CC BY
33
08.00.05 УДК 332.142
ИСПОЛЬЗОВАНИЕ МОДЕЛЕЙ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ КАРТЕЛЕЙ
© 2019
Татьяна Викторовна Кочергина, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Менеджмент»
Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург (Россия) Мария Станиславовна Хохолуш, кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Менеджмент» Уральский государственный экономический университет, Екатеринбург (Россия)
Аннотация
Введение: научная проблема экономической диагностики присутствия картелей и других антиконкурентных договоров актуальна для процессов снижения неблагоприятного воздействия результатов картелизации экономики. Актуальность поиска эффективной методологии выявления картелей обусловлена необходимостью снижения негативных эффектов от картелизации экономики страны.
Материалы и методы: используя различные методы исследования: экономического, статистического, сравнительного анализа, аналогии и логического обоснования, авторы предлагают разработанную методологию экономической диагностики картелей позволяющую решить задачи предварительного мониторинга товарных рынков и торгов. В ходе экономической диагностики наличия картеля на торгах используются индикаторы характризующие отличия поведения участников торгов от конкурентной модели. Подтверждением наличия картеля являются структурные изменения в ценообразовании участников до и после создания картеля, выявляемые путем построения ценового ряда
Результаты: в рамках настоящей статьи авторами решается задача применимости методов оценки концентрации и корреляционных моделей двух видов для экономической диагностики вероятности наличия картелей: определения корреляции между ценами участников товарного рынка; корреляции между ценами и себестоимости участников товарного рынка.
Обсуждение: проведенное исследование позволило сделать вывод о применимости указанных методов для экономической диагностики картелей на товарных рынках. Для диагностики картелей на торгах используется метод сравнения модели поведения участников картеля и независимых участников торгов. Существенным признаком является дискретное изменение в функциях ценообразования фирм.
Заключение: проведенные исследования подтверждают возможность использования данного метода. Необходимо отметить, что использование методов экономической диагностики картелей позволяет дать экономическую диагностику картелей на товарных рынках.
Ключевые слова: картель, корреляционные модели, коэффициенты концентрации, методы диагностики, товарный рынок, торги.
Для цитирования: Кочергина Т. В., Хохолуш М. С. Использование моделей в экономической диагностике картелей // Вестник НГИЭИ. 2019. № 12 (103). С 67-74.
USE OF MODELS IN ECONOMIC DIAGNOSTICS OF CARTELS
© 2019
Tatyana Viktorovna Kochergina, Ph. D. (Economy), associate Professor of the Department «Management»
Ural state University of Economics, Yekaterinburg (Russia) Maria Stanislavovna Khokholush, Ph. D. (Pedagogy), associate Professor of the Department «Management»
Ural state University of Economics, Yekaterinburg (Russia)
Abstract
Introduction: the scientific problem of economic diagnostics of the presence of cartels and other anti-competitive contracts is relevant for the processes of reducing the adverse impact of the results of cartelization of the economy. The relevance of the search for an effective methodology for identifying cartels is due to the need to reduce the negative effects of cartelization of the country's economy.
Materials and methods: using various research methods: economic, statistical, comparative analysis, analogy and logical justification, the authors propose a developed methodology for economic diagnostics of cartels that allows to solve the problems of preliminary monitoring of commodity markets and trading. In the course of economic diagnostics of the presence of a cartel at auction, indicators are used that characterize the differences in the behavior of bidders
from the competitive model. Confirmation of the presence of a cartel is the structural changes in the pricing of participants before and after the creation of the cartel, identified by building a price series
Results: in the framework of this article, the authors solve the problem of applicability of concentration estimation methods and correlation models of two types for economic diagnostics of the probability of cartels: determining the correlation between prices of commodity market participants; correlation between prices and cost of commodity market participants.
Discussion: the study made it possible to draw a conclusion about the applicability of these methods for economic diagnostics of cartels in commodity markets. To diagnose cartels at auction, a method is used to compare the behavior patterns of cartel participants and independent bidders. A significant feature is a discrete change in the pricing functions of firms. Conclusion: the conducted research confirms the possibility of using this method. It should be noted that the use of methods of economic diagnostics of cartels allows you to give an economic diagnosis of cartels in commodity markets. Keywords: cartel, cartelization, commodity market, bidding, diagnostic methods, concentration factors, correlation models.
