環境規制對中國海洋漁業生態效率的影響及生態效率空間差異

摘要：環境規制作為保護環境的有效手段對中國海洋漁業治理具有重要的參考價值。文章以海洋漁業為研究對象，運用基于非期望產出的SBM 模型對2011—2020年中國沿海9個省（自治區）海洋漁業生態效率進行測算，使用標準差橢圓方法對海洋漁業生態效率的時空特征進行分析，最后運用Tobit回歸模型探究環境規制及其他因素對海洋漁業生態效率的影響。研究發現：（1）海洋漁業生態效率整體呈下降趨勢，各地區差距并未顯著縮小，呈現兩極分化的趨勢。（2）海洋漁業生態效率重心整體向西南移動，呈東北-西南的空間發展格局。（3）環境規制與海洋漁業生態效率呈負相關，其他影響因素地區發展水平和產業結構與海洋漁業生態效率呈負相關，對外開放水平和科技支持與海洋漁業生態效率不顯著。最后，基于研究結論，提出了相關政策建議。

關鍵詞：環境規制;海洋漁業;生態效率;空間差異

中圖分類號：X55;P7 文獻標志碼：A 文章編號：1005-9857（2024）05-0069-11

0 引言

21世紀以來，中國海洋漁業取得了巨大發展，中國已成為世界上最大的海洋漁業生產國。根據《2022中國漁業統計年鑒》的統計數據，2021年，中國海洋漁業產值達到2.75萬億元，海洋漁業的總產量已達6550萬t，占世界海洋漁業總量的1/3以上，成為推動漁業經濟高速發展的引擎。海洋漁業在建設海洋強國、推動海洋經濟高質量發展等方面發揮著日趨重要的作用。然而，伴隨著海洋經濟的高速發展，海洋漁業生態遭到破壞，廢水廢物排放量增大等環境問題逐漸凸顯，嚴重阻礙了海洋漁業的高質量發展。2022年我國重要海洋漁業水域的主要污染指標總磷、總氮、高錳酸鉀指數等平均超標率為15%，致使我國漁業水域污染面積增加3908km2，造成130余起漁業水域污染事故，直接經濟損失12300萬元，嚴重制約了海洋漁業可持續發展。如何在海洋環境保護與實現海洋漁業高質量發展之間實現“共贏”是一個值得深入研究的問題，環境污染具有顯著的外部性，合理的環境規制手段是解決環境污染問題的有效途徑，“波特假說”認為設計合理的環境規制能夠促進技術創新，提高企業生產力，補償環境規制的遵循成本，并且提升企業盈利能力。海洋環境規制是否是解決海洋環境保護問題與海洋漁業高質量發展的利器？ 值得我們進一步研究。

因此，本文將波特假說理論擴展至海洋漁業產業，選取我國沿海地區2011—2021年的省級面板數據，利用超效率SBM 模型測算海洋漁業生態效率水平。著重從以下幾個方面對現有研究進行拓展：①探究投資型環境規制對海洋漁業生態效率的影響及其作用機理。②構建復合指標體系，綜合考慮環境規制強度與其他影響因素對海洋漁業生態效率的影響。③運用標準差橢圓法實證檢驗海洋漁業生態效率的時空格局變化。

1 文獻綜述

學術界現有關于環境規制對海洋漁業生態效率影響的研究文獻相對較少，但關于環境規制對區域生態效率、海洋經濟效率的影響研究較多，總結現有研究思路，將學術界研究歸納為以下幾個觀點：①環境規制對生態效率造成負面影響（遵循成本論）。Lee[1]評估了環境規制強度對韓國制造業的影響，認為環境規制會使企業產生逆反心理，從而使環境污染更為嚴重。Palmer等[2]認為環境規制會增加企業的治理成本，從而減少技術創新投資，不利于綠色發展。Erik等[3]指出嚴格的環境規制政策僅能刺激企業創新，但不一定對生態效率有積極促進作用。Pande[4]以美國制造業為分析對象，認為苛刻的環境規制政策會使企業的效率變低，積極性變差，對環境污染治理達不到預期的成果，從而使生態效率產生負面影響。Frank等[5]認為環境治理成本擠壓企業的生產資金，致使地區生產總值下降，倒逼區域生態效率降低。Tenaw[6]研究發現發達國家嚴格的環境規制使企業承擔額外的成本，會導致企業的生產率下降。②環境規制對生態效率造成正面影響（創新補償論）。Michael等[7]基于動態視角認為適宜的環境規制會對企業創新產生“激勵效應”，助力綠色發展，提高生態效率。這一觀點也被稱為“波特假說”。吳明琴等[8]研究發現嚴格的環境規制迫使企業采購先進設備進行技術創新，增加的利潤可以抵消成本，促進地域經濟的發展帶動生態效率的增長。在此基礎上，杜軍等[9]通過驗證發現實行環境規制可以有效提升全要素生產率符合波特假說。Yu[10]認為環境規制可以提升企業的盈利能力，增加社會福利。寧凌等[11]認為環境規制政策有利于海洋經濟圈的產業結構升級。Albrizio等[12]發現嚴格的環境規制能夠增加短期內地企業生產率，為波特假說提供經驗數據支持。③環境規制與生態效率之間并非簡單的單向線性關系。Grossman等[13]提出的環境庫茲涅茨曲線認為人均收入水平與生態狀況呈現“倒U”型關系。楊仁發等[14]認為環境規制對生態效率的影響不能簡單歸納為正面、負面兩種影響，應當從兩種角度分析其不同的影響階段。張成等[15]研究發現與我國其他地區相比，西部地區的環境規制與生態效率之間的“U”型關系并不顯著。劉和旺等[16]則發現環境規制對生態效率有先促進后抑制的影響。④海洋經濟與生態效率的研究。王玲玲等[17]驗證了海洋科技創新、海洋產業機構與海洋經濟全要素生產率之間的關系;趙昕等[18]研究發現海洋經濟綠色全要素呈收斂和發散性特征且空間差異明顯;張懿等[19]認為海洋環境規制與海洋綠色全要素生產率負相關，遵循成本假說。狄乾斌等[20]認為中國海洋漁業碳排放效率整體偏高且空間差異明顯;曾冰[21]研究發現長江經濟帶漁業碳排放效率具有空間依賴性且受多種因素影響;李晨等[22]認為中國漁業碳排放效率在空間聚集上呈交叉分布，受資源稟賦影響較大。仇榮山等[23]研究發現中國海水養殖綠色發展區域差異明顯，受到經濟發展水平的制約;紀建悅等[24]測算了中國海水養殖綠色技術效率并分析其影響因素;趙領娣等[25]利用分析優勢模型分析了我國海水養殖的產業結構。

