基于BSC和AHP的高校学生资助专项资金绩效评价指标体系构建

尹 越 廖 磊

（1.西华大学计划财务处；2.西华大学法学与社会学学院 四川成都 610039）

一、引言

高校学生资助在保障学生教育权利、提升人才培养质量、彰显教育公平价值等方面发挥着重大作用[1]。我国中央和地方政府高度重视高校学生资助工作，不断完善高校学生资助体系，高校学生资助资金已连续14年保持快速增长[2]。以四川省为例，2020年，中央财政共计下达高等教育学生资助专项转移支付预算资金182428万元，省级财政对应安排资金29607万元，为约54.22万人次高校学生（含本专科学生和研究生）提供了经济资助[3]。2018年9月，中共中央 国务院发布《关于全面实施预算绩效管理的意见》指出：“全面实施预算绩效管理是推进国家治理体系和治理能力现代化的内在要求，是深化财税体制改革、建立现代财政制度的重要内容，是优化财政资源配置、提升公共服务质量的关键举措。” 2018年，教育部部长陈宝生提出“全面推进学生资助精准化”“切实发挥学生资助育人功效”“努力提升学生资助科学化水平”[4]。2019年，财政部、教育部等多部门联合印发《学生资助资金管理办法》指出“各级财政、教育、人力资源社会保障等部门要按照全面实施预算绩效管理的要求，建立健全全过程预算绩效管理机制，按规定科学合理设定绩效目标，对照绩效目标做好绩效监控、绩效评价，强化绩效结果运用，做好信息公开，提高资金使用效益”[5]。综上，针对学生资助专项资金展开绩效评价意义重大且势在必行。目前，学生资助专项资金绩效评价指标单一，通用的项目支出绩效评价指标体系难以满足高校精准资助的落实需求，难以评价资助育人的实际效果，使资助资金绩效评价工作易于形式化，难以促进专项资金使用效益的提高，也使科学评价资助资金绩效成为当前高校学生工作和财务工作的重要课题。

《管理会计应用指引第803号——行政事业单位》要求各单位“利用有效的信息技术手段，整合和优化管理会计工作流程，实现预算和绩效管理一体化，促进业务系统和财务系统的有机融合”。应用管理会计工具方法能够有效实现部门战略和绩效目标的融合，采用多种绩效评价工具，能够增强绩效评价的科学性、可行性和评价结果的应用性[6]。在全面实施预算绩效管理的背景下，借鉴管理会计的工具方法有助于科学评价各类专项资金使用效益，对此，学者们已展开了较为丰富的研究。已有研究主要集中在两个方面：一是选择合适的管理会计工具方法，对高校各类专项资金绩效评价进行案例研究；二是对包括资助专项在内的各类专项资金绩效评价中出现的问题进行研究并提出优化路径。部分学者针对学生资助类项目绩效评价进行了研究。吕幸丰等[7]认为，资助类项目绩效评价除了要选择科学系统、易操作的指标外，还应重点关注“公平性”指标。白华和徐英[8]指出，资助评价不是为了评价而评价，而应体现高校资助育人这一根本目的。查方勇[9]指出，在评价资助质量时，受助学生的发展情况最为重要。杨峰和曲绍卫[10]在对全国省属高校研究生资助管理绩效评估进行实证研究中发现，由于缺少贷款制度教育，受助学生的贷款责任感和使命感较低。综上，目前少有学者应用平衡计分卡和层次分析法对资助类项目进行绩效评价，这也是本文的价值所在。

二、研究方法选择

高校学生资助专项资金绩效评价的目的在于帮助管理者发现资助过程中存在的问题，引导高校将资助绩效目标有效纳入自身长远发展规划，努力提升学校资助管理水平，将资助经费的社会效益发挥至最大。

