数字经济垄断下消费者福利标准的困境与转型

杨 琦

（华东政法大学 经济法学院，上海 200050）

引言

2020年，我国持续加大反垄断执法力度。2021年，中央经济工作会议首次提出强化反垄断和防止资本无序扩张的任务，并明确“完善平台企业垄断认定、数据收集使用管理、消费者权益保护等方面的法律规范”。同年1月10日，周强在全国高级法院院长会议上强调，司法领域要加强反垄断和反不正当竞争，深入研究数据收集、使用、管理以及数字领域消费者权益保护等问题。与此同时，《反垄断法》的修订已提上日程，其被列入2021年重点立法规划。伴随着一系列法律制度的落地，反垄断领域也将掀起一轮新高潮。放眼国际，德国联邦卡特尔局于2019年对脸书公司在收集、使用、处理用户数据时滥用市场支配地位的情况展开调查，同年7月欧盟委员会宣布对亚马逊公司利用平台记录的零售商数据进行商业行为发起反垄断调查。近年来，欧盟以及美国、日本、加拿大等国家接连发布了一系列关于数据垄断问题的相关报告。2020年底，欧盟委员会先后发布《数字服务法》和《数字市场法》草案，旨在遏制科技巨头对企业和消费者施加不公平条件，标志着欧盟二十年来对数字服务法规的修改达到了新高度。

数字经济时代，数据逐步成为企业竞争的主要优势资源，数据垄断已经构成阻碍竞争的重要因素。毫无疑问，数据本身是不具有价值属性的中立工具，并且有助于技术创新、提升企业竞争力。但人为操控下的数据分析受制于消费者偏好、搜索成本、信息获取难易程度等因素，由此引发算法歧视、个性化定价、数据抓取等屡见不鲜的行为。研究竞争法的学者们早先就注意到效果对竞争福利效果的考察，以效果为首要判断标准的竞争观蔓延至多国竞争法改革之中。在这其中，享誉盛名的芝加哥学派强调效率在竞争法中的重要地位，认为消费者效益最大化才是竞争的终极目标，进而创设出“消费者福利”这一观点。在芝加哥学派的影响下，消费者福利成为诸多国家和地区反垄断法的立法目的，欧盟前竞争委员尼莉叶·克洛伊在实施竞争法改革中也谈到：“以经济学为根本的效果分析法，应当为消费者带来自由竞争的动态经济裨益。”[1]在数字经济下，囿于传统的消费者福利认定标准，许多垄断行为难以通过这一标准得以规制，致使该标准的实践功能有所缺失。如何既能促进数字经济发展，同时减少垄断带来的消极影响，以达到提升消费者福利的政策目标，是数字经济发展带来的新挑战。

一、传统垄断模式下消费者福利标准的正当性

早在20世纪50年代，美国芝加哥学派便提出“消费者福利标准”的概念，波斯纳法官进一步强调，人们应该根据经济学理论中的效率含义来看待经济福利。[2]长久以来，消费者福利的内涵及其地位众说纷纭。赞成的观点认为，竞争法对消费者除了进行反射弧般的间接保护以外，[3]还应当保护竞争法实施的直接利益，也即可以作为单独的诉求要求启动竞争法。[4]反对人士指出，芝加哥学派的消费者福利并非真正关注消费者，而是关注经济效率的提高。[5]还有观点指出，反垄断法保护的是社会整体福利，在此之外无需单独强调消费者福利，如果将消费者福利作为竞争法之中的独立诉讼请求，容易混淆竞争法的基本价值。[6]

整体社会福利观念并不强调经营者与消费者的区分，其认为若增加的利益超过减少的利益，则无论哪方受益或受损，社会整体福利都会呈上升趋势，这种观点显然忽视了社会内部的财富转移问题。真正消费者福利标准是防止经营者减少竞争或由于不正常竞争而产生有害利润，其要求竞争中的效益最终传递至消费者手中。在整体福利标准中，并不是所有人都是竞争者，也不是所有人都和决策者有一样的社会政策偏好，但每个人都是消费者，因而只有消费者福利标准才能使得所有人福利最大化。这样一来，反垄断调查即转化为一个简单的问题：这种行为是否有利于消费者。进而提供了一个客观具体的评估框架，使得不同的反垄断案件都得以适用相同的标准，从而帮助决策者减少自由裁量权的烦恼和降低权力寻租的可能性。与其它多管齐下的方法相比，整体社会福利观念试图权衡社会政治、经济因素，这往往导致审查结果在不同背景下的不一致和不连贯，从而将反垄断法工具化以对抗竞争过程，最终不仅未能促进竞争，而且也不利于推进创新和保护其他竞争者的利益。

