提升高校科研資金使用效率的方法研究
——基于大數據技術的應用

張騫（江蘇警官學院 江蘇南京 210031）

近年來，隨著政府對教育事業投入的不斷加大，高校的辦學經費呈現出逐年上升的趨勢。科研作為高校的中心工作之一，其經費總量也不斷充實提升，與此同時，高校在科研經費管理與使用過程中產生的各種問題與矛盾也不斷凸顯。如何提升高校科研資金的使用效率是擺在高校財務工作者面前的一項難題。互聯網、大數據以及云技術的不斷發展普及為高校提升科研資金使用效率提供了新思路。

一、傳統信息化模式在提升高校科研資金使用效率方面的不足

在財務會計向管理會計不斷轉型的今天，財務數據的分析與處理能力是關乎高校財務服務決策能力的關鍵因素。高校在財務信息化建設過程中雖然也會關注系統軟件的數據處理與分析能力，但受諸多因素的限制，對這方面的建設投入還存在較大缺口，數據的價值未能得以充分挖掘利用，科研資金使用效率低下，不利于高校科研水平提升。

（一）數據挖掘分析能力有限，無法滿足管理決策需求

很多高校在財務信息化建設過程中首先解決的是數據收集、加工、儲存等方面的問題，著力點仍集中在提高效率、簡化流程、加快運行處理能力等方面，雖然這些建設投入有力提升了高校財務日常處理業務的效率、擴容了財務數據存儲量、提高了財務信息處理與反饋的及時性，但離數據化、智能化的財務管理目標相去甚遠，特別是在挖掘財務數據內在信息與智能分析數據背后深層次內涵上的作用還未真正得到彰顯，數據分析局限于靜態模式，原始數據的獲取途徑比較單一，分析能力仍存在明顯不足。

（二）財務系統架構欠合理，缺少資金使用績效評價系統

高校財務系統的整體架構仍存在許多不合理、不完善之處。在科研資金管理上，由于信息反饋不及時，財務部門無法及時掌握科研資金使用情況，也無法系統分析科研項目經費預算安排情況，因而無法及時指導、督促項目經費執行，難以掌控項目經費使用進度。對重點項目和重點經費的使用未形成預警監督機制，缺乏必要的監督預警體系，無法借助大數據手段提升內控監督水平、減少舞弊。

以往財務軟件與系統的開發側重于會計核算職能，對管理決策功能的運用開發不足，科研經費使用績效評價系統缺失，無法對科研資金使用績效進行客觀合理的評價，導致科研資金在分配與歸集上往往有失公允。另外，評價分析方法的多樣性以及評價指標的模糊性也增加了科研資金使用績效評價系統的開發難度。一方面，評價指標的模糊性給績效指標的選取與評價造成了困難；另一方面，評價分析方法的多樣性也使得不同的評價方法所產出的評價結果差異較大，導致科研資金使用績效評價系統建設時對評價方法難以取舍[1]。

（三）系統內外信息溝通不暢，缺乏統一的科研財務數據庫

由于信息化建設水平的差異，各高校對財務系統的開發與利用程度千差萬別，部分高校還停留在系統軟件的升級上，缺乏對系統設計的整體考慮，沒有及時與科研系統、教務系統等外部系統有效對接。財務數據反饋不及時，資金使用情況無法被各職能部門及時掌握、共享，這種信息上的不對等增加了財務部門對科研資金調撥與使用情況進行高效監管的難度。此外，由于行業標準的缺失和技術水平的不成熟導致很難建立專門用于科研財務數據分析的大數據庫。大數據庫和科研財務云平臺的缺失使得各高校在分析科研資金使用績效時缺乏橫向比較的依據，發現不了自身的問題，也找不到與同行之間的差距。

二、大數據在提升高校科研資金使用效率方面的優勢

（一）改進科研財務數據的運行分析模式

大數據的應用依賴于數據本身的質量，而數據質量的高低又取決于數據的收集過程[2]。大數據和云技術與高校傳統的財務信息化的主要區別體現在對財務數據的運行處理上。一方面，在云平臺及大數據庫的支撐下，高校財務人員可以對不同口徑的科研資金數據進行標準化處理，為數據的共享與分析搭建統一的基礎與平臺。另一方面，大數據與云技術的普及與發展也為高校科研資金使用數據運行分析模式的變革創造了有利條件，經過標準化處理的科研財務數據能夠在大數據庫中實現同業橫向比較，不僅提升了分析的精度與細度，還使得分析結果更具參考價值。

