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基于三阶段 DEA 模型的财政科技支出绩效

来源:中国职称论文咨询网作者:kaiting时间:2018-09-04 16:35

  摘要:科学技术水平是一个国家的综合实力的重要表现,政府的财政支出对于促进科技水平的提高有着不可替代的作用。利用三阶段DEA模型,计算得到我国政府在科学技术方面的财政支出效率。研究结果表明:在不同地区,政府在科学技术方面的财政投入的效率存在显著差异,西部地区的TE相对较低,而东部地区的TE相对较高。外部环境因素和随机因素对于我国财政科技支出的绩效评价有显著影响,规模效率过低是造成TE较低的重要原因。

  关键词:绩效评价;三阶段DEA模型;规模效率;指标体系;技术效率;财政科技支出

  一、引言

  2016年,国务院发布的《“十三五”国家科技创新规划》指出,要提高我国建设成世界科技强国的速度。为了不断促进科技水平的提高,政府的财政支出是必不可少的重要方式。对于财政科技支出进行绩效评价可以判断财政支出是否有效的促进科技水平的发展,是否存在资源的浪费和投入的冗余,以及是否存在其他客观因素对财政科技支出的效率造成影响。

  一些学者对此进行了相关研究,王延凤发现我国10个省份的财政科技支出都存在投入冗余、产出不足等问题。冯丽认为除了要在合理配置财政科技支出资源、适当调整支出结构等方面加大力度外,还应进一步扩大规模,以提高支出的有效性。王静远研究发现我国政府在科学技术方面的财政支出存在投入冗余。范娜发现总体而言我国政府在科学技术方面的财政支出的力度不够。

  本文运用三阶段DEA模型,通过阅读已有的相关文献,对不同的指标体系进行对比,最后选择了更佳合理的投入产出变量和环境变量,建立新的指标体系,并对环境变量和随机变量进行剔除,计算各省在科学技术方面的财政支出效率。

  二、研究设计

  (一)模型构建

  第一阶段:传统的DEA模型。传统DEA模型由Charnes、Cooper和Rhodes提出,简称CCR。Banker、Charnes和Cooper在修正CCR的基础上得到BCC模型。

  第二阶段:相似SFA分析模型。假设DMU有n个,每个DMU都有m种投入,同时假设有p个能够观测到的环境变量,将每个DMU的投入松驰变量作为因变量进行回归

  第三阶段:调整后的DEA模型。用调整之后的x赞ik和原始产出数据通过BCC模型进行计算,计算的过程与第一阶段相同。

  (二)指标选取和数据来源

  投入产出指标选取。本文投入产出指标的选取是通过对已有文献的总结,选择了各省财政科技支出和R&D人员全时当量。把国外主要检索工具收录我国科技论文数、国内专利申请授权数、新产品开发项目数、技术市场成交额作为产出指标。

  环境变量的选取。环境变量就是指对地方政府财政在科学技术方面的绩效产生影响而不能被地方政府控制的因素,分别选取人均GDP、人口密度、企业数以及人均一般预算财政收入。

  根据客观、权威、获取便捷等原则,本文使用了2015~2016年《中国科技统计年鉴》和《中国统计年鉴》的相关数据。

  三、实证结果

  (一)第一阶段传统DEA实证结果

  第一阶段不考虑环境变量和随机误差的影响,通过DEAP2.1软件,计算得出我国各省政府在科学技术方面财政支出的效率值,结果如表1。

  由表1可以看出,2014年我国地方政府在科学技术方面的财政支出的TE均值为0.725,PTE均值为0.786,SE均值相对较高为0.924。总体来看,大部分的省份都有改进空间。

  b1

  (二)第二阶段SFA回归结果将两个投入指标的松弛值分别作为因变量,将环境变量即人均GDP、人口密度、企业数、人均一般预算财政收入作为自变量进行SFA回归,Frontier4.1软件运行的结果如表2所示。

  b2

  从表2可以看出,人均GDP、人口密度、企业数、人均一般预算财政收入四个环境变量对投入指标的松弛变量的系数大部分都能通过显著性检验,所以需要剔除外部环境和随机因素。同时,值都是接近于1,并且达到1%显著性水平,这说明管理因素对这两种投入指标存在主要的影响。

  通过回归分析,人均一般预算财政收入对X1的系数为正,说明当前者增加时,会导致后者增加,造成投入冗余,进而降低效率。人均一般预算财政收入对X2的系数为负,说明当前者增加时,会使后者减少,进而使投入冗余减少,进而有利于效率的提高。企业数对X2的系数为负,当前者增加时,会使后者减少,有利于财政科技支出效率的提高。人均GDP对X1的系数为负,说明当前者提高时,会引起后者的减少,有利于效率提高。人均GDP对X2的系数为正,说明当前者增加时,会导致后者增加,进而降低财政科技支出的效率。

  人口密度对X1的系数为正,说明当人口密度增加时,会导致财政科技支出松弛变量增加,造成财政科技支出的冗余,进而降低支出效率。人口密度对X2的系数为正,说明前者变大时,会使后者增加,进而降低财政科技支出的效率。

  (三)第三阶段调整后的DEA

  通过DEAP2.1软件,可以得到各省在科学技术方面财政支出的效率值,而这些计算结果去除了环境和随机因素,结果如下。

  b3

  由表3可以发现,我国各省财政科技支出的TE、PTE和SE都有所下降,TE由原来的0.725下降到0.361,PTE由原来的0.786下降到0.779,SE由原来的0.924下降到0.427,其中由于SE下降较大,导致TE大幅下降。

  在综合技术效率方面,北京、江苏等六个省份在调整后位于效率前沿面上,而只有北京、浙江、广东在调整前后都是有效的。西部地区的规模效率和综合技术效率下降幅度超过80%。从各地方政府的财政科技支出的纯技术效率来看,除山西省和内蒙古的纯技术效率增加较大之外,其余各省市自治区变化相对较小。

  通过以上的分析可以看出,第一阶段和第三阶段的计算结果具有明显的差异,说明我国财政科技支出的绩效评价受外部环境因素和随机因素的影响比较明显,并且因为每个省市自治区的具体情况各不相同,所以在对我国财政科技支出的进行绩效评价时,要对外部环境因素和随机因素进行有效的剥离,以得到更加可靠、真实的结果。

  四、结论与建议

  (一)在不同的地区,政府在科学技术方面的财政投入的效率差别较大

  我国政府在科学技术方面的财政支出的效率呈东、中、西高低排列,并且差距较大,当地政府应该制定合理的发展规划和产业规划,发展规模经济,注重提高当地的规模效率。

  (二)外部环境因素和随机因素存在显著影响

  通过对表1和表3的比较可以发现,外部环境因素和随机因素对于绩效的评价会产生明显的影响。要提高财政科技的支出效率就要促进产学研相结合,充分利用各种有效资源,提高资源的利用效率,创新资源的利用方式,进而减少资源的浪费。

  (三)相对偏低的规模效率是综合技术效率较低的重要因素

  通过三阶段DEA模型分析发现我国财政科技支出的规模效率为0.427,相对较低,导致较低的综合技术效率。同时,除了规模报酬不变的省市外,其余的省市自治区都是规模报酬递增,所有各地政府需加大规模投入,使规模效率有所增加。



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