Яковлев-Башина-Демидова_04.2013
advertisement
Анализ эффективности госзакупок простого однородного товара (на примере сахарного песка) Яковлев А.А., Башина А.С., Демидова О.А. 1 Введение. Несмотря на длительную публичную дискуссию о несовершенствах регулирования госзакупок в РФ и предпринимаемые меры по созданию Федеральной контрактной системы вопрос об эффективности конкретных способов закупок до сих пор остается открытым. Применительно к российской практике ответ на этот вопрос, прежде всего, связан с оценкой эффективности электронных аукционов. К их использованию с 2006 года госзаказчиков активно подталкивали действующее законодательство и Федеральная антимонопольная служба (ФАС). Аргументы ФАС сводились к тому, что электронные аукционы – это наиболее прозрачная и конкурентная процедура закупок, обеспечивающая наилучшее соотношение цены и качества (при этом все качественные характеристики просто должны быть четко зафиксированы в техническом задании). В своих контраргументах многие госзаказчики ссылались на срывы сроков и низкое качество товаров, работ, услуг при исполнении госконтрактов поставщиками, отобранными на электронных аукционах. С точки зрения институциональной экономики и теории контрактов определение поставщиков по сложным или комплексным закупкам1 через процедуру электронного аукциона (с использованием критерия наименьшей цены) действительно может порождать эффект «негативного отбора». Этот эффект обусловлен тем, что в отсутствие фильтров, основанных на оценке деловой репутации и квалификации, торги чаще будут выигрывать В классификации Nelson-Darby-Karni они могут быть отнесены к категории «экспериментальных» или «доверительных» благ – см. Nelson (1970), Darby & Karni (1973), а также Тироль (2000). 1 недостаточно компетентные предлагающие заниженные или цены недобросовестные ради получения исполнители, государственного контракта. Вместе с тем, для простых и однородных товаров, качество которых действительно может быть полностью описано в конкурсной документации и проверено в момент поставки,2 электронные аукционы могут рассматриваться как наиболее эффективный способ закупки. Именно поэтому в данной работе мы решили оценить эффективность разных процедур закупок, применяемых в РФ, на примере такого простого, однородного и массового товара, как сахар-песок. Базой для исследования послужил массив из почти 3 тысяч контрактов на приобретение сахара-песка, которые были заключены в период с 1 января 2011 года по 31 декабря 2011 года и информация о которых содержалась в Едином реестре государственных и муниципальных заказов на сайте www.zakupki.gov.ru. Данный массив включал все заключенные в этот период в РФ контракты на приобретение сахара-песка в качестве единственного предмета поставки3 и представляет собой сплошную выборку. С учетом пропусков и ошибок для отдельных наблюдений в анализ были включены данные о 2720 контрактах (более 90% исходной выборки) на поставку 11,3 тысяч тонн сахара-песка стоимостью около 450 млн. рублей. Важное преимущество данного товара для экономического анализа связано с тем, что в силу его социальной значимости Росстат осуществляет еженедельное наблюдение за ценами на сахар-песок в розничной торговле во всех регионах РФ. Соответственно, помимо анализа цен самих госконтрактов и снижения цен в ходе торгов (которое традиционно рассматривается ФАС как индикатор эффективности госзакупок) мы также могли сравнить цены В классификации Nelson-Darby-Karni такие товары относятся к категории «инспекционных» благ. 3 Закупки сахара-песка в РФ также осуществляются в рамках «сложных» контрактов, когда техническое задание наряду с сахаром предусматривает поставку других товаров. Однако данные, размещаемые на сайте www.zakupki.gov.ru, не позволяют определить, какая доля стоимости этих контрактов относится к сахару-песку, что делает невозможным анализ таких контрактов. 2 госконтрактов на поставку сахара-песка с ценами в розничной торговле в соответствующих регионах на момент проведения торгов. В качестве факторов, влиявших на цену за килограмм сахара-песка, на ее отклонение в ходе торгов от начальной (максимальной) цены, а также на разницу между ценой по контракту и средней ценой на сахар-песок в розничной торговле в регионе месторасположения заказчика, нами были рассмотрены: способ размещения заказа, количество участников закупочной процедуры, сроки ее проведения, тип предприятия-поставщика (государственное или частное), объем контракта в денежном выражении и его длительность, а также средняя цена на сахар в регионе на момент проведения закупочной процедуры по данным Росстата. Поскольку все объясняемые переменные являлись количественными, для оценки описанных взаимосвязей использовался метод наименьших квадратов. Хотя использование данных о закупках только одного товара сужает возможности для обобщений по итогам проведенного анализа, полученные нами результаты однозначно свидетельствуют о ценовой неэффективности электронных аукционов при закупках сахара-песка и о негативном влиянии «жесткой» фиксации цены в ходе торгов на абсолютный уровень цен по крупным и долгосрочным заказам. Также наши результаты свидетельствуют о существенных ценовых преференциях в адрес поставщиков, аффилированных с государством. Статья организована следующим образом: вторая часть посвящена обзору предшествующих исследований по теме, третья часть содержит описание имеющихся в нашем распоряжении данных, в четвертой сформулированы проверяемые в работе гипотезы, в пятой части приведены способы проверки указанных гипотез и ее результаты, а шестая содержит основные выводы и рекомендации для экономической политики. 2. Обзор литературы Выделим два основных направления в изучении этапа размещения контрактов государственного заказа. Первое из них связано с анализом эффективности различных процедур размещения с точки зрения стоимости закупки для заказчика, в том числе с учетом транзакционных издержек. Второе посвящено анализу различных искажений, которые могут возникать при размещении госзаказа – как за счет коррупции и сговора, так и за счет влияния внешних факторов (например, в результате политического давления на агента, осуществляющего закупку). Следует отметить, что однозначного ответа на вопрос о том, что эффективнее: размещение госзаказа через аукцион или же посредством переговоров с отдельным поставщиком, получить не удалось. Так в работе Vellez (2011) показано, что для рынка медицинских технологий (Италия) совсем не обязательно аукцион приводит к большему снижению цены, чем переговоры. Однако в работе Lalive and Schmutzler (2011) показано на примере рынка железнодорожного строительства (Германия), что цены по заказам, размещенным посредством аукционов ниже. Такое противоречие, однако, может быть вызвано различиями в особенностях рынков, для которых проводился анализ. Кроме того, не следует забывать, что размещение заказа через аукцион может сопровождаться коррупционными практиками, изучению последствий которых посвящен ряд теоретических работ (Burguet and Che (2004), Compte, Lambert-Mogiliansky and Verdier (2005), Burguet and Perry (2007)). Обратим внимание также на то, что зачастую аукционы с ограничением количества участником могут оказываться эффективнее, чем с открытым доступом. В частности в исследовании Chever, Saussier, Yvrande-Billon (2012) показано, что для закупок сравнительно небольшого объема использование аукционов с ограниченным доступом может быть оправдано, так как к участию приглашаются компании с хорошей репутацией и при этом издержки на проведение подобных процедур сокращаются. Однако авторы отмечают, что в данном случае трудно определить, отбираются ли участники аукциона из соображений эффективности или по коррупционным мотивам. Тем не менее, на примере имеющихся данных в их распоряжении данных четких аргументов в пользу коррупционности данной схемы размещения заказа не обнаружено, что может быть обусловлено, в том числе, высокой степенью прозрачности используемых процедур. Несмотря на сложность выявления сговора при размещении контрактов государственного заказа (между поставщиком и заказчиком или между поставщиками) существует ряд работ, посвященных изучению этого вопроса. В частности, в исследовании Chever and Moore (2012) доказано существование сговора внутри групп аффилированных поставщиков, производящих идентичный товар, причем сговор удалось выявить только для одной из рассматриваемых групп компаний. Авторы предполагают, что это может быть связано со сроком взаимодействия этих фирм друг с другом на рынке госзаказа: более «старая» группа в ходе повторяющихся взаимодействий выработала общую стратегию поведения, у группы с меньшим возрастом картельная структура еще не успела сформироваться. Отметим еще одну группу работ в области анализа размещения государственного заказа. Это исследования, посвященные влиянию политического аспекта на выбор процедуры размещения заказа. В работах такого толка предполагается, что зачастую заказчик выбирает более прозрачные процедуры размещения, в частности аукцион, исходя не из соображений большей их эффективности, но как способ застраховать себя от критики со стороны политических оппонентов или активных членов общества. Так, в работе Moszoro and Spiller (2012) разработана теоретическая модель, учитывающая возможность политических рисков для покупателя, и дана оценка некоторых дилемм в области практического применения различных процедур размещения заказа с точки