陈艳丽，王波，王峥，胡未名，于梦璇

(国家海洋局北海信息中心 青岛 266061)



在环境约束下海洋经济全要素生产率的研究

陈艳丽，王波，王峥，胡未名，于梦璇

(国家海洋局北海信息中心 青岛 266061)

21世纪以来，在国家政策的扶持下，海洋经济具有的强大内在吸引力大大推动了我国海洋经济的发展，使得海洋经济对国家经济的发展起到了非常重要的作用。在海洋经济不断发展的过程中，我们不仅要重视“量”的发展，还要注重“质”的提高，所谓“质”指的就是海洋经济全要素生产率，所以对海洋经济全要素生产率进行研究对提高海洋经济增长有非常显著的作用。文章通过构建我国沿海地区海洋环境综合指数在测算海洋经济全要素生产率框架，将环境因素纳入其中，探讨了在环境约束下海洋经济全要素生产率的影响因素以及提升海洋经济全要素生产率的途径。

海洋经济；全要素；生产率；环境约束；研究对策

早在20世纪50年代我国就已经设计了提高海洋经济的蓝图，而且在2003年时，政府也公布了“全国海洋经济发展规划纲要”，确切地公布了实行科技兴海的规划，但直到中国共产党第十八次全国代表大会召开后，才把“建设海洋强国，提升海洋科技综合水平”列为国家政策的一部分[1]。在过去经济发展道路上，中国一直重视陆地经济发展而忽视海洋经济发展，导致中国的海洋科技一直处在逆向模仿与集成创新层面上，与西方发达国家相比，至少有10年的差距，导致中国海洋经济发展的落后与海洋利益难以被保护[2]。因此，必须提高更多的投入来增强海洋科技，但又被两个方面制约着：① 增加科技创新投入只是提升创新能力的必要条件而非充分条件；② 相比于中国海洋自然资源，海洋科技资源的短缺更为严重，海洋人才尤其是高端人才十分紧缺。因此，提高海洋经济全要素生产率，建设海洋强国的过程中，不仅需要增加科技资源投入，海洋科技效率问题也应得到更多关注。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 随机前沿模型

随机前沿模型属于一种典型的参数效率测度方式，可以将随机误差和技术无效率项导致的误差区别开，将其与生产函数相结合，能够把沿海地区海洋经济的全要素生产率的提高、技术成长和技术效率改变测度出来，为解析海洋科技时间改变规律和空间差异特点提供可靠的经验数据。生产函数一般引用柯布-道格拉斯函数与超越对数函数，柯布-道格拉斯函数的结构比较简易，但是假定技术中性与产出弹性固定，反而超越对数生产函数对这些假设没有多大的要求，而且可以反映出产出、时间与投入这些变量间相对应的确切联系，能够有效防止函数结构的假设错误而导致的估计误差[3]。因为面板数据伴随时间改变的同时，技术中性的确定、产出弹性固定的确定等都无法提前预知，因而，优先选择超越对数生产函数作为随机前沿模型，函数的表达模型如下：

(1)

式中：yit表示i单元在t时期的产出；lit表示i单元在t时期的人员投入，kit表示i单元在t时期的资本投入；β是待估系数；t表示技术变化的时间趋势；vit表示随机误差，与uit相互独立，而且是独立同分布(i.i.d.)，服从的正态分布；uit是非负随机变量，表示在给定适当结构下的技术无效因素。

经过分析全要素生产率指数，能够解析沿海省份海洋经济全要素生产率指数(TFPC)提升的源头。假定生产技术是规模报酬不改变的，把全要素生产率指数划分为技术效率变化(TP)与技术进步(TEC)，对应的公式是TFPC=TP+TEC，TP与TEC的关系式分别如式(2)与式(3)所示。

(2)

(3)

