Project Hammer: Absprachen im kanadischen Lebensmittelhandel verringern

• Angesichts der hohen Konzentration im kanadischen Lebensmittelmarkt, die den Preiswettbewerb schwächt, ist Project Hammer ein Projekt, das historische Preisdaten großer Anbieter offenlegen will, um Kartellabsprachen zu erkennen und Wettbewerb zu fördern.
• Der Datensatz umfasst 8 Anbieter: Voila, T&T, Loblaws, No Frills, Metro, Galleria, Walmart Canada und Save-On-Foods. Der Zeitraum reicht vom 28. Februar 2024 bis zum neuesten geladenen Stand.
• Die veröffentlichten Dateien sind in product für Produktmetadaten und raw für Zeitreihenpreise aufgeteilt und lassen sich als 2 CSV-Dateien oder als SQLite-Datei analysieren.
• Die Preise wurden per Screen Scraping der Website-UIs erhoben und beziehen sich auf die Option „in store pickup“ in einem Viertel Torontos; sie können daher von internen API-Daten abweichen oder für bestimmte Daten bzw. Anbieter fehlen.
• Wirtschaftliche Analyse, Datennormalisierung, Bug-Review sowie politische, mediale und juristische Nutzung müssen zusammenkommen, damit diese Daten leichter in wissenschaftliche Analysen und rechtliche Schritte münden können.

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Was Project Hammer erreichen will

• Ziel von Project Hammer ist es, den Wettbewerb im kanadischen Lebensmittelsektor zu erhöhen und Absprachen zu verringern.
• Dafür verfolgt das Projekt drei Aufgaben:
  • Aufbau einer historischen Preisdatenbank aus den Websites großer Lebensmittelhändler
  • Bereitstellung der Daten in einer Form, die für wissenschaftliche Analysen und rechtliche Schritte geeignet ist
  • Menschen, die Veränderungen bewirken können, auf die Existenz des Datensatzes aufmerksam machen und sie bei der tatsächlichen Nutzung unterstützen

Veröffentlichte Lebensmittelpreisdaten

• Der Datensatz enthält 8 Lebensmittelhändler:
  • Voila
  • T&T
  • Loblaws
  • No Frills
  • Metro
  • Galleria
  • Walmart Canada
  • Save-On-Foods
• Der abgedeckte Zeitraum reicht vom 28. Februar 2024 bis zum neuesten geladenen Stand.
• Die Daten können auf zwei Arten bezogen werden:
  • 2 CSV-Dateien
    • Die Datei product enthält Produktmetadaten und Produktdetails.
    • Die Datei raw enthält Zeitreihen-Preisdaten.
    • Die beiden Dateien werden über die Spalten id und product_id gejoint.
  • SQLite-Datei
    • Als Tool zum Anzeigen der SQLite-Datei wird DB Browser empfohlen.
    • Filtern und CSV-Export sind möglich.
• Datenfelder und Erhebungsmethode sind im FAQ-Abschnitt des Projekts beschrieben.

Menschen, deren Mitarbeit gebraucht wird

• Das Projekt lässt sich schwer von einer einzelnen Person abschließen; es braucht eine Community für Analyse, Normalisierung, Validierung und Nutzung.
• Besonders wird um Mitarbeit in folgenden Rollen gebeten:
  • Menschen, die die Wechselwirkungen und Korrelationen mehrerer Preisverläufe über die Zeit ökonomisch analysieren können
  • Menschen mit Erfahrung in Datenverarbeitung und Normalisierung
  • Menschen, die einen Tag lang mit den Daten arbeiten und Bugs, Probleme und Chancen melden
  • Menschen, die in anderen Ländern ähnliche Preisanalysen durchführen oder sich von Mario Zechners Arbeit inspirieren ließen
  • datenorientierte Politiker, Mitarbeitende, Aktivisten, Journalisten und Anwälte, die den hoch konzentrierten Lebensmittelsektor in Kanada verbessern wollen

Fragen, die sich mit den Daten stellen lassen

• Der Preis eines Standard-Sandwichs kann nach Anbieter visualisiert werden.
  • Beispiel: 200 g Weißbrot, 20 g Schinken, 20 g Salat usw.
  • So lässt sich vergleichen, welcher Anbieter am günstigsten ist.
• Für bestimmte Produkte lässt sich prüfen, ob es eine Preissperre vom 1. November bis 5. Februar gab.
  • Metro hatte erklärt, dass eine Preissperre vom 1. November bis 5. Februar für Eigenmarken- und nationale Markenlebensmittel branchenüblich sei und auch für Metro-Filialen gelte.
• Auch was ein „Rabatt“-Preis tatsächlich bedeutet, ist Gegenstand der Analyse.
  • Es wird geprüft, wie viel Zeit seit dem vorherigen Rabatt vergangen ist.
  • Wenn ein Produkt dauerhaft reduziert ist, lässt sich prüfen, ob das faktisch der reguläre Preis ist.
  • Es lässt sich prüfen, ob der Preis kurz vor dem Rabatt erhöht und dann wieder auf ein normales Niveau gesenkt wurde.
• Auch Preisreaktionen zwischen Anbietern lassen sich vergleichen.
  • Man kann sehen, wer bei einem bestimmten Produkt oder einer Kategorie Preisänderungen zuerst anstößt.
  • Es lässt sich prüfen, welche Einzelhändler immer nur reagieren und keine Preisänderungen initiieren.
  • Man kann sehen, ob sich die Preise einiger Anbieter exakt gemeinsam bewegen.
  • Es lässt sich analysieren, ob Preise ohne Wechselwirkung zufällig schwanken.
  • Es lässt sich prüfen, ob Preise immer nur steigen oder immer nur fallen.
• Über vergleichbare Produktgruppen hinweg lässt sich sehen, welcher Anbieter im Allgemeinen am günstigsten ist, und ob sich innerhalb eines Anbieters Produktbündel wie Eier, Milch und Brot gemeinsam bewegen.

