基于DEA-FCA的建筑承包商信用評(píng)價(jià)模型研究

□陳楊楊 王雪青 趙麗麗

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基于DEA-FCA的建筑承包商信用評(píng)價(jià)模型研究

□陳楊楊1,2王雪青2趙麗麗2

[1. 天津城建大學(xué) 天津 300384；2. 天津大學(xué) 天津 300072]

建筑承包商信用評(píng)價(jià)是一個(gè)多指標(biāo)決策問(wèn)題，有效地對(duì)承包商進(jìn)行信用評(píng)價(jià)能降低交易成本，約束和規(guī)范其行為，促進(jìn)建筑市場(chǎng)健康穩(wěn)定發(fā)展。針對(duì)目前建筑市場(chǎng)承包商信用缺失問(wèn)題，考慮評(píng)價(jià)指標(biāo)的特點(diǎn)，提出了基于DEA交叉評(píng)價(jià)和模糊綜合評(píng)價(jià)相結(jié)合的承包商信用評(píng)價(jià)方法，采用DEA模型計(jì)算定量指標(biāo)決策單元的平均交叉效率值并將其模糊化，同時(shí)利用三角模糊數(shù)加權(quán)平均算子將專家給出的定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)意見(jiàn)進(jìn)行集結(jié)，最后通過(guò)算例計(jì)算了承包商的信用排序，驗(yàn)證了模型的有效性。

信用評(píng)價(jià)；承包商；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；模糊綜合評(píng)價(jià)

引言

承包商信用是在交易中產(chǎn)生的，遵守承諾，實(shí)踐成約的能力和意愿[1]。伴隨我國(guó)建筑市場(chǎng)的迅速發(fā)展，承包商作為建筑產(chǎn)品的直接生產(chǎn)者，其失信行為屢見(jiàn)不鮮，具體表現(xiàn)為合同履約效率低、質(zhì)量安全狀況差、拖欠工人工資等。這些行為不僅會(huì)導(dǎo)致投資者、業(yè)主、政府的經(jīng)濟(jì)損失，還會(huì)引發(fā)工程質(zhì)量事故，從而威脅公眾生命安全和社會(huì)穩(wěn)定。因此針對(duì)承包商信用缺失問(wèn)題，完善相應(yīng)的承包商信用評(píng)價(jià)機(jī)制，提高承包商的信用意識(shí)，以達(dá)到約束和規(guī)范承包商失信行為的目的，是當(dāng)前工程建設(shè)領(lǐng)域亟需解決的重大問(wèn)題。

國(guó)外學(xué)者對(duì)于企業(yè)信用問(wèn)題的研究主要集中在商業(yè)信用中，針對(duì)建筑市場(chǎng)信用問(wèn)題的研究成果較少，但眾多學(xué)者都認(rèn)為承包商的信用水平影響其績(jī)效評(píng)價(jià)[2～3]，同時(shí)在資格預(yù)審環(huán)節(jié)中要充分考慮承包商的信用水平[4～5]。我國(guó)學(xué)者對(duì)于承包商信用問(wèn)題的研究，在理論和方法上均處于不斷探索的階段。劉高軍將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與粗糙集方法相結(jié)合，對(duì)承包商的信用進(jìn)行了評(píng)價(jià)，并將評(píng)價(jià)結(jié)果與采用Logistic、決策樹(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法得出的結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比，結(jié)果表明采用粗糙集方法計(jì)算精度更高[6]；王孟鈞運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論對(duì)建筑市場(chǎng)信用系統(tǒng)的構(gòu)成、內(nèi)在機(jī)理及相互之間的關(guān)系進(jìn)行了仿真研究，研究表明承包商的信用是建筑市場(chǎng)信用的重要組成部分，但其作用是被動(dòng)的[7]；曹丹陽(yáng)針對(duì)我國(guó)建筑市場(chǎng)業(yè)主大量拖欠承包商工程款的問(wèn)題，提出了建筑企業(yè)承包商對(duì)業(yè)主進(jìn)行信用評(píng)價(jià)的新思路，建立了基于熵值法的業(yè)主信用評(píng)價(jià)模型，并通過(guò)實(shí)例驗(yàn)證了模型的有效性[8]；靳淑敏采用信息熵的決策樹(shù)分類(lèi)算法對(duì)河北省120家建筑承包商進(jìn)行了信用評(píng)價(jià)，結(jié)果表明決策樹(shù)算法誤判率較低[9]；在此基礎(chǔ)上，烏云娜將Minkowski距離、灰色數(shù)與理想點(diǎn)法相結(jié)合針對(duì)代建人信用問(wèn)題構(gòu)建了多屬性群決策模型[10]。