1.1.2 探索性空间数据分析

探索性空间数据分析(ESDA)属于一种拥有判别能力的空间数据解析方式，注重于探索数据空间分布的非随机性或者空间自相关性。探索性空间数据分析的主要部分是空间关联测度，相对于以前的区位熵空间集聚指标，可以经过实行现象空间分布格局的描绘与可视化，发掘空间异质与空间集聚的特点，并且反应探究目标之间的空间相互作用机制。探索性空间数据解析主要运用两种方式：第一种方式是用来展现空间数据在整个系统里显示出的分布特点；第二种是用来表达局部子系统的空间关联性[4]。目前在探究定义地区关联性时一般采用二元邻接空间权重矩阵，但是二元邻接空间权重矩阵的假定邻近非相邻的区域间没有空间效应，与实际的并不符合。因而，运用与距离倒数相关的空间权重矩阵，矩阵中的变量关系如下：

(4)

1.1.3 空间面板计量模型

空间计量模型能够避免古典计量经济学解析空间效应问题时导致的误差，一般经常被引用的有空间误差模型与空间滞后模型两类。依据处理数据模式的差别，空间计量模型又被划分为空间面板计量模式与空间截面计量模式。因为目前的空间计量方式都属于关联性与有效性相近的解析方式，需得采集更多的数据才能够实行有效的判别，因而必须将空间截面单元与时间序列相结合，才能够更好地解析沿海省份海洋经济全要素生产率指数的影响因素，构建如下空间面板计量模式：

(5)

式中：TFPCit表示i省市区在t时间的全要素生产率指数；Xit表示控制变量；αi、vt、εit分别表示地区效应、时间效应和随机扰动项；ρ和λ分别为空间滞后系数和空间误差系数，反映全要素生产率指数的空间溢出效应，当ρ=0时，空间计量模型称为空间误差模型(SEM)；当λ=0时，空间计量模型称为空间滞后模型(SLM)；Wij同公式(4)[5]。

1.2 指标选取

依据关系式(1)，在引用随机前沿模型测度沿海省份海洋经济全要素生产率指数时，需得了解海洋经济的产出和投入的规格。依据传统的生产关系式，投入规格主要从人力与资本两个角度出发，依据数据指标非共线与可得性的原则，人力的变量选用海洋科研机构专业技术人员(MSS)，资本的变量选用科研机构科技经费筹集额(MSM)。因为科技研发投入对产出的影响不只是来自当期投入，而且以前的投入对其也有影响，因此需要运用科技经费资本存量来权衡其资本投资。资本存量K的运算经常使用永续盘存法：关系式是Kt=(1-δ)Kt-1+I。I是时期t的资本形成总额；资产年折旧率δ按9.6%计算。科技投入资本存量(MSK)的运算运用相似的方式，初期值运用关系式MSK0=MSM0/(g+δ)的运算方式，下标0表示初期值；g为MSM的平均增长率。

1.3 数据来源

中国内地的海洋经济区主要有珠江三角洲、长江三角洲与环渤海地区这三大海洋经济带。依据统计，选取河北、福建、上海、天津、山东、浙江、江苏、广东、海南、辽宁、广西11个沿海省、市、自治区视为探究对象。

2 沿海地区海洋经济全要素生产率的时空格局

2.1 时空分异特征分析

计算沿海地区海洋经济全要素生产率指数和其分解指数，各年平均值如图1所示。

(1)2006-2011年，沿海地区海洋经济全要素生产率指数在逐步提升，整体显示连续提高的状态，然而在2008年时，提升的趋势有所下降。

(2)2006-2011年，技术效率指数值连续处于降低的状态并且小于1，这表示沿海区域海洋经济的技术效率在逐步下降，并且下降的程度在逐渐增大。技术进步基本上与全要素生产率指数保持了一致的改变程度，表明海洋经济全要素生产率指数的提升与技术成长息息相关，与非技术效率的改变没有多大联系。

