基于DEA模型的重慶市地方財(cái)政科技投入績效評價(jià)

程 莉, 胡典成

(1. 重慶工商大學(xué) 長江上游經(jīng)濟(jì)研究中心， 重慶 400067； 2. 重慶工商大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院， 重慶 400067)

近年來，我國致力于打造創(chuàng)新型國家，得到了豐碩的科技成果，形成了跟跑、并跑并存及一些領(lǐng)域領(lǐng)跑的新格局。但與世界科技強(qiáng)國相比，我國科技基礎(chǔ)仍然薄弱，科技創(chuàng)新能力特別是原創(chuàng)能力還有很大差距，關(guān)鍵領(lǐng)域核心技術(shù)受制于人的局面還沒有得到根本改變。十九大報(bào)告提出“加快建設(shè)創(chuàng)新型國家”，明確“創(chuàng)新是引領(lǐng)發(fā)展的第一動力，是建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系的戰(zhàn)略支撐”。然而，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新時(shí)代，發(fā)揮創(chuàng)新的戰(zhàn)略支撐作用，離不開地方財(cái)政的支持。通過加強(qiáng)科研項(xiàng)目資金的有效管理，更好發(fā)揮有限的財(cái)政資金在推動科技進(jìn)步方面的作用，有助于增強(qiáng)科技成果對生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)換力，使得地方財(cái)政科技投入績效最大化，推動經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展。重慶市作為西部唯一直轄市、長江上游地區(qū)腹心城市，2017年提出的《進(jìn)一步完善財(cái)政科研項(xiàng)目資金管理等政策的實(shí)施意見》中明確指出，到2020年，重慶市R&D(研究與試驗(yàn)發(fā)展)經(jīng)費(fèi)支出占GDP的比例要達(dá)到2.5%，“十三五”期間地方財(cái)政對創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的投入總量將達(dá)到150億元。而能否如期實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，其中重要的一個(gè)方面，就是要發(fā)揮地方財(cái)政科技支出在R&D經(jīng)費(fèi)投入中的重要作用。地方財(cái)政科技支出作為R&D經(jīng)費(fèi)的重要來源，對全市的科技活動有著強(qiáng)力的引導(dǎo)作用，可以推動科技進(jìn)步與創(chuàng)新、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長和社會進(jìn)步。那么，重慶財(cái)政科技投入現(xiàn)狀如何？如何科學(xué)制定指標(biāo)體系并合理評價(jià)重慶市的財(cái)政科技投入績效？采取什么措施能更好地提高重慶市的財(cái)政科技投入績效？對這些問題的回答，是激發(fā)廣大科研人員的積極性、創(chuàng)造性，形成充滿活力的科技管理和運(yùn)行機(jī)制及推動重慶實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動戰(zhàn)略的關(guān)鍵。

一、文獻(xiàn)綜述

目前學(xué)界對于財(cái)政科技投入的績效研究主要分為兩個(gè)方面，一是通過評價(jià)指標(biāo)體系來開展理論研究，二是利用DEA等統(tǒng)計(jì)分析方法進(jìn)行實(shí)證研究。張軍果等[1]基于科技項(xiàng)目后評價(jià)視角構(gòu)建了財(cái)政科技績效評估體系，并采用模糊數(shù)學(xué)方法計(jì)算科技項(xiàng)目的投入產(chǎn)出比。盧躍東等[2]從科技投入和產(chǎn)出兩個(gè)層面，根據(jù)專家調(diào)查和隸屬度分析的結(jié)果，提出我國省級行政區(qū)域財(cái)政科技投入產(chǎn)出能力的理論評價(jià)指標(biāo)體系。田時(shí)中等[3]通過建立安徽省財(cái)政科技支出動態(tài)績效評價(jià)指標(biāo)體系，并在基于AHP—熵值法和模糊隸屬度函數(shù)確定權(quán)重及指標(biāo)量化值的基礎(chǔ)上，運(yùn)用線性加權(quán)和函數(shù)對安徽省財(cái)政科技支出動態(tài)績效進(jìn)行了實(shí)證評價(jià)。王立巖[4]采用灰關(guān)聯(lián)分析方法，以河北省主要城市為例，對政府財(cái)政科技投入績效進(jìn)行了評價(jià)。黃科舫等[5]基于DEA模型，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)通過橫向和縱向分析來探討地方財(cái)政科技投入績效。姜峰[6]利用因子分析法，實(shí)證研究了重慶財(cái)政科技支出變量之間的相關(guān)關(guān)系，并提出了一系列政策建議。

