政府投資工程招投標(biāo)人合謀行為監(jiān)測畫像研究

姚 岱，陳夢黎，陳 赟

(1.湖南省益婁高速公路建設(shè)開發(fā)有限公司，湖南 長沙 410000；2.長沙理工大學(xué) 交通運輸工程學(xué)院，湖南 長沙 410114)

隨著財政收入的快速增長，政府對基礎(chǔ)設(shè)施和公共建設(shè)項目的投資力度繼續(xù)增加，據(jù)國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報統(tǒng)計，自2005年以來，建筑業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值的比重持續(xù)穩(wěn)步上升。2014年增長率再創(chuàng)新高，建筑業(yè)增加值突破7%。從2014年到2018年建筑業(yè)投資力度不斷加大(如圖1所示)。

圖1 2014-2018年建筑業(yè)增加值及增長速度圖

然而，從項目建設(shè)來看，依然存在諸多問題[1]，比如：管理體制方面[2]、工程建設(shè)管理方面[3]等有諸多問題，但英國公平貿(mào)易組織的 Lord Borrie 認(rèn)為在建設(shè)中最為突出的是招投標(biāo)的合謀問題[4]。大量研究表明，由于制度建設(shè)滯后，潛規(guī)則普遍和懲罰力度弱導(dǎo)致的工程項目違法、腐敗越來越多。近年來，從被曝光的合謀案件來看，案件涉及的金額愈發(fā)變大，合謀主體與方式多樣，涉及面愈加廣闊[5]。在國外，荷蘭是最具有典型性和代表性的國家，該案件組織了4 000多家企業(yè)，涉及了28個建筑業(yè)，最終處罰了481家建筑公司[6]；而國內(nèi)，浙江省審計廳在2010年度的審計工作報告中指出，政府投資項目中突出問題是圍標(biāo)、串標(biāo)，普遍存在掛靠轉(zhuǎn)包現(xiàn)象[7]。2011年，國家審計署針對京滬高速鐵路建設(shè)項目的審計過程中發(fā)現(xiàn)，京滬公司排斥、拒絕投標(biāo)人參與對曲阜東、常州北等站房的工程招投標(biāo)，涉及金額高達(dá)4.9億元[8]。2016年，湖南省常德市審計局在審計水利工程建設(shè)項目過程中發(fā)現(xiàn)，項目封閉運行、評標(biāo)敷衍塞責(zé)等情況嚴(yán)重[9]。

在該背景下，隨著互聯(lián)網(wǎng)及信息處理技術(shù)的快速發(fā)展，“用戶畫像”是近幾年來逐漸熱門的一個研究方向。主要是通過對真實用戶建模，從用戶的行為信息、個體屬性信息中提取特征從而生成一種類似畫像的能夠標(biāo)識該用戶的信息集合[10]。用戶畫像的概念自提出以來，就一直受到廣泛關(guān)注，并在多個領(lǐng)域有所應(yīng)用。本文主要研究內(nèi)容是將大數(shù)據(jù)與合謀行為中的大量信息相結(jié)合提煉合謀行為規(guī)律，擬采用標(biāo)簽體系實現(xiàn)招標(biāo)投標(biāo)領(lǐng)域招標(biāo)人與投標(biāo)人合謀行為的畫像研究。

一、合謀行為分析

行為證據(jù)分析法的創(chuàng)始人特維認(rèn)為，繪制畫像的前提是必須同時具備兩個不同類別的信息。第一個方面包括正式的心理訪談分析報告和非正式的各種階段的訪問記錄。第二個方面是各種公開的傳媒資源，包括公眾傳播率很高的報紙、期刊等新聞記錄以及電子媒體如網(wǎng)絡(luò)等輿論報道[11]。本文研究招標(biāo)人與投標(biāo)人合謀行為采集的數(shù)據(jù)來源有三處：文獻(xiàn)數(shù)據(jù)、法院卷宗數(shù)據(jù)和問卷調(diào)查數(shù)據(jù)等。

首先，從理論層面在中國知網(wǎng)(CNKI)檢索“招投標(biāo)”“串標(biāo)”“合謀”等關(guān)鍵詞，檢索時間為2013年至今，除去新聞報道、會議通告等非學(xué)術(shù)性文獻(xiàn)后得到556篇期刊論文。通過文獻(xiàn)閱讀發(fā)現(xiàn)招投標(biāo)階段參與合謀的有招標(biāo)人、投標(biāo)人、招標(biāo)代理機構(gòu)、評標(biāo)專家。從圖2可見，招、投標(biāo)人參與次數(shù)最多，所以研究主體選為招標(biāo)人與投標(biāo)人，研究對象是招標(biāo)人與投標(biāo)人的合謀行為。

