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建議一齊購買： + NT$ 428 《 美国陷阱 》 + NT$ 617 《 中国企业境外投资法律实务指南 》 + NT$ 491 《 机器人法：构建人类未来新秩序 》 編輯推薦： 《大数据与竞争政策》是一部深入研究大数据相关竞争问题的学术专著，由两位著名的竞争法专家撰写。它详细描述了大数据引发的重要新问题，解释了它们与竞争法律和政策的关系。该书有助于实务界、学术界和政策制定者迅速了解什么是大数据，大数据的社会效益和特征，大数据的竞争意义，国外竞争执法机构处理数据驱动型商业策略的现有做法，以及这些做法的利弊得失。 內容簡介： 《大数据与竞争政策》探讨了数据驱动型经济带来的潜在效益，以及数据驱动型并购及滥用数据垄断之行为带来的潜在风险。大数据是当下炙手可热的一个话题。许多企业在战略决策过程中，赋予大数据至关重要的地位，设法取得数据优势。数据驱动型并购不断增多，花样繁多的数据驱动型竞争行为不断涌现。这些商业策略在隐私、消费者保护和竞争政策等方面引发了广泛关切。其中，越来越多的竞争执法机构开始关注数据驱动型商业策略引发的竞争问题。某些竞争执法机构已经对互联网企业实施的数据驱动型并购、滥用市场支配地位和卡特尔行为展开调查，甚至作出严厉的处罚。 關於作者： 作者简介 莫里斯E. 斯图克美国田纳西大学终身法学教授、The Konkurrenz Group咨询公司联合创始人。先后获得乔治城大学（GeorgetownUniversity）文学学士和法律博士（JD）学位。莫里斯oE.斯图克在竞争法方面，拥有二十余年私人执业和联邦司法部供职经验；就竞争政策问题发表众多学术论文，其著述运用行为经济学和心理学等实证研究成果重新审视竞争政策的很多传统观点；通过重新评估竞争法的立法目的和假设，力图向政策制定者提供更具实证基础的竞争政策。与牛津大学竞争法教授阿里尔o扎拉奇（Ariel Ezrachi）合著《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》（Virtual Competition： The Promise and Perils of the Algorithm-DrivenEconomy）。 艾伦P. 格鲁内斯反垄断法律师、The Konkurrenz Group咨询公司联合创始人。先后毕业于达特茅斯学院（DartmouthCollege）和罗格斯大学肯顿分校（Rutgers-Camden）法学院，并获得纽约大学法学硕士（LL.M.）学位。曾在美国联邦司法部反垄断局工作十余年，负责无线电、电视、新闻、电影及其他行业的反垄断调查工作。 译者简介作者简介 莫里斯E. 斯图克 美国田纳西大学终身法学教授、The Konkurrenz Group咨询公司联合创始人。先后获得乔治城大学（Georgetown University）文学学士和法律博士（JD）学位。莫里斯oE. 斯图克在竞争法方面，拥有二十余年私人执业和联邦司法部供职经验；就竞争政策问题发表众多学术论文，其著述运用行为经济学和心理学等实证研究成果重新审视竞争政策的很多传统观点；通过重新评估竞争法的立法目的和假设，力图向政策制定者提供更具实证基础的竞争政策。与牛津大学竞争法教授阿里尔o扎拉奇（Ariel Ezrachi）合著《算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗》（Virtual Competition： The Promise and Perils of the Algorithm-Driven Economy）。 艾伦P. 