基于DEA模型的EPC項目分包商選擇多屬性決策

鐘姍姍, 范方方, 傅東箭

(長沙理工大學(xué) 水利與環(huán)境工程學(xué)院，湖南 長沙 410114)

當(dāng)前建設(shè)市場中，EPC(Engineering, Procument, Construction)模式已廣泛用于大型基礎(chǔ)設(shè)施項目的建造管理。由EPC總承包商負(fù)責(zé)項目實施的全過程，能夠簡化業(yè)主的合同管理，有利于全過程造價控制，還可有效解決設(shè)計與施工的銜接問題。目前EPC總承包商主要有兩類：一類是以施工企業(yè)為基礎(chǔ)，轉(zhuǎn)型為工程總承包為核心業(yè)務(wù)的工程企業(yè)；另一類是以大型綜合設(shè)計單位為基礎(chǔ)(或整合一定施工力量)，轉(zhuǎn)型為以設(shè)計為優(yōu)勢的總承包公司。兩類工程公司各有長處和短板，加之采用EPC模式的基礎(chǔ)設(shè)施項目通常具有規(guī)模大、技術(shù)復(fù)雜等特點，因此EPC項目的絕大部分施工任務(wù)需要通過分包單位完成[1]。由于分包商通常在一些專業(yè)領(lǐng)域擁有熟練的技術(shù)和先進的設(shè)備，工程分包的引入勢必會帶來工期和投資的節(jié)約以及質(zhì)量的提升。然而分包實踐中常常由于分包單位選擇不當(dāng)而產(chǎn)生施工質(zhì)量差、安全事故率高、進度拖延及造價失控等問題，導(dǎo)致工程建設(shè)效率低下。既然工程分包對于EPC項目具有重要的作用，那么必須采取措施提高分包效率，以期贏得一定的分包利潤,規(guī)避虧損的風(fēng)險。選擇一個優(yōu)秀的分包商是至關(guān)重要的一環(huán)，EPC總承包商在明確工程的建設(shè)需求后，首先會確定專業(yè)分包范圍，繼而構(gòu)建完善的評價指標(biāo)體系，選擇合適的分包商開展部分專業(yè)工程的實施任務(wù)。

長期以來，投標(biāo)價格一直是選擇承包商/分包商的關(guān)鍵影響因素之一，總承包商更青睞那些標(biāo)價較低的分包商；有的總承包商則傾向于選擇與他們有良好合作關(guān)系的分包商[2]。除此之外，質(zhì)量、安全、管理、信譽、風(fēng)險等也是分包商選擇中常常需要考慮的要素。因此，分包商選擇是一個多屬性決策過程，需要采用多屬性決策方法求解該問題的最優(yōu)決策。汪振雙等[3]在功效系數(shù)優(yōu)化方法(ECM)的基礎(chǔ)上引入Theil指數(shù)，計算BT項目承包商的總功效系數(shù)，并據(jù)此對承包商進行優(yōu)劣排序；宋媛媛等[4]采用可變模糊決策方法計算EPC總承包商的綜合優(yōu)屬度，并據(jù)此進行優(yōu)劣排序；宋巖磊等[5]提出了區(qū)間數(shù)IOWA算子賦權(quán)、灰色關(guān)聯(lián)分析GRA與TOPSIS法相結(jié)合的EPC項目承包商集成化優(yōu)選方法；張熠等[6]提出了一種基于灰色關(guān)聯(lián)與投影尋蹤法相結(jié)合的工程項目評標(biāo)決策方法；梁迎迎等[7]運用考慮決策者風(fēng)險偏好的累計前景理論評價承包商在各項指標(biāo)的綜合表現(xiàn)。此外，ANP、SEM、模糊集理論[8～10]等多屬性決策方法相繼用于評標(biāo)決策中。

