基于模糊多属性群决策的工程交易模式选择研究

2014-06-27张云宁

土木工程与管理学报 2014年3期

杨骏，张云宁

(河海大学商学院，江苏南京 211100)

工程的交易模式在促进我国建筑产业的健康发展中具有无可替代的作用。选择一种较为合理的工程交易模式对一个工程项目的成功实施有着明显的促进作用。一个特定的工程项目有着众多的工程交易模式可以选择，虽然没有一个模式是最为优越的，但总存在着一个相对较为合理的选择。

对一个项目来说，一旦确定了其工程交易模式，也就确定了该项目从设计、采购、施工等环节的交易模式，这种交易模式将会影响到该工程项目的所有环节，因此在选择一种交易模式时，它的决策过程应当是科学合理的。但是在实践过程中，工程交易模式的选择往往是建立在主观评价的基础上而随意选择的。本文将为工程项目的业主方如何科学合理地选择工程项目的交易模式提供一种科学有效的决策方法及工具，从而使工程项目业主方可以更加有效地对该项目进行管理。

1 工程交易模式的影响因素

Eller和Uhlik研究分析了CM、DB和DBB这三种工程交易模式运用于军事工程项目时，其对项目的投资、进度、质量产生的效果差异，他们建议业主在选择交易模式时应按照自己对投资、进度、质量目标的不同追求程度进行选择[1]。

Laubach和Eave认为，在选择适用的交易模式时应当考虑以下几个方面，即工程施工项目的种类、工程项目施工工艺的复杂程度、承包商的技术水平和风险偏好、当地政府对工程项目合同管理设定的相关法律法规以及与不同交易方式相对应的成本风险[2]。

Koppinen和Lahdenperä对比分析了国际工程中道路建设常用交易模式，如DB、DBB、DBO、CM@R等，并且分析研究了采用不同交易模式其成本支出与营业收益的相关性。他们认为道路建设项目中影响交易模式选择的关键因素为工程项目本身的特点及需求，通常单一合同涉及的施工范围与业主需要支出的成本呈负相关性[3]。

Migliaccio对比分析了几个典型的公共基础项目的交易模式，通过德尔菲法对行业专家进行调查之后，构建了变化交易模式(Changing Delivery System，CDS)的框架，其对业主合理选择交易模式有很大的帮助。这个变化交易模式框架主要包括三个流程，即交易模式的执行、知识信息体系的建立以及交易模式执行效果的分析[4]。

Gorden提出选择工程交易模式之前需要明确工程的施工范围、招投标方式、施工组织方式以及合同管理模式。同时，在分析研究各种工程交易模式的基础上，建立了选择招投标方式、施工组织方式以及合同管理模式的指标体系[5]。

Lahdenperä提出在选择工程交易模式的时候，不仅要考虑工程项目本身的特点及业主方的偏好，还要考虑国内外建筑业的发展状况和发展环境，这也是交易模式运用能否成功的主要因素。在运用德尔菲法收集了相关专家的意见之后，经统计分析确定了评价建筑业外部环境的五个指标，即所在地区的市场状况、经济发展水平、科学技术水平、人文环境状态以及政府的监管力度[6]。

美国学者Walter将DBOT模式引入到港口航道工程的施工建设中，相对于其他交易模式DBOT模式的主要优势体现在能加快工程进度、降低工程成本、适当转移业主方的风险以及为工程项目带来新的投资者[7]。

通过阅读分析以上文献，可将影响工程交易模式选择的因素分为四大类：(1)项目属性，包括项目的类型、规模、复杂程度、风险、投资、进度、质量、安全环境；(2)业主方能力，包括业主方人员素质、参与程度、经验成熟度、跨文化管理能力；(3)环境状况，包括市场条件、法律环境、第三方许可以及行业联盟；(4)其他因素，如工程索赔、对立关系等。

2 工程交易模式决策指标体系构建

2.1 工程交易模式决策属性

作者以我国工程建设现阶段的发展状况为分析环境，以工程项目业主方的利益为出发点，以促进工程项目的科学管理为目标，以普遍适用性为原则构建评价指标体系。同时，在构建指标体系时，应当去除影响工程交易模式选择的冗余因素，选取具有代表性的重要因素。

通过对大量的工程交易模式研究文献的阅读，笔者发现对于决策属性的选取存在较大的差异，早期的评价属性多达三十个[8]左右，且宏观含义较少、微观含义较多；而通过对最近文献的阅读，发现评价属性减少到十个左右，且属性含义中宏观较多、微观较少。但总体上，工程交易模式的决策属性一般包括了七个方面的内容，即工程项目自身的特点、项目业主的特征、项目承包商的特征、项目设计的特征、各方面的风险、项目监管特征以及争端与相关的索赔。

