时间:2020-04-08 作者:王诗瑶 张健光 于德鹏 作者简介:王诗瑶,武警后勤学院硕士研究生;张健光,武警后勤学院副教授,全国高端会计人才(行政事业类三期);于德鹏,武警山东总队保障部财务处财务助理员。
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摘要:
军队预算管理是集计划、预测、控制于一体的军事经济管理活动,通过对军队财政收入的来源和数量、财政支出的投向和投量进行规划和管理,从财力上保障整个军队战略目标的实现。作为军队履行职能使命的物质基础,军队预算的管理理念和手段是否科学、先进,直接影响经济资源转化为战斗力的效率和效果,关系到整个国防系统能否及时、准确、高效运作。传统的军队预算编制是基于少量的数据人为对预算年度的军费收入和支出情况做出预测,这种预测方式比较粗略,制约了预算执行质量的提高,也不利于预算绩效的评价。随着大数据时代的到来,数据挖掘及处理技术更加成熟,军队预算数据的采集也越来越全面、精准。如何充分利用海量的数据资源促进军队预算编制水平的提高和管理效率的提升,本文拟对此问题进行分析。
一、数据挖掘对军队预算管理流程的影响分析
数据挖掘技术是一种从数据库的海量数据中通过算法搜索信息,并将其处理和转化为对于决策有价值的信息的数据分析和预测方式,包括聚类、关联、分类、回归、异常值检测、人工神经网络等多项技术。将数据挖掘在企业财务领域中应用的优势迁移到军队预算领域,对军队预算编制的理念和方式、预算执行中的监督和反馈以及...
军队预算管理是集计划、预测、控制于一体的军事经济管理活动,通过对军队财政收入的来源和数量、财政支出的投向和投量进行规划和管理,从财力上保障整个军队战略目标的实现。作为军队履行职能使命的物质基础,军队预算的管理理念和手段是否科学、先进,直接影响经济资源转化为战斗力的效率和效果,关系到整个国防系统能否及时、准确、高效运作。传统的军队预算编制是基于少量的数据人为对预算年度的军费收入和支出情况做出预测,这种预测方式比较粗略,制约了预算执行质量的提高,也不利于预算绩效的评价。随着大数据时代的到来,数据挖掘及处理技术更加成熟,军队预算数据的采集也越来越全面、精准。如何充分利用海量的数据资源促进军队预算编制水平的提高和管理效率的提升,本文拟对此问题进行分析。
一、数据挖掘对军队预算管理流程的影响分析
数据挖掘技术是一种从数据库的海量数据中通过算法搜索信息,并将其处理和转化为对于决策有价值的信息的数据分析和预测方式,包括聚类、关联、分类、回归、异常值检测、人工神经网络等多项技术。将数据挖掘在企业财务领域中应用的优势迁移到军队预算领域,对军队预算编制的理念和方式、预算执行中的监督和反馈以及预算绩效管理的开展等都将产生深远的影响。
(一)通过数据挖掘更新预算编制的理念和模式
军队预算编制是军队财务管理中最复杂的工作之一。目前,事业部门要根据部队建设规划、计划,地方财政关于下达下年预算指标的批复,现行经费供应标准(生活费、公用经费),各类实力(人员、单位、装备实力),上年度经费预算执行情况,单位经费家底和存量资产状况以及市场行情等诸多因素对新预算年度的军费收入和支出做出预测,再根据预测结果按照法定程序编制和审批军费收支计划。此外,事业部门预算编制人员财务管理知识和技能相对欠缺,面对海量数据带来的复杂的预测问题,无法科学应对并做出理性决策。而在大数据时代,将以往年度的预算数据和新的预算年度经费供给和需求数据整合为“预算大数据”,基于可利用的数据资源,运用数据挖掘技术综合分析,可以预测经费需求、生成预算编制建议方案和提供经费预算模拟演练,为事业部门预算编制人员提供参考,提高预算编制的科学性和合理性。此外,当前事业部门编制预算时,虽现行经费供应标准和各类实力容易统计和掌握,被视为预算编制基础资料,而其他预算编制的基础因素如部队建设规划计量难度大、缺乏衡量标准,在实际工作中往往被忽视。这些复杂的因素通过数据挖掘技术中的关联规则可以转化为几个可处理因素,引入预算编制中,增加预算编制与军事战略规划的契合度。
(二)通过数据挖掘加强预算执行的监督和反馈
