基本藥物招標采購評標模型的構建與實證研究
——基于模糊群決策法Δ

黃 哲，曹 陽，李 慧（.沈陽藥科大學工商管理學院，沈陽 006；.哈爾濱工業大學科軟股份有限公司，哈爾濱 5000）

·基本藥物論壇·

基本藥物招標采購評標模型的構建與實證研究
——基于模糊群決策法Δ

黃 哲1＊，曹 陽1，李 慧2（1.沈陽藥科大學工商管理學院，沈陽 110016；2.哈爾濱工業大學科軟股份有限公司，哈爾濱 150001）

目的：建立基本藥物招標采購評標模型，提高基本藥物招標采購的科學性和有效性。方法：結合基本藥物集中招標采購的主要目標，建立基本藥物招標采購評標指標體系，采用基于模糊群決策法構建基本藥物招標評標模型，并通過實例驗證模型的可行性。結果：建立了基于模糊群決策法的基本藥物評標模型，并通過阿托代他汀鈣片實例分析證明了評標模型的可行性。結論：建立的基于模糊群決策法的基本藥物評標模型能夠科學、有效地對制藥企業進行綜合評價，可以促進基本藥物招標采購工作公開透明，減輕患者經濟負擔。

基本藥物；招標采購；評標；模糊群決策法；模型

國家基本藥物制度是指能夠提供滿足社會公眾基本醫療需求的藥品，同時保證價格合理，能夠有效降低患者用藥成本的制度[1]。針對基本藥物進行集中招標采購能夠有效地改善醫療衛生機構在藥品采購過程中可能產生的一些不規范行為，降低虛高的藥品價格，減輕患者經濟負擔[2]。

進行基本藥物集中招標采購的主要目的是選擇質量優先、價格合理的藥物。現階段，我國大部分省市采取“雙信封”招標模式進行藥品集中招標采購：將藥品招標分為經濟技術標和商務標兩部分，一般情況下只有通過經濟技術標的制藥企業才能進入商務標的競標階段，進行價格的比拼[3]，最終進入藥品集中采購目錄。

基本藥物集中招標采購的商務標評標方法較為簡單、直接，因此藥品招標采購的重點在于對參加招標的企業進行經濟技術評價，選出質量優、信譽好的藥品生產企業[4]。經濟技術標主要是請行業的專家對各企業的生產經營情況和藥品的質量進行評價，科學、客觀地對參標企業進行評價，選取高質量的藥品，對我國國家基本藥物制度的實施意義重大。因此，建立科學的基本藥物招標采購評標模型就顯得尤為重要。

在實際的事物評價中，往往含有多個評價指標，而各指標之間的關系也比較復雜。基本藥物進行招標時，在對企業的評價過程中，有很多評價信息是模糊、不確定的，很難用具體的數值來表示，所以在本文中引入模糊群決策法。模糊群決策法是在模糊集理論的基礎上，結合多目標、多人決策而形成的一種決策方法。模糊群決策與經典決策所不同的是，對于決策者不能夠精確定義的決策參數，可以被處理成某種適當的模糊集合，這種數據處理方式更加靈活，也具有更加廣泛的適應性。因此，本文嘗試基于模糊群決策法，建立基本藥物招標采購評標模型，以期更加科學、有效地完成基本藥物招標采購工作。

1 基本藥物招標采購評標指標體系的建立

1.1 建立基本藥物招標采購評標指標體系的原則

選擇質量可靠、患者認可、價格合理的藥物是基本藥物招標采購的主要目的，其指標體系的建立必須科學并具有簡潔性和可操作性。建立有效的國家基本藥物招標評標指標體系，必須符合以下原則[5]：①評價指標主次分明，層次清晰，能夠全面地評價參標企業情況和藥品質量；②評價指標要具有實時性，可以根據招標的實際情況動態地選擇有效的指標；③要選取具有主導性和可比性的指標，確保在進行遴選時指標便于專家定性定量；④評價指標要能夠兼具滿足國家基本藥物制度的短期目標和長期目標；⑤定性指標和定量指標相結合，對參標企業進行全面評價。

1.2 建立基本藥物招標采購評標指標體系

根據“質量優先、價格合理”的基本藥物招標采購原則，本文主要選用藥品招標采購企業評標的主觀指標進行評標模型的構建，從臨床使用認同度、藥品質量層次、藥品質量保證、藥品實用性和藥品供應保證5個方面對參加競標的企業進行綜合評估，使得主觀指標的評價更加科學合理。基本藥物招標采購評標指標體系見表1（表中GMP為藥品生產質量管理規范；cGMP為動態藥品生產管理規范；EDQM為歐洲藥品質量管理局；JGMP為日本動態藥品管理規范）。

