（会计学专业论文）政府采购资金使用数据挖掘研究.pdf

重庆理工大学硕士学位论文 2 患，判断政府采购是否发挥了财政资金支出的导向作用等等。 随着数据挖掘技术的不断成熟和广泛应用， 数据挖掘能为政府采购政策的制定和 监督管理提供有效的依据和技术支持。数据挖掘技术是对大量的数据进行微观、中观 乃至宏观的统计、分析、综合和推理，力图发现各因素之间的相互关联，以指导实际 问题的解决或为决策提供依据，甚至利用已有的数据对未来的活动进行预测。数据挖 掘技术已经在金融、电信、零售、医疗、科研等行业领域得到了成功应用。 本研究是站在省市级政府采购管理部门的角度， 对省市及其区县的政府采购资金 使用进行数据挖掘分析。综上所述，本研究将结合数据仓库技术和数据挖掘技术，在 政府采购分析需求的基础上，先建立政府采购数据仓库，然后基于数据仓库对政府采 购资金使用进行数据挖掘分析。 1.2 研究的意义 1.2.1 进行本研究的必要性 1. 本课题的来源 重庆市政府采购信息化建设一直走在全国前列， 政府采购系列软件的开发与实施 是由重庆港澳大家软件产业有限公司（以下简称“大家公司” ）具体完成的，从 2003 年开始先后开发了政府采购管理系统、定点采购管理系统、网上询价管理系统、专家 语音自动抽取系统和网上辅助评标系统等。 本文题目就是来源于重庆港澳大家软件产 业有限公司与重庆理工大学签订的管理软件业务模型设计及可行性研究的预研子 课题，也是重庆市财政局和采购中心与大家公司进一步拟研究的方向，本文为其研究 作前期的探索。 2. 业务系统的数据问题 目前，政府采购管理部门主要是依附于原业务系统进行数据分析，建立政府采购 数据仓库进行数据分析的省市几乎没有。如果将来政府采购业务系统一旦更换或升 级，以前业务系统的数据就派不上用场，数据分析就不能持续；如果区县使用的政府 采购管理系统与省级使用的系统不是同一套系统，由于数据之间编码、命名习惯等不 一致，使得省级无法取得区县政府采购的数据，无法实现对区县政府采购的监管。通 过数据仓库技术对不同业务系统的历史数据进行抽取、转换和加载，最后集成政府采 购数据仓库。 而且数据仓库是独立于业务系统之外的数据库， 与业务系统的应用无关， 即无论政府采购管理系统如何更换或升级，都不影响政府采购数据仓库的数据。这也 是本文创建政府采购数据仓库的必要性。 3. 深层次的政府采购分析需求 目前，政府采购数据分析只是部分地利用历史数据，分析的角度也比较单一。但 1 绪论 3 是随着政府采购的不断成熟，对政府采购规范管理、公开、公平、公正、高效的要求 会越来越高。政府采购管理部门的分析需求也会越来越有深度，而不只是进行简单的 统计。如政府采购规模的预测、及早发现政府采购中的隐患、判断政府采购是否发挥 了财政资金支出导向作用、 找出供应商与采购单位或采购代理机构的关联关系等一系 列深层次的分析需求。比如说重庆市 2011 年的政府采购目录及限额标准做了较大的 改动，根据单次采购的金额划分各种组织形式的执行标准。随着重庆市政府采购的发 展形势，这就是根据重庆市政府采购深层次的分析需求，结合数据挖掘结果做出的政 府采购改革。 4. 数据分析平台的选择 虽然用统计的方法也能实现政府采购的分析需求，但是对于多维度的分析需求， 统计分析的方法是很难实现的。通过数据挖掘的成功案例，可以发现数据挖掘工具提 供了一个很好的数据分析平台， 而且对于逐年增多的政府采购数据来说更是很好的技 术。在理论上数据挖掘能实现政府采购深层次的分析需求，本文着力将数据挖掘理论 和具体的挖掘分析相结合，对数据挖掘在政府采购中的应用进行前期的探索。 1.2.2 本研究的意义 本文着眼于将政府采购历史数据提炼为政府采购所需的知识， 这些知识从不同的 角度指导政府采购决策，并分析该决策实现的社会价值和经济价值。本文不研究决策 是否落实以及是如何落实的。如图 1.1 所示。 图 1.1 数据创造价值的过程 1. 为政府采购决策提供依据 我国政府采购规模在逐年递增，采购范围也在逐渐扩大，需要加强政府采购规范 合理的管理。如政府采购管理部门在下达政府采购方式、采购组织形式、采购代理机 构时，为了遵循公开、公平、公正的原则，合理引进社会采购代理机构，发挥竞争机 制的作用，需要制定下达计划的标准。但是标准的制定是否合理，有没有事实数据做 支撑，这些都是政府采购决策时要考虑的问题。政府采购数据挖掘分析可以为管理部 重庆理工大学硕士学位论文 4 门制定计划下达标准提供有效的依据。 2. 从多角度分析政府采购需求 在一般的数据统计分析中，大多数分析涉及的维度较少，如果要从多个维度进行 分析就很难体现。 在数据集市的基础上利用数据挖掘技术就可以很轻松地从多个维度 对政府采购进行分析，包括采用一些上卷、下钻、旋转、切片、切块等方法。 3. 能加强政府采购的监管 政府采购涉及的对象很多，财政需要从各个方面去监管。虽然现在政府采购基本 上实现了信息化， 但是也很难做到全方位的监督管理。 通过政府采购数据仓库的建立， 获取省级以及区县的政府采购数据比较容易，能实现对省级以及区县政府采购的监 管；通过数据挖掘分析，管理部门可以根据需要从不同的角度去监管参与政府采购活 动的各个对象及采购活动本身。