论文部分内容阅读
2006年2月颁布的《国家中长期科学和技术发展规划纲要（2006～2020年）》明确提出，我国到2020年的科技发展总体目标是“进入创新型国家行列”。我国的国家创新体系是以政府为主导，充分发挥市场配置资源的基础作用的社会系统。政府在国家创新体系的建设中发挥了主导作用，高度重视加大科技投入的重要性，1993年施行的《中华人民共和国科学技术进步法》作为我国科技领域一部具有基本法律性质的重要法律明确规定，国家财政用于科学技术的经费的增长幅度，高于国家财政经常性收入的增长幅度。随着我国改革开放后30多年的高速经济增长，及财政体制的不断完善，我国财政科技投入保持快速增长。2007国家财政科技支达2113.5亿元，比上年增加425亿元，增长25.2%；财政科技支出占当年国家财政支出的比重为4.25%，为1998年以来的最高水平。我国公共财政体制的建设客观上也要求加强对迅速增长的财政科技投入的绩效评价，健全科技资金管理体制。财政科技投入的绩效评价对于完善公共财政制度，建设创新型国家，提升我国的国际竞争力具有重要意义。
一、财政科技投入绩效评价的难点及对策研究
财政科技投入是政府对科技活动的财政资金投入。科技活动是指在自然科学、工程与技术科学、人文与社会科学、农业科学、医药科学领域中，与科技知识的产生、发展、传播和应用密切相关的有组织的活动。联合国教科文组织《关于科技统计国际标准化的议案》将科学技术活动分为研究与发展、科技教育与培训及科技服务。我国将科技活动分为研究与试验发展（简称研发）、研究与试验发展成果应用及相关的科技服务三类活动。
研发是科技创新活动的基础和源泉，是具有创造性的科技活动中。科技活动的绩效特点典型地表现为研发绩效的特点，当然，财政科技资金还用于为开展研发活动提供服务，以及促进研发成果的广泛应用。研发的特点导致了很难对财政科技投入进行科学的绩效评价。下文首先简单介绍研发绩效的特点。
（一）科技研发绩效的特点
１．时滞性
基础研究类型和应用研究类型的研发活动绩效都存在时滞性。因好奇心驱动而开展的基础研究面临很大的不确定性，历时很长，其应用存在时滞。由于为其提供资金资助最终能够为社会带来很大的收益，基础研究往往成为各国政府财政科技投入的重点领域。1968由美国国家科学基金委托的技术回顾和关键科学事件(TRACES)这项研究，深入分析了5项重大科学创新，并追踪了它的们赖以发展的知识来源。最终的3项产品创新为：避孕丸、录像机、磁性铁氧体，最终产品概念的形成到最终产品的产生所用时间比较短，例如，录像机用了6年的时间，磁性铁氧体用了12年的时间。尽管最终直接导致这些产品发明的应用研究耗时不久，但这些有价值的发明是在诸多研究领域经历了上百年的积累而成的研究成果，若没有长时间的基础研究，完成以上的应用研究是不可能的。Gordon（2002）对美国生产力的研究也表明，重大研究成果的绩效时滞很长，但它对生产力的提高产生持久的影响。美国一系列重大发明，例如内燃机和电，于第二次工业革命期间产生，1900年后其应用开始扩散，生产力加速发展的“黄金时代”于1915年开始，在这段时间内，电动机为制造业带来了一场革命，内燃机为地面交通带来了一场革命，并为空中运输的诞生奠定了基础。随着以往重大发明成果对经济的影响逐渐减弱，生产力加速发展的“黄金时代”于1972年结束。之后，美国经历了1972～1995年生产力的缓慢发展。
２．不确定性
研发绩效的不确定性主要体现在两个方面，第一，研发目标的实现存在不确定性。研发活动的成败虽然依赖研究人员的主观努力和科研能力，但研发是创新活动，研发活动能否实现研究者预期的目标存在不确定性。第二，研发的应用领域存在不确定性。许多重大发明最初是为了解决很有限和具体的问题，如蒸气机最初是为了抽取被水淹的煤矿，内燃机是为了改进蒸汽机体积大和性能差的问题，随后意外地产生了广泛的应用，对经济发展产生了重要的推动作用。
３．外溢性
研发绩效的外溢性的是指其外部性，外部性包括正的外部性和负的外部性。当一个人或厂商的行为不仅使自己受益，而且使其他人也受益，则产生了正的外部性；反之，则为负的外部性。由于研发活动的外部性，在缺乏严格的专利保护时，一个企业的研发活动成果就容易被竞争对手获取，产生溢出效应；研发人员是知识的载体，人员的流动使得研发活动的成果扩散；企业间的交往，会使其中一方获取关于先进产品和生产工艺的知识，也会产生溢出效应。溢出效应不仅会存在于企业间，也会存在于产业间和国家间。
