中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)空演變及影響因素

趙昕，彭勇，丁黎黎

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中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)空演變及影響因素

趙昕，彭勇，丁黎黎

(中國(guó)海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，山東青島266100)

在采用投影尋蹤法構(gòu)造“海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)”基礎(chǔ)上利用考慮非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型測(cè)算中國(guó)沿海11省市2003—2013年期間的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率，在分析其時(shí)間趨勢(shì)和空間分布特征基礎(chǔ)上，借助空間面板模型著重從空間相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)兩方面識(shí)別其空間效應(yīng)和主要影響因素。結(jié)果表明：海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出“先上升后下降并相對(duì)穩(wěn)定，以中值區(qū)居多”的時(shí)間趨勢(shì)和空間分布特征；海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有明顯的空間效應(yīng)，Moran’s I具有“先負(fù)后正、波動(dòng)上升”的空間相關(guān)性特征，受空間地理距離的影響存在顯著的空間溢出效應(yīng)；海洋工業(yè)污染治理投資額和海洋專業(yè)技術(shù)水平對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有顯著正向影響，陸域工業(yè)規(guī)模對(duì)其具有顯著負(fù)向影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和FDI對(duì)其負(fù)向影響不顯著。

海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率；時(shí)空演變；影響因素；SBM-DEA模型；空間面板模型

一、問(wèn)題的提出

2003年《全國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃綱要》的頒布實(shí)施推動(dòng)了沿海省市開(kāi)展新一輪“海洋強(qiáng)省”建設(shè)，海洋生產(chǎn)總值在2003—2013年以平均11%的速度增長(zhǎng)，截至2013年海洋生產(chǎn)總值占國(guó)民生產(chǎn)總值的比例高達(dá)15.8%，海洋經(jīng)濟(jì)已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的新增長(zhǎng)點(diǎn)。隨著沿海省市海洋經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，海洋資源約束趨緊、海洋環(huán)境污染嚴(yán)重、海洋生態(tài)系統(tǒng)退化等問(wèn)題日益凸顯。這與“堅(jiān)持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國(guó)策，扎實(shí)推進(jìn)生態(tài)文明建設(shè)，推動(dòng)形成綠色發(fā)展方式”的發(fā)展理念相背離，直接影響了海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。因此，在明晰海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率內(nèi)涵前提下，科學(xué)評(píng)估沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率并探尋其主要影響因素，是切合國(guó)家綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展理念、推動(dòng)海洋經(jīng)濟(jì)“綠色”可持續(xù)發(fā)展、提升海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的關(guān)鍵一環(huán)。

綠色經(jīng)濟(jì)效率是經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨資源與環(huán)境雙重約束日益趨緊背景下形成的衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否健康可持續(xù)的重要指標(biāo)，是考慮資源環(huán)境損耗程度的綜合經(jīng)濟(jì)效率[1]。海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率一般界定為：在海洋資源和海洋環(huán)境約束下，海洋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中人力、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素投入與所能獲得的生產(chǎn)力、資源環(huán)境損耗等產(chǎn)出的比率，是衡量海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量和是否健康可持續(xù)的度量指標(biāo)[2]。國(guó)外學(xué)者對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)效率的研究多集中于漁業(yè)和海洋運(yùn)輸業(yè)等單一部門(mén)的經(jīng)濟(jì)效率，較少涉及全局性的海洋經(jīng)濟(jì)效率研究。Maravelias[3]和Jamnia[4]分別運(yùn)用DEA模型和SFA模型研究了東地中海地區(qū)和伊朗的漁業(yè)經(jīng)濟(jì)效率；Cullinane[5]基于DEA模型對(duì)全球30個(gè)重要港口的經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行評(píng)估，并分析了其影響因素；Odeck[6]則運(yùn)用DEA和SFA模型研究了亞洲、歐洲和非洲海洋運(yùn)輸?shù)纳a(chǎn)效率，分析三個(gè)區(qū)域之間的差異并比較兩種模型的優(yōu)劣。

國(guó)內(nèi)學(xué)者多集中于研究海洋經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)間趨勢(shì)變化、區(qū)域差異、影響因素分析及產(chǎn)業(yè)效率評(píng)估。范斐等[7]基于環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈17個(gè)沿海城市的面板數(shù)據(jù)，利用DEA模型和Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)法對(duì)其海洋經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行評(píng)估，從靜態(tài)和動(dòng)態(tài)兩個(gè)角度分析各城市海洋經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)間趨勢(shì)變化和個(gè)體差異；趙昕等[8]采用GRA-DEA混合模型測(cè)算沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率，并從技術(shù)效率和規(guī)模效率兩方面分析沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率狀況和區(qū)域差異；蘇為華等[9]運(yùn)用Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)法測(cè)算沿海11省市1996—2010年的海洋全要素生產(chǎn)率，然后基于空間面板模型分析了海洋全要素生產(chǎn)率的主要影響因素；戴彬[10]利用SFA模型在評(píng)估沿海省市海洋科技全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，采用空間探索技術(shù)和空間面板模型分析其空間效應(yīng)及主要影響因素；程娜[11]和苑清敏[12]均運(yùn)用DEA模型分別測(cè)算了中國(guó)海洋第二產(chǎn)業(yè)和海洋戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)效率。受綠色經(jīng)濟(jì)效率相關(guān)研究的啟示，部分學(xué)者開(kāi)始關(guān)注資源環(huán)境約束下的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率問(wèn)題。丁黎黎[13]利用熵值法構(gòu)建“資源與環(huán)境損耗指數(shù)”，測(cè)算了海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率，并基于Tobit面板模型分析識(shí)別了其主要影響因素；吳淑娟[2]綜合運(yùn)用因子分析法和DEA模型開(kāi)展了海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)，并結(jié)合面板模型完成主要影響因素識(shí)別，但沒(méi)有妥善處理投入產(chǎn)出指標(biāo)因徑向性和角度性產(chǎn)生的松弛性問(wèn)題；趙林[14]和苑清敏[15]均采用非期望產(chǎn)出的SBM模型分析資源與環(huán)境約束下海洋經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)間趨勢(shì)和分布特征，但其資源環(huán)境方面的投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇相對(duì)單一。

