沿海地區漁業經濟投入產出及地區異質性分析

鄭凌燕，汪浩瀚

（寧波大學商學院，浙江 寧波 315211）

沿海地區漁業經濟投入產出及地區異質性分析

鄭凌燕，汪浩瀚

（寧波大學商學院，浙江 寧波 315211）

海洋經濟是目前中國國民經濟新的增長點，各地區海洋生產能力不盡相同，呈現出明顯的地區異質性。本文基于構建的漁業經濟投入產出指標體系，采用面板回歸結合分位數與變系數回歸的方法，分析了我國沿海漁業經濟的地區差異性問題。結果表明，漁船等資本要素的投入對中國漁業經濟發展有較強的貢獻作用，漁業從業人員、水產養殖面積對中國沿海地區漁業經濟的推動作用有限。漁業經濟處于規模報酬遞增階段，科技已經成為漁業經濟發展的重要推動力，需要進一步提高漁業科技成果的轉化率。沿海漁業各種資源目前還未達到最優配置，泛珠江三角洲地區漁業發展投入資源配置利用優于長江三角洲和環渤海地區，各地區漁業經濟發展呈現較大的異質性。

漁業經濟；面板數據；分位數；變系數；異質性

鄭凌燕， 汪浩瀚. 沿海地區漁業經濟投入產出及地區異質性分析［J］. 農業現代化研究， 2016， 37（2）： 325-331.

Zheng L Y， Wang H H. Study on the regional heterogeneity of input and output of coastal fisheries in China［J］.

Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（2）： 325-331.

當前，中國海洋經濟呈現出快速發展的局面，發展規模不斷擴大，帶動了腹地經濟的高速發展，形成了國民經濟新的增長點。從十七大提出“發展海洋產業”的戰略部署，到2010年國務院批復《國家海洋事業發展規劃綱要》提出建設海洋強國目標，再到2011-2012年以來幾個國家級海洋戰略區域成立，充分說明國家層面對海洋經濟的重視。但是，隨著海洋經濟的快速發展和各地涉海政策的差異，海洋投入產出的地域差異性不斷加劇，各地區海洋生產能力不盡相同，這些因素決定了海洋經濟投入產出空間上的地區異質性。所以，構建漁業經濟投入產出的指標體系，進行地區異質性研究并指出相應的對策，是正確指導海洋經濟宏觀管理的前提，其理論和實踐意義重大。

漁業作為海洋經濟的主力軍，具有社會化程度高、經濟滲透力強等特點。漁業經濟的發展，必然帶動起一個實力雄厚的沿海經濟帶和規模宏大的海洋產業群。2012年中國全社會漁業經濟總產值17 321.88億元，全年水產品總產量5 907.68萬t［1］。其中沿海11個省市（包括天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南）的漁業經濟總產值為13 264.79億元，占全國漁業經濟總產值的76.58%，沿海水產品總量為3 589.27萬t，占全國漁業水產品總量的60.76%。因此，漁業經濟的發展，特別是沿海漁業產出的提高，對中國海洋經濟可持續發展具有深刻意義。

國外學者最早涉及漁業經濟分析研究的是Smith，分析了水產品市場價格的影響因素，并以魚商品為例，闡述了其地租理論與交換理論［2］。日本學者清光照夫和巖崎壽男對漁業生產、流通和消費等過程作了較為詳細的定性和定量研究，分析了日本漁業的生產函數和水產品需求彈性及價格變動趨勢［3］。Bjorndal等［4］采用制度經濟學、計量經濟學和博弈論等現代經濟學研究方法對漁業產權、管理及國際間的漁業合作等問題做了前沿性探討。

