海涂資源粘性引致的海水養殖產業集聚效應測算——基于省際面板數據的計量分析

于夢璇，王波

（1.國家海洋局北海信息中心，山東 青島266033；2.山東省海洋生態環境與防災減災重點實驗室，山東青島266033）

引言

海涂，又稱灘涂，是海陸銜接、交替和相互作用的地帶，它是由河流夾帶的泥沙經潮汐不斷漲落而沉積在河口和海岸地帶形成的，一般是指潮間帶新沉積的灘地。海涂是水產養殖和發展農業生產的重要基地，具有面積大、分布集中、區位條件好、農牧漁業綜合開發潛力大的特點。我國海涂總面積217.04萬hm2，主要分布在北起遼寧，南至兩廣、海南的海濱地帶，是海岸帶的一個重要組成部分。海涂的自然資源有土地資源、咸淡水資源、鹽業資源、水產資源、陸生植物、海藻資源、風景旅游資源以及潮汐能源等。豐富的海涂自然資源適合于發展海水養殖業、海鹽業、濱海采礦業和海洋旅游業。

海涂養殖是我國海水養殖的重要組成部分，具體指利用潮間帶和低潮線以內的水域，直接或經整治、改造后從事海水養殖、增殖或者進行護養、管養和栽培。通常直接利用海涂進行養殖的，以貝類、海藻類為主；經整治或改造后建成潮差式、半封閉式或封閉式的魚塭進行養殖的，以魚、蝦類居多。海涂養殖的重要地位可以通過海涂養殖面積與海涂養殖產量看出（數據來源于 《中國統計年鑒（1998—2009）》和 《中國海洋統計年鑒（1998—2009）》）。由圖1可知，1997年—2007年我國海涂實際養殖面積占海水養殖總面積的四成以上，即便在全球經濟危機最嚴重的2008年，這一比重也接近四成；由圖2可知，我國海涂養殖業快速發展，產量呈現總體遞增態勢，在海水養殖總產量中所占的比重也維持在40%以上。

①海涂實際養殖面積計算公式：（地區灘涂可養殖面積÷地區海水可養殖面積）×地區實際海水養殖面積。

1 粘性要素理論概述

②由于統計口徑變化，海涂養殖產量采用分段計算公式：1997年—2005年為（灘涂養殖產量÷海水養殖總產量）×地區海水養殖產量；2006年—2008年為（地區灘涂可養殖面積÷地區海水可養殖面積）×地區海水養殖產量。

自大衛·李嘉圖提出“比較優勢原理”以來，空間自然條件作為一種生產要素漸漸被主流經濟學理論研究忽視。雖然赫克歇爾·俄林提出“要素稟賦貿易理論”，并開始在經濟學分析中重視不同空間中生產要素的稟賦差異，卻由于“里昂惕夫悖論”的提出，而未能經受住現實數據的檢驗。直至上世紀80年代，克魯格曼在研究新貿易理論時，才重新注意到空間要素在現實經濟發展中的重要地位[1,2]。以克魯格曼、藤田昌久為代表的“新經濟地理學派”認為：區域經濟獲得持續增長的原因是該區域內產生聚集經濟③注意區分“產業集聚”和“聚集經濟”兩個概念，前者僅指產業的一種空間布局現象，后者則擁有更深刻的經濟內涵，例如外部經濟、產業關聯等，本文研究前者。現象；而聚集經濟產生的原因則是在該區域內活動的經濟組織可以獲得外部規模經濟。由于海洋經濟活動同樣表現出強烈的空間聚集現象[3]，因此可以應用該學派的理論框架進行分析。進一步的問題是，如果由產業集聚產生的外部規模經濟將導致經濟組織在該區域集中開展生產活動，那么又是什么導致了經濟組織在該區域而非其他區域進行最初的活動呢？正如克魯格曼等在 《空間經濟學》[4]中所寫：“經濟地理的定義就是要解釋人口與經濟活動的集中現象……在這種聚集經濟中，空間集中本身創造了有利的經濟環境，從而支撐了進一步或持續的集中……在某些場合中，僅僅假定這種聚集經濟的存在就已經足夠了……更重要的問題在于，通過把規模報酬遞增的源泉模型化并應用于空間集中。”

分析現實中各種區域聚集經濟現象后，筆者認為造成產業集聚的根本原因在于特定區域內的要素稟賦情況。如果一個區域擁有某種不可流動或者難以替代的生產要素，則稱這種生產要素為“粘性要素”，同時依賴于該生產要素的一些產業就會在該區域集聚，逐漸產生聚集經濟，為區域經濟增長提供持續動力。按照這個分析過程，海涂資源作為海水養殖業的一種“粘性要素”，必然會引起海水養殖業，進而整個海洋產業的集聚，其經濟機理如圖3所示。

