科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率

曹 俐，張 晨

(上海海洋大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，上海 201306)

近年來，我國海洋漁業(yè)地位不斷提高，其產(chǎn)量也不斷地增加。2018年，我國海水養(yǎng)殖和海洋捕撈業(yè)總產(chǎn)量高達4 768.03×104t，占全國水產(chǎn)品總產(chǎn)量(6 457.66×104t)74%，全社會漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值相比1998年增長了近16倍[1]，成為推動漁業(yè)經(jīng)濟飛速發(fā)展的引擎。然而，我國海洋漁業(yè)發(fā)展方式仍然粗放，設(shè)施裝備條件較差，海洋漁業(yè)技術(shù)創(chuàng)新能力不強，加之近海捕撈過度，環(huán)境污染加劇，嚴重制約海洋漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展。沿海地區(qū)作為中國漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的引擎，其生態(tài)環(huán)境保護和經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，未來如果不改變傳統(tǒng)的養(yǎng)殖和捕撈模式，我國由漁業(yè)大國向漁業(yè)強國的轉(zhuǎn)變將困難重重。2017年，原農(nóng)業(yè)部頒布《全國漁業(yè)發(fā)展第十三個五年規(guī)劃》，強調(diào)漁業(yè)要遵循“創(chuàng)新、協(xié)調(diào)、綠色、開放、共享”的發(fā)展理念[2]；2019年2月，我國政府還為環(huán)境保護劃重點，提出堅持生態(tài)優(yōu)先，實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境保護協(xié)調(diào)發(fā)展[3]；2020年9月，習(xí)總書記在第七十五屆聯(lián)合國大會一般性辯論上表示，中國將提高國家自主貢獻力度，采取更加有力的政策和措施，二氧化碳的碳排放力爭于2030年前達到峰值，努力爭取到2060年前實現(xiàn)“碳中和”，即 “3060雙碳目標(biāo)”。 海洋漁業(yè)響應(yīng)海洋產(chǎn)業(yè)綠色發(fā)展號召，以更小的能源消耗實現(xiàn)更大的經(jīng)濟效益，同時將更多的技術(shù)用于環(huán)境治理，以促進海洋經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。

“全要素生產(chǎn)率”(Total factor productivity)是指為了符合人類需求而使用生態(tài)資源的效率，可以理解為產(chǎn)出與投入的比值。其中，“產(chǎn)出”是指一個企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或一個經(jīng)濟體生產(chǎn)的產(chǎn)品或提供的產(chǎn)品服務(wù)價值，即 GDP；“投入”是指一個企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或經(jīng)濟體消耗的資源能源以及由此造成的環(huán)境負荷[4]。海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率(Marine fishery total factor productivity，MFTFP)是將全要素生產(chǎn)率的概念運用于海洋漁業(yè)，客觀來說是在滿足人類自身需求的基礎(chǔ)上，注重其生產(chǎn)過程中的資源投入及其能源消耗的排放情況，簡而言之是轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的生產(chǎn)模式，倡導(dǎo)“綠色、優(yōu)質(zhì)、節(jié)能”的理念。目前，國內(nèi)外在工業(yè)、農(nóng)業(yè)領(lǐng)域?qū)τ谌厣a(chǎn)率的研究比較多，對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的研究相對較少。海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受技術(shù)進步、科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制等因素影響。其中，技術(shù)進步、科技創(chuàng)新(Technical innovation，TI)是影響企業(yè)、產(chǎn)業(yè)或者區(qū)域全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素，王櫻潔[5]、Moutinho V等[6]選取包括技術(shù)進步在內(nèi)的5個指標(biāo)，即漁業(yè)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放度、能源消耗和技術(shù)進步，探究其對漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，結(jié)果顯示技術(shù)進步和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響最大，能源消耗降低了漁業(yè)全要素生產(chǎn)率。環(huán)境規(guī)制(Environmental regulation，RE)對于全要素生產(chǎn)率的影響效果在時間、強度以及空間方面存在一定的差異性。而技術(shù)進步、環(huán)境規(guī)制與全要素生產(chǎn)率之間也存在相互影響的特征，尤其是環(huán)境規(guī)制與科技創(chuàng)新之間的相互影響更為復(fù)雜。劉陽[7]運用方向距離函數(shù)超效率模型和動態(tài)面板回歸模型檢驗分析了環(huán)境規(guī)制、技術(shù)創(chuàng)新和漁業(yè)全要素生產(chǎn)率各變量之間的關(guān)系，得出環(huán)境政策可以通過企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新來提高漁業(yè)全要素生產(chǎn)率，即“弱”波特假說成立，但環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新的影響是負向的。

