中國海洋經濟綠色發展效率評價研究

梅延拓，黃靈海

（中國地質大學（武漢）經濟管理學院，武漢 430074）

發展海洋經濟已成為世界各國促進可持續發展的重要戰略。從20 世紀70 年代至今，整個世界的海洋生產總值大致每10 年翻一番，區域海洋經濟的綜合實力也逐漸演變為沿海國家的核心競爭力來源。作為眾多沿海國家之一，中國比其他很多國家擁有更為遼闊的海岸線，這也使海洋逐漸成為中國經濟社會發展的重要依托。尤其是黨的十八大和十九大明確提出和強調了海洋強國戰略，要求堅持陸海統籌，加快中國海洋強國建設。2013 年習近平總書記在建設海洋強國研究第八次集體學習時強調，發達的海洋經濟是建設海洋強國的重要支撐。海洋強國建設思想已成為習近平新時代中國特色社會主義思想的重要組成部分。據相關統計，2018 年中國海洋生產總值達83 415 億元，同比增長6.7%，占全國海洋生產總值的9.3%。但是，海洋經濟迅速增長的背后也帶來了一系列不容小覷的問題，如海洋生物棲息地破壞、海域自然資源過度開發、海洋生態環境破壞以及氣候環境惡化等諸多問題。

因海洋污染具有污染源廣、擴散范圍廣、持續性強、難以治理等特點，如何實現海洋經濟綠色發展成為當前學界高度關注的問題。關于如何實現海洋經濟綠色發展，其中的關鍵問題之一就是如何科學地對海洋經濟綠色發展效率進行測度，因此，本研究從投入-產出的角度對海洋經濟綠色發展效率及其影響因素進行分析，構建海洋經濟綠色發展效率測評模型，并進行實證檢驗。

1 研究現狀

綠色發展是指在生態環境容量和資源承載能力的制約下，通過保護自然環境實現可持續科學發展的新型發展模式和生態發展理念［1］。而海洋經濟綠色發展則是指海洋經濟在綠色發展理念引領下的一種經濟發展模式，它以海洋為活動場所，以海洋資源為開發對象，以經濟與環境的和諧為目的，是海洋經濟為適應人類環保與健康需要而產生并表現出來的一種發展狀態，它將環保技術、清潔生產工藝等眾多有益于環境的技術轉化為生產力，并通過有益于環境、與環境無對抗的經濟行為來實現經濟的可持續增長［2］?；谝陨险J識，學者們對如何促進海洋經濟綠色發展問題進行了一定程度的研究。丁黎黎等［3］的研究表明，沿海地區的工業規模嚴重影響近岸海域資源與環境，因此優化海洋產業結構、推動港口經濟、促進科技投入等是政府實現海洋經濟綠色發展的重要任務；孫鵬等［4］認為環境規制是促進海洋經濟綠色發展的主要因素，因此，政府應當進一步強化海洋環境規制，積極轉變海洋生產方式；趙昕等［5］認為產業結構優化升級是海洋經濟綠色發展的第一要務，政府應積極發展海洋第三產業，合理高效開發海洋資源。

關于海洋經濟綠色發展效率的評價，張莉等［6］提出了由海洋制度系統、環境系統、海洋資源系統、經濟系統、社會系統等一系列系統指標組成的，一套較為完整的海洋經濟綠色發展指標體系；丁黎黎等［3］使用熵值法構建了資源與環境損耗指數，并在此基礎上結合Tobit 對中國的海洋經濟綠色全要素生產率進行了測算；吳淑娟等［7］在使用DEA 模型對海洋經濟綠色發展效率進行評價的過程中，采用因子分析法對海洋經濟綠色發展效率評價指標體系進行了優化；趙林等［8］、苑清敏等［9］都采用了非期望產出的SBM 模型，對海洋經濟效率的時間趨勢和分布特征進行了分析?，F有研究大多采用傳統DEA 方法測度海洋經濟綠色發展效率，但在關于DEA 模型的使用上都存在一定的局限。一是DEA 模型在使用時要求所需衡量的生產函數邊界都要確定，因而不能從測量結果中將測量誤差和隨機因素進行剝離；二是傳統的DEA 模型將與前沿生產面偏離的結果統一歸因于管理無效率，這樣的做法嚴重忽略了客觀環境對決策單元的影響。由于傳統DEA 方法存在以上2 個方面的局限性，導致其計算出的效率值與實際值之間存在偏差。為此，很多學者在之后的研究中都對傳統DEA 方法進行了改進，其中，由Fried 等［10］提出的三階段 DEA 方法最為典型。該方法在計算過程中引入SFA 模型，由于SFA 模型可以觀察環境因素和隨機因素對DEA 模型投入松弛變量的影響，因此，在這種方法下測得的結果考慮了隨機因素的影響，采用這種方法也不需要提前假設環境變量的影響方向。本研究為克服傳統DEA 方法的局限性，選擇三階段DEA 方法來對海洋經濟綠色發展效率進行評價［11-15］。

