基于MVC模式的政府采購分析系統的設計與實現

李威威 謝建武

摘要：政府采購工作在采購活動中扮演著重要角色，為進一步提高采購的透明度，提升政府采購的質量和效率，對政府采購的數據進行匯總和分析，基于ASP.NET MVC技術設計并實現了政府采購數據的分析系統。通過對政府采購數據的分析，提升政府采購的規范化、協同化、領導決策的科學化，進而提升政府采購服務水平。

關鍵詞：政府采購;MVC模式;數據分析;管理系統

中圖分類號：TP311? ? ? 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2019）21-0284-02

開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

1 背景

隨著“互聯網+”時代的到來，各類業務的數據呈現爆炸式的增長，對數據分析也越來重要。政府采購的信息技術支撐體系，以信息化標準為基礎，各類業務的信息系統為應用，將應用產生的各類數據為抓手，通過對數據的特點和業務需求的分析，構建信息化平臺，對數據進行分析和挖掘，將分析結果呈現給管理者和決策者，能有效提升政府采購管理水平和服務質量。收集政府采購數據進行分析，能實現數據的共享性，加大數據的流動性，提升數據的綜合性，從整體上實現政府采購的管理與控制[1-2]。要實現采購數據的分析，標準化數據庫的建設對政府采購數據的分析至關重要。通過構建標準化的數據庫，實現政府采購供應鏈數據的流動，解決政府采購上下游活動的不協調性，避免采購的重復性，提高采購活動的準確性。通過對政府采購數據的提取和數學模型的構建，進行采購行為預判，以服務于采購指導和決策。對數據信息進行準確、快速地分析，加上輔助決策模型，做出政府采購行為分析，能有效降低在政府采購風險，系統的建立可以有效提升政府采購的信息化建設水平。

2 系統總體設計

通過對政府采購業務流程和數據特點的分析，設計和構建數據庫，進行數據抽取、導入，在此基礎上編寫程序實現對政府采購數據的匯總和分析，主要完成了對采購人、供應商、評標專家的分析和研究。為了更好地取得政府采購數據分析的結果，我們基于MVC開發模式，后臺采用C#開發語言、ASP.NET MVC4.0框架[3-5]，前端使用jQuery EasyUI技術，采用Echarts圖表技術，使用 Microsoft SQL Server 2008 R2為數據庫，構建了政府采購數據分析系統，系統整體架構如圖1。

3 系統模塊與功能

3.1 采購人分析

采購人信息基礎庫應包含采購人的名稱、地址、組織機構代碼、預算級次、機構性質、法定代表人、分管采購工作領導及聯系方式、政府采購歸口管理部門、歸口管理部門負責人等信息，將上述信息導入到數據庫，方便查詢和檢索。

為更好地掌握采購人的整體情況，梳理出采購人的采購項目數量、預算金額、成交金額，以采購項目為單位，對項目數量、預算金額、成交金額進行計算統計，并根據項目的數量、預算金額、成交金額按照從大到小的順序排名。通過對采購人采購數據的匯總、抽取，建立數學模型，從全體出發，對采購人招投標整體情況進行整體分析，如圖2。

采購質疑是采購人工作中較大的負面因素，每年項目需求階段和投標階段采購人被質疑次數及被質疑成功率數據，可以直接衡量采購人的專業水平和職業操守。對采購人質疑，分為兩個階段，一是需求階段，二是投標階段，并根據兩個階段質疑次數、質疑成功次數，按照月份計算出被質疑成功率。需求階段、投標階段的整體成功率能全面反映出采購人的整體質疑情況，對采購數據中采購人在兩個階段質疑次數以及成功次數進行全體計算，并展示如圖3。

3.2 供應商分析

系統實現了對供應商信息的查詢，并能夠瀏覽供應商的詳細信息。供應商的主題活動是對采購人的項目進行投標，因此在此階段，對供應商的投標中標分析顯得尤為重要，在這個過程中主要展示出預算價和中標價的對比，分析投標、中標的比例，分析供應商的中標概率，對投標次數和中標次數進行統計，并根據中標率進行排名，分類出優質供應商和問題供應商。

要想更好地掌握供應商的情況，對供應商分類進行管理，按照企業的規模進行劃分，并通過圖形化的方式展示給政府采購管理人員。分析供應商的主要經營范圍和投中標項目類型情況，掌握和了解供應商投標項目的匹配度，加上對供應商間投標的關聯性，能夠加深對供應商的了解，挖掘供應商圍標、虛假投標的可能性。政府采購要體現廉潔性、透明性，通過分析采購項目，分析供應商與采購人、評標專家的關聯性，以更好地了解采購動向，防止采購腐敗的滋生[6]。

