摘要: 我国高等教育财政管理改革不断深化, 传统预算绩效评价体系因指标单一、主观性强及政策适配性不足而难以满足高质量发展需求。针对上述问题, 基于人工智能(AI) 与平衡计分卡(BSC) 融合框架, 构建覆盖经济效益、人才培养、运行效能与可持续发展的四维度动态评价模型。依托全国多所高校经费使用数据, 通过机器学习算法, 实时优化BSC 各维度权重, 并结合深度神经网络建立智能评估机制, 实现对财政资金全流程的量化追踪与精准监控。同时, 配套设计差异化评价准则、激励约束机制及数字化协同平台, 强化制度支撑。实证结果表明, 该融合模型在预测精度、评价公平性与政策导向性方面显著超越传统方法, 可高效识别资源配置结构性失衡, 为财政决策提供可靠依据。高校预算绩效评价由此从静态割裂迈向智能集成、系统协同与制度适配的新范式。