大数据与国防财政治理
陈建华
(中共北京市东城区委党校,北京100010)
摘 要： 国防能力建设产生的大数据和大数据分析是实现国防财政有效治理的关键因素，是提升配置国防资源的有效手段，是制定决策和预测未来国防能力建设发展方向的科学方法。通过对大数据的收集、挖掘和分析，提取有价值的信息并转化为知识体系，探寻国防能力建设的发展规律，进行科学预测国防建设未来发展方向，不断挖掘国防潜在能力，可为大数据应用于国防财政治理提供基本思路。
关键词： 国防能力；大数据；国防财政；治理
国防财政治理的运行与决策是对不同形式的军事任务、军事人力资本结构和武器装备有效结合的各种信息进行分析汇总。国防财政治理构建大数据的核心要义是利用信息化智能设备将涉及国防能力建设的数据进行智能化分析，将数据转化为有价值的信息并实现高层信息融合，最终形成知识创新系统。国防财政治理就是利用大数据功能，以实现国防能力建设各部门的优化和协同，降低建设国防能力的成本，提升国防财政的使用效率。国防财政治理现代化的构建是以军事任务为目标，为应对敌对方形成的安全威慑，按照循数治理的现代预算制度，确保国防财政治理运行的规范化与科学化，提升国防能力建设的质量与效率。国防能力建设可以通过大数据挖掘分析，调整国防财政支出结构，引导国防能力建设的重点和发展方向。在国防财政治理中，大数据怎样产生、谁来收集、分析、预测？怎样构建以大数据为辅助的决策体系，怎样评估决策的可行性和合理性？大数据信息提取的成本是多少，大数据的分析是否能达到预期的目标？从现有文献中查阅发现，研究的成果较少。本文围绕国防财政治理中大数据与信息化的内容，通过对大数据挖掘、分析、模型构建和预测，分析未来国防财政治理的发展方向。
一、大数据与信息化是国防财政治理现代化的重要内容
随着工业化与信息化的发展，政府作为国防财政支出与国防建设的单一行为主体，逐渐演变为民用部门参与国防建设，竞争国防项目合同，在涉及国防的各个领域中进行参与，特别是以信息技术为代表的高科技领域，民用部门发挥的作用也越来越重要。国防能力建设的多元化结构要求国防财政治理对国防财政支出规模、结构和运行进行重新建构，在注重国防能力建设的同时，要更多地关注经济效应和社会效应，在促进复杂国防装备系统发展的同时，对国家经济结构调整和技术进步带来的产业结构调整要有前瞻性。这种前瞻性在形成国防能力建设与国家经济建设决策中起到了关键性作用。决策具有一定的时空超前性，既注重当前建设的需要，也关注未来发展的潜力。形成决策需要有大量的信息融合为基础，而有价值的信息来源则是通过对实践获得的数据进行挖掘、分析得来的。因而，大数据既是国家治理的基础，也是国防财政治理的基础。
（一）大数据与信息化驱动国防财政治理现代化发展
国防财政治理中有价值的信息来源于大数据的挖掘和分析，数据收集越广泛，挖掘有价值的信息潜力越大，信息所含的价值量也就越大，为国防财政治理决策提供的依据也就越可靠。在国防财政治理中，因为参与治理的主体来源趋于多样化，从先前政府与国防部门主导，预测国防财政规模、规划军队结构、制定国防装备研发生产计划、设定军事人力资本成本支出等有关国防能力建设的事项，逐渐转变为国防部门与民用部门共同参与国防领域中可以实现军民融合发展的项目，如军事人力资本的保险、住房建设、武器装备的研发与生产等，只要严格遵守保密规定，民用部门可以参与绝大多数国防部门建设项目。国防能力建设参与主体的多元化需要国防财政治理构建以大数据为基础的新的组织结构和信息决策机制。大数据的作用不在于数据本身的数量，而在于从数据中提取有用的信息，并将信息转换成为国防财政规模和支出决策、国防装备制造、国防能力建设等有用的知识价值体系、服务体系和生产体系，并在已知的国防财政治理背景下，及时预测国防财政治理未知领域的治理内容和运行机制，在国防财政规模既定的条件下，最有效地配置资源转化为国防能力。
