產業扶持政策績效評價推進數字政府建設場景初探
——以A 市試點為例

●張 超 覃肖響

數字政府建設是推進國家治理現代化的重要途徑和重要手段，扎實推進落實數字政府建設，是大數據時代政府信息化發展的新趨勢。 2020年3 月，中共中央、國務院發布《關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》， 提出要推進政府數據開放共享， 提升社會數據資源價值， 并建立規范的數據管理制度。2022 年6 月，A 市出臺《“關于加快數字化發展， 推進數字文明先行市建設”議案的辦理方案》，提出到2023年末，基本建成一體化的智能化公共數據平臺，爭取一批省部級改革試點任務和“一地創新、全省共享”項目。在此背景下，為積極響應上級政府號召， 著力探索現代化信息技術賦能，加強政府數據的開發利用，在市委市政府的授權下，A 市財政局牽頭，市經信局、 統計局等相關部門配合，以A 市11 項涉企扶持政策評價項目為試點，嘗試打通部門間數據“壁壘”，實現政策受益企業數據的歸集、分析及應用，在形成較高價值績效評價結論的同時， 也為推進部門間數據協同、加快數字政府建設提供了實踐經驗。

一、試點對象

A 市為S 省轄縣級市，區位優勢明顯，是S 省首批工業強市，產業特色鮮明，化纖、玻纖、紡織等傳統優勢產業突出，對標“十四五”規劃和高質量發展要求，A 市產業發展面臨產業結構有待優化、 高素質行業人才稀缺、“腰部”企業數量不足、企業畝均效能整體不高等問題。 為推進A 市制造業高質量發展，自2016 年以來，A 市為相關重點扶持領域設立了一系列具體行業及普惠性扶持政策；2020 年， 在上一輪政策基礎上進一步出臺了“1+4+8” 等一系列涉企政策，包括1 項總政策，科技、人才、金融、 招商等4 項普惠政策以及制造業、數字經濟、時尚產業等8 項A 市重點行業政策。 2022 年，A 市仍在有效期內的11 項涉企政策， 受扶持主體數量達到7182 個次， 詳見下頁表1。

表1 A 市2022 年涉企產業扶持政策受扶持主體統計

二、試點思路

本文以推進數字政府建設的關鍵領域和應用場景的角度出發，著力探索大數據、人工智能、云計算等現代化信息技術賦能政府數據的深度應用， 以A 市11 項涉企扶持政策評價項目為試點，由A 市財政局牽頭，嘗試打通部門間數據“壁壘”建成數據融合共享中心，匯聚財政局、經信局、統計局、科技局、民政局、人社局、金融辦等部門數據，以及政策受益企業信息和互聯網相關信息，通過數據的歸集融合和清洗，形成高質量可用數據；同時，對A 市現有產業扶持政策體系進行梳理，從“政策制定－政策實施－政策效益”三個方面對政策目標偏離程度和目的達成可能性進行分析， 形成高質量高價值的績效評價結論，進而根據評價結果進行相關應用。

本文打造了多部門數據互聯互通共享，不僅為高質量高價值的績效評價報告提供有力的數據支撐， 而且也為A 市其他相關重要輔政決策專題研究提供支撐。本文試圖以重要業務或關鍵領域為切入口，推進政府部門間數據協同共享，為加快推進數字政府建設和應用場景提供了實踐經驗。

圖1 績效評價推進數字政府應用場景試點路徑圖

三、績效分析

專項小組圍繞產業政策設立初衷，借助人工智能、 大數據等信息化手段，從“政策制定－政策實施－政策效益” 三個方面對政策目標偏離程度和目的達成可能性進行分析，其中：

（一）政策制定層面分析

通過梳理研讀政策文本、同類地區政策、 相關文獻等資料， 掌握國家、A 市所在省、A市制造業、 服務業等產業的現狀水平、發展歷程、環境變化、政策扶持方向、歷年政策變動、政策資金使用等關鍵信息， 進行四個方面的分析。即：一是需求匹配性分析，主要分析A 市現行政策與省級層面政策的符合度以及與本市市情需求的匹配度；二是政策實施可行性分析，判斷政策資金投入方向是否必要，政策目標是否明確可行，資金支持范圍是否界定清晰，相關制度建設、組織分工機制是否完備；三是政策重復與缺位分析，基于政策條款，結構性梳理政策要素，識別政策條款中可能存在的要素缺失、政策交叉重復等問題；四是政策的城市間對標分析，主要分析A 市與省內臨近城市的類似扶持政策對比情況，包括扶持力度、扶持條件等。

