基于行为挖掘的集中采购分组评标行为研究
摘 要：分组多属性评价决策是政府和大型企业集团集中采购的重要评标方法，针对分组评标实践和当前机制潜在问题，在专家有限理性条件下，基于历史评标数据，以提高评标公平性为目标，提取和量化评标行为参数，采用行为挖掘技术分析和预测评标专家的行为特征，为评标专家的选取和多属性评标决策提供决策支持。
关键词：集中采购；分组评标；评标公平性；行为挖掘
中图分类号：F25 文献标识码：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2018.06.016
1 引言
随着电子商务的飞速发展和“互联网+”行动计划的推进，网络化集中采购已成为政府和大型企业集团获取资源的重要途径。集中采购为一个买家、多个卖家，又称招投标，具有降低成本、提高效率之优点，作为一种资源获取手段正越来越多的被用来进行采购。近年来，政府部门和大型企业集团为了压缩采购成本，遏制采购过程中的腐败现象，大多采用了集中采购的方式。评标作为集中采购过程的重要环节，直接影响资源的分配和招投标的公平性，对于集中采购中普遍被采用的分组评标方法，特别是在具体评标执行过程中，如何基于评标专家库现状选取参评专家，以最大程度保障评标公平性是一个重要的科学问题。本论文主要考虑评标专家对评标系统复杂性的影响，分析如何提取和量化评标行为，以及如何利用评标数据进行行为挖掘和行为分析，预测评标专家行为，进一步指导专家的选取和专家组的组建，给评标管理实践提供有力的决策支持。
2 分组多属性评标机制及问题
由于采购品通常具有多重属性，投标人的胜出不再仅仅取决于价格，胜标的确定便成了典型的多属性决策问题。在多属性评标过程中，一般将技术属性（性能、配置、安全性等）和商务属性（价格、售后服务等）分离，技术专家组和商务专家组分别评定技术标和商务标，技术组和商务组评分的加权值即为标的总分，总分最高者胜标，称之为分组多属性评标。该评标方法目前被我国许多大型企业和政府所普遍采用。
不同于一般的多属性决策问题，该分组评标有如下特点：（1）技术属性和商务属性通常具有强负相关性。技术指标高通常会带来商务指标低，如汽车性能好，价格必然高。（2）技术专家和商务专家具有非合作性。由于评标专家组的企业责任和目标利益不同，技术专家重视的是采购设备的安全和高性能，而商务专家则更注重预算控制和低成本。这样，两组专家在评标过程中很可能是非合作的。（3）技术专家和商务专家之间存在选择偏好冲突。评标专家选择胜出标的标准不同，加之属性间负相关性的存在，两组专家在评标过程中不可避免地产生偏好冲突。
因此，随着参评次数的增加和经验积累，偏好冲突程度会越来越大，评标专家的评分标准可能发生扭曲。另外，评标专家、投标方和评标监管部门之间还可能存在串通行为。显然，这些行为将使评标结果失真，难以形成高一致性的决策方案，直接影响评标的公平性和采购质量。于是，基于评标数据，如何科学选择和组建专家组、优化评标决策方法将是采购实践亟需解决的重要现实问题。
3 评标专家行为挖掘的必要性
根据标的物属性将集中采购分为单属性采购和多属性采购。单属性采购只有价格属性，不存在评标问题。在多属性采购的研究中，主要就机制设计、投标策略、属性选择、买方行为、评标决策等展开，研究表明多属性拍卖的效用明显高于单属性拍卖。随着集中采购的日益重要，评标已成为多属性采购中的一项重要研究内容。从现有文献看，主要就评标价格曲线、权重确定、风险预警和评分函数具体化等展开研究，Rodriguez仅就会议投标的评审专家行为进行了分类研究，基于上海某大型招投标公司调研和评标数据，Wang 和 Liu建立了分组评标的数学模型并对评标结果统计分析，刘旭旺和汪定偉等对分组评标存在的问题进行了定性模拟和多智能体仿真。但现有研究没有考虑评标行为和选择偏好冲突对评标公平性的影响，对评标专家的选取与组建、分组评标决策方法的优化等问题未深入研究。而这些问题的解决对政府和企业的集中采购将具有重要的现实意义。
