基于行為挖掘的集中采購分組評標行為研究

劉旭旺 張正軒

摘 要：分組多屬性評價決策是政府和大型企業集團集中采購的重要評標方法，針對分組評標實踐和當前機制潛在問題，在專家有限理性條件下，基于歷史評標數據，以提高評標公平性為目標，提取和量化評標行為參數，采用行為挖掘技術分析和預測評標專家的行為特征，為評標專家的選取和多屬性評標決策提供決策支持。

關鍵詞：集中采購；分組評標；評標公平性；行為挖掘

中圖分類號：F25 文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.06.016

1 引言

隨著電子商務的飛速發展和“互聯網+”行動計劃的推進，網絡化集中采購已成為政府和大型企業集團獲取資源的重要途徑。集中采購為一個買家、多個賣家，又稱招投標，具有降低成本、提高效率之優點，作為一種資源獲取手段正越來越多的被用來進行采購。近年來，政府部門和大型企業集團為了壓縮采購成本，遏制采購過程中的腐敗現象，大多采用了集中采購的方式。評標作為集中采購過程的重要環節，直接影響資源的分配和招投標的公平性，對于集中采購中普遍被采用的分組評標方法，特別是在具體評標執行過程中，如何基于評標專家庫現狀選取參評專家，以最大程度保障評標公平性是一個重要的科學問題。本論文主要考慮評標專家對評標系統復雜性的影響，分析如何提取和量化評標行為，以及如何利用評標數據進行行為挖掘和行為分析，預測評標專家行為，進一步指導專家的選取和專家組的組建，給評標管理實踐提供有力的決策支持。

2 分組多屬性評標機制及問題

由于采購品通常具有多重屬性，投標人的勝出不再僅僅取決于價格，勝標的確定便成了典型的多屬性決策問題。在多屬性評標過程中，一般將技術屬性（性能、配置、安全性等）和商務屬性（價格、售后服務等）分離，技術專家組和商務專家組分別評定技術標和商務標，技術組和商務組評分的加權值即為標的總分，總分最高者勝標，稱之為分組多屬性評標。該評標方法目前被我國許多大型企業和政府所普遍采用。

不同于一般的多屬性決策問題，該分組評標有如下特點：（1）技術屬性和商務屬性通常具有強負相關性。技術指標高通常會帶來商務指標低，如汽車性能好，價格必然高。（2）技術專家和商務專家具有非合作性。由于評標專家組的企業責任和目標利益不同，技術專家重視的是采購設備的安全和高性能，而商務專家則更注重預算控制和低成本。這樣，兩組專家在評標過程中很可能是非合作的。（3）技術專家和商務專家之間存在選擇偏好沖突。評標專家選擇勝出標的標準不同，加之屬性間負相關性的存在，兩組專家在評標過程中不可避免地產生偏好沖突。

因此，隨著參評次數的增加和經驗積累，偏好沖突程度會越來越大，評標專家的評分標準可能發生扭曲。另外，評標專家、投標方和評標監管部門之間還可能存在串通行為。顯然，這些行為將使評標結果失真，難以形成高一致性的決策方案，直接影響評標的公平性和采購質量。于是，基于評標數據，如何科學選擇和組建專家組、優化評標決策方法將是采購實踐亟需解決的重要現實問題。

3 評標專家行為挖掘的必要性

根據標的物屬性將集中采購分為單屬性采購和多屬性采購。單屬性采購只有價格屬性，不存在評標問題。在多屬性采購的研究中，主要就機制設計、投標策略、屬性選擇、買方行為、評標決策等展開，研究表明多屬性拍賣的效用明顯高于單屬性拍賣。隨著集中采購的日益重要，評標已成為多屬性采購中的一項重要研究內容。從現有文獻看，主要就評標價格曲線、權重確定、風險預警和評分函數具體化等展開研究，Rodriguez僅就會議投標的評審專家行為進行了分類研究，基于上海某大型招投標公司調研和評標數據，Wang 和 Liu建立了分組評標的數學模型并對評標結果統計分析，劉旭旺和汪定偉等對分組評標存在的問題進行了定性模擬和多智能體仿真。但現有研究沒有考慮評標行為和選擇偏好沖突對評標公平性的影響，對評標專家的選取與組建、分組評標決策方法的優化等問題未深入研究。而這些問題的解決對政府和企業的集中采購將具有重要的現實意義。

行為挖掘作為數據挖掘的一個研究領域，是一種從海量應用數據中提取潛在有用的行為信息的過程，已經在模式識別、優化決策、行為運作等領域得到廣泛的應用。評標數據是評標專家決策行為的數據表現形式，歷史評標數據是評標管理部門的重要信息資源。因此，對歷史數據進行挖掘，可以為評標專家選取、專家組組建提供決策依據。