對現有文獻進行研究梳理發現，國內外學者對環境規制和區域生態效率、工業生態效率之間的關系已有較豐富的研究成果，但是仍存在一定的局限性：①現有研究多在工業和海洋生態方面展開，但是專門針對海洋漁業生態方面的研究還比較匱乏。②現有研究多將研究區域作為一個封閉主體，沒有考慮到海洋生態區域之間的關聯性，缺少各地區生態效率之間的空間差異，以及環境規制對海洋生態效率產生的影響。③相關文獻多數從環境規制單一角度對海洋生態的影響展開研究，沒有對陸域環境規制和海洋環境規制進行嚴格的區分。

綜上所述，為了彌補現有研究空白，本文的邊際貢獻如下。

（1）豐富了關于環境規制與海洋漁業生態效率之間關系的研究，拓展了相關研究領域的寬度。

（2）充分考慮到海洋漁業生態區域之間的相關性，驗證了沿海地區海洋漁業生態效率之間的空間差異。

（3）采用超效率SBM 模型和標準差橢圓模型測算海洋漁業生態效率和其空間效應，在研究方法上有一定的創新。

2 研究假設

目前，鮮有學者研究環境規制與海洋漁業生態之間的關系。為此，本文借鑒環境規制對海洋經濟和海洋生態的研究來分析其對海洋漁業生態的影響。

假設1：環境規制會抑制海洋漁業生態效率的提升。

現 有研究認為環境規制會對海洋漁業生態效率產生影響，改變漁業技術創新的成本和收益，改變漁業技術創新的供需關系，進而對環境污染治理的程度和規模造成影響。我國的海洋漁業經濟尚處于起步階段，對海洋資源和環境的依賴性較強，在這種約束下企業為了減少環境污染，便會增加生產成本降低企業的經濟產出，企業雖然降低了能耗，減少了污染排放，但并不能彌補整體的福利損失，不利于生態效率的提升;所以當環境規制的治理成本大于創新補償效應就會抑制海洋漁業生態效率的提升。

假設2：沿海地區海洋漁業生態效率存在空間差異。

我 國沿海地區的海洋漁業生態效率受到當地經濟政策和傳統發展模式的影響，必然會出現海洋漁業生態效率在空間分布上的差異;且我國不同時期在北方沿海地區和南方沿海地區頒布的不同政策也會導致海洋漁業生態效率南北空間分布格局的變化，導致生態效率重心的偏移。

3 研究設計

3.1 數據來源

考慮數據的可獲得性，本文將我國沿海9個省（自治區）（不包含天津、上海兩個直轄市）的海洋漁業作為研究對象，將2011—2021年作為研究時段，以對比分析各個時期的環境規制對海洋漁業生態效率的影響。文中涉及的所有數據均來源于歷年的《中國漁業統計年鑒》《中國環境統計年鑒》《中國統計年鑒》《中國近岸海域環境質量公報》以及筆者測算得到[26]。

3.2 變量的選取

3.2.1 被解釋變量

海洋漁業生態效率。海洋漁業生態效率是以最小的漁業資源消耗實現經濟產出最優化和污染成本最小化，其綜合反映了漁業經濟、資源利用和生態保護的協調發展情況[27]。目前，大多數學者在資源消耗、環境污染和產品產出這3 類選取指標[28]。本文將養殖海域、勞動力、能源作為資源消耗作為投入指標，將地區海洋漁業生產總值作為期望產出，將工業和生活領域中主要污染物作為非期望產出，廢水直排入海量包括漁業作業和工業與生活領域產生的氨氮、總磷、鉛汞以及石油類污染物。建立指標體系如表1所示。

