消费者金融数据与非水平合并

BIS工作论文No1251消费者财务数据和非横向合并货币与经济部门消费者财务数据与非横向合并2025年3月作者：LindaJeng,JonFrost,ElisabethNobleChrismer1摘要本文探讨了涉及广泛消费者数据，包括消费者财务数据的非横向合并的潜在竞争影响。随着数据越来越成为企业战略的核心，数据丰富的企业之间的合并，虽然可能带来积极成果，也可能以传统反垄断理论无法完全解释的方式创造市场力量。本文考虑了这些影响的某些方面。它引入了评估合并企业所持有数据集的新指标，这些指标可以帮助竞争当局更有效地评估市场影响。随后，本文提出了减轻数据丰富合并反竞争效应的潜在工具。它主张进一步研究，以适应数据为中心的合并的竞争政策，所有这些努力都是为了在数字和数据经济中维持开放、创新和竞争的市场。关键词：反垄断，竞争，大数据，纵向合并，非横向合并，大型科技公司，数据共享，数据集中，数据聚合，金融服务，数据隐私，消费者金融数据，开放银行，开放数据，开放金融，个人数据，数据经济学1此处所表达的观点为作者个人观点，并不一定反映国际清算银行（BIS）、欧洲银行管理局（EBA）或任何其他附属机构的立场。本文使用个别公司的案例进行说明，不应被视为对这些具体案例的正式法律意见。作者感谢CarolinaAbate、OscarBorgogno、RossBuckley、PabloIbáñezColomo、ScottFarrell、VikramHaksar、DarylLim、PhilippPaech、NoahPhillips、MatteoMannino、LauraVeldkamp、BIS和英国金融市场行为监管局（FCA）研究研讨会的参与者以及一位匿名审稿人提供的宝贵反馈。我们感谢GeorgeSakkopoulos在研究协助和编辑支持方面的帮助，以及GiulioCornelli、CeciliaFranco和HaiweiCao在数据支持方面的帮助，以及KarlaPatriciaRamirezSanchez和AlessiaTortato司金融法杂志.引言：支付领域数据与并购的经济学并购是金融市场中最具影响力的经济交易之一。它们使公司能够实现多元化并分散不同收入渠道的风险，或加强他们在特定市场的地位。同时，并购也为那些寻求扩大规模或直接进入新行业细分市场及他们缺乏先前专业知识或资源的公司提供了一个替代方案。全球范围内，2021年的并购（M&A）交易创下纪录，共有62,590额超过5万亿美元（打破了2007年的4.2万亿美元纪录）22022年，总交易价值下降至3.63万亿美元——远低于前一年，但仍然超过了2017年（3.44万亿美元）和2020年（3.42万亿美元）的总和。3观察到全球并购交易量未能突破30万亿美元大关，进一步下降了。(2023年，十年来的第一次)。4水平并购可分为两大类：（1）横向并购和（2）非横向并购。5通常认为这会减少竞争。与此同时，非横向合并6

在供应链不同环节或互补部因为非水平合并不会直接减少同一市场的竞争，然而，随着对数据的获取，这一情况正在改变。他们传统上受到的审查较少。72NiketNishant&NiketNishant,2021年全球并购交易量创历史新高，首次突破5万亿美元。，RUTERS，2021年12月31日，/markets/us/global-ma-volumes-hit-record-high-2021-breach-5-trillion-first-time-2021-12-31/。3身份编号4EmilyRouleau,分析：尽管第四季度有所增长，2023年并购交易量仍令人失望。，B路透社,2024年1月9/bloomberg-law-analysis/analysis-despite-q4-boost-2023-m-a-deal-volumes-disappoint5经合组织，经合组织术语表S统计数据T企业资源管理系统（EnterpriseResourceManagementSystem（2008）/en/publications/oecd-glossary-of-statistical-terms_9789264055087-en.html。非横向合并是一个包含垂直一体化、企业集团效应或二者兼而有之的通用类别，并可能包含横向一体化的元素。非横向合并和损害理论在2023年的一个背景下进行了讨论。尤其是针对本文而言具有重要意义数字合并的危害理论,293(2023),OECD/daf/competition/theories-of-harm-for-digital-mergers-2023.pdf.对于垂直和集团合并（统称为“非横向合并”）非横向合并的通函指南，2008年官方期刊C265/6，第4-5条，https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/?uri=CELEX%3A52008XC1018%2803%29.6OECD“supra”通常表示“在……之上”或“超过”，具体翻译需根据上下文确定。如果上下文是“supra10GB”，则翻译为“超过B”。如果上下文不明确，则直接保留原文“supra”。注释5.7史蒂文·C·1271962(2018),DEP’TOFJ,合并指南第4.0节（1984年）“尽管非横向合并的可能性较小”美国与水平合并相比，可能会引发竞争问题，它们并非总是无害的。技术能力和数字化及数据经济领域的竞争日益产生影响。8商业模式已经演变为利用数据来定制针对消费者产品的营销和分销。9并且许多大型合并企业收集（或已经拥有）。为了了解数据驱动型非横向并购的兴起，考虑过去十年支付领域并购交易是有益的（图1）。在此期间，最大的并购（按购买价格计算）是横向的（中收购直接竞争对手的交易）（蓝色圆点）。然而，非横向并购（红色圆点）在频率、规模以及收购方的价值方面显著增加。此外，非横向并购还包括最大的收购方（圆点大小）。因此，我们看到支付和非支付公司之间的非横向并购有所增加。8UNITEDNATIONSC会议TRADEANDD发展UNCTAD/DITC/CPLP/54(2021)，/system/files/official-document/ciclpd54_en.pdf9的确，从数据访问中可以获得的这种市场力量在一些司法管辖区已经促使出台了政策措施，要求在消费者明确同意的情况下，将某些类型的数据从原始持有者流向潜在竞争对手。‘开放银行’计划司（fintechs）。其目的是通常为了降低转换成本并增强竞争。查看BASELC委员会BANKINGS监管,启示（国际清算银行，2018年2月），/bcbs/publ/d431.pdf，以及PaulAdams，StefanHunt，ChristopherPalmer和RedisZaliauskas，账户的实验证据141J.FIN.ECON.1(2021).图1.支付领域的并购交易激增购买价格（以百万美元为单位），对数刻度数据更新至2024年5月30日。每个点代表蚂蚁金服、富国信息服务公司（FIS）、FISERV、全球支付、万事达卡、PayPal、Block（前身为Square）或维萨（Visa）的并购交易，这些数据由PitchBook和RefinitivEikon离和公司内部运营。合并交易被归类为“非横向”时，收购公司和目标公司在同一支付链上的不同阶段运营，这一点由公司报告确定。在“横向”合并中，收购公司和目标公司至少在一个关键业务线上是直接竞争对手。金服的情况下，截至2018年底的蚂蚁金服估值成正比，乘以阿里巴巴控股相对2018年底的市场资本化变化。来源：国际清算银行；PitchBookData,Inc.；路透Eikon；作者阐述。重要的是，支付领域的非横向合并本身并不存在问题。