基于系統動力學的種業國際化知識產權風險研究

陳燕娟，鄧 巖

（廣東海洋大學管理學院，廣東湛江 524088）

1 研究背景

農作物種業是糧食產業的源頭，是促進農業長期穩定發展、保障國家糧食安全的根本。中國種業發展為提高農業綜合產能、保障農產品供給和促進農民增收做出了重要貢獻，但整體發展水平與發達國家相比仍然存在較大差距。產業化程度低、研發體系不健全、育種體系運行效率較低[1]、市場化發展不足是制約種業國際競爭力的深層次原因[2]。面對全球種業科技革命和種業競爭帶來的機遇與挑戰[3]，中國亟待培育具有較強國際競爭力的種子企業，用好“兩個市場、兩種資源”[4]，加快種業國際化發展進程。然而，種業做大做強還面臨諸多挑戰，尤其是缺乏現代種業的研發體制和有效的知識產權保護措施[5]。中國是未加入《國際植物新品種保護公約》（UPOV公約）1991年文本的少數幾個UPOV成員國之一，種業知識產權保護標準較低，種業侵權糾紛多、知識產權維權難、自主創新風險大，并對種業國際化發展和中國種業振興形成嚴重掣肘。2022年中央一號文件提出，要強化種業知識產權保護、全面實施種業振興行動方案。

農作物新品種的選育、生產和銷售對地域適應性要求各異，沒有一個國家能夠擁有一切所需的種源[6]。為了提高運營效率和經濟收益，各國種業依據比較優勢參與國際分工，共同構成相互聯系、相互依存的種業國際合作體系[7]。育種創新需要引進全球種質資源，種子生產需要滿足特定物候條件，育種成果需要開發全球種子市場，國際化發展是中國種業振興必由之路。當前，中國種業在附加值較高的新興領域處于全球產業鏈末端、價值鏈低端，種子進口量大、種源自給率低，并逐步形成進口依賴，從而產生種源“卡脖子”風險。因此，中國種業既要強化種源“卡脖子”技術攻關，優化以內循環為主體的創新鏈、產業鏈和價值鏈，也要遵循國際種業發展規律，主動融入全球種業大循環，構筑國內國際雙循環相互促進的種業新發展格局[8]。然而，知識產權制度是影響種子國際貿易和種業跨國投資的重要因素[9]，一國國內知識產權保護水平與外國投資之間存在正相關關系[10]，特別是發展中國家法律、法規的頒布實施，為跨國種業公司在當地研發的植物新品種尋求知識產權保護提供了法律保障[11]，使得跨國投資具有無限吸引力。只有運用和保護好知識產權，使之與種業創新良性互動，才能源源不斷為種業發展提供驅動力[12]。種業跨國企業一般都會圍繞目標國知識產權保護水平選擇市場和技術進入方式[13]，并將知識產權當作種源“卡脖子”的主要工具。由于缺乏實質性派生品種保護制度，中國種業知識產權保護力度較弱[14]，既阻礙國外優勢種源的及時引進，導致國內育種研發的急功近利和低水平重復[15]，也限制國內優勢種源的對外拓展，種業知識產權國際布局一直處于“低端鎖定”狀態[16]。有關學者研究建議，跟蹤國際植物新品種保護聯盟的發展和競爭動向、有選擇性地實施品種權“走出去”戰略[17]，加強植物新品種保護國際雙邊和多邊合作、制定合理有效的交流政策[18]，種業國際化企業做好風險防控、加強境外知識產權保護[19]。

2022年3月1日起施行的《中華人民共和國種子法（修正案）》，聚焦提高知識產權保護法治化水平，致力于在育種者、生產經營者、使用者之間建立平衡的權利義務關系，為原始創新提供法治保障，助力中國種業振興[20]。種業國際競爭很大程度上是種業知識產權的競爭[21]，種業國際化發展必將面臨更多、更復雜的知識產權風險。如何有效管理種業國際化發展中的知識產權風險，已成為中國種業振興、種業國際化發展亟待破解的核心問題。現有研究主要關注中國種業知識產權保護的現狀、問題與對策，并在知識產權保護與種業國際競爭力的作用關系等方面取得了較為豐富的成果，但鮮有文獻從種業國際化發展的視角研究知識產權風險。為此，本文擬在識別種業國際化知識產權風險影響因素的基礎上，運用系統動力學方法構建風險研究模型，仿真模擬種業國際化知識產權風險的動態變化趨勢，從而探究各類影響因素之間及其對于整體風險的作用關系，進而探尋種業國際化知識產權風險的有效管理措施。

