沿海地區海洋經濟效率及驅動機理研究

詹長根　王佳利　蔡春美

(武漢大學，武漢　430079)

?

沿海地區海洋經濟效率及驅動機理研究

詹長根王佳利蔡春美

(武漢大學，武漢430079)

〔摘要〕文章基于DEA-GRA-MLRM研究框架，全面分析了2006～2013年中國沿海11個省(區，市)海洋經濟效率的總體特征和時空格局，將沿海地區海洋經濟效率劃分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4個等級，探究了地區經濟發展效率、海洋產業結構、海洋資源稟賦、對外開放程度4個主要因子驅動力的作用機理。結果表明：①位于長三角地區的江蘇、上海和珠三角地區的廣東，DEA效率值始終處于生產前沿面上(DEA有效)，海洋經濟效率級別為Ⅰ級；②處于環渤海灣的天津和山東DEA效率值緊隨長三角和珠三角地區，歷年來波動幅度不大，發展較為穩定，海洋經濟效率級別為Ⅱ級；③環渤海灣周邊的河北和坐擁東部海域的浙江和福建的海洋經濟效率有輕微波動，但總體上效率值卻較低，處于第Ⅲ級；④位于我國北部地區的遼寧和西南地區的廣西和海南的海洋經濟效率最低，效率值為第Ⅳ級，并且歷年來海洋經濟效率呈下降趨勢；⑤沿海地區海洋經濟效率差異是各種因素綜合作用的結果，地區經濟發展效率、海洋產業結構和對外開放程度對海洋經濟效率產生正向促進作用，海洋資源稟賦對海洋經濟效率產生負向影響。其中，海洋產業結構是造成沿海地區海洋經濟效率時空格局的關鍵驅動因素。

〔關鍵詞〕海洋經濟效率驅動機理沿海地區DEA-GRA-MLRM

引言

海洋被譽為藍色國土，有著豐富的資源。如今全球陸域資源緊張，能源短缺，全球各個國家越來越重視海洋資源的開發、利用和保護，進軍海洋勢在必行。我國“十二五”規劃提出“推進海洋經濟發展”戰略，2012年我國沿海11個省(區，市)海洋功能區劃全部獲批，這意味著國家對海洋經濟發展的重視和信心。海洋經濟活動是在一定的社會經濟技術條件下，人們以海洋資源和海洋空間為主要對象，所進行的物質生產及其相關服務性活動的總和，是人類經濟活動的一部分[1]。在落實“十二五”規劃推進海洋經濟發展的過程中，重視發展速度和經濟體量的同時，要結合自身資源稟賦，提升海洋經濟效率，因此對海洋經濟效率進行深入研究十分必要。

本文研究的海洋經濟效率是基于沿海11省(區，市)的資源稟賦，勞動力投入和資本投入下所得到的最大產出，它不僅取決于人、財、物的

投入水平，也取決于其合理的配置。關于海洋經濟的研究，主要集中在海洋經濟時空差異及演變[1-7]、海洋經濟戰略[8-12]、海洋產業結構[13-16]、海洋經濟可持續發展[17-20]、海洋生態經濟[21-23]等。海洋經濟效率[24-27]也是海洋經濟的研究范疇之一，范斐等(2011)基于DEA和Malmquist生產力指數分析方法，分別從動態和靜態兩個角度分析了環渤海經濟圈17個沿海城市的海洋經濟效率[24]。趙昕等(2012)運用改進后的GRA-DEA混合模型對海洋經濟效率進行評價，并就改善海洋經濟投入產出情況提出對策建議[25]。吳淑娟等(2015)采用混合DEA結構模型對藍色經濟區內11個省(區，市)的海洋經濟效率進行測量，得出海洋經濟效率最優的區域，并對非效率產業和區域的弱勢環節進行挖掘，證實了混合結構更加符合現實中海洋生產結構[26]。張繼良等(2013)對沿海省市海洋經濟發展水平及效率進行實證分析結果表明地區海洋經濟發展水平與整體

