一、引言

近年来，审计署发布的审计公告反映出一些科研机构存在虚列支出套取科研经费、超范围列支科研经费等问题。同时，频繁的科研经费检查、诸多经费管理要求也使科研机构、科研人员不堪重负，疲于应对。因此，开展科研项目经费管理的风险评估研究，对科研项目承担单位系统梳理科研经费管理的风险因素，明确重要风险管控范围和措施，提高科研项目经费风险管理能力，推进科研经费管理的规范化、合理化进程具有重要意义。

从国外的科研项目经费管理现状来看，美国以分散型管理模式为特点，通过设置统筹协调机构，负责科技政策、规划的制定；英国、德国、法国、日本等国家则以集中型管理模式为特点，设置科技主管部门和科技统筹协调部门共同协作完成国家科技战略、政策的编写，配置国家财政科技资源。在科研项目成本核算中，美国、英国等发达国家一直实行课题制管理，并遵循基于科研活动的全成本核算理念，将科研经费划分为直接经费和间接经费，进行全成本补偿。在监督管理中，各发达国家依托完善的科研经费管理法律法规和强大社会信用体系，施行科研经费的全程监督，加大惩罚力度，提高违法违规成本。

聚焦我国，学者普遍从问题——对策分析开始，逐步扩展深入科研项目经费管理问题的研究。刘波（2003）系统介绍美国大学将科技经费划分为直接费用和间接费用，指出间接费用以政府许可比例为依据，以直接费用为核算基础，通常达到50%以上。李燕萍、吴绍棠、郜斐等（2009）采用内容分析法，研究我国改革开放以来科研经费管理政策的趋势，发现科研经费管理原则逐步向灵活、自主、富有激励的宏观监控演进。汪静、杨友文、李钢（2014）运用模糊综合评价法和层次分析法评估某高校的科研经费管理风险。张川、娄祝坤、王志成（2015）从制度效力、监督效力、预算效力三个维度分析，发现制度设计是影响科研经费管理效力的主要因素。王金妹、王爱华、朱霖昊（2016）引入风险矩阵法确定科研经费管理风险等级，运用德尔菲法确定风险指标权重系数，进行风险量化评估。陶元磊、韦法云（2017）从管理会计角度，研究《中共中央办公厅 国务院办公厅关于进一步完善中央财政科研项目资金管理等政策的若干意见》等五项文件出台后，“放管服”政策下的高校科研经费风险管控。付晔、孙巧萍（2017）将科研经费管理风险中的行为要素进行深入研究，构建制度因素、监督因素、个人因素三维评估模型，采用De-Matel方法，得出经费使用意识是影响经费使用行为的关键因素，并提出防控措施。

通过上述文献回顾可以发现，目前研究科研项目经费管理的风险评估多侧重于定性研究，定量分析科研项目经费管理风险的文献主要采用模糊综合评价法对科研项目经费管理的风险进行定量的评价。该方法能够对评估对象进行综合测度的判断和比较，但在依据模糊综合评判矩阵，对模糊隶属度进行归一化赋值时，容易受到评价主体主观因素的影响，使评价结果的客观性难以保证。为此，本文尝试使用误差逆向传播的多层前馈网络（Back Propagation，以下简称BP神经网络）评估方法，评价分析科研项目经费管理的风险。

二、BP神经网络评估方法引入

BP神经网络是基于模仿大脑神经网络结构和功能而建立的信息处理系统，通过对测试样本和实际样本的训练，实现从输入到输出的非线性映射，从而不断逼近任何非线性函数的评价对象。BP神经网络评估方法具有较强的容错性，该方法的工作原理是将最终问题转变为一个非线性的优化问题，使用的是优化中最普通的梯度下降法。基于上述原理，该方法可以充分逼近任意复杂的非线性曲线，对评估对象不要求独立或遵循正态分布。并且，该方法具有较强的自学习和自适应能力，当评价分析对象具有模糊、残缺、不确定等特性时，使用该方法经过训练和测试，可以计算得出评价对象的评估结果。

科研经费管理的影响因素包括宏观的国家科技政策、体制以及微观的科研机构组织运行、成本核算和监督管理，是一个复杂的综合体系。在辨识科研经费管理风险因素基础上，对科研经费管理进行风险评估是一个复杂的、缺少清晰解析关系的综合分析和决策的智能过程。前馈型BP神经网络方法具有自学习、自组织的特征，可使其从测试样本和实际样本中“学习”隐藏的知识，逼近非线性评估对象，从而得出评估结果和预测信息。因此，本文选用BP神经网络方法开展科研项目经费管理风险评估。