（二）政策執行層面分析

主要從三個方面進行分析：一是分析政策扶持公平性，重點關注產業政策在配置財政資金的過程中， 是否充分考慮下轄不同地區產業發展需求，政策出臺后是否有助于地區均衡發展， 各大扶持方向的資金分配是否有所側重， 是否有助于快速高效補足產業短板、進一步擴大產業優勢等目標；二是評價資金投入情況， 重點關注資金籌措的合規性和資金投入的經濟性；三是評價政策宣傳效果，重點關注主管部門是否及時組織開展政策宣貫會和相關潛在扶持企業對扶持政策的知曉情況。

（三）政策效益層面分析

本部分是分析的重點， 以具體產業扶持政策為分析單元，內容既包括政策實施帶來的直接效益，也包括企業對于政策設立的需求匹配度和政策實施的滿意度。 以A 市制造業政策為例， 效益分析內容重點關注以下三個方面，即：一是涉企政策綜合分析，評價組對生產性設備投資獎勵、產業數字化獎勵、企業增產增效獎勵、企業參展獎勵（含境外與境內）、企業技術創新項目獎勵、管理創新獎勵、企業升級提檔獎勵等整體目標相近、 可比性較高的政策開展政策成效的橫向比較分析，分析指標為企業產值增速、勞動生產率增速兩大核心績效指標； 二是重點政策投產分析， 由于工業企業技術改造獎勵資金支出占制造業總體支出比重超過50%， 因此評價組重點對該政策的投產效率進行分析，采用DEA 模型，分別對企業、行業進行投入有效性分析；三是重點產業發展情況，對“新材料、新制造、新時尚”等重點產業、新興產業進行分析。

四、分析結論

A 市一攬子產業扶持政策總體實施情況良好，對全區各產業固定資產投資、產業結構、生產效率等方面有一定的拉動作用， 但從總體來看各項政策仍存在以下問題：一是產業規劃未及時調整，時尚、旅游、文化等產業發展缺乏有效布局，第三產業帶動效益體現不足，產業同質化競爭相對激烈，大強企業增長緩慢。 二是人才、制造業等專項政策定位不明確，與產業高質量發展導向存在偏差。 人才政策未有效匹配本地人才發展規劃，領軍人才、重點領域急需緊缺人才發展定位不明確。 制造業傾向于企業的普惠支持，對產業基礎設施、產業鏈、龍頭企業培育等方向政策設計相對薄弱，缺少對重點行業的重點保障。三是全過程預算績效管理仍需提升， 政策目標設置不科學、事前評估落實不到位，事中“雙監控”執行不嚴謹，部分政策執行率低，政策效益不顯著。 四是政策體系設計不科學，6 條政策條款存在交叉重復情況，10 余條政策條款內容要素不明確、 不完整，8 項政策存在扶持內容缺位、扶持對象不聚焦等情況。

五、實踐亮點

本文中A 市的實踐有以下亮點：

（一）分析路徑方面

堅持以“績效和結果為導向”，立足全局視角，兼顧不同管理主體的管理需求， 通過建立財政投入與產業發展核心指標的投入產出關系， 輔助地區產業扶持政策提質增效，進而切實推動產業高質量發展。

（二）數據應用方面

實現業務、財政、統計三大部門間的數據互通，于制造業政策評價中實現了15 項產業政策10000余家受扶持企業歷年業績數據的全覆蓋匯聚。

（三）政策分析方面

借助信息化手段，實現針對產業政策的“摸家底-診問題-優政策”的全方位分析閉環。通過文本挖掘算法發現要素不完整、交叉重復、政策缺位、政策協同低等各類型疑點條款20 余項，為后續政策調整優化提供參考。

（四）算法模型方面

遵循定性與定量相結合的原則， 以主管部門統計數據為主，結合外部公開數據、第三方數據機構數據，通過科學運用雙重差分法、空間相關性算法、莫蘭指數等評價技術， 開展政策投入產出的匹配性分析、貢獻度分析、邊際效益模擬、外部性分析等多種分析，實現了政策投產效率的科學、量化研判。

（五）結果應用方面

主要應用在五方面：一是強化政策修訂，識別越位政策4 項、 缺位政策9 項， 并完成政策的修訂調整；二是完善條款漏洞，發現政策條款漏洞20 余項；三是優化資金配置，形成政策間資金分配建議，針對每項條款提出政策內分配建議；四是輔助政府管理，結合地區發展稟賦， 輔助市縣搭建差異化的扶持機制，加強產業協同作用；五是賦能企業遴選，基于外部數據，對扶持企業進行運營風險排查，發現12 家企業（占比4.52%）存在異常經營風險，供主管部門作決策參考。