For citation: Kochergina T. V., Khokholush M. S. Use of models in economic diagnostics of cartels // Bulletin NGIEI. 2019. № 12 (103). P. 67-74.
Введение
Научная проблема экономической диагностики наличия картелей и иных антиконкурентных соглашений актуальна для процессов снижения негативного влияния последствий картелизации экономики. Как отмечено в работе [17], картелиза-ция приводит к смещению рыночного равновесия и характеризуется одновременным повышением цены и снижением объема предложения. В ходе антиконкурентных соглашений происходит замещение конкурентных отношений сетевой структурой координирующей групповое поведение внешне независимых хозяйствующих субъектов. Существенным признаком наличия картеля является единообразное и согласованное во времени поведение, противоречащее принципам свободной конкуренции, к таким действиям относят отказ от сделок, предоставление производственных мощностей и других средств производства конкурирующей компании, отказ от методов ценовой конкуренции и др.
Материалы и методы
Рассматривая подходы к экономической диагностике картелей, в первую очередь необходимо обозначить различия в методах диагностики для разных типов картелей, приведенных в ст. 11 [16]. Вероятность наличия картелей на товарных рынках диагностируется с помощью методов оценки отраслевой концентрации и двух корреляционных моделей, первая из которых оценивает цены участников товарного рынка, а вторая, отраженная в работе [8], соотношение изменения их цен и издержек. Так же, как отмечается в работе [9], дополнительным признаком создания картеля является образование отраслевых союзов и ассоциаций. Примеры использования данных инструментов оценки на примере со-
циально значимых и приоритетных рынков Свердловской области приведены в статье [13].
В ходе экономической диагностики наличия картеля на торгах используются индикаторы, харак-тризующие отличия поведения участников торгов от конкурентной модели. Подтверждением наличия картеля являются структурные изменения в ценообразовании участников до и после создания картеля, выявляемые путем построения ценового ряда. Как отмечено в [10] распространенной является модель образования картеля на торгах с целью раздела лотов между участниками торгов. Такая модель использовалась группой компаний при поставках для нужд силовых ведомств [15], дорожно-строительных фирм [14] и др.
В зарубежной литературе приведены две модели диагностики картелей на торгах, первая отражена в работе [4], в ее основе используются традиционные методы сравнения моделей, такие как логарифмическая вероятность. Во второй модели, представленной в работе [1], используется подход определения вероятности присутствия картеля в ходе проведения торгов, происходит сравнение структурных моделей «сговора» и «конкуренции» и вычисляются распределения вероятностей [2; 3].
Необходимо отметить, что при экономической диагностике картелей на торгах следует учитывать практику привлечения псевдоучастников торгов, не ведущих экономическую деятельность и выявляемых с помощью отсутствия показателей хозяйственной деятельности во внешней отчетности. Привлечение псевдоучастников, как правило, сопровождается их последующим отклонением от процедуры торгов вследствие различных причин: отсутствие лицензий, допусков СРО, финансовых средств и пр. [18; 19; 20]
Н1: Картели формируются на товарных рыках с высоким уровнем концентрации / Cartels are formed on commodity markets with a high level of concentration
Индекс Херфиндаля-Хиршмана / Herfindahl-Hirschman Index
>1800 - высококонцентрированный рынок / highly concentrated market;
1000 до 1800 - среднеконцентри-рованный рынок / medium concentrated market;
1000 - слабоконцентрированный рынок; уменьшение значения показателя предполагает снижение концентрации, что может свидетельствовать об усложнении рыночной структуры и снижении позиционного влияния отдельных компаний / weakly concentrated market;a decrease in the indicator value suggests a decrease in concentration, which may indicate a complication of the market structure and a decrease in the positional influence of individual companies Чем выше полученное значение и ближе к 100, тем более монополизирован рынок / The higher the value obtained and closer to 100, the more monopolized the market
где / where: Si - доля каждого конкретного участника рынка / share of each specific market participant
H2: При формировании картеля наблюдается изменение корреляционных зависимостей экономических показателей участников картеля / During the formation of the cartel, a change is observed in the correlation dependencies of the economic indicators of the cartel participants
