Project Hammer: reducir la colusión en los supermercados de Canadá

• En un contexto donde la alta concentración del mercado de supermercados en Canadá debilita la competencia de precios, Project Hammer es un proyecto que busca publicar datos históricos de precios de las principales cadenas para detectar colusión y fomentar la competencia
• El conjunto de datos incluye 8 cadenas: Voila, T&T, Loblaws, No Frills, Metro, Galleria, Walmart Canada y Save-On-Foods, y cubre desde el 28 de febrero de 2024 hasta la carga más reciente
• Los archivos públicos se dividen en product para metadatos de productos y raw para precios en series de tiempo, y pueden analizarse como 2 CSV o como un archivo SQLite
• Los precios se recopilaron mediante screen scraping de la interfaz web y corresponden a la opción de “in store pickup” en un barrio de Toronto, por lo que pueden diferir de los datos de APIs internas o tener faltantes en algunas fechas o cadenas
• Para que estos datos puedan derivar en análisis académicos y acciones legales, es clave combinar análisis económico, normalización de datos, revisión de bugs y uso político, mediático y jurídico

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Lo que busca hacer Project Hammer

• El objetivo de Project Hammer es aumentar la competencia y reducir la colusión en el sector de supermercados de Canadá
• Para ello impulsa tres líneas de trabajo
  • Construir una base de datos histórica de precios a partir de los sitios web de las principales cadenas de supermercados
  • Ofrecer los datos en un formato apto para análisis académicos y acciones legales
  • Dar a conocer la existencia del dataset entre personas que puedan generar cambios y ayudar a que se use en la práctica

Datos públicos de precios de supermercados

• El dataset incluye 8 cadenas de supermercados
  • Voila
  • T&T
  • Loblaws
  • No Frills
  • Metro
  • Galleria
  • Walmart Canada
  • Save-On-Foods
• El período disponible va desde el 28 de febrero de 2024 hasta la carga más reciente
• Los datos pueden descargarse de dos formas
  • 2 CSV
    • El archivo product contiene metadatos y detalles de los productos
    • El archivo raw contiene datos de precios en series de tiempo
    • Ambos archivos se unen mediante las columnas id y product_id
  • Archivo SQLite
    • Se recomienda DB Browser para revisar el archivo SQLite
    • Permite filtrar y exportar a CSV
• Los campos de datos y el método de recolección pueden consultarse en la sección FAQ del proyecto

Personas que hacen falta para participar

• El proyecto es difícil de completar por una sola persona y necesita una comunidad que se encargue del análisis, la normalización, la validación y el uso de los datos
• En particular, se pide la participación de personas con estos perfiles
  • Personas capaces de hacer análisis económico sobre la interacción y correlación entre distintas trayectorias de precios a lo largo del tiempo
  • Personas con experiencia en procesamiento y normalización de datos
  • Personas que puedan dedicar un día a explorar los datos y reportar bugs, problemas y oportunidades
  • Personas que hagan análisis similares de precios en otros países o se inspiren en el trabajo de Mario Zechner
  • Políticos, asesores, activistas, periodistas y abogados orientados a los datos que busquen mejorar el altamente concentrado sector de supermercados en Canadá

Preguntas que se pueden hacer con los datos

• Se puede visualizar el precio de un sándwich estándar por cadena
  • Ejemplo: pan blanco 200 g, jamón 20 g, lechuga 20 g, etc.
  • Se puede comparar qué cadena es la más barata
• Se puede verificar si hubo congelamiento de precios del 1 de noviembre al 5 de febrero para un producto específico
  • Metro ha declarado que el congelamiento de precios del 1 de noviembre al 5 de febrero en productos de marca propia y marcas nacionales es una práctica del sector y que también se aplica en sus tiendas
• También se puede analizar qué significa realmente un precio “en oferta”
  • Ver cuánto tiempo pasó desde la oferta anterior
  • Si un producto sigue siempre en oferta, se puede evaluar si ese es en realidad su precio normal
  • Se puede comprobar si el precio se subió justo antes del descuento para luego volver a un nivel normal
• También se puede comparar la reacción de precios entre cadenas
  • Ver quién inicia primero los cambios de precio en un producto o categoría específica
  • Identificar qué minorista siempre reacciona y nunca inicia cambios de precio
  • Ver si los precios de algunas cadenas se mueven exactamente al mismo tiempo
  • Analizar si los precios se mueven al azar sin interacción entre sí
  • Comprobar si los precios siempre solo suben o solo bajan
• También se puede ver qué cadena suele ser más barata en general entre grupos comparables de productos, y si dentro de una misma cadena canastas de productos como huevos, leche y pan se mueven juntas

