ЦЕНОВЫЕ ОТКЛОНЕНИЯ ПРИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПКАХ ЛЕГКОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ

Эконометрическое моделирование

ЦЕНОВЫЕ ОТКЛОНЕНИЯ ПРИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПКАХ ЛЕГКОВЫХ АВТОМОБИЛЕЙ

Д. С ГОРДЕЕВ А. С. КАУКИН А. О. ТОМАЕВ Д. Ю. ШАГАРОВ

В статье представлен метод, позволяющий выявлять и объяснять ценовые отклонения при государственных закупках неоднородных товаров. На первом шаге оценивается гедоническая модель. Предсказанные с ее помощью цены сравниваются затем с фактическими закупочными ценами. На заключительном этапе используется модель объяснения полученных отклонений.

Введение

Общий объем государственных контрактов, размещенных в соответствии с законом № 44-ФЗ от 5 апреля 2013 г., в 2018 г. достиг почти 7 трлн. руб., что составляет около 7% валового выпуска страны. Такой масштаб делает крайне важной задачу борьбы с возможными злоупотреблениями в данной сфере и определяет значительную актуальность совершенствования механизмов контроля в ней.

Среди факторов, которые способны приводить к возникновению неэффективности в госзакупках, можно назвать сговор поставщиков между собой, низкий уровень конкуренции на торгах, несовершенство законодательства и др. Следствием подобных проблем может являться как завышение закупочных цен, так и, к примеру, низкое качество закупаемых товаров или услуг. В рамках данного исследования мы фокусируемся только на первом случае, сравнивая закупочные и рыночные цены.

В случае относительно простых товаров, по

которым объем сделок велик, поиск референтных цен относительно несложен. Но в случае, например, легковых автомобилей разнообразие товаров крайне велико, и установить, завышена ли в том или ином случае цена на тот или иной из них, значительно сложнее.

В целях решения этой проблемы нами был разработан подход, состоящий из двух этапов. На первом этапе разрабатывается и оценивается модель ценообразования на рынке легковых автомобилей. Далее, на основе указанных в документах госзакупок требований к автомобилям, составляется прогноз их рыночных цен. На втором этапе спрогнозированные цены сравниваются с теми, по которым были заключены госконтракты, и определяются факторы, влияющие на величину полученного расхождения.

Подходы к объяснению цен на автомобили

Одной из наиболее популярных моделей, используемых для анализа цен на автомобили,

Гордеев Дмитрий Сергеевич, старший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации; научный сотрудник Института международной экономики и финансов ВАВТ Минэкономразвития России, канд. экон. наук (Москва), е-таП: gordeev@ranepa.ru; Каукин Андрей Сергеевич, заведующий лабораторией системного анализа отраслевых рынков РАНХиГС при Президенте Российской Федерации; заведующий лабораторией отраслевых рынков и инфраструктуры Института экономической политики имени Е.Т. Гайдара, канд. экон. наук (Москва), е-таИ: kaukin@ranepa.ru; Томаев Александр Олегович, научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской Федерации (Москва), е-тшУ: tomaev-ao@ranepa.ru; Шагаров Дмитрий Юрьевич, младший научный сотрудник РАНХиГС при Президенте Российской федерации (Москва) е-тшУ: shagarov-dy@ranepa.ru

является гедоническая модель. Впервые она была применена Эндрю Кортом [6] в 1939 г. как раз к автомобилям. Начиная с 1960-х годов гедоническая модель была многократно применена к различным товарам.

Среди известных эмпирических работ с применением гедонической модели можно назвать статью Охта и Грилича [15], в которой авторы анализируют цены на автомобили, уделяя особое внимание роли марок или брендов. Предположение, которое они делают, близко к предпосылке теории Ланкастера [13]: потребители ценят показатели производительности (удобство, управляемость и т.д.), а физические характеристики (длина, мощность и т.д.) важны для них лишь потому, что они определяют первые. Лучшим вариантом оценки модели называется включение в нее характеристик производительности, но ввиду недоступности данных в нее включаются также физические характеристики.

При использовании гедонической модели возникали эконометрические вопросы, на которые разные исследователи предлагали свои ответы. Одной из работ, в которых эти проблемы занимают важное место, является статья Аргуеа и Хсиао [3]. Авторами рассматривается вопрос выбора независимых переменных с учетом мультиколлинеарности. Обсуждая недостатки метода принципиальных компонент, они останавливают свой выбор на использовании условных индексов совместно с методом разложения дисперсии. Ими рассматривается другая важная проблема - выбор функциональной формы. В качестве ее решения используется трансформация Box-Cox, тест Рамсея и Саргана.

