我國沿海地區海洋生態環境效率時空演化及影響因素研究*

楊云飛 屈桂菲

(1. 中國科學院大學 工程科學學院,北京 100049；2. 河北工程大學 管理工程與商學院,河北 邯鄲 056038)

一、引言

21 世紀是海洋的世紀，海洋作為我國國民經濟發展的戰略空間，其重要性日益顯著。[1]習近平總書記在黨的十九大報告中明確要求“堅持陸海統籌，加快建設海洋強國”。[2]國家層面的重視，對推進我國海洋經濟發展具有重要作用。《2020中國海洋經濟發展指數》中顯示,2011—2019年，中國海洋經濟發展指數年均增速為3.3%，總體保持平穩增長。隨著我國海洋經濟的穩步發展，傳統與粗放式的海洋經濟發展模式導致的海洋生態環境負荷超載、海洋資源過度消耗等問題日趨嚴重，[3]從而制約了海洋生態環境的可持續發展。因此，科學評判我國沿海地區海洋生態環境效率，剖析海洋生態環境時空演化特征，探究其關鍵影響要素，對于提升海洋生態環境效率、保護海洋生態環境具有重要意義。

國內外學者關于海洋生態環境的研究成果較為豐富，其研究視角涵蓋海洋環境生態風險評價、海洋生態環境承載力及海洋生態環境保護等方面。關于海洋環境生態風險評價，Girones, L等、 Corsi, I等、張海娟等、肖彩玲等對海洋或海域環境生態風險進行了評估。[4][5][6][7]關于海洋生態環境承載力研究，Imane Agmour等證明了海洋物種承載力對漁民收益存在影響；[8]Corinne Corbau等對海洋保護區的承載力進行了評價。[9]有關海洋生態環境承載力評價，國內學者們采用定量分析方法對其進行了深入探究，如Mann-Kendall檢驗方法、網絡分析法等。[10][11]關于海洋生態環境保護研究，有學者探究了海洋生態保護與生態效益之間的關系，研究表明，海洋自然保護區生態保護補償應以持續的生態效益供給為導向，[12]公平分享生態效益的參與式治理方式可以幫助建立和管理海洋保護區，[13]規模較小但執行得當的海洋保護區為全球食魚魚類種群提供了生態效益。[14]

以上研究成果為深化海洋生態環境效率研究提供了重要支撐。目前,關于海洋生態環境效率的相關研究主要集中在角度和方法兩個方面。在研究角度方面：立足于海洋生態全局視角，許亮、胡求光、狄乾斌等對我國海洋生態效率進行了測算研究，且剖析了海洋生態效率的影響因素、時空差異或產業結構響應關系；[15] [16] [17]Grace Wang、孫鵬等對海洋環境效率進行了探究。[18][19]同時，也有學者基于海洋產業或地區海域局部視角對生態效率進行測度研究，如海洋漁業空間生態格局、遼寧沿海地區海洋生態效率。[20][21]在研究方法方面：由于DEA模型具有不受投入產出指標數據量綱影響、無需考慮投入產出指標間函數關系等優勢，[22]因此多數學者側重于將DEA或超效率DEA等模型作為海洋生態或環境效率的測算工具，也有學者結合Malmquist指數對其進行動態分析，或者采用Tobit模型剖析影響因素。

綜上所述，國內外學者有關海洋生態環境的研究成果頗豐，對推進海洋生態環境效率研究具有重要意義。然而，關于海洋生態環境效率研究，多數學者是從聚焦海洋生態效率或環境效率的單方面視角來開展研究的，而將生態與環境效率相結合視角的研究成果尚不多見，即在研究過程中同時納入“生態”與“環境”要素，從生態環境綜合視角出發對海洋生態環境效率進行研究。此外，在選取海洋生態或環境效率產出指標時，較多學者考慮的是“海洋生產總值”單一指標，盡管該指標對于衡量海洋經濟方面產出效率具有重要作用，然而若產出(或期望產出)僅依據經濟指標來評判，這容易導致測算的生態或環境效率值受地區經濟要素的影響較多，此時得到的效率值其科學性有待商榷。基于此，在參考已有研究成果思路的基礎上，本文認為海洋生態環境效率是海洋資源投入及海洋生態環境損耗與海洋經濟價值、生態環境價值產出之間的比率，其研究的核心目標在于以最少的海洋資源投入及最小的海洋生態環境損耗來獲得最大的海洋經濟與生態環境價值。

