ЭКОНОМИКА ИНФОРМАЦИИ: КАК ЗНАНИЕ СТАНОВИТСЯ ТОВАРОМ

АННОТАЦИЯ

Информация превратилась в один из главных ресурсов XXI века — наряду с трудом, капиталом и землёй. В этой статье рассматривается, как знание постепенно стало товаром: чем обусловлен этот процесс, какие экономические механизмы им управляют, и какие риски он несёт. Особое внимание уделено проблеме информационной асимметрии, теоретическим моделям Акерлофа и Стиглица, а также понятию информационной ренты — прибыли, получаемой за счёт обладания эксклюзивными данными.

Ключевые слова: информация, асимметрия, рынок лимонов, инсайдерская аналитика, цифровая экономика.

ВСТУПЛЕНИЕ

Долгие века экономика вращалась вокруг трёх столпов: труда, земли и капитала. Позже, в XX веке, к ним добавили предпринимательство — как способность соединять ресурсы и брать на себя риск. Но в XXI веке появился новый фактор, который невозможно ни потрогать, ни исчерпать, но без которого рушится вся конструкция современного производства. Это — информация.

Её вес в экономике уже давно перешёл из разряда «дополнительного» в фундаментальный. По данным Всемирного банка, за период с 1995 по 2022 год доля отраслей, связанных с обработкой, хранением и передачей информации, выросла в мировом ВВП с 8% до более чем 22%. В экономиках США и Южной Кореи сектор информационно-коммуникационных технологий (ИКТ) отвечает до 30% прироста производительности. Отчёт McKinsey Global Institute за 2023 год уточняет: около 70% стоимости, создаваемой в таких отраслях, как финансы, биотехнологии и e-commerce, приходится именно на анализ и монетизацию данных.

Информация становится товаром — но товаром особого рода. Она неконкурентна (то есть не исчезает при потреблении) и неривальна (её ценность зависит не от количества, а от контекста и применения). И тем не менее, в эпоху переизбытка данных и дефицита внимания появляется новая форма ресурса: структурированное, проверенное, заранее интерпретированное знание. И это знание можно купить. Продать. Спрятать. Арендовать.

Мы больше не просто “работаем с информацией”. Мы живём в системе, где знание — это актив, топливо, мера власти. Оно решает, кто будет богат, а кто останется в догоняющих. В этом контексте информационное неравенство перестаёт быть метафорой. Оно становится новой формой имущественного неравенства. В экономике, где решает не то, сколько у тебя станков, а какие у тебя данные и модели, барьеры доступа к информации равны барьерам к самому будущему.

ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ

В 1970 году Джордж Акерлоф опубликовал статью, которая перевернула представление об идеальном рынке. Он рассматривал ситуацию на рынке подержанных автомобилей: продавцы обладают знанием о скрытых дефектах своих машин, тогда как покупатели — нет. Возникает информационный перекос. В условиях такой асимметрии рациональный покупатель не готов платить полную цену, опасаясь наткнуться на «лимон» — автомобиль с серьёзными скрытыми недостатками.

Результат предсказуем и тревожен: если риск высок, то даже качественные машины не удаётся продать по справедливой цене. Владельцы хороших авто покидают рынок, а остаются только «лимоны». Это явление получило название adverse selection — неблагоприятный отбор.

Хотя изначально модель касалась авторынка, принципы легко экстраполируются на другие секторы:

– рынок труда: соискатель знает свои реальные навыки и мотивацию, но работодатель видит только диплом и резюме. Возникает переоценка выпускников престижных вузов — не потому что они гарантированно лучше, а потому что бренд выступает заменителем достоверной информации;

– финансовые рынки: по данным отчёта FINRA за 2021 год, 62% начинающих инвесторов не способны правильно интерпретировать базовые рисковые метрики, такие как волатильность или коэффициент Шарпа. Это ведёт к тому, что рискованные активы перепродаются с наценкой — просто потому, что покупатель не осознаёт, что покупает;

– образование: платформа может быть посредственной, но если она носит громкое имя — MIT, Стэнфорд, МГУ — потребитель готов платить, не разбираясь в содержательности.

Результат один: повышение транзакционных издержек, искажение рынка, вытеснение добросовестных игроков. Это — логика распада.

Джозеф Стиглиц, соавтор новой институциональной теории, показал: рынки не сдаются. Они эволюционируют, создавая адаптивные механизмы, с помощью которых можно компенсировать асимметрию информации.

Один из них — сигналы. Это действия, предпринимаемые информированной стороной, чтобы доказать свою надёжность. Например:

– степень MBA становится сигналом управленческой квалификации, независимо от содержания программы;

– высокая цена может сама по себе служить сигналом качества в люксовом сегменте;

– сертификаты от Google*, Y Combinator и других крупных платформ — не столько знания, сколько пропуск в определённое сообщество.

С другой стороны, экраны инициируются менее информированной стороной, которая стремится добыть больше данных о контрагенте. Это:

– требования медобследования при оформлении страховки;

– кейсовые интервью и тестовые задания на собеседованиях;

– рейтинговые системы на маркетплейсах, таких как OZON или YouDo.

Ниже — краткая таблица различий:

Таблица 1.