зрения этой модели. Авторы утверждают, что хотя госзаказ является менее гибким и более дорогим, чем приобретение тех же товаров частными покупателями, зачастую его неэффективность связана именно с необходимостью приспосабливаться к политическим рискам и наличию контроля за деятельностью государственного заказчика со стороны общества. Поэтому его передача в частные руки не является адекватным способом повышения эффективности. Часто несовершенство регулирования госзакупок связаны с приспособлением к политическим рискам и участию третьей стороны в контроле за рынком. Chong, Staropoli and Yvrande-Billon (2009) уже на основе эмпирических данных демонстрируют, доминирующего способа что использование размещения аукционов госзаказа по в качестве сравнению с переговорными методами обусловлено не только тем, что аукцион оказывается экономически более эффективным, но и политическими мотивами. На фоне активного реформирования сферы госзаказа в России произошел всплеск интереса к вопросам, связанным с его изучением, и со стороны академического сообщества. Так, в работе Яковлев, Демидова, Балаева (2012) на примере крупной бюджетной организации показано, что с условиях современного регулирования госзакупок в РФ проблемы с исполнением обязательств чаще возникают по контрактам, заключенным через аукционы, причем в первую очередь это касается наиболее крупных контрактов. Исследование Podkolzina and Morozov (2012) на примере контрактов дорожного строительства в одном из регионов РФ демонстрирует наличие явного сговора между поставщиками, в результате которого при номинальном участии в закупочной процедуре нескольких участников фактически конкуренции между ними не наблюдается. В работе Balsevich, Pivovarova and Podkolzina (2012) анализируется, в какой мере доступность официальной информации о проводимых государственных закупках в 10 регионах РФ влияет на цену закупаемого блага (в данном случае бензина). Авторам удалось показать, что при большем уровне прозрачности информации о торгах цены на бензин по контрактам госзаказа ниже, хотя существенного роста конкуренции при размещении таких заказов не происходит. Данная работа в ряде методических аспектов продолжает предшествующие российские исследования. Вместе с тем ее новизна заключается в анализе ценовой эффективности электронных аукционов с использованием общероссийских данных о закупках простого, однородного и массового товара. 3. Описание данных 3.1 Общая характеристика рынка сахара-песка в РФ.4 Производство и потребление сахара-песка имеет ярко выраженный сезонный характер. Производство свекловичного сахара в основном приходится на сентябрь-ноябрь, сырцового сахара – на март-июль. Пик потребления, как правило, отмечается в июле. На цены на внутреннем рынке существенное влияние оказывают поставки более дешевого импортного сахара. В течение последних лет розничная цена на сахар-песок на российском рынке колебалась в широких пределах – от 21,3 руб/кг в апреле-мае 2007г до 44,3 руб/кг в феврале-марте 2011г. В течение 2011 года на рынке наблюдалось снижение цен почти в 1,5 раза (см. график 1). Эта тенденция объяснялась рекордным урожаем сахарной свеклы и ростом объемов отечественного производства до 7 млн. тонн (против 5-6 млн. тонн в предшествующие годы). В среднем на российском рынке розничная наценка по сравнению с оптовыми ценами составляет 25-30% (Sugar Monitoring, 2004). Оптовой в большинстве случаев считается партия сахара объемом в 20 тонн и выше. 4 Авторы выражают свою признательность Н.Ершовой, материалы которой были использованы при написании данного параграфа. График 1. Динамика средних оптовых и розничных цен на сахар за период с декабря 2010г. по декабрь 2011г. Потребительские цены на сахар-песок значительно отличаются по регионам России. Как видно на графике 2, самый низкий уровень наблюдается в Южном, Приволжском, Северо-Кавказском и Центральном федеральных округах, где сосредоточены крупнейшие предприятия по производству сахара. При этом в Дальневосточном округе в 2011г. цены на сахар были на 60% выше, чем в ЮФО, ПФО и СКФО. График 2. Потребительские цены на сахар-песок по регионам РФ в 2010-2011гг. руб/кг Рынок крупнейших сахара является высококонцентрированным. компаний-производителей Доля трех (Продимекс, Русагро, Сюкден) приближается к 50% - при том, что по мнению специалистов для влияние на цены на рынке сахара достаточно контролировать 30%.Основной спрос на сахар в России обеспечивается розничными потребителями (около 50%), пищевой промышленностью (около 40%), а также гостиницами и предприятиями общественного питания (около 7%). На государственные закупки приходится порядка 0,5% общих продаж сахара на российском рынке. 3.2 Особенности формирования выборки. Как отмечено выше, в данной работе рассматриваются сведения о простых контрактах государственного заказа на закупку сахарного песка, заключенных в период с 1 января 2011 г. по 31 декабря 2011 г. Источником информации служит Единый реестр государственных и муниципальных контрактов, размещенный на сайте zakupki.gov.ru. Всего из реестра были извлечены сведения о 2975 контрактах, однако не все имеющиеся записи содержат достаточно полную информацию об этапах размещения и исполнения заказа. По этой причине часть наблюдений была удалена из рассмотрения на этапе подготовки данных к анализу либо по причине наличия пропусков в данных, либо в связи с невозможностью сгенерировать необходимые переменные на основе имеющейся информации. Так, при формировании переменной «цена килограмма сахара по контракту» в качестве пропусков интерпретированы наблюдения, где единицы измерения невозможно идентифицировать как килограммы или перевести в них (штуки, условные единицы и т.п., если цена за единицу для таких наблюдений больше 100), а также наблюдения, где в качестве единицы измерения указаны килограммы, но цена за единицу превышает 100 рублей. Всего таких наблюдений 127. Для 48 из этих наблюдений удается восстановить данные о цене за килограмм с использованием дополнительных предположений (например, что условной единицей является тонна, или что штуки – это 50-тикилограммовые мешки). В результате в рассмотрении остается 2896 наблюдений. Переменная «объем контракта в килограммах» создана только для контрактов, для которых возможен перевод единиц измерения в килограммы (2896). В 35 из оставшихся наблюдений невозможно рассчитать начальную цену за килограмм, поэтому для них сформировать переменные, связанные с начальной (максимальной) ценой не представляется возможным, они были удалены из рассмотрения. Осталось 2861 наблюдений. По 125 из оставшихся контрактам нет информации о числе участников закупочных процедур (одна из основных причин – тот факт, что размещение заказа начато до 1 января 2011 года и в новом реестре нет информации об этапе отбора поставщика). После исключения таких контрактов осталось 2736 наблюдений. По 3 контрактам отсутствует информация о поставщике, переменные, связанные с типом и расположением поставщика для этих наблюдений содержат пропуски. После удаления этих наблюдений осталось 2733 наблюдения. Для Читинской области нет региональной статистики по ценам на сахар, в 9 наблюдениях пропуски. Итого имеем 2724 наблюдений. При формировании переменной «разница между указанной в контракте и выплаченной по факту суммой» выяснилось, что в 4 случаях расторжения контракта фактически выплаченная сумма превышает указанную в контракте. После удаления наблюдений с переплатой по контракту осталось 2720 наблюдений. Также при оценивании моделей с зависимой переменной падение цены килограмма сахара, рассчитанной как разница между начальной и ценой по контракту, из рассмотрения будут исключены контракты, представляющие собой закупку у единственного поставщика или размещенные через несостоявшийся аукцион, поскольку для таких контрактов говорить о значимом падении цены не имеет смысла. Таких контрактов в выборке 397. Таким образом, модели для падения цены будут оцениваться на выборке из 2323 контрактов. Основные описательные статистики для рассматриваемых в работе характеристик контрактов приведены в Приложении 1. 