基于多模型的我國上市種企科技創(chuàng)新效率研究

李青松 龔莞容

（1 安徽現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展基金，合肥 230031；2 安徽工商管理學(xué)院，合肥 230022）

科技創(chuàng)新是我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要驅(qū)動力，育種創(chuàng)新能力的提高是種業(yè)科技創(chuàng)新能力實現(xiàn)的有效手段。現(xiàn)代種業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的核心在于是否能夠?qū)⒖萍汲晒行мD(zhuǎn)化。在中國科學(xué)院第十七次院士大會和中國工程院第十二次院士大會上，習(xí)近平總書記強(qiáng)調(diào)“科技成果只有同國家需要、人民需要、市場需求相結(jié)合，完成從科學(xué)研究、實驗開發(fā)、推廣應(yīng)用的三級跳，才能真正實現(xiàn)創(chuàng)新價值、實現(xiàn)創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展”[1]。自2000 年起，我國以《種子法》為依托，先后頒布《關(guān)于加快推進(jìn)現(xiàn)代農(nóng)作物種業(yè)發(fā)展的意見》《農(nóng)作物種子生產(chǎn)經(jīng)營許可管理辦法》《加強(qiáng)農(nóng)業(yè)種質(zhì)資源保護(hù)與利用的意見》《2020 年推進(jìn)現(xiàn)代種業(yè)發(fā)展工作要點》等一系列行政法規(guī)和政策方案，將我國種子的研發(fā)、推進(jìn)、監(jiān)管、技術(shù)保護(hù)提高到前所未有的新高度。農(nóng)業(yè)農(nóng)村部調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，2018 年和2019 年我國種業(yè)銷售額分別為706.3 億元和742.9 億元，潛在的種子規(guī)模市場已超千億元，市場規(guī)模潛力巨大。隨著我國科技實力的不斷提升，種業(yè)企業(yè)尤其是上市種企不斷加大對自身生產(chǎn)效率和技術(shù)創(chuàng)新能力的提升，加快促進(jìn)了我國種業(yè)的健康發(fā)展，其經(jīng)營能力和科技創(chuàng)新水平兩方面可以代表當(dāng)前我國種業(yè)領(lǐng)域的先進(jìn)水平。因此，就如何把握當(dāng)前種業(yè)發(fā)展勢頭，引領(lǐng)民族產(chǎn)業(yè)走向科技創(chuàng)新之路等實際問題，針對上市種企科技創(chuàng)新效率的研究具有重要的現(xiàn)實意義。

目前，國內(nèi)針對種企的研究相對缺乏，針對企業(yè)科技創(chuàng)新效率方面的研究更加稀缺。黃毅等[2]對中外上市種企規(guī)模、成長性、盈利性與效率進(jìn)行了系統(tǒng)分析。程新建等[3]選取2010-2014 年11 家種企投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運(yùn)用Malmquist-DEA 方法對其生產(chǎn)效率進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)上市種企呈現(xiàn)快速發(fā)展趨勢，技術(shù)進(jìn)步是影響全要素生產(chǎn)效率的最主要因素。劉虹燕等[4]采用超效率DEA 模型和Malmquist指數(shù)模型對國內(nèi)種企2010-2014 年度生產(chǎn)效率進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)技術(shù)進(jìn)步值偏低是造成種企效率降低的主要因素。胡勝德等[5]以黑龍江省五常市11 家稻米企業(yè)為研究對象，采用Malmquist 指數(shù)模型對其2014-2016 年網(wǎng)絡(luò)平臺銷售數(shù)據(jù)進(jìn)行對比研究，建議強(qiáng)化創(chuàng)新以提升網(wǎng)絡(luò)營銷績效。蔡濤等[6]針對貴州省境內(nèi)2004-2014 年度的水稻生產(chǎn)效率進(jìn)行DEA 模型分析發(fā)現(xiàn)，區(qū)域發(fā)展不均衡以及新技術(shù)運(yùn)用程度低引起綜合技術(shù)效率值偏低，導(dǎo)致全要素生產(chǎn)率偏低。馬如意等[7]收集國內(nèi)42 家農(nóng)業(yè)上市企業(yè)2018 年財務(wù)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)我國農(nóng)業(yè)上市企業(yè)整體經(jīng)營效率不高，適度增加有效投入將帶來更多產(chǎn)出。

