摘要科學技術進步是一個人類社會發展的重要動力，是促進產業結構升級的催化劑，而科技取得的任何進步必然是在一定的科技投入基礎之上實現的。如果科技活動任由市場機制主導，終將走向市場失效的局面。所以，科技事業的健康發展必須要得到政府部門財政的支持。政府可以批準資金直接用于科技活動，也可以鼓勵社會各界力量支持科技的進步。目前，我國轉變發展方式，推進創新驅動發展戰略，十九大報告更是指出要“加快建設創新型國家”。在此背景下，各地方政府紛紛加大財政科技投入，上海近年來全面推進建設具有全球影響力的科技創新中心，也在不遺余力地加大財政科技投入，但存在不同程度的投入資金結構不盡合理、產出效率低下等不足，極大的提高了成本，造成資源浪費。因此在使用有限資金的情況下，如何提高產出效率，增大產出數量，提高產出回報利潤是當前學術界的主要研究問題。本文以上海市政府科技投入產出為研究對象，首先梳理國內外財政科技投入績效評價文獻，并對政府科技投入、產出、績效的概念加以界定，在此基礎上總結相關理論與研究方法；其次對上海市政府財政科技投入和產出現狀進行了縱向和橫向的描述性分析，初步發現上海市財政科技投入存在的問題。接著，實證研究之前，根據目前學術界主要使用的研究方法進行對比，選擇本文研究對象選擇最有效的理論模型——即數據包絡分析方法（DEA方法）；在科學性、系統性、相關性、可量化、非負數為前提的情況下成立上海市政府財政科技投入績效評價指標體系，并在主成分分析法基礎上，用灰色關聯度方法挑選出相關性最高的指標，最終確定了2007年—2016年R&D人員全時當量、地方財政科技支出以及R&D經費支出作為投入指標，高技術產品出口額、三大檢索論文數以及人均生產總值作為產出指標。最后，運用DEA方法，從綜合效率、松弛變量、投影分析等多個角度全面客觀分析了上海市整體的財政科技投入和產出水平以及政府科技支出績效水平，并且將其一起進行交叉驗證，最終發現上海政府的科技投入產出有著一系列的問題。結合這一系列定性、定量的研究成果分析，上海市財政科技支出績效有這樣一些問題：第一、上海市政府需要完善科技投入；第二、上海市科技成果的轉化率有待提高；第三、企業沒有完美的表現創新核心的地位；第四、上海市財政科技支出的科技投入增長機制還有待完善；第五、上海市財政科技支出的監督管理制度極度欠缺。提升上海市政府科技投入產出績效，是一項復雜的系統工程，必須采取多項政策和措施才能有效。本文考慮到上海市的實際現狀，針對目前存在的問題，給出了優化上海市科技投入產出績效水平的政策主張：第一、優化投入總量和布局；第二、提升科技成果轉化率；第三、充分施展政府的引導作用，鞏固法制化建設；第四、優化財政科技支出機制，改革財政科技支出的方式；第五、優化財政科技支出的各項制度。關鍵詞：政府科技投入產出績效評價數據包絡分析主成分分析法灰色關聯度分析法ACaseStudyonPerformanceEvaluationofScienceandTechnologyInvestmentinShanghaibasedonDEAABSTRACTAsanimportantdrivingforceforthedevelopmentofhumansociety,scientificandtechnologicaladvanceservesasanvitalinspirationfortheupgradingofindustrialstructure.However,itsadvancementcannotbeseparatedfromthelargeinputinit.Infact,thedevelopmentofscienceandtechnologyisatypicalpublicproduct,whichcanbegreatlyunderpinnedbythesupportofthegovernment'spublicfinances.Scienceandtechnologyactivitiesthatrelyentirelyonmarketmechanismswillinevitablyleadtomarketfailures.Ontheonehand,thegovernmentshoulddirectlyinvestfundstosupportscientificandtechnologicalprogress.Ontheotherhand,bygivingfullplaytothefunctionofthegovernment,othersocialresourcescanbedirectedtoinvestinit.Inrecentyears,Chinahasupgradeditsdevelopmentmodeandpromotedthestrategyofinnovation-drivendevelopment.Thereportofthe19thNationalCongressoftheCommunistPartyofChinapointedoutthenecessityof"acceleratingtheconstructionofaninnovativecountry."Againstthisbackdrop,localgovernmentshaveincreasedtheirfinancialinvestmentinscienceandtechnology.Shanghai,oneofthemostdevelopedeconomicregionsinChina,rankstheleadinglevelinscientificandtechnologicalinnovation,andinturn,itsignificantlybooststhedevelopmentinotherregions.Therefore,itisofgreatimporttostudyShanghai’sfinancialinputandtheoutputperformanceinscienceandtechnology.ThispapertakestheShanghaigovernment'sfinancialinvestmentinscienceandtechnologyastheresearchobject.Firstly,itwillsortouttheliteratureonevaluationofperformanceoffinancialinvestmentinscienceandtechnologyathomeandabroad,anddefinetheconceptsofgovernmentinvestmentinscienceandtechnology,itsoutput,andperformanceevaluation.Onthisbasis,relevanttheoriesandresearchmethodswillbesummarized,fromwhichthemosteffectivetheoreticalmodelbasedonChina'snationalconditionsischosen---thatis,DataEnvelopmentAnalysis(DEAmethod).Secondly,itwillalsoconductverticalandhorizontaldescriptiveanalysesofShanghai’sfinancialinputandtheoutputperformanceinscienceandtechnologyandidentifythepossibleproblemsinShanghai'sfinancialtechnologyinvestment.Then,undertheprinciplesofscientism,systematization,relevance,quantifiabledataandnon-negativenumber,thispaperwillconstructanevaluationsystemofShanghai’sfinancialinputandtheoutputperformanceinscienceandtechnology.Bytheemploymentofthefactoranalysismethod,thispaperhasdistinguishedfourmostrelevantindicatorsforevaluatingthelast10yearsfrom2007to2016.Thethreeinputfactorsarefull-timeequivalentofR&Dpersonnel,expenditureonfinancialtechnologyoflocalcitiesandexpenditureonR&D.Andthethreeoutputindicatorsareexportvolumeofhigh-techproducts,thenumberofpapersonthreemajorsearchsystemsandrealGDPpercapitalasoutputindicators.Finally,byusingtheDEAmethod,thispapermakeacomprehensiveandobjectiveinvestigationoftheoverallfinancialandscientificinputandoutputlevelofShanghaiandtheperformanceofgovernmentscienceandtechnologyexpendituresfromtheperspectivesofcomprehensiveefficiency,puretechnicalefficiency,scaleefficiency,slackvariablesandprojectionanalysis.TheresearchhasdrawnaconclusionofthefollowingproblemsconcerningtheperformanceofShanghai'sfiscalexpenditureonscienceandtechnology:(1)thetotalamountandstructureofShanghai'sfinancialexpenditureonscienceandtechnologyneedtobefurtheroptimized;(2)therateofscientificandtechnologicaltransferinShanghairemainslow;(3)theenterprisehasnotyetplayeditsprincipalrole.(4)Shanghai'sfiscalexpenditureonscienceandtechnologyhasnotyetformedastablegrowthmechanismforscienceandtechnologyinvestment;(5)Shanghai'sfiscalexpenditureonscienceandtechnologylacksacorrespondingsupervisionandmanagementsystem.TakingtheactualsituationinShanghaiintoaccount,thispaperputsforwardfivepolicyrecommendationsforimprovingtheperformanceofShanghai’sfinancialinputandtheoutputinscienceandtechnologyfortheproblemsidentified:(1)optimizethescaleandstructureofinvestment;(2)acceleratethespeedoftransferfromscientificandtechnologicalachievementstopracticalproductivity(3)givefullplaytotheguidingroleofthegovernmentandstrengthenthelegalizationprocess;(4)improvetheexpendituremechanismofscienceandtechnologyandinnovatetheapproachoffinancialexpenditureonscienceandtechnology;(5)bettertheevaluation,regulationandsupervisionsystemoffiscalexpenditureonscienceandtechnology.KEYWORDS：Governmentalinvestmentonscienceandtechnologyperformanceevaluationdataenvelopmentanalysisfactoranalysismethod目錄摘要 ABSTRACT 目錄 第一章緒論 第一節研究背景 第二節研究目的和意義 第三節研究思路框架與研究方法 一、研究思路 二、研究方法 第四節預期創新點和不足 一、預期創新點 二、不足與展望 第二章相關理論基礎和國內外研究綜述 第一節政府科技投入相關概念的界定 一、政府科技投入的概念 二、政府科技產出的概念 三、政府科技投入產出績效的概念 第二節政府科技投入績效研究理論基礎 一、內生增長理論 二、公共產品理論 三、財政資金支出增長理論 第三節財政科技投入績效評價研究方法 一、德菲爾法 二、層次分析法 三、數據包絡分析法 第四節國內外相關研究綜述 一、國外相關研究 二、國內相關研究 第三章上海市政府科技投入和產出現狀分析 第一節上海市政府科技投入現狀分析 一、資金投入情況 二、人力投入情況 第二節上海市政府科技產出現狀分析 一、科技直接成果情況 二、科技成果市場化情況 三、科技投入間接產出情況 第四章上海市政府科技投入績效評價的實證研究 第一節績效評價研究方法比選 一、同行評議法 二、德爾非法 三、模糊綜合評價法 四、層次分析法 五、數據包絡分析法 六、研究方法優缺點對比 第二節研究步驟與方法 一、研究步驟 二、主成分分析法 三、灰色關聯度分析法 四、數據包絡分析法（DEA） 第三節指標體系的構建 第四節投入產出指標的確定 一、DEA指標選擇的基本原則 二、DEA指標的選取方法 第五節績效實證研究與分析 一、綜合效率分析 二、純技術效率分析 三、規模效率分析 四、松弛變量分析 五、單個年份的投影分析 第六節實證分析結論總結與評述 第五章提升上海市地方政府科技投入效益政策建議 第一節上海市地方政府投入績效存在的問題 一、上海市財政科技支出資金總量及結構有待優化 二、上海市科技成果轉化率低 三、企業尚未發揮其創新主體作用 四、尚未形成穩定的科技投入增長機制 五、缺乏有效的監督管理 第二節提升上海市地方政府投入績效的對策建議 一、優化投入規模及結構 二、加速向現實生產力轉化 三、充分發揮政府的引導作用 四、完善財政科技支出機制 五、完善財政科技支出的管理制度 參考文獻 致謝 個人簡歷及在學期間發表的研究成果 第一章緒論第一節研究背景科技創新在社會發展的過程中始終被給以很高的地位。