国防财政治理现代化是基于国防能力建设从供给型向需求型转变过程中，通过科学决策有效配置国防领域中的资源，并对国防潜在能力进行充分挖掘，实现国防能力建设成本最小化与国防能力最大化。国防财政治理的现代化应该从实现国防能力的价值和功能出发，通过大数据发现完成军事任务的国防能力不足方面，管理不可见问题，实现智能化辅助决策和武器装备生命周期可持续开发与生产，降低因技术进步导致装备更新换代的浪费。这些都离不开大数据的支撑。图1是可见国防财政治理周期性运行分析，其中也包含了不可见的国防财政治理问题。可见的国防财政治理问题是从财政支出规模到形成支出结构的决策，从决策实施转化形成国防能力并记录数据，最终反馈到支出规模与决策，是一个周期反馈过程。国防财政具有周期性特征，从最初国防财政支出的原点出发，到转化形成国防能力周期累加，国防财政支出必定会受到国防能力建设的信息反馈，并据此调整国防财政支出的方向和重点，以确保有能力止战与迎战。在形成周期运行的国防财政治理过程中，以国防能力为基础的大数据挖掘和分析会对国防财政治理以及决策实施产生影响，主要是调整国防财政规模、国防财政治理的运行机制和政策选择，通过军事任务的变化改变国防能力需要，进而改变国防财政决策的实施，并对国防财政支出结构进行调整。
图1 国防财政治理运行周期示意图
在军事人力资本固定的前提下，国防财政治理的不可见问题是以实现军事任务为基础的国防能力建设动态调整所产生的一系列需要预见性问题，主要是复杂国防装备系统的研发、生产及组合等问题，复杂国防装备功能、可靠性以及研发与生产周期所产生的数据将会成为国防财政治理应用大数据分析的重点。
“今天的成功，明天就可以泯灭。成功对于我来说从未达到，成功只是一场永恒的战役。要咬紧牙关，保持微笑。”拉加德始终牢记年轻时的游泳教练跟自己说的这句话。
图2 大数据创造价值的实现路径
本项目中，根据项目描述及任务分析进行详细的代码设计。首先打开C-Free集成开发平台进行本项目的程序代码设计，点击“工程”菜单的“新建”菜单项，输入项目的工程名称为“ex4_1.cfpg”,然后再点击“文件”菜单的“新建”菜单项，新建一个名称为“ex4_1.c”的C语言源文件，将打印图案的算法代码录入完毕，最后在C-Free平台上调试运行，输出结果。
大数据只是一个现象，其本身并不重要，利用大数据分析产生的智能信息去创造新的知识和价值才是根本目的。通过分析数据预测以军事任务为基础的国防能力组成，实现国防财政治理规范化与科学化运行。国防财政治理现代化应该包括以下几个方面：国防能力建设的数据标准化、国防财政支出结构动态变化、国防财政决策效率、规范化与科学化、国防财政治理潜力挖掘等。
目前电解铝行业有应用实例的是石灰石-石膏湿法脱硫工艺。该工艺以石灰石浆液作为吸收剂，在吸收塔内对烟气进行洗涤，以去除烟气中的 SO2，反应产生的亚硫酸钙通过强制氧化生成硫酸钙(石膏)。该工艺主要优点是技术成熟、脱硫剂相对容易获取；缺点是初始投资大、占地面积大、耗水量大、副产物产量大且需要外运处置。
刁先生大名刁德安，原来是无线电厂的会计。他戴副眼镜，又喜欢高谈阔论，仿佛天文地理无所不通，人们给他取了个“先生”的外号，正好他又姓刁，大家觉得这个姓氏非常适合他，于是都叫他“刁先生”。他也不恼，乐滋滋地接受，久而久之，男女老少都喊上了。
（二）大数据分析提升国防财政治理制定决策的效率、规范化和科学化