圖2 招投標(biāo)階段合謀參與主體條形圖

然后，通過《中國裁判文書網(wǎng)》可查閱到合謀立案的法院卷宗文本，檢索關(guān)鍵詞“招標(biāo)”、案件類型為“刑事案件”、裁判年份2013年(之前年份檢索到的合謀行為案例為個位數(shù)，故未做統(tǒng)計)到2018年(如圖3所示)，發(fā)現(xiàn)每年的招投標(biāo)合謀刑事案件數(shù)量不斷上升。

圖3 招投標(biāo)合謀案件條形圖

從上節(jié)對合謀現(xiàn)象的文獻(xiàn)研究和刑事案件中可知，招標(biāo)人與投標(biāo)人的合謀問題不僅從理論研究上引起關(guān)注而且犯罪現(xiàn)象也愈發(fā)明顯。雖然處理腐敗、合謀問題的法律法規(guī)在不斷完善，量刑標(biāo)準(zhǔn)也在不斷更新，但多數(shù)工程企業(yè)在投標(biāo)過程中，鉆法規(guī)“空子”，打“擦邊球”，經(jīng)常犯一些不足以歸為刑事案件的違法行為。

通過調(diào)查問卷將上述數(shù)據(jù)采集到的招標(biāo)人與投標(biāo)人的合謀行為進行篩選得到如表1所示的典型合謀行為，并將其標(biāo)簽化。

表1 合謀行為歸類后匯總表

二、合謀行為標(biāo)簽化

根據(jù)上述構(gòu)建的28條合謀行為標(biāo)簽，設(shè)置了調(diào)查問卷對其進行篩選、因子和聚類分析，調(diào)查問卷對象為政府人員、建設(shè)單位人員、招標(biāo)代理人員、咨詢?nèi)藛T、評標(biāo)專家、高校學(xué)者等。共收到287份問卷，刪除沒有接觸過招投標(biāo)工作的問卷和20個重復(fù)個案，獲取有效個案267個，問卷樣本的男女比例接近2∶1，從性別和學(xué)歷的交叉表分析，該比例符合工程行業(yè)性別分布情況，可不做問卷的加權(quán)處理。樣本部分結(jié)構(gòu)特征如表2所示。

表2 SPSS交叉分析

根據(jù)回收的有效問卷數(shù)據(jù)，用SPSS25.0對問卷進行信度分析、內(nèi)容效度分析(如表3所示)，問卷整體信度為0.748，說明問卷設(shè)計、數(shù)據(jù)質(zhì)量具有比較好的可靠性。表4中，第1、12、13、16、19、21、27條的α系數(shù)值均大于該問卷的Cronbach’s Alpha值，說明刪除該行為后，問卷的Cronbach’s Alpha值提高，可信度上升，因此將這7項行為刪掉，得到如表5所示的標(biāo)簽。

表3 問卷統(tǒng)計Cronbach’s Alpha系數(shù)表

表4 測算合謀行為Cronbach's Alpha系數(shù)表

表5 合謀行為特征標(biāo)簽表

三、監(jiān)測畫像構(gòu)建

從KMO和Bartlett球形檢驗所得結(jié)果來看，KMO值為0.757(>0.6)，顯著性水平P<0.001，適宜做因子分析，如表6所示。

(一)因子降維及標(biāo)簽分析

在SPSS25.0中，將標(biāo)簽納入“降維”模塊中的“因子分析”操作，設(shè)定“最大方差旋轉(zhuǎn)法”萃取因子，初步設(shè)定抽取原則為特征值大于1，從旋轉(zhuǎn)成分矩陣和解釋的總方差等因素相結(jié)合來看，如表7所示，考慮到公因子選取不宜過多的原則，從表8中可得到以下結(jié)論，具備信、效度的21個因子可以提取5個公因子，且“旋轉(zhuǎn)平方和載入”累積解釋總方差達(dá)到72.4%。

