Результаты регрессионного анализа

Как уже отмечалось выше, основным инструментом проверки наших гипотез выступал набор логит-моделей:

где в матрицу X включены значения описанных в приложении 5.1 переменных; (3 — вектор оцениваемых коэффициентов.

Таблица 5.1 отражает результаты оценки моделей, использованных для проверки первой и второй гипотез. Проведенный регрессионный анализ подтвердил первую гипотезу о том, что в 2005 г. до принятия 94-ФЗ преимущества в доступе к государственным заказам имели фирмы с госучастием, старые предприятия (созданные до 1992 г.) и более крупные фирмы.

Анализ на данных 2009 г. показал, что доля фирм, участвующих в госзакупках, существенно выросла (с 28 до 41%). При этом в условиях действия 94-ФЗ крупные фирмы по-прежнему сохранили преимущества в доступе к госзаказам. Однако для старых предприятий соответствующий коэффициент стал незначимым, как и коэффициент для фирм с госучастием — в моделях, оцененных по панельным данным. Таким образом, мы можем констатировать, что цели по устранению барьеров доступа к госзаказам для новых поставщиков, включая малые и средние предприятия, были достигнуты, но лишь частично.

Данные 2009 г. также свидетельствуют о том, что фирмы, расположенные в более развитых регионах России, существенно чаще получают государственные заказы, хотя в 2005 г. такого различия не наблюдалось. Одновременно, как показано в работе [Yakovlev, 2010], написанной на этих же эмпирических данных, регионы с более высоким инвестиционным потенциалом в 2007—2008 гг. реже предоставляли предприятиям прямую государственную поддержку. Мы можем предположить, что в зависимости от уровня развития в регионах РФ в последние годы складывались разные модели взаимодействия между предприятиями и властями — с доминированием прямой поддержки в адрес предприятий в менее разТаблица 5.1

Оценка влияния факторов размера, периода создания и структуры собственности фирм на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2004 и 2008 гг.

Переменная

2005

2009

Полная

выбора

Панельные

данные

Полная

выборка

Панельные данные

без

переменной

State_

Ргос2004

с переменной State_ Ргос2004

се

О

  • ?
  • 5
  • 5

Н

li

s

в

s

ST

«

в

го

4

Об

О

?

<5

  • 5
  • 1|
  • 11

В

в

S

sr

«

в

м

се

0

Ё

©

1

it

3 2

о й

©

В

в

©

ST

03

в

го

4

СО

©

Ё

О

§

it

3 2

о S

©

В

©

  • 2
  • 1*5
  • 4

аз

О

Ё

3

it

в 2 о й

О

В

S

SP

л

г*>

4

Sector( 1)

0,642

0,064

0,509

0,274

0,183

0,524

0,548

0,160

0,238

0,577

Sector(2)

0,236

0,545

-0,406

0,442

-1,061

0,003

-0,973

0,072

-0,707

0,210

Sector(3)

-0,478

0,244

0,172

0,740

-0,031

0,915

0,712

0,075

0,611

0,158

Sector(4)

-0,853

0,108

-0,394

0,410

-0,289

0,313

-0,057

0,898

-0,049

0,918

Sector(5)

0,061

0,852

-0,601

0,193

0,901

0.001

1,532

0,000

1,291

0,002

Sector(6)

0,049

0,901

-0,598

0,287

0,490

0,091

0,473

0,243

0,461

0,301

Sector(7)

-0,021

0,953

-1,444

0,047

-0,415

0,089

-0,107

0,768

-0,259

0,519

Reg_Rating

(средний)

0,221

0,269

-0,066

0,820

-0,165

0,391

-0,071

0,799

-0,126

0,677

Reg_Rating

(высокий)

0,279

0,194

0,015

0,961

0,755

0,000

0,542

0,040

0,524

0,069

InSize

0,315

0,000

0,295

0,016

0,209

0,005

0,241

0,022

0,258

0,025

Foundation

(1992-1998)

-0,076

0,793

0,466

0,208

-0,068

0,760

0,373

0,235

0,231

0,491

Foundation (после 1998)

