陳晨

摘 要:本文提出了一種建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別的優(yōu)化模型，創(chuàng)新了傳統(tǒng)風(fēng)險識別方法，即引入了事故分析，并用模糊綜合評價進(jìn)行量化對比，直觀反映優(yōu)化作用。這種優(yōu)化模型對建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別及后續(xù)工作提供了新思路。

關(guān)鍵詞：頭腦風(fēng)暴事故分析模糊綜合評價優(yōu)化

Abstract: This paper presents a construction project bidding optimization model for risk identification, risk identification innovation of traditional methods, namely the introduction of accident analysis and fuzzy comprehensive evaluation to quantify contrast, directly reflect the optimization effect. This optimization model for construction project bidding risk identification and follow-up work provides a new idea.Keywords: Accident Analysis brainstorming optimized fuzzy comprehensive evaluation

中圖分類號：U698.6文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A 文章編號:

1 建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別的優(yōu)化方法的提出

1.1 提出緣由

建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別對提高建設(shè)工程項目預(yù)期經(jīng)濟(jì)社會效益具有重要作用，國內(nèi)外對風(fēng)險識別的研究與實踐也在不斷開展。我們之所以要提出“優(yōu)化”，原因有以下兩點：

一是：頭腦風(fēng)暴①和模糊綜合評價②本身存在缺陷，即定性研究的主觀性缺陷和定量分析的精確數(shù)學(xué)③誤區(qū)。

二是：建設(shè)工程本身及實施環(huán)境的復(fù)雜性，決定了建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別更加凸出的不確定性，因而只是通過風(fēng)險資料搜集和頭腦風(fēng)暴未必能體現(xiàn)風(fēng)險識別的科學(xué)性。

1.2 優(yōu)化思路

一般情況下，風(fēng)險識別的流程可以從兩個方面著手，一是搜集、整理與某個建設(shè)工程項目招投標(biāo)風(fēng)險識別相關(guān)的信息，二是運用頭腦風(fēng)暴法等方法對風(fēng)險因素進(jìn)行識別，加以判斷、歸類和鑒定，明確輕重點、把握重點。

這種優(yōu)化方法的思路主要從以下四個方面展開：

一是在頭腦風(fēng)暴法對風(fēng)險進(jìn)行初步識別的原有基礎(chǔ)上，融入事故分析法對制定的風(fēng)險清單進(jìn)行完善，對一些具體的建設(shè)工程中可能呈現(xiàn)的復(fù)雜的、不明確的因素進(jìn)行分析，明確某個子風(fēng)險與上層風(fēng)險之間的因果關(guān)系

二是按照事故分析法④的優(yōu)化，借用模糊綜合評價的手段，通過建立風(fēng)險權(quán)重矩陣、風(fēng)險隸屬度矩陣，展開總風(fēng)險、子風(fēng)險的風(fēng)險程度的定量計算，然后結(jié)合風(fēng)險等級評語，明確該工程總體風(fēng)險程度和對風(fēng)險程度貢獻(xiàn)起主要作用的風(fēng)險因素，這樣可以更加直觀的反映事故分析法的優(yōu)化作用。

三是按照事故分析法的優(yōu)化，我們可以剔除風(fēng)險識別中可以不考慮或忽略的輕微風(fēng)險因素，對今后的類似工程的風(fēng)險識別中提供簡化。

四是為了更強(qiáng)有力的體現(xiàn)這種優(yōu)化作用，我們也需要圍繞“是否融入事故分析法”展開兩種風(fēng)險識別結(jié)果的對比，從風(fēng)險種類變化、總分線與子風(fēng)險風(fēng)險程度變化等方面進(jìn)行比較，從而更好的說明這種方法的優(yōu)化作用。

2 優(yōu)化模型的步驟

2.1 搜集某工程招投標(biāo)風(fēng)險識別信息

結(jié)合建設(shè)工程基本信息情況，搜集整理與招投標(biāo)風(fēng)險識別相關(guān)的信息：建設(shè)工程環(huán)境信息資料，如自然環(huán)境資料、社會環(huán)境資料；工程招投標(biāo)風(fēng)險管理案列；建設(shè)工程地質(zhì)、設(shè)計、施工等技術(shù)資料；招投標(biāo)程序性資料; FIDIC條款、《物資采購條列》等法規(guī)。

