基于TOPSIS法的結構化評標評價研究

摘要：實施結構化采購后，需要定期對結構化評標的質量、效率、效果進行評價。為了科學地評價結構化評標，本文綜合考慮合規性、全面性、客觀量化水平、評審效率和目標導向實現情況及后評價指標，構建結構化評標評價指標體系?；陟貦喾ù_定各評價指標的權重，建立了TOPSIS結構化評標評價模型，并應用于對某供電企業的7個結構化方案的評價，驗證了該模型的有效性和可靠性，為企業進行結構化評標評價提供管理啟示。

關鍵詞：TOPSIS；結構化采購；結構化評標評價

中圖分類號：F25文獻標識碼：Adoi：10.19311/j.cnki.16723198.2024.15.012

0引言

在政府的招投標采購中，確認候選供應商主要依據評標環節中供應商的綜合得分。為了提高采購效率，推行智能輔助評標，大部分企業正在推廣結構化評標。在現行的評價體系中，缺乏對結構化評標結果的評價，難以得知結構化評標是否有效，是否篩選出了合適的供應商。因此，需要對結構化評標的質量、效率、效果等進行評價，提升結構化評標的效率。

推進招投標全過程標準化、數字化和智能化，企業可以通過推進招標文件標準化改造，提高招標采購的智能化水平以提升評標效率與評標質量。在實施結構化評標后，需要定期對結構化評標的質量、效率、效果等進行評價。目前國內外文獻集中研究了采購績效評價，但暫無對結構化評標進行評價的指標體系。王宇珊等提出在構建評價指標體系時可從招標采購的管理制度及不同項目執行階段確定評價指標，朱平檬構建了全面的采購績效評價指標體系。

本文在前人研究的基礎上，構建了一套結構化評標評價指標體系，對結構化評標的實施質量與效率效果進行評估。TOPSIS是常用的綜合評價方法，目前在招標采購領域，TOPSIS法主要應用于對供應商的綜合評價與選擇。張燕、林原等在不同領域的采購中應用TOPSIS法對供應商進行綜合評價與選擇，朱邦瑞提出應用熵權法確定指標權重可以提高對于供應商評價的客觀性。本文基于結構化評標評價指標體系，采取熵權法確定指標權重，建立TOPSIS模型對不同結構化評標實施方案進行科學的綜合評價。

1構建結構化評標評價指標體系

結構化評價指標體系用于評價結構化評標的效率與效果。對招標采購的評價，可以根據招標采購不同階段確定評價指標，包括對招標文件編制情況、執行合規情況、評審因素客觀情況、定標后的異議投訴情況等。根據對NF電網某供電局實際業務調研，參考王宇珊等，孫強等構建的后評價指標體系，我們構建了結構化評標評價指標體系，首先從合規性、全面性、客觀量化水平、評審效率和目標導向實現情況5個方面對評審模板的設置進行評價，評標階段完成后進一步進行后評價，從專家評審結果修正率、投訴異議數量、評分錯配率、中標供應商群體波動情況、中標價格波動情況、采購結果合理性以及單標包評標時長幾個方面進行評價。

1.1合規性

在進行招投標過程中，應嚴格按照國家以及相關單位的有關規定和標準，執行采購流程。因此，需要在評標過程中對評審模板設置的合規性進行評價。評價方法如下：該項總分為10分，出現以下情況，每次扣2分。1）招標文件合規性：設置排他性條款或有利于特定投標人的條款。2）資格合規性：不符合資格審查階段要求的投標方入圍。3）評審指標合規性：是否設置了有利于特定投標人的指標。

1.2全面性

評審維度應基于項目實際需要盡可能對供應商進行全面的評價，包括：經濟、質量、人力、生產、資質、投標文件等各個方面。不同類型的項目應基于項目特點，形成符合項目、品類需求的評審維度。評價方法如下：該項總分10分，采用0-1法進行評分。出現以下情況，每次扣1分：1）未對投標文件編制評價。2）未對供應商資質評價。3）未對財務狀況及盈利能力評價。4）未對資信情況評價。5）未對信用情況評價。6）未對人員情況評價。7）未對生產能力評價。8）未對交貨能力評價。9）未對運輸能力評價。10）未對ESG評價。

1.3客觀量化水平

客觀量化水平反映了評審模板的客觀程度?？陀^量化水平越高，專家的主觀裁量空間越小，評審模板的結構化水平更高。下表展示了客觀量化水平的維度設置以及評價方法。

1.4評審效率

不同評審方案下專家評審效率的測算，可由專家評審工作量的大小反映。專家的評審工作量的大小，主要受到評審要素的個數及評價方法的復雜程度的影響。將評審要素按照不同評分方法下專家的評審工作量進行分類，為不同類別設置相應的評審工作量指數，測算評審方案的總評審工作量以反映評標效率。

按評審工作量進行分類，設置了以下5個類別：1）0-1判斷類：屬于驗證類別，評審工作量小。2）集合內取值類：投標人響應值位于指定集合范圍內得分，評審工作量較小。3）分數求和類：投標人響應值在指定集合范圍內得分，并累計各項得分。4）排名類：對所有投標人響應值排序，按排名評分，評審工作量較大。5）分析類/定義不清類：評審要素表述不清，評分時沒有具體標準。