（六）數據安全方面

市財政局堅持數據安全底線不放松， 反復與經信、統計等部門商討數據共享方案，最終借助信息化手段實現企業數據全過程脫敏對接， 極大避免數據安全風險。

六、存在的問題與相關建議

（一）存在的問題

不可否認，雖然近年來黨中央、國務院高度重視“互聯網+政務服務”工作，提出深入推進政務職能轉變的改革要求。 A 市各部門為解決跨部門、跨層級、跨地區的數據共享問題，也一直在積極探索，但A 市部門間數據孤島問題還客觀存在， 可共享信息數量少、質量低、需求不明確、缺乏及時性、層級共享不暢、安全風險等深層次瓶頸問題仍未得到根本解決。具體來說：

1.缺乏統一的聯動管理機制。 業務關聯部門沒有建立統一的信息協同機制，數據多頭管理、條塊分割現象嚴重，造成系統的重復建設、資源浪費、信息孤島， 影響政府部門協同合作的能力和行政效能的提高。以人才政策為例，該政策由組織部主要負責，但工作落實涉及人社局、科技局、民政局等7 個部門，組織部未充分統籌管理相關數據，與其他部門間數據也存在一定出入，導致政策評價中反復核對數據，一定程度上造成人力資源浪費。

2. 政務數據共享效果欠佳。 當前數據共享仍是“部門主導”，沒有體現“需求導向”，存在政務數據“拿不到”“拿不全”“共享數據無人問津”“數據申請審核逾期”等現象，影響數據的實際應用。 如服務業政策，相關主管部門數據協調工作配合度不高，未及時共享數據，導致評價前期數據缺失嚴重，經財政反復協調后才予以提供，但也一定程度影響評價時效。另外，如文化、旅游等政策，相關主管部門未及時收集核心績效數據，導致政策主要目標達成情況難以審查，影響政策評價結果的合理性。

3.共享數據的標準化有待提高。 共享數據的格式不規范，電子表格、電子文檔等非結構化數據標準參差不齊， 線下資料在線上遷移中主要依靠手動錄入，容易出現誤差，影響數據質量。以制造業政策為例，評價實施過程中除了采納統計局數據外，為拓展數據可獲得性，評價組也同步采集企業填報數據。但經核查，即使評價組事先給出了明確的填報指南，但因該項工作未形成常態化機制，企業對數據填報的經驗不足等原因，填報數據質量較差，數據缺失、填報錯位、單位錯誤等異常情況頻發，導致最終企業填報數據喪失可用性。 如數字經濟政策，不同地區對數字經濟產業的界定存在差異，導致A 市發展狀況無法與我國其他地區進行比對，故而也難以合理界定政策成效。

4.數據價值轉化不足。 部門基礎數據庫數據與其他業務數據深度結合能力未充分體現，缺少通過智能化的輔助決策和預測等手段提升政府科學決策的能力，沒有為政府部門有效處理復雜的社會問題提供新手段。

（二）相關建議

針對上述問題，A 市財政局提出五點建議：

1.要明確數據共享的主管部門。 加快建立健全以市人民政府政務數據辦統一牽頭、有關部門參加的A市政務數據共享協調推進機制，有序推進政務數據共享的決策部署，統籌協調全市政務數據共享工作。

2.著力引導部門間信息互通。一方面，要在政府部門中培養合作的文化，從而在政府部門中形成一種跨部門合作與信息共享的長效機制；另一方面，要探索數據共享激勵機制，將數據質量、數據利用率、數據貢獻度等納入數據共享評價體系， 對數據共享突出、積極共享數據的單位給予表彰、獎勵等支持。

3.整合建設數據共享管理平臺。 依托S 省一體化政務服務平臺和數據共享平臺，建設覆蓋A 市各部門的政務數據共享應用平臺。

4.加快完善各部門數據標準規范。 統一共享數據的類型、格式、屬性，提高數據可用性，降低數據利用的復雜度，推動數據要素融合運用，切實保障數據安全可用。

5.深入挖掘數據應用場景。積極利用大數據、云計算、人工智能、區塊鏈等新一代信息技術手段，開展政務大數據關聯分析、深度挖掘、智能研判，實現動態監測、分析和預警，形成“讓數據說話、用數據決策、靠數據管理”的現代化政府治理機制，以此提升政務數據價值，助力地區社會經濟發展。