張熒楠
(中國海洋大學(xué)管理學(xué)院 青島 266100)
隨著溫室氣體排放引起的全球環(huán)境問題日益突出,《京都議定書》和《巴黎協(xié)定》等一系列國際性協(xié)議相繼簽署,節(jié)能減排也上升為重要的國家戰(zhàn)略。農(nóng)業(yè)是溫室氣體的主要來源之一,農(nóng)業(yè)源約占我國溫室氣體排放總量的17%[1]。海洋漁業(yè)是“大農(nóng)業(yè)”中機械化、工業(yè)化和產(chǎn)業(yè)化程度較高的部門[2],漁船漁機和加工設(shè)備設(shè)施等的能源消耗是海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)中溫室氣體的主要來源。其中:海洋捕撈是漁船燃油消耗的主體,貢獻了可觀的碳排放量;海水高位池養(yǎng)殖和工廠化養(yǎng)殖的電耗也帶來較高的間接排放[3]。隨著人民生活水平的提高,消費者對于水產(chǎn)品的需求不斷增加,海水養(yǎng)殖、捕撈和加工等部門的產(chǎn)能持續(xù)上升。而在我國漫長的海岸線上,海洋漁業(yè)生產(chǎn)的碳排放水平居高不下,給沿海生態(tài)環(huán)境造成巨大壓力。海洋漁業(yè)低碳化發(fā)展是實現(xiàn)漁業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的重要前提,須著力提升海洋漁業(yè)的碳排放效率。目前學(xué)術(shù)界對于碳排放效率并未形成統(tǒng)一的定義,大多數(shù)學(xué)者認為碳排放效率提升是指以較少的二氧化碳排放取得較高的經(jīng)濟效益,在指標選取上主要強調(diào)碳排放與經(jīng)濟增長的互動,而忽略能源消耗與碳排放的關(guān)聯(lián)。本研究借鑒馬大來等[4]的定義,認為碳排放屬于非合意產(chǎn)出,海洋漁業(yè)碳排放效率提升是指在海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)運行過程中,在產(chǎn)出能力處于較高水平或保持較好增勢的情況下實現(xiàn)碳排放減少。
漁業(yè)碳排放問題已引起國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。捕撈業(yè)發(fā)達的大西洋沿岸較早認識到商業(yè)漁業(yè)對于化石燃料的高度依賴,并通過評估不同捕撈方式造成的溫室氣體排放強度,探索漁業(yè)管理理念和方式的改進[5-6]。有學(xué)者估算巴西拖網(wǎng)捕撈船隊的直接燃料投入和溫室氣體排放,提出漁船是二氧化碳排放的主要來源[7-8]。目前普遍認為,大多數(shù)漁業(yè)補貼尤其是燃料補貼對經(jīng)濟和環(huán)境都有害[9],使用漁業(yè)燃料的免稅政策將最終導(dǎo)致漁業(yè)的低效[10],通過改善漁業(yè)燃料性能的環(huán)境動力與降低燃料支出的經(jīng)濟效益可催生新的管理方案[11]。此外,水產(chǎn)養(yǎng)殖的溫室氣體排放也不容忽視[12]。Denham等[13]采用簡化的生命周期評估方法測度有鰭魚供應(yīng)鏈(從收獲到零售)的二氧化碳排放,發(fā)現(xiàn)導(dǎo)致供應(yīng)鏈內(nèi)溫室氣體排放量最高的是電力消耗,其次是制冷氣體泄漏和魚類未加工廢棄物處置。我國對于漁業(yè)碳排放的研究集中于4個方面:①測算漁業(yè)各產(chǎn)業(yè)部門的能耗水平[14]和能源使用效率[15],并分析節(jié)能減排路徑[16];②分析區(qū)域漁業(yè)碳排放效率的時空特征,并剖析其影響因素[17-20];③探索漁業(yè)低碳化戰(zhàn)略[21-23];④探究漁業(yè)碳排放與經(jīng)濟增長的關(guān)系[24]。有學(xué)者梳理碳排放的驅(qū)動因素,發(fā)現(xiàn)在海洋漁業(yè)的長期發(fā)展中,碳排放不僅來源于盲目擴大的產(chǎn)能和落后的設(shè)備設(shè)施,而且來源于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)失衡造成的初級部門要素堆積。目前已達成共識的碳減排方法包括調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改變能源結(jié)構(gòu)和加快技術(shù)進步,其中產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整能夠影響能源使用的數(shù)量、種類和結(jié)構(gòu),從而影響碳排放水平[25-27]。
基于已有研究成果,本研究將相關(guān)理論與我國海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展現(xiàn)實結(jié)合起來,探索海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化與碳減排的協(xié)調(diào)發(fā)展路徑;從合理化和高級化2個方面構(gòu)建海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù),運用考慮非期望產(chǎn)出的超效率SBM模型測度2008—2017年我國沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)全要素碳排放效率,并運用空間計量模型探究海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率的影響及其空間特征。
