黑龍江省各地市財政科技支出績效評價研究

■//高志勇

十九大報告提出“加快建設創新型國家，將創新作為引領發展的第一動力”。據統計，“創新”一詞在十九大報告中出現50余次，創新驅動成為當下熱點。改革開放40年以來，無論從經濟總量還是經濟增速來說，我國都取得舉世矚目的經濟成就，但這一切主要依賴傳統的勞動力以及資源能源驅動，但在當前人口紅利消失、自然環境惡化、國際環境緊張背景下，只有實施創新驅動發展戰略，才可以為我國經濟持續發展提供強大動力。在促進地方經濟發展中，地方政府的財政科技支出不僅有利于推進我國的科技進步，更能促進動能轉換，實現地方經濟高質量發展。黑龍江省坐落中國最北方，是曾經無比輝煌的東北老工業基地之一，但如今經濟發展程度與東部沿海城市差距不斷擴大，而且有愈演愈烈趨勢。2018年28日，習近平在主持召開深入推進東北振興座談會上，進一步指出“以培育壯大新動能為重點，激發創新驅動內生動力”。因此，增強黑龍江省區域創新能力、建設創新型省份成為擺在黑龍江省政府的重要工作內容之一。

一、文獻綜述

國外對于財政科技支出績效的研究起步于20世紀80年代，形成了豐富的理論成果。國外的研究主要集中在：（1）財政科技支出對經濟的影響方面。Griliches（1986）基于相關數據，對財政科技投入與生產力的關系進行了實證分析，結果表明，財政科技投入對提高生產力有重要作用；Barro（1990）通過研究發現政府財政支出對GDP的貢獻為正；Jones（1995）在修正后的Romer橫向創新模型中，發現財政科技支出的增加只能增加科技活動部門的規模，并不能促進長期經濟增長。（2）財政科技投入產出績效指標體系方面。Hertzfeld（1992）就將績效產出細分為直接產出和間接產出，并依據這兩種產出進行指標劃分；David A.King（2004）曾以排名前1%期刊被引用的論文數、R&D經費占GDP的百分比為投入指標，以每位研究者的出版物、論文引用數等產出指標，評價國家間的財政科技投入產出情況。

國內學者對財政科技投入績效的研究較晚，國內對于財政科技支出績效的研究主要集中在以下方面：（1）財政科技支出績效評價指標體系研究。根據績效管理目標構建財政科技支出評價指標體系是財政科技支出績效評價的重要環節。田時中、曾偉、田家華（2016）根據財政科技支出特點構建4大類16個指標體系對安徽省政府科技投入的動態績效進行評價；（2）運用不同方法對各省、各地市財政科技支出效率進行評價比較。姜文遠（2018）利用三階段DEA模型對我國2014年各省財政科技支出績效評價，認為政府在各省科學技術方面的財政投入的效率存在顯著差異，其中規模效率過低是造成總體效率較低的重要原因；田時中、曾偉（2016）利用AHP-熵值法-綜合指數模型對2008-2013年安徽省財政科技支出動態績效進行測度與評價；姜峰（2017）利用因子分析方法對重慶市2006-2014年財政科技支出變量間的相關性進行分析，提出財政科技經費優化建議；武保贇（2018）利用三階段DEA模型對安徽省2012到2015年各地市的面板數據進行科技創新效率評價分析。

通過對文獻的梳理和分析我們發現，第一，國外對于財政科技投入績效研究起步較早，指標體系更加完善、研究方法更加豐富；第二，國內研究更多的是通過建立符合自身實際的指標體系，借鑒國外的定性與定量的研究方法。實踐證明，運用DEA模型對財政科技支出績效展開評價已得到學者的廣泛認可，但是國內學者更多的是采用傳統單一的DEA模型，未考慮外部環境與隨機誤差項的影響；另外，國內的借助DEA模型展開的財政科技支出績效研究多數針對全國各省級的整體研究，針對單一省份各地市的局部研究很少，尤其是針對黑龍江省各地市區的研究更少。因此，本文選用考慮外部環境和隨機擾動項的三階段DEA模型對黑龍江省各地市區財政科技支出進行局部分析，為提高黑龍江省未來的財政科技支出效率提供借鑒。

