福建省市級財政科技投入產(chǎn)出績效研究

朱 博, 莊 赟,2

(1.集美大學(xué) 財經(jīng)學(xué)院，福建 廈門 361021;2.集美大學(xué)區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究中心，福建 廈門 361021)

一、相關(guān)研究評述

關(guān)于財政績效的研究相當(dāng)廣泛，但是由于績效的構(gòu)成是多維的，不同研究者有不同觀察和測量視角，研究所得的結(jié)果也自然不同。[1]同時還因為政府活動具有非營利性、公共服務(wù)性等特征，這樣一來，針對政府財政科技支出的績效的探究也就沒有了統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，而是各自從不同的角度來分析。準(zhǔn)確分析財政科技支出績效的內(nèi)涵有助于對這個問題的研究。王超分析了科技活動的特點，從R&D活動和非R&D活動兩個方面定義財政科技支出的內(nèi)涵：R&D活動主要特性是探索性和創(chuàng)新性，其次是正外部性，衡量先側(cè)重效果方面、其次側(cè)重效益方面；非R&D活動因其不確定性，衡量則側(cè)重效益方面。[2]從財政科技支出績效的內(nèi)涵出發(fā)，國內(nèi)外的諸多學(xué)者，嘗試了從各種不同的角度來分析問題，這也使得所形成的指標(biāo)體系與評價方法紛紛繁繁且各不相同。[3]國外研究相對較早，Cook等對財政科技投入的評價問題進(jìn)行研究，提出了這類研究所應(yīng)遵循的基本原則，構(gòu)建了新的財政科技投入評價指標(biāo)體系。[4]

國內(nèi)相關(guān)研究起步較晚，但是研究成果不少。謝虹則根據(jù)層次分析法的原理選擇了4個大維度下的17個具體指標(biāo)，再用其相對重要性形成判斷矩陣，從而構(gòu)建了財政科技支出績效的評價體系。[5]施筱勇等詳細(xì)探究科技項目研發(fā)活動的規(guī)律與特征，構(gòu)建了6個準(zhǔn)則、14個關(guān)鍵指標(biāo)的科技項目績效評價指標(biāo)體系。[6]田時中等從科技的投入、成果、獲獎、轉(zhuǎn)化4個方面構(gòu)建了安徽省的財政科技支出動態(tài)績效評價指標(biāo)體系，并運用線性加權(quán)的方法做實證研究。[7]田時中等人采用的實證方法是基于AHP-熵值法和模糊隸屬函數(shù)確定權(quán)重，而運用較多的還是DEA與因子分析等方法。袁金星采用DEA法分析了河南省歷年財政科技投入產(chǎn)出績效，分析得出其總體上是有效的。[8]馮雅菂簡單地構(gòu)建了財政科技支出的評價指標(biāo)體系，并基于DEA分析了全國各省的投入產(chǎn)出綜合績效。[9]王磊等構(gòu)建了9個三級指標(biāo)的科技績效評價指標(biāo)體系，運用DEA模型分析山東17地市的科技績效。[10]胥朝陽等則只選取了4個指標(biāo)，利用DEA中的CCR與BCC模型，分析武漢市2004—2014年10年的政府財政科技投入產(chǎn)出績效，同時還橫向比較了17個副省級城市的情況。[11]張麗則是在構(gòu)建投入、產(chǎn)出兩大類三級指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，利用因子分析法賦予指標(biāo)相應(yīng)權(quán)重，來探究皖北地區(qū)財政科技支出績效。[12]同樣盧躍東等則以省級行政區(qū)域為單位，利用因子分析法研究了它們的財政科技投入產(chǎn)出績效，并通過聚類分析比較了各個省的財政科技投入產(chǎn)出績效。[13]

綜上所述，國內(nèi)外的學(xué)者已經(jīng)在多方面做出有價值的研究，但是由于這個主題的特征使得各種研究眾說紛紜，筆者期望在此基礎(chǔ)上建立一個相對簡單易行但能夠基本全面包括各類信息的評價指標(biāo)體系，同時僅僅將福建省作為研究對象以盡可能地控制變量，防止在大范圍研究時地理、自然、政策等其他變量的影響，再利用SPSS軟件分析2015年福建省各市的財政科技投入產(chǎn)出績效并比較。

