張明火叢 林陳 霖王富川（1．中國科學技術(shù)大學，安徽合肥 006；．福建省科技發(fā)展研究中心，福建福州 5000；．福建省科技廳，福建福州 5000；．中國建設銀行福州廣達支行，福建福州 50001）

福建科技投入產(chǎn)出績效測度比較研究

張明火1,2叢 林3陳 霖2王富川4
（1．中國科學技術(shù)大學，安徽合肥 230026；2．福建省科技發(fā)展研究中心，福建福州 350003；3．福建省科技廳，福建福州 350003；4．中國建設銀行福州廣達支行，福建福州 350001）

運用數(shù)據(jù)包絡分析理論中BCC模型比較分析福建科技投入產(chǎn)出績效表明，福建省科技投入產(chǎn)出績效水平低于全國和東部省市，主要是由于純技術(shù)效率無效所致，同時存在規(guī)模報酬遞減態(tài)勢。文章就如何提高福建省科技投入產(chǎn)出績效，提出相關(guān)的應對策略與建議。

科技投入產(chǎn)出；績效測度；數(shù)據(jù)包絡分析；福建科技；比較分析

2011年度，福建省研究與試驗發(fā)展（R&D）經(jīng)費支出210億元，與2010年相比增加了40億元，年增長22.9%；但是R&D占GDP比重僅增長0.04個百分點（2011年R&D占GDP比例是1.2%）[1]。這遠低于《福建省“十二五”科技發(fā)展專項規(guī)劃》提出的預期年均提高0.2個百分點，到2015年達到2.2%的目標要求；這與《福建省委、福建省人民政府關(guān)于深化科技體制改革加快創(chuàng)新體系建設的若干意見》中提出“構(gòu)建適應社會主義市場經(jīng)濟體制、符合科技發(fā)展規(guī)律、具有福建特色的創(chuàng)新體系，到2020年，我省進入創(chuàng)新型省份行列”的目標仍存在較大距離。因此，本文應用數(shù)據(jù)包絡分析法深層次地剖析福建省科技投入產(chǎn)出績效及存在的問題，并就如何提高產(chǎn)出績效水平提出的建議，對落實和完善福建省的戰(zhàn)略決策，具有現(xiàn)實意義。

1 模型選擇與設計

數(shù)據(jù)包絡分析[2]（簡稱DEA），是使用數(shù)學規(guī)劃（包括線性規(guī)劃、多目標規(guī)劃、隨機規(guī)劃等）模型，對具有可比性“部門”或“單位”（稱為決策單元，簡稱DMU）的多項投入或多項產(chǎn)出進行相對有效性評價的一種新的績效量化分析方法。判斷DMU的有效性，是借助于數(shù)學規(guī)劃，將一組輸入輸出數(shù)據(jù)的觀察值投影到生產(chǎn)前沿面上，并通過比較決策單元偏離此前沿面的距離來判斷它們的相對有效性。效率值為1，則認定其投入產(chǎn)業(yè)是有效的；效率值介于0和1之間，則無效，且其值越小，說明其效率越低。

DEA模型主要有CCR模型（規(guī)模報酬不變模型）、BCC模型（可變規(guī)模報酬模型）、FG模型（規(guī)模報酬非增模型）和ST模型（規(guī)模報酬非減模型）[3]。輸入模型是指產(chǎn)出不變，調(diào)節(jié)輸入變量，使得DMU達到有效；而輸出模型是指輸入變量不變，調(diào)節(jié)產(chǎn)出，使得DMU達到有效。在復雜系統(tǒng)過程中具有弱效率的DMU主要采用CCR模型和BCC模型。由于CCR模型無法說明其是技術(shù)無效還是規(guī)模無效的問題，1984年Banker、Charnes和Cooper提出了BCC模型，改變了CCR模型中規(guī)模報酬不變的前提，討論可變規(guī)模報酬的情形，可計算DMU的純技術(shù)效率、規(guī)模效率和規(guī)模報酬。其線性規(guī)劃形式如下：