随着预算绩效管理的全面实施，高校专项经费绩效评价方法不断丰富，目前使用较多的有平衡计分卡法、数据包络法和层次分析法等。使用数据包络法需要获得项目投入与产出的相关精确数据，通过计算投出产出比评价资金使用效益，但由于学生资助经费的经济效益和社会效益均难以精准评估，因此该法不适用于资助经费绩效评价。平衡计分卡理论是由罗伯特•卡普兰和戴维•诺顿[11]于20世纪90年代初提出的一种绩效评价体系，被普遍应用于企业等主体的绩效管理。有学者认为，平衡计分卡理论为企业、高校等提供了将战略方案转化为行动方案的思维模式，从财务、客户、内部运营、学习与成长等4个维度将发展战略、使命转化为具体的操作层面，形成可实施、可考核的具体目标和评价指标[12]。平衡计分卡的优势在于突破了传统以财务量度为主的绩效评价模式，将组织战略转变为行动[13]，为绩效评价提供了一个较为综合全面的视角，可以避免管理者追求短期目标而忽视企业战略目标。将平衡计分卡应用于资助项目绩效评价，能够有效体现高校学生资助的长期目标，通过财务与非财务指标、学生和家长以及学生资助工作管理流程和队伍成长建设等指标的综合视角，改善当前“重资金使用进度、轻资金使用效益”的绩效考核倾向。综上，本文拟主要依据平衡计分卡法（BSC）进行高校学生资助专项资金绩效评价指标筛选。

在确定指标权重时，鉴于指标体系中既有定量指标又有定性指标，且难以对众多高校各具特色的定性指标进行科学合理的量化处理，因此本文放弃了因子分析法和熵值法等，选取了层次分析法（AHP）对指标进行赋值，以最终确定各项指标的权重。

三、基于BSC的高校学生资助专项资金绩效评价指标构建

本文拟基于平衡计分卡理论构建高校学生资助资金绩效评价指标，从资金管理水平（财务维度）、满意度水平（客户维度）、内部管理水平（内部运营维度）和学习成长水平（学习与成长维度）四个维度对高校资助资金使用绩效进行评估，同时通过多渠道采集下级指标以保证指标选择的客观性和全面性。

（一） 结合学生资助工作的目标和内容确定一级指标

依据平衡记分卡原理同时考虑高校学生资助工作的目标和内容，本文最终确定学生资助专项资金绩效评价的四个一级指标，即资金管理水平、满意度水平、内部管理水平、学习与成长水平。其中，资金管理水平指标主要评价学生资助经费的拨付、使用等管理情况；满意度水平主要评价与资助经费相关的利益各方的满意程度；内部管理水平主要评价与资助工作相关的规章制度建设、信息系统建设以及内部控制制度建设等；学习与成长水平主要评价与资助相关的学工人员队伍建设和能力提升等。

（二） 多渠道采集确定二级指标

上述一级指标主要明确了资助资金评价的四大方面，为了更好地对应资助工作的多重目标，同时有效提升绩效评价的真实性、科学性和可操作性，我们需要将这些一级指标作进一步分解和细化，形成二级明细指标。本文主要从以下三个渠道采集确定二级指标：一是借鉴高校其他专项资金绩效评价研究成果，依据平衡计分卡框架归纳出部分通用型关键评价指标；二是对6所四川省属高校的资助中心工作人员进行访谈，掌握高校资助工作的实际情况，明确为达到资助目标所需实施的具体工作，进而设定具体指标并与一级指标进行有效对应；三是对高校学生资助工作相关主体和客体进行问卷调查，了解其真实需求和关注重点，确定影响资助效果的主要因素，最终依据这些因素形成二级指标。

综上，本文最终确定了高校学生资助资金绩效评价的一级指标和二级指标，详见表1。

表1 学生资助专项资金绩效评价指标

四、基于AHP的高校学生资助专项资金绩效评价指标权重确定

（一） 绩效评价指标分层次权重确定

从表1我们可以看出，基于BSC原理确定的绩效评价指标具有分层交错的特点，且含有定量指标和定性指标，因此本文选择使用层次分析法确定绩效评价指标的权重。层次分析法本身是一种决策分析方法，通过把总目标分解成数个具体指标，再对每个具体指标进行权重打分，从而评判出对总目标最关键的影响因素，并对这些因素投入更多资源以促进总目标的实现[14]。在利用层次分析法确定指标权重时，需要多个专家对指标进行评分，再利用软件运算得出结果，这个过程可以在一定程度上避免主观因素对指标权重的影响，从而增强结果的客观性。但是，运用层次分析法确定权重时，指标不能设置过多，否则会因为相关指标评分矛盾而影响对比矩阵一致性检验的结果。

