Дипломная работа: Анализ сделки слияния Яндекс Такси и Uber в России

Существует тенденция снижения тарифов для пользователей, по оценкам департамента транспорта в 2015 году средняя стоимость поездки составляла 650 рублей, в 2018 году - 450 (однако стоит учитывать снижение дальности поездки с 14,4 до 10,6 млн). В 2018 году на легальном рынке совершалось 715 тыс поездок в день. Средний чек в Москве в конце 2014 составлял 680 рублей, в 2018 - 390 рублей.

Рис. 4 Рыночные доли компаний с учетом и без учета нелегалов на рынке такси, 2019 год

Аналитический центр при правительстве Москвы оценил рынок такси в 2019 году: оборот по оценкам составляет 709 млрд рублей, темп роста - 5,6%. Количество официально занятых по прогнозам увеличится до 600 тыс. (584 тыс в 2018). Агрегаторы занимают около 60% легального рынка и 53% с учетом нелегального. «Яндекс Такси» занимает 27% рынка, «Везет» - 12%, «Максим» - 9% (рис.4). Discovery Research Group оценил, что на первое полугодие 2019 года доля в стоимостном выражении у «Яндекс Такси» - 46,7, «Везет» - 24,1%, «Gett» - 9,7%, «Максим» 5,6%, «Ситимобил» 1,6%.

«Яндекс Такси» вышел на российский рынок в 2011 году в Москве, на тот момент к этому сервису компании Яндекс было подключено около 1000 водителей и 11 таксопарков. Уже в 2013 году Яндекс заработал 4,2 миллиона долларов, что в три раза превышает выручку в предыдущем году. В 2014 сервис начал работать в Нижнем Новгороде, Ростове, Южно-Сахалинске.

В 2015 году «Яндекс Такси» появился в Санкт-Петербурге, Екатеринбурге, Омске, Сочи, Адлере, Красной поляне, на этот момент к системе было подключено около 300 тысяч машин и 450 таксопарков по всей России. В 2016 году «Яндекс Такси» значительно расширил географию и к концу года работа уже в 46 городах. Он появился в таких городах как Волгоград, Владивосток, Иркутск, Ижевск, Курск, Красноярск, Краснодар, Калининград, Казань, Новосибирск, Нижний Новгород, Пермь, Пенза, Ростов-на-Дону, Смоленск, Саратов, Самара, Уфа, Ульяновск, Хабаровск, Челябинск, Чебоксары, Якутск, Ярославль. К концу сентября 2017 года количество поездок, совершенных через сервис «Яндекс Такси» составило примерно 335 млн, через год эта цифра достигла 1 млрд поездок, что говорит о росте показателя примерно в 3 раза. На 2017 год «Яндекс Такси» был лидером онлайн сегмента, на котором он занимал около 50%, в то время как ближайший конкурент «Uber» совершал только 23% онлайн перевозок.

Американская компания «Uber» была основана в 2009 году, однако сервис такси «Uber» пришел на российский рынок на 2 года позже «Яндекс Такси», в 2013 году, и развивался медленнее конкурента. К 2017 году «Uber» осуществлял свою деятельность в 15 городах-миллионниках и городе Сочи, а на середину 2019 года «Uber» присутствовал примерно в 18 городах России, что значительно меньше по сравнению с «Яндекс Такси». Так же как и «Яндекс Такси», компания «Uber» проводила агрессивную ценовую политику, стараясь привлечь как можно больше пользователей, что однако негативно сказывалось на финансовых показателях компании, поэтому в некоторых странах руководство компании было вынуждено продать свою часть бизнеса (например, в Китае).

3.1 «Яндекс Такси» и «Uber» как платформы с сетевыми эффектами

Схемы платформ «Яндекс Такси» и «Uber» крайне похожи: они осуществляют свою деятельность совместно с пользователями, водителями такси и таксопарками (или другими организациями, предоставляющими автомобили). Способ взаимодействия между сторонами платформы можно отнести к рынкам с двусторонними транзакциями, характеризующиеся косвенными сетевыми эффектами. Так, чем больше пользователей подключено к платформе, тем больше выгоды получат таксисты от работы с этой платформой и наоборот, чем больше таксистов используют приложение, например, «Яндекс Такси», тем быстрее платформа сможет предоставить пользователю услугу. Иными словами, полезность пользователей растет от увеличения числа подключившихся к платформе водителей.

