복수예비가격 생성 및 추첨방법이 예정가격에 미치는 영향 Effects of the Methods for Generating and Selecting Multiple Preliminary Prices on Budget Prices in Bidding Processes원문보기
정부기관, 지자체 및 공공기관의 입 낙찰제 운용과정에서 예정가격은 낙찰자를 선정하기 위한 기준금액이 되므로 발주자와 입찰자에게 아주 중요한 요소이다. 예정가격이 높으면 입찰자에게 불리해지고 낮으면 낙찰자에게 불리해지기 때문이다. 그러므로 대부분의 발주기관들이 예정가격을 공정하고 투명하게 결정하기 위해서 복수예비가격을 사용하여 예정가격을 결정하는 방식을 채택하고 있다. 본 연구에서는 예비가격 15개를 추출(복수예비가격 생성)하는 방법과, 15개의 예비가격 중에서 4개를 추출(예비가격 추첨)하는 방법에 따라 예정가격이 어떻게 달라지는지를 다룬다. 이를 위해 여러 가지 복수예비가격 결정방식별로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 예정가격을 분석한다. 분석을 통해 얻은 결과는 다음과 같다: 첫째, 복수예비가격의 생성범위를 15개로 분할하고 각 구간에서 4개의 예비가격을 추첨하는 방식이 전체 범위에서 예비가격을 4개 무작위로 추첨하는 방식보다는 예정가격이 기초금액 근처에서 형성될 가능성이 높다. 둘째, 복수예비가격의 생성범위를 15개로 분할하고 각 구간에서 무작위로 예비가격을 추첨하는 경우, 발주자 입장에서는 100%보다 큰 범위에서 7개, 아래에서 8개의 구간으로 나누는 방식이, 입찰자 입장에서는 100%보다 큰 범위에서 8개, 아래에서 7개의 구간으로 나누는 방식이 다소 유리한 방식이다. 셋째, 기초금액 기준으로 위와 아래에서 구간의 수를 달리 할 경우라도, 100% 위의 구간에서 2개, 아래 구간에서 2개로 나누어 예비가격을 추첨하게 되면, 예정가격의 평균이 기초금액과 같아지며 표준편차도 15개 구간에서 4개의 예비가격을 무작위로 추첨할 경우보다 크게 작아진다.
정부기관, 지자체 및 공공기관의 입 낙찰제 운용과정에서 예정가격은 낙찰자를 선정하기 위한 기준금액이 되므로 발주자와 입찰자에게 아주 중요한 요소이다. 예정가격이 높으면 입찰자에게 불리해지고 낮으면 낙찰자에게 불리해지기 때문이다. 그러므로 대부분의 발주기관들이 예정가격을 공정하고 투명하게 결정하기 위해서 복수예비가격을 사용하여 예정가격을 결정하는 방식을 채택하고 있다. 본 연구에서는 예비가격 15개를 추출(복수예비가격 생성)하는 방법과, 15개의 예비가격 중에서 4개를 추출(예비가격 추첨)하는 방법에 따라 예정가격이 어떻게 달라지는지를 다룬다. 이를 위해 여러 가지 복수예비가격 결정방식별로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 예정가격을 분석한다. 분석을 통해 얻은 결과는 다음과 같다: 첫째, 복수예비가격의 생성범위를 15개로 분할하고 각 구간에서 4개의 예비가격을 추첨하는 방식이 전체 범위에서 예비가격을 4개 무작위로 추첨하는 방식보다는 예정가격이 기초금액 근처에서 형성될 가능성이 높다. 둘째, 복수예비가격의 생성범위를 15개로 분할하고 각 구간에서 무작위로 예비가격을 추첨하는 경우, 발주자 입장에서는 100%보다 큰 범위에서 7개, 아래에서 8개의 구간으로 나누는 방식이, 입찰자 입장에서는 100%보다 큰 범위에서 8개, 아래에서 7개의 구간으로 나누는 방식이 다소 유리한 방식이다. 셋째, 기초금액 기준으로 위와 아래에서 구간의 수를 달리 할 경우라도, 100% 위의 구간에서 2개, 아래 구간에서 2개로 나누어 예비가격을 추첨하게 되면, 예정가격의 평균이 기초금액과 같아지며 표준편차도 15개 구간에서 4개의 예비가격을 무작위로 추첨할 경우보다 크게 작아진다.
