Ограничения конкуренции на примере российских государственных закупок

Островная M.В.
Подколзина Я.Л.


Часто грань между необходимыми контрактными условиями и ограничениями конкуренции трудно определить, что создает для заинтересованных сторон возможность безнаказанно манипулировать условиями контракта. Особенно остро данная проблема стоит на рынке государственных закупок. В ряде международных документов (OECD, World Bank) низкая конкуренция рассматривается как один из признаков коррупции. В данной работе мы показываем, что низкая конкуренция не всегда скрывает коррупционные мотивы и приводит к высоким ценам на контракты.

В литературе рассматривается множество вариантов ограничения конкуренции, доступных заказчикам: выдвижение жестких требований к товару или компаниям, которым заведомо удовлетворяет малое количество потенциальных поставщиков (Boehm, Olaya, 2006; Rose-Ackerman, 1999; Soreide, 2002 и др.); выбор процедуры закупки под определенного поставщика (Estache et al., 2009; Laffont, Tirole, 1991; Deila Porta, Rose-Ackermann, 2001; Алескеров, 2010 и др.); манипулирование информацией в ходе проведения процедуры (Arozamena, Weinschelbaum, 2009; Burguet, Perry, 2007; Compte et al., 2005). Мы рассматриваем первый вариант — когда ограничениями могут быть условия контракта.

В ряде работ показано, что низкий уровень конкуренции ведет к высокому уровню цен (Бальсевич, Подколзина, 2013; Tkachenko et al., 2014), однако у заказчиков есть механизмы влияния на итоговую цену даже при низкой конкуренции. Низкая резервная цена может служить барьером входа для многих компаний, но при этом не будет приводить к серьезному росту итоговой цены контракта (Альбано и др., 2013). Мы показываем, что ограничения не всегда приводят к росту контрактных цен.

Основные цели работы: продемонстрировать, какой набор контрактных условий на рынке топлива приводит к ограничению участия компаний в закупках; проанализировать предпочтения заказчиков при использовании условий, которые ограничивают участие потенциальных поставщиков; оценить влияние ограничений на итоговую цену контракта. Мы планируем изучить ограничения конкуренции, которые заказчик устанавливает на стадии формулирования государственного задания. Во-первых, мы покажем, какие из контрактных условий являются ограничениями и какие цели могут преследовать заказчики, устанавливая их. Во-вторых, мы проанализируем, как требования заказчиков влияют на цены контрактов в государственных закупках.

Мы рассматриваем закупки топлива через АЗС, выделяем наиболее типичные условия контрактов и изучаем, какие сочетания контрактных условий оказываются ограничивающими, а какие — нет. Для измерения уровня конкуренции мы используем количество компаний, участвовавших в процедуре закупки, и анализируем, при каких условиях контракта в тендере участвует незначительное число компаний. Выбрав ограничения, которые значимо уменьшают количество компаний, мы на их основе строим три варианта индекса ограничений. Все индексы значимо снижают количество компаний, участвующих в закупках, что в итоге приводит к росту цен.

Результаты данной работы можно считать вкладом в эмпирические исследования государственного сектора, поскольку показано, что чем шире заказчик использует свои дискреционные полномочия, тем более затратными становятся его действия для общества. Выбор однородного товара (автомобильного топлива) для анализа только усиливает итоговый результат. Получается, что даже проводя открытую процедуру, которая в наименьшей степени подвержена манипулированию (открытый аукцион), заказчик обладает широкими возможностями по ограничению конкуренции.

Способы ограничения конкуренции в государственных закупках и их последствия

Участие компаний в государственных закупках зависит от соотношения издержек и выгод, полученных в случае исполнения выигранного контракта. С одной стороны, общие институциональные рамки, например степень бюрократизации госсектора, влияют на это соотношение. С другой стороны, действия государственного заказчика — стимулирующие или ограничивающие участие — также имеют значение. Какие способы ограничения конкуренции доступны заказчику до проведения торгов и во время реализации тендерной процедуры?

До проведения торгов заказчик определяет, что и как закупать. Прежде всего, он может ограничивать конкуренцию на этапе формулирования государственного задания. Составляя требования к предмету контракта или участникам закупки, заказчик может выдвинуть такие условия, что только ограниченное количество поставщиков сможет выполнить контракт. С. Роуз-Аккерман одной из первых упоминала об этом способе ограничения конкуренции, утверждая, что «решение о том, что покупать, так же важно, как и выбор процедуры закупки» (Rose-Ackerman, 1999. P. 65). Например, заказчик может установить жесткие сроки выполнения контракта (Boehm et al., 2005) или намеренно укрупнить предмет контракта (Ostrovnaya, Podkolzina, 2015) даже при закупке типового товара. Если заказчик может вносить изменения в государственный контракт после проведения закупки, то у него имеются стимулы установить жесткие требования к контракту на начальном этапе. В результате для участия в процедуре только та компания, которая знает о готовности заказчика изменить условия после проведения процедуры, подаст заявку для участия в процедуре (Deila Porta, Rose-Ackerman, 2001; Soreide, 2002). Мотивы заказчика могут варьировать от желания обеспечить поставку качественного товара в нужное время до желания извлечь дополнительную выгоду. Как правило, в литературе акцент сделан на коррупционных мотивах (Soreide, 2002).

Способ закупки также играет важную роль. Есть ряд закупочных процедур, которые дают большую дискреционную власть, а значит, и право ограничивать конкуренцию, заказчику — например, процедуры, подразумевающие предквалификационный отбор или приглашение от заказчика (Deila Porta, Rose-Ackermann, 2001; Soreide, 2002), либо переговоры. Некоторые процедуры могут быть сопряжены с высокими издержками участия и приводят к снижению возможностей участия определенного типа фирм. Например, электронные аукционы в Италии менее привлекательны для средних и мелких компаний (Albano et al., 2008).