根據(jù)已有研究，海洋經(jīng)濟(jì)效率測(cè)算方面的技術(shù)方法主要包括以DEA為核心的非參數(shù)估計(jì)法和以SFA模型為主的參數(shù)估計(jì)法，但資源環(huán)境約束下的海洋經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)的技術(shù)方法主要以DEA模型為主，原因在于SFA模型難以在確定生產(chǎn)函數(shù)基礎(chǔ)上同時(shí)納入產(chǎn)出指標(biāo)和非期望產(chǎn)出指標(biāo)；海洋經(jīng)濟(jì)效率影響因素識(shí)別方面的技術(shù)方法以普通面板模型為主，少數(shù)學(xué)者采用空間面板模型，但尚未有學(xué)者運(yùn)用空間面板模型研究海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率問(wèn)題?，F(xiàn)有海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率方面的研究還存在以下不足：一是研究相對(duì)較少，且效率評(píng)估方面還存在非期望產(chǎn)出處置不合理或是資源環(huán)境方面投入產(chǎn)出指標(biāo)選擇相對(duì)單一等問(wèn)題；二是海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率時(shí)空格局和影響因素方面的分析大多基于區(qū)域間相同屬性的經(jīng)濟(jì)變量相互獨(dú)立的傳統(tǒng)假設(shè)，忽略了“地理學(xué)第一定律”的存在，即現(xiàn)有研究尚未注意到某一區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)投入要素因可能的外部性而與相鄰區(qū)域之間存在的空間相關(guān)性和溢出效應(yīng)。因此，筆者擬采用投影尋蹤法，在構(gòu)造“海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)”基礎(chǔ)上利用考慮非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型測(cè)算中國(guó)沿海11省市2003—2013年的海洋經(jīng)濟(jì)效率，然后在分析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率時(shí)間趨勢(shì)和空間分布特征的基礎(chǔ)上著重運(yùn)用空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量方法探析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間效應(yīng)及主要影響因素，以期能全面清晰認(rèn)識(shí)中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)空演變和主要影響因素，為制定海洋經(jīng)濟(jì)綠色可持續(xù)發(fā)展政策提供參考。

本研究的創(chuàng)新性在于綜合考慮海洋資源環(huán)境方面的指標(biāo)變量，通過(guò)映射降維的方式將非期望產(chǎn)出變量“海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)”納入SBM-DEA模型，既解決了傳統(tǒng)DEA模型因徑向性和角度性而產(chǎn)生的非期望產(chǎn)出變量松弛性問(wèn)題，又可以運(yùn)用多指標(biāo)變量輸出資源環(huán)境約束下的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率，評(píng)估結(jié)果更符合實(shí)際；同時(shí)打破傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)經(jīng)濟(jì)變量在區(qū)域間相互獨(dú)立的束縛，運(yùn)用包含空間距離權(quán)重的空間面板模型，既識(shí)別海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響因素，又關(guān)注到可能存在的空間效應(yīng)。

二、研究方法與變量選擇

1．研究方法

為克服傳統(tǒng)DEA模型無(wú)法充分考慮投入產(chǎn)出變量松弛性問(wèn)題和非期望產(chǎn)出存在時(shí)效率測(cè)算誤差大的弊端，Tone[16]提出了非徑向、非角度的SBM-DEA模型，同時(shí)解決了投入產(chǎn)出變量的松弛性問(wèn)題和非期望產(chǎn)出影響效率準(zhǔn)確性的問(wèn)題。鑒此，本研究選用考慮非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型測(cè)算中國(guó)沿海11個(gè)省市的海洋綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)以衡量其海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率。

中國(guó)11個(gè)沿海省市被分別看作11個(gè)決策單元()，均包括投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出三組變量，分別用，，表示，其定義矩陣如下：

生產(chǎn)集形式為：

考慮非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型形式如下：

其中，，分別表示松弛變量和權(quán)重變量；*關(guān)于-，s，s單調(diào)遞減。當(dāng)*=1時(shí)，決策單元是有效率的，當(dāng)*＜1時(shí)，決策單元是無(wú)效率的。該非線性規(guī)劃模型則通過(guò)Charnes[17]提出的方法轉(zhuǎn)換成一般性的線性規(guī)劃模型。

