鄭凌燕，汪浩瀚

（寧波大學(xué)商學(xué)院，浙江 寧波 315211）

沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出及地區(qū)異質(zhì)性分析

鄭凌燕，汪浩瀚

（寧波大學(xué)商學(xué)院，浙江 寧波 315211）

海洋經(jīng)濟是目前中國國民經(jīng)濟新的增長點，各地區(qū)海洋生產(chǎn)能力不盡相同，呈現(xiàn)出明顯的地區(qū)異質(zhì)性。本文基于構(gòu)建的漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出指標(biāo)體系，采用面板回歸結(jié)合分位數(shù)與變系數(shù)回歸的方法，分析了我國沿海漁業(yè)經(jīng)濟的地區(qū)差異性問題。結(jié)果表明，漁船等資本要素的投入對中國漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展有較強的貢獻作用，漁業(yè)從業(yè)人員、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積對中國沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟的推動作用有限。漁業(yè)經(jīng)濟處于規(guī)模報酬遞增階段，科技已經(jīng)成為漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力，需要進一步提高漁業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化率。沿海漁業(yè)各種資源目前還未達到最優(yōu)配置，泛珠江三角洲地區(qū)漁業(yè)發(fā)展投入資源配置利用優(yōu)于長江三角洲和環(huán)渤海地區(qū)，各地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)較大的異質(zhì)性。

漁業(yè)經(jīng)濟；面板數(shù)據(jù)；分位數(shù)；變系數(shù)；異質(zhì)性

鄭凌燕， 汪浩瀚. 沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出及地區(qū)異質(zhì)性分析［J］. 農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化研究， 2016， 37（2）： 325-331.

Zheng L Y， Wang H H. Study on the regional heterogeneity of input and output of coastal fisheries in China［J］.

Research of Agricultural Modernization， 2016， 37（2）： 325-331.

當(dāng)前，中國海洋經(jīng)濟呈現(xiàn)出快速發(fā)展的局面，發(fā)展規(guī)模不斷擴大，帶動了腹地經(jīng)濟的高速發(fā)展，形成了國民經(jīng)濟新的增長點。從十七大提出“發(fā)展海洋產(chǎn)業(yè)”的戰(zhàn)略部署，到2010年國務(wù)院批復(fù)《國家海洋事業(yè)發(fā)展規(guī)劃綱要》提出建設(shè)海洋強國目標(biāo)，再到2011-2012年以來幾個國家級海洋戰(zhàn)略區(qū)域成立，充分說明國家層面對海洋經(jīng)濟的重視。但是，隨著海洋經(jīng)濟的快速發(fā)展和各地涉海政策的差異，海洋投入產(chǎn)出的地域差異性不斷加劇，各地區(qū)海洋生產(chǎn)能力不盡相同，這些因素決定了海洋經(jīng)濟投入產(chǎn)出空間上的地區(qū)異質(zhì)性。所以，構(gòu)建漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出的指標(biāo)體系，進行地區(qū)異質(zhì)性研究并指出相應(yīng)的對策，是正確指導(dǎo)海洋經(jīng)濟宏觀管理的前提，其理論和實踐意義重大。

漁業(yè)作為海洋經(jīng)濟的主力軍，具有社會化程度高、經(jīng)濟滲透力強等特點。漁業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，必然帶動起一個實力雄厚的沿海經(jīng)濟帶和規(guī)模宏大的海洋產(chǎn)業(yè)群。2012年中國全社會漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值17 321.88億元，全年水產(chǎn)品總產(chǎn)量5 907.68萬t［1］。其中沿海11個省市（包括天津、河北、遼寧、山東、上海、江蘇、浙江、福建、廣東、廣西、海南）的漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值為13 264.79億元，占全國漁業(yè)經(jīng)濟總產(chǎn)值的76.58%，沿海水產(chǎn)品總量為3 589.27萬t，占全國漁業(yè)水產(chǎn)品總量的60.76%。因此，漁業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，特別是沿海漁業(yè)產(chǎn)出的提高，對中國海洋經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展具有深刻意義。

