黑朱峰 王好辉 乔毅 马骋

摘要：采用考虑非期望产出的数据包络分析（SBM）模型构建海洋生态效率评价指标体系，选取2006—2018年中国11个沿海省份的海洋产业结构升级和海洋生态效率的面板数据，建立面板向量自回归（PVAR）模型，从海洋产业结构升级的视角实证分析了如何提高海洋生态效率。研究结果表明，在1%的显著水平上，海洋产业结构升级和海洋生态效率对自身为负向影响；海洋生态效率对海洋产业结构升级为正向影响；海洋产业结构升级在10%的显著水平上对海洋生态效率为负向影响。

关键词：海洋产业结构升级；海洋生态效率；面板向量自回归模型；数据包络分析模型

中图分类号：F121.3；P74

文献标志码：A

文章編号：1006-1037（2023）02-0117-06

doi：10.3969/j.issn.1006-1037.2023.02.19

基金项目：

教育部人文社会科学项目（批准号：18YJC630119）资助；山东省自然科学基金面上项目（批准号：ZR2020MA024）资助。

通信作者：

马骋，男，博士，教授，主要研究方向为优化理论和供应链管理。

如今，海洋国土化趋势不断增强、海洋科技迅猛发展［1］，海洋经济逐渐在国民经济的发展中占有举足轻重的战略地位。然而中国的海洋产业结构中占主导地位的依然是传统海洋产业［2］，海洋产业结构仍旧不平衡，海洋服务业发展不足，新兴海洋产业比重较低，海洋高新技术产业发展缓慢。随着沿海地区对海洋的开发力度不断加大，粗放的海洋经济发展方式使得海洋资源处于超负荷状态，同时废弃物的过度排放导致海洋环境恶化，进一步制约了海洋经济的可持续发展［3］。而产业结构优化升级通过改变产业结构中的主导产业类型来降低资源消耗和排放污染等现象进而有利于生态效率的改善，即结构偏离度可以有效提升生态效率。十九大报告提出的“建设海洋强国”构想为中国沿海地区促进海洋产业结构转变、提高海洋生态效率、推进可持续发展提供了战略支撑［4］。随着中国对经济与生态和谐发展即可持续发展核心理念的倡导，政策重点从过去片面追求经济高速发展转向重视生态环境保护［5］。经济总体中各产业的比例构成及产业内要素配置方向决定了经济发展的环境友好程度［6-8］，因此研究海洋产业结构升级与海洋生态效率之间的影响机制将为探索海洋经济健康的发展模式提供理论基础。但目前有关研究多集中于陆域环境［9-10］，少数海洋方面的研究也多为海洋生态效率的测度与评价［11-12］。鉴于此，本文构建PVAR模型［13］研究海洋产业结构与海洋生态效率的动态关系，通过广义矩估计、脉冲响应和方差分解等方法全面分析二者的动态影响机制。

1 海洋生态效率测度与评价

1.1 研究区域与数据来源

研究区域为江苏、天津、河北、山东、辽宁、上海、浙江、福建、海南、广东和广西等11个沿海地区。数据均来源于《中国渔业统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国海洋年鉴》以及国家统计局官网，根据年鉴的最新统计年份和统计指标每年的变动情况选择最符合需要的研究区间，即2006—2018年。

1.2 研究方法

利用stata16.0，采用Tone［14］提出的SBM模型计算海洋生态效率值，模型属于非径向和非角度的DEA模型，对效率衡量的结果不受投入和产出项所用单位的影响，将松弛变量引入到目标函数中，对效率的评估更加准确。

1.3 海洋生态效率投入产出指标体系

海洋生态效率投入产出指标体系（表1）的构建［15］是以海洋经济生产运作的特点为前提。在投入指标选择方面，选取海洋捕捞产量、海水养殖产量、海盐产量和海洋天然气产量作为资源投入，海洋固定资本存量作为资本投入，涉海从业人员数量作为人力投入。在产出指标选择方面，以沿海11省份的海洋生产总值作为期望产出，同时考虑随着海洋经济活动向陆地扩展，造成了废水、废气污染的情况，选取沿海地区工业废水排放中氨氮排放量、化学需氧量、沿海地区工业废气排放中的二氧化硫、烟粉尘排放量作为非期望产出。

