漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算與分析
——基于2005—2019 年云南省市級(jí)面板數(shù)據(jù)模型

周 睿，吳敬東，鐘文武，劉躍天

（云南省漁業(yè)科學(xué)研究院，昆明 650111）

科技創(chuàng)新是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)內(nèi)涵式增長的重要驅(qū)動(dòng)因素。對(duì)于農(nóng)業(yè)而言，科技創(chuàng)新在提高資源利用效率、提升農(nóng)產(chǎn)品質(zhì)量、緩解農(nóng)業(yè)的環(huán)境污染壓力等方面都有重要的作用。習(xí)近平總書記指出“農(nóng)業(yè)出路在現(xiàn)代化，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化關(guān)鍵在科技進(jìn)步。我們必須比以往任何時(shí)候都更加重視和依靠農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步，走內(nèi)涵式發(fā)展道路”。

漁業(yè)是農(nóng)業(yè)的重要組成部分，水產(chǎn)品也是國家“菜籃子”工程的重要內(nèi)容。漁業(yè)是資源密集型產(chǎn)業(yè)。然而，隨著社會(huì)的發(fā)展，資源短缺日益加劇，要增加漁業(yè)產(chǎn)值必須提高漁業(yè)生產(chǎn)率，而漁業(yè)生產(chǎn)率的提高很大程度上取決于科技創(chuàng)新及科技創(chuàng)新成果的運(yùn)用?？萍紕?chuàng)新已成為漁業(yè)轉(zhuǎn)方式調(diào)結(jié)構(gòu)的重要路徑和漁業(yè)提質(zhì)增效的重要手段?？萍歼M(jìn)步貢獻(xiàn)率是衡量區(qū)域科技競爭實(shí)力和科技轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)生產(chǎn)力的綜合性指標(biāo)［1］，其反映科技進(jìn)步增長率在經(jīng)濟(jì)增長率中所占的比重。開展?jié)O業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的測(cè)算與分析，有助于正確認(rèn)識(shí)科技創(chuàng)新在漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用，對(duì)于挖掘漁業(yè)科技潛力、提升漁業(yè)科技水平、促進(jìn)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、增強(qiáng)漁業(yè)綜合實(shí)力有重要的指導(dǎo)意義，同時(shí)為政府制定政策提供決策參考。

1 漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算方法的選擇

1.1 模型的選擇

綜合國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)，對(duì)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算模型主要有索洛余值、生產(chǎn)函數(shù)模型和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型［2-4］。以上各種測(cè)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的方法中，由于丹尼森的增長因素分析法對(duì)有些定量的因素分析上帶有主觀性，CES 生產(chǎn)函數(shù)、超越對(duì)數(shù)生產(chǎn)函數(shù)、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)、Malmquist 指數(shù)等模型涉及變量太多，數(shù)據(jù)采集量大，因此本研究選擇索洛余值法，建立增長速度方程來測(cè)算漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率。增長速度方程也是1997 年農(nóng)業(yè)部指定的中國農(nóng)業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率統(tǒng)一使用的測(cè)算方法。此方法計(jì)算出來的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為廣義的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，是一個(gè)相對(duì)指標(biāo)，反映科技進(jìn)步速度占經(jīng)濟(jì)增長速度的份額，并非反映科技水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長作用的高低，所以科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率不是越大越好［5］。

1.2 模型參數(shù)估計(jì)方法的選擇

用增長速度方程測(cè)算科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率最為關(guān)鍵的步驟是模型的參數(shù)估計(jì)，即估計(jì)各投入要素的彈性，目前主要有4 種方法：分配法、經(jīng)驗(yàn)法、回歸法、灰色關(guān)聯(lián)度分析法。分配法的假設(shè)條件與云南省漁業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀完全不符，水產(chǎn)品市場遠(yuǎn)達(dá)不到完全競爭的程度；經(jīng)驗(yàn)法隨意性太強(qiáng)，并且可借鑒的相關(guān)研究較少；灰色關(guān)聯(lián)度分析法的分析結(jié)果取決于分辨系數(shù)，雖然大多數(shù)文獻(xiàn)在運(yùn)用灰色關(guān)聯(lián)度分析法時(shí)通常將分辨系數(shù)取值為0.5，但這并不具有普適性，灰色關(guān)聯(lián)度分析法常用于各因素之間的定性分析。因此本研究選取回歸法來估計(jì)模型參數(shù)。