其中，σj為評估的效率值，λj為輸入、輸出指標的權(quán)系數(shù)，S-、S+為松弛變量，S-為輸入可減少的量，S+為產(chǎn)出不足可增加的量。若模型中σ=1，j且其每個最優(yōu)解λ=(λ1,λ2,…,λn)T，若S-、S+都有S-= 0，S= 0，j=1, 2,…, n ，則稱決策單元j是有效的[2，4]。

基于上述DEA模型比較，本文將用數(shù)據(jù)包絡分析BCC模型測度科技投入產(chǎn)出績效。

（1）選擇決策單元。我國經(jīng)濟發(fā)展不平衡，形成明顯的東、中、西3種經(jīng)濟形態(tài)。如果僅選擇東部省市作為全部決策單元，不能很好地分開層次，效果不是太理想。另外，由于港、澳、臺與大陸統(tǒng)計口徑不一致，西藏很多統(tǒng)計數(shù)據(jù)缺失，我們選擇了國內(nèi)除港、澳、臺和西藏外的30個省市作為全部決策單元，但分析時把福建與東部其他省市作為主要比較對象。

（2）選擇投入產(chǎn)出變量。①投入變量為各地區(qū)R&D內(nèi)部支出和R&D人員全時當量。R&D經(jīng)費內(nèi)部支出是指本單位用于人力成本、機器設備、土地和其他日常耗費等支出；R&D人員全時當量是把所有R&D工作人員按照一定的折合比例進行加總，其單位為人年；R&D人員全時當量消除了R&D工作人員之間的效率和技能差異，它比用R&D人員總量更加科學。②產(chǎn)出變量為各地區(qū)被三大檢索工具（SCI、EI、ISTP）收錄的論文數(shù)、國內(nèi)授權(quán)的發(fā)明專利、實用新型、外觀設計3種專利數(shù)和各地區(qū)技術(shù)市場合同成交額。數(shù)據(jù)來源仍為2005-2010年科技統(tǒng)計數(shù)據(jù)，但投入和產(chǎn)出之間存在著時滯問題。在上世紀，Goto和Suzuki、Adams和Griliches、Guellec對企業(yè)、高校和公共研究機構(gòu)的投入產(chǎn)出的時間間隔進行了實證研究[5]，但最終并未形成一致的結(jié)論，且不同行業(yè)、不同部門也會有差別。但在實際操作中，一般把時滯設為1～2年。本文考慮到我國科技計劃項目執(zhí)行周期及指標數(shù)據(jù)的特殊性，將各省市科技投入產(chǎn)出的時滯設為3年，這樣形成2005-2007、2006-2008、2007-2009和2008-2010等4組投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，并且分別計算出各組的結(jié)果后，進行加權(quán)運算，得出各省在這一段時期內(nèi)的綜合績效。這樣測度出來的各省科技投入產(chǎn)出績效更加符合實際。

（3）選擇模型。本文假定科技投入產(chǎn)出規(guī)模報酬可變，因此選擇BCC模型，且從產(chǎn)出角度設計模型，即投入不變情況下的最大化產(chǎn)出。

2 科技投入產(chǎn)出績效測度與比較

在采集30省市的4組科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)組合后[6]，根據(jù)DEA的BCC模型，將30個省市的4組科技投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)分別代入模型進行運算，比較分析福建省與東部其他省市在純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率方面的差距與優(yōu)勢。

2.1 純技術(shù)效率比較分析

純技術(shù)效率是指在考慮規(guī)模收益的情況下，R&D人員和R&D內(nèi)部支出在現(xiàn)有技術(shù)水平下的一種生產(chǎn)能力。其效率值越大，說明勞動力和生產(chǎn)資本配置更加合理，對現(xiàn)有技術(shù)利用越加充分，產(chǎn)出能力越強；當其值為1時，其效率達到最大。在全國30省市純技術(shù)效率均值在0.78～0.792之間，而東部11個省市純技術(shù)效率均值分布在0.812～0.824之間（表1）。

