徐政 黨夢(mèng)雅

[摘要]雙循環(huán)新發(fā)展格局對(duì)我國(guó)創(chuàng)新提出了更高的要求。創(chuàng)新發(fā)展一方面需要科技創(chuàng)新，另一方面也少不了科學(xué)普及，中央強(qiáng)調(diào)科學(xué)普及與科技創(chuàng)新同等地位?；谌A段DEA模型，對(duì)2008—2015年31個(gè)省市、自治區(qū)科普投入產(chǎn)出效率進(jìn)行研究，按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況把全國(guó)劃分為三個(gè)區(qū)域。研究發(fā)現(xiàn)：我國(guó)科普投入產(chǎn)出技術(shù)效率的上升和規(guī)模效率的波動(dòng)影響科普投入產(chǎn)出效率的升高;綜合效率不斷波動(dòng)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)總體效率最高，欠發(fā)達(dá)地區(qū)次之，較發(fā)達(dá)地區(qū)最差，且經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異造成了科普投入產(chǎn)出效率的差異。進(jìn)一步分析了影響效率變化的原因，并給出提升科普投入產(chǎn)出效率的對(duì)策建議。

[關(guān)鍵詞]經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;科普資源;投入產(chǎn)出效率;三階段DEA模型

一、 引言

科技自21世紀(jì)開(kāi)始慢慢改變?nèi)藗兩?，促進(jìn)社會(huì)進(jìn)步并激發(fā)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?jié)摿?，科普工作的意義也日漸顯著[1-2]。發(fā)揮好科普的力量，提升公民的科學(xué)文化涵養(yǎng)，逐漸變成各個(gè)國(guó)家提高綜合實(shí)力的戰(zhàn)略共識(shí)[3]。近年來(lái)，我國(guó)科普事業(yè)取得了顯著成效?？破胀度氩粩嘣黾?，隨之的科普產(chǎn)出也日益豐富，科普活動(dòng)也向多樣化趨勢(shì)發(fā)展，參與科普活動(dòng)的人數(shù)不斷上升，增加了公民獲得科技信息的途徑。由此可見(jiàn)，公眾科學(xué)素質(zhì)穩(wěn)步提高以及群眾性科技活動(dòng)成效顯著，科普能力建設(shè)不斷加強(qiáng)，政府部門(mén)的科普經(jīng)費(fèi)投入也穩(wěn)定提高[4]。即便如此，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，我國(guó)科普事業(yè)的發(fā)展仍然存在一些突出問(wèn)題和不足[5]。其中，我國(guó)在科普工作的道路上長(zhǎng)期面臨著科普資源稀缺的困境[6-7]。未來(lái)的科普工作，不僅要重視有效提升科普資源的投入[8]，更要重視在一定范圍的投入如何取得最大化的產(chǎn)出，以便提升科普資源投入產(chǎn)出效率[9]。

當(dāng)前，中國(guó)面臨內(nèi)外雙循環(huán)的全新發(fā)展格局，要想加強(qiáng)國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，亟需我國(guó)科技創(chuàng)新能力的提升，而科普作為創(chuàng)新的重要一環(huán)，尤為重要，因此必須高度重視我國(guó)的科普投入產(chǎn)出效率。科普投入產(chǎn)出效率是指科普投入與科普產(chǎn)出之間的比例關(guān)系[10]。面對(duì)我國(guó)科普資源有限的現(xiàn)狀，在一定程度上增加科普投入，能否獲得相應(yīng)的科普產(chǎn)出提高，科普資源能否得到合理使用，能否獲得最大化科普產(chǎn)出，都需要研究科普投入產(chǎn)出的效率[11]。以往，人們主要通過(guò)增加科普投入的規(guī)模來(lái)實(shí)現(xiàn)我國(guó)公民科學(xué)素養(yǎng)的快速提升，而往往忽視了科普資源投入產(chǎn)出效率的提升[12]。本文采用三階段DEA模型，測(cè)算2008—2015年我國(guó)31個(gè)省市自治區(qū)（港澳臺(tái)地區(qū)除外）科普投入產(chǎn)出效率，按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行劃分，對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和科普投入產(chǎn)出效率之間的關(guān)系進(jìn)行研究，并分析影響效率變化的原因，旨在找出利用有限的科普資源，獲得最大化科普產(chǎn)出的途徑，不斷提升我國(guó)公民科學(xué)素養(yǎng)。

