www.e-itt.uz
III SON. 2024
55
RAQAMLI IQTISODIYOT SHAROITIDA DAVLAT XARIDLARINI AMALGA OSHIRISHDAGI
MOLIYAVIY MUNOSABATLARNI TAKOMILLASHTIRISH
Majidov Nizom Baxramovich
Toshkent davlat iqtisodiyot universiteti
ORCID: 0009-0000-3009-1466
Anotatsiya.
Ushbu maqolada davlat xaridlari jarayonida big data yondashuvining roli,
iqtisodiy samaradorlik va korrupsiyaga qarshi kurashdagi ahamiyati tahlil qilinadi. Maqolada
O‘zbekistonda “Davlat xaridlari to‘g‘risida”gi qonunchilik asosida joriy etilayotgan elektron savdo
platformalarining hozirgi holati, narx belgilashda bozor kon’yunkturasidan chetga chiqish
hollarini aniqlash hamda “preferred supplier” amaliyotini erta bosqichda fosh etish masalalari
yoritilgan. Big data texnologiyalari orqali taklif beruvchilarning ma’lumotlarini real vaqt
rejimida qayta ishlash, sun’iy intellekt usullari bilan “qizil bayroq” signallarini aniqlash va
demping yoki korrupsion kelishuvlarning oldini olish bo‘yicha chora-tadbirlar bayon etiladi.
Tadqiqot natijalari big data metodlari davlat xaridlari tizimida narx differensialini pasaytirish,
raqobatni kuchaytirish va byudjet mablag‘laridan samarali foydalanish imkonini berishini
ko‘rsatadi.
Kalit so‘zlar:
davlat xaridlari, big data, elektron savdo platformalari, narx differensiali,
demping, preferred supplier, korrupsiyaga qarshi kurash, raqobat, sun’iy intellekt
ПОДХОД BIG DATA В ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКУПКАХ: ИННОВАЦИОННЫЕ
ТЕХНОЛОГИИ И ПРАКТИЧЕСКАЯ ЭФФЕКТИВНОСТЬ
Мажидов Низом Бахрамович
Ташкентский государственный экономический университет
Анотатция.
В данной статье анализируется роль подхода Big Data в процессе
государственных закупок, а также его экономическая эффективность и значение в
борьбе с коррупцией. Рассмотрены текущее состояние электронных торговых
платформ, внедряемых в Узбекистане на основе Закона «О государственных закупках»,
вопросы выявления отклонений начальной цены от рыночной конъюнктуры и раннего
обнаружения практики «preferred supplier». Показано, как технологии Big Data позволяют
в режиме реального времени обрабатывать данные поставщиков, используя методы
искусственного интеллекта для обнаружения «красных флажков» и предотвращения
демпинга или коррупционных соглашений. Результаты исследования подтверждают,
что методы Big Data способствуют снижению ценового дифференциала, усилению
конкуренции и повышению эффективности использования бюджетных средств в
системе госзакупок.
Ключевые слова:
государственные закупки, Big Data, электронные торговые
платформы, ценовой дифференциал, демпинг, preferred supplier, борьба с коррупцией,
конкуренция, искусственный интеллект.
UOʻK: 339.186
55-61
www.e-itt.uz
III SON. 2024
56
BIG DATA APPROACH IN PUBLIC PROCUREMENT: INNOVATIVE
TECHNOLOGIES AND PRACTICAL EFFICIENCY
Majidov Nizom Baxramovich
Tashkent State University of Economics
Abstract.
This article examines the role of Big Data in public procurement processes and its
significance for economic efficiency and anti-corruption measures. The study discusses the current
state of electronic trading platforms introduced in Uzbekistan under the “Public Procurement”
law, focusing on detecting deviations from market-based pricing and identifying “preferred
supplier” practices at early stages. It shows how Big Data techniques enable real-time analysis of
suppliers’ data, including the application of AI-based “red flag” alerts to prevent dumping or
corrupt agreements. The findings indicate that Big Data methods can reduce the price differential,
strengthen competition, and improve the effective utilization of budget funds in the public
procurement system.
