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前沿译文|欧盟数字市场法经济专家组的报告

时间:2022-08-30来源:只可远观浏览数:43

这些义务旨在消除平台内部的市场扭曲,包括平台与其业务用户之间的自我优待和信息不对称,以及竞争平台之间的扭曲。所有这些补救措施都需要在数据驱动的网络效应的成本和收益之间进行权衡。他们应该避免过度削弱积极的网络效应,因为这会降低平台和数据的社会价值。指导原则是尽量保持积极的外部性,如果存在, 并确保它们在全行业范围内享有,而不是只属于一家公司。

1.网守和业务用户之间的数据共享

有人可能会说,主要科技公司的共同点是一个有效地作为“基本设施”运作的平台,使用公用事业监管中的术语。然而,数据可能是为科技巨头创造市场力量的最关键资产。许多数据问题直接影响监管。数据在公用事业、基础设施和网络行业传统监管中没有任何作用。在数字化之前通过捆绑、捆绑、止赎和自我优待滥用市场力量的案例中,它们也不太重要。然而,它们在数字市场的监管审查中变得更加重要。由于数据聚合的规模经济和范围经济,聚合数据的社会价值往往超过分段数据的私人价值。这种社会聚合数据产生的正外部性推动了平台中的网络效应,并且是用户获得价值的来源。同时,这些数据驱动的正外部性可能是市场失灵的根源。它们可能导致充当服务守门人的大型平台的市场倾销和垄断行为。它们还导致平台与其用户之间存在严重的信息不对称。它为平台提供了相对于其业务用户的特权市场概览和垄断优势。平台利用这种信息不对称在产品市场上与其业务用户竞争和/或从这些用户那里获取更多价值。相比平台, 如果业务用户能够访问聚合数据,他们可能能够产生更多价值和创新产品和服务。市场失灵和效率提升之间的这种紧张关系充斥着关于数据共享的争论。平台中有几种类型的数据。用户可以直接或间接地自愿提供通常随时间保持不变的个人信息(例如姓名、性别、位置)。以动态方式观察与其他用户和内容交互的数据。这允许平台随着时间的推移监控其用户的偏好,作为其匹配算法的输入。平台对这些数据的独家访问产生了相对于无法观察用户在生态系统中的行为的竞争对手的比较优势。算法通过建立在更好的预测和边做边学的反馈循环来强化数据的价值,进而加强数据驱动的网络效应。结果,更多的用户将消费他们的商品,进而产生更多的数据来改进排名和匹配算法并增加服务的价值。 由于缺乏数据,市场进入者无法达到类似的服务质量水平。此外,数据可以通过重复使用和聚合的范围经济产生额外的价值。来自一个市场的数据可以重新用于在相邻市场提供服务。数据还可以通过聚合互补的数据集来产生额外的价值。简而言之,与平台外的原子化市场相比,数据驱动的洞察力可用于更有效地匹配消费者和业务用户。它为用户产生积极的网络效应和福利外部性。同时,对数据的独占控制使守门人能够控制生态系统并为其中介服务获取重要价值。他们可以施加过多的进入和访问条件,以及阻止卖家在守门人平台之外推广他们的报价的独家交易规则。拒绝与平台中的业务用户或竞争平台共享数据,为他们提供了竞争优势,守门人可以利用这些优势来封锁市场并加强其垄断地位,从而损害用户福利。几位作者提出,一种有前途的监管形式正是要求科技巨头与小型(或不那么小的)竞争对手共享他们的一些数据。DMA 规定了许多数据共享义务,旨在减少守门人对其收集的数据的排他控制权,以减少他们对平台服务市场的控制。这些义务旨在消除平台内部的市场扭曲,包括平台与其业务用户之间的自我优待和信息不对称,以及竞争平台之间的扭曲。所有这些补救措施都需要在数据驱动的网络效应的成本和收益之间进行权衡。他们应该避免过度削弱积极的网络效应,因为这会降低平台和数据的社会价值。指导原则是尽量保持积极的外部性,如果存在, 并确保它们在全行业范围内享有,而不是只属于一家公司。

