绩效分析在绩效评价中的应用与发展趋势

●王丹华

绩效分析在绩效评价中的应用与发展趋势

●王丹华

绩效分析是绩效评价数据应用的核心。绩效评价基于“3E”原则，结合数据从经济性、效率性、效益性角度回应预算绩效，通过分析探寻绩效结果的成因，为优化资源配置、完善管理提供思路。本文通过对绩效评价各环节的拆解，从指标设计、标杆值选择、问题提炼以及定量化建议的提出等切入点着手，阐述绩效分析在各切入点的具体应用方式及方法。最后，延展至绩效前评价和跟踪监控，探讨绩效分析中数据应用发展趋势。

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当前，各地财政支出绩效评价主要按照财政部、各地财政部门的要求，通过构建绩效评价指标体系、根据评分结果对绩效好坏做出分析和判断来开展。然而，仅通过指标体系进行绩效评分不能完全揭示绩效的本质及绩效管理中存在的问题。因此，需要在数据积累的基础上，通过研究建立合理的绩效数据模型，探寻绩效管理中成本—投入—产出—效果的逻辑关联，由现象及本质，揭示管理过程中的“黑箱”，直击问题的核心，进而优化管理提升绩效。

一、绩效分析概述

绩效评价是指运用一定的评价方法、量化指标及评价标准，对部门为实现其职能所确定的绩效目标的实现程度，以及为实现这一目标所安排预算的执行结果而开展的综合性评价。绩效分析是绩效评价的重要一环，是对预算绩效“3E”（经济性、效率性、效益性）的具体化分析。单纯以绩效评价指标作为财政支出绩效评价支撑已无法回应日益增长的评价质量要求，还需通过建立合理可行的绩效分析模型，强化绩效评价的科学性。绩效分析的本质是揭示成本—投入—产出—效果的逻辑关联，进而深入剖析绩效结果的成因，为优化资源配置、完善管理提供思路。绩效分析需根据项目和资金性质的不同，基于数据，运用多种方法，构建实施路径。绩效分析的逻辑链解析如图1所示。

图1 绩效分析逻辑链解析图

投入是将公共资金（成本）投入到具体项目中，可以是货币形态也可以是实物形态。产出是生产出的具体的公共产品或服务。效果是生产出的公共产品或服务提供给“顾客”（社会公众等）消费后所产生的效益。在绩效分析过程中，首先，要回答“多少”的问题。即通过关联度分析、回归分析、数据包络分析、成本—效益分析等方法，一环扣一环，以终为始，从效果出发，依次分析产出对效果实现、投入对产出完成、成本对投入形成的影响程度和贡献度，探寻目标约束下的最优成本、投入和产出。或者，从成本着手，探寻成本既定下可实现的最大投入、产出和效果。其次，回答“怎么实现”的问题。消耗公共资金、生产公共产品或服务的过程，往往是隐性的，无法通过直接分析得出其优劣。需要通过对管理和过程的解密，探索如何实现目标约束下成本的最小化或成本约束下目标的最大化。

二、绩效分析的难点及切入点

绩效分析是绩效评价数据应用的核心。无论是运用综合评价指标体系的现行方法，还是结合回归分析、数据包络分析等建立绩效数据模型的拓展方法，数据已成为绩效分析不可或缺的重要支撑。在通过绩效评价指标体系评分的传统模式下，数据的应用往往局限于指标标杆值的测算和实际值的计算。在这种模式下，数据的呈现形式以零散的点状数据为主，尚未形成一套规范、有序的数据库。数据库建设的滞后也进一步制约了数据在绩效分析中的应用。从绩效评价出发，本文深入研究绩效评价各环节，对其中绩效分析的数据应用难点解读如下：

第一，在绩效评价指标体系构建中，通常从项目决策、项目管理、项目效果三个角度考核项目绩效，但在评价指标设计中面临指标选取难以全面兼顾、指标权重分配存在主观性、指标标杆值选择缺乏科学合理性等问题。