В ходе проведения закупочной процедуры заказчику доступны несколько способов ограничения конкуренции. Во-первых, если ставки подаются в закрытых конвертах, то он может раскрыть компании, давшей взятку, конфиденциальную информацию о других ставках и позволить ей изменить свою ставку, чтобы получить максимальную прибыль. Такое поведение заказчика незаконно, вследствие чего эмпирические свидетельства редки и подавляющее большинство работ, посвященных этому вопросу, носят теоретический характер (Arozamena, Weinschelbaum, 2009; Burguet, Perry, 2007; Compte et al., 2005). Например, было обнаружено, что в аукционе с двумя участниками раскрытие информации о ставках не всегда повышает цену закупаемого товара, но влечет за собой неэффективное распределение контрактов (Burguet, Perry, 2007). На основании ряда признаков можно утверждать, что в запросе котировок была утечка информации и что в этих процедурах итоговые цены контрактов выше (Andreyanov et al., 2017).

Во-вторых, если выбор поставщика происходит через многомерный аукцион, то заказчик может искусственно переоценивать уровень квалификации или качественные характеристики товара поставщика, давшего взятку, или недооценивать соответствующие характеристики в заявках других участников аукциона. Данный способ ограничения конкуренции в государственных закупках широко освещен в теоретической литературе (Celentani, Ganuza, 2002; Laffont, Tirole, 1991; Lengwiler, Wolfstetter, 2006). Заказчик может так подобрать веса различных параметров, чтобы победителем стала заранее выбранная компания (Алескеров, 2010; Laffont, Tirole, 1991). Следовательно, коррупционные возможности заказчика в многомерном аукционе выше, чем в стандартном аукционе по цене. Последний теоретический вывод подкрепляется данными по дорожным и железнодорожным концессиям в Латинской Америке. Использование многомерных аукционов чаще приводит к повторным переговорам, что может быть сигналом коррупции (Estache et al., 2009).

Наличие ограничений не обязательно свидетельствует о коррупционных мотивах заказчика. Так, эмпирический анализ государственных закупок в различных странах показал, что на выбор переговоров влияют компетентность государственного заказчика, ожидаемое число участников закупочной процедуры, сложность государственного контракта (Bajari et al., 2009; Chong et al., 2014) и уровень политической конкуренции (Chong et al., 2012; Moszoro, Spiller, 2012; Spiller, Moszoro, 2014). Например, заказчику выгоднее провести переговоры, чем аукцион, если он собирается закупить сложный товар или услугу (Bajari et al., 2009). Теоретическая модель (Asker, Cantillon, 2008) демонстрирует, что честный заказчик может получить максимальный выигрыш в многомерном аукционе, нежели в других типах аукционов.

В отличие от спецификации дизайна закупочной процедуры, который помогает выбрать компании, способные наилучшим образом выполнить государственный заказ, ограничения конкуренции снижают эффективность государственных закупок из-за более низкого участия компаний. В свою очередь, чем меньше компаний участвует в закупочной процедуре, тем выше цены государственных контрактов (Бальсевич, Подколзина, 2013; Tkachenko et al., 2014).

Мы предполагаем, что чем более жесткие требования устанавливает заказчик, тем меньше компаний участвуют в государственных закупках. Однако не всегда ограничения приводят к росту цен, так как эффект роста цены заказчик может сдержать за счет установления низких резервных цен.

Описание рынка автомобильного топлива

Мы анализируем закупки топлива, продаваемого через автозаправочные станции (здесь и далее — АЗС)1. Во-первых, автомобильное топливо — однородный товар, качество которого четко регламентировано государственными стандартами2. Более того, при закупке топлива через АЗС качество топлива, которое получает заказчик, совпадает с его качеством на частном рынке, в отличие от закупки другим способом (наливом). Во-вторых, Федеральная служба государственной статистики публикует в открытом доступе информацию о еженедельных средних потребительских ценах на основные виды автомобильного топлива в каждом регионе России. Наличие этих данных позволит нам рассчитать стоимость контракта в рыночных ценах по единому методу для всех региональных заказчиков, абстрагироваться от оценки качества и точнее измерить объективные показатели ценовой конкуренции: участие компаний и цены контрактов.

Мы исследуем государственные закупки топлива в одном регионе России — Нижегородской области. На выбор региона повлияла высокая прозрачность регионального сайта Нижегородской области (Бальсевич и др., 2012), сопоставимая с прозрачностью единого сайта государственных закупок. Кроме этого, в данной области было проведено много закупок топлива для АЗС, что позволяет использовать регрессионный анализ.

Мы собрали основные данные о закупках, проведенных в 2008 — 2010 гг., с регионального сайта государственных закупок Нижегородской области, а данные о закупках, проведенных в 2011—2013 гг., — с единого сайта государственных закупок Российской Федерации. Итоговая выборка включает закупки, проведенные государственными заказчиками, расположенными в Нижнем Новгороде, с 2008 по 2013 г.

Итоговая база3 состоит из 603 наблюдений, каждое из которых содержит полную информацию о состоявшейся государственной закупке и соответствующем государственном контракте. База включает 430 запросов котировок, 54 открытых аукциона и 119 электронных аукционов, которые были организованы 28 государственными заказчиками. Около 40% государственных закупок было проведено в 2008—2010 гг., 0% — в 2011—2013 гг. Описательная статистика по основным исследуемым переменным представлена в Приложении.

Типовой государственный контракт включал предмет закупки (типы и объемы товаров, срок поставки) и различные требования заказчика к потенциальным участникам закупки. Поскольку автомобильное топливо — однородный товар, возможности заказчика установить дополнительные требования довольно ограничены. Между тем заказчик может зафиксировать в закупочной документации требования к расположению АЗС поставщиков, способам оплаты, особенностям работы и т. д. Часть из этих требований можно использовать как ограничения, препятствующие конкуренции между компаниями. В таблице 1 приведена информация о частоте использования наиболее распространенных требований по всей базе и отдельно по заказчикам4.

