Открытый доступ
Только для подписчиков
Переход к электронным процедурам в государственных закупках в условиях фаворитизма
https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-9-47-64
Аннотация
Исследуются эффекты перехода к электронным процедурам определения поставщика при проведении конкурсов на результаты НИОКР в России. Электронный формат проведения государственных закупок может способствовать увеличению количества участников торгов и экономии, но при наличии фаворитизма эффект электронных процедур может быть ограничен. Для выявления и оценки эффектов электронных процедур собраны микроданные по 4517 открытым конкурсам на результаты НИОКР за период с 16.12.2016 по 20.12.2021. До 2019 г. практически отсутствовали электронные конкурсы, а начиная с 2019 г. все открытые конкурсы нужно проводить в электронной форме, что создает квазиэкспериментальные условия. Фаворитизм определяется на основе частоты взаимодействия заказчика и поставщика. Результаты эконометрического моделирования позволяют сделать вывод, что переход к электронным процедурам повышает конкуренцию в открытых конкурсах и приводит к росту экономии, однако этот эффект слабее в закупках сучастием потенциально аффилированных заказчика и поставщика. Одним из основных каналов негативного влияния фаворитизма выступает завышение качественных оценок аффилированным поставщикам.
Об авторах
С. Г. Белев
Российская Академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ;
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия
Россия
Белев Сергей Геннадьевич, старший научный сотрудник лаборатории исследований бюджетной политики Института прикладных экономических исследований (ИПЭИ) РАНХиГС
Москва
В. В. Ветеринаров
Лондонская школа экономики и политических наук
Великобритания
Великобритания
Ветеринаров Виктор Викторович, научный сотрудник Лондонской школы экономики и политических наук
Лондон
Е. О. Матвеев
Российская Академия народного хозяйства и государственной службы при Президенте РФ;
Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова
Россия
Россия
Матвеев Евгений Олегович, научный сотрудник лаборатории исследований бюджетной политики ИПЭИ РАНХиГС, аспирант экономического факультета МГУ
Москва
Список литературы
1. Гусев А., Юревич М. (2015). Региональный протекционизм в государственных закупках // Вопросы экономики. № 10. С. 109—131. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2015-10-109-131
2. Ениколопов Р. (2009). Оценивание эффекта воздействия // Квантиль. № 6. С. 3—14.
3. Маковлева Е. (2018). Инструменты и методы противодействия недобросовестному исполнению государственного контракта // Экономическая политика. Т. 13, № 3. С. 62—81. https://doi.org/10.18288/1994-5124-2018-3-03
4. Яковлев А. А., Ткаченко А. В., Родионова Ю. Д. (2018). Причины заключения контрактов с заранее определенными поставщиками: результаты эмпирического исследования // Вопросы экономики. № 10. С. 90—105. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2018-10-90-105
5. Balsevich A., Podkolzina E. (2014). Indicators of corruption in public procurement: The example of Russian regions. HSE Working Рapers, No. WP BRP 76/EC/2014.
6. Baltrunaite A., Giorgiantonio С., Mocetti S., Orlando T. (2021). Discretion and supplier selection in public procurement. Journal of Law, Economics, and Organization, Vol. 37, No. 1, pp. 134—166. https://doi.org/10.1093/jleo/ewaa009
7. Coviello D., Guglielmo A., Spagnolo G. (2017). The effect of discretion on procurement performance. Management Science, Vol. 64, No. 2, pp. 715—773. https://doi.org/10.1287/mnsc.2016.2628
8. Decarolis F., Fisman R., Pinotti P., Vannutelli S. (2020). Rules, discretion, and corruption in procurement: Evidence from Italian government contracting. NBER Working Paper, No. 28209. https://doi.org/10.3386/w28209
9. Decarolis F., Giorgiantonio C. (2022). Corruption red flags in public procurement: New evidence from Italian calls for tenders. EPJ Data Science, Vol. 11, article 16. https://doi.org/10.1140/epjds/s13688-022-00325-x
