基于BP神经网络的政府科技投入产出研究.pdfVIP

专题9复杂性科学与系统理论 1667 基于BP神经网络的政府科技投入产出研究 谢祥添，张毕西 广东工业大学经管学院，广州510520 b3803a@163．tom 摘要：在对政府科技投入与产出各个指标的深入分析基础上，建立了政府科技投入与产出绩效评价指标体系，并采用 层次分析法确定了各个指标的权系数，利用总权数对国家科技指标值进行了优化，最后采用改进的BP神经网络对该数据进 行仿真建立政府科技投入产出预测模型，并对国家2006年的科技产出进行预测。结果表明，该方法可行，从而可帮助政府做 好科技投入预算以及产出的评价。 关键词：科技投入产出；绩效评价；层次分析法；BP神经网络 (科学研究与试验发展经费)、政府财政科技拨款和科 1 引 言 技活动人员三大部分组成。国家财政科技拨款的流向 科技是第一生产力，我国政府对科技的投入是不 主要是流向科技方面的事业费用、三项费(新产品试制 遗余力的，但是，政府的投入难以得到预期的效果，原 费、中间试验费、重要科学研究补助费)、基建费和其他 因有两个：一是影响科技产出的科技投入因数有很多， 科技的费用。而科技人员就可以分为在科学第一线上 而且这些因数受到外部各种各样的环境影响很大，就 工作的科学家和工程师以及在为科学技术默默贡献的 是建立科技投入产出的评价指标也没有一个公认合理 教师、学者等其他人员。科技产出主要由高科技产业 的标准，更不用说投入产出之间的关系了，这些因数之 的增加值、三大索引和创造发明三大部分组成。而创 间的关系是非线性、离散性的。因此，到目前为止，还 造发明主要从发明、外观设计和实用授权量来反映。 没有谁建立起投入产出的模型可以完全解决投入产出 评价指标的建立结果如图1所示。 的关系。二是科技投入产出效果的难度量性和滞后 性。科技的投入不像企业那样直接可以从财务报表中 得知投入的效果，它的有些效果是没有办法可以用量 化得到的，如基础性科研。有时投入之后要经过好几 年才可以产生效果，如大型的科研活动。 国内外对科技投入产出的研究主要是以上提到的 两个方面：一是建立科技投入产出模型，如宋镝的中国 im- 科技的投入产出分析[1]，KostoffRN的Research pactquantifications[21；二是建立投入产出指标评价体 系分析，如杨志江等的政府科技计划绩效评价研究综 述D]，石忆邵和汪伟的上海市科技投入和产出绩效评 估方法论研究[4]。本文采用层次分析法确定各个指标 的权系数，使之投入和产出分别等量化，进而采用改进 的BP神经网络对优化了的数据进行仿真，建立政府 科技投入产出预测模型。利用该模型可以对投入进行 图1政府科技投入产出绩效评价指标体系 预算，对产出进行评价。 2评价指标体系的建立 3建模 政府科技投入产出绩效评价指标一般分为两大部 3．1构造判别矩阵 分：一部分是政府科技投入指标，主要由R8LD经费 构造判别矩阵主要通过专家的意见和通过历史数 广东省软科学基金项目(编号：2007870103014)。 2008中国发展进程中的管理科学与工程(卷II) 据统计得到。有了判别矩阵后，还要对其经过一致性 由于BP网络按误差函数e的负梯度方向修改权 检验，在求一致性检验时，也可以同时求得各个指标的 系数，故权系数W#的修