二、 科普投入產(chǎn)出效率評(píng)價(jià)方法

1. 效率評(píng)價(jià)方法的選擇

國(guó)外沒(méi)有具體的科普資源的定義，定性研究多為實(shí)體研究，定量研究數(shù)據(jù)來(lái)源自人工統(tǒng)計(jì)，尚未有公認(rèn)的數(shù)據(jù)來(lái)源[13]。其中Bonney等學(xué)者對(duì)科學(xué)是否促進(jìn)公眾理解進(jìn)行了研究 [14]，Cooter對(duì)科學(xué)普及進(jìn)行了多角度的研究，涵蓋了公眾理解科學(xué)、公共科學(xué)等方面 [15]。關(guān)于國(guó)內(nèi)對(duì)科普資源投入產(chǎn)出效率研究方法歸納和評(píng)價(jià)如表1所示。

綜合上述方法，在比較了各方法的優(yōu)劣勢(shì)后，本文選擇DEA模型。DEA模型中的BC2模型不僅能進(jìn)一步評(píng)估決策單元的綜合技術(shù)效率（TE），還能分解為純技術(shù)效率（PE）和規(guī)模效率（SE），即TE=PE×SE;純技術(shù)效率與規(guī)模效率可以影響綜合技術(shù)效率。因此，本論文最終決定采用DEA模型中的BC2模型方法，并在前人的基礎(chǔ)上利用三階段DEA分析，以剔除環(huán)境因素以及隨機(jī)變量的影響。

2. 三階段DEA模型

采用三階段DEA模型進(jìn)行效率分析的步驟如下[23]。

（1）第一個(gè)階段DEA分析單純考慮原始數(shù)據(jù)，只采用DEA基礎(chǔ)模型中BC2模型，獲取各DMU的相對(duì)技術(shù)效率，獲得初始的效率評(píng)估結(jié)果。

假設(shè)有n個(gè)DMU，有m種投入（用向量X表示），s種產(chǎn)出（用向量Y表示）。那么，其效率為：

hj=[r=1s]uryrj /[i=1m]vixij? （j=1，2，…，n） （1）

調(diào)節(jié)向量U、V的取值，讓hj滿足條件：hj≤1。

以U、V為變量，hj0為目標(biāo)，每一個(gè)DMU的效率指數(shù)均為約束條件，評(píng)價(jià)DMUj0效率，構(gòu)造C2R模型，用式（2）表示：

max[uTy0vtx0]=Vp

s.t. uTyj /vTxj[≤]1? ?（2）

u[≥]0，v[≥]0

其中：xj=（x1j，x2j，…，xmj）;yj=（y1j，y2j，…，ysj）;j=1，2，…，n。

對(duì)式（2）進(jìn)行Charnes-Cooper 等價(jià)變換，令：t=1/（vT[x0]），ω=tv，μ=tu，得到等價(jià)線性規(guī)劃問(wèn)題，再對(duì)其進(jìn)行對(duì)偶變換，得到式（3）：

min[θ]=VD

s.t.[j=1nλ]jyj-S-=yj0

[j=1nλ]jyj-S+=yj0 （3）

[λj]yj-S-=yj0 yj-S+=yj0 j=1，2，…，n

S+≥0，S-[≥]0

為精簡(jiǎn)式（3）的計(jì)算，使用非阿基米德無(wú)窮小量ε，通過(guò)對(duì)偶變換，獲得式（4）：

min[[θ]-[ε]（S-+e+TS+）]=VD

s.t.[j=1nλT]xj-S-=[θ]xj0

[j=1nλj]yj-S+=yj0? （4）

[λj][≥]0，j=1，2，…，n

S+[≥]0，S-[≥]0

其中：e-T=（1，1，…1）∈Em;e+T=（1，1，…，1）∈ES。

利用式（4），可以直接判斷出DMUj0是否為DEA有效。設(shè)[λ]*，[S]*-，[S]*+，[θ]*為式（4）的最優(yōu)解，那么有如下結(jié)論：

①若[θ]*=1，且[S]*-=0，[S]*+=0，則被評(píng)價(jià)DMU落在了最佳生產(chǎn)集合面上，效率值等于1;

②若[θ]*=1，且[S]*-不等于0，或者[S]*+不等于0，則被評(píng)價(jià)DMU為弱DEA有效;