縱觀現(xiàn)有文獻，對于海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的驅(qū)動機制或者影響機理的研究尚存在不足，更鮮有在空間視角上探究環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率內(nèi)在的關(guān)系。本文基于面板向量自回歸(Panel vector autoregressive,PVAR)模型，實證分析了環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率三者的關(guān)系，旨在：一是測算以漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值和漁業(yè)碳匯為期望產(chǎn)出指標(biāo)、以漁業(yè)碳排放為非期望產(chǎn)出指標(biāo)的我國沿海地區(qū)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率；二是運用PVAR模型厘清環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，為進一步通過環(huán)境治理機制推進技術(shù)進步、提升沿海地區(qū)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率作政策借鑒。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來源

1.1 PVAR模型

1980年，Sims C A[8]第一次提出向量自回歸(VAR)模型，該模型沒有任何約束條件，采用滯后項分析內(nèi)生變量之間的關(guān)系。但其涉及的估計參數(shù)較多，因而對于小樣本數(shù)據(jù)的測量，精度低且很難達到要求的時間序列長度。為了克服這一缺陷，Holtz-Eakin D 等[9]提出PVAR模型，該模型基于面板數(shù)據(jù)，綜合考慮了個體固定效應(yīng)和時間效應(yīng)，通過單位根檢驗、格蘭因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方式對數(shù)據(jù)進行分析，其模型表達式如(1)所示。

(1)

其中，Yi，t表示三維列向量(MFTFP、RE、TI)，即海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率、環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新，i和t分別表示沿海省份和時間；X0和Xj分別為常數(shù)項和滯后內(nèi)生變量的估計參數(shù)；p為模型的滯后階數(shù)；σi表示截距項，是沿海11省(市)的個體固定效應(yīng)；θi，t代表時間固定效應(yīng)；ε為隨機擾動項。

1.2 熵值法

熵值法[10]是一種用于觀測指標(biāo)離散程度的方法，如果一個指標(biāo)的離散程度越大，表明其對綜合評價的影響就越大。本文運用熵值法對各個指標(biāo)權(quán)重進行計算。計算步驟如下：

1)選取n個省份，m個指標(biāo)，則為第i個省份的第j個指標(biāo)的數(shù)值，原始矩陣Xij(i=1，2……，n；j=1，2，……，m)，即：

(2)

2)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于每個指標(biāo)單位和正負向的不同，無法直接進行計算和比較，因此，需先進行標(biāo)準(zhǔn)化處理，之后再進行權(quán)重計算。當(dāng)指標(biāo)為正向指標(biāo)時，其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

(3)

當(dāng)指標(biāo)為負向指標(biāo)時，其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

(4)

當(dāng)指標(biāo)為適中型指標(biāo)時，其標(biāo)準(zhǔn)化公式為：

(5)

其中，di為確定的標(biāo)準(zhǔn)值。

3)為了消除負值，有些指標(biāo)的值經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化后可能會變小或為負值。為了統(tǒng)一和方便計算，對標(biāo)準(zhǔn)化值進行平移處理，從而消除上述情況。

(6)

其中，H為指標(biāo)平移的幅度，一般取1。

4)利用比重法對數(shù)據(jù)進行無量綱化：

(7)

5)計算第j個指標(biāo)的熵值：

(8)

6)第j個指標(biāo)的差異系數(shù)：

gj=1-ej

(9)

其中，j=1，2，……p。

7)第j個指標(biāo)的權(quán)重：

(10)

其中，j=1，2，……p。

8)綜合得分為標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)與權(quán)重的乘積：

(11)

1.3 超效率DEA-SBM模型

DEA是一種基于投入產(chǎn)出指標(biāo)對相同類型可比較的單位進行有效性分析的一種方法，它主要包括BBC、CCR、SBM及超效率四種。其中，在分析BBC、CCR、SBM這三者的結(jié)果時，如果多個效率決策單元的值同時與1相等，那么就不能分辨這些決策單元效率的高低，而超效率模型能較好地解決上述難題，因此本文選擇使用Andersen P 等[11]在1993年提出的超效率DEA-SBM模型，該模型的核心就是當(dāng)有效決策單元(DMU)的超效率值大于1時，可以對有效DMU進行區(qū)分，因此，當(dāng)DMU效率值大于或等于1時，結(jié)論值越大，表明其效率就越高。相應(yīng)的模型公式如(12)、(13)：

