基于TOPSIS法的項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)模型

陳 博 王世峻

（國(guó)網(wǎng)上海電力公司經(jīng)濟(jì)技術(shù)研究院，上海 200090）

目前，經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展，高質(zhì)量的基建項(xiàng)目有利于開(kāi)拓市場(chǎng)，是競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵因素。傳統(tǒng)項(xiàng)目評(píng)審具有操作流程多、工作時(shí)間長(zhǎng)、欠缺標(biāo)準(zhǔn)化等問(wèn)題。因此，制定一種提質(zhì)增效、開(kāi)源節(jié)流的項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化模型具有重要意義。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從多方面將質(zhì)量偏差量化引入項(xiàng)目評(píng)審中。文獻(xiàn)[1]提出基于反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的評(píng)價(jià)模型，提高供電服務(wù)的質(zhì)量；文獻(xiàn)[2]提出了基于OPLS結(jié)合熵權(quán)法的鑒別與綜合質(zhì)量評(píng)價(jià)系統(tǒng)，對(duì)不同產(chǎn)地中草藥的質(zhì)量評(píng)價(jià)具有借鑒意義；文獻(xiàn)[3]提出基于直覺(jué)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的決策應(yīng)用方案，對(duì)多目標(biāo)環(huán)境下的決策方案進(jìn)行研究。上述文獻(xiàn)對(duì)實(shí)現(xiàn)項(xiàng)目評(píng)審的高效性具有積極作用，現(xiàn)有的項(xiàng)目評(píng)審模型未充分考慮提質(zhì)增速與開(kāi)源節(jié)流兩者間的平衡。

TOPSIS是目前使用較為廣泛的排序方法之一，其具有簡(jiǎn)單、理性、可理解的特性，可從計(jì)算的角度衡量每種選擇的相對(duì)性能[4]。TOPSIS充分利用屬性信息提供備選方案的基數(shù)排序，要求屬性值為數(shù)值、單調(diào)遞增或遞減且具有可約單位。TOPSIS試圖選擇與正理想解（PIS）距離最短、與負(fù)理想解（NIS）距離更遠(yuǎn)的方案[5]。

針對(duì)傳統(tǒng)項(xiàng)目評(píng)審的特點(diǎn)，本文提出基于TOPSIS法的項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)模型。（1）將TOPSIS法與項(xiàng)目評(píng)審管理深度融合；（2）結(jié)合文獻(xiàn)檢索和企業(yè)現(xiàn)場(chǎng)訪談的方法確定評(píng)價(jià)指標(biāo)；（3）建立項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)的可行方案，以指導(dǎo)新形勢(shì)下面臨的項(xiàng)目評(píng)審壓力和對(duì)項(xiàng)目投資效益的把控能力。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 TOPSIS簡(jiǎn)介

TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）在一個(gè)多維計(jì)算空間中工作，以確定接近理想解決方案、遠(yuǎn)離較差解決方案的替代方案[6]。TOPSIS法的計(jì)算過(guò)程相同，因方便性被廣泛使用。正理想解包括每個(gè)等級(jí)的所有最佳值，負(fù)理想解包括所有最壞值。TOPSIS表現(xiàn)為物質(zhì)系統(tǒng)的無(wú)序狀態(tài)、無(wú)序程度，其系統(tǒng)越無(wú)序，熵越大小[7]。

TOPSIS是一種較為可靠的多目標(biāo)決策方案，當(dāng)評(píng)價(jià)對(duì)象靠近正理想解、遠(yuǎn)離負(fù)理想解時(shí)，評(píng)價(jià)對(duì)象為最優(yōu)方案。在經(jīng)典方法中，正理想解以最大化“越多越好”為標(biāo)準(zhǔn)，最小化以“越少越好”為標(biāo)準(zhǔn)，負(fù)理想解以最大化“越多越好”為標(biāo)準(zhǔn)，以最小化“越多越好”為標(biāo)準(zhǔn)[8]。