效率評價的常用方法包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)和隨機前沿分析(SFA)。其中,數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法是基于多項投入指標和多項產(chǎn)出指標,采用線性規(guī)劃的方法,對具有可比性的決策單元進行相對有效性評價的數(shù)量分析方法。SBM模型能得到比傳統(tǒng)DEA模型更準確的效率值,并能彌補CCR模型在多個決策單元(DMU)為1的情況下無法對有效部分進行進一步比較的不足。因此,本研究采用SE-SBM模型[28],并將海洋漁業(yè)的碳排放作為非期望產(chǎn)出納入計算,構(gòu)建考慮非期望產(chǎn)出的SE-SBM模型。
式中:n個決策單元均由投入m、期望產(chǎn)出v1和非期望產(chǎn)出v2這3個部分構(gòu)成;向量形式分別為x∈R m、y d∈R v1和y u∈R v2;x、y d和y u分別為投入冗余、期望產(chǎn)出不足和非期望產(chǎn)出過量;λ為權(quán)重向量,且為約束條件集合;x ij為第j個決策單元的第i項投入;y sj為第j個決策單元的第s項產(chǎn)出;k為被評價單元;P為目標效率函數(shù),P<1表示效率無效,P≥1表示效率有效。
由于區(qū)域之間存在經(jīng)濟技術(shù)交流和環(huán)境效應(yīng)擴散,通常認為距離越近時事物的屬性越相似。沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率可能也具有空間上的相關(guān)性,本研究采用莫蘭指數(shù)(Moran's I)驗證和分析這種空間相關(guān)性。莫蘭指數(shù)的區(qū)間通常為[-1,1]:當莫蘭指數(shù)大于0時,表明具有正的空間相關(guān)性;當莫蘭指數(shù)小于0時,表明具有負的空間相關(guān)性;當莫蘭指數(shù)等于0時,表明具有空間隨機性。
莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)(Global Moran's I)和局部莫蘭指數(shù)(Local Moran's I)。全局莫蘭指數(shù)用于測度空間自相關(guān)是否存在,計算公式為:
式中:w ij為區(qū)域i與區(qū)域j的鄰近關(guān)系;n為樣本數(shù);x i和x j分別為區(qū)域i和區(qū)域j的屬性值為平均值。
局部莫蘭指數(shù)表明出現(xiàn)空間集聚的具體位置,通常采用Moran's I散點圖展現(xiàn)。散點圖的第一象限和第三象限分別表示“高-高”集聚和“低-低”集聚,反映空間正相關(guān)性;第二象限和第四象限分別表示“低-高”集聚和“高-低”集聚,反映空間負相關(guān)性。
幾乎所有的空間數(shù)據(jù)都具有空間依賴性或空間自相關(guān)特征,因此采用傳統(tǒng)計量方法容易忽略空間相關(guān)性的作用。為體現(xiàn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對于海洋漁業(yè)碳排放影響的空間效應(yīng),本研究引入空間計量模型。Anselin[29]建立了2種空間自相關(guān)模型,其中空間滯后模型(SLM)主要探討各變量在同一地區(qū)是否有擴散現(xiàn)象,空間誤差模型(SEM)度量鄰近地區(qū)因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀察值的影響程度。Lesage等[30]在此基礎(chǔ)上構(gòu)建同時包含因變量和解釋變量空間滯后項的空間杜賓模型(SDM)??臻g效應(yīng)加入回歸模型可全面地考慮地區(qū)間的差異性和依賴性,SLM是將因變量的空間滯后引入模型,SDM則同時將因變量的空間滯后和解釋變量的空間滯后引入模型,因而更具有一般性。
空間滯后模型的一般表達式為:
式中:y為被解釋變量的向量;參數(shù)ρ為空間自回歸參數(shù);W y為空間滯后因變量,反映空間距離對區(qū)域行為的作用;x為外生解釋變量;β為回歸系數(shù)向量;ε為隨機擾動項。
空間誤差模型的一般表達式為:
式中:λ為n×1階的截面因變量向量的空間誤差系數(shù);μ為正態(tài)分布的隨機誤差向量。該式假設(shè)區(qū)域間由隨機誤差項建立相互關(guān)系。
空間杜賓模型的一般表達式為:
式中:γ為待估參數(shù);ρW y為被解釋變量的空間滯后項;γW x為解釋變量的空間滯后項。
研究對象為我國沿海9省(自治區(qū))(天津和上海因產(chǎn)業(yè)體量較小和數(shù)據(jù)缺失過多,導(dǎo)致實證結(jié)果有較大偏差,故未納入分析)。變量相關(guān)數(shù)據(jù)主要來自歷年《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國漁業(yè)年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》,個別缺失數(shù)據(jù)根據(jù)其趨勢特征采取增長率法或移動平均法補齊。