1.1避免守门人平台内的歧视

除了中介服务外,平台还可以提供自己的产品和服务,与商业用户直接竞争。如果平台自身的供应能够更好地匹配消费者偏好,那么就不存在自我优待,因为结果是基于消费者价值的最大化。否则,交易价值会下降,更有效率的竞争对手可能会被排除交易。第 6(a) 条禁止数据驱动的自我优待,并规定不得使用业务用户活动产生的数据与业务用户竞争,除非这些数据是“公开可用的”。这在平台内部形成了一道“中国墙”,在守门人与其垂直整合的部分之间,与平台上的商业用户竞争。它没有完全垂直分解成独立的公司。不允许信息从平台流向分离的部分,除非该信息与所有业务用户共享。这只有在符合平台的私人利益时才会发生。有些信息根本不会被分享,即使它可能对其他人有益。数据的社会价值尚未完全实现。社交价值不在平台的私人决策参数中。例如,经验证据表明,亚马逊利用其优越的市场概览来瞄准垂直整合的成功产品空间,并且不太可能进入需要更多卖家努力才能增长的产品空间。考虑到平台收集的各种产品交易的大量数据,这并不完全令人惊讶。与价格歧视一样,也有制衡力量。有一个负面影响,即第三方推出新产品的动机较低(如果我的产品成功,那么平台将创建自己的产品版本)。然而,也有一个积极的影响,即通过平台提供的产品选择更好,消费者的价格也可能更低。最近的研究试图平衡该领域监管的积极和消极影响。在我们看来,完全禁止使用数据来促进垂直整合服务说明了追求竞争政策和最大化数据对社会的社会价值之间的紧张关系。政策制定者必须精心设计混合措施,确保在这些目标之间进行积极权衡。我们注意到,小组成员在这一点上存在分歧。有些人会禁止守门人平台直接与自己的业务用户竞争,以恢复目前倾向于现有企业的更公平的竞争环境。

1.2 与平台内业务用户的数据共享义务

DMA 包含守门人的两项义务,即允许业务用户访问与平台内的最终用户交互的数据。· 第 6(h) 条:在最终用户同意的情况下,向业务用户提供有效的数据可移植性。· 第 6(i) 条:根据数据保护法的规定,为商业用户提供不受阻碍和自由地访问在使用核心平台服务过程中提供和生成的聚合和非聚合数据。第 6(h) 条受到欧盟 GDPR 第 20 条中自然人数据可携带权的启发,并授予商业用户访问其商业交易和交互数据的类似权利。它承认消费者隐私权优先:企业需要最终用户同意才能访问个人数据。第 6(i) 条增加了两个重要规定:(a) 自由访问数据和 (b) 访问所有类型的数据,包括提供和生成的数据,以及聚合和非聚合的个人业务用户数据。这两篇文章都增加了一个重要的条件:连续和实时的数据访问。这超出了 GDPR。仅在垂直业务用户孤岛中启用数据访问;其他业务用户无法访问数据。这项义务保留了业务用户之间的数据孤岛,以及守门人平台的特权市场概览和与业务用户的信息不对称。它保持了守门人的地位,作为通过跨企业和最终用户的数据聚合的规模经济和范围产生的洞察力的社会价值的独特受益者。第 6(a) 条禁止他们利用这一点来提高他们在与业务用户竞争的市场中的地位(垂直整合)。尽管如此,还是有一些方法可以在业务用户之间分享和重新分配这种社会价值。使用细粒度的业务数据执行此操作会将平台的整个业务用户活动数据集置于公共领域,仅剥离个人最终用户数据 。  这不仅会泄露商业敏感的商业信息。它还将平台的匹配数据置于公共领域,并使竞争对手能够模仿平台的匹配算法。如果没有这种极具破坏性的方法,共享这种社会价值将需要某种程度的数据聚合和屏蔽业务用户身份以及可能的产品和服务特征。反过来,这可能会降低数据的市场价值。这两个极点之间存在权衡。根据 GDPR 第 20 条,自然人的数据可移植性遇到了许多技术、法律和经济障碍。同样的障碍也适用于商业用户的可移植性权利:快速贬值、数据资产从原始平台移植后失去上下文,以及需要获得自然人的同意才能移植个人数据。由于这些问题,我们探索了一种替代数据可移植性的方法,即授予个人就地访问最终用户数据的权利。与其将个人数据从网守转移到另一个业务用户,后者可以对驻留在网守服务器上的数据运行第三方算法,而无需直接访问个人数据。就地访问权限解决了上面列出的几个数据可移植性问题。首先,数据保留其多方上下文,因此不会丢失解释。其次,数据是最新的,涵盖库存和流量,因此不会过时。第三,数据没有与基础设施分离,因此它仍然具有可操作性。它可以代表消费者用于执行交易或在它所在的位置接收奖励,这与它不能移植的数据相反。重要的是,业务用户可以邀请第三方使用与原始平台相同的基础设施代表他们创造利益。这使得平台基础设施之上的竞争成为可能,这具有迫使平台与用户自己分享更多数据收益的预期效果。然而,我们注意到,仅就地访问并不能消除互操作性问题,而是将技术挑战从数据转移到算法互操作性。 为了有一个有效的信息共享机制来降低守门人及其子公司的知识优势,就地访问应该辅以适当的监管框架。该框架应定义一些最低兼容性标准以及进一步的规则和技术规范,以透明的方式实现连续和实时的数据访问和信息共享。我们注意到,DMA 中似乎没有对通常作为围墙花园最重要案例提出的应用程序的互操作性要求,即即时消息传递和社交媒体(登录和支付等附属功能除外;请参阅文章6(f))。基于通用开放标准的可互操作的、相互竞争的硬件和软件的架构模型使互联网得以蓬勃发展,并创造了快速而广泛的经济和文化进步。通过将第 6(f) 条扩展到网守核心平台服务的行业标准功能,监管仍然可以支持这种模式。

