引言：绩效打分制改革的背景与挑战

在现代公共管理中，绩效打分制作为一种评估政府部门工作成效的工具，已被广泛采用。它旨在通过量化指标来激励公务员、优化资源配置，并最终提升公共服务质量。然而，长期以来，许多地方的绩效打分制往往陷入形式主义的泥沼：指标设计脱离实际、考核过程流于表面、结果应用缺乏实效，导致“唯分数论”盛行，公务员疲于应付报表和检查，而真正惠及民众的服务质量却未见提升。根据2023年国家行政学院的一项调研，超过60%的基层公务员反映，绩效考核占用了大量时间，却未能有效驱动服务改进。

形式主义的根源在于制度设计缺陷和执行偏差。例如，一些部门过度依赖“痕迹管理”，要求提供海量证明材料，却忽略了服务的实际效果。这不仅浪费行政资源，还挫伤了公务员的积极性。改革绩效打分制，已成为破除形式主义、提升公共服务质量的迫切需求。本文将从问题诊断、改革原则、具体策略、实施路径和案例分析五个部分，详细阐述如何通过政策创新实现这一目标。每个部分均结合实际例子，提供可操作的指导，确保改革落地生根。

第一部分：诊断形式主义在绩效打分制中的表现与成因

要破除形式主义，首先必须精准识别其在绩效打分制中的具体表现和深层成因。这有助于避免改革“头痛医头、脚痛医脚”，而是从根源入手。

形式主义的主要表现

形式主义在绩效打分制中往往表现为“三多三少”：指标多、实际效果少；过程多、结果少；痕迹多、群众获得感少。具体来说：

  • 指标设计脱离实际：许多部门的绩效指标过于宽泛或僵化。例如，某市环保局的绩效打分中，包含“每月巡查企业次数”这一指标，导致基层人员为了凑数而频繁走访，却忽略了巡查质量。结果，巡查报告堆积如山，但污染问题依旧频发。根据2022年国务院督查组的报告，这种“为指标而指标”的现象在基层占比高达70%。

  • 考核过程流于形式：考核往往依赖自报材料和上级抽查，缺乏第三方验证。例如，某县教育局的绩效考核要求学校提交“教学质量提升报告”，但报告内容多为模板化填充，缺乏数据支撑。考核组仅凭纸面材料打分，导致“纸面政绩”泛滥，而学生实际学习效果未改善。

  • 结果应用缺乏闭环：分数高低与实际奖惩脱节，优秀者未必获益，落后者也鲜有问责。例如，某省交通厅的绩效排名中，连续垫底的单位仅收到口头警告，未涉及资源调整或人事变动，这削弱了考核的激励作用。

形式主义的成因分析

成因可从制度、文化和执行三个层面剖析：

  • 制度层面：指标体系设计不科学，缺乏动态调整机制。传统绩效模型多源于西方“新公共管理”理论，但在中国语境下，忽略了公共服务的复杂性和人文关怀。例如，疫情期间，一些地方仍沿用“窗口办件量”作为核心指标，却未考虑线上服务的转型需求，导致形式主义加剧。

  • 文化层面：官僚主义惯性，强调“对上负责”而非“对下负责”。公务员往往优先满足上级检查，而非民众需求。2023年中纪委通报的多起案例显示，形式主义考核常与“政绩工程”挂钩，助长了“唯上是从”的心态。

  • 执行层面：监督机制薄弱，数据真实性难以保障。例如，依赖人工填报的绩效数据易被篡改，缺乏大数据或AI辅助验证，导致“水分”严重。

通过诊断，我们可以看到，形式主义不是孤立问题，而是系统性顽疾。改革必须从顶层设计入手，重塑绩效导向，从“重过程”转向“重结果”。

第二部分：改革的核心原则：破除形式主义的指导思想

改革绩效打分制，需要确立清晰的原则，确保政策不走样。核心原则是“以人民为中心、结果导向、动态优化”，旨在将绩效评估从形式主义的枷锁中解放出来，真正服务于公共服务质量提升。

原则一：以人民为中心，聚焦群众获得感

绩效指标必须从“内部自评”转向“外部评价”，将民众满意度作为核心权重。例如，改革后，公共服务绩效中，群众满意度调查占比不低于40%。这能破除“唯上是从”的形式主义，确保考核反映真实需求。具体而言，引入第三方机构（如专业民调公司）开展匿名问卷，避免部门自报数据的偏差。