不難看出，以上各學(xué)者對財(cái)政科技績效評價(jià)方法的選擇大多是以面板數(shù)據(jù)或截面數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)，而如果要評價(jià)不同時(shí)間點(diǎn)的效率值，傳統(tǒng)的DEA方法只能以面板數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)形式給出不同時(shí)間同一地點(diǎn)單一效率值變化，無法有效評價(jià)連續(xù)多個(gè)時(shí)間點(diǎn)之間的相對效率值動態(tài)變化，即對時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行評價(jià)。因此，本文在對全國分地區(qū)采用超效率(SE-DEA)模型[7]進(jìn)行橫向研究的基礎(chǔ)上，通過對傳統(tǒng)DEA方法的改進(jìn)，引用Lynda[8]和王兵[9]的時(shí)間序列DEA模型分析方法進(jìn)一步對重慶市2001—2015年的地方財(cái)政科技投入績效進(jìn)行評價(jià)，可以更好地結(jié)合橫向和縱向研究分析。

二、重慶市地方財(cái)政科技投入情況分析

財(cái)政科技投入，是指政府及其相關(guān)部門通過財(cái)政預(yù)算和科技稅收政策等方式專門用于科技活動的經(jīng)費(fèi)支持，分為直接撥款和間接投入兩種。直接撥款即政府財(cái)政預(yù)算內(nèi)的科研支出，間接投入即政府通過減稅讓利等各種優(yōu)惠政策，留存本應(yīng)上交的部分財(cái)政資金。本文主要考察政府財(cái)政預(yù)算內(nèi)的科研支出，即地方財(cái)政科技撥款。表1和圖1反映了2001—2015年重慶市地方財(cái)政科技投入及GDP增速的總體情況。

從表1和圖1可以看出：

(1)2001—2015年地方財(cái)政科技撥款整體上不斷上升，且地方財(cái)政科技撥款增長率總體上高于GDP增長率。在2001—2015年，除了2002年和2014年以外，其他年份地方財(cái)政科技撥款均呈上升趨勢。2004年、2007年和2013年的增速更是幾乎為同期GDP增長率的兩倍，增速異常明顯，但在2002年卻落后于同期GDP增長率一倍左右。而按照國際慣例，一個(gè)地區(qū)的科技經(jīng)費(fèi)投入只有高于GDP增速，其科技發(fā)展的后勁和實(shí)力才能不斷得到保持和加強(qiáng)[10]。

(2)地方財(cái)政科技撥款的增長呈現(xiàn)出較大的波動性，但不影響其總體上的增長?？梢钥吹?，2007年地方財(cái)政科技撥款增長幅度最高，達(dá)48%，遠(yuǎn)高出其他年份的增長率，而2002年、2009年和2014年增幅卻極低，2002年、2014年甚至出現(xiàn)了負(fù)增長，這對重慶市科技進(jìn)步發(fā)展水平造成了一定影響，但總體上仍舊處于上升水平。

表1 2001—2015年重慶市地方財(cái)政科技投入及GDP增速

數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》

圖1 2001—2015年重慶市財(cái)政科技投入及GDP增速

(3)地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出比例較低，波動性大，且近年來有所下降。地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出比例基本長期維持在1%～1.3%的較低水平上，其從2001年開始下降，2004年有所回升，但次年又下降，之后開始上升，2008年后繼續(xù)下降，在2013年有所上升，但接下來三年間卻又持續(xù)下降，變化趨勢顯示出明顯的波動性，且近年來總體呈下降趨勢。

三、重慶市地方財(cái)政科技投入績效評價(jià)的實(shí)證分析

(一)指標(biāo)選取

在嚴(yán)格遵循DEA指標(biāo)選取原則的基礎(chǔ)上，借鑒余振乾等[11]、茆英娥[12]、王桂強(qiáng)等[13]、張青等[14]、田時(shí)中等[15]眾多學(xué)者的指標(biāo)選取方法，結(jié)合重慶市地方財(cái)政科技的實(shí)際情況以及數(shù)據(jù)資料的可獲取性，構(gòu)建以下指標(biāo)體系，如表2所示。