上述承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)，多采用定量指標(biāo)，而對(duì)承包商進(jìn)行信用評(píng)價(jià)過(guò)程中，有些指標(biāo)很難被量化，需要綜合考慮定量要素和定性要素，使之能夠納入到統(tǒng)一的綜合評(píng)價(jià)模型之中。而采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（Data Envelopment Analysis，DEA）與模糊綜合評(píng)價(jià)方法（Fuzzy Comprehensive Assessment，F(xiàn)CA）相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法，可以利用DEA在處理定量數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)和FCA在處理定性數(shù)據(jù)方面的優(yōu)勢(shì)，實(shí)現(xiàn)各自算法的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，同時(shí)國(guó)內(nèi)眾多學(xué)者對(duì)DEA與FCA相結(jié)合的模型及其應(yīng)用進(jìn)行了研究。段紹偉針對(duì)工程方案設(shè)計(jì)的主觀性問(wèn)題，構(gòu)建了DEA-FCA模型，研究了設(shè)計(jì)方案的相對(duì)有效性[11]；張熠運(yùn)用DEA-FCA的方法對(duì)投資項(xiàng)目進(jìn)行了評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)了模糊指標(biāo)的定量化，并在模型中考慮了投資項(xiàng)目的弱點(diǎn)以及無(wú)效的原因[12]；柳順在運(yùn)用DEA評(píng)價(jià)模型計(jì)算出評(píng)級(jí)單元的基礎(chǔ)上，對(duì)相對(duì)效率進(jìn)行模糊化處理，進(jìn)而運(yùn)用FCA模型對(duì)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行二次評(píng)價(jià)，使得模型的可信度增強(qiáng)[13]。然而原始DEA往往會(huì)夸大決策單元自身的長(zhǎng)處、回避自身的缺陷，因而評(píng)價(jià)結(jié)果不夠客觀和全面。因此王潔方提出的DEA交叉評(píng)價(jià)方法，很好地彌補(bǔ)了該缺陷[14]?；诖耍疚奶岢鲆环N基于DEA交叉評(píng)價(jià)和FCA的承包商信用評(píng)價(jià)方法，采用DEA模型計(jì)算定量指標(biāo)決策單元的平均交叉效率值并將其模糊化，同時(shí)利用三角模糊數(shù)加權(quán)平均算子將專家給出的定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)意見(jiàn)進(jìn)行集結(jié)，最后通過(guò)算例計(jì)算了承包商的信用排序，驗(yàn)證了模型的有效性。

一、承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

對(duì)于承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的研究，不同的學(xué)者側(cè)重點(diǎn)有所不同。Hatush認(rèn)為承包商基本情況、財(cái)務(wù)能力、管理能力、技術(shù)能力影響其信用水平[15]；劉曉峰和齊二石等選取管理能力、技術(shù)能力以及信用記錄作為承包商信用評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系[16]；而Maryam認(rèn)為承包商財(cái)務(wù)能力、管理能力、技術(shù)能力、信用記錄對(duì)其信用有影響[17]；在此基礎(chǔ)上，夏立明提出了承包商融資信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)，即：基本情況、財(cái)務(wù)能力、管理能力、技術(shù)能力、信用記錄[18]。而選取恰當(dāng)評(píng)價(jià)指標(biāo)是進(jìn)行承包商信用評(píng)價(jià)的關(guān)鍵。

（一） 承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系設(shè)計(jì)與處理

本文采用文獻(xiàn)調(diào)查法和專家調(diào)查問(wèn)卷法確定指標(biāo)體系，分別以“信用評(píng)價(jià)（Credit）”、“承包商信用（Contractor Credit）”、“建筑企業(yè)信用（Construction Enterprise Credit）”、“承包商選擇（Contractor Selection）”等為關(guān)鍵詞，對(duì)中英文期刊數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行檢索，提取出現(xiàn)頻次較高的60個(gè)指標(biāo)。

在此基礎(chǔ)上，通過(guò)發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷的形式，考察承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性程度和數(shù)據(jù)獲取的難易程度。調(diào)研對(duì)象主要包括政府部門(mén)人員、業(yè)主代表、施工企業(yè)代表、咨詢企業(yè)代表以及高校老師，調(diào)查共投放問(wèn)卷150份，收回124份，其中有效問(wèn)卷110份，有效問(wèn)卷回收率為73.3%。問(wèn)卷采用5級(jí)李克特量表（0-4分）計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的平均值與變異系數(shù)。

