中國休閑漁業的空間溢出效應及影響因素研究

楊 威，蔡禮彬，林明裕

（1.山東大學 管理學院，山東 濟南 250100；2.中國海洋大學 管理學院，山東 青島 266100；3.國家海洋局 北海海洋環境監測中心站，廣西 北海 536000）

休閑漁業是將漁業資源、休閑娛樂、生態環境有機結合，實現一、二、三產業融合的一種新型產業形態。2019 年，我國休閑漁業產值達到963.68 億元，同比增長12.34%，占漁業經濟總產值的3.57%，占漁業三產產值的12.45%［1］。

圍繞休閑漁業的研究，國內外取得了豐碩的成果。國外研究起步較早，主要從休閑漁業產業的政策與管理、漁業資源開發利用、休閑漁業發展與生態環境的相互關系、休閑漁業發展影響因素等開展研究［2－7］，而國內學者研究主要關注經營開發模式、產業發展影響因素等［8，9］。如，平瑛從供給側視角探討了休閑漁業發展的影響因素［10］；劉廣東、蔣佳佳從政府等4 個維度總結了休閑漁業經營的影響因素［11］；張廣海、盧飛、徐翠蓉采用面板向量自回歸方法對科技創新與休閑漁業經濟互動關系進行了研究［12］；蔡禮彬、楊威運用計量模型分析了沿海區域休閑漁業與漁業經濟的互動關系，發現其具有良好的促進作用［13］；趙金金從構建耦合度模型的角度分析了國內休閑漁業發展與旅游經濟增長的互動與耦合關系，結果表明11 個沿海省份長期耦合關系明顯［14］；盧飛、宮紅平基于地理學視角對國內休閑漁業區域發展特征進行了識別與分析［15］。通過文獻回顧，可以總結休閑漁業研究的發展脈絡，即從早期的定性分析逐漸轉向定量研究，視角更加細化，研究方法更為深入。在研究視角和方法上，或是運用計量方法針對休閑漁業發展影響的某些變量進行統計檢驗，或是通過地理學視角分析區域特征，而將計量經濟學方法和地理空間視角二者結合的研究較為缺乏，鮮有基于空間溢出效應的角度探究休閑漁業發展的空間關聯性及其影響因素。

根據地理學第一定律，在地理空間中，所有的物體都是相互關聯的，相近的物體之間的關聯性會更高［16］。空間計量經濟學將空間經濟學和計量經濟學相結合，引入空間效應來研究經濟現象中的空間關聯，這種關聯表現為一種溢出效應，被用于特指某一活動的外部性影響［17］，分為正向溢出效應和負向溢出效應。研究經濟體或經濟行為的溢出效應，對研究經濟行為之間的關系，挖掘產業發展潛力和可持續發展具有重要意義［18］。空間計量模型伴隨著空間計量經濟學理論和方法的不斷完善和發展，受到了國內外研究人員的廣泛重視，并逐漸應用于經濟地理學、區域經濟學、環境與資源經濟學等研究領域［19－24］。在考慮空間溢出性的條件下，我國沿海地區休閑漁業發展的空間相關性如何？哪些主要因素將會影響著休閑漁業的進一步發展？本文著重把空間因素納入研究框架，以2004——2019 年我國休閑漁業相關數據為基礎，對沿海11 個省份休閑漁業發展展開了空間計量分析。通過對上述問題的實證分析，以期對促進我國沿海區域休閑漁業統籌協同發展，實現漁業資源合理利用，推進海洋生態環境保護和制定海洋生態文明建設發展政策提供參考。

1 研究思路和模型介紹

1.1 空間自相關檢驗模型

休閑漁業發展狀況一方面存在著區域自身的空間差異性，另一方面由于存在空間效應的影響，其發展狀況在地理空間上也會相互影響。空間效應分為空間差異性和空間關聯性。空間異質性在休閑漁業發展中表現為經濟數據在地理空間缺乏均質性；空間相關性是指不同位置上的觀測值在空間上的分布呈現出某種非隨機性，從而使不同地區存在著復雜的聯系。休閑漁業發展中存在的空間相關性主要表現為相鄰區域間的休閑漁業要素相互之間具有影響，在區域間表現出區域的同質性。檢驗空間是否存在相關性或異質性一般通過測算全局莫蘭指數和局部莫蘭指數來實現。全局Moran′s I計算公式為：