根據(jù)表1數(shù)據(jù)顯示，純技術(shù)效率值最高的是北京、上海、浙江和海南，4組均達到了最大效率值1。這說明這4個省市已充分發(fā)揮了現(xiàn)有技術(shù)水平，并且勞動力和資本的配置也達到了優(yōu)化，若想提高綜合效率，必須通過改變規(guī)模收益。而廣東和江蘇純技術(shù)效率均有3組效率值達到了1，其純技術(shù)效率也是相當高的，今后提高綜合效率的方法主要是改變規(guī)模收益。而福建純技術(shù)效率值低于東部均值（0.647），僅高于山東和河北，位居倒數(shù)第三位。這說明福建的純技術(shù)效率仍有很大的改進和上升空間，可以通過提高R&D投入的純技術(shù)效率值來迅速提高其綜合效率。

2.2 規(guī)模效率及報酬比較分析

規(guī)模效率值的大小能夠衡量目前科技投入產(chǎn)出是否達到均衡狀態(tài)，即是否達到規(guī)模報酬不變狀態(tài)。當其值為1時，說明決策單元已處于規(guī)模報酬不變狀態(tài)；當其值低于1時，說明處于規(guī)模報酬遞增或遞減狀態(tài)，且值越小，則決策單元越遠離規(guī)模報酬不變狀態(tài)。全國30個省市規(guī)模效率均值（0.978）與東部11省市均值（0.982）相差不大（表2）。

根據(jù)表2數(shù)據(jù)顯示，東部11省市中規(guī)模效率值較大的為北京、上海和浙江，在4組績效測度中均為1，說明這3個省市已處于規(guī)模報酬均衡狀態(tài)，若想提高其科技投入產(chǎn)出綜合效率，必須提高純技術(shù)效率。江蘇和海南均有兩組達到了規(guī)模效率，但江蘇有兩次處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)，而海南有兩次處于規(guī)模報酬遞增狀態(tài)。由此可見，江蘇趨向于通過減小R&D投入規(guī)?？梢蕴岣弋a(chǎn)出績效，而海南趨向于通過擴大規(guī)模提高績效。山東、廣東、遼寧在科技投入產(chǎn)出績效4次測度中，基本上處于規(guī)模無效狀態(tài)，且基本均處于規(guī)模報酬遞減狀態(tài)。由此可見，這3個省可通過縮減R&D人力和內(nèi)部支出規(guī)模來提高投入產(chǎn)出綜合效率。福建省整體上處于從規(guī)模報酬遞增狀態(tài)向規(guī)模報酬遞減狀態(tài)過渡，效率值分別為0.997、0.997、1、0.995，均大于國內(nèi)30省市均值和東部11省市均值，規(guī)模效率上升空間不大。

表1 東部省市純技術(shù)效率值

表2 東部省市規(guī)模效率值

2.3 綜合效率比較分析

科技投入產(chǎn)出綜合效率是指在不考慮價格因素和規(guī)模報酬的情況下，R&D產(chǎn)出組合的量不變時使得R&D投入組合最少的一種能力，或者是以目前的R&D投入組合獲得最大產(chǎn)出組合的能力。簡單地說，就是目前技術(shù)水平下，不考慮價格和規(guī)模因素，產(chǎn)出最大化或投入最小化的一種能力。當綜合效率值為1時，表示科技投入產(chǎn)出處于最佳技術(shù)狀態(tài)；若決策單元能夠在R&D投入組合不變的情況下增加科技產(chǎn)出水平，或者在維持科技產(chǎn)出水平不變的情況下能夠減少投入組合，則稱該決策單元是無效的，此時，其綜合效率值小于1。綜合效率分析存有缺陷，就是當其值小于1時，并不能確定是純技術(shù)無效，還是規(guī)模無效。

在分析投入產(chǎn)出綜合效率時，把4組科技投入產(chǎn)出綜合效率進行平均加權(quán)，以此計算出的效率值作為各省市2005-2010年期間的綜合效率均值（表3）。數(shù)據(jù)顯示，在東部11省市中，北京、上海和浙江綜合效率均值為1，排名并列第一。福建綜合效率均值為0.645，在東部11省市排名為第9位。福建綜合效率值偏低，是因為純技術(shù)效率值偏小，但規(guī)模效率值又在0.995以上，規(guī)模效率上升空間不大。

2.4 小結(jié)

