科技评价论文范文(精选3篇)

科技评价论文范文篇1

论文关键词：区域创新效率综合技术效率纯技术效率规模效率DEA模型

论文摘要：以DEA模型为理论工具对我国31个省(直辖市)的区域科技创新效率进行总体评价，并利用Tobit模型对区域创新无效率的影响因素予以识别，最后对研究结论的相关政策含义予以阐释。

在全球化的竞争新时代，区域正以多种复杂的方式进行着全球的资源、市场、生存空间和发展机会的争夺和较量，经济发展呈现出明显的区域化特征，区域层面的竞争力在国家经济发展中的地位日益凸现。随着区域竞争的不断升级，目前区域竞争模式已经从资源、资本要素导向型转变为科技创新导向型。无论是区域内产业所形成的核心竞争力还是企业的核心竞争力，都是长期创新累积的结果。区域创新能力已经成为影响一个地区核心竞争力乃至国际竞争力的关键因素，已经成为区域经济发展的内生动力和重要驱动力。因此，区域创新绩效评价显得非常重要。

区域创新效率是区域科技创新活动中投入与产出之间的对比关系，反映了区域创新系统对资源的配置能力与使用效率，是形成区域创新能力的关键要素。对于效率研究而言，Coelli(1996)指出两种方法最具代表性，一种是数据包络分析法(DataEnvelopmentAnalysis；DEA)，另外一种就是随机边界法(StochasticFrontierAnalysis；SFA)。与SFA相比，DEA方法无需指定生产函数形态，更加适用于评价具有多投入、多产出的决策单位的生产效率。区域创新活动错综复杂，具有典型的多投入一多产出生产关系特性，因此本文将选择DEA方法对我国区域创新效率予以定量评价。

1理论模型与数据来源

1．1数据包络分析法(DEA)

DEA模型最早由Chames等(1978)提出，称为CCR模型，假设条件为规模报酬不变，CCR模型计算所得的效率称为综合技术效率；后来，Bnaker等(1984)对CCR模型进行延伸，提出规模报酬可变的假定，即BCC模型，该模型计算所得的效率称为纯技术效率，综合技术效率除以纯技术效率即可得到规模效率。由此可见，DEA模型不仅适用于评价决策主体(DecisionMakingUnit；DMU)之间的相对效率，而且可以将综合技术效率分解为纯技术效率和规模效率，从纯技术效率和规模效率的视角进一步解构综合技术效率。此外，DEA模型还可以用于效率优化研究，分析每个DMU的闲置投入与产出亏空，进而指出其投入规模、产出规模的调整方向与具体程度。

DEA模型具有投入导向和产出导向两种基本形式：投入导向模型力求在现有产出条件下使投入最小化，而产出导向模型则力求在现有投入条件下使产出最大化。针对区域创新系统的相关投人具有灵活可调整性的特征，本文拟采用投入导向型DEA模型。对于DEA的数学原理本文不再赘述，主要评价DEA模型的优点与不足。概要地讲，DEA方法对投入、产出的价格信息不具备严格要求，投入、产出变量的权重由数学规划根据样本数据产生，不受人为主观因素影响，关键是该方法无需指定生产函数形态，因此适用于评价具有多投入、多产出的决策单位的生产效率。DEA方法的不足之处主要在于无法分离随机因素和测量误差的影响。综合考虑DEA方法的特点和区域创新系统的特性，本文认为应用DEA方法研究区域创新效率具有合理性和可行性。

1．2Tobit回归分析模型

Tobit回归模型最早由诺贝尔经济学奖获得者JamesTobin(1958)率先提出，又称截断式回归模型(CensoredRegres．sionMode1)。该模型的一个重要特征就是被解释变量为截断数据，即被解释变量都大于或者小于某个确定值。由于区域创新效率值介于0与1之间，区域创新无效率(效率值的倒数减1)则为从0到无穷大之间的左界截断数据，若以普通最zb-乘法进行参数估计将是有偏且不一致的。鉴于此，本文选择Tobit回归对我国各区域创新无效率的影响因素进行分析，可以证明用最大似然估计法估计出的Tobit模型参数将是一致估计量。

1．3指标选择与数据来源

科学合理地选择投入与产出指标对于有效地使用DEA模型十分重要。依据生产函数的基本变量，区域创新活动的投入指标应该主要从资本和劳动两个角度去衡量。鉴于数据可得性，本文拟采用从事科技活动的人员数量代表劳动指标、科技经费代表资本指标，这两个指标的相关数据主要来源于国家统计局专题统计数据。从区域创新产出的视角来看，本文拟选择专利申请数作为产出的衡量指标，按照专利的不同类型，具体由发明专利申请受理数、实用新型专利申请受理数、外观设计专利申请受理数三个指标作为区域科技创新的产出指标。这三个指标的相关数据主要来源于[中国统计年鉴(2006)]。本文将以我国31个省(直辖市)作为决策评价主体，以2005年度相关数据作为样本数据。

2实证研究

2．1我国区域创新效率的基本评价——综合技术效率、纯技术效率、规模效率

从各区域科技创新系统的平均效率来看，我国区域科技创新效率总体水平不高(如表1所示)，综合技术效率平均值仅为0．66；与此同时，纯技术效率平均值为0．71，规模效率平均值为0．93，这表明我国区域科技创新系统中同时存在着一定程度的纯技术无效率和规模无效率。进一步研究发现，规模效率值远高于纯技术效率值，这在一定程度上说明我国区域科技创新的综合技术无效率主要来源于纯技术无效率，虽然规模无效率也存在，但它并不是影响综合技术无效率的主要因素。

综合技术效率是对决策单位的资源配置能力、资源使用效率等多方面能力的综合衡量与评价。从综合技术效率值来看，天津、上海、广东、贵州、新疆五省市的综合技术效率值为1，是CCR模型的有效决策单位，位于CCR模型的有效生产边界上，这表明对于这些省市而言既不存在纯技术无效率，也不存在规模无效率。除上述五省市之外的其他地区均不同程度地存在综合技术无效率，尤其是山西、安徽、内蒙古、四川、、陕西、青海、宁夏等省份的综合技术效率值均小于0．5，明显偏低。

纯技术效率用于衡量决策主体以既定投入资源提供相应产出的能力，与决策主体的管理水平直接相关。从纯技术效率来看，除天津、上海、广东、贵州、新疆五省市之外，地区的纯技术效率也为1，表明其位于BCC模型的有效边界上。这表明地区综合技术无效率的根源主要在于规模无效率，也就是说该区域创新无效率主要是由于创新资源投入规模不当所引起的，该区域科技创新效率的改善主要依赖于规模效率的提升。

规模效率用于衡量决策主体现有生产规模结构与最优生产规模结构之间的差距。由表1可知，除天津、上海、广东、贵州、新疆五省市之外，山东、山西、江西、陕西等省份科技创新的规模效率也为1。这表明山东、山西、江西、陕西等省份的区域创新系统并不存在规模无效率，这些省份创新无效率的主要根源在于纯技术无效率，其效率的改进主要依赖于纯技术效率的提高。

综上所述，除了上述提及的天津、上海、广东、贵州、新疆、、山东、山西、江西、陕西等省市之外，其他省市的区域创新系统同时存在综合技术无效率、纯技术无效率和规模无效率。这些区域科技创新无效率主要源于纯技术无效率和规模无效率的双重作用，其效率应该是纯技术效率和规模效率双管齐下。

2．2我国科技创新效率的区域差异分析

为研究我国科技创新效率的区域发展差异，本文分别考察了东部、中部、西部地区的区域科技创新效率状况，具体数据如图1所示。研究发现，我国科技创新效率呈现出明显的区域不平衡特征。2005年东部地区科技创新的综合技术效率平均值0．80，远高于中部(0．62)和西部(0．56)，这说明东部是我国创新效率最高的区域，中西部地区次之。从纯技术效率来看，东部地区为0．84，仍然明显高于中部(0．64)和西部(0．65)。进一步研究发现，无论是对于东部还是中部和西部地区，区域创新活动的规模效率均明显高于纯技术效率，这表明纯技术无效率是三大区域科技创新无效率的共同根源所在。

