


摘要:實施結(jié)構(gòu)化采購后,需要定期對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的質(zhì)量、效率、效果進(jìn)行評價。為了科學(xué)地評價結(jié)構(gòu)化評標(biāo),本文綜合考慮合規(guī)性、全面性、客觀量化水平、評審效率和目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)情況及后評價指標(biāo),構(gòu)建結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系。基于熵權(quán)法確定各評價指標(biāo)的權(quán)重,建立了TOPSIS結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價模型,并應(yīng)用于對某供電企業(yè)的7個結(jié)構(gòu)化方案的評價,驗證了該模型的有效性和可靠性,為企業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價提供管理啟示。
關(guān)鍵詞:TOPSIS;結(jié)構(gòu)化采購;結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價
中圖分類號:F25文獻(xiàn)標(biāo)識碼:Adoi:10.19311/j.cnki.16723198.2024.15.012
0引言
在政府的招投標(biāo)采購中,確認(rèn)候選供應(yīng)商主要依據(jù)評標(biāo)環(huán)節(jié)中供應(yīng)商的綜合得分。為了提高采購效率,推行智能輔助評標(biāo),大部分企業(yè)正在推廣結(jié)構(gòu)化評標(biāo)。在現(xiàn)行的評價體系中,缺乏對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)結(jié)果的評價,難以得知結(jié)構(gòu)化評標(biāo)是否有效,是否篩選出了合適的供應(yīng)商。因此,需要對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的質(zhì)量、效率、效果等進(jìn)行評價,提升結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的效率。
推進(jìn)招投標(biāo)全過程標(biāo)準(zhǔn)化、數(shù)字化和智能化,企業(yè)可以通過推進(jìn)招標(biāo)文件標(biāo)準(zhǔn)化改造,提高招標(biāo)采購的智能化水平以提升評標(biāo)效率與評標(biāo)質(zhì)量。在實施結(jié)構(gòu)化評標(biāo)后,需要定期對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的質(zhì)量、效率、效果等進(jìn)行評價。目前國內(nèi)外文獻(xiàn)集中研究了采購績效評價,但暫無對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)進(jìn)行評價的指標(biāo)體系。王宇珊等提出在構(gòu)建評價指標(biāo)體系時可從招標(biāo)采購的管理制度及不同項目執(zhí)行階段確定評價指標(biāo),朱平檬構(gòu)建了全面的采購績效評價指標(biāo)體系。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上,構(gòu)建了一套結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系,對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的實施質(zhì)量與效率效果進(jìn)行評估。TOPSIS是常用的綜合評價方法,目前在招標(biāo)采購領(lǐng)域,TOPSIS法主要應(yīng)用于對供應(yīng)商的綜合評價與選擇。張燕、林原等在不同領(lǐng)域的采購中應(yīng)用TOPSIS法對供應(yīng)商進(jìn)行綜合評價與選擇,朱邦瑞提出應(yīng)用熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重可以提高對于供應(yīng)商評價的客觀性。本文基于結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系,采取熵權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重,建立TOPSIS模型對不同結(jié)構(gòu)化評標(biāo)實施方案進(jìn)行科學(xué)的綜合評價。
1構(gòu)建結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系
結(jié)構(gòu)化評價指標(biāo)體系用于評價結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的效率與效果。對招標(biāo)采購的評價,可以根據(jù)招標(biāo)采購不同階段確定評價指標(biāo),包括對招標(biāo)文件編制情況、執(zhí)行合規(guī)情況、評審因素客觀情況、定標(biāo)后的異議投訴情況等。根據(jù)對NF電網(wǎng)某供電局實際業(yè)務(wù)調(diào)研,參考王宇珊等,孫強(qiáng)等構(gòu)建的后評價指標(biāo)體系,我們構(gòu)建了結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系,首先從合規(guī)性、全面性、客觀量化水平、評審效率和目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)情況5個方面對評審模板的設(shè)置進(jìn)行評價,評標(biāo)階段完成后進(jìn)一步進(jìn)行后評價,從專家評審結(jié)果修正率、投訴異議數(shù)量、評分錯配率、中標(biāo)供應(yīng)商群體波動情況、中標(biāo)價格波動情況、采購結(jié)果合理性以及單標(biāo)包評標(biāo)時長幾個方面進(jìn)行評價。