国防财政治理形成的决策是由不同军事任务组合形成的当期国防能力与潜在国防能力的现实反映，国防能力通过军事人力资本与武器装备有效结合所体现，但最终汇集到决策层的信息不仅仅是现有军事人力资本与武器装备形成的大数据信息，还应该包括国家经济能配置到国防领域的最大潜力、工业生产复杂国防装备系统的能力、潜力与速度、国防装备更新换代老旧装备的淘汰率与新装备生产的速度、国防财政支出结构对经济结构和产业结构的影响以及军民融合和军民协同创新的相互作用等。因为，现代危机和争端并不完全是军事上的，还可能涉及许多不同类型的其他利益相关者。军事及其他协作组织面临的问题变得非常复杂和棘手，这将导致现行任务要求的指挥决策活动更多地表现为分析和探索性活动，而不再是传统的对孤立对象的监视与控制。国防财政治理使用大数据的特点是构建国防能力向潜在国防能力的延伸，不仅仅关注现在国防能力，还应该关注未来潜在国防能力。国防能力的建设在于武器装备无论是战争中还是和平时期消耗与补充处于动态平衡中，并能根据战争的发展和敌对方使用武器装备，快速生产针对性武器装备。国防财政治理的最终目标是在实现国防能力的同时，使得消耗与补充的军事人力资本和武器装备处于一种动态的平衡。国防财政治理的决策不是单纯考虑国防部门的利益，必须同国家经济建设的发展相一致。
When the mode passes through the IECF, neff will be different between the two orthogonal modes because of the birefringence effect. The difference can be expressed as
复杂国防装备系统的生产总是与国家最现代化的工业体系结构相联结。世界工业革命经历了三个发展时期：18世纪机械制造标志着“工业1.0”时代；20世纪初的电气化与自动化工业生产标志着 “工业2.0”时代；20世纪70年代信息化发展标志着“工业3.0”时代。信息物理系统 （Cyber-Physical System，CPS）是新一代工业革命“工业4.0”的核心技术。工业4.0与前三次工业革命最大的区别在于：不再以制造端的生产力需求为起点，而是将用户端的价值需求作为整个产业链的出发点。改变以往的工业价值链从生产端向消费端、从上游向下游推动的模式，从用户的价值需求出发提供定制化的产品和服务，并以此作为整个产业链的共同目标，使整个产业链的各个环节实现协同优化，这一切的本质是工业视角的转变。
现代军事任务是根据敌对方武器装备的技术性能和军事人力资本来订购己方的武器装备技术需求和军事人力资本，这种需求具有一定的技术针对性，适应于个性化需求，工业4.0的发展内涵契合了复杂武器装备的需求模式。复杂武器装备工业4.0的概念有三个支撑点：一是制造本身的价值化，不仅仅是做好一个产品，还要将产品生产过程中的浪费降到最低，实现设计、制造过程与用户需求相配合；二是让系统在制造过程中根据产品加工状况的改变自动进行调整，在原有的自动化基础上实现系统的 “自省（Self-Aware）”功能；三是在整个制造过程中实现零故障、零隐患、零意外、零污染，这就是制造系统的最高境界。工业“4.0”将以实现用户使用价值为目标的个性化定制的装备生产，通过大数据的适时反馈，实现人与装备的高度契合，在无延时的情况下对装备进行维护。通过大数据的使用，国防财政治理关于复杂国防装备系统的研发与生产，将不可知的问题显性化，对国防财政支出于生产复杂国防装备系统的结构更加科学化，如装备的研发、生产、损耗、维护、换代等不确定性因素带来的隐性化问题逐步显现化，降低无效率的国防财政支出，提高国防财政治理决策的有效性。工业4.0时代，通过大数据的应用，军民深度融合发展，特别是军民协同创新领域，利用大数据挖掘得来的有价值的信息形成的知识体系，为创新发展提供持续的动力。
在国防财政治理领域中存在着许多无法被定量、无法被决策者掌握的不确定因素，这些不确定因素既存在于国防能力建设过程中，也存在于军事任务的完成中。国防财政治理如果不能结合大数据的使用，只能解决浅层的问题。如果国防财政治理使用了大数据，就可以逐步解决财政治理的深层次的不可见问题。通过大数据的应用，国防财政治理可以根据所完成的军事任务数据创建模拟国防能力的情景再现，从情景模拟中找到国防能力建设的不足，并不断调整国防能力的发展重点和方向。
（三）大数据是国防财政治理多元信息融合的基础