本研究分別從靜態(tài)和動態(tài)兩個維度，通過DEA-BCC 模型、SE-DEA 模型、σ 收斂模型和Malmquist 指數(shù)模型等多個評價模型，選取國內(nèi)以種業(yè)為主要業(yè)務(wù)的10 家上市企業(yè)為研究對象，多角度分析和探討了我國上市種企科技創(chuàng)新能力現(xiàn)狀。

1 數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

1.1 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源目前，在我國滬深兩市主板、中小板、科創(chuàng)板、創(chuàng)業(yè)板等主流資本市場，企業(yè)主要業(yè)務(wù)范圍集中在四大作物領(lǐng)域且獲得國家“育繁推一體化”資質(zhì)的種企共10 家，分別為豐樂種業(yè)、隆平高科、登海種業(yè)、荃銀高科、神農(nóng)科技、農(nóng)發(fā)種業(yè)、敦煌種業(yè)、萬向德農(nóng)、蘇墾農(nóng)發(fā)和大北農(nóng)。選取上述企業(yè)2016-2020 年度共計5 個年度的科技創(chuàng)新相關(guān)數(shù)據(jù)。結(jié)合種業(yè)領(lǐng)域科技創(chuàng)新成果認(rèn)定和實際經(jīng)營生產(chǎn)情況，選取投入指標(biāo)3 項，分別為期末資產(chǎn)、研發(fā)投入占比（研發(fā)投入/當(dāng)期營業(yè)收入）、研發(fā)人員占比（研發(fā)人員人數(shù)/總員工人數(shù)）；選取產(chǎn)出指標(biāo)2 項，分別為當(dāng)期營業(yè)收入和知識成果，其中知識成果包含當(dāng)年通過國審和省審品種數(shù)量、申請植物新品種權(quán)保護(hù)和獲得授權(quán)品種權(quán)數(shù)量、申請國家專利和獲得國家專利數(shù)量。

上述10 家上市種企的投入與產(chǎn)出數(shù)據(jù)來源于巨潮資訊網(wǎng)公布的年度報告、中國種業(yè)大數(shù)據(jù)平臺、國家水稻數(shù)據(jù)中心和國家知識產(chǎn)權(quán)局等官方數(shù)據(jù)平臺。

1.2 模型構(gòu)建DEA 模型評價多投入和多產(chǎn)出的綜合系統(tǒng)研究時，在評價指標(biāo)的選取上相對寬松，能夠?qū)π蔬M(jìn)行有效分析[8]。將每家上市企業(yè)作為一個決策單元，運(yùn)用BCC 模型靜態(tài)分析每家企業(yè)在不同時期科技創(chuàng)新績效是否處于有效狀態(tài)。在BCC 模型基礎(chǔ)上，通過超效率DEA 模型對效率值為1 的單元進(jìn)行重新計算和排名，提高BCC 模型用于效率評價的有效性。為分析同一家企業(yè)不同時期數(shù)據(jù)變化情況，建立Malmquist 模型從動態(tài)角度分析科技創(chuàng)新效率變動趨勢，同時結(jié)合模型得出統(tǒng)計時期內(nèi)上市種企整體科技創(chuàng)新效力的變化過程。

1.2.1 CCR 模型假設(shè)有n 個決策單元，每個決策單元有m 種投入Xi（i=1，2，3...，m），s 種產(chǎn)出Yr（r=1，2，...，s）。引入松弛變量和非阿基米德無窮小量，建立線性規(guī)劃模型，得出CCR 模型公式如下。