Целый ряд исследователей, объясняя цены на автомобили, ставили своей целью оценку роли отдельных характеристик: расхода топлива, экологичности и т.д. Например, в научной статье Дрейфуса и Вискузи [8] авторы оценивают степень важности для автолюбителей показателя безопасности и ставку дисконтирования потребителями будущих расходов. Кутон и соавторы [7] изучали влияние на цены

автомобилей экологичности и безопасности. Фактору безопасности уделяет особое внимание в своей работе и Андерсон [2], в которой автор анализирует шведский рынок.

Таким образом, гедоническая модель в различных спецификациях многократно применялась для анализа цен на легковые автомобили, включая изучение роли отдельных характеристик, и может быть успешно применена для цели данного исследования.

Исследования, посвященные анализу цен государственных закупок

Проблема эффективности государственных закупок неоднократно была предметом внимания исследователей.

В своей работе Бальсевич и Подколзина [1] анализируют российские государственные закупки и отвечают на вопросы: действительно ли низкий уровень конкуренции приводит к снижению уровня эффективности указанных процедур и какие факторы определяют сам уровень конкуренции. В этом исследовании рассматриваются закупки автомобильного топлива (стандартный товар) через станции АЗС в пяти регионах России. Результаты свидетельствуют о том, что количество участников контракта отрицательно связано с его относительной ценой, как и факт использования формата аукциона.

В исследовании Яковлева и соавторов [21] анализируется феномен повторяющихся контрактов, когда государственные организации выбирают поставщика, который уже выступал для них в этой роли. Такой выбор может объясняться как злоупотреблением, так и желанием получить качественный продукт. В работе также анализируются закупки бензина. Авторы находят подтверждение тому положению, что выбор закупщиками непрозрачных процедур в случае повторяющихся контрактов может сигнализировать о наличии у них коррупционных мотивов.

Ткаченко и соавторы [20] также исследуют российские государственные закупки, учитывая наличие или отсутствие у сторон предыдущих контрактных отношений, а также фактор принадлежности поставщика государству. В качестве изучаемого товара выбирается уже сахар. Результаты схожи с полученными в статье Яковлева и др. [21].

В описанных выше исследованиях выдвинутые гипотезы проверялись на данных по достаточно однородным товарам. Ниже опыт указанных работ используется для случая более сложных товаров.

Данные

Для анализа ценообразования на автомобильном рынке использовалась информация из объявлений о продаже автомобилей различных марок и моделей с сайта Авто.ру. Сформированная выборка отражает цены и характеристики новых автомобилей, представленных на сайте в марте и апреле 2019 г. Набор характеристик для каждой модели, указанных в различных объявлениях, достаточно однороден. Сайт позволяет сформировать базу данных, включающую практически все основные переменные, упоминаемые в научной литературе.

В дополнение к этому собиралась информация по закупаемым в рамках закона № 44-ФЗ автомобилям, указанная в документах закупки. Сбор данных производился с помощью метода машинного обучения. Рассматривались закупки в период с 2014 по 2017 гг. Ввиду отсутствия базы сохраненных документов, необходимой для применения метода машинного обучения, по более поздним периодам анализ не охватывал 2018 и 2019 гг.

Одна из существенных проблем при этом заключалась в том, что набор показателей, по которым закупающие организации указывают требования, сильно разнится. В конечном итоге из общей массы выбирались завершенные закупки, по которым число распознанных характеристик составляло более 4 и были указаны цена и модель автомобиля.

Для получения цен приобретенных государством автомобилей, сопоставимых с действующими рыночными ценами, производилась корректировка на уровень инфляции. Месячные данные по инфляции по легковым автомобилям брались из центральной базы статистических данных Росстата.

Эконометрические модели и результаты

Гедоническая модель

Опираясь на работу Ланкастера [13], мы предполагаем, что потребитель ценит характеристики (атрибуты), которые содержатся в разных комбинациях в тех или иных товарах. На рынке существует разнообразие товаров X = (Х1, Х2,..., Хп) и разнообразие характеристик 2 = (21,2г,..., 2т). Пользуясь обозначением Аргува и Хсиао [3], количество потребляемых товаров и характеристик обозначим соответственно как х = (хх, х2,..., хп) и г = (г1, г,,..., г ). Не обязательно т. = п.

