國外海洋捕撈業生產率研究進展

梁 鑠, 秦 宏

(中國海洋大學 管理學院, 青島 266100)

國外海洋捕撈業生產率研究進展

Review of foreign study on marine fishery productivity

梁 鑠, 秦 宏

(中國海洋大學 管理學院, 青島 266100)

生產率分析是探求經濟增長源泉的主要工具,也是確定增長質量的主要方法, 對生產率及其相關指標的核算是制定各部門經濟發展政策的基礎。海洋捕撈業是我國海洋經濟的支柱產業之一, 但自 20世紀90年代以來, 由于捕撈強度超過漁業生物資源補充能力, 加之由工業發展帶來的海域污染日趨嚴重, 造成我國近海漁業資源嚴重衰退, 進而導致漁汛消失、漁民失業、跨國界漁業糾紛等系列嚴重問題。因而對海洋捕撈業生產率的研究, 具有與其他行業以促進生產力增長的生產率研究所不同的特殊意義。海洋捕撈業的生產率研究, 是在研究生產率發展規律的基礎上, 著重研究如何使漁業生產力發展與海洋漁業資源狀況相匹配, 如何通過消減過剩捕撈能力來提高海洋捕撈業經濟效益, 減輕進而遏制海洋漁業資源衰退趨勢, 以最終實現海洋捕撈業的可持續發展。

自 1983年 Hannesson[1]首次對漁業生產率進行實證研究以來, 國外學者對資源衰退背景下海洋捕撈業生產率開展了大量的理論和實證研究。這些文獻在細致分析全要素生產率及各項相關指標的基礎上, 研究了漁業生產力發展的內在規律及其影響因素, 對投入限制、產出限制、配額設計和轉讓等各項漁業管理政策的實際效果進行評價, 為各國各地區制定和改進漁業經濟發展與規制的各項政策提供了量化依據, 也對單船、船隊、漁場的生產決策提供了具體建議。本文希望總結國外海洋捕撈業生產率研究進展, 概括對我國近海捕撈業發展和政策制定有借鑒意義的結論, 建立學術研究前沿共識, 并探求本領域未來研究趨勢, 以期為我國相關研究奠定基礎。本文從四個方面對現有文獻進行評述: 1)海洋捕撈業生產率核算方法研究; 2)全要素生產率、技術效率的實證研究; 3)技術變化的測算與研究; 4)以生產率、技術效率等指標核算為基礎考察政策效果。

1 海洋捕撈業生產率核算方法研究

20世紀50年代以來, 生產率研究重點從單要素生產率轉向全要素生產率, 標志著現代生產率研究的發端。經過 Solow[2]、Denison[3]、Jorgenson[4]、Kumbhakar[5]等不斷發展, 生產率分析已形成理論堅實、方法成熟的一整套體系。根據測算原理和角度的不同, 全要素生產率的主流方法可分為增長核算法、生產前沿面法和指數法等。與其他行業不同, 海洋捕撈業的作業對象是可更新資源, 其生產率不但受到資源存量的制約, 也對資源存量及其更新產生影響。對于海洋捕撈業, 環境因素對其生產的影響也較其他行業為大。因而, 海洋捕撈業的生產率核算應恰當地將資源存量與環境因素考慮在內。

Squires[6]最早關注了海洋漁業的這些特有問題。他利用生產率指數法研究了開采共有資源行業的全要素生產率核算, 尤其考慮了共有資源在新古典生產技術中的估值與函數設定、資源的可捕獲能力以及生產能力利用率變動等因素。實證分析發現, 將資源豐裕度、可捕能力、能力利用率變動等因素納入后, 生產率的估算更為精確。Felthovena等[7]回顧了漁業生產率已有研究文獻, 討論了將兼捕水平、環境影響與漁業資源量變動納入生產率分析的必要性,并提出了考慮上述因素的生產率分析的方法論框架。Hoyo等[8]討論了在生產率研究中, 數據包絡分析(DEA)、確定前沿分析(DFA)、隨機前沿分析(SFA)等不同效率測度方法的特性和適用范圍。Squires等[9]研究了在考慮生產能力利用率、資源存量及環境影響的情況下, 利用Malmquist指數核算全要素生產率的方法。Felthoven等[10]在增長核算的框架下, 基于轉換函數的二階近似建立并估計了漁業生產參數模型, 考慮了除基本投入因素如人力、資本、時間之外的因素對生產率的影響, 尤其是考慮了附帶捕獲、環境條件、規模經濟以及漁業生產力測度中的偏差等因素。此外, Jin等[11]、Fox等[12]和Hannesson[13]將生產力增長測度拓展到盈利能力測度, 包括針對單個漁場的研究, 利用總量數據對一個國家整體漁業的研究, 以及當新漁場及產品被開發出來時的研究。

