基于军民融合条件的装备性能维修保障合同执行情况*

何泽文，石全，闫秀燕，张效天

（1.军械工程学院，石家庄050003；2.陆军装备部北京军事代表局，北京100042；3.北方自动控制技术研究所，太原030006）

基于军民融合条件的装备性能维修保障合同执行情况*

何泽文1，2，石全1，闫秀燕3，张效天1

（1.军械工程学院，石家庄050003；2.陆军装备部北京军事代表局，北京100042；3.北方自动控制技术研究所，太原030006）

在军民融合背景下，部分新获得承制资格企业在首批装备制造或维修保障任务中时有违约问题发生。为解决该问题，提出了以基于性能的采办理论为基础的合同违约预测方法研究。以陆军通用武器装备维修保障承制单位为案例，运用SPSS软件进行数据整理和因子分析，构建合同履行预测评价模型。然后利用新入民营企业试生产实验数据在量产前建立费用和可用度模型，通过费效比最优的方式预测各新入企业的首批装备可用度及花费等关键指标，进行综合评估。结论表明该方法能够对装备合同履行情况和违约风险进行预判。

维修保障，合同，性能

0 引言

随着军品市场的开放，军民融合、民参军是国防工业发展进步的必然趋势，民营企业带来竞争、高效、科学的生产技术和管理理念。然而部分民营企业初入军工行业容易出现“水土不服”现象，如质量不稳定、资金困难等因素都严重影响装备合同履行，“拖、降、涨”的现象时有发生。因此，对新入民营企业必须加强装备合同履行过程监督，而在基于性能的合同框架下建立符合合同履行实际的违约风险预测体系，辅助军方制定过程监督方案，提前介入潜在问题，成为降低违约风险，深化装备采购制度改革的必然要求。

在合同评价和监督方面，Kevin J.Potter［1］介绍了在公共部门使用资格预审制度模型的准则，并为公共部门审查业主代表提供了一个框架，包括经济、政治、科技等不同类别的标准。李利波［2］对军事装备承制单位选择评价指标体系进行了研究，评价指标包括:厂家资质、装备质量水平、生产技术能力、管理运营情况等。魏刚［3］对以合同验收为目的的履约评价进行了研究，提出应该以合同文本约定的内容和确定的合同指标为基本依据。以上方法主要对合同效益进行结论式评估，并未聚焦装备性能和过程监督，不能有效揭示各指标因素对装备合同核心要素即性能的影响，难以为合同过程监督提供理论及数据支持。

基于性能的合同理论，不再以装备单价和维修任务次数为结算基础，而是以装备可用度、平均维修间隔时间等指标为核心，根据装备性能表现统一结算的维修合同。如果装备性能水平符合指标要求，承制单位将从维修合同中获得额外收益。基于性能的维修合同（Performance Based Logistics）［4］要求军方更深入合同执行的各个环节，帮助厂商更好地完成任务。其合同执行优劣程度不仅包括动态的生产过程还包括静态的物力与财力。因此，本文收集某型装备及相关领域30家承制单位5类13项指标（如图1），运用因子分析理论构建基于性能的合同违约风险预测体系。然后利用新入民营企业及行业历史数据构建费效比模型预测其首批产品可用度和费用，并带入违约风险预测体系，进行综合评估，明确容易造成性能指标违约的重点因素，为军方建立针对不同承制单位的过程监督方案提供支持。

图1 承制单位合同执行能力评估

1 样本选取与验证

为考察承制单位资质、质量、生产能力、财务和人力等因素对装备可用度指标的影响，查阅了2011～2015年《军品合格供方名录》及承制单位资格审查资料，搜集了部分通用装备承制单位相关实力数据及产品监控数据。在生产相关及类似产品的40余家承制单位中，选取信息收集较全、较规范的28个承制单位和18项具体指标作为分析对象。经调查研究及专家建议，去掉5项弱相关指标并对数据进行脱密模糊处理，形成表1。

表128 家承制单位13项指标汇总

为确保案例具有可参考性，需要利用多元线性回归模型对数据进行验证分析。被解释变量Y受两部分影响:一是受13个解释变量X的变动引起Y的线性变化，即

二是由一些随机因素引起Y的线性变化，即ε。α1、α2、α3、…、α11、α12、α13全是模型中未确定参数，ε为随机误差，对式（1）两端求期望:

然后根据模拟、统计数据求α0、α1、…、α13的估算值为于是有:

表2 模型统计

表2中，数据修正的可决系数为0.995，大于0.9，证明模型解释能力强。方差分析显示模型检验P值为0.000，小于0.05，模型整体显著。

对数据进行验证，结果如表3。根据数据检查结果，30家承制单位的平均可用度为0.892 2，最大值与最小值之间全距为0.154，标准差为0.043 8，符合实际情况。另外，从企业净利润率指标来看，我国该装备维修平均净利润率为3.33%，（军工产品定价机制要求利润在产值5%左右）属于低利润产品，符合行业实际情况。

