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    基于語言評價的政府采購評標(biāo)方法

    2014-04-19 14:47:34張光準(zhǔn)
    財政監(jiān)督 2014年27期
    關(guān)鍵詞:招標(biāo)人評標(biāo)梯形

    ●徐 軻 錢 程 張光準(zhǔn)

    基于語言評價的政府采購評標(biāo)方法

    ●徐 軻 錢 程 張光準(zhǔn)

    在以招標(biāo)方式進(jìn)行的政府采購項目中,評標(biāo)方法的選擇直接影響決策結(jié)果。政府采購評標(biāo)作為多目標(biāo)決策,一直受到學(xué)界的廣泛關(guān)注。本文旨在使用基于語言評價的群體意見共識方法,優(yōu)化政府采購評標(biāo)的決策過程,提高決策質(zhì)量,同時試圖通過對招標(biāo)人與評標(biāo)委員會的責(zé)任與權(quán)利進(jìn)行再分配,提出針對評標(biāo)制度構(gòu)建的合理建議與創(chuàng)新型思路。

    一、理論分析

    (一)評標(biāo)權(quán)重的分配問題

    招標(biāo)文件中規(guī)定的各項評標(biāo)內(nèi)容的權(quán)重分配是決定評標(biāo)結(jié)果的重要影響因素,權(quán)重分配的不合理是目前政府采購招標(biāo)過程中的一個重要問題。評標(biāo)權(quán)重分配不合理可分為兩種:一是無傾向性的權(quán)重分配不合理。這是由于招標(biāo)人自身能力有限而導(dǎo)致在制作招標(biāo)文件過程中評分權(quán)重分配與實際需求產(chǎn)生偏差,即使招標(biāo)人并非有意為之,但這種不合理性將產(chǎn)生逆向選擇,影響招標(biāo)結(jié)果;二是有傾向性的權(quán)重分配不合理。招標(biāo)人有意根據(jù)某投標(biāo)人投標(biāo)文件“量體裁衣”設(shè)置權(quán)重以使其中標(biāo),這種情況在實踐中屢見不鮮。

    評標(biāo)權(quán)重分配不合理存在較大的隱蔽性,特別是傾向性的權(quán)重分配不合理嚴(yán)重破壞了公平競爭的環(huán)境卻很難將其直接判定為違法。本文解決這一問題的途徑是把設(shè)置評標(biāo)權(quán)重的權(quán)力授予評標(biāo)委員會,這是因為一方面評標(biāo)委員會成員具有豐富的專業(yè)知識,能夠根據(jù)招標(biāo)采購項目的需求最大程度避免非傾向性的權(quán)重設(shè)置不合理現(xiàn)象的出現(xiàn)。另一方面,本文提出的基于語言評價的評標(biāo)方法能夠提供科學(xué)的決策模型用于權(quán)重設(shè)置的決策過程,在評委會成員間形成制衡與博弈機(jī)制,以保證評標(biāo)委員會成員在規(guī)則框架內(nèi)合理行使權(quán)重分配權(quán)力。

    同時,本文的制度設(shè)計中,為了讓采購結(jié)果更加符合招標(biāo)人需求,評標(biāo)委員會根據(jù)群體評標(biāo)結(jié)果向招標(biāo)人推薦3家供應(yīng)商,由招標(biāo)人確定最終的中標(biāo)供應(yīng)商。另外,在招標(biāo)人行使定標(biāo)權(quán)的情況下,也需要加大其相應(yīng)的責(zé)任,招標(biāo)人需對定標(biāo)結(jié)果所導(dǎo)致的采購質(zhì)量問題負(fù)責(zé),以實現(xiàn)權(quán)責(zé)對等。

    (二)群體意見共識方法在評標(biāo)中的應(yīng)用

    在政府采購評標(biāo)過程中,由于評標(biāo)委員會成員的知識背景、看待問題的價值觀和社會背景的不同,以及群體中成員對各目標(biāo)的偏好不同,面對同一問題或幾個可選的方案,肯定會存在諸多分歧。本文嘗試通過群體意見共識的評標(biāo)方法,利用不同評委會成員的專業(yè)知識相互補充,同時集結(jié)評標(biāo)委員會成員的不同意見,形成評標(biāo)“最優(yōu)解”即最優(yōu)的評標(biāo)結(jié)果。

    具體來講,即各專家單獨評標(biāo),然后將評判結(jié)果進(jìn)行匯總,并把單個專家的評判結(jié)果與總評價進(jìn)行比較,如果偏差超過一定程度,則剔除相應(yīng)專家的評判結(jié)果,最后對其余專家的評價進(jìn)行匯總,從而得出最終評標(biāo)結(jié)果。雖然評標(biāo)委員會在獲得設(shè)置權(quán)重的權(quán)利后,增加了自身的自由裁量權(quán),但是通過這種剔除極端偏差項的方式,可以避免由于個別專家的極端評判而影響最終的評標(biāo)結(jié)果。