In bidding processes conducted by government agencies, local governments or public agencies, budget prices are critical to both ordering bodies and bidders since budget prices are bases for selecting a successful bidder. Since a high budget price goes against ordering bodies and a low one goes again...
In bidding processes conducted by government agencies, local governments or public agencies, budget prices are critical to both ordering bodies and bidders since budget prices are bases for selecting a successful bidder. Since a high budget price goes against ordering bodies and a low one goes against bidders, most ordering bodies adopt a system using multiple preliminary prices for determining a budget price to ensure fair and transparent manners. Discussed are how budget prices change depending on the methods of sampling 15 preliminary prices and the methods of sampling 4 out of 15 prices. Computer simulation is conducted to analyze budget prices for various methods to determine multiple preliminary prices. It is more likely for budget prices to be close to base prices when splitting a range of generating preliminary prices into 15 intervals and taking 4 preliminary prices from 15 intervals than when taking 4 preliminary prices from a whole range. In cases when splitting a range of generating preliminary prices, if we take 2 preliminary prices out of intervals above 100% and take 2 out of intervals below 100%, the expected budget prices are equal to a base price and the standard deviations are about half in comparison with those when taking 4 out of 15 intervals.
In bidding processes conducted by government agencies, local governments or public agencies, budget prices are critical to both ordering bodies and bidders since budget prices are bases for selecting a successful bidder. Since a high budget price goes against ordering bodies and a low one goes against bidders, most ordering bodies adopt a system using multiple preliminary prices for determining a budget price to ensure fair and transparent manners. Discussed are how budget prices change depending on the methods of sampling 15 preliminary prices and the methods of sampling 4 out of 15 prices. Computer simulation is conducted to analyze budget prices for various methods to determine multiple preliminary prices. It is more likely for budget prices to be close to base prices when splitting a range of generating preliminary prices into 15 intervals and taking 4 preliminary prices from 15 intervals than when taking 4 preliminary prices from a whole range. In cases when splitting a range of generating preliminary prices, if we take 2 preliminary prices out of intervals above 100% and take 2 out of intervals below 100%, the expected budget prices are equal to a base price and the standard deviations are about half in comparison with those when taking 4 out of 15 intervals.
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문제 정의
본 연구에서는 복수예비가격제에 의한 예정가격 결정프로세스에서 복수예비가격의 생성 방법과 추첨방식이 예정 가격에 어떠한 영향을 주는지를 다루고자 한다. 구체적으로는 15개의 예비가격을 생성하는 방법과 그 중에서 4개의 예비가격을 추출하는 방법에 따라 예정가격이 어떻게 달라지는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 밝히고자 한다.
예정가격 결정방법 중에서 복수예비가격을 이용한 방법에서는 복수예비가격을 생성하기 위한 구간의 설정방식 및 구간별로 생성된 예비가격의 추첨방식에 따라 예정가격이 달라질 수 있다. 본 연구에서는 이와 같이 복수예비가격을 통한 예정가격의 결정방식에 따라 예정가격이 어떻게 다르게 나오는지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하고자 한다. 구간 설정방식과 예비가격의 추첨방식의 조합으로 현행 각 기관에서 채용하고 있는 방식을 포함한 현실적으로 가능한 6가지 방식을 연구대상으로 한다.
이 장에서는 복수예비가격의 생성방식 및 추첨방식에 따라 예정가격이 통계적으로 어떤 성질을 갖는지 확인하고자 한다. 분석 대상의 6가지 방식 중에서 비분할방식의 경우 이론적으로 예정가격의 기대값과 표준편차를 구할 수 있으나 나머지 방식에서는 구하기가 쉽지 않기 때문에 컴퓨터 시뮬레이션을 이용한다.