大數據將智能化的運行理念貫穿于數據收集、存儲、分析、使用的全過程，可以最大程度地挖掘出高校科研財務數據的內在價值，同時可以對科研工作者的經費使用偏好進行分析，從而向其推送感興趣的內容，改變以往財務人員被動搜索數據的模式。通過相互融合，使得各高校財務信息系統與科研系統互相聯通，不斷改進和創新科研財務數據的分析模式，提升科研資金使用效率，促進高校高質量發展。

（二）優化科研財務數據的傳輸共享模式

首先，大數據技術可以捕捉收集到更多的非結構性數據，提取例如合同條款、借款周期、經辦人、項目負責人以及各方的信用狀況等信息[3]，通過大數據以及云技術的運用，高校科研資金的使用情況可以及時地在各單位、各管理層之間傳輸共享，大大提高了信息傳遞的及時性。

其次，財務信息由傳統的人工識別轉化為計算機系統智能識別。在“云計算”與大數據庫的配合下，高校財務信息系統能夠利用強大的自動識別功能，通過預設權限的方式有效地防止舞弊現象的發生，提高了財務信息的準確性以及資金的使用效率。

最后，通過建立無縫連接的端口，各院系、各項目的科研資金使用情況可以在各職能部門之間實現實時雙向傳輸。以學校整體的科研業務經費為例，通過科研資金管理系統，科研部門可以及時了解科研項目經費的下達使用狀況，從而對科研項目的進度與科研資金的使用情況進行全局把控。財務、科研等部門也可以通過這種模式來更好地管理科研資金，避免不必要的浪費，提高科研資金的使用效率。

（三）提升為科研資金管理決策服務的能力

大數據時代高校傳統的財務管理模式變革的核心在于“云計算”與大數據庫，它更強調對數據的分析處理以及管理能力。在傳統的信息化建設過程中，雖說高校的財務系統與科研系統之間也可以實現互聯互通和數據共享，但其對科研資金相關財務數據的利用程度、挖掘能力以及分析水平上的改進還是較為有限的。由于數據的局限性，無法將校內數據與校外數據乃至全國的平均水平進行比較研究，進而限制了高校財務為管理決策服務的水平。但大數據背景下的科研財務數據則是“活”的數據，是聯動的數據，縮短了資金信息獲取的時間，提升了資金信息的使用價值。它將資金信息預先處理、歸集，降低使用者使用資金的時間，提高決策者使用資金的效率。大數據技術對非結構化數據的分析能力不斷提升，無異于發現了財務分析的廣闊“藍海”。通過對非結構化數據的分析來挖掘用戶需求，不斷提升財務信息為科研資金管理決策服務的能力，有利于為管理層和上級部門決策提供便利。

三、大數據模式提升高校科研資金使用效率的措施分析

（一）改進系統整體架構，嵌入經費績效評價系統

1.整合財務與科研系統，改進整體架構。在運用大數據和云技術重構校園內部大數據庫和財務信息共享服務中心云平臺時，一方面要整合財務系統內的各個子模塊，如預算管理、收支管理等；另一方面要在平臺的建設過程中推動財務管理系統與科研管理系統無縫對接，使管理者能直接通過PC端口或手機端口與財務管理信息系統相連接。同時也要建立一個通用標準的數據口徑，通過行業內部的協作來對不同軟件的數據處理口徑進行整合，制定行業通用標準。在此基礎上不斷完善高校內部科研財務信息系統，使其各項職能模塊與整體構造更加清晰合理，數據的內外部溝通銜接更加通暢順利。具體如圖1所示。

圖1 大數據模式下高校財務信息系統結構圖

2.嵌入科研資金使用效率評價系統。除了傳統模塊之外，新系統中還應嵌入科研資金使用效率評價系統，以對不同階段、不同部門、不同科研項目資金使用狀況做出及時、準確的評價。該系統以“云計算”為基礎，通過對內外部大數據庫的有效利用來實現對資金使用效率的實時、準確分析。在分析方法上應該多樣化，特別是在參考數據的選擇以及指標的選取上應該充分利用“云計算”以及大數據庫，做到實時、動態更新。在結構體系設計上，應該構建多層次評價體系。既要有對高校全年、整體資金使用狀況進行分析評價的模型（可以采用BSC法與AHP法相結合的方式進行全方位綜合評價），也應有對個別項目或者具體部門資金使用效率的評價（可以運用C2R和C2GS2等模型對各項目的投入與產出情況進行比較分析），并以此為依據評價具體項目或者部門的資金使用效率。