文獻(xiàn)分析表明已有研究提供了許多有價值的承包商選擇方法和模型，這些模型主要基于加權(quán)平均原理將決策問題的多個屬性通過加權(quán)集結(jié)為單一評價值，并據(jù)此進行分(承)包商的優(yōu)劣排序，決策過程中指標(biāo)權(quán)重的確定和評價數(shù)據(jù)的無量綱處理是關(guān)鍵步驟。然而，決策過程中的權(quán)重確定很大程度上會受到人為因素的干擾，并最終影響分(承)包商排序；同時多屬性的加權(quán)集結(jié)必然要求對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，而數(shù)據(jù)無量綱處理又會使得評價過程較為繁瑣。數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)是一種基于數(shù)量分析的多屬性決策方法，其根據(jù)多項投入和產(chǎn)出指標(biāo)，利用線性規(guī)劃方法對具有可比性的單元進行相對有效性評價，具有:(1)在處理多輸入-多輸出的有效性綜合評價問題方面具有絕對優(yōu)勢；(2)應(yīng)用DEA方法建模前無需對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理；(3)無需任何權(quán)重假設(shè)等特點。DEA常常用于能源效率評價、可持續(xù)評價、管理評價、政策或項目效果評價[11,12]，但幾乎未曾用于分(承)包商決策問題的求解。本研究提出采用生產(chǎn)效率(投入-產(chǎn)出效率)度量分包商的施工管理能力，利用DEA模型求解、評價、排序和選擇最優(yōu)的EPC項目分包商；并結(jié)合一致性檢驗和線性回歸分析等數(shù)理統(tǒng)計方法，提升分包商選擇效率和可信性。

1 分包商選擇的多屬性決策標(biāo)準(zhǔn)

根據(jù)《中華人民共和國標(biāo)準(zhǔn)施工招標(biāo)文件》的規(guī)定，采用綜合評估法的評標(biāo)項目，評標(biāo)委員會應(yīng)對滿足招標(biāo)文件實質(zhì)性要求的投標(biāo)文件，從施工組織設(shè)計、項目管理機構(gòu)、投標(biāo)報價及其他因素四個維度進行評分，并按得分由高到低順序推薦中標(biāo)候選人。參考各省房建、市政、水利、水運等專業(yè)領(lǐng)域?qū)嵤┑脑u標(biāo)細(xì)則，并采用文獻(xiàn)分析法對CNKI及Science Direct等收錄的中英文文獻(xiàn)[6,13～15]進行梳理，施工組織設(shè)計可細(xì)化為工期計劃及措施、質(zhì)量計劃及措施、安全計劃及措施3個子屬性；將項目管理機構(gòu)細(xì)化為技術(shù)能力、管理能力2個子屬性；其他因素包括相似工程經(jīng)驗和與EPC總承包商的合作經(jīng)歷2個子屬性。由此，構(gòu)建包含8個決策屬性的分包商選擇標(biāo)準(zhǔn)，如圖1所示。

圖1 分包商選擇標(biāo)準(zhǔn)

2 分包商選擇多屬性決策模型

2.1 DEA原理

DEA模型最初由Charnes等[16]在20世紀(jì)70年代初提出，即CCR模型(DEA的基礎(chǔ)模型)。此后，DEA模型又衍生出了其他形式，例如：1984年，Agarwal等[17]提出的BCC模型，以及為解決數(shù)據(jù)不確定性而提出的模糊DEA模型。目前，DEA模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于各種領(lǐng)域的相對效率研究，例如：王曉楠等[18]采用DEA模型評價了黃河流域41個資源型城市的轉(zhuǎn)型效率；張春勤等[19]采用SE-DEA模型與Malmquist指數(shù)研究了城市公交企業(yè)的運營績效評價；楚雪芹等[20]將兩階段非期望DEA模型引入商業(yè)銀行效率評估；任騰等[21]采用BLP-DEA模型評價了區(qū)域可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)效率。與其他評價方法相比，DEA的特點主要體現(xiàn)在[22]：(1)DEA允許多個輸入和輸出；(2)DEA是一種非參數(shù)的線性規(guī)劃技術(shù)，其所需信息比其他傳統(tǒng)評價方法少；(3)DEA系統(tǒng)類似一個黑盒子，輸入與輸出間的關(guān)聯(lián)關(guān)系在黑盒子內(nèi)部形成，因此無需決策者提供任何關(guān)于權(quán)重或輸入輸出關(guān)聯(lián)函數(shù)等信息；(4)DEA排除了許多主觀因素，具有很強的客觀性。

DEA方法是一種基于決策單元(Decision-Making Unit,DMU)的相對效率評價方法，它借助如式(1)所示的投入-產(chǎn)出模型，將多項投入轉(zhuǎn)化為多項產(chǎn)出，繼而度量決策單元DMU的相對效率。