４．多维性
绩效的多维性是指研发活动对人类产生多方面的影响，可以概括为4个领域：经济、人自身、环境和社会。 除了经济利益外，有相当大比例研发活动是为了增加人民的福利，研发活动可以对环境、健康和社会发展产生正面或者负面的影响。Cozzens(2007)将科技研发的好处分为“是什么”和“怎么样”两大类，“是什么”是关于人类的总体状况，如健康、教育、环境质量。“怎么样”是关于生活方式，如平等、民主。
５．难量化性
研发对经济的影响得到较多的关注，已有大量研究成果。但研发对环境、健康、民主的影响的研究较少，缺少科学的分析框架，难于开展量化研究。
（二）财政科技投入绩效评价的难点与对策
研发绩效的时滞性、不確定性、多维性、难量化性等特点，给科技投入绩效的评价带来很大的困难。此外，财政科技投入仅是科技投入的一部分，很难独立分析和确定财政科技投入的产出、影响，以及财政科技投入与产出、影响间的因果关系。
国内学者大多使用数据包络分析法、层次分析法、灰色综合评价法开展绩效评价研究。张青和王桂强（2007）采用灰色关联分析的方法，评价了上海市各类科技活动的绩效。张青和陈丽霖（2008）使用数据包络分析（DEA）方法，评价了上海市12个行业中的政府财政科技投入产出效率。王立岩（2010）使用关联度方法评价河北省11个城市财政科技投入的绩效。国外学者的有关研究是关于政府研发资金对企业研发资金的带动作用。Lach（2000)研究上个世纪90年代以色列制造业数据，研究结果表明工业和贸易部的研发资金资助激发企业长期的研发投入。Hall（2008)评估了阿根廷、巴西、智利、巴拿马等国的科技发展基金对企业研发投入强度的影响。
实践中，财政科技投入绩效评价主要体现在财政科技投入项目的成效，以及是否达到政府事先确立的研究目标。具体做法是建立量化指标体系，研究确定各指标的权重，通过加权平均求出代表绩效的量化数值，这种做法对提高财政科技投入绩效有积极作用。理论上，政府应该选择、支持研发溢出效应最大的项目，例如在基础研究领域，研发的社会收益和私人收益之差最大。但实际上，由于知识创造本身具备很大的不确定性，以及企业的游说，可能造成政府选择的扶持的项目并不是最优的，此外，政府在内部绩效考核的压力下，往往倾向选择实力较强的企业和经济效益好的项目。
研发和创新活动在自由竞争的市场环境里很难得到足够的资金投入，由于知识的外部性，企业往往不愿进行大量的研发投入，这导致整个经济研发投资不足。这是政府进行财政科技投入的主要原因。因此，应立足于财政科技投入带动社会科技投入的重要作用和目的，计算财政科技投入带动社会科技投入的量化效果，并以此为依据开展绩效评价。下文将使用面板计量模型，对我国东、中、西三大片区开展财政科技投入绩效评价的实证研究。
二、我国东部、中部、西部地区财政科技投入绩效评价研究
我国科技统计数据的时间序列较短，且科技统计制度本身也经历了调整和完善阶段，例如2000年以前科技统计资料只包括大中型工业企业、政府部门属研究机构、普通高等学校，2000年及以后年份的统计对象扩大到了小型工业、建筑业、运输业、通信业、软件业、农业和卫生等行业企事业单位。因此，使用时间序列数据的分析结论不可靠。对于仅使用时间序列数据或截面数据的经济分析而言，面板数据模型具有很多优点，面板数据可以解决样本容量小的问题，进而改进模型估计的有效性，此外，面板数据模型有助于分析更为复杂的经济变量关系，以及估计某些难以度量的因素对被解释变量的影响。
（一）面板数据模型
使用面板数据建立的模型通常有3种，即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型又可分为3种类型，它包括：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型。对于面板数据需检验应该建立何种类型的面板数据模型。固定效应模型和随机效应模型各有优点，固定效应模型的优点是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。随机效应模型的优点是节省自由度，对于从时间和截面上来看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述误差来源的特征。一般经验的做法是，如果研究者预期建立面板数据模型推断样本空间的经济关系，模型设定为固定效应比较合理；当研究样本是从总体中随机抽样取得的，并且预期利用模型解释或推断总体性质时，将模型设定为随机效较为合理。在实际设定面板数据模型时，往往进行面板数据模型设定检验，F统计量和Hausman统计量可以用于检验混合模型、固定效应模型、随机效应模型的设定。