2 種業國際化知識產權風險的影響因素及其表征指標

農作物種業具有政治敏感度高、自然風險與技術風險疊加、供求彈性差異等特殊屬性。種業國際化發展既要受到國內知識產權保護制度和育種創新能力的約束，也要接受國外知識產權保護制度和種業發展環境的限制，還要遵循國際種業知識產權保護規則，必然面臨全方位、多層次的種業知識產權風險。因此，科學界定風險影響因素是開展種業國際化知識產權風險研究的前提和基礎。通過梳理相關文獻，并結合專家組意見，本文對種業國際化知識產權風險的影響因素進行總結、概括和分類，并提取風險表征指標（見表1）。

表1 種業國際化知識產權風險的主要影響因素及其表征指標

3 研究模型

3.1 模型的適用性分析

通過仿真模擬，系統動力學方法能夠解析非線性、多層次、多反饋、復雜多變的系統問題，適用于種業國際化知識產權風險研究。

其一，種業國際化知識產權風險是一個復雜的動態系統，系統內部各類影響因素交互作用，從而形成多個復雜的動態子系統，并表現出整體相關性、動態性、非線性和過程性等特征。系統動力學方法作為描述和理解此類復雜非線性系統的基本工具，是分析復雜系統的有效方法[36]，可用于分析各類影響因素之間及其對于整體風險的作用關系。

其二，系統動力學模型蘊含因果關系、系統反饋、動態演變等特征，可以比較全面、準確地刻畫種業國際化知識產權風險各類影響因素之間的作用機理，并為風險前因分析及動態演變提供良好的實驗手段。因此，通過風險變量調整，可以觀察整體風險在不同條件下的反應與變化，從而識別整體風險的敏感影響因素。

其三，系統動力學模型屬于結構模型，注重研究系統結構及其動態行為，對研究數據具有一定的包容性[37]，精度要求相對較低[38]。對種業國際化知識產權風險開展量化分析，往往難以搜集到比較詳盡的精確數據，運用系統動力學方法則可以較好地解決這一問題。

其四，系統動力學研究對象的行為特征主要取決于內部動態結構與反饋機制[39]，種業國際化知識產權風險系統的動態性可以預期且具有一定的規律性，符合系統動力學的建模條件。

3.2 系統邊界與模型假設

（1）系統邊界。系統邊界的確定主要取決于研究對象的變量及其時間跨度。本文的研究對象是種業國際化知識產權風險（以下簡稱“整體風險”），主要研究目的是分析各類風險影響因素之間及其對于整體風險的作用關系。系統時間邊界限定為2021—2031年（以2021年為基準年），仿真步長設定為1個季度。采用周衍平等系統邊界點估值方法[38]，邀請7位行業專家對種業國際化知識產權風險的影響因素進行評價和賦值。邊界點的估值范圍在0～1之間，其中，0表示該風險因素發生的可能性極小，幾乎不造成損失；1表示該風險因素發生的可能性極大，會造成嚴重損失。先用公式xi=(a+4m+b)/6計算每位專家的評分值（其中a、m、b分別表示影響整體風險的最小值、最可能值和最大值），再計算專家評分值的平均值，從而得到系統邊界點估值（見表2）。

表2 種業國際化知識產權風險的系統邊界點估值

（2）模型基本假設。種業國際化知識產權風險是連續、漸進的行為過程，屬于一個不斷循環的封閉系統；種業國際化知識產權風險的影響因素主要由環境風險、知識產權特性風險、服務風險、運營風險、管理風險和創新能力風險構成；研究模型只考察系統內部因素的影響，不考慮所在國經濟、文化環境等系統外部因素的影響。

