基于C-OWA-云模型的水利工程项目招标风险研究

伍振光

(深圳市水务工程建设管理中心,广东 深圳 518048)

1 概 述

水利工程项目建设周期长、投资大、施工难度高等特点,造成项目结算超预算,进度与质量难以满足业主要求,严重影响业主的正常使用[1]。通过调研发现,项目前期招标阶段是项目成败的关键节点之一[2]。因此,针对招标风险,建立水利工程项目招标风险评价指标体系以及如何评价水利工程项目招标风险,是目前业主单位亟待解决的问题[3]。加强对招标风险因素的管控,规避业主单位招标风险,对项目顺利实施具有重要的现实意义。基于此,本文构建基于C-OWA-云模型的风险评价模型,并以某水利工程为研究对象,进行招标风险评价。

2 水利工程项目招标风险评价指标体系的建立

通过阅读大量有关水利工程项目招标风险、建筑工程项目招标风险等研究文献,筛选出已有成果指标。在此基础上,通过咨询高校专家学者,经过多轮讨论,构建水利工程项目招标风险评价指标体系。具体见表1。

表1 水利工程项目招标风险评价指标体系

3 基于C-OWA-云模型的建立

3.1 基于C-OWA模型权重的确定步骤

第一步获取初始指标数据。邀请专家根据指标的重要性进行打分。评分标准采用五级李克特量表;第二步指标数据排序;第三步确定数据集各数据权重值;第四步求取指标绝对权重值;第五步求取指标权重,将指标绝对权重值进行归一化处理。

3.2 建立云模型的水利工程项目招标风险评价模型

1)绘制评价等级云标尺图。确定各评价等级评分值的范围,将其转换为云数字特征值Ex、熵En和超熵He,并基于MATLAB软件绘制评价等级云标尺图。根据各评价等级评分范围,转化为各评价等级云数字特征值的具体转换公式如下:

Ex=(Vmax+Vmin)/2

En=(Vmax-Vmin)/6

He=k

式中:Vmax为评价打分区间的上限;Vmin为评价打分区间的下限;k为某一常数,可设定为0.1。

2)确定底层指标云数字特征值。第一步计算指标数据期望值;第二步计算指标数据方差;第三步计算指标云的熵;第四步计算指标云的超熵。

3)确定上层指标以及整体的云数字特征值及云图。在计算得到底层指标的云数字特征值后,依次计算各上层指标以及评价对象整体的云数字特征值。

4)确定评价结果。在计算得到各层级指标的云数字特征值后,基于MATLAB软件绘制对应云图,并与评价等级云图绘制在同一幅图中,与评价等级的云图进行对比,根据接近程度,直观得出评价结果。

4 案例项目招标风险评价

4.1 项目概况

四川雅安市M水利工程项目(以下简称M项目),全长1 000m,除1+824～1+834段迎水坡面采用C20外,其余采用C25四边形预制框架填土护坡。现对该项目招标阶段风险进行评价,通过对项目进行实际走访,由专家对指标进行评价。

4.2 项目招标风险评价

4.2.1 基于C-OWA算子赋权法确定指标权重

邀请水利工程领域拥有资深经验的专业技术人员及3名高校学者作为指标重要性评分专家,按照五级李克特量表,对各个二级指标进行评分,再依据C-OWA算子赋权法,求出各个二级指标的权重。

首先汇总10位专家对“招标计划性不足风险”、“企业资质要求不合理风险”、“标段划分不合理风险”等二级指标重要性的评分。以二级指标“招标计划性不足风险”为例,其评分集为(5,5,3,5,5,3,4,3,5,3),将该评分集中的评分数据由高到低排序得到新数据集,即(5,5,5,5,5,4,3,3,3,3)。

然后求得新数据集中各个数据权重:

=(0.0020,0.0176,0.0703,0.1641,0.2461,0.2461,0.1641,0.0703,0.0176,0.0020)

进而求得各个二级指标对应的绝对权重值。同样以“招标计划性不足风险”为例,求得其绝对权重值:

w(招标计划性不足风险)=(0.0020,0.0176,0.0703,0.1641,0.2461,0.2461,0.1641,0.0703,0.0176,0.0020×(5,5,5,5,5,4,3,3,3,3)T=4.2461