二、指標(biāo)體系構(gòu)建

1.指標(biāo)體系的構(gòu)建原則。許多研究財政績效的文獻(xiàn)將投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)混雜在一起，在用多元分析方法時這種混合會引起邏輯上的偏差，單獨考慮產(chǎn)出績效或者投入績效，并不能更準(zhǔn)確地衡量績效。因此，為了更好地體現(xiàn)福建省各地級市的財政科技績效，筆者將分別測量福建省各市的財政科技投入能力與財政科技產(chǎn)出能力，再用這兩者的比值來代表績效。(1)關(guān)于財政科技投入。投入方面主要以財力投入為主，兼有其他方面。財力投入則主要體現(xiàn)在R&D經(jīng)費支出以及政府財政科技支出，其他方面包括科研單位建設(shè)、科技活動人員培養(yǎng)等。(2)關(guān)于財政科技產(chǎn)出。財政科技產(chǎn)出形式多樣，因此在構(gòu)建指標(biāo)體系時盡可能考慮全面的、具有代表性的方面。但歸納起來主要還是建設(shè)成果、科研成果以及科研成果轉(zhuǎn)化等，詳細(xì)的包括：科技機(jī)構(gòu)建設(shè)成果、科技人員培養(yǎng)成果、專利、論文、科技成果轉(zhuǎn)化等。

2.指標(biāo)體系的構(gòu)建。在大量文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，根據(jù)上述指標(biāo)體系構(gòu)建原則，選定科技投入、科技產(chǎn)出這兩個一級指標(biāo)，并從財力投入(R&D與財政科技支出相關(guān)方面)、人力物力投入(指研發(fā)人員比例和科研單位建設(shè)，由于數(shù)據(jù)收集問題科研單位用地區(qū)培育創(chuàng)新企業(yè)代替)、科技成果(科研機(jī)構(gòu)數(shù)、科研從業(yè)人員量、專利發(fā)明方面相關(guān))和科技成果轉(zhuǎn)化(用高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)方面來代表)。從這4個大類中篩選二級指標(biāo)，再結(jié)合能夠收集到的福建省各市的相關(guān)數(shù)據(jù)，選定指標(biāo)體系如表1所示。特別說明的是，在構(gòu)建的這個指標(biāo)體系中，筆者認(rèn)為由于創(chuàng)新企業(yè)的培育以及R&D人員的培養(yǎng)從邏輯上分析既可以屬于投入指標(biāo)，亦可以屬于產(chǎn)出指標(biāo)，所以在實際分析過程中，這方面的指標(biāo)會同時納入投入和產(chǎn)出兩方面績效測量。

表1 指標(biāo)體系

三、利用因子分析法進(jìn)行實證檢驗

因子分析(factor analysis)是一種在處理大量相關(guān)數(shù)據(jù)時，通過數(shù)據(jù)降維的方法達(dá)到簡化數(shù)據(jù)的多元計量模型,它可以分析出眾多變量之間的內(nèi)部相關(guān)關(guān)系，以及數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)，并用較少的公共因子來表示出全部數(shù)據(jù)的基本結(jié)構(gòu)。采用的是對變量作因子分析的R型因子分析，其數(shù)學(xué)模型如下：

Xi=ai1F1+ai2F2+ai3F3+…+ainFn+εi

(1)

其中Xi代表標(biāo)準(zhǔn)化處理后的原始數(shù)據(jù)，aij為因子載荷，F(xiàn)i為公因子，εi為特殊因子。

1.對投入績效的分析。根據(jù)福建省各市2016年的統(tǒng)計年鑒以及各市科技局的統(tǒng)計公報，收集、整理得到相應(yīng)指標(biāo)所對應(yīng)的數(shù)據(jù)。利用SPSS 20進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以發(fā)現(xiàn)球形檢驗值為0.573(表2)，在樣本數(shù)并不是很大的前提下(樣本數(shù)為9)，大于0.5的檢測值代表檢驗通過，可以進(jìn)行因子分析。