2．3我国区域科技创新效率的改进

效率优化是效率评价的主要目的之一，因此，本文将对我国区域创新系统进行效率改进的定量研究，分析各区域创新活动的产出增长潜力与投入松弛量，指出其投入规模、产出规模的调整方向，从而为相关政府管理部门决策提供可以借鉴的数据支持。

(1)投入效率目标值状况

根据投入导向型BCC模型所设定的效率边界标准，我国大部分区域的科技创新活动在现有产出不缩减的前提下，投入应该大幅度降低。本文将分别从全国、东部、中部和西部等不同层面①来考察我国区域创新活动的投入目标改进状况，

如表2所示，如果全国各区域的科技创新活动均达到BCC模型所设定的效率前沿，那么从全国平均水平来看，区域创新活动保持现有产出不降低的前提下，科技经费平均应该降低27．13％，科技人员数量应该降低32．73％。这表明目前我国区域创新活动仍然存在较为严重的投入拥挤，即存在一定的资源浪费情况。从东部、中部、西部三大区域的对比研究来看，就科技经费而言，东部地区拥挤程度最低(20．10％)，西部地区拥挤程度最高(51．46％)，已经超过了50％，中部地区居于两者之间(35．07％)；就科技人员数量来看，东部地区拥挤程度也是最低的(21．01％)，中部(49．96％)和西部(49．46％)拥挤程度基本上相当，均接近50％。由此可见，中西部地区科技创新资源的拥挤程度远高于东部地区。

(2)产出效率目标值状况

根据产出导向的BCC模型所设定的效率前沿标准，我国各区域科技创新活动在既定投入不变的情况下，产出应该大幅度增加，

从全国各区域的平均水平来看，在现有投入不变的前提下，当所有区域均达到产出导向BCC模型的有效边界时，发明专利申请受理数、实用新型专利申请受理数、外观设计专利申请受理数应分别增加50．1％、41．83％、125．18％。这说明区域科技创新活动的产出增长潜力很大，但从另一个层面也表明区域科技创新活动在现实状态下存在大量的产出亏空。

从东部、中部和西部三大区域对比分析来看，东部地区潜在产出增长比例相对最低，这与该区域目前相对较高的区域创新效率有关；中部和西部地区的各项产出均具有较大的增长潜力，尤其是中部地区的外观设计专利申请数要增长3倍以上(345．78％)才能达到效率边界，而西部地区发明专利申请受理数、实用新型专利申请受理数、外观设计专利申请受理数则分别至少要翻一番，才能达到效率边界。这说明我国各区域科技创新活动均不同程度地存在产出亏空现象，中西部地区产出亏空程度远远高于东部地区。这在一定程度上表明我国各区域均应努力提高对科技创新资源的管理能力、配置能力和使用效率，这将十分有效地改善该地区科技创新效率，进而大幅提升该区域科技创新活动的产出。

2．4我国区域科技创新无效率的影响因素分析

鉴于被解释变量的截断性特征，本文将以Tobit回归模型作为理论工具，分别从区域科技创新活动的投入(资金、人员)、区域经济发达程度(地区生产总值)、区域外商投资状况(外商投资总额)、区域技术市场发展状况(技术市场成交额)等方面考察我国区域科技创新活动无效率的影响因素，具体模型设定如下：

其中，inefficency表示区域科技创新活动的综合技术无效率值；c表示常数项；GDP表示地区生产总值；FI表示地区外商投资总额；Market表示地区技术市场成交额；Investment表示地区科技活动经费；Staff表示地区从事科技活动人员的数量；β1一β5分别为自变量的回归系数，

