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支持种业科技创新的财政投入优化探讨

日期:2024年11月30日 编辑:ad201107111759308692 作者:无忧论文网 点击次数:12
论文价格:150元/篇 论文编号:lw202411262135157923 论文字数:42185 所属栏目:财政论文
论文地区:中国 论文语种:中文 论文用途:硕士毕业论文 Master Thesis

本文是一篇财政论文,本文研究发现,种业企业创新能力的提升对于创新资源优化配置更为敏感,也就是目前可以利用政府引导基金加大对种业企业的投入力度。可以通过结合财政支持和现代种业发展基金支持种业创新重点项目。

1.绪论

1.1研究背景和研究意义

1.1.1研究背景

种业处于农业整个产业链的源头,是建设现代农业的标志性、先导性工程,是国家战略性、基础性核心产业。种业振兴是保障国家粮食安全的基础支撑,种业科技创新是稳产增产的根本出路。习近平总书记指出:农业现代化,种子是基础,“要拿出攻破‘卡脖子’技术的干劲,明确方向和目标,加快实施农业生物育种重大科技项目,早日实现重要农产品的种源自主可控”①。2021年中央一号文件强调种子是农业的“芯片”,要打好种业翻身仗;《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035远景目标纲要》中明确提出,要加强农业良种技术攻关,有序推进生物育种产业化应用;《种业振兴行动方案》把种源安全提升到关系国家安全的战略高度,明确提出“科技自立自强、种源自主可控”的种业总目标,种业振兴正式进入实施阶段。2022年中央农村工作会议着眼于建设农业强国的战略部署,强调要抓住耕地和种子两个要害,把种业振兴行动切实抓出成效,把当家品种牢牢攥在自己手里。2022年中央一号文件、党的二十大报告、2023年中央一号文件均明确提到要深入实施种业振兴行动,其中2023年中央一号文件对种质资源保护、生物育种等明确提出了明确要求和目标。中央层面的高度重视和顶层设计,为推进种业科技创新指引了方向。粮食安全是国家安全的重要基础。

中国是人口众多的大国,解决好吃饭问题始终是关系国计民生的头等大事。2022年我国粮食总产量68653万吨,人均产量高于国际标准线,从总量来看口粮绝对安全。但是用作饲料粮的大豆和玉米、部分蔬菜、菌种等农产品或其种源仍然需要依赖国外进口,存在着“受制于人”的可能性。一方面,随着我国人口增加和生活水平普遍提高,粮食需求将刚性增长、更多元化;另一方面,我国农业生产也面临着水资源约束、人均耕地面积少且中低产田面积大、生产成本提高等压力。所以长期来看,从源头上支撑国家粮食安全,必须确保种子安全、推动种业科技创新,着力“藏粮于技”。

1.2文献综述

1.2.1分析我国种业现状及问题的相关文献

学界对种业发展的探索由来已久,近年来又有文献基于种业振兴系统梳理了我国种业发展历程、发展现状与主要问题。我国种业经历了群众化、专业化、产业化阶段,目前已经进入深化改革阶段,体现出了(1)农作物种业市场规模整体上升(2)种业自主创新速度加快(3)主要农作物种子单产稳步增长的主要特点。但同时也存在着(1)种业市场集中度不高(2)种子进出口长期处于贸易逆差(3)蔬菜等作物种子被外资企业控制等短板(张永强,董权瑶,2022)。

目前种业振兴相关文献的共识是,近年来我国种业科技有了显著进步,但与国外先进水平相比还没有真正实现自立自强。我国种业“卡脖子”问题主要集中于育种环节科技创新方面,解决“卡脖子”问题的紧迫性在于:第一从,技术上来看我国还处在从传统育种向精准育种转变阶段,和发达国家育种技术代际差距明显(毛长青等,2021),而以生物育种技术为代表的育种技术正带来新的历史拐点;第二,从市场来看我国在优质牧草、高端蔬菜等种源方面还有相当高的对外依存度,缺乏作物种子的相关定价权,同时也依赖于进口种子明显的品质优势,一旦进口方面“断种”,后果不堪设想(黎茵,2021;王洪秋等,2021;朱启臻,2021)。

学者对我国种业发展目前存在的问题的具体归纳大致也可以分为种业科技创新和种业市场两个方向。种业科技创新领域存在的问题有(1)种质资源存量和多样性、性状的精准鉴定、交流共享机制不足,并且部分种源对国外依赖程度较高(2)育种技术与国际先进水平存在较大差距:关键核心技术引不来、应用上被知识产权制约;育种科研工具与仪器设备高度依赖进口(3)育种科研领军人才大部分在国外培养,未来可能也会面临交流合作的限制(4)种业专利海外布局不足,短期内难以形成自主知识产权的替代品种保障供应链安全(5)产学研布局落后于行业前沿。

2.相关概念界定与理论基础

2.1相关概念界定

2.1.1种业

种业是种子行业的简称,是以为农业生产提供基本生产资料为目的,由科研选育、制种加工、经营推广,以及与其相配套的政府管理、社会服务、公共支持、种子协会等系统构成的有机行业整体①,本文的研究范畴是农作物种业。