Key words:
public procurement, Big Data, electronic trading platforms, price differential,
dumping, preferred supplier, anti-corruption, competition, artificial intelligence.
Kirish.
Mamlakatimizda davlat xaridlarini raqamlashtirish va sohaga ilg‘or innovatsion
texnologiyalarni joriy etish bo‘yicha amalga oshirilayotgan islohotlar iqtisodiy samaradorlikni
tubdan oshirish, narx shakllanishi shaffofligini ta’minlash va korrupsiyaga qarshi barqaror
himoya yaratishdagi muhim omillardan biri sifatida e’tirof etilmoqda. Xususan, “Davlat
xaridlari to‘g‘risida”gi Qonun hamda bu sohada qabul qilinayotgan Prezident qarorlari yoki
hukumat qarorlari (masalan, PQ–5167, PQ–5171, Vazirlar Mahkamasining 276-son qarori)
davlat xaridlari jarayonini bosqichma-bosqich elektron shaklga o‘tkazish, buyurtmachi va
yetkazib beruvchilarning o‘zaro munosabatlarini xalqaro ilg‘or tajriba, zamonaviy mexanizmlar
hamda IT-yechimlar orqali tashkil etish ustuvor ekanini tasdiqlaydi.
Biroq, elektron tijorat va elektron savdo platformalari shakllangani bilan, ko‘p hollarda
boshlang‘ich narxni belgilash, takliflarni baholash yoki korrupsiyaviy xavflarni oldindan
aniqlash bo‘yicha qarorlar inson omiliga haddan tashqari bog‘lanib qolayotgani kuzatilmoqda.
Raqamli platformalar faqat “savdo jarayonini” tezlashtirishi mumkin, ammo narxni chuqur
tahlil qilish, bozor kon’yunkturasi bilan solishtirish, takliflar soni va ishtirokchilar malakasini
oʻz vaqtida baholash kabi jihatlar eskicha yondashuvlarda qolayotganini ko‘rish mumkin. Ana
shu masalalarni ilmiy-nazariy va amaliy nuqtai nazardan ko‘rib chiqish, big data
yondashuvining mohiyati hamda davlat xaridlari jarayoniga keltiradigan samaralarini
o‘rganish ushbu maqolaning dolzarbligini belgilaydi.
Mazkur tadqiqot doirasida big data tushunchasining davlat xaridlari jarayonidagi o‘rni,
uning innovatsion ahamiyati va iqtisodiy samaradorlikka ta’sir qiluvchi omillar tahlil qilinadi.
“Katta ma’lumotlar” (big data) tushunchasi nafaqat ma’lumotlar yig‘ish yoki saqlashni, balki
sun’iy intellekt, mashina o‘rganish, real vaqt rejimidagi tahlil kabi komponentlarni ham o‘z
ichiga olishi tufayli, amaliyotda bu yondashuv raqobat muhitini kuchaytirish, narxlarni
bozorbahoga yaqinlashtirish va korrupsion risklarni pasaytirish imkonini beradi. Ayniqsa,
taklif beruvchilarning elektron platformalarda generatsiya qilayotgan millionlab qaydlarini
iqtisodiy nuqtai nazardan qayta ishlash, bozor narxidan chetga chiqish hollarini identifikatsiya
qilish va “preferred supplier” amaliyotini cheklash borasida big data usullari muhim
innovatsion vosita bo‘lib xizmat qiladi.
Shu ma’noda, davlat xaridlarida big data yondashuvini joriy etish istiqbollari, huquqiy
tartibga solish, texnik infratuzilma, kadrlar salohiyati va jamoatchilik nazorati kabi omillarni
kompleks ravishda tahlil qilish bugungi kunda g‘oyat dolzarbdir. Mazkur maqola ana shu
www.e-itt.uz
III SON. 2024
57
sohaga doir muammo va imkoniyatlarni yoritib, amaliy natijalar hamda tavsiyalarni bayon
etishga yo‘naltiriladi.
Adabiyotlar sharhi.