4 基于行為挖掘的評標行為分析

4.1 評標公平性的描述

基于企業的實地調研，針對分組評標的特點，考慮采購部門和投標商對分組評標模式的反饋，利用行為科學（心理學、社會學）以及管理學行為分析的方法，把評標專家的行為分為抬分行為、壓分行為、抬壓分行為和正常行為。在此基礎上，評標公平性一般是自然語言的定性表達，因而是含糊的和非量化的，采用模糊數學和定量化的描述方法。評標公平性包括評標專家評分的公平性和勝標者確定方法的公平性。因此，評標公平性的評價結構主要體現在評標專家打分公平性（極端打分）和評標決策結果公平性（一致性）兩個方面。

評標結果一致性通過兩組專家和組內專家的選擇偏好沖突來量化，組內專家之間的偏好沖突程度越小說明專家決策結果的一致性越高，而組間偏好沖突程度在一定范圍內具有合理存在性。因此，考慮標書屬性的分散程度和歷史評標行為的聚類結果，確定合理的組間偏好沖突區間閾值。

以上任何一個環節出現不公平必將帶來評標結果的不公平，影響投標方和采購方的利益。因此，本項目將從以上兩方面描述和定義評標公平性。評標公平性為評標專家極端打分測度與評標結果一致性的加權。

4.2 基于歷史評標數據的分組評標行為挖掘研究

4.2.1 基于歷史評標數據的分組評標行為聚類

根據內容4.1中對評標行為的描述和定義，利用歷史評標數據，分別計算技術專家組和商務專家組每個專家對應的行為參數，構建評標行為參數數據庫。用數據挖掘技術中時序關聯分析、分類、聚類和偏差檢測等方法來發現歷史評標數據庫以及評標行為數據庫中的相關知識和數據之間的規律，特別是技術專家和商務專家評標行為之間、同一專家評標行為的時間序列關聯分析。利用演化時間序列和演化數據聚類算法，對評標專家庫的專家評標行為進行聚類，并調整聚類閾值，按照評標行為數據庫中的行為參數聚類為抬分組、壓分組、抬壓分組和正常組，為評標專家的選擇和團隊組建提供決策依據。得到專家庫中評標行為類型的構成比例，為評標相關行為的動態演化提供數據基礎。

4.2.2 專家行為對公平性的影響機理

評標公平性采用內容4.1中的模糊數學和定量化的描述方法；建立評標行為與評標結果公平性之間的關聯關系，用模糊規則和模糊滿意度表達。在此基礎上，建立評標行為與評標結果公平性之間的知識庫，描述和表達專家行為對公平性的影響機理，建立評標結果公平性的預測模型。

5 結論

本文面向中國政府和大型企業集團集中采購的現實需求，針對物品的多屬性特征，考慮專家分組及評標行為偏好對公平性的影響，采用系統工程思想和行為挖掘方法，提出了描述和量化評標行為的具體方法，進而建立公平性的評價結構框架，以便基于歷史評標數據對專家評標行為進行聚類，為評標專家的選取和專家組的優化提供決策依據，以提高評標公平性。本文僅僅是從方法論的角度對研究思路進行了總體概括，還有待進一步具體實施，該項研究的實施不僅能豐富和發展多屬性群決策優化理論，而且為政府和企業集中采購提供理論依據和決策支持，對提高評標公平性具有重要的現實意義。該成果還可應用于類似分組特征的其它多屬性決策問題。

參考文獻

[1]Tunca TI， Wu Q. Multiple sourcing and procurement process selection with bidding events[J]. Management Science， 2009，55（5）：763-780.

[2]Haruvy E， Jap SD. Differentiated bidders and bidding behavior in procurement auctions[J]. Journal of Marketing Research， 2013，50（2）：241-258.

[3]Wang DW， Liu XW，Liu LL. Bid evaluation behavior in online procurement auctions involving technical and business experts[J]. Electronic Commerce Research and Applications， 2013，12：328-336.

[4]劉旭旺， 汪定偉. 基于定性模擬的分組多屬性逆向拍賣評標行為分析[J]. 東北大學學報（自然科學版）， 2012，33（3）：314-318.

[5]Liu XW， Wang DW， Jiang ZZ. Simulation and analysis of bid evaluation behaviors for multi-attribute reverse auction[J]. IEEE Systems Journal， 2015，9（1）：165-176.

[6]劉旭旺， 汪定偉. 分組評標專家行為的演化博弈分析[J].管理科學學報，2015，18（1）：50-61.

[7]汪定偉， 劉旭旺. 基于演化博弈的評標管理行為分析[J].系統工程學報，2014，29（6）：771-779.

[8]劉樹林， 王明喜. 多屬性采購拍賣理論與應用評述[J].中國管理科學，2009，17（1）：183-192.

[9]謝安石， 李一軍. 拍賣理論的最新進展——多屬性網上拍賣研究[J].管理工程學報，2006，20（3）：17-21.

[10]Rodriguez MA， Bollen J， de Sompel HV. Mapping the bid behavior of conference referees[J]. Journal of Informetrics， 2007，1：68-82.

[11]Kennedy H， Moss G， Birchall C， Moshonas S. Balancing the potential and problems of digital methods through action research： methodological reflections[J]. Information Communication & Society， 2015， 18（2）：172-186.