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    基于多目標(biāo)加權(quán)灰靶的國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策研究

    2023-05-30 10:48:04胡振宇
    中國(guó)集體經(jīng)濟(jì) 2023年16期

    胡振宇

    摘要:文章在采用文獻(xiàn)頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法篩選出國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)體系。而后基于多目標(biāo)加權(quán)灰靶建立了國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型,即采用群組決策特征根法、熵權(quán)法和基于最小二乘法的優(yōu)化模型來設(shè)定決策指標(biāo)的綜合權(quán)重,并通過求出各決策指標(biāo)值的一致效果測(cè)度和各擬投標(biāo)項(xiàng)目的綜合效果測(cè)度來選出最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目。最后通過一個(gè)算例說明了這個(gè)國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型的應(yīng)用。

    關(guān)鍵詞:國(guó)際PPP項(xiàng)目;投標(biāo)決策;多目標(biāo)加權(quán)灰靶

    PPP(Public Private Partnership)作為一種新型的項(xiàng)目建設(shè)模式越來越被廣泛應(yīng)用于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)中。且隨著國(guó)際工程項(xiàng)目越來越多,PPP項(xiàng)目的數(shù)量在國(guó)際工程建設(shè)市場(chǎng)中呈現(xiàn)出快速增長(zhǎng)的趨勢(shì)。國(guó)內(nèi)的一些投資企業(yè)希望通過投標(biāo)來承接國(guó)際PPP項(xiàng)目,以獲取高額收益。但與一般工程項(xiàng)目相比,國(guó)際 PPP 項(xiàng)目的投資數(shù)額大、組織關(guān)系復(fù)雜、制度環(huán)境差異巨大,故國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)所需要的時(shí)間更長(zhǎng)、費(fèi)用更高。若項(xiàng)目選擇不當(dāng),國(guó)際 PPP 項(xiàng)目的投資企業(yè)不但會(huì)耗用巨額的投標(biāo)經(jīng)費(fèi)和錯(cuò)失更好的投標(biāo)機(jī)會(huì),而且在項(xiàng)目的實(shí)施中也會(huì)因面臨許多導(dǎo)致項(xiàng)目失敗的風(fēng)險(xiǎn)。因此,國(guó)際 PPP 項(xiàng)目的投資企業(yè)必須采用科學(xué)的投標(biāo)決策方法,來進(jìn)行正確的國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策。

    目前,國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者對(duì)投標(biāo)決策方法進(jìn)行了研究,但這些研究主要針對(duì)的是一般工程項(xiàng)目,而研究國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策的文獻(xiàn)很少。例如Han等采用交叉影響分析方法(CIA)構(gòu)建了基于風(fēng)險(xiǎn)的投標(biāo)決策模型,來解決一般工程項(xiàng)目中的投標(biāo)決策問題。李紅兵等基于項(xiàng)目組合管理理論,通過模糊綜合評(píng)價(jià)法分析項(xiàng)目盈利能力,來進(jìn)行一般工程項(xiàng)目的投標(biāo)決策。劉爾烈等基于模糊集合理論,提出了一種解決一般工程項(xiàng)目的多目標(biāo)投標(biāo)決策方法。另外,在已知的一篇研究國(guó)際 PPP 項(xiàng)目投標(biāo)決策的文獻(xiàn)中,張水波和郭富仙提出了一個(gè)投標(biāo)決策模型來促進(jìn)國(guó)際 PPP 項(xiàng)目的投標(biāo)決策,但其所考慮的風(fēng)險(xiǎn)因素不夠全面,無法為擬投資國(guó)際 PPP 項(xiàng)目的企業(yè)提供有效的投標(biāo)決策工具。

    因此,本研究基于多目標(biāo)加權(quán)灰靶建立了國(guó)際 PPP 項(xiàng)目投標(biāo)決策模型,以通過從多個(gè)擬投標(biāo)項(xiàng)目中選出最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目,來解決因國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策所要考慮的大部分信息僅能被部分定性了解而導(dǎo)致的“貧信息”“小樣本”問題,以幫助投資企業(yè)進(jìn)行科學(xué)、有效的投標(biāo)決策。

