自上世纪70年代进入国际工程市场,中国承包商正经历从价值链的底端向顶端的发展过程; 在国内土地和资源限制、劳动力成本上涨的背景下^[1],工程企业更多地关注国际市场并投入其中.与成熟的欧美国家国际承包商相比,我国承包商的国际化程度仍然较低,而个别国家对外国投资者设置的各种壁垒更是为我国承包商走出去增加难度,根据2016年对外承包商会公布的数据显示,在新签的合同额中,房屋建筑工程、交通运输基础设施工程和电力供应基础设施工程三大领域合计占比达65.2%,目前亚洲、非洲、拉丁美洲等大部分国家随着经济开放程度的加大,基础设施建设缺口仍然很大,我国的建设企业具有较强的技术实力和较为丰富的实施经验,在国际市场上有一定的竞争优势.根据美国设计建造学会(DBIA)统计,到2015年工程总承包模式在市场上的采用份额已经超过55%,而EPC模式又在总承包模式中使用比例较高,研究显示EPC项目75%以上的成本需要在设计阶段确定^[2],勘察设计企业从事EPC总承包业务在设计的“可建造性”和“可生产性”上有先天优势^[3],所以本文以设计院转型后的EPC承包商为研究对象.其具有突出的设计业务能力、完整的设计组织架构和人才管理架构,在以设计为重的EPC模式中无疑占有很大的优势,但如何更好在国际市场发展需要研究.

整理在亚洲及非洲国家对于外来承包商的政策要求时发现,很多国家设置了关于外国承包商需与本国企业联合投标的规定:如巴基斯坦就规定外国承包企业必须与当地企业组成联营体参加项目投标,纳米比亚对在本国设立办事处的外国投资者有优惠.因此本文将研究国际EPC项目我国承包商在工程所在国的联合体伙伴选择问题,在综合考虑了EPC项目的特点和我国承包商的基本情况下,从任务-情境视角建立了评选指标体系,借助模糊推理等方法构建了联合体伙伴选择模型,为我国国际EPC承包商提供了一种新的决策方法.

Z-number模糊数由一对有序的模式数(A,B)作为基础进行描述,A={[x,μ_A(x)]|x∈X}其中μ_A:X→[0,1]是隶属函数A,模糊隶属函数值μ_A(x)表述x∈X在A中的隶属程度,B={[x,μ_B(x)]|x∈X},μ_B:X→[0,1].其中的A表示对于评价对象的模糊评价程度,B表示对于该模糊评价程度的可靠性程度,Z-number多考虑了评价者评价的真实可靠程度,例如某方案的评价是(中等,较高),分别就表示了该评价者对该方案的评价为中等,该评价结果的可靠性为较高.因此,本文建立的基于Z-number模糊数模型的步骤如下:

(1)整理评价原始数据.

(2)生成评价过程模糊矩阵.根据图2、图3中明确的对应原则,将收回的评价专家结果进行相应的语言文字到数学文字的转化.

(3)完成评价结果的矩阵运算.

Z-numbers模糊数需要经过适当转换以后才可进行计算,参考Kang B^[21]的做法,转换的过程如下:

①可靠程度B的转换:

α=(∫xμ_R^～(x)dx)/(∫μ_R^～(x)dx)(1)

②α是一个权重,需要将其与评价结果共同计算完成转换为权重值,转换后的Z-number可以表述为:

Z^～α={(x,μ_A^～α)|μ_A^～α(x)=αμ_A^～(x),x∈[0,1]}(2)

③把Z^～^α转化为经典模糊数:

图1 EPC国际联合体伙伴选择指标体系
Fig.1 EPC international consortium partner selection indicator system

图2 方案评价结果与对应的模糊数
Fig.2 Scheme evaluation result and corresponding fuzzy number

图3 可靠程度评价与对应的模糊数
Fig.3 Reliability evaluation and corresponding fuzzy number

(4)将每个方案的模糊矩阵转化为精确值.

K=(x¹_ij+x²_ij+x³_ij+x⁴_ij)/4(5)

(5)指标权重的考虑.本文指标体系中适用不同情况,各种情况下相应被评价对象的评价结果离散水平不同,所以拟采用熵值法确定指标的权重.

设已整理的评价结果矩阵V=(v_xy)_n*s,第y项指标的信息熵值为

e_y=-K∑ⁿ_x=1P_xylnP_xy,P_xy=v_xy/∑ⁿ_x=1v_xy(6)

式中,常数K一般取1/lnn,所以定义q_y为第y项指标的信息有效值:

q_y=1-e_y(7)

根据多层系统中熵的可加性原则,对下层结构每类指标的信息效用值求和,得到对应于上层结构的各类指标的效用值和,记作D_E(k=1,2,…,E),则全部指标效用值的总和D为

D=∑_ED_E=∑^y_f=1d_f(8)

w_E=D_E/D(9)

(6)计算差别度.同一属性b_y下不同方案的差别度计算公式如下:

d_y(a_g,a_h)=K_y(a_g)-K_y(a_h)(10)其中,当K_y(a_g)-K_y(a_h)<0时,d_y(a₁,a₂)=0.