1.1合規(guī)性
在進(jìn)行招投標(biāo)過程中,應(yīng)嚴(yán)格按照國家以及相關(guān)單位的有關(guān)規(guī)定和標(biāo)準(zhǔn),執(zhí)行采購流程。因此,需要在評標(biāo)過程中對評審模板設(shè)置的合規(guī)性進(jìn)行評價。評價方法如下:該項總分為10分,出現(xiàn)以下情況,每次扣2分。1)招標(biāo)文件合規(guī)性:設(shè)置排他性條款或有利于特定投標(biāo)人的條款。2)資格合規(guī)性:不符合資格審查階段要求的投標(biāo)方入圍。3)評審指標(biāo)合規(guī)性:是否設(shè)置了有利于特定投標(biāo)人的指標(biāo)。
1.2全面性
評審維度應(yīng)基于項目實際需要盡可能對供應(yīng)商進(jìn)行全面的評價,包括:經(jīng)濟(jì)、質(zhì)量、人力、生產(chǎn)、資質(zhì)、投標(biāo)文件等各個方面。不同類型的項目應(yīng)基于項目特點,形成符合項目、品類需求的評審維度。評價方法如下:該項總分10分,采用0-1法進(jìn)行評分。出現(xiàn)以下情況,每次扣1分:1)未對投標(biāo)文件編制評價。2)未對供應(yīng)商資質(zhì)評價。3)未對財務(wù)狀況及盈利能力評價。4)未對資信情況評價。5)未對信用情況評價。6)未對人員情況評價。7)未對生產(chǎn)能力評價。8)未對交貨能力評價。9)未對運輸能力評價。10)未對ESG評價。
1.3客觀量化水平
客觀量化水平反映了評審模板的客觀程度。客觀量化水平越高,專家的主觀裁量空間越小,評審模板的結(jié)構(gòu)化水平更高。下表展示了客觀量化水平的維度設(shè)置以及評價方法。
1.4評審效率
不同評審方案下專家評審效率的測算,可由專家評審工作量的大小反映。專家的評審工作量的大小,主要受到評審要素的個數(shù)及評價方法的復(fù)雜程度的影響。將評審要素按照不同評分方法下專家的評審工作量進(jìn)行分類,為不同類別設(shè)置相應(yīng)的評審工作量指數(shù),測算評審方案的總評審工作量以反映評標(biāo)效率。
按評審工作量進(jìn)行分類,設(shè)置了以下5個類別:1)0-1判斷類:屬于驗證類別,評審工作量小。2)集合內(nèi)取值類:投標(biāo)人響應(yīng)值位于指定集合范圍內(nèi)得分,評審工作量較小。3)分?jǐn)?shù)求和類:投標(biāo)人響應(yīng)值在指定集合范圍內(nèi)得分,并累計各項得分。4)排名類:對所有投標(biāo)人響應(yīng)值排序,按排名評分,評審工作量較大。5)分析類/定義不清類:評審要素表述不清,評分時沒有具體標(biāo)準(zhǔn)。
根據(jù)相對量表,設(shè)定上述類別評審工作量指數(shù)依次為1,3,5,7,9。將評審要素分成上述5個類別后加權(quán)計算總評審工作量,與所有其他的評價對象中的最小評審工作量相比較,評審效率的計算公式如下:
評審效率=評審工作量最小值/總評審工作量
采用了結(jié)構(gòu)化程度較高的評審模板后,公司可進(jìn)一步推進(jìn)結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)填報并采取智能輔助評標(biāo),專家工作量大幅度下降。故假設(shè)若采用智能輔助評標(biāo),分?jǐn)?shù)求和類及排名類評審工作量指數(shù)為1。
1.5目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)情況
根據(jù)佐證材料是否可信(佐證材料造假風(fēng)險高低),佐證材料是否能客觀反映供應(yīng)商在該評審維度的表現(xiàn),將材料的目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)水平分為ABCDE共5類。
將評審模板中的評審要素提及的佐證材料按照上述分類進(jìn)行劃分,計算每一種類別的分值占比:
X類分值占比=模板中X類別材料的評審要素總分值/100。
根據(jù)A到E類別的客觀性水平分別賦予10,8,6,4,2的分值權(quán)重,加權(quán)計算最終的目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)情況得分:
目標(biāo)導(dǎo)向?qū)崿F(xiàn)情況得分=10*A類分值占比+8*B類分值占比+6*C類分值占比+4*D類分值占比+2*E類別分值占比。
1.6后評價指標(biāo)
在執(zhí)行結(jié)構(gòu)化評標(biāo)之后,根據(jù)實際執(zhí)行過程中評審的質(zhì)量與效率以及采購結(jié)果的合理性,使用后評價指標(biāo)進(jìn)一步衡量評價結(jié)構(gòu)化評標(biāo)的效果及質(zhì)量。根據(jù)實際業(yè)務(wù)調(diào)研,設(shè)置評價要素包括:專家評審結(jié)果修正率、投訴異議數(shù)量、專家評分錯配率、中標(biāo)供應(yīng)商群體波動情況、中標(biāo)價格波動情況、單標(biāo)包評標(biāo)時長、采購結(jié)果合理性。其中采購結(jié)果合理性可以從兩個方面進(jìn)行測算,一是根據(jù)中標(biāo)供應(yīng)商技術(shù)分排名,二是根據(jù)中標(biāo)供應(yīng)商技術(shù)分排名和經(jīng)濟(jì)分排名的比例。