3.2.2 解釋變量

環境規制。在現有的研究中，衡量環境規制強度的方式有很多種。一種是單一指標法，采用政府收取的污染懲罰費用或環境治理投資額來表示環境規制的強度[29];另一種是綜合指標法，采用二氧化硫去除率和工業煙（粉）塵去除率兩個指標計算環境規制的綜合指數[30]。本文采用單一指標法，用地區政府收取的排污費表示環境規制的強度。從投入角度來看，大多是運用污染治理投資額來反映一個地區的污染治理和控制支出，該方法可較為直觀地衡量環境規制強度，綜合考量，本文將海洋環境規制以政府收取的排污費的對數來衡量。

3.2.3 控制變量

影響海洋漁業生態效率水平的除了海洋環境規制強度以外還有許多相關因素，為了減輕內生性干擾的問題，本文通過增加控制變量給予修正，具體包括：①科技支持，采用漁民培訓人次表示。漁業科研教育投入是實現漁業科技創新的必要手段，科研教育投入水平越強的地區越能夠提升資源利用效率，減少環境污染。②對外開放水平，采用水產品進出口貿易總額表示。進出口規模不斷擴大會造成資源過度消耗以及污染水域增加，發達國家會將高污染漁業轉移到我國，影響我國海洋漁業環境。③產業結構，采用海洋漁業第三產業占海洋漁業總產值的比重表示。不同漁業產業的資源利用率及污染排放存在較大差異，進而影響漁業生態效率的變化。④地區發展水平，采用地區人均GDP表示。根據環境庫茲涅茨曲線理論，一個國家或地區的環境污染水平和經濟發展水平呈“倒U”型關系，發展前期，資源過多投入在經濟發展當中，當發展到一定階段時，投入到環境治理的資源便會增加[31]。

4 研究方法

4.1 超效率SBM 模型

本文采用超效率SBM 模型測算海洋漁業生態效率，它綜合考慮投入、期望產出、非期望產出，解決了傳統模型忽略投入產出的松弛性而導致測算結果偏誤問題，同時能夠對所有決策單元進行排序[32]。具體模型如下：

式中：n 為生產決策單元個數，即中國沿海11個省（自治區、直轄市）;ρ* 的目標函數值是決策單元的效率值，即海洋漁業生態效率值;u、Q1、Q2 分別為投入、期望產出、非期望產出;x 為投入矩陣;ya 、yb為期望產出矩陣、非期望產出矩陣。

4.2 標準差橢圓

空間格局研究中常采用標準差橢圓方法，從而獲得空間格局特征的中心性、展布范圍、方向和形狀等[33]。本文利用標準差橢圓的測算方式和各項參數可以定量描述海洋漁業生態效率空間轉移各項趨勢和主要形態。分布重心計算公式如下：

在計算公式中，Xw 和Yw 代表標準差橢圓分布重心的平均坐標，它們是基于研究對象（即不同年份的海洋漁業生態效率）的幾何坐標xi、yi 及其對應權重wi 計算得出的。

長軸和短軸標準差計算公式如下：

式中：wi 為對應的權重。其中橢圓的長軸為生態效率在空間分布最多的方向，短軸為生態效率在空間分布最少的方向，二者之比越大（扁率越大），表示生態效率的方向性越明顯。

4.3 Tobit回歸模型

Tobit回歸模型是基于極大似然法估計模型建立的，可以有效避免采用最小二乘法回歸分析出現參數值有偏且不一致的情況[34]。具體模型設定如下：

式中：ρi* 為潛變量;ρi為被解釋變量;xij為解釋變量;α0為常數項;αj 為相關系數向量;εi 服從εi ～N（0，δ2）。

5 實證分析

5.1 海洋漁業生態效率分析

本文利用MAX DEA7.20 軟件對我國沿海9個省（自治區）海洋漁業生態效率進行分析評價，根據表1選取的投入產出指標，測算得出2011—2020年我國沿海9 個省（自治區）的海洋漁業生態效率，結果如表2所示。

根據表2可知，中國海洋漁業生態效率總體下降，呈現下降-上升-下降的發展趨勢，整體仍處于低生態效率水平。從全國范圍來看，研究期內全國海洋漁業生態效率平均值為0.655，2011年為峰值0.888，第一階段2011—2017年我國海洋漁業生態效率逐年下降，在2018年出現回升，然后第二階段2019—2020 年又呈現逐年下降趨勢，并在2019年跌破均值0.655，在2020 年達到最低值0.528。因為初期海洋漁業資源投入較少，產出的環境污染程度較低，所以海洋漁業生態效率處于相對高位;隨著經濟形勢的發展，生產規模隨之擴大，在粗放型經濟模式導向下資源投入增加，對環境污染缺乏重視，不注重海洋漁業生態保護，導致海洋漁業生態效率出現下滑。

