張 霄，劉京煥，王寶順

（中南財經(jīng)政法大學(xué) 財政稅務(wù)學(xué)院，湖北 武漢 430073）

0 引言

中國現(xiàn)行財政體制是一個激勵地方進行生產(chǎn)性投資以加速經(jīng)濟增長的體制，這種制度安排使得稀缺的公共資源被偏向地配置到生產(chǎn)性支出上（如城鄉(xiāng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)項目），而諸如文教科衛(wèi)性支出項目所分得的公共資源嚴(yán)重短缺，這就使得如何有效率地使用公共資源顯得尤為重要。

科技對促進國家和地區(qū)經(jīng)濟增長以及生活的福利水平、為企業(yè)贏得市場先機起著重要作用，因此世界各國無不將科技作為國家戰(zhàn)略對待。近些年來，我國用于研發(fā)（以下簡稱R&D）的支出無論從絕對量還是相對量上都呈現(xiàn)出持續(xù)增長的趨勢，從與主要發(fā)達國家相比較看，我國R&D經(jīng)費支出占GDP的比重依然不高，但與發(fā)達國家的差距在逐漸縮小。一般而言，科技研發(fā)具有前期投入巨大、成果的外溢性、超過特定時期后轉(zhuǎn)變?yōu)楣财返忍卣?，單靠市場主體（如企業(yè)）的研發(fā)投入可能會低于社會最優(yōu)水平。政府的適當(dāng)介入是研發(fā)活動順利開展的重要保障，政府的財政手段，如財政直接補貼、公共采購、稅收激勵以及公共部門的科研活動等對企業(yè)研發(fā)活動起到了重要的支持和引導(dǎo)效應(yīng)，從而能夠激勵私人部門從事研發(fā)活動，而其中財政R&D支出是主要的形式。公共資源的稀缺性要求財政R&D支出必須符合效率標(biāo)準(zhǔn)，基于此，本文的主要目的是在界定財政R&D支出效率的基礎(chǔ)上，從定量的角度評價我國省級財政研發(fā)支出效率，以及確定影響效率的因素。

通過對以往R&D活動效率的研究回顧，我們大致可以看出兩方面的研究動向：第一，學(xué)者們研究效率評價的主流方法是DEA，當(dāng)然不乏有FDH方法以及隨機前沿分析法（SFA），但是DEA計算的效率得分是不準(zhǔn)確的，它沒能考慮外生環(huán)境因素和隨機因素，因此，本文利用改進了的DEA來評估R&D活動效率。第二，在利用DEA評估R&D活動效率時，不同的學(xué)者采用了不同的投入和產(chǎn)出指標(biāo)，這些指標(biāo)的異質(zhì)性導(dǎo)致了同一個國家可能存在不同的評價結(jié)果，因此有必要界定一個分析標(biāo)準(zhǔn)和框架，并基于此來評價R&D活動效率。

1 概念界定及分析框架

如前所述，之所以在研究R&D活動效率時學(xué)者們設(shè)定的投入和產(chǎn)出指標(biāo)各異，是因為他們對“效率”概念的理解及其分析框架不同。

1.1 效率、效果和財政R&D支出效率概念

自Farrell（1957）關(guān)于“效率”研究的開創(chuàng)性之作發(fā)表之后，經(jīng)濟學(xué)研究中廣泛使用的“效率”概念是指生產(chǎn)過程中資源的最優(yōu)使用，即在一定量的投入下產(chǎn)出最大化（產(chǎn)出導(dǎo)向型）或者在一定量的產(chǎn)出下投入最小化（投入導(dǎo)向型）[13]。該概念還包括為多投入和多產(chǎn)出的情形。

