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政府采購(gòu)評(píng)審專家評(píng)分異常的判定和管理
2021年11月30日 09:53 來(lái)源:中國(guó)政府采購(gòu)報(bào) 【打印】
■ 湯駿
在政府采購(gòu)中,專家評(píng)審環(huán)節(jié)是實(shí)現(xiàn)公平、公開(kāi)、公正“三公”原則的重要環(huán)節(jié)之一,評(píng)審結(jié)論通常決定了中標(biāo)供應(yīng)商花落誰(shuí)家。專家評(píng)審制度是我國(guó)政府采購(gòu)法律、法規(guī)體系中一項(xiàng)重要的制度設(shè)計(jì),《中華人民共和國(guó)政府采購(gòu)法》賦予了評(píng)審專家對(duì)投標(biāo)文件的評(píng)審權(quán)和中標(biāo)供應(yīng)商的推薦權(quán),專家的評(píng)審水平影響著政府采購(gòu)綜合效益的發(fā)揮。然而,長(zhǎng)期以來(lái)屢屢出現(xiàn)的評(píng)分異常現(xiàn)象成為困擾政府采購(gòu)監(jiān)管部門(mén)的一大難題,同時(shí),還易引發(fā)供應(yīng)商的質(zhì)疑、投訴以及采購(gòu)人對(duì)采購(gòu)結(jié)果的不滿意。
當(dāng)前,越來(lái)越多的呼聲要求對(duì)政府采購(gòu)評(píng)審專家的評(píng)分異常情況進(jìn)行科學(xué)地評(píng)估和有效地監(jiān)督管理。
評(píng)分異常的界定及原因分析
關(guān)于評(píng)審專家異常評(píng)分的定義,無(wú)論在理論界還是在政府采購(gòu)行業(yè)內(nèi)至今沒(méi)有形成統(tǒng)一的意見(jiàn)。我國(guó)政府采購(gòu)法律、法規(guī)體系中關(guān)于評(píng)分異常也沒(méi)有明確闡述。在《中華人民共和國(guó)政府采購(gòu)法實(shí)施條例》《政府采購(gòu)貨物和服務(wù)招標(biāo)投標(biāo)管理辦法》等文件中涉及“傾向性言論”“評(píng)分畸高、畸低”等少量表述,僅局限在一些原則性的規(guī)定上。
筆者理解,所謂評(píng)分異常的本質(zhì),無(wú)外乎是“異于常規(guī)”或“異于常人”,即評(píng)審專家憑借個(gè)人喜好,隨意給出不符合普遍認(rèn)知或有悖于常理的得分。《政府采購(gòu)評(píng)審專家管理辦法》中就評(píng)審原則有專門(mén)要求,即科學(xué)、公正、不受任何干擾,獨(dú)立負(fù)責(zé)。換言之,凡是違反上述規(guī)定的,都可以視為評(píng)分異常。
導(dǎo)致評(píng)委評(píng)分異常的原因大致可以分為主觀因素和客觀因素兩類。
主觀因素是指評(píng)審專家個(gè)人意志或主觀判斷等因素。例如:有的專家受利益驅(qū)使給特定關(guān)系人打出“關(guān)系分”;有的專家因?yàn)樯矸荻嘀兀ū热缤瑫r(shí)作為供應(yīng)商代表或者采購(gòu)單位代表),考慮到業(yè)務(wù)發(fā)展需要而為“朋友圈”相互關(guān)照打出“人情分”;有的專家受到其他專家的影響或者誘導(dǎo),不問(wèn)青紅皂白亂打“糊涂分”。總之,不管是主動(dòng)還是被動(dòng),不論是有意為之還是無(wú)心之失,都是評(píng)審專家的思想觀念、道德水平和職業(yè)素養(yǎng)出了問(wèn)題。
客觀因素是指非評(píng)審專家個(gè)人因素導(dǎo)致異常評(píng)分的其他因素。例如:在評(píng)審專家的入庫(kù)遴選過(guò)程中專業(yè)分類不科學(xué)、不精細(xì)或者審核標(biāo)準(zhǔn)不明確,導(dǎo)致專家“混崗使用”,因能力欠缺而無(wú)法科學(xué)地評(píng)分;政府采購(gòu)評(píng)審專家?guī)烊藛T數(shù)量不足,專家易被圍獵、被腐蝕,難以公正評(píng)分;部分采購(gòu)項(xiàng)目供應(yīng)商過(guò)多,評(píng)審工作量過(guò)大,專家在短時(shí)間內(nèi)無(wú)法完成超額的評(píng)審任務(wù),不得不采取敷衍塞責(zé)的態(tài)度完成評(píng)標(biāo)任務(wù);一些地方的專家對(duì)法律法規(guī)、專業(yè)技能、廉潔自律教育等長(zhǎng)期漠視,動(dòng)態(tài)考核管理機(jī)制尚未建立等,這都給評(píng)分異常現(xiàn)象的出現(xiàn)埋下了隱患。