格鲁内斯 反垄断法律师、The Konkurrenz Group咨询公司联合创始人。先后毕业于达特茅斯学院（Dartmouth College）和罗格斯大学肯顿分校（Rutgers-Camden）法学院，并获得纽约大学法学硕士（LL.M.）学位。曾在美国联邦司法部反垄断局工作十余年，负责无线电、电视、新闻、电影及其他行业的反垄断调查工作。 译者简介 兰磊，对外经济贸易大学经济学学士、法学硕士、法学博士，中美富布赖特学者（美国爱荷华大学），华东政法大学知识产权方向博士后。现为华东政法大学知识产权学院副教授。主要研究领域为竞争法。在《中外法学》《清华法学》《东方法学》《上海交大学报》《华政学报》《竞争政策研究》等期刊发表20余篇学术论文，并有6篇（含译文）被人大复印资料全文转载；出版《英美报刊核心商务术语释义》、《商务英语常用术语释义》、《英文判例阅读详解》、《反垄断法民事救济制度比较研究》（合著）、《国际商事合同通则2010》（合译）、《创造无羁限》（译著）、《论反垄断法多元价值的平衡》等著作。曾任英国富而德律师事务所法律翻译、《财富》（中文版）兼职翻译。 目錄： 中文版序言 致谢 简目 详目 缩略词 案例表 中国案例 欧洲案例 美国案例 立法表 欧洲立法及并购指南 美国立法及并购指南 第一章引言 一、误区1：隐私法与竞争法追求不同目的 二、误区2：竞争执法官员的现有工具能够完全处理所有大数据问题 三、误区3：市场的力量就能解决隐私问题 四、误区4：数据驱动型在线产业不存在网络效应 五、误区5：数据驱动型市场的进入壁垒低 六、误区6：数据没有或只有很小竞争意蕴，因为数据无处不在、成本低廉且广泛可得 七、误区7：数据没有或只有很小竞争意蕴，因为支配性企业不能排除小规模企业取得关键数据或使用数据获得竞争优势 八、误区8：竞争执法官员不应关注数据驱动型产业，因为竞争总能在不经意间发生 九、误区9：竞争执法官员不应关注数据驱动型产业，因为免费产品和服务通常使消费者受益 十、误区10：使用免费产品和服务的消费者对隐私不抱任何合理期望 第一部分勃兴的数据驱动型经济 第二章大数据的定义 一、数据规模 二、数据速度 三、数据种类 四、数据价值 第三章以智能手机例示大数据与隐私的交叉 一、赖利案的案情对政府有利 二、出人意料的一致判决 三、反思 第四章大数据的竞争意蕴 一、商业文献中呈现的关于大数据战略意蕴的六大主题 二、回应大数据无竞争政策意蕴之主张 三、如果数据具有非排他性，企业为何要排斥第三方访问数据？ 四、推特消防带 五、难以成立的大数据隐喻 第五章市场的力量未能解决消费者的隐私关切 一、市场的力量未促进隐私保护程度更高的服务 二、市场未对如此众多个体的隐私关切作出回应 三、个体是否有隐私关切 四、显示性偏好理论存在的问题 五、缺乏保护隐私的可行替代选项 第二部分竞争执法机构在认识数据的重要性以及少数企业空前数据收集和变现系统的意义方面表现得失互见 第六章美国和欧盟在评估数据驱动型并购方面表现得失互见 一、2008年欧盟委员会决定不质疑通腾电图并购 二、脸书瓦茨普并购案 三、联邦贸易委员会提前终止对联合数据系统公司熟聊并购案的审查 四、谷歌和耐斯特实验室并购案和谷歌和卓普摄像并购案 五、谷歌和位智并购案 六、2014年美国司法部在市场声音和强力点评并购案中胜诉 七、并购案件概要 第三部分许多竞争执法机构尚未考虑大数据的意蕴 第七章执法机构关注的可测度因素（价格）并非总是重要因素 一、迈向价格中心型反垄断法的冲动 二、价格中心型路径的不足 三、并购的质量竞争影响难以评估 四、许多数据驱动型多边市场上质量竞争至关重要 五、隐私SSNDQ测试的挑战 六、以SSNIP评价免费服务 七、价格中心型分析可能导致错误结论 八、反思 第八章数据驱动型并购往往不能归入竞争政策的传统分类 一、并购分类 二、认为相似产品比不相似产品相互竞争更激烈 三、数据的可替代性 四、界定一个新类别 第九章隐私关切不同于竞争政策目的之观念 一、数据驱动型经济中的隐私界定 二、是否及何时需要证明损害以及证明何种类型的损害 三、竞争执法机构和法院如何平衡隐私利益与其他利益？ 