基于數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的科研項(xiàng)目績效評價(jià)研究

楊浩森

摘要：文章以2022年已驗(yàn)收的寧夏地區(qū)中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展資金支持項(xiàng)目為例，聚焦重點(diǎn)支持的化工、新材料、新能源、信息技術(shù)、冶金和裝備制造6個(gè)產(chǎn)業(yè)的相關(guān)企業(yè)，每個(gè)產(chǎn)業(yè)選取3個(gè)共18個(gè)項(xiàng)目為樣本，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法對財(cái)政資金勞務(wù)費(fèi)和非勞務(wù)費(fèi)投入帶來的產(chǎn)出數(shù)量、產(chǎn)出水平、人才培養(yǎng)、社會效益、引導(dǎo)作用開展績效評價(jià)研究，分析總體效率水平和低效率項(xiàng)目存在的問題，并提出政策建議，以期為科技主管部門完善項(xiàng)目管理、優(yōu)化資源配置提供參考依據(jù)。

關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)包絡(luò)分析；寧夏；中央引導(dǎo)地方；績效評價(jià)

中圖分類號：G644；F224；G311? 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A? ?文章編號：1674-0688（2023）03-0014-04

0 引言

中央引導(dǎo)地方科技發(fā)展資金（以下簡稱引導(dǎo)資金）是指中央財(cái)政用于支持和引導(dǎo)地方政府落實(shí)國家創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的共同財(cái)政事權(quán)轉(zhuǎn)移支付資金。近年來，通過重點(diǎn)支持自由探索類基礎(chǔ)研究、科技創(chuàng)新基地建設(shè)、科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化和區(qū)域創(chuàng)新體系建設(shè)4個(gè)具有戰(zhàn)略性、全局性、前瞻性的區(qū)域重點(diǎn)科技項(xiàng)目，推動各地區(qū)創(chuàng)新環(huán)境持續(xù)優(yōu)化、創(chuàng)新能力穩(wěn)步提升。但是，目前引導(dǎo)資金總體績效評價(jià)機(jī)制仍存在不足：一是績效指標(biāo)體系注重區(qū)域資金總體效益，未能有效覆蓋所有關(guān)注重點(diǎn)；二是缺乏對績效評價(jià)結(jié)果的有效應(yīng)用，績效報(bào)告偏向?qū)η闆r的說明，對數(shù)據(jù)挖掘不夠深入，缺乏進(jìn)一步的分析、研究。針對以上問題，本文聚焦政府科研項(xiàng)目管理關(guān)注重點(diǎn)，突出指標(biāo)設(shè)計(jì)與引導(dǎo)資金支持原則耦合，研究、設(shè)計(jì)適合成果轉(zhuǎn)化類項(xiàng)目的績效評價(jià)指標(biāo)體系。此外，通過對樣本項(xiàng)目的行業(yè)歸類和效率進(jìn)行分析，探討引導(dǎo)資金對區(qū)域重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)的支持作用，為科技管理部門完善項(xiàng)目管理、優(yōu)化資源配置提供參考依據(jù)。

1 文獻(xiàn)綜述

（1）研究方法。DEA（探索性數(shù)據(jù)分析）模型近年來被廣泛運(yùn)用于創(chuàng)新效能評價(jià)上，2階段DEA-Malmquist指數(shù)法由于可以評價(jià)時(shí)間序列效能變化情況、準(zhǔn)確地識別技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率變化的原因而成為研究熱點(diǎn)。周廣亮［1］等用2階段DEA-Malmquist指數(shù)法，對2015—2019年30個(gè)省份的“產(chǎn)學(xué)研”協(xié)同創(chuàng)新狀況進(jìn)行系統(tǒng)分析。方梓旭［2］用2階段DEA-Malmquist指數(shù)法和托賓（Tobit）模型，對2016—2020年影響我國30個(gè)省眾創(chuàng)空間創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率的重要因素進(jìn)行分析。