行为挖掘作为数据挖掘的一个研究领域，是一种从海量应用数据中提取潜在有用的行为信息的过程，已经在模式识别、优化决策、行为运作等领域得到广泛的应用。评标数据是评标专家决策行为的数据表现形式，历史评标数据是评标管理部门的重要信息资源。因此，对历史数据进行挖掘，可以为评标专家选取、专家组组建提供决策依据。
4 基于行为挖掘的评标行为分析
4.1 评标公平性的描述
基于企业的实地调研，针对分组评标的特点，考虑采购部门和投标商对分组评标模式的反馈，利用行为科学（心理学、社会学）以及管理学行为分析的方法，把评标专家的行为分为抬分行为、压分行为、抬压分行为和正常行为。在此基础上，评标公平性一般是自然语言的定性表达，因而是含糊的和非量化的，采用模糊数学和定量化的描述方法。评标公平性包括评标专家评分的公平性和胜标者确定方法的公平性。因此，评标公平性的评价结构主要体现在评标专家打分公平性（极端打分）和评标决策结果公平性（一致性）两个方面。
评标结果一致性通过两组专家和组内专家的选择偏好冲突来量化，组内专家之间的偏好冲突程度越小说明专家决策结果的一致性越高，而组间偏好冲突程度在一定范围内具有合理存在性。因此，考虑标书属性的分散程度和历史评标行为的聚类结果，确定合理的组间偏好冲突区间阈值。
以上任何一个环节出现不公平必将带来评标结果的不公平，影响投标方和采购方的利益。因此，本项目将从以上两方面描述和定义评标公平性。评标公平性为评标专家极端打分测度与评标结果一致性的加权。
4.2 基于历史评标数据的分组评标行为挖掘研究
4.2.1 基于历史评标数据的分组评标行为聚类
根据内容4.1中对评标行为的描述和定义，利用历史评标数据，分别计算技术专家组和商务专家组每个专家对应的行为参数，构建评标行为参数数据库。用数据挖掘技术中时序关联分析、分类、聚类和偏差检测等方法来发现历史评标数据库以及评标行为数据库中的相关知识和数据之间的规律，特别是技术专家和商务专家评标行为之间、同一专家评标行为的时间序列关联分析。利用演化时间序列和演化数据聚类算法，对评标专家库的专家评标行为进行聚类，并调整聚类阈值，按照评标行为数据库中的行为参数聚类为抬分组、压分组、抬压分组和正常组，为评标专家的选择和团队组建提供决策依据。得到专家库中评标行为类型的构成比例，为评标相关行为的动态演化提供数据基础。
4.2.2 专家行为对公平性的影响机理
评标公平性采用内容4.1中的模糊数学和定量化的描述方法；建立评标行为与评标结果公平性之间的关联关系，用模糊规则和模糊满意度表达。在此基础上，建立评标行为与评标结果公平性之间的知识库，描述和表达专家行为对公平性的影响机理，建立评标结果公平性的预测模型。
5 结论
本文面向中国政府和大型企业集团集中采购的现实需求，针对物品的多属性特征，考虑专家分组及评标行为偏好对公平性的影响，采用系统工程思想和行为挖掘方法，提出了描述和量化评标行为的具体方法，进而建立公平性的评价结构框架，以便基于历史评标数据对专家评标行为进行聚类，为评标专家的选取和专家组的优化提供决策依据，以提高评标公平性。本文仅仅是从方法论的角度对研究思路进行了总体概括，还有待进一步具体实施，该项研究的实施不仅能丰富和发展多属性群决策优化理论，而且为政府和企业集中采购提供理论依据和决策支持，对提高评标公平性具有重要的现实意义。该成果还可应用于类似分组特征的其它多属性决策问题。
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