中國休閑漁業(yè)的空間溢出效應(yīng)及影響因素研究

楊 威，蔡禮彬，林明裕

（1.山東大學(xué) 管理學(xué)院，山東 濟(jì)南 250100；2.中國海洋大學(xué) 管理學(xué)院，山東 青島 266100；3.國家海洋局 北海海洋環(huán)境監(jiān)測中心站，廣西 北海 536000）

休閑漁業(yè)是將漁業(yè)資源、休閑娛樂、生態(tài)環(huán)境有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)一、二、三產(chǎn)業(yè)融合的一種新型產(chǎn)業(yè)形態(tài)。2019 年，我國休閑漁業(yè)產(chǎn)值達(dá)到963.68 億元，同比增長12.34%，占漁業(yè)經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值的3.57%，占漁業(yè)三產(chǎn)產(chǎn)值的12.45%［1］。

圍繞休閑漁業(yè)的研究，國內(nèi)外取得了豐碩的成果。國外研究起步較早，主要從休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的政策與管理、漁業(yè)資源開發(fā)利用、休閑漁業(yè)發(fā)展與生態(tài)環(huán)境的相互關(guān)系、休閑漁業(yè)發(fā)展影響因素等開展研究［2－7］，而國內(nèi)學(xué)者研究主要關(guān)注經(jīng)營開發(fā)模式、產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素等［8，9］。如，平瑛從供給側(cè)視角探討了休閑漁業(yè)發(fā)展的影響因素［10］；劉廣東、蔣佳佳從政府等4 個維度總結(jié)了休閑漁業(yè)經(jīng)營的影響因素［11］；張廣海、盧飛、徐翠蓉采用面板向量自回歸方法對科技創(chuàng)新與休閑漁業(yè)經(jīng)濟(jì)互動關(guān)系進(jìn)行了研究［12］；蔡禮彬、楊威運(yùn)用計(jì)量模型分析了沿海區(qū)域休閑漁業(yè)與漁業(yè)經(jīng)濟(jì)的互動關(guān)系，發(fā)現(xiàn)其具有良好的促進(jìn)作用［13］；趙金金從構(gòu)建耦合度模型的角度分析了國內(nèi)休閑漁業(yè)發(fā)展與旅游經(jīng)濟(jì)增長的互動與耦合關(guān)系，結(jié)果表明11 個沿海省份長期耦合關(guān)系明顯［14］；盧飛、宮紅平基于地理學(xué)視角對國內(nèi)休閑漁業(yè)區(qū)域發(fā)展特征進(jìn)行了識別與分析［15］。通過文獻(xiàn)回顧，可以總結(jié)休閑漁業(yè)研究的發(fā)展脈絡(luò)，即從早期的定性分析逐漸轉(zhuǎn)向定量研究，視角更加細(xì)化，研究方法更為深入。在研究視角和方法上，或是運(yùn)用計(jì)量方法針對休閑漁業(yè)發(fā)展影響的某些變量進(jìn)行統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，或是通過地理學(xué)視角分析區(qū)域特征，而將計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法和地理空間視角二者結(jié)合的研究較為缺乏，鮮有基于空間溢出效應(yīng)的角度探究休閑漁業(yè)發(fā)展的空間關(guān)聯(lián)性及其影響因素。