2 漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算的實(shí)證分析

2.1 數(shù)據(jù)來源與說明

云南省地處中國西南邊陲。近年來，云南漁業(yè)依托豐富的種質(zhì)資源和獨(dú)特的自然資源，實(shí)現(xiàn)了較為快速的發(fā)展。2019 年，云南省漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值、水產(chǎn)品總產(chǎn)量、漁民人均純收入分別為1 657 844.9萬 元、636 500 t、18 777.18 元，同 比 增 長6.42%、4.94%、22.55%［6］，增幅居全國前列。曲靖、紅河、大理、昆明、普洱的漁業(yè)產(chǎn)值居全省前列，曲靖、普洱、大理、紅河、臨滄的水產(chǎn)品產(chǎn)量居全省前列（表1），以上為全省漁業(yè)發(fā)展的重點(diǎn)區(qū)域。本研究采用面板數(shù)據(jù)建模，與單一截面數(shù)據(jù)相比，面板數(shù)據(jù)由于觀測(cè)值增多，可以增加估計(jì)量的抽樣精度，還可以獲得更多的動(dòng)態(tài)信息［7］。目前大多數(shù)研究都聚焦在較為宏觀的國家級(jí)和省級(jí)層面，地市級(jí)的研究較少涉及，這也是本研究選題的重要原因。

本研究所選取的數(shù)據(jù)來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》，由于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》中省級(jí)、州（市）級(jí)的漁業(yè)產(chǎn)值和漁業(yè)中間消耗實(shí)行分級(jí)核算，為了讓模型測(cè)算更加準(zhǔn)確，本研究并未將省級(jí)的數(shù)據(jù)列入模型內(nèi)。為了讓研究結(jié)果更有政策意義，所選擇的年份區(qū)間為2005—2019 年，剛好對(duì)應(yīng)國家五年規(guī)劃中的“十一五”到“十三五”期間。各變量數(shù)據(jù)選取說明如下。

1）漁業(yè)產(chǎn)值（Y），數(shù)據(jù)來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》中2005—2019 年云南省各州（市）漁業(yè)產(chǎn)值，為了剔除價(jià)格因素的影響，各年度的漁業(yè)產(chǎn)值均按照2005年的不變價(jià)格折算，折算公式為：第i年按2005 年不變價(jià)格折算的漁業(yè)產(chǎn)值=2005 年的漁業(yè)產(chǎn)值×（第i年的漁業(yè)產(chǎn)值指數(shù)/2005 年漁業(yè)產(chǎn)值指數(shù)）。

2）物質(zhì)費(fèi)用投入（K）。將各州（市）漁業(yè)中間消耗作為各州（市）物質(zhì)費(fèi)用投入，數(shù)據(jù)來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》中2005—2019 年云南省各州（市）漁業(yè)中間消耗的數(shù)據(jù)，為了剔除價(jià)格因素的影響，按照2005年的不變價(jià)格折算，折算公式為：第i年按2005 年不變價(jià)格折算的漁業(yè)中間消耗=第i年按2005 年不變價(jià)格計(jì)算的漁業(yè)產(chǎn)值×（第i年的漁業(yè)中間消耗/第i年的漁業(yè)產(chǎn)值）［8］。

3）勞動(dòng)力投入（L）。大多數(shù)文獻(xiàn)以漁業(yè)從業(yè)人數(shù)作為勞動(dòng)力投入，但是各州（市）的漁業(yè)從業(yè)人數(shù)無法獲取，因此各州（市）漁業(yè)勞動(dòng)力投入采用以下方法估算，各州（市）漁業(yè)勞動(dòng)力投入=各州（市）年末就業(yè)人員數(shù)×各州（市）歷年漁業(yè)產(chǎn)值/各州（市）歷年生產(chǎn)總值［9］，各類數(shù)據(jù)均來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》。

4）水產(chǎn)養(yǎng)殖面積（S）。數(shù)據(jù)來源于《云南統(tǒng)計(jì)年鑒》中2005—2019 年各州（市）水產(chǎn)養(yǎng)殖面積。

2.2 模型的參數(shù)估計(jì)

