新品種權行政執法、研發投入與植物育種創新

劉小春， 鄭凱欣， 李秋生

(江西農業大學經濟管理學院/江西農業大學鄉村振興戰略研究院，江西南昌 330045)

植物品種是農業科學的重要載體，植物新品種所體現的科技創新成果是企業和國家的競爭力所在。種子是農業的“芯片”，在耕地減少和化肥、農藥使用量減少等約束條件下，最有效的武器就是種子。一個國家的種業想要在國際競爭中站穩腳跟，必須提高育種創新能力。隨著我國農業向高質量發展推進，種子研發目標亦由單純追求“高產”轉向“優質”“高效”，研發機構也以育種研究為先導，以品種為基礎，推出具有創新性、市場型的新品種，逐步實現“育、繁、推”一體化。盡管我國育種創新取得一定成效，但要占據國際科技競爭制高點、贏得育種領域競爭優勢，仍然需要不斷提高種業自主創新水平。

隨著現代農業科技的發展和作物育種新技術的應用，植物新品種數量不斷增加并被投入市場，但新品種培育成本高、模仿學習成本低，農業技術自身特性和農業生產的生物性 、弱質性、分散性和 “田間公示性”等特點，使得農業技術難以像工業技術一樣易于“保密”，育種者很難解決“免費搭車”問題，很多育種單位并沒有從新品種的應用上獲得相應的利益回報，經濟效益的縮小甚至消失導致育種創新意愿降低，影響了種業創新發展。知識產權保護在一定程度上可以明晰產權，為育種創新提供政策保障，我國于1997年頒布《中華人民共和國植物新品種保護條例》(以下簡稱《條例》)，并于1999年加入國際植物新品種保護(UPOV)公約，代表在植物新品種培育領域上創建獨有的知識產權保護制度。農業部根據《條例》實施《細則(農業部分)》《農業植物品種命名規定》《農業植物新品種權侵權案件處理規定》等配套規章及規范性文件。2000年《中華人民共和國種子法》明確規定新品種的范圍，并規定侵犯植物新品種權應承擔民事責任、行政責任或刑事責任，但具體規定上仍偏重于審查、監督和管理[1-4]。直到2007年才在全國15個省開展新品種權行政執法試點，真正使植物新品種權保護付諸行動。相關政策、條例的實施為種業創新提供了法制保障，但政策的作用機制尤其行政執法對育種創新的作用機制并未得到深入探討，評價植物新品種權保護的政策效應并理清保護政策的作用機制對我國打好種業翻身仗意義重大。

現有關于育種創新的研究大多聚焦在以下幾方面：(1)探究育種創新的現狀及影響育種主體進行創新行為的因素，一方面農業植物的育種研發資源從以往的財政支持為主轉向科研院所和高等院校，推動企業與科研單位進行商業化合作以獲得科研資源。另一方面農業植物育種環節與推廣環節、生產環節有所脫節，科技成果商業化率較低，抑制育種主體的創新意愿。理論和實證分析說明，植物新品種權制度完善程度、執法力度、市場需求、研發成本會影響育種主體的研發創新行為[5]。(2)從植物新品種保護政策的視角出發，考察植物品種權保護條例、法規等現狀和作用，如今植物育種存在造假、模仿等現象，育種主體維權意識薄弱，新品種保護力度不強且存在申報范圍不均衡等問題，植物品種權制度在育種者培育出新的優良品種后，賦予育種者在特定時限內獨占市場的權利，允許品種權人在規定期間內，獲得該新品種的壟斷性利益[6-7]。(3)以育種企業為對象，探究植物新品種權保護政策對企業育種創新的影響，發現植物新品種保護制度對育種創新的激勵作用體現在增加私人研發投入、外部資本進入、育種者權利保護、執法力度增強、品種市場化等方面[8-14]。

在上述研究中，很少直接涉及新品種權行政執法對植物育種創新的影響研究。而新品種行政執法作為知識產權保護的重要方式，對育種主體未來的研發資金投入和研發人員投入等均存在至關重要的影響。尤其對于植物新品種創新而言，植物新品種保護制度作為一種法律壁壘，一方面阻隔了模仿創新、侵權等行為，保護了私有利益，但另一方面會提高研發成本，造成市場效率的損失[15-16]。因此，植物新品種行政執法是否以及如何影響育種主體的創新行為，需要進行深入探討和驗證。

因此，筆者利用2000—2019年省際面板數據，采用DID模型及中介效應模型研究植物新品種權行政執法試點的政策效應和保護政策的作用機制。文章的創新點及邊際貢獻在于：(1)從理論層面，分析探討了新品種權行政執法對對育種創新可能造成的影響，嘗試對知識產權保護理論進行一定的擴展；(2)從政策實施效果時滯性出發，實證檢驗了行政執法試點的政策效應，并通過更改窗口期檢驗驗證了結果的穩健性；(3)機制檢驗部分，驗證了“研發資金投入”和“研發人員投入”在新品種權行政執法對育種創新影響中起到的中介作用。

1 理論分析及研究假說

1.1 新品種權保護政策與植物育種創新

根據制度經濟理論和產權理論，制度抑制著人們交往中可能出現的任意行為和機會主義行為，同時依靠某種懲罰得以貫徹和執行[17]。新品種權保護制度既涉及對產權的界定，又涉及對產權的保護。新品種權保護相關政策作為一種知識產權制度，自其誕生之日起就一直在謀求實現權利人個人私益和社會公益之間的平衡，必須同時考慮知識產權的擁有者和社會公眾2個方面的利益，使雙方的利益達到適度的平衡，即對知識產權的保護，不僅要充分、有效，而且應當適度與合理。知識產權制度的這種動態的平衡，一般主要表現在其對權利人所享有的權利期限、權能大小以及權利的行使方式等方面。知識產權必須有有限的保護期，以避免知識產權永久性地被個人占有，使知識創造來源于社會而最終又回歸于社會[18]。

一方面，新品種權行政執法可以調節育種創新的溢出效應，使得植物新品種的使用所帶來的經濟效益在育種主體和社會農業發展間達到平衡。隨著改革開放和社會主義市場經濟的發展，育種科研單位逐步面向市場化成為獨立的利益主體，植物新品種權保護政策切實保障了投資者從新品種的推廣獲得盈利并收回研發成本，從而有效保障育種主體的權利和投資者積極性，引導更多資金投入育種科研，資金體量和渠道的提升會促進植物育種創新。同時在市場經濟下，新品種的投入和轉化在符合市場和生產需求的條件下可以快速為育種單位創造收益，育種單位可實現以市場和生產為導向的新品種研發，新品種權保護政策為育種單位的研發提供了良好的法律環境。另一方面，新品種權行政執法一定程度上抑制了育種創新主體的模仿創新，使得育種創新主體轉向原始創新。有研究指出，對于發展中國家，模仿創新有利于技術進步，快速增強創新能力，并在時機成熟時，自然激發自主創新的欲望，增強知識產權保護的動機。新品種權保護政策增加了模仿創新的成本，也會導致派生新品種的減少，使得育種主體獲得較大收益的實質性派生品種也隨之減少，原始創新的成本投入高和投入周期長的特點會阻礙創新主體對新品種的研發意愿，從而影響到育種創新進展。由此可提出以下假說：

假說1：新品種權行政執法對植物育種創新有促進作用。

1.2 新品種權保護政策、研發投入與植物育種創新

新品種權制度及配套法制環境建設有利于將社會資金和政府公共資金引入農業育種行業，增加研發投入。而資金和人力是一切經濟活動的重要動力來源，其經費數量和人力資本直接與育種創新的數量與質量相關，科研經費是創新主體進行創新活動的根本保證。新品種研發分為原生品種和派生性品種，其研發難度和產出也有所不同。派生性品種可在模仿創新的基礎上進行改造，模仿創新的投入較原始創新更低，但新品種權保護政策增加了模仿創新成本，故新品種產生的凈效益也有所降低；而原生品種的創新則有高投入、高風險、高收益的特點，大量研發投入是原始創新行為的必要條件。王宇等通過描述統計發現新品種權保護政策實施后會影響研發投入水平和研發投入結構，有利于新品種創新成果的快速產業化，并形成投資利益共同體，推動新品種創新的快速發展[19]。劉輝利用93家育種機構的調查數據，表明植物新品種權制度會影響農業技術創新主體對植物新品種研發的投資[20]。故提出以下假說：

