基于AHP-熵權(quán)法的省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價研究
——對江西省科學院2020—2022年數(shù)據(jù)的考察

謝思東,黃 艷,肖 番,羅麗娜,蔡 樂,唐 碩

(江西省科學院計劃財務(wù)處,330096,南昌)

0 引言

習近平總書記在黨的二十大工作報告中指出“要加快實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略”“以國家戰(zhàn)略需求為導向,集聚力量進行原創(chuàng)性引領(lǐng)性科技攻關(guān),堅決打贏關(guān)鍵核心技術(shù)攻堅戰(zhàn)”。為大力實施創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略,江西省逐年提高全省研發(fā)經(jīng)費投入總量,2021年的總投入量達到502.2億元,是2012年的4.42倍,增速位列全國第一。江西省將創(chuàng)新江西擺在“六個江西”奮斗目標的首位,不斷推進科技領(lǐng)域體制機制改革,先后出臺了《關(guān)于改革完善省級科研項目經(jīng)費管理若干措施》《關(guān)于進一步完善省級財政科研項目資金管理的若干措施》等政策文件,著力破解科研經(jīng)費使用、管理中的諸多難點痛點問題。財政專項資金是財政支出的重要組成部分,具有政府撥付、專款專用的特點,目的在于支持特定項目的實施以促進經(jīng)濟社會的發(fā)展。省級財政科技專項資金是省級財政預算安排中用于科技計劃項目的專項資金,對于提升區(qū)域科技實力,促進社會經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

江西省科學院投入科技創(chuàng)新的積極性不斷提升。自2020年起,已連續(xù)三年大幅增加省級科技專項資金投入,2000—2022年的投入規(guī)模由5 000萬元增加至11 100萬元。隨著科技專項資金投入規(guī)模的逐年增長,總結(jié)和評價省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合情況的必要性凸顯。基于此,本文以江西省科學院為研究對象,以江西省科學院2020—2022年的數(shù)據(jù)為評價樣本,通過建立評價指標體系,使用層次分析法(AHP)-熵權(quán)法對指標值進行權(quán)重處理,測算江西省科學院省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價得分,對江西省科學院省級科技專項資金的支出質(zhì)量進行測算和排序,分析成因,并為進一步提高科技專項資金支出的科學性、合理性提出政策建議。

1 理論回顧

現(xiàn)有關(guān)于科研經(jīng)費資助模式的理論研究較多,但涉及科研經(jīng)費投入規(guī)模和資金分配效果的國內(nèi)外研究文獻較少,研究主要集中在以下幾個方面:

一是科研經(jīng)費資助方式。羅珵[1]總結(jié)了目前各國學者對于不同科研經(jīng)費資助方式的比較研究主要集中于競爭性和穩(wěn)定性兩種資助方式,根據(jù)歐盟和OECD的研究,其成員國中競爭性研發(fā)經(jīng)費資助占總研發(fā)公共資助的比例平均約為40%。

二是科研經(jīng)費資助體制。李國棟[2]闡述了目前我國科研資助制度采取的是政府基金制,即國家撥款并委托科研資助機構(gòu)采用科學基金制資助并管理研究項目,該體制確立了同行專家評議制度,實行統(tǒng)一管理、分層執(zhí)行的形式。與我國不同,何培忠[3]分析日本科研經(jīng)費的投入與科研資助體制發(fā)現(xiàn),日本的科研經(jīng)費主要來源于國家撥款和企業(yè)投資兩種渠道。