Erhebungsmethode und Einschränkungen der Daten

• Die Daten stammen aus Informationen, die per Screen Scraping der Website-UIs der Lebensmittelhändler gewonnen wurden.
  • Informationen, die über interne APIs hinter den Websites verfügbar wären, können fehlen.
  • Die Preise beziehen sich auf die Option „in store pickup“, eingestellt für ein Viertel in Toronto.
• Nicht für jeden Tag liegen alle Daten aller Anbieter vor.
  • Vom 28. Februar 2024 bis zum 10. oder 11. Juli wurden Preise für Produkte aus dem „small basket“ gesammelt.
  • Danach sind Preise für eine deutlich größere Produktvielfalt vorhanden.
  • Wenn die Extraktion für einen bestimmten Anbieter an einem bestimmten Datum fehlschlug, können Daten fehlen.

Tabelle product

• Die Tabelle product enthält Produktmetadaten:
  • Produktname
  • Anbieter
  • Marke
  • Einheitsgröße
• Sie wird nur aktualisiert, wenn ein neues Produkt entdeckt wird.
  • Beispiel: wenn eine zuvor nicht vorhandene Variante einer Einheitsgröße gefunden wird
• Die wichtigsten Spalten sind:
  • id: die Produkt-ID zum Joinen der Tabellen product und raw, ändert sich jedoch täglich und ist kein stabiler eindeutiger Identifikator
  • concatted: ein projektinterner eindeutiger Identifikator, der Anbieter, Produktname, Einheit und Marke verkettet und in Zwischenschritten verwendet wird
  • vendor: einer der 8 Lebensmittelhändler
  • product_name: Produktname; kann Marke oder Einheit enthalten
  • units: Einheiten wie g, kg oder Anzahl pro Packung; bei einigen Anbietern oder Produkten kann das Feld leer sein
  • brand: Herstellermarke des Produkts; kann leer sein
  • detail_url: URL der Produktdetailseite; wird zum Extrahieren von SKU und UPC verwendet
  • sku: der vom jeweiligen Anbieter verwendete eindeutige Produktidentifikator; wird aus detail_url extrahiert
  • upc: anbieterübergreifender universeller Produktidentifikator, ist aber schwer zu finden
• Die Zuverlässigkeit der UPC unterscheidet sich je nach Anbieter.
  • Die UPCs von Metro, Galleria und Save-On-Foods sind am zuverlässigsten und stammen direkt von den Anbieter-Websites.
  • Bei Walmart wurden SKUs mit UPCs einer Website abgeglichen, die offenbar Walmart gehört; es handelt sich um exaktes Matching, nicht um Fuzzy Matching.
  • Für Loblaws, NoFrills, T&T und Voila wurden per Fuzzy Matching potenzielle UPCs gefunden und manuell qualitätsgeprüft, dennoch können Fehler enthalten sein.
  • Beim Vergleich zwischen Anbietern sollte man anhand von product_name mit gesundem Menschenverstand prüfen.

Tabelle raw

• Die Tabelle raw enthält Produktpreise zu bestimmten Zeitpunkten; täglich werden neue Daten hinzugefügt.
• Die wichtigsten Spalten sind:
  • nowtime: Zeitpunkt der Datenerhebung
  • current_price: Preis zum Zeitpunkt der Extraktion
  • old_price: durchgestrichener früherer Preis, der auf einen Rabatt hinweist
  • price_per_unit: auf der Anbieter-Website angezeigter Preis pro Einheit; kann vom tatsächlich berechneten Wert current_price geteilt durch units abweichen
  • other: sonstige Anzeigeinformationen wie „Out of stock“, „SALE“, „Best seller“, „$5.00 MIN 2“
  • product_id: ID zum Joinen mit der Tabelle product, ändert sich jedoch täglich und ist kein stabiler eindeutiger Identifikator