Método de recolección y limitaciones de los datos

• Los datos se obtuvieron mediante screen scraping de la interfaz web de los sitios de supermercados
  • Puede faltar información que sí estaría disponible en las APIs internas que hacen funcionar esos sitios
  • Los precios corresponden a la opción “in store pickup” configurada para un barrio de Toronto
• No hay datos de todas las cadenas para todos los días
  • Desde el 28 de febrero de 2024 hasta el 10 u 11 de julio se recopilaron precios de productos de una “small basket”
  • Después de eso, se tienen precios de una variedad mucho mayor de productos
  • En fechas concretas puede faltar información si la extracción de una cadena falló

Tabla product

• La tabla product contiene metadatos de los productos
  • nombre del producto
  • cadena
  • marca
  • tamaño de unidad
• Solo se actualiza cuando se descubre un producto nuevo
  • Por ejemplo, cuando aparece una variante de tamaño de unidad que antes no existía
• Las columnas principales son las siguientes
  • id: ID del producto para unir la tabla product con la tabla raw, pero cambia cada día y no es un identificador único estable
  • concatted: identificador único propio creado concatenando cadena, nombre del producto, unidad y marca, usado en una etapa intermedia
  • vendor: una de las 8 cadenas de supermercados
  • product_name: nombre del producto, que puede incluir marca o unidad
  • units: unidades como g, kg o cantidad por paquete; en algunas cadenas o productos puede estar vacío
  • brand: marca del fabricante del producto; puede estar vacía
  • detail_url: URL de la página de detalle del producto, usada para extraer SKU y UPC
  • sku: identificador único del producto usado por cada cadena, extraído de detail_url
  • upc: identificador universal del producto entre cadenas, pero difícil de encontrar
• La confiabilidad del UPC varía según la cadena
  • Los UPC de Metro, Galleria y Save-On-Foods son los más confiables y aparecen directamente en sus sitios web
  • En Walmart, el SKU se emparejó con el UPC de un sitio que aparentemente pertenece a Walmart, y fue un emparejamiento exacto, no difuso
  • En Loblaws, NoFrills, T&T y Voila se buscaron UPC potenciales con fuzzy matching y se hizo una revisión manual de calidad, pero puede haber errores
  • Para comparar entre cadenas, conviene revisar product_name con criterio

Tabla raw

• La tabla raw contiene el precio de un producto en un momento específico, y se agregan datos nuevos todos los días
• Las columnas principales son las siguientes
  • nowtime: hora de recolección de los datos
  • current_price: precio al momento de la extracción
  • old_price: precio anterior mostrado tachado, lo que indica que está en oferta
  • price_per_unit: precio por unidad mostrado en el sitio web de la cadena, que puede no coincidir con el cálculo real de current_price dividido por units
  • other: otra información mostrada, como “Out of stock”, “SALE”, “Best seller” o “$5.00 MIN 2”
  • product_id: ID para unir con la tabla product, pero cambia cada día y no es un identificador único estable

Puntos a tener en cuenta al usar CSV y SQLite

• Los archivos CSV están preparados para Excel
  • Incluyen un carácter BOM al inicio para que Excel los interprete como UTF-8
  • Al cargarlos en otras herramientas de análisis, puede ser necesario quitar el BOM
• La estructura del archivo SQLite es simple
  • La tabla product incluye vendor, product_name, units y brand
  • La tabla raw incluye nowtime, current_price, old_price y price_per_unit
  • Ambas tablas se unen con product.id y raw.product_id
  • Para velocidad, hay un índice sobre raw.product_id
• Se proporcionan ejemplos de SQL para consultar ciertas marcas o grupos de productos
  • La marca Becel puede aparecer solo en product_name o solo en brand según la cadena, por lo que se buscan ambas columnas
  • Los productos de Miss Vickie's pueden aparecer como Miss Vickies, Miss Vickie's o con comillas UTF-8 inusuales según la cadena, por lo que se busca miss vick
  • Los resultados de la consulta de Miss Vickie's Original Recipe chips pueden incluir juntos productos de 59 g, 200 g y 275 g, así que para comparar entre cadenas conviene afinar más el SQL o exportar a CSV para filtrar
• En el análisis de ejemplo, se visualizó en Excel PivotChart el precio de Miss Vickies' Original Kettle Chips 200g, y Walmart mostró el precio más bajo, mientras que las cadenas más enfocadas en supermercados asiáticos mostraron los más altos

