公开拍卖市场卡特尔检测的网络方法

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英文标题：
《A network approach to cartel detection in public auction markets》
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作者：
Johannes Wachs, J\\\'anos Kert\\\'esz
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最新提交年份：
2019
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英文摘要：
  Competing firms can increase profits by setting prices collectively, imposing significant costs on consumers. Such groups of firms are known as cartels and because this behavior is illegal, their operations are secretive and difficult to detect. Cartels feel a significant internal obstacle: members feel short-run incentives to cheat. Here we present a network-based framework to detect potential cartels in bidding markets based on the idea that the chance a group of firms can overcome this obstacle and sustain cooperation depends on the patterns of its interactions. We create a network of firms based on their co-bidding behavior, detect interacting groups, and measure their cohesion and exclusivity, two group-level features of their collective behavior. Applied to a market for school milk, our method detects a known cartel and calculates that it has high cohesion and exclusivity. In a comprehensive set of nearly 150,000 public contracts awarded by the Republic of Georgia from 2011 to 2016, detected groups with high cohesion and exclusivity are significantly more likely to display traditional markers of cartel behavior. We replicate this relationship between group topology and the emergence of cooperation in a simulation model. Our method presents a scalable, unsupervised method to find groups of firms in bidding markets ideally positioned to form lasting cartels.
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中文摘要：
相互竞争的公司可以通过集体定价来增加利润，从而给消费者带来巨大的成本。这类公司集团被称为卡特尔，因为这种行为是非法的，所以它们的运作是秘密的，很难被发现。卡特尔感到了一个重大的内部障碍：成员国感到短期内存在欺骗动机。在这里，我们提出了一个基于网络的框架，以检测投标市场中的潜在卡特尔，其理念是，一组公司能够克服这一障碍并保持合作的机会取决于其互动模式。我们根据企业的共同竞价行为创建了一个企业网络，检测相互作用的群体，并衡量他们的凝聚力和排他性，这是他们集体行为的两个群体层面特征。将该方法应用于一个学校牛奶市场，我们检测到一个已知的卡特尔，并计算出它具有很高的内聚性和排他性。在格鲁吉亚共和国2011年至2016年授予的近150000份公共合同中，发现的具有高度凝聚力和排他性的群体更有可能表现出卡特尔行为的传统标志。我们在一个仿真模型中复制了组拓扑和合作出现之间的这种关系。我们的方法提出了一种可扩展的、无监督的方法，用于在投标市场中找到处于理想位置的公司群体，以形成持久的卡特尔。
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分类信息：

一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
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一级分类：Computer Science        计算机科学
二级分类：Social and Information Networks        社会和信息网络
分类描述：Covers the design, analysis, and modeling of social and information networks, including their applications for on-line information access, communication, and interaction, and their roles as datasets in the exploration of questions in these and other domains, including connections to the social and biological sciences. Analysis and modeling of such networks includes topics in ACM Subject classes F.2, G.2, G.3, H.2, and I.2; applications in computing include topics in H.3, H.4, and H.5; and applications at the interface of computing and other disciplines include topics in J.1--J.7. Papers on computer communication systems and network protocols (e.g. TCP/IP) are generally a closer fit to the Networking and Internet Architecture (cs.NI) category.
涵盖社会和信息网络的设计、分析和建模，包括它们在联机信息访问、通信和交互方面的应用，以及它们作为数据集在这些领域和其他领域的问题探索中的作用，包括与社会和生物科学的联系。这类网络的分析和建模包括ACM学科类F.2、G.2、G.3、H.2和I.2的主题；计算应用包括H.3、H.4和H.5中的主题；计算和其他学科接口的应用程序包括J.1-J.7中的主题。关于计算机通信系统和网络协议（例如TCP/IP）的论文通常更适合网络和因特网体系结构（CS.NI）类别。
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一级分类：Economics        经济学
二级分类：General Economics        一般经济学
分类描述：General methodological, applied, and empirical contributions to economics.
对经济学的一般方法、应用和经验贡献。
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Economics        经济学
分类描述：q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学，包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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PDF下载：
--> A_network_approach_to_cartel_detection_in_public_auction_markets.pdf (1.74 MB)

