崔東紅， 楊 榕， 姚 莉

(沈陽(yáng)工業(yè)大學(xué) 管理學(xué)院， 沈陽(yáng) 110870)

目前，國(guó)內(nèi)外采用的招標(biāo)方式主要有公開招標(biāo)、邀請(qǐng)招標(biāo)、兩段招標(biāo)和國(guó)際公開招標(biāo)等，一般均分為4個(gè)階段，即招標(biāo)準(zhǔn)備階段、投標(biāo)準(zhǔn)備階段、開標(biāo)評(píng)標(biāo)階段和決標(biāo)簽約階段，其中國(guó)際公開招標(biāo)成為大中型工程項(xiàng)目采用最多的招標(biāo)方式。國(guó)際公開招標(biāo)是在世界范圍內(nèi)進(jìn)行招標(biāo)，國(guó)內(nèi)外合格的投標(biāo)人均可投標(biāo)，通過(guò)資格預(yù)審后可按規(guī)定時(shí)間參加投標(biāo)競(jìng)爭(zhēng)。實(shí)踐證明，國(guó)際公開招標(biāo)確實(shí)有很多優(yōu)點(diǎn)：由于承包商的激烈競(jìng)爭(zhēng)，能夠使招標(biāo)人獲得較低價(jià)格；有利于招標(biāo)人選擇更具有實(shí)力、技術(shù)先進(jìn)、經(jīng)驗(yàn)豐富的承包商，在一定程度上保證了工程質(zhì)量；可以保證整個(gè)過(guò)程在招投標(biāo)雙方共同所知曉的程序下進(jìn)行，具有公平性和公開性[1]。但是準(zhǔn)備招標(biāo)、對(duì)潛在投標(biāo)人進(jìn)行資格預(yù)審和最后評(píng)標(biāo)的工作量巨大，招標(biāo)時(shí)間過(guò)長(zhǎng)，費(fèi)用較高。一般世行或者亞行的采購(gòu)項(xiàng)目從準(zhǔn)備招標(biāo)開始大都需要一年多的時(shí)間才能完成最后的工作。可見，如果在資格預(yù)審階段采取合理、有效的評(píng)審辦法限制投標(biāo)人數(shù)，將會(huì)減少評(píng)標(biāo)階段的工作量和社會(huì)成本，縮短招標(biāo)時(shí)間；而且從控制論和項(xiàng)目的生命周期來(lái)看，項(xiàng)目越早得到科學(xué)的控制，對(duì)項(xiàng)目順利、優(yōu)質(zhì)的完成越有幫助。

一、當(dāng)前資格預(yù)審存在的問(wèn)題

資格預(yù)審是建設(shè)單位在發(fā)出招標(biāo)邀請(qǐng)前對(duì)投標(biāo)人資格進(jìn)行的審查，只有通過(guò)資格預(yù)審的投標(biāo)人方可取得投標(biāo)資格。資格預(yù)審一般分為4個(gè)階段：符合性檢查、強(qiáng)制性資格條件檢查、資格評(píng)分、澄清和核實(shí)。資格預(yù)審是建筑市場(chǎng)投標(biāo)前的一個(gè)重要環(huán)節(jié)，其目的就是選擇具有經(jīng)驗(yàn)、資金和實(shí)力的投標(biāo)人[2]。可見對(duì)于承包商來(lái)說(shuō)，能否通過(guò)資格預(yù)審是其中標(biāo)的先決條件；對(duì)于招標(biāo)人來(lái)說(shuō)，資格預(yù)審一方面保證了投標(biāo)人的競(jìng)爭(zhēng)性，另一方面有利于提高評(píng)標(biāo)工作的效率，節(jié)約了招標(biāo)人的成本和時(shí)間。

1. 資格預(yù)審過(guò)程存在的弊端

目前，公開招標(biāo)資格預(yù)審慣用的評(píng)審方法主要是根據(jù)潛在投標(biāo)人的各項(xiàng)能力進(jìn)行打分，進(jìn)而確定潛在投標(biāo)人的投標(biāo)資格。這些能力主要包括技術(shù)能力、財(cái)務(wù)能力、施工經(jīng)驗(yàn)、人員資質(zhì)、設(shè)備條件等。盡管資格預(yù)審過(guò)程是在符合規(guī)定的程序下進(jìn)行的，但是仍然存在一些弊端：