Цены отражают готовность потребителей платить за дополнительную единицу измерения той или иной характеристики. Эту дополнительную сумму денег (Р) можно также назвать неявной ценой атрибутов:

Р = Р(г1, ¿2.....гш). (1)

В данной модели, как и в модели Аргуеа и Хсиао, рассматриваются наблюдаемые характеристики г и ненаблюдаемые особенности товаров. Последние мы не можем идентифицировать при имеющихся данных, и при эмпирическом анализе их возможно учесть лишь с помощью переменных-индикаторов на марки и модели. Тогда функция полезности (и) выглядит следующим образом:

и = и (г; й), (2)

где й = 1(х). В этом случае уравнение цены автомобиля в общем виде принимает следующий вид:

Р = Хв г. + цй. + е, (3)

I шш I т ш 1 . I& 4 &

где в и п - оцениваемые коэффициенты; е -ошибка.

Выбирая перечень включаемых в модель факторов, мы делаем попытку максимально эффективно учесть важные атрибуты через наблюдаемые физические характеристики. При включении всех имеющихся характеристик ожидаемо возникает проблема мультиколли-неарности. Стремясь сохранить в модели наиболее важные, в соответствии с данными научной литературы, переменные, мы формируем следующую спецификацию:

Р = в0 + Р1& Length + в2 • Power_to_mass +

+ в3 • Transmission + в4 • Drive — в5 • Fuel + + в6 • Ecology + e, (4)

где Length - длина; Transmission - индикатор на наличие любой, кроме механической, коробки передач; Drive - индикатор полного привода; Fuel - расход топлива в городском цикле; Ecology - индикатор соответствия экологическому стандарту Euro-6. Показатель Power_to_mass равен частному от деления мощности в лошадиных силах на снаряженную массу. Эта переменная даже более точно, нежели абсолютное значение мощности, отражает востребованное потребителями свойство - способность к быстрому передвижению (включая ускорение на старте).

После указанной корректировки максимальный уровень корреляции регрессоров составляет около 0,4. Данную спецификацию мы считаем свободной от проблемы мультикол-линеарности.

Одной из часто упоминаемых в научной литературе проблем является выбор формы гедонического уравнения. Вслед за другими исследователями мы используем преобразование Бокса-Кокса, точнее, его частный случай - тест Пола Зарембки. Сумма квадратов остатков (RSS) оказалась меньше в случае, если от зависимой переменной берется логарифм, поэтому ниже мы оцениваем полулогарифмическую форму модели.

Результаты оценки гедонической модели Результаты оценки гедонической модели (модели предсказания цен на автомобили) представлены в табл. 1.

В случае спецификации 1 все знаки при коэффициентах соответствуют выдвинутым гипотезам и значимы на уровне 99%. Согласно полученным результатам при наличии немеханической коробки передач цена автомобиля, при прочих равных, выше на 32%, а при наличии полного привода - на 50%. Соответствие высокому экологическому стандарту также положительно отражается на цене (36%). Как и предполагалось, расход топлива в городском цикле отрицательно связан с ценой. Отметим, что высокое значение коэффициента при переменной мощности объясняется особенностью самого показателя: даже небольшое изменение его значения отражает весьма существенное изменение ходовых качеств автомобиля.

Важнейшим добавлением в модель на следующем шаге (спецификация 2) является включение в нее переменной - индикатора на люк-совые марки (Lux). Автомобили этих марок стоят, при прочих равных, на 38% больше. Положительный знак переменной расхода топлива мы объясняем пропущенной характеристикой, которой отличаются автомобили в рамках двух групп марок. При замене индикатора на принадлежность к люксовым маркам на набор индикаторов на сами марки (Make) (спецификация 3) значение данного коэффициента также влияет положительно, что может объясняться следующим: менее экономичные модели автомобильных марок в среднем отличаются более привлекательными потребительскими свойствами, что не отражается включенными в модель характеристиками.

Наиболее полная из оцененных спецификаций модели - последняя (4). В ней в расчет берутся не только марки автомобилей, но и их модели (Make-Model). Согласно полученным результатам автомобиль с автоматической коробкой передач обойдется на 12% дороже, а полноприводный - на 16%. Более экономичные автомобили оказываются менее доступными: если автомобиль в городском цикле потребляет на литр меньше топлива, его цена выше примерно на 2%. Единственный резульKl

О) а о

Таблица 1

Результаты оценки гедонической модели

Спецификация 1 Спецификация 2 Спецификация 3 Спецификация 4

Переменные Log Цена ДУ при росте X на 1, в % Log Цена ДУпри росте X на 1, в % Log Цена ДУпри ростеX на 1, в % Log Цена ДУпри ростеX на 1, в %