笔者利用所在工作单位的学工平台邀请了6所四川省属高校的资助中心工作人员、学院老师和财务人员等共16名（详见表2），采取问卷、面谈和电话访谈等形式请他们依照标度区间为1至9的判断尺度（详见表3）比较两两指标的相对重要性，得出一级指标的对比矩阵（详见表4）。

表2 专家结构描述

表3 指标间相对重要性判断尺度

表4 中间层与目标层的对比矩阵

得到对比矩阵后，我们使用Excel计算一级指标权重并进行一致性检验，由于文章篇幅所限，此处对计算公式及过程不再赘述。本文通过计算得出了中间层的4个指标（即一级指标）对学生资助专项资金绩效评价的权重，按大小顺序排列后分别为满意度水平（0.6080）、内部管理水平（0.1709）、资金管理水平（0.1461）和学习与成长水平（0.0750），经过计算最大特征根λmax和随机一致性比率CR值，得出CR< 0.1，表明该对比矩阵通过一致性检验。从上述权重大小可以看出，学生及其他资助资金相关利益方的满意度是资助资金绩效评价最重要的方面，其次是资助工作相关管理情况，再次是资金管理水平，最后是与资助相关的工作人员的学习和成长水平。

按照相同的流程和方法计算方案层（C层）14个指标对其所属中间层（B层）的权重并进行一致性检验，过程及结果详见表5、表6、表7和表8。

表5 方案层与资金管理水平的对比矩阵

表6 方案层与满意度水平的对比矩阵

表7 方案层与内部管理水平的对比矩阵

表8 方案层与学习与成长水平的对比矩阵

表5显示，资金执行进度、资金到位及时率、资金管理合法合规等三项指标对资金管理水平（B1）的权重分别为0.2599、0.3275和0.4126。表5说明，三项评价指标的重要程度相差不大，其中，资金管理合法合规最为重要，资金到位率次之，资金执行进度最次。

表6显示，实际受助效果、学生在校满意度、学生毕业后对社会的反哺意愿和学生家庭满意度四项指标对满意度水平（B2）的权重分别为0.3854、0.1422、0.3854和0.0870。表6说明，受助学生的实际受助效果和学生毕业后对社会的反哺意愿两个指标对满意度水平评价最为重要，体现了资助育人的落脚点和最终目标，其次是学生在校满意度，最次为家庭满意度。

表7显示，资助制度及流程等文件的制定、资助评选体系建设情况、资助工作内部控制和资助工作信息化建设情况等四项指标对内部管理水平（B3）的权重分别为0.0964、0.3018、0.1622和0.4396。表7说明，资助评选体系建设情况和资助信息化建设情况对内部管理水平评价更为重要，其次是资助工作内部控制情况，再次是资助制度及流程等文件的制定。

表8显示，学工队伍建设情况、学工人员能力提升情况、学工人员职业前景等三项指标对学习与成长水平（B4）的权重分别为0.3196、0.5584和0.1220，可见学工人员能力提升情况对学习与成长水平评价最为重要，其次是学工队伍建设情况，再次是学工人员职业前景。

（二） 绩效评价指标层次总排序

确定了方案层指标相对于所属中间层指标的相对权重后，本文进行了指标层次总排序，即列出方案层的14个指标对学生资助专项资金绩效评价的综合权重，结果详见表9。

表9 学生资助专项资金绩效评价综合权重表

五、结论及建议

本文基于平衡计分卡原理，结合学生资助工作的政策目标和实际内容，为学生资助专项资金绩效评价设置了4个维度共14个二级指标，然后运用层次分析法计算出各层级指标的相对权重，最后构建出较为科学全面的绩效评价指标体系。研究显示，满意度水平（B2）对学生资助专项资金绩效评价具有最大影响（权重为0.6080），满意度水平下的实际受助效果和学生毕业后对社会的反哺意愿两个指标对满意度水平评价又最为重要，充分体现了高校资助资金资助育人的目标和精准资助的原则。