10. Fazekas M., Tóth I. J., King L. P. (2016). An objective corruption risk index using public procurement data. European Journal on Criminal Policy and Research, Vol. 22, pp. 369—397. https://doi.org/10.1007/s10610-016-9308-z
11. Füllbrunn S., Neugebauer Т. (2013). Varying the number of bidders in the first-price sealed-bid auction: Еxperimental evidence for the one-shot game. Theory and Decision, Vol. 75, No. 3, pp. 421—447. https://doi.org/10.1007/s11238-013-9378-z
12. Green E. J., Porter R. H. (1984). Noncooperative collusion under imperfect price information. Econometrica, Vol. 52, No. 1, pp. 87—100. https://doi.org/10.2307/1911462
13. Haruvy E., Popkowski Leszczyc P. T. L. (2009). The impact of online auction duration. Decision Analysis, Vol. 7, No. 1, pp. 99—106. https://doi.org/10.1287/deca.1090.0149
14. Ingraham A.T (2005). A test for collusion between a bidder and an auctioneer in sealedbid auctions. B.E. Journal of Economic Analysis & Policy, Vol. 4, No. 1, pp. 1—32. https://doi.org/10.2202/1538-0645.1448
15. Koning P., van de Meerendonk A. (2014). The impact of scoring weights on price and quality outcomes: An application to the procurement of Welfare-to-Work contracts. European Economic Review, Vol. 71, pp. 1—14. https://doi.org/10.1016/j.euroecorev.2014.06.017
16. Laffont J. J., Tirole J. (1991). Auction design and favoritism. International Journal of Industrial Organization, Vol. 9, No. 1, pp. 9—42. https://doi.org/10.1016/0167-7187(91)90003-4
17. Lewis-Faupel S., Neggers Y., Olken B. A., Pande R. (2016). Can electronic procurement improve infrastructure provision? Evidence from public works in India and Indonesia. American Economic Journal: Economic Policy, Vol. 8, No. 3, pp. 258—283. https://doi.org/10.1257/pol.20140258
18. Mironov M., Zhuravskaya E. (2016). Corruption in procurement and the political cycle in tunneling: Evidence from financial transactions data. American Economic Journal: Economic Policy, Vol. 8, No. 2, pp. 287—321. https://doi.org/10.1257/pol.20140188
19. Pavel J., Sičáková-Beblavá E. (2013). Do e-auctions really improve the efficiency of public procurement? The case of the Slovak municipalities. Prague Economic Papers, Vol. 2013, No. 1, pp. 111—124. https://doi.org/10.18267/j.pep.443
20. Porter R. H., Zona J. D. (1993). Detection of bid rigging in procurement auctions. Journal of Political Economy, Vol. 101, No. 3, pp. 518—538.
21. Rosenbaum P. R., Rubin D. B. (1983). The central role of the propensity score in observational studies for causal effects. Biometrika, Vol. 70, No. 1, pp. 41—55. https://doi.org/10.1093/biomet/70.1.41
22. Rosenbaum P. R., Rubin D.B. (2023). Propensity scores in the design of observational studies for causal effects. Biometrika, Vol. 110, No. 1, pp. 1—13. https://doi.org/10.1093/biomet/asac054
23. Takeshi A. (1984). Tobit models: A survey. Journal of Econometrics, Vol. 24, No. 1, pp. 3—61. https://doi.org/10.1016/0304-4076(84)90074-5
24. Tobin J. (1958). Liquidity preference as behavior towards risk. Review of Economic Studies, Vol. 25, No. 2, pp. 65—86. https://doi.org/10.2307/2296205
25. White H. (1980). A heteroskedasticity-consistent covariance matrix estimator and a direct test for heteroskedasticity. Econometrica, Vol. 48, No. 4, pp. 817—838. https://doi.org/10.2307/1912934
26. Yee T. (2015). Vector generalized linear and additive models: With an implementation in R. New York: Springer. https://doi.org/10.1007/978-1-4939-2818-7
Рецензия
При поддержке: Исследование выполнено в рамках государственного задания РАНХиГС
Для цитирования:
Белев С.Г., Ветеринаров В.В., Матвеев Е.О. Переход к электронным процедурам в государственных закупках в условиях фаворитизма. Вопросы экономики. 2023;(9):47-64. https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-9-47-64
For citation:
Belev S.G., Veterinarov V.V., Matveev E.O. Estimation of electronic procedures effects in public procurement under favoritism. Voprosy Ekonomiki. 2023;(9):47-64. (In Russ.) https://doi.org/10.32609/0042-8736-2023-9-47-64
Просмотров: 144
Послать статью по эл. почте 