定量投标或无投标决策支持模式的承包商外文翻译资料

 2022-08-05 03:08

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定量投标或无投标决策支持模式的承包商

摘要:在一项结构化问卷调查中,对马拉维合同建筑市场承包商的投标行为进行了调查,其中选择了一组75个投标因素,对随机代表性的承包商样本进行了调查,要求承包商在作出投标或无投标决定时说明他们对给定投标因素的重视。提出了一种简单的加性加权评分(SAWS)模型,用于在给定的投标情况下,生成投标因素的重要性权重和内部(与公司有关)和外部(与项目有关和与环境有关)因素的主观重要性评分。问卷研究中对承包商投标或无投标决策行为的结论与半结构化访谈研究相吻合,该研究涉及被认为更熟悉实际投标或无投标决策问题的高级行业参与者。高中标率的大中型承包商对内部因素的重要性评分不超过外部因素重要性评分的50%,而高中标率的小型承包商对内部因素的重要性评分不超过外部因素重要性评分的45%,从而为何时在所研究的合同建筑市场上寻求投标机会(投标)或不寻求投标机会(不投标)提供量化标准。在马拉维合同建设市场中,通过对该模型的测试研究,发现所提出的投标或无投标决策支持模型对35个实际投标或无投标情况下的实际决策的预测效果为86。这项研究的主要价值是开发一种有效和可靠的工具,用于量化任何已研究的合同建设市场的投标或无投标决定,有可能促进承包商建立内部程序和管理决策支持系统,以提高建筑业的决策质量。

关键词:投标行为 投标因素 权重因素 优化 重要性评分 承包

导言

建筑公司的经济效率和持续生存取决于该公司持续作出良好和及时的决定,需要大量投入稀缺的资源(时间、金钱和人力)来优先安排投标机会,因此需要一个有效和可靠的决策支持工具,以便就是否追求机会(投标)作出知情决定(不投标),包括拒绝其他投标邀请。承包商是否投标的决定过于重要和复杂,不能仅仅基于直觉、主观判断和经验。然而,投标或无标决策问题由于其对中标战略的重要性而引起了建设管理研究界的关注,而不是从投标或无标决策本身的角度来关注。在施工实践中,承包商从投标或无投标决定开始,只有当决定是投标时,承包商才能更深入地研究项目,以确定适当的中标策略(而不是相反的方式)。虽然每个承包商都有进行投标或无投标决策的首选方法,但所有投标或无投标决策都来自广泛的范围,涵盖承包商追求的一个极端之间的整个范围每一次投标机会,通常都会导致较低的中标率(中标数与提交的投标数),而另一个极端,即承包商只追求承包商100%确定成功投标的投标,这会导致较高的中标率和较高的投标捕获率(中标总价值与提交的所有投标总额相比),但成本很高。

文献综述

大多数(97.5%)被调查的承包商使用直觉作为他们的主要工具,以作出出价或无出价的决定(埃格曼和Mohamed2007),只有少数(17.6%)作出回应的承包商表示使用某种系统模式协助投标或无投标决定(Shash1993),而大多数承包商(92.5%)表示从未使用过任何系统的模式进行投标或无投标决定(EgemenandMohamed2007),而Lowe和Parvarm(2004)和Shash(1993)发现,只有大型承包商才认为系统投标或无投标决策模型很重要。初始出价或无出价决策研究主要集中在确定和排序承包商在作出出价或无出价决策时考虑的因素(BargiesandFortune2009;Wanousetal.1998;Shash1993;Ma2011)而对实际投标或无投标决策问题的定量建模较少。最近,投标或无投标决策问题的参数模型被使用成对比较程序(LoweandandParvarm2004)和模糊逻辑算法中的非参数模型((Saaty2000;BargiesandFortune2009;ChuaandLi2000)或人工神经网络技术(Wangetal.2009)为投标因素和一些线性因素生成权重转换程序,以确定投标备选方案的重要性评分(Wanousetal.2000;EgemenandMohamed2008)提供复杂的基于知识的专家系统,而Gates(1967)提供了一个基于Delphi技术的非数学出价或无出价决策支持模型,以及Skitmore(2014)寻求使用对数似然概率分布函数来预测出价或无出价决定。显然,出价或无出价决策问题由于其在很大程度上被认为是直观的、主观的和高度非结构化的性质而受到广泛的多学科兴趣。然而,这些研究更多地侧重于中标战略和投标标准的特征,而不是实际投标或无投标决策问题,并且通常倾向于发展排序(或优先排序)模型(关键投标因素),并为此目的量身定做加权方案,这些加权方案主要依赖于要求优势矩阵的成对比较,从这些矩阵中以主要特征向量的形式推导出比例尺度(HwangandYoon1981)。依赖成对比较需要清楚地理解和识别问题的层次结构表示,因此不相称地依赖和使用专家意见,但专家对层次关系的优先顺序一致性和对之间标准的判断一致性无法保证(Biruketal.2017)。如果涉及大量的替代办法和标准,这一进程可能会更加困难。本研究试图使用一种拟议的线性加权最小二乘方案来确定投标因素在投标或无投标决策问题中的重要性评分和投标标准的重要性评分的权重,以最终构建投标或无投标决策问题的定量标准。

