凯瑟琳·J·K·桑多瓦尔于 2011 年 1 月被州长杰里·布朗任命为加州公用事业委员会 (CPUC) 委员。她的任命和确认使她成为该机构 100 年历史上第一位担任 CPUC 委员的拉丁裔。她担任全国监管公用事业委员会 (NARUC) 电信委员会联合副主席、NARUC 联邦主义和电信委员会委员以及 NARUC 公用事业市场准入委员会委员。她被联邦通信委员会 (FCC) 任命为联邦-州高级电信服务联合会议委员。她自 2007 年起担任加州新兴技术基金专家顾问委员会委员。她是圣克拉拉大学法学院的终身教授,于 2004 年加入该学院,教授电信、广播和互联网法、反垄断法和合同法。她是加州大学伯克利分校法学院的兼职教授,教授商业
2023年4月7日,国家市场监督管理总局对日照市自来水有限公司(以下简称“日照市自来水”)作出行政处罚决定。经调查,日照市自来水在山东省日照市城镇公共供水市场具有市场支配地位。2019年以来,该公司无正当理由向直饮水机经营企业收取管道接入费、改造费、水表井建设费等不合理建设费,导致直饮水机经营企业经营成本增加,限制了直饮水市场的竞争。2022年12月15日,山东省市场监督管理局以违反《反垄断法》为由,对该公司处以2020年销售额1%的罚款,共计2,185,672.14元。(更多)
Zephyr Teachout是福特汉姆法学院法律教授,她专注于公司权力与政治权力的交汇处。她教公司,选举法,反托拉斯和起诉白领犯罪。她在2009年写了第一篇文章之一,即地方选举的全球化,预计外国在国内选举中的威胁威胁。Teachout的最新著作《 Break'Em Up(2020)》为重新想象民主与反垄断法之间的关系提供了理由。她的先前书《美国腐败》(2014年)探讨了外国政府在《宪法公约》中扮演的核心作用。她的公开著作出现在《纽约时报》,《外交事务》,《纽约书籍评论》,《华盛顿邮报》,《国家》和《新共和国》中。在2021年,她请假
2023年4月7日,国家市场监督管理总局对日照市自来水有限公司(以下简称“日照市自来水”)作出行政处罚决定。经调查,日照市自来水在山东省日照市城镇公共供水市场具有市场支配地位。自2019年以来,该公司无正当理由向直饮水机经营者收取管道接入费、改造费、水表井建设费等不合理建设费,导致直饮水机经营者经营成本增加,限制了直饮水市场的竞争。2022年12月15日,山东省市场监督管理局以违反《反垄断法》为由,对该公司处以2020年度销售额1%的罚款,共计2185672.14元。(更多)
2023年4月7日,国家市场监督管理总局对日照市自来水有限公司(以下简称“日照市自来水”)作出行政处罚决定。经调查,日照市自来水在山东省日照市城镇公共供水市场具有市场支配地位。自2019年以来,该公司无正当理由向直饮水机经营者收取管道接入费、改造费、水表井建设费等不合理建设费,导致直饮水机经营者经营成本增加,限制了直饮水市场的竞争。2022年12月15日,山东省市场监督管理局以违反《反垄断法》为由,对该公司处以2020年度销售额1%的罚款,共计2185672.14元。(更多)
2023年4月7日,国家市场监督管理总局对日照市自来水有限公司(以下简称“日照市自来水”)作出行政处罚决定。经调查,日照市自来水在山东省日照市城镇公共供水市场具有市场支配地位。自2019年以来,该公司无正当理由向直饮水机经营者收取管道接入费、改造费、水表井建设费等不合理建设费,导致直饮水机经营者经营成本增加,限制了直饮水市场的竞争。2022年12月15日,山东省市场监督管理局以违反《反垄断法》为由,对该公司处以2020年度销售额1%的罚款,共计2185672.14元。(更多)
大多数技术标准开发组织 (SDO) 都已采用体现“正当程序”标准的内部政策,例如开放性、利益平衡、协商一致决策和上诉。这些要求来自反垄断法、国际贸易法、公共采购要求和机构规范等众多来源。然而,平衡标准缺乏一个普遍接受的定义,而且各个 SDO 实施方式各不相同,有时甚至差别很大。最近,人们对 SDO 应确保其利益相关者之间利益平衡的原则重新产生了兴趣,包括在制定知识产权政策方面。本文探讨了 SDO 平衡要求的起源和含义,并确定了实施平衡要求的不同方式,以及现有的围绕 SDO 平衡的反垄断和竞争法要求。
大多数技术标准开发组织 (SDO) 都采用了体现“正当程序”标准的内部政策,例如开放性、利益平衡、共识决策和上诉。这些要求来自许多来源,包括反垄断法、国际贸易法、公共采购要求和机构规范。然而,平衡标准缺乏普遍接受的定义,并且实施方式在 SDO 之间差异很大,有时差异很大。最近,人们重新关注 SDO 应确保其利益相关者之间的利益平衡这一原则,包括在制定知识产权政策方面。本文探讨了 SDO 平衡要求的起源和含义,并确定了实施平衡要求的不同方式,以及围绕 SDO 平衡的现有反垄断和竞争法要求。
作者要感谢 Bill Kovacic、Tina Miller、Marc Winerman、Andrew Gavil、Daniel Crane、Fiona Scott Morton、Matt Stoller、Stefan Bechtold、Amit Zac、Gerard Hertig、Inge Graef、Jens Prufer、Giorgio Monti、Anna Tzanaki、Jens-Uwe Frank、Andrew Vivian、Frederic Marty、Vardges Levonyan 以及由《反垄断法杂志》、蒂尔堡法学院、曼海姆大学、《全球竞争评论》、Cote d'Azur 大学、CRESSE 和 ASCOLA 组织的研讨会和会议小组的参与者对本文不同阶段的评论。我们还要感谢 Lee Epstein 分享她的商业友好度评分数据;感谢 Simcha Barkai 分享他的司法部反垄断诉讼数据;感谢 Erik Peinert 与我们分享他在里根图书馆中发现的几份备忘录;感谢 Dino Christenson 分享法庭之友陈述数据。最后,我们感谢 Sima Biondi 和 Grant Strobl 提供的出色研究协助。
反垄断专家和经济学家广泛讨论了通过使用定价算法来稳定合谋协议的前景。然而,这些文献往往缺乏计算机科学家的视角,而且似乎经常高估机器学习的最新进展对企业在形成卡特尔时面临的复杂协调问题的适用性。同样,支持学习算法合谋可能性的建模结果通常使用简单的市场模拟,这使得他们可以使用简单的算法,而这些算法不会产生机器学习从业者在现实问题中必须处理的许多问题,这些问题可能对学习合谋协议特别有害。在批判性地审查了有关算法合谋的文献并将其与计算机科学的结果联系起来后,我们发现,虽然调整反垄断法以处理真实市场中合谋的自学习算法可能为时过早,但其他形式的算法合谋,例如由集中定价算法促进的轮辐式安排,可能已经需要立法行动。