文件名称：算法定价和合谋； 反垄断执法的限制-研究论文
文件大小：542KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-29 20:11:44
Big data algorithm
大数据、大存储容量和计算能力的结合，加强了算法在无数商业决策中的出现。 它允许企业通过自动和优化决策来获得竞争优势。 特别是，定价算法的使用允许企业通过监控和设置动态定价来匹配供需平衡。 消费者可以看到快速变化的价格并采取行动。 但是，不利的一面是，算法在行业中的广泛使用会改变市场的结构特征，例如价格透明、交易速度快，从而增加了串通的可能性。 定价算法通过快速检测和惩罚违规者解决卡特尔激励问题的能力进一步加强了价格垄断协议的执行。 此外，使用更先进的算法形式，例如自学习算法，即使没有人与人之间的交流，也可以使企业在有限的市场特征下达到默契的结果。 这对反卡特尔执法提出了根本性挑战，因为大多数司法管辖区的现行法律不足以应对算法促成的默契勾结。 默契共谋的合法性值得怀疑，主要是因为定价算法有能力改变市场特征，而默契共谋的结果难以实现； 从而扩大了所谓的“寡头垄断问题”的范围。 本文研究了企业在在线市场中对定价算法的使用。 特别是，论文确定了算法定价对消费者造成伤害的条件。 它试图分析算法如何在没有人工干预的情况下促进甚至导致串通结果。 此外，它着眼于全球竞争管理机构在处理算法让合谋方面面临的法律挑战，并研究建议的各种应对方法。