沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間分布規(guī)律試析

張繼平，宋洪凱，楊楊

上海海洋大學(xué)人文學(xué)院，上海201306

沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間分布規(guī)律試析

張繼平，宋洪凱*，楊楊

上海海洋大學(xué)人文學(xué)院，上海201306

隨著我國海洋事業(yè)的進(jìn)步和海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，中央和地方政府頒布了一系列的海洋環(huán)境政策。對(duì)于沿海地區(qū)而言，除社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等因素外，空間因素也會(huì)對(duì)其海洋環(huán)境政策產(chǎn)生重要影響。采用莫蘭指數(shù)、空間滯后模型和空間誤差模型探討我國沿海11個(gè)地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間相關(guān)性，分析海洋環(huán)境政策空間分布的內(nèi)在機(jī)理，結(jié)果表明：我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策總體上呈現(xiàn)出較為顯著的正空間自相關(guān)性，局部上則是較為顯著的集聚現(xiàn)象。研究還發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)的回歸方法并不適用于對(duì)海洋環(huán)境政策的計(jì)量分析，而空間誤差模型則是最佳選擇，海洋產(chǎn)業(yè)總GDP、海洋第三產(chǎn)業(yè)GDP對(duì)沿海地區(qū)的海洋環(huán)境政策具有促進(jìn)作用，相鄰地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間滯后沖擊和其他具有空間相關(guān)性的誤差項(xiàng)對(duì)該地區(qū)的海洋環(huán)境政策具有抑制作用。

海洋；環(huán)境政策；地方政府；空間滯后模型；空間誤差模型

張繼平，宋洪凱，楊楊.沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間分布規(guī)律試析［J］.西南石油大學(xué)學(xué)報(bào)：社會(huì)科學(xué)版，2016，18（5）：15-23.

Zhang Jiping，Song Hongkai，Yang Yang.An Analysis of Spatial Distribution of Marine Environmental Policy in Coastal Areas［J］.Journal of Southwest Petroleum University：Social Sciences Edition，2016，18（5）：15-23.

引言

“海上絲路”、“填海造島”是我國海洋事業(yè)的輝煌篇章，是我國海洋強(qiáng)國夢的里程碑。但隨著我國海洋事業(yè)的進(jìn)步和海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，也產(chǎn)生了海水水質(zhì)惡化、赤潮頻發(fā)、生態(tài)功能降低等一系列海洋環(huán)境問題，這促使中央和地方政府在制定海洋政策和環(huán)境政策的時(shí)候開始關(guān)注海洋環(huán)境問題，并自上而下地頒布了一系列海洋環(huán)境政策。由于各沿海地區(qū)在社會(huì)、經(jīng)濟(jì)和自然本底等方面存在明顯差異，面臨的近岸海洋環(huán)境污染程度也不盡相同，因此各沿海地區(qū)政府在應(yīng)對(duì)海洋環(huán)境問題時(shí)的決策存在差別，也就導(dǎo)致了沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的差異性。以上海和廣東為例，截至2014年，兩地海洋環(huán)境政策數(shù)量占地方環(huán)境政策數(shù)量的比例分別為5.78%和12.36%，兩地海洋環(huán)境政策數(shù)量占地方海洋政策數(shù)量的比例分別為58.82%和39.29%。

事實(shí)上，對(duì)于各個(gè)沿海地區(qū)而言，除了社會(huì)、經(jīng)濟(jì)、環(huán)境等因素外，空間因素也會(huì)對(duì)海洋環(huán)境政策差異產(chǎn)生重要影響。沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的差異反映在空間尺度上表現(xiàn)為我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策整體上和局部上存在一定的空間相關(guān)性?；诖耍P者將空間因素納入研究范圍內(nèi)來探討我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間分布情況，通過構(gòu)建空間計(jì)量模型來分析影響我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策差異的空間因素，試圖回答我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策在空間上的分布規(guī)律及其內(nèi)在機(jī)理。

