海南省海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢分析

陳鳳桂,吳耀建,張超,姜玉環(huán)

(自然資源部第三海洋研究所 廈門 361005)

0 引言

海南省陸地面積為3.54萬km2,海域總面積約200萬km2,是我國海洋面積最大的省份,占我國海洋國土面積的2/3[1]。2018年,海南省海洋生產(chǎn)總值為1 447億元,占全省GDP的29.95%,是全省經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。盡管21世紀(jì)以來,海南省海洋經(jīng)濟(jì)取得了巨大的發(fā)展,但是與全國其他沿海省(自治區(qū)、直轄市)相比,差距依舊明顯。海南海洋生產(chǎn)總值不足海洋經(jīng)濟(jì)大省廣東和山東的1/10,與廣西相比也存在一定的差距。

2018年10月16日,國務(wù)院批復(fù)同意設(shè)立中國(海南)自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū),2020年6月印發(fā)《海南自由貿(mào)易港建設(shè)總體方案》,支持海南穩(wěn)步推進(jìn)中國特色自由貿(mào)易港建設(shè)。海南自由貿(mào)易試驗(yàn)區(qū)和自由貿(mào)易港的建設(shè),將給海南海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展帶來前所未有的機(jī)遇。

經(jīng)濟(jì)預(yù)測是人類依據(jù)對經(jīng)濟(jì)活動運(yùn)行規(guī)律的認(rèn)知,對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行相關(guān)領(lǐng)域未來發(fā)展方向與所處位勢的可能性進(jìn)行推斷[2]。對快速增長的海洋經(jīng)濟(jì)做出可靠的預(yù)測,可以深化對海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)律的認(rèn)識,對確定海南省海洋經(jīng)濟(jì)增長前景和目標(biāo)、制定海洋開發(fā)戰(zhàn)略具有重要的實(shí)踐和參考意義。

1 預(yù)測方法遴選

經(jīng)濟(jì)預(yù)測方法層出不窮,但按照預(yù)測的結(jié)果劃分,可以劃分成兩類:定性預(yù)測和定量預(yù)測。

定性經(jīng)濟(jì)預(yù)測法又可稱作非結(jié)構(gòu)預(yù)測,是預(yù)測者在已掌握的歷史經(jīng)濟(jì)資料的基礎(chǔ)上,憑借自己累積的豐富實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)以及業(yè)務(wù)知識,對經(jīng)濟(jì)的未來發(fā)展?fàn)顩r做出可能變動方向而不是具體數(shù)值大小的判斷,其判斷結(jié)果作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢判定的主要依據(jù)[3]。常見的方法有:專家預(yù)測法、市場調(diào)查預(yù)測法、主觀概率預(yù)測法和交叉影響分析法等。

定量經(jīng)濟(jì)預(yù)測法是指在全面、可靠的歷史數(shù)據(jù)資料以及數(shù)學(xué)和經(jīng)濟(jì)理論的基礎(chǔ)上,利用數(shù)學(xué)模型和統(tǒng)計(jì)知識,對將來的經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢進(jìn)行分析和預(yù)測。常見的模型有:回歸分析模型[4-5]、灰色系統(tǒng)模型[6-8]、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型[9-14]、時(shí)間序列模型[15-16]和組合模型[17-21]等。

定性預(yù)測分析從廣義上講,是把定量預(yù)測分析作為一種說明性的手段用的;狹義上講,只是一種經(jīng)過科學(xué)加工的主觀估計(jì),它是將分散的個(gè)人經(jīng)驗(yàn)經(jīng)過加工,尋找其規(guī)律性,然后按此規(guī)律進(jìn)行預(yù)測的一種預(yù)測方法[22]。考慮到定性預(yù)測法主觀性較強(qiáng),因此,本研究采取定量預(yù)測方法。在對比分析各預(yù)測方法的特點(diǎn)后,根據(jù)現(xiàn)有的數(shù)據(jù)基礎(chǔ),選取灰色系統(tǒng)模型預(yù)測方法和基于時(shí)間序列模型預(yù)測方法。

