Реформа системы госзакупок и практика отбора поставщиков для государственных нужд в России в 2004 и 2008 гг.1 (по данным обследований предприятий обрабатывающей промышленности)
Яковлев A.A., Демидова O.A.
Проведение в 2005 г. радикальной реформы госзакупок стало реакцией на нарастание с начала 2000-х гг. коррупции в системе закупок для государственных нужд. Поэтому в качестве главных целей нового закона о госзакупках (94-ФЗ), принятого в 2005 г., были провозглашены борьба с коррупцией и расширение доступа к торгам для новых участников в лице малых и средних предприятий. В данной статье рассматриваются изменения в практике отбора поставщиков для госнужд. Анализ проводится на основе данных двух больших обследований предприятий обрабатывающей промышленности в 2005 и 2009 гг., дающих уникальную возможность сравнить ситуацию до и после радикального изменения законодательства.
Проведенный регрессионный анализ подтвердил гипотезы о преимуществах в доступе к государственным заказам для фирм с госучастием, старых фирм (созданных до 1992 г.) и более крупных фирм в 2004 г. Анализ на данных опроса 2009 г. показал, что в 2008 г. доля фирм, участвующих в госзакупках, существенно выросла. При этом крупные фирмы по-прежнему сохраняют преимущества в доступе к госзаказам. Для фирм с госучастием и старых фирм соответствующие коэффициенты стали незначимыми. Одновременно преимущества в доступе к госзаказам получили фирмы, расположенные в более развитых регионах России. Эти результаты были устойчивы на полных данных обоих обследований и на панельных данных.
1 Данная статья подготовлена на основе результатов НИР, выполненных в рамках программы фундаментальных исследований Государственного университета - Высшей школы экономики в 2009-2010 гг. Авторы выражают признательность за высказанные комментарии и замечания М.М. Юдкевич, С.Б. Авдашевой, Е.В. Коссовой, Г.Г. Канторовичу, а также участникам конференции ЛИА, семинара ИАПР и секции «Государственные закупки» в рамках XI Международной научной конференции ГУ ВШЭ по проблемам развития экономики и общества.
Яковлев A.A. - к.э.н., директор Института анализа предприятий и рынков Государственного университета - Высшей школы экономики, e-mail: ayakovlev@hse.ru
Демидова O.A. - к. физ.-мат. н., доцент кафедры математической экономики и эконометрики Государственного университета - Высшей школы экономики, e-mail: demidova@hse.ru
Статья поступила в Редакцию в апреле 2010 г.
Анализ на данных 2009 г. также показал, что факторы модерниза-ционной активности предприятий (наличие крупных инвестиционных проектов в 2005-2008 гг., экспорт, наличие сертификации по ISO) не влияли на доступ фирм к госзаказам. Вместе с тем значимым фактором получения госзаказов в 2008 г. было участие предприятия в госзакупках в 2004 г. При этом оценки поставщиками масштабов коррупции в госзакупках не изменились.
Результаты проведенного анализа позволяют утверждать, что основные цели радикальной реформы 2005 г. не были достигнуты. В заключении статьи рассматриваются причины данной ситуации и формулируются рекомендации для политики.
Ключевые слова: государственные закупки; институциональные реформы; поведение предприятий; коррупция.
1. Введение
В 2000-е гг. с ростом доходов государственного бюджета в России существенно выросли объемы государственных заказов, размещаемых федеральными и региональными органами власти среди предприятий. Так, по данным, приводимым в докладе Всемирного Банка (2006 г.), если в 2002 г. объем госзакупок составлял примерно 12 млрд. долл., или 8,7%, расходов консолидированного бюджета, то к 2004 г. соответствующие цифры выросли до 22 млрд. долл. и 11,7% расходов бюджета.
При этом в отличие от ситуации 1990-х гг. государство стало исполнять свои обязательства по оплате продукции и услуг, поставленных по госзаказам. В результате государственные заказы превратились в важный источник доходов для многих фирм. Так, по данным обследования 500 предприятий, проведенного Государственным университетом - Высшей школой экономики и Т. Фраем в 2007 г. в 8 регионах европейской части России, свыше половины фирм-респондентов реализовывали свою продукцию или услуги государственным предприятиям и учреждениям. Причем для 23% промышленных компаний и 30% предприятий сферы услуг, участвующих в таких поставках, их доля в общем объеме реализации превышала 25% [6].
Однако одновременно в начале 2000-х гг. в системе госзакупок в России стало наблюдаться нарастание коррупции. Так, среднее количество организаций, участвующих в контрактных закупках на федеральном уровне, снизилось с 4,2 в 2003 г. до 3,1 в 2004 г. [26].
Эта тенденция вызывала нарастающее беспокойство со стороны правительства Российской Федерации и стала поводом к внесению радикальных изменений в нормативно-правовое обеспечение процесса государственных закупок. Данные изменения были инициированы Федеральной антимонопольной службой (ФАС) и реализованы в Федеральном законе «О размещении заказов на поставки товаров, выполнение работ, оказание услуг для государственных и муниципальных нужд» (№ 94-ФЗ от 21 июля 2005 г.), который вступил в силу 1 января 2006 г.
Как отмечается в докладе [4], повышение эффективности госзакупок в рамках реформы должно было достигаться путем реализации следующих ключевых идей.
• Создание условий для конкуренции через обеспечение свободного доступа к участию в госзакупках для всех хозяйствующих субъектов. Прежде всего, речь шла
о малых и средних предприятиях (МСП). Доступ к торгам для новых участников обеспечивался через запрет на установление квалификационных требований и резкое ограничение веса «качественных» характеристик поставщика (связанных с наличием у потенциальных исполнителей квалификации и деловой репутации) при оценке и отборе заявок. Входу МСП на рынок госзакупок также должны были способствовать установленные законом 94-ФЗ очень низкие стоимостные пороги, начиная с которых для госзаказчиков становилось обязательным проведение конкурентных закупочных процедур (60 тыс. руб. в 2006-2007 гг., 100 тыс. руб. - до настоящего времени).
• Обеспечение максимальной прозрачности закупок. Если до появления 94-ФЗ объявление о торгах достаточно было напечатать в многотиражной газете, а формат таких объявлений был почти произвольным, то с принятием 94-ФЗ вся информация о закупках была унифицирована и стала размещаться на едином официальном сайте http://www.zakupki.gov.ru/. Инструментом обеспечения прозрачности госзакупок стала также сознательная ориентация на отбор заявок-победителей по критерию минимальной цены, что должно было ограничить возможности манипулирования результатами торгов со стороны госзаказчиков.
• Преодоление коррупции. В момент разработки и принятия 94-ФЗ коррупция воспринималась как главная проблема госзакупок. Наряду с обеспечением прозрачности госзакупок преодолению этой проблемы должны были способствовать максимальная формализация и унификация всех закупочных процедур с резким ограничением возможностей госзаказчика - и его сотрудников, проводящих закупки - повлиять на отбор поставщиков. Важным элементом создаваемой системы по борьбе с коррупцией также была ориентация на простые инструменты контроля - что предполагало использование простых процедур закупок, легче поддающихся контролю с позиций регулятора.