1.3 与平台外的业务用户共享数据

上述 DMA 数据共享义务涉及平台与平台内业务用户之间的数据共享。然而,重要的是要注意,当企业跨平台多归属时,第 6(h 和 i) 条中的义务可能归结为跨平台的数据共享。例如,它将使企业用户能够将他们的消费者评论分数从一个守门人平台带到另一个平台。重要的是,这会引入道德风险,商家可以选择性地在其他平台上重新发布他们的最佳分数,而忽略最差的分数。这是现场访问解决的另一个问题。DMA 中的两项义务明确涉及平台外的数据共享。根据第 5(a) 条,网守应避免跨平台合并个人数据,除非最终用户可以选择退出。欧盟 GDPR 已经禁止将收集的数据重新用于原始收集目的之外的其他目的。这一规定减少了在个人数据的再使用和聚合中从范围经济中获得的福利收益。但是,平台可以通过在服务条款和最终用户接受的同意通知中包含重复使用条款来规避这一点 。平台对个人数据的访问对最终用户具有模糊的福利效应。一方面,拥有更多个人数据访问权限的平台可以为用户提供更高效的服务。它增加了消费者可以找到的产品种类和电子商务平台的匹配效率。另一方面,用户可能会为这些改进的服务支付更高的间接成本,因为更高效的平台向商业用户收取更高的市场进入价格。这反过来又会影响用户为服务支付的价格。重要的是,对个人数据的不对称访问也是平台之间长期竞争的障碍,与更对称放置的平台竞争的反事实(竞争的好处归于消费者)相比,对消费者产生负面影响。第 6(j) 条规定搜索引擎守门人平台有义务允许第三方搜索引擎服务提供商访问免费(自然)和付费(广告)搜索结果中的查询、点击和查看数据,但须遵守数据保护规定法律。该义务提到,数据访问可以遵守公平、合理和非歧视性的付款条件。在实践中,这项义务将使目前正在努力在搜索市场获得牵引力的竞争搜索引擎可以访问 Google 搜索数据。数据聚合中的规模经济和范围经济对搜索引擎的效率起着重要作用。如果数据共享会侵蚀谷歌搜索的市场份额并在许多较小的搜索引擎中重新分配用户,那么碎片化也可能会削弱网络效应的规模。然而,  我们怀疑谷歌等占主导地位的搜索引擎已经远远超过了额外数据聚合和用户群增长的收益递减点,因此竞争进入的任何此类侵蚀可能都是轻微的。较小的搜索引擎没有义务与竞争对手共享其数据。

