中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)及原因分析

薛誠，王小華，2，付秀梅

(1.中國海洋大學(xué)海洋與大氣學(xué)院，青島 266000；2.新南威爾士大學(xué)科學(xué)學(xué)院，堪培拉2600；3.中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，青島 266000)

進(jìn)入21 世紀(jì)以來，海洋已經(jīng)成為人類社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要空間和資源保障。我國高度重視海洋開發(fā)利用工作。黨的十九屆五中全會(huì)提出，堅(jiān)持陸海統(tǒng)籌，發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)，建設(shè)海洋強(qiáng)國，強(qiáng)調(diào)了海洋經(jīng)濟(jì)在國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的重要作用。中國海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速。以可比價(jià)格計(jì)算，2011—2019 年，全國海洋生產(chǎn)總值由45570 億元上升到78740 億元，總體增長72.8%，年均增長7.1%。海洋經(jīng)濟(jì)已經(jīng)成為推動(dòng)中國經(jīng)濟(jì)增長的重要一極。然而，傳統(tǒng)粗放的發(fā)展方式造成海洋自然資源枯竭、海洋生態(tài)環(huán)境惡化等問題日益嚴(yán)重，不僅對(duì)當(dāng)下海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展形成嚴(yán)重制約，更影響了未來海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的可持續(xù)性。如何在資源與環(huán)境的雙重約束下，實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量可持續(xù)發(fā)展，已成為當(dāng)下研究的重要課題。作為評(píng)價(jià)經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展水平的重要指標(biāo)，全要素生產(chǎn)率(TFP，Total Factor Productivity)的增長速度及其對(duì)產(chǎn)出增長的貢獻(xiàn)是衡量經(jīng)濟(jì)依托技術(shù)進(jìn)步實(shí)現(xiàn)內(nèi)生增長的主要依據(jù)。推動(dòng)全要素生產(chǎn)率驅(qū)動(dòng)發(fā)展是跳出依靠人口紅利釋放、高投資增長、高出口增長的發(fā)展模式，避免“中等收入陷阱”的必要途徑[1]。而綠色全要素生產(chǎn)率(GTFP，Green Total Factor Productivity)進(jìn)一步將資源消耗和環(huán)境污染納入經(jīng)濟(jì)發(fā)展的分析框架，更能體現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵[2]。鑒于此，科學(xué)地評(píng)價(jià)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率、理清海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及關(guān)聯(lián)特征，對(duì)今后我國區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略和海洋經(jīng)濟(jì)政策的制訂有著重大的現(xiàn)實(shí)意義。

1 文獻(xiàn)綜述

作為衡量經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和增長質(zhì)量的主要依據(jù)，全要素生產(chǎn)率已經(jīng)越來越多地被引入新古典增長核算分析中[3]。近年來，國內(nèi)學(xué)者對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了大量研究，研究視角主要集中在三個(gè)方面:一是海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率時(shí)空演進(jìn)特征。戴彬等[4]對(duì)2006—2011 年中國沿海11 省份的海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行測度，并使用探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA，Exploratory Spatial Data Analysis)方法對(duì)其時(shí)空格局演變進(jìn)行分析；杜海東等[5]對(duì)2006—2013 年中國沿海省份海洋科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率進(jìn)行測度，并借助Malmquist 指數(shù)①不同學(xué)者使用不同的Malmquist 指數(shù)進(jìn)行相關(guān)研究，本文中Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)就是Malmquist 指數(shù)下的一個(gè)分類。模型對(duì)效率變化情況進(jìn)行分解研究；劉大海等[6]通過對(duì)海洋產(chǎn)業(yè)進(jìn)行加權(quán)匯總，構(gòu)建了海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的測算模型，實(shí)現(xiàn)了長時(shí)間序列的海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率測算。二是海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率影響因子分析。蘇為華等[7]使用空間計(jì)量分析，得到海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率受區(qū)域開放程度、教育等相關(guān)因素的影響，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展受政策影響顯著的結(jié)論；狄乾斌等[8]得出在碳排放約束條件下，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和海洋科研人力資本水平是海洋經(jīng)濟(jì)效率的驅(qū)動(dòng)因素的結(jié)論；寧凌等[9]通過面板向量自回歸(PVAR，Panel Vector AutoRegression)分析，發(fā)現(xiàn)我國海洋科技創(chuàng)新與海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率之間存在自我增強(qiáng)機(jī)制和雙向促進(jìn)關(guān)系，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的影響程度大于對(duì)海洋科技創(chuàng)新的影響。三是海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的預(yù)測分析。韓增林等[10]使用PVAR 對(duì)未來十年的海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率及其內(nèi)在機(jī)制的變化趨勢進(jìn)行了預(yù)測。