Уровень рыночной концентрации / Market concentration
CR3 = С1+С2+С3; CR4 = С1+С2+С3+С4
Оценка корреляции цен участников товарного рынка / Assessment of price correlation of commodity market participants
Ух = f ( x),
где / where y - среднее арифметическое
(условное среднее) всех возможных значений цены i-го участника рынка, которое соответствует значению X = x цены j-го участника рынка / arithmetic average (conditional average) of all possible values of the price of the i-th market participant, which corresponds to the value X = x of the price of the j-th market participant
Оценка корреляции цен и издержек участников товарного рынка / Assessment of the correlation of prices and costs of commodity market participants
Корреляция цен означает, что существуют предпосылки к образованию картеля / Price correlation means that there are prerequisites for the formation of a cartel
Отсутствие корреляции цен и издержек означает, что существуют предпосылки к образованию картеля / The absence of a correlation of prices and costs means that there are prerequisites for the formation of a cartel
где / where: AP - изменение цен за период / change in prices for the period; AQ - изменение себестоимости за период / change in cost for the period Рис. 1. Гипотезы проверки методов экономической диагностики картелей на товарных рынках Fig. 1. Hypotheses for testing methods of economic diagnostics of cartels in commodity markets
Источник: авторская разработка
Таким образом, основываясь на теоретической базе выявления картелей на товарных рынках и торгах, необходимо решить научную задачу определения применимости обозначенных моделей для практического использования в экономической диагностике наличия картелей. Решение данной задачи основано на эмпирическом анализе присутствия указанных в теории признаков в случаях выявленных картелей, существование которых доказано в ходе расследований ФАС РФ.
Для решения поставленной задачи выявления применимости методов экономической диагностики картелей на товарных рынках и торгах были составлены комплексы гипотез исследования, представленные на рисунках 1 и 2.
Первая гипотеза исследования предполагает определение зависимости наличия картеля от уровня рыночной концентрации. Первый показатель, использующийся для проверки гипотезы, индекс Херфинделя-Хиршмана охарактеризован в работе (Lu C., Qiao JY., Chang JL, 2017). Как отмечает [6], уменьшение значения этого показателя предполагает снижение концентрации, что может свидетельствовать об усложнении рыночной структуры и снижении позиционного влияния отдельных компаний, и соответствующее снижение вероятности образования картелей. Второе направление проверки гипотезы о влиянии концентрации рассмотрено в статье [7] и предполагает расчет ин-
дексов концентрации трех и четырех крупнейших участников рынка.
В рамках второй гипотезы выдвинуто предположение, что при формировании картеля наблюдается изменение корреляционных зависимостей экономических показателей участников картеля. В первом случае подход основан на определении зависимости цен «независимых» участников рынка и рассмотрен в работе [1]. Гипотеза о независимости участников в процессе ценообразования подтверждается при условии, что коэффициент корреляции для цен участников товарного рынка стремится к нулю. Как отмечено в работе [5], анализ корреляции производится на основе попарного сравнения цен компаний, участвующих в одних и тех же торгах.
Во втором случае подход основан на предположении, что злоупотребление рыночной властью возникает, когда рост цен не может быть полностью обоснован ростом издержек. Следовательно, коэффициент корреляции на конкурентном рынке должен стремиться к единице, а при наличии картельного сговора - к нулю. При высоком значении корреляции поведение участников рынка / участников торгов оценивается как разумное, в случае несоответствия изменения цен и себестоимости возможно наличие картеля.
Далее представим формулировку гипотезы для проверки методов экономической диагностики картелей на торгах.
Н3: В случае формирования картеля возникают наблюдаемые различия в поведении участников картеля и независимых участников торгов /
H3: In the case of the formation of a cartel, observed differences in the behavior of cartel participants and independent bidders arise
Различия в ценообразовании / Pricing Differences
Поведенческие индикаторы / Behavioral Indicators
Признаком наличия картеля является резкое повышение или понижение цены / A sign of a cartel is a sharp increase or decrease in price.
