Datos Masivos en las ComprasPúblicas como Herramienta contra la

CorrupciónMihály Fazekas

Universidad de Cambridge e Institutopara la transparencia en el Gobierno

mf436@cam.ac.uk

2016.06.20. 1

Congreso Internacional de GestiónIntegral de Datos Masivos para laTransparencia., SERCOP, 14/6/2016

This project has received fundingfrom the European Union’sHorizon 2020 research andinnovation Programme undergrant agreement No 645852

Contenido• Datos de la compra pública

• Definición de corrupción, mediciones,apoderados, validación

• 3 aplicaciones anti-corrupción– Auditorias basadas en riesgo– Decisiones de apoyo a la política– Portales de vigilancia

2016.06.20. 2

¿Por qué la compra pública?

2016.06.20. 3

1. Un tercio del gasto del gobierno2. Vínculos con instituciones de calidad,

desarrollo.3. Datos, Datos, Datos,4. Muy corrupto.

La plantilla de datos DIGIWHIST• Datos de compras públicas

• Datos de la compañía: registro, finanzas,propiedad / administración

• Datos del titular de un cargo político

• Cuentas de tesorería en las organizacionespúblicas.

2016.06.20. 4

Definición de CorrupciónGran corrupción institucionalizada en lacompra pública se refiere a la asignación yrealización particular recurrente de contratos decompra pública al alterar los principiosuniversales de competencia justa y abierta en lacompra pública para beneficiar a un grupomientras se niega el acceso a todos los demás.

Principales ingredientes (Banco Mundial):– Evitar la competencia mediante, por ejemplo, adquisiciones de

una sola fuente o adjudicaciones directas de contratos.– Favoritismo a cierto oferente al hacer especificaciones a la

medida, compartir información interna, etc.

Fuente:Banco Mundial (2009) Fraud and Corruption. Awareness Handbook, Banco Mundial, Washington DC. p. 7.

2016.06.20. 5

Conceptualización de indicadoresde corrupción en la compra pública

June 20, 2016 6

EnteContratante ProveedorContrato

Vínculo Particular

Indicadores de Riesgo de laSubasta (TRI)

Indicadores deRiesgo del

Proveedor (SRI)

Indicadores deriesgo del ente

contratante(CBRI) Indicadores de

Conexionespolíticas (PCI)

Ejemplos Seleccionados

1. Una sola oferta en un mercadocompetitivo

2. Edad del proveedor al tiempo deadjudicación del contrato

2016.06.20. 7

Indicadoresde riesgo enla subasta

Fase Nombre del indicador Definición del indicador

Entrega

Contrato de un solo oferente 0= más de una oferta recibida1=UNA oferta recibida

Convocatoria a subasta no publicada enmedios oficiales

0=convocatoria a subasta publicada en medios oficiales1= SIN convocatoria para subasta convocada en mediosoficiales

Tipo de procedimiento 0 =procedimiento abierto1= procedimiento no abierto

Tamaño de los criterios de elegibilidadNúmero de caracteres del criterio de elegibilidad MENOSel número de caracteres promedio de los criterios deelegibilidad de ese mercado.

Tamaño de la descripción del productoNúmero de caracteres de la descripción del productoMENOS el número de caracteres promedio de lasdescripciones de producto de ese mercado.

Tamaño del tiempo de entrega Número de días entre la publicación de la convocatoriapara la subasta y la fecha de entrega de la oferta.

Precio relativo de la documentación dela subasta

Precio de la documentación de la oferta DIVIDIDO PARAel valor del contrato.

Convocatorias para modificación desubastas

0=convocatorias para subastas no modificadas1=convocatorias para subastas modificadas

Evaluación

Exclusión de todas las ofertas menosuna

0=al menos dos ofertas NO fueron excluidas1=excluidas todas menos una

Peso de criterios de evaluacióndiferentes al precio

Proporción de criterios de evaluación diferentes al precioen relación a todos los criterios.

Procedimiento anulado re-lanzadosubsecuentemente*

0= contrato adjudicado en un procedimiento NO anulado1= contrato adjudicado en un procedimiento anulado,pero re-lanzado.

Tamaño del período de decisión Número de días laborables entre la fecha máxima deentrega de ofertas y el anuncio de adjudicación.

Precio unitario% de desviación en el precio de la unidad normalizadacomparado con el precio en el mercado privado o elprecio de compra pública más bajo.

Ejecusión

Modificación del contrato 0=contrato NO modificado durante ejecución1=contrato modificado durante ejecución

Alargamiento de contrato Extensiones relativas del contrato (días de extensión, /días de la duración del contrato)

Incremento en el valor del contratoIncremento en el precio relativo del contrato (cambio enel valor del contrato/original, valor del contratocontratado)

2016.06.20. 8

2016.06.20. 9

Índice de unsolo oferente,TED, EU,2009-2014

Ejemplo de Indicadores de Riesgo en Subastas

Un solo oferente

Indicador de Riesgo del Proveedor: Éxitoesperado de compañías por edad

1. Gradualacumulaciónde contratos

2. Fluctuaciónnatural en eltiempo

2016.06.20. 10

Indicador de Riesgo del Proveedor : Éxitoobservado de compañías, a edades específicas

1. Compañíasreciénconstituidas

2. Compañíascreadasmientas unpartidopermanece enel poder

Hungary, 20102016.06.20. 11

2016.06.20. 12

Validez Macro:Percepción de corrupción y oferentes únicos

Oferentes únicos correlaciona con indicadores subjetivos de corrupción

Micro validación:Número de oferentes y precios• Ahorro en precios por número de oferentes• 543,705 contratos, EU27, 2009-2014

2016.06.20. 13

Aplicación I

Auditoría basada en riesgo

2016.06.20. 14

Clusters de Riesgo de Corrupción

2016.06.20. 15

Enfoque de actividades de auditoría

2016.06.20. 16

Capturade lasredes deorg., HU,2009-2010Q2

Ventajas del Uso de Auditorías deDatos Masivos

• Precisión

• Intervención Temprana

• Comprensión del contexto

2016.06.20. 17

Aplicación II

Apoyo a las decisiones de política

2016.06.20. 18

Uso de restricciones administrativaspara controlar la corrupción

• Fondos de la UE & riesgos de corrupción• Los fondos de la UE tienen más controles

procedimentales y requerimientos dereporte que los fondos nacionales.

