对财税科学发展指数的进一步运用研究*——简化表达与制约因素寻找

郭小东，刘彦军

一、引 言

政府部门运行效果的衡量评价向来都是极具挑战的问题。塞里格曼(Seligman，1926)、魏斯曼(Wiseman，1934)、布朗(Brown，1998)、斯蒂格利茨(Stiglitz，1999)等不同时代的经济学家都论述过公共部门运行效果评价的困难性问题。这种困难性主要源于公共部门运行中存在着政府职能的复合性、公共政策目标的多元性、公共决策参与主体的复杂性、公共产品效用的多维性、公共产出的无形性等众多因素。为了应对、解决这些难题，不论是理论界还是实际部门都做出了大量的努力，使人们对公共部门运行评价的认识不断趋于深化，应对的能力得到不断加强。

针对中国现实，我们已经运用层次分析法构建了我国“财税科学发展指数”(郭小东等，2010)，为我国财政和税收运行状况的分析评价提供一个可适用于多目标决策、复合职能分析的综合性指标。然而对此所做的研究，至少仍有两个主要方面需要继续展开。

一方面，关于指数年度序列的延续表达问题。若数据采集条件没有变化，我们前期所构建的财税科学发展指数是可以持续计算年度序列的;但当我们给出了1995—2006年的指数值后，遇到了数据采集条件的变化问题。这促使我们围绕三个具体方面加以权衡:其一，统计指标变化问题。由于我国正处于经济转轨期，经济社会统计指标在不断变化中。例如，从2008年开始，《中国财政统计年鉴》中的统计数据汇报发生较大改变，基本上按照公共财政的结构汇编，这意味着之前公布的部分指标从2008年后就不再编制。从1995年开始取值计算的财税科学发展指数的基础数据中，有不少指标随这类调整变得不可复得。这实际上也是我们初期的指数序列只计算到2006年的现实原因。但是，若因这些变化而放弃指数的后续计算，诚非我们所愿，编制这类指数的现实意义毕竟是相当明显的。其二，指数计算的“功”“效”关系问题。财税科学发展指数计算中所采用的评价指标共有30个，范围涵盖经济、社会、环境等各个方面，每个指标的最终得分计算需要依靠更多的原始数据来完成，计算过程颇为繁杂。当新的年度数据公布后，为了计算该年指数值，之前所进行的所有计算工作都要重新进行，工作量之大可想而知。在此情况下，面对统计指标的变化，若每年都权宜性地另找一些“近似数据”去替代已消逝的指标，几年下来，整个指数的基础数据构成将面目全非，指数年度序列的一致性将不复存在。与其用大量计算工作换来信度不断下降的指数序列，不如等将来统计指标体系稳定后，经统一调整再作计算，然后设法使新旧指数合理衔接。其三，寻找替代指标作为过渡手段问题。在所公布的指标体系尚未基本稳定前，不论是出于数据不可再获得的原因，还是出于繁重计算“得失权衡”的原因，为了保持指数年度序列的持续性，都需要先为财税科学发展指数的计算寻找一些新的、较为简化的替代性数据作为过渡。这样，既可实现指数年度序列的较简易延续，也可待将来能够用稳定的新指标体系重新大规模计算时，为新指数与旧指数的衔接打下基础，以便两种数据对接时可以有一个较为可靠的参照系统。

