Project Hammer: Giảm thông đồng giá thực phẩm tại Canada
(jacobfilipp.com)- Trong bối cảnh mức độ tập trung cao của thị trường thực phẩm Canada làm suy yếu cạnh tranh về giá, Project Hammer là dự án nhằm công khai dữ liệu giá trong quá khứ của các nhà bán lẻ lớn để phục vụ phát hiện thông đồng và thúc đẩy cạnh tranh
- Bộ dữ liệu bao gồm 8 nhà bán lẻ: Voila, T&T, Loblaws, No Frills, Metro, Galleria, Walmart Canada, Save-On-Foods, với thời gian từ ngày 28/02/2024 đến bản nạp mới nhất
- Các tệp công khai được chia thành
productcho metadata sản phẩm vàrawcho giá theo chuỗi thời gian, có thể phân tích bằng 2 tệp CSV hoặc tệp SQLite - Giá được thu thập bằng cách screen scraping giao diện website theo tùy chọn “in store pickup” của một khu dân cư ở Toronto, nên có thể khác dữ liệu API nội bộ hoặc bị thiếu ở một số ngày hay nhà bán lẻ
- Để dữ liệu này dễ dẫn tới phân tích học thuật và hành động pháp lý, cần kết hợp phân tích kinh tế, chuẩn hóa dữ liệu, rà soát lỗi, cùng ứng dụng trong chính trị, báo chí và pháp luật
Project Hammer muốn làm gì
- Mục tiêu của Project Hammer là tăng cạnh tranh và giảm thông đồng trong ngành thực phẩm Canada
- Để làm điều đó, dự án theo đuổi ba việc
- Xây dựng cơ sở dữ liệu giá lịch sử từ website của các nhà bán lẻ thực phẩm lớn
- Cung cấp dữ liệu ở dạng phù hợp cho phân tích học thuật và hành động pháp lý
- Giúp những người có thể tạo ra thay đổi biết đến bộ dữ liệu này và hỗ trợ họ sử dụng thực tế
Dữ liệu giá thực phẩm đã công bố
- Bộ dữ liệu bao gồm 8 nhà bán lẻ thực phẩm
- Voila
- T&T
- Loblaws
- No Frills
- Metro
- Galleria
- Walmart Canada
- Save-On-Foods
- Khoảng thời gian cung cấp là từ 28/02/2024 đến bản nạp mới nhất
- Dữ liệu có thể nhận theo hai cách
- 2 tệp CSV
- Tệp
productchứa metadata sản phẩm và chi tiết sản phẩm - Tệp
rawchứa dữ liệu giá theo chuỗi thời gian - Hai tệp được join bằng các cột
idvàproduct_id
- Tệp
- Tệp SQLite
- Công cụ được khuyến nghị để xem tệp SQLite là DB Browser
- Có thể lọc và xuất CSV
- 2 tệp CSV
- Các trường dữ liệu và cách thu thập có thể xem trong phần FAQ của dự án
Những người cần tham gia
- Dự án khó có thể hoàn thành bởi một cá nhân và cần một cộng đồng phụ trách phân tích, chuẩn hóa, kiểm chứng và ứng dụng
- Cụ thể, dự án kêu gọi những vai trò sau
- Người có thể thực hiện phân tích kinh tế về tương tác và tương quan giữa nhiều dòng biến động giá theo thời gian
- Người thành thạo xử lý dữ liệu và chuẩn hóa
- Người sẵn sàng dành một ngày làm việc với dữ liệu rồi báo lại bug, vấn đề và cơ hội
- Người từng làm phân tích giá tương tự ở quốc gia khác hoặc lấy cảm hứng từ công trình của Mario Zechner
- Chính trị gia, trợ lý, nhà hoạt động, nhà báo, luật sư theo định hướng dữ liệu muốn cải thiện ngành thực phẩm có mức độ tập trung rất cao ở Canada
Những câu hỏi có thể đặt ra với dữ liệu
- Có thể trực quan hóa giá của một chiếc sandwich tiêu chuẩn theo từng nhà bán lẻ
- Ví dụ: bánh mì trắng 200g, giăm bông 20g, xà lách 20g, v.v.
