大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)框架建設(shè)

馬蔡琛 趙 笛

一、引言

2018年9月，《中共中央國(guó)務(wù)院關(guān)于全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理的意見(jiàn)》正式發(fā)布，這充分彰顯了建設(shè)現(xiàn)代財(cái)政制度的時(shí)代要求，其中明確要求預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)建設(shè)需要“創(chuàng)新評(píng)估評(píng)價(jià)方法，立足多維視角和多元數(shù)據(jù)，依托大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，運(yùn)用成本效益分析法、比較法等，提高績(jī)效評(píng)估評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性和準(zhǔn)確性”。[1]預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)作為對(duì)政府資金運(yùn)用、項(xiàng)目實(shí)施以及部門(mén)整體支出的考核和分析，是建立科學(xué)規(guī)范、透明公開(kāi)、約束有力的現(xiàn)代預(yù)算制度的重要保障?？?jī)效指標(biāo)的設(shè)置不僅構(gòu)成了預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)的根據(jù)，也體現(xiàn)了政府管理的價(jià)值導(dǎo)向。隨著全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理的不斷推進(jìn)，指標(biāo)內(nèi)容和指標(biāo)賦權(quán)逐步得以完善，但仍存在指標(biāo)不夠全面、定性指標(biāo)比重過(guò)高、指標(biāo)針對(duì)性不強(qiáng)等問(wèn)題，而大數(shù)據(jù)時(shí)代的漸行漸近，在一定程度上有助于從技術(shù)角度改善這些問(wèn)題。

大數(shù)據(jù)作為未來(lái)數(shù)據(jù)技術(shù)與科技發(fā)展的重要基礎(chǔ)和趨勢(shì)，深刻地改變著人們的生產(chǎn)和生活，同樣也改變了人們看待事物的方式和思維。大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，在一定程度上，使得傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)學(xué)的隨機(jī)抽樣前提不再成立，可以獲得關(guān)于一個(gè)事物的全樣本信息；不再一味地追求精度，而是從精確思維轉(zhuǎn)向容錯(cuò)思維；不再一味地探尋事物之間的因果關(guān)系，而是接受了大數(shù)據(jù)帶來(lái)的相關(guān)關(guān)系。[2]2019年5月，財(cái)政部發(fā)布了《關(guān)于推進(jìn)財(cái)政大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》，要求各部門(mén)推進(jìn)財(cái)政大數(shù)據(jù)應(yīng)用，以支撐建立現(xiàn)代化財(cái)政制度，這也是第一次從頂層設(shè)計(jì)層面對(duì)財(cái)政大數(shù)據(jù)的應(yīng)用做出要求。對(duì)于預(yù)算績(jī)效指標(biāo)來(lái)說(shuō)，大數(shù)據(jù)從思維方式、技術(shù)創(chuàng)新、數(shù)據(jù)采集等方面，影響著預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)。如何運(yùn)用大數(shù)據(jù)為預(yù)算績(jī)效管理服務(wù)，在海量數(shù)據(jù)中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘與分析，從而建立更加全面、具體、科學(xué)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)框架，成為當(dāng)前全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理必須思考的問(wèn)題。

二、基于技術(shù)進(jìn)步視角的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)

縱觀各國(guó)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的發(fā)展，無(wú)論是從過(guò)程指標(biāo)到結(jié)果指標(biāo)的轉(zhuǎn)變，還是指標(biāo)原則和指標(biāo)設(shè)計(jì)方法的優(yōu)化，其總體發(fā)展方向呈現(xiàn)出指標(biāo)體系不斷完善、優(yōu)化并且走向統(tǒng)一的過(guò)程。同時(shí)，在數(shù)據(jù)分析技術(shù)不斷進(jìn)步的過(guò)程中，伴隨著數(shù)據(jù)公開(kāi)制度化和強(qiáng)制性的提高，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)趨勢(shì)日益明顯，在大數(shù)據(jù)風(fēng)生水起的當(dāng)代世界，簡(jiǎn)單且科學(xué)全面的指標(biāo)體系受到更多青睞。

(一)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的全球發(fā)展歷程

一方面，預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建設(shè)是一個(gè)逐漸豐富、量化并且走向法制化的過(guò)程。1973年，美國(guó)頒布了《聯(lián)邦政府生產(chǎn)率測(cè)定法案》(The Federal Productivity Measurement Program)，形成了較為成熟的早期績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該方案設(shè)定了按照部門(mén)分類的2 500多個(gè)產(chǎn)出指標(biāo)，涵蓋了醫(yī)療衛(wèi)生、財(cái)務(wù)審計(jì)、公共服務(wù)等多個(gè)部門(mén)。[3]20年后的1993年，美國(guó)績(jī)效評(píng)估委員會(huì)(NPR)根據(jù)《政府績(jī)效與結(jié)果法案》(GPRA)，正式從國(guó)家層面建立了一套較為完整的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。根據(jù)2010年頒布的《政府績(jī)效與結(jié)果現(xiàn)代化法案》(GPRAMA)[4]，績(jī)效指標(biāo)作為衡量產(chǎn)出和結(jié)果的特定標(biāo)準(zhǔn)，具體包括這樣幾個(gè)方面：一是服務(wù)指標(biāo)(customer service)，是機(jī)構(gòu)提供服務(wù)的滿意度指標(biāo)；二是效率指標(biāo)(efficiency)，是單位時(shí)間、單位成本或其他單位比例的量化指標(biāo)；三是產(chǎn)出指標(biāo)(output)，是商品或服務(wù)產(chǎn)出數(shù)量的量化指標(biāo)；四是結(jié)果指標(biāo)(outcome)，是利益相關(guān)方的結(jié)果量化指標(biāo)。從GPRA法案、PART系統(tǒng)(1)PART系統(tǒng)，全稱項(xiàng)目評(píng)估定級(jí)工具(The Program Assessment Rating Tool)，是2002年7月美國(guó)管理和預(yù)算辦公室(OMB)開(kāi)發(fā)的一種正式評(píng)估聯(lián)邦計(jì)劃有效性的工具。該工具基于問(wèn)卷調(diào)查的方法，用于評(píng)估1 000多個(gè)聯(lián)邦項(xiàng)目的績(jī)效，在評(píng)估完成后，PART審核有助于為預(yù)算決策提供信息并確定改善結(jié)果的行動(dòng)。PART調(diào)查問(wèn)卷分為四個(gè)部分：(1)計(jì)劃目的和設(shè)計(jì)，(2)戰(zhàn)略規(guī)劃，(3)計(jì)劃管理，(4)計(jì)劃結(jié)果。 根據(jù)每個(gè)問(wèn)題的答案對(duì)項(xiàng)目進(jìn)行打分，然后進(jìn)行總體評(píng)價(jià)。評(píng)級(jí)結(jié)果共有五種：有效、中等有效、基本有效、無(wú)效、無(wú)法顯示結(jié)果。到GPRAMA法案的提出，體現(xiàn)了聯(lián)邦和州政府對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)績(jī)效管理不斷努力的過(guò)程，體現(xiàn)出政府績(jī)效評(píng)價(jià)客觀性的不斷加強(qiáng)。[5]