在某些情况下，它们可以推动效率、创新，甚至更好的消费者体验。例如，在某些情况下，合并允许公司提供服务。10可能金融服务以更好的整合方式，提供无缝的用户体验和更低成本。这在合并企业结合互补能力的情况下尤其如此，例如支付处理和数据分析。同时，在其他情况下，合并可能通过使企业能够利用更多样化的数据来源来理解和服务来自传统上被排除在外的社会群体客户，从而提高金融包容性。11但是非横向合并（无论是在支付领域还是其他领域）并不总是对社会或市场产生积极影响——在某些情况下，它们甚至可能引发反垄断问题。10查看合并指南上文中未提供具体上下文，因此无法进行翻译。英文单词“supra”通常表示“在……之上”或“超过”，具体翻译需根据上下文确定。如果上下文是“supra10GB”，则翻译为“超过B”。如果上下文不明确，则直接保留原文“supra”。第7页，第4.0节。11查看BASELCBANKINGS,上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。注释9，和KarenCroxson，JonFrost，Leonardorta&TommasoValletti，4包容性：政策权衡与实施方法竞争法与经济75（2023）。,19J.竞争效应。正如我们下面更详细地讨论的那样，合并使得高度针对性的营销、价格歧视和预测分析成为可能，这些是那些无法获得类似数据的竞争对手无法比拟的。消费者数据可以赋予独特的竞争优势，这可能导致反竞争结果，因为合并实体可能阻止其他公司获取必要的数据，限制创新并提高市场进入的障碍。12监管机构已经在许多司法管辖区通过指导监管规则的制定来预测这些挑战。朝着解锁数据可移植性和促进开放银行发展。13竞争和金融监管机构认为这一年龄-旧银行习惯将客户数据保留自身，以此作为对抗竞争的障碍。14银行业竞争，许多司法管辖区现在要求银行共享客户当客户已授权时，增加与外部方的数据共享。然而，在本论文中，我们更广泛地考虑了通过并购进行数据访问的潜在竞争影响，并提出了潜在指标来增强如何评估和缓解这些影响。本文的编排如下。第二部分探讨了数据聚合如何影响市场力量，着重强调了获取消费者数据如何增强12OECD“supra”通常表示“在……之上”或“超过”，具体翻译需根据上下文确定。如果上下文是“supra10GB”，过10GB”。如果上下文不明确，则直接保留原文“supra”。注释5.13参见一般情况。OPENBking(林达·曾主编，2022年）。欧盟（以及作为欧盟前成员国的英国）已经实施了修订后的支付服务指令（PSD2），该指令旨在通过建立新框架以便利访问支付账户数据等方式，增加支付领域的竞争并改善消费者保护。查看欧盟2015年11月25日的欧洲议会和理事会指令2015/2366关于内部市场的支付服务，2015年官方期刊（L337）第35页，以及英国的支付服务法规2017，2017年第752号（英国）。在欧盟，欧洲委员会于2023年6月宣布了一项新的立法提案，旨在促进某些其他类型金融数据的共享（关于金融数据访问框架的欧洲议会和理事会法规提案，以及修正（欧盟）第1093/2010号法规、（欧盟）第1094/2010号法规、（欧盟）第1095/2010号法规和（欧盟）2022/2554COM/2023/360最终文件（FIDA））。美国最近加入了要求银行进行数据共享的司法管辖区的行列。2024年10月22日，美国消费者金融保护局最终完成了其，\"See\"Fed.Reg.90838(Nov.18,2024)12C.F.R.pts.1001,1033)，以及新闻稿，消费者金融保护局，CFPB最终完成个人财务数据权利规则，以促进竞争，保护隐私，并为家庭在金融服务中选择提供更多选择（Oct.22,2024），/about-us/newsroom/cfpb-finalizes-personal-financial-data-rights-rule-to-boost-competition-protect-privacy-and-give-families-more-choice-in-financial-services/.14例如，2016年，英国竞争与市场管理局（CMA）发布了一份题为《》的市场调查报告。零售银行业务市场调查：最终报告该报告结论如下，其中包括：为了解决大不列颠及北爱尔兰贷款行业内的竞争不利影响，应实施一整套综合补救措施，其中包括一套旨在提高中小企业获取信息的措施，\"See\"翻译情况：C竞争&MARKETS,零售银行业务市场调查最终报告（2016年8月9日）.uk/media/57ac9667e5274a0f6c00007a/retail-banking-market-investigation-full-final-report.pdfCMA,2017（2017年2月2日），https://assets.pu.uk/media/5893063bed915d06e1000000/retail-banking-market-investigation-order-2017.pdf.通过个性化产品、价格歧视和创新能力进行竞争定位。第三部分通过引用美国S）和欧洲联盟（EU）竞争机构审查的并购案例，提供了对数据驱动型并购和基于数据的损害理论的当前评估方法。第四部分提出了新的指标，以帮助监管机构更好地评估合并后的数据集是否可能导致反竞争行为和消费者损害，并强调了数据互补性、人口覆盖范围和消费者重叠度的衡量方法。第五部分随后通过提出对未来研究和政策发展的建议而结束。第二部分：数据访问对竞争的潜在影响为了理解数据驱动的并购如何可能重塑竞争格局，考察数据所具有的独特经济特征至关重要。在本部分，我们总结这些特征并探讨数据如何影响竞争考量。与传统的资产不同，数据是非竞争性的。换句话说，只要数据保持有效性，就可以在不妨碍价值的前提下被重复使用和重新组合。15这种灵活性，结合数据分析和人工智能（AI）的进步，使企业能够提取新的、有查。价值的见解，从而推动市场优势。认识到这些数据的经济特征，解释了为什么数据是如此强大的资产，以及为什么数据在非横向合并中的作用需要更加严格的审查。16数据的经济特征数据是关键的经济投入。它们使公司能够深入了解市场动态、优化运营和进行创新。其核心性源于其独特的定性特征，以及使它们越来越易于获取和增值的技术进步。17数据量因技术趋势而急剧膨胀。首先，收集数据的成本降低。在它们之中，近几十年来，数据的可用性和存储，促进了日常经济和社会活动的数字化。15查尔斯·I·琼斯和克里斯托弗·托内蒂，《非竞争性与数据的经济学》，美国经济学评论第1102819页（2020年）。当然，数据非竞争性的观点之前已经被讨论过。例如，参见霍尔·瓦里安，《》。人工智能、经济学与产业组织，在AjayK.Agrawal、JoshuaGans和AviGoldfarb（编者），人工智能经济学:《议程》，芝加哥大学出版社（2018年）。16关于公司如何在当今经济中使用数据创造价值和竞争的讨论，请参阅欧洲委员会竞争总司。保护在不断变化的世界中的竞争——关于过去25年欧盟竞争演变的证据：COMP.PA01——竞争政策的后验经济评估(2024年7月1日),https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/c03374f1-3833-11ef-b441-01aa75ed71a1.17·E·，92AMECONR电动汽车（ElectricVehicle）460(2002).另请参阅YanCarriere-Swallow&VikramHaksar,No.2019/013，2019年9月)，https:///en/Publications/Departmental-Papers-Policy-Papers/Issues/2019/09/20/The-Economics-and-Implications-of-Data-An-Integrated-Perspective-48596.技术总体上不断进步，相关指标已显著下降。18人工智能和机器学习（AI/ML）正在使它变得更加容易其次，迅速处理大量数据以提取更多价值。19推动-上市公司这些技术进步中，许多最有价值的公开发明包括数据收集和处理作为他们高利润商业模型的关键组成部分。20数据的经济特征进一步放大了其价值。非竞争性将数据与传统投入品如劳动力、资本或自然资源区分开来，这些资源本质上具有竞争性。21此外，数据本质上是可以分解的，并具有重组特性：它们可以进行分解，也可以新机遇。与其他数新机遇。22