表3 数据检查结果

通过数据方差分析和模型统计后，合同履行的关键评判因素——装备维修后可用度（x4）为被解释变量，进行影响系数统计分析，结果详见下页表4，最终模型的表达式为:

线性回归分析可以看出，维修后装备可用度（A）受平均维修间隔时间（MTBM）、不合格率等指标影响最为显著、直接。根据图标显示可用度每提高10%，MTBM需要提高41.7%或不合格率降低63%，分析结果与该装备实际维修情况基本相符。

2 因子分析

通过前期实践分析发现建立一个初始的因子模型，输入因素并不能反应出合同预测所需要的本质问题，这些因子所代表的实际意义不能很好地被解释，这就需要带入因子旋转这一改进方法来解决问题。首先，将观测值的矩阵定义为:

表4 系数

F是主因子矩阵，并且

接下来选择m作为主因子，根据最大相关变量，可以确定F1为第一主因素，是一般因子中影响权重最大值。然后通过降低F1的影响程度，可以得出因子F2。当计算过所有一般因子后，可以确定F1与F2不相关。

将矩阵U以m为界，拆分成两部分，如下式:

假设忽略随机变量，模型可以变为:

表5 因子载荷矩阵A

表6 整体解释变量

根据各因子影响值（详见表6），并按特征值的大小进行排列，可以看出第1组影响值是7.85，方差贡献率为60.39%，前3组的方差贡献率之和为87.98%。前3组数据特征值最具代表性，其余组特征值过小，可以不纳入计算范围。所以可以得到合同执行预测评价模型如下:

3 新入承制单位合同费效模型

由于新入承制单位没有大批量开展过该装备生产任务，不能获得动态生产数据，就难以对首次合同履行情况作出预测。所以需要参考新入承制单位类似民用产品生产动态数据和该装备在其他承制单位首次生产合同履行动态数据并结合新入承制单位自身特点进行建模。假设W为合同期限长度，n为合同期内不完全预防性维修［7］次数。第j次不完全预防性维修在时刻实施，T为不完全预防性维修间隔期，修复性维修为最小维修。承制单位具有一定的技术实力，可以决定不完全预防性维修程度θ（0≤θ≤1）。在第j次预防性维修和（j+1）次预防性维修之间的装备故障率为:

这里采用按比例费用分配策略对不完全预防性费用进行分配。即不完全预防性维修的费用由承制单位和客户共同承担。在时刻t，承制单位负责的费用为:

修复性维修时间为Tf，预防性维修时间为Tp。修复性费用为Cf，预防性费用为Cp。Cl为单位时间停机损失，W为合同期限，则合同期内的费用为:

该装备的合同期为W=5年。合同费用限制为CV=2.5×106元。则承制单位的责任为提供装备维修和备件保障装备使用可用度A≥0.9。装备的故障率函数为:

根据该装备的历史故障数据，可得m=3，η=200。不完全预防性维修的费用为Cp=1 700元，不完全预防性维修程度为θ=0.7，预防性维修时间为Tp= 0.9天。修复性维修费用为2 000元，修复性维修时间为6天。单位停机损失为Cl=2 400元/天，Cs= 1 000元。装备的费用和使用可用度利用Matlab计算如图2和图3所示。

图2 合同费用

图3 装备可用度

很明显，如果考虑合同费用最小，则装备的可用度会随着合同期限W的变大而变小。假设承制单位会选择费效比最优的策略，即C/WA的最小值。C/WA如图4所示，可以看出当合同期为5年，预防性维修间隔期130天时，C/WA最小，为C/WA=10.740 9（如图4所示）。因此，在考虑装备性能约束（使用可用度的约束）下，设定预防性维修间隔期为130天，合同费用为1.829×106元，使用可用度为0.946 4，平均维修间隔期为MTBM=60.632 1天。通过该模型可以分别计算出新入的三家承制单位首次生产合同履行预测数据，如表7。

图4 C/WA曲线表

表7 新承制单位合同履行预测数据

4 结论

将三家新承制单位合同履行预测数据及其他数据汇总，如表8，带入合同执行预测评价模型如式（18）进行计算评估。通过该方法这三家新承制单位得分为0.95、0.80和0.62，分别位于承制单位大排名的第1（New1）、第4（New2）和第14名（New3），从总体来看三家新入承制单位合同履行能力基本在中上游，违约概率较小。但从单项指标分析结果来看，New1承制单位产品可用度高，主要是依靠高投入及庞大的质检人员数量。下步工作应提高质检效率，改善总体费效比，军方应重点持续关注花费、质检人员比例等指标，防止因高投入方式的不可持续而造成违约风险，并考虑增加任务量提升工厂产能利用率实现双赢；New2承制单位费效比较高，生产效益位居行业顶端，有利于保持良好的产品状态，违约风险较低。下步工作应重点关注次品率，逐个分析“人机料法环测”六要素找准问题所在，军方应重点关注最终产品质量及承制单位质检环节，防止次品混入；New3承制单位综合预测评分在行业中游，有一定违约风险。主要问题有:可用度较低、花费高，产品费效比低，员工学历、科研能力偏低，科研投入少，后续发展能力成问题，业内综合排名会继续下滑；超负荷生产，次品率高。

