Unravelling SMEs’ participation and success in public procurement
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose This paper aims to investigate the role of micro, small and medium enterprises (MSMEs) within the Canadian public procurement, by seeking to identify barriers and supporting factors of MSMEs’ participation and success in public tenders. Design/methodology/approach The empirical analysis builds on a unique survey run by the Canadian federal government, which addressed firms either participating or not participating in public tenders. Model estimation on the survey data relies on sample selection methodologies, which allow separating determinants of MSMEs’ decision to participate from determinants of success. Findings Results provide evidence that costs stemming from asset specificity and uncertainty (e.g. costs of bidding, requirements for participation, bundling of contracts and award rules based on minimum price) affect participation in public procurement. Within MSMEs, micro-firms are the most discouraged from participating. However, after controlling for factors affecting participation, micro-firms emerge as having a higher success rate, possibly because of high specialization and joint participation with larger firms. Research limitations/implications Because of the cross-sectional nature of the data used for hypotheses testing, endogeneity may arise if ex post variables affect ex ante decisions. This may apply if participation in procurement feeds on success in past tenders. Social implications Findings may inform policies for the inclusion of smaller firms in the public marketplace. Originality/value To the best of the authors’ knowledge, this study is the first attempting to disentangle determinants of participation in public tenders from determinants of success. Separating the two aspects helps fine-tune SME-friendly public procurement policies, by identifying actions that effectively facilitate success of MSMEs in public tenders.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle