我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的波動(dòng)特征及影響因素分析

陳 琦

（寧波大學(xué) 商學(xué)院，浙江寧波 315000）

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

0 引言

在當(dāng)前漁業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時(shí)期，確保海水養(yǎng)殖生產(chǎn)穩(wěn)定的意義重大。必須準(zhǔn)確把握海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的波動(dòng)規(guī)律特征，以此為理論指導(dǎo)制定穩(wěn)定生產(chǎn)的制度安排和政策措施，進(jìn)而保障我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)的健康發(fā)展。

有關(guān)我國(guó)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)波動(dòng)的相關(guān)研究尚不多見(jiàn)，其中具有代表性的有：周井娟等（2008）[1]借助Logistic曲線回歸對(duì)我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的波動(dòng)特點(diǎn)和影響因素進(jìn)行了定量分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)不同時(shí)期下產(chǎn)量波動(dòng)幅度較大，近些年增長(zhǎng)速度有放緩的趨勢(shì)，影響因素分析表明水產(chǎn)品價(jià)格和技術(shù)進(jìn)步對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)影響顯著；孫兆明（2012）[2]通過(guò)構(gòu)建海水養(yǎng)殖超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)模型，對(duì)生產(chǎn)投入要素的產(chǎn)出彈性和替代彈性進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果表明當(dāng)前我國(guó)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)效率較低，產(chǎn)量的增加依然依賴(lài)于養(yǎng)殖面積的擴(kuò)大；盧昆等（2016）[3]認(rèn)為雖然我國(guó)海水養(yǎng)殖的規(guī)模呈現(xiàn)不斷擴(kuò)大的趨勢(shì)，但養(yǎng)殖空間、海域開(kāi)發(fā)程度、海域水質(zhì)狀況等均不容樂(lè)觀，實(shí)際的養(yǎng)殖產(chǎn)出水平較低。總體而言，目前國(guó)內(nèi)對(duì)該領(lǐng)域的研究較為零散，多借助時(shí)間序列模型對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)進(jìn)行簡(jiǎn)單的長(zhǎng)期趨勢(shì)擬合分析，缺乏對(duì)短期波動(dòng)特征和長(zhǎng)期波動(dòng)周期的識(shí)別，同時(shí)針對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)影響因素的識(shí)別研究則因應(yīng)用方法的不同而存在較大差異。鑒于此，本文嘗試應(yīng)用H-P濾波分析法探究我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)和短周期波動(dòng)特征，歸納產(chǎn)量波動(dòng)的客觀規(guī)律，同時(shí)借助逐步回歸分析、狀態(tài)空間模型對(duì)影響海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)的相關(guān)因素作具體識(shí)別，以期為海水養(yǎng)殖業(yè)的生產(chǎn)穩(wěn)定提供理論支持和政策依據(jù)。

1.1 H-P濾波分析法

H-P濾波分析法的基本原理是將時(shí)間序列看作是不同頻率的成分的疊加，通過(guò)分離出頻率較高的成分，去掉頻率較低的成分，從而去除長(zhǎng)期趨勢(shì)項(xiàng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)短期周期波動(dòng)項(xiàng)的度量[4]。目前，該方法已被廣泛應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)趨勢(shì)[5,6]、產(chǎn)量波動(dòng)[7,8]和價(jià)格波動(dòng)[9,10]等研究領(lǐng)域，但尚未有應(yīng)用到海水養(yǎng)殖生產(chǎn)領(lǐng)域的研究。H-P濾波分析方法假定時(shí)間序列Yt是由長(zhǎng)期趨勢(shì)性成分和短期波動(dòng)性成分組成，對(duì)于時(shí)間序列Yt，H-P濾波就是選擇一個(gè)時(shí)間估計(jì)序列Xt最小化實(shí)際值和樣本點(diǎn)的趨勢(shì)值，即：

式中Yt為經(jīng)對(duì)數(shù)處理后的序列值；Xt是Yt的趨勢(shì)成分；λ為對(duì)趨勢(shì)成分Xt波動(dòng)的折算因子。令：

其中，Ct為周期成分，假設(shè)Ct與△2Xt都是獨(dú)立同分布，且相互獨(dú)立，則當(dāng)λ=var(Ct)/var(△2Xt)時(shí)，H-P濾波達(dá)到最佳效果。綜上，趨勢(shì)成分Xt和周期成分Ct分別為：