二、黑龍江省及各地市區財政科技投入現狀分析

（一）黑龍江省財政科技投入總體概況

財政科技投入隸屬我國財政支出功能分類之一，是指中央政府或地方政府通過財政撥款的方式，在科學研究和技術開發等領域進行的經費投入，它不僅用于支出R&D活動，也用于環保、科普等方面的公益性科技活動和推動科技成果的轉移、轉化等。本文主要考察地方政府財政預算內的科研支出，即地方財政科技撥款。

表1 2001—2015年黑龍江省財政科技投入及GDP增速

從表1和圖1中可以看到：

一是2004—2016年黑龍江省地方財政科技支出款整體上不斷上升，但地方財政科技支出增長率僅個別年（2007、2010、2012、2015、2016）份高于當年GDP增長率，其余年份低于當年GDP增長率，尤其在2005和2009年嚴重低于當年GDP增長率；二是黑龍江省財政科技投入13年間增長率波動性較大，2010年最大增長率為38.78%，遠高于其余年份增長率，甚至存在負增長的年份（2005、2009）。尤其是2010以后，財政科技投入增長率一路下滑，這都對黑龍江省的持續科技創新能力產生重大影響；三是黑龍江省地方財政科技投入占公共財政支出比例較低，長期維持在1%左右，且13年間比重不斷下降，由2004年的1.7%將為2016年的1.06%。

（二）黑龍江省13地市財政科技投入現狀分析

通過圖2 2013-2015年各地市財政科技投入均值可以看出，一方面2013-2015年黑龍江省各地市財政科技支出投入極為不均衡，差異較為明顯，其中哈爾濱市財政科技投入遠遠多于其他地市，與投入最少的大興安嶺市甚至相差10多倍，省會哈爾濱市在推動黑龍江省科技發展中扮演舉足輕重的作用；另一方面，地區科技投入能力大小與地區經濟發展程度密切相關，經濟發達地區財政收入更有保障，從而能夠提供更多的財政科技投入。

圖2 2013-2015各地市財政科技投入均值 單位：億元

三、黑龍江省財政科技支出績效評價的實證分析

（一）三階段DEA模型的基本原理

三階段DEA與傳統DEA模型區別在于前者借助隨機前沿（SFA）模型剔除環境因素和隨機噪聲因素對決策單元原始投入的影響，將修正后的投入要素重新借助傳統DEA模型進行決策單元的效率評價，從而得到更加客觀與準確的結果。具體來說：

第一階段：借助DEAP軟件，使用原始投入產出數據進行初始效率評價。一般而言，在大多數三階段DEA模型運用的文獻中，都選擇投入導向的BCC（規模報酬可變）模型。對于任一決策單元，投入導向下對偶形式的BCC模型可表示為：

其中，j=1，2，3，….n表示決策單元，X、Y分別是投入、產出向量。模型計算出來的綜合技術效率（TE），可以進一步分解為規模效率（SE）和純技術效率（PTE），TE=SE*PTE。

第二階段：用似SFA回歸剔除環境因素和統計噪聲影響。投入松弛變量進行SFA回歸分解，并調整投入變量，構造如下類似SFA回歸函數（以投入導向為例）：

其中，Sin是第i個決策單元中第n項投入的松弛值；Zi是環境變量，βn是環境變量的系數；vin+μin是混合誤差項，vin表示隨機干擾，μin表示管理無效率。其中ν～N(0,σv2)是隨機誤差項，表示隨機干擾因素對投入松弛變量的影響；μ是管理無效率，表示管理因素對投入松弛變量的影響，假設其服從在零點截斷的正態分布，即 μ～N+(0,σμ2)。