評(píng)分異常的判定方法
評(píng)分異常是對(duì)投標(biāo)文件中的主觀性評(píng)審內(nèi)容而言,因?yàn)榭陀^性評(píng)審內(nèi)容(比如供應(yīng)商的資質(zhì)、項(xiàng)目負(fù)責(zé)人的執(zhí)業(yè)資格、職稱專業(yè)核定等)實(shí)際上不應(yīng)當(dāng)存在偏差,所有評(píng)審專家的結(jié)論應(yīng)當(dāng)一致。
對(duì)于政府采購(gòu)主觀內(nèi)容的評(píng)審是允許存在個(gè)體評(píng)審差異的,這種差異在合理范圍(區(qū)間)之內(nèi),被看作為“偏差”。當(dāng)然不能簡(jiǎn)單地將“偏差”與“異常”混為一談。關(guān)于異常評(píng)分的判定標(biāo)準(zhǔn),一直以來(lái)眾口不一,尤其是要從定量的角度去刻畫(huà)難度更大,但可以明確的是,偏差達(dá)到極限就是異常。盡管不同的偏差類型判斷的標(biāo)準(zhǔn)有所不同,但超出合理偏差范圍的評(píng)分就是異常評(píng)分。因此,要結(jié)合偏差的類型具體分析并建立合理的偏差模型。
評(píng)分偏差類型可以分為兩類,一類是橫向偏差,另一類是縱向偏差。
所謂橫向偏差,主要是指專家個(gè)人與同時(shí)參與同一個(gè)項(xiàng)目評(píng)審的其他專家相比,評(píng)分出現(xiàn)偏離,也就是“自己和別人比”有偏差,這種偏差容易甄別。中南大學(xué)的唐光杰在《科技評(píng)審中評(píng)分偏差模型的研究與應(yīng)用》一文中提出,此種偏差可采用基于統(tǒng)計(jì)、距離、密度的異常檢測(cè)方法;河南大學(xué)的焦易于等人在《基于異常評(píng)分行為分析的虛假評(píng)論商品識(shí)別方法》一文中則提出,此種偏差可采用正態(tài)分布擬合和時(shí)序數(shù)據(jù)突變點(diǎn)的檢測(cè)方法。不管采用何種方法,只要構(gòu)建相對(duì)科學(xué)、合理的數(shù)理模型,都可以比較直接地檢測(cè)出專家的評(píng)分偏離,有沒(méi)有接近或超過(guò)極限值,從而判定其是否為異常評(píng)分。
橫向偏差大致可細(xì)分為四種情況。第一,個(gè)性偏差。例如,不以招標(biāo)文件規(guī)定的評(píng)標(biāo)辦法為依據(jù),而是根據(jù)個(gè)人喜好隨意給出評(píng)標(biāo)結(jié)論。這類偏差有的出于有意(受利益驅(qū)使),有的出于無(wú)意(工作態(tài)度敷衍塞責(zé))。總之,這類偏差屬于純粹的主觀臆斷,是主觀惡意最大的偏差。第二,學(xué)識(shí)偏差。因評(píng)審專家的專業(yè)技術(shù)水平或者實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)達(dá)不到評(píng)標(biāo)所需的標(biāo)準(zhǔn)而出現(xiàn)的非主觀層面的偏差。例如,待評(píng)審項(xiàng)目的專業(yè)要求與專家自身從事或者熟悉的專業(yè)大相徑庭,甚至有些專家完全不了解所評(píng)項(xiàng)目的專業(yè)特點(diǎn),這屬于專家能力不足導(dǎo)致的一種偏差類型。第三,認(rèn)知偏差。認(rèn)知偏差是專家基于自身的認(rèn)知程度,對(duì)同一份投標(biāo)文件的同一個(gè)評(píng)分項(xiàng)存在不同理解的情形,這也會(huì)導(dǎo)致評(píng)標(biāo)結(jié)論存在較大差異。例如,對(duì)于“最近三年來(lái)無(wú)重大質(zhì)量安全事故”的時(shí)限起算點(diǎn)的爭(zhēng)議,專家A認(rèn)為,應(yīng)從行為發(fā)生之日起算。