Length 0,001*** (6,33е-06) 0,1 0,0009*** (6,16е-06) 0,09 0,0008*** (5,90е-06) 0,08 0,0003*** (2,40е-05) 0,03

Powe_to_Mass 5,774*** (0,0699) 32,082 4,345*** (0,0696) 7609,20 3,658*** (0,0623) 3778,37 4,639*** (0,0693) 10244,09 (в 103 раза)

Transmission 0,280*** (0,0045) 32 0,283*** (0,0042) 32,71 0,153*** (0,0038) 16,53 0,114*** (0,0025) 12,08

Drive 0,405*** (0,0037) 49,9 0,363*** (0,0035) 43,76 0,315*** (0,0031) 37,03 0,147*** (0,0028) 15,84

Fuel -0,0109*** (0,0009) -1,09 0,0029*** (0,0009) 0,29 0,0179*** (0,0009) 1,81 -0,0182*** (0,0008) -1,84

Ecology 0,308*** (0,0046) 36 0,196*** (0,0047) 21,65 0,129*** (0,0043) 13,77 -0,0193*** (0,0055) -1,95

Lux 0,319*** (0,0051) 37,58

Make Да

Make-Model Да

Константа 8,715*** (0,0269) 9,156*** (0,0263) 9,885*** (0,0282) 12,78*** (0,163)

Число наблюдений 31,231 31,231 31,231 31,231

R2 0,850 0,867 0,913 0,971

Примечание. * p<0,1; ** p<0,05; *** p<0,01 Источник: расчеты авторов. В скобках приведены стандартные ошибки.

о п п

тат, который противоречит гипотезе, состоит в том, что коэффициент при переменной эколо-гичности - отрицательный. Предположительно он отражает тот факт, что автомобили с менее экологичным топливом стоят дороже (например, ввиду их относительной дешевизны).

Модель объяснения отклонений фактических цен закупок от референтных

Описанная выше гедоническая модель позволяет объяснить цену на тот или иной автомобиль с помощью учета объективных характеристик. Зная, какой автомобиль закупает государство, в этом случае можно предсказать, какова примерная рыночная цена той или другой модели. Отклонение фактической цены закупки от предсказанной как в большую, так и в меньшую сторону может сигнализировать о различных особенностях проводимой процедуры. С практической точки зрения больший интерес представляют отклонения в большую сторону, поскольку эти случаи могут являться примерами возможных злоупотреблений, устранение которых позволяет расходовать бюджетные средства более эффективно.

Зависимой переменной в модели, как и в упомянутых выше работах, выступает отношение фактической цены автомобиля (Р) к референтной цене (Р), полученной на предыдущем шаге:

Отклонение фактической цены от референтной могут объяснять характеристики процедуры, характеристики поставщика, связь закупщика и поставщика и другие переменные.

Учитывая особенности изучаемых процедур и рассматриваемого товара, а также фактор доступности данных, мы в конечном итоге оцениваем модель следующего вида:

р = в0 + Number + в2 • Year +

+ в3 • Region + в4 • log Price + e, (6)

где Number -количество рассмотренныхзая-вок (отражает уровень конкуренции; предположительно отрицательно связано с ценой); Year - набор переменных-индикаторов на годы; Region - набор переменных-индикаторов на регионы; log Price - логарифм цены автомобиля (мы включаем цену в логарифмической форме ввиду того, что эта переменная принимает относительно зависимой перемен -ной очень высокие значения. Согласно гипотезе более дорогие автомобили имеют больше дополнительных опций и сильнее варьируются по цене, что предоставляет больше возможностей для злоупотреблений). В модель не включена переменная типа процедуры, так как все закупки были произведены в формате электронного аукциона.

Результаты оценки модели объяснения отклонений фактических цен закупок от референтных

Сначала, учитывая технические характеристики, мы прогнозировали рыночную цену. Далее спрогнозированные рыночные цены сравнивали с фактическими ценами закупок, которые получили следующим образом: цена, по которой заключался контракт, делилась на количество закупаемых автомобилей, при этом делалась поправка на инфляцию. Не во всех случаях закупающая сторона указывала все необходимые нам характеристики.

Для решения проблемы отсутствующих значений физических характеристик для каждой модели считались средние значения всех показателей и далее пропуски заполнялись этими средними. Таким образом удалось существенно увеличить количество применимых для расчетов наблюдений.

