目前，经济快速发展，高质量的基建项目有利于开拓市场，是竞争的关键因素。传统项目评审具有操作流程多、工作时间长、欠缺标准化等问题。因此，制定一种提质增效、开源节流的项目质量偏差量化模型具有重要意义。目前，国内外学者从多方面将质量偏差量化引入项目评审中。文献[1]提出基于反向传播神经网络的评价模型，提高供电服务的质量；文献[2]提出了基于OPLS结合熵权法的鉴别与综合质量评价系统，对不同产地中草药的质量评价具有借鉴意义；文献[3]提出基于直觉贝叶斯网络的决策应用方案，对多目标环境下的决策方案进行研究。上述文献对实现项目评审的高效性具有积极作用，现有的项目评审模型未充分考虑提质增速与开源节流两者间的平衡。TOPSIS是目前使用较为广泛的排序方法之一，其具有简单、理性、可理解的特性，可从计算的角度衡量每种选择的相对性能[4]。TOPSIS充分利用属性信息提供备选方案的基数排序，要求属性值为数值、单调递增或递减且具有可约单位。TOPSIS试图选择与正理想解（PIS）距离最短、与负理想解（NIS）距离更远的方案[5]。针对传统项目评审的特点，本文提出基于TOPSIS法的项目质量偏差量化评价模型。（1）将TOPSIS法与项目评审管理深度融合；（2）结合文献检索和企业现场访谈的方法确定评价指标；（3）建立项目质量偏差量化评价的可行方案，以指导新形势下面临的项目评审压力和对项目投资效益的把控能力。1理论基础1.1TOPSIS简介TOPSIS（Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution）在一个多维计算空间中工作，以确定接近理想解决方案、远离较差解决方案的替代方案[6]。TOPSIS法的计算过程相同，因方便性被广泛使用。正理想解包括每个等级的所有最佳值，负理想解包括所有最坏值。TOPSIS表现为物质系统的无序状态、无序程度，其系统越无序，熵越大小[7]。TOPSIS是一种较为可靠的多目标决策方案，当评价对象靠近正理想解、远离负理想解时，评价对象为最优方案。在经典方法中，正理想解以最大化“越多越好”为标准，最小化以“越少越好”为标准，负理想解以最大化“越多越好”为标准，以最小化“越多越好”为标准[8]。1.2基建项目与项目质量偏差基建项目指基础设施建设的项目，基建项目评审具有不确定性，将造成质量偏差等问题。针对此问题，本文提出基于TOPSIS法的基建项目质量偏差评价体系。该方案将备选方案与正、负理想解进行对比，选择正理想解，同时远离负理想解的决策方案，则该方案为优备选方案。因此，项目质量偏差定义为理想值与正负理想解欧氏距离的相对贴合度。（1）通过构造决策矩阵，确定加权标准评价指标的正理想解和负理想解；（2）推导出各备选方案与理想值的欧氏距离；（3）在评价方案和理想解之间确定相对封闭程度；（4）根据欧氏距离和相对封闭程度确定最优决策方案。为了界定评价对象接近“最优、最差标准对象”的水平和程度，将熵引入项目质量偏差量化。2基建项目质量偏差量化评价指标体系2.1基建项目质量偏差量化评价体系框架的构建基建项目的质量具有要素不确定性，具有多方面、多层次的复杂系统，须运用科学合理的方法对其进行综合评价。基建项目质量评价应满足共享资源、统一制度和管理的要求，基于质量评价建立共同的目标体系，以适应组织内、外部环境，创造基建项目的最高价值。从基建项目类型、质量形成阶段和特性三个维度来建立基建项目质量评价空间模型，将其指标在同一个空间中进行系统性分析，可为基建项目质量评价奠定理论基础。空间模型如图1所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.F001图1基建项目质量偏差评价空间模型2.2指标筛选（1）基于文献分析法的指标初选。基建项目类型复杂，难以找到统一的指标，为了便于研究，可采用文献分析法、现场访谈法对电力基建项目的质量偏差测评指标，进行理论识别与实践完善。项目确保资料完整，且通过可研评审阶段后，在输、变电与经济性等方面，从质量管理评价角度出发，对电力基建项目的经济性指标、输变电质量管理评价指标、质量管理因素等关键词进行文献检索。结合目前电力基建项目的实际情况，对研究成果精炼提纯，基于国内外项目质量偏差测评的相关研究成果，对电力基建项目的指标进行分类。指标初选如图2所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.F002图2指标初选（2）基于现场访谈法的指标完善。由文献检索得到的电力基建项目质量偏差测评指标大部分源于其他学者研究，无法充分体现基建项目管理的问题。为了使电力基建项目质量偏差评价指标更科学、实际，采用现场访谈法开展电力基建项目质量偏差测评指标调查。根据文献分析结果，设计项目质量偏差测评指标访谈提纲，现场发放问卷或提供链接给被访谈者，对评价指标进行认同度分数评定，根据调查结果和以往的项目经验，增加、删减或修改项目质量偏差测评指标。运用SPSS21.0软件并采用临界比值法，确保基建项目质量评价指标的可靠度。①收集有效调查问卷，将评价指标值排序分为两组，得分在前27%的为高分组，后27%为低分组；②根据检验独立样本t对高低分组的受试者分值进行差异化分析；③当显著性检验P0.05或临界比时，剔除其评价指标t3的统计量。