基于数据云服务下政府采购管理机制研究

马嘉诚（郑州市财政局，河南　郑州　450007）



基于数据云服务下政府采购管理机制研究

马嘉诚
（郑州市财政局，河南郑州450007）

［摘要］本文通过对数据管理水平、数据分析利用和政务管理服务三方面的分析探讨，阐述数据模型单一、科学划分不合理、商品采购风险类型及管控措施三个现实问题，追根溯源挖掘三种成因，提出运行云计算大数据下的管理模式的重要性，以推动管理机制的创新。

［关键词］云计算；财政改革；采购资金；数据挖掘；数据分析

近年来，随着我国财政财务管理体系改革的不断深化，政府采购在整个财务管理和改革中的地位与作用越来越突出，政府采购也正在逐步走向规范化，迫切需要有效发挥采购数据的作用，为各级部门及领导提供决策理论依据。同时采购数据的重要性越来越突出，更要保障采购数据的正确性，不仅仅要与采购一系列套表口径相一致，还要保障采购数据与预算数据、集中支付、会计核算数据衔接一致，从而更加真实地反映采购执行情况，而且急需一个数据共享平台做支撑，来满足日益增长的查询分析方面的需求，让采购数据发挥更有力的作用［1］。

1　现状分析

1.1数据模型单一

1.1.1数据库不完善。采购数据本身覆盖面很广，所包含的细节很多。在设计时应采用多种设计方式，在设计数据库时应该设计多个维和层级，现在设计的单一层级极大限制了采购数据的多样性，比如商品库存、技术参数、供应商绩效、人员数量、服务宗旨等。现在的数据库是相关类型表关联，分为一对一、一对多、多对多三种类型［2］，而对于数据库的仓储支持于决策的意见，同时数据集市存放于数据仓库的数据中而不是独立的仓库中，应统一部署在一个局域互联网的单独的数据库服务器中，专门为一个用户服务。

1.1.2类型不细化。根据数据库上的内容，类型应仿照财政部印发的《政府采购分类目录》进行编列，针对每一个类型进行标注。根据源数据的相关参数，将数据集成伴着数据变量的高维数性，同时增加分析数据的难度，还应该增加数据分析时的文本型、声音型、图像型为参照依据的蓝本释义模板，并针对二元属性进行统计分组，根据关联挖掘基数常用事务型，挖掘连续数据源，提取相关的统计特征［3］。

1.1.3范围拓展不够。现在的源数据在范围上有很多局限，在社会化大生产的趋势下，需要原材料的供应、生产、物流、消费、加工、销售等各环节的紧密合作。目前，各环节相对封闭。各环节的紧密合作可有效避免出现牛鞭效应，降低整个采购供应链的必要库存，达到采购单位的需求相应，增加供应链的整体竞争力和响应力，并减少采购资源的浪费。

1.1.4无技术参数。从库存管理的角度看，其供应链之间的各个节点的信息获取交换基本建立在各种技术参数上，即：条码、POS、EDI。而现在的条码即国标《物流术语》中的相关技术参数并没有编入数据库中，使得在生产、存储、物流、销售中无法识别商品的可用性，这是数据采集与录入的现实瓶颈，降低了操作效率和准确率。根据实际销售的信息采集和历史数据分析，做到有效地销售预测、库存、订单、结算信息等，为以后进行网上评标或竞价做准备参考。

1.1.5无检测报告。现在系统中的无响应数据参数，形成检测报告形式，把项目的相关技术参数自动形成检测报告，为每一个项目提供相关联的身份认证，可以作为产品出售前的质量检查，方便对企业产品合格数的统计，同时也是鉴定产品质量达标的书面证明，为防止企业作弊提供检测依据，可供以后抽样取样统计时参考。

1.2科学划分不合理

1.2.1缺少规范化的划分依据。现在各行业的相关国标参数，虽然在理论中看不到漏洞，但是在实际操作层面，仍然缺乏相配套的条令条例，在执行中会有变相改变相关数据参数的情况发生，影响采购单位的实际购买需求，损失实际购买力，造成固定资产流失，提高投诉风险。

1.2.2缺少节能环保型产品的依据。现在的指标数据中缺少对节能环保产品宣传力度的倾斜，应对产品的质量检测做一个明确的说明，以保障采购单位人员的身心健康为立足点，做到以人为本。

1.2.3缺少市场指导价格系统。目前的市场价格导向不稳定，市场并没有真正发挥应有的作用和价值，设计价格构成应从几个方面考虑：商品周期、工费、税费、材料成本、管理费用等，诸多层面作为一个统一系统来分析整个项目，缺少期货数据对实物对比参考依据，继而控制整个项目的成本，达到节约的目的。

