省级财政科技投入绩效动态测度及差异比较——基于中部五省2000-2014年面板证据

田时中，夏 燕，姚静婧

(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)

省级财政科技投入绩效动态测度及差异比较
——基于中部五省2000-2014年面板证据

田时中，夏 燕，姚静婧

(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)

贯彻创新驱动战略，推动地区科技创新能力提升，需要对自身的科技创新水平进行综合评价，以准确把握财政科技投入现状和动态绩效特征。文章基于2000-2014年中部五省财政科技投入的面板数据，运用熵值法对中部五省财政科技投入绩效指数进行测算和评价。结果表明：中部五省的财政科技投入绩效整体上均呈现“先慢后快”稳步上升趋势，且存在典型的省域差异；各省的财政科技投入绩效动态波动明显，波动幅度由大到小依次为安徽、河南、江西、湖北和湖南；科技转化程度是影响中部五省财政科技投入绩效动态变化的最主要因素。文章认为，经济新常态下，中部五省需坚决贯彻创新驱动发展战略，加大科技投入与人才培养；重视科技转化，推动生产力进步；制定科学合理的绩效评价体系，提高财政科技投入绩效。

科技投入；指标体系；熵值法；中部五省；面板数据

科学技术是第一生产力，科技进步已经成为推动经济和社会发展的决定性因素，科技投入是科技进步和创新的主要资金来源，对科技的发展和经济的持续稳定增长具有重要意义。对财政科技投入绩效的综合评价能够从整体上把握地方政府财政科技支出规模、结构，从而判断财政投入对科技进步的影响，对这一问题的研究具有重要的现实意义。

从研究对象来看，有些学者侧重于从微观角度对某一省市或区的财政科技投入绩效水平进行评价，如段春燕和尤建新[1]对浦东新区财政科技投入进行绩效评价；袁金星[2]对河南省近十年财政科技投入绩效进行评价；马少强[3]通过对我国现有财政科技投入体系和政策的分析，提出要加强财政科技投入的宏观绩效评价研究；田时中等[4]对安徽省财政科技投入绩效进行实证评价；梁强[5]对我国的财政科技投入进行绩效评价，并在此基础上寻求资金使用的进一步优化；卢跃东等[6]对全国31个省级行政区域的财政科技投入产出绩效进行实际测度。

从评价方法和模型的选择来看，张毕西等[7]采用灰色关联分析法，对政府财政科技投入绩效进行评价；胥朝阳等、[8]郭兵等[9]综合运用数据包络分析法(DEA)构建了政府科技投入绩效评价指标体系；郭艺等、[10]张清廉等[11]运用因子分析法，实证分析了财政科技投入绩效水平。此外，模糊层次评价模型、[12]Topsis法[13]也有不同程度的应用。从财政科技投入绩效评价的分析模型看，张青和王桂强[14]对地方政府财政科技投入的绩效评价工作进行了理论分析，主张用“综合评价模型体系”结合地区实际加以实证研究。王桂强等[15]总结了与地方政府财政科技投入绩效评价模型相关的5个突破口，即模块化、开放性、层次化、图形化以及方法库。此外，还有学者引入计量模型进行财政科技投入绩效评价，如朱春奎[16]通过对我国1978-2000年财政科技投入与经济增长的有关数据变量进行协整分析与因果关系检验，揭示了财政科技投入与经济增长的动态均衡关系。

综上所述，随着绩效审计深入人心，人们对财政科技投入绩效越发关注，前人的研究为本文研究提供了一定的理论参考。不过上述研究在地区比较和评价方法的选择上还有进一步拓展的空间，采用地区面板数据进行纵横相比较

的研究较少。基于此，本文以中部五省(湖南省、湖北省、江西省、安徽省、河南省)的财政科技投入为研究对象，采用2000-2014年省域面板数据，运用熵值法测算各省财政科技投入绩效综合指数，为科技创新战略实施、财政科技投入决策与绩效评价提供理论参考。

一、数据来源与研究方法

(一)指标选取

在已有文献的基础上，[1；4；17]依据目的性、重要性、可操作性、数据可获得性等原则，结合中部五省的财政科技投入实际，选取评价指标，建立评价指标体系。中部五省财政科技投入绩效评价指标体系由目标层、准则层和指标层组成。其中，准则层分为科技投入、科技产出和科技转化三个子系统，指标层包含14个评价指标，如表1所示。

表1 省级财政科技投入绩效评价指标体系

(二)数据来源

依据建立的评价指标体系，搜集湖南省、湖北省、江西省、安徽省、河南省2000-2014年财政科技投入评价指标数据，建立面板数据库。原始数据来源如下：《中部五省2001-2015年统计年鉴》《中部五省2000-2014年国民经济和社会发展统计公报》《湖南科技统计年鉴(2004-2014)》《中国高技术产业统计年鉴(2002-2014)》，以及各省科技厅资料等。为节省篇幅，仅列举2014年中部五省的财政科技投入指标值，如表2所示，中部五省其他年份的横向数据和纵向数据省略，研究中使用的软件为SPSS19.0。

