摘要：將面板數(shù)據(jù)和橫截面數(shù)據(jù)相結(jié)合，運用DEA-Malmquist方法對2006—2016年沿海9個省份海水養(yǎng)殖的生產(chǎn)效率進行分析。實證結(jié)果表明，中國海水養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)率整體上呈現(xiàn)出不斷提升的趨勢，就年平均值而言，沿海省份的全要素生產(chǎn)率增長了148%，主要得益于技術(shù)進步，屬于技術(shù)誘導(dǎo)型增長，但也存在海水養(yǎng)殖投入要素的利用率不高，各省份生產(chǎn)率存在差異等問題。建議如下，一是要健全政府海洋管理的保障機制，二是增強海洋水產(chǎn)科學(xué)技術(shù)的推動作用，三是發(fā)揮海水養(yǎng)殖專業(yè)合作社的引導(dǎo)功能，四是要加強新型“職業(yè)漁民”培養(yǎng)力度，五是要提高互聯(lián)網(wǎng)信息的支撐能力。

關(guān)鍵詞：海水養(yǎng)殖;生產(chǎn)效率;DEA-Malmquist指數(shù)

中圖分類號：F3264文獻標識碼：A文章編號：1009-5381（2020）01-0057-12

中國是海洋大國，擁有約300萬km2的海域面積，其中適宜海水養(yǎng)殖的面積達到133萬km2[1]。2016年，海水養(yǎng)殖產(chǎn)量196313萬噸，占海水產(chǎn)品產(chǎn)量的5625%[2]。合理開發(fā)和充分利用海域資源是海水養(yǎng)殖業(yè)健康有序發(fā)展的必經(jīng)之路，海水養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)率的提高是海洋漁業(yè)經(jīng)濟增長的根本動力。只有不斷提高漁業(yè)科學(xué)技術(shù)水平，加強養(yǎng)殖技術(shù)推廣的深度和廣度，提高海水養(yǎng)殖的生產(chǎn)效率和綠色發(fā)展?jié)摿?，才能真正增加海水養(yǎng)殖的產(chǎn)出，實現(xiàn)海洋漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。可以說，發(fā)展優(yōu)質(zhì)高效的海水養(yǎng)殖，是功在當(dāng)代、利在千秋的永續(xù)發(fā)展的千年大計[3]。

一、文獻綜述

經(jīng)典經(jīng)濟理論認為，投入要素的增加與生產(chǎn)效率的提高是經(jīng)濟增長的源泉，由于資源約束及其邊際收益遞減規(guī)律，投入要素的增加不可持續(xù)，因此長期經(jīng)濟增長源于生產(chǎn)效率的不斷提高。由于投入要素具有需求的聯(lián)合性特點以及生產(chǎn)效率的不能直接測量性，因此全要素生產(chǎn)率（TFP）的核算是經(jīng)濟增長能力的最好體現(xiàn)。希勒姆·戴維斯（Hiram Davis）于1955年在其著作《生產(chǎn)率核算》中首次提出“全要素生產(chǎn)率（TFP）”理論[4]。全要素生產(chǎn)率是指全部生產(chǎn)要素（包括資本、勞動、土地，但通常分析時都略去土地不計）的投入量都不變時，生產(chǎn)量仍能增加的部分?！叭钡囊馑际墙?jīng)濟增長中不能歸因于有形生產(chǎn)要素增長的那部分，通常歸因于科學(xué)技術(shù)的進步與技術(shù)效率的改進，因而又叫做技術(shù)進步率，是以R.索洛、J.肯德里克、E.丹尼森等提出的新古典經(jīng)濟增長理論中用來衡量除去所有有形生產(chǎn)要素以外的純技術(shù)進步的生產(chǎn)率的增長[5]。