3.3 Показатели эффективности размещения государственного заказа В качестве показателей эффективности размещения госзаказа мы рассматривали цену за килограмм сахара, снижение цены в ходе торгов по сравнению с начальной (максимальной) ценой и отклонение цены по контракту от средней розничной цены в регионе (последние два показателя в процентном выражении). При этом для того, чтобы устранить влияние общерыночных конъюнктурных колебаний, все цены были прономированы на среднюю цену сахара-песка по России на момент подведения итогов процедуры закупки. Отметим, что в среднем в 2011 году отношение цены сахара по контрактам государственного заказа к усредненной по России цене сахара в розничной торговле составило около 0,9. При анализе эффективности закупочных процедур мы рассматривали различия между четыре типами контрактов, заключенных с единственным поставщиком, по итогам запроса котировок, электронного аукциона или несостоявшегося аукциона (когда на аукцион было подано менее двух заявок и, следовательно, торги не состоялись). Отметим, что в случае закупок у единственного поставщика или по итогам несостоявшегося аукциона, как правило, снижения цен не происходит. Поэтому приведем описательные статистики по данной переменной только для контрактов, размещенных через запрос котировок и состоявшиеся аукционы. Всего в выборке 2323 контракта, размещенных таким образом, общий объем закупок по этим контрактам составляет 5077 тонн или 173 миллиона рублей. Среднее падение цены по этим контрактам составило 11.84% по сравнению с начальной (максимальной) ценой. Сосредоточимся на сравнении заказов, размещенных разными способами. Отметим, что в среднем для заказов, размещенных посредством запроса котировок, цена снижалась на 13%, а для состоявшихся аукционов только на 9%. Однако, для группы контрактов, размещенных через запрос котировок, выше и стандартное отклонение, что свидетельствует о большем разнообразии контрактов по этому признаку. Статистическая значимость этих различий подтверждается результатами теста Колмогорова-Смирнова (см. Приложение 1). Этот факт может служить сигналом наличия существенных различий в эффективности различных способов размещения госзаказа. Если сравнивать цену килограмма сахара по контрактам государственного заказа с еженедельной средней розничной ценой сахара в регионе, в котором расположен заказчик, на момент заключения контракта, окажется, что в 2248 наблюдениях, что составляет около 83% выборки, цена на килограмм сахара по контракту ниже, чем в среднем по субъекту Федерации, в котором расположен заказчик, на момент проведения закупочной процедуры. Однако поскольку сравнение происходит не с оптовыми ценами, данный факт не может свидетельствовать об эффективности размещения контрактов госзаказ. В то же время по 472 наблюдениям цена выше средней региональной, а это может служить косвенным признаком неэффективности проводимых процедур. 3.4 Другие характеристики контрактов государственного заказа Значительную часть выборки составляют контракты относительно небольшого объема (менее 20 000 кг.). Это 2645 контрактов или 97% от общей выборки. Тем не менее, на них приходится лишь 37% от общего объема закупок часть контрактов, а оставшиеся 63% осуществляются через 3% крупных и сверхкрупных контрактов. Разобьем все имеющиеся контракты в зависимости от стоимости на три группы: «мелкие» (до 100 тыс. руб.), «средние» (от 100 до 250 тыс. руб.) и «дорогие» (свыше 250 тыс. руб.).5 Заметим, что основную часть выборки составляют контракты малого объема (до 100 000 руб.). Интересен тот факт, что в среднем размер снижения цены килограмма сахара по контракту растет с размером заказа, но при этом растет и средняя цена килограмма сахара по контракту. Отметим также, что у контрактов большого объема выше начальные цены. Выделим четыре группы контрактов в зависимости от способа их размещения: размещенные через запрос котировок, состоявшиеся аукционы (было подано две и более заявки на участие), несостоявшиеся аукционы (одна или ни одной заявки) и у единственного поставщика. Между размещенными различными способами заказами существуют различия, как по ценам, так и по объемам закупаемого товара. В то же время для состоявшихся аукционов и запросов котировок медианное число участников совпадает, что может свидетельствовать об отсутствии существенных различий в уровне конкуренции по данным способам размещения. Тем не менее, цены ниже, а падение цены и ее отклонение от средней региональной больше для контрактов, размещенных через запрос котировок. Отметим также, что меньше всего от средней региональной цены на сахар отличаются цены по контрактам, размещенным у единственного поставщика. Кроме того, хотя в количественном единственного поставщика, выражении контрактов, сравнительно мало, на размещенных них у приходится значительная доля общего объема закупок как в натуральном, так и в стоимостном выражении. Медианное значение количества участников закупочной процедуры для всех контрактов составляет три (для запроса котировок и состоявшихся аукционов). Очевидно, что по контрактам, размещенным у единственного поставщика или через несостоявшийся аукцион, не может быть более одного 5 Такое деление, в частности, соответствует требованиям 94-ФЗ в 2011 году, согласно которым закупки стоимостью до 100 тыс. рублей в принципе могут осуществляться без торгов (по счету от единственного поставщика). Заказы на суммы от 100 тыс. до 250 тыс. рублей должны были размещаться через котировки, а заказы свыше 250 тыс. рублей – через аукционы. участника. Отметим, число участников имеет значимую положительную корреляцию с начальной (максимальной) ценой, что может свидетельствовать о том, что более высокие цены увеличивают уровень конкуренции при проведении закупочных процедур, так как привлекают больше потенциальных поставщиков. Отметим, что для четырех контрактов срок поставки составляет 0 дней. Средняя же длительность контракта – около 125 дней. Разделим контракты на три группы в зависимости от срока исполнения: до 100 дней (49% всех заказов), от 100 до 200 дней (36%) и свыше 200 дней (15%). Контракты со сроком поставки более 200 дней в среднем дороже контрактов с более короткими сроками. Объемы поставок по ним также выше. При этом размер падения цены снижается с ростом длительности контракта, а цена килограмма сахара по контракту растет. Это может быть обусловлено желанием поставщика застраховаться от рисков, связанных с возможным неблагоприятным изменением цены на сахар на протяжении срока реализации контракта. Следует обратить внимание на то, что наименьшее количество закупок осуществляется в январе и феврале, а рост числа закупок наблюдается в последних месяцах кварталов, что может быть связано с задержками в поступлении финансирования в начале года и близостью квартальных отчетов в марте, июне, сентябре и декабре. Отметим также, что основная масса заказов, размещенных у единственного поставщика, размещена в 1 квартале (69 из 81 заказа), такая же закономерность имеется и для заказов, размещенных через несостоявшийся аукцион (191 из 316 заказов). Состоявшиеся аукционы проводились преимущественно в четвертом квартале (300 заказов из 863), отметим также, что вторым по популярности для них стал второй квартал (279 заказов). Среди всех заказов следует особо выделить группу тех, которые реализованы поставщиками, являющимися унитарными предприятиями (ФГУП или МУП) либо акционерными обществами, находящимися в государственной собственности. В исходной выборке 76 контрактов размещены у таких поставщиков, причем 67 из них у одного и того же поставщика – ФГУП, которое обслуживало потребности одного из федеральных ведомств. Проведенные тесты Колмогорова-Смирнова (см. Приложение 1) показывают, что распределение контрактов по объему поставок (в килограммах) не совпадают для государственных предприятий и других поставщиков, причем контракты, размещенные у госпредприятий, больше по объему. И с точки зрения стоимости контракты, размещенные у различных типов поставщиков, распределены по-разному, причем контракты, размещенные у госпредприятий, в среднем дороже. В отношении начальной (максимальной) цены следует заключить, что для контрактов, размещенных у госпредприятий, дисперсия ниже, а значимые различия в цене проявляются только на уровне значимости 0.1. В отношении цены килограмма сахара по контракту видно, что цены выше для контрактов, размещенных у госпредприятий, но дисперсия цены у таких предприятий ниже. Падение цены килограмма сахара выше для контрактов, размещенных не у госпредприятий, однако вместе с тем для таких контрактов выше и дисперсия падения цены килограмма сахара. Таким образом, можно заключить, что контракты, размещенные у госпредприятий, существенным образом отличаются от остальной части выборки. На основе результатов предварительного анализа в следующем разделе будут сформулированы основные гипотезы для эмпирической проверки. 4. Проверяемые гипотезы Основной целью данной работы является анализ влияния способа размещения заказа на его эффективность, однако одновременно с этим будем проверять также ряд вспомогательных гипотез, касающихся роли других факторов. Сформулируем эти гипотезы. В ходе исследования проверяется предположение о наличии связи между средней региональной ценой на сахар по данным Росстата (еженедельные розничные цены) и ценой сахара по контрактам государственного заказа. Гипотеза 1. В регионах с более высокими розничными ценами выше будут также цены сахара в госзакупках. Отметим, что в данном случае различие в этих двух ценах может интерпретироваться как индикатор эффективности госзакупок. Если цена по контрактам госзаказа выше розничной цены, то издержки на проведение закупочных процедур не окупаются, если же цена по контракту ниже, то необходимо переходить к сравнению этой разницы с различиями в оптовых и розничных ценах. Другая гипотеза об эффективности размещения госзаказа касается связи между объемом контракта и ценой контракта, а также размером ее снижения. Гипотеза 2. Для более крупных контрактов (в денежном и натуральном выражении) цены за 1 кг (сахара) должны быть ниже. Обычно так и происходит на нормальных рынках. Чтобы убедиться в этом, достаточно сравнить розничные и оптовые цены на любой товар, в том числе сахар. Как продемонстрировано в работе Chever, Saussier and YvrandeBillon (2012), подобное соотношение должно сохраняться и для рынка госзаказов, что. Однако в нашем случае предварительный анализ описательной статистики не выявляет значимого влияния размера контракта в натуральном выражении на цену килограмма сахара по контракту и ее отклонение от начальной (максимальной) или региональной цены. Третья гипотеза связана с влиянием длительности контракта на цену. Будем предполагать, что контракты с большим сроком исполнения несут в