3.3 因果關聯圖和主要反饋

每項影響因素都是一類風險子系統，整體風險包含環境風險、知識產權特性風險、服務風險、運營風險、管理風險、創新能力風險等六類子系統風險。各類子系統風險都有其內在的運行規律，子系統風險之間也存在相互促進或牽制關系，單因素變動對其他影響因素以及整體風險都會產生直接或間接影響。

根據風險表征指標、風險系統結構和風險因素關系，本文運用Vensim軟件創建種業國際化知識產權風險及其影響因素的因果關聯圖（見圖1）。系統包含的主要反饋回路如下（“+”代表正反饋，“-”代表負反饋）。

圖1 種業國際化知識產權風險及其影響因素因果關聯

（1）知識產權特性風險—（+）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（-）知識產權布局—（+）知識產權溢出性（正）。

（2）環境風險—（+）服務風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（+）知識產權壁壘（正）。

（3）管理風險—（-）知識產權基礎實力—（+）創新能力風險—（+）運營風險—（-）知識產權海外運作監管（正）。

（4）創新能力風險—（+）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（-）自主知識產權質量—（-）知識產權創新能力（正）。

（5）服務風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（+）知識產權壁壘—（+）環境風險（正）。

（6）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（-）自主知識產權質量—（-）知識產權創新能力—（+）創新能力風險（正）。

（7）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（+）知識產權壁壘—（+）環境風險—（-） 海外風險應對機制—（+）管理風險—（-）知識產權基礎實力—（+）創新能力風險（正）。

（8）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程度—（+）知識產權壁壘—（+）環境風險（正）。

（9）知識產權特性風險—（+）管理風險—（-）知識產權基礎實力—（+）創新能力風險—（+）運營風險—（-）知識產權海外運作監管—（-）技術壟斷程 度—（-）知識產權布局—（+）知識產權溢出性（正）。

（10）創新能力風險—（+）運營風險—（-）創新資源—（-）知識產權基礎實力（正）。

3.4 系統流量存量圖與主要方程

（1）系統流量存量圖。 根據因果關聯圖建立種業國際化知識產權風險系統動力學模型，可以得到系統流量存量圖（見圖2）。

圖2 種業國際化知識產權風險系統流量存量

（2）主要方程。運用系統動力學方法構建風險模型進行仿真模擬，各項表征指標的權重確定是關鍵和核心問題。本文采用專家評分法確定主觀權重，采用熵值法確定客觀權重，將主觀權重和客觀權重各占50%進行集成，再對各項指標進行賦權。以環境風險子系統為例，據此計算各項表征指標的主觀權重、客觀權重和集成權重，詳見表3、表4和表5。

表3 種業國際化知識產權環境風險子系統各項表征指標的主觀權重

表4 種業國際化知識產權環境風險子系統各項表征指標的客觀權重

表5 種業國際化知識產權環境風險子系統各項表征指標的集成權重

根據風險模型中各個變量之間的因果關系與作用原理，可以建立變量間計算方程，再將各項指標的權重帶入計算方程式，從而得到各個子系統的方程式。6個子系統的方程式如下：

方程式1：環境風險系統的環境制約=0.253×知識產權制度差異+0.187×知識產權保護標準差異+ 0.296×執法力度+0.264×知識產權壁壘；

方程式2：知識產權特性風險系統的特性損失=0.529×知識產權地域性+0.471×知識產權溢出性；

方程式3：服務風險系統的服務缺失=0.562×知識產權海外信息平臺+ 0.438×知識產權海外維權機制；

方程式4：運營風險系統的運營不善=0.385×知識產權布局+0.270×知識產權交易經驗+0.345×知識產權定價風險；

方程式5：管理風險系統的管理不善=0.275×知識產權海外保護意識+ 0.241×知識產權海外組織體系+0.216×知識產權海外運作監管+0.268×海外風險應對機制

