如何科學合理開展采購需求調查
2025年04月11日 09:42 來源：中國政府采購報 【打印】 
■ 田勝利 張翅飛 賴俏怡 馮西韻
采購需求調查連接著采購計劃、采購實施、合同簽訂和履約驗收等環節，并在項目績效評估當中得到體現。若采購需求制定不合理，則可能導致評審因素設置不科學，進一步影響采購質量和效率，最終引發項目被質疑、投訴。因此，作為需求管理的第一環，編制采購需求調查報告是采購人及采購代理機構應當掌握的重點內容。
存在問題
一是采購需求調查內容不夠深入。
編制采購需求是采購人將需求管理具體化的重要一步，也是對采購人提出的全新要求。采購人的正確認識和重視程度往往決定編制采購需求的質量高低。
《政府采購需求管理辦法》（以下簡稱《辦法》）明確規定，采購人對采購需求管理負有主體責任，對采購需求的合法性、合規性和合理性負責。但筆者發現，部分采購人在開展需求調查時，形成的正式文本需求往往不夠具體，產生過程也不夠規范，且沒有建立嚴格的內控審核機制。有些采購人選擇尋找相熟的供應商進行需求調查，有些甚至照抄供應商提供的需求標準。如此一來，便導致需求調查僅在形式上、要素上符合《辦法》規定，但實際上內容不多、質量不高，進而影響采購效果。
二是采購需求調查主體不夠專業。
在采購需求調查工作中，采購人或者采購代理機構作為實施主體，各自具備不同的專業優勢。
若采購人自行組織，其優勢是對采購需求較為了解，可針對使用情況抓住產品關鍵需求要點，但短板也很明顯。其一，對于沒有采購過的項目，采購人容易無從下手，市場咨詢方向也不明確，可能需要耗費較多精力。其二，對于技術復雜、專業強的項目，采購人對采購標的及其相關市場了解難度較大。其三，采購時間緊急，難以有充足時間進行需求調研。
若采購人委托第三方社會代理機構進行需求調查，這類機構對采購項目有較好的積累，形成一份比較詳盡的需求往往駕輕就熟，加上其與供應商常打交道，對于市場上有代表性的供應商會更熟悉。但缺點是采購需求往往不能專門針對采購人特定要求編制，且部分社會代理機構人員流動較為頻繁，整體專業度有待提升。
相較而言，集中采購機構由于人員比較固定，分工明確，專業有積累，又不以營利為目的，在開展需求調查時往往更能科學中立地選取調查對象、嚴謹客觀地選取調查數據樣本，確保調查結果的合規性、完整性和專業性。
三是相關調查信息可靠性不足。
從采購需求調查方式來看，《辦法》第十條明確要求，采購人可以通過咨詢、論證、問卷調查等方式開展需求調查，選擇的調查對象一般不少于3個，并應當具有代表性。但筆者認為，向專家、潛在供應商直接尋求答案的方式較為傳統，且存在一定程度的主觀及信息源窄的局限性，故更多依靠調研人員的信息辨識能力，對應也要求專家及供應商所提供的數據務必真實可靠。另外，由于信息不對稱和缺乏專業性，采購人及其委托的第三方機構如果對采購標的及相關行業不了解，則很容易造成少數供應商主導需求確定，相關技術要求及條款存在歧視性、排他性的風險。
典型做法
廣州市政府采購中心（以下簡稱采購中心）曾受廣州市農業農村局委托，順利完成了“2024—2026年廣州市政策性農業保險服務經營機構采購項目”（以下簡稱項目）的采購工作。筆者以該項目為例，總結歸納出以下做法，供相關部門參考。
一是合理確定調查策略與工具。
對于調查方向，一般來說，調查范圍大的，調查深度往往較淺；反之，內容深的，調查范圍通常較小。項目屬于服務內容集中單一，故采購中心調查收集了全國、廣東省、廣州市關于政策性農業保險的發展狀況和行業數據，以及各市場主體的競爭情況等，進行數據深度分析。加上項目屬于政府向社會公眾提供的公共服務項目，在形成采購需求初稿后，還在廣東省政府采購網上公開收集社會公眾意見。
對于調查工具，本次需求調查選取多個工具形成“組合拳”，按照范圍廣度、類比尺度以及專業深度收集調查目的所需的數據。調查工具包括官方統計數據收集整理（如行業年鑒、行業主管部門數據統計等）、網絡信息搜集（各類文獻資料、企業年報等）、網絡或紙質問卷調查（定向問卷調查及網上公開征集意見）、同類案例分析、歷史成交項目信息、電話訪談、實地考察、座談交流、當面深度訪談等。