Отличия сигналов и экранов при информационной асимметрии

Но важнейшее последствие информационной асимметрии — информационная рента. Это тип прибыли, который возникает не за счёт ресурсов, а за счёт знания. Примеры многочисленны и наглядны:

– в деле SEC против Раджа Раджаратнама (основатель Galleon Group), суд приговорил его к 11 годам лишения свободы. Фонд получил более $60 млн прибыли за счёт инсайдов, полученных от информаторов в Intel и других корпорациях;

– Netflix вложил свыше $1 млрд в аналитику поведения пользователей, что позволило оптимизировать производство контента и снизить маркетинговые издержки;

– фонд Medallion компании Renaissance Technologies показывал доходность свыше 66% годовых, используя алгоритмические стратегии, основанные на недоступных обычным трейдерам паттернах.

Такие кейсы демонстрируют, что в цифровую эпоху основное конкурентное преимущество — это не активы, не люди, не даже капитал, а уникальный доступ к информации и способность её интерпретировать.

СОВРЕМЕННЫЕ ПРИМЕРЫ «ТОВАРИЗАЦИИ» ИНФОРМАЦИИ

Процесс превращения информации в товар особенно ярко проявляется там, где возникает чёткое разграничение доступа. На финансовых рынках это становится почти физически ощутимым. Bloomberg Terminal — профессиональный инструмент, доступ к которому стоит более $24 000 в год — не просто база данных. Это источник моментального доступа к новостям, котировкам, аналитике и событиям в реальном времени, когда каждая секунда способна решить судьбу сделки. Те, кто подключён к этим потокам, живут в будущем. Те, кто читает новости на открытых ресурсах, живут в прошлом — и платят за это.

Информационное преимущество здесь превращается в капиталотому что пока розничный инвестор только формирует своё мнение, профессионал уже купил и продал.

Но не только биржа работает по такому принципу. Big Tech — корпорации масштаба Google*, Meta (признана в России экстремистскими организациями, их деятельность запрещена), Amazon — ежедневно перерабатывают объёмы данных, которые невозможно себе представить. Facebook (признана в России экстремистской организацией, её деятельность запрещена) собирает информацию более чем по 50 параметрам: интересы, геолокация, время просмотра, клики, социальные связи. Это не просто слежка — это создание цифрового двойника, по которому строится предиктивная модель поведения. Google* в 2023 году получил более $220 миллиардов выручки от рекламы — почти 80% всей выручки Alphabet. Эти цифры говорят сами за себя: доступ к поведенческому профилю пользователя = рыночное преимущество.

Чем больше ты знаешь о человеке, тем точнее можешь предсказать и продать ему что-то, даже если он сам ещё не знает, что хочет.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В результате информация перестаёт быть только движущей силой экономического роста — она становится механизмом социальной стратификации. Возникает новая форма неравенства. Одни получают доступ к проверенным, структурированным и упреждающим данным. Другие — к обрывкам, к тому, что уже устарело в момент появления.

Хочется подчеркнуть, что будущее принадлежит не только тем, кто умеет добывать данные, но тем, кто умеет осмыслять и капитализировать их: в продукт, в решение, в точную стратегию. В этом смысле знание превращается в форму власти, а аналитик — в современного политика или полководца, только без армии и трибуны.

*По требованию Роскомнадзора информируем, что иностранное лицо, владеющее информационными ресурсами Google является нарушителем законодательства Российской Федерации – прим. ред.

Список литературы:

1. Акерлоф Дж. Рынок «лимонов»: неопределенность качества и рыночный механизм // Вехи экономической мысли. Т. 4. Теория фирмы. – М.: Экономика, 2003. – С. 459–482.
2. Кастельс М. Информационная эпоха: экономика, общество и культура. Т. 1: Сетевое общество. – М.: ГУ ВШЭ, 2000. – 607 с.
3. Стиглиц Д. Экономика государственного сектора. – М.: ИНФРА-М, 2005. – 686 с.
4. Тапскотт Д. Экономика блокчейна: как технологии распределённого реестра изменят деньги, бизнес и мир. – М.: Эксмо, 2019. – 400 с.
5. Райзберг Б.А., Лозовский Л.Ш., Стародубцева Е.Б. Современный экономический словарь. – 5-е изд., перераб. и доп. – М.: ИНФРА-М, 2006. – 494 с.
6. Степанов С.В. Информационная асимметрия как источник рыночных неэффективностей // Вестник Московского университета. Серия 6: Экономика. – 2021. – № 2. – С. 35–47.
7. Иванов И.И. Информационные технологии и трансформация экономических институтов // Экономические науки. – 2020. – № 6. – С. 22–29.
8. Панкратова Л.Н. Информационные ресурсы как фактор устойчивого развития экономики // Журнал «Региональная экономика». – 2022. – № 4. – С. 88–95.
9. Доклад ЮНКТАД о цифровой экономике в 2021 году: [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.investinregions.ru/analytics/a/materials-109636/ (дата обращения: 15.05.2025).
10. Минцифры России. Концепция регулирования рынка данных в Российской Федерации: [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://digital.gov.ru (дата обращения: 16.05.2025).
11. Росстат. Доля информационных услуг в структуре ВВП РФ: [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://rosstat.gov.ru/folder/210/document/13262 (дата обращения: 15.05.2025).
12. McKinsey Global Institute. The Data-Driven Enterprise of 2025: [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-data-driven-enterprise-of-2025 (дата обращения: 21.05.2025).
13. World Bank Data. Information and Communication Technology (ICT) value added (% of GDP): [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://data.worldbank.org/indicator/NV.SRV.TELE.ZS (дата обращения: 20.05.2025).