Таблица 1

Использование требований к участникам закупки

Требование заказчика

Доля заказчиков*, %

Доля закупок,

%

1

Расстояние от АЗС до заказчика

7,14

5,13

2

Сетевая компания

82,14

75,99

3

Расположение АЗС в конкретных районах Нижнего Новгорода

60,71

33,28

4

Расположение АЗС в конкретных районах Нижегородской области

64,29

47,85

5

Поставка завышенного объема бензина (в день)**

60,71

25,66

6

Круглосуточная работа АЗС

28,57

10,27

7

Требование к обеспечению заявки***

100,00

55,96

8

Оплата с помощью ведомостей

17,86

6,79

9

Оплата по топливным картам

96,43

82,95

10

Оплата по талонам

50,00

33,61

11

Оплата иным способом

14,29

2,15

* Доля заказчиков, которые выдвигали конкретное требование хотя бы один раз, в общем числе заказчиков.

** В данном случае мы закодировали поставку больших объемов бензина как фиктивную переменную, которая равна 1, если количество литров топлива в день, описанное в контракте, превышает среднее количество литров в день, выбираемое всеми заказчиками в 2008—2013 гг. Поэтому данный показатель был использован хотя бы раз более чем половиной заказчиков.

*** Данные доступны для закупок после 2011 г.

Источник: здесь и далее в таблицах, если не указано иное, — расчеты авторов.

Однако использование конкретного требования к поставщикам может не влиять на участие компаний в закупочной процедуре. Чтобы отделить ограничения от общих требований заказчика, не влияющих на уровень конкуренции, мы провели корреляционный анализ, преобразовав показатели таким образом, чтобы их значения варьировали от 0 до 1. Так мы вычислили отношение числа районов Нижнего Новгорода (Нижегородской области), где АЗС должны были располагаться по требованию заказчика, к общему числу районов Нижнего Новгорода (Нижегородской области). Аналогично мы вычислили отношение поставки объема бензина в день к максимальному объему бензина в день, а также долю требуемого обеспечения заявки в начальной цене контракта. Остальные требования мы закодировали как фиктивные переменные, где 1 — наличие требования, 0 — его отсутствие. В таблице 2 приведены результаты корреляционного анализа для преобразованных переменных.

Таблица 2

Корреляционная матрица требований и участия компаний

Требование заказчика

Число ставок

1

Расстояние от АЗС до заказчика

-0,0190

2

Сетевая компания

-0,1633***

3

Расположение АЗС в конкретных районах Нижнего Новгорода

-0,2647***

4

Расположение АЗС в конкретных районах Нижегородской области

-0,2791***

5

Поставка завышенного объема бензина (в день)

-0,1153***

6

Требование к обеспечению заявки

-0,1413***

7

Круглосуточная работа АЗС

0,0967**

8

Оплата с помощью ведомостей

0,0619

9

Оплата по топливным картам

-0,0263

10

Оплата по талонам

0,1143**

11

Оплата иным способом

0,0490

*p<0,1, **p<0,05, ***p<0,01.

Различные требования по-разному связаны с участием компаний, измеряемым как число ставок в закупочной процедуре. Введение ряда требований (строки 2—7 в табл. 2) статистически значимо связано с меньшим участием активных компаний в государственных закупках. Более подробно механизм их влияния разбирается далее. Эффект от требования к расстоянию между заказчиком и ближайшей АЗС может быть незначимым, так как его использовали только два заказчика, которые не предъявляли других требований к участникам5. В то же время использование иных требований, например выбор способа оплаты, не снижает участие компаний, а оплата по талонам даже значимо увеличивает.

Ограничение конкуренции в государственных закупках

Рассмотрим более подробно, как заказчики могли использовать требования к поставщикам для ограничения конкуренции в закупках, проанализировав каждое из них.

Сетевая компания

Требование к поставке топлива через сеть АЗС ограничивало участие независимых компаний, имеющих по одной АЗС. В Нижнем Новгороде подавляющее большинство участников рынка автомобильного топлива не соответствуют этому требованию. Лишь 9 участников из 35 (ЛУКОЙЛ, «Газиромнефть», Taxioil, «Реал-Инвест», «Терминал», «Волга-Нефтепродукт», «Газпром Трансгаз Нижний Новгород», «Энтиком-Инвест» и «Газэнерго») можно отнести к сетевым компаниям, так как они имели более двух АЗС. Следовательно, включение этого требования отсекает от участия более 2/3 компаний.

Расположение АЗС поставщика в конкретных населенных пунктах или районах города

Число АЗС было неравномерно распределено между различными компаниями как по районам Нижнего Новгорода, так и по муниципальным образованиям. Поэтому, включив в закупочную документацию отдаленный населенный пункт, заказчик мог одновременно ограничить компании и по территориальному признаку, и по размеру. Например, только 2 компании на 1 августа 2015 г. владели АЗС, расположенными во всех восьми административных районах Нижнего Новгорода, 5 компаний владели АЗС в шести районах Нижнего Новгорода и 6 — в четырех районах. Компании могут использовать субподряд, однако он накладывает дополнительные транс-акционные издержки, и чем больше АЗС в разных районах требует заказчик, тем выше эти издержки.

Поставка завышенного объема бензина в день

Требование поставить завышенный объем автомобильного топлива в день ограничивает конкуренцию со стороны независимых компаний, как и предыдущее требование. Чем меньше число АЗС у компании, тем меньше топлива в день она может предоставить. Для выполнения государственного контракта малые компании могут заключить дополнительные договоры с субподрядчиками. Если риски, связанные с заключением таких контрактов, велики (например, из-за высокой неопределенности на рынке), то компания откажется их заключать и, следовательно, не будет участвовать в закупочном аукционе.

Требование к обеспечению заявки

Требование предоставить финансовое обеспечение заявки призвано отстранить от участия недобросовестные компании, которые не способны исполнить государственный контракт. Заказчик может установить обеспечение заявки размером до 5% от начальной цены контракта. В случае укрупнения государственного контракта подобное требование можно считать способом исключить участие малых компаний.

