中國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率時空演化及影響因素分析*

關(guān)洪軍 孫珍珍 高浩楠 趙愛武

(山東財經(jīng)大學(xué) 管理科學(xué)與工程學(xué)院，山東 濟南 250014)

建設(shè)“海洋強國”，發(fā)展海洋經(jīng)濟，不僅僅要提高海洋資源開發(fā)利用能力，更要重視海洋生態(tài)環(huán)境保護。將環(huán)境污染、環(huán)境治理等相關(guān)因素引入對海洋經(jīng)濟效率的測算，通過海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的時空演變、內(nèi)在機制與影響因素分析，發(fā)現(xiàn)海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展中的“短板”，對于推動海洋經(jīng)濟效益與生態(tài)效益的協(xié)調(diào)發(fā)展具有十分重要的意義。

一、文獻綜述

海洋區(qū)域以其獨特的區(qū)位優(yōu)勢、豐富的自然資源逐漸在經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)重要地位。2018年，我國海洋生產(chǎn)總值83415億元，與2017年相比，增速為6.7%，占國內(nèi)GDP比重高達9.3%。海洋經(jīng)濟效率測算是國內(nèi)外學(xué)者研究海洋經(jīng)濟增長的重要方法。通過對海洋經(jīng)濟效率進行評價，可以掌握海洋經(jīng)濟發(fā)展的投入產(chǎn)出狀況及海洋經(jīng)濟發(fā)展水平。[1]譬如，D.Tingle等和J.Odeck等運用DEA與SFA模型分別對海洋經(jīng)濟漁業(yè)與海洋經(jīng)濟運輸業(yè)的效率進行了評價；[2-3]范斐等、趙林等、蓋美等均利用DEA模型對我國海洋經(jīng)濟效率進行了評價。[4-6]

隨著各國對環(huán)境保護的日益重視，國內(nèi)外學(xué)者開始認識到“綠色全要素生產(chǎn)率是保證經(jīng)濟增長與生態(tài)環(huán)境協(xié)調(diào)的勞動生產(chǎn)率”，[7]于是開始將生產(chǎn)過程中對環(huán)境造成污染的二氧化碳、二氧化硫等負產(chǎn)出引入效率測算。[8]國外學(xué)者率先將環(huán)境因素納入海洋經(jīng)濟生產(chǎn)率的研究，譬如，Yoruk.B等及 Kumar等人將非期望產(chǎn)出引入海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率的測算，探究環(huán)境污染對全要素生產(chǎn)率的影響；[9-10]而國內(nèi)學(xué)者則重點關(guān)注海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的測算及影響因素的分析，譬如，丁黎黎等、趙昕等、劉陽等將工業(yè)廢氣排放量、工業(yè)廢水排放量等工業(yè)污染產(chǎn)生量降維成一個環(huán)境污染綜合指數(shù)作為產(chǎn)出變量，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率進行測算；[11-14]蓋美等則在測算海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，利用Tobit模型分析了海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素；[15]胡曉珍則在測算海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的基礎(chǔ)上，分析了中國海洋經(jīng)濟發(fā)展的區(qū)域差異。[16]

綜上所述，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的測算與分析對于推動海洋經(jīng)濟效益與生態(tài)效益的協(xié)調(diào)發(fā)展具有十分重要的意義。已有研究將環(huán)境因素納入海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率測算，為全面了解我國海洋經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀提供了重要依據(jù)。但現(xiàn)有研究多側(cè)重于對效率值的測算，忽略了對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率時空變化的分析，也鮮有對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展內(nèi)在機制的分析與影響因素的預(yù)測，難以精準(zhǔn)發(fā)現(xiàn)海洋經(jīng)濟發(fā)展中的“短板”，也難以為海洋經(jīng)濟的未來發(fā)展規(guī)劃提供更加務(wù)實的參考。

基于以上研究現(xiàn)狀，本文引入環(huán)境治理、環(huán)境負效益作為海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率的綠色指標(biāo)，基于2003—2018年我國11個沿海省市(不含港澳臺)的面板數(shù)據(jù)，使用DEA-Malmquist指數(shù)模型和PVAR模型，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率進行測算，在分析其時空演化的基礎(chǔ)上，分析其發(fā)展的內(nèi)在機制，并對其未來發(fā)展的影響因素進行預(yù)測。

二、研究方法與變量選擇

(一)DEA-Malmquist指數(shù)模型

DEA-Malmquist指數(shù)模型最早由瑞典的經(jīng)濟學(xué)家和統(tǒng)計學(xué)家Malmquist于1953年提出，其主要目的在于對動態(tài)效率的變化趨勢進行分析。目前，國內(nèi)外學(xué)者們最常使用的DEA-Malmquist指數(shù)模型是由F?re提出的，[17]模型的主要思想是在假定規(guī)模報酬不變(CRS)的情況下，以t時期的技術(shù)因素T(t)以及t+1時期的技術(shù)因素T(t+1)為參照，構(gòu)建DEA-Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)模型，如公式(1)所示：