供應商人員分析也是基礎數據中的重要一環，尤其是對于供應商人員素質情況，即招投標各環節中表現出的職業素養，可以賦值后給予綜合評價。另外，一些人員具有多個供應商身份，應予以特別記錄。按照供應商劃分為本地企業、非本地企業，并對企業的登記品目進行分析。登記品目和投標品目，以及投標品目符合率在很大程度上反映一個企業的綜合素質。

參與投標的供應商有小微企業和非小微企業，按照企業的規模劃分，對供應商的投標、中標次數進行統計展示。為了更好地了解和檢測投標中標情況的合理性，對投標價格進行分析，列出投標的總次數，合理總標價的總次數、高于合理價、低于合理價的總次數。供應商投標中標次數、中標次數、投標中標率、中標率等參數在很大程度上反映了供應商的好壞，通過對采購數據的分析，按照這幾個參數，對供應商進行排名，從側面反應供應商的好壞。對供應商總的分析情況如圖4。

3.3 評審專家分析

通過數據表的設計將采購專家的數據進行導入，實現對專家的信息查詢。評標專家的綜合素質直接會影響整個政府采購的公平性，因此需建立專家的評價體系機制模型，通過其評標的表現、自身的專業素質、投標的項目類型、評分情況、質疑情況、與特定供應商耦合度等因素科學合理的對專家進行評價打分。建立專家綜合素質排名的模型，將數據引入，通過模型計算專家的綜合素質打分，并進行整體排名。通關采購項目，展示與參與評標的供應商的關聯度排名情況，通過排名可以發現是否存在虛假打分情況，關聯度越高，虛假排名的可能性就越大。

為了進一步實現對專家采購行徑的追蹤和分析，通過對專家的查詢，能夠查看其參與的采購項目，并能夠瀏覽項目的詳細情況，以便發現是否存在違規的行為。對數據分析是為了更好地對項目采購情況的監控，系統顯示近期招標的項目，并能夠關聯顯示出采購人和評標專家，通過對歷史采購數據的分析、統計，根據以往的招投標情況預測本次的招標情況，最后和實際中標情況進行比對，實現招投標結果的預判。

評審專家基礎信息應包括專家年齡性別、所屬單位、專業、職稱、家庭關系及行業關系、任職履歷、研究方向及所經歷項目，過往參與招評標的次數、負責的分步工作、合作的其他專家、采購人、供應商（中標和未中標）、項目金額、招標單位、打分情況等。

評審專家履職情況。適宜賦值并以雷達圖方式來直觀展現專家履職情況。包括評審紀律、政策法規、專業水平、公平公正性等維度。

評標專家的個人能力、公平公正、評審紀律、對政策法規的掌握程度、專業水平等因素對整個評標打分情況影響很大，為更好地對評標專家綜合素質進行分析，通過以上參數對專家進行綜合分析，并對專家的履職問題進行排名展示，綜合分析如圖5。

4 結束語

隨著大數據時代的到來，信息化建設在政府采購中發揮著舉足輕重的作用，通過運用計算機信息化技術，對政府采購數據進行匯總分析，建立了政府采購數據信息分析管理系統。將政府采購中心的數據引入到我們建立的分析管理系統中，著重從采購人、供應商、評審專家三個方面進行了重點分析。相信隨著信息技術的不斷發展，以及政府采購規章制度的逐步完善，不斷對政府采購數據進行匯集，并運用信息化的手段，挖掘采購信息，將會在很大程度上助力政府采購的順利進行，推動政府采購的整體進步。

參考文獻：

[1] 裴賡. 淺談政府采購中的廉政風險及防范[J]. 中國監察， 2011（1）： 42.

[2] 趙秀. 政府采購招投標的現狀、問題與對策研究[D]. 武漢： 華中師范大學， 2017.

[3] 李志， 賈克斌， 李真真， 等. 基于.NET MVC 架構的網上珠寶銷售系統的設計與實現[J]. 計算機應用與軟件， 2013， 30（3）： 187-188.

[4] 崔寶娟， 蘇中濱， 沈維政. 基于 ASP. NET 的網站群動態建站研究[J]. 計算機應用與軟件， 2011， 28（3）： 116-117.

[5] 仝菌. 基于ASP.NET MVC 模式的軟件開發架構的研究與探討[J]. 中國電子科學研究院學報， 2016， 11（6）： 600-601.

[6] 王小謙. 政府采購招標評標問題及完善對策研究[J]. 技術與市場， 2017， 24（9）： 312-313.

【通聯編輯：謝媛媛】