回顧這一方面的研究文獻可發現, 生產率測度中常用的指數法、基于生產函數的增長核算法、DEA方法、SFA方法等, 都在漁業生產率測算中得到了應用和有針對性的發展, 使漁業資源存量、環境因素、附帶捕獲等影響漁業生產的特殊因素恰當地體現在生產率核算過程中。針對漁業的生產率核算方法趨于成熟, 其中 SFA方法以成熟的生產經濟學理論為基礎, 所估計出來的指標經濟意義強, 并能夠進行統計顯著性檢驗, 尤其是能夠分離隨機因素對于產出的影響, 更符合海洋捕撈業不確定性大的實際,因而逐漸成為這一學術領域中的主流研究方法。在對生產率各相關指標的測度中, 除全要素生產率增長率外, 對技術效率與技術進步的測度也居于核心地位。

2 全要素生產率、技術效率的實證研究

這一方面的文獻主要是對生產率核算的各種方法加以運用, 以家庭級、單船與船隊級、國家級數據為對象, 估計全要素生產率及相關的技術效率、規模效率、技術進步等指標, 研究其變化趨勢和決定因素,目的是為單只漁船、漁業企業、國家漁業的經營管理和政策制定提供量化依據。這方面文獻眾多, 本文主要從研究方法、漁法、國家和地區等角度選擇有代表性的部分文獻進行介紹。

很多關于技術效率的研究致力于單船水平上技術效率或船長技能的測度。在這里, 技術效率指單個公司或單條漁船在給定的投入約束下, 其產出與由最優業績的公司或漁船所構造的最優生產前沿的比較。這些約束包括設備和工具、人員、油料消耗、技術狀態、環境、資源存量等。Kirkley等[14]最早注意到, 技術效率反映了漁船船長對于漁船的管理技能(船長技能, skipper skill), 而根據“好船長假說”,有些船長在發現和捕撈方面展現了更高的技藝, 因而建立起最優實踐的前沿。Sharma和Leung[15]利用SFA方法研究了夏威夷延繩捕魚業的技術效率及其影響因素。發現技術效率顯著影響了漁船的收入水平與變動, 而漁業經驗、是否由所有者本人經營、漁民教育水平、船體尺寸等對技術效率有正向影響。專捕劍魚以及根據季節等因素選擇捕魚目標的漁船,比專捕金槍魚及不區分捕魚種類的漁船效率要低。Kim等[16]利用SFA方法估計了韓國東部沿海刺網日本叉牙魚業的生產效率。建立了以截斷正態分布表示無效率的超越對數生產函數, 產出變量為捕魚產量, 投入變量是與漁業活動有關的實物生產要素,如船的噸位、馬力、水手數量等, 發現平均的技術效率是0.59, 而不同噸位的漁船技術效率并沒有不同。

Sesabo和 Tol[17]利用坦桑尼亞兩個沿海村莊的數據估計了一個隨機生產前沿模型, 對漁業家庭的技術效率進行了分析。所估計出的漁業家庭無效率水平是52%, 漁業家庭效率與漁業經驗、作業區域面積、漁場距離、市場集成性等因素正相關, 與非漁業就業和家庭規模等因素負相關。Squire等[9]針對韓國捕撈西、中部太平洋金槍魚的圍網捕魚船隊, 測度了其外生技術進步的速率及其擴散率。Ogundari和Olajide[18]研究了存在生產風險情況下尼日利亞漁業牧場的技術效率, 發現不考慮風險因素會使技術效率估計過高。勞動力是減少產出風險的投入, 而肥料與食物是增加產出風險的投入。勞動力、養殖經驗、教育水平以及進入市場途徑會減少技術無效率水平。Eggert和 Tveteras[19]分析了冰島、挪威與瑞典1973～2003年間漁業的全要素生產率, 利用漁業實際總增加值作為產出變量, 以資本、勞動、基于主要魚種的存量指數作為投入變量, 發現考慮存量變化后, 冰島最高的年均TFP增長率為3%, 而瑞典和挪威的分別是2.8%和0.8%。在良好實用的漁業技術可方便擴散的情況下, 沒有發現三個國家生產率收斂的證據。

