经营者集中反垄断审查的经济证据问题研究

〔摘要〕本文结合欧美反垄断立法和执法的最新进展及经验，以经营者集中反垄断审查为中心，考察了经济证据在反垄断法实施中的作用等相关问题。本文认为，中国反垄断执法机构应加强对临界损失分析的政策研究，运用合并模拟方法来量化单边效应，并通过可操作的分析框架来降低使用买方力量证据的难度，从而提高决策的效率和判决的准确性。

〔关键词〕经济证据；反垄断法；经营者集中

中图分类号：F0629；D91229 文献标识码：A

一、反垄断法中的经济证据

通常来说，反垄断法所涉及的证据类型可以划分为三种，即事实证据（Factual Evidence）、意见证据（Opinion Evidence）和经济证据（Economic Evidence）。事实证据通常包括：经营者交易行为概况；涉案各方的业务重叠情况；经营者在相关市场的市场份额；相关竞争者、供应商和用户的数目和基本特征；交易各方以及竞争对手的发展战略资料；用户转换的历史记录；相关市场进入的历史记录等。意见证据通常包括：竞争对手意见；用户意见；行业专家意见；地方政府和主管部门的意见等_[1]。相对于事实证据和意见证据而言，经济证据在反垄断法中的运用一直是最为关键、但同时也是最有争议的议题。就可靠性来说，虽然经济证据略强于意见证据，却大大弱于事实证据。然而就其在包括微软案在内的很多有争议的重大反垄断案件中所发挥的作用来说，经济证据的影响在很多时候却远远超过事实证据和意见证据。因此，如何更好地发挥经济证据在反垄断案件中的作用具有重要的现实意义。

反垄断法所规制的企业行为主要包括三大类，即垄断协议、经营者集中和滥用市场支配地位。其中，尤以经营者集中案件审判中运用的经济证据最为频繁，所引起的争议也最多。仅以经营者集中案件而言，经济证据的种类通常包括：相关市场界定，如弹性估计（Elasticity Estimates）、SSNIP测试（假定垄断者测试）、价格相关性分析（Price Correlations Analysis）、事件分析（Event Studies）或自然实验分析（Natural Experiments Analysis）、临界损失分析（Critical Loss Analysis）和交叉部门分析（Cross Sectional Analysis）等；竞争损害效果测度，如分流比分析（Diversion Ratio Analysis）和合并模拟（Merger Simulation）等；抵消性因素证明，如效率抗辩（Efficiency Defense）、买方力量（Buyer Power）和进入分析等。近年来，从简单的定量技术到复杂的模拟模型，经营者集中反垄断审查中经济证据的使用及其所发挥的作用越来越引起重视。如2002年欧盟竞争总司（DG Comp）专门设立了首席经济学家办公室（Office of the Chief Economist），以增强经济证据在反垄断审查中的作用。2004年经济合作组织召开了“关于合并控制中使用经济证据的圆桌会议”_[2]。2005年英国国际法与比较法研究所（British Institute of International and Comparative Law，BIICL）举办合并控制年会甚至特设专场讨论“经济证据的使用（滥用）”。2010年美国最新版《横向合并指南》的最大特色正是进一步加强了临界损失分析和分流比等经济证据在经营者集中反垄断审查中的重要地位。该《横向合并指南》辟出专门一节分析了经济证据的类型和来源，指出证据类型包括：（1）从已完成的并购观察到的实际效应；（2）根据经验的直接比较；（3）相关市场的市场份额和市场集中度；（4）实质性的直接竞争；（5）并购一方的“破坏性”作用等，证据来源包括并购各方、顾客和其他产业参与者和观察者，如供应商、间接顾客、分销商、生产互补产品的企业和竞争对手。而1997年美国办公用品连锁超市公司案（Staples公司合并Office Depot公司）和2004年欧盟甲骨文案（Oracle公司收购PeopleSoft公司）则无疑为经济证据在美国和欧盟经营者集中反垄断审查实践中所占据的主导地位写下了最有力的注脚。因此，经过长期的发展，经济证据的使用已经成为现代反垄断制度的一个重要特征。

