Comparing the Role of Economics/Effects-Based in Antitrust Enforcement and Its Relation to the Judicial Review in the EC to Other Countries*
Notice bibliographique
Résumé
The last 25 or so years are widely considered as witnessing, in many jurisdictions throughout the world, a substantial increase in the role of economists and, though this view has not relied on much formal empirical backing, even in the extent and sophistication of economic analysis applied in the assessment of cases and in reaching decisions in competition law (CL) enforcement. A few countries, such as the USA and Canada, are generally thought of as leading the way in this regard. But whilst this view, or, better, hypothesis, can be thought of as uncontroversial for merger control, it is far from uncontroversial for antitrust enforcement in many jurisdictions.1 This paper contributes a comparative empirical investigation of the role of economics in the antitrust enforcement decisions of the EC, France, Greece, and Russia.2 The extent to which the assessment of conducts in specific antitrust cases relies on economic analysis depends on the legal standard (LS) (or decision rule) that is used to make the assessment. The theoretical analysis of the choice of LSs by Competition Authorities (abbreviated, henceforth, to CAs) and courts has been to a large extent normative analysis, looking at the determination of optimal LSs, either from the point of view of error-cost minimisation3 or welfare maximisation.4 More recently, there have also been contributions in the positive analysis of utility maximising CAs making LS choices that reflect their reputational and operational cost-minimisation concerns.5
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,013 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».