政府科研项目资助的间接成本补偿研究:一种基于机构特征的分类补偿模型

This project studies a novel classification model based on the characteristics of organizations for indirect cost reimbursement of the government funded scientific research projects. Firstly, an optimized path is proposed for cost reimbursement model with two steps: 1) typical indirect cost reimbursement models are induced from 7 countries’ case study and 2) system utility function on indirect cost reimbursement is built. After that, a new optimized path of indirect cost reimbursement classification model is proposed based on the utility analysis on the typical models. Secondly, the effective features of organizations for classification are studied and selected through meta-analysis on the literature review and the result of questionnaire survey. Finally, model parameters are learned through clustering analysis and parameter estimation. In this project, the research issues beyond the scope of the accounting, such as the function, mechanism, and model of indirect cost reimbursement for government funded scientific research project are systematically studied. This project hence fills the research gap on the topic of indirect cost reimbursement for government funded scientific research projects between accounting and scientific research management.

本研究以引起我国政府高度关注的科研项目间接成本补偿问题为出发点，以科技政策、科研管理、会计学、运筹学、统计学等多学科方法，构建了一种新的基于机构特征的政府科研项目资助的间接成本分类补偿模型。首先，提出了间接成本补偿模型的优化路径。以研究提出的间接成本典型补偿模型为对象，构建间接成本补偿的系统效用函数，基于效用分析的结果，提出了建立分类补偿模型的优化路径。其次，研究提出以机构特征作为模型的分类依据。通过元分析的方法提取影响间接成本率水平的机构特征。通过回归建模的方法分析各类特征对间接成本率水平的影响机制。最后，确定分类数量、补偿标杆等模型参数。通过主成份分析提取特征向量。通过聚类分析和参数估计确定分类数量及补偿标杆。研究过程中对间接成本补偿在政府科研资助体系中的作用、机制、模型进行了系统深入的分析，研究了间接成本补偿在政府科研资助情境下超越会计学内涵的管理学问题，填补了相关领域的空白。

间接成本的合理补偿是政府引入科研项目资助后必须解决的问题。目前实践中采用的完全差异化补偿模型具有管理支出高，系统效率低的问题；无差异化的补偿模型则由于补偿不足或过度补偿，难以有效发挥间接成本的补偿和激励作用，影响政府科研项目资助的效果。本项目在研究模块1中首先基于美、英、日等国政府科研项目间接成本补偿的案例研究，凝练提出了完全差异化和无差异化两种间接成本补偿的典型模型。进而基于委托代理理论构建了政府科研项目资助的委托代理模型及效用函数，通过效用分析的方法研究提出了以分类补偿为核心的间接成本补偿的优化路径。在研究模块2中基于对间接成本概念及补偿流程的梳理，从本质因素和调整因素两方面研究提出了学科类型、图书馆规模、项目数量、研究生数量、所在地区的消费者价格指数、平均人员工资、所有制形式、谈判机构、研究水平等9项影响间接成本率的潜在因素。通过以美国91所综合性大学为样本的实证分析，验证了机构所有制形式、所在地区的消费者价格指数、平均工资水平、研究生数量以及图书馆规模等5项因素对机构的间接成本率水平有显著的影响，提出了对间接成本实行分类补偿的依据。在研究模块3中该分类依据，应用支持向量机回归的方法对我国211大学的间接成本率水平进行了预测。基于预测结果，采用信念传递的聚类分析算法提出了对我国211大学间接成本补偿的分类结果及补偿标杆。本研究从理论上证明了完全差异化及无差异化间接成本补偿模型的缺陷，以实证分析的方法提出了间接成本率的分类依据，创新地采用人工智能机器学习的方法对我国211大学的间接成本率进行预测并提出分类方法及补偿标杆。基于研究结果提出了在我国除了将机构的信用等级与间接成本补偿率挂钩外，应进一步考虑以机构规模、所在地区的经济水平、接受政府资助模式的差异性等影响间接成本率的关键因素如作为分类补偿依据，采用分类分档的间接成本补偿模型，为我国政府科研项目间接成本管理改革提供了理论支撑。