- Có thể so sánh nhà bán lẻ nào rẻ nhất
- Có thể kiểm tra xem một sản phẩm cụ thể có bị đóng băng giá từ ngày 1/11 đến 5/2 hay không
- Metro từng cho biết việc đóng băng giá từ ngày 1/11 đến 5/2 đối với sản phẩm thực phẩm thương hiệu riêng và thương hiệu toàn quốc là thông lệ của ngành và cũng áp dụng tại các cửa hàng Metro
- Giá “khuyến mãi” thực sự có nghĩa gì cũng là đối tượng phân tích
- Kiểm tra đã bao lâu kể từ lần giảm giá trước đó
- Nếu một sản phẩm liên tục ở trạng thái giảm giá, có thể xem đó trên thực tế có phải là giá niêm yết hay không
- Có thể kiểm tra liệu giá có bị nâng lên ngay trước đợt giảm rồi lại hạ về mức bình thường hay không
- Cũng có thể so sánh phản ứng giá giữa các nhà bán lẻ
- Có thể xem ai là bên khởi đầu thay đổi giá trước trong một sản phẩm hay danh mục cụ thể
- Kiểm tra nhà bán lẻ nào chỉ luôn phản ứng mà không bao giờ chủ động thay đổi giá
- Có thể xem giá của một số nhà bán lẻ có di chuyển chính xác cùng nhau hay không
- Cũng có thể phân tích liệu giá có biến động ngẫu nhiên mà không có tương tác hay không
- Có thể kiểm tra liệu giá chỉ luôn tăng hoặc chỉ luôn giảm hay không
- Trên toàn bộ các nhóm sản phẩm có thể so sánh, có thể xem nhà bán lẻ nào nhìn chung rẻ nhất, và trong cùng một nhà bán lẻ, các gói sản phẩm như trứng, sữa, bánh mì có cùng dịch chuyển với nhau hay không
Cách thu thập và các giới hạn của dữ liệu
- Dữ liệu là thông tin lấy được bằng screen scraping giao diện website của các nhà bán lẻ thực phẩm
- Có thể thiếu thông tin vốn có thể lấy từ API nội bộ vận hành website
- Giá dựa trên tùy chọn “in store pickup” được đặt cho một khu dân cư ở Toronto
- Không phải ngày nào cũng có toàn bộ dữ liệu của mọi nhà bán lẻ
- Từ 28/02/2024 đến 10 hoặc 11/07, dự án thu thập giá của các sản phẩm trong “small basket”
- Sau đó dự án có giá của phạm vi sản phẩm đa dạng hơn nhiều
- Ở một số ngày, việc trích xuất một nhà bán lẻ cụ thể có thể thất bại và làm thiếu dữ liệu
Bảng product
- Bảng
productchứa metadata sản phẩm- Tên sản phẩm
- Nhà bán lẻ
- Thương hiệu
- Kích thước đơn vị
- Bảng này chỉ được cập nhật khi phát hiện sản phẩm mới
- Ví dụ: khi phát hiện một biến thể kích thước đơn vị trước đó chưa có
- Các cột chính như sau
id: ID sản phẩm để join bảngproductvà bảngraw, nhưng thay đổi mỗi ngày và không phải định danh duy nhất ổn địnhconcatted: định danh duy nhất tự tạo bằng cách nối nhà bán lẻ, tên sản phẩm, đơn vị và thương hiệu, được dùng ở giai đoạn trung gianvendor: một trong 8 nhà bán lẻ thực phẩmproduct_name: tên sản phẩm, có thể bao gồm thương hiệu hoặc đơn vịunits: đơn vị như g, kg, số lượng trong gói, và có thể để trống với một số nhà bán lẻ hoặc sản phẩmbrand: thương hiệu nhà sản xuất, có thể để trốngdetail_url: URL trang chi tiết sản phẩm, dùng để trích xuất SKU và UPCsku: định danh sản phẩm riêng mà mỗi nhà bán lẻ sử dụng, được trích xuất từdetail_urlupc: định danh sản phẩm phổ quát xuyên qua các nhà bán lẻ, nhưng khó tìm
- Độ tin cậy của UPC khác nhau theo từng nhà bán lẻ
- UPC của Metro, Galleria và Save-On-Foods là đáng tin cậy nhất vì xuất hiện trực tiếp trên website của nhà bán lẻ
- Với Walmart, SKU được đối chiếu với UPC từ một website dường như thuộc sở hữu của Walmart, và đây là đối chiếu chính xác chứ không phải fuzzy matching
