Three Essays on Procurement Auctions
Notice bibliographique
Résumé
This thesis is an empirical study of procurement auctions. First, I explore how varying the timing of a sequence of auctions affects both bidder behaviour and the welfare of procurers and bidders. We develop a structural auction model with endogenous participation in which bidding may be simultaneous or sequential. Bidders perceive auctioned objects as either complements or substitutes. We apply this model to auctions for roof-maintenance projects in Montreal. We show that complementarities account for as much as 17\% of the total size of contract combinations. We develop an algorithm to search a schedule of auctions and show that the total cost of projects can be reduced by over 8\%. I also study the effect of corruption on outcomes of procurement auctions. I define corruption as any illegal behaviour used by firms to lower their costs. In Quebec, firms that are found to be involved in corruption are not allowed to bid in procurement auctions for a period of five years and added to a list. I consider the outcome of auctions in markets where firms on that list were active. Bids by corrupt firms are lower than bids by clean firms and corrupt firms are more likely to win auctions in which they participate. The behaviour of clean firms adjust as they interact with corrupt firms. Costs of corrupt firms recovered through structural estimation are shifted down by around 4.1\% relative to clean firms. Only half of this advantage is reflected in their bids. Finally, I run a case study of corruption in procurement auctions. The English Montreal School Board (EMSB) was placed under trusteeship by the government of Quebec in November 2019, following underreporting of contracts that the EMSB was legally required to report. Using public data, I confirm underreporting in the period that precedes the trusteeship and I find that the value of contracts reported by the EMSB after the trusteeship is in line with that of other school boards. Using a Difference-in-difference approach, I confirm that the underreporting disappears as the trusteeship begins. Simulations show damages of around \$16 millions between 2009 and 2015.
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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 | 0,029 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,006 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,033 | 0,006 |
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 ».