鑒于此，本文定位于海洋生態環境研究綜合視角，在選取投入產出指標的基礎上，尤其是在產出指標選取時融入生態環境相關指標，采用DEA-Tobit模型對沿海11省(市、區)2008—2017年海洋生態環境效率及影響因素進行測算與分析。

二、研究方法及數據來源

本文在厘清研究方法、選取投入產出指標及界定數據來源的基礎上，為下文海洋生態環境效率時空演化及影響因素分析提供理論依據。

(一)研究方法

本文在對面板數據分析處理時采用DEA-Tobit模型，其中，基于DEA模型對我國沿海地區海洋生態環境效率進行測算，采用Tobit回歸模型剖析海洋生態環境效率的影響因素。

1、DEA模型

DEA是1978 年由運籌學家Charnes A等首次提出的一種系統評價方法，[23]是測度多投入、多產出決策單元(DMU)相對效率的一種非參數統計方法。

DEA主要分為CCR、BCC模型。在生態效率研究方面，學術界多數采用的是DEA中的CCR模型，[16]因此本文借鑒前人研究思路，采用假定規模效益不變的CCR模型來測算我國沿海地區海洋生態環境效率。DEA-CCR模型的表達式如下：

(1)

其中，n代表DMU數量，Xi為投入變量，Yi為產出變量，λi為DMU的組合比例，θ表示研究期內海洋生態環境效率值，ε代表非阿基米德無窮小量，S-、S+為松弛變量。

海洋生態環境效率值是否有效性的判定依據為：若θ=1且S-=0、S+=0時，則第i個DMU效率為DEA有效；若θ=1，且S-≠0或S+≠0時，則第i個DMU效率為弱DEA有效；若θ<1，則第i個DMU效率為DEA無效。[15]

2、Tobit模型

本文將CCR模型測算得到的海洋生態環境效率值作為因變量(被解釋變量)，海洋生態環境效率影響因素為自變量(解釋變量)，建立回歸模型，從而剖析各個影響因素對我國沿海地區海洋生態環境效率的影響。同時，由于效率值區間為[0,1]，屬于截斷數據。若采用最小二乘法進行回歸會產生偏差，且估計量不一致，[24]因此本文基于Tobin提出的受限因變量回歸模型進行測算分析。[25]Tobit模型表達式如下：

y*=yiify*>0

y*=0 ify*≤0

(2)

其中，y*是潛在因變量，xi是自變量，β是系數，誤差項μi獨立且服從正態分布：μi～N(0,σ2)。

(二)指標選取與數據來源

參考海洋生態環境效率相關研究成果，多數學者是將人力、資本、能源消耗等要素作為海洋資源投入指標。關于產出指標，以海洋經濟與生態環境價值最大化、生態環境損耗最小化為目標，將產出分為期望產出及非期望產出。本文在借鑒狄乾斌、宋強敏、趙昕等學者研究成果的基礎上，[17][21][26]選取我國海洋生態環境效率投入與產出指標。