- Với Loblaws, NoFrills, T&T và Voila, dự án dùng fuzzy matching để tìm UPC tiềm năng và đã kiểm tra chất lượng thủ công, nhưng vẫn có thể có lỗi
- Khi so sánh giữa các nhà bán lẻ, cần nhìn
product_namevà kiểm tra bằng suy xét thông thường
Bảng raw
- Bảng
rawchứa giá của sản phẩm tại một thời điểm cụ thể, và dữ liệu mới được thêm vào mỗi ngày - Các cột chính như sau
nowtime: thời điểm thu thập dữ liệucurrent_price: giá tại thời điểm trích xuấtold_price: giá cũ bị gạch ngang, cho biết sản phẩm đang được giảm giáprice_per_unit: giá theo đơn vị hiển thị trên website của nhà bán lẻ, có thể không khớp với giá trị tính thực tế từcurrent_pricechia chounitsother: các thông tin hiển thị khác như “Out of stock”, “SALE”, “Best seller”, “$5.00 MIN 2”product_id: ID để join với bảngproduct, nhưng thay đổi mỗi ngày và không phải định danh duy nhất ổn định
Những điểm cần lưu ý khi dùng CSV và SQLite
- Tệp CSV được tối ưu cho Excel
- Phần đầu tệp có ký tự BOM để Excel xử lý dưới dạng UTF-8
- Khi nhập bằng công cụ phân tích khác, có thể cần xóa BOM
- Cấu trúc tệp SQLite khá đơn giản
- Bảng
productgồmvendor,product_name,units,brand - Bảng
rawgồmnowtime,current_price,old_price,price_per_unit - Hai bảng được join bằng
product.idvàraw.product_id - Có index trên
raw.product_idđể tăng tốc
- Bảng
- SQL mẫu được cung cấp theo cách truy vấn một thương hiệu hoặc nhóm sản phẩm cụ thể
- Với thương hiệu Becel, tùy nhà bán lẻ mà nó có thể chỉ xuất hiện trong
product_namehoặc chỉ trongbrand, nên cần tìm ở cả hai cột - Với sản phẩm Miss Vickie's, giữa các nhà bán lẻ có thể lẫn các cách viết như
Miss Vickies,Miss Vickie's, hoặc dấu nháy UTF-8 khác thường, nên dự án tìm bằngmiss vick - Kết quả truy vấn Miss Vickie's Original Recipe chips có thể đồng thời chứa các sản phẩm 59g, 200g, 275g, nên khi so sánh giữa các nhà bán lẻ cần thu hẹp SQL hơn nữa hoặc xuất CSV để lọc
- Với thương hiệu Becel, tùy nhà bán lẻ mà nó có thể chỉ xuất hiện trong
- Trong ví dụ phân tích, giá Miss Vickies' Original Kettle Chips 200g được trực quan hóa bằng Excel PivotChart, cho thấy Walmart rẻ nhất còn các nhà bán thực phẩm châu Á là đắt nhất
SQL tham khảo và ví dụ phân tích
- Có cung cấp SQL để so sánh giá ngày 10/06 và 17/09
- Dù phần mô tả nói ngày trích xuất đầy đủ đầu tiên là 10/06, điều kiện SQL lại dùng
2024-06-11%và2024-09-17% - Dữ liệu được pivot để đưa giá đầu kỳ và cuối kỳ của cùng một sản phẩm lên một hàng, sau đó loại bỏ các sản phẩm không tồn tại ở cả hai ngày
- Dù phần mô tả nói ngày trích xuất đầy đủ đầu tiên là 10/06, điều kiện SQL lại dùng
- Cũng có SQL để lấy giá tối đa, tối thiểu, trung bình và số lượng
- Trước tiên tạo các tổ hợp duy nhất của ngày, giá và ID sản phẩm từ
raw, rồi thực hiện tổng hợp theo từng sản phẩm - Sau đó join với bảng
productđể xem cùng với nhà bán lẻ, tên sản phẩm, đơn vị và thương hiệu
- Trước tiên tạo các tổ hợp duy nhất của ngày, giá và ID sản phẩm từ
- Dự án cũng xin phản hồi xem việc chia sẻ code, dữ liệu và ghi chú dưới dạng SQL Notebook có phải là cách tốt hơn hay không
Các vấn đề dữ liệu đã biết
- Có vấn đề cùng một sản phẩm trong cùng một ngày lại ghi nhận các điểm giá khác nhau
- Ví dụ: “100% Natural Origin Moisturizing Lip Balm, Cucumber Mint” của Loblaws, “Melatonin” của Sisu