公式中管理無效率的分離公式為：

隨機誤差項計算公式為：

SFA回歸的目的是剔除環境因素和隨機因素對效率測度的影響，以便將所有決策單元調整于相同的外部環境中。最終調整公式如下：

第三階段：將調整后的投入產出變量進行DEA-BCC效率分析。此時的效率已經剔除環境因素和隨機因素的影響，是相對真實準確的。

（二）變量選取與數據來源

1.投入產出變量的選擇。資本投入與人力投入是研究區域創新效率的兩個主要角度，因此除了將本文研究的地方財政科技投入作為投入變量外，結合以往學者研究成果，還將以R&D人員全時當量表示的R&D人員投入作為重要的投入變量之一。在創新活動的產出方面，參照大多數學者的做法，將專利授權數作為科技投入的直接產出，高新技術產業增加值作為科技投入的間接產出。

在經濟環境方面，選擇各地市GDP占全省GDP比重這一指標。由于GDP往往是衡量地區經濟發展程度的重要指標，將其作為影響地方財政科技支出績效的影響因素是必要的。

在對外開放程度方面，根據以往學者論證，開放程度與創新績效成正相關，是地區創新績效水平的重大影響因素，所以選擇進出口貿易額占全省貿易總額比重這一指標。

在教育環境方面，選擇各地區中專以上學校數占本省總數比重這一指標。因為，學校是各個地區創新水平的重要載體，學校數量多的地區不僅為本地區輸送更多的高素質勞動者，更為本地區產學研活動提供便利條件，加速科技成果的轉換。

3.樣本與數據來源。本文以黑龍江省13地市為研究樣本，其中綏芬河與撫遠市兩個省直轄縣級市分別劃入牡丹江市與佳木斯市兩地。鑒于科技投入產出過程存在時滯性，在此，參考以前學者做法，投入變量選取2013-2015年的數據，對應2014-2016年的產出變量。論文中數據來源包括《黑龍江省統計年鑒》、黑龍江省科技廳等官方網站。

（三）實證分析與結果

1.第一階段DEA分析。第一階段，沒有考慮外部環境和隨機誤差項的影響，運用DEAP2.1軟件得出黑龍江省13地市2013-2015年的政府科技投入綜合效率（crste）、規模效率（scale）和純技術效率（vrste），分析結果見表2.

由表2可知，多數地區的綜合效率為1，處在生產效率前沿面上，即使綜合效率不為1的地區（齊齊哈爾、雞西、佳木斯、綏化等）也屬于規模報酬遞減（drs）。由于尚未考慮各地市環境因素及隨機擾動因素，導致結果并不能真實反映出實際的產出效率結果，因此需要結合各地區實際做進一步的調整和測算。

2.第二階段DEA分析。運用FRONTIER4.1軟件，將第一階段得出的松弛變量作為被解釋變量，將各地市區的環境變量作為解釋變量，進行SFA回歸分析，結果如表3。

試驗地設在天水市秦州區中梁鎮劉家河村何玉龍蘋果園，土壤為黃綿土，質地中壤。耕層土壤養分含量為有機質14.08 g/kg、全氮0.82 g/kg、速效磷13.97 mg/kg、速效鉀 292.6 mg/kg、pH 為 7.85，土壤肥力中等，灌水條件較好。試驗地地勢平坦，樹勢中庸，在當地具有廣泛代表性。

由表3和表4可知，投入指標的松弛變量在1%置信度下均通過LR單邊檢驗，表明存在影響結果的混合誤差項，選擇三階段DEA模型的可行性和必要性。同時，sigma-squared和gamma均通過1%顯著性檢驗，且gamma值接近于1，表明混合誤差項中管理無效率占主導地位。

在第二階段中，根據SFA的回歸結果，三年的地區GDP和進出口總額系數為負，可以得出，進出口各地市區GDP總量與地區進出口總額是財政科技支出與R&D人員全時當量兩個投入松弛變量的有利因素，各地GDP總量和進出口總額的增加有利于減少投入變量的冗余，提高科技產出效率；三年的各地市區學校數量的系數為正，可以得出中專以上學校數量是財政科技支出與R&D人員全時當量兩個投入松弛變量的不利因素，各地市中專以上學校數量的增加進一步擴大了投入變量的冗余，一定程度降低了財政科技產出的效率。

