初始指标集的选取通常是根据一定的理论分析并借鉴相应的实际经验，以整个政府投资基本建设项目管理的角度出发。由于在进行问卷调查时，被调研对象仅是就指标对政府投资基本建设项目绩效的影响程度做判断，而未考虑指标对于政府投资基本建设项目本身是否可行、是否有必要。在进行讨论时，天津市财政局以及各政府投资基本建设项目主管部门认为，可行评价指标集虽全面、科学，但是鉴于目前工作深度及工作范围的限制，在对初始可行集中的绩效评价指标进行主观的定性筛选之后，仍需对指标进行定量化的筛选，以减少绩效评价指标间的重复率。
1.聚类分析
聚类分析是基于样本数据或者变量数据的诸多特征，按照其在性质上的远近程度进行自动分类。在SPSS分析中，通常是根据两个指标间的距离来对指标间的远近程度进行描述。聚类分析中的变量聚类，一般也称为“R型聚类”，主要适用于变量数目较多、相关性较强的情况，通常的做法是将性质相近的变量聚类为同属一个类别，并从中找出具有代表性的变量，通过减少变量的个数最终达到降维的目的。因此，在已完成上述初始指标集的初次筛选得到可行指标集之后，现主要工作是从众多对政府投资基本建设项目绩效评价具有影响作用的可行指标集中，根据“R型聚类”的分析机理，通过模型变量的降维过程，选择最少的指标个数且携带最大信息的绩效评价指标，最终实现对可行性指标集的分类，并从每一类中选择有代表性的绩效评价指标，达到绩效评价指标筛选的目的。
在使用聚类分析法进行绩效评价指标筛选时，首先需要收集政府投资基本建设项目绩效评价指标的情况。通过对投入阶段、过程阶段、产出阶段、效果阶段共计67个指标变量进行聚类。对所得的数据进行“R型聚类”分析，首先，样本搜集数据的有效性为100%，如表3-5所示。
表3-5 样本数据有效性
进行分层聚类分析，基于政府投资基本建设项目的具体特点以及现有聚类分析中关于研究对象的分类数的相关研究，并结合《预算绩效评价共性指标体系框架》（财预〔2013〕53号）规定的项目支出绩效评价指标体系，将分类项目数量定为指标数量的75%—95%之间，即共分为50—64类，其聚类情况如附表4所示。第一列代表指标变量，后十三列代表聚类为64逐渐减少到50的过程。
2.评价指标集的筛选结果
根据上述分类情况，由于分类为57时选取的指标可以覆盖85.7%的信息，符合聚类分析中通过聚类之后的信息量要求[8]，因此，采用分类为57时的指标聚类结果，并按照隶属度较高的原则选择每类的代表性指标，从而得到57个指标作为最终评价指标集的结果。最终评价指标集如图3-8、图3-9、图3-10、图3-11所示。(www.xing528.com)
图3-8 投入阶段最终评价指标集
图3-9 过程阶段最终评价指标集
图3-10 产出阶段最终评价指标集
图3-11 效果阶段最终评价指标集
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