2010年7月23日韩国公平贸易委员会（KFTC）通过了《提交经济分析证据的指南》，明确指出提交经济分析证据的主要原则以及具体指导案例。该指南可以借鉴之处主要包括四个方面：（1）如何提出适当的假设，即在经济分析中提出的假设应该建立在客观可靠的事实或资料的基础之上；（2）准确和客观的数据分析，即用于经济分析的数据必须准确客观，其分析结果才能具有实际指导意义；（3）选择合理的方法，具体案例应有与案件直接相关的具体分析方法，并被正确运用，同时，需对分析方式的缺陷和不足有所说明；（4）确保经济分析结果的可信性，经济分析结果应该建立在具有高有效性的经验或理论模型之上，并且包括可信的经济理论。考虑到越来越多的企业将会在反垄断诉讼中提供经济证据，各国反垄断执法机构也对经济证据保持极大的关注，所以中国反垄断执法机构应尽快提出更明确详尽的提交经济证据的标准，以使执法更加有效。

2008年中国《反垄断法》开始实施以来，反垄断执法机构的能力建设成为一项非常重要的工作，而其中尤为迫切的问题就是如何在反垄断执法实践中使用经济证据和经济分析方法。为此，2009年以来，中国反垄断执法机构陆续召开国际和国内学术研讨会，讨论如何在经营者集中反垄断审查中使用经济证据和经济分析方法。其中，国家商务部反垄断局主办的重要会议包括：“经营者集中反垄断审查竞争分析相关问题研讨会”（2009年4月22日）、“经营者集中竞争评估指南报告会暨专家论证会”（2009年9月16至18日）、“反垄断审查相关问题国际研讨会”（2010年1月13日至15日）、“并购控制与经济分析国际研讨会”（2010年1月19日至20日）和“中美反垄断法研讨会：相关市场界定、竞争政策与经济发展”（2010年5月26日至28日）等，参会人员包括来自美国联邦贸易委员会、美国司法部、欧盟竞争总司、英国竞争委员会和德国卡特尔局等机构的经济学家与法学家。2011年8月29日中国商务部制定了《关于评估经营者集中竞争影响的暂行规定》。该暂行规定对于规范经营者集中反垄断审查的竞争影响评估有一定指导意义，但相关条款移植色彩浓厚，且较为简略，尚需进一步研究出台正式指南。由此可见，迄今为止中国仍然没有一部具有实际可操作性的经营者集中反垄断审查指南，关于经济证据如何在中国经营者集中反垄断审查中发挥作用仍然是一个刚刚开始的研究领域，这一点在2009年可口可乐收购汇源案中表现得最为明显。通过观察欧美反垄断立法和执法的最新进展和经验可以发现，以经营者集中案件为例，经济证据的作用日益上升，其中，相关市场界定中的临界损失分析、竞争损害效果测度中的合并模拟和抵消性因素证明中的买方力量等三方面关键经济证据如何在反垄断法中发挥作用的问题尤为重要，尚处于探索阶段的中国反垄断执法机构对此应有明确认识，及早做好政策研究和准备。

二、临界损失分析

相关市场界定是经营者集中反垄断审查工作的起点。在实践中，运用临界损失分析方法进行SSNIP测试的研究始于1989年Harris和Simons两位教授的开创性工作，此后这一方法陆续被美国司法部和联邦贸易委员会、欧盟竞争总司等反垄断执法机构所采用，甚至法院也广泛接受了这一方法。

作为对SSNIP测试的重要技术改进，2008年才提出的KSOW检验（Katz-Shapiro-OBrien-Wickegrem Test）这一新思想在2010年美国《横向合并指南》修订版中得到充分体现_[3]。该版《横向合并指南》明确指出：“‘临界损失分析’就是考察在对市场上至少一种或几种产品实施一个SSNIP时，是否会提高或降低假定垄断者的利润。尽管这种‘盈亏平衡’的分析不同于假定垄断者测试中提到的利润最大化分析，但有时并购各方会向反垄断执法机构提供这种类型的分析证据。提价会增加以更高价格销售产品获得的利润，但这会被消费者转向其它可替代市场的效应所抵消。临界损失分析正是比较提价带来的这两种相互抵消的效应大小。‘临界损失’是指涨价后使企业利润保持不变的销售量的减少量，而‘预计损失’为假定垄断者根据涨价而预计的销售量的减少。如果‘预计损失’小于‘临界损失’，则涨价使假定垄断者有利可图。”

