海洋生態紅線制度能否提高近海生物多樣性？

中圖分類號：F062.2；X36 文獻標志碼：A 文章編號：1008-4657（2025）02-0010-12

0 引言

海洋生物多樣性作為全球生物多樣性的重要組成部分，不僅為人類生存和可持續發展提供了物質基礎，更對維持海洋生態平衡和保障生態安全發揮了關鍵作用。然而，21世紀以來全球海洋生物多樣性面臨持續挑戰。1970年至2018年人類活動導致全球野生動物種群數量平均下降 。過去40多年，全球海洋物種的種群數量減少過半[2]。應對全球生物多樣性喪失危機，1992年聯合國《生物多樣性公約》作為保護地球生物資源的國際性公約應運而生，2022年《生物多樣性公約》第十五次締約方大會承諾確保實施一個有效的“2020年后全球生物多樣性框架”。海洋生物多樣性保護越發成為全球共識。中國作為世界海洋生物多樣性最豐富的國家之一。近年來隨著沿海地區經濟快速發展，過度捕撈和海洋污染等加劇，大黃魚、對蝦、烏賊等眾多優勢生物資源的種群數量銳減，海洋生物多樣性面臨嚴重威脅。為扭轉生物多樣性下降趨勢，推進海洋生態文明建設，中國自 2012年開始在環渤海三省一市實行海洋生態紅線制度試點，2016年國家海洋局印發《關于全面建立實施海洋生態紅線制度的意見》，進一步在全國范圍實施海洋生態紅線制度，提出以劃定海洋生態紅線為基礎，嚴控紅線區內開發利用活動，堅持陸海污染聯防聯治，加強海洋生物多樣性保護。2017年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發《關于劃定并嚴守生態保護紅線的若干意見》，要求完成生態保護紅線劃定，優化生態保護紅線布局。2022年以來，我國又相繼出臺《關于加強生態保護紅線管理的通知（試行）》《生態保護紅線生態環境監督辦法（試行）》規范和指導生態紅線管理，各省繼續嚴管海洋生態紅線，全面保障生態安全。《2023年中國海洋生態預警監測公報》顯示，我國已劃定海洋生態保護紅線約15萬平方千米。那么，需要關注的問題是，中國海洋生態紅線制度到底能否提高近海生物多樣性？通過何種機制提高生物多樣性？政策效應是否存在異質性？準確回答這些問題，不僅可以為政府部門完善海洋生態紅線制度提供有益參考，也能為參與全球海洋生物多樣性治理的其他國家提供政策設計的中國經驗，推動構建海洋命運共同體。

1文獻綜述

當前，眾多學者對海洋生態紅線與海洋生物多樣性進行了深人的研究，為本文提供了良好的理論基礎。海洋生物多樣性作為生物多樣性的重要組成部分，是指海洋生物的多樣性，包括從分類群到生態系統的許多復雜程度的變化[3]。相關學者從化石和分子證據揭示海洋生物多樣性的歷史[4]；證實了過度捕撈、棲息地退化和喪失、氣候變化、海洋污染等對全球海洋生物多樣性的影響[5-6]；并基于系統地理學方法和水下視頻、聲學方法、環境DNA（eDNA）等技術觀測沿海生物多樣性[7-8]，從物種豐富度、遺傳多樣性等維度進行了生物多樣性評價[5.9]，為各國開展海洋生物多樣性保護提供了參考依據和科學指導。在此基礎上，美國、中國、英國等多國建立了一系列大型海洋保護區；歐盟發布海洋綜合戰略指令；印尼、菲律賓等國開展“珊瑚金三角保護計劃”。擴大保護區面積、限制捕撈和商業開發等舉措已成為各國加強海洋生態治理，保護生物多樣性的必然選擇。

