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基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)方法

2014-04-19 14:47:34張光準(zhǔn)
財(cái)政監(jiān)督 2014年27期
關(guān)鍵詞:語(yǔ)言評(píng)價(jià)

●徐 軻 錢 程 張光準(zhǔn)

基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)方法

●徐 軻 錢 程 張光準(zhǔn)

在以招標(biāo)方式進(jìn)行的政府采購(gòu)項(xiàng)目中,評(píng)標(biāo)方法的選擇直接影響決策結(jié)果。政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)作為多目標(biāo)決策,一直受到學(xué)界的廣泛關(guān)注。本文旨在使用基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的群體意見(jiàn)共識(shí)方法,優(yōu)化政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)的決策過(guò)程,提高決策質(zhì)量,同時(shí)試圖通過(guò)對(duì)招標(biāo)人與評(píng)標(biāo)委員會(huì)的責(zé)任與權(quán)利進(jìn)行再分配,提出針對(duì)評(píng)標(biāo)制度構(gòu)建的合理建議與創(chuàng)新型思路。

一、理論分析

(一)評(píng)標(biāo)權(quán)重的分配問(wèn)題

招標(biāo)文件中規(guī)定的各項(xiàng)評(píng)標(biāo)內(nèi)容的權(quán)重分配是決定評(píng)標(biāo)結(jié)果的重要影響因素,權(quán)重分配的不合理是目前政府采購(gòu)招標(biāo)過(guò)程中的一個(gè)重要問(wèn)題。評(píng)標(biāo)權(quán)重分配不合理可分為兩種:一是無(wú)傾向性的權(quán)重分配不合理。這是由于招標(biāo)人自身能力有限而導(dǎo)致在制作招標(biāo)文件過(guò)程中評(píng)分權(quán)重分配與實(shí)際需求產(chǎn)生偏差,即使招標(biāo)人并非有意為之,但這種不合理性將產(chǎn)生逆向選擇,影響招標(biāo)結(jié)果;二是有傾向性的權(quán)重分配不合理。招標(biāo)人有意根據(jù)某投標(biāo)人投標(biāo)文件“量體裁衣”設(shè)置權(quán)重以使其中標(biāo),這種情況在實(shí)踐中屢見(jiàn)不鮮。

評(píng)標(biāo)權(quán)重分配不合理存在較大的隱蔽性,特別是傾向性的權(quán)重分配不合理嚴(yán)重破壞了公平競(jìng)爭(zhēng)的環(huán)境卻很難將其直接判定為違法。本文解決這一問(wèn)題的途徑是把設(shè)置評(píng)標(biāo)權(quán)重的權(quán)力授予評(píng)標(biāo)委員會(huì),這是因?yàn)橐环矫嬖u(píng)標(biāo)委員會(huì)成員具有豐富的專業(yè)知識(shí),能夠根據(jù)招標(biāo)采購(gòu)項(xiàng)目的需求最大程度避免非傾向性的權(quán)重設(shè)置不合理現(xiàn)象的出現(xiàn)。另一方面,本文提出的基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的評(píng)標(biāo)方法能夠提供科學(xué)的決策模型用于權(quán)重設(shè)置的決策過(guò)程,在評(píng)委會(huì)成員間形成制衡與博弈機(jī)制,以保證評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員在規(guī)則框架內(nèi)合理行使權(quán)重分配權(quán)力。

同時(shí),本文的制度設(shè)計(jì)中,為了讓采購(gòu)結(jié)果更加符合招標(biāo)人需求,評(píng)標(biāo)委員會(huì)根據(jù)群體評(píng)標(biāo)結(jié)果向招標(biāo)人推薦3家供應(yīng)商,由招標(biāo)人確定最終的中標(biāo)供應(yīng)商。另外,在招標(biāo)人行使定標(biāo)權(quán)的情況下,也需要加大其相應(yīng)的責(zé)任,招標(biāo)人需對(duì)定標(biāo)結(jié)果所導(dǎo)致的采購(gòu)質(zhì)量問(wèn)題負(fù)責(zé),以實(shí)現(xiàn)權(quán)責(zé)對(duì)等。

(二)群體意見(jiàn)共識(shí)方法在評(píng)標(biāo)中的應(yīng)用

在政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)過(guò)程中,由于評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員的知識(shí)背景、看待問(wèn)題的價(jià)值觀和社會(huì)背景的不同,以及群體中成員對(duì)各目標(biāo)的偏好不同,面對(duì)同一問(wèn)題或幾個(gè)可選的方案,肯定會(huì)存在諸多分歧。本文嘗試通過(guò)群體意見(jiàn)共識(shí)的評(píng)標(biāo)方法,利用不同評(píng)委會(huì)成員的專業(yè)知識(shí)相互補(bǔ)充,同時(shí)集結(jié)評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員的不同意見(jiàn),形成評(píng)標(biāo)“最優(yōu)解”即最優(yōu)的評(píng)標(biāo)結(jié)果。