Изучение документов закупок показало, что в некоторых случаях расхождение в ценах может объясняться специальными требованиями к закупаемым автомобилям - например, речь может идти об автомобиле со специальным медицинским оборудованием; в каких-то случаях закупщик намерен приобрести автомобиль в улучшенной комплектации.

Разумеется, относительное ценовое превышение может свидетельствовать и о злоупотреблении со стороны закупающей стороны. (В табл. 2 приведены результаты оценки модели объяснения отклонений между спрогнозированной и фактической ценами закупок.)

Как можно видеть из табл. 2, у переменной цены автомобиля положительный значимый коэффициент, что означает следующее: чем выше цена закупаемого автомобиля, тем больше, при прочих равных, превышение закупочной цены над референтной. Количество участников при этом не имеет значимого влияния на зависимую переменную, в отличие от результатов исследований, упомянутых выше. Поскольку влияние на зависимую переменную могут оказывать и такие неучтенные переменные, как аффилированность заказчика и поставщика или сговор потенциальных поставщиков, то данный вывод следует интерпретировать с осторожностью.

Таким образом, практическим важным итогом настоящего исследования является то,

Таблица 2

Результаты оценки модели объяснения отклонений фактических цен закупок от референтных

Переменные Р/Р

Log Price 0,109*** (0,0131)

Number -0,0077 (0,0096)

Region 0,117 (0,155)

Константа -0,507*** (0,193)

Число наблюдений 983

R2 0,187

Примечание. * р<0,1; ** р<0,05; ** *р<0,01. В скобках приведены стандартные ошибки. Источник: расчеты авторов.

что в случае более дорогих автомобилей вероятность приобретения их по завышенной цене, при прочих равных, выше, что дает основание уделять таким процедурам особое внимание. В то же время сам факт отклонения закупочной цены от референтной, как было упомянуто ранее, может быть вызван различными факторами и не может априори интерпретироваться как пример неэффективности процедур государственных закупок.

Заключение

Специфицированная в работе гедоническая модель достаточно точно предсказывает рыночные цены на автомобили исходя из их характеристик, что может быть использовано при определении референтных цен для государственных закупок указанной товарной группы. Наибольшая точность при этом достигается, если в модель добавляются индикаторы на марки и модели. Полученные результаты согласуются с результатами проведенных ранее исследований. Оценен вклад в модель отдельных характеристик автомобилей - например, длины и мощности двигателя, наличия полного привода и немеханической коробки передач (положительно связаны с ценой), расхода топлива (отрицательно связан с ценой) и др.

Вместе с тем выявлено, что предсказание рыночных цен на приобретаемые государством автомобили на основе изложенных в документах закупок технических требований существенно затрудняется неоднородностью и неполнотой этих требований. Для частичного решения данной проблемы пропущенные значения интересующих характеристик заполнялись средними значениями для той или иной модели автомобиля.

Сравнение предсказанных рыночных цен с фактическими закупочными ценами показало, что в большинстве случаев их значения близки, однако встречаются случаи отклонений как в большую, так и в меньшую сторону. Как показывает проведенный анализ, относительное превышение закупочных цен над референтными, при прочих равных, больше в случае более дорогих транспортных средств. Соответствующие закупки могут изучаться подробнее. В то же время количество поданных заявок, отражающее уровень конкуренции между потенциальными поставщиками, не является, согласно полученным результатам, значимым фактором, определяющим величину ценовых отклонений. ■

Литература / References

Overpricing in Public Procurement of Cars

Dmitry S. Gordeev — Senior Researcher of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration; Senior Researcher of the Institute of International Economics and Finance, Russian Foreign Trade Academy, Candidate of Economic Sciences (Moscow, Russia). E-mail: gordeev@ranepa.ru Andrey S. Kaukin - Head of Department for System Analysis of Sectoral Markets of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration; Head of Sectoral Markets and Infrastructure Department of the Gaidar Institute, Candidate of Economic Sciences (Moscow, Russia). E-mail: kaukin@ranepa.ru Alexander O. Tomaev - Researcher of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (Moscow, Russia). E-mail: tomaev-ao@ranepa.ru

Dmitry Yu. Shagarov — Junior Researcher of the Russian Presidential Academy of National Economy and Public Administration (Moscow, Russia). E-mail: shagarov-dy@ranepa.ru

The article develops a method that allows to identify and explain overpricing in public procurement of heterogeneous goods. In the first step, the hedonic model is evaluated and key characteristics affecting car prices are identified. The market prices predicted are then compared with actual contract prices. In the final step, the differences between contract and market prices are explained with the second model.