政府采购协议商品网上交易资金挖掘财会管理分析研究

 

1 绪论

 

1.1 研究背景

随着信息技术的发展，大数据时代的到来，以云计算、物联网等技术为关键核心技术的政府采购电子交易模式正在颠覆传统的采购模式，把政府采购人、采购代理机构、采购管理部门、采购审批机构、评审专家、供应商、电子交易平台等多个角色同时有效的联系在一起，实现政府网上采购交易信息的互联互通。这将在很大程度上降低采购的成本，提高采购效率，从而实现对政府采购的监督达到公开透明、公正公平的目的，对政府采购来说，这是一种全新理念和改革创新，促使了传统政府采购模式走上一次彻底的变革，也将变成未来政府采购最主要的发展趋势。目前，我国政府采购网上交易模式的探索时间尚短，在网上采购协议商品模式顺利运行的同时也呈现出很多缺点。随着政府网上采购协议商品类别的增加以及采购方式的不断变化，政府采购业务处理系统中积累了大量有价值的数据，但只有少部分被政府采购相关者用于基本统计分析[1]。随着数据仓库技术和数据挖掘技术的不断成熟，给政府采购网上交易资金大数据分析带来了机会。政府采购数据仓库是独立于业务处理系统的数据库，无论政府采购业务处理系统是升级还是更替，都不影响建立的政府采购数据仓库里存储的数据。而政府采购资金数据挖掘能为政府网上采购的政策制定和监督管理提供有依据的数据支持，即它是对大量采购资金相关数据进行挖掘、分析、综合和推理，力图发现各政府网上采购因素间的关联性，力图解决网上采购相关实际应用问题。本研究是站在重庆市政府采购管理部门的角度，基于协议供货商品对省（市）及各下属区县的政府采购网上交易资金数据进行挖掘与分析，基于数据仓库和数据挖掘技术，在政府采购协议商品网上交易模式的应用需求基础上，建立政府采购数据仓库和从属数据集市，进而对网上采购协议商品的交易资金数据进行挖掘与分析。

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1.2 研究意义

大数据时代，政府网上采购已成为必然趋势。随着采购规模壮大，上级监管部门也需要加强政府网上采购合理化和规范化管理，但政府采购相关者很多，针对全方位监督，当前信息化水平远远不够，需要增大各方监管力度。本研究集中对重庆市政府采购网上交易资金的历史数据转换成有价值的采购知识，多角度指导政府网上采购相关策略，并分析该决策如何为政府采购管理部门加大采购资金监管工作力度并帮助采购人提供采购便利。现今政府采购监管部门主要通过政府采购业务处理系统来实现统计分析并以此为监督参考，一旦政府采购业务系统发生变化，历史数据将无法再利用，统计分析也将不能持续。此外，某些区县使用的政府采购管理系统与省市级使用的系统不同，监管部门不能对区县政府网上采购的实现监管。政府采购监管部门无论是制定政策还是监督管理都需要有效数据参考。自重庆市政府采购电子交易平台建成以来，年采购资金交易额从 2012 年网上交易平台建立的 0.4 亿增长至 2017 年 12 亿之多，政府采购网上交易日数据量也从零逐渐向几十万、几百万甚至几千万变化，目前日平均产生的采购数据大小达 800 M以上。面对如此多的政府采购数据，监管部门只统计了较少数据，不知道如何实现网上交易资金数据更多的价值，将不能发现政府网上采购中存在的有用规律和问题。大数据时代，随着网上采购数据的增加，政府采购相关者的需求也从基本统计分析转变为政府采购大数据分析（数据之间的关联性等），因此传统分析方法已不能满足需要，数据仓库技术和数据挖掘技术与之契合。政府采购数据仓库的建立将实现政府采购数据结构的一致性，改善监管部门因数据结构不同而无法获取各区域的采购数据问题，即使各区域政府采购管理系统被替换，政府监管部门也能实现对各区域的采购监管。数据挖掘技术应用于政府采购数据不仅能区别于传统统计分析进行多维分析，还能深层次挖掘网上交易资金数据的价值，政府采购管理部门也可根据应用需求去监管政府采购相关者和采购行为本身，比如从反腐倡廉的角度利用关联规则挖掘帮助监管部门发现采购人与供应商之间的关系，从历史成交资金角度根据实时动态时序图把控采购商品的价格变化等。此外，政府采购数据仓库的建立解决了数据挖掘的数据预处理过程，提高了挖掘工作效率。

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2 理论基础和技术综述

 

2.1 政府网上采购协议商品的相关理论

2.1.1 政府网上采购协议商品概述

根据中华人民共和国颁布的《政府采购法》，政府采购的定义是指各个级别的国家机关单位、事业单位以及团体组织，使用财政性资金采购的依法制定集中采购目录范围内或者采购限额标准范围以上的工程、货物和服务行为[18]。政府采购网上交易模式近年随着信息化水平不断发展和采购模式不断变化而诞生，目前还没有标准一致的定义。中国政府就政府采购电子化的含义指出，它是将政府采购基础设施融合信息技术产生的在线管理、执行与报告等过程的应用[19]。专著《政府采购电子化理论探索与实践》一书中阐明政府采购电子化是指政府部门采用顺应时代的信息技术，确认各个部门采购工程、货物和服务的一种政府采购形式，其冲出时间与空间的障碍，增强政府采购信息的透明度，帮助政府采购相关活动寻找捷径[20]。政府网上采购的主体主要包括采购人、供应商和厂商、采购代理机构、政府采购的监督管理部门、平台代理机构和第三方价格管理等，其中，采购人、采购代理机构、供应商与厂商在政府采购网上交易活动中享有相应的权利并承担其义务，即政府采购当事人。政府网上采购协议商品主要是完成采购人与供应商网上交流并最终完成采购交易的过程。