1.2.2 BCC 模型BCC 模型建立在規(guī)模可變的基礎(chǔ)上，能得出決策單元的純技術(shù)效率和規(guī)模效率。式（1）中，xi、yi分別表示決策單元的投入量和產(chǎn)出量。當(dāng)θ=1 且s-=s+=0 時，則稱決策單元為DEA 有效，否則為DEA 無效。

1.2.3 SE-DEA 超效率模型在傳統(tǒng)CCR 模型下存在多個有效決策單元（效率值為1），則無法進(jìn)一步對比這些單元的相對有效性。DEA 模型可以在有效決策單元范圍內(nèi)重新評價和排名。式（2）中，當(dāng)決策單元為有效時，投入量的增加將帶來產(chǎn)出量的提升，所以效率值θ 就會越大。

1.2.4 σ 收斂模型為分析國內(nèi)10 家上市種企科技創(chuàng)新效率值差異的動態(tài)演變規(guī)律，本文采用σ 收斂模型檢驗科技創(chuàng)新效率的斂散性。式（3）中，N為種企數(shù)量，IEi（t）為第i 個企業(yè)在t 時期科技創(chuàng)新效率，當(dāng)σt+1＜σt時，上市種企科技創(chuàng)新離散系數(shù)縮小，存在σ 收斂，反之則發(fā)散。

1.2.5 Malmquist 指數(shù)模型Malmquist 全要素生產(chǎn)率指數(shù)表示某一生產(chǎn)者從t 到t+1 時期，生產(chǎn)率增加或者減少的指數(shù)，不僅可以分析不同時期決策單元的生產(chǎn)效率演化，而且可以分解為技術(shù)變化和效率變化。基于產(chǎn)出Malmquist 指數(shù)模型公式為式（4），其中，（xt，yt）和（xt+1，yt+1）分別為t 時期和（t+1）時期的投入量和產(chǎn)出量。將Malmquist 指數(shù)分解為效率變化和技術(shù)變化兩部分，見式（5）。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 BCC 模型結(jié)果分析選取10 家上市種企2016-2020 年投入與產(chǎn)出相關(guān)數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEAP2.1軟件以投入為導(dǎo)向進(jìn)行DEA-BCC 綜合效率靜態(tài)分析，結(jié)果如表1 所示。綜合效率反映上市種企的科技創(chuàng)新績效，純技術(shù)效率表示剔除規(guī)模報酬影響后的企業(yè)技術(shù)狀況，反映內(nèi)部管理水平的高低，規(guī)模效率是指企業(yè)投入規(guī)模變化對綜合效率的影響，反映其經(jīng)營規(guī)模的優(yōu)化程度。

表1 2016-2020 年10 家上市種企科技創(chuàng)新綜合效率

從綜合效率上看，除2016-2017 年綜合效率有效值和均值有所降低以外，2017-2020 年綜合效率有效值從4 個增加至6 個，說明2017 年以后上市種企在科技創(chuàng)新方面的經(jīng)營投入和產(chǎn)出達(dá)到相對最優(yōu)狀態(tài)提升。綜合效率均值從0.711 逐年平穩(wěn)上升至0.811，反映出我國上市種企整體良性發(fā)展，營業(yè)情況不斷向好。其中，農(nóng)發(fā)種業(yè)、蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)3家企業(yè)連續(xù)5 年綜合效率值等于1，達(dá)到有效狀態(tài)，說明企業(yè)的科技創(chuàng)新績效優(yōu)良；隆平高科2016 年、2017 年綜合效率值小于1（0.384 和0.853），2018年以后綜合效率值等于1，反映隆平高科的科技創(chuàng)新績效在2018 年以后開始變好，經(jīng)營績效達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；荃銀高科2016 年綜合效率值小于1（0.708），此后每年綜合效率值均等于1，表明該企業(yè)調(diào)整經(jīng)營策略，提高了科技實力；登海種業(yè)和神農(nóng)科技2 家企業(yè)各年度綜合效率值均小于1，說明上述2 家企業(yè)在過去5 年中科技創(chuàng)新績效較差，企業(yè)經(jīng)營績效狀況一直處于低效狀態(tài)，其中神農(nóng)科技在5 個年度內(nèi)綜合效率值均最低，在0.111～0.349 區(qū)間波動，反映其經(jīng)營情況與其他9 家企業(yè)差距較大，需要在科技創(chuàng)新上做出重大調(diào)整。

