中國漁業新質生產力的水平測度與動態演變

摘要：漁業新質生產力是推動漁業供給側結構性改革和實現漁業強國的強大動力。文章旨在測度中國漁業新質生產力水平，并對其動態演進及區域差異進行探究，為漁業新質生產力的提升提供實踐依據。基于2011—2022年的中國省級面板數據，使用熵權法、核密度、馬爾科夫鏈和Dagum基尼系數等方法對中國漁業新質生產力水平、動態演進和區域差異進行分析。結果表明：中國漁業新質生產力水平持續上升，其中，新質勞動者指數最高；中國省域漁業新質生產力水平具有穩定性，在相鄰年份實現“跨越式”發展的概率較小，地理空間因素能在漁業新質生產力水平轉移過程中發揮重要作用；中國漁業新質生產力的總體差異呈波動上升趨勢。區域間差異逐漸成為漁業新質生產力差異的主要來源。因此，要深刻理解漁業新質生產力的內涵特征，正視其發展進程中的短板問題，重點關注各地漁業新質生產力內生發展動力不足問題，促進區域協調發展。

關鍵詞：新質生產力；科技創新；馬爾科夫鏈；Dagum基尼系數；動態演進

一、引言

中國是世界第一漁業大國，根據聯合國糧農組織發布的《世界漁業和水產養殖狀況（2022）》統計數據，全球的水產養殖產品約40%來自中國。中國漁業的發展不僅成功解決了14億人吃魚難的問題，也為世界糧食安全做出了重要貢獻。然而，從中國漁業發展的現實條件來看，傳統養殖區域受到擠壓，人才斷層現象嚴重、水域污染及生態環境問題日益凸顯[1]。2023年以來，日本核污水排放事件更是對沿海地區的漁業養殖產生了新的挑戰。核污水可能含有放射性物質，常態化的排放將對沿海地區的漁業資源和食品安全產生威脅，使消費者對海產品的信任度受損，市場需求波動，進一步制約了漁業的可持續發展[2]。與此同時，支撐漁業持續增產提質的生產要素約束進一步趨緊，缺乏現代化、智能化的裝備和技術支持[3]，陳舊的生產方式對漁業提質轉型的制約日趨突出。伴隨著居民消費觀念的轉變，消費者需求從“吃飽”向“吃好”再到“吃的安全”轉變[4]。現代技術的進步，以及人們對商品和服務多樣化、個性化需求的增長，為漁業新質生產力的發展提供了契機。從國際形勢來看，全球科技創新進入密集活躍期，發達國家在漁業智能化方面取得了顯著進展，以多元化的產業體系加劇了全球漁業市場的競爭，對發展中國家漁業產業形成挑戰[5]。因此，中國要想從漁業大國向漁業強國轉變，需要擺脫傳統生產力的發展路徑，加快轉型升級步伐，以創新驅動為關鍵要素，建立具有高科技、高效能、高質量特征的先進生產力。

2023年9月，習近平總書記在黑龍江考察期間提及了“新質生產力”這一概念[6]，著重強調“整合科技創新資源、引領發展戰略性新興產業和未來產業，加快形成新質生產力。”隨即，新質生產力成為中國新時代解放和發展生產力的客觀要求。2024年兩會政府工作報告中提出：“大力推進現代化產業體系建設，加快發展新質生產力[7]。”推動漁業新質生產力發展，是實現漁業要素配置、產業結構和發展方式深刻轉型的強勁動力，能夠滿足人民日益增長美好生活需要的時代呼喚[8]。2022年“十四五”漁業高質量推進會強調：“以深化漁業供給側結構性改革為主線，注重生產和生態協調，推動形成同市場需求相適應、同資源環境承載力相匹配的漁業生產結構和區域布局，全面提升漁業質量效益和競爭力。”因此，全面促進漁業新質生產力發展，是有效推動中國漁業供給側結構性改革和實現漁業強國不可避免的現實任務。

漁業生產力的演變是一個長期且復雜的過程，在不同歷史階段，呈現出不同特征。早期漁業發展依賴于傳統的捕撈技術和簡易工具，漁業生產率較低。但在“捕撈獨大”的社會背景下，漁民過度捕撈現象嚴重，以化學方式進行捕撈，對漁業生態系統造成嚴重破壞[9]。隨著科技的發展，漁業開始引進機械化設備和先進的捕撈技術，創新技術能顯著賦能漁業生產力，漁業逐步向現代化發展[10]。隨著養殖模式的創新，中國內陸地區不斷突破地理位置和氣候限制，在“海水養殖”方面進行了積極的探索，新疆地區的人工海產養殖技術更是為內陸海水養殖提供了寶貴經驗。在全球化的推動下，信息化和智能化成為漁業發展的新趨勢，中國漁業發展面臨著更大市場競爭[11]。新發展階段，傳統的漁業經濟增長模式不再適應時代的發展趨勢，亟需一種以科技創新為主導、符合新發展理念和高質量發展要求的生產力。

