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基于复杂网络的建设项目投标人合谋行为分析

发布时间:2020-11-14 14:50
   招投标制度在我国建筑行业中具有非常重要的地位,而自实施以来,围标串标等共谋行为屡禁不止,严重影响了建筑市场公平有序的竞争环境。当前,我国互联网技术正在高速发展中,传统招投标方式正在向电子化转变,电子招投标为分析投标行为提供了数据支撑。因此,基于建设项目招标投标行为历史数据研究投标人合谋行为对于揭示投标过程中的抱团行为,降低和监管围标行为的发生,促进市场交易健康有序发展具有重要意义。本文以建设项目投标合谋行为为研究对象,在查阅相关法律法规及围串标实际案例的基础上,阐述了工程建设项目招投标基本概念,明确了围标串标的表现形式、合谋原因及影响因素;以行为分析为着手点,使用复杂网络技术构建投标人复杂网络,通过社团划分算法识别出投标人网络中存在的抱团投标行为,并以s省部分公开的建设项目中标候选人数据为例,进行投标人合谋社团发现实证分析;最后,为治理建设项目招投标市场投标人围标合谋行为提出相应的监管机制。本文取得的主要结论如下:(1)构建了投标人复杂网络与社团结构分析模型。模型根据招标项目中标候选人数据,采取度、加权度、中心性等指标描述网络整体特征,以BGLL算法和k cliques算法进行社团划分,并设置模块度、强/弱社团指标评价网络划分质量。(2)以S省公开的部分中标数据为例,建立了真实市场投标人网络。计算结果显示网络的度平均值、加权度平均值分别为7.507、12.550,82%节点投标次数正常,2%节点加权度值严重超出平均值,投标次数异常。监理项目投标人网络的平均度值、平均加权度值分别为11.631、26.306,高于施工项目、勘察设计项目及网络整体水平,投标行为最为活跃。(3)分析了典型社团中各节点的合谋嫌疑程度。根据节点的重叠性、聚类系数等指标,施工128号社团中3144、2716号节点属于重叠结构,16个企业嫌疑程度较高,10个企业嫌疑程度较低,54个企业嫌疑程度极低。(4)验证了复杂网络方法有助于识别投标人合谋行为。通过复杂网络技术识别出的53.68、1251号节点共同参与的投标项目中12个项目的报价存在明显异常规律,根据社团内节点中标概率发现社团中节点多是通过合谋达到中标目的,此外,研究对比2017年S省发布的涉嫌串通投标企业,发现部分投标人根据历史记录,被划分在同一社团中,具体证明了复杂网络方法用于合谋行为识别的有效可行性。本研究探讨了基于建设项目投标中标的历史数据,利用复杂网络技术,识别隐蔽的合谋抱团行为,研究成果拓宽了建设项目围标串标研究的思路,同时为政府监管部门未来借助电子招投标和交易大数据,推动监管智慧化提供了参考。
【学位单位】:西安理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2019
【中图分类】:TU723.2
【部分图文】:

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西安理工大学硕士学位论文(3)无标度特性网络中节点的度值分布大多符合幂指数函数分布规律,即网络中大多数节点仅和少点相连,而少数节点与非常多的节点相连,这些少数节点度值较大,成为网络中心节点多数节点的度值比较少。(4)超家族特性各种类型不同的网络之间,在某些特定的条件下,具有相似性。只要组成网络的最图相同,则它们之间轮廓外形等方面具有相似性。

网络图,网络图,案例,企业


v5 v2 v1 v5 v3 v2 v1 v5 v1 v4 化后,可以得到邻接矩阵 A 如下所示:A=(aij)5×5= 0 5 5 4 25 0 4 2 35 4 5 2 14 2 2 0 22 3 1 2 0 数字都是一个企业与其他企业共同参与投标的业之间共同参加投标的频繁程度,如矩阵中某一代表企业多次共同参加投标活动,可能是合谋的图 3-4 所示,更加直观地反映出投标人之间可能

邻接矩阵,投标人,绘图库,软件建模


44(b)3604~3651 号与 988~1033 号投标人的邻接矩阵图 4-1 部分投标人的邻接矩阵Fig.4-1 Adjacency matrix of partial bidders本文使用 python 语言对投标人网络进行建模,具体环境包括 python3.6、networkx 软件包、matplotlib 绘图库,使用 Gephi 复杂网络分析软件进行可视化表示。Networkx 工具包及 Gephi 软件建模时能够识别的数据类型为(节点,节点,权重),将邻接矩阵数据转
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本文编号:2883598

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