Davlat xaridlari sohasida big data yondashuvi hozirgi kunda jahon amaliyotida nisbatan
yangi, ammo tezkor rivojlanayotgan yo‘nalish sifatida ko‘rib chiqilmoqda. Ushbu mavzuda yirik
xalqaro tashkilotlar — Jahon banki, OECD, UNCITRAL, Yevropa Ittifoqi va BMT Xalqaro savdo
huquqi bo‘yicha komissiyasi (UNCITRAL) — tomonidan tayyorlangan hisobotlar, model
qonunchilik hujjatlari va tadqiqotlar mavjud. Xususan, Jahon bankining “Enhancing
Government Effectiveness and Transparency: The Fight Against Corruption” (2020) hisobotida
big data usullarini joriy etish, real vaqt rejimida narx
57
ormative
57
va “red flags” algoritmlari
orqali korrupsiyaviy ko‘rinishlarni kamaytirish masalalari keng yoritilgan. OECD ham “Public
Governance Reviews” turkumida, xususan Koreya Respublikasining KONEPS tizimi tahlili
misolida, katta ma’lumotlardan foydalanish amaliyoti xaridlar jarayonida byudjet mablag‘larini
o‘rtacha 12–15 foizgacha tejamli sarflashga zamin yaratganini ta’kidlaydi.
Rossiya ilmiy maktabida Avdasheva, Tsytsulina, Yakovlev kabilarning davlat xaridlari
boshqaruvida
57
ormativ tender platformalari, big data analitikasi, raqamli yechimlar va
korrupsiyaga qarshi chora-tadbirlar bo‘yicha maqolalari uchraydi. Ular big data metodlarini
joriy qilish “preferred supplier” (oldindan kelishilgan g‘oliblar), narxlarni sun’iy ravishda
oshirish/demping siyosati, takliflar sonini cheklash kabilarni samarali aniqlashga imkon
berishini qayd etadi. Raqamli vositalarga asoslangan xuddi shu turdagi yondashuvlar Janubiy
Koreya, Singapur, Buyuk Britaniya va Yangi Zelandiya kabi davlatlar tajribasida ham “open
data” prinsipi bilan birga joriy qilinib, iqtisodiy samaradorlikni tubdan oshirgan.
O‘zbekistonda “Davlat xaridlari to‘g‘risida”gi Qonun (O‘RQ–472, 2018; O‘RQ–684, 2021)
va unga tegishli qarorlarda raqamlashtirishga doir asosiy normalar belgilangan bo‘lsa-da, big
data konsepsiyasining qo‘llanilishi, real vaqt rejimida narx analizini avtomatlashtirish, takroriy
“til biriktirish” sxemalarini erta aniqlash mexanizmlari hanuz to‘liq yoritilmagan. Ba’zi ilmiy
ishlar, jumladan, Burxonov (2012) risolasi, sohadagi
57
ormative-huquqiy bazaga umumiy
nuqtai bersa-da, aynan “big data”ni tadbiq etish metodologiyasi yetarli darajada tahlil
qilinmagan. Shu sababli “big data”ning davlat xaridlaridagi o‘rni, texnik hamda institutsional
jihatlari, big data integratsiyasidan kutiladigan iqtisodiy samaradorlik va korrupsiyani jilovlash
imkoniyatlari haqida kompleks ilmiy tahlilga zarurat mavjud.
Tadqiqot metodologiyasi.
Maqolada qo‘llaniladigan metodologiya qisqa ikki bosqichli yondashuvni qamrab oladi.
Avvalo, normativ-huquqiy baza (O‘zbekiston Respublikasi qonunlari, prezident qarorlari,
xalqaro tashkilotlar tavsiyalari) va ilg‘or xorijiy tajribalarni qiyosiy tahlil qilish asosida big data
usullarining davlat xaridlaridagi dolzarbligi o‘rganiladi. Yondashuv tahlilida statistika usullari,
xususan OLS regressiyasining ba’zi xulosalari, shuningdek case-study (ayrim lotlarni individual
ko‘rib chiqish) metodidan foydalaniladi. Shu tariqa, big data texnologiyasining iqtisodiy
samaradorlikka, korrupsiyani kamaytirishga va narx shakllanishini bozor kon’yunkturasiga
yaqinlashtirishga qaratilgan amaliy natijalari bo‘yicha xulosa va takliflar ishlab chiqiladi.