除了“效率”概念，經(jīng)濟學(xué)中還有公共服務(wù)生產(chǎn)或提供“效果”概念。“效率”和“效果”之間的區(qū)別并不是特別清晰，因此學(xué)者經(jīng)常將二者不區(qū)分而交替使用。實際上，這里的“效率”可理解為政府使用最少的資源生產(chǎn)出一定的產(chǎn)出，“效果”可理解為政府提供的最終產(chǎn)品或真實的服務(wù)。為更好地理解它們的區(qū)別，我們可以引入“投入”、“產(chǎn)出”和“結(jié)果”概念，就財政R&D支出效率而言，財政對R&D活動的支出被視為“投入”，R&D活動的“產(chǎn)出”表現(xiàn)為專利、科技論文等，而R&D活動的“結(jié)果”表現(xiàn)為全要素生產(chǎn)力提高、產(chǎn)出增長以及競爭力增強等等。

1.2 財政R&D支出效率的分析框架

根據(jù)前面的定義，我們可知財政研發(fā)支出的效率是指用最少的投入生產(chǎn)最多的產(chǎn)出，因此，評估財政R&D支出效率的關(guān)鍵是確定投入和產(chǎn)出。一般而言，R&D的產(chǎn)出比較好確定，主要包括專利和出版發(fā)表的論文數(shù)量，專利為創(chuàng)新性的R&D活動成果，包括發(fā)明、實用新型和外觀設(shè)計。論文是R&D活動的基礎(chǔ)科學(xué)性成果，表現(xiàn)形式為國外主要檢索工具收錄我國科技論文。但是R&D的的投入依研究的目的而有不同的設(shè)定，R&D經(jīng)費支出的執(zhí)行部門是企業(yè)（主要是大中型工業(yè)企業(yè)），研究與開發(fā)機構(gòu)，高等學(xué)校及其他，其中以企業(yè)為最主要的研發(fā)主體，它執(zhí)行的經(jīng)費支出占總經(jīng)費支出的比例達70%以上。R&D經(jīng)費來源主要是政府資金、企業(yè)資金、國外資金和其他資金,而政府資金和企業(yè)資金兩項之和所占的比重超過90%。因此，研究R&D支出效率主要是研究政府財政支出和企業(yè)支出的效率。如果是為研究R&D的的支出效率，那么投入指標(biāo)可以包括R&D總支出和參與開發(fā)的研究者，但是如果研究R&D的財政支出效率，那么投入指標(biāo)就只能是財政支出，這里的財政R&D支出包括了財政對研發(fā)機構(gòu)和高等學(xué)校的支出，也包括了對企業(yè)的R&D支持（比如以稅收支出的形式），因此準(zhǔn)確點講，財政R&D支出效率的產(chǎn)出指標(biāo)中還應(yīng)包括企業(yè)因為財政支持而額外增加的R&D支出，但該數(shù)據(jù)一來很難獲取，二來內(nèi)生增長理論認(rèn)為企業(yè)的R&D內(nèi)生于經(jīng)濟增長而非公共政策，本文為避免觀點上無謂沖突，故而可以簡化為財政R&D支出為唯一投入支出指標(biāo)，同時這樣做在一定程度上也可以考察財政R&D支出對私人R&D支出的誘導(dǎo)效應(yīng)。

在考察各地區(qū)的財政R&D支出效率時，必須考慮的就是造成效率差異的環(huán)境因素變量，比如地區(qū)間在人口、科研參與人數(shù)、地方政府的扶持程度、經(jīng)濟發(fā)展水平、金融機構(gòu)的支持等，忽視了這些因素可能無法正確評估財政R&D支出的效率。以科研參與人數(shù)因素為例，北京、上海等中心區(qū)域中參與科研的機構(gòu)和高等學(xué)校數(shù)較多，容易形成規(guī)模經(jīng)濟，R&D的產(chǎn)出要高于西部欠發(fā)達地區(qū)的產(chǎn)出，如果不考慮這類因素，就可能錯誤評價地方財政R&D支出效率。

