文档介绍：基于DEA的京津冀科技资源绩效评价技术研究
基于DEA的京津冀科技资源绩效评价技术研究
摘要:通过指标的筛选构建适合于京津冀的科技综合评价指标体系。选择C2R模型(D0)ε计算京津冀科技投入与产出的综合效率、C2GS2模型(D1)计算纯技术效率、C2GS2模型(F1)和C2R模型(H0)ε分析规模收益情况,并通过对输入冗余和输出不足的计算,揭示没有达到效率最优地区的科技投入过剩率和科技产出不足率。根据这些投入过剩和产出不足提出有针对性的政策建议。
关键词:数据包络分析;绩效评价;科技资源
中图分类号:F127 文献标志码:A 文章编号:1673-291X(2014)07-0189-06
引言
财政科技投入绩效评价是衡量财政科技经费管理水平、运作效率、产出质量效果的技术工具。提高财政科技资金的使用效率是当前政府部门关注的热点问题。国家和省市政府已展开政府科技资金绩效评价的试点工作,并开展评价模型和评价方法的研究。目前使用比较多的评价方法有:专家评议法、德尔菲法、多指标综合评价法以及问卷调查法等,这些定性分析方法难免存在主观性较强的弱点。学者们也提出了一些定量分析方法,如随机前沿生产函数法、平衡计分卡法、层次分析法、因子分析法、灰色关联度分析方法、模糊综合评价法、数据包络分析方法等。但基于学术上的研究比较多,实际应用仍比较少。本文将采用数据包络分析方法,开展京津冀地区财政科技投入绩效评价,力图使评价更加科学和客观。
数据包络分析(DEA)“相对效率”概念发展起来的一种效率评估方法,该方法特别适用于对若干同类型的具有多输入和多输出的决策单元进行相对效率与效益的评价,而科技投入与产出系统正是一个多输入和多输出的复杂系统。由于DEA方法的思想是比较各个决策单元产出与投入的相对效率,已经消除了决策单元间的规模差异。DEA方法可直接反映一个地区的科技投入产出效率,即科技投入的直接产出能力。因此应用DEA方法评价财政科技投入绩效,具有独特的优势。通过计算分析没有达到效率最优的省级行政区的科技投入过剩和产出不足,提出有针对性的政策建议。
一、财政科技投入绩效评价指标体系
财政科技投入主要包括科技人力资源、财政科技资金投入以及为科技活动提供的硬件环境等。科技产出主要包括科技成果、社会与经济效益等。专利、论文、新产品、新工艺等是科技活动的直接产出成果,社会与经济效益是科技活动转化为生产力,推动社会经济发展的间接效果。指标的选择是综合评价的关键步骤之一。由于被评价事物的复杂性,其变化往往受到多个因素的影响。为了全面揭示这种复杂的影响关系,需要选择多指标来进行评价。然而指标并不是越多就越全面,选择太多指标会有重复性,会产生相互干扰,而且变量越多,计算越复杂;选择指标太少,又可能出现所选指标缺乏足够代表性,从而产生片面性。
为了增强评价指标的科学性、合理性和可操作性,从科技投入和产出的常见指标中按如下原则和方法选择指标:(1) 可行性原则。选取指标时应充分考虑指标数据获取的难易程度。(2) 独立性原则。在选择指标时,应尽可能选择相对独立的指标,删除相关性较高和效度较差的部分指标。(3)权威机构典型指标高频率原则。选择权威机构科技评价出现过的高频率指标,如研究与试验发展(