3 技術變化的測算與研究

相對而言, 技術變化這個對海洋捕撈業生產力增長最重要的貢獻因素得到了較少的研究。技術變化是指海洋捕撈業中新技術的發明、創新和擴散過程, 其涵義比技術進步更豐富。技術變化可以被歸類為產品創新或過程創新, 在海洋捕撈業中產品創新顯然遠沒有過程創新重要。海洋捕撈業中的技術變化更多的體現在過程創新, 即對漁業捕撈全過程的創新, 包括漁船、漁具、漁法、通訊、探測等各類新方法、新工具的運用。對于技術變化實證研究的關鍵問題包括: 技術進步的速率, 由誰、為什么、采納了哪一種類的創新, 它們擴散的速率, 它們對于投入產出利用與利潤的影響, 它們對于每單位努力捕獲、可捕系數、總的資源豐裕度、漁場選擇、航行里程、船員人數等等的影響。這一領域的研究重在探尋技術變化的規律, 以加深人們對漁業生產力發展的理解, 并指導相關政策的制定。技術變化本身論題豐富, 本文主要概括技術變化對于生產率影響的文獻。

大部分技術是內化在資本存量, 尤其是新的資本設備投資中。Kirkley等[20]最早檢驗了漁業的物化(embodied)技術進步。利用隨機前沿方法研究了漁業生產技術變化對生產率的影響, 發現物化性技術進步使法國賽特的拖網漁船隊全要素生產率提升了1%, 但包括管制、環境、漁業資源存量等外部因素起了相反的作用, 使凈產出每年下降 3%。Jensen[21]檢驗了移動電話對印度喀拉拉邦手工漁業生產的影響, 發現移動電話的普及消除了浪費并極大減輕了價格離散現象, 增加了生產者與消費者效益。Hannesson等[22]利用挪威羅浮敦群島鱈魚業130年的數據, 研究了技術變化及其對于勞動生產率以及全要素生產率的影響。發現全要素生產率增長得比勞動生產率快, 表明該行業的技術進步在一定程度上被漁業資源存量的下降所抵消, 而開放式進入是導致漁業資源存量下降的主要原因。Gilbert和 Yeo[23-24]利用隨機前沿方法和馬來西亞一個手工刺網漁業的調查截面數據, 首次研究了包括新的電子、機械技術采納這一技術變化對生產率的影響。發現移動電話、聲吶、GPS等的采用者提升了技術效率, 但仍不處于有效前沿, 而機械絞盤的采用者卻具有更低的技術效率和勞動生產率。作者認為替代而非補充性的技術變化, 能夠幫助生產者追趕有效生產前沿。Squires[25]檢驗了馬來西亞一個圍網漁場的技術變化,發現過程創新提高了單次航行利潤。

對于技術進步, 一方面是利用計量經濟學進行實證性研究, 主要是通過利用時間趨勢項, 將技術變化設定為平滑的、隨時間指數增長的趨勢。針對面板數據, Baltagi和 Griffin[26]的方法允許將技術變化設定為非平滑與指數增長形式。另一方面是基于生物經濟學框架的理論研究。如Murray[27]檢驗了技術變化導致漁業資源存量崩潰的方式。Squires和Vestergaard[28]將外生技術變化與外生和內生技術效率引入標準的 Gordon-Schaefer生物經濟學模型, 以研究技術進步、技術效率等因素與漁業資源存量、最大生物與經濟可持續產量、漁業努力量等變量之間的影響關系。這一領域的研究重在解釋技術變化與漁業生產之間的內在聯系, 為實證結果提供理論依據。

4 以生產率、技術效率等指標核算為基礎考察政策效果

由于自由進入漁業或規制不當的共有資源漁業會造成“公地悲劇”, 使捕撈量大大超過生物資源可持續的捕撈量, 致使漁業資源衰退, 因而對于漁業的管理政策主要從限制漁業生產投入以及對公共漁場配置私人產權從而限制產出入手, 以達到實際捕撈量與經濟可持續捕撈量相符, 提高漁業經濟效益,實現漁業可持續發展的目標。這些政策的著力點及目標均以漁業生產為核心, 因而對生產率、技術效率及相關指標在政策實施前后的變化進行分析, 能夠考察政策實施的直接效果及附帶影響。

