Effects of Market Concentration and Competition in the Paving Sector
Notice bibliographique
Résumé
Planning agencies are searching for innovative techniques to cost effectively preserve their existing infrastructure systems. In this study, we investigate the effects of two indicators of increased competition in the paving market as a mechanism to reduce roadway construction costs. The highway construction sector makes for a unique case study due to a rich dataset that allows for the simultaneous consideration of two indicators of competitive intensity: number of bidders on a project (an indicator of intra-industry competition – between firms who pave with the same material) and market concentration (an indicator of inter-industry competition – between firms who pave with material substitutes). To evaluate the relationship among these indicators and pricing, we develop panel data regression models using bid data that spans 10 years for 47 states within the United States. The models embed several covariates that account for cross-sectional and time-varying heterogeneity. Results from the analyses indicate both that a) the paving market functions as a private value auction, in which an increase in bidders reduces construction prices and b) states with more uniform market shares among pavement materials pay lower prices for all materials. For a “typical” roadway project, the parameterized model indicates that states that with the lowest quartile of market concentration pay at least 7% less than states with the highest quartile of market concentration. These findings support the notion that policies that reduce material market concentration have the potential to reduce an agency’s costs, allowing it to be more efficient with its limited resources.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».