Влияние ограничений на цены государственных контрактов

Чтобы точнее определить влияние требований, установленных заказчиком, на цены контрактов через число участников закупочной процедуры, мы используем регрессионный анализ (метод 2SLS). Метод инструментальных переменных позволяет учесть тот факт, что требования влияют на цену только косвенно — через количество участников торгов. На первом шаге мы определяем число активных участников, оцененное как число поданных ставок в закупочной процедуре, а на втором шаге подставляем оцененное число участников в модель относительной цены контракта, рассчитанной как отношение итоговой цены контракта к подобному контракту (по типам и объемам автомобильного топлива) в среднерыночных региональных ценах. В качестве инструментальных переменных мы используем ограничения конкуренции, установленные заказчиками.

Мы строим следующую модель связи между требованиями, выдвигаемыми заказчиками, и итоговыми ценами государственных контрактов (список переменных см. в Приложении):

PRICERATIO = α х N_BIDbid + β х CONTROL + CONSTANT + ε (1)


N_BIDbid = γ x INSTRUMENTS + ε (2)

В качестве контрольных переменных мы используем тип закупочной процедуры (запрос котировок, электронный или открытый аукцион), число типов автомобильного топлива, соотношение начальной и рыночной цен контракта и фиктивные переменные для года проведения закупочной процедуры. Разные типы закупочных процедур и разные конфигурации контрактов привлекают различное число поставщиков, что, в свою очередь, влияет на конкуренцию между ними и итоговую цену контракта. Время проведения процедуры отражает изменения на рынке или в государственном управлении, которые могли происходить в регионе.

Большая часть заказчиков выдвигали одновременно несколько ограничений, что могло иметь мультипликативный эффект для участия. Поэтому чтобы точнее оценить влияние требований на конкуренцию, мы построим несколько индексов ограничения конкуренции. Первый индекс — наличие территориальных ограничений, измеряемое как отношение числа районов Нижнего Новгорода и Нижегородской области, где АЗС должны были располагаться по требованию заказчика, к общему числу районов. Как показывают данные таблицы 2, территориальные ограничения имели наибольшее воздействие на число участников, и новый показатель позволит это учесть.

Второй, суммарный индекс ограничения конкуренции (Σindex) мы строим, сложив все требования, выдвигаемые заказчиком, для конкретной закупочной процедуры. Поскольку наличие ограничения означало 1, а отсутствие — 0, максимальное возможное значение индекса равно 5. Однако на практике никто из заказчиков не использовал одновременно все виды ограничений, их число варьировало от 0 до 4.

Третий индекс ограничений конкуренции мы строим с помощью факторного анализа, а именно — метода главных компонент. Поскольку некоторые ограничения статистически значимо связаны друг с другом (табл. 3), суммарный индекс ограничений может давать искаженные результаты. Факторный анализ позволит преодолеть эту проблему6. В качестве третьего индекса ограничений конкуренции мы используем первый компонент (comp 1), который содержит 42,78% общей дисперсии и связан положительно со всеми пятью ограничениями конкуренции. Полученные результаты регрессионного анализа представлены в таблице 47.

Таблица 3

Корреляционная матрица ограничений конкуренции



1

2

3

4

5

1

Расположение АЗС в конкретных районах Нижнего Новгорода

1,0000





2

Расположение АЗС в конкретных районах Нижегородской области

0,7209 (0,0000)

1,0000




3

Поставка завышенного объема бензина (в день)

0,0228 (0,5770)

0,0548 (0,1792)

1,0000



4

Требование к обеспечению заявки

0,2189 (0,0000)

0,1902 (0,0000)

0,1326 (0,0011)

1,0000


5

Сетевая компания

0,3554 (0,0000)

0,4380 (0,0000)

0,0705 (0,0836)

0,1666 (0,0000)

1,0000

Примечание. В скобках стандартные ошибки.

Мы получили, что чем более жесткие требования предъявляет заказчик к поставщикам, а именно — чем больше конкретных населенных пунктов, в которых должны располагаться АЗС поставщика, он указывает и чем разнообразнее используемые требования, тем меньше число активных участников и выше относительная цена контрактов в закупочной процедуре. Полученный результат устойчив к изменению инструментальных переменных.

Таблица 4

Результаты регрессионного анализа (N = 603)

Переменная

(1)

(2)

(3)

N_BID

PRICE RATIO

N_BID

PRICE RATIO

N_BID

PRICE RATIO

OLS коэф.

2SLS коэф.

OLS коэф.

2SLS коэф.

OLS коэф.

2SLS коэф.

SEALED

0,3920*** (0,0860)

-0,00381 (0,00842)

0,4760*** (0,0823)

0,0109 (0,0158)

0,3920*** (0,0854)

0,00616 (0,00980)

Е-AUCTION

-0,1340 (0,0962)

-0,02110*** (0,00536)

-0,0749 (0,0962)

-0,0236*** (0,00738)

-0,1110 (0,0954)

-0,0228*** (0,00645)

TYPES

0,0387 (0,0271)

-0,00331** (0,00165)

0,0550** (0,0271)

-0,00178 (0,00248)

0,0451* (0,0269)

-0,00228 (0,00197)

SRATIO

0,561 (0,513)

0,7080*** (0,0291)

0,5330 (0,5170)

0,7240*** (0,0405)

0,498 (0,513)

0,7190*** (0,0350)

NBID


-0,0418*** (0,0142)


-0,0711** (0,0290)


-0,0616*** (0,0163)

PARTS OF NN&NO

-0,250*** (0,0649)






SUM INDEX



-0,0159** (0,0064)




COMP1





-0,1480*** (0,0365)


YEARS

+

+

+

+

+

+

Константа

1,014* (0,532)

0,377*** (0,0313)

0,885* (0,534)

0,402*** (0,0455)

1,104** (0,534)

0,394*** (0,0376)

R2

0,301

0,525

0,291

0,159

0,303

0,307

Примечание. В скобках стандартные ошибки; *р < 0,1, **р < 0,05, ***р < 0,01.

