基于F-ANP评价模型的水利水电工程招标风险评价

王志国

(辽宁省抚顺县水利事务服务中心，辽宁 抚顺 113006)

0 引 言

水电工程存在工期长、技术难度高、影响范围广、投资大、规模大等典型特征，其中最基础的招标工作受诸多人为因素的影响显著。对于整个项目业主的主动权很大，同时也容易忽略项目中的一些问题，若能够及时的控制、评估和辨别这些问题的风险，则很可能导致水电工程建设风险。所以，招标过程中亟待解决的基本问题是科学评估与控制招标阶段的风险[1]，对此有关学者开展了相应的研究，如汪洋等[2]在水利工程招标评价中成功应用了F-AHP模糊层次分析法；Motawa等[3]以模糊数学为理论依据提出了评价分析建设项目风险水平的模型；叶锋华等[4]利用F-AHP法评价分析了水利项目招标风险。然而，以上研究大多未考虑各风险要素的相互关系与内在联系对评价结果的影响，从而使得实际情况与决策模型存在较大的偏差，评价结果的准确性较低。对此，张勋等对水电工程投标风险利用熵权改进的网络层次法进行分析，比较客观的确定每个因子的权重。

结合水电工程特点，从职业道德、招标过程和外部环境等子系统选择10项风险因子，并以抚顺市抚顺县某水电工程为例，运用F-AHP法评价分析了其招标风险。该方法是对每个因素权重利用Super Decisions软件求解，将ANP网络层次分析法和模糊数学法结合综合评价工程招标风险，可为业主决策和控制招标风险提供科学的指导。

1 工程招投标风险评估体系

水电工程建设涉及到的范围广、因素多，产生招标风险的原因大致分为：招标项目外部环境产生的风险；因防范机制缺乏引起的招标风险；涉及经济人利益形成的风险。水电工程招标活动要全面掌握工程项目的外部环境，考虑文件编制、采购等各种原因可能引起的风险，同时合同双方在利益的驱使下也很可能发生道德风险。

结合方德斌等[5]文献资料、招标风险来源及水电工程建设情况，从职业得到、招标过程和外部环境3个子系统分析招标风险因素，按照梯阶层次结构构建多要素招标风险评价体系，如表1。

表1 水电工程招标风险评价体系

2 水电工程招投标风险评估模型

水电工程招标时为了帮助业主决策合适的投标人、控制风险，文章结合网络层次分析法和模糊数学法建立水利工程招标风险F-ANP评估模型。针对每个元素权重利用Super Decision软件求解，采用模糊综合法对各元素权重和专家评分处理，最终确定各决策方案的招标风险等级；对于存在的变量，经多次评价和结果比对获取最优的方案。

2.1 指标权重的计算

在AHP法的基础上经进一步衍化发展而形成的ANP法，其适用范围更广，可以解决的系统结构更加复杂。ANP法相对于AHP法明显降低了其主观性，因具有更加复杂的网络结构，该方法实现了梯阶式、反馈性和内部依赖性有机结合。典型的ANP结构中，各元素之间存在紧密的关联，如图1。

采用Super Decisions软件完成每个元素权重的处理，首先结合每个元素之间的逻辑层次关系形成网络关系，如图3。其中，上、下层元素间的相互关系利用“准则层→次准则层”衡量，而每个层级中各元素的相互依存关系利用弧形箭头描。

图1 ANP法系统结构

图2 运行软件中的ANP结构

表1 ANP法标度准则

2.2 风险评价实现步骤

综合考虑模糊数学法和网络层次法的水电工程招标风险评估模型，对于多因素复杂事物的处理具有较好的适用性，可以系统、全面的反映待评对象的各类要素特征。结合水电工程招标风险各类因素，将模数学法构造的评价矩阵和ANP法求解的权值相结合，经模糊处理输出最终的风险评估值，其实现步骤为：