2 基于灰色系統(tǒng)模型的預(yù)測

灰色系統(tǒng)(gray system)理論和方法是近年來廣泛應(yīng)用的一種預(yù)測算法[23-25],根據(jù)客觀事物的發(fā)展規(guī)律以及少量、不完全的信息,借助數(shù)學(xué)模型對其發(fā)展趨勢進(jìn)行描述和分析,并形成科學(xué)的假設(shè)和判斷,被廣泛應(yīng)用于社會、經(jīng)濟(jì)和科技等領(lǐng)域的預(yù)測、決策和評估[26]。用來對系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測常用的灰色模型有GM(1,1)、GM(2,1)、GM(1,N)等,主要采用GM(1,1)模型。本研究運(yùn)用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測。

本研究選取2004—2018年海南省海洋生產(chǎn)總值作為原始數(shù)據(jù),通過建立灰色預(yù)測模型,對2019—2025年海南省海洋生產(chǎn)總值進(jìn)行預(yù)測。2004—2018年海南省海洋生產(chǎn)總值如表1所示。

表1 2004—2018年海南省海洋生產(chǎn)總值 億元

將表1數(shù)據(jù)導(dǎo)入DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)進(jìn)行運(yùn)算,得到模型參數(shù)a=-0.118 236,b=268.822 499,即模型為:X(t+1)=2 502.611 193e0.11823t±2 273.611 193

通過對模型進(jìn)行后驗(yàn)差檢驗(yàn),得出c=0.063 9,p=1.000 0,符合p>0.95和c<0.35的要求,因此,構(gòu)建模型可靠。

通過模型計(jì)算,得到2019—2025年海南省海洋生產(chǎn)總值的預(yù)測值(表2)。

表2 基于兩種模型的海南省海洋生產(chǎn)總值預(yù)測值億元

3 基于時(shí)間序列模型的預(yù)測

時(shí)間序列模型是研究經(jīng)濟(jì)增長趨勢的重要方法,也是預(yù)測經(jīng)濟(jì)序列變化的重要手段[27]。許多學(xué)者利用時(shí)間序列模型進(jìn)行經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)預(yù)測。時(shí)間序列預(yù)測具有連續(xù)性和隨機(jī)性,時(shí)間序列預(yù)測模型主要包括指數(shù)預(yù)測模型、ARIMA模型等[28]。指數(shù)預(yù)測模型是預(yù)測時(shí)序未來值最常用的模型,所需歷史數(shù)據(jù)較少,操作簡單且短期預(yù)測效果好,根據(jù)指數(shù)模型建模時(shí)選擇的因子不同,指數(shù)預(yù)測模型主要有單指數(shù)模型、雙指數(shù)模型和三指數(shù)模型,其中的三次指數(shù)模型也叫Holt-Winters指數(shù)平滑,可以處理同時(shí)具有趨勢性和季節(jié)性的時(shí)序。

三次指數(shù)平滑模型的適用性是最廣的,幾乎適用于分析一切時(shí)間序列的應(yīng)用問題。因此,本研究采用三次指數(shù)平滑模型進(jìn)行預(yù)測。該預(yù)測模型的參數(shù)a、b和c對較近的時(shí)間序列的數(shù)據(jù)賦予較大的權(quán)。

本研究運(yùn)用DPS數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)執(zhí)行“三次指數(shù)平滑模型”,系統(tǒng)對各個(gè)參數(shù)分別賦值A(chǔ)0=229.606 7,B0=0.131 1,C0=2.492 3,并以擬合均方誤差最小為原則,選擇“最好”的模型參數(shù)。在本研究中,當(dāng)均方擬合誤差最小(35.626 1)時(shí),參數(shù)α=0.28,A=1 432.850 2,B=145.050 3,C=4.412 2。2019—2025年海南省海洋生產(chǎn)總值的預(yù)測值,如表2所示。