新質生產力從提出至今，一度成為熱詞。在數字經濟的發展背景下，新質生產力是在繼承傳統生產力的基礎上，以科技創新為主導、實現關鍵性顛覆性技術突破而產生的生產力[12]。漁業數字化水平與工業、服務業相比差距顯著，讓數字技術賦能漁業，加快形成漁業新質生產力是當務之急[13]。以“高素質”的勞動者，“新料質”的勞動對象和“新介質”的勞動資料作為生產力的高級形態，實現三者優化組合[14]，是形成漁業新質生產力的關鍵。除了創新性、融合性、提質性等突出特征，新質生產力還具有綠色化的時代特征[15]。秉承著綠色發展的理念，漁業新質生產力不僅能重構產業體系，也是提升發展質量，優化經濟結構的重要動力[16]。隨著現代網絡基礎設施的不斷普及和信息產業的快速發展，基于數字技術的信息紅利逐步向漁業領域快速擴散，有效賦能漁業新質生產力的形成。

已有研究表明，培養高素質人才，加強漁業科技信息化建設，推動科技成果向現實生產力轉變，能為漁業產業發展模式和組織形態重塑帶來新的機會，給漁業新質生產力發展提供新的歷史機遇[17]。為此，漁業漁政管理局2024年第一次理論學習中心組（擴大）學習會強調：“以新質生產力理論武裝，切實落實到漁業實際工作中，有效轉化為深化改革、破解難題、推動發展的強大動力，加快推動漁業發展建設。”如何在新一輪科技背景下運用高素質人才和數字技術，推動漁業向新質生產力發展模式轉變，是當下亟待解決的新問題。因此，本文的邊際貢獻如下：（1）基于馬克思主義生產力理論，從生產要素的三個方面界定了漁業新質生產力的內涵，豐富了新質生產力理論的內涵及外延。（2）將漁業和新質生產力結合起來，構建漁業新質生產力評價指標體系，并對漁業新質生產力水平進行測度，拓展了新質生產力在漁業領域的定量研究。（3）對漁業新質生產力水平的時空動態演變特征和區域差異進行分析，為漁業新質生產力的提升提供理論依據。

二、理論分析與研究方法

（一） 理論基礎與評價指標體系構建

1.理論分析

新質生產力堅持了馬克思主義生產力理論的科學指導，是新發展格局下與經濟高質量發展相匹配的，具有新特質的生產力[18]。馬克思認為生產力主要是由勞動者、勞動對象和生產資料構成，勞動者將自身的體力和腦力同勞動對象和生產資料的結合是生產力現實化的前提條件[14]。因此，漁業新質生產力的概念可以界定為：在信息化、數字化和智能化的生產條件下，通過科技創新與產業轉型升級，漁業生產要素優化配置，衍生出具有新形式新質態的生產力，能夠提升漁業的全要素生產力，實現可持續發展。與漁業高質量發展和漁業現代化相比，漁業新質生產力更加強調技術突破、生產要素創新配置及產業深度轉型，實現“高素質”勞動者，“新料質”勞動對象以及“新介質”生產資料的有機結合。可見，漁業新質生產力以“新”為起點、“質”為核心、“生產力”為落腳點，為漁業現代化和高質量發展鑄就了堅實基礎和動力支撐。

勞動者是生產活動的執行者，也是創新和發展的推動者，其在生產力中是起主導作用的首要因素。馬克思指出勞動者是指那些具有一定經驗、技能和知識，并從事生產實踐的人。在新質生產力的理念下，要求勞動者具備更高的勞動素養和職業技能，能夠順應時代發展和產業轉型的需求。同時，新質勞動者更加強調熟練掌握新質勞動資料的應用，以“三高三低”為特征的新質生產力的顯著表現是低投入、高產出，這就要求勞動生產率的提高[19]。因此，在構建新質勞動者維度時，要綜合考慮勞動者的技能和效率兩個方面。

勞動對象是生產活動的基礎和前提，是生產力中必不可少的要素。新質勞動對象是漁業新質生產力的物質資料，得益于科技創新的延展，勞動對象的種類和形態不斷擴大和深化，涵蓋了各類水生生物資源及漁業相關的新興產業。在新質生產力的要求下，協調發展傳統產業與新興產業，突出發展特色產業和優勢產業[20]，能夠完善漁業產業體系，促進良性內循環。在新發展理念的要求下，新質勞動對象是實現人與自然和諧共生的重要橋梁，它連接著人類生產活動和自然生態系統。秉承著綠色生產力的理念，漁業發展要最大限度降低資源浪費，減少對生態的破壞[19]。