    一、國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)體系

    在考慮國(guó)際PPP項(xiàng)目特點(diǎn)的基礎(chǔ)上,本研究在Google學(xué)術(shù)系統(tǒng)上搜索與國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策相關(guān)的文獻(xiàn),并從中篩選出84篇重要文獻(xiàn)。進(jìn)而采用文獻(xiàn)頻數(shù)統(tǒng)計(jì)法[7],對(duì)這84篇文獻(xiàn)進(jìn)行分析和統(tǒng)計(jì),并在統(tǒng)計(jì)的過程中對(duì)決策指標(biāo)的細(xì)化程度和名稱進(jìn)行統(tǒng)一。最終確定了至少在10篇文獻(xiàn)中出現(xiàn)的決策指標(biāo),并構(gòu)建國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)體系如圖1所示。

    二、國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型

    假定所建立的投標(biāo)決策模型中有l(wèi)個(gè)擬投標(biāo)項(xiàng)目和m個(gè)決策指標(biāo),yih表示擬投標(biāo)項(xiàng)目h(h=1,2,…,l)在決策指標(biāo)i(i=1,2,…,m)下的決策指標(biāo)值,且Y=(yih)m×l為決策指標(biāo)值矩陣。本研究采用上述國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)體系,故本研究中m=24,但在此模型的公式中仍將決策指標(biāo)的總數(shù)量表示為m。且此決策指標(biāo)體系的24個(gè)決策指標(biāo)中,只有“投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)量”是定量決策指標(biāo),其余23個(gè)決策指標(biāo)都是定性決策指標(biāo)。則對(duì)于定量決策指標(biāo),將所搜集的實(shí)際數(shù)據(jù)作為其決策指標(biāo)值。而對(duì)于定性決策指標(biāo),則通過專家小組的評(píng)分來確定其決策指標(biāo)值。

    (一)設(shè)定決策指標(biāo)的權(quán)重

    本研究采用群組決策特征根法來設(shè)定決策指標(biāo)的主觀權(quán)重,并結(jié)合熵權(quán)法所設(shè)定的決策指標(biāo)的客觀權(quán)重,來求得決策指標(biāo)的綜合權(quán)重以作為國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策指標(biāo)的權(quán)重。設(shè)定決策指標(biāo)的綜合權(quán)重,既充分利用了專家的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn),又有效彌補(bǔ)了主觀判斷的缺陷,從而使投標(biāo)決策更加科學(xué)、合理。

    1. 采用群組決策特征根法來設(shè)定決策指標(biāo)的主觀權(quán)重

    首先邀請(qǐng)若干專家分別對(duì)各一級(jí)決策指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的相對(duì)權(quán)重、各二級(jí)決策指標(biāo)相對(duì)于其一級(jí)決策指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重進(jìn)行評(píng)分。如專家小組對(duì)某一級(jí)決策指標(biāo)下的各二級(jí)決策指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重的評(píng)分矩陣為Q=(qij)m×n,其中qij表示專家j(j=1,2,…,n)對(duì)決策指標(biāo)i的相對(duì)權(quán)重的判定分?jǐn)?shù)。將評(píng)分矩陣Q與其轉(zhuǎn)置的相乘記為矩陣F,即F= T。因?yàn)榕c各個(gè)專家對(duì)各決策指標(biāo)相對(duì)權(quán)重的單獨(dú)判定差異最小的是專家小組對(duì)各決策指標(biāo)相對(duì)權(quán)重的整體判定,則專家小組對(duì)各決策指標(biāo)相對(duì)權(quán)重整體判定的評(píng)分向量即為與矩陣的最大正特征根所對(duì)應(yīng)的一個(gè)正特征向量。故求出此正特征向量并進(jìn)行歸一化處理,即得各決策指標(biāo)的主觀相對(duì)權(quán)重。然后再根據(jù)決策指標(biāo)體系的層級(jí)關(guān)系,即可求得各決策指標(biāo)的主觀綜合權(quán)重為ω=(ω1,ω2,…,ωm)T。