(1) 對(duì)資格預(yù)審認(rèn)識(shí)不足。資格預(yù)審一般只發(fā)生在公開招標(biāo)的過(guò)程中，而這種招標(biāo)方式在招標(biāo)文件中對(duì)投標(biāo)人數(shù)量均未作詳細(xì)規(guī)定，投標(biāo)人數(shù)量往往十分龐大，使招標(biāo)人的評(píng)標(biāo)工作更為繁重，從而可能導(dǎo)致招標(biāo)人在考察投標(biāo)人的資金、技術(shù)、實(shí)力和勞動(dòng)人員水平時(shí)有所疏忽。但是，如果僅僅認(rèn)為資格預(yù)審是限制投標(biāo)人數(shù)量的環(huán)節(jié)，又會(huì)導(dǎo)致因資格預(yù)審的評(píng)審條件或標(biāo)準(zhǔn)設(shè)置不合理而排斥了潛在投標(biāo)人的現(xiàn)象。除此之外，有一些評(píng)審專家本身資質(zhì)不過(guò)關(guān)，使資格預(yù)審失去作用，浪費(fèi)了招標(biāo)人的時(shí)間和費(fèi)用。

(2) 資格預(yù)審文件有待規(guī)范。目前資格預(yù)審文件的示范文本已比較規(guī)范，但其內(nèi)容和形式上存在的問(wèn)題主要是：① 格式千篇一律，使資格預(yù)審流于形式。不管工程規(guī)模大小、施工期限要求或者施工技術(shù)水平高低，資格預(yù)審一律采用完全一致的內(nèi)容和程序，缺乏針對(duì)性和靈活性。② 評(píng)審方法不明確，容易導(dǎo)致招標(biāo)人在制定資格預(yù)審申請(qǐng)文件時(shí)缺乏科學(xué)性，為暗箱操作提供了條件。

針對(duì)資格預(yù)審存在的弊端，結(jié)合實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)和筆者的分析，對(duì)真正落實(shí)招投標(biāo)過(guò)程中的資格預(yù)審制度提出以下建議：① 提高對(duì)資格預(yù)審的認(rèn)識(shí)。一是申請(qǐng)人資格預(yù)審的準(zhǔn)備時(shí)間和實(shí)際評(píng)審時(shí)間要適當(dāng)，使申請(qǐng)人如實(shí)認(rèn)真地填寫資格預(yù)審表格，為申請(qǐng)人提供一個(gè)公平競(jìng)爭(zhēng)的平臺(tái)。招標(biāo)人要根據(jù)申請(qǐng)人的預(yù)審資料作深入細(xì)致的調(diào)查，特別是對(duì)那些為了中標(biāo)而輕易作出承諾和讓步的投標(biāo)人要進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)實(shí)際調(diào)查，避免草率作出選擇。二是提高資格預(yù)審的透明度，不僅要將評(píng)審結(jié)果予以公布，而且要將評(píng)審過(guò)程和評(píng)審的主要方法公諸于眾，體現(xiàn)出程序公正、公平原則。三是實(shí)行專家評(píng)審，評(píng)審委員的名單可以和評(píng)標(biāo)委員一樣隨機(jī)抽取，避免行政因素、人情因素的干擾，規(guī)避圍標(biāo)、串標(biāo)等現(xiàn)象。② 進(jìn)一步規(guī)范評(píng)審文件。1999年國(guó)家發(fā)改委等七部委30號(hào)令規(guī)定，資格預(yù)審文件必須明確資格預(yù)審的標(biāo)準(zhǔn)和條件，不得排斥潛在投標(biāo)人。因此，資格預(yù)審文件中對(duì)投標(biāo)人的條件和標(biāo)準(zhǔn)要求，應(yīng)根據(jù)工程特點(diǎn)著重從履約能力方面入手有針對(duì)性地設(shè)立。不同規(guī)模、不同特點(diǎn)和施工技術(shù)復(fù)雜程度不同的工程項(xiàng)目，可以采用不同模式和要求的資格預(yù)審文件，使資格預(yù)審真正起到“過(guò)濾”的作用。③ 進(jìn)一步完善法律法規(guī)。通過(guò)分析可知，資格預(yù)審排斥潛在投標(biāo)人、串標(biāo)、圍標(biāo)等不法行為都集中體現(xiàn)出法律法規(guī)存在著缺陷和盲區(qū)。資格預(yù)審與評(píng)標(biāo)是同等重要的環(huán)節(jié)，應(yīng)進(jìn)一步完善現(xiàn)有的法律法規(guī)，加大行政監(jiān)管部門的監(jiān)管力度和監(jiān)管范圍，使行政執(zhí)法部門能夠真正監(jiān)督招投標(biāo)的全過(guò)程，及時(shí)查處評(píng)審中存在的違法違規(guī)行為，凈化建筑市場(chǎng)。