通常，當(dāng)使用年度數(shù)據(jù)時(shí)，λ=100；當(dāng)使用季度數(shù)據(jù)時(shí)，λ=1600；當(dāng)使用月度數(shù)據(jù)時(shí)，λ=14400。由于本文的研究對(duì)象是海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的年度數(shù)據(jù)，因此λ為100。

1.2 逐步回歸分析法

影響海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)的因素復(fù)雜多樣，本文通過(guò)建立多元回歸模型，結(jié)合逐步回歸分析法，識(shí)別其中的主要因素。從生產(chǎn)函數(shù)角度考慮，影響海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)的因素主要為生產(chǎn)要素的投入情況，具體可分為養(yǎng)殖面積投入、固定資本投入和勞動(dòng)力投入三個(gè)主要類(lèi)別。除生產(chǎn)要素投入外，市場(chǎng)因素（可用水產(chǎn)品價(jià)格表示）和自然風(fēng)險(xiǎn)因素（可用海水養(yǎng)殖受災(zāi)面積表示）同樣是需要考慮的重要影響因素。基于此，選取海水養(yǎng)殖面積（X1）、專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力（X2）、固定資本投入（X3）、水產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)（X4）和養(yǎng)殖受災(zāi)面積（X5）五個(gè)影響因素作為分析對(duì)象。在對(duì)數(shù)處理的基礎(chǔ)上，建立包含5個(gè)自變量的多元線性回歸方程：

其中，a0為常數(shù)項(xiàng)；bj為變量Xi的系數(shù)；ut為誤差。

通過(guò)最小二乘回歸分析，檢驗(yàn)?zāi)Ｐ涂傮w回歸效果。為消除多重共享性對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的影響，應(yīng)用逐步回歸分析法，依據(jù)可決系數(shù)R2和T檢驗(yàn)結(jié)果，從5個(gè)因素中識(shí)別出影響產(chǎn)量波動(dòng)的主要因素。借助變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)進(jìn)一步判斷影響因素與產(chǎn)量之間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

1.3 狀態(tài)空間模型

在一般的回歸模型中，各變量的參數(shù)是固定的，用以反映變量之間穩(wěn)定的影響關(guān)系。但實(shí)際上，在一個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中，一些經(jīng)濟(jì)變量的狀態(tài)是不可觀測(cè)的，傳統(tǒng)的固定參數(shù)回歸模型難以表現(xiàn)變量之間的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。狀態(tài)空間模型建立了可觀測(cè)變量和系統(tǒng)內(nèi)部狀態(tài)之間的關(guān)系，通過(guò)估計(jì)各種不同的狀態(tài)向量來(lái)對(duì)系統(tǒng)加以分析、觀測(cè)，識(shí)別其中的動(dòng)態(tài)影響關(guān)系。狀態(tài)空間模型包括“量測(cè)方程”和“狀態(tài)方程”兩個(gè)部分，表示如下：

其中，量測(cè)方程式（6）反映了影響觀測(cè)變量與海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)的關(guān)系；SV1、SV2是狀態(tài)變量，反映了各個(gè)時(shí)點(diǎn)上海水養(yǎng)殖產(chǎn)量對(duì)各變量的彈性值，可利用Kalman濾波算法計(jì)算得到其估計(jì)值；ut、ε1t和ε2t為誤差項(xiàng)，服從均值為0、方差為常數(shù)的正態(tài)分布。

1.4 數(shù)據(jù)來(lái)源

我國(guó)歷年海水養(yǎng)殖產(chǎn)量數(shù)據(jù)主要來(lái)自《我國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)40年（1949—1988）》以及《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。影響因素海水養(yǎng)殖面積、專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力、固定資本投入①由于在《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》中僅有漁業(yè)固定資產(chǎn)總投入的數(shù)據(jù)，因此參考孫兆明（2012）[2]在構(gòu)建海水養(yǎng)殖生產(chǎn)函數(shù)中的處理方式，按照捕撈與養(yǎng)殖的產(chǎn)出比來(lái)估算海水養(yǎng)殖業(yè)的固定資產(chǎn)投入值。和養(yǎng)殖受災(zāi)面積歷史數(shù)據(jù)取自《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，水產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)取自《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2 實(shí)證分析