综上得到电力基建项目质量偏差测评指标的独立样本检验结果，以确定项目质量偏差测评指标的终选结果。指标终选如图3所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.F003图3指标终选综上所述，根据文献分析法、现场访谈法，共获得17个电力基建项目质量偏差测评二级指标、6个一级指标。该方法可有效剔除价值较低的指标，对项目评审起到了提质增效的作用。3基于TOPSIS法的项目质量偏差量化评价模型3.1基于TOPSIS法项目质量偏差量化建模TOPSIS权衡综合效益的方法能够对比电力基建项目评价对象与理想目标的相对贴合度，显著降低了项目评审的成本。（1）构建原始评价指标矩阵。假设项目群有m个子项目或标段，有n个评价指标，对第i(i=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , m)个子项目或标段的第j(j=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , n)个指标进行综合性分析，其评价值为xi,j，最终形成初始判断矩阵v：v=x11x12⋅⋅⋅x1n⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅xi1⋅⋅⋅xij⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅xm1xm2⋅⋅⋅xmn （1）（2）数据标准化处理。电力基建项目指标的量纲各不相同，决策矩阵应具有更完善的处理措施，进行数据标准化处理：bij=xij-mijMj-mj （2）v'=[bij]sxt （3）Mij=max1≤i≤naij （4）mij=min1≤i≤naij （5）式中：bij——第i个评价对象对第j个评价指标的标准值，且bij∈［0，1］；xij——评价值；v'——标准化决策矩阵。（3）形成加权判断矩阵。根据Delphi法获取权重矩阵B，将B与原始标准化评价矩阵中的对应项做乘法，形成加权判断矩阵。结合评价指标的客观权重，可提高决策矩阵的客观性，保证评价的科学性、公平性。加权判断矩阵z：z=B×v'=f11f12⋅⋅⋅f1n⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅fi1⋅⋅⋅fij⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅⋅fm1fm2⋅⋅⋅fmn （6）（4）得到正负理想解。根据z获取评价目标的正负理想解，收益性指标值与评价结果成呈正相关关系，损耗性指标值与评价结果呈负相关关系，计算正理想解、负理想解：fj*=max(fij) , j∈j*min(fij) , j∈j' , j=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , n （7）fj'=min(fij) , j∈j*max(fij) , j∈j' , j=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , n （8）式中：j*——收益性指标集，为第i个指标值的最优解；j'——损耗性指标集，为第i个指标值的最劣解。（5）计算评审对象的指标值与理想值的欧氏距离。Si*=∑j=1m(fij-fj*)2 , j=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , nSi'=∑j=1m(fij-fj')2 , j=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , n （9）式中：Si*——各评价指标与正理想值之间的欧式距离；Si'——各评价指标与负理想值间的欧式距离。（6）计算各指标的相对贴合度。对评价目标各指标的相对贴合度Ci*由小到大排列。排序结果Ci*的值越大，该评价指标越优，表明质量偏差最小，并计算其贴合度：Ci*=Si'(Si*+Si') , i=1 , 2 , ⋅⋅⋅ , m （10）4算例分析4.1算例参数设置随机选取国内某电力公司的5个基建项目进行质量评价，分别邀请5名电力经济专家与电力工程专家，根据建立的质量偏差评价指标体系进行评分。首先专家为二级指标进行合理打分，最终一级指标的评分由二级指标的分值叠加取得。10名专家一级指标的具体得分如表1所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.T001表1电力基建项目质量偏差评价结果专家类型项目编号工程概述系统部分变电部分输电部分环境保护技术经济电力经济17493858996922647178827688385677273659148787867581935789183939274电力工程179919092897929077808472833846975766374494868881766859189869590734.2TOPSIS模型有效性验证以电力经济专家的评价数据为例，介绍基于TOPSIS法的电力基建项目质量偏差计算过程。