2022-6-24 05:17:50 上传

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关键词：拍卖市场 卡特尔 Applications Quantitative Architecture

公共拍卖市场中卡特尔检测的网络方法计算社会科学和人文科学杂志Johannes Wachs1,2和J’anos Kert’eszChair，中欧大学亚琛网络和数据科学系，2019年6月21日摘要竞争企业可以通过集体定价增加利润，给消费者带来巨大成本。这类集团的企业被称为卡特尔，因为这种行为是非法的，它们的行为是秘密的，很难被发现。卡特尔感到了一个巨大的内部障碍：成员国感到短期内存在欺骗动机。在此，我们提出了一个基于网络的框架，以检测投标市场中的潜在卡特尔，其理念是，一组企业能够克服这一障碍并保持合作的机会取决于其互动模式。我们根据企业的共同竞价行为创建了一个企业网络，检测相互作用的群体，并衡量他们的凝聚力和排他性，这是他们集体行为的两个群体层面特征。将该方法应用于一个学校牛奶市场，我们检测到一个已知的卡特尔，并计算出它具有很高的内聚性和排他性。在2011年至2016年格鲁吉亚共和国授予的近150000份综合公共合同中，发现具有高度凝聚力和排他性的群体更可能显示卡特尔行为的传统标志。我们在一个仿真模型中复制了组拓扑和合作出现之间的这种关系。

我们的方法提出了一种可扩展的、无监督的方法，以在投标市场中找到能够形成持久卡特尔的理想企业群体。关键词：卡特尔、共谋、网络、采购、串通投标介绍自亚当·斯密（AdamSmith）以来，经济学家一直在研究卡特尔。斯密（AdamSmith）写道：“同行业的人很少聚在一起，即使是为了取乐和消遣，但对话的结局是一场针对公众的阴谋，或是某种提高价格的手段。”[52]企业之间的竞争会降低利润，因此他们有动机通过集体设定价格或生产来串通。三大重要力量使得经营这样一个卡特尔变得困难。首先，它们通常是非法的，并受到竞争主管部门的积极监管，对协调构成了重大障碍。第二个挑战是卡特尔面临着一个典型的集体行动问题：单个卡特尔成员具有短期激励，偏离共谋协议。在博弈论的语言中，当进行一轮博弈时，从卡特尔叛逃是一种明智的策略。最后，有效的共谋需要一致同意，这意味着一个叛逃者可以显著降低其他合作企业的利益。尽管卡特尔的稳定性面临着这些内部和外部威胁，但从金融产品[1]到维生素[24]，许多行业都有卡特尔成功长期运作的例子。过去的研究估计，卡特尔平均会使价格上涨20-30%[17]，而在给定的一年内，一个正常运作的卡特尔被发现的几率约为10%[14]，这表明卡特尔成本高昂，威慑力可以提高。

在本文中，我们提出了一种利用网络方法在公共拍卖市场的特定背景下发现卡特尔的新方法，其思想是，企业互动网络可以揭示合作更容易维持的热点。这些杰出职位的公司群体反复互动，相互排斥，为克服内部集体行动问题创造了理想的条件，也为这些市场中常见的反竞争行为——串通投标创造了条件。经济学家长期以来一直在研究卡特尔繁荣的市场条件，即他们如何使卡特尔克服“协调、欺诈和进入”的问题[36]。例如，在规模较小且企业规模相同的群体中，协调更容易【15】，而互动的频率有助于惩罚叛逃者，而进入卡特尔的高成本使其与外界隔绝【39】。关于共谋的另一个观点是，考虑到企业正在重复进行囚徒困境（PD）游戏[33]。当选择竞争时（在民主党的语言中相当于脱离卡特尔），企业收取低价，而当他们串通时（相当于合作），则收取高价。如果每个人都相互勾结，那么集体利益就会最大化，但当相互勾结的企业被一家单独竞争的企业低估时，它们的表现就很糟糕了【47】。