國外學(xué)者最早涉及漁業(yè)經(jīng)濟分析研究的是Smith，分析了水產(chǎn)品市場價格的影響因素，并以魚商品為例，闡述了其地租理論與交換理論［2］。日本學(xué)者清光照夫和巖崎壽男對漁業(yè)生產(chǎn)、流通和消費等過程作了較為詳細(xì)的定性和定量研究，分析了日本漁業(yè)的生產(chǎn)函數(shù)和水產(chǎn)品需求彈性及價格變動趨勢［3］。Bjorndal等［4］采用制度經(jīng)濟學(xué)、計量經(jīng)濟學(xué)和博弈論等現(xiàn)代經(jīng)濟學(xué)研究方法對漁業(yè)產(chǎn)權(quán)、管理及國際間的漁業(yè)合作等問題做了前沿性探討。

在漁業(yè)經(jīng)濟的實證研究方面，Sigfusson等［5］利用冰島2010-2011年的數(shù)據(jù)，采用聚類分析法，闡明了漁業(yè)在國家經(jīng)濟中的重要性。Kwak等［6］運用投入產(chǎn)出法，分析了韓國1975-1998年間海洋產(chǎn)業(yè)對社會經(jīng)濟的影響。Teh等［7］以沙巴州小規(guī)模漁業(yè)為切入點，試圖量化小規(guī)模漁業(yè)對經(jīng)濟的貢獻，結(jié)果表明，小規(guī)模漁業(yè)對經(jīng)濟的貢獻在實際中常常被低估。Mundlak等［8］利用面板數(shù)據(jù)，分析了漁業(yè)經(jīng)濟的生產(chǎn)函數(shù)。Taylor等［9］通過量化消費者的偏好，認(rèn)為漁業(yè)的多元化面臨挑戰(zhàn)，但消費者的偏好具有可塑性，經(jīng)過長期潛在的轉(zhuǎn)移需求，最終能增加生態(tài)和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展，提高海洋漁業(yè)的潛力。Weigel等［10］從凈收入、凈利潤率，基尼系數(shù)、赫芬達爾指數(shù)和利益的脆弱性指數(shù)五個指標(biāo)進行海洋保護區(qū)（MPA）的經(jīng)濟效應(yīng)評估，提出在商業(yè)捕魚已經(jīng)高度發(fā)達的環(huán)境下，建立海洋保護區(qū)的建議與補償措施。梁盼盼［11］采用面板回歸和DEA對 1999-2010年中國27個省區(qū)的漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出績效進行了總體分析和評價。安倩倩和肖勇［12］建立VAR模型，實證分析了漁業(yè)貸款與海洋漁業(yè)經(jīng)濟增長之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)漁業(yè)貸款能夠促進海洋漁業(yè)經(jīng)濟增長，而海洋漁業(yè)經(jīng)濟增長對漁業(yè)貸款的影響不明顯。楊林和夏層英［13］在構(gòu)建分析以能源投入、人力資本投入、固定資產(chǎn)投入及科研投入為主要投入因素和漁業(yè)總產(chǎn)量、漁業(yè)總產(chǎn)值、漁業(yè)出口量及漁民收入為產(chǎn)出指標(biāo)的現(xiàn)代漁業(yè)投入產(chǎn)出指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，分別從投入和產(chǎn)出兩方面進行實證分析；劉明芳［14］運用出口依存度、貢獻率勞動度的傳統(tǒng)方法和計量分析方法分析了中國水產(chǎn)品出口對漁業(yè)經(jīng)濟增長的作用；殷克東等［15］通過構(gòu)建海洋科學(xué)技術(shù)與海洋經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的評價指標(biāo)體系，建立了海洋科學(xué)技術(shù)對海洋可持續(xù)發(fā)展貢獻度的計量經(jīng)濟學(xué)模型，并構(gòu)建了海洋科學(xué)技術(shù)和海洋經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的協(xié)調(diào)關(guān)系模型；張曉惠［16］認(rèn)為漁業(yè)資源和生態(tài)環(huán)境是漁業(yè)經(jīng)濟實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的最基本的條件，并從生態(tài)經(jīng)濟的人與自然觀、系統(tǒng)觀和功能觀的角度定性分析了漁業(yè)資源、生態(tài)和經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展。