Для проверки устойчивости результатов мы построили аналогичные регрессии, выполненные методом 2SLS, для каждого из типов ограничений, накладываемых заказчиком. Результаты регрессионного анализа8 показывают, что найденные связи между ограничениями, выдвигаемыми заказчиками, числом ставок и относительной ценой контракта остаются неизменными. Однако не все ограничения, включенные отдельно в модель, имеют статистически значимую связь с числом ставок. Это показывает необходимость использовать ограничения в совокупности, что мы проверили ранее. При этом связи между зависимыми и контрольными переменными значимо не изменяются.

Взаимосвязи ограничений конкуренции и характеристик заказчиков

Как характеристики заказчиков могут влиять на используемые ими типы ограничений? Чтобы понять это, необходимо проанализировать корреляционные связи между характеристиками заказчиков, отдельными ограничениями и их комбинациями.

Прежде всего, мы извлекли из полного наименования заказчика вид экономической деятельности9. Для каждого из 28 заказчиков мы собрали информацию о следующих характеристиках: размер заказчика, кодируемый как число и сумма государственных контрактов, которые были заказаны им до 01.01.2014 г.; код заказчика по общероссийскому классификатору организационно-правовых форм (ОКОПФ). В таблице 5 приведена описательная статистика по заказчикам, в разрезе базы государственных закупок автомобильного топлива.

Таблица 5

Описательная статистика по заказчикам (N = 604)

Переменная

Определение

Среднее

Мин.

Макс.

Размер заказчика

LN (Контракты)

Число контрактов до 01.01.14, в нат. лог.

5,889336

4,025352

7,307873

LN (Сумма)

Сумма контрактов до 01.01.14, в нат. лог.

19,718580

16,150390

24,401890

ОКОПФ

ОКОПФ 75104

1 — федеральное государственное казенное учреждение, 0 — иначе

0,1026490

0

1

ОКОПФ 75203

1 — государственное бюджетное учреждение субъектов РФ, 0 — иначе

0,6125828

0

1

ОКОПФ 75204

1 — государственное казенное учреждение субъектов РФ, 0 — иначе

0,2549669

0

1

ОКОПФ 20903

1 — бюджетное учреждение, 0 — иначе

0,0298013

0

1

Вид экономической деятельности

Здравоохранение


0,4503311

0

1

Управление


0,3526490

0

1

Образование


0,0910596

0

1

Другое


0,0877483

0

1

Культура


0,0182119

0

1

Источник: сайт Госзатраты (https://clearspending.ru).

Подавляющее большинство анализируемых закупок было проведено заказчиками, которые по организационно-правовой форме относятся к государственным бюджетным учреждениям субъектов Российской Федерации (61,26%) и государственным казенным учреждениям субъектов РФ (25,5%). По типам экономической деятельности преобладают закупки учреждений, работающих в сфере здравоохранения (45%), и закупки органов государственной власти (35,26%).

Далее мы проанализируем силу связи между характеристиками заказчиков и ограничениями конкуренции в государственных закупках. Мы исключили характеристики заказчиков, которые провели менее 9% от числа закупок в анализируемой базе данных. В таблице 6 приведены результаты корреляционного анализа.

Таблица 6

Корреляционный анализ: характеристики заказчиков и ограничения конкуренции


Ограничение конкуренции*

Индекс ограничения


1

2

3

4

5

PARTS of NN & NO

SUM INDEX

COMP1

LN (Контракты)

0,0095 (0,817)

0,0287 (0,482)

-0,0192 (0,638)

-0,0167 (0,683)

-0,0486 (0,233)

0,0192 (0,638)

-0,0205 (0,617)

-0,0131 (0,748)

LN (Сумма)

0,0609 (0,136)

0,0267 (0,513)

0,0065 (0,874)

0,0313 (0,443)

0,0065 (0,874)

0,0495 (0,225)

0,0173 (0,673)

0,0370 (0,365)

ОКОПФ 75104

0,3694 (0,000)

0,3155 (0,000)

0,3925 (0,000)

0,0800 0,0494

0,1773 (0,000)

0,3725 (0,000)

0,4699 (0,000)

0,4986 (0,000)

ОКОПФ 75203

0,0049 (0,904)

-0,1280 (0,002)

-0,1156 (0,005)

0,0019 (0,963)

-0,1764 (0,000)

-0,0569 (0,163)

-0,1423 (0,001)

-0,1496 (0,000)

ОКОПФ 75204

-0,3063 (0,000)

-0,1249 (0,002)

-0,1258 (0,002)

-0,0341 (0,403)

0,0353 (0,386)

-0,2449 (0,000)

-0,1660 (0,000)

-0,2143 (0,000)

Здравоохранение

0,0202 (0,620)

-0,0685 (0,093)

-0,1781 (0,000)

0,0797 (0,050)

0,0179 (0,661)

-0,0197 (0,628)

-0,1694 (0,000)

-0,0992 0,0148

Образование

-0,1165 (0,004)

-0,2491 (0,000)

0,0840 (0,039)

-0,0845 (0,038)

-0,1724 (0,000)

-0,1874 (0,000)

0,0179 (0,661)

-0,1333 (0,001)

Управление

0,0480 (0,239)

0,1737 (0,000)

0,1334 (0,001)

0,0183 (0,654)

0,2039 (0,000)

0,1105 (0,007)

0,1739 (0,000)

0,2023 (0,000)

Примечание. В скобках — уровень значимости коэффициентов корреляции.

* Номер ограничения соответствует номеру в таблице 3.

Во-первых, использование ограничений не коррелирует значимо с числом или суммой государственных контрактов, заключенных до 01.01.2014 г. Таким образом, размер заказчика не связан с требованиями, которые он предъявляет к поставщикам.

Во-вторых, федеральные казенные учреждения статистически чаще используют все виды ограничений конкуренции, чем казенные и бюджетные учреждения субъектов РФ. Это может быть связано с большей регламентацией деятельности казенных учреждений.