三、科研项目经费管理风险影响因素

科研项目承担单位作为科研项目经费管理的责任主体，其所面临的科研项目经费管理风险按照风险作用的结果可分为违法违规风险和效率效益风险；按照风险的来源可分为外部风险和内部风险。本文分别从科研项目承担单位的外部和内部辨识可能引发违法违规及影响科研项目经费效率效益的风险因素，通过发放调查问卷方式，整理形成风险因素指标体系（如表1所示）。

（一）外部环境要素

科研项目经费管理风险的外部环境要素主要包括政策法规、经费配置、绩效评价、监管问责。目前，我国针对不同的科技计划（专项、基金）项目出台了不同的经费管理办法，对科研项目的预算编制、经费使用、财务验收进行了详细规定。但科研活动作为一种知识创新的智力活动，面对预算的“刚性”约束以及间接费用的成本补偿比例偏低等问题，部分科研人员采用报销复印费、交通费、差旅费等方式，将难以列支的费用“票据化”，致使虚列成本支出，触碰法规红线。而部分科研经费资源配置过程中存在的“马太效应”“圈子文化”绩效评价重产出数量、轻质量影响，监管问责缺乏统一标准，处罚措施与审计问题的严重程度不匹配等问题，也使科研项目承担单位的科研经费管理困难重重。

（二）内部管理风险

科研项目经费管理风险的内部管理风险要素主要包括组织机构、制度建设、过程管理、成本核算、内部审计和激励约束。科研项目承担单位组织机构的设计运转情况和经费管理制度的制定实施情况，直接影响科研项目经费使用管理的水平。科研项目经费预算编制的政策相符性、任务相关性、支出合理性，经费使用的真实合规性、经济合理性，决算验收的及时准确性、任务实现及成果转化情况，环环相扣，每一个环节都蕴藏着诸多风险。科研项目成本核算信息存在的不清晰、不完整、不真实，内部审计“走过场”，激励约束机制不健全等问题，严重影响科研活动的正常开展和科研项目经费的规范管理。

（三）科研个体因素

科研项目经费管理风险的科研个体因素主要包括经费使用自律意识和经费管理风险意识。科研项目承担单位的部分科研人员认为科研项目经费是自己通过竞争取得。这种个人的错误认识及较低的科研项目经费风险意识，使科研人员容易产生经费使用违反财经制度的情形。

（四）信息平台因素

科研项目经费管理风险的信息平台因素包括国家科技信息共享服务平台和组织内科研项目管理信息系统。国家和地方的科技信息服务系统能否实现相互衔接，充分发挥信息共享服务作用，并防止重复申报项目；组织内科研项目管理信息系统能否集成联动，以便捷高效地支撑科研项目信息顺畅沟通和规范运行是科研项目承担单位面临的信息平台的风险因素。

四、BP神经网络评估方法模型构建

（一）BP神经网络评估模型建立的步骤

第一步：确定评估对象的影响指标因素。第二步：确定输出目标向量。输出层的神经元以不同层级的评估对象为目标量，计算其风险值，得到量化结果。第三步：确定网络层次。将BP网络确定为单隐层的三层网络，即输入层、隐含层、输出层。第四步：确定训练测试样本的神经网络评估数据。第五步：输入数据，进行神经网络的训练、测试、拟合并检验，直至达到误差的要求。第六步：完成测试，得出评估结果。模型建立的过程及结构见如图1所示。

（二）网络层次结构的确定

BP神经网络的输入层和输出层通常与具体分析的问题相联系，具有实际含义。隐含层主要是根据实际问题的复杂程度进行确定。

1.输入层的确定。输入层是指影响评估对象结果状况的指标因素。对于不同评估对象，其影响因素也不同。本文的评估对象是科研项目经费管理风险，其影响因素分为外部环境因素、内部管理因素、科研个体因素和信息平台因素四个类别、14个细化影响因素指标（见表1）。

