Проанализировав российский аукцион квот на добычу крабов, российские экономисты определили, как государству наиболее эффективно провести следующий.
Исследователи из Высшей школы экономики и Санкт-Петербургского государственного университета проанализировали прошедший в 2019 в России аукцион квот на добычу краба. Ученые определили самый оптимальный формат такого мероприятия, который лучше всего противодействует образованию картелей. Работа специалистов опубликована в «Экономическом журнале ВШЭ».
В 2019 году закончились квоты на вылов краба, действовавшие на протяжении 15 лет. Вместо распределения квот по наследственному принципу Росрыболовство объявило аукцион, где в дополнение к обязательствам по инвестициям предлагалось заплатить значительную сумму. В итоге он стал крупнейшим ресурсным аукционом в мире — 41 лот на 40 тысяч тонн российского северного и дальневосточного краба принес государству 142 миллиарда рублей.
В теории аукцион может быть раздельным (надо платить и заявляться на торги за каждый лот) или единым (платить залог надо по числу желаемых лотов), а также последовательным или параллельным (все торги проходят и завершаются одновременно). Соответственно, возможны четыре комбинации.
Российский крабовый аукцион 2019 года был раздельным последовательным. Исследователи изучили его, а затем смоделировали альтернативные форматы и сравнили все четыре варианта. В качестве критериев сравнения выступили эффективность, выручка аукциониста и манипулируемость — способность участника выиграть за счёт лоббизма, промышленного шпионажа или сговора.
Российские власти провели аукцион качественно, резюмировали экономисты: минимальная цена лотов была подобрана правильно, ставки были анонимными, а залог был высоким (как результат, на торги не могли заявиться подставные фирмы). Однако специалисты рекомендуют в своей работе поменять формат аукциона на единый параллельный — он еще более эффективно распределяет лоты, и уменьшает стимул для участников отклоняться от простых стратегий, и как следствие, вступать в картели.
Источник: Ferra