图1 2006-2011年沿海地区海洋科技全要素生产率指数及分解指数

图2 2007-2011年沿海地区海洋科技全要素生产率指数空间分布

依据沿海区域海洋经济全要素生产率指数状况，并且根据自然断裂点法把全要素生产率指数(TFPC)分解成高、中、低3个层次，展现沿海区域海洋经济全要素生产率指数的空间分异特点(图2)。

(1)2007-2011年，海洋经济全要素生产率指数一直处于高层次的省份逐步降低，众多的省份都属于中低层次。这些特征说明海洋经济全要素生产率指数增长的情况在降低，差距在持续减小，有利于沿海区域海洋经济的平衡发展。

(2)2008年以后，山东、福建、天津、广东、浙江等海洋经济大区的全要素生产率指数也都保持在低层次状态，说明这几个区域的海洋经济全要素生产率指数缺少一定的增长驱动。

(3)与传统海洋经济大省全要素生产率指数趋向低值区相同的是，传统海洋经济落后地区持续保持在高值区，例如山东，在2007-2008年的全要素生产率指数保持在中水平层次，在2009-2011年跌落到低水平层次；然而广西在2007-2011年一直维持在高水平层次。

2.2 空间关联程度分析

2.2.1 全局空间相关性检验

运用探索性空间数据分析探究沿海区域海洋经济全要素生产率指数的空间关联程度。分别计算2007-2011年TFPC、TP以及TEC的Moran’sI值，如图3所示。

图3 2006-2011年沿海地区海洋科技全要素生产率指数Moran’s I值变化

2007-2011年，TFPC与TP的Moran’sI值整体上显示“变动式”降低的状况，在2010年之后从正值下降到负值，表明2007-2009年，沿海区域海洋经济全要素生产率指数出现空间集聚状况。

2007-2011年，TEC的Moran’sI值不断降低并且为正值，说明技术效率指数依然处于总体性空间集聚状况，但是集聚程度逐步下降。

2.2.2 局域空间相关性检验

全局空间相关性检验主要表明了空间分布的整体特点，但是，对中国海洋经济全要素生产率指数的相互作用与局部区域的空间集聚强度却难以描绘，因而需要依靠局部空间相关性检验。

分别计算2007年和2011年各地区的局部Moran’sI值，并且描绘出相应的Moran散点图(图4)，选用2011年和2007年视为解析时点，从其中解析探究期内沿海区域海洋经济全要素生产率指数在局部区域的空间关联特点。

图4 2007年和2011年沿海地区海洋科技全要素生产率指数的局域Moran’s I值

从图4中得知，在处于第二象限与第四象限的区域具有非典型观察值并且出现改变：在2007年，有4个位于非典型观察值的区域，依次是山东、广西、天津、广东；直到2011年，处于非典型观测值的区域增至5个，依次是山东、广西、广东、天津、河北。这种改变的状况表明，伴随时间的更改，沿海区域海洋经济全要素生产率指数局域的拥挤效应渐渐明显，因而致使局域性集聚程度持续下降，显示出与全域集聚程度一致的改变趋势。

3 沿海地区海洋经济全要素生产率指数的影响因素分析

运用空间面板模型的ML估计来实行参数推测，分析影响全要素生产率的主要因素(表1和表2)。

采用空间面板模型的ML估计对表1和表2参数进行估计，分析影响全要素生产率的主要因素：

(1)海洋科技发展程度与海洋经济全要素生产率指数之间有很明显的负关联。这表明海洋科技成长程度的提升并非代表着海洋经济全要素生产率指数的也相应提升，全要素生产率的定义是指非投入所引起的那部分提高，科技发展程度的提升通常使得生产要素的累积，但是对应的投入增多并不会引起全要素生产率指数的提升，足够说明资源投入配置效率以及技术转化应用能力是目前海洋经济发展的首要问题。

表1 各变量描述性统计

(2)海洋产业体制对海洋经济全要素生产率指数有负向影响，没有经过显著性检验。这表明制造业占比例较高的产业体制对海洋经济全要素生产率指数有潜在的隐患，缺少服务业特别是生产性服务业的支配作用与“反哺”效应，海洋经济全要素生产率指数很难达到有效提高。目前此种负面影响即使不是很明显，但是若沿海区域产业无法很快实行改革升级与高端化攀升，此种负面影响将会持续恶化。

表2 模型回归结果

续表

注：*、**、***分别表示通过10%、5%、1%水平下的显著性检验.