步骤一：设水电工程招标第i个风险因素为ui，第j个风险等级为vj，则构造的风险因素集为U={u1,u2,…,un}、评语集为V={v1,v2,…,vm}。

步骤二：依据不同的风险等级确定单因素隶属度，考虑到选取的各类风险指标均为定性因子，所以对每个元素的隶属度利用实地调研法、专家评分法等方法确定。通过以上处理和运算可以输出定性因子的隶属度rij，由此构造投标风险初始评价矩阵R：

(1)

步骤四：招标风险综合评价，将权向量W和评价矩阵R利用模糊数学法中的合成算子进行运算处理，经进一步分析确定工程招标风险等级，详细流程如图3。

图3 F-AHP模型招标风险评价流程

3 实例应用

依据水电工程建设行业规范和相关要求，抚顺县水利局拟对某水库工程开展招投标。水利局为项目法人，以多次被评为优秀的某公司Q作为招标代理结构，先分阶段公开招标该水电工程施工。建设项目拟投标人有甲、乙、丙3个，邀请水利局和招投标领域经验丰富的10位专家组成小组对投标人择优选择[7-11]。根据投标人的相关资料和以往业绩，对评价体系中各风险元素赋予相应的分值(表3)，结合评分值确定定性因子风险等级。

Step 6.A classifier layer is applied to classify the output of MLP layer into two classes so as to verify whether the semantics of SATCand SPis consistent or not.According to our previous study,34KNN is used in our work.

表3 招标风险因子权重与专家评分数据

续表3 招标风险因子权重与专家评分数据

3.1 ANP法求解权重

根据各风险因子间的逻辑关系和Super Decisions软件形成网络层次图，结合专家打分结果两两比较优势度构造判断矩阵，经一致性检验确定满足合理性要求的权值。为简要说明该过程，以准则层各要素构造的判断矩阵为例，其一致性比率值为0.00352满足<0.1的合理性要求，可见该矩阵可以用于权值的计算，进一步处理即可得到相应的权值；同理，可以依次确定要素层各因素权重，经加权运算得到最终的权值如表3。

3.2 风险评价结果

采用模糊数学法和专家评分值构造甲、乙、丙3个公司的模糊评价矩阵，如表4。其中，建立的评语集为V={v1,v2,…,vn}={很低，较低，中等，较高，很高}。

表4 招标风险评价模糊矩阵

续表4 招标风险评价模糊矩阵

采用MATLAB软件完成模糊举着和各元素权重的综合处理，结果为：

(2)

式中：δ为加权平均模型模糊合成算子，采用该算子构造的招标风险模糊矩阵合成公式如下：

(3)

3.3 风险控制方案

从宏观的角度分析，选择投标人甲时业主所承担的水利工程建设风险最低，所以最佳中标人应选择甲公司。

从微观的角度分析，为了使得业主的招标风险降到最低还要从微观上加以控制。结合表3可知，投标方的职业道德风险、招标过程中的合同风险和文件编制风险为甲公司风险指标体系权重较大的因子，招标过程中业主应对此加以控制，具体如下：①编制招标文件时为防治投标者有空可钻、有机可乘，应完整、清晰的描述招标文件的要求及内容；②应不断的修改完善合同管理中的各项条款，若存在有待商榷或表意不清的堤防应及时的给予修正，最终达到共识；③水电工程评标时，要加强对投标单位的审查力度和明确提出对投标单位的资质要求，为约束投标单位可能出现的不良行为可适当附加一些必要的经济出发。综上分析，通过正常防控其它次要风险，可最大程度的降低不必要的损失和业主投标风险等级。

4 结 论

将网络层次分析法和模糊数学理论相结合构建F-AHP投标风险评价模型，并以抚顺市某水电工程为例运用该模型评价其招标风险程度，结果发现水电工程专家组评估意见、工程招投标实际情况与所获得的结论保持较好一致性，可见所构建的模型满足科学性和可行性要求，在物流、电力、建筑等风险评价领域具有广泛的应用前景。

因水电工程建设涉及到的环节多、要素多，设计的评估方案及识别的风险因子由于分类标准的不同而存在较大差异，招标风险评价过程中不可能也无法将其一一纳入评价体系，加之运用ANP法量化分析水电工程建设存在较强的主观性，未来仍需要进一步完善该评价指标体系。