(三)评价方法

本文采取熵值法进行评价。依据线性综合评价原理测算综合指数，步骤如下：

第一，计算第j项指标下第i个方案占该指标的比重：

(1)

第二，计算第j项指标的熵值：

(2)

第三，计算第j项指标的差异系数：

gj=1-ej

(3)

第四，求权数：

(4)

第五，计算各方案的综合指数：

(5)

表2 2014年中部五省财政科技投入绩效评价指标值

二、结果与分析

(一)评价结果

根据上述计算步骤，对中部五省2000-2014年14个指标的数据进行相关处理，计算出各省财政科技投入绩效评价指标权重，如表3所示。依据式(5)即可计算出2000-2014年各省财政科技投入绩效综合指数，如表4所示。

在此基础上，依据“厚今薄古”思想对样本综合指数进行时间加权，并对评价结果进行排序，计算样本排序的方差，结果如表5和表6所示。

(二)结果分析

通过时序立体数据表，运用熵值法测算了中部五省财政科技投入绩效综合指数，综合指数越大，表明该地区财政科技投入绩效越高。现对评价结果进行分析。

表3 中部五省评价指标权重值

表4 中部五省财政科技投入绩效综合指数(2000-2014)

表5 时间加权综合指数(2000-2014)

注：因排序需要，时间加权综合指数保留六位小数。

表6 中部五省财政科技投入绩效综合指数排序及方差

1.从整体上看，在样本考察期内，中部五省的财政科技投入绩效综合指数排序依次为湖南(0.460184)>安徽(0.451670)>河南(0.438756)>湖北(0.424311)>江西(0.413895)，表明湖南省财政科技投入绩效最高，而江西省的财政科技投入绩效最低。中部五省的财政科技投入绩效综合指数极差为0.046289，科技投入平均绩效指数为0.437763，湖南省、安徽省和河南省的财政科技投入绩效高于平均值，湖北和江西省低于平均值。由此可见，湖北和江西省的财政科技投入绩效较低，需要在贯彻中部崛起战略进程中，重视科技投入的效率，采取合理的绩效评价体制，提高科技投入绩效水平，推动科技发展与创新。

2.从财政科技投入绩效综合指数纵向动态变化过程看(如图1所示)，中部五省财政科技投入绩效动态变化特征基本一致，其指数整体上均呈上升趋势，其中2000-2006年，财政科技投入绩效动态变化较为平缓，说明中部五省在此期间科技投入绩效指数上升较慢；2007-2014年绩效指数曲线斜率变大，说明这一阶段中部五省科技投入绩效指数快速上升。总体上看，中部五省财政科技投入绩效水平呈现“先慢后快”的上升趋势。

图1 基于熵值法的中部五省2000-2014年财政科技投入绩效动态演变趋势

3.从科技投入绩效评价指数动态演变特征看，表6数据显示，中部五省财政科技投入绩效综合指数的方差大小依次为安徽(2.5429)>河南(1.6667)>江西(1.0667)>湖北(0.9714)>湖南(0.7810)，表明湖南省的科技投入绩效指数波动最小，安徽省的科技投入绩效指数波动最大，江西省和湖北省科技投入绩效指数呈现小幅度的波动上升，而河南省科技投入绩效指数呈现较大幅度的波动上升。由于中部五省财政科技投入绩效指数离散程度各不相同，并且整体上科技投入绩效指数都有上升，因此，中部五省需坚持创新驱动发展战略，以科技投入带动科技发展，以科技发展促进经济增长。

4.从中部五省财政科技投入绩效评价指标权重的测算结果看，湖南省、湖北省、江西省、安徽省和河南省所占权重最高的指标分别为高新技术产业产值(0.1692)、技术市场成交额(0.1642)、高新技术产业产值(0.1881)、专利申请受理量(0.1536)、高新技术产业增加值(0.2491)，说明中部五省财政科技投入绩效的影响因素并不一致。鉴于上述指标对于中部五省财政科技投入绩效水平的提高具有显著影响，各省需要结合自身特点，重视科技产出与科技转化，通过科技投入带动科技产出，实现财政科技投入预期目标。

三、建议

基于上述分析，为进一步提高中部五省财政科技投入绩效水平，笔者提出以下建议：

1.完善财政科技投入绩效评价体制。近年来，各省财政科技投入总量逐年增加，但仍不同程度地存在着资源配置不尽合理、重复投入、资金损失和浪费、资金管理效率和使用效率低下等问题。究其原因，主要是缺乏科学的绩效管理制度。建立预算绩效评价体系，提高预算资金的使用效率是近年来绩效审计关注的焦点，而完善财政科技投入绩效评价体制对于提高科技投入绩效水平尤为必要。

2.重视绩效评价结果对决策的指导。通过实证分析可以看出，中部五省财政科技投入绩效的纵向动态变化基本一致，说明中部五省在财政科技投入方面差异不大，需要进一步加强地区间绩效评价结果的运用，为新的财政科技投入决策提供参考。各省份需要进一步完善信息共享系统，创建综合管理平台，及时更新绩效评价中出现的问题及跟踪整改情况，避免在探索过程中重蹈覆辙，提高整体管理效率以促进区域之间的共同进步。

