Виртуальная конкуренция. Посулы и опасности алгоритмической экономики

Поэтому, как показано в следующей главе, в отдельных кругах звучат призывы к исключительно мягкому регулированию (или его отсутствию).

3

Мягкое антимонопольное регулирование

В 1998 г. в США существенно увеличился уровень рыночной концентрации, обусловленный волной банковских слияний. У многих финансовых учреждений сократилось количество собственников. Алан Гринспен, глава Федеральной резервной системы, сообщил американскому Сенату, что беспокоиться не стоит. Подход антимонопольных ведомств к величине компаний уже поменялся:

В 1970-х и 1980-х гг.

пришла, при поддержке так называемой чикагской школы, вера в то, что те несовершенства рынка, которые не являются следствием государственных субсидий, квот и привилегий (franchises), будут смягчены усилением конкуренции. Антимонопольные начинания не рассматривались как безусловно эффективные меры воздействия.

.

В 1998 г. многие антимонопольные правоприменители согласились бы с этим. Стоит отметить, что некоторые теоретики и практики антимонопольной деятельности согласились бы с этим даже сегодня – несмотря на экономический кризис и предпринятые в США меры экстренной помощи тем финансовым организациям, которые, из-за упомянутых слияний, были признаны системно значимыми (too big to fail).

Национальные юрисдикции демонстрируют различные уровни вмешательства государства. Однако, как мы увидим в данной главе, в антимонопольной политике на протяжении последних 35 лет часто преобладали сторонники более мягкого (если хоть какого-то) вмешательства государства в процессы слияния и деятельности монополий. Единственное исключение – судебное преследование картелей, которые фиксируют цены, распределяют между собой рынки и конкурсные заявки или снижают выпуск

.

После прочтения первых двух глав может показаться, что мягкий подход оправдан. Государственное вмешательство в виртуальную экономику выглядит излишним: рынки являются динамичными и конкурентными. Часто утверждают, что новые механизмы онлайнового бизнеса изменили рынки к лучшему. Алгоритмы компаний, используя нарастающий поток данных, казалось бы, обеспечивают совершенные стратегии для максимизации рентабельности.