長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率時(shí)空演化特征及影響因素分析

摘要 根據(jù)2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11個(gè)?。ㄊ校┑拿姘鍞?shù)據(jù)，采用超效率SBM模型和核密度估計(jì)對(duì)該地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率的時(shí)空分異特征進(jìn)行探究，并利用地理探測(cè)器對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率影響因素進(jìn)行了分析。結(jié)果表明，2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)，但是內(nèi)部分異較明顯。其中，東部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率有所下降且起伏較大，中部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率下降的趨勢(shì)最為明顯，西部地區(qū)近年來淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率快速上升；在漁業(yè)效率中，自然環(huán)境要素驅(qū)動(dòng)力＞社會(huì)經(jīng)濟(jì)要素驅(qū)動(dòng)力＞生產(chǎn)投入要素驅(qū)動(dòng)力。根據(jù)研究結(jié)果，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水養(yǎng)殖漁業(yè)的發(fā)展提出對(duì)策和建議。

關(guān)鍵詞 漁業(yè)效率；超效率SBM模型；地理探測(cè)器；長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶

中圖分類號(hào) S-9"" 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 0517-6611（2025）04-0197-06

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2025.04.042

開放科學(xué)（資源服務(wù)）標(biāo)識(shí)碼（OSID）：

Temporal and Spatial Evolution Characteristics and Influencing Factors of Freshwater Fishery Aquaculture Efficiency in the Yangtze River Economic Belt

FENG Chuan ci， FANG Tian， YANG Wen tao et al

（College of Urban and Environmental Sciences， Hubei Normal University， Huangshi，Hubei 435002）

Abstract Based on the panel data of 11 provinces and cities in the Yangtze River Economic Belt from 2013 to 2022， the paper first used the super efficiency SBM model and kernel density estimation to explore the spatio temporal differentiation characteristics of freshwater fishery aquaculture efficiency in this region；then the influencing factors of freshwater fishery aquaculture efficiency in the Yangtze River Economic Belt were analyzed by using geographic detector. The results show that the development of freshwater fishery in the Yangtze River Economic Belt is good in 2013-2022， and the overall trend is fluctuating and rising， but the internal differentiation is obvious.The freshwater fishery aquaculture efficiency in the eastern region has decreased and fluctuated greatly， the decline trend of freshwater fishery aquaculture efficiency in the central region is the most obvious， and the freshwater fishery aquaculture efficiency in the western region has increased rapidly in recent years. The fishery efficiency is mainly affected by the level of natural environment，social and economic development and production input. According to the research results， suggestions and countermeasures for the development of freshwater aquaculture fisheries in the Yangtze River Economic zone are put forward.

Key words Fisheries efficiency;Super efficiency SBM model;Geographic detector；The Yangtze River Economic Belt

基金項(xiàng)目 湖北省資源枯竭型城市轉(zhuǎn)型與發(fā)展研究中心開放基金資助項(xiàng)目（KF2024Y03）；湖北師范大學(xué)2024年度研究生教育教學(xué)改革研究項(xiàng)目（2024001）。

作者簡(jiǎn)介 馮傳祠（2000—），男，湖北荊州人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)。*通信作者，講師，博士，碩士生導(dǎo)師，從事區(qū)域經(jīng)濟(jì)研究。

收稿日期 2024-04-26；修回日期 2024-07-12

我國(guó)水產(chǎn)品產(chǎn)量常年位居世界第一，是名副其實(shí)的漁業(yè)大國(guó)。淡水魚產(chǎn)品是我國(guó)居民重要的食物來源，淡水養(yǎng)殖業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展，對(duì)構(gòu)建多元化食物供給體系，保障糧食安全具有重要意義。我國(guó)學(xué)者針對(duì)漁業(yè)效率的研究成果較為豐富，梳理文獻(xiàn)歸納如下：按養(yǎng)殖水域分，有海洋漁業(yè)效率^［1］、淡水漁業(yè)效率^［2］；按研究對(duì)象分，有綠色效率^［3-4］、碳排放效率^［5-6］、生產(chǎn)效率^［7］、技術(shù)效率^［8-9］；按空間尺度分，有全國(guó)^［10］、區(qū)域或經(jīng)濟(jì)帶^［11］、省份^［7］、地級(jí)市^［12］等各種尺度；研究方法呈現(xiàn)多元化，主要包括超效率SBM模型^［13］、隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)模型^［14］、馬姆奎斯特指數(shù)模型^［15］、Tobit模型^［16］等。例如，田鵬等^［17］運(yùn)用核密度和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓對(duì)我國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)效率在空間上的聚集性，以及我國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總體分布格局特征進(jìn)行了研究；朱愛方等^［18］運(yùn)用泰爾指數(shù)對(duì)我國(guó)海洋漁業(yè)綠色生產(chǎn)效率的空間差異進(jìn)行測(cè)度；李晨等^［19］利用超效率SBM模型測(cè)算了大陸28個(gè)省、市、區(qū)的漁業(yè)效率，并利用莫蘭指數(shù)分析了我國(guó)漁業(yè)全要素碳排放效率的空間聚集關(guān)系。