至此，本文的研究框架可以用圖1直觀地表示。

圖1 財政R&D支出效率評價研究框架

2 方法選擇及實證研究

2.1 方法選擇

目前學(xué)界評價效率較為通用的方法有兩種：非參數(shù)方法-數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA）和參數(shù)方法-隨機前沿分析法（SFA）方法。然則DEA方法更受到學(xué)者們的青睞，原因主要有二：(1)數(shù)據(jù)包絡(luò)分析可以分析決策單位（DMU）多投入和多產(chǎn)出的效率，而隨機前沿分析法中的產(chǎn)出指標(biāo)僅有一個；（2）數(shù)據(jù)包絡(luò)分析無需事先確定投入產(chǎn)出間的函數(shù)表達形式，而隨機前沿分析則需要之。因此，國內(nèi)外有很多學(xué)者采用DEA方法來評價財政支出效率，但采用DEA方法得到的財政支出效率值或得分（Score）會受到三個方面的影響：首先，財政內(nèi)部管理效率的影響；其次，地方財政支出所處環(huán)境的影響；再次，運氣、遺漏變量以及在回歸模型中的隨機沖擊。財政內(nèi)部管理效率的影響是內(nèi)生的，另外兩個方面的影響是外生的。則必須將剔除外生環(huán)境和隨機沖擊因素的信息納入到DEA方法的效率評價過程中，但目前大多數(shù)學(xué)者還沒有認(rèn)識到這個問題。

針對該問題，F(xiàn)ried等先后提出采用三階段（Three-Stage）DEA模型（等）來解決并“過濾”環(huán)境特征因素的影響[12-13]。DEA模型的基本思想是：第一階段：采用原始的投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)實施DEA效率評價，得到松弛變量；第二階段：將松弛變量進行Tobit或SFA回歸分解；第三階段：再次計算調(diào)整后的DEA。則能過濾掉環(huán)境特征因素對決策單位（DMU）效率評價的影響。為解決效率評價中隨機沖擊因素的影響，Simar等(2000a,2011)提出了基于Bootstrapped DEA模型方法。所以三階段的Bootstrapped DEA方法有望解決環(huán)境因素和隨機沖擊因素的影響。因此，三階段Boostrapped DEA模型得到的效率值的解釋為：在控制隨機沖擊因素的影響后,若處于最差的外部環(huán)境下，每個決策單位（DMU）能夠達到有效運作水平的話，那么至少存在的投入浪費①方法步驟詳見Simar和Wilson(2000a)。

2.2 指標(biāo)、數(shù)據(jù)及實證結(jié)果

效率評價的關(guān)鍵在于確定投入與產(chǎn)出指標(biāo)。根據(jù)前面的分析我們將R&D政府資金支出作為財政R&D的投入指標(biāo)（input），將國內(nèi)三種專利申請授權(quán)數(shù)（output1）和國外三大檢索工具（SCI，EI，ISTP）收錄我國科技論文數(shù)作為產(chǎn)出指標(biāo)（output2，output3，output4），對2010年財政R&D支出效率進行評價。根據(jù)以往學(xué)者的研究，我國財政支出效率的外生環(huán)境因素主要有：地域差異，這里我們設(shè)定兩個啞變量D1（東部區(qū)域省份為1，其余為0）和D2（中部區(qū)域省份為1，其他為0），各地區(qū)人口數(shù)（POP），R&D內(nèi)部經(jīng)費總支出②R&D內(nèi)部經(jīng)費包括政府資金、企業(yè)資金、國外資金及其他來源四個部分。占GDP的比重（RD_GDP），大中型工業(yè)企業(yè)辦研發(fā)機構(gòu)數(shù)（Firm_RD），高等教育支出經(jīng)費占GDP的比重（TE_GDP）。數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2011》，《中國科技統(tǒng)計年鑒2011》，《中國教育經(jīng)費統(tǒng)計年鑒2011》。本文的統(tǒng)計分析結(jié)果由Stata11和R軟件匯報給出。待分析的各指標(biāo)變量統(tǒng)計性描述見表1。