事實上，上述海洋生物多樣性保護的內容在中國海洋生態紅線制度中已有體現。中國國家海洋局將海洋生態紅線定義為依法在重要海洋生態功能區、海洋生態敏感區和海洋生態脆弱區等區域劃定的邊界線以及管理指標控制線，是海洋生態安全的底線。針對中國海洋生態紅線制度的研究主要集中于區域劃分、制度建設等方面。在區域劃分方面，一些學者運用空間分析、疊加分析、自然與生態適宜性分析等方法為科學劃定海洋紅線區提供了參考依據[10-11]。在制度建設方面，相關研究提出從海洋生態紅線技術標準確定、基本管理辦法制定、配套管理制度完善、紅線實施后的考核評估以及與現有海洋保護區制度相協調等方面進行海洋生態紅線制度體系構建，并運用行政、經濟、宣傳等多種手段保障制度的有效施行[12]。然而，上述研究多采用理論分析或定性分析與簡單數據相結合的方法。并且，尚未有實證研究從宏觀層面分析海洋生態紅線制度與海洋生物多樣性的因果關系和作用機制，缺乏因果識別的關鍵證據。

基于此，本文采用2011—2021年中國沿海省份的面板數據和連續型雙重差分法考察海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響。文章可能的邊際貢獻在于：第一，首次實證分析了海洋生態紅線制度的生物多樣性保護效果，并對其作用機制和異質性進行了探討；第二，采用連續型雙重差分法，一定程度上避免了內生性問題，識別出了海洋生態紅線制度的政策凈效應。文章的研究結論可以為全球海洋生態治理和生物多樣性保護提供中國的經驗證據和政策啟示。

2理論分析與研究假說

2.1海洋生態紅線制度與近海生物多樣性

從環境規制工具的角度分析，海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響是命令控制型工具應用的結果。命令控制型工具是指政府依據環境規制政策和相關法律法規，采用強制性手段干預和約束影響環境的行為和主體[13]。海洋生態紅線制度實行地區領導負責制。各沿海省份根據國家下達的目標及實際情況，劃定海洋生態紅線并制定具體實施方案，目標再分解到各市、縣，并將方案上報至國家海洋局審查。在政策執行的過程中，由各省海洋局具體負責對海洋生態紅線區實施監督管理，并組織相關部門定期開展綜合評估和績效考核。這種自上而下的監管機制，能夠有效促進海洋生物多樣性保護目標的達成。在政府嚴格的監管下，企業排污入海的成本增加；此政策形成的綠色壁壘也會致使部分高污染、高排放的涉海行業進人者減少。與之相對應，岸線整治、紅樹林營造、沿海防護林建設等生態修復工程獲得保護性發展。因此海洋生態紅線制度所起的干預約束作用，有效控制了陸源污染，加強了海洋生態保護與修復，從而推動了海洋生物多樣性的提高。

由此，提出研究假說H1：海洋生態紅線制度能顯著提高近海生物多樣性。

2.2海洋產業結構高級化、合理化的中介效應

政府主導的海洋生態紅線制度可能通過推動海洋產業結構高級化和合理化等途徑提高近海生物多樣性。一方面，海洋生態紅線制度強化了企業對違法排污風險的擔憂，給排污強度較大或能源利用效率較低的企業施加了更為嚴峻的生存壓力，迫使企業通過綠色技術創新和先進生產設備應用，實現海洋產業結構由低級向高級演進，以降低治污成本和違法排污帶來的損失，進而控制海洋污染，提高近海生物多樣性。另一方面，在海洋生態保護和環境治理考核雙重壓力不斷加大的背景下，地方政府有動機通過加強對海洋石油工業、海洋化工業、海濱采礦業等高耗能、高排放產業的約束，引導資金、人才、技術等要素資源向低耗能、低排放的涉海產業轉移，促進海洋產業結構合理化，從而有效改善海洋生態環境，促進近海生物多樣性提高。