(7)建立方案优选模型.框架适用优化后的PROMETHEE理论,过程中将使用Mamdani方法,采用if-then语句作为模糊规则的推理过程引入其中,完成优选模型的建立.

(8)根据偏好指数对方案进行排序.对于方案a_i,其正流记为φ⁺(a_i)表示其优于其他所有方案的程度总和,即:

φ⁺(a_i)=∑ⁿ_r=1δ(a_i,a_r)(11)

负流记为φ^-(a_i)表示其他方案优于方案a_i的程度的总和,即:

φ^-(a_i)=∑ⁿ_r=1δ(a_r,a_i)(12)

所以,方案a_i的净流为:

φ(a_i)=φ^-(a_i)+φ⁺(a_i)(13)

根据方案净流的大小决定最终排序.

F企业为一家国有企设计院转型后主要承建化工项目的大型企业,在国家鼓励“走出去”的政策下积极拓展国际承包市场,现有意向对一处位于西亚的炼油厂项目进行联合体承包,拟寻找一家当地负责EPC工程中采购业务的企业完成联合体投标,经过初期的沟通与洽谈后决定通过优选模型对当地公司a₁,a₂,a₃进行筛选.评价过程由三位有丰富国际工程经验的工程师完成初步评价工作,按照指标体系构建原则,选择全部的情境指标和共性指标以及任务指标中的采购能力指标共同构成本次优选的指标体系.

(1)将初步评价结果结合图2、图3建立模糊评价矩阵(将评价结果中的个别指标进行效益化的转化,比如企业毁约率高则其评价结果应该是低),如表1所示.

表1 模糊评价矩阵
Tab.1 Fuzzy evaluation matrix

(2)将文字化语言转换为数字类语言.比如专家1对第1家企业在指标“与合作方协调能力”中的评价根据转换公式(1)得到α=0.68,所以根据公式(3)得到的普通模糊数为(2.804,3.925,3.925,5.047),此步骤完成模糊矩阵的运算过程.

(3)根据得到的模糊矩阵按照公式(5)进行去模糊化得到精确值矩阵.

(4)根据式(6)～(9)计算出15个二级指标的权重后与对应的精确值相乘后得到在一级指标下的矩阵表.

(5)根据式(10)计算出方案之间的差别度(将负数按零处理),如表2所示.

表2 方案之间的差别度
Tab.2 Difference degree between programs

(6)利用Matlab软件中的模糊逻辑工具箱,建立模糊推理编辑系统,将整个系统定义为一个输入量为十五而输出量为一的系统,其中输入的变量为d₁,d₂,…,d₁₅,输出变量为δ(a,b).输入、输出变量的隶属函数的类型和赋值如表3所示.

表3 各变量的语言值及隶属度函数
Tab.3 Language value and membership function of each variable

模糊规则是建立在输入量(d₁,d₂,d₃,d₄,d₅)和输出量δ(a,b)之间的对应关系,本文在与专家协商一致确定原则后共建立了66条if-then语句类的规则,例如输入量为(0,0.091,0.505,0.220,0)则得出δ(a,b)=3.02,根据表2中的差别度作为输入量完成运算得到表4.

表4 偏好指数表
Tab.4 Preference index

表5 正流、负流、净流和排序表
Tab.5 Positive flow, negative flow, net flow and sort

(7)根据式(11)-(13)计算方案的正流、负流和净流并根据净流的大小排序得到表5,计算结果显示得到的方案的排序为a₁>a₂>a₃,因此推荐a₁为最佳联合体合作伙伴.

EPC总承包模式的广泛使用和我国承包商国际工程市场发展环境让研究与目标国当地企业组成联合体投标EPC项目提出需求,本文在总结现有研究的基础上按照组成合伙型联合体的组织架构进行研究,主要完成了:

(1)在综合考虑了对于联合体成员需要具备在融资、设计、采购、建造方面的能力下,从任务-情境的视角下识别指标并构建了选择指标体系,按照任务-情境的视角对EPC联合体成员应具备的能力进行了整理和识别,形成了一套能根据不同要求灵活组建的指标体系.

(2)采用了现有研究中鲜有分析评价者可靠程度的模型,引入Z-number模糊数理论; 通过将模糊推理方法改进到Promethee排序中完成对评价对象进行评选.最后通过案例完成模型验证,算例分析结果显示:该选择模型具有可操作性强,能对评选对象进行合适的排序,为科学合理快速的选择合作伙伴提供了一定的理论依据和实践案例分析.