1　文獻(xiàn)綜述

目前，國外關(guān)于海洋環(huán)境政策的研究主要為海岸帶綜合管理、海洋環(huán)境治理服務(wù)，集中于某一活動(dòng)或者海洋產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展政策和海洋合作治理政策模式研究。如S H Niaz Rizvi（1997）以巴基斯坦為例，認(rèn)為一個(gè)包含科學(xué)的基礎(chǔ)信息和數(shù)據(jù)的海岸帶管理規(guī)劃對(duì)海岸帶管理是十分必要的；Albert Verheij（2007）探討了石油污染導(dǎo)致的海洋環(huán)境污染治理問題，提供了政策建議；Violeta Velikova，Nilufer Oral（2011）全面分析了黑海地區(qū)的海洋環(huán)境治理模式，認(rèn)為合作治理是黑海海洋環(huán)境治理的有效方式。

國內(nèi)研究海洋環(huán)境政策有兩個(gè)方向：一個(gè)是從海洋環(huán)境污染本身出發(fā)，試圖從污染源頭來找出海洋環(huán)境問題的解決對(duì)策，例如任以順提出粗放的經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式是導(dǎo)致我國海洋環(huán)境污染的根本原因，海洋環(huán)境保護(hù)制度不完善，執(zhí)行不到位等也是重要方面，應(yīng)當(dāng)通過加強(qiáng)法律法規(guī)配套，健全體制，更新手段來治理海洋環(huán)境污染［1］；蘭紅燕認(rèn)為海洋開發(fā)模式不合理、污染途徑眾多、海洋管理體制不健全、執(zhí)行不到位是導(dǎo)致海洋環(huán)境質(zhì)量差的原因，控制污染源、提高公眾海洋環(huán)保意識(shí)、加強(qiáng)管理體制和執(zhí)法隊(duì)伍建設(shè)是提升海洋環(huán)境質(zhì)量的有效途徑［2］。另一個(gè)方向是從傳統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)或者產(chǎn)業(yè)同環(huán)境污染的相互關(guān)系入手，采用數(shù)學(xué)模型來解釋海洋環(huán)境污染問題，然后提出相應(yīng)的海洋環(huán)境政策，如紀(jì)建悅、于富洋、任仙玲運(yùn)用主成分分析法等方法分析了經(jīng)濟(jì)發(fā)展與海洋環(huán)境污染之間在時(shí)間尺度上的相互關(guān)系，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的污染物對(duì)海洋環(huán)境污染有一定的滯后性，海洋環(huán)境治理工作要注重時(shí)效性［3］；王光升等研究發(fā)現(xiàn)我國沿海地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長和海洋環(huán)境污染的EKC曲線呈“N”型，結(jié)論是海洋環(huán)境治理需要盡早，不能走先污染后治理的老路子［4］。

在政策的空間計(jì)量分析方面，國內(nèi)外學(xué)者的研究領(lǐng)域多存在于經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、社會(huì)公共安全等領(lǐng)域。例如王法輝演示了GIS在美國政府經(jīng)濟(jì)政策、犯罪政策、公共衛(wèi)生政策等方面的應(yīng)用，證明了空間分析方法在公共政策分析中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值［5］；李斌，彭星運(yùn)用空間滯后模型和空間誤差模型分析了環(huán)境規(guī)制政策工具的空間異質(zhì)效應(yīng)，認(rèn)為激勵(lì)性的環(huán)境規(guī)制政策能夠更有效地降低企業(yè)污染排放水平，環(huán)境規(guī)制政策創(chuàng)新有利于實(shí)現(xiàn)環(huán)境保護(hù)目標(biāo)［6］。

總而言之，國內(nèi)外學(xué)者對(duì)海洋環(huán)境治理和海洋環(huán)境污染進(jìn)行了大量的探討，但分析海洋環(huán)境政策本身及其影響因素的文章并不多見，綜合以上背景和因素，筆者將構(gòu)建空間權(quán)重矩陣來探索我國海洋環(huán)境政策的空間相關(guān)性，并進(jìn)一步使用空間計(jì)量模型對(duì)其進(jìn)行空間計(jì)量分析。

2　研究方法和數(shù)據(jù)來源

2.1空間自相關(guān)