相结合，可创建具有不同经济价值的新数据集，提供前所未有的创关于信息经济学及信息共享（或缺乏共享）的重要性，有大量文献资料。竞争中的信息获取。23确定哪些方可以访问信息，哪些方不能。24信息不对称可以提供市场优势。因此，减少信息此外，这些不对称性可能导致更激烈的竞争和更高的市场效率。25换器。数据的经济功能——作为商品或服务的生产投入，以及作为跨换器。26

主体的信息转18玛丽亚姆·法尔博迪，罗克珊娜·米赫特，托马斯·菲利蓬，劳拉·韦尔德坎普大数据与企业动态（2019年1月14日）（未发表的手稿），/sol3/papers.cfm?abstract_id=3334064。作者强调，在数据作为经济活动的副产品生成的地方，数据收集的边际成本非常低。19参见一般情况。AjayAgrawal,JoshuaGans&AviGoldfarb,PREDICTIONMACHINESTESIMPLEE经济学一个RTIFICIAL我NTELLIGENCE(2018).关于并购中人工智能的考量，请参阅欧洲委员AI（KlausKowalski,CristinaVolpin&ZsoltZombori等编，2024年9月23日），https://op.europa.eu/en/publication-detail/-/publication/5530c8ca-7a1f-11ef-bbbe-01aa75ed71a1/language-en.20在2020年10月向美国证券交易委员会提交的季度报告中，谷歌母公司Alphabet报告了370亿美\Se"8新闻发布，Alphabet,Inc.，Alphabet公布2020年第二季度业绩（2021年7月30日），https://www.se/Archives/edgar/data/1652044/000165204420000031/googexhibit991q22020.htm.21琼斯与托内蒂，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。备注15.22卡雷尔-斯沃尔与哈克萨尔，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。注释17.2317页以及Carriere-Swallow&Haksar,17.24数据共享在所谓双边市场中的平台配对两个不同客户群体时可能尤其复杂。在这种情况下，市场一方（例如，用户）的信息可能对另一方（例如，商家），\"See\"·罗切特与让·梯若尔，双边市场：一项进展报告，37RJ.ECON645(2006).25朱利安·贝格瑙、玛丽亚姆·法尔博迪和劳拉·韦尔德坎普，大数据在金融领域与大型企业发展货币经济学71(2018)以及参见罗切特和蒂罗尔，上注24。,97J. 726卡雷尔-斯沃尔与哈克萨尔，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。注释17.数据共享的潜在竞争效应任何特定企业或数据用户的资料效用都不会是通用的。相反，它将取决于特定环境，并且会因行业而异，尤其是在非横向合并的情况下。27数据访问可能对竞争产生的影响。此列表并不详尽，但说明合如何影响市场力量和竞争。

据访问和数据聚服务与产品改进创造有价值的机会。例如，更广泛地获取关于[此处省略具体数据内容]的数据。28客户的个性化需求得到更有效的满足。此外，使用互补消费者数据并集可能会实现消费者财务行为的极其精确预测。这些预测可能允许合并后的实体向消费者提供新的、更定制化且价格更优的金融产品和服务，如投资建议。这进而可能促进产品和服务的更好可用性，以及为消费者提供更多选择。作为一个进一步示例，从不同来源获取的改进数据可能有助于更准确地评估信用度，从而可能促进更好的服务。这可能导致以下方面的更大差异化：传统上未充分服务的市场细分29利率风险较高的借款人。Frst21科技公司能够27例如，在某些市场中，数据经纪商从替代来源收集信息，为客户端创建输出，如用于广告定位的数字消费者档案。Neumann等人（2019）表明，尽管使用的方法复杂，但它们可能相当不准确，\"See\"·纽曼、凯瑟琳·E·塔克和蒂莫西·，386(2019)。相反，JagtianiLemieux(2019)据集的具体情况。请注意，\"See\"这个单词在不同的语境中可能有不同的含义，因此以下提供几种可能的翻译情况：请查看。查看内容。如果它是某句话的开头或结束语（例如，电子邮件中常见的形式请留意。您提供更多信息以便于我给出更准确的翻译。朱拉帕·亚吉蒂安与凯瑟琳·勒米厄，替代数据与机器学习在金融科技贷款中的作用：来自LendingClub消费者平台的证据，481009，1009–29（2019），/10.1111/fima.12295.28利用其电商平台的数据来更准确地预测违约情况，并为被银行信贷排除的借款人提供服务。30市场主导地位与价格歧视尽管这些可能的优势存在，但数据合并涉及到经典的经济权力集中的担忧。随着经济越来越数据驱动，越来越多的研究正在确立如何通过新的数据共享政策和实践，聚合新的消费者数据组合（可能通过新的数据共享政策和实践）可以传递竞争信息。数据聚合本身并不直接导致更多市场力量；优势。31数据汇总必须在相关市场的背景下进行考虑。他类型的一—本身——然而市场的一些特征，如对技术的差异访问—可能有定义不明确之处。32能力和网络效应，与数据访问相结合，可能导致市场力量增强。同时，也有研究探讨开放金融和数据保护法规如何塑造竞争，因为这些法规规定了哪些个人信息可以和不可以分享，以及在何种条件下可以分享。33Crémer,deMontjoye和Schweitzer（2019）认为，在现代数字经济中，数据访问是一个关键的竞争因素。34因此，t嘿，提高（the）问题:数据访问是否以支持充分竞争的方式实施？近期研究表明，在已经高度集中的市场中，合并可能导致企业更大的数据集中，可能导致更严重的价格歧视。35企业凭借其主导的市场地位获取消费者个人信息后，可以差异化定价策略以提取消费者剩余。36例如，公司可以为同一产品向客户收取不同的价格