伴隨經(jīng)濟(jì)發(fā)展，資源環(huán)境問題日益突出，越來越多的學(xué)者認(rèn)為:資源和環(huán)境不僅是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要投入，也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的剛性約束[11]。傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率分析忽視了能源環(huán)境因素而未能對(duì)經(jīng)濟(jì)績效和社會(huì)福利變化做出準(zhǔn)確評(píng)價(jià)[12]，從而使得生產(chǎn)率度量結(jié)果有偏差[13]。Chung 等[14]首先提出了運(yùn)用方向性距離函數(shù)，將污染排放看作非期望產(chǎn)出，以測算考慮環(huán)境因素的全要素生產(chǎn)率。Feng 等[15]將能源消耗與環(huán)境污染納入全要素生產(chǎn)率評(píng)價(jià)中，進(jìn)而衍生出綠色全要素生產(chǎn)率的概念。近年來，國內(nèi)學(xué)者對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的研究逐漸重視。杜軍等[16]分析了海洋環(huán)境規(guī)制、海洋科技創(chuàng)新與海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)我國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率存在區(qū)域異質(zhì)性，并驗(yàn)證了“波特假說”的存在。秦琳貴等[2]從線性和非線性角度研究海洋科技創(chuàng)新對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的影響，發(fā)現(xiàn)科技創(chuàng)新對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率有顯著促進(jìn)作用，且該作用存在單一門檻效應(yīng)，越過門檻之后，促進(jìn)作用會(huì)更加顯著。胡曉珍[17]通過對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率進(jìn)行收斂分析，發(fā)現(xiàn)中國海洋綠色Malmquist指數(shù)不存在收斂趨勢，海洋經(jīng)濟(jì)的區(qū)域差距將長期存在。此外，丁黎黎等[18-19]、蓋美等[20]、趙昕等[21]分別測度了不同時(shí)期的中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率，并對(duì)其空間演進(jìn)特征及影響因子進(jìn)行了分析。

綜上，現(xiàn)階段關(guān)于海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的研究主要聚焦于效率評(píng)價(jià)、時(shí)空演進(jìn)描述和影響因子分析，缺乏對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系的考察。而無論是新古典經(jīng)濟(jì)增長理論還是新增長理論都強(qiáng)調(diào)，在市場的作用下，區(qū)域間要素的自由流動(dòng)、商品的自由交易及由經(jīng)濟(jì)活動(dòng)帶來的知識(shí)溢出，必然會(huì)加深區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)[22]。傳統(tǒng)的空間計(jì)量模型雖然可以反映空間關(guān)系，卻忽視了對(duì)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的考察。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析(SNA，Social Network Analysis)方法能夠研究結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系[23]，可有效解決上述問題?；诖?，本文使用Malmquist-Luenberger(ML)指數(shù)測算研究期內(nèi)中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率，使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法構(gòu)建其空間關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，考察網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)特征及演進(jìn)規(guī)律，進(jìn)而提出促進(jìn)中國海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)同發(fā)展的對(duì)策建議，以期為中國海洋經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展提供理論支撐與決策參考。

2 研究方法與數(shù)據(jù)來源

2.1 ML 指數(shù)模型

ML 指數(shù)模型是目前較為常用的測算綠色全要素生產(chǎn)率的非參數(shù)模型。本文首先借鑒Li 等[24]的方法，構(gòu)建包含非期望產(chǎn)出的超效率SBM 模型(SBM，Slacks-based Model)。在此基礎(chǔ)上，根據(jù)Chung 等[14]的方法，計(jì)算研究時(shí)期內(nèi)各地區(qū)的ML 指數(shù)。