生產資料是勞動者進行生產活動所必需的媒介和手段。傳統的基礎設施和現代信息設備都為勞動者提供了必要的生產環境，使得生產活動順利進行。新質生產資料是漁業新質生產力實現的物質基礎，包括有形和無形兩類[18]。物質生產資料是漁業生產活動所使用的基礎設施，比如淡水養殖池塘、水產良種場等有形生產資料。隨著新一代技術革命的發展，更高技術的生產資料是漁業新質生產力的動力源泉，衍生出來一大批以科技創新和數字化水平為主要內容的無形生產資料。無形生產資料不僅提高了生產效率和產品質量，還推動了生產方式的變革和產業轉型升級。

2.指標體系的構建與說明

在漁業新質生產力內涵的基礎上，結合習近平總書記對新質生產力要素構成的相關論述[7]和漁業發展的現狀，本文嘗試從新質勞動者、新質勞動對象和新質生產資料三大維度構建漁業新質生產力評價指標體系，具體如表1所示。

新質勞動者。漁業新質勞動者體現在勞動者素質和勞動者水平兩個方面。勞動者要適應數字化、智能化的現代工作環境，需要學習更多的專業知識和技能，來應對漁業生產、資源管理、環境保護和技術推廣等方面的挑戰。本文選取漁業專業從業人員占比，本科以上漁技推廣人員占比以及漁民技術培訓人次來衡量勞動者素質。參考王鈺[18]對新質生產力的研究，勞動者水平可以用勞動生產率來衡量。具體到漁業經濟領域，以漁業經濟勞均產值和水產品人均產量作為衡量勞動生產率的具體指標。其中，漁業經濟勞均產值參考彭樂威等[21]的做法，計算公式為：漁業經濟勞均產值=漁業經濟總產值/漁業從業人員。

新質勞動對象。漁業新質勞動對象是漁業生產活動的基礎，影響著漁業產業變革和可持續發展能力。參考薛長湖和李兆杰[22]的研究，水產品加工業能帶動上下游產業的發展，提升漁業產業的附加值和市場競爭力，以技術創新滿足市場多樣化需求，故水產品加工業通過新業態賦能了漁業新質生產力的發展。“十四五”漁業規劃中提出要加快網箱養殖模式的數字化改造，推動漁業新興產業的發展。休閑漁業為漁業產業帶來了新的增長點和發展方向，推動了漁業產業結構升級[23]。因此，以水產品加工能力、網箱養殖產量占比和休閑漁業產值占比來衡量漁業新興產業。其中，網箱養殖產量占比=網箱養殖產量/養殖總產量。通過科技創新和產業升級，新質勞動對象推動了人與自然的和諧共生。生態環境是綠色發展的重要條件[13]，選用水產種質資源保護區、養殖受污程度和國家級水生生物自然保護區來衡量。養殖受污程度由養殖受污面積比養殖總面積衡量。

新質生產資料。漁業新質生產資料既包括改變和影響勞動對象的一切物質資料，還包括以數字科技賦能勞動者創造力的無形生產資料。物質生產資料包括漁業基礎設施，以淡水養殖池塘和水產原良種場來衡量[24]。無形生產資料通過科技創新和數字技術體現，科技創新是新質生產力的關鍵因素，以漁業技術創新水平和人均專利授權數來衡量。本文參考于露和姜啟軍[25]的研究，用漁業技術推廣經費與漁業經濟總產值的比重表示漁業技術創新水平。數字技術推動了工業化和信息化的深度融合，使生產過程更加高效和智能。借鑒田野等[26]關于農村產業數字化的研究，農業機械總動力衡量了機械化程度，被視為農業數字化的主要成果之一。類似的，在漁業領域的數字化成果視閥下，漁業機械化程度可以視為衡量漁業數字化水平的指標之一。此外，在漁業各個環節使用網絡化、數字化的基礎設備（如大數據信息平臺）能夠讓信息充分共享，給予漁業數字生產資料。因此，數字化應用視閥下，漁民信息普及率也是衡量漁業數字化水平的重要指標。漁民信息普及率由漁民信息用戶數占漁業總人口的比重來衡量。

（二）研究方法

1. 熵權法

為消除數據單位、屬性等因素的影響，首先對原始數據進行標準化處理；其次利用熵值法測度漁業新質生產力相關指標的最優權重；最后，采用多目標加權求和法測算漁業新質生產力的發展水平[27]。計算公式如下：

正向指標： [Uij=Xij-min（Xij）max（Xij）-min（Xij）+0.00001]" " " "（1）

負向指標：[Uij=max（Xij）-Xijmax（Xij）-min（Xij）+0.00001]" " " " （2）

其中，[Uij]是進行標準化處理后的觀測值，[Xij]為第[i]個省份第[j]年的觀測值，[min（Xij）]和[max（Xij）]分別為原始數據的最小值和最大值。

其次，計算單個指標的信息熵[Ej]：

[Pij=Xiji=1mXij]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " nbsp; " " " " "（3）