Hinweise zur Nutzung von CSV und SQLite

• Die CSV-Dateien sind auf Excel ausgelegt.
  • Am Dateianfang befindet sich ein BOM-Zeichen, damit Excel sie als UTF-8 behandelt.
  • Beim Import in andere Analysewerkzeuge kann es nötig sein, das BOM zu entfernen.
• Die Struktur der SQLite-Datei ist einfach.
  • Die Tabelle product enthält vendor, product_name, units, brand.
  • Die Tabelle raw enthält nowtime, current_price, old_price, price_per_unit.
  • Die beiden Tabellen werden über product.id und raw.product_id gejoint.
  • Für Geschwindigkeit gibt es einen Index auf raw.product_id.
• Beispiel-SQL wird als Abfragemethode für bestimmte Marken oder Produktgruppen bereitgestellt.
  • Die Marke Becel kann je nach Anbieter nur in product_name oder nur in brand vorkommen, daher werden beide Spalten durchsucht.
  • Bei Miss Vickie's-Produkten mischen sich je nach Anbieter Schreibweisen wie Miss Vickies, Miss Vickie's und Varianten mit ungewöhnlichen UTF-8-Anführungszeichen, daher wird nach miss vick gesucht.
  • Die Suchergebnisse für Miss Vickie's Original Recipe Chips können Produkte mit 59 g, 200 g und 275 g gemeinsam enthalten; für Vergleiche zwischen Anbietern muss das SQL weiter eingegrenzt oder nach CSV exportiert und gefiltert werden.
• In der Beispielanalyse wurden die Preise von Miss Vickies' Original Kettle Chips 200g mit einem Excel PivotChart visualisiert; Walmart zeigte die niedrigsten Preise, während Anbieter mit Schwerpunkt auf asiatischen Lebensmittelgeschäften die höchsten Preise aufwiesen.

SQL- und Analysebeispiele zur Referenz

• Es wird SQL zum Vergleich der Preise vom 10. Juni und 17. September bereitgestellt.
  • In der Beschreibung heißt es, der erste vollständige Extraktionstag sei der 10. Juni, die SQL-Bedingungen verwenden jedoch 2024-06-11% und 2024-09-17%.
  • Der Start- und Endpreis desselben Produkts werden in eine Zeile gepivotet; Produkte, die nicht an beiden Daten vorhanden sind, werden ausgeschlossen.
• Es gibt auch SQL zur Berechnung von Maximum, Minimum, Durchschnitt und Anzahl der Preise.
  • Aus raw werden eindeutige Kombinationen aus Datum, Preis und Produkt-ID gebildet, anschließend wird nach Produkt aggregiert.
  • Das Ergebnis wird mit der Tabelle product gejoint, um es zusammen mit Anbieter, Produktname, Einheit und Marke zu betrachten.
• Es wird um Feedback gebeten, ob es besser wäre, Code, Daten und Notizen in Form eines SQL Notebook zu teilen.

Bekannte Datenprobleme

• Es gibt ein Problem, bei dem für dasselbe Produkt am selben Tag unterschiedliche Preispunkte erfasst werden.
  • Beispiele: „100% Natural Origin Moisturizing Lip Balm, Cucumber Mint“ von Loblaws, „Melatonin“ von Sisu
  • Ursache war, dass auf den Anbieter-Websites unterschiedliche Produkte mit demselben Namen und derselben Einheitsgröße existierten.
  • Bis zum 30. September 2024 gab es keine Möglichkeit, sie zu unterscheiden; danach ist eine Unterscheidung über detail_url und sku möglich.
• Es gibt ein Problem, bei dem identische Preiseinträge für dasselbe Produkt an einem Tag mehrfach erfasst werden.
  • Stand 2. November 2024 sind pro Tag etwa 6.500 Produkte betroffen.
  • Beispiel: Daiyas „Mexican 4 Cheeze Blend Gluten Free Shreds“ bei Metro
  • Ursache könnte sein, dass dasselbe Produkt in mehreren Kategorien erscheint oder als beworbenes Produkt in einer anderen Kategorie oder oben auf einer Seite erneut angezeigt wird.
• Bei der Extraktion von Save-On-Foods gab es ein Problem, bei dem einige Produktname-Marken-Kombinationen nicht zum Wert von detail_url passten.
  • Der Umfang liegt bei etwa 9 Produkten pro Tag, bei insgesamt rund 10.000 Produkten.
  • Es kann täglich bei anderen Produktgruppen auftreten.
  • Seit dem Datensatz vom 25. Dezember 2024 ist es behoben, wurde aber nicht rückwirkend auf frühere Daten angewandt.

Verwandte Materialien zu Lebensmittelpreisen

• Tool zum gleichzeitigen Nachschlagen und Vergleichen von Preisen mehrerer kanadischer Lebensmittelhändler: nutzt undokumentierte interne APIs
• grocerytracker.ca
• Statcans Monthly average retail prices for selected products: Daten zu durchschnittlichen monatlichen Einzelhandelspreisen für 110 wichtige Produkte
• Statcan-Podcast „Eh Sayers“ Episode 18 - Why Food Inflation Is Such A Hard Nut To Crack
  • Statcan sammelt eigene Web-Scraping-Daten und direkte POS-Daten von Lebensmittelhändlern.
  • Diese Daten werden nicht veröffentlicht.
• Retail Grocery Market Study Report des Competition Bureau
• Es heißt, der Zugang zum Competition Tribunal werde am 20. Juni 2025 einfacher werden.
  • Kritisch behandelt wird, dass es eine Obergrenze für die Geldbußen gibt, die Parteien zahlen müssen, die wegen wettbewerbswidrigen Missbrauchs schuldig gesprochen wurden.
• Ebenfalls zusammengestellt sind verwandte lesenswerte Beiträge und externe Fälle:
  • 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⁺]

Hacker-News-Kommentare

• „Ökonomische Analyse von Preisdaten, insbesondere der Wechselwirkungen/Korrelationen mehrerer Preisverläufe über die Zeit“ ist viel schwieriger, als der Autor denkt.
  Kanada hat eine Wettbewerbsbehörde, und im Rahmen von Ermittlungen hat sie mit hoher Wahrscheinlichkeit auch die Befugnis, Daten von Unternehmen anzufordern. Diese Daten sind vermutlich besser als die hier verwendeten.
  Solche Fälle lassen sich allein durch Datenanalyse kaum beweisen. Wenn das möglich wäre, würden Kartellbehörden weltweit einfach solche Daten überwachen, und diejenigen, die Absprachen treffen, würden umgekehrt versuchen, diese Überwachung zu umgehen.
  In Lebensmitteldaten sind die Preise von Tausenden Produkten mit unterschiedlichen Lieferanten, Kostenstrukturen und Rohstoffschocks vermischt. Es ist also zwar eine gute Idee, aber in der Praxis halte ich es nahezu für Zeitverschwendung — als jemand, der tatsächlich im Kartellrecht arbeitet.