現(xiàn)有文獻對于海洋經(jīng)濟、漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出的研究，大部分單獨采用截面數(shù)據(jù)或者時間序列，僅側(cè)重于漁業(yè)產(chǎn)業(yè)中的某一方面或某一時期某一地區(qū)的研究，缺乏不同時期不同地區(qū)異質(zhì)性的比較與分析。本文采用擴展的生產(chǎn)函數(shù)，基于中國沿海地區(qū)11個省份2002-2012年漁業(yè)投入產(chǎn)出面板數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)模型，測算不同漁業(yè)經(jīng)濟投入要素對漁業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)，利用分位數(shù)回歸測算在不同漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平下各漁業(yè)投入要素對漁業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)，采用變系數(shù)回歸模型測算不同沿海地區(qū)漁業(yè)投入對漁業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻系數(shù)，總結(jié)沿海地區(qū)漁業(yè)投入產(chǎn)出異質(zhì)性的原因，為漁業(yè)發(fā)展提供一定的政策建議。

1 研究方法

1.1 漁業(yè)生產(chǎn)函數(shù)

傳統(tǒng)的柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為：

式中：Y表示漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出，K表示資本存量，L表示勞動力，A表示全要素生產(chǎn)率，其中主要的活躍成分是科技進步，α表示資本的彈性系數(shù)，β表示勞動力的彈性系數(shù)。進一步引入養(yǎng)殖面積（S）、科技活動經(jīng)費（RD）這兩個要素，其彈性系數(shù)分別為γ、σ，并且公式兩邊同時取對數(shù)，得到擴展的生產(chǎn)函數(shù)：

式中：c為常數(shù)項，表示logA，科技因素已經(jīng)從c中分離。取對數(shù)的目的是為了減少異方差，而且這樣回歸系數(shù)表示變量的彈性，解釋性好。

1.2 面板數(shù)據(jù)模型

所謂面板數(shù)據(jù)（panel data）是指截面上個體在不同時間的重復(fù)觀測數(shù)據(jù)，最早是Mundlak［17］引入到經(jīng)濟計量中，它是二維數(shù)據(jù)，也稱作時間序列與截面混合數(shù)據(jù)。面板數(shù)據(jù)模型的設(shè)定和估計是由對時間與個體異質(zhì)性結(jié)構(gòu)的假設(shè)與分析出發(fā)展開的，模型中的系數(shù)隨著時間和個體的不同而改變，因而可以反映模型中被忽略的時間因素和個體差異因素的影響。

單方程面板數(shù)據(jù)模型的一般形式為：

式中：xit為1×K向量；βi為K×1；K為解釋變量的數(shù)目。該模型常用的包括以下三種情況：

面板數(shù)據(jù)包括了時間序列數(shù)據(jù)和截面數(shù)據(jù)，在回歸時必須進行數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性檢驗，以防止出現(xiàn)偽回歸問題。Levin檢驗、ADF檢驗、PP檢驗是常見的3種面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗方法，考慮到不同方法的檢驗原理不同，結(jié)果也不盡相同，本文以三種方法檢驗結(jié)果一致為準(zhǔn)。

1.3 分位數(shù)回歸

分位數(shù)回歸（Quantile Regression）由Koenker 和Gilbert［18］首先提出，它是均值回歸基礎(chǔ)上的一種拓展，其特點是基于因變量的條件分布來擬合自變量。與普通最小二乘法（OLS）相比，分位數(shù)回歸能夠更加精確地描述自變量對因變量的條件分布形狀與變化范圍的影響，因為分位數(shù)回歸估計的是自變量對因變量的某個特定分位數(shù)的邊際效果。在分位數(shù)回歸估計中，傳統(tǒng)的求導(dǎo)方法已經(jīng)不再適用，一般采用平滑算法、單純形法、內(nèi)點算法等方法進行估計。