第二，基于绩效评价指标评分，针对扣分指标提出问题中，支撑这些结论的数据往往作为一个值或一个点存在，难以全面、透彻分析问题。

第三，基于绩效评价中发现的问题，从问题出发找到对应的管理环节，从而提出管理建议。然而，目前普遍做法中，管理建议大多是从定性角度提出，为项目单位从投入等要素角度提出具体的定量化的改进建议少之又少。

针对上述绩效评价中的分析难点，通过建设数据库并进行一定数据积累，上述问题将迎刃而解。应对各难点的数据分析方法如图2所示，具体如下：

第一，在绩效评价指标体系设计环节：首先，针对指标的选取，应尽可能全面，将可能的要素全面罗列，通过主成分分析或因子分析等方法进行降维、归纳，找出主要指标，达到重点覆盖、兼顾全面的效果；其次，针对权重的分配，依据主成分分析或因子分析等方法，测算出各成分或因子的方差贡献度，以此作为权重分配依据，大大降低当前德尔菲法带来的一定主观性；再次，针对标杆值的选择，一方面可从行业数据出发，通过行业普遍水平考核；另一方面可从项目的历史数据出发，对指标数据未来走势进行模拟预测，将预测值作为标杆值，力求标杆值设计有据可依。

第二，在问题分析环节：应通过统计描述的方式进行问题的多样化呈现，如根据公园“游客量”的历史数据进行趋势图展示，若改造前公园的“游客量”一直保持稳定，改造后发生陡然下降的，则该情况很有可能由公园改造效果差等造成；若公园“游客量”一直处于上下波动趋势的，则可以从季节、天气状况等角度进行深入分析，从而找到“游客量”下降的真正原因。

第三，在建议提出环节：为提升改进建议的可操作性，有必要将定量化分析纳入此环节，一方面，对于项目实施主体、受益主体等数量多，且存在一定同质性的，可运用数据包络等方法分析各主体的投入—产出效率，并根据具体结果找出低效主体，进一步探索低效主体在投入要素方面的改进路

径；另一方面，针对发现的问题，将造成该问题的可能因素罗列，通过关联分析、回归分析等方法，找出对该问题影响较大的因素，并通过回归系数等进行影响因素的敏感度分析，提出具体的、可操作的改进方向及数量。

图2 绩效分析中数据应用的切入点及方法

三、绩效分析中数据应用的发展趋势

随着绩效理念的不断深入，除绩效评价外，绩效前评价越来越被重视，纳入前评价的项目范围在逐步扩大；过程监控的意义也不断凸显，绩效跟踪监控的频率和要求均在提升。顺应这一发展趋势，对于实时数据量大、产生频次较密的领域，绩效分析和评价成效最终有赖于数据库的建设，以及数据的模拟预测、滚动分析等。因此，如何在绩效评价和绩效分析中充分发挥数据的各项作用，取决于数据是否积淀、是否得以充分运用。当前我国尚未建立财政绩效数据库，本文建议，未来建设方向可分三步走：

第一阶段，数据库的架构。这关系到搭建后数据库数据能否全面、有效支撑相关的数据分析工作，即数据库的架构不仅从时间序列进行数据的积累，同时也需从横向角度，进行行业数据以及各类影响因素数据的积累。

第二阶段，数据库的充实。在充实数据库的同时，更应注重数据的真实可靠性，以及数据填报的便捷性，同时应侧重数据采集系统与相关财政系统、项目业务系统等的无缝链接，实现数据的第一手资料。

第三阶段，数据库的应用。在数据库资源丰富的基础上，通过不断的模型修正，指标体系的设计将不断优化，建议的提出将更有操作性，整体绩效评价结果将更为可靠、精准，为项目立项、审核、效果评估提供有效的绩效依据。■

（作者单位：上海闻政管理咨询有限公司）

1.刘国永、王萌.2014预算绩效管理实践指导[M].镇江：江苏大学出版社。

2.张华波.2011.基于数据挖掘的科技计划项目绩效评价系统的应用研究[D].杭州：浙江工业大学。

（本栏目责任编辑：范红玉）