2.2 修正的引力模型

經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系的確立是經(jīng)濟(jì)空間網(wǎng)絡(luò)研究的基礎(chǔ)。引力模型作為研究空間作用的核心工具，現(xiàn)已被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)研究[25-28]。傳統(tǒng)的引力模型所依據(jù)的是距離衰減理論，即如果各經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象之間存在著相互作用，則作用的強(qiáng)度將隨著彼此間距離的增加而降低[29]。本文借鑒該理論思想，將地區(qū)間海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率聯(lián)系強(qiáng)度定義為綜合經(jīng)濟(jì)質(zhì)量與空間距離的函數(shù)，得到修正的引力模型，相關(guān)計(jì)算過程可參照侯赟慧等[28]的研究。

2.3 社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法是用于分析關(guān)系數(shù)據(jù)的一類方法，其目標(biāo)是通過考察社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中關(guān)系的內(nèi)容和模式來理解行動(dòng)者之間的聯(lián)系以及這些聯(lián)系的意義。該方法使用圖論工具或代數(shù)模型探索網(wǎng)絡(luò)關(guān)系結(jié)構(gòu)，并在網(wǎng)絡(luò)整體特征、個(gè)體網(wǎng)絡(luò)特征和塊模型分析等層面做出定量分析[27-30]。本文使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)系進(jìn)行解構(gòu)分析。

2.4 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

本文以我國沿海11 省份(天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南)為研究對(duì)象。考慮到數(shù)據(jù)可得性，本文的研究時(shí)段選擇為2007—2016 年。文中數(shù)據(jù)來源為《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各省份的統(tǒng)計(jì)公報(bào)。貨幣型指標(biāo)使用2007 年為基期的國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP，Gross Domestic Product)平減指數(shù)進(jìn)行平減，部分海洋經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)使用省份整體數(shù)據(jù)乘以省份海洋生產(chǎn)總值(GOP，Gross Ocean Product)與GDP 的比值進(jìn)行估算。文中投入指標(biāo)包括勞動(dòng)力投入、能源投入和資本投入。其中，勞動(dòng)力投入指標(biāo)以“涉海就業(yè)人員數(shù)量”表示，能源投入以“海洋能源消耗”表示，資本投入以“海洋資本存量”表示。由于“海洋資本存量”無法直接獲取，本文借鑒丁黎黎等[18]的方法對(duì)其進(jìn)行估算。文中的產(chǎn)出指標(biāo)包括GOP 和海洋環(huán)境消耗。其中，GOP 作為期望產(chǎn)出指標(biāo)，海洋環(huán)境消耗作為非期望產(chǎn)出指標(biāo)。選取“海洋工業(yè)化學(xué)需氧量排放量”“海洋工業(yè)氨氮排放量”“海洋工業(yè)二氧化硫排放量”作為海洋經(jīng)濟(jì)活動(dòng)對(duì)環(huán)境影響的體現(xiàn)，并通過熵值法構(gòu)建海洋環(huán)境消耗指標(biāo)。

3 實(shí)證分析

3.1 海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率測算

使用Malmquist-Luenberger 指數(shù)模型測算2008—2016 年中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率，并在時(shí)間維度和空間維度上求得均值(表1)。在時(shí)間維度上，研究期內(nèi)全國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢。除2011 年均值小于1 以外，其余年份均值都大于1，顯示我國海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平得到持續(xù)提升。2013 年后均值逐年遞增，并在2016 年達(dá)到最大值1.276，表明海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展能力顯著提高，科技推動(dòng)和集約化發(fā)展政策成效顯著。在空間維度上，除廣西、海南、河北3 省份以外，其他省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率均值都大于1，顯示出良好的海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展勢頭。廣西、海南、河北3 省份海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展過于依賴要素驅(qū)動(dòng)，科技貢獻(xiàn)率低，從而導(dǎo)致了海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展不可持續(xù)的問題。

