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[摘 要 ]财政科技投入产出的绩效分析是财政管理的重要组成部分,也是提高财政科技投入效果的重要工具.本文通过构建财政科技投入产出指标体系,运用超效率DEA模型对云南省2005―2011年的财政科技投入产出绩效进行分析.研究结果表明：云南的地方财政科技投入总量较低,科技人才投入不足,科技成果转化率低,专利受理数没有达到目标值.根据实证分析的情况,本文为提升云南地方财政科技投入产出效率提出对策建议.
[关 键 词 ]超效率DEA模型；地方财政科技投入；绩效分析
[中图分类号]F224[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2014）29-0073-02
2006―2011年,启动会商制度的五年,同时也是国家开展“十一五”规划的五年.国家科技部实施的部省会商制度,在很大程度上推动了云南的科技发展.云南位于我国西部边界处,相对于其他地区,科技、经济方面都相对落后.但近年来,云南充分利用国家实施的西部大开发战略和建设自主创新型国家的发展机遇,大力推进云南地方科技发展,不断增加地方财政科技拨款和科技人才的投入.可是,从云南的整体科技发展水平来看,仍是相对落后的.这主要是因为科技人才投入和地方财政拨款不相匹配,导致要素的不合理配置.云南地方政府每一年都在增加科技方面的投入,不论是资金还是人员,而带来的真正有科技含量的科研成果却非常稀少.因此,对财政科技投入进行绩效分析和评价能够有效衡量财政科技投入的管理水平、运作效率和产出效果.
鉴于此,本文在参照了以往的研究方法及研究成果的基础上,采用超效率数据包络（DEA）模型,对云南省2005―2011年的财政科技投入产出效率做分析,计算出云南省科技财政投入每年的效率得分,分析投入产出的效率水平以及科技投入哪些方面存在冗余,科技产出哪些方面存在不足等问题.
1DEA方法简介与模型的建立
1.1DEA方法简介
数据包络分析（DEA）方法是由美国知名的运筹学家Carnes和Cooper于1978年提出来的,该方法格外适用于评价多种同类型的具备多输入和多输出的决策单元的相对效率与效益.DEA方法主要以相对效率概念为分析的基础,以凸分析和线性规划为分析的工具,利用已有的数学规划模型计算各个比较决策单元之间的相对效率,并对评价对象做出评价,它能够充分考虑关于决策单元自身最优的投入产出计划,因此能够更加合理地反映评价对象本身的信息和特征；同时关于评价繁杂系统的多投入多产出方面拥有独到之处.通过构建DEA模型,不但能够对各个决策单元的有效性进行排序和评价,还能进一步分析各决策单元DEA无效的原因及改进方向.
1.2模型的建立
为了对各个决策单元的效率做出相对精确的比较,我们引入超效率DEA模型.超效率数据包络模型是由Andersen & Petersen根据传统DEA模型提出的新模型,传统DEA模型如CCR、BCC等只可以计算出那些有效率和无效率的决策单元,然而对决策单元却无法进行对比,但是超效率DEA模型能够补充传统DEA模型这一方面的不足,计算出来的效率值再也不会仅仅是0～1的范围内,而是容许效率值超出1,还能够将各决策单元进行有效的对比.建立的模型如下：
min n1js-j+n1js+j）
s.tn1j等于1λjxj+s-j等于θxj
n1j等于1λjyj-s+j等于yj
λj≥0,j等于1,2,等n,s+j≥0,s-j≥0
其中,θ为规划目标值,λj（j等于1,2,等,n）为规划决策变量,Y等于y1,y2,等,ynT为投入变量向量,X等于x1,x2等,xnT为产出变量向量,S+等于s+1,s+2等,s+mT,S-等于s-1,s-2等,s-mT为松弛变量向量.
2云南地方财政科技投入产出绩效分析
2.1数据来源
本文在研究过程中,利用的数据主要来自2006―2012年《中国科技统计年鉴》和《云南统计年鉴》.
2.2财政科技投入产出绩效评价指标体系
本文在严格依据科学性、可行性、规范性原则的基础上,参考了众多专家学者的研究结果,并与超效率数据包络分析方法相结合,综合考虑财政科技投入产出体系的特征和数据的可获得性,设定云南地方财政科技投入产出指标体系.
财政科技投入指标：R&D人员全时当量（人年）、地方财政科技拨款（亿元）、科技经费总支出（亿元）.
财政科技产出指标：地区生产总值（亿元）、技术市场成交合同金额（亿元）、专利受理数（件）、发表科技论文数量（篇）.
2.3结果与分析
使用MaxDEA1.0软件对所收集的数据进行处理,得到的结果如表1、表2所示：