采用C-D 生產(chǎn)函數(shù)形式構(gòu)建云南省漁業(yè)生產(chǎn)函數(shù)：

式中，Y表示漁業(yè)產(chǎn)值，A表示漁業(yè)科技進(jìn)步因素，t表示時(shí)間，K表示漁業(yè)物質(zhì)費(fèi)用投入，L表示漁業(yè)勞動(dòng)力投入，S表示水產(chǎn)養(yǎng)殖面積。α、β、γ分別表示物質(zhì)費(fèi)用投入彈性、勞動(dòng)力投入彈性及水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入彈性。對(duì)式（1）等式兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)得：

本研究采用對(duì)數(shù)數(shù)據(jù)lnY、lnK、lnL和lnS作回歸分析。

2.2.1 面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn) 在做回歸分析前，為避免出現(xiàn)偽回歸，需對(duì)各變量先做單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)。在做單位根檢驗(yàn)之前，先根據(jù)各變量的時(shí)序圖可以判斷出4 個(gè)變量的檢驗(yàn)回歸式應(yīng)同時(shí)包含確定趨勢(shì)和截距。利用EViews 8.0 軟件可得，在0.01 的顯著水平下，lnY、lnK、lnL、lnS的一階差分均通過了LLC、IPS 和Fisher-ADF 檢驗(yàn)。所以，可以斷定面板數(shù)據(jù)為I（1）過程。

面板數(shù)據(jù)的協(xié)整檢驗(yàn)方法有Pedroni、Kao 和Fisher 三種檢驗(yàn)方法，運(yùn)用EViews 8.0 軟件對(duì)序列做協(xié)整檢驗(yàn)，可得lnY、lnK、lnL和lnS均通過了0.01 顯著性水平下的Pedroni、Kao 和Fisher 檢驗(yàn)。表明面板數(shù)據(jù)存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，可以對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析。

2.2.2 面板數(shù)據(jù)回歸模型的選擇［10］首先判定是否含有效應(yīng)。用EViews 8.0 軟件在個(gè)體和時(shí)點(diǎn)雙固定效應(yīng)的模型下對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行冗余固定效應(yīng)檢驗(yàn)（Redundant fixed effects tests），結(jié)果顯示個(gè)體和時(shí)點(diǎn)的效應(yīng)檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P均為0，因此在1%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)，該數(shù)據(jù)個(gè)體和時(shí)點(diǎn)均存在效應(yīng)。

然后判定是固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。利用EViews 8.0 軟件，分別建立個(gè)體和時(shí)點(diǎn)的隨機(jī)效應(yīng)模型，對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)，用于判定是建立固定效應(yīng)模型還是隨機(jī)效應(yīng)模型。Hausman 檢驗(yàn)的結(jié)果顯示，個(gè)體的Hausman 檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P為0，時(shí)點(diǎn)的Hausman 檢驗(yàn)對(duì)應(yīng)的P為0.750 4，所以應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型。

2.2.3 模型的參數(shù)估計(jì)結(jié)果 利用EViews 8.0 軟件建立個(gè)體固定效應(yīng)時(shí)點(diǎn)隨機(jī)效應(yīng)模型，參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表2 所示。

從表2 可以看出，整個(gè)模型的R2=0.996 816，所有參數(shù)估計(jì)結(jié)果的P小于1%，表明模型的擬合程度非常高，并且參數(shù)估計(jì)結(jié)果達(dá)到了0.01 的顯著水平。三大變量的彈性系數(shù)均為正數(shù)，表明物質(zhì)費(fèi)用、勞動(dòng)力和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積的投入對(duì)于漁業(yè)產(chǎn)出均為正向的拉動(dòng)作用。其中，漁業(yè)物質(zhì)費(fèi)用投入彈性系數(shù)最高，為0.447 182，其次為勞動(dòng)力投入，為0.427 937，漁業(yè)水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入的彈性系數(shù)最低，為0.058 018。三種投入要素之和為0.933 137，接近于1，基本符合規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)。