2.合并和合并政策

DMA 中的第 12 条规定守门人平台有义务通知委员会任何涉及另一核心平台服务提供商或任何其他数字服务提供商的预期“集中”(在 EC 条例 139/2004 的意义上)。与 DMA 的其他部分相比,第 12 条的规定不会改变游戏规则。在本章中,我们就数字空间中并购的经济学提出了一些考虑。在第一部分,我们研究并购在数字世界中的影响,而在第二部分,我们关注这些行业的并购政策。7.1  并购对数字世界的影响并购在不同的行业中扮演着不同的角色。区分这些角色及其相关影响是迈向适当政策的重要第一步,该政策平衡合并效率与竞争威胁。

2.1.1 抢占

在某些情况下,收购具有先发制人的潜在竞争的目标和效果。在制药行业,这些“杀手级收购”已被广泛记录,其先发制人的性质以令人信服的方式得到证明。在数字领域,一些收购可以说产生了这种效果。最常引用的一些示例包括 Instagram、WhatsApp 和 Waze。在大多数情况下,这种先发制人的效果不太可能存在。例如,三个 GAFAM(谷歌、亚马逊和 Facebook)使用来自 Crunchbase 的数据对 300 笔交易的描述表明,许多合并是非横向的,即它们针对互补活动。与其他行业(如制药)相比,数字行业的先发制人可能不太常见的一个原因是,识别潜在的竞争对手很困难。尽管如此,没有任何合并被阻止,包括那些作为目标参与的少数合并, 那些已经拥有数千万甚至数亿用户的老牌公司。严格意义上来说,杀手级收购是指企业收购创新目标仅仅是为了终止目标的创新项目,抢占未来竞争的先机。然而,抢占可以以其他形式发生。在数字空间中,一种可能的先发制人形式是所谓的“杀手区”效应。具体而言,实证研究表明,科技巨头的收购往往会减少新公司的进入和风险资本对发生收购的产品市场的投资。我们对这些实证结果的解释存在分歧。一种可能性是,这些收购不仅具有先发制人的性质,而且还会对进入者产生“寒蝉”效应,他们害怕被科技巨头通过收购“杀死”。一个不同的观点是,收购公司 A 会降低在同一部门工作的公司 B 被收购的可能性(即, 这家科技巨头在给定的细分市场中寻找一种资产,而获得第二种资产的边际价值非常小)。第一种观点与收购减少创新激励的观点是一致的。这也符合收购效应的积极创新。第二种观点与新企业遵循战略的想法是一致的。收购创新。如果没有自然的或受控的实验,很难凭经验梳理出这两种解释。除了“杀手区”效应的经验证据外,许多作者还提出了高科技公司先发制人动机的连贯模型,导致整体创新减少。

2.1.2 协同效应

自 2000 年以来,GAFAM 科技巨头已经收购了大约 1000 家公司。谷歌一直特别积极,在过去 10 年中平均每 3 周收购一家公司。可以说,科技巨头创造的价值中有很大一部分来自这些收购。示例包括 iPhone 的触摸屏。其他人则更具争议性。例如,谷歌收购 DoubleClick 直接导致其主导的在线广告业务。Facebook 的迅猛增长是由其收购的 WhatsApp 和 Instagram 部门推动的。亚马逊对 Zappos 和 Whole Foods 的收购将其触角伸向了新的零售领域。值得注意的是,在这数百次收购中,只有少数获得并继续获得大量播出时间(Waze、WhatsApp、Instagram、DoubleClick)。绝大多数合并可能属于现有企业和进入者之间的互补性范畴。但是同样,由于独立学者没有研究过这个问题(因为缺乏数据),也没有被执法者处理过(因为缺乏案例),所以讨论通常是相当抽象的,因为它着眼于事后发生的事情,而合并分析应该涉及事前方法和想象反事实。