[Ej=-1lnmi=1mPijlnpij]，其中[0≤Ej≤1]" " " " " "（4）

最后，計算已選評價指標的具體權重：

[Wj=1-Eij=1n（1-Ei）]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （5）

其中，[n]為指標個數，[Wj]為指標熵權。

[Zij=i=1nWjPij]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （6）

其中，[m]為指標個數，[Zij]為第[i]個地區第[j]個指標綜合得分。

2. 核密度法

核密度在概率論中常被用于估計未知的密度函數[20]。核估計是一種非參數的估計方法，主要用于對隨機變量密度函數進行估計，計算公式為：

[f（x）=inhink（xi-xh）]" " " " " " " " " " " " " " " " （7）

式中，[n]為觀測數量；[xi]表示獨立分布的觀測值，[h]為帶寬。本文采用高斯核密度進行動態估計，高斯核函數存在最佳寬帶，可參考SILVERMAN[28]提出的公式進行計算。計算公式如下：

[k（x）=12πe-x22]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （8）

[h=（4σ53N）15≈1.06σN-15]" " " " " " " " " " " " " " " " "（9）

式中，[k（x）]為核密度函數。

3. 空間馬爾科夫鏈

空間馬爾科夫鏈是在傳統馬爾科夫鏈基礎上，與空間滯后概念相結合，用來刻畫研究對象在空間效應影響下的動態演變過程[29]。本文將漁業新質生產力水平離散為[k]種類型，并引入空間權重矩陣，將[M×M]的轉移概率矩陣分解為[k]個[M×M]的轉移條件概率矩陣。其中，矩陣中的元素[Pkxy]表示在空間滯后類型[k]的條件下，區域從初始狀態類型[x]在下一時刻轉移為類型[y]的概率。空間滯后值的具體公式為：

[Laga=u=1nYuWau]

式中，[Laga]為區域[a]的空間滯后值；[Yu]為區域[u]的觀測值；[n]為研究對象數量；[Wau]為空間權重矩陣，表示城市[a]與城市[u]之間的空間關系，本文采用空間經濟距離矩陣。

4.Dagum基尼系數

Dagum基尼系數及其分解最初用于度量收入不平等問題，之后被逐漸用于區域發展差異相關研究[30]。該方法可以將區域間不平衡的總體差異分解為區域內差異、區域間差異及由地區內外樣本間重疊而引起的不平衡及其貢獻。計算公式為：

[G=12n2ui=1kj=1kh=1nir=1njyih-yjr]" " " " " " " " " " （10）

式中，[yih]、[yjr]為第[i（j）]組內省市[h（r）]漁業新質生產力評價指數，[u]為漁業新質生產力發展評價指數的均值。[n]為研究省市數量，[k]為研究組數量。本文按照統計局的劃分，將中國劃分為三個區域，分別為東部地區、中部地區和西部地區。[i]和[j]為組下標，[h]和[r]為省市下標，[ni（nj）]為[i（j）]組內部分省市數量。

進一步計算基尼系數和貢獻率，計算公式為：

[G=Gw+Gb+Gt]" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （11）

[Gw=j=1kGjjλjSj， Gjj=12c2juii=1cjr=1cjyji-yjr]" " " "（12）

[Gb=j=2kh=1j-1Gjh（pjsh+phsj）Djh]" " " " " " " " " " （13）" " " " " " " [Gt=j=2kh=1j-1Gjh（pjsh+phsj）（1-Djh）]" " " " " " " （14）

[Gjh=1cjch（ui+uh）i=1cjr=1chyji-yjr]" " " " " " " " （15）

[Djh=（mjh-pjh）/（mjh+pjh）]" " " " " " " " " " " " （16）

[mjh=0∞dFj（y）0y（y-x）dFh（x）]" " " " " " "（17）

[mjh=0∞dFh（y）0y（y-x）dFj（x）]" " " " " " " （18）

式中，[Gw]為組內差異貢獻；[Gb]為組間差異凈值貢獻；[Gt]為組間超變密度。組內基尼系數為[Gjj]，組間基尼系數為[Gjh]。

5." 數據來源及說明

本文選取2011—2022年中國的29個省份（不包含港澳臺地區，因西藏、青海地區的數據嚴重缺失，故剔除樣本）的面板數據。相關數據主要來源于《中國漁業年鑒》（2012—2023），《中國漁業統計年鑒》（2012—2023），《全國漁業經濟統計公報》（2012—2023）等。除此之外，個別缺失數據通過插值法和綜合增長率估算法得到。