2.输出层的确定。输出层是指评估对象分析计算的结果。本文研究的科研项目经费管理风险，评估的结果是各影响因素所引发的科研项目经费管理风险程度。一般来讲，输出层神经元个数根据模型的设计思想确定。本文中输出层使用一个神经元来表示。

3.隐含层的确定。隐含层神经元数量只具有计算意义，没有严格的规定。拟合优化曲面的维数随着隐含层神经元数目增加而增加。但计算和存储量增加，有可能出现过拟合状态，反而使误差增大。一个公认的指导原则是能够与给定训练样本符合的规模最小的网络神经元就是最好的选择。一般情况下，隐含层节点设为输入层节点数的75%。

五、实例分析

（一）实例基本概况

某科学研究所T（以下简称T研究所）是基础研究与应用发展研究有机结合的战略高技术研究所，主要从事能源、动力和环境等领域研究。目前，T研究所建立了宏观与微观两级经费管理层级，宏观经费管理以研究所财务部门为核心，以各管理支撑部门为协同管理主体，统筹管理全所科研经费；微观经费管理以各实验室为主体，实验室设置科研财务助理，作为研究所宏观与微观经费管理之间的桥梁。T研究所以中国科学资源规划项目（ARP）数据库信息系统为基础，为科研经费管理提供支撑平台。该系统包括课题经费数据库、财务核算信息库、人员信息数据库、固定资产数据库等。T研究所对科研项目实行全过程管理，预算编制阶段采用项目申请科研人员为主，实验室科研财务助理与财务部门人员协同工作的方式，按照政策相符性、预算相关性、支出合理性等原则编制预算。经费使用管理阶段以实验室和管理支撑二级管理的模式，完善内部控制体系，进行科研项目独立核算，经费专款专用，但在职人员经费列支、间接费用成本补偿问题一直无法解决。科研考核方面，该研究所将科研项目预算执行、验收结果与年度考核、职称职级晋级晋升挂钩。根据T研究所的上述实际情况，本文对T研究所科研项目经费管理风险进行评估。

（二）风险评估过程分析

1.科研项目经费管理风险输入层的确定。本案例中，影响科研项目经费管理的风险因素指标输入参数具体如表2所示。

2.科研项目经费管理风险输出层的确定。本文神经网络输出层使用一个神经元来表示，反映科研项目经费管理风险总系统的风险状况。

3.科研项目经费管理风险隐含层的确定。根据前述隐含层的确定原则，本文对隐含层节点数量确定如表3所示。

4.BP神经网络模型训练样本。文中所有训练样本的输入值采用专家评价打分的方法。通过向T研究所实验室、相关管理支撑部门以及T研究所的所属系统内有关研究所的科研管理、财务管理的21位专家发放调查问卷，对T研究所科研项目经费管理风险状况进行评价打分。专家根据T研究所科研项目经费管理状况，给出具体的数值，评分范围为1～5之间的任意实数，表示各评价指标风险状况，即1为差（风险很高），2为较差（风险较高）3为中（风险性一般），4为较好（较安全），5为好（安全）。专家给出的评价分数可以是介于两个状态之间的小数。

5.BP神经网络实例评估计算。

（1）外部环境因素子系统的BP网络模型评估。

①网络结构。外部环境因素的BP网络模型结构如图2所示。

②训练测试样本的输入和输出。专家针对外部环境因素，给出输入样本数据（如表4）。本文使用数据处理系统（DPS），借助统计处理工具，运行BP神经网络的训练和测试过程，计算评估数值。

③运算参数输入（见图3）。

④训练测试结果。Y1=3.2221。

⑤BP神经网络模型收敛的情况。BP神经网络模型收敛的情况以拟合残差曲线图表征，外部环境因素的BP模型的拟合残差曲线图如图4所示。

（2）其他类别影响因素子系统的BP网络模型评估。内部管理因素B、科研个体因素C和信息平台因素D同样按照前述步骤得出测试后的计算结果（如表5所示）。

（3）科研项目经费管理风险总系统的BP网络模型评估。在计算得出外部环境因素A、内部管理因素B、科研个体因素C和信息平台因素D的评估结果的基础上，评价科研项目经费管理风险总系统。

①网络结构。科研项目经费管理风险总系统的BP网络模型结构如图5所示。

②训练样本的输入和输出。根据专家对科研项目经费管理各分类指标计算得出的评分分值，经DPS数据处理系统运算，运行BP神经网络的训练和测试过程，得出样本的输入和输出数值（如表6所示）。