馬克思、恩格斯就曾強調科學的重要性，指出科學能起到革命性的作用。科學技術可以轉化為實際的生產力，更可以促進生產力快速的向前發展。而生產力的發展，必將引起上層建筑的變化，進而帶動整個社會的全面進步。早在1978年，鄧小平同志就指出四個現代化的關鍵是科學技術現代化。1988年，其又提出“科學技術是第一生產力”的指導思想，指明了我國科技的發展方向。隨著第一次全國科技大會的召開以及發展科技文獻的頒布，我國正往建成創新型國家的方向前進。2018年，習近平在兩院院士大會上指出建設科技強國，是新時代實現中華民族偉大復興中國夢的必然選擇[1]。而且建設科技強國，是新時代實現中華民族偉大復興中國夢的必然選擇。科技的發展可以深刻改變世界的發展格局，科技創新不僅是一個國家，一個民族發展的動力，也是推動整個人類社會的重要力量。近些年來我國財政科技投入占比不斷提升，各地區的財政科技投入支出不斷增加，但與國家財政總支出的規模相比卻仍顯不足[2]。另外，我國R&D的經費支出主要集中于經濟發達的東部區域，中部和西部地區由于地方財政收入的限制，用于各項科技活動的財政支出較少，使得全國財政科技投入地區差異比較明顯。除此之外，科技資金投入產出比不佳，對用于科技活動的資金沒有完善的管理制度等情況越來越明顯[3]。所以，專門的財政科技資金投入使用情況的績效評價應運而生。政府財政資金投入是否與當前區域的人力資源適應，是否達到最佳使用效率，政府財政資金投入的總體績效如何，這些都成為該領域研究人員及全國各省市相關政府人員亟待解決的問題。上海作為長三角地帶的重要直轄市，一直以來都發揮著龍頭帶動作用，它將引領長三角地區走向更高層次的國際競爭。我國要提高創新能力，將上海建成科技創新中心，提高全球影響力，因此列出了提高科技創新力的幾點要求與發展方向。我國到2020年要建立科創的基本框架，研發創新的核心理念，同時進一步對外開放，建成開放型新經濟，引入外資參與到建設中，促進長江三角洲協同創新的發展，將長江三角洲建設成創新科技中心，實現一體化發展，并從國家戰略層面制定發展計劃。在上述幾點要求下，本文結合上海市財政科技投入的情況，建立科學的計量經濟學模型，從客觀角度來評價和分析上海市政府財政科技投入產出績效。第二節研究目的和意義上海作為發展科技創新的地點，在促進長江三角洲協同發展的情況下，將發揮至關重要的作用。所以，對該地區財政在科技方面投入與產出效率的研究很有必要：一方面基于上海市在國家戰略中的作用，通過對上海市財政科技投入產出效率的研究，可作為整個上海地區財政科技投入效率，乃至全國財政科技投入效率的折射，發現其中的成效與不足，從而為全國其他區域財政科技投入做出相應的參考和指引[4]。另一方面，為整個上海市財政部門在科技方面的實際投入提供事實依據。本文嘗試根據對該地區財政科技投入績效的實證分析，發現上海市財政科技投入中的問題與不足，提出優化財政科技投入結構優化方案，推進科技管理體系的建立，積極發揮政府的調控作用，逐步健全財政科技支出的管理等。第三節研究思路框架與研究方法本論文在國內外財政科技投入績效評價相關文獻的分析和總結的基礎上，通過對該地區進行概況說明及現狀分析，選取上海市地方政府科技投入產出數據進行分析建模，對其進行投入產出效率實證分析，并根據該模型研究的結果提供對應的建議。一、研究思路本文的技術研究思路見下圖1.1：圖1.1技術研究思路整體內容可以分為五個章節：第一章：《緒論》，包括該研究課題的背景，研究目的和意義，研究思路與框架分析以及主要創新點和不足。第二章：《相關理論基礎和國內外研究綜述》，包括：政府科技投入相關概念的界定，政府科技投入績效研究理論基礎介紹，財政科技投入績效研究方案以及國內外研究綜述。第三章：《上海市政府科技投入和產出現狀分析》，通過對上海市政府科技投入產出的橫向對比和縱向分析，歸納總結上海市政府科技投入及產出存在的問題。第四章：《上海財政科技投入績效指標的實證研究》，首先選擇適合本文研究對象的研究方法DEA，初步構建政府科技投入績效評價指標體系，對政府科技的投入要素和產出成果進行定義；對科技投入產出績效評價方法的好壞進行對比，優選出數據包絡分析法，對后文所提到的研究方法基礎及過程進行分析；根據DEA模型來創建的評價指標體系和績效評價思路，從不同角度，聯系松弛變量及單個年份投影闡述，來思考上海市政府科技投入績效，推敲目前政府科技投入體系多遇到的困難。第五章：《提升上海市地方政府科技投入效益的政策建議》，基于前文對上海市近年來的總體科技水平、財政科技指出規模及結構等現狀分析及DEA模型的探索與實證分析，發現上海市財政科技支出的問題與不足，同時提出提升上海市地方政府科技投入效益的政策建議。二、研究方法本文采用了多種分析方法相結合的研究思路，通過文獻歸納研究法研讀了國內外關于財政科技投入產出的相關理論及文獻資料，并對其進行總結和分析。通過理論分析與實證分析互相結合研究法，運用DEA模型實證工具，對該上海市財政科技投入產出效率進行具體的研究。通過定性與定量研究法，對上海市財政科技資金的投入產出效率進行全面深刻的評價。通過比較分析法，結合歷年上海市財政科技投入的各項數據，從不同維度的數據進行橫向和縱向比較，研究政策投入前后對上海市地方政府科技投入效益的影響。第四節預期創新點和不足一、預期創新點本文與國內外近年來財政科技投入產出績效評價研究相比，有相同點，也有不同點。相同點在于以投入產出績效評價為研究目的，選擇有限的樣本和時間段開展研究，設計指標體系，運用不同的研究方法建模，得出研究結果并提出評價和建議。本文的主要不同之處體現在研究方法和采用的數據等方面。主要創新點如下。（1）評價方法與國內外同類績效評價研究相比，本研究主要從兩條研究主線開展績效評價的研究。主線一，從投入資金和人才，以及科技直接成果、科技成果產業化成效和科技成果間接影響三個方面對上海市科技投入產出情況，用定性的分析方法進行橫向縱向，較為全面地分析上海市科技投入產出績效。主線二，構建績效評價指標體系及模型，用DEA等方法進行數據的定量分析，較為客觀的評價上海市科技投入產出績效。兩條研究主線研究相互驗證，相互補充。（2）使用的數據國內外同類研究使用的指標數據基本來源于統計資料。一般來講，統計數據均會有一定時間的延時，無法更好的反映現狀。本文除了采用上海統計年鑒、上海科技統計年鑒數據，大量也處采用了近年上海科技創新評價研究報告，例如《上海科技創新中心指數報告2017》、《2018國際大都市科技創新能力評價》等最近著作的研究成果。確保研究結果的準確性和實時性。二、不足與展望在數據收集上，各類數據主要來源于科技統計年鑒，統計年鑒，政府官方網站等，各部門間統計口徑及維度稍有不同，難免會存在一定的數據誤差性和片面性問題，一些關鍵的有代表性的數據指標可能被剔除。另外，由于可能受到數據建模運算的限制，部分結果分析和結論存在一定的影響和誤差。第二章相關理論基礎和國內外研究綜述第一節政府科技投入相關概念的界定一、政府科技投入的概念政府科技投入是指國家政府部門撥款專項資金用于科技活動，是從國家層面來鼓勵科技發展的重要舉措。提高政府科技投入為提升科技水平奠定了良好的基礎，同時也是國家和地區核心競爭力的重要表現[5]。政府科技投入分為廣義和狹義兩種，廣義的同時包含了政府直接的財政投資和其他間接性的資金鼓勵政策。狹義的則是指財政科技投入，只包括科技財力方面的投資。目前，由于間接支持科技發展的政策手段缺乏權威統計，且難以量化，本文主要研究狹義的財政科技投入[6]。此外，科技人才是促進科技向前發展的根本，是任何資源都無法替代的，而且較易得到其相關的研究數據。所以，為了便于研究，本文將財政科技投入定義為兩個方面的投入——即科研人員和科技財力。