Как показано на схеме 1, пользователи и водители при каждой поездке совершают транзакцию, причем пользователь получает от платформы возможность воспользоваться услугами такси и платит платформе деньги за поездку, водитель же получает возможность заработать, но отдает за нее часть заработанных средств в качестве комиссии. Взаимодействие между таксопарками и платформой устроено по схожей схеме: таксопарки предоставляют машины, которые будут совершать поездки по заказам из приложения и получают возможность использовать простаивающие машины. Благодаря наличию в схеме таксопарков водители без личного транспорта возможность получать доход, за что таксисты также платят платформе.

Схема 1. Схема функционирования платформ «Яндекс Такси» и «Uber»

Появление агрегаторов на рынке такси повлекло за собой значительные изменения на этом рынке по всему миру, поэтому экономисты обратили свое внимание на данную тенденцию и провели анализ возможных причин происходящего. Так, Cramer и Krueger [Cramer, J., & Krueger, A. B., 2016] рассмотрели причины гораздо большей производительности по сравнению с обычными водителями такси. Одним из главных преимуществ «Uber» является система, позволяющая предоставлять более эффективный результат поиска таксистов для пассажиров, что крайне сложно обеспечить обычному таксопарку. Помимо использования интернет технологий, агрегаторы пользуются положительными эффектами от масштаба и наличием сетевых эффектов, что увеличивает вероятность нахождения «идеального» водителя агрегатора ближе, чем обычного водителя такси. Также большую роль играет гибкая система ценообразования и устройство рынка труда, что позволяет крайне быстро и точно реагировать на любые изменения со стороны спроса.

Согласно данному исследованию, в среднем производительность водителей «Uber Х» на 30% выше обычных таксистов во временных единицах и на 50% в милях (анализ проводился в Бостоне, Лос-Анджелесе, Нью-Йорке, Сан-Франциско и Сиэтле по данным, доступным за 2013 год).

Berger et. al. [Berger, T., Chen, C., & Frey, C. B., 2018] сравнивают рынок такси со стороны предложения до и после входа «Uber», они строят difference-in-difference модель, которая показывает 10% снижение зарплаты таксистов при неизменном объеме предложения труда после входа агрератора на рынок.

Обе компании осуществляют свою деятельность по схожему принципу: они являются платформами, связывающими водителей и пассажиров с помощью мобильного приложения. Пассажиру достаточно скачать приложение, зарегистрироваться в системе и установить способ оплаты. К водителям компании предъявляют более жесткие требования: они обязаны предоставить документы (такие как удостоверение личности или водительские права), хорошо знать город и уметь работать с клиентами. В случае невыполнения требований компании или несоблюдения условий, прописанных для каждого тарифа, водители будут оштрафованы.

Пассажиры являются субсидируемой стороной, так как их чувствительность к изменению цены выше, чем у водителей. Поэтому платформы часто предоставляют скидки для клиентов или промокоды на первую поездку, в то время как цены для водителей являются более жесткими и менее выгодными для водителей.

Сложно однозначно сказать, в какой из категорий single-homing или multi-homing относятся обе группы пользователей, тем не менее, для пассажиров проще быть пользователями сразу нескольких платформ (достаточно всего лишь скачать приложения различных компаний), чем для водителей. Однако и водители зачастую работают сразу с несколькими платформами в силу неполной загруженности или желания больше заработать.

Платформы конкурируют между собой скорее за водителей, чем за пассажиров, так как водителям с физической точки зрения сложно быть активными пользователями всех платформ, поэтому они менее вероятно относятся к группе multi-homing. В то же время пассажиры принимают решение о присоединении к той или иной платформе независимо от их отношений с другими платформами, так как наличие приложения одной платформы никак не ограничивает пользователя в участии любой другой платформы. Поэтому согласно логике Армстронга [Armstrong, M., 2006] пассажиров можно отнести к категории multi-homing пользователей (которые пользуются услугами нескольких или даже всех платформ). Согласно выводам модели Армстронга [Armstrong, M., 2006], платформы будут устанавливать цены, исходя из максимизации собственных выгод и выгод водителей, так как платформы имеют больше стимулов конкурировать между собой именно за водителей, а не за пассажиров.