TEPC=ECCRS×TCCRS

(1)

式中，TEPC代表全要素生產(chǎn)率在t時期到t+1時期的變化指數(shù)，EC代表綜合效率在t時期到t+1時期的變化指數(shù)，TC代表技術(shù)進步在t時期到t+1時期的變化指數(shù)。

當(dāng)考慮規(guī)模報酬變化(VRS)的情況時，公式(1)所表示的Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)模型又可以表述為：[18]

TFPC=PECCRS×SECCRS,VRS×TCCRS

(2)

式中，PEC代表純技術(shù)效率在t時期到t+1時期的變化指數(shù)，SEC代表規(guī)模效率在t時期到t+1時期的變化指數(shù)。顯而易見，全要素生產(chǎn)率(TFPC)是由純技術(shù)效率(PEC)、規(guī)模效率(SEC)、技術(shù)進步效率指數(shù)(TC)共同決定的，而這些效率指數(shù)分別體現(xiàn)了經(jīng)濟制度與管理、規(guī)模、技術(shù)進步水平對于全要素生產(chǎn)率的影響。各個效率指數(shù)的值在大于1或者小于1時，表示效率提高或者效率降低。特別指出，當(dāng)純技術(shù)效率(PEC)、規(guī)模效率(SEC)、技術(shù)進步效率指數(shù)(TC)的值在大于1或者小于1時，分別表明其對全要素生產(chǎn)率起促進作用或者抑制作用。

對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率而言，其可以分解為海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率、海洋經(jīng)濟規(guī)模效率、海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率指數(shù)，這些效率指數(shù)分別體現(xiàn)了海洋經(jīng)濟制度與管理、海洋經(jīng)濟規(guī)模、海洋技術(shù)進步水平對于海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響。當(dāng)各個效率值大于1時，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率起促進作用；當(dāng)各個效率值小于1時，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率起抑制作用。

(二)PVAR模型

PVAR模型，即面板向量自回歸模型，最早由Holtz-Eakin、Newey等人于1988年提出。一方面，PVAR模型延續(xù)了VAR模型的優(yōu)點，在允許不可觀測的個體異質(zhì)性存在的基礎(chǔ)上，可以將系統(tǒng)中的所有變量均視為內(nèi)生變量；[19]另一方面，PVAR模型在時間序列的基礎(chǔ)上，可以加入多個截面?zhèn)€體，大幅增加了樣本觀測值的數(shù)量，有利于更好地對系統(tǒng)內(nèi)所有變量的動態(tài)關(guān)系進行分析。[20]PVAR模型中存在滯后階數(shù)，要求時間序列長度滿足一定的條件，才可對方程參數(shù)進行估計。PVAR模型的一般表達形式為：

Yit=ai+bXit+ct+εit

(3)

式中，Yit表示N×1維的向量，N為系統(tǒng)內(nèi)生變量的個數(shù)；i表示截面?zhèn)€體；t表示時間序列；Xit表示N×P×1維向量，包括了系統(tǒng)內(nèi)的所有內(nèi)生變量以及滯后項；b為N×P×1維向量的系數(shù)；αi表示固定效應(yīng)；ct表示時間效應(yīng)；εit表示隨機擾動項。

為了分析海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率內(nèi)在機制的動態(tài)變化，并對其未來發(fā)展的影響因素進行預(yù)測，本文依次構(gòu)建了三個PVAR模型，分別為海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)與海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率(PEC)、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)與海洋經(jīng)濟規(guī)模效率(SEC)、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)與海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率(TC)，三個模型的表達形式分別為公式(4)、公式(5)和公式(6)。

(4)

(5)

(6)

式(4)—式(6)中，i=1,2,3,……,n，代表11個沿海省市；t=1,2,……,t，代表年份；Ytpe是一個包含海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)效率與海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率的二維列向量；Ytse是一個包含海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)效率與海洋經(jīng)濟規(guī)模效率的二維列向量；Yttc是一個包含海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)效率與海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率的二維列向量；0表示截距項量；k代表滯后階數(shù)；j代表滯后第j階的參數(shù)矩陣；αi表示個體效應(yīng)向量；ct表示時間效應(yīng)向量；εit表示隨機擾動項。