1.4 數(shù)據(jù)來源與變量選擇

本文數(shù)據(jù)來自于2003-2013年期間的《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》，實際數(shù)據(jù)為2002-2012年的。在漁業(yè)經(jīng)濟投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取方面，充分考慮到指標(biāo)的選取既具有科學(xué)性，也要具備可行性，因此選取了漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)值（Y）為產(chǎn)出指標(biāo)，漁業(yè)從業(yè)人員（L）、年末機動漁船擁有量（B）、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積（S）和科技活動經(jīng)費（RD）4個變量作為投入指標(biāo)（表1）。

產(chǎn)出指標(biāo)：對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的衡量指標(biāo)通常選取漁業(yè)總產(chǎn)值來表示。由于考慮到這個指標(biāo)受價格水平因素的影響，因此該指標(biāo)數(shù)據(jù)通過價格指數(shù)統(tǒng)一折算成以1978年為基期。

表1 變量說明Table 1 Variable description

投入指標(biāo)：勞動力、土地、資本和企業(yè)家才能這四個方面被現(xiàn)代西方經(jīng)濟學(xué)認(rèn)為生產(chǎn)要素。由于企業(yè)家才能很難具體衡量，故本文只選取勞動力、資本、自然資源這3種生產(chǎn)要素投入指標(biāo)。漁業(yè)從業(yè)人員是漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展中的勞動力投入，把其作為影響因素之一；漁船作為重要的漁業(yè)生產(chǎn)資料，對漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展具有重要作用，屬于資本投入部分，因此本文將年末機動漁船擁有量作為資本投入指標(biāo)。考慮到漁船對漁業(yè)生產(chǎn)的影響并非體現(xiàn)在船只數(shù)量上，而是體現(xiàn)在漁船噸位數(shù)的大小上，因此本文選取年末漁船總噸數(shù)作為漁船擁有量的指標(biāo)?？萍蓟顒咏?jīng)費是指各地區(qū)水產(chǎn)技術(shù)推廣機構(gòu)經(jīng)費情況，是資金投入，也是創(chuàng)新之源，是科技活動的主體，是衡量一個地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟科技活動規(guī)模以及科技投入的重要指標(biāo)，在一定程度上反映漁業(yè)經(jīng)濟增長潛力和可持續(xù)發(fā)展能力。

2 實證結(jié)果與分析

2.1 漁業(yè)投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性分析

首先進行平穩(wěn)性檢驗，0階差分時，只有水產(chǎn)養(yǎng)殖面積（S）是平穩(wěn)的，一階差分時，除漁業(yè)從業(yè)人員外，其他變量均平穩(wěn)，經(jīng)過二階差分，所有數(shù)據(jù)均為平穩(wěn)時間序列（表2）。

2.2 漁業(yè)投入對產(chǎn)出的彈性分析

采用面板數(shù)據(jù)回歸分析各投入指標(biāo)對產(chǎn)出指標(biāo)的影響，首先采用F檢驗分析是采用混合回歸還是面板數(shù)據(jù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)相伴概率為0.003，拒絕原假設(shè)，說明應(yīng)該采用面板數(shù)據(jù)模型進行估計，然后進行Hauseman檢驗，發(fā)現(xiàn)相伴概率為0.000，拒絕隨機效應(yīng)模型的原假設(shè)，應(yīng)該采用固定效應(yīng)進行回歸分析。結(jié)果如表3的固定效應(yīng)所示，為了方便比較，表3同時給出了混合回歸和隨機效應(yīng)的結(jié)果。