③运算参数输入（见图6）。

④训练测试结果。Y=3.4454。

⑤BP神经网络模型收敛的情况。科研项目经费管理风险总系统的BP神经网络模型收敛曲线如图7所示。

（三）评估结果分析

根据上述计算结果，T研究所的科研项目经费管理风险分值如表7所示。

T研究所科研项目经费管理总系统的风险分值为3.4454（折合百分制为3.4454/5×100=68.91），风险级别为中。各类影响因素的风险分值，除科研个体因素的分值4.0分（折合百分制高于80分），风险级别处于较安全以外，其他影响因素风险分值均低于3.5分（折合百分制低于70分），风险级别为中。依照风险分值确定风险重点领域依次为：信息平台、外部环境、内部管理、科研个体。

信息平台方面，专家普遍反映T研究所的ARP数据库信息系统无法及时、准确提供科研项目的经费收支、结存情况，并且经费使用过程中，借款报销审批效率低下。T研究所的ARP数据库信息系统于2006年上线使用。该信息系统的财务核算信息与预算经费信息经常存在数据差异，引起科研项目经费控制管理困难。并且，ARP数据库信息系统未实现线上的内控授权审批，使合同管理、财务管理、资产管理、预算管理无法集成，从而严重影响科研项目经费管理的效率性和规范性。外部环境的政策法规、经费配置、绩效评价、监管问责四个方面都具有不同程度的风险。其中，政策法规方面，科研人员、科研经费管理人员面对间接费用比例偏低，以及直接费用中人员成本无法充分补偿的难题，被迫使用“票据”方式变相解决，或者挤占横向经费，形成纵向经费与横向经费的交叉使用，导致科研项目经费使用管理行为不规范，成本核算信息不真实。内部管理方面，科研财务助理的工作职责要求除需要清晰掌握国家财经政策法规、相关科研经费管理办法和财务管理知识外，还需具备相关研究领域专业背景，并了解掌握实验室科学研究内容，把握科研活动进展，这样的复合型人才，需要经过长期摸索历练才能成长培养起来。T研究所科研财务助理的人员素质远远无法达到上述工作职责的需要。T研究所内部审计未发挥实质性作用。科研项目管理激励多约束少较大程度影响T研究所的科研项目经费管理状况，进而影响科研项目经费管理的规范性以及效率和效益。

六、建议

基于上述分析，T研究所的信息平台、外部环境和内部管理等重点风险领域应从以下几方面加以改进：

（一）优化科研项目信息系统建设

改进ARP信息系统，形成集成联动的关系型数据库，实现对科研活动各环节的全方位管理，其中包括科研活动、科研经费预算、财务核算、仪器设备配置、水电气暖燃料动力能源供应、房屋使用等多维信息；预设扩展性功能，适应局域网和广域网的网络环境，预留外部接口，便于数据库的拓展和升级；及时提供科研项目申报、执行、验收等全过程信息，以及科研项目经费管理制度、内控机制建设、服务办事流程等信息，为科研人员在系统中了解相关领域科研项目资讯、管理人员掌握科研项目运行管理情况提供重要信息资源。

（二）完善科研项目经费管理办法

应充分考虑科学研究过程的复杂性和不可预测性，采用总额控制与定额包干相结合的方式，授予科研人员在一定范围内的自由决策权，将科研经费使用过程的自律管理与科研诚信、项目结题的监督管理和绩效评价相结合，松绑科研预算刚性约束，释放科研人员的创新潜能。

（三）完善科研项目经费内部管理机制

进一步明确宏观与微观两级经费管理组织职责，构建总分结合、职责清晰、联动合作的科研经费管理体系。其中，负责宏观管理的内部职能部门，应主要负责研究国家科技计划、行业企业合作信息，制定国家科研经费管理相关制度，有效统筹安排研究所科研经费，并对科研项目开展进行全过程管理；实验室作为微观管理部门，主要负责申请科研项目、推进科研任务、开展科技攻关、实现科研产出以及统筹管理本实验室科研经费。同时，充分发挥科研财务助理在制度宣贯、过程管理、审计检查、预算执行等方面的桥梁纽带作用，促进科研经费合规高效管理，为提高科研项目经费管理的风险防控能力提供重要保障。

责任编辑李卓