績效評價下的高職院校專項資金管理研究

葉碧紅，賴永貴

（1.漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院財務(wù)處，福建漳州 363000；2.漳州職業(yè)技術(shù)學(xué)院審計辦，福建漳州 363000)

中央文件提出“創(chuàng)新預(yù)算管理方式更加注重結(jié)果導(dǎo)向、強調(diào)成本效益、硬化責(zé)任約束，力爭用3—5 年時間基本建成全方位、全過程、全覆蓋的預(yù)算績效管理體系，實現(xiàn)預(yù)算和績效管理一體化，著力提高財政資源配置效率和使用效益”[1]；黨的二十大報告從戰(zhàn)略和全局的高度，明確了進一步深化財稅體制改革的重點舉措，提出“健全現(xiàn)代預(yù)算制度”，“全面推行預(yù)算績效管理”，牢固樹立和貫徹“花錢必問效，無效必問責(zé)”[2]的預(yù)算管理理念。高職院校切實加強專項資金預(yù)算績效管理迫在眉睫，是擺在高職預(yù)算績效管理隊伍面前的重大理論與現(xiàn)實課題。

1.問題與方法描述

國內(nèi)外學(xué)者從不同維度闡述了預(yù)算績效管理的影響因素，Burke、Serban 指出美國的高等教育績效管理主要是基于多指標(biāo)體系開展，通過細(xì)化預(yù)算目標(biāo)來確保預(yù)算績效的可行性；李志情、董玲對資金執(zhí)行進行跟蹤監(jiān)督，對出現(xiàn)偏差及時進行整改能有效抑制年底突擊花錢的現(xiàn)象，促使高校整體預(yù)算管理優(yōu)化，提高資金配置效率[3]；陳建英、賀華琴、江霞指出高校各個部門、各個院系參與不夠，由于溝通不夠?qū)е骂A(yù)算管理缺乏科學(xué)性，與學(xué)校的事業(yè)發(fā)展脫節(jié)，經(jīng)費使用效益不高[4]；梁勇等[5]認(rèn)為高校財務(wù)在傳統(tǒng)的集中預(yù)算管理模式下，預(yù)算執(zhí)行效果是上級部門對預(yù)算單位考核的重要指標(biāo)之一，財務(wù)預(yù)算工作與業(yè)務(wù)工作相分離，財務(wù)預(yù)算與實際業(yè)務(wù)支出“兩張皮”，預(yù)算成本增加，績效水平降低，嚴(yán)重影響到預(yù)算的執(zhí)行力。整體來看，國內(nèi)外對于高等教育預(yù)算績效管理的研究主要是結(jié)合各高職院校具體情況、結(jié)合預(yù)算績效管理相關(guān)理論的發(fā)展而推陳出新。但針對業(yè)財融合、事財相適對高職院校的專項資金預(yù)算績效管理的影響研究還比較少。

1.1 問題描述

在深化現(xiàn)代職業(yè)教育體系建設(shè)，推進學(xué)校高質(zhì)量發(fā)展的背景下，各種專項資金紛紛落地高職院校，專項資金占整個預(yù)算資金比重越來越大，越來越多樣化，資金業(yè)務(wù)涉及教學(xué)、科研及改善辦學(xué)條件等諸多領(lǐng)域[6]。隨著財政管理體制的改革，專項資金的使用越加嚴(yán)格，不僅必須專款專用，而且對資金的投入產(chǎn)出提出更高要求[7]。目前專項資金預(yù)算績效管理已經(jīng)在逐步推進，但執(zhí)行過程存在不少問題。