2. 資格預(yù)審評(píng)審指標(biāo)的不足

資格預(yù)審評(píng)審指標(biāo)具有多樣性的特點(diǎn)，既包括強(qiáng)制性指標(biāo)和條件，也包括一些量化指標(biāo)(如財(cái)務(wù)投資能力等)，還包括較難用絕對(duì)數(shù)字量化的指標(biāo)。通過(guò)分析一般的資格預(yù)審評(píng)審指標(biāo)可以發(fā)現(xiàn)，可量化指標(biāo)在評(píng)審中所占比例較小，大量指標(biāo)還是那些較難量化的模糊指標(biāo)。雖然目前也通過(guò)細(xì)化指標(biāo)的方法達(dá)到為這些模糊指標(biāo)打分的目的，但是這樣做并不能保證科學(xué)、合理地完全體現(xiàn)未細(xì)化前指標(biāo)的功效性，而且對(duì)于這些模糊指標(biāo)用諸如“很好、好、一般、合格、差”來(lái)評(píng)價(jià)，往往比細(xì)化該模糊指標(biāo)后再評(píng)分更為恰當(dāng)，也更能保證指標(biāo)的完整性和有效性。

TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)是C.L.Hwang和K.Yoon于1981年首次提出的，它根據(jù)有限個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象與理想化目標(biāo)的接近程度進(jìn)行排序，是在現(xiàn)有對(duì)象中進(jìn)行相對(duì)優(yōu)劣的評(píng)價(jià)。TOPSIS法是一種理想目標(biāo)相似性的順序選優(yōu)技術(shù)，在多目標(biāo)決策分析中是一種非常有效的方法[3]。本文使用一種模糊理論的決策方法來(lái)衡量指標(biāo)，用模糊語(yǔ)言評(píng)價(jià)指標(biāo)，保證了指標(biāo)的有效性，更好地彌補(bǔ)了資格預(yù)審評(píng)審指標(biāo)存在的上述不足[4]。本文旨在運(yùn)用模糊理論和TOPSIS等方法建立一種評(píng)審決策方法[5]，最終達(dá)到科學(xué)合理地判斷潛在投標(biāo)人優(yōu)越性的目的。

二、基于灰色模糊理想解的評(píng)審模型構(gòu)建

針對(duì)資格預(yù)審評(píng)審中指標(biāo)信息存在模糊性的特點(diǎn)，本文提出一種基于灰色模糊理想解的評(píng)審模型。這種方法首先將指標(biāo)的模糊屬性信息轉(zhuǎn)化為三角模糊數(shù)；再利用三角模糊數(shù)的性質(zhì)和模糊比較級(jí)的思想，在沒(méi)有專家權(quán)重的情況下根據(jù)業(yè)主偏好求出屬性的權(quán)重；然后利用灰色理論對(duì)傳統(tǒng)理想解進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)理想解和負(fù)理想解的關(guān)聯(lián)度與距離構(gòu)造相似接近度，以實(shí)現(xiàn)對(duì)各個(gè)潛在投標(biāo)人的評(píng)審和排序[6-7]。

1. 模糊數(shù)和灰色關(guān)聯(lián)度

(1)

[(a2-a1)α+a1，a3-(a3-a2)α]

(2)

利用式(1)和式(2)，可以計(jì)算出模糊指標(biāo)的語(yǔ)言評(píng)價(jià)變量與三角模糊數(shù)的轉(zhuǎn)換表，如表1所示[8]。本文的三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)換都是基于表1計(jì)算的。

表1 語(yǔ)言評(píng)價(jià)變量的三角模糊數(shù)轉(zhuǎn)換表

(2) 灰色關(guān)聯(lián)度?；疑P(guān)聯(lián)度指在系統(tǒng)發(fā)展過(guò)程中，如果兩個(gè)因素變化的態(tài)勢(shì)是一致的，即同步變化程度較高，則可以認(rèn)為兩者關(guān)聯(lián)度較大；反之，則兩者關(guān)聯(lián)度較小[9-10]。對(duì)于多指標(biāo)決策問(wèn)題，某一方案與理想方案的關(guān)聯(lián)度越大，該方案越優(yōu)；相反，某一方案與負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度越大，則認(rèn)為該方案越遠(yuǎn)離理想方案，該方案越劣。因此，可以利用理想方案與負(fù)理想方案的灰色關(guān)聯(lián)度構(gòu)造相似接近度，為方案優(yōu)劣性判斷提供依據(jù)[11]。