本研究從產(chǎn)業(yè)總體視角測度海洋漁業(yè)碳排放效率,根據(jù)海洋漁業(yè)生產(chǎn)過程的要素投入、經(jīng)濟產(chǎn)出和環(huán)境互動3個方面,以海洋漁業(yè)勞動力、固定資產(chǎn)存量和中間消耗作為投入指標,以海洋漁業(yè)總產(chǎn)值作為期望產(chǎn)出指標,以海洋漁業(yè)凈碳排放量作為非期望產(chǎn)出指標,構(gòu)建評價指標體系(表1)。
表1 海洋漁業(yè)碳排放效率評價指標體系
由于《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》中沒有2008—2017年海洋漁業(yè)固定資產(chǎn)投入的直接數(shù)據(jù),本研究采用農(nóng)林牧漁固定資產(chǎn)投入間接得出海洋漁業(yè)固定資產(chǎn)投入;考慮到固定資產(chǎn)作用的滯后性,采用永續(xù)盤存法測算以2008年為基期的歷年固定資產(chǎn)存量,具體計算公式為:
式中:K i,t和K i,t-1分別表示i地區(qū)在t和t-1年的海洋漁業(yè)固定資產(chǎn)存量;I i,t表示i地區(qū)在t年的不變價固定資產(chǎn)存量;δ表示固定資產(chǎn)折舊率;λ表示固定資產(chǎn)的資本形成率;δ和λ的取值參照王波等[31]的做法,初始存量的計算借鑒王恕立等[32]的思路。
由于海洋漁業(yè)中間消耗的數(shù)據(jù)無法直接從年鑒中獲得,借鑒秦宏等[33]的思路,利用漁業(yè)中間消耗進行折算,折算公式為:海洋漁業(yè)中間消耗=漁業(yè)中間消耗×海洋漁業(yè)總產(chǎn)值/漁業(yè)總產(chǎn)值,并將折算結(jié)果按照農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)折算為2008年的可比價格。
從細分部門甚至具體生產(chǎn)環(huán)節(jié)來看,碳排放來源是分散且難以量化的,機械化公式測度的加總可能存在較大的偏差。根據(jù)《我國漁業(yè)節(jié)能減排基本情況研究報告》,捕撈業(yè)能耗約占漁業(yè)能耗總量的70%[2]。因此,可首先基于海洋捕撈機動漁船年末功率數(shù)據(jù)測算海洋捕撈業(yè)能耗,再根據(jù)比重進行折算。同時,由于貝藻類具有較強的固碳能力,根據(jù)相關(guān)學(xué)者測定的貝藻類碳匯轉(zhuǎn)化系數(shù)[34-35],計算碳匯量并從總碳排放量中減去,以得到海洋漁業(yè)凈碳排放量。
采用非導(dǎo)向的規(guī)模報酬不變的超效率SBM模型,利用MAXDEA軟件測算2008—2017年我國沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率(表2和圖1)。
表2 2008—2017年我國沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率
圖1 2008—2017年我國沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率平均值
由圖1可以看出,我國海洋漁業(yè)碳排放效率的地區(qū)差異較大,其中山東、海南、江蘇、廣東和浙江的碳排放效率位于生產(chǎn)前沿,福建和遼寧位于其后,而廣西和河北則位于末位。但生產(chǎn)前沿地區(qū)只是減排情況優(yōu)于其他地區(qū),其碳排放水平仍有進一步降低的空間。
從各沿海地區(qū)來看,山東、海南和廣東的碳排放效率有小幅波動,但始終處于較高水平。江蘇2010—2012年的碳排放效率處于相對無效水平,海洋漁業(yè)碳排放量的大幅增加可能是主要誘因。除2016年外,浙江歷年的碳排放效率均大于1,2016年經(jīng)歷低谷后又迅速恢復(fù)。福建的碳排放效率呈波動下降態(tài)勢,且在“十二五”末期與“十三五”初期受到產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級的沖擊,下降趨勢較明顯。遼寧的碳排放效率呈波動狀態(tài),可能由于其正處于產(chǎn)業(yè)升級的磨合期。廣西和河北的碳排放效率始終處于較低水平:廣西的海洋資源環(huán)境狀況良好,但海洋漁業(yè)的產(chǎn)業(yè)規(guī)模較小、發(fā)展方式粗放且產(chǎn)業(yè)化水平較低;河北處于環(huán)渤海地區(qū),海洋漁業(yè)規(guī)模較小,且海域污染較嚴重和生態(tài)環(huán)境脆弱,難以有效調(diào)節(jié)產(chǎn)業(yè)的環(huán)境負影響。
2.2.1 空間相關(guān)性