Tahlil va natijalar muhokamasi.
Davlat xaridlari amaliyotida big data yondashuvini joriy etish bo‘yicha o‘tkazilgan
kuzatuv va tahlillar shuni ko‘rsatadiki, avvalo narx shakllanishining bozor bahosiga
yaqinlashuvi taʼminlanadi. Hozirgi sharoitda auksion yoki elektron do‘kon kabi mexanizmlar
faol bo‘lsa-da, ba’zan boshlang‘ich narx bozor qiymatidan haddan tashqari chetga chiqishi
mumkin. Katta ma’lumotlar orqali har bir lotdagi taklif va baholar ommaviy internet-do‘konlar,
import-eksport kotirovkalari yoki statistika ma’lumotlari bilan real vaqt rejimida taqqoslanadi.
Bu jarayonda shubhali tafovutlar erta bosqichdayoq aniqlanib, “qizil bayroq” berilishi,
www.e-itt.uz
III SON. 2024
58
ta’minlovchi yoki buyurtmachidan tushuntirish talab qilinishi, demak, bozor kon’yunkturasiga
mos kelmaydigan narxlar barvaqt jilovlanishi mumkin. Shu tariqa byudjet mablag‘lari tejaladi,
korrupsion xatarlar kamayadi va raqobat muhiti mustahkamlanadi.
Big data texnologiyalari bir xil buyurtmachiga qayta-qayta g‘olib deb topilayotgan
korxonalarni aniqlashda ham qo‘l keladi. “Preferred supplier” deb ataladigan ushbu amaliyot
tanlovlarni cheklash va korrupsiyaviy kelishuvlarga yo‘l ochib berishi mumkin. Katta
ma’lumotlarni qayta ishlash natijasida bitta yetkazib beruvchining turli lotlarda g‘olib chiqish
chastotasi, takrorlanuvchi IP manzillar, bank rekvizitlari va hujjatlardagi uyg‘unliklar elektron
tizimga tezda ko‘rinadi. Natijada sun’iy raqobatsizlik amaliyoti yoki oldindan kelishib qo‘yilgan
tender belgilarini payqash, buyurtmachilar va nazorat organiga xabar berish osonlashadi.
Shuningdek, haddan tashqari past narxlar yoki demping takliflarni erta bosqichda fosh
qilish masalasida ham big data usullari muhim. Ayni paytda auksionlarda juda past narxni taklif
qilib g‘olib bo‘lish, so‘ng sifatsiz mahsulot yoki bajarilmagan shartnoma bilan yakunlanish
hollari uchrab turadi. Katta ma’lumotlar yordamida har bir lot bo‘yicha takliflar taqsimoti
doimiy tahlil qilinib, juda “chetga chiqqan” past narxlar darhol identifikatsiya qilinadi. Bunday
sharoitda ishtirokchidan kafolat xati, qo‘shimcha hujjatlar yoki bank zakalatlari so‘ralishi,
shartnoma komissiyasi yoki mustaqil organ tomonidan tahlil qilinishi shart bo‘ladi. Natijada
demping, sifatsiz yetkazib berish yoki kelgusida umuman shartnomani bajarmaslik kabi illatlar
keskin kamayadi.
Auksion savdolariga oid 1201 ta lot (umumiy 172 456 ta lot ichidan saralangan) dan
iborat ma’lumotlar to‘plamining tahlili shuni ko‘rsatadiki, savdo jarayonlari davomida narxlar
o‘rtacha 28 foizga pasayayotgan bo‘lib, maksimal pasayish 96 foizgacha yetadi. Bu
ko‘rsatkichlar bozordagi raqobat to‘lqini va ishtirokchilarning faolligi haqida tasavvur beradi.