Заведомо невыгодные решения с позиции экономики фирмы / Obviously unprofitable decisions from the position of the firm's economy
Рис. 2. Гипотезы проверки методов экономической диагностики картелей на торгах Fig. 2. Testing hypotheses for methods of economic diagnostics of cartels at tenders
Источник: авторская разработка
Данный метод предполагает сравнение модели поведения участников картеля и независимых участников торгов. Существенным признаком является дискретное изменение в функциях ценообразования фирм. Необходимо отметить, эконометриче-ские доказательства структурных изменений не являются полноценным доказательством сговора, по-
скольку он не отличает возникающие разрывы в поведении в ходе картельного сговора от других причин. Скрининг резких изменений цены является более точным методом массовой оценки показателей при поиске картелей, в то время как оценка маржинального дохода предполагает проведение локальных исследований.
Информационная база исследования включает данные решений, установивших факты нарушения п. 2 ч. 1 ст. 11 Закона о защите конкуренции и выборки, осуществляемые в разрезе участников картелей, признанных данными решениями в базах Единой информационной системы в сфере закупок (http: //www.zakupki .gov.ru/epz/main/public/home. html) и в базе данных СПАРК (http://www.spark-interfax.ru/).
Результаты исследования
Для проверки гипотез возможности использования методов экономической диагностики карте-
Уровень рыночной концентрации четырех крупнейших участников CR4 / The level of market concen- 32
tration of the four largest participants in CR4
Оценка корреляции цен и издержек участников картеля (значение коэффициента корреляции) / Assessment of the correlation of 0,21
prices and costs of cartel participants (the value of the correlation coefficient)
Источник: авторская разработка
Произведенные расчеты позволяют сделать следующие выводы о применимости методов экономической диагностики картелей на товарных рынках. Показатели, характеризующие рыночную концентрацию, подтверждают гипотезу о том, что участники концентрированных рынков склонны к
лей на товарных рынках были отобраны доказанные случаи выявления картелей: Картель производителей нефтепогружного кабеля (дело № 1-11.1 -37/0022-15), Картель, включающий оптовых продавцов соли (дело № 1-00-37/00-22-13), Картель, включающий оптовых продавцов замороженной рыбы (дело № ПК-05/14400). Далее по соответствующим рынкам были произведены расчеты показателей, в качестве временного отрезка выбран год, предшествующий выявлению картеля, результаты приведены в таблице 1.
Картель, включающий
оптовых продавцов замороженной рыбы / Cartel Including Frozen Fish Wholesalers
26 5
Нет данных / There is no data
формированию картелей. Во всех случаях и индекс Херфиндаля-Хиршмана и коэффициенты концентрации крупнейших участников рынка свидетельствуют, что товарный рынок высококонцентрирован. Можно сделать вывод о возможности использования показателей концентрации для
Таблица 1. Результаты применения методов экономической диагностики картелей Table 1. The results of the application of methods of economic diagnostics of cartels
Показатель экономической диагностики / The indicator of economic diagnostics
Картель производителей нефтепогружного кабеля / Cartel of oil immersion cable manufacturers
Картель, включающий оптовых продавцов соли / Cartel including wholesalers of salt
Индекс Херфиндаля-Хиршмана HHI / Herfindahl- Hirschman Index HHI 3800 4000 1200
Уровень рыночной концентрации трех крупнейших участников CR3 / Market concentration level of the three largest CR3 participants 25 23 4
Оценка корреляции цен участни-
ков картеля (значение коэффици-
ента корреляции) / Assessment of 0,7 0,81 0,54
the correlation of prices of cartel
participants (value of the correlation
coefficient)
экономической диагностики картелей на товарных рынках.
Для проверки гипотез возможности использования методов экономической диагностики картелей на торгах были отобраны доказанные случаи выявления картелей: Картель в сфере строительно-монтажных работ (дело № 391), Картель в сфере дорожного строительства (дело № 1-11-21/00-22-18) и др.
