基于AHP-FCE的装备采购合同履行绩效评价

2021-10-27吕永顺陈海松苏正炼祖月芳

现代制造技术与装备 2021年9期

吕永顺陈海松苏正炼祖月芳陆云

（1.陆军工程大学野战工程学院，南京 210007；2.中国人民解放军94789部队，丹阳 212300）

随着新的装备采购合同监管工作运行机制和装备军事代表机构调整改革的实施，装备军事代表合同监管的职能定位更加清晰，地位更加重要，工作内容更加全面。特别是2019年以来的一系列相关规定，创新性地把合同履行绩效评价单独成章进行规范明确，说明绩效评价相关工作在新的装备采购合同监管工作运行机制下已愈发重要。然而，近年来对新机制下装备采购合同履行绩效评价的相关研究还比较滞后，很多还停留在简单定性分析的阶段，缺乏一套行之有效的评估方法，极大地影响了装备军事代表机构和装备机关的决策科学性。

本文利用层次分析法（Analytic Hierarchy Process，AHP）构建基于质量、进度、费用、售后服务的评价指标体系，运用模糊综合评价法（Fuzzy Comprehensive Evaluation，FCE）对装备预先研究、研制、订购以及维修等采购合同的履行绩效进行综合评价，可为军事代表机构提供一种量化的绩效评价方法，对可能存在的风险进行有效预警，并为承制单位履约信誉等级评定等后续工作提供科学的数据支持。

1 合同履行绩效评价指标体系

1.1 基于层次分析法构建层次结构模型

合同履行绩效评价指标体系作为评估的基础、核心和依据，是衡量合同履行绩效的标尺，关系到评估工作的严肃性、权威性和科学性[1]。合同履行绩效评估的主体是装备预先研究、研制、订购以及维修等采购合同，客体是合同履行的现实表现，评估目标是反映合同履行的状况和水平。本文充分考虑合同履行绩效作为评估对象的特点，结合评估目标的具体实际和过往相关领域的研究成果，运用层次分析法，在走访调查军事代表机构实际工作开展情况的基础上，结合相关领域专家意见，归纳分析影响合同履行绩效的各类因素，根据它们之间的层次关系，构建如表1所示的合同履行绩效评价指标体系[2-5]。

表1 合同履行绩效评价指标体系

1.2 构建评价指标判断矩阵

在层次结构模型的基础之上，利用塞蒂（Satty）1-9标度法，将同层次各个指标相较于上一层次中的某指标进行两两比较。具体评判标准如表2所示，注意标度2、4、6、8、1/2、1/4、1/6、1/8表示上述相邻判断的中间值。

表2 塞蒂（Satty）1-9标度法

同一层次指标两两比较构造的判断矩阵A如下：

式中：aij为指标i相较于指标j的重要度；n为对比指标数；a11=a22=…=ann=1。

通过分析数据、查找文献以及咨询相关专家，得到各层指标的判断矩阵如图1～表5所示。

图1 合同履行绩效评价指标U判断矩阵

图2 质量指标U1判断矩阵

图3 进度指标U2判断矩阵

图4 费用指标U3判断矩阵

图5 售后服务指标U4判断矩阵

1.3 计算权重向量并进行一致性检验

在构建完毕各指标层判断矩阵后，采用方根法计算它们的权重向量和最大特征根并进行一致性检验，具体步骤如下[6]。

得到，即为判断矩阵的权重向量。

（3）计算判断矩阵的最大特征根λmax。

式中：(A)i为向量Aω的第i个元素。

（4）进行一致性检验，这里引入一致性检验指标CI。

判断矩阵的维数n越大，判断的一致性越差，故再引入修正值RI（RI取值见表3），并取更为合理的CR作为衡量判断矩阵一致性的指标。

表3 不同维数n对应的RI值

当CR＜0.1时，说明判断矩阵合理，据此计算的一致性值可以接受；当CR＞0.1时，说明判断矩阵不合理，即存在“指标i比指标j重要，指标j比指标k重要，指标k比指标i重要”的有违逻辑判断，需要重新构建判断矩阵。

按照上述步骤，可依次得到图1～图5的判断矩阵的权重向量、最大特征根和一致性检验。

（1）合同履行绩效评价指标U判断矩阵权重向量=(0.492,0.319,0.121,0.068)T、最大特征根λmax=4.235、一致性检验指标CI=0.008。由于CR=CI/RI=0.088＜0.1，因此满足一致性。