2 基于模糊群決策方法的基本藥物招標采購評標模型的構建

首先，專家采用自然語言變量對參與招標的企業進行評價，然后用相應的三角模糊數來代替評標指標的自然語言變量，在多指標評價分析法的基礎上構建基本藥物招標采購評標模型。通過對專家打分對應的三角模糊數進行計算和處理，能夠得到不同競標企業的綜合評價值，再根據招標省市的具體要求，篩選出符合經濟技術標的企業，進入商務標競標環節，最終價格合理的制藥企業中標。

2.1 評標指標體系的表述

前文建立的評標指標體系（詳見表1）是構建基本藥物招標采購評標模型的基礎，為表述方便，現假定Ai（i＝1，2，…m）代表被評價的企業，Uj（j＝1，2…，n）代表評標指標。

2.2 評標指標體系權重的確定

評標指標可以全面地反映競標企業的藥品質量和企業實力等特征，但不同的指標對于評價企業的重要性是不同的。為了能夠更加專業、科學地進行評標模型的構建，評標專家需要對不同的評價指標設定不同的權重。若評價者k（k＝1，2，…，l）對于評價指標Uj賦予的權數為w（jk），則評價指標的權數分配向量為W（k）＝（w1（k），w2（k），…，wn（k））。其中，w（jk）≥0，且

表1 基本藥物招標評標指標體系Tab 1 The criteria system of essential medicine bidding evaluation

2.3 制定評標指標的等級評分標準

在評標過程中，將定性指標量化是工作的重點。通過對評標指標進行分級評價，如利用自然語言將評標指標分為“很好”“好”“中”“差”等不同的級別，再針對不同的評價級別賦予不同的分值，可以將定性指標量化。本文對不同的自然語言評價級別賦予不同的三角模糊數。

2.4 求解基本藥物招標采購評標的樣本矩陣

本文將評標指標的評價分為7級，分別用不同的自然語言表示，詳見表2。評標專家按照設定的自然語言變量等級對不同的競標企業進行評價打分。基本藥物招標采購評標專家給出的主、客觀評價指標的權重向量和評價矩陣分別為W（k）＝（w1（k），w2（k），…，wn（k））和P（k）＝[pij（k）]m×n，將不同的自然語言變量轉換為相對應的三角模糊數，記為w～j（k）＝（aj（k），bj（k），cj（k））和p～ij（k）＝（αij（k），βij（k），γij（k））。

本文將參加基本藥物招標采購的藥品質量層次劃分為3層，涵蓋了專利保護、藥品注冊類型以及中藥保護等內容[7]。每一質量層次的評價評語變量和對應的三角模糊數以及每一質量層次的具體內容詳見表3。

表2 主觀評價指標權重和主觀評價指標的自然語言變量及其對應的三角模糊數Tab 2 The linguistic variables of subjective evaluation index weighting and subjective evaluation indexes and its corresponding triangular fuzzy number

表3 質量層次評價指標的自然語言變量及對應的三角模糊數Tab 3 The linguistic variables of drug grading index and its corresponding triangular fuzzy number

根據評標專家作出的評價，將自然語言變量轉換為三角模糊數，計算所有評價者k（k＝1，2，…，l）的主觀評價指標向量和評價矩陣：

公式（1）（2）中，符號“○×”“○+”分別表示模糊數的乘法和加法運算。各三角模糊數參數由以下公式計算[11]：

2.5 計算結果

2.5.1 計算模糊綜合評價值 本文用三角模糊數來表示競標企業的評價等級，根據基本藥物招標采購評標的指標權重向量和評價矩陣，可求得競標企業的模糊綜合評價值（Y～）：

2.5.2 計算非模糊的綜合評價值 公式（9）得到的結果為模糊數，可以將計算結果進行清晰化處理，將模糊數轉化為確定的非模糊價值量。假定有梯形模糊數F～＝（a，b，c，d），其非模糊價值量為F，記為D（F～），則有F＝D（F～）＝（a+b+c+d）/4。三角模糊數F～（l，m，n）可以作為梯形模糊數特例來處理，其可表示為F～＝（l，m，m，n）。從而可得出[12]：

對指標權重標準化后，可得到：

經過轉化，集結后的指標權重向量W＝（w1，w2，…，wn）和評價矩陣P＝[pij]m×n可以用確定數值描述，從而計算出競標企業的非模糊綜合評價值（Y）[13]。

最后，根據得到的競標企業非模糊綜合評價值的大小由高到低排序，企業的評價得分越高則說明企業在藥品的療效、質量、使用和供應保證等方面綜合能力越高。因此，可以按照招標需求從中選擇得分高的企業進入商務標的競標。