2010年美国《横向合并指南》修订版针对临界损失分析的阐述表明，经营者单方面涨价行为会产生两方面影响利润的效应。提高价格一方面会提高在高价格下销售的利润，但另一方面顾客会选择待定市场之外的产品，从而抵消这部分利润。临界损失可以界定为一种产品涨价后，使利润不变的销售减少量；预计损失可以界定为假定垄断者预计的由于涨价而减少的销量。如果预计损失小于临界损失，那涨价就会增加假定垄断者的利润。

如上所述，临界损失分析这一经济证据的运用需围绕两个核心问题展开研究。其中，第一个问题重点是对初始价格和平均变动成本两个数据的计算，第二个问题则应重点考察剩余需求的价格弹性，并考察在数据不充分的情况下如何采用消费者调查方式获得剩余需求的价格弹性的替代值。此外，临界损失分析还应特别关注如何处理相互矛盾的经济证据。

2009年5月24日中国颁布了《国务院反垄断委员会关于相关市场界定的指南》。尽管该指南采用了符合国际惯例的相关市场界定方法，对于相关市场界定的一般方法以及假定垄断者测试分析思路做出较为详细的说明，但尚未提及该领域最为前沿的临界损失分析方法。随着美国《横向合并指南》修订版的进一步实施，临界损失分析这一经济证据应该逐渐在中国反垄断执法过程中发挥重要作用。中国相关机构应及早对临界损失分析方法进行研究，并尽快出台相关的指南说明来指导经营者集中反垄断审查工作，并在价格和成本数据的取得方式、替代弹性的估计以及相互矛盾证据的处理等方面应特别加以关注_[4]。

三、合并模拟

相关市场界定只是竞争分析的起点，紧随其后的重要工作包括竞争损害效果的测度和抵消性因素的证明_[1]。本部分考察竞争损害效果测度中最为重要的合并模拟，而第四部分则将研究视角转向抵消性因素中买方力量证据的使用。

合并模拟主要用于考察差别产品市场的单边效应，因为在该市场上产品之间并不是完全替代的，所以以市场份额和市场集中度测量为代表的传统合并分析方法得出的结果存在很大的问题。两种差别产品的合并所引起的反竞争效应主要取决于交叉价格弹性，而市场份额几乎不能够直接反映出交叉价格弹性。在20世纪80年代中后期，新的计量分析工具的引入以及消费品市场扫描数据的出现，使得需求替代弹性的计量估计已普遍应用于差别产品市场的合并分析，研究者从而能够分析预测经营者集中使价格水平上升的幅度。由此，合并模拟作为一个强有力的经济证据开始被引入经营者集中反垄断审查中来。在实践中，欧美等国的反垄断执法机构和参与合并各方都已经开始用合并模拟方法来评估合并计划对市场竞争的可能影响。在合并模拟中，模型的选择至关重要。所选择的模型必须能够与所分析的行业特征相吻合，虽然这并不意味着模型必须与市场的每个细节都要吻合。合并模拟首先要定义和描述相关差异性产品的需求函数系统，并利用企业合并之前的数据对这一需求函数系统进行估计，以得到主要的参数（如各种需求弹性等）。涉及许多种差异性产品需求函数系统的估计是一件非常复杂的工作，计量经济学家在这方面引入了多种不同的方法_[5]。