- Nguyên nhân là trên website của nhà bán lẻ tồn tại các sản phẩm khác nhau nhưng trùng tên và kích thước đơn vị
- Trước ngày 30/09/2024 không có cách nào để phân biệt hai sản phẩm này, còn sau đó có thể phân biệt bằng
detail_urlvàsku
- Có vấn đề cùng một ngày lại xuất hiện nhiều mục cùng giá cho cùng một sản phẩm
- Tính đến ngày 02/11/2024, khoảng 6.500 sản phẩm mỗi ngày bị ảnh hưởng
- Ví dụ: Daiya “Mexican 4 Cheeze Blend Gluten Free Shreds” của Metro
- Có thể do cùng một sản phẩm được đăng ở nhiều danh mục hoặc bị lặp lại ở danh mục khác hay đầu trang với vai trò sản phẩm quảng bá
- Trong quá trình trích xuất Save-On-Foods, từng có vấn đề một số cặp tên sản phẩm/thương hiệu không khớp với giá trị
detail_url- Quy mô ảnh hưởng khoảng 9 sản phẩm mỗi ngày, là một phần nhỏ trong tổng khoảng 10.000 sản phẩm
- Có thể xảy ra ở các nhóm sản phẩm khác nhau mỗi ngày
- Đã được sửa từ bộ dữ liệu ngày 25/12/2024, nhưng không được áp dụng hồi tố cho dữ liệu cũ
Tài liệu giá thực phẩm liên quan
- Công cụ tra cứu và so sánh giá của nhiều nhà bán lẻ thực phẩm Canada cùng lúc: sử dụng API nội bộ không được tài liệu hóa
- grocerytracker.ca
- Statcan: Monthly average retail prices for selected products: dữ liệu giá bán lẻ trung bình theo tháng của 110 sản phẩm chủ chốt
- Podcast của Statcan “Eh Sayers” Episode 18 - Why Food Inflation Is Such A Hard Nut To Crack
- Statcan tự thực hiện web scraping và thu thập trực tiếp dữ liệu POS từ các nhà bán lẻ thực phẩm
- Dữ liệu đó không được công khai
- Báo cáo của Competition Bureau Retail Grocery Market Study Report
- Có ghi rằng việc tiếp cận Competition Tribunal sẽ trở nên dễ dàng hơn vào 20/06/2025
- Việc áp trần mức phạt mà bên bị kết tội lạm dụng phản cạnh tranh phải nộp được đề cập theo hướng phê phán
- Bài viết liên quan và các ví dụ bên ngoài đáng tham khảo cũng được tổng hợp
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
“Phân tích kinh tế dữ liệu giá, đặc biệt là sự tương tác/tương quan giữa nhiều dòng giá theo thời gian” khó hơn tác giả nghĩ rất nhiều
Canada có cơ quan chính sách cạnh tranh, và gần như chắc chắn họ cũng có quyền yêu cầu doanh nghiệp cung cấp dữ liệu trong quá trình điều tra. Khả năng dữ liệu của họ tốt hơn dữ liệu ở đây là khá cao
Những vụ như thế này gần như không thể chứng minh chỉ bằng phân tích dữ liệu. Nếu có thể, các cơ quan chống độc quyền trên khắp thế giới hẳn đã chỉ việc giám sát những dữ liệu đó, và phía thông đồng cũng sẽ tìm cách né ngược lại sự giám sát đó
Dữ liệu thực phẩm trộn lẫn giá của hàng nghìn sản phẩm với các nhà cung cấp, cấu trúc chi phí và cú sốc nguyên liệu khác nhau, nên dù là ý tưởng hay, trên thực tế tôi xem nó gần như lãng phí thời gian — với tư cách một người thực sự làm trong lĩnh vực chống độc quyền
Các bộ ngành chính phủ nổi tiếng là có nợ kỹ thuật nghiêm trọng, nên dù có quyền yêu cầu dữ liệu, tôi rất nghi ngờ liệu họ có xử lý dữ liệu theo cách gần với phân tích dữ liệu hiện đại hay không. Khả năng cao không phải là một data lake đúng nghĩa, cụm Spark hay kho dữ liệu đám mây, mà chỉ ở mức kéo dữ liệu từ cơ sở dữ liệu SQL cũ kỹ ra bảng tính
Ngoại trừ các đơn vị thiên về kỹ thuật như StatsCan, năng lực khoa học dữ liệu của chính phủ nhìn chung không tốt
Nó có thể là điểm khởi đầu để tạo áp lực rằng “hãy cạnh tranh rõ ràng hơn” nếu họ không muốn xuất hiện trong danh sách đó