传统的预算管理观念重预算编制、轻预算执行,不注重预算差异分析,再加上预算管理过程中内部控制缺失,加剧了预算编制与执行两者之间的偏差。利用数据挖掘技术,可以在预算执行流程的关键节点,以预算预测值和实际值的差异分析为基础,充分利用预算编制资料和预算执行中相关支出凭证等数据的实时更新,建立预算监督预警模型,对预算全过程进行监控,强化内部控制,提高预算执行的刚性。另外,由于人力、财力、物力成本的限制,传统预算管理只能在年中进行一次预算调整,反馈时间较长,存在一定的滞后性。很多部门编报的预算本身客观性较差,信息内容不详细、开支不分类,实际执行时情况与预算方案有较大出入,不能及时反馈到预算管理部门,错失了发现、纠正和解决问题的最佳时期。数据挖掘技术显著降低了信息的处理成本,可以利用预算执行过程中的信息反馈及时进行预算调整,缩小预算编制和执行的差距。
(三)通过数据挖掘推进军队预算绩效管理的开展
从我军预算绩效管理工作推进的现状看,存在的突出障碍是缺乏一套建立在严密数据分析基础上可理解、可衡量、可控制、具体完善的预算绩效评价指标体系,对预算管理情况进行绩效评价的过程中,涉及变量多、复杂度高、主观性强,目前设计出的指标评价体系差强人意。主要缺点体现在:一是定性指标多,客观性较差,主要侧重于对预算执行中合法合规、真实性的考评,需要主观进行判断。二是定量指标对预算执行效率、执行效果的解释力较弱。很多定量指标如收入计划完成率、成本费用支出率等简单财务比率指标,虽然容易计算和获得,但忽视了大量非结构化数据,造成了信息压缩和信息失真,甚至会得出与客观事实相反的结论。三是指标之间具有多重共线性,内容存在重复和交叉,对于预算绩效的整体反映能力较差。四是指标体系多为通用型的绩效指标体系,在衡量具体项目预算投入是否达到预期效果方面差强人意。此外,不同预算科目和项目的开支性质不同,如有的是公务事业费正常开支,有的是工程项目,有的是武器装备研发,评价的侧重面应当不同,不能一概而论。然而,在大数据时代,一是可以运用数据挖掘中的特征分析、关联规则等方法确定关键财务变量作为评价指标,提高评价指标设计的科学性。二是数据挖掘技术能够获取和利用预算科目和项目的全部信息,从数据来源上保证绩效评价指标体系构建的客观性和全面性。三是借助数据挖掘的聚类技术、递减阈值策略对海量的内外部数据进行降维和相关分析,厘清指标间的作用关联,降低多重共线性。四是将预算大数据分类建立数据库进行数据挖掘,构建个性化的科目指标评价体系,可以提高对预算的不同科目和预算项目的解释力。
二、数据挖掘在军队预算管理中的应用分析
(一)数据挖掘在军队预算编制中的应用
1.提供预算编制建议方案。数据挖掘应用于军队预算编制的前提是建立起基于军队财务信息系统及其他信息收集渠道的军队预算大数据收集机制。依托军队财务信息系统平台,把与预算编制有关的数据纳入预算大数据收集范围,主要包括:一是标准实力类数据,包括现行生活费、公用经费供应标准,人员、单位、装备等各类实力,各单位编制级别、任务属性、部队属地等规模性质;二是以往预算年度的历史数据,包括预算科目和预算项目的收入、支出、决算(生活费、公用经费决算)等资金流数据,收入凭证、支出凭证、工程计划书、招标申请书等业务数据;三是新预算年度结构化决策变量的变化,如单位经费家底和存量资产状况、地方财政批复的关于下达下年预算指标等,以及部队总体建设规划、计划等。可以看出,预算编制需要的数据不仅包括结构化数据,还包括大量的非结构化数据,这类数据结构不规则,不能直接进行处理,需要利用非结构化数据挖掘的文本挖掘、Web数据挖掘、空间群数据挖掘及多媒体数据挖掘等技术,将其转化为可以直接处理的数据。然后运用数据挖掘技术基于时间序列分析模型分析处理各单位以往年度的预算数据,形成对新预算年度的同科目、同类型项目预算以及总体预算数的大致预测。结合新预算年度确定的军费规模,以遂行执勤、处突、反恐等多样化军事任务经费供给决策需求为牵引,通过综合分析可利用的数据资源、财务供应与管理标准,预测经费需求,运用启发式算法如人工神经网络预测模型生成精确、详细、多样化的预算编制预案并提供经费预算模拟演练,为事业部门预算编制人员提供多种备选预算建议。