空間計(jì)量分析的前提是研究對(duì)象之間必須具有空間相關(guān)性，為了研究它們之間的空間相關(guān)性，首先需要建立空間權(quán)重矩陣。空間權(quán)重矩陣能夠科學(xué)地度量研究對(duì)象之間的空間距離，常用的建立規(guī)則有兩種：相鄰規(guī)則和距離規(guī)則。所謂的相鄰規(guī)則就是，若區(qū)域i和j相鄰，則空間權(quán)重矩陣W的元素wij記為1，反之則記為0，包含車相鄰（rook contiguity）、象相鄰（bishop contiguity）和后相鄰（queen contiguity）三種類型，對(duì)于區(qū)域i和j來說，若二者車相鄰，則二者有共同的邊；若二者象相鄰，則二者有共同的頂點(diǎn)，但沒有共同的邊；若二者后相鄰，則二者有共同的邊或者共同的頂點(diǎn)。距離規(guī)則就是，若區(qū)域i和j之間的空間距離dij＜d，則wij為1，dij＞d，則wij為0，d是給定的距離值。比較而言，對(duì)于本次的研究對(duì)象，rook contiguity規(guī)則更為合適，因此我們選用該規(guī)則建立空間權(quán)重矩陣。

數(shù)據(jù)是否有空間依賴性是空間計(jì)量分析方法能否使用的第二個(gè)條件，它通過數(shù)據(jù)的空間自相關(guān)性來考察。在空間中，若研究對(duì)象中高值與高值相鄰，低值與低值相鄰，則認(rèn)為研究對(duì)象之間存在正的空間相關(guān)性，稱為“正空間自相關(guān)”；若研究對(duì)象中高值與低值相鄰，則認(rèn)為研究對(duì)象之間存在負(fù)的空間相關(guān)性，稱為“負(fù)空間自相關(guān)”；若研究對(duì)象中高值與低值隨機(jī)分布，則不存在空間相關(guān)性。目前普遍采用“莫蘭指數(shù)”（Moran's I）來計(jì)算研究對(duì)象整體的空間自相關(guān)性，其表達(dá)式如下［7］：

式中yi、yj分別為區(qū)域i和j某一因素的觀測值，為n個(gè)區(qū)域該因素觀測值的平均值，n為研究對(duì)象所包含的區(qū)域數(shù)，wij為空間權(quán)重矩陣。I的取值范圍一般在-1到+1之間，對(duì)于研究對(duì)象的某一因素而言，I>0表示該因素正空間相關(guān)；I<0表示該因素負(fù)空間相關(guān)；I=0表示該因素不存在空間相關(guān)性，在空間內(nèi)隨機(jī)分布。以上莫蘭指數(shù)I研究的是空間的整體分布情況，因此也被稱為“全局莫蘭指數(shù)”（global Moran's I）。

為了進(jìn)一步分析研究對(duì)象的局部空間分布情況，需要使用“局部莫蘭指數(shù)”（local Moran's I），其表達(dá)式如下［7］：

局部莫蘭指數(shù)的定義同全局莫蘭指數(shù)相似，其取值及其Ii標(biāo)準(zhǔn)化后的值Zi可以判斷區(qū)域i同周邊區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)類型，若Ii、Zi均大于0，則區(qū)域i同周邊區(qū)域某一因素的觀測值都比較高，空間差異較小，為高高關(guān)聯(lián)類型，其中通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域?yàn)楦咧导壑行模蝗鬒i大于0，Zi小于0，則區(qū)域i同周邊區(qū)域某一因素的觀測值都比較低，空間差異也比較小，為低低關(guān)聯(lián)類型，其中通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域?yàn)榈椭导壑行?；若Ii小于0，Zi大于0，則區(qū)域i某一因素的觀測值高于周邊區(qū)域，空間差異較大，為高低關(guān)聯(lián)類型，其中通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域?yàn)楣赂唿c(diǎn)；若Ii、Zi均小于0，則區(qū)域某一因素的觀測值低于周邊區(qū)域，空間差異也比較大，為低高關(guān)聯(lián)類型，其中通過顯著性檢驗(yàn)的區(qū)域?yàn)楣碌忘c(diǎn)［8］。

采用上述方法對(duì)研究對(duì)象進(jìn)行空間相關(guān)性分析后，通過自相關(guān)檢驗(yàn)的因素?cái)?shù)據(jù)可以進(jìn)行空間計(jì)量分析。空間計(jì)量分析所使用的空間計(jì)量模型按研究對(duì)象各區(qū)域間空間相關(guān)性的不同影響方式，分為空間滯后模型（Spatial Lag Model，簡稱SLM）和空間誤差模型（Spatial Errors Model，簡稱SEM），其中空間滯后模型也稱為空間自相關(guān)模型（Spatial Autoregression，簡稱SAR）［7］。