另一方面，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)體系的建設(shè)也是一個(gè)不斷精簡(jiǎn)、優(yōu)化、統(tǒng)一以及指標(biāo)體系愈發(fā)綜合的過(guò)程。英國(guó)的績(jī)效評(píng)估起源于20世紀(jì)80年代初的中央政府，負(fù)責(zé)公共衛(wèi)生服務(wù)(NHS)的中央部門(mén)開(kāi)始測(cè)量和報(bào)告下屬機(jī)構(gòu)(如醫(yī)院)的績(jī)效。[6]英國(guó)的最優(yōu)價(jià)值績(jī)效指標(biāo)(Best Value Performance Indicators)源自2000年的英格蘭和威爾士，是政府用來(lái)評(píng)價(jià)各職能部門(mén)公共服務(wù)質(zhì)量、工作效率、競(jìng)爭(zhēng)力以及問(wèn)責(zé)的重要指標(biāo)。最優(yōu)價(jià)值績(jī)效指標(biāo)(BVPIs)的結(jié)果可用于職能部門(mén)之間的比較，并將指標(biāo)結(jié)果向社會(huì)公布。從2007/2008版本的BVPIs指標(biāo)體系來(lái)看，指標(biāo)按照企業(yè)健康(corporate health)、住房(housing)、交通(transport)、環(huán)境(environment)等進(jìn)行分類，共設(shè)84個(gè)一級(jí)指標(biāo)以及142個(gè)二級(jí)指標(biāo)。2008年4月，國(guó)家指標(biāo)集合(National Indicator Set)取代了最優(yōu)價(jià)值績(jī)效指標(biāo)，形成了一套含有198個(gè)指標(biāo)的綜合指標(biāo)體系，包括最優(yōu)價(jià)值績(jī)效指標(biāo)(BVPIs)和績(jī)效評(píng)估框架(PAF)。類似地，在國(guó)際援助項(xiàng)目預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置上，也從一開(kāi)始的分散指標(biāo)設(shè)置，走向了由OECD/DAC發(fā)展評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)、評(píng)價(jià)聯(lián)合小組等牽頭設(shè)置的相對(duì)統(tǒng)一且可比性較強(qiáng)的指標(biāo)體系。其中運(yùn)用最廣的是OECD/DAC發(fā)展評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)為聯(lián)合國(guó)、亞洲開(kāi)發(fā)銀行、美洲開(kāi)發(fā)銀行、世界銀行等多邊國(guó)際組織之發(fā)展評(píng)價(jià)而設(shè)置的，以相關(guān)性、成效、效率、影響和可持續(xù)性五大維度為一級(jí)指標(biāo)的績(jī)效指標(biāo)體系。

(二)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源公開(kāi)

數(shù)據(jù)來(lái)源是績(jī)效指標(biāo)設(shè)置的一個(gè)實(shí)用“原材料”，績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)可以來(lái)自調(diào)研的內(nèi)容、問(wèn)卷調(diào)查、訪談、日志記錄、量表信息和自我評(píng)估等諸多方面。[7]收集而來(lái)的數(shù)據(jù)可能是定性的也可能是定量的，而數(shù)據(jù)的完善以及準(zhǔn)確性對(duì)于績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置以及之后的評(píng)價(jià)過(guò)程，都具有十分重要的影響。各國(guó)通過(guò)相關(guān)的數(shù)據(jù)開(kāi)放政策來(lái)促進(jìn)相應(yīng)的政府?dāng)?shù)據(jù)在門(mén)戶網(wǎng)站上的公開(kāi)，從而豐富績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)立過(guò)程中的數(shù)據(jù)來(lái)源。

隨著《透明和開(kāi)放政府》總統(tǒng)備忘錄(2009)、《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》(2016)等政府計(jì)劃的不斷發(fā)布，美國(guó)已然將大數(shù)據(jù)技術(shù)革命帶來(lái)的機(jī)遇和挑戰(zhàn)提升到國(guó)家戰(zhàn)略層面。2016年，由大數(shù)據(jù)高級(jí)指導(dǎo)小組(SSG)報(bào)告的《聯(lián)邦大數(shù)據(jù)研究與發(fā)展戰(zhàn)略計(jì)劃》強(qiáng)調(diào)，要不斷研究新興的大數(shù)據(jù)技術(shù)，加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，使大數(shù)據(jù)服務(wù)于聯(lián)邦部門(mén)的任務(wù)和工作。[8]2017年3月發(fā)布的總統(tǒng)管理議程(PMA)的目標(biāo)是利用數(shù)據(jù)作為戰(zhàn)略資源，聯(lián)邦政府需要一種強(qiáng)大的、綜合的方法來(lái)使用數(shù)據(jù)。[9]面對(duì)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)所需要的海量數(shù)據(jù)來(lái)源，開(kāi)發(fā)了公共支出信息的開(kāi)放門(mén)戶網(wǎng)站——USAspending.gov——作為“政府搜索引擎”，按照政府部門(mén)、預(yù)算功能以及資金使用目的加以分類，可以對(duì)資金和項(xiàng)目進(jìn)行跟蹤、搜索、排序、分析和對(duì)比，以獲得項(xiàng)目資金使用情況的全過(guò)程數(shù)據(jù)。同樣，英國(guó)商業(yè)創(chuàng)新技能部發(fā)布的2014—2016年《數(shù)據(jù)開(kāi)放戰(zhàn)略》指出，政府認(rèn)識(shí)到數(shù)據(jù)開(kāi)放對(duì)公共部門(mén)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用，保證公民和社會(huì)持有數(shù)據(jù)的質(zhì)量，并逐步拓寬公民持有數(shù)據(jù)的領(lǐng)域。[10]2019年“數(shù)字、文化、媒體和體育部”(DCMS)將推出數(shù)據(jù)戰(zhàn)略計(jì)劃，和亞馬遜、麥肯錫等大型企業(yè)合作，培養(yǎng)未來(lái)的頂級(jí)技術(shù)專家并致力于制定新的國(guó)家數(shù)據(jù)戰(zhàn)略。同時(shí)，各部門(mén)在data.gov.uk網(wǎng)站上設(shè)立開(kāi)放數(shù)據(jù)通道，向全社會(huì)開(kāi)放政府管理、機(jī)構(gòu)運(yùn)營(yíng)以及各部門(mén)項(xiàng)目資金使用情況等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)信息。

豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源帶來(lái)了更加詳細(xì)和豐富的績(jī)效指標(biāo)。2008年4月，日本官方統(tǒng)計(jì)門(mén)戶網(wǎng)站“e-Stat”上線，2013年12月啟動(dòng)了開(kāi)放數(shù)據(jù)門(mén)戶網(wǎng)站www.data.go.jp，提供來(lái)自各個(gè)部門(mén)的13 000 多個(gè)數(shù)據(jù)集[11]，該網(wǎng)站僅2018年12月就更新了4 016個(gè)相關(guān)數(shù)據(jù)。在世界銀行的“開(kāi)放數(shù)據(jù)”網(wǎng)站上，可以通過(guò)對(duì)指標(biāo)、國(guó)別的搜索而得到相應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，同時(shí)可以獲得各指標(biāo)在不同年份以及地區(qū)的序列分析。在發(fā)展中國(guó)家中，哥倫比亞利用PPP的數(shù)據(jù)平臺(tái)，公布政府開(kāi)放的數(shù)據(jù)集，方便了農(nóng)民更好地應(yīng)對(duì)不斷變化的氣候。柬埔寨的開(kāi)放發(fā)展數(shù)據(jù)(Opening Development Data)運(yùn)用來(lái)自政府和非政府組織的數(shù)據(jù)，提供可視化的地圖以及其他數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品和工具。[12]