（二） 面部数据模型的设定及计算
本文实证研究的目的是研究财政科技投入对社会科技资金的激发、带动作用。被解释变量是社会科技资金，解释变量为财政科技资金等影响因素，为了避免遗漏其它因素对被解释变量的影响，解释变量增加被解释变量的滞后一期作为解释变量。对因变量和自变量取对数，可避免可能存在的异方差性，系数项代表解释变量变化一个百分点，被解释变量变化几个百分点。基本模型如下：
代表第i個省份t年份的全省科技活动经费筹集中的政府资金，以下简称财政科技资金；代表第i个省份t年份的全省科技活动经费筹集中的其它资金，即全省科技活动经费筹集的全部资金扣除其中的政府资金，以下简称社会科技资金。和分别为两个解释变量的系数。
１．全国31个省（市）的面板数据模型
数据来源为2001～2009年的《中国科技统计年鉴》，面板数据包括2000年至2008年全国31个省份的政府科技资金和社会科技资金。本文的计量计算均使用Eviews 6.0软件，2000～2008年31个省（市）面板数据的描述性统计值见表1。
F检验的P值为0.0000，拒绝原假设，应采用固定效应模型。Hausman检验的P值为0.0000，拒绝原假设，固定效应模型合理。模型估计结果如表2：
根据全国31个省份面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.500547，P值为0.0000，因此，全国整体上，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.500547个百分点。
２．我国东部地区11个省（市）的面板数据模型
F检验的P值为0.0816， 10%的显著水平上拒绝原假设，应采用固定效应模型。Hausman检验的P值为0.0022， 拒绝原假设，固定效应模型合理。模型估计结果如表3：
根据东部地区11个省（市）面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.281877，P值为0.0043，因此，东部地区11个省（市）财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.281877个百分点。
3．中部地区8个省份的面板数据模型
F检验的P值为0.5214，不显著，接受原假设，应建立混合估计模型。模型估计结果如表4：
根据中部地区8个省份面板数据的混合估计模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.181619，P值为0.0017，因此，中部地区8个省份财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.181619个百分点。
4．西部地区12省（市）的面板数据模型
F检验的P值为0.0000，拒绝原假设，应采用固定效应；Hausman 检验，P值为0.0000，固定效应模型合理。模型估计结果如表5：
根据西部地区12省（市）面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.655289，P值为0.0000，因此，西部地区12省（市）财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.655289个百分点。
四、结论
以上实证研究表明，西部地区财政科技资金对社会科技资金的带动能力最强，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.655289个百分点；东部地区财政科技资金对社会科技资金的带动作用排第二，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.281877个百分点；中部地区财政科技资金对社会科技资金的带动作用最弱，排第三，政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.181619个百分点。从全国整体上看，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.500547个百分点。