SQL de referencia y ejemplos de análisis

• Se proporciona SQL para comparar precios del 10 de junio y del 17 de septiembre
  • Aunque en la explicación se dice que el primer día de extracción completa fue el 10 de junio, la condición SQL usa 2024-06-11% y 2024-09-17%
  • Se hace un pivote para poner en una sola fila el precio inicial y final del mismo producto, y se excluyen los productos que no existen en ambas fechas
• También hay SQL para obtener el máximo, mínimo, promedio y conteo de precios
  • Primero se construye desde raw una combinación única de fecha, precio e ID de producto, y luego se hace la agregación por producto
  • El resultado se une con la tabla product para revisar cadena, nombre del producto, unidad y marca
• Se pide feedback sobre si sería mejor compartir código, datos y notas en formato de SQL Notebook

Problemas conocidos en los datos

• Existe un problema donde el mismo día se capturan distintos puntos de precio para el mismo producto
  • Ejemplo: “100% Natural Origin Moisturizing Lip Balm, Cucumber Mint” de Loblaws y “Melatonin” de Sisu
  • La causa fue que en el sitio de la cadena existían productos distintos con el mismo nombre y tamaño de unidad
  • Hasta el 30 de septiembre de 2024 no había forma de distinguirlos, y después de eso ya se pueden diferenciar con detail_url y sku
• Existe un problema donde el mismo precio del mismo producto entra varias veces en un solo día
  • Al 2 de noviembre de 2024, afecta a alrededor de 6,500 productos por día
  • Ejemplo: Daiya “Mexican 4 Cheeze Blend Gluten Free Shreds” de Metro
  • Puede deberse a que el mismo producto aparece en varias categorías o se vuelve a mostrar como producto promocionado en otra categoría o en la parte superior de una página
• En la extracción de Save-On-Foods hubo un problema en el que algunas combinaciones de nombre de producto y marca no coincidían con el valor de detail_url
  • La magnitud del impacto es de unos 9 productos por día, entre aproximadamente 10 mil productos totales
  • Puede ocurrir cada día en grupos distintos de productos
  • Se corrigió desde el dataset del 25 de diciembre de 2024, pero no se aplicó retroactivamente a los datos anteriores

Material relacionado sobre precios de supermercados

• Herramienta para consultar y comparar de una vez los precios de varias cadenas de supermercados de Canadá: usa APIs internas no documentadas
• grocerytracker.ca
• Statcan: Monthly average retail prices for selected products: datos de precios minoristas promedio mensuales de 110 productos principales
• Podcast de Statcan: “Eh Sayers” Episode 18 - Why Food Inflation Is Such A Hard Nut To Crack
  • Statcan recopila tanto su propio web scraping como datos directos de POS entregados por comerciantes de supermercados
  • Esos datos no son públicos
• Retail Grocery Market Study Report de la Competition Bureau
• Se indica que el acceso al Competition Tribunal será más fácil a partir del 20 de junio de 2025
  • Se trata de forma crítica el hecho de que exista un tope para las multas que deben pagar las partes declaradas culpables de abuso anticompetitivo
• También se recopilan lecturas relacionadas y casos externos
  • The story of Canada's bread prices in 1 chart
  • The time my tiny broccoli went viral on Linkedin
  • Every year, I buy a new car
  • Pepsi allegedly colludes with Walmart in the USA
  • Sobeys and Dollarama make sure to not compete on Bread

[GN⁺]

