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政府动态绩效管理模式探讨

2022-09-15

活力 2022年14期
关键词:经纪人美国政府评估

庄 莉

(江苏大学,镇江 212013)

引 言

政府组织已成为复杂、开放且适应性强的系统,通过网络和不断变化的生态系统化运行来实现其使命,政府公职人员应当在法律规定的框架内行使权力,解决工作中遇到的各类重大问题。当今社会,技术、经济和环境的变化速度经常会超出政府法规和政策的应变能力,在复杂多变的公共政策领域,政府人员需要主动适应技术挑战和响应社会需求,基于事实依据对资源、基础设施和税收收入等实施科学决策和有效利用。在这样的背景下,领导者应如何适应公共组织的环境变化,以确保可持续可行的运营业务模式,并平衡好利益相关方的需求,是一个值得探讨的问题。此外,还需要明确怎样才能确保领导者和管理者在正确的时间拥有正确的数据,从而为响应性分析和管理决策提供科学依据。

本文讨论了美国政府设计绩效管理系统所需的关键构建模块,提供了战略性的和动态的信息源。由于政府组织是一个复杂开放的系统,为实现其使命,绩效管理系统需要利用大数据和相关技术分析技术工具来评估组织是否成功,需要识别、衡量和监测内部活动与预期成果间的联系及其成果间的叠加效应,需要预测、监控和应对生态系统变化,衡量组织行为的特殊情形,促使策略动态积极适应生态系统变化。

一、美国政府当前的绩效管理

美国政府领导者和管理者在自然的合规性诱导环境中管理绩效。美国国会和美国行政管理和预算局增加了一些不完全的,甚至是竞争性的,对本已任务繁重的美国政府行政和管理人员的管理权限,运用没有发展或者验证过的现实变革理论,指导美国政府的管理改革。许多绩效管理举措是由一群专业人士设计的,他们基于狭义的构想来衡量绩效管理改革的成功与否,但这对于美国政府绩效或公众对美国政府信任程度的影响是微不足道的。改善美国政府组织的绩效是一项巨大的挑战,公共部门的绩效管理和评估存在着一些障碍和缺陷。当前尽管联邦需要依据2010年《政府绩效与结果法案修正案》对季度数据进行审查,但因没有充分利用大数据和现代分析工具,也没有为改进流程提供足够指导以支持一个有充分证据支持的动态、及时的科学决策过程,因此未能促使整个美国政府采用变革性的做法,也就无法产生巨大的创造力。

2018 年,美国国会通过了《循证决策基本法案》,美国行政部门也发文要求各组织通过美国行政管理和预算局备忘录,将数据用于以证据为依据的决策。但无论是立法还是执行要求,通常都会产生与各组织以合规性为导向的相同反应。过去十多年间,美国政府问责局一直在跟踪联邦组织在决策过程中使用绩效信息的情况,发现其在实际操作和持续改进方面很少有进一步使用数据的行为,而且2007 年以来,绩效信息的使用水平没有显著变化。学者对如何改善美国政府绩效管理提出了很多建议,并在研究中达成一个相对的共识,即绩效评估的整体方法要远远优于单一观点所主导的方法。李(Lee)和诺埃尔(Nowell)记录的绩效评估框架和马茨(Martz)研究的评估组织绩效的绩效模型共同提供了一个组织应关注的子系统度量要素的相当全面的清单。但是,现阶段美国政府绩效管理方法仍有如下局限:①主要关注一个或多个子系统,而不是所有子系统及其在整个过程中可能产生的绩效价值的相互作用和新出现的结果;②缺乏政策和方案对公共价值的影响的有关评估;③极少系统地衡量组织子系统不同部分运行所产生的网络效应或协同效应对生态系统的影响,特别是非预期的影响;④仅能提供有限的指标来评估一个组织正在适应生态系统变化的情况;⑤仍倾向于采用更传统的分析方法来衡量关键绩效指标,忽视统计建模、数据分析等;⑥不关心战略制定及关键绩效指标与大数据和信息管理间的动态一致性;⑦侧重于对短期绩效和当前活动的横向评估,不提供对行为模式的持续动态识别或对预期绩效的预测性评估方法。

二、持续改进的美国政府绩效管理

美国政府需要一个中央级别或大部门级的知识经纪人提供重点行政管理、新型知识数据及外部产生的大数据。知识经纪人是技术娴熟的专业人员,与组织领导一起工作,搭建基础设施,帮助领导者和高级管理者提出有关组织计划和政策相关的问题,监督数据的收集和生成,为用户保护和分析数据,提出相关见解,并为战略制定和科学管理提供依据。本文所描述的知识经纪人是循证政策制定委员会首席执行官在其报告《循证政策的承诺》中提出的,之后签署的《循证决策基本法案》也要求各组织任命首席执行官。过去十多年来一些联邦组织如劳工部设立了首席执行官,奥巴马政府的美国行政管理和预算局也曾推荐这种做法,但实际上目前大多数组织并没有设立这样一个位于中心的知识经纪人,即使在拥有首席执行官的代理组织中,知识经纪人的管辖权也并未扩展到所有数据收集系统中,协同作用因此无法衡量。对于为何需要设立这样一个中央战略办公室,以及它应该如何与许多其他主管(如数据、绩效改进和信息技术)协同运作,以及如何将这些知识经纪人置于整个组织的绩效管理系统中,目前还未有定论。我们认为,知识经纪人应担任循证战略、绩效和数据管理的首席架构师,为大型组织收集和清点数据。他们的主要职责包括:①作为整个组织数据收集工作的中心枢纽,跟踪所有重要的评估研究;②参与制定学习议程,帮助领导和高级管理者就其计划提出新问题,通过年度整体评估;③参与确定现有数据源,监视和度量关键绩效指标;④回答领导问题,提供评估分析,支持循证决策;⑤促进数据管理和分析人员间的讨论,着力实现数据提取、集成的标准化和自动化;⑥主导设计数据采集相关标准,指导统计模型分析,为决策者提供及时、可靠和准确的调查报告;⑦记录、利用现有数据,避免重复收集数据;⑧跟踪关键绩效指标和分析流程,提供数据库和关键绩效指标可用的“中央花名册”,为长期学习提供资源;⑨为提供工作人员适当培训,加强数据科学利用。