如从政府采购申请、执行、合同的签订、资金的支付 等政府采购流程进行监管， 从反腐倡廉的角度进行监管， 从提高效率的角度进行监管， 从财政资金效益最大化的角度进行监管，从公开、公平、公正的角度进行监管等等。 4. 发挥财政资金支出导向作用 通过政府采购扶持新兴产业和新兴技术、产品、项目，可以达到调整经济结构和 产业结构的效果。比如说支持节能节水环保产品、信息安全产品、正版软件的采购， 扶持中小企业发展等。在服务采购范围相对较小的情况下，加大对服务类采购项目的 实施力度。通过数据挖掘分析，可以判断政府采购是否朝着财政资金支出导向发展， 或者根据分析结果，及时调整财政资金支出导向，有利于社会经济建设和发展。 1.3 相关技术国内外研究及应用现状 1.3.1 数据挖掘技术的研究及应用现状 数据挖掘所探寻的是一种已经存在的、隐藏在数据中、暂时未被发现的知识。数 据挖掘真正引起人们的普遍关注起始于该技术在各行业领域的应用， 近年来数据挖掘 技术在零售、金融、医学、科研等行业领域内发挥了巨大的作用。 在零售业，数据挖掘的应用主要涉及客户细分和交叉销售。数据挖掘有助于识别 客户购买行为，发现客户购买模式和趋势，设计更好的商品摆放位置和分销策略，提 高商品销售量。如 alex berson 等人从客户关系管理的角度入手，阐述了零售业中利 用决策树算法和聚类算法进行客户细分，利用关联规则技术进行交叉销售的应用研 究；jiawei han 和 micheline kamber 认为，零售业的数据挖掘有助于识别客户购买行 为，发现客户购买模式和趋势，改进服务质量，取得更好的客户保持力和满意度，提 高货品销售量，设计更好的货品运输与分销策略，减少商业成本。 在金融业，可以利用神经网络、逻辑回归和决策树方法对客户信用进行评估、对 1 绪论 5 股票进行预测以及防止金融欺诈行为。 如 paolo giudici 和 olivia parr rud 利用神经网 络、逻辑回归和决策树方法对信用评估的相关问题进行了详细阐述；robert groth 从 防止金融欺诈的角度论述了数据挖掘的应用问题以及利用神经网络技术进行股票预 测的问题；michael j.a.berry 和 gordon s.linoff 则从金融产品的交叉销售和保险精算 的角度对数据挖掘在金融业的应用进行了探讨。 目前数据挖掘技术已经应用到肿瘤学、肝脏病理学、肝炎的生存几率预测等众多 医学领域。如 jiawei han 和 micheline kamber 从异构和分布式基因数据库的 dna 序 列间相似的搜索和比较、同时出现的基因序列的识别、发现在疾病不同阶段的致病基 因等方面阐述了数据挖掘技术在 dna 数据分析领域中的应用问题；muggleton 等人 提出利用归纳逻辑方法对氨基酸序列信息进行蛋白质第二结构的预测；robeit groth 则对聚类算法在患者手术后康复问题的应用分析进行了阐述。 一些著名的厂商也开始纷纷致力于数据挖掘工具的开发，包括 sas、spss、 oracle、ibm。同时，在统计、近邻、聚类等基础上发展出一些数据挖掘新技术。到 目前为止，kdd 国际研讨会的研究重点逐渐从发现方法等理论研究转向系统应用研 究，注重多种发现策略和技术的集成，以及多种学科之间的相互渗透。 现阶段，数据挖掘技术在政府采购方面的应用研究还比较少。不过数据挖掘技术 在政府采购方面的应用是有价值的，也是今后政府采购数据分析的发展趋势。 1.3.2 数据仓库技术的研究及应用现状 其实数据挖掘并不一定必须在数据仓库上进行或者说必须先建立数据仓库才能 使用数据挖掘。但是已经完成数据抽取、转换和加载的数据仓库可以为数据挖掘提供 它所需要的数据进行挖掘，免除了数据挖掘的数据准备阶段的繁杂过程，使得数据挖 掘能够迅速进入实质性阶段，提高了数据挖掘的效率。 数据仓库概念自提出之后，在证券业、银行、金融、保险及客户管理等多个领域 得到了广泛的应用。 尤其在国外， 许多大型的数据仓库已经建立， 并呈现出应用较早、 在电子化数据积累方面比较领先、业务应用较为丰富、业务人员it背景较强、有比较 完善的管理和实施等特点。美国沃尔玛连锁集团就是应用数据仓库的成功范例。沃尔 玛强大的数据仓库系统将世界4000多家分店的业务数据进行汇总， 使决策者能够在短 时间内获得准确及时的信息，并以此做出正确有效的经营决策。目前处于世界500强 的企业大多数都在建设或已经建设完成数据仓库系统，处于世界前列的电信运营企 业、银行都建设有数据仓库系统。 与国外相比，国内数据仓库的建设和应用还有一定的差距，数据仓库的应用还处 于起步阶段。随着我国市场日趋激烈的竞争和企业信息化的需要，近几年来国内的数 据仓库建设也得到了迅速发展，如邮政行业引入数据仓库进行基本业务分析，铁道部 重庆理工大学硕士学位论文 6 门引入数据仓库进行客流分析，零售业通过数据仓库进行产品管理分析等。1999年， 深圳国信证券的数据仓库系统的成功建设是国内数据仓库系统建设的一个成功案例， 该系统主要为公司的决策者提供快速有效的各种报表以及多维分析方式， 从而提高了 公司的市场竞争力水平。中国移动和中国联通在中国的电信运营企业中，是较早引入 了数据仓库应用的电信运营企业，中国电信和中国网通目前尚在着手建设标准，各项 工作还在规划部署中。