基于云模型和灰关联度的EPC项目评标方法

郭 琦，邹其伦

（三峡大学水利与环境学院，湖北 宜昌 443002）

0 引 言

随着经济的发展、技术的进步、项目规模的扩大以及发包人对项目整体管理能力的提升，传统承包模式已经不能满足市场需求，工程总承包 （EPC）模式以其可充分发挥设计的主导作用、缩短建设周期、有效控制项目投资、业主参与程度低、合同关系单一等优点而受到业主与承包商的青睐，同时也对EPC项目评标提出了新的挑战。评标是招投标活动中最重要环节，合理分析涉及到的指标因素，建立一种客观科学的评标办法，有利于择优选择总承包单位，保证工程项目的综合投资效益，营造良好的招投标市场环境。然而，如何科学选择评标因素及合理确定评价指标的权重成为评价的难点。

针对传统承包模式评标，国内外许多专家、学者做了大量研究工作，并提出了相应的理论方法与评价模型。这些评价方法适用于前期准备充足、信息量大、风险小、目标单一、系统简单的招标项目。针对建设周期长，投资大，施工条件复杂，受自然环境、工程技术和市场等不确定因素影响大的EPC项目，已有的评标方法不能体现EPC项目评标的随机性与模糊性，更不能准确表达出随机性与模糊性的联系。

云模型是一种定性知识描述与定性概念及其定量数值之间不确定性的转换模型，不仅考虑了概念的模糊性，且充分体现了评价的随机性，运用云的单规则不确定性推理来量化评标指标具体数值。灰色关联度法具有信息利用率高、权值计算较合理、数据计算简便的优点，从而获得各个评标指标的权重。本文基于 “组合评价”的研究思维，系统整合云模型与灰色关联度法的优点，对EPC项目评标方法进行研究。

1 基于云模型评标指标的建立

EPC项目评标指标的选取具有可测性、完备性、独立性、敏感性、一致性的特点，指标体系是否合理直接影响最终的评价结果的可信性。本文在研究120份EPC项目招标文件评标办法的基础上，系统整理和归纳了各评标办法的指标，统计分析后发现，只有9.17%的招标文件把投标企业综合能力作为评标因素。笔者认为，忽略投标企业综合能力指标不尽合理。首先，由于EPC项目投资大、风险因素多、不确定性强，业主对投标企业能否按照合同约定提供标的表示担忧，综合能力强投标企业更能受到业主的青睐。其次，投标企业综合能力是EPC项目设计、采购、施工直至试运行整个项目管理过程的基础，从而保证项目总目标的实现。最后，综合能力强的投标企业相当于用企业实力向业主提供了一种特殊担保，这种竞争优势应该在评标体系中体现。综合以上考虑，把投标企业经济实力和投标企业资信及管理水平作为投标企业综合能力的2个子指标，将能用于该投标项目的权益资本作为投标企业经济实力的衡量标准，会使指标体系更加完备。

本文共选取5个一级指标，分别为投标企业综合能力、采购及试运行能力、设计能力、施工能力、报价能力，各个一级指标又细划出二级指标。评标指标体系见表1。

表1 评标指标体系

2 实例分析

2.1 基础数据

在某EPC项目招标中，有甲、乙、丙、丁4家企业单位参与投标，评标方法按照表1评标指标体系进行。评标专家根据知识经验打分或进行定性比较评价，综合得到各投标单位的指标评价结果 （见表 2）。

2.2 云模型的建立及不确定性推理

首先根据评标指标的自然属性，建立各二级指标的评语集。本文将评语集划分为5级，用定性的语言来描述其内在模糊性，以准确把握指标本质特征；再用云模型与对应的评语集进行定量的随机描述。下面以投标企业经济实力为例说明。

首先，根据投标企业能用于该投标项目的权益资本将企业经济实力划分为强、较强、一般、较弱、弱5类，其云模型的表示方法为 （Exi，Eni，Hei）（i=1，2，3，4，5）。 其中，Ex表示期望；En表示熵；He表示超熵。依据表2提供的数据建立云模型为（2100，300/3，10）、（1600，250/3，10）、（1200，200/3，10）、（800，250/3，10）、（300，300/3，10）。企业经济实力云滴与其隶属度关系见图1。

表2 投标单位的指标评价结果

图1 企业经济实力云滴与其隶属度关系

其次，制定分值评语集及分值云模型。指标水平越好，分值就越高。本研究拟采用百分制来进行指标因素水平的划分。分值的定性评语高、较高、中等、较低、低在百分制数值域所对应的云模型分别为 （90，10/3，0.3）、（75，10/3，0.3）、（60，10/3，0.3）、（45，10/3，0.3）、（30，10/3，0.3）。

最后，运用云的单规则不确定性推理实现定性描述向定量数值的转化，将定性语言的指标水平量化具体分值。以投标企业经济实力为例，建立如下推理规则:

If投标企业经济实力 “强”Then分值 “高”。

If投标企业经济实力 “较强”Then分值 “较高”。

If投标企业经济实力 “一般”Then分值 “中等”。

If投标企业经济实力 “较弱”Then分值 “较低”。

If投标企业经济实力 “弱”Then分值 “低”。

运用云模型的单规则不确定推理得出各投标企业的指标分值，并运用MATLAB软件得以实现。计算结果见表3。

2.3 运用灰关度计算指标权重

指标权重的确定影响评标办法的科学性。目前的确定方法主要有德尔菲法、层次分析法、熵权法等。考虑EPC项目评标随机性和模糊性特点，本文采用灰关度法确定指标权重。先将表3中投标企业的指标分值初始化处理，得到新的指标数据阵。再计算出指标体系中某一指标与除该指标之外的所有指标的群灰关联度。经过计算，各级指标权重见表4。

表3 投标企业的指标分值

表4 各级指标权重

2.4 结果分析

从表4可以看出，设计能力的权重最大，说明在EPC项目评标中设计能力为最重要的评标指标。基于云模型和灰关联度的评标方法能体现以设计为龙头的巨大优势，能最大限度地发挥设计人员的主动性和提高设计单位优化设计方案的积极性，与实际情况相符。其次是报价能力指标，EPC通常采用固定总价合同，总承包商承担整个项目绝大部分风险，这些不确定性风险都归结于报价中，报价能力是评标中最具有核心竞争力的指标，但必须以设计为前提，两者之和为0.524，是项目中标的决定性因素。施工能力是一个重要的指标因素，是项目得以顺利完工技术保障。此外，投标企业综合能力和采购及试运行能力都是不可忽略的指标因素，这与EPC项目特有的系统复杂性相关，也是项目总体目标实现的关键因素。

3 结 语

（1）采用云模型方法实现EPC项目各评标指标定性描述到定量转化是可行的。基于云模型与灰关联度相结合的方法可以定量地计算评标指标权重，并使权重结果更加接近实际。

（2）云模型和灰关联度组合评标方法充分体现了评标中的随机性与模糊性，克服了凭经验确定指标权重的主观随意性，使EPC项目的评标过程更加公正、科学。本文的评价模型具有可操作性和推广应用价值。

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