張梓怡
種業(yè)是國(guó)家戰(zhàn)略性、基礎(chǔ)性的核心產(chǎn)業(yè),是促進(jìn)農(nóng)業(yè)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展、保障國(guó)家糧食安全的根本。當(dāng)前我國(guó)具有生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)許可證的種子企業(yè)8000 多家,但中小企業(yè)多,創(chuàng)新能力不足、育種效率和育種水平不高。關(guān)于種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的研究,現(xiàn)國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)主要是一次投入產(chǎn)出的評(píng)價(jià),分析過程簡(jiǎn)潔,但細(xì)化程度不夠,忽略創(chuàng)新過程的重要環(huán)節(jié),如李青松和龔莞容選取我國(guó)10 家上市種業(yè)企業(yè)的數(shù)據(jù),運(yùn)用DEA 模型進(jìn)行科技創(chuàng)新效率測(cè)算。劉虹燕等使用超效率DEA 和Malmquist 模型,分析我國(guó)10 家上市種業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)效率。程新建等使用Malmquist-DEA 對(duì)測(cè)算分析我國(guó)11 家種業(yè)上市企業(yè)生產(chǎn)效率。目前國(guó)內(nèi)對(duì)種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率的研究主要是對(duì)創(chuàng)新整體過程的研究,尚未有文獻(xiàn)通過創(chuàng)新價(jià)值鏈的視角分析研究種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率。基于此,本文以創(chuàng)新價(jià)值鏈的視角構(gòu)建兩階段評(píng)價(jià)體系,分別測(cè)算種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)效率和成果商業(yè)化效率,旨在打開種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新過程的黑箱,為提升種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率提出一些實(shí)用的政策建議。
創(chuàng)新價(jià)值鏈理論是技術(shù)創(chuàng)新理論與價(jià)值鏈理論的結(jié)合,它將創(chuàng)新的價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程進(jìn)行分解,劃分出相互銜接的若干階段并進(jìn)行系統(tǒng)分析。目前學(xué)術(shù)界普遍將創(chuàng)新鏈?zhǔn)竭^程劃分為兩階段進(jìn)行研究,鄭堅(jiān)和丁云龍,羅福凱和孫鳳娥,龐瑞芝等,儲(chǔ)珊珊等將創(chuàng)新價(jià)值鏈分為科技研發(fā)、成果產(chǎn)業(yè)化兩個(gè)階段。在農(nóng)業(yè)相關(guān)的研究上,林青寧和毛世平將涉農(nóng)企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化過程細(xì)分為知識(shí)研發(fā)階段和商業(yè)化階段,探究其提升路徑。霍明等通過測(cè)算國(guó)家農(nóng)業(yè)科技園區(qū)的創(chuàng)新研發(fā)效率和創(chuàng)新轉(zhuǎn)化效率,來(lái)探究其空間格局的演變。
基于創(chuàng)新價(jià)值鏈視角,本文將種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新價(jià)值實(shí)現(xiàn)過程細(xì)分為技術(shù)研發(fā)階段和成果商業(yè)化階段,如圖1 所示。技術(shù)創(chuàng)新初始投入經(jīng)過技術(shù)研發(fā)階段得到中間產(chǎn)出;中間產(chǎn)出與追加投入一起,經(jīng)過成果商業(yè)化階段得到最終的經(jīng)濟(jì)效益產(chǎn)出。從創(chuàng)新價(jià)值鏈的視角能夠分別評(píng)價(jià)我國(guó)種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)的技術(shù)研發(fā)效率和成果商業(yè)化效率,更有針對(duì)性地做出決策。
圖1 種業(yè)企業(yè)兩階段創(chuàng)新價(jià)值鏈模型
