地方高等院校工資及勞務(wù)費測算方法研究

王宇茜 宋義斌 楊雪 谷先軍

摘要依據(jù)我軍裝備價格審核法規(guī)，探索在軍工項目中地方高等院校工資及勞務(wù)費測算方法的現(xiàn)狀和難點。應(yīng)用計量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，收集真實數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理，基于Stata12.0軟件，選取影響因素建立地方高校工資及勞務(wù)費測算模型，并進(jìn)行模型檢驗和實例驗證，最后對工資及勞務(wù)費測算方法提出建議，從而為科學(xué)合理地測算工資及勞務(wù)費，提高地方高等院校工資及勞務(wù)費審核工作的合理性和可行性，貫徹我軍裝備價格低成本發(fā)展理念，實現(xiàn)裝備價格現(xiàn)代化管理能力提供有效方法。

關(guān)鍵詞 地方高等院校；工資及勞務(wù)費測算方法；Stata模型

DOI： 10.19840/j.cnki.FA.2021.05.007

裝備科研是武器裝備現(xiàn)代化、自動化、信息化建設(shè)的前提，它決定國家的國防能力和軍隊的作戰(zhàn)能力，關(guān)系到國家的安危。在國家軍事科研體系中，裝備科研經(jīng)費的使用情況是體現(xiàn)其先進(jìn)程度的重要元素，也在一定角度上展現(xiàn)出國家的軍事發(fā)展水平。在近些年的軍事科研生產(chǎn)中，地方高等院校以其卓越的科研人才儲備為突出優(yōu)勢，越來越多、越來越深入地參與到軍工產(chǎn)品的科研和生產(chǎn)中去，特別是一些大型復(fù)雜的武器系統(tǒng)也逐步由高校承擔(dān)總體單位[1]。著眼當(dāng)前與未來，利用實際發(fā)生的項目經(jīng)費使用管理情況，提取有效數(shù)據(jù)，總結(jié)經(jīng)驗規(guī)律，建立可行的工資及勞務(wù)費測算模型，科學(xué)優(yōu)化高等院校裝備價格審核工作，對于激發(fā)地方高等院校研發(fā)和創(chuàng)新能力，完善裝備價格現(xiàn)代化管理體系和推進(jìn)裝備建設(shè)低成本發(fā)展理念具有重要意義。

一、現(xiàn)狀分析

（一）相關(guān)法規(guī)規(guī)定

《國防科研試制費管理辦法》（財防〔2019〕18號）中指出：工資及勞務(wù)費是指在項目研究、試制過程中，項目承擔(dān)單位支付給參與項目研究的本單位職工的工資、獎金、津貼、補(bǔ)貼等工資性支出以及支付給參與項目研究的其他人員的勞務(wù)費用[2]。

《裝備科研價格審核》中明確：對高等院校從事國防科研項目研制人員的工資、獎金、津貼、補(bǔ)貼和職工福利費等工資性支出可根據(jù)國家規(guī)定的標(biāo)準(zhǔn)以及實際參加科研項目人員情況，合理計入國防科研項目成本，但不包括高新津貼、軍崗津貼、上級撥付的專項獎勵費用和應(yīng)由利潤支付的年終獎金等。

（二）地方高等院校工資及勞務(wù)費審核工作現(xiàn)狀

《裝備價格學(xué)》（第二版）指出軍隊單位、高等院校以及執(zhí)行《科學(xué)事業(yè)單位財務(wù)制度》的科研事業(yè)單位，不計列工資性支出，必須發(fā)生的勞務(wù)費用按參與研究的標(biāo)準(zhǔn)人數(shù)、實際工資水平及國家有關(guān)標(biāo)準(zhǔn)確定[3]。由于軍隊人員費用由國家全額保障，高等院校工資來源除財政撥款外還有學(xué)費收入，中國科學(xué)院的事業(yè)費國家已經(jīng)給予了足額保障，因此這些單位的工資性費用不能在國防科研經(jīng)費中計列。