從已有研究成果來看，有關(guān)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率時(shí)空演化及影響因素研究還不多見。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶與我國(guó)東部沿海地區(qū)組成我國(guó)經(jīng)濟(jì)布局的“T”字形構(gòu)架，成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的雙引擎^［20］。同時(shí)，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶氣候適宜、水網(wǎng)密布、漁業(yè)發(fā)展歷史悠久，是我國(guó)淡水漁業(yè)的主產(chǎn)區(qū)^［21］。因此，筆者以長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶為研究對(duì)象，利用超效率SBM模型和核密度估計(jì)分析該地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率的時(shí)空分異特征，利用地理探測(cè)器分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率影響因素，對(duì)于促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)的均衡發(fā)展，提升該地區(qū)淡水漁業(yè)發(fā)展水平，具有一定的現(xiàn)實(shí)意義。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

2016年3月25日，中共中央政治局審議通過《長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃綱要》，提出了“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”區(qū)域的戰(zhàn)略規(guī)劃。該區(qū)域包括東部地區(qū)的江蘇省、浙江省、上海市，中部地區(qū)的安徽省、江西省、湖北省、湖南省，西部地區(qū)的重慶市、四川省、貴州省和云南省^［22］。由于依托長(zhǎng)江，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶呈狹長(zhǎng)走廊狀分布，地勢(shì)西高東低，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平則表現(xiàn)為東高西低。長(zhǎng)江沿岸有豐富的水資源和漁業(yè)資源，是我國(guó)重要淡水漁業(yè)產(chǎn)業(yè)帶（表1）。

1.2 數(shù)據(jù)來源及指標(biāo)體系構(gòu)建

1.2.1 數(shù)據(jù)來源。該研究所用數(shù)據(jù)來自2014—2023年《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。

1.2.2 淡水養(yǎng)殖漁業(yè)效率評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建。

根據(jù)數(shù)據(jù)的全面性、層次性、可獲得性和可比性原則，該研究選取勞動(dòng)力投入、土地投入、技術(shù)投入、設(shè)備投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出作為一級(jí)指標(biāo)；淡水養(yǎng)殖漁業(yè)從業(yè)人數(shù)、淡水養(yǎng)殖面積、稻田養(yǎng)殖面積、水產(chǎn)技術(shù)推廣總費(fèi)用、養(yǎng)殖機(jī)動(dòng)漁船總艘數(shù)、淡水養(yǎng)殖漁業(yè)總產(chǎn)值、災(zāi)情損失作為二級(jí)指標(biāo)，見表2。

1.3 研究方法

1.3.1 非期望產(chǎn)出的SBM模型。

淡水漁業(yè)養(yǎng)殖是一個(gè)傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)過程，包括勞動(dòng)力、土地、資金、技術(shù)的投入和產(chǎn)值收益，但同時(shí)也存在不穩(wěn)定性，容易遭受洪水、臺(tái)風(fēng)等自然災(zāi)害的影響，即非期望產(chǎn)出。2001年，Tone首次提出SBM模型，該模型相較于傳統(tǒng)的DEA模型不但引入了松弛變量的概念，能更精準(zhǔn)地評(píng)估決策單元的效率，同時(shí)將非期望產(chǎn)出納入效率評(píng)估要素，對(duì)效率的測(cè)算更加客觀^［23］。此外，Tone還進(jìn)一步完善了SBM模型，提出了超效率SBM模型的概念，解決了效率等于1的研究對(duì)象過多時(shí)，無法有效區(qū)分的問題，即效率值可以大于1，從而對(duì)決策單元做進(jìn)一步區(qū)分和排序，超效率SBM廣泛用于生態(tài)效率以及碳排放效績(jī)等領(lǐng)域^［24］。超效率SBM模型公式如下^［25］：

ρ=min1-1NN n=1（Sx n/x′ k′n）1-1M+1Mm=1Sy m/y^t′ k′m+Ii=1Sb i/b^t′ k′i

s.t.