基于上述理論分析，提出研究假說H2：海洋生態紅線制度通過推動海洋產業結構高級化、合理化提高近海生物多樣性。

3模型設置與數據說明

3.1模型設置

本文擬將 2016年以來在全國沿海實行的海洋生態紅線制度視為一次準自然實驗，識別海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響。由于全國沿海各省均受政策影響，因此無法再像傳統雙重差分模型根據是否受到政策影響劃定處理組與控制組。與此同時，各省份在政策實施時的初始海洋生態紅線區面積存在差異，導致其受到政策影響的程度也有所不同。因此，本文采用連續型雙重差分模型，構造海洋生態紅線區面積占比 （各省海洋生態紅線區面積占其管理海域總面積的比例）這一連續型變量來代替政策分組虛擬變量，該變量表示各省受海洋生態紅線制度影響的程度。海洋生態紅線區面積占比（Areai）越高的省份受海洋生態紅線制度實施的影響越大；反之，海洋生態紅線區面積占比越低的省份受海洋生態紅線制度實施的影響越小。

3.1.1平行趨勢檢驗

雙重差分模型的使用前提是滿足平行趨勢假設，即在2016年海洋生態紅線制度實施之前，沿海省份間的近海生物多樣性變化不存在顯著差異。因此本文構建以下模型檢驗平行趨勢假設。

式（1）中，表示沿海省份， t 表示年份； 表示第i個省份t時期的近海生物多樣性評價指數； 表示海洋生態紅線區面積占比； 表示年份虛擬變量； 表示一系列控制變量； 表示省份固定效應； 表示年份固定效應； 為隨機誤差項。若在海洋生態紅線制度實行之前，海洋生態紅線區面積占比與年份虛擬變量交互項的系數β并不顯著異于0，則平行趨勢假設成立。

3.1.2 基準模型

本文使用連續型雙重差分模型識別海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響，計量模型設定為：

式（2）中， 表示政策實施時間虛擬變量。其他變量設定與（1）式一致。交互項系數β是本文關注的重點，它度量了海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的凈影響。基于前文的理論分析，若海洋生態紅線制度顯著提高了近海生物多樣性，則預期β的符號為正。

3.2 變量選取

3.2.1 被解釋變量

本文以PSR模型為基礎，結合近海生物多樣特征并參考已有研究成果[14-I6]，分別從壓力、狀態和響應三個維度選取11個指標，構建如表1所示的近海生物多樣性綜合評價指標體系，并運用熵權法測度近海生物多樣性評價指數。

其中，壓力指標指人類活動對近海生物多樣性產生的影響。狀態指標指近海生物多樣性的當前狀況。響應指標指人類為保護和提高近海生物多樣性而采取的對策。此外，狀態指標中使用的 Shannon一Wiener指數是根據各省份近海港灣監測站的年平均值計算，若某一省份存在多個監測站則再取平均值。響應指標中的海洋科技創新度由各沿海省份專利授權數、出版科技著作數以及發表科技論文數3個指標以熵權法進行衡量。

3.2.2 核心解釋變量

本文的核心解釋變量為海洋生態紅線區面積占比與政策實施時間虛擬變量的交互項 。海洋生態紅線制度實施時間的虛擬變量 主要用于識別制度是否已經開始實行。若觀測樣本的年份在 2016年之前，則虛擬變量設為0，在2016年及之后設為1。

3.2.3 機制變量

根據前文的理論分析，本文選擇海洋產業結構高級化和海洋產業結構合理化作為機制變量。其中海洋產業結構高級化，采用海洋第三產業生產總值與海洋生產總值的比值予以衡量；海洋產業結構合理化，選取海洋第三產業生產總值與海洋第二產業生產總值的比值、海洋產業結構層次系數這2個指標并運用熵權法予以測算。參考楊林等[17]的做法，本文將海洋產業結構層次系數的公式設定為 是 i 省份海洋第 j 產業產值占其海洋生產總值的比重 表示分別給海洋三次產業的產值比重賦值1，2，3。