另外，电子商务的迅速发展，要求商家为客户提供更优质的服 务，这也将促进数据仓库应用的发展。经过多年的数据仓库应用，金融、保险、电信 等传统数据密集型企业积累了大量的数据，数据仓库技术已经相对成熟，特别是数据 仓库设计、数据抽取、联机分析处理工具等都比较令人满意，为数据仓库的广泛应用 奠定了技术基础。 1.4 主要研究内容及技术路线 本研究分为四个部分，共六章。 第一部分为绪论（第一章） ，通过提出问题，指出本研究的必要性和研究意义、 国内外的研究现状、研究思路以及研究的主要内容。 第二部分为理论基础（第二章） ，对政府采购做了概述，介绍了数据仓库技术和 数据挖掘技术的方法和工具。 第三部分为分析需求和挖掘分析（第三章至第五章） ，通过对政府采购业务的现 状，提出政府采购深层次的数据挖掘分析需求，并建立数据仓库，再基于政府采购数 据集市进行数据挖掘分析。 第四部分为结论与展望（第六章） ，对论文的主要内容进行总结，并提出未来的 应用及研究方向。 本研究的技术路线如图 1.2 所示。 1 绪论 7 图 1.2 本研究的技术路线 1.5 研究方法和创新点 1.5.1 研究方法 本研究以公共财政学、数据仓库技术、数据挖掘技术为理论和应用基础，对政府 采购资金使用数据挖掘分析进行研究。 基于政府采购管理部门的视角创建政府采购数 据仓库，应用数据挖掘技术进行宏观、中观、微观分析，为政府采购政策的制定和发 现政府采购中的关联关系以及更大地发挥财政资金支出的导向作用等提供有效的、 有 据可依的知识。 目前，能提供常规挖掘过程和挖掘模式的数据挖掘工具很多，如 ibm 公司开发 的 intelligent miner for data 和 intelligent miner for text，spss clementine，新西兰 怀卡托大学开发的 weka，sql server，tpm 等。 本研究在选择数据挖掘工具时主要考虑以下三个方面，操作的简易性，数据 挖掘工具的可视化，数据挖掘工具的数据存储能力和开放性。基于这三个方面，本 重庆理工大学硕士学位论文 8 文选择 sql server 数据挖掘工具。 本研究的数据库为 microsoft sql server 2008 数据库，开发工具为 sql server 2008 business intelligence development studio。其中设计用 visual studio 2008，数据 库管理用 sql server management studio，数据提取、转换、加载用 sql server integration services，分析工具用 sql server analysis services。 1.5.2 本文的创新点 经查阅相关文献， 基于政府采购创建政府采购数据仓库和数据挖掘分析的研究还 比较少，本研究在以下两个方面进行了创新： 1. 根据政府采购业务及其分析需求， 创建独立于业务系统的政府采购数据仓库， 并根据分析需求设计政府采购数据集市。 2. 基于政府采购数据仓库，应用数据挖掘技术，通过聚类算法、关联规则算法、 时序算法、决策树算法对政府采购资金使用进行分析。 2 相关理论及技术综述 9 2 相关理论及技术综述 2.1 政府采购综述 2.1.1 政府采购概述 政府采购是公共财政支出管理的一个重要环节，管理的对象是公共支出。公共财 政是指政府在市场经济条件下提供公共产品和公共服务的分配活动与分配关系。 公共 财政管理包括公共收入管理和公共支出管理，公共支出管理要实现三个目标：一是资 金分配要合理，不能盲目分配和重复分配；二是资金使用效益要高，要做到少花钱， 多办事，办好事；三是公共财政资金的分配与使用要透明，便于纳税人和全社会进行 监督。公共支出管理又划分为转移性支出和购买性支出。购买性支出直接表现为政府 采购物品或劳务的活动，即政府采购。 2.1.1.1 政府采购的概念政府采购的概念 对政府采购的定义，理论界有不同的观点，不同的人有着不同的理解，但是实际 差异并不是很大，只是侧重点各有不同。各种定义对采购主体、资金来源和采购对象 的界定是比较一致的，认为采购主体是公共机构，包括“国家机关” 、 “事业单位”和 “社会团体” ；政府采购的资金来源具有公共性，虽然有的定义并没有明确指出；政 府采购的对象是货物、工程和服务，有的定义还将其限定在“指定的集中采购目录以 内或者采购限额标准以上” 。 2002 年 6 月我国颁布的 中华人民共和国政府采购法（以下简称 政府采购法 ） 中，对政府采购的定义是： “政府采购，是指各级国家机关、事业单位和团体组织， 使用财政性资金采购依法制定的集中采购目录以内的或者采购限额标准以上的货物、 工程和服务的行为。 ”政府采购不仅是指具体的采购过程，而且是采购政策、采购程 序、采购过程及采购管理的总称。这里的采购是指以合同方式有偿取得货物、工程和 服务的行为，包括购买、租赁、委托、雇佣等。货物是指各种形态和种类的物品，包 括原材料、燃料、设备、产品等。工程是指建设工程，包括建筑物和构筑物的新建、 改建、扩建、装修、拆除、修缮等。