为了尽可能减少投入产出指标的数量，采用改进的熵值法［12］将各类海洋资源投入以及沿海地区工业排放物分别综合成资源投入指标和非期望产出指标。海洋固定资本存量的计算采用等资本产量比法［16］

其中，K为沿海11省份各自的资本存量，Y为沿海11省份各自的海洋生产总值，KN为沿海11省份资本存量之和，YN为沿海11省份海洋生产总值之和。海洋生产总值以2006年为基期按照各省区GDP平减指数进行平减，即以具有不变购买力的货币单位来衡量，排除各年份之间因价格等因素造成的干扰，能够更准确地反映产值的变动情况。

资本存量的计算采用永续盘存法［17］

其中，Kit为第i个地区第t年的资本存量，δ为折旧率（9.6%），Iit表示第i个地区第t年的资本形成总额（以2006年为基期按照固定资产投资价格指数进行平减）。初始资本存量用2006年固定资本形成总额除以10%计算得到［18］。

1.4 海洋生态效率评价

通过SBM模型计算，得出各省份2006—2018年的海洋生态效率值（表2），由于篇幅限制，只显示奇数年海洋生态效率值。2007—2015年间，11个沿海省份的海洋生态效率呈现上升趋势。广东、江苏、上海和山东4个省份的海洋生态效率增长幅度最大，2015年海洋生态效率达到1.000。2017年中国实行全面行政体制改革，政策重点转向深化法治海洋建设，因此几乎各省的海洋生态效率值都有所下降。由此可见，中国沿海省份的海洋生态效率呈现波动上升趋势，且受政策影响显著；不同省份的海洋生态效率值差异较大，说明各地区政府对生态文明建设的重视程度不同，海洋生态建设发展不平衡。

2 海洋产业结构升级测度与评价

2.1 指标选取

产业结构高级化表现为一个国家或地区的第一产业逐渐向第二、第三产业演变，所以研究选取11个沿海省份海洋第二、三产业生产总值之和与海洋生产总值的比值作为海洋产业结构升级的度量指标［19］。

2.2 海洋产业结构升级评价

计算对比值，得出各省份2006—2018年的海洋产业结构升级水平（表3），由于篇幅限制，只显示奇数年值。11个沿海省份在2006—2018年的海洋产业结构升级水平总体呈现上升趋势，上海和天津的海洋产业结构升级水平最高，海南的海洋产业结构升级水平最低但有缓慢提升趋势。2009—2018年，中国海洋产业结构不断调整，目前海洋产业“三二一”结构基本成型，但二三产业之间差距较小，需要进一步调整。产业结构与经济发展息息相关，辽宁、海南、广西3个省份应进一步优化本省的海洋产业结构。

3 实证检验与结果分析

3.1 PVAR模型

PVAR模型用于研究面板数据的向量自回归，将所有的变量统一视为内生变量，分析每个变量及其滞后变量对模型中其他变量的动态影响。通过模型考察海洋产业结构与海洋生态效率的内生动态效应

其中，i表示省份，t表示年份；yi，t表示两个变量，分别为海洋产业结构升级和海洋生态效率，计算时分别用ist和mar代表海洋产业结构升级和海洋生态效率；k代表滞后阶数；αj代表滞后j阶的参数矩阵；βi为个体固定效应，反映各个省份间的差异；μt为时间效应，反映了变量在时间上的特征；εi，t为随机扰动项。

3.2 单位根检验

为了保证模型的有效性，选择LLC、IPS、Fisher-ADF和Fisher-PP 4種单位根检验方法验证面板数据的稳定性，分别用“D_lnmar”和“D_lnist”表示海洋生态效率与海洋产业结构升级。为解决异方差问题，对原始数据取对数，但无法通过平稳性检验。对数据1阶差分处理后，结果见表4，数据均在1%的显著性水平上拒绝存在单位根的原假设，说明海洋产业结构升级和海洋生态效率均为稳定序列。

3.3 协整检验

由于对数据进行了差分处理，因此为避免出现伪回归的现象，采用Kao检验、Pedroni检验和Westerlund检验对面板数据进行协整检验，结果见表5。可知，几乎在1%的显著性水平上3种方法均拒绝了各变量之间不存在协整关系的原假设，说明海洋产业结构升级和海洋生态效率之间存在长期的均衡关系，能够对面板数据进行回归估计。