2.1 總產(chǎn)量波動(dòng)特征分析

在對(duì)原始序列進(jìn)行對(duì)數(shù)處理的基礎(chǔ)上，借助H-P濾波法，分離出1954—2016年間我國(guó)海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量的長(zhǎng)期演變趨勢(shì)和短期波動(dòng)特征。圖1給出了我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的H-P濾波示意圖，包含了產(chǎn)量的實(shí)際波動(dòng)曲線、長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線和短期波動(dòng)曲線。

圖1 我國(guó)海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量的H-P濾波示意圖

由圖1的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線可知，在1954—1965年期間長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線呈現(xiàn)出水平發(fā)展趨勢(shì)，自1966年進(jìn)入快速上漲階段，并持續(xù)到2000年，隨后在2001—2016年增長(zhǎng)速度再次放緩，呈現(xiàn)出平滑、緩慢的上升趨勢(shì)。由此可知，從長(zhǎng)期發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量依次經(jīng)歷了“水平發(fā)展——快速上漲——緩慢上漲”三個(gè)歷史階段。

由圖1的短期波動(dòng)曲線可知，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量在1954—1965年期間波動(dòng)頻繁，隨后產(chǎn)量波動(dòng)趨于穩(wěn)定，特別是進(jìn)入2000年以后，產(chǎn)量波動(dòng)率基本維持在10%以?xún)?nèi)。按照“波峰－波峰”的周期劃分方法，可得到海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)周期特征。（1）周期長(zhǎng)度。1954—2016年，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)經(jīng)歷了11個(gè)完整周期。其中，1997—2005年和2006—2014年兩個(gè)周期的長(zhǎng)度最大，達(dá)到9年。由此可見(jiàn)，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的周期長(zhǎng)度實(shí)現(xiàn)了由短周期波動(dòng)向長(zhǎng)周期波動(dòng)的轉(zhuǎn)變。（2）波動(dòng)高度。波動(dòng)高度即波峰，反映了序列值在每個(gè)周期內(nèi)的最大擴(kuò)張強(qiáng)度。我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)高度平均值為12.29%，其中第1、2、5、9輪周期的波動(dòng)高度超過(guò)了20%，這些周期基本貫穿了1954年至今的整個(gè)時(shí)期，說(shuō)明長(zhǎng)期來(lái)看我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量具備良好的持續(xù)擴(kuò)張能力。（3）波動(dòng)深度。波動(dòng)深度即波谷，它反映了序列值在每個(gè)周期內(nèi)的最大收縮力度。海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的平均波動(dòng)深度為-11.94%，除第1、3周期的波動(dòng)深度達(dá)到-30%以外，其余周期波動(dòng)深度均為-10%左右，說(shuō)明我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量除個(gè)別年份表現(xiàn)出強(qiáng)收縮狀態(tài)外，總體的收縮力度和收縮空間均較小。（4）波動(dòng)幅度。波動(dòng)周期反映了序列值的穩(wěn)定性。我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量平均波幅達(dá)到24.23%，說(shuō)明總體上生產(chǎn)的穩(wěn)定性較差。但最近一輪周期波動(dòng)幅度僅為0.41%，可見(jiàn)自1997年以來(lái)我國(guó)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)進(jìn)入穩(wěn)步發(fā)展階段，產(chǎn)量以平穩(wěn)速度穩(wěn)固增長(zhǎng)。綜上，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的波動(dòng)總體上經(jīng)歷了波動(dòng)周期長(zhǎng)度由短到長(zhǎng)、波動(dòng)幅度由大到小的過(guò)渡。

2.2 各品種產(chǎn)量波動(dòng)特征分析

2.2.1 魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量的波動(dòng)特征

由圖2中的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線可知，我國(guó)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)中魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量總體呈現(xiàn)出持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，其中，2002年以后的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線走勢(shì)較先前更為平緩。從短期波動(dòng)曲線來(lái)看，魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量在1983—2016年期間共完成了7個(gè)完整的波動(dòng)周期，其中第1輪波動(dòng)周期的周期長(zhǎng)度達(dá)到11年，其余周期多為5年以下的短周期。從各周期的波動(dòng)高度可以看出，各周期波動(dòng)高度大致呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，說(shuō)明魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量的擴(kuò)張能力在逐步減弱。對(duì)比各周期的波幅可知，除第1輪周期中波幅明顯較大外，其余周期波幅基本維持在10%以?xún)?nèi)，說(shuō)明我國(guó)魚(yú)類(lèi)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)在經(jīng)歷了1987—1997年的波動(dòng)增長(zhǎng)后，目前已經(jīng)進(jìn)入了生產(chǎn)穩(wěn)定階段。