相對效率=產(chǎn)出/投入

(1)

當(dāng)系統(tǒng)能以較小的投入獲得較大的產(chǎn)出時，系統(tǒng)相對效率較高。本研究將相對效率作為分包商選擇的依據(jù)，相對效率越大，說明該分包商的施工管理能力越強；反之，施工管理能力越弱。根據(jù)式(1)，相對效率與產(chǎn)出成正比，與投入成反比。投入一定，產(chǎn)出越大，相對效率越大；產(chǎn)出一定，投入越小，相對效率越大。因此產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)為正向指標(biāo)，即指標(biāo)值越大越有利于生產(chǎn)效率提高；而投入指標(biāo)應(yīng)為負(fù)向指標(biāo)，即指標(biāo)值越小越有利于生產(chǎn)效率提高。

2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理

2.2.1 基于投入產(chǎn)出的決策屬性分類

由于DEA模型的本質(zhì)是度量系統(tǒng)的投入產(chǎn)出效率，首先需將EPC項目分包商選擇的8個決策屬性分為投入指標(biāo)與產(chǎn)出指標(biāo)兩類。一般來說，分包商的技術(shù)、管理能力和類似工程經(jīng)驗等將直接影響項目管理目標(biāo)(質(zhì)量、進度、成本、安全)的實現(xiàn)。因此，將相似工程經(jīng)驗C1、與EPC總承包商的合作經(jīng)歷C2、技術(shù)能力C3、管理能力C4計入投入指標(biāo)；將投標(biāo)報價C5、工期計劃及措施C6、質(zhì)量計劃及措施C7、安全計劃及措施C8計入產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建基于投入-產(chǎn)出模型的分包商選擇屬性集，如表1所示。其中，投標(biāo)報價C5為數(shù)值型指標(biāo)，根據(jù)我國各行業(yè)規(guī)范，采用綜合評標(biāo)法時，需對投標(biāo)報價評審計分；其余為語言型指標(biāo)，由評標(biāo)專家打分確定。

表1 基于投入產(chǎn)出的分包商選擇屬性集

2.2.2 語言型指標(biāo)預(yù)處理

語言型指標(biāo)通過評標(biāo)專家給出評語并賦值獲得，采用七級評分法構(gòu)建專家評語集：P={非常差，差，較差，中等，較好，好，非常好}。由于投入-產(chǎn)出模型的最優(yōu)目標(biāo)是實現(xiàn)以最小投入獲得最大產(chǎn)出，從而獲得最高的相對效率，所以投入指標(biāo)越好，賦值越小；產(chǎn)出指標(biāo)越好，賦值越大。因此在基于DEA的分包商多屬性決策模型中，投入指標(biāo)相似工程經(jīng)驗C1、與EPC總承包商的合作經(jīng)歷C2、技術(shù)能力C3、管理能力C4按照表2所示準(zhǔn)則對各評語等級進行賦值；產(chǎn)出指標(biāo)工期計劃及措施C6、質(zhì)量計劃及措施C7、安全計劃及措施C8按照表3所示準(zhǔn)則對各評語等級進行賦值。

表2 投入指標(biāo)的語言評價值

表3 產(chǎn)出指標(biāo)的語言評價值

2.2.3 數(shù)值型指標(biāo)預(yù)處理

根據(jù)《中華人民共和國標(biāo)準(zhǔn)施工招標(biāo)文件》中的評標(biāo)辦法及各行業(yè)的招投標(biāo)管理規(guī)定，采用綜合評標(biāo)法時，投標(biāo)報價的評審計分規(guī)則為：

令投標(biāo)基準(zhǔn)價為100分，

(2)

則，

(3)

若投標(biāo)價>基準(zhǔn)價，則

報價得分=100-偏差率×100×E1

(4)

若投標(biāo)價≤基準(zhǔn)價，則

報價得分=100+偏差率×100×E2

(5)

式中：E1，E2為調(diào)整值，其值由招標(biāo)人根據(jù)項目特點和實際情況選擇。

2.3 相對效率測度

考慮到傳統(tǒng)CCR模型具有較強魯棒性，本研究采用CCR模型度量分包商的生產(chǎn)效率。記每一個待評價分包商為一個決策單元DMU，DMU的生產(chǎn)效率為h。