1.1.1“業(yè)財融合”瓶頸多

高職院校專項資金量上升，涉及的部門多，專業(yè)寬而廣，內(nèi)容繁雜。高職院校業(yè)務(wù)部門、職能部門與預(yù)算績效管理主責(zé)的財務(wù)部門之間的職責(zé)各不相同。業(yè)務(wù)部門、職能部門為了完成既定的目標(biāo)任務(wù)，業(yè)務(wù)開展熱情高漲，由于缺乏有效的溝通，在完成任務(wù)時，常常少考慮甚至不考慮財務(wù)策略的合理性、合法性；而財務(wù)部門在業(yè)務(wù)全流程的管理中參與度較低，對業(yè)務(wù)推進的背景熟悉度也低，在學(xué)校規(guī)模日益擴張背景下，越來越無法及時為業(yè)務(wù)植入合理的財務(wù)策略，業(yè)財分離趨勢明顯，融合度越來越低，導(dǎo)致事好辦錢難花，嚴(yán)重內(nèi)耗，風(fēng)險積聚、效率低下，亟待業(yè)財融合流程再造，提高“花錢辦事、辦事花錢”的流暢度。

1.1.2“事財相適”匹配難

專項資金不僅必須?？顚Ｓ茫乙_到專項資金所要達到的績效目標(biāo)，但專項資金的到位存在時間上和數(shù)量上的不確定性，且到位時間與使用的截止時間往往靠得很緊，如果等專項資金到位再按文件要求安排業(yè)務(wù)，容易出現(xiàn)講效率不講效果的“突擊花錢”現(xiàn)象。因此，學(xué)校經(jīng)常會先按預(yù)估的專項資金到位情況安排業(yè)務(wù)推進，即財未到事已經(jīng)發(fā)生了，事財發(fā)生的時間出現(xiàn)倒置。也由于是依據(jù)預(yù)估，業(yè)務(wù)的內(nèi)容與專項資金的支出的要求很難做到性質(zhì)上和數(shù)量上的完全匹配，更難于在經(jīng)費支出的質(zhì)量上與專項資金的要求完全匹配。其次，專項資金績效管理中績效目標(biāo)設(shè)置是根據(jù)預(yù)期設(shè)置的，能否實現(xiàn)存在不確定性，這又會導(dǎo)致項目經(jīng)費預(yù)算合理性出現(xiàn)偏差，且在預(yù)算執(zhí)行過程中受執(zhí)行環(huán)境變遷影響，導(dǎo)致事財難以得到相應(yīng)的匹配。

1.1.3“業(yè)財事財”并行不易

合理“業(yè)財融合”需要業(yè)務(wù)部門與財務(wù)部門的密切配合，以“花錢辦事”有機結(jié)合、“辦事花錢”更流暢為目標(biāo)，側(cè)重資金使用的合法、合理?！笆仑斚噙m”則更強調(diào)要把錢花到點子上，更側(cè)重資金使用與績效目標(biāo)的匹配，這就需要業(yè)務(wù)部門和財務(wù)部門同時深度理解專項資金的使用要求和所涉業(yè)務(wù)實現(xiàn)績效的情況，按合理、有效的要求做好資金的安排。學(xué)校在專項資金預(yù)算績效管理中要做到“業(yè)財融合”與“事財相適”同時達到，難度和挑戰(zhàn)可想而知。而只有做到“業(yè)財融合，事財相適”，才能真正能把專項資金用好，做到合法、有效。

1.2 數(shù)據(jù)來源

基于實地調(diào)查及訪談A 校，2022 年收到專項資金目總數(shù)42 項，涉及金額1.6 億元，占學(xué)校全年總收入的34% ,以資金使用情況進行統(tǒng)計，統(tǒng)計變量包括立項與資金到位時間差（LD）、項目涉及部門數(shù)量（BMS）、涉及報賬人數(shù)（BZRS）、報賬筆數(shù)（BZBS）、平均單筆金額（PJDB）、單筆最高金額（DBZG）、資金到位時間（ZJDW）、資金開始執(zhí)行時間（ZXSH）、第一季度預(yù)算執(zhí)行率（F）、第二季度預(yù)算執(zhí)行率（S）、第三季度預(yù)算執(zhí)行率（T）、第四季度預(yù)算執(zhí)行率（FU）?；窘y(tǒng)計量見表1。

表1 統(tǒng)計變量描述表

1.3 方法描述

1.3.1 多元線性回歸模型

本研究采用多元線性回歸模型(multiple linear regression, MLR)的建模方法來分析“業(yè)財融合、事財相適”思路下預(yù)算績效管理的影響因子。MLR 是一種統(tǒng)計技術(shù)，用于確定響應(yīng)變量與多個預(yù)測變量之間的相互依賴的定量關(guān)系。多元線性回歸分析是建立在響應(yīng)變量和預(yù)測變量之間的線性關(guān)系假設(shè)基礎(chǔ)上，其模型表達方式如下：