在区域科技创新无效率的Tobit回归式中，常数项和地区生产总值、地区外商投资总额、地区技术市场成交额、地区科技活动人员数量等解释变量具有统计显著性。

地区生产总值、地区外商投资总额以及地区技术市场成交额所阐释的是外部环境对区域科技创新活动效率的影响。首先，随着区域经济发达程度的提高，区域经济增长乃至经济发展将逐步由要素、资源主导阶段转向科技、创新主导阶段，区域经济对于创新的要求更加强烈，政府、企业以及科研机构将更加有动力投身于科技创新活动。换言之，区域经济发达程度的提高将为区域科技创新活动提供良好的环境，有利于区域创新效率的提升。其次，随着地区外商投资总额提高，有利于区域创新效率的改善。这说明在地区引进外资的过程中，外资所带来的不仅仅是资金的注入，其所带来的技术溢出效应将强烈地影响着区域创新效率的提升。此外，地区技术市场交易额提高，表明该地区创新成果产业化的途径更加便捷，这将对该区域科技创新活动产生驱动力，促使其在同等投入下得到更多的产出，有效提升区域创新效率。

地区科技活动投入经费和地区科技活动人员数量是从投入的角度考察其对区域创新活动的影响。研究表明，地区科技活动投入经费不具备统计显著性，而地区科技活动人员数量的增加将有可能影响区域科技创新效率的提升。这一统计结果实际上是从另一个视角再次验证了前文的结论——我国区域创新活动中存在严重的投入闲置与产出亏空现象。这说明虽然地区科技活动投入经费、地区科技活动人员数量的增加可以带来区域创新活动产出的增加，但是由于目前区域创新活动中存在严重的投入闲置与产出亏空现象，因此投入的增加很可能会由于加重投入闲置现象影响创新活动的规模效率，进而带来区域创新效率的降低。

3研究结论

本文利用DEA模型、Tobit回归对我国区域科技创新效率进行了评价与分析，研究表明：(1)我国区域科技创新效率总体水平不高，存在一定的纯技术无效率和规模无效率，纯技术无效率是区域科技创新无效率的主要来源；(2)我国科技创新效率具有明显区域差异，东部是区域科技创新效率最高的区域，中西部地区远远落后于东部地区；(3)对于东部、中部和西部地区而言，各区域创新活动的规模效率均明显高于纯技术效率，这表明纯技术无效率是三大区域科技创新无效率的共同根源所在；(4)效率改进研究表明我国各区域科技创新活动均存在严重的投入拥挤与产出亏空现象，与东部地区相比，中西部地区现象更为严重，这与该地区相对落后的区域创新效率直接相关；(5)Tobit回归表明地区生产总值、地区外商投资总额、地区技术市场成交额、地区科技活动人员数量等解释变量显著影响区域创新效率。

科技评价论文范文篇2

（一）农业科技项目具有很大的社会性。

农业科技项目涉及面广综合性强。农业科技项目包括农业、林业、渔业、牧业4个领域。以农业产业化项目为例，就涉及种养业、农产品加工、农业资源利用保护和产业服务等方面。农业科技项目的作用旨在帮助农民脱贫致富、增加农业收入，促进农村科技进步，有的还提升了周边地区农户的规模化种植，提高了农产品的附加值，延伸了产业链，带动相关贸易、服务、信息等二三产业的发展。可见，与工业项目相比，农业项目的社会效益更加显著。

（二）农业科技项目有较强的应用性。

与基础研究相比，农业科技项目具有较强的应用特征。农业项目多数为农、林、牧、渔业产业经营中实际应用问题和亟待解决的技术难题，如2011年广东省农业科技创新平台建设项目，目的是建设一批农林种苗花卉农业、稻米加工、天然蜂业中蜂健康养殖、水产罗非鱼加工、宝桑园果蔬汁饮料、水稻育种技术、百得佳有机先米国资源精深加工、春麟化工磷肥、微补植物营养、鸿威农渔产品加工机械等农业科技创新中心，培育一大批新产品、新品种、新技术、新工艺，加速以企业为创新中心的建设开发，促进农业产业化发展。

（三）农业科技项目具有成熟期长、社会影响深远的特点。

农业领域的种植、养殖、加工至少需要1年以上时间，而林业产品可能需要更长的时间。农业科技项目带来的效益不止是经济效益，更多的是社会效益。农业项目对当地社会生活、经济环境及自然环境的影响都是深远和长期的，其社会影响可能远远大于所带来的经济效果，包括带动农民就业、促进农业增收、辐射带动农户致富、培训农民技术进步、调整当地的产业结构、节能减排、促进生态平衡、资源循环利用等方面。

