1、 1 / 5 关于政府科技效能指标的设计 指标的选取应该以结果导向型来设计指标，在衡量政府对于科技环境的营造过程中，更多的是需要的是指标反映了政府的努力措施， 而需要看到政府的努力成果则直接以所在政府的当地科技行业的发展情况，这个是直接的指标结果，但是在过程中也要看到政府对于营造科技环境的努力程度，这个可以以社会环境的公共科技设施来衡量，例如：可以以当地的图书馆数量，人均图书馆数量，政府对于科技资金的投入等指标来衡量。 总结 说来，指标的选取以以下内容作为考量，第一：所在政府当地的科技企业状况， 由于各个城市的不一致性，所有有些大城市先天在这方面就是有优势，所以此条的权重 相对偏低一些。 第二
2、：所在当地的科技企业可以获得的科技优惠政策， 此条的权重可以高一些，因为这条是政府主导的行为，直接体现出政府对于科技创新行业的支持力度。 第三：所在当地的科技企业存在的环境，例如知识产权交易市场等指标情况， 图书馆数量等，此条也是变相考量政府的行为努力程度，所以此条内容相对来说会重要一些。 第四 :政府对于当地的科技资金投入， 这条是比较重要的，也是直接政府主导的行为结果的体现，直接衡量政府对于科技创新行业的资金等的投入情况， 所以权重会重一些。 第五：当地科技企业的产业规模， 这条权重会低一些，因为有些大城市先天就会有比较大的规模，所以这条重要性不是很大，但也是作为衡量当地的科技行业环境的一
3、个因素之一。 第六：当地政府的规模， 这个是逆指标，传统上说来，政府机构越臃肿，效率就会越低。 第七：当地科技产业对于经济的贡献情况 ，这条衡量了当地的科技产业发展结果，也是体现政府主导的科技行为的一个体现，所以是值得考量的一个基础指标之一。 第八 ：当地的科技产业活跃程度 ，此点也是当地科技环境的一个比较重要的指标，如果政府对于科技创新行为越重视，那么当地的 科技环境就会越好，科技产业的活跃性就会越高，所以也是间接衡量了政府主导的科技产业的效果因素之一。 指标的选取以以上 8 个维度进行选取，以上的 8 个维度作为一级指标，在每个一级指标下面选2 / 5 取 二级指标，从而完善政府对于科技环
4、境的支撑的指标体系 的建设 。 第一：当地政府的科技企业状况。这个指标可以拆分为当地企业的数量， 1、大型科技企业数量，2、中型科技企业数量， 3、小微科技型企业数量。 4、 规模以上 科技 企业有研发机构的企业数 。 由于这 些 指标更多的和政府的投入关系比较少，所以这个大指标所占的权重相对会小点。 此指标集如上所示，体现的是当地的科技产业集成度情况，在有些大城市例如北京，深圳等，由于人才众多，所以先天的来说，科技型企业就会更多一些， 所以这条跟城市有关系，不能体现出政府对于科技产业的努力程度，只是体现出各个地区的科技产业氛围情况，所以权重偏低。 第二：所在当地的科技企业可以获得的科技优惠政
5、策。这个指标可以拆分为 1、当地政府对于科技政策的扶持力度，直接可以量化为政府的科技优惠政策有多少条， 2、当地政府平均每年出台的科技优惠政策有多少条，这条指标可以看的出当地政府对于科技政策的重视程度，越重视可以理解为出台政策的频率也大 ，科技型企业所能获得的科技扶持政策也就更多。所以此指标集是直接衡量政府的重视情况，权重比较 高。 第三：所在当地的科技企业存在的环境 .这条指标可以看的出当地科技企业环境的好坏，但是这个大指标里面更多的可能是趋于 先天 自然性的，所以这个大指标所占的权重会小点 。 可以分为以下小指标： 1、 地区高校数量， 这点直接与产学研挂钩 2、当地的科技园区的数量， 3
6、、当地科技企业孵化器的数量， 4、当地的互联网与 4G 网络的普及程度 ， 5、 地区的开放图书馆数量 。以上这些 是当地的科技公共环境， 所以和政府绩效会偏小一点，所以占比的权重会小一些，但也可以间接体现政府的绩效。 第四：政府对于当地科技环境的资金投入。这点所占的权重要相对来说大一点，因为这点代表了3 / 5 政府主导的科技行为。 这些指标集直接体现了政府对于科技型企业的支持力度，是衡量政府发力措施的比较具体的指标，所以是比较重要的指标集，值得好好衡量。 1、政府研发投入， 2、 政府研发投入占 GDP 的比例 ， 3、 政策性补贴支与财政支出之比 ， 4、 政府研发投入增长率 ， 5、