1.2 基建項(xiàng)目與項(xiàng)目質(zhì)量偏差

基建項(xiàng)目指基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的項(xiàng)目，基建項(xiàng)目評(píng)審具有不確定性，將造成質(zhì)量偏差等問(wèn)題。針對(duì)此問(wèn)題，本文提出基于TOPSIS法的基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)體系。該方案將備選方案與正、負(fù)理想解進(jìn)行對(duì)比，選擇正理想解，同時(shí)遠(yuǎn)離負(fù)理想解的決策方案，則該方案為優(yōu)備選方案。因此，項(xiàng)目質(zhì)量偏差定義為理想值與正負(fù)理想解歐氏距離的相對(duì)貼合度。

（1）通過(guò)構(gòu)造決策矩陣，確定加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)指標(biāo)的正理想解和負(fù)理想解；（2）推導(dǎo)出各備選方案與理想值的歐氏距離；（3）在評(píng)價(jià)方案和理想解之間確定相對(duì)封閉程度；（4）根據(jù)歐氏距離和相對(duì)封閉程度確定最優(yōu)決策方案。

為了界定評(píng)價(jià)對(duì)象接近“最優(yōu)、最差標(biāo)準(zhǔn)對(duì)象”的水平和程度，將熵引入項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化。

2 基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

2.1 基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)體系框架的構(gòu)建

基建項(xiàng)目的質(zhì)量具有要素不確定性，具有多方面、多層次的復(fù)雜系統(tǒng)，須運(yùn)用科學(xué)合理的方法對(duì)其進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)?；?xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)應(yīng)滿(mǎn)足共享資源、統(tǒng)一制度和管理的要求，基于質(zhì)量評(píng)價(jià)建立共同的目標(biāo)體系，以適應(yīng)組織內(nèi)、外部環(huán)境，創(chuàng)造基建項(xiàng)目的最高價(jià)值。

從基建項(xiàng)目類(lèi)型、質(zhì)量形成階段和特性三個(gè)維度來(lái)建立基建項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)空間模型，將其指標(biāo)在同一個(gè)空間中進(jìn)行系統(tǒng)性分析，可為基建項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)奠定理論基礎(chǔ)。

空間模型如圖1所示。

圖1 基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)空間模型

2.2 指標(biāo)篩選

（1）基于文獻(xiàn)分析法的指標(biāo)初選。

基建項(xiàng)目類(lèi)型復(fù)雜，難以找到統(tǒng)一的指標(biāo)，為了便于研究，可采用文獻(xiàn)分析法、現(xiàn)場(chǎng)訪談法對(duì)電力基建項(xiàng)目的質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)，進(jìn)行理論識(shí)別與實(shí)踐完善。項(xiàng)目確保資料完整，且通過(guò)可研評(píng)審階段后，在輸、變電與經(jīng)濟(jì)性等方面，從質(zhì)量管理評(píng)價(jià)角度出發(fā)，對(duì)電力基建項(xiàng)目的經(jīng)濟(jì)性指標(biāo)、輸變電質(zhì)量管理評(píng)價(jià)指標(biāo)、質(zhì)量管理因素等關(guān)鍵詞進(jìn)行文獻(xiàn)檢索。

結(jié)合目前電力基建項(xiàng)目的實(shí)際情況，對(duì)研究成果精煉提純，基于國(guó)內(nèi)外項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)的相關(guān)研究成果，對(duì)電力基建項(xiàng)目的指標(biāo)進(jìn)行分類(lèi)。

指標(biāo)初選如圖2所示。

圖2 指標(biāo)初選

（2）基于現(xiàn)場(chǎng)訪談法的指標(biāo)完善。

由文獻(xiàn)檢索得到的電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)大部分源于其他學(xué)者研究，無(wú)法充分體現(xiàn)基建項(xiàng)目管理的問(wèn)題。

為了使電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)指標(biāo)更科學(xué)、實(shí)際，采用現(xiàn)場(chǎng)訪談法開(kāi)展電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)調(diào)查。根據(jù)文獻(xiàn)分析結(jié)果，設(shè)計(jì)項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)訪談提綱，現(xiàn)場(chǎng)發(fā)放問(wèn)卷或提供鏈接給被訪談?wù)撸瑢?duì)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行認(rèn)同度分?jǐn)?shù)評(píng)定，根據(jù)調(diào)查結(jié)果和以往的項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)，增加、刪減或修改項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)。