服务是指除货物和工程以外的其他政府采购对象。 2.1.1.2 政府采购的特殊性政府采购的特殊性 政府采购是相对于个人采购、家庭采购、企业采购或团体采购而言的一种采购管 理，政府采购既同于其他采购的市场性和效益性，又区别于其他采购所具有的行政性 和社会公众性。与个人采购、家庭采购、企业采购或团体采购相比，政府采购具有特 重庆理工大学硕士学位论文 10 殊性： 1. 采购主体的特定性 政府采购的主体是政府，这是区别于个人采购及企业采购的根本点之一。在我国 的政府采购法中明确规定政府采购的主体是“各级国家机关、事业单位和团体组 织” 。 2. 采购对象的限制性 政府采购的对象虽然包罗万象， 概括地说， 主要有三大类， 即货物、 工程和服务。 但是在政府采购法中对政府采购的三大对象做了限制，仅仅是指在依法制定的政 府集中采购目录以内或者采购限额标准以上的货物、工程和服务的采购。不仅如此， 我国已经颁布和实施了招标投标法 。在实际采购中，如果涉及到工程采购的具体 程序，还应遵照招标投标法的相关规定予以执行。 3. 采购执行人的特殊性 政府采购的执行人有别于个人采购、家庭采购等，政府采购的执行人不是采购主 体自己。一般情况下，为了政府采购公开、公平、公正的原则，由采购管理部门根据 采购的实际情况指定相应的采购代理机构执行采购， 除个别比较特殊的采购项目由单 位自行采购。 4. 资金来源的公共性 政府采购是政府为社会公众所提供公共服务的一种手段，自然，他的资金来源于 具有公共性质的财政性资金。2001 年 2 月财政部和中国人民银行印发的政府采购 资金财政直接拨付管理暂行办法 中明确指出： 政府采购资金是指采购机关获取货物、 工程和服务时支付的资金，包括财政性资金（预算资金和预算外资金）和与财政性资 金相配套的单位自筹资金。预算资金是指财政预算安排的资金，包括预算执行中追加 的资金。 预算外资金是指按规定缴入财政专户和经财政部门批准留用的未纳入财政预 算收入管理的财政性资金。单位自筹资金是指采购机关按照政府采购拼盘项目要求， 按规定用单位自有资金安排的资金。 这些资金的最终来源是纳税人的税收和政府公共 服务收费。 5. 资金支付方式的特殊性 政府采购资金的支付实行财政直接拨付和采购单位自付相结合的方式，统一管 理，统一核算，专款专用。 6. 政府采购资金的效益性 政府采购在采购数量和采购金额上均可谓数额巨大， 政府采购始终是各国国内市 场上最大的消费者。 据统计， 各国政府采购的资金一般均占国内生产总值的 10%至 15% 以上，占财政支出的 30%，甚至有些国家还远远超出这一比例。 2 相关理论及技术综述 11 2.1.1.3 政府采购的主体政府采购的主体 政府采购的主体是指在政府采购活动中享有权利和承担义务的各类参与者， 包括 采购人、供应商、采购代理机构、政府采购监管部门等。 采购人即政府采购的采购主体，包括各级国家机关、事业单位和团体组织。采购 人主要是编制政府采购预算，根据预算指标及实际需求申报政府采购项目，在采购过 程中，需要提交采购品目的详细参数，如技术参数、规格型号、商务条件等，从候选 供应商中确定中标供应商并与其签订政府采购合同，当供应商履行合同时要验收项 目，如果验收合格向采购管理部门提交资金支付申请。 供应商是指向采购人提供货物、工程或服务的法人、其他组织或自然人。在政府 采购中，两个以上的自然人、法人或其他组织可以组成一个联合体，以一个供应商的 身份共同参加政府采购。在政府采购活动中，满足招标要求的供应商，对招标项目进 行投标报价、按照合同履约交付货物、工程项目、实施服务，确认收款。 采购代理机构在政府采购活动中，主要是执行采购任务。从接收采购计划开始， 历经项目打包、与采购人确认采购需求、招标、开标到确定候选供应商。 在政府采购活动中，采购人与采购代理机构是一种委托代理关系。采购代理 机构包括集中采购机构、部门集中采购机构和社会采购代理机构。集中采购机构是由 设区的市、自治州以上人民政府根据本级政府采购项目组织集中采购的需要而设立 的。政府采购代理机构，是指取得财政部门认定资格的，依法接受采购人委托，从事 政府采购货物、工程和服务采购代理业务的社会中介机构。关于社会采购代理机构资 格的认定，财政部公布了政府采购代理机构资格认定办法 。对于单位有特殊要求 的项目，经过省级以上的人民政府批准后，也可不委托代理机构采购，单位可自行采 购。 政府采购处是财政局的下属机构。财政局下设多个处室，与政府采购活动有关的 处室有业务处室、国库处、政府采购处、预算处。其中，预算处主要是审核政府采购 预算，下达政府采购预算；业务处室主要是对政府采购项目财政资金进行审核；政府 采购处主要是确定政府采购的组织形式、采购方式、下达采购计划给采购代理机构， 最重要的是监督政府采购活动； 国库处主要是按照政府采购合同的要求支付政府采购 款项。 政府采购监督管理部门是指在整个政府采购活动中， 即从政府采购预算编制起至 政府采购计划的申报、采购、签订合同、验收、付款及售后服务等全过程的监管，对 政府采购活动本身和政府采购对象进行监督管理，同时还处理一些政府采购投诉事 件，保证政府采购公开、公平、公正地进行。 