基于行為挖掘的集中采購分組評標行為研究

劉旭旺 張正軒

摘 要：分組多屬性評價決策是政府和大型企業(yè)集團集中采購的重要評標方法，針對分組評標實踐和當前機制潛在問題，在專家有限理性條件下，基于歷史評標數(shù)據(jù)，以提高評標公平性為目標，提取和量化評標行為參數(shù)，采用行為挖掘技術(shù)分析和預(yù)測評標專家的行為特征，為評標專家的選取和多屬性評標決策提供決策支持。

關(guān)鍵詞：集中采購；分組評標；評標公平性；行為挖掘

中圖分類號：F25 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.06.016

1 引言

隨著電子商務(wù)的飛速發(fā)展和“互聯(lián)網(wǎng)+”行動計劃的推進，網(wǎng)絡(luò)化集中采購已成為政府和大型企業(yè)集團獲取資源的重要途徑。集中采購為一個買家、多個賣家，又稱招投標，具有降低成本、提高效率之優(yōu)點，作為一種資源獲取手段正越來越多的被用來進行采購。近年來，政府部門和大型企業(yè)集團為了壓縮采購成本，遏制采購過程中的腐敗現(xiàn)象，大多采用了集中采購的方式。評標作為集中采購過程的重要環(huán)節(jié)，直接影響資源的分配和招投標的公平性，對于集中采購中普遍被采用的分組評標方法，特別是在具體評標執(zhí)行過程中，如何基于評標專家?guī)飕F(xiàn)狀選取參評專家，以最大程度保障評標公平性是一個重要的科學(xué)問題。本論文主要考慮評標專家對評標系統(tǒng)復(fù)雜性的影響，分析如何提取和量化評標行為，以及如何利用評標數(shù)據(jù)進行行為挖掘和行為分析，預(yù)測評標專家行為，進一步指導(dǎo)專家的選取和專家組的組建，給評標管理實踐提供有力的決策支持。

2 分組多屬性評標機制及問題

由于采購品通常具有多重屬性，投標人的勝出不再僅僅取決于價格，勝標的確定便成了典型的多屬性決策問題。在多屬性評標過程中，一般將技術(shù)屬性（性能、配置、安全性等）和商務(wù)屬性（價格、售后服務(wù)等）分離，技術(shù)專家組和商務(wù)專家組分別評定技術(shù)標和商務(wù)標，技術(shù)組和商務(wù)組評分的加權(quán)值即為標的總分，總分最高者勝標，稱之為分組多屬性評標。該評標方法目前被我國許多大型企業(yè)和政府所普遍采用。

不同于一般的多屬性決策問題，該分組評標有如下特點：（1）技術(shù)屬性和商務(wù)屬性通常具有強負相關(guān)性。技術(shù)指標高通常會帶來商務(wù)指標低，如汽車性能好，價格必然高。（2）技術(shù)專家和商務(wù)專家具有非合作性。由于評標專家組的企業(yè)責任和目標利益不同，技術(shù)專家重視的是采購設(shè)備的安全和高性能，而商務(wù)專家則更注重預(yù)算控制和低成本。這樣，兩組專家在評標過程中很可能是非合作的。（3）技術(shù)專家和商務(wù)專家之間存在選擇偏好沖突。評標專家選擇勝出標的標準不同，加之屬性間負相關(guān)性的存在，兩組專家在評標過程中不可避免地產(chǎn)生偏好沖突。

因此，隨著參評次數(shù)的增加和經(jīng)驗積累，偏好沖突程度會越來越大，評標專家的評分標準可能發(fā)生扭曲。另外，評標專家、投標方和評標監(jiān)管部門之間還可能存在串通行為。顯然，這些行為將使評標結(jié)果失真，難以形成高一致性的決策方案，直接影響評標的公平性和采購質(zhì)量。于是，基于評標數(shù)據(jù)，如何科學(xué)選擇和組建專家組、優(yōu)化評標決策方法將是采購實踐亟需解決的重要現(xiàn)實問題。

3 評標專家行為挖掘的必要性

根據(jù)標的物屬性將集中采購分為單屬性采購和多屬性采購。單屬性采購只有價格屬性，不存在評標問題。在多屬性采購的研究中，主要就機制設(shè)計、投標策略、屬性選擇、買方行為、評標決策等展開，研究表明多屬性拍賣的效用明顯高于單屬性拍賣。隨著集中采購的日益重要，評標已成為多屬性采購中的一項重要研究內(nèi)容。從現(xiàn)有文獻看，主要就評標價格曲線、權(quán)重確定、風(fēng)險預(yù)警和評分函數(shù)具體化等展開研究，Rodriguez僅就會議投標的評審專家行為進行了分類研究，基于上海某大型招投標公司調(diào)研和評標數(shù)據(jù)，Wang 和 Liu建立了分組評標的數(shù)學(xué)模型并對評標結(jié)果統(tǒng)計分析，劉旭旺和汪定偉等對分組評標存在的問題進行了定性模擬和多智能體仿真。但現(xiàn)有研究沒有考慮評標行為和選擇偏好沖突對評標公平性的影響，對評標專家的選取與組建、分組評標決策方法的優(yōu)化等問題未深入研究。而這些問題的解決對政府和企業(yè)的集中采購將具有重要的現(xiàn)實意義。