  • Umgekehrt scheint mir hier die technische Kompetenz kanadischer Bundes- und Provinzregulierer überschätzt zu werden.
    Behörden sind berüchtigt für massive technische Schulden. Selbst wenn sie die Befugnis haben, Daten anzufordern, ist sehr fraglich, ob sie diese in einer Weise verarbeiten, die moderner Datenanalyse nahekommt. Wahrscheinlicher ist, dass sie Daten aus alten SQL-Datenbanken in Tabellenkalkulationen ziehen, statt über einen ordentlichen Data Lake, Spark-Cluster oder ein Cloud Data Warehouse zu verfügen.
    Abgesehen von stärker technisch ausgerichteten Stellen wie StatsCan ist die Data-Science-Kompetenz der Regierung im Allgemeinen nicht besonders gut.
  • Ich baue einfach nur einen Hammer. Ob man ihn in einen See wirft, damit ein Baumhaus für ein Kind baut oder ein Fenster einschlägt, ist jedem selbst überlassen.
  • Bei einem öffentlichen Datensatz schauen viel mehr Augen darauf, darunter auch sehr engagierte Leute. Der Unterschied ist wohl, dass sie sich ohne die Zwänge des Arbeitsalltags im Job wie an einem Hobby darin vergraben können.
  • Ich glaube nicht, dass man es unbedingt bis zum Beweis treiben muss. Schon ein unvoreingenommener Indikator, der zeigt, wer zu einem bestimmten Zeitpunkt am wahrscheinlichsten Absprachen trifft, würde reichen.
    Das könnte ein Ausgangspunkt sein, um Druck auszuüben: Wer nicht auf dieser Liste landen will, soll „offensichtlicher konkurrieren“.
  • Die Brotpreisabsprache, die schon vor der Pandemie begann, ist ebenfalls noch in Bearbeitung.
    Die zuständige Behörde hat zu wenig Budget und Personal, und das Problem ist landesweit so verbreitet, dass es sich für die meisten wie Alltag eingebürgert hat; der Anreiz, es tatsächlich zu beheben, scheint schwach zu sein.

• Mir gefällt dieses Projekt. Ich bin gerade aus Toronto weggezogen, und im Vergleich zu den USA fand ich frustrierend, dass die meisten wichtigen Branchen Kanadas faktisch Oligopole sind.
  Bei Telekommunikation, Banken, Versicherungen, Lebensmitteln, Fluggesellschaften usw. gibt es jeweils nur ein paar große Wettbewerber. Regulierung erschwert es, neue Konkurrenten aufzubauen, und kleine Wettbewerber werden am Ende oft von den großen Unternehmen übernommen.
  Das Ergebnis ist eine miserable Erfahrung. Telekommunikation ist sowohl bei Kabel als auch Mobilfunk überteuert, Banken verlangen für grundlegende Funktionen, die in den USA kostenlos sind, allerlei Gebühren, und der Kundensupport ist ebenfalls erbärmlich.
  Zumindest im Telekommunikationsmarkt wirkt Preisabsprache ziemlich offensichtlich, daher überrascht mich das nicht. Aus Sicht der Regierung ist das heikel, weil solche Oligopole/Absprachen BIP und Steuereinnahmen erhöhen können, aber letztlich machen mehr Wettbewerb und Verbraucherschutz ein Land lebenswerter.