另一方面，关于指数的开发运用问题。构建“财税科学发展指数”的基本目的，除给出年度指数值，以显示按科学发展标准各年财税运行所达到的总水平，以及对历年总水平的变化状况进行比较外，就是通过对构成指数的内部数据分析，找出财税运行中的“短板”。我们设计财税科学发展指数时，已考虑了利用指数作为分析工具，寻找财税运行“短板”的功能，而且，我们认为，这也是国内同类研究中需要注重加强的地方。例如，按我们检索，郭亚军等(2003)通过财政支出规模、结构和效果三类指标用“拉开档次”综合评价法对我国1994—2001年财政支出状况进行评价;徐一心等(2005)通过财政支出总体和分类指标体系，采用多变量综合评价方法对乐山市2003年财政支出总体和两种分类支出绩效进行了测算;张清廉等(2009)通过设定经济、收入分配、居民生活等9类24个评价指标，运用多元统计因子分析法对我国2005年30个省(自治区、直辖市)的财政支出绩效情况进行了实证分析;武辉等(2010)根据财政收入、支出、结构三类指标构建评价指标体系，通过主成分分析法对山东省下属的10个地级市的公共支出综合绩效进行了评价。这些分析各有特点，各有建树，但均采用主观或客观分析方法得出最终的评价对象排序，而未能找出运行主体的不足之处。对此，我们认为，要使这类研究具有更明显的现实意义，就须加强对“短板”的寻找，进而针对这些“短板”提出改进建议，以便为财税运行科学水平的不断提高发挥积极作用。本着这种信念，按照财税科学发展指数构成特点，我们认为，基于次约束的模糊评价方法为实现这一目的提供了可资运用的框架。在我国学术研究中，高宏等(1997)提出了次约束概念，利用模糊数学中权优异度与权次异度的概念和方法，得出了一种模糊综合评判方法。符林等(2008)运用次约束经济评价模型，通过次约束评价结果与无约束评价结果的对比，有针对性地找出影响特定年份经济发展不合理的因素，解决了以往综合评判方法中好的因素与坏的因素作用抵消影响评价结果的问题，并通过不同的次约束与无约束评价结果的分别对比，找到影响经济发展的敏感因子，揭示了限制经济发展的“瓶颈”因素。本文准备将次约束模糊评价模型引入到公共部门绩效评价中，用其来寻找公共部门运行中的“短板”。

针对如上提出的“财税科学发展指数”研究中需要继续进行研究的部分，本文的研究目的主要有两个:一是寻找替代性变量作为过渡变量，用以较准确地描述2006年以后指数的走势。基本思路是联系影响“财税科学发展指数”变化的主要因素，通过对这些影响因素的数据拟合，来形成财税科学发展指数在时间序列上的趋势预测公式，实现指数的延续表达。二是通过基于次约束模糊评价模型的运用，找到政府在科学发展目标下，财税体制运行的不足之处，进而提出相应的政策建议。

二、“财税科学发展指数”的趋势预测

趋势预测法实质上是将研究对象作为因变量，将影响研究对象的主要因素作为自变量，利用回归分析的原理，根据历史数据的时间序列找到一条趋势线，然后按此趋势线进行预测。其可以表示为:

其中，Y表示研究对象，x1、x2、x3等表示影响因素。

(一)“财税科学发展指数”的主要影响因素及其对应指标的选择

科学发展观是一种全方位价值维度的系统发展观，是在充分了解中国现实状况基础上提出的，从经济系统、社会系统和生态环境系统协调发展角度上对发展规律的总结。财税科学发展指数的构建是根据科学发展的内涵，从统筹城乡发展、统筹区域发展、统筹经济社会发展、统筹人与自然和谐发展、统筹国内发展和对外开放等“五个统筹”全面展开的。它反映了政府在协调经济、社会、环境这三个系统之间的协调发展而做的努力及其所产生的效果。因此，影响财税科学发展指数走势的因素应该来自四个方面:一是社会和谐发展的状态;二是自然与人类和谐发展状态;三是经济自身发展状态;四是政府在协调这些关系时所做的努力。根据这四方面的设定，结合构建财税科学发展指数所采用的原始指标，我们做如下一些指标筛选工作:第一，将原始指标分类归纳，按照上面所提四方面影响因素将原始指标分类，形成四类指标。第二，对每个指标与财税科学发展指数进行相关性分析，将不相关指标剔除。第三，将一些指标根据分类依据进行合并。例如，第四类指标是政府协调三个系统发展所作努力，反映为政府在相关领域的支出份额，包括政府对教育的支出份额，对医疗的支出份额，对农业的支出份额等等，合并过程是将这些支出份额进行加总，形成描绘政府努力程度的一个总指标。第四，根据指标数据的客观性和可获得性，对一些相近的指标进行筛选，如对描述社会和谐发展状态指标的选择。社会和谐发展状态主要由社会公平程度反映，公认的反映指标为基尼系数，但基尼系数计算没有公认公式，不同学者所做结果偏差很大，因而不适宜将其作为直接的影响因素变量。学者认为，全国居民总体收入差距可分解为城乡之间、城镇内部、农村内部以及地区之间居民收入差距四个部分。陈宗胜(2002)利用1988年至1999年基尼系数的分解得出:就几种收入差距分别对全国居民收入差距的贡献度来说，城乡差别的贡献率最大，其从1988年的48%上升为1999年的56.8%，因此，城乡间收入差距一定程度上可以反映整个社会收入公平问题。城乡收入差距可由城乡收入比表示，其计算公式为:srb=农村人均收入/城市人均收入，srb取值越大，代表社会越公平。由于其计算数据均可从统计年鉴中获取，具有易获取性和客观性特征，因此，为了获得客观、稳定的社会公平程度的反映，本文选取城乡收入比(srb)来替代基尼系数，反映社会公平程度。第五，将经过筛选后的四类指标进行组合，对财税科学发展指数进行回归检验分析，从中找到拟合程度最好的指标组合。