各國(guó)政府門(mén)戶網(wǎng)站或平臺(tái)的建設(shè)，在提高財(cái)政透明度的同時(shí)，也使得績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源更加豐富。英國(guó)政府制定的部門(mén)績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)指南中明確指出，應(yīng)從網(wǎng)絡(luò)、用戶反饋、數(shù)據(jù)中心等渠道獲得績(jī)效指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源，并使用軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、處理、統(tǒng)計(jì)和分析，從而確保數(shù)據(jù)準(zhǔn)確并具有統(tǒng)計(jì)意義。[13]以大量數(shù)據(jù)內(nèi)容和多渠道數(shù)據(jù)來(lái)源為基礎(chǔ)，采用科學(xué)的指標(biāo)設(shè)立方法，有助于形成完善的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

三、大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)：有利條件

(一)提高指標(biāo)全面性的數(shù)據(jù)來(lái)源

預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的選擇，一方面取決于績(jī)效目標(biāo)的要求和基礎(chǔ)，另一方面也與績(jī)效數(shù)據(jù)的可獲得性息息相關(guān)，如果在評(píng)價(jià)中因無(wú)法獲得數(shù)據(jù)而難以對(duì)指標(biāo)進(jìn)行測(cè)度，績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置也就毫無(wú)意義。目前，我國(guó)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)存在著指標(biāo)不夠細(xì)化、定性指標(biāo)多于定量指標(biāo)等問(wèn)題，這主要源于指標(biāo)數(shù)據(jù)的可獲得性較差，數(shù)據(jù)來(lái)源不夠完整。

傳統(tǒng)預(yù)算績(jī)效管理的數(shù)據(jù)獲取方式，主要來(lái)自被評(píng)價(jià)對(duì)象自身提供的數(shù)據(jù)，如項(xiàng)目管理資料、總結(jié)報(bào)告等，屬于內(nèi)部管理數(shù)據(jù)，其客觀性、準(zhǔn)確性和完整性往往難以得到有效保障，[14]并且此類數(shù)據(jù)只能滿足部分績(jī)效指標(biāo)的設(shè)立之用，當(dāng)指標(biāo)涉及與其他部門(mén)關(guān)聯(lián)、以往數(shù)據(jù)以及未來(lái)數(shù)據(jù)的時(shí)間序列關(guān)系等方面時(shí)，數(shù)據(jù)的可獲得性就會(huì)受到嚴(yán)重的影響，導(dǎo)致指標(biāo)測(cè)度難以進(jìn)行。財(cái)政大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以在更廣泛的范圍內(nèi)獲取關(guān)于績(jī)效指標(biāo)測(cè)量的更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)資源。

數(shù)據(jù)的全面性和廣泛性是大數(shù)據(jù)的一個(gè)主要特點(diǎn)，而數(shù)據(jù)獲取也是大數(shù)據(jù)技術(shù)最基本的一部分。究其概念本身，大數(shù)據(jù)實(shí)際就是指那些傳統(tǒng)數(shù)據(jù)處理應(yīng)用軟件不足以處理的大量數(shù)據(jù)。就像著名大數(shù)據(jù)專家舍恩伯格所指出的，大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)帶來(lái)了大量的數(shù)據(jù)，甚至可以獲得關(guān)于某個(gè)調(diào)查對(duì)象的所有數(shù)據(jù)。[2]同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)的普及促使各級(jí)政府加快推進(jìn)網(wǎng)上信息公開(kāi)，預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)既可從評(píng)價(jià)對(duì)象內(nèi)部的信息公開(kāi)平臺(tái)獲得數(shù)據(jù)，也可以通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)、推送信息等開(kāi)放平臺(tái)獲取相關(guān)績(jī)效數(shù)據(jù)，這在相當(dāng)程度上拓展了績(jī)效指標(biāo)的覆蓋度。此外，大數(shù)據(jù)技術(shù)作為科學(xué)可靠的數(shù)據(jù)獲取方式，所獲得數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性也是不可忽視的一個(gè)方面。通過(guò)財(cái)政大數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)算資金使用的全過(guò)程進(jìn)行追蹤，可以在績(jī)效評(píng)價(jià)過(guò)程中監(jiān)控甚至回溯資金的具體使用情況。

根據(jù)美國(guó)www.performance.gov 網(wǎng)站上報(bào)的23個(gè)部門(mén)績(jī)效報(bào)告和績(jī)效目標(biāo)可以看出，隨著數(shù)據(jù)可獲得性的不斷增加，各部門(mén)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)越來(lái)越豐富，指標(biāo)的完善度更高。以農(nóng)業(yè)部為例，2013年美國(guó)農(nóng)業(yè)部預(yù)算績(jī)效指標(biāo)有34個(gè)，到2018年指標(biāo)數(shù)量發(fā)展為60個(gè)，包括了處理直接貸款天數(shù)等多個(gè)指標(biāo)。[15]從表1可以看出，從2013年到2018年，隨著可獲得數(shù)據(jù)的不斷增加，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的個(gè)數(shù)不斷上升。

表1美國(guó)商務(wù)部、農(nóng)業(yè)部和勞動(dòng)部的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)數(shù)量

201320142015201620172018商務(wù)部384547505050農(nóng)業(yè)部344347525860勞動(dòng)部282933364154

數(shù)據(jù)來(lái)源：www.performance.gov。

基于數(shù)據(jù)公開(kāi)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)，一方面，由于可以獲得關(guān)于資金下?lián)堋?zhí)行以及使用效果的全方位數(shù)據(jù)，績(jī)效指標(biāo)可以覆蓋預(yù)算績(jī)效管理的各個(gè)方面；另一方面，傳統(tǒng)指標(biāo)中因難以測(cè)量而無(wú)法設(shè)置的定量指標(biāo)，通過(guò)大數(shù)據(jù)的應(yīng)用有望得以實(shí)現(xiàn)，并能夠提高預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)的客觀性。同時(shí)，通過(guò)數(shù)據(jù)的處理和分析，可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)中的數(shù)據(jù)缺口，進(jìn)而促進(jìn)全方位的政府?dāng)?shù)據(jù)公開(kāi)。

(二)增強(qiáng)指標(biāo)針對(duì)性的數(shù)據(jù)分析技術(shù)