  • Kanada wurde in gewisser Weise absichtlich so gestaltet, dass Oligopole entstehen, als Schutz gegen große US-Unternehmen.
    „Kanada ist in vielerlei Hinsicht auf Monopolen aufgebaut. Man denke an die Hudson’s Bay Company oder Canadian Pacific Rail. Kanada hatte immer Angst, von amerikanischen Wettbewerbern überrollt zu werden, wenn es einheimischen Unternehmen nicht erlaubt, riesig zu werden. Daher gibt es eine Spannung zwischen Politikern, die sagen, sie unterstützten Wettbewerb, und Gesetzen, die Konsolidierung fördern.“
    Ich denke, diese Strategie hat bis vor etwa 20 Jahren einigermaßen funktioniert. Für Verbraucher war sie nicht ideal, aber für die meisten Kanadier ausreichend in Ordnung. Inzwischen sind die Oligopolunternehmen faktisch räuberisch geworden und greifen sich jede Gelegenheit für staatliche Mittel und Marktdominanz, die sie bekommen können.
    Ein Beispiel ist das Programm für Temporary Foreign Workers, das inzwischen 7 % der kanadischen Bevölkerung ausmacht, Wohnraum, Gesundheitswesen und Arbeitsmarkt belastet hat und von der UN sogar als „Brutstätte der Sklaverei“ bezeichnet wurde [1].
    [0] https://www.wealthsimple.com/en-ca/magazine/canada-monopolie...
    [1] https://documents.un.org/doc/undoc/gen/g24/120/97/pdf/g24120...
  • Kanada hat eine interessante Kulturgeschichte der Akzeptanz von Kartellen/Oligopolen. Ich habe auch gehört, es gehe auf eine Haltung zurück, die bei der Besiedlung Kanadas durch die Briten verbreitet war: „wir gegen den riesigen Norden“.
    Außerdem war das kanadische Fusionsrecht meines Wissens deutlich anders als das amerikanische. Soweit ich weiß, wurde in Kanada eher danach gefragt, ob eine Fusion gut für die Aktionäre ist, als ob sie gut für die Kunden ist. Durch Gesetzesänderungen in den letzten ein bis zwei Jahren ändert sich das gerade; langsam, aber Wandel kommt.
  • Wenn diese Beschreibung stimmt, scheinen wir in einem lokalen Optimum festzustecken. Es ist schwer, dort herauszukommen, aber große technologische Veränderungen in der Zukunft könnten die bestehende Ordnung erschüttern.
  • Vielleicht liegt es weniger an Steuereinnahmen, sondern daran, dass die Regierung unabhängig von der Farbe des Parteilogos für Oligopolunternehmen statt für Menschen arbeitet.
  • Von der anderen Seite des Meeres betrachtet klingt das auch wie eine Beschreibung der USA.
    Dass es nur wenige Telekommunikationsanbieter und Banken gibt und sie absurde Gebühren verlangen, gilt auch für die USA. Physische Infrastruktur und Bankwesen haben weltweit hohe Markteintrittsbarrieren, und das aus guten Gründen. Es ist nicht einfach nur dieses Problem allein.

• Ich weiß nicht, ob der Autor hier ist, aber die herunterladbare SQLite-Datenbank würde durch Komprimierung deutlich besser. Schon gzip reduziert sie um etwa 75 %.
  Ich frage mich auch, ob es einen Beitrag gibt, der beschreibt, wie die Preise gesammelt wurden. Ich wollte seit Jahren eine ähnliche Analyse machen, habe aber sofort aufgegeben, als mir klar wurde, dass 95 % des Aufwands in Scraping und Entity Matching fließen würden.
  Hersteller scheinen im Allgemeinen absichtlich eigene SKUs anzubieten, um Vergleiche zu erschweren.

  • Ich wollte gerade sagen, dass der Browser mit ziemlicher Sicherheit den Header Accept-Encoding: gzip sendet, aber der Server scheint nicht vor zu haben, mit Content-Encoding: gzip zu antworten.
  • Mit 7z-Kompressionslevel 9 schrumpft das .sqlite-Archiv auf 61 MiB, die Dateigröße sinkt um etwa 92 %.

• Falls Kanada den USA ähnelt, ist bei der Beantwortung von Fragen wie „Wie viel kostet ein Pfund Butter bei Kette X?“ das Hindernis, dass Supermärkte inzwischen so viele Preisspielchen treiben, dass es nicht die eine richtige Antwort gibt.
  Preise können je nach Region oder Viertel unterschiedlich sein und scheinen Bestandsmanagement-Erfordernisse oder die regionale Zahlungsbereitschaft widerzuspiegeln.
  Außerdem gibt es viele Preistricks. Im Supermarkt um die Ecke kostet eine Tüte Kartoffelchips normalerweise 6,99 Dollar, aber zu bestimmten Zeiten heißt es dann „4 kaufen, je 1,99 Dollar“. Manche verpackten Lebensmittel, die 4,99 Dollar kosten, fallen auf 1,99 Dollar, wenn man 5 teilnehmende, völlig unterschiedliche Produkte kauft, etwa Cracker, Tide oder Pillsbury-Biscuits. Man muss die Prospekte genau studieren, und das Regal zeigt auch nicht immer alle Aktionsprodukte an.
  Am schlimmsten ist der „Preis mit digitalem Coupon“. Man muss in einem Laden mit schlechtem Empfang eine langsame App öffnen, sich einloggen, den Sicherheitscode per E-Mail prüfen, den Coupon finden und „clippen“, um den Angebotspreis zu bekommen. Vergisst man es, zahlt man den regulären Preis.
  In so einer Situation zahlen Verbraucher tatsächlich unterschiedliche Beträge, was Sorgen um die Datenintegrität aufwirft. Nicht jeder hat zum Beispiel Platz, vier Tüten Kartoffelchips mit nach Hause zu nehmen, sodass manche statt 4 für 8 Dollar eben 1 für 7 Dollar zahlen. Damit kosten Kartoffelchips gleichzeitig 2 Dollar und 7 Dollar.

• Es gibt sicher eine Theorie, dass das die Preise senkt, aber ich frage mich, welche das sein soll. Der Immobilienmarkt ist in den letzten Jahren so gut wie unendlich transparent geworden, bis hin dazu, dass er als Trainingsdaten für Data Scientists dient.
  Das Ergebnis war, dass Spekulanten in den Markt kamen und ihn ruiniert haben.