分海域來看，在海洋漁業生態效率上呈現南海、黃渤海、東海依次遞減的趨勢，南海海域的生態效率均值最高，為0.763、黃渤海海域的生態效率均值其次，為0.625、東海海域的生態效率值最低，為0.578。南海海域擁有充足的海洋資源，為海洋漁業的發展奠定了堅固的基礎，其海洋漁業生態效率值也是最高，說明南海的海洋漁業發展制定了科學的發展策略，經濟發展和生態保護達到了平衡;在實現經濟利益最大化的同時保持生態污染的最小化;黃渤海海域是最小的，其海洋漁業生態效率居中，說明在海洋漁業發展過程中過度重視了經濟發展而忽略了生態環境保護，未能實現資源的合理利用以及經濟與環境的協調發展;東海海域面積居中，其海洋漁業生態效率卻是最低的，說明東海的海洋漁業發展是以消耗資源和破壞環境為前提的。

分省（自治區）來看，可以分為3個梯隊。第一梯隊是山東和廣西，生態效率均值在0.8～1.0之間屬于高生態效率水平，其生態效率處于波動上升趨勢;第二梯隊是福建和海南，生態效率均值在0.7～0.8之間屬于中生態效率水平，其生態效率隨著年份變化有升有降;第三梯隊是遼寧、河北、江蘇、浙江和廣東，其生態效率均值在0.4～0.6之間屬于低生態效率水平，其生態效率逐年降低。其中，廣西的海洋漁業生態效率均值為0.987，排在第一位;遼寧的海洋漁業生態效率均值最低為0.435。總體上受海洋資源與各省（自治區）海洋經濟發展策略的影響，如廣西的海域面積位居全國前列，海南的旅游資源非常豐富，海洋漁業發展以休閑漁業為主，所以這兩個地區的資源消耗與生態環境保持著協調發展;而遼寧、河北等由于海洋資源較為匱乏，且區域內重工業居多，海洋漁業發展多以過度捕撈為主，造成了環境的污染和資源的過度消耗，導致其海洋漁業生態效率較低。

5.2 生態效率時空格局演變分析

根據2011—2020年的中國海洋漁業生態效率值，利用ArcGIS10.8軟件繪制區域變遷圖和標準差橢圓，并得到相關參數（表3）。

由表3可知，其時間序列變化為：2011年廣西、海南為高效率省（自治區）;2016年山東、廣西為高效率地區，海南轉為中效率地區;2020年只有廣西為高效率地區，山東也轉為中效率地區，10年效率平均值來看，山東和廣西為高效率地區。山東科技實力雄厚，減污減排技術先進，廣西低投入低產出，陸源污染物逐年降低，所以兩個地區的海洋漁業生態效率最高;遼寧、浙江沿海產業集聚，工業廢水直排海逐年遞增，河北科學技術水平較低，過度依賴當地資源，產業結構不平衡導致其海洋環境污染嚴重;江蘇處于城鎮化、工業化快速發展時期，入海排污口治理不當，金屬、堿酸生活廢水等污染物大量排入海洋，導致其海洋環境受到污染，這4個地區的海洋漁業生態效率最低;福建和海南雖然注重海洋漁業生態保護，積極實施污染物排海政策，但隨著產業結構的升級，陸源污染物長期排入海洋，破壞了海洋漁業生態系統，生態效率有所下降，所以為中效率地區。海洋漁業生態效率的發展受到當前經濟政策和傳統發展模式的影響，中低效率地區要結合國家發展政策，積極調整海洋漁業產業結構，發揮區域優勢，帶動和實現海洋漁業經濟與生態環境綠色協調發展。

從表4標準橢圓差分析結果中可以看到，研究期內中國海洋漁業生態效率重心由29.11°N，115.10°E轉移到29.01°N，115.11°E，整體表現為向西南方向偏移;長軸標準差距離由1268.63km 減少到1249.11km，短軸標準差距離由402.50km 減少到399.10km;方位角由25.62°增加到26.70°，呈現東北-西南方向的空間格局;以下從重心位置、長短軸變化、展布范圍3個方面對海洋生態效率的空間演變進行具體分析。

對研究期內海洋漁業生態效率重心位置變化進行分析，根據生態效率特征，選取2014 年、2017年為間隔點將研究時期分為3 個階段。2011—2014年生態效率重心的移動方向為西南-東北，2014—2017年生態效率重心有明顯的西南方向移動趨勢，2017—2020年生態效率重心移動趨勢為西南方向;整體來看，海洋漁業生態效率重心有明顯的方向移動趨勢，研究期前半段表現為向東北方向移動，后半段表現為向西南方向移動（圖1）。

對研究期內海洋漁業生態效率重心偏移距離進行分析，2011—2014年重心移動距離為41.15km，其中東向移動距離為10.15km，北向移動距離為31km，北向移動趨勢明顯;2014—2017年重心移動距離為100.03km，其中西向移動距離為30km，南向移動距離為70.03km，南向移動趨勢明顯;2017—2020年重心移動距離為122.29km，其中西向移動距離為32.29km，南向移動距離為90.00km，南向移動趨勢明顯。整體來看，海洋漁業生態效率重心總位移為53.35km，其中西向移動距離為21.20km，北向移動距離為32.15km，研究期內效率重心西南方向位移大于東北方向位移，效率重心最終位置位于初始位置的西北方向。