（2）质量指标U1判断矩阵权重向量ω—1=(0.076,0.424,0.297,0.150,0.053)T、最大特征根λmax=5.139、一致性检验指标CI=0.035。由于CR=CI/RI=0.031＜0.1，因此满足一致性。

（3）进度指标U2判断矩阵权重向量ω—2=(0.141,0.453,0.086,0.320)T、最大特征根λmax=4.081、一致性检验指标CI=0.027。CR=CI/RI=0.030＜0.1，因此满足一致性。

（4）费用指标U3判断矩阵权重向量ω—3=(0.108,0.413,0.292,0.187)T、最大特征根λmax=4.071、一致性检验指标CI=0.024。由于CR=CI/RI=0.027＜0.1，因此满足一致性。

（5）售后服务指标U4判断矩阵权重向量ω—4=(0.103,0.074,0.236,0.156,0.388,0.043)T、最大特征根λmax=6.207、一致性检验指标CI=0.041。由于CR=CI/RI=0.033＜0.1，因此满足一致性。

1.4 计算各指标组合权重

利用和积法计算各指标相对目标层的组合权重，有：

式中：ωij为第二层指标Uij相对目标层U的组合权重；ω(Ui)为第一层指标Ui相对目标层U的权重；ω(Uij)为第二层指标Uij相对第一层指标Ui的权重。

由此可得合同履行绩效评价指标合成权重如表4所示。

表4 合同履行绩效评价指标合成权重

通过计算各指标相对目标层的组合权重，得到整个指标体系的层次总排序。对于该总排序，也要进行一致性检验。

经计算，CR=0.030＜0.1，说明该总排序满足一致性检验要求，即指标体系科学合理，可以用于评价合同履行绩效水平。

2 合同履行绩效评估模型

通过建立的合同履行绩效评价标体系不难看出，合同绩效的评估是一个由多元素组成的复杂评价体系，各元素对系统的贡献具有模糊性。为保证评估结果的准确性，本文采用模糊综合评价法对该指标体系进行评估，具体步骤如下。

（1）建立评估指标集U={U1,U2,…,Un}，n为评估指标个数。

（2）建立评估指标评语集V，分为5个等级，分别为优、良、中、合格、差，用V1、V2、V3、V4、V5表示，有V=(V1,V2,V3,V4,V5)。为便于量化评估，给定评语集对应分值表，如表5所示。

表5 分值表

（3）构建模糊评价矩阵。评估指标Ui得到与之对应的评判集ri={ri1,ri2,…,rij}，其中j为评语集中评语的数量，rij表示评估指标Ui在第j个评语上的分布频率[7]。至此，n个评估指标的评判集即可构成一个模糊评价矩阵R。

（4）确定单指标模糊评价向量Bi=Ai*Ri，其中Ai为通过层次分析法确定的评估指标Ui的权重向量，Ri为其对应的模糊评价矩阵，*为模糊变换算子符号。将Bi作为U的评判集，可构成上一层评价指标U的模糊评价矩阵R，进而得到最终评价向量B=A*R。

（5）为更加直观地评估合同履行绩效，将最终评价向量按照表5给定的分值表进行转换，得出最终综合评估分数W=B×VT，最终综合评估分数评判标准如表6所示。

表6 最终综合评估分数评判标准

3 案例分析

2019年，陆军装备部门与某企业签订了某型工程装备订购合同，双方明确了合同细节及相关配套协议内容。2020年下半年，该公司履行完订购合同及相关协议全部内容，完成产品交付。现针对该案例进行合同履行绩效评估，评估共邀请军事代表机构及相关领域专家10人，对各个评估指标进行打分，打分情况汇总如表7所示。

表7 专家打分情况汇总表

建立该评价指标体系的评估集U，包括质量、进度、费用、售后服务，分别用U1、U2、U3、U4表示，有U={U1,U2,U3,U4}。根据表7，可得到其对应的模糊评价矩阵R1、R2、R3、R4：

利用层次分析法得到了各评估指标的权重向量：

进行模糊变换，得到各单指标模糊评价向量：

通过单指标模糊评价向量，可得到总模糊评价矩阵R：

故可求得最终评价向量和最终评估分数：

根据最终综合评估分数评判标准，该合同履行绩效水平为良。另外，通过对各单指标模糊评价向量Bi求解单指标评估分数Wi，可得W1=7.687、W2=7.463、W3=6.148、W4=7.211，说明该合同履行各方面总体良好，特别是在质量和进度方面，达到了中等以上水平。但是，它在费用方面还存在不足，需要承制单位在后续其他合同履行过程中进一步优化预算合理性，加强成本管理，提升经费管理水平。