2.1.3 创新

学者和政策制定者一致同意,创新在高科技领域发挥着核心作用,最优政策不仅应考虑其对消费者福利的直接影响,还应考虑其对创新率的影响。数字产业的经济分析确定了高科技市场力量对创新的两种可能影响,一种是积极影响,一种是消极影响。科技巨头对创新的主要负面影响源于我们可以称之为“谷歌阴影”的效应,即新进入者的创新存在被大型现有企业以模仿形式捕获的严重风险。知识产权 (IP) 在数字空间中特别难以保护。当大型在位者创建自己的参赛者产品版本时,版权和专利都不是特别有用,即使不侵犯任何正式的知识产权,该版本也具有相同的“外观和感觉”。这种负面影响是有据可查的,例如,在移动应用程序的背景下:谷歌进入的威胁往往会降低创新率,无论是在新应用程序方面还是在现有应用程序的更新方面。科技巨头对创新的主要积极影响来自于引导新企业遵循“以创新换收购”的商业模式。当新企业的产品与现有企业的产品互补,并且与现有企业的资产相结合具有更大的价值时,这一点尤其重要。守门人优势对创新的另一个影响是外部创新努力取代了内部创新努力。早些时候我们讨论了杀手式收购。然而,从经验上看,在数字领域更为普遍的是,收购通常会有效地扼杀买方的独立研究工作。随着平台继续向相邻领域扩展,他们的收购通常被内部评估为“购买与构建”(例如,通过内部电子邮件交流证明)。凭借庞大的能力、竞争力和无限的内部资金,买家通常已经在自己构建特定功能的路上。随着购买机会的出现和实际发生,目标公司的资产被纳入现任者的“生态系统”,而现任者自己的项目可能会被悄悄搁置。就像在杀手式收购中一样,两项创新努力中的一项被扑灭了, 虽然在这种情况下它是买方的,不是目标公司的。从社会的角度来看,目标是增加创新产出,而不是创新投入。减少创新努力的重复程度可能会增加福利。反对这种观点,我们必须补充说,首先,在市场已经或接近于崩溃的地方,潜在挑战者的创新努力被削弱了,通过允许进一步的合并,我们可能已经放弃了由我们永远不知道的挑战者的“甚至还没有诞生”的竞争。因此,合并政策需要倾向于保留更多而不是更少的创新努力。其次,如果两者都变成真正的竞争对手,那么前述两项创新努力中的一项的福利效应可能是相当大的。在目标是真正的替代品的情况下,“奖赏”更大(并且可能是巨大的),使我们能够摆脱“主要”市场的垄断/超级主导地位。但即使在这种更极端的版本,竞争的福利也可能相当可观。

2.2   数字领域的兼并政策

并购过程所涉及的影响的多样性和复杂性使得很难制定明确的一般原则。事实上,这是专家组成员之间存在分歧的一个领域。一些人认为,基于收购的先发制人效应和几乎不存在的执法(“我们只能朝着加强执法的方向前进”),应该为占主导地位的公司制定相当严格的合并政策。特别是,至少有一名专家组成员同意斯蒂格勒报告和其他分析师的建议,即合并审查中的举证责任应该倒置:让收购方证明拟议收购的效果是有利于竞争的。最终,如果协同效应是收购的核心(并改善消费者福利),则收购方应了解这些信息,以便向当局证明合并对于实现这些协同效应至关重要。 该提议还有一个额外的好处,那就是要求占主导地位的公司(拥有大量资源)代替装备不足的执法者进行这种分析。相比之下,至少一名专家组成员认为,技术转让带来的积极创新激励——主要通过收购实现——足够重要,足以保证相对“软”的合并政策。这种观点得到了巩固,即还有其他工具可以控制科技巨头的市场力量,即监管。我们同意横向和纵向兼并之间的传统区别对于多边数字平台没有多大意义。最初的互补者本身可能会在以后转变为替代品。收购通常以兼并的形式出现。平台的所有者或其元素之一附加了平台用户方之一的工具、服务或代理。这会产生利益冲突,而不是解决这些冲突(例如,防止多宿主或自我优待)。例如,当 Google 收购 DoubleClick(按目前的说法是“垂直”合并)时,广告中介市场的特点是良性竞争、多宿主和互操作性。合并后,情况发生了巨大变化,谷歌有效地垄断了几乎整个广告技术堆栈。就数字领域的合并政策达成一致意见之一是,当前的工具非常不完整。传统的合并政策基于明确定义的行业理念,拥有明确的参与者和市场份额。该系统在数字领域无法正常工作。大型平台满足全球营业额门槛,但被收购的公司通常是营业额很少的小型初创企业,在某些情况下几乎没有任何收入。需要明确的是,在 GAFAM 的数百次收购中,只有少数经过审查,而全球大约 97% 的科技公司收购甚至没有经过审查。迄今为止,没有一个在任何地方被阻止。