В-третьих, вид экономической деятельности заказчика значимо связан с ограничениями, которые он использует. Учреждения здравоохранения требуют поставлять меньший объем топлива в день, чем остальные заказчики, что может отражать как более долгие сроки контрактов, заключенных данными заказчиками, так и меньшую потребность в бензине. Учреждения образования используют меньше других ограничений: они требуют поставлять топливо через АЗС, расположенные в меньшем числе районов Нижнего Новгорода и Нижегородской области, реже требуют обеспечить закупку и поставлять топливо через сеть АЗС. Учреждения государственной власти требуют поставлять топливо через АЗС, расположенные в большем числе районов Нижегородской области, больший объем топлива в день и чаще требуют поставлять топливо через сеть АЗС. Поскольку большинство учреждений государственной власти относятся к федеральным казенным учреждениям (по ОКОПФ), подобные взаимосвязи могут отражать влияние не вида деятельности, а уровня подотчетности заказчика (федеральный, а не региональный).

Используемые ограничения не всегда связаны с числом ставок и итоговыми ценами государственных контрактов (табл. 7). Хотя регрессионный анализ показал, что меньшее число участников приводит к росту относительных итоговых контрактных цен, результаты анализа закупок по типам заказчиков не столь однозначны. Мы видим, что федеральные казенные учреждения (ОКОПФ 75104) используют много ограничений и подавляющее большинство торгов оказываются несостоявшимися, однако разница с заказчиками других организационно-правовых форм в средних ценах за период не столь велика — 0,0006 (ОКОПФ 75203) и 0,0095 (ОКОПФ 75204), хотя большая часть закупок проводится через конкурентные процедуры. Один из вариантов увеличить конкуренцию и уменьшить требования — разбивать крупную закупку на несколько закупок меньшего размера. Например, вместо закупки 40 тыс. литров бензина в течение полугода, можно закупить два раза по 20 тыс. литров на три месяца. Однако проведение каждой процедуры стоит денег, и экономия, достигнутая за счет увеличения конкуренции, не покроет издержек на проведение большего количества процедур.

Таблица 7

Результаты закупок и характеристики заказчиков


Показатель закупок

1 ставка, %

среднее отношение контрактных цен

ОКОПФ 75104

93,55

1,0092

ОКОПФ 75203

41,62

1,0086

ОКОПФ 75204

45,45

0,9997

Здравоохранение

38,60

1,0093

Образование

29,09

1,0113

Управление

64,32

1,0027

Если мы обратимся к классификации по видам экономической деятельности, то здесь доля неконкурентных торгов обратным образом влияет на средний уровень относительных контрактных цен. Органы власти наиболее часто использовали ограничения, более половины торгов прошли при участии всего одной компании, однако средние цены ниже, чем у других заказчиков, которые проводили конкурентные процедуры намного чаще. Учреждения образования реже использовали многие виды ограничений конкуренции, что привело к более интенсивной конкуренции в закупках, но более высоким ценам.

Анализ показывает, что конкурентные торги не всегда могут дать большую экономию в итоговых контрактных ценах, а использование ограничений не приводит к однозначно высоким относительным ценам контрактов.


Наша работа посвящена влиянию дискреционной власти заказчика на результаты государственных закупок. Впервые на российских данных мы оценили требования к поставщикам и особенностям предоставляемых ими услуг и влияние таких требований на итоговые цены контрактов через число поставщиков, участвующих в закупочной процедуре. Мы выбрали для анализа рынок со стандартизованным товаром — автомобильным топливом с поставкой через АЗС, — требования к которому четко описаны в нормативно-правовых актах, а качество на частном рынке и в государственном секторе совпадает. Это позволило нам абстрагироваться от возможных качественных различий между поставщиками и сосредоточить свое внимание на ценовых отличиях.

Выяснилось, что требования, устанавливаемые заказчиками, по-разному связаны с показателями ценовой конкуренции в государственных закупках. Некоторым требованиям соответствует большое число участников рынка, поэтому их включение в закупочную документацию не влияет на число компаний, участвующих в закупочной процедуре. Однако включение других требований, например территориального расположения АЗС поставщика в административных районах города или муниципалитетах области, резко ограничивает круг возможных участников. Такие требования мы называем ограничениями конкуренции. Если заказчик использует их в закупочной процедуре, то конкуренция снижается, что приводит к росту итоговой цены контракта по отношению к рыночным ценам.

Для проверки устойчивости результатов мы включили в эмпирические модели контрольные переменные, отражающие прочие характеристики закупочной процедуры и контракта, а также использовали различные способы кодирования ограничений конкуренции. Кроме того, мы создали три индекса ограничений: два суммарных индекса ограничений, рассчитанные путем суммирования показателей и с использованием факторного анализа, а также индекс территориальных ограничений. Полученные результаты остались неизменными. Использование тех или иных ограничений не было связано с размером заказчика, но зависело от его организационно-правовой формы и сферы деятельности. Показано, что использование ограничений и итоговое соотношение цен контрактов зависят от типа заказчиков. Однако в данной работе проведен только корреляционный анализ, и требуется дальнейшее исследование связи типа заказчика и используемого набора контрактных требований, чтобы понять, чем определяются различия и возможно ли заимствование опыта более эффективных заказчиков.

Наше исследование показывает, что заказчик обладает большими дискреционными возможностями даже в наиболее прозрачной закупочной процедуре (см. также: Sereide, 2002). Поэтому результаты реформирования государственных закупок могут сильно различаться в зависимости от коррупционной обстановки и уровня мониторинга в регионе.

Мы предлагаем две меры для улучшения текущей ситуации. Во-пер-вых, можно снизить издержки поиска информации о требованиях, предъявляемых к поставщикам, за счет создания типовых групп требований и легкого поиска по ним в единой системе. Это позволит контролирующему органу сравнивать требования к поставщикам у разных заказчиков и выявлять чрезмерные ограничения конкуренции. Во-вторых, можно расширить способы закупки даже для стандартизованных товаров. В результате ограничения конкуренции выйдут из «серой» зоны и станут способом оценки заявок поставщиков.


1 Схожую мотивировку выбора государственных закупок топлива см. в: Balsevich, Podkolzina, 2014.