2. 資格預(yù)審評(píng)審指標(biāo)權(quán)重的確定

潛在投標(biāo)人綜合能力描述常涉及多個(gè)方面，其綜合評(píng)價(jià)的結(jié)果受多方面屬性間相互關(guān)系的影響，因而進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)必須考慮多個(gè)屬性之間的相互關(guān)系。為了方便、快捷地計(jì)算屬性權(quán)重，規(guī)避評(píng)審專家主觀性對(duì)屬性權(quán)重的不利影響，本文應(yīng)用模糊優(yōu)先關(guān)系比較法來(lái)確定各屬性的權(quán)重[12]。優(yōu)先關(guān)系比較法在思路上與層次分析法有一定的相似性，層次分析法是針對(duì)目標(biāo)將各影響因素對(duì)目標(biāo)的重要性或優(yōu)越性以數(shù)量來(lái)表示，從而排出大小，為決策者提供依據(jù)；優(yōu)先關(guān)系比較法則是將重要性程度在互補(bǔ)性原則下進(jìn)行量化處理，再確定重要性程度的大小順序[13]。設(shè)系統(tǒng)有n個(gè)決策組成的決策集為

D={d1，d2，…，di，…，dn}

(3)

式中：di——系統(tǒng)決策集中的決策；

n——決策總數(shù)，i=1，2，…，n。

決策di的重要性要通過(guò)定性目標(biāo)集的重要性綜合評(píng)定，為此需要對(duì)系統(tǒng)中n個(gè)決策的目標(biāo)重要性逐個(gè)進(jìn)行量化比較，即確定決策集中每一個(gè)目標(biāo)對(duì)模糊概念重要性的相對(duì)隸屬度，或確定目標(biāo)a的相對(duì)隸屬度(a=1，2，…，m；m為目標(biāo)總數(shù))。研究決策集D關(guān)于目標(biāo)a重要性的二元對(duì)比定性排序(k=1，2，…，n；l=1，2，…，n)，如果dk比dl重要，則ekl=1，elk=0；如果dk與dl同等重要，則ekl=0.5，elk=0.5；如果dl比dk重要，則ekl=0，elk=1。由二元對(duì)比排序所形成的二元對(duì)比矩陣為

(4)

式中：①ekl僅在0，0.5，1中取值；②ekl+elk=1(互補(bǔ)性)；③ekk=ell=0.5，k=l。式中各行向量中各分量的代數(shù)和為

(5)

式(5)表示決策集D內(nèi)決策di對(duì)于目標(biāo)a的相對(duì)重要性。對(duì)ei進(jìn)行歸一化處理，可得決策集D內(nèi)各決策di對(duì)于目標(biāo)a的權(quán)向量

(6)

這就得出了優(yōu)先關(guān)系比較法的重要公式。

3. 基于灰色關(guān)聯(lián)度和理想解的模糊評(píng)審過(guò)程

對(duì)于有m個(gè)評(píng)審指標(biāo)和n個(gè)潛在投標(biāo)人的資格預(yù)審評(píng)審問(wèn)題，在只有模糊指標(biāo)矩陣而沒(méi)有專家權(quán)重的情況下，采用模糊優(yōu)先級(jí)賦權(quán)法確定指標(biāo)權(quán)重，并利用改進(jìn)的理想點(diǎn)法進(jìn)行決策，具體評(píng)審過(guò)程如下：

(1) 確定被評(píng)審的潛在投標(biāo)人有n個(gè)，被評(píng)審的指標(biāo)有m個(gè)，聘請(qǐng)專家對(duì)n個(gè)潛在投標(biāo)人的m項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行模糊語(yǔ)言變量評(píng)價(jià)，得到模糊評(píng)價(jià)結(jié)果Χ。

(7)

(3) 用樂(lè)觀系數(shù)λ來(lái)估計(jì)Rα的滿意度，把矩陣Rα轉(zhuǎn)化為非模糊矩陣

(8)

樂(lè)觀系數(shù)λ反映了招標(biāo)人對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的偏好程度，?λ∈(0，1)。對(duì)于樂(lè)觀的招標(biāo)人λ=0，穩(wěn)健的招標(biāo)人λ=0.5，悲觀的招標(biāo)人λ=1。通常情況下選擇λ=0.5，再對(duì)R′進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，得R=(rij)m×n。