2.2 頭腦風(fēng)暴對風(fēng)險的初步識別

運用頭腦風(fēng)暴法時，應(yīng)邀請不同知識領(lǐng)域的專家組成討論小組，以創(chuàng)造性思維獲取未來信息，讓專家們暢所欲言，對風(fēng)險因素提出全面的、新的、大膽的的設(shè)想，誘發(fā)邀請專家的思維共振，達(dá)成共識，做到所研究的問題明確、發(fā)表的見解多樣、關(guān)鍵性的總結(jié)與評價科學(xué)合理。

邀請專家進(jìn)行分析時應(yīng)有針對性。一般而言，可分為5部門，即：招投標(biāo)管理部門、業(yè)主單位、工程主管部門、技術(shù)部門、紀(jì)委監(jiān)察部門。通常，根據(jù)建設(shè)工程規(guī)模大小，每個部門可以選取2-4個在自身領(lǐng)域內(nèi)理論、業(yè)務(wù)比較扎實的工作人員，總?cè)藬?shù)在10-20人。

2.3 事故分析對初步識別的優(yōu)化

運用事故分析法，對風(fēng)險因素進(jìn)行層次細(xì)化研究，明確子風(fēng)險對上一級風(fēng)險的貢獻(xiàn)度，把隱藏的子風(fēng)險或者說影藏的風(fēng)險值挖掘出來，做到風(fēng)險識別多樣性、全局性、不確定性的統(tǒng)一。如：造成技術(shù)風(fēng)險的原因是多方面的，包含施工技術(shù)風(fēng)險、設(shè)計技術(shù)風(fēng)險、造價技術(shù)風(fēng)險。

2.3 編制風(fēng)險識別清單

編制的建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險識別清單主要包括事故分析優(yōu)化后的建設(shè)工程招投標(biāo)識別的風(fēng)險因素，明確相關(guān)風(fēng)險的潛在，提出可能產(chǎn)生的后果。

2.4 模糊綜合評價對事故分析法優(yōu)化的量化驗證

一是，用Sjn表示部門J參與打分專家對某個風(fēng)險N的評分均值，用Wjn表示J部門對某個風(fēng)險N的權(quán)威值，計算“Sjn*Wjn”的乘機(jī)累加和A值，結(jié)果可以表示：∑Sjn*Wjn （n≥1）。打分可靠性通過離散程度來篩選。

二是，計算有效范圍內(nèi)數(shù)據(jù)的Sjn的累加和B，表示為：∑Sjn （n≥1）

三是，計算建設(shè)工程招投標(biāo)風(fēng)險平均權(quán)重Sn，即A/B，表示為：∑Sjn*Wjn/∑Sjn（n≥1）

四是，表示Sn= │ S 1、S 2、…，SN│

五是，用“部門評分均值、部門權(quán)威值”的乘機(jī)表示各個風(fēng)險的風(fēng)險終值。并按照大小排序。

六是，建立各風(fēng)險集合總隸屬度矩陣P=│P 1、P 2、…，PN│，其中PN為事故分析下若干子風(fēng)險因素橫向矩陣。

七是，確定建設(shè)工程招投標(biāo)總體的風(fēng)險隸屬度，結(jié)果“S·P”表示。

當(dāng)然，為了更好的說明優(yōu)化方法的作用，我們對“不融入事故分析法”的風(fēng)險識別要穿插到整個過程中進(jìn)行模糊計算。

通過對比得出結(jié)論，包括以下幾個方面：

1、風(fēng)險細(xì)化的具體種類、內(nèi)容、數(shù)量及風(fēng)險程度提高的層次；

2、哪些風(fēng)險因素得到了挖掘或進(jìn)一步明確；

3、剔除了哪些可以忽略或不考慮的風(fēng)險因素；

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