Opiniones de Hacker News

• “El análisis económico de datos de precios, en particular la interacción/correlación de múltiples flujos de precios a lo largo del tiempo”, es mucho más difícil de lo que cree el autor
  Canadá tiene una agencia de política de competencia y casi con certeza también tiene autoridad para exigir datos a las empresas durante una investigación. Es muy probable que sus datos sean mejores que estos
  Casos así son casi imposibles de demostrar solo con análisis de datos. Si fuera posible, las agencias antimonopolio de todo el mundo simplemente estarían monitoreando esos datos, y quienes se coluden también intentarían evadir ese monitoreo a la inversa
  Los datos de comestibles mezclan precios de miles de productos con distintos proveedores, estructuras de costos y shocks de materias primas, así que, aunque es una buena idea, en la práctica lo veo casi como una pérdida de tiempo — como alguien que trabaja realmente en antimonopolio

  • Por el contrario, creo que estás sobreestimando demasiado la capacidad técnica de los reguladores federales/provinciales de Canadá
    Los organismos gubernamentales son conocidos por tener una deuda técnica grave, así que aunque tengan autoridad para exigir datos, es muy dudoso que los estén procesando con algo parecido a un análisis de datos moderno. Es probable que estén en el nivel de extraer datos de una base SQL vieja a hojas de cálculo, no usando un data lake adecuado, un clúster de Spark ni un data warehouse en la nube
    Salvo departamentos centrados en tecnología como StatsCan, la capacidad de ciencia de datos del gobierno suele ser mala
  • Yo solo estoy construyendo un martillo. Si lo tiran a un lago, construyen una casa en el árbol para un niño o rompen una ventana con él, ya es asunto de cada quien
  • Si es un dataset público, muchas más personas lo mirarán, y entre ellas habrá gente muy apasionada. Creo que la diferencia es que pueden meterse a investigarlo como hobby, sin las restricciones del trabajo diario en una oficina
  • No creo que necesariamente haya que llegar a probarlo. Basta con tener un indicador imparcial que muestre quiénes tienen mayor probabilidad de estar coludiéndose en un momento dado
    Puede ser un punto de partida para presionarlos a “competir de forma más evidente” si no quieren aparecer en esa lista
  • La colusión en el precio del pan, que viene desde antes de la pandemia, todavía se está resolviendo
    Esa agencia tiene poco presupuesto y poco personal, y parece haber pocos incentivos para arreglar de verdad un problema tan extendido a nivel nacional que para la mayoría ya se volvió algo cotidiano

• Me gusta este proyecto. Acabo de mudarme de Toronto y, comparado con Estados Unidos, me frustraba que la mayoría de las grandes industrias de Canadá sean en la práctica oligopolios
  En telecomunicaciones, banca, seguros, comestibles, aerolíneas, etc., solo hay unos cuantos competidores grandes. Por la regulación es difícil crear nuevos competidores, y los competidores pequeños suelen terminar siendo adquiridos por las grandes empresas
  El resultado es una experiencia pésima. Las telecomunicaciones son demasiado caras tanto en cable como en móvil; los bancos cobran todo tipo de comisiones incluso por funciones básicas que en EE. UU. son gratis, y la atención al cliente es malísima
  Al menos en el mercado de telecomunicaciones, la colusión de precios parece bastante obvia, así que no sorprende. Para el gobierno, estos oligopolios/colusiones pueden ser complicados porque aumentan el PIB y la recaudación fiscal, pero creo que al final más competencia y protección al consumidor hacen que un país sea mejor para vivir