    2. 采用熵權(quán)法來設(shè)定決策指標(biāo)的客觀權(quán)重

    因?yàn)槟硞€(gè)決策指標(biāo)值的變異程度越大,其熵越小,但其權(quán)重越大,故采用熵權(quán)法通過分析各個(gè)決策指標(biāo)值的變異程度來確定各決策指標(biāo)的客觀權(quán)重。

    將矩陣Y=(yih)m×l進(jìn)行歸一化處理,得到矩陣R=(rih)m×l。在此研究的24個(gè)決策指標(biāo)中,只有決策指標(biāo)“公共部門對(duì)投資企業(yè)的影響風(fēng)險(xiǎn)”“第三方所造成的風(fēng)險(xiǎn)責(zé)任”“投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的綜合實(shí)力”和“投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)量”是成本型決策指標(biāo),其余均為效益型決策指標(biāo)。

    對(duì)于效益型決策指標(biāo),其決策指標(biāo)值越大越好,其歸一化公式為:

    對(duì)于成本型決策指標(biāo),其決策指標(biāo)值越小越好,其歸一化公式為:

    接著計(jì)算決策指標(biāo)i的熵為:

    3. 采用基于最小二乘法的優(yōu)化模型來設(shè)定決策指標(biāo)的綜合權(quán)重

    通過使所有決策指標(biāo)綜合權(quán)重下的決策效果和其主、客觀權(quán)重下的決策效果偏差最小,而實(shí)現(xiàn)決策指標(biāo)的主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的結(jié)合。假定wi(i=1,2,…,m)為決策指標(biāo)i的綜合權(quán)重且? wi=1,綜合權(quán)重向量為W=(w1,w2,…,wm)T,則此基于最小二乘法的優(yōu)化模型的方程式可表示為:

    經(jīng)論證,此方程式的精確解等價(jià)于決策指標(biāo)的主觀綜合權(quán)重和客觀權(quán)重的算術(shù)平均值,故決策指標(biāo)的綜合權(quán)重為:

    (二)評(píng)價(jià)擬投標(biāo)的國(guó)際 PPP項(xiàng)目

    基于多目標(biāo)加權(quán)灰靶的國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型,本質(zhì)是通過構(gòu)造一致效果測(cè)度函數(shù),將各擬投標(biāo)項(xiàng)目的不同性質(zhì)、不同量綱的決策指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為一致效果測(cè)度,進(jìn)而綜合各個(gè)決策指標(biāo)的權(quán)重而求出各擬投標(biāo)項(xiàng)目的綜合效果測(cè)度,從而對(duì)中靶(即符合條件)的擬投標(biāo)項(xiàng)目進(jìn)行優(yōu)劣排序以最終確定出最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目?!盎野小北硎镜氖窍鄬?duì)優(yōu)化意義下能實(shí)現(xiàn)預(yù)定目標(biāo)的擬投標(biāo)項(xiàng)目所在的區(qū)域范圍。即擬投標(biāo)項(xiàng)目若在此區(qū)域范圍內(nèi),則其中靶而為可取的擬投標(biāo)項(xiàng)目;反之,其脫靶而不可取。

    1. 將決策指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為一致效果測(cè)度

    因?yàn)椴煌瑳Q策指標(biāo)值的量綱和性質(zhì)各不相同,為了使其具有可比性,應(yīng)將決策指標(biāo)值轉(zhuǎn)化為一致效果測(cè)度d? ? (h=1,2,…,l;i=1,2,…,m),并求出一致效果測(cè)度矩陣D(i)=(d? ? )。

    首先,通過對(duì)各個(gè)專家設(shè)定的決策指標(biāo)的臨界值進(jìn)行加權(quán)平均而確定決策指標(biāo)i的臨界值y? 。然后根據(jù)以下兩個(gè)公式計(jì)算一致效果測(cè)度d? ? ∈[-1,1]。d? ? 越大,擬投標(biāo)項(xiàng)目h的i決策指標(biāo)值越符合要求。且d? ? ∈[0,1]時(shí),擬投標(biāo)項(xiàng)目j的i決策指標(biāo)值滿足要求;d? ? ∈[-1,0]時(shí),擬投標(biāo)項(xiàng)目h的i決策指標(biāo)值不滿足要求。