經濟發展水平不對等的地區海洋經濟效率水平沒有得到充分發揮[27]。

以上研究鮮有從時序和空間兩個維度上對海洋經濟效率進行比較，缺乏對海洋經濟效率驅動機理的探究。本文采用DEA-GRA-MLRM研究框架，以沿海11省(區，市)為研究區域，測度沿海各地區2006～2013年的海洋經濟效率，劃分效率級別，分析時空格局特征，探索海洋經濟效率驅動機制，為提升我國沿海地區海洋經濟效率，促進海洋經濟增長提供借鑒和參考。

1區域概況、研究方法與數據來源

1.1區域概況

我國是一個海洋大國，瀕臨渤海、黃海、東海、南海及臺灣以東海域，跨越溫帶、亞熱帶和熱帶。大陸海岸線北起鴨綠江口，南至北侖河口，長達1.8萬多公里，居世界第四位，并擁有37萬平方公里的領海和約300萬平方公里的海洋專屬經濟區，島嶼岸線長達1.4萬多公里。海岸類型多樣，大于10平方公里的海灣160多個，大中河口10多個，自然深水岸線400多公里。沿海11省(區，市)總面積131.7萬km2，占全國國土面積13.7%，人口總數達6.1億，占全國總人口47.7%，沿海11省(區，市)GDP占全國GDP達63.9%，海洋GDP占沿海地區GDP 15.8%。

2012年，國務院正式批準《全國海洋功能區劃(2011～2020年)》(以下簡稱《區劃》)，對我國管轄海域未來十年的開發利用和環境保護作出了全面部署和具體安排。到2013年，沿海各省(區，市)海洋功能區劃(2011～2020年)陸續獲國務院批準，《區劃》劃分了八類海洋功能區，從區劃的面積來看(表1)，我國海洋資源種類繁多，開發潛力巨大。海洋資源的開發利用為沿海地區經濟社會發展做出了重要貢獻。提升經濟效率是高效開發利用海洋資源的重要手段。

表1　2011～2020年海洋功能區劃　萬公頃

資料來源：據各省(區，市)2011～2020年海洋功能區劃整理。

1.2研究方法

1.2.1模型

本研究基于DEA-GRA-MLRM模型的研究框架對沿海地區海洋經濟效率加以研究。首先基于DEA模型對沿海地區2006～2013年海洋經濟效率進行測度。

影響海洋經濟效率的因素眾多，既有研究成果表明，海洋經濟效率受到經濟發展水平、地區經濟發展效率、海洋產業結構、地區投資強度、對外開放程度、資源稟賦等因素的影響。因此本文從以上6個方面建立指標體系，基于GRA模型找出與海洋經濟效率關聯度較大的指標后，通過多元線性回歸模型(MLRM)，揭示各影響因素對海洋經濟效率的驅動機理，為各地區海洋經濟發展提供決策支持。

1.2.2指標選取

將海洋經濟效率視為海洋資源、資本以及勞動力等投入要素的函數，從海洋資源、勞動力投入、資本投入，選取投入指標，以海洋經濟產值為產出指標構建沿海11省(區，市)海洋經濟效率DEA測度指標體系如下：①全國涉海就業人員情況、貨物吞吐量(衡量海洋產業投資水平)、海岸線長、近海及海岸濕地面積、沿海地區全社會固定資產投資、海洋資源稟賦、旅客吞吐量。分別反映海洋經濟發展資源、資本及勞動力要素投入；②海洋生產總值，反映海洋經濟產出。遵循指標選取的科學性、合理性、代表性、可行性、數據可獲得性等原則，以及DEA模型的局限性，對投入指標進行相關性分析，最后選取的投入指標為全國涉海就業人員情況、海洋資源稟賦、將沿海地區全社會固定資產投資調整為更為合適的海洋相關產業固定資產投資。本研究只對海洋相關產業的經濟效率加以分析，故產出指標仍然為海洋生產總值。