圖3 海涂資源粘性作用機制Fig.3 Acting mechanism of tidal flat stickness

然而包括本文所研究的海涂資源在內，現實中并不存在一種絕對不可流動或者絕對不可替代的生產要素。所以在考慮一個區域能否因這種粘性要素的存在而引起產業集聚時，還必須考慮粘性要素與流動性要素之間的替代問題。綜合考慮一種生產要素的流動性和替代性，可以得到四種不同性質的“粘性要素”，見表1。

表1 粘性要素性質分類表Tab.1 Property classification of sticky elements

顯然，就第Ⅰ種情況來看，如果一種生產要素既不能流動又不能被替代，那么它必然是粘性要素可以引起產業集聚，此種情況不需證明。第Ⅳ種情況兼有第Ⅱ、Ⅲ種情況的特征，因此只需證明第Ⅱ、Ⅲ種情況中的生產要素為粘性要素能夠引起產業集聚即可。特別的，由于本文研究的海涂資源屬于第Ⅲ種情況，因此下文主要針對該種情況構建模型給出證明④本文還構建了第Ⅱ種情況的數理模型，限于篇幅故略去，感興趣的讀者可來函索要。。

2 海涂資源粘性模型

假設距離為1的兩個地區A和B，其中A地擁有不可流動的海涂資源，B地沒有，并標記海涂資源使用量為x。現在考慮一個具有擬線性生產函數[5]的海水養殖廠商選址問題。之所以考慮這種特殊形式的生產函數，首先是因為它代表了一類特定行業——海水養殖業，顯然并非所有行業的廠商都會被海涂資源所束縛；其次是因為該生產函數的等產量曲線如圖4所示，符合海涂資源不可流動但可被替代的客觀情況。

寫出單位技術水平時的廠商生產函數為：

式中：彈性參數β∈ [0,1]意味著規模報酬不變。于是可得資本K與勞動L對要素x的邊際技術替代率分別為：

圖4 擬線性生產函數的邊際技術替代率Fig.4 MTRS of quasilinear production function

設該廠商在兩地間的C處選址，距離A地l，距離B地1-l，如圖5所示。

圖5 海水養殖廠商生產區位Fig.5 Production locations of maricultrue manufacturers

由于要素x不可流動，不妨以資本K替代之⑤此處以勞動要素替代亦可，不影響模型結論。。寫出此時廠商利潤函數為：

考慮廠商利潤最大化行為前，先要考慮兩地居民如何根據自身效用最大化行為來確定對海水養殖產品X的最優消費量。不妨設兩地居民具有相同的柯布-道格拉斯效用函數，于是一個地居民將面臨如下的最大化問題：

由于假設勞動力在兩地間的流動成本為0，所以兩地居民收入相同，則根據對稱性可知B地居民對海水養殖產品的最優消費量為：

于是將式（5）～（9）代入式（4）整理得：

再將式（2）代入式（10），最后寫出廠商利潤最大化的一階條件有：

3 海水養殖產業集聚效應測算

3.1 模型設定及數據選取

證明了海涂資源粘性能夠引起海水養殖業集聚后，本文將進一步利用計量經濟模型對這種集聚效用的大小進行測算。由第二節數理模型的證明過程可知，海涂資源粘性引起海水養殖業集聚的關鍵在于海水養殖廠商生產函數的特殊形式。因此，計量模型設定也要從此著手。經濟學經典研究文獻一般認為柯布-道格拉斯形式的生產函數最有代表性，其優點主要有三[6]：首先，該函數形式可以反映現實中各種生產要素交錯結合的關系而非簡單的線性關系；其次，利用該函數形式分析橫截面數據可以有效降低異方差性；最后，可以方便的轉化為線性模型進行參數估計，并且待估參數具有明確的經濟學意義。所以，本文借鑒彭水軍、賴明勇、包群（2006）[7]提出的包含自然資源投入量的生產函數形式：

式中：Y為海涂養殖產量，A為海水養殖技術水平，K為海水養殖業固定資產投資額，L為從事海水養殖業的勞動力數，T為海涂資源投入量，βj表示相應生產要素的投入產出彈性。

對式（14）兩邊取自然對數即可構造如下的對數線性模型：

式中：變量下標表示“i省t年的變量值”，μit為隨機擾動項。

本文使用面板數據的原因是：首先，面板數據不僅可以反映海涂資源粘性在不同省份引起產業集聚效應的差異，還可以反映海涂資源粘性強弱的動態變化；其次，可以通過擴大樣本容量由OLS得到參數的一致估計量和穩健的統計量；最后，使模型可以對非觀測效應變量進行研究，就本文研究對象來看，可以將此非觀測效應理解為“i省海涂資源品質”，顯然該變量僅在截面樣本點之間具有差異，而不隨時間發生變化。綜上所述，最終設定的計量模型如下：

