中国种业企业科技创新分析

Analysis of technological innovation of Chinese seed industry enterprises

摘要

为了解种业企业科技创新发展现状，基于变异系数法、科技创新发展指数、障碍度模型和面板分位数回归模型，对种业企业科技创新发展水平及影响因素进行研究，结果表明：1）种业企业科技创新发展指数在研究时段内呈现明显上升的态势；2）创新环境和创新投入指标的障碍程度呈现先增加后下降的趋势，创新产出的障碍程度呈现明显增长的趋势，创新绩效对种业企业科技创新发展的障碍程度呈现波动中下降的趋势；3）农业R&D投入、市场集中度和供应链集中度对种业企业科技创新发展能力各个分位点的影响作用均正向显著，但三大要素回归系数的变化趋势不同。针对研究结论，最后提出三点对策建议，旨在更好提升种业科技创新发展水平。

Abstract

In order to understand the status quo of scientific and technological innovation development of seed industry enterprises， based on the coefficient of variation method， scientific and technological innovation development index， obstacle degree model and panel Quantile regression model， the level of scientific and technological innovation development of seed industry enterprises and its influencing factors were studied. The results showed that： 1） The scientific and technological innovation development index of seed industry enterprises showed an obvious upward trend in the research period； 2） The degree of obstacles to the innovation environment and innovation input indicators showed a trend of first increasing and then decreasing， while the degree of obstacles to innovation output showed a significant growth trend. The degree of obstacles to the development of scientific and technological innovation in seed industry enterprises by innovation performance displayed a fluctuating downward trend； 3） The impact of agricultural R&D investment， market concentration， and supply chain concentration on the technological innovation development ability of seed industry enterprises at various quantiles was positively significant， but the trend of the regression coefficients of the three major factors was different. Based on the research findings， three countermeasures and suggestions are proposed to better enhance the level of technological innovation and development in the seed industry.

Graphical abstract

关键词

种业企业 / 科技创新 / 面板分位数回归 / 提升对策

Key words

seed industry enterprises / scientific and technological innovation / panel quantile regression / promotion countermeasures

企业是创新的主体。党的二十大报告指出，创新是第一动力，深入实施创新发展战略。《国家创新驱动发展战略纲要》1

1 2016年5月，中共中央、国务院发布《国家创新驱动发展战略纲要》，为加快实施国家创新驱动发展战略做出部署。

中指出创新是引领发展的第一动力，要通过科技创新支撑引领产业发展。党的十九大以来，党中央坚持把科技创新摆在国家发展全局的核心位置，增强企业科技创新动力，不断完善科技创新体系。种业作为国家战略性和基础性的核心产业，种业高质量发展是保障粮食安全的根本^［1］。中央经济工作会议和中央农村工作会议中多次强调要打好种业翻身仗，重点发挥企业的创新引领作用。2021年中共中央全面深化改革委员会第二十次会议审议通过的《种业振兴行动方案》中强调要大力推进种业创新攻关，扶持优势种业企业的发展，建立健全商业化育种体系，培育具有国际竞争力的种业龙头企业。种业企业提高自主创新能力是中国种业实现科技自立自强的关键一步。目前，种业问题已成为农业领域关注的重点问题，种业科技创新发展对于有效落实种业振兴方案具有重要意义^［2］。那么，目前中国种业企业科技创新发展水平如何？影响中国种业企业科技创新发展的内部因素和外部因素有哪些？识别上述问题对于提升种业企业科技创新水平，有效落实种业振兴方案均具有重要意义。

1　文献综述与研究框架

1.1　种业企业科技创新能力发展现状

我国不断加强种业创新体系建设，加大种业提升项目工程投入，种业发展取得了明显的进步，但仍存在种业企业创新能力不强的问题^［3］；中国种业发展与发达国家相比仍存在差距，商业化育种体系尚未有效建立，企业的创新水平有待提高^［4］；中国种业发展较快，但在企业科技创新方面和国际竞争力方面仍有较大提升空间^［5］；企业是商业化育种体系的主体，但在发展过程中存在创新链与产业链融合不紧，科技创新成果转化应用不足的问题^［6］；随着种业企业兼并重组的步伐加快，种业企业不断发展，但仍存在着种业企业核心竞争力不足，科技创新体系不健全等问题^［7］；种业市场中存在产学研脱节严重，科技创新水平不高等问题^［8］，应建立健全以企业为主体的农作物种业政策支持体系，提高种业创新水平，实现国内种子企业良性发展^［9］。