常用的空間面板模型主要有空間滯后模型(spatial lag model，SLM)和空間誤差模型(spatial error model，SEM)兩種。借鑒Anseli[18]的經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)LM檢驗(yàn)比較兩個(gè)模型的Lagrange乘子(LM值)及穩(wěn)健Lagrange乘子(Robust-LM值)，進(jìn)而分析模型的適用性：若空間滯后模型的LM值比空間誤差模型的LM值更顯著，且空間滯后模型的Robust-LM顯著而空間誤差模型的Robust-LM不顯著，則選擇空間滯后模型；反之，則選擇空間誤差模型。

考慮到中國(guó)沿海地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率可能存在的空間效應(yīng)，借鑒Fischer[19]關(guān)于空間面板模型的研究成果，建立關(guān)于中國(guó)沿海地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間面板模型：

式(2)中，MGEE表示第個(gè)地區(qū)在時(shí)期的海洋經(jīng)濟(jì)效率；X為控制變量，表示各地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率的影響因素；α、v和ε分別為地區(qū)效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)；和分別為空間滯后項(xiàng)系數(shù)和空間誤差項(xiàng)系數(shù)，均用于度量空間效應(yīng)，反映出某個(gè)區(qū)域的變量變化對(duì)其相鄰區(qū)域的影響程度，反映出相鄰區(qū)域的變量變化對(duì)本區(qū)域的影響程度，=0表示模型為空間誤差模型，=0表示模型為空間滯后模型；W表示空間權(quán)重矩陣。

2．變量選擇

SBM-DEA模型涉及的投入變量包括勞動(dòng)投入、資本投入，期望產(chǎn)出變量為，非期望產(chǎn)出變量為海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)。分別以涉海就業(yè)人數(shù)、海洋資本存量作為勞動(dòng)投入和資本投入的代理變量。由于目前國(guó)內(nèi)未有海洋資本存量方面的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，借鑒何廣順[20]關(guān)于海洋資本存量的估算公式：

海洋資本存量=(沿海地區(qū)/沿海地區(qū))沿海地區(qū)資本存量

其中，沿海地區(qū)資本存量的估算方法采用永續(xù)盤(pán)存法，借鑒張軍[21]的計(jì)算公式：

公式(3)中，為t時(shí)期的資本存量；為折舊率，設(shè)定=9.6%；I為時(shí)期的沿海地區(qū)固定資本形成總額；P為t時(shí)期的固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)。參考張軍提供的初期資本存量，依次求得以每年當(dāng)期價(jià)格表示的名義資本存量，然后運(yùn)用固定資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)將名義量平減為以2003年為基期的實(shí)際資本存量。

為消除不同變量的量綱問(wèn)題及避免異方差性，模型中所涉變量數(shù)據(jù)均進(jìn)行對(duì)數(shù)處理。各地區(qū)涉海就業(yè)人數(shù)、GOP來(lái)源于《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2014年)，各地區(qū)GDP、固定資本形成總額、固定資本價(jià)格指數(shù)來(lái)源于各年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2014年)。

本研究采用投影尋蹤模型對(duì)海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)予以核算①，選取指標(biāo)包括：海洋產(chǎn)值工業(yè)廢水處理達(dá)標(biāo)排放量、海洋產(chǎn)值工業(yè)廢水中化學(xué)需氧量去除量、海洋產(chǎn)值工業(yè)固體廢物綜合利用、海洋捕撈產(chǎn)量、海鹽產(chǎn)量、海洋產(chǎn)業(yè)能源消費(fèi)量、海洋礦業(yè)。借鑒鄧楚雄[22]的研究，計(jì)算資源環(huán)境損耗指數(shù)的具體步驟如下：

(1)構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)。投影尋蹤就是將已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理的m維數(shù)據(jù){x|j=1,2,…m}集合成以a=(a1, a2,…am)為投影方向的一維投影值。按照投影值局部盡可能稠密、整體投影點(diǎn)集聚點(diǎn)團(tuán)盡可能分散的原則，構(gòu)造投影指標(biāo)函數(shù)為：

上式中，S、z和E分別為投影值Z的標(biāo)準(zhǔn)差、局部密度和平均值；為局部密度的窗寬參數(shù)；r=|z-z|(i,j=1,2,…n)為樣本間距離；(-r)為單位階躍函數(shù)。

(2)優(yōu)化投影指標(biāo)函數(shù)。確定樣本集和樣本指標(biāo)值之后，投影指標(biāo)函數(shù)的變化因投影方向向量a的變化而變化。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)會(huì)因投影方向向量的差異而呈現(xiàn)不同特征，因而，最佳投影方向向量必須是最大可能體現(xiàn)高維數(shù)據(jù)某種結(jié)構(gòu)特征的向量。通過(guò)設(shè)定約束條件，擬按照如下方式計(jì)算最佳投影方向向量求解最大化投影指標(biāo)函數(shù)，并采用學(xué)術(shù)界普遍采用的加速遺傳算法求解以上非線性優(yōu)化問(wèn)題。

(3)求評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重系數(shù)。歸一化處理投影方向a=(a1,a2,…am)得到權(quán)重系數(shù)：

空間面板模型公式(2)中涉及的變量為海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率、空間權(quán)重矩陣和控制變量。參考戴彬[10]的研究，以兩省省會(huì)城市距離的倒數(shù)作為權(quán)重構(gòu)造空間權(quán)重矩陣。

