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    基于時(shí)間序列的DEA地方財(cái)政科技投入效率測(cè)算:1997—2014
    ——以湖北省為例

    2017-11-07 06:23:39趙當(dāng)如
    科技與創(chuàng)新 2017年21期
    關(guān)鍵詞:湖北省績(jī)效評(píng)價(jià)財(cái)政

    趙當(dāng)如,陳 為

    (武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 430070)

    基于時(shí)間序列的DEA地方財(cái)政科技投入效率測(cè)算:1997—2014
    ——以湖北省為例

    趙當(dāng)如,陳 為

    (武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢 430070)

    簡(jiǎn)要介紹了一種時(shí)間序列DEA模型,并用該模型對(duì)湖北省1997—2014年財(cái)政科技投入效率進(jìn)行測(cè)算。結(jié)果顯示,湖北省財(cái)政科技投入效率在這個(gè)樣本期內(nèi)總體上呈下降的趨勢(shì),而導(dǎo)致湖北省綜合技術(shù)效率偏低的原因是純技術(shù)效率的低下。根據(jù)這個(gè)分析結(jié)果,提出了改進(jìn)財(cái)政科技投入方式和結(jié)構(gòu),充分利用互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)提高財(cái)政科技投入的管理效率等政策建議。

    時(shí)間序列;DEA分析;財(cái)政科技投入;效率測(cè)算

    1 引言與文獻(xiàn)綜述

    當(dāng)前,區(qū)域財(cái)政科技投入績(jī)效備受關(guān)注,運(yùn)用合理的財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)方法,有助于政府正確、準(zhǔn)確地定位財(cái)政科技投入效果,從而制訂有效的政策。目前,對(duì)財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)方法有:Cook(1997)運(yùn)用20世紀(jì)90年代初產(chǎn)生的平衡計(jì)分卡法來(lái)進(jìn)行財(cái)政科技投入的績(jī)效測(cè)評(píng),并且指出這是財(cái)政科技投入績(jī)效水平評(píng)價(jià)應(yīng)遵循的基本原則之一[1];李升澤(2013)基于客觀賦權(quán)法購(gòu)建了一種綜合評(píng)價(jià)法對(duì)東莞市的財(cái)政科投入績(jī)效進(jìn)行了研究[2];謝福泉(2008)利用定性與定量的兩階段評(píng)價(jià)法構(gòu)造出財(cái)政科技投入效率的綜合評(píng)價(jià)法[3];黃科舫(2014)、胥朝陽(yáng)(2016)運(yùn)用面板數(shù)據(jù)通過(guò)橫向和縱向分析來(lái)探討地方財(cái)政科技投入績(jī)效[4-5];尚穎等(2016)通過(guò)Malmquist(曼奎斯特指數(shù))DEA分析法來(lái)刻畫河北省財(cái)政科技投入效率動(dòng)態(tài)變化過(guò)程[6];呂亮雯(2011)運(yùn)用SE-DEA(超效率DEA)對(duì)廣東省2001—2008年財(cái)政科技投入效率進(jìn)行分析[7];李紅英(2016)則運(yùn)用VAR模型和狀態(tài)空間模型分析了財(cái)政科技投入與企業(yè)研發(fā)投入之間的關(guān)系[8]。從以上各學(xué)者對(duì)財(cái)政科技投入評(píng)價(jià)方法的選擇可以看出,這些方法的共同點(diǎn)在于他們使用的數(shù)據(jù)都是面板數(shù)據(jù)。如果要測(cè)算不同時(shí)間點(diǎn)的效率值,傳統(tǒng)的DEA方法只能依賴面板數(shù)據(jù)求出不同年份同一地點(diǎn)的效率變化;如果時(shí)間跨度太大,截面數(shù)又比較多,不僅會(huì)增加尋找數(shù)據(jù)資料的難度,還會(huì)增加運(yùn)算難度。介于此,本文通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)DEA方法的改進(jìn),借用Lynde(1999)[9]和王兵(2006)的對(duì)單一的時(shí)間序列的分析思路[10]來(lái)評(píng)價(jià)湖北省1997—2014年的財(cái)政科技投入效率,并與之前各學(xué)者對(duì)湖北省財(cái)政科技投入績(jī)效的研究成果作對(duì)比,分析出影響財(cái)政科技投入效率的原因,試圖為湖北省財(cái)政科技投入方式的選擇提供參考。以往關(guān)于各學(xué)者對(duì)湖北省財(cái)政科技投入績(jī)效研究的結(jié)果可以參考黃科舫(2014)[4]、黃曉玲(2015)[11]、夏露(2014)[12]、倪一東(2010)[13]的研究成果。