目前，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)存在同一化的傾向，針對(duì)性不強(qiáng)，效益指標(biāo)、業(yè)績(jī)指標(biāo)等既可以用于省級(jí)政府，也可以用于更為基層的政府。同時(shí)，對(duì)于同一層級(jí)的不同地方政府而言，現(xiàn)行指標(biāo)的制定忽視了地方特色，降低了指標(biāo)的針對(duì)性。這種問(wèn)題的出現(xiàn)，是因?yàn)樵趥鹘y(tǒng)的績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)中很難對(duì)每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象進(jìn)行針對(duì)性分析，而統(tǒng)一化的標(biāo)準(zhǔn)更加容易制定。大數(shù)據(jù)分析技術(shù)可以有效解決績(jī)效指標(biāo)設(shè)立上的技術(shù)問(wèn)題，數(shù)據(jù)來(lái)源覆蓋到每一個(gè)評(píng)價(jià)對(duì)象的具體信息，并通過(guò)大數(shù)據(jù)技術(shù)將雜亂的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理、分類和分析，從而使得績(jī)效指標(biāo)能更加全面并充分體現(xiàn)不同項(xiàng)目和部門(mén)的特殊性。

數(shù)據(jù)采集過(guò)程獲取的數(shù)據(jù)往往是混亂且復(fù)雜的，甚至存在重復(fù)的內(nèi)容或缺失必要的數(shù)據(jù)，其中還會(huì)夾雜著各種無(wú)用信息和模糊數(shù)據(jù)，呈現(xiàn)出明顯的隨機(jī)性。而從這些雜亂的數(shù)據(jù)中提取出有用的部分，再通過(guò)數(shù)據(jù)分析變成有意義的信息，恰恰是數(shù)據(jù)挖掘的主要作用。數(shù)據(jù)分析技術(shù)中，Hadoop是最具代表性的一種處理大數(shù)據(jù)的技術(shù)工具，[2]MapReduce就是2004年由Google公司提出的用于并行處理和生成大數(shù)據(jù)的模型。[16]此外，一些數(shù)據(jù)挖掘和分析技術(shù)(如決策樹(shù)算法、貝葉斯算法、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法等)的出現(xiàn)，[17]可以準(zhǔn)確地識(shí)別各種數(shù)據(jù)所代表的績(jī)效信息，分析評(píng)價(jià)對(duì)象的關(guān)鍵特征，從而設(shè)計(jì)出更加高效合理、針對(duì)性更強(qiáng)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)體系。

為體現(xiàn)財(cái)政大數(shù)據(jù)應(yīng)用下預(yù)算績(jī)效指標(biāo)可能發(fā)生的變化，本文以A省《財(cái)政支出績(jī)效評(píng)價(jià)參考指標(biāo)庫(kù)》中“生態(tài)城市建設(shè)”項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)中業(yè)務(wù)指標(biāo)下的“項(xiàng)目效益”二級(jí)指標(biāo)為例，分析大數(shù)據(jù)條件下不同指標(biāo)可以如何完善和改進(jìn)(參見(jiàn)表2)。

通過(guò)對(duì)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)的考察可以發(fā)現(xiàn)，其中部分指標(biāo)是依照績(jī)效目標(biāo)而設(shè)定的，部分指標(biāo)的設(shè)置存在主觀判斷的情況。例如“循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)完成率”指標(biāo)通過(guò)對(duì)各環(huán)境友好項(xiàng)目的“通過(guò)情況”進(jìn)行考核，每通過(guò)一項(xiàng)得0.5分，加總得出此指標(biāo)的最終分?jǐn)?shù)。這種將每個(gè)項(xiàng)目的通過(guò)情況加總作為“循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)完成率”的衡量方法，存在對(duì)“通過(guò)率和完成率”的主觀判斷情況。除此之外，“污染治理目標(biāo)完成率”“重要生態(tài)區(qū)建設(shè)目標(biāo)完成率”等指標(biāo)的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)同樣是以達(dá)標(biāo)程度為衡量標(biāo)準(zhǔn)，這種衡量尺度存在較強(qiáng)的主觀性。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，重新設(shè)計(jì)“循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)完成率”等指標(biāo)時(shí)，可以將考核循環(huán)經(jīng)濟(jì)目標(biāo)完成的各方面條件設(shè)置為相應(yīng)指標(biāo)，獲得數(shù)據(jù)之后對(duì)各方面的完成情況進(jìn)行衡量，從而通過(guò)具體指標(biāo)判斷循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)的完成情況。

表2生態(tài)城市建設(shè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)——項(xiàng)目效益指標(biāo)

數(shù)據(jù)來(lái)源：A省財(cái)政廳《A省財(cái)政支出績(jī)效評(píng)價(jià)參考指標(biāo)庫(kù)》。

(三)提高指標(biāo)科學(xué)性的指標(biāo)設(shè)置方法

預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)是多方面、多層次的過(guò)程，在評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)中，需要采用多種設(shè)計(jì)方法來(lái)全面反映組織的績(jī)效全貌。[18]預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)過(guò)程包括指標(biāo)選擇和指標(biāo)賦權(quán)。在選擇指標(biāo)的過(guò)程中，需要甄別出可以代表評(píng)價(jià)對(duì)象績(jī)效水平的所有指標(biāo)，主要方法有關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)法、平衡計(jì)分卡、層次分析法等。在確定指標(biāo)權(quán)重的時(shí)候，需要依照每個(gè)指標(biāo)對(duì)結(jié)果的影響大小加以選擇，主要方法有德?tīng)柗品?、相關(guān)系數(shù)法、層次分析法等。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)方法可以在此基礎(chǔ)上運(yùn)用云計(jì)算、人工智能等新型數(shù)據(jù)處理工具，一定程度上更好地剔除主觀因素的影響，通過(guò)純技術(shù)手段判斷影響績(jī)效結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)選擇，在簡(jiǎn)化、優(yōu)化指標(biāo)設(shè)置的同時(shí)，確定更加科學(xué)、可以真正代表評(píng)價(jià)對(duì)象績(jī)效水平的績(jī)效指標(biāo)。

例如，在20世紀(jì)60年代，美國(guó)交通部門(mén)就曾通過(guò)數(shù)據(jù)分析，選擇出導(dǎo)致交通事故的“關(guān)鍵指標(biāo)”來(lái)對(duì)事故產(chǎn)生的原因進(jìn)行科學(xué)分析。隨著美國(guó)20世紀(jì)60年代汽車(chē)保有量的持續(xù)增加，因交通事故死亡的人數(shù)也不斷攀升，1960—1965年間以每年30%的速度增長(zhǎng)，1966年死亡人數(shù)突破5萬(wàn)。交通安全管理局開(kāi)始在全國(guó)范圍內(nèi)收集交通事故的死亡記錄，建立了“交通事故死亡分析報(bào)告系統(tǒng)”。[19]這個(gè)系統(tǒng)通過(guò)對(duì)所有數(shù)據(jù)的比對(duì)和分析，選擇了導(dǎo)致交通事故的“關(guān)鍵因素”并進(jìn)行治理，這與選擇“關(guān)鍵成功因素”績(jī)效指標(biāo)的道理是相同的。

