공공 건설공사 담합효과 추정을 위한 계량경제학적 추정방법 개선 연구

• 영문명: An Econometric Approach for Estimating Collusion Effects in Bid Rigging in Public Construction Works
• 발행기관: 한국재정학회(구 한국재정·공공경제학회)
• 저자명: 최명섭(Myoungsub Choi) 김명수(Myeong-Soo Kim) 신동엽(Dong-yeob Shin)
• 간행물 정보: 『재정학연구』제12권 제2호, 93~126쪽, 전체 34쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경제학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2019.05.30

국문 초록

본 논문에서는 공공 건설공사 담합효과 산정을 위해 기존 문헌들을 비판적으로 검토하고, 특히 계량경제학적 접근법에 초점을 맞추어 개선안을 도출하는데 목적이 있다. 본 논문에서는 낙찰률을 종속변수로 사용할 경우 발생하는 계량경제학적 문제점으로 낙찰률 자료의 이분산 문제, 중도절단 문제 및 비율종속변수의 미고려 문제 등을 도출하였고, 이의 대안으로 가중회귀, 토빗, 집단화 로짓 모형을 제안하였다. 실증을 위해 한국건설협회의 2008~2016년 사이에 체결된 공공건설 기술형입찰 데이터 709개를 대상으로 분석한 결과, 토빗 모형의 담합효과는 통상회귀모형과 비슷하게 나타났으나, 가중회귀모형과 그룹화 로짓 모형의 담합효과는 다른 모형보다 작아지는 것으로 분석되었다. 특히 그룹화 로짓모형의 담합효과가 가장 작게 나타났는데, 이는 종속변수인 낙찰률을 누적로짓분포로 적용하였고, 추가로 이분산이 고려되었기 때문으로 판단된다. 본 연구의 결과는 낙찰률을 이용한 계량경제 모형 추정 시에는 이분산과 비율변수의 고려가 필요하다는 것을 시사한다.

영문 초록

To estimate collusion effects in bid rigging in Public Construction works, this paper focuses on Econometric application and development of deriving normal bid price rate. When successful bid rate, in form of ratio variable, is used as a dependent variable, econometric problems are pointed to be arisen such as the censored data problem and heteroskedasticity. Therefore, weighted least square regression, tobit regression, and grouped logistic regression model are applied as solution. Empirical results are derived that the collusion effect is getting smaller in order of OLS, tobit regression, WLS, and grouped logistic regression based on CAK bidding data between 2008 and 2016. Especially, in grouped logistic regression, the smallest collusion effect is found because the dependent variable, the successful bid rate, is converted to logistic distribution and heteroskedasticity is considered. The result implies that economic estimation of collusion effects in bid rigging requires consideration of both heteroskedasticity and characteristics of ratio variables.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 분석의 틀

Ⅳ. 분석 결과

Ⅴ. 결론 및 시사점

키워드

담합 낙찰률 비율종속변수 이분산 집단화 로짓 모형 collusion bid price rate proportion dependant variable heteroskedasticity grouped logit model