2 海洋經濟綠色發展效率評價方法與指標體系構建

2.1 三階段DEA 方法

1）第一階段——超效率DEA模型。超效率DEA模型最早由Andersen 等［16］提出，由于該模型測得的效率值可以大于1，克服了傳統DEA 方法無法對多個有效決策單元（DMU）進行進一步評價的缺點。該模型在測算效率時，將所需測算的決策單元DMU0篩選到所有決策單元DMU的集合外，使用其他決策單元的輸入、輸出來替換DMU0的輸入、輸出。因此，該模型在對決策單元的評價中考慮到被評價決策單元與其他決策單元之間的相對關系，這使得超效率DEA 模型測得的效率值可以大于1，原來無法比較的有效決策單元具有了可比性。超效率DEA 模型為：

式中，n為決策單元DMU的個數；xj、yj分別為輸入、輸出；x0、y0分別為DMU0的輸入、輸出；θsup為效率值，θsup≥ 1 說明 DEA 有效，θsup＜1 則說明 DEA 無效。

2）第二階段——SFA 模型。因為環境因素和隨機因素等會影響第一階段計算出的效率值，因此，需要通過第二階段把環境因素和隨機因素分離出來。根據 Kraft［17］的優化方法，第一階段 DEA 得出的投入松弛變量可表示為：

式中，Sni為第i個決策單元對n種投入要素松弛變量值，xnλ為最佳投入量，xni為實際投入量。

在此基礎上建立SFA 回歸模型，將Sni作為解釋變量及可觀測到的影響決策單元的外生環境變量。于是，構造出相似回歸模型表達式為：

式中，zi為外生環境變量，βn為待估計參數，uni為管理無效率項，vni為隨機誤差項。在此假定管理無效率項服從半正態分布隨機誤差項服從正態分布利用如下公式對原始投入進行調整：

最后通過如下公式得到隨機誤差項的估計：

除此之外，羅登躍［18］還指出，管理無效率項估計公式為：

式中，λ=σu∕σv，f(*)為標準正態分布的密度函數，F(*)為標準正態分布的分布函數。

3）第三階段——調整后的DEA 模型。在此階段，需要使用經過第二階段調整后的投入指標數據，替換第一階段中使用過的投入指標數據，并再次運用第一階段的DEA 模型進行測算，此時得到的效率值已排除了環境因素和隨機因素的影響。

2.2 評價指標選取

使用數據包絡法時一般將成本類指標作為投入指標，將收益類指標作為產出指標?；谥皩W者們的研究成果，本研究以海洋經濟活動為投入指標、以海洋經濟價值為產出指標。另外，在使用數據包絡法時決策單元數需大于指標的2 倍，因此，需要從可以代表海洋經濟活動的多個海洋產業指標中，選取較有代表性的指標。由諸大建［19］的研究可知，褐色經濟與綠色經濟的區別在于資本配置的不同，因此，從眾多的海洋產業中選取海洋捕撈業、造船業、海洋交通運輸業來分別代表第一、二、三產業，以期對資本配置做出一定的反映。

關于污染物排放，參考 Korhonen 等［20］的研究，將負產出作為投入要素，若其投入越少得到的產出越多，則表明生態環境投入得當，綠色發展效果越好，因此，本研究將工業廢水排放量作為一個投入指標。