此外，大數(shù)據(jù)分析過(guò)程中不再追求因果關(guān)系，而是關(guān)注相關(guān)關(guān)系。[2]在傳統(tǒng)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)選擇中，判斷影響績(jī)效結(jié)果的關(guān)鍵指標(biāo)往往采用因果關(guān)系的歸因分析，這存在著主觀判斷和先入為主的思維限制。但大數(shù)據(jù)分析不追求探尋事物之間的因果關(guān)系，而是直接尋找相關(guān)關(guān)系，就可以從中發(fā)現(xiàn)以前沒(méi)有意識(shí)到的影響績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的關(guān)鍵因素，從而設(shè)計(jì)出反映績(jī)效結(jié)果的優(yōu)選指標(biāo)。(2)對(duì)于大數(shù)據(jù)帶來(lái)的因果關(guān)系和相關(guān)關(guān)系的討論，不同研究者有不同的看法。美國(guó)《連線》雜志的主編德森在文章中提到“相關(guān)性取代了因果關(guān)系，即使沒(méi)有連貫的模型，統(tǒng)一的理論，或者根本沒(méi)有任何機(jī)械解釋，科學(xué)也可以進(jìn)步?！盵20]同樣，在邁爾·舍恩伯格的《大數(shù)據(jù)時(shí)代》一書(shū)中也提出，我們無(wú)須再緊盯事物之間的因果關(guān)系，而應(yīng)該尋找事物之間的相關(guān)關(guān)系，這會(huì)給我們提供非常新穎且有價(jià)值的觀點(diǎn)。[2]但對(duì)相關(guān)關(guān)系的肯定并不代表對(duì)因果關(guān)系的否定。因果關(guān)系是人類理性行為與活動(dòng)的基本依據(jù)，人類理性本身不可能否定因果關(guān)系。[21]董春雨(2016)[22]認(rèn)為，相關(guān)性是統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的，它關(guān)注的是大量隨機(jī)事件的整體規(guī)律性；而因果性關(guān)注的方面包含單個(gè)隨機(jī)事件發(fā)生的原因，并以此來(lái)揭示事物整體發(fā)展的規(guī)律。

仍以前述A省生態(tài)城市建設(shè)項(xiàng)目中的“項(xiàng)目效益”二級(jí)指標(biāo)為例(參見(jiàn)表3)。對(duì)于“可持續(xù)影響”指標(biāo)的打分方式是“對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和資源環(huán)境影響達(dá)到規(guī)劃標(biāo)準(zhǔn)得5分，否則酌情扣分”，而其中對(duì)于“沒(méi)有達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)”的程度并未能進(jìn)行量化評(píng)分。在大數(shù)據(jù)時(shí)代下，生態(tài)城市建設(shè)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)和資源環(huán)境的影響可以通過(guò)圖表以及影響指數(shù)的形式加以測(cè)算，得到具體的量化指標(biāo)，進(jìn)而確定可持續(xù)影響指標(biāo)的具體分值，從而對(duì)這一指標(biāo)的測(cè)度進(jìn)行量化打分。同時(shí)，大數(shù)據(jù)技術(shù)可以通過(guò)判斷各個(gè)指標(biāo)重要程度的歷史數(shù)據(jù)來(lái)明確各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，從而確定每個(gè)指標(biāo)的分值。例如，表3中的“循環(huán)經(jīng)濟(jì)建設(shè)目標(biāo)完成率”“污染治理目標(biāo)完成率”“重要生態(tài)區(qū)建設(shè)目標(biāo)完成率”“監(jiān)控能力目標(biāo)完成率”“農(nóng)村生態(tài)目標(biāo)建設(shè)完成率”和“生態(tài)示范點(diǎn)創(chuàng)建完成率”六個(gè)指標(biāo)的分值相同，但實(shí)際上，這六個(gè)指標(biāo)對(duì)項(xiàng)目績(jī)效結(jié)果的影響是不完全相同的。通過(guò)大數(shù)據(jù)對(duì)歷史數(shù)據(jù)的總結(jié)分析，在實(shí)際操作上可以得到幾個(gè)不同指標(biāo)對(duì)績(jī)效結(jié)果之具體影響的不同比重，從而細(xì)化指標(biāo)的賦權(quán)數(shù)值，對(duì)以上六個(gè)指標(biāo)設(shè)置不同的分值，更加科學(xué)規(guī)范地設(shè)置指標(biāo)的衡量標(biāo)準(zhǔn)。

表3生態(tài)城市建設(shè)績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)——項(xiàng)目效益指標(biāo)(部分)

(四)實(shí)現(xiàn)指標(biāo)共享的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)

在部分領(lǐng)先部門(mén)建立預(yù)算績(jī)效指標(biāo)之后，指標(biāo)的橫向比較、共享和相互借鑒有助于后續(xù)各部門(mén)和各地區(qū)績(jī)效指標(biāo)體系的建立。針對(duì)類型繁雜且呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)的各類預(yù)算績(jī)效指標(biāo)，可以選擇采用關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)或者非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的方式建立績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)，作為對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的核心物理構(gòu)架。傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)專注于對(duì)結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)集合進(jìn)行分析和管理，而在大數(shù)據(jù)中既存在結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)也存在非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)是指那些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不規(guī)則或不完整的數(shù)據(jù)形式，包括圖片、視頻、文本、音頻等。大數(shù)據(jù)以非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)為特點(diǎn)，為了適應(yīng)這一數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化，很多非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)(NoSQL)隨之出現(xiàn)。大數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)處理技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)建技術(shù)的發(fā)展，為預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)的建設(shè)提供了技術(shù)基礎(chǔ)。

目前，我國(guó)各省份的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)及指標(biāo)庫(kù)建設(shè)存在指標(biāo)分類、指標(biāo)表述以及量綱確定上的差異，各省份之間的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)難以進(jìn)行橫向比較。通過(guò)財(cái)政大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)出統(tǒng)一性、實(shí)用性更強(qiáng)的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)成為全面實(shí)施預(yù)算績(jī)效管理中需要解決的重要問(wèn)題，并通過(guò)指標(biāo)使用過(guò)程中的數(shù)據(jù)分析，不斷動(dòng)態(tài)優(yōu)化各指標(biāo)的組成結(jié)構(gòu)。

四、大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)算績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)的主要挑戰(zhàn)

(一)技術(shù)發(fā)展的約束

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)和信息技術(shù)的快速發(fā)展催生出更多的新技術(shù)、新產(chǎn)品和新應(yīng)用。根據(jù)中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNNIC)的最新報(bào)告顯示，截至2018年12月，中國(guó)網(wǎng)民規(guī)模達(dá)到8.29億人，互聯(lián)網(wǎng)普及率為59.6%，在線政務(wù)服務(wù)用戶規(guī)模達(dá)到3.94億，占總體網(wǎng)民的47.5%。[23]我國(guó)的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)本身起步晚、底子薄，基本處于引進(jìn)模仿階段，[24]隨著數(shù)據(jù)數(shù)量和種類的進(jìn)一步增加，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)分析技術(shù)可能無(wú)法處理更大規(guī)?；蛘咝滦徒Y(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)。就像在已有的數(shù)據(jù)進(jìn)步過(guò)程中，單一的結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)發(fā)展為現(xiàn)有的視頻、文本等非結(jié)構(gòu)型數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)突破了從SQL(關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))到NoSQL(非關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù))的轉(zhuǎn)換。相應(yīng)數(shù)據(jù)技術(shù)若不能跟上數(shù)據(jù)體量和種類進(jìn)步的腳步，將會(huì)限制數(shù)據(jù)的發(fā)展和使用。