Cơ quan đó thiếu ngân sách và nhân lực, và vấn đề thì lan rộng trên toàn quốc đến mức đã trở nên như chuyện thường ngày với hầu hết mọi người, nên dường như cũng không có nhiều động lực để thực sự sửa chữa
Tôi thích dự án này. Tôi vừa chuyển khỏi Toronto, và khi so với Mỹ, điều khiến tôi bực bội là hầu hết các ngành chính ở Canada thực chất đều là độc quyền nhóm
Nhìn vào viễn thông, ngân hàng, bảo hiểm, thực phẩm, hàng không, v.v. thì chỉ có vài đối thủ lớn. Do quy định, rất khó tạo ra đối thủ cạnh tranh mới, còn các đối thủ nhỏ thì rốt cuộc thường bị công ty lớn mua lại
Kết quả là trải nghiệm rất tệ. Viễn thông, cả cáp lẫn di động, đều đắt quá mức; ngân hàng thì gắn đủ loại phí vào cả những tính năng cơ bản vốn miễn phí ở Mỹ; hỗ trợ khách hàng cũng tệ hại
Ít nhất trong thị trường viễn thông, việc thông đồng giá có vẻ khá hiển nhiên nên tôi không ngạc nhiên. Từ góc nhìn chính phủ, các dạng độc quyền nhóm/thông đồng như vậy có thể làm GDP và thu thuế tăng lên nên là vấn đề khó xử, nhưng tôi nghĩ cuối cùng nhiều cạnh tranh hơn và bảo vệ người tiêu dùng tốt hơn mới tạo nên một quốc gia đáng sống
“Canada, ở nhiều khía cạnh, được xây dựng trên các độc quyền. Hãy nghĩ đến Hudson’s Bay Company hay Canadian Pacific Rail. Canada luôn sợ rằng nếu không cho phép các công ty nội địa lớn mạnh, họ sẽ bị các đối thủ Mỹ cuốn phăng. Vì vậy có sự căng thẳng giữa các chính trị gia nói rằng họ ủng hộ cạnh tranh và các đạo luật khuyến khích hợp nhất”
Tôi nghĩ chiến lược này còn vận hành tạm ổn cho đến khoảng 20 năm trước. Nó không lý tưởng cho người tiêu dùng, nhưng đủ ổn đối với phần lớn người Canada. Giờ đây các công ty độc quyền nhóm về cơ bản đã trở nên mang tính săn mồi, vơ vét mọi khoản tiền chính phủ và cơ hội thâu tóm thị trường có thể
Ví dụ, chương trình Temporary Foreign Worker hiện chiếm 7% dân số Canada, gây áp lực lên nhà ở, y tế và thị trường lao động, và thậm chí còn bị Liên Hợp Quốc gọi là “ổ của chế độ nô lệ” [1]
[0] https://www.wealthsimple.com/en-ca/magazine/canada-monopolie...
[1] https://documents.un.org/doc/undoc/gen/g24/120/97/pdf/g24120...
Ngoài ra tôi nghĩ luật sáp nhập của Canada khá khác với Mỹ. Theo tôi biết, ở Canada người ta từng xem xét việc sáp nhập dựa trên việc nó có lợi cho cổ đông hơn là có lợi cho khách hàng hay không. Các sửa đổi luật trong 1–2 năm gần đây đang làm điều này thay đổi, nên dù chậm, thay đổi vẫn đang đến
Mỹ cũng có ít công ty viễn thông và ngân hàng, và họ áp các khoản phí vô lý. Hạ tầng vật lý và ngành ngân hàng trên toàn thế giới đều có rào cản gia nhập cao, và cũng có lý do cho điều đó. Vấn đề không chỉ đơn giản là riêng chuyện ấy
Không biết tác giả có ở đây không, nhưng cơ sở dữ liệu SQLite có thể tải xuống sẽ tốt hơn nhiều nếu áp dụng nén. Chỉ dùng gzip thôi cũng giảm được khoảng 75%
Tôi cũng tò mò liệu có bài viết nào tổng hợp cách thu thập giá hay không. Tôi đã muốn làm một phân tích tương tự từ vài năm trước, nhưng vừa nhận ra rằng 95% công sức sẽ phải đổ vào scraping và khớp thực thể thì đã bỏ cuộc ngay
Nhìn chung các nhà sản xuất dường như cố tình cung cấp SKU riêng để tránh bị so sánh