研究與試驗發展（R&D）投入是財政科技投入的一個部分，主要有基礎、應用、試驗三部分組成。R&D是科技活動中極具創新性、創造性的主體活動，所以，其投入是促使經濟發展的主要動力[7]。本文參考各類文獻，從投入要素中占主導地位的勞動要素和資本要素中，將R&D經費支出、R&D科技人員、高技術產業投資挑出來當做主要投入指標[8]。二、政府科技產出的概念政府科技產出主要包括科技成果產出、高新技術產業化等內容。科技成果產出是指通過一系列科技研究活動所取得的學術性、實踐性、實用性等創造性成果，包塊理論研究、應用技術研究和軟科學研究等科技成果。常用科技論文、專利、科技技術等指標來衡量科技成果產出數量。高新技術產業化是指高新技術以及創新成果進行商品化、市場化以及國際化的轉化過程。高新技術產業化有利于對傳統產業的改革，促進傳統產業轉型升級[9]。常通過高新技術產業增加值、高新技術產業產值占工業總產值的比重等指標加以衡量。本文借鑒參考不同學者的研究情況，選取專利數、論文數、國家科技獎勵數、高科技企業個數等作為代表性產出指標。三、政府科技投入產出績效的概念績效是指比較可被量化的產出與損耗，然后得到的成果，會影響經濟社會活動，主要有效果（任務/成果完成情況和品質）、效率（成本與收益最完美組合）還有效益（成果產生的經濟、物質效益）等。政府管理中占主導作用的是根據成果的績效評價，這可以讓公共資源促使科技發展，讓政府對科技投入的管理得到提高，讓市場在資源配置中更完美的施展關鍵作用[10]。政府財政科技投入后產生的經濟效益和社會效益叫做財政科技投入產出績效。根據它的上下變化可以非常好的了解財政資金的利用率以及的實際情況。產出結果的有效性是財政科技投入產出效率的主旨，就是產出結果必須要和社會發展的內需相一致，還要有利于科技發展和社會進步，可以較為清晰的了解財政科技投入產出的經濟和社會效益[11]。財政科技的投入包括對基礎研究資金不足的項目，同樣也包括對那些科技項目，這些項目往往需要的成本大，所承擔的風險也不小。財政科技的投入給社會投資指明方向，全社會支持科技活動的范圍也會因此得到大幅度的增加。財政科技投入產出績效評價主要有這樣一些特點：（1）公共性財政資金對科技活動的投入是為了促使社會科技發展，，使得財政科技投入產出的績效評價會因為投入主體和屬性而表現出公共性特點。（2）間接性財政科技資金的投入除了政府自身的支持，還會給社會資本投資科技活動指明方向，財政科技投入產出績效評價會擁有服務效應、帶動效應、以及持續效應。（3）滯后性財政科技的投入主要集中在技術前沿、高端制造等戰略性公共領域，其研發時間周期長，見效慢，因此財政科技投入與產出在時間上存在滯后，在科技投入產出的績效評價中需要考慮到滯后性問題。第二節政府科技投入績效研究理論基礎一、內生增長理論內生增長理論是20世紀80年代中期宏觀經濟學理論的一個分支，該理論提出，內生的技術進步是保證經濟持續增長的決定性因素，經濟能夠不依賴外力推動實現持續增長，它強調不完全競爭以及收益遞增[12]。內生長理論又稱新增長理論。與古典增長理論認為技術進步屬于外生變量不同，內生增長理論把人力資本視為內部因素，并通過生產函數的方式內在化它們的影響。綜合考量了上述影響后，以往資本具有的邊際報酬遞減規律不復存在。這是由于內生增長理論中所指的資本，不單單包含物質的資本，還包含科技、知識等構成的人力資本[13]。內生增長理論指出，經濟之所以能保持持續的發展，歸根結底是來源于內生因素。通過培訓教育等手段來提升技術，就屬于人力資本投入的范疇。將該過程實現的技術進步內生化就達到了收益的正向逐漸增加。內生增長理論指出科技是促進經濟快速發展的不竭源泉[14]。如果科技能夠得到國家的支持，經濟的增長速度將會大大提升。經濟內生增長理論分為兩個方向：第一，資本的投入是導致經濟增長的最主要因素，而也有出色的理論模型研究了資本對經濟增長的重要性。第二，技術具有外部性，且規模報酬呈現遞增的特性，這也是經濟會增長的重要原因，與該方面有關的模型有人力資本模型、知識溢出模型等。內生增長理論認為科學技術是促進經濟不斷增長的關鍵原因，并建議國家應該采取措施不斷創新科學技術，以此來保持國民經濟的持續、快速增長。二、公共產品理論想要研究財政科技投入產出效率，必須要有一定的理論作為研究基礎，這時就要用到公共產品理論。“公共產品”一詞源于1936年意大利馬爾科學者的《公共財政學基本原理》，他認為公共產品應當由政府來支持[15]。后來，薩繆爾森的公共經濟學理論認為社會產品有私人和公共產品之分，其中公共產品具有非排他性以及非競爭性，這兩點性質導致了公共產品很難在市場機制形成有效的價格體系[16]。所以，政府必須提供公共物品，而不應該從市場來獲取，政府成了公共產品的價格制定者以及資源配置者。針對財政科技投入產出效率的研究，可以通過分析公共產品的活動來明確政府科技資金投入的多少。財政科技活動屬于公共支出的一部分，之所以要由政府來調控，其原因有以下三點：第一，研發財政方面的科學技術所需的經費應該由政府來提供；第二，財政科技產出的成果不僅具有經濟效益，還具有顯著的社會效益，一定意義上可以說是國家提供的公共服務。所以，由政府管理財政科技是順理成章的；第三，科研成果可以進一步轉化為生產力，帶動經濟和社會快速前進，外溢特征明顯[17]。三、財政資金支出增長理論財政支出增長理論是由德國的經濟學家阿道夫·瓦格納（AdolfWagner）提出的，他通過對日本、美國和許多歐洲國家的公共支出增長情況的考察，發現財政資金支出的多少會伴隨國家人均收入的增加而增加，換句話說，財政支出的多少和GNP是一定程度上的正相關，因此提出了“公共支出不斷增長法則”，即瓦格納法則。瓦格納認為，財政支出的規模主要受政治原因和經濟原因兩方面影響。政治原因指“隨著經濟的發展，各種市場關系日益復雜，產生了對商業法律和契約的需要，使得司法、法律等被要求建立以監督市場秩序”，經濟因素是指“工業化的發展推動了城市化進程，使得人口居住密集化等外部性現象逐漸明顯，急需政府部門的調控、管理。”所以，政府職能擴展之后，財政支出的數量也應相應地增加。財政收入一般通過國債和稅收來實現，根據“稅收與國債等價”原理，國債最終還是依靠稅收來歸還。因此，國家的經濟實力嚴重限制了公債的發行規模，如果增加稅收又會引起人們工作的抵觸情緒，進而阻礙國家經濟的發展。所以，僅僅依靠增加財政收入總量只會制約國家實施相應的職能，這并不是明智之舉。只有使財政投入資金得到最優化使用，發揮出最大化功效，才可以促進公共產品的發展和服務水平的提高。[18]。第三節財政科技投入績效評價研究方法一、德菲爾法德爾菲法由赫爾姆和達爾克首創，經過艾爾登和美國蘭德公司進一步發展，逐漸成為一種成熟的預測方法。蘭德公司是第一次運用德爾菲法來預測發展的，而方法的有效性使得該法被人廣泛運用，德爾菲法其有根據一些列的程序，以非署名的形式，從而讓各位專家在工作的時候都是完全獨立的進行判斷的，專家之間相互獨立，不發生橫向聯系，只能與組織者聯系。組織者收集發出的所有問卷的反饋，同時在根據不同類型的反饋進行細分和統計，從而再把實際的各種結果一一反饋到每位專家手中，從而為專家進行的深入分析提供數據。通過2-3次專家的采訪，可以更好的整理問卷結果，在匯總后作為專家的統一意見使用，進而得到預測結果。此種方法當下已經被極為廣泛的應用到了商業、醫療、教育、軍事、化工等諸多領域[19]。區別于常規調查法，此種方法的突出特點在于（1）不署名性，此法的最基本要求為專家之間是不可以見面的，專家之間彼此互不不知情地討論得出意見，以此種非署名的形式進行溝通，從而其最大可能的避免了權威專家其意見對結果方面的影響[20]。