趙富平

（天水師范學院 財務處，甘肅 天水 741001）

績效預算是企事業(yè)單位制定項目計劃或是工程規(guī)劃時的重要一步，[1]其以職能部門制定的計劃作為實施基礎(chǔ)，結(jié)合成本效益分析，編制出實施方案的預算。自大數(shù)據(jù)技術(shù)提出以來，數(shù)據(jù)處理工作在高校財務預算中作用顯著。[2]按照大數(shù)據(jù)處理方法，高校財務預算工作將數(shù)據(jù)采集、分析以及管理構(gòu)建為一體化處理流程。[3]受高校政策變化的影響，在不同年度下高校對資金有著不同的劃分，在實際預算處理時，容易產(chǎn)生預算誤差，不符合高校財務預算精細化的要求。[4]為此，本文以大數(shù)據(jù)處理技術(shù)作為支持，設計高校財務預算精細化績效評估方法。

自20世紀90年代起，預算處理工作以政府部門制定的中長期戰(zhàn)略合作作為支持，[5]按照政府強調(diào)的職能導向目標，將績效目標作為約束手段，以實現(xiàn)政策與管理工作之間的融合，此后績效預算制度不斷地完善。國外將功能成本、產(chǎn)出預算以及計劃分析作為績效預算的基礎(chǔ)工作，推行了預算選擇合理化的理念。[6]國內(nèi)績效預算工作起步較晚，職能部門制定了項目績效編制的方式，并衍生出多種績效預算編制方法?；赪RDDM模型的評估方法按照評價處理的指標測度參數(shù)，計算投入產(chǎn)出變量的效率得分，并構(gòu)建得到績效評價數(shù)值關(guān)系。[7]基于過程數(shù)據(jù)的績效評估方法，通過整合業(yè)績參數(shù)并設置難以評估指標的規(guī)避參數(shù)，將該規(guī)避參數(shù)作為固定的量化指標，形成績效評估處理過程。[8]經(jīng)過階段性的評估處理可知，現(xiàn)有的績效評估方法交互數(shù)據(jù)集的成功率較小，輸出的評估結(jié)果準確性較差。[9]由此可知，設計大數(shù)據(jù)下高校財務預算精細化績效評估方法具有一定的發(fā)展意義。

一、大數(shù)據(jù)下高校財務預算精細化績效評估方法

高校財務預算數(shù)據(jù)量極大，來源渠道廣泛，具有多樣化、綜合性等特征。按照最新的《政府會計制度》，增加了固定資產(chǎn)累計折舊、無形資產(chǎn)累計攤銷的核算項目，支出項目可以細分為事業(yè)支出、經(jīng)營支出、對附屬單位補助支出、投資支出、債務還本支出、其他支出等，對于財務預算數(shù)據(jù)的分析和挖掘提出了更高的要求。

在大數(shù)據(jù)技術(shù)的支持下，對財務預算數(shù)據(jù)進行處理，能夠更好地滿足高校財務管理集約化的需求，實現(xiàn)高校財務管理信息化發(fā)展。利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對海量的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化財務預算數(shù)據(jù)進行提取、轉(zhuǎn)換、清洗、加載與集成，為實現(xiàn)數(shù)據(jù)計算、整合及存儲提供技術(shù)支持。