    2 財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)方法

    DEA分析法(數(shù)據(jù)包絡(luò)分析)最早由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家A.Charne和W.W.Cooper等人提出。本文只利用單一的時(shí)間序列來(lái)進(jìn)行績(jī)效測(cè)算,以此來(lái)解決傳統(tǒng)DEA分析法在績(jī)效動(dòng)態(tài)分析操作上煩瑣的問(wèn)題。DEA是利用截面數(shù)據(jù)來(lái)研究不同決策單元的效率,并假設(shè)了所有決策單元的技術(shù)水平相同,由于忽視了技術(shù)的進(jìn)步影響,如果把時(shí)間序列當(dāng)作截面數(shù)據(jù)來(lái)分析,得出的結(jié)果是不準(zhǔn)確的。因此,如何從得出來(lái)的結(jié)果中分離出技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)是最大的問(wèn)題。基于Lynde(1999)和王兵(2006)對(duì)時(shí)間序列的分析思路[9-10],本文先構(gòu)造出一個(gè)單調(diào)遞增的科技投入產(chǎn)出的凹函數(shù)f,即:

    式(1)中:t為時(shí)間;At為在時(shí)間t時(shí)的技術(shù)進(jìn)步指數(shù),當(dāng)t=2013時(shí)令之等于1,即式(2)所示;Xt為在時(shí)間t時(shí)的3種科技投入的向量;Yt為在時(shí)間t時(shí)的科技產(chǎn)出向量;vt為在時(shí)間t時(shí)的投入松弛向量,即投入冗余;θt為在時(shí)間t時(shí)總體技術(shù)效率。

    式(3)、式(4)中:θtL、θtU、AtL、φt*分別為θt的下界、θt的上界、At的下界、由DEA模型得出的φt值。

    因此,技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)率上限可以被確定。除此之外,我們可以計(jì)算出每一種科技投入的效率,記ηjt為在t時(shí)期第j種科技要素投入的效率,即:

    所以,ηjt的上下界可求,ηjtU=(φt*/AtL)×(1-vjt/Xjt),ηjtL=φt*×(1-vjt/Xjt)。另外,可以將式(5)看作某種科技要素投入效率為總體技術(shù)效率與這種科技要素的有效投入的乘積。

    常規(guī)DEA分析只能計(jì)算除不同決策單元的相對(duì)效率,且效率值介于0~1之間,但是,當(dāng)有多個(gè)決策單元的效率都為1時(shí),就無(wú)法對(duì)這些決策單元進(jìn)行比較。而超效率模型(SE-DEA)則可以解決上述問(wèn)題,其算出的值可以大于1,用得分反映效率水平。其主要思想是,當(dāng)評(píng)價(jià)某一個(gè)決策單元的效率時(shí),將其與其余的決策單元的線性組合作比較來(lái)進(jìn)行效率評(píng)價(jià)。所以說(shuō),超效率模型很好地判斷出不同決策單元的效率情況。

    3 數(shù)據(jù)處理

    3.1 財(cái)政科技投入指標(biāo)選取

    本文在借鑒其他學(xué)者的選擇方法的基礎(chǔ)上,基于本文考慮后,最終選擇了3項(xiàng)投入指標(biāo)和3項(xiàng)產(chǎn)出指標(biāo)。財(cái)政科技投入指標(biāo)是政府財(cái)政科技支出總額、試驗(yàn)發(fā)展經(jīng)費(fèi)支出和R&D人員數(shù)量;科技產(chǎn)出指標(biāo)是專利申請(qǐng)數(shù)、專利授權(quán)數(shù)和技術(shù)合同成交額。

