□譚世海 段 磊 黎 亮

[電子科技大學(xué) 成都 611731]

引言

在電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)流程的采購招標(biāo)階段，評標(biāo)工作是非常重要的環(huán)節(jié)，它直接影響著電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)的最終成果。而能否公平、公正地選擇最優(yōu)的建設(shè)單位又取決于評標(biāo)方法選取和制定的合理與否。

現(xiàn)階段對電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)階段評標(biāo)的研究文獻(xiàn)較少，張艷輝和李宗偉從建設(shè)酬金、技術(shù)服務(wù)水平和資信狀況等方面建立評價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用AHP-綜合評分法選擇最優(yōu)投標(biāo)單位[1]等。與其他工程項(xiàng)目一樣，電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)單位的選擇也是一個典型的多屬性決策問題。目前用于多屬性決策問題的評標(biāo)方法主要有層次分析法(AHP)[1～2]、灰色關(guān)聯(lián)法[3～4]、模糊綜合評價(jià)法[5～7]、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)[8]、TOPSIS法[9]等。這些方法可以用于電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)階段的評標(biāo)中，但是通過對相關(guān)文獻(xiàn)的研究發(fā)現(xiàn)，這些方法都有一些缺陷：層次分析法完全根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行判斷，特征值和特征向量的求解較復(fù)雜，而且結(jié)果需要進(jìn)行一致性檢驗(yàn)；灰色關(guān)聯(lián)法也需要人為參與且計(jì)算復(fù)雜；模糊綜合評價(jià)法運(yùn)算模型較多，選擇不當(dāng)會丟失信息，也有較多的人為因素，而且在確定指標(biāo)隸屬函數(shù)時,易造成已經(jīng)“白化”的指標(biāo)模糊化；DEA法無法確定有效決策單元的優(yōu)劣順序；TOPSIS法在考慮方案時選擇離正理想解最近離負(fù)理想解最遠(yuǎn)的方案，卻未考慮這兩個理想點(diǎn)之間的相關(guān)性；而且有些方法在確定指標(biāo)權(quán)重時，或單純采用主觀賦權(quán)（如AHP法）使結(jié)果太主觀，或僅采用客觀賦權(quán)（如商權(quán)法）而未考慮決策者偏好，致使確定的權(quán)重不能真實(shí)反映指標(biāo)屬性和決策者偏好，進(jìn)而影響評標(biāo)的結(jié)果。

針對現(xiàn)有方法存在的缺陷，本文采用VIKOR算法，并提出改進(jìn)層次分析法[10]和標(biāo)準(zhǔn)離差法[11～12]相集成的主客觀組合賦權(quán)法來確定指標(biāo)權(quán)重，構(gòu)建了基于組合賦權(quán)VIKOR模型的電子政務(wù)項(xiàng)目評標(biāo)方法，最后通過實(shí)例對該模型進(jìn)行驗(yàn)證分析。本文對電子政務(wù)建設(shè)項(xiàng)目的評標(biāo)流程如圖1所示。

圖1 電子政務(wù)項(xiàng)目評標(biāo)流程圖

一、基于組合賦權(quán)VIKOR模型的電子政務(wù)項(xiàng)目評標(biāo)方法的構(gòu)建

VIKOR是Opricovic＆Tzeng1998年提出的一種折中的多屬性決策方法，它得到離理想解最近的折中可行解，屬于一種多屬性決策中最佳化妥協(xié)解方法[13～15]。VIKOR采用了由Lp-metric發(fā)展而來的聚合函數(shù)，其中p為聚合函數(shù)的距離參數(shù)，1

（一）建立電子政務(wù)項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)電子政務(wù)項(xiàng)目的特點(diǎn)和《政府采購貨物和服務(wù)招標(biāo)投標(biāo)管理辦法》的規(guī)定，本文主要從投標(biāo)報(bào)價(jià)、投標(biāo)單位組織設(shè)計(jì)、投標(biāo)單位業(yè)績、技術(shù)及服務(wù)水平、網(wǎng)站核心支撐產(chǎn)品、資信狀況、建設(shè)工期及質(zhì)量保證體系八個方面來構(gòu)建評價(jià)指標(biāo)體系，如圖2所示，根據(jù)綜合評價(jià)結(jié)果對投標(biāo)企業(yè)進(jìn)行優(yōu)劣排序，然后選擇最優(yōu)投標(biāo)企業(yè)。

圖2 電子政務(wù)建設(shè)項(xiàng)目評價(jià)指標(biāo)體系

（二）指標(biāo)數(shù)據(jù)無量綱化處理

不同量綱、不同數(shù)量級的數(shù)據(jù)不能直接進(jìn)行比較和計(jì)算，若直接使用可能會造成決策失誤，為了消除這一影響，需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。VIKOR算法采用線性規(guī)范化的方法處理。

