\n<\/p>\n
Viena i\u0161 dideli\u0173 duomen\u0173 ir dirbtinio intelekto (DI) atsiradimo pasekmi\u0173 yra ta, kad dabar \u012fmon\u0117 gali perduoti savo sprendim\u0105 d\u0117l kain\u0173 tre\u010diajai \u0161aliai, pvz., programin\u0117s \u012frangos ar duomen\u0173 analiz\u0117s \u012fmonei. Tik\u0117tina, kad tre\u010dioji \u0161alis sukurs geresnius kainodaros algoritmus, nes turi daugiau patirties ir patirties, turi daugiau duomen\u0173 ir labiau skatina investuoti \u012f j\u0173 k\u016brim\u0105 (kadangi kain\u0173 nustatymo algoritm\u0105 galima licencijuoti daugeliui firm\u0173).<\/p>\n
Tuo pat metu buvo i\u0161reik\u0161tas susir\u016bpinimas, kad tre\u010diosios \u0161alies delegavimas gal\u0117t\u0173 palengvinti suderint\u0105 konkurent\u0173 kainodar\u0105. Pavyzd\u017eiui, JK Konkurencijos ir rink\u0173 institucija (CMA) persp\u0117jo: \u201eJei pakankamai didel\u0117 pramon\u0117s dalis kainoms nustatyti naudoja vien\u0105 algoritm\u0105, gali susidaryti… strukt\u016bra, kuri gali tur\u0117ti galimybi\u0173 ir paskat\u0173 did\u0117ti. kainos\u201c (CMA 2018). Be to, Vokietijos monopolij\u0173 komisija (2018 m.) pa\u017eym\u0117jo, kad gali b\u016bti, kad tre\u010dioji \u0161alis, parduodama kainodaros algoritm\u0105, \u201e\u017eino arba sutinka, kad jis gal\u0117t\u0173 prisid\u0117ti prie slapto susitarimo rinkoje (ir) netgi \u012fmanoma, kad (jie) tok\u012f ind\u0117l\u012f vertinti kaip privalum\u0105, nes jis algoritm\u0105 daro patrauklesn\u012f vartotojams…\u201c.<\/p>\n
Yra keletas \u012frodym\u0173 ir \u012frodym\u0173, kad \u0161is antikonkurencinis poveikis pasirei\u0161k\u0117. Pavyzd\u017eiui, duomen\u0173 analiz\u0117s \u012fmon\u0117s a2i Systems ir Kalibrate suk\u016br\u0117 kainodaros algoritmus, padedan\u010dius ma\u017emenin\u0117s prekybos benzino \u012fmon\u0117ms nustatyti j\u0173 kainas. Po to, kai Vokietijoje buvo pla\u010diai pritaikyta j\u0173 kainodaros programin\u0117 \u012franga, neseniai atliktas tyrimas randa antikonkurencinio poveikio \u012frodym\u0173 (Assad ir kt., 2024).<\/p>\n
Keliose JAV teisin\u0117se bylose but\u0173 ir vie\u0161bu\u010di\u0173 rinkose ie\u0161kovai teigia, kad tre\u010dioji \u0161alis ir abonentai sudar\u0117 neteis\u0117t\u0105 susitarim\u0105 apriboti konkurencij\u0105 (Harrington 2024a). Kalbant apie butus, neseniai atliktas tyrimas pateikia tiek konkurencij\u0105 skatinan\u010dio, tiek antikonkurencinio poveikio \u012frodym\u0173 (Calder-Wang ir Kim 2024).<\/p>\n
Kalbant apie politik\u0105, JAV Senatas pri\u0117m\u0117 teis\u0117s aktus, apribojan\u010dius duomen\u0173 analiz\u0117s \u012fmoni\u0173 elges\u012f, tik\u0117damasis u\u017ekirsti keli\u0105 antikonkurencinei \u017ealai (JAV Senatas 2024 m.). Akivaizdu, kad tre\u010di\u0173j\u0173 \u0161ali\u0173 kainodaros algoritm\u0173 i\u0161\u0161\u016bkis konkurencijos politikai yra \u010dia ir dabar. Papildomas konkurencijos politikos i\u0161\u0161\u016bkis yra algoritmai, mokantys susitarti be \u017emogaus ketinim\u0173 (Pastorello ir kt., 2019, Calvano ir kt., 2020).<\/p>\n