2.2空間滯后模型

實(shí)際上，研究對(duì)象中區(qū)域i某一因素yi不僅受自身其它因素的影響，也會(huì)受到其相鄰區(qū)域j該因素yj的影響，這是使用空間滯后模型（S LM）的現(xiàn)實(shí)依據(jù)。其基本表達(dá)式如下［7］：

式中W為上述已知的空間權(quán)重矩陣；λ用來考察空間滯后變量Wy對(duì)y的影響，稱為“空間自回歸系數(shù)”；x為解釋變量；β為系數(shù)。

2.3空間誤差模型

相對(duì)于空間滯后模型而言，空間誤差模型則考察了不包含在x中的其它具有空間相關(guān)性的變量對(duì)y的影響，也就是空間誤差項(xiàng)對(duì)y的影響，其基本表達(dá)式如下［7］：

2.4數(shù)據(jù)來源

本研究對(duì)象為中國沿海除臺(tái)灣地區(qū)以外的其他11個(gè)省、直轄市、自治區(qū)。綜合考慮數(shù)據(jù)可獲得性、準(zhǔn)確性等因素，將沿海11個(gè)地區(qū)2006—2013年頒布的地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量，作為海洋環(huán)境政策變量來考察我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間自相關(guān)性，數(shù)據(jù)來源于沿海各地區(qū)的海洋局、環(huán)境局；在此基礎(chǔ)上，為了數(shù)據(jù)的一致性，結(jié)合沿海11個(gè)地區(qū)的環(huán)境政策情況和海洋政策情況，將各地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量轉(zhuǎn)化為該地區(qū)海洋環(huán)境政策傾斜度。

作為被解釋變量，本研究將沿海11個(gè)地區(qū)2006—2013年的海洋從業(yè)人口年平均增長率、海洋總產(chǎn)業(yè)及三次產(chǎn)業(yè)GDP年平均增長率、氨氮及石油類直排入海量年平均增長率、一二類海水面積比例年平均增長率、四類以及劣四類海水面積比例年平均增長率作為解釋變量對(duì)我國沿海11個(gè)地區(qū)的海洋環(huán)境政策情況進(jìn)行空間計(jì)量分析，數(shù)據(jù)來源于《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國近岸海域環(huán)境質(zhì)量公報(bào)》。文中空間權(quán)重矩陣建立、各變量的空間自相關(guān)性分析及空間計(jì)量分析借助Geoda 0.9.5-i軟件實(shí)現(xiàn)，海洋環(huán)境政策的空間分布情況借助Mapinfo來展示。

3　我國海洋環(huán)境政策的空間相關(guān)性

1982年，第五屆全國人大常委會(huì)通過了作為我國海洋環(huán)境保護(hù)基本法的《中華人民共和國海洋環(huán)境保護(hù)法》（以下簡稱《海洋環(huán)境保護(hù)法》）。在該法基礎(chǔ)上，截至2013年底，全國人大及其常委會(huì)、國務(wù)院及其各部委等國家機(jī)關(guān)先后共頒布了47項(xiàng)主要的海洋環(huán)境政策（不含各地方頒布的政策），包含法律法規(guī)、部門規(guī)章、規(guī)范性文件等，涉及海洋環(huán)境保護(hù)的各個(gè)方面，占全國頒布環(huán)境政策總量的5.11%，占全國頒布海洋政策總量的28.83%。筆者選取2000年第九屆全國人大常委會(huì)修訂的《海洋環(huán)境保護(hù)法》正式生效5年后的2006年至2013年第十二屆全國人大常委會(huì)修訂《海洋環(huán)境保護(hù)法》期間共7年的我國沿海各地區(qū)海洋環(huán)境政策統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行空間自相關(guān)分析，為進(jìn)一步空間計(jì)量分析奠定基礎(chǔ)。

根據(jù)我國沿海地區(qū)空間實(shí)際情況，選用相鄰即rook規(guī)則來建立空間權(quán)重矩陣更為合適，其中海南省同廣東省和廣西壯族自治區(qū)均視為相鄰，本文以下研究均使用此空間權(quán)重矩陣。