（四）农业科技项目的社会效果很难量化。

除大多数的经济效果可以量化外，农业科技项目所带来的社会影响很多是属于较难量化的，以货币计量或者实物计量都艰难。正因为农业项目的社会影响较之经济效益突出，而社会效益的难以量化特征导致我们很难去对农业科技项目进行社会效益评价。现今，人们对科技项目的社会效益都不是十分重视，要么将之附属在经济效益评价，或借用对工业项目的社会评价方法来套用在农业科技项目上，是不符合农业科技项目的发展规律的。

二、农业科技项目绩效评价的内容设计

考虑到农业科技项目的上述特点，对农业科技项目的评价就不能只简单停留在经济评价这个层面，还应该深入研究其社会评价方法。农业科技项目的评价应包括两方面：经济评价和社会评价。

（一）经济评价。

经济评价包括对财务支出合理合法性的评价和经济指标实现程度的评价。

1、财务支出的合理合法性。

根据项目结题验收时提供的专项审计报告和其他财务资料，与项目合同预算科目进行对照，逐一审核其合理合法性。第一，审核所提交的审计报告内容的完整性和数据的正确性。是否有承担单位提交的审计报告与所附的数据、内容不一致的情况，或因项目负责人缺乏财务知识，或审计人员原因导致的审计报告中项目经费科目与合同书科目不相符等情况。第二，审核承担单位提交的附件的真实性与合法合规性。所附的附件至少应包括：（1）项目承担单位出具并加盖财务印章的项目经费使用情况表及项目专项经费明细账。明细账包括专项经费明细账和配套经费明细账。并据以核实科技经费是否专款专用等；（2）项目合作单位出具并加盖财务印章的项目经费使用情况表及项目明细账。明细账也包括两部分：专项经费明细账和配套经费明细账；（3）大额支出的原始凭证复印件。关于大额支出的衡量，没有统一的标准，应根据项目经费额度的大小来确定。第三，核对项目的预算支出与项目的实际支出是否相符，凡国家有明确规定的，变更合同支出必须经科技部门批准方可变更的，要查实其是否履行手续及手续的完备性。国家没有规定的，凡实际支出与合同预算科目差距较大的，应有项目承担单位提供的具体说明，并分析其合理性。第四，检查政府资金的拨付和使用情况以及配套资金的到位情况。核查项目的专项经费的使用率、检查配套资金的到位率以及是否存在虚报配套资金等。

2、经济指标的完成程度。

核对经济指标时，考虑到农业科技项目的应用性较强，应核对是否有项目承担单位提供的反映其经济指标完成与否的证明材料，如销售合同、应用单位的证明、合作企业的财务报表等。

（二）社会评价。

对科技项目做社会评价是分析项目的实施给社会带来的影响力。农业科技项目的社会影响力应从以下方面来分析：

1、项目的实施对国家或地方社会经济发展的贡献

第一，评价项目对国家或地方技术进步的促进作用。分析项目是否完成合同书的要求，包括出版的与项目相关的专著、科研论文、获得的专利、获得省部级以上的奖励、研制成果的应用情况如生产效率的提高程度、科技成果应用的转化率等，以及项目的成功程度。第二，如果属于基础研究的农业科技项目，即使没有相关的应用效应，也应当视作项目所从事的工作是其他技术发明的后盾，而具有非常重大的社会意义。第三，关于科技服务类的农业项目，评价项目的实施对当地关键生产活动的重要性。农业科技攻关取得的创新成果，只有应用于农业生产实践，才能实现其最终价值。对广东省农业科技下乡活动计划，要依据项目所派出的农业科技专家、免费为农民群众发放的科技资料和技术资料、赠送或者以优惠价格向农民销售水稻、蔬菜、玉米等种子，赠送肥料、农药，受益农民等情况来评价。对农村科技特派员行动计划项目，要依据派出的省农业科技特派员数量，这些特派员在各村镇、种养殖大户、农业企业、农民专业合作社等服务点开展的“点对点”技术服务工作来判断，包括：举办技术培训专场、发放技术资料等。