제안 방법
본 연구에서는 현재 조달청이나 공공기관 또는 지방자치단체에서 채택하고 있는 복수예비가격 생성방식들과 이들 방식의 변형으로 현실적인 대안이 될 수 있는 방식들을 대상으로 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 예정가격을 분석하였다.
시뮬레이션은 Visual Basic으로 구현하였다(구현된 프로그램 화면은 부록 참조). 15개의 예비가격을 생성하는 과정은 입찰기관에서 복수예비가격을 생성하는 방법과 마찬가지로 일양분포(uniform distribution)를 따르는 난수 생성함수를 활용하였다.
본 연구에서는 복수예비가격제에 의한 예정가격 결정프로세스에서 복수예비가격의 생성 방법과 추첨방식이 예정 가격에 어떠한 영향을 주는지를 다루고자 한다. 구체적으로는 15개의 예비가격을 생성하는 방법과 그 중에서 4개의 예비가격을 추출하는 방법에 따라 예정가격이 어떻게 달라지는지를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 밝히고자 한다.
분석의 편의를 위해 기초금액이 100,000,000원인 경우에 대하여 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션은 Visual Basic으로 구현하였다(구현된 프로그램 화면은 부록 참조). 15개의 예비가격을 생성하는 과정은 입찰기관에서 복수예비가격을 생성하는 방법과 마찬가지로 일양분포(uniform distribution)를 따르는 난수 생성함수를 활용하였다.
대상 데이터
본 연구에서는 이와 같이 복수예비가격을 통한 예정가격의 결정방식에 따라 예정가격이 어떻게 다르게 나오는지를 컴퓨터 시뮬레이션으로 확인하고자 한다. 구간 설정방식과 예비가격의 추첨방식의 조합으로 현행 각 기관에서 채용하고 있는 방식을 포함한 현실적으로 가능한 6가지 방식을 연구대상으로 한다. 각 방식에 대하여 Visual Basic을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 하고 시뮬레이션 결과에 대한 통계적 성질을 규명함으로써 발주자나 입찰자 관점에서 어느 방식이 유리하고 어느 방식이 불리한 지를 확인하게 된다.
시뮬레이션의 절차는 Figure 1과 같으며, 각 방식마다 20,000회의 시뮬레이션을 수행하고 시뮬레이션 결과에 대한 통계적 특성을 분석한다. 분석의 편의를 위해 기초금액이 100,000,000원인 경우에 대하여 시뮬레이션을 수행한다. 시뮬레이션은 Visual Basic으로 구현하였다(구현된 프로그램 화면은 부록 참조).
연구 대상으로 하였다. 이와 같이 기존의 연구에서는 본 연구의 대상인 복수예비가격 생성프로세스를 구체적으로 다루지는 않고 주로 계약제도의 제도적인 문제점을 다루거나, 복수예비가격에 의한 예정가격 산정방법의 문제점 및 예정가격이 낙찰에 미치는 영향에 대해 다루었다고 할 수 있다.
성능/효과
본 연구에서 관심을 갖고 있는 복수예비가격을 사용한 예정가격 결정과 관련된 연구 중에서, Jeong[10]은 대한주택공사의 발주공사를 중심으로 건설 공사 입・낙찰제도의 문제점 및 개선방안을 다루었다. 그는 대한주택공사에서의 복수예비가격 작성 및 운용방식을 통한 수주는 타 발주기관에서 수주하는 것보다 2%~4%정도 저가로 수주한 결과를 초래하며, 설문조사 결과 예정가격 산정방식의 개선이 필요하다는 인식이 77.9%로 매우 높다는 점을 확인하였다. 이와 관련하여 최근 언론에서도 복수예비가격 선정기준의 불합리성으로 인해 적정공사비를 확보할 수 없게 되는 문제점을 지적하기도 하였다5).
둘째, 균등분할방식, 비균등분할-A1방식 및 비균등분할-B1방식을 비교해 보면, 산포의 크기는 거의 같으나, 평균에서는 차이를 보인다. 평균이 균등분할방식에서는 기초금액과 같으며, 비균등분할-A1방식에서는 기초금액보다 0.