3.2.4 控制變量

為避免因遺漏變量造成的內生性問題，并控制其他變量對近海生物多樣性的影響，本文選取了如下兩類控制變量：1）區域發展水平。區域發展水平直接關聯著經濟活動強度、人口增長遷移、環境保護意識以及政策法規的制定與執行等多個方面，這些因素共同作用于近海生態系統，對生物多樣性產生重要影響。它包括政府財政水平、技術創新能力、居民收入水平、污染治理投入水平、環境保護力度等變量。政府財政水平指各省財政一般預算收入與一般預算支出的比值，政府財政水平越高，越能為海洋污染防治提供充裕的資金和資源保障，從而有利于近海生物多樣性保護；技術創新能力指規模以上工業企業有效發明專利數的對數值，技術創新能力提升可以有效減少企業排污入海量，改善海洋生態環境；居民收入水平指居民人均可支配收入的對數值，一方面，居民收入增加后，往往對生態保護有更高的認識和需求，可能促進近海生物多樣性提升；另一方面，收入增加也可能產生擁擠效應，造成海洋資源短缺，從而負向影響近海生物多樣性；污染治理投入水平指工業污染治理完成投資與工業產值的比值，污染治理投入將直接影響治污規模和力度，并有效彌補排污造成的負外部性，促進近海生物多樣性提高；環境保護力度指各省政環境保護支出的對數值，政府投入越多的環保資金，海洋資源開發和生態保護行為將越完善規范，有助于減少近海生物多樣性面臨的威脅。2）海洋發展水平。海洋發展水平可以全面反映人類涉海活動（海洋漁業、海洋金融、海洋資源開發和治理等）對海洋生態系統的影響。海洋發展水平越高的區域在資源利用和海洋生態管理方面具有技術優勢和規模效應，從整體上有利于近海生物多樣性的提高。它包括海洋科技投入水平、漁業發展水平、對外開放水平、對外貿易水平、金融支持水平等變量。海洋科技投入水平選取海洋研發機構從業人員數、海洋研發機構數、海洋研發機構Ramp;D人員數3個指標并運用熵權法予以測算，隨著科技投入水平提升，海洋生態治理與保護能力逐步增強，從而有利于近海生物多樣性提高；漁業發展水平指當年漁業總產值與上一年漁業總產值的比值，漁業發展涵蓋捕撈、養殖、技術和管理等方面，直接關聯著海洋生物資源的利用程度和方式，進而影響近海生物多樣性；對外開放水平指各省外商直接投資額與地區生產總值的比值，外商直接投資可能帶來經濟活動增加及生態壓力增大，從而負向影響近海生物多樣性；對外貿易水平指各省進出口總額的對數值，對外貿易可能造成環境污染、資源過度開發等問題，對近海生物多樣性產生直接或間接的影響；金融支持水平指各省存貸款余額及保險收入與海洋生產總值的比值，該變量揭示金融支持海洋產業發展水平及其對海洋生態系統可能產生的壓力。

3.3 數據來源

考慮到數據缺失和可獲得性問題，本文使用2011—2021年中國8個沿海省份（天津、上海、海南除外）的省級面板數據。本文部分缺失數據采用線性插值法補齊，并對部分數據進行了對數化處理以減少異常波動；同時為消除量綱影響，還進行了數據標準化處理。數據來源于《中國海洋生態環境統計公報》《中國海洋統計年鑒》，國家統計局、各省統計年鑒與EPS等權威數據庫。主要變量設計與描述性統計如表2所示。

4實證結果與分析

4.1平行趨勢檢驗與政策動態效應

本文借助事件研究法（Event-Study）來檢驗平行趨勢假設并分析政策動態效應。為避免完全共線性，參考劉金科等[i8]的做法，選取海洋生態紅線制度實施的前一期，即2015年作為基期。以海洋生態紅線區面積占比與年份虛擬變量交互項的系數 β 為縱軸，年份為橫軸，繪制成圖1，虛線部分表示 9 5 % 的置信區間。當年份在2016年之前時 用以考察在海洋生態紅線制度實施之前，各沿海省份間的近海生物多樣性變化是否滿足平行趨勢假設；當年份在2016年及之后， 用以考察海洋生態紅線制度的動態效應。