以此类推,求得“企业资质要求不合理风险”、“标段划分不合理风险”、“招标文件编制风险”等其余二级指标对应绝对权重值,再将其进行归一化处理,求得各个二级指标的权重,并将各个一级指标下属二级指标权重求和,得到各个一级指标权重。各层级指标权重结果汇总见表2。

4.2.2 基于云模型确定水利工程项目风险

水利工程项目风险评价等级云图,首先要基于云模型确定M项目的风险水平,设定风险评价等级,即低风险、较低风险、中等风险、较高风险、高风险。然后邀请M项目相关管理人员和一线员工,对M项目在“招标计划性不足风险”、“企业资质要求不合理风险”、“标段划分不合理风险”等二级指标维度风险水平进行评分。评分采用10分制,1、3、5、7、9分别代表5个评价等级标准值,0、2、4、6、8、10为其相邻值,故其各个风险等级分值区间依次为0～2、2～4、4～6、6～8、8～10。根据评价等级云数字特征值计算公式,求得其云数字特征值。

在获取10位项目相关人员对M项目在各个二级指标维度风险水平上的评分后,按照公式求出M项目在各个二级指标维度风险水平对应的云数字特征值。基于M项目在各个二级指标维度风险水平对应的云数字特征值和二级指标权重,求出各个一级指标对应的云数字特征值。具体结果见表3。

表3 一级指标对应云数字特征值

基于M项目在招标准备阶段对应的云数字特征值,运用MATLAB软件绘制对应评价云图,结果如下:

根据招标准备阶段对应评价云图可知,M项目在招标准备阶段的评价云图主要集中在“中等风险”和“较高风险”区域,更偏向“较高风险”,因此项目在招标准备阶段可评价为“较高风险”;M项目在招标实施阶段的评价云图主要集中在“中等风险”区域,因此项目在招标实施阶段可评价为“中等风险”;M项目在合同签订阶段的评价云图主要集中在“中等风险”和“较高风险”区域,更偏向“较高风险”,因此项目在合同签订阶段可评价为“较高风险”;M项目在政策风险方面的评价云图主要集中在“较低风险”区域,因此项目在政策风险方面可评价为“较低风险”;M项目在自然风险方面的评价云图主要集中在“中等风险”区域,因此项目在自然风险方面可评价为“中等风险”。

基于一级指标云数字特征值及各一级指标权重,求出M项目整体风险对应云数字特征值,即Ex=5.6887,En=0.7069,He=0.1682,然后运用MATLAB软件绘制整体风险评价云图。见图1。

图1 整体风险评价云图

根据整体风险评价云图可知,M项目整体风险方面的评价云图主要集中在“中等风险”与“较高风险”区域,更偏向“中等风险”,因此整体风险可评价为“中等风险”。

根据研究结论,提出建议如下:在工程招标活动时,施工业主应委派经济实力较强、信用好且具备相关资格的项目咨询单位编写招标文件,并针对工期作出精确测算,将项目特征和施工主要内容表述出来。同时,施工业主还应结合建筑工程的特性和实际,选用适当的协议标价类型,以减少履约经营风险。如某些服务项目正在工程建设招标阶段,由于建筑交易市场的材料价格较高,施工业主可以在协议中加入建筑材料调价条件。但因为工程建设时限较长,所以在施工时段内,建筑材料降价的可行性要比施工涨价的可行性大。针对在施工过程必然的价格变动和工作量增减,可参照价格予以调节。

5 结 论

本文建立了基于C-OWA-云模型的风险评价模型,并以四川省雅安市M水利工程为研究对象,对其招标风险进行了评价。结论如下:

1)建立了招标准备阶段、招标实施阶段、合同签订阶段、政策风险以及自然风险的水利工程项目招标风险评价指标体系,共21个风险因子。

2)以四川省雅安市M水利工程为例,对其招标风险进行评价。研究结果表明,招标准备阶段风险为较高风险;招标实施阶段风险为中等风险;合同签订阶段风险为较高风险;政策风险为较低风险;自然风险为中等风险。