그러므로 이들 기관은 복수예비가격의 생성범위를 지방자치단체나 조달청과 같이 기초금액을 기준으로 (100±α)%로 수정해야 할 것으로 보인다. 둘째, 조달청이나 공공기관에서 채용하고 있는 방식은 발주자와 입찰자의 어느 한쪽이 불리하지 않은 방식인 반면, 지방자치단체에서 채용하고 있는 방식은 발주자에게 유리한 방식이다. 셋째, 비분할-A2 또는 비분할-B2 방식은 예정가격의 평균이 기초금액과 같을 뿐 아니라 산포가 다른 방식에 비해 절반 수준이다.
이 3방식의 표준편차를 보면 거의 같은 값을 보이고 있다. 따라서 15개 예비가격 중에서 무작위로 4개의 값을 추첨할 경우라면, 균등분할인가, 100% 기준으로 위에서 8개 구간을 만드는가, 또는 7개 구간을 만드는가 하는 분할방식의 차이는 표준편차의 크기에는 거의 영향을 주지 않는다고 할 수 있다.
비균등분할-B1방식의 경우는 그 반대로 설명이 가능할 것이다. 따라서 예정가격의 평균만 고려한다면, 비교 대상의 6개 방식 중에서 비균등분할-A1방식은 발주자에 다소 유리한 방식이고, 비균등분할-B1방식은 입찰자에 다소 유리한 방식이라고 할 수 있으며, 그 외 방식은 어느 쪽이 유리한 방식이라고 할 수 없다.
셋째, 비균등분할-A2방식과 비균등분할-B2방식은 예정가격의 평균과 표준편차에서 차이가 거의 없는 방식이라고 할 수 있다. 이 두 방식은 예정가격의 평균이 기초금액과 사실상 같으며, 표준편차는 본 연구에서 다루는 어떤 방식보다 작으며 그 크기가 절반 수준이다.
둘째, 조달청이나 공공기관에서 채용하고 있는 방식은 발주자와 입찰자의 어느 한쪽이 불리하지 않은 방식인 반면, 지방자치단체에서 채용하고 있는 방식은 발주자에게 유리한 방식이다. 셋째, 비분할-A2 또는 비분할-B2 방식은 예정가격의 평균이 기초금액과 같을 뿐 아니라 산포가 다른 방식에 비해 절반 수준이다. 따라서 예정가격이 기초금액에서 아주 가까운 값에서 형성될 가능성이 현행 다른 어떤 방식보다 높다.
따라서 예정가격의 평균이 기초금액에 가깝고 표준편차는 작을수록 이 조건에 부합할 것이다. 시뮬레이션 결과에 의하면 비균등분할-A2와 비균등분할-B2방식이 예정가격 평균이 기초금액에 가깝고 표준편차도 다른 방식에 비해 절반 수준이어서 이러한 요구사항에 제일 부합하는 방식이라고 할 수 있다. 즉, 이 두 방식은 기초금액(100%)을 기준으로 [100%, (100+α)%]에서 8(또는 7)개, [(100-α)%, 100%] 에서 7(또는 8)개로 구간을 나누고, 위에서 2개, 아래에서 2개씩 나눠 추첨하는 방식이다.
첫째, 복수예비가격의 생성범위를 15개로 분할하고 각 구간에서 4개의 예비가격을 추첨하는 방식이 생성범위 전체에서 예비가격을 4개 무작위로 추첨하는 방식보다는 예정가격이 기초금액 근처에서 형성될 가능성이 높아진다.
이와 같은 분석 결과를 토대로 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다. 첫째, 한국철도시설공단이나 한국도로공사의 경우처럼 복수예비가격의 생성범위를 기초금액 대비 100% 미만에서 설정하게 되면 예정가격이 항상 기초금액보다 낮은 가격에서 형성되어 입찰자에게 불리해진다. 그러므로 이들 기관은 복수예비가격의 생성범위를 지방자치단체나 조달청과 같이 기초금액을 기준으로 (100±α)%로 수정해야 할 것으로 보인다.
