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摘要:基于2006—2017年我國沿海省區的面板數據，采用SFA－Malmquist方法測度海洋經濟全要素生產率指數(TFPC)，再運用空間杜賓模型考察TFPC及其分解指數的空間效應。結果表明:TFPC與技術進步指數(TPCH)存在顯著正向空間溢出效應;各影響因素對TF-PC、TPCH的空間效應幾乎一致，全要素生產率變動主要由技術進步導致;海洋經濟發展水平、海洋產業結構水平、科研投入強度的空間效應顯著為負，對外開放程度顯著為正，金融發展水平的直接效應顯著為負但具有正向間接效應。研究結果可為沿海省區海洋經濟高質量發展提供參考。

關鍵詞:海洋經濟;全要素生產率;SFA－Malmquist;空間杜賓模型;空間溢出效應

隨著陸地資源日趨緊缺，人類急需拓寬生存發展空間，海洋順勢成為各國競爭重點領域。我國是一個海洋大國，海洋生產總值在2007—2019年以平均10．98%的速度增長，海洋經濟占國內生產總值平均比重為9．28%，海洋經濟逐漸成為我國經濟增長的藍色引擎。“十四五”規劃和十九大報告提出“堅持陸海統籌，發展海洋經濟，建設海洋強國”“加快建設海洋強國”戰略部署;同時，沿海地區也掀起“海洋強省”的建設高潮，明確了我國海洋經濟致力于高質量發展的目標。然而，在全國經濟增速放緩、海洋資源約束趨緊的現實背景下，為進一步經略海洋、建設海洋強國，必須加快推動海洋經濟由要素投入型向質量效益型轉變，著重提高經濟效率。因此，研究我國海洋經濟全要素生產率對于推動海洋經濟高質量發展具有現實意義。學術界將全要素生產率(TFP)廣泛應用于海洋經濟研究，國外相關研究主要聚焦于漁業、科技等單個海洋部門。如:Pipitone等［1］研究意大利拖網漁業TFP的影響因素;Da－Ｒocha等［2］借助小型歐盟船隊的漁業TFP，把握技術發展現狀同時評估保護政策;Wang等［3］計算經生物量調整的美國東北地區漁業TFP，證實區分生物量增長與產出增長的重要性。至于國內，從內在機制角度，諸多學者如韓增林等［4］、關洪軍等［5］、丁黎黎等［6］均強調技術進步是提升TFP的主要動力。從影響因素角度，研究方法各有差異但結論類似，顯著因素基本包含了海洋經濟發展水平、海洋產業結構水平、海洋科研人力資本水平、海洋政策力度等［7－9］。以上研究成果雖然得出可供參考的重要結論，但都忽略了海洋經濟全要素生產率的空間相關性。近來，國內外學者紛紛采用空間計量分析TFP［10－12］。但在海洋經濟領域，考慮空間效應的文獻較少。趙昕等［13－14］分別采用SBM－DEA模型與SFA模型測算海洋經濟效率，并用空間計量方法深入探析影響因素。但以上兩項研究都僅從空間滯后模型(SAＲ)和空間誤差模型(SEM)中進行選擇，且未測度影響因素的空間溢出效應。這與Lesage［15］主張的實際研究應考慮空間杜賓模型(SDM)或空間杜賓誤差模型(SDEM)的觀點不符。此外，從測度方法上看，以上文獻較多采用非參數的數據包絡分析法(DEA)，參數的隨機前沿分析法(SFA)相對較少使用。SFA隨機確定前沿面，不僅有更可靠的經濟理論支撐，也考慮到隨機誤差與可能的干擾項［16］，由于沿海省區面臨經濟轉型與國際沖擊的復雜內外環境，不可觀測的因素干擾更為突出，因此SFA在測度海洋經濟整體效率方面更具優勢。綜上，筆者采用較少使用但更適用的SFA－Malmquist方法測度海洋經濟全要素生產率指數(TFPC)，并利用SDM探究影響因素對TFPC及其分解指數的空間效應，以期為我國沿海省區海洋經濟高質量發展提供參考。

