论文绿色视角下我国区域财政科技投入绩效评价其空间收敛性是适合不知如何写空间收敛性方面的相关专业大学硕士和本科毕业论文以及关于度量空间收敛论文开题报告范文和相关职称论文写作参考文献资料下载。
摘 要：本文基于绿色视角,将环境因素纳入财政科技投入绩效的分析框架,采用非期望SBM模型对2005—2015年我国30个省的财政科技投入绩效进行了评价,并结合空间计量模型对我国财政科技投入效率空间收敛性进行了研究,研究发现：从空间维度上看,我国财政科技投入效率值呈现东部高于西部高于中部,存在空间依赖、集聚现象；从时间维度上看,我国财政科技投入效率有先下降后趋于平稳然后上升的趋势,且东、中、西差距逐渐缩小,目前有32%左右效率提升空间；我国财政科技投入效率存在?琢、?茁空间收敛,其中绝对收敛速度为9.39%；居民教育程度、财政分权程度、环境污染治理程度和区域财政科技投入效率显著正相关,市场化程度和区域财政科技投入效率正相关关系不显著.
关键词：绿色；财政科技投入效率；空间收敛；非期望SBM模型；空间计量模型
DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2018.02.01
中图分类号：F812.4 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2018）02-0004-13
一、引言和文献综述
随着“科学技术是第一生产力”的提出到“科教兴国”战略的深入实施再到“新常态”的到来,科技创新已经逐渐成为当今我国的热点话题,科技投入力度不断加大.由于科技活动中基础研究、社会公益研究等许多研究内容具有公共品特征,政府的财政科技投入就成为科技活动最重要的资金来源.
目前,国内外的文献中对财政科技投入绩效评价方法有些差异,但这些方法几乎都是以科技直接产出为核心.Cook（1997）和Carmela Martin（2005）分别运用平衡计分卡法和空间计量方法来进行区域财政科技投入绩效评价；Brown（1988）指出对R&D实验室科研活动的绩效评价等同于对财政科技投入绩效评价；李升泽（2013）、谢福泉（2008）分别运用客观赋权法和定性和定量的两阶段法对财政科技投入产出指标进行了选择；王桂强（2006）提出“指标靶”概念来建立财政科技投入绩效评价模型；贠杰（2016）对传统不科学、客观化、独立化财政科技投入绩效评价加以改进,并加入人员绩效评估.从以上学者的研究方法可以看出,财政科技投入绩效评价体系虽然在不断完善,但几乎没有将环境影响因素纳入此体系中,而当今的“环境危机”的罪魁祸首往往是科技进步,如果基于传统的绩效评价体系,就不符合当今可持续发展、绿色科技的思想,因此有必要将科技投入所带来的生态影响纳入财政科技投入绩效评价体系中.
关于区域财政科技投入绩效空间收敛方面的研究,国内外有关这方面的文献还比较少,但有学者对财政科技投入绩效和空间上的联系作了研究.王元地（2013）在纳入市场化程度、财政分权度和人均受教育年限等影响因素下,对我国地方财政科技投入效率外溢性进行分析,结果表明财政科技投入效率空间外溢性较强.陈志军（2016）对新常态下的财政科技投入集聚效应作了研究,发现我国东西部财政科技投入效率存在集聚现象,但集聚效应差距较大.尹奥（2010）也通过对山东省不同地级市的财政投入考察发现财政科技投入存在空间上的关联.从上述研究成果可以发现,我国区域间的财政科技投入绩效存在空间相关性,而Rey和Montouri（1999）就曾指出空间相关就是导致区域收敛的重要原因,因此我国财政科技投入效率就会产生收敛现象；根据新古典理论和新增长理论,不同地区的环境条件不同,会导致区域收敛稳态的差异,Rey（1999）就指出这个条件就是影响财政科技投入效率存在效率外溢性的原因,这就会造成条件收敛.这些因素之前的学者通过外溢性的研究也找了出来,但根据上文的分析,环境因素必须要纳入财政科技投入绩效评价体系之中,在这样的条件之下,我国财政科技投入效率还会有收敛情况产生吗?如果有,收敛速度是多少?上述的这些因素仍是条件收敛的条件吗?因此,本文基于已有的研究成果,在财政科技投入绩效评价体系中加入环境因素,从而基于绿色视角,建立非期望SBM模型计算2005—2015年我国30个省财政科技投入效率及其变化趋势,然后结合空间计量分析方法来分析区域财政科技投入效率收敛性及其影响因素.
二、 研究方法
(一) 绿色视角下的财政科技投入效率评价模型
传统DEA模型是通过径向和角度来进行效率测量,当通过径向来测算效率时就会造成投入“松弛”或者“拥挤”问题,若是投入呈现“松弛”情况时,或许丈量的结果就会偏大,而角度的测量方式只有投入或产出中一个角度,这样的测算结果并不可靠,同时由于财政科技投入绩效模型加入了环境约束,将科技带来的环境污染视为非期望产出,因此尽量减少投入而增加经济效益的期望产出并减少环境污染的非期望产出是财政科技投入绩效提高的表现,传统DEA模型也没有考虑到这一点,因此传统DEA模型就不适合处理这类含有非期望产出的模型.针对以上缺陷,本文采用Tone K（2007）构造出的非期望产出SBM模型,一方面该模型改进了传统DEA投入和产出比即为效率的缺点,考虑了松弛变量对效率的影响,构造出投入产出的“利润”函数来求得效率值,另一方面考虑了負外部性非期望产出的影响.非期望SBM模型如下所示：
Minρ等于■等于■（x■,y■,u■,g） （1）
s.t.■z■x■+S■■等于x■,n等于1,2,等,N■z■x■+S■■等于y■,m等于1,2,等,M■z■u■+S■■等于u■,i等于1,2,等,I■z■等于1；z■≥0；S■■≥0；S■■≥0；S■■≥0
其中,S■■、S■■、S■■分别表示投入冗余、期望产出不足、非期望冗余的松弛向量；xn、ym、ui分别表示n种投入、m种期望产出、i种非期望产出；■即为SBM方向性距离目标函数,g为方向向量.■的值表示为ρ,ρ?缀（0,1],如果ρ等于1,则说明决策单元是完全有效率的,当0<ρ<1时说明决策单元存在效率损失.式（1）中第4个约束表示规模报酬可变下的方向性距离目标函数,如果去掉此约束,则为规模报酬不变下的方向性距离目标函数.同时,式（1）中的非线性规划模型可以转化为线性规划模型求解,具体过程参考Tone K（2007）.
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参考文献：
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