圖2 魚(yú)類(lèi)產(chǎn)量H-P濾波示意圖

2.2.2 甲殼類(lèi)產(chǎn)量的波動(dòng)特征

甲殼類(lèi)產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線總體呈現(xiàn)出緩慢的平穩(wěn)增長(zhǎng)趨勢(shì)（見(jiàn)圖3）。依據(jù)甲殼類(lèi)產(chǎn)量的短期波動(dòng)曲線，產(chǎn)量在1983—2016年期間共經(jīng)歷了5輪完整周期，平均周期長(zhǎng)度為4.6年，其中第2輪周期的周期長(zhǎng)度最大。甲殼類(lèi)產(chǎn)量各周期的波動(dòng)高度呈現(xiàn)出顯著的逐步下降趨勢(shì)，到最近的第4輪周期波動(dòng)高度降為負(fù)值，說(shuō)明甲殼類(lèi)養(yǎng)殖的增產(chǎn)能力在逐步減弱。從波幅來(lái)看，甲殼類(lèi)產(chǎn)量的前兩輪周期波幅較大，其中第2輪周期甚至達(dá)到81.38%，主要是由于該周期產(chǎn)量在1992—1994年期間出現(xiàn)較大幅度的下降，導(dǎo)致波動(dòng)深度達(dá)到-62.35%。到最近兩個(gè)波動(dòng)周期，波幅則分別下降至2.04%和1.86%，生產(chǎn)逐步趨于穩(wěn)定。

圖3 甲殼類(lèi)產(chǎn)量H-P濾波示意圖

2.2.3 貝類(lèi)產(chǎn)量的波動(dòng)特征

由圖4可知，貝類(lèi)產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線表現(xiàn)出一定的階段性特征：在1983—2001年期間呈現(xiàn)出持續(xù)上漲的態(tài)勢(shì)，2001年以后增長(zhǎng)趨勢(shì)明顯放緩，總體上表現(xiàn)為水平發(fā)展的趨勢(shì)。從短期波動(dòng)曲線來(lái)看，貝類(lèi)產(chǎn)量在1983—2016年期間共完成3輪完整周期。對(duì)比各周期的波動(dòng)高度、波動(dòng)深度和波幅等特征值可知，產(chǎn)量在第1、2輪周期中產(chǎn)量波動(dòng)較大，生產(chǎn)穩(wěn)定性較差，但波動(dòng)高度同樣較大，說(shuō)明產(chǎn)量擴(kuò)張能力較強(qiáng)。進(jìn)入第3輪周期后，波動(dòng)高度、波動(dòng)深度和波幅均大幅減小，產(chǎn)量趨于平穩(wěn)發(fā)展。

圖4 貝類(lèi)產(chǎn)業(yè)H-P濾波示意圖

2.2.4 藻類(lèi)產(chǎn)量的波動(dòng)特征

我國(guó)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)中藻類(lèi)產(chǎn)量的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線總體上呈現(xiàn)出緩慢增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)（見(jiàn)圖5）。從短期波動(dòng)曲線來(lái)看，藻類(lèi)產(chǎn)量從1983—2016年期間共完成6輪波動(dòng)周期。對(duì)比各周期的波動(dòng)高度、波動(dòng)深度和波幅可知，與魚(yú)類(lèi)、甲殼類(lèi)和貝類(lèi)產(chǎn)量相似，藻類(lèi)產(chǎn)量的各波動(dòng)特征值同樣呈現(xiàn)出逐步遞減的趨勢(shì)，生產(chǎn)完成了從大幅度波動(dòng)到產(chǎn)量平穩(wěn)增長(zhǎng)的轉(zhuǎn)變。但橫向?qū)Ρ绕渌B(yǎng)殖品種來(lái)看，藻類(lèi)產(chǎn)量在最近兩個(gè)周期波動(dòng)高度依然超過(guò)了5%，因此，但就近十多年而言，藻類(lèi)產(chǎn)量的擴(kuò)張能力要優(yōu)于其他三類(lèi)品種。