针对传统武器装备合同履行情况评估、风险预测、民营企业质量体系监督等方面存在的问题，本文运用基于效果的合同理论，通过客观数据来预测承制单位合同执行情况，针对特定实例，实现由数据分析输入到定量评价结果输出，分析系统内各要素、各环节之间的内在联系和反馈机制，提升合同执行情况预测的客观性、规范性和科学性，希望在军方寻求提高采购绩效，改善监督模式、指导策略等方面能够起到一定参考作用。

表8 三家新入承制单位13项指标汇总

［1］KEVIN J P，VICTOR S.Implementing a design/build prequalification system［J］.Journal of Management Engineering，1995（11）:30-34.

［2］李立波.竞争性采购中军事装备承制商选择方法研究［D］.长沙:国防科技大学，2009.

［3］魏刚，艾克武.武器装备采办合同管理导论［M］.北京:国防工业出版社，2005:258-262.

［4］蔡丽颖.装备合同商保障若干关键问题研究［D］.石家庄:军械工程学院，2011.

［5］XU L P.The defense industry regulation［M］.Beijing:China Machine Press，2004:67-108.

［6］AI W G，LI.The incentive contract designing in weapons and equipment procurement［J］.Science Research Management，2010（10）:1-5.

［7］杨志秀.可修复系统不完全预防性维修策略研究［D］.秦皇岛:燕山大学，2013.

［8］WIJK O，OLINGER T，HELL R.Simulation as support for decision making in negotiations［C］//14th annual System Engineering Conference in San Diego，USA，2011:1002-1006.

［9］HILDRETH A，OSWALD A J.Wages and rent-sharing:evidence from company and establishment panels［J］.Lab E-con，2004（15）:318-337.

［10］YANG X F.The study of pricing model of weapon equipment［J］.Chinese Defense Economy，2007（1）:77-79.

［11］ITOH H.Moral hazard and other-regarding preferences［J］. Japanese Econ.Rev，2004，55（1）:18-45.

［12］森尼尔·乔普瑞，彼得·梅因德尔.供应链管理-战略、规划与运营［M］.李丽萍，译.北京:社会科学文献出版社，2003:23-30.

［13］张磊，王族统，胡小响.一种基于仿真的装备维修保障能力评估方法［J］.火力与指挥控制，2014，39（4）:106-109.

［14］HARLAND C，BRENCHLEY R，WALKER H.Risk in supply networks［J］.Journal of Purchasing and Supply Management，2003，9（2）:51-62.

［15］HAROLD E，FEARON，BALES W A.CEOs’Presidents/ Perceptions and expectations of the purchasing function［J］. Center for Advanced Purchasing Studies，1993（5）:8-15.

［16］LEE H，PADMANABHAN V，WHANG S.Material management in decentralized in a supply chain:the bullwhip effect［J］.Management Science，1997，43（4）:546-551.

Execution Performance of Equipment Maintenance Contract Based on Civil-military Integration

HE Ze-wen1，2，SHI Quan1，YAN Xiu-yan3，ZHANG Xiao-tian1
（1.Ordnance Engineering College，Shijiazhuang 050003，China；2.Beijing Military Representative Office，Beijing 100042，China；3.North Automatic Control Technology Institute，Taiyuan 030006，China）

Aiming at the problem of private enterprises which get the new unit qualification may default in equipment manufacturing and the quality of maintenance support contract under the background of Civil-Military Integration，the prediction of contract default risk based on PBL（Performance based Logistics）theory is proposed.According to the original equipment maintenance and support unit of army，the prediction evaluation model for contract perform is established by using SPSS to data sorting and factor analysis.Then the model of cost and availability is established by the trial production data of new private enterprises，which is used to predict the key indicators of cost and availability by cost-effectiveness model，and to make a comprehensive assessment of the contract.The case shows that the model can predict the situation of contract performance and the default risk effectively.

maintenance，contract，performance

E117

A

1002-0640（2017）04-0047-06

2016-03-10

2016-04-07

国家社科基金资助项目（14GJ003-135）；“2110三期工程”自选课题

何泽文（1987-），男，北京人，硕士研究生，工程师。研究方向：军事装备学装备保障理论与应用。