基于网络分析法的工程项目投标风险模糊分析

易 欣

（ 华东交通大学土木建筑学院，南昌 330013）

0 引言

面对日益复杂的各类工程项目和日益激烈的市场竞争，施工单位不能也不应有标就投，因为任何一次草率的投标行为不但会给未来的实施过程带来极大的风险，甚至会因为过度的成本控制带来重大质量和安全隐患，导致企业资质降级甚至被清除出部分市场，这样的例子在近年来国内频发的工程安全事故中不胜枚举。面对复杂多变的建筑市场，缺乏准确的投标风险分析被认为是许多企业后期亏损的主要原因之一。毫无疑问，施工单位要想生存就必须参与投标竞争，但为了避免盲目投标和降低中标后亏损的可能性，企业必须不断强化科学决策的能力，尤其是提高对拟投标工程项目的风险分析能力。

对于工程项目投标决策的前期研究多注重于如何提高企业的中标率，如著名的 Friedman模型和Gates模型，但随着工程项目的复杂性和规模越来越大，越来越多的学者开始注重工程项目投标阶段的风险分析。胥悦红等应用马尔科夫链进行国际工程投标风险预测;刘尔烈等应用模糊逻辑推理进行工程投标风险决策;陈欢等使用模糊聚类进行工程投标风险分析;尚梅等在工程投标风险决策中提出多元化风险管理理论，彭锟等提出了模糊层次分析法应用于水电工程项目投标;张曙红等给出了粗糙集理论的工程项目投标报价风险分析方法。上述研究对改善我国施工单位工程项目投标风险分析和决策水平起到了很大作用，但这些方法均假定各风险因素完全独立，忽视了因素间相互影响所带来的结果误差。Saaty提出的网络分析法ANP(Analytic Network Process)可以很好地解决这个问题，该方法相同或不同层级的因素之间可以是支配或反馈的关系，更符合实际，分析结果也更加准确。同时考虑到工程项目投标阶段存在大量的不确定因素，需要应用模糊理论来解决多属性不确定决策问题。因此，本文基于网络分析法理论与模糊综合评价，构建工程项目投标报价风险分析的数学模型，既可为帮助施工单位在单项目投标与否决策中起到重要作用，也能对施工单位在多项目投标中进行科学选择提供依据。

1 影响工程项目投标报价的风险因素

由于施工单位与其他投标人、与招标人之间都存在着信息不对称，要在这种信息不完全的条件下争取中标并在实施阶段获得成功，进行全面地风险分析是至关重要的。而风险的辨识又是做好工程项目投标风险分析的基础工作，施工单位应对拟投项目认真分析招标文件并做好现场踏勘，调查项目所在地自然环境和技术、经济环境等形成一个进行有效分类的风险清单。风险清单所列出的风险因素应既能体现拟建项目的特点，又符合风险定量评估操作的实际需要。目前，影响工程项目投标的风险因素虽然还没有一个完全可以通用的标准样式:Ahmad等研究认为有31个风险因素，Dozzi等应用效用函数时则考虑了21个影响因素，文献［12］结合我国实际情况把关键因素分为三类:拟投标项目的因素、施工单位自身的因素和环境因素。本文在此基础上给出相应的风险因素清单，并按照各准则的递阶层次关系绘出体系图(如图1所示)。

图1 工程项目投标报价风险分析综合评价指标体系图

2 基于ANP的投标风险评价指标赋权

不同风险因素对投标影响程度显然是存在差异的，这种差异需要通过权重赋值来体现。因此，每项指标赋权准确与否对风险分析结果的可靠性至关重要。传统的赋权方法一般均假定这些指标或因素是相互独立的，而实际上这些因素在同层之间往往是具有相互作用关系的，例如业主的管理水平肯定会对其信誉产生一定影响，而工期要求和质量要求也是对立统一的关系等，因此诸如AHP、熵值等赋权方法在这些方面存在不足。网络分析法(ANP)充分考虑了各因素之间的相互影响，利用直接和间接优势度来衡量每个因素的综合重要性，并通过构建超矩阵来进行综合分析得出其最终混合权重。正基于此，本文选取了该方法给各风险评价指标进行赋权，首先给出典型的投标风险评价的网络分析结构，如图2所示。

图2 工程项目投标风险分析的网络分析图

图3 Super Decisions所绘制的网络分析图

网络分析法赋权的计算相对比较复杂，首先采用与AHP相同的1～9标度法对每个因素指标以及二级群组指标分别构建两两比较的互反判断矩阵，然后采用特征根法计算出所有判断矩阵的特征向量后归一化处理，并要求必须通过一致性检验，这就得到了局部的权重向量。接着将所有局部权重向量集中起来构建一个所谓无权超矩阵，利用前面求出的群组指标权重与无权超矩阵便可得到加权超矩阵，再引入类似于马尔科夫过程的方法来极限超矩阵，最后得到各风险因素的综合权重。在实际应用中大都采用Super Decisions软件来完成权重的计算，首先用软件按照图2所示逻辑关系绘制出相应的网络分析图，如图3所示，然后再将群组和各组内因素逐一输入判断矩阵，使用特征根法进行所有指标权重向量计算。限于篇幅无法将所有判断矩阵全部列出，以控制层的组指标判断矩阵为例，相关输入输出过程，如表1和图4所示。

