《我國(guó)東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)研究》由會(huì)員分享，可在線(xiàn)閱讀，更多相關(guān)《我國(guó)東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)研究（3頁(yè)珍藏版）》請(qǐng)?jiān)谘b配圖網(wǎng)上搜索。

1、我國(guó)東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)研究 何芳 黃梅 摘 要：本文利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法及全要素生產(chǎn)率指數(shù)模型對(duì)東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，以2004年-2014年狹義東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)江蘇、浙江、上海、山東等地的DEA分析表明：我國(guó)狹義東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)Malmquist指數(shù)的提高基本上依靠技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生，江蘇、浙江、上海、山東地區(qū)的管理效率與規(guī)模效率仍有待提升，為實(shí)現(xiàn)海洋資源的優(yōu)化配置與海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)，各地區(qū)仍需進(jìn)一步提高海洋經(jīng)濟(jì)的技術(shù)效率。 關(guān)鍵詞：海洋經(jīng)濟(jì)效率；技術(shù)效率；Malmquist指數(shù)；數(shù)據(jù)包絡(luò)分析 一、引言 海洋作為“藍(lán)色糧倉(cāng)”為我國(guó)的經(jīng)

2、濟(jì)發(fā)展提供豐富資源和廣闊空間，隨著21世紀(jì)海上絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展與建設(shè)，海洋經(jīng)濟(jì)逐漸成為我國(guó)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，并作為我國(guó)的重大發(fā)展戰(zhàn)略帶動(dòng)整個(gè)社會(huì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。 我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)起步較晚，沿海地區(qū)主要依靠海洋資源與生態(tài)環(huán)境來(lái)發(fā)展海洋經(jīng)濟(jì)，因此我國(guó)的海洋經(jīng)濟(jì)仍屬于資源型經(jīng)濟(jì)，采用粗放式發(fā)展模式，對(duì)生態(tài)環(huán)境和海洋資源的保護(hù)力度小等問(wèn)題日愈凸顯，不利于海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展?！?017年中國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，我國(guó)2017年的全國(guó)海洋生產(chǎn)總值達(dá)到7.7611萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng)6.9%，這也反映出了我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)正穩(wěn)步增長(zhǎng)，但仍面臨資源配置低效、環(huán)境保護(hù)不當(dāng)?shù)葐?wèn)題。鑒于此，對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行定量評(píng)價(jià)分析

3、以提高海洋經(jīng)濟(jì)效率、優(yōu)化海洋資源配置顯得尤為重要，且我國(guó)區(qū)域海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展不平衡，有必要從區(qū)域的角度對(duì)沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率水平進(jìn)行測(cè)度與評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)的集約化生產(chǎn)。 二、理論模型 1.C2R模型 設(shè)有m個(gè)決策單元DMUj，j=1，2，...，m。DMUj的輸出為qj=（q1j，q2j，...，qtj）T，t為輸出要素個(gè)數(shù)；DMUj的輸入為pj=（p1j，p2j，...，pnj）T，n為輸入要素個(gè)數(shù)。且pj，qj>=0，j=1，2，...，m。C2R模型如下所示： 2.BC2模型 BC2模型如下所示，該模型計(jì)算的是DMU的純技術(shù)效率。 在BC2模型中，當(dāng)δ=1時(shí)，該決策單元有效，即

4、其純技術(shù)效率是有效的。此時(shí)，該決策單元的規(guī)模效率等于其總體技術(shù)效率與純技術(shù)效率之比。 3.Malmquist指數(shù) 1970年謝潑特基于生產(chǎn)函數(shù)定義出投入、產(chǎn)出距離函數(shù)，從而計(jì)算出全要素生產(chǎn)率。Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)是指不同時(shí)期的投入要素的距離函數(shù)之比。1994年法勒將Malmquist指數(shù)定義如下： Malmquist指數(shù)廣泛應(yīng)用于各行業(yè)、產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)率測(cè)度和分解，并將全要素生產(chǎn)率指數(shù)分解為技術(shù)變遷、純技術(shù)效率進(jìn)步以及規(guī)模效率，對(duì)進(jìn)一步分析某一產(chǎn)業(yè)的技術(shù)變遷、管理效率以及規(guī)模效率有很大貢獻(xiàn)。 三、指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來(lái)源 1.指標(biāo)選取 本文選取了我國(guó)江蘇、浙江、山東、上海等東部沿海地

5、區(qū)作為研究對(duì)象，選擇2004年-2014年的指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。各地區(qū)在海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式上稍有區(qū)別，但從各地海洋產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)來(lái)看，漁業(yè)、海洋交通運(yùn)輸業(yè)以及旅游業(yè)一直是海洋經(jīng)濟(jì)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)。因此，本文選取了海洋經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值（億元）作為輸出指標(biāo)，選擇海水捕撈產(chǎn)量（萬(wàn)噸）、港口貨物吞吐量（萬(wàn)噸）、濱海旅游人數(shù)（萬(wàn)人）以及各地區(qū)的城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資（億元）作為輸入指標(biāo)。 2.數(shù)據(jù)來(lái)源 江蘇、浙江、上海、山東等地的海洋經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)值（TV）、海水捕撈產(chǎn)量（SC）、港口貨物吞吐量（CTP）以及濱海旅游人數(shù)（CTN）指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于2005年-2015年的《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》，城鎮(zhèn)固定資產(chǎn)投資指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于2005年

