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Resumen:
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[ES] En la Unión Europea, el Estado ejecuta una parte importante de su presupuesto mediante contratos públicos con terceros, que se asignan por la vía de licitaciones. El gasto promedio anual en Europa es el 12% del PIB y ...[+]
[ES] En la Unión Europea, el Estado ejecuta una parte importante de su presupuesto mediante contratos públicos con terceros, que se asignan por la vía de licitaciones. El gasto promedio anual en Europa es el 12% del PIB y en América Latina llega al 5%. España, en 2019, publicó más de 100 mil licitaciones por valor de 72.500 millones de euros aproximadamente. Chile, en 2020, publicó más de 79 mil licitaciones por 10.500 millones de euros.
En este escenario con cientos de miles de licitaciones que representan un volumen de negocios importante, con miles de proveedores que participan sin información de su competencia, resulta natural analizar lo que plantea la teoría de subastas estudiada por Milgrom, Wilson, Klemperer y otros autores, respecto a los incentivos y equilibrios que se producen cuando el postor puja por ganar sin conocer a priori el precio del activo al que ofertarán los demás postores. Al respecto, la teoría de subastas de Milgrom y Wilson enfatiza la importancia de contar con información oportuna y segmentada de valores estimados de precios de los activos de otros postores. Esto sugiere que la posibilidad de segmentar licitaciones es un paso en este sentido, cuyo resultado reduce la incertidumbre del postor y aumenta el beneficio esperado en cada licitación (Wilson, 1960 y 1970).
Con esta motivación, el presente Trabajo Final de Máster (TFM) se plantea como objetivo elaborar una herramienta de clasificación de licitaciones que entregue a los postores información segmentada, basada en técnicas estadísticas de análisis multivariante. El método aplicado cumple con ser una herramienta genérica, sencilla de poner en práctica y cuyo resultado, fácil de interpretar, permite resolver eficientemente los inconvenientes de manipulación de datos. Al aportar valor a todos los agentes, favorece la competencia, reduce la colusión y el abuso de la posición dominante, elementos que se discuten en el debate del comité de competencia de la OCDE, realizado en octubre de 2006, donde plantea la importancia del diseño de subastas.
En este estudio, los datos utilizados son las 330.000 licitaciones del Estado de Chile registradas en 36 meses consecutivos desde enero 2018 a diciembre 2020. Todos los productos y servicios de una licitación se encuentran codificados a 8 dígitos según el UNSPSC (Código Estándar de Productos y Servicios de la ONU). Para la aplicación del método se considerarán con un código agregado a 2 dígitos. Así, la canasta de cada licitación se puede representar como un vector de 55 variables categóricas, donde el descriptor tomará el valor 1 cuando tenga asociado uno o más productos y 0 en caso contrario. Considerando, en este caso, la canasta como ¿el conjunto de productos reunidos en una sola compra (licitación), en un instante de tiempo¿.
Tomando en cuenta la enorme cantidad de licitaciones, se ha seleccionado una muestra aleatoria equilibrada representativa de 10.000 observaciones, a partir de la cual serán necesarios tres pasos para modelar el clasificador.
En el primer paso, dado que la variable original es categórica, se propone el análisis de correspondencia múltiple (MCA) basado en variables latentes, para un análisis de canasta exploratorio. En el segundo paso, con una función de segmentación jerárquica se obtienen 50 segmentos de licitaciones. Finalmente, en el tercer paso, la función SVM (Support Vector Machine) permite modelar un clasificador que asigna, con alta precisión, la clase que más se le aproxima. Con este clasificador de licitaciones ha sido posible procesar el 100% de las licitaciones que se llevan a cabo en la plataforma electrónica de contratación pública del gobierno de Chile (e-procurement) con una eficiencia promedio del 93,6% de aciertos en la clasificación.
El potencial práctico del clasificador de licitaciones propuesto en este TFM radica en ser una herramienta construida a partir de datos públicos, proporcionando a los agentes información valiosa del segmento al que perten
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[EN] At the European Union, the State executes an important part of its budget through third parties public procurement, assigned through public tenders. The annual mean expense in Europe is 12% of the GDP and in Latin ...[+]
[EN] At the European Union, the State executes an important part of its budget through third parties public procurement, assigned through public tenders. The annual mean expense in Europe is 12% of the GDP and in Latin America it reaches 5%. Spain, in 2019, issued more than 100.000 public tenders worth 72.500 million euros approximately. Chile, in 2020, issued more than 79.000 public tenders worth 10.500 million euros.
In this scenario with hundreds of thousands of public tenders representing an important business volume, with thousands of providers involved without information about their competition, it becomes natural to analyze what was proposed by the auction theory studied by Milgrom, Wilson, Klemperer and others, regarding the incentives and stability produced when the bidder bid to win without knowing in advance the price of the asset being offered by the other bidders. In this regard, Milgrom and Wilson¿s auction theory emphasizes the importance of having opportune and segmented information on the estimated price values of the other bidder¿s assets. This suggests that the possibility to segment public tenders would be a step forward, which outcome reduces the bidder¿s uncertainty and rises the expected benefit on each public tender (Wilson, 1960 and 1970).
With this incentive, the present Final Master Project (TFM) poses the objective of elaborating a public tenders classification tool that provides segmented information to bidders, based on statistical techniques of multivariate analysis. The applied method complies with being a generic tool, simple to implement and which outcome, easy to interpret, allows to overcome efficiently the inconvenients of data manipulation. By providing value to the agents, it promotes the competition, reduces collusion and abuse of the dominant position, elements discussed in the competition committee debate of the OECD, undertaken in October 2006, where the importance of auction design is raised.
In this study, the data set comprised all 330.000 public tenders of the Chilean State registered in 36 consecutive months from January 2018 to December 2020. All products and services of a public tender are codified in 8 figures according to UNSPSC codes (United Nations Standard Products and Services Code). To implement the method, they will be considered as a two-digit code. Thus, each tender¿s basket can be represented as a vector of 55 categorical variables, where the descriptor¿s value is 1 when it is associated to one or more products and 0 otherwise. In this case, taking into consideration the basket as the ¿items set together in a single purchase at the same point of time¿.
Considering the big number of public tenders, a sample was obtained by random selection, balanced and representative of 10.000 observations, where three steps will be necessary to model the classifier.
In the first step, since the original variable is categorical, a Multiple Correspondence Analysis (MCA) is suggested based on the latent variables, for an exploratory Basket Market Analysis (MBA). In the second step, with a hierarchical segmentation function, 50 tender segments were obtained. Finally, in the third step, the function SVM (Support Vector Machine) allows to model a classifier that assigns, with high accuracy, the closest class. This public tender classifier has made possible to process 100% of the public tenders published in the government¿s electronic platform for public procurement (e-procurement) with an average efficiency of 93,6% of successful classification.
The practical potential of the tender classifier proposed in this TFM lies in the tool developed from public data, providing valuable information to the agents about the segment to which the public tender belongs, which can be used later to estimate prices of the assets based on historical prices.
The scope of the tender classifier is not limited to the Chilean case, it extends to countries following the OECD recommendations and
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