控制變量選擇方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者目前還尚未形成關(guān)于海洋經(jīng)濟(jì)效率影響因素的統(tǒng)一分析框架。丁黎黎[13]選取海洋工業(yè)環(huán)境污染投資額、陸域工業(yè)規(guī)模和海洋專業(yè)技術(shù)水平等指標(biāo)分析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響因素；吳淑娟[2]利用海洋第二產(chǎn)業(yè)總值占GOP比重衡量海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，并納入面板模型中分析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響因素。其預(yù)期為：海洋工業(yè)環(huán)境污染投資額對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有正向影響，加大海洋環(huán)境污染治理力度可以提高海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率；陸域工業(yè)規(guī)模對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有負(fù)向影響，沿海地區(qū)陸域工業(yè)廢水等污染物的直排入海直接影響海洋環(huán)境和海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率；海洋專業(yè)技術(shù)水平可以通過(guò)技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的提高；以第二產(chǎn)業(yè)為主的海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有負(fù)向影響，因?yàn)楹Ｑ蠊I(yè)會(huì)一定程度上增加對(duì)海洋資源的消耗和海洋環(huán)境的破壞。另外，錢爭(zhēng)鳴[1]研究區(qū)域綠色經(jīng)濟(jì)效率時(shí)考慮了FDI對(duì)中國(guó)綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響，并指出FDI流入一方面會(huì)帶來(lái)對(duì)國(guó)內(nèi)資源的攫取和依賴，進(jìn)而對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生負(fù)向影響；另一方面也會(huì)通過(guò)技術(shù)外溢提高地區(qū)生產(chǎn)治污水平，從而對(duì)綠色經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生正向影響。沿海地區(qū)外商直接投資的主要區(qū)域，勢(shì)必會(huì)影響海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

綜上所述，本研究選取海洋工業(yè)污染治理投資額()、陸域工業(yè)規(guī)模()、海洋專業(yè)技術(shù)水平()、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)()和沿海地區(qū)情況()作為空間面板模型的控制變量。其中，海洋工業(yè)污染治理投資額=()*工業(yè)污染治理投資額；陸域工業(yè)規(guī)模用地區(qū)工業(yè)增加值占GDP比重來(lái)表示；海洋專業(yè)技術(shù)水平用沿海地區(qū)海洋專業(yè)人才數(shù)表示；海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)用各地區(qū)海洋第二產(chǎn)業(yè)占的比重表示；沿海地區(qū)情況用占比重表示。

指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2014年)、《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2014年)、《中國(guó)環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》(2004—2014年)和Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。另外，模型所涉貨幣化數(shù)據(jù)均以2003年為基期進(jìn)行調(diào)整，為消除不同變量的量綱問(wèn)題并避免異方差性，所涉指標(biāo)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

三、海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)空演變

運(yùn)用MaxDEA軟件測(cè)算出中國(guó)沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率，并以此作為海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的衡量指標(biāo)。為明晰中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率，從時(shí)間和空間兩個(gè)維度分析其時(shí)空格局演變。

1．海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的時(shí)間趨勢(shì)

2003—2013年中國(guó)沿海地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率時(shí)間趨勢(shì)情況如圖1所示，其中2003年為基期，其值為零。就全國(guó)平均水平而言，海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出“先上升后下降并相對(duì)穩(wěn)定”的趨勢(shì)特征：2003—2006年為上升期，隨著2003年《全國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃綱要》頒布實(shí)施，沿海各省市海洋經(jīng)濟(jì)得到快速發(fā)展，在對(duì)海洋資源進(jìn)行適度開(kāi)發(fā)利用的同時(shí)較為重視海洋環(huán)境污染監(jiān)測(cè)治理工作，海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率在此期間持續(xù)上升，峰值達(dá)到1.7。2007—2008年全球性金融危機(jī)嚴(yán)重限制了中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)模效應(yīng)和集約效應(yīng)均未得到有效發(fā)揮，在此期間海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率迅速下降為1.2。2009—2013年中國(guó)正由“十一五”向“十二五”期間過(guò)渡，海洋“863”、“973”項(xiàng)目相繼啟動(dòng)，海洋科技水平不斷提高推動(dòng)了海洋經(jīng)濟(jì)在后金融危機(jī)時(shí)代的迅速?gòu)?fù)蘇；與此同時(shí)，中國(guó)沿海地區(qū)“圍海造陸”等影響海洋生態(tài)環(huán)境的項(xiàng)目紛紛上馬，海洋資源不合理開(kāi)發(fā)和海洋環(huán)境破壞活動(dòng)日益加劇，據(jù)《海洋環(huán)境質(zhì)量公報(bào)》顯示，2013年典型海洋生態(tài)系統(tǒng)中處于亞健康狀態(tài)的海洋生態(tài)系統(tǒng)高達(dá)67%，海洋資源環(huán)境保護(hù)治理壓力日漸增加，海洋經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展與海洋資源環(huán)境保護(hù)日益突出的矛盾使海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率平均保持相對(duì)穩(wěn)定的1.1的中低水平效率值。

年份

圖12003—2013年海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率變化趨勢(shì)

