Detecting Collusion In Timber Auctions : An Application To Romania
Notice bibliographique
Résumé
Romania was one of the first transition countries in Europe to introduce auctions for allocating standing timber (stumpage) in public forests. In comparison with the former system in the country-administrative allocation at set prices-timber auctions offer several potential advantages: greater revenue generation for the government, a higher probability that tracts will be allocated to the firms that value them most highly, and stronger incentives for technological change within industry and efficiency gains in the public sector. Competition is the key to realizing these advantages. Unfortunately, collusion among bidders often limits competition in timber auctions, including in well-established market economies such as the United States. The result is that tracts sell below their fair market value, which undermines the advantages of auctions. This paper examines the Romanian auction system, with a focus on the use of econometric methods to detect collusion. It begins by describing the historical development of the system and the principal steps in the auction process. It then discusses the qualitative impacts of various economic and institutional factors, including collusion, on winning bids in different regions of the country. This discussion draws on information from a combination of sources, including unstructured interviews conducted with government officials and company representatives during 2003. Next, the paper summarizes key findings from the broader research literature on auctions, with an emphasis on empirical studies that have developed econometric methods for detecting collusion. It then presents an application of such methods to timber auction data from two forest directorates in Romania, Neamt and Suceava. This application confirms that data from Romanian timber auctions can be used to determine the likelihood of collusion, and it suggests that collusion reduced winning bids in Suceava in 2002 and perhaps also in Neamt. The paper concludes with a discussion of actions that the government can take to reduce the incidence of collusion and minimize its impact on auction outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,020 | 0,087 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».