В ходе анализа первого случая наблюдаются поведенческие индикаторы приведенные выше. Самые активные участники торгов поэтапно снизили начальную (максимальную) цену контракта на 44 % с 21947434,52 руб. до 12 290375,82 руб., тем самым отразив и признак «резкого понижения цены», и признак «заведомо невыгодного решения с позиции экономики фирмы».
При этом согласно данным, представленным электронной площадкой в антимонопольный орган, вход на сайт электронной площадки во время проведения спорного аукциона, и все действия по размещению и изменению документации, а также подача заявок указанными хозяйствующими субъектами осуществлялись с одного 1Р-адреса. Согласно протоколу подведения итогов электронного аукциона вторые части заявок активных участников признаны несоответствующими требованиям, установленным документацией о проведении электронного аукциона, в связи с отсутствием СРО о допуске к работам, которые оказывают влияние на безопасность объектов капитального строительства, вследствие чего указанные хозяйствующие субъекты вышли из аукциона без потери обеспечения заявок,
а контракт по результатам торгов заключен с участником, предложившим наилучшую цену после двух первых участников.
Тем самым, в ходе подготовки и участия в указанном открытом аукционе псевдоучастники аукциона, предварительно достигнув соглашения и имея возможность обмениваться информацией, снизили предложения до экономически невыгодных для добросовестных участников аукциона, при этом преднамеренно исключая возможность положительного рассмотрения вторых частей заявок и заключения с ними контракта по результатам торгов.
По данным [11; 12] начиная с 2014 года подобная схема создания картелей на торгах исчисляется сотнями случаев. Сами картели на торгах стали приобретать все признаки, присущие организованным преступным группам и преступным сообществам: структурированность, устойчивость, распределение ролей.
Подводя итоги исследования, необходимо отметить, что использование методов экономической диагностики картелей позволяет делать экономическую диагностику картелей на товарных рынках, подтверждена целесообразность использования показателей, характеризующих рыночную концентрацию, и корреляционных моделей. Отмечая трудоемкость использования указанных методов, можно отметить, что оценка концентрации более доступный и простой метод. Диагностика картелей на торгах возможна путем использования поведенческих моделей участников, противоречащих конкурентному поведению.
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Bajari Patrick and Lixin Ye. Deciding Between Competition and Collusion // Review of Economics and Statistics, № 85 (2003). C. 971-989.
2. Bajari Patrick. Bajari Patrick. Comparing Competition and Collusion: A Numerical Approach // Economic Theory. № 18 (2001). P. 187-205.
3. Шаститко А. Е. Картель: организация, стимулы, политика противодействия // Российский журнал менеджмента. 2013. Т. 11. № 4. С. 031-056.
4. Baldwin Laura H., Robert C. Marshall, Jean-Francois Richard. Bidder Collusion at Forest Service Timber Auctions // Journal of Political Economy, № 105 (1997), P. 657-699.
5. Kandori Michihiro. Correlated Demand Shocks and Price Wars During Booms // Review of Economic Studies. № 58 (1991). P. 171-180.
6. Karelin M. G. An Empirical analysis of integration activity of business structures in the Russian regions // Economy of region. 2015. № 4 (44). P. 54-68. doi 10.17059/2015-4-5
7. Lymar E. N. Methods of identification and analysis of tendencies of monopolistic competition in the global economy // Bulletin of the Chelyabinsk state University. 2010. № 5. P. 77-82.
8. Porter Robert H., Douglas Zona J. Detection of Bid Rigging in Procurement Auctions // Journal of Political Economy. № 101 (1993). P. 79-99.
9. Porter Robert H., Douglas Zona J. Ohio School Milk Markets: An Analysis of Bidding // RAND Journal of Economics. № 30 (1999), P. 263-288.
10. Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации за 2012 год. М., 2013. 100 с.
11. Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации за 2016 год. М., 2017. 16 с.
12. Доклад о состоянии конкуренции в Российской Федерации за 2017 год. М., 2018. 29 с.