消费者福利标准将基于经济学的竞争方法制度化，其以反垄断法中的保护竞争为核心，通过经济学的共同语言赋予其相关含义，[7]可以不断融入新兴经济学发展的商业惯例和商业模式，减少个人偏好所驱动的猜测和假设的作用，提高不同执法部门决策的一致性。[8]首先，促进消费者福利的目标决定了法院在任何案件中都可以根据相关具体行为来适用特定的赔偿责任规则，消费者福利标准依靠经济理论和经验证据，允许法院以推定作为责任承担的依据，增加消费者受益的可能性。其次，在相对复杂的案件中，促进消费者福利的目标会成为影响法院作出决策的重要因素并影响到其它因素，进而为法院在诸多因素之间的平衡提供了可能。最后，社会经济的固有框架保障了反垄断审查和各行政部门执法工作的一致性，尽管执法可能会因机构差异而发生变化，但反垄断的经济方法有助于阻遏基于意识形态而产生的不确定性执法。消费者福利标准已逐渐成为在实践中对垄断行为进行分析的重要工具，欧盟委员会在对经营者集中的效率抗辩情形进行陈列时，规定能够使消费者获得实际利益才属于有效抗辩。[9]在美国1997年修订《横向合并指南》时提到，横向合并必须能够减少相关市场对消费者造成的潜在损害，否则便未能达成合并的效率要求。[10]在1973年大陆罐案中，欧洲法院认定经营者滥用市场支配地位，其抬高价格致使商品价格显著高于定价进而导致消费者受到损失的行为尽管未对相关市场竞争造成破坏，但不妨碍其违反《欧共体条约》第82条。可以看出，“消费者福利”一直以来都是认定经营者竞争行为是否构成垄断的合法且独立之标准。

二、数字经济垄断下消费者福利标准面临的挑战

（一）消费者剩余理念供给不足

在消费者福利标准下，消费者剩余被赋予最大权重，财富分配状况以消费者获取的量作为判断依据。[11]因为从市场规律看，生产和经营最终服务于消费，所以，经济行为和竞争效果应能够使消费者受益，至少不减损，而不是使其沦为“竞争损失”的最终承担者。[12]真正的消费者福利标准能够制约经营者的趋利性，从而鼓励经营者在发展过程中注重消费者福利，只有这样才能达到真正的资源优化配置。美国联邦贸易委员会（FTC）从经济学的角度论证了以价格作为消费者福利标准内涵的合理性，它认为市场经济根本在于消费者剩余最大化，[13]即价格作为重要的市场信号和杠杆，能体现市场供求关系和消费者偏向，也能调节市场资源。[14]

我国数字信息技术的不断发展，催生了一大批数字经济领域的企业，它们网络外部性特征和边际成本递减效应突出，市场集中度和市场支配力远高于传统企业，该类企业在采取经营者集中、滥用市场支配地位或合谋等行为方面条件极为便利，产生了一系列不同以往的竞争行为。免费交易在垄断行为中尤为明显，例如，两个大型搜索引擎并购，在“产出—价格”范式下，对消费者剩余的分析可能得不出影响消费者福利的结论，对搜索引擎多元化的消费者需求难以涵盖于这一分析框架。新的商业模式下，非价格因素（比如质量状况、信息和差异化等）往往也会影响消费者利益，但在消费者剩余理念下，必须是对价格或产量有显著影响的才能用于计算，从而产生严重的非价格竞争评价困境，[15]即无法用传统的假定垄断者测试，以“产出—价格”作为指标分析垄断者非价格竞争对消费者的影响。