（2）反饋性，通過專門的情報工作者進行不同專家已經進行匯總，此時就把沒有統一意見進行新匯總且形成新的預測表，此后再一次將預測表發送給專家，如此反復幾輪以后進行意見的征詢、總結、調整，最后得出對某一問題達成的統一意見，使得結果比較客觀真實[21]。（3）統計性，德爾菲法在使用過程中，盡管在采用此種方法的時候一部分專家其意見或者觀點也是有一定影響的，然而最后得到的意見還是可以很好的代表絕大多數人意見的，不同的觀點在此方法中都是進入統計系統的，從而也最大可能的規避了采用常規討論方式在結果獲取時的少數服從多數時存在的弊端。德爾菲法雖然既能充分地發揮各位專家的長處，集思廣益，又能表達各位專家意見分歧點，發現新的問題，但主要是憑借專家們主觀判斷，缺乏客觀標準，并且，各位專家在封閉狀態下思考，往往無法考慮到突發事件。再加上調查次數較多，反饋時間較長，有的專家可能中途退出，影響決策的準確性。二、層次分析法層次分析法（簡稱AHP），其是由上世紀七十年代的統籌學家（美國）saaty基于多個目標在層次上進行權重性分析的方法。其為一種將復雜且模糊問題在決策時盡可能的簡單化的方式，適用于難以完全定量分析的問題。層次分析法將不同的對象做出區分，從不同的要點來進行分類，之后采取了矩陣的矢量判斷方法做出預測，確定不同要素所占的權重，之后進行匯總，通過權重對要素進行排序，從而制定最優方案[22]。該方法具有三個突出的特性：（1）系統性，該方法把對象視為一個整體，進而在整體的基礎上進行三個層次的劃分，從而以系統化的方式進行人思維進程的模擬，最終再進行權重求和進而得到最好的方案，具有系統性特點。（2）實用性，AHP法不需要非常復雜的數學模型，進而將非常復雜的決策問題進行簡單化，從而從運算時非常的簡單明了，這也將大大的將決策者解放出來。因此能夠解決傳統方法中不能解決的問題，使用簡單方便，（3）AHP法所依賴的定量信息較少，從問題的本身為出發點，在定性的分析、決策方面更加注重，從而更好的進行人類思維過程進行模擬，從而在進行不同要素在重要性的判斷方面都留給了大腦，從而讓決策可以從各個指標重要性方面進行權衡，把非常復雜的運算過程通過簡單化的權重計算完成，所以此種方法盡可能的將定性分析方面的優勢進行最大化的利用，并且能夠一定程度上進行數據減少[23]。雖然AHP法體現了清晰化、系統化和定量化的特點，但AHP法也存在以下缺點：定量數據較少，且無法為決策者提出一些新的方案；在進行定性分析的時候其影響因素是非常多，進而在說服力方面有所不足；若指標太多那么在統計方面就非常大；權重也沒有非常統一的標準；存在較多的特征向量、特征值求法等一些列的問題[24]。三、數據包絡分析法數據包絡分析（簡稱DEA），此方法是由兩位運籌學家（Charenes、Cooper），基于多投入和產品的多數量的決策單元進行效率評估的方式，此種方面當下多被應用到經濟學、管理學等多個領域的績效考評[9]。DEA把任何一個單一的評價單元都單獨看做一個決策單元，從而把所有的決策單元集合起來形成一個評價體，在同一個決策單元中任何一個單元其輸入、出的指標都是一樣的。只要指標項、被測評對象確定之后，在以數學模型就輸入、出的各項數據進行全面分析，從而獲得各個決策單元的綜合效率指標，從而根據這個吧各個決策單元進行分級、定位，從而獲得確實有效的決策單元，同時也可以把其他決策單元被視作無效單元的緣由和程度進行表明，以此給決策者科學清晰的信息。除此之外，此種方法還有將各個決策單元在投入規模方面的恰當性進行分析，同時還可以將有效和無效決策單元之間的數據方面的差異進行展現，進而得到各個非有效決策單元在投入規模方面的方向、規模等方面進行調整及調整幅度進行展現[25]。由評價對象的實際情況，以DEA模型其自身是有一些基本功能及創新方式的。這里面，最常見和典型的兩種模型為CCR、BCC，這里面BCC是上世紀八十年代基于CCR上提出來的。因為前者不能把何種決策單元導致整體無效的原因進行說明，因此就必須以BCC進行決策單元在技術方面的有效性進行分析，所以其有非常強的靈活性[26]。本文基于DEA-BCC這兩個模型展開研究，此模型是假定某個決策單元在某一種生產過程中錄入的向量為X，輸出向量為Y。設定有n個決策單元(1≤j≤n)，在此種情況下其對應的輸入、出向量則分別為X=（X1j.X1j,......Xmj）>0和Y=（Y1j.Y1j,......Yrj)T>0,j=1,2,......,n。就j0個決策單元展開評價的BCC為：為DMU的有效值，為決策變量，和分別出入、出的松弛變量，具體的輸入、出值則由和表示。DEA分析法優點主要包括三個方面：（1）DEA法運算非常方便。它無須考慮參數估計、量綱類型，在具體進行計算和分析的時候不用考慮各個變量之間關聯；（2）其可以進行多項投入、產出問題的處理。就和只可處理單個輸入、出的傳統方面相比，此種方面再處理量方面有絕對的不可比擬的優勢，其可以對決策單元在有效性方面的評價的時候，還可以得到極為有效的改進方案[27]。（3）DEA在進行運行的時候不用賦予具體的生產函數，同時也不用過對依賴極為高深的模型展開運算，僅僅需要在投入方面進行賦值即可，如此方可得到各個效率值的大小。所以說，截止當下，DEA法是當下最好的非參數效率的預測方式。本文將選取DEA-BCC模型實現對上海市側重科技投入產出效率研究。第四節國內外相關研究綜述一、國外相關研究科技在當今社會經濟發展的作用越來越受到重視，世界各國對科技活動的投入都非常關注，且更重視科技投入產出與效率問題。科技活動的投入與經濟增長息息相關，1957年，Robert[28]第一次指出在去除勞動、資本要素之后，科技也是提升經濟發展的一個極為重要的因素，也就全要素生產率對哈德羅—多瑪模型展開的反駁。羅伯特的觀點是科技是提升經濟發展的內在因素，就其準公共品的特性，一定要財政資金進行相關的投入及支撐。此種理論提出之后，得到了極大數量學者的支持，在結合各種研究結果表明，財政、科技方面力度的加大可以非常好的提升經濟發展。Sollow[29]（1957）針對USA從上世紀09-49年間的國內經濟增長進行了全面深入的分析，應用余值法對科技在經濟增長方面的作用。其研究結果表明，科技的發展為經濟增長的一個重要內在動力，且在貢獻率方面還要超過資本和勞動要素。Simon[30](1966)基于工業極為發達的歐美國家為對象，表明在經濟的實際發展過程中，科技的進步為致使經濟提升的主因，除此之外，結果還表明，科技在經濟增長率方面的貢獻要明顯比其他要素高。Griliches[31](1979)針對財政投入與科技創新能力關系的研究，就各個行業在企業、政府科研方面的投入方面對企業發展的作用，該結果表明，財政資金方面的投入也不是越多越好，因為財政科技方面的投入可能對私人投資形成一種擠出情況。84年，其又基于上世紀57-7年USA大型制造等方面的數據為基礎，其結果表明科技的發展就國家生產力提升中有關鍵性作用，而財政科技資金則為科技提升的關鍵因素。Carpon[32](1997)就各個行業在科技方面的投入進行績效：在科研投入和企業產出方面是有正相關的，而在回報率方面私人研發明顯高出財政研發資金。Park[33]（1998）基于財政科技投入有利于經濟提升的前提下，采用落寞內生模型開展相關的研究，結果表明財政科技方面資金的投入是有利于提升企業研發效率的。Dominique[34]（2000）基于財政資金投入在企業研發提升作用的視角，通過研究說明財政科技投入在提升企業研發方面是由積極作用的，從企業的研發投入力度和企業發展方面顯得尤為突出。Zoll(2005)[35]就發達在財政投入在科技創新方面作用展開研究，結果表明要想科技創新能力不斷提升，那么財政資金也需要不斷持續的進行投入。還有就是，發達國家在財政資金的管理和績效方面的整個體系是非常完善的，通過這種方式盡可能將科技產出比發揮到極致。