（三）評價(jià)指標(biāo)的組合賦權(quán)

在項(xiàng)目評標(biāo)過程中，指標(biāo)權(quán)重合理與否將會對決策結(jié)果產(chǎn)生很大影響。因此，項(xiàng)目指標(biāo)賦權(quán)既要考慮決策者或?qū)＜覀兊囊庠负推?，又要反映各指?biāo)之間的客觀差異，這樣才能得到合理可靠的目標(biāo)權(quán)重。改進(jìn)層次分析法通過最優(yōu)傳遞矩陣將比較矩陣轉(zhuǎn)化為一致性矩陣，不需要再進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，能夠充分反映決策者或?qū)＜覀兊闹饔^意愿和偏好。標(biāo)準(zhǔn)離差法能夠考慮評價(jià)指標(biāo)中的原有信息，但不能反映決策者的意愿。本文將二者結(jié)合構(gòu)成主客觀組合賦權(quán)法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)，增加了權(quán)重的有效性，從而有助于評標(biāo)結(jié)果的科學(xué)性。

1．改進(jìn)層次分析法求指標(biāo)主觀權(quán)重

改進(jìn)層次分析法通過算法的改進(jìn)使其結(jié)果無需檢驗(yàn)就滿足一致性要求。文獻(xiàn)[10]已經(jīng)證明了該方法的可行性。設(shè)一項(xiàng)目有n個指標(biāo)，即S1，S2，…..,Sn,其對應(yīng)的權(quán)重分別為W1，W2，…..,Wn，且本文采用3標(biāo)度法代替?zhèn)鹘y(tǒng)的9標(biāo)度法來建立判斷矩陣，即當(dāng)甲、乙兩指標(biāo)做比較時，當(dāng)甲比乙重要時，用2表示；當(dāng)甲和乙同等重要時，用1表示；當(dāng)甲沒有乙重要時，用0表示。具體步驟如下[18]：

（1）首先對各項(xiàng)目指標(biāo)進(jìn)行兩兩比較，并建立判斷矩陣為B=(bij)nxn，

（2）求出B的最優(yōu)傳遞矩陣為C=(cij)nxn，其中

（3）將矩陣C轉(zhuǎn)化為一致性矩陣為D=(dij)nxn,其中dij=exp(cij)；

（4）用方根法求D的特征向量W=(w1,w2,…,wn,)T，其中wi作為各指標(biāo)的權(quán)重。

2．標(biāo)準(zhǔn)離差法求指標(biāo)客觀權(quán)重

標(biāo)準(zhǔn)離差法確定指標(biāo)權(quán)重就是先計(jì)算指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，然后根據(jù)指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差大小確定指標(biāo)的權(quán)重大小。其原理是如果某個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差越小，就說明該指標(biāo)的變異程度越小，提供的信息量就越小，在綜合評價(jià)中所起的作用越小，則該指標(biāo)的權(quán)重就應(yīng)越?。环粗畽?quán)重則越大。利用標(biāo)準(zhǔn)離差法計(jì)算各指標(biāo)的權(quán)重公式為[11]

其中，σi是第i個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差，wi為第i個指標(biāo)的權(quán)重。

3．權(quán)重的組合

設(shè)wk為第k個指標(biāo)的組合權(quán)重，w1i為由改進(jìn)層次分析法確定的權(quán)重，為由標(biāo)準(zhǔn)離差法確定的指標(biāo)權(quán)重，則指標(biāo)的組合權(quán)重為

4．運(yùn)用VIKOR模型確定最優(yōu)投標(biāo)單位

第一，根據(jù)以下公式確定各指標(biāo)正、負(fù)理想解；

在式（5）和（6）中，i為各評價(jià)指標(biāo)，j為各備選方案（投標(biāo)單位），fij表示第j個投標(biāo)單位的第i個評價(jià)值；I1為效益型準(zhǔn)則集；I2為成本型準(zhǔn)則集。

第二，根據(jù)以下公式計(jì)算各投標(biāo)單位的群體效益sj、個別遺憾值Rj及其能產(chǎn)生的利益比率Qj；

在式（7）和（8）中，ωi表示第i個指標(biāo)的權(quán)重；sj代表各投標(biāo)單位的群體效益，其值越小，效益越大；Rj代表個別遺憾，其值越小，個別遺憾越小；在 式（9）中，s+=maxjsj；s-=minjsj；R+=maxjRj；R-=minjRj；v表示決策機(jī)制系數(shù)，且規(guī)定v=0.5。