四、法院以主流默认值替代平衡操作 五、设置竞争法案件中的默认值 六、结论 第四部分竞争执法机构忽视或轻视 大数据将造成多重风险 第十章进入壁垒在反垄断分析中的重要作用 一、数据驱动型市场的进入壁垒 二、超越传统进入壁垒考察 第十一章一边有传统网络效应的多边市场可能存在较高进入壁垒 一、脸书与瓦茨普并购案中的传统网络效应 二、欧委会关于并购不会导致市场向脸书侧倾的推理 三、对欧委会网络效应分析的评价 第十二章数据规模：试错、做中学网络效应 一、位智的逐向导航应用 二、搜索引擎 三、脸书 四、反思 第十三章另两种网络效应：数据范围和溢出效应 一、数据范围 （一）脸书数字助理M （二）搜索引擎 二、溢出效应：多边平台一边的网络效应能提升其他边的市场势力 （一）多边在线平台上的传统溢出效应 （二）数据驱动型溢出效应 （三）集券网 （四）脸书 （五）搜索引擎 第十四章数据驱动型网络效应之反思 一、数据驱动型网络效应的十大意蕴 二、控制操作系统的平台较独立应用享有竞争优势 三、独立应用开发商依赖谷歌和苹果 四、谷歌受益于这些网络效应 五、网络效应并不能确保主导地位 第十五章并购执法不足的风险 一、预测活动 二、大多数并购获准实施 三、巨大的谜团：竞争执法机构预测并购反竞争效果的准确率 四、并购复评的结果不容乐观 五、竞争执法机构仅考察多边平台一边导致高昂的错误成本 六、数据驱动型并购加剧假阴错误风险 第十六章反垄断弱执法的高社会成本 一、芝加哥学派对假阳错误的担心 二、以美国为例说明反垄断弱执法 三、农业反垄断弱执法的社会成本 四、金融业反垄断弱执法的社会成本 五、消费者的总体福利 六、忽视大数据将加剧损害 七、竞争执法机构不应假定其他机构会弥补其错误 第五部分为执法机构和学术界提出的研究议程 第十七章认识隐私与竞争法的交叉情形 一、促进消费者隐私利益是质量竞争的重要部分 二、隐私和竞争法交叉的几个简单例子 三、对隐私主观性的剖析 四、发展更有效处理隐私问题的经济工具 五、效率并非竞争政策的过滤器 六、以消费者福祉作为过滤机制 七、以媒体并购为例说明消费者福祉过滤机制 八、结论 第十八章数据垄断：识别数据驱动型排斥行为和掠夺行为 一、对垄断的谬赞 二、破除竞争法不适合新产业的认识误区 三、等待动态竞争论证忽视路径依赖 四、即便失败的反垄断执法也能开启竞争门户 五、即时预报雷达某些数据垄断比20世纪90年代的微软更危险 六、警惕数据驱动型反竞争行为，保持竞争门户开放 （一）通过独家交易阻碍竞争对手获取关键数据 （二）通过排斥行为阻碍竞争对手取得规模 （三）支配性企业将受监管市场上的数据优势传导至另一市场 （四）增加客户转换成本 （五）支配性平台运营商实施纵向一体化 七、竞争执法机构应达到的崇高目的罪罚相当 第十九章理解和评估数据驱动型效率主张 一、效率必须使消费者受益 二、效率必须是并购特有的 三、效率必须是可证实的 四、平衡效率与隐私 五、未来挑战 第二十章复评数据驱动型并购的必要性 一、等待出现恰当的数据驱动型并购 二、通过并购复评消除偏见 三、联邦贸易委员会开展的医院并购复评 四、开展并购复评的效益 第二十一章加强竞争、隐私和消费者保护执法官员间的协调 一、超越通知同意范式 二、激发隐私竞争的若干前提条件 第二十二章结论 索引 译后记

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