表2 重慶市地方財(cái)政科技投入產(chǎn)出指標(biāo)體系

注：數(shù)據(jù)主要來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》

(二)研究方法與模型選擇

本研究主要采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)，該方法是由美國著名運(yùn)籌學(xué)家Charnels和Cooper創(chuàng)建于1978年，以“相對效率”概念為分析基礎(chǔ)發(fā)展起來的一種效率評估方法，是數(shù)學(xué)、運(yùn)籌學(xué)、數(shù)理經(jīng)濟(jì)學(xué)和管理科學(xué)的一個(gè)新的交叉領(lǐng)域。通過數(shù)學(xué)規(guī)劃模型對具有多個(gè)輸入和輸出的決策單元間的相對有效性進(jìn)行評價(jià)。而構(gòu)建DEA模型，不僅可以對各個(gè)決策單元的有效性進(jìn)行排序和評價(jià)，還能進(jìn)一步分析各決策單元中DEA無效的原因和改進(jìn)方向[16]。

超效率數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型(SE—DEA)是由Andersen Petersen[7]根據(jù)傳統(tǒng)DEA模型提出的新模型，傳統(tǒng)DEA模型如CCR模型只可區(qū)別DEA有效和DEA無效的決策單元，并不能對多個(gè)同時(shí)有效的決策單元做出進(jìn)一步評價(jià)。但超效率DEA模型卻能彌補(bǔ)這一不足，其計(jì)算出的有效單元的效率值可以超出1，這就方便于對有效的決策單元進(jìn)行精確的比較和排序。建立模型如式(1)所示。

(1)

DEA方法是利用截面數(shù)據(jù)來評價(jià)不同決策單元的相對效率，但也有一個(gè)假設(shè)條件，那就是所有決策單元必須處于同一技術(shù)水平基礎(chǔ)，這就忽略了技術(shù)進(jìn)步的影響因素，而如果把時(shí)間序列當(dāng)作截面數(shù)據(jù)來處理，其所得結(jié)果將是有較大偏差的。進(jìn)一步說，如果要運(yùn)用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，則必須對傳統(tǒng)DEA方法進(jìn)行修正，以消除決策單元在所有時(shí)間點(diǎn)的技術(shù)水平是相同的這一假設(shè)條件，其中一個(gè)可行的方案就是從傳統(tǒng)DEA分析結(jié)果中分離出技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)，使得技術(shù)進(jìn)步的動態(tài)變化可以反映同一決策單元效率值在不同角度的分解式效果。

基于Lynda[8]和王兵[9]對時(shí)間序列數(shù)據(jù)的DEA分析方法，將技術(shù)變動因素加入DEA模型中，同時(shí)假設(shè)一個(gè)單調(diào)遞增的科技投入產(chǎn)出凹函數(shù)f：

Yt=f[θtAt(Xt-vt)]

(2)

(0≤θt≤1;Xt≥0;vt≥0)

A1≤A2≤…≤An=1(t=0)

(3)

式中，t為時(shí)間，θt為投入要素在時(shí)間t時(shí)的總體技術(shù)效率，At為技術(shù)進(jìn)步的指數(shù)且在時(shí)間t=2015時(shí)等于1，即式(3)，Xt為時(shí)間t時(shí)的科技投入變量向量，Yt為在時(shí)間t時(shí)的科技產(chǎn)出變量向量，vt為在時(shí)間t時(shí)投入冗余的松弛向量。

由式(2)和式(3)可知：若vt=0，則表示投入變量利用沒有松弛；若θt=1，則表示所有投入資源均利用充分；若vt=0且θt=1，則式(2)就可表示為Yt=f(XtAt)，即不包含無效率利用的標(biāo)準(zhǔn)科技投入產(chǎn)出函數(shù)。同時(shí)，也需注意式(3)中所表現(xiàn)出的技術(shù)不可逆性，以及無松弛條件下的投入變量充分利用，這是兩個(gè)重要的強(qiáng)調(diào)條件。

(4)

(5)

進(jìn)一步分解可得出DEA模型中各種科技投入的效率指數(shù)，記ωjt為t時(shí)期第j種科技投入變量的效率，則

(6)