測度空間相關(guān)性的基礎(chǔ)步驟之一是建立能夠反映空間交互作用的權(quán)重矩陣[36]。本研究基于反距離權(quán)重矩陣、地理距離二進制權(quán)重矩陣和經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣構(gòu)建3種空間權(quán)重矩陣。其中,經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣的前提假定是區(qū)域單元的經(jīng)濟發(fā)展水平和經(jīng)濟資源獲取能力等因素也會產(chǎn)生空間效應(yīng),并選取地區(qū)人均GDP作為經(jīng)濟變量。結(jié)合運用ArcGIS 10.2軟件和State 15軟件,基于3種空間權(quán)重矩陣分別計算海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和海洋漁業(yè)碳排放效率的莫蘭指數(shù)(表3和表4)。
表3 2008—2017年基于3種空間權(quán)重矩陣的海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的莫蘭指數(shù)
基于反距離權(quán)重矩陣和地理距離二進制權(quán)重矩陣計算的莫蘭指數(shù)顯示,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化在空間上具有顯著的負相關(guān)性,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平在地區(qū)間呈高低交叉分布。而基于經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣計算的莫蘭指數(shù)顯示,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平具有顯著的空間自相關(guān)性,即區(qū)域經(jīng)濟水平越接近,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平越近似。
表4 2008—2017年基于3種空間權(quán)重矩陣的海洋漁業(yè)碳排放效率的莫蘭指數(shù)
基于空間權(quán)重矩陣計算的莫蘭指數(shù)總體為負值,且只有2008—2012年通過10%的顯著性水平檢驗。因此,研究期內(nèi)我國沿海地區(qū)海洋漁業(yè)碳排放效率在空間上存在高值與低值的交叉分布,空間依賴性可能具有動態(tài)性或僅存在于局部地區(qū)?;诘乩砭嚯x二進制權(quán)重矩陣與反距離權(quán)重矩陣計算的莫蘭指數(shù)具有一致的波動狀態(tài),但在2016年出現(xiàn)正值,表明研究期內(nèi)海洋漁業(yè)碳排放效率在空間上達到最高集聚水平,存在一定的空間自相關(guān)性。經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣以人均GDP作為經(jīng)濟變量,其莫蘭指數(shù)反映不同經(jīng)濟水平下海洋漁業(yè)碳排放效率的高低特征。由表4可以看出,基于經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣計算的莫蘭指數(shù)為負值,且未通過顯著性檢驗。結(jié)合經(jīng)驗判斷,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)在沿海地區(qū)橫、縱向環(huán)節(jié)具有較為密切的關(guān)聯(lián),在與碳排放直接相關(guān)的能源消耗品類和養(yǎng)殖加工技術(shù)上具有相似性,有理由認為海洋漁業(yè)碳排放效率具有一定的空間依賴性,從而有必要進行空間計量分析。
部分年份我國沿海地區(qū)海洋漁業(yè)碳排放效率的局部莫蘭指數(shù)散點圖如圖2所示。
圖2 部分年份海洋漁業(yè)碳排放效率的局部莫蘭指數(shù)散點
4個象限分別對應(yīng)區(qū)域單元與其鄰接地區(qū)之間的4種局部空間關(guān)系:第一象限代表高效率值的區(qū)域被同是高值的區(qū)域所包圍的空間關(guān)系;第二象限代表低效率值的區(qū)域被高值的區(qū)域所包圍的空間關(guān)系;第三象限代表低效率值的區(qū)域被同是低值的區(qū)域所包圍的空間關(guān)系;第四象限代表高效率值的區(qū)域被低值的區(qū)域所包圍的空間關(guān)系。
2008年和2011年各沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率始終保持高低交叉分布的形態(tài),其中廣西、河北和遼寧為L-H型,這3個低碳排放效率地區(qū)被高碳排放效率地區(qū)所包圍。2014年的空間分布格局有所改變,遼寧由L-H型轉(zhuǎn)化為H-H型,江蘇和海南由H-L型轉(zhuǎn)化為H-H型,表明高碳排放效率地區(qū)達到一定程度的空間集聚。2017年H-H型分布更為顯著,浙江、山東、廣東、遼寧、江蘇和海南的海洋漁業(yè)碳排放效率集中呈現(xiàn)較高水平。因此,有必要進一步進行空間計量分析。
2.2.2 空間面板計量模型
