基于聚類(lèi)算法的工程招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警應(yīng)用研究

尹家明 費(fèi)清

摘 ?要：建設(shè)工程招投標(biāo)是維護(hù)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)公平競(jìng)爭(zhēng)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)健康發(fā)展的一個(gè)重要舉措。因投標(biāo)過(guò)程中涉及大量交易活動(dòng)而受各界關(guān)注。為提高建設(shè)工程招投標(biāo)環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警能力，避免違法違紀(jì)問(wèn)題出現(xiàn)，文章采用聚類(lèi)算法構(gòu)建風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，探究工程招投標(biāo)交易活動(dòng)中風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，并進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)果表明該方法對(duì)工程招投標(biāo)過(guò)程中涉嫌的圍標(biāo)、串標(biāo)行為風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警效果顯著，對(duì)行業(yè)監(jiān)管部門(mén)和協(xié)會(huì)凈化市場(chǎng)生態(tài)具有較高的借鑒性和推廣性。

關(guān)鍵詞：招投標(biāo);行為自律;風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警;聚類(lèi)算法

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：2096-4706（2021）14-0133-04

Abstract： Construction project bidding is an important measure to maintain fair competition of market economy and healthy development of economic construction. Due to a large number of transaction activities involved in the bidding process， it has attracted attention from all walks of life. In order to improve the risk early warning ability in construction project bidding link and avoid the problems of violation of law and discipline， this paper uses clustering algorithm to build a risk early warning model， explores the risk early warning methods in project bidding and trading activities， and makes an empirical analysis. The results show that this method has a significant effect on the risk early warning of suspected bid encirclement and collusion in the process of project bidding， and has high reference and popularization for the industry supervision departments and associations to purify the market ecology.

Keywords： bidding; behavior self-discipline; risk early warning; clustering algorithm

0 ?引 ?言

西方國(guó)家歷經(jīng)200余年建立了相關(guān)招投標(biāo)制度，我國(guó)從西方國(guó)家引進(jìn)只有短短30余載，雖已成效顯著，但目前實(shí)際招投標(biāo)交易活動(dòng)中仍存在一些涉嫌招投標(biāo)當(dāng)事人相互串通圍標(biāo)、掛靠投標(biāo)，有的甚至與設(shè)計(jì)院、招標(biāo)公司勾結(jié)，操縱招標(biāo)結(jié)果，用合法的招標(biāo)程序套取國(guó)家資金。近年來(lái)隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)在政府治理中的深入應(yīng)用，如何更好運(yùn)用大數(shù)據(jù)融合分析風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警工具遏制建設(shè)工程項(xiàng)目招投標(biāo)中可能存在的圍標(biāo)、串標(biāo)行為，避免在工程項(xiàng)目后續(xù)實(shí)施階段發(fā)生掛靠、轉(zhuǎn)包、非法分包等違法違規(guī)行為，創(chuàng)建以行業(yè)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，維護(hù)凈化市場(chǎng)健康生態(tài)的創(chuàng)新管理模式。

本文通過(guò)貴陽(yáng)市2016—2018年實(shí)施建設(shè)工程招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)案例采集近三年的數(shù)據(jù)，基于大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的聚類(lèi)算法（clustering algorithm）提出了具有高實(shí)用性、可操作性的自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警方法，并采用“數(shù)據(jù)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警+行業(yè)自律約談+承諾公示”的多措并舉創(chuàng)新模式，對(duì)行業(yè)監(jiān)管部門(mén)和協(xié)會(huì)凈化市場(chǎng)生態(tài)具有較高的借鑒性和推廣性。