себе дополнительные риски для поставщика, связанные с конъюнктурными изменениями на рынке поставляемого блага. Поскольку в соответствии с российским законодательством цена госконтракта не может быть изменена (за исключением контрактов на отдельные виды работ), поставщик в случае роста цен на свободном рынке может столкнуться с убытками. Поэтому для компенсации таких рисков поставщики будут соглашаться на длительные контракты только при более высоком уровне цен (как это, в частности, было показано в работе Chever, Saussier and Yvrande-Billon (2012). Гипотеза 3. Для контрактов с большим сроком исполнения цена выше, чем для контрактов с коротким сроком. Еще одно наше предположение об эффективности размещения госзаказ, связано с наличием различий в доступе к госзаказу поставщиков различных типов. В частности, с учетом предварительного анализа описательных статистик возможны ценовые преференции, а также использование неконкурентных процедур в отношениях госзаказчиков с госпредприятиями. Гипотеза 4. Предприятия, аффилированные с государством, могут иметь привилегии в доступе к госзаказу. Следующие две гипотезы связаны с ролью способа закупки в размещении государственного заказа. Так, очевидно, что различные способы закупки могут предполагать различный круг участников. И в ситуации закупок у единственного поставщика или закупок, проведенных по итогам несостоявшихся аукционов, не следует ожидать какого-либо существенного падения цены по сравнению с первоначальной. Запросы котировок теоретически должны вести к меньшему снижению цены, чем состоявшиеся аукционы, так как котировки должны использоваться для закупок меньшего объема в силу наличия законодательно закрепленных стоимостных порогов. К тому же электронные аукционы позволяют более широкому кругу участников получить доступ к участию в закупке. Гипотеза 5. С учетом технологических особенностей отдельных способов закупок размещение заказов через состоявшиеся электронные аукционы должно вести к большему снижению цен в сравнении с котировками и другими способами закупок. Наша последняя гипотеза подразумевает наличие связи между стоимостными порогами (контракты на сумму до 100 тысяч рублей, от 100 до 250 тысяч рублей и выше 250 тысяч рублей) и выбором способа размещения заказа. Так, для контрактов до 100 тысяч рублей возможно размещение у единственного поставщика и такой способ должен доминировать как наиболее простой. Для контрактов от 100 до 250 тысяч доминирующим способом должны быть запросы котировок, а для более дорогих контрактов – электронные аукционы. Гипотеза 6: Распределение контрактов разных размеров между разными способами закупок будет связано со «стоимостными порогами», установленными в действующем законодательстве. Таким образом, мы имеем шесть гипотез относительно влияния различных факторов на степень эффективности размещения контрактов государственного заказа. В следующем разделе мы эмпирически проверим выдвинутые гипотезы. 5. Моделирование эффективности размещения и исполнения контрактов государственного заказа 5.1 Выбор моделей В данной работе рассматриваются индикаторы эффективности размещения заказа, являющиеся непрерывными переменными, что позволяет использовать метод наименьших квадратов для оценки влияния различных факторов на перечисленные характеристики контрактов, причем учтем возможность наличия гетероскедастичности и для избавления от нее будем использовать робастные оценки для ковариационной матрицы коэффициентов. В качестве зависимых рассматриваются следующие переменные: цена килограмма сахара по контракту, нормированная на среднюю цену сахара по России на момент размещения заказа, снижение цены килограмма сахара в ходе размещения заказа (в процентах), отклонение цены килограмма сахара по контракту от средней розничной цены в регионе на момент размещения заказа (в процентах). В качестве объясняющих переменных во всех моделях, по возможности, выступают следующие: объем заказа (в килограммах или в виде набора дамми-переменных по стоимости заказа), плановый срок исполнения контракта (в днях), способ размещения (набор даммипеременных для различных способов размещения, в качестве базовой категории выступают закупочной процедуры, государственных состоявшиеся факт аукционы), принадлежности предприятий число поставщика (соответствующая участников к числу дамми-переменная), средняя региональная цена килограмма сахара на момент размещения заказа, нормированная на среднюю цену сахара по России на этот же момент. В качестве контрольных переменных будем включать во все модели наборы дамми переменных, связанных со сроками размещения контракта: месяцем или кварталом в различных спецификациях. Кроме того, для проверки устойчивости выявленных взаимосвязей будем оценивать их как по выборке в целом, так и без учета контрактов, размещенных у госпредприятий, и без учета ФГУП с 67 крупными контрактами. 5.2 Результаты проверки гипотез. Рассмотрим факторы, влияющие на цену килограмма сахара по контракту. Результаты оценки различных спецификаций соответствующих моделей представлены в таблице 1. Они различаются набором контрольных переменных для момента заключения контракта (дамми для месяцев или кварталов) и тем, что включено в модель – объем контракта в килограммах или набор дамми-переменных для объема контракта в рублях. Отметим, что ни в одном варианте спецификации объем контракта не оказывает значимого влияния на цену, но в трех из четырех спецификаций значим коэффициент при переменной, отвечающей за срок исполнения контракта, причем с его ростом цена увеличивается. Этот эффект может быть связан с тем, что в случае заключения долгосрочных контрактов поставщики за счет более высоких цен страхуют себя от потерь в результате возможных изменений конъюнктуры рынка во время реализации контракта. Таблица - 1. Цена килограмма сахара по контракту VARIABLES volume_kg1 (1) (2) (3) (4) contr_price_kg1_ contr_price_kg1_ contr_price_kg1_ contr_price_kg1_ norm norm norm norm 8.16e-08 1.16e-07 (3.94e-07) (4.08e-07) Kotirovka -0.0385*** (0.00593) -0.0401*** (0.00566) -0.0383*** (0.00607) -0.0396*** (0.00578) auc_nesost -0.0294*** (0.00879) -0.0194** (0.00764) -0.0291*** (0.00874) -0.0190** (0.00760) ed_post -0.0361** (0.0153) -0.0370** (0.0160) -0.0298** (0.0137) -0.0297** (0.0148) chislo_uch -0.0121*** (0.00187) -0.0119*** (0.00178) -0.0115*** (0.00194) -0.0113*** (0.00183) srok_kontr 8.87e-05** (3.90e-05) 5.52e-05 (3.65e-05) 9.50e-05** (3.83e-05) 6.16e-05* (3.60e-05) post_uni 0.0828*** (0.0272) 0.0815*** (0.0282) 0.0971*** (0.0161) 0.0977*** (0.0169) price_reg_sredn_norm 0.489*** (0.0300) 0.498*** (0.0289) 0.491*** (0.0300) 0.500*** (0.0288) Yes No no yes Yes No -0.00363 (0.00825) no yes -0.00457 (0.00796) -0.0172 (0.0167) -0.0172 (0.0168) 0.436*** (0.0290) 0.469*** (0.0309) Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 vrub_b250 Constant 0.439*** (0.0290) Observations R-squared F-value 2,720 2,720 0.269 0.248 47.42 73.91 For model (1) F-Value P-Value 6.11 0.0022 Hypothesis jan1=feb1=0 0.472*** (0.0310) 2,720 2,720 0.269 0.248 46.77 70.17 For model (3) F-Value P-Value 6.51 0.0015 mar1=apr1=may1 5.71 jun1=jul1=aug1 17.40 sep1=oct1=nov1 8.82 jan1=feb1=mar1 3.62 apr1=may1=jun1 13.68 jul1=aug1=sep1 9.57 oct1=nov1=0 7.84 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 0.0033 0.0000 0.0002 0.0269 0.0000 0.0001 0.0004 5.42 17.61 8.69 3.64 12.36 9.79 7.76 0.0045 0.0000 0.0002 0.0264 0.0000 0.0001 0.0004 Значение имеет и способ размещения заказа. По сравнению с состоявшимися аукционами все остальные способы обеспечивают более низкие цены. Разница составляет 3-4% для запросов котировок, 2-3% для несостоявшихся аукционов и 3-4% для закупок у единственных поставщиков (при контроле на наличие госпредприятий среди исполнителей госзаказа). В случае несостоявшихся аукционов этот факт может быть объяснен тем, что аукцион не привлек достаточного количества участников именно по причине слишком низкой заявленной стоимости контракта. Рост числа участников закупочной процедуры приводит к снижению цены сахара. Важны и региональные особенности розничного рынка сахара: в регионах с более высокими ценами в рознице выше оказывается и цена сахара по контрактам государственного заказа. Правда, рост цены в рознице на 1% приводит к росту цен госзаказа лишь на 0,5%. Следует отметить, что по контрактам, заключенным с госпредприятиями, цены оказываются выше, чем по другим. Этот эффект сохраняется также, если исключить из выборки ФГУП, выполнявший 67 контрактов (см. приложение 2). При моделировании снижения цены сахара по контракту по сравнению с начальной (максимальной) ценой использовались те же наборы объясняющих переменных, что и в предыдущем случае (см. таблицу 2.). Следует отметить, что объем контракта не оказывает значимого влияния на падение цены, за исключением того факта, что на фоне других групп выделяются контракты стоимостью от 100 до 250 тыс. руб. – падение цены здесь меньше, чем по мелким и крупным контрактам. Срок контракта значим только в моделях, включающих в себя дамми-переменные для квартала, в котором был размещен заказ, причем для долгосрочных контрактов падение цены ниже и эта закономерность сохраняется в моделях, оцененных без учета контрактов, заключенных с госпредприятиями (см. Приложение 3). Таблица – 2. Снижение цены килограмма сахара по контракту (в %) (исключены заказы, размещенные у единственного поставщика или через несостоявшийся аукцион) (1) prica_fall_perc _norm 