1995年的Interstate Bakeries公司收购Continental Baking公司案是美国第一件反垄断法执法当局使用合并模拟分析的判例。Interstate Bakeries公司和Continental Baking公司都是美国三大白面包生产商之一，它们之间的合并将导致Interstate Bakeries公司垄断南加州和中西部的白面包市场。Werden教授以美国司法部专家的身份对此案出具了一份报告，他在报告中提出了SSNIP分析、弹性估计和合并模拟等经济证据。他假设白面包市场为一个伯川德产业，选用Logit模型来模拟洛杉矶和芝加哥两地相关企业合并后的价格。同年稍后的Kimberly-Clark公司收购Scott Paper公司案是美国第一件合并企业在诉讼中使用合并模拟模型的判例。美国司法部预计该合并会引起面巾纸和婴儿湿巾产品的价格上升，从而损害竞争，因而打算附加资产剥离条件通过该合并。Kimberly-Clark公司聘用Hausman 和Leonard两位教授为经济顾问进行辩护，Hausman 和Leonard建立了一个多层次需求模型，使用1992年到1995年的周扫描数据来模拟卫生纸市场的价格效应。估计结果表明，在不考虑效率时，Kimberly-Clark公司和Scott Paper公司旗下的三个卫生纸品牌的价格分别上涨24%、12%和14%，几乎可以视为价格不变。如果考虑效率的话，价格效应将更低，甚至为负值。

1997年的Staples公司合并Office Depot公司案是第一件全面使用合并模拟证据并引起广泛关注的里程碑案例。1996年9月4日美国两家最大的办公用品连锁超市Office Depot和Staples公布了他们的合并协议。Office Depot 和Staples分别是美国第一和第二大办公用品连锁超市。七个月后，联邦贸易委员会（FTC）以4比1 的票数否决了该项合并，理由是考虑到该合并可能会对竞争造成损害，并且可能导致“由办公用品超市所销售的办公消费用品市场”上更高的价格。合并双方在法院上对FTC的裁决提出了异议。1997年6月30日美国哥伦比亚地区法院同意FTC的裁决，合并被否决。

合并模拟方法在美国办公用品连锁超市案中得到强有力的运用，通过这一判例可以发现美国反垄断执法机构如何搜集和运用经济证据，以及美国法院采用何种经济证据标准。耐人寻味的是，笔者与美国联邦贸易委员会经济学家Galvan女士交流中了解到，该案中联邦贸易委员会经济学家进行合并模拟分析的目的，主要是因为申报方首先聘请了经济学家进行合并模拟，而最终法官对控辩双方合并模拟得出的经济证据均未予重视。由此可见，不同制度背景对于经济证据发挥作用的这种独特影响值得从比较法视野进一步深入研究，该判例对于中国相关的反垄断指南设计也具有启发意义。

此外，还值得注意的是，合并模拟证据不只是在一国范围内发生作用，实际上在很多反垄断跨国案例中，各国反垄断执法机构也开始运用合并模拟证据进行交锋。2001年的GE公司收购Honeywell公司案中既受到美国反垄断执法机构的审理又受到欧盟委员会的审理。在该案中，美国和欧盟使用了不同的合并模拟模型，最终使得美国和欧盟的判决结果不一致，美国当局在附加资产剥离条件之后批准了该合并计划，而欧盟委员会认为GE公司提供的补救措施不足以解决限制竞争问题，因而禁止了该计划。同样地，2003年的Oracle公司收购PeopleSoft公司案同样既受到美国反垄断执法机构的审理又受到欧盟委员会竞争机构的审理，该案在欧美大陆之间激烈争论的焦点正是合并模拟模型的应用。中国反垄断执法机构已经开始接触一些反垄断跨国诉讼的案件，对于合并模拟等经济证据的运用娴熟与否将直接影响到相关案件的审理结果，应该引起高度重视。

总体来说，合并模拟量化了合并的单边效应，这有助于反垄断执法机构对合并计划做出合理的分析，提高决策的效率和判决的准确性。在构建合并模拟模型的时候，要根据所合并行业的竞争和需求特点来选择合适的模型，然后把现实中的关键要素抽象出来，并制定一些重要假设，之后将分析集中于模型中包含的关键要素和假设之上，这有助于充分利用现有数据，提高反垄断审查的工作效率。