Velocity——速度，即实时分析而非批量式分析，数据的产生与采集异常频繁。
人机交互模式规避了机器理解缺陷与人的记忆功能缺陷，将二者的优势进行互补。信息融合的核心问题是解决0—3层级数据处理的智能化程度，通过大数据的挖掘对内在的不可控的因素、不可见问题进行深入探索，并使用智能辅助加以纠正，使得存在的隐性问题能够显性化。
三维激光扫描技术的基本原理是激光测距，事实上三维激光扫描的工作过程就是反复性的数据处理及采集过程。从获得扫描反射接受的激光强度，有效匹配扫描点的颜色灰度。对于扫描激光来说，系统局部坐标是采样点，而坐标原点是扫描仪的内部，通常X轴、Y轴都位于局部坐标系的水平面中，Y轴表示扫描仪垂直方向，Z轴表示垂向方向。由此可见，能够得出扫描目标点 P的坐标 XS、YS、ZS的计算方法。其计算公式和三维激光扫描激光原理如图1所示。
图3数据融合信息群组模型示意图
资料来源：Erik Blasch ，Eloi Bosse ，Dale A.Lambert. 高层信息融合管理与系统设计[M]. 国防工业出版社，2016 （01 ）
二、国防财政治理中大数据的应用
复杂国防装备系统技术的发展驱动着军事革新和发展，也推动着围绕武器装备军事人力资本结构的变化。利用国家工业生产能力数据指标体系，也能很好地统一国防财政治理数据标准，对于评估国防财政治理的有效性是一种很好的实践方法。
Veracity——真实性，即避免数据收集和提炼过程中发生的数据质量污染所导致的“虚假”信息。
有价值的信息提取是大数据应用的最重要功能。根据国防能力实现的不同军事任务，国防财政中累积的数据也会有很大的不同，如文本、图像、视频和记录数据等。同时，因为功能不同，有价值的信息也就具有不同的属性，单一功能数据所挖掘的有价值的信息对于指导高层决策者制定决策可能会给决策系统整体造成偏差，甚至损害国防财政治理的有效性。将来自不同功能的信息进行融合将是实现国防财政有效治理的关键环节。信息融合根据数据挖掘和分析的能力分为低层信息融合和高层信息融合。大数据浅层的挖掘有价值的信息包括：记录、分析、调整；深层的挖掘有价值的信息包括：分析、预测、调整。如图3所示，信息融合共分为七个层级，通过信息化与智能化的数据挖掘和分析，分离出有价值的信息，并传输给高层决策者，通过人机交互的模式，实现制定决策依据和执行的计划或方案，对国防领域的资源进行有效配置。
Variety——多样性，即大数据的异构与多样。
供应链金融风险可以看作是由宏观或微观的经济因素决定的，也有可能是单纯因为道德风险造成的，是一种功利主义的恶性发展。想要规避道德舆论导致的金融风险，首先需要从金融活动的当事人出发，对其自身情况包括收支数据等进行把控，并在追求利益的同时，对其进行起码的道德约束和法律约束。道德舆论可以看作是一个历史范畴，一定的金融市场决定了其势必出现相应的社会道德。同一个社会中，不同的人又具有不同的道德去向，尤其是在大数据网络环境下，金融市场的监管力度会随之削弱，这就要求有关单位和当事人必须学会妥善利用网络金融道德舆论和法律武器，进行风险规避。
Volume——量，即非结构化数据的超大规模和快速增长。
Visibility——可见性，即通过大数据分析使以往不可见的重要因素和信息变得可见。
式中，Ti(i=1, 2, 3, 4)为各卫星的时间，T为用户接收机的时间，c为光速，(X, Y, Z)为用户接收机的坐标。各卫星的时间Ti和坐标(Xi,Yi, Zi)通过解析接收到的卫星报文获得[3-4]。
Value——价值，即通过大数据分析得到的信息应该被转换成价值。
因而，通过构建数据标准体系，大数据构建、分析与辅助决策应该遵循大数据特征，实现数据分析与决策的高度融合，在理想化的状态下，国防财政支出结构的调整与实际的国家安全态势感知有机融合。
（一）大数据构建