從純技術(shù)效率上看，2016-2020 年每年純技術(shù)效率值等于1 的企業(yè)數(shù)量在6～9 家，占總統(tǒng)計企業(yè)數(shù)量比例60%～90%，10 家企業(yè)純技術(shù)效率均值每年穩(wěn)定攀升，說明我國種企整體純技術(shù)效率較高且逐年提升。其中，農(nóng)發(fā)種業(yè)、敦煌種業(yè)、萬向德農(nóng)、蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)5 家企業(yè)各年度純技術(shù)效率值均等于1，說明這5 家企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新內(nèi)部管理水平保持在較好狀態(tài)；隆平高科和荃銀高科多數(shù)年度純技術(shù)效率值均達(dá)到1，反映出內(nèi)部科技創(chuàng)新管理水平得到提升，達(dá)到了最優(yōu)狀態(tài)。

各年度規(guī)模效率處于非有效狀態(tài)的企業(yè)數(shù)量占比在40%～60%之間，說明相關(guān)企業(yè)投入可能存在資源浪費(fèi)。隆平高科2016 年、2017 年規(guī)模效率分別為0.947 和0.981，雖未達(dá)到有效狀態(tài)，但已接近于1，和農(nóng)發(fā)種業(yè)、蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)3 家企業(yè)規(guī)模效率相仿，說明這4 家企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模較好，達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)；荃銀高科2016 年規(guī)模效率較低（0.717），其他年份均為1，反映出2017 年以后荃銀高科實現(xiàn)有效規(guī)模效率。神農(nóng)科技在5 個年度里的規(guī)模效率均較低并且逐年遞減（2020 年除外），最低值為0.111，表明神農(nóng)科技的生產(chǎn)規(guī)模較差，與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模相距甚遠(yuǎn)。

從規(guī)模報酬上看，2016-2020 年規(guī)模報酬遞增的企業(yè)分別有5 家、6 家、5 家、4 家和4 家。規(guī)模報酬遞增的企業(yè)可以在未來年度內(nèi)適度增加資源投入，合理配置研發(fā)人員和研發(fā)經(jīng)費(fèi)，使其達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。規(guī)模報酬不變說明相關(guān)企業(yè)已處于最優(yōu)規(guī)模收益，達(dá)到理想狀態(tài)。

2.2 SE-DEA 超效率結(jié)果分析為深入分析科技創(chuàng)新效率差異，對上述10 家種企5 年的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)運(yùn)用MaxDEA 軟件進(jìn)行超效率分析，超效率分析以投入為導(dǎo)向，表示為每家企業(yè)最大限度地利用已投資源達(dá)到既定的產(chǎn)出水平，有利于節(jié)約技術(shù)資源，便于科技創(chuàng)新可持續(xù)發(fā)展。分析結(jié)果見表2。

由表2 可知，5 個年度10 家上市種企超效率均值均大于1，說明我國上市種企科技創(chuàng)新效率較高，擁有較好的科技資源管理能力。蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)和荃銀高科的超效率均值位列前3 名，說明3 家企業(yè)較其他企業(yè)更好地利用了現(xiàn)有科技創(chuàng)新資源投入。此外，萬向德農(nóng)、豐樂種業(yè)、登海種業(yè)和神農(nóng)科技4 家企業(yè)超效率均值小于1，說明現(xiàn)有科研投入有資源浪費(fèi)，存在冗余情況，應(yīng)合理降低研發(fā)經(jīng)費(fèi)等科研投入。其中，神農(nóng)科技超效率均值為0.193，表明神農(nóng)科技在科技創(chuàng)新方面有80.7%的資源未充分利用，其科技創(chuàng)新績效與有效狀態(tài)之間差距巨大。

