基于AHP的高校固定资产招标决策分析

帅毅　罗伟峰

【摘 要】 目前，高校在招标过程中，对于投标方案综合因素的评价较多采用简单的评估小组打分方式进行，这会带来很多人为因素的干扰，导致决策的偏差。文章为采用层次分析法对影响购买决策的各个因素建立模型，通过对影响因素的两两比较，建立判断矩阵，将定性的问题定量化，计算各个因素的权重，并对投标方案进行排序，评价其优劣，为高校固定资产的招标决策提供参考。

【关键词】 高校； 固定资产； 层次分析法； 招标决策

一、引言

随着国家教育的改革，对高等教育的资金投入也在逐渐增加，特别是近几年来，校企合作模式的开创，为高校科研成果的转化提供了新的途径。高等学校的科研院室是培养科学技术人才和新理论的重要载体，对科研设备的投入也是衡量高校科研水平的一个重要方面，因此要实现高校资源的合理配置，就需要合理采购各种需要的设备，避免重复采购，造成资源浪费。目前，各个高校对固定资产的投入无论在数量还是质量上，都在不断提升，但是高校对固定资产的管理却存在诸多问题，尤其是在采购环节上，对于价值较大的固定资产，都采用招标的形式，对是否需要采购，以及对投标备选方案的选择确定是比较混乱的。

二、资产购置招标管理的过程

若要对高校的固定资产进行有效管理，提高资产的使用率和降低重复采购的比率，就需要从源头上控制，加强学校对固定资产设备的预算管理。可根据各个部门提出的实际需要，进行可行性论证，并编制年度固定资产采购计划，严格按照计划执行，不允许计划外采购。在进行了可行性论证以后，就进入了招标采购的阶段。

目前高校的管理中，对于达到一定数额的固定资产采购需要采用招标采购的方式进行。招标采购的方式是招标人通过发出通知的形式，或者定向向投标人发出邀请的方式，说明需要采购的商品数量、质量、规格等信息后，投标人根据这些信息标准投标文件，在规定的日期前将标书提交到指定的地点；招标人在确认所有标书都完好无损、所有投标人都在场的情况下，宣读所有的标书；然后招标人组织评标小组依法对所有的标书进行评估，评估完成后，向中标单位发出中标通知书。高校在对各个投标方案进行论证的时候，往往是预先确定资产设备的各个评分项目以及他们所占的权重，最后通过对各个评分项目进行打分，最后得出总评分，以此来确定中标的企业。这种方法因其简单易行在大多数情况下是可行的，但是往往打分的专家来自提出购买申请的部门，在进行打分的过程中，带有个人主观的意见，比如会不太重视价格对决策的影响（因为使用部门的人员考虑到是学校出资购买）而更多的是只重视使用的指标，在这种情况下就会忽略一些重要的因素。所以对于那些高精尖端设备，并不能完全评价出最优方案，进而作出最优的选择。本文拟采用层次分析法来评价各个备选方案的优劣，并作出合理的选择。

三、基于AHP法的固定资产招标决策模型

（一）模型的特点

层次分析法（AHP）在决策中得到了广泛运用，它是将复杂的决策问题定量化，深入分析各个内在因素之间的关系，将定性的问题通过判断矩阵的标度将其定量化，将决策过程变成数学问题，其主要特点如下：

1.建立的评价指标全面。在AHP法的固定资产购买决策模型中，虽然价格是很重要的一个因素，但是对于高校来说，设备的先进性以及各种技术指标也是非常重要的，因为这会影响到高校正常教学秩序的进行，甚至影响到科学研究技术成果的转化，因此必须深入分析各种影响决策的因素，综合考虑它们带来的偏差，建立全面的评价指标体系。AHP法能够从根本上解决这一类问题。

2.协同及关联性得到很好的解决。投标人和招标人双方本来就存在矛盾，必须综合考虑各个因素对这两个系统产生的影响，以此融合到数据的处理中，来解决这种矛盾和冲突。

3.将定性的问题定量化。在常规的这种购买决策中，往往都是通过招标方的评价小组经过人为主观的判断或者简单打分进行决策，而AHP能够通过分析各个因素之间的关系和重要程度，通过判断矩阵的标度进行量化，将定性的问题定量化，从而使整个决策过程更加科学和严密。

4.计算方法简单、易行。AHP方法的原始数据可以来自设备请求部门的负责人，也可以来自专家打分，并且中间的运算过程可以借助于计算机来实现，所以说AHP方法的实现是简单易行的。

（二）模型的运用步骤

层次分析法是将与最终决策相关的要素分解成目标层、准备层和方案层，然后通过定性和定量的方式决策的一种方法。层次分析法大致可以分为以下几个步骤：（1）建立层次结构模型，分析影响决策的各个因素，并进行归类，然后根据需要解决的问题建立模型，分别为目标层、准则层和方案层，目标层只有一层，即该决策的目标，而准则层是影响目标层的各个因素，方案层为备选的方案。（2）构造所有的判断矩阵，通过成对比较法和1—9比较尺度构造成对比较矩阵。（3）计算单一层的权重，并进行一致性检验，计算判断矩阵的最大特征根与其对应的特征向量。（4）计算所有层的总权重，并进行一致性检验，将单一层计算的权重向量进行汇总，然后计算整个层的权重，并进行一致性检验。如果在单一层和所有层的一致性检验中均能获得通过，则认为判断矩阵的一致性可以接受，否则需要对模型进行修正。