根據(jù)地理學(xué)第一定律，在地理空間中，所有的物體都是相互關(guān)聯(lián)的，相近的物體之間的關(guān)聯(lián)性會更高［16］?？臻g計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)將空間經(jīng)濟(jì)學(xué)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)相結(jié)合，引入空間效應(yīng)來研究經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象中的空間關(guān)聯(lián)，這種關(guān)聯(lián)表現(xiàn)為一種溢出效應(yīng)，被用于特指某一活動的外部性影響［17］，分為正向溢出效應(yīng)和負(fù)向溢出效應(yīng)。研究經(jīng)濟(jì)體或經(jīng)濟(jì)行為的溢出效應(yīng)，對研究經(jīng)濟(jì)行為之間的關(guān)系，挖掘產(chǎn)業(yè)發(fā)展?jié)摿涂沙掷m(xù)發(fā)展具有重要意義［18］?？臻g計(jì)量模型伴隨著空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論和方法的不斷完善和發(fā)展，受到了國內(nèi)外研究人員的廣泛重視，并逐漸應(yīng)用于經(jīng)濟(jì)地理學(xué)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、環(huán)境與資源經(jīng)濟(jì)學(xué)等研究領(lǐng)域［19－24］。在考慮空間溢出性的條件下，我國沿海地區(qū)休閑漁業(yè)發(fā)展的空間相關(guān)性如何？哪些主要因素將會影響著休閑漁業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展？本文著重把空間因素納入研究框架，以2004——2019 年我國休閑漁業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，對沿海11 個省份休閑漁業(yè)發(fā)展展開了空間計(jì)量分析。通過對上述問題的實(shí)證分析，以期對促進(jìn)我國沿海區(qū)域休閑漁業(yè)統(tǒng)籌協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)漁業(yè)資源合理利用，推進(jìn)海洋生態(tài)環(huán)境保護(hù)和制定海洋生態(tài)文明建設(shè)發(fā)展政策提供參考。

1 研究思路和模型介紹

1.1 空間自相關(guān)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?/h3>

休閑漁業(yè)發(fā)展?fàn)顩r一方面存在著區(qū)域自身的空間差異性，另一方面由于存在空間效應(yīng)的影響，其發(fā)展?fàn)顩r在地理空間上也會相互影響?？臻g效應(yīng)分為空間差異性和空間關(guān)聯(lián)性。空間異質(zhì)性在休閑漁業(yè)發(fā)展中表現(xiàn)為經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)在地理空間缺乏均質(zhì)性；空間相關(guān)性是指不同位置上的觀測值在空間上的分布呈現(xiàn)出某種非隨機(jī)性，從而使不同地區(qū)存在著復(fù)雜的聯(lián)系。休閑漁業(yè)發(fā)展中存在的空間相關(guān)性主要表現(xiàn)為相鄰區(qū)域間的休閑漁業(yè)要素相互之間具有影響，在區(qū)域間表現(xiàn)出區(qū)域的同質(zhì)性。檢驗(yàn)空間是否存在相關(guān)性或異質(zhì)性一般通過測算全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)來實(shí)現(xiàn)。全局Moran′s I計(jì)算公式為：

式（1）中，Wij為空間權(quán)重矩陣；n 為所研究的區(qū)域數(shù)目；xi、xj分別為第i、j 區(qū)域的具體屬性值。式（2）中，S2為屬性的方差。式（3）表示屬性的均值。

Moran′s I的值域是［－1，1］。Moran′s I ＞0，表示鄰近區(qū)域的休閑漁業(yè)發(fā)展?fàn)顩r在空間上具有相關(guān)性。即休閑漁業(yè)發(fā)展良好地區(qū)周圍也是休閑漁業(yè)發(fā)展良好的地區(qū)，且值越接近1，表明這種空間相關(guān)性越強(qiáng)。Moran′s I ＜0，表示休閑漁業(yè)發(fā)展在空間上存在異質(zhì)性。即休閑漁業(yè)發(fā)展存在空間負(fù)相關(guān)性，且值越接近－1，表明這種異質(zhì)性越強(qiáng)。Moran′s I ＝0，表示各區(qū)域間不存在空間效應(yīng)，而呈現(xiàn)無規(guī)律的隨機(jī)分布狀態(tài)。

全局莫蘭指數(shù)反映了研究區(qū)域整體間的空間性，而局部莫蘭指數(shù)則可以反映出某局部區(qū)域間的空間性。如果在整個區(qū)域中，一部分呈現(xiàn)空間異質(zhì)性，另一部分呈現(xiàn)出空間關(guān)聯(lián)性，由于全局莫蘭指數(shù)反映的是整個區(qū)域間的空間關(guān)系，所以全局莫蘭指數(shù)接近于0，從而整個區(qū)域中不存在空間關(guān)系。但因?yàn)閮刹糠炙憩F(xiàn)出的空間效應(yīng)并不相同，所以局部莫蘭指數(shù)不為0。從局部來看，存在空間效應(yīng)，所以有必要對局部莫蘭指數(shù)進(jìn)行測算。局部莫蘭指數(shù)的計(jì)算公式為：