三是科研項目資助的影響因素分析。首先是創(chuàng)新技術(shù)能力,汪國平等[4]以浙江省農(nóng)業(yè)科學院為例,分析了科研項目資助的影響因素,結(jié)果表明項目資助與申請者的個人特征關(guān)聯(lián)較小,但與國家政策導向和研究基礎(chǔ)關(guān)系顯著。尚虎平[5]提出了以導向式評價機制提升科研資助效率。高櫻等[6]探討了將科研績效評價結(jié)果作為科研經(jīng)費資助的依據(jù)。其次是人力資源因素,林淑容等[7]使用層次分析法,得到評價科研項目資助效果的綜合評價函數(shù),發(fā)現(xiàn)資助院士的效果最佳。最后是項目管理因素,湛毅青等[8]建議政府根據(jù)科研項目投入時間從科研經(jīng)費中支付科研工資, 根據(jù)不同高校對政府科研項目的支持程度充分補償科研間接成本。張濟洲[9]闡述了美國國家科學基金(NSF)通過公平和規(guī)范管理程序,較好地克服了學術(shù)權(quán)威主義和人情關(guān)系網(wǎng)等負面影響。

綜上所述,現(xiàn)有研究文獻往往聚焦在科研經(jīng)費資助方式和體制方面,對科研項目資助的影響因素進行了一定研究和分析,但尚未形成一套綜合評價體系,不能為相關(guān)部門科學合理確定科研項目資金的投入規(guī)模和資金分配提供決策依據(jù)。因此,研究將通過專家咨詢、文獻分析及相關(guān)政策文件查閱來確立指標體系,使用AHP-熵權(quán)法確定指標權(quán)重,進而對科技專項資金投入規(guī)模和資金使用分配作出科學、合理評價,提高科技財政支出質(zhì)量。

2 省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標體系的確立

2.1 確立指標體系

為了保障指標體系具有較高的信度和效度,采用德爾菲法(Delphi),課題組咨詢了相關(guān)領(lǐng)域的專家學者。研究遴選的專家分布于江西省科學院的各大研究領(lǐng)域,是科技專項資金分配的對象,對資金分配有較好的理解力和成熟的見解。專家構(gòu)成情況如表1所示。

表1 專家構(gòu)成情況(N=18)

基于既有研究與前期實地調(diào)研的結(jié)果,課題組首先編制了專家咨詢問卷開展了第一輪專家咨詢。在第一輪咨詢中,共發(fā)放專家咨詢問卷18份,回收率及有效率均為100%,專家對指標的調(diào)整提出相關(guān)建議,顯現(xiàn)出較高的積極性。依據(jù)首輪咨詢結(jié)果,課題組將部分指標作增加、刪除、替換、拆分和完善處理。隨后開展第二輪專家咨詢,本輪發(fā)放專家咨詢問卷18份,回收有效問卷18份,回收率與有效率均達到100%。總結(jié)專家建議,對指標體系再作適當修正,最終得到省級科技專項資金使用規(guī)模和資金分配綜合評價指標體系,包含4個一級指標、13個二級指標,見表2。

表2 省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標體系框架

2.2 構(gòu)建層次結(jié)構(gòu)模型

由表2可知,綜合評價指標體系是由相互關(guān)聯(lián)又相互補充的指標構(gòu)成,指標間具有層次性和結(jié)構(gòu)性特征。綜合評價指標體系整合成層次結(jié)構(gòu)模型,如圖1所示。模型分別由目標層省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價A,準則層技術(shù)創(chuàng)新能力B1、人力資源能力B2、技術(shù)保障能力B3和項目管理能力B4,及實施層人均技術(shù)創(chuàng)新成果C11等13項組成。

圖1 省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標層次結(jié)構(gòu)模型

3 AHP-熵權(quán)法確定指標權(quán)重的方法介紹

本研究將結(jié)合使用AHP法和熵權(quán)法,構(gòu)建混合評價模型用于評價江西省科學院的省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配質(zhì)量。其一,AHP法(Analytic Hierarchy Process)由美國匹茲堡大學運籌學家薩蒂(T. L. Satty)在20世紀70年代提出。該方法的基本思路是,首先確定解決問題涉及的主要因素,并將這些因素按照其關(guān)聯(lián)隸屬關(guān)系構(gòu)成遞階層次模型(一般包括3個層次:目標層、準則層和實施層),隨后將各層次中因素作兩兩比較,由此確定諸因素的相對重要性,即各因素的指標權(quán)重。其二,熵權(quán)法最大限度體現(xiàn)客觀數(shù)據(jù)本身的信息,具體來說,根據(jù)各項指標的差異程度,能夠利用信息熵對各指標初步給定的權(quán)重調(diào)整實現(xiàn)動態(tài)賦權(quán)、確定權(quán)重[10]。