其中f( )x是響應(yīng)變量，本研究中指的是預(yù)算績效管理，x1,……,xn是預(yù)測變量，本研究分別是x1是指立項與資金到位時間差，x2是指項目涉及部門數(shù)量，x3是指涉及報賬人數(shù)，x4是指報賬筆數(shù)，x5是指平均單筆金額，x6是指單筆最高金額，x7是指資金到位時間，x8是指資金開始執(zhí)行時間，x9是指第一季度預(yù)算執(zhí)行率，x10是指第二季度預(yù)算執(zhí)行率，x11是指第三季度預(yù)算執(zhí)行率，x12是指第四季度預(yù)算執(zhí)行率；α0是截距，α1,…,αn是斜率。

因為本研究H3涉及H1與H2的交互效應(yīng)?？紤]到初始變量過多，會帶來信息冗余，使得模型可能出現(xiàn)不收斂。因此，本研究小組考慮在公式（1）建立的全變量模型情況下進行向后逐步回歸，變量剔除標(biāo)準(zhǔn)按照顯著性水平，p值大于0.05的進行逐項剔除，并得到最優(yōu)模型。然后，在最優(yōu)模型狀態(tài)下增加交互項作為預(yù)測變量，公式如下：

其中xixj代表交互項，xi代表是H1 里面的某個顯著變量，xj代表是H2 中某顯著變量，一共有8 個交互項，γij代表交互項效應(yīng)。

1.3.2 多重共線性檢驗

多元線性回歸是指在多元線性回歸模型中，各解釋變量之間存在相關(guān)關(guān)系。這種相關(guān)性會使模型估計失真或難以進行準(zhǔn)確的估計。本文應(yīng)用方差膨脹因子(variance inflation factor，VⅠF)對模型自變量進行多元線性檢驗,逐步剔除具有顯著共線性的自變量。一般以VⅠF 值=10 為標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)VⅠF＞10時，說明自變量之間具有顯著的共線性,應(yīng)將其剔除[8]。

1.3.3 模型的性能評價

本研究采用以往研究中廣泛使用的幾個參數(shù)作為模型評價指標(biāo)。決定系數(shù)R2用來描述觀測值與預(yù)測值之間的擬合效果。采用均方根誤差(RMSE)來衡量回歸模型的錯誤率，可以檢測誤差的分散程度。它們的公式如下：

以上的所有分析都在R studio語言統(tǒng)計軟件中進行運算。

2.“業(yè)財融合、事財相適”難度大對預(yù)算績效管理影響原因分析——以A 校為例

2.1 回歸診斷

2.1.1 正態(tài)性檢驗

“正態(tài)Q-Q 圖”（Normal Q-Q）是在正態(tài)分布對應(yīng)的值下，標(biāo)準(zhǔn)化殘差的概率圖。圖1 中（左）除了14 和15，圖上所有的點都離直線很近，大部分點落在呈45 度角的對角直線上，在置信區(qū)間內(nèi)，這表明正態(tài)性假設(shè)符合得很好，基本上呈現(xiàn)正態(tài)分布，滿足正態(tài)性假設(shè)。然而，圖中可以看出，14 和15 具有很大的殘差，14 為負(fù)殘差說明高估，15 為正殘差說明低估。

圖1 正態(tài)Q-Q圖（左）估計不變方差的分布水平圖（中）強影響點圖（右）

2.1.2 獨立性檢驗

使用R 語言中的car 包提供了一個可做Durbin-Watson 檢驗的函數(shù)，能夠檢驗誤差的獨立性。在Durbin-Watson 檢驗的結(jié)果中如果D-W 統(tǒng)計量為1.772004，在1-3 之間且p值=0.348，不顯著（p＞0.05），并且越接近2，表明誤差項之間獨立性越強。