專家B則認(rèn)為,應(yīng)從認(rèn)定存在重大質(zhì)量安全問(wèn)題法律文書(shū)的生效之日起計(jì)算。導(dǎo)致這類偏差產(chǎn)生的原因主要是招標(biāo)文件的評(píng)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)不嚴(yán)謹(jǐn),使專家在評(píng)審過(guò)程中產(chǎn)生理解上的分歧、認(rèn)識(shí)上的偏差。第四,隨機(jī)偏差。隨機(jī)偏差是專家出于非主觀原因?qū)е碌囊环N無(wú)意識(shí)的偶然偏差。例如,對(duì)于夜間施工噪聲,兩個(gè)投標(biāo)文件提供了不同的控制方案,一種安裝了聲屏障,另一種則砌筑了降噪棚,但是兩者都將噪聲控制在招標(biāo)文件規(guī)定的55分貝之內(nèi)。專家出于無(wú)心過(guò)失給出了不同的分值。
橫向偏差判定(Determination of lateral deviation,LAD)。在橫向偏差判定時(shí)應(yīng)關(guān)注兩個(gè)指標(biāo):一是在同一項(xiàng)目中,對(duì)同一投標(biāo)單位所有評(píng)標(biāo)專家評(píng)分的平均值與各個(gè)專家評(píng)分對(duì)平均值的偏離程度;二是在同一項(xiàng)目中,以單個(gè)評(píng)標(biāo)專家為對(duì)象分別計(jì)算其對(duì)所有投標(biāo)單位打分的平均值偏離程度。至于偏離的置信區(qū)間可預(yù)先設(shè)定一個(gè)區(qū)域(如±10%—20%),根據(jù)評(píng)標(biāo)項(xiàng)目不同屬性分別設(shè)置。如勘察設(shè)計(jì)、監(jiān)理等技術(shù)服務(wù)類項(xiàng)目主觀評(píng)審因素影響較大的,可以適當(dāng)放寬區(qū)域上下限。
通常,設(shè)定專家評(píng)審得分為Pi,對(duì)于同一個(gè)投標(biāo)單位的其他專家的評(píng)審平均分為P,預(yù)設(shè)的橫向偏離區(qū)間為Δ,則合理橫向偏離幅度應(yīng)當(dāng)滿足公式①。
所謂縱向偏差主要是專家個(gè)人在評(píng)審類似項(xiàng)目時(shí)出現(xiàn)的評(píng)分偏離,也就是專家“自己和自己比”有偏差。這種偏差類型目前國(guó)內(nèi)研究者尚無(wú)人關(guān)注也未有人提及,但其實(shí)是十分關(guān)鍵的偏差來(lái)源之一。其理論依據(jù)是,在評(píng)審過(guò)程中,如果有兩個(gè)項(xiàng)目供應(yīng)商提交的投標(biāo)文件在資格條件、響應(yīng)程度、履約能力等各方面都高度一致(或相同),同一個(gè)專家對(duì)于這兩個(gè)項(xiàng)目應(yīng)該給出相近或者相同的評(píng)分。否則,就存在偏差傾向。當(dāng)然,這兩個(gè)項(xiàng)目可能不在同一時(shí)期出現(xiàn),因此甄別起來(lái)就比較困難,沒(méi)有數(shù)據(jù)庫(kù)的積累和大數(shù)據(jù)分析工具的支持,很難捕捉到其中的差別,而這點(diǎn)正是大多數(shù)人容易忽略的情形,有時(shí)甚至連專家本人都無(wú)法解釋為何出現(xiàn)評(píng)分偏差。
縱向偏差判定(Determination of longitudinal deviation,LOD)。專家的縱向偏差判定比較困難,因?yàn)樾枰凶銐虻臉颖竞痛髷?shù)據(jù)工具的支持。從相對(duì)簡(jiǎn)化角度來(lái)看,可按照以下步驟處理:首先,要判斷待評(píng)審項(xiàng)目與以往已評(píng)審過(guò)的歷史項(xiàng)目,在項(xiàng)目特征、采購(gòu)需求和投標(biāo)供應(yīng)商的響應(yīng)程度方面是否高度相似;其次,要分析待評(píng)審的投標(biāo)供應(yīng)商與以往投標(biāo)項(xiàng)目過(guò)程的基本情況有無(wú)明顯變化(如資質(zhì)、資格、產(chǎn)品規(guī)模等);再其次,選擇同一個(gè)供應(yīng)商時(shí)在時(shí)間跨度上不宜太大,否則會(huì)受政策環(huán)境、評(píng)標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)變化等因素影響;最后,滿足前三個(gè)基本條件的,可以對(duì)專家的評(píng)分進(jìn)行縱向抽樣比較。如發(fā)現(xiàn)專家對(duì)同一個(gè)企業(yè)的評(píng)分存在明顯偏離的,就有理由懷疑其存在異常評(píng)分行為。