模型的可決系數(shù)較高，擬合優(yōu)度為0.842，可見模型的可解釋度較好。三個投入指標(biāo)中均通過統(tǒng)計檢驗。年末機動漁船擁有量指標(biāo)對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的貢獻最大，每增加1%，會導(dǎo)致漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總值增長0.378%，其次是科技活動經(jīng)費指標(biāo)，每增加1%，會導(dǎo)致漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總值增長0.342%。漁業(yè)從業(yè)人員指標(biāo)，每增加1%，會導(dǎo)致漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總值增長0.241%，最后是水產(chǎn)養(yǎng)殖面積，每增加1%，會導(dǎo)致漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)總值增長0.199%。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗Table 2 Unit root tests for panel data

表3 面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果Table 3 Panel data regression results

2.3 不同水平漁業(yè)產(chǎn)出的投入要素彈性比較

為了進一步分析不同漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平下年末機動漁船擁有量、漁業(yè)從業(yè)人員、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、科技活動經(jīng)費4個要素對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的彈性，將漁業(yè)經(jīng)濟增長分為10個分位（τ=0.1-0.9），繼續(xù)采用分位數(shù)回歸進行分析。隨著τ值變大，擬R2在0.640-0.765之間波動（表4），擬合優(yōu)度中上等，所有投入變量在所有分位都通過了統(tǒng)計檢驗。

進一步總結(jié)不同投入要素對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻彈性系數(shù)的變化規(guī)律。從彈性系數(shù)的大小看，分位數(shù)回歸結(jié)果和固定效應(yīng)結(jié)果基本一致，年末機動漁船擁有量（B）對漁業(yè)經(jīng)濟的彈性最大，其次是科技活動經(jīng)費（RD），漁業(yè)從業(yè)人員（L）次之，最后是水產(chǎn)養(yǎng)殖面積（S）。

隨著漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，年末機動漁船擁有量、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積這兩個投入要素對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的彈性系數(shù)是增加的，漁業(yè)從業(yè)人員對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻的彈性系數(shù)是下降的，科技經(jīng)費投入對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻彈性系數(shù)在小幅度范圍內(nèi)浮動。從彈性系數(shù)之和看，無論漁業(yè)經(jīng)濟處于哪一個發(fā)展水平階段，彈性系數(shù)之和總是大于1，說明漁業(yè)經(jīng)濟增長處于規(guī)模報酬遞增階段。

2.4 不同地區(qū)漁業(yè)投入要素的彈性分析

用面板數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型進行估計，方法選用兩階段最小二乘法，漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出，漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積和科技活動經(jīng)費用固定系數(shù)模型，年末機動漁船擁有量采用變系數(shù)模型。固定系數(shù)估計結(jié)果為：

漁業(yè)從業(yè)人員的彈性系數(shù)為0.312，水產(chǎn)養(yǎng)殖面積的系數(shù)為0.129，科技活動經(jīng)費的彈性系數(shù)為0.372，R2很高為0.936，模擬效果很好，年末機動漁船擁有量可變參數(shù)的彈性見表5。

表4 分位數(shù)回歸結(jié)果Table 4 Quantile regression results

表5 年末機動漁船擁有量面板變系數(shù)估計結(jié)果Table 5 Variable coefficient panel estimation results of motorized fishing vessel ownership at the end of year

沿海地區(qū)11個省份的回歸系數(shù)均通過統(tǒng)計檢驗。年末機動漁船擁有量對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出貢獻彈性系數(shù)從大到小依次是浙江、福建、海南、天津、廣西、遼寧、山東、上海、廣東、江蘇、河北。沿海地區(qū)年末機動漁船擁有量回歸系數(shù)的均值為0.558，標(biāo)準(zhǔn)差為0.201，離散系數(shù)為0.359，說明沿海地區(qū)漁業(yè)年末機動漁船擁有量投入對漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻波動較小。

