發(fā)布時間：2020-11-14 14:50

　　 招投標(biāo)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(biāo)串標(biāo)等共謀行為屢禁不止,嚴(yán)重影響了建筑市場公平有序的競爭環(huán)境。當(dāng)前,我國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)正在高速發(fā)展中,傳統(tǒng)招投標(biāo)方式正在向電子化轉(zhuǎn)變,電子招投標(biāo)為分析投標(biāo)行為提供了數(shù)據(jù)支撐。因此,基于建設(shè)項目招標(biāo)投標(biāo)行為歷史數(shù)據(jù)研究投標(biāo)人合謀行為對于揭示投標(biāo)過程中的抱團行為,降低和監(jiān)管圍標(biāo)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(shè)項目投標(biāo)合謀行為為研究對象,在查閱相關(guān)法律法規(guī)及圍串標(biāo)實際案例的基礎(chǔ)上,闡述了工程建設(shè)項目招投標(biāo)基本概念,明確了圍標(biāo)串標(biāo)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)構(gòu)建投標(biāo)人復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),通過社團劃分算法識別出投標(biāo)人網(wǎng)絡(luò)中存在的抱團投標(biāo)行為,并以s省部分公開的建設(shè)項目中標(biāo)候選人數(shù)據(jù)為例,進行投標(biāo)人合謀社團發(fā)現(xiàn)實證分析;最后,為治理建設(shè)項目招投標(biāo)市場投標(biāo)人圍標(biāo)合謀行為提出相應(yīng)的監(jiān)管機制。本文取得的主要結(jié)論如下:(1)構(gòu)建了投標(biāo)人復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)與社團結(jié)構(gòu)分析模型。模型根據(jù)招標(biāo)項目中標(biāo)候選人數(shù)據(jù),采取度、加權(quán)度、中心性等指標(biāo)描述網(wǎng)絡(luò)整體特征,以BGLL算法和k cliques算法進行社團劃分,并設(shè)置模塊度、強/弱社團指標(biāo)評價網(wǎng)絡(luò)劃分質(zhì)量。(2)以S省公開的部分中標(biāo)數(shù)據(jù)為例,建立了真實市場投標(biāo)人網(wǎng)絡(luò)。計算結(jié)果顯示網(wǎng)絡(luò)的度平均值、加權(quán)度平均值分別為7.507、12.550,82%節(jié)點投標(biāo)次數(shù)正常,2%節(jié)點加權(quán)度值嚴(yán)重超出平均值,投標(biāo)次數(shù)異常。監(jiān)理項目投標(biāo)人網(wǎng)絡(luò)的平均度值、平均加權(quán)度值分別為11.631、26.306,高于施工項目、勘察設(shè)計項目及網(wǎng)絡(luò)整體水平,投標(biāo)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(biāo),施工128號社團中3144、2716號節(jié)點屬于重疊結(jié)構(gòu),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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)方法有助于識別投標(biāo)人合謀行為。通過復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù)識別出的53.68、1251號節(jié)點共同參與的投標(biāo)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(biāo)概率發(fā)現(xiàn)社團中節(jié)點多是通過合謀達到中標(biāo)目的,此外,研究對比2017年S省發(fā)布的涉嫌串通投標(biāo)企業(yè),發(fā)現(xiàn)部分投標(biāo)人根據(jù)歷史記錄,被劃分在同一社團中,具體證明了復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(shè)項目投標(biāo)中標(biāo)的歷史數(shù)據(jù),利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)技術(shù),識別隱蔽的合謀抱團行為,研究成果拓寬了建設(shè)項目圍標(biāo)串標(biāo)研究的思路,同時為政府監(jiān)管部門未來借助電子招投標(biāo)和交易大數(shù)據(jù),推動監(jiān)管智慧化提供了參考。
【學(xué)位單位】：西安理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TU723.2
【部分圖文】：

西安理工大學(xué)碩士學(xué)位論文（3）無標(biāo)度特性網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)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(luò)之間，在某些特定的條件下，具有相似性。只要組成網(wǎng)絡(luò)的最圖相同，則它們之間輪廓外形等方面具有相似性。

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(biāo)的業(yè)之間共同參加投標(biāo)的頻繁程度，如矩陣中某一代表企業(yè)多次共同參加投標(biāo)活動，可能是合謀的圖 3-4 所示，更加直觀地反映出投標(biāo)人之間可能

44（b）3604～3651 號與 988～1033 號投標(biāo)人的鄰接矩陣圖 4-1 部分投標(biāo)人的鄰接矩陣Fig.4-1 Adjacency matrix of partial bidders本文使用 python 語言對投標(biāo)人網(wǎng)絡(luò)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(fù)雜網(wǎng)絡(luò)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(quán)重），將鄰接矩陣數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)
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本文編號：2883598