公務機關辦理新建公共工程，對於涉及專業性的規劃設計（或含監造）事項，多委託民間之技術服務廠商來提供該項服務，因而依據政府採購法之相關規定，辦理公開客觀的評選程序，以尋求一適當的專業技術服務廠商，然而現行規範的評選模式「總評分法」或「序位法」，卻存在實務上及學理上的不合理，使得適當廠商被選擇的機會大打折扣。本文由技術服務廠商評選的實務運作過程，整理出評選過程中可能的「偶然因素」，並依其特性訂定技術服務廠商評選模式「完備性」條件三項，包括（1）不受少數比例具有特定偏好評選委員存在影響、（2）不因投標廠商數量的變動而影響原有受評廠商之排序、（3）當評選委員人數變動時，原有排序應穩定在一序位差之內，作為檢驗技術服務廠商評選模式的標準。以此標準，本文針對現行已普遍被採用的「總評分法」及「序位法」，以各種案例證明其在實務上及學理上有重大缺陷，應不適宜作為技術服務廠商的評選模式。然而，由於技術服務廠商的評選，係利用多人以多項評估準則對於多項方案進行評選，為一種群體決策機制，在學理上屬於多屬性群體決策（Multiple Attributes Group Decision Making, MAGDM）範疇，本文依此學理，建構符合（1）整合集體偏好、（2）民主多數決原則、（3）偏好或排序表達具有主觀判斷模糊特性以及（4）考量評選項目權重等條件，為評選基準的群體決策模式二種，分別為「模糊綜合判斷法」及「模糊偏好關係序位法」。「模糊綜合判斷法」係運用語意變數轉換之三角形模糊數為計算基礎，經由MAGDM方法求取綜合評選委員對受評方案之評估績效值的排序；「模糊偏好關係序位法」則是運用評選委員對受評方案的偏好順序予以兩兩比較為基礎，經由模糊關係（Fuzzy Relation）方法結合「階層式順位比較」模式，決定整合評選委員偏好下的方案間排序。其中「模糊綜合判斷法」雖然在存有極端偏好評審委員情況下，無法通過評選模式「完備性」條件一的檢驗，但可透過該模式間接避免不合理之極端評分出現，實可作為「總評分法」改進之方式。「模糊偏好關係序位法」在經由許多案例的模擬結果，均能通過評選模式「完備性」三項條件的檢驗，應可確實改正「序位法」的缺陷，使透過評選機制選出合適的技術服務團隊，以提升公共工程品質的期望能有效達成。

When initiating a construction project, public owners outsource technical services in order to develop the preliminary plan and the associated design details. In the project life cycle, this planning and design (P&D) phase is most critical to project success. Yet, when outsourcing technical services, there exist defective mechanisms in government procurement, particularly in means of ranking bidders. They reduce the quality of procurement and possibly the service itself.
This work characterizes the incidental factors of bidder ranking process as “completed” conditions for decision-making model, including: (1) the model cannot be affected by evaluator preferences; (2) the model will maintain the ordering of original ranking when inserting additional bidders; (3) the model will uphold a steady ordering even the evaluators vary.
This work proposes two Fuzzy Multiple Attributes Group Decision Making (FMAGDM) models to deal with the defects given above. One is formulated based on linguistic variables of subjective judgments, and the other on fuzzy preference relations by pairwise comparison of evaluator preferences. According to the results of simulation, although the former model may be affected by a few extreme judgment values, it does reveal true preference state of evaluators and can avoid biased judgment indirectly. The later model can pass the test of three conditions of a “completed” decision-making model.
The methodological significance of the proposed models lies in the collective choice, majority rule, fuzziness of subjective judgments and weights of criteria. Another merit of the proposed models is that they ensure a rational group decision, regardless of member composition. The two models can serve as a stepping stone for revising current government procurement regulations.

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