對研究期內標準差橢圓的長短軸進行分析，研究期內，長軸標準差呈現先減小后增加的趨勢，短軸標準差呈現減小-增加-減小的趨勢，海洋漁業生態效率分布整體表現為東北- 西南向的格局。2011—2014年長、短軸標準差均呈減小趨勢，表明生態效率在東-西方向，南- 北方向均呈縮減趨勢，2014—2017年長、短軸標準差均呈增加趨勢，表明在這期間生態效率在東-西方向，南-北方向均呈擴張趨勢，2017—2020年長軸標準差增加，短軸標準差略有減小，生態效率在南-北方向呈擴張趨勢，在東-西方向趨勢不明顯。

縱觀全局，研究期的前半段政府頒布了《國務院關于促進海洋漁業持續健康發展的若干意見》等綱領性文件[35]，加大了海洋漁業資源投入，鼓勵海洋經濟的發展;在政策和自身資源稟賦的支持下，北方沿海省（自治區、直轄市）海洋漁業迅速發展，而同時期南方海洋漁業在政策和技術上沒有較大發展，從而造成海洋漁業生態效率重心由南向北轉移;研究期后半段，國家更加重視海洋漁業可持續發展，明確規定完善海洋漁業環境信息公開制度，建立海洋漁業生態保護制度，從技術和結構兩方面對傳統漁業進行升級，從粗放型漁業發展模式轉向集約型漁業發展模式。南方沿海省（自治區、直轄市）在政策的支持下，充分利用其海域遼闊、海洋資源豐富的特點優化完善海洋漁業產業布局，增加水產種類數量，建設智慧海洋牧場，引進和自主研發雙線并行，突破海洋漁業核心技術“卡脖子”問題，凸顯海洋工程裝備和現代漁業等特色;與此同時，北方沿海省（自治區、直轄市）海洋漁業產業結構落后，對海洋資源依賴性強，沒有進行技術升級和現代海洋漁業建設，從而造成生態效率重心重新向南轉移。

5.3 海洋漁業生態效率影響因素分析

本文使用Stata17.0軟件進行回歸分析，結果如表5所示。由于固定效應的Tobit模型無法獲得個體異質性的充分統計量，無法進行條件最大似然估計，故選擇方法為混合Tobit回歸和隨機效應Tobit回歸。

以下對回歸結果進行說明：

環境規制（X1）的系數為負且顯著。表明其對海洋漁業生態效率具有顯著的負面影響，環境規制分值每提高1%，海洋漁業生態效率分值就下降0.352%。我國的環境規制多為粗放型和投資型，投入多產出少，治標不治本，不利于生態改善和海洋漁業生態效率的提高。

地區發展水平（X2）的系數為負且顯著。表明地區發展水平的提高抑制了海洋漁業生態效率的發展。海洋漁業生態效率與地區發展水平之間呈“倒U”型關系，但尚未到達拐點，現階段沿海省（自治區）海洋漁業經濟發展仍處于“倒U”型曲線中的下降通道中;海洋漁業大部分還是粗放型發展模式，導致污染排放量持續增加，不利于海洋漁業環境污染的治理。

對外開放水平（X3）的系數為正但不顯著。表明對外開放水平的提高對海洋漁業生態效率不產生影響。在引進外國先進管理經驗和先進生產技術時，海洋其他產業優先，海洋漁業優先級靠后，近年來引進了一部分經驗和技術，也需要一定的時間來消化轉化為優勢發揮作用。

科技支持（X4）的系數為正但不顯著。表明海洋漁業科技的資源投入對海洋漁業生態效率不產生影響。表明我國的科研轉化成果與海洋漁業相關的甚少，海洋科研投入低，企業創新能力差，使得科技支持對海洋漁業生態效率的作用不明顯。

產業結構（X5）的系數為負且顯著。表明產業結構的調整抑制了海洋漁業生態效率的發展。近年來，我國沿海省（自治區、直轄市）的產業結構優化水平不夠，第二產業占比仍然較大，尚未到達環境庫茲涅茨曲線中的“倒U”型拐點，這意味著資源消耗多，工業二氧化硫、工業廢氣和工業廢棄物污染嚴重，無法促進海洋漁業生態效率的發展。

6 結論與建議

6.1 結論

本文運用基于非期望產出的SBM 模型對2011—2020年中國沿海9個省（自治區）的海洋漁業生態效率進行測算，借助標準差橢圓對海洋漁業生態效率時空格局演變進行分析，并進一步借助面板Tobit模型檢驗可能對海洋漁業生態效率造成影響的因素，得出如下結論。

（1）中國海洋漁業生態效率呈現下降-上升-下降的發展趨勢，整體呈現低效率趨勢。研究期內，高效率地區與中高效率地區均出現減少，海洋漁業生態效率之間的地區差距并未縮小，呈現兩極分化的趨勢。山東、廣西平均效率位居前二，地位穩固;遼寧、河北平均效率位居后兩位，與先進地區差異化增大。

（2）研究期內，中國海洋漁業生態效率重心整體向西南移動，總位移距離263.75km，其中南向位移距離163km，西向位移距離100.75km，標準差橢圓的長軸呈先減小后增加的特征，短軸呈減小-增加-減小的特征，期末對比期初，長短軸均減小，生態效率展布覆蓋范圍縮小，方位角由25.62°增加到26.70°，海洋漁業生態效率呈現東北-西南向的空間發展格局。沿海各省（自治區）海洋漁業生態效率分為低效率、中效率和高效率3種類型。