式(6)表示某種科技投入要素的效率為總體技術(shù)效率和該投入要素的強(qiáng)度之積。其中，ωjt的上下界可由式(4)、(5)計(jì)算得出：

(7)

(8)

式(7)和式(8)分別為ωjt的上界和下界。

(三)實(shí)證分析

本研究將分別選用超效率DEA模型和時(shí)間序列DEA模型，從橫向和縱向兩個(gè)角度展開分析。同時(shí)，由于西藏自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)連續(xù)多年缺失，因此研究范圍為除西藏自治區(qū)外的30個(gè)省市。所用數(shù)據(jù)全部來源于2002—2016年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國科技統(tǒng)計(jì)年鑒》以及中國科技統(tǒng)計(jì)網(wǎng)。

1.橫向比較：基于超效率DEA模型的各地區(qū)綜合效率分析

運(yùn)用DEA-Solver Pro軟件對全國30個(gè)省市2001—2015年的地方財(cái)政科技投入效率進(jìn)行逐年評價(jià)，并依據(jù)各自效率值的大小進(jìn)行排序，得出排名結(jié)果，但須強(qiáng)調(diào)：此排名并不能代表各省市地方財(cái)政科技投入的發(fā)展水平，只作為一個(gè)動態(tài)的相對對比，結(jié)果如表3所示。

其次，為了考察30個(gè)省市各自在效率排名中的變動情況，參考譚秀閣等[17]的研究方法，引入一個(gè)ρ值：

(9)

式(9)中，t表示年份，φt表示某地區(qū)地方財(cái)政科技投入效率在t年的排名位次。而式(9)的計(jì)算結(jié)果表示某地區(qū)地方財(cái)政科技投入效率相鄰兩年排名的位次變化之和。判斷依據(jù)如下：若ρ=0，則表示該地區(qū)在此15年間的效率排名中變化穩(wěn)定；若ρ>0且偏離很遠(yuǎn)，表示該地區(qū)在此15年間的效率排名中變化波動較大且進(jìn)步趨勢明顯；若ρ<0且偏離很遠(yuǎn)，表示該地區(qū)在此15年間的效率排名中變化波動較大且退步趨勢明顯。

從表3可以看出，我國30個(gè)省市在此15年內(nèi)的地方財(cái)政科技投入效率排名變化有較大的差異：大部分地區(qū)的排名位次波動較大，如內(nèi)蒙古、遼寧、上海、安徽、廣東、海南、重慶、貴州、陜西和青海等；只有少數(shù)地區(qū)是比較穩(wěn)定的，波動很小，如北京、天津、山東、甘肅、寧夏等；而波動性較大的各地區(qū)之間也存在不同程度上的上升或下降趨勢差異，如內(nèi)蒙古、遼寧、重慶、貴州、陜西、青海等地區(qū)上升趨勢明顯，反之，上海、安徽、廣東、海南等地區(qū)下降趨勢明顯。同時(shí)，與其他地區(qū)相比，重慶在15年內(nèi)地方財(cái)政科技投入效率排名位次進(jìn)步趨勢較為明顯，但這并不能說明重慶市地方財(cái)政科技的投入效率水平與發(fā)展程度已經(jīng)居于全國前列，因此有必要對其地方財(cái)政科技投入效率做出進(jìn)一步評價(jià)分析。

2.縱向研究：基于時(shí)間序列DEA模型的重慶市財(cái)政科技投入效率分析

表3 2001—2015年全國30個(gè)省市地方財(cái)政科技投入效率排名

在表4中，從DEA分析結(jié)果中投入要素的松弛量來看，地方財(cái)政科技撥款在2001—2015年中除2013年外其他年份的松弛量均為0，這意味著地方財(cái)政撥款在2013年沒有發(fā)揮最大的利用效率，存在相對過剩，而在其他年份總被最大限度利用，并不存在過度投入；三個(gè)投入變量中松弛最多的就是地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比，在2003年、2005—2006年、2010—2012年、2014—2015年之外的其他年份均存在松弛，這意味著地方財(cái)政科技撥款相比公共財(cái)政支出在其他年份都存在相對過度投入情況，說明地方財(cái)政科技撥款存在低質(zhì)量利用，且投入比例在整個(gè)周期內(nèi)總體呈現(xiàn)出較大的反復(fù)波動，局部區(qū)域起伏較大，說明其投入狀況很不穩(wěn)定；R&D人員全時(shí)當(dāng)量只在2002年、2005年、2006年中存在松弛，其他年份松弛均為0，這意味著其他年份中R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入并不存在相對過度的情況，在2006年之后投入松弛量一直為0，說明這一時(shí)期，重慶市的地方財(cái)政科技撥款投入取得了一定發(fā)展，科技發(fā)展所需的人力資源配置進(jìn)一步得到優(yōu)化，在一定程度上抵消了之前的過度投入。