13. Коковихин А. Ю., Огородникова Е. С., Вильямс Д., Плахин А. Е. Оценка конкурентной среды на региональных рынках // Экономика региона. 2018. Т. 14. № 1. С. 79-94.
14. Решение Московское УФАС России от 13 февраля 2012 года по делу № 1-00- 277/77-11.
15. Решение ФАС России от 10.05.2012 N АЦ/14399 по делу № 1 11/143-11.
16. Федеральный закон № 135-Ф3 от 26.07.2006 г. «О защите конкуренции».
17. Хамуков М. А. Особенности проявления картелей в российской промышленности и методы их выявления // Вестник СевКавГТИ. 2016. Вып. 4 (27). С. 62.
18. Родинова Н. П., Остроухое В. М. Концептуально-методологические тезисы формирования и оценки эффективности организационных структур предприятия // Вестник Московского университета МВД России. 2011. № 12. С. 61-63.
19. Виниченко В. А., Жильцов С. А., Суслов С. А. Конкуренция как имманентная характеристика эффективности предприятия // Конкурентоспособность в глобальном мире: экономика, наука, технологии. 2017. № 10 (57). С. 418-419.
20. СиговаМ. В., Банников С. А. Международные консорциумы как форма реализации сотрудничества в сфере науки и образования // Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета. 2014. № 6 (90). С. 114-117.
Дата поступления статьи в редакцию 17.10.2019, принята к публикации 21.11.2019.
Информация об авторах: Кочергина Татьяна Викторовна, кандидат экономических наук, доцент кафедры «Менеджмент» Адрес: ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет», Россия, 620144, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 E-mail: kochergina_tv@usue. ru Spin-код: 4730-7878
Хохолуш Мария Станиславовна, кандидат педагогических наук, доцент кафедры «Менеджмент» Адрес: ФГБОУ ВО «Уральский государственный экономический университет», Россия, 620144, г. Екатеринбург, ул. 8 Марта/Народной Воли, 62/45 E-mail: hms@usue.ru Spin-код: 5260-4295
Заявленный вклад авторов:
Кочергина Татьяна Викторовна: подготовка текста статьи, проведение анализа и подготовка первоначальных выводов.
Хохолуш Мария Станиславовна: сбор и обработка материалов, написание окончательного варианта текста. Все авторы прочитали и одобрили окончательный вариант рукописи.
REFERENCES
1. Bajari Patrick and Lixin Ye. Deciding Between Competition and Collusion, Review of Economics and Statistics, No. 85 (2003), pp. 971-989.
2. Bajari Patrick. Bajari Patrick. Comparing Competition and Collusion: A Numerical Approach, Economic Theory, No. 18 (2001), pp. 187-205.
3. Shastitko A. E. kartel': organizaciya, stimuly, politika protivodejstviya [The cartel: the organization, the incentives, the policy of counteraction], Rossijskij zhurnal menedzhmenta [Russian management journal], 2013. Vol. 11. No. 4. pp. 031-056.
4. Baldwin Laura H., Robert C. Marshall, Jean-Francois Richard. Bidder Collusion at Forest Service Timber Auctions, Journal of Political Economy, No. 105 (1997), pp. 657-699.
5. Kandori Michihiro. Correlated Demand Shocks and Price Wars During Booms, Review of Economic Studies. No. 58 (1991). pp. 171-180.
6. Karelin M. G. An Empirical analysis of integration activity of business structures in the Russian regions, Economy of region. 2015. No. 4 (44). pp. 54-68. doi 10.17059/2015-4-5
7. Lymar E. N. Methods of identification and analysis of tendencies of monopolistic competition in the global economy, Bulletin of the Chelyabinsk state University. 2010. No. 5. pp. 77-82.
8. Porter Robert H., Douglas Zona J. Detection of Bid Rigging in Procurement Auctions, Journal of Political Economy. No. 101 (1993). pp. 79-99.
9. Porter Robert H., Douglas Zona J. Ohio School Milk Markets: An Analysis of Bidding, RAND Journal of Economics. No. 30 (1999), pp. 263-288.