（一）標定財務預算數(shù)據(jù)高維特征

高校財務預算數(shù)據(jù)具有一定的描述性，采用抽象描述財務預算數(shù)據(jù)的屬性，按照數(shù)據(jù)實際產(chǎn)生的表征特性，將具有相近屬性的數(shù)據(jù)處理為一個屬性數(shù)據(jù)組，[10]并隨機選定一項數(shù)據(jù)投射處理到坐標軸內(nèi)。采用散點處理的方式將數(shù)據(jù)表征處理為屬性散點，處理為數(shù)據(jù)集合后，確定表征產(chǎn)生的復雜度。數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系下，F(xiàn)表示復雜度數(shù)值，pi表示屬性數(shù)據(jù)組函數(shù)，N表示表征數(shù)量。為了控制表征復雜度的維度，采用簡化剖和再重合的處理方式，[11]將原有大規(guī)模的預算數(shù)據(jù)篩選得到重組結(jié)構(gòu)，并按照重組結(jié)構(gòu)內(nèi)存在行數(shù)據(jù)，固定數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)內(nèi)的量值，并將該量值處理為表單信息后，將數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)處理為半結(jié)構(gòu)化并規(guī)范半結(jié)構(gòu)化的數(shù)值范圍，然后將形式常規(guī)化處理為統(tǒng)一的格式，并將篩選得到的財務預算數(shù)據(jù)記錄在同一個文件內(nèi)。此時，篩選得到的財務預算數(shù)據(jù)處理為一個預算屬性的數(shù)據(jù)組，按照文件的屬性，采用層次化數(shù)據(jù)處理結(jié)構(gòu)，將篩選數(shù)據(jù)處理為字節(jié)長度相似的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，[12]在實際標定該部分數(shù)據(jù)時，將該部分數(shù)據(jù)排列在二維表結(jié)構(gòu)中，采用兩兩連線的方式，將數(shù)據(jù)內(nèi)的隱藏安全系數(shù)標定為顯著的類聚關(guān)系。并按照數(shù)據(jù)的時間屬性，將標定的數(shù)據(jù)處理為時序型，廣泛處理數(shù)據(jù)的體量特征，按照動態(tài)多變的順序，確定得到高校財務數(shù)據(jù)的周期參數(shù)，將對應的數(shù)據(jù)處理為“數(shù)據(jù)流”式的結(jié)構(gòu)后，默認該數(shù)據(jù)流為同維度的預算數(shù)據(jù)，然后使用大數(shù)據(jù)技術(shù)劃分績效的決策單元。

（二）大數(shù)據(jù)劃分績效決策單元

將含有高維特征的預算數(shù)據(jù)默認為數(shù)據(jù)輸出，假設數(shù)據(jù)輸出共存在n組，按照預算數(shù)據(jù)組的維度數(shù)值，確定實際的投入與產(chǎn)出，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，Xj表示高校預算的實際投入，Yj表示財務預算的實際產(chǎn)出，D表示輸入運營轉(zhuǎn)換參數(shù)，m、n分別表示投入與產(chǎn)出的次數(shù)。根據(jù)高校財務運行的實際，將投入與產(chǎn)出的績效數(shù)值賦予數(shù)值權(quán)重，匹配不同數(shù)值權(quán)重的效率數(shù)值，形成一個相對有效的指數(shù)，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，U表示確定的相對有效參數(shù)，Ys表示賦予的數(shù)值函數(shù)，Vt表示規(guī)劃參數(shù)。按照上述確定的有效指數(shù)，采用對偶理論，引入兩組松弛變量，變換上述得到的有效指數(shù)，細化輸出參數(shù)后，此時績效數(shù)據(jù)處于最優(yōu)的運行狀態(tài)，調(diào)用大數(shù)據(jù)內(nèi)的數(shù)值約束模型，增加凸約束條件，形成一個對偶規(guī)劃形式，數(shù)值可表示為：

其中，λ表示細化的輸出參數(shù)，XT表示對偶處理的規(guī)劃函數(shù)，X0表示模型的最優(yōu)解，YT表示引入的松弛變量，η0表示約束參數(shù)，eT表示指標等級參數(shù)。按照上述構(gòu)建的對偶數(shù)值關(guān)系，規(guī)劃大數(shù)據(jù)模型的最優(yōu)解，當輸出的數(shù)值關(guān)系恒大于數(shù)值1時，將規(guī)劃函數(shù)作為有效單元，對應細化得到的參數(shù)，計算參數(shù)與有效單元之間的相對效率，控制效率數(shù)值從大到小的順序，匹配細化參與對應的有效單元為實際的決策單元。[13]按照實際輸出的有效決策單元，按照其單元內(nèi)部的度量參數(shù)，構(gòu)建精細化績效評估方法。

（三）實現(xiàn)精細化評估

按照上述輸出的預算決策單元，默認決策單元內(nèi)的財務預算數(shù)據(jù)為數(shù)據(jù)集合，標定數(shù)據(jù)樣本內(nèi)的體積度量參數(shù)后，確定度量基準在數(shù)據(jù)量產(chǎn)生的概率參數(shù)，結(jié)合高校財務的運行實際，隨機選定多樣性的度量基準集合，標準化處理后，定義決策單元中的基準參數(shù)，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，Mk表示確定得到的基準參數(shù)，m0表示初始度量參數(shù)，mn表示可用性參數(shù)，Wk表示高于基準度量的概率。在平衡財務預算數(shù)據(jù)安全等級所產(chǎn)生的量綱排斥，在上述處理得到的基準參數(shù)內(nèi)，隨機設定一個緊迫性度量值，[14]將績效決策單元視為數(shù)據(jù)樣本塊，在構(gòu)建精細化評估時，將上述確定的數(shù)值條件（5）處理為精細化的選擇條件，并輸出含有估算值的定價因子，估算預算數(shù)值所在的屬性區(qū)間，數(shù)值關(guān)系可表示為：