    群體意見共識方法在評標(biāo)中的應(yīng)用有效解決了政府采購中三類問題:

    1、解決經(jīng)濟(jì)效益與社會效益的權(quán)衡問題。政府采購需要兼顧多重功能目標(biāo),不僅要考慮項目的經(jīng)濟(jì)效益,也需要兼顧諸如環(huán)境保護(hù)、綠色產(chǎn)品、采購國貨、保護(hù)中小企業(yè)等社會效益。例如一些專家可能將某設(shè)備采購的經(jīng)濟(jì)效益作為首要考慮因素,另一些專家可能將設(shè)備的環(huán)保性能作為重點。諸如社會上對PX項目的爭議就反映出當(dāng)今社會對于項目經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境保護(hù)、社會利益的權(quán)衡問題的思考。

    2、不同關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的權(quán)衡。一般情況下,針對同一個采購項目會存在多個技術(shù)評價指標(biāo),而專家們由于自身的知識背景、價值觀偏好等差異,從而對各個評價指標(biāo)重要性程度的認(rèn)識也會存在諸多差異。然而,利用基于語言評價的群體意見共識計算方法,能夠利用專家們的知識互補,集結(jié)不同專家對于項目關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的偏好,最后形成可排序的綜合評價信息。

    3、避免評標(biāo)結(jié)果的合理性受到某些專家極端評價的影響。在實踐中,評標(biāo)專家做出極端評價的原因主要有兩種。一種是由于受到供應(yīng)商等利益相關(guān)人的影響,而故意作出明顯偏袒某一或某些供應(yīng)商的極端評價。另一種原因是由于目前專家信息庫制度不夠完善,所以抽取到的評標(biāo)專家的知識儲備可能與評標(biāo)標(biāo)的所需的專業(yè)背景相差太大,無意中成了評標(biāo)委員會中的“偽專家”,無法對標(biāo)的作出合乎常理的評價,只能硬著頭皮胡亂打分,雖然無意偏袒某些特定的供應(yīng)商,但是客觀上導(dǎo)致了極端評價的出現(xiàn)。本文提供的群體意見共識評標(biāo)方法,能夠在計算過程中剔除極端偏差項,從而保證最后評標(biāo)結(jié)果的穩(wěn)定性與合理性。

    (三)語言評價在評標(biāo)中的應(yīng)用

    在具體評標(biāo)中,由于政府采購的多目標(biāo)性,必然要考慮許多實際的評價指標(biāo),而這些評價指標(biāo)中既有可以量化的定量指標(biāo),也有許多無法量化的定性指標(biāo),特別在政府采購服務(wù)類項目中更是如此。由于定性評價指標(biāo)的模糊性和不確定性,評標(biāo)委員會成員對標(biāo)的進(jìn)行評判時最容易表達(dá)的偏好信息形式是自然語言,因此本文將采用語言評價方法。語言評價方法是先將定量的指標(biāo)和定性的指標(biāo)進(jìn)行無量綱處理,然后結(jié)合對所有指標(biāo)的評價,從而得出綜合評價信息。通過使用這種基于語言評價信息的模糊數(shù)評標(biāo)方法,能夠得到更切合實際的評標(biāo)結(jié)果,以達(dá)到提高決策質(zhì)量的目的。特別地,對于公共服務(wù)采購這一熱點話題,此類方法能夠較好的解決公共服務(wù)采購評標(biāo)中如何評價難以量化的服務(wù)指標(biāo)這一關(guān)鍵問題。

    (四)基于語言評價的政府采購評標(biāo)方法步驟

    第一步:對定量評價進(jìn)行無量綱化處理,轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)。

    第二步:將評標(biāo)委員會成員給出的單個語言評價信息,如方案xi對應(yīng)于評價因素yj的評價值,和對評價因素yj的權(quán)重設(shè)定,轉(zhuǎn)化為Rij和Qj。