  • Ist Spekulation bei Lebensmitteln wirklich eine so große Sorge? Immobilien sind Vermögenswerte, die man eine Zeit lang halten kann, aber wenn man Lebensmittel hortet und in dem Moment keine Käufer findet, bleibt man wohl sehr schnell auf einem Haufen abgelaufener Nahrung sitzen.
  • So hat das nicht funktioniert. Immobiliendaten waren schon immer ziemlich öffentlich, und wenn man genug Geld hatte, ließen sie sich leicht zusammentragen.
    Die Veränderung lag eher bei der letzten Immobilienkrise und der anschließenden Nullzinspolitik, die große Tech- und Immobilieninteressen stützte und sie in den Wohnungskauf trieb.
    Das traf zusammen mit Menschen, die jahrelang mit negativer Eigenkapitalposition in ihren Häusern steckten, und einem neuen Markt, in dem in vielen Kommunen am Ende Mieten gezahlt wurden, die höher waren als Hypothekenzahlungen, weil sie sich sehr hohe Fixkosten nicht leisten konnten.
    Wenn man viel Kapital hat, ergibt es vollkommen Sinn, Geld dort anzulegen, wo garantierte Renditen winken.
  • Guter Punkt. Gibt es im kanadischen Immobilienmarkt allerdings auch ein Oligopol?
    Ich verstehe die Prämisse von Project Hammer so, dass Transparenz auf die Lebensmittelbranche angewendet werden soll, um Absprachen offenzulegen und eine Debatte darüber anzustoßen, welche Gesetze auf solche Oligopole angewendet werden sollten.
  • Dazu würde ich gern mehr vom OP hören. Ich betreibe ebenfalls eine kanadische Website zur Nachverfolgung von Lebensmittelpreisen (http://grocerytracker.ca/), aber mein Hauptziel ist es, normalen Kanadiern zu helfen, informierte Kaufentscheidungen zu treffen.
  • „Spekulanten kamen hinein und der Markt wurde kaputtgemacht“ wirkt wie ein ziemlicher Sprung. Was ist der kausale Mechanismus, durch den besserer Datenzugang die Preise steigen lässt?
    Bei Aktien könnte man wenigstens Hochfrequenzhandelsfirmen die Schuld geben, aber Immobilienpreise sind aus anderen Gründen gestiegen, und es scheint viel wahrscheinlicher, dass der bessere Datenzugang nur zufällig zur selben Zeit auftrat. Es könnte viele Gründe geben: NIMBYs, Einwanderung, ausländische Investoren usw. Das wirkt eher wie https://xkcd.com/925/.

• Die Gründe für Kanadas Lebensmittelproblem sind ziemlich simpel.

  1. Kanada ist geografisch so groß, dass es für ein Startup schwer ist, effizient ein Vertriebsnetz in nennenswertem Maßstab aufzubauen. Fragt einfach Target.
  2. Es gibt Handelsbarrieren zwischen den Provinzen.
  3. Alle Produkte müssen französisch beschriftet sein. Selbst wenn die nächstgelegene Bezugsquelle für Alberta in Montana liegt, kann man nicht einfach ohne separate Prüfung und Verpackung importieren. Deshalb werden kanadische Importe an Orten wie einem Distributionszentrum in Toronto zentralisiert, und bei den meisten Lebensmitteln steigen die Kosten, je weiter man sich von Toronto entfernt.
  4. Kleinere Lebensmittelhändler haben es ebenfalls versucht, aber zusätzlich zu den genannten Gründen ist der Markt wegen der enormen Unternehmenssubventionen, die Firmen wie Sobeys und Loblaws erhalten, unausgewogen und wettbewerbsfeindlich.

• Wenn ich den Apfelpreis um 0,5 Standardabweichungen unter dem Durchschnitt in der Umgebung ansetze, versuche ich dann, den Markt zu unterbieten, oder spreche ich mich mit dem Markt ab?
  Wenn ich ihn auf den Durchschnitt setze, ist das Absprache, oder versuche ich, den Gewinn mit Äpfeln zu maximieren?
  Wenn ich ihn über dem Durchschnitt ansetze, ist das Absprache, oder signalisiere ich dem Markt, dass es Premium-Äpfel sind?
  Wie kommt man von Korrelation zu Absprache? Dieses Projekt scheint auf der Annahme zu beruhen, dass es Absprache ist, Preise anhand anderer Marktpreise festzulegen. Wenn nicht, wie kann es dann ein Hammer gegen Absprachen sein? Müssen Regulierungsbehörden davon ausgehen, dass man die Marktpreise nicht kennen darf, wenn sie Korrelation als Beweis für eine Vereinbarung werten sollen?

