基于三阶段DEA模型的福建省政府科技投入绩效研究

第18卷第3期科技和产业Vol.l8，No.32018年3月ScienceTechnologyandIndustryMar.，2018基于三阶段dea模型的福建省政府科技投入绩效研究孙颖，王婷(福州大学经济与管理学院，福州350116)摘要：福建省地理区位独特，经济发展迅速但科技事业处于相对弱势地位在创新驱动战略背景下，提高政府科技投入绩效既是实现发展效率最大化的需要，也是亟待解决的理论与实践课题对福建省九地市2007—2015年政府科技投入绩效进行研究，结果表明外部环境与随机误差对绩效影响显著，综合效率水平虚高，其中规模效率不足是主要原因；政府科技投入的地区差异明显；科技成果转换不佳在此基础上，提出提高福建省政府科技投入绩效的对策与建议关键词：财政科技支出；主成分分析法；三阶段DEA模型；政府科技投入绩效中图分类号：F812.7文献标志码：A文章编号1671—1807(2018)03—0070—05近年来，福建省积极落实创新驱动战略，努力发展战略新兴产业，不断提升科技创新能力。增强区域创新体系，建设创新型省份，是福建省在2016年提出的发展目标，最终将使福建综合科技进步水平、科技促进经济社会发展指数得到较大提升。政府绩效管理是当今的热门课题，政府科技投人绩效评价则是其中重要一环。研究政府科技投人绩效，有助于政府部门制定合理的科技计划，调整科技活动的重点与方向，推动科技研发有效发展，提高政府部门财政预算支出的管理水平和财政资金的利用效率。政府科技投人绩效分析包括规模效率(规模因素影响）、纯技术效率(管理和技术因素影响）和综合效率(资源配置和使用的综合评价）。20世纪80年代以来，国内外学者持续关注政府科技支出问题，其中包括对政府科技投人绩效评价指标与评价方法的研究。①关于政府科技投人绩效评价指标的研究分为宏观和微观两层面，宏观研究包括Rousseau1将R&D支出、GDP、研发人员数、SCI发表数和专利局专利数作为投人产出指标用以评价欧洲科技投人的绩效；王桂强、张青2对“指标靶”概念进行诠释，并建立宏观、中观与微观评价指标体系；田时中、曾伟、田家华3构建4大类16个指标体系评价安徽省政府科技投人的动态绩效。微观研究包括谢福泉、任浩4基于事后评价视角对已完成项目进行综合评价；张世慧、宋艳、王俊[5]将创新环境与能力建设和创新活动资助区分开来，构建两类指标体系。②针对政府科技投人绩效评价方法的研究，Feng[]使用分析分层法（AHP)与数据包络分析法（DEA)两种方法来提高研究的效率；以河北省财政科技投人为研究对象，王立岩[7]采用灰色关联度的方法进行绩效评价；吕亮雯、何静[]则使用超效率DEA模型对广东省财政科技投人绩效进行研究；卢跃东、沈圆、段忠贤[]采用主成分分析法对31省份财政科技投人能力与产出能力进行测度；黄科舫、向秦、何施%0以湖北省财政科技投人为对象，采用DEA模型进行研究；马乃云、侯倩[11]采用层次分析法对以平衡记分卡建立的指标体系确认权重并评价财政科技投人绩效。现有学术研究在指标体系构建以及评价方法上均已具备一定深度。但是，从研究内容上看，较少将绩效指标和评价方法结合进行研究，且甚少选取福建省及九地市作为研究样本；从研究方法上看，多采用单一的传统DEA模型，未考虑外部环境与随机误差的干扰。本文将绩效指标和评价方法结合，采用主成分分析法与三阶段DEA模型进行综合研究，不仅能够避免指标相关与重复对结果的影响，全面考虑投人产出指标，同时可以剔除外部环境因素与随机误差的干扰，更加准确研究福建省2007—2015年九地市政府科技投人的绩效情况，并给出相应的对策建议。收稿日期：2017—12—06作者简介：孙颖（1993—'女，福建周宁人，福州大学经济与管理学院，硕士研究生，研究方向：创新管理#王婷（1964—'女，福州大学经济与管理学院，教授，研究方向：理论经济学和区域经济学。70基于三阶段dea模型的福建省政府科技投入绩效研究1研究方法说明本文在全面考虑指标的基础上，采用主成分分析法形成相对独立的综合指标，解决各指标间的重复与相关性造成的误差；同时，运用三阶段dea模型，考虑外部环境与随机干扰对结果的影响。相比过去的研究，本文的绩效评价内容更加全面，结果更加准确。1.1主成分分析法主成分分析法，就是指将具有相关性的指标系X!，X2,…，XP线性变换，转化为数量较少具备独立性的指标系巧，…，。如果的方差Var^!)最大，则称包含信息最多的K为第一主成分，且满足F!=ailX1+anX2+/+a„1X„。如果巧不足以代表n个原始指标变量的信息，则需要选择第二主成分巧，且满足〇^(巧，巧）=〇的要求。如此操作，直到选出的第&个主成分，充分反映原始信息。1.2三阶段DEA模型数据包络分析法无需设定生产函数与数据处理，在各类研究