在漁業經濟的實證研究方面，Sigfusson等［5］利用冰島2010-2011年的數據，采用聚類分析法，闡明了漁業在國家經濟中的重要性。Kwak等［6］運用投入產出法，分析了韓國1975-1998年間海洋產業對社會經濟的影響。Teh等［7］以沙巴州小規模漁業為切入點，試圖量化小規模漁業對經濟的貢獻，結果表明，小規模漁業對經濟的貢獻在實際中常常被低估。Mundlak等［8］利用面板數據，分析了漁業經濟的生產函數。Taylor等［9］通過量化消費者的偏好，認為漁業的多元化面臨挑戰，但消費者的偏好具有可塑性，經過長期潛在的轉移需求，最終能增加生態和經濟的可持續發展，提高海洋漁業的潛力。Weigel等［10］從凈收入、凈利潤率，基尼系數、赫芬達爾指數和利益的脆弱性指數五個指標進行海洋保護區（MPA）的經濟效應評估，提出在商業捕魚已經高度發達的環境下，建立海洋保護區的建議與補償措施。梁盼盼［11］采用面板回歸和DEA對 1999-2010年中國27個省區的漁業經濟投入產出績效進行了總體分析和評價。安倩倩和肖勇［12］建立VAR模型，實證分析了漁業貸款與海洋漁業經濟增長之間的關系，發現漁業貸款能夠促進海洋漁業經濟增長，而海洋漁業經濟增長對漁業貸款的影響不明顯。楊林和夏層英［13］在構建分析以能源投入、人力資本投入、固定資產投入及科研投入為主要投入因素和漁業總產量、漁業總產值、漁業出口量及漁民收入為產出指標的現代漁業投入產出指標體系的基礎上，分別從投入和產出兩方面進行實證分析；劉明芳［14］運用出口依存度、貢獻率勞動度的傳統方法和計量分析方法分析了中國水產品出口對漁業經濟增長的作用；殷克東等［15］通過構建海洋科學技術與海洋經濟可持續發展的評價指標體系，建立了海洋科學技術對海洋可持續發展貢獻度的計量經濟學模型，并構建了海洋科學技術和海洋經濟可持續發展的協調關系模型；張曉惠［16］認為漁業資源和生態環境是漁業經濟實現可持續發展的最基本的條件，并從生態經濟的人與自然觀、系統觀和功能觀的角度定性分析了漁業資源、生態和經濟的協調發展。

現有文獻對于海洋經濟、漁業經濟投入產出的研究，大部分單獨采用截面數據或者時間序列，僅側重于漁業產業中的某一方面或某一時期某一地區的研究，缺乏不同時期不同地區異質性的比較與分析。本文采用擴展的生產函數，基于中國沿海地區11個省份2002-2012年漁業投入產出面板數據，采用面板數據模型，測算不同漁業經濟投入要素對漁業經濟增長的貢獻系數，利用分位數回歸測算在不同漁業經濟發展水平下各漁業投入要素對漁業經濟增長的貢獻系數，采用變系數回歸模型測算不同沿海地區漁業投入對漁業經濟增長的貢獻系數，總結沿海地區漁業投入產出異質性的原因，為漁業發展提供一定的政策建議。

1 研究方法

1.1 漁業生產函數

傳統的柯布—道格拉斯生產函數為：

式中：Y表示漁業經濟產出，K表示資本存量，L表示勞動力，A表示全要素生產率，其中主要的活躍成分是科技進步，α表示資本的彈性系數，β表示勞動力的彈性系數。進一步引入養殖面積（S）、科技活動經費（RD）這兩個要素，其彈性系數分別為γ、σ，并且公式兩邊同時取對數，得到擴展的生產函數：

式中：c為常數項，表示logA，科技因素已經從c中分離。取對數的目的是為了減少異方差，而且這樣回歸系數表示變量的彈性，解釋性好。

1.2 面板數據模型

所謂面板數據（panel data）是指截面上個體在不同時間的重復觀測數據，最早是Mundlak［17］引入到經濟計量中，它是二維數據，也稱作時間序列與截面混合數據。面板數據模型的設定和估計是由對時間與個體異質性結構的假設與分析出發展開的，模型中的系數隨著時間和個體的不同而改變，因而可以反映模型中被忽略的時間因素和個體差異因素的影響。

單方程面板數據模型的一般形式為：

式中：xit為1×K向量；βi為K×1；K為解釋變量的數目。該模型常用的包括以下三種情況：

面板數據包括了時間序列數據和截面數據，在回歸時必須進行數據的平穩性檢驗，以防止出現偽回歸問題。Levin檢驗、ADF檢驗、PP檢驗是常見的3種面板數據平穩性檢驗方法，考慮到不同方法的檢驗原理不同，結果也不盡相同，本文以三種方法檢驗結果一致為準。