Accept-Encoding: gzip, nhưng có vẻ máy chủ không có ý định phản hồi bằngContent-Encoding: gzip.sqlitegiảm xuống còn 61 MiB, tức kích thước tệp giảm khoảng 92%Nếu Canada giống Mỹ, thì khi cố trả lời những câu như “1 pound bơ của chuỗi X giá bao nhiêu”, trở ngại là các siêu thị giờ đã bày quá nhiều trò với giá đến mức không có một đáp án đúng duy nhất
Giá có thể khác nhau theo khu vực hoặc theo khu phố, dường như phản ánh nhu cầu quản lý tồn kho hoặc mức sẵn sàng chi trả theo từng vùng
Ngoài ra còn có rất nhiều mánh khóe về giá. Ở siêu thị khu phố, một túi khoai tây chiên thường là 6,99 đô la, nhưng vào một thời điểm nào đó lại thành “mua 4 túi thì mỗi túi 1,99 đô la”. Có loại thực phẩm đóng gói giá 4,99 đô la sẽ thành 1,99 đô la nếu mua 5 sản phẩm tham gia chương trình nhưng chẳng liên quan gì nhau, như bánh quy cracker, Tide, bánh biscuit Pillsbury. Bạn phải xem tờ rơi thật kỹ, mà kệ hàng cũng không phải lúc nào cũng cho biết đầy đủ sản phẩm nào thuộc diện áp dụng
Tệ nhất là “giá khi áp dụng coupon số”. Bạn phải mở một ứng dụng chậm chạp trong cửa hàng có sóng kém, đăng nhập, kiểm tra email chứa mã bảo mật, rồi tìm coupon và ‘clip’ nó thì mới nhận được giá khuyến mãi. Nếu quên thì trả giá gốc
Trong tình huống như vậy, số tiền thực tế mỗi người tiêu dùng trả sẽ khác nhau, khiến tính toàn vẹn dữ liệu trở thành điều đáng lo. Ví dụ, không phải ai cũng có chỗ ở nhà để mang về 4 túi khoai tây chiên, nên có người sẽ trả 7 đô la cho 1 túi thay vì 8 đô la cho 4 túi. Vì vậy khoai tây chiên đồng thời vừa là 2 đô la vừa là 7 đô la
Chắc hẳn có một lý thuyết nào đó nói rằng việc này làm giảm giá, và tôi tò mò lý thuyết đó là gì. Thị trường bất động sản trong vài năm qua đã trở nên gần như có tính minh bạch vô hạn, đến mức được dùng làm dữ liệu huấn luyện cho các nhà khoa học dữ liệu
Kết quả là những kẻ đầu cơ nhảy vào thị trường và làm nó rối tung lên
Thay đổi xảy ra giống như việc cuộc khủng hoảng nhà ở gần nhất và sau đó là chính sách lãi suất bằng 0 đã chống lưng cho các lợi ích của giới công nghệ lớn và bất động sản, khiến họ lao vào mua nhà
Nó kết hợp những người đã ở trong tình trạng nhà có giá trị thấp hơn khoản vay trong nhiều năm, với một thị trường mới nơi cuối cùng nhiều chính quyền địa phương phải trả tiền thuê cao hơn cả khoản vay thế chấp do không gánh nổi chi phí cố định rất cao
Nếu có nhiều vốn, việc đổ tiền vào nơi có lợi nhuận được bảo đảm là hoàn toàn hợp lý
Tôi nghĩ tiền đề của Project Hammer là áp dụng tính minh bạch vào ngành thực phẩm để phơi bày thông đồng, và khơi mào thảo luận về việc nên áp dụng luật nào đối với kiểu độc quyền nhóm đó
Nếu là cổ phiếu thì còn có thể đổ lỗi cho các hãng giao dịch siêu cao tần đổ vào, nhưng giá bất động sản tăng vì những lý do khác, và khả năng tiếp cận dữ liệu được cải thiện rất có thể chỉ là chuyện tình cờ xảy ra cùng thời điểm. Có thể có nhiều lý do như NIMBY, nhập cư, nhà đầu tư nước ngoài, v.v. Nó gần với trường hợp như https://xkcd.com/925/ hơn
Lý do Canada gặp vấn đề về thực phẩm khá đơn giản
Nếu tôi đặt giá táo thấp hơn 0,5 độ lệch chuẩn so với mức trung bình gần đó, đó là tôi đang cố bán phá giá thị trường hay đang thông đồng với thị trường?
Nếu tôi đặt bằng mức trung bình thì đó là thông đồng, hay là tôi đang tối đa hóa lợi nhuận từ táo?
Nếu tôi đặt cao hơn mức trung bình thì đó là thông đồng, hay là tôi đang nói với thị trường rằng đây là táo cao cấp?