在政府財(cái)政信息和互聯(lián)網(wǎng)政務(wù)信息不斷公開(kāi)的基礎(chǔ)上，可獲得數(shù)據(jù)越來(lái)越多，若無(wú)法配套提升數(shù)據(jù)使用、分析和統(tǒng)計(jì)技術(shù)，則難以在績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)過(guò)程中有效使用大量數(shù)據(jù)，進(jìn)一步限制了預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的發(fā)展。因此，技術(shù)進(jìn)步應(yīng)與數(shù)據(jù)范圍擴(kuò)大相適應(yīng)，時(shí)刻不能停止對(duì)相應(yīng)大數(shù)據(jù)技術(shù)的探索與發(fā)展。在不斷推進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)革新的同時(shí)，對(duì)于數(shù)據(jù)共享平臺(tái)的建設(shè)和完善依舊不能忽視。大數(shù)據(jù)平臺(tái)作為縱向貫穿中央及地方政府，橫向覆蓋各地方政府的重要鏈接平臺(tái)，可以將預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一歸集，并進(jìn)行整合和比較，對(duì)進(jìn)一步形成統(tǒng)一協(xié)調(diào)的預(yù)算績(jī)效管理模式具有重要的作用。

(二)大數(shù)據(jù)的公有化趨勢(shì)

大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)增加了數(shù)據(jù)的體量以及數(shù)據(jù)的可獲得性，隨之相應(yīng)的數(shù)據(jù)產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)，其方便性、快捷性也使得人們?cè)絹?lái)越容易形成產(chǎn)品依賴。然而，相應(yīng)數(shù)據(jù)終端的私有制在當(dāng)前是普遍存在的現(xiàn)象，人們由于對(duì)數(shù)據(jù)產(chǎn)品的依賴，而被迫地“被獲取”個(gè)人隱私數(shù)據(jù)，形成了大公司壟斷數(shù)據(jù)平臺(tái)的現(xiàn)實(shí)。[25]逐漸豐富的數(shù)據(jù)資源，需要政府意識(shí)到大數(shù)據(jù)所具有的某些公共產(chǎn)品屬性，扭轉(zhuǎn)大企業(yè)壟斷公眾數(shù)據(jù)信息謀取私利的局面，使得更多的數(shù)據(jù)信息被政府和公眾有效利用，從而進(jìn)一步提升有限財(cái)政資源的配置效率和使用效率。

在對(duì)于公共產(chǎn)品特征的描述上，經(jīng)濟(jì)學(xué)家斯蒂格里茨曾經(jīng)提出，由公共部門(mén)提供對(duì)公共產(chǎn)品的監(jiān)控使用是公共產(chǎn)品的重要特征之一，而這基本上是一個(gè)技術(shù)問(wèn)題。[26]當(dāng)政府擁有對(duì)數(shù)據(jù)的監(jiān)控與使用的技術(shù)和能力時(shí)，大數(shù)據(jù)才能真正成為政府服務(wù)于公眾的重要工具，這在一定程度上也有助于保護(hù)公眾的數(shù)據(jù)安全。而大數(shù)據(jù)公有化的第一步，需要政府與大企業(yè)合作，獲得相應(yīng)數(shù)據(jù)的使用分析權(quán)限。2006年，美國(guó)OMB監(jiān)督(OMB Watch)公司在整合數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，推出了民間版的政府支出開(kāi)放數(shù)據(jù)平臺(tái)fedspending.org。為了使用該平臺(tái)關(guān)于聯(lián)邦政府財(cái)政支出的相關(guān)數(shù)據(jù)，美國(guó)政府與OMB監(jiān)督公司達(dá)成合作協(xié)議，建立USAspending.gov網(wǎng)站，與fedspending.org共享數(shù)據(jù)庫(kù)、應(yīng)用程序接口和在線文檔，這是政府在數(shù)據(jù)獲得和存儲(chǔ)上與企業(yè)的一次合作，也節(jié)約了政府大量的行政經(jīng)費(fèi)。[27]政府與企業(yè)之間對(duì)于數(shù)據(jù)使用、數(shù)據(jù)平臺(tái)共享以及數(shù)據(jù)分析技術(shù)的合作，有利于在低成本的情況下加強(qiáng)政府對(duì)大數(shù)據(jù)的充分利用，而政府對(duì)大數(shù)據(jù)這種公共產(chǎn)品的開(kāi)發(fā)和技術(shù)投入，也將在公眾層面獲得更高的效益產(chǎn)出，是一種有效率的公共產(chǎn)品供給行為。

(三)信息安全與數(shù)據(jù)真實(shí)性

隨著財(cái)政大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展，更多公共財(cái)政支出的信息不斷公開(kāi)，其涉及的國(guó)家安全以及個(gè)人隱私問(wèn)題需要高度重視，數(shù)據(jù)開(kāi)放性和安全性的統(tǒng)一是十分重要的。根據(jù)數(shù)據(jù)泄漏來(lái)源中心的最新統(tǒng)計(jì)，美國(guó)信息數(shù)據(jù)泄漏事件呈上升趨勢(shì)，從2005年的157起上升到了2017年的1 579起，提升了10倍左右，到2018年下降至1 244起，其中商業(yè)類數(shù)據(jù)泄漏占比最高。同時(shí)從數(shù)據(jù)泄漏的方式來(lái)看，來(lái)自黑客、釣魚(yú)網(wǎng)站等方面的數(shù)據(jù)泄漏問(wèn)題近年來(lái)增長(zhǎng)更快，由2011年的占比26.1%增加到2017年的59.5%。[28]可見(jiàn)，大數(shù)據(jù)的不斷發(fā)展給網(wǎng)絡(luò)端個(gè)人數(shù)據(jù)泄漏帶來(lái)了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。在信息化發(fā)展越來(lái)越迅速、數(shù)據(jù)泄漏問(wèn)題日益顯著的今天，各國(guó)更加重視大數(shù)據(jù)時(shí)代下維護(hù)國(guó)家安全的重要性。在2017年12月特朗普簽署的《國(guó)家安全戰(zhàn)略報(bào)告》中繼續(xù)強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)絡(luò)安全的重要性，而英國(guó)則簽訂了《數(shù)據(jù)保護(hù)法》，法國(guó)提出了《強(qiáng)化信息安全國(guó)家計(jì)劃》和《網(wǎng)絡(luò)防御與國(guó)家安全報(bào)告》。這些國(guó)家的報(bào)告和法案，從國(guó)家層面保護(hù)了網(wǎng)絡(luò)面的信息安全，應(yīng)對(duì)越來(lái)越復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境。我國(guó)也提出“霧計(jì)算”和“財(cái)政霧”(3)“霧計(jì)算”是近年來(lái)出現(xiàn)的針對(duì)數(shù)據(jù)安全威脅的一種新的計(jì)算模式，其核心理念是利用假信息保護(hù)真信息，并檢測(cè)、追蹤、誘捕信息濫用、竊取等行為。建設(shè)“財(cái)政霧”就是在財(cái)政數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和挖掘過(guò)程中運(yùn)用“霧計(jì)算”技術(shù)保護(hù)數(shù)據(jù)安全。的概念，對(duì)財(cái)政數(shù)據(jù)尤其是敏感數(shù)據(jù)進(jìn)行保護(hù)，并針對(duì)竊取、濫用財(cái)政信息的行為進(jìn)行甄別、控制，進(jìn)一步保障財(cái)政數(shù)據(jù)安全、國(guó)家安全和公民隱私。[17]