10. Doklad o sostoyanii konkurencii v Rossijskoj Federacii za 2012 god [Report on the state of competition in the Russian Federation for 2012], Moscow, 2013. 100 p.
11. Doklad o sostoyanii konkurencii v Rossijskoj Federacii za 2016 god [Report on the state of competition in the Russian Federation for 2016], Moscow, 2017. 16 p.
12. Doklad o sostoyanii konkurencii v Rossijskoj Federacii za 2017 god [Report on the state of competition in the Russian Federation for 2017], Moscow, 2018. 29 p.
13. Kokovihin A. Yu., Ogorodnikova E. S., Vil'yams D., Plahin A. E. Ocenka konkurentnoj sredy na region-al'nyh rynkah [Assessment of the competitive environment in regional markets], Ekonomika regiona [Regional Economy], 2018. Vol. 14. No. 1. pp. 79-94.
14. Reshenie Moskovskoe UFAS Rossii ot 13 fevralya 2012 goda po delu No. 1-00- 277/77-11 [Decision of the Moscow Federal Antimonopoly service of Russia of February 13, 2012 in case № 1-00- 277/77-11].
15. Reshenie FAS Rossii ot 10.05.2012 N AC/14399 po delu No. 1 11/143-11 [Decision of FAS of Russia of 10.05.2012 N AC/14399 in case № 1 11/143-11].
16. Federal'nyj zakon No. 135-FZ ot 26.07.2006 g. «O zashchite konkurencii» [Federal law № 135-FZ of 26.07.2006 «On protection of competition»].
17. Hamukov M. A. Osobennosti proyavleniya kartelej v rossijskoj promyshlennosti i metody ih vyyavleniya [Specifics of cartels in the Russian industry and methods of their identification], Vestnik SevKavGTI [Bulletin Sev-kavgt], 2016. Vol. 4 (27). pp. 62.
18. Rodinova N. P., Ostrouhov V. M. Konceptual'no-metodologicheskie tezisy formirovaniya i ocenki effek-tivnosti organizacionnyh struktur predpriyatiya [Conceptual and methodological theses of formation and evaluation of the effectiveness of organizational structures of the enterprise], VestnikMoskovskogo universiteta MVD Rossii [Bulletin of the Moscow University of the Ministry of internal Affairs of Russia], 2011, No. 12, pp. 61-63.
19. Vinichenko V. A., Zhil'cov S. A., Suslov S. A. Konkurenciya kak immanentnaya harakteristika effektivnosti predpriyatiya [Competition as an immanent characteristic of enterprise efficiency], Konkurentosposobnost' v glob-al'nom mire: ekonomika, nauka, tekhnologii [Competitiveness in the global world: Economics, science, technology], 2017, No. 10 (57), pp. 418-419.
20. Sigova M. V., Bannikov S. A. Mezhdunarodnye konsorciumy kak forma realizacii sotrudnichestva v sfere nauki i obrazovaniya [International consortia as a form of cooperation in the field of science and education], Izvestiya Sankt-Peterburgskogo gosudarstvennogo ekonomicheskogo universiteta [Proceedings of the St. Petersburg state University of Economics], 2014, No. 6 (90), pp. 114-117.
Submitted 17.10.2019; revised 21.11.2019.
Information about the authors: Tatyana V. Kochergina, Ph. D. (Economy), associate Professor of the Department «Management» Address: Federal state budgetary educational institution of higher education «Ural state University of Economics», Russia, 620144, Yekaterinburg, St. 8 March / Narodnaya Volya, 62/45 E-mail: kochergina_tv@usue.ru Spin-code: 4730-7878
Maria S. Khokholush, Ph. D. (Pedagogy), associate Professor of the Department «Management»
Address: Federal state budgetary educational institution of higher education «Ural state University of Economics»,
Russia, 620144, Yekaterinburg, St. 8 March / Narodnaya Volya, 62/45
E-mail: hms@usue.ru
Spin-code: 5260-4295
Contribution of the authors: Tatyana V. Kochergina: writing of the draft, analysis and preparation of the initial ideas. Maria S. Khokholush: collection and processing of materials, writing the final text.
All authors have read and approved the final manuscript.