6、-2015年各地區(qū)的統(tǒng)計(jì)年鑒。 四、東部地區(qū)數(shù)據(jù)處理及結(jié)果分析 本文利用DEAP2.1軟件計(jì)算DEA與Malmquist指數(shù)，為動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)效率，本文將江蘇、浙江、上海、山東分別作為一個(gè)決策單元DMU，由于我國(guó)東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展現(xiàn)狀及各地區(qū)的外部環(huán)境較為相似，符合決策單元的要求。文章利用DEAP2.1軟件計(jì)算求得全要素生產(chǎn)率指數(shù)與規(guī)模效率、技術(shù)效率等分解指標(biāo)的具體情況。 表1是將江蘇、浙江、上海、山東分別作為一個(gè)決策單元的DEA分析結(jié)果。從表1可知，東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)效率提升了5.4%，技術(shù)效率變動(dòng)均值為0.988，技術(shù)進(jìn)步均值為1.066，說(shuō)明東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率

7、的提高依賴(lài)于技術(shù)變遷，而非技術(shù)效率。另外，技術(shù)效率可分解為純技術(shù)效率和規(guī)模效率，東部地區(qū)的規(guī)模效率均值為0.993，純技術(shù)效率即管理效率均值為0.995，均低于1，說(shuō)明東部地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)在規(guī)模與技術(shù)上存在效率下降趨勢(shì)，東部整體海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的提升得益于技術(shù)進(jìn)步的發(fā)生。2005年-2010年?yáng)|部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步效率大于1，全要素生產(chǎn)效率也均大于1；2011年-2014年?yáng)|部地區(qū)的技術(shù)進(jìn)步效率均小于1，此時(shí)的純技術(shù)效率均大于1，全要素生產(chǎn)率也均小于1。技術(shù)進(jìn)步與全要素生產(chǎn)率的變動(dòng)趨勢(shì)一致，從側(cè)面也說(shuō)明了技術(shù)進(jìn)步對(duì)于海洋經(jīng)濟(jì)的影響十分明顯，而純技術(shù)效率變動(dòng)對(duì)海洋經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率的影響并不顯著。

8、表2是東部各地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)Malmquist指數(shù)及其分解指標(biāo)測(cè)算結(jié)果。根據(jù)表2結(jié)果，江蘇、上海、山東的全要素生產(chǎn)率均大于1，說(shuō)明2004年-2014年這三地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)效率具有明顯上升趨勢(shì)，而這三地區(qū)的規(guī)模效率及純技術(shù)效率均為1，也說(shuō)明江蘇、上海、山東三地區(qū)的全要素生產(chǎn)率變動(dòng)取決于該地的技術(shù)進(jìn)步程度，其中上海市的技術(shù)進(jìn)步程度最大。浙江省的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率為0.955，小于1，說(shuō)明2004年-2014年浙江省的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率有下降趨勢(shì)，分解為純技術(shù)效率與規(guī)模效率后，浙江省的純技術(shù)效率為0.981，規(guī)模效率為0.973，兩者均小于1，間接證明了浙江省海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)效率呈下降趨勢(shì)。與此同時(shí)，浙江省的

9、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)大于1，但由于其管理效率與規(guī)模效率的下降，浙江省海洋經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率低于1，有緩慢下降趨勢(shì)。從2004年-2014年?yáng)|部地區(qū)總體情況來(lái)看，上海市的海洋經(jīng)濟(jì)技術(shù)進(jìn)步效率與全要素生產(chǎn)率最高，領(lǐng)先其他三省，對(duì)江浙魯三省具有一定的示范與引導(dǎo)作用。 五、總結(jié) 本文基于2004年-2014年狹義東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)投入與產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，采用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析方法，利用DEAP2.1軟件處理數(shù)據(jù)對(duì)江、浙、滬、魯四地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)效率進(jìn)行總體分析，將動(dòng)態(tài)分析與靜態(tài)分析相結(jié)合，得到以下結(jié)論：（1）我國(guó)東部沿海地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)效率的提升主要依賴(lài)于技術(shù)進(jìn)步，各地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)的規(guī)模效率有待提升，尤其是2010

10、年之后，各地區(qū)的規(guī)模優(yōu)勢(shì)不再明顯，規(guī)模效率呈下降趨勢(shì)，有待提升。（2）江、浙、魯?shù)貐^(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)仍處于粗放式發(fā)展階段，海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展在很大程度上仍取決于海洋資源的開(kāi)發(fā)利用。上海市作為我國(guó)的超級(jí)城市，其海洋經(jīng)濟(jì)的全要素生產(chǎn)率最高，技術(shù)進(jìn)步指數(shù)最大，對(duì)周邊地區(qū)海洋經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有一定的示范作用。（3）東部地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)總體上還有一定的發(fā)展空間，各地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)效率還有待提高，尤其應(yīng)注意提高各地區(qū)的管理效率與規(guī)模效率，實(shí)現(xiàn)各地區(qū)的海洋經(jīng)濟(jì)集約化發(fā)展，這對(duì)于實(shí)現(xiàn)我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展也至關(guān)重要。 參考文獻(xiàn)： [1]沈金生，郁威.環(huán)渤海地區(qū)主要港口經(jīng)濟(jì)效率研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2014（10）：72-76. [2]杜軍，鄢波，馮瑞敏.我國(guó)沿海省份海洋經(jīng)濟(jì)效率評(píng)價(jià)研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2016（06）：47-55. [3]紀(jì)建悅，王奇.基于隨機(jī)前沿分析模型的我國(guó)海洋經(jīng)濟(jì)效率測(cè)度及其影響因素研究[J].中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2018（01）：43-49. [4]范斐，孫才志，張耀光.環(huán)渤海經(jīng)濟(jì)圈沿海城市海洋經(jīng)濟(jì)效率的實(shí)證研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2011（06）：119-123.