    第三步:采用模糊意見集結(jié)方法對第二步中的梯形模糊數(shù)進(jìn)行集結(jié),形成群體評價矩陣。

    第四步:根據(jù)評標(biāo)委員會成員的綜合評價矩陣,對各專家給出的信息進(jìn)行隸屬度評判。

    第五步:對各供應(yīng)商綜合評價信息進(jìn)行比較,得出評標(biāo)委員會意見共識下的評標(biāo)結(jié)果。

    第六步:招標(biāo)人根據(jù)評標(biāo)委員會給出的評標(biāo)結(jié)果選出最終中標(biāo)商。

    圖1 評標(biāo)步驟

    二、案例分析

    某市危險廢物填埋設(shè)備招標(biāo)項目,評價指標(biāo)分為三部分:價格部分、商務(wù)部分、技術(shù)部分。商務(wù)部分包含類似工程業(yè)績、企業(yè)資質(zhì)、財務(wù)狀況、質(zhì)保體系等因素;技術(shù)部分包含設(shè)備成套完整情況、工藝措施和質(zhì)量控制、技術(shù)培訓(xùn)及售后服務(wù)、進(jìn)度計劃、環(huán)保性能、使用壽命等因素。該案例中包含典型的定量指標(biāo):價格、使用壽命等;定性指標(biāo):企業(yè)資質(zhì)、質(zhì)保體系等,屬于多目標(biāo)決策。經(jīng)過公開招標(biāo),共有6名有效投標(biāo)人。評標(biāo)委員會由包含招標(biāo)人代表、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)專家共5人組成。由多名專家進(jìn)行評標(biāo),該評標(biāo)屬于典型的群體決策。

    首先引入梯形模糊數(shù)概念:

    定義0.1設(shè)R為實數(shù)域,R上的模糊集的全體記為F(R)。若有A∈F(R),且存在區(qū)間[c、d]∈R,使得:

    梯形模糊數(shù)的表達(dá)方式為A=(a,b,c,d)且a≤b≤c≤d;(梯形模糊數(shù)的隸屬函數(shù))(0.1)設(shè)A=(a1,b1,c1,d1)和B=(a2,b2,c2,d2)為任意兩個梯形模糊數(shù),梯形模糊數(shù)運算法則如下:

    表1 危險廢物填埋設(shè)備招標(biāo)項目評價指標(biāo)

    表2 評價因素與權(quán)重審定語言信息對應(yīng)的梯形模糊數(shù)

    表3 評標(biāo)委員會成員設(shè)定的權(quán)重信息

    表4 定量指標(biāo)

    表5 評標(biāo)委員會成員對定性指標(biāo)的語言評價

    應(yīng)用結(jié)合語言評價與梯形模糊數(shù)的群體意見共識方法進(jìn)行評標(biāo):

    (一)定量評價無量綱化

    定量評價無量綱化概念:為了保證定量信息和定性信息的語言評價值相融合,定量信息需要進(jìn)行一定的處理,轉(zhuǎn)化為無量綱值,再使用模糊數(shù)進(jìn)行表示。

    如:設(shè)fi為定量指標(biāo),供應(yīng)商Gi(i=1,...,m)在指標(biāo)fi下的定量值為xij(i=1,...,m),則將指標(biāo)的定量值轉(zhuǎn)化為無量綱值可由下式求得:

    得出在定量指標(biāo)fi下,評標(biāo)專家對供應(yīng)商Gi的評價可用梯形模糊數(shù)Yij=(yij,yij,yij,yij)表示。

    經(jīng)計算投標(biāo)價格無量綱值為:G11=0.171、G21=0.142、G31= 0.202、G41=0.156、G51=0.180、G61=0.149。

    (二)語言信息轉(zhuǎn)化成梯形模糊數(shù)

    1、將表3中評標(biāo)委員會成員設(shè)定的權(quán)重信息轉(zhuǎn)化成表2中對應(yīng)的梯形模糊數(shù)。

    2、將表5中評標(biāo)委員會成員對定性指標(biāo)的語言評價轉(zhuǎn)化成表2中對應(yīng)的梯形模糊數(shù)。

    3、將評價梯形模糊數(shù)與對應(yīng)評價權(quán)重模糊數(shù)相乘得出各專家綜合評價梯形模糊數(shù)。

    (三)評標(biāo)專家模糊信息集結(jié)

    模糊信息集結(jié)方法:

    1、當(dāng)評標(biāo)專家對某個供應(yīng)商的評價使用模糊數(shù)表示時,專家之間的評價一致性程度可用相應(yīng)的兩個模糊數(shù)相似度體現(xiàn)。

    2、構(gòu)建一致度矩陣。

    由3.1式可以得出評標(biāo)委員會成員兩兩之間的相似度,可以構(gòu)建出一個一致度矩陣AM。

    3、計算評標(biāo)委員會成員Ei的平均一致度Si(i=1,2,...,s),我們使用平均一致度反應(yīng)單個評標(biāo)成員的評價與其他評標(biāo)成員的一致性。

    單個評標(biāo)成員Ei的平均一致度Si求解公式:

    觀察可知,平均一致度Si為AM中第i行除Sii以外其他因素的平均值。

    4、計算評標(biāo)成員的相對一致度Si*(i=1,2,...,s)。

    評標(biāo)委員會各成員的評價相對一致度Sii反映了他與其他評標(biāo)成員評價之間的相對一致度。Sii越大,說明該成員與其他成員之間的評價越接近,越能代表大多數(shù)評標(biāo)成員的意見,對意見集結(jié)的貢獻(xiàn)也就越大;反之則越偏離,對意見集結(jié)的貢獻(xiàn)越小。

    5、計算評標(biāo)委員會各成員對群體意見集結(jié)的貢獻(xiàn)程度Gi(i=1,2,...,s)。

    因為評標(biāo)委員會各成員的地位是平等的,所以他們的權(quán)威程度是相同的,因此

    6、對梯形模糊數(shù)的評價進(jìn)行集結(jié),得出一致性集結(jié)結(jié)果。

    使用評標(biāo)成員對群體共識的貢獻(xiàn)度Gi,將評標(biāo)委員會各成員的模糊評價集結(jié)為總評價的模糊數(shù)。若用R表示總評價模糊數(shù),則:(3.6)

    使用上述方法即可將評標(biāo)委員會各成員作出的語言評價信息進(jìn)行群體意見集結(jié)。

    (四)群體意見共識評價

    根據(jù)(3.1)式求得評標(biāo)委員會各成員一致性指標(biāo):

    (五)得出評標(biāo)結(jié)果

    對供應(yīng)商進(jìn)行排序。

    模糊數(shù)排序法:

    1、確定作為評價的模糊集V;

    定義5.1 為梯形模糊數(shù)集合,如果模糊數(shù)V滿足:

    則稱V為一個評價。

    評價V表達(dá)評標(biāo)成員的偏好和興趣,用來對梯形模糊數(shù)進(jìn)行評價。

    根據(jù)V的隸屬度函數(shù)又可將V評價分成3種:

    V的隸屬度函數(shù)為單調(diào)增函數(shù),V值越大評價值偏好越強(qiáng),稱為收益型評價

    V的隸屬度函數(shù)為單調(diào)減函數(shù),V值越小評價值偏好越強(qiáng),稱為成本型評價

    V的隸屬度函數(shù)為常數(shù)函數(shù),V值大小對偏好沒有影響,稱為中性評價

    2、對每個供應(yīng)商的綜合評價值ai,按照評價V對其進(jìn)行評價,得評價值Ev(ai)。

    定義5.2 設(shè)M、N為兩個梯形模糊數(shù),定義滿意函數(shù):

    S(M<N)表示M小于N的可能性,S(M>N)表示M大于N的可能性。在進(jìn)行模糊數(shù)與非模糊數(shù)比較時,假設(shè)非模糊數(shù)h,則:

    定義5.3 設(shè)M為梯形模糊數(shù),M根據(jù)評價V的評價值定義為:

    Ev(M)=S(M>V)(5.11)

    由定義5.1中性評價可得:

    由5.13式即可求得每個供應(yīng)商的綜合評價值ai按照評價V的評價值Ev(ai)(i=1,2...,m)。

    3、根據(jù)2中方法對所有供應(yīng)商綜合評價值進(jìn)行排序。

    經(jīng)計算得出相對評標(biāo)結(jié)果,進(jìn)入前3名供應(yīng)商為:第一名G5、第二名G6、第三名G1。

    (六)確定最終中標(biāo)結(jié)果

    招標(biāo)人根據(jù)采購實際需求,從評標(biāo)委員會推薦名單中確定最終中標(biāo)供應(yīng)商。

    三、結(jié)語

    本文提出的評標(biāo)委員會制度創(chuàng)新性構(gòu)建,采用基于語言評價的政府采購評標(biāo)方法,能夠針對政府采購招標(biāo)多目標(biāo)的特點,優(yōu)化評標(biāo)決策過程,提高決策質(zhì)量,推薦出最優(yōu)候選人名單。首先,此方法能夠科學(xué)、合理地分配評標(biāo)權(quán)重,避免無傾向性與有傾向性的權(quán)重設(shè)置不合理情況的出現(xiàn);其次,此方法能夠有效集結(jié)評標(biāo)委員會各成員意見,權(quán)衡與兼顧政府采購項目的多目標(biāo)屬性,并且能夠排除明顯偏離群體意見的極端專家意見;另外,此方法利用語言評價與梯形模糊數(shù)成功解決了評價難以定量描述的定性指標(biāo)問題,得出合理決策結(jié)果?!?/p>

    國際關(guān)系學(xué)院公共市場與政府采購研究所)

    (本欄目責(zé)任編輯:周菲)

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