式（1）中，Wij為空間權重矩陣；n 為所研究的區域數目；xi、xj分別為第i、j 區域的具體屬性值。式（2）中，S2為屬性的方差。式（3）表示屬性的均值。

Moran′s I的值域是［－1，1］。Moran′s I ＞0，表示鄰近區域的休閑漁業發展狀況在空間上具有相關性。即休閑漁業發展良好地區周圍也是休閑漁業發展良好的地區，且值越接近1，表明這種空間相關性越強。Moran′s I ＜0，表示休閑漁業發展在空間上存在異質性。即休閑漁業發展存在空間負相關性，且值越接近－1，表明這種異質性越強。Moran′s I ＝0，表示各區域間不存在空間效應，而呈現無規律的隨機分布狀態。

全局莫蘭指數反映了研究區域整體間的空間性，而局部莫蘭指數則可以反映出某局部區域間的空間性。如果在整個區域中，一部分呈現空間異質性，另一部分呈現出空間關聯性，由于全局莫蘭指數反映的是整個區域間的空間關系，所以全局莫蘭指數接近于0，從而整個區域中不存在空間關系。但因為兩部分所表現出的空間效應并不相同，所以局部莫蘭指數不為0。從局部來看，存在空間效應，所以有必要對局部莫蘭指數進行測算。局部莫蘭指數的計算公式為：

式中，Ii為第i空間區域的莫蘭指數，其他變量同公式（2）、（3）。

1.2 空間計量模型

空間計量經濟學建模通常是由OLS 模型開始，即先不考慮空間效應。面板數據的OLS 基準模型設定通常為：

式中，t為時間；i 為觀察樣本；y 被解釋變量；xit為解釋變量；βi為對應于解釋變量xit的影響系數；μit為相互獨立的隨機誤差項。

OLS 回歸后，通過對回歸后的殘差進行拉格朗日乘子檢驗（LM test）和穩健的拉格朗日乘子檢驗（Robust LM test），本文分別檢驗了LM—Error、LM—Lag、Robust LM—Error 和Robust LM—Lag，根據其顯著性來判斷選擇空間滯后模型或空間誤差模型。

空間滯后模型（SLM），主要討論在區域間各個變量的擴散性，即區域j 的研究對象除了受本區域各種要素條件的影響外，還同時受到鄰近區域i 研究對象的影響。空間滯后模型的計算公式為：

式中，ρ為被解釋變量的空間滯后項的系數，也是空間效應的溢出值；wij為空間權重矩陣的元素。

空間誤差模型（SEM），主要考察鄰近地區關于因變量的誤差沖擊對本地區觀測對象的影響。除了鄰近區域研究對象的相互影響之外，有時區域間的其他要素也會相互影響，即要素之間也存在空間相關性。空間誤差模型的計算公式為：