表6 KMO和巴特利特檢驗

表7 招標(biāo)人與投標(biāo)人合謀行為標(biāo)簽因子解釋總方差解釋

表8 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

根據(jù)表8中各因子在原始變量上的負(fù)荷系數(shù)，總結(jié)以下五種特征因子。

特征因子一：該特征因子與招標(biāo)方式變化性、流標(biāo)率、專家傾向性、資格審核通過率和信息的對稱性等相關(guān)，這些因子綜合體現(xiàn)以招標(biāo)人為主導(dǎo)指示相關(guān)單位對投標(biāo)人提供“有利”條件，此公因子可命名為以招標(biāo)人主導(dǎo)合謀因子。

特征因子二：該特征因子與評標(biāo)條款指向性、技術(shù)專有性、資質(zhì)門檻、地方保護程度、合作經(jīng)驗、加分項合理性等因子相關(guān)，這些因子體現(xiàn)的是招標(biāo)人與投標(biāo)人合謀時，在招標(biāo)文件中，招標(biāo)人為合謀投標(biāo)人“特意”設(shè)置傾向性的加分條件，此公因子可命名為招標(biāo)文件合謀因子。

特征因子三：該特征因子與投標(biāo)文件響應(yīng)度、清單重合度、誠信記錄等因子相關(guān)，這些因子體現(xiàn)的是招標(biāo)人與投標(biāo)人合謀過程中，投標(biāo)人的投標(biāo)文件與招標(biāo)文件的高匹配度，甚至為了達(dá)到高匹配偽造材料等，此公因子可命名為投標(biāo)文件合謀因子。

特征因子四：該特征因子與合謀評估度、合同額、招投標(biāo)市場成熟度、監(jiān)管力度等因子相關(guān)，這類因子的體現(xiàn)是招標(biāo)人與投標(biāo)人對于當(dāng)前環(huán)境下，對合謀成本與收益的衡量程度，此公因子可命名為合謀衡量因子。

特征因子五：該特征因子與復(fù)評率、中標(biāo)率、非第一候選人中標(biāo)率等因子相關(guān)，這類因子體現(xiàn)的是投標(biāo)人在合謀過程中以投標(biāo)人主導(dǎo)，招標(biāo)人輔助，用不正當(dāng)?shù)母偁幨侄芜_(dá)到目的，此公因子可命名為投標(biāo)人主導(dǎo)合謀因子。

(二)聚類分析

當(dāng)提取了表8中的5個區(qū)分監(jiān)測畫像的差異化特征因子后，選取K-means算法對所有的行為特征監(jiān)測標(biāo)簽進行聚類，從而確立監(jiān)測畫像的個數(shù)。根據(jù)相關(guān)學(xué)者關(guān)于聚類算法在用戶細(xì)分實證應(yīng)用的建議[12-13]，聚類個數(shù)可限制范圍為4-6類。而在最優(yōu)聚類方案選擇上，以招標(biāo)人與投標(biāo)人參與招投標(biāo)階段為特定情境，采用判別分析法與wilk’s lambda的選取規(guī)則[14]相結(jié)合的方法去選擇最終的聚類方案。所以當(dāng)聚類個數(shù)為4、5和6時，5個特征因子均顯著(如表9所示)。聚類個數(shù)為6時，表中F值基本上差異不大，說明監(jiān)測畫像之間差異性不大，選擇舍棄該方案，對比聚類數(shù)為4和5這兩個方案，當(dāng)聚類數(shù)為5時，投標(biāo)文件合謀因子與投標(biāo)人主導(dǎo)合謀因子區(qū)別不大，但當(dāng)聚類數(shù)從5降為4時，wilk’s lambda值明顯增加，表明聚類數(shù)為4時，F(xiàn)值差異性較好。因此，本文選取監(jiān)測畫像的聚類個數(shù)為4個。

監(jiān)測畫像聚類為4個時，從SPSS.25中抽取數(shù)據(jù)(如表10所示)，最終聚類中心均值表明每個監(jiān)測畫像在各個特征因子上存在著明顯差異性。

表9 招投標(biāo)人合謀行為監(jiān)測畫像聚類方案及判別分析指標(biāo)

表10 聚類為4類監(jiān)測畫像的均值中心值

(三)監(jiān)測畫像可視化展示

為直觀展現(xiàn)上述聚類分析獲得的用戶畫像，本研究利用R語言中的wordcloud2軟件包對招、投標(biāo)人合謀行為監(jiān)測畫像繪制標(biāo)簽云?；谏鲜鲇懻?，每個特征標(biāo)簽的字體大小由此類畫像的對應(yīng)隸屬度決定，字體大、顏色深表示該標(biāo)簽影響顯著，反之，字體小、顏色淺表示該標(biāo)簽不顯著(如表11所示)。