表1 各變量統(tǒng)計性描述

從表1可以看出，R&D的投入和產(chǎn)出的各指標(biāo)變量的標(biāo)準(zhǔn)誤都相當(dāng)大，反映出地區(qū)之間的R&D投入產(chǎn)出的差異相當(dāng)明顯，這也能間接反映出地區(qū)間財政R&D支出效率差距很大。如前所述，利用原始的投入產(chǎn)出進行DEA③公共資源是稀缺的，因此這里我們采用了投入導(dǎo)向型DEA方法來評價財政R&D支出效率，以判斷財政投入存在的浪費程度。計算得到的效率值不能反映DMU運營的環(huán)境因素的影響，因此需要對環(huán)境因素進行“過濾”。財政投入松弛量表示財政部門及相關(guān)部門通過改善管理而達到效率狀態(tài)可以節(jié)約的投入量，因此也可以視為財政支出的機會成本，若外生環(huán)境解釋變量與投入松弛量正相關(guān)，則該解釋變量不利于提高財政支出的效率，相反，若與投入松弛變量負(fù)相關(guān)，則該變量有助于提高財政支出的效率。我們運用Tobit模型來刻畫外生環(huán)境變量對財政R&D投入松弛量的關(guān)系。估計結(jié)果見表2。

表2 財政R&D投入松弛量Tobit回歸結(jié)果

表2中的結(jié)果顯示，兩個區(qū)域啞變量D1，D2的系數(shù)估計值顯著為負(fù)，表明處在東部和中部地區(qū)的省份所處的環(huán)境有助于于財政R&D效率的提高。高等教育經(jīng)費支出占GDP的比重變量和設(shè)有R&D研究機構(gòu)的企業(yè)數(shù)變量的系數(shù)估計值也都顯著為負(fù)，也表明這兩個變量有助于減少財政R&D投入松弛量，這兩個變量值的增加能夠提高財政R&D的技術(shù)效率。變量RD_GDP和POP的系數(shù)估計值都顯著為正，表明增加R&D經(jīng)費占GDP的比重也無助于減少投入松弛量，相反，會對財政R&D支出效率起著消極影響，這是需要我們深思的一個重要問題。

由上面Tobit模型的回歸結(jié)果得到財政投入松弛量的擬合值，用該擬合值對財政投入進行調(diào)整，利用調(diào)整后的投入和初始產(chǎn)出重新計算環(huán)境調(diào)整后的DEA效率值，結(jié)果見表3。

對比環(huán)境調(diào)整的DEA計算結(jié)果和初始DEA計算結(jié)果，我們至少可以看出以下四點：

首先，利用原始財政投入與產(chǎn)出計算DEA效率得分θ，地方平均效率得分為0.718，意味著保持現(xiàn)有產(chǎn)出水平的情況下，我國地方財政研發(fā)支出存在28.2%的投入浪費，同時標(biāo)準(zhǔn)差為0.254，表明地區(qū)間的研發(fā)技術(shù)效率差異較大。處于效率前沿面的省份有7個，為北京、上海、江蘇、浙江、湖北、湖南和西藏，而內(nèi)蒙古以0.254的效率得分排行墊底，整體來講，東部地區(qū)的平均效率得分高于中部和西部。

表3 三階段Bootstrapped DEA計算結(jié)果

第二，經(jīng)過對環(huán)境因素影響的“過濾”，除了有五個省份的效率得分出現(xiàn)下降外，其他省份的效率得分均保持不變或提高，有效率的省份由7個上升到11個，平均值由0.718上升到0.845。中國省級財政研發(fā)支出VRS效率得分整體得到改善，標(biāo)準(zhǔn)差由0.254下降到0.189，標(biāo)準(zhǔn)差的下降得益于對環(huán)境因素控制后，所有省份的財政研發(fā)支出過程都處于同一平臺上?？傊@種變動表明大多數(shù)省份財政研發(fā)支出效率低下主要是受到所處環(huán)境因素的影響。