設(shè)專家本次評(píng)分結(jié)果為Qi,歷史上專家對(duì)于該企業(yè)的評(píng)分為Q,預(yù)設(shè)的縱向偏離區(qū)間為▽,則合理縱向偏離幅度應(yīng)當(dāng)滿足公式②。
評(píng)審時(shí)長(zhǎng)判定(Determination of bid evaluation duration,EVD)是橫向偏差判定和縱向偏差判定以外的一個(gè)重要且簡(jiǎn)捷有效的補(bǔ)充判定方法。理論依據(jù)簡(jiǎn)單,即沒(méi)有足夠的評(píng)審時(shí)長(zhǎng)保障,專家不可能作出合理的評(píng)審結(jié)論。由于我國(guó)的政府采購(gòu)一般都是通過(guò)計(jì)算機(jī)評(píng)審系統(tǒng)對(duì)電子投標(biāo)文件進(jìn)行評(píng)審,因此,專家在瀏覽電子文檔的駐留時(shí)間很容易被計(jì)算機(jī)自動(dòng)記錄下來(lái)(一般利用Ajax輪詢技術(shù)就可調(diào)用專家瀏覽投標(biāo)文件的后臺(tái)日志),如此容易判斷專家能否給出公正的評(píng)審結(jié)論。這個(gè)時(shí)間維度的指標(biāo)可以從多個(gè)角度來(lái)定義或者計(jì)算,比如,可以計(jì)算單頁(yè)駐留時(shí)長(zhǎng)、全文本頁(yè)面平均駐留時(shí)長(zhǎng)、頁(yè)面停留極端時(shí)長(zhǎng)(即單頁(yè)最長(zhǎng)或者最短駐留時(shí)長(zhǎng))等。
當(dāng)然要構(gòu)建合理的標(biāo)書(shū)文件駐留時(shí)長(zhǎng)模型不易,因?yàn)闀r(shí)長(zhǎng)模型涉及的參數(shù)眾多,要充分考慮投標(biāo)文件字體的大小、文字內(nèi)容的難易程度、信息密集程度,以及專家的閱讀習(xí)慣、專業(yè)水平等。有時(shí)為了方便起見(jiàn),也可以采用縱橫比較的方法來(lái)作一些粗略的判斷,比如評(píng)標(biāo)時(shí)長(zhǎng)不到其他專家平均時(shí)長(zhǎng)的1/5,那就需要重點(diǎn)關(guān)注該評(píng)委有沒(méi)有存在草率評(píng)標(biāo)的情形。另外,專家對(duì)于不同的投標(biāo)文件存在明顯的瀏覽時(shí)間差異也是一個(gè)應(yīng)當(dāng)引起重視的現(xiàn)象,因?yàn)椋茈y想象,專家對(duì)于不同的投標(biāo)文件在嚴(yán)重不對(duì)等的時(shí)長(zhǎng)分配下能給出令人信服的結(jié)論。
異常評(píng)分判定公式
政府采購(gòu)評(píng)審中,應(yīng)當(dāng)分別運(yùn)用以上三種判定方式,最終分析得出專家的評(píng)分是否屬于異常評(píng)分情形。當(dāng)然也可以對(duì)以上三種方式進(jìn)行權(quán)重分配后給出一個(gè)綜合評(píng)價(jià)數(shù)值。
設(shè)橫向偏差、縱向偏差和時(shí)長(zhǎng)偏差合理評(píng)分置信區(qū)間分別為[LADmin,LADmax]、[LODmin,LODmax]、[EVDmin,EVDmax],評(píng)審專家的橫向、縱向、時(shí)長(zhǎng)評(píng)分分別為L(zhǎng)AD、LOD、EVD,綜合評(píng)價(jià)數(shù)值公式如③,且同時(shí)滿足公式②時(shí),可判定為異常評(píng)分。
