результат устойчив: фирмы, которые активнее используют большие данные, демонстрируют статистически и экономически значимое увеличение наценок. Дополнительный анализ показывает, что эти приросты действуют главным образом через два канала. Во-первых, фирмы с богатой информацией подают больше патентов, ориентированных на продукт, больше инвестируют в НИОКР и эффективнее преобразуют эти расходы в новые предложения. Во-вторых, их общая производительность улучшается, о чём свидетельствуют более высокие показатели совокупной факторной производительности и производительности труда, что указывает на более слаженные и эффективные операции.

Не все фирмы выигрывают в равной мере

Окупаемость инвестиций в большие данные оказывается крайне неоднородной. Крупные компании и те, у кого выше доля технического персонала, лучше подготовлены к превращению данных в рыночную власть, вероятно потому, что у них есть дополнительные навыки и инфраструктура для интерпретации сложной информации. Больше выигрывают фирмы с более глубокими технологическими резервами или работающие в технологически интенсивных отраслях. Наконец, важен и более широкий контекст: города с развитой цифровой бизнес‑экосистемой и провинции с более рыночно‑ориентированными институтами усиливают эффект больших данных на наценки. Кратко говоря, одни лишь данные недостаточны — их ценность зависит от сопутствующих организационных возможностей, технологической базы и политической среды.

Что это значит для потребителей и политиков

Для неспециалиста вывод прост: большие данные действительно могут помочь фирмам работать умнее и при этом повышать цены, позволив создавать лучшие продукты и оптимизировать производство. Это увеличивает прибыль и может подстегнуть дальнейшие инновации, но также может концентрировать рыночную власть в руках тех фирм, которые уже обладают размером, навыками и благоприятной средой. Исследование предлагает, что если общество хочет, чтобы данные повышали эффективность без подрыва здоровой конкуренции, необходимо сочетать инвестиции в цифровую инфраструктуру с поддержкой более мелких и менее развитых фирм, одновременно внимательно отслеживая, как стратегии на основе данных меняют цены и власть на рынке.

Цитирование: Wang, D. Big data application and firm markups: evidence from China. Sci Rep 16, 11670 (2026). https://doi.org/10.1038/s41598-026-43480-1

Ключевые слова: большие данные, наценки фирм, цифровая экономика, продуктовые инновации, Китай