表1 2008—2016 年中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率

3.2 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)分析

3.2.1 網(wǎng)絡(luò)整體特征及其演變

使用修正的引力模型構(gòu)建海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)矩陣。分別選取2008 年和2016 年的截面數(shù)據(jù)，繪制空間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)鋱D。由圖1 可知，中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率存在復(fù)雜的空間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，每個(gè)省份至少存在一個(gè)空間關(guān)聯(lián)，省份間的空間聯(lián)系打破了地理上“相鄰”或“相近”的限制，非鄰近區(qū)域之間也會(huì)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。因此，中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率在空間上存在普遍聯(lián)系。

圖1 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

考察中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)的整體特征。首先計(jì)算網(wǎng)絡(luò)密度與網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)，見圖2(a)。研究期內(nèi)網(wǎng)絡(luò)密度由0.264 升高到0.291，網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)由29 升高到32，表明中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)程度呈增大趨勢。2013 年，網(wǎng)絡(luò)密度和網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)數(shù)達(dá)到最大值，分別為0.309 和34，但仍與理論上的最大值(分別為1 和110)存在較大差距，表明各省份間海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)聯(lián)程度并不高，海洋經(jīng)濟(jì)協(xié)作還有較大的進(jìn)展空間。其次計(jì)算網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)度、網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度和網(wǎng)絡(luò)效率，見圖2(b)。結(jié)果顯示，研究期內(nèi)空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)聯(lián)度為1，表明網(wǎng)絡(luò)連通效果好，各省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率存在普遍的空間溢出效應(yīng)。網(wǎng)絡(luò)等級(jí)度呈現(xiàn)明顯上升的趨勢，由0.182 提升到0.625，說明各省份間海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展成果的空間溢出是有等級(jí)差異的，溢出效應(yīng)的非對(duì)稱可達(dá)程度較大，且受到海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。網(wǎng)絡(luò)效率呈現(xiàn)出先降低后升高的波動(dòng)趨勢，但始終保持在0.66 以上，說明網(wǎng)絡(luò)中存在較多的冗余連線，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)存在多重疊加的現(xiàn)象，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的空間穩(wěn)定性。

圖2 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)整體特征

3.2.2 網(wǎng)絡(luò)個(gè)體特征及其演變

此部分主要考察中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體中心性特征。計(jì)算2016 年沿海各省份的度數(shù)中心度、接近中心度和中間中心度(表2)。結(jié)果表明，天津、廣西、海南和江蘇4 省份的度數(shù)中心度位列前四，表明網(wǎng)絡(luò)中與這些省份直接關(guān)聯(lián)的關(guān)系數(shù)最多。在有向網(wǎng)絡(luò)中，空間關(guān)聯(lián)關(guān)系包括空間溢出關(guān)系和空間受益關(guān)系，分別用點(diǎn)出度和點(diǎn)入度表示。2016 年，福建、江蘇、遼寧、山東和浙江5 省份點(diǎn)出度大于點(diǎn)入度，說明這些省份海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有溢出效應(yīng)，促進(jìn)了關(guān)聯(lián)省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的提升；河北、上海和天津3 省份點(diǎn)出度小于點(diǎn)入度，說明這些省份的海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出對(duì)創(chuàng)新成果與資源要素的凈吸收；廣東、廣西和海南3 省份點(diǎn)出度等于點(diǎn)入度，表明這些省份的海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強(qiáng)獨(dú)立性，未與關(guān)聯(lián)區(qū)域產(chǎn)生明顯的互動(dòng)關(guān)系。使用接近中心度衡量具體區(qū)域利用網(wǎng)絡(luò)中其他區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成果的難易程度。2016 年接近中心度排名前四位的省份為天津、河北、山東和上海，這些省份容易吸收其他區(qū)域的溢出要素，進(jìn)而促進(jìn)本省份海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展；接近中心度排名后三位的省份為福建、遼寧、浙江和廣東，這些省份難以利用其他區(qū)域的溢出要素，外部的發(fā)展成果對(duì)該省份海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展沒有顯著的推動(dòng)作用。使用中間中心度衡量具體區(qū)域?qū)W(wǎng)絡(luò)中的信息流和物質(zhì)流的控制能力。2016 年中間中心度排名前四位的省份為天津、廣西、海南和上海，這些省份對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的傳導(dǎo)有較強(qiáng)的控制能力，在傳導(dǎo)過程中起到重要的橋梁和中樞作用；中間中心度排名后四位的省份為福建、河北、遼寧和山東，這些省份在網(wǎng)絡(luò)中處于弱勢地位，不能對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源進(jìn)行有效控制。