O‘rtacha 14 nafar taklif beruvchi mavjudligi esa har bir lotga qiziqish darajasi, narx
shakllanishidagi potensial keskin kurashni ham ifodalaydi. Eng past, ya’ni 4 foizlik
arzonlashgan holatlar esa savdo jarayonining o‘zgarmasligi yoki takliflar cheklanganligi bilan
bog‘liqligini ko‘rsatadi. Bularning barchasi auksion mexanizmlarida, savdo texnikalarida va
turli iqtisodiy omillarning o‘zaro uyg‘unligida kutilmagan tafovutlar bo‘lishi mumkinligidan
dalolat beradi.
1-rasm. Auksion xarid usulida, dastlabki 50 ta lotlar bo'yicha ma'lumotlar tahlili.
www.e-itt.uz
III SON. 2024
59
Yuqoridagi grafikda auksion bo‘yicha dastlabki 50 ta lotning boshlang‘ich narx bilan
shartnoma summasi o‘rtasidagi farqi (qizil chiziq), takliflar soni (sariq chiziq) va tovar soni
(yashil chiziq) birgalikda tasvirlangan. Mazkur jadvalni chuqurroq tahlil qilish natijalari
quyidagi jihatlarga e’tibor qaratish imkonini beradi:
a.
Narxlar o‘rtasidagi farqning dinamikasi: Grafik bo‘yicha eng ko‘zga tashlanadigan
ko‘rsatkichlardan biri –
qizil chiziq orqali aks ettirilgan narxlar o‘rtasidagi farqning ayni
lotlarda sezilarli darajada o‘zgaruvchanligidir. Ba’zi nuqtalarda bu ko‘rsatkich
nisbatan past
bo‘lsa (ya’ni boshlang‘ich narx bilan shartnoma summasi o‘rtasidagi tafovut kichik), ayrim
lotlarda juda yuqori qiymatga ega ekanini ko‘rish mumkin. Ushbu tafovut raqobat darajasidan,
ishchi takliflar jamlanmasidan, hamda bozor konyunkturasining turli omillaridan dalolat
beradi.
b.
Takliflar soni (sariq chiziq) va tovar soni (yashil chiziq): Sariq chiziq
–
taklif
beruvchilarning sonini, yashil chiziq esa lot bo‘yicha tovarlar sonini ifodalaydi. Grafikdan
ko‘rinib turibdiki, ushbu ikki chiziqda o‘zaro uyg‘unlik kuzatilgan paytlarda (ya’ni tovarlar soni
va takliflar soni bir vaqtda oshgan holatlarda) narxlar o‘rtasidagi farq ham katta yoki o‘ta keskin
shakllanish tendensiyasiga ega bo‘lgan. Bunday holat takliflar ko‘p bo‘lsa, raqobat ham kuchli
kechib, narxlar o‘rtasidagi tafovut oshishini ko‘rsatadi.
c.
Mutanosiblik va istisnolar: Grafikka e’tibor berilsa, ba’zi nuqtalarda tovar soni va
takliflar soni uncha yuqori bo‘lmasa
-da, qizil chiziq
–
narxlar o‘rtasidagi tafovut –
barqaror yoki
hattoki ko‘proq o‘sish namoyon qilishi mumkin. Bu ayrim auksion lotlari
da ishtirokchilar
sonidan qat’i nazar, taklif narx keskin tushganini yoki sotuv narxi ancha yuqorilashini bildiradi.
Shu tariqa grafikdan umumiy mutanosiblikni aniqlash barobarida, chetdagi istisno holatlarini
ham ko‘rish mumkin.
d.
Savdo jarayonlaridagi bozor omillari: Ushbu grafikda o‘z aksini topgan omillar (narxlar
tafovuti, takliflar soni va tovar soni) auksion savdolarida iqtisodiy omillar hamda bozor
konyunkturasi qanday shakllanishini bilish uchun muhimdir. Tahlil qilinayotgan dastlabki 50
ta lot bo‘yicha ham tovarlarning turfa xilligi, taklif beruvchilar ehtiyoji va raqobat strategiyalari
turlicha bo‘lgani bois, ayrim nuqtalarda keskin o‘zgarishlar vujudga keladi.