表2 球形檢驗結(jié)果

取特征值大于1(一般情況下的公因子提取標(biāo)準(zhǔn))的公因子，軟件輸出得到兩個，方差貢獻(xiàn)度依次為57.875%、32.283%，累計方差貢獻(xiàn)度89.158%。累計方差貢獻(xiàn)度足夠大，所以筆者認(rèn)定，提取的這兩個公因子就可以表達(dá)所有原始數(shù)據(jù)的大部分信息，因此可以認(rèn)為這是合理的提取方式。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣(表3)顯示了每個變量在各個公因子上的載荷情況。從表3可以看出，F(xiàn)1在X1(R&D經(jīng)費)、X2(財政

科技支出)、X3(財政科技支出占財政總支出比)、X5(R&D人員當(dāng)量)、X6(每萬名勞動力研發(fā)人員當(dāng)量)上有較高的載荷，說明這個公因子反映財力支出與人力投入；F2在X4(地區(qū)創(chuàng)新企業(yè)培育)上有較高的載荷，說明它代表的是科研機(jī)構(gòu)建設(shè)方面的投入。

表3 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

根據(jù)因子分析模型的原理，公因子的得分情況代表了樣本的全部變量在某個維度上的綜合情況，因此公因子綜合得分可以代表財政科技投入績效的得分。SPSS軟件直接給出了各公因子得分(表4)。綜合得分可以根據(jù)各因子得分并以各自的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)重計算得出，因此福建省9個市政府財政科技投入績效的綜合得分根據(jù)因子分析的數(shù)學(xué)規(guī)則，計算公式如下：

(i表示地區(qū))

數(shù)的存在不利于分析，所以將綜合得分經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布面積換算。廈門、福州、泉州分列福建省各地區(qū)財政科技投入能力的前三名，與這三個城市的實際經(jīng)濟(jì)實力與財政能力相符。廈門市在財政科技的財力、人力方面的投入力度最大，泉州市在培育創(chuàng)新型企業(yè)等科研單位建設(shè)方面力度最大，而福州市在這兩方面都有不錯的成績。寧德市的財力支出與人力支出得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于其他城市，這導(dǎo)致了它的整體投入績效得分在9個城市中最差。南平市在財力支出與人力支出以及科研機(jī)構(gòu)建設(shè)方面的投入都相對落后，因此其投入績效的得分亦是排在后兩名。其余4個城市的投入的各公因子得分相差不大，投入績效得分也相似。

2.對產(chǎn)出績效的分析。對于產(chǎn)出績效的分析步驟與投入績效的分析類似，但是由于選取的樣本數(shù)只有9個，根據(jù)因子分析的條件，變量數(shù)應(yīng)該小于樣本數(shù)，因此變量最多只能選取8個。考慮到科研機(jī)構(gòu)建設(shè)與人力投入在納入科技產(chǎn)出的考慮范圍時，其實際作用機(jī)理是間接的，因此可以從這些指標(biāo)中剔除一個。X5作為絕對量指標(biāo)受區(qū)域人數(shù)總量的影響，在衡量相對性的效率時，可以考慮優(yōu)先排除，因此在用SPSS處理數(shù)據(jù)時，只選擇X4、X6、X7、X8、X9、X10、X11、X12這8個變量。

根據(jù)各市統(tǒng)計年鑒與科技局的統(tǒng)計公報，收集對應(yīng)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，進(jìn)行球形檢驗，檢驗值為0.646(表5)，在小樣本的情況下，檢驗通過，可以進(jìn)行因子分析。

表5 球形檢驗結(jié)果

根據(jù)前文分析投入績效相同的處理規(guī)則，可以得到產(chǎn)出績效的兩個公因子，方差貢獻(xiàn)度分別為62.189%、34.161%，累計方差貢獻(xiàn)達(dá)到96.35%，累計方差貢獻(xiàn)率足夠大，提取方式合理。旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣顯示了公因子在各變量上的載荷情況(如表6所示)，E1在X6(每萬名勞動力研發(fā)人員當(dāng)量)、X9(技術(shù)市場合同金額)、X10(地區(qū)培育高新技術(shù)產(chǎn)業(yè))、X11(高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值)、X12(高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重)上有較高的載荷量，主要反映的是科研成果的轉(zhuǎn)化方面；E2在X4(地區(qū)培育創(chuàng)新型企業(yè))、X7(發(fā)明專利申請受理量)、X8(發(fā)明專利申請授權(quán)量)上有較大的載荷，主要反映的是科研成果方面。