四、买方力量

经营者集中反垄断审查中抵消性因素通常包括效率抗辩、市场进入、买方力量和破产企业抗辩等，而其中买方力量证据的运用在最近一二十年表现得尤为显著。很多国家的反垄断执法机构均在最近几年开始意识到买方力量证据的重要性，并相继在最新出台的相关法律和指南中对买方力量证据的使用予以强调。如澳大利亚竞争与消费者委员会在2008年11月发布的《合并指南》指出：“除了考虑供给方面的竞争约束来源，澳大利亚竞争与消费者委员会还会考虑是否存在一家或者更多的拥有足够抗衡力量的买者来限制供应商增加其市场势力的努力”。英国竞争委员会和公平交易局于2009年联合发布的《合并评估指南》指出：“如果某一个客户能够通过其讨价还价力量来限制合并的上游企业抬高价格等恶化供应条件的能力，那么就可以认为这个客户具有抗衡性买方力量”。此外，一些反垄断执法机构在运用买方力量证据的时候，还会考虑其发挥作用的条件以及负面影响，如2010年美国《横向合并指南》修订版强调了买方问题的重要性，但同时也意识到买方力量是柄双刃剑，指出“实力强大的买方通常有能力和供应商谈判以达成优惠条款，这些优惠条款可能体现为更低的服务成本，但也可能会体现为有利于这些买者的价格歧视”。这反映了买方力量证据在反垄断法中运用的最新政策思路，值得中国反垄断执法机构借鉴。

关于买方力量问题的理论研究源于Galbraith_[6]提出的买方抗衡力量假说。买方抗衡力量假说刚提出的时候受到了Stigler_[7]和Hunter_[8]等的批评。批评者认为，买方抗衡力量假说并没有能够解释为什么零售商会有激励把成本的节约传递给消费者。如果买方是最终消费者，那么买方集中能够带来买方讨价还价能力的提高，并且这种讨价还价能力所带来的好处直接由最终消费者获取。如果买方不是最终消费者，而是零售商，那么买方集中能够导致买方讨价还价能力的提高，但这种讨价还价能力所带来的好处却未必能被最终消费者分享。

最近一二十年来，随着沃尔玛和家乐福等大型连锁超市的兴起以及全球零售业的迅猛发展，许多学者开始关注零售商买方力量增强的社会福利后果，并使得早在1952年就提出的买方抗衡力量假说重新成为经济研究的热点。其中尤其明显的一个趋势是，随着博弈论（特别是多阶段动态博弈和讨价还价博弈）的兴起，许多学者开始运用博弈论方法从不同角度重新论证买方抗衡力量假说在理论上可以有条件成立，从而使得这一重要假说取得里程碑式的突破，并重新成为经济理论研究的热点之一。这些最新的理论突破可以大致划分为两大视角：买方力量对消费者价格的影响、买方力量对卖方投资和创新动力的影响_[9-10]。此外，部分学者结合各个国家的产业数据对买方抗衡力量假说进行了经验检验。总体而言，买方力量研究所关注的核心问题有两个：一是如何从理论及经验证据角度解释具有买方力量的企业会有激励把成本的节约传递给消费者？二是如何将近二十年来的经济理论研究成果转化为可操作的反垄断政策分析工具？

从中国实践来看，零售、石油、电信和煤电等许多产业领域均不同程度地存在买方力量，有些产业问题还比较尖锐（如家乐福炒货风波）。中国反垄断执法机构如何针对这类问题进行反垄断法的经济分析，是一个重要而有挑战性的工作。中国反垄断执法机构及相关研究部门应在整合现有经济理论研究成果的基础上，通过中国产业层面的数据进行实证研究，并从反垄断法的视野出发，提出可操作的买方力量问题反垄断法分析框架，以降低反垄断执法机构在审查经营者集中案件时使用买方力量证据的难度。

现有文献关于买方垄断问题研究的产业背景主要集中在零售、食品、医疗、农业和水泥等产业，其中约七成以上关注的均为零售行业。这与以沃尔玛和家乐福等大型连锁超市为典型代表的全球零售业的迅猛发展密切相关。最近十余年来，中国零售业也走上了快速发展的道路，在这个过程中，关于零售商与供应商冲突的争论不断，包括引起广泛关注的“家乐福炒货风波”等。基于这样一个背景，中国反垄断执法机构应对中国零售业的买方力量问题给予足够关注，更多地将实证检验的产业背景锁定为零售业，重视分析研究在不同市场竞争格局下零售商买方力量证据的使用问题。

