Регулировать нельзя отпустить: o значении гибкой комиссии в такси

В статье исследуется значение гибкой комиссии в функционировании платформ вызова такси как ключевого элемента ценообразования, напрямую влияющего на баланс интересов пассажиров, водителей и платформы. Гибкая комиссия рассматривается как часть механизма динамического ценообразования, используемого для балансировки спроса и предложения в условиях колебаний интенсивности поездок и пространственной неоднородности спроса. Цель работы заключается в анализе преимуществ и ограничений использования гибкой комиссии по сравнению с фиксированной, а также в изучении ее влияния на устойчивость платформенных рынков и их способность адаптироваться к изменениям рыночных условий. Методология включает теоретическое моделирование равновесий на рынке пассажирских перевозок такси, а также калибровку построенной структурной модели с использованием открытых данных, что позволяет проиллюстрировать результативность различных подходов к управлению комиссией. В статье показано, что гибкая комиссия способствует лучшей адаптации платформ к рыночным изменениям, снижению вероятности провалов мэтчинга и увеличению доходов водителей, что в итоге улучшает качество сервиса для пассажиров. В отличие от гибкой фиксированная комиссия ограничивает возможности платформ для поддержания баланса на рынке, что приводит к снижению прибыли, ухудшению качества обслуживания и негативным последствиям для общественного благосостояния. Это особенно важно в контексте обсуждения подходов к регулированию цифровых платформ, задействованных в пассажирском транспорте. Выводы статьи подчеркивают важность внедрения комбинированного подхода к управлению комиссией, который учитывает потребности всех сторон и способствует устойчивому развитию платформенных рынков.

1. Маркова О. А., Ставнийчук А. Ю., Ионкина К. А. Распределение ресурсов на основе динамического ценообразования: в чем сила? // Научные исследования экономического факультета. Электронный журнал. 2025. Т. 17. № 1. С. 79–97. DOI: 10.38050/2078-3809-2025-17-1-79-97.

2. Шаститко А. Е., Курдин А. А., Маркова О. А., Мелешкина А. И., Морозов А. Н., Моросанова А. А. Эффекты государственного регулирования рынка перевозок пассажиров и багажа легковым такси. М.: Экономический факультет МГУ им. М. В. Ломоносова, 2021.

3. Шаститко А. Е., Маркова О. А. Старый друг лучше новых двух? Подходы к исследованию рынков в условиях цифровой трансформации для применения антимонопольного законодательства // Вопросы экономики. 2020. № 6. С. 37–55. DOI: 10.32609/0042-8736-2020-6-37-55.

4. Angrist J. D., Caldwell S., Hall J. V. Uber vs. Taxi: A Driver’s Eye View // American Economic Journal: Applied Economics. 2021. Vol. 13. No 3. Р. 272–308. DOI: 10.1257/app.20190655.

5. Bai J., So K. C., Tang C. S., Chen X., Wang H. Coordinating Supply and Demand on an On-Demand Service Platform With Impatient Customers // Manufacturing & Service Operations Management. 2018. Vol. 21. No 3. Р. 556–570. DOI: 10.1287/msom.2018.0707.

6. Becchio G. The Two Blades of Occam’s Razor in Economics: Logical and Heuristic // Economic Thought. 2020. Vol. 9. No 1. Р. 1–17.

7. Buchholz N., Shum M., Xu H. Rethinking Reference Dependence: Wage Dynamics and Optimal Taxi Labor Supply. Princeton University Economics Department. Working Paper. 2023. https://nbuchholz.scholar.princeton.edu/sites/g/files/toruqf4066/files/documents/BSX_TaxiLabor.pdf.

8. Bimpikis K., Candogan O., Saban D. Spatial Pricing in Ride-Sharing Networks // Operations Research. 2019. Vol. 67. No 3. Р. 744–769. DOI: 10.1287/opre.2018.1800.

9. Cachon G. P., Daniels K. M., Lobel R. The Role of Surge Pricing on a Service Platform With Self-Scheduling Capacity // Manufacturing & Service Operations Management. 2017. Vol. 19. No 3. Р. 368–384. DOI: 10.1287/msom.2017.0618.

10. Castillo J. C., Knoepfle D. T., Weyl E. G. Matching and Pricing in Ride Hailing: Wild Goose Chases and How to Solve Them // Management Science. 2025. Vol. 71. No 5. Р. 4377–4395. DOI: 10.1287/mnsc.2022.00096.

11. Castillo J. C., Knoepfle D. T., Weyl E. G. Surge Pricing Solves the Wild Goose Chase // Proceedings of the 2017 ACM Conference on Economics and Computation. Cambridge, MА, 26–30 June 2017. New York, NY: Association for Computing Machinery, 2017. Р. 241–242. DOI: 10.1145/3033274.3085098.