假設(shè)存在n個DMU，每個DMU有s個投入和w個產(chǎn)出，則可得第j0個決策單元的相對效率評價模型。

(6)

式中：hj0為待評價單元DMUj0的相對效率，j0∈{j}；ut和vi分別為產(chǎn)出指標(biāo)和投入指標(biāo)的權(quán)重；ytj為決策單元DMUj的第t個產(chǎn)出值；xij為決策單元DMUj的第i個投入值；ytj0為待評價單元DMUj0的第t個產(chǎn)出值，ytj0∈ytj；xij0為待評價單元DMUj0的第i個投入值，xij0∈xij。

相對效率hj0的取值范圍為[0,1]，hj0=1為模型最優(yōu)解，此時系統(tǒng)達(dá)到最優(yōu)效率。DEA模型的求解涉及大量的線性規(guī)劃問題，需借助MaxDEA軟件求解。

(7)

相對效率值越大，表示該分包商能以較小的投入獲得較大的產(chǎn)出，其生產(chǎn)效率越高，則分包商的施工管理水平越高，項目各目標(biāo)達(dá)成度越好。

2.4 一致性檢驗

分包商能力評估是EPC總承包商選擇最優(yōu)分包商的關(guān)鍵步驟。若干名評標(biāo)專家從專家?guī)熘斜浑S機抽取組成評標(biāo)委員會，基于招標(biāo)文件中所示的評價標(biāo)準(zhǔn)開展評標(biāo)工作，是經(jīng)過實踐檢驗的、具有較強可操作性及合理性的投標(biāo)人遴選方法，但同時也存在評價結(jié)果高度依賴于專家的知識水平、認(rèn)知能力、經(jīng)驗和環(huán)境的問題。為測定各專家決策間的顯著性差異及其對DEA相對效率評價結(jié)果的影響大小，本研究借助σ收斂對相對效率值的一致性進行檢驗。

σ收斂分析常用來衡量各觀測值的變異程度，σ收斂分析最常用的一個指標(biāo)為變異系數(shù)。

(8)

(9)

式中：CVj是第j個決策單元DMUj的變異系數(shù)；σj為標(biāo)準(zhǔn)差。

一致性檢驗可對來自于不同評標(biāo)專家的數(shù)據(jù)差異及一致性進行評定。變異系數(shù)CV越小，各專家評價值的一致性越好；反之亦然。

2.5 關(guān)鍵影響因素

識別影響決策的關(guān)鍵因素，不僅能為EPC總承包商決策提供意見和建議，而且能夠幫助分包商認(rèn)識自身不足，從而補齊短板、提高水平。為觀察影響決策結(jié)果的關(guān)鍵因素及其影響程度，將生產(chǎn)效率hj0作為因變量進行回歸分析，構(gòu)建多元線性回歸模型如式(10)所示。

(10)

式中：h為被解釋變量的觀測值向量，即分包商生產(chǎn)效率評價值；X為解釋變量的觀測值矩陣，每一行為屬性C1～C8的評價值；k為回歸樣本數(shù)；β為回歸系數(shù)矩陣；μ為隨機誤差項向量，μ～N(0,σ2)。

3 案例分析

3.1 數(shù)據(jù)收集與預(yù)處理

GFZ高速公路項目采用BOT+EPC模式建造。一方面，由投資方組建項目公司與政府簽訂BOT投資協(xié)議，由項目公司對項目的資金籌措、建設(shè)實施、運營管理、養(yǎng)護維修、債務(wù)償還和資產(chǎn)管理實行全過程負(fù)責(zé)，自主經(jīng)營，自負(fù)盈虧；另一方面，由具備總承包資質(zhì)的投資方組成EPC總承包項目部，負(fù)責(zé)整個項目的設(shè)計采購施工。該項目S2標(biāo)有1座特大型橋梁、1座大型橋梁和2座交互式立交橋。EPC總承包商組織了S2標(biāo)施工分包的招標(biāo)工作，并邀請5位評標(biāo)專家e={e1,e2,e3,e4,e5}組成評標(biāo)委員會對參與投標(biāo)的國內(nèi)7家施工企業(yè)進行評價。7家潛在投標(biāo)單位分別記為A，B，C，D，E，F(xiàn)，G，構(gòu)成7個決策單元DMU。