Làm sao đi từ tương quan sang thông đồng được? Dự án này dường như dựa trên giả định rằng việc nhìn giá thị trường khác rồi định giá là thông đồng. Nếu không phải vậy, thì nó có thể là chiếc búa để đập vào thông đồng bằng cách nào? Để cơ quan quản lý có thể xem tương quan là bằng chứng của thỏa thuận, có phải người ta phải không biết giá thị trường khi định giá không?
Nếu nhìn bề ngoài là thị trường tự do nhưng cạnh tranh lại không tạo ra kết quả đó, thì đó là vấn đề của xã hội. Khi đó xã hội có quyền sửa bằng các công cụ phù hợp. Tùy hệ tư tưởng của xã hội, có thể là cho vay/trợ cấp cho người mới gia nhập thị trường, luật kiểm soát giá, chính sách thuế cụ thể, thậm chí bác bỏ thị trường tự do và chuyển sang kiểm soát tập trung
Nói ví von, một vụ án bạo lực bí ẩn có thể cần được phá để thực thi công lý, nhưng không nhất thiết phải phá được vụ án đó thì xã hội nói chung mới trở nên an toàn hơn
Đây chỉ là một bộ dữ liệu, bản thân nó không thể phơi bày những thứ như thông đồng. Nhưng nếu nghiên cứu thông đồng, dữ liệu này có thể được dùng để hiểu hành vi doanh nghiệp
Và thông đồng cũng không nhất thiết phải liên quan đến giá
Nếu bạn tự quyết định bán với giá thấp hơn đối thủ, đó chính là hành vi mà chủ nghĩa tư bản trong thị trường tự do kỳ vọng
Nếu bạn gọi cho các cửa hàng lân cận và nói “tất cả cùng tăng giá táo lên gấp đôi hiện nay đi. Khi đó người tiêu dùng buộc phải mua với giá đó”, thì đó là thông đồng
Tuy vậy, ý chính của bạn là đúng. Từ bên ngoài, chỉ dựa vào tương quan đơn giản thì rất khó phân biệt thông đồng và không thông đồng. Giá có thể hội tụ vì nhiều lý do chính đáng, và nếu không có hiểu biết nội bộ thì khó nhận diện thông đồng một cách đáng tin cậy
Điều tốt nhất dự án này có thể làm có lẽ là mô hình hóa toàn diện một nhóm sản phẩm đơn lẻ để cho thấy các mẫu hình giá chỉ có thể được giải thích bằng thông đồng. Nếu thành công, sau đó vẫn cần có bằng chứng trực tiếp như trao đổi liên lạc cho thấy có tội trong kiện tụng
[1] https://en.m.wikipedia.org/wiki/Collusion
Thái độ của Canada đối với cạnh tranh khác với Mỹ. Nông sản, tức sữa, lúa mì, siro phong, và ở mức độ ít hơn là bia và rượu bán lẻ, bị kiểm soát bởi độc quyền nhà nước định giá.
Lý do thực phẩm đắt là chi phí nhiên liệu trong vài năm qua; thêm vào đó, việc tăng thuế nhiên liệu liên bang và chính sách bán chính thức giữ CAD yếu so với USD để hỗ trợ xuất khẩu cũng chẳng giúp gì, vì nó làm suy yếu sức mua.
Những nỗ lực như vậy có tác dụng với các cử tri mù kinh tế ủng hộ “kiểm soát giá”.
Nếu muốn biết Canada đang ở đâu trong vòng xoáy giải kulak hóa, thì nhà nước đang đổ lỗi thất bại chính sách cho “bọn chặt chém”. Tiếp theo sẽ là những sáo ngữ quen thuộc như kẻ đầu cơ tích trữ, giới đầu cơ, và có lẽ cả “ngân hàng quốc tế”.
Nhưng với thực phẩm thì tôi nhìn khác. 3 hãng tạp hóa hàng đầu đã từng thông đồng ấn định giá bánh mì [1], thông đồng về lương [2], và thỏa thuận không cạnh tranh trong một số giai đoạn nhất định [3]. Giá thực phẩm ở đây không chỉ vận động theo chi phí nền tảng.
Mỹ dùng cách chống lưng giá từ phía sau bằng tiền thuế. Một cách là “pho mát chính phủ”, trong đó chính phủ liên bang mua lượng sữa khổng lồ, biến thành pho mát rồi phân phát cho người nhận trợ cấp. Tức là mua phần dư thừa để duy trì giá sữa.