根據相對量表，設定上述類別評審工作量指數依次為1，3，5，7，9。將評審要素分成上述5個類別后加權計算總評審工作量，與所有其他的評價對象中的最小評審工作量相比較，評審效率的計算公式如下：

評審效率=評審工作量最小值/總評審工作量

采用了結構化程度較高的評審模板后，公司可進一步推進結構化數據填報并采取智能輔助評標，專家工作量大幅度下降。故假設若采用智能輔助評標，分數求和類及排名類評審工作量指數為1。

1.5目標導向實現情況

根據佐證材料是否可信（佐證材料造假風險高低），佐證材料是否能客觀反映供應商在該評審維度的表現，將材料的目標導向實現水平分為ABCDE共5類。

將評審模板中的評審要素提及的佐證材料按照上述分類進行劃分，計算每一種類別的分值占比：

X類分值占比=模板中X類別材料的評審要素總分值/100。

根據A到E類別的客觀性水平分別賦予10，8，6，4，2的分值權重，加權計算最終的目標導向實現情況得分：

目標導向實現情況得分=10*A類分值占比+8*B類分值占比+6*C類分值占比+4*D類分值占比+2*E類別分值占比。

1.6后評價指標

在執行結構化評標之后，根據實際執行過程中評審的質量與效率以及采購結果的合理性，使用后評價指標進一步衡量評價結構化評標的效果及質量。根據實際業務調研，設置評價要素包括：專家評審結果修正率、投訴異議數量、專家評分錯配率、中標供應商群體波動情況、中標價格波動情況、單標包評標時長、采購結果合理性。其中采購結果合理性可以從兩個方面進行測算，一是根據中標供應商技術分排名，二是根據中標供應商技術分排名和經濟分排名的比例。

2基于熵權法的TOPSIS結構化評標評價模型

Topsis（TechniqueforOrderPreferencebySimilaritytoanIdealSolution）是根據評價對象與理想化目標的接近程度進行排序的方法，常用于多目標決策分析。TOPSIS方法對樣本資料要求低，其本質是通過衡量系統現實狀態與理想狀態之間的歐式距離來判斷系統的發展水平。算法邏輯如下：

（1）構造初始矩陣。設有n個方案，m個屬性，第i個方案的第j個屬性得分為pij。對初始矩陣進行歸一化處理，pij=pij∑ni=1pij，i=1，2，…，n;j=1，2，…，m，得到歸一化后的初始矩陣Pij。

（2）利用熵權法確定權重。第j個屬性的熵為：ej=-1lnn∑ni=1pijlnpij，i=1，2，…，n

權重系數wj為：wj=1-ej∑mj=1（1-ej），得到權重系數矩陣W。

（3）計算加權后的規范化矩陣Z。Z由P與W相乘后得到，Z=PijWj=zijnm

（4）確定正、負理想解。正理想解指各指標都達到樣本中最好的值z+j，負理想解指各指標都為樣本中最差的值z-j。

（5）計算各樣本距離正、負理想解的距離。D+i=∑mj=1zij-z+j2，D-i=∑mj=1zij-z-j2，（i=1，…，n）

（6）計算各評價對象與最優方案的貼近程度，Ci=Di-Di++Di-，取值范圍為[0，1]，越接近1表明樣本評分越好。

3結構化評價示例

3.1數據來源

本文以NF電網某供電局結構化評標研究中形成的7種結構化評標實施方案為評價對象，包括供電局實行的2023年V1.0版本的招標方案及設計的不同結構化程度的結構化方案。由于后評估指標數據需要方案試點后獲取，本文主要對評審模板設置部分的結構化評價指標進行評價分析，表2為7種方案5項評價指標的基礎數據。

3.2評分結果

根據TOPSIS評分原理，應用Python進行數據處理及評分計算。首先進行指標同向化、歸一化處理，由于我們的指標均為最大化指標，故只需要進行歸一化處理。根據熵權法確定不同指標的權重如下。

W=（0.205604，0.205329，0.191255，0192915，0204897）T

根據加權后的規范矩陣確定最優解及最劣解，計算各評價對象距離正理想解的距離D+，與負理想解的距離D-，最后計算各評價對象與最優方案的貼近程度，即評價對象的最終得分，結果如下表所示。

根據TOPSIS評分結果，結構化方案+智能輔助評標為最優方案，完全非結構化為最劣方案，其他方案得分越接近1越好。結果說明我們設計的結構化方案相較于供電局2023年V10模板有一定的提升，而在與智能輔助評標進行結合推行后，得分從027分提高到1分，采購的質量、效率及效果可以得到大幅提升。

4總結

本文構建了結構化評標評價指標體系，用于在推行結構化評標時，對結構化評標進行評價。利用熵權法計算指標權重，構建TOPSIS結構化評標評價模型，對結構化的程度與效果進行定量評價，經過實例驗證，模型具備實用性和有效性。

從7個結構化評標實施方案的結果可以看出，推進招標文件及評審模板的結構化標準化改造、提高招標采購的智能化水平可以提升采購效率與質量。

由于結構化評標處于試點階段，部分后評價指標的數據不完整，未來結構化評標推廣后，可將后評估指標數據加入TOPSIS評分模型中，能夠對結構化評標的效果進行更為全面的評價。

參考文獻

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