最終，本研究選取的投入指標有工業廢水排放量、造船完工量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量，產出類指標為海洋生產總值。

本研究將中國11 個沿海地區定義為DMU，該數據集的收集和編制時間為2006—2016 年。每個DMU有4 個投入變量和1 個產出變量，數據來自《中國海洋統計年鑒》《中國城市統計年鑒》。DMU及指標選取如表1 所示。

表1 DMU 及指標選取

3 實證研究與結果

3.1 調整投入前的結果

本研究首先采用超效率DEA 模型，計算2006—2016 年中國11 個沿海地區的海洋經濟綠色發展效率，結果如表2 所示。

這是在只考慮資本、勞動等傳統因素，而不考慮地區所處的環境因素下所得到的海洋經濟綠色發展效率評價結果。由表2 可知，2006—2016 年11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率由高到低依次為天津、上海、山東、河北、廣東、海南、遼寧、福建、江蘇、廣西、浙江。

表2 超效率DEA 模型測算的2006—2016 年中國11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率

3.2 隨機前沿分析的結果

為剖析環境因素對效率值測算的影響，本研究在此引入SFA 方法展開進一步分析。

在應用SFA 方法時，首先需要合理選擇環境因素。由Hsu 等［21］的研究可知，環境因素應選取對樣本目標效率產生影響、但不在樣本主觀可控范圍內的因素，如國家的宏觀經濟環境、國家政策導向和政府激勵機制等總體環境。結合中國海洋經濟綠色發展的實際情況，本研究對環境因素的選擇如下。

1）海域使用權確權面積。海域使用權確權面積是指政府批準取得海域使用權的項目用海面積，不同的沿海地區擁有的海域使用權確權面積不同，因此，每個地區所擁有的自然資源不等。通常來說，擁有較多資源的地區在經濟發展上更有優勢，因此，選擇海域使用權確權面積作為一個環境因素。

2）涉海就業人員數。不同的地區人口數量不同，通常來說，擁有較多人口數量的地區勞動力更充足，在經濟發展上也會更有優勢。另外，由張國強等［22］的研究可知，人力資本是進行產業結構調整的必要基礎，并決定產業結構升級的方向，因此，選擇涉海就業人員數作為一個環境因素。

3）海洋環境保護區數。由于環境污染在外部是不經濟的，政府將通過制定相應的政策和措施來調整企業的經濟活動，以實現環境保護和經濟發展的目標，本研究選擇使用海洋環境保護區數來對此進行表示。

通過DEA 分析，可以獲得4 個投入指標的松弛變量，對測算出的松弛變量進行SFA 分析，結果如表3 所示（以2016 年為例）。

由表3 可知，工業廢水排放量、造船完工量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量的松弛量的LR 檢驗均大于混合卡方分布的檢驗標準值，說明模型估計結果是可接受的。γ代表環境因素導致的管理無效率方差占總方差的比重，γ越趨向于1，說明模型中的誤差越來自于環境因素的影響。

進一步考察外生環境變量對期望產出和非期望產出松弛量回歸分析的系數。若回歸系數為正，表明外生環境變量能夠增加產出指標的松弛量，即外生環境因素對中國海洋經濟綠色發展效率提升不利；若回歸系數為負，則表明外生環境變量能夠減少產出指標的松弛量，即外生環境因素對中國海洋經濟綠色發展效率提升有利。以下將對海域使用權確權面積、涉海就業人員數、海洋環境保護區數這3 個外生環境變量對投入松弛量的影響一一進行說明。

表3 SFA 分析結果（以2016 年為例）

1）海域使用權確權面積對投入松弛量的影響。由表3 可知，海域使用權確權面積對工業廢水排放量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量這3 個投入松弛量的估計參數均為正，即海域使用權確權面積對工業廢水排放量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量的影響都是不利的，但對造船完工量投入松弛量的估計參數為負，即海域使用權確權面積對造船完工量的影響是有利的。從計算結果來看，海域使用權確權面積每增加1 hm2，就會增加0.440 萬t工業廢水排放量、2.023 t 海洋捕撈產量、0.068 萬 t 海洋貨物運輸量的投入，減少0.001 艘造船完工量的投入。