(三)變量選擇與數(shù)據(jù)說明

本文選取我國11個沿海省市2003—2018年共16個年份的數(shù)據(jù)，測算其15年間的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率。為了保證統(tǒng)計口徑的一致性，文中所使用的數(shù)據(jù)均來源于《中國海洋經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒》以及《中國統(tǒng)計年鑒》，部分缺失數(shù)據(jù)采用指數(shù)平滑法進行處理。為了增加數(shù)據(jù)的可比性，對所使用的數(shù)據(jù)進行可比價格的換算，其中，海洋生產(chǎn)總值以2004年為基期，根據(jù)每年的居民消費價格指數(shù)進行換算；固定資產(chǎn)投資總額則根據(jù)每年的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)，以2004年為基期進行換算。

在構(gòu)建海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)體系時，結(jié)合海洋經(jīng)濟的相關(guān)理論，考慮相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，將“綠色”因素納入海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率。傳統(tǒng)的經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率投入指標(biāo)一般包括勞動、資本、資源等因素，產(chǎn)出指標(biāo)則以經(jīng)濟效益指標(biāo)為主。本文在借鑒丁黎黎、胡曉珍、向曉梅等國內(nèi)學(xué)者相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，[11,16,21]將“綠色”納入海洋經(jīng)濟投入與產(chǎn)出變量，在投入指標(biāo)中加入環(huán)境治理指標(biāo)，在產(chǎn)出指標(biāo)中加入環(huán)境負效益這一非期望產(chǎn)出。至此，本文共選取4個投入指標(biāo)，2個產(chǎn)出指標(biāo)，構(gòu)建11個沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的指標(biāo)體系，具體如表1所示。

此外，本文將表1中的環(huán)境治理投入指標(biāo)與環(huán)境負效益非期望產(chǎn)出指標(biāo)予以剔除，構(gòu)建傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率指標(biāo)并進行測算，以通過對比分析，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展有更加深刻的認識。

表1 中國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率指標(biāo)體系

三、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的時空演變分析

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型，利用軟件DEAP2.1，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率分別進行了測算，并分別從時間角度和空間角度，對兩者進行了對比分析。

(一)海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率整體演變態(tài)勢分析

1、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率演變的特征分析

海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率的對比結(jié)果如圖1所示。整體看來，在2003—2018年間，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率均呈現(xiàn)波動趨勢。其中，2003—2006年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略低于傳統(tǒng)海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率；2007—2012年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略高于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率；2013—2018年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略低于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率。

圖1 2003—2018年海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率發(fā)展趨勢

2003—2006年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略低于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率。該階段處于國家第十個五年規(guī)劃，國家提倡大力開發(fā)海洋資源，促進海洋經(jīng)濟發(fā)展。譬如，2004年，我國學(xué)者張海峰在北京大學(xué)召開的“鄭和下西洋600周年”報告會上正式提出“海陸統(tǒng)籌，興海強國”的發(fā)展理念，[22]對于促進海洋經(jīng)濟的發(fā)展具有重要意義。這一時期，我國沿海省市依靠大量人力以及資源的投入，通過規(guī)模擴張的粗放式發(fā)展模式發(fā)展海經(jīng)濟，忽略了對海洋生態(tài)環(huán)境的保護，造成了海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率相對較低的情況。

2007—2012年，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略高于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率?？赡艿脑蚴?，在2005年，國家明確提出建設(shè)“資源節(jié)約型、環(huán)境友好型社會”；在2006年，在國家提出的第十一個五年規(guī)劃中，強調(diào)實施節(jié)能減排的強制性約束措施，這些環(huán)保舉措都對保護海洋生態(tài)環(huán)境提出了明確要求，對海洋經(jīng)濟的綠色發(fā)展起促進作用。

2013—2018年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率略低于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率。但在這個階段，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的差距正在逐漸縮小，且趨于穩(wěn)定發(fā)展的態(tài)勢，說明前期的政策舉措依然具有促進海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展的作用，海洋經(jīng)濟發(fā)展可能處于保持經(jīng)濟高速增長與生態(tài)環(huán)境保護協(xié)調(diào)統(tǒng)一的探索階段。