（3）環境規制與海洋漁業生態效率呈負相關，表明沿海省（自治區）應將投資型環境規制改為收費性環境規制，來提高生態效率;地區發展水平與海洋漁業生態效率呈負相關，表明其與生態效率之間存在“倒U”型關系，但還未到拐點，部分印證了環境庫茲涅茨理論;產業結構與海洋漁業生態效率呈負相關，各沿海省（自治區）應進一步優化海洋產業結構，縮減第二產業比例，減少污染排放;對外開放水平與科技支持對海洋漁業生態效率的作用不顯著，各沿海省（自治區）接收外來海洋漁業管理經驗不足，同時給予的科技支撐不足。

6.2 建議

根據實證分析的結論，本文給出以下政策建議。

（1）當前海洋漁業的主要污染源來自陸域污染，其種類繁多、來源廣泛。因此，各省（自治區）要監控和排查陸域污染物排放，建立專門的海岸帶綜合管理機構，控制工業廢水直排入海量，注重“源頭治理”，摒棄“末端治理”，建立陸海統籌的環境管理制度，疏通內陸地區與沿海地區之間的生態信息渠道，及時處理潛在的漁業環境危害;制定環保懲罰政策，依法追究破壞海洋漁業環境的企業和個人，同時開展環保普法活動，提高企業和個人的環境保護意識。

（2）提升海洋漁業科技創新水平，積極發揮創新補償效應，創新是維持經濟發展和生態平衡的重要手段，各地區政府應當加大創新投資力度，降低海洋漁業創新成本，建立產學研協同發揮機制，助推海洋漁業創新能力升級。完善海洋資源價格形成機制，實施市場化、多元化生態補償。建立陸海統籌的生態環境治理制度，全面實行排污許可制，推進污染物排放權的市場化交易。

（3）各省（自治區、直轄市）要因地而異，因地制宜地制定海洋漁業環境政策。根據海洋漁業生態效率的發展趨勢和時空演變差異，山東和廣西屬于高效率地區，位居領頭羊位置，應繼續實施當下的漁業環境政策，發揮帶頭作用，保持和提高海洋漁業生態效率;福建和海南屬于中效率地區，海洋漁業生態效率發展遭遇停滯，應向經濟發達地區借鑒經驗進行技術交流，鼓勵其發展綠色漁業，避免陷入先污染后治理的惡性循環，打破海洋漁業生態效率發展僵局;遼寧、河北、江蘇、浙江和廣東屬于低效率地區，應加大政府監管力度，制定更加嚴格的環境規制政策，淘汰高污染、高耗能產業，使該地區的漁業生態效率朝著穩中向好的方向發展;不同區域根據自身實際情況制定差異化的海洋漁業綠色發展政策，是加快海洋漁業生態效率提高的重要途徑。

參考文獻（References）：

[1] LEE.Theeffectofenvironmentalregulations：arestrictedcostfunctionforKoreanmanufacturingindustries[J].EnvironmentandDevelopmentEconomics，2007，12（1）：91-104.

[2] PALMERK，PORTNEYO.TighteningEnvironmentalStandards：theBenefit-CostortheNo-CostParadigm？ [J].JournalofEconomicPerspectives，1995，9（4）：119-132.

[3] ERIK H，PATRICK M.Environmentalpolicy，innovation，andproductivitygrowth：controllingtheeffectsofregulationandendogeneity[J].EnvironmentalandResourceEconomics，2019，73（4）：1315-1355.

[4] PANDEJC.EnvironmentalregulationandU.S.states'technicalinefficiency[J].EconomicsLetters，2008，100（3）：363-365.

[5] FRANK M，GOLLOP，MARKJ，etal.Environmentalregulationsandproductivitygrowth：thecaseoffossil-fueledelectricpowergeneration[J].JournalofPoliticalEconomy，1983，91（4）：654-674.

[6] TENAW G，ABATE，RASMUSN，RAGNART.Stringencyofenvironmentalregulationandaquaculturegrowth：across-countryanalysis[J].AquacultureEconomicsamp; Management，2016，20（2）：201-221.

[7] MICHAELE，PORTER，CLAASVANDL.Towardanewconceptionoftheenvironment-competitivenessrelationship[J].TheJournalofEconomicPerspectives，1995，9（4）：197-217.

[8] 吳明琴，周詩敏，陳家昌.環境規制與經濟增長可以雙贏嗎：基于我國“兩控區”的實證研究[J].當代經濟科學，2016，38（6）：44-54.

WU Mingqin，ZHOUShimin，CHENJiachang.Canenvironmentalregulationandeconomicgrowthbewin-win？anempiricalstudybasedonChina's“twocontrolledareas”[J].ModernEconomicScience，2016，38（6）：44-54.

[9] 杜軍，寇佳麗，趙培陽.海洋環境規制、海洋科技創新與海洋經濟綠色全要素生產率：基于DEA-Malmquist指數與PVAR模型分析[J].生態經濟，2020，36（1）：144-153.