重庆理工大学硕士学位论文 12 2.1.1.4 政府采购的目标政府采购的目标 政府采购是政府调控经济、促进社会发展的重要政策工具，是深化财政改革、强 化财政资金支出管理的重要制度，是从源头上预防和治理腐败、加强党风廉政建设的 有效途径。当前，随着我国政府采购规模越来越大，政府采购制度进入了全面实施阶 段，政府采购的政策功能和调控作用也越来越强。 1. 提高财政资金支出效益 节约财政资金、提高财政资金利用率是政府采购的基本目标。政府采购通过强化 政府采购预算可以减少政府采购的盲目性，保证专款专用，从而降低成本，使资金使 用效益最大化；还可以通过集中采购达到资源共享、减少重复采购，避免造成财政资 金的损失；政府通过集中采购， “货比三家” ，好中选优，使有限的财政资金可以购买 到物美价廉的货物或得到高效、优质的服务，大大缓解了财政收支矛盾。 2. 调控宏观经济运行 政府采购作为国内最大的消费者，政府采购的数量、品种和频率将对宏观经济运 行产生较大的影响。 国际资料表明， 政府采购规模一般占本国当年 gdp 的 10%至 15%， 它完全能够作为国家调控宏观经济运行的重要手段。 根据社会经济发展的态势，政府可以利用政府采购的弹性区间适时地、适量地安 排采购行为。如在经济过热时，可适当压缩和推迟政府采购，减少社会总需求；在经 济偏冷时，可适当增加和提前进行政府采购，刺激社会总需求的增长。 3. 调整经济结构和产业结构 政府通过采购扶持新兴产业和新兴技术、产品、项目，可以达到调整经济结构和 产业结构的效果。比如说 20 世纪 80 年代，美国政府为扶持飞机制造、电信、电子等 行业的发展，除由政府提供优惠贷款外，这些行业的大公司一半以上的业务均来自政 府采购，导致美国高科技行业的迅速发展且居于世界领先地位。又如我国 2011 年政 府采购工作要点指出，加大对服务类采购项目的实施力度，争取将更多的公共服务、 专业服务等传统服务项目纳入政府采购范围；扎实开展保障性安居工程、水利设施建 设及抗灾救灾物资等关系民生项目的采购管理工作。 2.1.2 政府采购资金概述 2001 年 2 月财政部和中国人民银行印发的政府采购资金财政直接拨付管理暂 行办法中指出：政府采购资金是指采购机关获取货物、工程和服务时支付的资金， 包括财政性资金（预算资金和预算外资金）和与财政性资金相配套的单位自筹资金。 2.1.2.1 政府采购资金的组成政府采购资金的组成 根据政府采购资金的定义可以知道，政府采购资金由预算资金、预算外资金和单 2 相关理论及技术综述 13 位自筹资金组成。 预算资金是指财政预算安排的资金，包括预算执行中追加的资金。 预算外资金是指按规定缴入财政专户和经财政部门批准留用的未纳入财政预算 收入管理的财政性资金。 单位自筹资金是指采购机关按照政府采购拼盘项目要求， 按规定用单位自有资金 安排的资金。如图 2.1 所示。 预算资金 财政预算 安排的资金 预算执行中 追加的资金 单位自筹资金 预算外资金 按规定缴入财 政专户的资金 留用的未纳入 财政预算收入 管理的资金 图 2.1 政府采购资金的组成 2.1.2.2 政府采购资金的归集与支付政府采购资金的归集与支付 财政国库管理机构在代理银行按规定开设用于管理政府采购资金的专户 （以下统 称“政府采购资金专户” ） ，代理银行一般是指国有商业银行或股份制商业银行。政府 采购资金通过“政府采购资金专户”来进行归集与支付。 1. 政府采购资金的归集 属于单位自筹资金的，由采购单位在采购执行前将采购资金足额拨到“政府采购 资金专户” ，并由政府采购处开具往来结算收据；属于财政性资金的，由采购单位向 财政厅（局）提出用款申请，经批准后，财政厅（局）的相关业务科室将资金直接划 拨到“政府采购资金专户” ，形成用款计划。 2. 政府采购资金的支付 政府采购资金的支付实行财政直接拨付和单位自付相结合的方式，统一管理，统 一核算，专款专用。 政府采购资金财政直接拨付是指财政部门按照政府采购合同约定， 将政府采购资 金通过代理银行直接支付给中标供应商的拨款方式。 政府采购资金财政直接拨付分为 重庆理工大学硕士学位论文 14 三种方式，即财政全额直接拨付方式、财政差额直接拨付方式及采购卡支付方式。 财政全额直接拨付方式是指财政部门和采购机关按照先集中后支付的原则， 在采 购活动开始前， 采购机关必须先将单位自筹资金和预算外资金汇集到政府采购资金专 户；需要支付资金时，财政部门根据合同履行情况，将预算资金和已经汇集的单位自 筹资金和预算外资金，通过政府采购资金专户一并拨付给中标供应商。 财政差额直接拨付方式是指财政部门和采购机关按照政府采购拼盘项目合同中 约定的各方负担的资金比例， 分别将预算资金和预算外资金及单位自筹资金支付给中 标供应商。 采购卡支付方式是指采购机关使用选定的某家商业银行单位借记卡支付采购资 金的行为。采购卡支付方式适用于采购机关经常性的零星采购项目。 财政部门对于履约时间较长或采购资金量较大或分期分批支付的项目， 可以要求 采购机关制定资金划拨计划， 将预算外资金和单位自筹资金分期分批划入政府采购资 金专户。 政府采购资金贯穿政府采购活动整个流程。 政府采购资金使用包括采购资金的预 算、采购资金的申请、采购资金的计划、采购合同资金的签订、中标金额的支付。