1研究方法與數據

1．1研究方法

隨機前沿分析(SFA)由Battese等［17］提出，是一種參數分析方法，結合生產函數可以計算Malmquist生產率變化指數。該研究構建超越對數生產函數的具體形式如下:lnGOPit=β0+β1lnLit+12β3lnKit+12β4ln2Lit+12β5ln2Kit+β6tlnLit+β7tlnKit+β8t+12β9t2+vit－uit(1)式中，GOPit表示地區i在時期t的海洋生產總值;Lit和Kit分別表示勞動力投入及資本投入;β為待估系數;t表示時間趨勢;隨機誤差vit、非負隨機變量uit分別服從正態分布與半正態分布。利用最大似然估計方法得到式(1)的估計系數與技術效率值TE，進而測算出技術效率指數TECH與技術進步指數TPCH，再利用SFA－Malmquist指數測度TFPC，如下式所示:TECH=TEitTEit－1TPCH=exp{12［?lnGOPit?t+?lnGOPi，t－1?(t－1)］}TEPC=TECH×TPCH???????(2)該研究拒絕省際同屬性經濟變量相互獨立的假設，將空間地理權重矩陣引入面板模型，選取的SDM如下式所示:Yit=ρΣNj=1WijYit+βX'it+ΣNj=1WijθX'it+αi+νt+εit(3)式中，Yit分別為TFPC、TECH、TPCH;X'it是k×1維解釋變量，即TFPC的影響因素;β是1×k維系數向量;ρ是空間滯后系數;θ是解釋變量空間滯后項的1×k維系數;α、ν、ε分別表示空間效應、時間效應及隨機擾動項;Wij是基于地理距離的空間權重矩陣。

1．2數據說明

綜合考慮數據的可代表性與可獲得性，勞動力投入方面，借鑒徐生霞等［18］以涉海就業人員工資總額作為衡量指標;資本投入方面，結合永續盤存法與何廣順等［19］關于海洋資本存量的估計方法估計得到。至于海洋經濟全要素生產率的影響因素，國內外學者尚未形成統一分析框架，綜合參照相關文獻與數據可獲得性，該研究選取影響因素指標為:海洋經濟發展水平(Pgop)、海洋產業結構水平(Ins)、對外開放程度(Open)、金融發展水平(Fin)、科研投入強度(Tec)［7，20－22］。分別用人均實際海洋生產總值、海洋產業高級化指數、地區進出口總額占GDP比重、海洋科技活動經費占海洋生產總值比重來表示。為消除指標間因屬性不同而帶來的影響以及便于比較，對解釋變量進行歸一化處理。此外，為剔除價格波動影響，該研究利用GDP平減指數進行消脹處理。以上投入產出及影響因素指標所需數據主要來自《中國海洋統計年鑒》(2007—2017年)、《中國海洋經濟統計年鑒》(2018年)。按照統計年鑒口徑，研究區域為天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西與海南。另外，固定資產投資額、GDP指數從《中國統計年鑒》(2007—2018年)獲得，年平均工資從各省區的統計年鑒中收集。各省區經緯度坐標取中值，坐標值數據來源于國家基礎地理信息系統地形數據庫。