表2 2016-2020 年10 家上市種企科技創(chuàng)新超效率

2.3 σ 收斂分析通過對各企業(yè)科技創(chuàng)新效率的超效率值對比可知，我國種業(yè)科技創(chuàng)新各家企業(yè)差異明顯。為更深入分析我國種業(yè)整體科技創(chuàng)新效率的演化趨勢，對上述各家企業(yè)的科技創(chuàng)新效率結(jié)果進(jìn)行進(jìn)一步分析，運(yùn)用σ 收斂模型進(jìn)行深入分析。由圖1 可知，2016 年10 家上市種企科技創(chuàng)新效率σ 收斂值達(dá)到最大（1.585）；2016-2018 年σ 收斂值間距不斷縮小，反映各家企業(yè)間科技創(chuàng)新效率差距縮小；2018-2020 年σ 收斂結(jié)果波動開始增大，說明2018年之后各企業(yè)間科技創(chuàng)新效率差距出現(xiàn)擴(kuò)大趨勢。

圖1 2016-2020 年10 家上市種企科技創(chuàng)新效率σ收斂分析

2.4 Malmquist 指數(shù)模型結(jié)果分析利用Malmquist指數(shù)模型分析10 家上市種企2016-2020 年度全要素生產(chǎn)率變化，結(jié)果見表3。全要素生產(chǎn)率指數(shù)可分解為技術(shù)效率指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)，技術(shù)效率指數(shù)又可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率。如果技術(shù)進(jìn)步指數(shù)值大于1，表明與上年度相比有新技術(shù)投入使用，存在技術(shù)進(jìn)步；如果純技術(shù)效率值大于1，表明在技術(shù)不變情況下，當(dāng)年技術(shù)的使用效率提高；如果規(guī)模效率值大于1，表明與上年度相比存在規(guī)模報酬增加。

據(jù)表3 所示，10 家上市種企全要素生產(chǎn)率均值大于1，為1.112，表明2016-2020 年度全要素生產(chǎn)率平均增加11.2%，其中技術(shù)進(jìn)步平均增長11.1%，技術(shù)效率平均增長率僅為0.1%，說明技術(shù)進(jìn)步對全要素生產(chǎn)率增長貢獻(xiàn)最大，表明上市種企在2016-2020 年進(jìn)入了快速發(fā)展時期，投入使用新技術(shù)使得整體生產(chǎn)效率提高。細(xì)分影響技術(shù)效率的因素，其中純技術(shù)效率均值為1.019，增加1.9%，規(guī)模效率均值為0.982，減少1.8%，表明一定程度上企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模制約了技術(shù)效率的提高，純技術(shù)效率增加幅度不明顯，也造成了技術(shù)效率的增長緩慢。綜合來看，我國上市種企需要加大技術(shù)領(lǐng)域的更新速度和新技術(shù)推廣的有效程度，同時注意擴(kuò)大企業(yè)生產(chǎn)規(guī)模和資源合理配置，促進(jìn)企業(yè)生產(chǎn)效率顯著提升。

表3 2016-2020 年10 家上市種企科技創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)

