Where does corruption risk sit? Core–periphery structure and clustering of single bidding in Ecuador’s subnational public procurement networks
यह अध्ययन इक्वेटर के उप-राष्ट्रीय सार्वजनिक खरीद नेटवर्क का विश्लेषण करता है जिससे यह पता चलता है कि भ्रष्टाचार का जोखिम, जिसे एकल बोली द्वारा मापा गया है, समान रूप से वितरित होने के बजाय बाजार के केंद्रों में महत्वपूर्ण रूप से क्लस्टर और केंद्रित है, जो यह सुझाव देता है कि ऑडिट रणनीतियों को उन प्रांतों में केंद्रीय अभिनेताओं को प्राथमिकता देनी चाहिए जहाँ इस विशिष्ट संकेंद्रण पैटर्न का पता चलता है।
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सार्वजनिक खरीद वह विशाल इंजन है जो सरकारों को चलाए रखता है, सड़कों और स्कूलों के निर्माण से लेकर चिकित्सा आपूर्ति और कार्यालय उपकरण खरीदने तक। यह वह बिंदु है जहाँ सार्वजनिक धन निजी व्यवसाय से मिलता है, एक ऐसी प्रक्रिया जिसमें हर साल अरबों डॉलर का लेन-देन होता है। चूंकि इसमें बहुत अधिक मूल्य दांव पर लगा होता है, इसलिए यह प्रणाली भ्रष्टाचार का एक बार-बार निशाना बनती है, जहाँ अधिकारी रिश्वत के बदले विशिष्ट मित्रों या कंपनियों को अनुबंधों की दिशा मोड़ सकते हैं। इस गलत कार्य का पता लगाना बेहद कठिन है क्योंकि इसमें शामिल लोगों के पास अपने पदचिह्नों को छिपाने का हर कारण होता है। हाल के वर्षों में, डेटा वैज्ञानिकों ने बिना किसी एकल अनुबंध में 'स्मोकिंग गन' (ठोस सबूत) खोजे बिना, परेशानी तलाशने का एक चतुर तरीका खोजा है। उन्होंने गौर किया कि जब सरकार किसी परियोजना के लिए बोलियां मांगती है और केवल एक कंपनी ही प्रतिस्पर्धा करने आती है, तो यह एक चेतावनी का संकेत है। हालांकि एक एकल प्रस्ताव निर्दोष कारणों से भी हो सकता है, जैसे कि कोई बहुत विशिष्ट उत्पाद या स्थानीय आपूर्तिकर्ताओं की कमी, लेकिन एक पूरे क्षेत्र में एकल प्रस्तावों का पैटर्न यह सुझाव देता है कि प्रतिस्पर्धा को हेरफेर किया गया है या प्रक्रिया को एक विशिष्ट विजेता के पक्ष में बनाया गया था। यह मानचित्रण करके कि कौन क्या किससे खरीदता है, शोधकर्ता इन लाखों लेनदेन को एक नेटवर्क में बदल सकते हैं, जिससे पक्षपात के छिपे हुए पैटर्न सामने आते हैं जो एक-एक करके अनुबंधों को देखने पर अदृश्य रहते हैं।
इक्वाडोर में शोधकर्ताओं की एक टीम ने यह परीक्षण करने का निर्णय लिया कि क्या ये पैटर्न न केवल पूरे देशों में, बल्कि एक एकल राष्ट्र के छोटे, स्थानीय बाजारों के भीतर भी सही बैठते हैं। उन्होंने इक्वाडोर के सार्वजनिक खरीद रिकॉर्ड की ओर ध्यान आकर्षित किया, जो एक ऐसा देश है जहाँ सरकार अपने इलेक्ट्रॉनिक प्लेटफॉर्म के माध्यम से दिए गए प्रत्येक अनुबंध पर विस्तृत डेटा प्रकाशित करती है। टीम ने 2015 और 2021 के बीच दिए गए लगभग 46,000 प्रतिस्पर्धी अनुबंधों को एकत्र किया, जिसमें हजारों सार्वजनिक खरीदारों को दसियों हजार आपूर्तिकर्ताओं से जोड़ा गया। उनका लक्ष्य यह देखना था कि क्या भ्रष्टाचार का जोखिम, जिसे एकल बोलियों की आवृत्ति द्वारा मापा जाता है, खरीदारों और विक्रेताओं के विशिष्ट समूहों में केंद्रित था, और क्या यह जोखिम बाजार के सबसे केंद्रीय, शक्तिशाली हिस्सों में केंद्रित था या किनारों (परिधि) की ओर धकेल दिया गया था। ऐसा करने के लिए, उन्होंने इक्वाडोर के प्रत्येक इक्कीस प्रांतों के लिए संबंधों का एक मानचित्र बनाया, जिसमें प्रत्येक अनुबंध को एक खरीदार और एक आपूर्तिकर्ता के बीच एक संबंध माना गया। फिर उन्होंने प्रत्येक बाजार के "कोर" (केंद्र) की पहचान करने के लिए एक पद्धति का उपयोग किया—सबसे सक्रिय और जुड़े हुए खरीदार और आपूर्तिकर्ता—और यह जांचा कि क्या संदिग्ध एकल बोलियाँ उस केंद्रीय समूह में हो रही थीं या कम जुड़े हुए परिधि वाले हिस्से में।