3.第三階段DEA分析。將調整后的投入變量和原始產出變量再次帶入DEAP2.1軟件，重新測得黑龍江省各地市新的財政投入效率值，如表5。

由表5可見，調整后2013-2015年財政科技投入效率值接近于1的只有哈爾濱和大慶兩市，除此之外其余各地市財政科技投入綜合效率值普遍降低。整體來看，經過三階段調整后，2013-2015年各地市財政科技投入規模報酬除哈爾濱和大慶外，普遍為規模報酬遞增（irs），而并不是第一階段得出的規模報酬遞減（drs）這更切合本文所分析的黑龍江省財政科技投入不足的現狀。

四、結論及對路徑優化

通過以上分析過程，本研究可以得到以下結論：第一，黑龍江省內各地區財政科技投入效率差異明顯。2013-2015年黑龍江各地市財政科技投入綜合效率接近于1的地市只有哈爾濱、大慶兩市，其余地市財政科技綜合效率普遍偏低且存在投入冗余或產出不足的現象。第二，黑龍江省各地市除哈爾濱和大慶外，多數地市處在財政科技投入規模遞增階段。只要增加財政科技投入，產出的增加會高于投入的增加。第三，第三階段各地市的綜合效率值、純技術效率值和規模效率值低于第一階段未考慮環境因素的效率值。這說明黑龍江省各地市的財政科技投入效率除受財政科技撥款這一內生變量影響外，還受各地市環境因素影響。第四，黑龍江省各地市綜合效率低下的原因受純技術效率與規模效率共同影響。

表2 2013-2015年第一階段技術效率分析結果

表3 財政科技支出SFA回歸分析

表4 R&D人員全時當量SFA回歸分析

就目前黑龍江省財政科技投入效率不高的局面，為促進黑龍江省各地市創新效率的提升及促進區域發展平衡，提出以下建議：

第一，參考剔除環境因素和隨機噪聲因素的第三階段DEA效率值，對于各地市綜合效率低下原因具體問題具體分析。對于因純技術效率導致綜合效率低下的地市，應增強政府區域治理能力，加大創新力度，積極吸收、消化外來技術；對于因規模效率導致的綜合效率低下問題要在優化財政科技投入結構的基礎上進一步加大財政科技投入力度，從而使整個黑龍江省的創新資源得到有效配置，提高整體創新水平。

第二，結合SFA的回歸結果，積極推動各地市經濟發展和對外開放程度。各地市經濟的發展與對外開放的擴大能夠減少投入松弛變量，促使各地市財政科技投入效率接近最佳，從而為地區科技進步創造最有利的外部環境。

表5 2013-2015年第三階段技術效率分析結果

第三，依托自身優勢，加快打造科技創新高地，優化產業結構。圍繞資源枯竭城市可持續發展、山區綠色轉型可持續發展、產業轉型升級等主題，探索具有東北區域特色的可持續發展新路徑。比如，加快黑龍江省大慶高端石化、齊齊哈爾重型數控機床等創新型產業集群建設，加快現代農業、農產品深加工，發展冰雪旅游特色產業等。

第四，加強對口科技合作，著力推進區域協同創新發展。這不失為經濟水平落后地區發展科技的捷徑，通過引進發達省份地區的先進經驗、管理團隊，創新管理體制和運行機制，圍繞關聯性和互補性強的產業，在項目、資金、人才等方面開展務實的科技創新合作，吸引優秀人才，對口支持本地區科技創新和企業發展。

第五，建立健全財政科技投入績效考評機制和監督機制。財政科技投入對經濟發展的貢獻是舉世公認的，但是我國一直以來，由于未建立完善的財政科技投入績效考核機制和監督機制，導致我國財政科技投入績效低下，財政科技資源浪費嚴重。在具體的績效評價環節，則應對財政支持的企業項目和科研單位項目，采取不同的評價指標體系，并設計不同的績效評價方法，提高地區財政科技投入效率，同時保證財政科技投入的公開、透明。

第六，促進產學研用深度融合，提升科技成果轉移轉化水平。黑龍江省各地市要加大與地方高校與科研院所的合作，努力打造促進科技成果轉化和應用的技術轉讓平臺，最大限度釋放本地區的科技創新潛能，努力營造“大眾創業、萬眾創新”新局面。