根據(jù)純技術(shù)效率、規(guī)模效率和綜合效率的比較分析結(jié)果，本文將東部11省市分為3類：（1）綜合型。北京、上海和浙江為綜合型，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均達到最優(yōu)。（2）純技術(shù)效率型。廣東、海南和江蘇3省為純技術(shù)效率型，純技術(shù)效率均值在0.987以上，但規(guī)模效率偏低，今后應主要通過改善規(guī)模效率，但三者改變規(guī)模報酬的方向又不盡相同，江蘇和廣東趨向于控制規(guī)模，而海南趨向于增加規(guī)模。（3）規(guī)模效率型。福建、河北、山東、遼寧和天津五省市為規(guī)模效率型，其規(guī)模效率很高，但純技術(shù)效率偏低，今后應主要通過改變純技術(shù)效率來提高綜合效率。在全國30個省市中的排名中，全國綜合效率均值0.732，福建在全國排名第20位，在東部11個省市中排名第9位。

3 提高福建科技投入產(chǎn)出績效水平的建議

根據(jù)DEA科技投入產(chǎn)出績效測度結(jié)果顯示，福建省科技投入產(chǎn)出存在規(guī)模偏小、結(jié)構(gòu)不完善和績效偏低等問題。體現(xiàn)在以下幾個方面：（1）R&D經(jīng)費內(nèi)部支出總額偏低，2010年R&D經(jīng)費內(nèi)部支出為170.9億，占GDP比例為1.16%。（2）研究人員數(shù)量不足，且R&D人員高學歷人員構(gòu)成偏低，2009-2010年每千就業(yè)人口中研究人員平均僅為1.2人年，而2010年R&D人員中博士、碩士占比僅為3.71%、8.65%[7]。（3）科技投入產(chǎn)出純技術(shù)效率較低，在全國30個省市R&D投入產(chǎn)出績效測度中，純技術(shù)效率值均值為0.647。而純技術(shù)效率是由技術(shù)水平發(fā)揮決定的，技術(shù)進步是由人才科研實力和科技進步?jīng)Q定的，福建省只有在調(diào)整這些因素的基礎上加大規(guī)模的投入，才能迅速提升福建省科技投入產(chǎn)出績效和科技實力。針對福建省R&D投入產(chǎn)出中存在的問題，提出以下相關(guān)建議。

3.1 強化R&D投入強度 完善R&D投入比例

科技投入的規(guī)模和結(jié)構(gòu)是決定創(chuàng)新產(chǎn)出的關(guān)鍵因素，尤其是科技經(jīng)費投入的總量與結(jié)構(gòu)。一是加大省、市、縣（區(qū)）三級財政科技投入規(guī)模，實現(xiàn)新修訂頒布的《福建省科學技術(shù)進步條例》中對財政科學技術(shù)經(jīng)費增長幅度，落實科技進步目標責任制，優(yōu)化基礎研究、應用研究和試驗發(fā)展三大領域的支出結(jié)構(gòu)。二是要引導企業(yè)、金融等力量增強R&D總體投入，落實新頒布的企業(yè)研發(fā)經(jīng)費專戶制度，并對企業(yè)的R&D投入實施免稅、退稅等稅收傾斜；對符合條件的科研機構(gòu)、科技型企業(yè)的科技投入提供貸款擔保，并提供貸款優(yōu)惠政策；降低科技型企業(yè)的股票和債券發(fā)行門檻；鼓勵風險資本對高科技企業(yè)的投資，并提供稅收優(yōu)惠等，以提高科技產(chǎn)出績效水平的支撐后勁。

3.2 加強對科技人才培養(yǎng) 引進創(chuàng)新人才和團隊

科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)人才是區(qū)域競爭中的核心和關(guān)鍵要素。缺乏科技創(chuàng)新人才，建設創(chuàng)新型國家成為無源之水，無本之木。要客觀面對福建科研人員隊伍和水平薄弱的現(xiàn)狀，積極探索科研人員的培養(yǎng)與成長模式，提高年輕科研人員的項目參與數(shù)量和程度，大力改革科研人員的薪酬待遇、醫(yī)療、社會保障、子女教育和住房等方面現(xiàn)實關(guān)心問題，消除后顧之憂，讓科研人員熱愛科研，全身心地投入科學研究。同時，要構(gòu)建科研人員積極入閩的制度和條件環(huán)境，增強與海內(nèi)外一流機構(gòu)和人才合作與交流，加大國內(nèi)外地區(qū)領軍科研人才和創(chuàng)新團隊引進力度，降低和放寬門檻，全面壯大和提升R&D人員隊伍及其研發(fā)水能力和水平。