  • Canadá está diseñado en parte de forma intencional para que surjan oligopolios como defensa frente a las grandes empresas estadounidenses
    “Canadá, en muchos sentidos, se construyó sobre monopolios. Piensen en Hudson’s Bay Company o en Canadian Pacific Rail. Canadá siempre ha temido que, si no permite que las empresas locales se vuelvan enormes, serán arrasadas por competidores estadounidenses. Por eso existe una tensión entre los políticos que dicen apoyar la competencia y las leyes que fomentan la consolidación”
    Creo que esta estrategia funcionó más o menos hasta hace unos 20 años. No era ideal para los consumidores, pero para la mayoría de los canadienses era suficientemente aceptable. Ahora los oligopolios se han vuelto prácticamente depredadores, devorando cualquier oportunidad de financiamiento gubernamental y dominio de mercado que se les ponga enfrente
    Por ejemplo, el programa Temporary Foreign Worker actualmente representa el 7% de la población de Canadá, ha presionado la vivienda, la salud y el mercado laboral, y la ONU incluso lo llamó “caldo de cultivo para la esclavitud” [1]
    [0] https://www.wealthsimple.com/en-ca/magazine/canada-monopolie...
    [1] https://documents.un.org/doc/undoc/gen/g24/120/97/pdf/g24120...
  • Canadá tiene una historia cultural interesante de aceptación de cárteles/oligopolios. También escuché que viene de la actitud de “nosotros contra el vasto norte” que se difundió cuando los británicos colonizaron Canadá
    Además, creo que la ley de fusiones de Canadá era bastante distinta de la de Estados Unidos. Según entiendo, en Canadá se evaluaba si una fusión era buena para los accionistas más que si era buena para los clientes. En el último año o dos, esto está cambiando con reformas legales, así que el cambio viene lento, pero viene
  • Si esta descripción es correcta, parece que estamos atrapados en un óptimo local. Es difícil salir de ahí, pero si en el futuro llegan grandes cambios tecnológicos, podrían sacudir el orden existente
  • Tal vez el gobierno no lo hace por la recaudación fiscal, sino porque, sin importar el color del logo del partido, trabaja para los oligopolios y no para la gente
  • Visto desde el otro lado del mar, esto también suena como una descripción de Estados Unidos
    Lo de tener pocas telecos y bancos que cobran comisiones absurdas también pasa en EE. UU. La infraestructura física y la banca tienen barreras de entrada altas en todo el mundo, y hay razones para ello. No es simplemente un problema de eso

• No sé si el autor está por aquí, pero la base de datos SQLite descargable mejoraría mucho si se le aplicara compresión. Solo con gzip se reduce alrededor de 75%
  También me pregunto si hay algún artículo que explique cómo se recopilaron los precios. Quería hacer un análisis similar desde hace unos años, pero lo abandoné de inmediato al darme cuenta de que terminaría dedicando el 95% del esfuerzo al scraping y al emparejamiento de entidades
  Parece que, en general, los fabricantes ofrecen deliberadamente SKU únicos para evitar comparaciones

  • Iba a decir que el navegador casi con certeza está enviando el encabezado Accept-Encoding: gzip, pero parece que el servidor no tiene intención de responder con Content-Encoding: gzip
  • Usando nivel de compresión 9 de 7z, el archivo .sqlite baja hasta 61 MiB, lo que reduce el tamaño del archivo alrededor de 92%

• Si Canadá es parecido a EE. UU., cuando uno intenta responder preguntas como “¿cuánto cuesta 1 libra de mantequilla en la cadena X?”, el obstáculo es que los supermercados ya juegan tanto con los precios que no hay una sola respuesta correcta.
  El precio puede variar por región o por barrio, y parece reflejar necesidades de gestión de inventario o la disposición a pagar en cada zona.
  Además hay muchos trucos de precios. En el súper del barrio, una bolsa de papas fritas suele costar 6.99 dólares, pero en ciertos momentos pasa a ser “1.99 dólares si compras 4”. Algunos alimentos envasados que cuestan 4.99 dólares bajan a 1.99 si compras 5 productos participantes sin relación entre sí, como galletas saladas, Tide o biscuits de Pillsbury. Hay que revisar el folleto con lupa, y los anaqueles no siempre indican todos los productos incluidos.
  Lo peor es el “precio con cupón digital aplicado”. Para obtener el precio de oferta tienes que abrir una app lenta en una tienda con mala señal, iniciar sesión, revisar el correo con el código de seguridad, encontrar el cupón y “recortarlo”. Si se te olvida, pagas el precio normal.
  En una situación así, el monto real que paga cada consumidor varía, así que preocupa la integridad de los datos. Por ejemplo, no todo el mundo tiene espacio en casa para llevarse 4 bolsas de papas fritas, así que alguien puede terminar pagando 7 dólares por 1 en vez de 8 dólares por 4. Por eso las papas fritas cuestan 2 dólares y 7 dólares al mismo tiempo.

• Seguro hay alguna teoría según la cual esto baja los precios, pero me pregunto cuál será. En los últimos años, el mercado inmobiliario ganó una transparencia casi infinita, al punto de servir como datos de entrenamiento para científicos de datos.
  El resultado fue que entraron especuladores al mercado y lo arruinaron.