这一信息优势实施30乔恩·弗罗斯特，莱昂纳多·甘巴科塔，黄毅，申炫松，帕布洛·兹温登，大科技公司与金融中介结构的变革POL.100(2019).,34经济学31请注意，\"See\"况：JensPrüfer&ChristophSchottmüller,与大数据竞争，第69卷《工业经济学》第4期（2021年）；JanEeckhout&LauraVeldkamp，（美国国家经济研究局工作论文，2022年5月），/papers/w30022.32请注意，\"See\"·克莱默、伊夫-亚历山大·德·蒙特儒伊、海克·（EC，2019），https://ec.europa.eu/competition/publications/reports/kd0419345enn.pdf.另请参阅卡雷尔-斯沃尔与哈克萨尔，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。注意17；Croxson等人，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。注11.33加勒特·A·约翰逊，斯科特·K·舒弗，萨缪尔·G·：GDPR的预期与非预期影响(工作论文，2022年11月14/sol3/papers.cfm?abstract_id=3477686;Crémer“supra”通常表示“在……之上”或“超过”，具体翻译需根据上下文确定。如果上下文是“supra10GB”，则翻译为“超过10GB”。如果上下文不明确，则直接保留原文“supra”。注[27]。34克雷默等，上文中未提供具体上下文，因此无法进行翻译。英文单词“supra”通常表示“在……果上下文是“supra10GB”，则翻译为“超过。如果上下文不明确，则直接保留原文“supra”。注[27]。35参见一般情况。ArielEzrachi&MauriceE.Stucke，行为歧视的兴起37EURCL.R电动汽车（ElectricVehicle）484(2016)；OrenBar-Gill，（）认知的函数C基于客户对不同支付意愿的水平。大数据的获取可以帮助企业更好地理解其客户的偏好，并更好地定价风险（包括信用风险）。37通常，更深入地了解用户偏好可以提高效率，并允许更好地定制金融产品以满足消费者和企业的需求。然而，这也可能是一把双刃剑，因为此类信息也可能帮助公司从客户那里获取租金。38客户根据与他们的各种数据点相关联的不同价格购买，例如行的航班比较网站被发现支付意愿。39向倾向于比PC用户收入更高的Mac用户收取更高的价格。40

比特兹，一个流更高价位的票价面向可能更富裕且更愿意支付的41当然，有人可以争论，对来自高收入国家的消费者收取比低收入国家消费者更高的费用，可以使产品具有更广泛的包容性接入。但无疑这也意味着这样的公司可以获得更大的利润，并有能力进一步扩张。转向财务数据方面，企业可以利用数据访问来优化金融服务（如贷款或保险单）的收费价格，使其接近消费者的保留价格（即消费者愿意购买服务的最高费用，或他们可能接受的最高利率）。这将侵蚀消费者剩余。在已经具有集中市场结构的经济领域，这可能会允许现有企业进一步扩大规模。抵押权赎回数据分析优势还可能阻碍竞争对手获取新合并的数据，从而阻止它们进入或竞争市场（即排他性）。实际上，金融机构如果能够大数据技术在相对于同行的规模上一直在增加。42他们利用其市场力量限制数据访问，可以使市场竞争性降低。37身份证.38请注意，\"See\"·（错误）CL.R.，86U.你好电动汽车（ElectricVehicle）217(2019).39·政策。，PERUTRAVELBLOG（2023年8月25日），/blog/2017/latam-reportedly-abandoning-discriminatory-fare-policy-for-foreign-visitors-to-peru/13372/；RastriyaSamacharSamiti，签署了外国人与尼泊尔人享有同等机票费用的协议，H马来群岛TIMES（2022年2月23日），/nepal/agreement-inked-for-equal-airfare-for-foreigners-as-nepali.40查看达纳·Orbitz上，苹果用户被引导预订价格更高的酒店。WSTJ.(2012年8月23日),/articles/SB10001424052702304458604577488822667325882.41查看Vecchio0内容。注39需要翻译的英文内容。注39.42贝格瑙等，上文中没有提供具体的英文文本，因此无法进行翻译。请提供您需要翻译的英文内容。备注25.例如，万事达卡与Finicity以及美国运通与Kabbage了其潜在涉及金融数据聚合器。43数据从交叉-缩放效应-行业并购。通常，信用卡网络无法获取其客户的银行账户数据，但他们拥有丰富的客户交易数据。如前所述，与此同时，数据聚合器可以直接访问客户的银行账户。对客户在两个数据集相同的情况下财务生活的理解，并且可以应用于加场地位。在此类并购之后，他们可能也有动机不让此类信息在任何（合并后的）公司的业务线中可供竞争对手获取。第四点创新障碍访问综合补充数据集可能会引发关于创新障碍的担忧。一些最近涉及不同行业数据的并购案例凸显了监管机构可能对此类发展持负面态度。虽然综合消费者健康数据可能有助于开发更精确的诊断工具，但合并实体可能希望阻止竞争对手获取此类数据。因此，他们可能会限制相对于并购前情况的数据访问。例如，在谷歌/健身追踪器（技术和健康数据）案例中，欧盟委员会发现，并购后，谷歌将具有限制第三方医疗保健玩家访问Fitbit基于网络的编程接口（API）。尽管“从广义上讲，用户健康数据可以从多个数据源获取，但Fitbit据只能通过WebAPI获取。”因此，潜在的限制或限制可能会对利用（即使是少量）Fitbit用户数据以竞争的APP4543数据，过去只有银行掌握，现在被金融科技公司所共享，这些公司后来被其他现有非银行机构收购。这些合并后的实体现在可以访问来自不同行业的消费者数据。visa商，但在司法部提起诉讼阻止这笔交易后，交易被放弃。司法部有反竞争行为的证据，包括visaCEO将收购称为一项“保险政策”，以阻止“对我们重要的美国借记业务的威胁”。美国起诉Visa以阻止其收购Plaid，REUTERS(2020年11月5/article/us-visa-lawsuit-plaid-idINKBN27L26S.44例如，信用卡公司收集所有信用卡交易的细节数据，包括购买者、商家、购买物品、销售点和银行账户路由号码以及涉及该账户的交易。45请注意，\"See\"况：谷歌/Fitbit,M.9660（2020）。一个能够访问合并数据集和创新能力——这些能力对于其他市场参与者来说是无可比拟的——的合并实体，也可能削弱并可能阻止其他市场参与者开发新产品和服务的能力。例如，现有企业可能会收购初创企业的数据集，以防止数据被初创企业或他人使用。这种风险与其说是通过利用数据聚合来增加市场力量，不如说是通过消除数据访问来扼杀竞争。创新能力的下降一直是美国联邦贸易委员会TC）在生物制药行业的一个特定关注点，该行业经历了“大规模收购”的浪潮。自那以后，FTC已宣布对其生物制药合并方法进行全面审查。46担忧的是，这些合旨在预防其”尽管仍有70%47

并非公司的研发成果减少，从金融行业的一个例子来看，一家大型现有金融机构可能……这一点得到了强调。获得新金融科技公司参与者，以阻止或抑制这些公司的活动。482VsPaiisladD金融科技初创公司，因为它挑战了在线借记服务领域的垄断。49维萨J国在线借记ialili0尽管Visa曾计划将Plaid维持为一家独立公司，51