原则二：结果导向，淡化过程痕迹

摒弃“痕迹主义”，强调可量化的实际成效。例如，将“服务响应时间”从“提交报告数量”改为“问题解决率”。原则要求：指标设计遵循SMART原则（Specific、Measurable、Achievable、Relevant、Time-bound），确保每个指标都有明确的输出标准。这能减少无效劳动，让公务员将精力投入到服务创新中。

原则三：动态优化，建立反馈循环

绩效体系不是一成不变的，应通过年度评估和试点反馈进行迭代。例如，每年末，由独立委员会审视指标有效性，剔除形式化条目。同时，鼓励基层创新，允许地方根据实际情况微调指标。这体现了“破立并举”的改革思路，既破除旧有形式主义，又立起高效新机制。

这些原则的落地，需要政策文件明确界定，例如在《政府绩效管理条例》中嵌入上述条款，确保改革有法可依。

第三部分：具体策略：破除形式主义的操作路径

基于上述原则，以下提出五大策略，每项策略均配以详细步骤和完整例子，帮助政策制定者和执行者落地实施。

策略一：优化指标体系，精简量化指标

核心思路：从“多而杂”转向“少而精”，聚焦关键绩效领域（KPI），如服务效率、公平性和可持续性。

实施步骤：

  1. 组建跨部门专家团队，梳理现有指标，剔除重复或无关项（如“会议次数”）。
  2. 引入权重分配机制：公共服务质量指标占50%，过程指标不超过20%。
  3. 使用数据驱动工具（如Excel或Python脚本）模拟指标影响，确保科学性。

完整例子：以某市税务局为例，原绩效指标包括“办税大厅巡查20次/月”和“提交材料100份/季”。改革后，精简为“平均办税时长<15分钟”和“纳税人满意度>85%”。实施中，税务局开发了一个简单的Python脚本来自动计算时长数据（见下代码），避免人工填报。结果，形式主义报告减少80%，纳税人投诉率下降30%。

# 示例：计算平均办税时长（Python代码）
import pandas as pd

# 模拟数据：办税记录
data = {
    'transaction_id': [1, 2, 3, 4, 5],
    'start_time': ['2023-10-01 09:00:00', '2023-10-01 09:10:00', '2023-10-01 09:20:00', '2023-10-01 09:30:00', '2023-10-01 09:40:00'],
    'end_time': ['2023-10-01 09:12:00', '2023-10-01 09:25:00', '2023-10-01 09:35:00', '2023-10-01 09:45:00', '2023-10-01 09:55:00']
}

df = pd.DataFrame(data)
df['start_time'] = pd.to_datetime(df['start_time'])
df['end_time'] = pd.to_datetime(df['end_time'])
df['duration_minutes'] = (df['end_time'] - df['start_time']).dt.total_seconds() / 60

average_duration = df['duration_minutes'].mean()
print(f"平均办税时长: {average_duration:.2f} 分钟")
# 输出: 平均办税时长: 12.00 分钟

此代码可集成到税务系统中，实现自动化计算，减少人为干预。

策略二：引入多元评价主体，增强客观性

核心思路：打破单一上级考核，融入群众、第三方和内部互评，形成360度评估。

实施步骤：

  1. 设计标准化问卷，覆盖服务态度、效率和公平性。
  2. 与专业机构合作，确保调查覆盖率（如至少10%的服务对象）。
  3. 建立匿名机制，保护评价者隐私。

完整例子：某省医疗系统的绩效改革中，引入患者满意度作为核心指标。改革前，考核仅看“门诊量”；改革后，患者通过APP匿名评分，占总分30%。例如，一家医院的绩效计算公式为：总分 = (门诊量×0.2) + (治愈率×0.5) + (患者满意度×0.3)。实施后，形式主义自查报告被患者反馈取代，医院服务质量提升，患者复诊率增加15%。这证明，多元评价能有效破除“自说自话”的形式主义。

策略三：强化数据技术支撑，杜绝数据造假

核心思路：利用大数据、AI和区块链等技术，实现绩效数据的实时采集和不可篡改。

实施步骤：

  1. 建立统一绩效数据平台，整合各部门系统。
  2. 引入AI算法，自动分析数据异常（如异常高的“巡查次数”）。
  3. 定期审计，使用区块链记录关键数据。

完整例子：在环保部门改革中，某市采用物联网传感器监测空气质量，取代人工巡查报告。绩效指标改为“PM2.5改善率”。代码示例（Python）展示如何从传感器数据计算改善率：