五、总结与讨论

反垄断执法中经济证据的作用及重要性一直备受关注，特别是在很多有争议的重大反垄断案件中，经济证据往往能够左右审判结果，其所发挥的作用有时远远超过事实证据和意见证据。从2010年美国最新修订的《横行合并指南》可以看出，经济证据的使用已经成为现代反垄断制度的一个重要特征。本文结合欧美反垄断立法和执法的最新进展和经验，以经营者集中反垄断审查为中心，考察了经济证据在反垄断法中的作用等相关问题，重点分析了相关市场界定中的临界损失分析、竞争损害效果测度中的合并模拟、抵消性因素证明中的买方力量等关键经济证据如何在反垄断法中发挥作用。中国反垄断执法机构应及早对临界损失分析方法进行研究，出台相关的指南说明来指导相关的并购审查工作；加强通过合并模拟来量化合并的单边效应，提高决策的效率和判决的准确性；从反垄断法的视野出发，提出可操作的买方力量问题反垄断法分析框架，以降低反垄断执法机构在审查经营者集中案件时使用买方力量证据的难度。但本文所做的探讨只是刚刚起步，很多关键问题尚需要在实践中不断深化研究，如反垄断执法机构如何平衡和组合运用不同类型的经济证据？如何判断经济证据中假设的提出是否建立在客观可靠的事实或资料的基础之上？如何判断经济证据所采用不同的模型和方法的合理性？如何在相互矛盾的经济证据之间进行抉择？如何防止效率抗辩证据在反垄断案件中被过度使用？

理解问题的深度和解决问题的有效性在很大程度上取决于针对已有研究中的不足做出系统的方法论上的不断改进。因此，往更深层次探究，如何让经济证据在反垄断法中发挥更好的作用，需要一个方法论上的考量和改进。在研究方法上，反垄断经济学本身就是经济学与法学交融而成，以往以单一方法划分为导向、各自为界的研究往往产生“盲人摸象”的困境。关于经济证据如何在反垄断法中发挥作用以及相关制度构建问题，相关研究应以问题为导向，跨越经济学与法学两大学科，将经济分析方法与法学分析方法综合运用、交叉分析，多种研究方法交互论证，这不仅能提高理论观点的说服力，也与西方社会科学发展中跨学科交叉研究的基本趋势是一致的_[11]。

参考文献：

[1]Gorecki， P K， Keating，C ，O’Connor，B The Role of Economic Evidence in Merger Control in Ireland： Current and Future Practice [J] European Competition Journal， 2007，3（2）：345-372

[2]OECD Roundtable on the Use of Economic Evidence in Merger Control[EB/OL]http：//wwwftcgov/bc/international/docs/US%20merger%20economic%20evidencepdf，2004

[3]林平 经营者集中反垄断审查单多边竞争影响评估规则问题研究[R] 内部研究报告，2001

[4]张昕竹 非横向并购中的相关市场界定[Z] 中国社会科学院规制与竞争研究中心讨论文稿，2009

[5]刘丰波， 吴绪亮 单边效应与合并模拟的研究进展及判例评述[J] 产业组织评论， 2011，（5）：200-224

[6]Galbraith， J K American Capitalism： The Concept of Countervailing Power [M] Boston：Houghton Mifflin，1952 119-121

[7]Stigler， G J The Economist Plays with Blocs [J]The American Economic Review， 1954，44 （2）：7-14

[8]Hunter， A Notes on Countervailing Power [J] The Economic Journal，1958，68（269）：89-103

[9]Chen， ZQ Dominant Retailers and the Countervailing-Power Hypothesis [J]The RAND Journal of Economics， 2003， 34（4）：612-625

[10]Dobson， PW， Waterson， M Countervailing Power and Consumer Prices [J] The Economic Journal， 1997， 107（441）：418-430

[11]于立，吴绪亮，唐要家，等 法律经济学的学科定位与理论应用[M] 北京： 法律出版社， 2013

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