3 算例

采用本文構建的基本藥物招標采購評標模型進行降脂藥物阿托伐他汀鈣片的評標，對參加競標的3個制藥企業進行評價，這3家競標企業可以記為A1、A2、A3。選取臨床醫學、藥理學、衛生管理專家各一人K＝｛K1，K2，K3｝，根據前文建立的評標指標體系，對各制藥企業的藥品及公司規模等進行評價分析。首先，3位專家根據前文給出的7個不同的等級標準進行評價，然后依據專家打分確定指標權重和評價值，最后在專家打分的基礎上計算出不同制藥企業的綜合評價值并進行排序。每位專家給出的指標權重的自然語言變量值及其對應的三角模糊數見表4。

表4 指標權重自然語言變量值及其對應的三角模糊數Tab 4 The linguistic variables of index weighting and its corresponding triangular fuzzy number

表5 制藥企業A1評價值的自然語言變量值及其對應的三角模糊數Tab 5 The linguistic variables of pharmaceutical enterprise A1evaluation values and its corresponding triangular fuzzy number

表6 制藥企業A2評價值的自然語言變量值及其對應的三角模糊數Tab 6 The linguistic variables of pharmaceutical enterprise A2evaluation values and its corresponding triangular fuzzy number

表7 制藥企業A3評價值的自然語言變量值及其對應的三角模糊數Tab 7 The linguistic variables of pharmaceutical enterprise A3evaluation values and its corresponding triangular fuzzy number

3位專家給出的3個競標企業評價值的自然語言變量值及其對應的三角模糊數見表5、表6、表7；集結后的指標權重與評價值的非模糊數值見表8。

根據公式（13）計算競標制藥企業的非模糊綜合評價值，結果為：Y1＝0.729，Y2＝0.796，Y3＝0.676。由此得出決策專家對A1、A2、A3競標制藥企業的評標得分順序是Y2＞Y1＞Y3。根據這個排序以及招標省市的需求選擇適當數量的中標制藥企業進入商務標的競標。

綜上所述，本文以基本藥物集中招標采購的主要目標為基礎，從臨床使用認同度、藥品質量層次、藥品質量保證、藥品實用性和藥品供應保證5個方面構建了基本藥物招標采購評標指標體系，采用基于模糊群決策法和多指標分析法構建了基本藥物招標評標模型，并以一個算例驗證了模型的可行性，構建的模型具有較強的理論研究意義和實際應用價值。隨著國家醫藥政策和基本藥物目錄的不斷變化，今后可以此模型為基礎，針對實際情況調整基本藥物招標采購評標指標體系，以便更加科學、合理地選擇中標企業。

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Construction and Empirical Study of Evaluation Model for Essential Medicine Bidding and Procurement Based on Fuzzy Group Decision Making

HUANG Zhe1，CAO Yang1，LI Hui2（1.School of Business Administration，Shenyang Pharmaceutical University，Shenyang 110016，China；2.Harbin Institute of Technology Crown Co.，Ltd.，Harbin 150001，China）

OBJECTIVE：To establish the essential medicine bidding evaluation model and improve the scientificity and effectiveness of essential medicine bidding and procurement.METHODS：Combined with the main objective of essential medicine centralized bidding and procurement，a criteria bidding evaluation index system for essential medicine was established，and a bidding evaluation model for essential medicine was built based on fuzzy group decision making and the feasibility was verified by examples.RESULTS：The essential medicine evaluation model based on fuzzy evaluation and group decision making was established，and empirical analysis for Atorvastatin Calcium tablet was used to show the feasibility of evaluation model.CONCLUSIONS：The essential medicine evaluation model based on fuzzy group decision making can scientifically and effectively accomplish a comprehensive evaluation of pharmaceutical enterprises，which builds the foundation for promoting the transparency of essential medicine bidding and procurement work and reducing the economic burden for the patients.

Essential medicine；Bidding and procurement；Bidding evalution；Fuzzy group decision making；Model

R95

A

1001-0408（2017）06-0721-05

2016-09-18

2017-01-08）

（編輯：申琳琳）

遼寧省科學技術計劃項目（No.2012225095）

＊副教授，碩士生導師。研究方向：創新管理，電子商務。E-mail：huangzhe2000@sina.com

DOI10.6039/j.issn.1001-0408.2017.06.01