其中，Hi表示確定得到的屬性區(qū)間，[R]T表示含有定價因子的估算值，Wi表示推廣函數(shù)。根據(jù)上述估算預算所處的屬性區(qū)間，采用功能分段處理函數(shù)評估績效影響屬性，處理過程可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，Vs表示預算精細價值參數(shù)，Vt表示分段函數(shù)，αi表示屬性變動函數(shù)，V0表示多因子影響函數(shù)，VD表示均衡函數(shù)，S表示預算定價因子，F(xiàn)(S)表示精細化影響函數(shù)，VD表示套利模型函數(shù)，f表示合理系數(shù)。在上述數(shù)值關(guān)系下，將上述輸出的所有屬性作為影響精細化評估的參數(shù)，[15]在均衡資產(chǎn)定價理論影響下，最終輸出精細化績效的評估結(jié)果。綜合上述設計，最終完成對大數(shù)據(jù)系高校財務預算精細化績效評估方法的設計。

二、績效評估測試

（一）抽取財務預算數(shù)據(jù)

調(diào)用支持高校財務運行的服務器，并選定常規(guī)財務往來業(yè)務模塊，利用fiddler和模擬器抓取運行數(shù)據(jù)Url，按照實際的數(shù)據(jù)類型，抓取數(shù)據(jù)中含有feed的關(guān)鍵字段，待編寫為自動過濾目標后，編寫采集請求代碼，當系統(tǒng)輸出請求信息的代碼格式后，定義財務數(shù)據(jù)的影響因子以及傳播因子，并將兩項因子作為抽取財務數(shù)據(jù)的價值屬性，定義抽取財務數(shù)據(jù)的周期為15天，按照輸出的屬性序號，抽取得到的高校財務數(shù)據(jù)如下表所示：

表1 抽取得到的高校財務預算數(shù)據(jù)

整理上述抽取得到的財務預算數(shù)據(jù)，按照正態(tài)模糊分布篩選上述財務預算數(shù)據(jù)，默認模型內(nèi)的信任寬度數(shù)值，并采用randi函數(shù)隨機抽取財務預算數(shù)據(jù)的信任值，將大數(shù)據(jù)支持技術(shù)的云端結(jié)構(gòu)以及處理端內(nèi)的模糊度參數(shù)作為績效屬性參數(shù)，準備基于WRDDM模型[7]和基于過程數(shù)據(jù)的[8]績效評估方法以及本文設計的績效評估方法參與測試，測試三種績效評估方法的性能。

（二）設置可訪問財務預算資源數(shù)量

高校財務預算數(shù)據(jù)具有一定的保密性，在實際的評估環(huán)境中，根據(jù)組內(nèi)預算數(shù)據(jù)的保密級別，配置不同信任值的縮減系數(shù)，調(diào)用縮減系數(shù)制定保密等級間隔，按照高校財務預算數(shù)據(jù)的安全等級，控制財務數(shù)據(jù)庫適應度，定義績效評估方法可評估的資源數(shù)據(jù)量數(shù)值關(guān)系，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，N表示績效評估方法可評估的資源數(shù)據(jù)量，φi表示財務數(shù)據(jù)的信任縮減函數(shù)，J表示訪問授權(quán)函數(shù)，τ表示增加系數(shù)。按照上述定義的可訪問財務預算量結(jié)果，將可訪問的資源績效數(shù)值化處理后，輸出績效評估可訪問的預算資源數(shù)量，如圖1所示：

圖1 可訪問財務預算資源數(shù)量

在上述定義的數(shù)值關(guān)系內(nèi)，可知在相同安全等級內(nèi)待訪問的數(shù)據(jù)量保持恒定，根據(jù)上述確定得到的適應度參數(shù)，可知設計的績效評估方法隨著運行時間不斷地上升，可訪問的數(shù)據(jù)量呈現(xiàn)不規(guī)則的變化，實際可訪問的數(shù)據(jù)量在150組左右，取上述運行時間范圍內(nèi)訪問數(shù)據(jù)量的均值，在該訪問財務預算數(shù)量條件下，確定預算交互成功率結(jié)果。