（二）優化科研預算管理系統，加強監督防控體系建設

1.完善科研資金管理系統，提升科研預算管理質效。通過進一步開發完善科研資金管理系統，加強與其他部門系統之間的對接，使得科研資金使用信息能在各相關部門、人員之間實現無障礙傳導。將反饋、收集到的科研資金使用數據與科研項目預算情況進行比較分析，利用云平臺和大數據庫來提取可以作為參考的標準值進行評價分析，進而指導資金使用。也可以先根據高校內部數據庫中的歷史數據，計算分析出高校近幾年科研項目預算的總體趨勢與規律，并以規模相當、性質相似的高校作為橫向比較樣本制定初步的評價標準，通過專家篩選討論得到最終修正值，然后將分析結果與標準值進行比較，找出科研項目預算編制方面存在的問題，從而進行自我檢查與調整。對預算方案應動態更新與實時調整，例如一些周期長、投入量大的科研項目，由于材料成本與人力成本等要素會隨著市場供求關系的變化而變化，傳統的財務信息系統在預算編制上很難根據最新狀況進行調整，而通過互聯網、大數據對科研預算管理系統的改造，可以實現預算編制的彈性化、科學化。

2.內外監督相結合，建立全方位的監督體系。高校科研資金有一部分來自財政撥款，高校財務信息管理系統可以利用互聯網和云技術與財政系統相連接，對于高校而言，拓寬了監管渠道，有利于督導、推進項目的實施；對于財政部門而言，可以對劃撥的科研財政專項資金實施有效掌控。通過這種雙向督導的方式可以進一步提升對資金的監督力度，避免不必要的損失與浪費。而對于科研財務系統本身來說，針對資金使用全過程應建立起全面的預警機制，將內部體系內嵌于高校的財務信息系統中，對關鍵節點和重點環節進行重點監督，形成嚴格的管控機制，同時在操作流程上設立“關卡”，阻斷不規范的人為操作。通過大數據庫和云平臺獲取相關項目信息，加強科研各主體間的協同合作，對科研經費進行科學的精細化管理，提高監管效率，有效解決各部門溝通不暢和數據不準確的問題。

（三）提升數據分析能力，建立新型決策模式

1.擴充樣本來源，提高系統性能。在科研財務大數據庫中，既有財務數據也有非財務數據，既有結構化數據也有非結構化數據。通過建設多元化的復雜數據智能分析系統，在擴充樣本來源的同時可以提升預測分析的準確性和精準度。科研財務系統作為財務系統的子系統，其性能的提升也會對高校科研資金的使用管理產生直觀的影響。以大數據庫為依托，以大樣本數據來源為基礎提高高校財務系統整體性能，進而帶動科研財務系統的優化升級是未來高校財務信息化建設的一條新思路。

2.加強建模分析，找尋數據內在聯系。在利用大數據和“云計算”提升科研資金使用效率時，數據樣本是基礎，系統模型是手段，如果不搭建合理可靠的模型，數據的價值就無法釋放。為此，應建立多層次的分析模型，綜合考量、系統評價。可以通過多元回歸模型分析不同類型科研項目的最佳資金投入量，追求更大的溢出效應；也可用模糊數學的分析形式來探究不同因素對科研產出成果的影響，以控制不利因素。例如，通過大數據庫可以對科研資金使用情況進行驗證討論，定量分析變動性支出與科研業務量之間的相關關系，可按多元回歸分析建立如下模型：

其中，VARi表示業務量，具體可分為科研課時數、實驗室使用頻率、科研項目申報量等；EXPi表示科研資金支出金額。通過高校大數據庫收集科研業務量及對應的經費支出，運用多元回歸模型及相關性檢驗得出不同業務量與不同支出經費之間的關系，區分固定性支出與變動性支出。對固定性支出控制的重點是根據維持正常需求量來核定支出金額；對變動性支出則是根據業務變動和進度控制支出。通過大數據庫信息不斷更新反饋，最終實現動態監控，以不斷調整監控重點。

四、結語

隨著互聯網和信息技術的不斷成熟，高校利用大數據、“云計算”、移動互聯網等來構建科研財務數據共享中心，實現云平臺模式下的高校科研資金管理工作新機制，改造資金管理業務流程，提高大數據模式下高校科研資金使用效率正逐步成為現實。高校可以運用內部大數據庫及外部云平臺不斷完善科研資金使用效率評價系統，針對評價過程中發現的問題及時做出整改，提高高校科研資金的使用效率。此外，高校要實現大數據模式與科研資金管理的高效、有機結合，仍需加大對財務系統軟硬件設施的投入與開發，提高財務人員對建設科研財務大數據庫重要性的認識。只有多措并舉，才能實現高校科研資金使用效率的真正提升，才能不斷推進高校財務工作、科研工作的轉型發展。