¿Más alto o más bajo riesgo decorrupción con los fondos de la UE?

2016.06.20. 19

2016.06.20. 20

1. UE con efectode integridaduniforme

2. UE como fuerzaarmonizadora

Efectos de corrupción enfondos UE: 2 hipótesis

Relaciones Observadas

2016.06.20. 21

• Corrupción Relativa de los contratos financiados por UE• UE23, 2009-2014, TED• CRI en compras financiadas por UE y no financiadas por UE

Falla en Controles BurocráticosCZ+HU, 2009-2012, Fondos UE vs nacionales

2016.06.20. 22

Diff. Técnicas de Corrupción. (financiado UE yfinanciado no UE)

Comparacióningenua

Puntuacióncorrespondenc

ia depropensión

Una sola oferta 0.089*** 0.087***Participación en contrato ganador 0.060*** 0.048***Ninguna convocatoria para subastaspublicadas en medio oficial 0.015*** 0.003

Modificaciones en la convocatoria parasubastas 0.034*** 0.036***

Tipo de procedimiento -0.060*** -0.114***Tamaño del criterio de elegibilidad 0.074*** 0.086***Tamaño del período de asesoramiento -0.005*** 0.001Peso de criterios de evaluación nocuantitativos 0.046*** 0.040***

Tamaño del período de evaluación 0.023*** 0.024***

Aplicación III

Portales Vigilantes

2016.06.20. 23

Organizaciones y Contratospara Comparación

June 20, 2016 24

http://pl.tendertracking.eu/

Características• Datos

– TED del 2011• Actualización diaria

• 626 535 contratos (01/04/2016)

– Metas• Rendición de cuentas del Gobierno

• Eficiencia del mercado

– Usuarios potenciales• Sociedad civil

• Medios de comunicación

• Entes de vigilancia

• OferentesJune 20, 2016 25

Criterios de Búsqueda

June 20, 2016 26

Lista de resultados

June 20, 2016 27

Datos agregados sobre hits

June 20, 2016 28

Datos agregados sobre hits

June 20, 2016 29

Datos agregados sobre hits

June 20, 2016 30

Información a Nivel de Contrato

June 20, 2016 31

Características de Comparación

June 20, 2016 32

Lecturas adicionales

2016.06.20. 33

DIGIWHIST: digiwhist.eu

Charron, N., Dahlström, C., Fazekas, M., & Lapuente, V. (2016). Careers, Connections, andCorruption Risks: Investigating the impact of bureaucratic meritocracy on public procurementprocesses. Journal of Politics, in press..

Fazekas, M. and Tóth, I. J. (2016). From corruption to state capture: A new analytical framework withempirical applications from Hungary. Political Research Quarterly, 69(2), p. 320-334

Fazekas, M., Tóth, I. J., & King, L. P. (2016). Anatomy of grand corruption: A composite corruptionrisk index based on objective data. European Journal of Criminal Policy and Research, see:http://link.springer.com/article/10.1007/s10610-016-9308-z

Fazekas, M. & Cingolani, L. (2016), Breaking the cycle? How (not) to use political finance regulationsto counter public procurement corruption. Slavonic & East European Review, in press.

Fazekas, M. & Tóth, B. (2016), Infrastructure for whom? Corruption risks in infrastructure provisionacross Europe. In Hammerschmid, G, Kostka, G. & Wegrich, K. (Eds.), The Governance Report2016 . Oxford University Press, ch 11.

Fazekas, M., & Kocsis, G. (2015). Uncovering High-Level Corruption: Cross-National CorruptionProxies Using Government Contracting Data. GTI-WP/2015:02, Government TransparencyInstitute, Budapest.

Fazekas, M., Lukács, P. A., & Tóth, I. J. (2015). The Political Economy of Grand Corruption in PublicProcurement in the Construction Sector of Hungary. In A. Mungiu-Pippidi (Ed.), GovernmentFavouritism in Europe The Anticorruption Report 3 (pp. 53–68). Berlin: Barbara BudrichPublishers.

Fazekas, M., Chvalkovská, J., Skuhrovec, J., Tóth, I. J., & King, L. P. (2014). Are EU funds acorruption risk? The impact of EU funds on grand corruption in Central and Eastern Europe. In A.Mungiu-Pippidi (Ed.), The Anticorruption Frontline. The ANTICORRP Project, vol. 2. (pp. 68–89).Berlin: Barbara Budrich Publishers.

Fazekas, M., Tóth, I. J. (2014), Three indicators of institutionalised grand corruption usingadministrative data. Budapest: U4-Policy Brief, Bergen, Norway

Fazekas, M., Tóth, I. J., & King, L. P. (2013). Corruption manual for beginners: Inventory ofelementary “corruption techniques” in public procurement using the case of Hungary. GTI-WP/2013:01, Government Transparency Institute, Budapest.