AHP法和熵權(quán)法均可用于測算指標權(quán)重,但就使用特點而言,前者有較大主觀性,而后者則客觀性較強[11]。因此,混合使用兩種方法能兼顧主觀意見和客觀數(shù)據(jù)評價結(jié)果,更科學合理地為指標賦權(quán),對省科學院的專項資金支出質(zhì)量作出全面的評價。鑒于一級指標較少且較為固定,準則層對目標層(一級指標)權(quán)重宜采用層次分析法,參考18位專家的評判意見確定;目標層(一級指標)內(nèi)涵豐富,實施層指標(二級指標)較多且年度變化性較強,宜采用熵權(quán)法動態(tài)篩選各項二級指標數(shù)據(jù)取得,該方法兼具有可調(diào)整、效率高、易操作、避免主觀性等優(yōu)點[12]。綜上,實證分析分三步進行:首先,準則層對目標層(一級指標)權(quán)重確定采用層次分析法賦權(quán);其次,實施層對準則層(二級指標)權(quán)重采用賦權(quán);最后,結(jié)合準則層和實施層計算得到各年度省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價評分。

3.1 準則層對目標層(一級指標)權(quán)重分析——AHP法

3.1.1 確定要素集 研究邀請18位專家填寫問卷打分表,依據(jù)兩輪專家意見形成要素集,具體見圖1。

3.1.2 構(gòu)建判斷矩陣 判斷矩陣的數(shù)值代表相同水平的一個要素相對于另一個要素的重要程度,研究運用薩蒂標度相對重要性等級表的原理,構(gòu)造判斷矩陣,相對重要性等級表見表3。

表3 相對重要性等級表

3.1.3 一致性檢驗與一級指標權(quán)重確定 通過計算可以得出各一級指標的權(quán)重wi,i={1,2,…,m},帶有偏差的最大特征值為λmax。計算一致性指標CI,CI=(λmax-m)/(m-1),m為一致性矩陣具有的最大特征值。

一致性檢驗根據(jù)一致性比例CR判斷,計算公式為CR=CI/RI,RI為判斷矩陣的平均隨機一致性指標,當CR<0.1時,說明判斷矩陣符合標準,即權(quán)數(shù)的分配是合理的。反之,若CR>0.1,則表明判斷矩陣需要調(diào)整,在分析時應(yīng)予以去除。最后,對于保留下的判斷矩陣,采用權(quán)數(shù)算術(shù)平均法綜合各位專家意見,計算準則層對目標層A(一級指標)的權(quán)重集合。

3.2 實施層對準則層(二級指標)權(quán)重分析——熵權(quán)法

3.2.1 構(gòu)建原始化矩陣和標準矩陣 每項一級指標下的所有二級指標使用熵權(quán)法進行判定。在某個一級指標下,n個二級指標,p個被評價對象,構(gòu)建原始化矩陣和標準矩陣:

3.3 權(quán)重最終確定

綜合一級指標權(quán)重和二級指標權(quán)重,可計算出江西省科學院各年度省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配的綜合評價得分:

式中,l=f(i,j,p),表示標準化矩陣B′中第p個中心第i個一級指標下第j個二級指標對應(yīng)的元素值。

4 基于AHP-熵權(quán)法考察江西省科學院2020—2022年數(shù)據(jù)

江西省科學院投入科技創(chuàng)新的積極性不斷提升,自2020年起,已連續(xù)三年大幅增加省級科技專項資金投入。通過數(shù)據(jù)統(tǒng)計和深度訪談,本課題組收集了2020—2022年13項基礎(chǔ)數(shù)據(jù),采用AHP-熵權(quán)法混合評價模型進行實證。