1.2　企业科技创新能力评价研究进展

科技创新能力是衡量企业可持续发展的重要方面，目前已较多应用在企业的创新能力评价中。通过构建创新评价体系并对研究主体进行评价已成为研究创新能力的基本范式，如刘建明等^［10］从创新环境等角度构建创新能力监测指标体系并对广东省的创新能力进行评价；常洁等^［11］从资源等角度构建指标体系并对科技型中小企业的创新绩效进行评价；潘娟等^［12］构建创新绩效指标评价体系并检验区域科技创新投入绩效；李露^［13］构建科技创新指标评价体系并对科技企业的创新绩效进行评价；徐维祥等^［14］基于重构的农业科技创新指标体系对中国农业科技创新水平进行测度；王丹等^［15］通过构建国家农业科技创新能力指标评价体系对金砖国家的农业科技创新能力进行评价。

1.3　企业科技创新能力的影响因素分析

随着创新驱动发展战略的不断推进，企业创新是战略中的关键一环，众多学者对影响企业创新的因素进行了深入分析。郑明等^［16］认为龙头企业的科技创新水平受政府补助等诸多创新环境要素的影响；徐伟^［17］认为研发人员占比、专利数量等创新投入和创新产出等要素对制造业企业的创新水平存在影响；徐金海等^［18］认为主营业务利润等创新绩效指标对涉农上市公司的技术创新效率存在影响。除此之外，农业流通状况^［19］、对外竞争环境^［20］、市场发展条件^［21-22］等诸多企业外部因素对企业创新发展存在显著影响。综上所述，企业科技创新发展水平是企业内部和企业外部因素共同作用的结果。

基于以上分析，众多学者已经关注到种业企业科技创新的重要性，这为本研究提供了坚实的理论基础。然而学者们对于种业企业科技创新能力研究较多侧重于理论分析层面，从实证角度出发研究种业企业科技创新能力的研究有待进一步完善；同时在对企业科技创新能力评价的文献回顾中发现，不同的指标体系侧重对象不同，缺少以种业企业为主体的科技创新能力评价体系。与此同时，2011年4月发布了《国务院关于加快推进现代农作物种业发展的意见》，首次明确了种业在国民经济中基础性、战略性核心产业地位，因此本研究选择2011年为研究起点，具有一定的代表性。基于此，本研究从创新环境、创新投入、创新产出和创新绩效4个维度构建指标体系，评价种业企业的科技创新发展能力并识别影响因素，以期为有效提高种业企业的科技创新能力，发挥种业企业创新引领作用提供对策和建议。据此，构建以下研究框架（图1）。

2　研究方法与数据来源

2.1　研究方法

2.1.1　变异系数法

变异系数法是一种权重赋权方法，该方法不受指标量纲的影响，结果较为客观，因此本研究选择该方法对指标体系进行赋权。式（1）和（2）中：CV _j 为指标j的变异系数；w_j 为指标j的权重。

\mathrm{C}{\mathrm{V}}_j=S_j/{\overline{X}}_j（1）

w_j=\mathrm{C}{\mathrm{V}}_j/\sum \mathrm{C}{\mathrm{V}}_j（2）

2.1.2　科技创新指数

科技创新发展指数可以用来反映企业的科技创新发展水平。参照孙立新等^［23］的方法，采用科技创新指数对种业企业的科技创新水平进行评价。

\mathrm{S}\mathrm{E}{\mathrm{I}}_t={\sum }_{j=\mathrm{1}}^n{y}_{ij,t}\times w_j（3）

式中：SEI _t 代表种业科技创新发展指数；w_j 代表第j个指标的权重；y_ij 为第i个上市种业企业第j个指标的标准化数值。

2.1.3　障碍度模型

障碍度模型能够识别影响种业企业科技创新发展的主要内部障碍因子，为有效促进种业企业科技创新发展提供定量参考。

H_j=\frac{F_j\times D_j}{{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}(F_j\times D_j)}（4）

式中：H_j 为指标对种业企业科技创新发展的障碍度，F_j 为因子贡献度，D_j 为指标偏离度。

2.1.4　面板分位数回归模型

Koenker^［24］提出了面板分位数回归模型，该模型优化了最小二乘回归估计的弊端，能较为全面揭示解释变量对目标函数的影响。

\begin{array}{c}{Q}_{Y_{it}}(\tau \left|X_{it}\right.)=a_i+X_{it}^T\beta (\tau ),(i=\mathrm{1,2}\dots n;\\ t=\mathrm{1,2}\dots T)\end{array}（5）