1 ?問(wèn)題提出

建設(shè)工程招投標(biāo)因其涉及公共資源分配和市場(chǎng)主體環(huán)境“三公”（即公平、公正、公開(kāi)）原則，對(duì)遏制建筑工程招投標(biāo)中存在的圍標(biāo)、串標(biāo)等違法違規(guī)問(wèn)題進(jìn)行研究，就招標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)、招標(biāo)人與投標(biāo)人、招標(biāo)人與評(píng)標(biāo)專(zhuān)家、代理機(jī)構(gòu)與投標(biāo)人、代理機(jī)構(gòu)與評(píng)標(biāo)專(zhuān)家、投標(biāo)人與評(píng)標(biāo)專(zhuān)家等共同參與招投標(biāo)活動(dòng)的7種關(guān)系人之間的利益鏈進(jìn)行剖析研究，通過(guò)采集公共資源交易中心對(duì)近3年來(lái)房建和市政工程中的招投標(biāo)樣本數(shù)據(jù)，與住建監(jiān)管部門(mén)近3年來(lái)房建和市政工程項(xiàng)目質(zhì)量安全驗(yàn)收數(shù)據(jù)進(jìn)行匯聚融合，按結(jié)果問(wèn)題導(dǎo)向分類(lèi)提取出工程招投標(biāo)四方主體風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，就疑似招投標(biāo)人圍標(biāo)、疑似招投標(biāo)人串標(biāo)、四方主體親密度和項(xiàng)目后跟蹤評(píng)價(jià)等風(fēng)險(xiǎn)作為本文研究重點(diǎn)。

2 ?研究現(xiàn)狀

當(dāng)前該領(lǐng)域研究現(xiàn)狀有以下幾點(diǎn)：

（1）缺少“陽(yáng)光政務(wù)”服務(wù)的強(qiáng)力抓手。按照十九大強(qiáng)調(diào)“抓早抓小、防微杜漸是反腐防腐的戰(zhàn)術(shù)和策略”。從建設(shè)工程項(xiàng)目的招投標(biāo)環(huán)節(jié)入手，運(yùn)用大數(shù)據(jù)的手段，對(duì)招投標(biāo)全過(guò)程進(jìn)行記錄、追溯，確保建筑工程招投標(biāo)權(quán)力運(yùn)行全程數(shù)據(jù)化監(jiān)測(cè)預(yù)警，即可快速部署，又對(duì)行業(yè)自律有震懾作用。

（2）舊規(guī)默俗亟待有效工具破除。一些市場(chǎng)主體通過(guò)“借公司幫個(gè)忙”等方式常年在招投標(biāo)行業(yè)邊緣尋求灰色利益，即破壞了建設(shè)工程招投標(biāo)制度的初衷，也造成了該行業(yè)市場(chǎng)生態(tài)的進(jìn)一步惡劣，雖近年來(lái)通過(guò)各種行政手段有所好轉(zhuǎn)，但依然存在，亟待破除這些潛規(guī)則以改變現(xiàn)狀。具體痛點(diǎn)表現(xiàn)在：

1）串標(biāo)、圍標(biāo)為工程建設(shè)質(zhì)量安全埋下隱患。一些投標(biāo)企業(yè)相互串通，彼此達(dá)成協(xié)議，輪流坐莊中標(biāo)或借用資質(zhì)進(jìn)行圍標(biāo)。往往這類(lèi)投標(biāo)企業(yè)中標(biāo)后，違法分包、轉(zhuǎn)包現(xiàn)象也較為突出。還有的投標(biāo)企業(yè)惡意低價(jià)中標(biāo)后，找各種理由拖延工期，手段、性質(zhì)都非常惡劣，以達(dá)到變更工程追加投資增大利潤(rùn)空間的目的。

2）招標(biāo)人、招標(biāo)代理機(jī)構(gòu)為特定企業(yè)量身定做招標(biāo)文件。即為何總是有一些市場(chǎng)主體投標(biāo)總是中標(biāo)這個(gè)招標(biāo)人項(xiàng)目，為何有些市場(chǎng)主體投標(biāo)總是不中標(biāo)。

（3）梳理判定陪標(biāo)、圍標(biāo)、串標(biāo)問(wèn)題源。在長(zhǎng)期頻繁參與投標(biāo)但中標(biāo)率極低的企業(yè)與中標(biāo)率極高的企業(yè)，長(zhǎng)期共同出現(xiàn)在同一招標(biāo)項(xiàng)目中，基本可判定為陪標(biāo)、圍標(biāo)行為。二是判定招標(biāo)人與投標(biāo)人之間關(guān)系過(guò)于親密，有串標(biāo)行為。某時(shí)段內(nèi)，同一投標(biāo)人參與固定招標(biāo)人的招標(biāo)項(xiàng)目且中標(biāo)率極高的基本可確定雙方具有合作關(guān)系，有串標(biāo)行為。三是判定評(píng)標(biāo)專(zhuān)家與投標(biāo)人之間的存在利益輸送。具體有以下幾點(diǎn)：