Grafton等[29]利用隨機前沿分析方法, 研究了加拿大不列顛哥倫比亞省大比目魚漁場在私人捕撈權引入前后的生產率變化, 包括技術進步、配置效率與經濟效率變化等。發現除短期成本效率有所改善外,整體而言捕魚船隊的經濟效率并無改善。短期效率僅有較少改善, 可歸因于產權結構設計缺陷和漁民需花費較長時間才能優化運營。與之相反, 生產者剩余和單位租金有顯著的增長, 這可直接歸功于私有化。這些結果說明, 若要充分達成私有化的目的, 必須恰當地辨明產權的各種特性, 并設計良好的產權結構。1998年實施的美國漁業法案(The American Fishery Act, AFA)允許白令海和阿留申群島鱈魚生產者建立漁業捕撈者與加工者的合作企業, 并界定了排他性的私人權利。Felthoven[30]利用 DEA與 SFA討論了該法案對捕撈能力、技術效率以及能力利用率的影響, 發現法案實施后, 捕撈能力下降30%, 而技術效率和能力利用率均相對往年上升。Kompas等[31]首次估計了漁場投入限制對技術效率的影響, 利用1990～1996, 1994～2000年澳大利亞北方對蝦漁場的單船數據以及隨機前沿生產函數分析方法, 研究了漁船功率和船體大小控制對于技術效率的影響。結果顯示, 捕魚者在 1990～2000年將受管制的投入替換為不受管制的投入。技術效率也隨著對船體大小和引擎功率的限制而下降, 這種下降表明管制者希望增加經濟效率的目標沒有實現。Susilowati等[32]通過分析認為, 由于私人成本、社會成本與技術效率水平相關, 對共有資源不恰當的產權結構設定會導致私人技術效率與社會技術效率之間的沖突。對共有資源產權結構的不良設定, 會使致力于增加私人效率提高的政策增加社會成本, 因而增加社會無效率。作者進一步通過爪哇海小型圍網漁業數據驗證了這種關系。Greenville[33]利用SFA方法及澳洲新南威爾士拖網捕蝦漁業數據, 分析了政府的捕撈投入限制對于技術效率的影響。發現投入控制會導致效率下降, 尤其是相對于漁船規格, 漁民會利用過大的漁網。對于漁船更新的限制會導致漁船太舊而使技術效率下降。雖然投入控制對于經營者效率有明顯影響, 但這些效果對于生產率沒有持久效果, 資本投入的生產率增長在整個樣本期間仍然穩定。Chowdhury等[34]研究了不同的政策管理工具, 尤其是生產投入與產品質量控制對孟加拉產業化拖網漁業的實施效果, 發現公共部門的法律和政策措施及私人對衛生及質量控制的投入提高了生產成本, 因而在短期顯著減少了產量, 但在長期, 由于高質量產品價格的提高對漁船所有者產生激勵使長期產量沒有減少。

概括現有研究可以發現, 海洋捕撈業的投入限制會帶來投入要素替代及技術效率下降, 難以達成消減過剩捕撈能力及提高經濟效益的施政目標, 而基于私人權利配置的產出限制則能有效降低過剩捕撈能力并提高經濟效益, 但其成功的關鍵在于良好設計的產權結構。

5 研究展望

5.1 本領域研究展望

未來開展海洋捕撈業生產率核算方法研究及實證研究的空間廣闊, 包括生產率增長分解、納入非期望產出、更細致地考慮環境與資源存量狀況影響、利用不同類型的指數以及函數形式等。實證研究應用方面, 關于世界各地不同漁場的實際生產率的實證研究還只是剛剛開始積累; 在技術效率研究方面,潛在的研究問題包括關于經濟效率更深入的研究,基于利潤、收入或成本的效率分析, 進一步估計漁船和船長效率差異的影響因素, 拓展計量方法的復雜性, 如對時變技術效率進行非參數估計, 以刻畫非線性趨勢, 在總體上積累關于效率差異和船長技能的經驗知識; 在技術進步與變化方面, 目前關于產權變化、管制體制、市場條件以及其他政策對投入與產出的影響, 以及對技術開發和更替、生產轉換、技術采納與擴散速率的影響還有待研究[35]。此外, 附帶捕獲會帶來不必要的資源損害, 是非期望產出。因而需將方向性距離函數納入生產率分析, 以考慮非期望的附帶捕撈物對于公司和單船的效率及船長技能的影響。