    3.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文選取的投入指標(biāo)采用的是湖北省1997—2014年的數(shù)據(jù),產(chǎn)出指標(biāo)采用的是湖北省1998—2015年的數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)、《中國(guó)科技統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《湖北省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

    4 實(shí)證結(jié)果及分析

    本文同時(shí)進(jìn)行超效率DEA和傳統(tǒng)DEA測(cè)算。結(jié)果顯示,常規(guī)DEA分析結(jié)果中可以發(fā)現(xiàn)有8個(gè)年份的PE值都為1.而通過(guò)超效率DEA分析結(jié)果可以看出,2014年的效率得分最高,1997年效率得分最低。為了得出1997—2013年這17個(gè)年份的相對(duì)綜合效率,我們先將2014年的綜合效率標(biāo)準(zhǔn)化為1,其余年份的相對(duì)綜合效率值就是各個(gè)年份的綜合效率得分除以2014年的綜合效率得分值1.645 7.由于綜合效率=純技術(shù)效率×規(guī)模效率(TE=PTE×SE),因此,為了文中提到的“總體技術(shù)效率”,規(guī)模效率(SE)也需要標(biāo)準(zhǔn)化為相對(duì)規(guī)模效率,方法同上。

    記“總體技術(shù)效率”為PTE’,根據(jù)TE’=PTE’×SE’,可以求出每一年的PTE’,而這里的PTE’即為文中提到的φt,即可得到φtL=0.571,φtU=1.000.由式(4)可以得到:AtL=φtL=0.571,即A1997=0.571.因此,1997—2014年這段時(shí)間的技術(shù)年平均增長(zhǎng)率的估計(jì)值為2.7%.最后再由θt=φt/At可以得出每一年總體純技術(shù)效率相對(duì)值,這里也是將2013年總體純技術(shù)效率標(biāo)準(zhǔn)化為1.根據(jù)式(5)我們得到特定三種科技投入要素的相對(duì)效率ηjt值及其走勢(shì)。接下來(lái),我們根據(jù)以上實(shí)證結(jié)果進(jìn)行分析。

    4.1 效率分析

    結(jié)果顯示,湖北省各科技投入純技術(shù)效率總體上是有下降的趨勢(shì),盡管效率在2007后有增加趨勢(shì),但是,從宏觀上看,2007—2013年這幾年間的波動(dòng)比較大,所以,還能確定以后幾年效率是否能保持持續(xù)增長(zhǎng)。

    由于人力資源未考慮等原因,結(jié)果中變化趨勢(shì)與黃科舫(2014)[4]和倪一東(2015)[13]在未考慮人力資源的科技投機(jī)投入下的趨勢(shì)有一定程度的差別。從規(guī)模效率來(lái)看,自1997年來(lái),湖北省的規(guī)模效率總體來(lái)說(shuō)有一個(gè)上升的趨勢(shì),這說(shuō)明,這3種科技投入的規(guī)模在不斷合理化。從綜合效率來(lái)看,綜合效率在總體上也是有不斷下降的趨勢(shì)。由于純技術(shù)效率下降,使得綜合效率也不斷下降。這說(shuō)明,純技術(shù)效率的下降是導(dǎo)致湖北省多年來(lái)財(cái)政科技支出綜合效率下降的主要原因。

    4.2 規(guī)模報(bào)酬分析

    一般來(lái)說(shuō),規(guī)模報(bào)酬不變是最理想的,說(shuō)明此時(shí)各投入規(guī)模已經(jīng)到達(dá)最佳。結(jié)果顯示,2013年、2014年規(guī)模報(bào)酬不變,說(shuō)明這2年的投入規(guī)模已經(jīng)到達(dá)最佳??傮w上看,湖北省的規(guī)模報(bào)酬也是從遞增變成不變,這與規(guī)模效率的變化趨勢(shì)一致。

    4.3 冗余分析

    結(jié)果顯示,造成2000年、2008年、2011年技術(shù)效率低下的原因就是投入不足和產(chǎn)出值沒有達(dá)到目標(biāo)值,因此,這幾年3種科技投入存在著浪費(fèi)現(xiàn)象,產(chǎn)出也未達(dá)到理想值。