表4 2001—2015年重慶市地方財(cái)政科技投入傳統(tǒng)DEA模型運(yùn)算結(jié)果(投入角度)

根據(jù)式(4)、(5)和(6)，借助超效率DEA和傳統(tǒng)DEA測算結(jié)果即可得到2001—2015年的總體技術(shù)效率指數(shù)θt與某種投入要素效率指數(shù)ωjt的邊界值和某種投入要素的強(qiáng)度指數(shù)σjt，并對其展開進(jìn)一步的分析，結(jié)果由圖2至圖5所示。

圖2 地方財(cái)政科技撥款投入效率邊界圖

圖3 地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比投入效率邊界圖

圖4 R&D人員全時(shí)當(dāng)量投入效率邊界圖

圖5 總體效率θt指數(shù)邊界圖

1，效率指數(shù)上下邊界之間的距離完全消失，而由于技術(shù)進(jìn)步指數(shù)At假設(shè)為遞減條件，因此2012—2015年間并沒有考慮技術(shù)進(jìn)步要素。同時(shí)，可以看到各投入要素之間的效率與強(qiáng)度也存在較大的差異，地方財(cái)政科技撥款與R&D人員全時(shí)當(dāng)量之間的投入有效期基本都處于2001—2003年、2010—2012年間，效率變動具有一定的相似性，兩者的投入強(qiáng)度在整個(gè)區(qū)間都具有較高的水平，其平均值分別達(dá)到0.997、0.990，且穩(wěn)定性較高。而地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比相對于其他兩種投入要素卻表現(xiàn)出較大的差別，在2003年、2010—2012年投入較為活躍，投入強(qiáng)度在2003年、2005—2006年、2010—2012年達(dá)到1，其他年份波動較大，平均值與其他兩個(gè)投入要素相比相對較低，為0.94。更為明顯的是，地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比的要素強(qiáng)度波動與投入效率指數(shù)波動具有極高的吻合性，這也說明要想提高地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比的投入效率，就必須增強(qiáng)其投入要素的相對強(qiáng)度。從總體來看，三種投入要素的投入強(qiáng)度水平都較高，其投入在2003年、2010—2012年間活躍度都較高，投入效率也較其他年份高，這和投入資源的有效利用有著密切關(guān)系。相反，在2003—2010年這段時(shí)間內(nèi)，投入效率整體呈現(xiàn)出一個(gè)U型變化趨勢，而局部區(qū)域的反復(fù)波動正說明這一時(shí)期各要素的投入效率很不穩(wěn)定。同時(shí)也有一個(gè)問題反映了這一變動，那就是三種投入要素效率指數(shù)上下邊界之間的距離過大，間距平均值趨同各自距離平均值，均為0.3左右，雖然小于其下邊界值，但也說明了各投入要素效率變化的不確定性極大，應(yīng)采取措施盡可能將這一距離縮小，且自2012年后投入效率陡然下降，又回到一個(gè)低水平的增長狀態(tài)。而圖5中總體效率指數(shù)的變動情況也符合各投入要素的效率變動趨勢，在2001—2003年保持較高的水平之后，就開始長期下滑，僅2005年有少量回升，2007年達(dá)到谷底，之后開始保持穩(wěn)定的上升趨勢，在2010—2012年達(dá)到頂點(diǎn)，2012年之后總體效率又突然下降，繼續(xù)維持在一個(gè)常態(tài)的較高水平。