所 以，政府采购资金使用也是贯穿政府采购的各个阶段的。 2.2 数据仓库技术 2.2.1 数据仓库概述 随着信息技术的不断发展， 信息资产对于任何行业领域来说都具有不可估量的价 值，而社会的信息化发展又使得信息量飞速增长，面对信息量的急剧增加，数据库技 术也在不断地发展变化，传统的数据库已满足不了管理部门对数据信息的要求。如何 恰当的存储这些信息资产，如何方便的访问这些信息，特别是对于决策分析有着很大 的局限性。比如说企业生产效率低下，商品在商场的不协调摆放，对原材料的价格变 化不能及时了解， 企业管理者的预测和分析因为信息滞后而导致做出的决策失效等问 题，为了解决这些问题，数据仓库有关的概念和相关的技术得到了广泛的应用。在政 府采购中，也面临着类似的问题，如何提高政府采购效率，政府管理部门希望随时了 解采购代理机构采购执行进度，对政府采购进行及时有效的分析并做出决策等。这样 看来，在政府采购中应用数据仓库技术是必然的趋势。 2.2.1.1 数据仓库的概念数据仓库的概念 数据仓库这一概念是 1992 年由 willian h.inmo 在其著作building the data warehouse一文中提出，即数据仓库（data warehouse）是一个面向主题的（subject 2 相关理论及技术综述 15 oriented） 、集成的（integrated） 、相对稳定的（non-volatile） 、反映历史变化（time variant）的数据集合，用于支持管理决策(decision making support)。简单来说，数 据仓库就是支持决策制定过程的一组数据。 2.2.1.2 数据仓库的特点数据仓库的特点 数据仓库不是将传统数据库的数据进行简单的堆积，而是从容量庞大的传统数 据库中抽取数据，并将其清理、转换为新的存储格式，即将存储在数据库中对决策 分析所必需的、历史的、分散的、详细的数据，经处理转换成集中统一的、随时可 用的信息。数据仓库与传统数据库的区别见表 2.1 所示。 表 2.1 传统数据库与数据仓库的区别 区别点 传统数据库 数据仓库 是否面向主题 主要是处理业务 不处理业务，面向主题 是否集成 只有当前系统的数据 来源于多个信息系统的数据 是否相对稳定 不断更新 定期更新、加载，且历史数 据不会被删除、修改 是否反映历史变化 覆盖一段时间内的数据，多数业 务都涉及到最新数据 覆盖多年的历史数据 下面将结合传统政府采购数据库对数据仓库的特点进行详细的分析： 1. 面向主题的 传统政府采购数据库的数据组织面向事务处理任务，政府采购业务系统与其他 相关业务系统的数据是各自分离的；而政府采购数据仓库是将各个业务系统的数据 按照一定的主题进行组织的。主题是指管理部门使用数据仓库进行决策时所关心的 重点方面，一个主题通常与多个操作型信息系统相关。 传统数据库主要围绕应用和针对具体业务设计解决问题的方法和途径，组织与 此相关的一段时间内的业务统计、分析工作；数据仓库则以一个固有的业务主题作 为处理的主体，是从整体、全局的角度来衡量这些主题在政府采购中的作用。在政 府采购中的具体业务包括政府采购申请、计划、执行、合同的签订、拨付采购资金 等。传统政府采购数据库系统主要集中在每个业务模块的应用上，以及对月报、季 报、年报的统计分析。政府采购数据仓库将政府采购的申请或者是政府采购执行等 作为分析的主题，对政府采购的采购单位或者采购代理机构等进行数据分析。 2. 集成的 面向事务处理的传统政府采购数据库通常与某些特定的应用相关，如部门预算 管理、国库集中支付管理、资产管理等系统，这些数据库之间相互独立，而且数据 重庆理工大学硕士学位论文 16 往往异构 （如编码、命名习惯、实际属性、属性度量等方面的不一致，例如，对是否 追加采购的编码，有的系统用“是”或“否”来表示，有的用“1”或“0”表示； 再比如采购单位编码、供应商编码等在不同的系统可能采用不同长度的字符串表 示） 。而政府采购数据仓库中的数据是在对原有分散的数据库数据进行抽取、清理的 基础上经过系统加工、汇总和整理得到的，消除了源数据中的不一致性 （即当这些数 据进入数据仓库之前，就采用数据清理工具消除应用问题中存在的许多不一致，使 之在数据仓库中有统一的表示和含义） ，以保证数据仓库中的信息是关于整个政府采 购的一致的全局数据信息。 3. 相对稳定的 传统政府采购数据库中的数据是实时更新，数据根据业务需要随时发生变化。 而政府采购数据仓库的数据主要供管理部门决策分析，所涉及到的数据操作主要是 数据查询，一旦某个数据进入数据仓库，一般情况下将被长期保留，很少修改和删 除，只需定期加载、更新。 4. 反映历史变化的 传统政府采购数据库主要关心当前某一个时间段内的数据，而数据仓库中的数 据通常包含历史数据信息，系统记录了政府采购从过去某一时间点到目前的各个阶 段的信息，通过这些历史信息，可以对政府采购的发展和未来趋势做出定量分析和 预测。 2.2.1.3 数据集市数据集市 数据集市是指为某个特定的部门提供有关的数据和报告， 它是数据仓库的一个输 出部分，如采购申请、采购计划、采购合同、中标结果等。