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基于復雜網(wǎng)絡的建設項目投標人合謀行為分析

發(fā)布時間:2020-11-14 14:50
   招投標制度在我國建筑行業(yè)中具有非常重要的地位,而自實施以來,圍標串標等共謀行為屢禁不止,嚴重影響了建筑市場公平有序的競爭環(huán)境。當前,我國互聯(lián)網(wǎng)技術正在高速發(fā)展中,傳統(tǒng)招投標方式正在向電子化轉變,電子招投標為分析投標行為提供了數(shù)據(jù)支撐。因此,基于建設項目招標投標行為歷史數(shù)據(jù)研究投標人合謀行為對于揭示投標過程中的抱團行為,降低和監(jiān)管圍標行為的發(fā)生,促進市場交易健康有序發(fā)展具有重要意義。本文以建設項目投標合謀行為為研究對象,在查閱相關法律法規(guī)及圍串標實際案例的基礎上,闡述了工程建設項目招投標基本概念,明確了圍標串標的表現(xiàn)形式、合謀原因及影響因素;以行為分析為著手點,使用復雜網(wǎng)絡技術構建投標人復雜網(wǎng)絡,通過社團劃分算法識別出投標人網(wǎng)絡中存在的抱團投標行為,并以s省部分公開的建設項目中標候選人數(shù)據(jù)為例,進行投標人合謀社團發(fā)現(xiàn)實證分析;最后,為治理建設項目招投標市場投標人圍標合謀行為提出相應的監(jiān)管機制。本文取得的主要結論如下:(1)構建了投標人復雜網(wǎng)絡與社團結構分析模型。模型根據(jù)招標項目中標候選人數(shù)據(jù),采取度、加權度、中心性等指標描述網(wǎng)絡整體特征,以BGLL算法和k cliques算法進行社團劃分,并設置模塊度、強/弱社團指標評價網(wǎng)絡劃分質(zhì)量。(2)以S省公開的部分中標數(shù)據(jù)為例,建立了真實市場投標人網(wǎng)絡。計算結果顯示網(wǎng)絡的度平均值、加權度平均值分別為7.507、12.550,82%節(jié)點投標次數(shù)正常,2%節(jié)點加權度值嚴重超出平均值,投標次數(shù)異常。監(jiān)理項目投標人網(wǎng)絡的平均度值、平均加權度值分別為11.631、26.306,高于施工項目、勘察設計項目及網(wǎng)絡整體水平,投標行為最為活躍。(3)分析了典型社團中各節(jié)點的合謀嫌疑程度。根據(jù)節(jié)點的重疊性、聚類系數(shù)等指標,施工128號社團中3144、2716號節(jié)點屬于重疊結構,16個企業(yè)嫌疑程度較高,10個企業(yè)嫌疑程度較低,54個企業(yè)嫌疑程度極低。(4)驗證了復雜網(wǎng)絡方法有助于識別投標人合謀行為。通過復雜網(wǎng)絡技術識別出的53.68、1251號節(jié)點共同參與的投標項目中12個項目的報價存在明顯異常規(guī)律,根據(jù)社團內(nèi)節(jié)點中標概率發(fā)現(xiàn)社團中節(jié)點多是通過合謀達到中標目的,此外,研究對比2017年S省發(fā)布的涉嫌串通投標企業(yè),發(fā)現(xiàn)部分投標人根據(jù)歷史記錄,被劃分在同一社團中,具體證明了復雜網(wǎng)絡方法用于合謀行為識別的有效可行性。本研究探討了基于建設項目投標中標的歷史數(shù)據(jù),利用復雜網(wǎng)絡技術,識別隱蔽的合謀抱團行為,研究成果拓寬了建設項目圍標串標研究的思路,同時為政府監(jiān)管部門未來借助電子招投標和交易大數(shù)據(jù),推動監(jiān)管智慧化提供了參考。
【學位單位】:西安理工大學
【學位級別】:碩士
【學位年份】:2019
【中圖分類】:TU723.2
【部分圖文】:

示意圖,復雜網(wǎng)絡,示意圖,節(jié)點


西安理工大學碩士學位論文(3)無標度特性網(wǎng)絡中節(jié)點的度值分布大多符合冪指數(shù)函數(shù)分布規(guī)律,即網(wǎng)絡中大多數(shù)節(jié)點僅和少點相連,而少數(shù)節(jié)點與非常多的節(jié)點相連,這些少數(shù)節(jié)點度值較大,成為網(wǎng)絡中心節(jié)點多數(shù)節(jié)點的度值比較少。(4)超家族特性各種類型不同的網(wǎng)絡之間,在某些特定的條件下,具有相似性。只要組成網(wǎng)絡的最圖相同,則它們之間輪廓外形等方面具有相似性。

網(wǎng)絡圖,網(wǎng)絡圖,案例,企業(yè)


v5 v2 v1 v5 v3 v2 v1 v5 v1 v4 化后,可以得到鄰接矩陣 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 數(shù)字都是一個企業(yè)與其他企業(yè)共同參與投標的業(yè)之間共同參加投標的頻繁程度,如矩陣中某一代表企業(yè)多次共同參加投標活動,可能是合謀的圖 3-4 所示,更加直觀地反映出投標人之間可能

鄰接矩陣,投標人,繪圖庫,軟件建模


44(b)3604~3651 號與 988~1033 號投標人的鄰接矩陣圖 4-1 部分投標人的鄰接矩陣Fig.4-1 Adjacency matrix of partial bidders本文使用 python 語言對投標人網(wǎng)絡進行建模,具體環(huán)境包括 python3.6、networkx 軟件包、matplotlib 繪圖庫,使用 Gephi 復雜網(wǎng)絡分析軟件進行可視化表示。Networkx 工具包及 Gephi 軟件建模時能夠識別的數(shù)據(jù)類型為(節(jié)點,節(jié)點,權重),將鄰接矩陣數(shù)據(jù)轉
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本文編號:2883598

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