本文的研究为高校学生资助专项资金绩效评价提供了有益参考，同时也提醒高校应重点关注以下方面：

(1)深入把握学生受助实际效果（C4指标的综合权重为0.2343），加强对受助学生在校期间发展情况的跟踪。受助期间，学校应重点关注学生使用资助金的情况、困难学生的解困状况和受助学生的学业提升情况等，落实资助效果，同时为不断改进学生资助工作和跟踪受助学生在校期间发展情况提供数据支撑。

(2)切实发挥资助育人功效，注重学生毕业后反哺社会的意愿培养和能力提升（C6指标的综合权重为0.2343）。资助育人工作是高校学生思政工作中非常重要的一环，一方面要提供经济上的支持让学生能够正常完成学业，另一方面也需要重视资助过程中学生的心理问题和感恩教育[15]。学校可以通过多渠道采用多方式提升资助育人效果，如：在专业教育培养中强化德育，提升困难学生的心理健康水平，让他们在受到资助的同时产生感恩之心，进而产生反哺社会的意愿并努力提升自己的能力，形成资助和育人的良性循环；应用新媒体、新技术等手段积极展现受助学生的故事，扩大学生资助工作的影响力，通过“多帮多带”扩大学生对学生的引导力度。

(3)努力提升资助工作信息化水平（C11指标的综合权重为0.0751），将信息化嵌入资助评选体系（C9指标的综合权重为0.0516），使资助工作精准、高效。本文的调查显示，受助学生的满意度主要取决于资助对其困难程度的改善和资助过程的公平性，为此，学校应加大信息化平台建设力度，利用大数据分析学生收入、消费等情况，提升资助学生认定的准确度。其次，学校在选择资助对象时，要注意对学生的实际困难和需求进行综合评估，避免过于注重单一指标从而降低资助评选的公平性。再次，高校应通过信息系统对评选流程进行优化和固化，强化资助工作的流程监管和内部控制，这也是提升资助精准度的有效路径。

(4)强化资助资金管理（C3指标的综合权重为0.0603）。资金管理的合规合法性是资助经费目标达成的前提和保障。学校财务部门除了保证资金及时到位，严控资金使用范围，保证资金及时发放等外，在资金管理方面还应不断开拓创新，如密切与银行合作，通过“银校直连”等项目提升毕业生还贷质量，建立精准资助、催缴追缴、精准还贷的管理新机制等。同时，学校还应从道德认知、遵守诚信的价值取向方面加强对学生的贷款制度教育[15]。

(5)加强学工队伍的建设，提升学生资助工作的专业化水平（C12指标的综合权重为0.0419）。高校学生群体构成较为复杂，精准资助的难度较高，为切实发挥资助效果，学校要定期对辅导员和资助中心工作人员等进行培训，同时鼓励他们参加上级主管部门组织的相关会议和培训，使他们既能有效借鉴其他单位的实际工作经验，又能加强自身理论学习，有效提升工作能力。尤其值得一提的是，心理辅导是当今学生工作者的必备技能，通过定期对困难学生进行心理关怀，可以有效提升困难学生的自信心，强化资助育人成效。

本文以全面实施预算绩效管理为研究背景，通过构建高校学生资助专项资金绩效评价指标体系重新审视了学生资助工作的目标和内容，为高校资助资金管理提供了依据。由于高校学生群体的复杂性、高校所在地经济水平的差异性等等，各高校在运用指标体系进行资助资金绩效评价时，应结合实际情况进行选择和调整。此外，笔者认为，后续研究可以从纵向研究绩效水平提升、横向比较同类型高校学生资助管理水平、对指标进行无量纲化处理以提升评价质量等诸多方面入手。