4.1 采用AHP,確定一級指標權(quán)重

根據(jù)構(gòu)建的指標體系,確定各一級指標權(quán)重判斷矩陣。本研究采用德爾菲法,收集18位各領(lǐng)域?qū)＜覍χ笜藱?quán)重判斷的問卷調(diào)查與實際建議,采用層次分析法對判斷矩陣進行數(shù)據(jù)處理。以專家1填寫的判斷矩陣為例進行演繹計算,如表4所示。

表4 專家1的判斷矩陣

矩陣歸一化處理后計算一級權(quán)重為(0.277,0.466,0.161,0.096)。進行一致性檢驗λmax=4.031,CI=0.01,CR=CI/RI=0.012<0.1通過一致性檢驗。

經(jīng)逐一計算,共有18位專家參與問卷填寫,其中14位專家判斷矩陣通過一致性檢驗,最終對這14位專家的指標權(quán)重值進行算術(shù)平均值計算一級權(quán)重。

復校時間間隔建議不超過1年。在復校時間間隔內(nèi)，如儀器經(jīng)過較大的維修或出現(xiàn)明顯偏差及對儀器性能表示懷疑時，應(yīng)重新校準。

4.2 采用熵權(quán)法,確定二級指標權(quán)重

根據(jù)熵權(quán)法,確定各一級指標下若干二級指標的熵權(quán)原始數(shù)據(jù)矩陣(bij)p×n,再經(jīng)過標準化處理得到標準化的熵權(quán)矩陣(bij′)p×n。計算3個評價對象,技術(shù)創(chuàng)新能力一級指標下4項二級指標的熵權(quán)矩陣(bij′)9×3(見表5)。

表5 技術(shù)創(chuàng)新能力B1一級指標下4項二級指標的熵權(quán)矩陣bij′

計算技術(shù)創(chuàng)新能力一級指標下4項二級指標的信息熵Ej,Ej為(0.550,0.592.0.616,0.325)。

最后,計算得到該一級指標下各二級指標的權(quán)重(0.235,0.213,0.2000,0.352)。類似地可以得到其他3個一級指標下的各項二級評價指標權(quán)重。

4.3 綜合一級指標、二級指標權(quán)重計算各年評價得分

綜合一級指標權(quán)重、二級指標權(quán)重,得出省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標總權(quán)重(見表6)。影響因素排序依次為:年度新增項目比例C14>專技人員比例C21>人均技術(shù)創(chuàng)新成果C11>財務(wù)預算與執(zhí)行一致項目比例C41>預期成果與實際成果一致項目比例C42>年度科研成果轉(zhuǎn)化人均額C12>專業(yè)技術(shù)人員人均科研經(jīng)費C13>博士及以上學歷比例C23>年度科研儀器設(shè)備更新率C32>關(guān)鍵科研儀器設(shè)備比例C33>人均科研儀器設(shè)備C31>學術(shù)帶頭人情況C24>中青年人員比例C22。

表6 省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標體系與權(quán)重

結(jié)合標準化數(shù)據(jù)B′,計算出各評價對象最終考核得分Sp,如表7和圖2所示。按照綜合評價得分的大小對江西省科學院省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合水平進行排序,即可得到:2022年得分>2021年得分>2020年得分。

圖2 2020—2022年省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價得分變化圖

表7 2020—2022年省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價表

5 江西省科學院省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價結(jié)果分析

運用AHP-熵權(quán)法混合評價模型,基于江西省科學院省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價指標數(shù)據(jù),對江西省科學院2020—2022年的省級科技專項資金支出質(zhì)量進行測度。結(jié)果顯示:

總體上看,過去三年以來,江西省科學院省級科技專項資金的投入規(guī)模和資金分配質(zhì)量表現(xiàn)出逐年提升的變化趨勢。2020年的綜合評價得分最低,為0.268分,2022年綜合評價得分最高,達到了0.672分,三年里資金支出質(zhì)量提高了2.507倍。

從提升速度來看,2020—2021年,江西省科學院的省級科技專項資金支出質(zhì)量迅速上升,提升了2.190倍。2021—2022年,江西省科學院的省級科技專項資金支出質(zhì)量持續(xù)提升,但是增速放緩。