Реализация этих идей опиралась на набор санкций, закрепленных в Кодексе об административных правонарушениях (КоАП). При несоблюдении требований 94-ФЗ контролирующие инстанции в лице Федеральной антимонопольной службы и ее территориальных органов могли отменить результаты проведенных торгов, наложить штрафы на должностных лиц, ответственных за проведение закупок в организациях-госзаказчиках. В дальнейшем 94-ФЗ стал трактоваться как часть антимонопольного законодательства, и в соответствии с Федеральным законом «О защите конкуренции» (135-ФЗ) санкции за нарушение 94-ФЗ были расширены вплоть до уголовной ответственности.
Однако те способы, которыми ФАС предлагал решать эти задачи (максимальная унификация и формализация условий проведения конкурсов на поставки для госнужд, а также приоритет цене как главному критерию отбора поставщиков), с самого начала вызывали серьезные сомнения у экспертов, включая международных [26]. Эксперты Всемирного банка отмечали риски упрощенных процедур и подчеркивали необходимость предквалификации поставщиков и иные процедуры «качественного отбора» поставщика для всех закупок «сложных» товаров и услуг.
В дальнейшем практическое применение 94-ФЗ выявило многочисленные объективные проблемы, затруднявшие выполнение государственными заказчиками их основных функций (более подробно об этом см. [4]). Реакцией на эти проблемы стало многократное изменение закона. С момента принятия 94-ФЗ в июле 2005 г. и до конца 2009 г. в него было внесено 19 пакетов поправок. Эта законотворческая активность нарастала во времени - если в 2005-2006 гг. в 94-ФЗ было внесено 2 пакета поправок, а в 2007-2008 гг. - 7 пакетов поправок, то в течение одного 2009 г. поправ-
ки в закон вносились 10 раз. Одновременно в 2008-2009 гг. процедуры 94-ФЗ стали объектом нарастающей публичной критики.
В этой связи в данной статье на материалах двух больших эмпирических исследований, проведенных Государственным университетом - Высшей школой экономики в 2005 и 2009 гг. (т.е. накануне принятия закона и через 3 года после его вступления в силу), мы хотим проверить, насколько российскому правительству удалось реализовать задачи ограничения коррупции и расширения участия МСП в госзакупках.
Статья организована следующим образом. В разделе 2 сделан обзор предшествующих исследований, в разделе 3 охарактеризованы использованные нами эмпирические данные, в разделе 4 сформулированы основные гипотезы и методология исследования, в разделе 5 обсуждаются результаты анализа данных, раздел 6 содержит основные выводы и рекомендации для политики.
2. Предшествующие исследования
По проблемам коррупции в госзакупках опубликовано немало теоретических [8, 11, 24] и описательных работ [17]. Существуют работы, анализирующие эти проблемы для развитых экономик. Например, в работе [27] автор на примере норвежских экспортирующих фирм доказывает, что крупные фирмы имеют больше возможностей, в том числе нелегальных, повлиять на исход тендера в госзакупках. В работе [22] с помощью логит-моделей показано, что при проведении муниципалитетами Швеции в 1990-1998 гг. аукционов по предоставлению услуг по уборке помещений (cleaning services) преференции имели национальные фирмы.
Вместе с тем, очевидно, что проблемы коррупции в госзакупках более актуальны для развивающихся и переходных экономик. Для переходных экономик одним из главных источников эмпирических данных в этой области является Business environment and enterprise performance survey (BEEPS). Это совместная инициатива Европейского банка реконструкции и развития (ЕБРР) и Всемирного банка. Первый опрос BEEPS, ставивший своей целью оценку бизнес-среды и условий для развития частных предприятий, был проведен в 1999-2000 гг. Он охватил около 4000 фирм из 26 стран Восточной Европы и Центральной Азии, включая Турцию (см. http://www.ebrd.com/country/sector/econo/surveys/beeps.htm). Обследование проводится каждые 3 года, число стран, участвующих в нем, возросло до 29.
Уже первое обследование BEEPS показало, что наряду с текущей «административной» коррупцией и феноменом «захвата государства» (state capture) в переходных экономиках очень распространенной является коррупция в госзакупках. Ее измерителем в рамках BEEPS служили ответы респондентов на вопрос: «Если фирмы в вашей отрасли работают по заказам правительства, какой процент от стоимости контракта обычно выплачивается в их отрасли в виде дополнительных платежей или подарков для того, чтобы гарантировать получение контракта?». Кроме того, респондентам задавался вопрос о том, насколько распространенной является подобная практика и как часто фирмам в их отрасли приходится платить «откаты» за государственные контракты.
По данным первого раунда BEEPS в 1999 г., 12% всех фирм-респондентов полагали, что поставки для государства и государственных организаций часто связаны с «откатами». При этом на практике бизнес с государством вели 52% опрошенных
предприятий, и среди этой группы фирм доля тех, кто считал «откаты» частым явлением, возрастала до 24%. Для России соответствующие цифры были близки к средним по выборке и составляли 12, 56 и 22%.
Более детальный анализ собранных данных показывал, что фирмы, вовлеченные в коррупционные практики в системе госзакупок, имели более высокие текущие показатели продаж, инвестиций и занятости, а также демонстрировали большую уверенность в прогнозах развития своего бизнеса в ближайшие три года. Причем это происходило как в странах СНГ, так и в Восточной Европе - в отличие от ситуации с «захватом государства», где наблюдались существенные отличия между этими двумя регионами [21].
Последующие обследования BEEPS свидетельствовали о том, что если в других сферах в целом по наблюдаемым странам имел место относительный прогресс, то в сфере госзакупок произошло ухудшение показателей. Так, в 2002 г. в России 14% фирм-респондентов отмечали, что «откаты» являются частым явлением. В 2005 г. такой ответ дали уже 22% из 599 опрошенных в рамках BEEPS фирм [7]. Для сравнения можно отметить, что в Испании в 2004-2005 гг. такой ответ дали 4% фирм, в Турции - 9%, а в Германии - 13% респондентов.
Регрессионный анализ, проведенный на данных 2005 г., показал, что новые частные предприятия и фирмы, относящиеся к обрабатывающей промышленности, чаще оказывались вовлечены в коррупционные отношения в системе госзакупок. Напротив, фирмы с участием иностранных инвесторов были менее склонны давать «откаты» за госконтракты [7].
Вместе с тем данные четвертого раунда BEEPS в 2008-2009 гг. свидетельствовали о расхождении тенденций, наблюдаемых в России и других странах с переходной экономикой. Если в среднем в странах, охваченных обследованием (без учета России), 12% респондентов говорили о практике «откатов» при выполнении госзаказов, то в России доля таких фирм составляла 28%.
К числу немногих эмпирических работ по России можно отнести статью [5], в которой на материалах двух эмпирических исследований, проведенных Государственным университетом - Высшей школой экономики в 2005 и 2007 гг., рассматривались различия в характеристиках предприятий, участвовавших в поставках для госнужд до и после внесения изменений в закон о госзакупках. Общий вывод этой статьи сводился к тому, что реформа не привела к отбору более эффективных фирм в качестве поставщиков для госнужд.