具體來(lái)講,即各專家單獨(dú)評(píng)標(biāo),然后將評(píng)判結(jié)果進(jìn)行匯總,并把單個(gè)專家的評(píng)判結(jié)果與總評(píng)價(jià)進(jìn)行比較,如果偏差超過(guò)一定程度,則剔除相應(yīng)專家的評(píng)判結(jié)果,最后對(duì)其余專家的評(píng)價(jià)進(jìn)行匯總,從而得出最終評(píng)標(biāo)結(jié)果。雖然評(píng)標(biāo)委員會(huì)在獲得設(shè)置權(quán)重的權(quán)利后,增加了自身的自由裁量權(quán),但是通過(guò)這種剔除極端偏差項(xiàng)的方式,可以避免由于個(gè)別專家的極端評(píng)判而影響最終的評(píng)標(biāo)結(jié)果。

群體意見(jiàn)共識(shí)方法在評(píng)標(biāo)中的應(yīng)用有效解決了政府采購(gòu)中三類問(wèn)題:

1、解決經(jīng)濟(jì)效益與社會(huì)效益的權(quán)衡問(wèn)題。政府采購(gòu)需要兼顧多重功能目標(biāo),不僅要考慮項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)效益,也需要兼顧諸如環(huán)境保護(hù)、綠色產(chǎn)品、采購(gòu)國(guó)貨、保護(hù)中小企業(yè)等社會(huì)效益。例如一些專家可能將某設(shè)備采購(gòu)的經(jīng)濟(jì)效益作為首要考慮因素,另一些專家可能將設(shè)備的環(huán)保性能作為重點(diǎn)。諸如社會(huì)上對(duì)PX項(xiàng)目的爭(zhēng)議就反映出當(dāng)今社會(huì)對(duì)于項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)效益、環(huán)境保護(hù)、社會(huì)利益的權(quán)衡問(wèn)題的思考。

2、不同關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的權(quán)衡。一般情況下,針對(duì)同一個(gè)采購(gòu)項(xiàng)目會(huì)存在多個(gè)技術(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo),而專家們由于自身的知識(shí)背景、價(jià)值觀偏好等差異,從而對(duì)各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)重要性程度的認(rèn)識(shí)也會(huì)存在諸多差異。然而,利用基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的群體意見(jiàn)共識(shí)計(jì)算方法,能夠利用專家們的知識(shí)互補(bǔ),集結(jié)不同專家對(duì)于項(xiàng)目關(guān)鍵技術(shù)指標(biāo)的偏好,最后形成可排序的綜合評(píng)價(jià)信息。

3、避免評(píng)標(biāo)結(jié)果的合理性受到某些專家極端評(píng)價(jià)的影響。在實(shí)踐中,評(píng)標(biāo)專家做出極端評(píng)價(jià)的原因主要有兩種。一種是由于受到供應(yīng)商等利益相關(guān)人的影響,而故意作出明顯偏袒某一或某些供應(yīng)商的極端評(píng)價(jià)。另一種原因是由于目前專家信息庫(kù)制度不夠完善,所以抽取到的評(píng)標(biāo)專家的知識(shí)儲(chǔ)備可能與評(píng)標(biāo)標(biāo)的所需的專業(yè)背景相差太大,無(wú)意中成了評(píng)標(biāo)委員會(huì)中的“偽專家”,無(wú)法對(duì)標(biāo)的作出合乎常理的評(píng)價(jià),只能硬著頭皮胡亂打分,雖然無(wú)意偏袒某些特定的供應(yīng)商,但是客觀上導(dǎo)致了極端評(píng)價(jià)的出現(xiàn)。本文提供的群體意見(jiàn)共識(shí)評(píng)標(biāo)方法,能夠在計(jì)算過(guò)程中剔除極端偏差項(xiàng),從而保證最后評(píng)標(biāo)結(jié)果的穩(wěn)定性與合理性。