3 云南省各州（市）漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果分析

3.1 云南省各年份各州（市）漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算結(jié)果分析

式（2）兩邊同時(shí)對(duì)時(shí)間t求導(dǎo)可得：

當(dāng)取年份數(shù)據(jù)時(shí)，dt=1，且以差分代替微分，可得：

根據(jù)上文模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果，測(cè)算出2005—2019 年云南省各州（市）漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率，結(jié)果如表3 所示。從表3 可以看出，各州（市）漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的波動(dòng)較大，并無特定的趨勢(shì)，體現(xiàn)了漁業(yè)生產(chǎn)的不確定性。個(gè)別明顯偏高或偏低的數(shù)據(jù)是因?yàn)槟承┠攴莺偷貐^(qū)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)質(zhì)量不夠高而偏離真實(shí)情況所造成的。在建模時(shí)，由于受數(shù)據(jù)可得性的限制，物質(zhì)費(fèi)用投入僅使用中間消耗來衡量，沒有將固定資產(chǎn)投資數(shù)計(jì)算在內(nèi)，勞動(dòng)力投入僅從“量”的投入方面來衡量，并沒有把“質(zhì)”投入考慮進(jìn)去等，也影響了測(cè)算結(jié)果的準(zhǔn)確性。

科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率為負(fù)數(shù)并非表明科技進(jìn)步對(duì)漁業(yè)產(chǎn)值沒有貢獻(xiàn)或起到反作用，是因?yàn)槠渌赝度朐鲩L較快，掩蓋了科技進(jìn)步對(duì)漁業(yè)產(chǎn)值的拉動(dòng)作用。而漁業(yè)科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率大于1 多出現(xiàn)在物質(zhì)費(fèi)用、勞動(dòng)力和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入的增長率為負(fù)的情況。

3.2 云南省分階段各州（市）漁業(yè)要素投入貢獻(xiàn)率和科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率測(cè)算與分析

對(duì)各年份漁業(yè)投入要素貢獻(xiàn)率的測(cè)算是根據(jù)各投入要素的環(huán)比增長率來計(jì)算的，因此測(cè)算結(jié)果波動(dòng)較大，不能有效代表一段時(shí)期的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)水平［7］?？梢詫?005—2019 年的數(shù)據(jù)分為“十一五”（2006—2010 年）、“十二五”（2011—2015 年）、“十三五”（2016—2019 年）三個(gè)階段，一般當(dāng)Δt>1 時(shí)，增長率采用幾何平均法來計(jì)算，這樣計(jì)算出來各州（市）分階段各要素投入的貢獻(xiàn)率如表4 至表7 所示。

表4 云南省16 個(gè)州（市）分階段物質(zhì)費(fèi)用投入貢獻(xiàn)率

表5 云南省16 個(gè)州（市）分階段勞動(dòng)力投入貢獻(xiàn)率

表6 云南省16 個(gè)州（市）分階段水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入貢獻(xiàn)率

表7 云南省16 個(gè)州（市）分階段科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率

從分階段各要素投入的貢獻(xiàn)率來看，物質(zhì)費(fèi)用、勞動(dòng)力和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入的貢獻(xiàn)率在不同的時(shí)期波動(dòng)較大，反映出云南省各州（市）漁業(yè)各要素投入不穩(wěn)定的特點(diǎn)，其中大多數(shù)州（市）勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)率降低較為明顯，在2005—2019 年的樣本期間內(nèi)，16 個(gè)州（市）中有9 個(gè)州（市）的勞動(dòng)力投入的貢獻(xiàn)率均為負(fù)值，其原因?yàn)椋阂皇墙陙碓颇鲜《嗟爻雠_(tái)了庫區(qū)限養(yǎng)殖政策，導(dǎo)致漁民轉(zhuǎn)產(chǎn)轉(zhuǎn)業(yè)。自2020年7 月，為恢復(fù)長江云南段的水生生物資源，開始實(shí)施長江十年禁漁政策，預(yù)計(jì)未來幾年會(huì)有更多的漁民轉(zhuǎn)產(chǎn)轉(zhuǎn)業(yè)，勞動(dòng)力投入將會(huì)進(jìn)一步降低；二是漁業(yè)勞動(dòng)力成本逐年提升，養(yǎng)殖主體為取得經(jīng)濟(jì)效益而降低勞動(dòng)力的投入；三是漁業(yè)勞動(dòng)力素質(zhì)不高，也導(dǎo)致對(duì)漁業(yè)產(chǎn)值的拉動(dòng)作用不明顯。