式中，λit為被解釋變量的空間誤差項的參數，也稱為空間自相關系數；ε為隨機誤差。

2 變量選取與數據來源

2.1 變量選取

本文選取我國沿海11 個省份休閑漁業發展水平為因變量。由于除了空間溢出效應之外還存在著許多影響休閑漁業發展的因素，加上相關文獻的查閱梳理，并結合數據的可得性，本文最終選取以下變量作為影響休閑漁業發展的解釋變量：①交通便利性。交通便利性可提高休閑漁業目的地的可達性，良好的交通條件還使休閑漁業納入客源地的環城游憩帶，對旅游者參與休閑漁業起到促進的作用［10］。②技術培訓。休閑漁業活動的開展需要一定從業人員具備一定的技術基礎，不僅包含著傳統的漁業生產與養殖，還要有一定的服務技能和其他技術的支持。因此，技術培訓能促進我國休閑漁業發展［11，12］。③勞動力投入。漁業從業人員在淡季或者漁業活動休歇時期可以從事休閑漁業活動，而休閑漁業從業人員也大多來自漁業從業人員群體。換言之，勞動力要素能在很大程度推動休閑漁業活動的開展［8］。④旅游者生活水平。休閑漁業是區域經濟社會發展到一定階段的產物，如客源地旅游者達到一定的收入水平，會推動他們更積極地參與休閑娛樂活動［10］。⑤旅游發展。良好的旅游發展水平將給當地休閑漁業活動的開展起到支撐作用，不僅如此，其他旅游資源能與休閑漁業共同發揮作用，吸引旅游者到訪。當地旅游發展能給休閑漁業產業的發展起到“搭便車”的效應［9，13］。

相關理論指標和對應的實際指標具體表示如下：①休閑漁業發展水平：當年價格計算的我國沿海11個省份休閑漁業產值；②交通便利性：我國沿海11個省份的公路里程數；③技術培訓：我國沿海11個省份水產技術（漁民技術）培訓次數；④勞動力投入：我國沿海11 個省份漁業從業人員數量；⑤旅游者生活水平：我國沿海11 個省份人均GDP；⑥旅游發展水平：當年價格計算的我國沿海11 個省份旅游業總收入。

綜上所述，本文構建了我國休閑漁業發展的影響因素模型（圖1）。

圖1 我國休閑漁業發展的影響因素模型

2.2 數據來源

本文以我國沿海11 個省份為空間單元，所采用的原始數據來源于《中國漁業統計年鑒》（2005—2020）、中國沿海各省份統計局統計數據和《中國交通運輸統計年鑒》（2005—2020），個別缺失值采用插值法處理。為了減小數據波動，保證數據的平穩性，本文在實際回歸時對數據均采用取對數處理。

3 結果測算及分析

3.1 影響因素空間相關性分析

空間計量模型的一大關鍵問題是設置合適的空間權重矩陣。空間權重矩陣是區域間存在空間效應的重要體現，通常采用的權重矩陣有地理鄰接矩陣、反距離矩陣、經濟空間矩陣等。雖然鄰接矩陣最早被國外文獻所使用，并在國內被廣泛應用，可以說空間相關性研究是以地理鄰接矩陣或反距離矩陣開始的，但是除了地理因素外，經濟因素也可以納入權重矩陣中，經濟水平相似的空間單元能夠更好地吸收與利用經濟資源，從而趨近規模收益遞增狀態［25］。由于各沿海省份的經濟發展水平存在一定的差異性，用地理鄰接矩陣和反距離權重矩陣不能更好地體現研究對象的空間效應，因此本文通過構建經濟權重矩陣來進行后續研究。選取空間單元中能夠產生空間效應的某項指標，并以該指標之差絕對值的倒數來構建空間權重矩陣，計算公式為：

式中，xi、xj分別表示第i、j 空間單元的經濟變量，包括人力資本、外商投資額、人均GDP或GDP總量等［26］，本文采用的經濟變量為我國沿海地區各省份的人均GDP。

本文使用Stata15.0 軟件測算了我國沿海省份休閑漁業產值的莫蘭指數，結果見表1。

表1 2004—2019年我國休閑漁業發展全局莫蘭指數

由表1 可知，全局莫蘭指數均為正值，除2004年、2005 年、2007 年和2019 年外，其他年份莫蘭指數均較顯著。總體上分析，莫蘭指數不顯著的年份主要分布在我國的“十五”和“十一五”時期，由于此時國內休閑漁業仍處于探索時期，休閑漁業經濟體和經營企業規模較小，且主要依據各區域的自然資源基礎分散分布，加上早年基礎設施建設等薄弱不足，各省域之間各要素流動較少，區域協調發展不明顯，因此各省域休閑漁業空間關聯度較低。