(4) 用模糊優(yōu)先關(guān)系比較法確定各屬性的權(quán)重wi。

(5) 利用得到的wi對(duì)矩陣R加權(quán)，得到屬性矩陣

(9)

(6) 在屬性矩陣B的基礎(chǔ)上，求理想解和負(fù)理想解。

(7) 計(jì)算潛在投標(biāo)人與理想投標(biāo)人方案的灰色關(guān)聯(lián)度相對(duì)貼近度Cj和距離貼近度Dj。

首先，計(jì)算第j個(gè)潛在投標(biāo)人與理想投標(biāo)人關(guān)于第i個(gè)評(píng)審指標(biāo)的灰色關(guān)聯(lián)度系數(shù)

(10)

(11)

則第j個(gè)潛在投標(biāo)人與理想投標(biāo)人的灰色關(guān)聯(lián)度

(12)

其次，按照上述步驟計(jì)算出第j個(gè)潛在投標(biāo)人與負(fù)理想投標(biāo)人的灰色關(guān)聯(lián)度

(13)

再次，計(jì)算潛在投標(biāo)人的灰色關(guān)聯(lián)度相對(duì)貼近度

(14)

最后，計(jì)算潛在投標(biāo)人的距離相對(duì)貼近度

(15)

(8) 用Cj和Dj構(gòu)造一個(gè)新的相似接近度

Tj=ζ1Cj+ζ2Dj

(16)

式中：ζ1——招標(biāo)人對(duì)灰色距離的偏好程度；

ζ2——招標(biāo)人對(duì)歐氏距離的偏好程度，ζ1+ζ2=1。

(9) 按照Tj的大小，對(duì)潛在投標(biāo)人方案進(jìn)行排序，Tj越大則方案越優(yōu)，Tj越小則方案越劣。

Tj是基于灰色關(guān)聯(lián)度和歐氏距離的一種新的相似接近度，能夠同時(shí)反映備選方案與理想方案的幾何位置關(guān)系以及數(shù)據(jù)曲線變化趨勢(shì)的差異，其物理意義更加明確，決策依據(jù)更加科學(xué)。該方法在使用上也存在一定的缺陷：首先，當(dāng)招標(biāo)人對(duì)投標(biāo)人資質(zhì)條件有特別要求時(shí)(例如要求某指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果必須較好才可以參加投標(biāo))，該方法不能智能地剔除不符合該要求的投標(biāo)人反而需要人工剔除，增加了工作量，不過(guò)如果使用軟件進(jìn)行決策可以解決這一問(wèn)題。其次，專家評(píng)審時(shí)存在一定的主觀性，這個(gè)問(wèn)題沒(méi)有很好的規(guī)避方法，需要招標(biāo)人組織多位專家進(jìn)行評(píng)審[14]。

三、算例分析

假設(shè)要從6個(gè)潛在投標(biāo)人(E1，E2，E3，E4，E5，E6)中選出3個(gè)較優(yōu)秀的作為投標(biāo)人。潛在投標(biāo)人的評(píng)審指標(biāo)有5個(gè)(A1，A2，A3，A4，A5)，分別是技術(shù)能力、財(cái)務(wù)能力、人員水平、設(shè)備情況和工程經(jīng)驗(yàn)。利用基于模糊優(yōu)先比較級(jí)和灰色理想解的決策方法分別對(duì)這6個(gè)潛在投標(biāo)人進(jìn)行分析。專家評(píng)審的評(píng)價(jià)結(jié)果如表2所示。

表2 潛在投標(biāo)人專家評(píng)審的評(píng)價(jià)結(jié)果

該算例僅假設(shè)有6個(gè)潛在投標(biāo)人參加資格預(yù)審，而且資格預(yù)審的評(píng)審指標(biāo)僅有5個(gè)，但是在實(shí)際公開招標(biāo)的資格預(yù)審過(guò)程中，參加預(yù)審的潛在投標(biāo)人數(shù)量是非常大的。雖然本文僅以有6個(gè)潛在投標(biāo)人的簡(jiǎn)單算例對(duì)模型進(jìn)行分析和說(shuō)明，但是其計(jì)算過(guò)程與投標(biāo)人數(shù)眾多時(shí)是相同的，同樣驗(yàn)證了該模型的可行性。本文的計(jì)算過(guò)程是使用Excel軟件完成的，當(dāng)投標(biāo)人數(shù)眾多時(shí)，軟件計(jì)算將節(jié)約大量評(píng)審時(shí)間，提高評(píng)審工作效率。