從分階段的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率來看，在不同的區(qū)域和不同階段科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的差異較為明顯，曲靖、普洱、臨滄、文山等全省漁業(yè)主要養(yǎng)殖區(qū)，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率反而較低，表明這些地方物質(zhì)費(fèi)用、勞動(dòng)力和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積的投入較為充足，三大要素投入的增長率持續(xù)快于漁業(yè)產(chǎn)值的增長率，因此對(duì)漁業(yè)產(chǎn)值的拉動(dòng)作用較為明顯。昆明作為云南省經(jīng)濟(jì)最為發(fā)達(dá)的城市，其水產(chǎn)品產(chǎn)量不高，但是漁業(yè)產(chǎn)值一直居全省前列，其科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率一直穩(wěn)步上升并居全省前列。從時(shí)間上看，大多數(shù)地區(qū)“十三五”期間的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率較前兩個(gè)“五年”有大幅度的提升，科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的提升原因是多方面的，但是在目前這個(gè)階段云南省科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的提升并非是漁業(yè)科技創(chuàng)新水平有了大幅度提高而對(duì)漁業(yè)產(chǎn)值貢獻(xiàn)有了較大的提升，而是漁業(yè)發(fā)展的環(huán)境約束加劇導(dǎo)致勞動(dòng)力和水產(chǎn)養(yǎng)殖面積投入下降所帶來的科技進(jìn)步貢獻(xiàn)率的增加。

4 建議

習(xí)近平總書記考察云南時(shí)，明確提出云南要成為生態(tài)文明建設(shè)的排頭兵，漁業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變和提質(zhì)增效迫在眉睫，提高科技水平是必要手段。針對(duì)以上分析提出如下提高云南省漁業(yè)科技水平的建議。

4.1 加大漁業(yè)科技的財(cái)政投入，優(yōu)化資金配置

經(jīng)費(fèi)保障是科技發(fā)展能順利開展的前提，國家在漁業(yè)的科研和教育中投入經(jīng)費(fèi)較少直接或間接地導(dǎo)致中國漁業(yè)科學(xué)技術(shù)水平的落后。近期內(nèi)，財(cái)政資金依然是云南省漁業(yè)科技發(fā)展的主要需求。目前，財(cái)政對(duì)云南省漁業(yè)發(fā)展的支撐主要在漁政執(zhí)法、漁業(yè)資源養(yǎng)護(hù)、養(yǎng)殖生態(tài)環(huán)境修復(fù)、漁業(yè)燃油價(jià)格補(bǔ)貼以及水產(chǎn)技術(shù)推廣經(jīng)費(fèi)等方面。2019 年，云南省水產(chǎn)技術(shù)推廣經(jīng)費(fèi)為14 309.31 萬元，其中人員經(jīng)費(fèi)10 773.64 萬元，公共經(jīng)費(fèi)574.10 萬元，項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)2 961.57 萬元，項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)僅占水產(chǎn)技術(shù)推廣總經(jīng)費(fèi)的20.70%［3］。由于體制上的原因，人員經(jīng)費(fèi)占據(jù)主導(dǎo)地位的狀況在未來很長一段時(shí)間無法改變，但依然應(yīng)該在保證穩(wěn)步增加漁業(yè)科技經(jīng)費(fèi)投入的同時(shí)，適當(dāng)提高項(xiàng)目經(jīng)費(fèi)和科研經(jīng)費(fèi)的比重。

近幾年，隨著云南省境內(nèi)水電資源的大力開發(fā)，很多電力企業(yè)在庫區(qū)魚類增殖技術(shù)研究和漁業(yè)資源保護(hù)上投入大量的科研資金，因此在土著魚增殖技術(shù)研究上取得了不少的成果，而漁業(yè)領(lǐng)域的其他方面則鮮有成果。表明漁業(yè)科技發(fā)展受資金投入的制約性很強(qiáng)。但是由于土著魚產(chǎn)業(yè)化難度較大，這些技術(shù)創(chuàng)新的生態(tài)意義要遠(yuǎn)大于經(jīng)濟(jì)意義。要想科技進(jìn)步為產(chǎn)業(yè)發(fā)展服務(wù)，應(yīng)當(dāng)引導(dǎo)各投資主體將經(jīng)費(fèi)投入到目前漁業(yè)發(fā)展較薄弱的環(huán)節(jié)，如漁業(yè)信息、動(dòng)物營養(yǎng)、疫病防控、育種技術(shù)、加工貯運(yùn)等技術(shù)上。