4.1.1 平行趨勢檢驗

圖1直觀描繪了海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響系數 β 的變動趨勢。在2011—2014年，影響系數 β 總體上呈現出上下波動后趨于增長的態勢，但并不顯著且均在0值附近。這表明在海洋生態紅線制度實施之前，沿海省份間的近海生物多樣性變化不存在顯著差異，滿足平行趨勢假設。可能的原因是，在2016年之前，海洋生態紅線制度僅在個別省份進行小范圍試點，并未在全國范圍內統一實行。且缺乏配套的規章條例和基礎設施支持海洋生態紅線建設，導致各省海洋生物多樣性難以提高，因此并未產生顯著的政策效應。

4.1.2 政策動態效應

圖1顯示，在政策實施后的三年（2016—2018年）影響系數β均不顯著，表明海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響存在約3年的時滯。從政策實施的第四年（2019年）開始，影響系數 β 呈現顯著的正向增長趨勢，并在2020年達到峰值。說明實行海洋生態紅線制度有利于提高海洋生物多樣性，且隨著年份的推移，政策效應逐漸增強。但在2021年政策效應出現了一定程度的下降。可能的原因是：一方面，政策實施初期效果逐漸累積至2020年達到峰值后，可能面臨海洋生態系統恢復的自然瓶頸或飽和點，導致進一步提升的空間有限。另一方面，2021年，遼寧、山東、江蘇等省份的海洋生態紅線制度實施期限均已到期，海洋生態紅線的執行和監管力度減弱，公眾參與度下降，可能影響政策效果的持續性，導致政策效應在2021年出現下滑。近海生物多樣性的恢復和提升是一個復雜且長期的過程。因此，仍需進一步深化并完善海洋生態紅線制度以落實海洋生態保護責任和目標。

4.2基準回歸模型估計結果

本文運用式（2）連續型雙重差分模型分析海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響，估計結果見表3。第（1）（2）列中均未加入控制變量，并分別采用穩健標準誤和省級層面的聚類穩健標準誤進行估計。第（3）列為加入區域發展水平控制變量，采用省級層面的聚類穩健標準誤的估計結果。第（4）列為省級層面聚類穩健標準誤下，同時加人區域發展水平和海洋發展水平兩類控制變量的估計結果。

由表3不難發現，無論是否加入控制變量以及采用何種標準誤，海洋生態紅線制度的估計系數均在5 % 水平下顯著，表明估計結果具有一定的穩健性。同時，估計系數均為正向顯著，說明海洋生態紅線制度能顯著提高近海生物多樣性。具體而言，在其他條件不變的情況下，海洋生態紅線制度的實施使得近海生物多樣性評價指數提高 2 0 . 2 0 % 。據此，本文假設H1基本得到驗證。

4.3 穩健性檢驗

4.3.1 安慰劑檢驗

考慮到除上文的海洋生態紅線制度以及控制變量外，還可能存在某些不可觀測因素同時影響近海生物多樣性。因此為消除此類因素的干擾，本文選擇制度實施前（2011—2015年）的觀測數據，將海洋生態紅線制度的實施時間分別提前至2012年、2013年、2014年和2015年，重新測度估計系數，結果如表4所示。

由表4可知，改變制度實施時間，交互項 估計系數均不顯著，因此有理由相信海洋生態紅線制度確實有利于近海生物多樣性的提高。這也證明了本文研究結論的穩健性。

4.3.2考慮其他政策干擾

除了海洋生態紅線制度之外，近海生物多樣性可能也會受到其他政策影響。在本文的樣本期間內，2015年“一帶一路\"倡議的落地實施可能促進沿線省份加強環境規制、發展綠色經濟，從而有利于海洋生物多樣性保護；2015—2017年首輪中央環保督察和2017年的海洋漁業捕撈限額制度對生物多樣性亦可能存在一定影響。為避免文章受到上述政策的干擾，參考曹清峰[19的做法，本文分別將這些政策的雙重差分變量納入基準回歸模型，估計結果見表5。

表5結果顯示，加入這些政策后，原交互項 的估計系數仍在 5 % 水平下顯著為正，說明本文研究結論是穩健的。

4.4 異質性分析

本文運用三重差分法分別從人力資本水平和養捕比例角度，考察海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響是否具有異質性。