大数据作为提取有价值信息的基础，需要根据国防财政治理所涉及的功能范围来确定。数据来源必须与实现军事任务的国防能力建设高度相关，在假设军事人力资本的稳态变化的情况下，实现军事任务的关键是复杂国防装备的研发、生产及更替。大数据就需要围绕工业体系生产复杂国防装备的能力来进行，并兼顾产业结构升级。图3只是简单表示了以军事任务为基础的数据构建和流向。因为数据分析具有反馈的作用，因而，利用大数据挖掘形成的有价值的信息最终为国家产业结构调整和工业生产能力提供了创新动力。
国防能力建设的两大方面是：武器装备的生产研发和军事人力资本的结构，其他的投入与建设都是围绕这两大系统来实现的，如信息技术的应用、后勤保障等。国防能力建设必须依靠所要实现的军事任务为基础，通过军事人力资本与武器装备配置的结构设计，实现战斗力的需要。涉及国防财政治理所需要的大数据，不仅仅局限于连续几期固定国防财政规模投入所实现的国防能力的数据收集，更重要的是要延伸到潜在的军事人力资本、潜在的工业与产业所能制造的武器装备和潜在的国家经济发展的数据收集。大数据普遍有以下6个特征：
（二）大数据分析
大数据分析是基于对数据的统计分析，描述数据表现出的事物属性。规定（Prescriptive）：利用历史数据建立分析模型和规范化的分析流程，建立数据到信息的输入输出关系，实现连续数据流的实时分析。预测（Predictive）：通过对数据的深层挖掘建立预测模型，实现对不可见因素当前和未来状态的预测。数据挖掘可以分为纵向数据挖掘和横向数据挖掘：纵向的价值挖掘，需要使用工业大数据思维，从面向应用价值的功能与目标出发，反推需要分析与利用的数据要求，进而设计满足要求的物联网数据环境与数据标准；横向的价值发掘，可以使用互联网大数据思维，从数据端出发，利用数据本身的统计特性挖掘关联特征，这个是发散的、无确定性的，由此可以获得领域以外的新价值。按照工业4.0设想目标，态势感知形成的大数据通过信息化智能方式进行处理可以实现按照用户设定的功能进行个性化工业生产。同时，在使用的过程中实时监控设备的运行情况，无延误更换受损部件，以及不断改进设备的质量，降低维护成本。大数据分析形成的有价值信息就成为工业4.0可达预期目标的关键。
图2描述了大数据解决从可见问题到不可见问题深化的过程。国防财政治理应用大数据分析，其治理的机会空间可以被分为四个部分：第一个部分是满足国防财政治理的需求和解决可见的问题，比如国防财政运行低效、浪费、贪污、制度不健全，监督不到位，重点是设定以军事任务为目标的财政支出数据标准化问题；第二个部分在于避免可见的问题，需要从使用数据中挖掘新的知识为国防财政治理持续发展增加价值；第三个部分在于利用创新的方法与技术去解决未知的问题，如涉及国防能力建设因决策偏好产生的能力建设失衡、潜在武器装备供应能力的改变等；第四个部分国防财政治理的终极目标是利用大数据实现依据军事任务的国防能力建设最优化，如武器装备与军事人力资本结合的最优化，生产国防能力的效费比实现最大化等。国防能力建设不可见问题是基于国家所面临的安全威慑以及制定战略决策的主观性产生的不确定性，国防财政治理的根本目标就是寻找制约国防能力建设不可见的价值缺口，避免不可见因素的影响，如国家技术进步和产业结构的变化带来的武器装备供给能力发生的变化等，军事人力资本整体的提高与管理制度的互动等。
如果将国防能力建设归结为国家工业生产能力的话，大数据分析和信息化就是国防财政治理有效性的关键环节。大数据分析的目的主要是产生有价值的信息，那么“信息是什么？约束信息的传播或转化又是什么？”香农通过两个方程给出了以上两个问题的终极答案：
其中：方程（1）中I 代表信息的量，p 代表事件发生的概率。方程（2）中C 代表信息传输的容量，带宽，即信息载荷量，S 是指信号的强度，N 是环境噪声。方程（1）是解释信息的含义：一个事件越是不可能发生，它的发生就传达了越多的信息。方程（1）给出了在意外和概率的基础上获得的有关事件的知识信息，信息和你所不知道的东西的多少成正比。同时，构成一个真正事件的任何东西都能分解为一串适当大小的比特的信息量。方程（2）的含义是，在给定的媒介中，每秒钟可以传输信息的比特数有一个极限，这个极限是由信道的带宽和噪声规定的。