    若i是效益型決策指標(biāo),滿足要求的決策指標(biāo)值范圍為yih∈[y? ,maxyih],且一致效果測(cè)度函數(shù)為:

    若i是成本型決策指標(biāo),滿足要求的決策指標(biāo)值范圍為yih∈[minyih,y? ],且一致效果測(cè)度函數(shù)為:

    2. 求各擬投標(biāo)項(xiàng)目的綜合效果測(cè)度

    根據(jù)以下綜合效果測(cè)度計(jì)算等式,計(jì)算擬投標(biāo)項(xiàng)目h的綜合效果測(cè)度dh∈[-1,1],并求出綜合效果測(cè)度矩陣D=(dh)。dh越大,擬投標(biāo)項(xiàng)目h越符合要求。且dh∈[0,1]時(shí),擬投標(biāo)項(xiàng)目h滿足要求;dh∈[-1,0]時(shí),為擬投標(biāo)項(xiàng)目h不滿足要求。

    最后通過比較滿足要求的擬投標(biāo)項(xiàng)目的綜合效果測(cè)度的大小,來判斷這些擬投標(biāo)項(xiàng)目的優(yōu)劣。若? {d? }=d? ,則選擇h0作為最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目來進(jìn)行投標(biāo)。

    三、算例

    某投資企業(yè)擬向三個(gè)國(guó)際PPP項(xiàng)目h1、h2和h3進(jìn)行投標(biāo),并成立了一個(gè)5人的專家小組來分析此投標(biāo)決策,以從中選出最優(yōu)的項(xiàng)目來進(jìn)行投標(biāo)。

    (一)確定各決策指標(biāo)值

    專家小組采用利克特五分量法對(duì)各擬投標(biāo)項(xiàng)目的23個(gè)定性決策指標(biāo)值進(jìn)行評(píng)分,分值由低到高從1取到5,表明定性決策指標(biāo)相應(yīng)的“好”或“高”的程度逐漸增強(qiáng),并對(duì)這五個(gè)專家的評(píng)分進(jìn)行加權(quán)平均來確定其指標(biāo)值。對(duì)于定量決策指標(biāo)“投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的數(shù)量”,經(jīng)調(diào)查得知h1、h2和h3這三個(gè)項(xiàng)目中,除了此企業(yè)外還分別有8、12、10個(gè)擬投標(biāo)者。各擬投標(biāo)項(xiàng)目的24個(gè)決策指標(biāo)值如表1所示。

    (二)確定各決策指標(biāo)值

    專家小組采用利克特五分量法對(duì)各決策指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重進(jìn)行評(píng)分,分?jǐn)?shù)從1到5表明其相對(duì)權(quán)重由最小到最大。如專家小組對(duì)各一級(jí)決策指標(biāo)相對(duì)于總目標(biāo)的相對(duì)權(quán)重的評(píng)判分?jǐn)?shù)矩陣為Q1=5 5 4 5 44 5 5 4 4 4 5 4 5 32 3 3 4 21 2 2 3 3。用MATLAB7.0求F1=? 1? ? ? 的最大正特征根所對(duì)應(yīng)的正特征向量為(0.542,0.518,0.504,0.342,0.259)T,對(duì)其進(jìn)行歸一化處理,求得主觀相對(duì)權(quán)重向量為ω? ? =(0.250,0.239,0.233,0.158,0.120)T。同理,根據(jù)專家小組對(duì)各二級(jí)決策指標(biāo)相對(duì)于其一級(jí)決策指標(biāo)的評(píng)判分?jǐn)?shù)矩陣? 2=5 5 4 4 55 4 4 5 44 5 4 4 44 4 5 4 3,? 3=4 5 3 4 43 3 4 4 34 4 3 4 35 4 5 5 45 5 5 4 52 3 2 3 2,? 4=4 5 3 4 44 3 4 4 53 4 5 3 35 5 4 5 44 3 4 5 43 4 3 4 4 3 3 4 4 3,? 5=4 5 5 5 44 4 5 4 54 5 4 4 53 4 3 3 4,? 6=5 4 5 4 4 5 5 3 4 54 4 4 3 4,進(jìn)行計(jì)算和歸一化處理,求出各二級(jí)決策指標(biāo)相對(duì)于其一級(jí)決策指標(biāo)的主觀相對(duì)權(quán)重向量為ω? ? =(0.268,0.256,0.243,0.233)T,ω? ? =(0.177,