2、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率演變的要素分析

對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的增長特征進行分解分析，具體如表2所示。整體看來，2003—2018年，技術(shù)效率、技術(shù)進步效率與純技術(shù)效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率均具有促進作用，規(guī)模效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率具有抑制作用。由于前三者的促進作用大于規(guī)模效率的抑制作用，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率依然大于1，綠色海洋經(jīng)濟呈現(xiàn)正向增長的總體趨勢，但呈現(xiàn)不同程度的波動情況。如2008—2010年的綠色全要素生產(chǎn)率出現(xiàn)了較大程度的下降，可能是由于2008年金融經(jīng)濟危機對海洋經(jīng)濟的效益帶來了較大的負面影響；2006—2007年，技術(shù)效率、純技術(shù)效率、規(guī)模效率均對綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)正向促進作用，但由于技術(shù)進步指數(shù)存在負向影響，導(dǎo)致當(dāng)年的綠色全要素生產(chǎn)率小于1，綠色海洋經(jīng)濟呈現(xiàn)負向增長，這可能是由于2006年，我國剛剛提出“節(jié)能減排”倡議，相關(guān)技術(shù)尚不成熟?？傮w看來，單純擴大海洋經(jīng)濟規(guī)模已經(jīng)不能滿足綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的需要，海洋經(jīng)濟制度與管理以及海洋技術(shù)進步水平對綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展其促進作用。

表2 2003—2018年海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)測算分解結(jié)果

(二)沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的時空演變分析

1、沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率時空演變特征分析

沿海省市2003—2018年的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率進行對比分析，如表3所示。整體看來，2003—2018年，在不加入綠色指標(biāo)時，11個沿海省市除海南外，海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率均大于1，海洋經(jīng)濟處于正向增長階段；加入綠色指標(biāo)后，11個沿海省市的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率呈現(xiàn)不同程度的上升或下降趨勢，差異較為明顯。其中，綠色全要素生產(chǎn)率大于傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的天津、上海、福建、海南四省市中，綠色全要素生產(chǎn)率的提高均來自于綠色技術(shù)進步效率指數(shù)的增長。河北、遼寧、江蘇、山東、廣東五省的綠色全要素生產(chǎn)率較傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率的增幅均有小幅下降，但仍然實現(xiàn)了海洋經(jīng)濟的正向增長。應(yīng)該注意的是，河北、遼寧、江蘇三省的技術(shù)效率與技術(shù)進步效率均呈下降趨勢，這導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率的下降；而山東省的綠色全要素生產(chǎn)率雖然大于1，且綠色規(guī)模效率也有小幅上升，但綠色全要素生產(chǎn)率的總體上升幅度遠小于傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率，尤其是綠色純技術(shù)效率下降幅度較大；廣東省綠色全要素生產(chǎn)率的下降主要是由技術(shù)進步效率的下降導(dǎo)致的。浙江和廣西兩省區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率也明顯低于傳統(tǒng)的全要素生產(chǎn)率，且呈下降趨勢，浙江綠色全要素生產(chǎn)率下降的主要原因是技術(shù)進步效率的下降，而廣西則是技術(shù)效率與技術(shù)進步效率的共同下降導(dǎo)致的。綜上，技術(shù)相關(guān)因素是綠色全要素生產(chǎn)率的關(guān)鍵因素，但具體到不同地區(qū)，技術(shù)因素對綠色全要素生產(chǎn)率的具體影響因基礎(chǔ)條件的不同又具有差異性。

表3 2003—2018年沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率指數(shù)

2、沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率時空增長特征分析

由海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與傳統(tǒng)全要素生產(chǎn)率相關(guān)指標(biāo)水平的對比分析可見，海洋經(jīng)濟規(guī)模效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響較小且較為穩(wěn)定，而海洋經(jīng)濟技術(shù)效率與海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率的取值極為接近，因此，在對2003—2018年11個沿海省市的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率空間增長特征進行分析時，主要從海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率、海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率和海洋經(jīng)濟技術(shù)效率進行分析，如圖2至圖4所示。11個沿海省市自2003—2018年以來，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步效率總體呈現(xiàn)增長趨勢。

圖2 2003—2018年沿海省市海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率時空分布

圖3 2003—2018年沿海省市海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率時空分布

圖4 2003—2018年沿海省市海洋經(jīng)濟技術(shù)效率時空分布

2003—2008年，由圖2可以看出，僅有江蘇、上海、天津三省市的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)效率大于1，其余8個省份均小于1。觀察同期圖3可見，河北省、遼寧省、江蘇省和上海市的海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率均大于1，其他7個省份的技術(shù)進步效率小于1。觀察同期圖4可知，江蘇、上海、天津、山東、福建、廣西、海南的技術(shù)效率均大于1，對這7個省份的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率起促進作用。綜合圖2到圖4分析可知，江蘇和上海綠色全要素生產(chǎn)率的增長是技術(shù)效率與技術(shù)進步效率共同提升的結(jié)果；天津綠色全要素生產(chǎn)率的增長主要依靠技術(shù)效率；山東、福建、廣西、海南的技術(shù)效率對綠色全要素生產(chǎn)率起正向促進作用，但技術(shù)進步效率的負向效應(yīng)明顯，導(dǎo)致綠色全要素生產(chǎn)率下降；河北和遼寧技術(shù)進步效率對綠色全要素生產(chǎn)率起正向促進作用，但無法與技術(shù)效率的負向效應(yīng)相抵，導(dǎo)致綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展依然呈現(xiàn)負向增長的態(tài)勢。由此可見，在這一時期，技術(shù)進步效率與技術(shù)效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的提升均起到了不可忽視的作用。

