标段划分实证分析

假设电网企业在一次服务项目的小型招标采购中要对20个项目进行标段划分，原始数据如表9.18所示。

表9.18　电网企业服务采购招标原始数据表

续表9.18

从原始数据表格中可以看出这20个项目主要属于三个标段，分别是设计、监理和主变大修。采购方式是公开招标和竞争性谈判，是一个二值属性，属于分类属性的特殊情况。电压等级主要有10kV、110kV、220kV、500kV4种，开工日期主要有6月10日、8月20日、9月1日、9月20日、11月20日5种。所属的类别与所属的标段对应，共有设计、监理和主变大修三类。资质条件主要有7种。属性中除了报价属于数值属性外其他的属性都为分类属性。在标段划分过程中针对不同的属性，分别赋予权重，以衡量此属性对于标段划分的重要性。标段划分的目的是为了降低成本，因此对报价赋予更大的权重，同时考虑到便于管理的原则，对于工期因素，尽可能把相同工期划分为一个标段，因此对各个属性分别赋予

ω1=0.1，ω2=0.1，ω3=0.3，ω4=0.2，ω5=0.1，ω6=0.2

步骤1：对数值属性数据进行标准化处理，这里对报价属性进行标准化处理得到

（0.1486，0.1848，0.2681，0.2754，0，0.4058，0.1667，0.0507，0.1051，0.0870，0.3551，0，0.0109，0.036，0.5833，0.2935，0.2572，0.6920，0.6051，1.0000）

步骤2：求出每一个项目之间的相异程度。例如求A2和A3的相异度，主要考虑的属性有采购方式、电压、报价、开工日期、所属类别、资质条件，以此进行标段划分。分类属性用公式（9.3）进行计算。在采购方式属性上，f（A3，M1）=f（A2，M1）=公开招标。根据公式（9.3）得到在M1属性上的A2和A3的相异度为0。同理得到电压上的相异度为1，开工日期上的相异度为1，资质条件的相异度为1。

报价的相异度根据公式（9.1）计算得到0.083。加权相加得到

d（A2，A3）=0.1×0+0.1×1+0.3×0.083+0.2×1+0.1×0+0.2×1=0.5249

11步骤3：同理求出其他项目之间的相异度，并构造出相异度矩阵

11步骤4：传递闭包模糊等价矩阵为

对此矩阵进行聚类分析。通过矩阵分析得出的集合为

λ=｛0.998，0.995，0.993，0.989，0.965，0.920，0.893，0.774，0.713，0.697，0.685，0.677，0.628，0.588，0.595，0.533｝

其动态模糊聚类图如图9.1所示。

图9.1　基于模糊聚类算法的标段划分动态聚类谱系图

从动态聚类谱系图中可以看出取中间值时聚类效果较为理想。不同的取值可以得到不同的标段划分方案，总共有16种划分方案。

由于标段划分数目过多会增加招标的管理费用，考虑到便于管理、提高采购效率的原则，将20个项目划分为2～5个标段较适宜。这里仅考虑分别取值为0.628、0.595、0.588三种情况。当取其他值时标段数目较多，管理成本较高，不予考虑。

表9.19、表9.20、表9.21是λ分别取0.628、0.595、0.588时的三种标段划分方案。

表9.19　λ=0.628时的标段划分情况

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表9.20　λ=0.595时的标段划分情况

表9.21　λ=0.588时的标段划分情况

标段划分的主要目的是为了降低采购成本，寻找供应商的最低报价。从以上三种方案对比中可以发现：当λ=0.588时，划分为3个标段较为合适，其平均报价为78.61万元，因此选取这种标段划分方案。

λ=0.588时的截矩阵为

原来的标段划分方案是按照设计、监理和主变大修划分的，新旧标段划分方案报价对比情况如图9.2所示。

图9.2　新旧标段划分方案报价对比

对每一个标段的报价求其总的平均报价，得到表9.22。

表9.22　新旧标段划分方案各标段总平均报价

从以上对比可以看出新的标段项目总平均报价比原有的标段划分方案总平均报价低了85.1-78.61=6.49万元，提高了7.63%的收益。

新的标段划分方案和原来的标段划分方案的最大不同在项目14的所属标段，原有标段只主观地考虑所属的类别，14号项目与15～20号这6个项目均为维修服务，所以将其划为一个标段。新的标段划分方案以供应商的报价为主要划分属性，综合考虑所属类别、开工日期以及专家资质条件来划分，可以看出14号项目在这几个方面均与其他项目不同，故将其单独列为一个标段。这也说明新的标段划分方案的合理性。

模糊C-均值聚类算法同样适合对以上20个项目进行标段划分。标段划分过细会使得竞争更加激烈，采购的成本也会相应降低，但是报价的复杂度会随着标段数目的增加而增加，所以需要在标段数目中寻求一个平衡，根据专家讨论将标段划分为3个标段。通过对20个项目的计算分析，得到如表9.23所示的标段划分结果。

表9.23　基于模糊C-均值聚类算法的标段划分结果

使用改进模糊C-均值聚类算法进行标段划分，得到如表9.24所示的标段划分结果。

表9.24　基于改进模糊C-均值聚类算法的标段划分结果

可以看出，通过使用改进模糊C-均值聚类算法得到的标段划分情况和基于传递闭包算法得到的标段划分情况是一致的。假设开工日期的集中程度为开工日期数和项目数之比，通过分析得到如表9.25所示的原标段划分方案和基于改进模糊C-均值聚类算法的标段划分方案的对比。

表9.25　原标段划分方案和基于改进模糊C-均值聚类算法标段划分方案的对比

可以看出新的标段划分方案总的平均开工日期的集中程度为0.577，而原有的标段划分方案总的开工日期集中程度为0.565，可见新的标段划分方案的开工日期更加集中，说明电网企业对相同日期的项目在一个标段内统一招标，有利于提高工作效率，提高招标质量。同理，在电压等级和资质条件上新的标段划分方案都更加的集中，这样都降低了供应商的工作难度，提高了工作效率。