式中：Q{}_{Y_{it}}为种业企业科技创新发展指数的条件分布函数；a_i 为常数项；X_it 为解释变量矩阵；n为样本数；T为研究时间；β为不同分位数下的影响系数。

2.2　数据说明与指标体系

2.2.1　数据说明

由于农作物种子是基础性农业生产资料，与国家粮食安全的紧密性最高，是保障国家粮食的根本^［28］，同时中央经济工作讨论的种子问题较多侧重于“农作物种子”^［9］，因此本研究对象是农作物种业。2011年国家有关部门出台了一系列政策和法律法规促进种业市场逐步统一，有力保障种业企业相关权利。从2012年起，进入种业现代化发展阶段，不断推进种业发展取得种业发展取得重大突破。因此选择2011—2021年为样本期间，具有一定的代表性。样本企业来源于隆平高科、登海种业等上市种业企业。研究数据主要来源于国泰安财经金融研究数据库（CSMAR）、种业上市企业公开年报数据、《中国财政年鉴》^［25］ 《中国科技统计年鉴》^［26］ 《中国统计年鉴》^［27］、布瑞克农业数据库、各省市统计年鉴。

2.2.2　指标体系

根据指标的可获得性等相关指标选取原则，在参考众多学者指标体系构建的基础之上从创新环境、创新投入、创新产出和创新绩效4个角度构建指标评价体系。其中创新环境反映相关主体在种业企业发展过程中的支持程度；创新投入反映企业内部对科技创新的重视程度；创新产出反映研究时段内种业企业的科技创新成果；创新绩效则代表种业企业发展过程中科技创新成果的收益情况及推广情况。创新环境、创新投入、创新产出和创新绩效衡量了种业科技创新发展的全过程，能较为全面衡量种业企业科技创新发展水平，因此构建如下指标体系（表1）。

3　实证结果分析

3.1　种业企业科技创新发展指数分析

科技创新发展指数是反映企业科技创新发展水平的重要方面。利用科技创新指数的评价方法对种业企业科技创新指数进行计算，2011—2021年科技创新指数变化趋势如图2。种业企业科技创新发展指数整体呈现上升的态势，表明种业企业科技创新水平在研究时段内得到明显提高，这一定程度上反映出种业企业对于科技创新发展的重视，不断采取措施提高科技创新发展水平。其中2021年度科技创新发展增长趋势尤为明显，增长幅度高达12.5%，在研究年份中处于领先的位置。仔细分析原因不难发现，2021年度国家审议通过了种业振兴行动方案，该方案聚焦种业发展，并提出了创新攻关、企业扶优等五大行动，重点扶持优势种业企业的发展，这些措施为种业企业的科技创新创造了有利的外部环境，一定程度上助力了中国种业企业的发展。

3.2　种业企业科技创新发展能力的内部障碍因素分析

运用障碍度模型识别影响种业企业科技创新发展能力的障碍因子，二级指标的障碍程度和变化趋势如图3。从图中可以看出，创新环境和创新投入指标的障碍程度呈现先增加后下降的趋势。仔细分析原因不难发现，国家的多次重大会议上均强调了要重视种业的发展，同时地方政府及相关部门也出台了多种方案为种业企业的创新发展营造良好的环境，这些因素促使创新环境和创新投入对种业企业科技创新发展的障碍程度越来越小，也反映出国家采取的针对性措施取得了一定的效果。创新产出的障碍程度呈现明显增长的趋势，究其原因，制约中国种业科技自立自强的主要“卡点”长期集中在专利技术等种业创新产出成果方面^［3］，核心种质资源对外依存度较高，有效专利数量较少以及种业科技创新成果转化程度低等因素制约种业的发展，一定程度上造成了创新产出水平对种业科技创新发展的障碍程度较大。创新绩效对种业企业科技创新发展的障碍程度呈现波动中下降的趋势，表明创新绩效指标对种业企业科技创新发展的障碍程度呈现不断减小的趋势。种业企业创新绩效的提高能进一步保障种业创新的发展，创新绩效水平的不断提高一定程度上减少了对企业科技创新发展水平提高的阻碍。因此，在今后的发展过程中，除了要继续稳定创新环境、创新投入和创新绩效之外，还要关注创新产出水平，提高种业创新成果的落地转化能力，增强自主创新能力，减少其对种业科技创新发展的阻碍。

