本站原创摘 要 ： 财政科技投入影响一个国家的科技发展水平,是保障科技水平的前提条件.对财政科技投入进行评价能够衡量财政科技投入的管理水平、运作效率和产出效果.本文基于DEA模型,分析我国2009年和2010年全国各省财政科技支出的效率,实现对各省财政科技支出效率的有效评价和排序.实证分析结果可以指出不同省份财政科技投入效率非DEA有效的原因,为各省提高财政投入效率提供参考.
关 键 词 ： 科技支出；效率；DEA
一、引言
中国为适应市场经济发展和公共财政管理的需要,相继进行了部门预算、政府采购、国库集中支付等多项改革,虽已取得明显成效,但在预算管理过程中仍然存在目标不明、责任不清、透明度低、流程不畅、效率低下、铺张浪费等问题.当前,绩效预算作为政府支出管理改革战略的核心被学者关注和研究.以预算管理模式为研究对象,从转变政府行政职能入手创新预算管理理念、转变预算管理模式、改革预算管理制度、重构预算管理流程,对中国绩效预算管理相关问题进行深入研究很有必要.
财政科技投入影响一个国家的科技发展水平,并且是保障科技水平的前提条件.对财政科技投入进行评价能够衡量财政科技投入的管理水平、运作效率和产出效果.我国的财政科技投入产出评估始于20世纪90年代初,经历多年发展,在评估中总结出许多有效方法,其中对财政科技投入评价定量方法主要有DEA方法,此方法能够很好测度公共财政科技投入的效率.
二、文献述评
(一)国外文献述评
中国经济增长在全球金融危机中呈现下滑的趋势,因此政府采取了一系列财政支出政策.Chen & Lin Hu（2011）采用1996年1月～2008年12月的财务支出和消费者指数分析政府支出对通货膨胀的影响,认为财政支出对通货膨胀的影响力非常低下.Zhao & Jiang（2011）运用基尼系数原则衡量收入分配公平性,基于各省和自治区2007年典型公共产品样本的财政支出和人口规模数据来构造数学模型,通过定量研究方法和回归分析研究了国家公共产品财政支出的区域分布结构,并计算相应的“基尼系数”值.计算结果表明,中国金融投资应合理投向对民生至关重要的主要公共产品和服务.Jiafeng（2012）采用中国1520个县城的县级数据,通过多元空间自回归模型研究地方公共教育支出,结果表明地方政府对地方公共教育服务的支出存在显著溢出效应,而经济水平决定了地方教育支出水平显著.有非线性关系教育支出和预测因素如比例的非农业人口,移民人口从其他省份和儿童人口.
(二)国内文献述评
胡兴旺（2007）和宇（2008）认为我国财政管理的重点应由收入管理向支出管理转变.郭玉清、姜磊（2009）对中国省际数据进行的实证研究表明,财政支出增加对基础设施、科技、教育等领域的投入有助于经济增长.李尽法（2010）运用Malmquist指数方法,得出财政科技支出效率增
长的内在动力是技术进步的结论.李永刚（2011）对中国1995～2009年财政科技投入数据进行分析,发现基础研究、应用研究与试验发展三类支出对经济增长的作用方向不同,应用研究与试验发展支出会阻碍经济增长,而基础研究投入则促进经济增长.张新铭（2011）通过建立计量经济模型并应用GLS法,测量出要素贡献度从高到低依次是高新产业从业人员数量、新产品销售收入和科技支出.周业安、程栩（2012）基于中国省级面板数据的空间计量经济学研究发现,地方政府教育和科技支出竞争会影响社会的人力资本水平和知识创新激励,从而影响到各地区的技术进步和创新水平.
由上述分析可见,国外学者对绩效预算的研究比较广泛而深入,主要研究绩效预算的特点和实施条件,重点则在于实施绩效预算的方法和途径,而国内专家学者更注重于绩效预算的比较研究.目前国内外学者真正对政府绩效预算理论的发展的研究都集中在宏观层面,侧重于政治和经济分析的角度,这部分研究正是研究微观技术分析工具和管理科学方法如何运用的前提和基础.另外,已有的研究主要关注政府总体上的教育和科技投入水平及其经济后果,却忽视了政府层级结构可能起到的激励作用.
三、我国财政科技支出预算存在的问题分析
(一)我国财政科技支出现状
在2000～2010年间,我国财政科技支出保持较快增长,2010年国家财政科技支出额为7062.58亿元,比上年增加1260.47亿元,增长21.72%；科技支出占当年国家财政支出的比重为7.86%,为2000年以来的最高水平,如表1所示.
(二)我国财政科技支出存在的问题
1.科技投入力度不足
与国际其他国家的人均科技投入比较,我国的差距明显,仅为58美元,不足美国的8%,这是由于我国人口众多,科研经费总量的增加对于人均经费增长来说显得杯水车薪,而其中最主要的原因还是我国对科技投入力度的不足,以及我国经济基础的相对薄弱.