Canada thì thay vào đó điều tiết giá sữa bằng quota. Cả hai cách đều giữ giá ở mức cao một cách nhân tạo. Mỹ cũng làm tương tự ở các thị trường khác.
Nhìn qua bằng con mắt không chuyên, chuỗi tạp hóa Canada dường như không tập trung hơn Mỹ quá nhiều. Nhiều chuỗi thuộc cùng một số ít thương hiệu nên khó so sánh, nhưng biểu đồ này có ích:
https://www.howtocook.recipes/the-largest-grocery-stores-and...
Tôi sẽ nhìn vào top 10 và loại Walgreens cùng CVS. Có vẻ phần lớn 330 triệu người Mỹ được phục vụ bởi 8 tập đoàn lớn. Không rõ có nên tính Target hay không. Tôi không biết trong doanh thu của họ thì thực phẩm thực sự chiếm bao nhiêu. Bài OP cho rằng đa số trong 38 triệu người Canada được phục vụ bởi 5 tập đoàn lớn.
Chẳng hạn, biên lợi nhuận của chuỗi tạp hóa lớn nhất thực tế đã tăng 50% trong thời Covid.
Thay vào đó, phân tích chỉ kết thúc bằng “chính phủ xấu!”. Tất nhiên, tôi không phủ nhận chính phủ là một phần lớn của vấn đề do tăng cung tiền và nhiều chính sách đã nêu. Nhưng cố giải thích giá thực phẩm mà không nhắc đến Covid hay lợi nhuận doanh nghiệp kỷ lục thì rất thiếu trung thực.
Dù sao thì chắc vấn đề là đám nông nô “mù kinh tế” cứ phàn nàn về giá cao nhỉ?
Vài năm trước, có một website đưa giá của Brewers Retail, tức The Beer Store, đơn vị mua bia duy nhất ở Ontario, vào dạng bảng tính dễ xem hơn, cho phép sắp xếp theo tổng tiền, giá mỗi mL, giá theo cỡ thùng, v.v.
Nó thật sự tốt, minh bạch, và chỉ là dữ liệu.
Rồi bị đe dọa kiện và phải đóng cửa. Apparently ở Canada bạn không được làm vậy. Họ có điều khoản chữ nhỏ ngu ngốc nói dữ liệu là của họ và không được dùng.
Tôi nhớ các tờ rơi tạp hóa cũng có dòng chữ nhỏ tương tự.
Ai cũng nên biết họ đang làm gì, và nền dân chủ thân thiện ở khu phố của ta tốt đẹp hơn đến mức nào. Vì suốt vài năm/vài thập kỷ qua có thể đọc điều đó trên báo mỗi ngày, theo đúng nghĩa đen.
Những thread kiểu này là viên kim cương trong đá thô, nên tôi thích sưu tầm chúng.
Ba công ty thực phẩm hàng đầu chiếm phần lớn thị trường thực phẩm Na Uy đã bị phạt[1] vì thông đồng giá
Một trong các cáo buộc là họ đã phát tín hiệu về việc tăng giá ở một danh mục nhất định bằng cách tăng giá một sản phẩm cụ thể trong danh mục đó. Việc sử dụng rộng rãi các nhân viên khảo sát giá cũng góp phần hỗ trợ việc này
Mức phạt ban đầu lớn hơn nhiều, nhưng cuối cùng tổng cộng ba công ty phải chịu khoảng 450 triệu USD
Để so sánh, lợi nhuận trước thuế năm 2023 của công ty lớn nhất[2] cũng xấp xỉ mức đó
Lạm phát lớn gần đây của giá thực phẩm vượt xa mức tăng số tiền mà nông dân nhận được cho nguyên liệu thô
Tuy nhiên, Na Uy không có cấu trúc kiểu chỉ có ít cửa hàng lớn rải rác, mà có vô số cửa hàng thực phẩm nhỏ mang tính địa phương. Ngay cả lúc này, khi tôi đang ngồi ở ngoại ô Oslo, trong vòng 15 phút đi bộ có 8 cửa hàng thực phẩm thuộc 3 công ty hàng đầu
[1]: https://www.nrk.no/norge/daglegvare-etterforskinga_-4_9-mill...
[2]: https://www.dn.no/handel/resultathopp-for-norgesgruppen-tjen...
Theo báo cáo thường niên năm 2005 của Norgesgruppen, biên lợi nhuận là 2,2%. Đến năm 2021, con số này tăng lên 3,8%, tức biên lợi nhuận đã tăng gần 75%