首先為檢驗人力資本水平是否對海洋生態紅線制度具有異質性影響，本文選取每十萬人口高等學校平均在校生數的對數值表征人力資本水平（Capit），再將人力資本水平和核心解釋變量的三重交互項 納入公式（2）構建三重差分模型。其次為檢驗養捕比例是否對海洋生態紅線制度具有異質性影響，本文選取各省海水養殖產量與海洋捕撈產量的比值表征養捕比例（Ratio），再將養捕比例和核心解釋變量的三重交互項 納入公式（2）構建三重差分模型。異質性分析回歸結果如表6所示。

表6第（1）（2）列的估計結果顯示，不論是否加入控制變量，三重交互項系數均在 5 % 水平下顯著為正。這表明海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響在不同人力資本水平下具有差異性，人力資本水平越高的地區政策效果更好。可能的解釋是，人力資本水平越高，公眾的海洋生物多樣性保護意識越強，越有利于引導公眾參與海洋生態紅線管理，在促進近海生物多樣性提高方面更具有優勢。

表6第（3）（4）列的估計結果顯示，不論是否加入控制變量，三重交互項系數均在 1 % 水平下顯著為正。這表明海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響存在顯著的異質性特征，政策效果在養捕比例高的地區更加明顯。可能的解釋是，養捕比例越高的地區，越能有效降低海洋漁業的捕撈強度，維持海洋生物種群豐富度，并有利于發揮海水養殖的生態屬性，從而增強了政策的生物多樣性保護效果。

5進一步研究與分析

上述實證結果已經證明了海洋生態紅線制度對提高近海生物多樣性具有顯著的促進作用。為了進一步分析海洋生態紅線制度對近海生物多樣性影響的內在機制，本文在式（2）的基礎上構建中介效應模型，檢驗海洋生態紅線制度是否通過海洋產業結構高級化和合理化來提高近海生物多樣性。首先分別將兩個機制變量作為式（2）的被解釋變量，與核心解釋變量、控制變量一起進行回歸，若回歸結果顯著，則可能存在相應的機制；然后在式（2）中將兩個機制變量分別作為解釋變量，再與核心解釋變量、控制變量、被解釋變量一起進行回歸，若機制變量顯著，核心解釋變量估計系數減小，則存在該作用機制。估計結果如表7所示。

表7第（1）（3）列顯示交互項 的估計系數均顯著為正。這表明，海洋生態紅線制度的實行顯著推動了海洋產業結構高級化、合理化。第（2）（4）顯示，基準回歸模型在分別加入2個機制變量后，機制變量和交互項 的估計結果均顯著為正。同時，交互項 的估計系數（0.170，0.147）與表3第（4）列中的系數值0.202相比均有不同程度的下降，這表明海洋生態紅線制度可以通過海洋產業結構高級化和合理化提高近海生物多樣性。據此，本文研究假說H2得到了驗證。

6 結論與政策建議

6.1 研究結論

本文將 2016年全面實施的海洋生態紅線制度作為一項準自然實驗，基于2011—2021年中國沿海省級行政區的面板數據，運用連續型雙重差分模型實證檢驗海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響效應。主要研究結論如下：

第一，平行趨勢檢驗表明，在海洋生態紅線制度實施之前，各省份近海生物多樣性并無顯著差異，滿足了雙重差分模型的使用前提。基準回歸結果表明，海洋生態紅線制度能顯著提高近海生物多樣性，但政策效果存在滯后性。在進行了政策實施時間提前的安慰劑檢驗、考慮其他干擾政策的穩健性檢驗后，海洋生態紅線制度能促進近海生物多樣性提高的基本結論依然成立。

第二，異質性分析表明，海洋生態紅線制度對近海生物多樣性的影響在不同人力資本水平和養捕比例下表現出差異性。海洋生態紅線制度在人力資本水平和養捕比例越高的地區有更好的政策表現。各省適度提高人力資本水平和養捕比例將更有利于政策效果的發揮。

