## Скрытая цена данных

## Source details

**Canonical URL:** [Скрытая цена данных](https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp)

## Other formats

- [Markdown version](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp/index.md)
- [Structured JSON version](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp/index.json)
- [Bundle manifest](/ru/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp/bundle-manifest.json)

## Bibliographic details
- Authors: LAURA VELDKAMP
- Published: December 10, 2025

---

### Обзор
- Автор: ЛАУРА ВЕЛЬДКАМП; Декабрь 2025 года.
- Тезис: раскрытие истинной стоимости данных может превратить пассивных пользователей в активных поставщиков, требующих справедливых цен.
- Контекст: данные — побочный продукт современной жизни (поиски, клики, геолокация) — служат топливом для алгоритмов искусственного интеллекта и представляют собой невидимый класс активов, ценность которого сейчас в значительной степени скрыта.

### Экономическая логика и поведение фирм
- Данные производятся в ходе операций (покупки, загрузки приложений, клики) и имеют экономическую ценность для компаний.
- Стимул фирм: если фирма, стремящаяся к максимизации прибыли, ценит данные, получаемые от клиентов, у неё есть стимул поощрять рост числа операций, потому что увеличение операций приводит к увеличению объёма данных.
- Последствие для ценообразования: компании снижают цены на товары и услуги не из соображений справедливости, а чтобы увеличить объём продаж и получить больше данных.
- Каждая цифровая покупка — двойная операция: потребители покупают товар/услугу и в то же время продают свои данные; наблюдаемая цена — это чистая цена обоих обменов.

### Пакетирование и эффект для потребителей
- Проблема: потребители не видят отдельной цены за продажу данных; пакетирование (одновременная продажа данных и покупка продукта) скрывает размер скидки, предоставляемой за данные.
- Иллюстрация: турист в чужой валюте платит эквивалент 18 долларов за обед, который должен стоить 3 доллара — аналогичный эффект невидимой скидки/цены данных в цифровой экономике.
- Последствия:
  - Потребители не могут оценить, достаточна ли скидка за данные.
  - Потребители не могут «учиться на опыте» и со временем требовать справедливой компенсации за свои данные.
- Регуляторная мера: требование разделения пакета операций — указывать цену с учётом права использования полученных данных и цену без раскрытия данных — позволит потребителям увидеть размер скидки за использование данных и принять осознанное решение.

### Пять подходов к количественной оценке стоимости данных
- В совокупности эти подходы описывают различные аспекты стоимости данных; ни один подход не является универсальным.

1. Рыночные цены
   - Основан на ценах на открытых рынках данных (примерно: платформы Snowflake или Datarade).
   - Ограничение: данные на этих рынках не репрезентативны для экономически важных данных; компании редко продают свои самые ценные данные.

2. Подход, основанный на доходах
   - Данные рассматриваются как производительный актив; их ценность — дополнительный доход, который они генерируют.
   - Метод: контрфактический вопрос — какая была бы прибыль без определённых данных.
   - Требование: модель, предсказывающая прибыль в отсутствие данных; в финансовой сфере это выполнимо, в других условиях — сложнее.

3. Подход, основанный на дополнительных вводимых ресурсах
   - Стоимость определяется по ресурсам, выделяемым на управление и использование данных (труд, вычислительные мощности).
   - Если известно, сколько средств тратится на работу с данными, можно вывести неявную стоимость объёма данных, оправдывающего эти затраты.

4. Подход на основе корреляционного поведения
   - Оценивает, насколько данные улучшили принятие решений через измерение корреляции между действиями и результатами (например, совпадение покупок с рекомендациями; подбор ассортимента).
   - Высокая ковариация указывает на задействование ценных данных; данные измеряются по их поведенческому следу.

5. Учет затрат
   - Бухгалтерский подход: суммирование счетов; учёт приобретённых наборов данных как активов в новой Системе национальных счетов ООН.
   - Проблема: большинство данных не покупается, а обменивается (потребители «расплачиваются» информацией), и неявные скидки редко отражаются в учёте.
   - Истинный учёт себестоимости данных требовал бы условного начисления стоимости скидки, предоставленной на каждую покупку, чтобы стимулировать раскрытие данных.
   - Учет затрат практически возможен лишь при разделении операций с данными и товарами и при введении требования об отдельном ценообразовании для операций, включающих и не включающих права на использование данных.

### Политические рекомендации и практические шаги
- Основная регуляторная рекомендация: требование от компаний разделять пакеты операций, указывая:
  - цену с учётом права использования данных, и
  - цену без раскрытия данных.
- Ожидаемый эффект:
  - прозрачность рынка данных;
  - потребители смогут оценить размер скидки за использование данных;
  - часть потребителей станет скрывать свои данные, если скидка окажется недостаточной;
  - со временем потребители станут активными поставщиками данных, требующими долю прибыли в экономике данных.
- Задача экономистов и регуляторов: разработать набор инструментов для измерения данных и перевести данные из сферы интуиции в область количественной оценки.

### Выводы и последствия
- Данные — невидимый, но ценный ресурс; пять подходов дают разные взгляды на их стоимость: затраченный труд, полученный доход, точность действий, рыночная цена, неявные затраты.
- Ни один метод не идеален; измерение всегда несовершенно, но необходимо для принятия осознанных решений и разумной политики.
- Пока стоимость данных не станет измеримой и прозрачной, экономика будет опираться на ресурс, цену которого можно лишь догадываться, что позволяет некоторым компаниям эксплуатировать его бесплатно.

*Источник: Скрытая цена данных — ЛАУРА ВЕЛЬДКАМП, Декабрь 2025 года.*

---

## Content in this bundle

- **glossaryr**
  - [glossaryr (Markdown version)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf.md){rel="alternate" type="text/markdown"}
  - [glossaryr (PDF)](/external/np/term/rus/pdf/glossaryr.pdf){rel="external" type="application/pdf"}

---

_Source: https://www.imf.org/ru/publications/fandd/issues/2025/12/the-hidden-price-of-data-laura-veldkamp_