假說2：新品種權行政執法的實施可通過影響研發資金投入影響植物育種創新。

假說3：新品種權行政執法的實施可通過影響研發人員投入影響植物育種創新。

2 數據來源及模型設定

2.1 數據來源

植物育種創新活動需要一定時間，成果轉化也有一定周期，故政策頒布至新品種申請有時間間隔，新品種從申請到審定并登記需2～5年，選取面板數據區間為2000—2019年。此外，考慮到西藏地區年度數據不全，故剔除該地區選取全國其他30個省(市)的面板數據，經過對數化處理后使用。1997年我國《植物新品種保護法例》正式頒布，2007年展開地區試點工作，故可依據試點時間和地區設定對照組和試驗組，比較前后變化趨勢。新品種權申請數據來源于農業部科技發展中心，其他所選數據來源于2001—2020年的《中國統計年鑒》《中國科技統計年鑒》《中國區域經濟統計年鑒》《中國財政年鑒》《中國農業統計資料》以及國家統計局研究與試驗發展(R&D) 普查專題數據。

2.2 變量選取

本研究的被解釋變量為植物育種創新水平，指標有新品種申請數和審定數，由于新品種審定過程具有一定滯后性，本研究采用新品種申請數表示育種創新產出。解釋變量為是否實施新品種權行政執法，設立地區虛擬變量treati和時間虛擬變量postt，表示i省份在t年是否實施新品種權保護政策。中介變量為地區研發資金投入和研發人員投入，由于地區農業研發難以計算總和，本研究以地區大型企業、機構育種研發投入作為研發投入水平的代理變量。根據國際植物新品種保護聯盟的《植物新品種影響報告》統計，品種權申請量居世界前 10 位的國家全部是發達國家，且其農業經濟發展水平與品種權申請量相對應。同時參考韓敬花等的研究，確定一系列可能影響植物育種創新的控制變量，其中包括地區經濟發展水平、外商直接投資資本、人力資本、政府補貼水平、農業發展水平、技術市場水平[21]。變量定義及計算方法見表1。

表1 變量定義及計算方法

2.3 模型設定及實證策略

為探究新品種權行政執法與植物育種創新的關系，接下來將分2個步驟進行檢驗：(1)采用雙重差分法對新品種權行政執法效果進行檢驗，驗證該政策對植物育種創新是否有影響，同時分析影響植物育種創新的因素；(2)基于中介效應模型進一步檢驗新品種權行政執法通過何種機制對植物育種創新產生影響。

2.3.1 雙重差分模型 采用雙重差分法(DID)在政策實施時間前后設定試驗組與對照組，通過控制其他影響因素，將試驗組植物育種創新水平在實施新品種權行政執法前后的平均改變量與對照組的政策實施前后平均改變量的差距視為該政策的真正效果。我國于2007年開始在北京市、山西省、吉林省、山東省、內蒙古自治區、黑龍江省、四川省、江西省、河南省、安徽省、浙江省、湖北省、新疆維吾爾自治區、云南省等15個省(市、自治區)開展新品種權行政執法試點工作，故將這15個省份作為新品種權政策的試驗組，其余為對照組，建立如下模型：

IR=β0+β1postt+β2treati+β3(postt×treati)+β4corntrol+λi+δt+εit。

(1)

式中：IR為植物育種創新水平；β0為常數項；β1為時間虛擬變量系數；β2為地區虛擬變量系數；β3為交互項系數；β4為控制變量的系數；i為地區；t為時間；postt為時間虛擬變量，postt=1表示t時期實施了新品種權保護政策，postt=0表示t時期沒有實施新品種權保護政策；treati為地區虛擬變量，treati=1表示地區i實施了新品種權保護政策，treati=0表示地區i未實施新品種權保護政策；為了檢驗新品種權保護政策效果，設立交互項postt×treati，以衡量新品種權保護政策對植物育種創新水平的影響；control為其他控制變量；λi、δt分別為地區固定效應和時間固定效應；εit為擾動項。在此主要關注的是交互項系數，它衡量了新品種保護政策對植物育種創新水平的影響程度。

