张雄杰 盛晋华

1.内蒙古大华内控与绩效管理研究院 2.内蒙古农业大学

一、引言

我国实施乡村振兴战略以来，政府财政支农资金规模逐年增大，资金结构不断调整，支农资金种类增多。总体上我国多数地区存在支农资金投入不足、资金结构不够合理、使用效率不高、使用监管不力等问题。2018 年11 月，财政部在《关于贯彻落实〈中共中央 国务院关于全面实施预算绩效管理的意见〉的通知》中提出，应加强财务部门与业务部门的工作衔接，加快绩效信息化管理建设，完善互联互通的大数据系统，建立健全本行业、本领域核心绩效指标体系。目前我国的预算绩效管理工作已经按照文件要求全方位开展，但在财政支农资金领域内还存在着管理不够到位的现象。其原因，除了管理方面的问题外，绩效评价标准体系建设滞后、信息化管理普及程度不高也是重要因素。在现行使用的绩效评价体系总流程框架中，人们对评价指标体系的基本模板构建、三级指标设立、指标分值权重分配等环节的研究较多；对评价标准体系环节的研究却不够系统化、精细化、行业化，仅停滞于框架性描述。在财政预算支出绩效评价研究理论中，评价标准来自项目计划标准、国家标准数据等。这些数据广泛分散于项目管理部门、质量技术监督部门、标准化院、统计部门、经济与发展研究部门、科技文献部门、工程定额编制部门等。目前我国尚未建立起一个可供绩效评价专家使用的“评价标准体系数据储备库”。为此，各行业专家有责任利用自身行业优势，探讨如何解决这一大数据的应用问题。

农业专家在建立农业项目绩效评价标准体系中可以发挥重要作用。目前我国农业领域的众多专家已经参与到绩效评价服务中，同时也是国家农业标准化推广服务体系的主力军。农业财政项目支出绩效管理与农业标准化管理均属于推动涉农公共管理领域现代化、信息化的先进管理工具，其管理体系的构建与推行均由人大立法保障与政府主导实施。不同之处在于，前者是基于公共经济管理学原理的管理体系，管理客体是政府、部门（单位）及财政项目等，以追求最优绩效结果为目标；后者则是基于质量管理学原理的管理体系，管理客体以企事业单位为主，追求产出最好质量的产品（服务）。在农业专家的实际工作中，农业项目绩效评价体系中经常被选用到的农业评价标准，以及其他涉农数据（如定额、定价等），可参照中标CCS 分类法，构建一个多用途的“扩展型涉农标准数据库”（以下简称数据库）。数据库既可用于农业项目绩效评价，又可用于农业标准化管理，此外还可广泛应用到农业“三品”认证、农业工程设计、农业投资咨询等农业专家服务领域。

农业信息专家可以利用计算机管理技术，建立一个“扩展型涉农标准数据管理系统”（以下简称管理系统），对现有的各类型农业数据库、涉农数据库、标准信息库进行库间整合，建成专业性管理平台，专门服务绩效评价的标准体系。基于上述技术路线图，课题组采用多种研究方法，包括文献研究法、定性分析法、计算机信息处理法、实证应用法、回归分析及模糊评价法等，对绩效评价标准体系构建与应用进行了分析。

表1 财政支农资金的分类方法

二、我国财政支农资金种类与农业财政项目资金支出绩效评价概述

（一）财政支农资金种类与使用效果

财政支农资金是指政府财政出于促进农业农村发展目的进行的各种直接和间接投资支出。统计部门将财政支农资金划分为小、中、大口径三个范围。小口径支农资金支出仅包括农业基本建设支出、支援农村生产支出、农业科技三项费用支出、农村救济及其他支出，中口径与大口径支农资金支出则另外涵盖更多的涉农资金种类。在财政部制定的《政府收支分类科目表（2017 年）》中，涉及支农的资金主要归在“农林水支出”类中，但也交叉分散在其他支出类，如“节能环保支出”“援助其他地区支出”。“农林水支出”类包含16 款250多项涉农资金细化科目，是狭义的农业财政资金（表1）。此外，从绩效评价工作角度也可以对财政资金支出进行分类，按照五级政府层级维度、所在行业分类维度、评价客体性质类型维度，三维综合后可划分出6 个工作对象模块：（1）乡镇政府整体支出；（2）涉农政府部门（事业单位）支出；（3）农业财政政策与项目支出；（4）涉农类PPP项目投资支出；（5）政府性农业投资支出；（6）贫困地区财政转移支付等。

我国财政支农资金的GDP 占比及支出结构随着经济社会发展需求的改变而发生变化，同时也随着政府政策导向而改变。深入细化研究财政支农项目的分类规律、发展变化规律及资金使用效果，可以为后期的绩效评价项目库建设与运营管理奠定基础。

（二）财政农业项目资金支出绩效评价的研究进展

支农资金支出绩效评价工作的对象范围极广，业务种类延伸到多方位、多层次、多行业，较难研究出共性评价模板。即使把研究对象范围限定在“农业项目资金绩效评价”小范围内，也仍然包含太多的被评价类型，例如收入预算评价、支出预算评价、PPP 农业项目评价、配套资金评价等。本研究将研究对象范围限定在更小范围内——农业财政项目资金支出，目的是求得相近似项目的共性评价指标体系与标准体系模板。狭义的农业财政项目评价，仅指绩效评价主体运用一定的评价方法，对纳入农业部门预算管理并确定为财政部绩效评价试点范围的农业财政项目，就其立项决策、项目管理及项目绩效进行的综合性考核与评价。本研究中所指的农业财政项目，扩展到非农口主管部门资金来源的、具有农业生产属性的项目，以及地方政府整合多源头资金后统筹立项的农业生产属性项目。农业项目具有共同行业属性特征，即属于种植养殖、林草管护、水产渔业、初加工及农业直接服务业。农业项目的主体业务均属于第一产业，不包含农产品深加工等工业与服务业领域；具有单一经济行业特性，不包括农村教科文卫与环境等社发领域项目。对农业财政项目资金支出绩效评价的研究，已经建立了“一般农业财政项目资金支出绩效评价”的共性逻辑流程：立项决策—过程管理—产出—效益—满意度—反馈的闭环路径。由于目前各个评价机构对评价数据库互不开放，研究者尚不能取得足量样本进行综合评判而构建共用评价模型。农业项目绩效评价管理工作信息化发展处于初级阶段。

三、现行农业标准与农业财政项目资金支出绩效评价标准的构建

（一）现行农业标准分类及其在绩效评价标准构建中的应用

标准是为了在一定范围内获得最佳秩序，经协商一致制定，并由公认机构批准，共同和重复使用的一种规范性文件。现行标准体系按照国际标准（ICS 法）与中国标准文献分类法（简称中标CCS 法）进行分类入库。中标CCS分类法的一级类目共设24 个大类，B 类为农业标准。其他类中有部分属于农业行业上下游关联领域的标准，如工业领域（尿素生产），虽不属于农业标准，但在农业项目中被经常使用。这类标准可以简称为非农业类涉农标准。本研究将“B 类农业标准”与“非农业类涉农标准”合并统称为“涉农标准类”，是重点研究对象。自“十三五”以来，我国的标准建设工作日趋完善，形成了国家标准、行业标准为基础，地方标准为重点，团体标准为补充的多层次架构体系。同时标准化推广工作也在全国范围内广泛展开，使得我国农业标准化普及率迅速提高。这为农业项目绩效评价工作提供了全面系统的标准参照数据，为提高绩效评价的效率性、规范性与精准性奠定了基础。