胁。5遭受的败诉。CEO的声明具有犯罪性质，各方在面临此情况时终止了协议。其在法庭上可能遭受的败诉。525346埃里克·（FTC）交易行为。，FIERCEPHARMA（2021年3月16日），/pharma/wake-biopharma-megabuyouts-ftc-kicks-off-review-industry-s-dealmaking.47身份证.48查看科琳·坎宁安、弗洛里安·埃德雷尔和宋玛，杀手级并购129J.POL.ECON.649(2021).49新闻稿，美国司法部，司法部起诉阻止visa拟议收购plaid（2020年11月5日），https://www.just/opa/pr/justice-department-sues-block-visas-proposed-acquisition-plaid.50身份证.（维萨公司首席执行官向维萨董事会解释这笔交易是“战略性的，而非财务性的”举措，并指出部分原因在于“我们的美国借记卡业务至关重要，我们必须始终采取一切必要措施来保护这一业务。”除非被收购，否则维萨担心Plaid“无论其自身状况还是被竞争对手拥有，都可能会在24年之前对我们美国借记卡业务造成某种威胁”，这种“潜在下行风险”可能导致我们美国借记卡业务的损失达3亿至5亿美元。如果Plaid能够自由地开发其竞争性支付平台，那么“维萨可能被迫接受较低的利润率，或者无法提供具有竞争力的产品。”）51本杰明·皮门特尔，Visa合并失败对Plaid来说是一个幸运的转机。，PROTOCOL(2021年1月19日),/plaid-visa-deal.52MarcIvaldi、NicolasPetitSelcukhanÜnekba的著作。杀手级并购：来自欧盟数字产业并购案例的证据工作论文1420，图卢兹经济学院（2023年3月）。53请注意，美国司法部（DOJ）于2024年9月24日对维萨公司（Visa）提起了另一项针对美国借记卡市场的垄断行为的民事诉讼。根据司法部的起诉状，\"超过60%的借记卡交易都在维萨的借记卡网络上进行，这使得它每年可以收取超过70亿美元的支付处理费用。\或者，如果现任企业放弃以下情况，竞争可能会受到抑制：Anillustrative因新业务收购而发展其自身创新。54关于拟议中的FiaEde提的情况后停止其交互式产品设计工具（以及可能的未来版本）的使用，因此，本拟议的合并.由Figma提供。55最终被放弃隐私外部性56这种数据集的组合可能允许深入了解和侵入性洞察。交易...维萨借记卡是其北美业务的基石，在那里维萨享有83%的运营利润率。”美国司法部诉讼，关于维萨公司的案件（2024年9月24日），/opa/media/1370421/dl。在美国司法部的新闻稿中，代理助理司法部长多哈·梅基评论说：“维萨滥用其对客户的权力，并以美国支柱的市场中的行为负责。”新闻稿，美国司法部，司法部就垄断借记卡市场起诉维萨（2024年9月24日），/opa/pr/justice-department-sues-visa-monopolizing-debit-markets.54例如，参见：GregoryCrawford,TommasoValletti&CristinaCaffarra,争和“逆向”杀手级收购B,LOG（2020年5月11日），/voxeu/blogs-and-CEPRreviews/how-tech-rolls-potential-competition-and-reverse-killer-acquisitions.55欧洲委员会新闻稿，关于拟议收购Figma的反垄断陈述书，(2023年11月16日)，https://ec.europa.eu/commission/presscorner/detail/en/ip_23_5778.56丰富的隐私经济学文献研究了个人对隐私偏好的理论和实证研究。概述如下：查看艾莱斯droAcquisti,CurtisTaylor&李亚德·瓦格曼，隐私经济学E,54CON.L文献2016年，442号文件。与健康数据一样，个人财务数据是个人数据中最敏感的类别之一。格莱姆-里奇-布莱利法案（Gramm-Leach-BlileyAct，15U.S.C.§§6801etseq.）求金融机构说明他们如何共享数据，并赋予客户拒绝的权利（请注意，到2024年，美国消费者金融保护局最终完成了其个人财务数据权利规则（也非正式地称为开放银行规则）），\"See\"用于超出消费者原始同意的范围，那么可能给消费者带来重大成本和损害。消费者个人生活，可能引发数据隐私担忧。57因此，隐私考虑并不完全超出竞争机构的管辖范围。58如科技行业所见，从多个不同业务线（搜索、社交媒体、电子商务、广告）获取用户个人数据以及先进的数据分析技术可能会侵蚀隐私。59Facebook（脸书）、X（前身为Twitter，于2006年被谷歌收购）、YouTube（2006年被谷歌收购）以及其他平台，可以企业如微软、谷歌、Meta（之前）能够准确预测个人希望看到的新闻文章或商业产品类型，并相应地进行推广。这些能力可以为客户提供定制化服务和产品，从而提高经济效益。但这些见解不仅与分享数据的个人相关，还可能影响其他消费者（例如社交媒体上的联系人，或兴趣或行为相似的个人）。这导致外部性，因为一个用户选择分享数据可能会影响其他用户的隐私。这使数据持有者（大型科技企业）能够从这些见解中学习并巩固其市场力量。60第三部概述美国与欧洲联盟鉴于数据考虑在并购中的日益重要性，竞争当局正在调整其方法，在某些情况下，加强了对涉及数据丰富企业的并购的审查。在此，我们概述了迄今为止在两个主要法律管辖区（美国和欧盟）中采取的方法。联邦贸易委员会和司法部的做法美国联邦反垄断和竞争法律的执行责任通常由联邦贸易委员会（FTC）和司法部（DOJ）（统称“美国机构”）共同承担。61两个美国机构中的任何一个都可以采取法律行动阻止交易，如果根据该机构的观点，这些交易的效果，57注意，解决隐私外部性不仅仅是限制个人数据的收集和使用。它还涉及明确界定哪些类型的数行详细论述。58参见，例如，EC，竞争政策简报(Apr.2024),https://competition-policy.ec.europa.eu/document/download/b0042baf-a258-4c31-b31a-6331cb8d54a2_en?filename=kdak24001enn_competition_policy_brief_non-price_merger_control.pdf.59GregoryVial,JulienCrowe&PatrickMesana,MIT（2024年6月11日），/article/managing-data-privacy-risk-in-advanced-analytics/.60查看达龙·阿西莫格鲁，人工智能的危害（美国国家经济研究局工作论文第29247号，2021年9月），/papers/w29247；DaronAcemoglu,AliMakhdoumi,Azarakhshalekian&AsumanOzdaglar,，14AM.ECON.瑞电动汽车（ElectricVehicle）.M宏观经济学218(2022).61查看《美国法典》第15篇第18a节（哈特-斯科特-罗迪诺法案）。可能大大减少竞争。62尽管美国机构拥有经济影响力。例如，联邦贸易委员会（FTC）专注于“医疗保健、制药、专业服务、食品、能源以及某些高科技行业，如计算机技术”，而司法部（DOJ）则一般专注于银行、储蓄贷款等领域。互联网服务。63机构、航空公司和电信。64数据使用方面的担忧在多个案例中浮现。65ITA，

例如，在2011