此外，為摸清政策性農業保險市場的結構特點，采購中心通過計算市場集中度和市場競爭度兩大指數計算模型，對政策性農業保險市場進行全面結構化分析。基于依托案例的應用效果，采購中心在后續開展的采購需求系統模塊開發中預設了行業競爭結構、企業競爭能力、對標分析等模型，可進行輔助分析，從而為采購人提供潛在供應商的市場定位和競爭強度信息，服務于采購策略的制定。
二是科學制定調查流程。
需求調查流程是將收集的信息從“廣而泛”到“細而精”的過程，邏輯上是一個正向求解和反向推演的來回過程。采購人可以委托咨詢機構組織市場調查，實施時主要分為廣泛搜集信息、初步確認需求、制定調查方案、深入市場調研以及總結報告等階段。
在廣泛搜集信息階段，通過網絡數據和統計數據分析形成需求的初步認知。比如，政策性農業保險的基本情況、行業發展情況、農業保險競爭態勢等。
在初步確認需求階段，通過與采購人開展座談會進行初步訪談，充分了解國家關于政策性農業保險的相關政策、廣東省以及廣州市近3年關于政策性農業保險的開展情況、2024年度本項目招標背景等情況。
在制定調查方案階段，依據采購人的要求和已經收集的信息判斷調查所需的數據資料，制定針對項目的需求調查方案，并實時跟進采購人的需求變化，擴大調研范圍。
在深入市場調研階段，依據采購人要求和調查尺度需要，基于招標采購大數據挖掘分析整理，項目選取2023年廣州市政策性農業保險市場份額占比最高的3家供應商作為定向調查對象，以開展業務座談會、派發調查問卷等方式，了解政策性農業保險行業的發展歷程、行業現狀、政策性農業保險經營模式、市場競爭程度、經營農業保險業務應當具備的條件、可能涉及的服務人員資質、履約能力等情況，形成有針對性和代表性的行業意見分析。此外，對歷史成交信息、潛在供應商的問卷調查、各類訪談等信息整理后，得出相關調查數據。
在總結報告階段，采購中心歸納總結前面各個階段的調研信息資料，以“項目概況—需求調查正文—采購實施計劃建議—附錄”的方式完成調研報告。
三是深入開展采購需求審查。
為保障調查結論的科學、客觀，采購中心結合本單位自身實際情況，建立了采購需求審查工作機制，針對采購需求管理中的重點風險事項進行審查。因此，在采購需求工作開展前，需選取合理、可行的評價指標對調查方案進行初步評估，調查完成后對調查報告進行系統、完整的有效性評價，提出合理化建議，為后續采購實施計劃和方案的制定奠定基礎。
采購中心依托項目，充分考慮本單位業務特點、組織結構及工作流程等多個方面，選取了能夠全方位、多角度反映采購需求的指標。同時，基于層次分析法和模糊綜合評價法，還構建了三級層次結構的采購需求調查有效性評估體系。該評估體系可進行“事前+事后”評判，既提供了糾錯、溯源的機制，也加強了內控管理，保證了采購項目的前瞻性。
對于定稿的采購需求調查報告，需提請采購需求審查小組進行審定。審查小組由調查編制、財務、法務等專人組成，對采購需求和采購實施計劃的合理性和合法性等進行分析審核。必要時，還邀請行業專家或法律顧問參與審定。
探索數字化應用創新
一是充分利用AI大模型。
近年來，AI大模型技術取得了突破性進展，具有強大的自然語言理解、生成式能力以及關鍵信息智能提取、比對能力。筆者認為，全業態、全流程的智能采購將成為未來發展的趨勢。基于AI大模型開發采購需求管理系統，可實現按項目潛在需求、標的物市場形勢及價格走勢、生產監管要求等直接生成標的物描述信息，減少調查過程中的資料收集、數據篩選、客觀性內容判斷、識別工作量等重復性工作，降低人為主觀判斷。同時，還可利用AI大模型的強大邏輯分析、處理能力進行智慧決策，自動生成采購需求調查報告、采購實施計劃等。
二是搭建信用信息查詢平臺。
采購需求調查需要進行大量數據收集、篩選和處理工作，而傳統的人工收集難度大、效率低、易出錯。對此，筆者建議，可搭建針對招標采購及供應商管理場景量身打造的信用信息查詢平臺，以便快速獲取潛在供應商的信譽狀況、同類項目成交情況、行業動態等信息。隨著項目經驗的積累和市場的發展變化，平臺設計團隊可不斷收集用戶反饋，調整和優化軟件系統，以滿足不斷變化的用戶需求，提供多維度采購項目關聯數據和相關數據來源附錄，輔助開展各維度分析工作，最終生成完整可靠的采購需求調查報告。
（作者單位：廣州市政府采購中心）
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