③若[θ]*<1，則被評(píng)價(jià)對(duì)象不在最佳生產(chǎn)集合面上，距離最佳生產(chǎn)集合面越遠(yuǎn)，效率值越低。

在C2R模型的基礎(chǔ)上添加約束條件[j=1nλj]=1，可得到式（5）所示的BC2模型：

min[[θ]-[ε]（ S-+e+TS+）]=VD

s.t.[j=1nλT]xj-S-=[θ]xj0

[j=1nλj]yj-S+=yj0

[j=1nλj]=1 （5）

[λj][≥]0，j=1，2，…，n

S+[≥]0，S-[≥]0

C2R模型得出的綜合技術(shù)效率（TE），BC2模型可以將其分解成技術(shù)效率（PE）與規(guī)模效率（SE），三者間存在等式：TE=PE×SE。

（2）第二個(gè)階段是SFA分析，選擇隨機(jī)成本函數(shù)模型，將投入松弛項(xiàng)進(jìn)行分解，并調(diào)整投入值，以便排除隨機(jī)因素、環(huán)境因素、管理無(wú)效率因素引起的干擾，把各決策單元（DMU）調(diào)節(jié)到一致的外部環(huán)境與運(yùn)氣水平下。

構(gòu)建的SFA模型如下：

Sni=f n（zi;[β]n）+vni+uni，n=1，…，N;i=1，…，I? ? ? ?（6）

為第i個(gè)DMU第n項(xiàng)投入的松弛值，f n（zi;[β]n）為環(huán)境變量對(duì)投入松弛變量產(chǎn)生的影響，zi為環(huán)境變量，[β]n為環(huán)境變量的系數(shù)，一般f n（zi;[β]n）=zi [β]n，vni+uni混合誤差項(xiàng)。

（3）三階段DEA分析。第三個(gè)階段采取調(diào)節(jié)后的投入數(shù)據(jù)，與最初產(chǎn)出數(shù)據(jù)結(jié)合，選擇第一階段中的BC2模型，重新計(jì)算所獲得的各DMU的效率值，這便是沒(méi)有環(huán)境因素與其他干擾影響的效率值，可以更真實(shí)地體現(xiàn)DMU的管理水平。

三、 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取與數(shù)據(jù)來(lái)源

1. 投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取

參照國(guó)內(nèi)外科普投入產(chǎn)出效率的研究，結(jié)合《中國(guó)科普統(tǒng)計(jì)》，依據(jù)我國(guó)科普工作的真實(shí)狀況，構(gòu)建我國(guó)科普投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

使用DEA模型時(shí)，所選投入、產(chǎn)出指標(biāo)應(yīng)滿足如下要求[24]：

①所選指標(biāo)的數(shù)值必須是非負(fù)的;

②由經(jīng)驗(yàn)規(guī)則，決策單元數(shù)n需為投入指標(biāo)m與產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)s和的兩倍以上，即n>2（m+s）。選取不同的投入產(chǎn)出指標(biāo)，會(huì)獲得不一樣的相對(duì)技術(shù)效率值，效率評(píng)價(jià)結(jié)果也會(huì)產(chǎn)生變化。因此，需要依照具體評(píng)價(jià)內(nèi)容與目標(biāo)，對(duì)投入和產(chǎn)出指標(biāo)認(rèn)真選擇。本文采用以下指標(biāo)體系研究我國(guó)31個(gè)省市科普投入產(chǎn)出效率，如表2所示。

其中，2015年3月5日政府工作報(bào)告提出“雙創(chuàng)”的概念1，科創(chuàng)項(xiàng)目數(shù)量和人數(shù)也可以在一定程度上反映創(chuàng)新，因此加入這兩個(gè)指標(biāo)。由于數(shù)據(jù)的可得性，只在2015年使用這兩個(gè)指標(biāo)。

實(shí)證分析的決策單元是我國(guó)各省市區(qū)（不包括香港、澳門(mén)、臺(tái)灣地區(qū)），有31個(gè)樣本，科普投入產(chǎn)出指標(biāo)，符合DEA模型要求的2008—2014年總共9個(gè)，2015年有11個(gè)。

2. 外部環(huán)境指標(biāo)的選取

為了去除環(huán)境因素與隨機(jī)干擾項(xiàng)的影響，本文選用如下外部環(huán)境指標(biāo)：

①人均GDP。一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，在科普資源投入、經(jīng)驗(yàn)等方面便會(huì)有越大的優(yōu)勢(shì);反之，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的科普資源很少，經(jīng)驗(yàn)也不足，沒(méi)有發(fā)達(dá)地區(qū)的優(yōu)勢(shì)。由于某些地區(qū)GDP很高，然而人口很多，人均科普資源有限，所以選用人均GDP成為外部環(huán)境變量。