条件。67美国司法部（DOJ）关注于机票市场竞争可能受到的潜在损害 受多个使用IT此尤其相关的是，人们担心谷歌通过收购ITA，将获得竞争对手的专有数据，并拒绝他们访问ITA的软件。请注意，司法部并未明确提及这些专有数据包括消费者数据例如，已购买的航班等。2014年，美国联邦贸易委员会（FTC）对保险分析公司Verisk和航空成像公司EagleView的合并进行了挑战。该交易最终被放弃。68该FTC投诉的核心数据是消费者住宅的航空图像，这些图像可以与关于同一消费障碍。者的保险信息相结合。FTC的担忧是Verisk可能利用这些数据克服相关市场进入的障碍。69最近，在2022年，美国司法部（DOJ）以及纽约州和明尼苏达州的州总检察长联合提起诉讼，旨在阻止对ChangeHealthcare（一家医疗保健科技公司）62查看《美国法典》第15编第18条（克莱顿法第七节）。63（FTC）GOV/advice-guidance/competition-guidance/guide-antitrust-laws/enforcers.64请注意，\"See\"7-8（20231）,/assets/gao-23-105790.pdf.65例如，参见：美国诉CVS健康公司案，407F.Supp.3d45（D.D.C.2019）；联邦贸易委员会决定和命令，关于CoreLogic公司案，（2014年5月20日），/system/files/documents/cases/140521corelogicdo.pdf.66最终判决，美国诉谷歌公司及ITA软件公司，案件编号1:11-cv-00688（D.D.C.2011年10月5日），/d9/atr/case-documents/attachments/2011/10/05/275897.pdf.67该条件包括要求谷歌开发和许可旅行软件、持续进行软件研发、在特定情况下提交强制仲裁、如谷歌采取不公平行为，为投诉者提供正式的申诉机制以及建立内部防火墙。身份编号在13-32之间。68FTCOrderDismissingComplaint,IntheMatterofVerisk/EagleView(Dec.19,2014),https://w/system/files/documents/cases/141219veriskeaglevieworder.pdf.69FTC行政投诉，关于Verisk/EagleView（2014年12月16日），/system/files/documents/cases/141216veriskcmpt.pdf.公司，由Optum提供，它是医疗综合企业联合健康集团（UnitedHealth70他们声称，这笔收购将使联合健康集团（UHG），该集团拥有该国最大的健康保险公司联合健康，获得其竞争对手健康保险公司的医疗索赔数据访问权限，从而在健康保险领域使合并实体获得不公平的优势。法院驳回了这一理论，认为UHG已经至少在一定程度上拥有了访问权限。市场。71到其竞争对手（他们是UHG子公司Optum的客户）的数据为止。72法院还认为，UHG有动机不滥用其竞争对手的数据，表示UHG“将不得不根除其整个商业策略和企业文化；故意违反或废除长期以来的防火墙政策；违反现有的合同承诺；并牺牲重大的财务和声誉利益。”73该司法部未能提供任何“现实世界中的证据”来显示UHG的竞争对手很可能进行创此外，法院更少是出于对UHG滥用数据的恐惧而作出判断”，事实上，“所有付款证人”，包括来自竞争对手Aetna、Cigna和Anthem74法庭得出结论，司法部（DOJ）“管辖法要求法院‘对未来作出预测’”以及“该预测必须基于‘记录证据’以及就拟议合75,70美国诉联合健康集团公司案，630F.Supp.3d118(D.D.C.2022)，第22-5301号，2023年WL2717667（哥伦比亚特区巡回法院，2023年3月27日）。请注意，本讨论仅关注此案中提出的垂直损害理论。71联合健康集团,630F.Supp.3dat131.72参见上述内容。在第141-152页。73身份编号在141.74参见上述内容。在141,151。75身份识别在141（援引美国诉AT&T公司，310F.Supp.3d161,190-92（院2018年））。76不太相关于所描述的伤害垂直理论，但值得注意的是：ChangeHealthcare在成为Optum的一部分后，于2024年2月遭受了一次重大的数据泄露——这是美国医疗保健行业迄今为止最大的网络攻击。作为资格验证、药房运营、索赔传输、支付服务等提供商，ChangeHealthcare每年处理150亿个医疗保健交易，涉及1/3的患者记录，为90万名医生、33000家药房、5500家医院和600个实验室提供服务。在美国医院协会对1000多家医院的调查中，94%的被调查医院表示他们的财务受到了影响（其中许多医院甚至难以支付工资义务）。74%\Se"美国医院协会，致尊敬的贾森·史密斯和尊敬的理查德·尼尔（2024年3月19日）；https://www.aha.org/lettercomment/2024-03-20-congress-urged-help-hospitals-impacted-change-healthcare-cyberattc.\"e\不同的含义，因此以下提供几种可能的翻译情况：，布兰登·路透社（2024年3月13日）；/legal/class-action-lawsuits-pile-up-over-unitedhealth-data-breach-2024-03-13/.同时，美国机构于2010年采用了横向并购指南（“2010HMG”）。77782021年9月以及2020年的纵向并购指南（“2020VMG”）。，美国联邦贸易委员会（FTC）投票决定撤回对2020VMG的决定，理由是2020 然而，作为回应司法部发表了一份声明，称它已VMG反映了一种“有缺陷的方法”。与C发布了一项关于其新合并指南的草案，供公众咨询。2023年7月，美国机构81新的合并指南取代了2010年HMG这些在2023年12月最终确定。82并且2020年VMG的全面内容。尽管数据在合并指南的各个部分都有讨论，但美国监管机构并未具体说明评估合并后数据组合对市场力量和消费者福利潜在影响的方法。在第四部分的“分析、经因素和框架”时将这些数据作为参考。但数据讨论并未超出第四部分，但但是没有关于消费者数据的参考。83第9指南确实提到了平台。8477美国DEP’TOFJ正义&FEDTRADECOMM’N,水平合并指南(2010).78美国DEP’TOFJ正义&FEDTRADECOMM’N,垂直合并指南(2020).79新闻稿，美国联邦贸易委员会，联邦贸易委员会撤回垂直并购指南和评论（2021年9月15日），/news-events/news/press-releases/2021/09/federal-trade-commission-withdraws-vertical-merger-guidelines-commentary.·夏皮罗和赫伯特·，PROMARKET(2021年9月23/2021/09/23/ftc-vertical-mergers-antitrust-shapiro-hovenkamp/。他们认为，FTC声明和主席Khan的单独声明中的经济分析忽略了或错误地驳斥了一些经济学的基本原则。80新闻稿，美国司法部，司法部发布关于纵向并购指南的声明（2021年9月15日），https://www.j/opa/pr/justice-department-issues-statement-vertical-merger-guidelines.81更具体地说，《合并指南草案》提议放弃传统的“市场主导地位”测试，转向对“减少竞争”的测试。联邦贸易委员会新闻稿，《联邦贸易委员会和司法部征求对合并指南草案的评论》（2023年7月aft-merger-guidelines；美国司法部新闻稿，《司法部和联邦贸易委员会征求对合并指南草案的评论》（2023年7月19日），/opa/pr/justice-department-and-ftc-seek-comment-draft-merger-guidelines.82美国DEP’TOFJ正义&FEDTRADECOMM’N,合并指南(2023).83查看美国DEP’TOFJ正义&FEDTRADECOMM’N,合并指南35-51(2023).84请注意，当一项合并涉及多方平台时，“机构将考虑竞争之间9项指南，机构声明，在众多其他事项中，他们“通过阻止对其他平台运营商的收购或排除，以保护平台之间的竞争，防止这些行为大幅度削弱竞争或倾向于形成垄断，这种‘情况’可能来源于各种类型的合并，包括：‘涉及提供平台服务促进匹配、排序或预测的数据D。”EP’TOFJ正义&FEDTRADECOMM’N,合并指南25(2023).欧洲委员会的方法在欧盟，竞争政策的基础是《竞争政策条约》的第101条和第102条，这些条款可以强制执行。欧洲联盟功能（TFEU）。85国家竞争主管当局以及欧洲委员会。86执法案件由国家机构提起。大多数87复杂的新型和战略性问题及行业，包括数字市场中的问题。 与欧洲委员会（EC）聚焦于更多8合并评估的背景下，欧洲委员会（EC）将考虑任何相关的潜在来源，包括创新