2．海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間分布

根據(jù)測(cè)算的中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率值，運(yùn)用ArcGIS軟件和自然斷點(diǎn)法繪制以2003年為基期、以偶數(shù)年為樣本、以高中低為等級(jí)的中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率空間分布圖，結(jié)果顯示：

(1)2004—2006年大多數(shù)省市的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率實(shí)現(xiàn)了由低值區(qū)向中高值區(qū)的轉(zhuǎn)變。2004年，除廣西屬于高值區(qū)及遼寧、天津和上海屬于中值區(qū)之外，其他七省份均屬于低值區(qū)；2006年，高值區(qū)省份包括河北、山東、浙江和廣西，中值區(qū)包括遼寧、廣東、上海和海南，僅天津、江蘇和福建屬于低值區(qū)，屬于中高值區(qū)的省市約占三分之二，但天津在此期間由中值區(qū)變?yōu)榈椭祬^(qū)，說(shuō)明此間天津在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中對(duì)海洋資源環(huán)境的損耗相對(duì)較大。

(2)2006—2008年多數(shù)省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率受金融危機(jī)沖擊較大，除天津、江蘇、廣東和福建保持上升勢(shì)頭外，其他約三分之二省市均出現(xiàn)不同程度下降趨勢(shì)，高值區(qū)由四個(gè)變?yōu)閮蓚€(gè)。其中，河北、山東、浙江由高值區(qū)變?yōu)橹兄祬^(qū)，遼寧和海南由中值區(qū)變?yōu)榈椭祬^(qū)，廣西受金融危機(jī)沖擊最大，由高值區(qū)變?yōu)榈椭祬^(qū)。

(3)2008—2012年中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率以中值區(qū)省市居多。中值區(qū)的省市由2008年的六個(gè)逐步增加到2012年的八個(gè)，高值區(qū)由2008年和2010年的兩個(gè)減少到2012年的一個(gè)。其中，江蘇由高值區(qū)向中值區(qū)轉(zhuǎn)變，說(shuō)明江蘇省近年來(lái)的“圍海造陸”建設(shè)在推動(dòng)地區(qū)海陸經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)也造成相當(dāng)程度的海洋污染和生態(tài)破壞；福建由中值區(qū)變?yōu)榈椭祬^(qū)，說(shuō)明福建在基本實(shí)現(xiàn)海洋產(chǎn)業(yè)“三、二、一”產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)格局前提下，海洋化工等第二產(chǎn)業(yè)發(fā)展過(guò)程中還存在一定程度的資源浪費(fèi)，需要以技術(shù)創(chuàng)新和生產(chǎn)工藝改造實(shí)現(xiàn)高效運(yùn)轉(zhuǎn)；海南始終保持在低值區(qū)，說(shuō)明雖然海南濱海旅游等海洋第三產(chǎn)業(yè)比重較高，但其在海洋旅游資源開(kāi)發(fā)過(guò)程中仍需注意海洋環(huán)境保護(hù)和資源合理開(kāi)發(fā)。

整體而言，研究期內(nèi)中國(guó)沿海省市的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出“先上升后下降，以中值區(qū)居多”的空間分布特征。金融危機(jī)之前，在優(yōu)越的海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策刺激下，中國(guó)多數(shù)省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈明顯的上升趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了由中低值區(qū)向中高值區(qū)的轉(zhuǎn)變；金融危機(jī)之后，海洋經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展與海洋資源環(huán)境保護(hù)的矛盾日益激烈，三分之二省市的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率保持在中值區(qū)。

3．海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間效應(yīng)

Moran’s I (莫蘭指數(shù))檢驗(yàn)是空間相關(guān)性事前檢驗(yàn)的經(jīng)典方法，可通過(guò)該檢驗(yàn)事先明確中國(guó)沿海地區(qū)之間海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率是否存在空間效應(yīng)。Moran’s I的取值范圍為[-1,1]，其大于零說(shuō)明沿海省市之間的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率存在正向空間相關(guān)性，即存在空間集聚現(xiàn)象；反之，則說(shuō)明存在負(fù)向相關(guān)性，沿海省市之間的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率存在空間排斥現(xiàn)象。

根據(jù)測(cè)算的中國(guó)沿海地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率值，可計(jì)算出以2003年為基期的2004—2013年的Moran’s I，如圖2所示：2004—2013年沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的Moran’s I呈現(xiàn)出“先負(fù)后正、波動(dòng)上升”的趨勢(shì)特征。

圖2 2004—2013年海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率Moran’s I變動(dòng)趨勢(shì)

(1)2004—2008年Moran’s I始終為負(fù)值，說(shuō)明海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率在此期間具有明顯的負(fù)向空間相關(guān)性，即海洋資源環(huán)境的排他性特征導(dǎo)致海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率空間排斥效應(yīng)的存在。在海洋資源環(huán)境相似的情況下，中國(guó)沿海地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、區(qū)域布局等方面存在重復(fù)建設(shè)、結(jié)構(gòu)趨同的弊端，海洋產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出區(qū)域多極化趨勢(shì)，進(jìn)而在激烈的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)和資源開(kāi)發(fā)中因“擁擠效應(yīng)”而產(chǎn)生空間排斥現(xiàn)象。