（二）危害行为应对能力不足

1.价格损害的隐蔽性

在传统的执法实践中，执法机构只要能够认定经营者行为有害于市场竞争即可予以规制。但数字经济具有复杂性和专业性，大量企业依靠智能算法、大数据计算来实施垄断行为，甚至聘请专业机构进行后台数据操作，致使执法机构无法对垄断行为作出准确认定，同时也使得数据使用的合理界限难以把握。数字经济下的垄断行为大多是多方经营者心领神会的“无形约定”，并未设有形式上的书面协议，这也给行为认定带来了新的难题。阿里尔·扎拉奇曾对算法合谋的情形予以分类，其中，在预测型合谋情形下，企业并无彼此交流的痕迹，而是共同交由定价算法计算，多个算法规则会根据市场和竞争者的价格变化调整自身价格。[16]在此情形下，企业之间并没有签订任何书面协议，且分别运用自己的算法规则，执法机构则难以对其行为进行认定。例如，亚马逊公司依靠巨额投资的资金支持，长期采取低价销售商品的策略，从传统分析理论来看，消费者不但未受有损害，还获得了更为便宜的商品，因此反垄断法无权对其进行限制。但是亚马逊公司采取该价格策略旨在扩大规模、提高销量、增加用户黏性，从而使得消费者的转移成本提高，通过线上线下协同方式增强外部网络交叉效应。其为“Prime会员”提供两日送达的高效物流服务以及低价电子书的优惠活动，初始阶段每年只收取79美元会员费，随后增加至99美元。表面来看消费者受有利益，但是亚马逊公司这种长期低价销售的行为使得消费者只能依赖亚马逊这一平台，无形中增加了消费者的支出成本。

2.非价格损害的计量困境

目前，在竞争法执法实践中，质量、创新、隐私保护等非价格竞争的考量因素存在量化困难。例如，就质量标准而言，我国目前还未形成对数据质量的初步评估体系，也未确定合理的质量评估标准，且难以获取企业的相关数据，因此无法计算质量下降程度以及下降对市场竞争带来的影响。[17]同样，隐私保护也存在量化难题，例如，无法判断隐私降低程度的评估方式，且因为个体对隐私敏感程度不同，执法机构难以确定隐私保护的最优化程度，也无法确定隐私降低到何种程度才可以接受。[18]随着数据的普遍使用，我国反垄断的非价格损害计量存在以下难题：首先，我国目前对于算法规则披露的形式、期限、程度等要素均未明确规定，算法已成为当今数字经济下商业竞争的关键因素，其通常被视为企业商业秘密加以保护，反垄断执法机构取证困难。此外，《反垄断法》第39条并未规定算法应当接受查阅、评估。即使反垄断执法机构可以获得企业算法数据，由于算法的复杂性和专业性，执法人员也很难据此作出准确无误的判断，更有甚者，大量的算法数据以及复杂的算法规则，反而可能会隐藏事实的真相。[19]

三、数字经济下消费者福利标准内涵的转变

（一）经济福利向非经济福利转变

传统的反垄断法分析范式受新古典经济学价格理论的影响，采取的是以价格为基础的评估方法。[20]依据该理论，经营者为获取巨额利润多采取掠夺性定价、低价倾销等违反竞争规则的行为，损害竞争对手及消费者利益。美国《横向合并指南》明确规定，不论导致价格提高的集中节约了企业多少成本，都应予禁止。美国法院也明确使用效率的价格利益传递标准，关注企业集中对价格的影响。

数字经济条件下，企业除了采取提高价格等垄断方式损害消费者福利外，更多地是通过限制消费者的选择自由和享受创新的利益等非经济福利。利用数据实施垄断行为，需要对消费者行为的准确评估得益于对市场信息的深度挖掘，因为算法规则可以对消费者的生活偏好、个人数据进行推测，而数据分析的结果难以检验，且算法运作模式的专业性和隐蔽性，致使在利用算法规则对数据进行分析时，会出现歧视性、偏见性、侵犯消费者隐私的单边效果。消费者不仅价格福利受损，隐私保护也受到损害。[21]近年来，欧盟尤其关注对消费者选择自由的损害，并规定若经营者通过改变供给结构，致使消费者在市场上的行动自由受到限制，同样也属于滥用市场支配地位的行为。在微软案中，微软公司拒绝共享源代码，并认为共享源代码本身并不能证明其安全可控的属性，它只是证明源代码的存在，欧盟委员会据此认为其阻碍创新并导致消费者选择的减少。①联合品牌公司诉欧盟委员会一案中，欧洲共同体法院根据禁止分销商转售，以及分销商在联合品牌公司制定差别定价策略前就已参与竞争的行为，推断消费者的选择权受到了侵犯。②

