(1.重慶交通大學(xué)海河學(xué)院 重慶 400074;2.中鐵十局集團(tuán)第二工程有限公司 河南 鄭州 450000)
目前,串標(biāo)現(xiàn)象在我國(guó)工程建設(shè)領(lǐng)域廣泛存在,在部分地區(qū)、部分行業(yè)甚至幾乎達(dá)到 “無(wú)標(biāo)不串”的程度[1]。串標(biāo)有較大的危害性,不僅對(duì)自由競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)形成了挑戰(zhàn),對(duì)公平、公正的競(jìng)標(biāo)原則產(chǎn)生了威脅,更對(duì)中標(biāo)后的工程質(zhì)量工程安全留下潛在安全隱患。所以,對(duì)串標(biāo)行為進(jìn)行研究,降低串標(biāo)發(fā)生率無(wú)疑具有重要的現(xiàn)實(shí)意義。
本文在前人研究的基礎(chǔ)上嘗試基于聚類(lèi)分析與隨機(jī)分配建立一個(gè)及早預(yù)防、易于操作、便于監(jiān)管的有效預(yù)防投標(biāo)人之間串標(biāo)的模型。
(一)假設(shè)條件
1.假設(shè)除投標(biāo)人之外的市場(chǎng)主體均不參加串標(biāo)行為。
2.假設(shè)擬招標(biāo)建設(shè)項(xiàng)目采用分標(biāo)管理,且分標(biāo)結(jié)果已確定。
3.假設(shè)擬招標(biāo)建設(shè)項(xiàng)目含有2個(gè)以上的標(biāo)段。
4.假設(shè)擬招標(biāo)建設(shè)項(xiàng)目采用資格預(yù)審方式招標(biāo)。
5.假設(shè)每個(gè)潛在投標(biāo)人最多只能獲得擬招標(biāo)項(xiàng)目1個(gè)標(biāo)段的投標(biāo)權(quán)利。
6.假設(shè)各個(gè)潛在投標(biāo)人組織結(jié)構(gòu)上均相互獨(dú)立。
(二)符號(hào)說(shuō)明
模型中所用符號(hào)及其含義如表1所示。
表1 模型中使用的符號(hào)說(shuō)明
(三)資格預(yù)審前基于聚類(lèi)分析的標(biāo)段分類(lèi)
為了順利實(shí)現(xiàn)標(biāo)段隨機(jī)分配,招標(biāo)人或招標(biāo)代理機(jī)構(gòu)在發(fā)布資格預(yù)審公告之前,首先需將擬招標(biāo)建設(shè)項(xiàng)目的n個(gè)標(biāo)段分類(lèi)打包,組成標(biāo)段類(lèi)別包。結(jié)合要實(shí)現(xiàn)標(biāo)段分類(lèi)的目標(biāo),選擇Q型聚類(lèi)(對(duì)象聚類(lèi))對(duì)擬招標(biāo)建設(shè)項(xiàng)目標(biāo)段進(jìn)行聚類(lèi)分析,為此首先必須確定度量標(biāo)段的特征指標(biāo)。結(jié)合招標(biāo)實(shí)際并借鑒既有研究成果,選擇度量標(biāo)段的特征指標(biāo)。
選擇專(zhuān)家打分法對(duì)標(biāo)段Ai的8個(gè)特征指標(biāo)進(jìn)行打分,最終可獲得Ai的評(píng)分向量(z1i,z2i,…,z8i),i=1,2,…,n。同時(shí),還必須確定度量標(biāo)段(類(lèi))與標(biāo)段(類(lèi))之間距離的方法,假設(shè)G1和G2是兩個(gè)以標(biāo)段為元素的子類(lèi),Ai、Ai0分別是G1、G2中任意元素,dii0=d(Ai,Ai0)表示對(duì)象Ai與Ai0之間的距離,D(G1,G2)表示子類(lèi)G1與G2之間的距離。選擇常用的最短距離法度量類(lèi)與類(lèi)之間的距離,并采用L2范數(shù)計(jì)算兩個(gè)標(biāo)段的距離,見(jiàn)(1)式,則基于聚類(lèi)分析的標(biāo)段分類(lèi)操作步驟如下:
(1)
Step1.構(gòu)建最細(xì)的類(lèi),即標(biāo)段Ai自成一類(lèi),i=1,2,…,n,共分成n類(lèi);
Step2.參照(1)式計(jì)算類(lèi)與類(lèi)之間的距離;
Step3.合并最近的兩個(gè)類(lèi),完成第一次聚類(lèi)分析;
Step4.重復(fù)進(jìn)行步驟Step2- Step3,共循環(huán)n-m次,形成m個(gè)標(biāo)段類(lèi)別包B1,B2,…,Bm,且每個(gè)類(lèi)別包含的標(biāo)段數(shù)不少于2個(gè)。
需要說(shuō)明的是,以上聚類(lèi)分析過(guò)程雖然計(jì)算繁雜,但卻可行:一是可借助計(jì)算機(jī)軟件如SPSS實(shí)現(xiàn)快速聚類(lèi),技術(shù)上可行;二是標(biāo)段分類(lèi)的工作是在分標(biāo)結(jié)果已經(jīng)確定的基礎(chǔ)上進(jìn)行的,耗時(shí)少,作為資格預(yù)審的前置工作,時(shí)間安排上可行。