在投入指標方面：(1)人力投入。選取沿海地區涉海就業人員數量(1)涉海就業人員數量：該指標未能直接獲取沿海11省(市、區)2017年數據，采用數據估算的方式來填補數據缺失。在《中國海洋經濟統計公報》中查詢到2017年全國涉海就業人員為3657萬人、2016年為3624萬人，其增長率為0.0091059。此外，《中國海洋統計年鑒》中公布的2016年全國涉海就業人員為3622.5萬人，二者統計數據略有差異，依據該數據測算的增長率為0.0095238。為保證數據的準確性，將二者測算得到的增長率數據取平均數，并保留小數點后三位為0.009。將沿海11省(市、區)2016年涉海就業人員數據乘以0.009，從而估算得到2017年沿海11省(市、區)涉海就業人員數量。作為海洋人力資本消耗指標。(2)資本投入。已有相關研究多數選取“資本存量”表征海洋資本投入，通常是基于固定資產投資變量，并借助永續盤存法進行計算。固定資產投資在宏觀視角能夠反映海洋資本的投入情況，但部分建設與改造等生產行為可能與海洋經濟活動的關聯性不夠緊密。因此，本文從微觀視角出發，以海洋生態環境治理為出發點，選取海洋生態環境污染治理投資額來反映海洋生態環境資本投入情況。其中，海洋生態環境污染治理投資額=(沿海地區海洋生產總值/地區生產總值)*沿海地區污染治理項目本年完成投資。(3)能源投入。選取沿海地區能源消耗總量作為海洋人力能源投入指標。

在產出指標方面：(1)期望產出。構建海洋經濟與生態環境價值綜合指標，即采用熵值法將沿海地區海洋生產總值與海洋類型保護區數量(2)海洋類型保護區數量：《中國海洋經濟統計年鑒》中2017年遼寧省該數據缺失，經查詢《中國環境統計年鑒》，從而獲取遼寧省2017年該指標數據。進行數據綜合處理。需要說明的是，前人研究在考慮海洋生態效率或環境效率產出(或期望產出)指標方面多是選取海洋生產總值，體現了海洋經濟方面的產出。本文在前人研究基礎上，嵌入海洋類型保護區數量指標，表征海洋生態環境保護取得的成效，從而建立海洋經濟與生態環境價值綜合指標。(2)非期望產出。選取沿海地區工業廢水排放量、工業固體廢物排放量(3)工業固體廢物排放量：《中國統計年鑒》中2008-2010年該指標名稱為工業固體廢物排放量，2011-2017年該指標名稱為一般工業固體廢物傾倒丟棄量，查詢其統計指標解釋，其含義接近一致，因此將其指標進行統一。2018年《中國統計年鑒》中該指標河北、寧夏數據缺失且將其他地區數據加總值為“73.061”，大于年鑒中公布的全國數值總和“73.04”，因此將2017年河北該指標數據值默認為“0”。作為非期望產出指標，采用熵值法構建海洋生態環境損耗綜合指標。同時，本文借鑒已有的研究思路，將非期望產出作為投入方式進行處理。[19][21]

綜上所述，本文選取的投入指標為沿海地區涉海就業人員數量(X1)、海洋生態環境污染治理投資額(X2)、沿海地區能源消耗總量(X3)、海洋生態環境損耗綜合指標(X4)，選取的產出指標為海洋經濟與生態環境價值綜合指標(Y)。

考慮研究數據的可得性及完備性，本文以我國沿海11省(市、區)為研究對象，通過獲取其2008—2017年投入產出指標數據，從而實現對我國沿海地區海洋生態環境效率測算研究。數據來源于《中國統計年鑒》《中國海洋統計年鑒》《中國海洋經濟統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國能源統計年鑒》。

三、我國海洋生態環境效率時空演化與差異分析

本文基于DEA-CCR模型，在選取指標及確定研究數據來源基礎上，采用DEA-Solver軟件對我國沿海11省(市、區)2008—2017年海洋生態環境效率進行測算，進而分析我國海洋生態環境效率時空演化趨勢及區域差異。

(一)海洋生態環境效率時間演化趨勢

通過測算我國海洋生態環境效率，得到的效率值如表1所示。

表1 2008—2017年我國沿海11省(市、區)海洋生態環境效率值

對我國沿海地區2008—2017年海洋生態環境效率取均值，刻畫海洋生態環境效率的時間序列變動趨勢，如圖1所示。

圖1 2008—2017年我國沿海11省(市、區)海洋生態環境效率變動趨勢

由表1和圖1可知，在研究期內(2008—2017年)，我國海洋生態環境效率不高，平均效率值區間位于0.5-0.7，且整體呈現波動趨勢。該波動趨勢主要分為四個階段：2008—2009年呈明顯下降趨勢、2009—2012年呈逐漸上升趨勢、2012—2016年整體呈現波動下降趨勢、2016—2017年呈明顯上升趨勢。