Norint tinkamai parengti politik\u0105, labai svarbu suprasti tre\u010diosios \u0161alies paskatas. Tuo tikslu a\u0161 atlikau tyrim\u0105, kuriame nagrin\u0117jamas toks klausimas: Kada tre\u010dioji \u0161alis turi paskat\u0173 sukurti savo kainodaros algoritm\u0105, kad sudaryt\u0173 vir\u0161konkurencines kainas?<\/em> Pavir\u0161utini\u0161kas problemos nagrin\u0117jimas kai kuriems komentatoriams (pvz., cituotiems) pasi\u016bl\u0117, kad tre\u010dioji \u0161alis gali nor\u0117ti sukurti kainodaros algoritm\u0105, kad maksimaliai padidint\u0173 savo abonent\u0173 kolektyvin\u012f peln\u0105 \u2013 i\u0161 tikr\u0173j\u0173 veikt\u0173 kaip kartelio valdytojas. Ta\u010diau Harrington (2022) atlikta analiz\u0117 rodo, kad taip neb\u016btinai.<\/p>\n Pagal Harrington (2022) nustatym\u0105 tre\u010diosios \u0161alies k\u016br\u0117jas pateikia kainodaros algoritm\u0105, leid\u017eiant\u012f \u012fmon\u0117ms labiau diskriminuoti kainas \u2013 pritaikyti kainas siauriems rinkos segmentams \u2013 arba dinami\u0161kesn\u0119 kainodar\u0105 \u2013 pritaikyti kainas prie da\u017en\u0173 paklausos sukr\u0117tim\u0173. B\u016bdinga pusiausvyra, kai tre\u010dioji \u0161alis sukuria kainodaros algoritm\u0105 ir nustato licencijos mokest\u012f, kad maksimaliai padidint\u0173 peln\u0105 i\u0161 jo pardavimo, o \u012fmon\u0117s optimaliai nusprend\u017eia, ar taikyti kainodaros algoritm\u0105 ir sumok\u0117ti mokest\u012f. Kiekviena \u012fmon\u0117 savaranki\u0161kai priima sprendim\u0105 d\u0117l pri\u0117mimo.<\/p>\n Analiz\u0117 rodo, kad tre\u010dioji \u0161alis neprogramuoja vir\u0161konkurencinio antkainio savo kainodaros algoritme. Tiksliau, vidutin\u0117 kaina yra tokia pati kaip tada, kai n\u0117ra tre\u010diosios \u0161alies ir kiekviena \u012fmon\u0117 gali susikurti savo kainodaros algoritm\u0105. Tre\u010dioji \u0161alis optimaliai parengia kainodaros algoritm\u0105, kad maksimaliai padidint\u0173 \u012fmon\u0117s nor\u0105 mok\u0117ti (WTP), ty peln\u0105, kur\u012f ji u\u017edirba taikydama algoritm\u0105, at\u0117mus peln\u0105, gaut\u0105 jo nepritaikius. Nors didesnis antkainis padidina peln\u0105 taikant algoritm\u0105 (kadangi visos taikan\u010dios \u012fmon\u0117s taiko didesnes kainas), jis taip pat padidina peln\u0105 neprisiimant, nes \u012fmon\u0117 gali pelningai suma\u017einti konkuruojan\u010di\u0173 taikan\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 nustatytas auk\u0161tas kainas.