（2）研究目的。國內(nèi)財(cái)政科研項(xiàng)目績效評價(jià)研究主要集中在指標(biāo)體系設(shè)計(jì)和創(chuàng)新研究方法上。邵舒揚(yáng)［3］采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法中的B2C模型，收集官方權(quán)威科技統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，對山西省2008—2014年平臺基地和人才專項(xiàng)進(jìn)行實(shí)證分析。劉平［4］通過構(gòu)建基于科技項(xiàng)目財(cái)政投入的績效評價(jià)指標(biāo)體系，對江西省科技項(xiàng)目財(cái)政投入績效進(jìn)行數(shù)據(jù)包絡(luò)分析。張澤壽［5］等運(yùn)用DEA模型，對2011—2019年甘肅省農(nóng)業(yè)科技項(xiàng)目投入產(chǎn)出進(jìn)行測算，得出甘肅省農(nóng)業(yè)科技項(xiàng)目的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率。近年來，國內(nèi)學(xué)者通過優(yōu)化指標(biāo)設(shè)計(jì)和DEA模型，多維度、多角度展開分析和研究，極大豐富了財(cái)政科研項(xiàng)目績效評價(jià)工具，不少工具已經(jīng)應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)項(xiàng)目管理工作當(dāng)中，促進(jìn)了理論與實(shí)踐融合發(fā)展。但是，目前相關(guān)研究在指標(biāo)設(shè)計(jì)方面趨于單一和扁平，對特定專項(xiàng)的針對性不強(qiáng)；項(xiàng)目、政策與產(chǎn)業(yè)研究的結(jié)合度不足，從項(xiàng)目入手進(jìn)、指向產(chǎn)業(yè)的研究相對較少。本文在投入指標(biāo)設(shè)計(jì)上使用財(cái)政經(jīng)費(fèi)中勞務(wù)費(fèi)與非勞務(wù)費(fèi)支出，增強(qiáng)可應(yīng)用性。同時(shí)，將授權(quán)專利價(jià)值等作為成果產(chǎn)出水平指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)成果轉(zhuǎn)化方向項(xiàng)目管理和政策關(guān)注重點(diǎn)的有效結(jié)合。在產(chǎn)業(yè)方面選取區(qū)域重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)支持項(xiàng)目為樣本，分產(chǎn)業(yè)進(jìn)行投入產(chǎn)出效率分析，這樣既弱化指標(biāo)設(shè)計(jì)對不同產(chǎn)業(yè)項(xiàng)目的影響，又能夠加強(qiáng)項(xiàng)目績效和產(chǎn)業(yè)研究結(jié)合，豐富了研究結(jié)果的應(yīng)用。

2 研究方法

數(shù)據(jù)包絡(luò)分析是一種非參數(shù)的相對效率評價(jià)方法，用于評估多個(gè)投入和產(chǎn)出因素對生產(chǎn)或服務(wù)效率的影響，它可以用來確定哪些決策單元（DMU）是最有效率的，或者用來識別最佳實(shí)踐、提高效率。DEA的基本思想是將每個(gè)DMU的輸入和輸出轉(zhuǎn)化為一個(gè)向量，再通過計(jì)算這些向量之間的距離或相似度評估它們的效率。在DEA中，如果一個(gè)DMU的輸入和輸出向量不可被其他DMU所超越，則被視為有效率的，多個(gè)有效率的DMU形成“生產(chǎn)前沿線”。相反，如果一個(gè)DMU的輸入和輸出向量可以被其他單元超越，則它被認(rèn)為是無效率的。DEA有許多不同的變體，本文擬采用多投入規(guī)模報(bào)酬可變的BCC模型進(jìn)行分析。此外，DEA模型包括投入和產(chǎn)出兩種導(dǎo)向，投入導(dǎo)向的DEA模型旨在評估每個(gè)DMU的輸入效率，即在給定的投入條件下，DMU是否能夠最大化產(chǎn)出。這種方法的重點(diǎn)是以最小化輸入，以便在保持產(chǎn)出不變的情況下獲得最高效率。產(chǎn)出導(dǎo)向的DEA模型旨在評估每個(gè)DMU的產(chǎn)出效率，即在給定的產(chǎn)出條件下，DMU是否能夠?qū)崿F(xiàn)最小化投入。這種方法的重點(diǎn)是最大化產(chǎn)出，以便在保持投入不變的情況下獲得最高效率。本文研究的是財(cái)政資金的投入績效，評估每個(gè)項(xiàng)目的輸入效率，采用投入導(dǎo)向的BCC模型。模型構(gòu)建方法如下。

