浙江省休閑漁業及相關產業灰色關聯度分析

張佩怡 唐偉 張瑋 于南京

摘?要：選用2008-2017年浙江省休閑漁業及相關產業的統計數據進行灰色關聯度分析，結果表明：休閑漁業產業與交通運輸、倉儲和郵政業，金融業的關聯度最高;與信息傳輸、軟件和信息技術服務業的關聯度最低;養殖業、住宿和餐飲業等產業的蓬勃發展對休閑漁業的經濟發展具有一定的拉動作用。為促進休閑漁業進一步發展，建議建立休閑漁業信息系統，加快解決休閑漁業融資問題，深度挖掘漁文化、筑造休閑漁業品牌。

關鍵詞：休閑漁業?灰色關聯度?浙江省

一、浙江省休閑漁業發展現狀

浙江省于20世紀90年代開始發展休閑漁業，目前已取得一定成效。但由于發展時間尚短，經驗仍有不足，且未能充分結合自身情況進行發展，因而存在一些問題。浙江省休閑漁業按活動區域可分為淡水（內陸）型和海洋型，按活動方式可分為休閑垂釣型、旅游觀光型、生活體驗型、品嘗游購型和文化教育型等，按地區差異和產業特色可分為山區生態型（中、西部地區）、都市休閑型（大中城市周邊）和黃金海岸型（沿海地區），同時不同類型又有細分的功能。目前對浙江省休閑漁業的研究主要集中在發展現狀和模式、存在的問題及對策方面[1-2]，研究方法相對單一且沒有做到定性與定量相結合。

根據歷年漁業統計年鑒，我國休閑漁業總產值持續增加，占漁業經濟總產值的比重也在平穩上升。根據《2019年全國漁業經濟統計公報》，2019年中國休閑漁業產值達到96368億元，同比增長681%，在全國漁業流通和服務業產值中占比287%;2019年浙江省休閑漁業總產值約為309億元，同比增長約09%。

二、灰色關聯度分析

（一）分析方法

灰色關聯度分析（Grey?Relation?Analysis，簡稱GRA），是一種多因素概率統計分析方法，基本原理是若干個統計數列所構成的各條曲線幾何形狀越接近，即各條曲線越緊密，則變化趨勢越接近，其關聯度就越大，反之就越小[3]。灰色關聯度分析可以提高“部分信息已知、部分信息未知”的“少數據”、“貧信息”和不確定性系統分析的準確性[4]，同時灰色關聯度分析在休閑漁業產業研究中處于初級探索階段，可供實踐和嘗試。

（二）計算方法

灰色關聯度計算包括一般計算方法、灰色絕對關聯度、灰色相對關聯度和灰色綜合關聯度等四種方法。本文采用一般計算方法[5]，步驟如下：

1確定參考序列X0與比較序列Xi，公式如下：

2對原始數據進行無量綱化處理，本文采用均值化方式。公式如下：

3求差序列，計算參考序列和比較序列的絕對值差。同時，找出最大值Δmax和最小值Δmin。公式如下：

4求關聯系數。其中，ρ為分辨系數，在[0，1]之間，一般ρ越小，分辨能力越強，本文取ρ=05。公式如下：

5關聯度的計算。公式如下：

式中：n=10，其中n代表年數。關聯度數值越大，則該因素對參考序列的影響程度越大;反之，則越小。

（三）變量選擇及數據來源

基于數據的可比性和可得性，本文從《浙江統計年鑒-2019》和《浙江省漁業經濟統計資料》中選取2008-2017年與休閑漁業緊密相關的七大產業產值數據，包括交通運輸、倉儲和郵政業，住宿和餐飲業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業，金融業，水利、環境和公共設施管理業，文化、體育和娛樂業，水產養殖業。