依據(jù)各一級指標的權(quán)重,可以分析數(shù)據(jù)結(jié)果。2020—2021年江西省科學院省級科技專項資金支出質(zhì)量迅猛提升,2021年的項目管理能力、技術(shù)保障能力和人力資源能力都大幅提升是主要動力。自2021—2022年省級科技專項資金支出質(zhì)量提升則主要由技術(shù)創(chuàng)新能力提升驅(qū)動,項目管理能力也得到一定程度提高,但與此同時人力資源能力和技術(shù)保障能力都較上年有所下降,成為制約2022年省級科技專項資金支出質(zhì)量的“短板要素”。

6 結(jié)論與建議

6.1 研究結(jié)論

第一,應(yīng)用AHP-熵權(quán)法混合評價模型對江西省科學院省級科技專項資金投入規(guī)模和資金分配綜合評價的測度結(jié)果表明,江西省科學院省級科技專項資金的支出質(zhì)量在2020—2022年呈現(xiàn)逐年提升的變化趨勢,3年時間評價得分提高了2.507倍。其中,2020—2021年,綜合評分提高了2.190倍,主要得益于項目管理能力、技術(shù)保障能力和人力資源能力的全面提升。2021—2022年,支出質(zhì)量持續(xù)提升但增速放緩,增長主要是技術(shù)創(chuàng)新能力大幅提升造成,但人力資源能力和技術(shù)保障能力都較上年有所下降,減損了綜合得分。

第二,根據(jù)AHP的一級指標評價與權(quán)重分布,發(fā)現(xiàn)專家對四個一級指標的關(guān)注度依次為技術(shù)創(chuàng)新能力B1,人力資源能力B2,項目管理能力B4,最后才是技術(shù)保障能力B3。建設(shè)世界科技強國,保障技術(shù)創(chuàng)新能力是基礎(chǔ),建設(shè)創(chuàng)新人才隊伍是關(guān)鍵,技術(shù)保障能力和項目管理在未來的作用將逐步提升。結(jié)合熵權(quán)法的二級指標評價計算結(jié)果,得出各指標總排序中,年度新增項目比例C14、專技人員比例C21和人均技術(shù)創(chuàng)新成果C11位列前三,而學術(shù)帶頭人情況C24和中青年人員比例C22等指標對江西省科學院省級科技專項資金支出質(zhì)量的影響較小。

6.2 政策建議

基于上述實證評價結(jié)果,為進一步提高江西省科學院省級科技專項資金支出的科學性、合理性,提出如下建議。

一是加強對項目全過程的動態(tài)監(jiān)督。江西省科學院應(yīng)做好項目的事前風險評估,加強立項審查,嚴格項目論證;強化事中評價與監(jiān)督,及后補貼時代補貼的退出機制,以此來創(chuàng)造平等的競爭環(huán)境。在項目執(zhí)行過程中,按照一定的階段性發(fā)展要求進行驗收,由科研處和計財處對財政資金使用的效果和效率進行監(jiān)管,在監(jiān)督檢查過程中,要善于發(fā)現(xiàn)問題并提出整改意見,監(jiān)管結(jié)果與項目后續(xù)的投入方式和力度掛鉤,激發(fā)項目團隊提高核心競爭力的動力;做好項目的事后績效評價,加強專項資金使用效果的考核,避免“重立項、輕驗收”“虎頭蛇尾”的現(xiàn)象。

二是加大對人才因素的考察。科技是第一生產(chǎn)力,人才是第一資源。在立項審查時,應(yīng)充分考察團隊成員的學歷、職稱、科研工作年限和前期研究成果等要素,是對項目執(zhí)行和科研成果的有效預測指標。在人才使用方面,要培養(yǎng)一批創(chuàng)新能力強、引領(lǐng)新一輪科技和產(chǎn)業(yè)變革的高端創(chuàng)新人才,同時也要不斷發(fā)掘、發(fā)現(xiàn)青年科技人才,為科技自立自強涵養(yǎng)新生動力。