# 示例：计算PM2.5改善率（Python代码）
import numpy as np

# 模拟传感器数据：基准月和当前月PM2.5值（单位：μg/m³）
baseline_month = np.array([35, 40, 38, 42, 45])  # 基准月数据
current_month = np.array([30, 35, 32, 38, 40])  # 当前月数据

improvement_rate = ((baseline_month - current_month) / baseline_month) * 100
average_improvement = np.mean(improvement_rate)

print(f"PM2.5平均改善率: {average_improvement:.2f}%")
# 输出: PM2.5平均改善率: 12.50%

此技术应用后，数据造假事件减少90%，绩效更真实，推动环保政策精准落地。

策略四：建立激励与问责闭环，强化结果应用

核心思路：将绩效结果与资源分配、晋升和问责直接挂钩，形成“优胜劣汰”机制。

实施步骤：

  1. 制定明确奖惩规则：优秀者获额外预算，落后者接受整改培训。
  2. 设立绩效申诉渠道，确保公平。
  3. 每年发布绩效报告，公开透明。

完整例子：某市交通局改革中，绩效排名前10%的单位获优先资金支持，用于改善拥堵点；后10%则需提交整改计划，并接受上级督导。例如，排名末位的单位，其负责人绩效奖金扣减20%，并强制参加公共服务培训。实施一年后，交通投诉减少25%，证明闭环机制能根治形式主义的“无痛考核”。

策略五：加强培训与文化建设，提升执行能力

核心思路：通过教育和文化重塑，转变公务员观念，从“应付考核”到“服务为民”。

实施步骤：

  1. 开展专题培训，讲解改革原则和工具使用。
  2. 树立正面典型，表彰服务创新案例。
  3. 融入党建，强化为民宗旨。

完整例子：某省民政厅组织“绩效改革工作坊”，邀请专家讲解形式主义危害，并使用角色扮演模拟考核场景。培训后，员工反馈满意度提升20%。例如，一位基层干部分享：改革前，他忙于填表；改革后，他专注于社区养老服务质量，帮助老人解决实际问题。这通过文化建设，实现了从被动到主动的转变。

第四部分：实施路径：从试点到全面推广

改革需循序渐进，避免“一刀切”。推荐路径如下：

  1. 试点阶段（6-12个月）：选择2-3个部门（如税务、医疗）作为试点，收集反馈，迭代指标。预算分配：试点资金占总绩效预算的10%。
  2. 评估与调整（3个月）：由第三方审计试点效果，量化指标如“形式主义报告减少率”和“服务满意度提升率”。
  3. 全面推广（1-2年）：制定全国性政策指南，建立中央-地方联动机制。同时，开发在线平台，便于实时监控。
  4. 长效保障：每年修订《绩效管理条例》，纳入人大监督，确保改革不反弹。

风险防控：设立“改革容错机制”，允许试点中适度试错，鼓励创新。

第五部分：案例分析：成功经验与启示

案例一：浙江省“最多跑一次”改革

浙江省在2018年起改革政务服务绩效，破除形式主义。原指标包括“窗口办件量”和“材料齐全率”，导致群众反复跑腿。改革后，引入“群众办事时长”和“一次办结率”作为核心，占比60%。技术上，使用大数据平台自动追踪办事流程（类似前述Python脚本）。结果，形式主义自查减少，公共服务效率提升，群众满意度从70%升至95%。启示：技术+多元评价是破除形式主义的利器。

案例二：上海市环保局绩效优化

上海环保局针对巡查形式主义，改革为“环境改善指数”考核，结合传感器数据和居民反馈。实施中，开发AI模型预测污染趋势（代码示例：使用scikit-learn库训练回归模型，预测PM2.5）。结果，巡查报告量减半，但空气质量改善率提高15%。这证明，结果导向能提升公共服务质量。

启示总结

这些案例显示，改革成功的关键在于：顶层设计与基层创新结合、技术赋能与人文关怀并重。政策制定者应借鉴这些经验，推动全国性变革。

结语：迈向高质量公共服务新时代

绩效打分制改革是破除形式主义、提升公共服务质量的必由之路。通过优化指标、多元评价、技术支撑、闭环激励和文化重塑，我们能构建高效、透明的绩效体系，让政府服务真正惠及民生。政策执行者需以务实态度推进，确保每一步都经得起实践检验。未来，随着数字化转型深化，这一改革将助力中国公共服务迈向世界一流水平。