谭 论，王 倩，张宇龙

（国家海洋信息中心，天津 300171）

引 言

土地是决定经济增长的重要生产要素[1]，我国沿海地区适宜建设的土地资源稀缺，使得土地成为束缚沿海地区经济发展的影响因素之一。填海造地逐渐成为沿海战略实施空间保障的发展方式之一，其对经济的贡献不容小觑。据《海域使用管理公报》统计，2003—2012年，沿海地区共确权填海造地10.9万公顷（1 090平方千米）[2]，相当于在我国沿海新造出一个香港。若按各年度主要城市建设用地平均价格估算，仅2009—2012年四年间，填海造地就可为沿海地区带来土地价值收益约1.6万亿元（填海造地形成土地的价格来源于《中国统计年鉴》数据）。据不完全统计，2012—2013年两年间，我国填海造地项目约有620个，涉及交通、船舶、化工、油气、建筑、电力、盐业、生物医药、旅游等多个行业。据《2012—2013年全国海域使用论证报告》初步估算，每公顷填海造地可吸引投资0.5亿元，其中工业用海每公顷填海造地可吸引投资超过0.8亿元/公顷。

多项数据资料表明，填海造地与沿海地区经济发展密切相关，为区域经济的发展营造出更加融洽的投资环境，为进一步推动沿海地区经济发展注入了一剂“强心针”。同时，经济发展与就业增长存在互动关系，即经济发展能够拉动就业，就业的持续增长能够促进经济的健康发展。本文首先从填海造地与区域经济发展相关性、填海造地对拉动国民经济发展贡献水平两个方面进行研究，运用实证数据验证两者的关联水平；同时运用奥肯定律对填海造地拉动就业的水平进行估算，并分析填海造地与沿海地区就业变化的相关性。

1 研究明确的基本问题

1.1 填海造地属于海洋经济活动

本研究要解决的首要问题，是填海造地是否属于海洋经济活动。根据填海造地活动特点，以及后期开发建设领域的广泛性，本文认为，填海造地是对海洋资源的直接开发利用，应当属于海洋经济活动范畴。

1.2 填海造地产生的经济效益与海洋经济生产总值的关系

本研究认为，填海造地产生的经济效益部分属于海洋经济生产总值，其与海洋经济生产总值有交叉，但不是包含关系。当填海造地活动完成后，所建设运行的项目是海洋及相关产业时，其产生的经济效益是海洋经济生产总值的一部分，为沿海地区海洋经济的增长做贡献。但是当填海造地活动完成后，所建设运行的项目不涉及海洋及相关产业时，那仅有填海造地活动的投入为沿海地区海洋经济做贡献，建设运行的项目投入及产出不会对海洋经济生产总值产生影响，而是沿海地区区域经济的一部分。本文计算的贡献率只是在一定程度上反应填海造地对经济发展的拉动作用。

2 填海造地对经济发展的贡献分析

2.1 填海造地与经济的相关性分析

从国外主要填海造地国家的发展情况来看，往往大规模的填海造地都伴随其经济的快速发展。以日本、韩国为例，无论是日本的经济高速增长阶段（1955—1973年），还是韩国经济腾飞时期（1987—2000年），都正值其大规模填海时期。也正是在这一时期日本通过填海兴建了神户人工岛，韩国开工建设了仁川国际机场。在我国，从20世纪50至60年代的“以粮为纲”基本国策，90年代后的“推进城镇化”，到21世纪的“提升城镇化质量”等国家战略的顺利实施，都离不开填海造地的支撑与贡献[3]。沿海地区在全国14%的土地面积上，汇集了全国40%的人口，创造了全国60%的GDP。无论是国外发展的经验，还是我国发展的实践情况，都在一定程度上体现出，填海造地与经济发展具有关联性。

相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。通过对2003—2012年沿海地区GDP与累计填海造地面积进行相关性分析，来验证两者的内在联系是否存在。建立的回归方程：

式中：Y表示沿海地区GDP，X表示累计填海造地面积，A为常数量。

计算结果显示，累计填海造地面积与沿海地区GDP的相关系数为0.994，说明两者的相关性显著。运用SPSS 19.0进行显著性检验，建立的方程通过了t、F检验，Sig.值为0.000，R2=0.988，D-W值为1.098，检验结果显示两者相关性显著，方程的拟合优度非常好，说明填海造地与沿海地区经济发展密切相关。

图1 累计填海面积与沿海地区GDP相关性分析Fig.1 Correlation analysis between total reclamation area and coastal areas′GDP

2.2 填海造地对拉动经济发展贡献水平分析

贡献率用于分析经济增长中各因素作用大小的程度。在填海造地与经济发展显著性分析结论的基础上，运用柯布-道格拉斯生产函数测算填海造地贡献率水平。

2.2.1 柯布-道格拉斯生产函数模型的运用[4]