2.科技投入结构不合理
在基础研究中,我国的投入水平远低于其他国家.我国应用研究经费的比重处于中下等水平,但实验发展经费的比重则排在第一位,比依靠“科技立国”发展起来的日本、韩国还要高,反映出我国对与生产活动联系密切的技术创新与开发的重视,以及“科学技术要面向经济建设主战场”的战略方向.
3.财政科技投入效率低下
科技资源的数量和质量表明对科技资源的拥有情况,拥有大量的资源并不等于能够合理有效的利用这些资源.截至当前,我国科技基础设施的投入比较高,财政部和科技部所管的资金10%投入科技基础设施建设,但是这些科技基础设施的投入存在严重的高校、科研机构和企业分割的现象,现有的科技基础设施不能形成共享,形成大量的重复投资,造成科技资源投入利用的效率低下.
四、基于超效率DEA模型的财政科技支出效率分析 （一）财政科技支出效率测度指标体系
科技资源配置效率是对科技资源配置结果的描述和刻画,强调科技投入同科技产出之比,并且这种投入与产出具有累积性,强调的总投入与总产出.上述二者的结合有助于将科技资源配置行为的动态性特征更好的体现出来,有助于对科技资源配置行为进行更加有效的评价,进而辅助决策者做出科学合理的配置决策.本文将科技资源配置效率的测度结果重点放在科技产出指标上,包括提供科学技术知识和促进科技成果转化.因此我们将其分为科技资源配置的知识产出作为直接产出和科技成果转化作为间接产出两大类,具体指标详见表2.
(二)数据来源和评估模型
财政科技投入绩效评价是衡量财政科技经费管理水平、运作效率、产出质量效果的技术工具.提高财政科技资金的使用效率是当前政府部门关注的热点问题,本文采用数据包络分析方法,对全国各省市自治区财政科技支出绩效评价,分析2009年和2010年全国30个省份（西藏除外）财政科技的投入产出数据,运用综合效率、技术效率和规模效率值,综合评估财政科技投入的效率状况.本文的数据主要来源于《中国科技统计年鉴》（2010～2011）两年的数据.计算结果主要运用DEA计算软件deap,下面是全国30个省份2009年和2010年2个年度的财政科技各种效率值和规模收益情况,结果如表3、表4 所示.
(三)实证结果分析
首先根据DEA及分解指标进行分析.从综合效率来看,2009年财政科技支出的综合效率、技术效率和规模效率同时有效的省份有5个,分别是：北京、上海、江苏、浙江和甘肃；2010年财政科技支出的综合效率、技术效率和规模效率同时有效的省份有6个,分别是：北京、上海、江苏、浙江、重庆和甘肃.这说明只有5个省份保持了财政科技支出效率的有效性,其余83.33%的省份财政科技支出的效率没有达到生产的前沿面,处于低效率阶段.
从规模收益看,2009年规模收益递减的有吉林、黑龙江、安徽、湖北、湖南、广东和陕西,而规模收益递减的省份其规模效率值都没有达到1,处于规模不变和规模递增的省份为23个,占全国的76.67%.2010年规模收益递减的有吉林、黑龙江、浙江、山东、湖北、湖南、广东和陕西,而规模收益递减的省份其规模效率值都没有达到1,处于规模不变和规模递增的省份为21个,占全国的70%.这说明财政科技支出在全国来说在规模收益上基本合理.
从技术效率看,2009年达到技术效率最佳的有9个省份分别是：北京、黑龙江、上海、江苏、浙江、湖北、海南、甘肃和青海,占全国的33.33%,2010年达到技术效率最佳的有10个省份分别是：北京、吉林、黑龙江、上海、江苏、安徽、海南、重庆、甘肃和青海,占全国的30%,说明这些省份在给定投入的情况下获得最大的产出能力.而其余省份处于技术无效状态,他们的财政科技支出没有处在生产的理想状态.
通过对30个省份的综合效率、技术效率和规模效率分析可知,对于财政科技支出来说,只有三者同时有效的省份其财政科技支出的效率才是真正的有效；针对技术有效而规模无效的省份要努力增加其规模收益,从而达到财政科技支出的高效率；对于处于规模收益递减的省份要控制其合理的规模,提高其技术效率,从而实现综合效率有效.
对于上述评价结果的运用有两个方面：第一是激励财政科技支出效率真正有效的省份；第二是对财政科技支出效率无效或者不理想的省份,按照效率分析给予科学合理的建议,以提高其财政科技支出的效率.其次,我国财政科技支出的效率利用DEA模型进行评价的结果与国家的整体科技研究情况及宏观经济形势基本吻合：经济相对发达、科技人才质量较高的省份其财政科技支出的效率也相对较高.