數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法(DEA)適用于多個(gè)投入和多個(gè)產(chǎn)出的問題,對(duì)于同類型的決策單元進(jìn)行有效性評(píng)價(jià)。本文主要使用DEA 的基本模型:BCC 模型。模型計(jì)算公式如下:
假定受評(píng)價(jià)的企業(yè)創(chuàng)新共有n 個(gè)決策單元,每個(gè)決策單元有相同的輸入m 項(xiàng)和輸出s 項(xiàng),則輸入向量為Xi=(x1i,x2i,…,xmi)T,輸出向量為Yi=(y1i,y2i,…,ysi)T,i=1,2,…,n。θ 表示被評(píng)價(jià)決策單元的綜合效率值,si-為輸入松弛變量,si+為輸出松弛變量,λi為各單元組合系數(shù)。
基于創(chuàng)新價(jià)值鏈視角將種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程劃分為技術(shù)研發(fā)階段和成果商業(yè)化階段,將15 家上市種業(yè)企業(yè)作為模型的決策單元DMU。投入指標(biāo)包括人力和財(cái)力,中間產(chǎn)出參考林青寧和毛世平對(duì)于涉農(nóng)企業(yè)科技成果轉(zhuǎn)化的研究,以專利及新品種作為中間產(chǎn)出;最終產(chǎn)出以收入和利潤(rùn)來(lái)衡量企業(yè)的創(chuàng)新績(jī)效和創(chuàng)新能力變現(xiàn)的水平。具體指標(biāo)說明見表1。
表1 種業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新兩階段投入-產(chǎn)出指標(biāo)說明
目前,研究者們主要從三個(gè)方面對(duì)企業(yè)創(chuàng)新效率的影響因素進(jìn)行分析,分別為地區(qū)、政府和企業(yè)自身。因此本文在對(duì)現(xiàn)有研究進(jìn)行系統(tǒng)整理的基礎(chǔ)上,加以考慮數(shù)據(jù)的可獲得性,最終選擇以下解釋變量進(jìn)行分析,見表2。
表2 Tobit 模型相關(guān)變量
本文選擇15 家種業(yè)上市企業(yè)2017—2022 年企業(yè)科技創(chuàng)新的有關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自于上市公司年度報(bào)告、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局專利庫(kù)和歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。計(jì)算過程主要運(yùn)用DEAP2.1 軟件。
以2022 年我國(guó)15 家上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的投入和產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用投入導(dǎo)向BCC 評(píng)價(jià)模型進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果如表3 所示。我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新過程中,技術(shù)研發(fā)環(huán)節(jié)效率總體較低,15 家企業(yè)的平均值僅為0.445,不同企業(yè)效率差異較大。其中,輝豐股份和中江種業(yè)的綜合技術(shù)效率為1,說明在技術(shù)研發(fā)階段的投入配置結(jié)構(gòu)比較合理;而登海種業(yè)、蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)、新農(nóng)開發(fā)、農(nóng)發(fā)種業(yè)、錦棉種業(yè)、虹越花卉的綜合技術(shù)效率不足0.4,說明這些企業(yè)在技術(shù)研發(fā)環(huán)節(jié)的要素投入配置不夠合理,配置能力不足,資源不能得到充分有效利用,有著嚴(yán)重資源浪費(fèi)。分解來(lái)看,技術(shù)效率平均值為0.690,規(guī)模效率平均值為0.619,總體上技術(shù)效率略高于規(guī)模效率,尤其是隆平高科、荃銀高科、大北農(nóng)、錦棉種業(yè)、虹越花卉的對(duì)比更加明顯,這些企業(yè)技術(shù)研發(fā)效率不高的主要原因是規(guī)模效率比較低,錦棉種業(yè)和虹越花卉處于規(guī)模報(bào)酬遞增,因此可以通過增加研發(fā)資金和人員來(lái)進(jìn)一步提高技術(shù)研發(fā)效率;對(duì)于其他規(guī)模報(bào)酬遞減的企業(yè),增加投入無(wú)法帶來(lái)創(chuàng)新效率提高,因此需要優(yōu)化投入規(guī)模,避免盲目擴(kuò)張。