進(jìn)一步分析各企業(yè)的具體情況，從表4 可以看出，全要素生產(chǎn)率最高的是荃銀高科，增長率為41.7%。其中，技術(shù)進(jìn)步均值為1.299，平均增長率為29.9%，與技術(shù)效率中純技術(shù)效率和規(guī)模效率相比貢獻(xiàn)最大。荃銀高科技術(shù)進(jìn)步均值也是10 家種企中最大的，反映出荃銀高科持續(xù)加大科研技術(shù)力量，知識成果成績顯著。其次是隆平高科和豐樂種業(yè)，全要素生產(chǎn)率平均增長率分別為33.8%和23.2%。仔細(xì)分析發(fā)現(xiàn)兩者的影響因素有所不同：隆平高科的全要素生產(chǎn)率的增長主要依靠技術(shù)效率增長27.0%，其中純技術(shù)效率提升25.3%，技術(shù)進(jìn)步僅提升5.3%，表明在現(xiàn)有技術(shù)條件下，隆平高科內(nèi)部管理水平較好，把科研資源投入到對的地方；豐樂種業(yè)的全要素生產(chǎn)率提高主要依賴技術(shù)進(jìn)步和規(guī)模效率，分別增長13.6%和8.5%，可知豐樂種業(yè)在統(tǒng)計期間引入并運(yùn)用新育種技術(shù)，同時擴(kuò)大了生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模，使得科技創(chuàng)新效率得到提升，知識成果數(shù)量增加。結(jié)合豐樂種業(yè)近年收購的同路種業(yè)為其每年貢獻(xiàn)的營業(yè)收入和知識產(chǎn)出情況，進(jìn)一步佐證了上述結(jié)果。

表4 2016-2020 年10 家上市種企科技創(chuàng)新效率Malmquist 指數(shù)分解

在10 家上市種企中，全要素生產(chǎn)率均值最低的是神農(nóng)科技（0.863），主要影響因素是神農(nóng)科技的技術(shù)效率與有效狀態(tài)差距較大。從圖2 可知，神農(nóng)科技的知識成果數(shù)量不僅逐年降低且與豐樂種業(yè)、隆平高科和荃銀高科差距逐年增大；神農(nóng)科技的資產(chǎn)投入也逐年降低，更進(jìn)一步說明了該企業(yè)的全要素生產(chǎn)率降低主要因素是技術(shù)效率。

圖2 2016-2020 年4 家上市種企知識成果和資產(chǎn)投入

3 結(jié)論與建議

3.1 研究結(jié)論本文基于DEA-BCC 模型、SEADEA 模型和Malmquist 指數(shù)模型分析法，分析研究2016-2020 年我國上市種企科技創(chuàng)新效率規(guī)律和影響因素，研究結(jié)論如下。

（1）我國上市種企科技創(chuàng)新綜合效率不斷提升，育種研發(fā)技術(shù)效率逐年提升，但整體規(guī)模效率不高，5 年來平均減少1.8%，制約了種業(yè)企業(yè)在科技創(chuàng)新上的綜合能力提升。

（2）從整體上看，10 家上市種企的科技創(chuàng)新能力年度超效率值均值大于1，說明近5 年來上市種企的科技創(chuàng)新能力達(dá)到有效狀態(tài)。2016-2018 年度各家企業(yè)科技創(chuàng)新能力差距逐漸縮小，但2018 年以后各企業(yè)的科技創(chuàng)新能力差距開始顯現(xiàn)，尤其是蘇墾農(nóng)發(fā)、大北農(nóng)、荃銀高科和隆平高科4 家企業(yè)的科技創(chuàng)新能力不斷提升，與其他6 家企業(yè)的差距逐漸拉開。

（3）進(jìn)一步分析10 家企業(yè)在5 個年度中的科技創(chuàng)新動態(tài)指標(biāo)，5 年內(nèi)10 家上市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率平均增加11.2%，主要依靠技術(shù)進(jìn)步的增長，技術(shù)進(jìn)步平均增長率為11.1%，而技術(shù)效率平均增長率僅為0.1%。10 家企業(yè)中，荃銀高科的全要素生產(chǎn)率增長率最大，均值達(dá)到41.7%，其中技術(shù)進(jìn)步增長率為29.9%。

3.2 建議我國種業(yè)科技創(chuàng)新體制經(jīng)歷3 個階段的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型過程[9]，當(dāng)前正處于第2 階段（2011-2020 年以科研院所和高校為研發(fā)主體向以種企研發(fā)為主過渡階段）結(jié)束和第3 階段（2020 年以后形成以種企為研發(fā)主體的科技創(chuàng)新體制時期）開始時期。國外跨國企業(yè)持續(xù)加碼開展基因資源發(fā)掘、新技術(shù)研發(fā)和新品種創(chuàng)制，通過掌握種質(zhì)資源、基因產(chǎn)權(quán)、新品種權(quán)等加速行業(yè)壟斷階段。