经过上面一系列指标筛选工作，最终选取四个指标作为财税科学发展指数的拟合指标，分别为城乡收入比、单位GDP能耗、GDP、政府科学支出份额。其中，城乡收入比是农村人均收入与城市人均收入的比值;单位GDP能耗是每万元GDP所耗费标准煤吨数;GDP是国内生产总值，考虑其绝对数值较大，对其取自然对数进行平滑;政府科学支出份额是政府在农业、教育、医疗、社会保障这四项支出占财政支出的总比重。各项指标具体如表1所示。

表1 财税科学发展指数的拟合指标影响因素

(二)“财税科学发展指数”时间序列拟合

根据如上指数拟合指标的选择分析，可构建“财税科学发展指数”拟合模型，用kxidex表示指数，模型形式如下:

其中，c表示常数项，b1、b2、b3、b4 代表系数，e代表残差。

财税科学发展指数值由前期研究所得，各项影响因素指标取值根据《中国统计年鉴》相关数据整理获得，各项指标样本范围为1995—2006年，利用stata10软件进行回归分析，得到结果如表2所示。

表2 “财税科学发展指数”拟合模型回归结果

从回归结果看出，各项影响因素指标高度显著，除kxzcfe在5%水平显著外，其余各解释变量都在1%水平显著，说明解释变量的选取是非常恰当的。同时，模型整体R2达到87.1%，调整后R2达到79.72%，说明目前所选解释变量已经解释指数绝大部分内涵。为确认模型设定正确性，对残差进行正态性检验，发现不能拒绝残差符合正态分布假设。以上分析表明，拟合模型的设定是合理的。因而，我们可以根据回归结果确定“财税科学发展指数”拟合模型为:

根据拟合模型，计算财税科学发展指数1995—2009的年度序列，用kxidex(yc)表示，将其与最初1995—2006年的年度序列(kxidex)相比较，结果如表3所示。

表3 财税科学发展指数的拟合值与真实值比较

根据表3结果，将其绘制成年度走势图，如图1所示。

图1 财税科学发展指数走势及趋势预测走势图

从图1可见，指数的趋势预测走势与实际走势拟合状况非常良好，进一步验证了拟合模型设定的合理性。根据拟合值走势，可以发现2007—2009年间，财税科学发展指数继续走高，2009年已经达到0.606，说明在科学发展观的指引下，财税部门的科学发展水平不断提高。

三、基于“财税科学发展指数”基础上的政府部门运行不足因素分析

(一)基于次约束的模糊评价模型原理

1.基本概念

优向量和次向量。

假设某项评估通过n项指标对m个对象进行评估。则可定义评价指标的优向量Wα、次向量Wβ为:

优隶属度向量、次隶属度向量和次约束。

对评价指标数据进行模糊隶属度评分后，对应于优向量Wα和次向量Wβ有优隶属度向量yα和次隶属度向量yβ。

将n个评价指标集合记为:R，R={R1，R2，…，Rn}，对集合 R 的非空子集 Rk={R1，R2，…，Rt}，1≤t≤n。则可得评价指标的次约束yRk为:

次约束是对次向量的扩展，对于任意一个非空子集 Rk={R1，R2，…，Rt}，1≤t≤n，当 t=n时，所得次约束即为次向量。次约束就是从n个评价指标中任取t个评价指标(1≤t≤n)，用这t个评价指标的最差隶属度组成次约束隶属度向量。

权优异度、权次异度和从属于次约束向量的权次异度。

设yi为第i个评价对象的隶属度向量，为:

第i个评价对象的隶属度向量与优隶属度向量之间的欧式权距离d(yi，yα)，与次隶属度向量之间的欧式权距离d(yi，yβ)，与次约束隶属度向量的欧式权距离d(yi，yRk)分别为:

权优异度描述了评价对象指标与优向量的距离或是差异程度;权次异度描述了评价对象指标与次向量的距离或是差异程度;从属于次约束向量的权次异度描述了评价对象与次约束向量之间的距离或差异程度。

2.评价模型的建立

以评价对象的权优异度和权次异度的加权平方和最小来构建目标函数，为:

其中，L=P+1，P为次约束组的个数，1/L为权优异度处的加权，其目的是为了避免求解的优属度受所选次约束的个数影响。

把式(13)式(14)式(15)代入到式(16)，然后在式(16)中分别关于求导数得到方程组，求解后得到模型的最优解为:

3.评价机理

根据式(17)可计算出评价对象在无约束条件下以及在引入各个次约束条件下的最后得分。如何对这些得分进行比较，进而得出对评价对象的科学评价以及找出影响评价的制约因素呢?可以从三个方面来进行比较。

第二，对于同一评价对象，比较其在无约束条件下与在各个次约束条件下的得分，从而确定影响该评价对象的制约因素。当次约束条件下得分大于无约束条件下得分时，该次约束为优势因素;当次约束条件下得分小于无约束条件下得分时，该次约束为劣势因素。

第三，不同年份在某一次约束条件下得分与无约束条件下得分的差额进行比较，可以描绘该次约束因素的改善幅度。

(二)基于“财税科学发展指数”计算过程的次约束模糊评价模型构建思路

基于次约束模糊评价模型的构建中，次约束选择是极其重要的一步，因为次约束代表了影响指数走势的选定因素。而“财税科学发展指数”的计算是基于层次分析法展开的，在整个计算过程中分为四层，即目标层、准则层、指标层和结果层。在这样一种结构中，可以构建两种不同性质的次约束模糊评价模型。第一种以准则层中的各项准则作为次约束来构建模型，通过对其分析，可以从准则层面找到影响指数走势的不足之处。第二种以某一准则层下所包含具体指标作为次约束，而将该准则走势作为评价目标，通过对该模型的分析，可以找到影响该准则走势的不足之处。本文将这两个模型结合起来，构建双层次的次约束模糊评价模型。先以准则层中的“五个统筹”分别作为次约束，分析寻找哪一方面的“统筹工作”是指数整体走势的“短板”，哪一方面的“统筹工作”是指数整体走势的优势因素。在完成这项工作后，再针对每一项“短板”或是优势因素，以其各自所包含的指标作为次约束，分析各个指标对具体准则的影响，进而找到影响指数走势的具体的、细化的影响因素并据此提出相应的解决措施。

(三)“五个统筹”作为次约束的模型计算

从“财税科学发展指数”的计算过程可知，评价指标有30个，评价对象为1995—2006年度的科学发展状态，共12个评价对象。根据次约束模糊评价模型的原理，对每个指标下的12个取值都进行模糊隶属度处理，然后分别找到优隶属度向量和次隶属度向量。分别用评价指标体系中五个准则层即“五个统筹”作为次约束向量，形成五个不同准则的次约束组。再利用“财税科学发展指数”计算中所用的层次分析法对每个评价指标进行赋权，接下来，便可进行具体的计算。