(12)

(13)

本文采用超效率DEA-SBM模型來估算海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率值，在計算過程中，有漁業(yè)投入要素，也有產(chǎn)出要素，其中產(chǎn)出要素中包含好的產(chǎn)出(期望產(chǎn)出)和壞的產(chǎn)出(非期望產(chǎn)出)，期望產(chǎn)出越大，非期望產(chǎn)出越小，表明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率值就越好。故采用非期望產(chǎn)出的超效率DEA-SBM模型來估算沿海各省(市)的海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率。

1.4 指標(biāo)構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源

本文遵循數(shù)據(jù)可行性和科學(xué)性原則，根據(jù)環(huán)境規(guī)制與科技創(chuàng)新概念，結(jié)合李嬌嬌[12]和杜軍等[13]的研究結(jié)果，將環(huán)境規(guī)制的二級指標(biāo)設(shè)置為環(huán)境污染治理投資總額(億元)、排污費征收額(萬元)，將科技創(chuàng)新的二級指標(biāo)設(shè)置為海洋科技專利總發(fā)明數(shù)(件)、海洋科技課題論著數(shù)(篇)、海洋科技類課題成果數(shù)(項)，運用熵值法將二級指標(biāo)綜合合并，計算得出環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新指標(biāo)。

環(huán)境規(guī)制：環(huán)境規(guī)制是以保護環(huán)境為目的的對各種環(huán)境污染行為的規(guī)制，分為命令控制型和市場激勵型，前者主要是以政府干預(yù)的形式實現(xiàn)減排目標(biāo)，這種政府干預(yù)包括事前、事中和事后，其中事中的環(huán)境規(guī)制成本較高、控制者難以度量、效果不好，事后的環(huán)境規(guī)制受收費限制，管理面窄，因此本文選取事前的環(huán)境污染治理投資總額來度量環(huán)境規(guī)制，從源頭控制排放；后者主要包括排污收費或征稅制度、排污權(quán)交易制度等，通過企業(yè)自身生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)變來降低排放，其中排污收費制度在我國實施時間較長，發(fā)展穩(wěn)定且效果好。因此，本文選取排污征收額(污染處罰)作為環(huán)境規(guī)制的另一二級指標(biāo)。

科技創(chuàng)新：科技創(chuàng)新即不同行業(yè)用于科技創(chuàng)新和技術(shù)開發(fā)方面的具體活動，從海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率角度來說，一個行業(yè)科技水平越高，其資源利用率就越高，污染排放率也就越低，進一步提高海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率。而海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高則依靠于海洋漁業(yè)的科研投入，高水平的科研團隊及科技設(shè)備對于海洋經(jīng)濟的發(fā)展有著重要的影響，故選取海洋科技專利總發(fā)明數(shù)(件)、海洋科技課題論著數(shù)(篇)和海洋科技類課題成果數(shù)(項)3個指標(biāo)作為科技創(chuàng)新的二級指標(biāo)。

表1 環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新相關(guān)指標(biāo)選擇

注：以上所有的環(huán)境和科技數(shù)據(jù)均來自于2003—2018年《中國環(huán)境年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》及《中國海洋統(tǒng)計年鑒》。由于2019年個別數(shù)據(jù)存在缺失，因此，本文環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新數(shù)據(jù)僅至2018年。

Notes：All the environmental and technological data above were from “China Environmental Yearbook”，“China Environmental Statistical Yearbook” and “China Marine Statistical Yearbook” from 2003 to 2018.Due to some missing data in 2019，the data of environmental regulation and technological innovation in this paper only went to 2018.