第三，進一步研究和分析表明，海洋生態紅線制度通過推動海洋產業結構高級化、合理化提高了近海生物多樣性。海洋生態紅線制度促進近海生物多樣性提高具備清晰的作用路徑。

6.2 政策建議

基于上述分析，本文提出如下政策建議：

第一，深化海洋生態紅線制度，提高海洋綜合管理水平。各管理部門要根據海洋生態紅線管控目標和措施，進行多部門分工合作；在劃定的各類海洋生態功能區、敏感區和脆弱區基礎上，實行有針對性和差別化的海洋生態管理，提升協同治理能力；此外，應將海洋生態紅線制度實施結果納入政府年度人事績效考核中，通過嚴格問責形成行為約束；并善于發現、獎勵、推廣地方政府好的做法，激勵其實施更為積極的海洋生態治理行為。

第二，因地制宜落實海洋生態保護，實施海洋生物多樣性動態管理。各地要根據海域實際生態情況，總結海洋管理中存在的問題，及時調整和完善海洋生態紅線管理辦法；要始終堅持陸海統籌理念，注重河口和海灣的生態關聯性，強化對海岸工程和陸域排污企業的監管力度，嚴格考核近岸海域水質達標率。同時，定期開展海洋生物多樣性調查評估，掌握生物資源動態變化情況；在紅線區內進行高頻次、全覆蓋式監測，完善預警響應機制，為海洋生物多樣性保護提供精準信息服務。

第三，持續推動海洋產業結構高級化、合理化，促進養捕比例科學提高。一方面，監管部門要嚴格審批紅線區內項目，控制海洋開發強度，將環境承載力和生態影響評估作為海洋產業布局的約束條件和重要依據；另一方面，政府要加大對海洋產業綠色轉型的資金和技術支持，鼓勵涉海企業革新生產工藝和研發先進設備，引導要素資源向低耗能的海洋產業轉移。此外，在海洋捕撈方面，要逐步減少捕撈漁船數量和功率總量，堅持伏季休漁，促進海洋捕撈產量與最大可持續產量的平衡；在海水養殖方面，通過合理布局養殖空間，控制養殖密度，建設規模化、專業化的海水養殖基地，防治養殖污染，緩解海洋生物多樣性壓力。

第四，健全公眾參與機制，發揮社會監督對海洋生物多樣性保護的作用。重視做好海洋生物多樣性保護的宣傳教育工作，激發公眾參與生物多樣性保護的意識，引導公眾積極為涉海規劃和海洋治理建言獻策。此外，政府還要發揮公眾作為第三方力量參與政策監督的信息優勢，暢通投訴處理渠道，鼓勵公眾監督政府海洋生態治理績效，支持檢舉違反海洋生態紅線制度的行為，從而保障公眾參與生物多樣性保護的各項權利。

參考文獻：

[1]AlmondREA，Grooten M，Juffe Bignoli D，etal.Living planetreport2O22：buildinganature-positivesocietyJ].WWFWorldWideFundforNature，2022.

[2]AlmondREA，GrotenM，PetersenT.Livingplanetreport2OO-bendingthecurveofbiodiversityloss[J].NaturalResources amp;Environment，2021，35（3）：62-62.

[3]SalaE，MayorgaJ，BradleyDetal.ProtectingtheglobaloceanforbiodiversityfoodandclimateJ]ature，，9（7854）： 397-402.

[4]RenemaW，BellwoodDR，BragaJC，etal.Hopping hotspots：global shiftsinmarinebiodiversityJ].Science，208，321 （5889）：654-657.

[5]ChaudharyC，RichardsonAJ，SchoemanDS，etal. Global waming iscausinga more pronounceddip inmarinespeciesrichnessaroundtheequatorJ].Proceedingsof theNationalAcademyofSciencesofthe UnitedStatesofAmerica，2O2，18（15）： 1-6.

[6]DulvyNK，PacoureauN，RigbyCL，etal.Overfishingdrivesoverone-thirdofallsharksandraystowardaglobaletiction crisis[J]. Current Biology ：CB，2021，31（21） ：4773-4787.