方程式6：創新能力風險系統的創新能力不足=0.463×知識產權基礎實力+ 0.537×知識產權創新能力。

4 仿真模擬與敏感性分析

4.1 模型有效性檢驗

為了驗證模型的適用性和準確性，本文對模型進行以下檢驗：

（1）結構檢驗。構建系統動力學仿真模型時，對整體風險的系統邊界與結構進行比較分析，選取環境風險、知識產權特性風險、服務風險、運營風險、管理風險和創新能力風險6類子系統風險的關鍵表征指標建立結構模型，所建模型的系統功能及運行狀態符合實際情況。

（2）運行檢驗。模型通過了系統運行檢測，并且通過模型仿真也可以發現，本文構建的因果關聯圖、反饋回路和系統流圖均較為合理。

4.2 仿真模擬

（1）整體風險評估。利用Vensim PLE軟件對模型進行仿真，可以清晰展示整體風險及其運行狀態，分析并尋找尚未表現但存在隱患的知識產權風險。設置仿真時間為10年，仿真步長為1個季度。從整體風險變化曲線（見圖3）可以看出，運行6個季度后，整體風險 呈指數級增長趨勢，風險累積效應比較顯著。

圖3 種業國際化知識產權整體風險變化曲線

（2）子系統風險評估。 本文對環境風險、知識產權特性風險、服務風險、運營風險、管理風險和創新能力風險6類子系統風險分別進行仿真模擬，從而得到子系統風險變化曲線（見圖4）。對比子系統風險變化曲線可以看出，隨著時間的推移，知識產權運營風險的上升幅度最大，創新能力風險、管理風險次之，服務風險的上升幅度不大，知識產權特性風險和環境風險的上升幅度比較小；各類子系統風險交織共振，致使整體風險的規模和危害遠大于子系統風險之和。

圖4 種業國際化知識產權子系統風險變化曲線

4.3 敏感性分析

敏感性分 析是從定量分析的角度研究參數變化對模型運行結果的影響。一般情況下，Vensim模型不會因參數變化而改變系統動態。只要模型的參數或圖表函數設計正確，模型對參數和圖表函數的變動并不敏感[40]。因此，通過敏感性分析，可以檢查模型選取的變量是否正確、是否能正確反映真實系統的決策過程。若參數過于敏感或不敏感，均需檢查變量是否正確。不敏感因素應予剔除，敏感因素則要進一步識別其是否為引起系統整體變化的關鍵因子。

在保持初始值和其他因素不變的情況下，將環境風險中的執法力度、知識產權特性風險中的知識產權地域性、服務風險中的知識產權海外維權機制、運營風險中的知識產權交易經驗、管理風險中的知識產權海外組織體系、創新能力風險中的知識產權基礎實力等表征指標的數值分別提高30%和降低30%（current代表初始情況，current1代表降低30%的情況，current2代表提高30%的情況），各類子系統風險變化趨勢如圖5所示，整體風險變化趨勢如圖6所示。 表征指標取值改變后，各類子系統風險和整體風險的走勢沒有改變，且均與表征指標變化正相關，但知識產權特性風險和環境風險的變化幅度較大，并對整體風險變化的影響比較明顯。

圖5 種業國際化知識產權子系統風險變化趨勢

圖6 種業國際化知識產權整體風險變化趨勢

5 研究結論與啟示

5.1 研究 結論

（1）種業國際化知識 產權風險是一個復雜的動態系統，整體風險存在顯著的累積效應。種業國際化發展前期的知識產權風險對后期風險及整體風險影響很大且不可逆。為了避免或減少種業國際化知識產權風險累積，種業國際化發展前期的知識產權風險管理尤為關鍵。

（2）知識產權運營風險對整體風險的影響最大也最突出，各類子系統風險交織共振導致整體風險疊加擴大。種業國際化知識產權風險管理既要重點控制知識產權運營等上升幅度較大的子系統風險，也要防止各類子系統風險交織、疊加和共振。