图4 国防财政治理数据构建示意图
确定了信息的来源，就可以确定与国防能力有关的大数据的范围，也就可以确定大数据分析的难易程度。有价值的信息总是隐藏在大数据中，大数据收集越充分，大数据分类越细化，那么数据分析获得的信息也就越有价值。因而，大数据分析的基础是大数据标准的设定和大数据收集分类。
（三）大数据辅助决策
国防财政治理所依赖的大数据在形成军事任务的决策上最终是由权威领导层决定的，信息技术智能化处理大数据形成的有价值信息并不能直接转化为军事任务的行动指令。因为，执行军事任务的决策虽然全面衡量了国家所受威胁的程度，但是否执行该决策更多地取决于政治目的。从图3可以看出，大数据辅助决策设定在第5层级，决定了国防资源配置和军事任务管理在同一个决策层面上，并由此形成了一个国防能力建设周期的闭环。大数据辅助决策要重点关注：挖掘数据生成的有价值信息的传递的及时性；执行决策的时滞性问题；信息融合创造知识体系的能力。国防财政治理实质是调整动态的国防支出结构以适应国防能力建设的变化。国防财政治理产生的大数据要符合数据生成的速度、质量等特征，以适应动态变化的过程，理想的状态是大数据挖掘的有价值的信息无失真、无延时地传递到决策高层，执行的决策在于实际有偏差时能及时调整。执行决策存在周期性，因而会产生时滞性问题。如对发生战争的错误预判，会导致生产当期急需的武器装备，一旦战争不发生或战争立即结束，那么过度生产的武器装备在技术发展中面临更新换代，就会造成配置在国防领域的资源极大浪费。反之，武器装备生产不足带来毁灭性的战争失败后果，或是国家经济周期性的波动和技术进步带来的复杂国防装备系统生产成本的上升会对配置到国防领域的资源产生重大影响，如果预估不足，就会削弱国防能力建设。国防财政治理利用大数据主要是创造信息融合的知识体系，使不可见问题显性化，减少不确定性。国防财政治理中，信息融合不仅是辅助决策的唯一路径，也是创造新的知识体系的关键因素。新的知识体系会带来认识国防财政治理规律思维的新高度，更能揭示和掌握国防财政治理运行的规范性和科学性，有效提升国防财政治理的能力。
三、大数据分析推动国防财政治理未来发展方向
在不涉及政治目的军事任务后，大数据与国防财政治理未来发展方向将趋向一致，就是以信息技术进步为推动力，无时滞协同各部门的信息融合，将不可见问题显性化，创造新的知识体系，为创新提供动力，最终修正决策中存在的偏差。因而，信息融合、数据与信息服务的类型将推动国防财政治理结构的动态变化，为深度挖掘国防能力的潜力提供保障。
（一）以大数据为基础的国防财政治理信息融合是未来发展的方向之一
国防财政治理中的大数据使用与一般意义上的财政大数据使用具有相同性，即公共部门影响资源的配置和收入分配的方式。国防财政治理中的大数据使用也有其自身的特性，如更注重配置资源追求先进技术在复杂国防装备系统中的使用，更注重通过国防财政治理的调节，使担负不同的军事任务单元具有更加灵活组合的能力，更加注重投送军事任务单元的速度等。如果把国防能力作为有机协同的整体，那么国防财政治理就是协同整体运行机制的保障，这种运行机制高度依赖信息的传输质量和速度，即各部门信息的高度融合，才能有效确保国防能力动态调配。
人类追求技术发展生产力最终的目的是实现以信息融合为基础的智能化生产，通过智能传感器感知各种生产设备的运行状态积累的数据，利用设定的逻辑运算分析现存的缺陷，并改进生产设备的精度和产品的质量。复杂国防装备生产可以代表一国最高工业生产水平，创新技术因其极大的不确定性会产生大量的信息，这些信息在形成知识体系时，需要几倍于知识体系的信息作为基础。因而，信息融合是形成知识体系的基础，也是协同创新的基础。信息融合的绝大部分内容可以通过智能化运算实现，而部门分割的信息整合就需要人类创新活动来弥补，这是学科差异造成的割裂。在国防财政治理系统内，信息融合生产的知识体系可以弥补各部门信息分割，通过建立信息标准，联结各部门信息形成统一的信息综合体。信息结构影响组织结构的变化。推动信息融合就是在已形成的军事任务单元中搭建可以相互拼接的“桥梁”，减少不确定性带来的协同困难。国防能力不仅仅是拥有多少先进的武器装备，而更多的是在于军事任务单元的灵活性组合，实现国防能力动态调节。