泛珠江三角洲地區(qū)（廣東、福建、廣西、海南）年末機動漁船擁有量回歸系數(shù)均值為0.628，長江三角洲地區(qū)（上海、江蘇、浙江）年末機動漁船擁有量回歸系數(shù)均值為0.552，環(huán)渤海地區(qū)（天津、遼寧、河北、山東）年末機動漁船擁有量回歸系數(shù)均值為0.501。整體來說，年末機動漁船擁有量對漁業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻較大。其中泛珠江三角洲地區(qū)年末機動漁船擁有量彈性系數(shù)最大，這說明年末機動漁船擁有量對該區(qū)域漁業(yè)經(jīng)濟增長貢獻值最大，每增加1%，漁業(yè)經(jīng)濟增長0.628%，這個值是非常大的。

同樣方法采用面板數(shù)據(jù)的變系數(shù)模型進行估計，方法選用兩階段最小二乘法，漁業(yè)總產(chǎn)值作為產(chǎn)出、年末機動漁船擁有量、漁業(yè)從業(yè)人員數(shù)、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積采用固定系數(shù)模型，科技活動經(jīng)費采用變系數(shù)模型。固定系數(shù)估計結(jié)果為：

年末機動漁船擁有量的彈性系數(shù)為0.423，漁業(yè)從業(yè)人員的彈性系數(shù)為0.329，水產(chǎn)養(yǎng)殖面積的系數(shù)為0.139，R2很高為0.940，模擬效果很好，科技活動經(jīng)費可變參數(shù)的彈性見表6。

沿海地區(qū)11個省份的回歸系數(shù)均通過統(tǒng)計檢驗?？萍蓟顒咏?jīng)費對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出貢獻彈性系數(shù)從大到小依次是海南、福建、浙江、天津、遼寧、廣西、上海、山東、河北、江蘇和廣東。沿海地區(qū)回歸系數(shù)的均值為0.337，標(biāo)準(zhǔn)差為0.073，離散系數(shù)為0.216，說明沿海地區(qū)科技活動經(jīng)費投入對漁業(yè)總產(chǎn)值貢獻波動較小。

泛珠江三角洲地區(qū)（廣東、福建、廣西、海南）科技活動經(jīng)費回歸系數(shù)均值為0.359，環(huán)渤海地區(qū)（天津、遼寧、河北、山東）科技活動經(jīng)費回歸系數(shù)均值為0.318，長江三角洲地區(qū)（上海、江蘇、浙江）科技活動經(jīng)費回歸系數(shù)均值為0.316。這說明科技活動經(jīng)費的增加帶動漁業(yè)經(jīng)濟增長最快的區(qū)域是泛珠江三角洲地區(qū)，環(huán)渤海地區(qū)與長江三角洲地區(qū)科技活動經(jīng)費彈性系數(shù)相差不大。

表6 科技活動經(jīng)費面板變系數(shù)估計結(jié)果Table 6 Variable coefficient panel estimation results of science and technology activity expenditures

3 討論

沿海漁業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展更多依賴于資本要素的投入。從實證的結(jié)果來看，漁船等資本要素的投入對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出具有重要的作用。而漁業(yè)從業(yè)人員、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積對中國沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟的推動作用卻是有限的，其彈性系數(shù)分別為0.241和0.199。這主要是由于20世紀(jì)90年代中國實行漁業(yè)體制改革以后，海洋捕撈業(yè)經(jīng)濟利潤大增，大批農(nóng)業(yè)勞動力開始涌入捕撈業(yè)，由于缺乏遠(yuǎn)見和可持續(xù)發(fā)展理論思想的指導(dǎo)，分散個體經(jīng)營模式下的捕撈漁民在市場競爭中缺乏優(yōu)勢，大量漁民歇業(yè)閑置，造成當(dāng)前中國漁業(yè)勞動力嚴(yán)重過剩。另一方面，隨著中國與周邊國家相繼簽署各種漁業(yè)協(xié)定以及200海里專屬經(jīng)濟區(qū)制度的實施，迫使中國大量的漁民從原來的海外漁場退回到近海漁場作業(yè)，而近海漁場的漁業(yè)容量已經(jīng)飽和。