一般说来,一个数据集市 是按照某一特定部门的决策支持需求而组织起来的、 针对一组主题的应用系统。 例如， 预算单位拥有自己的数据集市,用来进行单位采购情况的分析；采购代理机构也拥有 自己专用的数据集市,用来为本机构的采购执行进度分析提供辅助手段。 虽然数据集市并不是必要的，但是对于大中型企业的数据仓库系统非常有用。全 国政府采购数据仓库系统是一个庞大的系统，为了提高访问效率，创建数据集市也是 必要的。虽然本研究的数据尚未涉及到全国政府采购数据，但是全国政府采购数据仓 库是政府采购数据分析的趋势， 所以本研究基于政府采购数据仓库构建政府采购数据 集市，从而进行数据挖掘分析。 根据政府采购业务的需求，可以将政府采购数据仓库分成几个不同的数据集市， 每个数据集市面向不同的主题，完成用户不同的分析和查询需求，就像是数据仓库的 一个子集，数据集市可以在一定程度上缓解访问数据仓库的瓶颈，提高访问数据仓库 的性能。数据集市中的数据通常由基础数据仓库的详细数据聚合而来，部门可以根据 2 相关理论及技术综述 17 各自不同的聚合要求构造不同的聚合层次。 数据集市一般分为两种，一种是从属数据集市（dependent data mart） ，一种是 独立数据集市（independent data mart） 。从属数据集市是指数据集市的数据直接来源 于中央数据仓库，一般是访问数据仓库比较频繁的业务部门建立从属的数据集市，这 样可以提高查询的响应速度，如图 2.2 所示。 图 2.2 从属数据集市 独立数据集市的数据直接来源于各业务系统，面向各个业务部门建立的各自的数 据集市，如图 2.3 所示。 图 2.3 独立数据集市 多个独立数据集市的积累，是不能形成企业级的数据仓库的，这是因为数据集市 为各个部门所用，各个数据集市之间存在不一致性是难免的。在没有统一的数据仓库 重庆理工大学硕士学位论文 18 协调下，当多个独立数据集市增长到一定规模之后，由于脱离数据仓库的缘故，只会 又增加一些政府采购信息孤岛，仍然不能以整个政府采购的视图分析数据。也就是说 “先独立地构建数据集市，当数据集市达到一定的规模再直接转换为数据仓库”是不 合适的。从长远的角度看，从属数据集市在体系结构上比独立数据集市更稳定，所以 本研究基于政府采购数据仓库创建政府采购从属数据集市。 2.2.1.4 联机分析处理联机分析处理 基于数据集市的典型应用主要包括联机分析处理（on-line analysis process， olap）和数据挖掘，本小节将着重介绍 olap，在本章第三节将详细介绍数据挖掘。 olap 对以多维形式组织起来的数据通常采取上卷、下钻、切片、切换、旋转等 各种分析方法，以求剖析数据，使管理决策者能从多个角度、多侧面地观察数据库中 的数据，从而深入地了解包含在数据中的信息、知识。 olap 系统具有灵活的分析功能、 直观的数据操作功能和分析结果可视化表示等 突出优点，从而使用户对基于大量复杂数据的分析变得轻松而高效，利于迅速做出正 确的判断。olap 支持复杂的分析操作，侧重决策支持，并且提供直观易懂的查询结 果，便于管理决策者对数据进行深入观察。在 sql server 2008 中，olap 是使用表 格形式展示数据，并在表格中使用多个标题、颜色来突出显示数据维度。 2.2.1.5 数据仓库技术中相关名词理解数据仓库技术中相关名词理解 1. 维度和层次 维度是观察分析的视角，是一种高层次的类型划分，一般为字符型指标。例如， 如果想按照时间、采购目录或供应商等进行分析，那么时间、采购目录和供应商就是 维度，其中时间维度是数据仓库创建中最常用的维度。不同的维度可以看到各量度的 汇总信息，也可以通过所有的维度进行交叉分析。 层次是维度内容的分组，组跟组之间存在一定的上下级次关系。如年季度月 份日期就是时间维度中的一个层次。层次描述了一种路径，用以指明如何从汇总数 据逐级下钻到明细数据或从明细数据上卷到汇总数据。 2. 上卷和下钻 上卷是为了增加数据聚合程度，并从层次结构中清楚细节层次。比如说日期的层 次为年度半年季度月份日期，上卷操作清除了月份细节，只展示每个季度的 总数据；还可以进一步增加数据的聚合程度，清除半年细节，只展示年度数据。上卷 还可以减少维度的数量，清除某一维度的信息，从而将三维表格变成二维表格。 向下钻取是上卷操作的互补操作。即向下钻取是为了降低数据的聚合程度，并向 层次结构添加新的细节层次，同时可以增加表格的维度数量。以时间维度为例，在年 2 相关理论及技术综述 19 度层次上，为了降低数据的聚合程度，增加季度或者月份层次。 3. 切片和切块 切片和切块是数据仓库中经常用到的术语。切片是将某个维度设为确定的值，从 而减少立方体维度的数量；切块是将某个维度设定在一个范围之内，其余维度可设为 确定的值，也可设定一个范围，只展示该范围之内的数据。在采购目录、采购单位、 采购时间（年层次）的三维结构中，将时间维度确定为 2009 年，则是切片操作；若 将时间确定为从 2008 年到 2010 年，则为切块操作。 4. 旋转 旋转意味着改变多维表格的布局，突出显示维度的不同组合，其目的是从不同的 视角分析同一组信息。 通常的做法是改变维的方向， 在多维表格中重新安排维的位置， 通常的做法是互换多维表格的行列。