式中：ai為非觀測效應變量，表示“i省海涂資源品質”。

本文選取各省“海涂實際養殖產量”作為Y值⑥限于篇幅，僅簡要說明各變量的選取情況，讀者可來函請向作者索取原始數據。，單位為“t”。選取“產量”而非“產值”作為被解釋變量的原因有：首先，就生產函數概念來看，它本身就是以產品產量進行度量的；其次，對生產函數進行分析目的是僅考慮經濟活動供給方面，如果以“產值”加以衡量，就融入了對經濟活動需求方面的考慮；最后，即便就供給方面來看，以“產值”來衡量也會將水產品加工、包裝運輸等下游行業生產活動包括進來，造成對海涂資源粘性引起的集聚效應高估。所以，本文認為越大的值對應了越高的集聚效應。

本文選取各省“海洋漁業研究人員每百人承擔的海洋漁業科研課題數” 作為A值，單位為“項/百人”。選取比例值而非“海洋漁業科技研究人員總數” 或“海洋漁業科研課題總數”等絕對量指標，是為了消除省際之間由于宏觀經濟、海洋經濟規模不同而造成的差異。例如，海洋經濟較發達的省份傾向于擁有更多的漁業研究人員，同時也能夠承擔較多的科研課題，若不排除此效應，會造成較嚴重的異方差和多重共線性問題。

本文選取各省“海洋漁業新增固定資產投資額” 作為K值，單位為“百萬元”。本文選取各省“海洋漁業及相關產業就業人數” 作為值，單位為“人”。

本文選取各省“海涂實際使用面積”作為T值，單位為“hm2”。由于需要衡量海涂資源粘性，所以筆者從兩方面對海涂的粘性特征進行描述：首先是一個地區可以實際投入使用的海涂面積大小；其次是上文提到的海涂資源品質。根據本文第三節的模型結論可知，實際可利用的海涂面積越大，資源品質越好其替代成本就越大。

綜上所述，本文提出的驗證思路為：海涂資源粘性是否確實引起海涂養殖業集聚效應將以T、ai的待估參數符號是否為正，且顯著是否不為0來衡量；效應大小則由T、ai的待估參數值來衡量。全部數據來源于 《中國統計年鑒》（1998—2009）、 《中國海洋統計年鑒 》（1998—2009），并經過了作者的初步整理。

3.2 計量結果分析

按照面板數據模型的一般分析步驟[8]，首先利用豪斯曼統計量來檢驗非觀測效應變量ai是否與其他解釋變量相關，以確定該選用固定效應模型還是隨機效應模型。直觀上，考慮到變量ai與T共同衡量海涂資源粘性，所以二者相關，應選用固定效應模型；實際上，利用軟件得到的豪斯曼檢驗結果也證實了這一猜想，見表2。此處豪斯曼統計量為22.274，在0.01的顯著性水平下大于4個自由度的χ2統計量值13.28，因此拒絕原假設，使用固定效應模型。

表2 豪斯曼檢驗結果Tab.2 Hausman test results

其次利用協變分析方法決定截距和斜率參數是否發生變化。其中截距參數發生變化意味著在橫截面樣本間個體影響不同，斜率參數發生變化意味著在同一橫截面樣本上存在變化的經濟結構。最終的F統計量檢驗結果說明式（16）應為變參數模型，估計結果見表3。

首先來看海涂資源粘性表征之一“實際使用面積”的參數估計結果。由表中數據可以看出，所有參數符號為正，并且在5%的顯著性水平上通過了雙側t檢驗，正如第三節理論模型證明的那樣：海涂資源粘性對海涂海水養殖業具有顯著正向的集聚作用。另外，可根據具體參數值大小對沿海各省海涂粘性集聚效應由大到小進行排序：天津、海南、江蘇、河北、遼寧、廣東、廣西、浙江、上海、山東、福建。該參數的經濟意義為“海涂實際使用面積投入產出彈性”，以天津市為例，天津市每增加1%的海涂養殖使用面積，將通過產業集聚作用引起海涂養殖產量增加1.13%；而全國平均水平為0.78%。

其次簡要分析一下其他解釋變量。由于很多原始數據缺乏統計資料，因此筆者對相關數據做了整理估算，盡管這會在一定程度上引起估計偏誤，但是模型各解釋變量參數絕大多數在5%的顯著水平上通過了雙側t檢驗。從參數符號可以看出，很多生產要素的作用在一些省份的海涂養殖業中沒有得到很好的發揮，例如天津市的技術要素，遼寧省的資本和勞動要素等。相反，河北、江蘇和海南三省卻最大的發揮了各種生產要素的作用，為海涂資源粘性的集聚效應的徹底發揮提供了極好的輔助條件，因此這三省的海涂實際使用面積投入產出彈性均大于1。