Tt=1Kk=1zt kxt kn+Sy m=x^t′ k′m（n=1，2，…，N）

Tt=1Kk=1zt kxt km-Sy m=y^t′ k′n（m=1，2，…，M）

Tt=1Kk=1zt kxt ki+Sb i=b^t′ k′i（t=1，2，…，T）

zt k≥0;Sy n≥0;Sy m≥0;Sb i≥0（k=1，2，…，K）（1）

其中：ρ是淡水漁業(yè)養(yǎng)殖超效率值；N是投入指標(biāo)的個(gè)數(shù)；M是期望產(chǎn)出的個(gè)數(shù)；I是非期望產(chǎn)出的個(gè)數(shù)；n、m、i分別表示投入、期望、非期望產(chǎn)出的指標(biāo)類型；t表示時(shí)間即年份；x、y、b表示松弛變量類型；Sx n、Sy m、Sb i則分別表示投入、期望產(chǎn)出與非期望產(chǎn)出的松弛變量；x^t′ k′n、y^t′ k′n、b^t′ k′n分別為投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出在t′年份中位于k′單元上的數(shù)值；zt k表示權(quán)重。

1.3.2 核密度估計(jì)。

核密度估計(jì)（kernel density estimation，KDE）是一種無需對(duì)數(shù)據(jù)分布作預(yù)先假設(shè)的非參數(shù)統(tǒng)計(jì)技術(shù)。它從數(shù)據(jù)集中提取信息，并利用平滑函數(shù)（核函數(shù)）來模擬數(shù)據(jù)的概率分布情況，通過數(shù)據(jù)的局部特征來推斷其整體的分布形態(tài)。該研究采用高斯核密度估計(jì)來分析長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶漁業(yè)效率的時(shí)間動(dòng)態(tài)演化特征。核密度估計(jì)公式如下^［26］：

f（x）=1Nh×Ni=1KX i-h

K（x）=12π×exp-x22（2）

其中：f（x）為核密度函數(shù)；K（x）為概率密度；N為觀測(cè)單元個(gè)數(shù)；h為帶寬；X i為樣本點(diǎn)觀測(cè)值；為各樣本的觀測(cè)均值。

1.3.3 地理探測(cè)器。

地理探測(cè)器是探測(cè)空間分異性以及背后驅(qū)動(dòng)因素的一種常用模型。地理探測(cè)器既可以探測(cè)單因子的空間分異性，又可以探測(cè)雙因子之間的因果關(guān)系。該研究通過因子探測(cè)和交互探測(cè)，來探究長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶漁業(yè)效率時(shí)空變化的驅(qū)動(dòng)因子，以及各個(gè)因子之間的協(xié)同關(guān)系，其公式如下^［27］：

q=1-1Nσ2Lh=1N hσ2 h" （3）

其中：q表示驅(qū)動(dòng)因子對(duì)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率時(shí)空變化的解釋力，q∈［0，1］，q值越大說明驅(qū)動(dòng)因子解釋力越強(qiáng)；N為整個(gè)區(qū)域的研究單元數(shù)；N h為子區(qū)域內(nèi)樣本個(gè)數(shù)；σ2 n為子區(qū)域h的漁業(yè)養(yǎng)殖效率離散方差；σ2為整個(gè)區(qū)域的漁業(yè)養(yǎng)殖效率離散總方差。

2 結(jié)果與分析

2.1 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率時(shí)空演化特征

2.1.1 各省市淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率演化特征。

運(yùn)用Matlab軟件對(duì)2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶11省、市淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果見表3，運(yùn)用ArcGIS軟件將計(jì)算結(jié)果進(jìn)行空間可視化，見圖1。研究結(jié)果表明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率呈現(xiàn)北部省份高，南部省份低的空間分異特征。淡水養(yǎng)殖漁業(yè)效率較高的省份穩(wěn)定在上海、江蘇、安徽、湖北東中部4?。ㄊ校?，效率較低的省份則主要是湖南、江西2省。