第三，就規(guī)模報酬而言，初始DEA的計算結(jié)果是處于規(guī)模報酬遞增的省份有20個，規(guī)模報酬遞減的省份有6個，規(guī)模報酬不變的有5個。經(jīng)過環(huán)境變量調(diào)整，規(guī)模報酬遞增的省份增至22個，規(guī)模報酬遞減的減至2個，規(guī)模報酬不變的增至7個。其中規(guī)模報酬遞減省份數(shù)較為明顯，這說明控制了環(huán)境因素之后，應(yīng)該繼續(xù)追加或保持現(xiàn)有財政R&D支出的省份要增加，反過來也說明現(xiàn)在大多數(shù)省份對研發(fā)的財政投資不足。

第四，從表1給出的Bootstrapped DEA計算結(jié)果看，在對三階段DEA的效率得分糾偏之后，所有省份的財政R&D支出效率得分都有下降，整體平均值由0.845下降至0.767，下降了9.23%。該效率得分平均值表明，在控制外生環(huán)境變量和隨機沖擊偏誤之后，中國地方財政R&D支出存在23.3%的投入浪費。另外，從排名的變動看，在控制了隨機沖擊因素之后，部分省份的名次出現(xiàn)較大幅度的波動，尤其是東部的省份，如北京、遼寧、上海、江蘇、山東和廣東名次波動明顯，中部的湖北波動明顯，西部的貴州、甘肅和新疆波動明顯，這說明一些隨機因素對這些省份的財政研發(fā)支出效率影響顯著。

3 研究結(jié)論

科技研發(fā)（R&D）對于一個國家或地區(qū)的長期經(jīng)濟增長和社會福利增進起著重要的作用，研究地方政府財政R&D支出的效率對地方的公共政策有重要的指導(dǎo)意義。傳統(tǒng)DEA方法在評估財政支出效率過程中忽視了決策單位所處環(huán)境的異質(zhì)性，從而得出的效率評估結(jié)果是不足以讓人信服的，三階段Bootstrapped DEA方法則將外生環(huán)境變量因素以及隨機沖擊納入到DEA的計算當(dāng)中，得到的計算結(jié)果更科學(xué)。本文利用三階段Boostrapped DEA方法對我國2010年31個省級財政R&D支出的效率進行了實證評估。研究結(jié)果表明：(1)控制了外生環(huán)境變量的干擾和隨機因素的沖擊后，三階段Boostrapped DEA計算的財政R&D效率得分高于初始DEA計算的效率值，即用原始的投入產(chǎn)出指標(biāo)計算出的地方財政支出效率有偏低的傾向。(2)控制了外生環(huán)境因素的沖擊后，地方財政支出效率得分的平均值提高到0.845，且標(biāo)準(zhǔn)差減少到0.189，這表明地方財政支出效率偏低是因為所處的環(huán)境，過濾環(huán)境因素可以使得所有地方財政支出都處于同一環(huán)境平臺。(3)剔除環(huán)境因素的影響并考慮外生隨機沖擊的Bootstrapped DEA的計算表明，省級財政R&D的支出效率得分為0.767，即在保持投入比例和產(chǎn)出不變的情形下，2010年省級財政研發(fā)支出存在23.3%的投入浪費。

實際上，就財政研發(fā)支出效率而言，其影響因素除了有外生的，還有內(nèi)生的，比如財政支出的內(nèi)部管理，而且財政效率內(nèi)生的因素在一定程度上起著決定性作用。加強財政支出的內(nèi)部管理，硬化財政研發(fā)預(yù)算約束，加強財政研發(fā)支出的監(jiān)督和考核，才是提高財政支出效率最根本的途徑。同時這也是我們評價財政R&D支出效率需要進一步考慮的因素。

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