当玩家玩多轮PD时，AxelRod证明，通过学习和模仿，合作可以成为获胜的策略【9，20】。在PD和许多其他游戏中，集体最优行动对玩家个人来说代价高昂，利他主义合作通过互惠和对叛逃者或骗子的利他主义惩罚等机制在各种条件下出现【13】。正如已知某些市场条件有利于卡特尔一样，研究人员观察到，当PD的参与者被安排在一些限制其潜在互动的空间或网络中时，出现稳定合作的可能性在很大程度上取决于空间的结构[40,51,43,11]。例如，研究表明，主体空间分布的相关性有助于促进合作[53]。据我们所知，这种相互作用的局部相关性对合作的出现有重大影响的观察结果尚未应用于卡特尔的检测问题。本文建议将寻找卡特尔的重点放在那些在竞争格局中占据理想位置的群体上，以促进合作的出现。我们建议应用网络科学方法，根据网络拓扑结构及其可能促进共谋的方式，识别市场上相互作用强烈的企业群体，并对其进行共谋潜力筛选。我们关注公共承包市场中的共谋行为，即公共机构从私营企业购买商品和服务。由于政府对某些商品的需求缺乏弹性和规律性，这些市场容易发生共谋【44，28】。它们的规模也很大，占经合组织国内生产总值的10-20%。合同通常通过拍卖授予最低出价者。

在这些市场中，卡特尔经常参与投标操纵，协调他们的RBID来掩盖他们的协议，以避免竞争[45]。美国司法部强调，除了集体定价和市场分配之外，操纵投标是公共市场反竞争行为的主要模式之一【55】。具体而言，我们使用企业投标合同的数据，将公共承包市场映射为竞争企业的网络。我们认为，这样一个网络代表着企业嵌入一个描述其行业或位置竞争格局的空间，包括其地理、技术和规模。在这样的联合竞价网络中，我们检测到一组公司，它们的本地网络拓扑自然有助于维持共谋。我们的发现表明，从长远来看，卡特尔成功运作可能需要某些拓扑特征。之前关于卡特尔的研究考虑了企业联合竞价网络[54、48、38]，但使用网络拓扑来检测市场中的企业群是一个相对较新的想法。例如，Conley和Decarolis【16】使用聚集聚类方法根据企业的投标行为对企业进行分组。在最近的卡特尔筛选工作中，Imhof等人使用企业之间的竞价互动模式来研究卡特尔【30】，但并未考虑卡特尔和非卡特尔企业之间的互动。一般来说，公共采购中的投标数据没有公开，这是研究投标操纵的一个主要障碍。这些信息是保密的，因为它对参与共谋的公司很有用[4]。事实上，经合组织建议公共采购合同的发行人不要因为这个原因发布有关失去投标人和投标的信息[18]。

负责的当局当然可以获得这些信息。更广泛地说，网络方法已成功地应用于犯罪学问题，包括腐败【22、49、56】、犯罪评估【3】和社会犯罪行为的演变【50】。我们首先绘制了20世纪80年代俄亥俄州公立学校牛奶供应商的联合竞价市场，其中包含一个已知的卡特尔案例【46】。我们注意到，卡特尔企业在网络中占据着显著的地位：它们经常相互互动，形成连贯的联系，并且与外部企业相对隔离，形成一个排他性群体。然后，我们查看2011年至2016年格鲁吉亚共和国近150000份合同的投标数据集，价值约50亿美元。使用agreedy自下而上的算法来检测交互节点的重叠组，我们发现具有内聚性和排他性交互的组具有更高的价格，不太可能相互起诉，并且更有可能在其出价和价格上具有较低的差异，这是世界各地竞争主管部门使用的卡特尔行为的经典屏幕【2】。最后，我们模拟了一个市场，在这个市场中，企业在距离很近的情况下竞争随机签订的合同，将空间相关性引入相互作用。公司根据其合作伙伴之前的行动以及与他们会面的频率，确定其合同竞争对手，并决定竞争或共谋。在由此产生的联合竞价网络中，具有相干和独占链接的检测组成功地以更高的频率共谋。结果我们发现可能参与共谋的企业群体的框架包括几个步骤。首先，我们提取了一个市场中的企业联合竞价网络，通过一条边将两家企业连接起来，随着它们更频繁地竞价同一合同，权重会增加。