2.1.2 東、中、西部淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率演化特征。

運(yùn)用Matlab軟件分別對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東部、中部、西部區(qū)域以及整體的淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率進(jìn)行計(jì)算，計(jì)算結(jié)果見圖2。從計(jì)算結(jié)果來看，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率均值由2013年的0.997上升至2022年的1.046，淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率達(dá)到效率前沿面的省份，由2013年的6個(gè)增加到2022年的9個(gè)。這說明，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖發(fā)展態(tài)勢(shì)良好，整體上呈波動(dòng)上升趨勢(shì)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率在2013—2019年保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，僅在2017和2018年略微下降，但在2019年到達(dá)峰值后持續(xù)下降。這說明2013—2019年整個(gè)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖發(fā)展態(tài)勢(shì)較好，但2019年以來，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖出現(xiàn)困境。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率均值從2013年的1.256下降至2022年的1.135。雖然10年中有6年位于長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶領(lǐng)先地位，但是，東部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率起伏較大且整體呈下降趨勢(shì)。

2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率呈下降趨勢(shì)，其效率均值從1.124下降到0.881。除安徽省有較小幅度增長(zhǎng)外，其余3個(gè)中部省份淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率均不同程度下降。2018年，江西省淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率值由以前的大于1突然下降至效率前沿面的50％附近并保持穩(wěn)定。2013—2022年江西省和湖南省淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率均值分別為0.761和0.539，不僅低于中部地區(qū)其他省份，在長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶全部省份中也居于末位。這表明中部地區(qū)淡水養(yǎng)殖漁業(yè)雖然產(chǎn)值高，但是大而不強(qiáng)。長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中部地區(qū)省份淡水漁業(yè)養(yǎng)殖技術(shù)投入不足，影響?zhàn)B殖效率的提升。中部地區(qū)既沒有東部地區(qū)雄厚的資金和技術(shù)投入，又沒有西部地區(qū)人口較少和開發(fā)程度較低帶來的環(huán)境紅利以及國(guó)家政策傾斜帶來的政策紅利，因此淡水漁業(yè)養(yǎng)殖面臨較大的困境，養(yǎng)殖效率近10年來呈下降趨勢(shì)。

長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶西部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率均值從2013年的0.610提升至2022年的1.122，與長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東部地區(qū)的效率基本相當(dāng)。2014—2016年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶西部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率在上升幅度較大。黨的十八大以來，為建成全面小康社會(huì)，縮小區(qū)域間發(fā)展不平衡問題，黨中央實(shí)施精準(zhǔn)扶貧戰(zhàn)略，在云南、貴州、四川、重慶等長(zhǎng)江流域西部省份設(shè)立貧困縣，對(duì)西部地區(qū)進(jìn)行資金和技術(shù)上的支持，加大西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，改變了原來較為閉塞的地理環(huán)境^［28-29］。國(guó)家政策的扶持促進(jìn)了西部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率的提高。

2.1.3 各?。ㄊ校┑疂O業(yè)養(yǎng)殖效率差異演化特征。

利用Matlab軟件對(duì)2013—2022年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率進(jìn)行核密度計(jì)算，得出整體動(dòng)態(tài)演化規(guī)律，見圖3。由圖3可知，2013年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率呈分散分布，并沒有出現(xiàn)效率值集中在某個(gè)效率區(qū)間內(nèi)的現(xiàn)象，這說明各?。ㄊ校┲g的淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率差異較小。從2015年開始各?。ㄊ校┲g的淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率出現(xiàn)明顯的兩極分化現(xiàn)象，且呈現(xiàn)愈演愈烈趨勢(shì)，一直到2022年達(dá)到頂峰。這說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率隨時(shí)間波動(dòng)較為明顯，區(qū)域間的差異呈擴(kuò)大的趨勢(shì)。

為了更直觀地分析時(shí)間序列演化趨勢(shì)，將圖4按時(shí)間間隔遞減的規(guī)律提取出2013、2017、2020、2022年的核密度值曲線進(jìn)行分析，結(jié)果見圖4。由圖4可知，4個(gè)年份的核密度分布曲線的位置、形態(tài)、極化現(xiàn)象均存在一定規(guī)律。