Thomson[36]（2010）基于澳大利亞的五百余家規模較大的企業為對象，通過研究政府稅收優惠政策對企業R&D投入的影響，結果表明，政策工具對企業的研發行為的影響很小。MontmartinB與HerreraM[37](2015)以1990--2009年間25個OECD國家的財政科技支出數據為研究對象，通過采用空間動態面板模型法分析得出政府科技支出對私人研發投入存在一定的擠出效應。二、國內相關研究投入產出效率研究始于國外，對于國內該研究和應用起步相對較晚，隨著近些年來的研究實踐，我國專家學者也取得了諸多成果，研究了適合國情的投入產出效率研究指標體系。劉玲，趙曙明[38]等（2010）以DEA展開分析工作，其研究的對象為國內高技術產業中的17個，就國內高技術行業中的科研人員在產出率進行研究，發現經費的投入量其為國內高技術行業人力效率的關鍵影響因素，這也為高技術行業在進行績效評價是提供了極為有效的指標參考。裴玲玲[39]（2011）采用定性和DEA定量分析法對1999-2008年間江蘇省政府科技投入的績效進行評價，分析出2006-2008年DEA有效，其他時間無效，并通過科技成果轉化、科技人力與資金利用率比率、科技資金投入總量等指標分析，為財政科技投入的合理化配置，以及財政科技投入的政策改進提供了依據。張森，劉蟬[40]（2012）應用DEA法，就中關村中的高技術行業的創新效率進行了研究，其結果表明在“十一五”在個時期內，就電子信息、新能源、農業、海洋工程等行業此種放沒放是較為有效的，而其他的相對于生物醫藥、環保等行業在效率分析方面的沒有效的，得到的結果是在生產要素的投入量和資源配置為決定是否有效的核心要素。譚秀閣[41]（2012）通過1999—2009年期間高技術產業科技活動的統計數據，基于數據包絡分析法以及Malmquist方法，分析研究了國家高技術產業科技投入產出效率，其研究結果顯示，財政科技的逐年增加投入未得到合理配置和充分運用，存在著投入冗余問題，并動態分析了效率逐年變化情況，提出了針對性的改進措施。朱國慶[43]（2016）以2010-2014期間的安徽省戰略新興產業上市公司的數據為樣本，運用DEA-BCC分析模型，選取營業總成本、固定資產、總資產、流動資產等投入指標，以及利潤總額、營業總收入等產出指標，重點研究了安徽省戰略性新興產業的發展效率，研究結論證明未完全實現DEA有效，但均處在較高水準。徐明明[43]（2016）以湖南省政府科技投入績效為研究對象，建立政府科技投入、科技產出和政策因素三方面6個指標的績效評價指標體系，通過綜合指數方法、動態DEA-視窗分析法，對財政科技投入產出績效進行評價，分析了其不足之處以及改善方向。余丹[44]（2017）基于吉林大學近10年科研投入產出數據，構建了DEA-BCC模型進行實證研究，分析出該校的科研投入產出DEA效率水平較高，但也有投入冗余、資源錯配的現象，并產生了經費缺失、增速極為緩慢的情況。研究者就該對象在科研投入產出效率趨勢，為學校下一步科研事業發展提出了相應建議。王晶[45]（2017）采用DEA分析方法，對廣東省2009年—2015年間戰略性新興產業的上市公司政府補助效率進行評估。研究發現戰略性新興產業在發展過程中有規模化報酬下降、投入冗余非常嚴重，科技進步效率低下等一些列問題。并提出政府應當協調各財政政策工具配比,不斷優化財政扶持政策，尋求更高效的財政支持策略。朱炳玲[46]（2017）利用數據包絡分析法和Malmquist生產效率指數法，針對安徽省2007-2015年間財政科技支出進行績效評價，在實證分析的基礎上,發現安徽省財政科技支出績效存在的支出總額不足、支出結構有待優化等問題，并就該問題提出了相關政策建議。李國梁、高建華、劉丙章[47]等（2018）運用數據包絡分析方法，對鄭州航空港經濟綜合實驗區產業發展效率進行研究。結果表明產業發展綜合效率不高，主導產業效率不夠突出，非主導產業人力投入冗余率高于主導產業。鑒于此，李國梁等學者從產業轉型、主導產業體系構建、高端產業集聚區建設、航空物流中心建設等方面有針對性地提出了有關政策建議。李蘇敏[48]（2018）以2013—2016年“一帶一路”倡議區沿線18個省份的財政科技投入產出情況為研究對象，采用DEA-BCC法，就倡議區在財政科研資金投放績效進行評價分析，得出了影響倡議區財政科技投入產出效率的相關因素。并針對研究結果，提出了實現資源合理配置的建議。綜上所述，國內外學者多熱衷于宏觀問題的研究，探究財政科技投入與經濟增長之間存在著密切的聯系，且研究結果大多表明成正相關關系。同時，在財政科技實證分析方面，存在許多的研究方法，缺乏完整的評價體系。通過對國內外文獻的研究，為此文打下了堅實的基礎。第三章上海市政府科技投入和產出現狀分析近年來，上海深入學習貫徹習近平總書局的指示要求，根據國務院批準的《上海系統推進全面創新改革試驗，加快建設具有全球影響力的科技創新中心方案》，大力推進科技創新、實施科技驅動發展戰，已進入加快建設具有全球影響力的科技創新中心的關鍵階段。該章節的研究分析對象是：上海市政府科技投入及產出情況，為下一章對上海科技投入產出實證研究做出鋪墊，研究主要包括三個方面：第一，從資金和人才投入上對上海市政府科技投入現狀進行橫向縱向分析比較；第二，將上海市產出從直接科技產出、科技成果產業化和科技間接影響三個方面進行橫向縱向分析；第三，最后初步總結上海市政府科技投入產出存在的主要問題。第一節上海市政府科技投入現狀分析一、資金投入情況（1）2006年至2015年間，上海R&D投入呈持續增長勢態，但相對于其他科技強省而言，其投入總量還是欠缺的。上海市2017年的R&D經費投入第一次超過千億，約1050億元，這是2007年的3.4倍。該投入占GDP的比重約3.7%，高出全國平均比例1.6個百分點，比2007年高出近1.3個百分點，這表明上海市注重對科技創新的投入，也表明上海市經濟正積極并入創新驅動的軌道中。圖3.12007年-2016年上海市R&D經費投入及其相當于GDP的比例數據來源：上海市統計年鑒研發經費支出要發揮作用不僅僅要看當年的投入力度，更重要的是長期的持續的累計投入。將上海市與國內其他科技強省市2007-2016年十年間的累計研發經費投入進行了橫向比較發現，十年間，上海市研發經費累計投入為6476億元，總量略低于浙江省，更明顯低于北京、江蘇和廣東，其中江蘇和廣東約為1.2萬億元，是上海的1.82倍；北京為9955億元，約為上海的1.53倍。圖3.22007年-2016年上海與國內部分省市累計十年R&D經費投入總量比較數據來源：上海市統計年鑒（2）上海市企業研發經費投入雖占絕對優勢，但明顯低于浙江、江蘇等科技強省，且增速呈現下降趨勢從研發經費支出結構來看，2007年-2016年上海市研發資金投入上企業占據絕對優勢，十年來上海企業研發經費投入在總量上持續增加，企業占比十年來平均比例為63.45%，但增長速度卻在下降，導致企業研發經費投入占比由2007年的67.97%下降到2016年的60.12%[49]。如何充分發揮政府資金的引導作用，有效引導社會資金投入研發活動中，是當前上海市政府面臨的重要課題。圖3.32007年-2016年上海市研發經費來源結構數據來源：上海市統計年鑒我們分析2016年的數據，把上海和國內其他科技強省市比較來看，北京企業資金投入占比最低，約占37.94%，上海其次60.05%，明顯低于全國78%的平均水平，而浙江省、江蘇省、廣東省遠遠高于上海市，占比均超過80%，浙江甚至超過90%。因此上海市地方政府在不斷發揮財政科技資金的引導作用，逐步建立以政府投入為引導，以企業投入為主體的科技投入體系。