三、漁業新質生產力時空特征分析

（一）時序演進分析

通過熵值法測算出2011—2022年中國漁業新質生產力指標層和準則層的綜合得分，其變化特征如圖1所示。從綜合得分來看，2011—2022年中國漁業新質生產力得分由0.079升至0.113，呈現出持續上升的趨勢；從增長率來看，樣本期間內漁業新質生產力發展水平的年均增長率為3.7%，上升幅度明顯。同時，在新質勞動者、新質勞動對象和新質生產資料三個方面均取得顯著成效。研究期間，新質勞動者指數的綜合得分最高，呈現出“N”字形的變動趨勢，由2011年的0.128上升至2022年的0.156，年均增長率為2.0%。說明2011年以來，漁業相關從業者的綜合素質不斷提高，勞動生產率隨著創新能力的增強而逐漸升高，漁業新質勞動者指數逐漸上升。唐啟升[11]認為，“十二五”以來，為提高從業者的綜合素質和教育水平，相關部門加大了對漁業從業人員的培訓力度，但從2014—2017年出現波動下降。其可能原因是，由于漁業資源的衰減，捕撈難度增加和漁業經濟結構發生變化等多重因素，該時期漁技推廣人員和漁業從業人員數量出現下降，組織大規模培訓的必要性降低。新質勞動對象指數逐步上升，從2011年的0.062升至2022年的0.092，年均增長率為4.1%。但在2020—2022年，新質勞動對象指數出現下降，究其原因可能是疫情沖擊影響了供應鏈和市場需求，漁業新興產業面臨技術創新的挑戰。新質生產資料整體呈現緩慢增長的趨勢，從2011年的0.049增長至2022年的0.084，增幅為72.3%。說明隨著漁業基礎設施的不斷完善，物質生產資料取得了極快的發展。同時，得益于信息技術的進步，漁業信息廣泛普及，促進了漁業生產資料的革新與發展，漁業科技創新能力和核心競爭力逐步提升[21]。

（二）動態演進分析

本文采用核密度估計進一步揭示了漁業新質生產力的時序動態演進特征。圖2展示了中國及三大區域漁業新質生產力水平的核密度估計分布情況。從全國層面來看，漁業新質生產力水平的核密度曲線主峰位置呈現“右移—左移—右移”的波動變化，說明中國漁業新質生產力水平整體呈上升趨勢，但絕對差異波動幅度較大（見圖2a）[31]。從分布形態來看，主峰垂直高度下降，水平寬度增加；曲線右拖尾明顯且延展性拓寬，說明中國漁業新質生產力水平差距逐漸擴大，且存在“優者更優”效應[32]。從區域層面來看，東部地區（見圖2b）的核密度曲線主峰位置向右移動，峰值先上升后下降，寬度逐漸增加，說明東部地區漁業新質生產力水平逐步上升，內部差距由動態收斂向逐步擴大轉移。且東部地區核密度曲線雙峰向單峰過渡，說明區域內漁業新質生產力水平兩極分化現象減弱。中部地區（見圖2c）的核密度曲線主峰位置整體向右移動，曲線形態雙峰現象明顯，說明中部地區漁業新質生產力水平逐步升高，但內部存在兩級分化現象。值得注意的是，2020年中部地區核密度曲線主峰出現左移，究其原因可能是受疫情影響沖擊，中部地區漁業新質生產力的發展受到挑戰。西部地區（見圖2d）的核密度曲線主峰位置呈現出和全國相似的變化規律，主峰峰值降低，寬度增加，曲線形態由雙峰向單峰演變。說明西部地區漁業新質生產力水平總體呈上升趨勢，雖存在內部絕對差異，但兩極分化的現象逐步減弱。

（三）馬爾科夫鏈

1. 傳統馬爾科夫鏈

為了深入分析中國漁業新質生產力水平的時空演變特征，構建傳統的馬爾科夫轉移概率矩陣（見表2）。參考石玉堂等[32]的研究，本文將中國漁業新質生產力水平按照四分位數（0.25，0.50，0.75）分為低、較低、較高、高四種狀態，分別用K=1，2，3，4表示。其中，從低值向高值轉移定義為向上轉移，反之則為向下轉移。由表2可知：（1）對角線上的概率值均大于非對角線上的概率值，說明中國漁業新質生產力水平類型轉移具有穩定性，大概率會維持原有狀態。（2）中國漁業新質生產力水平存在“俱樂部收斂”現象[31]，水平低和水平高的類型在下一階段維持原有狀態的概率較大，分別為85.0%和94.8%。（3）在相鄰年份，中國漁業新質生產力水平轉移主要發生在相鄰等級之間，實現“跨越式”發展的概率較小，各類型水平實現跨越等級轉移的概率均小于5%。如較低水平向較高水平轉移的概率為21.0%，向高水平轉移的概率為1.2%。