從莫蘭指數變化趨勢折線圖（圖2）可見，2004—2007 年我國休閑漁業發展莫蘭指數呈現不穩定的變化趨勢，2007—2013 年呈現明顯上升趨勢，2013—2019 年呈現下降趨勢。總體而言，休閑漁業的發展在我國沿海省份表現出顯著的空間正相關，為保證計量結果的準確性，需要進一步運用空間計量模型開展后續的計量研究。

圖2 2004—2019 年我國休閑漁業發展莫蘭指數變化趨勢

由全局莫蘭指數可知，除2004 年、2005 年、2007年和2009 年外，其他年份我國各省域休閑漁業發展總體上呈正向空間相關性。2004—2019 年，我國沿海休閑漁業莫蘭指數存在一種波動變化，總體上呈先升后降的“M”字形變化趨勢，表明我國沿海地工休閑漁業發展水平近似的省份在空間上的集聚程度存在著不穩定性。研究期內全局莫蘭指數下降的拐點在2007 年，2007—2009 年上升明顯，2009 年后趨于穩定，2013 年達到峰值，轉而呈現下降的趨勢。

局部莫蘭指數通常是以莫蘭散點圖的形式呈現。莫蘭散點圖可進一步揭示各個省域之間的局部空間差異性，分為“高—高”、“高—低”、“低—高”、“低—低”4 個象限，其中“高—高”、“低—低”象限表明存在空間正相關，“高—低”、“低—高”象限表明存在空間負相關。本文選取具有代表性的2014 年莫蘭指數（Moran′s I ＝0.153，P ＜0.05）為示例，具體內容見圖3。從圖3 可見，我國沿海地區大部分省域分布在一、三象限，即“高—高”、“低—低”型區域，說明我國沿海省份休閑漁業發展存在顯著的空間正相關。從具體省域來看，天津市、河北省、廣西壯族自治區、海南省處于“低—低”型區域，空間上這些省份彼此集聚，形成消極影響，表現為在空間上天津與河北兩省域間休閑漁業產值呈低—低相關，廣西與海南兩省域間休閑漁業產值呈低—低相關；浙江省、江蘇省、遼寧省、山東省、廣東省均處于“高—高”型區域，空間中這些省份彼此集聚，產生積極影響，即休閑漁業產值高的地區相互集聚；福建省、上海市與其他省份在空間中未表現出相關性。

圖3 2014 年我國沿海休閑漁業發展Moran′s I散點圖

本文采取LISA 分析在Moran 散點圖的基礎上深化研究空間分析的結果，它的值是衡量空間單元屬性和周圍單元的正相關及相近或負相關及相異程度的指標。本文采用空間分析軟件GeoDa計算相關數據，得到我國沿海地區休閑漁業2014 年LISA 集聚結果（圖4）。

圖4 2014 年我國沿海休閑漁業發展LISA集聚圖

3.2 影響因素空間計量估計與結果分析

經上述分析發現，我國沿海省份休閑漁業發展存在著空間相關性。休閑漁業發展的空間相關性及影響因素是如何發生相互作用的，還需要通過具體的計量模型來開展進一步的研究。根據前文空間計量模型的分析，以本文解釋變量與被解釋變量所構建的OLS模型、空間滯后模型和空間誤差模型如下所示。

普通面板模型：

3.3 影響因素空間計量模型選擇

在上述研究的基礎上，本文先使用Matlab2105b軟件計算了不考慮空間項的普通OLS 回歸，具體結果見表2。從表2 中的OLS 回歸結果可以看出，交通條件（lnj）、人均GDP（lng）、漁業勞動力投入（lnl）均對休閑漁業存在著顯著的正向影響，而勞動力培訓次數（lnp）和旅游發展水平（lnly）對休閑漁業發展影響不顯著。然而，如果存在空間效應，OLS 結果是有偏差的，為此應考慮空間因素。為了確定應采用何種空間計量模型，本文首先進行了拉格朗日乘子（LM）檢驗和穩健的拉格朗日乘子檢驗（Robust LM），然后進行了豪斯曼（Hausman）檢驗。表2 中的LM—Error和LM—Lag均通過了顯著性檢驗，Robust LM—Lag未通過顯著性檢驗，Robust LM—Error 通過顯著性檢驗，故根據前文的探討，本文選擇空間誤差模型進行最后的計量分析。Hausman 檢驗的結果表明，Hausman數值為正且通過顯著性檢驗，因此應拒絕隨機效應的原假設［27］。綜上，本文選用SEM固定效應模型。