②政府對(duì)科普事業(yè)的支持力度。我國(guó)科普經(jīng)費(fèi)大部分需要依靠財(cái)政撥款，每個(gè)地區(qū)政府工作重心不一樣，對(duì)科普事業(yè)的支持力度有一定的差別。所以，選用科普經(jīng)費(fèi)的政府撥款部分與該地區(qū)GDP之比來(lái)表示地區(qū)政府對(duì)科普事業(yè)的支持力度。

③自然地理位置。地理區(qū)位和該區(qū)域的政策傾斜力度、宏觀經(jīng)濟(jì)水平與產(chǎn)業(yè)集聚等緊密相關(guān)，進(jìn)而影響此區(qū)域發(fā)展科普事業(yè)。用虛擬變量L當(dāng)作自然地理位置的區(qū)分變量，東部地區(qū)L為1，中西部地區(qū)L為02。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文采用2008—2015年我國(guó)31個(gè)省市區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)。投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)科普統(tǒng)計(jì)（2009—2016年版）》;環(huán)境變量數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)科普統(tǒng)計(jì)》等。

四、 我國(guó)各地區(qū)科普投入產(chǎn)出評(píng)價(jià)

1. 第一階段——傳統(tǒng)DEA分析

本文使用DEAP2.1軟件選擇第一階段傳統(tǒng)DEA里BC2模型來(lái)評(píng)估2008—2015年我國(guó)31個(gè)省市的科普投入產(chǎn)出效率，并按照2013年世界銀行劃分世界不同發(fā)展水平地區(qū)的新標(biāo)準(zhǔn)，將我國(guó)31個(gè)省市按照經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異分為三大類：經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)。具體而言，按人均實(shí)際GDP的固定值計(jì)算（2000年=100），三個(gè)區(qū)域劃分如下所示：

區(qū)域1：經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)。按人均實(shí)際GDP>1.2×104元計(jì)算。包括上海、北京、廣東、天津、江蘇和浙江。

區(qū)域2：經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)。按人均實(shí)際GDP在[0.5×104，1.2×104]區(qū)間內(nèi)計(jì)算。包括河北、內(nèi)蒙古、遼寧、吉林、黑龍江、福建、山東、湖北、重慶、新疆。

區(qū)域3：經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。按人均實(shí)際GDP<0.5×104元計(jì)算。包括山西、安徽、江西、河南、湖南、廣西、海南、四川、貴州、云南、陜西、甘肅、寧夏、西藏、青海。

根據(jù)上述區(qū)域劃分，評(píng)估2008—2015年我國(guó)31個(gè)省市科普投入產(chǎn)出效率測(cè)度值的結(jié)果如表3所示。

經(jīng)過(guò)分析，發(fā)現(xiàn)一階段DEA測(cè)算結(jié)果存在如下問(wèn)題：

（1）個(gè)別省份的數(shù)據(jù)存在異常，如天津市除2008年以外綜合技術(shù)效率值均為1，而2008年的綜合技術(shù)效率值只有0.447;海南省除2015年以外綜合技術(shù)效率值均為1，而2015年的綜合技術(shù)效率值只有0.793。這種不連續(xù)性巨大波動(dòng)，不可以只認(rèn)為是技術(shù)水平或資源配置水平引起的。

（2）測(cè)度期內(nèi)，DEA有效的省份中有科普資源配置合理與管理經(jīng)驗(yàn)豐富的較發(fā)達(dá)省份，如北京，純技術(shù)效率和規(guī)模效率均為1;某些處于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的省份，如新疆、青海、西藏，但可以多次達(dá)成DEA有效。這些情況和真實(shí)情況存在偏差，難以解釋和說(shuō)明。

（3）測(cè)度期間，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的綜合效率與規(guī)模效率均值高于經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的科普資源較為不足，科普投入產(chǎn)出規(guī)模不大，計(jì)算結(jié)果與真實(shí)情況相反也值得商榷。

為了解決上述問(wèn)題，提高分析結(jié)果的可靠性，需要進(jìn)一步分析決策單元所處的外部環(huán)境，剝離環(huán)境因素和隨機(jī)干擾對(duì)效率值測(cè)度所產(chǎn)生的影響。