此外，數(shù)據(jù)的真實(shí)性也成為一個(gè)重要的方面，數(shù)據(jù)本身代表了事實(shí)，但數(shù)據(jù)同時(shí)也是可以被操控的。故意操縱的虛假信息、數(shù)據(jù)的“情緒分析”或者“帶有意見(jiàn)性”的數(shù)據(jù)挖掘，都會(huì)影響數(shù)據(jù)分析的結(jié)果。當(dāng)大數(shù)據(jù)進(jìn)入預(yù)算績(jī)效管理領(lǐng)域，虛假的數(shù)據(jù)信息、數(shù)據(jù)操控的現(xiàn)象也是不可避免的。從數(shù)據(jù)收集的源頭到數(shù)據(jù)層層傳遞的過(guò)程中，對(duì)某一項(xiàng)數(shù)據(jù)的改變都可能帶來(lái)很大的結(jié)果變化，導(dǎo)致預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的錯(cuò)誤設(shè)置，或者在評(píng)價(jià)過(guò)程中使用錯(cuò)誤數(shù)據(jù)帶來(lái)虛假的評(píng)價(jià)結(jié)果。因此，對(duì)信息安全進(jìn)行分級(jí)保護(hù)，明確數(shù)據(jù)采集、傳輸、存儲(chǔ)、開(kāi)放等環(huán)節(jié)的安全范圍邊界，加強(qiáng)數(shù)據(jù)防范能力，是我國(guó)財(cái)政大數(shù)據(jù)發(fā)展需要同步推進(jìn)的重要議題。

五、大數(shù)據(jù)時(shí)代預(yù)算績(jī)效指標(biāo)建設(shè)的制度安排與路徑選擇

(一)加快財(cái)政信息化的制度建設(shè)

大數(shù)據(jù)應(yīng)用于預(yù)算績(jī)效管理的第一步，就是要在績(jī)效評(píng)價(jià)的整體操作中融入大數(shù)據(jù)思維，需要各級(jí)政府部門(mén)不局限于以往“小數(shù)據(jù)”條件下的傳統(tǒng)思想，而是建立整體的、多樣的、開(kāi)放的大數(shù)據(jù)思維，利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，建立完善、科學(xué)、客觀的績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)。在財(cái)政大數(shù)據(jù)的應(yīng)用上，美國(guó)建立的“最小數(shù)據(jù)集”，已然從醫(yī)療部門(mén)的試點(diǎn)逐漸推廣成為一般性概念。從財(cái)政角度來(lái)看，建立最小數(shù)據(jù)集就是以最少的數(shù)據(jù)掌握預(yù)算編制及執(zhí)行、國(guó)庫(kù)現(xiàn)金管理、債務(wù)管理、資產(chǎn)管理等狀況，是獲得部門(mén)績(jī)效信息的有效手段。[16]美國(guó)管理和預(yù)算辦公室(OMB)在其備忘錄M-16-19中提出了數(shù)據(jù)中心優(yōu)化技術(shù)(DCOI)，根據(jù)“聯(lián)邦首席財(cái)務(wù)官法案”，機(jī)構(gòu)每個(gè)季度都向OMB提交包含全部數(shù)據(jù)中心清單的數(shù)據(jù)。英國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局也開(kāi)始運(yùn)用大數(shù)據(jù)及相關(guān)技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和處理。

大數(shù)據(jù)時(shí)代的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)，需要財(cái)政部門(mén)建立相應(yīng)的大數(shù)據(jù)思維和制度，加強(qiáng)預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)人員的互聯(lián)網(wǎng)使用技能，以實(shí)現(xiàn)部門(mén)間的數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)聯(lián)系，從而實(shí)時(shí)獲取實(shí)際預(yù)算收支、項(xiàng)目執(zhí)行情況等信息，動(dòng)態(tài)調(diào)整以完善預(yù)算編制和實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)管。[29]目前，財(cái)政部已出臺(tái)《關(guān)于推進(jìn)財(cái)政大數(shù)據(jù)應(yīng)用的實(shí)施意見(jiàn)》，其中對(duì)財(cái)政收入、支出運(yùn)行、預(yù)算績(jī)效管理等11個(gè)大數(shù)據(jù)重點(diǎn)應(yīng)用領(lǐng)域進(jìn)行了規(guī)范和要求。同時(shí)，還應(yīng)提高績(jī)效評(píng)價(jià)本身的效率，降低評(píng)價(jià)成本，避免對(duì)不同規(guī)模與難度的項(xiàng)目投入相同的評(píng)價(jià)資源。在績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)時(shí)，相比將各部門(mén)指標(biāo)進(jìn)行簡(jiǎn)單的加總，可以考慮“雙重二八率”的劃分方式，對(duì)于80%的財(cái)政支出項(xiàng)目采取簡(jiǎn)潔性評(píng)價(jià)方法，而對(duì)于簡(jiǎn)潔評(píng)價(jià)方法的績(jī)效指標(biāo)設(shè)計(jì)，可以考慮在綜合性評(píng)價(jià)的指標(biāo)數(shù)量基礎(chǔ)上，僅保留20%的關(guān)鍵核心指標(biāo)。[30]

(二)進(jìn)一步推進(jìn)數(shù)據(jù)公開(kāi)

廣泛的數(shù)據(jù)來(lái)源是預(yù)算績(jī)效指標(biāo)建設(shè)的基礎(chǔ)，預(yù)算績(jī)效的相關(guān)數(shù)據(jù)公開(kāi)程度直接影響著績(jī)效指標(biāo)的設(shè)置。美國(guó)USAspending.gov 網(wǎng)站詳細(xì)公開(kāi)了25個(gè)政府部門(mén)將近2 000個(gè)聯(lián)邦賬戶的財(cái)政資金收支和使用情況。我國(guó)中央和各省份也逐漸開(kāi)放了預(yù)決算公開(kāi)網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，中央預(yù)決算公開(kāi)平臺(tái)上公開(kāi)了2016—2019年預(yù)算報(bào)告以及2015—2017年的財(cái)政收支決算表等資料，但在部分領(lǐng)域存在更新不及時(shí)的情況(如部分政府性基金之中央對(duì)地方轉(zhuǎn)移支付信息)。[31]