3.1我國海洋環(huán)境政策的全局自相關(guān)性

全局莫蘭指數(shù)（Moran's I）能夠較好地反映研究對(duì)象的全局自相關(guān)性。我國沿海地區(qū)2006—2013年間的海洋環(huán)境政策數(shù)量全局莫蘭指數(shù)I值為0.4018，通過了顯著性檢驗(yàn)。同時(shí)，該值遠(yuǎn)大于0，表明我國沿海地區(qū)2006—2013年的海洋環(huán)境政策具有較強(qiáng)的正空間自相關(guān)性，空間集聚效應(yīng)較為顯著。這同我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的實(shí)際情況是相符合的。2006—2013年的我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量的Moran's I散點(diǎn)圖（如圖1）：

圖1　2006—2013年間中國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量的Moran's I散點(diǎn)圖

3.2我國海洋環(huán)境政策的局部自相關(guān)性

全局自相關(guān)性并不能完全反映出我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間分布情況，因此不同區(qū)域的空間關(guān)聯(lián)情況需要通過局部莫蘭指數(shù)（local Moran'sI）來表征。為了更好地展示我國沿海地區(qū)的海洋環(huán)境政策局部相關(guān)性情況，將我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量的局部莫蘭指數(shù)全部反映在LISA散點(diǎn)地圖上，經(jīng)過Mapinfo軟件處理后，繪制的我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量空間分布專題圖如圖2所示。

從圖2中可以看出，2006—2013年間我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量局部差異明顯，上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南6個(gè)地區(qū)為高高關(guān)聯(lián)區(qū)域，海洋環(huán)境政策值均較高；河北、天津、山東3個(gè)地區(qū)為低低關(guān)聯(lián)區(qū)域，海洋環(huán)境政策值均較低；遼寧為高低關(guān)聯(lián)區(qū)域，孤立于周邊地區(qū)；江蘇為低高關(guān)聯(lián)區(qū)域，是海洋環(huán)境政策值從低到高的過渡區(qū)域。其中福建局部莫蘭指數(shù)的Ii值為1.2444，顯著性檢驗(yàn)p值為0.042，小于0.05，通過了顯著性檢驗(yàn)，為高值集聚中心；山東局部莫蘭指數(shù)的Ii值為1.3063，顯著性檢驗(yàn)p值為0.03，小于0.05，通過了顯著性檢驗(yàn)，為低值集聚中心；遼寧局部莫蘭指數(shù)的Ii值為-1.2432，顯著性檢驗(yàn)p值為0.002，小于0.05，通過了顯著性檢驗(yàn)，為孤高點(diǎn)［8］；江蘇的Ii值并未通過顯著性檢驗(yàn)，不存在孤低點(diǎn)。

圖2　2006-2013年間中國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量空間專題圖

以上情況表明，2006—2013年間我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量空間相關(guān)性較強(qiáng)，在總體上呈現(xiàn)出南高北低的趨勢，高值集中于珠三角區(qū)域，并影響到臨近區(qū)域浙江、上海，隨著空間距離的增加，影響作用逐漸減弱，在江蘇區(qū)域過渡后，進(jìn)入低值集聚區(qū)域。

4　空間計(jì)量分析

在前面研究的基礎(chǔ)上，為了探討影響我國海洋環(huán)境政策空間分布的內(nèi)在機(jī)理，筆者采用空間計(jì)量模型對(duì)我國海洋環(huán)境政策及影響因素進(jìn)行實(shí)證分析。結(jié)合實(shí)際，綜合考慮數(shù)據(jù)的全面性、可獲得性、可靠性、一致性等因素，選取了2006—2013年間我國沿海各地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值年平均增長率（HYGDP）、海洋第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年平均增長率（HYGDP1）、海洋第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年平均增長率（HYGDP2）、海洋第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值年平均增長率（HYGDP3）、海洋從業(yè)人口年平均增長率（MPOP）、石油類污染物直排入海量年平均增長率（OIL）、氨氮直排入海量年平均增長率（TN）、一二類海水面積比例年平均增長率（S1）、四類及劣四類海水面積比例年平均增長率（S2）等9個(gè)變量作為解釋變量，考察它們與海洋環(huán)境政策之間的相互關(guān)系［9］。其中海洋環(huán)境政策用海洋環(huán)境政策傾斜度（K）來表征，指區(qū)域政府在環(huán)境決策和海洋決策時(shí)偏向海洋環(huán)境政策的程度。（K）等于該地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量與該地區(qū)環(huán)境政策數(shù)量的比值和海洋環(huán)境政策數(shù)量與該地區(qū)海洋政策數(shù)量的比值的乘積。其中數(shù)據(jù)均通過了空間相關(guān)性檢驗(yàn)（表1）：