12. Crawford V. P., Meng J. New York City Cab Drivers’ Labor Supply Revisited: ReferenceDependent Preferences With Rational-Expectations Targets for Hours and Income // American Economic Review. 2011. Vol. 101. No 5. Р. 1912–1932. DOI: 10.1257/aer.101.5.1912.

13. Daniels K. M. Capacity Constrained Two-Sided Markets. Washington University in St. Louis. Working Paper. 2017.

14. Easterbrook F. H. Limits of Antitrust // Texas Law Review. 1984. Vol. 63. No 1. Р. 1–40.

15. Fang Z., Huang L., Wierman A. Loyalty Programs in the Sharing Economy: Optimality and Competition // Proceedings of the Eighteenth ACM International Symposium on Mobile Ad Hoc Networking and Computing. Los Angeles, CA, 26–29 June 2018. New York, NY: Association for Computing Machinery, 2018. Р. 131–140. DOI: 10.1145/3209582.320959.

16. Fang Z., Huang L., Wierman A. Prices and Subsidies in the Sharing Economy // Proceedings of the 26th International Conference on World Wide Web. Perth, Australia, 3–7 April 2017. Switzerland: International World Wide Web Conferences Steering Committee Republic and Canton of Geneva, 2017. Р. 53–62. DOI: 10.1145/3038912.3052564.

17. Farber H. S. Reference-Dependent Preferences and Labor Supply: The Case of New York City Taxi Drivers // American Economic Review. 2008. Vol. 98. No 3. Р. 1069–1082. DOI: 10.1257/aer.98.3.1069.

18. Gomes R., Mantovani A. Regulating Platform Fees Under Price Parity // Journal of the European Economic Association. 2025. Vol. 23. No 1. Р. 190–235. DOI: 10.1093/jeea/jvae014.

19. Hu M., Zhou Y. Price, Wage, and Fixed Commission in On-Demand Matching. SSRN. August 31 2020. https://ssrn.com/abstract=2949513 or http://dx.doi.org/10.2139/ ssrn.2949513. DOI: 10.2139/ssrn.2949513.

20. Kay B. S., Migueis M. How to Design Rules for Ex-Post Evaluation. Washington, DC: Board of Governors of the Federal Reserve System, 2025. DOI: 10.17016/23807172.3698.

21. Kovacic W. E. Using Ex Post Evaluations to Improve the Performance of Competition Policy Authorities // Journal of Corporation Law. 2006. Vol. 31. No 2. Р. 503.

22. Leng B., Du H., Wang J., Li L., Xiong Z. Analysis of Taxi Drivers’ Behaviors Within a Battle Between Two Taxi Apps // IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2015. Vol. 17. No 1. Р. 296–300. DOI: 10.1109/TITS.2015.2461000.

23. Manne G. A. Error Costs in Digital Markets. The Global Antitrust Institute Report on the Digital Economy. SSRN. 11 November 2020. https://ssrn.com/abstract=3733662 or http:// dx.doi.org/10.2139/ssrn.3733662. DOI: 10.2139/ssrn.3733662.

24. Rammohan S., Marathe R. R., Sudarsanam N. Recent Advancements in Revenue Management of Taxi Services: A Systematic Review and Research Agenda // Management Review Quarterly. 2024. Vol. 74. No 2. Р. 1029–1055. DOI: 10.1007/s11301-023-00326-8.

25. Rill J., Dillickrath T. J. Type 1 Error and Uncertainty: Holding the Antitrust Enforcement Pendulum Steady // Antitrust Chronicle. 2009. Vol. 11. https://competitionpolicyinternational.com/assets/0d358061e11f2708ad9d62634c6c40ad/RillNOV-09_1_.pdf.

26. Rochet J. C., Tirole J. Two‐Sided Markets: A Progress Report // The RAND Journal of Economics. 2006. Vol. 37. No 3. Р. 645–667. DOI: 10.1111/j.1756-2171.2006.tb00036.x.

27. Sappington D. E. M., Weisman D. L. Price Cap Regulation: What Have We Learned From 25 Years of Experience in the Telecommunications Industry? // Journal of Regulatory Economics. 2010. Vol. 38. No 3. Р. 227–257. DOI: 10.1007/s11149-010-9133-0.

28. Thakral N., Tô L. T. Daily Labor Supply and Adaptive Reference Points // American Economic Review. 2021. Vol. 111. No 8. Р. 2417–2443. DOI: 10.1257/aer.20170768.

29. Wang H., Yang H. Ridesourcing Systems: A Framework and Review // Transportation Research Part B: Methodological. 2019. Vol. 129. Р. 122–155. DOI: 10.1016/j.trb.2019.07.009.