Impact Mechanism in Circular Public Procurement: Empirical Insights from Traditional Public Procurement and Public Private Partnership in China
Notice bibliographique
Résumé
Circular Public Procurement (CPP) serves as a policy instrument aimed at advancing circular economy (CE) objectives through public contracting. Despite its growing adoption, the mechanisms underlying its implementation across different procurement types remain insufficiently understood. This study examines the impact of CE policies in both traditional public procurement (TPP) and Public-Private Partnership (PPP) projects in China. Using data from 45,131 TPP projects and 6,245 PPP projects (2015-2021), a probit regression model analyzes the effects of internal factors, including contract value, procurement method, sector, industry, and contract period, alongside external factors such as attention allocation and marketization. The findings indicate that higher contract values enhance CE policy implementation in TPP, while in PPP projects, larger contract values diminish policy effectiveness by increasing financing pressures. In PPP projects, longer contract periods may alleviate these pressures and facilitate policy implementation. Procurement methods shape policy outcomes differently across procurement types. Competitive bidding strengthens the implementation of CE policies in TPP, while negotiation-based approaches align sustainability goals with financing constraints in PPP projects. Sector- and industry-specific dynamics further influence policy implementation, suggesting that engineering procurement in TPP and transportation and agriculture/forestry PPP projects require more focused attention on CE policy implementation. On the other hand, attention allocation and marketization positively influence policy outcomes by strengthening institutional support and fostering incentives for environmental compliance. Explicit explanations of these relations are provided. This study highlights several key measures to improve the effectiveness of CE policies in China’s public procurement system, including enhancing the legal framework, allocating government attention to PPP projects, promoting market-oriented reforms, and strengthening policy implementation in specific sectors.
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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 | 0,005 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».