研究

这项研究是参照大量已发表的关于这一主题的文献以及通过电子邮件收集的调查和数据进行的。通过电子邮件收集的调查和数据。数据收集工具是专门为这项研究设计的问卷。由于所寻求的研究数据易于获取、可靠性和有效性,采用了问卷调查作为主要数据收集工具(FellowsandLiu2008)。定量研究方法(结构化问卷)最初被认为足以解决手头的研究问题,但后来需要与一项半结构化访谈研究相证实,该研究涉及资深行业参与者,其观点被认为代表了行业参与者意见的提炼。

招标因素是根据对已发表文献的广泛调查和对马拉维合同建筑市场已确定的行业专家的试点调查结果制定的,在这些调查中,答卷者被要求将从已发表文献中确定的20个招标类别按0至4(不重要、合理重要、重要、高度重要)的比例排序,获得平均分2.00或以上的类别被纳入研究问卷。一个主观定量评级系统,5点Likert量表(Likert1931)研究问卷采用的方法是帮助量化从0(表示最不重要或不重要)到4(表示最重要或非常重要)的答复,并衡量受访者对问题的态度。采用它是因为5点Likert量表结构简单,很可能产生高度可靠的量表,在研究领域中普遍使用(Dawis1987;Bernald2000).在进行全行业调查之前,在对少数答复者进行的试点调查中对问卷进行了预先测试。试点调查的答复者是承包商他在马拉维合同建设市场承担并完成了项目,因此熟悉招标过程和马拉维合同建设市场。试点调查有助于确定调查可能花费的时间长度(大多数答复者花费在20至30分钟之间),并帮助测试问题的清晰度,以便问题提供必要的数据,以实现研究目标。根据答复者所查明的弱点,对一些问题进行了调整。最后一组11个投标因素类别内部因素:战略考虑、工作需要、自身资源考虑、获得的专门知识和经验考虑以及外部因素:与项目有关的因素(客户特点、项目特点、合同特点)和宏观环境因素(监管环境、风险环境、外包市场环境和竞争环境)这些因素进一步细分为75个投标因素,用于结构化问卷调查研究,以收集马拉维建筑市场承包商的投标或无投标决策问题的数据。

研究样本

样本框架包括从2015年国家建筑业理事会(NCIC)马拉维建筑市场注册承包商名单中挑选的建筑公司,这些承包商在马拉维合同建筑业开展并完成了建筑项目。

研究人群的研究样本数N是从一个假设的beta;概率分布确定的一个选定的应答者属性,建筑-商业经验(在建筑业务的年数),确定如下(Wanousetal.1998;Rascoe1975):

建筑行业的规范(或预期)应答率为20-30%(Akintoye2000;Easterby-Smithetal.1991),随机抽取最少156名承办商,并发出投标研究问卷,并附上一封信,解释调查的目的,以完成和返回。受访者被要求对每个投标考虑因素进行5分Likert评分,评分由“不重要”、“轻微不重要”、“平均重要性”、“重要”和“非常重要”组成,就每个投标考虑因素而言,整数值评分从0到4,其中0分代表“不重要”,1分代表“轻微不重要”,2分代表“平均重要性”,3分代表“重要”,4分代表“非常重要。研究问卷还包括调查对象概况部分,调查了被调查者的八个属性:建筑类别、承包商经验、公司规模(雇员或工人人数、年营业额、执行的最大项目规模)和投标概况(工作数量资格预审过去2年,资格预审工作数量不投标,公司整体中标率)。39个承包商填写并退回了投标研究问卷,答复率为25.0%,约四分之一完成。