本研究主要研究海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率的影響,主要采用空間面板計量方法進行實證檢驗。①被解釋變量為海洋漁業(yè)碳排放效率。②核心解釋變量為海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù),反映海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)合理化和高級化的綜合水平。采用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)熵數(shù)表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化水平,熵數(shù)值越大表明各產(chǎn)業(yè)部門結(jié)構(gòu)越趨于混亂,熵數(shù)值越小表明各產(chǎn)業(yè)部門結(jié)構(gòu)越趨于有序。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化通常用產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)層次系數(shù)、第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比[37]以及Moore值等測算和表示??紤]到目前第一產(chǎn)業(yè)占比仍較高,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化不應(yīng)等同于一般意義上的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,因此采用第二和第三產(chǎn)業(yè)與第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比表征海洋漁業(yè)的高級化水平??紤]到合理化和高級化在產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的相對重要性幾乎相同,各取0.5的權(quán)重,計算海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化指數(shù)。③由于海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平、漁民收入和漁業(yè)科研投入等因素也可能對海洋漁業(yè)碳排放效率產(chǎn)生明顯影響,將一些重要變量設(shè)為控制變量。其中:海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平以海洋漁業(yè)人均產(chǎn)值表示,漁民收入數(shù)據(jù)來自《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的漁民人均純收入,漁業(yè)科研投入以水產(chǎn)科技推廣機構(gòu)占比表示,漁業(yè)對外開放水平以漁業(yè)進出口貿(mào)易額占總產(chǎn)值比重表示(表5)。
表5 變量描述性統(tǒng)計
根據(jù)前文分析結(jié)果,我國沿海地區(qū)的海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平具有顯著的空間自相關(guān)性,海洋漁業(yè)碳排放效率也存在一定的空間依賴性,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率的影響具有一定的空間效應(yīng)。為進一步驗證和分析這種空間效應(yīng),分別基于3種空間權(quán)重矩陣進行空間面板回歸。在固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型的判斷上,使用hausman檢驗方法計算P值為0.878 8,無法拒絕原假設(shè),故接受使用隨機效應(yīng)模型;但由于本研究選取的是特定地區(qū)的總樣本,更適合使用固定效應(yīng)模型;因此,同時使用固定效應(yīng)模型和隨機效應(yīng)模型,并通過對二者的對比分析,揭示海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和其他因素對碳排放效率的影響。
分別進行LM檢驗,以驗證是否存在空間效應(yīng)(表6)。
表6 不同空間權(quán)重矩陣下的LM檢驗結(jié)果
基于反距離權(quán)重矩陣空間面板回歸的LM檢驗結(jié)果顯示,LM-error和LM-lag的檢驗結(jié)果均不顯著,因此應(yīng)保持OLS模型而不使用空間計量模型。OLS回歸結(jié)果顯示,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平對碳排放效率具有顯著的提升作用,而漁民收入則顯著阻礙碳排放效率的提升,漁業(yè)科研投入和漁業(yè)對外開放水平對碳排放效率同樣具有負向作用但不顯著。
基于地理距離二進制權(quán)重矩陣空間面板回歸的LM檢驗結(jié)果顯示,LM-error的檢驗結(jié)果不顯著,LM-lag通過1%水平的顯著性檢驗。因此,應(yīng)選擇空間自回歸模型(SAR)(表7)。
表7 空間自回歸模型的回歸結(jié)果
續(xù)表
