Enchères et démantèlement des bateaux de pêche en Ecosse

Enchères et retrait des bateaux
de pêche en Ecosse:
étude empirique et experimentale
Uwe Latacz-Lohmann, Universität Kiel
&
Steven Schilizzi, University of Western Australia
Points présentés
1. Pourquoi des enchères? Une grande
variété d’enchères
2. Enchères et programmes à prix fixes:
étude empirique des peches ecossaises
3. Enchères CB et CC:
étude experimentale
4. Quelques conclusions
1. Pourquoi des enchères?
Des enchères comme mécanismes d’achat
= des enchères inversées
• Une alternative:
¾ Aux réglementations
¾ Aux programmes à prix fixes
• Avantages théoriques:
¾ Concurrence : un facteur d’efficience
¾ Révélation d’information en situation asymétrique
• Inconvénient: Coûts administratifs initialement élevés
Une grande variété d’enchères
Dans notre cas présent:
• Enchères inverses vs. directes(*)
• Multi-objets vs. uni-objet
• Secrètes vs. ouvertes
• Prix discriminant vs. prix unique
• A contrainte budgétaire vs. contrainte ciblée
Deux questions
1. Les enchères sont-elles plus efficientes
que les programmes à prix fixes?
2. Enchères à contrainte de budget ou à
objectif fixé (à contrainte ciblée)?
2) Question no. 1:
Auctions and fixed price schemes
Empirical study:
Buyback of fishing vessels in Scotland
Problem: Reduce fishing pressure in the
North Sea and rebuild fish stocks
Strategy chosen by SEERAD:
Î retire part of the fishing fleet by buying
back fishing capacity
How to buy back boats?
• The government agency does not know
the price of the boats
• It is difficult for the agency to fix a buyback price
• An auction mechanism should reveal part
of that value
• Auctions rely on competition and enhance
efficiency
Vessel characteristics and bids submitted
GT
VCU
DaS
WF
Nep
Sca
Bids (₤)
₤/GT
₤/VCU
Average
114
286
211
159
25
5
£251,574
£2.414
£854
Max
340
752
330
620
107
235
£630,000
£5.575
£1474
Min
11
65
103
0
0
0
£35,000
£1.135
£451
Std Dev
64
105
39
167
26
25
£119,082
£661
£215
Legend:
GT
VCU *
DaS
= gross tonnage
= vessel capacity unit
= days at sea
Capac 1 }
Capac 2 } INPUT
Activity }
WF
Nep
Sca
= WhiteFish landings (weight in tons) }
= Nephrop landings (weight in tons) } OUTPUT
= Scallop landings (weight in tons) }
*VCU = hull capacity + 0.45 x engine power in KW
Total = 198 participant vessels (607 eligible)
Budget = ₤25,000,000
Bid and opportunity cost curves
Bids and costs / unit of service
£4.000
FPS (BC)
selection
£3.000
Marginal bid price
£2.000
P
B
Bids
Auction selection
E
H
£1.000
£0
A’
0
5.000
-£1.000
10.000
D
G
Opportunity
costs
A
15.000
20.000
25.000
C
Total units of service
Auction rents = area CBDG; TC FPS rents = CPDG; BC FPS rents = CPEH.
Areas OBDA = OPEA’ = ₤25m budget; Area OPDA = ₤28.5m
Vessel characteristics bought out by
the two mechanisms and information rents
Bought
Out
Auction
(budget constraint)
Fixed price
(budget constraint)
Vessels
56%
(110/198)
48%
(96/198)
Service units
57%
50%
Capacity (GT)
55%
48%
Activity (DaS)
57%
50%
White Fish
65%
56%
Nephrops
55%
48%
Scallops
40%
26%
Entitlements
54%
50%
Information
rents
59%
Budget constraint: 67%
Target constraint: 64%
Answer to question no.1
1. The auction was more efficient than a
fixed price scheme, but moderately so.
2. Auction allowed
•
•
15% more vessels to be bought out
reduced information rents by about 12%.
But transaction costs of auctions are higher.
Conclusion from this study
• The avantage of auctions over fixed price
schemes is not obvious nor automatic. This will
depend inter alia on:
– The experience of private and public agents, which
affects administration/ transaction costs
– The degree of information asymmetry between
principal and agents (rather high here)
– Heterogeneity of bidder cost characteristics (rather
large here)
– A sufficient number of participants (scope of auction)
Deux questions
1. Les enchères sont-elles plus efficientes
que les programmes à prix fixes?
2. Enchères à contrainte de budget ou à
objectif fixé (à contrainte ciblée)?
3) Enchères BC et CC
(à contrainte budgétaire et ciblée)
Motivations:
1. Avec des enchères multi-unitaires
inversées, l’agent principal a le choix
entre les formats BC et CC.
La théorie offre peu d’aide pour ce choix.
2. Quelle confiance avoir dans ces résultats
empiriques ?
Confiance dans les résultats
empiriques
• L’étude empirique s’est fondée sur un modèle
spécifique d’enchère BC.
• Le modèle BC est nouveau et non standard.
• L’étude empirique a supposé qu’il était valable.
• Il faut le comparer à un modèle plus standard, le
modèle CC, pour tester sa validité.
• La théorie des enchères s’est focalisée sur le
modèle CC et offre de bons points de repère
pour l’étude expérimentale.
Formule de mise optimale BC
Formule de mise optimale CC
(avec neutralité au risque)
(avec neutralité au risque)
1