7、人均科技三项费用 ， 6、 国家财政性教育经费占 GDP 的比例 。以上 六个指标直接和政府行为相关，是比较重要的衡量政府的指标的，所以权重会 高一些。 第五： 当地科技企业的产业规模。这点由于更多的是自发性的 先天 行为， 毕竟有些地区会发达一些，所以规模就会大一些，而有些地区比较偏一些，所以产业规模就会比较小， 所以 这些指标集 所占的权重相对来说会小点。 有以下的一些指标进行衡量： 1、 高技术企业数 ， 2、 高技术企业数占规模以上工业企业数比重 ， 3、 规模以上 科技 企业新产品销售收入 ， 4、 高技术产品出口额 ， 5、所在地区的人均科技产值。 但是在同一级别的地区，例如，上海
8、与北京比较，那么在同一水平线上， 这些指标集可以衡量出政府 对于科技型企业的投入程度，故可以拿来衡量，但是相对于的 权重会偏低一些。 第六： 当地政府的规模 。 这个是 跟 政府的效率相反的，此指标衡量政府的效率的情况，指标集相对来说会少一些。 1、 行政就业人员占总人口比重 (逆指标 )， 2、 行政就业人员占总就业人员比重 (逆指标 )。这个大指标用逆指标 来表示，指标越大，行政就越臃肿。 这个指标权重不 大， 只是衡量政府的机构人员情况而已，所以可以 取到的指标数据有限 。 第七：当地科技产业对于经济的贡献情况。此指标直接衡量 政府主导后 科技企业的贡献情况。 这些指标集是体现政府的政策
9、长期的结果行为指标。 一个地区的科技产业的发展情况与当地政府的政策也是有很大关系的，所以指标集相对来说也是比较重要的。 指标 集 权重取中。 1、 人均 GDP(元 )， 2、地区 GDP 增长率（ %） 3、 高新技术产业主营业务收入占 GDP 的比例 ， 4、 高技术产品出口额占地区出口总额的比重 。 这些指标是政府对于科技型企业政策 努力的结果，如果一个地方政府对于 自己 本4 / 5 地区的扶持力度大，那么这些指标集的数据就会有所体现，值得衡量。 第八：当地的科技产业活跃程度。 如果这个地区的政府对于科技型企业的支持力度更高点，那么当地的科技产业 的活跃性自然会更高的，也就体现出政府的
10、发力程度的衡量指标之一，值得去衡量去界定。 1、 人均技术市场成交额 (元 )， 2、 技术市场交易金额 ， 3、 技术市场企业平均交易额 ， 4、 发明专利申请受理数 ， 5、 每万名研发人员发明专利授权数 。 总结说来，选取的指标，都是和 政府的政策行为息息相关， 如果政府 对于科技 创新有发力，那么得出的结果会有所变化 F(政策 +动作 )=当地各项指标 的值 。 自变量是政府的政策与政府公共行为，因变量就是当地的各项所可能产生 变化的各类相关指标。 总结为以下 指标集 表格： 大指标 序号 分指标 权重 当地政府的科技企业状况 1 大型科技企业数量 1.50% 2 中型科技企业数量 1
11、.50% 3 小微科技型企业数量 1.50% 4 规模以上科技企业有研发机构的企业数 1.50% 可以获得的科技优惠政策量 5 政府的科技优惠政策数量 5.00% 6 平均每年出台的科技优惠政策频率 5.00% 所在当地的科技企业存在的环境 7 地区高校数量 2.00% 8 当地的科技园区的数量 2.00% 9 当地科技企业孵化器的数量 2.00% 10 当地的互联网与 4G 网络的普及程度 2.00% 11 地区的开放图书馆数量 2.00% 5 / 5 政府对于当地科技环境的资金投入 12 政府研发投入 4.00% 13 政府研发投入占 GDP 的比例 4.00% 14 政策性补贴支与财政支
12、出之比 4.00% 15 政府研发投入增长率 4.00% 16 人均科技三项费用 4.00% 17 国家财政性教育经费占 GDP 的比例 4.00% 当地科技企业的产业规模 18 高技术企业数 2.40% 19 高技术企业数占规模以上工业企业数比重 2.40% 20 规模以上科技企业新产品销售收入 2.40% 21 高技术产品出口额 2.40% 22 所在地区的人均科技产值 2.40% 当地政府的规模 23 行政就业人员占总人口比重 (逆指标 ) 3.00% 24 行政就业人员占总就业人员比重 (逆指标 ) 3.00% 当地科技产业对于经济的贡献情况 25 人均 GDP(元 ) 5.00% 26 地区 GDP 增长率（ %） 5.00% 27 高新技术产业主营业务收入占 GDP 的比例 5.00% 28 高技术产品出口额占地区出口总额的比重 5.00% 当地的科技产业活跃程度 29 人均技术市场成交额 (元 ) 2.40% 30 技术市场交易金额 2.40% 31 技术市场企业平均交易额 2.40% 32 发明专利申请受理数 2.40% 33 每万名研发人员发明专利授权数 2.40%