根據(jù)各項法規(guī)要求，地方高等院校工資及勞務(wù)費主要由三部分組成：一是碩士研究生、博士研究生、博士后的助研津貼；二是參與項目外聘人員的勞務(wù)費；三是高端人才年薪（此項在預(yù)計成本中單列，不作為本文測算的范圍之內(nèi)）。地方高等院校的工資及勞務(wù)費不計列工資性支出，按照參與研究的標(biāo)準(zhǔn)人數(shù)和實際工資水平測算，但在當(dāng)前的審核工作中，具體的參研人數(shù)和工資標(biāo)準(zhǔn)在立項報告中一般不會明確，一是在實際操作中難以確認(rèn)具體參研的學(xué)生和外聘人員人數(shù)；二是各高校助研津貼和外聘人員工資標(biāo)準(zhǔn)不同，尤其是在預(yù)先研究項目中難以核定具體情況。因此，在實際審核工作中，地方高校的工資及勞務(wù)費審核常常存在一些爭議，需要合理的數(shù)據(jù)和科學(xué)的手段進(jìn)行創(chuàng)新發(fā)展。

二、地方高等院校工資及勞務(wù)費測算模型構(gòu)建

（一）變量的選擇與數(shù)據(jù)來源

1.變量的選擇

構(gòu)建地方高等院校工資及勞務(wù)費測算模型，應(yīng)考慮項目各項成本費用之間的關(guān)聯(lián)，本文依據(jù)《國防科研試制費管理辦法》，鑒于變量的合理性、可行性原則，在咨詢相關(guān)專家的基礎(chǔ)上，被解釋變量為工資及勞務(wù)費（Wages），選取了3個自變量：①材料費與專用費之和（Materials）；②外協(xié)費（Outsourcing）；③項目總經(jīng)費（Total）。各個變量定義見表1。

2.數(shù)據(jù)來源

本文數(shù)據(jù)來源于近五年部分科研項目財務(wù)驗收報告，共得到54個項目樣本，涉及21所高等院校：北京大學(xué)、北京工業(yè)大學(xué)、北京航空航天大學(xué)、北京理工大學(xué)、電子科技大學(xué)、東南大學(xué)、復(fù)旦大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)、河北工業(yè)大學(xué)、華東理工大學(xué)、華中科技大學(xué)、南京大學(xué)、南京航空航天大學(xué)、南京理工大學(xué)、清華大學(xué)、四川大學(xué)、西安電子科技大學(xué)、西安工業(yè)大學(xué)、西北工業(yè)大學(xué)、長春理工大學(xué)、浙江大學(xué)，數(shù)據(jù)可行性、可信度高。

（二）數(shù)據(jù)異常值剔除

國際上常推薦采用格拉布斯（Grubbs）準(zhǔn)則法進(jìn)行數(shù)據(jù)剔除異常值處理[4]。

1.求出擬似異常值

3.異常數(shù)據(jù)的識別與剔除

將G（0.01，54）與Gmin和Gmax進(jìn)行比較，因為Gmax為4.5872，大于臨界值G（0.01，54）的3.388，而Gmin為0.7281，小于臨界值G（0.01，54）的3.388，則當(dāng)取顯著性水平α=0.01時（置信度為99%），Gmax對應(yīng)的最大值數(shù)據(jù)為40.23%（即序號37），根據(jù)異常值的統(tǒng)計學(xué)原理，此時的Gmax所對應(yīng)的數(shù)據(jù)在所有數(shù)據(jù)中屬于異常值，本文計算中對其進(jìn)行剔除。

4.重復(fù)識別及剔除異常值數(shù)據(jù)

在第一輪的異常數(shù)據(jù)識別與剔除步驟中將40.23%所對應(yīng)的數(shù)據(jù)剔除之后，對其他的53組數(shù)據(jù)再次進(jìn)行識別與剔除，余下53組數(shù)據(jù)中的最大值為29.95%，其Gmax為3.8556，仍大于G（0.01，53）的3.361（這時的數(shù)據(jù)個數(shù)n為53），視為異常值，應(yīng)予以剔除。第二輪剔除29.95%（即序號53）后，剩余數(shù)據(jù)的最大值為25.77%，其Gmax為3.5796，大于G（0.01，52）的3.353（這時的數(shù)據(jù)個數(shù)n為52），視為異常值，應(yīng)予以剔除。第三輪剔除25.77%（即序號42）后，剩余數(shù)據(jù)的最大值為23.17%，其Gmax為3.4416，小于G（0.01，51）的3.345（這時的數(shù)據(jù)個數(shù)n為51），說明數(shù)據(jù)中已不存在異常值，結(jié)束異常值的識別與剔除。