表6 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

SPSS軟件給出的公因子得分(表7)，根據(jù)前文同樣的計算規(guī)則可得福建省9個市的財政科技產(chǎn)出績效綜合得分，計算公式為：

(i表示地區(qū))

將綜合得分進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布面積換算，轉(zhuǎn)換成正數(shù)。結(jié)果表明在財政科技產(chǎn)出績效方面，廈門市、福州市分列一、二位，綜合得分也遠(yuǎn)高于其他市區(qū)，在科技成果與科技成果轉(zhuǎn)化方面都有不錯的表現(xiàn)；泉州市排名第三，它在科技成果的產(chǎn)出方面較為突出，但是在科技成果的轉(zhuǎn)化方面則十分不理想，致使綜合總分下降了一個層次；其他6個市的綜合得分雖有差異卻不是太大，總得分較低，在科技成果與科技成果轉(zhuǎn)化兩方面都較差。

表7 公因子得分與綜合得分

3.福建省各市級地區(qū)財政科技投入產(chǎn)出績效分析。在前文中分別探究福建省各市的財政科技投入能力與財政科技產(chǎn)出能力，厘清他們之間的順序關(guān)系，也研明了這9個城市在財力投入、其他投入、科研成果、科研成果轉(zhuǎn)化等方面的具體表現(xiàn)。再根據(jù)前文提出的方法，可以量化出財政科技投入產(chǎn)出績效。測量公式為：

(i表示地區(qū))

將前面所得的相應(yīng)數(shù)據(jù)代入公式，可以得到福建省各市財政科技投入產(chǎn)出績效(見表8)。

表8 綜合績效得分

將計算結(jié)果轉(zhuǎn)化成折線圖，如圖1所示：

圖1 投入得分、產(chǎn)出得分與績效

研究結(jié)果顯示寧德市的財政科技產(chǎn)出效率最大，南平市其次，福州市第三，漳州市第四，廈門市第五，泉州市最小。綜合考量各市的投入能力、產(chǎn)出能力、綜合績效，可以將這9個城市分為四種類型。第一種，低投入、低產(chǎn)出、高績效，即寧德市、南平市。單從投入產(chǎn)出績效來看，寧德市和南平市是福建省財政科技績效最好的兩個城市，但是這兩個城市的投入和產(chǎn)出的單方面成績卻非常差，薄弱的財政科技投入、較低的科技產(chǎn)出與轉(zhuǎn)化值。這說明這兩個城市在財政科技的投入與產(chǎn)出方面做出的努力與收獲都是相對較小的，但是單純的從計量模型的數(shù)據(jù)分析，最終的效率卻是最高的。第二種，低投入、低產(chǎn)出、低績效，即龍巖市、三明市。這兩個城市相對于寧德與南平的財政科技投入都較高一些，但也還是處于全省較低的水平之列，同時財政科技產(chǎn)出卻相似甚至有的還稍低一些，這使得它們的財政科技投入產(chǎn)出績效十分低下。第三種，績效一般，即福州市、漳州市、廈門市、莆田市。其中福州與廈門屬于高投入、高產(chǎn)出，漳州市與莆田市屬于低投入、低產(chǎn)出。研究的結(jié)果符合實際情況。福州市與廈門市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，財政科技的投入產(chǎn)出都高；漳州與莆田，經(jīng)濟(jì)條件相對落后，財政科技的投入產(chǎn)出夠低一些；但是，它們的績效都是相似，處在全省的中游水平，績效一般。第四種，高投入、低產(chǎn)出、低績效，即泉州市。泉州市的經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)，財政科技投入力度也大，但是由于它的科技成果轉(zhuǎn)化十分低下，導(dǎo)致財政科技產(chǎn)出得分低，從而致使泉州市出現(xiàn)高投入、低產(chǎn)出、低效率差的情況。