式中，Ii為第i空間區(qū)域的莫蘭指數(shù)，其他變量同公式（2）、（3）。

1.2 空間計(jì)量模型

空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)建模通常是由OLS 模型開始，即先不考慮空間效應(yīng)。面板數(shù)據(jù)的OLS 基準(zhǔn)模型設(shè)定通常為：

式中，t為時間；i 為觀察樣本；y 被解釋變量；xit為解釋變量；βi為對應(yīng)于解釋變量xit的影響系數(shù)；μit為相互獨(dú)立的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

OLS 回歸后，通過對回歸后的殘差進(jìn)行拉格朗日乘子檢驗(yàn)（LM test）和穩(wěn)健的拉格朗日乘子檢驗(yàn)（Robust LM test），本文分別檢驗(yàn)了LM—Error、LM—Lag、Robust LM—Error 和Robust LM—Lag，根據(jù)其顯著性來判斷選擇空間滯后模型或空間誤差模型。

空間滯后模型（SLM），主要討論在區(qū)域間各個變量的擴(kuò)散性，即區(qū)域j 的研究對象除了受本區(qū)域各種要素條件的影響外，還同時受到鄰近區(qū)域i 研究對象的影響?？臻g滯后模型的計(jì)算公式為：

式中，ρ為被解釋變量的空間滯后項(xiàng)的系數(shù)，也是空間效應(yīng)的溢出值；wij為空間權(quán)重矩陣的元素。

空間誤差模型（SEM），主要考察鄰近地區(qū)關(guān)于因變量的誤差沖擊對本地區(qū)觀測對象的影響。除了鄰近區(qū)域研究對象的相互影響之外，有時區(qū)域間的其他要素也會相互影響，即要素之間也存在空間相關(guān)性?？臻g誤差模型的計(jì)算公式為：

式中，λit為被解釋變量的空間誤差項(xiàng)的參數(shù)，也稱為空間自相關(guān)系數(shù)；ε為隨機(jī)誤差。

2 變量選取與數(shù)據(jù)來源

2.1 變量選取

本文選取我國沿海11 個省份休閑漁業(yè)發(fā)展水平為因變量。由于除了空間溢出效應(yīng)之外還存在著許多影響休閑漁業(yè)發(fā)展的因素，加上相關(guān)文獻(xiàn)的查閱梳理，并結(jié)合數(shù)據(jù)的可得性，本文最終選取以下變量作為影響休閑漁業(yè)發(fā)展的解釋變量：①交通便利性。交通便利性可提高休閑漁業(yè)目的地的可達(dá)性，良好的交通條件還使休閑漁業(yè)納入客源地的環(huán)城游憩帶，對旅游者參與休閑漁業(yè)起到促進(jìn)的作用［10］。②技術(shù)培訓(xùn)。休閑漁業(yè)活動的開展需要一定從業(yè)人員具備一定的技術(shù)基礎(chǔ)，不僅包含著傳統(tǒng)的漁業(yè)生產(chǎn)與養(yǎng)殖，還要有一定的服務(wù)技能和其他技術(shù)的支持。因此，技術(shù)培訓(xùn)能促進(jìn)我國休閑漁業(yè)發(fā)展［11，12］。③勞動力投入。漁業(yè)從業(yè)人員在淡季或者漁業(yè)活動休歇時期可以從事休閑漁業(yè)活動，而休閑漁業(yè)從業(yè)人員也大多來自漁業(yè)從業(yè)人員群體。換言之，勞動力要素能在很大程度推動休閑漁業(yè)活動的開展［8］。④旅游者生活水平。休閑漁業(yè)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展到一定階段的產(chǎn)物，如客源地旅游者達(dá)到一定的收入水平，會推動他們更積極地參與休閑娛樂活動［10］。⑤旅游發(fā)展。良好的旅游發(fā)展水平將給當(dāng)?shù)匦蓍e漁業(yè)活動的開展起到支撐作用，不僅如此，其他旅游資源能與休閑漁業(yè)共同發(fā)揮作用，吸引旅游者到訪。當(dāng)?shù)芈糜伟l(fā)展能給休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展起到“搭便車”的效應(yīng)［9，13］。