在隨機效應(yīng)模型和時間固定模型中,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化的空間滯后系數(shù)顯著為正,表明海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化能夠有效促進碳排放效率的提升,且這種促進作用具有空間溢出性,即某地區(qū)的海洋漁業(yè)碳排放效率可通過與鄰近地區(qū)的產(chǎn)業(yè)合作和技術(shù)交流活動而得到提升。海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平對碳排放效率具有顯著的正向作用,且在雙固定模型中的系數(shù)高達0.611。漁民收入對碳排放效率具有顯著的負向作用,推測原因為漁民收入增長是由更多高碳的消耗性活動獲取的。漁業(yè)科研投入的空間滯后系數(shù)較小且為負值,這是由于技術(shù)改進會加強高碳生產(chǎn)行為的強度,如捕撈技術(shù)推廣加強捕撈強度以及養(yǎng)殖技術(shù)推廣加大養(yǎng)殖密度,反而降低碳排放效率。漁業(yè)對外開放水平對碳排放效率具有較顯著的負向作用,這與彭水軍等[38]關(guān)于外需拉動碳排放增長的結(jié)論一致,這也是海洋漁業(yè)對外貿(mào)易領(lǐng)域應(yīng)關(guān)注的問題之一。
基于經(jīng)濟距離權(quán)重矩陣空間面板回歸的LM檢驗結(jié)果顯示,LM-error和LM-lag的檢驗結(jié)果均在1%的水平下顯著,穩(wěn)健的LM-error和LM-lag檢驗分別在5%和1%的水平下顯著,拒絕原假設(shè),表明應(yīng)使用空間效應(yīng)模型。Wald檢驗和Lratio檢驗結(jié)果顯示:二者均通過1%的顯著性檢驗,分別拒絕θ=0和θ=-βρ的假設(shè),顯然SAR和SEM模型并不適用于本研究。繼續(xù)比較SAC和SDM模型,SDM模型的對數(shù)似然值更大且AIC值更小,模型擬合效果優(yōu)于SAC模型。綜合以上分析,最終選擇使用SDM模型(表8)。
表8 空間杜賓模型的回歸結(jié)果
續(xù)表
空間計量模型可揭示各地區(qū)之間的空間關(guān)聯(lián)特征,但空間計量模型的回歸系數(shù)并不能完全反映解釋變量對被解釋變量的作用。Lesage等[30]建議從求解偏微分的角度得到當某地區(qū)的解釋變量變化時對鄰近地區(qū)產(chǎn)生的平均溢出效應(yīng),然后進行統(tǒng)計檢驗。自變量的變化不僅影響本地區(qū)的因變量,而且可能影響其他地區(qū)的因變量。因此,將這種影響分別通過直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)展現(xiàn),有利于剖析其作用特征?;赟DM模型測度,區(qū)分固定效應(yīng)和隨機效應(yīng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)如表9所示。
表9 總效應(yīng)、直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的回歸結(jié)果
續(xù)表
從直接效應(yīng)來看,海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率的影響是正向的,但并不顯著;海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平對碳排放效率具有顯著的正向影響,表明海洋漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的碳排放量更低;漁民收入對碳排放效率存在負向影響,表明漁民收入增加對環(huán)境的改善作用不明顯,有必要進行引導(dǎo)和規(guī)制;漁業(yè)科研投入在一定程度上抑制碳排放效率,推測原因是技術(shù)推廣更傾向于生產(chǎn),即以效益為先而忽視環(huán)保,總體來看其作用是負向的;漁業(yè)對外開放水平對碳排放效率存在負向影響,推測原因是漁業(yè)進出口貿(mào)易刺激當?shù)氐牟稉坪图庸どa(chǎn)行為,從而增加能耗。
間接效應(yīng)可反映變量的空間溢出效應(yīng)。海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率具有顯著的負向作用,這是由于在海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整初期,為保持經(jīng)濟的平穩(wěn)性,可能加大調(diào)整強度以暫時彌補調(diào)整帶來的損失,反而可能降低碳排放效率。地區(qū)之間對海洋漁業(yè)經(jīng)濟資源的競爭可能抑制經(jīng)濟水平近似地區(qū)海洋漁業(yè)的健康發(fā)展,從而削弱漁業(yè)低碳化發(fā)展的支持力度。漁民收入對碳排放效率的直接效應(yīng)為負,間接效應(yīng)為正,總效應(yīng)顯著為負,表明漁民收入增長對于海洋漁業(yè)低碳化發(fā)展并無直接的促進作用。漁業(yè)科研投入在固定效應(yīng)模型中的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)都不顯著為負,而在隨機效應(yīng)模型中的直接效應(yīng)顯著為負,間接效應(yīng)顯著為正,總效應(yīng)不顯著為正,且2種模型中的空間系數(shù)都較小,表明漁業(yè)科研投入對于碳排放效率的影響極小。漁業(yè)對外開放水平的直接效應(yīng)為負,間接效應(yīng)為正,總效應(yīng)為正,體現(xiàn)進出口貿(mào)易的“雙刃劍”特性:一方面,貿(mào)易逐利導(dǎo)致無度生產(chǎn),造成負面環(huán)境影響;另一方面,貿(mào)易倒逼質(zhì)量提升,改善生產(chǎn)的內(nèi)、外部環(huán)境。
