Are Merger Control and Article 82 EC in the Same Market? - The Assessment of Mergers Which Facilitate Exclusionary Conduct under EC Merger Control
Notice bibliographique
Résumé
In its judgments in Tetra Laval and GE/Honeywell, the Court of Justice of the European Communities distinguished between mergers which directly lead to a significant impediment to competition (SIEC) and mergers which facilitate exclusionary conduct, thereby leading to a SIEC in the medium-term. When assessing the latter 'behavioural' type of mergers, the European Commission, according to these judgments, has to take into account the diminishing effect of two deterrents on the incentive of the merged entity to adopt the alleged exclusionary behaviour: first, an ex post use of Article 82 EC against the exclusionary conduct and, second, behavioural commitments by the merging firms not to engage in the practice, which may be attached as obligations to the merger decision. This article first analyses which merger scenarios fall into the behavioural category. It then discusses in which of these situations Article 82 EC and behavioural commitments are effective deterrents and thus substitutes for a prohibition of the merger. The article advocates that behavioural commitments are always preferable to reliance on Article 82 EC. It finally supports the jurisprudence by the Court that the same standard of proof should apply for all types of mergers.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».