Pre-bid clarification 문서 분석 중심의 공공건설프로젝트 입찰가격 변동성 수준 분류 모델 개발

Abstract

Although it is important to manage risk at the initial stage of the construction project, that is, at the bid stage, there are many cases where it fails to calculate the appropriate bid price because it is not done properly. In particular, the bid document is one of the important risk factors in the bid phase because it contains many uncertainties in the document due to the characteristics of the one - time construction project. However, since it is difficult to analyze all of the uncertain risk factors affecting the bid price in a short time, in business, it relies on the experience of practitioners or experts in predicting bid prices, and many studies have focused on qualitative solutions to risk management. Quantitative solutions are also based on statistical techniques based on virtual data or expert questionnaires rather than based on actual bid data, which has limitations in verification. In other words, there is a lack of empirical analysis of the effect between the uncertainty of the bid document and the actual bid price. In order to meet both the need for decision support tools that can be used to calculate the final bid price in business and the academics' need for risk management research based on actual bid data, this research has developed a model to classify the bid price volatility level for the project bid data. The bid price volatility to be considered in this paper means the average of the bid price and the range of the bid price over the engineer’s estimate. In order to reflect the uncertainty of bid documents, which were previously regarded as uncontrollable risk, the research sought to improve the accuracy of the classification model by using pre-bid clarification document as a proxy variable. First, variables that can be obtained from the bid data were extracted and variables with high contribution were chosen by analyzing 13 previous researches related to risk factors. After that, 14 variables were identified as input variables in the model through the numeralization or categorization of the variable data. Pre-bid clarification document analysis showed that the project with high uncertainty of bid documents formed a relatively higher average of bid prices than those without, and the range of bid prices was relatively broad. This confirms that the uncertainty of the bid document affects the bid price. In order to examine whether the information related to the uncertainty of the bid documents gives better results in terms of accuracy in classifying the level of volatility of bid prices, a classification model that includes 8 variables related to uncertainty of bid documents and a classification model that does not include those variables were developed and accuracy of both model was compared. As a result of the analysis, the model that reflects the uncertainty of the bid documents showed accuracy of 63.9% for the average bid price and 65.8% for the range in bid price volatility level classification, whereas the model that does not reflect the uncertainty of the bid documents showed accuracy of 37.5% for the average bid price and 42.5% for the range in bid price volatility level classification. Consequently, it is confirmed that the result is better when the information related to the uncertainty of the bid document is reflected. This study ultimately has the following contributions. In the bidder 's view, the bid price should be calculated to increase the likelihood of winning the project and to guarantee the profit of the project within the limited bid preparation time. The bidder will have the opportunity to fix or strategically change their bid price by comparing their bid price with the bid price average and range of the current project predicted through the cases of the past projects. In other words, the results of this study can be used as a more