2.1.3 線性檢驗

圖2 中表明，從殘差圖可看出因變量與之自變量之間基本成線性相關(guān)，除了報賬筆數(shù)(BZBS)、平均筆數(shù)(PJDB)這兩個變量存在非線性關(guān)系。

圖2 成分殘差圖（偏殘差圖）

2.1.4 同方差性檢驗

經(jīng)過同方差檢驗，卡方=0.3200849，自由度=1，顯著性=0.57156，可以看出計分檢驗不顯著（p=0.57156），說明滿足方差

從圖1（中）可以看出，其中的點分布在水平最佳擬合曲線周圍呈水平隨機分布，說明誤差方差基本平穩(wěn)。

2.1.5 異常觀測值檢測

圖1（右）縱坐標(biāo)絕對值大于2 的被認(rèn)為是離群點，33.34 為強影響點，圓圈大小與影響成比例，圓圈很大的點可能是對模型參數(shù)的估計造成的不成比例影響的強影響點?；谏鲜鰴z測結(jié)果，數(shù)據(jù)樣本存在異常值，筆者進行改進，使用穩(wěn)健回歸，對模型進行擬合。

從表2 可以看出樣本15、14、33、42、26、40、31、23 隨著絕對殘差的減少，權(quán)重也會增加。換句話說，殘差較大的情況傾向于權(quán)重降低。下列表中未顯示的樣本權(quán)重都為1。在線性回歸中，所有情況的權(quán)重均為1。因此，穩(wěn)健回歸中權(quán)重接近1 的案例越多，線性回歸和穩(wěn)健回歸的結(jié)果越接近。

表2 穩(wěn)健回歸表

2.2 變量篩選

對預(yù)算績效管理的變量進行多重共線性診斷，發(fā)現(xiàn)“預(yù)算執(zhí)行率（第四季度）”的VⅠF 值=17.232785＞10，說明該變量具有高度共線性，將“預(yù)算執(zhí)行率（第四季度）”剔除后，全模型的結(jié)果將會呈更優(yōu)的變化，所有的變量VⅠF＜10,說明其變量對其他的變量干擾性很大。實際工作中在時效指標(biāo)中預(yù)算執(zhí)行的評價是以年度為單位來衡量，無論前三個季度的執(zhí)行結(jié)果如何，正常在第四季度資金的執(zhí)行率都將達100%，本研究將考慮對“預(yù)算執(zhí)行率（第四季度）”變量剔除。最終共11 個自變量進入模型擬合階段。

2.3 模型結(jié)果

通過模型計算，表3 所示結(jié)果顯示出較高的模型擬合效果：R2=0.813，模型的分析結(jié)果較為顯著，其中，p＜0.001 變量3 個，p＜0.01 的變量1 個，p＜0.05 的變量2 個。第一，模型中“項目涉及部門數(shù)量”“涉及報賬人數(shù)”“報賬筆數(shù)”“平均單筆金額”變量說明涉及橫跨部門越多，專業(yè)多元，人員參與的數(shù)量越多，部門及人員的聯(lián)動溝通的難度將一定程度的上升，對預(yù)算績效管理會產(chǎn)生極大的影響，其中“項目涉及部門數(shù)量”影響因子的t值為-4.931，p值為2.83E-05，對預(yù)算績效管理的負(fù)面影響最為顯著；第二，實踐中預(yù)算編制、預(yù)算資金到位情況、預(yù)算執(zhí)行情況、績效考評情況等環(huán)環(huán)相扣，在模型中“資金的到位時間”影響因子的t值是-5.311，p值為9.67E-06,說明其對預(yù)算績效管理的負(fù)面影響非常顯著，即資金到位時間越遲，預(yù)算資金績效管理效果越差，“資金開始執(zhí)行時間”t值是5.11，p值為1.71E-05，說明其對預(yù)算績效管理的正面影響顯著，即資金開始執(zhí)行時間越早，預(yù)算績效管理效果越佳，總之，這兩個因子對項目的執(zhí)行是否能夠順暢均衡，杜絕資金前松后緊突擊花錢的情況影響極大，也說明針對資金到位時間存在不確定性采取有效的策略應(yīng)對，將會使得預(yù)算績效管理有明顯的正面提升作用；第三，“預(yù)算執(zhí)行率（第二季度）”變量的t值為2.997，p值為0.00543，在4 個季度中的影響最為顯著，說明做好第二季度的預(yù)算績效管理，將對全年的預(yù)算執(zhí)行產(chǎn)生重大的影響。模型運算顯示的結(jié)果與實際預(yù)算績效管理體驗一致。

