其中，X—投標報價與標底價(依據現行預算定額、取費標準和造價管理機構公布的價格信息編制)相比的下浮率，X=〔(標底價-投標報價)/標底價〕×100%;L—投標人上一年度損益表反映的企業銷售利潤率，L=(主營業務利潤/主營業務收入)×100%，為便于計算，一般取L>0。財務指標法適用于采用低價中標原則進行評標的工程項目，公式中的C0、Q1、Q2由招標人根據取值范圍，并在招標文件中加以規定。財務指標法實質上是專家評估法的一種延伸，在專家評估的定性方法中加入了投標人財務指標來判斷投標報價是否低于成本。因此，這種方法具有專家評估法的上述四個優點，而且，該方法比專家評估法更具客觀性，能結合投標人的具體情況進行評標，針對性更強，定性方法和定量方法在一定程度上也得以結合。但是，財務指標法也存在一定的缺陷。首先，該方法是建立在工程結算收入近似地等于標底價的基礎上的，而在實際情況中，由于降價因素，標底價與工程結算收入有一定差距，這就會導致計算出的銷售利潤率并不能完全代表投標人可以承受的降價和讓利水平。其次，該方法采用投標人上一年度的財務報表來進行判斷，但投標人上一年度的成本并不能完全代表今年的成本水平，因為投標人可以通過技術改造等方式來降低其成本水平。最后，該方法中的P值(計劃成本水平得分)還是由評標專家來決定，因此仍會帶有部分主觀性。

　　3概率統計診斷模型法

　　現行各類判斷投標報價是否低于成本的方法一般都把成本看作是某一確定值，而實際上由于構成成本的各指標具有不確定性，成本也具有一定的不確定性。如成本中的人工費取決于人工預算單價和人工消耗量，而人工預算單價和人工消耗量都具有不確定性，因此，人工費具有不確定性，其他成本的組成部分也是如此。構成成本各指標的不確定性表現為一種隨機性，每一個指標即為一個隨機事件，具有一定的概率分布。而成本就是一個n維隨機向量，也具有一定的概率分布。因此，應該建立概率統計診斷模型來判斷投標報價是否低于成本。

　　采用概率統計診斷模型法時，首先要建立概率統計診斷模型。建模的基本步驟如下：

　　(1)建立合理、規范的指標體系。影響投標人投標報價的指標包括：人工消耗量、各種材料消耗量、各機械臺班(時)消耗量、人工預算單價、各種材料預算價格、各機械臺班(時)預算價格、管理費率等。

　　(2)建立各種指標的歷史數據庫，構建合理的數據庫結構，記錄并保存以前工程招投標的相關資料，作為以后類似工程評標時抽取樣本的數據庫。

　　(3)對每個指標，在相應的歷史數據庫中抽取樣本，隨機抽樣應不小于50次(n≥50)，而且應在近期數據庫中取樣，對于時間過久的數據，應綜合考慮到物價水平、科技水平等，進行折算。設X代表某個指標，對統計量X的樣本作直方圖，所作出的直方圖的外廓曲線接近于正態分布的概率密度曲線(如圖1所示)。然后利用÷2檢驗法或頻度峰度檢驗法加以檢驗，確定各指標的概率分布函數。

　　(4)由各指標的概率分布函數，確定工程總造價(T)的概率分布函數(FT)。其中，假設t0為社會平均先進水平或社會平均水平時的報價，則FT(t0)=0.25或0.5。其次，要針對綜合評分法和合理最低投標價法分別建立判斷投標報價是否低于成本的診斷標準。

　　對于綜合評分法，該模型只能提供投標報價的賦分診斷標準，對于資信、技術等方面仍然采用評判等級評定法加以賦分。設某投標人的投標報價為t*，由工程總造價的概率分布函數可得到FT(t*)。根據t*、FT(t*)、社會平均先進水平或社會平均水平時的報價t0以及FT(t0)=25%或50%，對投標人報價進行賦分。投標人的報價越靠近最優報價t0，其得分越高，即報價的概率越接近25%或50%，得分越高，反之，則得分越低。具體賦分可采用直線賦分模型、折線賦分模型或梯形賦分模型。

　　對于合理最低投標價法，根據數理統計理論，在正常情況下，小概率(小于1%的概率為小概率)事件不應該發生，故當投標人的投標報價概率FT(t*)出現小概率事件時，即FT(t*)<1%時，即認定投標人的報價為異常報價，此時可要求投標人對其報價做出合理解釋。若投標人不能做出合理解釋，就認為其投標報價低于成本，可拒絕該標。判斷投標報價是否低于成本的根本目的是防止投標報價低于成本的投標人中標。投標人采用低價競標策略的最終目的是為了中標，如果投標人的報價過低，中標的機會就很小，就會使報價過低的投標人處于一個非常不利的地位。概率統計診斷模型根據投標人投標報價低于成本的概率大小加以賦分，報價過低，報價部分的得分就很低，中標的可能性就越小。由此可見，該診斷模型充分體現了這一根本目的，這是該模型的最顯著優點。

　　此外，可將概率統計診斷模型應用計算機軟件來進行實際運算，這樣一來，其實用性可大大提高。同時，該模型可靠性強，依據投標人的報價的概率分布情況即可進行打分，在很大程度上排除了各種主觀因素對評標的影響，更加體現出評標的公平性和公正性。但此種診斷模型仍存在一些不足之處，主要體現在：

　　(1)在建模過程中，只有具備足夠的樣本之后，才能更加真實地擬合總體的分布，從而確定各指標和工程造價的概率分布函數，因此，需要建立樣本歷史數據庫，而建立歷史數據庫是一項很復雜的工作，涉及到數據的積累、數據庫結構的構建、實際的可操作程度、物價的指數換算等。

　　(2)對于綜合評分法中投標報價的賦分標準的擬定缺少有力的實踐支持，還須在實際應用過程中，根據反饋信息進行科學的調整。

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