（二） 承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的確定

根據(jù)以上統(tǒng)計(jì)結(jié)果去除指標(biāo)重要性程度和易獲取性平均值和小于2.5的指標(biāo)同時(shí)去除變異系數(shù)大于0.5的指標(biāo)。在此基礎(chǔ)上參考《建筑市場(chǎng)信用主體評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)》（征求意見(jiàn)稿）、《建筑業(yè)企業(yè)資質(zhì)等級(jí)標(biāo)準(zhǔn)》、《施工總承包企業(yè)特級(jí)資質(zhì)標(biāo)準(zhǔn)》等評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，將獲得的指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)、合并，并結(jié)合承包商信用特點(diǎn)，得到如表1所示指標(biāo)體系。

表1 承包商信用評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

二、基于DEA-FCA承包商信用評(píng)價(jià)模型

（一） DEA交叉評(píng)價(jià)模型

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法（DEA）是以相對(duì)效率概念為基礎(chǔ)，根據(jù)多指標(biāo)投入和多指標(biāo)產(chǎn)出對(duì)相同類(lèi)型的決策單元（Decision Making Units，簡(jiǎn)稱DMU）進(jìn)行相對(duì)有效性或者績(jī)效評(píng)價(jià)的方法。在運(yùn)用DEA方法計(jì)算承包商信用過(guò)程中，投入產(chǎn)出效率與其信用水平是一致的，投入產(chǎn)出效率越高，說(shuō)明其信用水平越高。運(yùn)用此方法的優(yōu)點(diǎn)在于不需要確定指標(biāo)權(quán)重，消除了人為因素帶來(lái)的指標(biāo)權(quán)重誤差，同時(shí)此方法不需要進(jìn)行無(wú)量綱化處理。然而在實(shí)際應(yīng)用中，采用傳統(tǒng)DEA方法計(jì)算得到的決策單元的最大效率值絕大多數(shù)都為1，僅僅采用此方法不能分辨決策單元的優(yōu)劣程度。而DEA交叉評(píng)價(jià)則是采用某個(gè)決策單元最優(yōu)權(quán)重去計(jì)算其他決策單元的效率，實(shí)現(xiàn)決策單元的自評(píng)和互評(píng)，區(qū)分其優(yōu)劣。

各自對(duì)應(yīng)的權(quán)向量分別為：

（二）模糊綜合評(píng)價(jià)

模糊綜合評(píng)價(jià)方法是以Zadeh提出的模糊數(shù)學(xué)為基礎(chǔ)，應(yīng)用模糊關(guān)系合成的原理，將一些邊界不清晰、不易定量的因素，轉(zhuǎn)化為某種量化的表達(dá)形式的綜合評(píng)價(jià)方法。

（三）DEA-FCA信用評(píng)價(jià)方法步驟

本文在DEA交叉評(píng)價(jià)的基礎(chǔ)上，引入模糊綜合評(píng)價(jià)，利用DEA計(jì)算出定量型評(píng)價(jià)指標(biāo)的平均交叉效率值并模糊化，同時(shí)用專家給出的隸屬函數(shù)對(duì)定性指標(biāo)進(jìn)行數(shù)字化表征，最后根據(jù)權(quán)重對(duì)所有經(jīng)過(guò)模糊化處理的指標(biāo)進(jìn)行總體的信用評(píng)價(jià)，基本步驟如下：

步驟2：對(duì)于定性指標(biāo)，采取專家5級(jí)打分方式，將評(píng)價(jià)對(duì)象分為五個(gè)等級(jí)：很好、好、一般、差、很差，采用三角模糊數(shù)對(duì)語(yǔ)言變量進(jìn)行衡量，各個(gè)等級(jí)的模糊數(shù)及其隸屬函數(shù)如圖1所示。多個(gè)決策者按照上述語(yǔ)言變量分別對(duì)承包商情況進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用模糊平均算子（fuzzy average operation）[20]來(lái)平衡各個(gè)決策者的評(píng)價(jià)，減少了決策者的主觀判斷對(duì)結(jié)果的影響，使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀。

圖1 語(yǔ)言變量模糊數(shù)

三、算例

為簡(jiǎn)化研究并驗(yàn)證算法的可行性和可信性，選擇承包商信用體系中具有代表性且數(shù)據(jù)容易獲得的8個(gè)定量指標(biāo)，即：施工產(chǎn)值、技術(shù)人員所占比例、經(jīng)營(yíng)年限、利潤(rùn)率、資產(chǎn)負(fù)債率、合同增長(zhǎng)率、業(yè)主滿意率、工作獲獎(jiǎng)次數(shù)，此8項(xiàng)指標(biāo)一定程度上代表了承包商的經(jīng)濟(jì)能力和工作業(yè)績(jī)狀況；同時(shí)由于管理能力和技術(shù)能力不容易用具體數(shù)值衡量，因此采用定性描述的形式給出。