運(yùn)用SPSS21.0軟件并采用臨界比值法，確?；?xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)的可靠度。

①收集有效調(diào)查問(wèn)卷，將評(píng)價(jià)指標(biāo)值排序分為兩組，得分在前27%的為高分組，后27%為低分組；

②根據(jù)檢驗(yàn)獨(dú)立樣本t對(duì)高低分組的受試者分值進(jìn)行差異化分析；

③當(dāng)顯著性檢驗(yàn)P>0.05或臨界比時(shí)，剔除其評(píng)價(jià)指標(biāo)t<3的統(tǒng)計(jì)量。

綜上得到電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)的獨(dú)立樣本檢驗(yàn)結(jié)果，以確定項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)的終選結(jié)果。

指標(biāo)終選如圖3所示。

圖3 指標(biāo)終選

綜上所述，根據(jù)文獻(xiàn)分析法、現(xiàn)場(chǎng)訪談法，共獲得17個(gè)電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)二級(jí)指標(biāo)、6個(gè)一級(jí)指標(biāo)。該方法可有效剔除價(jià)值較低的指標(biāo)，對(duì)項(xiàng)目評(píng)審起到了提質(zhì)增效的作用。

3 基于TOPSIS法的項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化評(píng)價(jià)模型

3.1 基于TOPSIS法項(xiàng)目質(zhì)量偏差量化建模

TOPSIS權(quán)衡綜合效益的方法能夠?qū)Ρ入娏?xiàng)目評(píng)價(jià)對(duì)象與理想目標(biāo)的相對(duì)貼合度，顯著降低了項(xiàng)目評(píng)審的成本。

（1）構(gòu)建原始評(píng)價(jià)指標(biāo)矩陣。

假設(shè)項(xiàng)目群有m個(gè)子項(xiàng)目或標(biāo)段，有n個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，對(duì)第i(i=1,2,···,m)個(gè)子項(xiàng)目或標(biāo)段的第j(j=1,2,···,n)個(gè)指標(biāo)進(jìn)行綜合性分析，其評(píng)價(jià)值為xi,j，最終形成初始判斷矩陣v：

（2）數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理。

電力基建項(xiàng)目指標(biāo)的量綱各不相同，決策矩陣應(yīng)具有更完善的處理措施，進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理：

式中：bij——第i個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象對(duì)第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)值，且bij∈［0，1］；xij——評(píng)價(jià)值；v′——標(biāo)準(zhǔn)化決策矩陣。

（3）形成加權(quán)判斷矩陣。

根據(jù)Delphi法獲取權(quán)重矩陣B，將B與原始標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣中的對(duì)應(yīng)項(xiàng)做乘法，形成加權(quán)判斷矩陣。結(jié)合評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀權(quán)重，可提高決策矩陣的客觀性，保證評(píng)價(jià)的科學(xué)性、公平性。

加權(quán)判斷矩陣z：

（4）得到正負(fù)理想解。

根據(jù)z獲取評(píng)價(jià)目標(biāo)的正負(fù)理想解，收益性指標(biāo)值與評(píng)價(jià)結(jié)果成呈正相關(guān)關(guān)系，損耗性指標(biāo)值與評(píng)價(jià)結(jié)果呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，計(jì)算正理想解、負(fù)理想解：

式中：j*——收益性指標(biāo)集，為第i個(gè)指標(biāo)值的最優(yōu)解；j′——損耗性指標(biāo)集，為第i個(gè)指標(biāo)值的最劣解。

（5）計(jì)算評(píng)審對(duì)象的指標(biāo)值與理想值的歐氏距離。

（6）計(jì)算各指標(biāo)的相對(duì)貼合度。

4 算例分析

4.1 算例參數(shù)設(shè)置

隨機(jī)選取國(guó)內(nèi)某電力公司的5個(gè)基建項(xiàng)目進(jìn)行質(zhì)量評(píng)價(jià)，分別邀請(qǐng)5名電力經(jīng)濟(jì)專(zhuān)家與電力工程專(zhuān)家，根據(jù)建立的質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行評(píng)分。首先專(zhuān)家為二級(jí)指標(biāo)進(jìn)行合理打分，最終一級(jí)指標(biāo)的評(píng)分由二級(jí)指標(biāo)的分值疊加取得。