2009—2013年，由圖2可以看出，大部分省份的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率較前一階段有了較大的提升，但各地區(qū)發(fā)展差異顯著，河北和福建的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率超過1.1，處于快速增長的階段；遼寧、山東、浙江、海南的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率大于1，綠色海洋經(jīng)濟開始實現(xiàn)正向增長；廣西與廣東的綠色全要素生產(chǎn)率依然小于1。觀察同期圖3可以看出，除浙江、福建、廣西和海南外，其他7個省份的技術(shù)進步效率均大于1；觀察同期圖4可以看出，除河北、山東、廣東外，其他8個省份的技術(shù)進步效率均大于1，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的具有明顯的正向促進作用。綜合圖2到圖4分析可知，河北與山東海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的提升主要得益于技術(shù)進步效率的提升；福建、遼寧、山東、浙江、海南的技術(shù)效率起到了不可忽視的拉動作用，尤其是浙江、福建和海南，技術(shù)效率的正向促進作用遠超過技術(shù)進步效率的抑制作用，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的增長起到了極大的促進作用；但廣東的技術(shù)效率較為落后，直接導(dǎo)致廣東省的綠色全要素生產(chǎn)率下降。由此可見，在這一階段，技術(shù)效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的提升作用明顯，技術(shù)效率與海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率息息相關(guān)。

2014—2018年，由圖2可以看出，除廣西的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率依然小于1，綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展依然呈現(xiàn)負向增長外，其他十個沿海省市的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率均大于1，且地區(qū)之間的差距逐漸縮小，綠色海洋經(jīng)濟增長態(tài)勢良好。繼續(xù)觀察圖3可知，11個沿海省市的技術(shù)進步效率均大于1，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的促進作用明顯。觀察圖4可知，山東、江蘇、浙江、福建、廣西的技術(shù)效率小于1，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率起抑制作用。綜合分析圖2到圖4可知，廣西海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率依然處于較低水平是因為技術(shù)效率水平較低，抑制作用明顯；山東、江蘇、浙江、福建的技術(shù)效率水平有待提高。

綜上所述，2003—2018年間，依托于技術(shù)進步效率及技術(shù)效率水平的提高，我國11個沿海省市的綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出良好的發(fā)展態(tài)勢，且地區(qū)間的差異正在逐漸縮小。這不僅得益于海洋經(jīng)濟的區(qū)位及資源優(yōu)勢，也得益于國家堅持陸海統(tǒng)籌、建設(shè)海洋強國的戰(zhàn)略部署，尤其是2014—2018年，政策紅利優(yōu)勢明顯。11個沿海省市隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進步，正在逐步實現(xiàn)綠色海洋經(jīng)濟的穩(wěn)定、均衡發(fā)展。

四、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展趨勢及影響因素預(yù)測

本文使用PVAR模型，利用軟件STATA.15，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展的內(nèi)在機制進行分析，探索海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率、海洋經(jīng)濟規(guī)模效率、海洋技術(shù)進步效率的相互作用，并對其未來發(fā)展的影響因素進行預(yù)測。

(一)平穩(wěn)性檢驗

為了避免出現(xiàn)偽回歸的現(xiàn)象，在使用PVAR模型估計前，需要首先檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。為了增強數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗的可信性與穩(wěn)健性，本文采用同質(zhì)根檢驗(LLC)、異質(zhì)根檢驗(IPS)、HT檢驗和Breitung檢驗，對TFP、PECH、SECH和TC進行單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表4所示。TFP、PECH、SECH和TC四個變量均拒絕原假設(shè)，且在1%的水平上顯著，表明四個變量都具有良好的平穩(wěn)性，該面板數(shù)據(jù)通過了平穩(wěn)性檢驗，可以繼續(xù)進行PVAR模型的估計。

表4 面板單位根檢驗

(二)確定最優(yōu)滯后階數(shù)

為了保證PVAR模型估計的有效性，需要首先對三個模型的最優(yōu)滯后階數(shù)進行確定。在選擇最優(yōu)滯后階數(shù)時，一般采用MBIC、MAIC、MQIC這三個信息準(zhǔn)則進行判斷，信息準(zhǔn)則最小則為最優(yōu)滯后階數(shù)。三個模型最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇如表5所示，模型(1)的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階；模型(3)的最優(yōu)滯后階數(shù)為1階；模型(2)中，在MBIC與MQIC準(zhǔn)則下，最優(yōu)滯后階數(shù)為1階，但MAIC顯示最優(yōu)滯后階數(shù)為2階，為了考慮模型擬合的優(yōu)良性并盡量避免過度擬合的情況出現(xiàn)，選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為2階。