（四）灰色關聯度計算結果

以休閑漁業總產值為參考序列，其他七個變量為比較序列;采用均值化方式對原始數據進行無量綱化處理;在參考序列和比較序列的絕對值中找出最大值Δmax=08191，最小值Δmin=00008;計算關聯系數。關聯度計算結果如下：R1=08892，R2=08156，R3=05986，R4=08805，R5=07792，R6=07730，R7=08490，即R1>R4>R7>R2>R5>R6>R3。由此可知，對浙江省休閑漁業產業發展影響程度從大到小依次為交通運輸、倉儲和郵政業，金融業，水產養殖業，住宿和餐飲業，水利、環境和公共設施管理業，文化、體育和娛樂業，信息傳輸、軟件和信息技術服務業。

三、浙江省休閑漁業產業及相關產業關聯度具體分析

休閑漁業產業與交通運輸、倉儲和郵政業的灰色關聯度為08892，居于所有指標的首位，說明交通運輸、倉儲和郵政業對休閑漁業產業具有強大的帶動作用。浙江省位于我國發展基礎最好、市場環境最優和開放程度最高的區域之一，港航資源得天獨厚。根據官方統計數據，目前浙江省擁有9個規模不一的機場;全省公路密度高，鄉鎮公路的通達率和通暢率均為100%;境內河流眾多，水網密布，有4個沿海港口，連通世界100余個國家的600余個港口。隨著浙江省交通網絡的完善，游客可以實現“快旅慢游”，為浙江省休閑漁業的發展創造了有利條件。

休閑漁業產業與金融業的灰色關聯度為08805，在所有指標中位于前列，說明資金的支持對于休閑漁業產業的發展十分重要。以利用海上漁船和游艇開展觀光垂釣活動的休閑漁業企業為例，除須配備安全性能較高的漁船和游艇外，還須建設配套的碼頭等設施，這就需要資金和政策支持，普通的個體經營戶無法承擔。目前，浙江省休閑漁業的經營主體以個體經營戶為主，投資和宣傳力度不足，經營規模較小且呈分散狀態。浙江省實施漁村振興戰略和推進休閑漁業的供給側結構性改革，解決休閑漁業“融資難”的問題是重大突破口。

休閑漁業產業與水產養殖業的灰色關聯度為08490，說明休閑漁業產業與水產養殖業關聯緊密。浙江省休閑漁業類型眾多，“漁家樂”就是一種普遍的休閑方式，休閑垂釣型的“漁家樂”通常是借助海水養殖網箱、圍塘養殖基地及淡水養殖池塘養殖相關名貴漁種，開展以垂釣為主，集娛樂、餐飲為一體的休閑漁業。浙江省要因地制宜協調休閑漁業活動和水產養殖產業結構，實現經濟效益和生態效益的雙贏。

休閑漁業產業與住宿和餐飲業的灰色關聯度為08156，居于所有指標的第四位，說明住宿和餐飲業對休閑漁業產業具有良好的經濟拉動作用。浙江省位于我國東海之濱，素稱“魚米之鄉”，沿海漁場密布，島嶼眾多;以休閑度假和吃住為主，旅游購物為輔，追求“住漁家、吃漁產、玩水邊”的休閑漁業模式是浙江省休閑漁業的主流，因此浙江省要注重開發利用豐富悠久的漁俗文化及遺產，開發建設一批與傳統漁業文化相關的餐飲和住宿項目，特別是要做好休閑漁業示范基地建設、魚鮮餐飲品牌建設和創新等工作。

休閑漁業產業與水利、環境和公共設施管理業的灰色關聯度為07792，一般關聯度>07的，被認為是高度關聯[6]，說明水利、環境和公共設施管理業與休閑漁業產業關聯緊密。休閑漁業活動的開展除了“漁”文化因素和獨特的自然環境外，也離不開交通、食宿、購物、娛樂、醫療等相關公共基礎設施的配合。浙江省地處偏遠的海島，交通、水利和醫療等相關設施無法滿足游客的休閑需求，應該完善旅游基礎設施，優化休閑漁業產品供給，如增加魚療體驗、夜間休閑活動、引入VR體驗技術等。