4 預(yù)測結(jié)果判別

4.1 產(chǎn)業(yè)拉動效應(yīng)分析

為了進(jìn)一步分析海南省海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢,我們對產(chǎn)業(yè)拉動效應(yīng)進(jìn)行分析。運(yùn)用SPSS軟件對各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與海洋生產(chǎn)總值進(jìn)行相關(guān)性分析,發(fā)現(xiàn)海洋漁業(yè)、濱海旅游業(yè)、海洋科研教育管理服務(wù)業(yè)、海洋相關(guān)產(chǎn)業(yè)與海洋生產(chǎn)總值在0.01水平上顯著正相關(guān),海洋可再生能源利用業(yè)與海洋生產(chǎn)總值在0.05水平上達(dá)到顯著相關(guān),而海洋礦業(yè)、海洋鹽業(yè)、海洋化工業(yè)、海洋藥物和生物制品業(yè)、海洋船舶工業(yè)、海洋工程建筑業(yè)、海洋交通運(yùn)輸業(yè)這7類產(chǎn)業(yè)與海洋生產(chǎn)總值之間不存在顯著相關(guān)關(guān)系(表3)。由此,可以看出海洋漁業(yè)、濱海旅游業(yè)、海洋科研教育管理服務(wù)業(yè)、海洋相關(guān)產(chǎn)業(yè)四大產(chǎn)業(yè)是拉動海南省海洋生產(chǎn)總值增長的主要貢獻(xiàn)因子。

表3 海南省各海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與海洋生產(chǎn)總值相關(guān)分析結(jié)果

海洋漁業(yè)是海南省海洋經(jīng)濟(jì)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)和支柱之一,占主要海洋產(chǎn)業(yè)比重較大,2018年為22.4%。近10年來,海南省海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)波動增長趨勢,年均增長率為10.33%。從2016年開始,受捕撈量調(diào)減控制、近岸養(yǎng)殖清退及養(yǎng)殖方式轉(zhuǎn)型影響,海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)增長率有所下滑,2018年全省海洋漁業(yè)實(shí)現(xiàn)增長5.19%。但同時(shí)要看到,休閑漁業(yè)、水產(chǎn)種苗、深水網(wǎng)箱養(yǎng)殖等新業(yè)態(tài)、新動能正在加速發(fā)展,綜合分析,預(yù)估未來3～5年,海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)將保持良好的增長態(tài)勢。

濱海旅游業(yè)是海南省海洋經(jīng)濟(jì)的傳統(tǒng)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè),2018年濱海旅游業(yè)產(chǎn)值為299億元,占海洋生產(chǎn)總值的20.66%。近10年來,海南省濱海旅游業(yè)呈現(xiàn)波動增長的態(tài)勢,年均增長率達(dá)到16.8%。作為中國唯一全部處于熱帶的島嶼省份,海南擁有得天獨(dú)厚的自然條件和區(qū)位優(yōu)勢,經(jīng)過多年的發(fā)展,海南旅游產(chǎn)業(yè)規(guī)模逐步擴(kuò)大,旅游基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善,對相關(guān)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動作用也越來越明顯,經(jīng)濟(jì)總量不斷提升。海南省樹立了熱帶海島休閑度假旅游勝地的品牌形象,已經(jīng)成為中國對外交流與合作的重要平臺,海南旅游在經(jīng)濟(jì)貿(mào)易、招商引資、文化交流等工作中都發(fā)揮了積極的作用。隨著自由貿(mào)易港政策的不斷開放,海南濱海旅游業(yè)迎來了大發(fā)展的好時(shí)機(jī),有望繼續(xù)拉動海南省海洋生產(chǎn)總值快速發(fā)展。