  • ¿La especulación sería una preocupación tan grande también en los alimentos? Los bienes raíces son activos que se pueden conservar por un tiempo, pero si acaparas alimentos, en cuanto no encuentres compradores pronto te quedas con un montón de comida vencida.
  • No fue así como funcionó. Los datos inmobiliarios ya eran bastante públicos, y si tenías suficiente dinero era fácil recopilarlos.
    El cambio tuvo más que ver con la última crisis de vivienda y la posterior política de tasas de interés cero, que sostuvo los intereses de las grandes tecnológicas y del sector inmobiliario y los empujó a lanzarse a comprar casas.
    Se combinaron personas que durante años estuvieron con hipotecas bajo el agua con un nuevo mercado que, al no poder absorber costos fijos muy altos, terminó pagando en muchos gobiernos locales rentas incluso más altas que las hipotecas.
    Si tienes mucho capital, tiene todo el sentido poner dinero donde hay rendimientos garantizados.
  • Buen punto. Pero ¿también hay un oligopolio en el mercado inmobiliario canadiense?
    Entiendo que la premisa de Project Hammer es aplicar transparencia a la industria alimentaria para revelar colusión y provocar una discusión sobre qué leyes deberían aplicarse a ese tipo de oligopolio.
  • Me gustaría escuchar más de OP sobre esta parte. Yo también opero un sitio de seguimiento de precios de alimentos en Canadá (http://grocerytracker.ca/), pero el objetivo principal es ayudar a los canadienses comunes a tomar decisiones de compra informadas.
  • Decir que “entraron especuladores y el mercado se arruinó” parece un salto. ¿Cuál es el mecanismo causal por el que un mayor acceso a los datos sube los precios?
    Si fueran acciones, al menos se podría culpar a las firmas de trading de alta frecuencia, pero los precios inmobiliarios subieron por otras razones, y parece mucho más probable que la mejora en el acceso a los datos haya ocurrido por casualidad en el mismo periodo. Puede haber muchas razones: NIMBYs, inmigración, inversionistas extranjeros, etc. Se parece más a algo como https://xkcd.com/925/.

• Las razones del problema de los alimentos en Canadá son bastante simples.

  1. Canadá tiene un territorio tan enorme que es difícil para una startup construir de manera eficiente una red de distribución a escala. Pregúntenle a Target.
  2. Hay barreras comerciales entre provincias.
  3. Todos los productos necesitan etiquetado en francés. Aunque el proveedor más cercano para Alberta esté en Montana, no se puede importar sin más, sin inspecciones y empaques aparte. Por eso las importaciones canadienses se centralizan en lugares como centros de distribución en Toronto, y en la mayoría de los alimentos el costo sube cuanto más lejos estés de Toronto.
  4. También se intentó con pequeñas tiendas de alimentos, pero por las razones anteriores, sumadas al enorme bienestar corporativo que reciben empresas como Sobeys y Loblaws, el mercado está desequilibrado y es hostil a la competencia.

• Si fijo el precio de mis manzanas 0.5 desviaciones estándar por debajo del promedio cercano, ¿eso es intentar bajar el precio frente al mercado o coludirme con el mercado?
  Si lo fijo en el promedio, ¿es colusión o es intentar maximizar las ganancias de las manzanas?
  Si lo fijo por encima del promedio, ¿es colusión o le estoy diciendo al mercado que son manzanas premium?
  ¿Cómo se pasa de la correlación a la colusión? Este proyecto parece partir del supuesto de que fijar precios mirando los precios de otros mercados es colusión. Si no es así, ¿cómo puede ser un martillo contra la colusión? Para que los reguladores puedan ver la correlación como evidencia de acuerdo, ¿tendría uno que no conocer los precios de mercado al fijar los propios precios?