Все эти результаты давали основание усомниться в эффективности новой системы регулирования закупок в России. Вместе с тем выборка четвертого раунда BEEPS в 2008-2009 гг. в России включала относительно малую панельную составляющую - число фирм, по которым были доступны данные предшествующих раундов, составляло около 300. А для обрабатывающей промышленности, для которой по данным работы [7] были более типичны коррупционные практики, таких фирм было менее 200. В статье [5] анализ характеристик поставщиков для госнужд до и после реформы регулирования проводился на двух разных выборках. При этом к моменту проведения второго опроса (весна 2007 г.) новые правила проведения закупок могли еще не оказать достаточного влияния на поведение госзаказчиков и фирм-поставщиков - так как с вступления 94-ФЗ в силу прошло не многим более года.
С учетом этих обстоятельств в данной статье для целей нашего анализа мы использовали результаты двух обследований предприятий обрабатывающей промышленности в России, которые были проведены Государственным университетом -
Высшей школой экономики осенью 2005 г. и весной 2009 г. по одной и той же исходной выборке. При этом достаточно острая критика 94-ФЗ, развернувшаяся с 2008 г., давала основание считать, что к этому времени новая система регулирования в полной мере отразилась на деятельности госзаказчиков и фирм-поставщиков.
3. Источники данных для анализа
В нашем анализе мы опирались на результаты опроса руководителей 1000 предприятий, который был проведен в феврале-июне 2009 г. Институтом анализа предприятий и рынков Государственного университета - Высшей школы экономики и Левада-Центром по заказу Минэкономразвития в рамках второго раунда мониторинга конкурентоспособности обрабатывающей промышленности. (Основные результаты первого раунда мониторинга изложены в работах [1, 10, 15].)
В соответствии с программой мониторинга в анкету обследования в 2009 г. входили вопросы об интенсивности конкуренции, инвестициях, экспортной и инновационной активности фирм, структуре собственности и контроля, взаимодействии предприятий с властями, состоянии рынка труда и других факторов производства, основных барьерах для ведения бизнеса.
Опрошенные предприятия располагались в 48 регионах и представляли восемь подотраслей обрабатывающей промышленности (по ОКВЭД): производство пищевых продуктов; текстильное и швейное производство; обработка древесины и производство изделий из дерева; химическое производство; металлургическое производство и производство изделий из металла; производство машин и оборудования; производство электрооборудования, электронного и оптического оборудования; производство транспортных средств и оборудования. Среди наших респондентов 67,5% составляли генеральные и исполнительные директора компаний, 31% - заместители генеральных директоров по экономике или финансам и лишь на 14 предприятиях респондент занимал иную должность.
Характеризуя параметры выборки, отметим, что в среднем на обследованных предприятиях число работников составляло 587 человек, 73% предприятий было создано до 1992 г., 10% - после 1998 г. В выборке было 11% фирм с участием государства и 10% - с участием иностранных акционеров. В регионах с инвестиционным потенциалом «ниже среднего» (по классификации «Эксперт РА») располагались 41% предприятий и 30% - в регионах с потенциалом «выше среднего». Из общего числа опрошенных фирм 28% входили в состав бизнес-групп, 54% осуществляли поставки на экспорт в 2008 г., почти 2/3 фирм контролировались одним доминирующим акционером или консолидированной группой собственников. На предприятиях выборки было занято примерно 8% от среднесписочного числа занятых на предприятиях генеральной совокупности, и в 2007 г. они произвели около 6% продукции обрабатывающей промышленности.
Анкеты обоих обследований Государственного университета - Высшей школы экономики включали в себя вопросы об участии предприятий в поставках для государственных нужд и о распространенности «откатов» в системе госзакупок. Вместе с тем анкета 2009 г. была расширена за счет вопросов, характеризовавших взаимоотношения фирм-респондентов с органами госуправления.
499 фирм участвовали в обоих раундах опросов. При этом распределение этих фирм по регионам и отраслям промышленности не имело статистически значимых
отличий от распределения всех фирм соответственно по отраслям и регионам в 2005 и 2009 гг. Это позволило сформировать панельную выборку, репрезентативную для обрабатывающей промышленности, и мы получили уникальную возможность провести оценку общих последствий изменений в законодательстве о закупках с точки зрения поставщиков.
4. Ключевые гипотезы и методология исследования
Отправной точкой для принятия нового закона о госзакупках, жестко формализовавшего закупочные процедуры, являлась неэффективность прежнего механизма распределения госзаказов и неравные условия участия в закупочных аукционах для разных категорий фирм. В частности, разработчики 94-ФЗ утверждали, что до принятия этого закона при распределении госконтрактов существовали преференции для фирм с госучастием, более старых фирм и более крупных фирм. Эти утверждения стали базой для нашей первой гипотезы - на данных опроса 2005 г. мы хотели проверить, насколько справедливы были такие представления.
Вторая гипотеза касалась изменений, произошедших после принятия закона 94-ФЗ. Если декларируемые в нем цели в полной мере удалось реализовать, то факторы, характеризующие форму собственности, размер предприятия и период его создания, должны были утратить свое значение.
Третья гипотеза была связана с оценкой эффективности предприятий, отбираемых в качестве поставщиков по госзаказам. В идеальном случае, если система конкурсного отбора действительно нацелена на лучшее соотношение цены и качества, это должны быть наиболее эффективные предприятия. Однако здесь возникает проблема с индикаторами эффективности. В ходе формализованных опросов респонденты традиционно не любят раскрывать финансовые показатели деятельности своих фирм, и даже, если такие цифры называются, очень часто они оказываются искаженными. В этой связи мы использовали ряд индикаторов, которые описывали процессы реструктуризации и модернизации предприятий и косвенно могли характеризовать их эффективность.
В таком качестве мы использовали вопросы анкеты 2009 г. о масштабе инвестиций, осуществленных фирмами-респондентами в 2005-2008 гг., о наличии у них сертификации по ISO и осуществлении ими в 2008 г. поставок на экспорт. С учетом ряда предшествующих исследований (см. [2]) сертификация по ISO рассматривалась нами как индикатор организационно-управленческих инноваций, а факт экспорта -как индикатор более высокой общей конкурентоспособности. Кроме того, дополнительно мы использовали факт получения предприятием банковских кредитов как индикатор его большей финансовой устойчивости.
Четвертая гипотеза касалась взаимоотношений предприятий с властными структурами. В русле работ о «politically connected firms» [9, 13] мы предположили, что предприятия, связанные с властями, скорее могут рассчитывать на получение госзаказов. В качестве индикаторов связи с государством, помимо участия государства в капитале предприятия, мы рассматривали помощь властям со стороны предприятий в социальном развитии региона. Такого рода помощь является распространенной в России и часто воспринимается как элемент в системе обменов между предприятиями и властями [14, 16]. Также мы учитывали факт членства фирм-респондентов в бизнес-ассоциациях, поскольку такие ассоциации в России традиционно выступают в качестве посредников между предприятиями и органами власти [3, 25].
Пятая гипотеза состояла в том, что факт участия предприятия в госзакупках в 2004 г. положительно влиял и на участие предприятия в госзакупках в 2008 г.
Все эти гипотезы были проверены с помощью логит-моделей, в которых в качестве зависимой переменной был выбран факт наличия у фирм-респондентов госзаказов в 2004 или в 2008 гг. Первая гипотеза была протестирована по данным 2005 г., вторая, третья и четвертая - по данным опроса 2009 г. Для проверки устойчивости полученных результатов мы протестировали четыре гипотезы по панельным данным. При этом для гипотез 2-4 в уравнение регрессии на панельных данных был добавлен фактор участия фирмы в госзакупках в 2004 г. Тем самым мы дополнительно проверили гипотезу 5 - о том, что фирмы, участвовавшие в госзакупках в 2004 г., имели больше шансов на получение госзаказов в 2008 г.