3.4 最优滞后阶数

在对PVAR模型进行广义矩估计（Generalized method of moments，简称GMM估计）之前，必须先确定模型的最优滞后阶数。研究采用pvar2程序包［20］运行“pvarsoc”命令，见表6（*代表该检验准则对应的最优滞后阶数）。根据AIC、BIC和HQIC 3个不同准则的数值可以看出，应选取滞后1阶作为最优滞后阶数，因此建立模型估计。

3.5 广义矩估计

确定最优滞后阶数后对模型进行GMM估计，利用helmert变换消除个体固定效应后得到变量h_D_lnist和变量h_D_lnmar，结果见表7。

当海洋产业结构升级为解释变量时，海洋产业结构升级对自身的作用在滞后1期为-3.995，即在1%的显著水平上，海洋产业结构升级对其自身产生负向影响，说明中国的海洋产业结构未达到自身协调可持续发展的状态，需要进一步的优化调整；海洋生态效率对海洋产业结构升级的作用在滞后1期为1.081，虽未达到显著水平，但对于海洋产业结构升级的正向影响也说明海洋生态的改善有助于海洋产业结构升级的高级化发展。当海洋生态效率为解释变量时，海洋产业结构升级对海洋生态效率的作用在滞后1期为-1.869，即在10%的显著水平上，海洋产业结构升级对海洋生态效率产生负向影响，说明海洋产业结构前期污染性产业的比重及影响较为深远，后续的海洋产业结构升级需要更多的投入与支持；海洋生态效率对自身的作用在滞后1期为-2.959，在1%的显著水平上对自身产生负向影响，表明中国沿海省份海洋生态效率自身未达到协调可持续发展的状态。

3.6 脉冲响应

脉冲响应函数描述了模型中的一个内生变量在受到一个标准差的正交化的脉冲后，对模型中的其他内生变量当期和未来产生的影响和作用。为了观测脉冲响应的长期变化趋势，将观测周期s设置为6期。在基期分别对变量进行一个单位的单独正向脉冲，经过蒙特卡罗模型200次随机模拟得到95%置信区间的脉冲响应图，如图1所示。

海洋产业结构升级与海洋生态效率对自身的冲击都在当期产生显著的正向影响后呈快速下降趋势，波动逐渐减弱最终趋向于0；海洋产业结构升级对海洋生态效率的冲击在当期出现大跳跃式的下降，随后呈现上升趋势但波动较小，在观察期内大部分为负值，最后趋于平稳；海洋生态效率对海洋产业结构升级的冲击在当期产生正向波动，后缓慢下降最终趋向于0。

3.7 方差分解

通过方差分解分析结构冲击对内生变量变化的贡献程度，进一步评价不同结构冲击的重要性。方差分解结果可以反映模型中对内生变量产生冲击随机扰动的相对重要性，分析模型中每个结构变量对其他变量变化的相对贡献，即通过方差来衡量一个变量在未来的变动中对另外一个变量的影响。在脉冲响应函数的基础上进行方差分解分析，结果见表8。

方差分解显示了第10期、第20期和第30期的预测结果。可以看出海洋产业结构升级对海洋生态效率的贡献程度稳定在1.2%，海洋生态效率对海洋产业结构升级的贡献程度稳定在2.1%，二者相差并不大。值得注意的是，各个变量都是对自身的贡献程度最大。通过对各个变量之间贡献程度的分析可以看出调整海洋产业结构中各产业比例，向发展经济同时注重生态保护的方向发展，对海洋产业结构升级以及海洋生态效率的提高都有帮助。

4 结论与建议

本文通过建立指标体系对海洋生态效率及海洋产业结构升级进行测度与评价，构建PVAR模型分析海洋产业结构升级和海洋生态效率之间的动态影响机制。海洋生态效率和海洋产业结构升级均在1%的显著水平上对自身产生负向影响，即二者目前并未达到自身协调可持续发展状态；海洋生态效率对海洋产业结构升级具有促进作用，方差分解结果表明，海洋生态效率和海洋产业结构升级对各自的发展都有一定贡献，但由于海洋产业结构升级并未达到可持续发展状态，因此目前对海洋生态效率提高具有一定抑制作用。政府需要将海洋经济向高端化方向发展，产业重心向新兴海洋产业倾斜;将区域内产业政策、环保政策、节能减排政策有效衔接，完善跨界污染防治的协调和处理机制，全面提升海洋生态系统的可持续发展能力。

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