Umuman olganda, grafikdan chiqadigan asosiy xulosa shuki, takliflar soni (sariq) va tovar
soni (yashil) oshgani sari, ko‘p hollarda narxlar o‘rtasidagi farq (qizil chiziq) ham yuksalib,
bozor sharoitida talab va raqobat bosimi kuchli ekanini namoyish etadi. Biroq bir necha
nuqtada mazkur munosabatdan chetga chiqish, ya’ni kam taklif yoki kam tovar bo‘lishiga
qaramay, katta narx tafovutlari kuzatilganini ham ko‘rish mumkin. Bunday istisnolar, o‘z
navbatida, auksion jarayonlarida qatnashuvchilarning alohida strategiyalari va shartnoma
texnikalarining o‘ziga xosligidan dalolat beradi.
Bundan tashqari, big data metodlari nafaqat narxni shakllantirish, balki korrupsiyaga
qarshi barqaror himoya yaratishda ham dolzarb ahamiyatga ega. Elektron savdo tizimlarida
shakllanadigan ma’lumotlar – takliflar soni, narx kiritish tezligi, ishtirokchilar IP manzillari,
doimiy g‘oliblar, topshirilgan texnik hujjatlardagi o‘xshashliklar – birlashgan “data lake”
ko‘rinishida tahlil qilinadigan bo‘lsa, har qanday kelishuv yoki manipulyatsion omillarni erta
bosqichda payqash osonlashadi. Bunday “erta ogohlantirish tizimi” xarid jarayonida “yashirin
kartel” va “preferred supplier” amaliyotlarini fosh qilib, shaffoflikni yana-da mustahkamlaydi.
Tadqiqot doirasida o‘tkazilgan OLS regressiyasi ham takliflar soni va narx differensiali
o‘rtasida kuchli teskari bog‘liqlik mavjudligini ko‘rsatdi: raqobat oshgani sayin shartnoma
summasi bozor bahosiga yaqinlashadi. Biroq big data analitikasi ushbu mexanizmni yanada
kuchaytiradi, chunki sun’iy intellekt birgina “takliflar soni” bilan cheklanib qolmay,
takliflarning sifati, demping yoki “preferred supplier” omillari, korxonalar ixtisoslashuvi, texnik
parametrlari va istalgan boshqa atriblarni birvarakayiga solishtirishi mumkin. Shu bois big data
sharoitida “raqamli raqobat” yanada haqqoniy tus oladi, byudjet mablag‘lari tejalishi esa
ma’lum miqdorda ortishi kutiladi.
www.e-itt.uz
III SON. 2024
60
Elektron savdo platformalarini birlashtirish masalasi ham tadqiqot davomida jiddiy
muammo sifatida ko‘rsatildi. Hozirda xarid.uzex.uz, xt-xarid.uz, cooperation.uz kabi yirik
platformalar bor, lekin ular birgalikda integratsiya qilinmaganligi, korxona rekvizitlari,
shikoyat va takliflarni yagona bazada jamlash mexanizmlari to‘liq yo‘lga qo‘yilmagani bois big
data tizimi cheklangan imkoniyat bilan ishlaydi. Bir maydonchada salbiy tajribaga ega korxona
boshqa maydonchada yana qatnashib, shu muammoni takrorlashi mumkin. Agar yaxlit “data
lake” orqali barcha ma’lumotlarni jamlash va real vaqt rejimida qayta ishlash joriy etilsa,
demping, korrupsion kelishuv yoki “preferred supplier” amaliyotlari qayerda bo‘lmasin darhol
paydo bo‘ladi. Bu esa narx differensialini pasaytirib, korrupsiyani jilovlash salohiyatini keskin
oshiradi.