表11 政府投資工程招標(biāo)人與投標(biāo)人監(jiān)測畫像可視化

四、監(jiān)測畫像描述及建議

根據(jù)表11繪制的監(jiān)測畫像描述特征因子，針對每類監(jiān)測畫像為監(jiān)管部門提出有針對性的監(jiān)測建議與方向。

(一)文本合謀型監(jiān)測畫像的特征

文本合謀型畫像主要是由招標(biāo)文件合謀因子與投標(biāo)文件合謀因子組成。監(jiān)管部門在招投標(biāo)監(jiān)管過程中可著重對招標(biāo)文件與投標(biāo)文件進行監(jiān)測、檢查，對招標(biāo)文件與投標(biāo)文件中的技術(shù)標(biāo)、商務(wù)標(biāo)和相關(guān)加分條件等進行檢查，判斷招投標(biāo)文件中相關(guān)條款的“查重率”是否過高，還可注重檢查某投標(biāo)文件是否存在其他投標(biāo)文件沒有的加分資質(zhì)或獎項，很有可能是招標(biāo)人為潛在投標(biāo)人設(shè)置的不合理條款等等。

(二)可操作合謀型監(jiān)測畫像的特征

可操作合謀型畫像主要是由招標(biāo)人主導(dǎo)的合謀因子與投標(biāo)人主導(dǎo)的合謀因子組成。主要是對招投標(biāo)過程中招標(biāo)人與投標(biāo)人行為是否異常進行監(jiān)測，在招投標(biāo)的每一個環(huán)節(jié)都要仔細(xì)監(jiān)管，如資格審查中是否故意剔除其他投標(biāo)人，潛在合謀投標(biāo)人是否對其他投標(biāo)人進行不正常競爭等等。比較隱蔽的合謀行為是招標(biāo)人“幫助”投標(biāo)人制作標(biāo)書或者提供標(biāo)底等合謀行為，監(jiān)管部門可根據(jù)投標(biāo)書價格與投標(biāo)人突然要求修改報價等等異常情況作出合謀判斷。

(三)潛在合謀型監(jiān)測畫像的特征

潛在合謀型畫像主要是由合謀衡量因子組成。該畫像中的監(jiān)測標(biāo)簽隱蔽性強，但由于當(dāng)?shù)乇O(jiān)管部門對合謀案件高頻發(fā)生的項目特點、相關(guān)法律是否完備、招投標(biāo)環(huán)節(jié)監(jiān)管力度的強弱等等相對了解，所以主要是根據(jù)監(jiān)管人員根據(jù)自身經(jīng)驗對項目是否會發(fā)生合謀進行預(yù)判，認(rèn)為招投標(biāo)人合謀的可能性大的項目就采取加強監(jiān)督、加大合謀成本等措施阻止合謀的發(fā)生。

(四)成熟合謀型監(jiān)測畫像的特征

成熟合謀型畫像主要是由招標(biāo)人主導(dǎo)的合謀因子、招標(biāo)文件主導(dǎo)的合謀因子和投標(biāo)文件主導(dǎo)的合謀因子組成。該畫像是由前兩種畫像組合而成，監(jiān)測方向與措施見上。

五、結(jié)論

本文在大數(shù)據(jù)背景下，基于文獻(xiàn)研究、裁判文書網(wǎng)中的案例文本等數(shù)據(jù)對招標(biāo)人與投標(biāo)人的合謀行為進行統(tǒng)計、梳理、篩選和聚類，得到五類合謀特征因子，分別是招標(biāo)人主導(dǎo)的合謀因子、招標(biāo)文件合謀因子、投標(biāo)文件合謀因子、合謀衡量因子和投標(biāo)人主導(dǎo)的合謀因子，對合謀特征因子進行聚類建立了文本合謀型、可操作合謀型、潛在合謀型與成熟合謀型四類監(jiān)測畫像，并將其可視化展示。針對四類監(jiān)測畫像主導(dǎo)合謀因子的不同，對不同類型畫像進行分析和提供有針對性的參考與建議?？蓮恼袠?biāo)文件、投標(biāo)文件、當(dāng)?shù)卣吲c市場成熟、招標(biāo)人與投標(biāo)人交往密切等方面切入監(jiān)管合謀行為。