1.3數據來源

本文選擇沿海11個省(區，市)作為基本空間單元，選取2006～2013年8年的面板數據進行經濟效率的測度。社會經濟數據中海洋生產總值、海洋第一產業生產總值、第二產業生產總值、第三產業生產總值、全國涉海就業人員情況來源于2007～2014年《中國海洋統計年鑒》，海洋相關產業固定資產投資更能反映海洋經濟的資本投入，但該指標無直接數據來源，通過地區海洋生產總值與地區生產總值的占比與全社會固定資產投資的乘積測度，數據精確度在一定程度上有影響。海洋資源稟賦借鑒王澤宇的研究結果[28]。地區生產總值、全社會固定資產投資、各地區年底就業人員數、能源消費量(萬噸標準煤)等數據來源于2007～2014年各省(區，市)統計年鑒、《中國能源統計年鑒》和《中國統計年鑒》。

2海洋經濟效率測度及特征

通過DEA模型計算出沿海地區海洋經濟效率值(表2)，并劃分Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ 4個等級。反映出了沿海地區2006～2013年海洋經濟效率時空格局演變的基本特征。

從時序格局演變來看：①DEA效率值始終處于生產前沿面上(DEA有效)的地區有3個，分別是江蘇、上海和廣東，海洋經濟效率級別為Ⅰ級；②天津、山東的海洋經濟效率歷年來波動幅度不大，發展較為穩定，海洋經濟效率緊追Ⅰ級地區，處于第Ⅱ級；③河北、浙江、福建的海洋經濟效率總體上較低，并且有輕微波動，不夠穩定，處于第Ⅲ級；④遼寧、廣西、海南的海洋經濟效率歷年來都比較低，并且廣西、海南海洋經濟效率呈下降趨勢，海洋經濟效率級別為第Ⅳ級；⑤從年度均值來看，海洋經濟效率呈下降趨勢，從2006～2013年效率值下降了14%。

表2　2006～2013年沿海地區海洋經濟效率

續　　表

注：irs表示規模效率處于遞增狀態；-表示規模效率不變；drs表示規模效率遞減。

從空間格局演變來看(圖1)：①處于生產前沿面上的江蘇、上海位于長三角地區，廣東則位于珠三角地區，這兩個地區的經濟發展水平領先于其它地區，是中國最重要的兩個經濟增長極，因此地區發達的經濟可能對海洋經濟效率有較大的推動作用；②天津和山東位于環渤海灣經濟圈，它是中國北部沿海的黃金海岸，有著豐富的港口資源和漁業資源，其海洋經濟效率值緊隨長三角和珠三角地區；③河北既緊鄰環渤海灣，同時也處于京津唐經濟圈，其海洋經濟效率同時受到這兩大經濟圈的牽引；④遼寧省的遼東半島是中國北部地區海運、漁業的重要基地，海洋經濟效率則略低于周邊省份；⑤浙江、福建東臨東海，有著得天獨厚的地理優勢和資源，海洋經濟效率有待提高。⑥廣西、海南是中國最西南的沿海地區，經濟發展水平相對落后，海洋經濟效率也處于較低水平。海南有著豐富的礦產和油氣資源，海洋經濟效率提升的潛力巨大。⑦從地區均值來看，各地區的海洋經濟效率均保持了自身的發展優勢，長三角、珠三角、環渤海灣地區的海洋經濟效率在不斷提升，其他地區稍有落后。

通過DEA模型同時可以計算出沿海地區海洋經濟純技術效率值和規模效率值(圖2)，海洋經濟效率=純技術效率*規模效率。純技術效率是沿海地區由于管理和技術等因素影響的生產效率，規模效率是由于海洋經濟相關產業規模因素影響的生產效率。