परिणामों ने भ्रष्टाचार के जोखिम के एक ऐसे परिदृश्य को प्रकट किया जो अपेक्षा से कहीं अधिक विविध था। पूरे देश में, लगभग तीस प्रतिशत प्रतिस्पर्धी प्रक्रियाओं में केवल एक बोली प्राप्त हुई, जो एक प्रांत से दूसरे प्रांत में काफी भिन्न थी। कुछ तटीय क्षेत्रों में, लगभग आधी प्रक्रियाओं में एकल प्रस्ताव प्राप्त हुआ, जबकि मध्य उच्च भूमि (सेंट्रल हाइलैंड्स) में यह संख्या बीस प्रतिशत के करीब थी। शोधकर्ताओं ने पाया कि ये जोखिम भरे अनुबंध यादृच्छिक रूप से बिखरे हुए नहीं थे; इसके बजाय, वे लगभग हर प्रांत में खरीदारों और आपूर्तिकर्ताओं के विशिष्ट समुदायों में मजबूती से केंद्रित थे। इसका अर्थ यह है कि यदि एक ऑडिटर को स्थानीय बाजार के एक हिस्से में संदिग्ध अनुबंध मिलता है, तो उन्हें उसी खरीदारों और विक्रेताओं के समूह द्वारा किए गए अन्य अनुबंधों को बारीकी से देखना चाहिए, क्योंकि जोखिम अक्सर झुंड में चलता है। हालाँकि, बाजार संरचना के भीतर इस जोखिम का स्थान एक समान नहीं था। कुछ प्रांतों में, एकल बोलियाँ कोर में अत्यधिक केंद्रित थीं, जिसका अर्थ था कि सबसे शक्तिशाली और बार-बार आने वाले खिलाड़ी ही uncontested (निर्विवाद) सौदों में शामिल थे। अन्य प्रांतों में, जोखिम परिधि में पाया गया, जिसमें छोटे, कम जुड़े हुए अभिनेता शामिल थे।
इस निष्कर्ष ने यूरोप के अध्ययनों से प्राप्त एक पिछले सिद्धांत को चुनौती दी, जिसमें सुझाव दिया गया था कि बाजार जितना अधिक केंद्रीकृत होगा, भ्रष्टाचार का जोखिम उतना ही अधिक होगा। शोधकर्ताओं ने पाया कि इक्वाडोर में, एक प्रांत के केंद्रीय बाजार के आकार का भ्रष्टाचार जोखिम से कोई संबंध नहीं था। एक बड़ा, केंद्रीय बाजार अपेक्षाकृत सुरक्षित हो सकता था, जबकि एक छोटा बाजार जोखिम से भरा हो सकता था। वास्तव में जिस चीज़ ने उच्च जोखिम की भविष्यवाणी की, वह कोर का आकार नहीं था, बल्कि यह था कि जोखिम उसके भीतर कहाँ स्थित था। वे प्रांत जहाँ एकल बोलियाँ कोर में केंद्रित थीं, वहां एकल बोली लगाने की समग्र दर काफी अधिक थी। यह बताता है कि इन क्षेत्रों में, भ्रष्टाचार शक्तिशाली खरीदारों और पसंदीदा फर्मों के बीच स्थिर संबंधों के इर्द-गिर्द संगठित था, जिसने प्रभावी रूप से बाजार पर कब्जा कर लिया था। इसके विपरीत, उन प्रांतों में जहाँ जोखिम परिधि में था, समस्या अधिक व्यापक और बिखरी हुई थी, जो कई छोटे खरीदारों और कभी-कभार आने वाले आपूर्तिकर्ताओं में फैली हुई थी।
अध्ययन यह सुझाव देता है कि भ्रष्टाचार से लड़ने के लिए कोई एक रणनीति हर जगह काम नहीं करती है। उन प्रांतों में जहाँ जोखिम कोर में केंद्रित है, जैसे कि एल ओरो (El Oro), कुछ उच्च-मात्रा वाले संबंधों के कारण बड़े हिस्से में जोखिम होता है, जिससे केंद्रीय अभिनेताओं का लक्षित ऑडिट करना संसाधनों का एक अत्यधिक कुशल उपयोग बन जाता है। उन प्रांतों में जहाँ जोखिम परिधि में बिखरा हुआ है, बेहतर प्रशिक्षण या मानकीकृत दस्तावेज़ जैसे व्यापक निवारक उपाय अधिक प्रभावी हो सकते हैं। शोधकर्ताओं ने इस बात पर जोर दिया कि जबकि एकल बोली एक मजबूत संकेतक है, यह किसी भी एकल मामले में गलत कार्य का प्रमाण नहीं है, और उनका विश्लेषण हजारों अनुबंधों के पैटर्न पर आधारित था। ओपन डेटा का उपयोग करके इन नेटवर्कों का मानचित्रण करके, अधिकारी अनुमान लगाने से आगे बढ़ सकते हैं और ठीक वहीं समस्या तलाश सकते हैं जहाँ डेटा कहता है कि वह छिपी हुई है, जिससे वे प्रत्येक स्थानीय बाजार की विशिष्ट संरचना के अनुसार अपने दृष्टिकोण को अनुकूलित कर सकें। यह दृष्टिकोण सार्वजनिक व्यय के छिपे हुए भूगोल को समझने का एक कम लागत वाला तरीका प्रदान करता है, जो कच्चे नंबरों को इस स्पष्ट चित्र में बदल देता है कि प्रणाली कहाँ सबसे अधिक संवेदनशील है।
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