大数据视阈高校国有资产管理绩效评价研究

汤志军 

【摘  要】应用大数据思维和技术，能够推进高校国有资产管理绩效评价有效实施，实现科学评估国有资产绩效、准确跟踪问责、合理安排国有资产资源，提高国有资产使用效益。本文首先进行了高校国有资产应用“大数据”管理的必要性分析，其次提出大数据思维和技术下高校国有资产管理绩效评价指标体系设计，最后阐述了“大数据”视阈高校国有资产管理绩效评价体系应用，实现高校资产的智能管理，发挥国有资产的应有作用，提高资产管理服务的水平和保障能力。

【关键词】大数据；高校；国有资产管理；绩效评价 

随着移动互联网、云计算、物联网等新一代信息技术的创新和应用普及，全球正逐步进入数据社会阶段。在这样的背景之下，高校国有资产管理模式也将发生变革，基于大数据思维和技术来推进高校国有资产绩效评价、完善高校国有资产绩效管理水平已逐渐成为高校国有资产管理改革的基本趋势，但高校国有资产来源众多，其对教学、科研、社会服务、文化传承起到的作用又是多样性的，如何对高校国有资产这种多投入、多产出系统，做出有效性综合评价，已成为高校面临的重要课题。

一、高校国有资产应用“大数据”管理的必要性分析

 (一)大数据推动数据驱动的资产管理决策

随着国家财政性资金对高等教育的投入增多，高校由此形成的国有资产规模也将越来越大，提高高校国有资产的使用效益日趋迫切，开展高校国有资产绩效管理工作越来越重要。以资产绩效管理的需求为导向，利用大数据的思想以及处理技术抓取、整理、分析高校资产的数据信息，实施精确化管理，能够实时掌握资产使用对象需求的变化趋势，了解国有资产发生的状况，及时将这些信息传送到国有资产管理平台处理，这样就能够客观地反映国有资产具体情况，有利于辅助管理决策，而这些决策取决于数据及其分析，不是凭经验和直觉，决策将更加及时而准确，能够及时地向师生提供更加精确化、个性化服务。  

(二)大数据分析有利于过程监控

大数据时代，信息技术的不断进步使获得资产从配置、记账、报销、维修、处置等一系列工作的全过程数据成为可能，基本都建立了同步的数字化流程。通过大数据、物联网技术，完成了对各类资产数量、价值、位置等相关信息的管理和统计，实现资产的取得途径、使用情况、计提折旧、当前价值以及最后的处置等多个角度记录资产的全面信息，以形成对所有资产生命周期的全过程动态记录和监管，使每项记录都有据可查，从而为资产的配置、资源的分配、财务预算、管理决策与绩效评价提供有效的依据，对于提高高校资产管理的使用效率具有重大的现实意义。

(三)大数据提供了多方参与评价的途径

高校国有资产全生命周期的管理，从其开始配置到最终处置，往往要涉及多个部门，如二级学院（部门）、财务处、审计处、实验室、信息中心等，传统上不同部门根据自身管理要求，建立了各自的数据规范、数据平台和管理流程。大数据时代，通过统一的资产信息管理平台，打通各部门间的信息壁垒，实现部门间的数据共享，全过程的数据流与信息流在各个部门可见，这样就可以通过数据共享及时实现资产绩效管理的自评、部门评价和专家评价相结合，强化资产管理绩效评价的主动性与时效性、客观性与真实性、规范性与透明性。

二、“大数据”视阈高校国有资产管理绩效评价指标体系设计

(一)设计目标与原则

1.设计目标。以服务教学科研为宗旨，以强化资产配置和资产管理的服务性为目标，按照资源共享和可持续发展的思路，通过对数据的挖掘、分析，既能客观真实的评价高校国有资产绩效的状况，又能清晰的反映各指标之间的相互关系，从而探索国有资产标准化配置和统筹管理的工作模式，逐步建设国有资产绩效评价体系和管理机制。

2.设计原则。评价指标设计选取的合理性和准确性关系着高校国有资产绩效评价体系的科学性、合理性和可行性。一般遵循四个原则：（1）客观性。能够反映真实的资产利用效益。（2）科学性。能清晰界定指标定义的涵盖范围，又能清晰的反映各指标之间的相互关系。（3）可行性。即可操作性，数据来源渠道可信或可验证，数据结果可理解。（4）综合性。高校的国有资产绩效评价是一项系统性的工作，评价的目的是为客观分析高校国有资产的使用效益提供依据，指标设计要有综合性，各指标具有一定的逻辑关系，并整体体现高校国有资产绩效水平。

(二)评价指标选择及数据采集

1.评价指标选择。在高校国有资产绩效评价的研究过程中，确立高校国有资产绩效评价指标和相关数据的收集是大数据视阈高校国有资产管理绩效评价的核心内容。本文按照评价指标设计目标和原则来设置评价指标，针对高校国有资产的特殊性，参考《教育部普通高校本科教学工作合格评估指标体系》及《江苏省省属高等学校国有资产管理考核评价办法》中国有资产管理的特点和绩效评价的重点设计指标。一级指标：资产规模结构、资产管理质量、资产综合绩效。二级指标：（生均资产、固定资产率、无形资产率、固定资产更新率、事业收入用于基本建设支出的比例、非流动资产基金增长率），（资产负债率、总资产周转率、流动资产周转率、应收款项周转率、国有资产保值增值率、学校自筹经费增长率、教学活动收入增长率），（人才培养、科学研究、综合声誉）。上述一二级指标是评价国有资产绩效的具体参数，在设计相应的评价体系模型中，需要根据这些细项做数据对照，相应地对这指标要进行加权分析，可以结合层次分析法、德尔菲法、直接赋权法等构建相应的指标体系，才能使绩效管理有效的展开。

2.数据采集。原始数据的采集积累是大数据分析的重要前提，因此从长远角度来看，国有资产绩效管理的实现需要基础性数据的大量积累与存储，这方面数据来源于国有资产信息平台的全过程数据。此外还有教育部高等教育质量监测国家数据平台中《本科教学质量报告》的数据及艾瑞深中国校友会网中的数据，这些数据都有一定的社会认可度和公信力，从而使评价结果的中立客观性能够具有较高的保障。

三、“大数据”视阈高校国有资产管理绩效评价体系应用

 (一)高校国有资产管理绩效评价体系构建

   基于大数据的高校国有资产管理绩效评价平台体系结构，如图１所示。

该平台包含数据访问层、数据应用层、数据平台层、数据基础层共四层。