3.3 完善科研績效運行機制，加速科研成果轉(zhuǎn)化

建立以科技產(chǎn)出為導向的科技計劃績效管理制度，注重科技產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新質(zhì)量和實際貢獻考核評價機制，形成導向明確、激勵約束并重的評價標準和方法。注重科技成果的推廣應用與產(chǎn)業(yè)化，形成企業(yè)主體、需求導向、市場驅(qū)動、激勵約束并重的科技評價標準和方法。同時，要構(gòu)建區(qū)域性大型科技創(chuàng)新服務平臺，形成開放、聯(lián)動的網(wǎng)絡化科研成果轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化運作環(huán)境。

4 結(jié)論與展望

本文比較和設計了科技投入產(chǎn)出績效測度的數(shù)據(jù)包絡BCC有效分析模型，以全國30個省市（不包括港、澳、臺和西藏）作為決策單元（DMU）的數(shù)據(jù)基礎，比較分析了福建在全國、東部省市中的科技投入產(chǎn)出績效差距與優(yōu)勢，分析得到福建省科技投入產(chǎn)出績效水平較低的主要原因是由于純技術(shù)效率無效導致，同時存在規(guī)模報酬遞減態(tài)勢。基于這一測度結(jié)果提出相關(guān)建議。值得注意的是，本文運用DEA方法所研究的科技投入產(chǎn)出效率是一種相對效率，當決策單元改變時，績效結(jié)果也會相應改變?？萍纪度氘a(chǎn)出是一個涉及面廣、系統(tǒng)復雜的過程，對科技動態(tài)變動與進步等條件下改變決策單元的績效測度等問題，有待進一步深入探討。

[1] 陳霖.福建省科技發(fā)展規(guī)劃2011年度執(zhí)行情況概述[J].中國科技資源導刊.2012(4):98-101.

[2] 魏權(quán)齡.數(shù)據(jù)包絡分析[M].北京:科學出版社,2004: 1-60.

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[7] 福建省統(tǒng)計局，國家統(tǒng)計局福建調(diào)查部隊.福建統(tǒng)計年鑒(2011)[M].北京:中國統(tǒng)計出版社,2012:421-477.

Com parative Study of the Sci-Tech Input and Output Performance M easurement in Fujian Province

Zhang M inghuo1,2, Cong Lin3, Chen Lin2, Wang Fuchun4
(1. University of Science and Technology of China, Heifei 230026; 2. Fujian Provincial Science & Technology Development Research Center, Fuzhou 350003; 3. Fujian Provincial Department of Science & Technology, Fuzhou 350003; 4. China Construction Bank Fuzhou Guangda Sub-branch, Fuzhou 350001)

This paper collects the science and technology input and output data of the 30 provinces (cities), carries on comparative analysis the level of science and technology input and output performance using the BCC model of DEA theory, then according to the results of performance measure, puts forward to the suggestions to improve the science and technology input and output ef ciency in Fujian province.

sci-tech input and output, performance measures, data envelopment analysis, science and technology in Fujian province, comparative analysis

G311

：ADOI：10.3772/j.issn.1674-1544.2013.02.011

張明火（1979- ），男，中國科學技術(shù)大學科技哲學部博士研究生，福建省科技發(fā)展研究中心助理研究員，研究方向：科技發(fā)展戰(zhàn)略、現(xiàn)代科研院所制度。

國家軟科學研究計劃“科技創(chuàng)新驅(qū)動經(jīng)濟發(fā)展方式轉(zhuǎn)變的機制與路徑研究”（2011GXQ4D055）；福建省科技計劃“福建與東中部省份科技經(jīng)費投入的差距比較與發(fā)展對策研究”（2011R1008-2）。

2013年2月19日。