相關(guān)理論指標(biāo)和對應(yīng)的實(shí)際指標(biāo)具體表示如下：①休閑漁業(yè)發(fā)展水平：當(dāng)年價格計(jì)算的我國沿海11個省份休閑漁業(yè)產(chǎn)值；②交通便利性：我國沿海11個省份的公路里程數(shù)；③技術(shù)培訓(xùn)：我國沿海11個省份水產(chǎn)技術(shù)（漁民技術(shù)）培訓(xùn)次數(shù)；④勞動力投入：我國沿海11 個省份漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)量；⑤旅游者生活水平：我國沿海11 個省份人均GDP；⑥旅游發(fā)展水平：當(dāng)年價格計(jì)算的我國沿海11 個省份旅游業(yè)總收入。

綜上所述，本文構(gòu)建了我國休閑漁業(yè)發(fā)展的影響因素模型（圖1）。

圖1 我國休閑漁業(yè)發(fā)展的影響因素模型

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文以我國沿海11 個省份為空間單元，所采用的原始數(shù)據(jù)來源于《中國漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2020）、中國沿海各省份統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和《中國交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2020），個別缺失值采用插值法處理。為了減小數(shù)據(jù)波動，保證數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，本文在實(shí)際回歸時對數(shù)據(jù)均采用取對數(shù)處理。

3 結(jié)果測算及分析

3.1 影響因素空間相關(guān)性分析

空間計(jì)量模型的一大關(guān)鍵問題是設(shè)置合適的空間權(quán)重矩陣?？臻g權(quán)重矩陣是區(qū)域間存在空間效應(yīng)的重要體現(xiàn)，通常采用的權(quán)重矩陣有地理鄰接矩陣、反距離矩陣、經(jīng)濟(jì)空間矩陣等。雖然鄰接矩陣最早被國外文獻(xiàn)所使用，并在國內(nèi)被廣泛應(yīng)用，可以說空間相關(guān)性研究是以地理鄰接矩陣或反距離矩陣開始的，但是除了地理因素外，經(jīng)濟(jì)因素也可以納入權(quán)重矩陣中，經(jīng)濟(jì)水平相似的空間單元能夠更好地吸收與利用經(jīng)濟(jì)資源，從而趨近規(guī)模收益遞增狀態(tài)［25］。由于各沿海省份的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在一定的差異性，用地理鄰接矩陣和反距離權(quán)重矩陣不能更好地體現(xiàn)研究對象的空間效應(yīng)，因此本文通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣來進(jìn)行后續(xù)研究。選取空間單元中能夠產(chǎn)生空間效應(yīng)的某項(xiàng)指標(biāo)，并以該指標(biāo)之差絕對值的倒數(shù)來構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，計(jì)算公式為：

式中，xi、xj分別表示第i、j 空間單元的經(jīng)濟(jì)變量，包括人力資本、外商投資額、人均GDP或GDP總量等［26］，本文采用的經(jīng)濟(jì)變量為我國沿海地區(qū)各省份的人均GDP。

本文使用Stata15.0 軟件測算了我國沿海省份休閑漁業(yè)產(chǎn)值的莫蘭指數(shù)，結(jié)果見表1。

表1 2004—2019年我國休閑漁業(yè)發(fā)展全局莫蘭指數(shù)

由表1 可知，全局莫蘭指數(shù)均為正值，除2004年、2005 年、2007 年和2019 年外，其他年份莫蘭指數(shù)均較顯著?？傮w上分析，莫蘭指數(shù)不顯著的年份主要分布在我國的“十五”和“十一五”時期，由于此時國內(nèi)休閑漁業(yè)仍處于探索時期，休閑漁業(yè)經(jīng)濟(jì)體和經(jīng)營企業(yè)規(guī)模較小，且主要依據(jù)各區(qū)域的自然資源基礎(chǔ)分散分布，加上早年基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等薄弱不足，各省域之間各要素流動較少，區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展不明顯，因此各省域休閑漁業(yè)空間關(guān)聯(lián)度較低。