-0,882

0,080

-1,912

0,070

-0,189

0,495

-0,635

0,152

-0,628

0,200

State_Owner

0,864

0,000

0,895

0,002

0,743

0,004

0,494

0,159

0,143

0,723

Foreign_Stock

-0,280

0,416

-0,322

0,518

-0,390

0,155

-0,347

0,330

-0,360

0,363

State_Procure2004

2,036

0,000

Константа

-3,059

0,000

-2,533

0,001

-1,748

0,000

-2,265

0,000

-2,739

0,000

Кол-во

наблюдений

741

387

795

409

409

Доля правильных прогнозов, %

73,5

73,9

66,7

68,2

75,3

Сох & Snell R-

0,092

0,113

0,117

0,144

0,261

Nagelkerke R'

0,13

0,161

0,157

0,195

0,353

витых регионах и с оказанием влияния на предприятия через госзакупки в более развитых регионах.

Для проверки третьей гипотезы к набору базовых переменных были добавлены переменные, характеризующие эффективность деятельности предприятия: ISO — наличие сертификации системы управления предприятием по стандартам ISO или иным международным стандартам; Invest — масштаб инвестиций предприятия в 2005—2008 гг.; Export — размеры экспорта в 2008 г.; Credit — предоставление предприятию кредитов банками в 2008 г. Результаты оценивания соответствующей логит-модели приведены в таблице 5.2. Коэффициенты при всех новых переменных оказались незначимыми. Таким образом, использование процедур 94-ФЗ не обеспечило условий для отбора более эффективных фирм для участия в госзакупках.

Оценка влияния факторов «модернизационной» активности фирм на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2008 г.

Таблица 5.2

Переменная

2009

Полная выборка

Панельные ланные

без переменной State_ Ргос2004

с переменной State_ Ргос2004

Оценки

коэффициентов

/7-значение

Оценки

коэффициентов

/7-значение

Оценки

коэффициентов

В

X

п

Ъ,

Sector( 1)

0,298

0,314

0,618

0,129

0,259

0,562

Sector(2)

-0,975

0.009

-0,822

0,145

-0,617

0,297

Sector(3)

0,048

0,878

0,733

0,089

0,659

0,158

Sector(4)

-0,234

0,438

0,047

0,920

0.093

0,853

Sector(5)

0,959

0,001

1,656

0,000

1,459

0,001

Sector(6)

0,522

0,092

0,523

0,233

0,461

0,342

Sector(7)

-0,421

0,111

-0,041

0,916

-0,168

0,692

Reg_Rating(cpe:tnitH)

-0,118

0,552

-0,062

0,830

-0,187

0,556

Reg_Rating(BbicoKnii)

0,771

0,000

0,523

0,054

0,481

0,104

InSize

0,144

0,096

0,171

0,178

0,211

0,127

Foundation! 1992-1998)

-0,060

0,791

0,359

0,257

0,223

0,509

Foundation! после 1998)

-0,168

0,557

-0,771

0,098

-0,732

0,154

State_Owner

0,786

0,004

0,538

0,148

0,030

0,944

Foreign_Stock

-0,388

0,180

-0,365

0,349

-0,423

0,336

[nvestOiciHa'iine.i ьные)

0,148

0,488

0,104

0,737

0,007

0,983

Окончание табл. 5.2

Переменная

2009

Полная выборка

Панельные данные

без переменной State_ Ргос2004

с переменной State_ Ргос2004

Оценки

коэффициентов

S

X

«

Т

я

X

со

Оценки

коэффициентов

р-значение

Оценки

коэффициентов

О»

X

X

«

У

я

X

СО

4

Invest(aKTHBHbie)

-0,036

0,861

0,059

0,840

-0,048

0,880

Export( 1-10%)

-0,216

0,292

-0,096

0,733

-0,110

0,722

Export(> 10%)

