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政府儲備糧招標采購研究


http://whmsebhyy.com 2005年06月13日 17:29 《中國市場》

  文 / 羅守全

  政府儲備糧輪換是一項重要的日常業務。為實現推陳儲新,政府在賣出陳糧的同時,還需要從市場采購等量的新糧。按照《中央儲備糧管理條例》的有關規定,中央儲備糧的輪換原則上應當通過規范的糧食批發市場公開進行。因此,招標機制在政府儲備糧采購中得到越來越廣泛的應用。

  與其他物品和服務的招標相比,政府儲備糧招標具有如下特點:購買的糧食數量大,每個投標者的投標數量有限,沒有一個投標者可以提供如此大的糧食數量。目前,政府儲備糧招標德具體做法是:根據各個投標者的報價,由低到高排序,并將他們投標的糧食數量累加,直到累加的數量達到政府既定的采購數量為止,最后一個中標者的報價稱為市場清除價。每個中標者按其實際報價成交,收益為其報價與中標糧食數量之積。

  政府儲備糧采購的招標模型

  (一)模型的基本假定

  1. 假設政府欲通過糧食批發市場公開采購的儲備糧數量為Q;

  2. 參與投標的糧食企業有n+1個,每個企業投標的糧食數量為,為已知,且;

  3. 每個企業投標糧食的總成本為其投標糧食數量的線性函數,即;

  4.每個企業投標糧食的單位成本為。為私人信息,政府和其他企業都不知道,但認為其服從[,]上密度為f(x)的分布;

  5.每個企業的單位報價為,且是的可微函數。

  (二)不完全信息下投標企業競價成功的概率

  每個企業的報價與市場清除價(用表示)相比,有以下三種情形,不失一般性,以企業0為例。

  情形1:,即企業0報價高于市場清除價,競價失敗;

  情形2:,即企業0報價等于市場清除價,競價成功。在這種情況下,有兩種可能:一種是所投標的糧食數量全部被采用,另一種是只有部分數量被采用;

  情形3:,即企業0報價低于市場清除價,競價成功。

  現在分別計算出現上述三種情形的概率。

  1.企業0競價失敗的概率。如果企業0競價失敗,且有m個企業競標成功,那么至少有m個企業的報價低于企業0的報價。因為各企業的投標數量和政府的采購數量是已知的,m的可行域是可以計算出來的,令m的可行域為M。

  分別用和表示企業0的競爭對手i的報價低于企業0的報價和高于企業0的報價,用表示企業0競價失敗的概率,則:(1)

  其中:表示第m個企業中標糧食數量占其投標數量的比重。

  2.企業0競價成功,且的概率。此時企業0中標的數量可能等于其投標數量,也可能低于其投標數量。當企業0的中標數量低于其投標數量時,其實際中標數量有可能取多種值。用表示企業0的中標數量,有J種可能值,J為有限數。在每一個中標數量下,除企業0外還有個企業競價成功,且第i個競價成功企業的投標數量為,的可行域為。在每一個中標數量下,競價成功的個企業的構成有中可能情形。用表示企業0中標數量為的概率,表示企業0競價成功且的概率,那么(2)

  3. 企業0競價成功,且的概率(用表示),根據概率的完備性,(3)

  (三)模型的建立

  根據不同的競價結果,企業0的支付分別為:

  1.競價失敗:支付為零。

  2.競價成功且,中標數量為,支付為。

  令,表示企業0中標的數量占其投標數量的比重,則

  這里,表示當企業0中標數量為時的單位成本。根據總成本函數,可得:

  3.競價成功,且時的支付為。

  企業0是風險中性的,其最優競價策略是期望支付(利潤)最大化: (4)

  (四)模型求解

  企業0的期望利潤最大化一階條件是,將(4)式關于求導,并整理得

  求解(5)式,并根據企業0選取的任意性,得到投標企業的最優報價為:(6)

  糧食企業最優報價是在其單位成本c的基礎上加上一個調整項。調整項的大小與企業的單位成本、競價成功的概率、中標的糧食數量以及市場清除價格等因素有關。

  結論

  從投標企業最優報價B(c)的表達式可以得到如下結論:

  1.企業的單位可變成本越大,企業的報價越接近其單位成本。因為β較大時,調整項將較小。當企業單位可變成本較大時,企業在招標中處于相對不利的地位,企業為了提高中標的概率,其報價在其單位成本的基礎上增加較少。

  2.競價企業的數量越多,企業的報價越接近其單位成本。當企業數量足夠大時,企業競價成功的概率可視為企業數量的連續函數,企業報價等于且競價成功的概率幾乎為零。因此,企業最優報價中的調整項隨著企業數量的增多而趨于零,企業報價接近其單位成本。

  參考文獻:

  1. 黃宏飛等:博弈論在投標報價決策中的應用,北方交通大學學報,2000年6月;

  2. 張帆等:報價—購買博弈模型分析,預測,2002年第6期;

  3. 張維迎:博弈論與信息經濟學,上海三聯書店,1996年8月第一版。

  作者單位:國家糧食局調控司


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