Еще одна, шестая, гипотеза касалась оценки изменений в уровне коррупции. Отталкиваясь от скептических комментариев экспертов Всемирного банка, высказанных еще в 2006 г., а также от упоминавшихся выше данных четвертого раунда BEEPS, мы предположили, что ситуация с коррупцией в госзакупках в России не претерпела качественных изменений после принятия 94-ФЗ. Эта гипотеза была проверена с использованием непараметрических критериев Wilcoxon signed-rank-test и Marginal Homogeneity Test, поскольку переменная Kickback, характеризующая ответы на вопрос «Как часто предприятиям вашей отрасли при получении государственных или муниципальных заказов приходится давать взятки или "откаты"?», являлась категориальной.
В Приложении 1 дано описание всех переменных, использованных нами в эконометрическом анализе.
5. Результаты регрессионного анализа
Как уже отмечалось выше, основным инструментом проверки наших гипотез выступал набор логит-моделей
P {State Pr ocure = l} =-\-T,
1 " ' 1 + exp{- X' p}
где в матрицу Х включены значения описанных в Приложении 1 переменных, в -вектор оцениваемых коэффициентов.
Табл. 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, оцененным 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.
Таблица 1.
Оценка влияния факторов размера, периода создания и структуры собственности фирм на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2004 и 2008 гг.
2005, full sample 2005, panel 2009, full sample 2009, panel, without State_Proc2004 2009, panel, with State_Proc2004
B Sig. B Sig. B Sig. B Sig. B Sig.
Sector 0,021 0,025 0,000 0,000 0,012
Sector2 0,642 0,064 0,509 0,274 0,183 0,524 0,548 0,160 0,238 0,577
Sector3 0,236 0,545 -0,406 0,442 -1,061 0,003 -0,973 0,072 -0,707 0,210
Sector4 -0,478 0,244 0,172 0,740 -0,031 0,915 0,712 0,075 0,611 0,158
Sector5 -0,853 0,108 -0,394 0,410 -0,289 0,313 -0,057 0,898 -0,049 0,918
Sector6 0,061 0,852 -0,601 0,193 0,901 0,001 10,532 0,000 1,291 0,002
Sector7 0,049 0,901 -0,598 0,287 0,490 0,091 0,473 0,243 0,461 0,301
Sector8 -0,021 0,953 -1,444 0,047 -0,415 0,089 -0,107 0,768 -0,259 0,519
Reg_Rating 0,369 0,959 0,000 0,052 0,076
Reg_Rating2 0,221 0,269 -0,066 0,820 -0,165 0,391 -0,071 0,799 -0,126 0,677
Reg_Rating3 0,279 0,194 0,015 0,961 0,755 0,000 0,542 0,040 0,524 0,069
lnSize 0,315 0,000 0,295 0,016 0,209 0,005 0,241 0,022 0,258 0,025
Foundation 0,214 0,076 0,776 0,135 0,298
Foundation2 -0,076 0,793 0,466 0,208 -0,068 0,760 0,373 0,235 0,231 0,491
Foundation3 -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 Procure 2004 2,036 0,000
Constant -3,059 0,000 -2,533 0,001 -1,748 0,000 -2,265 0,000 -2,739 0,000
N 741 387 795 409 409
Correctly classified 73,5% 73,9% 66,7% 68,2% 75,3%
Cox&Snell R2 0,092 0,113 0,117 0,144 0,261
Nagelkerk R2 0,13 0,161 0,157 0,195 0,353
Данные 2009 г. также свидетельствуют о том, что фирмы, расположенные в более развитых регионах России, существенно чаще получают государственные за-
казы - хотя в 2005 г. такого различия не наблюдалось. Одновременно, как показано в работе [29], основанной 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 Российской Федерации в последние годы складывались разные модели взаимодействия между предприятиями и властями -с доминированием прямой поддержки предприятиям в менее развитых 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 ло-гит-модели приведены в табл. 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.
Таблица 2.
Оценка влияния факторов «модернизационной» активности фирм на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2008 г.
2009, full sample 2009, panel, without State_Proc2004 2009, panel, with State_Proc2004
B Sig. B Sig. B Sig.
Sector 0,000 0,000 0,014
Sector2 0,298 0,314 0,618 0,129 0,259 0,562
Sector3 -0,975 0,009 -0,822 0,145 -0,617 0,297
Sector4 0,048 0,878 0,733 0,089 0,659 0,158
Sector5 -0,234 0,438 0,047 0,920 0,093 0,853
Sector6 0,959 0,001 1,656 0,000 1,459 0,001
Sector7 0,522 0,092 0,523 0,233 0,461 0,342
Sector8 -0,421 0,111 -0,041 0,916 -0,168 0,692
Reg_Rating 0,000 0,077 0,092
Reg_Rating2 -0,118 0,552 -0,062 0,830 -0,187 0,556
Reg_Rating3 0,771 0,000 0,523 0,054 0,481 0,104
lnSize 0,144 0,096 0,171 0,178 0,211 0,127
Foundation 0,828 0,102 0,251
Foundation2 -0,060 0,791 0,359 0,257 0,223 0,509
Foundation3 -0,168 0,557 -0,771 0,098 -0,732 0,154
Окончание табл. 2.
2009, full sample 2009, panel, without State_Proc2004 2009, panel, with State_Proc2004
B Sig. B Sig. B Sig.
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
Invest 0,609 0,945 0,980
Invest2 0,148 0,488 0,104 0,737 0,007 0,983
Invest3 -0,036 0,861 0,059 0,840 -0,048 0,880
Export 0,573 0,852 0,888
Export2 -0,216 0,292 -0,096 0,733 -0,110 0,722
Export3 -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
Constant -1,631 0,001 -2,103 0,003 -2,493 0,001
N 765 397 397
Correctly classified 66,8% 67,2% 76,6%
Cox&Snell R2 0,12 0,15 0,266
Nagelkerk R2 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 табл. 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 (p < 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 переменная, равная единице, если предприятие оказывало поддержку государству и нулю, если не оказывало); State_Proc2008 и State_Proc2004; State_Proc2008, State_Proc2004 и Sup. Результаты оценивания приведены в Приложении 2. Поскольку коэффициент корреляции р21 в первой системе и группу коэффициентов корреляции в третьей системе можно считать незначимыми (см. табл. П2, П4), то 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.
Таблица 3.
Оценка влияния факторов «близости к государству» на результаты отбора поставщиков для госнужд в 2008 г.
2009, full sample 2009, panel, without State_Proc2004 2009, panel, with State_Proc2004
B Sig. B Sig. B Sig.