2.改进预算编制审核流程。传统预算编制的审核按照“两上两下”的程序,先由事业部门上报分项预算建议方案,保障机关财务部门经过审核并综合平衡后,报单位党委审批;根据单位党委批准的预算建议方案,保障机关财务部门向事业部门下达预算控制指标;事业部门根据保障机关财务部门下达的预算控制指标,拟制分项预算方案并报送保障机关财务部门审核后,分别报参谋机关、政治机关、保障机关领导审批;最后,事业部门与保障机关财务部门批复下级预算,联署下达项目经费预算。由于预算编制中层层委托代理关系的存在,预算安排的项目论证往往不充分,财务部门、单位党委与事业部门掌握的信息不对称,预算审核存在报多少批多少的问题,重复、虚列预算项目也常常无法得到有效鉴别和剔除,整个预算审核过程冗长、时效性差,审核的准确性并不高。通过数据挖掘技术的应用,事业部门拟制分项预算建议方案时有数据作为编制依据,提交预算建议方案时能提供全面客观的支持数据,提升预算编制准确性的同时也降低了财务部门审核、单位党委审批的难度,打破委托代理关系之间存在的信息孤岛,可缩短预算审核的周期、降低人为审批风险。此外,数据挖掘技术可处理的数据量比人工处理多很多个数量级,借此可以建立各区域、各军种的大型数据共享中心,提高预算方案统筹的层次,由单位内部预算综合平衡扩展到各军种、各区域的全局统筹和平衡,在更高层次上实现预算和战略的统一。
(二)数据挖掘在军队预算执行中的应用
1.辅助预算分析。预算分析是预算执行状况的数据化、可视化反映,是考察预算执行流程的基础和中心环节,关系着预算控制和预算调整的效果。由于未来的不可预见性以及市场价格的波动等,预算执行情况与最初编制的预算方案总是存在或多或少的出入,执行情况的好坏不应仅仅是简单的将预算指标和实际支出对比,还需要结合实时的市场价格数据和预算执行中文档、图片、视频、音频等数据对资金的流向、用途以及使用额度是否合理进行判断。这就需要对预算执行过程中产生的信息流进行数据挖掘,实时响应财务数据的分析需求,打通财务数据与非财务数据的壁垒,并生成图表和分析报告,使财务人员通过预算分析直观地掌握预算执行情况,为进行预算控制和调整反馈提供基础。
2.人机协作进行预算控制。在对预算执行过程的全部数据进行实时预测分析的基础上,采用人机协作的形式对预算执行的事前、事中、事后的全过程进行监控。一是设置预算管理中各项指标的合理范围和预警界限,多维钻取和分析预算执行数据,对比设置指标,直观监测预算执行情况,自动查找超标准、无标准开支,提供初步预警结果。一旦发现预算执行情况异常,如开支超过正常范围,及时预警并提供通过图表、报告等可视化的展现形式,由财务人员对异常情况展开调查。二是在项目预算控制上,参照年初审批的单位预算项目信息,利用数据挖掘技术自动检索反映预算执行效果的结构化数据和非结构化数据,如支出数额、支出凭证、工程项目委托书等,判断预算执行进度是否符合预期,发现预期和实际差距严重等问题第一时间预警,财务人员及时展开调查进行纠正。
3.提供预算调整建议。在数据库实时更新的基础上,利用数据挖掘中的聚类、关联规则、决策树等方法将预算执行情况数据流与预算计划指标进行分析和比较,两者大体一致则不需要调整,差异若超出正常范围,且经调查具有合理正当原因,可能需要根据比较结果修正期初预算编制时不合理的指标。此时,可利用数据挖掘智能算法如人工神经网络、遗传算法等,基于新情形做出对以后期间经费消耗的预测,同时测算需要调整的数值,做出准确的信息反馈,提出预算调整建议,保证预算执行流程中的快速精准纠偏。
(三)数据挖掘在军队预算绩效评价中的应用
1.建立和优化预算绩效评价指标体系。预算绩效评价指标体系的建立以预算大数据为基础,不仅包括军队财务信息系统内部反映的资金流信息,还包括与预算项目有关的其他信息,如预算专家评审意见等。运用数据挖掘技术的关联规则选取绩效评价指标,思路和范围更加开阔,通过交互挖掘的手段更好地厘清各个指标之间的作用关系,使得选取的评价指标更具科学性和代表性。预算绩效评价指标体系建立的具体过程是:第一步:根据军队预算管理绩效评价的理论结合工作实际,确定指标体系的建立思路和基本框架,初步遴选出一些常用的定性和定量指标。第二步:围绕预算科目和项目的风险评级,利用变量相关系数分析手段确定指标体系整体权重和指标个数,对于预算执行复杂度和风险高、金额较大的科目如装备研发费,应设计覆盖流程和节点较多的绩效评价指标体系;对于标准完善、风险较低的科目,可降低整体权重,并采取较为简单的绩效评价指标体系。第三步:对预算的全部数据进行数据挖掘,对同级别、同任务类型、同地区单位预算数据进行整合对比分析,构建与各单位性质类别相关的概念层次树等评价模型。第四步:基于时间序列进行数据挖掘,利用预测值和实际值的偏差分析,对指标及权重设置进行校正和调整,并利用预算执行形成的反馈数据对指标体系不断优化,提高绩效评价指标体系与预算管理实际情况的符合度。此外,预算数据的反馈也可为公务事业费等预算标准随宏观经济形势动态变化提供决策依据。