被调查者反应

在整理调查答复后,发现大约30%的受访者在建筑业有25年以上的经验,另有31%的人有16-25年,32%的人有615年。少数人(7%以下)有2-5年的经验(或93%的受访者有6年以上的行业经验),平均16年马拉维合同建筑业的经验。所有调查受访者都是高级管理人员-他们包括15名运营总监(38%的受访者)、10名项目经理(25%的受访者)、11名合同经理(30%的受访者)和3名项目工程师(7%的受访者)。被告公司雇用了35至600名雇员,平均有135名雇员,62%的被告拥有200名或更少的雇员。年平均营业额为5.5亿马币。超过一半的公司从政府项目中获得30%或更多的收入。没有一个答复者管理和完成了马拉维合同建筑业以外的一个项目。项目规模为500至16500平方米(平均frac14;1750平方米)。平均合同金额为0.95亿MK。

四分之三的受访者表示,他们有资格参加三分之二的工作的投标,19%的人成功地投标了他们获得资格预审的工作,但只有10%的人可以被归类为高中标率(gt;20%),27人(69%的受访者)有中等中标率(10%至20%)。Fig.1显示按中标率分组的承包商。

确定了一个平均因素重要性评级(),表示承包商对每个投标考虑因素的平均评级响应(或应答承包商对每个投标考虑因素的平均重要性),具体如下:

平均因素重要性评级

共识与一致性评价

在5点Likert量表中,通过确定(用于与-95%置信水平的单尾检验),寻求因素评级和内部一致性的一致度量)。

通用元素ihj表示MXN评级矩阵RM的第h类承包商公司的JTH平均评级因子值,h=1,...,m和j=1,...,n和Cronbach的alpha;系数alpha;值(Leedy和Ormand2001;Carmines和Zeller1979)用于投标类别响应。表1显示了,和Cronbach的alpha;系数alpha;分类反应的值,以评估所使用的5点Likert量表是否可靠和内部一致,以及从调查中收集的数据是否在对样本中的因素进行评级方面表现出共识,并反映了建筑业对这些因素评级的共识。如果gt;,则在95%的置信水平上保证公司相关、项目相关和宏观环境相关因素的重要性评级一致,如果Cronbach的alpha;信度系数alpha;gt;0.7,则保证使用的5点Likert量表中项目的内部一致性(Leedy and Ormand 2001;George and Mallery 2003)。

拟议的魏丁计划

提出了一种基于线性加权最小二乘的方法,用于确定因子重要性评级的权重因子。定义每个投标考虑因子的线性加权因子重要性评分函数为

服从于

通过最小化加权重要性评分值与目标值T之间偏差的平方和,方便确定N值的因子权重

将偏差的平方和相对于相应的因子权重进行微分,得到以下方程组:

这有助于确定权重及其标准差的值

表2-4和图给出了低、中、高中标率承包商投标考虑因素的重要性权重因子的模型结果。Fig.2显示了三个承包商类别(小、中、大)的类别重要性权重的蜘蛛网图,中标率高,蜘蛛网图的组合相同。

研究结果

在对调查响应进行详细分析后,确定了模型预测的重要性权重(见表2-4和图中的图2)。可以观察到,不同类别承包商的蛛网图几乎无法相互区分。虽然小型承包商对影响投标或不投标决定的因素的重要性评分似乎非常相似,但具有高中标率的中小型承包商在影响投标或不投标决定的因素的重要性评分方面存在显著差异。宏观环境因素的重要性评分似乎是一个非常大的影响(驱动因素),高投标双赢率承包商的出价或无出价决定的中小型承包商。更重要的是,内部(公司相关)因素的汇总加权重要性评分与外部(项目相关和环境相关)因素的汇总加权重要性评分的比率似乎是承包商投标或无投标决定的一个非常大的驱动因素

服从于

据观察,中标率高(ge;20%)的小规模承包商的ISR值不超过45%,而中标率高(ge;20%)的中型至大型承包商的ISR值不超过50%。经重申,只有在内部和外部投标考虑因素被评估为具有的情况下,才会寻求投标机会

可以观察到,蛛网图(图。各类承包商的2)几乎无法相互区分。在对调查的答复进行整理后,发现虽然高中标率承包商的与公司有关、与项目有关和与环境有关的因素的评级权重(表2-4)分别为32.33、30.63和37.04%,但高中标率承包商的得分高于与项目有关和与环境有关的因素,而且与环境有关的因素得分最低。内部(与公司有关)因素的重要性评分似乎与投标的风险评分有关,而外部(与项目有关和与环境有关)因素的重要性评分似乎与不投标的风险评分有关,因此,当与投标有关的风险低于与不投标有关的风险时,建议作出投标决定;否则,建议不投标决定。

模型测试研究

为评估所制定的招标模式的有效性,进行了一项后续测试研究,以调查对象为对象(=78,主要全行业研究的一半样本规模),调查对象来自参与主要全行业研究的受访者(=26,主要全行业研究的受访者人数的三分之二)和未参与主

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