2、项目的实施对国家或地方其他社会目标的影响和促进作用。

分析项目的实施对社会环境的其他影响，如带动社会就业、收益分配效益、节约自然资源、改善生态环境等。比如，对广东省森林生态建设网络项目进行社会评价，要通过分析项目对定位站的建设，逐步开展不同森林类型的生态效益建设的研究，对促进森林小气候、森林土壤、森林水文、森林部落、生物多样性、森林健康等方面所发挥的作用和影响，这些影响往往是长期而深远的。再如，广东省在全国率先推进的现代渔业建设，极大地推进了现代渔业产业发展。广州、梅州、深圳、佛山等地所发展的集垂钓、美食、娱乐、度假、旅游、商务于一体的高层次休闲渔业，每年观赏鱼产值10亿元，占全国的60%，该项目所促动的配套渔具产业也迅猛发展起来，有200多家渔具生产企业，销售收入占全国的60%以上。广州、东莞、中山等地已成为观赏鱼养殖集散地，产品远销港澳台、东南亚等地。对农业科技项目的社会影响力的评价往往需要大量的定性分析。

三、案例解析

（一）项目基本情况。

该项目课题名称为“水产安全生产的综合示范”，承担单位略，项目执行期间为2006年10月1日至2008年10月31日。该课题研究内容为：在广东、湖北两省，围绕水产安全生产的综合示范开展重要鱼虾质量安全健康养殖技术研究与集成、有毒有害物质检测监控技术研究与集成、保障水产品质量安全监管的机制和模式、重要鱼虾健康食品安全养殖示范与推广研究。

（二）项目绩效评价指标。

项目除专项资金使用率未达到100%，结余2%即5.39万元，是因为截至项目验收日期为止预留资金用于项目验收使用，符合科技经费财务管理规定。经过上述评价，案例中的项目无论经济评价还是社会评价，都较好地完成了项目目标。科技项目的绩效评价还应针对评价内容，给出具体的权数和得分值，在评价实践中，往往采用专家打分的方法，由评价专家根据评价内容逐一打分，填入评价表，专家评价表的格式、权数及分值，因实务中常常被政府部门采纳，这里不再赘述。

科技评价论文范文篇3

SMART是被世界银行及许多国家政府部门和组织作为在评价工作中所普遍遵循的评价指标体系设计准则。SMART是特定的（Specific）、可测量的（Measurable）、可得到的（Attainable）、相关的（Rel－evant）、可跟踪的（Trackable）5个单词词首字母组成的缩写。SMART对一般评价指标设计的基本要求给予了描述，结合已开展的绩效评价的原则，本项研究将SMART准则具体应用于内蒙古自治区科技计划项目绩效评价原则中。评价应以解决经济社会以及科学自身发展中的重大基础科学问题为导向，突出自治区总体目标与科技发展目标的有机结合，以科学前沿的原始创新、集成创新，对自治区重大需求的潜在贡献以及优秀人才、创新团队培养为评价重点。绩效评价应紧密结合经济社会发展需求，以技术推动为导向，以关键技术、核心技术及其体系的创新与集成水平、自主知识产权的获取、技术标准的研制、潜在的经济社会效益为评价重点。绩效评价应以技术创新带动产业技术升级实现产业化规模效应为导向，以优化产业结构、发展高新技术产业、引导形成战略新兴产业、培育具有自主创新能力的高新技术企业为评价重点，要注重对经济社会可持续发展的促进。绩效评价应以研究解决自治区公益事业发展的共性科学技术问题、增强科学技术为社会公益事业发展提供支撑的服务的能力，为人民生活水平提供技术保障为导向，以技术支撑及服务体系的先进有效性、潜在的经济社会效益为评价重点。绩效评价应注重以科技、经济、社会发展及国家安全提供科技条件支撑和公共服务为导向，以科技基础条件和资源的准确性、完整性、共享性、技术的先进有效性、平台运行与维护的高效性、提供服务的开放度、集成度与满意度为评价重点。一般针对跨年度项目，重点考察项目合同或任务书所确立的目标实现情况和潜在应用价值；项目运行中期评估报告将对项目的下一阶段运行提出指导性意见，对可能出现的停止拨款、追加拨款、调整项目目标等情况提出建议。后期绩效评价应在对项目跟踪考察的基础上，从创新水平、关键技术的突破与掌握、经济与社会效益等方面做出评价。后期绩效评价项目报告结论将对项目承担单位的运行绩效评价、项目的延伸研究及项目组成员的其他申报课题、申报奖励产生决定性影响。采用层次分析法可以满足科技计划项目难于完全量化分析的复杂系统问题的求解。把科技项目支出绩效评价所包含的复杂问题分解为不同的组成要素，按照各要素间的相互关联影响以及隶属关系将要素按不同层次聚类组合，形成一个多层次的分析结构模型，并最终把模型分析归结为最低层（指标层）相对于最高层（总目标）的相对重要性权值的确定或相对优劣次序的排序问题。表1为科技计划项目中期运行评估层次分析模型，分为3层。表2～表4为科技项目支出后期绩效评价层次分析模型，共分3类，分别为创新性项目、产业化项目和平台建设类项目，每一类模型均分为4层，与中期模型不同的是，后期模型对指标层进一步做了细化。以创新性研究类项目为例做以下说明：①目标层：本套模型的总目标，对科技项目支出可以以指标度量的计划完成程度以及所产生的对经济社会发展有推动作用的预期成果的总和；②准则层：科技项目支出绩效主要从项目执行结果的效率及产生的持续影响来评价，这种方法可使不同类型的项目站在同一基点上实现可比，通过个性指标的微调达到无类型因素影响的评价结果；③指标层：将准则层分解出12项指标（C1－C12），相对于该层指标诸因素，继续细化出40项具体评价指标（D1－D40）。