Davlat xaridlarida big data yondashuvini joriy etish iqtisodiy va ijtimoiy jihatdan ham
samarali. Byudjet mablag‘lari tejalishi, shaffoflik, xususiy sektor ishtirokining kengayishi,
sifatsiz takliflar va korrupsion sxemalarning kamayishi jamiyat farovonligiga ijobiy ta’sir
ko‘rsatadi. Xorijda bunday yondashuvlar kamida 5–15 foiz tejamni ta’minlagani qayd
etilmoqda. Shunday bo‘lsa-da, tadqiqotda malakali kadrlar yetishmasligi va huquqiy
normalarda big data texnologiyalarini rasmiy mustahkamlash kabi masalalar hali to‘liq yechim
topmaganligi aniqlandi. Elektron savdo usullarini “katta ma’lumotlar” analitikasi bilan uzviy
bog‘lash kompleks va bosqichma-bosqich islohotlarni talab qiladi. Qonunchilikda operatorlar
va buyurtmachilarning ma’lumot almashinuvi, tijorat sirini himoya qilish, kiberxavfsizlik,
shikoyat mexanizmlari va mustaqil nazorat organi vakolatlari aniq reglamentlashtirilishi lozim.
Tadqiqot natijalari yakunida xulosa qilish mumkinki, O‘zbekistonda big data
texnologiyalari davlat xaridlari tizimini yanada shaffof, samarali va korrupsiyadan holi qilishga
xizmat qiladi. Buning uchun barcha savdo platformalarini yagona ma’lumotlar bazasi bilan
integratsiya qilish, “preferred supplier” va dempingni identifikatsiya qiluvchi algoritmlarni
ishlab chiqish, kadrlarga raqamli analitika bo‘yicha chuqur malaka berish, mustaqil nazorat
organi rolini kuchaytirish va jamoatchilik nazorati mexanizmini rivojlantirish zarur. Yuqoridagi
chora-tadbirlar bosqichma-bosqich joriy etilsa, big data yondashuvi o‘zining to‘liq samarasini
namoyon qiladi va davlat xaridlarida bozor narxlaridan asossiz chetlashuv hamda
korrupsiyaviy illatlarni keskin kamaytiradi.
Xulosa va takliflar.
Davlat xaridlari tizimini yanada shaffof, korrupsiyadan xoli va iqtisodiy jihatdan samarali
tashkil etish uchun big data texnologiyalarini joriy etish zarurligi tadqiqotda olib borilgan
tahlillar natijasida yana bir bor tasdiqlandi. Avvalo, narx shakllanishi bo‘yicha kuzatuvlar shuni
ko‘rsatadiki, elektron savdo platformalarining o‘zi narx differensialini to‘liq bartaraf eta
olmaydi, chunki boshlang‘ich narxni bozor kon’yunkturasidan chetga chiqib belgilash, taklif
beruvchilarning kelishuvlari yoki “preferred supplier” amaliyoti hali ham uchrab turibdi. Katta
ma’lumotlarni real vaqt rejimida tahlil qilish esa bu kabi holatlarni erta bosqichda aniqlab, “qizil
bayroq” chiqarish imkonini beradi; natijada narxlarning bozorbahoga yaqinlashuvi tezlashib,
byudjet mablag‘lari 5–15 foizgacha tejalishi mumkin.
Korxonalarning takroriy yutishi bilan bog‘liq muammolarda big data texnologiyalari
sun’iy intellekt yordami bilan IP manzillar, bank rekvizitlari, topshirilgan hujjatlardagi
o‘xshashliklarni kompleks qayta ishlaydi, “preferred supplier” belgilari aniqlansa, mustaqil
nazorat organiga signal yuboradi. Bu jarayonda demping xavflari ham keskin kamayadi:
haddan tashqari past narx bilan shartnomani yutib, keyinchalik bajara olmaslik ehtimolini
dastlabki bosqichdayoq sezish va bu ishtirokchidan qo‘shimcha garov yoki sertifikatlar so‘rash
big data algoritmlari orqali avtomatlashadi. Shuningdek, bir nechta elektron platformalar
o‘rtasidagi integratsiya ta’minlansa, ayrim maydonchada “salbiy” tajribaga ega korxona boshqa
maydonchada yana qatnasha olmaydi. Har qanday texnik infratuzilma tezkor ma’lumot
almashinuvi va yagona “ma’lumotlar bazasi” shakllantirish orqali bir butun izchil tizimga
aylanadi.
