ФАС признала частично обоснованной жалобу на торги по строительству Южного обхода Арзамаса в Нижегородской области.
Конкурс на поиск подрядчика на данный момент приостановлен.
С жалобой обратилась компания «ВАЗ-Строй», позицию которой в антимонопольной службе признали частично обоснованной. Выявленные нарушения предписали устранить.
Компания указала в жалобе в том числе, что заказчик намеренно применяет излишние требования к представляемым потенциальным участникам торгов, тем самым заведомо ограничивая круг участников конкурса, что негативно сказывается на конкуренции.
НМЦК контракта составляла 3,3 млрд рублей. Протяженность обхода составляла 9,4 км. Проект предусматривает строительство на трассе двух развязок, двух мостов и двух путепроводов.
Подписывайтесь на Телеграм-канал ЭТП "СПЕЦТЕНДЕР", чтобы быть в курсе новостей из мира закупок - https://t.me/etpsp
другие материалы
-
Число обращений удалось сократить благодаря новой системе технической поддержки в Подмосковье15.03.2020Автоматизированная система техподдержки Единой автоматизированной системы управления закупками, созданная и внедренная в Московской области, показала первые результаты и позволила сократить число обращений на 2 тысячи всего за месяц. -
О порядке создания «Закупочного союза» в соответствии с нормами законодательства рассказали в ФАС28.07.2021Создание таких союзов позволит мелким розничным продавцам осуществлять совместные закупки для расширения ассортимента, снижения закупочных и розничных цен. -
Минпромторг России подготовил рекомендации по приоритетному использованию отечественных автомобилей госслужащими26.10.2023Нижеперечисленные автомобильные бренды рекомендуются для включения в список приобретения легковых автомобилей: - LADA (модели: Vesta, Vesta SW Cross, Granta, Niva Travel, Niva Legend);- УАЗ (модели: Патриот, Пикап, Профи, Хантер, СГР);- AURUS (модели: SENAT, KOMENDANT);- «Москвич» (модели: 3, 3е, 6);- Evolute (модели: I-PRO, I-JOY, I-SKY);- Haval (модели: Jolion, Dargo, F7/F7x, H9). При выборе автомобилей заказчикам рекомендуется приоритетно рассмотреть модели с высоким уровнем локализации