圖3.42016年上海市與其他部分省市的R&D經費來源比較數據來源：中國科技統計年鑒（2017）（3）上海市基礎研究占研發費用支出總額比重處于較低水平，與北京及發達國家差距較大，原始創新動力不足研發經費按活動類型分基礎研究、應用研究和試驗發展等。其中基礎研究經費投入是增加原始創新供給，提升全社會創新能力的重要基礎[50]。2007年的上海基礎研究占比約為5.42%，2015年達到峰值8.22%，但2016年回落了0.8個百分點，下降到7.40%，比例均在10%以下。圖3.52007年-2016年上海市研發經費按活動類型分配情況數據來源：上海市科技統計年鑒2016年上海基礎研究經費支出為77.63億元，占研發經費總額比重約為7.4%，雖然高于全國平均水平5.2%，但僅約為北京14.2%的一半，同時遠遠低于歐美韓日等發達國家的平均水平。圖3.62007年-2016年上海市與北京及其他發達國家基礎研究占比比較數據來源：上海市科技統計年鑒二、人力投入情況（1）上海科技人才總體不斷壯大，但在頂尖科學家聚集上與北京、紐約等國際創新大都市相比差距較大，高端人才培養引進上還有較大空間2007年-2016年上海市科技活動人才數量呈現增長的趨勢，僅有個別年份出現下調；規模以上工業機構科技活動人數總體增加，呈現波動性變化趨勢；而科研機構和高等院校總體規模趨穩，近幾年沒有出現萎縮的顯現，呈現微增的趨勢。總體來說，上海市科技活動人才在不斷壯大。圖3.72007年-2016年上海市科技活人才結構情況數據來源：上海市科技統計年鑒在頂級科學家聚集上，我們對標其他國際創新大都市，根據2018年《國際大都市科技創新能力評價》的研究表明，按照十年來擁有各領域頂尖科學家的數量排名如下圖。上海擁有11位頂尖科學家，在20城市中排名位于16位，與排名第一的北京差距較大，在頂級科學家培養、聚集上還有較大空間。圖3.8按照十年來擁有各領域頂尖科學家的數量排名數據來源：2018國際大都市科技創新能力評價第二節上海市政府科技產出現狀分析一、科技直接成果情況（1）上海國際科技論文收錄量位居前列，但從論文質量還未達到國際科創大都市平均水平，同時科技國際合作方面還有進一步提升的空間2016年上海布局了腦科學、人類表型組、量子通信技術、材料基因組等一批重大戰略項目，涌現出了冷原子研究、電催化分解水、構建全球首個自閉癥人靈長類模型等多項具有國際影響力的科技成果。根據數據統計，2016年上海科研人員在國際權威學術期刊《科學》上共發表的論文有19篇，為全國在該期刊上發表文章數量的26.4%；此外，還在《細胞》期刊上共發表了5篇論文，占國內發表總數的35.7%；《自然》期刊共刊登文章15篇，這一數量達到了全國在此刊發表論文數的一半。2016年上海國際科技論文收錄共計42902篇，近年呈現平穩增長趨勢，近十年年度復合增長率達到10.25%，特別是SCI增長明顯。圖3.92007年-2015年上海市國外三大檢索工具收錄科技論文情況數據來源：上海市科技統計年鑒考察國際論文的質量，我們參考《2018國際大都市科技創新能力評價》的研究成果，使用SCI、CPCI論文平均被引用數量、ESI高質量論文比重兩個指標來評價城市國際科技論文的質量。研究結果表明，深圳、上海、北京分別位于14、15、16位，與美國等科創城市差距較大。圖3.1020個國際科創大都市國際科技論文質量比較數據來源：2018國際大都市科技創新能力評價在上海2013-2015年發表的SCI論文中，國際合作論文占比29.19%，與北京28.70%，深圳29.85%大體處于同一水平。但是對標其他國際科創大都市SCI論文國際合作比例基本在35%以上，甚至超過50%。可見上海在科研國際合作上還有進一步提升的空間。（2）近幾年，上海專利產出有了較大改善，其中PTC國際專利的申請數量增長較快，但專利數量及質量水平不高，與其他創新性大都市存在明顯差異。2016年上海市獲得近64300件專利授權，比2015年增長了近6%，這些專利中有近20100件為發明專利授權，比2015年增長了14.1個百分點。到2016年12月，該市持有的發明專利約為85000件，比上一年增長了21.5個百分點，每萬人持有專利數約為35件，排全國第二（第一為北京）。圖3.112017-2016年上海專利授權情況數據來源：上海科技統計年鑒2016年，上海市的PCT國際專利申請數量近1600件，比2015年增長約47個百分點，位居全國第四。圖3.12上海近年來PCT專利申請量增長情況數據來源：2018國際大都市科技創新能力評價根據最新的有關都市創新能力評價的研究成果，在進行評價時，綜合考慮影響專利質量的多方面因素，分析世界范圍內主要城市2011年到2015年期間的PCT專利質量。分析結果顯示，上海的專利質量得分為0.35，在國內排第二，但與國外排全球前幾名的創新型大都市相比，差距較為明顯。圖3.1320個國際科創大都市PCT專利平均質量比較（2015-2017）數據來源：2018國際大都市科技創新能力評價（3）從2009年至今，上海科技一直處于我國前列，每年都獲得了大量國家級獎勵。2015年，由上海牽頭組織并獲得了國家級科技獎勵一共有42件，第二年增長了10件，增長率高達百分之二十三。2016年由上海市牽頭的自然科學有5項獲得了國家級獎勵；由上海市牽頭的技術發明有3項獲得了國家級獎勵，剩下還有5項是非上海市牽頭完成，但是也是上海市組織的；由上海市牽頭的15項被獎勵國家科學進步獎，剩下68項是非上海市牽頭。從總體上來看，上海自2009年起，每年獲得的國家級科技獎勵項目都保持穩定，只有其中一年低于100項，其中有3項在高級獎項中獲得了特等獎，10年有九年都獲得了國家科技進步獎。從上面這些數據我們可以知道，上海的科技技術為我國的科技技術做了很大的貢獻。圖3.142007年-2016年上海市獲得國家科技獎勵情況數據來源：上海市科技統計年鑒二、科技成果市場化情況（1）技術與產品輸出能力進一步增強，并逐步走向國際市場上海技術合同含金量持續提高，對全市GDP貢獻穩中有升，技術開發、轉讓合同占主導地位，2017年技術開發合同成交金額達513.91億元，同比增長66.10%，表明近幾年上海市具有自主知識產權的高質量科技成果轉化力度明顯增強。圖3.152007年-2017年上海技術合同結構情況數據來源：上海市科技統計年鑒隨著技術創新能力和技術市場的不斷發展，上海科研成果正加快邁向全國，走向國際。在2016年上海成交的技術合同中，向國外輸出技術合同占比達到近70%，全年成交的技術合同中，進出口技術合同（含港澳臺）成交額達到244億元，約占全年成交總額的30%左右。圖3.162010年-2016年上海向國內外輸出技術合同占比數據來源：上海市科技統計年鑒（2）上海市高技術產業產值持續增長但發展緩慢，上海市高技術產品出口持續下滑，但產品貿易結構不斷在改善從2007年到2016年10內僅增長了18.11%，占工業產值比重徘徊不前，特別是近幾年呈現緩慢下滑趨勢，但產值利潤率總體呈現逐年遞增的態勢，高技術產業結構逐步改善。分行業看，高技術產業中醫藥制造業、航空航天器制造業、醫療設備及儀器儀表制造業和電子及通信設備制造業四個行業工業總產值這10年內基本保持同步增長，最為明顯的是醫療設備及儀器儀表制造業，下降幅度最大的是電子計算機及辦公設備制造業。圖3.172007年-2016年上海市高新技術產值、高技術產業產值占工業總產值的比重及產值利潤總額情況數據來源：上海市科技統計年鑒上海市高技術產業外向度高，國外市場需求環境下降對上海出口影響很大。