1.评价年份与优隶属度、次隶属度以及次约束隶属度向量的欧式距离的计算

式(10)、(11)、(12)是评价年份与优隶属度、次隶属度以及次约束隶属度向量的欧式距离的计算公式。分别把各年度数据及各个指标对应的权重代入式(10)、(11)、(12)中，算得各年度与优隶属度、次隶属度以及次约束隶属度向量的欧式距离的平方，结果如表4所示。

2.各评价年份基于无约束以及各个次约束的评价模型的求解

无约束条件下优属度的求解。

式(17)是优属度的求解公式，无约束条件下，即 P=0、L=1，公式转换为:

把表4中各个年度的数据代入式(18)中，算得无约束条件下的各年度的优属度的结果如表5所示。

次约束条件下优属度的求解。

将准则层A、B、C、D、E分别作为单一次约束组，在每一单一次约束组条件下，即P=1、L=2，这时公式变为:

将表4中各年度对应数据分别代入式(19)中，算得在A、B、C、D、E 每一次约束条件下各年度的优属度的结果，如表5所示。

表4 评价年份与各隶属度欧式距离的平方和

表5 财税科学发展基于“五个统筹”次约束的优属度

根据表5数据，以年份为横坐标，各约束条件下的优属度为纵坐标得到图2。

(四)以某一“统筹”下的具体指标作为次约束的模型计算

限于篇幅，仅以“统筹经济社会发展”准则下的计算为例。“统筹经济社会发展”准则在财税科学发展指数计算的准则层中为准则层C，其下包含六个评价指标，分别为社会事业财政支出(C1)、社会保障支出(C2)、基本建设支出(C3)、经济增长(C4)、就业(C5)和收入分配(C6)。以这六个指标分别作为次约束，构建模型。在该准则下，根据层次分析法的赋权原则，可以分别对这六个指标进行赋权。余下的计算过程与上一部分的计算过程一致。最后算得的统筹经济社会发展在各年度的优属度如表6所示。

图2 基于“五个统筹”次约束的财税科学发展模糊评价图

表6 统筹经济社会发展基于六个指标为次约束的优属度

根据表6数据，以年份为横坐标，各约束条件下的优属度为纵坐标得到图3。

(五)财税科学发展的制约因素分析

从图2可以看出，无约束优属度曲线走势与该阶段“财税科学发展指数”走势相一致，可分为三个阶段。第一阶段(1995—1999年)波动较大，主要由于体制变迁和财政职能处于摸索阶段;第二阶段(1999—2003年)呈下滑走势，主要由于亚洲金融危机和长江洪水等自然灾害所造成的政府职能单一促进经济增长造成;第三阶段(2003—2006年)稳定上升，主要得益于科学发展观的提出及我国财政施政措施中包含了更多“民生财政”的内涵。

图3 基于六个指标为次约束的统筹经济社会发展评价图

根据次约束模糊评价模型的评价机理，当无约束曲线基准确立后，可以通过代表各种含义的次约束曲线与无约束曲线之间的比较来找出影响无约束曲线走势的有利因素和制约因素。由于在第一阶段财税科学发展水平由于体制变迁和财政职能处于摸索阶段的实际情况，呈现无规则大起大落特征，因此不对其做特别分析。本文着重分析1999年以来，财税在各准则条件下的运行对财税体系科学发展的影响。

1.基于“五个统筹”层面的制约因素的寻找

从图2可发现，1999—2006年期间，反映财税在统筹国内发展与对外开放运行情况的曲线始终位于无约束曲线上方，说明财税在统筹国内发展与对外开放方面的运行是财税科学发展中的一个优势因素。从其与无约束曲线之间的距离变化来看，呈现小幅上升后稳定波动状态，说明财税统筹国内发展与对外开放与财税科学发展水平的变动基本一致，财税在统筹国内发展和对外开放方面的促进作用已经形成了一种长效机制。

