Yhteishankinnat luovat mahdollisuuksia kustannussäästöille

Suomessa tehdään kilpailluilta markkinoilta julkisia hankintoja yli 30 miljardilla eurolla joka vuosi. Aiempi tutkimus osoittaa, että julkisia hankintoja vaivaa kilpailun vähyys. Kun tarjoajia on vähän, kilpailua ei synny, jolloin hankintojen kustannukset nousevat ja laatu on heikkoa. Yhteishankinnat avaavat joissain tapauksissa mahdollisuuden hankintojen tehostamiseen ja merkittäviinkin kustannussäästöihin. Tällä hetkellä julkisista hankinnoista kerättävä aineisto on kuitenkin puutteellista. Puutteet rajoittavat yhteishankintoja koskevaa analyysiä ja siten esimerkiksi yhteishankintojen kohdentamista oikeille toimialoille. Pienillä panostuksilla datainfrastruktuurin kehittämiseen voitaisiin parantaa merkittävästi hankintoja koskevaa päätöksentekoa.nonPeerReviewe

Yhteishankintojen kustannusvaikuttavuus

Arvioimme yhteishankintojen kustannusvaikuttavuutta Suomessa havaintoaineistojen ja haastattelujen avulla. Yhteishankintojen standardoidut hinnat ovat hieman alhaisemmat kuin itsenäisissä hankinnoissa, mutta erot ovat melko pieniä ja harvoin tilastollisesti merkitseviä. Yhteishankinnoissa on enemmän potentiaalista kilpailua, mutta se ei juuri näy jätettyjen tarjousten määrissä. Selvityksessä esitetään yksittäisiä esimerkkejä, joissa yhteishankinnat ovat yhteydessä selvästi alempiin hintoihin ja lisääntyneeseen kilpailuun tai vähäisempään suosimiseen. Tulokset ovat linjassa aiemman kirjallisuuden kanssa: yhteishankinnoilla voi säästää, mutta hyödyt riippuvat hankinnan kohteesta. Aineistorajoitteiden takia analyysin tilastollinen voima on heikko, vertailukelpoisia tarjouksia havaitaan rajallisesti ja toteutuneita ostoja ei lainkaan. Selvityksen keskeisimpiä osia on aineistopuutteiden dokumentointi. Yhteishankintojen tehokkuuden ja ongelmien arviointi on mahdotonta ilman parempaa aineistoa. Aineistojen saatavuutta ja hyödyntämistä voisi parantaa pienehköillä kustannuksilla. Haastatteluiden perusteella yhteishankinnoilla voidaan säästää, mutta hyödyt vaihtelevat tilanteen ja hankintamekanismin mukaan. Pienestä otoksesta johtuen eri hankintamekanismeja ei voida haastatteluiden perusteella asettaa paremmuusjärjestykseen niiden aiheuttamien hankintaprosessikustannusten osalta.Vi bedöm kostnadseffektiviteten av gemensamma (dvs., samordnade) upphandlingar (GU) i Finland med hjälp av observationsdata och intervjuer. De standardiserade priserna för GU är något lägre än för egna inköp, men skillnaderna är ganska små och sällan statistiskt signifikanta. Det finns mer potentiell konkurrens vid GU, vilket inte syns mycket i antalet lämnade anbud. Emellertid presenteras i utredningen enskilda exempel där GU är tydligt kopplade till lägre priser och ökad konkurrens eller mindre favorisering. Resultaten är i linje med tidigare forskningslitteratur: GU kan spara pengar, men fördelarna beror på inköpsobjektet. På grund av begränsningar i datamaterialet är den statistiska makten i analysen svag, jämförbara inköpspriser observeras i begränsad utsträckning och faktiska inköpspriser observeras inte alls. En av de viktigaste resultaten i utredningen är dokumentationen av datamaterialbristen. Att utvärdera effektiviteten av och problemen med GU är omöjlig utan bättre data. Tillgängligheten och användningen av datamaterial kan förbättras med små kostnader. Enligt intervjuerna kan GU spara kostnader, men fördelarna varierar beroende på situationen och inköpsmekanismen. På grund av det lilla urvalet kan de olika upphandlingsmekanismerna inte rangordnas utifrån intervjuerna när det gäller de kostnader som upphandlingsprocessen medför.We evaluate the cost-effectiveness of centralized public procurement (CPP) in Finland using observational data and interviews. Standardized prices for CPP are slightly lower than in decentralized procurement, but the differences are relatively small and rarely statistically significant. CPP has more potential competition, but this is not reflected in the number of bids received. However, the study presents individual examples where CPP is clearly associated with lower prices, and increased competition or reduced favoritism. The results are in line with the previous literature: CPP can result in savings, but the benefits depend on the type of product. Due to data limitations, the statistical power of the analysis is weak. Moreover, comparable prices are rarely observed, and actual realized purchase prices are not observed at all. One of the key results of the study is the documentation of data deficiencies. Evaluating the efficiency and problems of CPP and public procurement is impossible without better data. The availability and utilization of data could be improved at relatively small costs. Based on interviews, CPP can save costs, but the benefits vary depending on the situation and procurement mechanism. Due to the small sample, the different procurement mechanisms cannot be ranked based on the interviews and on the basis of the procurement process costs they generate.nonPeerReviewe