2空間效應分析

在分析空間效應之前，需要進行4項檢驗以選取合適的空間計量模型:①空間相關性檢驗。Moran’I檢驗結果表明TFPC與TPCH存在顯著的空間相關性，且TFPC的空間相關性強于TPCH，而TECH的Moran’I檢驗結果不顯著。②空間、時間、空間與時間效應檢驗。在無空間交互作用下的LＲ檢驗結果表明TFPC、TECH、TPCH空間固定效應顯著性而時間固定效應不顯著，說明模型僅存在顯著的空間固定效應。③SDM適用性檢驗。基于空間固定效應模型進行LM檢驗與Wald檢驗，得出該研究運用SDM而非SAＲ或SEM的結論。④固定效應或隨機效應檢驗。結合Hausman檢驗結果，最終確定TFPC、TPCH選取空間固定效應SDM模型，TECH選用空間隨機效應SDM進行分析。表1是通過上述模型得到的部分估計結果。由表1可知，除TECH外，TFPC、TPCH的空間滯后項系數ρ顯著為正，即TFPC與TPCH具有顯著的正向空間溢出效應，表明海洋全要素生產率較高的地區會拉動鄰近省區的全要素生產率提升;影響因素對TFPC與TPCH的效應方向一致、效應值相近，而對TECH的效應微弱，表明TFPC變化的主要由技術進步導致;此外，TFPC的系數ρ大于TPCH，可得TFPC的空間效應更大，該結果與Moran’I檢驗結果相符合。而由于系數ρ≠0，因此解釋變量對TFPC及其分解指數的空間效應不能直接以回歸系數測度，應借助直接效應、間接效應、總效應進一步分析［23］。海洋經濟發展水平(Pgop)對TFPC、TPCH的直接效應、間接效應與總效應為負，通過0．05的顯著性水平檢驗，而對TECH的直接效應顯著為正，這與趙林等［24］研究結論類似。分析該結果可知:①Pgop對TFPC的負效應證明存在海洋經濟邊際報酬遞減現象，較高的海洋經濟發展水平擠壓了投入產出效率的提升空間。目前的海洋經濟并沒有以效率提升作為主要攻堅方向，而很可能以海洋產值為主要目標的發展模式，需致力于實現海洋經濟提質增效目標。②Pgop對TECH的正向直接效應說明海洋經濟發展水平的提升顯著提升了本地區對于海洋經濟的管理水平與資源配置效率，但Pgop對TPCH的負向直接效應說明海洋經濟與海洋技術創新雙向共生的發展機制尚未形成［21］，且Pgop對TPCH的負效應強于對TECH的正效應，導致海洋經濟發展對TFPC的顯著抑制作用。③Pgop對TFPC、TPCH的直接效應弱于間接效應，可見海洋經濟發展主要通過間接效應對全要素生產率產生抑制作用，即海洋經濟發展水平高的地區對周邊欠發達地區的資金流、勞動力、技術等要素產生強有力的虹吸效應，使鄰近省區先進生產要素流失，從而影響其TFPC與TPCH。海洋產業結構水平(Ins)對TFPC、TPCH的直接效應、間接效應、總效應均顯著為負，對TECH則不顯著，這與狄乾斌等［25］基于交通距離矩陣估計海洋產業結構對海洋經濟發展的空間效應結論類似。該結果表明:①Ins對TFPC、TPCH的負效應說明海洋產業結構仍存在優化空間，對于海洋經濟全要素生產率，目前海洋產業結構缺乏良好支撐作用，而主要原因在于產業結構在一定程度上抑制技術進步的進一步提高［6］。②產生負向直接效應的原因可能是產業結構向“三二一”調整過程中伴隨的副作用，比如，產業結構升級往往伴隨摩擦性失業或結構性失業，在一定程度上阻礙海洋勞動力要素對本地區海洋經濟發展的貢獻，進而對全要素生產率產生抑制作用。③顯著的虹吸效應可能由擁擠效應導致，如要素價格過高、市場競爭過于激烈等外部不經濟使海洋產業向區域多極化演進，盡管海洋產業結構升級，但產業集聚水平的降低不利于完善相鄰沿海省區間的產業分工體系，各省區產業合作互補性減弱，甚至導致重復建設、結構趨同等缺陷，進而不利于鄰近省區TFPC、TPCH的提升。對外開放程度(Open)對TFPC、TPCH的直接效應、間接效應、總效應均為正，而對TECH的效應為負，且皆通過0．01水平的顯著性檢驗，這與王澤宇等［26］研究海洋產業經濟效率所得結論類似。由該結果可知:①Open對TFPC的正效應說明對外開放程度高的沿海省區能加快當地與相鄰省區海洋經濟全要素生產率的顯著提升，沿海省區與外部環境進行人才、技術、資源等交換中，從外部提升海洋經濟實力。②Open對TPCH的正向直接效應說明對外開放顯著促進當地海洋技術研發與創新。究其原因，對外開放程度高的地區意味著經濟外向聯系性更高，跨國企業活動促使主動的學習與無意識的知識外溢，從而為本地區引進國際先進的前沿技術與經驗;而Open對TECH存在顯著負向直接效應，說明沿海省區受當前復雜的國際經濟貿易背景沖擊，造成要素配置與管理成本上升，但對外開放對技術效率的抑制作用弱于對技術進步的促進作用，以致Open對TFPC仍表現為正效應。③相對于直接效應，Open對TFPC、TPCH存在更強的涓滴效應，并且在各影響因素中其間接效應最強，說明開放程度高的沿海省區通過引進海洋技術相關要素，極為有效地促進鄰近省區海洋經濟的TFPC及TPCH提升。金融發展水平(Fin)對TFPC、TPCH的直接效應為負，間接效應為正，至少通過0．05水平的顯著性檢驗，而負向總效應很小且不顯著，Fin對TECH的效應較小且不顯著。由此可知:①Fin對全要素生產率的總效應結果說明目前金融發展對海洋經濟全要素生產率有潛在不利影響，但影響較為微弱，這與趙昕等［14］研究海洋經濟效率影響因素時所得結論類似，這說明金融對海洋經濟的資金支持力度與資金配置效率仍有待加強。②Fin的直接效應結果說明，金融難以有效服務于當地海洋生產技術創新，導致金融發展對本地區全要素生產率產生負效應。問題可能在于面向海洋產業的專業化金融機構較少，金融產品多樣性與創新性不足，導致金融資源對海洋產業，尤其是科技型涉海企業的有效支持較弱。③Fin的間接效應結果說明金融發展存在較強的涓滴效應，但略弱于直接效應，以致Fin總效應在各影響因素中最弱。涓滴效應說明金融發展較強的省區對周邊海洋經濟全要素生產率產生積極影響，沿海省區可能受周邊金融水平高的省區帶動，借鑒學習其完善海洋金融體系的經驗，在海洋金融融資渠道、海洋金融產品等方面多措并舉，在一定程度上抵消本地區金融對當地全要素生產率的不利影響?？蒲型度霃姸?Tec)對TFPC、TPCH的直接效應、間接效應、總效應都為負，至少通過0．05的顯著性檢驗，科研投入對TECH效應不顯著，這與李博等［27］研究海洋經濟增長質量所得結論類似。由該結果可得:①Tec對TFPC的負效應表明海洋科研投入對海洋經濟全要素生產率指數存在抑制作用，意味著海洋科技發展未能滿足海洋經濟提質增效的需求。正如孫才志等［28］所言，海洋科技發展能力不足，科技成果應用率低。究其原因，科技創新成果產業化的識別成本高［29］，同時科研成果的實現具有時間滯后性，需要長期積累得以轉化［4］，另外涉海企業的創新主體意識、自主研發能力也制約了創新成果的供給質量和效率。②Tec對TPCH的負效應說明科研投入是提升海洋科技創新能力的必要而非充分條件。這可能與海洋科研相關體制機制不適應海洋科技創新的內在要求有關，分配科研經費的考核與激勵制度有待優化，潛在的海洋科技體制痼疾易導致科研經費使用陷入低效的弊端。③Tec對TFPC、TPCH的虹吸效應強于直接效應，說明科研投入充足的省區抑制了鄰近省區的海洋經濟發展。海洋科研投入營造出更適宜的科技創新環境，提供更高的收入水平、豐富的就業崗位以及寶貴的投資機會，導致鄰近省區的科研人才、技能、信息等海洋科技要素向本地區傾斜，使鄰近省區拉動TFPC上升的科研支持力減弱。