反映财税统筹城乡发展的曲线在这一阶段变化比较复杂。1999年位于无约束曲线下方，2001年又达到了无约束曲线上方，紧接着2002年又再次到达无约束曲线下方，然后继续向下运行，2003年到达了这段时间范围内的最低点。从2003年开始，统筹城乡发展曲线出现了快速上行的趋势并在2006年又重新回到了无约束曲线上方。曲线变化的复杂性也反映出了财税统筹城乡发展工作的复杂性。在这一阶段，财税统筹城乡发展总体上反映为财税科学发展的制约因素，但是从2003年开始，这种制约在快速减弱，这点从2003年后两条曲线之间距离的变化就可得到清晰的验证，最终到2006年，统筹城乡发展成为财税科学发展的优势因素。这说明2003年以来财税体系在统筹城乡发展方面所做的工作是卓有成效的。

反映统筹区域发展和统筹人与自然发展的曲线变化规律相似。从1999年开始，曲线出现了明显下滑，且位于无约束曲线的下方与无约束曲线的距离越来越大，到2004年，统筹区域发展曲线达最低点并从此开始上升，而统筹人与自然发展曲线则在2001年就到达最低点并从此开始上升。曲线开始上升后，它们与无约束的曲线的距离逐步缩小，但始终位于无约束曲线下方，说明统筹区域发展和统筹人与自然发展都是财税科学发展的制约因素，但这种制约开始时逐步加强，达到拐点后开始减弱。这反映出在该阶段后期，财税体系在这两方面的工作取得了不错的效果。

反映财税统筹经济社会发展的曲线在该阶段变化相对平稳。曲线从1999年开始逐步下降，2001年到达最低点，此后逐步上升，并且曲线始终位于无约束曲线下方。重要之处在于该曲线与无约束曲线之间距离处于一种逐步扩大趋势，且在2006年位于所有曲线的最下方。这说明财税在统筹经济社会发展方面的工作成效不大，它已经成为影响财税科学发展的最大的制约因素。

2.对制约因素的进一步细化分析

从上面分析可知，财税在统筹经济社会发展方面的不足已经成为财税科学发展的最大制约因素。对于何种因素导致财税在统筹经济社会发展方面产生不足，可以通过图3中财税统筹经济社会发展基于六个所属指标的次约束模糊评价走势图来分析。从图中可以看到，C0曲线代表无约束时走势，其在2000年以前呈上升状态，2000年开始，走势持续下降，与统筹经济社会发展为最大制约因素的结论相一致。以C1、C3、C5、C6为次约束的曲线，2002年以来就位于无约束曲线C0的下方，说明这四项因素已经成为财税统筹经济社会发展的主要制约因素。

C1代表以社会事业财政支出为次约束的曲线，其走势长期位于7条曲线的下方，且与无约束曲线的距离始终很大，说明财政在社会事业(文教、科学、卫生)方面支持不足一直是导致财税统筹经济社会发展欠缺的一个最主要因素。2006—2009年，财政在社会事业方面的支出份额为18.37%、23.69%、23.95%、24.33%，可发现，2007年后财政在教科文卫等社会事业方面支出份额大大增加，说明该项因素的制约作用正在逐步减弱。

C3代表以财政基本建设支出为次约束的曲线，其走势从1999年以来急速下滑，2006年下滑到最低点，表面看，已经成为一个很强的制约因素。然而对于这项因素的分析应该结合我国财政体制改革和经济发展状态来进行。1998年我国已经明确财政体制改革目标是建立公共财政体制，在该目标下，财政职能发生了很大变化，最明显的是生产建设型财政向公共服务型财政转换。在这种背景下，政府直接支持经济建设的基建支出难免会在调整中受到影响，反映到图上就是C3曲线从1999年开始快速下滑，但这并不意味着政府放弃了对经济建设的支持，而是更多地通过完善市场体制，由市场机制来推动经济发展。事实上是我国经济一直保持快速发展，2010年我国GDP增长率仍达10.2%，因此财政在基本建设方面支出不足并不是制约财税统筹经济社会发展的制约因素。

