Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh kinh tế chịu nhiều biến động do suy thoái, thiên tai và dịch bệnh, đặc biệt là đại dịch Covid-19, ngành xây dựng tại Việt Nam đang đối mặt với sự cạnh tranh khốc liệt trong đấu thầu. Theo khảo sát, các nhà thầu thường phải đưa ra giá dự thầu thấp nhất để giành chiến thắng, tuy nhiên, việc này không đồng nghĩa với thành công nếu không đảm bảo lợi nhuận hợp lý. Việc xác định giá dự thầu hợp lý là một bài toán phức tạp do sự đa dạng và phức tạp của các yếu tố ảnh hưởng, trong đó dữ liệu quá khứ chỉ là một phần của bức tranh tổng thể.

Luận văn tập trung nghiên cứu vận dụng mạng Bayesian Belief Network (BBN) và lý thuyết trò chơi để xác định giá dự thầu hợp lý và xác suất thắng thầu của các nhà thầu trong đấu thầu cạnh tranh. Mục tiêu chính là khảo sát xu hướng lựa chọn mức lợi nhuận của nhà thầu dựa trên các nhân tố ảnh hưởng, xây dựng phương pháp xác định xác suất lựa chọn chiến thuật giá, đồng thời đánh giá tương tác giữa các nhà thầu để đưa ra quyết định giá thầu tối ưu.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào các nhà thầu xây dựng tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2020-2021, với dữ liệu khảo sát từ nhiều dự án thực tế và các chuyên gia trong ngành. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ nhà thầu nâng cao hiệu quả đấu thầu, cân bằng giữa lợi nhuận và khả năng thắng thầu, góp phần thúc đẩy sự minh bạch và cạnh tranh lành mạnh trong thị trường xây dựng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: mạng Bayesian Belief Network (BBN) và lý thuyết trò chơi.

  • Mạng Bayesian Belief Network (BBN): Là mô hình đồ thị biểu diễn sự phụ thuộc thống kê giữa các biến ngẫu nhiên. Mỗi nút trong mạng đại diện cho một biến, các cạnh thể hiện mối quan hệ nhân quả có điều kiện. BBN cho phép cập nhật xác suất dựa trên dữ liệu đầu vào và kinh nghiệm, giúp mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp giữa các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định giá dự thầu.

  • Lý thuyết trò chơi: Nghiên cứu các tình huống chiến thuật trong đó các nhà thầu là người chơi lựa chọn hành động nhằm tối đa hóa lợi ích cá nhân. Lý thuyết này phân loại trò chơi theo hợp đồng (hợp tác hoặc không hợp tác), thông tin (đầy đủ hoặc không đầy đủ) và thời gian hành động (tĩnh hoặc động). Trong nghiên cứu, lý thuyết trò chơi Bayesian được áp dụng để đánh giá tương tác chiến thuật giữa các nhà thầu trong đấu thầu cạnh tranh.

Các khái niệm chính bao gồm: giá trị dự thầu, giá mark-up (lợi nhuận), xác suất có điều kiện, ma trận tương tác chiến thuật, và các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định giá dự thầu như đặc điểm chủ đầu tư, rủi ro dự án, năng lực nhà thầu, điều kiện kinh tế.

Phương pháp nghiên cứu

  • Nguồn dữ liệu: Dữ liệu được thu thập thông qua khảo sát trực tiếp các nhà thầu xây dựng tại TP. Hồ Chí Minh, kết hợp với phỏng vấn chuyên gia và phân tích tài liệu ngành. Cỡ mẫu khảo sát khoảng vài chục nhà thầu với đa dạng loại hình dự án và quy mô vốn.

  • Phương pháp chọn mẫu: Sử dụng phương pháp chọn mẫu phi xác suất, tập trung vào các nhà thầu có kinh nghiệm và tham gia nhiều dự án đấu thầu trong giai đoạn nghiên cứu.

  • Phương pháp phân tích: Áp dụng mạng BBN để xác định xác suất lựa chọn các chiến thuật giá dựa trên mức độ xảy ra các nhân tố ảnh hưởng. Sử dụng lý thuyết trò chơi để xây dựng ma trận tương tác giữa các nhà thầu, từ đó đánh giá xác suất thắng thầu và giá dự thầu hợp lý. Các kiểm định thống kê như T-Test và Cronbach’s Alpha được sử dụng để kiểm định độ tin cậy và tính hợp lệ của dữ liệu khảo sát.

  • Timeline nghiên cứu: Nghiên cứu được thực hiện từ tháng 02/2020 đến tháng 01/2021, bao gồm các giai đoạn tổng hợp tài liệu, khảo sát thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, phân tích kết quả và ứng dụng mô hình vào tình huống giả định.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Xu hướng lựa chọn mức lợi nhuận của nhà thầu: Kết quả khảo sát cho thấy nhà thầu có xu hướng lựa chọn mức lợi nhuận mark-up trong khoảng từ 5% đến 20%, phụ thuộc vào mức độ ảnh hưởng của 28 nhân tố chính. Ví dụ, khi rủi ro dự án cao, tỷ lệ lợi nhuận trung bình tăng lên khoảng 15-20%, trong khi ở các dự án có rủi ro thấp, lợi nhuận thường duy trì ở mức 5-10%.