2. 第二階段——SFA回歸分析

采用SFA回歸函數(shù)的模型，運(yùn)用Frontier4.1軟件，對(duì)因變量與自變量的關(guān)系進(jìn)行回歸分析。

BC2模型對(duì)效率進(jìn)行測(cè)量，沒(méi)有考慮到環(huán)境因素與隨機(jī)干擾的影響，可能導(dǎo)致測(cè)量結(jié)果的偏差。對(duì)于外部環(huán)境不好的地區(qū)，效率值可能偏低;外部環(huán)境優(yōu)越的地區(qū)，效率值可能偏高。第二階段SFA分析的目的就是排除環(huán)境與隨機(jī)因素的干擾。SFA模型的分析對(duì)象，為一階段DEA分析中投入指標(biāo)的松弛變量，即實(shí)際投入量和目標(biāo)投入量的差額。

（1）測(cè)度結(jié)果

第二階段SFA分析的因變量為科普人員松弛變量（S1）、科技館松弛變量（S2）、科學(xué)技術(shù)博物館松弛變量（S3）和科普經(jīng)費(fèi)松弛變量（S4）。

根據(jù)上文的闡述，選取人均GDP、政府對(duì)科普事業(yè)的支持力度和自然地理位置作為模型的自變量。防止環(huán)境指標(biāo)受單位不一致或數(shù)量差別過(guò)大等問(wèn)題影響，二階段前，先Z-score標(biāo)準(zhǔn)化處理人均GDP與政府對(duì)科普事業(yè)的支持力度，使處理后的數(shù)據(jù)服從標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布。

xi*=[xi-uσ] （7）

其中，[u]是樣本數(shù)據(jù)的均值，[σ]是樣本數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差。選取類似SFA回歸函數(shù)的模型，使用Frontier4.1軟件，將因變量與自變量回歸。環(huán)境變量對(duì)投入冗余的影響較為穩(wěn)定。為了不重復(fù)闡述，只以2015年為例分析SFA結(jié)果，結(jié)果如表4所示。

（2）結(jié)果分析

由表4可以知道：

①?gòu)目傮w上看，各似然比LR均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明選的外部環(huán)境變量明顯影響效率值，有必要進(jìn)行SFA回歸分析;[σ2]均較大，[γ]均接近于1，并均通過(guò)1%的顯著性檢驗(yàn)，表明可以使用SFA回歸分析，技術(shù)無(wú)效明顯影響松弛變量，采用SFA進(jìn)行回歸分析是合理的。

②從各環(huán)境變量的情況分析，環(huán)境變量對(duì)投入指標(biāo)的松弛變量均產(chǎn)生影響，但影響程度有所不同。3個(gè)環(huán)境變量對(duì)投入項(xiàng)科普人員和科普經(jīng)費(fèi)所對(duì)應(yīng)的松弛變量的影響顯著，達(dá)到了1%的顯著性水平，表明這3個(gè)環(huán)境變量對(duì)科普人員和科普經(jīng)費(fèi)影響力較大。

③用SFA模型回歸分析各投入松弛變量時(shí)，環(huán)境變量的系數(shù)為正，表明環(huán)境變量與投入冗余呈正向關(guān)系，資源浪費(fèi)越多，效率值也就越低;然而，環(huán)境變量系數(shù)為負(fù)，表明隨著環(huán)境變量的增加，效率值會(huì)上升。所以，環(huán)境變量與投入松弛變量間的相關(guān)關(guān)系有實(shí)際意義。

人均GDP與投入項(xiàng)科普人員呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明人均GDP會(huì)増加科普人員的投入冗余，對(duì)決策單元造成不利的影響;與科技館和科學(xué)技術(shù)博物館的松弛變量不存在相關(guān)性，說(shuō)明人均GDP對(duì)科普產(chǎn)地沒(méi)有影響;人均GDP對(duì)科普經(jīng)費(fèi)的松弛變量存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明人均GDP的增加，會(huì)減少科普經(jīng)費(fèi)的投入力度。人均GDP對(duì)科普人員和科普經(jīng)費(fèi)投入松弛的影響在99%的置信水平上顯著，影響最強(qiáng)。

政府支持力度與科技館、科學(xué)技術(shù)博物館和科普經(jīng)費(fèi)的松弛變量呈正相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明地區(qū)生產(chǎn)總值會(huì)増加這些科普投入項(xiàng)的松弛量，對(duì)決策單元造成不利的影響。政府支持力度對(duì)科普人員的松弛影響相對(duì)較弱。目前我國(guó)科普事業(yè)對(duì)政府的依賴程度較高，市場(chǎng)化水平較低，相對(duì)缺乏活力。財(cái)政對(duì)科普的直接投入越多，科普事業(yè)的活力就相對(duì)越低，科普投入產(chǎn)出效率也就越低。