b* = max  (π 0 − π 1 + β ), β 
2

π0 - π1 = coût d’opp de participation
β = borne sup d’anticip du bid cap
β = borne inf d’anticip du bid cap
1
b * (v ) =
∫
∫u
v
1
v
u m (1 − u ) n − m −1 du
m −1
(1 − u ) n − m−1 du
n = nombre d’enchérisseurs
m = nombre d’unités
v = valeur privée (normée)
Latacz-Lohmann & van den
Hamsvoort, 1997
Hailu, Schilizzi, Thoyer, 2004
L’équilibre CC est plus complexe car endogène – pas de ‘bid caps’ exogènes
Questions techniques
1. Le modèle BC prédit-il de façon
satisfaisante les mises réelles?
2. Le modèle BC prédit-il mieux que le
modèle CC plus standard?
3. L’enchère BC a-t-elle une performance
de niveau comparable à l’enchère CC?
Montage expérimental à Kiel
•
•
•
•
•
•
•
•
Enchérisseurs = 88 étudiants éco 1re ann.
Vendent réduction d’N au gouvernement
2 groupes: BC et CC
Coûts d’opp varient linéair’t de 4 à 264€
Vendeurs informés de leur quartile en coût
Gagnants payés en monnaie réelle (0-33€)
Cible égale au nbr de contrats gagnants BC
Vendeurs BC soumettent leur mise et leur
estimation de la mise max acceptée (bid cap)
Budget Constrained Auction
350
Actual BC bids
300
y = 0.9327x + 24.733
250
R2 = 0.8309
200
150
100
50
0
0
50
100
150
200
Optimal (predicted) BC bids
250
300
Le modèle BC prédit-il assez bien?
• OUI… mais pas parfaitement
Le modèle sous-estime un peu les mises
• Raisons possibles: hypotheses restrictives
– Neutralité au risque supposée
– Distribution uniforme des mises maxi anticipées
• On a mesuré l’aversion au risque: négative
Îil est normal que les mises soient sous-estimées.
Combien bien est ‘assez bien’?
ÎComparer avec le modèle CC standard
• Enchères experim BC and CC en parallèle
• Menées en conditions “ceteris paribus”
• Toutes deux enchères inversées
Budget Constrained Auction - Round 1
350
y = 0.9327x + 24.733
2
R = 0.8309
Actual BC bids
300
250
200
150
100
50
0
0
50
100
150
200
250
300
Optimal (predicted) BC bids
Target Constrained Auction - Round 1
350
y = 0.8422x + 43.444
R2 = 0.3661
Actual TC bids
300
250
200
150
100
50
0
0
50
100
150
200
Optimal (predicted) TC bids
250
300
Le modèle BC predit-il aussi bien que le CC?
OUI
et même légèrement mieux
Meilleur ajustement statistique
La performance de l’enchère BC est-elle
meilleure que celle de l’enchère TC?
OUI
L’enchère BC comparée à l’enchère CC:
• Unités sous contrat par € = 10% de plus
• Paiements totaux par gouv’t = 9% moins
• Total profits des vendeurs = 14% moins
ÎLe rapport coût-bénéfice est meilleur.
Toutefois, il convient de répliquer ces
expériences pour tester la stabilité de ces
résultats (à Perth, en octobre 2004).