圖5 藻類(lèi)產(chǎn)量H-P濾波示意圖

綜上，以上四類(lèi)海水養(yǎng)殖品種產(chǎn)量均經(jīng)歷了從波動(dòng)劇烈到生產(chǎn)穩(wěn)定的發(fā)展過(guò)程，其中甲殼類(lèi)、貝類(lèi)和藻類(lèi)產(chǎn)量與海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量相似，都大致在2007年左右進(jìn)入新一輪的長(zhǎng)周期波動(dòng)階段。從波幅來(lái)看，各養(yǎng)殖品種的平均波幅均超過(guò)了10%，總體上生產(chǎn)波動(dòng)較為劇烈，比較而言魚(yú)類(lèi)的生產(chǎn)穩(wěn)定性要明顯優(yōu)于其他品種。對(duì)比各品種歷史周期的平均波動(dòng)高度可知，甲殼類(lèi)產(chǎn)量的平均波動(dòng)高度高于其他品種，產(chǎn)量的歷史擴(kuò)張能力最大。但從短期波動(dòng)曲線近5年來(lái)的末端發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，貝類(lèi)的短期波動(dòng)曲線保持了向上發(fā)展的趨勢(shì)，因此其近些年的增產(chǎn)能力相對(duì)更大。造成這種現(xiàn)象的原因可能是近年來(lái)魚(yú)粉進(jìn)口價(jià)格持續(xù)攀升，大幅提高了需要喂養(yǎng)飼料的魚(yú)類(lèi)、甲殼類(lèi)等相關(guān)養(yǎng)殖品種的生產(chǎn)成本，嚴(yán)重制約了這些品種的生產(chǎn)擴(kuò)大，而貝類(lèi)則因無(wú)需喂養(yǎng)飼料，成為近年來(lái)養(yǎng)殖戶和企業(yè)擴(kuò)大生產(chǎn)的主要選擇。

2.3 產(chǎn)量波動(dòng)影響因素分析

2.3.1 主要影響因素的識(shí)別

考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文選取1989—2016年5個(gè)影響因素的歷史數(shù)據(jù)，在對(duì)數(shù)處理的基礎(chǔ)上，依據(jù)公式（5）建立多元線性回歸方程。借助最小二乘回歸分析發(fā)現(xiàn)除變量X2的系數(shù)檢驗(yàn)顯著外，其余變量均不顯著，說(shuō)明模型存在多重共線性問(wèn)題。為消除多重共線性對(duì)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)的影響，應(yīng)用逐步回歸分析法進(jìn)一步識(shí)別影響海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的主要因素。結(jié)果表明，5個(gè)影響因素中，海水養(yǎng)殖面積（X1）和專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力（X2）兩個(gè)因素表現(xiàn)顯著，是影響產(chǎn)量波動(dòng)的主要因素。采用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)序列的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%顯著水平下變量LnY、LnX1、LnX2均是不平穩(wěn)序列，但這3個(gè)變量的一階差分序列在1%的顯著水平下均是平穩(wěn)序列。應(yīng)用Johansen檢驗(yàn)法，通過(guò)構(gòu)建VAR（p）模型，經(jīng)差分變換，綜合SC、AIC、LR、FPE、HQ和LogL等判斷準(zhǔn)則的檢驗(yàn)結(jié)果，確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。在此基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果發(fā)現(xiàn)，LnY、LnX1、LnX2序列之間存在明顯的協(xié)整關(guān)系，表明海水養(yǎng)殖產(chǎn)量、海水養(yǎng)殖面積與專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入之間有長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

借助Eviews軟件，運(yùn)用Kalman濾波算法得到圖6所示的影響因素彈性時(shí)變圖。根據(jù)系數(shù)估計(jì)結(jié)果（見(jiàn)表1）可知，所有的狀態(tài)空間變量均是顯著的。進(jìn)一步對(duì)狀態(tài)空間模型的殘差進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，結(jié)果表明殘差在1%顯著水平下是平穩(wěn)時(shí)間序列，證明模型估計(jì)的結(jié)果具有可靠性。

圖6 海水養(yǎng)殖面積、專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力與產(chǎn)量的彈性系數(shù)