海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率：漁業(yè)總體上可以分為淡水漁業(yè)和海洋漁業(yè)，本文以海洋漁業(yè)為研究對象，研究區(qū)域為我國沿海地區(qū)，所以本文研究的漁業(yè)全要素生產(chǎn)率是海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率。

根據(jù)現(xiàn)代西方經(jīng)濟學(xué)的觀點，勞動力、土地、資本和企業(yè)家能力均為生產(chǎn)要素中的一部分，但企業(yè)家能力(經(jīng)費投入)難以衡量，因此，本文選取海洋漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)(勞動力)、養(yǎng)殖面積和魚苗數(shù)(土地)、機動漁船總功率和水產(chǎn)技術(shù)推廣業(yè)務(wù)經(jīng)費(資本)作為投入指標(biāo)。在產(chǎn)出指標(biāo)方面，以海洋漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值和海洋漁業(yè)碳匯為期望產(chǎn)出指標(biāo)，以海洋漁業(yè)碳排放為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。由于捕撈業(yè)CO2排放占漁業(yè)碳排放總量的 70%以上，養(yǎng)殖業(yè)是海洋的主要碳匯來源，因此本文借鑒邵桂蘭等[14]計算碳排放和碳匯的方法，計算得出所需的期望和非期望產(chǎn)出指標(biāo)。

本文所采用的數(shù)據(jù)均源于《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》(2003—2019)及沿海 11 個省(區(qū))統(tǒng)計年鑒?？紤]到本文海洋漁業(yè)產(chǎn)出指標(biāo)包含價格因素，且易受通貨膨脹的影響，以實際價格計算不能進行縱向比較，故以 2003 年的漁業(yè) GDP 價格指數(shù)為基期，對 2003—2018 年漁業(yè)總產(chǎn)值進行平減，得出每年實際數(shù)。

2 科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的實證研究

本文將沿海11省(市)劃分為黃渤海地區(qū)(遼、京、津、冀、魯)、長三角地區(qū)(滬、蘇、浙)、珠三角地區(qū)(閩、粵、桂)，采用PVAR模型，運用軟件Stata 15.0從單位根檢驗、最優(yōu)滯后階數(shù)、協(xié)整檢驗、GMM估計、格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)及方差分解7個方面對環(huán)境規(guī)制(RE)、科技創(chuàng)新(TI)、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率(MFTFP)進行相關(guān)性分析。

2.1 單位根檢驗

單位根檢驗的目的是為了避免因不平穩(wěn)數(shù)據(jù)產(chǎn)生的偽回歸現(xiàn)象，使用最多的檢驗方法是時間序列單位根檢驗(ADF)和面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(LLC)，但ADF檢驗不適用于面板數(shù)據(jù)，因此，本文選用LLC檢驗方法。若檢驗出來的P值≤0.05，即存在95%的置信度拒絕原假設(shè)，則時間序列趨于穩(wěn)定，表2為LLC檢驗的結(jié)果。

表2 沿海11省(市)及黃渤海、長三角、珠三角地區(qū)面板數(shù)據(jù)單位根檢驗

注：***、**、*分別代表t值在1%、5%和10%置信水平下顯著。變量中字母D表示數(shù)據(jù)的差分，以下同此。

Note：***，**，and*represented that the t value was significant difference at the 1%，5%，and 10% confidence levels，respectively.The letter D in the variable represented the difference of the data，the same as below.

就整個沿海地區(qū)而言，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率、環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新的t值均表現(xiàn)為1%置信水平下拒絕原假設(shè)，說明數(shù)據(jù)穩(wěn)定。反觀P值，除黃渤海地區(qū)DTI、長三角地區(qū)DRE和DTI及珠三角DMFTFP的P值均大于0.05外，其他數(shù)據(jù)均小于等于0.05，說明拒絕原假設(shè)的概率為95%以上，數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)序列。

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)與協(xié)整檢驗

在對整個沿海地區(qū)的面板數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗之后，還需進一步確定構(gòu)建PVAR模型中的滯后期。為了確保結(jié)果客觀準(zhǔn)確，一般在選擇最優(yōu)滯后階數(shù)時多采用貝葉斯信息(BIC)、赤池信息(AIC)、準(zhǔn)似然獨立(QIC)三個準(zhǔn)則進行分析，哪個信息準(zhǔn)則最小，其就是最優(yōu)滯后階數(shù)。由表3可知，除長三角地區(qū)PVAR模型的滯后階數(shù)為2階外，其他地區(qū)PVAR模型滯后階數(shù)均為3階，但無論沿海11省(市)還是黃渤海地區(qū)、長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)，其PVAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1階。

表3 PVAR模型滯后檢驗

根據(jù)最優(yōu)滯后階數(shù)1階的檢驗結(jié)果，通過數(shù)據(jù)進一步分析變量之間是否存在長期均衡關(guān)系，結(jié)果如表4所示。

表4 環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率協(xié)整關(guān)系檢驗

注：Gt、Ga、Pt、Pa四個統(tǒng)計量的原假設(shè)均為不存在協(xié)整關(guān)系。

Note：The null hypothesis of the four statistics of Gt，Ga，Pt and Pa were no cointegration relationship.