（三）多元回歸分析

1.模型構(gòu)建

在剔除異常值后剩余51組數(shù)據(jù)，本文擬采用50組數(shù)據(jù)進(jìn)行多元擬合，余1組數(shù)據(jù)用于進(jìn)行模型驗證?？紤]到各個自變量之間影響復(fù)雜，本文采用普通最小二乘法逐步做多元線性回歸，用計量學(xué)軟件Stata12.0實現(xiàn)回歸[5]。具體操作為，在Com‐mand命令框中鍵入以下命令：sw regress Wages Materials-Total，pr（0.1），即得到工資及勞務(wù)費（Wages）與材料費與專用費之和（Materials）、外協(xié)費（Outsourcing）、項目總經(jīng)費（Total）之間的線性回歸關(guān)系，結(jié)果見表2。

2.模型修正

由Stata模型回歸結(jié)果可以看出，本次回歸共選取了50個樣本進(jìn)行分析，最終的模型F值（3，47）=143.37，P值（prob>F）=0.0000，從回歸的整體上看，此模型的顯著水平非常高，有極強(qiáng)的統(tǒng)計學(xué)意義。在模型進(jìn)行回歸計算的過程中，一共對變量進(jìn)行了3次回歸，逐步得出最終的回歸結(jié)果。該模型的可決系數(shù)（R-squared）=0.9034，模型的校正可決系數(shù)（Adj R-squared）=0.8971，因此，模型對于選取的樣本數(shù)據(jù)具有較好的解釋水平，具體情況見表3。

綜上，采用最小二乘法的回歸模型方程為：Wages=-0.097017×Materials-0.178057×Outsourcing+0.160023×Total+1.668962

即工資及勞務(wù)費=0.1600233*×總經(jīng)費-0.0970171×（材料費+專用費）-0.1780567×外協(xié)費+1.668962，由于總經(jīng)費=材料費+專用費+外協(xié)費+工資及勞務(wù)費+其他費用（其他費用指項目總經(jīng)費中扣除材料費、專用費、外協(xié)費、工資及勞務(wù)費的部分），故回歸模型方程可以推導(dǎo)為工資及勞務(wù)費=0.07500946×（材料費+專用費）-0.0214689×外協(xié)費+0.19050921×其他費用+ 1.97423095，簡化模型為工資及勞務(wù)費=7.50%×（材料費+專用費）-2.15%×外協(xié)費+19.05%×其他費用+1.9742。

3.被解釋變量擬合值預(yù)測

依據(jù)樣本得到以上的多元回歸方程，再計算出因變量預(yù)測的擬合值，一般可以用于預(yù)測未來。在Command命令的文本框中鍵入如下命令：rvfplot，即生成數(shù)據(jù)殘差與被解釋變量的散點圖像，如圖1所示。在圖像中，可以看出，絕大部分的殘差值在0的周圍波動，并沒有隨著擬合值的不同而發(fā)生大面積的波動，因此可以說明，本組數(shù)據(jù)很可能不存在異方差。

4.異方差的檢驗

本文使用WHITE檢驗和BP檢驗兩種檢驗方式對數(shù)據(jù)線性擬合的結(jié)果進(jìn)行檢驗，在Command命令的文本框中鍵入estat imtest，white和estat hettest，iid，得到表4中的檢驗結(jié)果，兩種檢驗方法檢驗同一個擬合結(jié)果，P值均大于0.05，顯示擬合結(jié)果是較為顯著的，從而可推斷模型擬合的結(jié)果很可能不存在異方差，所以暫時不采用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)差的方式再對數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸擬合。

通過以上采用的最小二乘法逐步進(jìn)行線性回歸，可以發(fā)現(xiàn)被解釋變量高等院校的工資及勞務(wù)費（Wages）與材料費與專用費之和（Materials）、外協(xié)費（Outsourcing）、項目總經(jīng)費（Total）之間存在較為顯著的關(guān)系：其他費用（指項目總經(jīng)費中扣除材料費、專用費、外協(xié)費、工資及勞務(wù)費的部分）對高等院校的工資及勞務(wù)費起正向關(guān)系，當(dāng)其每增加一個單位，高等院校的工資及勞務(wù)費將增加0.19050921個單位；材料費與專用費之和（Ma‐terials）對高等院校的工資及勞務(wù)費起正向關(guān)系，當(dāng)其每增加一個單位，高等院校的工資及勞務(wù)費將增加0.07500946個單位；外協(xié)費（Outsourcing）對高等院校的工資及勞務(wù)費起負(fù)向關(guān)系，當(dāng)其每增加一個單位，高等院校的工資及勞務(wù)費將減少0.0214689個單位。此外，高等院校的工資及勞務(wù)費（Wages）也可能與其他某些因素之間存在關(guān)系，但是從擬合結(jié)果來看，關(guān)系不是很顯著，因此本文暫不對其他變量進(jìn)行說明。