1.3 分位數回歸

分位數回歸（Quantile Regression）由Koenker 和Gilbert［18］首先提出，它是均值回歸基礎上的一種拓展，其特點是基于因變量的條件分布來擬合自變量。與普通最小二乘法（OLS）相比，分位數回歸能夠更加精確地描述自變量對因變量的條件分布形狀與變化范圍的影響，因為分位數回歸估計的是自變量對因變量的某個特定分位數的邊際效果。在分位數回歸估計中，傳統的求導方法已經不再適用，一般采用平滑算法、單純形法、內點算法等方法進行估計。

1.4 數據來源與變量選擇

本文數據來自于2003-2013年期間的《中國漁業統計年鑒》，實際數據為2002-2012年的。在漁業經濟投入產出指標的選取方面，充分考慮到指標的選取既具有科學性，也要具備可行性，因此選取了漁業經濟產業總產值（Y）為產出指標，漁業從業人員（L）、年末機動漁船擁有量（B）、水產養殖面積（S）和科技活動經費（RD）4個變量作為投入指標（表1）。

產出指標：對漁業經濟產出的衡量指標通常選取漁業總產值來表示。由于考慮到這個指標受價格水平因素的影響，因此該指標數據通過價格指數統一折算成以1978年為基期。

表1 變量說明Table 1 Variable description

投入指標：勞動力、土地、資本和企業家才能這四個方面被現代西方經濟學認為生產要素。由于企業家才能很難具體衡量，故本文只選取勞動力、資本、自然資源這3種生產要素投入指標。漁業從業人員是漁業經濟發展中的勞動力投入，把其作為影響因素之一；漁船作為重要的漁業生產資料，對漁業經濟發展具有重要作用，屬于資本投入部分，因此本文將年末機動漁船擁有量作為資本投入指標。考慮到漁船對漁業生產的影響并非體現在船只數量上，而是體現在漁船噸位數的大小上，因此本文選取年末漁船總噸數作為漁船擁有量的指標。科技活動經費是指各地區水產技術推廣機構經費情況，是資金投入，也是創新之源，是科技活動的主體，是衡量一個地區漁業經濟科技活動規模以及科技投入的重要指標，在一定程度上反映漁業經濟增長潛力和可持續發展能力。

2 實證結果與分析

2.1 漁業投入產出數據的平穩性分析

首先進行平穩性檢驗，0階差分時，只有水產養殖面積（S）是平穩的，一階差分時，除漁業從業人員外，其他變量均平穩，經過二階差分，所有數據均為平穩時間序列（表2）。

2.2 漁業投入對產出的彈性分析

采用面板數據回歸分析各投入指標對產出指標的影響，首先采用F檢驗分析是采用混合回歸還是面板數據，結果發現相伴概率為0.003，拒絕原假設，說明應該采用面板數據模型進行估計，然后進行Hauseman檢驗，發現相伴概率為0.000，拒絕隨機效應模型的原假設，應該采用固定效應進行回歸分析。結果如表3的固定效應所示，為了方便比較，表3同時給出了混合回歸和隨機效應的結果。

模型的可決系數較高，擬合優度為0.842，可見模型的可解釋度較好。三個投入指標中均通過統計檢驗。年末機動漁船擁有量指標對漁業經濟產出的貢獻最大，每增加1%，會導致漁業經濟產業總值增長0.378%，其次是科技活動經費指標，每增加1%，會導致漁業經濟產業總值增長0.342%。漁業從業人員指標，每增加1%，會導致漁業經濟產業總值增長0.241%，最后是水產養殖面積，每增加1%，會導致漁業經濟產業總值增長0.199%。

表2 面板數據單位根檢驗Table 2 Unit root tests for panel data

表3 面板數據回歸結果Table 3 Panel data regression results

2.3 不同水平漁業產出的投入要素彈性比較

為了進一步分析不同漁業經濟發展水平下年末機動漁船擁有量、漁業從業人員、水產養殖面積、科技活動經費4個要素對漁業經濟增長貢獻的彈性，將漁業經濟增長分為10個分位（τ=0.1-0.9），繼續采用分位數回歸進行分析。隨著τ值變大，擬R2在0.640-0.765之間波動（表4），擬合優度中上等，所有投入變量在所有分位都通過了統計檢驗。

進一步總結不同投入要素對漁業經濟增長貢獻彈性系數的變化規律。從彈性系數的大小看，分位數回歸結果和固定效應結果基本一致，年末機動漁船擁有量（B）對漁業經濟的彈性最大，其次是科技活動經費（RD），漁業從業人員（L）次之，最后是水產養殖面積（S）。