(3)政府的牵涉对海洋经济全要素生产率指数的正面影响很小，并且没有经过显著性检验。这表明政府的投入对海洋经济全要素生产率指数的没有多大作用，海洋经济全要素生产率指数的提升必须带动市场力量的投入，这进一步验证了“更大程度更广范围发挥市场在资源配置中的基础性作用”的正确性。

(4)基础设施的回归系数是0.086，且通过了1%水平下的显著性检验。这表明改善的海洋基础设施，可以增快技术、知识在地区间的学习、交流与传播速度，进而有利于海洋经济全要素生产率指数不断提高。

4 结论

对于提高海洋经济全要素生产率的提出一些相关的建议。

(1)沿海各地区应该抛弃区域间的行政界限与防护主义限制，加快海洋经济生产要素在每个区域流通的速度，充分运用海洋科技目前的空间外溢效应。

(2)增强海洋技术的引进，充分发挥技术前沿上移对全要素生产率指数的拉动效应，与此同时，不断加强已有技术的应用能力和配置效率，并促进技术转化应用的跨区域交流与合作，释放技术效率正向推动全要素生产率指数的增长空间。

(3)优化海洋经济水平与产业结构，逐步扩大海洋高端制造业与海洋服务业的比例，经过提高海洋科技结构中高层次智力资本的比例与海洋产业中科技活动人员的数目，加强科技基础研究成果。

(4)建设跨区域产学研公共合作平台，创新产学研合作方式，并加强有利于加快知识、技术沟通与共享的海洋产业基础设施的建设。

(5)弱化政府部门在海洋经济发展中的主导作用，实现政府由“管理者”向“服务者”的角色转变，并加强市场在科技资源配置中的作用。

[1] 苏为华，王龙，李伟.中国海洋经济全要素生产率影响因素研究：基于空间面板数据模型[J].财经论丛，2013(3):34-35.

[2] 赵昕，郭恺莹.基于GRA-DEA混合模型的沿海地区海洋经济效率分析与评价[J].海洋经济，2012(5):123-124.

[3] 匡远凤，彭代彦.中国环境生产效率与环境全要素生产率分析[J].经济研究，2012(7):23-24.

[4] 张婷，李红.珠三角地区县域经济增长收敛的空间计量分析[J].华东经济管理，2013(7):102-103.

[5] 董夏，韩增林.中国区域海洋经济差异演化研究[J].资源开发与市场，2013(5):221-223.

On the Marine Economy TFP under the Environmental Constraints

CHEN Yanli，WANG Bo，WANG Zheng，HU Weiming，YU Mengxuan

(North China Sea Data & Information Service of SOA，Shandong，Qingdao，266061)

China’s marine economy，with its huge developing potentials，has witnessed great success under the support of national policy since the beginning of 21stcentury and has played an essential role to national economy growth.We should not only focus on the increase of "quantity"，but also the improvement of "quality"，or the total factor productivity (TFP) of marine economy.Therefore a study on the marine economy TFP will be of significant value to China’s marine economic development.This paper focused on the factors affecting the marine economy TFP under the environmental constraints and the measures to increase the marine economy TFP，by the construction of a composite index of the coastal marine environment and the environmental factors integrated into the framework of marine economy TFP calculation.

Marine economy，Total factors，Productivity，Environmental constraints，Measures

国家海洋局海洋青年基金项目(2013705).

陈艳丽，工程师，研究方向为海洋经济、海洋信息，电子信箱：chenyl0304@163.com

F205;P74

A

1005-9857(2016)01-0021-06