2011年以來，上海市高技術產品出口持續下滑，但產品貿易結構不斷在改善,按高技術領域分類，上海市高技術產品出口基本以計算機及通信技術、電子技術為主，其中計算機及通信技術下滑明顯，但電子技術及生命科學穩定增長。同時，上海代加工生產方式有所改變，進料加工貿易方式仍是主要貿易方式，但是比重逐步在下降，2016年達到最低，占全部高技術產品出口額的87.67%，隨著上海高技術產業結構的不斷調整，一般貿易比重穩步提升，未來有很大的發展空間。圖3.182007年-2016年上海市高技術產品出口情況數據來源：上海市科技統計年鑒三、科技投入間接產出情況（1）上海單位GDP能耗、電耗已處于平緩下降的階段，科技投入帶來的邊際效應將逐漸變小。科技產出除了體現在直接成果及市場化帶來收益外，還體現帶動社會發展，提高經濟發展質量上。下面將從“單位GDP能耗”、“單位GDP電耗”角度分析科技投入的間接產出。從下表可以看出，從2007年到2016年十年間上海隨著政府科技投入的不斷擴大，“單位GDP能耗”、“單位GDP電耗”兩個指標呈現下降的趨勢，這說明了政府科技投入與社會發展及環境發展是密切相關的。同時，我們也可以看到單位GDP能耗、電耗已處于平緩下降的階段，科技投入帶來的邊際效應將逐漸變小。圖3.192007年-2016年“單位GDP能耗”、“單位GDP電耗”和地方財政科技投入的關系數據來源：上海市科技統計年鑒第四章上海市政府科技投入績效評價的實證研究本章通過所獲取的數據，對上海市政府在科技方面的投入是否產生績效，及績效高低進行實證分析，并且集中關注導致該結果的因素，為此后政府制定決策和采取行動提供理論依據。首先進行績效評價研究方法進行比選，選出最適用于政府科技投入產出績效評價的DEA方法；其次，描述后續實證研究的步驟和主要使用的模型工具；接著進入實質階段，從綜合有效性、技術有效性和規模有效性這三個方面，對上海市政府科技投入績效進行實證研究，分析現有的政府科技投入體系中存在的問題。第一節績效評價研究方法比選政府科技投入產出績效評價不是一個簡單的系統，它的輸入和輸出都是多維。前面我們曾深層次分析了科技投入所涉及到的方方面面，大范圍來說可以分成兩類：第一類是人力資源；第二類是資金問題。科技產出則包括直接、間接、轉化結果。接下來我們將通過分析五個最常用的方法，以此來了解他們的特點，最后選擇一個最適合政府科技投入的方法。一、同行評議法同行評議法是17世紀被創刊時期提出來的，現在該方法已經被廣泛使用于各個行業中。同行評議法是由國內各個行業技術水平拔尖的專家構成，以此來判斷一個項目是否具有可行性，同時該項目的風險是否在可以控制的范圍內，收益率能夠達到多少等等。同行評議法一般會通過會議、通訊等方法。在使用同行評議法時我們還會考慮當事人之間的關系，針對不同的關系采取不同的辦法，比如單向隱匿、公開評議等等。同行評議法可以通過優秀人才掌握的專業知識來解決復雜的定量評價。但是該方法容易受到參與者的影響，如果過度相信專家的權威，評價就很容易出錯。二、德爾非法上個世紀40年代，為了判斷美國在受到核武器攻擊以及可能會面臨什么樣的問題，德爾菲法被美國的一個公司最先提出。德爾菲法采用的方法是非實名制的，專家和專家是沒用辦法進行溝通的，只可以和專門從事調查的工作者進行接觸，調查工作者發放問卷調查表給專家，接著再綜合匯總，一直持續這個動作，直到大部分專家的想法基本相同。這種方法可以避免專家與專家之間的相互影響，從而得到一個較為獨立、客觀的結果，相當于改革了同行評議法。三、模糊綜合評價法該評價法的定義包含兩個內容，一是對于模糊數學法的使用，另一個是結合綜合評價法。對一個評價對象進行評價時，單一指標并不能對其內涵及特點進行完全展現，但從另一個角度考慮，評價對象的特征及內涵并沒有確切的判斷詞語，這就體現出模糊綜合評價法存在的意義了。在進行科技項目績效評價時，多個評價指標用于代表被評價的對象并形成評價集合，同時賦予評價指標不同的權重，這是因為評價指標的重要性要有所區分，通過模糊數學方法將評價值限定在0～1范圍內，值越大滿意度越高，在進行非定量指標評價時，滿意度隨數值減小而下降，為了得到最終的結果，需要用到判斷矩陣，并進行加權處理。應用模糊綜合評價法進行對象評價時，在評價的客觀性、科學性方面都有著較好的優勢。四、層次分析法層次分析法，顧名思義就是多層級的分析方法，它不是一個簡單的定性方法，也不是簡單的定量方法，而是把二者結合起來，通過目標分成的方法研究多任務等對象，在軍工行業最常見到它的身影。層次分析法是先把目標分解成多個不同性質的因素，接著根據這些因素之間存在不同的關系再進行組合，通過經過判斷矩陣得到權重，最后進行歸并，得出哪些因素可以影響總目標。五、數據包絡分析法數據包絡分析是一種不常用的工具手段，它不同于其他分析法使用的原理，采用的方法是線性規劃方式，主要用于評判相同組織績效。同時在很多機構都可以使用，比如政府機構、公司、學校等等。判斷這些組織機構的績效成果，最常見的指標是投入產出比，顧名思義就是投入量與產出量之間的比值，當投入量是一個可以計量的數值時，產出量也投入產出比就成反比。DEA分析法最明顯的優勢就是：1、傳統分析法只能夠處理簡單的輸入輸出，而DEA則可以處理較為復雜的多輸入多輸出。2、DEA分析法相較于傳統分析法，使用的時候非常簡單高效，不用估算投入量和產出量以及單位。3、傳統分析法在進行計算的時候使用較為復雜的模型計算方法，而DEA分析法則不需要。六、研究方法優缺點對比經過分析對前面所說的方法我們可以發現，不同的方法有不同的優點以及缺點，同時也適用于不同的范圍。其中的數據包絡分析法可以獨立分析結果，能夠很直觀的看出政府向科技行業投入資金所取得的成果，因此這篇文章主要使用該方法用于評價上海政府科技資金投入取得的成果。表4.1各種績效評估研究方法優缺點比較研究方法優點缺點定性方法同行評議法適用于無法定量研究的問題參考行業專家意見易受專家個人主觀因素影響無法排除其他觀點的干擾德爾菲法采用匿名評價方式，使得評價更具有獨立性和客觀性。增加討論環節最終形成一致意見過于局限于專家個人意見問卷設計過程中有可能缺乏科學性無法排除其他觀點的干擾定量方法模糊綜合評價法采用模糊數學法將無法定量研究的問題進行轉化便于研究既能在整體層面上體現評價績效，又可以保證各個指標評價的獨立性，避免受到所處集合干擾。無法確定最適合的權重計算過程繁瑣層次分析法將問題按照目標層、準則層、方案層進行分解并進行全面分析采用定性與定量相結合的方法簡單易懂，便于操作和計算難以確定最合理的權重定量信息不足，削弱了評價結果的有效性數據包絡分析法選取的均為量化指標，省去了無量綱化處理的步驟無需人為決定權重，自動以決策單元輸入和輸出的數據得出最優權重對于多投入和多輸出的問題更加適用對異常值反應強烈，評價指標值的準確性將嚴重影響最終結果第二節研究步驟與方法一、研究步驟本文采用研究方法主要以數據包絡分析法（簡稱DEA）為主，在實證分析系統中由主成分分析法和灰色關聯度法共同完成DEA模型建立和系統分析。在對分析目標上海政府科技投入產出績效進行數據輸入模型構建過程中，具體完成評價結果導出的步驟如下:其一，選取指標。首先保證指標獲取的真實和詳盡度，其次必須確保指標數據符合DEA分析原則，在獲取分析目標實際數據過程中需要綜合考慮多種指標選取法選取了11個指標確定了上海市政府科技投入產出績效分析體系。其二，指標處理。初步構建的指標體系引入主成分分析法，通過選取相關指標進行數學轉化，得出上海市政府科技投入和產出數據序列以及關聯年份的投入和產出因子得分，進行權重確定后演算出績效的相關數值。其三，數據指標之間關聯度分析。主要以灰色關聯度分析法進行計算投入產出的數據與綜合績效之間的關聯度，以此明確各指標數據之間關聯度高的項。其四，綜合前面的分析得出的各種數據和關聯度來進行DEA模型的指標確定，并