從2006～2013年海洋經濟純技術效率和規模效率波動范圍不大，故取平均值加以分析。從圖2中可以看出，河北、江蘇、上海、廣東、廣西、海南等沿海地區純技術效率值為1，處于技術效率前沿面，說明其各種投入配置處于合理范疇，位于長三角和珠三角地區的江蘇、上海、廣東的純技術效率和規模效率均達到生產前沿面，說明無論是從資源配置還是從規模上來說，都處于生產最優。而河北、廣西、海南的經濟效率處于DEA無效，則說明其規模效率存在嚴重問題，由圖2可知，其規模效率恰好處于低位，驗證了這一結果，它們的海洋經濟效率由其規模效率決定。由表1可知，從2006～2013年，河北、廣西、海南的海洋經濟規模效率一直處于遞增的狀態，未來海洋經濟發展有巨大潛力。

圖1　沿海地區海洋經濟效率空間格局

圖2　沿海地區海洋經濟純技術和規模效率均值

天津、山東、浙江、福建倚靠渤海灣和東海地區，純技術效率值略低于生產前沿面，資源配置尚未達到最優，規模效率同樣未達到最優，天津、浙江、福建的海洋經濟規模效率處于遞增狀態，而山東的海洋經濟規模效率處于遞減狀態，說明其曾經達到規模最優，如今規模過大而遞減。遼寧省純技術效率最低，規模效率處于增長狀態但未達到最優，主要表現在投入冗余，例如，經過測算，2013年遼寧省涉海就業人員冗余約7萬人，海洋固定資產投資未發揮最大效益，冗余1141億，造成產出不足，資源優勢發揮不明顯。

3海洋經濟效率的驅動機理分析

3.1GRA模型構建與結果檢驗

灰色關聯模型(Grey Relational Analysis，GRA)是兩個系統或系統內的各因素隨時間變化時，其變化方向和速度的關聯程度，在系統發展過程中，哪些因素是主要影響因子，可以用關聯度的排序來分析，關聯度大的表明該因素是影響系統發展主要影響因子，關聯度小的說明系統發展不受或少受此因素的影響。通過關聯度分析，便于分析主導因素和潛在因素，分清優勢與劣勢。其計算步驟如下：

首先對原始數據進行變換，轉換方法一般采用均值化變換，初值化變換和標準化變換。關聯度模型用于較穩定的社會經濟系統數列時，多采用均值化變換進行處理，均值化變換是指先分別求出各個序列的平均值，再用平均值去除對應序列中的各個原始數據，所得到新的數據列即為均值化序列。其次計算關聯系數并求關聯度，其模型如下：

對海洋經濟效率的影響因素進行分析的研究較少，同時影響海洋經濟效率的因素又比較復雜，因此本文基于GRA模型，嘗試挖掘海洋經濟效率的影響因素，為后續驅動機理的研究做鋪墊。一般來說，海洋經濟效率受到地區經濟發展水平、地區經濟發展效率、海洋產業結構、地區投資強度、對外開放程度、資源等因素的影響。因此本文從以上6個方面建立指標體系，基于GRA模型找出與海洋經濟效率Y關聯度較大的指標。地區經濟發展水平以地區GDP(X1)表示，地區經濟發展效率需構建以地區生產總值為產出指標，全社會固定資產投資、就業人數、能源消費量(萬噸標準煤)為投入指標的指標體系，對地區經濟發展效率(X2)進行測算，海洋產業結構以海洋第二、三產業生產總值(X3)表示，地區投資強度以全社會固定資產投資(X4)表示，對外開放程度以進出口貿易總額(X5)表示，海洋資源以資源稟賦(X6)表示。基于2012年沿海各省(區，市)的面板數據，運行DPS分析軟件，分辨率系數取0.5，根據軟件運行結果，采用2013年的面板數據進行驗證，地區經濟發展效率和海洋產業結構的關聯系數略有變化，但并不影響整體排序，因此結果得到了很好的驗證，2012年、2013年海洋經濟效率與其他因子關聯系數如表3所示。