從莫蘭指數(shù)變化趨勢折線圖（圖2）可見，2004—2007 年我國休閑漁業(yè)發(fā)展莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)不穩(wěn)定的變化趨勢，2007—2013 年呈現(xiàn)明顯上升趨勢，2013—2019 年呈現(xiàn)下降趨勢。總體而言，休閑漁業(yè)的發(fā)展在我國沿海省份表現(xiàn)出顯著的空間正相關(guān)，為保證計(jì)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，需要進(jìn)一步運(yùn)用空間計(jì)量模型開展后續(xù)的計(jì)量研究。

圖2 2004—2019 年我國休閑漁業(yè)發(fā)展莫蘭指數(shù)變化趨勢

由全局莫蘭指數(shù)可知，除2004 年、2005 年、2007年和2009 年外，其他年份我國各省域休閑漁業(yè)發(fā)展總體上呈正向空間相關(guān)性。2004—2019 年，我國沿海休閑漁業(yè)莫蘭指數(shù)存在一種波動變化，總體上呈先升后降的“M”字形變化趨勢，表明我國沿海地工休閑漁業(yè)發(fā)展水平近似的省份在空間上的集聚程度存在著不穩(wěn)定性。研究期內(nèi)全局莫蘭指數(shù)下降的拐點(diǎn)在2007 年，2007—2009 年上升明顯，2009 年后趨于穩(wěn)定，2013 年達(dá)到峰值，轉(zhuǎn)而呈現(xiàn)下降的趨勢。

局部莫蘭指數(shù)通常是以莫蘭散點(diǎn)圖的形式呈現(xiàn)。莫蘭散點(diǎn)圖可進(jìn)一步揭示各個省域之間的局部空間差異性，分為“高—高”、“高—低”、“低—高”、“低—低”4 個象限，其中“高—高”、“低—低”象限表明存在空間正相關(guān)，“高—低”、“低—高”象限表明存在空間負(fù)相關(guān)。本文選取具有代表性的2014 年莫蘭指數(shù)（Moran′s I ＝0.153，P ＜0.05）為示例，具體內(nèi)容見圖3。從圖3 可見，我國沿海地區(qū)大部分省域分布在一、三象限，即“高—高”、“低—低”型區(qū)域，說明我國沿海省份休閑漁業(yè)發(fā)展存在顯著的空間正相關(guān)。從具體省域來看，天津市、河北省、廣西壯族自治區(qū)、海南省處于“低—低”型區(qū)域，空間上這些省份彼此集聚，形成消極影響，表現(xiàn)為在空間上天津與河北兩省域間休閑漁業(yè)產(chǎn)值呈低—低相關(guān)，廣西與海南兩省域間休閑漁業(yè)產(chǎn)值呈低—低相關(guān)；浙江省、江蘇省、遼寧省、山東省、廣東省均處于“高—高”型區(qū)域，空間中這些省份彼此集聚，產(chǎn)生積極影響，即休閑漁業(yè)產(chǎn)值高的地區(qū)相互集聚；福建省、上海市與其他省份在空間中未表現(xiàn)出相關(guān)性。

圖3 2014 年我國沿海休閑漁業(yè)發(fā)展Moran′s I散點(diǎn)圖

本文采取LISA 分析在Moran 散點(diǎn)圖的基礎(chǔ)上深化研究空間分析的結(jié)果，它的值是衡量空間單元屬性和周圍單元的正相關(guān)及相近或負(fù)相關(guān)及相異程度的指標(biāo)。本文采用空間分析軟件GeoDa計(jì)算相關(guān)數(shù)據(jù)，得到我國沿海地區(qū)休閑漁業(yè)2014 年LISA 集聚結(jié)果（圖4）。

圖4 2014 年我國沿海休閑漁業(yè)發(fā)展LISA集聚圖

3.2 影響因素空間計(jì)量估計(jì)與結(jié)果分析

經(jīng)上述分析發(fā)現(xiàn)，我國沿海省份休閑漁業(yè)發(fā)展存在著空間相關(guān)性。休閑漁業(yè)發(fā)展的空間相關(guān)性及影響因素是如何發(fā)生相互作用的，還需要通過具體的計(jì)量模型來開展進(jìn)一步的研究。根據(jù)前文空間計(jì)量模型的分析，以本文解釋變量與被解釋變量所構(gòu)建的OLS模型、空間滯后模型和空間誤差模型如下所示。