[7]KoppD，Failetaz R，LJocourA，etal.Assessingwitout harvesting：prosadonsofenviroetal DAsmplingadiage analysis for marine biodiversity evaluation[J].Marine Environmental Research，2O23，188：106004.

[8]MooneyTA，DiIorioL，Lammers M，etal.Listenngforwardapproaching marinebiodiversityassessmentsusingacousticmet ods[J]. Royal Society Open Science，2020，7（8） ：201287.

[9]Fan Huizhog，Huang Mingpan，ChenYouhua，etal.Conservationprioritiesforglobal marinebiodiversityacrossultipledimensions[J].National Science Review，2023，10（6）：108-116.

[10]Wang Chunye，Pan Delu.Zoningof HangzhouBayecological redlineusing GIS-based multi-criteria decisionanalysis[J].Ocean and CoastalManagement，2017，139：42-50.

[11]許妍，梁斌，鮑晨光，等.渤海生態紅線劃定的指標體系與技術方法研究[J].海洋通報，2013，32（4）：361-367.

[12]黃華梅，謝健，陳綿潤，等.基于資源環境承載力理論的海洋生態紅線制度體系構建[J].生態經濟，2017，33（9）：174- 179.

[13]李冬琴.環境政策工具組合、環境技術創新與績效[J].科學學研究，2018，36（12）：2270-2279.

[14]付秀梅，姜琴，王東亞，等.海域海洋生物多樣性現狀與安全度評估研究[J].海洋環境科學，2018，37（1）：21-27.

[15]黃備，魏娜，孟偉杰，等.基于壓力——狀態——響應模型的遼寧省長海海域海洋生物多樣性評價[J].生物多樣性， 2016，24（1） ：48-54.

[16Chiba SBatenS，MartinCS，etal.Zooplanktonmonitoing toontrbutetowardsaddressingglobalbiodivesityoseation challenges[J]. Journal of Plankton Research，2018，40（5） ：509-518.

[17]楊林，溫馨.環境規制促進海洋產業結構轉型升級了嗎？——基于海洋環境規制工具的選擇[J].經濟與管理評論， 2021，37（1）：38-49.

[18]劉金科，肖翊陽.中國環境保護稅與綠色創新：杠桿效應還是擠出效應？[J].經濟研究，2022，57（1）：72-88.

[19]曹清峰.國家級新區對區域經濟增長的帶動效應——基于70大中城市的經驗證據[J].中國工業經濟，2020（7）：43-60.

Can the Marine Ecological Red Line System Improve Offshore Biodiversity： Empirical Evidence from China's Coastal Provinces

YANGWeili

（School ofManagement，OceanUniversity of China，Qingdao2661Oo， China）

Abstract：The Marine Ecological RedLine（MERL）systemisoneofChinaskey initiatives to ensure marine ecologicalsecurity.Oneofthekeytasksof thissystemis topromoteofshorebiodiversityconservationandenhancement.Basedontheunbalanced panel dataofChina'scoastalprovincesfrom2011 to2O21，this paperexaminestheimpactand mechanismsofMERLsysteonoffshorebiodiversityusinga Diferences-in-Diffrences（DID）model.TheresultsshowthattheMERLsystemcansignificantlyimproveoffshorediversityndmultiplebustnststsofitisfdingAccordingtoeterogeeitynalysis，policyectse morenoticeableinregionswithhigherlevelsof humancapitalandratiosof mariculture-to-capture.Mechanismanalysisdemonstrates thatthe MERLsystemimprovesofsorebiodiversitybypromoting marineindustrial structureadvancementandratioalization.TheresearchresultsinthispaperprovideahelpfulreferenceforChinatoimprove the MERLsystemandcontributeChinese empirical evidence to global marine biodiversity governance.

Key Words：marine eolgicalred lin；ofshorebiodiversity；marine governane；eological protection；diferencs-in-differencesmodel

[責任編輯：許立群]