表2 中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體特征

3.2.3 塊模型分析

本部分主要對(duì)2016 年中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行塊模型分析。使用迭代相關(guān)收斂法(CONCOR，CONvergence of iterated CORrelation)，最大分割深度設(shè)定為2，收斂標(biāo)準(zhǔn)設(shè)定為0.2，得到四個(gè)非重疊的空間板塊(表3)。第一個(gè)板塊包括福建、廣東、浙江和江蘇4 省份，該板塊向外部板塊發(fā)送關(guān)系數(shù)明顯大于接收外部板塊關(guān)系數(shù)，屬于“凈溢出板塊”；第二個(gè)板塊包括山東和天津2 省份，該板塊向外部板塊發(fā)送關(guān)系數(shù)明顯小于接收外部板塊關(guān)系數(shù)，屬于“凈受益板塊”；第三個(gè)板塊包括海南、廣西和上海3 省份，該板塊內(nèi)部關(guān)系數(shù)較少，同時(shí)與外部板塊存在雙向空間聯(lián)系，在網(wǎng)絡(luò)物質(zhì)流和信息流的傳遞中起到橋梁作用，屬于“經(jīng)紀(jì)人板塊”；第四個(gè)板塊包括河北和遼寧2 省份，該板塊同時(shí)向內(nèi)部和外部發(fā)出關(guān)系數(shù)，屬于“雙向溢出板塊”。

表3 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率板塊劃分與溢出效應(yīng)分析

計(jì)算各板塊的密度矩陣以反映溢出效應(yīng)在各板塊之間的分布情況。由于空間網(wǎng)絡(luò)密度為0.291，若板塊密度大于0.291，則表明該板塊中具有集聚的趨勢。將大于0.291 的格值賦值為1，小于0.291 的格值賦值為0，得到各板塊的像矩陣。像矩陣可更清晰地展示板塊之間的溢出情況。由表4 可知，第二、第三板塊對(duì)角線元素為1，說明這兩個(gè)板塊內(nèi)部具有顯著的集聚特征，表現(xiàn)出明顯的集聚效應(yīng)。同時(shí)，第一板塊對(duì)第二板塊和第三板塊、第二板塊對(duì)第四板塊、第三板塊對(duì)第一板塊和第二板塊、第四板塊對(duì)第二板塊都表現(xiàn)出明顯的溢出效應(yīng)，表明中國海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展存在明顯的空間關(guān)聯(lián)特征。

表4 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間網(wǎng)絡(luò)板塊的像矩陣

3.3 中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)影響因素分析

3.3.1 模型設(shè)定

現(xiàn)有研究發(fā)現(xiàn)中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)性與地理因素有關(guān)，相鄰地區(qū)之間更可能具有顯著的空間溢出效應(yīng)[31]。通過塊模型分析可知，產(chǎn)生空間關(guān)聯(lián)的板塊之間在經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技水平上存在明顯差異，由此可知經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技水平的差異也會(huì)影響空間關(guān)聯(lián)的形成。此外，政府對(duì)海洋環(huán)境污染的治理力度會(huì)影響入海污染物的排放數(shù)量，進(jìn)而影響海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率水平。通過地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、海洋生產(chǎn)總值占比和海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)衡量地區(qū)間經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)差異，通過海洋科研實(shí)力、海洋科技支撐能力衡量科技水平差異，通過海洋污染治理投資衡量污染治理力度，建立模型如下:

其中，R為海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)矩陣；D為地理距離矩陣；Gp為地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，以人均GDP 差異矩陣表示；Go為海洋生產(chǎn)總值占比差異，以GDP 中GOP的占比差異矩陣表示；Si為海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異，以海洋經(jīng)濟(jì)中第二產(chǎn)業(yè)的占比差異矩陣表示；Eb為海洋科研實(shí)力差異，以科研人員中研究生及以上學(xué)歷占比差異矩陣表示；Rt為海洋科技支撐能力差異，以海洋基礎(chǔ)研究課題數(shù)目差異矩陣表示；Pr為海洋環(huán)境污染治理投資差異矩陣。