科技對沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展有較強推動作用?？萍蓟顒咏?jīng)費對漁業(yè)經(jīng)濟增長的彈性系數(shù)為0.342，科技已經(jīng)成為漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的重要推動力。沿海各地區(qū)高度重視科學(xué)技術(shù)的作用，近年來不斷加大在漁業(yè)科技經(jīng)費方面的投入，從實際結(jié)果來看，科技對沿海地區(qū)漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展有較強推動力，但仍需進一步提高，依舊存在較大的提升空間。沿海各地區(qū)不僅應(yīng)該高度重視科學(xué)技術(shù)的作用，不斷增加科研經(jīng)費的投入，更要重視科學(xué)技術(shù)的推廣，進一步把科技成果轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實生產(chǎn)力?？萍纪茝V人員是實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)應(yīng)用于漁業(yè)生產(chǎn)的重要力量，因此，中國沿海地區(qū)應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大科學(xué)技術(shù)推廣人員的投入，進一步提高漁業(yè)科技成果的轉(zhuǎn)化率。

沿海各海域漁業(yè)資源配置異質(zhì)性明顯。研究表明，中國沿海地區(qū)漁船和科技經(jīng)費投入對漁業(yè)經(jīng)濟產(chǎn)出的貢獻各有特點，總體而言，泛珠江三角洲地區(qū)資本和科技活動經(jīng)費的彈性系數(shù)大于長江三角洲地區(qū)、環(huán)渤海地區(qū)。泛珠江三角洲地區(qū)漁船等資本投入要素的回歸系數(shù)均值為0.628，科技活動經(jīng)費的回歸系數(shù)均值為0.359。這在一定程度上說明長江三角洲地區(qū)、環(huán)渤海地區(qū)的年末機動漁船擁有量和科技活動經(jīng)費在投入和使用方面存在一定的不合理性。沿海漁業(yè)各種資源目前還未達到最優(yōu)配置，各海域漁業(yè)資源配置呈現(xiàn)出較大的異質(zhì)性。

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（責(zé)任編輯：童成立）

Study on the regional heterogeneity of input and output of coastal fisheries in China

ZHENG Ling-yan， WANG Hao-han
（Business School， Ningbo University， Ningbo， Zhejiang 315211， China）

China's marine economy has developed rapidly and became the new growth point of national economy. At the same time， the regional marine production capacity in China shows a significant regional heterogeneity. Based on construction of input and output evaluation system of fishery economy， and applying the combination of panel data and quantile regression， variable coefficient regression methods， this paper analyzes the regional heterogeneity of the input and output of coastal fishery economy in China. Empirical results show that fishing boats and other capital inputs contribute significantly to the economic development in China fishery industry. However， fishery workers， the size of aquaculture area of fisheries play limited roles in China coastal fishery economy. Result also indicates that China's fishery economy is in the stage of increasing returns to scale and science and technology has become an important driving force for the development of fishery economy in China. Coastal fisheries resources in China have not yet reached the optimal allocation status. Fishery development input allocation utilization in Pan Pearl River Delta region is superior to that in Yangtze River Delta and the Bohai region. In general， the fishery economy developments in different regions show significant heterogeneity.

fishery economy； panel data； quantile； variable coefficients； heterogeneity

Ningbo Soft Science Project （2014A10032）； Ningbo University Humanities Post-funded Project （XHQ1402）.

ZHENG Ling-yan， E-mail： zhenglingyan@nbu.edu.cn.

06 February， 2015；Accepted 25 August， 2015

F307.4

A

1000-0275（2016）02-0325-07

10.13872/j.1000-0275.2015.0143

寧波市科技計劃軟科學(xué)項目（2014A10032）；寧波大學(xué)人文科學(xué)研究后期資助項目（XHQ1402）。

鄭凌燕（1978-），女，山東煙臺人，博士研究生，副教授，主要從事區(qū)域經(jīng)濟研究，E-mail： zhenglingyan@nbu.edu.cn；汪浩瀚（1964-），男，安徽合肥人，博士，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，E-mail： wanghaohan@nbu.edu.cn。

2015-02-06，接受日期：2015-08-25