Predicting high-growth firms with machine learning methods

Kiinnostus nopeakasvuisia yrityksiä kohtaan on viime aikoina kasvanut politiikantekijöiden sekä sijoittajien keskuudessa. Tässä maisterin tutkielmassa tutkin, ovatko koneoppimismenetelmät hyödyllisiä tulevaisuuden nopeakasvuisten yrityksien ennustamisessa. Tutkin tätä kysymystä laajalla 13602:n suomalaisen liikeyrityksen paneeliaineistolla vuosilta 2005–2016 hyödyntäen Eurostat-OECD:n nopeakasvuisen yrityksen määritelmää. Tällä määritelmällä aineistossa noin 5% yrityksistä sijoittuu nopeakasvuisiksi. Tutkin myös, mitkä yhteensä 24:stä ennustavasta muuttujasta myötävaikuttavat ennusteisiin eniten. Viimeiseksi tarkastelen, onko vaihtoehtoisella nopean kasvun määritelmällä, asiantuntijainformaatiota sisältävillä lisämuuttujilla tai vain nuorten yrityksien aineiston käyttämisellä vaikutusta ennustetarkkuuteen. Lähestyn kysymyksiä soveltamalla kehikkoa, joka muistuttaa todellista ennustusskenaariota, missä historiatietoihin perustuvalla aineistolla pyritään ennustamaan tulevaisuuden lopputulemia. Ennustetarkkuutta arvioidaan erillisessä testiaineistossa. Tuloksieni perusteella useimmat koneoppimismenetelmät mahdollistavat lieviä ja tilastollisesti merkitseviä parannuksia ennustetarkkuudessa verrattuna tavanomaisiin menetelmiin. Random forest (RF) -algoritmin opettama luokittelija toimii tässä kontekstissa parhaiten opetusaineiston ulkopuolisella AUC (ROC käyrän rajaaman pinta-alan) -arvolla 0,6422 (mikä vastaa 9,4% parannusta vertailuarvoon) ja tunnistaa 17,07% nopeakasvuisista yrityksistä vain 2,19% riskillä luokitella ei-nopeakasvuinen yritys nopeakasvuiseksi. Yrityksen koon nykyisen hetken ja menneen muutoksen indikaattorit yrityksen iän kanssa myötävaikuttavat eniten ennusteiden muodostamisessa. Kasvun mittaaminen käyttäen liikevaihdon kasvua henkilöstön kasvun sijasta parantaa ennustetarkkuutta. Toisaalta pääomasijoituksien ja yritystukien informaatiota sisältävien muuttujien lisääminen malliin ei paranna tuloksia. Viimeiseksi ennustusongelma osoittautuu vaikeammaksi nuorten yrityksien aineistossa. Yhteenvetona koneoppimismenetelmien soveltamista tulisi harkita nopeakasvuisten yrityksien ennustamisen haastavaan tehtävään, kun ennustetarkkuus on ensisijainen tavoite. Mikäli laskennallisilla kustannuksilla ja mallin tulkittavuudella on painoarvoa, koneoppimismenetelmät eivät välttämättä ole ylivertaisia tässä kontekstissa.Motivated by the recently grown political and commercial interest in high-growth firms (HGF)—in this master’s thesis—I study whether common machine learning (ML) techniques are useful in predicting which privately owned companies become HGFs in the near future. I employ the Eurostat-OECD definition of HGFs and study this question with a high-dimensional 2005–2016 panel data set of 13,602 unique Finnish firms, of which roughly 5% are defined as HGFs. I also study, which of the 24 predictors included matter the most for prediction. Finally, I examine whether an alternative definition of HGFs, predictors of expert information or studying a sample of young firms only will make a difference in predictive performance. I tackle the questions by developing a predictive scheme similar to a real forecasting scenario, where past values are used to train a set of classifiers, that can be employed to predict unknown future outcomes. Predictive performance is assessed in a separate test sample. My findings indicate that most ML methods offer moderate but statistically significant improvements over benchmarks, depending on the measure of interest. With an out-of-sample area under the ROC curve (AUC) of 0.6422 (equivalent to a 9.4% improvement over benchmark), the best working ML classifier—random forest (RF)—identifies 17.07% of the HGFs with only a 2.19% chance of misclassifying a non-HGF as an HGF. My analysis on variable importance and partial dependence suggests that the current values and past changes in firm size indicators alongside with firm age, contribute the most to predictive performance. Measuring the target variable in turnover rather than in employment improves prediction accuracy, where adding indicators of expert investor information as predictors does not yield any improvements. Finally, the prediction task seems to be considerably more difficult in a sample of young firms. In conclusion, ML methods should be considered for the challenging task of identifying HGFs, when computational costs and model interpretation are of secondary interest to prediction accuracy