1）招標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)之間，存在個(gè)別招標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)間的關(guān)系過(guò)于親密問(wèn)題。通過(guò)采集投標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)間的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)個(gè)別招標(biāo)人在某一時(shí)段內(nèi)，選擇同一代理機(jī)構(gòu)代理招標(biāo)的項(xiàng)目次數(shù)較多。

2）招標(biāo)人與投標(biāo)人之間，存在同一投標(biāo)人多次投標(biāo)某招標(biāo)人的項(xiàng)目且中標(biāo)率較高問(wèn)題。通過(guò)采集招標(biāo)人與投標(biāo)人之間的數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)某一投標(biāo)人在一定時(shí)期內(nèi)，參與同一招標(biāo)人項(xiàng)目的投標(biāo)次數(shù)和中標(biāo)率偏高。

3）評(píng)標(biāo)專(zhuān)家與招標(biāo)人、投標(biāo)人、代理機(jī)構(gòu)之間，存在專(zhuān)家對(duì)特定對(duì)象的評(píng)分偏高的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)專(zhuān)家評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行采集分析，某些評(píng)標(biāo)專(zhuān)家針對(duì)特定企業(yè)投標(biāo)的評(píng)定分值明顯高于或低于其評(píng)定的平均分值。

4）代理機(jī)構(gòu)與投標(biāo)人之間，存在同一投標(biāo)人參與某一代理機(jī)構(gòu)的項(xiàng)目多次投標(biāo)且中標(biāo)率較高問(wèn)題。通過(guò)對(duì)代理機(jī)構(gòu)與投標(biāo)人之間的數(shù)據(jù)采集分析，發(fā)現(xiàn)某一代理機(jī)構(gòu)在一定時(shí)期內(nèi)，其代理的招標(biāo)項(xiàng)目中，同一投標(biāo)人參與投標(biāo)的次數(shù)和中標(biāo)率偏高。

5）共同投標(biāo)人之間，存在某些投標(biāo)人投標(biāo)頻率較高，但中標(biāo)率極低的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)投標(biāo)人之間的數(shù)據(jù)采集分析，發(fā)現(xiàn)某些投標(biāo)人長(zhǎng)期共同參與同一項(xiàng)目的投標(biāo)，其中一些投標(biāo)人長(zhǎng)期中標(biāo)率極低。

3 ?實(shí)證分析

本文通過(guò)痛點(diǎn)問(wèn)題和現(xiàn)狀的信息的采集和識(shí)別，綜合研判后構(gòu)建了建設(shè)工程招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)分析設(shè)計(jì)了風(fēng)險(xiǎn)分析流程圖，如圖1所示。

根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)分析流程圖進(jìn)行了具體風(fēng)險(xiǎn)動(dòng)因分析，找出分析因子和風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)值，建立工程招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警分析模型，分為三個(gè)步驟，如圖2所示。

3.1 ?數(shù)據(jù)識(shí)別分類(lèi)（模型設(shè)計(jì)）

通過(guò)公共資源交易中心招投標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)中動(dòng)態(tài)提取招投標(biāo)交易活動(dòng)中數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，按照時(shí)間因子篩選，通過(guò)因果分析法首先完成包括項(xiàng)目總數(shù)、招標(biāo)單位數(shù)量、代理機(jī)構(gòu)數(shù)量及投標(biāo)單位數(shù)量與項(xiàng)目四方主體關(guān)系的分類(lèi)為（詳見(jiàn)表1所示）：

（1）對(duì)項(xiàng)目招標(biāo)人數(shù)據(jù)分別進(jìn)行招標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)、投標(biāo)人及評(píng)標(biāo)專(zhuān)家的數(shù)據(jù)分析，利用如下公式計(jì)算出各方主體的關(guān)注指數(shù)為：

招標(biāo)人數(shù)據(jù)=A×10%+B×70%+C×20%

A=招標(biāo)人與代理機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)=（招標(biāo)人項(xiàng)目發(fā)包數(shù)/全市招標(biāo)項(xiàng)目發(fā)包數(shù)）+（招標(biāo)人選擇代理機(jī)構(gòu)總數(shù)/全市代理機(jī)構(gòu)總數(shù)）

B=招標(biāo)人與中標(biāo)人數(shù)據(jù)=（B1+B2+B3+Bn）/n

B1=（招標(biāo)人發(fā)包項(xiàng)目數(shù)/全市招標(biāo)項(xiàng)目發(fā)包總數(shù)）+（1-投標(biāo)人1中標(biāo)此招標(biāo)人總數(shù)/投標(biāo)人1中標(biāo)總數(shù)）