5.2 國內研究展望

過度捕撈和環境惡化導致我國漁業資源嚴重衰退, 嚴重威脅我國海洋漁業可持續發展。目前我國對漁業生產率的量化研究非常缺乏, 這與漁業行政管理的現實需要極不相稱, 也與時代發展對漁業生產科學化管理的要求和國際漁業生產力研究的趨勢極不相稱。必須從現實出發, 以詳實的數據和嚴密的量化分析, 為有針對性地制定漁業生產控制和漁業資源保護的各項政策提供依據。值得重視的研究方向包括: (1)在生產率核算方法方面, 整理相關研究中生產率及相關指標的具體核算方法, 根據國內漁業統計數據以及捕撈業生產的實際情況, 比較各類方法優劣之處和適用范圍, 對已有方法進行選擇、改進、融合和創新, 最終形成適合我國實際的捕撈業生產率研究方法; (2)在海洋捕撈業生產率實證研究方面, 應當分近海捕撈漁業與遠洋捕撈漁業兩種產業,對漁業全要素生產率、技術進步率、技術效率、過剩生產能力、投入要素彈性等指標進行核算, 抽象其發展規律, 并對未來趨勢進行預測。對主要指標如技術進步率、技術效率的影響因素進行分析, 確定其影響程度, 探求影響機理。在核算中應盡可能將漁業資源存量變化、環境狀況變化等因素納入分析中, 以更準確地對生產率及其相關指標進行估計; (3)在基于生產率分析的漁業政策效果評估方面, 應以生產率實證研究為基礎, 對我國漁業管理的主要政策, 尤其是漁業生產力控制政策的效果進行分析和評價。我國自1987年開始對海洋捕撈漁船實行漁船數量和主機功率“雙控”政策, 但迄今20余年并未取得預期的成效。應當在分析全要素生產率及其各項分解指標的基礎上, 從生產率分析角度對“雙控”政策的直接效果和附帶影響進行分析和評價。此外, 如伏季休漁、增殖放流、海洋生態資源恢復等現行政策對漁業生產率的影響也應加以實證研究。

[1] Hannesson R. The bioeconomic production function in fisheries: A theoretical and empirical analysis[J]. Canadian Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, 1983, 40(7): 968-982.

[2] Solow R M. Technical change and the aggregate production function[J]. Review of Economics and Statistics, 1957, 39(3): 312-320.

[3] Denison E F. The sources of economic growth in the United States and the alternatives before us[M]. New York: Committee for Economic Development, 1962.

[4] Jorgenson D W, Grillches Z. The explanation of productivity change[J]. Review of Economic Studies, 1967, 34(3): 249-283.

[5] Kumbhakar S C, Lovell C A K. Stochastic Frontier Analysis[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2003. [6] Squires D. Productivity measurement in common property resource industries: an application to the Pacific coast trawl fishery[J]. RAND Journal of Economics. 1992, 23(2): 221-236.

[7] Felthovena R G, Catherine J, Morrison P. Directions for productivity measurement in fisheries[J]. Marine Policy 2004, 28: 161-169.

[8] Hoyo J J, Espino D C, Toribio R J. Determination of technical efficiency of fisheries by stochastic frontier models: a case on the Gulf of Cadiz[J]. ICES Journal of Marine Science, 2004, 61: 416-421.

[9] Squires D, Reidb C, Jeon Y. Productivity growth in natural resource industries and the environment: an application to the Korean tuna purse-seine fleet in the Pacific Ocean[J]. International Economic Journal, 2008, 22(1): 81-93.

[10] Felthoven R G, Paul C J M, Torres M. Measuring productivity change and its components for fisheries the case of the Alaskan Pollock Fishery, 1994-2003[J]. Natural Resource Modeling, 2009, 22(1): 105-136.

[11] Jin L, Thurnberg E, Kite-Powell H. Total factor productivity change in the New England groundfish fishery: 1964–1993[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2002, 44: 540-556.

[12] Fox K, Grafton R Q, Squires D, et al. Property rights in a fishery: regulatory change and firm performance[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2003, 46(1): 156-177.

[13] Hannesson R. Growth accounting in a fishery[J]. Journal of Environmental Economics and Management, 2007a, 53(3): 374-376.

[14] Kirkley J, Squires D, Strand I. Characterizing managerial skill and technical efficiency in a fishery[J]. Journal of Productivity Analysis, 1998, 9: 145-160.

[15] Sharma K R, Leung P. Technical efficiency of the longline fishery in Hawaii: An application of a stochastic production frontier[J]. Marine Resource Economics, 1999, 13: 259–274.