我国种业产业链可以大致表示为图2-1:种业产业链由政产学研用多个主体构成,上游科研育种环节是产业链的关键,其主体有科研机构、高校、种业企业、种子站,这些育种主体具有实现科技创新的关键资源,相互进行一定分工协作,目前种业产学研协同创新的主要模式有:技术转让、委托开发、联合开发、共建实体等;新品种经过品种测试、品种审定(主要粮食作物)或登记(非主要粮食作物)后才能进入下一个环节——中游种子繁育加工,种业企业利用自有制种基地或整合家庭农场,对原种进行原始繁育、对制成的良种进一步加工、包装等,从而形成商品种子;种业的市场推广环节的主体有经销商、种子企业和推广机构,这些主体围绕商品种子开展销售和售后服务。政府部门提供的规划引导、资源投入、品种审定、质量检测、市场监管等服务贯穿了种业产业链始终。

事实上,由于农业的弱质性和种子供求弹性的差异,种业产业上中下游都离不开政府的参与。在一定范围内,农作物种植面积是相对固定的,所以种子需求也不会在短期内随价格变动出现较大波动;而商品种子的销售毛利率较高,特别是具有优良性状且难以被同类种子替代的品种,所以种子价格变动对种子供给量的影响就较大。种子的需求价格弹性较小而供给价格弹性较大,两者的差异为种子价格波动和市场垄断提供了基础。

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2.2财政投入支持种业科技创新的理论基础

2.2.1技术创新理论基础

1.新古典学派的技术创新理论

罗伯特·索罗的两阶段理论认为增加要素数量并提高技术水平是经济增长的主要动力。他的经济增长模型强调了资本积累和技术进步的重要性,该模型中没有被劳动力和资本投入所揭示的部分被称为索洛余值(全要素生产率)。后来保罗·罗默的经济增长模型更加强调创新和知识积累,并将技术进步看作一个内生的独立变量,这一变量会导致资本、劳动要素的回报率以及自身的回报率呈现上升趋势新古典经济增长理论认为全要素生产率不断提高是国家和地区经济增长的持续动力。要素生产率(TFP)作为衡量生产过程中全部要素(包括资本、劳动和技术)综合效率的指标,它代表着单位全部要素投入所产生的产出。全要素生产率的提高意味着在给定的资本和劳动投入下,经济体能够生产更多的产品和服务,从而实现了生产率的提高。全要素生产率的提高通常与技术创新、更有效的管理和组织,以及经济体制度的改革等因素密切相关。

2.熊彼特技术创新理论

对创新的理解始于探讨技术创新在经济发展中的作用,现代创新理论的提出者是约瑟夫·熊彼特。他提出了“创新破坏”的观点,即创新是“生产要素的重新组合”,是建立一种新的生产函数,在生产中加入以前从未有过的生产要素和生产条件的新组合,创新带来的新产品新服务会破坏现有的市场秩序,并且建立新的市场秩序。创新的主体是企业,其动力是使企业获得最大限度的超额利润。企业通过创新赢得竞争并保持市场优势,而创新本身只有在通过生产经营进入市场并实现商业化之后才具有真正的价值。

3.我国种业科技创新现状:基于国际比较视角 .................... 23

3.1 我国种业科技创新模式的国际比较 ........................ 23

3.1.1 我国种业科技创新模式 .............................. 23

3.1.2 发达国家种业科技创新模式:以日本为例 ................ 24

4.支持种业科技创新的财政投入分析 ............................ 33

4.1 支持种业科技创新的财政投入作用机制 ............................ 33

4.1.1 针对科研院校的财政投入作用机制...................... 33

4.1.2 针对种业企业的财政投入作用机制.......................... 34

5.财政投入支持种业科技创新的效率分析 ....................... 49

5.1 研究方法与模型 ..................... 49

5.1.1 数据包络分析法 ............................. 49

5.1.2 计量模型 ......................... 50

5.财政投入支持种业科技创新的效率分析

5.1研究方法与模型

5.1.1数据包络分析法

数据包络分析(DEA)是一种常用的非参数效率评估方法,用以评价具有多个投入、多个产出的多个决策单元(DMUs)之间的相对效率。DEA模型的基本思想是通过构建一个线性规划模型,将输入与输出之间的关系转化为一个数学优化问题。该模型旨在用数学规划模型来估计有效生产的前沿面,也就是找到一组权重,以使每个DMU的输出最大化,且输入最小化。然后将各DMU实际情况与该组权重所决定的前沿面作比较,进行效率衡量。DEA模型认为处在前沿面上的DMU的投入产出组合最有效率;而不在前沿面的DMU没有效率。同时DEA模型可以给出各DMU调整投入产出规模的方向和程度。

传统的DEA模型是对同期内不同决策单元效率的静态分析,测算综合技术效率变化。常见为CCR模型(规模报酬不变)和BCC模型(规模报酬可变)。1994年RolfFare等人结合了Malmquist指数和DE