表4檢驗結(jié)果顯示，黃渤海、長三角和珠三角地區(qū)各統(tǒng)計變量的P>0.05，拒絕原假設(shè)，表明各變量之間存在協(xié)整關(guān)系，而沿海11省(市)區(qū)反之，P<0.05，未拒絕原假設(shè)，說明變量之間不存在協(xié)整關(guān)系。綜合黃渤海、長三角和珠三角地區(qū)的數(shù)據(jù)來看，環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率之間存在協(xié)整關(guān)系。

2.3 PVAR模型的參數(shù)估計

相比傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學(xué)估計法(如普通最小二乘法)，GMM估計有兩個優(yōu)點：1)它允許隨機誤差項有異方差和序列相關(guān)性；2)準(zhǔn)確的參數(shù)估計量可以在不知道隨機誤差分部信息的情況下被得到，結(jié)果更為客觀。其次，為了避免個體固體效應(yīng)引起的參數(shù)偏差，在模型估計中通常會利用Helmet變換對個體固定效應(yīng)予以消除，以此來提高模型估計的精度，但由于數(shù)據(jù)的局限性，本文不采用Helmet對面板數(shù)據(jù)進行變換，而是對數(shù)據(jù)直接進行參數(shù)估計，估算結(jié)果見表5。

表5 PVAR模型參數(shù)估計結(jié)果

注：Coef.為GMM估計的系數(shù)，***、**、*分別代表在1%、5%、10%置信水平下顯著。

Notes：Coef.was the coefficient estimated by GMM.***，**，*represented significant difference at the confidence level of 1%，5% and 10%，respectively.

由表5可知，當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率作為解釋變量時，除黃渤海地區(qū)外，沿海11省(市)、長三角地區(qū)、珠三角地區(qū)的海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對其自身具有負向作用，且沿海11省(市)和長三角地區(qū)表現(xiàn)最為顯著，即P值均在1%和5%的置信水平下顯著，進一步表明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對其自身具有很強的負向作用；而從環(huán)境規(guī)制角度來說，環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響呈現(xiàn)正負交替影響，說明二者之間具有較強的敏感性且環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響在短時間內(nèi)不易表現(xiàn)出來；從科技創(chuàng)新角度來說，科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率具有正向的驅(qū)動作用，且系數(shù)值均小于0，表明在短期內(nèi)，科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的推動作用不明顯。

由表中4個地區(qū)的數(shù)據(jù)可知，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對環(huán)境規(guī)制的作用表現(xiàn)為正負交替，作用力較強，但這種作用力在短時間內(nèi)難以顯現(xiàn)出來；其次，雖然黃渤海地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對其自身具有正向作用，但整體上環(huán)境規(guī)制還是對其自身具有負向作用，只是負向作用表現(xiàn)不明顯，說明環(huán)境規(guī)制對其自身的負向作用不顯著；最后除沿海11省(市)科技創(chuàng)新對環(huán)境規(guī)制具有正向作用外，科技創(chuàng)新整體上對環(huán)境規(guī)制具有抑制作用，簡言之就是科技創(chuàng)新在近期內(nèi)不利于環(huán)境規(guī)制發(fā)揮作用。

當(dāng)科技創(chuàng)新作為解釋變量時，整體上，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對科技創(chuàng)新的作用表現(xiàn)為正向、負向波動，也表明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率具有潛在優(yōu)勢，而沿海11省(市)、長三角地區(qū)呈現(xiàn)不顯著的正向作用；環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新的作用是負向驅(qū)動，尤其珠三角地區(qū)這種負作用時間更長，即環(huán)境規(guī)制的完善不能加快技術(shù)革新，不利于科技創(chuàng)新的發(fā)展；就科技創(chuàng)新本身而言，沿海11省(市)、珠三角地區(qū)的科技創(chuàng)新對其自身具有負向作用，且二者的負向作用比較顯著，而其他兩個地區(qū)則反之，黃渤海地區(qū)的科技創(chuàng)新表現(xiàn)出較強的正向驅(qū)動。

探究上述關(guān)系表現(xiàn)的原因：一方面與科技成果的轉(zhuǎn)化周期有關(guān)系；另一方面，環(huán)境治理需要區(qū)域之間的協(xié)調(diào)治理，當(dāng)前環(huán)境跨界合作治理機制的不完善是制約因素之一。