自然地理區(qū)域與科普人員和科普經(jīng)費(fèi)投入冗余之間存在正相關(guān)關(guān)系，通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明位于西部地區(qū)的省份比位于中部或東部地區(qū)的省份有優(yōu)勢(shì)。盡管在科普資源、科普管理經(jīng)驗(yàn)及技術(shù)等方面，東部地區(qū)都相對(duì)豐富，地理位置的優(yōu)勢(shì)卻沒(méi)有促進(jìn)這些省份科普事業(yè)的發(fā)展。

3. 第三階段——調(diào)整后的DEA分析

采用調(diào)整后的投入數(shù)據(jù)和初始產(chǎn)出數(shù)據(jù)，使用BC2模型，再次測(cè)算2008—2015年31個(gè)省市區(qū)的科普投入產(chǎn)出效率，按地區(qū)對(duì)重新測(cè)度的效率值進(jìn)行整理匯總，分別計(jì)算綜合技術(shù)效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率平均值，并計(jì)算與一階段初始效率值之差，結(jié)果如表5所示。

注：變化值是三階段調(diào)整后DEA效率值與一階段初始DEA效率值之差：變化值為正，表示經(jīng)過(guò)調(diào)整效率值提高;變化值為負(fù)，表示經(jīng)過(guò)調(diào)整效率值下降

由表5可看出：

①?gòu)牡貐^(qū)來(lái)看，調(diào)整后全國(guó)及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)的效率水平（均值）都得到提升，而經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)由于規(guī)模效率的下降而導(dǎo)致綜合效率下降。

②從年份來(lái)看，2013、2014和2015年在調(diào)整后，31個(gè)省市區(qū)的技術(shù)效率上升的幅度小于規(guī)模效率下降的幅度，導(dǎo)致綜合效率下降。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)除2010及2014年有小幅度的技術(shù)效率下降外，規(guī)模效率和綜合效率都有所提升;經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)在2013—2015年均出現(xiàn)了規(guī)模效率的下降，并且因?yàn)榧夹g(shù)效率的上升幅度小于規(guī)模效率的下降幅度而導(dǎo)致了綜合效率的整體下降;經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)除2011年外，規(guī)模效率和綜合效率均下降。

③從不同效率的變化來(lái)看，不同年份各地區(qū)的純技術(shù)效率基本都有所上升;規(guī)模效率變化情況則不盡相同，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)普遍升髙，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)普遍下降，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)均下降。調(diào)整后，三個(gè)地區(qū)的規(guī)模效率均值差異加大，經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)規(guī)模效率水平相對(duì)較低。調(diào)整后經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)綜合效率大于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)。

（1）綜合技術(shù)效率分析

由表5中的數(shù)據(jù)可以得到2008—2015年調(diào)整后的全國(guó)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、較發(fā)達(dá)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)科普投入產(chǎn)出綜合技術(shù)效率的變化情況，見(jiàn)圖1。

由表5和圖1，可以看到：

①2008—2015年全國(guó)平均綜合效率在0.816到0.946之間波動(dòng)，均值是0.893。測(cè)度期內(nèi)，2008—2011年綜合效率呈上升趨勢(shì)，2012年與2011年暫時(shí)持平，2012—2014呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)，于2015年小幅上升。

②經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的綜合效率在2010—2012期間低于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)，其余年份在三個(gè)地區(qū)中均為最高，經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)最低。

③從2008—2015年的平均綜合效率來(lái)看，三個(gè)地區(qū)存在一定的差異，發(fā)達(dá)地區(qū)（0.926）最髙，其次是欠發(fā)達(dá)地區(qū)（0.908），較發(fā)達(dá)地區(qū)（0.845）則相對(duì)較低;這八年間，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的效率水平與全國(guó)平均效率水平最為接近。

（2）純技術(shù)效率分析

由表5中數(shù)據(jù)可以得到2008—2015年調(diào)整后的全國(guó)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、較發(fā)達(dá)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)科普投入產(chǎn)出純技術(shù)效率的變化情況，如圖2所示。