將經濟發展水平、對外開放程度、人力資本水平、政府補貼水平、農業發展水平、技術市場水平取對數后得到描述性統計結果(表2)。

2.3.2 中介效應模型 根據Baron和Kenny提出的依次檢驗法步驟如下：第1步，驗證新品種權行政執法對植物育種創新的影響；第2步，分別驗證新品種權行政執法對研發人員投入、研發資金投入的影響；第3步，將新品種權行政執法效應與研發投入變量一起作為解釋變量放入回歸方程中，被解釋變量為植物育種創新[22]。前文已驗證新品種權行政執法對植物育種創新的影響，則分別引入研究與試驗發展人員全時當量和研究與試驗發展經費內部支出變量衡量地區整體研發投入水平，將研發人員投入和研發資金投入作為中介變量構建以下模型：

表2 變量描述性統計結果

Mediation=β5+β6postt+β7treati+β8(postt×treati)+β9control+li+di+eit；

(2)

IR=α1+α2postt+α3treati+α4(postt×treati)+θMediation+α6control+λi+δi+εit。

(3)

對于中介變量顯著性的判斷依據為：若模型(1)中檢驗系數β1顯著，則可以進行下一步，否則中介效應不存在，而前文中已驗證β1顯著；下一步則檢驗模型系數β8和θ的顯著性，若二者均顯著，則可以說明該變量中介效應顯著，同時若α4不顯著或其估計值明顯小于β1，則變量起到強中介效應；最后，若系數β8和θ至少有1個不顯著，則需要進行Sobel檢驗，以進一步判斷中介效應。

3 新品種權保護政策促進植物育種創新效果檢驗

探究新品種權行政執法是否對植物育種創新活動有影響，將進行以下3個實證檢驗以及穩健性檢驗。首先繪制試驗組和對照組的平均增長趨勢圖觀察新品種申請數的平均增長趨勢；其次運用單變量雙重差分方法觀察政策頒布前后均值，初步考察政策效應；最后運用雙重差分模型結合固定效應進行實證檢驗，進一步考察新品種權行政執法對植物育種創新的影響。以下為實證結果。

3.1 時間趨勢假設檢驗

使用DID模型的前提是必須滿足共同趨勢假設，即若不存在新品種行政執法，試驗組和對照組應具有相同變化趨勢，故借助Stata 14.0軟件繪制全國新品種申請數時間趨勢圖，可直觀揭示出試驗組與對照組隨時間的變化差異。如圖1所示，通過觀察試驗組和對照組的新品種申請均值逐年變化情況的折線圖發現，在2003年試點政策頒布之前，試驗組和對照組的平均消費量大致平行，初步判斷符合共同趨勢假設，在2007年試點政策頒布后，曲線差異增大，試驗組增長幅度遠高于對照組。

3.2 單變量雙重差分檢驗

本研究采用單變量雙重差分法逐步對新品種權行政執法的實施效果進行實證檢驗，仍將政策試點地區作為試驗組，將未進行試點的地區作為對照組。Before表示新品種權行政執法在地區試點之前的時期，即2000年至2006年，After表示新品種權行政執法在地區試點之后的時期，即2007年至2019年。通過計算出試驗組與對照組地區植物育種創新水平(當年新品種申請量)在政策實施前后時期的平均值，再運用t檢驗考察2組植物育種創新水平差異是否在政策實施前后表現出系統差異，結果如表3所示(其中Diff1=試驗組地區新品種申請數均值-對照組地區新品種申請數均值，Diff2=各地區在政策試點之后時期的新品種申請數均值-政策試點之前時期的新品種申請數均值)。

表3 單變量雙重差分檢驗結果

表3說明對對照組地區而言，其新品種申請數在新品種權行政執法實施后均值上升了10.374；而試驗組新品種申請數在新品種行政執法實施后均值上升了48.821，且在1%水平上顯著。試驗組與對照組在政策實施后新品種申請數也顯著上升且在1%水平上顯著。從總體上看，相比于對照組，新品種權行政執法在地區的實施使得試驗組地區新品種申請數量顯著上升，政策效應為38.448，植物育種創新水平有所提升。

3.3 雙重差分模型回歸分析

單變量雙重差分法的檢驗結果說明，新品種權保護政策進行試點運行后，試驗組地區的育種創新水平教育對照組有一定提升，但在上述檢驗中并未控制其他可能影響地區植物育種創新水平的因素。故為了進一步識別新品種權行政執法對植物育種創新的影響，本研究借鑒韓敬花等的研究，引入人均生產總值(GDP)、外商投資總額(FDI)、政府科技三項費用投入(Govrd)、農業生產總值(Agri)、技術市場技術輸出地域總額(Market)等地區特征變量，采用地區固定效應模型進行分析[21，23]。由于各指標絕對值較大，為便于橫向比較各變量系數大小以及對因變量的彈性大小，則對非虛擬變量進行對數化處理，表4為Stata 14.0運算結果。