DUJun，KOUJiali，ZHAOPeiyang.Marineenvironmentalregulation，marinescienceandtechnologyinnovationandgreentotalfactorproductivityofmarineeconomy：analysisbasedonDEA-MalmquistindexandPVAR model[J].EcologicalEconomy，2019，36（1）：144-153.

[10] YUP.Profitablepollutionabatement？aworkerproductivityperspective[J].ResourceandEnergyEconomics，2018，52：33-49.

[11] 寧凌，宋澤明.海洋環境規制、海洋金融支持與海洋產業結構升級：基于動態面板GMM 估計的實證分析[J].生態經濟，2020，36（6）：151-156.

NINGLing，SONGZeming.Marineenvironmentalregulation，marinefinancialsupportandmarineindustrialstructureupgrading：anempiricalanalysisbasedondynamicpanelGMMestimation[J].EcologicalEconomy，2019，36（6）：151-156.

[12] ALBRIZIOS，KOZLUKT，ZIPPERER V.Environmentalpoliciesandproductivitygrowth：evidenceacrossindustriesandfirms[J].JournalofEnvironmentalEconomicsandManagement，2017，81：209-226.

[13] GROSSMANG M，KRUEGERAB.EnvironmentallmpactsofaNorthAmericanFreeTradeAgreement[R].1991.

[14] 楊仁發，鄭媛媛.環境規制、技術創新與制造業高質量發展[J].統計與信息論壇，2020，35（8）：73-81.

YANGRenfa，ZHENGYuanyuan.Environmentalregulation，technologicalinnovationandhigh-qualitydevelopmentofmanufacturingindustry[J].JournalStatisticsandInformation，2019，35（8）：73-81.

[15] 張成，陸旸，郭路，等.環境規制強度和生產技術進步[J].經濟研究，2011，46（2）：113-124.

ZHANGCheng，LU Yang，GUOLu，etal.Environmentalregulationintensityandproductiontechnologyprogress[J].EconomicResearchJournal，2011，46（2）：113-124.

[16] 劉和旺，鄭世林，左文婷.環境規制對企業全要素生產率的影響機制研究[J].科研管理，2016，37（5）：33-41.

LIU Hewang，ZHENGShilin，ZUO Wenting.Environmentalregulationmechanismtoexaminetheeffectsoftotalfactorproductivityoftheenterprise[J].ScienceResearchManagement，2016（5）：33-41.

[17] 王玲玲，蘇萌，田相輝.海洋經濟綠色全要素生產率與其影響因素的動態響應[J].海洋湖沼通報，2022，44（4）：106-114.

WANGLingling，SU Meng，TIANXianghui.DynamicresponseofgreentotalfactorproductivityanditsinfluencingfactorsinMarineeconomy[J].TransactionsofOceanologyandLimnology，202，44（4）：106-114.

[18] 趙昕，賈在珣，丁黎黎.多維視角下中國海洋經濟綠色全要素生產率的空間異質性[J].資源科學，2023，45（3）：609-622.

ZHAOXin，JIAZaixun，DINGLili.SpatialheterogeneityofgreentotalfactorproductivityinChina'sMarineeconomyfromamulti-dimensionalperspective[J].ResourcesScience，2023，45（3）：609-622.

[19] 張懿，紀建悅.中國海水養殖產業綠色全要素生產率分解及影響因素分析[J].科技管理研究，2022，42（3）：206-213.

ZHANGYi，JIJianyue.AnalysisofgreentotalfactorproductivitydecompositionanditsinfluencingfactorsinChina'smaricultureindustry[J].ScienceandTechnologyManagementResearch，2002，42（3）：206-213.

[20] 狄乾斌，陳小龍，蘇子曉，等.“雙碳”目標下中國海洋漁業碳排放效率區域差異及碳減排潛力研究[J].海洋環境科學，2023，42（1）：29-37.

DIQianbin，CHENXiaolong，SUZixiao，etal.RegionaldifferencesincarbonemissionefficiencyandcarbonreductionpotentialofMarinefisheriesinChinaunderthedual-carbontarget[J].MarineEnvironmentalScience，2023，42（1）：29-37.

[21] 曾冰.長江經濟帶漁業經濟碳排放效率空間格局及影響因素研究[J].當代經濟管理，2019，41（2）：44-48.

ZENGBing.SpatialpatternandinfluencingfactorsofcarbonemissionefficiencyoffisheryeconomyinYangtzeRiverEconomicBelt[J].ContemporaryEconomicManagement，2019，41（2）：44-48.

[22] 李晨，馮偉，邵桂蘭.中國省域漁業全要素碳排放效率時空分異[J].經濟地理，2018，38（5）：179-187.

LIChen，FENG Wei，SHAOGuilan.Spatio-temporaldifferenceoftotalcarbonemissionefficiencyoffisheryinChina[J].EconomicGeography，2018，38（5）：179-187.

[23] 仇榮山，韓立民，殷偉.中國海水養殖業綠色發展評價與時空演化特征[J].地理科學，2023，43（10）：1793-1802.

QIURongshan，HANLimin，YIN Wei.Greendevelopmentevaluationandtime-spaceevolutioncharacteristicsofmaricultureindustryinChina[J].ScientiaGeographicaSinica，2023，43（10）1793-1802.