①2008—2015年全國(guó)平均純技術(shù)效率與三個(gè)地區(qū)純技術(shù)效率呈上升趨勢(shì)，其中經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)增長(zhǎng)幅度最大，漲幅23%。

②總體來(lái)看，2008—2010及2013年經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的純技術(shù)效率最高，2011年之后經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)最高，較發(fā)達(dá)地區(qū)最低。

（3）規(guī)模效率分析

由表5中數(shù)據(jù)可以得到2008—2015年調(diào)整后的全國(guó)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、較發(fā)達(dá)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)科普投入產(chǎn)出規(guī)模效率的變化情況，如圖3所示。

由表5和圖3，可以看到：

①2008—2015年全國(guó)平均與經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)規(guī)模效率整體呈現(xiàn)先上升后下降趨勢(shì)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的規(guī)模效率變化較為平緩。

②從2008—2015年的規(guī)模效率來(lái)看，較發(fā)達(dá)地區(qū)規(guī)模效率高，發(fā)達(dá)地區(qū)較高，與發(fā)達(dá)和較發(fā)達(dá)地區(qū)相比，欠發(fā)達(dá)地區(qū)的規(guī)模效率則明顯偏低。

綜合以上結(jié)果表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)效率較高但不太穩(wěn)定，綜合效率的波動(dòng)更多地受到規(guī)模效率波動(dòng)的影響，該地區(qū)應(yīng)該更多地關(guān)注提升科普資源的利用效率，避免科普資源的浪費(fèi);經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)效率波動(dòng)較大，受規(guī)模效率和純技術(shù)效率波動(dòng)的影響，該地區(qū)應(yīng)該更多地關(guān)注科普資源配置方面的問(wèn)題;經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)綜合效率居中，在一些年份（如2008、2011、2012年）甚至超過(guò)發(fā)達(dá)地區(qū)，這或許由于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)在科普活動(dòng)中吸取了發(fā)達(dá)地區(qū)的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，而發(fā)達(dá)地區(qū)可能由于達(dá)到了規(guī)模效應(yīng)的頂點(diǎn)，綜合效率開(kāi)始下降，因此應(yīng)該鼓勵(lì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)適當(dāng)加強(qiáng)對(duì)科普資源的投入，與此同時(shí)積極吸收先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)，優(yōu)化對(duì)科普資源的配置。

五、 結(jié)論及建議

通過(guò)對(duì)2008—2015年31個(gè)省市自治區(qū)科普投入產(chǎn)出效率值的計(jì)算，按照經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)和經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)三個(gè)區(qū)域進(jìn)行研究，得出以下研究結(jié)論。

（1）我國(guó)科普投入產(chǎn)出平均綜合效率不斷波動(dòng)，2012—2014年緩慢下降，這一趨勢(shì)在2015年有所緩解。平均技術(shù)效率緩慢上升，平均規(guī)模效率呈先上升后下降的趨勢(shì)，平均規(guī)模效率值和平均技術(shù)效率值相差不大。技術(shù)效率的上升和規(guī)模效率的波動(dòng)影響了我國(guó)科普投入產(chǎn)出效率的提升。

（2）通過(guò)對(duì)三個(gè)區(qū)域科普投入產(chǎn)出效率的分析研究，能夠看出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異帶來(lái)了科普投入產(chǎn)出效率的差異。其中，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)總體效率最高，欠發(fā)達(dá)地區(qū)次之，較發(fā)達(dá)地區(qū)最差。

對(duì)科普工作的效果進(jìn)行有效測(cè)量，是衡量科學(xué)普及程度的國(guó)際普遍做法，關(guān)乎著科普工作的規(guī)范化、高效化，也是中國(guó)步入新時(shí)代社會(huì)主義特色科普事業(yè)發(fā)展的剛性需要。在這種形勢(shì)下，準(zhǔn)確合理的評(píng)估體系至關(guān)重要。為此，我們認(rèn)為，以下幾個(gè)問(wèn)題非常值得關(guān)注。