6.97e-08 (3.36e-07) (2) prica_fall_perc _norm 9.61e-08 (3.82e-07) (3) prica_fall_perc _norm (4) prica_fall_perc _norm Kotirovka 0.0590*** (0.00422) 0.0598*** (0.00422) 0.0606*** (0.00433) 0.0616*** (0.00435) chislo_uch 0.0209*** (0.00142) 0.0220*** (0.00146) 0.0214*** (0.00143) 0.0226*** (0.00146) srok_kontr -1.72e-05 (2.56e-05) -6.77e-05*** (2.55e-05) -1.29e-05 (2.55e-05) -6.26e-05** (2.54e-05) -0.0145 (0.0344) -0.0238 (0.0356) -0.0163 (0.0346) -0.0259 (0.0359) 0.0717*** (0.0176) 0.0489*** (0.0170) 0.0751*** (0.0177) 0.0530*** (0.0172) yes no No Yes yes no -0.0147*** (0.00553) No Yes -0.0157*** (0.00559) 0.000413 (0.0107) -0.00158 (0.0119) -0.0517*** (0.0187) -0.0766*** (0.0181) VARIABLES volume_kg1 post_uni price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 vrub_b250 Constant Observations R-squared F-value Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 -0.0466** (0.0185) -0.0735*** (0.0180) 2,323 2,323 0.260 0.199 142.9 60.34 For model (1) F-Value P-Value 56.95 0.0000 9.62 0.0001 15.33 0.0000 13.80 0.0000 2,323 2,323 0.262 0.201 101.1 54.87 For model (3) F-Value P-Value 49.86 0.0000 9.39 0.0001 15.35 0.0000 13.51 0.0000 jan1=feb1=mar1 13.19 apr1=may1=jun1 6.15 jul1=aug1=sep1 78.70 oct1=nov1=0 14.67 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 0.0000 0.0022 0.0000 0.0000 12.54 6.50 78.34 14.64 0.0000 0.0015 0.0000 0.0000 Особенности проведения закупочной процедуры также оказывают существенное влияние на масштабы снижения цены. Так, в ходе запросов котировок цены падают сильнее, чем на состоявшихся аукционах. Рост числа участников закупочной процедуры приводит к большему снижения цены. Интересен тот факт, что в регионах с более высокими средними региональными ценами также наблюдается более заметное снижение цен в ходе торгов. Это может быть объяснено тем, что в регионах с более высокими ценами поставки более привлекательны для потенциальных поставщиков и, как следствие, они более активно участвуют в торгах. Принадлежность поставщика к числу госпредприятий в данном случае не оказывает существенного влияния на размер падения цены. Отчасти это может быть объяснено тем, что количество наблюдений в данной группе сравнительно мало (бόльшая часть закупок у госпредприятий размещаются у единственного поставщика и в данные модели не попала). Отметим, что описанные выше взаимосвязи сохраняются и в случае, если удалить из рассмотрения закупки у госпредприятий (см. Приложение 3). Результаты моделирования разницы между ценой сахара по контракту и средней ценой в розничной торговле в регионе представлены в таблице 3. Набор использованных в различных спецификациях переменных совпадает с предыдущими моделями. Объем заказа и в данном случае не оказывает существенного влияния, а срок контракта значим только в моделях с помесячными дамми-переменными для даты размещения заказа. Таблица – 3. Разница между средней региональной и ценой килограмма сахара по контракту (в %) (1) (2) (3) (4) VARIABLES price_dif_reg _norm -2.34e-08 (3.46e-07) price_dif_reg_n orm -5.82e-08 (3.60e-07) kotirovka 0.0370*** (0.00587) 0.0397*** (0.00559) 0.0371*** (0.00599) 0.0394*** (0.00570) auc_nesost 0.0247*** (0.00835) 0.0176** (0.00747) 0.0245*** (0.00831) 0.0172** (0.00743) ed_post 0.0338** (0.0148) 0.0356** (0.0157) 0.0288** (0.0136) 0.0292** (0.0149) chislo_uch 0.0120*** (0.00186) 0.0115*** (0.00176) 0.0116*** (0.00192) 0.0110*** (0.00180) srok_kontr -7.42e-05** (3.61e-05) -3.48e-05 (3.43e-05) -7.92e-05** (3.57e-05) -4.05e-05 (3.40e-05) post_uni -0.0910*** (0.0249) -0.0899*** (0.0261) -0.102*** (0.0157) -0.104*** (0.0169) 0.340*** (0.0230) 0.335*** (0.0222) 0.338*** (0.0231) 0.333*** (0.0223) yes no no yes yes no 0.00119 (0.00781) No Yes 0.00292 (0.00752) 0.0177 (0.0148) 0.0189 (0.0149) -0.274*** (0.0239) -0.308*** (0.0249) volume_kg1 price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 vrub_b250 Constant Observations R-squared F-value -0.277*** (0.0236) -0.311*** (0.0248) 2,720 2,720 0.184 0.160 35.50 49.94 For model (1) Hypothesis F-Value P-Value jan1=feb1=0 5.51 0.0041 mar1=apr1=may1 5.58 0.0038 jun1=jul1=aug1 24.15 0.0000 sep1=oct1=nov1 7.95 0.0004 jan1=feb1=mar1 3.45 0.0318 apr1=may1=jun1 16.68 0.0000 jul1=aug1=sep1 8.23 0.0003 oct1=nov1=0 8.98 0.0001 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 price_dif_reg price_dif_reg_ _norm norm 2,720 2,720 0.184 0.161 33.36 44.89 For model (3) F-Value P-Value 5.65 0.0036 5.31 0.0050 24.42 0.0000 7.85 0.0004 3.20 0.0411 15.49 0.0000 8.48 0.0002 8.91 0.0001 Отметим, что цены госзакупок ниже по сравнению с ценами в региональной рознице для контрактов, размещенных на торгах с большим количеством участников. В отношении конкретных способов закупок следует отметить, что цены контрактов, заключенных по итогам запросов котировок, несостоявшихся аукционов и закупок у единственного поставщика, более заметно отклоняются вниз от цен в региональной розничной торговле в сравнении с ценами, зафиксированными на состоявшихся аукционах. В то же время, для контрактов, заключенных на более длительный срок, цены по контракту ближе к средним региональным (соответствующие коэффициенты в моделях хотя и малы, но значимы на любом разумном уровне). Такую же закономерность наблюдаем и для контрактов, размещенных у госпредприятий. Оцененные модели подтверждают предположение о том, что в регионах с более низкими ценами ниже и цены по госзаказу (Гипотеза 1), причем результаты устойчивы в моделях, оцененных для полной и неполной выборки (без учета закупок, размещенных у ФГУП с 67 крупными контрактами, и без учета закупок, размещенных у всех госпредприятий, результаты оценки этих моделей приведены в Приложениях 2 и 3, соответственно). Кроме того, следует отметить, что и отклонение цены по контракту вниз от средней региональной цены, и падение цен в ходе размещения госзаказа сильнее в регионах с более высокими розничными ценами. Сравнение региональных цен и цен по контрактам госзаказа позволяет заключить, что для большей части контрактов цены по госзаказу ниже средних региональных (более, чем в 80% наблюдений). Однако, для части заказов наблюдается превышение цены по контракту над розничной ценой сахара в регионе, что может говорить о неэффективности проведения закупочных процедур по таким контрактам. Однако, тот факт, что для большей части контрактов цены закупок лежат ниже средних региональных розничных цен, не позволяет сделать однозначный вывод об эффективности их размещения, для формирования более полного представления об этом требуется сравнение с оптовыми ценами. Другое предположение, проверяемое в данной работе, касается связи между объемом контракта и ценой контракта, а также размером ее снижения. Напомним, что для более крупных контрактов (в денежном и натуральном выражении) цены теоретически должны быть ниже (Гипотеза 2). Значимого влияния размера контракта в натуральном выражении на цену килограмма сахара по контракту и ее отклонение от начальной (максимальной) или региональной цены не наблюдается. Отсутствие влияния объемов закупок на цену (когда закупки в несколько десятков килограмм и в несколько десятков тонн осуществляется по одним и тем же ценам) является признаком неэффективности закупочных процедур. Гипотеза о влиянии длительности контракта на его цену также подтверждается результатами оценки приведенных выше моделей. Действительно, по контрактам, заключаемым на более длительный срок, цены оказываются выше, чем по краткосрочным контрактам (Гипотеза 3). Этот факт может свидетельствовать о понимании поставщиками рисков, связанных с заключением долгосрочных контрактов на жестких условиях и стремлением застраховаться от них путем требования более высоких цен, чем по краткосрочным контрактам. Еще одно предположение касается привилегий для поставщиков, аффилированных с государством (Гипотеза 4). Имеющиеся данные по закупкам сахара госпредприятиями, показывают, преимущественно что контракты, размещались у выполняемые единственного поставщика. Кроме того, для таких закупок цена сахара по контракту заметно выше (примерно на 8%), а ее снижение меньше по сравнению с розничной региональной ценой, чем для остальных закупок. Такая связь сохраняется и после удаления из выборки ФГУП с 67 крупными контрактами. Эти результаты говорят о том, что процедуры 94-ФЗ на практике не устраняют привилегий для поставщиков, аффилированных с государством, а также могут служить сигналом возможного наличия коррупционной составляющей в таких контрактах. Пятая проверяемая гипотеза состоит в том, что исходя из общих логических соображений запросы котировок должны приводить к меньшему снижению цены, чем состоявшиеся аукционы. Однако полученные результаты опровергают эту гипотезу – по запросам котировок не только наблюдается более заметное снижение цены по контрактам, но и сами цены ниже, чем по закупкам, размещенным через состоявшиеся аукционы. Более того, цена килограмма сахара ниже по сравнению с состоявшимися аукционами по закупкам, размещенным любым из оставшихся способов, в том числе и по несостоявшимся аукционам. Отметим, что последний факт может быть связан с тем, что на несостоявшиеся аукционы пришло меньше участников именно из-за того, что начальная цена оказалась непривлекательна для потенциальных участников торгов в виду ее малого размера. Однако другие отмеченные различия в данном случае могут интерпретироваться как сигнал неэффективности электронных аукционов как способа размещения заказов. Другая гипотеза касается способов размещения контрактов различной стоимости (Гипотеза 6). Из таблиц 4 и 5, приведенных ниже, видно, что и в стоимостном, и в количественном выражении заказы у единственного поставщика и заказы, размещенные через аукционы, чаще являются крупными (250 000 руб. и дороже), а заказы, размещенные через запросы котировок, мелкими (до 100 000 руб.). Такие результаты не совсем согласуются с предписываемыми законодательством рекомендациями по выбору способа размещения заказов различной стоимости. Если же рассматривать заказы в разрезе их размера, то можно сказать, что крупные заказы чаще размещаются у единственного поставщика (59 заказов) и через запрос котировок (40 заказов), в стоимостном же выражении доля аукционов гораздо выше, причем именно состоявшихся. Для средних заказов и в количественном (265 заказов), и в стоимостном выражении наиболее популярны запросы котировок, как и для мелких заказов (1155 заказов). Таблица – 4. Способ размещения заказа и стоимость контракта spos1 (Общая стоимость контрактов) Запрос Сост. Несост. Единственный Total котировок аукцион аукцион поставщик Менее 100 тыс.