2基于熵權(quán)法的TOPSIS結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價模型
Topsis(TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution)是根據(jù)評價對象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序的方法,常用于多目標(biāo)決策分析。TOPSIS方法對樣本資料要求低,其本質(zhì)是通過衡量系統(tǒng)現(xiàn)實狀態(tài)與理想狀態(tài)之間的歐式距離來判斷系統(tǒng)的發(fā)展水平。算法邏輯如下:
(1)構(gòu)造初始矩陣。設(shè)有n個方案,m個屬性,第i個方案的第j個屬性得分為pij。對初始矩陣進(jìn)行歸一化處理,pij=pij∑ni=1pij,i=1,2,…,n;j=1,2,…,m,得到歸一化后的初始矩陣Pij。
(2)利用熵權(quán)法確定權(quán)重。第j個屬性的熵為:ej=-1lnn∑ni=1pijlnpij,i=1,2,…,n
權(quán)重系數(shù)wj為:wj=1-ej∑mj=1(1-ej),得到權(quán)重系數(shù)矩陣W。
(3)計算加權(quán)后的規(guī)范化矩陣Z。Z由P與W相乘后得到,Z=PijWj=zijnm
(4)確定正、負(fù)理想解。正理想解指各指標(biāo)都達(dá)到樣本中最好的值z+j,負(fù)理想解指各指標(biāo)都為樣本中最差的值z-j。
(5)計算各樣本距離正、負(fù)理想解的距離。D+i=∑mj=1zij-z+j2,D-i=∑mj=1zij-z-j2,(i=1,…,n)
(6)計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度,Ci=Di-Di++Di-,取值范圍為[0,1],越接近1表明樣本評分越好。
3結(jié)構(gòu)化評價示例
3.1數(shù)據(jù)來源
本文以NF電網(wǎng)某供電局結(jié)構(gòu)化評標(biāo)研究中形成的7種結(jié)構(gòu)化評標(biāo)實施方案為評價對象,包括供電局實行的2023年V1.0版本的招標(biāo)方案及設(shè)計的不同結(jié)構(gòu)化程度的結(jié)構(gòu)化方案。由于后評估指標(biāo)數(shù)據(jù)需要方案試點后獲取,本文主要對評審模板設(shè)置部分的結(jié)構(gòu)化評價指標(biāo)進(jìn)行評價分析,表2為7種方案5項評價指標(biāo)的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
3.2評分結(jié)果
根據(jù)TOPSIS評分原理,應(yīng)用Python進(jìn)行數(shù)據(jù)處理及評分計算。首先進(jìn)行指標(biāo)同向化、歸一化處理,由于我們的指標(biāo)均為最大化指標(biāo),故只需要進(jìn)行歸一化處理。根據(jù)熵權(quán)法確定不同指標(biāo)的權(quán)重如下。
W=(0.205604,0.205329,0.191255,0192915,0204897)T
根據(jù)加權(quán)后的規(guī)范矩陣確定最優(yōu)解及最劣解,計算各評價對象距離正理想解的距離D+,與負(fù)理想解的距離D-,最后計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度,即評價對象的最終得分,結(jié)果如下表所示。
根據(jù)TOPSIS評分結(jié)果,結(jié)構(gòu)化方案+智能輔助評標(biāo)為最優(yōu)方案,完全非結(jié)構(gòu)化為最劣方案,其他方案得分越接近1越好。結(jié)果說明我們設(shè)計的結(jié)構(gòu)化方案相較于供電局2023年V10模板有一定的提升,而在與智能輔助評標(biāo)進(jìn)行結(jié)合推行后,得分從027分提高到1分,采購的質(zhì)量、效率及效果可以得到大幅提升。
4總結(jié)
本文構(gòu)建了結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價指標(biāo)體系,用于在推行結(jié)構(gòu)化評標(biāo)時,對結(jié)構(gòu)化評標(biāo)進(jìn)行評價。利用熵權(quán)法計算指標(biāo)權(quán)重,構(gòu)建TOPSIS結(jié)構(gòu)化評標(biāo)評價模型,對結(jié)構(gòu)化的程度與效果進(jìn)行定量評價,經(jīng)過實例驗證,模型具備實用性和有效性。
從7個結(jié)構(gòu)化評標(biāo)實施方案的結(jié)果可以看出,推進(jìn)招標(biāo)文件及評審模板的結(jié)構(gòu)化標(biāo)準(zhǔn)化改造、提高招標(biāo)采購的智能化水平可以提升采購效率與質(zhì)量。
由于結(jié)構(gòu)化評標(biāo)處于試點階段,部分后評價指標(biāo)的數(shù)據(jù)不完整,未來結(jié)構(gòu)化評標(biāo)推廣后,可將后評估指標(biāo)數(shù)據(jù)加入TOPSIS評分模型中,能夠?qū)Y(jié)構(gòu)化評標(biāo)的效果進(jìn)行更為全面的評價。
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