有時(shí)也可事先設(shè)定一個(gè)綜合置信區(qū)間,即假定綜合合理評(píng)分置信區(qū)間(Comprehensive confidence interval,CCI)為[CCImin,CCImax],對(duì)橫向、縱向和時(shí)長(zhǎng)偏差根據(jù)對(duì)異常評(píng)分的可能影響程度分別進(jìn)行權(quán)重分配,設(shè)權(quán)重系數(shù)分別是α、β、γ,則判定公式可更改為公式④。
從異常評(píng)分判定的科學(xué)性、全面性而言,公式③更加客觀、公正,但是計(jì)算量較大;公式④相對(duì)比較簡(jiǎn)便,但是易造成誤判。需要政府采購(gòu)管理部門(mén)在積累大樣本數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上適時(shí)調(diào)校置信區(qū)間參數(shù)。
如圖是江蘇省南通市政府采購(gòu)評(píng)審專家的一份異常評(píng)分檢測(cè)報(bào)告。從圖上的分析結(jié)論來(lái)看,張姓評(píng)委在橫向偏離、縱向偏離都超過(guò)了預(yù)設(shè)的閾值(極限值),尤其是時(shí)長(zhǎng)偏差明顯有悖于常理。因?yàn)槠湓趩雾?yè)的平均瀏覽時(shí)間只有4秒,47份投標(biāo)文件、4000多頁(yè)的文本在短短67分鐘內(nèi)就評(píng)審?fù)戤叄@然是不符合評(píng)審規(guī)律的(甚至可以得出部分投標(biāo)文件根本沒(méi)有瀏覽的結(jié)論),因此判定其存在異常評(píng)分證據(jù)確鑿無(wú)疑。
異常評(píng)分的修正
從現(xiàn)行的政府采購(gòu)法律體系看,即便能夠科學(xué)、公正地甄別出專家的異常評(píng)分也很難直接予以修正。首先,國(guó)家層面對(duì)異常評(píng)分還沒(méi)有明確的界定標(biāo)準(zhǔn)或處置方法。財(cái)政部雖然在《關(guān)于進(jìn)一步規(guī)范政府采購(gòu)評(píng)審工作有關(guān)問(wèn)題的通知》中指出,采購(gòu)人、采購(gòu)代理機(jī)構(gòu)……要對(duì)評(píng)審數(shù)據(jù)進(jìn)行校對(duì)、核對(duì),對(duì)畸高、畸低的重大差異評(píng)分可以提示評(píng)審委員會(huì)復(fù)核或書(shū)面說(shuō)明理由,但沒(méi)有允許直接修正評(píng)分。其次,多數(shù)評(píng)審專家對(duì)于自己的評(píng)分出現(xiàn)偏差也難以接受,更不會(huì)主動(dòng)提出修改評(píng)審結(jié)論。最后,評(píng)分修正關(guān)系企業(yè)切身利益,決定了中標(biāo)供應(yīng)商資格的歸屬,無(wú)論是采購(gòu)人還是行業(yè)監(jiān)督部門(mén)都不得不采取小心謹(jǐn)慎的態(tài)度,在沒(méi)有充分依據(jù)的情況下不會(huì)主動(dòng)啟動(dòng)評(píng)分修正程序。
基于上述原因,目前比較合適的做法是,把專家的異常評(píng)分與日常考核聯(lián)動(dòng)起來(lái),對(duì)于長(zhǎng)期出現(xiàn)異常評(píng)分情況的專家,及時(shí)指出問(wèn)題所在,加強(qiáng)監(jiān)督教育管理,拒不改正的,堅(jiān)決暫停其評(píng)審資格或者清理出庫(kù)。有條件的地區(qū),可以在積累一定樣本數(shù)量的基礎(chǔ)上,通過(guò)大數(shù)據(jù)分析方法,研究哪些領(lǐng)域、哪些行業(yè)、哪種評(píng)標(biāo)方法容易引發(fā)異常評(píng)分偏差,定量分析專家的評(píng)審質(zhì)量波動(dòng)幅度和趨勢(shì),從而為政府采購(gòu)行業(yè)主管部門(mén)制定標(biāo)后評(píng)估管理辦法提供科學(xué)的依據(jù)。
評(píng)審專家的異常評(píng)分在政府采購(gòu)行業(yè)內(nèi)飽受詬病,它破壞了公平公正的市場(chǎng)秩序,違反了優(yōu)質(zhì)優(yōu)價(jià)的評(píng)審原則。要從根本上破解這個(gè)難題,需要從管理、技術(shù)和政策三個(gè)方面同時(shí)施策。