（二）显性福利向隐性福利转变

在传统买卖关系中，经营者主要通过提高商品价格或降低服务质量，实现不正当竞争目的。由于数字经济存在规模化和网络化特性，以数据为基础的企业拥有大量用户和数据致使其生产成本极低，且可以利用网络效应扩大经营范围，消费者能够以更低的价格获取更多的服务和商品。[22]短期来看并没有给消费者带来利益，反而通过降低成本，提供免费服务和价格补贴等多种途径，增加了消费者福利，这也是很多执法机构、理论学者忽略数字经济垄断问题的原因之一。

但消费者并非享受到该种竞争策略的纯利益，同时也包含对消费者福利的非显著损耗，例如，为获得优惠需要展示信息、接受广告的密集轰炸，经营者有可能将信息进行分享或转卖，通过算法规则对消费者日常行为数据过度开发的诸多风险，这都是在判断数字垄断对消费者福利造成影响时需要衡量的因素。这种隐蔽化收集数据的形式，使消费者及相关商家的各种数据都汇聚在同一平台上，为数据垄断提供了基础。企业使用各种高端数据处理器，对个体消费者特性进行统计，并按照一定标准予以固定，例如，家庭情况、职业内容、学历水平、收入水平、选择偏好、日常消费等从而描绘出消费者画像，[23]并利用对消费者日常数据的监测，一方面，推算出其行为偏好，从而提高隐性转换成本，使其无法脱离企业的控制；另一方面，精准推荐也会增加消费者的日常支出。[24]有学者指出，网络经济的特点是增加了网络间的转换成本，如果成本高到转换难以实现，则会产生“锁定效应”。[25]社交网络这一点尤为明显，即使在转换难度较低的领域，也涉及学习、搜索、忠诚等成本。

四、数字经济垄断下消费者福利标准的修正

（一）理念与标准的构造

1.构建权利型消费者福利体系

在“生产者主导型社会”向“消费者主导型社会”转向的这一过程中，以消费者需求为核心的市场布局和“产—消”结构逐步形成，消费者在交易中的作用愈发突出，[26]消费者也更容易受到经营者的损害。高度重视消费者福利竞争观的确立和逻辑证成，尤其是避免其在竞争行为中权利受损，是数字经济深度耕耘对反垄断法提出的时代要求。例如，在反垄断法较为先进的德国和美国，多次要求对脸书公司这一全球性超级平台滥用市场支配地位侵害用户隐私的行为予以限制，甚至提出了具体的规制措施。

具体而言，消费者既享有传统消费者的权利，也享有反垄断法中的特有权利。在传统民事法律关系中，消费者基于其民事主体地位享有知情权、自主选择权、公平交易权、损害赔偿等权利。在反垄断法中的消费者则具有更强的社会属性，由于垄断行为的涉及面广，对单个消费者利益的保护间接也有益于其他消费者，但最终的受益仍归属于消费者个人。因此，消费者的传统民事权利作为反垄断法权利的基础，在反垄断法中不能完全被抹去，相反，消费者和经营者信息不对称、执法机构的取证难、受损程度计算困境都使得其在一般民事法律关系具有的权利在反垄断法中应当得以延续并加强。此外，正如前文所说，对消费者的关注不能仅停留在价格层面，而是要综合消费者享有的权利全面判断。例如，在消费者隐私方面，在数字经济中数据作为关键的生产要素，对其收集、存储、分析、处理、使用及分享等导致一系列垄断与反垄断行为的产生，促使了全球范围内保护用户隐私的浪潮，其正当性和论证逻辑都以权利保护为起点。消费者福利的有效实现日益凸显，正成为市场机制在法治化运行中最基本和最重要的权利束，是沟通从消费端到生产端，实现以消费引导生产，深化供给侧产业结构改革的关键所在。

2.采取多元化评价标准

近期崛起的布兰代斯学派对消费者福利标准展开了严厉批判，作为该学派的代表人物——丽娜·汗认为“传统反垄断法框架总是将市场竞争与‘消费者福利’挂钩，即专注于短期价格效应，但这并不足以捕获现代经济中的市场实力问题，如果只是通过产量或者价格产出的变化衡量竞争，则会忽视诸如亚马逊等大型数字企业引发的反竞争效应。”[27]作为后芝加哥学派的积极倡导者，霍温坎普对此作了回应，他承认“虽然不赞同布兰代斯学派的观点，但这足以引起人们对消费者福利标准的反思。”[28]