3.1.1 語言型指標(biāo)的收集與預(yù)處理

5位評標(biāo)專家根據(jù)評語集P對7位投標(biāo)人的C1，C2，C3，C4，C6，C7，C8指標(biāo)進行評定，進而依據(jù)表2，3對評定結(jié)果賦值，由此得到5位專家的評價值，見評價矩陣R1，R2，R3，R4，R5中第1～4列以及第6～8列所示。

3.1.2 數(shù)值型指標(biāo)的收集與預(yù)處理

7位投標(biāo)人的報價為[973.28,964.14,988.41,978.54,979.61,977.55,1008.32]。采用式(2)～(5)的評分準(zhǔn)則，其中取E1=2；E2=1(招標(biāo)文件所示)。

基準(zhǔn)價=(973.28+964.14+988.41+978.54+979.61+977.55+1008.32)/7=981.41百萬元

則投標(biāo)人報價得分為：[99.17,98.24,98.57,99.71,99.82,99.61,94.52]，如評價矩陣R1，R2，R3，R4，R5中第5列所示。

3.1.3 分包商選擇評價矩陣

根據(jù)DEA模型的要求，除了潛在7位投標(biāo)人，還需增加1名理想分包商作為最優(yōu)決策參考，因此存在8個DMU決策單元。理想分包商的評價值取各指標(biāo)最優(yōu)值[1,1,1,1,100,7,7,7]，其中，C1，C2，C3，C4取投入指標(biāo)最優(yōu)值1；C5取投標(biāo)報價得分的最大值100；C6，C7，C8取產(chǎn)出指標(biāo)最優(yōu)值7。得到分包商選擇的評價矩陣R={R1,R2,R3,R4,R5}。

3.2 相對效率計算

將評價矩陣R輸入MaxDEA 8中，得到7位投標(biāo)人的相對生產(chǎn)效率，如表4所示。整合5位評標(biāo)專家意見，根據(jù)式(7)求得各潛在投標(biāo)人的相對生產(chǎn)效率均值，并據(jù)此進行排序，計入表4。排名前3位的A，B，E應(yīng)被推薦為中標(biāo)候選人。

表 4 相對效率評價值

3.3 一致性檢驗

由于采用相對效率均值作為分包商選擇的依據(jù)，均值集合了所有評標(biāo)專家意見，專家意見是否一致勢必影響評價結(jié)果的可信性，因此根據(jù)式(8),(9)對各專家評價值求得的相對效率計算變異系數(shù)，進行一致性檢驗，計算結(jié)果如圖2所示。

圖2 DMU的一致性檢驗

由圖2所示計算結(jié)果可知，A的變異系數(shù)為0.004，說明各專家對投標(biāo)人A的評價具有高度一致性；決策單元B，C，G的變異系數(shù)為0.1～0.3左右，說明各專家評價意見在B，C，G單元也具有較好的一致性；決策單元D，E，F(xiàn)的變異系數(shù)均在0.5上下，顯示出評標(biāo)專家對決策單元D，E，F(xiàn)的認(rèn)知差異相對較大。根據(jù)《中華人民共和國招標(biāo)投標(biāo)法》的規(guī)定：“評標(biāo)委員會由招標(biāo)人或其委托的招標(biāo)代理機構(gòu)熟悉相關(guān)業(yè)務(wù)的代表，以及有關(guān)技術(shù)、經(jīng)濟等方面的專家組成，成員人數(shù)為5人以上單數(shù)，其中技術(shù)、經(jīng)濟等方面的專家不得少于成員總數(shù)的2/3?！庇捎诓煌瑢I(yè)背景的評標(biāo)專家知識結(jié)構(gòu)、認(rèn)知能力均不同，評價結(jié)果難免有差異，考慮評標(biāo)精度要求，變異系數(shù)0.5仍是可接受的。綜上，一致性檢驗結(jié)果表明評標(biāo)專家的評價結(jié)論具有可信性。

3.4 關(guān)鍵影響因素識別

為進一步解釋決策屬性對相對效率h的影響機制，本研究采用線性回歸分析識別分包商選擇的關(guān)鍵影響因素。為提高分析效率，采用Eviews 8.0構(gòu)建回歸方程。各決策單元效率hj0為因變量(來自5個專家7個DMU的35個數(shù)據(jù))，指標(biāo)C1～C8的評價矩陣R為自變量(來自5個專家7個DMU的8個指標(biāo)，共280個數(shù)據(jù))。得到回歸方程如式(11)所示，相關(guān)參數(shù)統(tǒng)計量如表5所示。