表3　Y與其他因子的關聯序

從表3可以看出，各影響因子與Y的關聯度都比較大，基于此，本文選取這6個指標作為回歸自變量，探討海洋經濟效率的驅動機理。

3.2海洋經濟效率的驅動機理計量分析

多元線性回歸模型(Multiple Linear Regression Model)分析可以得出因素間的具體定量關系。考慮解釋變量之間存在多重共線性問題會導致系數矩陣不可逆，致使最終模型不可識別，對所選的6個變量標準化處理后進行逐步回歸模擬(表4)，每引入一個自變量，都會對已在方程中的變量進行檢驗，對符合剔除標準的變量要逐一剔除，最終參與建模的數據為沿海11個省(區，市)2006～2013年地區經濟發展效率、海洋第二、三產業生產總值、進出口貿易總額、資源稟賦，剔除了全社會固定資產投資和GDP兩個共線性較強的變量。回歸系數可代表自變量對海洋經濟效率的作用程度和方向。P<0.01，通過顯著性檢驗，共線性診斷表明容差大于0.1，方差膨脹因子(VIF)小于5，有效消除了解釋變量間的共線性問題。決定系數R2為0.757，調整后R2為0.745，說明采用逐步線性回歸對海洋經濟效率變量之間的擬合度較高，具有較強的說服力。

表4　2006～2013年沿海地區海洋經濟效率驅動因素的多元線性回歸分析

回歸系數與標準化處理后的因子相乘即為因子的驅動力，沿海地區海洋經濟效率是各因子驅動力綜合作用的結果。以2013年為例(表5)，分析因子驅動力的作用機理。

3.2.1對外開放程度的驅動力

沿海地區對外開放程度在模型中正向顯著，表明研究時段內對外開放程度對海洋經濟效率的提升產生促進作用。長三角和珠三角地區是我國對外開放的先驅，廣東對外開放程度的驅動力為0.342，排名最高，上海和江蘇分居二、三位。河北、廣西、海南對外開放進程仍在持續加快中，排名靠后，因此對海洋經濟效率的驅動力較弱。

3.2.2海洋產業結構的驅動力

海洋產業結構回歸系數在模型中表現為正向顯著，回歸系數為1.464，通過1%水平的顯著性檢驗，是促進海洋經濟效率的主導因素。相反，海洋第一產業則對海洋經濟效率產生負向影響。原因在于，海洋第二、三產業相比海洋第一產業在同等資源投入水平下能夠產生更大的經濟價值。上海、廣東、天津海洋產業結構驅動力較強，海洋經濟效率得以提升；廣西、海南、遼寧的海洋第一產業占比最高，因此海洋結構的驅動力最弱，調整產業結構將有助于提升海洋經濟效率。

3.2.3地區經濟發展效率的驅動力

地區經濟發展效率是促進海洋經濟效率的主要因素，長三角和珠三角地區的地區經濟發展效率的驅動力最高，海洋經濟效率受到較大驅動力作用，山東、遼寧、河北的地區經濟發展效率處在低位，因此地方政府在努力提升地方經濟效率的同時，海洋經濟效率也得到提升。

3.2.4海洋資源的驅動力

從模型結果來看，海洋資源稟賦對海洋經濟效率呈現顯著負向作用，回歸系數為-0.137。對此可能的解釋是，海洋資源優勢未得到充分利用，海洋資源優勢不明顯的地區反而充分開發利用了其有限的海洋資源，致使海洋經濟效率較高。

表5　2013年沿海地區海洋經濟效率驅動力排名

續　　表

4結論與啟示

4.1結論

本文基于DEA-GRA-MLRM研究框架，分析2006～2013年沿海地區海洋經濟效率及其驅動機理。主要結論如下：

(1)由于海洋產業結構驅動力、地區經濟發展效率驅動力和對外開放程度驅動力高。位于長三角地區的江蘇、上海和珠三角地區的廣東DEA效率值始終處于生產前沿面上(DEA有效)，海洋經濟效率級別為Ⅰ級。