通过上面交点的计算，物体表面的自我遮挡效果已经得到了很好的表现，但是因自我遮挡而产生的自阴影的效果却完全没有被表现出来，所以还必须要额外地进行表面自阴影的计算。
（二）数据服务类型将成为设计国防财政治理组织结构的重要依据
现代武器装备系统功能越来越复杂，武器装备系统是由各种工程学科知识转化成现有功能价值组成的，为实现整体功能，创新活动产生了大量的信息，简单的等级制创新体系无法应对这些信息，信息的加工与传输会占据大量的人力资源与物质资源，如果组织结构不能适应信息结构的这种变化，就会影响到组织的绩效。组织结构的演化是协同信息的效率导致的。组织绩效是随着组织信息量的增加而发生变化，组织处理信息的能力越大，组织的形态越趋于竞争状态的多级体系，组织的规模呈小型化。国防财政治理是一种复杂的组织结构，同时存在外部威胁的竞争状态，组织绩效是衡量国防财政治理有效的标准。创造国防财政治理内部竞争的多级体系组织结构是有效处理信息的必然选择路径，组织单元必将随着智能元器件感知态势能力的发展，即收集数，挖掘和分析数据能力的增强逐步呈现小型化、专业化。数据生成的标准和转化为有价值信息的能力将促使国防财政治理结构发生改变，不断驱动国防财政治理信息高度融合、组织结构高度灵活。
（三）大数据与信息化是深度挖掘不可见国防能力的重要保障
国防能力既取决于现有军事人力资本和武器装备，也取决于潜在军事人力资本挖掘和武器装备的生产。因而，国防财政治理关注的不仅仅是当期国防财政支出结构所带来的国防能力，也需考虑国防财政支出机构对未来国防能力的影响。国防财政治理的有效性在于财政动态的变化过程中，财政政策与实际财政运行的偏差性通过大数据的挖掘与分析不断修正，以适应财政治理的需要。财政政策具有时滞性特征：政策制定与执行、反馈、再制定政策的周期性，可以通过大数据的形式缩短政策调整周期时间。缩短国防财政运行周期是国防财政治理重要内容之一。
事物的发展总是在高度关联的其他事物中呈现本质属性，脱离了高度相关的其他事物映射，“自证”事物的属性不仅不可取，而且也不可能完全揭示事物的本质属性。大数据的本质就是将关联的事物相互联系起来，不仅仅揭示了单一事物的本质属性，同时也揭示了不同事物之间组合所呈现的整体功能的放大。大数据的功能就在于反映了与个体事物相互关联的属性记录，这种属性记录是隐藏在数据中的，需要通过智能传感器与人的结合加以挖掘和分析，以揭示这种关联性。国防财政治理不仅仅是财政支出的问题，更多的是关注与国防建设相关的一切关联性活动的影响，与其他影响国防能力建设因素的关联性，并能快速使这种关联性融合相的能力是国防财政治理研究的核心内容。深度挖掘不可见国防能力，如军事任务单元的灵活组合、武器装备生产能力与潜在能力、技术进步等，需要建立以大数据为基础的信息结构作为保障，以期将影响国防能力建设的不可见问题显性化，通过协同的方法增强国防能力。