3.3.2 二次指派程序(QAP，Quadratic Assignment Procedure)分析

由于模型中的變量都是關(guān)系數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)之間可能存在高度相關(guān)性，使用傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法會(huì)存在“多重共線性”的問題，導(dǎo)致參數(shù)估計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)差增大，顯著性檢驗(yàn)失去意義。本文使用非參數(shù)的QAP 方法，該方法不需要自變量獨(dú)立的假設(shè)，較傳統(tǒng)的參數(shù)估計(jì)方法更為穩(wěn)健[32]。

首先使用QAP 相關(guān)性分析檢驗(yàn)空間關(guān)聯(lián)矩陣與自變量矩陣的相關(guān)關(guān)系。設(shè)置隨機(jī)置換次數(shù)為5000，結(jié)果如表5 所示。其中，空間關(guān)聯(lián)關(guān)系與地理距離、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和海洋科研實(shí)力差異的相關(guān)系數(shù)分別為-0.225、0.42、0.187 和0.206，且均在10%水平上顯著，說明地理距離、地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和海洋科研實(shí)力都會(huì)對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)產(chǎn)生影響?？臻g關(guān)聯(lián)關(guān)系與海洋生產(chǎn)總值占比差異、海洋科技支撐能力差異和海洋環(huán)境污染治理投資差異的相關(guān)系數(shù)分別為0.057、-0.018 和-0.079，但均在10%水平上不顯著，說明海洋經(jīng)濟(jì)的相對(duì)體量不能衡量海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展水平的高低，海洋基礎(chǔ)研究成果轉(zhuǎn)化效果欠佳，海洋環(huán)境污染治理對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的提升效果有限。此外，表中P≥0 表示隨機(jī)置換后獲得的相關(guān)系數(shù)不小于實(shí)際相關(guān)系數(shù)的概率，P≤0 表示隨機(jī)置換后獲得的相關(guān)系數(shù)不大于實(shí)際相關(guān)系數(shù)的概率。

表5 空間關(guān)聯(lián)矩陣R 與影響因素的QAP 相關(guān)性分析

QAP 回歸分析可用來研究一個(gè)矩陣與多個(gè)矩陣之間的回歸關(guān)系，并對(duì)判定系數(shù)R2的顯著性進(jìn)行評(píng)價(jià)。設(shè)定置換次數(shù)為5000，運(yùn)行QAP 回歸分析?；貧w調(diào)整后判定系數(shù)為0.30，且在1%的水平上顯著，表明4 個(gè)差異矩陣變量可以解釋海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)變異的30%。由表6 可知，地理距離系數(shù)為負(fù)，表明地理因素對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間聯(lián)系產(chǎn)生負(fù)向作用，地區(qū)間相隔越近，越容易產(chǎn)生空間溢出，空間聯(lián)系表現(xiàn)出地理距離越短關(guān)系越密切的特征。海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異系數(shù)為正，說明具有不同海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的區(qū)域更易于優(yōu)勢互補(bǔ)，產(chǎn)生空間協(xié)同效應(yīng)，地區(qū)間海洋產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性發(fā)展有助于海洋綠色增長成果的交流。地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異系數(shù)為正，說明地區(qū)間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的非均衡性是海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)的條件之一，先進(jìn)地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)對(duì)后發(fā)地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)綠色增長具有現(xiàn)實(shí)的借鑒意義。海洋科研實(shí)力差異系數(shù)為正，說明具有不同海洋科技水平的地區(qū)間更容易產(chǎn)生知識(shí)成果和信息要素的流動(dòng)。