3.执法和平台与监管机构之间的信息差距

许多报告指出,事后竞争政策工具在应用于数字市场时的缓慢是引入事前监管工具(例如 DMA 提案)的主要原因。虽然竞争政策程序总体上可能相对缓慢,但在快速发展的数字市场中尤其引人注目。在竞争主管机构作出判断之前,损害可能已经不可逆转。这种缓慢的一个重要原因是数字平台市场中当局和公司之间的信息差距不断扩大。公司从未收集和处理过如此全面而详细的生产、销售和客户互动数据集。监管者在他们应该监管的公司方面从未处于如此强烈的比较信息劣势。平台可能拥有处理案件所需的所有数据,但不愿发布并与监管机构共享。而且, 监管机构并不总是能够处理和分析非常庞大和复杂的数据集。了解平台行为通常涉及对驱动其行为的算法进行试验。最近的一些数字市场案例说明了这一点。Google 购物调查耗时七年,目前尚不清楚这些补救措施是否真正解决了已发现的问题。欧盟委员会最近对亚马逊商店所谓的自我优待的立场表明监管机构在没有“确凿证据”信息的情况下是谨慎的。当局和公司之间的信息不对称通常涉及经典竞争案例分析的所有三个步骤:市场定义、公司行为和补救措施。关于市场定义,公司通常更了解客户的替代模式。公司也倾向于更好地了解其行动的效果和目的。公司通常还享有关于潜在补救措施有效性的信息优势。谷歌购物案中围绕适当的市场定义、谷歌行为的影响和意图以及所选择的补救措施的有效性进行的讨论,可以说明这些信息缺失对竞争管理机构来说是多么严重。DMA 政策提案以多种方式解决了信息差距。传统的三步竞争程序被一个步骤取代:确定守门人及其核心平台服务。第 3 条第 2 款中关于营业额、市值和活跃用户的量化标准相当容易验证,不会出现重大信息问题。此外,平台一旦满足标准就必须通知委员会。这降低了委员会的信息成本。第 3 条第 6 款规定的质量更高的标准并不容易。但是第 15 条、第 19 条和第 19 条中的调查工具应有助于减少信息不对称,包括通过指定专家进行现场检查。一旦平台被指定为守门人,第 5 条和第 6 条的所有义务均适用。不再需要 (i) 研究替代模式来描绘市场,(ii) 分析公司特定行为的影响,以及 (iii) 设计和测试适当的补救措施——减缓传统竞争案例的任务。根据第 7 条,委员会可以直接指定第 6 条义务的合规措施,而无需像过去的竞争案件那样测试守门人提出的补救措施。这大大降低了欧盟委员会的信息要求。此外,根据平台商业用户提供的证据,对第 5 条中的义务进行监控是相当容易的。他们预计不会遇到重大的信息问题。因此,就第 5 条而言,信息不对称基本上可以忽略不计。第 6 条义务的情况并非如此。例如,禁止自我优待和优先展示自己的服务,不容易观察或证明,可能需要大量数据才能执行。委员会任命的专家可以进行现场检查,包括访问数据和算法(第 21 条),结合第 16 条和第 19 条中的调查权,应促进这一点。拟议的 DMA 不包含举证责任倒置的正式概念,因为第 5 条和第 6 条规定的义务准自动适用。第 8 条和第 9 条留有有限的豁免空间。虽然我们建议在本报告的第 2.2 节中为灰名单上的义务引入效率辩护,但我们还建议举证责任在于守门人。此外,我们建议根据第 22 条采取临时措施,以防出现不可逆转的损害风险,直至委员会接受访问数据库和算法并任命独立专家和审计员的能力(第 21 条第 3 款)增加了一个重要的新工具,该工具与数字平台非常相关,有助于减少守门人和监管机构之间的信息不对称,包括用于监督义务的有效实施和遵守情况(第 24 条)。我们建议这应该包括在平台中嵌入独立审计员,以便持续和直接访问数据和算法,最重要的是,运行行为实验来评估算法和数据的使用。审计师可由监管机构任命。或者,可以设置外部独立控制机构。这种新工具的实施和治理模式很重要,以避免对审计师和专家的任何监管捕获。由于审计师需要在一方面获得机构知识和经验与另一方面避免监管捕获之间取得平衡,因此建立由来自不同公司和背景的成员组成的轮换审计团队可能会被证明是有益的。轮换的审计员团队可能比单人更难捕捉。这也适用于任何外部独立控制机构,团队应该轮换并定期重组,以在经验和“新鲜度”之间取得适当的平衡。任何外部独立控制机构的审计员或工作人员也应遵守适当的“冷静”期。虽然这些方法都不是万无一失的,但我们推测它比其他更耗时且本质上更慢的信息收集练习更可取。