柯布-道格拉斯生产函数最初是美国数学家柯布和经济学家保罗·道格拉斯共同探讨投入和产出的关系时创造的生产函数，是经济学中使用最广泛的一种生产函数形式，公式为：

式中：L代表劳动力投入量；K代表资本投入量；Y代表产出量；A系技术系数；α<1。

此处，建立函数：

式中：Y表示产出量（沿海地区二三产生产总值），K表示资本要素投入量（沿海地区二三产固定资产投入），L表示劳动力要素投入量（沿海地区二三产城镇就业人员），G表示填海要素投入量（即填海造地面积）。

建立模型：

用△G/G表示填海要素投入的增长率，CRG表示填海要素对经济增长的贡献率，EG表示海域的要素产出弹性，其数学表达式如下：

式中：δ为生产函数中lnG的系数，EG=δ。

运用柯布-道格拉斯生产函数模型量化计算填海造地对沿海地区GDP的贡献率，虽然模型通过了相关检验，但计算得到填海要素投入的弹性系数δ=3.36，不符合经济理论。而对δ采用经验值赋值的方式，选择使用《土地投入对中国经济增长的影响》的研究结论，计算得到填海造地对沿海地区GDP的贡献率为26.1%，也远高于海洋经济对沿海地区GDP的贡献率。因此，柯布-道格拉斯生产函数模型计算填海造地对沿海地区GDP贡献率的模型有待进一步优化。

2.2.2 贡献度指标的运用

贡献度指标以支出法为理论基础，支出法是从最终使用的角度反映国内生产总值最终使用去向的一种方法，最终使用包括货物和服务的最终消费支持、资本形成总额、货物和服务净出口三部分，计算公式为：

此处，依据《中国统计年鉴》的三次产业贡献率的计算公式：

建立填海造地对经济增长贡献度的公式：

式中：填海造地投资增量指在核算期内填海造地新增加的固定资产。此处假设填海造地项目所有投资都是固定资产投资。计算结果显示填海造地对沿海地区经济增长的贡献度为15.7%。

进一步考虑填海造地项目建设期，假设填海造地项目投资在建设期为均匀投资，对填海造地项目投资数据进行处理，剔除不在2012年、2013年时段内的投资，重新计算的填海造地对沿海地区经济增长的贡献度为4.56%。

表1 沿海地区填海造地对经济发展贡献度Tab.1 The contribution degree of sea reclamation to for the development of the national economy

3 填海造地对就业拉动分析

3.1 填海造地与沿海地区就业变化的相关性分析

3.1.1 初步验证方法

由于填海造地并不是直接拉动就业，其与就业的关系也不能直接体现，因此，本文采用移动平均、交叉相关分析等方法，对填海造地与沿海地区就业变化的相关关系进行初略的验证。交叉分析法又称立体分析法，是在纵向分析法和横向分析法的基础上，从交叉、立体的角度出发，由浅入深、由低级到高级的一种分析方法，是对研究对象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的对象探讨其相关方向以及相关程度。移动平均法是根据时间序列，逐项推移，依次计算包含一定项数的序时平均数，以此进行预测的方法。移动平均法包括一次移动平均法、加权移动平均法和二次移动平均法。

3.1.2 数据处理及分析

采用2003—2012年全国填海造地面积、沿海地区二三产业就业人数，计算获得填海造地面积增量、沿海地区二三产业就业增量（数据来源于《中国统计年鉴》 《海域使用公报》），以2年为周期计算均值，绘制填海造地面积增量、沿海地区二三产就业增量的移动平均趋势线，反映填海造地、沿海地区二三产就业变化走势。

实证分析表明，填海造地与沿海地区二三产就业增长呈现正相关关系，但是填海造地对就业增长的推动作用往往在两年后显现。如图所示，2007—2012年的就业增量的二阶平滑趋势线与2005—2010年填海造地面积增量的二阶平滑曲线的变化趋势相似，但存在两年滞后。

3.1.3 交叉相关检验

图2 填海造地面积增量与沿海地区二三产就业增量的变化趋势Fig.2 The incremental change trend of reclamation area and the secondary industry and tertiary industry employment in coastal areas

为了进一步验证两者的交叉相关性，采用SPSS19.0软件对沿海地区二三产就业、填海造地面积数据进行交叉相关检验分析，使用2003—2012年沿海地区二三产就业、填海造地面积数据测算，结果显示，交叉相关系数在延迟期为2年时最大。

3.2 填海造地对就业拉动影响评估

3.2.1 奥肯定律及模型建立

奥肯定律（Okun′s law）由美国经济学家阿瑟·奥肯提出的，用来近似地描述失业率和实际GDP之间的交替关系。这一定律认为，GDP每增加2%，失业率大约下降一个百分点，这种关系并不是十分严格，它只是说明了，产量增加1%时，就业人数上升达不到1%。

