Einleitung
Kartelle sind kein neues Phänomen. In Der Wohlstand der Nationen (1776) bemerkte Adam Smith:
„Menschen desselben Gewerbes kommen selten zusammen, selbst nicht zu Festlichkeit und Zerstreuung, ohne dass das Gespräch in einer Verschwörung gegen die Öffentlichkeit oder in irgendeinem Plan zur Preiserhöhung endet.“
Was ist ein Kartell?
Ein Kartell bezeichnet eine organisierte, häufig illegale Zusammenarbeit zwischen Wettbewerbern.
Kartellorganisationen können ihre Gewinne steigern, indem sie Preise gemeinsam festsetzen, Marktanteile aufteilen oder sich auf rotierende Vergabeschemata einigen.
Im Durchschnitt führen Kartelle zu einer Preiserhöhung von 22 % bis 25 % für die beschaffenden Organisationen.
Während staatliche Stellen häufig die Aufdeckung und Sanktionierung von Kartellen überwachen, haben auch private Unternehmen begonnen, ihre Bemühungen zur Kartellprüfung zu verstärken.
Welche Vorteile bietet eine automatisierte Kartellprüfung?
Ein datenbasierter, automatisierter Ansatz zur Kartellprüfung bietet mehrere Vorteile:
- Die Identifikation von Kartellen kann durch Rechtsstreitigkeiten, Schadenersatzzahlungen und niedrigere künftige Preise zu Mehrerlösen führen.
- Eine hohe Wahrscheinlichkeit für das Vorliegen eines Kartells kann Einkaufsverantwortliche darin bestärken, den Wettbewerb zu intensivieren und die Macht der Kartelle zu schwächen.
- Eine KI-gestützte Prüfung kann Lieferanten von der Bildung von Kartellen abschrecken, wenn sie von der Prüfung wissen.
- Die automatisierte Prüfung steigert die Effizienz und senkt den manuellen Arbeitsaufwand.
Sobald ein Prüfmechanismus ein wahrscheinliches Kartell identifiziert hat, kann der Einkauf strategische und taktische Konzepte anwenden, um die negativen Auswirkungen von Kartellen zu schwächen.
Bei Competitio haben wir beispielsweise spieltheoretische Beschaffungsverhandlungen konzipiert, die Kartelle aufgebrochen und Preise um bis zu 40 % gesenkt haben.
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Funktionsweise der Kartellprüfung
Die Kartellprüfung stützt sich auf Indikatoren, um bestimmte Elemente des Vergabeprozesses zu messen. So ließe sich etwa die Varianz der abgegebenen Gebote berechnen.
Mehrere Studien haben festgestellt, dass die Preisvarianz in der Regel sinkt, wenn Kartelle vorliegen. Eine Erklärung könnte sein, dass die Abstimmung zwischen Kartelllieferanten zu konvergierenden Preisen führt, da die Lieferanten das abgestimmte Gebot des vorgesehenen Gewinners als Fokuspunkt verinnerlichen.
Der Varianz-Indikator markiert eine Ausschreibung als verdächtig, wenn die Varianz unterhalb eines vordefinierten Schwellenwerts liegt.
Die meisten Prüfansätze stützen sich auf Gebotsdaten. Eine zu starke Abhängigkeit von Preis- und Gebotsdaten kann jedoch zu Korrelationen zwischen den Prüfgrößen führen.
Korrelation ist ein statistisches Konzept, das misst, in welchem Ausmaß sich Variablenpaare gleichgerichtet bewegen. Wenn Indikatoren stark korreliert sind, liefern die zusätzlichen Indikatoren kaum weiteren Informationsgehalt. Idealerweise sucht man daher nach unkorrelierten Informationsquellen. Wenn mehrere unkorrelierte Indikatoren gleichzeitig das Vorliegen eines Kartells bestätigen, gewinnt die Analyse an Aussagekraft und die Wahrscheinlichkeit, ein Kartell tatsächlich erkannt zu haben, ist hoch.
Welche unterschiedlichen Arten von Kartellprüfungen gibt es?
Grundsätzlich gibt es verhaltensbasierte, strukturelle und sonstige Arten von Kartellprüfungen (siehe beispielsweise hier).
Gebote, die in einer Erstpreis-Auktion mit verdeckten Geboten abgegeben werden, oder die Teilnahme an einer Ausschreibung bilden den primären Input für verhaltensbasierte Prüfungen. Es gibt auch spezielle Prüfungen für dynamische Auktionen.
Kartellprüfung auf Basis der Graphentheorie
Die Graphentheorie ist eine mathematische Methode zur Analyse der Struktur von Netzwerken. Netzwerke bestehen aus Knoten (auch: Vertices) und Kanten, die sie verbinden. Die Graphentheorie kann helfen, optimale Routen beim Problem des Handlungsreisenden abzuleiten, und Graphdatenbanken ermöglichen schnelle und intuitive Abfragen. Die Graphentheorie findet zudem Anwendung im Deep Learning, wo Graph Neural Networks (GNN) soziale Netzwerke analysiert und zur Modellierung von Finanzrisiken beigetragen haben.