數(shù)據(jù)作為預(yù)算績(jī)效指標(biāo)建設(shè)的基礎(chǔ)，如果可以利用大數(shù)據(jù)技術(shù)詳細(xì)跟蹤每一筆預(yù)算資金、每一個(gè)項(xiàng)目的具體使用流程，對(duì)每一階段的使用情況詳細(xì)記錄并展開(kāi)分析，就可以得到績(jī)效指標(biāo)的有效信息。2018年，共有109個(gè)中央部門(mén)公開(kāi)了年度決算，公開(kāi)范圍從一般公共預(yù)算項(xiàng)目擴(kuò)大到政府性基金預(yù)算項(xiàng)目，項(xiàng)目績(jī)效自評(píng)結(jié)果、重點(diǎn)項(xiàng)目績(jī)效評(píng)價(jià)報(bào)告等的公開(kāi)范圍也進(jìn)一步擴(kuò)大，績(jī)效報(bào)告的內(nèi)容更加詳細(xì)。[32]部分省份將部門(mén)預(yù)算的公開(kāi)范圍從預(yù)算主管部門(mén)進(jìn)一步延伸到所屬各預(yù)算單位。[33]公開(kāi)資金的每一步使用情況及其效果，合理運(yùn)用相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行績(jī)效指標(biāo)的設(shè)計(jì)，是財(cái)政數(shù)據(jù)公開(kāi)領(lǐng)域需要進(jìn)一步發(fā)展的方向。

在政府?dāng)?shù)據(jù)的公開(kāi)方式上，也應(yīng)秉承簡(jiǎn)單、快速、易懂的原則，保證數(shù)據(jù)集公開(kāi)過(guò)程中的交互性。例如，在按地區(qū)分類的相關(guān)數(shù)據(jù)公開(kāi)過(guò)程中，地圖的形式就比表格等形式更加直觀，也更吸引人。英國(guó)國(guó)家測(cè)繪局(Ordnance Survey)使用免費(fèi)的OS Open Data產(chǎn)品，使用真實(shí)數(shù)據(jù)在“我的世界(Minecraft)”游戲上設(shè)計(jì)了虛擬的英國(guó)地圖，供3 300萬(wàn)活躍用戶下載。以游戲、視頻等新穎的形式開(kāi)展數(shù)據(jù)公開(kāi)，并以網(wǎng)站、公告牌等平臺(tái)為依托進(jìn)行展示。政府的數(shù)據(jù)公開(kāi)可以更加貼近生活，同時(shí)注重對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)的更新和維護(hù)，保證公眾的知情權(quán)及參與權(quán)，加強(qiáng)政府在數(shù)據(jù)應(yīng)用過(guò)程中的服務(wù)性。

(三)構(gòu)建預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的基礎(chǔ)性數(shù)據(jù)庫(kù)

在完成了指標(biāo)設(shè)計(jì)以及指標(biāo)生成的工作之后，為方便指標(biāo)的使用和共享，基于數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和軟件開(kāi)發(fā)技術(shù)，建立預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)是非常重要的。同時(shí)，優(yōu)化和升級(jí)指標(biāo)庫(kù)的基礎(chǔ)運(yùn)行平臺(tái)是績(jī)效指標(biāo)生命周期內(nèi)需要完成的重要工作。績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)應(yīng)以共性指標(biāo)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)，按照項(xiàng)目支出、部門(mén)整體支出和財(cái)政預(yù)算三個(gè)方面作為大分類項(xiàng)。并依照評(píng)價(jià)對(duì)象類別遞進(jìn)展開(kāi)(如醫(yī)療衛(wèi)生、公共事務(wù)、社會(huì)保障等多個(gè)方面)，運(yùn)用SQLServer、MYSQL、ORACLE、DB2、Sybase等數(shù)據(jù)庫(kù)語(yǔ)言形成系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。在對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較和篩選的時(shí)候，應(yīng)按照項(xiàng)目功能類別進(jìn)行選擇，挑選符合評(píng)價(jià)對(duì)象特點(diǎn)并體現(xiàn)績(jī)效評(píng)價(jià)結(jié)果的績(jī)效指標(biāo)。

鑒于目前預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)的建設(shè)尚處于起步階段，需要在部分地區(qū)、部門(mén)試用和完善后，再擴(kuò)大應(yīng)用范圍，直到全國(guó)聯(lián)網(wǎng)共享。2018年，廣東省財(cái)政廳將歷時(shí)1年多研究并制定的《廣東省財(cái)政預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)》印發(fā)給各級(jí)財(cái)政部門(mén)和省直各業(yè)務(wù)主管部門(mén)。該指標(biāo)庫(kù)共計(jì)收錄20個(gè)行業(yè)大類、52個(gè)子類、277個(gè)資金用途、2 589個(gè)績(jī)效指標(biāo)，形成相對(duì)完整的指標(biāo)體系。[34]廣西壯族自治區(qū)推出了《廣西預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)庫(kù)——項(xiàng)目支出績(jī)效指標(biāo)》，以財(cái)政部印制的《預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)共性指標(biāo)體系框架》為基礎(chǔ)，從項(xiàng)目支出的投入—過(guò)程—產(chǎn)出—效果等四個(gè)邏輯環(huán)節(jié)入手進(jìn)行編制。[35]但目前各省份和部門(mén)對(duì)于“指標(biāo)庫(kù)”的定義和設(shè)計(jì)尚處于起步與探索階段，所設(shè)計(jì)的指標(biāo)庫(kù)僅以最基礎(chǔ)的Excel數(shù)據(jù)庫(kù)方式呈現(xiàn)，未能將數(shù)據(jù)庫(kù)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)以及大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合，因此并未實(shí)現(xiàn)“聯(lián)網(wǎng)”的指標(biāo)篩選與使用，這也是預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)在內(nèi)容設(shè)計(jì)完成之后，在技術(shù)實(shí)現(xiàn)層面需要破解的重要命題。

預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)的建設(shè)與推廣是一個(gè)漸推漸進(jìn)的過(guò)程，通過(guò)從個(gè)別不斷推廣到一般，最終形成全口徑、全過(guò)程、全覆蓋的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)數(shù)據(jù)庫(kù)。目前在地方預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)的建設(shè)實(shí)踐中，預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)的聯(lián)網(wǎng)使用已經(jīng)取得了一定的進(jìn)展，但全國(guó)統(tǒng)一的預(yù)算績(jī)效指標(biāo)庫(kù)建設(shè)仍然存在一些困難。這就需要依托大數(shù)據(jù)技術(shù)，動(dòng)態(tài)推進(jìn)預(yù)算績(jī)效指標(biāo)的確定、分類以及指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)、歷史值、平均值等方面的計(jì)算，同時(shí)加強(qiáng)預(yù)算績(jī)效評(píng)價(jià)工作人員對(duì)大數(shù)據(jù)技術(shù)的理解和使用。此外，在指標(biāo)庫(kù)的使用過(guò)程中，還應(yīng)不斷通過(guò)大數(shù)據(jù)分析技術(shù)對(duì)指標(biāo)的使用進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)實(shí)時(shí)更新監(jiān)測(cè)，不斷修改問(wèn)題指標(biāo)，刪除“僵尸”指標(biāo)，加強(qiáng)指標(biāo)體系的動(dòng)態(tài)調(diào)整與測(cè)量結(jié)果的共享應(yīng)用。