2 Качество автомобильного бензина регламентируют ГОСТ 2084-77, ГОСТ Р 51105-97 и ГОСТ Р 51866-2002, ТУ 0251-001-12150839-2015. Согласно техническому регламенту «О требованиях к выбросам автомобильной техникой, выпускаемой в обращение на территории Российской Федерации, вредных (загрязняющих) веществ», введенному постановлением Правительства РФ от 12 октября 2005 г. № 609, и изменениям к нему, экологические стандарты зависят от вида топлива. Так, для АИ-95 действовал экологический стандарт Евро-2 в 2005—2010 гг. и Евро-3 в 2011-2013 гг., для АИ-92 - Евро-2 в 2005-2012 гг. и Евро-3 в 2012-2013 гг.

3 Сначала мы собрали данные с регионального сайта государственных закупок Нижегородской области (с 2014 г. сайт закрыт) и единого сайта государственных закупок Российской Федерации (www.zakupki.gov.ru). Затем мы проверили базу на пропуски и заполнили их с помощью электронной газеты «Конкурсные торги» (http://www.gostorgi.ru). Далее мы очистили базу от повторов, несостоявшихся закупок, в которых не участвовала ни одна компания, и убрали электронные аукционы, проведенные до 2011 г., поскольку решение организовать их в тот период было инициативой заказчика, а не предписано извне, и эти закупки не были учтены в официальной муниципальной статистике.

4 Для проведения этого анализа мы собрали информацию из двух независимых источников: сайта Нижнего Новгорода компании 2ГИС (https://2gis.ru/n_novgorod) и сайта проекта Benzin-price (http://www.benzin-price.ru). В онлайн-приложении к статье (https://www.hse.ru/ data/2018/01/30/1163740518/Appendix.pdf) представлен список компаний и индивидуальных предпринимателей, имеющих собственные АЗС, по восьми административным районам города на 1 августа 2015 г.

5 Первый из этих заказчиков (ID 5261015258) варьировал дистанцию до ближайшей АЗС от 2 до 7 км, а второй заказчик (ID 5262035017) — от 500 м до 2 км.

6 Результаты факторного анализа представлены в онлайн-приложении.

7 В онлайн-приложении даны результаты применения МНК.

8 Эти результаты приведены в онлайн-приложении.

9 Остальную информацию о заказчиках мы собрали с сайта проекта Госзатраты (https:// clearspending.ru).


Приложение

Повторяющиеся государственные закупки автомобильного топлива в г. Нижнем Новгороде в 2008—2013 гг.

Описательная статистика (N = 603)

Переменная

Определение

Мин.

Макс.

Среднее

Зависимые переменные

PRICE RATIO

= отношение итоговой цены к рыночной цене в аукционе, руб.

0,7211031

1,17972

1,006437

NBID

= число участников, сделавших ставку в аукционе

1

5

1,565506

Инструментальные переменные для числа участников

PARTS OF NN

= число административных районов Нижнего Новгорода, где должны располагаться АЗС участников, поделенное на общее число административных районов Нижнего Новгорода

0

1

0,3264925

PARTS OF NO

= число муниципальных образований Нижегородской области, где должны располагаться АЗС участников, поделенное на общее число муниципальных образований Нижегородской области

0

1

0,270937

PARTS OF NN&NO

= сумма числа административных районов Нижнего Новгорода и муниципальных образований Нижегородской области, где должны располагаться АЗС участников, поделенная на сумму числа административных районов Нижнего Новгорода и муниципальных образований Нижегородской области

0

1

0,3677453

NETWORK

= 1, если заказчик требовал поставку через сеть АЗС = 0, если иначе

0

1

0,7595357

DEPOSITE

= 1, если заказчик требовал обеспечение заявки для участия в закупке = 0 , если иначе

0

1

0,5588723

SUM INDEX

= суммарный индекс требований заказчика к поставщикам

0,0001751

3,683572

1,525642

Контрольные переменные

SEALED

= 1, если закупка проведена в форме запроса котировок = 0, иначе

0

1

0,7131012

E-AU CT I ON

= 1, если закупка проведена в форме запроса открытого аукциона в электронной форме = 0, иначе

0

1

0,1973466

OPEN

= 1, если закупка проведена в форме запроса открытого аукциона = 0, иначе

0

1

0,0895522

SRATIO TYPES

= отношение начальной цены к рыночной цене в аукционе, руб.

= число типов автомобильного топлива в контракте

0,7211031 1

1,389904 4

1,022863 1,737977

LN (VOLUME)

= натуральный логарифм общего объема автомобильного топлива в государственном контракте

4,60517

14,48668

9,272029

Переменная

Определение

Мин.

Макс.

Среднее

Y2008

= 1, если закупочная процедура проведена в 2008 г. = 0, иначе

0

1

0,0646766

Y2009

= 1, если закупочная процедура проведена в 2009 г. = 0, иначе

0

1

0,1094527

Y2010

= 1, если закупочная процедура проведена в 2010 г. = 0, иначе

0

1

0,2454395

Y2011

= 1, если закупочная процедура проведена в 2011 г. = 0, иначе

0

1

0,2122720

Y2012

= 1, если закупочная процедура проведена в 2012 г. = 0, иначе

0

1

0,1757877

Y2013

= 1, если закупочная процедура проведена в 2013 г. = 0, иначе

0

1

0,1923715

Источники: официальный сайт государственных закупок Нижегородской области (с 2014 г. сайт закрыт); единый сайт государственных закупок Российской Федерации (www. zakupki.gov.ru).


Список литературы / References

Алескеров Ф. Т. (2010). О моделях манипулирования при проведении конкурсов для государственных закупок // X Международная научная конференция по проблемам развития экономики и общества: В 3 кн. Кн. 1 / Под ред. Е. Г. Ясина. М.: Изд. дом ГУ-ВШЭ. С. 422-427. [Aleskerov F. Т. (2010). On models of manipulation at tenders for government procurement. In: E. G. Yasin (ed.). X International scientific conference on the problems of economic development and society. In 3 books, Book 1. Moscow: HSE Publ., pp. 422 — 427. (In Russian).]