表5 MBIC、MAIC、MQIC準(zhǔn)則檢驗結(jié)果

注：*表示MBIC、MAIC、MQIC準(zhǔn)則下的最小值，該值對應(yīng)階數(shù)即為最優(yōu)滯后階數(shù)。

(三)PVAR模型的初步估計

分別確定最優(yōu)滯后階數(shù)之后，使用廣義矩估計方法(GMM)對模型進行估計。為了避免因個體固定效應(yīng)造成參數(shù)有偏，在模型估計時，利用Helmet變換對個體固定效應(yīng)項予以消除，以此來提高模型估計的精度。表6為三個模型的回歸結(jié)果，L1、L2、L3分別表示變量滯后1期、變量滯后2期、變量滯后3期。

表6 PVAR模型的GMM初步估計結(jié)果

注：括號內(nèi)為各回歸系數(shù)的P值，***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

由表6可得，在模型(1)中，當(dāng)以海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)為被解釋變量時(表6第2列)，滯后1期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身的影響為0.207，在5%的水平上顯著，表明海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身具有正向影響，存在依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象。當(dāng)以海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率(PECH)為被解釋變量時(表6第3列)，滯后2期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率的影響為-0.272，在5%的水平上顯著，說明在滯后2期時，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率產(chǎn)生負向影響。當(dāng)海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率滯后1期、2期、3期時，對海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率均未產(chǎn)生影響，表明海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率不依賴以往的海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率。當(dāng)海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率滯后3期時，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響為0.131，在5%的水平上顯著，表明滯后3期的海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率對海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率具有正向影響。這說明，綠色海洋經(jīng)濟在發(fā)展中會在一定程度上依賴自身以往的發(fā)展優(yōu)勢，海洋經(jīng)濟制度與管理也有利于促進綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展，但綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展可能對海洋經(jīng)濟制度與管理起抑制作用。

在模型(2)中，當(dāng)以海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)為被解釋變量時(表6第4列)，滯后1期與滯后3期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身的影響分別為0.227和0.117，分別在1%、5%的水平上顯著，表明海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身具有正向影響，存在依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象。當(dāng)以海洋經(jīng)濟規(guī)模效率(SECH)為被解釋變量時(表6第5列)，滯后2期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對海洋經(jīng)濟規(guī)模效率的影響為2.483，在10%的水平上顯著，說明在滯后2期時，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對海洋經(jīng)濟規(guī)模效率產(chǎn)生正向影響。當(dāng)海洋經(jīng)濟規(guī)模效率滯后1期、2期、3期時，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與海洋經(jīng)濟規(guī)模效率均未產(chǎn)生影響，表明海洋經(jīng)濟規(guī)模效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率沒有影響，也不依賴以往的海洋經(jīng)濟規(guī)模效率。這說明，綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展有利于擴大海洋經(jīng)濟的發(fā)展規(guī)模。

在模型(3)中，當(dāng)以海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率(TFP)為被解釋變量時(表6第6列)，滯后1期、滯后2期與滯后3期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身的影響分別為0.228、0.332和0.155，分別在5%、1%和10%的水平上顯著，表明海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對自身具有正向影響，存在依賴自身慣性發(fā)展的現(xiàn)象。當(dāng)以海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率(TC)為被解釋變量時(表6第7列)，滯后2期的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)對海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率的影響為0.463，在1%的水平上顯著，說明在滯后2期時，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率對海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率產(chǎn)生正向影響。當(dāng)海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率滯后1期時，對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的影響為0.145，在1%的水平上顯著，表明海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率有正向的促進作用。當(dāng)海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率滯后2期時，對海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率的影響為0.244，在1%的水平上顯著，表明海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率受到自身發(fā)展慣性的影響。這說明，技術(shù)進步有利于促進綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展，而綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展也會對技術(shù)進步起帶動作用。

(四)模型穩(wěn)定性與格蘭杰因果檢驗

在PVAR模型估計中，需要對模型進行穩(wěn)定性檢驗。本文分別對模型(1)、模型(2)和模型(3)進行穩(wěn)定性檢驗，發(fā)現(xiàn)伴隨矩陣的所有特征根都比1小，三個模型均穩(wěn)定。此外，還應(yīng)對模型中的變量進行格蘭杰檢驗，以驗證變量間的因果關(guān)系。檢驗結(jié)果如表7所示。