基于管理層面,異常評(píng)分的一個(gè)根本原因是評(píng)審專家擁有過(guò)大的自由裁量權(quán),評(píng)分空間彈性太大,專家不恰當(dāng)?shù)匦惺惯^(guò)大的自主權(quán)很容易導(dǎo)致評(píng)分偏離正常的軌道。因此,要在評(píng)標(biāo)辦法的制度設(shè)計(jì)上壓縮自由評(píng)審的幅度和范圍。財(cái)政部在《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)政府采購(gòu)需求和履約驗(yàn)收管理的指導(dǎo)意見(jiàn)》中明確指出,采購(gòu)文件設(shè)定的評(píng)審因素要與采購(gòu)需求對(duì)應(yīng),采購(gòu)需求相關(guān)指標(biāo)有區(qū)間規(guī)定的,評(píng)審因素應(yīng)當(dāng)量化到相應(yīng)區(qū)間。另外,在評(píng)標(biāo)方法的選擇上,要結(jié)合采購(gòu)項(xiàng)目特點(diǎn)和實(shí)際需要選擇恰當(dāng)?shù)脑u(píng)標(biāo)方法。對(duì)于采用通用技術(shù)、成熟工藝的常規(guī)采購(gòu)項(xiàng)目,宜采用價(jià)格單因素(包括經(jīng)評(píng)審的最低評(píng)標(biāo)價(jià)法)等客觀因素主導(dǎo)的評(píng)標(biāo)方法,不宜選用過(guò)度依賴評(píng)委主觀評(píng)判的綜合評(píng)分法,這樣從根源上就鏟除了可能滋生異常評(píng)分的不利因素。
基于技術(shù)層面,隨著信息化技術(shù)的進(jìn)步,利用人工智能來(lái)輔助評(píng)審是解決專家評(píng)分異常的有效工具。目前,一些地方已經(jīng)開(kāi)始嘗試此做法,例如,中山大學(xué)研發(fā)出了一種快速采購(gòu)系統(tǒng),首次將人工智能AI與數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于招投標(biāo)和評(píng)標(biāo)等采購(gòu)過(guò)程中。智能評(píng)審的基本思路是將采購(gòu)文件進(jìn)行結(jié)構(gòu)化拆解、抽取評(píng)分點(diǎn)信息、調(diào)用評(píng)審樣本數(shù)據(jù)庫(kù),再借助半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法,以知識(shí)圖譜技術(shù)為補(bǔ)充,實(shí)現(xiàn)對(duì)投標(biāo)文件的智能評(píng)審。這樣的評(píng)審結(jié)論基本上可擺脫人為的主觀判斷,結(jié)果的均衡性、穩(wěn)定性顯然大大優(yōu)于人為操作。
基于政策層面,如果能在科學(xué)論證的基礎(chǔ)上,適度賦予采購(gòu)人在異常評(píng)分識(shí)別機(jī)制下可以自主修正評(píng)審結(jié)果的權(quán)利,則能一定程度上減小異常評(píng)分帶來(lái)的危害。
(作者單位:江蘇省南通市政府采購(gòu)中心)

編后
政府采購(gòu)中,無(wú)論是出于有意還是無(wú)意,評(píng)審專家主觀傾向性異常打分是直接影響政府采購(gòu)評(píng)審公正的主要因素之一。目前,由于缺乏明確的依據(jù)和判斷標(biāo)準(zhǔn),政府采購(gòu)監(jiān)管部門(mén)很難進(jìn)行科學(xué)治理。而本文作者從產(chǎn)生異常評(píng)分的背景和因素出發(fā),提出了判定異常評(píng)分的識(shí)別方法,并就如何有效預(yù)防異常評(píng)分提出相關(guān)建議。
構(gòu)建公平、健康、有序的市場(chǎng)環(huán)境,是政府采購(gòu)的必然要求。我們相信,隨著政府采購(gòu)制度的不斷完善以及科學(xué)技術(shù)的蓬勃發(fā)展,未來(lái),政府采購(gòu)領(lǐng)域?qū)υu(píng)審專家的異常評(píng)分可以有效地識(shí)別、分析、判定和管理。
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