Graphentheorie-basierte Ansätze zur Kartellprüfung sind eine unzureichend genutzte Ergänzung zu verhaltensbasierten oder branchenspezifischen strukturellen Prüfungen. Sie benötigen keine Preisdaten und sind dadurch mit geringerer Wahrscheinlichkeit mit verhaltensbasierten Prüfungen korreliert. Eine graphentheoretische Kartellprüfung erfordert in der Regel lediglich Informationen über den beobachteten Wettbewerb.
Die Entstehung von Kartellen und Prüfkriterien für das Co-Bidding-Netzwerk
Im Jahr 1980 startete Professor Robert Axelrod ein Turnier spieltheoretischer Algorithmen, die Strategien für den Wettbewerb in einem Gefangenendilemma verfolgen, um zu analysieren, unter welchen Umständen Kooperation wahrscheinlich entsteht. Eines der zentralen Ergebnisse der Studie ist, dass Kooperation unter widrigen Umständen (dem Gefangenendilemma) häufiger auftritt, wenn Spieler wiederholt in geschlossenen Gruppen interagieren, in denen das Verhalten der anderen Parteien beobachtbar ist.
Dieses Ergebnis lässt sich auf die Kartellbildung übertragen, die eine Form der Kooperation unter erschwerten Bedingungen darstellt. Kartelle entstehen mit höherer Wahrscheinlichkeit, wenn dieselbe Gruppe von Lieferanten wiederholt mit wenigen oder keinen Veränderungen in ihrer Struktur bietet und das Wettbewerbsverhalten der übrigen Teilnehmer beobachtbar ist.
Johannes Wachs und János Kertész haben kürzlich ein zweistufiges Verfahren vorgeschlagen, um zu beurteilen, ob die strukturellen Eigenschaften des Marktes der Kartellbildung förderlich sind.
Der erste Schritt besteht darin, Gruppen von Lieferanten im Co-Bidding-Netzwerk auf Basis eines Community-Detection-Algorithmus zu identifizieren. Das Co-Bidding-Netzwerk bildet alle Lieferanten ab, die auf dieselben Aufträge bieten.
Der zweite Schritt besteht darin, die identifizierten Gruppen bzw. Communities von Lieferanten anhand zweier Kennzahlen zu bewerten: Kohärenz und Exklusivität. Eine Gruppe weist eine höhere Kohärenz auf, wenn die Verbindungen zwischen den Lieferanten gleichmäßig verteilt sind. Sie weist eine hohe Exklusivität auf, wenn sie wenige oder keine Verbindungen zu Lieferanten außerhalb ihrer Gruppe besitzt. Wenn beide Kennzahlen erhöhte Werte aufweisen, steigt die Wahrscheinlichkeit einer Kartellbildung.
Die Prüfung funktioniert in der Praxis grundsätzlich gut. Besonders hohe Vorhersagekraft entfaltet sie in Kombination mit verhaltensbasierten Prüfungen, da dieser Ansatz mehrere Quellen unkorrelierter Informationen zusammenführt.
Implementierung der graphentheoretischen Prüfung
Eine auf der Graphentheorie basierende Kartellprüfung ist praktisch, weil sie weniger Kalibrierung erfordert als verhaltensbasierte Prüfungen. Sie identifiziert allerdings Umstände, die der Kartellbildung förderlich sind, deckt jedoch kein Kartellverhalten selbst auf. Daher sollten Sie sie ergänzend zu verhaltensbasierten Prüfungen, Zeitreihenanalysen oder anderen strukturellen Prüfungen einsetzen.
Um die graphentheoretische Analyse auf Beschaffungsdaten anzuwenden, benötigen Sie Daten zu den Aufträgen und zu allen Lieferanten, die zu diesem Auftrag eingeladen wurden oder Gebote abgegeben haben. Im Gegensatz zu anderen Indikatoren ist die Art der Ausschreibung für die Analyse nicht relevant; es spielt keine Rolle, ob Lieferanten ihre Angebote in einer englischen Auktion abgegeben haben, ob der Einkauf die Preise bilateral verhandelt hat oder ob Sie fortgeschrittene spieltheoretische Verhandlungsformate eingesetzt haben. Für die Co-Bidding-Analyse zählen ausschließlich die strukturellen Eigenschaften des Wettbewerbs.
Wir haben mehrere Kunden bei der Konzeption und Anwendung von Kartellprüfungen auf großen und heterogenen Beschaffungsdaten unterstützt – sowohl als einmalige Maßnahme als auch als automatisierten Monitoring-Prozess.
Für weitere Informationen senden Sie uns gerne eine E-Mail, um mit einem der Gründer von Competitio in Kontakt zu treten.