Назначение цен в экономике данных: алгоритмическая справедливость и отраслевые инварианты

Проблема. Отсутствуют воспроизводимые и проверяемые правила, по которым в цифровой экономике устанавливаются цены на данные и результаты интеллектуальной деятельности (например, ноу-хау). Традиционный сравнительный подход к оценке ставок роялти не обеспечивает достоверности результатов и оставляет пространство для манипуляций. Цель. Разработать метод ценообразования, учитывающий особенности экономики данных и гарантирующий объективность оценки. Метод. Предложен алгоритмический подход LABRATE ROYALTY PRO (LRP) на основе двухкомпонентного тарифа: фиксированной платы за доступ и ставки роялти RoS, рассчитываемой как отраслевой инвариант. Ставка RoS выводится из отраслевых показателей рентабельности (ROS / EBIT Margin) и уточняется через процедуры нечеткой логики, без произвольных экспертных поправок. Результаты. Метод LRP воспроизводим и применим во всех режимах ценообразования – от частного до судебного – снижая риск завышенных или заниженных требований и повышая предсказуемость решений. Научная новизна. Впервые обоснован универсальный подход к назначению цен на данные и ИС, в котором ставка роялти RoS обеспечивает сопоставимость оценок и соответствие принципам справедливости и недискриминации. Значимость. Результаты работы соответствуют целям национального проекта «Экономика данных и цифровая трансформация государства» (2025–2030) и задают универсальную основу для стандартизации ценообразования цифровых активов.