隨著漁業經濟發展水平的提高，年末機動漁船擁有量、水產養殖面積這兩個投入要素對漁業經濟增長貢獻的彈性系數是增加的，漁業從業人員對漁業經濟增長貢獻的彈性系數是下降的，科技經費投入對漁業經濟增長貢獻彈性系數在小幅度范圍內浮動。從彈性系數之和看，無論漁業經濟處于哪一個發展水平階段，彈性系數之和總是大于1，說明漁業經濟增長處于規模報酬遞增階段。

2.4 不同地區漁業投入要素的彈性分析

用面板數據的變系數模型進行估計，方法選用兩階段最小二乘法，漁業總產值作為產出，漁業從業人員數、水產養殖面積和科技活動經費用固定系數模型，年末機動漁船擁有量采用變系數模型。固定系數估計結果為：

漁業從業人員的彈性系數為0.312，水產養殖面積的系數為0.129，科技活動經費的彈性系數為0.372，R2很高為0.936，模擬效果很好，年末機動漁船擁有量可變參數的彈性見表5。

表4 分位數回歸結果Table 4 Quantile regression results

表5 年末機動漁船擁有量面板變系數估計結果Table 5 Variable coefficient panel estimation results of motorized fishing vessel ownership at the end of year

沿海地區11個省份的回歸系數均通過統計檢驗。年末機動漁船擁有量對漁業經濟產出貢獻彈性系數從大到小依次是浙江、福建、海南、天津、廣西、遼寧、山東、上海、廣東、江蘇、河北。沿海地區年末機動漁船擁有量回歸系數的均值為0.558，標準差為0.201，離散系數為0.359，說明沿海地區漁業年末機動漁船擁有量投入對漁業經濟增長貢獻波動較小。

泛珠江三角洲地區（廣東、福建、廣西、海南）年末機動漁船擁有量回歸系數均值為0.628，長江三角洲地區（上海、江蘇、浙江）年末機動漁船擁有量回歸系數均值為0.552，環渤海地區（天津、遼寧、河北、山東）年末機動漁船擁有量回歸系數均值為0.501。整體來說，年末機動漁船擁有量對漁業經濟增長的貢獻較大。其中泛珠江三角洲地區年末機動漁船擁有量彈性系數最大，這說明年末機動漁船擁有量對該區域漁業經濟增長貢獻值最大，每增加1%，漁業經濟增長0.628%，這個值是非常大的。

同樣方法采用面板數據的變系數模型進行估計，方法選用兩階段最小二乘法，漁業總產值作為產出、年末機動漁船擁有量、漁業從業人員數、水產養殖面積采用固定系數模型，科技活動經費采用變系數模型。固定系數估計結果為：

年末機動漁船擁有量的彈性系數為0.423，漁業從業人員的彈性系數為0.329，水產養殖面積的系數為0.139，R2很高為0.940，模擬效果很好，科技活動經費可變參數的彈性見表6。

沿海地區11個省份的回歸系數均通過統計檢驗。科技活動經費對漁業經濟產出貢獻彈性系數從大到小依次是海南、福建、浙江、天津、遼寧、廣西、上海、山東、河北、江蘇和廣東。沿海地區回歸系數的均值為0.337，標準差為0.073，離散系數為0.216，說明沿海地區科技活動經費投入對漁業總產值貢獻波動較小。

泛珠江三角洲地區（廣東、福建、廣西、海南）科技活動經費回歸系數均值為0.359，環渤海地區（天津、遼寧、河北、山東）科技活動經費回歸系數均值為0.318，長江三角洲地區（上海、江蘇、浙江）科技活動經費回歸系數均值為0.316。這說明科技活動經費的增加帶動漁業經濟增長最快的區域是泛珠江三角洲地區，環渤海地區與長江三角洲地區科技活動經費彈性系數相差不大。

表6 科技活動經費面板變系數估計結果Table 6 Variable coefficient panel estimation results of science and technology activity expenditures