руб 4.07e+07 1.66e+07 4909188 558732.5 6.27e+07 100-250 тыс.руб. 3.96e+07 9323939 726550 5.23e+07 250 тыс.руб. и более 1.29e+07 5.36e+07 1.33e+07 2.52e+07 3.32e+08 Total 9.32e+07 7.95e+07 2.08e+07 2.53e+07 4.47e+08 Vrub 2665973 Таблица – 5. Способ размещения заказа и стоимость контракта spos1 (Количество контрактов) Запрос Сост. Несост. Единственный котировок аукцион аукцион поставщик Менее 100 тыс.руб 1,155 764 292 18 2,229 100-250 тыс.руб. 265 61 16 4 346 250 тыс.руб. и более 40 38 8 59 145 Total 1,460 863 316 81 2,720 Vrub Total Отметим, что существует также значимая взаимосвязь между выбором типа закупочной процедуры и регионом, в котором располагается заказчик – т.е. ряд регионов использует процедуры электронных аукционов существенно чаще, чем другие (в том числе в тех случаях, когда это не требуется действующим законодательством). Данная гипотеза проверялась для регионов, в которых размещено более 10 заказов, таким образом, было учтено более 80% общего объема заказов в денежном и натуральном выражении. 6. Заключение. С учетом активных публичных дискуссий об эффективности электронных аукционов в РФ данная работа была посвящена оценке уровня и изменения цен госконтрактов в рамках основных процедур закупок, применяемых в РФ. Анализ проводился на примере сахарного песка как простого, однородного и массового товара. Данный товар был выбран в качестве предмета для анализа потому, что именно для простых и однородных товаров электронные закупки традиционно считаются наиболее предпочтительными. Базой для исследования послужил массив из почти 3 тысяч контрактов на приобретение сахара-песка, которые были заключены в период с 1 января 2011 года по 31 декабря 2011 года и информация о которых содержалась в Едином реестре государственных и муниципальных заказов на сайте www.zakupki.gov.ru. С учетом пропусков и ошибок для отдельных наблюдений в анализ были включены данные о 2720 контрактах (более 90% исходной выборки) на поставку 11,3 тысяч тонн сахара-песка стоимостью около 450 млн. рублей. Поскольку Росстат осуществляет еженедельное наблюдение за ценами на сахар-песок в розничной торговле во всех регионах РФ, наряду с анализом цен самих госконтрактов и снижения цен в ходе торгов мы также могли сравнить цены госконтрактов на поставку сахарапеска со средними розничными ценами в соответствующих регионах. В результате проведения исследования государственных закупок сахара были сделаны следующие выводы. 1) Неоднородность рынка госзакупок сахара Для контрактов на закупки сахарного песка характерна неоднородность как по размеру заказа, так и по ценам. Среди анализируемых контрактов встречаются как поставки малых объемов (от 18-20 кг), так и очень крупные (до 350 т). Значительный разброс в ценах за килограмм сахарного песка наблюдается во временном и региональном разрезе. В зависимости от месяца и региона осуществления закупки по государственному контракту цены варьировались от 21 до 79 руб/кг. Такой результат может быть связан с характерными для данного рынка конъюнктурными колебаниями цен. При этом доля поставок сахарного песка по линии государственных закупок в общем объеме рынка невелика – в последние годы она составляла лишь около 0,5%. 2) Способы закупок и конкуренция Одной из структурных особенностей осуществления государственных закупок является доминирование котировок как способа размещения заказа (53% всех заключенных контрактов). Кроме того, по заказам, размещенным через котировки, наблюдалось наибольшее падение цены контракта по сравнению с первоначальной – вопреки изначальному предположению, что аукцион является более конкурентной процедурой размещения заказа. Хотя заказы, размещенные у единственного поставщика, были немногочисленны (менее 3% всех заказов), на этот способ закупки приходились самые крупные контракты выборки (средний объем контракта в натуральном выражении составил 69,7 тонн), а в общем стоимостном объеме закупок сахара контракты, размещенные у единственного поставщика, составили почти 57%. Эти результаты свидетельствуют о том, что при всей внешней действующее регулирование содержит многочисленные исключения, которые позволяют освобождать от конкурентных процедур наиболее крупные поставки. 3) Особенности формирования цен Было выявлено, что в среднем цены по государственным контрактам были примерно на 10% ниже средних розничных цен по региону за аналогичный временной период. Однако данный факт не может служить свидетельством эффективности размещения заказа, так как сравнение производится с розничными ценами, а не с оптовыми. Учитывая, что в среднем оптовые цены на рынке сахара ниже розничных на 25%, цены по государственным контрактам, как правило, превышают оптовые. Поэтому об эффективности размещения заказа на основе отличия цен от среднерегиональных можно говорить только для заказов малых объемов. Предположение о том, что цены по контрактам должны снижаться с ростом объема поставки, не оправдалось: значимого отличия цен по крупным и мелким контрактам не выявлено. Более высокие цены крупных контрактов могут быть результатом неблагоприятного учета изменения поставщиками рыночных цен рисков возможного и стремления их минимизировать свои потери в результате конъюнктурных колебаний. Анализ различий в ценах сахара по контрактам, размещенным с использованием разных каналов закупок, показал, что по итогам состоявшихся электронных аукционов цена сахара оказывается на 3-4% выше в сравнении с котировками, закупками у единственного поставщика и несостоявшимися аукционами. Этот результат был значим и устойчив в разных спецификациях модели и при контроле на большое число других переменных. При этом различия в ценах между котировками, закупками у единственного поставщика и несостоявшимися аукционами остаются статистически не значимыми. При сравнении конкурентных процедур (состоявшиеся электронные аукционы и котировки) цены заметно сильнее снижались при проведении котировок. Также было выявлено, что цены контрактов на поставки, осуществляемые госпредприятиями (ФГУП, МУП и АО с 100%-ным участием государства), в среднем примерно на 8% выше, чем у других типов поставщиков, а выполняемые ими контракты существенно больше по объему. Полученные результаты позволяют утверждать, что в российских условиях даже применительно к закупкам простых однородных товаров процедуры электронных аукционов оказываются неэффективными в сравнении с другими способами закупок. При этом речь идет не о проблемах при исполнении контрактов, заключенных по итогам аукционов (на что традиционно ссылаются госзаказчики), а о прямой ценовой неэффективности – когда цены на сахар-песок на состоявшихся аукционах устойчиво превышали цены при всех иных способах закупок. Причины данного явления могут быть двоякими. С одной стороны, электронный аукцион для поставщиков объективно является более сложной процедурой. Для участия в аукционе необходима регистрация электронной цифровой подписи, представление большого количества документов, а также внесение финансового обеспечения заявки (5% от начальной стоимости контракта), которое обычно замораживается на счетах Электронной торговой площадки на месяц и более. Все эти издержки неизбежно закладываются поставщиками в цену госконтрактов и могут вести к их относительному удорожанию. Другое объяснение может быть связано с большими возможностями сговора между участниками аукциона в сравнении с иными типами процедур. Риски сговора анализировались во многих теоретических исследованиях (см. Burguet and Che (2004), Compte, Lambert-Mogiliansky and Verdier (2005), Burguet and Perry (2007) и другие работы), при этом в работе Podkolzina and Morozov (2012) на российских эмпирических данных был приведен пример сговора при размещении контрактов на строительные подряды. Соответственно регулирующим органам имеет смысл обратить внимание на издержки различных процедур закупок и возможности их снижения (так как эти издержки в конечном счете все равно закладываются в цены контрактов). Хорошим примером анализа такого рода является доклад компании PricewaterhouseCoopers для Европейской комиссии в 2011 году см. PwC (2011). Также целесообразно осуществление мониторинга значимых рынков на основе специальных индикаторов, позволяющих выявлять ситуации потенциального сговора на торгах (например, с отслеживанием «повторяющихся сделок» с