【摘 要】
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数字经济的发展给传统的生产要素认知带来了冲击,数据依托互联网、大数据、云计算等技术的发展,成为了数字产业中炙手可热的生产和竞争资源。数字市场中的企业通过数据资源的集中整合,利用数字经济市场中的网络效应、规模效应,可以很容易地获得正向竞争反馈,占领市场优势竞争地位。这种以数据获取为主要目的的经营者集中就可以被称作数据驱动型并购。鉴于数据的这种特殊竞争特质,反垄断执法部门对数据驱动型并购高度关切。因此
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数字经济的发展给传统的生产要素认知带来了冲击,数据依托互联网、大数据、云计算等技术的发展,成为了数字产业中炙手可热的生产和竞争资源。数字市场中的企业通过数据资源的集中整合,利用数字经济市场中的网络效应、规模效应,可以很容易地获得正向竞争反馈,占领市场优势竞争地位。这种以数据获取为主要目的的经营者集中就可以被称作数据驱动型并购。鉴于数据的这种特殊竞争特质,反垄断执法部门对数据驱动型并购高度关切。因此,本文旨在关注和分析当前针对数据驱动型并购的反垄断规制困境,并提出相应的解决对策,主要分为四个部分:第一部分对数据驱动型并购这一概念进行基本界定,重点阐述了数据驱动型并购的含义、特点和类型。明确了数据驱动型并购的定义是指以获取数据为目的而进行的经营者集中,并将数据驱动型并购区分为横向以及非横向并购两种类型进行讨论。第二部分从理论、现实困境以及司法案例层面出发阐述对数据驱动型并购进行反垄断规制的必要性。首先,理论层面上来看,传统的经营者集中规制理念、相关市场理论、竞争损害理论等不能完全适应数字经济领域中的并购问题;其次,从社会利益、市场主体以及反垄断监管这三个维度出发考察数据驱动型并购的现状,相关反垄断法规制的更新十分必要;最后,世界各国已经为应对数据驱动型并购问题开展不同程度的司法实践,表明对数据驱动型并购进行反垄断规制顺应时代要求。第三部分针对数据驱动型并购反垄断法规制存在的问题进行了阐述:首先,传统申报门槛不适应数字经济领域中的企业并购,存在申报标准失灵以及申报环节监管真空的问题;其次,数据驱动型并购的竞争和创新损害后果难以被量化评估,给反垄断审查和执法带来了困难;此外,并购导致的数据集中加剧了隐私风险,而目前该风险尚未被纳入我国反垄断规制框架;最后,针对数据驱动型并购,反垄断法中规定的救济措施存在实际操作困难、后续监督不足等局限性。第四部分介绍了数据驱动型并购在域外的反垄断立法和执法经验,主要包括欧盟、美国和德国的相关法律规制现状,并介绍分析了三个域外经典并购案例:2020年Google收购Fitbit案、2008年Google收购Double Click案以及2014年Facebook收购Whats App案。通过梳理域外立法经验以及分析经典案例,得出了三点关于数据驱动型并购的反垄断法规制启示:首先,可以借鉴德国以交易额为标准的申报门槛设置;其次,在反垄断审查中应当重视非价格竞争因素,在数字经济领域尤其应当重视隐私、创新等要素;最后,反垄断执法机构的评估判断应当具有前瞻性,要警惕先发制人的并购行为。第五部分针对上述数据驱动型并购在反垄断法规制上存在的问题提出了解决意见:首先,新设的交易额标准需要细化,同时可以考虑增设市场份额标准作为并购的申报门槛;其次,作为反垄断执法机构在竞争评估中的基石,应当发挥好竞争损害理论的宏观指导作用,将竞争损害作为数据驱动型并购反垄断审查的基石,同时关注创新在数字经济市场中的重要性;此外,应当从非价格竞争要素的维度把握隐私在反垄断规制中的重要性,将隐私保护纳入反垄断法规制框架;最后,从合理适用救济原则、完善附条件许可制度以及建立复评机制三个方面完善数据驱动型并购的反垄断救济手段。
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