(2)2009年中國(guó)沿海地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率開(kāi)始出現(xiàn)正值，并自2011年保持相對(duì)穩(wěn)定，說(shuō)明海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率開(kāi)始呈現(xiàn)出正向空間相關(guān)性，空間集聚效應(yīng)開(kāi)始顯現(xiàn)。金融危機(jī)之后，中國(guó)加快了海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域布局調(diào)整步伐，海洋產(chǎn)業(yè)集聚程度不斷加深，海洋主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的區(qū)域布局更加優(yōu)化，海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間集聚特征因此顯現(xiàn)。另外，空間集聚特征的出現(xiàn)說(shuō)明中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率存在區(qū)域“馬太效應(yīng)”，低效率地區(qū)與高效率地區(qū)的差距存在逐步拉大的風(fēng)險(xiǎn)，低效率地區(qū)在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)識(shí)別、產(chǎn)業(yè)區(qū)域布局、生產(chǎn)要素吸納等方面需進(jìn)一步整合優(yōu)化。

為判斷中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率是否存在顯著的空間溢出效應(yīng)，運(yùn)用MatLab軟件和極大似然估計(jì)法對(duì)空間面板模型式(2)進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。模型Hausman檢驗(yàn)值為-1.799 4，值為0.937 2，未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，所以需要選用隨機(jī)效應(yīng)的空間面板模型進(jìn)行解釋，回歸結(jié)果見(jiàn)表1。

表1　空間面板模型回歸結(jié)果

注：“**”和“***”分別表示估計(jì)值在5%、1%的顯著性水平下顯著

由表1可知，空間滯后項(xiàng)系數(shù)=0.28、Prob.= 0.024，空間誤差項(xiàng)系數(shù)λ=0.358、Prob.=0.043，均在5%的顯著性水平下顯著，說(shuō)明中國(guó)沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率符合“地理學(xué)第一定律”，受空間地理距離的顯著影響存在空間溢出效應(yīng)：某地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率變化會(huì)對(duì)相鄰地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生正向空間溢出效應(yīng)，同時(shí)，其相鄰地區(qū)的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率變化也會(huì)對(duì)本地區(qū)的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率產(chǎn)生正的空間溢出效應(yīng)?？臻g溢出效應(yīng)存在的可能原因在于：首先，隨著中國(guó)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制的不斷完善和戶籍制度改革的不斷深入，地方保護(hù)主義壁壘逐步瓦解，市場(chǎng)信息不對(duì)稱逐漸削弱，資本、人力、技術(shù)等海洋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)要素的區(qū)域流動(dòng)性不斷加強(qiáng)；其次，在建設(shè)資源節(jié)約型和環(huán)境友好型社會(huì)背景下，沿海各省市對(duì)海洋資源環(huán)境的保護(hù)力度空前加強(qiáng)，各省市不斷加大在海洋資源開(kāi)發(fā)、海洋環(huán)境保護(hù)和海洋生產(chǎn)活動(dòng)等方面的政策、財(cái)政和人力投入，對(duì)相關(guān)地區(qū)海洋綠色經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生了正外部性。

四、海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響因素分析

通過(guò)Hausman檢驗(yàn)判定隨機(jī)效應(yīng)的空間面板模型更適用于海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率影響因素的分析，但仍需要通過(guò)空間計(jì)量模型的LM檢驗(yàn)在空間滯后模型和空間誤差模型之間進(jìn)行確定性選擇，以便合理分析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的影響因素。

由表2可知，空間滯后模型的LM值(LM- SLM)及其穩(wěn)健LM值(Robust LM-SLM)分別為87.15和923.00，且均通過(guò)了1%顯著性水平下的顯著性檢驗(yàn)；而空間誤差模型的LM值(LM-SEM)及其穩(wěn)健LM值(Robust LM-SEM)在1%顯著性水平下分別為36.97和872.81，均小于空間滯后模型的LM值及穩(wěn)健LM值。因此，本研究選擇空間滯后模型的回歸結(jié)果解釋各控制變量的參數(shù)意義。

表2　空間面板模型的LM檢驗(yàn)

由表1空間滯后隨機(jī)效應(yīng)面板模型的回歸結(jié)果可知：

(1)海洋工業(yè)污染治理投資額的參數(shù)估計(jì)值為0.064 2，且在5%顯著性水平下顯著。這說(shuō)明海洋工業(yè)污染治理投資對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有正向推動(dòng)作用，但這種拉動(dòng)作用相對(duì)微弱，每增加1單位海洋工業(yè)污染治理投資額海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率僅增加0.064 2單位。一方面，污染治理投資是影響海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的主要因素之一，加大海洋工業(yè)的污染治理投資和環(huán)境管制力度能夠推動(dòng)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的提高，一定程度上促進(jìn)了海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展；另一方面，僅注重海洋產(chǎn)業(yè)環(huán)境的末端治理，“先污染后治理”的生產(chǎn)模式不僅容易造成大量資源浪費(fèi)，也不利于海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的顯著提高，要從源頭預(yù)防海洋資源浪費(fèi)和環(huán)境污染。