C5代表以就业率为次约束的曲线，其走势从2000年开始快速下降，2003年时，达到最低点，之后出现上升，但仍处于无约束曲线下方，说明它仍是一个制约因素。2006—2009年，我国城镇失业率分别为 4.1%、4.0%、4.2%、4.3%，可以发现失业情况没有好转，反而有上升趋势，因此失业问题对统筹经济社会发展的制约并没有减轻，反而有加重倾向。

C6代表以收入分配状况为次约束的曲线，其走势从2000年以来持续下跌，2006年跌到最低点，说明收入分配状况恶化已经成为制约财税统筹经济社会发展的最大制约因素。由于没有反映收入分配状况指标基尼系数在最近几年的权威估计数值，所以我们利用城乡收入差别来近似替代基尼系数以观察我国收入分配状况，用农村人均收入与城市人均收入之比来表示，其指标在2006—2009年数值分别为 30.5%、30.0%、30.1%、30.0%。可以看出该项指标在近几年一直在低位徘徊，没有改善。因此社会收入分配不公是制约财税统筹经济社会发展的最大制约因素。

根据本部分内容可以清楚地看到，运用次约束模糊评价模型，影响财税科学发展指数的“短板”得到了相当清晰的显示，从而为我们采取针对性措施提供了依据。

四、结论与建议

通过以上分析，本文可形成如下主要结论:

第一，通过寻找替代性变量作为过渡变量，再通过对这些变量进行数据拟合，可形成财税科学发展指数在时间序列上的趋势预测公式，以实现数据获取条件变化下指数的延续表达。用这种方式构建的财税科学发展指数年度序列，实际上是分段表达的:分税制以来的1995—2006年，用指数编制所需正常数据计算;2007年至所公布的统计指标体系稳定前，通过对替代性变量的计算表达;到今后所公布的统计指标体系稳定后，按原定指数编制原则通过斟酌采取相应数据计算。按此方式表达的指数，在时间序列上完全连续，可以实现分段数字间的合理衔接。

第二，过渡阶段指数虽属权宜之计，但按此方法编制指数，不但具有较高准确性，而且具有不容忽视的开发应用价值。例如，可以把作为替代变量的“城乡收入比”和“GDP”分别看成代表“公平”和“效率”这两大基本价值取向的变量，而根据上述通过回归所得拟合模型，城乡收入比对财税科学发展指数的拉动作用显然更大，这就直接表明，要使指数得到较好表现，财税运作应在实现社会公平方面投放更多力量。

第三，在统筹科学发展实践过程中，政府财税政策应更多地注重“短板”的“修补”，这自然会带来指数的更快上升。但必须强调的是，追求指数的较快上升，绝非是一种“急功近利”式的公共政策指导思想，也绝非是某种“相机抉择”、“拆东墙补西墙”式的财税施政行为，而是对经济社会发展协调性、持续性、合理性水平提高的追求。这是由财税科学发展指数本身的性质、指数所追求的目标所决定的。

第四，就目前状况而言，“统筹经济社会发展”方面是影响财税科学发展的最大制约因素。从其曲线的变化轨迹可以看出统筹经济社会发展一直没有取得切实有效的提升，是我国财税施政中特别需要注重调节的“短板”。今后应把统筹经济社会发展放在一个比较重要的位置，引导财政资源的流入，建立财政支持社会事业发展的长效机制。在经济发展的同时加速社会发展，防止一条腿长，一条腿短的局面出现。至于统筹人与自然发展等其他方面的“短板”应如何重视，应如何针对不同制约因素采取不同的措施，由于篇幅所限，不作具体的说明。

第五，对财税施政中“短板”的修补，并非仅仅在于公共资源投放力度的增加。在加强对“短板”项目投放的同时，应注重政府支出效果的提升。因为，同样的投放量，完全可以带来不同的效果。例如，为了提高公共医疗水平，财政投放的增加无疑是必需的，但如果在公共医疗制度设置中存在“逆向补助”缺陷，导致包括低收入者在内的全社会的公共资金投放反而变成向高收入者倾斜的“特殊待遇”，就必然使资金投放的效果大打折扣，甚至带来相反的结果。

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