1.3商品采购风险类型及管控措施

1.3.1实绩表现不够细化。精细化团队造就非凡业绩，而实绩的构成是需要精细化的社会分工来完成的，这是建立在常规管理的基础上的，并将管理引向深入。可是现实的数据表格中只有数量、预算价和实际价，缺少通过一个数据查询出各单位所购买的相关技术数据，继而发现购买规律和购买取向，为以后判断购买产品趋势和供货商考评绩效做准备。

1.3.2欠缺费用成本数据。成本控制的过程是运用系统工程的原理对企业在生产经营过程中发生的各种耗费进行计算、调节和监督的过程，也是一个发现薄弱环节、挖掘内部潜力、寻找一切可能降低成本途径的过程。目前缺少与这一部分成本数据相配套的相关技术参数，虽《民法通则》中有相关依据，但是财税未统一，无法有效地关注企业的财税和科学组织实施成本控制。

1.3.3缺少采购绩效管理。目前缺少对各单位采购绩效评估的制度依据。客观的绩效评估目标的达成，便于发现采购项目的缺失问题，而据此制订改善方案和措施，可收到“检讨过去、策励将来”之效，作为部门奖惩重要依据。有效的绩效评估，能将采购部门的绩效相对独立地显示出来，并反映采购人员的个人表现，作为各种考核的参考资料［4］。依据客观的绩效评估，达成公正的奖惩，可以激励采购人员不断进步，发挥团队合作精神，使整个部门发挥合作效能。综合以上分析探寻事务的根源。

2　追根溯源

2.1缺少分析目标

目前分析采购注重的是采购金额和节支率，这样必然导致采购单位片面追求预算最大化，继而套取财政资金，从而降低材料质量标准，造成财政资金和固定资产的流失，应该从以往提供的数据中，从民事采购分析中，洞悉采购方面的特性及趋势，提升采购效率，提高采购满意度。

2.2缺少时效性采集数据

目前缺少根据项目类型的查询身份证件，缺少对项目的性能和产品评估的相关参数明细依据，无法准确认知此项目在各种采购活动及运作环节的条件。对于此项目中后期的监管使用评估没有监管的依据，为不法供应商和采购单位提供腐败温床，无法防范后期的管理和绩效评估，增加监管的难度。

2.3统计分析不够完善

采购分析是采购管理和采购行为的基础，只有做好了数据分析，才能控制好采购成本和供应链的正常运转，从而达到控制和降低生产成本，提高采购效益的目的。应从商品周转率、供货商贡献率、耗用、存量及采购趋势等环节加大分析力度，提升采购效率。下面就针对此问题进行简要分析：财政效应分析。财政中采购是按各预算单位所报计划和指标上的相关指标进行的，而财政支出的规模是随着市场、税率、政策等诸多因素的变化而变化的，这就出现支出的不稳定性和不可预见性，继而造成预算支出与实际支出规模膨胀的结果，从而影响转移性支出和购买性支出［5］。统计学分析。基于现在采购数据分析还停留在一个相对年轻且活跃的时期，对于采购数据的挖掘尚不充分。随着数据存储技术的不断发展，对传统数据分析提出了更高的挑战，应从往期的数据报表统计中形成马尔斯通曲线和利用杜邦财务分析体系以及MOQ中的摩尔参数指标生成相关时间折线图，在三维立体图形数据中获取相应的数据，在样本数据中分析结论找到价格最低点，形成数据陈列，帮助监管部门介入继而控制价格，引导各行业发展趋势管理。供应链分析。因为采购的速度、效率、订单等执行情况将直接影响到供应商下游单位的需求，而采购分析关系到单位的成本控制，关系到单位的采购供应链，所以在采购分析领域应该注重供应链上的各环节因素。

3　建议措施

3.1建立云计算大数据运行模式

随着扩面单位的增加，采购数量的增多，采购数据量成渐进趋势，这样每天所承载的数据量和规模越来越大。云计算基础设施及服务平台体系可以根据不同的使用场景，来选用不同的模块，并且根据模块数量和模块种类组合，搭成一个各自的系统，甚至在一个复杂的应用里面构建混合云的架构［6］。同时，像云的安全和监控等，只要保障其硬件服务器设备具有庞大存储空间和4G网络信号波段的畅通，可以降低采购运作成本，增进服务运行管理，从而构成一体，成为不可或缺的云计算的服务体系。

3.2设立采购等级响应体系

鉴于采购单位需求的不稳定和各类社会因素的不稳定，应建立采购等级响应机制。针对采购管理不同的信息特征，从动态采购的不稳定性出发，根据不同的采购环境、制约因子、应急分配、决策建模，规划出相应级别预案，根据采购情况的信息数据，通过验征和观测分析特征，确定最优采购时间和最优分配量，使突发事件物资分配风险降到最低［7］。通过仿真与模拟，从而最大限度地确定相关参数数据、降低期望决策损失。缩短实际购买时间提高采购效率，兼顾公平保障效率，从而根据特殊复杂应急情况和供应商的盈利在效率和公平采购间进行权衡。