2.4 格蘭杰因果檢驗

穩(wěn)定性檢驗僅是PVAR模型估算的第一步，要想進一步研究變量之間的因果關(guān)系，還需對變量進行格蘭杰因果檢驗。而所謂的格蘭杰因果檢驗就是有兩個變量X和Y，在包含兩者過去信息的條件下，對變量Y的預(yù)測效果要優(yōu)于僅用過去Y的信息來預(yù)測未來Y的信息效果，即X有助于解釋Y的變化，表明X是引致B的格蘭杰原因。由表6可得，沿海11省(市)和珠三角地區(qū)在以海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率為被解釋變量、環(huán)境規(guī)制為解釋變量時，其卡方統(tǒng)計量分別為8.620、13.827，對應(yīng)的P值為0.003和0.000，故可認為環(huán)境規(guī)制是海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的格蘭杰原因。類似地，兩地區(qū)科技創(chuàng)新的卡方統(tǒng)計量為0.118、1.056，P值為0.732、0.304，故可認為科技創(chuàng)新不是海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的格蘭杰原因。但如果變量環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新聯(lián)合系數(shù)顯著，則拒絕原假設(shè)，即“環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新是海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的格蘭杰單向原因”。黃渤海和長三角地區(qū)的格蘭杰因果不顯著，表明該地區(qū)的環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率提高的促進作用較弱。在以環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新為被解釋變量時，對應(yīng)的P值也都大于0.05，說明變量之間不顯著，不存在格蘭杰因果關(guān)系，但值得注意的是長三角地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新的促進作用在10%的置信區(qū)間下顯著，表明環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新具有潛在的促進作用。

表6 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

續(xù)表6

2.5 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)(Impulse response function，IRF)是指對某一內(nèi)生變量施加一個單位脈沖而另一個變量的變化程度，有時也可理解為某個內(nèi)生變量發(fā)生變化時，其對整個模型的影響程度。本文經(jīng)過200次蒙特卡羅實驗，得到沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖。其中每幅圖的縱坐標(biāo)代表變量受到的沖擊，橫坐標(biāo)代表沖擊時間。而每幅圖的第一列都代表當(dāng)科技創(chuàng)新受到一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊時，科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率做出的反應(yīng)；第二列表示當(dāng)環(huán)境規(guī)制受到一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊時，科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率做出的反應(yīng)；第三列表示當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受到一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊時，科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率做出的反應(yīng)。從圖1至圖4可知，全部變量的脈沖響應(yīng)函數(shù)經(jīng)過10期后，值都趨于0，呈收斂趨勢，說明本文采用的PVAR模型是穩(wěn)健的。

1)沿海11省(市)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

如圖1所示，當(dāng)科技創(chuàng)新受到一個正向單位沖擊時(第一列)，科技創(chuàng)新自身、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率大體呈正向驅(qū)動，環(huán)境規(guī)制呈波動狀態(tài)，但整體上表現(xiàn)出正向影響，說明科技創(chuàng)新能夠推動自身的發(fā)展及海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，但對環(huán)境規(guī)制的發(fā)展在短期內(nèi)很難推動。當(dāng)環(huán)境規(guī)制受到一個正向單位沖擊時(第二列)，環(huán)境規(guī)制、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率整體表現(xiàn)出正向影響，且從第4期開始都趨于穩(wěn)定，說明環(huán)境規(guī)制對其自身和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率具有很強的促進作用，科技創(chuàng)新則反之。當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受到一個正向單位沖擊時(第三列)，除海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率自身呈正向驅(qū)動外，科技創(chuàng)新和環(huán)境規(guī)制的波動趨勢一致，且正向影響居多，表明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期內(nèi)可以促進科技創(chuàng)新和環(huán)境規(guī)制的發(fā)展。

2)黃渤海地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由圖2可知，當(dāng)科技創(chuàng)新受到一個正向單位沖擊時，科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率整體均呈正向上升，且從第3期開始趨于穩(wěn)定，表明科技創(chuàng)新可以持續(xù)推動自身、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展；當(dāng)環(huán)境規(guī)制受到一個正向單位沖擊時，自身和其他兩個變量呈現(xiàn)作用與第一列完全一致，且科技創(chuàng)新和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率在第2期時就達到正向頂峰，由此可知，環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率具有很強的促進作用，對其自身的促進作用從開始的強逐漸變?nèi)?、最后趨于穩(wěn)定；當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受到一個正向單位沖擊時，科技創(chuàng)新前兩期呈正向影響，隨后3～4期呈負向驅(qū)動，表明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期內(nèi)可以促進科技創(chuàng)新，但后期驅(qū)動作用不穩(wěn)定，環(huán)境規(guī)制則與科技創(chuàng)新趨勢相反，說明海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期內(nèi)對環(huán)境規(guī)制具有弱化作用，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率整體呈正向影響。