表6 空間關(guān)聯(lián)矩陣R 與影響因素的QAP 回歸分析

4 結(jié)論

本文使用Malmquist-Luenberger 指數(shù)測算中國沿海11 省份海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率，利用修正的引力模型獲得地區(qū)間的空間關(guān)聯(lián)矩陣。在此基礎(chǔ)上，使用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法對(duì)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率的空間關(guān)聯(lián)特征進(jìn)行解構(gòu)，運(yùn)用QAP 分析方法探索對(duì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系產(chǎn)生影響的因素。研究得出結(jié)論如下:

(1)從網(wǎng)絡(luò)整體特征來看，研究期內(nèi)中國海洋經(jīng)濟(jì)綠色全要素生產(chǎn)率空間關(guān)聯(lián)強(qiáng)度呈上升趨勢，但總體水平仍較弱，地區(qū)間海洋經(jīng)濟(jì)協(xié)作還有較大的拓展空間；關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)連通效果較好，地區(qū)間存在普遍的空間溢出效應(yīng)；地區(qū)間的溢出效應(yīng)受到海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，網(wǎng)絡(luò)等級(jí)特征明顯；網(wǎng)絡(luò)中存在較多的冗余連線，空間溢出存在多重疊加的現(xiàn)象，網(wǎng)絡(luò)具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性。

(2)從網(wǎng)絡(luò)個(gè)體特征來看，天津、海南、廣西和江蘇4 省份的度數(shù)中心度最高，表明這些省份具有最多的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)關(guān)系，網(wǎng)絡(luò)通達(dá)性最好；天津、河北、山東和上海4 省份接近中心度最高，表明這些省份有較強(qiáng)的網(wǎng)絡(luò)資源獲取能力，海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展可獲得外部助力；天津、廣西、海南和上海4 省份中間中心度最高，表明這些省份對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的信息流和物質(zhì)流的傳導(dǎo)有較強(qiáng)的控制能力，在網(wǎng)絡(luò)關(guān)系中起到重要的橋梁作用。

(3)從塊模型分析來看，板塊之間呈現(xiàn)明顯的集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)。第二、第三板塊內(nèi)部具有顯著的關(guān)聯(lián)性，表現(xiàn)出明顯的集聚效應(yīng)。第一板塊對(duì)第二和第三板塊、第二板塊對(duì)第四板塊、第三板塊對(duì)第一和第二板塊、第四板塊對(duì)第二板塊都表現(xiàn)出明顯的溢出效應(yīng)，表明中國海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)特征明顯。

(4)從關(guān)聯(lián)關(guān)系影響因素來看，地理距離影響為負(fù)，表明鄰近區(qū)域更容易產(chǎn)生溢出效應(yīng)；省份經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異、海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)差異和海洋科研實(shí)力差異影響為正，驗(yàn)證了經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)和科技水平的差異會(huì)對(duì)空間關(guān)聯(lián)關(guān)系產(chǎn)生影響的假設(shè)。

綜合以上研究，為推動(dòng)中國海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，提出政策建議如下:

(1)從整體角度上，在鼓勵(lì)地方提升海洋經(jīng)濟(jì)質(zhì)量的同時(shí)，更加注重區(qū)域間海洋經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展，增加海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成果的交流渠道，鼓勵(lì)對(duì)海洋高科技成果的引進(jìn)轉(zhuǎn)化，鼓勵(lì)建立區(qū)域間的幫扶機(jī)制，切實(shí)降低涉及海洋經(jīng)濟(jì)要素的跨省份流動(dòng)成本。

(2)從板塊角度上，加強(qiáng)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的梯度層級(jí)建設(shè)。對(duì)于海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)、資源吸收能力強(qiáng)的省份，鼓勵(lì)其成果轉(zhuǎn)化與輸出；對(duì)于要素流動(dòng)的中介省份，進(jìn)一步增強(qiáng)其信息流與物質(zhì)流的傳導(dǎo)功能；對(duì)于海洋經(jīng)濟(jì)落后省份，加快海洋基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與海洋科技發(fā)展，增強(qiáng)其自身的要素接收能力。

(3)加強(qiáng)各省份的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與信息化水平的提高，降低區(qū)域間經(jīng)濟(jì)差距，加快各類資源要素跨區(qū)域流通，推動(dòng)中國海洋經(jīng)濟(jì)一體化融合發(fā)展。