Per una strategia di gara nel settore edile internazionale

A livello internazionale, quello edile è un settore vasto, frammentato e competitivo e offre margini relativamente bassi. Quando, nel caso di progetti di edilizia pubblica, sono gli offerenti che hanno presentato le offerte più basse ad aggiudicarsi l’appalto, i fattori che entrano in gioco e influenzano le possibilità di vincita sono numerosi. Ma quali sono esattamente questi fattori? E in che misura influiscono sulle possibilità di vincita di un appaltatore? Una recente ricerca, dalla quale è stato tratto un paper scientifico, ha provato a rispondere a queste domande. 

Nel caso di opere pubbliche, fatta eccezione per alcune situazioni emergenziali, gli appaltatori possono aggiudicarsi i progetti soltanto partecipando a gare d’appalto. Poiché i volumi di fatturato degli appaltatori sono elevati ma i margini di profitto sono generalmente piuttosto limitati, l’attività di appalto è molto rischiosa. Quando partecipano alle gare, gli appaltatori sono chiamati a fare scelte difficili. In primo luogo, devono decidere se procedere o meno con l’offerta. 

Utilizzando come variabili indipendenti una combinazione di dati relativi alla gara e agli offerenti, è stato possibile costruire dei modelli empirici con cui prevedere i risultati della gara, identificare le probabilità di vincita degli appaltatori e classificare gli stessi appaltatori in base a tali probabilità. 

Il set di dati raccolto per la ricerca si riferisce ai bandi di diversi Paesi e a differenti tipi di progetto, in un periodo compreso tra 2013-2019, in particolare: 

• 858 gare pubbliche internazionali;  
• 8 tipi di progetto;  
• 95 Paesi. 

I dati utilizzati non sono ricavati da interviste a dirigenti d’azienda, come nel caso dei numerosi studi precedenti, ma riguardano piuttosto tendenze e singoli offerenti. 

Attraverso l’esecuzione di una serie di analisi statistiche – comprese regressioni bivariate e multivariate e applicazioni di apprendimento automatico (LASSO) – la ricerca sviluppa un modello econometrico che incorpora nuove variabili (trascurate dalla letteratura precedente) e consente di prevedere i risultati delle tendenze in atto.  

In questo caso, a differenza degli studi tradizionali che cercavano di identificare una relazione tra una singola variabile indipendente e il livello di competitività, è stato stabilito un modello di previsione utilizzando correlazioni tra livello di competitività e più variabili indipendenti. 

L’obiettivo della ricerca è stato quello di determinare quali fattori influenzassero le possibilità di un appaltatore di vincere una gara e in quale misura, in particolare nel caso di progetti di edilizia pubblica in cui ad aggiudicarsi le gare sono le imprese che effettuano le offerte più basse.  

La ricerca è stata soggetta ad alcune limitazioni che hanno complicato notevolmente l’analisi statistica, soprattutto per quanto riguarda l’accesso alle informazioni: i dati relativi a un certo appalto e alle società offerenti sono infatti disponibili pubblicamente solo quando sia il committente che organizza l’appalto sia l’impresa offerente sono società pubbliche. Un altro vincolo con cui è stato necessario misurarsi riguarda la natura stessa del settore edile, in cui ogni contratto è diverso, per ogni contratto il numero di offerenti è limitato e per ciascun contratto esistono per lo più offerenti diversi. Infine, poiché non è possibile avere la scomposizione dei prezzi di offerta in costi e profitti, gli effetti delle variabili indipendenti possono essere verificati solo sui prezzi di offerta, e non sulle stime di costo e sui profitti. 

A partire dall’analisi dei dati, sono stati sviluppati tre modelli econometrici che includono quattro variabili indipendenti: 

• l’impegno dell’offerente in altri lavori;  
• l’esperienza nel Paese in cui è stata indetta la gara e sul tipo di progetto;  
• il livello di internazionalizzazione;  
• l’età dell’offerente.  

In generale, è stato possibile rilevare come l’impegno dell’offerente in altri lavori, l’esperienza specifica maturata su quel tipo di progetto e nel Paese in cui è effettuata la gara, il livello di internazionalizzazione e l’età delle persone che partecipano al progetto siano i fattori che influenzano maggiormente le possibilità dell’offerente di vincere le gare. Nello specifico: l’attività di un offerente in altri lavori e l’età influiscono negativamente sul successo dell’offerente nelle gare, mentre le altre variabili indipendenti hanno un effetto positivo. L’importanza relativa di queste variabili cambia da un modello all’altro. La scelta del modello da utilizzare dipende da due condizioni: se la maggior parte degli offerenti è internazionale o locale e se i dati degli offerenti sono disponibili per calcolare le variabili indipendenti.  

Oltre a dare un contributo accademico, le conclusioni della presente ricerca presentano importanti implicazioni pratiche per appaltatori, project owner e consulenti.  

• Gli appaltatori possono utilizzare i risultati per prendere delle decisioni cruciali maggiormente informate (decisioni che riguardano la dimensione del markup e se procedere o meno con l’offerta) e possono in questo modo evitare una perdita di opportunità, risparmiare risorse, aumentare le probabilità di vincita e quindi i futuri profitti.  

• Project owner e consulenti, dall’altra parte, possono utilizzare queste informazioni per decidere se, quando e come organizzare la gara e quanti e quali offerenti invitare per ridurre al minimo i costi di approvvigionamento. 

Per riuscire a prevedere in modo sempre più completo e accurato i risultati di gara, le prossime ricerche potrebbero incorporare variabili indipendenti quali l’esperienza pregressa degli offerenti con il committente, la partecipazione dell’offerente a riunioni pre-gara o a visite, l’esperienza di una squadra dedicata alla gara (all’interno dell’impresa offerente). Se da un lato dovrebbero continuare a cercare di stabilire modelli econometrici utilizzando come variabili combinazioni di dati relativi alla gara e agli offerenti, dall’altro potrebbero combinare questi modelli econometrici con i modelli di offerta omogenei ed eterogenei studiati in precedenza.  

Dovrebbero infine mirare ad analizzare separatamente gli effetti dei dati di gara e dei dati dell’offerente sulle stime dei costi e sui profitti (oltre alla loro somma, vale a dire i prezzi dell’offerta), al fine di comprendere come i dati dell’offerta e i dati dell'offerente influiscano sulle componenti dei prezzi di offerta.