  • Ist das abgesehen von einer philosophischen Frage praktisch wirklich wichtig? Der Zweck eines freien Marktes in der Praxis ist, dass Verkaufspreise mit den Produktionskosten korrelieren und ihnen vernünftig nahekommen.
    Wenn etwas oberflächlich wie ein freier Markt aussieht, der Wettbewerb aber nicht zu diesem Ergebnis führt, ist das ein gesellschaftliches Problem. Dann hat die Gesellschaft die Befugnis, es mit geeigneten Mitteln zu korrigieren. Je nach Ideologie einer Gesellschaft kann das über Kredite und Subventionen für neue Marktteilnehmer, Preisregulierungsgesetze, bestimmte Steuerpolitik oder sogar die Ablehnung des freien Marktes zugunsten zentraler Steuerung laufen.
    Als Analogie: Ein mysteriöses Gewaltverbrechen muss womöglich aufgeklärt werden, damit Gerechtigkeit geschieht, aber die Gesellschaft muss nicht zwingend genau diesen Fall lösen, um insgesamt sicherer zu werden.
  • Hast du auf der Website gelesen, dass „dieses Projekt auf der Annahme beruht, dass es Absprache ist, Preise anhand von Marktpreisen festzulegen“, oder ist das deine Schlussfolgerung?
    Das ist einfach ein Datensatz und kann für sich genommen keine Absprache oder Ähnliches offenlegen. Wenn man aber Absprachen untersucht, kann man diese Daten nutzen, um Unternehmensverhalten zu verstehen.
    Und Absprache muss auch nicht unbedingt mit Preisen zu tun haben.
  • Absprache ist eine heimliche Vereinbarung oder geheime Zusammenarbeit zwischen zwei oder mehr Parteien, um den offenen Wettbewerb zu beschränken, indem getäuscht, irregeführt oder gesetzliche Rechte verletzt werden [1].
    Wenn man allein entscheidet, billiger zu verkaufen als die Konkurrenz, ist das genau das Verhalten, das der Kapitalismus in einem freien Markt erwartet.
    Wenn man die Nachbarläden anruft und sagt: „Lasst uns alle den Apfelpreis auf das Doppelte anheben. Dann müssen die Verbraucher zu diesem Preis kaufen“, dann ist das Absprache.
    Der Punkt stimmt aber: Von außen ist es sehr schwierig, allein anhand einfacher Korrelation zwischen Absprache und Nicht-Absprache zu unterscheiden. Preise können aus vielen legitimen Gründen konvergieren, und ohne Insiderwissen ist es schwer, Absprachen zuverlässig zu erkennen.
    Das Beste, was dieses Projekt leisten kann, wäre wohl, eine einzelne Produktkategorie umfassend zu modellieren und zu zeigen, dass sich die Preismuster nur durch Absprache erklären lassen. Damit es erfolgreich ist, müssten in einem späteren Verfahren direkte Beweise auftauchen, etwa Kommunikation, die Schuld belegt.
    [1] https://en.m.wikipedia.org/wiki/Collusion

• Kanadas Haltung zum Wettbewerb unterscheidet sich von der der USA. Agrarprodukte, also Milchprodukte, Weizen, Ahornsirup und, in geringerem Maße, Bier und Spirituosen im Einzelhandel, werden von staatlichen Monopolen kontrolliert, die die Preise festlegen.
  Lebensmittel sind wegen der Treibstoffkosten der vergangenen Jahre teuer; zudem haben die Erhöhung der bundesweiten Kraftstoffsteuer und eine halboffizielle Politik, den CAD zur Exportförderung gegenüber dem USD schwach zu halten, die Kaufkraft geschwächt.
  Solche Bemühungen kommen bei ökonomisch ungebildeten Wählern an, die „Preiskontrollen“ befürworten.
  Wenn man wissen will, wo Kanada in der Entkulakisierungsspirale steht: Der Staat schiebt sein politisches Versagen den „Wucherern“ in die Schuhe. Als Nächstes kommen dann Hamsterer, Spekulanten und vielleicht das abgedroschene Klischee der „internationalen Bankiers“.

  • Ich stimme zu, dass Kanada eine sehr eigenartige Haltung zum Wettbewerb hat. Sie läuft eher auf „Können wir nicht einfach alle miteinander auskommen?“ hinaus.
    Bei Lebensmitteln sehe ich das aber anders. Die drei größten Lebensmittelhändler haben Brotpreisabsprachen [1], Lohnabsprachen [2] und Vereinbarungen getroffen, zu bestimmten Zeiten nicht miteinander zu konkurrieren [3]. Lebensmittelpreise werden hier nicht nur von den zugrunde liegenden Kosten bewegt.
    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...
  • Eine vernünftige Regierung gibt Steuergeld aus, um Ernährungssouveränität zu sichern. Ein Staat braucht vor allem Bauernhöfe.
    Die USA stützen die Preise im Hintergrund mit Steuergeld. Eine Methode ist „Regierungskäse“: Die Bundesregierung kauft riesige Mengen Milch, verarbeitet sie zu Käse und verteilt ihn an Sozialhilfeempfänger. Durch den Aufkauf des Überschusses hält sie den Milchpreis stabil.
    Kanada reguliert den Milchpreis stattdessen über Quoten. Beide Methoden halten die Preise künstlich hoch. Die USA machen Ähnliches auch in anderen Märkten.
  • Auch die USA sind nicht frei von staatlichem Einfluss auf Agrarpreise, aber mein Eindruck ist, dass Kanada noch einige Stufen weiter geht, besonders das bevölkerungsreiche Ontario. Beim Vergleich der beiden muss man das berücksichtigen.
    Für mein Laienauge wirken die kanadischen Lebensmittelketten auf den ersten Blick nicht wesentlich stärker konzentriert als die amerikanischen. Mehrere Ketten gehören denselben wenigen Marken, was den Vergleich erschwert, aber diese Grafik hilft:
    https://www.howtocook.recipes/the-largest-grocery-stores-and...
    Wenn man die Top 10 nimmt, würde ich Walgreens und CVS ausschließen. Dann sieht es so aus, als würden die meisten der 330 Millionen Amerikaner von 8 Konzernen bedient. Ob Target dazuzählen sollte, ist unklar. Ich weiß nicht, wie viel des dortigen Umsatzes tatsächlich auf Lebensmittel entfällt. Der OP-Beitrag legt nahe, dass die große Mehrheit der 38 Millionen Kanadier von 5 Konzernen bedient wird.
  • Weizen steht in Kanada nicht mehr unter staatlicher Kontrolle. Das Canadian Wheat Board wurde 2015 verkauft und ist nicht mehr der einzige Käufer.
  • Bei der Analyse der Lebensmittelpreiserhöhungen „der letzten Jahre“ fehlt die schlimmste Finanzkrise, die Kanada seit mindestens 80 Jahren erlebt hat, samt ihrer inflationären Wirkung. Ebenfalls fehlen die Rekordgewinne von Unternehmen in mehreren Branchen.
    Zum Beispiel ist die Gewinnmarge der größten Lebensmittelkette während Covid tatsächlich um 50 % gestiegen.
    Stattdessen endet die Analyse einfach bei „Regierung schlecht!“. Natürlich bestreite ich nicht, dass die Regierung wegen der Ausweitung der Geldmenge und der erwähnten verschiedenen Maßnahmen ein großer Teil des Problems ist. Aber zu versuchen, Lebensmittelpreise zu erklären, ohne Covid oder Rekordgewinne von Unternehmen zu erwähnen, ist sehr unredlich.
    Aber klar, das Problem sind wohl die „ökonomisch ungebildeten“ Leibeigenen, die sich über hohe Preise beschweren?