表7 各變量格蘭杰因果關(guān)系檢驗

注：格蘭杰檢驗原假設(shè)H0：X不是引起Y變化的格蘭杰原因；***、**、*分別表示在1%、5%、10%水平上顯著。

如表7所示，在模型(1)中，海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率與海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率存在單向的格蘭杰因果關(guān)系，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率不是海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率的格蘭杰因果關(guān)系，海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率是海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的格蘭杰因果關(guān)系，在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)。在模型(2)中，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與海洋經(jīng)濟規(guī)模效率不存在雙向格蘭杰因果關(guān)系，不拒絕原假設(shè)。在模型(3)中，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與海洋經(jīng)濟技術(shù)進步互為格蘭杰因果關(guān)系，均在5%的顯著性水平上拒絕原假設(shè)。格蘭杰因果關(guān)系表明，綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展受到海洋經(jīng)濟制度與管理、海洋技術(shù)進步的影響，而綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展也對海洋技術(shù)的進步起促進作用，該檢驗結(jié)果與總體回歸模型的估計結(jié)果基本一致。

(五)脈沖響應(yīng)分析

為了進一步分析海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率、海洋經(jīng)濟規(guī)模效率、海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率和海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率之間的關(guān)系，本文進行脈沖響應(yīng)分析。因前文分析中海洋經(jīng)濟規(guī)模效率與海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的格蘭杰因果關(guān)系較弱，在脈沖響應(yīng)分析時，只對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率與海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率、海洋經(jīng)濟綠色全生產(chǎn)要素與海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率、海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率和海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率對自身的影響進行分析，設(shè)置沖擊作用的時期為十期，通過500次蒙特卡洛模擬得到各個變量之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖，如圖5所示。

圖5 各變量之間的脈沖響應(yīng)結(jié)果(蒙特卡洛500次)

通過脈沖響應(yīng)函數(shù)圖可以看出，PECH對TFP的沖擊在前3期脈沖反應(yīng)顯著，在第4期后趨于穩(wěn)定；TC與TFP對TFP的沖擊趨勢相近，在前5期產(chǎn)生劇烈的脈沖反應(yīng)，并在第6期后逐漸趨于穩(wěn)定；TFP對PECH、TFP對TC、TC對TC的影響趨勢極為相似，在前5期產(chǎn)生劇烈的脈沖反應(yīng)，且均在第2期產(chǎn)生了波動較大的負向影響，第6期后趨于穩(wěn)定。

通過對比可以發(fā)現(xiàn)，各個變量間的脈沖響應(yīng)軌跡在影響趨勢、響應(yīng)強度和響應(yīng)階段方面都具有極大的相似性，這種現(xiàn)象表明，在未來10年的綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展預(yù)測期內(nèi)，海洋經(jīng)濟的綠色發(fā)展模式、海洋經(jīng)濟制度與管理、海洋經(jīng)濟技術(shù)的進步將會共同對綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展起促進作用，并將持續(xù)穩(wěn)定的發(fā)揮作用。

表8 海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率相關(guān)指數(shù)的方差分解

(六)方差分解

為了進一步對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的動態(tài)變化及其內(nèi)在機制進行分析預(yù)測，本文采用方差分析法得到海洋經(jīng)濟各個變量波動的方差貢獻率，如表8所示。整體看來，在經(jīng)過6年的預(yù)測之后，海洋經(jīng)濟系統(tǒng)達到基本穩(wěn)定狀態(tài)。海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率波動的原因主要來源于其本身，但其對自身的影響程度逐漸降低。海洋經(jīng)濟技術(shù)進步效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的貢獻最大，貢獻值高達32.6%，但在前期呈現(xiàn)波動趨勢。海洋經(jīng)濟純技術(shù)效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的貢獻程度也呈現(xiàn)上升的趨勢，貢獻值穩(wěn)定為5.6%。海洋經(jīng)濟規(guī)模效率對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的貢獻相對較小，但也呈現(xiàn)逐年上升的趨勢，最終穩(wěn)定在1.8%。

以上研究表明，在未來10年內(nèi)，海洋經(jīng)濟的發(fā)展模式正在發(fā)生改變。總體看來，現(xiàn)有的海洋經(jīng)濟綠色發(fā)展模式對綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的影響力正在逐步減少，而海洋經(jīng)濟制度與管理、海洋經(jīng)濟規(guī)模以及海洋技術(shù)進步對綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的影響力顯著提升。從各個變量的占比來看，當(dāng)海洋經(jīng)濟系統(tǒng)達到基本穩(wěn)定狀態(tài)時，海洋科學(xué)技術(shù)進步占比最高，海洋經(jīng)濟制度與管理次之，海洋經(jīng)濟規(guī)模占比最低，三者均呈現(xiàn)增長趨勢，這說明綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展正在從資源要素投入型向科技創(chuàng)新驅(qū)動型轉(zhuǎn)變，未來綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展需要重視擴大海洋經(jīng)濟規(guī)模，更需要海洋經(jīng)濟制度與管理的支撐，而海洋科學(xué)技術(shù)的進步更是重中之重。