（二）农业项目资金支出绩效评价的标准构建与深化细化

农业项目资金支出绩效评价中被引用作为评价依据的标准，来自项目计划标准、标准体系中的标准、历史标准、科学数据与经验数据、定额数据等。其中计划标准是指计划文件中事先制定的各类目标指标，是事前决策阶段得出的结果性数据，本质上是前期决策者依据更广泛基础上的标准数据得出的指标。可见，计划标准数据、科学及经验数据、定额数据等的最终来源还是各类标准数据。这些数据均具有参考标尺作用，当用于绩效评价时，可以统称为广义的“绩效评价标准”。本文在对现行“绩效评价标准”框架的研究基础上，提出了农业财政项目资金支出评价标准体系的新型框架结构模式（图1）。新型框架结构细化深化了现行框架，新增了内部构成要素与外部支撑要素。外部支撑要素之一是“大数据平台”，包括国家标准库、定额标准库、成果专利文献、市场信息库等；内部构成要素之一是“数据形式标准体系”。后者由前者提供信息来源支撑，并向框架图中心的“评价标准”输出筛选后的标准数据。这一功能需通过一个“数据库（后台）”来完成，库中数据除了“涉农标准”外，还储存其他具有“参比”与“依据”功能的广义标准数据，此标准概念的外延具有扩展性与综合性特点，故将数据库命名为“扩展型涉农标准综合数据库”。

（三）扩展型涉农标准综合数据库的构建

图1 农业项目绩效评价标准体系深化细化框架

扩展型涉农标准综合数据库（后台）是一种多用途信息存储库。与现有的农业标准信息库相比，库存内容扩展到农业领域与标准领域之外，不局限于狭义农业与狭义标准领域；与现有的绩效评价项目信息库相比，库存内容新增了评价标准体系，是对绩效评价信息库建设工作的创新。其构建方法是将农业专家从事标准工作与涉农咨询服务工作经常使用的各类具有“标准与参照属性”的数据——涉农标准数据信息，按照中标CCS 分类法进行归类。库内存储数据的采集种类范围，除了国家标准库中的数据外，还包括国家统计局涉农数据、涉农工程定额数据、三农规划与计划、发改部门定价信息、全国农贸市场价格信息、农业科技文献、农业财经数据、农村社会发展数据等。库内信息除了用于支农资金绩效评价外，还可用于农业标准化评价（如养殖场标准化评级）、农业企业质量管理认证（如ISO9001认证）、农业投融资咨询、新农村建设规划、农林规划设计、涉农工程造价报告、农业“三品”认证评定、环境认证报告（如ISO14001 认证）、区域品牌认证（如地理标志认证）、国际原生态认证（如PEOP 认证）以及外贸谈判文件（如CITES 条款修订）等。

为实现本库（后台）功能目标，在数据库构建之前先制定建库信息采集与处理规则（简称本规则）。本规则内容（表2）包括：（1）CCS 扩展分类规则，即按照中标CCS 编号（CCS.X.XX），转录国标库中的“B 类农业标准”入本库的第一分类单元，转录国标库中其他23 类标准中的涉农标准部分（合并为一类，并重新命名为“NB 涉农标准”）入本库的第二分类单元。再将国标库以外采集到的其他标准数据按来源不同划分为六大类，依次命名为K1—统计类数据、K2—定额类数据、K3—知网源数据、K4—其他科学数据、K5—项目计划数据、K6—项目其他数据。将六类扩展数据依次录入本库的第三、四、五、六、七、八类分类单元，共同构成了本库的8 个一级分类类别。在一级分类下，再按照中标CCS 法依次进行二级、三级分类。（2）入库数据来源规则，要求数据具备科学性并全部标注信息来源路径。其中，第一、二类数据来源于国家标准库与各级地方政府标准库；第三类（K1—统计类数据）来源于国家统计直报网数据库与地方统计库；第四类（K2—定额类数据）来源于国家与地方政府定额网；第五类（K3—知网源数据）来源于中国知网；第六类（K4—其他科学数据）来源于其他各类渠道的科学数据；第七类（K5—项目计划数据）来源于各级政府决算公开网中财政项目“预算目标申报表”内的计划目标数据；第八类（K6—项目其他数据）来源于项目业务主管单位与项目实施单位提交的本项目数据。其中第七、八类数据来自非公开数据。（3）项目特征归类规则。基于农业项目信息分类管理实践的需求，农业专家将涉农项目归并为12 个大类别，并且将项目评价、评审、设计、认证等工作中用到的各类标准数据词条，归入对应的项目类别进行分类储备，进而形成12 个标准数据信息分库，该分类法可以解决实际工作中经常遇到的“用项目找标准”的问题。完成数据词条入库存储之后，后台信息库界面显示如图2。当本库用于农业项目资金支出绩效评价时，需要在数据库端增建一个“涉农评价标准信息管理系统”（以下简称管理系统）。

