本文旨在评估在美国举行的首批5G频谱拍卖的效率。 在2018年和2019年，联邦通信委员会（FCC）分别进行了101和102次拍卖，以分配28 GHz和24 GHz频段的频谱。 拍卖101拍卖了28 GHz频段的频谱，以获取上层微波灵活使用服务牌照，共筹集了约7亿美元。 拍卖102在24 GHz频带上分配的频谱，用于上层微波灵活使用服务。 它总共筹集了近20亿美元。 2020年7月，FCC为优先访问许可证持有人拍卖了3.5 GHz频段，筹集了超过40亿美元。理论。 数据可在FCC的拍卖网站上获得。 投标数据是按地理区域组织的，对于每个地理区域，每个回合，每个投标者的需求点集都是如此。 我依靠知名的显性偏好公理或GARP以及不太知名的显性偏好公理或HARP的同质公理的应用来构建两个指标，即非洲效率指标（AEI）和同质效率指标（HEI），以计算与每个竞标者相关的合理竞标的度量。美国采用拍卖格式，该竞标格式使用需求披露，但允许竞标者陈述他们需要多个单位的同一项目（即块或许可证）的价格。 ）。 本质上，拍卖102和105的拍卖形式遵循多轮回合形式，其上升时钟并非完全由拍卖人驱动，因此，最好将竞价描述为在价格设定的价格范围内显示的逐步（上升或下降）需求函数。处理数据的困难在于，这些拍卖的竞标语言使竞标者可以通过逐步函数（升序或降序）来表达其对在服务区内出售的物品的需求。 在这一阶段的挑战是使数据适合于GARP或HARP假定的常用数据集格式。 我使用效率方法在两个级别上评估每次拍卖：通过AEI通过效用最大化来评估效率，以及通过HEI通过同质性来评估效率。拍卖商，特别是频谱主管部门通常都关注拍卖的经济方面。他们的频谱分配过程。 与拍卖结果有关的最重要的问题是问题的答案，是分配给可以最佳利用它的投标人的频谱吗？回答问题可以使我们以拍卖效率为基础。 设计使用拍卖竞标数据来回答此类问题的方法一直是一个长期存在的问题。 GARP和HARP是两种公开的偏好方法，它们不需要我们采用参数化的效用函数来表示投标人的偏好。 这些方法使用观察到的数据并在数据上定义严格的一致性测试。