<\/p>\n Parodyta, kad padidinus vidutin\u012f antkain\u012f vir\u0161 konkurencinio lygio, pelnas i\u0161 neprisi\u0117mimo padidina daugiau, o i\u0161 pri\u0117mimo, tod\u0117l suma\u017e\u0117t\u0173 \u012fmon\u0117s WTP ir taip suma\u017e\u0117t\u0173 pelnas, kur\u012f tre\u010dioji \u0161alis gali gauti i\u0161 priiman\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173. Net kai visos \u012fmon\u0117s taiko tre\u010diosios \u0161alies kainodaros algoritm\u0105, vidutinis antkainis n\u0117ra antikonkurencinis. (Nors vidutin\u0117 kaina yra ta pati, kaina yra jautresn\u0117 paklausos poky\u010diams, kai kainodaros algoritm\u0105 kuria tre\u010dioji \u0161alis. Taigi, palyginti su tuo atveju, kai \u012fmon\u0117s kuria savo kainodaros algoritmus, tre\u010diosios \u0161alies kainodaros algoritmas lemia didesn\u0119 kain\u0105. kaina, kai paklausa didel\u0117, bet ma\u017eesn\u0117 kaina, kai paklausa silpna.)<\/p>\n Ankstesn\u0117s analiz\u0117s pagrindas yra tai, kad \u012fmon\u0117s priima nepriklausomus sprendimus d\u0117l pri\u0117mimo. Tarkime, kad yra neteis\u0117tas susitarimas tarp tre\u010diosios \u0161alies, kuri kuria kainodaros algoritm\u0105, ir konkurent\u0173 rinkoje, kurie j\u012f taiko. \u0160is atvejis nagrin\u0117jamas Harrington (2024b). Dabar tikslinga, kad tre\u010dioji \u0161alis sukurt\u0173 kainodaros algoritm\u0105, kad maksimaliai padidint\u0173 bendr\u0105 \u012fmoni\u0173 peln\u0105. Susir\u016bpinimas d\u0117l vir\u0161konkurencinio kainodaros algoritmo, d\u0117l kurio \u012fmonei b\u016bt\u0173 patrauklu jo nepriimti, kad ji gal\u0117t\u0173 i\u0161naudoti konkuruojan\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 auk\u0161tas kainas, neb\u0117ra aktualus, kai \u012fmon\u0117s susitaria. Vadinasi, tre\u010dioji \u0161alis i\u0161 ties\u0173 veikia kaip kartelio valdytoja.<\/p>\n Palyginus kainodaros algoritmus, kai \u012fmon\u0117s priima suderintus ir nepriklausomus pri\u0117mimo sprendimus, atsiranda keletas patikrinam\u0173 prognozi\u0173, kurios gali leisti mums nustatyti, kada yra susitarimas, pagr\u012fstas kainos ir pri\u0117mimo duomenimis. Jei pritaikymas bus suderintas, taikan\u010di\u0173 asmen\u0173 kainos padid\u0117s \u012fsisavinimo lygiu (ty \u012fmoni\u0173, kurios taiko, dalis), ir vidutini\u0161kai taikytojai mok\u0117s didesn\u0119 kain\u0105 nei nepritaikantys asmenys.<\/p>\n Prie\u017eastis ta, kad didesnis pri\u0117mimo lygis yra pana\u0161us \u012f labiau \u012ftraukiant\u012f kartel\u012f, o optimali susitarimo kaina yra didesn\u0117, kai yra ma\u017eiau \u012fmoni\u0173, nepriklausan\u010di\u0173 karteliui (\u010dia tai yra neprisiiman\u010dios \u012fmon\u0117s). Prie\u0161ingai, jei \u012fmoni\u0173 sprendimai d\u0117l pri\u0117mimo yra nepriklausomi, tai \u012fvaikintoj\u0173 kainos nesikei\u010dia atsi\u017evelgiant \u012f pri\u0117mimo rodikl\u012f ir vidutini\u0161kai priiman\u010diosios ir neprisiiman\u010dios \u012fmon\u0117s kainuoja vienodai. Prisiminkite, kad vidutin\u0117 kaina yra tokia pati kaip ir konkuruojant be tre\u010diosios \u0161alies, tod\u0117l ji nepriklauso nuo to, kaip pla\u010diai taikomas kainodaros algoritmas.