如供应商、采购时间（年层次） 、采购目录的三 维结构中，对于每一项采购目录，可以分析有哪些供应商提供，每个供应商在 2008 年、2009 年、2010 年供应的价格情况，如表 2.2 所示；如果要改变分析的视角，互 换采购目录和供应商的位置，分析每个供应商都提供哪些采购目录，每年提供的商品 价格趋势，如表 2.3 所示。 表 2.2 提供同一种商品的供应商的价格比较 采购目录供应商 2008 年 2009 年 2010 年 计算机 供应商 a 供应商 b 印刷 供应商 h 供应商 l 表 2.3 供应商提供的所有商品的价格比较 供应商 采购目录 2008 年 2009 年 2010 年 供应商 b 计算机 服务器 硬盘 供应商 h 印刷 出版 重庆理工大学硕士学位论文 20 2.2.2 数据仓库模型 模型是对现实世界进行的抽象描述，在信息管理中要实现对信息的管理与分析， 就要依靠数据模型将现实世界的事物转换为信息世界的数据。 创建数据仓库所采用的 模型主要有概念模型、逻辑模型、物理模型。数据仓库的创建过程是一个非常复杂的 过程，需要从政府采购中涉及的组织结构以及具体业务特点出发，通过借助合理的元 数据模型和粒度模型来构造出数据仓库的概念模型， 并进一步建立数据仓库的逻辑模 型以及物理模型。数据仓库的设计需要先进行数据模型的设计，并且是在概念模型、 逻辑模型和物理模型的依次转换过程中实现的。数据仓库模型中各种数据模型如图 2.4 所示： 图 2.4 数据仓库的各种数据模型 2.2.2.1 概念模型概念模型 数据仓库概念模型的设计需要给出一个数据仓库的粗略蓝本， 以此为工具来确认 数据仓库的设计者是否已经正确地理解了数据仓库最终用户的信息需求。 在设计概念 模型时，必须保证数据仓库中的所有业务都被归纳进概念模型。常见的概念模型有星 型模型和雪花模型。 1.星型模型 星型模型是相当简洁的数据仓库概念模型，它可以准确地反映出各实体之间、实 体与属性之间的逻辑关系。在数据仓库中，实体即事实表，属性即维度表。一般情况 下，事实表中的数据不允许修改，新的数据只是简单地增加到事实表中。维度表主要 包含存储在事实表中数据的特征数据。 星型模型的核心是事实表，围绕事实表的是维度表。每个维度表利用维度关键字 与事实表中的外键被约束在表中的某一行，以与事实表相关联。维度表中的对象通过 事实表与另一维度表中的对象相关，以实现通过事实表将多个维度表进行间接关联， 建立各个维度表对象之间的联系。 政府采购数据仓库概念模型中星型模型的结构如图 2.5 所示。 2 相关理论及技术综述 21 采购单位采购目录 申请日期 采购申请明细 商品属性 图 2.5 星型数据模型结构 在图 2.5 中，以采购申请为政府采购数据仓库概念模型的事实表，申请日期、采 购单位、采购目录、商品属性则是维度表，具体描述采购申请事实表中的特征数据。 2.雪花模型 雪花数据模型是对星型数据模型的扩展。在雪花数据模型中，每个维度都可以向 外连接到多个详细类别表。在这种数据模型中，维度表除了具有星型数据模型中的维 度表功能外，还连接到对事实表进行详细描述的详细类别表，从而达到缩小事实表、 提高查询效率的目的。政府采购数据仓库雪花数据模型结构图如图 2.6 所示。 采购单位采购目录 申请日期 采购申请明细 商品属性 所属行业 单位性质 图 2.6 雪花数据模型结构 图 2.6 的政府采购数据仓库的雪花模型是在图 2.5 星型模型的结构上进行的扩 展，将采购单位扩展到采购单位的性质、采购单位所属的行业，这是对采购申请事实 表更详细的描述。 2.2.2.2 逻辑模型逻辑模型 逻辑模型是按主题域组织起来的， 主题域之间的关联关系可以引申到每个主题下 重庆理工大学硕士学位论文 22 各个逻辑模型之间的关联关系，不但可以很容易满足现有的一些跨主题查询需求，还 可能产生大量有价值的信息。 并且， 在逻辑模型设计还需要充分地考虑各主题的指标、 相关维度、以及其他虽然与分析无关但有明细查询意义的字段。 设计数据仓库逻辑模型需要注意以下三点： 逻辑模型设计基于主题域设计的基 础。逻辑模型设计在满足现在信息需求的前提下，还应具有可扩展性，以满足新的 信息需求。逻辑模型设计必须有灵活、统一的数据组织结构，尽量包含现有和未来 业务关心的信息。 逻辑模型是对高层数据概念模型的细分， 在高层数据模型中所标识的每个主题域 或指标实体都需要一个逻辑模型相对应。通过逻辑模型的设计，可向用户提供一个比 概念模型更详细的设计结果，主要是对事实表和维度表、详细类别表的设计，使管理 部门了解到数据仓库能够给他们提供一些什么信息。 逻辑模型也就成为数据仓库开发 者与使用者相互之间进行数据仓库开发的交流与讨论的工具。 1. 事实表 事实表中一般包含两部分，一部分是由主键和外键组合成的键部分，另一部分是 管理部门希望在数据仓库中了解的数值指标， 事实表中的这种指标往往具有数值化和 可计算的特点。 事实表是数据仓库中最大的表，它包含大量的基本业务详细信息。由于过于庞大 的事实表在表的处理、备份和恢复、查询等方面需要更多的时间。所以在实际设计事 实表时，要使事实表尽可能的小，可以利用减少列的数量，降低每列的大小，把历