人工智能时代个性化定价行为的反垄断规制--从大数据杀熟展开

人工智能时代,数据规模显著扩张,算法能力持续优化。科技实力雄厚、市场力量强大的经营者凭借大数据与算法工具的紧密结合,收集和分析能够反映消费者特征和行为的相关信息,以无限接近消费者购买能力和支付意愿上限的方式对消费者实施个性化定价。个性化定价行为涉及对条件相同的交易相对人在交易价格上实施差别化待遇,可能构成反垄断法所禁止的价格歧视行为。但与以往反垄断实施重点关注的排他性价格歧视不同,个性化定价突出表现为直接针对终端消费者实施的剥削性价格歧视,且在具体情形下呈现出不同的限制竞争效果,引发消费者选择能力与选择范围的双重限制。鉴于此,个性化定价行为的反垄断规制需要准确识别涉案行为,综合判断竞争效果,慎重选择福利标准。对于同时降低消费者剩余和社会总福利的个性化定价行为,可认定其具有限制竞争效果且不具备正当理由,从而构成违法价格歧视;对于降低消费者剩余却提高社会总福利的个性化定价行为,如果选择消费者福利标准则可认定其构成违法价格歧视,如果选择社会总福利标准则可认定其具备正当理由;对于同时提高消费者剩余与社会总福利的个性化定价行为,因涉及消费者之间的剩余转移,对其竞争效果的评价仍待反垄断实施予以明确。

超级平台并购初创企业的反垄断规制

数字经济领域,超级平台对初创企业普遍采取扼杀型、数字集团型收购策略,这一资本无序扩张的现象引起了各国反垄断执法机构的高度关注。超级平台通过并购交易吸收或消灭初创企业的行为一旦模式化、系统化、常态化,不仅将筑高市场进入壁垒,固化垄断结构,也埋下了扼杀创新、降低质量、减少选择等限制竞争隐忧。然而,当前并购审查框架应对上述挑战存在诸多问题:申报层面,营业额标准存在局限;审查层面,损害效应评估面临挑战;工具层面,反事实分析难有定论。为此,需要结合数字经济时代企业“非价格”竞争与市场“结构性”垄断的特殊性,加入交易额标准以补正并购申报标准,考察创新空间、用户空间以及技术空间以完善竞争损害评估,基于信息能力与错误成本以调整举证责任分配。通过改进并购控制机制重拾竞争益处,有助于实现激发企业创新活力、维护市场公平竞争之反垄断规制目的。

后疫情时代企业并购的反垄断规制

在后疫情时代,市场预期将迎来并购交易高峰,频繁的市场退出和缓慢的市场进入可能造成特定行业内的相关市场结构趋于集中。此背景之下,反垄断规制应为经济复苏保驾护航。宏观层面:企业并购的反垄断规制仍应坚持竞争政策的基础地位,发挥公平竞争审查的制度功能;中观层面:为确保科技创新的持续推进,经营者集中控制需警惕投机性反竞争的企业并购,重点关注互联网、高科技领域的扼杀性收购行为;微观层面:经营者集中控制可借此契机深化对于破产企业抗辩的理解,使其适用兼具灵活性与谨慎性。