表3 2022 年我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)效率
本文在成果商業(yè)化階段運(yùn)用產(chǎn)出導(dǎo)向BCC模型測(cè)算,結(jié)果見表4。我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新中成果商業(yè)化階段效率略高于技術(shù)研發(fā)階段,平均值為0.616,15 家企業(yè)中有5 家綜合效率值不足0.4,存在較大的效率提升空間;蘇墾農(nóng)發(fā)、敦煌種業(yè)、大北農(nóng)、新農(nóng)開發(fā)、農(nóng)發(fā)種業(yè)、錦棉種業(yè)的綜合效率為1,說明這6 家企業(yè)在成果商業(yè)化階段既技術(shù)有效又規(guī)模有效。分解來(lái)看,技術(shù)效率平均值為0.659,規(guī)模效率平均值為0.871,與技術(shù)研發(fā)階段相反,規(guī)模效率略高于技術(shù)效率。且未達(dá)到DEA 有效的9 家企業(yè)的技術(shù)效率均低于規(guī)模效率,說明種業(yè)企業(yè)成果商業(yè)化效率不高的主要限制原因不是投入規(guī)模不足,而是創(chuàng)新技術(shù)、組織或機(jī)制等方面存在問題。大多數(shù)企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬不變狀態(tài),說明這些企業(yè)的投入要素規(guī)模已達(dá)到最優(yōu),接下來(lái)只需保持規(guī)模不變即可;其次較多企業(yè)處于規(guī)模報(bào)酬遞減狀態(tài),說明相對(duì)于成果商業(yè)化產(chǎn)出水平,再投入規(guī)模偏大;對(duì)于神農(nóng)科技等規(guī)模效率較低且規(guī)模報(bào)酬遞增的企業(yè),則可以著重加大人力等資源投入,以發(fā)揮規(guī)模效益、提高成果商業(yè)化效率。
表4 2022 年我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)成果商業(yè)化效率
表5 給出了2017—2022 年種業(yè)上市企業(yè)兩階段效率值。從企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新綜合效率來(lái)看,我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)成果商業(yè)化階段總體效率均值都在0.7 以下,整體效率水平比較低,企業(yè)間差距比較大。從技術(shù)研發(fā)階段來(lái)看,2017—2022 年種業(yè)上市企業(yè)整體研發(fā)效率均值為0.497,說明我國(guó)種業(yè)企業(yè)研發(fā)效率比較低,大部分企業(yè)中有著效率無(wú)效現(xiàn)象,還有很大發(fā)展空間。從成果商業(yè)化階段來(lái)看,2017—2022 年成果商業(yè)化效率均值為0.572,稍大于技術(shù)研發(fā)階段效率,但仍存在效率低的問題。技術(shù)研發(fā)和成果商業(yè)化效率偏低共同制約著我國(guó)種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新效率提升。其中技術(shù)研發(fā)階段的效率損失現(xiàn)象更嚴(yán)重,需要增加對(duì)該階段的投入與管理,合理配置要素投入比例,避免創(chuàng)新資源浪費(fèi),達(dá)到在一定投入下技術(shù)產(chǎn)出的最大化??萍汲晒虡I(yè)化效率也存在一定的提高空間,應(yīng)加大市場(chǎng)化引導(dǎo),促進(jìn)技術(shù)和經(jīng)濟(jì)的融合。圖2 給出了2017—2022 年間上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)階段和成果商業(yè)化階段效率值的變化趨勢(shì)??疾炱趦?nèi)技術(shù)研發(fā)階段效率均呈現(xiàn)較大的波動(dòng)態(tài)勢(shì),在2019 年降到最低,僅有0.263,回升后在2022 年出現(xiàn)第二次大幅下降,降為0.445。而成果商業(yè)化階段的技術(shù)效率比較穩(wěn)定,總體上看來(lái)是一個(gè)比較平緩的上升趨勢(shì)。
表5 2017—2022 年我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)兩階段技術(shù)創(chuàng)新效率
圖2 兩階段效率變動(dòng)趨勢(shì)