-0,128

0,602

-0,208

0,582

-0,184

0,655

ISO

0,198

0,256

0,136

0,586

-0,090

0.743

Credit

0,208

0,237

0,190

0,452

0,194

0,480

State_Procure2004

2,069

0,000

Константа

-1,631

0,001

-2,103

0,003

-2,493

0,001

Кол-во наблюдений

765

397

397

Доля правильных

прогнозов, %

66,8

67,0

76,6

Сох & Snell R-

0,12

0,15

0,266

Nagelkerke R-

0,162

0,202

0,36

Для проверки четвертой гипотезы в модель кроме набора базовых переменных были добавлены переменные Support (поддержка, оказанная фирмой органам власти в 2007-2008 гг.) и Association (членство в бизнес-ассоциациях), характеризующие взаимоотношения предприятий с органами власти. Как видно по данным таблицы 5.3, коэффициент при переменной Support оказался незначимым, а коэффициент при переменной Association — значимым только в модели, оцениваемой по полному набору данных. Незначимым в моделях, оцениваемых по панельным данным, также остается коэффициент при переменной State_Owner, характеризующей участие государства в капитале фирмы. Таким образом, мы можем предположить, что процедуры 94-ФЗ ограничивают влияние факторов связи с государством на отбор поставщиков по госзаказам.

Вместе с тем факт поставок по госзаказам в 2004 г. очень существенно влиял на участие фирмы в госзакупках в 2008 г. Этот фактор не только был высоко значим во всех моделях < 0,01), но его включение приводило к существенному увеличению всех показателей качества подгонки моделей.

Поскольку переменные Support, State_Proc2004 могли являться эндогенными, мы оценили несколько систем уравнений (multivariate probit model) с бинарными зависимыми переменными State_Proc2008 и Sup (бинарная переОценка влияния факторов «близости к государству» на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2008 г.

Таблица 5.3

Переменная

2009

Полная выборка

Панельные данные

без переменной State_Proc2004

с переменной State_Proc2004

Оценки

коэффициентов

S

X

О»

Л

I

?

вц

Оценки

коэффициентов

/^-значение

Оценки

коэффициентов

О

S

X

9

Т

X

Щ

Sector( 1 )

0,143

0,630

0,549

0,183

0,273

0,546

Sector(2)

-1,024

0,005

-0,927

0,090

-0,671

0,245

Sector(3)

-0,004

0,991

0,687

0,096

0,621

0,166

Sector(4)

-0,271

0,354

-0,134

0,772

-0,145

0,773

Sector(5)

0,879

0,002

1,491

0,000

1,270

0.004

Sector(6)

0,482

0,108

0,411

0,329

0,404

0,384

Sector(7)

-0,363

0,148

-0,161

0,672

-0,324

0.443

Reg_Rating(cpeannii)

-0,128

0,512

0,001

0,997

-0,054

0,861

Reg_Rating( высокий)

0,817

0,000

0,660

0,017

0,601

0,048

InSize

0,166

0,031

0,186

0,093

0,213

0,080

Foundation( 1992-1998)

0,005

0,981

0,434

0,186

0,318

0,368

Foundation(noc.ie 1998)

-0,159

0,570

-0,570

0,203

-0,565

0,256

State_Owner

0,775

0,003

0,600

0,092

0,234

0,567

Foreign_Stock

-0,411

0,148

-0,427

0,250

-0,419

0,309

Snpport(<0.1%)

0,037

0,855

0,427

0,170

0,335

0,324

Support(0.1-0.3%)

0.025

0,927

0,613

0,119

0.425

0,322

Support(>0.3%)

-0,044

0,905

0,614

0,227

0,372

0,496

Association

0,281

0,093

0,084

0,730

0,025

0,924

State_Procure2004

2,060

0,000

Константа

-1,709

0,000

-2,464

0,000

-2,877

0,000

Кол-во наблюдений

764

394

394

Доля правильных

прогнозов, %

66,8

69,3

75,6

Сох & Snell

0,114

0,146

0,265

Nagelkerke R'

0,154

0,198

0,358

менная, равная 1, если предприятие оказывало поддержку государству, и 0, если не оказывало); State_Proc2008 и State_Proc2004; State_Proc2008, State_Proc2004 и Sup. Результаты оценивания приведены в приложении 5.2. Поскольку коэффициент корреляции р21 в первой системе и группу коэффициентов корреляции в третьей системе можно считать незначимыми (см. табл. П.5.2, П.5.4), нет необходимости оценивать эти системы в совокупности. В то же время поскольку коэффициент корреляции р21 во второй системе значим, то для переменных State_procure2008 и State_Procure2004 лучше оценивать систему, что и сделано ниже.