表1　我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策傾斜度情況

4.1最小二乘法（OLS）

運(yùn)用空間計(jì)量模型之前，先用傳統(tǒng)的回歸模型最小二乘法（OLS）對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，表達(dá)式如下：

其中β0為常數(shù)項(xiàng)，β1、β2、β3···ε為系數(shù)，ε為擾動(dòng)項(xiàng)。OLS模型分析結(jié)果見表2：

表2　海洋環(huán)境政策OLS模型估計(jì)結(jié)果表

OLS模型的R2為0.9266，Log L值25.5104，AIC值-31.0209，SC值-27.0419。從表2可看出，OLS模型的P值均大于5%，其分析結(jié)果并不顯著，因此對(duì)我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策的解釋力度較低。

4.2空間滯后模型（SLM）

SLM模型加入了空間滯后變量和空間自回歸系數(shù)，以此來考察相鄰區(qū)域的海洋環(huán)境政策對(duì)該區(qū)域海洋環(huán)境政策的沖擊作用［10］，其表達(dá)式如下：

式中W為空間權(quán)重矩陣，SLM模型的分析結(jié)果見下表3：

表3　海洋環(huán)境政策SLM模型估計(jì)結(jié)果表

SLM模型的R2為0.9743，Log L值為28.8625，AIC值為-35.7251，SC值為-31.3482。從表3可知，在SLM模型中，除海洋第三產(chǎn)業(yè)GDP年平均增長率和一二類海水面積比例年平均增長率外，其他各變量的P值均小于1%，通過了顯著性檢驗(yàn)。

4.3空間誤差模型（SEM）

不同于SLM模型，SEM模型重點(diǎn)研究存在空間相關(guān)性的誤差項(xiàng)對(duì)海洋環(huán)境政策的影響［6］，其表達(dá)式如下：

SEM模型的分析結(jié)果見下表4：

表4　海洋環(huán)境政策SEM模型估計(jì)結(jié)果表

SEM模型的R2為0.9999，Log L值為39.2449，AIC值為-58.4897，SC值為-54.5108?？梢钥闯?，在SEM模型中，一二類海水面積比例年平均增長率的P值為0.5702，仍沒有通過顯著性檢驗(yàn)。

對(duì)比上述三個(gè)模型本身，SLM模型和SEM模型的R2均大于OLS模型且SEM模型的R2大于SLM模型，說明SLM模型和SEM模型的擬合度更高，二者之間SEM模型對(duì)數(shù)據(jù)的擬合度最好；三個(gè)模型Log L值的大小關(guān)系是SEM模型>SLM模型>OLG模型，說明三者的顯著性程度也是SEM模型>SLM模型>OLG模型，SEM模型更適合分析我國沿海地區(qū)的海洋環(huán)境政策傾斜度；三個(gè)模型AIC值和SC值的對(duì)比關(guān)系是SEM模型的值均小于SLM模型的值，SLM模型的值均小于OLS模型的值，這說明對(duì)于數(shù)據(jù)結(jié)果的解釋力度，SEM模型最強(qiáng)，SLM模型次之，OLS模型最弱。

各模型的估計(jì)結(jié)果說明OLS模型中各變量的P值均沒有通過顯著性檢驗(yàn)，SLM模型和SEM模型中各變量的P值顯著性明顯更強(qiáng)，SEM模型中各變量的顯著性最強(qiáng)。這也證明了SLM模型和SEM模型更適合分析我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策傾斜度，SEM模型是最優(yōu)選擇。

通過以上分析結(jié)果，剔除顯著性水平較低的一二類海水面積比例年平均增長率后，可以得出影響我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策傾斜度的因素，除各地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)總值年平均增長率、海洋從業(yè)人口年平均增長率、氨氮直排入海量年平均增長率等8個(gè)自身因素外，還包括各地區(qū)相互之間的空間滯后因素和具有空間相關(guān)性的誤差項(xiàng)。這表明我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策受海洋產(chǎn)業(yè)總值、海洋從業(yè)人口、氨氮直排入海量等8個(gè)因素和空間因素的共同作用，其中海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、海洋第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值同海洋環(huán)境政策正相關(guān)，其他因素同海洋環(huán)境政策負(fù)相關(guān)。這與現(xiàn)實(shí)情況是一致的，海洋產(chǎn)業(yè)特別是海洋第三產(chǎn)業(yè)，比如濱海旅游業(yè)更發(fā)達(dá)的沿海地區(qū)對(duì)海洋環(huán)境就更加重視，相應(yīng)的海洋環(huán)境政策數(shù)量更多，力度更強(qiáng)［11］。