2. 空間馬爾科夫鏈

為進一步分析在不同鄰域背景下漁業新質生產力水平的轉移概率，在傳統的馬爾科夫鏈轉移概率矩陣中加入空間滯后條件，構建空間馬爾科夫轉移概率矩陣（見表3）。由表3可知：（1）地理空間因素在漁業新質生產力水平轉移過程中發揮了重要作用。對比傳統的馬爾科夫轉移矩陣，中國漁業新質生產力水平轉移概率隨著鄰域背景的變化而不同。例如，當地區以低水平為領域背景時，低水平轉為較低水平的概率為0；以高水平為領域背景時，低水平轉為較低水平的概率為5.3%。（2）若與漁業新質生產力水平較低的區域為鄰，則該地區漁業新質生產力水平向下轉移的概率增大。例如，在漁業新質生產力水平較低的鄰域背景下，P21|2（0.182）gt;P21|4（0.087）。與漁業新質生產力水平高的區域為鄰，該地區漁業新質生產力水平向上轉移的概率增大。例如，在漁業新質生產力水平高的領域背景下，P34|4（0.177）gt; P34|1（0.111）。說明受鄰域條件的影響，漁業新質生產力水平存在動態轉移趨同現象。（3）漁業新質生產力水平存在一定程度的轉移路徑“自身鎖定”效應。即鄰域背景改變時，多數地區漁業新質生產力水平保持其自身不變的概率大于其向上或向下轉移的概率[33]。如，P33|1（0.667），P33|2（0.800），P33|3（0.710），P33|4（0.731），均大于其向上或向下轉移的概率。空間馬爾科夫轉移概率矩陣的結果表明，中國漁業新質生產力存在顯著的空間交互作用，會受到相鄰地理空間水平差異的影響[33]。當鄰域地區漁業新質生產力水平較低時，資源交互效率降低、外界信息傳輸出現閉塞、影響了地區間的技術交流和制度學習，在一定程度上會擴大漁業新質生產力地區間的差距。反之，當鄰接地區水平較高時，得益于信息化的發展和基礎設備的完善，市場間的經濟要素快速流動，鄰近地區的先進技術和創新制度被學習和模仿，加強了鄰接地區的協同發展。

四、漁業新質生產力的區域差異及其分解

（一）區域差異及分解

為了解漁業新質生產力區域差距及其來源，圖3展示了漁業新質生產力Dagum基尼系數總體差異及區域差距分解來源。從總體差距來看，樣本期間，漁業新質生產力總體差異呈波動上升趨勢，從2011年的0.233上升至2022年的0.367。值得注意的是，2012年、2016年和2017年在研究期間出現小幅下降，說明這些年間中國漁業新質生產力的區域差異有所減少。2017年之后區域差異逐漸增加，究其原因可能是，2017年農業部對漁業生產、管理，科技等方面所設的新規，地方政府執行效果不盡相同，對漁業新質生產力的發展影響不同[8]。

從區域差距分解的演變過程來看，超變密度和區域間差距的貢獻率在研究期間出現較大變化，區域內差距貢獻率較為穩定。具體看來，2012年之前，超變密度的貢獻率最大，隨后出現下降，降至2022年的5.8%。與其相反的是，區域間差異的貢獻率自2012年之后逐漸升高，2022年高達71.4%，成為區域差距的主要來源。區域間差異的平均貢獻率為47.1%，由此可以表明，區域間差異是漁業新質生產力水平總體差異的主要原因。由于地理位置、資源稟賦、創新能力以及國家政策等因素的綜合影響，造成中國區域間的發展存在差異[24]，制約了漁業新質生產力的協調發展。而區域內差距和超變密度的平均貢獻率分別為28.4%和24.5%，因此，著重縮小區域間差異是解決漁業新質生產力發展的區域差異問題的主攻方向。

（二）區域內差異

由圖4可知，樣本期間內三大區域的內部差異存在明顯的異質性。東部地區內部差異變化顯著，呈波動上升趨勢。由2011年的0.209逐漸升至2022年的0.245，增幅為17.3%。值得注意的是，東部地區2015—2017年的內部差異逐漸降低，究其原因可能是區域協調發展戰略的實施，東部地區加強合作，減小了區域間的差異。但隨著經濟的蓬勃發展，東部地區各省份之間的經濟發展水平逐漸顯現出了差異化和多元化特征，直接影響到漁業發展的資金投入、技術引進和市場開拓等方面。與此同時，受地域、文化等多重因素的原因，市場需求和消費能力在東部不同區域間展現出顯著差異[17]。加之從業者因歷史積淀和文化背景的不同，其素質和技能水平也參差不齊，這些因素共同加劇了東部區域內漁業新質生產力的水平差異。

中部地區的內部差異指數呈“M”型變動趨勢，由2011年的0.266降至2022年的0.241，增幅為9.1%。2011—2016年中部地區內部差異的上升趨勢明顯領先于東、西部地區，說明在此期間中部地區漁業新質生產力水平的差距最大。隨后開始下降，雖然在2021年出現上升，但仍然呈下降趨勢。中部地區內部漁業資源分布不均，創新能力和科技水平差距較大[10]，漁業新質生產力水平有較大懸殊。如中部地區的河南漁業新質生產力的要素投入與湖北相差甚遠。隨著漁業新興產業的發展以及政策的支持，中部地區漁業發展落后的地區開始效仿發達地區的做法。如，發展休閑漁業、垂釣業等，增加了漁業第三產業產值，逐漸縮小內部差異。