2.支撑预算全过程绩效评价和监控。预算执行过程中,数据挖掘技术可与军队财务信息系统及相关辅助信息系统进行有序衔接,共享预算编制、执行和调整的实时信息流,获得预算管理的事前、事中、事后全过程的数据。管理人员进行预算绩效评价和监控时,可运用数据挖掘技术对数据进行汇总和分析处理,得出各项指标的评价值和指标体系的总评价值,实时掌握绩效目标各方面的进展情况。通过对比绩效评价值与预期指标值或以往指标标准进行变化和偏差分析,监控当前资金支出进度、项目实施情况与绩效目标的距离和偏差,形成全过程监控报告。
3.促成预算绩效与战略目标的整合。虽然数据挖掘技术的应用可以通过提高预算编制和预算执行的科学性进而提高某单位或某项目的预算管理效益,但仍需要从军队建设发展全局的角度对整体情况进行分析和评价,从而避免战略性失误。首先需要明确军队预算绩效管理的总体战略目标,对战略目标进行具体描述;其次拆解总体目标,明确为达成总体目标的各类别预算的规模和比例关系,分类别在数据挖掘的基础上对预算的编制和执行情况进行绩效评价,使预算绩效回归整体战略目标。
三、数据挖掘在军队预算管理应用中需注意的问题
(一)数据挖掘技术应用应以预算管理大数据收集机制的建立为前提
数据挖掘在军队预算管理流程应用的任何一个环节都需要依靠三类数据:第一类是训练数据,据此训练算法、建立模型;第二类是输入数据,用于生成需要的信息;第三类是反馈数据,用于对模型进行修正,进一步提高数据挖掘应用的准确度。可见,数据挖掘在军队预算管理上发挥价值依赖于从海量的军队预算管理数据中采集数量巨大、种类全面、精准的信息,因此数据挖掘应用于军队预算管理的前提是建立军队预算管理大数据收集机制。可设立由中央军委领导、扁平化分布于各大战区的数据共享中心,并构建基于联机分析处理(OLAP)决策支持系统的集关系型数据库、非关系型数据库以及数据库缓存系统为一体的新型数据仓库,依靠分布式云存储技术解决海量凭证、合同、票据影像的存储问题,数据挖掘需要的数据从各个数据仓库中提取。
(二)数据挖掘技术辅助军队预算管理应以军队财务信息系统为基础
军队财务信息系统是当前军队财务信息化的现实基础,数据挖掘技术辅助预算管理功能的设计要紧紧依托军队财务信息系统,避免重复建设。从数据来源上,数据挖掘与军队财务信息系统中的预算编制管理系统、会计账务管理系统的各类财务数据应当实现实时共享,便于随时提取数据。从数据结构和适用性上,借助数据挖掘技术提出的预算编制建议方案,应当方便事业部门预算编制人员接收和直接利用,减少人为处理和转换的工作量,通过单位内部局域网向财务部门提交后,预算审核人员可以直接提取数据、查阅参考及录入军队财务信息系统。从功能应用上,数据挖掘辅助军队预算编制和管理功能,如预算分析、预算控制、预算调整,应成为军队财务信息系统的功能模块,实时运作并根据需要迅速将结果生成各类图表和报告,便于财务人员对预算执行情况进行分析、判断和全方位监控。
(三)数据挖掘应用于军队预算管理需高度关注数据安全问题
虽然数据挖掘的应用能够优化军队预算管理的手段和方法,但目前还无法完全消除数据质量、数据安全、数据歧视等风险。首先,数据挖掘对数据的依赖性很强,预算数据太少、预算数据统计失误或被人恶意篡改伪造等都会影响数据挖掘结果的精确性,进而影响后续各项工作的可靠性,对于军队财务保障的质量和效益产生恶劣影响。其次,军事行动对信息保密的要求极高,军事数据的战略价值巨大,一旦泄露,后果的严重程度难以估量,预算管理大数据的集中增加了预算数据大规模泄露风险,需要采取更加严密的技术防范措施。此外,由于预算绩效评价的一些前提条件是人为输入的,不可能完全避免主观偏见,这可能对数据挖掘算法的精确性带来偏差,在一定程度上影响预算绩效评价的客观性。
责任编辑 李卓
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