表1 狀態(tài)空間模型Kalman濾波估計(jì)結(jié)果

由于Kalman濾波算法的特殊性，其前面幾次取值的隨機(jī)性較大，使得參數(shù)值波動(dòng)幅度很大，通常被視為沒(méi)有實(shí)際意義。由圖6中的彈性估計(jì)值可以看出，從1997年開(kāi)始，兩個(gè)彈性值的波動(dòng)開(kāi)始趨于穩(wěn)定，因此，從1997年以后的模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果是有效的，據(jù)此對(duì)模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行詳細(xì)分析。

2.3.2 海水養(yǎng)殖面積對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的影響

由圖6可知，海水養(yǎng)殖面積對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的彈性系數(shù)在1997—2016年期間總體上表現(xiàn)出波動(dòng)下降的趨勢(shì)，在此期間海水養(yǎng)殖面積每增加1%，能夠帶動(dòng)產(chǎn)量增長(zhǎng)約0.64%～0.96%。具體來(lái)看，彈性系數(shù)在1997—2003年期間出現(xiàn)短暫的緩慢上漲趨勢(shì)，由1997年的0.78逐步上漲到2003年的0.96。而自2003年以后，彈性系數(shù)進(jìn)入一個(gè)長(zhǎng)期的下降階段，到2016年已經(jīng)降至0.61，說(shuō)明產(chǎn)量對(duì)海水養(yǎng)殖面積波動(dòng)的敏感程度在逐步降低，即養(yǎng)殖面積的增長(zhǎng)對(duì)產(chǎn)量的拉動(dòng)作用逐步減弱。究其原因，主要有以下三個(gè)方面：一是受自然和技術(shù)等因素的客觀約束，近年來(lái)我國(guó)海水養(yǎng)殖只能選擇向養(yǎng)殖條件次優(yōu)或較差的海域發(fā)展。可養(yǎng)殖海域的空間范圍是客觀有限的，再加上近些年沿海城市建設(shè)、港口建設(shè)等開(kāi)發(fā)活動(dòng)對(duì)養(yǎng)殖空間的大幅擠壓，導(dǎo)致我國(guó)近岸海水養(yǎng)殖空間被不斷壓縮。二是海水養(yǎng)殖品種結(jié)構(gòu)的變動(dòng)客觀上導(dǎo)致了養(yǎng)殖面積生產(chǎn)彈性系數(shù)的下降。比較2003年和2016年我國(guó)海水養(yǎng)殖各品種的養(yǎng)殖面積和單產(chǎn)情況可以發(fā)現(xiàn)，貝類(lèi)和藻類(lèi)的養(yǎng)殖面積比重在增加，魚(yú)類(lèi)和甲殼類(lèi)的養(yǎng)殖面積比重則在減小，而各養(yǎng)殖品種的單產(chǎn)情況則與養(yǎng)殖面積比重呈相反的變化。由于2003—2016年期間我國(guó)所增加的養(yǎng)殖面積更多的用于生產(chǎn)單產(chǎn)不斷下降的品種，最終造成養(yǎng)殖面積對(duì)產(chǎn)量的拉動(dòng)作用減弱。三是近年來(lái)我國(guó)近海污染不斷加劇，嚴(yán)重影響海水養(yǎng)殖品種的存活率，造成單位海水養(yǎng)殖面積下的低效生產(chǎn)。