www.e-itt.uz
III SON. 2024
61
Malakali kadrlar tayyorlash, qonun hujjatlarida big data metodlarini ko‘zda tutish va
mustaqil nazorat organi faoliyatini kuchaytirish kutilayotgan natijalarni belgilaydi. Davlat
xaridlari doirasida maqbullashgan huquqiy muhit bo‘lmasa, raqamli platforma va algoritmlar
turli to‘siqlar yoki “tanish-bilishchilik” sababli to‘liq ishlamay qolishi mumkin. Biroq, agar big
data joriy etilsa, har bir jarayon real vaqt rejimida hisobdor bo‘ladi, “preferred supplier” yoki
demping aniqlansa, tezkor chora qo‘llaniladi, natijada narx diferensiali pasayib, korrupsiyaviy
illatlar kamayadi. Yakuniy xulosa sifatida aytish mumkinki, elektron savdo platformalarida
kengaytirib boriladigan big data tahlili davlat xaridlarida samaradorlikni oshirish, byudjet
mablag‘laridan oqilona foydalanish, xususiy sektor ishtirokini kengaytirish va narx
shakllanishining shaffofligini ta’minlashda ustuvor chora bo‘lib xizmat qiladi. Buning uchun
qonun hujjatlarini big data yondashuviga moslashtirish, barcha platformalarni yagona baza
orqali integratsiya qilish, “qora ro‘yxat” mexanizmini joriy etish hamda mustaqil komplayens
tizimini barpo etish masalalari ustuvor ahamiyatga ega. Shu tariqa davlat xaridlarining
iqtisodiy samaradorligini oshirish bilan birga korrupsiyaga qarshi real himoya yaratiladi, bu
esa milliy iqtisodiyotimiz barqaror rivojlanishiga xizmat qiladi.
Adabiyotlar/ Литература/ Reference.
Arrowsmith, S. (2011). Public Procurement Regulation: An Introduction. Nottingham
University Press.
Avdasheva, S., Tsytsulina, Y. (2018). “Antikorruptsionnye meropriyatiya v sisteme
gosudarstvennykh zakupok Rossii: problemy i resheniya”. Voprosy Ekonomiki, 12, 54–67.
Burxonov, U. (2012). Davlat xaridi: tartib-taomillari va iqtisodiy samaradorligi. Toshkent:
“Fan”.
European Commission. (2020). Single Market Scoreboard. Brussels: European Commission.
https://ec.europa.eu/internal_market/scoreboard/
Khi V. Thai (2009). International Handbook of Public Procurement. Boca Raton: CRC Press.
National Audit Office (NAO). (2021). Improving government procurement. London: NAO.
OECD. (2016). Public Governance Review: Korea. Paris: OECD Publishing.
https://www.oecd.org/gov/public-governance-review-Korea-2016/
OECD. (2020). Government at a Glance 2020. Paris: OECD Publishing.
https://www.oecd.org/gov/government-at-a-glance-2020.htm
Qonun (2017) O‘zbekiston Respublikasi Qonuni “Korrupsiyaga qarshi kurashish to‘g‘risida”
(O‘RQ–419). 2017-yil 3-yanvar. – Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy Majlisi, “Qonun
hujjatlari ma’lumotlari”, 2017-yil.
Qonun (2018) O‘zbekiston Respublikasi Qonuni “Davlat xaridlari to‘g‘risida” (O‘RQ–472).
2018-yil 9-aprel. – Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy Majlisi, “Qonun hujjatlari
ma’lumotlari”, 2018-yil.
Qonun (2021) O‘zbekiston Respublikasi Qonuni “Davlat xaridlari to‘g‘risida” (yangi tahrir)
(O‘RQ–684). 2021-yil 22-aprel. – Toshkent: O‘zbekiston Respublikasi Oliy Majlisi, “Qonun hujjatlari
ma’lumotlari”, 2021-yil.
Transparency
International.
(2022).
Corruption
Perceptions
Index
2022.
https://www.transparency.org/en/cpi/2022