休閑漁業產業與文化、體育和娛樂業的灰色關聯度為07730，居于所有指標的倒數第二位，但這并不意味著休閑漁業產業與文化、體育和娛樂業的關聯不緊密，可能是其相互促進的作用不明顯。浙江省休閑漁業發展過程中，對各區域的漁文化挖掘不夠深，例如舟山東極島的海島漁家文化和東極漁民畫等未能融入景點的項目開發中;寧波石浦有傳統而獨特的漁文化、海商文化和海鮮文化等，在新時代背景下應賦予漁文化新的價值。

休閑漁業產業與信息傳輸、軟件和信息技術服務業的灰色關聯度為05986，居于所有指標的倒數第一位，說明休閑漁業的發展與信息傳輸、軟件和信息技術服務業結合得不緊密。漁業發達的國家或者地區在現代漁業技術應用基礎上，對信息網絡進行構建，建立了獨具特色的休閑漁業管理信息系統。全面而準確的漁業信息，對休閑漁業資源的開發和管理具有巨大的幫助作用，浙江省乃至全國，由于管理涉及的海域面積大，漁業信息收集難度大，因此對漁業信息管理系統的建立尚處在探索階段。

四、結論與建議

基于灰色關聯度模型的計算分析，本文得出如下結論：休閑漁業產業與交通運輸、倉儲和郵政業，金融業的關聯度最高;與信息傳輸、軟件和信息技術服務業的關聯度最低;養殖業、住宿和餐飲業等產業的蓬勃發展對休閑漁業的經濟發展具有一定的拉動作用。結合當前浙江省休閑漁業的發展狀況，提出以下促進休閑漁業經濟發展的對策建議：

（一）建立休閑漁業信息系統

新時代背景下，要更加重視漁業科技的作用。建議在科學調研的基礎上，由政府部門牽頭，聯合高校、科研院所、漁業企業等對全國各省市采取統一的標準進行漁業信息收集，建立信息數據庫，對漁業信息進行分析和追蹤，以便提供發展休閑漁業的產品信息。完備的休閑漁業信息管理系統，可以為休閑漁業的發展和管理提供技術支持，確保休閑漁業穩定、健康地發展。

（二）加快解決休閑漁業融資問題

目前，休閑漁業企業規模普遍較小，有極大部分是傳統漁民轉產轉業經營，難以形成規模效應。浙江省應制定具有針對性的休閑漁業財稅優惠政策，加大政府對休閑漁業的專項資金支持，降低休閑漁業企業的銀行貸款利率，為傳統漁民轉產休閑漁業提供財政補貼和免費培訓，拓寬休閑漁業的融資渠道，鼓勵社會資本投資休閑漁業，制定完備的休閑漁業融資政策。

（三）深度挖掘漁文化，筑造休閑漁業品牌

漁文化是休閑漁業的內在靈魂，浙江省可以聯合各高校、科研機構和相關漁業企業進行休閑漁業產品開發，打造獨具地方特色的休閑漁業文化產品。同時注重品牌宣傳，利用好“互聯網+”技術，在相關微信公眾號上發推文、在抖音和快手等APP上發布景點宣傳片，積極講好漁故事，努力傳播漁文化，不斷提升游客的休閑體驗，認真做好浙江休閑漁業品牌塑造。

參考文獻：

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[2]李瀅瀅浙江省休閑漁業發展現狀及對策研究[D].舟山市：浙江海洋大學，2019

[3]虞曉芬，傅玳多指標綜合評價方法綜述[J].統計與決策，2004（11）：119-121

[4]傅顏顏，唐菲基于灰色關聯度模型的平潭綜合實驗區漁業資源經濟產值影響因素分析[J].海洋經濟，2017，7（03）：27-35

[5]菅康康，俞存根，陳靜娜，趙繁，辛藝新時代浙江省海洋漁業產業結構分析與建議[J].中國漁業經濟，2019，37（02）：44-52

[6]HSGau，CYHsieh，C?W?Liu?Application?of?grey?correlation?method?to?evaluate?potential?groundwater?recharge?sites[J].Stochastic?Environmental?Research?and?Risk?Assessment，2006，20（6）：18-22

〔張佩怡、張瑋、于南京，浙江海洋大學水產學院。唐偉（通訊作者），肇慶學院旅游與歷史文化學院〕