第三，根據(jù)Qj、sj和Rj分別進(jìn)行投標(biāo)單位的優(yōu)劣排序；

第四，當(dāng)以下兩個條件同時滿足時，則選擇Qj排序中最小的為最優(yōu)投標(biāo)單位。

條件一：Q2-Q1≥1/（J-1）。式中Q2表示根據(jù)Q排序出的第二個方案的值；Q1表示根據(jù)Q排序出的最優(yōu)方案的值；J為投標(biāo)單位的數(shù)目。當(dāng)有多個方案時，需要依次比較排序第一、第二、第三、第四等方案之間是否滿足條件一。

條件二：可接受的決策可靠度。

在Q排序中，排序第一方案的S值必須比第二的S小?；蚺判虻谝环桨傅腞值比排序第二的R值小。當(dāng)有多個方案時，需要依次比較排序第一、第二、第三、第四等方案之間是否滿足條件二。

評判準(zhǔn)則：若排序第一和第二的方案之間的關(guān)系同時滿足條件一和二，則選擇排序第一的方案；若第一和第二方案只滿足條件二，則二者均為最優(yōu)方案。

二、實(shí)證分析

本文以成都市政府門戶網(wǎng)站統(tǒng)一平臺建設(shè)為例對VIKOR模型進(jìn)行實(shí)證分析，該項(xiàng)目涉及相關(guān)硬件、網(wǎng)站管理輔助軟件的購買和安裝以及定制軟件的開發(fā)工作等。項(xiàng)目建設(shè)采用招標(biāo)的方式選擇建設(shè)單位，共有四家合格的投標(biāo)單位，根據(jù)調(diào)查研究得出各投標(biāo)單位的評價(jià)指標(biāo)值如表1所示。

表1 投標(biāo)單位評價(jià)指標(biāo)值

（一）根據(jù)式（1）、（2）得無量綱化矩陣

（二）計(jì)算各指標(biāo)主、客觀和組合權(quán)重

根據(jù)主、客觀權(quán)重的計(jì)算步驟，以Matlab為工具求出指標(biāo)的主、客觀權(quán)重，并由式（4）求出組合權(quán)重；計(jì)算結(jié)果如表2所示。

表2 評價(jià)指標(biāo)的主、客觀及組合權(quán)重

（三）最優(yōu)投標(biāo)單位的確定

1．該項(xiàng)目指標(biāo)體系中，投標(biāo)報(bào)價(jià)和建設(shè)工期為成本型指標(biāo)，其它指標(biāo)為效益型指標(biāo)，根據(jù)式（5）和（6）確定指標(biāo)的理想解和負(fù)理想解。

2．根據(jù)式（7）、（8）、（9）計(jì)算四家投標(biāo)單位的S，R，Q值，如表3所示。

表3 四家投標(biāo)單位的S、R、Q值

3．由表3得出四家投標(biāo)單位的VIKOR排序，如表4所示。

表4 四家投標(biāo)單位的VIKOR排序

4．根據(jù)判斷法則，結(jié)合表3和表4，我們得出最終的優(yōu)劣排序?yàn)锽>A>C> D，最優(yōu)投標(biāo)單位為B。

三、結(jié)論

本文將多屬性決策中的VIKOR模型應(yīng)用于電子政務(wù)項(xiàng)目建設(shè)的投標(biāo)單位的選擇過程，并根據(jù)對電子政務(wù)項(xiàng)目的特點(diǎn)和建設(shè)要求的分析，從投標(biāo)報(bào)價(jià)、投標(biāo)單位組織設(shè)計(jì)、投標(biāo)單位業(yè)績、技術(shù)及服務(wù)水平、網(wǎng)站核心支撐產(chǎn)品、資信狀況、建設(shè)工期及質(zhì)量保證體系八個方面建立評價(jià)指標(biāo)體系，提出了改進(jìn)層次分析法和標(biāo)準(zhǔn)離差法相集成的主客觀組合賦權(quán)法，構(gòu)建了基于組合賦權(quán)VIKOR模型的電子政務(wù)建設(shè)項(xiàng)目評標(biāo)方法。該方法通過最大化群體效益和最小化個體損失，得到?jīng)Q策者接受的滿意解，它綜合考慮了定性指標(biāo)和定量指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)了主觀和客觀的集成，減小了現(xiàn)有方法在權(quán)重確定和評標(biāo)過程中的主觀性，提高了評標(biāo)決策的科學(xué)性，而且操作簡單易于實(shí)現(xiàn)，具有一定的實(shí)用性。

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