從表4可以看出，在增加控制變量以及時間固定效應的過程中，調整R2值也在不斷增加，說明模型的估計結果較為穩健。模型1-A、模型1-B說明在不加入任何控制變量的情況下，不論是固定時間與否，treat×post系數在1%水平上顯著為正，模型1-C說明加入控制變量后，treat×post系數仍在1%水平上顯著為正。因此，可以說明新品種權行政執法的實施顯著提高了地區新品種申請量，即提高了地區植物育種創新水平。在控制地區個體效應的情況下，可以發現人均生產總值、外商投資總額、受高等教育人數、政府科技支出、農業總產值和技術市場交易額度對新品種申請數的回歸系數均顯著，說明植物育種創新水平受地區經濟發展水平、對外開放程度、人力資本水平、政府補貼水平、農業發展水平、技術市場水平的影響。但加入時間固定效應后，上述指標并不顯著，說明這幾個指標受時間序列影響較大。由模型1-C、模型1-D可知農業總產值對植物新品種申請量回歸系數顯著為正，說明新品種權行政執法可促進經濟效益的增長，激發植物育種創新的意識，使得植物育種創新水平得到提升。因此，可說明本文假設1成立，即植物新品種權行政執法對育種創新有促進作用。

表4 雙重差分回歸結果

3.4 穩健性檢驗

3.4.1 平行趨勢檢驗 雙重差分法的使用前提是在政策實施前試驗組和對照組的植物育種創新水平有基本平行的時間趨勢。圖1已經初步顯現在新品種權行政執法試點前，試驗組和對照組的新品種申請數趨勢均比較平緩且差異固定，也初步驗證了平行趨勢假設。在此基礎上，通過分組變量與新品種權行政執法試點前各年的虛擬變量交叉項的平行趨勢檢驗(表5)，由相似的系數可以說明在政策試點前，試驗組與對照組地區的新品種申請數差異沒有發生顯著變化，雙重差分方法的平行趨勢檢驗假設得以驗證。

表5 平行趨勢檢驗結果

3.4.2 更改窗口期檢驗 考慮到政策的實施以及創新活動響應的時效性，將樣本時間范圍縮小至更為均衡的區間進行穩健性檢驗，此次選取年限為2004—2014年(表6)，解釋變量交互項系數均為正顯著，與前文結果相同，則可證明回歸的穩健性，即新品種權行政執法對植物育種創新水平有正向影響。

表6 更改窗口期穩健性檢驗

3.4.3 替換其他衡量植物育種創新指標 植物育種創新水平難以用單一指標完全衡量，上述檢驗中采用新品種申請數這一指標，品種權申請量呈穩步增加，我國品種權授權量呈波浪式上升狀態，中間呈現幾個變化波段。盡管從理論邏輯上來說，品種權申請量的增加應當意味著品種權授權量的增加，但是實踐中影響品種權的授權因素較多，不適合作為替代變量。品種登記個數可反映地區新品種的登記情況和歷年育種情況。現將品種登記個數作為被解釋變量再次進行檢驗，控制變量和虛擬變量不變。如表7所示，替換被解釋變量為品種登記數(Is)后， 交互項系數均在1%水平上顯著為正，可再次證明結果的穩健性。

表7 替換被解釋變量檢驗結果

4 新品種權行政執法促進育種創新作用機制檢驗

新品種權行政執法對植物育種創新有直接影響，而其政策通過何種路徑影響植物育種創新水平則需要進一步驗證。新品種權行政執法的實施會加強育種主體新品種權的保護意識，通過規范法律環境使得植物育種創新的外溢效應降低，新品種權的經濟效益獨有化，從而增加研發投入，促進植物育種創新。一方面當育種主體對新品種培育成本可以收回且由此獲得大額經濟效益，育種主體及投資方的投入意愿增加，從而使得資金總量提高、投資來源多樣；另一方面當育種主體創新意愿被激發，會吸引更多研發人員投入。故本研究利用中介效應模型來檢驗新品種權行政執法是否通過影響地區研發投入(包含研發資金投入和研發人員投入)來影響植物育種創新水平。