（一） 樣本選取

表2 承包商信用評(píng)價(jià)樣本

（二） 對(duì)承包商信用水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)

步驟1：樣本定量指標(biāo)的DEA處理

步驟2：計(jì)算樣本定性指標(biāo)的模糊平均算子

5名評(píng)審專家給出的5家承包商的定性考察指標(biāo)意見(jiàn)如表3所示。

表3 決策者對(duì)承包商信用定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)

將語(yǔ)言變量轉(zhuǎn)換成模糊數(shù)來(lái)表示對(duì)承包商信用定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)見(jiàn)表4。

表4 決策者對(duì)承包商信用定性指標(biāo)的評(píng)價(jià)（模糊數(shù)）

根據(jù)公式（6），計(jì)算得到5家承包商的技術(shù)能力和管理能力分別的評(píng)價(jià)綜合值，并結(jié)合步驟1計(jì)算得到的定量指標(biāo)綜合效率評(píng)價(jià)值，得到承包商綜合表現(xiàn)值如表5所示。

表5 承包商定性指標(biāo)評(píng)價(jià)綜合值

表6 最終信用評(píng)價(jià)結(jié)果及排序

四、結(jié)語(yǔ)

承包商信用水平的高低一定程度上反映了其承攬工程的能力，對(duì)承包商進(jìn)行信用評(píng)價(jià)不僅可以有效地約束和規(guī)范其行為，而且業(yè)主可以將信用評(píng)價(jià)結(jié)果作為選擇承包商的依據(jù)，為業(yè)主選擇合適的承包商提供保障。在信用評(píng)價(jià)過(guò)程中，本文結(jié)合了DEA交叉評(píng)價(jià)和模糊理論對(duì)承包商信用水平進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)，通過(guò)DEA交叉評(píng)價(jià)將“自評(píng)”與“互評(píng)”相結(jié)合，處理承包商信用評(píng)價(jià)定量指標(biāo)更客觀、全面；模糊集理論將專家給出的評(píng)價(jià)信息轉(zhuǎn)化成隸屬函數(shù)并對(duì)其進(jìn)行數(shù)字化表征，在此基礎(chǔ)上采用模糊平均算子來(lái)平衡各個(gè)決策者的評(píng)價(jià)，使評(píng)價(jià)結(jié)果更客觀，最后通過(guò)計(jì)算三角模糊數(shù)的期望得出承包商信用水平的總排序，為承包商信用評(píng)價(jià)評(píng)價(jià)提供了一種新的解決方案。然而對(duì)于DEA交叉效率值的模糊化，文中僅僅是采用了一種較為簡(jiǎn)便的轉(zhuǎn)化方法，如何為其選擇合適的模糊隸屬函數(shù)，以及確定定性指標(biāo)和定量指標(biāo)的加權(quán)權(quán)重，是進(jìn)一步需要研究的問(wèn)題。

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Research on Contractors’ Credit Assessment Model Based on DEA-FCA Model

CHEN Yang-yang1,2WANG Xue-qing2ZHAO Li-li2

(1. College of Economic and Management, Tianjin Chenjian University Tianjin 300384 China 2. Faculty of Management and Economics, Tianjin University Tianjin 300072 China)

The assessment of contractors’ credit is a typical multi-indicator decision making problem. If assessed effectively, we can reduce the transaction cost and retrain their behavior. Therefore, they will behave normally, and in the end, to promote the construction industry to develop stably and healthily. As contractors are lack of credit at present, considering the features of indicators, a new credit evaluation method was proposed, which was based on DEA cross evaluation and fuzzy comprehensive assessment. We first calculated the average cross efficiency value of decision units’ quantitative indicators through the DEA model. Meanwhile, the qualitative indicators were got by the triangular fuzzy number weighted averaging operation. Finally, we ranked the contractors credit value through a numerical example, which verified the model we proposed is effective.

credit evaluation; contractor; data envelopment analysis; fuzzy comprehensive assessment

2014-03-24

國(guó)家自然科學(xué)基金（71172148）；住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部基金（2011-R3-18）.

陳楊楊（1985-）女，博士，天津城建大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教師；王雪青（1968-）女，博士，天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部教授，博士生導(dǎo)師；趙麗麗（1985-）女，天津大學(xué)管理與經(jīng)濟(jì)學(xué)部博士生.

TU72

A

10.14071/j.1008-8105(2014)06-0026-06

編輯 何 婧