Альбано Г. и др. (2013). Поощрение участия // Руководство по закупкам / Под ред. Н. Димитри, Г. Пига, Д. Спаньоло. М.: Изд. дом ВШЭ. С. 343 — 376. [Albano G. et al. (2013). Encouraging participation. In: N. Dimitri, G. Pig, D. Spagnolo (eds.). Handbook of procurement. Moscow: HSE Publ, pp. 343—376. (In Russian).]

Бальсевич А. А., Пивоварова С. Г., Подколзина Е. А. (2012). Региональные различия в относительных ценах государственных контрактов: роль информационной прозрачности // Вопросы государственного и муниципального управления. Т. 6, № 2. С. 97-111. [Balsevich A. A., Pivovarova S. G., Podkolzina Е. А. (2012). Regional differences in the relative prices of government contracts: The role of information transparency. Voprosy Gosudarstvennogo і Munitsipalnogo Upravlenia, Vol. 6, No. 2, pp. 97-111 (In Russian).]

Бальсевич А., Подколзина E. (2013). Влияние структуры розничного рынка на цены государственных контрактов (Препринт No. WP10/2013/02). М.: Изд. дом ВШЭ. [Balsevich A., Podkolzina Е. (2013). How the retail market structure influences prices of public procurement contracts? (Preprint No. WP10/2013/02). Moscow: HSE Publ. (In Russian).]

Albano G. et al. (2008). The determinants of suppliers' performance in e-procurement: Evidence from the Italian government's e-procurement platform. FEEM Working Paper, No. 49.2008.

Andreyanov P., Davidson A., Korovkin V. (2017). Detecting auctioneer corruption: Evidence from Russian procurement auctions. Unpublished manuscript, https:// editorialexpress.com/cgi-bin/conference/download.cgi?db_name=NASM2017& paper_id=777

Arozamena L., Weinschelbaum F. (2009). The effect of corruption oN_BIDding behavior in first-price auctions. European Economic Review, Vol. 53, No. 6, pp. 645 — 657.

Asker J., Cantillon E. (2008). Properties of Scoring Auctions. RAND Journal of Economics, Vol. 39, No. 1, pp. 69 — 85.

Bajari P., McMillan R., Tadelis S. (2009). Auctions versus negotiations in procurement: An empirical analysis. Journal of Law, Economics, & Organization, Vol. 25, No. 2, pp. 372-399.

Balsevich A., Podkolzina E. (2014). Indicators of corruption in public procurement: The example of Russian regions (Working Paper No. WP BRP 76/EC/2014). Moscow: Higher School of Economics.

Boehm F., Olaya J. (2006). Corruption in public contracting auctions: The role of transparency iN_BIDding process. Annals of Public and Cooperative Economics, Vol. 77, No. 4, pp. 431-452.

Boehm F., Olaya J., Polanco J. (2005). Privatization and corruption. In: E. U. Von Weizsäcker, О. Young, M. Finger (eds.). Limits to privatization: How to avoid too much of a good thing. London: Earthscan, pp. 263—271.

Burguet R., Perry M. K. (2007). Bribery and favoritism by auctioneers in sealed-bid auctions. B.E. Journal of Theoretical Economics, Vol. 7, No. 1, pp. 1—27.

Celentani M., Ganuza J.-J. (2002). Corruption and competition in procurement. European Economic Review, Vol. 46, No. 7, pp. 1273 — 1303.

Chong E., Staropoli C., Yvrande-Billon A. (2012). The auction versus negotiation tradeoff in public procurement under political scrutiny. Unpublished manuscript, ADIS, Universe Paris 1 Pantl^on-Sorbonne.

Chong E., Staropoli C., Yvrande-Billon A. (2014). Auction versus negotiation in public procurement: Looking for empirical evidence. In: E. Brousseau, J. M. Glachan (eds.). The manufacturing markets, legal, political and economic dynamics. Cambridge etc.: Cambridge University Press, pp. 120 — 142.

Compte O., Lambert-Mogiliansky A., Verdier T. (2005). Corruption and competition in procurement auctions. RAND Journal of Economics. Vol. 36, No. 1, pp. 1 — 15.

Delia Porta D., Rose-Ackermann S. (2001). Corrupt exchanges: Empirical themes in the politics and political economy of corruption. Baden-Baden: Nomos.

Estache A., Guasch J.-L., Iimi A., Trujillo L. (2009). Multidimensionality and renegotiation: Evidence from transport-sector public-private-partnership transactions in Latin America. Review of Industrial Organization, Vol. 35, No. 1—2, pp. 41—71.

Laffont J.-J., Tirole J. (1991). Auction design and favoritism. International Journal of Industrial Organization, Vol. 9, No. 1, pp. 9 — 42.

Lengwiler Y., Wolfstetter E. (2006). Corruption in procurement auctions. In: N. Dimitri, G. Piga, G. Spagnolo (eds.). Handbook of procurement. New York: Cambridge University Press, pp. 412 — 429.

Moszoro M. W., Spiller P. T. (2012). Third-party opportunism and the nature of public contracts. NBER Working Paper, No. 18636.

Ostrovnaya M., Podkolzina E. (2015). Antitrust enforcement in public procurement: The case of Russia. Journal of Competition Law & Economics, Vol. 11, No. 2, pp. 331 — 352.

Rose-Ackerman S. (1999). Corruption and government: Causes, consequences, and reform. Cambridge: Cambridge University Press.

Soreide T. (2002). Corruption in public procurement. Causes, consequences and cures. Bergen: Chr. Michelsen Institute.

Spiller P. Т., Moszoro M. W. (2014). Third-party opportunism and the theory of public contracts: Operationalization and applications. In: E. Brousseau, J.-M. Glachant (eds.). The manufacturing of markets: Legal, political and economic dynamics. Cambridge: Cambridge University Press. C. 229—252.

Tkachenko A., Yakovlev A., Demidova O., Volmenskikh I. (2014). The effects of regulatory reforms on public procurement: The case of national university in Russia (Working Paper No. WP BRP 19/PA/2014). Moscow: Higher School of Economics.