根據(jù)表1及表2的評(píng)價(jià)結(jié)果可得到模糊判斷矩陣

(17)

把模糊判斷矩陣轉(zhuǎn)化為非模糊判斷矩陣并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得

(18)

利用模糊優(yōu)先比較級(jí)方法，得到各屬性對(duì)目標(biāo)重要性的二元對(duì)比矩陣

(19)

利用式(5)、(6)可得各屬性的權(quán)重wi=(0.24，0.12，0.24，0.16，0.24)。對(duì)矩陣R進(jìn)行加權(quán)處理，得到屬性矩陣

B={bij}=wiR=

理想解P*=(0.240，0.120，0.240，0.160，0.240)T；負(fù)理想解P′=(0.138，0.069，0.110，0.086，0.110)T。計(jì)算每個(gè)潛在投標(biāo)人與理想解、負(fù)理想解的灰色關(guān)聯(lián)度貼近度和歐氏距離貼近度，假設(shè)ζ1=ζ2=0.5，按照式(16)計(jì)算Tj并排序，具體結(jié)果如表3所示。

該模型的指標(biāo)權(quán)重是依據(jù)模糊優(yōu)先比較法得到的，這一方法兼顧了招標(biāo)人對(duì)指標(biāo)的偏好程度，具有科學(xué)性和合理性[15]。從表3中的Tj排序結(jié)果可以看出6位潛在投標(biāo)人的資質(zhì)優(yōu)劣順序，招標(biāo)人既可以根據(jù)這一順序排除不合格的潛在投標(biāo)人，也可以根據(jù)這一順序?qū)δ芰?yōu)秀的投標(biāo)人進(jìn)行實(shí)地調(diào)查。該模型將指標(biāo)的模糊評(píng)價(jià)轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢杂?jì)算的數(shù)量，最大程度地考慮到招標(biāo)人的利益(如對(duì)指標(biāo)的偏好等)，能夠有效、科學(xué)地評(píng)價(jià)潛在投標(biāo)人，減少評(píng)標(biāo)階段的工作量和社會(huì)成本，縮短招標(biāo)時(shí)間。

表3 參考貼近度和排序結(jié)果

四、結(jié)束語(yǔ)

工程資格預(yù)審程序?qū)こ陶袠?biāo)的效率和效果具有重要的影響。在現(xiàn)階段公開招標(biāo)項(xiàng)目中，資格預(yù)審的評(píng)審指標(biāo)大多是容易使用語(yǔ)言變量來(lái)評(píng)價(jià)的指標(biāo)，如何對(duì)這些模糊語(yǔ)言變量指標(biāo)進(jìn)行正確、科學(xué)的評(píng)價(jià)，關(guān)系到招標(biāo)人能否真正招到合格的承包商。該模型利用模糊優(yōu)先比較級(jí)方法確定指標(biāo)權(quán)重，充分考慮招標(biāo)人對(duì)指標(biāo)的偏好性；通過(guò)灰色關(guān)聯(lián)度的多屬性決策方法，構(gòu)造一種基于歐氏距離和灰色距離的相似接近度，反映了潛在投標(biāo)人與理想投標(biāo)人、負(fù)理想投標(biāo)人之間的位置關(guān)系和數(shù)據(jù)曲線的相似差異性；綜合考慮決策過(guò)程中的灰色信息和模糊信息，通過(guò)比較潛在投標(biāo)人與理想、負(fù)理想投標(biāo)人的相似接近度，從整體上實(shí)現(xiàn)了對(duì)潛在投標(biāo)人的評(píng)價(jià)和排序。該模型的數(shù)學(xué)算法可以利用Matlab、Excel等軟件計(jì)算完成，還可以編成計(jì)算機(jī)語(yǔ)言，并且能夠利用計(jì)算機(jī)軟件在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上完成資格預(yù)審過(guò)程。如果這種基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的資格預(yù)審得以實(shí)現(xiàn)，將大大縮短資格預(yù)審的時(shí)間，降低專家主觀因素的影響，一定程度上保證了資格預(yù)審的公開、公正和透明，提高了招標(biāo)人的工作效率，節(jié)約了社會(huì)成本。如何實(shí)現(xiàn)此過(guò)程的計(jì)算機(jī)化和網(wǎng)絡(luò)化，建立招標(biāo)人和潛在投標(biāo)人的軟件平臺(tái)是今后的研究方向。

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