Sector 0,000 0,000 0,016
Sector2 0,143 0,630 0,549 0,183 0,273 0,546
Sector3 -1,024 0,005 -0,927 0,090 -0,671 0,245
Sector4 -0,004 0,991 0,687 0,096 0,621 0,166
Sector5 -0,271 0,354 -0,134 0,772 -0,145 0,773
Sector6 0,879 0,002 10,491 0,000 1,270 0,004
Sector7 0,482 0,108 0,411 0,329 0,404 0,384
Sector8 -0,363 0,148 -0,161 0,672 -0,324 0,443
Reg_Rating 0,000 0,030 0,071
Reg_Rating2 -0,128 0,512 0,001 0,997 -0,054 0,861
Reg_Rating3 0,817 0,000 0,660 0,017 0,601 0,048
lnSize 0,166 0,031 0,186 0,093 0,213 0,080
Foundation 0,845 0,143 0,296
Foundation2 0,005 0,981 0,434 0,186 0,318 0,368
Foundation3 -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
Support 0,994 0,395 0,744
Support2 0,037 0,855 0,427 0,170 0,335 0,324
Support3 0,025 0,927 0,613 0,119 0,425 0,322
Support4 -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
Constant -1,709 0,000 -2,464 0,000 -2,877 0,000
N 764 394 394
Correctly classified 66,8% 69,3% 75,6%
Cox&Snell R2 0,114 0,146 0,265
Nagelkerk R2 0,154 0,198 0,358
Полученные при оценке системы с зависимыми переменными State_Proc2008 и State_Proc2004 результаты (см. табл. П3) подтверждают сделанный ранее вывод о влиянии поставок по госзаказам в 2004 г. на факт участия в госзакупках в 2008 г. В то же время 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 Государственного университета -Высшей школы экономики были включены вопросы о распространенности «откатов» в системе госзакупок. Поскольку по инициативе Всемирного банка такие же вопросы на аналогичной выборке были заданы в рамках первого раунда мониторинга в 2005 г., это дало уникальную возможность сравнить ситуацию до и после изменения законодательства о закупках. В обоих случаях вопросы задались 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. 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.
Таблица 4.
Оценка распространенности «откатов» при получении государственных или муниципальных заказов до и после введения 94-ФЗ
2005 г. 2009 г.
число доля в выборке, % число доля в выборке, %
фирм фирм
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
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.
Результаты проверки гипотезы об отсутствии изменений содержатся в табл. 5а и 5б. Они свидетельствуют о том, что данная гипотеза не отвергается в обоих случаях. Следовательно, мы можем утверждать, что, по мнению респондентов, после принятия 94-ФЗ не произошло значимых изменений с «откатами» в системе госзакупок.
Таблица 5а.
Проверка отсутствия различий в оценках коррупции в госзакупках в 2004 и 2008 гг. - Wilcoxon Signed Ranks Test
Ranks
N
Mean Rank Sum of Ranks
Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" - Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат"
Negative Ranks 79(a)
Positive Ranks 94(b)
Ties 95(c)
Total 268
83,48 6595,00
89,96 8456,00
a) Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" < Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат".
b) Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" > Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат".
c) Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" = Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат".
Test Statistic s(b)
Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" - Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат"
Z -1,456(а)
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,145
a) Based on negative ranks.
b) Wilcoxon Signed Ranks Test.
Таблица 56.
Проверка отсутствия различий в оценках коррупции в госзакупках в 2004 и 2008 гг. - Marginal Homogeneity Test
Как часто предприятиям вашей отрасли в 2004 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат" & Как часто предприятиям отрасли в 2008 г. при получении государственных или муниципальных заказов приходилось давать взятки или "откат"
Distinct Values 4
Off-Diagonal Cases 173
Observed MH Statistic 484,000
Mean MH Statistic 499,500
Std. Deviation of MH Statistic 10,805
Std. MH Statistic -1,435
Asymp. Sig. (2-tailed) 0,151
6. Основные выводы
В данной статье на материалах двух обследований промышленных предприятий мы попытались определить, изменилась ли система отбора поставщиков для госнужд после радикального изменения законодательства о госзакупках, осуществленного в 2005 г., а также удалось ли справиться с проблемой коррупции в этой области.
С учетом полученных результатов мы можем констатировать, что декларированные цели 94-ФЗ в части расширения доступа в систему госзакупок для новых поставщиков отчасти были реализованы. Так, период создания предприятия перестал влиять на результаты отбора поставщиков. Коэффициенты при переменной участия государства в капитале фирм остались значимы на полной выборке, но на панельных данных были незначимы. Оказание помощи властям в социальном развитии региона в 2008 г. также не обеспечивало преимуществ на торгах, а участие в бизнес-ассоциациях было незначимо на панельных данных.
Однако размер по-прежнему остается значимым фактором - как и раньше, крупные предприятия имеют преференции в доступе к госзаказам. Этот результат был устойчив во всех рассмотренных нами моделях. Кроме этого в 2008 г. во всех соответствующих регрессиях по панельной выборке высокозначимым фактором, влиявшим на отбор поставщиков, было участие фирмы в госзакупках в 2004 г. Так, среди фирм, не участвовавших в госзакупках в 2004 г., имели госзаказы в 2008 г. менее 30%. Для тех фирм, которые участвовали в госзакупках в 2004 г., этот показатель составляет 76%.
Российскому правительству также не удалось реализовать более широкие цели реформы, связанные с борьбой с коррупцией и с повышением эффективности госзакупок. Анализ на панельных данных с использованием непараметрических критериев
показал, что оценки масштабов коррупции не изменились. (Данные опросов BEEPS свидетельствуют даже об увеличении «откатов» за получение госзаказов.) На отбор поставщиков в 2008 г. не влиял ни один из использованных нами индикаторов более высокой конкурентоспособности фирм (наличие экспорта, наличие сертификации по ISO, осуществление крупных инвестиций в 2005-2008 гг.) - между тем, именно вовлечение таких фирм в госзакупки могло бы свидетельствовать о повышении качества удовлетворения государственных нужд.
Таким образом, мы можем констатировать, что главные цели реформы госзакупок, осуществленной правительством России в 2005-2006 гг., не были достигнуты. Почему это произошло? По нашему мнению, это было связано с тем, что внимание реформаторов было сконцентрировано исключительно на процедурах размещения госзаказа - при фактическом игнорировании тех процессов, которые происходят на стадиях планирования госзакупок и исполнения госконтрактов. Результатом этого стал контроль за формальным соблюдением процедур закупок, предусмотренных в 94-ФЗ, при отсутствии мониторинга и оценки конечных результатов осуществления госзакупок и удовлетворения госнужд.
В этой связи интересна аналогия с Чили, которая в этот же период времени осуществила реформу, направленную на расширение участия в госзакупках для малых и средних предприятий (МСП). Чилийский опыт проанализирован в статье [12] и является весьма впечатляющим. В период с 2004 по 2007 гг. доля крупных предприятий в общем объеме госзакупок снизилась с 61,5 до 48%.
Однако, как показано в работе [12], этот результат был достигнут не за счет специальных преференций для МСП, а благодаря общему снижению издержек участия в госзакупках (включая издержки на оформление конкурсной документации, доступ к консультациям специалистов по госзакупкам, возможности бесплатного пользования услугами государственных центров по осуществлению закупок). Эти издержки в значительной мере являются постоянными (fixed costs), и их снижение облегчало возможности участия в госзакупках прежде всего для малых и средних фирм.