表2 我國休閑漁業空間溢出的面板計量結果

3.4 影響因素空間計量結果分析

為驗證變量之間是否存在多重共線性，使用Stata軟件進行方差膨脹因子（VIF）檢驗，結果見表3。

表3 多重共線性檢驗

由表3 可知，每個變量的方差膨脹因子值均在10以內，故可以說明各個變量之間不存在多重共線性。從表2 可見，未考慮空間影響的OLS 回歸，其R2為0.73，Log－likelihood 值為－ 256.19，而考慮了空間影響的空間誤差固定效應模型的R2為0.73，Log－likelihood 值為－ 239.80。從Log－likelihood 值來看，考慮空間影響的空間計量方式要略優于普通OLS回歸。從參數的顯著性來看，空間誤差固定效應模型中，旅游發展水平（lnly）和漁業從業人員的技術培訓次數（lnp）均未通過顯著性檢驗，說明旅游發展水平和漁業從業人員技術培訓次數對休閑漁業發展的影響作用并不顯著，造成這兩項指標不顯著的可能原因是：①休閑漁業作為漁業生產和旅游業交叉的新興產業形態，從理論上來說會伴隨著旅游業的興盛而發展，但從實際而言休閑漁業作為交叉產業容易受到忽略，當地旅游業的基礎設施、軟硬件環境、資金和專業人才支持等要素向休閑漁業傾斜的力度較小，進而導致休閑漁業產業發展在一定程度上趨于邊緣化，與旅游業發展水平并不完全同步。②雖然各省份都有開展漁業從業人員的技術培訓，但是漁業技術培訓主要內容仍是傳統的漁業捕撈、養殖和生產技能培訓，與休閑漁業有關的無論是操作技能、經營管理，還是旅游服務鮮有涉及，導致漁業從業人員的技術培訓次數對休閑漁業的發展并不存在顯著的影響關系。交通便利性系數為0.69，且通過1%的顯著性檢驗，說明交通便利性對休閑漁業的發展存在顯著的正向影響。即，在其他條件不變的情況下，交通便利性每增長1%，休閑漁業產值將隨之增長0.69%。借由交通基礎設施建設改善旅游目的地的交通便利性和可達性，可讓更多的旅游者易于抵達目的地開展休閑漁業活動，從而促進休閑漁業發展。旅游者生活水平（lng）系數為1.14，且通過1%的顯著性檢驗，說明旅游者生活水平對休閑漁業的發展存在顯著的正向影響。即，在其他條件不變的情況下，人均GDP每增長1%，休閑漁業產值將隨之增長1.14%。一個地區人均GDP 水平越高，該地區的休閑漁業產值也越高。旅游學界有普遍的共識，當地區的人均GDP水平在8000 美元以上時，人們會產生新的需求，休閑愿望將被極大地調動，休閑旅游活動將大幅增加。我國沿海省份大多屬于經濟較發達地區，大部分省份的人均GDP 水平已超過8000 美元，且隨著我國經濟的持續中高速發展，人均可支配收入的增加，旅游者參與休閑漁業活動會增多；勞動力投入（lnl）的系數為0.65 且通過1%的顯著性檢驗，說明目前勞動力投入對休閑漁業的發展存在積極影響。即，在其他條件不變的情況下，勞動力投入每增長1%，休閑漁業產值將隨之增長0.65%。休閑漁業是一項專業性較強的旅游休閑活動，如趕海活動，依賴從業人員對于專業技能的熟練和掌握以及足夠的身體素質，對于其他勞動力從事休閑漁業存在一定的門檻。加上休閑漁業存在淡旺季明顯的特點，旺季時其他勞動力很難通過進入該行業，去立刻補足旺盛的市場需求。因此，勞動力投入尤其是具有專業技能的從業人員的投入對于開展休閑漁業起到基礎支撐和顯著的促進作用。再者，本文結果里空間誤差模型的空間誤差項為0.50，且通過1%的顯著性水平，證明各個地區休閑漁業產業發展并非獨立進行，休閑漁業發展存在顯著的空間溢出效應，且這種溢出效應是由隨機擾動項的空間相關引起的。某一地區休閑漁業發展水平不僅與該地區的要素水平有關，還會受到臨近地區休閑漁業發展水平的影響。

