XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System垄断
横向持股如何损害我们的经济——以及为什么反垄断法可以解决这个问题
经验证据表明，横向持股在航空和银行市场产生了反竞争效应，这引发了要求实施反垄断法的呼声。对此，其他人对航空和银行业的研究提出了批评，并认为反垄断法无法解决横向持股带来的任何反竞争效应。我将指出，新的经济证明和经验证据（远远超出航空和银行业研究的范围）表明，集中市场中的横向持股往往会产生反竞争效应。我还提供了新的分析，表明对航空和银行业市场层面研究的批评要么与证据相冲突，要么在被考虑在内时会增加横向持股造成的预计不利价格效应。最后，我提出了解决横向持股问题的新法律理论。我将指出，当横向持股产生反竞争效应时，它不仅根据《克莱顿法》第7条是违法的，而且根据《谢尔曼法》第1条也是违法的。事实上，历史上的托拉斯是反垄断法的核心目标，而这些托拉斯正是横向股东。我进一步指出，反竞争的横向持股也构成《欧盟条约》第 101 条规定的非法协议或协同行为，以及第 102 条规定的滥用集体支配地位。最后，我指出，横向持股不仅降低了传统合并法可以容忍的市场集中度，而且意味着原本看似非横向的合并往往应被视为横向合并。如果我们不能直接解决横向持股问题，这些对传统合并分析的影响将变得更加强烈。
数据的经济属性和数据经济的垄断倾向：限制奥威尔式可能性的政策
数据支持发展的潜力仅受可收集和分析的数据量和种类的限制，也就是说，数据潜力几乎是无限的。然而，如果数据的巨大利益被社会中少数人不成比例地获取，那么即使每个人都从数据的使用中受益，也不可能实现“不让任何人掉队”这一可持续发展目标的首要原则。本文讨论了数据经济中的关键数据属性和动态，这些属性和动态导致了垄断的出现，加剧了企业和其他参与者之间的权力不平衡，并产生了负面的分配影响。如果管理不善，向数据经济的转型最终可能会成为本已高度不平等的世界的一股不平等力量。
数据的经济属性和数据经济的垄断倾向：限制奥威尔式可能性的政策
数据支持发展的潜力仅受可收集和分析的数据量和种类的限制，也就是说，数据潜力几乎是无限的。然而，如果数据的巨大利益被社会中少数人不成比例地获取，那么即使每个人都从数据的使用中受益，也不可能实现“不让任何人掉队”这一可持续发展目标的首要原则。本文讨论了数据经济中的关键数据属性和动态，这些属性和动态导致了垄断的出现，加剧了企业和其他参与者之间的权力不平衡，并产生了负面的分配影响。如果管理不善，向数据经济的转型最终可能会成为本已高度不平等的世界的一股不平等力量。
反垄断与人工智能：拆分大型科技公司将如何影响五角大楼对人工智能的使用
执行摘要 人工智能将在未来几十年在美国的国防态势中发挥重要作用。五角大楼已将人工智能确定为国家安全的关键技术，并正在努力获取和部署人工智能工具。与许多先前的国防技术不同，私营部门目前推动着人工智能的发展。因此，为了利用人工智能为美国的国家安全带来优势，五角大楼将在很大程度上依赖国内私营部门的人工智能生态系统。与此同时，反垄断政策制定者正在考虑对这一生态系统进行重大改变，甚至考虑拆分其最大的公司。这样的行动将如何影响五角大楼的人工智能能力？在本文中，我们提供了一个理解这个问题的初步框架。我们探讨了拆分大型科技公司可能影响五角大楼获取尖端人工智能技术的三种方式，概述了每种情况下的潜在风险和好处，并提出了进一步研究的问题。我们的目标不是回答这些问题，而是为政策制定者和研究人员构建具体的主题来探索。我们首先也是最核心的考虑是创新。大型科技公司控制着推动国内人工智能创新的许多关键投入，包括数据、计算能力和人才。五角大楼将从这项创新中直接受益，通过从谷歌和微软等大型消费导向型公司购买产品，以及间接受益，因为传统的国防承包商、以军事为重点的初创公司和国防部 (DOD) 研究人员开发源自消费市场的人工智能工具。如果反垄断行动创造了一个由较小公司组成的集中度较低的人工智能生态系统，那么美国人工智能行业整体上会变得更具还是更不具创新性？它的创新会更多还是更少地面向五角大楼的特定需求？围绕这些问题的关键考虑因素包括大公司持有的数据的多样性和数量；公司规模、研发和创新之间的关系；以及规模对人才获取、协作、反竞争行为和计算的影响。
零工经济劳工平台对反垄断纵向限制的独特挑战 法理学 众议院司法委员会反垄断、商业和金融服务小组委员会