然后，我们使用一种流行的重叠社区检测算法的改进版本，识别出经常投标相同合同的公司群【35】。该方法是贪婪的，将节点合并到组中的函数对包含的节点数有一个唯一的术语，确保检测到的组相对于市场规模保持较小。最后，我们计算了群的拓扑特征：它们的相干性和互斥性。我们认为，高一致性和排他性集团更容易出现持续共谋，因为它们为企业学习合作和相互信任提供了理想的条件。我们在三种情况下发现了这一现象的证据：一个是具有knowncartel的学校牛奶合同数据集，一个是格鲁吉亚共和国几年来授予的几乎所有合同的数据集，以及一个具有空间相关性的承包市场模拟模型。20世纪80年代俄亥俄州学校牛奶市场我们首先分析20世纪80年代俄亥俄州公立学校牛奶市场的投标数据[46]。每个暑期学区都会要求奶制品厂投标，为下一学年提供学校牛奶。公司提交了密封投标，报价单位为美分/品脱。1993年，两家公司的代表承认与第三家公司串通，在辛辛那提地区操纵合同投标，作为和解的一部分。第三家公司最终庭外和解，支付了巨额民事罚款。波特和佐纳之前的工作突出了可疑卡特尔公司与其他市场公司相比在投标行为方面的违规行为【46】。利用学校牛奶市场的特殊特征，作者创建了一个计量经济学模型来预测企业对合同的投标，包括企业能力、投标规格（即。

是否需要吸管），以及企业与学校之间的实际距离。他们发现，卡特尔成员提交的投标书往往距离越来越远，这是一个非常可疑的事实，因为学校牛奶供应的主要成本是运输。从1981年至1990年（含1981年至1990年），我们每年都创建了企业联合竞价网络，根据两家企业竞价行为的相似性将它们联系起来。我们应用我们的方法来检测相互作用企业的重叠组。我们使用武力布局算法在图1的子图a中可视化网络，以红色突出显示卡特尔公司，并概述检测到的群体。对于每个组，我们计算其一致性、其边权重的几何平均值与算术平均值的比率【42】及其排他性、组内强度与组内节点总强度的比率（包括离开组的边）。作为企业集团的特征，一致性反映了集团内企业之间互动的一致性和强度，而排他性则量化了集团互动与更广泛市场中其他企业的分离程度。我们在图1的子批次Bof中，在一致性排他性空间中绘制了所有十年的群体分布图。在第一个图中，我们显示了在投标行为随机的每年100个空模型中检测到的分布组。具体而言，空模型在合同之间对投标人进行排序，以便每个公司对相同数量的合同进行投标，并且每个合同收到相同数量的投标。在第二个图中，我们显示了观察到的分布，用白色圆圈表示卡特尔公司的位置（我们的集团检测算法每年将其确定为一个集团）。

我们注意到两种现象：第一种是，经验网络中的群体具有显著更高的排他性和一致性，这比投标是随机的情况下预期的要高，而第二种是高一致性和排他性制度在经验数据和零模型中都很稀少。格鲁吉亚公共采购市场现在转向一个更大的采购市场的数据，该市场涵盖了广泛的商品和服务。具体而言，我们收集了格鲁吉亚共和国2011年至2016年的几乎所有公共合同。数据包括近15000家独立公司投标的近150000份合同，总价值约为50亿美元。与俄亥俄州数据集一样，我们遵守每份合同的投标和投标人身份。我们没有按合同级产品类型对数据进行聚类，而是继续分析整个网络，认为企业参与了许多市场，任何基于企业或合同元数据的终端市场分类都会排除相邻市场中企业之间的许多互动。我们在补充资料AB图1：A.俄亥俄州学校牛奶市场联合竞价网络，1986年，对一年的联合竞价网络进行了可视化。使用我们的算法检测重叠组。红色节点是辛辛那提附近涉嫌贩毒集团的成员。出于可视化的目的，我们排除了参与少于3次拍卖的投标人。B、 1980-1990年在一致性排他性空间的所有俄亥俄州学校牛奶网络中检测到的组的粗化二维直方图。第一个图显示了10年中每一年在100个标度保持零模型中检测到的组的分布。第二个图显示了群体的真实分布。卡特尔集团的立场以白色圆圈为标志。