究其原因，2008年全球發生系統性金融危機，海洋產業經濟發展受到影響，尤其是對于海洋航運、海洋交通運輸等產業而言，運價低迷、運輸量減少等因素導致其經營發展受限，可能在海洋環境保護方面的資金投入會相應減少，這在一定程度上加大了海洋環境污染的風險，從而導致海洋生態環境效率下降。2009—2012年是我國從“十一五”向“十二五”轉型時期，2009年國家出臺了《中華人民共和國海島保護法》，明確提出了“保護海島及其周邊海域生態系統，合理開發利用海島自然資源，維護國家海洋權益，促進經濟社會可持續發展”。2011年，“十二五”規劃中提出：“堅持陸海統籌，制定和實施海洋發展戰略，提高海洋開發、控制、綜合管理能力。”尤其是在“十二五”初期海洋發展與管理成效更為顯著，2011—2012年的海洋生態環境效率穩步提升。國家對于海洋保護和海洋發展的重視，對引領海洋生態保護、優化海洋產業結構、提升海洋產業創新能力、提高海洋經濟效益等具有重要的指導與推進作用，因此在“十一五”向“十二五”轉型期間，我國海洋生態環境效率呈現逐漸上升趨勢。此外，雖然國家對海洋生態環境保護高度重視，然而以追求海洋經濟產值為目標、“先污染后治理”的傳統粗放式海洋經濟生產活動依然存在。同時，《2013年中國海洋環境狀況公報》中顯示“陸源排污壓力依然巨大，近岸局部海域污染嚴重，海洋生境退化、環境災害多發等問題依然突出”。海洋粗放式經濟發展路徑與海洋生態環境保護壓力共存，這在一定程度上是導致2012—2016年海洋生態環境效率整體呈現波動下降趨勢的重要原因。“十三五”以來，國家深入推進海洋生態保護建設。2016年，國務院印發了《“十三五”生態環境保護規劃》，提出了優化海洋資源開發格局、實施海洋安全保障等重點研發計劃，助推海洋生態環境保護與綜合治理，使2016—2017年的海洋生態環境效率明顯提升。

(二)海洋生態環境效率空間演化趨勢

基于2008—2017年我國沿海11省(市、區)海洋生態環境效率值，參考前人相關研究成果，將海洋生態環境效率劃分為四個等級，即0<θ≤0.4為低效率、0.4<θ≤0.6為中低效率、0.6<θ≤0.8為中高效率、0.8<θ≤1為高效率。同時，以2008年為起點、3年為變動區間，采用ArcGIS軟件繪制沿海地區海洋生態環境效率空間分布圖，從而揭示我國沿海地區海洋生態環境效率空間演化特征，如圖2所示。

圖2 2008—2017年我國沿海11省(市、區)海洋生態環境效率空間分布

由圖2可知，2008年研究初期，山東、上海、廣東、海南的海洋生態環境效率為高效率值地區，空間格局重心呈現“南、北、中相對均衡”的趨勢。2011年是“十二五”規劃開局之年，海洋生態環境效率空間格局重心初呈“南移”跡象，由北部重心山東向江蘇移動。到2014年，空間重心格局發生變化，呈現“南北強、中部弱”的演化趨勢。2017年研究末期，海洋生態環境效率空間格局重心明顯轉移，再次呈現“南移”趨勢，且南部重心居多。其中，江蘇由中高效率地區上升至高效率地區、福建由中低效率地區上升至高效率地區。同時，在此期間，海洋生態環境效率值為1的地區占比也由2014年的3個增至2017年的5個，占比增幅為18.3%。綜上，研究期內沿海11省(市、區)海洋生態環境效率空間重心格局整體呈現“南移”演化趨勢，由2008年的“南、北、中相對均衡”演化為2017年的“南移且以南部重心居多”的空間格局。由此可見，南方地區尤其是東南沿海地區在開發海洋資源、發展海洋經濟的同時，能夠更加注重對海洋生態環境的保護與治理，這對于促進海洋生態環境效率的提升具有積極的正向效應。反之，環渤海地區由于傳統重化企業集聚，導致陸源污染物排放量高，海洋生態環境保護與治理承壓，這在一定程度上是造成該地區海洋生態環境效率下降的重要原因。