零工经济劳动力平台对反垄断纵向限制的独特挑战 法理学 众议院司法委员会反垄断、商业和行政法小组委员会 2020 年 4 月 马歇尔·斯泰因鲍姆 犹他大学经济学系 我写信是为了回答小组委员会关于以下问题的反馈请求： 1. 禁止垄断和垄断行为的现行法律是否充分，包括现行法规和判例法是否适合处理任何潜在的反竞争行为。 零工经济劳动力平台，包括拼车公司 Uber 和 Lyft、家政服务平台 Handy 和 Care.com 以及送货上门服务 Instacart 以及许多其他平台，构成了一组独特的技术平台，其核心功能是协调表面上独立的服务提供商所执行的劳动，这些服务提供商同意按照合同通过这些公司控制的基于应用程序的界面执行“零工”。作为主要负责劳动力协调的运营，这一科技生态系统部分提出了一系列独特的反垄断问题，这些问题与《谢尔曼法案》和《克莱顿法案》下垂直限制法理的侵蚀有关。我敦促小组委员会考虑制定立法，推翻允许这些平台运营一种对弱势劳动力构成独特威胁的商业模式的法理。这种所谓的“零工经济”商业模式经受住了美国许多司法管辖区提出的与就业错误分类有关的法律挑战。2019 年，美国国家劳工关系委员会的总法律顾问发布了一封信，信中称 Uber 司机并非受雇于 Uber，因此不享受联邦集体谈判保护。2 美国劳工部在类似裁定中宣布，一个未具名数字劳动力平台上的服务提供商不是雇员，因此不受联邦《公平劳动标准法》的约束。 3 在这两起案件中，监管机构得出的结论的实质是，平台对服务提供商的控制不足以使他们成为雇员，而且服务提供商仍承担“盈利和亏损”的风险。因此，他们被正确地归类为独立承包商，而没有雇主对雇员应有的保护：社会保险缴款、最低工资、公司健康保险计划会员资格等。劳动执法部门继续顺从劳动平台典型的独立承包商商业模式，这引发了竞争政策方面的担忧：如果零工经济工人没有被雇佣，那么为什么平台有权设定价格并将客户分配给个人、名义上的独立服务
全球化条件下垄断对经济发展稳定性的影响
摘要。本文从全球经济再生产的角度讨论了市场垄断程度对经济发展可持续性的影响，尤其是对通货膨胀过程发展的影响。本文的目的是揭示垄断在通货膨胀的起源中的关键作用及其对经济发展可持续性的负面影响。本文采用再生产方法来分析经济现象和过程。运用辩证唯物主义和具体历史的方法，揭示了垄断在再生产过程的各个阶段如何促进通货膨胀的发展。因此，在俄罗斯，在整个改革时期，除个别年份外，工业品生产者价格指数的增长速度都快于消费者价格指数，垄断程度较高的行业的价格增长速度远远快于垄断程度较低的行业，这证实了垄断在缓解通货膨胀过程中的重要作用。
公共垄断与经济效率：来自宾夕法尼亚州酒类管理委员会准入决定的证据
经济体系可以将进入决策权交给市场或政府。市场有许多众所周知的优势，但也有一些众所周知的挑战。例如，当收益覆盖成本但收入无法覆盖时，私人行动可能导致进入不足；而当收入覆盖额外门店的成本，即使增量社会效益无法覆盖时，私人进入可能导致进入过度。此外，即使门店数量固定在正确的水平，私人进入也可能导致选择次优位置，就像众所周知的 Hotelling 两公司结果（Hotelling 1929）一样。原则上，如果规划者将窃取业务的效应内化，同时将收益附加到消费者剩余上，他就可以避免这些问题。但即使是这样的规划者的进入决策也可能面临挑战。政府控制的实体可能被政治所控制，并可能将资源分配给政治目的，而不是促进经济效率。例如，如果工会劳工受到青睐，劳动力成本可能会更高；商店选址决策可能会受到政治压力。很难评估集中进入决策的效率和明显动机，因为很少有背景允许直接比较政府和市场进入模式。美国的酒类零售业是一个例外。自禁酒令以来，酒类分销一直受到州和地方政府的严格监管，每个政府都选择了自己的监管路径。美国 50 个州大致分为 2 个配置阵营：32 个“私人”或“开放”州，其中
越来越多的回报，垄断竞争和...
本节开发了我将在下一节中使用的垄断竞争的基本模型。模型是Dixit和Stiglitz开发的模型的简化版本。本文不是试图开发通用模型，而是为实用程序和成本功能采用特定表格。选择的功能形式为模型提供了简化的结构，从而使分析更容易。因此，考虑一种只有一个稀缺生产因素的经济，劳动力。经济被认为能够生产大量商品中的任何一种，并由I索引。我们订购货物，使实际生产的商品从1到N不等，其中N也被认为是大数量，尽管相对于潜在产品的数量很小。所有居民都被假定共享相同的公用事业功能，所有商品对称进入，
反垄断执法和知识产权
A. 听证会参加者. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . ... ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 187