图4 群组判断矩阵的录入、权重和一致性计算结果

表1 控制层的群组判断矩阵计算表

依此类推，先根据同组因素比较求出各组内风险因素的权重大小(称为直接优先度)，再根据它们对其他组关联因素影响程度的强弱关系同样构造判断矩阵，并求出各因素在其他准则层的权重大小(称为间接优先度)，从而将全部因素权重建立起一个无权超矩阵。下面介绍如何先求出各因素上层的准则层内各准则之间的相应权重。以投标人自身情况组内指标为例，结果见表2、表3。

表2 投标人自身情况组内指标相互比较判断矩阵

表3 投标人自身情况组内指标对拟投工程项目组内指标影响程度判断矩阵

依此类推，这样就可以根据每组的权重向量，进一步求出无权超矩阵和加权矩阵得出相应的加权超矩阵，见图5和图6。

图5 无权超矩阵的计算结果

图6 加权超矩阵的计算结果

最后基于该软件的Limit Matrix和Priorities命令求出极限矩阵和最终的权重向量，见图7和图8。

最终各指标对应的综合权重向量 =(0.0000，0.1427，0.1247，0.0583，0.1913，0.0203，0.0390，0.0928，0.1224，0.1264，0.0032，0.0185，0.0368，0.0238)。

图7 极限超矩阵的计算结果

图8 最终权重向量

3 基于ANP的工程项目投标风险模糊综合评价

当对工程项目投标报价风险分析因素均赋权完毕后，按照如下步骤用模糊综合评价法进行风险度量:

(1)由企业经营开发部的编标人员和内部资深专家组成评估小组，一般小组成员人数在10人左右;

(2)对所有评价指标设定评语集，评语集是评审人对风险因素强弱给出的一种语言描述集合，根据工程项目实际，本文给出相应评语集={很高、较高、一般、较低、很低}五个等级;

(3)对每个风险因素按照评语集进行单因素风险评价，方法是让所有评估小组成员分别对拟投标工程项目的每个风险因素归属于哪个评语作出判断;以风险因素C23企业的技术能力为例，见表4。从该因素的评价汇总表可知，该风险因素对评语集各等级的模糊隶属度分别为(0.2，0.5，0.2，0.1，0);

(4)建立模糊综合评价模型的模糊关系矩阵R;

(5)根据前述网络分析法求出风险因素权重矩阵A，使用模糊矩阵乘法进行风险的综合评估，公式如下:

表4 风险因素C23的评估汇总表

最后根据隶属度最大原则对该工程项目的投标风险作出评判，帮助企业高层进行项目投标的风险决策。

4 实证分析

某市拟修建一座大型国际会展中心，采用无柱空间钢桁架结构形式，占地面积近20万平方米，设计建筑总面积12万平方米。该工程位于该市新区的中心地段，靠近新建的政府办公楼区域，属于该市十二五规划重点建设项目，将在改善新建城区配套、人流和环境，提高当地对外交流等方面有重大意义。该工程地处该市西南角，与穿城而过的××江距离不远，区域地质构造相对复杂，工程抗震设防烈度为7级，招标人采用公开招标方式进行工程项目施工总承包的发包工作。

某建工集团是大型国有企业，以建筑工程和市政工程等施工总承包为主，并具有多种专业施工资质，在区域内拥有较强的实力，考虑到对这个项目的投标对企业发展影响巨大，故需慎重进行投标决策分析。首先邀请部分企业管理人员、长期编标人员和部分工地技术人员组成风险评估小组，按照评语集给定的等级对各风险指标进行评判，所得结果见表5。

表5 某会展中心工程项目风险因素评价表

根据上表内容，按照公式(1)计算该拟投标工程项目风险的模糊综合评价值，先取交集再取并集:

对结果归一化处理，可得:B=(0.306，0.306，0.228，0.160，0)，根据隶属度最大原则评判该项目的投标风险为较高，甚至会很高，故企业最好不参与该项目的投标。如果想参与投标的话，可考虑与其他企业组成联合体来分散风险。

另外，根据前面求出的各风险因素的权重大小可知，如果企业参与投标的话，特别需要防范的风险因素首要是业主的信誉和管理水平，其次是拟投工程项目的复杂程度和工期要求。这也反映了我国现阶段建筑市场承发包的现状，施工单位中标和项目成功与否的很大原因来自业主的信用能力、管理水平以及其对工期是否苛刻要求等，然后才是工程项目的复杂程度，而往往来自竞争对手的影响就要小得多了，这也与国外的一些研究结果不尽相同，说明我国建筑业和市场的机制设计需要进一步完善。

5 结语

随着建筑市场竞争的日趋激烈，获得更多、更大规模的工程项目承揽成为了许多施工单位的最大目标，但为了避免盲目投标给后期实施阶段带来巨大风险甚至亏损的不利境遇，在拟投标的期初需要非常审慎地决策，这是一个复杂多目标的模糊决策问题。由于过去许多研究对各风险因素之间的关联性和反馈性考虑不足，本文引入网络分析法理论，该方法具有更加全面性的信息，能更好地体现风险因素重要性的判别，是有效解决工程项目投标风险分析的有效办法，可为施工单位投标决策和风险研究领域提供一种新的方法，同时也能通过一定数量的施工单位风险分析反映出建筑行业存在的一些问题，有助于政府相关管理部门完善政策和制度的设计。

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［12］易欣.基于AHP和蒙特卡罗模拟技术的投标报价风险研究［J］.煤炭经济研究，2009(1):43－45.