5.變量分析

利用Stata12.0，在Commend文本框中鍵入：factor Wages - Total，pcf，便可以對構(gòu)成影響被解釋變量高等院校工資及勞務(wù)費的各個變量進(jìn)行主成分分析，結(jié)果如表5所示。LR檢驗的卡方值為292.34，P值為0.0000，模型非常顯著，可以看出本文選取的4個因子中，前2個因素（材料費與專用費之和、外協(xié)費）對工資及勞務(wù)費累計方差的貢獻(xiàn)率（Proportion）為97.23%，表示本文應(yīng)用的數(shù)據(jù)中97.23%的信息可以通過擬合模型進(jìn)行解釋。

6.模型驗證

被檢驗組數(shù)據(jù)為工資及勞務(wù)費7.59萬元，材料費與專用費之和為24.42萬元，外協(xié)費為33.31萬元，其他費用為21.61萬元（其他費用指項目總經(jīng)費中扣除材料費、專用費、外協(xié)費、工資及勞務(wù)費的部分）。應(yīng)用模型工資及勞務(wù)費=7.50%×（材料費+專用費）-2.15%×外協(xié)費+19.05%×其他費用+1.9742，將變量代入，測算工資及勞務(wù)費為7.21萬元，較實際工資及勞務(wù)費相差5.01%，與實際水平相當(dāng)，故驗證模型基本合理。

三、結(jié)論及建議

（一）結(jié)論

1.構(gòu)建了地方高等院校工資及勞務(wù)費測算模型

本文通過分析當(dāng)前地方高等院校工資及勞務(wù)費審核工作現(xiàn)狀，明確梳理現(xiàn)實問題，采集大量詳實的軍工項目財務(wù)驗收數(shù)據(jù)，在對數(shù)據(jù)處理分析的基礎(chǔ)上，基于Stata軟件，構(gòu)建最小二乘法的回歸模型并進(jìn)行相關(guān)檢驗，提出可行的測算地方高等院校工資及勞務(wù)費的方法。

2.有效提高價格審核效率

本文基于計量經(jīng)濟(jì)學(xué)原理，科學(xué)構(gòu)建測算模型，解決了科研概算審核中的小難點，可在審核工作中實際用于測算地方高等院校工資及勞務(wù)費，也可用于對審核結(jié)果進(jìn)行驗證，使科研概算價格審核體系更加完善科學(xué)，有據(jù)可循。

3.為提高裝備價格現(xiàn)代化管理能力提供有效方法

本文創(chuàng)新方式方法，以歷史發(fā)生數(shù)據(jù)為未來工作做支撐，以具體量化的模型及現(xiàn)代化的手段提高裝備價格管理能力，且模型可在更多的審核數(shù)據(jù)支撐下不斷迭代升級，更加準(zhǔn)確可行。

（二）建議

1.在實際審核工作中，可酌情考慮提高科技人員積極性

在調(diào)查中了解到，目前對于地方高等院校來說，承擔(dān)的軍隊科研項目以研究類為主，注重人的價值，故在貫徹總體低成本理念的前提下，可酌情考慮工資及勞務(wù)費，以提高高?？蒲腥藛T的積極性。

2.軍隊科研項目可視情參照自然科學(xué)基金項目對高校科研人員工資的管理方式

一是高校承擔(dān)自然科學(xué)基金項目，其工資及勞務(wù)費構(gòu)成與軍隊科研項目大體相同，但自然科學(xué)基金項目費用之間自由度較高，實際科研工作中更加便捷；二是依據(jù)《國家自然科學(xué)基金項目資助經(jīng)費管理辦法》（財教〔2002〕65號）規(guī)定，面上項目勞務(wù)費不得超過總經(jīng)費15%，重點項目、重大項目及各類專項的勞務(wù)費不得超過總經(jīng)費的10%，測算方式較為直接，科研人員報價可行性高。AFA

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（審稿：陳莉萍編輯：張春紅）