(三)語(yǔ)言評(píng)價(jià)在評(píng)標(biāo)中的應(yīng)用

在具體評(píng)標(biāo)中,由于政府采購(gòu)的多目標(biāo)性,必然要考慮許多實(shí)際的評(píng)價(jià)指標(biāo),而這些評(píng)價(jià)指標(biāo)中既有可以量化的定量指標(biāo),也有許多無(wú)法量化的定性指標(biāo),特別在政府采購(gòu)服務(wù)類項(xiàng)目中更是如此。由于定性評(píng)價(jià)指標(biāo)的模糊性和不確定性,評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員對(duì)標(biāo)的進(jìn)行評(píng)判時(shí)最容易表達(dá)的偏好信息形式是自然語(yǔ)言,因此本文將采用語(yǔ)言評(píng)價(jià)方法。語(yǔ)言評(píng)價(jià)方法是先將定量的指標(biāo)和定性的指標(biāo)進(jìn)行無(wú)量綱處理,然后結(jié)合對(duì)所有指標(biāo)的評(píng)價(jià),從而得出綜合評(píng)價(jià)信息。通過(guò)使用這種基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息的模糊數(shù)評(píng)標(biāo)方法,能夠得到更切合實(shí)際的評(píng)標(biāo)結(jié)果,以達(dá)到提高決策質(zhì)量的目的。特別地,對(duì)于公共服務(wù)采購(gòu)這一熱點(diǎn)話題,此類方法能夠較好的解決公共服務(wù)采購(gòu)評(píng)標(biāo)中如何評(píng)價(jià)難以量化的服務(wù)指標(biāo)這一關(guān)鍵問(wèn)題。

(四)基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)方法步驟

第一步:對(duì)定量評(píng)價(jià)進(jìn)行無(wú)量綱化處理,轉(zhuǎn)化為梯形模糊數(shù)。

第二步:將評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員給出的單個(gè)語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息,如方案xi對(duì)應(yīng)于評(píng)價(jià)因素yj的評(píng)價(jià)值,和對(duì)評(píng)價(jià)因素yj的權(quán)重設(shè)定,轉(zhuǎn)化為Rij和Qj。

第三步:采用模糊意見(jiàn)集結(jié)方法對(duì)第二步中的梯形模糊數(shù)進(jìn)行集結(jié),形成群體評(píng)價(jià)矩陣。

第四步:根據(jù)評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員的綜合評(píng)價(jià)矩陣,對(duì)各專家給出的信息進(jìn)行隸屬度評(píng)判。

第五步:對(duì)各供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)信息進(jìn)行比較,得出評(píng)標(biāo)委員會(huì)意見(jiàn)共識(shí)下的評(píng)標(biāo)結(jié)果。

第六步:招標(biāo)人根據(jù)評(píng)標(biāo)委員會(huì)給出的評(píng)標(biāo)結(jié)果選出最終中標(biāo)商。

圖1 評(píng)標(biāo)步驟

二、案例分析

某市危險(xiǎn)廢物填埋設(shè)備招標(biāo)項(xiàng)目,評(píng)價(jià)指標(biāo)分為三部分:價(jià)格部分、商務(wù)部分、技術(shù)部分。商務(wù)部分包含類似工程業(yè)績(jī)、企業(yè)資質(zhì)、財(cái)務(wù)狀況、質(zhì)保體系等因素;技術(shù)部分包含設(shè)備成套完整情況、工藝措施和質(zhì)量控制、技術(shù)培訓(xùn)及售后服務(wù)、進(jìn)度計(jì)劃、環(huán)保性能、使用壽命等因素。該案例中包含典型的定量指標(biāo):價(jià)格、使用壽命等;定性指標(biāo):企業(yè)資質(zhì)、質(zhì)保體系等,屬于多目標(biāo)決策。經(jīng)過(guò)公開(kāi)招標(biāo),共有6名有效投標(biāo)人。評(píng)標(biāo)委員會(huì)由包含招標(biāo)人代表、經(jīng)濟(jì)和技術(shù)專家共5人組成。由多名專家進(jìn)行評(píng)標(biāo),該評(píng)標(biāo)屬于典型的群體決策。

首先引入梯形模糊數(shù)概念:

定義0.1設(shè)R為實(shí)數(shù)域,R上的模糊集的全體記為F(R)。若有A∈F(R),且存在區(qū)間[c、d]∈R,使得:

梯形模糊數(shù)的表達(dá)方式為A=(a,b,c,d)且a≤b≤c≤d;(梯形模糊數(shù)的隸屬函數(shù))(0.1)設(shè)A=(a1,b1,c1,d1)和B=(a2,b2,c2,d2)為任意兩個(gè)梯形模糊數(shù),梯形模糊數(shù)運(yùn)算法則如下:

表1 危險(xiǎn)廢物填埋設(shè)備招標(biāo)項(xiàng)目評(píng)價(jià)指標(biāo)

表2 評(píng)價(jià)因素與權(quán)重審定語(yǔ)言信息對(duì)應(yīng)的梯形模糊數(shù)

表3 評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員設(shè)定的權(quán)重信息

表4 定量指標(biāo)

表5 評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員對(duì)定性指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)

應(yīng)用結(jié)合語(yǔ)言評(píng)價(jià)與梯形模糊數(shù)的群體意見(jiàn)共識(shí)方法進(jìn)行評(píng)標(biāo):

(一)定量評(píng)價(jià)無(wú)量綱化

定量評(píng)價(jià)無(wú)量綱化概念:為了保證定量信息和定性信息的語(yǔ)言評(píng)價(jià)值相融合,定量信息需要進(jìn)行一定的處理,轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱值,再使用模糊數(shù)進(jìn)行表示。

如:設(shè)fi為定量指標(biāo),供應(yīng)商Gi(i=1,...,m)在指標(biāo)fi下的定量值為xij(i=1,...,m),則將指標(biāo)的定量值轉(zhuǎn)化為無(wú)量綱值可由下式求得:

得出在定量指標(biāo)fi下,評(píng)標(biāo)專家對(duì)供應(yīng)商Gi的評(píng)價(jià)可用梯形模糊數(shù)Yij=(yij,yij,yij,yij)表示。

經(jīng)計(jì)算投標(biāo)價(jià)格無(wú)量綱值為:G11=0.171、G21=0.142、G31= 0.202、G41=0.156、G51=0.180、G61=0.149。

(二)語(yǔ)言信息轉(zhuǎn)化成梯形模糊數(shù)

1、將表3中評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員設(shè)定的權(quán)重信息轉(zhuǎn)化成表2中對(duì)應(yīng)的梯形模糊數(shù)。

2、將表5中評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員對(duì)定性指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)化成表2中對(duì)應(yīng)的梯形模糊數(shù)。

3、將評(píng)價(jià)梯形模糊數(shù)與對(duì)應(yīng)評(píng)價(jià)權(quán)重模糊數(shù)相乘得出各專家綜合評(píng)價(jià)梯形模糊數(shù)。

(三)評(píng)標(biāo)專家模糊信息集結(jié)

模糊信息集結(jié)方法:

1、當(dāng)評(píng)標(biāo)專家對(duì)某個(gè)供應(yīng)商的評(píng)價(jià)使用模糊數(shù)表示時(shí),專家之間的評(píng)價(jià)一致性程度可用相應(yīng)的兩個(gè)模糊數(shù)相似度體現(xiàn)。

2、構(gòu)建一致度矩陣。

由3.1式可以得出評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員兩兩之間的相似度,可以構(gòu)建出一個(gè)一致度矩陣AM。

3、計(jì)算評(píng)標(biāo)委員會(huì)成員Ei的平均一致度Si(i=1,2,...,s),我們使用平均一致度反應(yīng)單個(gè)評(píng)標(biāo)成員的評(píng)價(jià)與其他評(píng)標(biāo)成員的一致性。

單個(gè)評(píng)標(biāo)成員Ei的平均一致度Si求解公式:

觀察可知,平均一致度Si為AM中第i行除Sii以外其他因素的平均值。

4、計(jì)算評(píng)標(biāo)成員的相對(duì)一致度Si*(i=1,2,...,s)。

評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員的評(píng)價(jià)相對(duì)一致度Sii反映了他與其他評(píng)標(biāo)成員評(píng)價(jià)之間的相對(duì)一致度。Sii越大,說(shuō)明該成員與其他成員之間的評(píng)價(jià)越接近,越能代表大多數(shù)評(píng)標(biāo)成員的意見(jiàn),對(duì)意見(jiàn)集結(jié)的貢獻(xiàn)也就越大;反之則越偏離,對(duì)意見(jiàn)集結(jié)的貢獻(xiàn)越小。

5、計(jì)算評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員對(duì)群體意見(jiàn)集結(jié)的貢獻(xiàn)程度Gi(i=1,2,...,s)。

因?yàn)樵u(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員的地位是平等的,所以他們的權(quán)威程度是相同的,因此

6、對(duì)梯形模糊數(shù)的評(píng)價(jià)進(jìn)行集結(jié),得出一致性集結(jié)結(jié)果。

使用評(píng)標(biāo)成員對(duì)群體共識(shí)的貢獻(xiàn)度Gi,將評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員的模糊評(píng)價(jià)集結(jié)為總評(píng)價(jià)的模糊數(shù)。若用R表示總評(píng)價(jià)模糊數(shù),則:(3.6)