（1）從形狀和極化上看，2013年，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率核密度曲線較平坦，區(qū)域之間的差異較小。2017年，效率值1.2周圍和效率值0.4周圍出現(xiàn)主峰和次峰，即出現(xiàn)高效率區(qū)和低效率區(qū)的分化，區(qū)域之間的差異較明顯。2020年，雙峰特征則愈發(fā)明顯，且主峰和次峰越來越高，2022年，主峰峰值和次峰峰值均達(dá)到最高，但整體上主峰高于次峰，即高效率區(qū)密度大于低效率區(qū)，說明長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶水漁業(yè)養(yǎng)殖效率呈上升趨勢(shì)，達(dá)到前沿面的省份越來越多。主峰和次峰的高度越來越高，寬度越來越窄，表明效率較高省份之間的差距越來越小，效率較低省份之間的差距也越來越小，但是高效率省份和低效率省份之間差距并沒有縮小，即長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率呈現(xiàn)兩極分化的特征。

（2）從位置上看，從2017年長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率核密度曲線出現(xiàn)明顯的雙峰特征開始，2020和2022年核密度曲線的主峰和次峰的峰頂均呈現(xiàn)向左移動(dòng)的現(xiàn)象。結(jié)合坡度的變化可知，2017—2020年坡度變化較大是因?yàn)樵趦蓸O分化過程中，低效率區(qū)域效率提高導(dǎo)致核密度中心向左移動(dòng)，因此整體效率實(shí)際上是提高的。2020—2022年坡度變化較小，但主峰和次峰均向左平移，這說明在此時(shí)間段，長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。

2.3 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率影響因素分析

該研究使用地理探測(cè)器探測(cè)對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率影響因素進(jìn)行分析，從社會(huì)經(jīng)濟(jì)、生產(chǎn)投入、自然環(huán)境3個(gè)層面選取了8個(gè)影響因子（表4），測(cè)算結(jié)果見表5。

單因子分析結(jié)果表明，各影響因子顯著性水平都低于0.001，對(duì)養(yǎng)殖效率的影響程度由強(qiáng)到弱依次為公路密度（0.913）、自然災(zāi)害強(qiáng)度（0.757）、城鎮(zhèn)化水平（0.569）、水資源總量（0.564）、水產(chǎn)技術(shù)推廣總費(fèi)用（0.547）、人均生產(chǎn)總值（0.499）、淡水漁業(yè)養(yǎng)殖總面積（0.489）、淡水漁業(yè)養(yǎng)殖從業(yè)人數(shù)（0.468）。自然環(huán)境驅(qū)動(dòng)要素均值（0.661）＞社會(huì)經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)要素均值（0.660）＞生產(chǎn)投入驅(qū)動(dòng)要素均值（0.501）。這表明，自然環(huán)境的不同與經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)達(dá)程度，是影響淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率提升的主要因素。其中公路密度對(duì)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率的影響力高達(dá)0.913，這表明當(dāng)?shù)亟煌ㄋ脚c淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率高度相關(guān)，是淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率提升的主導(dǎo)因素。魚類產(chǎn)品屬于生鮮食品，不易長(zhǎng)途運(yùn)輸，方便快捷的交通有利于擴(kuò)大消費(fèi)市場(chǎng)，從而促進(jìn)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

3 結(jié)論與建議

（1）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率整體呈上升趨勢(shì)，但是波動(dòng)性較大，提升緩慢，并且存在兩極分化現(xiàn)象，區(qū)域發(fā)展不平衡。經(jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)達(dá)程度以及生產(chǎn)投入水平，是影響淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率提升的主要因素。為了促進(jìn)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶淡水漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，首先，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，完善基礎(chǔ)設(shè)施與配套設(shè)施的建設(shè)，加大城鎮(zhèn)化的推進(jìn)力度，縮小區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異。區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高不僅能為漁業(yè)提供廣闊的市場(chǎng)空間，而且有助于漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)創(chuàng)新。其次，注重漁業(yè)集約化程度的提升，促進(jìn)規(guī)?；a(chǎn)，降低生產(chǎn)成本，加強(qiáng)跨區(qū)域產(chǎn)業(yè)合作，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局。最后，持續(xù)加大技術(shù)投資與推廣力度，通過引進(jìn)先進(jìn)的漁業(yè)技術(shù)和管理經(jīng)驗(yàn)，形成高效、集約的漁業(yè)產(chǎn)群，進(jìn)而推動(dòng)漁業(yè)效率的全面提升。