3.重视科技产出与科技转化，推动经济发展。实证研究显示，科技产出与转化的相应指标对于中部五省财政科技投入绩效水平的提高具有明显影响。鉴于此，中部五省应对科技产出与转化给予高度重视与政策支持，例如：构建科技成果转化技术转移服务体系，加强科技成果的认定、评价、登记、推广、应用等方面的工作，实现开放共享、高效便捷的成果评价、登记和统计服务体系；着力培育技术转移示范机构，为繁荣中部五省技术市场，积极探索通过政府购买服务等方式重点支持培育一批科技成果转化中介服务机构，支持鼓励中介机构向经营专业化方向发展；建立高校、企业、政府三位一体的合作机制，走“官、产、学、研”相结合的道路，保证科技成果的顺利转化。

[1]段春燕，尤建新.地方政府财政科技投入绩效评价研究——以上海浦东新区为例[J].华东经济管理，2013，(5).

[2]袁金星.河南省财政科技投入绩效评价研究——基于DEA分析法[J].金融理论与实践，2013，(12).

[3]马少强.财政科技投入绩效评价研究[J].开放导报，2011，(1).

[4]田时中，曾伟，田家华.安徽省财政科技支出动态绩效评价指标研究[J].统计与决策，2016，(7).

[5]梁强.基于DEA-EFA模型的财政科技投入绩效评价[J].财会通讯，2011，(17).

[6]卢跃东，沈圆，段忠贤.我国省级行政区域财政科技投入产出绩效评价研究[J].自然辩证法通讯，2013，(5).

[7]张毕西，欧江艳，方慧.基于灰色关联法的地方政府财政科技投入绩效评价[J].科技管理研究，2009，(8).

[8]胥朝阳，涂斯.基于DEA的地方政府科技投入绩效评价——以武汉市为例[J].财会通讯，2016，(19).

[9]郭兵，袁菲，谢智敏.基于DEA方法的上海市财政科技投入绩效评价研究[J].中国管理科学，2012，(20).

[10]郭艺，周训胜，廖文文.基于因子分析法的福建省财政科技投入绩效评价研究[J].中国科技产业，2015，(4).

[11]张清廉，于传岗，于长立.我国地方财政支出绩效评价研究——以因子分析法为基础的分析[J].河南社会科学，2009，(6).

[12]崔军，杨琪.应急财政支出绩效评价指标体系构建研究——基于模糊层次分析法的考察[J].财贸经济，2013，(3).

[13]李秀华，董尹，宋媛.基于Topsis模型的承运商选择评价研究[J].哈尔滨学院学报，2017，(4).

[14]张青，王桂强.论地方政府财政科技投入绩效评价的思路[J].科技进步与对策，2006，(10).

[15]王桂强，朱栋，班瑞凤.地方政府财政科技投入绩效评价模型的突破口研究[J].科学学与科学技术管理，2007，(11).

[16]朱春奎.财政科技投入与经济增长的动态均衡关系研究[J].科学学与科学技术管理，2004，(3).

[17]田时中，田淑英，钱海燕.财政科技支出项目绩效评价指标体系及方法[J].科研管理，2015，(1).

责任编辑：谷晓红

AComparativeStudyonthePerformanceDynamicMeasurefortheScienceandTechnologyInputFromtheProvincialFinance——Based on the Parallel Evidence (2000-2014) of the 5 Provinces in the Central China

TIAN Shi-zhong,XIA Yan,YAO Jing-jing

(Anhui University,Hefei 230601,China)

To apply the innovation drive strategy and promote regional technological innovation competence require a comprehensive evaluation of the technological innovation competence，or to know the situation of the finance input to science and its dynamic state. Based on the parallel evidence (2000-2014) from the 5 provinces of the central China region，the performance index of the province finance’s input to science is calculated and evaluated with the entropy evaluation method. The research finds that 1 the general trend of the performance is from slow to fast，or there is a steady uprising tendency；2 the dynamic wave is obvious，from the biggest to the smallest Anhui，Henan，Jiangxi，Hubei，Hunan；3 the main factor that affects the dynamic wave is the application of technology. It is believed in this research that in the new normal situation，the 5 provinces have applied the innovation driven development strategy with more technology investment and talents training，furthermore，they also pay much attention to the transformation of technology to products. It is argued that a scientific performance evaluation system should be established and improve the performance of technology input.

the technology input；index system；the entropy evaluation method；5 provinces in central China

F812

A

10.3969/j.issn.1004-5856.2017.10.007

2017-01-25

安徽大学2017年大学生科研训练计划项目，项目编号：KYXL2017098；2015年度安徽省哲学社会科学规划项目，项目编号：AHSKY2015D51。

田时中(1984-)，男，安徽岳西人，讲师，博士，主要从事资源产业经济、技术经济与绩效评价研究；夏 燕(1995-)，女，安徽马鞍山人，主要从事财政支出绩效评价研究；姚静婧(1998-)，女，安徽铜陵人，主要从事财政支出绩效评价研究。

1004—5856(2017)10—0027—05