(2)陸域工業(yè)規(guī)模的參數(shù)估計(jì)值為－0.865 4，通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明陸域工業(yè)規(guī)模對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有顯著的負(fù)向作用，兩者具有顯著的此消彼長(zhǎng)關(guān)系。由此可以判定，沿海地區(qū)陸域工業(yè)發(fā)展不僅依賴海洋油氣等海洋資源，其產(chǎn)生的工業(yè)廢水等污染源更是對(duì)海洋環(huán)境的嚴(yán)重破壞，陸域工業(yè)對(duì)海洋資源環(huán)境的損耗是影響海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率提高的關(guān)鍵性因素。合理統(tǒng)籌海陸經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)性，加快陸域工業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)并加大工業(yè)污染治理力度是提高海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的重要任務(wù)。

(3)海洋專業(yè)技術(shù)水平的參數(shù)估計(jì)值為0.064 8，在10%顯著性水平下顯著。這說(shuō)明海洋專業(yè)技術(shù)水平對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有顯著正向影響，但拉動(dòng)效應(yīng)相對(duì)較弱，海洋專業(yè)技術(shù)水平每提高1單位僅拉動(dòng)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率提高0.064 8單位。由此判斷，海洋專業(yè)技術(shù)水平是影響海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的重要因素之一，海洋專業(yè)技術(shù)水平為海洋綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供所必須的專業(yè)人才和技術(shù)創(chuàng)新，海洋專業(yè)技術(shù)水平提升是海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率提高的源動(dòng)力；相對(duì)較弱的拉動(dòng)效應(yīng)說(shuō)明海洋專業(yè)技術(shù)水平對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的推動(dòng)作用尚未有效發(fā)揮，海洋專業(yè)技術(shù)發(fā)展還存在“產(chǎn)-學(xué)-研”脫節(jié)、科研成果不能有效轉(zhuǎn)化成生產(chǎn)力的弊端，需要在強(qiáng)調(diào)豐富提高海洋專業(yè)技術(shù)水平的前提下更加注重海洋專業(yè)技術(shù)在實(shí)踐中的“干中學(xué)”和成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化。

(4)海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的參數(shù)估計(jì)值僅為－0.027 4，且沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)向影響不顯著。金融危機(jī)之后沿海各省市不斷優(yōu)化海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，第二產(chǎn)業(yè)比重下降顯著，第三產(chǎn)業(yè)比重持續(xù)上升，海洋產(chǎn)業(yè)由“二、三、一”格局向“三、二、一”格局轉(zhuǎn)變，并于2012年開(kāi)始初步實(shí)現(xiàn)了海洋產(chǎn)業(yè)的“三、二、一”格局，以第二產(chǎn)業(yè)為主導(dǎo)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐步打破，海洋產(chǎn)業(yè)對(duì)海洋資源環(huán)境的損耗趨于合理，這也是海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率影響相對(duì)較弱的主要原因。盡管如此，保持海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)是海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率提高的長(zhǎng)期任務(wù)。

(5)沿海地區(qū)情況的參數(shù)估計(jì)值為-0.003 2，并未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明雖然對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有一定負(fù)向影響，但影響程度不顯著。參數(shù)估計(jì)值為負(fù)說(shuō)明“污染避難所”假說(shuō)在中國(guó)沿海地區(qū)成立，沿海地區(qū)在吸引外商投資過(guò)程中造成了一定程度的海洋資源浪費(fèi)和海洋環(huán)境污染，且在海洋經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的資源浪費(fèi)與環(huán)境污染掩蓋了因技術(shù)外溢、資本投入對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的正向推動(dòng)作用；參數(shù)估計(jì)值不顯著也說(shuō)明中國(guó)沿海地區(qū)在吸引外資過(guò)程中也相對(duì)重視對(duì)外資質(zhì)量的甄別和對(duì)海洋資源環(huán)境的保護(hù)，一定程度遏制了外商投資對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色發(fā)展的破壞。

五、結(jié)論及其政策含義

本研究首先運(yùn)用投影尋蹤賦權(quán)法構(gòu)造“海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)”作為非期望產(chǎn)出變量，然后基于非期望產(chǎn)出的SBM-DEA模型，以中國(guó)11個(gè)沿海省市2003—2013年的面板數(shù)據(jù)為樣本測(cè)算中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率，并從時(shí)間趨勢(shì)、空間分布和空間效應(yīng)三方面分析其時(shí)空演變；采用全局Moran’s I檢驗(yàn)識(shí)別海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間相關(guān)性；利用空間面板模型分析海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的空間溢出效應(yīng)并探析其主要影響因素。研究結(jié)果表明：1)時(shí)間趨勢(shì)方面，就全國(guó)平均水平而言，海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出“先上升后下降并相對(duì)穩(wěn)定”的趨勢(shì)特征。2003—2006年是中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的上升期，2007—2008年是下降期，2009—2013年是相對(duì)穩(wěn)定時(shí)期。2)空間分布方面，沿海省市的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈現(xiàn)出“先上升后下降，以中值區(qū)居多”的空間分布特征。金融危機(jī)之前，多數(shù)省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率呈明顯的上升趨勢(shì)，實(shí)現(xiàn)了由中低值區(qū)向中高值區(qū)的轉(zhuǎn)變；金融危機(jī)之后，海洋經(jīng)濟(jì)迅速發(fā)展與海洋資源環(huán)境保護(hù)的矛盾日益激烈，三分之二地區(qū)的海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率保持在中值區(qū)。3)空間效應(yīng)方面，沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的Moran’s I呈現(xiàn)出“先負(fù)后正、波動(dòng)上升”的趨勢(shì)特征，沿海省市海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率首先表現(xiàn)為負(fù)向空間相關(guān)性，其后表現(xiàn)為正向空間相關(guān)性，即由空間排斥現(xiàn)象逐步向空間集聚現(xiàn)象轉(zhuǎn)變；中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率受空間地理距離的影響存在顯著的空間溢出效應(yīng)，海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率在沿海省市之間符合“地理學(xué)第一定律”。4)影響因素方面，海洋工業(yè)污染治理投資額和海洋專業(yè)技術(shù)水平對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有顯著正向影響，但正向拉動(dòng)作用相對(duì)較弱；陸域工業(yè)規(guī)模對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有顯著負(fù)向影響，陸域工業(yè)規(guī)模和海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率具有明顯的此消彼長(zhǎng)關(guān)系；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和FDI對(duì)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的負(fù)向影響不顯著。