4.1 檢驗研發人員投入的中介效應

隨著新品種權行政執法試點，農林業行政和企事業單位人員的品種權意識得到了加強，公眾增強了對新品種保護制度的信賴度，使得研發人員進入育種創新領域比例增加。同時種業人才發展也收到國家層面重視，2017年原農業部在北京召開種業人才發展和科研成果權益改革進展情況匯報會，科學研究院和學校相關單位在科研人才引進和培養方面已經取得一定成果，同時對深化科企合作、建立新的協同育人模式方面有了一定探索。基于創新活動的投入產出理論，研發人員的投入增加會提升創新活動的活躍度，故采用研發人員全時當量與當地年底總人口比值來衡量研發人員投入強度，檢驗結果見表8，表中模型1-A至模型 3-A1 表示未加入控制變量時中介效應3步檢驗對應的回歸結果；模型1-C至模型3-B1表示加入地區級控制變量時中介效應3步檢驗對應的回歸結果。模型2-A1、模型2-B1結果顯示，treat×post的系數分別在1%、5%水平上顯著，說明新品種權行政執法顯著提升地區研發人員的投入水平。模型3-A1、模型3-B1結果顯示researchpeop系數在1%水平上顯著為正且treat×post的系數顯著卻小于第1步中β1的估計系數，說明研發人員投入在新品種權行政執法和植物育種創新之間起到顯著的“強中介效應”。加入控制變量后，整體顯著性水平和系數值有所降低，說明控制變量中對植物育種創新水平也有一定影響。由此可證明本文假說2，即新品種權行政執法的實施可通過影響研發人員投入影響植物育種創新。

表8 以研發人員投入作為中介變量回歸結果

4.2 檢驗研發資金投入的中介效應

根據《2017中國種子產業發展報告》顯示，2017年種子企業科研總投入為42.33億元，同比提高2.76億元，其中企業自主投入38.69億元，財政項目投入資金3.22億元，非財政資金投入0.42億元。財政資金流入企業的部分較少，且相比于2016年略有下降。研發資金作為創新活動的重要來源，研發資金投入增加會增加創新活動數量和質量，故采用研究與試驗發展經費內部支出與地方財政支出的比值來衡量研發資金投入強度，檢驗結果見表9。模型2-A2、模型2-B2結果顯示，treat×post的系數分別在5%水平上顯著，說明新品種權行政執法顯著提升地區研發人員的投入水平。模型3-A2、模型3-B2結果顯示researchcost系數分別在1%、10%水平上顯著為正，雖然模型3-A2中交互項系數高于模型1-A中的系數，但加入控制變量后系數降低，說明研發資金投入仍起到中介效應。由此可證明本文假設3，即新品種權行政執法的實施可通過影響研發人員投入影響植物育種創新。

表9 以研發資金投入作為中介變量回歸結果

5 結論與政策建議

種業是國家戰略性、基礎性核心產業，植物育種創新是種業發展的重要推動力。新品種權保護重視程度逐年遞增，而新品種權行政執法的實施是否能實質性推動植物育種創新是亟待回答的問題。本研究利用2000—2019年省際地區面板數據，以地區的新品種申請數衡量植物育種創新水平，運用雙重差分法考察新品種權行政執法是否影響地區的植物育種創新水平，再進行中介效應分步檢驗提出政策影響路徑。

5.1 結論

新品種權行政執法對地區新品種申請數有顯著的正向影響作用，也說明新品種權行政執法對植物育種創新起到較好效果。此結論在進行了平行趨勢假設、更改窗口期檢驗、替換其他衡量植物育種創新指標等一系列穩健性檢驗后依然成立。雖然在更改窗口期檢驗過程中顯著性水平略有降低，也說明政策試點實施過程中遇到的阻礙，如新品種推廣的價格波動、品種權糾紛等問題使得政策效果也有所波動。