• Vor ein paar Jahren gab es eine Website, die die Preise von Brewers Retail, also The Beer Store, dem Alleinkäufer für Bier in Ontario, in einer besser nutzbaren Tabellenform veröffentlichte, sodass man nach Gesamtbetrag, Preis pro ml, Preis je Kistengröße usw. sortieren konnte.
  Sie war wirklich gut, transparent, einfach nur Daten.
  Dann wurde ihr mit einer Klage gedroht und sie machte dicht. In Kanada kann man so etwas offenbar nicht machen. Es gab irgendeine dämliche Kleingedruckt-Klausel, dass die Daten ihnen gehörten und nicht verwendet werden dürften.
  Ich erinnere mich, dass es auf Lebensmittelprospekten ähnliches Kleingedrucktes gab.

  • beerboss.ca hat die Fackel übernommen.
  • Wenn sie wegen einer Klagedrohung dichtgemacht hat, muss das wohl der Volkswille sein. Kanada ist eine Demokratie, und Demokratien machen so etwas. Anders als diese schrecklichen kommunistischen Regierungen.
    Jeder sollte genau wissen, was sie tun und wie viel besser die freundliche Demokratie von nebenan ist. Das konnte man in den letzten Jahren/Jahrzehnten schließlich buchstäblich jeden Tag in der Zeitung lesen.
    Solche Threads sind Diamanten im Rohzustand, deshalb sammle ich sie gern.

• Die drei größten Lebensmittelunternehmen, die den Großteil des norwegischen Lebensmittelmarkts ausmachen, wurden wegen Preisabsprachen mit Geldbußen[1] belegt.
  Einer der Vorwürfe lautete, dass sie Preiserhöhungen in bestimmten Kategorien signalisierten, indem sie die Preise bestimmter Produkte innerhalb dieser Kategorien anhoben. Der umfassende Einsatz von Preisprüfern trug ebenfalls dazu bei.
  Die ursprünglich verhängten Bußgelder waren deutlich höher, am Ende beliefen sie sich für die drei Unternehmen zusammen auf rund 450 Millionen Dollar.
  Zum Vergleich: Der Vorsteuergewinn[2] des größten Unternehmens im Jahr 2023 lag ungefähr in dieser Größenordnung.
  Die starke Inflation bei Lebensmittelpreisen in jüngster Zeit war deutlich größer als der Anstieg der Beträge, die Bauern für Rohwaren erhielten.
  Allerdings ist Norwegen nicht so strukturiert, dass es hier und da wenige große Märkte gibt; vielmehr gibt es absurd viele kleine, lokale Lebensmittelgeschäfte. Selbst jetzt, wo ich am Stadtrand von Oslo sitze, gibt es innerhalb von 15 Minuten Fußweg acht Lebensmittelgeschäfte, die zu den drei größten Unternehmen gehören.
  [1]: https://www.nrk.no/norge/daglegvare-etterforskinga_-4_9-mill...
  [2]: https://www.dn.no/handel/resultathopp-for-norgesgruppen-tjen...

  • Ich frage mich, über wie viele Jahre diese Absprache lief. Welcher Prozentsatz des Jahresgewinns war wohl auf Preisabsprachen zurückzuführen?
    Im Geschäftsbericht von Norgesgruppen für 2005 lag die Gewinnmarge bei 2,2 %. 2021 war sie auf 3,8 % gestiegen, was einem Wachstum der Marge um fast 75 % entspricht.
  • Ich bin mir ziemlich sicher, dass in Austria fast genau so etwas passiert. Ich muss offenlassen, dass ich es mir vielleicht nur einbilde, aber manchmal wirkt es einfach zu verdächtig. In den Nachrichten habe ich dazu allerdings noch nichts gesehen.