reasonable decision support tool that bidders can use when determining the bid price based on actual bid data. In addition, from the view of the owner, it can be expected that unnecessary design change and increase of project cost will be reduced by contracting with the bid price which fully reflects the result of the risk analysis including uncertainty of the bid price. Moreover, the bid document is a document that the owner provides to the bidder. The result of this study that the uncertainty of the bid document affects the bid price suggests the positive effect of providing bid document with high quality. Although the actual bid price is calculated on the basis of the actual bid documents containing the contents for the purpose of construction, there has been a limit to the difficulty in analyzing the actual bid data as the risk management research conducted based on the higher level of qualitative risk factors. This study has significance in that variables were obtained from the actual bid data, and implies that the level of risk management research has deepened to the detail level based on the actual bid documents by reflecting uncertainty of bid document through pre-bid clarification document as a proxy variable, consequently providing the foundation of research that can make more effective risk management risk studies.;건설프로젝트 수행에 있어 초기단계, 즉 입찰단계의 리스크 관리가 중요함에도 불구하고, 이것이 제대로 이루어지지 않아 적정 입찰가격 산정에 실패하는 사례가 많다. 특히 입찰문서는 입찰가격 산정의 근거가 되는 기본 문서로서, 일회성이라는 건설프로젝트의 특성 상 문서 내 많은 불확실성을 내포하고 있어 입찰단계의 중요한 리스크 관리 요인 중 하나로 알려져 있다. 그러나 입찰가격에 영향을 미치는 불확실한 리스크 요인들을 입찰 준비 기간이라는 짧은 시간 내에 모두 분석하는 것은 어렵기 때문에, 현업에서는 입찰가격 예측 시 실무자 또는 전문가의 경험에 의존할 뿐 아니라 또한 학계에서도 리스크 관리에 있어 정성적 해결책이 주를 이루고 있다. 정량적 해결책 역시 실제 입찰 결과 데이터 기반이 아닌 가상 데이터, 혹은 전문가 설문 기반의 통계적 기법을 활용한 연구로서 객관성 확보와 검증이 부족하다는 한계가 존재한다. 즉, 입찰문서의 불확실성과 실제 입찰가격 간 영향에 대한 실증 분석이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 현업에서의 최종 입찰가격 산정 시 활용할 수 있는 의사결정지원도구의 필요성과 실제 입찰 결과 데이터 기반의 리스크 관리 연구라는 학계에서의 필요성을 충족하고자, 미국 캘리포니아 주정부 교통부(Caltrans)의 실제 공공건설프로젝트 입찰 결과 데이터를 대상으로 입찰가격 변동성 수준을 분류하는 모델을 개발하였다. 본 논문에서 고찰하고자 하는 입찰가격 변동성이란 예정가격에 대비한 입찰가격의 평균과 입찰가격의 범위(range)를 의미한다. 특히 기존에는 통제 불가능한 리스크(uncontrollable risk)로 간주되었던 입찰문서의 불확실성을 반영하기 위해 Pre-bid clarification 문서라는 대리변수(Proxy variable)를 활용함으로써 분류 모델의 정확도 제고를 모색하였다. 이를 위해 먼저 입찰 결과 데이터로부터 획득 가능한 변수를 추출하고, 13개의 리스크 요인 관련 선행연구 분석을 통해 설명력 있는 변수를 선별하였다. 이후 해당 변수들을 숫자화하거나 범주화하는 구체화 작업을 통해 총 14개의 변수를 모델의 입력변수로 확정하였다. Pre-bid clarification 문서 분석 결과 입찰문서의 불확실성이 높았던 프로젝트는 그렇지 않은 프로젝트에 비해 입찰가격의 평균이 상대적으로 높게 형성되었으며, 입찰가격의 범위는 상대적으로 넓게 형성되었다. 이를 통해 입찰문서의 불확실성이 입찰가격에 영향을 미치는 것을 확인하였다. 또한 입찰문서의 불확실성과 관련한 정보가 입찰가격의 변동성 수준을 분류하는 데 있어 정확도 측면에서 더 나은 결과를 제시하는지 살펴보기 위해, 본 연구에서는 입찰문서의 불확실성과 관련한 8개의 변수를 포함하는 경우와 그렇지 않은 경우로 분류 모델을 개발하여 그 결과를 비교하였다. 분석 결과 입찰문서의 불확실성을 반영한 모델의 경우 입찰가격 평균 수준 분류 시 63.9%, 범위 수준 분류 시 65.8%의 정확도를 보였고, 반영하지 않은 모델의 경우 입찰가격의 평균 수준 분류 시 37.5%, 범위의 수준 분류 시에 42.5%의 정확도를 나타내어 결과적으로 입찰문서의 불확실성과 관련한 정보를 반영하는 경우가 더 나은 결과를 제시하는 것을 확인하였다. 본 연구는 궁극적으로 다음과 같은 기여도를 갖는다. 입찰자의 입장에서는 건설프로젝트 입찰 시 입찰 준비 기간이라는 제한된 시간 내에 프로젝트 수주 가능성을 높임과 동시에 프로젝트 수주에 따른 이윤 또한 보장할 수 있는 입찰가격을 산정해야 한다. 입찰자는 제시하고자 하는 입찰가격을 과거 프로젝트의 사례를 통해 예측된 현재 프로젝트의 입찰가격 평균 및 범위와 비교함으로써, 입찰가격을 확정하거나 전략적으로 변경할 수 있는 기회를 얻게 된다. 즉 본 연구의 결과물은 실제 입찰 결과 데이터를 기반으로 입찰자들이 입찰가격 확정 시 활용할 수 있는 보다 합리적인 의사결정지원도구로 활용될 수 있다. 또한 발주자의 입장에서는 이러한 입찰가격의 불확실성을 비롯한 리스크 분석의 결과가 충분히 반영된 입찰가격으로 계약을 맺음으로써, 추후 불필요한 설계변경 및 공사비 증가 요인을 다소 감소시킬 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 아울러 입찰문서는 발주자가 입찰자에게 제공하는 문서로, 입찰문서의 불확실성이 입찰가격에 영향을 미친다는 본 연구의 결과는 입찰문서 품질 제고의 필요를 환기시킴으로써 높은 품질의 입찰문서 제공이라는 긍정적 효과를 기대할 수 있을 것이다. 입찰가격은 공사목적물의 구현을 위한 내용이 담긴 입찰문서에 기반하여 산정됨에도 불구하고, 그동안 이루어진 리스크 관리 연구는 보다 상위 레벨의 정성적 리스크 요인에 근거하여 이루어짐에 따라 실제 입찰 결과 데이터를 활용한 분석이 어려웠다는 한계가 존재했다. 본 연구에서는 입찰 결과 데이터로부터 획득 가능한 변수를 활용하고, 특히 이 중 입찰문서의 불확실성을 Pre-bid clarification 문서라는 대리변수를 통해 반영하였다는 점에서 리스크 관리의 수준을 실제 입찰문서 기반의 세부 단계까지 확장시켰으며, 보다 더 효과적인 리스크 연구가 이루어질 수 있는 연구의 기반을 제시하였다는 의의를 가진다.