借助計(jì)算機(jī)軟件如SPSS可實(shí)現(xiàn)標(biāo)段快速聚類(lèi)。資格預(yù)審申請(qǐng)時(shí),資格預(yù)審申請(qǐng)人不對(duì)具體標(biāo)段進(jìn)行申請(qǐng),而是選擇相應(yīng)的標(biāo)段類(lèi)別包申請(qǐng)。
結(jié)合①的假設(shè),可以認(rèn)為申請(qǐng)人Ck在資格預(yù)審評(píng)審過(guò)程中將能獲得公平、公正、客觀(guān)的評(píng)價(jià),據(jù)此判定其是否能通過(guò)資格預(yù)審。
(四)資格預(yù)審后基于隨機(jī)分配的標(biāo)段分配
經(jīng)過(guò)對(duì)資格預(yù)審申請(qǐng)人Ck的資格審查,可將各申請(qǐng)人Ck進(jìn)行排序,k=1,2,…,x,按照合格制或有限合格數(shù)量制,最終可確定項(xiàng)目類(lèi)別包Bj的投標(biāo)人Dj1,Dj2,…,Djyj及投標(biāo)人數(shù)量yj。為論述方便,首先選擇標(biāo)段類(lèi)別包Bj采用有限合格數(shù)量制確定資格預(yù)審合格者,即在合格制的基礎(chǔ)上,優(yōu)中選優(yōu),平均每個(gè)標(biāo)段有tj個(gè)資格預(yù)審申請(qǐng)人通過(guò)資格預(yù)審,獲得最終的投標(biāo)資格,有yj=tjqj。
MATLAB的統(tǒng)計(jì)工具箱(Statistic Toolbox)具有強(qiáng)大的統(tǒng)計(jì)功能,能勝任隨機(jī)數(shù)產(chǎn)生、揭示隨機(jī)變量數(shù)字特征、參數(shù)估計(jì)、假設(shè)檢驗(yàn)直到概率統(tǒng)計(jì)的圖形化輸出等一系列工作。鑒于此,模型中對(duì)Bj標(biāo)段類(lèi)別包中的yj個(gè)投標(biāo)人進(jìn)行隨機(jī)分配投標(biāo)標(biāo)段主要依靠MATLAB進(jìn)行,主要操作步驟如下:
Step1.對(duì)待分配的投標(biāo)人Dj1,Dj2,…,Djyj用數(shù)字1,2,…,yj分別進(jìn)行一一對(duì)應(yīng)編號(hào),即投標(biāo)人Djl對(duì)應(yīng)數(shù)字l,l=1,2,…,yj;
Step2.基于MATLAB庫(kù)函數(shù)在[0,1]區(qū)間上均勻生成一個(gè)1×yj階矩陣(行向量);
Step3.對(duì) 1×yj階矩陣(行向量)中yj個(gè)隨機(jī)數(shù)進(jìn)行降(升)序排列,前qj個(gè)隨機(jī)數(shù)在原矩陣中代表的qj投標(biāo)人依次分配到Bj的qj個(gè)標(biāo)段中,完成第一次隨機(jī)分配,此時(shí)每個(gè)標(biāo)段分配1個(gè)投標(biāo)人;
Step4.此時(shí)尚有待分配投標(biāo)人yj-qj個(gè),重復(fù)進(jìn)行步驟Step1- Step3,循環(huán)tj次,完成隨機(jī)分配。
當(dāng)采用合格制時(shí),也可借助上述循環(huán)步驟實(shí)現(xiàn)隨機(jī)分配。此時(shí)總投標(biāo)人yj與標(biāo)段數(shù)qj不一定是整除關(guān)系,有yj=tjqj+rj,rj是余數(shù),即循環(huán)tj次后,需要進(jìn)行第tj+1次循環(huán),將余數(shù)rj分配到qj個(gè)標(biāo)段中。
減少投標(biāo)人對(duì)標(biāo)段選擇的控制性,增加投標(biāo)人標(biāo)段選擇的隨機(jī)性是預(yù)防投標(biāo)人之間串標(biāo)的關(guān)鍵。據(jù)此基于聚類(lèi)分析與隨機(jī)分配理論建立了一個(gè)串標(biāo)預(yù)防模型,其中:標(biāo)段聚類(lèi)解決了潛在投標(biāo)人與所投標(biāo)段的匹配問(wèn)題,形成的標(biāo)段類(lèi)別包是模型的基礎(chǔ);標(biāo)段隨機(jī)分配則解決了投標(biāo)人標(biāo)段選擇的控制性問(wèn)題,是模型的核心部分。
與常規(guī)招標(biāo)方法比較,采用本模型完成標(biāo)段分配后,串標(biāo)的投標(biāo)人將由先前的“集中分布”在某一個(gè)標(biāo)段變成現(xiàn)在的“均勻分布”在某一類(lèi)標(biāo)段群中各個(gè)標(biāo)段內(nèi)。所以,投標(biāo)人之間串標(biāo)的難度大大的提高了,模型因而能有效的預(yù)防串標(biāo);同時(shí),模型將資格預(yù)審也納入到預(yù)防的范疇內(nèi),標(biāo)段聚類(lèi)與隨機(jī)分配均可借助計(jì)算機(jī)快速實(shí)現(xiàn),因而又具有提早預(yù)防、易于操作、便于監(jiān)管的特點(diǎn)。
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