上述研究結(jié)論具有以下政策含義：1)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率在區(qū)域間不是相互獨(dú)立的，其與相鄰區(qū)域具有顯著的空間相關(guān)性和空間溢出效應(yīng)，需要沿海省市在發(fā)展海洋綠色經(jīng)濟(jì)時(shí)充分考慮相鄰區(qū)域政策環(huán)境對(duì)本區(qū)域的影響，合理利用海洋綠色經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面存在的正外部性。2)近年來(lái)中國(guó)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率水平相對(duì)不高，海洋資源環(huán)境雙重約束下海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展與海洋資源環(huán)境保護(hù)的矛盾日益激烈，需要沿海省市優(yōu)化協(xié)調(diào)海洋資源合理開(kāi)發(fā)、海洋環(huán)境有效保護(hù)和海洋經(jīng)濟(jì)高效發(fā)展之間關(guān)系。3)加大海洋環(huán)境末端治理投資的“先污染后治理”生產(chǎn)模式并不能有效提升海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率，沿海省市應(yīng)深刻認(rèn)識(shí)到海洋專業(yè)技術(shù)水平在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的優(yōu)勢(shì)，充分利用科研成果加快海洋產(chǎn)業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新和工藝改造，注重海洋專業(yè)技術(shù)在實(shí)踐中的“干中學(xué)”和專業(yè)成果應(yīng)用轉(zhuǎn)化。4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)是海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的第一要?jiǎng)?wù)，統(tǒng)籌海陸經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)是提高海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，深化陸域經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，加快陸域第二產(chǎn)業(yè)升級(jí)改造，減少陸域產(chǎn)業(yè)對(duì)海洋環(huán)境破壞；在保持海洋產(chǎn)業(yè)“三、二、一”格局前提下繼續(xù)積極發(fā)展海洋第三產(chǎn)業(yè)，合理高效開(kāi)發(fā)海洋資源。5)沿海省市在吸引外商投資過(guò)程中，應(yīng)有效甄別外商投資質(zhì)量，防止高污染、高能耗企業(yè)進(jìn)入，避免“污染避難所”假說(shuō)在中國(guó)沿海省市發(fā)生。充分利用外商投資中的先進(jìn)生產(chǎn)工藝、管理經(jīng)驗(yàn)和資金支持，以此推動(dòng)海洋綠色經(jīng)濟(jì)效率提升。

注釋：

① 海洋資源環(huán)境損耗指數(shù)僅為本研究SBM-DEA模型的非期望產(chǎn)出變量，鑒于篇幅限制在此不作詳細(xì)陳述。

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責(zé)任編輯：黃燕妮

Analysis on temporal and spatial evolution of marine green economic efficiency and its influencing factors in China

ZHAO Xin, PENG Yong, DING Lili

(School of Economics, Ocean University of China, Qingdao 266100, China)

Using the projection pursuit method and non-expected output SBM-DEA model based on the “Marine resources and environment loss index ”, this paper not only measures the marine green economic efficiency of Chinese 11 coastal provinces and cities during 2003-2013, but also, on the base of temporal and spatial distribution characteristics with the spatial panel model , mainly analyzes and identifies the spatial effect and the main factors on aspects of spatial correlation and spatial spillover effect .The results are that : 1)The temporal and spatial distribution trend shows "firstly rise after fall and then relatively stable with majority in median area". 2) The green economic efficiency has obvious spatial effect affected by spatial geographic distance and exists significant spatial spillover effect. Moran's I is "first negative and then positive, rising with fluctuations". 3) Marine industrial pollution control investment and marine professional technology level has a significant positive influence on ocean green economic efficiency. Oppositely, the inland industrial scale has a significant negative influence. The negative influence of industrial structure and FDI on the marine green economy was not significant.

marine green economic efficiency; evolution of time and space; influence factor; SBM - DEA model; spatial panel model

10.13331/j.cnki.jhau(ss).2016.05.013

F222.3

A

1009-2013(2016)05-0081-09

2016－09－12

國(guó)家社科基金重大項(xiàng)目(15ZDB171)；國(guó)家自然科學(xué)基金(71373247)

趙昕(1964—)，女，遼寧錦州人，教授，博士，博士生導(dǎo)師，主要從事海洋經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析、數(shù)理金融與風(fēng)險(xiǎn)管理研究。