    0.148,0.159,0.201,0.209,0.106)T,ω? ? =(0.147,0.147,0.132,0.169,0.148,0.132,0.125)T,ω? ? =(0.275,0.263,0.260,0.202)T,ω? ? =(0.345,0.354,0.301)T。進(jìn)而根據(jù)決策指標(biāo)體系的層級(jí)關(guān)系,求得各決策指標(biāo)的主觀綜合權(quán)重如表1所示。

    然后根據(jù)式(1)、式(2)、式(3)和式(4)對(duì)決策指標(biāo)值矩陣進(jìn)行歸一化處理,并計(jì)算求出各決策指標(biāo)的客觀權(quán)重如表1所示。并最終根據(jù)式(6),求得各決策指標(biāo)的綜合權(quán)重也如表1所示。

    (三)確定最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目

    對(duì)各專家所判定的各決策指標(biāo)的臨界值進(jìn)行加權(quán)平均而求得決策指標(biāo)臨界值向量為Y0=[3,3,3,3,2.5,3,3,3,3,3,

    3,4.5,3,3,3,3,3,4,3,3,4.5,3,3,10]T,其能使各決策指標(biāo)值的一致效果測(cè)度滿足d? ? ∈[-1,1]的條件。進(jìn)而根據(jù)式(7)和式(8),求得一致效果測(cè)度矩陣D(i)。并根據(jù)式(9),用MATLAB7.0求得各決策方案的綜合效果測(cè)度為D=W·D(i)=[0.64,0.51,0.59]。

    d1>0、d2>0、d3>0,則這三個(gè)擬投標(biāo)項(xiàng)目都符合此投資企業(yè)的要求。但根據(jù)計(jì)算結(jié)果? {d? }=d1=0.64,故應(yīng)將項(xiàng)目h1作為最優(yōu)擬投標(biāo)項(xiàng)目來進(jìn)行投標(biāo)。

    四、結(jié)語

    上述算例分析表明了此基于多目標(biāo)加權(quán)灰靶的國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型在國(guó)際 PPP 項(xiàng)目投標(biāo)決策中的應(yīng)用。為了運(yùn)用此模型來做出更有效的投標(biāo)決策,未來研究可以從以下兩個(gè)方面來對(duì)其進(jìn)行改善。

    首先,本研究所建立的模型考慮了較多宏觀環(huán)境因素,如“經(jīng)濟(jì)環(huán)境”和“政治環(huán)境”等,但其沒考慮到投標(biāo)決策者的風(fēng)險(xiǎn)偏好等影響其投標(biāo)決策行為的微觀心理因素。未來研究應(yīng)當(dāng)充分考慮這些因素以改善這個(gè)模型,而更好地將其應(yīng)用于實(shí)踐中。

    其次,本研究通過一個(gè)假設(shè)的算例來驗(yàn)證所提出的模型。未來可以進(jìn)行一些實(shí)證研究來收集真實(shí)項(xiàng)目中的數(shù)據(jù),以進(jìn)一步檢驗(yàn)所提出的國(guó)際PPP項(xiàng)目投標(biāo)決策模型,并為本研究中的結(jié)論提供現(xiàn)實(shí)證據(jù),從而有助于改善此模型。

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    *基金項(xiàng)目:河南省重點(diǎn)科技攻關(guān)項(xiàng)目“軟件定義網(wǎng)絡(luò)的智能擴(kuò)展策略及實(shí)時(shí)傳輸機(jī)制研究”(項(xiàng)目編號(hào):212102210086);河南財(cái)政金融學(xué)院青年基金項(xiàng)目“基于IPv6超大地址空間網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)發(fā)設(shè)備流表壓縮機(jī)制研究”(項(xiàng)目編號(hào):HNCJQN-2021-024)。

    (作者單位:河南財(cái)政金融學(xué)院)

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