用DEA 測(cè)算的結(jié)果即企業(yè)兩階段技術(shù)創(chuàng)新效率為因變量,企業(yè)規(guī)模、稅收負(fù)擔(dān)、政府支持力度、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展為自變量,建立以下Tobit 模型:
其中,Eff 是經(jīng)DEA 測(cè)算的各種業(yè)上市企業(yè)兩階段的創(chuàng)新效率;β1、β2、β3、β4、β5分別為各變量系數(shù);i 表示各個(gè)種業(yè)企業(yè)的代碼;t 表示年度;ε 為殘差項(xiàng)。
使用Stata17.0 軟件進(jìn)行回歸,結(jié)果見表6 所示。企業(yè)規(guī)模的大小對(duì)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的效率呈顯著正向影響,回歸系數(shù)0.365,在1%水平下顯著,這說明當(dāng)增加一個(gè)單位的企業(yè)規(guī)模時(shí),會(huì)帶來(lái)種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)效率0.365 個(gè)單位的增加。政府支持力度的大小對(duì)種業(yè)企業(yè)的技術(shù)研發(fā)效率呈顯著的負(fù)向影響,回歸系數(shù)是-0.205,在5%水平下顯著,這說明當(dāng)政府支持力度每增加一個(gè)單位時(shí),種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)效率反而會(huì)減少0.205 個(gè)單位。地區(qū)經(jīng)濟(jì)水平對(duì)種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率有正向影響,稅收負(fù)擔(dān)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率有負(fù)向影響,但這幾種因素未通過顯著性檢驗(yàn)。稅收負(fù)擔(dān)的大小對(duì)種業(yè)企業(yè)的成果商業(yè)化效率呈顯著的正向影響,回歸系數(shù)是19.094,在5%水平下顯著,當(dāng)增加一個(gè)單位的稅收負(fù)擔(dān)時(shí),會(huì)帶來(lái)種業(yè)企業(yè)創(chuàng)新效率19.094 個(gè)單位的增加,這說明當(dāng)前稅收政策并不能促進(jìn)創(chuàng)新產(chǎn)出。其余幾重因素的影響未通過顯著性檢驗(yàn)。
表6 兩階段Tobit 回歸結(jié)果
通過以上實(shí)證分析結(jié)果可知:我國(guó)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新兩階段效率都比較低,技術(shù)研發(fā)階段普遍低于成果商業(yè)化階段。從影響因素來(lái)看,企業(yè)規(guī)模對(duì)上市種業(yè)企業(yè)技術(shù)研發(fā)階段的效率具有正向影響,政府支持力度則產(chǎn)生負(fù)向影響。稅收負(fù)擔(dān)對(duì)上市種業(yè)企業(yè)成果商業(yè)化階段的效率其存在正向影響。
基于上述研究結(jié)論可以看出,我國(guó)種業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新水平明顯力不從心,為了提高種業(yè)企業(yè)科技創(chuàng)新效率,在此提出以下政策建議:第一,企業(yè)需要加強(qiáng)內(nèi)部管理,合理配置資源。合理調(diào)整科技創(chuàng)新投入的結(jié)構(gòu),確保創(chuàng)新要素能夠自由流動(dòng)以達(dá)到有效配置,提高資源優(yōu)化能力和資源配置水平,調(diào)節(jié)各環(huán)節(jié)投入占比。規(guī)模報(bào)酬遞增的企業(yè),可以適當(dāng)擴(kuò)大企業(yè)規(guī)模來(lái)提高技術(shù)研發(fā)效率。第二,政府支持未能對(duì)技術(shù)研發(fā)階段起到促進(jìn)作用,還需要相關(guān)政策約束企業(yè)行為,保證政府補(bǔ)助資金切實(shí)用于創(chuàng)新活動(dòng)中。引導(dǎo)企業(yè)加強(qiáng)對(duì)創(chuàng)新活動(dòng)的重視程度,保證政府資金補(bǔ)助的激勵(lì)性和約束性。第三,進(jìn)一步完善稅收優(yōu)惠政策,提高成果轉(zhuǎn)化效率。我國(guó)現(xiàn)有政策在一定程度上減輕了種業(yè)企業(yè)負(fù)擔(dān),但還存在種質(zhì)資源交易的實(shí)質(zhì)并不明確,導(dǎo)致在適用稅收政策上存在不確定性等問題,不利于種質(zhì)資源的更好利用和發(fā)揮價(jià)值。有必要以更精準(zhǔn)、更系統(tǒng)、更強(qiáng)勁的稅收支持力量推動(dòng)種業(yè)創(chuàng)新。