表2 扩展型涉农标准综合数据的分类规则

（四）涉农评价标准信息管理系统的构建

管理系统（前台）的功能包括：（1）建立“前台用户端”与后台系统（即“涉农标准信息库”与“绩效评价项目库”）之间对应链接关系；（2）支持用户开展绩效项目查询、涉农标准查询、项目—标准关联查询、资料浏览与下载。图3 是用户搜索项目名称关键词时获得的前台界面。搜索结果的内容包括左右两栏，左侧为“绩效评价项目（涉农类）”，右侧为“涉农标准数据（扩展型）”。右侧栏内标准是对应的左侧栏项目名称下的标准总汇集。此外，用户也可以“用标准查找项目”，选择“搜标准”得到搜索结果界面如图4。图4中左侧栏显示出关联的全部“扩展标准词条”，右侧栏显示出关联的全部项目大类名称与数量。点击本界面链接处（下划线词条），可进入下一层数据详情。

（五）扩展型涉农项目评价标准体系的用法

图2 扩展标准数据被录入信息库的后台界面

图3 搜索项目关键词时弹出的前台界面示例

扩展型涉农项目评价标准体系的功能，是为绩效专家提供受评项目的标准数据资料。专家用户可通过“涉农评价标准信息管理系统（前台）”的搜索功能，调取“扩展型涉农标准综合数据库（后台）”所需数据，包括项目资料、标准资料及二者的关联关系（图3 与图4）。当开展新项目的绩效评价时，需要首先录入项目名称、应归属类别、绩效目标申请表、关键词等信息，录入完成后，体系可以根据项目关键词自动匹配标准数据群，供用户查询。此外用户可以直接搜索标准关键词，获得标准资料与对应的项目资料（图4）。

四、扩展型涉农项目评价标准体系应用前景

（一）广泛用于财政支农项目绩效评价工作

扩展型涉农项目评价标准体系可以为绩效评价工作者提供方便及时、全面精准的评价尺度工具。随着“标准体系”在支农资金绩效评价工作中应用增多，后台信息库中存储的“各类型的涉农项目”与“扩展型标准数据”不断累积，同一终端类别里的“项目与标准”数量也不断增多。待数量达到可以满足科学分析的样本量时，研究者可以采用数据化分析方法，进一步改进项目绩效评价指标体系，实现体系指标深化细化的目标。例如：课题组对2020 年平台内累计录入的支农项目情况进行了摸底调查，利用数据库分析功能得到2020 年分析统计结果（图5）。图5 显示了在数据库内的12 个一级类别中，项目现存数与标准现存数的分布结构情况，以及库内本年度完成收集标准数据词条数1 200 条，涉农项目数196 项。