  2. Xác suất lựa chọn chiến thuật giá: Mạng BBN xác định xác suất lựa chọn ba chiến thuật giá gồm lợi nhuận thấp (S1), vừa (S2) và cao (S3). Trong đó, xác suất chọn chiến thuật S2 chiếm khoảng 45%, S1 chiếm 30%, và S3 chiếm 25%. Điều này phản ánh sự cân bằng giữa việc cạnh tranh giành hợp đồng và đảm bảo lợi nhuận.

  3. Tương tác giữa các nhà thầu: Áp dụng lý thuyết trò chơi cho thấy các nhà thầu có xu hướng điều chỉnh chiến thuật giá dựa trên phỏng đoán xác suất lựa chọn chiến thuật của đối thủ. Ví dụ, khi đối thủ có xác suất cao chọn chiến thuật giá thấp, nhà thầu cũng có xu hướng giảm giá để tăng khả năng thắng thầu, nhưng đồng thời phải cân nhắc lợi nhuận.

  4. Ảnh hưởng của các nhân tố khách quan: Các yếu tố như điều kiện kinh tế, thuế và thời tiết có tác động gián tiếp đến quyết định giá dự thầu thông qua ảnh hưởng đến chi phí vận hành và rủi ro dự án. Ví dụ, trong điều kiện kinh tế khó khăn, xác suất chọn chiến thuật giá thấp tăng lên khoảng 10% so với bình thường.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc sử dụng mạng BBN kết hợp lý thuyết trò chơi là phương pháp hiệu quả để mô hình hóa và dự đoán hành vi lựa chọn giá dự thầu của nhà thầu trong môi trường cạnh tranh phức tạp. So với các nghiên cứu trước đây chủ yếu dựa vào dữ liệu quá khứ, nghiên cứu này mở rộng phạm vi phân tích bằng cách tích hợp các nhân tố ảnh hưởng đa chiều và tương tác chiến thuật giữa các nhà thầu.

Việc xác định xác suất lựa chọn chiến thuật giá giúp nhà thầu có cơ sở khoa học để đưa ra quyết định giá thầu hợp lý, cân bằng giữa khả năng thắng thầu và lợi nhuận. Các biểu đồ phân bố xác suất và ma trận tương tác chiến thuật có thể được sử dụng để trực quan hóa các kịch bản đấu thầu, hỗ trợ nhà thầu trong việc đánh giá rủi ro và cơ hội.

Tuy nhiên, nghiên cứu cũng nhận diện hạn chế về kích thước mẫu khảo sát còn hạn chế và việc xác định phân bố xác suất các nhân tố có thể sai lệch nếu dữ liệu đầu vào không chính xác. Do đó, kết quả cần được áp dụng thận trọng và có thể được cải thiện bằng việc mở rộng phạm vi khảo sát và cập nhật dữ liệu liên tục.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Xây dựng hệ thống thu thập và cập nhật dữ liệu liên tục: Các nhà thầu và tổ chức quản lý nên thiết lập hệ thống thu thập dữ liệu về các nhân tố ảnh hưởng và kết quả đấu thầu để cập nhật mô hình BBN, nâng cao độ chính xác trong dự đoán chiến thuật giá. Thời gian thực hiện: 6-12 tháng; Chủ thể: Ban quản lý dự án, nhà thầu.

  2. Đào tạo và nâng cao năng lực ứng dụng mô hình: Tổ chức các khóa đào tạo về mạng Bayesian và lý thuyết trò chơi cho cán bộ quản lý đấu thầu nhằm nâng cao khả năng phân tích và ra quyết định dựa trên mô hình khoa học. Thời gian: 3-6 tháng; Chủ thể: Các trường đại học, trung tâm đào tạo chuyên ngành.

  3. Phát triển phần mềm hỗ trợ quyết định giá thầu: Xây dựng công cụ phần mềm tích hợp mô hình BBN và lý thuyết trò chơi để hỗ trợ nhà thầu trong việc xác định giá dự thầu hợp lý và đánh giá xác suất thắng thầu. Thời gian: 12 tháng; Chủ thể: Các công ty công nghệ, viện nghiên cứu.

  4. Tăng cường phối hợp và chia sẻ thông tin giữa các nhà thầu: Khuyến khích các nhà thầu chia sẻ thông tin về chiến thuật và kết quả đấu thầu nhằm giảm thiểu rủi ro và tăng tính minh bạch trong thị trường đấu thầu. Thời gian: liên tục; Chủ thể: Hiệp hội nhà thầu, các tổ chức ngành xây dựng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Nhà thầu xây dựng: Giúp hiểu rõ các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định giá thầu, áp dụng mô hình khoa học để nâng cao khả năng thắng thầu và tối ưu lợi nhuận.

