Аналитические модели договорных цен по своей природе предполагают изначальную возможность достоверной оценки затрат на производство информационного продукта и результатов его производительного применения. Между тем такая возможность всегда относительна, поэтому представляется разумным априорно оценивать лишь вероятные издержки производства научно-технической информации и вероятный экономический эффект от ее применения. Претендующие на достоверность количественные оценки в данной области можно получить лишь постфактум.
Следовательно, наиболее значительным недостатком аналитических моделей цены является их принципиальная неспособность отразить важнейшее экономическое свойство информации - ее стоимостную неопределенность. Кроме того, производство информации далеко не всегда можно оценить по принципу “затраты - выпуск”, поскольку и затраты, и результаты здесь часто имеют иной смысл, иное экономическое содержание, нежели в большинстве отраслей материального производства. Это обстоятельство также значительно ограничивает возможности применения аналитических моделей цены.
Параметрические модели цены. Второй большой группой моделей цены информационных продуктов являются параметрические модели цены. Они применяются при ценообразовании новой техники, имеющей предшествующие аналоги, и выражают взаимную связь между стоимостными и техническими характеристиками информационного продукта [10]. Основная идея этих моделей заключается в том, чтобы представить цену информационного продукта как функцию некоторых технических параметров и благодаря этому оценить возможный уровень цены новой техники, зная цены ее предшествующих аналогов.
Параметрические модели цены исходят из того факта, что между основными техническими параметрами (натуральными показателями, характеризующими функциональные возможности новой техники определенного вида) и ценой этой новой техники существует определенная связь, которая подлежит выявлению на основе анализа статистических данных. В результате такого анализа оказывается возможным выписать некую зависимость, выражающую цену информационного продукта как функцию его основных параметров.
Подставляя в эту функцию технические параметры созданного образца новой техники, можно определить предполагаемый уровень его цены.
В некоторых случаях бывает возможно выделить даже не группу параметров, а один основной технический параметр (технологически значимый результат), соответствующий функциональному назначению техники данного вида. Например, для измерительного прибора это может быть точность измерения (разрешающая способность), для пресса - поверхность прессования и т.д. Петр Первый оценивал построенные боевые корабли при помощи основного критерия - количества пушек, которые могли одновременно разместиться на их палубе в боевой обстановке. Во многих подобных случаях статистический анализ позволяет утверждать, что цены новых продуктов и их основные технические параметры связаны соотношениями вида
Y = aX b, (2)
или
Y = aebX, (3)
где Y - отношение цен двух образцов новой техники одного и того же вида;
X - отношение значений их основного технического параметра;
a и b - константы, находимые методами статистического анализа [7].
На самом деле приведенные формулы выражают лишь факт приближения рассматриваемых видов технологии к своему технологическому пределу. Ранее было сказано, что процесс развития каждой конкретной технологии (как и технологического уклада) осуществляется по закону логистической кривой: вначале значительные усилия лишь очень слабо продвигают результат, достигаемый в требуемом направлении; затем, по мере накопления критической массы технологического развития, следует технологический рывок, когда ощутимый результат в совершенствовании данной технологии достигается без больших усилий; а затем, по мере приближения к технологическому пределу, затраты усилий (как в натуральном, так и в стоимостном выражении) значительно возрастают в пропорции к достигаемому эффекту. При этом в начале последней стадии затраты на единицу эффекта растут в простой геометрической прогрессии (как степенная функция), затем в сложной прогрессии (экспоненциально), но эта фаза означает уже процесс умирания рассматриваемой технологии и ее замены другой, более совершенной.