3)長三角地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

圖3呈現(xiàn)了長三角地區(qū)環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率三個變量之間的相互作用結(jié)果。首先第一列，當(dāng)科技創(chuàng)新受到一個正向單位沖擊時，科技創(chuàng)新自身的反應(yīng)均呈正向影響，而環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率波動趨勢一致，正向影響和負向影響交錯分布，且正向影響居多，因此認為科技創(chuàng)新能夠促進自身、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高；其次第二列，當(dāng)環(huán)境規(guī)制受到一個正向單位沖擊時，環(huán)境規(guī)制自身和科技創(chuàng)新均表現(xiàn)出比較大的負向反應(yīng)，即環(huán)境規(guī)制不能推動自身和科技創(chuàng)新的發(fā)展，而海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)為正負波動，且正向居多、縱坐標(biāo)的正向值均在0.005水平下，表明環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高具有很強的推動作用；最后第三列，當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受到一個正向單位沖擊時，科技創(chuàng)新和漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的波動趨勢一致，從第2期開始表現(xiàn)為正向影響，而環(huán)境規(guī)制時正時負，波動幅度較大，且在第8～9期之后才趨于穩(wěn)定。

4)珠三角地區(qū)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由圖4可知，對科技創(chuàng)新施加一個單位脈沖，其自身呈正向作用，環(huán)境規(guī)劃和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的響應(yīng)趨勢一致，且在第2期的時候正向作用最大化，第5期開始二者趨于平穩(wěn)，說明科技創(chuàng)新在短期內(nèi)對其自身、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率具有負向影響，但這種影響只持續(xù)到第2期；對環(huán)境規(guī)制施加一個單位脈沖，科技創(chuàng)新、環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率從最開始的負向轉(zhuǎn)為第3期的正向，最后波動幅度之間縮小，表明環(huán)境規(guī)制能夠促進科技創(chuàng)新、海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率及其自身的發(fā)展；當(dāng)海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受到一個正向單位沖擊時，雖然三個變量的反應(yīng)大致相同，但環(huán)境規(guī)制和海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率大多是正向驅(qū)動，而科技創(chuàng)新波動浮動較大，前期表現(xiàn)為負向驅(qū)動，且在第2期達到負向頂峰。

2.6 方差分解

方差分解與脈沖響應(yīng)基本類似，唯一的不同就是在分析每個內(nèi)生變量對自身影響的基礎(chǔ)上，方差分解分析了各內(nèi)生變量的不同變動情況對整個模型影響的重要程度。表7分別展現(xiàn)了沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)PVAR模型的第5期和第10期方差分解結(jié)果，表中海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率、環(huán)境規(guī)制、科技創(chuàng)新的數(shù)據(jù)結(jié)果分別代表其對第二列變量的預(yù)測方差貢獻度。

表7 PVAR模型的方差分解結(jié)果

續(xù)表7

注：表中的“S”代表方差分解中的預(yù)測期。

Note：S in the table represented the prediction period in variance decomposition.

由表7可知，1)沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)第5期和第10期的方差分解結(jié)果大體相同，說明內(nèi)生變量對其他變量的貢獻度從第5期開始趨向穩(wěn)定，且持續(xù)時間長；2)在海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻程度變動中，沿海11省(市)和珠三角相似，均對自身和環(huán)境規(guī)制的影響更大，這表明這兩個地區(qū)的海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對其自身具有很強的依賴性，而且海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對環(huán)境規(guī)制的貢獻度大于其對科技創(chuàng)新的貢獻度，就黃渤海和長三角來說，黃渤海地區(qū)環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新的提高、長三角地區(qū)的海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率和科技創(chuàng)新的提高都是由于海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用，且對科技創(chuàng)新的貢獻度都是最大；3)在環(huán)境規(guī)制的貢獻程度變動中，四個地區(qū)的環(huán)境規(guī)制對自身的貢獻度最大，且都在70%～90%之間，有些甚至超過了90%，這表明沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、長三角地區(qū)和珠三角地區(qū)環(huán)境規(guī)制程度的大小更依賴于自身的作用，而對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻度排名第二，說明環(huán)境規(guī)制程度促進了海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高；4)在科技創(chuàng)新的貢獻程度變動中，與海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率和環(huán)境規(guī)制的貢獻度相同，都對自身具有很大的貢獻，環(huán)境規(guī)制居后，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率次之；5)從地區(qū)來看，沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、珠三角地區(qū)環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻度均大于科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻度，而長三角地區(qū)反之，主要是因為長三角作為我國高經(jīng)濟水平地區(qū)，海港貿(mào)易發(fā)達，較易引進先進的技術(shù)，從而創(chuàng)新水平相對較高。