[16] Kim D H, Lee K H, Bae B S, et al. Productive efficiency of the sandfishArctoscopus japonicuscoastal gillnet fishery using stochastic frontier analysis[J]. Fishery Science, 2011, 77: 35-40.

[17] Sesabo J K, Tol R S J. Technical efficiency of small-scale fishing households in Tanzanian coastal villages: an empirical analysis[J]. African Journal of Aquatic Science, 2007, 32(1): 51-61.

[18] Ogundari K, Olajide O. Akinbogun modeling technical efficiency with production risk: A study of fish farms in Nigeria[J]. Marine Resource Economics. 2010, 25: 295-308.

[19] Eggert H, Tveter?s R. Productivity development in Icelandic, Norwegian and Swedish fisheries[J]. Applied Economics, 2013, 45(6): 709-720.

[20] Kirkley J, Paul C J M, Cunningham S. Embodied and disembodied technical change in fisheries: An analysis of the sète trawl fishery, 1985–1999[J]. Environmental and Resource Economics, 2004, 29: 191-217.

[21] Jensen R. The digital provide: information (technology), market performance and welfare in the South Indian Fisheries Sector[J]. Quarterly Journal of Economics, 2007, 122(3): 879-924.

[22] Hannesson R, Salvanes K G, Squires D. Technological change and the tragedy of the commons: The Lofoten fishery over 130 Years[J]. Land Economics, 2010, 86(4): 746-765.

[23] Gilbert B, Yeo B H. Measuring technological change in artisanal fisheries: Evidence from Malaysia[R]. Montpellier, France: 15th IIFET Conference, 2010.

[24] Gilbert B, Yeo B H. Technological change and managerial ability: Evidence from a Malaysian artisanal[J]. Fishery Land Economics, 2014, 90(2): 352-371.

[25] Squires D. Producer Quotas and Virtual Quantities[R]. San Diego: Dept of Economics, University of California San Diego, 2007.

[26] Baltagi B, Griffen J, A general index of technical change[J]. Journal of Political Economy, 1988, 96(1): 20-41.

[27] Murray J H. Constrained Marine Resource Management [D]. Unpublished Ph.D. Dissertation, San Diego: University of California, San Diego, CA. 2007.

[28] Squires D, Vestergaard N. The paradox of private efficiency and social inefficiency with common-pool natural resources: Economic efficiency and bio-economics [R]. San Diego: University of California, 2007.

[29] Grafton R Q, Squires D, Fox K J. Private property and economic efficiency a study of a common-pool resource[J]. Journal of Law and Economics, 2000, 43(2): 679-713.

[30] Felthoven R G.. Effects of the American Fisheries Act on capacity, utilization and technical efficiency[J]. Marine Resource Economics, 2002, 17: 181-205.

[31] Kompas T, Che T N, Grafton R Q. Technical efficiency effects of input controls: evidence from Australia's banana prawn fishery[J]. Applied Economics, 2004, 36(15): 1631-1641.

[32] Susilowati I, Bartoo N, Omar I H, et al. Productive efficiency, property rights, and sustainable renewable resource development in the mini-purse seine fishery of the Java Sea[J]. Environment and Development Economics, 2005, 10(06): 837-859.

[33] Greenville J, Hartmann J, Macaulay T G. Technical efficiency in input-controlled fisheries: The NSW ocean prawn trawl fishery[J]. Marine Resource Economics, 2006, 21: 159-179.

[34] Chowdhury N K, Kompas T, Kalirajan K. Input and quality controls: A stochastic frontier Analysis of Bangladesh’s industrial Trawl Fishery[R]. Adilaide, South Australia: AARES 54th Annual Conference, 2010.

[35] Squires D. Opportunities in Social Science Research[C]// Beamish R J, Rothschild B J. The Future of Fisheries Science in North America. Netherlands: Springer, 2009: 637-696.

(本文編輯: 張培新)

F326.4

A

1000-3096(2015)09-0143-06

10.11759/hykx20150223001

2015-02-23;

2015-05-20

中國海洋研究發展中心青年項目(AOCQN201228); 山東省軟科學研究計劃項目(2014RKE29039); 青島市軟科學研究計劃項目(13-1-3-139-4-(3)-zhc)

梁鑠(1975-), 男, 山東青島人, 講師, 博士, 碩士研究生導師, 主要從事海洋漁業生產率研究, E-mail: liang_shuo@163.com