钟伟
摘 要:随着国家对财政预算管理的不断强化,作为财政预算执行部门政府采购中心如何做好财政预算的最后一道关卡,如何能够利用当前的大数据技术解决政府采购过程中出现的问题,是摆在各地政府采购中心的一道难题。本文将从大数据应用方面,针对政府采购各方主体的采购行为进行分析挖掘,最大限度的利用好原有积累数据,充分挖掘出供应商、采购人、专家之间的潜在关联,杜绝政府采购过程中的私下交易,让政府采购工作更加"公平、公正、公开",真正实现阳光下的采购。
关键词:政府采購、大数据、行为分析
前言:自2012年《中华人民共和国政府采购法》颁布以来,全国各地政府采购主管部门和政府采购中心都在积极推进落实政府采购电子化招投标系统建设,随着国家大力推进各行各业大数据应用,如何实现政府采购的改革和可持续发展,对于我国长期以来的传统管理模式是一个新的挑战,我们必须吸收和利用一切优秀管理经验和管理技术。大数据作为一种新型的管理资源,其数据体量大、数据种类多、流动速度快,为政府采购改革发展提供了新的发展渠道。
目前全国各地政府采购中心都先后实现了交易电子化,目前已经积累了海量的历史交易数据及业务数据,通过大数据的实际应用,对现有的交易流程、日常工作、开评标及年度决策等提供丰富的数据支撑,同时通过政府采购大数据的具体应用对政府采购领域提供更多的监督管理手段,为日常的交易监管、行为监管等提供更多的监督分析来源,更好的实现政府采购工作的公平、公正、公开及国有资金使用的廉政和阳光。
一、系统概述
基于大数据下的政府采购行为分析,是针对政府采购各方交易主体,包括供应商、采购人、专家在历史参与投标的行为数据进行提取,加工整理,分析发掘,其基于的是历史海量的交易数据。通过对海量的交易数据的充分分析,可以分析出供应商、专家、采购人之间潜在的关联关系,如供应商与供应商之间的历史共同参与项目次数分析供应商与供应商之间的关系,是否存在围标串标的行为。专家与供应商之通过分析得出总评审项目数量、正/负关联情况,进而得出专家与供应商之间的潜在关系[1]。
二、采购人分析子系统
采购人分析子系统针对政府采购中的需方的采购行为进行分析,通过对采购人的数量、委托项目数量、项目成交价格、履职情况及质疑情况等进行综合宏观分析,整体展现当前所有采购人情况,其功能囊括了以下几个方面:
2.1采购分析
按照采购人等级查看项目数量、项目预算、项目成交价格及项目中标价格的合理区间分析,同时可以按照项目数量、预算金额、成交金额等条件进行综合排名,并可对采购人项目成交节约率进行计算。
2.2预算成交价格分析
按照采购人级别划分查看项目的中标合理价格区间,同时可以通过采购人级别划分查询项目总数、预算总价、成交总价、低于合理最低中标价项目数、合理区间项目数、高于合理中标价项目数等[2]。
2.3采购质疑分析
查看当年项目需求阶段和投标阶段被质疑次数及被质疑成功率数据,同时按照项目需求阶段和投标阶段被质疑次数进行采购排名。
2.4关联性分析
通过参与投标项目过程中采购人打分与中标候选人之间的关联分析,分析出采购人与投标供应商之间的关系。
2.5履职问题分析
查看当年采购人履职问题次数、及出现履职问题的构成原因,同时可通过出现问题次数对采购人进行综合排名。
三、供应商分析子系统
供应商分析子系统针对政府采购中的供方的投标行为进行分析,通过对供应商投标/中标、项目预算/中标价格、企业规模、地域分布、不良行为、项目关系匹配度等对供应商综合情况进行宏观分析,其功能囊括了以下几个方面:
3.1预算/中标价格分析
通过对供应商的投标总数、总预算(元)、中标总数、中标总额(元)、低于合理最低中标价项目数、合理区间项目数、高于合理中标价项目数等进行投标中标情况的综合分析。
3.2投标中标分析
通过对供应的企业规模和地域的投标数、中标数、中标率进行分析,并可按照投标数量、中标数量、中标率、中标金额等进行综合排名。
3.3匹配度分析
通过对企业规模和企业地域的登记品目和投标品目数量进行供应商排名,并可查看登记品目和投标品目的匹配度。
3.4关联性分析
通过项目投标参与全部供应商分析,当前项目中出现供应商历史共同参与项目次数分析供应商与供应商之间的关系。
3.5地域分布分析
通过对供应商的区域划分,可查看供应商所在地的注册数量、投标数量、中标数量、中标金额、中标率及项目预算等。
3.6不良供应商分析
分析当年的供应商投标过程中出现的不良问题次数,通过对企业规模和企业地域分析供应商不良问题构成。
3.7质疑分析
按照项目需求阶段和投标阶段查看当年的项目质疑数量、被质疑数量及质疑成功率和被质疑成功率等。
按照企业规模和企业地域查看当年的项目质疑数量、被质疑数量及质疑成功率和被质疑成功率等。
同时可按照质疑数量及被质疑数量进行供应商排名。
四、专家分析子系统
专家分析子系统针对政府采购中的裁判方的评判行为进行分析,通过对专家打分、专家履约问题、专家综合排名等对评审专家综合情况进行宏观分析,其功能囊括了以下几个方面:
4.1专家履职分析
可通过指定项目周期时间分析当前专家履职情况,如对当前出现的专家履职问题按分类进行分析,同时可通过同比对项目、专家人数及问题等进行趋势分析。
也可同时关联其专家履职问题进行深度的问题构成分析,并可得出专家履职问题综合排名及问题专家综合排名。
4.2专家和供应商关联分析
通过选定评标专家与投标供应商,对供应商与专家之间关系进行分析,并可通过分析得出总评审项目数量、正/负关联情况等。
4.3专家和专家关联分析
通过选定评标专家,对评标专家之间关系进行分析,并可通过分析得出专家之间共同参与项目数量、出现第一名相同次数、打分重合度等分析结果。
4.4专家和采购人关联分析
通过选定评标专家与项目采购人,对采购人与专家之间关系进行分析,并可通过分析得出采购人项目数量、出现第一名相同次数、打分重合度等分析结果。
4.5专家打分分析
通过时间分析,指定周期内专家打分情况,通过对专家打分问题数量趋势分析、专家打分问题数量构成分析等分析专家打分情况,并可通过专家打分数量进行综合排名。
总结:综上所述,通过对基于大数据下的政府采购行为分析的设计与实践,我们可以对政府采购各方交易主体在政府采购过程中的行为数据进行深度挖掘,在政府采购前期预判可能出现的风险,并进行有效的预警,让我们的政府采购管理部门能够进行有效的风险管控,最大限度的杜绝政府采购过程中出现的围标串标、权钱交易等违法行为,从源头杜绝贪污腐败问题的发生。下一步我们将在国家放管服的大背景下,进一步利用大数据为政府采购工作进行服务和管理,让我们的政府采购工作真正落实“公平、公正、公开”的原则。
参考文献:
[1] 鲍朔望. 大数据环境下政府采购审计思路和技术方法探讨. 《审计研究》 , 2016 (6) :13-18
[2] 万如意. 大数据分析在政府采购领域中的应用:数据、技术与案例. 《中国政府采购》 , 2015 (12) :52-56