大数据是人类生产实践活动发展的必然趋势，通过对能量转换与控制的本能驱动，智能化的传感器感知态势的数据收集、加工、分析等将成为驱动生产实践的深度发展。大数据在国防财政治理中的应用价值：使隐性问题显性化，避免不可见的风险；将大数据与先进的分析工具相结合，缩短国防财政周期运行；利用数据寻找国防能力建设缺口，深入挖掘潜在国防能力。量化治理思想和技术运用的程度决定着国家治理的科学化水平。“循数”治理和信息技术的结合以量化国防财政治理运行机制，通过大数据和云计算等技术平台，实现智能化的逻辑运算。大数据可以发现国防财政治理的内在运行规律，逐渐消除因人治理产生的缺陷。国防能力作为保护人类生产实践活动成果的重要力量，其发展必先受到大数据与信息化的影响。军事领域既是信息融合的诞生地，也是信息融合技术应用最为成功的地方，可谓是最急切需要信息融合的领域。国防财政治理作为驱动国防能力建设发展的核心要素，组织结构和信息融合能力将决定国防财政治理的有效性，并最终影响国防能力建设的发展。大数据能够以军事任务为载体，以智能传感信息作为服务媒介，推动国防财政治理的价值链延伸，并利用数据挖掘所产生的信息为国防财政治理提供辅助决策。确立以大数据与信息化建设的国防财政治理理念刻不容缓。
参考文献：
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Big Data and National Defense Finance Governance
CHEN Jian-hua
(Party School of Beijing Dongcheng District Committee of CPC,Beijing 100010,China)
Abstract： The big data and big data analysis generated by national defense capacity-building are the key factors to realize the effective governance of national defense finance,the effective means to enhance the allocation of national defense resources,and the scientific method to make decisions and predict the future development direction of national defense capacity-building.Through collecting,mining and analyzing big data,we can extract valuable information and transform it into knowledge system,explore the law of development of national defense capacity-building,scientifically predict the future development direction of national defense construction,constantly tap the potential capacity of national defense,and provide basic ideas for the application of big data to national defense financial governance.
Key words： national defense ability;big data;national defense finance;governance
中图分类号： D6232
文献标识码： A
DOI： 10.13411/j.cnki.sxsx.2019.04.005
文章编号： 1673-9973(2019)04-0026-06
收稿日期： 2019-10-19
作者简介： 陈建华（1979-），男，山西山阴人，中央财经大学国防经济与管理研究院博士研究生，研究方向：军民融合和国防科技创新。
[责任编辑、校对： 叶慧娟]
标签：国防能力论文; 大数据论文; 国防财政论文; 治理论文; 中共北京市东城区委党校论文;