Следовательно, если та или иная техническая система развивается на основе неизменного технологического принципа, то с достижением некоторого уровня ее развития себестоимость новых ее моделей растет как степенная, а затем - как показательная функция ее эффективности. Данный принцип, связывающий ценообразование технологий с определенным технико-экономическим показателем, получил название закона Гроша по имени американского исследователя рынка компьютерных систем, подметившего соответствующую закономерность. Однако этот принцип верен лишь для технических систем, развивающихся на неизменной технологической основе, и жестко связан с закономерностями последней фазы их развития. Переход к новым технологическим принципам и решениям выводит техническую систему на новую логистическую кривую, и при таком качественном переходе данный закон ценообразования уже не имеет места: как и всякий закон, основанный на количественном соизмерении, он выполняется лишь в предположении однородности качества, выступающего основой этого соизмерения.
Строго говоря, закон Гроша есть ни что иное, как частный случай закона возрастания энтропии в замкнутых системах, причем в роли такой системы в данном случае выступает технологический уклад. Переход к новым технологическим принципам означает внесение информации в данную систему и позволяет противостоять энтропии, резко увеличивая эффект, получаемый на единицу сделанных затрат. Из данной закономерности ценообразования вытекает важный вывод, который заключается в том, что инвестиционная поддержка стареющих технологических укладов в силу объективных причин не может привести к сколько-нибудь значительной отдаче и автоматически закладывает в макроэкономические показатели развития страны нарастание инфляции издержек. Этот факт проверен опытом экономической динамики большинства стран мира. Заметим, что указанная закономерность касается инвестиций не только в вещественные факторы производства, но и в человеческий капитал.
Разнообразие хозяйственных процессов, которые призвана оптимизировать цена информационного продукта, предопределяет и разнообразие методик параметрического ценообразования. Целый ряд методик основан на расчете некоторого совокупного, интегрального показателя (иногда его условно называют конкурентоспособностью новой техники) как функции ее основных технических параметров.
Легко понять, что параметрическое ценообразование так же, как и аналитическое, не может отразить факт экономической неопределенности информации: ни конкурентоспособность информационного продукта, ни приемлемый для рынка уровень его цены невозможно сосчитать до выхода этого продукта в сферу товарного обращения. В частности, ситуация, связанная с технологическим скачком, не говоря уже о более глобальных технологических изменениях (например, смена технологических укладов или способов производства), остается за пределами внимания параметрических моделей цены, которые рассматривают всякие новые технологические решения в некотором смысле как аналоги прежних.
Кроме того, все параметрические модели цены учитывают лишь ограниченное число основных натуральных параметров, а между тем в некоторых модификациях информационных продуктов решающую роль могут играть технические данные, которые трудно отнести к числу основных. В современных условиях быстро изменяющегося рынка информации достаточно типична ситуация, когда динамика спроса на продукт зависит именно от вспомогательных параметров. Более того, количественное изменение любого (в том числе и неосновного) параметра может привести к потере некоторых потребительских качеств продукта или к возникновению новых. Однако эти переходы количества в качество принципиально не могут быть учтены параметрическими моделями цены. Хотя применение статистических методов анализа придает параметрическим моделям цены некоторую обоснованность, оно не устраняет механистической причинной логики, лежащей в их основе.
Ступенчатые модели цены. По мере осознания необходимости отражения экономической неопределенности информации в моделях ценообразования аналитические и параметрические модели постепенно сменяются ступенчатыми, предполагающими, что процесс купли-продажи информационных продуктов осуществляется не единовременно, а ступенчато, и ценообразование информации совершается не априорно, а предполагает стоимостную дооценку, происходящую после применения информационных продуктов в материальном производстве.
Тем самым ступенчатые модели цены преодолевают основной недостаток аналитических и параметрических моделей - априорный характер ценообразования. В отличие от первых двух типов моделей ступенчатые модели договорной цены информационного продукта предполагают возможность его стоимостной дооценки по фактическим затратам на его производство и по фактическим результатам его производительного применения.
Напомним, что процесс производительного применения информации неопределенно продолжителен, поэтому стоимостную дооценку информационного продукта, выступающего объектом товарного обращения, можно, вообще говоря, производить многократно. Однако эта операция выглядит экономически осмысленной лишь до тех пор, пока использование данной информации в производстве не станет соответствовать общественно нормальным условиям производства и все еще позволяет применяющим ее хозяйствующим субъектам рассчитывать на получение избыточной прибыли. Тем самым сроки стоимостной дооценки ограничиваются возможностью извлечения избыточной прибыли как формы выражения экономического эффекта от применения данного информационного продукта.