普通面板模型：

3.3 影響因素空間計(jì)量模型選擇

在上述研究的基礎(chǔ)上，本文先使用Matlab2105b軟件計(jì)算了不考慮空間項(xiàng)的普通OLS 回歸，具體結(jié)果見表2。從表2 中的OLS 回歸結(jié)果可以看出，交通條件（lnj）、人均GDP（lng）、漁業(yè)勞動力投入（lnl）均對休閑漁業(yè)存在著顯著的正向影響，而勞動力培訓(xùn)次數(shù)（lnp）和旅游發(fā)展水平（lnly）對休閑漁業(yè)發(fā)展影響不顯著。然而，如果存在空間效應(yīng)，OLS 結(jié)果是有偏差的，為此應(yīng)考慮空間因素。為了確定應(yīng)采用何種空間計(jì)量模型，本文首先進(jìn)行了拉格朗日乘子（LM）檢驗(yàn)和穩(wěn)健的拉格朗日乘子檢驗(yàn)（Robust LM），然后進(jìn)行了豪斯曼（Hausman）檢驗(yàn)。表2 中的LM—Error和LM—Lag均通過了顯著性檢驗(yàn)，Robust LM—Lag未通過顯著性檢驗(yàn)，Robust LM—Error 通過顯著性檢驗(yàn)，故根據(jù)前文的探討，本文選擇空間誤差模型進(jìn)行最后的計(jì)量分析。Hausman 檢驗(yàn)的結(jié)果表明，Hausman數(shù)值為正且通過顯著性檢驗(yàn)，因此應(yīng)拒絕隨機(jī)效應(yīng)的原假設(shè)［27］。綜上，本文選用SEM固定效應(yīng)模型。

表2 我國休閑漁業(yè)空間溢出的面板計(jì)量結(jié)果

3.4 影響因素空間計(jì)量結(jié)果分析

為驗(yàn)證變量之間是否存在多重共線性，使用Stata軟件進(jìn)行方差膨脹因子（VIF）檢驗(yàn)，結(jié)果見表3。

表3 多重共線性檢驗(yàn)