假設(shè)[n]個(gè)DMU有[r]種投入和[s]種產(chǎn)出，則第[j]個(gè)DMU的效率為[hj=（uTYj）/（vTXj）， j=1，2，…，n]。其中，[Xj=（x1j，x2j，…xaj）T]，[Yj=（y1j，y2j，…ybj）T]，分別為輸入和輸出向量；[uj=（u1，u2，…um）T]和[vj=（v1，v2，…vn）T]為權(quán)重向量?？刂茩?quán)重，使[hj≤1]，并對所有DMU進(jìn)行效率評價(jià)。本文所用BCC是投入導(dǎo)向模型，所得到最優(yōu)解[TEj]是DMU技術(shù)效率。線性規(guī)劃如下：

[minTEjs.t.i=1n μixij≤TEj?xjji=1n μiyij≥yjji=1n μi=1μi≥0，i=1，2，3，…，n]

3 評價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)

設(shè)計(jì)指標(biāo)時(shí)應(yīng)遵循以下原則：一是與研究目標(biāo)高度關(guān)聯(lián)。在選擇指標(biāo)時(shí)，首先需要明確研究目標(biāo)和問題，確保指標(biāo)能夠說明問題。同時(shí)，引導(dǎo)資金有明確的政策導(dǎo)向，也應(yīng)考慮政策之間的關(guān)聯(lián)性。二是確保指標(biāo)可靠性和可獲得性，指標(biāo)的可靠性是指它們能夠準(zhǔn)確地度量所要評價(jià)的目標(biāo)，而可獲得性則是指數(shù)據(jù)的可用性和獲取成本。三是確保指標(biāo)全面性。指標(biāo)應(yīng)盡量反應(yīng)項(xiàng)目各方面的產(chǎn)出效率，但也應(yīng)注意不宜設(shè)計(jì)得太零散，其綜合性和說明性要強(qiáng)。四是確保指標(biāo)可評價(jià)性。指標(biāo)應(yīng)是所有項(xiàng)目的共性指標(biāo)，同時(shí)應(yīng)能夠有效地區(qū)分高效率和低效率的項(xiàng)目。

本次選取樣本全部為寧夏引導(dǎo)資金科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化方向中已驗(yàn)收的工業(yè)領(lǐng)域企業(yè)項(xiàng)目。投入指標(biāo)選擇能反映設(shè)備和業(yè)務(wù)費(fèi)投入的非勞務(wù)費(fèi)支出[X1]，以及反映人力投入和智力投入的專項(xiàng)資金勞務(wù)費(fèi)支出[X2]。根據(jù)項(xiàng)目征集文件，成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化類項(xiàng)目支持重點(diǎn)為圍繞區(qū)域重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)等開展科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)、化活動，以及公益屬性明顯、引導(dǎo)帶動作用突出、惠及人民群眾廣泛的科技成果轉(zhuǎn)化示范，產(chǎn)出指標(biāo)設(shè)計(jì)以此為導(dǎo)向。從樣本涉及領(lǐng)域上看，工業(yè)領(lǐng)域項(xiàng)目應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注成果產(chǎn)出數(shù)量及水平，包括成果轉(zhuǎn)化過程中的專利工藝包形成和新產(chǎn)品、新工藝水平；從樣本涉及創(chuàng)新主體類型來看，企業(yè)類項(xiàng)目應(yīng)關(guān)注項(xiàng)目帶來的經(jīng)濟(jì)社會效益。根據(jù)以上研究目的設(shè)置一級指標(biāo)為投入指標(biāo)和產(chǎn)出指標(biāo)，其中產(chǎn)出指標(biāo)對應(yīng)的二級指標(biāo)為成果產(chǎn)出數(shù)量為（[Y1]）、成果轉(zhuǎn)化水平為（[Y2]）、人才培養(yǎng)（[Y3]）、社會效益為（[Y4]）和經(jīng)濟(jì)效益為（[Y5]）。樣本具體績效評價(jià)指標(biāo)見表1。

4 數(shù)據(jù)收集

數(shù)據(jù)來源和收集方式主要包括項(xiàng)目驗(yàn)收資料、項(xiàng)目承擔(dān)單位調(diào)研、專家評議、科技管理信息系統(tǒng)和專利數(shù)據(jù)資源（智慧芽等）。經(jīng)整理，18個(gè)樣本各項(xiàng)投入、產(chǎn)出數(shù)據(jù)見表2。