(三)海洋生態環境效率區域差異分析

上文剖析了我國沿海海洋生態環境效率的時空演化特征，為進一步探究海洋生態環境效率區域之間的差異，在參考趙林研究思路基礎上，[3]對海洋生態環境效率進行數據分類，具體可分為上升型、下降型、平穩型、波動型，如圖3所示。

圖3以時間、區域、效率為主線，厘清海洋生態環境效率區域差異的四種類型：(1)上升型。海洋生態環境效率為上升型的地區是山東和福建兩省，其中福建的效率值上升幅度更為明顯。福建處于東南沿海地區，依托豐富的海洋資源和良好的海洋經濟基礎，在培育海洋新興產業、推進海峽藍色經濟試驗區建設等方面取得一定的成效，形成了海洋經濟開發的新格局，因此其海洋生態環境效率增幅明顯。山東地處環渤海地區，區位優勢明顯，海洋科研實力雄厚，為海洋經濟發展與生態環境保護提供了重要保障。2011年，國務院批復《山東半島藍色經濟區發展規劃》，國家層面的重視與支持，對于山東加強海洋生態建設具有戰略指導性作用。自然條件優勢、科技優勢及政策支持等為山東海洋生態環境保護提供了重要支撐。(2)下降型。基于產業結構視角，河北以鋼鐵、建材、化工等產業為主、遼寧重工業也較為發達，工業廢水、固體廢物等污染物排放是導致其海洋生態環境效率下降的重要原因。天津、上海在政策、區位及經濟發展基礎方面優勢明顯，天津濱海新區建設推進了填海工程、近海養殖等海洋工程項目的發展，上海自貿區建設為船運業也帶來了良好的發展機遇，這對帶動當地海洋產業經濟發展具有重要作用。然而，在發展海洋經濟的同時，也帶來了陸源污染排放量增加、廢氣油污及化學污染等問題，導致近海海域生態環境壓力日益顯現，因此其海洋生態環境效率整體呈現下降趨勢。(3)穩定型。廣東、海南在研究期內，其海洋生態環境效率一直穩定在高效率水平，且數值均為1。廣東海水淡化、海洋生物等海洋新興產業發達，海洋科技創新能力較強，海洋經濟發展基礎牢固。同時，注重科學利用海洋資源，如推進集約用海，對于優化海洋產業發展布局、促進海洋生態環境的可持續發展具有積極推動作用。海南具有港口、濱海旅游等海洋資源優勢，在發展海洋經濟的同時，重視科學開發海洋資源，加強海洋生態系統保護，如實施海島保護、建設海洋自然保護區建設等舉措，這對于提升海洋生態環境效率具有積極的推動作用。(4)波動型。江蘇、浙江區位優勢獨特，海洋資源豐富。依托資源優勢，江蘇海洋可再生能源利用業、海洋工程裝備制造業等新興產業迅速發展，浙江推進的海洋經濟發展示范區、舟山群島新區建設，也對于促進其海洋經濟的發展起到了重要作用。同時，隨著江蘇、浙江海洋產業結構優化、海洋生態環境保護等措施的實施，有助于其海洋經濟發展與生態環境效率的提升。然而，由于海洋工程、海水養殖等項目也對海洋生態環境造成了污染損害，如海底施工打樁、污染物排放等，這在很大程度上引起海洋生態環境效率的波動異常。廣西位于環北部灣區域，海洋資源豐富，具備良好的海洋生態環境基礎，但由于北部灣海域三面環陸，是“半封閉式”海灣，海水循環速度慢，導致其臨海工業、海洋工程項目等排放的陸源污染物不易消解，其海洋生態環境系統總體相對較弱，因此，廣西海洋生態環境效率長期保持在低值水平且存在波動情況。