面對此情況，國內(nèi)種業(yè)企業(yè)的發(fā)展水平仍顯力不從心。一方面在整合人才、技術(shù)、資源等關(guān)鍵要素上未形成有效經(jīng)驗，與國外優(yōu)秀企業(yè)相比，在高通量、規(guī)模化和精準(zhǔn)度上均處于落后局面[10]，造成國內(nèi)市場的競爭品種較多，呈現(xiàn)小、散、亂的狀態(tài)。另一方面種業(yè)企業(yè)和科研院校未達(dá)到有效銜接，企業(yè)過度偏向“短、平、快”的品種研發(fā)，看中短期利益獲取，對于具有長期性、戰(zhàn)略性的品種投入力度不夠，而科研院校偏向做基礎(chǔ)性理論研究，追求科學(xué)理論成果創(chuàng)新。基于上述分析和結(jié)論，為提高我國種業(yè)企業(yè)整體科技創(chuàng)新水平，提出以下建議。

3.2.1 深入推進(jìn)種企與科研院校的深度合作各級政府出臺和落實相關(guān)種業(yè)支持政策，搭建更多院校企業(yè)科研合作平臺，研發(fā)選育精品品種，擴(kuò)大育種新技術(shù)商業(yè)化推廣范圍。近年來國內(nèi)率先在水稻產(chǎn)業(yè)體系搭建商業(yè)化育種平臺，并以此為突破口，組織和支持了一批科技創(chuàng)新技術(shù)體系平臺，如隆平高科與南京農(nóng)業(yè)大學(xué)合作成立的南方粳稻研究中心，荃銀高科聯(lián)合6 家科研單位成立的國家水稻商業(yè)化分子育種技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟等。技術(shù)創(chuàng)新平臺的搭建和運(yùn)用將會強(qiáng)化應(yīng)用型、商業(yè)化創(chuàng)新模式，有效支撐重大品種的研發(fā)和培育。

3.2.2 加強(qiáng)種業(yè)領(lǐng)域知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)力度進(jìn)一步完善植物新品種權(quán)保護(hù)法律法規(guī)，加大對自主知識產(chǎn)權(quán)的種質(zhì)資源和審定品種的保護(hù)力度。加大對種子市場不規(guī)范行為的懲戒措施力度，對制種、繁育、銷售推廣等各環(huán)節(jié)加大農(nóng)業(yè)、司法和市場監(jiān)管等多部門配合力度，嚴(yán)厲打擊假冒偽劣、侵權(quán)套牌、未審先推等違法行為，將監(jiān)管重點由事前、事中向事后監(jiān)管轉(zhuǎn)移，實現(xiàn)產(chǎn)地查詢、二維碼追溯等精準(zhǔn)化和時效性的監(jiān)管。

3.2.3 優(yōu)化生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模上市種企要牢牢把握自身在資本市場的融資能力，優(yōu)化對科技研發(fā)的經(jīng)費(fèi)投入，進(jìn)一步改善投入和產(chǎn)出配置效率，根據(jù)自身發(fā)展情況和年度發(fā)展目標(biāo)及時調(diào)整生產(chǎn)經(jīng)營和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)布局，使其達(dá)到最優(yōu)狀態(tài)。

3.2.4 強(qiáng)化資源共享和信息交流種質(zhì)資源是種業(yè)行業(yè)的“核心部件”，是科技創(chuàng)新研發(fā)的物質(zhì)基礎(chǔ)。各級政府應(yīng)建立相應(yīng)保護(hù)措施，鼓勵和支持各地方、各企業(yè)的種質(zhì)資源共享和利益分享機(jī)制，開展更為廣泛的科技創(chuàng)新，避免因機(jī)制不健全、支持政策不到位造成的信息阻礙。