實(shí)際上，通過進(jìn)一步的分析可知，海洋產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值相比于單純的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)海洋環(huán)境政策的作用系數(shù)更大，這說明當(dāng)?shù)胤胶Ｑ蠼?jīng)濟(jì)比較發(fā)達(dá)、增速較快時(shí)，地方政府才會(huì)更多地去考慮制定海洋環(huán)境政策來保護(hù)海洋環(huán)境，這一點(diǎn)在一定程度上與環(huán)境-經(jīng)濟(jì)庫茲涅茨曲線是吻合的［12］。在SEM模型中，海洋第三產(chǎn)業(yè)對(duì)海洋環(huán)境政策的作用是顯著的，而在SLM模型中，該作用并不顯著，說明受臨近地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間滯后作用，該地區(qū)海洋第三產(chǎn)業(yè)對(duì)本地政府海洋環(huán)境決策的影響可以忽略不計(jì)。這是因?yàn)楹Ｑ蟓h(huán)境污染存在流動(dòng)性強(qiáng)的特點(diǎn)，導(dǎo)致各地區(qū)治理海洋環(huán)境污染時(shí)，“搭便車”現(xiàn)象較為普遍，臨近地區(qū)的海洋環(huán)境政策會(huì)顯著抑制該地區(qū)政府進(jìn)行海洋環(huán)境政策決策［13］。對(duì)于其他抑制海洋環(huán)境政策的因素，以SEM模型的分析結(jié)果為準(zhǔn)（因?yàn)樵撃Ｐ蛯?duì)數(shù)據(jù)擬合度更好，顯著性更高，解釋力度更強(qiáng)），海洋從業(yè)人口系數(shù)最小，其次是空間誤差因素，表明海洋從業(yè)人口對(duì)該地區(qū)的海洋環(huán)境政策抑制作用最大，空間誤差因素對(duì)海洋環(huán)境政策的抑制作用次之。前者是因?yàn)楫?dāng)?shù)貐^(qū)海洋從業(yè)人口較高時(shí)，地方政府制定海洋政策時(shí)可能更多去考慮就業(yè)率和海洋工業(yè)、漁業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展而犧牲掉海洋環(huán)境；造成后者的原因可能同樣是上述的“搭便車”作用，比如污染隨海洋水體流動(dòng)而轉(zhuǎn)移，本地治理并不能根除隱患，地方政府考慮到這一點(diǎn)就可能不愿意制定海洋環(huán)境政策去保護(hù)海洋環(huán)境。對(duì)于我國政府而言，在海洋環(huán)境治理過程中，為了鼓勵(lì)沿海各地方政府制定海洋環(huán)境政策，一方面要大力支持地方政府發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)，特別是海洋第三產(chǎn)業(yè)；另一方面要將空間因素納入考慮范圍。

5　結(jié)論和研究展望

本研究采用全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)對(duì)2006—2013年間我國沿海地區(qū)的海洋環(huán)境政策進(jìn)行了空間自相關(guān)分析，借助GIS技術(shù)展示了海洋環(huán)境政策的空間分布狀態(tài)，并進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量SLM模型和SEM模型分析了空間因素對(duì)我國海洋環(huán)境政策的影響，結(jié)果表明：

（1）我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策總體上呈現(xiàn)出顯著的空間自相關(guān)性，且為正空間自相關(guān)。在實(shí)際中表現(xiàn)為相鄰的沿海地區(qū)在海洋環(huán)境政策方面具有較高的依賴性，這是由海洋環(huán)境政策本身的公共性及海洋環(huán)境政策涉及的人口、經(jīng)濟(jì)、污染在區(qū)域內(nèi)流動(dòng)導(dǎo)致的，這種依賴性隨著地區(qū)間交流規(guī)模的擴(kuò)大將會(huì)不斷增強(qiáng)［14］。