计算方法的特征及应用结果说明

“十五”以来，自治区科技计划体系进行了调整，按照“5226框架”分别对重大科技发展问题和关键技术领域的重点项目、主攻方向进行了决策研究，着力体现了增强自主创新能力、提升传统产业和发展高新技术产业、培育新增长点的引领作用，各类计划逐步形成创新类、产业化类和能力建设类3种类型。按照这种三元配置结构，绩效评价指标体系在充分考虑各类计划的共性指标的前提下，注意突出3类项目的个性指标，体现在四级指标即C级指标的区别上。观察表2和表3，项目的经济效益（C5）、项目的社会效益（C6）、项目的可持续影响（C7）的四级指标表述是不同的，我们将其定义为个性指标。如C6“项目的社会效益”，创新性项目重点考察技术受益范围、生产工艺提高、人才培养情况等指标，而产业化项目考察的则是保障区域社会经济持续发展、带动区域产业技术进步和产业发展等指标。实用而简捷，将指标间的重要程度及相互关联影响在专家评判基础上量化处理进入模型，给出层次总排序和各项指标的评价标准，待评项目的绩效考评报告中相应栏目由专家组给出具体数值。最终分值由计算机运算得出。本方法的最大特点是把专家的主观判断以数量形式表达和处理，并可提出专家组对某类问题的主观判断是否存在矛盾。数学模型为N＝ΣWiPi。其取值范围介于100～684之间，如需转化成百分制计分法，只需乘以系数0．1462即可。本方法特别适于对若干待评项目进行相对比较。第一步，采用层次分析法确定评价指标的权重；第二步，采用德尔菲法对评价指标权重进行修正或调整，进而给出每项评价指标分值的具体取值范围，建立数学模型N＝ΣPi。本方法的优点是评分标准直观易懂，适于专家现场打分，且与财政部给出的参考格式相衔接。

至此，本文系统地设计了内蒙古财政科技项目支出绩效评价指标体系及其计算模型，期望它能有助于向社会各界提供科技计划项目运作信息，有助于各类机构或组织增强计划实施的绩效理念，有助于优化配置科技资金，有助于适时调整科技计划的支持领域；期待它在未来的应用中逐步得到补充和完善。

版权声明:本文为一世相伴论文网(www.14380.com)发表，未经许可，不得转载。