2）涉海就業人員數對投入松弛量的影響。由表3 可知，涉海就業人員數對工業廢水排放量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量這3 個投入松弛量的估計參數均為正，即涉海就業人員數對工業廢水排放量、海洋捕撈產量、海洋貨物運輸量的影響都是不利的，但對造船完工量投入松弛量的估計參數為負，即涉海就業人員數對造船完工量的影響是有利的。從計算結果來看，涉海就業人員數每增加1 萬人，就會增加79.609 萬t工業廢水排放量、883.502 t海洋捕撈產量、21.925 萬t海洋貨物運輸量的投入，減少0.073 艘造船完工量的投入。

3）海洋環境保護區數對投入松弛量的影響。由表3 可知，海洋環境保護區數對造船完工量、海洋捕撈產量的估計參數均為正，即海洋環境保護區數對造船完工量、海洋捕撈產量的影響都是不利的，但對工業廢水排放量、海洋貨物運輸量的估計參數均為負，即海洋環境保護區數對工業廢水排放量、海洋貨物運輸量的影響都是有利的。從計算結果來看，海洋環境保護區數每增加1 個，就會增加2 203.166 t海洋捕撈產量、3.237 艘造船完工量的投入，減少1 205.257 萬 t 工業廢水排 放量、165.336 萬 t 海洋貨物運輸量的投入。

3.3 調整投入后的結果

根據SFA 分析結果，環境因素對海洋經濟綠色發展效率有較大影響，因此，對原始的投入變量進行調整，并將調整后的投入變量納入超效率DEA 模型中，再次對海洋經濟綠色發展效率進行計算，這樣就可以排除環境因素與隨機因素對中國11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率評價的影響。SFA 分析調整后測算的2006—2016 年中國11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率結果如表4 所示。

表4 SFA 分析調整后測算的2006—2016 年中國11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率

各沿海地區第一階段和第三階段的平均效率值對比如圖1 所示，各沿海地區第三階段的效率值變化分別如圖2 至圖12 所示。由圖1 至圖12 可以得到以下幾點結論。

1）效率值在第一階段較高的河北，在第三階段顯示中等；而效率值在第一階段中等的海南，在第三階段顯示為較低。除此之外，廣西的效率值經調整后也有所下降，說明這些地區的環境因素對其海洋經濟綠色發展效率不利；而效率值在第一階段較低的浙江、福建，在第三階段顯示為中等，說明這些地區的環境因素對其海洋經濟綠色發展效率有利。

2）在11 個沿海地區中，效率值較高的有天津、上海、山東、廣東，其中，山東大體呈上升趨勢；上海大體呈下降趨勢；廣東上下波動，在2015 年時出現較大增幅；天津在2014 年前大體呈上升趨勢，但在2014 年時出現較大回落；效率值中等的有遼寧、江蘇、浙江、福建，其中，江蘇、浙江上下波動變化不大；福建大體呈下降趨勢；浙江在2013 年后呈略微下降趨勢；遼寧在2012 年前大體呈上升趨勢，但在2012年時出現較大回落，在2013 年后又呈略微上升趨勢；效率值較低的有河北、廣西、海南，其中，河北大體呈下降趨勢；廣西大體呈略微上升趨勢；海南上下波動。

圖1 各沿海地區第一階段和第三階段的平均效率值對比

圖2 天津2006—2016 年效率值

圖3 河北2006—2016 年效率值

圖4 遼寧2006—2016 年效率值

圖5 上海2006—2016 年效率值

圖6 江蘇2006—2016 年效率值

圖7 浙江2006—2016 年效率值

圖8 福建2006—2016 年效率值

圖9 山東2006—2016 年效率值

圖10 廣東2006—2016 年效率值

圖11 廣西2006—2016 年效率值

圖12 海南2006—2016 年效率值

4 小結與建議

4.1 小結

中國當前和未來的經濟增長不應以破壞生態環境為代價，在發展經濟的同時應該明確可持續發展目標，關注環境保護和資源節約等問題。而想要協調經濟發展與環境保護之間的矛盾，政府的干預是必不可少的。本研究以綠色發展理念為視角，運用三階段DEA 方法對中國11 個沿海地區的海洋經濟綠色發展效率進行測算，得到如下結論。