  • ¿Eso importa en la práctica, más allá de ser una pregunta filosófica? El objetivo práctico del libre mercado es que los precios de venta estén correlacionados con los costos de producción y se mantengan razonablemente cerca de ellos.
    Si en apariencia hay un libre mercado, pero la competencia no produce ese resultado, entonces es un problema de la sociedad. Y la sociedad tiene la autoridad para corregirlo con los medios adecuados. Según la ideología de la sociedad, eso puede ir desde préstamos y subsidios a nuevos participantes del mercado, leyes de regulación de precios y políticas fiscales específicas, hasta rechazar el libre mercado y pasar al control centralizado.
    Como analogía, puede que haya que resolver un misterioso delito violento para hacer justicia, pero que la sociedad en general sea más segura no depende necesariamente de resolver ese caso.
  • ¿Leíste en el sitio web que “este proyecto parte del supuesto de que fijar precios mirando los precios de mercado es colusión”, o lo estás suponiendo?
    Esto es simplemente un conjunto de datos, y por sí solo no puede revelar algo como colusión. Pero si se estudia la colusión, estos datos pueden servir para entender el comportamiento de las empresas.
    Y la colusión no necesariamente tiene que estar relacionada con los precios.
  • La colusión es un acuerdo encubierto o cooperación secreta entre dos o más partes para engañar, inducir a error o violar derechos legales con el fin de limitar la competencia abierta [1].
    Si decides por tu cuenta vender más barato que la competencia, eso es exactamente la conducta que el capitalismo espera en un libre mercado.
    Si llamas a las tiendas vecinas y dices “subamos todos el precio de las manzanas al doble de lo actual; así los consumidores no tendrán otra opción que comprar a ese precio”, eso es colusión.
    Dicho eso, el punto es válido. Desde fuera, es muy difícil distinguir la colusión de la no colusión solo con correlaciones simples. Los precios pueden converger por muchas razones legítimas, y sin conocimiento interno es difícil identificar de forma confiable la colusión.
    Lo mejor que podría hacer este proyecto sería modelar de forma integral una sola categoría de productos y mostrar que los patrones de precios solo se explican por colusión. Para que tenga éxito, después tendrían que aparecer pruebas directas, como comunicaciones que revelen culpabilidad en un litigio.
    [1] https://en.m.wikipedia.org/wiki/Collusion

• La actitud de Canadá frente a la competencia es distinta de la de Estados Unidos. Los productos agrícolas —es decir, lácteos, trigo, jarabe de maple y, en menor medida, la cerveza y los licores al por menor— están controlados por monopolios estatales que fijan los precios.
  La comida es cara por los costos de combustible de los últimos años, y tampoco ayuda que el aumento del impuesto federal al combustible y la política semioficial de mantener el CAD débil frente al USD para apoyar las exportaciones hayan debilitado el poder adquisitivo.
  Estos esfuerzos funcionan con votantes económicamente analfabetos que apoyan los “controles de precios”.
  Si quieres saber en qué punto de la espiral de deskulakización está Canadá, el Estado está culpando de sus fracasos de política a los “aprovechadores”. Los siguientes serán los acaparadores, los especuladores y quizá algún cliché obvio como los “banqueros internacionales”.

  • Estoy de acuerdo en que Canadá tiene una actitud muy peculiar frente a la competencia. Es más bien un “¿no podemos llevarnos todos bien?”.
    Pero lo veo distinto en el caso de los alimentos. Las 3 principales cadenas de supermercados han incurrido en colusión para fijar el precio del pan [1], colusión salarial [2] y acuerdos para no competir en ciertos periodos [3]. Aquí los precios de los alimentos no se mueven solo por los costos de base.
    1. https://www.cbc.ca/news/business/bread-price-fixing-loblaw-1...
    2. https://financialpost.com/news/economy/how-hero-pay-scandal-...
    3. https://www.cochranetimespost.ca/opinion/columnists/charlebo...
  • Cualquier gobierno sensato usa impuestos para garantizar la autosuficiencia alimentaria. Un país necesita granjas antes que nada.
    Estados Unidos usa un método indirecto para sostener los precios con impuestos. Una forma es el “queso del gobierno”: el gobierno federal compra cantidades enormes de leche, la convierte en queso y la reparte entre beneficiarios de asistencia social. Compra el excedente para mantener el precio de la leche.
    Canadá, en cambio, regula el precio de la leche mediante cuotas. Ambos sistemas mantienen los precios artificialmente altos. Estados Unidos hace algo parecido en otros mercados.
  • Estados Unidos tampoco está libre de la influencia gubernamental sobre los precios agrícolas, pero mi impresión es que Canadá va varios pasos más allá, especialmente Ontario, que tiene mucha población. Para comparar ambos, hay que tomar esto en cuenta.
    A simple vista, como no experto, no parece que las cadenas de supermercados canadienses estén mucho más concentradas que las de Estados Unidos. Es difícil comparar porque varias cadenas pertenecen a las mismas pocas marcas, pero este gráfico ayuda:
    https://www.howtocook.recipes/the-largest-grocery-stores-and...
    Si miro el top 10, excluiría Walgreens y CVS. Parece que la mayoría de los 330 millones de estadounidenses son atendidos por 8 conglomerados. No está claro si debería incluirse Target. No sé cuánto de sus ventas corresponde realmente a comestibles. El post original plantea que la gran mayoría de los 38 millones de canadienses es atendida por 5 conglomerados.
  • En Canadá, el trigo ya no está bajo control gubernamental. La Canadian Wheat Board se vendió en 2015 y ya no es el comprador único.
  • Al analizar el aumento de los precios de los alimentos de “los últimos años”, se omite la peor crisis financiera que Canadá ha vivido en al menos 80 años y sus efectos inflacionarios. También se omiten las ganancias corporativas récord en varios sectores.
    Por ejemplo, el margen de ganancia de la cadena de supermercados más grande aumentó efectivamente 50% durante el Covid.
    En cambio, el análisis termina simplemente en “¡gobierno malo!”. Claro que no niego que el gobierno sea una gran parte del problema por el aumento de la oferta monetaria y varias de las políticas mencionadas. Pero intentar explicar los precios de los alimentos sin mencionar el Covid ni las ganancias corporativas récord es muy deshonesto.
    Pero supongo que el problema son esos siervos “económicamente analfabetos” que se quejan de los precios altos, ¿no?