本研究基于2008—2017年我國沿海9省(自治區(qū))的面板數(shù)據(jù),運用超效率SBM模型計算海洋漁業(yè)碳排放效率,并結(jié)合ArcGIS技術(shù)和空間計量方法,探討海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對碳排放效率的影響。實證結(jié)果顯示:①我國海洋漁業(yè)碳排放效率的地區(qū)差異顯著且波動強烈;海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化水平具有顯著的空間集聚性,海洋漁業(yè)碳排放效率也存在一定的空間關(guān)聯(lián),二者之間的影響作用具有空間效應(yīng)。②海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平和漁民收入對于海洋漁業(yè)碳排放效率具有顯著影響,這種影響不僅作用于本地區(qū),而且輻射和擴散到鄰近地區(qū);海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化和海洋漁業(yè)經(jīng)濟水平對碳排放效率的提升具有促進作用,而漁民收入在一定程度上降低碳排放效率;漁業(yè)科研投入和漁業(yè)對外開放水平同樣對碳排放效率產(chǎn)生一定的負向作用。
海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對于碳排放效率具有深刻影響,須以碳減排為目標,多措并舉,推進海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級?;谘芯拷Y(jié)果,提出3點建議。
(1)持續(xù)推進海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,加強區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)合作。依托我國綿長的海岸線,形成經(jīng)濟活躍的現(xiàn)代海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)帶,通過區(qū)域間的橫、縱向交流,使相關(guān)要素在沿海地區(qū)充分流動,放大海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高水平地區(qū)的空間溢出效應(yīng),形成鏈條式觸發(fā)、適應(yīng)、反饋和協(xié)同機制。理性應(yīng)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整初期的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)紅利流失現(xiàn)象,保持區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的適應(yīng)性、協(xié)調(diào)性和可持續(xù)性。構(gòu)建海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)生態(tài)網(wǎng)絡(luò),培育產(chǎn)業(yè)間的競合與共生關(guān)系,引導(dǎo)和促進產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展,將外部不經(jīng)濟性內(nèi)部化。
(2)提升漁民的環(huán)境保護意識和經(jīng)營能力,大力研發(fā)并推廣綠色水產(chǎn)技術(shù),為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級提供技術(shù)支撐。打通跨地區(qū)、跨平臺和跨主體的水產(chǎn)技術(shù)合作通道,引導(dǎo)科研成果有效下沉以及技術(shù)與市場精準對接,尤其注重綠色生產(chǎn)經(jīng)營技術(shù)的推廣,完善配套保障措施,針對不同的生產(chǎn)經(jīng)營規(guī)模配套相應(yīng)的技術(shù)標準,并通過資源整合優(yōu)化經(jīng)營主體,持續(xù)扶持和監(jiān)督現(xiàn)代化海洋牧場建設(shè),協(xié)調(diào)海洋漁業(yè)的生態(tài)效益和經(jīng)濟效益。
(3)堅持“漁業(yè)走出去”戰(zhàn)略,在與國際市場的融合中改善產(chǎn)品結(jié)構(gòu)和提升產(chǎn)品質(zhì)量。完善跨區(qū)域的對外貿(mào)易風險預(yù)警與保障機制,強化海洋漁業(yè)對外貿(mào)易產(chǎn)品標準的把控和普及,降低“綠色貿(mào)易壁壘”的負面影響。