3.3建立采购服务绩效制度

采购服务产品是看不见摸不着的，服务采购的难点就在于如何证明服务产品是否满足购买单位在当初购买时所提出的需求，以及如何评估购买服务所花的财政资金是否真正发挥预期效益。因此，需要集中采购单位改变传统的“重资金轻履约”的工作模式，在执行服务采购项目时，将绩效监管理念贯穿服务采购全过程［8］。制标阶段：在制定招标文件时进行充分调研，构建跟踪评价体系，制定科学合理的绩效考核标准。履约阶段：在履约阶段与相关单位一起定期组织绩效考核，充分发挥行业主管部门、行业协会和专家等专业优势，准确设置承接主体资格条件和准入门槛，结合项目特点制定科学的评审标准和方法，综合物价水平、工资水平、社会保障规定、费用成本和财政支付能力等因素编制合理的采购预算，既节约财政资金，又保证承接主体的合理利润，促进公共服务市场健康发展。考核阶段：根据考核结果进行资金支付，条件成熟时可委托第三方进行绩效考核。最后，在项目结束后要对项目实施情况进行总结，及时修改绩效考核标准，为下一次采购做好准备。

3.4构建采购数据采集机制

充分考虑公共服务项目服务对象广、影响范围大、履约周期长、标准要求高的特点，制定不同行业购买公共服务的实施办法和实操规程，在条件允许的范围里面将国家标准（GB/T、GB、TB、JB等）、行业标准、地方标准、国外标准逐一编入云计算数据采集中，并根据相应的产品质量监督事务把质量诚信档案、生产许可证、质量体系认证、组织机构代码证、商品条码、商品检验检测等相关证件号录入，并检测各行业的标准化，逐步完成规范化的行为模式［9］。根据不同等级的采购状况适当划分批次，合理确定合同期限等办法化解社会风险，维护公共服务的稳定与效率。

3.5培养数据分析人员体制

采购数据分析人才培养工作应以促进采购工作的内涵提升建设，推动采购数据对采购业务的宏观管理，逐步形成以监控为引导、以数据为核心、以社会参与为保障的体系。通过对采购分析人才培养，针对工作状态数据分析，采购供应商和采购代理商将更加全面地了解各县市区的实际情况，增强透明度，增加供应商对采购单位的双向选择力度，使财政资金的优质资源更充分地发挥作用。通过对采购分析人才培养工作状态数据分析，对采购单位进行实时监督，促进政府采购适应经济社会发展的需要，真正办成人民满意的采购。

参考文献：

［1］杨立红.郭鹏.数据挖掘技术在大宗采购风险识别中的应用［J］.中国物流与采购，2003.

［2］万如意.对驱动技术革命的政府采购策略：以数据自动处理业务为例（下）［J］.中国政府采购，2013.

［3］丁兆明，杜学军，王治平，胡捷.大数据存储和分析技术应用及标准化［J］.信息技术与标准化，2013.

［4］吕新民王学荣.数据挖掘在审计数据分析中的应用研究［J］.审计与经济研究，2007.

［5］包厚华.基于云计算和物联网的供应链库存协同管理和信息共享机制［D］.广州：华南理工大学，2012.

［6］全姣.政府采购资金使用数据挖掘研究［D］.重庆：重庆理工大学，2011.

［7］苏均生.面向产品生产周期的数据分析系统的研究与应用［D］.杭州：浙江大学，2006.

［8］黄兰秋.基于云计算的企业竞争情报服务模式研究［D］.天津：南开大学，2012.

［9］徐学琪.基于统计视角的数据挖掘研究［D］.杭州：浙江工商大学，2007.

Research on the Government Procurement Management Mechanism based on Data Cloud Services

Ma JiaCheng
（Zhengzhou Municipal Bureau of Finance，Zhengzhou，Henan 450007）

Abstract：This paper through analysis and discussion on the three aspects of data management，data analysis and utilization，and government management service，describes three practical problems of single data model，unreasonable scientific division，commodity procurement risk type and control measures，traces the source and finds out three kinds of causes，providesthe importance of management model under cloud computing large data，in order to promote the innovation of management mechanism.

Keywords：Cloud computing；financial reform；purchasing funds；data mining；data analysis.

作者简介：马嘉诚（1985-），男，本科，研究方向：政府采购。

收稿日期：2016-2-10

［中图分类号］D630

［文献标识码］A

文章编号：1671-0037（2016）03-24-3