    5 結(jié)論及政策建議

    湖北省這幾年來(lái)綜合效率不斷下降的原因在于純技術(shù)效率的下降,而純技術(shù)效率的下降在于3種科技投入分配比例不合理,其中,人力資源浪費(fèi)最為嚴(yán)重,這也導(dǎo)致了R&D經(jīng)費(fèi)與財(cái)政科技投入的投入效率下降,政府的人力資源管理沒有到位。由于高技術(shù)行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)大,企業(yè)融資困難,導(dǎo)致科技資金投入方式單一;再加上政府的財(cái)政資金引導(dǎo)機(jī)制不健全,使得政府為企業(yè)投入的大量資金沒有得到充分利用,財(cái)政杠桿效果不明顯。

    這些也是造成技術(shù)效率降低的另外一個(gè)原因?;谝陨戏治?,我們提出如下政策建議:①改變以往財(cái)政科技投入方式和結(jié)構(gòu);②充分利用現(xiàn)代互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)來(lái)提升財(cái)政科技投入的管理效率。

    [1]Drongelen I C K,Cooke A.Design principles for thedeveloping of——measurement systems for R&D processes[J].R&D Management,1997(4).

    [2]李升澤,賀定修,范明明.基于客觀賦權(quán)法的財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)軟件研究[J].科技管理研究,2013(11):193-196.

    [3]謝福泉.財(cái)政科技投入產(chǎn)出績(jī)效評(píng)價(jià)指標(biāo)的選擇[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇,2008(08):15-21.

    [4]黃科舫,向秦,何施.基于DEA模型的湖北省財(cái)政科技投入產(chǎn)出效率研究[J].科技進(jìn)步與對(duì)策,2014(6):123-129.

    [5]胥朝陽(yáng),涂斯.基于DEA的地方政府科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)——以武漢市為例[J].財(cái)會(huì)通訊,2016(19):24-27.

    [6]尚穎,賈士彬.財(cái)政科技投入效率評(píng)價(jià)及比較——基于河北省 11 個(gè)地區(qū)的 DEA 分析[J].財(cái)會(huì)月刊,2016(35):61-65.

    [7]呂亮雯,何靜.基于超效率DEA模型的廣東地方財(cái)政科技投入產(chǎn)出效率分析[J].科技管理研究,2011(4):75,84-86.

    [8]李紅英,杜寶蒼.財(cái)政科技投入對(duì)企業(yè)R&D投入的動(dòng)態(tài)影響——以河北省為例[J].財(cái)會(huì)月刊,2016(6):37-41.

    [9]Lynde,Catherine,Richmond,J..Productivity and e fficiency in the UK:a time series application of DEA[J].Economic Modelling,1999(1):105-118.

    [10]王兵,顏鵬飛.中國(guó)的生產(chǎn)率與效率:1952—2000——基于時(shí)間序列的DEA分析[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究,2006(10):22-30.

    [11]黃曉玲,揭建群,吳新文.湖北省財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)優(yōu)化策略探究[J].科技創(chuàng)業(yè)月刊,2015,28(01):1-4.

    [12]夏露.湖北省財(cái)政科技投入若干問(wèn)題研究[D].武漢:武漢紡織大學(xué),2014.

    [13]倪一東.湖北省財(cái)政科技投入績(jī)效評(píng)價(jià)研究[D].武漢:華中科技大學(xué),2010.

    [14]陳共.財(cái)政學(xué)[M].第八版.北京:中國(guó)人民大學(xué)出版社,2015:58-59.

    F812

    A

    10.15913/j.cnki.kjycx.2017.21.029

    2095-6835(2017)21-0029-03

    趙當(dāng)如(1996—),湖北武漢人,碩士研究生,主要研究方向是區(qū)域經(jīng)濟(jì)。陳為(1961—),湖北武漢人,武漢理工大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院經(jīng)濟(jì)系系主任,教授,碩士生導(dǎo)師,主要研究方向是區(qū)域經(jīng)濟(jì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策。

    〔編輯:白潔〕

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