关于数据，欧洲委员会（EC）将评估不对竞争造成损害，8990其他市场者是否需要比较其竞争地位，这取决况。欧盟委并对竞争的正面和负面影响。91

考虑合将针对每个案例进行评估，以确定：（i）合并实体是否将具有能力为了访问或拒绝访问，或以可能造成竞争损害（即输入封锁）或导致其他造成竞争损害的行为使用该数据，以及（ii）合并实体是否会有任何激励采取可能造成竞争损害的措施。如果同时具备（i）能力和（ii）85《欧洲联盟运作条约》合并文本第101-02条，2012年官方期刊（C326）第47条。86请注意，\"See\"况：欧盟理事会2002年12月16日第1/2003号条例，关于实施《条约》第81条和第82规则（现更名为《欧洲联盟运行条约》第101-102条）。87WouterP.J.Wils,1/2003号法规：回顾第4期，J.EURC竞争L.&P.RAC293(2013).1/2003号法规的评估在EC中列出。工作人员文件，对法规1/2003和4的评估(SWD2024216https://ec.europa.eu/info/law/better-regulation/have-your-say/initiatives/13431-EU-antitrust-procedural-rules-evaluation_en.88关于欧洲委员会投入资源的实践和行业讨论，查看PABLO我：I巴涅斯COLOMO，THENEW欧洲联盟（EuropeanUnion）LAW(2023).89并购评估遵循欧盟并购条例（条例（EC）第139/2004号）。具体而言，欧洲委员会（EC）必须31/03）；265/07）。在这两种情况下，欧洲委员会的评估通常包括：（a）界定相关产品和地理市场；以及（b）对并购的竞争性评估。90例如，参见。，欧洲共同体， 委员会关于适用欧盟竞争法的相关市场定义的通知（修订版市场定义通知），C/2024/1645，段落15，23，27，30，48，50），https://eur-lex.europa.eu/legal-content/EN/TXT/PDF/?uri=OJ:C_202401645.91Cremer等人，参见上文第[27]注。激励因素得到证明后，欧洲委员会（EC）可能会决定在一定条件下批准该并购，或者否则阻止该并购。欧盟委员会在合并中对数据处理的示例是其对2014年Facebook收购WhatsApp92一个关键问题是Facebook是否会利用WhatsApp用户数据来加强其广告业务。欧盟委员会在以下基础上无条件批准了这笔合并：（i）匹配数据集在技术上难度较大，（ii）在线广告领域存在强大的竞争对手，（iii）WhatsApp出改变，（iv）也……其2016年对微软/领英的决定，93汇集各方数据并未发现任何关于停权问题的担忧，因为竞争对手可以获得这些数可

相关用途，例如广告。2020年，欧盟委员会批准了谷歌/.fitbit交易。94承诺，包括要求通过API访问第三方数据。有趣的是，在特定条件下，欧盟委员会对新兴数字医疗市场潜在的反竞争影响持长期观点，该市场可能包括许多不同的产品和服务。它评估认为，保护第三方数据访问的潜力对于保护该行业创新潜力至关重要。在其决定的第529段中，它指出，“限制或中断第三方对[API]将负面地影响数字医疗领域的所有应用程序和网站提供商，包括初创企业和小型玩家。在当前的访问条件下，这些企业甚至可以利用相对少量的Fitbit竞争，并促进数字医疗行业的创新和多样化。”欧洲委员会（EC）也在其2022年对Meta/Kustomer的决定中采取了这种方法，因此Meta承诺确保竞争对手继续享有免费且可比较的接入权限。EC软/LinkedIn的情况区分开来。消息渠道。95关于微软竞争1LneI”最多只与两个子市场相关……这两个子市场加起来占整个市场的不到30%。在当前情况下，[客户关系管理（CRM）]软件市场。破产可能损害整个客户服务与支持CRM市场。92Facebook/WhatsApp，案例M.7217（2014）。93微软/领英，案例M.8124(2016)。94谷歌/Fitbit,案例M.9660（2020）。95Meta/Kustomer,CaseM.10262(2022).ForanoverviewoftheEC’srecentmergercontrolcasesasacontributiontodigitaltransitionandastrongandresilientSingleMarkets,seeEC,2022年竞争政策报告》，第4.1节，COM/2023/184，https://eur-lex.europa.eu/legal-content/en/ALL/?uri=CELEX:52023DC0184.…由于小型CRM提供商在推动市场创新中所发挥的不成比例的重要作用。”通常，欧洲委员会只考虑了单一市场中的数据聚合影响，而未超出该特定市场。但更动态的方法可能用于防止垄断效应或“杠杆”理论。可以越来越观察到。确实，所谓的“生态系统”96例如，在微软收购领英的过程中，地讨论harm欧盟9798微软可能利用其在操作系统Windows和提供生产力领域的地位对此担忧，软件（例如，MSOffice、Word、Outlook、PowerPoint等）将加强LinkedIn的这种理论在专业社交网络中的位置——即，在多个产品市场中。99不同产品市场中的反竞争危害。在欧盟委员会对Boig/rali中采用了类似的方法，这表明在当今的数字经济中，交易的性质越来越少是纯粹的水平、垂直或集团性的。100尽管欧盟采取了越来越积极主动的方法101审查数据合并，以及对条件或补救措施的施加以及美国向...进发价值处理问题102特别地，对产品市场数据价值的考虑，以及其出现数据驱动的损害理论在全球仍是一个发展不足的领域。“生态系统”基础的损害理论——即，其核心关注合并的理论——96克里斯蒂娜·卡法拉、马修·埃利奥特和安德烈亚·加莱奥蒂，数字并购中的“生态”损害理论：来自VOXEU(2023年6月5/voxeu/columns/ecosystem-theories-harm-digital-mergers-new-insights-network-economics-part-1和CristinaCaffarra,MatthewElliott&AndreaGaleotti,VOXEU(2023年6月6/voxeu/columns/ecosystem-theories-harm-digital-mergers-new-insights-network-economics-part-2.97例如，参见：联邦卡特尔局，数字时代的合并控制——挑战与发展前景(背景文件，2022年9月29日),https://www.bundeskartellamt.de/SharedDocs/Publikation/EN/Diskussions_Hintergrundpapiere/2022/Working_Group_on_Competition_Law_2022.pdf.98微软/领英，上文中提到的“supra”在法律文献中通常指“上文提及的”或“上文所述的”，因此翻译为：注意93.99参见上述内容。