為驗證研究結果的穩健性，本文采用地理鄰接矩陣進行空間效應檢驗的結果也列示于表2 中。由表2 可知，無論采取經濟權重矩陣或是地理鄰接矩陣，休閑漁業發展的空間溢出效應均在1%水平上顯著為正，由此也可以再次證明我國沿海11 個省份休閑漁業發展的空間溢出效應顯著存在。

4 結論與政策建議

本文通過構建經濟權重矩陣并運用空間計量方法，基于2004—2019 年的我國休閑漁業相關面板數據，探究了沿海11 個省份休閑漁業的空間溢出效應，得出以下結論：①通過全局莫蘭指數分析，除2004 年、2005 年、2007 年和2019 年外，其他大多數年份莫蘭指數較顯著，表明我國沿海11 個省份的休閑漁業發展水平在地理上存在顯著的空間正向關性。②2004—2019 年，我國沿海休閑漁業莫蘭指數存在先升后降的“M”字形變化趨勢。③分別在基于經濟權重矩陣和鄰接權重的基礎上計量休閑漁業發展的空間溢出效應，兩種結果均表明我國沿海各省份的休閑漁業發展存在顯著的空間溢出效應，且這種溢出體現在誤差項的空間相關性。④就各個影響因素來分析，旅游者生活水平、勞動力投入、交通便利性對休閑漁業的發展均存在顯著的正向影響，而旅游發展水平和漁業從業人員的技術培訓次數均未對休閑漁業表現出顯著影響。

根據研究結論，提出以下政策建議：①科學規劃，加強區域合作。考慮到各地區存在顯著的空間相關性，各個省域在制定休閑漁業發展策略的時候首先應做好本轄區的規劃發展和經營管理，加強與鄰近省域的密切合作，消除地區之間的交流壁壘，加快完善宏觀層面的政策法規體系和體制機制，政策上引導地區之間加快資金流、人才流、游客流、信息流、物流的流動，優化資源配置。其次，向發達國家學習經驗，尤其是休閑漁業政策的制定，如構建休閑漁業與漁業漁村扶貧聯動機制等。第三，規劃投放人工魚礁和建設海洋牧場，充分使自然漁業資源、生態環境與人們參與休閑漁業活動相結合，循環發展、相互促進。②鼓勵經營，健全融資體系。一是各地區應有計劃地推進漁村進行旅游服務功能升級，鼓勵有足夠專業技能的漁業勞動力投入從事休閑漁業，不斷提升漁業勞動力質量和技能。二是健全休閑漁業產業開發的融資體系。鼓勵社會民間資本采取多種形式參與休閑漁業的開發和經營。鼓勵金融機構對信用狀況良好、市場前景較好、資源優勢突出的休閑漁業項目適當放寬擔保抵押條件，并在貸款利率上給予適當的優惠。此項舉措對鼓勵更多的漁業從業人員投入休閑漁業項目的開發、經營將起到一定的保障作用。③改善交通，實現持續發展。在大力開發休閑漁業產業的同時，要繼續完善交通基礎設施建設，提高休閑漁業目的地的交通便利性和可達性，關注漁業生態環境的保護與產業的可持續發展，開展科學調研，借鑒國外的先進經驗，針對性地構建適用于當地的由于休閑漁業活動所引發的環境污染和自然生態破壞的補償機制，避免“涸澤而漁”，實現可持續發展。