根据表1数据、式（2）得到标准化矩阵v'：v'=0.434 81.000 00.928 60.800 01.000 00.947 400.153 80.428 60.450 00.354 80.736 80.913 000000.894 71.000 00.769 21.000 00.100 00.516 11.000 00.608 70.923 10.785 71.000 00.871 00根据Delphi法可得电力基建项目质量偏差权重，即b1=[0.2，0.2，0.1，0.3，0.1，0.1]。权重矩阵：B=0.20.20.10.30.10.10.20.20.10.30.10.10.20.20.10.30.10.10.20.20.10.30.10.10.20.20.10.30.10.1确定评价指标权重后，结合标准化矩阵及根据式（6），确定加权评价矩阵：z=0.087 00.200 00.092 90.240 00.100 00.094 700.030 80.042 90.135 00.035 50.073 70.182 600000.089 50.200 00.153 80.100 00.030 00.051 60.100 00.121 70.184 60.078 60.300 00.087 10根据质量加权评价矩阵及式（8），得出正负理想解向量，f*=[0.2 0.2 0.1 0.3 0.1 0.1]，f'=[0 0 0 0 0 0]。由式（9）、式（10）计算电力基建项目与理想解的欧氏距离和相对贴合度，如表2所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.T002表2专家评价下的欧式距离和相对贴近度专家类型项目序号di+di-Ni排名电力经济10.243 30.309 40.559 8220.266 50.314 20.541 1330.117 40.163 20.581 7140.440 10.408 30.481 2550.129 10.146 70.531 84电力基建项目3的相对贴近度为0.581 7，其值最高，因此，项目3的质量偏差最小。实践理论结果表明，综合评价方法的结论会受指标正负理想解的影响。本文提出的电力基建项目质量评审偏差指标，可较好反映电力基建项目质量偏差情况。4.3指标因素分析使用SPSS21.0软件，对电力基建项目质量偏差测评所有指标进行KMO和Barrlett′s球形检验，以检验指标因素间的适宜性。KMO值为0.8280.8，表明评价指标间关系良好，Barrlett′s球形检验近似卡方为5 677.789，Sig=0.253；df=0.0000.05，已达到显著水平。因此，测评指标可进行因素分析。KMO和Barrlett′s球形检验如图4所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.F004图4KMO和Barrlett′s球形检验以二级电力基建项目质量偏差评价指标为例，使用SPSS21.0软件对二级指标数据进行PCA，提取共同因子。将6个一级评价指标分别作为成分因子1~6，求解共同性。项目质量偏差测评指标成分矩阵如表3所示。10.3969/j.issn.2096-1936.2021.11.008.T003表3项目质量偏差测评指标成分矩阵评价指标成分1成分2成分3成分4成分5成分6共同性设计依据0.918-0.0270.1670.1160.1360.0350.904工程概况0.909-0.0290.1730.1070.1390.0370.889系统一次0.876-0.0020.1100.0610.072-0.0350.789系统二次0.8560.0790.1600.1490.1480.0510.812站址选择0.0110.8600.1530.2430.0320.0410.825主要设计原则和工程设想0.0080.8120.1110.244-0.0130.0790.738线路工程0.0440.7700.1420.0930.202-0.1410.684线路路径方案-0.0240.7570.1370.0280.1450.0450.616推荐路径方案-0.0030.7170.1870.0280.2410.0050.608电缆选型0.1640.1530.8270.0790.1160.0530.757土建部分0.2030.2640.8210.0390.1860.0820.827环境保护0.1610.1460.7860.1710.1340.0570.716水土保持0.1170.1750.7820.1130.1290.1350.704节能减排编制原则和依据0.0930.1780.0460.8520.1120.0130.7810.1010.1170.0160.8340.1200.0530.736投资估算0.0760.0620.1230.8300.0460.0680.720经济分析0.1300.1670.1860.7020.084-0.0040.5795结语基于质量管理评价理论，采用文献分析法和企业访谈法对质量偏差量化测评指标进行识别；采用探索性因子分析法发掘质量偏差量化测评指标；算例分析通过梳理TOPSIS在项目质量评价的应用，结合项目实际提出“最优、最差标准对象”假设和“专家”假设，构建基于TOPSIS的项目质量评价指标，其评价结果客观真实反映项目质量情况，为评审者提供决策依据。