表3 各影響因子對“業(yè)財融合、事財相適”預(yù)算績效管理的影響全模型線性回歸分析結(jié)果

實驗設(shè)計中，納入了交互項的假設(shè)H3。因此，需要對H1 和H2 兩類變量設(shè)置交互項。全模型當(dāng)中多達11 個變量，其中含有不顯著因素，為了簡化模型，我們在全模型的基礎(chǔ)上剔除不顯著變量，得到了最優(yōu)模型，并在此基礎(chǔ)上考慮了交互項，結(jié)果如表4 所示。最優(yōu)模型（含交互項）描述表3 的結(jié)果比全模型的結(jié)果更優(yōu)，其中，p＜0.001 的有2 個變量，p＜0.01 的變量2 個，p＜0.05 的變量3 個；此外，含交互項的模型性能也較全模型有了提高：R2=0.8715，RMSE=0.8049（表4）。

表4最優(yōu)模型（含交互項）

2.4 變量重要性及貢獻

如圖3 所表示，重要性排序柱狀圖是對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化后得到的變量重要性排序，本研究對單項變量及交互項的變量進行模型擬合，擬合結(jié)果可以看出“項目涉及部門數(shù)量：資金開始執(zhí)行時間”的交互后的重要性最強，對“業(yè)財事財”并行影響最大；其次為“項目涉及部門數(shù)量：資金到位時間”的交互影響，對“業(yè)財事財”并行的影響也較大；第三，“平均單筆金額：資金到位時間”和“平均單筆金額:資金開始執(zhí)行時間”對“業(yè)財事財”并行的影響也不容忽視。

圖3重要性排序柱狀圖（含交互項）

如表5，模型的校驗呈遞進形式，全模型的R2=0.813，最優(yōu)模型（含交互）R2=0.8715，交互后的模型結(jié)果更為顯著。表中顯示H1、H2、H3 貢獻率分別為0.1856、0.572、0.5321。

表5 模型校驗

以上模型結(jié)果表示影響專項資金預(yù)算績效管理因素主要是部門及人員間的信息溝通，資金的到位管理及資金的執(zhí)行情況等，除此之外，還有業(yè)財人員的整體綜合素質(zhì)。所以，在工作中，預(yù)算資金績效管理應(yīng)該提高信息溝通流暢度，建立滾動項目庫應(yīng)對資金到位的不確定性，對資金的執(zhí)行情況進行有效的跟蹤監(jiān)督，強化業(yè)財人員的能力培養(yǎng)，多維度管理使預(yù)算績效管理更加科學(xué)有效，助力學(xué)校的健康發(fā)展。

3.建議與對策

3.1 加強部門溝通聯(lián)動機制建設(shè)

加強校內(nèi)財務(wù)和業(yè)務(wù)聯(lián)動體系建設(shè)，聯(lián)合職能部門，多方參與建立健全預(yù)算績效管理，優(yōu)化內(nèi)部業(yè)務(wù)流程，加強各部門有效溝通，“業(yè)財”聯(lián)手，搭建科學(xué)規(guī)范項目“全生命周期”流程管控體系，對于提高“業(yè)財融合”“事財相適”和“業(yè)財事財”并行，提高預(yù)算績效管理效果，顯得特別重要。業(yè)財全員共同參與到預(yù)算績效管理中來，能夠推進預(yù)算績效管理高質(zhì)量執(zhí)行。

3.2 加快信息化智能化建設(shè)