外商投資水平、農業生產水平、政府補貼水平、技術市場交易水平均對植物育種創新有正向影響。新品種權行政執法的實施降低了新品種創新成果的外溢效應，企業機構育種主體的創新成果自有性和經濟性提高，吸引外部資金注入，促進地區育種創新水平提高。農業生產水平的提高也為新品種推廣和收益奠定了基礎，從而促進育種創新意愿增加。隨著新品種權行政執法的實施，政府科技投入力度增加，有利于公立機構等育種創新主體開展創新活動。技術市場技術輸出金額能反映地區技術交易市場水平，該指標受地區知識產權保護水平的影響，技術交易市場的活躍度越高，可說明知識產權保護水平提高，則育種主體創新意愿和創新活動也會隨之增加。

新品種權行政執法可通過影響研發資金投入和研發人員投入來影響植物育種創新。運用面板數據中介效應分布檢驗法，結果表明研發人員投入在新品種權行政執法與植物育種創新水平之間起到強中介效應，研發資金投入也起到顯著中介效應，驗證了“新品種權行政執法研發投入→植物育種創新”這一影響機制。

5.2 政策建議

5.2.1 完善種業行政執法政策，維護品種權人利益 隨著我國新品種保護條例和種子法的頒布，新品種申請數量和審定數量已經有了較大幅度增長，但仍存在種業政策貫徹實施不到位、新品種審定數量好種類較低的問題。(1)需加強新品種認證制度建設和知識產權保護，強化品種權執法，降低因種業侵權、制假等行為影響育種主體的創新積極性事件概率。(2)進一步明確種業監管主體并規范種業市場監督，建立新品種檔案，將新品種審定信息、試驗示范信息及田間試驗結果記錄在冊，為生產用種安全提供依據。(3)完善品種保護機制，保證新品種權的經濟效益不外溢，提升技術交易市場活躍度，增加科研人員積極性、企業與社會對種業投資的積極性，育種主體的創新活動才會有所增加。

5.2.2 提升地方政策促進效應，加快政策機制創新 落實國家和省種業相關政策，將國家指引性條例轉化為地方具體實施措施，從倡導性政策轉化成推動型政策。(1)地方性政策適時修訂并完善，結合地區特征完善商業化育種成果獎勵機制，發展適合地區性質且能高效顯著促進育種的創新活動，如吉林省定期舉辦農作物種質資源普查與收集培訓班，普及育種知識和提升創新意識；安徽省進一步增加政策性農業保險補貼品種和擴大補貼范圍等。(2)以創新驅動高質量發展概念為指引，推進體制改革和機制創新，優化申請受理、品種試驗、審定公告、引種備案流程，縮短新品種從研發至產生經濟效益的系統性時長。(3)由政府牽頭整合地區性農作物資源，構建以產業為主導、企業為主體、基地為依托、產學研相結合、“育繁一體化”的現代農作物種業體系。

5.2.3 加強專項科研經費投入，激發育種創新活力 地方政府均有科技固定支出，但針對種業專項資金投入不足，同時政府資金主要集中于公共研發單位，企業等私有主體資金投入不夠，育種創新動力不平衡。故需要從加強專項科研經費投入入手，激發育種創新的活力。(1)通過政府設立種業專項資金，專款專用，鼓勵植物育種創新活動。(2)需要加大對種業科研、技術服務專項資金的支持力度，通過低息或貼息新品種培育專項科技貸款、鼓勵其他行業資金進入種業的優惠政策等措施，支持種子企業和科研機構大膽培育新品種。(3)以市場需求為導向，經費投入由公有科研機構向企業傾斜，解決我國科研育種與生產需求脫節、科研成果向實際生產流動阻礙的問題，推動以企業為主體的商業化育種新機制。

5.2.4 建立研發人才激勵機制，鼓勵成果薪酬激勵 農業是遲效性、高投入行業，對從業人員要求較高。科研育種機構、商業化企業和種子管理部門普遍表現專業人才嚴重缺失、高層次人才留不住的問題。(1)要通過政策效應注重對研發人才的引進和培養，聯合高校、科研機構、企業三方資源建立研發人力平臺，加大對高端人才培養力度，構造適度寬松的研發人才評價體系，引導人才在平臺中的流動，通過高薪等方式減少人員向外溢出。(2)注重研發人才的激勵機制完善，包括精神激勵、薪酬激勵、榮譽激勵，激發科技人才的創造動力。(3)鼓勵成果薪酬激勵方式，以技術入股、成果入股等方式將技術人員的創新成果與個人獎勵掛鉤，吸引并留住大量優秀技術人才。