(2)處于環渤海灣的天津和山東DEA效率值緊隨長三角和珠三角地區，歷年來波動幅度不大，發展較為穩定，各驅動力作用較為平衡，海洋經濟效率級別為Ⅱ級。

(3)環渤海灣周邊的河北和坐擁東部海域的浙江和福建的海洋經濟效率有輕微波動，各驅動力作用較弱，處于第Ⅲ級。

(4)位于我國北部地區的遼寧和西南地區的廣西和海南的海洋經濟效率最低，效率值為第Ⅳ級，并且歷年來海洋經濟效率呈下降趨勢。主要是因為廣西、海南、遼寧的對外開放程度驅動力和海洋結構驅動力較低，對海洋經濟效率產生阻礙作用。

(5)沿海地區海洋經濟效率差異是各種驅動力綜合作用的結果，地區經濟發展效率、海洋產業結構和對外開放程度驅動力對海洋經濟效率產生正向促進作用，海洋資源驅動力對海洋經濟效率產生負向影響，并且各地區的驅動力大小有差異。其中，海洋產業結構是造成沿海地區海洋經濟效率時空格局的關鍵驅動力。

5.2啟示

在全球經濟向海洋尋求新的經濟增長點的背景下，海洋經濟效率的提升是海洋經濟快速發展的必要條件。海洋經濟效率的提升必須轉變發展方式、調整產業結構、擴大對外開放、合理開發利用和保護海洋資源。另外，本文選取海洋固定資產投資這一投入指標進行海洋經濟效率測算，數據精確度在一定程度上有影響，對海洋經濟效率影響因素分析中考慮的指標有限，對海洋經濟效率驅動機理的研究尚不夠深入，未能針對具體地區提出針對性優化措施。以期在后續研究中，建立更加完善的指標體系，針對提高海洋經濟效率探索切實可行的路徑。