表3 變參數模型參數估計結果Tab.3 Estimates of variable coefficient model

最后需要說明的是上海市。該市的經濟類生產要素似乎都沒有發揮正向作用，這主要是因為上海市為了避免環境惡化，自2001年以后進入海涂養殖業轉型期，截至2008年底時海涂養殖業已經完全退出。因此為了避免異常樣本點的影響，下文的一些分析中將省略上海市。

同時，為了集中考慮不同省份擁有的海涂資源品質情況，本文對不變參數模型也進行了分析，估計結果見表4。之所以在協變分析檢驗后仍然使用不變參數模型，主要是因為此類模型將所有樣本觀測值視為一次性抽樣，擴大了樣本容量，從而更便于控制其他因素，集中研究注意力于由海涂資源品質粘性引起的產業集聚效應上。

表4 不變參數模型主要參數估計結果Tab.4 Estimates of Invariable coefficient model

首先由表中數據可知，與海涂資源面積粘性對產業的集聚效應不同，海涂資源品質粘性的集聚效應是不穩定的，即參數估計符號有正有負。即便將上海市作為異常樣本點排除后，仍有天津、河北、江蘇三省的集聚效應為負。此處參數符號為負的省份只表明該省擁有海涂的品質不足以產生集聚效應，并不意味會產生相反的“擴散效應”。那么該如何理解參數值為負呢？筆者認為，盡管“非觀測效應”理論上是不隨時間變化的量，但是考慮到“海涂品質”難以被提高卻可以被破壞，所以可將它理解為海涂養殖活動對海涂品質的破壞作用，即參數值越小意味著破壞強度越大，例如，天津市每降低對海涂品質破壞作用1%，可使其對海涂養殖業的集聚效應提高1.69%；正號參數仍然解釋為“海涂品質的投入產出彈性”。排除上海以后，全國海涂資源品質的投入產出彈性均值為0.21%，基本上符合第三節理論模型結論。

其次，由于海涂資源粘性是通過面積和品質共同表現的，那么將兩方面集聚效應合在一處討論很有必要。除去上海，利用其余十省的集聚效應估計值做回歸曲線，發現存在如下的數量關系：

式中：自變量為各省海涂面積引起的集聚效應大小，因變量為各省海涂品質引起的集聚效應大小，括號內為t-統計量。該結果表明，同一省內海涂資源粘性兩種表現引致的集聚效應存在“替代”而非“互補”關系。如果本文論證過程確實沒有問題，那么該現象的形成原因或可供深入研究。限于篇幅，筆者在此給出一個供參考的解釋：各省在發揮海涂資源面積粘性，大力發展海水養殖業時，往往因注重發展速度而盲目增大開發面積，從而在一定程度上忽略了對海涂品質的破壞問題。所以，海涂資源粘性原本可以從兩方面發揮集聚效應，現在卻被局限在了單一方面。其政策含義是，各省應尋找適宜的海涂養殖開發規模，既維持海洋經濟可持續發展，又能最大發揮資源粘性的集聚效應。

最后，由計量軟件估計報告可知此時模型中各解釋變量參數值均在1%的顯著性水平下通過了雙側t檢驗，并且各參數符號均為正，符合生產函數理論預期。當然，由于此模型生產要素的參數值大小并非主要研究對象，故不予討論。

4 結論

本文首先通過構建海涂資源粘性模型證明，即使在海涂資源可被替代的情況下，仍會因替代成本過高而對海水養殖產業引起集聚效應。然后利用面板數據計量模型對海涂資源粘性引致的集聚效應進行了測算。發現海涂資源面積粘性確實引起了正的集聚效應，全國平均的海涂實際使用面積投入產出彈性為0.78%；海涂資源品質粘性引起的集聚效應因省而異，在去掉異常樣本點上海后，可知全國海涂資源品質的投入產出彈性均值為0.21%。最后，筆者通過對各省面積粘性集聚效應與品質粘性集聚效應做回歸分析發現，二者呈現顯著的替代關系，這說明各省在發揮海涂資源面積粘性，大力發展海水養殖業時，因盲目增大開發面積，在一定程度上忽略了對海涂品質的破壞問題。所以，各省應尋找適宜的海涂養殖開發規模，既保證海洋經濟可持續發展，又保證最大發揮資源粘性的集聚效應。當然，這一回歸結果作為一個值得研究的經濟現象，或許存在其他合理的解釋，有待于進一步研究。

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