5 實(shí)證分析

使用DEAP2.1軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率為0～1，見表3。

表3中，綜合技術(shù)效率是指各項(xiàng)目在綜合考慮技術(shù)效率和規(guī)模效率的情況下，相對于最優(yōu)生產(chǎn)前沿的效率水平，純技術(shù)效率評價(jià)各類產(chǎn)出的資源配置結(jié)構(gòu)是否相對合理，規(guī)模效率指項(xiàng)目在現(xiàn)投入規(guī)模下產(chǎn)出是否相對足夠。表3數(shù)據(jù)顯示，整體產(chǎn)出效率水平較高，引導(dǎo)資金總體效益較好，但部分項(xiàng)目仍有提升空間。樣本綜合效率均值為0.876，有約88%的引導(dǎo)資金得到充分利用。所有項(xiàng)目中DEA強(qiáng)有效，即綜合效率為1的共8個(gè)，占比為44%，這部分項(xiàng)目投入水平和機(jī)構(gòu)相對合理。此外，還有超過一半的項(xiàng)目存在技術(shù)或規(guī)模效率不足的情況。項(xiàng)目編號3、7、9、13純技術(shù)效率有效但規(guī)模無效，屬于DEA弱有效，可以保持現(xiàn)有資源配置結(jié)構(gòu)。其余項(xiàng)目中有5個(gè)項(xiàng)目綜合效率低于0.8，占比約為27%，1個(gè)項(xiàng)目低于0.5，需要重點(diǎn)關(guān)注。

規(guī)模報(bào)酬情況方面，IRS（Increasing Returns to Scale）表示規(guī)模報(bào)酬遞增，規(guī)模擴(kuò)大，產(chǎn)出的增長速度快于資源投入的增長速度，即規(guī)模擴(kuò)大可以帶來更高的生產(chǎn)效率和規(guī)模效率。在表3中，有3個(gè)項(xiàng)目及產(chǎn)業(yè)歸類為IRS，占比約為17%。DRS（Decreasing Returns to Scale）表示規(guī)模報(bào)酬遞減，規(guī)模擴(kuò)大，產(chǎn)出的增長速度慢于資源投入的增長速度，即規(guī)模擴(kuò)大不能帶來更高的生產(chǎn)效率和規(guī)模效率。在表3中，有6個(gè)項(xiàng)目及產(chǎn)業(yè)被歸類為DRS，占比約為33%，這些項(xiàng)目應(yīng)考慮優(yōu)化資金結(jié)構(gòu)而非擴(kuò)大規(guī)模。

分產(chǎn)業(yè)來看，根據(jù)表4可以看出信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)綜合效率水平較低。通過表2可發(fā)現(xiàn)信息技術(shù)類項(xiàng)目成果轉(zhuǎn)化水平較低。區(qū)域內(nèi)，智慧農(nóng)業(yè)、智慧醫(yī)療等領(lǐng)域多以引進(jìn)吸收轉(zhuǎn)化東部先進(jìn)成果為主，與其他重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)技術(shù)水平差距較大。新能源產(chǎn)業(yè)綜合效率較低，但其純技術(shù)效率比規(guī)模效率均值高，除項(xiàng)目8外，項(xiàng)目7和項(xiàng)目9均為DEA弱有效，說明配置較為合理，但存在投入不足的問題。

6 結(jié)論和建議

根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果，目前寧夏引導(dǎo)資金成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化類項(xiàng)目總體效益較好，充分發(fā)揮引導(dǎo)資金在優(yōu)化區(qū)域科技創(chuàng)新環(huán)境、提升區(qū)域科技創(chuàng)新能力方面的作用。

（1）引導(dǎo)資金在化工、新材料、冶金和裝備制造等區(qū)域優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)績效水平較高，這些創(chuàng)新主體基本是自治區(qū)行業(yè)領(lǐng)軍的科技型企業(yè)。這些企業(yè)的創(chuàng)新意識、科研管理和產(chǎn)出水平隨著市場競爭和政策支持不斷加強(qiáng)，引領(lǐng)示范作用顯著。優(yōu)化資金配置，不斷夯實(shí)企業(yè)創(chuàng)新主體地位，以穩(wěn)步提升創(chuàng)新主體基礎(chǔ)條件和科研能力為總體目標(biāo)，深化“產(chǎn)學(xué)研用”深度融合，強(qiáng)化企業(yè)創(chuàng)新資源要素集聚能力和產(chǎn)業(yè)核心創(chuàng)新力，推進(jìn)自治區(qū)創(chuàng)新力量厚植工程和創(chuàng)新主體培育工程，持續(xù)推動科技型企業(yè)梯次培育，加快培育一批創(chuàng)新能力強(qiáng)、成長速度快、發(fā)展前景好、科技含量高、市場潛力大的創(chuàng)新型企業(yè)。