西部地區的內部差異指數呈現倒“N”型的變化趨勢，由2011年的0.172升至2022年的0.195，增幅為13.2%。究其原因可能是，早期國家對西部地區發展的日益重視，對西部地區漁業發展給予政策支持，如加大漁業基礎設施建設，推廣和應用先進的技術設備，提高從業人員的素質等，西部地區內部也加強區域合作和資源共享，逐漸縮小了差異。同時，西部各省市也在積極探索適合本地漁業發展的新模式。如新疆地區，在科技創新的驅動下，探索并實現了內陸“海水養殖”模式，展現出其獨特的創新能力。盡管如此，西部各省受自然條件、經濟基礎、市場需求等多種因素的影響，漁業發展空間存在較大差異，進一步加劇了內部之間的非均衡性。

（三）區域間差異

圖5展示了各區域間漁業新質生產力的差距及演變趨勢。考察期內，中國漁業新質生產力水平區域間差異呈現不同的變化趨勢。東部amp;中部、東部amp;西部區域間差異上升態勢顯著，呈現出相似的變化趨勢，上升幅度分別為70.5%和126.7%。這一結果與地區發展水平正相關，東部地區漁業新質生產力水平領先于中、西部地區。中部amp;西部差距變化幅度較小，從2011年的0.230升至2022年的0.238，升幅為3.3%，原因在于中、西部地區在自然條件和資源稟賦方面較為相似，與東部地區相比這兩個地區漁業科技創新能力較弱，新興產業的發展和培育受到一定限制。因此，中西部地區漁業新質生產力發展水平較為均衡，區域間差距較小。總體來看，各區域間差異是影響當前漁業新質生產力協調發展的重要原因，這與前文結論保持一致。

五、結論與建議

（一）研究結論

本文基于新質生產力的內涵，從新質勞動者、新質勞動對象和新質生產資料三個維度構建漁業新質生產力評價指標體系。首先，利用熵權法對中國漁業新質生產力水平進行測度。其次，采用核密度估計和馬爾科夫鏈分析了中國漁業新質生產力的動態演進特征。最后，利用Dagum基尼系數分析全國及三大區域漁業新質生產力的區域差異及來源，得出以下結論。

首先，從時序特征來看，中國漁業新質生產力水平持續上升，由2011年的0.079升至2022年的0.113。其中，新質勞動者指數高于其他指數，且呈現出波動上升態勢；新質勞動對象的時間走勢與漁業新質生產力相似，整體呈上升趨勢，但在2020—2022年出現下降；新質生產資料整體呈緩慢增長趨勢，2018—2022年其綜合指數較低，逐漸成為漁業新質生產力三大要素的短板。從分布特征來看，核密度估計結果表明全國及三大區域的漁業新質生產力水平均隨時間不斷發展提升，呈現出不同的分布特征。

其次，從動態演進特征來看，傳統馬爾科概率轉移矩陣結果顯示，中國省域漁業新質生產力水平具有穩定性，在相鄰年份實現“跨越式”發展的概率較小。空間馬爾科夫轉移概率矩陣結果表明，地理空間因素能在漁業新質生產力水平轉移過程中發揮重要作用；受鄰域條件的影響，漁業新質生產力水平存在動態轉移趨同現象；同時，漁業新質生產力水平存在一定程度的轉移路徑“自身鎖定”效應。

最后，從區域差異來看，中國漁業新質生產力的總體差異呈波動上升趨勢，從2011年的0.233上升至2022年的0.367。區域間差異逐漸成為漁業新質生產力差異的主要來源，平均貢獻率為47.1%。其中東部地區的漁業新質生產力水平領先于其他兩個區域，與中、西部地區的區域間差異較大。東部、中部和西部地區的區域內差異變化幅度存在明顯的異質性。其中，東部、西部地區整體呈上升趨勢，但西部地區的升幅較小；中部地區呈現下降趨勢。

（二）研究建議

第一，深刻理解漁業新質生產力的內涵特征，正視其發展進程中的短板問題。（1）結合各地的水域資源、漁業生產特點和市場需求，合理布局淡水魚塘、水產種質資源庫等基礎設施。通過加大對漁業基礎設施的投入，提高漁船、漁具、養殖設備等裝備水平，降低漁業生產成本，增強產出效率。（2）加大科研投入、鼓勵科研人員開展漁業新興技術的研發，夯實漁業智能化和綠色化發展的根基。如，發掘人工智能在漁業領域的應用，利用ChatGPT進行漁業數據分析，提高漁業的智慧化程度。（3）利用物聯網、大數據、云計算等現代信息技術手段，構建漁業信息化平臺，為漁民提供便捷的信息交流與服務。持續深化數字技術在漁業領域的應用和發展，促進漁業機械化和數字化相結合，實現漁業的智能化發展。