學(xué)校應(yīng)考慮依托智慧校園，利用智能化的信息技術(shù)，搭建學(xué)校預(yù)算績效內(nèi)控管理一體化系統(tǒng)，整合學(xué)校項目庫、預(yù)算管理、績效管理等業(yè)務(wù)系統(tǒng)，實現(xiàn)校內(nèi)信息的集中處理與無縫共享。實現(xiàn)所有相關(guān)部門和人員從項目的評審立項、預(yù)算編制、執(zhí)行進度到績效監(jiān)控等都能及時通過信息系統(tǒng)跟蹤查詢和執(zhí)行監(jiān)督，推進學(xué)校預(yù)算績效管理信息公開制度，破除信息壁壘，消除信息孤島，實現(xiàn)“業(yè)財”高效信息溝通，有效降低“業(yè)財融合”“事財相適”和“業(yè)財事財”并行的難度，提高預(yù)算績效管理效率和效果。

3.3 建立健全項目滾動儲備庫制度

為應(yīng)對資金到位時間、金額的不確定性，高職院?？蓪嵭许椖繚L動儲備庫制度[9]，做精做實中長期的項目庫規(guī)劃，進行精細(xì)可行性論證，項目績效及風(fēng)險評估。提高項目庫的管理水平，對項目庫進行分等級管理，建立進入與退出機制，按輕、重、緩、急四個等級進行排序，對入庫后2 年內(nèi)無使用的項目予以淘汰，轉(zhuǎn)變“錢等事”老思路為“事等錢”的新思路。等待相關(guān)專項資金落地，立即啟用現(xiàn)成的儲備項目覆蓋專項資金，做到專項資金即到即用，從容應(yīng)對專項資金到位時間、數(shù)量的不確定性，避免專項資金使用“前松后緊”“突擊花錢”，確保年度內(nèi)預(yù)算執(zhí)行在時間上相對均衡，有效提高預(yù)算績效執(zhí)行效率和效果。

3.4 提高預(yù)算執(zhí)行監(jiān)督力度

加強預(yù)算執(zhí)行中的工作內(nèi)容、進度、成效等管理，在執(zhí)行過程中嵌入有效的管控機制。實行項目資金旬報制度，由紀(jì)委、審計對預(yù)算執(zhí)行進行督查。實行掛圖作戰(zhàn)監(jiān)督方式，采用貼“烏龜”“兔子”的比賽方式，對執(zhí)行好的貼“兔子”，執(zhí)行不暢的貼“烏龜”。對預(yù)算執(zhí)行不力、預(yù)算執(zhí)行率未按原計劃完成的項目由監(jiān)督部門給予全校通報。及時對“烏龜”項目進行風(fēng)險識別，查找進度偏離原因，采取有效的整改措施有效提升執(zhí)行力度。

3.5 培養(yǎng)“業(yè)財”復(fù)合型人才

通過培訓(xùn)與學(xué)習(xí)、交流與溝通，提高業(yè)務(wù)團隊的業(yè)財融合與事財相適的意識與能力。比如：舉辦財經(jīng)知識問答活動、開展預(yù)算績效管理宣傳講座等；通過財經(jīng)素養(yǎng)專題訓(xùn)練，提升管理團隊的財經(jīng)意識。比如：安排財務(wù)人員參加專項業(yè)務(wù)能力培訓(xùn)，到會計師事務(wù)所掛職鍛煉，參加全周期的業(yè)務(wù)實踐，提高財務(wù)人員的整體素質(zhì)，打造復(fù)合型財經(jīng)人才，實現(xiàn)專業(yè)與業(yè)務(wù)復(fù)合，培養(yǎng)即懂教育又懂財經(jīng)的高素質(zhì)復(fù)合型人才，增強財務(wù)風(fēng)險意識，筑牢底線思維，提高“業(yè)財”與“事財”水平。

綜上，在深化教育體系改革，落實“放管服”改革大背景下，學(xué)校預(yù)算績效管理水平高低是衡量一個學(xué)校治理高低的重要尺度。提升學(xué)校治理水平，要通過業(yè)財融合、事財相適，強化業(yè)財隊伍建設(shè)，全面推進預(yù)算績效管理，將預(yù)算績效管理貫穿于經(jīng)濟活動全過程，適時動態(tài)監(jiān)控，落實追蹤問效，實現(xiàn)學(xué)校質(zhì)的飛躍發(fā)展。