海洋科研教育管理服務(wù)業(yè)是開發(fā)、利用和保護(hù)海洋過程中所進(jìn)行的科研、教育、管理及服務(wù)等活動,包括海洋信息服務(wù)、海洋環(huán)境監(jiān)測預(yù)報(bào)服務(wù)、海洋保險(xiǎn)與社會保障、海洋科學(xué)研究、海洋技術(shù)服務(wù)、海洋地質(zhì)勘查、海洋環(huán)境保護(hù)、海洋教育、海洋管理等。隨著海南加快深?？萍紕?chuàng)新步伐,科技部重大項(xiàng)目全海深載人潛水器落戶海南,為海南打造深?？萍几叩氐於藞?jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。三亞崖州灣科技城的建設(shè),上海交大、浙江大學(xué)、中國海洋大學(xué)等海洋領(lǐng)域知名高校,中國科學(xué)院南海所、中國科學(xué)院深海所、中國地質(zhì)調(diào)查局、招商工業(yè)、華大海洋、一飛智控等知名科研機(jī)構(gòu)和企業(yè)的引入,勢必會對海南省海洋科研教育管理服務(wù)業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展起到推動作用。

海洋相關(guān)產(chǎn)業(yè)是指以各種投入產(chǎn)出為聯(lián)系紐帶,與主要海洋產(chǎn)業(yè)構(gòu)成技術(shù)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的上下游產(chǎn)業(yè),涉及海洋農(nóng)林業(yè)、海洋設(shè)備制造業(yè)、涉海產(chǎn)品及材料制造業(yè)、涉海建筑與安裝業(yè)、海洋批發(fā)與零售業(yè)、涉海服務(wù)業(yè)等。2018年,海南省海洋相關(guān)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值達(dá)到409億元,占海南海洋生產(chǎn)總值的28.26%。近10年呈現(xiàn)增長趨勢,年均增長率達(dá)到12.2%。

另外,海南擁有良好的港口基礎(chǔ),擁有?？?、洋浦、八所和三亞等港口,2017年貨物吞吐量1.85億t、旅客吞吐量1 500萬余人,完全具備了推進(jìn)海運(yùn)與經(jīng)濟(jì)社會融合發(fā)展空間。隨著“國際陸海貿(mào)易新通道”“一區(qū)一港”和南海綜合服務(wù)保障基地等重大戰(zhàn)略發(fā)展任務(wù)的實(shí)施,海南省港口職能將大大增強(qiáng),同時(shí)政策紅利也將極大地激發(fā)港口發(fā)展?jié)摿?加快海洋交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展,成為拉動海南省海洋經(jīng)濟(jì)增長的重要因素。

4.2 預(yù)測結(jié)果對比分析

灰色系統(tǒng)模型與時(shí)間序列模型對2004—2018年歷史總產(chǎn)值的擬合精度如表4所示,時(shí)間序列模型對于平穩(wěn)增長年份的擬合效果較好,擬合值與實(shí)際值的誤差不是很大;而對快速增長年份的擬合效果較差,超過20%?？傮w而言,時(shí)間序列模型的擬合精度更低?；疑到y(tǒng)模型對數(shù)據(jù)要求樣本容量小、精度高,擬合誤差小。

表4 兩種預(yù)測模型對歷史數(shù)據(jù)的擬合結(jié)果比較

續(xù)表

根據(jù)預(yù)測結(jié)果,我們計(jì)算出,基于灰色系統(tǒng)模型的預(yù)測值,年增長率維持在12.5%～13.6%;基于時(shí)間序列模型的預(yù)測值,年增長率為8.2%～10%,且隨著預(yù)測年限的增加,年增長率呈明顯下降的趨勢。盡管對于長時(shí)間序列而言,年增長率維持在10%以上有一定難度,但是依據(jù)海南省海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀及趨勢,在未來10年內(nèi),仍具備較大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

基于以上兩點(diǎn),基于灰色模型的預(yù)測值更為合理。

5 結(jié)束語

本研究探討了海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展預(yù)測的方法,并運(yùn)用兩類模型對未來海南省海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展進(jìn)行預(yù)測,得到以下結(jié)論:

(1)灰色系統(tǒng)模型與時(shí)間序列模型相比較,灰色系統(tǒng)預(yù)測法在海南省海洋經(jīng)濟(jì)預(yù)測方面更為有效。

(2)目前,海南省海洋經(jīng)濟(jì)正處于成長期,未來10年仍將保持快速增長。

(3)根據(jù)預(yù)測結(jié)果,到2025年海南省海洋生產(chǎn)總值將可能達(dá)到3 340億元,年均增長率約為12.5%。