五、研究結(jié)論與建議

(一)研究結(jié)論

本文采用DEA-Malmquist指數(shù)模型，對我國11個沿海省市(不含港澳臺)2003—2018年的海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率進行測算，并運用PVAR模型對我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展的內(nèi)在機制及影響因素進行分析預(yù)測，主要結(jié)論如下：

第一，從海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的測算結(jié)果來看，在觀測期2003—2018年間，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率具有階段性波動的特點，但整體呈現(xiàn)增長趨勢，各沿海省市之間的發(fā)展差異正在逐步縮小。依據(jù)其發(fā)展態(tài)勢，可以將海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展劃分為三個階段：2003—2006年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率增長速度較快，但發(fā)展水平略低于傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率，各個沿海省市的發(fā)展大部分處于較低水平，地區(qū)間的差異不甚明顯；2007—2012年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展增速較快，已經(jīng)超過傳統(tǒng)的海洋經(jīng)濟全要素生產(chǎn)率，但各個沿海省市之間的發(fā)展差異逐漸拉大；2013—2018年，我國海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的發(fā)展趨于穩(wěn)定，各個沿海省市的發(fā)展差異也越來越小。

第二，從海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展的內(nèi)在機制來看，海洋技術(shù)進步、海洋經(jīng)濟與制度管理是提高海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的主要動力，海洋規(guī)模經(jīng)濟對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的推動作用不明顯。

第三，從海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率發(fā)展的影響因素預(yù)測來看，在未來發(fā)展的10年間，海洋經(jīng)濟的發(fā)展將從資源要素投入型向科技創(chuàng)新驅(qū)動型轉(zhuǎn)變，海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的增速會放緩。海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的波動會較大程度地受到海洋經(jīng)濟發(fā)展模式的慣性影響；技術(shù)進步對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率波動的影響最大；海洋經(jīng)濟制度與管理、海洋規(guī)模經(jīng)濟對海洋經(jīng)濟綠色全要素生產(chǎn)率的貢獻程度也呈現(xiàn)逐年上升的趨勢。

(二)建議

以上研究表明，我國綠色海洋經(jīng)濟的發(fā)展正在從資源要素投入型向科技創(chuàng)新驅(qū)動型轉(zhuǎn)變，未來綠色海洋經(jīng)濟應(yīng)摒棄單純依靠資源投入的發(fā)展模式。根據(jù)本文的研究結(jié)論，結(jié)合我國綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的現(xiàn)狀，為了探索更為高效的綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展模式，特提出以下幾點建議：

第一，引導(dǎo)新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，促進海洋產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級。在堅持優(yōu)化第一產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)上，以科技創(chuàng)新引領(lǐng)突破第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，在此基礎(chǔ)上發(fā)展多層次的新興產(chǎn)業(yè)。以深化改革為抓手，堅持海洋產(chǎn)業(yè)“三、二、一”的發(fā)展格局，更加合理高效地開發(fā)海洋資源，促進海洋產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整。

第二，建立和完善綠色海洋經(jīng)濟的科技創(chuàng)新體系。在加強已有科學(xué)技術(shù)應(yīng)用的基礎(chǔ)上，加大科研投入，不斷引進新的綠色海洋技術(shù)，培育和挖掘海洋專業(yè)技術(shù)人才，充分發(fā)揮科技創(chuàng)新對綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的支撐作用。

第三，完善綠色海洋經(jīng)濟服務(wù)體系。在國家建設(shè)“海洋強國”的背景優(yōu)勢下，建立健全綠色海洋經(jīng)濟的相關(guān)法律法規(guī)，強化綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展的開發(fā)管理協(xié)調(diào)機制，從而為綠色海洋經(jīng)濟發(fā)展提供制度保障。

第四，重視環(huán)境保護，促進海洋經(jīng)濟的健康可持續(xù)發(fā)展。在發(fā)展綠色海洋經(jīng)濟的過程中，應(yīng)將“末端治理”的海洋環(huán)保思想轉(zhuǎn)變?yōu)椤扒岸朔烙?，既要重視海洋?jīng)濟效益，也要重視海洋環(huán)境效益，從而促進海洋經(jīng)濟的高質(zhì)量發(fā)展。