[24] 紀建悅，許瑤，李艷明.中國養殖海域綠色技術效率測度及其影響因素分析[J].科技管理研究，2021，41（5）：205-212.

JIJianyue，XUYao，LIYanming.EvaluationofgreentechnologyefficiencyanditsinfluencingfactorsinChina'saquaculturewaters[J].ScienceandTechnologyManagementResearch，2021，41（5）：205-212.

[25] 趙領娣，脫穎，王亞薇，等.我國海水養殖的區域比較優勢與專業化分析[J].海洋科學，2020，44（4）：75-84.

ZHAOLingdi，TUOYing，WANGYawei，etal.AnalysisofregionalcomparativeadvantageandspecializationofmaricultureinChina[J].MarineScience，2020，44（4）：75-84.

[26] 狄乾斌，陳小龍，王敏.中國沿海海洋生態福利績效時空差異及演化趨勢分析[J].海洋通報，2022，41（3）：302-314.

DIQianbin，CHENXiaolong，WANG Min.SpatialandtemporaldifferencesandevolutiontrendsofmarineecologicalwelfareperformanceincoastalChina[J].MarineScienceBulletin，202，41（3）：302-314.

[27] 薛誠，王小華，付秀梅.中國海洋生態效率時空格局演變及影響要素分析[J].海洋通報，2022，41（4）：451-460.

XUECheng，WANGXiaohua，FuXiumei.Analysisofspatial-temporalpatternevolutionandinfluencingfactorsofmarineecologicalefficiencyinChina[J].MarineScienceBulletin，2022，41（4）：451-460.

[28] 杜軍，蘇小玲，鄢波.海洋環境規制對海洋經濟高質量發展的影響研究：基于空間計量模型的實證分析[J].生態經濟，2022，38（10）：139-147.

DUJun，SUXiaoling，YANBo.Theimpactofmarineenvironmentalregulationonthehigh-qualitydevelopmentofmarineeconomy：anempiricalanalysisbasedonspatialeconometricmodel[J].EcologicalEconomy，2022，38（10）：139-147.

[29] 袁曉玲，李浩，邸勍.環境規制強度、產業結構升級與生態環境優化的互動機制分析[J].貴州財經大學學報，2019（1）：73-81.

YUANXiaoling，LIHao，DIQing.Analysisontheinteractionmechanismofenvironmentalregulationintensity，industrialstructureupgradingandecologicalenvironmentoptimization[J].JournalofGuizhouUniversityofFinanceandEconomics，2019（1）：73-81.

[30] 任文菡，王奇.環境規制對海洋經濟綠色技術進步的影響[J].科研管理，2023，44（2）：55-64.

REN Wenhan，WANGQi.Impactofenvironmentalregulationonthegreentechnologicalprogressofmarineeconomy[J].ScienceResearchManagement，2023，44（2）：55-64.

[31] 吳淑娟，湯健華，黎敏敏，等.政績考核競爭、海洋環境規制與海洋經濟發展質量：基于空間效應視角[J].生態經濟，2023，39（1）：189-196.

WUShujuan，TANGJianhua，LIMinmin，etal.Competitionofpoliticalperformanceevaluation，marineenvironmentalregulationandmarineeconomicdevelopmentquality：Basedonspatialeffectperspective[J].EcologicalEconomy，2019，39（1）：189-196.

[32] 魏鵬，菊春燕，李莉，等.基于面板Tobit模型的環境規制對中國生態福利績效的影響分析[J].濟南大學學報（自然科學版），2022，36（3）：338-348.

WEIPeng，JUChunyan，LILi，etal.ImpactofenvironmentalregulationonecologicalwelfareperformanceinChinabasedonPanelTobitmodel[J].JournalofUniversityofJinan（ScienceandTechnology），2022，36（3）：338-348.

[33] 孫鵬，宋琳芳.基于非期望超效率-Malmquist面板模型中國海洋環境效率測算[J].中國人口·資源與環境，2019，29（2）：43-51.

SUNPeng，SONGLinfang.EstimationofmarineenvironmentalefficiencyinChinabasedonthenon-expectedsuper-efficiency-Malmquistpanelmodel[J].ChinaPopulation，ResourcesandEnvironment，2019，29（2）：43-51.

[34] 秦宏，張瑩，盧云云.基于SBM 模型的中國海水養殖生態經濟效率測度[J].農業技術經濟，2018，281（9）：67-79.

QIN Hong，ZHANGYing，LUYunyun.MaricultureinChinabasedonSBM modelsofecologicaleconomicefficiencymeasure[J].JournalofAgrotechnicalEconomics，2018，281（9）：67-79.

[35] 宋強敏，孫才志，蓋美.基于非期望超效率模型的遼寧沿海地區海洋生態效率測算及影響因素分析[J].海洋通報，2019，38（5）：508-518.

SONGQiangmin，SUNCaizhi，GAIMei.EstimationandinfluencingfactorsofmarineecologicalefficiencyincoastalareasofLiaoningProvincebasedonnon-expectedsuperefficiencymodel[J].MarineScienceBulletin，2019，38（5）：508-518.

基金項目：青浦區漁業規劃（D-8006-14-0008）.