在竞争立法上，欧盟始终走在国际前列，其并未单纯强调唯一的标准，而是对多种价值予以衡量。阿里尔·扎拉奇教授也指出，数字经济下更要坚持欧盟竞争政策目标的多元化。消费者福利在数字经济下被赋予了新含义，判断是否受损不应单纯运用经济学分析来判断，而是采取更多元化的标准。[29]美国《横向合并指南》也早已将创新和产品种类多样性单列为评估横向合并可能产生的单边效应的一个维度。近年来，欧盟对微软、谷歌、脸书等全球性企业开展广泛调查，2004年，调查微软公司拒绝开放Windows系统步骤信息，2008年指控微软软件兼容及浏览器搭售违反竞争法，2016年“微软收购领英案”与2018年因数据并购于用户隐私接受审查的“微软收购Github案”，2019年德国也对脸书公司做出巨额罚款。一系列案件对欧盟及其成员国的竞争法提出更高的要求，直接促使欧盟竞争政策多元化价值的回归与优化。欧盟为了加强对数据并购的监管和对隐私的保护直接发布了《通用数据保护条例》，彰显了其对数字经济发展严格监管的态度。

（二）具体操作规范的构建

1.行为准则：明确数据收集使用的边界

企业之所以能够利用数据实行垄断行为，在于收集过多数据、过度使用数据，因此，应从这些角度出发，建立防止数据垄断的运行机制以保护消费者福利。在数据收集方面而言，核心问题是建立明确的数据收集规则，要求企业对于数据收集条款明示化。我国《个人信息保护法（草案）》延续了“同意为王”的信息治理模式，《网络安全法》也规定信息收集使用需要经被收集者同意，若违反与用户之间的协定处理信息，用户有权要求删除或修改。但是现有规定仍存在形式化问题，不仅缺乏对数据过度收集的规制，还将提供商品或服务与收集信息相互捆绑，从而增加消费者的黏性，也使得其可取舍空间减少。

在数据使用方面，数据共享理论近年颇为流行，然而在现实情况下，数据共享理论不仅不能从根本上解决数据垄断问题，单个企业也会因为不能从数据的收集与分析获益而丧失积极性。规制数据垄断的目的在于对数据合理使用的基础上实现平等竞争，从而保护消费者福利，因此，需要平衡的是数据使用与消费者福利。一方面，需要消费者福利、企业商业利益、社会经济发展之间的平衡，以及数据流通和使用的需求。数据流通是实现数据价值的基础，也是减少数据垄断的重要方式和路径，对数据的保护不能严格阻止数据的流动，从而影响企业商业利益的实现。另一方面，要综合考虑成本与收益问题，包括进行数据垄断规制的企业成本、反垄断执法成本以及对该行为规制所带来的收益等。采取动态规制的方法，数据保护的本质是实现消费者福利，而消费者福利本身就是一个动态存在，因此，需要适应该动态发展的趋势，对数据垄断采取弹性的规制原则。

2.行为评估：修正价格分析范式

如前文所述，传统单纯以价格为主的垄断分析方式不能适用于数字经济，一些国家的反垄断执法机构逐渐认识到质量竞争成为关键，并将质量作为主要分析工具应用于执法实践，也有部分学者提出以创新作为分析工具。目前，有效的替代方案是采用以质量为主的假定垄断者（SSNDQ）测试方法。欧盟在对脸书并购WhatsApp一案进行审查时就采用了该种方法，WhatsApp不仅拥有巨大的企业价值与潜力，同时也享有海量数据资源。若依照传统的价格维度进行测试，其1020万美元的营业额显然并未触及经营者集中审查底线。此外，以成本为主要分析工具的假定垄断者测试（SSNIC）不失为一种解决性方案。SSNIC以使用成本作为衡量标准，尤其注重消费者的注意力成本与隐私成本，虽然也存在一定的量化难题，但在很大程度上避免了价格判断方式与数据经济的矛盾性。

