온라인 플랫폼 기업결합의 경쟁제한성 판단 기준으로서 빅데이터에 대한 연구 (A Study on Big Data as a Standard to Establish Anticompetitive Effects of Online Platform Mergers)

서지정보

· 발행기관 : 한국경영법률학회
· 수록지 정보 : 경영법률 / 34권 / 3호 / 143 ~ 203페이지
· 저자명 : 박창규

초록

최근 미국, EU, 우리나라에서는 온라인 플랫폼 기업결합에 대한 규제가 강화되고 있다. 미국은 기업결합가이드라인을 개정하면서 시장구조적 추정 조항을 신설하는 등 과거와 결이 다른 집행을 예고하고 있다. EU는 DMA 제14조와 EUMR 제22조의 새로운 해석을 통해 온라인 플랫폼 기업결합을 강하게 규제하려고 한다. 우리나라도 거래금액을 기초로 한 사전신고제도, 정보자산 개념의 도입, 디지털 경제의 특성을 반영한 기업결합 심사기준의 개정 등을 통해 온라인 플랫폼에 대해 다양하고 구체적인 심사 기준을 제시하려고 한다. 이러한 규제는 킬러인수, 혼합결합, 빅데이터 수반 기업결합에 대한 규제를 포함하는데, 특히 빅데이터는 온라인 플랫폼의 핵심 자산으로서 기업결합의 경쟁제한성 판단기준으로서 새롭게 고려되어야 할 필요성이 있다.
기업결합의 경쟁제한성 판단기준으로서 빅데이터를 검토할 경우 (i) 기업결합 후 데이터 집적, (ii) 데이터의 오용, (iii) 데이터의 고착 효과, (iv) 데이터로 인한 진입장벽의 강화 등이 검토 요소로서 고려되어야 한다. 첫째, 데이터 집적은 (a) 결합회사의 데이터 수집 능력, (b) 데이터의 양, 가치, 다양성, 속도와 같은 데이터의 특징과 유형, (c) 유사한 데이터에 대한 경쟁사업자의 접근 가능성, (d) 데이터 집적에 대한 경쟁사업자의 대응 전략 등이 고려되어야 한다. 둘째, 데이터의 오용은 (a) 데이터 사용권의 취득과 (b) 데이터의 결합 가능성 등이 고려되어야 한다. 셋째, 데이터의 고착 효과는 (a) 양면시장성, (b) 간접네트워크, (c) 피드백루프 현상, (d) 멀티호밍 가능성 등이 고려되어야 한다. 넷째, 데이터로 인한 진입장벽의 강화는 (a) 기업결합 후의 데이터 수집능력의 규모, (b) 기업결합 전의 자체 보유한 데이터의 수준, (c) 기업결합 전후 데이터 수집능력과 데이터 가치의 변화 등이 고려되어야 한다.
빅데이터에 대한 활발한 논의에도 불구하고 현재까지 빅데이터 자체가 기업결합의 승인을 결정하는 요소로 작용한 적은 거의 없다고 할 수 있다. 빅데이터는 기업결합의 경쟁제한성 판단에 있어서 고려되어야 하는 필수적인 요소지만, 아직까지는 기업결합의 경쟁제한성 판단의 결정적 요소로 보기는 어렵다. 하지만 온라인 플랫폼이 발전할수록 빅데이터의 중요성은 커질 것이며, 따라서 향후에는 온라인 플랫폼 기업결합의 경쟁제한성 판단 기준으로서 빅데이터의 의미는 더욱 더 중요하게 될 것이다.

영어초록

Recently, the regulations on online platform mergers have been tightened in the US, EU, and Korea. The U.S. Agencies have revised the merger guidelines and added a new structural presumption, which signals a change in enforcement from the past. The European Commission intends to regulate online platform mergers through Article 14 of the DMA and a new interpretation of Article 22 of the EUMR. Korea is also trying to provide various and specific screening standard for online platforms through a premerger notification program based on the transaction amount, the introduction of the concept of big data, and efforts to revise the merger guideline to reflect the characteristics of the digital economy. These regulations include the regulation of killer acquisitions, conglomerate merger, and big data-driven mergers, and big data is a core asset of online platforms and needs to be considered as a new standard to establish anticompetitive effects of merger.
When reviewing big data as a standard to establish anticompetitive effects of merger, the following factors should be considered: (i) accumulation of data after the merger, (ii) data-misuse, (iii) lock-in effect by data and (iv) increasing barriers to entry by data. First, accumulation of data should consider (a) the merged firm’s ability to collect data; (b) the nature and type of data, such as the volume, value, variety, and velocity of the data; (c) competitors' access to similar data; and (d) competitors' strategies to respond to accumulation of data. Second, data-misuse should consider (a) the acquisition of the right to use data and (b) the possibility of combining data. Third, the lock-in effect by data should consider (a) two-sided market, (b) indirect network effect, (c) feedback loops, and (d) multi-homing. Fourth, the increasing barriers to entry by data should consider (a) the size of the ability to collect data after the merger, (b) the level of the merging firm’s own data before the merger, and (c) the change in the ability to collect data and data value before and after the merger.
Despite the open debate on big data, big data itself has rarely been a decisive factor in the approval of mergers to date. Big data is an essential factor to be considered in but it is not yet a decisive factor in establishing anticompetitive effects of merger, However, as online platforms develop, the importance of big data will increase, and therefore, the significance of big data as a standard to establish anticompetitive effects of online platform merger will become even more important in the future.

참고자료

· 없음