Ex Ante Predictability of Rapid Growth: A Design Science Approach

We examine how machine learning (ML) predictions of high-growth enterprises (HGEs) help a budget-constrained venture capitalist source investments for a fixed size portfolio. Applying a design science approach, we predict HGEs 3 years ahead and focus on decision (not statistical) errors, using an accuracy measure relevant to the decision-making context. We find that when the ML procedure adheres to the budget constraint and maximizes the accuracy measure, nearly 40% of the HGE predictions are correct. Moreover, ML performs particularly well where it matters in practice—in the upper tail of the distribution of the predicted HGE probabilities.peerReviewe

sj-docx-1-etp-10.1177_10422587221128268 – Supplemental material for Ex Ante Predictability of Rapid Growth: A Design Science Approach

Supplemental material, sj-docx-1-etp-10.1177_10422587221128268 for Ex Ante Predictability of Rapid Growth: A Design Science Approach by Ari Hyytinen, Petri Rouvinen, Mika Pajarinen and Joosua Virtanen in Entrepreneurship Theory and Practice</p

Cost-effectiveness of centralized procurement

We evaluate the cost-effectiveness of centralized public procurement (CPP) in Finland using observational data and interviews. Standardized prices for CPP are slightly lower than in decentralized procurement, but the differences are relatively small and rarely statistically significant. CPP has more potential competition, but this is not reflected in the number of bids received. However, the study presents individual examples where CPP is clearly associated with lower prices, and increased competition or reduced favoritism. The results are in line with the previous literature: CPP can result in savings, but the benefits depend on the type of product. Due to data limitations, the statistical power of the analysis is weak. Moreover, comparable prices are rarely observed, and actual realized purchase prices are not observed at all. One of the key results of the study is the documentation of data deficiencies. Evaluating the efficiency and problems of CPP and public procurement is impossible without better data. The availability and utilization of data could be improved at relatively small costs. Based on interviews, CPP can save costs, but the benefits vary depending on the situation and procurement mechanism. Due to the small sample, the different procurement mechanisms cannot be ranked based on the interviews and on the basis of the procurement process costs they generate