（三）評估時間運行測試

根據(jù)高校財務業(yè)務的不同類型，制定比例為1∶5同比增長的任務類型，并設置財務預算數(shù)據(jù)樣本數(shù)量為1000組，采用重復迭代的方式設置數(shù)據(jù)樣本的抽取周期，采用傳統(tǒng)模糊矩陣算法定義三種績效評估方法的信任值，并按照矩陣模糊輸出的擬合區(qū)域，采用信任值與擬合區(qū)域結(jié)合處理的方式，確定數(shù)據(jù)周期更新產(chǎn)生的規(guī)模參數(shù)，定義三種績效評估方法的時間復雜度，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，Tx表示預算數(shù)據(jù)更新時間復雜度結(jié)果，yr表示財務預算有效擬合函數(shù)，u0表示參與評估的數(shù)據(jù)量。按照上述定義的時間復雜度數(shù)值關(guān)系，統(tǒng)計三種績效評估方法產(chǎn)生的時間運行結(jié)果。如圖2所示：

圖2 評價時間運行結(jié)果

按照上述定義的時間復雜度數(shù)值關(guān)系，將參與評估的績效數(shù)據(jù)劃分為均等的10份，根據(jù)上述數(shù)值定義輸出的運行時間數(shù)值，由上圖所示的時間可知，基于WRDDM模型的評估方法[7]的平均運行時間在100ms左右，該種績效評估方法評估任務運行時間較長?；谶^程數(shù)據(jù)的績效評估方法[8]平均運行時間為80ms，該種績效評估方法評估運行任務的運行時間較短。而本文所設計的績效評估方法評估處理時間為50ms，與兩種參與測試的績效評估方法相比，本文設計的績效評估方法評估處理時間最短。接下來在上述確定的運行時間條件下，測試可訪問財務預算資源數(shù)量。

（四）預算交互成功系數(shù)

按照上述輸出的可訪問財務預算資源數(shù)量與統(tǒng)計得到的運行時間，定義預算交互成功次數(shù)，設定財務預算過程中信息數(shù)據(jù)集的互信閾值為0.8，綜合該財務互信數(shù)值，定義預算績效評估方法的預算交互成功率，數(shù)值關(guān)系可表示為：

上述數(shù)值關(guān)系中，Su表示預算交互成功系數(shù)，c表示設置的互信閾值，Ne表示評估方法實際單向訪問次數(shù)，其余參數(shù)保持原有含義不變。根據(jù)上述定義的交互成功系數(shù)數(shù)值關(guān)系，控制運行時間為10ms，統(tǒng)計在該評估時間范圍內(nèi)三種績效評估方法所產(chǎn)生的預算交互成功系數(shù)結(jié)果，結(jié)果如下圖所示：

圖3 三種績效評估方法預算成功系數(shù)

由上圖所示的測試結(jié)果可知，控制高校財務運算保持單向訪問環(huán)境，按照三種績效評估條件不斷篩選預算績效數(shù)據(jù)，將績效評估處理過程默認為交互過程，按照對應預算數(shù)據(jù)的保密等級構(gòu)建預算成功系數(shù)數(shù)值關(guān)系，定義確定得到的交互成功系數(shù)數(shù)值越趨近于1，則表示該種績效評估方法評估的結(jié)果越準確，在相同的運行時間范圍內(nèi)，根據(jù)上圖所示的測試結(jié)果可知，基于過程數(shù)據(jù)的績效評估方法[8]交互成功率數(shù)值在0.5左右，在對應保密等級的預算閾值內(nèi)，成功交互評估的數(shù)據(jù)量最少，評估得到的結(jié)果準確性較差。基于WRDDM模型的評估方法[7]得到的交互成功率數(shù)值在0.7左右，成功評估交互的數(shù)據(jù)量較多，評估輸出的評估結(jié)果準確性較差。而本文設計的績效評估方法交互成功率數(shù)值在0.8左右，與兩種參與測試的績效評估方法相比，設計的績效評估方法能夠獲取高校財務預算數(shù)據(jù)的更多信任閾值，評估績效得到的信任值較大，績效評估得到的結(jié)果更為準確。

三、結(jié)語

高校財務預算是高校學術(shù)計劃踐行的基礎(chǔ)，隨著數(shù)字化管理措施的推廣，精細化預算高校財務績效成了當下研究熱點。本文以大數(shù)據(jù)技術(shù)作為數(shù)據(jù)處理支持，采集高校財務預算數(shù)據(jù)后，隨機選定兩組現(xiàn)有的績效評估方法，經(jīng)過測試得到的結(jié)果可知：本文設計的績效評估方法得到的評估結(jié)果更為準確。在未來預估處理工作中，希望本文設計的績效評估方法能夠為高校財務預算提供理論支持。當然，本文所構(gòu)建的績效評估方法并未考慮到預算工作產(chǎn)生的市場價格波動，還需不斷地研究改進。