综合已阅读的大量国内外工程交易模式决策属性及已有文献研究成果[9～22]共计可以总结出38个决策属性，如表1所示。

2.2 工程交易模式决策属性选择方法

在做出工程交易模式选择的决策时，一般来说，项目业主为了达到项目的预期目标，会在我国工程项目建设市场情况的基础上，通过咨询相关领域的专家，并结合自身的特点和需求，选择比较符合自身的工程交易模式进行管理和交易。工程交易模式的决策属性一般有四个类别：(1)项目业主偏好属性；(2)项目业主能力属性；(3)工程建设环境属性；(4)工程项目特征属性。

为了能够筛选出具有代表性的决策属性，去除冗余属性，拟采用专家调查法和层次分析法对这几类决策因素进行筛选。此方法可分为以下三个层次。

表1 工程交易模式决策属性

(1)分析决策层。项目结合其本身特点及要到达的预定目标，将那些会影响项目目标达成的交易方式进行排除。这其中又可分为：①响应性排除，即部分工程交易方式因为其自身的局限性或因外界某些不利的特殊规定而被排除。这些影响因素包括国家的法律法规、行业标准、第三方许可或工期限制等。②适应性排除，即部分交易方式虽然也可以选择，但若把这些影响因素和该项目的特点进行结合分析后，项目业主会发现由于这些交易方式不能适应该特定的项目而被排除。

(2)基于风险分析的选择。该层次又可细分为两个阶段进行：①通过与其相适应的风险分配矩阵来确定在该交易模式下项目的风险分配对项目业主的理论，即该阶段是定性分析；②若在上一阶段中，通过定性分析未能得出满意的结果，则可通过定量分析，即可以利用风险性成本和工期的分布对交易模式进行再一次选择。

(3)权重矩阵层。在这一层中，考虑较多的大多为诸如成本、工期、安全、环境、健康等可以反映项目目标的指标性因素。

2.3 工程交易模式决策指标体系的确定

通过采用上文所叙述的交易模式决策属性选择的方法和对大量文献的分析总结，筛选出符合我国工程交易模式的影响因素，从而建立出工程交易模式的决策指标体系(图1)。

图1 工程交易模式的决策指标体系

3 工程交易模式选择的模糊多属性群决策模型

3.1 模糊多属性群决策模型原理

根据熵权法的基本思想，决策者能否做出更具可靠性和更合理的决策，主要影响因素是其获得信息量的大小及信息质量的高低。在一个指标体系中，某个指标的熵值越小，那么该指标可发生的变异程度就越大，也就意味着它提供的信息量也越大，因此该指标在整个评价过程中的作用也就越大，即该指标的综合权重应当更大；反之，这个指标的综合权重越小[23]。

熵权法就是根据指标体系中各个指标的变异程度，利用信息熵来计算出各个指标的熵权，再利用熵权对各个指标的权重进行修正，最终得出各个指标的权重。

假设现有等待评价的对象m个以及一个由n个评价指标组成的评价指标体系，从而可形成一个原始数据矩阵R=(rij)m×n，其中rij为第j个指标下第i个项目的评价值。

(1)计算第j个指标下第i个项目指标值所占的比重pij。

(1)

(2)计算第j个指标的熵值ej。

(2)

(3)计算第j个指标的熵权值βj。

(3)

经过以上计算即可得出熵值ej，若某个指标的熵值越小，则表明该指标的变异程度会越大，它提供的信息量也越大，则其在评价过程中所起的作用也越大；反之，若计算出来的熵值ej越小，则其在综合评价过程中所起的作用也越小。

3.2 基于模糊多属性群决策的工程交易模式选择流程

在工程交易模式的选择过程中，可以利用商权模糊综合评判法对各个指标的主观权重进行重新修订，从而使得指标的主观权重更加合理，最后再利用模糊综合评价法进行最后的评判，得出适合该项目的工程交易模式。

为了使熵权模糊综合评判法得以顺利实施，必须建立一个层次结构模型，该模型的建立必须紧密结合项目的特点以及项目业主的需要。在模糊综合评判过程中，可以运用三角模糊数对模糊认知进行表达。工程交易模式选择的模糊多属性群决策流程如下。

(1)将三角模糊数按照大小进行排序。

为了更加准确地表示待评价方案的模糊评价值，将用三角模糊数的重心坐标与原点之间的距离来表示。

假定有一模糊数A(a,b,c)，x∈[a,b]，该三角模糊数的隶属函数为：

那么我们可根据以下过程计算A的重心坐标(x0,y0)：

(4)

(5)

根据两点间的距离公式，可计算出用于表示该模糊数A的距离d为：

(6)