3結論與政策含義

該研究以我國11個沿海省區2006—2017年的面板數據為樣本，利用SFA－Malmquist模型測度海洋經濟全要素生產率指數及其分解指數，進而運用空間面板杜賓模型分別對TFPC、TECH、TPCH的空間相關性與影響因素進行檢驗分析。研究結果表明:TFPC、TPCH及其影響因素都具有顯著空間溢出效應，并且TFPC、TPCH的空間效應估計結果相似;海洋經濟發展水平、海洋產業結構水平、科研投入強度呈顯著的負向直接效應、間接效應、總效應，對外開放程度呈顯著正向效應，金融發展水平的直接效應顯著為負，間接效應顯著為正，總效應不顯著。結論的政策含義如下:①沿海省區應有大局觀與整體聯動性，充分利用全要素生產率的正向空間溢出效應，優化空間布局，弱化要素流通約束，減輕沿海省區海洋經濟發展的信息不對稱性，促進資源互補以構建高效有序的地區間海洋經濟分工體系，走合作共贏的發展道路。②優化海洋產業結構，挖掘各地海洋特色產業同時推動海洋新興產業集群式發展，使海洋經濟呈現錯位發展與智能化的特征，脫離長期固化鎖定的中低端環節，實現價值鏈攀升，構建具有國際競爭力的海洋產業結構體系。③開放合作是推動海洋經濟高質量發展的必由之路。為對接國際大循環，沿海省區應全面提升開放水平，把握“一帶一路”與“21世紀海上絲綢之路”帶來的重大機遇，鼓勵海洋企業深度參與國際海洋市場競爭與合作，吸收世界先進海洋生產要素。④增強金融服務海洋實體經濟的能力。結合人工智能、云計算、大數據等前沿數字化技術，深刻變革涉海金融服務模式，提供地方特色海洋產業金融服務產品，構建多層次、多元化的投融資服務體系，強化海洋金融對海洋經濟發展的支持。⑤深化科研經費管理體制改革，提高科研投入的管理水平與協調能力，充分調動海洋研發人員的積極性，引領專業技術團隊的學科交叉及協同攻關，自主研發關鍵技術，強化自主創新源頭供給;此外，搭建海洋科技創新共享平臺、科研結果轉化平臺，有效融合海洋科技創新鏈與涉海企業產業鏈，形成高效暢通的產學研用體系，發揮研發成果的實際經濟效益。

作者:曾妮 單位:浙江海洋大學經濟與管理學院