本文提出以财政科技投入带动社会科技投入的量化效果，作为财政科技投入绩效评价的依据，东部、中部、西部三个片区的财政科技投入绩效排序为：西部、东部、中部，西部地区的财政科技投入绩效大于全国整体水平，东部和中部地区的财政科技投入绩效低于全国整体水平。根据上述实证研究的结果，本文的政策建议是，全国财政科技资源的配置应向西部地区倾斜，财政科技投入配置效率的改进可以提高我国的科技投入水平。
（作者单位：南开大学经济学院）
一、财政科技投入绩效评价的难点及对策研究
财政科技投入是政府对科技活动的财政资金投入。科技活动是指在自然科学、工程与技术科学、人文与社会科学、农业科学、医药科学领域中，与科技知识的产生、发展、传播和应用密切相关的有组织的活动。联合国教科文组织《关于科技统计国际标准化的议案》将科学技术活动分为研究与发展、科技教育与培训及科技服务。我国将科技活动分为研究与试验发展（简称研发）、研究与试验发展成果应用及相关的科技服务三类活动。
研发是科技创新活动的基础和源泉，是具有创造性的科技活动中。科技活动的绩效特点典型地表现为研发绩效的特点，当然，财政科技资金还用于为开展研发活动提供服务，以及促进研发成果的广泛应用。研发的特点导致了很难对财政科技投入进行科学的绩效评价。下文首先简单介绍研发绩效的特点。
（一）科技研发绩效的特点
１．时滞性
基础研究类型和应用研究类型的研发活动绩效都存在时滞性。因好奇心驱动而开展的基础研究面临很大的不确定性，历时很长，其应用存在时滞。由于为其提供资金资助最终能够为社会带来很大的收益，基础研究往往成为各国政府财政科技投入的重点领域。1968由美国国家科学基金委托的技术回顾和关键科学事件(TRACES)这项研究，深入分析了5项重大科学创新，并追踪了它的们赖以发展的知识来源。最终的3项产品创新为：避孕丸、录像机、磁性铁氧体，最终产品概念的形成到最终产品的产生所用时间比较短，例如，录像机用了6年的时间，磁性铁氧体用了12年的时间。尽管最终直接导致这些产品发明的应用研究耗时不久，但这些有价值的发明是在诸多研究领域经历了上百年的积累而成的研究成果，若没有长时间的基础研究，完成以上的应用研究是不可能的。Gordon（2002）对美国生产力的研究也表明，重大研究成果的绩效时滞很长，但它对生产力的提高产生持久的影响。美国一系列重大发明，例如内燃机和电，于第二次工业革命期间产生，1900年后其应用开始扩散，生产力加速发展的“黄金时代”于1915年开始，在这段时间内，电动机为制造业带来了一场革命，内燃机为地面交通带来了一场革命，并为空中运输的诞生奠定了基础。随着以往重大发明成果对经济的影响逐渐减弱，生产力加速发展的“黄金时代”于1972年结束。之后，美国经历了1972～1995年生产力的缓慢发展。
２．不确定性
研发绩效的不确定性主要体现在两个方面，第一，研发目标的实现存在不确定性。研发活动的成败虽然依赖研究人员的主观努力和科研能力，但研发是创新活动，研发活动能否实现研究者预期的目标存在不确定性。第二，研发的应用领域存在不确定性。许多重大发明最初是为了解决很有限和具体的问题，如蒸气机最初是为了抽取被水淹的煤矿，内燃机是为了改进蒸汽机体积大和性能差的问题，随后意外地产生了广泛的应用，对经济发展产生了重要的推动作用。
３．外溢性
研发绩效的外溢性的是指其外部性，外部性包括正的外部性和负的外部性。当一个人或厂商的行为不仅使自己受益，而且使其他人也受益，则产生了正的外部性；反之，则为负的外部性。由于研发活动的外部性，在缺乏严格的专利保护时，一个企业的研发活动成果就容易被竞争对手获取，产生溢出效应；研发人员是知识的载体，人员的流动使得研发活动的成果扩散；企业间的交往，会使其中一方获取关于先进产品和生产工艺的知识，也会产生溢出效应。溢出效应不仅会存在于企业间，也会存在于产业间和国家间。
４．多维性
绩效的多维性是指研发活动对人类产生多方面的影响，可以概括为4个领域：经济、人自身、环境和社会。 除了经济利益外，有相当大比例研发活动是为了增加人民的福利，研发活动可以对环境、健康和社会发展产生正面或者负面的影响。Cozzens(2007)将科技研发的好处分为“是什么”和“怎么样”两大类，“是什么”是关于人类的总体状况，如健康、教育、环境质量。“怎么样”是关于生活方式，如平等、民主。