В 2005-2009 гг. Россия провела очень масштабный и весьма дорогой институциональный эксперимент, сделав акцент на ценовые критерии в процедурах отбора поставщиков по госзаказам с одновременным введением жестких санкций за нарушение этих процедур. Сегодня можно констатировать, что это политическое решение не привело к изменению ситуации с коррупцией, но породило высокие издержки для добросовестных участников госзакупок. В известном смысле мы можем сказать, что российский опыт 2005-2009 гг. дает пример того, как не надо проводить реформу госзакупок. Тем не менее анализ такого «отрицательного» опыта весьма важен, поскольку он помогает избежать повторения подобных ошибок - не только
в России, но и в других странах с развивающимися и переходными экономиками.
* *
*
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ
1. Гончар К.Р., Кузнецов Б.В. (ред.) Российская промышленность на этапе роста. Факторы конкурентоспособности фирм. М.: Вершина, 2008.
2. Долгопятова Т.Г., Ивасаки И., Яковлев А.А (ред.). Российская корпорация: внутренняя организация, внешние взаимодействия, перспективы развития. М.: Изд. дом ГУ ВШЭ, 2007.
3. Зудин А. Ассоциации бизнеса и государство: что изменилось?: Доклад на семинаре ИАПР ГУ ВШЭ 11 марта 2010 г. М., 2010.
4. Система госзакупок: на пути к новому качеству: Доклад ГУ ВШЭ. М., март 2010. (https://www.hse.ru/data/2010/02/24/1233015864/HSE-23feb.pdf)
5. Яковлев А. Какие фирмы участвуют в поставках по госзаказам в России?: Доклад на X Международной научной конференции ГУ ВШЭ. Апрель 2009.
6. Яковлев А, Фрай Т. Реформы в России глазами бизнеса: что изменилось за семь лет? // Pro et Contra. 2007. Июль-октябрь. С. 118-134.
7. Anderson J.H., Gray C.W. Anticorruption in Transition 3: Who Is Succeeding... and Why? World Bank, 2006.
8. Auriol E. Corruption in Procurement and Public Purchase // International Journal of Industrial Organization. 2006. 24. Р. 867-885.
9. Bertrand M, Kramarz F, Schoar A., Thesmar D. Politically Connected CEOs and Corporate Outcomes: Evidence from France: Unpublished Working Paper. University of Chicago, 2004.
10. Desai R., Goldberg I. (eds.) Enhancing Russia's Competitiveness and Innovative Capacity. World Bank, 2007.
11. Evenet S.J., Hoekman B.M. Government Procurement: Market Access, Transparency, and Multilateral Trade Rules // European Journal of Political Economy. 2005. Vol. 21. Р. 163-183.
12. Escobar D. Eliminating Barriers for MSE'S in the Publics Procurement Marketplace of Chile. Third International Public Procurement Conference Proceeding. 2008. Р. 999-1008.
13. Faccio M. Politically Connected Firms // American Economic Review. 2006. 96. Р. 369-386.
14. Frye T. Capture or Exchange? Business Lobbying in Russia // Europe-Asia Studies. 2002. Vol. 54. № 8. P. 1017-1036.
15. Golikova V., Gonchar K, Kuznetsov B., Yakovlev A. Russian Manufacturing at the Crossroads. What Prevents Firms from Becoming Competitive?: HSE Policy Paper. 2007.
16. Haaparanta P., Juurikkala T, Lazareva O, Pirttild J., Solanko L., Zhuravskaya E. Firms and Public Service Provision in Russia: BOFIT Discussion Papers. 2003. № 16.
17. Handbook for Curbing Corruption in Public Procurement. Transparency International. 2006. (http: / / ssrn.com/abstract=1313787)
18. Hellman J. Strategies to Combat State Capture and Administrative Corruption in Transition Economies. Conference «Economic Reform and Good Governance. Fighting Corruption in Transition Economies», 11-12 April. Beijing, China, 2002.
19. Hellman J., Jones G., Kaufmann D. Seize the State, Seize the Day: State Capture and Influence in Transition Economies // Journal of Comparative Economics. 2003. 31. Р. 751-773.
20. Hellman J., Kaufmann D. Confronting the Challenge of State Capture in Transition Countries / / Finance and Development. 2001. Vol. 38. № 3.
21. Hellman J.S, Jones G., Kaufmann D., Schankerman M. Measuring Governance, Corruption, and State Capture: How Firms and Bureaucrats Shape the Business Environment in Transition Economies: Policy Research Working Paper № 2312. Washington, DC: The World Bank, 2000.
22. Hyytinen A., Lyndberg S., Toivanen O. Favoritism in Public Procurement: Evidence from Sweden. Second International Public Procurement Conference Proceeding, 2006. Р. 279-327.
23. Iwasaki I., Suzuki T. Transition Strategy, Corporate Exploration and State Capture: an Empirical Analysis of the Former Soviet States // Communist and Post-Communist Studies. 2007. 40. Р. 393-422.
24. Lambert-Mogiliansky A., Sonin K. Collusive Market-Sharing and Corruption in Procurement // Journal of Economics & Management Strategy. 2006. Vol. 15. № 4. Р. 883-908.
25. Pyle W. Collective Action and Post-Communist Enterprise: The Economic Logic of Russia's Business Associations // Europe-Asia Studies. June 2006. Р. 491-521.
26. Russian Federation - Country Procurement Assessment Report. Operational Policy and Services. Europe and Central Asia Region. The World Bank, December 2006.
27. Soreide T. Tender Manipulation: Large Firms and Infrastructure Contracts. Second International Public Procurement Conference Proceeding, 2006. P. 157-183.
28. Trybus M. The Reform of Public Procurement Laws in the Western Balkans // Khi V. Thai and Gustavo Piga (eds.) Advancing Public Procurement: Practices, Innovation and Knowledge-Sharing. PrAcademics Press: Boca Raton, 2006. P. 392-412.
29. Yakovlev A State-business Relations in Russia in the 2000s: From the Capture to a Variety of Exchange Models?: Paper prepared for ISNIE Conference 2010.
Приложение 1.
Таблица П1.
Переменные по опросу 2005 и 2009 гг.
Имя Описание Значения 2004 г. 2008 г.
переменной переменной переменной N Valid Percent N Valid Percent
State_Procure Осуществляло ли 0 - нет 717 71,6 566 59,1
предприятие в 2008 г. поставки 1 - да 285 28,4 391 40,9
по госзаказам? Всего 1002 100 957 100
Sector ОКВЭД двузначный Производство пищевых продуктов 248 24,8 235 24,5
Текстильное и швейное производство 92 9,2 89 9,3
Обработка древесины и производство изделий из дерева 84 8,4 81 8,46
Химическое производство 88 8,8 88 9,19
Металлургическое производство и производство изделий из металла 103 10,3 98 10,2
Производство электро-, электронного и оптического оборудования 142 14,2 117 12,2
Продолжение табл. П1.
Имя переменной Описание переменной Значения переменной 2004 г. 2008 г.
N Valid Percent N Valid Percent
Производство транспортных средств и оборудования 90 9,0 86 8,98
Производство машин и оборудования 155 15,5 163 17,0
Всего 1002 100 957 100
Reg_Rating Инвестиционный потенциал региона Низкий (выделенная категория) 393 39,2 396 41,4
Средний 357 35,6 274 28,6
Высокий 252 25,1 287 30,0
Всего 1002 100 957 100
lnSize Натуральный логарифм среднесписочной численности работающих на предприятии Minimum 2,2 1,1
Maximum 9,1 9,35
Mean 5,8 5,72
Std. Deviation 1 1,11
Foundation Период создания предприятия До 1992 г. (выделенная категория) 393 39,2 720 75,2
1992-1998 гг. 357 35,6 145 15,2
После 1998 г. 252 25,1 92 9,6
Всего 1002 100 957 100
State_Owner Участие государства в собственности 0 - нет участия (выделенная категория) 627 84,2 708 88,9
1 - госучастие 118 15,8 88 11,1
Всего 745 100 796 100
Продолжение табл. П1.