4.公平的平台行为

在 DMA 中,明确提及公平或公平、合理和非歧视 (FRAND) 待遇的守门人平台有两项义务,一项针对搜索引擎,另一项针对应用商店:第 6(j) 条:应在线搜索引擎的任何第三方提供商的要求,向其提供以公平、合理和非歧视性的方式访问与生成的免费和付费搜索相关的排名、查询、点击和查看数据的权限最终用户在守门人的在线搜索引擎上进行匿名查询、点击和查看构成个人数据的数据;第六条第(k)款:对企业用户按照本条例第三条指定的软件应用商店适用公平、非歧视性的一般访问条件。没有关于 FRAND 含义的详细信息,除了在 DMA 的 Recital 中有些模糊的引用:“如果定价或其他一般访问条件导致对商业用户施加的权利和义务不平衡或授予网守的优势与网守向业务用户提供的服务不成比例,或导致业务用户在提供与网守相同或相似的服务方面处于劣势”。我们支持 FRAND 访问市场和市场级别数据,包括访问搜索引擎数据和应用商店的 FRAND 规定。这种市场层面的数据有可能通过改进市场参与者的决策来提高市场效率。但是,DMA 并未详细说明 FRAND 条款可能是什么,也没有详细说明它们可能如何实施。为了实施 FRAND 条款,守门人可能会在法律和技术上将平台顶部的垂直服务与构成平台的基础设施分开。在搜索、社交网络和市场方面,分离可能会在广告服务、应用程序和商品与搜索、网络和市场本身之间形成一条分界线。如果一个平台发布了对基础设施的访问条款,那么它自己在平台之上进入这些垂直市场中的任何一个,都会出现相同的条款。未能发布平等访问条款可能会阻止该平台进入垂直市场。重要的是,这应该包括平台已经进入的市场,例如广告。守门人必须为所有其他人发布平等的准入条件,或者退出该市场。该标准的发布还为监管机构和竞争对手提供了一套标准,以使守门人承担责任。虽然(竞争)律师可能更熟悉“公平”术语,但要与经济术语协调一致却有些困难。公平可以等同于分配或公平问题。隐含地,DMA 政策提案至少以两种方式使用“公平”:不公平=有害。这就提出了几个问题:与什么标准相比有害?对谁有害?福利经济学区分帕累托最优以及卡尔多-希克斯最优,前者指当一个行动不会减少任何经济主体的福利但可能会增加一些经济主体的福利时;后者指当一个行动可能会增加一组主体的净福利,但它可能会减少福利对于一些。后一个标准允许赢家(理论上)补偿输家并且仍然过得更好。当平台行为增加整体社会福利但对某些用户的福利产生负面影响时,是否可以接受?网络外部性为社会带来福利收益,但网络接入条件可能会惩罚一些用户。不公平=不平等。问题又来了:与什么平等标准相比?我们如何实现这一点?例如,发布商和中间商之间或应用程序开发人员和应用程序商店所有者之间的广告收入 70/30 分享规则是否公平?时间被消耗的消费者是否应该参与分享广告收入的方程式?这导致了(i)可能采取何种形式的伤害和(ii)应根据什么标准来衡量的问题。我们可以确定至少三种形式的垄断行为危害:(a) 减少市场准入造成的福利损失,即代表社会无谓损失的所谓先兆福利三角形,(b) 垄断下生产者和消费者之间的福利重新分配为生产者产生不公平的垄断租金并减少消费者剩余的定价市场,以及(c)由于一系列劣质交易而导致的机会损失,这些交易相对于限制较少的产品可能发生的交易。