（2）區(qū)域引導(dǎo)資金在對成果轉(zhuǎn)移、轉(zhuǎn)化方向的支持上成效較好，不少成果達(dá)到國內(nèi)先進(jìn)水平，集中力量破解一批關(guān)鍵技術(shù)難題，轉(zhuǎn)化應(yīng)用了一批重大科技成果，培育了一批科技創(chuàng)新產(chǎn)品。引導(dǎo)資金應(yīng)持續(xù)加大科技成果轉(zhuǎn)移轉(zhuǎn)化的支持力度，通過一系列成果轉(zhuǎn)化體系建設(shè)的“組合拳”，打通科技創(chuàng)新的“最后一公里”。應(yīng)進(jìn)一步聚焦重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)的需求，長期支持關(guān)鍵領(lǐng)域技術(shù)攻關(guān)，“不撒胡椒面”，充分發(fā)揮引導(dǎo)資金帶動作用；在創(chuàng)新基地建設(shè)和成果轉(zhuǎn)化方向上，以科技型企業(yè)為支持重點(diǎn)，堅(jiān)持“以效益論英雄”，加快科技成果從樣品到產(chǎn)品再到商品的轉(zhuǎn)化，將項(xiàng)目產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)社會效益作為立項(xiàng)、驗(yàn)收和績效評價(jià)的核心指標(biāo)。

（3）引導(dǎo)資金績效評價(jià)應(yīng)充分發(fā)揮監(jiān)管作用，用數(shù)字說話，著力化解項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)。如本次研究項(xiàng)目中，項(xiàng)目4、項(xiàng)目6實(shí)施期內(nèi)無專利授權(quán)情況。經(jīng)了解，兩家企業(yè)部分工藝被競爭較易對手模仿，可知其較先進(jìn)工藝均未申請專利。引導(dǎo)資金應(yīng)進(jìn)一步加強(qiáng)績效評價(jià)結(jié)果運(yùn)用，開展引導(dǎo)資金項(xiàng)目績效評價(jià)“回頭看”，從成果產(chǎn)出數(shù)量和水平、項(xiàng)目經(jīng)濟(jì)社會效益等多維度考察驗(yàn)收項(xiàng)目持續(xù)效益，明確引導(dǎo)資金對區(qū)域企業(yè)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)核心技術(shù)攻關(guān)的推動作用，對反饋信息做好收集整理和分析研究工作，推動引導(dǎo)資金項(xiàng)目承擔(dān)單位不斷提高引導(dǎo)資金的使用效益，持續(xù)優(yōu)化政府管理部門資源配置管理水平，持續(xù)提升管理效能。

7 參考文獻(xiàn)

［1］周廣亮，趙叢郁，陳昱，等.我國產(chǎn)學(xué)研協(xié)同創(chuàng)新績效評價(jià)及空間格局分析——基于兩階段DEA及Malmquist指數(shù)［J］.信陽師范學(xué)院學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2022，35（2）：217-223.

［2］方梓旭，徐莉.眾創(chuàng)空間創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)效率評價(jià)及影響因素分析——基于中國30個(gè)省區(qū)市面板數(shù)據(jù)［J］.科技管理研究，2022，42（20）：65-70.

［3］邵舒揚(yáng).山西省財(cái)政科技項(xiàng)目績效評價(jià)研究與應(yīng)用［D］.蘭州：蘭州交通大學(xué)，2016.

［4］劉平.科技項(xiàng)目財(cái)政投入績效評價(jià)模型的選擇與構(gòu)建［J］.贛南師范大學(xué)學(xué)報(bào)，2016，37（6）：32-37.

［5］張澤壽，張小寧，彭勇.基于DEA模型的甘肅省農(nóng)業(yè)科技項(xiàng)目績效評價(jià)研究［J］.生產(chǎn)力研究，2021（2）：148-151.