使用上述方法即可將評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員作出的語(yǔ)言評(píng)價(jià)信息進(jìn)行群體意見(jiàn)集結(jié)。

(四)群體意見(jiàn)共識(shí)評(píng)價(jià)

根據(jù)(3.1)式求得評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員一致性指標(biāo):

(五)得出評(píng)標(biāo)結(jié)果

對(duì)供應(yīng)商進(jìn)行排序。

模糊數(shù)排序法:

1、確定作為評(píng)價(jià)的模糊集V;

定義5.1 為梯形模糊數(shù)集合,如果模糊數(shù)V滿足:

則稱V為一個(gè)評(píng)價(jià)。

評(píng)價(jià)V表達(dá)評(píng)標(biāo)成員的偏好和興趣,用來(lái)對(duì)梯形模糊數(shù)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

根據(jù)V的隸屬度函數(shù)又可將V評(píng)價(jià)分成3種:

V的隸屬度函數(shù)為單調(diào)增函數(shù),V值越大評(píng)價(jià)值偏好越強(qiáng),稱為收益型評(píng)價(jià)

V的隸屬度函數(shù)為單調(diào)減函數(shù),V值越小評(píng)價(jià)值偏好越強(qiáng),稱為成本型評(píng)價(jià)

V的隸屬度函數(shù)為常數(shù)函數(shù),V值大小對(duì)偏好沒(méi)有影響,稱為中性評(píng)價(jià)

2、對(duì)每個(gè)供應(yīng)商的綜合評(píng)價(jià)值ai,按照評(píng)價(jià)V對(duì)其進(jìn)行評(píng)價(jià),得評(píng)價(jià)值Ev(ai)。

定義5.2 設(shè)M、N為兩個(gè)梯形模糊數(shù),定義滿意函數(shù):

S(M<N)表示M小于N的可能性,S(M>N)表示M大于N的可能性。在進(jìn)行模糊數(shù)與非模糊數(shù)比較時(shí),假設(shè)非模糊數(shù)h,則:

定義5.3 設(shè)M為梯形模糊數(shù),M根據(jù)評(píng)價(jià)V的評(píng)價(jià)值定義為:

Ev(M)=S(M>V)(5.11)

由定義5.1中性評(píng)價(jià)可得:

由5.13式即可求得每個(gè)供應(yīng)商的綜合評(píng)價(jià)值ai按照評(píng)價(jià)V的評(píng)價(jià)值Ev(ai)(i=1,2...,m)。

3、根據(jù)2中方法對(duì)所有供應(yīng)商綜合評(píng)價(jià)值進(jìn)行排序。

經(jīng)計(jì)算得出相對(duì)評(píng)標(biāo)結(jié)果,進(jìn)入前3名供應(yīng)商為:第一名G5、第二名G6、第三名G1。

(六)確定最終中標(biāo)結(jié)果

招標(biāo)人根據(jù)采購(gòu)實(shí)際需求,從評(píng)標(biāo)委員會(huì)推薦名單中確定最終中標(biāo)供應(yīng)商。

三、結(jié)語(yǔ)

本文提出的評(píng)標(biāo)委員會(huì)制度創(chuàng)新性構(gòu)建,采用基于語(yǔ)言評(píng)價(jià)的政府采購(gòu)評(píng)標(biāo)方法,能夠針對(duì)政府采購(gòu)招標(biāo)多目標(biāo)的特點(diǎn),優(yōu)化評(píng)標(biāo)決策過(guò)程,提高決策質(zhì)量,推薦出最優(yōu)候選人名單。首先,此方法能夠科學(xué)、合理地分配評(píng)標(biāo)權(quán)重,避免無(wú)傾向性與有傾向性的權(quán)重設(shè)置不合理情況的出現(xiàn);其次,此方法能夠有效集結(jié)評(píng)標(biāo)委員會(huì)各成員意見(jiàn),權(quán)衡與兼顧政府采購(gòu)項(xiàng)目的多目標(biāo)屬性,并且能夠排除明顯偏離群體意見(jiàn)的極端專家意見(jiàn);另外,此方法利用語(yǔ)言評(píng)價(jià)與梯形模糊數(shù)成功解決了評(píng)價(jià)難以定量描述的定性指標(biāo)問(wèn)題,得出合理決策結(jié)果?!?/p>

國(guó)際關(guān)系學(xué)院公共市場(chǎng)與政府采購(gòu)研究所)

(本欄目責(zé)任編輯:周菲)

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