100对于总结，请参阅EC。竞争合并简报（2024年11月），https://competition-policy.ec.europa.eu/document/download/6650bd11-bab7-43e4-bb38-6696ab4a730a_en?filename=kd0124010enn_mergers-brief_2024-4.pdf（关于Booking/eTraveli（M.10615）的讨论）。101关于欧洲委员会（EC）在并购调查中评估数据的更多信息，查看EC,数字和科技市场中的合并执法：欧洲委员会实践概览《竞争政策简报，2022年第02期，第1.3节。》102例如，关于数据隔离、数据访问、API和互操作性、数据可迁移性，以及最后手段的剥离。关于救济措施的适当性的讨论，查看赫伯特·霍温坎普，关于数字平台的结构性反垄断救济（宾夕法尼亚大学法学院与经济研究研究所论文编号23-44，2024年），/abstract=4616175.涉及到的生态系统不仅限于特定市场——仍然相对较新。103,104竞争监管部门可能缺乏正式的指标来评估数据互补性的程度。并且审查合并。此外，在某些管辖区域内，竞争当局集中关注合并对创新能力的影響的需求和能力正逐渐受到关注。105第四部分：非横向合并中评估数据集互补性的建议指标直接比较。在与数据汇总考虑因素作斗争时，竞争当局通常缺乏正式的指标来评估合并审查中数据集的互补性。创建启发式方法可能会充满挑战。目前，竞争当局依赖一系列指标来评估合并公司的市场份额和定价。他们使用这些工具来判断一个合并是否会阻碍相关市场上的有效竞争。这些指标可以大致分为：(i)以市场份额为基础的方法，(ii)基于价格的方法，和(iii)其他方法（参见附录以了解指标概述）现有指标，尤其是赫芬达尔-赫希曼指数（HHI），大多是为横向合并开发的，并且不太适合评估市场份额和价格指涉不同市场的非横向合并，因此这些数据不可直接比较。106103请注意，\"See\"况：Croxson等人，上文中提到的“supra”翻译为：注11.关于在复杂算法和数字市场中评估损害赔偿理论的挑战的有趣讨论，查看欧盟委员会竞争合并简报（2024年9月），https://data.europa.eu/doi/10.2763/7278586（关于亚马逊/iRobot（M.10920）的讨论）。104生态系统可以在多个产品和服务的线上产生互联，这有助于巩固某些合并参与者的地位和实力。例如，在竞争评估中考虑生态系统影响的情况，可以参见2019年德国联邦卡特尔局的裁决，该裁决广泛考虑了Facebook用用户，即用户为了获取社交媒体服务的访问权而同意Facebook收集和使用其数据。一般而言联邦卡特尔局，德国联邦卡特尔局禁止Facebook将不同来源的用户数据进行合并（2019年2月7日），https://www.bundeskartellamt.de/SharedDocs/Meldung/EN/Pressemitteilungen/2019/07_02_2019_Facebook.html。2023年7月4日，欧盟法院就案件C-252/21作出了判决，MetaPlatforms及其他，维持德国联邦反垄断局的裁决，并确认国家竞争机构可以审查数据处理是否符合适用法律（在本例中为GDPR），以确定是否发生了滥用市场支配地位的行为。欧盟法院强调了在不同国家机构之间分享可能与其各自管辖范围相关的信息时进行协商和真诚合作的必要性。105看，例如，马里奥·德拉吉，欧洲竞争力的未来(2024年9月),https://commission.europa.eu/topics/strengthening-european-competitiveness/eu-competitiveness-looking-ahead_en.报告在部分第2节第4章中强调，\"[《条约》第101条和第102条]的措辞已经足够宽泛，足以让委员会在其决策中考虑创新和未来的竞争，所需的是改变操作实践和更新指南……[包括]解释当局如何评估竞争对创新激励的影响。\106请注意，\"See\"况：附件概述了竞争机构可用的现有指标。关于指标发展的更多阅读材料，可以从以下内容开始：HerbertJ.Hovenkamp，，2020)，/faculty_scholarship/2218/faculty_schol此外，这些现有指标在评估两个大型数据集合并时消费者金融数据和其它数据的价值方面不太容易适用。消费者金融数据可以包括关于个人行为、关系、位置和偏好的非常细化且敏感的信息。例如，一个个人的完整数字交易记录，包括收入和支出，可以允许高度精确地预测该个人居住和工作的地方、他们可能花钱的地方、在购买特定产品时的价格敏感度、与家庭成员的关系等更多信息。如上所述，当一家信用卡网络收购一家专注于数据聚合的金融科技公司时，合并后的实体可能拥有提高价格的市场力量（例如，接受支付的商家的折扣率）。但这可能不是合并最重要的反竞争效应。更重要的是，能够结合数据集以更好地评估消费者的信用度，根据他们的喜好和历史购买来推广金融产品，甚至向他们销售非金融产品和服务（即生态系统效应）。严格来说，这种效应可能不是反竞争的，而是源自于数据的价值提取（可能对消费者造成损害）。这种特定的市场结果在两家公司都拥有关于同一人口中大量且重叠的数据部分时最为明显，从而赋予新实体无与伦比的分析、预测和影响消费者行为的能力。就其本身而言，这本身可能并不构成反竞争行为——甚至可能提高客户服务质量——但它可能形成一道不可逾越的障碍，使其他没有类似数据访问权限的公司处于不利地位。此外，数据可以通过新颖的方式进行货币化，这种货币化方式可能在当时宣布合并交易时对当局或甚至对公司本身都不清楚，引发了许多政策问题。影响可能会在原始市场内外感受到。评估企业持有的专有（个人）数据的价值或重要性可以构成合并审查中的一个重要步骤，与此相关的方法论正在增加。Veldkamp（2022）最近的研究区分了六种评估数据价值的方法。107明确包含在公司的资产负债表或财务报告中，存在一系列这些总结在表1中。虽然数据资产不是arship/2218/；以及：TobyRoberts，，34PaceL.Rev.894(2014)；可在以下链接查阅：/plr/vol34/iss2/8/。107查看劳拉·韦尔坎普，数据政策和数据测量,在TECHNOLOGYANDF金融53（Darrelluffie,ThierryFoucault,LauraVeldkamp,XavierVives，2022年）。衡量某个数据集（例如，客户财务数据）对一家公司价值多少的措施。根据Veldkamp（2022）的研究，在最低层面上，人们可以在某些情况下观察到一家公司为一份数据集支付的金额（“成本法”）。然而，这可能无法捕捉到由持续的商业活动生成数据的价值（例如提供信用卡或进行屏幕抓取以访问消费者的银行数据）。其他方法包括评估获取数据后收入的变动（“收入法”），或者获取数据集后某些公司行为的决策（“选择协方差法”）。公共职位发布或工资数据可以使研究人员考察公司的“揭示偏好”，即它们认为能够执行重要数据处理任务的员工有多大的价值。最后，可以在获取数据后评估公司价值的变化（如托宾Q——公司市价与账面价值的比率）或其他结果的变化（“无形资产法”）。108包括预测误差、收益或交易的价格影响（“财务数据方法”）。在金融领域，此类结果可能然而，竞争管理机构通常缺乏直接的政策指导，以确定如何在并购评估中考虑基于数据的考量因素。108尼古拉斯·克鲁泽特，珍妮斯·C·艾伯利，安德烈亚·L·艾斯费尔特与迪米特里·帕帕尼古劳无形资本的经济学EP29,29（“无形资本通常定义为它所包含的非物质要素”），36J.CONERSPECTIVES