10名專(zhuān)家一級(jí)指標(biāo)的具體得分如表1所示。

表1 電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)結(jié)果

4.2 TOPSIS模型有效性驗(yàn)證

以電力經(jīng)濟(jì)專(zhuān)家的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)為例，介紹基于TOPSIS法的電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差計(jì)算過(guò)程。根據(jù)表1數(shù)據(jù)、式（2）得到標(biāo)準(zhǔn)化矩陣v′：

根據(jù)Delphi法可得電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差權(quán)重，即b1=[0.2，0.2，0.1，0.3，0.1，0.1]。權(quán)重矩陣：

確定評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重后，結(jié)合標(biāo)準(zhǔn)化矩陣及根據(jù)式（6），確定加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣：

根據(jù)質(zhì)量加權(quán)評(píng)價(jià)矩陣及式（8），得出正負(fù)理想解向量，f*=[0.2 0.2 0.1 0.3 0.1 0.1]，f′=[0 0 0 0 0 0]。

由式（9）、式（10）計(jì)算電力基建項(xiàng)目與理想解的歐氏距離和相對(duì)貼合度，如表2所示。

表2 專(zhuān)家評(píng)價(jià)下的歐式距離和相對(duì)貼近度

電力基建項(xiàng)目3的相對(duì)貼近度為0.581 7，其值最高，因此，項(xiàng)目3的質(zhì)量偏差最小。實(shí)踐理論結(jié)果表明，綜合評(píng)價(jià)方法的結(jié)論會(huì)受指標(biāo)正負(fù)理想解的影響。本文提出的電力基建項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)審偏差指標(biāo)，可較好反映電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差情況。

4.3 指標(biāo)因素分析

使用SPSS21.0軟件，對(duì)電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)所有指標(biāo)進(jìn)行KMO和Barrlett′s球形檢驗(yàn)，以檢驗(yàn)指標(biāo)因素間的適宜性。KMO值為0.828>0.8，表明評(píng)價(jià)指標(biāo)間關(guān)系良好，Barrlett′s球形檢驗(yàn)近似卡方為5 677.789，Sig=0.253；df=0.000<0.05，已達(dá)到顯著水平。因此，測(cè)評(píng)指標(biāo)可進(jìn)行因素分析。KMO和Barrlett′s球形檢驗(yàn)如圖4所示。

圖4 KMO和Barrlett′s球形檢驗(yàn)

以二級(jí)電力基建項(xiàng)目質(zhì)量偏差評(píng)價(jià)指標(biāo)為例，使用SPSS21.0軟件對(duì)二級(jí)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行PCA，提取共同因子。將6個(gè)一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)分別作為成分因子1～6，求解共同性。

項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)成分矩陣如表3所示。

表3 項(xiàng)目質(zhì)量偏差測(cè)評(píng)指標(biāo)成分矩陣

5 結(jié)語(yǔ)

基于質(zhì)量管理評(píng)價(jià)理論，采用文獻(xiàn)分析法和企業(yè)訪談法對(duì)質(zhì)量偏差量化測(cè)評(píng)指標(biāo)進(jìn)行識(shí)別；采用探索性因子分析法發(fā)掘質(zhì)量偏差量化測(cè)評(píng)指標(biāo)；算例分析通過(guò)梳理TOPSIS在項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)的應(yīng)用，結(jié)合項(xiàng)目實(shí)際提出“最優(yōu)、最差標(biāo)準(zhǔn)對(duì)象”假設(shè)和“專(zhuān)家”假設(shè)，構(gòu)建基于TOPSIS的項(xiàng)目質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)，其評(píng)價(jià)結(jié)果客觀真實(shí)反映項(xiàng)目質(zhì)量情況，為評(píng)審者提供決策依據(jù)。