例如,垄断访问应用商店的定价(30% 的入门价格“税”)减少了基于应用的服务的供应,并将开发者和消费者剩余的部分收入重新分配给应用商店所有者。比较消费者福利是欧洲和美国最常用的标准。在传统的双边交流中,生产者和消费者之间,这个标准很好地促进了公平的结果和创造福利:垄断力量、外部性和信息不对称都表现为明显的减少在消费者福利方面。这些市场失灵可以通过竞争、产权和透明度来纠正,使交易双方的角色分别在生产者和消费者之间对称,因此是公平的。然而,消费者福利测试在动态意义上的守门人环境中表现不佳。平台互动构成了一种三边交换,平台作为守门人,同时享有第三方生产者无法获得的市场准入、网络效应和信息优势。以牺牲生产者为代价,消费者福利可以很高,甚至可以得到补贴。 如果包含动态的而不是静态的效率,这个标准可能仍然有用。如果生产者被平台过度征税,他们进入的动力和他们的发明资本就会被削减。消费者福利标准必须考虑创新而不仅仅是竞争。在缺乏动态创新的反事实模型的情况下,促进静态模型的公平性可以有效地将市场双方、生产者和消费者的福利视为更稳健的标准。一些专家建议,Shapley 值创建了一个公平分配价值的公式。夏普利定理指出,由大联盟实现的超加性合作博弈只存在一个价值估算。盈余分配给各方完全基于各方为游戏带来的价值。该解决方案有两个与公平相关的关键要素。首先,Shapley 值取玩家可能加入的任何子联盟的所有边际贡献的平均值。形成大联盟的所有顺序都有相同的发生概率。其次,参与者之间份额的任何差异都是由于他们平均边际贡献的差异。玩家对联盟的功利价值是这里唯一重要的标准。幸运的是,运气、不公平的做法或滥用优势地位不会改变最终结果。Shapley 值非常数据密集且计算繁琐,成本随着玩家数量呈指数增长。与其计算相关的交易成本可能高于收益。尽管如此,如果我们不能完全正确,我们可能会“定向”正确。其他专家建议,沙普利值只是衡量市场力量的一种方式,而不是一种公平分配价值的方式。提高消费者数据平均值的透明度(例如美国仪表板法案)可能会给公司带来压力,要求他们与消费者分享更多价值。同样,在就地获取制度下引入的竞争(见第 6.2 章)也可能导致公司与消费者分享更多价值。消费者数据的高平均和接近于零的边际价值之间的差异可以通过“数据联合”或个人数据池来克服。个人信息管理空间或数据合作社的近期历史并不令人鼓舞。交易成本超过消费者收益,除非消费者对其私人数据附加极高的主观价值。降低交易成本的一种方法可能是通过机器可读的服务条款自动化数据同意决策。最近关于谷歌搜索和 Facebook 的实证研究表明,这些服务产生的高消费者剩余价值的存在。这些盈余中只有一部分被平台通过广告捕获。尽管这些论文依赖于实际的消费者行为,而不是陈述的偏好,但关于这些论文方法的稳健性存在争议。如上所述,静态消费者剩余的绝对值并不是衡量平台市场竞争程度的好方法。然而,最近一份基于 Facebook 用户数据的实证论文表明,更多的竞争和将市场一分为二可能会损害消费者剩余。通过税收重新分配剩余价值对消费者福利几乎没有影响,也不影响竞争。与其他干预措施相比,科斯监管和庇古税收方法似乎都没有产生重大影响。
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