3 討論

沿海漁業經濟的發展更多依賴于資本要素的投入。從實證的結果來看，漁船等資本要素的投入對漁業經濟產出具有重要的作用。而漁業從業人員、水產養殖面積對中國沿海地區漁業經濟的推動作用卻是有限的，其彈性系數分別為0.241和0.199。這主要是由于20世紀90年代中國實行漁業體制改革以后，海洋捕撈業經濟利潤大增，大批農業勞動力開始涌入捕撈業，由于缺乏遠見和可持續發展理論思想的指導，分散個體經營模式下的捕撈漁民在市場競爭中缺乏優勢，大量漁民歇業閑置，造成當前中國漁業勞動力嚴重過剩。另一方面，隨著中國與周邊國家相繼簽署各種漁業協定以及200海里專屬經濟區制度的實施，迫使中國大量的漁民從原來的海外漁場退回到近海漁場作業，而近海漁場的漁業容量已經飽和。

科技對沿海地區漁業經濟發展有較強推動作用。科技活動經費對漁業經濟增長的彈性系數為0.342，科技已經成為漁業經濟發展的重要推動力。沿海各地區高度重視科學技術的作用，近年來不斷加大在漁業科技經費方面的投入，從實際結果來看，科技對沿海地區漁業經濟發展有較強推動力，但仍需進一步提高，依舊存在較大的提升空間。沿海各地區不僅應該高度重視科學技術的作用，不斷增加科研經費的投入，更要重視科學技術的推廣，進一步把科技成果轉化為現實生產力。科技推廣人員是實現科學技術應用于漁業生產的重要力量，因此，中國沿海地區應當繼續加大科學技術推廣人員的投入，進一步提高漁業科技成果的轉化率。

沿海各海域漁業資源配置異質性明顯。研究表明，中國沿海地區漁船和科技經費投入對漁業經濟產出的貢獻各有特點，總體而言，泛珠江三角洲地區資本和科技活動經費的彈性系數大于長江三角洲地區、環渤海地區。泛珠江三角洲地區漁船等資本投入要素的回歸系數均值為0.628，科技活動經費的回歸系數均值為0.359。這在一定程度上說明長江三角洲地區、環渤海地區的年末機動漁船擁有量和科技活動經費在投入和使用方面存在一定的不合理性。沿海漁業各種資源目前還未達到最優配置，各海域漁業資源配置呈現出較大的異質性。

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（責任編輯：童成立）

Study on the regional heterogeneity of input and output of coastal fisheries in China

ZHENG Ling-yan， WANG Hao-han
（Business School， Ningbo University， Ningbo， Zhejiang 315211， China）

China's marine economy has developed rapidly and became the new growth point of national economy. At the same time， the regional marine production capacity in China shows a significant regional heterogeneity. Based on construction of input and output evaluation system of fishery economy， and applying the combination of panel data and quantile regression， variable coefficient regression methods， this paper analyzes the regional heterogeneity of the input and output of coastal fishery economy in China. Empirical results show that fishing boats and other capital inputs contribute significantly to the economic development in China fishery industry. However， fishery workers， the size of aquaculture area of fisheries play limited roles in China coastal fishery economy. Result also indicates that China's fishery economy is in the stage of increasing returns to scale and science and technology has become an important driving force for the development of fishery economy in China. Coastal fisheries resources in China have not yet reached the optimal allocation status. Fishery development input allocation utilization in Pan Pearl River Delta region is superior to that in Yangtze River Delta and the Bohai region. In general， the fishery economy developments in different regions show significant heterogeneity.

fishery economy； panel data； quantile； variable coefficients； heterogeneity

Ningbo Soft Science Project （2014A10032）； Ningbo University Humanities Post-funded Project （XHQ1402）.

ZHENG Ling-yan， E-mail： zhenglingyan@nbu.edu.cn.

06 February， 2015；Accepted 25 August， 2015

F307.4

A

1000-0275（2016）02-0325-07

10.13872/j.1000-0275.2015.0143

寧波市科技計劃軟科學項目（2014A10032）；寧波大學人文科學研究后期資助項目（XHQ1402）。

鄭凌燕（1978-），女，山東煙臺人，博士研究生，副教授，主要從事區域經濟研究，E-mail： zhenglingyan@nbu.edu.cn；汪浩瀚（1964-），男，安徽合肥人，博士，教授，博士生導師，主要從事產業經濟研究，E-mail： wanghaohan@nbu.edu.cn。

2015-02-06，接受日期：2015-08-25