Имя переменной Описание переменной Значения переменной 2004 г. 2008 г.
N Valid Percent N Valid Percent
Foreign_Stock Участие иностранцев в собственности 0 - нет участия (выделенная категория) 689 92,5 718 90,2
1 - есть участие 56 7,5 78 9,8
Всего 745 100 796 100
ISO Сертификация по стандартам ISO или иным международным стандартам 0 - нет 487 50,9
1 - да 470 49,1
Всего 957 100
Invest Были ли инвестиции в 2005-2008 гг. Не было инвестиций (выделенная категория) 284 30,4
Незначительные инвестиции 277 29,7
Активные инвестиции 372 39,9
Всего 933 100
Credit Привлекало ли предприятие кредиты в 2008 г.? Нет 348 36,5
Да 606 63,5
Всего 954 100
Export Доля экспорта (без посредников) в выручке от продаж Нет (выделенная категория) 493 53,9
1-10% 240 26,2
11 и более % 182 19,9
Всего 915 100
Support Оказывало ли предприятие в 2007-2008 гг. помощь региональным и/или местным властям Нет (выделенная категория) 219 22,9
Менее 0,1% от выручки от реализации или не помним размер 541 56,5
Окончание табл. П1.
Имя переменной Описание переменной Значения переменной 2004 г. 2008 г.
N Valid Percent N Valid Percent
0,1-0,3% выручки от реализации 139 14,5
Более 0,3% выручки от реализации 58 6,1
Всего 957 100
Sup Оказывало ли предприятие в 2007-2008 гг. помощь региональным и/или местным властям Нет 219 22,9
Да 738 77,1
Всего 957 100
Association Членство в ассоциациях Нет 573 62,6
Да 342 37,4
Всего 915 100
Приложение 2. Таблица П2.
Результаты оценки системы уравнений с зависимыми переменными State_Proc2008 и Sup (по всей выборке 2009 г.)
Multivariate probit Number of obs = 795
Wald chi2(31) = 162,99
Log likelihood = -871,4401 Prob > chi2 = 0,0000
Coefficient Standard error z P>z [95% Confidence interval]
State_Procure8
Sector2 0,097654 0,177201 0,55 0,582 -0,24965 0,444961
Sector3 -0,61379 0,208547 -2,94 0,003 -1,02253 -0,20504
Sector4 -0,02532 0,178816 -0,14 0,887 -0,37579 0,325154
Sector5 -0,1433 0,174716 -0,82 0,412 -0,48574 0,199136
Sector6 0,550435 0,167515 3,29 0,001 0,222112 0,878758
Sector7 0,341166 0,185728 1,84 0,066 -0,02285 0,705185
Sector8 -0,27012 0,148787 -1,82 0,069 -0,56174 0,021497
Reg_Rating2 -0,10691 0,116388 -0,92 0,358 -0,33503 0,121205
Reg_Rating3 0,489229 0,131834 3,71 0 0,230839 0,747619
lnSize 0,102779 0,048887 2,1 0,036 0,006962 0,198596
Foundation2 -0,0471 0,139903 -0,34 0,736 -0,32131 0,227103
Foundation3 -0,08162 0,166632 -0,49 0,624 -0,40822 0,24497
State_Owner 0,495793 0,15916 3,12 0,002 0,183846 0,807741
Foreign_Stock -0,2791 0,171332 -1,63 0,103 -0,6149 0,056705
Sup 0,102355 0,33209 0,31 0,758 -0,54853 0,75324
assoc 0,172077 0,087459 1,97 0,049 0,000661 0,343492
_cons -1,10024 0,339753 -3,24 0,001 -1,76614 -0,43433
Sup
Sector2 -0,10134 0,202101 -0,5 0,616 -0,49745 0,294769
Sector3 0,153193 0,216212 0,71 0,479 -0,27058 0,576962
Sector4 0,035936 0,203904 0,18 0,86 -0,36371 0,43558
Sector5 0,10244 0,204689 0,5 0,617 -0,29874 0,503622
Sector6 -0,1211 0,182828 -0,66 0,508 -0,47943 0,23724
Sector7 -0,49351 0,193971 -2,54 0,011 -0,87368 -0,11333
Sector8 -0,08428 0,166938 -0,5 0,614 -0,41147 0,24291
Reg_Rating2 0,029822 0,135779 0,22 0,826 -0,2363 0,295944
Reg_Rating3 -0,67032 0,123303 -5,44 0 -0,91199 -0,42865
lnSize 0,169326 0,050723 3,34 0,001 0,069912 0,26874
Foundation2 -0,31743 0,143519 -2,21 0,027 -0,59872 -0,03614
Foundation3 -0,16265 0,176302 -0,92 0,356 -0,50819 0,182899
State_Owner -0,26996 0,167307 -1,61 0,107 -0,59788 0,057952
Foreign_Stock 0,203824 0,191474 1,06 0,287 -0,17146 0,579106
assoc 0,214771 0,096476 2,23 0,026 0,025681 0,403862
_cons 0,095672 0,305693 0,31 0,754 -0,50347 0,694818
/atrho21 -0,03574 0,180623 -0,2 0,843 -0,38975 0,318279
rho21 -0,03572 0,180393 -0,2 0,843 -0,37115 0,30795
Likelihood ratio test of rho21 = 0:
chi2(1) = 0,038996 Prob > chi2 = 0,8435
Таблица П3.