Полученные при оценке системы с зависимыми переменными State_Proc2008 и State_Proc2004 результаты (см. табл. П.5.3) подтверждают сделанный ранее вывод о влиянии поставок по госзаказам в 2004 г. на факт участия в госзакупках в 2008 г. Вместе с тем оценка системы уравнений позволила отловить эффект, связанный с менее активным участием фирм с иностранными собственниками в системе госзакупок в 2004 г.

Далее мы попытались выяснить, произошли ли изменения в системе «откатов» за доступ к госзаказам. В анкету обследования ГУ ВШЭ также были включены вопросы о распространенности «откатов» в системе госзакупок и об участии фирм в поставках по госзаказам. Поскольку по инициативе Всемирного банка такие же вопросы на аналогичной выборке были заданы в рамках первого раунда мониторинга в 2005 г., появилась уникальная возможность сравнить ситуацию до и после изменения законодательства о закупках. В обоих случаях вопросы задавались применительно к периоду, предшествующему обследованию, т.е. сравнивались 2004 и 2008 гг.

Отвечая на вопрос «Как часто предприятиям Вашей отрасли при получении государственных или муниципальных заказов приходится давать взятки или “откаты”?», в 2009 г. 17% респондентов выбрали варианты «практически всегда» или «часто», а 22,5% фирм заявили, что такая практика встречается иногда (см. табл. 5.4). В 2005 г. аналогичные цифры составили 20 и 14%. Иными словами; до реформирования системы госзакупок об «откатах» говорили 34% фирм, спустя три года после реформы их стало почти 40%. Позитивные сдвиги выражаются лишь в том, что примерно на 3% уменьшилась доля предприятий, которые рассматривают «откаты» как массовое явление. Эти пропорции сохранялись и при учете ответов только тех фирм, которые участвовали в поставках по госзаказам в 2004 и 2008 гг.

Мы проверили также статистическую значимость различий в ответах на вопрос о коррупции в госзакупках на панельных данных. Для каждого предприятия сравнивалась пара ответов на вопрос об «откатах» в госзакупках в 2005 и 2009 гг. В качестве основной проверялась гипотеза о равенстве среднего разности нулю (при двусторонней альтернативной гипотезе), что соответствовало отсутствию изменений в ситуации с «откатами» с точки зрения предприятий. Поскольку переменная Kickback являлась категориальной (она принимала значения 1 — всегда, 2 — часто, 3 — иногда, 4 — никогда), то для проверки гипотезы были выбраны непараметрические критерии, а именно Wilcoxon signed-rank-test и Marginal Homogeneity Test.

Таблица 5.4

Оценка распространенности «откатов» при получении государственных или муниципальных заказов до и после введения 94-ФЗ

Варианты ответа на вопрос «Как часто предприятиям Вашей отрасли при получении государственных или муниципальных заказов приходится давать взятки или "откаты”?»

2005

2009

Число

фирм

Доля

в выборке, %

Число

фирм

Доля

в выборке, %

Практически всегда

87

8,7

60

6,3

Часто

117

11,7

104

10,9

Иногда

142

14,2

215

22,5

Никогда

366

36,5

338

35,3

Затрудняюсь ответить

290

28,9

240

25,1

Всего

1002

100

957

100

Результаты проверки гипотезы об отсутствии изменений свидетельствуют о том, что данная гипотеза не отвергается в обоих случаях. Следовательно, мы можем утверждать, что, по мнению респондентов, после принятия 94-ФЗ в системе госзакупок не произошло значимых изменений с «откатами».

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ ОРИГИНАЛ   След >