（1）在科普投入方面，不能一味增加科普人員數(shù)量，而忽略了科普人員素質(zhì);不能一味增加科普經(jīng)費(fèi)投入力度，而忽略了科普經(jīng)費(fèi)籌集渠道的多樣性。對(duì)于科普人員，可利用市場(chǎng)化手段，通過(guò)建立能上能下的人才梯隊(duì)和市場(chǎng)化的薪酬績(jī)效來(lái)提升人員素質(zhì)，培養(yǎng)出一批具有國(guó)際視野、科學(xué)精神的科普人員。為縮小地域間差異，科普基礎(chǔ)設(shè)施薄弱的地區(qū)應(yīng)該先以科普?qǐng)龅貫橹攸c(diǎn)大力興建科普基礎(chǔ)設(shè)施。對(duì)于科普經(jīng)費(fèi)，一方面政府需要專門(mén)為科普建立預(yù)算，鼓勵(lì)社會(huì)各界積極為科普投入貢獻(xiàn)力量;另一方面，不能僅僅依靠政府預(yù)算，也要扶持科普成果和文創(chuàng)產(chǎn)業(yè)結(jié)合，走一條自給自足的新路。

（2）在科普產(chǎn)出方面，各省市自治區(qū)應(yīng)該加強(qiáng)渠道方面的科普傳媒建設(shè)。為了提升西藏、青海、甘肅、寧夏等經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)的科普產(chǎn)出效率，需要大力發(fā)展科普方面的傳媒事業(yè)。與此同時(shí)，還可以基于自身?xiàng)l件，充分利用發(fā)達(dá)的網(wǎng)絡(luò)和自媒體，加大組織宣傳力度，吸引更多年輕人關(guān)注科普，走進(jìn)科普。當(dāng)然，在缺乏這類設(shè)施的農(nóng)村則應(yīng)不拘一格地更多探索科普培訓(xùn)、科普講座、科普展覽、科普競(jìng)賽等針對(duì)性強(qiáng)的模式，不但可以豐富科普活動(dòng)形式，也能呼應(yīng)新時(shí)代的農(nóng)村科技經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求。對(duì)于創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)中的科普，政府應(yīng)該加大對(duì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的支持力度，鼓勵(lì)企業(yè)和個(gè)人進(jìn)行科普創(chuàng)新。

（3）不可忽視純技術(shù)效率和規(guī)模效率的相互作用及轉(zhuǎn)換。要提高科普資源投入產(chǎn)出的綜合效率，首先應(yīng)著眼于如何盡快提高科普資源投入產(chǎn)出的純技術(shù)效率。對(duì)于純技術(shù)效率低的省份，如福建、吉林等經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)省份，要學(xué)習(xí)純技術(shù)效率高的省份如北京、江蘇等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)，科普資源的利用效率提高就是工作重點(diǎn)。其次才是提高科普資源投入產(chǎn)出的規(guī)模效率，對(duì)于規(guī)模效率低的省份需要加強(qiáng)科普投入產(chǎn)出的管理，有效減少科普投入成本，優(yōu)化科普人員結(jié)構(gòu)，使之與科普投入規(guī)模相匹配。

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Research on the Relationship between the Level of Economic Development

and the Input-Output Efficiency of Science Popularization Resources：

Based on Three-stage DEA Model

Abstract：Under the new dual-cycle development pattern， higher requirements are put forward for innovation in China. On the one hand， innovation and development require scientific and technological innovation，on the other hand， scientific popularization is indispensable. The central government emphasizes that scientific popularization has the same status as technological innovation. Based on the three-stage DEA model， this paper studies the input and output efficiency of science popularization in 31 provinces， municipalities and autonomous regions from 2008 to 2015 and divides the country into three regions according to economic development. The study finds that the increase in the efficiency of science input and output in China and the fluctuation of scale efficiency have affected the improvement of the efficiency of science input and output in China; the overall efficiency is constantly fluctuating， and the overall efficiency of economically advanced regions is the highest， followed by developing regions， more developed regions The difference in the level of economic development caused the difference in the efficiency of science input and output. This paper further analyzes the reasons that affect efficiency change and gives countermeasures to improve the efficiency of science input and output.

Key words：the level of economic development;science popularization resources;input and output efficiency;three-stage DEA model

基金項(xiàng)目：中國(guó)科學(xué)技術(shù)信息研究所科技創(chuàng)新戰(zhàn)略研究專項(xiàng)“中國(guó)科普資源投入產(chǎn)出效率分析項(xiàng)目”（項(xiàng)目編號(hào)：FY100036-01xx17）。

作者簡(jiǎn)介：徐政（1992-），男，中國(guó)人民大學(xué)應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，研究方向?yàn)閲?guó)民經(jīng)濟(jì)管理;黨夢(mèng)雅（1994-），女，上海理工大學(xué)管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)閲?guó)際商務(wù)。

（收稿日期：2020-12-29 責(zé)任編輯：殷 ?。?/p>