为了进一步识别影响种业企业科技创新发展能力的主要障碍因子，利用障碍度模型计算出研究时段内的平均障碍度，并对障碍因子进行排序，由于指标因子众多，表2仅显示了影响种业企业科技创新发展的主要障碍因子（障碍程度居于前5位的指标）及障碍度。从表中可以看出，前5位的障碍因子不断发生变化，表明影响中国种业企业科技创新发展能力的主要障碍因素在不断发生变化。具体来看，①2011—2013年，影响种业企业科技创新发展的障碍因子排序依次为I₁（研发经费规模）、O₄（获得授权专利数）、P₃（公司制种产量）、E₄（科技创新平台数）、O₂（获得植物授权新品种数），表明种业企业科技创新发展处于起步阶段，研发经费的规模对企业未来创新发展至关重要，研发经费投入不足对种业企业科技创新发展能力的障碍程度最高。②2014—2016年，影响种业企业科技创新发展的障碍因子排序依次为I₁（研发经费规模）、E₄（种业科技创新平台数）、O₂（获得植物授权新品种数）、P₃（公司制种产量）、I₂（研发人员规模），表明这一阶段研发投入不足以及科技平台数较少仍然是制约种业企业科技创新发展的主要因素。③2017—2019年，影响种业企业科技创新发展的障碍因子排序依次为O₂（获得植物授权新品种数）、I₁（研发经费规模）、O₄（获得授权专利数）、E₃（种业企业减免税额）、I₄（商业化与中体系建设投入），表明该阶段植物授权新品种数以及研发经费规模成为制约种业企业科技创新发展的主要因素，获得植物授权新品种数的障碍程度已超越研发经费规模，成为制约企业科技创新发展能力的第一障碍因素。④2020—2021年，影响种业企业科技创新发展的障碍因子排序依次为O₂（获得植物授权新品种数）、O₄（获得授权专利数）、I₄（商业化育种体系建设投入）、E₄（科技创新平台数）、I₃（种业提升项目工程投入），表明此阶段创新产出有关指标成为制约种业企业科技创新发展的主要因素。综合来看，企业内部研发经费投入不足以及获得植物授权新品种数较少是制约种业企业科技创新发展的主要因素。

3.3　种业企业科技创新发展能力的外部影响因素分析

种业企业科技创新发展水平不仅受企业内部的影响，也会受到来自企业外部的诸多影响。面板分位数回归模型考虑了不同条件下解释变量对目标函数的影响，回归结果更加稳健，因此本研究选择面板分位数回归实证检验种业科技创新发展的外部影响因素及其影响程度。孟美等^［33］认为农业R&D投入对企业的创新绩效存在重要影响；李炳军等^［34］认为社会市场经济因素对粮食产业科技创新水平存在不可忽视的影响；张杰等^［35］认为提高产业链供应链安全水平对于提高科技创新水平具有重要影响。基于上述理论分析的结果，选择选择农业R&D投入水平、市场集中度、供应链集中度作为核心解释变量，重点探究上述因素对种业企业科技创新的影响，同时为了保证实验结果的准确性，基于众多学者的研究成果^［33-39］，分别选择产业结构状况、对外开放程度、农业基础条件和经济发展水平作为控制变量，从而有效保证实验结果的准确性。具体变量说明和测算方法如表3。同时，进一步分析各项指标对种业企业科技创新发展能力不同分位点的影响程度，选择10%、25%、50%、75%和90%五大分位数点作为面板回归模型的分位数指数点，进一步将普通OLS回归结果和面板分位数回归结果进行对比分析，具体回归结果如表4。