3 結(jié)論

整體上，環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新促進海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高，但海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率受環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新的影響存在著明顯的區(qū)域差異，沿海11省(市)、黃渤海地區(qū)、珠三角地區(qū)環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻度均大于科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻度，而長三角反之。這表明當(dāng)前我國在環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新方面的發(fā)展存在區(qū)域不平衡現(xiàn)象，且長三角地區(qū)科技水平明顯高于珠三角和黃渤海地區(qū)。同樣地，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新的作用也因不同地區(qū)的實際情況而不同，表現(xiàn)出的影響也不同，對于整個沿海地區(qū)，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率在短期內(nèi)可以推動二者的發(fā)展，珠三角地區(qū)則反之；海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率對二者的正向影響不顯著，但存在一定的潛伏期，在黃渤海和長三角地區(qū)，海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率促進科技創(chuàng)新的發(fā)展，短期內(nèi)對環(huán)境沒有推動作用。再具體到環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新二者，不論是格蘭杰因果還是GMM估計、脈沖響應(yīng)，對“環(huán)境規(guī)制對科技創(chuàng)新是促進還是抑制？”“科技創(chuàng)新對環(huán)境規(guī)制是促進還是抑制？”這類問題都很難作出判斷，由此可認為環(huán)境規(guī)制與科技創(chuàng)新的相互作用不對等。

根據(jù)PVAR模型的實證結(jié)果，環(huán)境規(guī)制和科技創(chuàng)新對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展均有促進作用，因此需要通過相關(guān)舉措來加強環(huán)境規(guī)制、革新技術(shù)，進而推動海洋漁業(yè)綠色可持續(xù)發(fā)展。對于環(huán)境規(guī)制來說，針對沿海不同省市環(huán)境規(guī)章作適當(dāng)補充和調(diào)整，加強對漁業(yè)環(huán)境的監(jiān)管力度，嚴格控制排放，做到“源頭治理”。如由“長三角地區(qū)環(huán)境規(guī)制對海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的貢獻大于科技創(chuàng)新對生態(tài)效率的貢獻”可建議，通過規(guī)范長三角地區(qū)相關(guān)環(huán)境保護標(biāo)準(zhǔn)，劃分環(huán)境污染程度，并對污染海洋環(huán)境的個人和企業(yè)實施相應(yīng)的處罰，而且嚴重的將追究刑事責(zé)任，以實現(xiàn)環(huán)境的優(yōu)化。再者，鼓勵當(dāng)?shù)卣雠_有關(guān)保護漁業(yè)的政策措施，成立專門的漁業(yè)環(huán)境監(jiān)督管理局，借助媒體平臺向大眾普及漁業(yè)環(huán)保知識，間接提高公民的環(huán)保意識。對于科技創(chuàng)新，珠三角、黃渤海兩大地區(qū)應(yīng)首先學(xué)習(xí)借鑒長三角漁業(yè)發(fā)展的技術(shù)，加強地區(qū)間的技術(shù)聯(lián)動；其次完善科技創(chuàng)新機制，不僅要提高福利待遇，引進科技人才，還需培養(yǎng)多元化、專業(yè)性強的漁業(yè)技術(shù)人才，實現(xiàn)高校、企業(yè)和科研團隊的三重聯(lián)動，進而推進科技成果的轉(zhuǎn)換；最后要實施科研獎勵機制，對在促進漁業(yè)發(fā)展方面有重大貢獻的人、團隊要予以獎勵和表彰，鼓勵漁業(yè)科技研究，以上二者綜合均衡發(fā)展，共同引領(lǐng)漁業(yè)綠色健康可持續(xù)發(fā)展。