第二，根據處于不同水平階段的地區，重點關注其漁業新質生產力內生發展動力不足的問題。（1）低水平地區應立足于自身的資源優勢和特點，引入漁業領域的先進技術和創新模式，以科技賦能傳統漁業，提高漁業產業的綜合效益。同時，各地區要加強政策扶持與資金投入，鼓勵發展漁業新興產業，拓寬產業鏈，推動產業結構向高級化發展。（2）較低和較高水平地區要優化區域布局與資源整合，因地制宜的發展漁業產業。通過加強區域間的合作和交流，實現資源共享和優勢互補。（3）高水平地區要充分發揮其輻射和帶動作用，加強與周邊地區的產業合作，實現產業聯動發展，提升整個區域的漁業新質生產力。通過組織技術交流、培訓等方式，將發展成果和先進技術進行推廣，激發其他地區的發展動力，促進漁業產業協同發展。

第三，著重提升中西部地區漁業新質生產力發展水平，解決三大區域內部發展差距過大問題。（1）中部地區湖泊眾多，生物種類豐富，政府應加強對中部地區漁業發展的支持力度。一方面，鼓勵中部地區引進和推廣漁業養殖新技術，如“海水養殖”新模式，利用現代生物信息技術，培育出適合中部地區環境的新品種。另一方面，鼓勵科研機構和企業開展合作，在漁業生產中應用物聯網、智能網箱、人工智能等現代信息技術。（二）西部地區應結合當地自然資源和生態環境，積極探索漁業發展新模式。如，與當地農、林業等產業融合發展，探索生態養殖、稻漁綜合養殖等模式；利用中西部地區的自然風光和人文資源，積極發展休閑漁業、漁家樂等漁業新興產業。同時，西部其他地區應積極學習新疆人工海產養殖技術，在新質生產力的引領下，實現內陸海水養殖。（三）東部沿海地區應聚焦于智慧漁業、生態養殖、數字漁業等前沿領域的探索，加強與內陸地區的交流合作。將其先進技術和創新成果進行宣傳和推廣，加強區域間漁業的協調發展，以此促進中西部地區漁業新質生產力水平的提高。

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責任編輯：管仲

Measurement and Dynamic Evolution of New Quality Productivity in China’s Fisheries Industry

1Liang Beibei" 1，2Mao Wei" 1Xu Xiaoyi

（1School of Economics， Guangdong Ocean University， Zhanjiang 524088， China;

2Guangdong Coastal Economic Belt Development Research Institute， Zhanjiang 524088， China）

Abstract： The new quality productivity of fisheries is a powerful driving force for promoting the supply side structural reform of fisheries and achieving a strong fishing nation. The article aims to measure the level of new quality productivity in China's fisheries industry and explore its dynamic evolution and regional differences， providing practical basis for the improvement of new quality productivity in fisheries. Based on provincial panel data from 2011 to 2022 in China， entropy weight method， kernel density， Markov chain， and Dagum Gini coefficient were used to analyze the level， dynamic evolution， and regional differences of new quality productivity in China's fisheries industry. The results are as follows. First， the level of new quality productivity in China’s fisheries continues to rise， with the new quality worker index being the highest. Second， the level of new quality productivity in China’s provincial fisheries is stable， and the probability of achieving “leapfrog” development in adjacent years is relatively small. As for the influencing factor， the geographic spatial factors can play an important role in the transfer of new quality productivity in fisheries. Third， the overall difference in the productivity of new quality fisheries in China shows a fluctuating upward trend. The regional discrepancy has become the main differences in fishery productivity. Therefore， it is necessary to deeply understand the connotation and characteristics of the new quality productivity of fisheries， face up to the shortcomings in its development process， focus on the insufficient endogenous development momentum of the new quality productivity of fisheries in various regions， and promote regional coordinated development.

Key words： new quality productivity; technological innovation; Markov chain; Dagum Gini coefficient; dynamic evolution

引用格式：

梁貝貝，毛偉，徐小怡.中國漁業新質生產力的水平測度與動態演變[J].新疆農墾經濟，2024（10）：8-19.

[基金項目] 廣東省哲學社會科學“十三五”規劃2020年度學科共建項目（項目編號：GD20XYJ26）；廣東海洋大學科研啟動經費資助項目（項目編號：E15174）。

[作者簡介]梁貝貝（1999-），女，河南開封人，碩士研究生，研究方向：區域經濟；通訊作者：毛偉（1975-），男，湖北武漢人，副教授，研究方向：區域經濟。