由表3 可知，每個變量的方差膨脹因子值均在10以內(nèi)，故可以說明各個變量之間不存在多重共線性。從表2 可見，未考慮空間影響的OLS 回歸，其R2為0.73，Log－likelihood 值為－ 256.19，而考慮了空間影響的空間誤差固定效應(yīng)模型的R2為0.73，Log－likelihood 值為－ 239.80。從Log－likelihood 值來看，考慮空間影響的空間計(jì)量方式要略優(yōu)于普通OLS回歸。從參數(shù)的顯著性來看，空間誤差固定效應(yīng)模型中，旅游發(fā)展水平（lnly）和漁業(yè)從業(yè)人員的技術(shù)培訓(xùn)次數(shù)（lnp）均未通過顯著性檢驗(yàn)，說明旅游發(fā)展水平和漁業(yè)從業(yè)人員技術(shù)培訓(xùn)次數(shù)對休閑漁業(yè)發(fā)展的影響作用并不顯著，造成這兩項(xiàng)指標(biāo)不顯著的可能原因是：①休閑漁業(yè)作為漁業(yè)生產(chǎn)和旅游業(yè)交叉的新興產(chǎn)業(yè)形態(tài)，從理論上來說會伴隨著旅游業(yè)的興盛而發(fā)展，但從實(shí)際而言休閑漁業(yè)作為交叉產(chǎn)業(yè)容易受到忽略，當(dāng)?shù)芈糜螛I(yè)的基礎(chǔ)設(shè)施、軟硬件環(huán)境、資金和專業(yè)人才支持等要素向休閑漁業(yè)傾斜的力度較小，進(jìn)而導(dǎo)致休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展在一定程度上趨于邊緣化，與旅游業(yè)發(fā)展水平并不完全同步。②雖然各省份都有開展?jié)O業(yè)從業(yè)人員的技術(shù)培訓(xùn)，但是漁業(yè)技術(shù)培訓(xùn)主要內(nèi)容仍是傳統(tǒng)的漁業(yè)捕撈、養(yǎng)殖和生產(chǎn)技能培訓(xùn)，與休閑漁業(yè)有關(guān)的無論是操作技能、經(jīng)營管理，還是旅游服務(wù)鮮有涉及，導(dǎo)致漁業(yè)從業(yè)人員的技術(shù)培訓(xùn)次數(shù)對休閑漁業(yè)的發(fā)展并不存在顯著的影響關(guān)系。交通便利性系數(shù)為0.69，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明交通便利性對休閑漁業(yè)的發(fā)展存在顯著的正向影響。即，在其他條件不變的情況下，交通便利性每增長1%，休閑漁業(yè)產(chǎn)值將隨之增長0.69%。借由交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)改善旅游目的地的交通便利性和可達(dá)性，可讓更多的旅游者易于抵達(dá)目的地開展休閑漁業(yè)活動，從而促進(jìn)休閑漁業(yè)發(fā)展。旅游者生活水平（lng）系數(shù)為1.14，且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明旅游者生活水平對休閑漁業(yè)的發(fā)展存在顯著的正向影響。即，在其他條件不變的情況下，人均GDP每增長1%，休閑漁業(yè)產(chǎn)值將隨之增長1.14%。一個地區(qū)人均GDP 水平越高，該地區(qū)的休閑漁業(yè)產(chǎn)值也越高。旅游學(xué)界有普遍的共識，當(dāng)?shù)貐^(qū)的人均GDP水平在8000 美元以上時，人們會產(chǎn)生新的需求，休閑愿望將被極大地調(diào)動，休閑旅游活動將大幅增加。我國沿海省份大多屬于經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)地區(qū)，大部分省份的人均GDP 水平已超過8000 美元，且隨著我國經(jīng)濟(jì)的持續(xù)中高速發(fā)展，人均可支配收入的增加，旅游者參與休閑漁業(yè)活動會增多；勞動力投入（lnl）的系數(shù)為0.65 且通過1%的顯著性檢驗(yàn)，說明目前勞動力投入對休閑漁業(yè)的發(fā)展存在積極影響。即，在其他條件不變的情況下，勞動力投入每增長1%，休閑漁業(yè)產(chǎn)值將隨之增長0.65%。休閑漁業(yè)是一項(xiàng)專業(yè)性較強(qiáng)的旅游休閑活動，如趕?；顒?，依賴從業(yè)人員對于專業(yè)技能的熟練和掌握以及足夠的身體素質(zhì)，對于其他勞動力從事休閑漁業(yè)存在一定的門檻。加上休閑漁業(yè)存在淡旺季明顯的特點(diǎn)，旺季時其他勞動力很難通過進(jìn)入該行業(yè)，去立刻補(bǔ)足旺盛的市場需求。因此，勞動力投入尤其是具有專業(yè)技能的從業(yè)人員的投入對于開展休閑漁業(yè)起到基礎(chǔ)支撐和顯著的促進(jìn)作用。再者，本文結(jié)果里空間誤差模型的空間誤差項(xiàng)為0.50，且通過1%的顯著性水平，證明各個地區(qū)休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展并非獨(dú)立進(jìn)行，休閑漁業(yè)發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng)，且這種溢出效應(yīng)是由隨機(jī)擾動項(xiàng)的空間相關(guān)引起的。某一地區(qū)休閑漁業(yè)發(fā)展水平不僅與該地區(qū)的要素水平有關(guān)，還會受到臨近地區(qū)休閑漁業(yè)發(fā)展水平的影響。

為驗(yàn)證研究結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用地理鄰接矩陣進(jìn)行空間效應(yīng)檢驗(yàn)的結(jié)果也列示于表2 中。由表2 可知，無論采取經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣或是地理鄰接矩陣，休閑漁業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)均在1%水平上顯著為正，由此也可以再次證明我國沿海11 個省份休閑漁業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)顯著存在。