（2）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶東部地區(qū)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖效率長(zhǎng)期處于領(lǐng)先地位，淡水養(yǎng)殖漁業(yè)發(fā)展較成熟，這是因?yàn)闁|部地區(qū)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、資金投入、養(yǎng)殖技術(shù)上處于領(lǐng)先地位。在東部地區(qū)，由于城鎮(zhèn)化進(jìn)程啟動(dòng)較早，這一變革為區(qū)域發(fā)展帶來了深遠(yuǎn)的影響。在城鎮(zhèn)化的初期階段，大量的農(nóng)村剩余勞動(dòng)力紛紛涌入城鎮(zhèn)，他們不僅成為城市居民，更構(gòu)成了龐大的消費(fèi)群體，從而催生了廣闊的市場(chǎng)需求。這一轉(zhuǎn)變極大地推動(dòng)了東部地區(qū)漁業(yè)的商品化進(jìn)程，漁業(yè)效益得以顯著提升，進(jìn)而促使了漁業(yè)效率的整體提高。然而，隨著后城鎮(zhèn)化時(shí)代的到來，城鎮(zhèn)化的步伐并未停歇，農(nóng)村剩余勞動(dòng)力繼續(xù)向城市流動(dòng)。在這一過程中，農(nóng)村空心化現(xiàn)象逐漸凸顯，年輕勞動(dòng)力大量流向制造業(yè)和服務(wù)業(yè)，與漁業(yè)漸行漸遠(yuǎn)。這種勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)的改變對(duì)淡水漁業(yè)養(yǎng)殖產(chǎn)生了不容忽視的沖擊，導(dǎo)致東部地區(qū)漁業(yè)效率出現(xiàn)了一定程度的下滑。東部地區(qū)應(yīng)該繼續(xù)發(fā)揮地緣優(yōu)勢(shì)，利用完善的基礎(chǔ)設(shè)施和雄厚的資金以及人才優(yōu)勢(shì)，加大在養(yǎng)殖技術(shù)上的創(chuàng)新和發(fā)展，發(fā)展一批優(yōu)質(zhì)良種漁場(chǎng)和淡水養(yǎng)殖示范園，加快建設(shè)現(xiàn)代化漁業(yè)，發(fā)揮好建設(shè)高質(zhì)量淡水養(yǎng)殖漁業(yè)的引領(lǐng)作用。

（3）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶中部地區(qū)應(yīng)加快調(diào)整淡水養(yǎng)殖漁業(yè)效率下降的趨勢(shì)。首先，轉(zhuǎn)變粗放式的漁業(yè)養(yǎng)殖方式，合理利用大型湖泊和水庫，大力推廣稻田養(yǎng)殖等具有經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益的養(yǎng)殖方式，在生態(tài)優(yōu)先的基礎(chǔ)上進(jìn)行養(yǎng)殖生產(chǎn)活動(dòng)；其次，加大漁業(yè)技術(shù)推廣以及精養(yǎng)魚塘的建設(shè)力度，進(jìn)行精細(xì)化和科學(xué)化養(yǎng)殖，提高養(yǎng)殖效率，改變中部地區(qū)漁業(yè)效率大而不強(qiáng)的現(xiàn)狀；最后，加速城鎮(zhèn)化發(fā)展，完善基礎(chǔ)交通建設(shè)，使?jié)O業(yè)產(chǎn)品出得去，漁業(yè)商販進(jìn)得來，為中部地區(qū)的市場(chǎng)開拓創(chuàng)造條件。

（4）長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶西部地區(qū)漁業(yè)效率整體上呈上升趨勢(shì)，但淡水養(yǎng)殖漁業(yè)整體產(chǎn)值較小。西部地區(qū)地形復(fù)雜，生態(tài)環(huán)境較脆弱，應(yīng)因地制宜地發(fā)展淡水養(yǎng)殖漁業(yè)，不宜搞大開發(fā)。此外，繼續(xù)加大西部地區(qū)的政策支持力度，通過資金幫扶和技術(shù)推廣保障該地區(qū)漁民不因資金缺口和養(yǎng)殖技術(shù)落后發(fā)生大規(guī)模返貧，這是一個(gè)長(zhǎng)期和艱巨的過程。

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