（2）我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策局部上表現(xiàn)為顯著的集聚模式。海洋環(huán)境政策頒布較多的地區(qū)聚集在我國南海海域，海洋環(huán)境政策頒布較少的地區(qū)則聚集在渤海海域，海洋環(huán)境政策隨著地區(qū)間空間距離的增加發(fā)生的變化也更加明顯，這同我國的海域特征和海域劃分密切相關(guān)。

（3）我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策受到空間因素的顯著作用。傳統(tǒng)的回歸方法并不適用對(duì)海洋環(huán)境政策的計(jì)量分析，而SLM模型和SEM模型都能夠?qū)Ｑ蟓h(huán)境政策進(jìn)行計(jì)量分析，SEM模型是最佳的選擇。我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策受該地區(qū)海洋產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值，海洋第一、二、三次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，海洋從業(yè)人口，石油類直排入海量，氨氮直排入海量，四類及劣四類海水面積8個(gè)因素和空間滯后、空間誤差項(xiàng)的共同影響。其中海洋產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值、海洋第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值對(duì)地區(qū)的海洋環(huán)境政策具有促進(jìn)作用；海洋第一、二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值，海洋從業(yè)人口，石油類直排入海量，氨氮直排入海量，四類及劣四類海水面積，相鄰地區(qū)海洋環(huán)境政策的空間滯后沖擊和其它具有空間相關(guān)性的誤差項(xiàng)對(duì)該地區(qū)的海洋環(huán)境政策具有抑制作用。

本研究還存在幾個(gè)問題有待進(jìn)一步探討：（1）研究使用我國沿海地區(qū)海洋環(huán)境政策數(shù)量和海洋環(huán)境政策傾斜度來表征海洋環(huán)境政策情況并不十分理想，結(jié)合海洋環(huán)境政策強(qiáng)度和范圍等內(nèi)容形成綜合指標(biāo)會(huì)更加科學(xué)。（2）空間權(quán)重矩陣是空間自相關(guān)分析和空間計(jì)量分析的基礎(chǔ)，建立規(guī)則有多種方式，進(jìn)一步研究中可以嘗試其他的空間權(quán)重矩陣規(guī)則來對(duì)結(jié)果的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)。（3）礙于變量數(shù)據(jù)的可獲取性，本研究的樣本為我國沿海各個(gè)地區(qū)，以省、自治區(qū)、直轄市為單位。在條件允許的情況下，可以選擇更小的行政區(qū)劃為研究樣本單位，增加樣本數(shù)量，從而使分析結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠。

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編輯：文彥元

編輯部網(wǎng)址：http：//sk.swpuxb.com

An Analysis of Spatial Distribution of Marine Environmental Policy in Coastal Areas

Zhang Jiping，Song Hongkai*，Yang Yang
College of Humanities，Shanghai Ocean University，Shanghai，201306，China

With the advancement of marine enterprise and development of marine economy in China，the central and local governments have issued a series of policies on marine environment.Apart from economic，social and environmental factors，space factor also has significant impact on policies on marine environment in the coastal areas.Using Moran index，Spatial Lag Model and Spatial Error Model，we explore the spatial correlation of marine environmental policies in eleven coastal areas in China，and analyze the internal mechanism of spatial distribution of marine environmental policies.The analysis reveals that marine environment policies show a remarkable positive space auto-correlation in the coastal areas generally，with remarkable clusteringphenomenalocally.Thestudyalsoshowsthatthetraditionalregressionmethodisn'tsuitableforquantitativeanalysis of marine environment policy，but Spatial Error Model is the best choice.The total GDP of marine industry and GDP of marine tertiary industry play a positive role in environmental policy in the coastal areas，and spatial lag impact of environment policy of adjoining areas and other errors featuring spatial correlation have an inhibitory effect on the marine environment policies in a certain coastal area.

marine；environment policy；local government；Spatial Lag Model；Spatial Error Model

10.11885/j.issn.1674-5094.2016.04.19.01

1674-5094（2016）05-0015-09

X145

A

2016-04-19

張繼平（1957-），男（漢族），浙江諸暨人，教授，研究方向：漁業(yè)環(huán)境保護(hù)的政策與法規(guī)。

宋洪凱（1989-），男（漢族），河南平頂山人，碩士研究生，研究方向：海洋環(huán)境保護(hù)理論。