둘째, 균등분할방식, 비균등분할-A1방식 및 비균등분할-B1방식을 비교해 보면, 산포의 크기는 거의 같으나, 평균에서는 차이를 보인다. 평균이 균등분할방식에서는 기초금액과 같으며, 비균등분할-A1방식에서는 기초금액보다 0.1% 작고, 비균등분할-B1방식에서는 기초금액보다 0.1% 크다. 따라서 발주자 입장에서는 비균등분할-A1방식이, 입찰자 입장에서는 비균등분할-B1방식이 다소 유리한 방식이다.
후속연구
현재는 예비가격을 15개로 하고 이 중에서 뽑은 4개의 평균으로 예정가격을 결정하고 있다. 그렇지만 차후 복수예비가격의 수가 15개가 아닌 다른 수로 변경될 수 있고, 예비가격 중에서 뽑는 개수도 4개가 다른 수로 변경될 수 있을 것이다. 이런 경우라도 본 연구에서 다룬 접근방법으로 예정가격이 어떻게 형성될 것인지에 대하여 분석이 가능할 것이다.
그렇지만 차후 복수예비가격의 수가 15개가 아닌 다른 수로 변경될 수 있고, 예비가격 중에서 뽑는 개수도 4개가 다른 수로 변경될 수 있을 것이다. 이런 경우라도 본 연구에서 다룬 접근방법으로 예정가격이 어떻게 형성될 것인지에 대하여 분석이 가능할 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
복수예비가격을 사용하여 예정가격을 결정하는 방식을 선택하는 이유는?
예정가격이 높으면 입찰자에게 불리해지고 낮으면 낙찰자에게 불리해지기 때문이다. 그러므로 대부분의 발주기관들이 예정가격을 공정하고 투명하게 결정하기 위해서 복수예비가격을 사용하여 예정가격을 결정하는 방식을 채택하고 있다. 본 연구에서는 예비가격 15개를 추출(복수예비가격 생성)하는 방법과, 15개의 예비가격 중에서 4개를 추출(예비가격 추첨)하는 방법에 따라 예정가격이 어떻게 달라지는지를 다룬다.
낙찰자를 선정하기 위한 기준금액인 예정가격이 중요한 요소인 이유는?
정부기관, 지자체 및 공공기관의 입 낙찰제 운용과정에서 예정가격은 낙찰자를 선정하기 위한 기준금액이 되므로 발주자와 입찰자에게 아주 중요한 요소이다. 예정가격이 높으면 입찰자에게 불리해지고 낮으면 낙찰자에게 불리해지기 때문이다. 그러므로 대부분의 발주기관들이 예정가격을 공정하고 투명하게 결정하기 위해서 복수예비가격을 사용하여 예정가격을 결정하는 방식을 채택하고 있다.
예정가격이란?
국가 재원이 투입되는 공공공사에서 예정가격은 계약체결 및 이행의 기초가 되며, 공사의 품질확보 및 시공자의 경영여건 활성화에 큰 영향을 준다. “예정가격이란 입찰 또는 계약체결 전에 낙찰자 및 계약금액의 결정기준으로 삼기 위하여 미리 작성·비치하여 두는 가액으로서 「국가를 당사자로 하는 계약에 관한 법률」(이하 국가계약법이라 한다) 시행령 제8조의 규정에 의하여 작성된 가격을 말한다”1). 예정가격은 적정한 거래가 형성되어 있는 경우에는 거래 실례가격에 의하고, 신규 개발품이거나 특수 규격품등 특수한 물품의 경우처럼 적정한 거래 실례가격이 없을 때에는 원가계산에 의한 방법으로 결정한다2).
참고문헌 (11)
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Kim YS, Lee SH. Research on the Improvement of the Budget Price Calculation Process for Information and Communication Facilities Construction. Proceedings of KIIT Summer Conference; 2013 May 30-Jun 1; Soon Chun Hyang University, Asan, Chung-nam (Korea): Korean Institute of Information Technology; 2013. p.288-90.
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