５．难量化性
研发对经济的影响得到较多的关注，已有大量研究成果。但研发对环境、健康、民主的影响的研究较少，缺少科学的分析框架，难于开展量化研究。
（二）财政科技投入绩效评价的难点与对策
研发绩效的时滞性、不確定性、多维性、难量化性等特点，给科技投入绩效的评价带来很大的困难。此外，财政科技投入仅是科技投入的一部分，很难独立分析和确定财政科技投入的产出、影响，以及财政科技投入与产出、影响间的因果关系。
国内学者大多使用数据包络分析法、层次分析法、灰色综合评价法开展绩效评价研究。张青和王桂强（2007）采用灰色关联分析的方法，评价了上海市各类科技活动的绩效。张青和陈丽霖（2008）使用数据包络分析（DEA）方法，评价了上海市12个行业中的政府财政科技投入产出效率。王立岩（2010）使用关联度方法评价河北省11个城市财政科技投入的绩效。国外学者的有关研究是关于政府研发资金对企业研发资金的带动作用。Lach（2000)研究上个世纪90年代以色列制造业数据，研究结果表明工业和贸易部的研发资金资助激发企业长期的研发投入。Hall（2008)评估了阿根廷、巴西、智利、巴拿马等国的科技发展基金对企业研发投入强度的影响。
实践中，财政科技投入绩效评价主要体现在财政科技投入项目的成效，以及是否达到政府事先确立的研究目标。具体做法是建立量化指标体系，研究确定各指标的权重，通过加权平均求出代表绩效的量化数值，这种做法对提高财政科技投入绩效有积极作用。理论上，政府应该选择、支持研发溢出效应最大的项目，例如在基础研究领域，研发的社会收益和私人收益之差最大。但实际上，由于知识创造本身具备很大的不确定性，以及企业的游说，可能造成政府选择的扶持的项目并不是最优的，此外，政府在内部绩效考核的压力下，往往倾向选择实力较强的企业和经济效益好的项目。
研发和创新活动在自由竞争的市场环境里很难得到足够的资金投入，由于知识的外部性，企业往往不愿进行大量的研发投入，这导致整个经济研发投资不足。这是政府进行财政科技投入的主要原因。因此，应立足于财政科技投入带动社会科技投入的重要作用和目的，计算财政科技投入带动社会科技投入的量化效果，并以此为依据开展绩效评价。下文将使用面板计量模型，对我国东、中、西三大片区开展财政科技投入绩效评价的实证研究。
二、我国东部、中部、西部地区财政科技投入绩效评价研究
我国科技统计数据的时间序列较短，且科技统计制度本身也经历了调整和完善阶段，例如2000年以前科技统计资料只包括大中型工业企业、政府部门属研究机构、普通高等学校，2000年及以后年份的统计对象扩大到了小型工业、建筑业、运输业、通信业、软件业、农业和卫生等行业企事业单位。因此，使用时间序列数据的分析结论不可靠。对于仅使用时间序列数据或截面数据的经济分析而言，面板数据模型具有很多优点，面板数据可以解决样本容量小的问题，进而改进模型估计的有效性，此外，面板数据模型有助于分析更为复杂的经济变量关系，以及估计某些难以度量的因素对被解释变量的影响。
（一）面板数据模型
使用面板数据建立的模型通常有3种，即混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。固定效应模型又可分为3种类型，它包括：个体固定效应模型、时刻固定效应模型和时刻个体固定效应模型。对于面板数据需检验应该建立何种类型的面板数据模型。固定效应模型和随机效应模型各有优点，固定效应模型的优点是很容易分析任意截面数据所对应的因变量与全部截面数据对应的因变量均值的差异程度。随机效应模型的优点是节省自由度，对于从时间和截面上来看都存在较大变化的数据，随机效应模型能明确地描述误差来源的特征。一般经验的做法是，如果研究者预期建立面板数据模型推断样本空间的经济关系，模型设定为固定效应比较合理；当研究样本是从总体中随机抽样取得的，并且预期利用模型解释或推断总体性质时，将模型设定为随机效较为合理。在实际设定面板数据模型时，往往进行面板数据模型设定检验，F统计量和Hausman统计量可以用于检验混合模型、固定效应模型、随机效应模型的设定。
（二） 面部数据模型的设定及计算
本文实证研究的目的是研究财政科技投入对社会科技资金的激发、带动作用。被解释变量是社会科技资金，解释变量为财政科技资金等影响因素，为了避免遗漏其它因素对被解释变量的影响，解释变量增加被解释变量的滞后一期作为解释变量。对因变量和自变量取对数，可避免可能存在的异方差性，系数项代表解释变量变化一个百分点，被解释变量变化几个百分点。基本模型如下：