3.2 Слияние «Яндекс Такси» и «Uber»

Компания «Яндекс Такси» объявила о намерении объединиться с компанией «Uber» в июле 2017 года, объединенная компания должна была проводить свою деятельность на территории России, Казахстана, Азербайджана, Армении, Белоруссии и Грузии. Федеральная антимонопольная служба России проводила анализ, прежде чем одобрить сделку о слиянии, так как данные компании являлись одними из самых крупных на рынке такси в России и крупнейшими на рынке онлайн заказов такси. На 2017 год суммарная доля компаний на московском рынке составляла примерно 65%. По итогам своего разбирательства ФАС разрешила слияние с условием запрета на ограничение сотрудничества с другими агрегаторами услуг такси для водителей и пассажиров. Официально ни одна компания не запрещает своим водителям сотрудничать с другими агрегаторами, однако существуют механизмы, препятствующие работу сразу у нескольких агрегаторов, например, снижение комиссии при брендировании автомобиля символикой агрегатора.

Обе компании являются двусторонними платформами, так как они являются пространством для объединения обеих сторон рынка: таксистами со стороны предложения и людьми со стороны спроса. Поэтому при анализе влияния сделки о слиянии «Яндекс Такси» и «Uber» необходимо учитывать специфику рынков платформ, так как наличие сетевых эффектов зачастую делает недействительными выводы и результаты многих экономических исследований, проводившихся в рамках рынков без сетевых эффектов.

Далее представлен эконометрический анализ сделки слияния этих компаний.

Глава 4. Эконометрический анализ

Сделка слияния двух крупных игроков на любом рынке - это всегда вызов для антимонопольных органов с точки зрения последствий данной сделки, оказываемых на состояние конкуренции. ФАС России разрешила «Яндекс Такси» и «Uber» объединиться с единственным поведенческим предписанием: запрет на single-homing для своих пользователей и водителей такси.

На данный момент на основе доступных данных есть возможность оценить, оправдано ли было решение ФАС РФ с точки зрения оказания значимого влияния на размер рынка такси в России.

4.1 Методология

В качестве переменной, отражающей размер рынка такси в России, был выбран показатель количества выданных разрешений на осуществление деятельности такси. Данные разрешения выдаются министерством транспорта на конкретный автомобиль и в основном действуют в течение 5 лет с момента выдачи. Если человек изъявляет желание работать таксистом, по закону он обязан иметь разрешение на эту деятельность. Существует несколько способов, как можно легально стать водителем такси. Во-первых, зарегистрировать ИП или ООО и оформить разрешение самостоятельно. Во-вторых, заключить договор с таксопарком или агрегатором и получить автомобиль с разрешением в качестве наемного работника таксопарка. И в-третьих, заключить договор аренды с агрегатором и арендовать машину с разрешением у партнеров агрегатора или самого агрегатора. В любом случае, согласно закону, машины, на которых осуществляется деятельность такси, обязаны иметь разрешение, выданное министерством транспорта региона. Таким образом, с помощью числа действующих разрешений можно оценить фактическое количество машин такси, то есть размер рынка. Маловероятно, что человек или компания не аннулируют неиспользуемое разрешение, так как в таком случае они должны будут платить налоги.

Рис.5 Количество активных разрешений на таксомоторную деятельность в федеральных округах РФ на конец 2017, 2018 и первого полугодия 2019гг., тыс. ед.

Рис.6 Топ-10 городов по количеству действующих разрешений такси в 2017 году

Основными источниками данных для исследования являются Росстат и реестры выданных разрешений на осуществление деятельности по перевозке пассажиров и багажа легковым такси субъектов РФ, данные из источников собраны за период с 2014 по 2019 год. При построении модели использовались данные по 15 городам-миллионникам РФ с наибольшим числом разрешений на деятельность такси (рис.6): Москве, Санкт-Петербургу, Новосибирску, Екатеринбургу, Нижнему Новгороду, Казани, Челябинску, Омску, Самаре, Ростову-на-Дону, Уфе, Красноярску, Перми, Воронежу и Волгограду. Во всех городах обе компании присутствовали на рынке до и после слияния.

Процент изначальных пропусков в данных составлял до 15%, которые были заполнены при помощи процедуры имплицирования. В таблице 1 представлены используемые в модели данные и переменные.

Таблица 1. Переменные и данные, из которых они сформированы