B2=（招標(biāo)人發(fā)包項(xiàng)目數(shù)/全市招標(biāo)項(xiàng)目發(fā)包總數(shù)）+（1-投標(biāo)人2中標(biāo)此招標(biāo)人總數(shù)/投標(biāo)人2中標(biāo)總數(shù)）

Bn=（招標(biāo)人發(fā)包項(xiàng)目數(shù)/全市招標(biāo)項(xiàng)目發(fā)包總數(shù)）+（1-投標(biāo)人n中標(biāo)此招標(biāo)人總數(shù)/投標(biāo)人n中標(biāo)總數(shù)）

C=（專(zhuān)家待定）

可分別進(jìn)行代理機(jī)構(gòu)與招標(biāo)人、投標(biāo)人及評(píng)標(biāo)專(zhuān)家的數(shù)據(jù)分析，利用如下公式計(jì)算出各方主體的關(guān)注指數(shù)，并進(jìn)行排列展示。

（2）投標(biāo)人數(shù)據(jù)分析。分別進(jìn)行投標(biāo)人與招標(biāo)人、代理機(jī)構(gòu)及評(píng)標(biāo)專(zhuān)家的數(shù)據(jù)分析，利用如下公式計(jì)算出各方主體的關(guān)注指數(shù)，并進(jìn)行排列展示。

投標(biāo)人數(shù)據(jù)=F×10%+G×40%+H×40%+I×10%

F=投標(biāo)人與代理數(shù)據(jù)=中標(biāo)數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)+中標(biāo)項(xiàng)目的代理機(jī)構(gòu)總/全市代理機(jī)構(gòu)總數(shù)

G=投標(biāo)人與招標(biāo)人數(shù)據(jù)=（G1+G2+G3+Gn）/n

G1=中標(biāo)數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)+（1-中標(biāo)招標(biāo)人1總數(shù)/招標(biāo)人1總招標(biāo)數(shù)）

G2=中標(biāo)數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)+（1-中標(biāo)招標(biāo)人2總數(shù)/投標(biāo)人2總招標(biāo)數(shù)）

Gn=中標(biāo)數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)+（1-中標(biāo)招標(biāo)人n總數(shù)/投標(biāo)人n總招標(biāo)數(shù)）

H=投標(biāo)人數(shù)據(jù)=[（投標(biāo)人中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)/報(bào)名數(shù)）+（投標(biāo)人中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)/資格預(yù)審合格數(shù)）+（投標(biāo)人中標(biāo)項(xiàng)目數(shù)/遞交投標(biāo)文件數(shù)）]

I=（專(zhuān)家待定）

（3）代理機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)=D×10%+F×70%+E×20%

D=代理機(jī)構(gòu)與招標(biāo)人數(shù)據(jù)=代理機(jī)構(gòu)代理項(xiàng)目總數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)+代理機(jī)構(gòu)代理招標(biāo)人總數(shù)/全市招標(biāo)人總數(shù)

F=代理機(jī)構(gòu)與投標(biāo)人數(shù)據(jù)=（1-代理機(jī)構(gòu)代理項(xiàng)目總數(shù)/全市招標(biāo)數(shù)）+（1-代理機(jī)構(gòu)代理項(xiàng)目的遞交投標(biāo)文件的投標(biāo)人總數(shù)/全市所有項(xiàng)目遞交投標(biāo)文件的投標(biāo)人總數(shù)）

E=（專(zhuān)家待定）

（4）評(píng)標(biāo)專(zhuān)家數(shù)據(jù)分析。進(jìn)行評(píng)標(biāo)專(zhuān)家與招標(biāo)人、投標(biāo)人及代理機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)分析，利用聚類(lèi)算法計(jì)算出各方主體的關(guān)注指數(shù)，并進(jìn)行排列展示。