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2.2 数据仓库技术

数据仓库的概念是在 20 世纪 80 年代由“数据仓库之父”William. H. Inmon在“Building The Data Warehouse”（《建立数据仓库》）一书中首次提出的，并被广泛接受。他解释的政府采购数据仓库是一个面向应用主题的、相较稳定的、可以集成的、反映历史数据变化的数据集，集中用于支持应用管理决策[22]。数据仓库主要是将政府网上采购长期积累的海量采购数据，进行系统的分析整理，然后利用各分析方法进行复杂数据分析，帮助政府采购相关者从大量的采购信息中，快速有效地分析出有价值的采购知识，从而有利于相关政府采购决策者拟定并快速回应外在环境的变动[23]。

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3 搭建政府采购数据仓库......21

3.1 搭建政府采购数据仓库的目的...........21

3.2 政府采购网上交易资金数据来源.......22

3.3 政府采购网上交易资金数据结构分析.......22

3.4 政府采购数据仓库的主题确定...........22

3.5 政府采购数据仓库模型设计.......24

3.6 清洗、转换和加载过程.......35

3.7 创建从属数据集市.......37

4 政府网上采购交易资金数据挖掘分析......41

4.1 基于协议商品的政府网上采购需求分析...........41

4.2 政府网上采购交易资金挖掘概述.......45

4.3 基于文本挖掘的政府采购文本分析...........47

4.4 基于关联规则算法的政府采购行为分析...........53

4.5 基于时间序列算法的网上交易资金预测分析...........62

4.6 本章小结.......69

5 结论与研究展望..........71

 

4 政府网上采购交易资金数据挖掘分析

 

数据挖掘方法众多，不同应用对应不同方法。本节结合政府网上采购需求，从政府网上采购的四个阶段系统概述网上交易资金数据挖掘方法和分析维度，但由于数据有限性和保密性，本节仅采用文本挖掘、关联规则挖掘和时间序列算法这三种具体方法分别阐述文本信息、采购行为和交易规模的挖掘流程。

 

4.1 基于协议商品的政府网上采购需求分析

本节基于政府网上直接采购协议商品和询价采购商品的交易流程及对政府网上采购现状的调查分析，提出将对政府网上采购交易资金进行数据挖掘的分析需求。

 

4.1.1 政府网上采购协议商品的业务流程

政府采购电子交易平台涉及到的主要角色包括采购人、供应商以及财政监督管理部门，通过该平台完成商品的在线查找、网上订单、网上合同，同时数据来源与合同结果、政府采购业务系统（网上申报系统）进行有效对接，实现政府采购数据信息共享。在整个政府网上采购协议商品业务流程中，首先政府采购人通过需求提交网上采购申请并由主管部门汇总审核采购申请，然后由财政业务科室审核申请的网上采购财政资金，再由政府采购科确定申请的采购方式和采购组织形式，最后由政府采购科根据政府采购人申请的具体网上采购内容下达网上采购计划，并由国库科据此网上采购资金申请生成网上采购用款计划，待采购合同生成审核成功之后划拨财政网上采购资金。政府网上采购协议商品的业务流程如图 4.1 所示。由于政府采购网上交易模式分为直接采购和询价采购，直接采购业务流程直接执行采购计划即可，而询价采购业务流程需要进行询价信息发布、审核、开标、供应商报价、中标信息发布和生成订单等采购步骤，相对比较复杂。政府网上询价采购业务流程如图 4.2 所示。

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结论

 

本研究根据数据仓库、数据挖掘技术的理论方法与实践操作相结合，初步完成了数据挖掘技术在政府采购网上交易模式的应用探索。本文主要开展了以下工作：（1）根据数据仓库的设计方法，设计了政府采购数据仓库的概念模型、逻辑模型、物理模型，建立了政府采购数据仓库；（2）基于搭建的政府采购数据仓库，根据应用分析建立了从属数据集市；（3）分析了政府网上采购业务流程，根据网上交易流程中存在的实际应用问题，提出了政府网上采购资金数据挖掘的分析需求；（4）基于政府采购数据仓库，应用文本挖掘、关联规则挖掘和时间序列算法分别对政府采购文本数据、采购行为和资金交易规模进行了挖掘分析，并提出应用和相关建议。本研究仅对数据挖掘在政府采购网上交易模式中做了应用初探，对政府网上的分析需求还不够深入，还需要后期深入调研，进一步提出更有价值的采购需求。对于数据挖掘方面的研究，还要付出更多的努力，以完成对数据挖掘分析的深入研究，在这方面，还需不断的实践和努力。

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参考文献（略）