马茨提供的模型将领导者和管理者的注意力,从他们的组织内部转移到他们的组织外部,即一个更大的生态系统的组成部分上。这个生态系统影响着组织,但反过来也受到组织的影响。李和诺埃尔描述的绩效框架是开放式的,它不仅衡量内部绩效,还评估美国政府行为对公共价值的影响,以及组织行为对其所处生态系统的预期和非预期后果。

开放系统框架是由知识经纪人、政府领导者和管理者在中心战略的基础上上精心策划的,通过更好地协调领导目标和运营方式,向员工提供所需的技能和工具,提高员工的能力,帮助组织更有效地运营,将组织文化与期望的使命信息成果结合起来。开放系统可以通过监视相关外部系统来支持领导决策,该组织的知识经纪人可以在收集有关内部和外部运营与系统的数据方面进行协调。此外,许多系统会影响中介生态系统中的代理业务。为动态适应这些系统的变更,代理组织需要预测和监视其变更的二次结果,检测其正在发生的变更突发事件。传统绩效管理框架与开放系统框架的具体区别如表1 所示。

表1 传统绩效管理框架与开放系统框架的比较

三、持续改进的美国政府绩效管理对我国政府的启示

依法治国是我国政府建设民主、文明、现代化国家的重要标准,我国政府在绩效管理上以经济发展和效率为主要价值取向。近年来尽管国内生产总值、财政收入等显性绩效显著增加,但环境可持续发展、社会公平等隐性绩效却出现了价值冲突问题,未能成比例显著上升。互联网大数据时代的出现,使得绩效管理从单一化走向多元化,并演变成常态化。当前国内经济面临结构性矛盾和下行压力,需进一步妥善处理好政府与市场的关系。各地方政府应结合自身实际,因地制宜,在创新中科学实施绩效管理。持续改进的美国政府绩效管理模式对我国政府科学施行绩效管理有以下启示。

(一)加强大数据机制建设,致力于建立大数据分享平台

依据《中华人民共和国政府信息公开条例》中大数据采集、管理方法等实施细则,打通政府不同部门间、政府与社会间的信息沟通渠道,致力于大数据信息资源科学利用价值最大化。依法建立政府介入的第三方国家数据库、网络数据安全等制度,促进大数据良性发展。明确数据采集、加工、查询责任,建立数据管理流程和机制,扩大数据源种类。确立不同领域数据采集、格式等技术规范,保持数据持续动态及时准确更新。此外,引导构建重视数据应用的社会环境,建全大数据保障机制,建立大数据资源共享平台,形成全覆盖、全过程、全方位政府绩效管理模式。

(二)加强公职人员学习和培训,塑造大数据管理理念

大数据深度融合技术分析,使得隐性的数据线性化,静态的数据动态化。公职人员必须依靠科学的数据处理技术,从封闭的自我理念转向开放的共享理念,以大数据为基础,实现内外部环境信息的共享及政府数据信息的逐步公开。公职人员必须加强学习与培训,改变传统思维模式,建立大数据思维与管理理念,并以此为基础解决问题。

(三)夯实大数据人才基础,培养知识经纪人型人才

政府全面预算绩效管理需要一批掌握大数据规律、精通财务管理和拥有计算机技术的知识经纪人型人才。知识经纪人在美国政府动态绩效管理中起到了极其重要的作用,这一角色同样适用于我国政府,因此需要重点培养一批拥有一定财务知识和管理经验的政府绩效管理人员,形成政府绩效管理的骨干力量,让大数据应用能力成为他们的技能标配。政府需要利用外部力量,聘请大数据领域专家组建顾问团队,做好技术支持和指导人才培养。此外,应将大数据技术纳入教育培养体系,培养知识经纪人型人才,鼓励高校设立相关跨专业培养项目,为我国全面预算绩效管理和大数据战略提供复合型人才。

(四)以公共价值为基础,构建政府绩效管理框架

我国的经济文化背景不同于美国,公民参与政府绩效管理的机制尚未形成。近年来,政绩工程和扰民伤民事件偶有出现,其主要原因在于,部分公职人员盲目追求公共价值绩效,而且目前国内尚未形成一个稳定的政府绩效管理框架。政府绩效管理应当理性地反映各方面情况,政府在对绩效价值链进行分析和管理的同时,应加大对公共资源和权力的投入,尽可能使政府绩效管理效率最大化。成功的政府绩效管理需要借助大数据技术,以公共价值为基础,强调公平效率,做好绩效管理过程与产出的管控,并随着内部流程、价值内涵、环境变化、宏微观运行机制的变化而不断变化,最终形成一个以生态系统为导向的协同政府动态绩效管理的有机系统。

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