以质量、创新、成本为主要分析工具的垄断者测试适用于数据垄断规制的各个环节。首先，在相关市场界定上，要求不仅考虑数据质量、服务质量等质量因素，还需要考量消费者数据、消费者的信息成本、注意力成本以及隐私成本等认定“相关性”。其次，在对市场支配地位进行认定时，要着重考虑销售数量、用户数据、用户数量而不仅是销售金额，因为数据收集的难易程度、数据的质量差异、数据的内容等直接影响乃至决定了经营者在相关市场是否具有支配地位。最后，在对企业行为判断时，除了价格上升或下降会损害到消费者福利，经营者降低服务质量、降低隐私保护水平、提高用户转移成本等都有可能损害消费者福利，同样地，经营者提高服务质量和隐私保护水平也有可能构成反垄断法中列举的豁免审查的“正当性理由”。

3.制度衔接：促进公法与私法同频联动

目前，我国消费者保护法律体系主要以消费者保护法为主，以及散见于市场监管法和产业法的个别条款，具体可以大致分为私法属性和公法属性两类。在实践中的私法领域，法院通常以合同违约或民事侵权为由，要求相对方承担惩罚性赔偿或侵权责任，然而其所依据的法理仍局限于私法体系之内。具有公法属性的法律体系侧重于行政执法目标的成就，不可否认其间接有益于消费者福利，但是该种保护具有滞后性，往往落后于消费者实际损害的发生，其根源在于执法主体首先考虑的是执法目的的实现与市场秩序和竞争环境的维护，同时也会衡量实际的执法成本和风险。

无论是对于数据经济下的垄断行为进行规制，还是基于交易关系的消费者权益保护，都不单是纯粹的竞争法或消费者权益保护法问题。反垄断法与民法、数据保护法、消费者权益保护法等诸多法律密切相关，民法界定了消费者的一般性权利义务，对数据权利作出初步界定；数据保护法划定了经营者在收集、使用、分析数据时不能逾越的鸿沟，为竞争法在非价格因素考察方面所缺乏的规范提供指导；而消费者权益保护法列明了专属于消费者的权利，以实现在买卖行为中决策和行为的完整性与自主性。因此，数字经济下反垄断消费者福利的综合路径，应以反垄断法为主、其它相关法律为辅。

竞争法作为市场经济法律体系的基本法，与现行消费者保护法律体系所采用的路径截然不同。前者更注重消费者、经营者、生产者和社会整体福利共赢，而后者侧重于单方面保护；前者主要规制由市场垄断导致的市场失灵，后者主要是解决由于信息不对称或经营者欺诈而产生的消费者保护问题。一方面，二者在保护范围上也有区别，消费者权益保护法针对的是个体消费者，而反垄断法通过对经营者行为的规制和对市场秩序的维护，进而实现集体消费者的共同利益；另一方面，二者又有着相同的立法目标，即保护消费者利益。在这一层面上我国反垄断法与传统消费者保护法律体系有着共同的保护模式，并且都强调多元利益的合作以实现共赢。二者具有同一性与兼容性，因此，现阶段我国消费者福利需要突破单一的保护思路，通过将公法与私法衔接，构建以合作为主协同保护路径。

五、结语

半个世纪前，博克教授提出反垄断法的规范目标是消费者福利，此后，“维护竞争以实现消费者福利”成为竞争政策的纲领之一。消费者福利从经济性、显性向非经济性、隐性福利转变，传统的消费者福利模式的不周延之处逐渐显现，无法满足价格和非价格维度的多元化需要，面临着价格损害难以察觉和非价格损害无法评价的困境。因此，应构建更加全面的消费者权利体系，将消费者的一般民事权利与反垄断法赋予的特有权利相结合，采取多样化的福利标准，将非价格维度归入竞争分析框架，为多边市场、数据使用、用户锁定等高难度案件提供更加明确的指导标准，从而提升竞争执法中消费者福利的实践效果。反垄断法的目标必然承载着时代任务，当前，我国正处在新一轮消费变革的关键阶段，不断释放居民消费市场的巨大潜力和内生活力是构建国内经济大循环体系的重中之重，优化消费环境、提升消费质量、创新动态监管等有助于夯实消费对经济的带动作用。可以预见的是，反垄断法将面临更多挑战，消费者福利标准的外延也会逐渐扩大，如何兼顾竞争效果和消费者福利的动态平衡是未来反垄断法研究和改革的重中之重。

注释:

①CASE INDEXING.Case COMP/C-3/37.792,Microsoft,Commission decision, March 24,2004:782.

②CASE INDEXING.CaseC-27/76,United Brands v.Commission,1978:207.