Результаты оценки системы уравнений с зависимыми переменными State_Proc2008 и State_Proc2004 (по панели)
Multivariate probit Number of obs = 323
Wald chi2(29) = 235,29
Log likelihood = -335,78347 Prob > chi2 = 0,0000
Coeffi- Standard z P>z [95% Confidence interval]
cient error
State_Procure8
Sector2 0,017317 0,273418 0,06 0,949 -0,518571 0,5532058
Sector3 -0,6238 0,413755 -1,51 0,132 -1,434742 0,187148
Sector4 0,215555 0,280347 0,77 0,442 -0,333914 0,7650248
Sector5 0,096841 0,296045 0,33 0,744 -0,483396 0,6770789
Sector6 0,317059 0,263273 1,2 0,228 -0,198947 0,8330645
Sector7 0,259682 0,276841 0,94 0,348 -0,282916 0,80228
Sector8 -0,25249 0,24399 -1,03 0,301 -0,730696 0,2257258
Reg_Rat_8_2 -0,16852 0,184551 -0,91 0,361 -0,530235 0,1931897
Reg_Rat_8_3 0,200781 0,181273 1,11 0,268 -0,154508 0,5560697
ln_Size 0,111877 0,070788 1,58 0,114 -0,026865 0,2506188
Foundation2 0,01443 0,219747 0,07 0,948 -0,416266 0,4451254
Foundation3 -0,12131 0,371199 -0,33 0,744 -0,848848 0,6062228
State_Owner -0,11372 0,228092 -0,5 0,618 -0,560773 0,3333327
Foreign_Stock 0,00861 0,237372 0,04 0,971 -0,456630 0,4738517
State_Procure4 2,16294 0,201212 10,75 0 1,768571 2,557309
_cons -1,50725 0,421327 -3,58 0 -2,333036 -0,6814657
State_Procure4
Sector2 0,514036 0,271781 1,89 0,059 -0,018645 1,046717
Sector3 -0,71413 0,458742 -1,56 0,12 -1,61325 0,1849862
Sector4 0,594737 0,280633 2,12 0,034 0,0447055 1,144768
Sector5 -0,04138 0,308758 -0,13 0,893 -0,646531 0,5637764
Sector6 0,826779 0,247381 3,34 0,001 0,3419215 1,311636
Sector7 -0,07062 0,296789 -0,24 0,812 -0,652319 0,5110727
Sector8 0,120879 0,253661 0,48 0,634 -0,376286 0,6180446
Reg_Rat_4_2 -0,10306 0,180506 -0,57 0,568 -0,456840 0,2507284
Reg_Rat_4_3 -0,06534 0,193964 -0,34 0,736 -0,445502 0,3148241
ln_Size4 0,209802 0,079311 2,65 0,008 0,0543558 0,3652476
Foundation2 0,60167 0,219113 2,75 0,006 0,172216 1,031123
Foundation3 -0,1697 0,393353 -0,43 0,666 -0,940654 0,6012618
State_Owner4 0,501717 0,182877 2,74 0,006 0,1432847 0,8601485
Foreign_Stock4 -0,60592 0,333512 -1,82 0,069 -1,259592 0,0477507
_cons -2,13956 0,49146 -4,35 0 -3,102798 -1,176312
/atrho21 -0,8942 0,257052 -3,48 0,001 -1,398008 -0,3903851
rho21 -0,71346 0,126206 -5,65 0 -0,884920 -0,3716921
Likelihood ratio test of rho21 = 0: chi2(1) = 8,34813 Prob > chi2 = 0,0039
Таблица П4.
Результаты оценки системы уравнений с зависимыми переменными State_Proc2008, State_Proc2004 и Sup (по панели)
Multivariate probit Number of obs = 309
Wald chi2(44) = 141,23
Log likelihood = -455,08353 Prob > chi2 = 0,0000
Coefficient Standard z P>z [95% Confidence interval]
error
State_Procure8
Sector2 0,182081 0,31437 0,58 0,562 -0,43407 0,798235
Sector3 -0,62074 0,441755 -1,41 0,16 -1,48657 0,245079
Sector4 0,31841 0,308306 1,03 0,302 -0,28586 0,922678
Sector5 -0,01906 0,319975 -0,06 0,953 -0,6462 0,60808
Sector6 0,600423 0,30113 1,99 0,046 0,010219 1,190628
Sector7 0,261341 0,29673 0,88 0,378 -0,32024 0,84292
Sector8 -0,27059 0,267665 -1,01 0,312 -0,79521 0,254022
Reg_Rat_8_2 -0,12919 0,195551 -0,66 0,509 -0,51246 0,254087
Reg_Rat_8_3 0,271744 0,196508 1,38 0,167 -0,1134 0,656892
ln_Size 0,094478 0,082191 1,15 0,25 -0,06661 0,255569
Foundation2 0,30623 0,255859 1,2 0,231 -0,19524 0,807705
Foundation3 -0,1242 0,380861 -0,33 0,744 -0,87067 0,622275
State_Owner 0,11974 0,259579 0,46 0,645 -0,38903 0,628506
Foreign_Stock -0,02042 0,263792 -0,08 0,938 -0,53745 0,496601
Association 0,01739 0,17335 0,1 0,92 -0,32237 0,357149
State_Procure4 1,593895 0,414952 3,84 0 0,780603 2,407187
Sup 0,864519 0,392903 2,2 0,028 0,094443 1,634595
_cons -2,15891 0,543694 -3,97 0 -3,22453 -1,09329
State_Procure4
Sector2 0,459459 0,301357 1,52 0,127 -0,13119 1,050109
Sector3 -1,07582 0,545192 -1,97 0,048 -2,14438 -0,00726
Sector4 0,531511 0,291246 1,82 0,068 -0,03932 1,102342
Sector5 -0,00795 0,337142 -0,02 0,981 -0,66873 0,652837
Sector6 0,724927 0,264656 2,74 0,006 0,206211 1,243643
Sector7 -0,06522 0,313123 -0,21 0,835 -0,67893 0,548492
Sector8 0,172904 0,26769 0,65 0,518 -0,35176 0,697567
Reg_Rat_4_2 -0,09447 0,194345 -0,49 0,627 -0,47538 0,286436
Reg_Rat_4_3 0,088854 0,202005 0,44 0,66 -0,30707 0,484777
ln_Size4 0,231246 0,085022 2,72 0,007 0,064607 0,397885
Foundation2 0,502646 0,24718 2,03 0,042 0,018182 0,987111
Foundation3 -0,02003 0,402218 -0,05 0,96 -0,80836 0,768306
State_Owner4 0,525521 0,197869 2,66 0,008 0,137705 0,913338
Foreign_Stock4 -0,52954 0,36161 -1,46 0,143 -1,23828 0,179205
_cons -2,27371 0,526154 -4,32 0 -3,30496 -1,24247
Окончание табл. П4.
Coefficient Standard z P>z [95% Confidence interval]
error
Sup
Sector2 -0,34586 0,335388 -1,03 0,302 -1,00321 0,311488
Sector3 -0,29042 0,344921 -0,84 0,4 -0,96645 0,385614
Sector4 0,185945 0,382957 0,49 0,627 -0,56464 0,936527
Sector5 0,067331 0,371832 0,18 0,856 -0,66145 0,796109
Sector6 -0,26726 0,290468 -0,92 0,358 -0,83657 0,302048
Sector7 -0,20315 0,325169 -0,62 0,532 -0,84046 0,434174
Sector8 -0,03508 0,303932 -0,12 0,908 -0,63078 0,560612
ln Size 0,053199 0,085891 0,62 0,536 -0,11515 0,221543
Foundation2 -0,51325 0,246332 -2,08 0,037 -0,99605 -0,03045
Foundation3 0,020879 0,389218 0,05 0,957 -0,74197 0,783731
State Owner -0,48396 0,248555 -1,95 0,052 -0,97112 0,003201
Foreign_Stock -0,21855 0,27644 -0,79 0,429 -0,76037 0,32326
Association 0,228244 0,191758 1,19 0,234 -0,14759 0,604083
_cons 0,841257 0,490855 1,71 0,087 -0,1208 1,803314
/atrho21 -0,30574 0,260855 -1,17 0,241 -0,81701 0,205523
/atrho31 -0,46531 0,239255 -1,94 0,052 -0,93425 0,003618
/atrho32 0,145145 0,121658 1,19 0,233 -0,0933 0,38359
rho21 -0,29656 0,237914 -1,25 0,213 -0,67344 0,202678
rho31 -0,43441 0,194106 -2,24 0,025 -0,73257 0,003618
rho32 0,144134 0,119131 1,21 0,226 -0,09303 0,365821
Likelihood ratio test of rho21 = rho31 = rho32 = 0: chi2(3) = 5,79987 Prob > chi2 = 0,1218