在奥肯定律的基础上，建立填海造地带动沿海地区就业量的模型：

① 填海造地对沿海地区GDP的经济贡献度取4.56%。

其中：

3.2.2 就业拉动评估

根据《中国统计年鉴》和《中国海洋统计年鉴》数据，计算得到2008—2012年沿海地区就业占全国就业的比重均超过40%，而运用奥肯定律估算，我国2008—2012年国内生产总值的增长率带动就业岗位增长约为5 000万个，根据比重计算经济增长带动的沿海地区就业增长约2 100万个。

将其代入前面建立的填海造地带动沿海地区就业量模型，测算可得五年间我国填海造地共带动沿海地区就业约98万人，带动的涉海就业人数约占其中的1/10。

以就业年度统计数据为基础，计算就业年度分配系数，将填海造地带动就业按年度分配，结果显示填海造地在各年度中拉动就业的水平基本维持在20万人左右。

表2 填海造地带动沿海地区就业占二三产业就业增量比重Tab.2 The proportion of coastal areas′employment driven by sea reclamation in secondary industry and tertiary industry employment

以分沿海地区的就业年度统计数据，计算地区就业分配系数，将填海造地带动按地区分配，可以获得填海造地对沿海地区各年度的就业影响情况。

3.2.3 业绩指数检验

为了对各沿海地区填海造地拉动就业的效用水平进行排序比较，本文借鉴业绩指数分析方法进行评价。

这里所说的业绩指数是指一定时期内某地区填海造地拉动就业占11个沿海地区填海造地拉动就业总数的比例与该地区填海造地面积占11个沿海地区填海造地面积总和的比例的比值，数学表达式为：

式中：THYJi为第i个城市填海造地拉动就业的业绩指数；THJYi为第i个城市填海造地拉动就业人数；THJYT为11个沿海地区填海造地拉动就业人数总和；THZDi为第i个地区的填海造地面积；THZDT为11个沿海地区的填海造地面积总和[5]。

表3 填海造地带动沿海各地区就业情况（单位：万人）Tab.3 The employment of coastal areas driven by sea reclamation（unit:million people）

根据2008—2012年沿海地区填海造地面积和填海造地面积带动地区就业人数数据，计算沿海地区填海造地拉动地区就业的业绩指数。

4 结论

4.1 填海造地与沿海地区经济发展相关性分析结果

1）建立的回归方程拟合度较高，方程变量的相关性显著，充分证实填海造地与沿海地区经济发展的密切相关。

2）柯布-道格拉斯生产函数不适用于进行填海造地与沿海地区经济发展贡献率的研究。经过数据剔除处理后，运用贡献度指标方法测算的结果表明，填海造地项目对区域经济发展拉动作用显著。

3）受数据难于获取的因素影响，研究测算的填海造地贡献度结果只能在一定程度上给予借鉴。

表4 沿海地区填海造地拉动就业业绩指数Tab.4 Performance index of coastal areas′employment driven by reclamation

4.2 填海造地与沿海地区就业变化相关关系分析结果

1）通过交叉分析和移动平均等方法验证，填海造地与沿海地区二三产就业增长呈现正相关关系，且交叉相关系数在延迟期为2年时最大。

2）在奥肯定律的基础上，建立填海造地带动沿海地区就业量的模型，用于测算填海造地对沿海地区就业的带动作用。经过计算，填海造地对区域就业的拉动作用显著，五年填海造地可带动沿海地区就业近百万人。

3）业绩指数分析结果表明，广东、山东、江苏连续5年的业绩指数排名均靠前，这与填海造地拉动地区就业的估算值排序基本吻合。辽宁、天津、上海的业绩指数排名靠后，福建、广西、海南的业绩指数排名中等。浙江的业绩指数均值排名第8，而估算的5年间填海造地拉动就业人数为13.5万人，河北的业绩指数均值排名第3，填海造地拉动就业人数却未超过10万人，两个省份的两种方法分析结果出现了偏差。以上结论，反映出奥肯定律在运用过程中存在一定的偏差。

4）通过业绩指数验证奥肯定律估算的结果，并对沿海地区填海造地拉动就业的效果进行修正，给出了一个调整后的地区排序，让研究结论更具可信性和借鉴意义。

[1] 丰雷，魏丽，蒋妍.论土地要素对中国经济增长的贡献[J].中国土地科学，2008，22（12）：4-10.

[2] 国家海洋局.中国海域使用管理公报[R].北京：国家海洋局，2003-2012.

[3] 张翠萍，谢健，娄全胜，等．广东省填海造地的发展经验及对策研究[J].海洋环境科学，2013，32（2）：311-315．

[4] 毛振强，左玉强．土地投入对中国二三产业发展贡献的定量研究[J].中国土地科学，2007，21（3）：59-63．

[5] 佘雪锋.中国16个环渤海经济圈城市利用外资比较研究[J].技术经济与管理研究，2013（6）：114-118.