Pivoți

Pe de altă parte, pentru calcule mai avansate putem folosi pivoții. Pentru a ilustra ce putem face cu pivoții vom folosi mai multe baze de date. Pentru a ilustra câteva dintre funcții, vom utiliza o bază de date exportată de pe platforma web http://data.gov.md la data de 9 noiembrie 2018. Baza e date are 5106 rânduri.

Pentru a introduce pivoți, trebuie să selectați toate datele (CTRL + A) și apăsați insert > pivot table. Cel mai practic este că creați un sheet nou, pentru a nu vă încurca în date.

 

Mai sus am ales să ne uităm la câte contracte au semnat instituțiile în primul semestru al anului 2017, ordonate de la cel mai mare număr la cel mai mic. Vedem, de exemplu, că Centrul pentru achiziții publice Centralizate în Sănătate a avut cele mai multe achiziții; trebuie să luăm totuși în calcul că este autoritate responsabilă de organizarea și desfășurarea achizițiilor publice de medicamente și dispozitive medicale.

Ne putem uita, de asemenea, la valorile pe care le-au ofertat aceste instituții. Pentru a ajunge la acest stadiu pașii sunt următorii: click dreapta pe count of valoare > summarize values by > sum. Vedem că ordinea instituțiilor se schimbă. Numărul de contracte și valoarea acestora sunt 2 indicatori care trebuie analizați în context. Evident, ne uităm și la ce achizițiile despre care vorbim și avem grijă să nu comparăm o achiziție mare pentru construcția unui drum național cu 30 de achiziții mai mici pentru drumuri comunale.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Mai putem vedea și alte statistici dacă ne uităm la opțiunea summarize values by:

• Average – ne arată valoarea medie a contractelor (sume totale/nr)
• Max- contractul cu valoarea cea mai mare pentru fiecare din instituții
• Mix – contractul cu valoarea cea mai mică pentru fiecare din instituții

De asemenea, meniul show value as ne poate arăta câteva statistici interesante:

• No calculation – lasă valorile brute
• % of grand calculation – ne arată cât % reprezintă valoarea din suma totală calculată
• % of column total / row total – procentul din totalul coloanei sau rândului
• Difference from – ne arată diferența față de altă instituție / varianta cu % ne arată diferența în %

De exemplu, sumele pentru achiziții de la Direcția Generală Transport Public și Căi de Comunicație sunt cu 33% mai mici decât cele de la Ministerul Educației

–        Rank smallest to highest ne face un top de la 1 la locul x, în funcție de valoarea sumei

Putem merge mai departe, pentru a vedea alt tip de statistică, orientat pe o intrare specifică din baza de date. Alegem de exemplu Î.S. Administrația de Stat a Drumurilor (la filters), ceea ce înseamnă că ne va afișa doar datele legate de instituția respectivă.  Putem selecta și mai multe instituții din filtru (multiple items). Denumirea operatorului economic este introdusă la rubrica rows, iar suma valorilor la values.

Vedem practic că 43% din banii contractați de această instituție au fost câștigați de firma de pe locul 1. Din nou, lucrurile trebuie puse în context. Dacă avem un număr mic de competitori, valorile mari nu înseamnă neapărat monopol. În cazul de față avem 11 nume de firme, din care Drumuri Bălți are valoarea 0, care provine de la Prelungirea termenului de valabilitate, iar Afina VSH are o valoare negativă, ceea ce înseamnă micșorarea valorii contractului. Dacă aveam 50 sau 100 de ofertanți și unul dintre ei primea 40% din fonduri, atunci puteam interpreta în alt context datele. De asemenea, ideal ar fi să comparăm și cu alte perioade, pentru a vedea dacă o firmă are succes constant sau poate fi o excepție.

Alt indicator la care ne putem uita este numărul de oferte cu care participă ofertanții la licitații. Astfel, introducem nr ofertanți la row și putem lasă valoarea contractului > count. Astfel, reiese că cele mai multe achiziții s-au făcut cu 7 (471) și 3 (452) oferte. Cu cât numărul de oferte este mai mic, cu atât riscul unei fraude sau unei achiziții aranjate este mai mare. În anumite cazuri, numărul mic poate fi explicat și prin lipsa competiției sau interesului pentru o achiziție.

Putem merge mai departe prin a vedea unde s-au făcut cele mai multe achiziții cu o ofertă. Astfel, adăugăm valorile 1, 2 și 3 la filtru și numele instituțiilor la row. Reiese că Centrul pentru Achiziții Publice Centralizate în Sănătate, IMSP Institutul de Medicină Urgentă și Primăria Municipiului Bălți au avut mai multe achiziții desfășurate cu 1, 2 sau 3 oferte.

Din nou, trebuie să punem lucurile în context. Centrul de Achiziții Publice Centralizate în Sănătate a avut 39 de achiziții cu 1-3 ofertanți, dar din 330 de achiziții 217 au avut peste 5 ofertanți. Pe de altă parte, la Primăria Bălți, 41 in 63 de achiziții s-au desfășurat cu 1-4 ofertanți.

 

 

Ne mai putem uita la tipul de procedură folosită. În situația de față avem doar cerere de ofertă și licitație publică. Am mai introdus o variabilă și anume numărul de oferte. În graficul de mai jos vedem pe cele 2 tipuri de procedură, ce număr de achiziții avem raportat la numărul de oferte. De exemplu, la licitația publică, la cele mai multe achiziții s-au primit 7 oferte, iar la cerere de oferte avem 290 de cazuri unde s-au primit 3 oferte.

În cazul de față avem doar 2 tipuri de proceduri, dar putem avea mai multe. În România, putem avea cumpărari directe sau negocieri fără publicare, care pot fi mai vulnerabile, având în vedere procedurile mult mai puțin sofisticate care li se aplică.

O altă statistică pe care o putem genera este cea legată de codurile CPV, coduri unice pentru fiecare tip de produs sau serviciu. Acestea sunt unice pentru fiecare categorie de produs, serviciu și ne pot ajuta să vedem care sunt sectorele în care se achiziționează cel mai mult. De exemplu, în baza de date selectată putem vedea că cele mai multe achiziții s-au făcut pentru produse alimentare, reactivi şi articole de laborator și produse alimentare, urmate de alte produse din zona medicală.

Deși pot interveni erori datorită alegerii greșite de către AC a codului CPV, utilizarea mai multor coduri poate fi o modalitate de fragmentare a achiziției ce nu se observa din prima.