  2. Quản lý dự án và chủ đầu tư: Cung cấp công cụ đánh giá chiến thuật đấu thầu của các nhà thầu, từ đó lựa chọn nhà thầu phù hợp, đảm bảo hiệu quả và minh bạch trong đấu thầu.

  3. Chuyên gia và nhà nghiên cứu trong lĩnh vực quản lý xây dựng: Là tài liệu tham khảo về ứng dụng mạng Bayesian và lý thuyết trò chơi trong phân tích quyết định đấu thầu, mở rộng nghiên cứu trong lĩnh vực này.

  4. Các tổ chức đào tạo và đào tạo nghề: Sử dụng luận văn làm tài liệu giảng dạy, nâng cao kiến thức chuyên môn cho sinh viên và cán bộ ngành xây dựng về quản lý đấu thầu hiện đại.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mạng Bayesian Belief Network là gì và tại sao được sử dụng trong nghiên cứu này?
    Mạng BBN là mô hình đồ thị thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các biến ngẫu nhiên, giúp cập nhật xác suất dựa trên dữ liệu và kinh nghiệm. Nó được sử dụng để mô hình hóa các nhân tố ảnh hưởng đến quyết định giá dự thầu, cho phép dự đoán xác suất lựa chọn chiến thuật giá một cách chính xác và linh hoạt.

  2. Lý thuyết trò chơi giúp gì cho việc xác định giá dự thầu?
    Lý thuyết trò chơi phân tích hành vi chiến thuật của các nhà thầu trong môi trường cạnh tranh, giúp đánh giá tương tác giữa các bên và dự đoán chiến thuật giá của đối thủ. Qua đó, nhà thầu có thể lựa chọn chiến thuật giá tối ưu để cân bằng giữa lợi nhuận và khả năng thắng thầu.

  3. Các nhân tố nào ảnh hưởng mạnh nhất đến quyết định giá dự thầu?
    Các nhân tố quan trọng gồm rủi ro dự án, đặc điểm chủ đầu tư, mức độ phức tạp công việc, năng lực tài chính và nhân sự của nhà thầu, điều kiện kinh tế và thuế. Những yếu tố này ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí và lợi nhuận kỳ vọng, từ đó tác động đến chiến thuật giá.

  4. Phương pháp khảo sát và phân tích dữ liệu được thực hiện như thế nào?
    Dữ liệu được thu thập qua khảo sát trực tiếp các nhà thầu tại TP. Hồ Chí Minh, sử dụng bảng câu hỏi đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố. Phân tích dữ liệu sử dụng kiểm định T-Test, Cronbach’s Alpha để đảm bảo độ tin cậy, sau đó áp dụng mạng BBN và lý thuyết trò chơi để mô hình hóa và phân tích.

  5. Nghiên cứu có thể áp dụng trong thực tế như thế nào?
    Nhà thầu có thể sử dụng mô hình và công cụ đề xuất để đánh giá xác suất lựa chọn chiến thuật giá dựa trên các nhân tố thực tế, từ đó đưa ra quyết định giá thầu hợp lý. Chủ đầu tư và quản lý dự án cũng có thể sử dụng kết quả để đánh giá tính khả thi và cạnh tranh của các nhà thầu tham gia đấu thầu.

Kết luận

  • Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình kết hợp mạng Bayesian Belief Network và lý thuyết trò chơi để xác định giá dự thầu hợp lý và xác suất thắng thầu trong đấu thầu cạnh tranh.
  • Khảo sát thực tế cho thấy nhà thầu lựa chọn mức lợi nhuận trong khoảng 5-20%, phụ thuộc vào 28 nhân tố ảnh hưởng đa chiều.
  • Mô hình giúp đánh giá tương tác chiến thuật giữa các nhà thầu, hỗ trợ đưa ra quyết định giá thầu cân bằng giữa lợi nhuận và khả năng thắng thầu.
  • Hạn chế chính là kích thước mẫu khảo sát còn hạn chế và độ chính xác của phân bố xác suất các nhân tố cần được cải thiện qua cập nhật dữ liệu liên tục.
  • Đề xuất các bước tiếp theo bao gồm phát triển phần mềm hỗ trợ quyết định, đào tạo chuyên môn và xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu liên tục nhằm nâng cao hiệu quả ứng dụng mô hình trong thực tế.

Call-to-action: Các nhà thầu và tổ chức quản lý dự án nên áp dụng mô hình này để nâng cao năng lực cạnh tranh và hiệu quả đấu thầu, đồng thời tiếp tục nghiên cứu mở rộng để hoàn thiện công cụ hỗ trợ quyết định trong ngành xây dựng.