行為挖掘作為數(shù)據(jù)挖掘的一個研究領(lǐng)域，是一種從海量應(yīng)用數(shù)據(jù)中提取潛在有用的行為信息的過程，已經(jīng)在模式識別、優(yōu)化決策、行為運作等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。評標數(shù)據(jù)是評標專家決策行為的數(shù)據(jù)表現(xiàn)形式，歷史評標數(shù)據(jù)是評標管理部門的重要信息資源。因此，對歷史數(shù)據(jù)進行挖掘，可以為評標專家選取、專家組組建提供決策依據(jù)。

4 基于行為挖掘的評標行為分析

4.1 評標公平性的描述

基于企業(yè)的實地調(diào)研，針對分組評標的特點，考慮采購部門和投標商對分組評標模式的反饋，利用行為科學(xué)（心理學(xué)、社會學(xué)）以及管理學(xué)行為分析的方法，把評標專家的行為分為抬分行為、壓分行為、抬壓分行為和正常行為。在此基礎(chǔ)上，評標公平性一般是自然語言的定性表達，因而是含糊的和非量化的，采用模糊數(shù)學(xué)和定量化的描述方法。評標公平性包括評標專家評分的公平性和勝標者確定方法的公平性。因此，評標公平性的評價結(jié)構(gòu)主要體現(xiàn)在評標專家打分公平性（極端打分）和評標決策結(jié)果公平性（一致性）兩個方面。

評標結(jié)果一致性通過兩組專家和組內(nèi)專家的選擇偏好沖突來量化，組內(nèi)專家之間的偏好沖突程度越小說明專家決策結(jié)果的一致性越高，而組間偏好沖突程度在一定范圍內(nèi)具有合理存在性。因此，考慮標書屬性的分散程度和歷史評標行為的聚類結(jié)果，確定合理的組間偏好沖突區(qū)間閾值。

以上任何一個環(huán)節(jié)出現(xiàn)不公平必將帶來評標結(jié)果的不公平，影響投標方和采購方的利益。因此，本項目將從以上兩方面描述和定義評標公平性。評標公平性為評標專家極端打分測度與評標結(jié)果一致性的加權(quán)。

4.2 基于歷史評標數(shù)據(jù)的分組評標行為挖掘研究

4.2.1 基于歷史評標數(shù)據(jù)的分組評標行為聚類

根據(jù)內(nèi)容4.1中對評標行為的描述和定義，利用歷史評標數(shù)據(jù)，分別計算技術(shù)專家組和商務(wù)專家組每個專家對應(yīng)的行為參數(shù)，構(gòu)建評標行為參數(shù)數(shù)據(jù)庫。用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中時序關(guān)聯(lián)分析、分類、聚類和偏差檢測等方法來發(fā)現(xiàn)歷史評標數(shù)據(jù)庫以及評標行為數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)知識和數(shù)據(jù)之間的規(guī)律，特別是技術(shù)專家和商務(wù)專家評標行為之間、同一專家評標行為的時間序列關(guān)聯(lián)分析。利用演化時間序列和演化數(shù)據(jù)聚類算法，對評標專家?guī)斓膶＜以u標行為進行聚類，并調(diào)整聚類閾值，按照評標行為數(shù)據(jù)庫中的行為參數(shù)聚類為抬分組、壓分組、抬壓分組和正常組，為評標專家的選擇和團隊組建提供決策依據(jù)。得到專家?guī)熘性u標行為類型的構(gòu)成比例，為評標相關(guān)行為的動態(tài)演化提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

4.2.2 專家行為對公平性的影響機理

評標公平性采用內(nèi)容4.1中的模糊數(shù)學(xué)和定量化的描述方法；建立評標行為與評標結(jié)果公平性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，用模糊規(guī)則和模糊滿意度表達。在此基礎(chǔ)上，建立評標行為與評標結(jié)果公平性之間的知識庫，描述和表達專家行為對公平性的影響機理，建立評標結(jié)果公平性的預(yù)測模型。

5 結(jié)論

本文面向中國政府和大型企業(yè)集團集中采購的現(xiàn)實需求，針對物品的多屬性特征，考慮專家分組及評標行為偏好對公平性的影響，采用系統(tǒng)工程思想和行為挖掘方法，提出了描述和量化評標行為的具體方法，進而建立公平性的評價結(jié)構(gòu)框架，以便基于歷史評標數(shù)據(jù)對專家評標行為進行聚類，為評標專家的選取和專家組的優(yōu)化提供決策依據(jù)，以提高評標公平性。本文僅僅是從方法論的角度對研究思路進行了總體概括，還有待進一步具體實施，該項研究的實施不僅能豐富和發(fā)展多屬性群決策優(yōu)化理論，而且為政府和企業(yè)集中采購提供理論依據(jù)和決策支持，對提高評標公平性具有重要的現(xiàn)實意義。該成果還可應(yīng)用于類似分組特征的其它多屬性決策問題。

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