表5 回歸分析統(tǒng)計量

h=5.371-0.017X1-0.069X2-0.118X3+

0.000X4-0.044X5+0.015X6-

0.037X7+0.085X8

(11)

根據(jù)上述回歸結(jié)果，可以得到如下結(jié)論：

(1)參數(shù)R2反映了線性回歸曲線與樣本數(shù)據(jù)的整體擬合程度。R2越接近1，樣本與曲線的擬合度越好。本模型R2=0.7782，表明總體來看線性回歸曲線與樣本數(shù)據(jù)具有較好的擬合度。

(2)F-statistic(F統(tǒng)計量)是模型總體顯著性檢驗指標(biāo)，用來總體判斷自變量X與因變量h的線性關(guān)系。查《F檢驗臨界值表》(α=0.05)，自由度n為自變量數(shù)目(n=8)，樣本數(shù)k=35，則Fα(n,k-n-1)=F0.05(8,26)=2.321，表示在顯著性水平0.05、自由度8和26的條件下F統(tǒng)計量的參考值為2.321。本模型F統(tǒng)計量為11.4029大于2.321，滿足F統(tǒng)計量的要求。

(3)Prob(F-statistic)，即F統(tǒng)計量的P值。本模型P值=0.0000，小于0.01，通過了0.01水平的顯著性檢驗，說明本模型總體線性相關(guān)。

(4)T-statistic(T統(tǒng)計量)，即回歸系數(shù)β的T統(tǒng)計量，是檢驗單個回歸變量的重要指標(biāo)，目的是檢驗自變量X對因變量h的顯著影響。T統(tǒng)計量的參考值為tα/2(k-n-1)=t0.025(26)=2.056，表示在顯著性水平0.05和自由度26的條件下T統(tǒng)計量的參考值為2.056?！癙rob.”為回歸系數(shù)的P值，若設(shè)顯著性水平為5%，當(dāng)P值小于5%時，表示該回歸系數(shù)通過T檢驗。當(dāng)T統(tǒng)計量大于2.056，且P值小于5%，說明在5%顯著性水平下，這個自變量顯著異于0，對因變量的線性影響是明顯的。

分析結(jié)果顯示，C2，C3，C8與因變量h有明顯的線性影響關(guān)系。C5的T統(tǒng)計值為-2.0495，P值為0.0506，沒能通過5%的顯著性檢驗，但10%顯著。

(5)回歸方程(式(11))結(jié)果表明，技術(shù)能力C3的回歸系數(shù)最大，其變動對因變量h的影響程度最大；安全計劃及措施C8的回歸系數(shù)次之，對因變量h的影響程度第2；與EPC總承包商的合作經(jīng)歷C2的回歸系數(shù)第3，對因變量h的影響程度第3。

4 結(jié) 論

EPC總承包模式是目前大型基礎(chǔ)設(shè)施項目廣泛采用的承發(fā)包方式之一。由于EPC項目的絕大部分施工任務(wù)需要通過分包單位完成，若分包單位選擇不當(dāng)，可能會導(dǎo)致施工質(zhì)量差、安全事故率高等問題，因此EPC總承包商需要在分包方案、分包招標(biāo)和分包商管理等方面慎重選擇，才有助于實現(xiàn)EPC項目的成功。為幫助EPC總承包商評選出最優(yōu)的分包單位，本研究提出了一種基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)的分包商選擇方法，考慮分包商選擇標(biāo)準(zhǔn)的多屬性特征，以分包商的生產(chǎn)效率為依據(jù)進行最優(yōu)決策。該方法能夠解決傳統(tǒng)綜合評價方法中指標(biāo)單位不一致和權(quán)重確定復(fù)雜、主觀性強等問題，并使決策過程更加科學(xué)、簡單。同時，本研究采用一致性檢驗測度了各專家決策間的顯著性差異，采用線性回歸分析識別了分包商決策過程的關(guān)鍵影響因素。最后，將該模型用于GFZ高速公路EPC項目分包商決策過程，結(jié)果表明該EPC項目分包商選擇的多屬性決策模型操作簡單、科學(xué)、可行。