具体分析来看，①在农业R&D投入水平回归系数变化方面，农业R&D投入对种业企业科技创新发展能力的各个分位点均具有正向促进作用，且在50%分位点之后回归系数数值呈现上涨的趋势，表明随着种业企业科技创新发展能力的提高，农业R&D投入在种业创新发展过程中的作用日益重要。种业育种研发周期长、涉及主体众多，因此需要多方有效协同配合，政府及有关部门对农业的科技创新投入为多主体之间的协同合作创造了良好条件，故其成为影响种业企业科技创新发展能力的重要变量。②在市场集中度方面，市场集中度对种业企业科技创新发展能力的各个分位数点均具有显著正向影响，且在低分位点回归系数明显高于高分位点，表明相对于科技创新发展能力较高的企业，市场集中度对科技创新发展能力较低的企业的正向促进效果更显著。种业市场中虽有较多的种子企业，但仍存在一些规模较小且竞争力较弱的种子企业，因此积极鼓励发展较好的种子企业兼并发展较弱种子企业，积极打造具有竞争力的种业航母企业，提高种业市场集中度水平。③在供应链集中度方面，供应链集中度对种业企业科技创新发展水平的各个分位数点均具有显著正向影响，影响系数在25%分位点时达到最高，此后呈现缓慢下降的趋势。随着种业企业科技创新发展水平的提高，对于创新要素的需求日益迫切，传统要素的影响作用受到一定限制，一定程度上导致了供应链集中度等传统要素的影响作用呈现下降的趋势。④控制变量方面，产业结构状况在10%和75%分位数水平下正向促进作用显著，表明产业结构状况的改善对中低科技创新发展水平企业的正向促进效果显著；对外开放程度对种业企业科技创新发展水平的各个分位点均具有显著正向影响，对外开放程度水平的提高为种业市场的竞争创造了良好的环境，一定程度上促进国内种业企业科技创新步伐的加快；农业基础条件对种业企业科技创新水平的正向促进效果不明显；地区经济发展水平对种业企业科技创新发展水平的各个分位点均具有显著影响。

为了直观对比种业企业科技创新发展能力核心影响要素回归系数的变化趋势，进一步将面板分位数回归结果可视化（图4）。由图4可知，农业R&D投入变量的回归系数为正值且呈现缓慢上升的趋势，表明农业R&D投入在种业企业科技创新发展过程中的正向促进作用日益重要。种业科技创新链条长、涉及创新主体众多，因此需要多方协同创新发展，而农业R&D投入水平的提高能为多主体协同创新水平的提高创造一个良好的环境，促进多主体协同创新发展。市场集中度变量的回归系数为正值且呈现平缓下降的趋势，表明市场集中度对种业企业科技创新水平的影响逐渐减弱。仔细分析不难发现，随着市场集中度的不断提高，市场达到饱和，市场集中度的边际作用不断减弱，一定程度上造成了市场集中度对种业企业科技创新水平的影响作用不断减弱。供应链集中度变量的回归系数为正值且呈现波动中下降的趋势，表明供应链集中程度对种业企业科技创新水平的影响作用逐渐减弱。仔细分析不难发现，供给链集中度作为传统结构变量，在一定范围内供应链集中度的提高对科技创新水平具有明显促进效果，但随着企业不断转型升级以及对于创新要素的需求不断增加，使得该要素对科技创新发展水平的影响减弱。综合来看，农业R&D投入、市场集中度和供应链集中度均对种业企业科技创新发展能力产生正向显著影响，但随着企业科技创新发展能力的提高，三者对科技创新发展能力的影响程度变化不同。

4　结论与相关启示

本研究构建种业企业科技创新指标评价体系，通过变异系数法、科技创新发展指数、障碍度模型和面板分位数回归模型实证研究中国种业企业科技创新发展现状并识别内部障碍因子和外部影响因素。主要结论如下：①种业企业科技创新发展指数在研究时段内呈现明显上升的态势；②创新环境和创新投入指标的障碍程度呈现先增加后下降的趋势，创新产出的障碍程度呈现明显增长的趋势，创新绩效对种业企业科技创新发展的障碍程度呈现波动中下降的趋势；其中企业内部研发经费投入较少以及获得植物授权新品种数较少是影响种业企业科技创新发展的主要障碍因子；③农业R&D投入、市场集中度和供应链集中度对种业企业科技创新发展能力的各个分位点的影响作用均正向显著，但三大要素回归系数的变化趋势不同。

基于上述结论，得到如下启示：第一，强化种业企业主体地位，扎实推进种业振兴行动。继续发挥种业企业在种业产业链中的创新引领作用，推动多主体育种联合攻关，提高创新能力，扶持现代种业产业园的发展，为种业发展搭建科技创新平台，促进现代种业企业转型升级。第二，聚焦种业创新产出水平，促进创新成果落地转化。进一步完善创新成果激励制度，有序推进创新成果产业化应用，建立种业创新平台，整合多层次科技创新资金和科研技术人员优势，填补关键技术空白，以实用性需求为导向进行技术研发和产业化发展。第三，优化种业市场发展环境，实现创新要素有效流动。建立多层次知识产权保护体系，不断优化种业创新环境，实现创新要素的有效流动和科研要素的有效共享，提高国内种业自主研发水平，打造具有国际竞争优势的种业航母企业，助力种业市场创新发展。

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基金资助

国家自然科学基金资助项目(72073084)