1）由三階段 DEA 測算出的 2006—2016 年中國11 個沿海地區海洋經濟綠色發展效率的實證結果可以看出，近年來中國海洋經濟綠色發展效率相對不高，各地區的海洋經濟綠色發展效率也沒有得到較大的提升，由此可見，中國的海洋經濟發展與海洋資源環境保護之間的矛盾依然異常激烈。因此，需要沿海各地區繼續優化協調海洋經濟高效發展和海洋環境有效保護、海洋資源合理開發之間的關系。

2）通過SFA 對海域使用權確權面積這一環境因素的分析可以看出，海域使用權確權面積對海洋經濟綠色發展效率的影響有正有負，在大部分時間段，增加海域使用權確權面積反而會使得海洋經濟綠色發展效率下降，對此的解釋是雖然部分地區海域使用權確權面積有所增長，但是這些地區并不能有效地管理和使用過多的海域使用權確權面積，產生投入冗余，導致生產率下降。因此，各地區應該加強對海域使用權確權面積的有效管理，提高生產力。

3）通過SFA 對涉海就業人員數這一環境因素的分析可以看出，涉海就業人員數在所有時間段都對海洋經濟綠色發展效率有負面影響，說明中國海洋產業的人才結構尚不合理。

4）通過SFA 對海洋環境保護區數這一環境因素的分析可以看出，海洋環境保護區數在所有時間段都對海洋經濟綠色發展效率有正面影響，說明設立海洋環境保護區對海洋環境保護非常有利，因此，可以適當增加海洋環境保護區的設立數量與面積。

4.2 建議

1）因地制宜，全面推行綠色發展理念。海洋是人類生存和發展的重要空間，只有全面推行綠色發展理念、強化社會公眾的海洋環境保護意識，才能實現海洋經濟的綠色發展。在這個過程中，政府需要通過媒體宣傳、市場預測等，使社會充分了解海洋經濟的綠色發展；通過法律、財政等手段，引導社會資本投入到海洋綠色產業當中，并強化重大項目的監督，提高投資效率，完善海域海島資源有償使用制度，確保海域資源使用權合理流轉。考慮到各地區海洋經濟綠色發展效率存在較大差異，除了整體推進以外，還應結合各地區的具體情況，實行差異化的發展政策，營造競爭與合作共贏的制度環境，充分發揮地方政府的主動性，助力海洋經濟高質量發展。

2）完善海洋經濟綠色發展的核算與考核體系。目前，關于海洋經濟生產率的評價體系主要考慮的是資本、勞動等傳統因素，使得測算的效率值偏離實際。為正確引導海洋經濟的綠色發展，海洋經濟核算應充分考慮生態環境污染、海洋資源浪費和破壞所造成的經濟損失，并嘗試將政府治理行為等更多因素納入海洋經濟綠色發展考評體系中，進而協調海洋環境與經濟發展之間的關系，助推海洋經濟的綠色發展。

3）優化產業結構，深化產業轉型升級。長期以來，中國海洋產業結構都是以海洋漁業為第一產業龍頭，第二、三產業所占比重較少。實現海洋經濟綠色發展包括發展綠色新興海洋產業和優化海洋傳統產業這2 條路徑。一方面，政府應加大科技投入，支持無污染的現代海洋產業的發展，發展海洋生物制品、海洋電子、海洋旅游等新興產業；另一方面，針對部分使用粗放式海洋開發模式的區域，政府應重點調整產業結構，優化產業布局，加大第三產業比重，并引進和采用高科技對傳統的海洋第一產業進行提升，進一步提高海洋資源開發利用效率，提高海洋資源開發的可持續性。

4）加強海洋人才培養。在調整產業結構的同時還要考慮人力資本適配的問題。如果不考慮本地人力資本供給的狀況，而盲目設定過快、過高的產業調整目標，將會導致資源閑置，對海洋經濟綠色發展效率造成不良的影響。因此，應該加強海洋人才特別是清潔技術人才的培養和引進，加強海洋產業在崗人員的培訓，促進海洋科研成果轉化，完善人才引進制度和平臺。