2.3.3 專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的影響

由圖6可知，與海水養(yǎng)殖面積因素相反，專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的彈性系數(shù)在1997—2016年期間總體上表現(xiàn)為波動(dòng)上升的趨勢(shì)，總體而言專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力每增加1%，能夠帶動(dòng)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量增長(zhǎng)0.45%～0.80%。具體來(lái)看，在1997—2003年期間，彈性系數(shù)呈現(xiàn)出短暫的緩慢下降趨勢(shì)，由0.62緩慢下降到0.45，此后進(jìn)入長(zhǎng)期的波動(dòng)上漲階段，并于2016年上漲至0.80。彈性系數(shù)的波動(dòng)上漲表明專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)的影響作用不斷加大。究其原因，一方面是隨著我國(guó)“以養(yǎng)為主”的漁業(yè)發(fā)展方針的確立和漁民轉(zhuǎn)產(chǎn)轉(zhuǎn)業(yè)政策的不斷推廣，海水養(yǎng)殖漁戶在優(yōu)質(zhì)種苗獲得、養(yǎng)殖設(shè)施改善和養(yǎng)殖技術(shù)普及等多個(gè)層面得到了更加強(qiáng)有力的支持，其受教育水平和專(zhuān)業(yè)技術(shù)能力得以不斷提高，進(jìn)而推動(dòng)了養(yǎng)殖漁戶生產(chǎn)效率的提升。另一方面，近年來(lái)我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)化發(fā)展進(jìn)程不斷加快，進(jìn)一步提高了勞動(dòng)力投入的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效益。1997年國(guó)務(wù)院轉(zhuǎn)批農(nóng)業(yè)部《關(guān)于進(jìn)一步加快漁業(yè)發(fā)展的意見(jiàn)》中提出，在家庭聯(lián)產(chǎn)承包責(zé)任制基礎(chǔ)上積極推進(jìn)漁業(yè)股份合作制，以加快漁業(yè)產(chǎn)業(yè)化發(fā)展。在該政策背景下，各地區(qū)政府通過(guò)實(shí)施優(yōu)惠政策，引導(dǎo)地方養(yǎng)殖漁戶在結(jié)合本地自然稟賦優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，生產(chǎn)同類(lèi)水產(chǎn)品以形成大面積的單品種養(yǎng)殖基地，推動(dòng)了海水養(yǎng)殖業(yè)的規(guī)模經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)，從而使專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力的投入變得更有效率。

綜上，對(duì)比1997—2016年海水養(yǎng)殖面積和專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入兩個(gè)因素的彈性系數(shù)值可知，在1997—2011年期間海水養(yǎng)殖面積彈性系數(shù)值始終大于專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力的彈性系數(shù)值，因此，就長(zhǎng)期而言，產(chǎn)量對(duì)海水養(yǎng)殖面積變動(dòng)的敏感度相對(duì)更大。但隨著時(shí)間的推移，兩個(gè)因素的彈性值差距在不斷縮小，并于2012年專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力的彈性值首次超過(guò)了養(yǎng)殖面積，成為對(duì)產(chǎn)量波動(dòng)影響最大的因素。

3 結(jié)論

H-P濾波分析表明，我國(guó)海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量在1955—2016年期間共完成了11輪波動(dòng)周期，總體而言經(jīng)歷了周期長(zhǎng)度由短到長(zhǎng)、波動(dòng)幅度由大到小的過(guò)渡。自2005年以來(lái)，海水養(yǎng)殖產(chǎn)量波動(dòng)進(jìn)入了長(zhǎng)周期的平緩增長(zhǎng)階段，生產(chǎn)已逐步趨于穩(wěn)定。分析1983—2016年期間魚(yú)類(lèi)、甲殼類(lèi)、貝類(lèi)和藻類(lèi)等不同品種的產(chǎn)量波動(dòng)特征表明，4類(lèi)海水養(yǎng)殖品種產(chǎn)量均經(jīng)歷了從波動(dòng)劇烈到生產(chǎn)穩(wěn)定的發(fā)展過(guò)程，比較而言魚(yú)類(lèi)的生產(chǎn)穩(wěn)定性要明顯優(yōu)于其他品種，而甲殼類(lèi)產(chǎn)量的歷史擴(kuò)張能力最大。但單就近5年各品種的短期波動(dòng)曲線發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，貝類(lèi)等低值品種的增產(chǎn)能力要更高，表明當(dāng)前中國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)量的增長(zhǎng)仍然主要依賴(lài)于相對(duì)低值品種的生產(chǎn)擴(kuò)大。

逐步回歸分析結(jié)果表明，海水養(yǎng)殖面積和專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入是影響產(chǎn)量波動(dòng)的主要因素。在此基礎(chǔ)上，借助狀態(tài)空間模型進(jìn)一步對(duì)影響因素與產(chǎn)量變動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，結(jié)果表明，長(zhǎng)期而言海水養(yǎng)殖產(chǎn)量對(duì)養(yǎng)殖面積變動(dòng)的敏感度相對(duì)更大。但隨著時(shí)間的推移，海水養(yǎng)殖面積總體上對(duì)產(chǎn)量增長(zhǎng)的拉動(dòng)作用在逐步減弱，而專(zhuān)業(yè)勞動(dòng)力投入對(duì)產(chǎn)量的影響作用則不斷增強(qiáng)。