四、我國海洋生態環境效率影響因素分析

為進一步探究我國沿海地區11省(市、區)海洋生態環境效率的影響因素，通過構建Tobit回歸模型，對海洋生態環境效率進行回歸分析。因變量為研究測算得到的海洋生態環境效率值(EV)，借鑒孫鵬、蓋美、丁黎黎等研究成果，[19][27][28]，選取自變量為：(1)海洋產業結構(MI)，選用沿海地區海洋生產總值第三產業占比表征；(2)海洋科技投入(TI)，選用沿海地區海洋科研機構從事科技活動人員數量表征；(3)港口活躍度(PA)，選用沿海港口貨物吞吐量表征；(4)地區經濟發展水平(ED)，選用人均地區生產總值表征；(5)陸域工業規模(IS)，選用沿海地區規模以上工業企業單位數表征。研究數據來源于《中國統計年鑒》《中國海洋統計年鑒》《中國海洋經濟統計年鑒》。

結合研究測算得到的效率值及選取的影響因素，基于Tobit模型，建立回歸方程如下：

EVit=C+β1MI+β2TI+β3PA+β4ED+β5IS+μit

(3)

式中，EVit代表研究其內海洋生態環境效率值，C為截距項，i代表第i個省(市、區)(i=1,2,3,...,11)，t代表研究期(t=1,2,3,...,10)，β1,β2,...,β5表示回歸系數，μit表示殘差。

為保證數據的平穩性，將解釋變量TI、PA、ED、IS取對數，采用EVIEWS軟件對海洋生態環境效率影響因素進行Tobit回歸分析，結果如表2所示。

表2 海洋生態環境效率影響因素回歸分析結果

回歸結果表明：(1)海洋產業結構對海洋生態環境效率存在顯著正向影響。相對于海洋第一、第二產業而言，海洋第三產業對海洋資源的依存度相對較低，具有“低投入、高產出”的特性，海洋產業結構每提高1個單位，海洋生態環境效率提升161.55%，這意味著，海洋第三產業比例的提高能夠顯著提升海洋生態環境效率水平。(2)海洋科技投入對海洋生態環境效率具有顯著正向促進作用。海洋科技人才是建設海洋強國的生力軍，加大科技人才投入，提升海洋科技研發水平，強化海洋科技創新，有助于推進海洋經濟集約式發展，從而有效提升海洋生態環境效率。(3)港口活躍度對海洋生態環境效率具有負向影響，但影響效應不顯著。港口貨物吞吐量的提升對于促進海洋經濟增長具有重要影響作用，然而沿海港口在建設與經營過程中，存在大氣污染、水污染等諸多問題，對海洋生態環境產生了不利的影響，因此推進綠色港口建設，可以有效提高港口經營效益，保護海洋生態環境。(4)地區經濟發展水平對海洋生態環境效率產生負向影響。人均生產總值與海洋生態環境效率可能存在庫茲涅茨曲線關系，換言之，隨著人均收入水平的提升，海洋生態環境效率可能經歷先下降后上升的“正U型”演變趨勢。[15]由此可見，目前我國沿海地區人均收入水平與海洋生態環境效率的聯動關系尚未達到庫茲涅茨曲線的拐點，也在一定程度上反映了以單純追求經濟效益為目標的粗放型海洋經濟發展模式依舊存在，因此需要轉變海洋經濟發展模式，推進集約型海洋生產活動，從而有效提升海洋生態環境水平。(5)陸域工業規模對海洋生態環境效率產生負向影響關系，但影響程度不明顯。沿海地區工業廢水、固體廢物的排放會對海洋生態環境產生損害，但隨著國家對海洋生態環境保護的重視，沿海工業對“節能減排”“綠色發展”等理念的貫徹落實，在很大程度上減輕了對海洋生態環境的損害，這也印證了陸域工業規模雖對海洋生態環境產生負向影響，但影響效應并不顯著。