4.2 提高漁業(yè)從業(yè)人員的素質(zhì)，增強(qiáng)自主創(chuàng)新能力

首先，要培育本省的科研團(tuán)隊(duì)及科研人才，打造學(xué)科特色，還要制定優(yōu)惠政策或創(chuàng)新合作機(jī)制吸引省外甚至國外的優(yōu)秀人才來滇服務(wù)。其次，要強(qiáng)化漁業(yè)行政執(zhí)法人員和水產(chǎn)技術(shù)推廣人員的專業(yè)技能。要加強(qiáng)對(duì)漁業(yè)行政執(zhí)法人員和水產(chǎn)技術(shù)推廣人員專業(yè)技能的培訓(xùn)，高素質(zhì)的漁業(yè)行政執(zhí)法人員和水產(chǎn)技術(shù)推廣人員能推動(dòng)漁業(yè)環(huán)境保護(hù)、安全生產(chǎn)、水產(chǎn)質(zhì)量安全檢查和疫病檢測(cè)等各項(xiàng)政策的順利實(shí)施。最后，還要提高漁業(yè)企業(yè)經(jīng)營者和漁民的素質(zhì)。要提升漁業(yè)龍頭企業(yè)經(jīng)營者的專業(yè)素質(zhì)和管理水平，發(fā)揮好他們的輻射和帶動(dòng)作用。要增強(qiáng)漁民對(duì)科技需求的意識(shí)和能力，鼓勵(lì)漁民學(xué)習(xí)新的漁業(yè)生產(chǎn)技術(shù)，提升自己的養(yǎng)殖技能。

4.3 提高漁業(yè)科技服務(wù)水平，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化

首先，要繼續(xù)強(qiáng)化國家水產(chǎn)技術(shù)推廣機(jī)構(gòu)的主導(dǎo)地位。目前，云南省漁業(yè)科技服務(wù)主體與全國大多數(shù)省份一樣，為省、市、縣、鄉(xiāng)四級(jí)水產(chǎn)技術(shù)推廣機(jī)構(gòu)，專業(yè)合作社、家庭漁場、漁業(yè)企業(yè)等新型經(jīng)營主體帶有私營化的特征且發(fā)展不充分，對(duì)科技服務(wù)的供應(yīng)不足，無法滿足漁民的需求。因此，要繼續(xù)強(qiáng)化國家水產(chǎn)技術(shù)推廣機(jī)構(gòu)的主導(dǎo)地位。其次，要積極探索其他主體共同參與的漁業(yè)科技服務(wù)模式。在云南省，州（市）以下的水產(chǎn)技術(shù)推廣機(jī)構(gòu)除了承擔(dān)技術(shù)推廣的職責(zé)外，還承擔(dān)著漁業(yè)科研和漁業(yè)行政執(zhí)法的工作職責(zé)，這樣就導(dǎo)致基層人少事多，科技服務(wù)跟不上。因此，要鼓勵(lì)科研院所、高校、漁業(yè)企業(yè)、專業(yè)合作社、各類協(xié)會(huì)（中介組織）等主體都參與到技術(shù)推廣中來，積極探索“專家+漁業(yè)企業(yè)+養(yǎng)殖戶”“專家+合作社+養(yǎng)殖戶”“漁業(yè)企業(yè)+合作社+養(yǎng)殖戶”等服務(wù)模式，促使專家進(jìn)村，技術(shù)落地。最后，要重視漁業(yè)信息化建設(shè)。漁業(yè)信息化建設(shè)可以拓寬漁業(yè)科技服務(wù)的渠道，讓科技服務(wù)主體能迅速知道漁民在技術(shù)上的需求，同時(shí)漁民足不出戶就可以學(xué)到先進(jìn)的技術(shù)。目前，云南省移動(dòng)4G 信號(hào)對(duì)農(nóng)村的覆蓋率已實(shí)現(xiàn)100%，農(nóng)業(yè)大數(shù)據(jù)中心也正在建設(shè)中，漁業(yè)信息化建設(shè)應(yīng)該成為其重要組成部分。還要大力培養(yǎng)和發(fā)展各種信息資源中介機(jī)構(gòu)，引導(dǎo)信息服務(wù)向?qū)I(yè)化、規(guī)?；鸵?guī)范化方向發(fā)展。