4 結(jié)論與政策建議

本文通過構(gòu)建經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣并運(yùn)用空間計(jì)量方法，基于2004—2019 年的我國休閑漁業(yè)相關(guān)面板數(shù)據(jù)，探究了沿海11 個省份休閑漁業(yè)的空間溢出效應(yīng)，得出以下結(jié)論：①通過全局莫蘭指數(shù)分析，除2004 年、2005 年、2007 年和2019 年外，其他大多數(shù)年份莫蘭指數(shù)較顯著，表明我國沿海11 個省份的休閑漁業(yè)發(fā)展水平在地理上存在顯著的空間正向關(guān)性。②2004—2019 年，我國沿海休閑漁業(yè)莫蘭指數(shù)存在先升后降的“M”字形變化趨勢。③分別在基于經(jīng)濟(jì)權(quán)重矩陣和鄰接權(quán)重的基礎(chǔ)上計(jì)量休閑漁業(yè)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，兩種結(jié)果均表明我國沿海各省份的休閑漁業(yè)發(fā)展存在顯著的空間溢出效應(yīng)，且這種溢出體現(xiàn)在誤差項(xiàng)的空間相關(guān)性。④就各個影響因素來分析，旅游者生活水平、勞動力投入、交通便利性對休閑漁業(yè)的發(fā)展均存在顯著的正向影響，而旅游發(fā)展水平和漁業(yè)從業(yè)人員的技術(shù)培訓(xùn)次數(shù)均未對休閑漁業(yè)表現(xiàn)出顯著影響。

根據(jù)研究結(jié)論，提出以下政策建議：①科學(xué)規(guī)劃，加強(qiáng)區(qū)域合作?？紤]到各地區(qū)存在顯著的空間相關(guān)性，各個省域在制定休閑漁業(yè)發(fā)展策略的時候首先應(yīng)做好本轄區(qū)的規(guī)劃發(fā)展和經(jīng)營管理，加強(qiáng)與鄰近省域的密切合作，消除地區(qū)之間的交流壁壘，加快完善宏觀層面的政策法規(guī)體系和體制機(jī)制，政策上引導(dǎo)地區(qū)之間加快資金流、人才流、游客流、信息流、物流的流動，優(yōu)化資源配置。其次，向發(fā)達(dá)國家學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)，尤其是休閑漁業(yè)政策的制定，如構(gòu)建休閑漁業(yè)與漁業(yè)漁村扶貧聯(lián)動機(jī)制等。第三，規(guī)劃投放人工魚礁和建設(shè)海洋牧場，充分使自然漁業(yè)資源、生態(tài)環(huán)境與人們參與休閑漁業(yè)活動相結(jié)合，循環(huán)發(fā)展、相互促進(jìn)。②鼓勵經(jīng)營，健全融資體系。一是各地區(qū)應(yīng)有計(jì)劃地推進(jìn)漁村進(jìn)行旅游服務(wù)功能升級，鼓勵有足夠?qū)I(yè)技能的漁業(yè)勞動力投入從事休閑漁業(yè)，不斷提升漁業(yè)勞動力質(zhì)量和技能。二是健全休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)開發(fā)的融資體系。鼓勵社會民間資本采取多種形式參與休閑漁業(yè)的開發(fā)和經(jīng)營。鼓勵金融機(jī)構(gòu)對信用狀況良好、市場前景較好、資源優(yōu)勢突出的休閑漁業(yè)項(xiàng)目適當(dāng)放寬擔(dān)保抵押條件，并在貸款利率上給予適當(dāng)?shù)膬?yōu)惠。此項(xiàng)舉措對鼓勵更多的漁業(yè)從業(yè)人員投入休閑漁業(yè)項(xiàng)目的開發(fā)、經(jīng)營將起到一定的保障作用。③改善交通，實(shí)現(xiàn)持續(xù)發(fā)展。在大力開發(fā)休閑漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的同時，要繼續(xù)完善交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高休閑漁業(yè)目的地的交通便利性和可達(dá)性，關(guān)注漁業(yè)生態(tài)環(huán)境的保護(hù)與產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展，開展科學(xué)調(diào)研，借鑒國外的先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，針對性地構(gòu)建適用于當(dāng)?shù)氐挠捎谛蓍e漁業(yè)活動所引發(fā)的環(huán)境污染和自然生態(tài)破壞的補(bǔ)償機(jī)制，避免“涸澤而漁”，實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。