四、結(jié)論與政策建議

根據(jù)前文針對福建省9個市的分析可以得出以下結(jié)論：(1)各市的財政科技投入能力與其財政科技產(chǎn)出能力基本上是相吻合的，即財政科技投入越大，財政科技產(chǎn)出也就越高；同時，投入產(chǎn)出能力與經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度也是相關(guān)的，一般來說越是發(fā)達(dá)的地方，地方政府的財政科技投入與產(chǎn)出也就越高。(2)績效的高低與其投入產(chǎn)出能力的高低并沒有完全對應(yīng)的關(guān)系，寧德與南平的財政科技投入產(chǎn)出最小而績效最大。這其中主要的原因應(yīng)該是邊際效益遞減規(guī)律的影響，即在其他條件相對不變的情況下，當(dāng)政府資金增加到一定程度時，隨著投入的增加，其總收益雖然相應(yīng)的增加了，但是每再增加一單位的投入，所帶來的產(chǎn)出的效益卻是遞減的。因此寧德與南平的情況可能是由于在科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對落后時，邊際收益還處在增長的階段，在這個階段的任何財政投入都是相對高效的。同時這也說明了廈門與福州市為什么擁有高投入與高產(chǎn)出，績效卻在全省中間水平。這也與當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展到一定程度后，財政科技投入結(jié)構(gòu)不合理、科技體制不健全等問題的影響力開始加劇有著重要的關(guān)系。(3)結(jié)合一些城市的實際經(jīng)濟(jì)、區(qū)位情況，還可以發(fā)現(xiàn)城市財政科技支出績效低下的原因也與它們的地理、經(jīng)濟(jì)環(huán)境不理想有關(guān)，所以投入條件低下，而科技成果與轉(zhuǎn)化也較弱，因此總體績效也低。(4)根據(jù)分析結(jié)果，福建省出現(xiàn)了特別的情況，就是泉州市。泉州市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好，財政科技投入也高，每年的科技成果也高，但是它從科技成果轉(zhuǎn)化效率方面來看，卻是非常低的，這就直接導(dǎo)致它成為福建省各市財政科技投入產(chǎn)出績效最差的地方。結(jié)合泉州市的實際情況可以看出，雖然泉州市重視科技力量的投入，也有不錯的科技成果，但是在科技成果轉(zhuǎn)化面非常不到位，最具典型代表性的高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值，2015年(588.33億)相較2014年(691.46億)有所下滑的，其占GDP的比重一直維持在10%左右(2015年為9.5%)，相較于經(jīng)濟(jì)條件同樣較為發(fā)達(dá)的福州(19.1%，2015年)和廈門(32.8%，2015年)是非常低的。五大傳統(tǒng)的輕工業(yè)依舊是支柱，其增加值占到GDP的33%以上，其中最具代表意義的紡織鞋服就占到了17%，高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的增加值并沒有得到真正的提高。因此，雖然從總量成績來看，泉州市是取得不錯的成績的，但從效率角度并且與其他城市相比較來看，就顯得不足。

綜合全文的分析，提出以下幾點建議：首先，準(zhǔn)確考量福建省各市的政府財政投入產(chǎn)出情況，綜合考量其他因素，合理為各區(qū)域分配科技資金，使政府科技資金的效率盡可能的最大化。其次，福建省與各市級政府自身，要加強(qiáng)政府科技投入產(chǎn)出落后地區(qū)的科技資金扶持力度，建立完善的、利于科技發(fā)展的制度，形成優(yōu)良的科技創(chuàng)新環(huán)境。再次，建立健全的配套措施，積極促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化，盡可能、最大地將科研成果轉(zhuǎn)化出能夠使人們?nèi)罕娛芤娴慕?jīng)濟(jì)果實，這其中最關(guān)鍵的就是針對創(chuàng)新型企業(yè)的培育，以及高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的培養(yǎng)。最后，繼續(xù)在相關(guān)的財稅政策上保持更加積極的態(tài)度，以政策的保障推動政府財政科技資金發(fā)揮更加充分的作用，從而鼓勵全社會的科技創(chuàng)新與發(fā)展。

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