3.2 ?編程運(yùn)算（模型學(xué)習(xí)）

聚類(lèi)算法是一種大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型之一，它將分析對(duì)象相似的歸到一個(gè)簇中，簇內(nèi)分析對(duì)象越接近，聚類(lèi)效果越好。本文主要采用其中K-均值（K-means）聚類(lèi)算法，根據(jù)采集數(shù)據(jù)中“招標(biāo)人風(fēng)險(xiǎn)值數(shù)據(jù)”樣本為s，包含了n個(gè)對(duì)象s={s1，s1，s1，…，sn}，其中每個(gè)對(duì)象都具有m個(gè)維度的屬性（這里主要指已采集的投標(biāo)人、招標(biāo)代理、評(píng)標(biāo)專(zhuān)家維度）。目標(biāo)是將n個(gè)對(duì)象依據(jù)的對(duì)象間的相似性聚集在指定的k個(gè)簇中，首先初始化k個(gè)聚類(lèi)中心d={d1，d2，d3，…，dk}，1<k≤n，計(jì)算每一個(gè)對(duì)象到每一個(gè)聚類(lèi)中心距離，如下式所示：

式中si表示第1個(gè)對(duì)象1≤i≤n，dj表示第j個(gè)聚類(lèi)中心的1≤j≤k，sit表示第i個(gè)對(duì)象的第t個(gè)屬性，1≤t≤m，djt表示第j個(gè)聚類(lèi)中心的第t個(gè)屬性。依次類(lèi)推比較每個(gè)對(duì)象到每一個(gè)聚類(lèi)中心距離，將對(duì)象分配到距離最近的聚類(lèi)中心的簇中，得到k個(gè)簇{x1，x2，x3，…，xk}，以此計(jì)算簇內(nèi)所有對(duì)象的各個(gè)維度的均值如下：

注：上式中dt表示第1個(gè)聚類(lèi)中心，1≤l≤k，|xl|表示第1個(gè)類(lèi)簇中對(duì)象的個(gè)數(shù)，si表示第1個(gè)類(lèi)簇中的第i個(gè)對(duì)象，1≤i≤|xl|。

3.3 ?分析優(yōu)化（模型驗(yàn)證）

通過(guò)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型算法導(dǎo)入的學(xué)習(xí)，按照紅色代表高風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警值、黃色中風(fēng)險(xiǎn)提醒值和綠色代表關(guān)注值的定義，對(duì)模型學(xué)習(xí)后數(shù)據(jù)導(dǎo)入云平臺(tái)進(jìn)行顯示。界面如圖3所示。

4 ? 結(jié) ?論

本文通過(guò)文獻(xiàn)查閱、案例導(dǎo)入、模型構(gòu)建、模型驗(yàn)證，構(gòu)建基于聚類(lèi)算法的工程招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警模型，預(yù)警效果目標(biāo)達(dá)到。作為行業(yè)監(jiān)管部門(mén)可以通過(guò)該模型及搭建的基于云計(jì)算的招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)對(duì)建設(shè)工程項(xiàng)目招投標(biāo)行為動(dòng)態(tài)監(jiān)測(cè)。同時(shí)，提出的“風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警數(shù)據(jù)+行業(yè)自律約談+承諾公示”管理管理模式，可以很好地推動(dòng)整個(gè)建設(shè)工程招投標(biāo)領(lǐng)域的市場(chǎng)凈化和行業(yè)自律，讓好的企業(yè)更好，差的企業(yè)無(wú)處遁形，或改邪歸正，或自然推出行業(yè)市場(chǎng)。

為了更好推進(jìn)建設(shè)工程招投標(biāo)領(lǐng)域的市場(chǎng)凈化和行業(yè)自律，我們建議：

進(jìn)一步推進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)的招投標(biāo)自律風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警平臺(tái)在招投標(biāo)領(lǐng)域的深度融合，向更多地區(qū)復(fù)制推廣形成全行業(yè)自律。

進(jìn)一步完善條塊數(shù)據(jù)匯聚，多維度采集協(xié)同數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)共享，織牢風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警監(jiān)測(cè)平臺(tái)，使其分析更精準(zhǔn)。

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作者簡(jiǎn)介：尹家明（1976.12—），男，漢族，貴州大方人，高級(jí)工程師，項(xiàng)目管理碩士，研究方向：大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略及項(xiàng)目管理、數(shù)據(jù)商業(yè)智能挖掘研究;費(fèi)清（1994.10—），女，漢族，貴州貴陽(yáng)人，大數(shù)據(jù)工程師，本科，研究方向：大數(shù)據(jù)項(xiàng)目管理、數(shù)據(jù)算法設(shè)計(jì)及數(shù)據(jù)挖掘。