• Hace unos años había un sitio web que publicaba los precios de Brewers Retail, el comprador único de cerveza en Ontario, es decir, The Beer Store, en una hoja de cálculo más amigable, para poder ordenarlos por total, precio por mL, precio por tamaño de caja, etc.
  Era realmente bueno, transparente; eran solo datos.
  Pero recibió amenazas de demanda y cerró. Aparentemente, en Canadá no se puede hacer eso. Tenían esos términos tontos en letra chica que decían que los datos eran de ellos y no se podían usar.
  Recuerdo que los folletos de supermercados tenían una letra chica similar.

  • beerboss.ca tomó la posta.
  • Supongo que cerrarlo con amenazas de demanda fue la voluntad del pueblo. Canadá es una democracia, y las democracias hacen ese tipo de cosas. A diferencia de esos horribles gobiernos comunistas.
    Todos deberían saber muy bien qué hacen ellos y cuánto mejor es nuestra amable democracia de barrio. Al fin y al cabo, se puede leer literalmente todos los días en los periódicos de los últimos años/décadas.
    Me gusta recopilar hilos como este porque son diamantes en bruto.

• Las tres principales cadenas de supermercados, que concentran la mayor parte del mercado de comestibles en Noruega, recibieron multas[1] por colusión de precios.
  Una de las acusaciones fue que subían el precio de ciertos productos dentro de una categoría para enviar una señal de que aumentarían los precios de esa categoría. El uso generalizado de inspectores de precios también ayudó a esto.
  La multa inicial fue mucho mayor, pero finalmente quedó en unos 450 millones de dólares en total para las tres empresas.
  A modo de comparación, la ganancia antes de impuestos de 2023[2] de la empresa más grande fue aproximadamente de ese monto.
  La fuerte inflación reciente en los precios de los alimentos fue mucho mayor que el aumento de lo que recibieron los agricultores por las materias primas.
  Dicho esto, Noruega no tiene una estructura con pocas tiendas grandes repartidas por aquí y por allá, sino una cantidad absurda de tiendas de comestibles pequeñas y locales. Incluso ahora, sentado en las afueras de Oslo, tengo 8 tiendas de comestibles pertenecientes a las tres principales empresas a menos de 15 minutos a pie.
  [1]: https://www.nrk.no/norge/daglegvare-etterforskinga_-4_9-mill...
  [2]: https://www.dn.no/handel/resultathopp-for-norgesgruppen-tjen...

  • Me pregunto durante cuántos años se mantuvo esta colusión. ¿Qué porcentaje de las ganancias anuales se debió a la colusión de precios?
    Según el informe anual de 2005 de Norgesgruppen, su margen de ganancia era de 2,2%. En 2021 había crecido a 3,8%, lo que implica que el margen aumentó casi un 75%.
  • Estoy casi seguro de que en Austria está pasando algo muy parecido. Debo dejar abierta la posibilidad de que sea imaginación mía, pero a veces se siente demasiado sospechoso. Eso sí, todavía no lo he visto en las noticias.