Ступенчатые модели цены пока еще относительно редко применяются на практике. Методология этих моделей достаточно сложна; по сравнению с аналитической или параметрической ценой ступенчатая цена выступает превращенной формой более высокого порядка, поскольку при ступенчатом ценообразовании стоимость информационного продукта превращается в его цену многократно и по частям.
В настоящее время остается слабо разработанной проблема стоимостной дооценки информационных продуктов, ценообразование которых предполагает применение параметрических моделей цены. Возможно, одна из причин этого факта заключается в том, что воспроизводственный смысл параметрического ценообразования уловить в целом труднее, нежели аналитического, поэтому общественная природа стоимостной дооценки в данном случае менее очевидна.
Растянутый во времени процесс формирования ступенчатой цены нисколько не отменяет того факта, что сама цена при этом в каждый момент времени предстает однозначно определенной функцией своих аргументов, будь то стоимостные или натуральные показатели. Преимущество ступенчатых моделей цены состоит лишь в том, что эта однозначная определенность в данном случае получает свое количественное выражение не априори, а постфактум. Таким образом, ступенчатая цена делает лишь первый шаг к отражению экономической неопределенности информации, хотя отдельные методики стоимостной дооценки могут сделать в этом направлении достаточно много.
Вероятностные модели цены. В основе рассмотренных выше трех типов моделей цены информационных продуктов лежит механистическое понимание причинно-следственных связей механизма ценообразования, означающее, что цена выступает однозначно определенной функцией, аргументами которой являются некоторые величины, имеющие стоимостную либо натуральную (технологическую) природу.
В отличие от этих типов моделей вероятностные модели цены выражают принципиально иной характер причинности. В их основе лежит представление о цене информационного продукта и о связанных с ней величинах какой бы то ни было природы как о случайных величинах в математическом смысле этого слова.
Зная законы распределения стоимостных показателей, характеризующих процессы производства и потребления информационного продукта, можно вычислить закон распределения цены информационного продукта как случайной величины. Затем необходимо определить, из каких соображений ищется оптимальный уровень цены, какой именно хозяйственный процесс подлежит оптимизации с помощью цены информационного продукта (этим и отличаются друг от друга конкретные методики вероятностных моделей цены). Именно такие моменты составляют расчетную основу для определения требуемого уровня цены информационного продукта.
После этого необходимо выписать в явном виде случайную величину, выражающую критерий оптимальности, и выяснить закон ее распределения. Целевой функцией, подлежащей оптимизации, в данном случае является математическое ожидание соответствующей случайной величины. После того как требуемая оптимизация проделана, из найденного экстремального значения определяется искомый уровень цены информационного продукта, соответствующий данным оптимальным условиям.
Описанный алгоритм может служить схематической основой построения вероятностной модели различных количественно измеримых процессов. Нас в данном случае интересует процесс ценообразования информационных продуктов, в который благодаря вероятностной модели изначально заложен фактор экономической неопределенности информации. Можно сказать, что именно неопределенность информации лежит в основе методологии, приводящей к построению вероятностных моделей цены информационных продуктов. Заметим, что при помощи указанного алгоритма возможна количественная оценка вероятности заданного отклонения фактического уровня цены от априорно рассчитанного значения.
Вероятностные модели цены, применение которых существенно ограничено реальными возможностями специалистов-практиков, а также недостаточной разработанностью конкретных ценообразовательных методик, наиболее полно и последовательно выражают основное экономическое свойство научно-технической информации - неопределенность. Практическое применение вероятностных моделей открывает значительные перспективы на пути понимания информационной природы многих экономических явлений. В частности, это касается исследования характера экономической неопределенности информации и экономических форм ее общественного движения, а также количественной оценки этой неопределенности.