代表第i個省份t年份的全省科技活动经费筹集中的政府资金，以下简称财政科技资金；代表第i个省份t年份的全省科技活动经费筹集中的其它资金，即全省科技活动经费筹集的全部资金扣除其中的政府资金，以下简称社会科技资金。和分别为两个解释变量的系数。
１．全国31个省（市）的面板数据模型
数据来源为2001～2009年的《中国科技统计年鉴》，面板数据包括2000年至2008年全国31个省份的政府科技资金和社会科技资金。本文的计量计算均使用Eviews 6.0软件，2000～2008年31个省（市）面板数据的描述性统计值见表1。
F检验的P值为0.0000，拒绝原假设，应采用固定效应模型。Hausman检验的P值为0.0000，拒绝原假设，固定效应模型合理。模型估计结果如表2：
根据全国31个省份面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.500547，P值为0.0000，因此，全国整体上，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.500547个百分点。
２．我国东部地区11个省（市）的面板数据模型
F检验的P值为0.0816， 10%的显著水平上拒绝原假设，应采用固定效应模型。Hausman检验的P值为0.0022， 拒绝原假设，固定效应模型合理。模型估计结果如表3：
根据东部地区11个省（市）面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.281877，P值为0.0043，因此，东部地区11个省（市）财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.281877个百分点。
3．中部地区8个省份的面板数据模型
F检验的P值为0.5214，不显著，接受原假设，应建立混合估计模型。模型估计结果如表4：
根据中部地区8个省份面板数据的混合估计模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.181619，P值为0.0017，因此，中部地区8个省份财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.181619个百分点。
4．西部地区12省（市）的面板数据模型
F检验的P值为0.0000，拒绝原假设，应采用固定效应；Hausman 检验，P值为0.0000，固定效应模型合理。模型估计结果如表5：
根据西部地区12省（市）面板数据的固定效应模型估计结果，LOG(GOVERNMENT?)的系数为0.655289，P值为0.0000，因此，西部地区12省（市）财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.655289个百分点。
四、结论
以上实证研究表明，西部地区财政科技资金对社会科技资金的带动能力最强，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.655289个百分点；东部地区财政科技资金对社会科技资金的带动作用排第二，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.281877个百分点；中部地区财政科技资金对社会科技资金的带动作用最弱，排第三，政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.181619个百分点。从全国整体上看，财政科技投入每增加１个百分点，社会科技投入增加0.500547个百分点。
本文提出以财政科技投入带动社会科技投入的量化效果，作为财政科技投入绩效评价的依据，东部、中部、西部三个片区的财政科技投入绩效排序为：西部、东部、中部，西部地区的财政科技投入绩效大于全国整体水平，东部和中部地区的财政科技投入绩效低于全国整体水平。根据上述实证研究的结果，本文的政策建议是，全国财政科技资源的配置应向西部地区倾斜，财政科技投入配置效率的改进可以提高我国的科技投入水平。
（作者单位：南开大学经济学院）