（3）各類子系統風險均與整體風險變化正相關，整體風險對知識產權特性風險和環境風險變化更加敏感。知識產權特性風險、環境風險對知識產權運營風險和創新能力風險影響比較大，并通過知識產權溢出性和知識產權壁壘影響整體風險變化。種業國際化知識產權風險管理必須高度關注知識產權特性風險和環境風險兩個敏感因素。

5.2 啟示

為了有效管理種業國際化知識產權風險，中國種業應采取如下風險管理措施：

（1）強化風險預警和前饋控制。種業知識產權登記或授權后，潛在的缺陷和風險就會固化，有些種業知識產權隱患在遇到氣候變化時才會爆發。新品種擴散越快，應用范圍越廣，推廣時間越長，種業國際化知識產權風險就會越大。因此，強化風險預警和前饋控制非常重要。首先，建立制度化、常態化工作機制，全面收集、及時整理、科學分析種業合作目標國知識產權發展現狀，準確判斷各國種業知識產權保護形勢，開展種業國際化知識產權風險預測；其次，建立風險信息數據庫，對種業國際化知識產權風險進行分類和分級，根據環境變化和知識產權特性測算風險概率，定期發布風險預警信息；其三，對種業國際化發展中可能出現的知識產權風險進行綜合評估，并針對種業合作目標國法律法規和知識產權執法力度，做好風險前饋控制，盡可能將風險消除在萌芽狀態，避免風險累積或疊加。

（2）夯實知識產權運營能力。知識產權運營能力在種業國際化知識產權風險管理中具有不可替代的重要作用。《中華人民共和國種子法》（2021年修改）擴大了植物新品種權保護范圍，擴展了品種保護環節，建立了實質性派生品種制度，將會強化侵權損害賠償責任、加大植物新品種權保護力度，并將構建從種質資源保護到品種選育、市場推廣的全鏈條知識產權保護，從而對種業知識產權運營能力提出了更高要求。其中，國內運營能力是種業知識產權風險管理的基礎，種業知識產權的高質量創造和有效保護是夯實知識產權運營能力的前提；海外運營能力是種業國際化發展的基本保障，種業知識產權國際布局是知識產權海外運營和風險管理的關鍵所在。在現有種業發展格局下，為了提高知識產權國際布局的速度、力度和廣度，種子企業必須與科研院所緊密合作，占有更多的知識產權，才能夯實知識產權運營能力，降低種業國際化知識產權風險。

（3）提高企業自主創新水平。自主創新水平與知識產權特性風險聯合作用，對種業國際化知識產權風險的影響極為敏感。只有從產業環境、育種體系和資源配置等各方面同步改進，建立有利于基礎研究和原始創新的體制機制，中國種業自主創新能力和國際競爭力才能得到穩定、持續提升[41]。首先，應以改善和保護種業發展環境為中心，建立優勝劣汰的市場競爭機制，支持和促進企業提高自主創新能力；其次，繼續深化種業科研體制改革，加強產學研合作，改革品種管理制度，從全球化視野構建商業化育種體系；其三，鼓勵和推動種業科研要素逐步向企業流動，提高育種創新效率，推動龍頭型種子企業逐步成為種業創新的主體[42]，并持續提高種業集中度，強化企業在種業資源配置中的核心作用，切實提高企業自主創新水平。

（4）實施區域差異化風險管理。中國種業國際化發展的目標市場既有知識產權保護水平較高的發達國家，也有知識產權保護水平較低的發展中國家。對于不同類型的市場區域，需要針對各國環境風險的具體表現形式，采取差異化的種業知識產權布局和風險管理策略。中國種業既要縮小與發達國家的知識產權保護水平差距，也要幫助發展中國家建立和完善知識產權保護制度，才能全面降低并有效管控知識產權環境風險。同時，還要持續提高對知識產權管理風險、服務風險和特性風險的綜合管控能力。具體舉措上，一是強化知識產權海外保護意識，建立知識產權海外組織體系和運作監管及風險應對長效機制；二是建立種業國際知識產權聯盟，協同開展數據分享、風險預警、知識產權維權等活動；三是管控種業知識產權創新的地域性、外溢性與“搭便車”等問題，降低知識產權特性風險。