(2)建立用于评价该交易模式的评价矩阵R。

同样，假设现有等待评价的m个备选方案以及一个由n个评价指标组成的评价指标体系，同时将有p个专家构成一个专家评定小组。

(3)确定评价指标体系中各指标的综合权重。

对于一个评价指标体系而言，各指标体系的权重反映了该指标的重要性。根据不同的赋值形式，权重可分为客观权重及主观权重。本文将运用熵权法确定客观权重，从而对专家评判小组确定的主观权重进行修订。这样不但可以较为有效地克服综合权重中太具主观色彩的缺点，又可以很好地使各位专家的专业知识和经验得到很好的利用。该方法的具体步骤为：

①利用前文所介绍的熵权法确定评价指标的客观权重∝k；

②利用专家调查法或头脑风暴法确定主观权重βk；

③利用客观权重对主观权重进行修订，得出最终的综合权重γk。其计算公式为

(7)

(4)确定最终方案。

通过计算贴近度，按照贴近度的大小对备选方案进行排序，其步骤如下。

①根据上面确定的综合权重及评价矩阵构建综合优选矩阵E=X×Y=(Eij)m×n，其中，X表示由熵权法确定综合权重矩阵；Y表示备选方案的评价矩阵。

②确定正负理想点I+及I-，其中I+=maxi{Sij}，I-=mini{Sij}。

⑤按照贴近度的大小，对各个备选方案进行排序。

4 算例

某投资建设企业为了从总承包模式(GC)、分项发包模式(DBB)及项目管理成本模式(PMC)中选择较为适合某水利建设工程的交易模式，从行业内聘请了三位专家利用上文所介绍的模型进行评判和选择，在选取三位专家的过程中，必须考虑到专家的年龄和专业方向都有比较大的跨度和多样性，而且应该尽量消除专家的个人偏见，实施步骤如下。

(1)由三位专家根据项目目标及业主要求，运用层次分析法确定了本文3.3中所确定的9个评价指标的主观权重λ，其中λ=(0.11,0.19,0.06,0.21,0.10,0.08,0.10,0.09,0.06)。

(3)将得到的原始数据矩阵Y利用上文所述方法转换为评价矩阵R(rij)。

下面本文将以r11为例介绍计算过程。

由表2可得：

则其平均值为：

表2 备选方案原始矩阵 Y

再利用上文所述的重心坐标计算公式可得：

同理，可算出评价矩阵R中其他元素的值，结果如表3所示。

(4)计算各个评价指标的综合权重。

下文以计算γ1为例。

①首先应当根据表3中的数据计算各评价指标的熵权权重。

r11=0.8602,r21=0.7810,r31=0.7071

可得，e1=0.9971

②计算第1项指标的差异系数。

g1=1-0.9971=0.0029

同理，可算出各个评价指标的差异指数，计算结果如下：

g=(0.0029,0.0180,0.0179,0.0038,0.0360,0.0029,0.0330,0.0010,0.0204)

因此可计算出各指标的综合权重，结果为：

W=(0.02,0.24,0.08,0.06,0.26,0.02,0.23,0.01,0.09)

(5)建立各个备选方案的综合评价优选矩阵E=X×Y=(Eij)3×9，如表4所示。

表4 备选方案的综合评价优选矩阵 S

(6)按照贴近度的大小，对各个备选方案进行排序。

①依据表4可得出正理想点为：

I+=(0.0172,0.2162,0.0755,0.0469,0.2561,0.0172,0.2266,0.0086,0.0887)。

负理想点为：

I-=(0.0141,0.1320,0.0466,0.0384,0.1311,0.0141,0.1159,0.0078,0.0525)。

②利用公式算出各备选方案与正理想点的距离为：

各备选方案与负理想点的距离为：

③各备选方案与理想方案的贴近度为：

④按照从小到大的顺序对备选方案的贴近度进行排序：

(7)按照贴近度最大的原则选取相应的交易模式，则项目管理承包模式(PMC)是一种适合该水利建设项目的交易模式。

5 结语

工程交易模式对工程项目的影响贯穿项目建设的全过程，选择合适的交易模式是工程项目决策的关键环节，因为不同的交易模式对工程项目的成本、工期和质量有着不同的影响。建设工程项目通常具有建设周期长、空间位置固定、施工复杂性高等特点，而不同的工程项目又有其自身的特殊性，其适用的交易模式也不同，因此产生了工程交易模式的多样化。本文通过对大量文献的阅读、分析，对影响交易模式选择的因素进行归纳总结，并将其分为三类，即项目特性类因素、业主需求与偏好类因素、市场环境类因素。同时，在“熵权”理论的基础上，建立了工程交易模式决策指标体系，运用模糊多属性决策理论对专家给出的各指标权重进行修正，使得到的综合权重既保留了专家的知识、经验优势，又克服了专家评判法带有主观性的缺点，由此建立的工程交易模式模糊多属性群决策模型更具科学合理性及实用性，为业主选择合适的工程交易模式提供了一种更为科学有效的方法。

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