參考文獻

[1]韓增林,許旭.中國海洋經濟發展空間差異分析[J].人文地理,2008,(2):106～112

[2]狄乾斌,劉欣欣,曹可.中國海洋經濟發展的時空差異及其動態變化研究[J].地理科學,2013,(12):1413～1420

[3]王雙.我國海洋經濟的區域特征分析及其發展對策[J].經濟地理,2012,(6):80～84

[4]李靖宇,畢楠楠,于瀟.環北部灣海洋經濟圈發展研究[J].人文地理,2007,(6):52～56

[5]張耀光,劉鍇,劉桂春,等.基于定量分析的遼寧區域海洋經濟地域系統的時空差異[J].資源科學,2011,(5):863～870

[6]王澤宇,崔正丹,孫才志,等.中國海洋經濟轉型成效時空格局演變研究[J].地理研究,2015,(12):2295～2308

[7]彭飛,韓增林,楊俊,等.基于BP神經網絡的中國沿海地區海洋經濟系統脆弱性時空分異研究[J].資源科學,2015,(12):2441～2450

[8]謝子遠,閆國慶.澳大利亞發展海洋經濟的經驗及我國的戰略選擇[J].中國軟科學,2011,(9):18～29

[9]秦月,秦可德,徐長樂.流域經濟與海洋經濟聯動發展研究——以長江經濟帶為例[J].長江流域資源與環境,2013,(11):1405～1411

[10]于文金,朱大奎,鄒欣慶.基于產業變化的江蘇海洋經濟發展戰略思考[J].經濟地理,2009,(6):940～945

[11]徐長樂,向云波,張藝鐘,等.上海海洋經濟發展戰略[J].長江流域資源與環境,2009,(6):501～507

[12]向云波,彭秀芬,徐長樂.長江三角洲海洋經濟空間發展格局及其一體化發展策略[J].長江流域資源與環境,2010,(12):1363～1367

[13]曹忠祥,任東明,王文瑞,等.區域海洋經濟發展的結構性演進特征分析[J].人文地理,2005,(6):29～33

[15]狄乾斌,劉欣欣,王萌.我國海洋產業結構變動對海洋經濟增長貢獻的時空差異研究[J].經濟地理,2014,(10):98～103

[16]王丹,張耀光,陳爽.遼寧省海洋經濟產業結構及空間模式演變[J].經濟地理,2010,(3):443～448

[17]劉明.中國海洋經濟發展潛力分析[J].中國人口.資源與環境,2010,(6):151～154

[18]狄乾斌,韓增林,孫迎.海洋經濟可持續發展能力評價及其在遼寧省的應用[J].資源科學,2009,(2):288～294

[19]狄乾斌,韓增林.海洋經濟可持續發展評價指標體系探討[J].地域研究與開發,2009,(3):117～121

[20]谷佃軍.山東半島海洋經濟可持續發展的優化方式研究[D].青島：中國海洋大學,2010

[21]高樂華,高強.海洋生態經濟系統交互脅迫關系驗證及其協調度測算[J].資源科學,2012,(1):173～184

[22]高樂華,高強,史磊.我國海洋生態經濟系統協調發展模式研究[J].生態經濟,2014,(2):105～110，130

[23]Haralambides H，Gujar G.On Balancing Supply Chain Efficiency and Environmental Impacts:An Eco-DEA Model Applied to the Dry Port Sector of India[J]．Maritime Economics & Logistics，2012，14(1):122～137

[24]范斐,孫才志,張耀光.環渤海經濟圈沿海城市海洋經濟效率的實證研究[J].統計與決策,2011,(6):119～123

[25]趙昕,郭愷瑩.基于GRA-DEA混合模型的沿海地區海洋經濟效率分析與評價[J].海洋經濟,2012,(5):5～10

[26]吳淑娟,肖健華.我國海洋經濟運作效率的測量——基于混合型網絡DEA模型[J].科技管理研究,2015,(10):64～68

[27]張繼良,高志霞,楊榮.我國沿海地區海洋經濟發展水平及效率研究[J].調研世界,2013,(5):46～50

[28]王澤宇,郭萌雨,韓增林.基于集對分析的海洋綜合實力評價研究[J].資源科學,2014,(2):351～360

(責任編輯：王平)

收稿日期：2016—02—25

作者簡介：詹長根，武漢大學資源與環境科學學院副教授。研究方向：國地資源管理、現代地籍理論與方法。王佳利，武漢大學資源與環境科學學院碩士。研究方向：國土資源管理。蔡春美，武漢大學資源與環境科學學院碩士。研究方向：國土資源管理。

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．07．007

〔中圖分類號〕F061.5

〔文獻標識碼〕A

Research on Marine Economic Efficiency and the Drive Mechanism in Coastal Provinces

Zhan ChanggenWang JialiCai Chunmei

(Wuhan University，Wuhan 430079，China)

〔Abstract〕Based on DEA-GRA-MLRM research framework,this article comprehensively analyzes the overall characteristics and spatial and temporal structure of 11 provinces during 2006-2013,with marine economic efficiency divided intoⅠ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ four grades.Besides,it explores four main driving forces,namely,the efficiency of regional economic development,marine industrial structure,marine resources and natural endowment,and the degree of opening up to the outside world.Results show that DEA efficiency value is always in the production frontier(DEA effective)and the level of marine economic efficiency is Ⅰ for provinces located around the Yangtze River Delta region of Jiangsu,Shanghai and the Pearl River Delta region of Guangdong;development is relatively stable and the marine economic efficiency level is Ⅱ in Tianjin and Shandong provinces around Bohai bay,with DEA efficiency value just behind Yangtze river delta and the Pearl River Delta region;marine economic efficiency has a slight fluctuation,but overall efficiency value is low in the grade Ⅲ in Hebei around Bohai bay,Zhejiang and Fujian in the east of China;the efficiency value is the lowest in the Ⅳ level and on the decline in the northern region of Liaoning province and southwest China’s Guangxi and Hainan;the differences of coastal marine economic efficiency are caused by combined action of various factors.For instance,the efficiency of regional economic development,marine industrial structure and the level of opening to the outside world promote marine economic efficiency,whereas marine natural endowment decline marine economic efficiency.Among them,the coastal marine industrial structure is the key to the difference of economic efficiency of spatial and temporal structure.

〔Key words〕marine economy;efficiency;drive mechanism;coastal province;DEA-GRA-MLRM