四、結(jié)論及政策建議

通過以上實(shí)證分析，本文得出以下結(jié)論：

(1)重慶市地方財(cái)政科技投入各要素之間資源利用程度差別較大。其中，地方財(cái)政科技撥款與R&D人員全時(shí)當(dāng)量分別只有1、3個(gè)年份存在松弛，其他年份均不存在松弛，投入資源的利用效率較高，而地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比卻有7個(gè)年份存在松弛，占比一半以上，存在較高的過度投入，但這與地方財(cái)政科技撥款較高的資源利用程度形成了沖突，說明重慶市地方財(cái)政科技撥款資源利用只是一種低層次的利用，有待優(yōu)化。

(2)重慶市地方財(cái)政科技各投入要素之間效率差異明顯，但在DEA有效點(diǎn)上均具有共同點(diǎn)。其中，地方財(cái)政科技撥款與R&D人員全時(shí)當(dāng)量的效率指數(shù)變動，無論是兩者之間，還是與總體效率指數(shù)之間的變動，都具有較高的相似性。相比之下，地方財(cái)政科技撥款占公共財(cái)政支出之比卻表現(xiàn)出較大的差異，效率指數(shù)和要素強(qiáng)度指數(shù)之間的趨同變動與總體效率指數(shù)變動呈現(xiàn)出明顯的不同，但三者在DEA有效年份的投入效率指數(shù)都是1。

(3)重慶市地方財(cái)政科技投入效率總體上呈上升趨勢，但上升速度較慢，穩(wěn)定性較低。從總體效率指數(shù)上看，整體基本趨于上升，但提升層次不明顯，各年份投入效率上下邊界值差距較大，穩(wěn)定性低，局部區(qū)域呈U型，波動性大，且各投入要素效率變化也符合這一趨勢。

鑒于此，對重慶市地方財(cái)政科技投入提出以下建議：

(1)提高地方財(cái)政科技撥款占財(cái)政預(yù)算的比例，以彌補(bǔ)因地區(qū)經(jīng)濟(jì)過快增長與地方財(cái)政科技支出長期維持低水平增長的不協(xié)調(diào)所造成的“畸形”增長。優(yōu)化地方財(cái)政科技支出結(jié)構(gòu)，在缺乏市場機(jī)制調(diào)節(jié)的基礎(chǔ)研究、公益環(huán)保技術(shù)、現(xiàn)代農(nóng)業(yè)技術(shù)、重大前沿技術(shù)等公共科技領(lǐng)域及具有重大戰(zhàn)略意義的科技項(xiàng)目方面加大投入。建立健全高效的財(cái)政科技資源配置統(tǒng)籌機(jī)制，完善地方財(cái)政科技支出與科技項(xiàng)目資源的協(xié)同優(yōu)化，尤其在加快高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)和戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的發(fā)展上，更應(yīng)集中優(yōu)勢資金重點(diǎn)發(fā)展，以財(cái)政科技投入推動多元化科技資金創(chuàng)新支持模式，提高地方財(cái)政科技資金的科技成果轉(zhuǎn)化，加快科技成果產(chǎn)業(yè)化，充分發(fā)揮財(cái)政科技資金促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的杠桿作用。

(2)針對不同的科技項(xiàng)目、科技行業(yè)及科技領(lǐng)域，構(gòu)建并選擇適當(dāng)?shù)目冃Э己朔椒?，在完善統(tǒng)計(jì)方法來提高數(shù)據(jù)可研讀性的基礎(chǔ)上，結(jié)合定量與定性分析來建立具有科學(xué)性和實(shí)效性的績效評價(jià)體系。強(qiáng)化地方財(cái)政科技績效管理機(jī)制，完善科研項(xiàng)目的審批程序、過程管理、監(jiān)控跟進(jìn)及評價(jià)分析等相關(guān)制度，從制度化、體系化方向不斷適應(yīng)地方科技計(jì)劃管理的變化。

(3)加強(qiáng)對地方財(cái)政科技投入資金的管理，在財(cái)政部門和科技部門之間建立起內(nèi)部預(yù)算資金控制機(jī)制，包括財(cái)政科技資金的流動管理、業(yè)務(wù)運(yùn)行規(guī)范、風(fēng)險(xiǎn)防范體系等，并進(jìn)行財(cái)政科技資金的管理、監(jiān)督相分離，實(shí)現(xiàn)財(cái)政科技預(yù)算的內(nèi)部監(jiān)督與實(shí)施情況檢查并舉，實(shí)現(xiàn)對地方財(cái)政科技預(yù)算的全過程覆蓋管理。