图4 搜索标准关键词时弹出的前台界面示例

（二）广泛用于支农项目标准化管理的数据分析

图5 数据库2020 年库存支农项目数据分析

我国进入乡村振兴时期以来，财政支农资金被赋予了新的时代特点：（1）资金结构调整变化大，农业基础设施建设、冷链物流建设、生态农业、智慧农业、康养项目及一、二、三产业融合项目等领域的投入增加，而这些类型的项目在过去项目库中的模板样本量较少，评价体系成熟度不足，故需要进一步细化研究。（2）我国进入乡村振兴的新发展阶段，评价工作需要与乡村振兴工作的新政策、新规划与时俱进。（3）农村经济模式正在发生变化，以农民为发展主体、壮大集体经济成为重要的发展模式。该模式下的项目属于新政策项目，需要深入研究。鉴于支农项目所在地区、所属行业、资金来源、功能属性、金额规模、受众对象、实现目标、管理要求、期限长短等方面差别较大，项目种类繁杂，本文创建了一种新的项目分类规则：将“提高项目标准化管理水平、服务农业设计与认证、提升绩效评价效率、有利于涉农标准库建设、有利于项目数据化推进”作为分类的最高原则，将新时期的涉农项目库划分为“12 个大类”（表2 与图4）。以“A 类—农业园区建设项目”为例：A类项目是财政部门绩效评价项目库中数量较多的项目，具有独立构成一级大类的基本条件；同时因为A 类项目具有突出的共性，即“项目资金直接投入农业园内建设、涉及土地使用、包含建筑工程、需评价生产要素集聚性与规模效益、需评价带动效益与长期效益”等，园区内的具体产业是种植、养殖、水产、商业或综合，已成为次要一级的分类依据要素，因而独立划分为一个一级类别。A 类项目所使用的标准多数来自农业行业以外，与其对应的“A 类项目标准分库”中包含较多的“建筑行业标准”“经济行业标准”“土地行业标准”“管理行业标准”“规划设计行业”等。A 类项目作为一级分类存储入库后，继续进行二级分类（按照CCS扩展分类规则，表2）和三级分类（按照中标CCS分类法，表2）。以上对支农项目的精细划分及多层级分类，是平台用户利用数据库开展信息库内数据统计分析的前提条件。利用细化分类存储信息源，用户可以得出有实用价值的数据分析结果。例如：某地区2019 年度支农财政经费被地方政府统筹整合后，立项76 个“乡村补短板与壮大集体经济”项目群，被分配到6 个行政县实施并进行绩效评价。评价机构利用本数据库分析功能，在设定“地区”“年份”“项目类”“标准类”的条件下，分析了“标准”在某地区、某类项目评价中“被引用的数量（条/项）”。结果（图6）表明，按照引用标准款项多少的项目类型排序为：农村基建工程类平均126 条/项（如农村分布式光伏发电项目）＞农业机械推广类98 条/项（如柠条平茬机推广项目）＞农产品加工业82 条/项（如奶食品加工厂项目）＞粮油大宗作物种植64 条/项（如马铃薯脱毒种薯项目）＞小品类经济作物种植42 条/项（如中药材种植项目）＞农村文化旅游业28 条/项（如民间剪纸文旅项目）。由结果可见，标准化普及程度与行业工业化（或农业产业化）程度的相关性明显，绩效评价时应考虑这一客观因素对评分结果的影响。

图6 标准引用数在不同类项目中的分布

（三）大数据化发展前景展望

“扩展型涉农项目评价标准体系”充分整合了分布在各行业的“孤岛”信息资源，提升了支农资金绩效评价质量，推进了农业标准化管理进程。随着我国财政绩效管理大数据化的推进，智慧三农大数据时代的到来，支农资金绩效评价业务的快速增多，平台信息系统将被逐步充实。库内数据样本的增多，为同一项目模板下项目提供了足够的科学分析样本，届时可进一步采用大数据分析技术与模糊数学分析原理，优化标准匹配与评价指标权值，提高绩效评价的科学性和精准性。在未来几年内，我国信息工程的快速发展必将进一步突破行业间信息孤岛，实现全国支农资金绩效评价大数据平台的大融合。●