<\/p>\n \u0160is tyrimas parodo, kaip tre\u010diosios \u0161alies kainodaros algoritmo savyb\u0117s priklauso nuo to, kaip konkurentai priima sprendimus d\u0117l pri\u0117mimo. Jei \u012fmon\u0117s savaranki\u0161kai nusprend\u017eia, ar taikyti kainodaros algoritm\u0105, prognozuojama, kad vidutin\u0117 priiman\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 kaina nepriklauso nuo \u012fmoni\u0173, kurios taiko, skai\u010diaus, o jei \u012fmon\u0117s derina savo sprendimus d\u0117l pri\u0117mimo, numatoma, kad vidutin\u0117 priiman\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 kaina did\u0117s priiman\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 skai\u010dius.<\/p>\n \u0160i i\u0161vada yra testas, leid\u017eiantis nustatyti, ar tarp tre\u010diosios \u0161alies ir \u012fvaikinan\u010di\u0173 \u012fmoni\u0173 yra neteis\u0117tas susitarimas. Jo pateikti \u012frodymai gal\u0117t\u0173 b\u016bti naudojami tiriant galimas bylas tirti arba kartu su kitais \u012frodymais, siekiant \u012frodyti Sutarties d\u0117l Europos S\u0105jungos veikimo 101 straipsnio pa\u017eeidim\u0105.<\/p>\n Assad, S, R Clark, D Ershov ir L Xu (2024), \u201eAlgoritmin\u0117 kainodara ir konkurencija: empiriniai \u012frodymai i\u0161 Vokietijos ma\u017emenin\u0117s benzino rinkos\u201c, Politin\u0117s ekonomijos \u017eurnalas <\/em>132: 723-71.<\/p>\n Calder-Wang, S ir GH Kim (2024), \u201cAlgoritmin\u0117 kainodara daugiabu\u010di\u0173 nam\u0173 nuomai: efektyvumo padid\u0117jimas ar kain\u0173 derinimas?<\/a>\u201c, darbo dokumentas.<\/p>\n Calvano, E, G Calzolari, V Denicol\u00f2, JE Harrington, Jr. ir S Pastorello (2020), \u201eVartotoj\u0173 apsauga nuo slapt\u0173 kain\u0173 d\u0117l dirbtinio intelekto\u201c, Mokslas<\/em> 370: 1040-42.<\/p>\n CMA \u2013 Konkurencijos ir rink\u0173 tarnyba (2018 m.), Kainodaros algoritmai: Ekonominis darbo dokumentas apie algoritm\u0173 naudojim\u0105 siekiant palengvinti slapt\u0105 susitarim\u0105 ir individualizuot\u0105 kainodar\u0105<\/a><\/em>CMA94.<\/p>\n Vokietijos monopolij\u0173 komisija (2018), \u201eAlgoritmai ir susitarimas\u201c, in Dvej\u0173 met\u0173 ataskaita.<\/em><\/p>\n Harrington, JE (2022), \u201eU\u017esakom\u0173j\u0173 kainodaros algoritm\u0173 poveikis rinkos konkurencijai\u201c, Vadybos mokslas<\/em> 68: 6889-6906.<\/p>\n Harrington, JE (2024a), \u201cTre\u010di\u0173j\u0173 \u0161ali\u0173 kainodaros algoritm\u0173 i\u0161\u0161\u016bkiai konkurencijos teisei<\/a>\u201c, darbo dokumentas.<\/p>\n Harrington, JE (2024b), \u201cEkonominis testas d\u0117l neteis\u0117to susitarimo taikyti tre\u010diosios \u0161alies kainodaros algoritm\u0105<\/a>\u201c, darbo dokumentas.<\/p>\n Pastorello, S, G Calzolari, V Denicol\u00f2 ir E Calvano (2019), \u201eDirbtinis intelektas, algoritmin\u0117 kainodara ir slaptas susitarimas<\/a>\u201c, VoxEU.org, vasario 3 d<\/p>\n JAV Senatas (2024 m.), 2024 m. Algoritminio susitarimo prevencijos aktas<\/a>sausio 30 d.<\/p>\n<\/p><\/div>\nNuorodos<\/h2>\n