участием одного и того же поставщика и заказчика или «повторяющихся составов участников торгов» без реального снижения цен и с последующим распределением лотов между ними). Сказанное выше, прежде всего, относится к крупным контрактам, по которым возможны гораздо большие потери для государства как от коррупции, так и от недобросовестности или некомпетентности поставщиков и которые странным образом оказываются вне зоны внимания регулятора. Стоит отметить, что наличие проблем при исполнении обязательств именно по крупным контрактам уже отмечалось в работе Яковлев, Демидова и Балаева (2012). В настоящей работе индикатором неэффективности действующих процедур закупок применительно к крупным контрактам является тот факт, что наиболее крупные заказы на сахар-песок в 2011 году систематически размещались у единственных поставщиков, среди которых доминировали государственные предприятия. При этом цены по таким закупкам, осуществляемым у госпредприятий, оказывались примерно на 8% выше цен закупок у частных компаний. В этой связи регулятору при проведении контрольных мероприятий целесообразно фокусировать внимание на оценке размещения и исполнения крупных контрактов. Безусловно, все сделанные выше выводы и рекомендации основываются на использовании данных о закупках только одного товара, что сужает возможности для обобщений по итогам проведенного анализа. Тем не менее, мы надеемся, что полученные нами результаты позволят лучше определить функционал аналитических информационно- аналитических компонентов создаваемой Федеральной контрактной системы, а также дадут импульс проведению аналогичных эмпирических исследований применительно к другим рынкам. Литература Bajari P., McMillan R., Tadelis S. Auctions Versus Negotiations in Procurement: An Empirical Analysis // The Journal of Law, Economics, & Organization, Vol. 25, No. 2, 2009, P. 372-399. Balsevich A., Pivovarova S., Podkolzina E. Cross regional comparison of the efficiency of public procurement in Russia. Draft version, July 2012. Morozov I., Podkolzina E. Conspiracy detection in procurement auctions. Working Paper. Chever L., Saussier S., Yvrande-Billon A. The Law of Small Numbers: Investigating the Benefits of Restricted Auctions for Public Procurement // Draft, May 2012. Chever L., Moore J. “Don’t ever take sides against the family”? Looking for evidence of collusion among group-affiliated firms in public-work contracts // Draft, May 14th 2012. Chong E., Staropoli C., Yvrande-Billon A. Auctions versus negotiations in public procurement: The implication of political scrutiny // Working Paper. Darby M. R., Karni E. Free Competition and Optimal Amount of Fraud // Journal of Law and Economics. 1973. Vol. 16, No 1. P. 67–88. Lalive R., Schmutzler A. Auctions vs Negotiations in Public Procurement Which Works Better? // University of Zurich, Department of Economics Working Paper Series, Working Paper No 23, August 2011. Morozov I., Podkolzina E. Passive behavior in procurement auctions Working Paper. Moszoro M. W., Spiller P. T. Third-Party Opportunism and the (In)Efficiency of Public Contracts. Working Paper, May 1, 2012 Nelson Ph. Information and Consumer Behavior // Journal of Political Economy. 1970. Vol. 78, No 2. P. 311–329. PwC (2011) Public procurement in Europe: cost and effectiveness. PricewaterhouseCoopers, 2011. Vellez M. Auctions versus Negotiations: Evidence from Public Procurement in the Italian Healthcare Sector // CEIS Tor Vergata Research Paper Series, Vol. 9, Issue 4, No 191 Yakovlev A., Demidova O., Balaeva O. Empirical analysis of suppliers’ nonperformance risks in execution of public procurement contracts in Russia // Charting a Course in Public Procurement Innovation and Knowledge Sharing. Boka-Raton: PrAcademics Pre, 2012. P. 253—287 Sugar Monitoring (2004) Перспективы российской сахарной индустрии, Выдержка из ежемесячного обзора ISCO-I Sugar Monitoring, июль 2004 http://www.isco-i.ru/free/article/art011.htm Тироль Ж. Теория организации промышленности. СПб: Экономическая школа, 2000. Гл. 2. Юдкевич М. М., Пивоварова С. Г. Классификация благ и выбор оптимальной процедуры в системе государственных закупок // Госзаказ: управление, размещение, обеспечение. 2009. № 18. Яковлев А., Демидова О., Балаева О. Причины снижения цен на торгах и проблемы исполнения госконтрактов (эмпирический анализ на основе микроданных) // Вопросы экономики, 2012. № 1. C. 65—83 ПРИЛОЖЕНИЕ 1 Основные выборочные характеристики и результаты некоторых тестов. Таблица П1. Тест Колмогорова-Смирнова на совпадение распределения падения цены для контрактов, размещенных через запрос котировок и через аукцион (в данную группу включены только состоявшиеся аукционы). Two-sample Kolmogorov-Smirnov test for equality of distribution functions Smaller group D P-value Corrected ---------------------------------------------3: 0.2100 0.000 4: -0.0483 0.080 0.2100 0.000 Combined K-S: 0.000 Note: ties exist in combined dataset; there are 1597 unique values out of 2323 observations. Таблица П2. Характеристики различных стоимостных групп контрактов. Стоимость контракта Количество контрактов Доля контрактов Средняя нормированная цена килограмма сахара по контракту Средняя нормированная начальная (максимальная) цена килограмма сахара по контракту Среднее снижение нормиров анной цены* До 100000 руб. От 100000 до 250000 руб. 250000 руб. и выше Итого 2229 81.95 .900 1.015 .102 Среднее отличие цены по контракту от нормированно й средней региональной** .076 346 12.72 .904 1.024 .111 .104 145 5.33 .955 1.033 .072 .062 2720 100 .903 1.017 .101 .132 В процентах от нормированной начальной (максимальной) цены по контракту. ** В процентах от нормированной средней региональной цены. * Таблица П3. Характеристики контрактов, размещенных различным способом. Способ закупки Количество заказов Доля заказов Единственный поставщик Несостоявшийся аукцион Аукцион Запрос котировок Итого Способ закупки 81 2.98 Общий объем Общий объем закупки (т.) закупки (млн. руб.) 5647.385 253.8 316 11.62 547.7912 20.8 2257.157 2819.733 11272.07 Среднее отклонение 79.9 93.2 447.8 Медианное количество 863 31.73 1460 53.68 2720 100 Средняя цена Среднее (кг) падение Единственный поставщик Несостоявшийся аукцион Аукцион Запрос котировок Итого Способ закупки 1.015345 нормированной цены от участников цены* нормированной средней региональной** .0085815 .0015104 1 .9202151 .0008358 .0429705 1 .915072 .8866751 .9034131 Средний размер контракта (кг) 69720.8 .0947659 .1323394 .101455 Средняя стоимость контракта .0666737 .0983876 .0790023 3 3 3 Единственный 3126378 поставщик Несостоявшийся 1733.516 65904.31 аукцион Аукцион 2615.477 92141.26 Запрос котировок 1931.324 63851.12 Итого 4144.142 164265.8 * В процентах от нормированной начальной (максимальной) цены по контракту. ** В процентах от нормированной средней региональной цены. Положительный знак означает, что цена по контракту ниже средней региональной. Таблица П4. Характеристики контрактов различной длительности. Срок поставки До 100 дней От 100 до 200 дней Больше 200 дней Итого Срок поставки До 100 дней От 100 до 200 дней Больше 200 дней Итого Срок поставки До 100 дней От 100 до 200 дней Количество заказов Доля заказов Общий объем Общий объем закупки (т.) закупки (млн. руб.) 1336 49.12 2562.404 88.4 974 35.81 1705.277 57.7 410 15.07 7004.385 301.6 2720 100 11272.07 447.8 Средняя цена Среднее Среднее Медианное (кг) падение отклонение количество нормированной цены от участников цены* нормированной средней региональной** .8893665 .1216698 .0803224 3 .9065 .0868449 .0870992 3 .9418516 .0702926 .0554659 2 .9034131 .101455 .0790023 3 Средний Средняя размер стоимость контракта контракта (кг) 1917.967 65977.22 1750.798 59287.94 Больше 200 дней 17083.87 733929.1 Итого 4144.142 164265.8 * В процентах от нормированной начальной (максимальной) цены по контракту. ** В процентах от нормированной средней региональной цены. Положительный знак означает, что цена по контракту ниже средней региональной. Таблица П5. Проверка гипотез о наличии различий между заказами, размещенными у государственных и всех остальных предприятий, по объему контракта (в кг) Two-sample Kolmogorov-Smirnov test for equality of distribution functions Smaller group D P-value Corrected ---------------------------------------------0: 0.8217 0.000 1: 0.0000 1.000 Combined K-S: 0.8217 0.000 0.000 Note: ties exist in combined dataset; there are 476 unique values out of 2720 observations. Таблица П6. Проверка гипотез о наличии различий между заказами, размещенными у государственных и всех остальных предприятий, по объему контракта (в рублях) Two-sample Kolmogorov-Smirnov test for equality of distribution functions Smaller group D P-value Corrected ---------------------------------------------0: 0.8368 0.000 1: 0.0000 1.000 Combined K-S: 0.8368 0.000 0.000 Note: ties exist in combined dataset; there are 1893 unique values out of 2720 observations. ПРИЛОЖЕНИЕ 2 Модели без учета контрактов, размещенных у ФГУП, обслуживающего потребности одного из федеральных ведомств. Таблица П7. Цена килограмма сахара по контракту VARIABLES volume_kg1 (1) (2) (3) (4) contr_price_kg1 contr_price_kg1 contr_price_kg1 contr_price_kg1 _norm _norm _norm _norm 2.78e-07 (1.10e-06) -0.0384*** (0.00590) -0.0301*** (0.00889) -0.0419*** (0.0156) -0.0123*** (0.00197) 9.21e-05** (4.01e-05) 0.0707** (0.0310) 0.493*** (0.0305) Yes No 3.22e-07 (1.13e-06) -0.0401*** (0.00564) -0.0201*** (0.00773) -0.0477*** (0.0163) -0.0120*** (0.00189) 5.57e-05 (3.72e-05) 0.0530* (0.0305) 0.502*** (0.0293) No Yes Constant 0.435*** (0.0295) 0.468*** (0.0315) Observations R-squared F-value 2,662 2,662 0.254 0.233 35.37 51.39 For model (1) F-Value+ P-Value 5.55 0.0039 5.83 0.0030 17.49 0.0000 8.98 0.0001 Kotirovka auc_nesost ed_post chislo_uch srok_kontr post_uni price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 vrub_b250 Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 jan1=feb1=mar1 apr1=may1=jun1 jul1=aug1=sep1 oct1=nov1=0 -0.0383*** (0.00606) -0.0295*** (0.00878) -0.0380*** (0.0127) -0.0116*** (0.00194) 9.82e-05** (3.84e-05) 0.0775*** (0.0205) 0.495*** (0.0306) yes no -0.00388 (0.00826) -0.0169 (0.0177) 0.430*** (0.0295) -0.0396*** (0.00578) -0.0194** (0.00762) -0.0427*** (0.0137) -0.0113*** (0.00183) 6.19e-05* (3.61e-05) 0.0610*** (0.0207) 0.506*** (0.0294) no yes -0.00477 (0.00797) -0.0186 (0.0177) 0.464*** (0.0315) 2,662 2,662 0.255 0.233 34.84 48.95 For model (3) F-Value++ P-Value 6.67 0.0013 5.86 0.0029 17.61 0.0000 8.64 0.0002 3.39 0.0339 3.40 12.74 0.0000 12.73 9.52 0.0001 9.72 8.08 0.0003 7.84 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 0.0335 0.0000 0.0001 0.0004 + For models with volume_kg1 For models with vrub_250, vrub_b250 ++ Таблица П8. Снижение цены килограмма сахара по контракту (в %) (исключены заказы, размещенные у единственного поставщика или через несостоявшийся аукцион) VARIABLES volume_kg1 (1) prica_fall_perc _norm (2) (3) (4) prica_fall_perc prica_fall_perc prica_fall_perc _norm _norm _norm 6.97e-08 (3.36e-07) 0.0590*** (0.00422) 0.0209*** (0.00142) -1.72e-05 (2.56e-05) -0.0145 (0.0344) 0.0717*** (0.0176) Yes No 9.61e-08 (3.82e-07) 0.0598*** (0.00422) 0.0220*** (0.00146) -6.77e-05*** (2.55e-05) -0.0238 (0.0356) 0.0489*** (0.0170) No Yes Constant -0.0466** (0.0185) -0.0735*** (0.0180) Observations R-squared F-value 2,323 2,323 0.260 0.199 142.9 60.34 For model (1) F-Value+ P-Value 56.95 0.0000 9.62 0.0001 15.33 0.0000 13.80 0.0000 Kotirovka chislo_uch srok_kontr post_uni price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 vrub_b250 Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 jan1=feb1=mar1 13.19 apr1=may1=jun1 6.15 jul1=aug1=sep1 78.70 oct1=nov1=0 14.67 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 + For models with volume_kg1 ++ For models with vrub_250, vrub_b250 0.0000 0.0022 0.0000 0.0000 0.0606*** (0.00433) 0.0214*** (0.00143) -1.29e-05 (2.55e-05) -0.0163 (0.0346) 0.0751*** (0.0177) yes no -0.0147*** (0.00553) 0.000413 (0.0107) -0.0517*** (0.0187) 0.0616*** (0.00435) 0.0226*** (0.00146) -6.26e-05** (2.54e-05) -0.0259 (0.0359) 0.0530*** (0.0172) no yes -0.0157*** (0.00559) -0.00158 (0.0119) -0.0766*** (0.0181) 2,323 0.262 101.1 2,323 0.201 54.87 For model (3) F-Value++ P-Value 49.86 0.0000 9.39 0.0001 15.35 0.0000 13.51 0.0000 12.54 6.50 78.34 14.64 0.0000 0.0015 0.0000 0.0000 Таблица П9. Разница между средней региональной и ценой килограмма сахара по контракту (в %). VARIABLES volume_kg1 (1) price_dif_reg _norm (2) (3) (4) price_dif_reg price_dif_reg price_dif_reg _norm _norm _norm -1.28e-07 (9.78e-07) 0.0369*** (0.00584) 0.0250*** (0.00843) 0.0413*** (0.0152) 0.0121*** (0.00194) -7.56e-05** (3.72e-05) -0.0735** (0.0290) 0.333*** (0.0232) yes no -1.68e-07 (1.01e-06) 0.0397*** (0.00557) 0.0179** (0.00754) 0.0483*** (0.0159) 0.0116*** (0.00185) -3.35e-05 (3.50e-05) -0.0547* (0.0286) 0.328*** (0.0224) no yes Constant -0.270*** (0.0239) Observations R-squared F-value Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 2,662 0.167 27.95 F-Value+ 4.97 5.65 24.30 8.03 Kotirovka auc_nesost ed_post chislo_uch srok_kontr post_uni price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 -0.305*** (0.0251) 0.0371*** (0.00599) 0.0246*** (0.00834) 0.0388*** (0.0130) 0.0116*** (0.00192) -8.03e-05** (3.58e-05) -0.0772*** (0.0205) 0.331*** (0.0235) yes no 0.00149 (0.00782) 0.0184 (0.0156) -0.267*** (0.0241) 0.0394*** (0.00570) 0.0174** (0.00745) 0.0444*** (0.0139) 0.0110*** (0.00180) -3.89e-05 (3.41e-05) -0.0598*** (0.0206) 0.325*** (0.0226) no yes 0.00317 (0.00752) 0.0214 (0.0157) -0.301*** (0.0252) 2,662 0.142 37.90 P-Value 0.0070 0.0036 0.0000 0.0003 2,662 0.167 26.51 F-Value++ 5.60 5.54 24.48 7.76 2,662 0.143 34.65 P-Value 0.0037 0.0040 0.0000 0.0004 0.0459 0.0000 0.0003 0.0001 2.78 15.84 8.36 8.89 0.0622 0.0000 0.0002 0.0001 vrub_b250 jan1=feb1=mar1 3.08 apr1=may1=jun1 15.85 jul1=aug1=sep1 8.13 oct1=nov1=0 9.15 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 + For models with volume_kg1 ++ For models with vrub_250, vrub_b250 ПРИЛОЖЕНИЕ 3. Модели без учета государственных предприятий Таблица П10. Цена килограмма сахара по контракту. VARIABLES volume_kg1 Kotirovka auc_nesost ed_post chislo_uch srok_kontr price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 (1) (2) (3) (4) contr_price_kg1 contr_price_kg1 contr_price_kg1 contr_price_kg1 _norm _norm _norm _norm 3.01e-07 (1.35e-06) -0.0386*** (0.00589) -0.0306*** (0.00898) -0.0436*** (0.0134) -0.0124*** (0.00205) 9.33e-05** (3.98e-05) 0.493*** (0.0305) yes no 3.17e-07 (1.38e-06) -0.0403*** (0.00564) -0.0206*** (0.00779) -0.0499*** (0.0140) -0.0122*** (0.00197) 5.63e-05 (3.69e-05) 0.502*** (0.0293) no yes 0.436*** (0.0295) 0.469*** (0.0315) vrub_b250 Constant Observations R-squared F-value Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 2,653 0.254 36.12 F-Value+ 5.27 5.17 17.45 9.03 jan1=feb1=mar1 2.27 apr1=may1=jun1 11.73 jul1=aug1=sep1 9.54 oct1=nov1=0 8.13 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 + For models with volume_kg1 ++ For models with vrub_250, vrub_b250 -0.0385*** (0.00607) -0.0299*** (0.00879) -0.0428*** (0.0133) -0.0117*** (0.00195) 9.89e-05** (3.85e-05) 0.495*** (0.0306) yes no -0.00385 (0.00829) -0.0174 (0.0178) 0.431*** (0.0295) -0.0398*** (0.00579) -0.0199*** (0.00764) -0.0478*** (0.0140) -0.0114*** (0.00184) 6.19e-05* (3.61e-05) 0.506*** (0.0294) no yes -0.00482 (0.00800) -0.0194 (0.0178) 0.465*** (0.0315) 2,653 0.232 54.82 P-Value 0.0052 0.0057 0.0000 0.0001 2,653 0.254 35.76 F-Value++ 6.13 5.86 17.52 8.65 2,653 0.233 52.42 P-Value 0.0022 0.0029 0.0000 0.0002 0.1034 0.0000 0.0001 0.0003 1.94 12.81 9.72 7.85 0.1446 0.0000 0.0001 0.0004 Таблица П11. Снижение цены килограмма сахара по контракту (в %) (исключены заказы, размещенные у единственного поставщика или через несостоявшийся аукцион) VARIABLES volume_kg1 Kotirovka chislo_uch srok_kontr price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 (1) (2) (3) (4) prica_fall_perc prica_fall_perc prica_fall_perc prica_fall_perc _norm _norm _norm _norm 6.74e-08 (3.37e-07) 0.0590*** (0.00423) 0.0210*** (0.00143) -1.78e-05 (2.57e-05) 0.0714*** (0.0176) yes no 9.35e-08 (3.82e-07) 0.0598*** (0.00422) 0.0222*** (0.00147) -6.79e-05*** (2.56e-05) 0.0486*** (0.0170) no yes -0.0467** (0.0186) -0.0735*** (0.0180) 2,316 0.260 . F-Value+ 170.33 9.42 15.48 13.78 2,316 0.199 67.58 P-Value 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 vrub_b250 Constant Observations R-squared F-value Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 jan1=feb1=mar1 65.78 apr1=may1=jun1 6.04 jul1=aug1=sep1 78.64 oct1=nov1=0 14.66 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 + For models with volume_kg1 ++ For models with vrub_250, vrub_b250 0.0000 0.0024 0.0000 0.0000 0.0606*** (0.00433) 0.0216*** (0.00144) -1.35e-05 (2.55e-05) 0.0749*** (0.0177) yes no -0.0147*** (0.00553) 0.000256 (0.0108) -0.0518*** (0.0187) 2,316 0.262 . F-Value++ 171.82 9.20 15.50 13.48 0.0616*** (0.00435) 0.0228*** (0.00147) -6.29e-05** (2.55e-05) 0.0528*** (0.0172) no yes -0.0158*** (0.00559) -0.00176 (0.0119) -0.0766*** (0.0181) 2,316 0.202 60.71 62.43 6.41 78.27 14.62 P-Value 0.0000 0.0001 0.0000 0.0000 0.0000 0.0017 0.0000 0.0000 Таблица П12. Разница между средней региональной и ценой килограмма сахара по контракту (в %). VARIABLES (1) (2) (3) (4) price_dif_reg price_dif_reg price_dif_reg price_dif_reg volume_kg1 Kotirovka auc_nesost ed_post chislo_uch srok_kontr price_reg_sredn_norm Dummies for month Dummies for quarter vrub_250 _norm _norm -1.17e-07 (1.21e-06) 0.0372*** (0.00584) 0.0254*** (0.00851) 0.0435*** (0.0135) 0.0122*** (0.00201) -7.68e-05** (3.70e-05) 0.333*** (0.0232) yes no -1.26e-07 (1.25e-06) 0.0399*** (0.00557) 0.0184** (0.00759) 0.0510*** (0.0141) 0.0117*** (0.00192) -3.40e-05 (3.48e-05) 0.328*** (0.0224) no yes -0.271*** (0.0239) -0.306*** (0.0251) vrub_b250 Constant Observations R-squared F-value Hypothesis jan1=feb1=0 mar1=apr1=may1 jun1=jul1=aug1 sep1=oct1=nov1 2,653 0.167 29.20 F-Value+ 4.57 5.09 24.33 8.08 jan1=feb1=mar1 1.87 apr1=may1=jun1 14.79 jul1=aug1=sep1 8.19 oct1=nov1=0 9.20 Robust standard errors in parentheses *** p<0.01, ** p<0.05, * p<0.1 + For models with volume_kg1 ++ For models with vrub_250, vrub_b250 2,653 0.142 41.17 P-Value 0.0104 0.0062 0.0000 0.0003 0.1539 0.0000 0.0003 0.0001 _norm _norm 0.0373*** (0.00599) 0.0250*** (0.00835) 0.0429*** (0.0136) 0.0117*** (0.00193) -8.11e-05** (3.59e-05) 0.331*** (0.0235) yes no 0.00140 (0.00785) 0.0189 (0.0158) -0.267*** (0.0241) 0.0396*** (0.00570) 0.0179** (0.00746) 0.0491*** (0.0143) 0.0111*** (0.00181) -3.89e-05 (3.41e-05) 0.325*** (0.0226) no yes 0.00317 (0.00755) 0.0222 (0.0158) -0.302*** (0.0253) 2,653 0.167 27.69 2,653 0.143 37.43 F-Value++ 5.09 5.50 24.48 7.76 P-Value 0.0062 0.0041 0.0000 0.0004 1.50 15.91 8.40 8.90 0.2241 0.0000 0.0002 0.0001