五、結論與建議

本文采用DEA模型測算了2008—2017年我國沿海11省(市、區)海洋生態環境效率，從時間和空間視角出發對其演化趨勢進行分析，并探析了區域間海洋生態環境效率存在的差異，最后結合Tobit模型對海洋生態環境效率影響因素進行剖析。

研究主要結論如下：(1)基于時間序列演化視角，我國海洋生態環境整體效率不高，且呈現波動演化趨勢。其演化趨勢分為四個階段：2008—2009年明顯下降、2009—2012年逐漸上升、2012—2016年整體波動下降、2016—2017年明顯上升。(2)基于空間演化視角，我國海洋生態環境效率空間格局隨時間變動呈現重心轉移的演化趨勢。其中，2008年空間格局重心呈現“南、北、中相對均衡”的趨勢；2011年空間格局重心初呈“南移”跡象；2014年空間格局重心變動并呈現“南北強、中部弱”的演化趨勢；2017年空間格局重心再次“南移”并呈現“南北強、中部弱”的演化趨勢。(3)基于區間差異視角，海洋生態環境效率區域間差異明顯，表現為四種類型：上升型、下降型、平穩型、波動型。具體而言，我國海洋生態環境效率為上升型的有山東、福建，天津、河北、遼寧、上海為下降型，廣東、海南為穩定型，江蘇、浙江、廣西為波動型。(4)基于影響因素視角，海洋產業結構、海洋科技投入對海洋生態環境效率存在正向顯著影響效應；地區經濟發展水平對海洋生態環境效率存在負向影響，地區人均收入水平與海洋生態環境效率的聯動關系尚未達到庫茲涅茨曲線的拐點；港口活躍度、陸域工業規模對海洋生態環境效率具有負向影響，但影響效應并不顯著。

結合上述研究結論，提出如下建議：(1)我國沿海省(市、區)海洋生態環境效率整體存在較大的改進空間，沿海部分省(市、區)可以根據自身實際情況，借鑒山東、福建等在海洋生態環境保護方面的成功經驗，進一步提升海洋生態環境效率。沿海省(市、區)之間可以加強在海洋科技開發、海洋生態經濟發展、海洋生態環境保護等方面的交流，推進區域間海洋經濟發展的合作創新，實現優勢互補，從而進一步有效提高我國沿海地區的海洋生態環境效率。(2)持續推進海洋產業結構的優化升級，積極培育海洋新興產業，打造海洋經濟發展新的增長點。同時，優化我國海洋產業發展布局，依托海洋科技創新，圍繞海洋生態環境保護，在合理開發及有效利用海洋資源的前提下，適度提高海洋旅游業、港口物流業等海洋第三產業發展比重，從而進一步助推我國海洋經濟高質量發展。(3)強化海洋科技人才力量支撐，為我國海洋科技發展提供智力、資本保障。一方面，加強海洋科技高層次人才的引進，以海洋科技創新驅動為引領，持續提高海洋科技自主創新與研發能力，為我國海洋科技發展提供有力支撐。另一方面，優化海洋科技高層次人才培育路徑，尤其是對于海洋科技復合型人才而言，可以進一步加強其培育力度。同時，在海洋科技高層次人才引進與培育的基礎上，以“產學研”融合模式為導向，進一步提升海洋科研成果轉化水平，從而助力我國海洋強國戰略的實施。(4)轉變海洋經濟增長方式，推進我國海洋生態環境可持續發展。以海洋科技創新為支撐，提高海洋生態環境資源的整合與開發水平。同時，以節能減排、節能環保等為著力點，以降低海洋生態環境損耗為目標，進一步推動海洋循環經濟與生態經濟的發展，從而有效促進我國海洋經濟增長模式由粗放型向集約型轉變。此外，在開發海洋資源及發展海洋經濟的同時，注重對海洋生態環境資源的保護，有效平衡海洋經濟發展與海洋生態環境保護之間的聯動關系，從而進一步促進我國沿海地區海洋生態環境的可持續發展。