全要素生產(chǎn)率增長測算的方法，主要基于經(jīng)濟計量學(xué)方法和非參數(shù)方法[6]。經(jīng)濟計量學(xué)方法測算原理是通過設(shè)定某種形式的生產(chǎn)函數(shù)，利用計量分析工具確定函數(shù)中的參數(shù)進而測算其全要素生產(chǎn)率，故又稱為參數(shù)法，經(jīng)典的經(jīng)濟計量學(xué)方法主要有索洛余值法、隨機邊界分析法、半?yún)?shù)分析法、工具變量法等;非參數(shù)法是在運籌理論、指數(shù)理論等基礎(chǔ)上建立起來的另一種全要素生產(chǎn)率的測算方法，它不需要設(shè)定固定的生產(chǎn)函數(shù)，從而避免了參數(shù)法中的一系列假設(shè)，非參數(shù)法主要包括數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（Data Envelopment Analysis，DEA法）、指數(shù)法、馬姆奎斯特生產(chǎn)率指數(shù)邊界估計法（Malmquist Indices，MI指數(shù)）等。目前，非參數(shù)法成為全要素生產(chǎn)率增長測算的主流方法。全要素生產(chǎn)率測算法在漁業(yè)產(chǎn)業(yè)中的應(yīng)用，也主要借鑒了參數(shù)法和非參數(shù)法，且偏重用非參數(shù)法測算，主要包括指數(shù)法和數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法（DEA法）[7]。

將Malmquist指數(shù)與DEA法相結(jié)合研究漁業(yè)全要素生產(chǎn)率變化、技術(shù)進步以及技術(shù)效率的變化等成為漁業(yè)生產(chǎn)率增長測算的常用方法。因為這種方法在數(shù)據(jù)方面不需要投入和產(chǎn)出的價格信息，也不需行為假設(shè)，且便于計算，在管理科學(xué)文獻中得到了廣泛的應(yīng)用[8]。

發(fā)展觀察徐敬?。夯贒EA-Malmquist指數(shù)的中國海水養(yǎng)殖生產(chǎn)效率研究漁業(yè)產(chǎn)出水平通常被認為是要素投入數(shù)量和質(zhì)量（捕撈努力量）與種群數(shù)量的函數(shù)，但種群豐度的度量比較難。此外，對多種群漁業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的估計需要所有種群的綜合指數(shù)以反映出每一種群豐度的變化對整個漁獲量綜合衡量的相對影響，因此固定的漁業(yè)生產(chǎn)函數(shù)的設(shè)定比較困難，而基于DEA-Malmquist指數(shù)的漁業(yè)生產(chǎn)效率的變化，是獨立于種群，并直接正比于種群豐度的變化，這種分析方法被有效應(yīng)用于西班牙南大西洋單一種群和多種群的兩個漁場的漁業(yè)生產(chǎn)效率的驗證[9]。在許多情況下，漁獲物的數(shù)量和價值具有重要意義，因此，漁業(yè)種群存量和漁業(yè)政策的變化對漁業(yè)全要素生產(chǎn)率會產(chǎn)生不可估量的影響。在分析漁業(yè)管理政策如何改變漁業(yè)活動水平時，需要評估全要素生產(chǎn)率（TFP）在一段時間內(nèi)的變化，包括效率、規(guī)模和技術(shù)的變化，DEA-Malmquist指數(shù)法顯得更為適合。應(yīng)用這一工具，對丹麥圍網(wǎng)漁船船隊在北海（North Sea）和斯卡格拉克海峽（Skagerrak）1987年至1999年間由于可持續(xù)發(fā)展?jié)O業(yè)管理政策的實行而引起全要素生產(chǎn)率（TFP）的變化進行了有益的嘗試[10]。挖泥捕魚法是葡萄牙南部的阿爾加維（Algarve）沿海地區(qū)的一種拖網(wǎng)捕魚活動，通過DEA-Malmquist指數(shù)法探討手工捕魚船隊在葡萄牙南部海岸作業(yè)生產(chǎn)率的變化并將其分解為技術(shù)效率和技術(shù)進步指數(shù)，對于分析調(diào)控政策對當(dāng)?shù)睾脱睾４牭淖饔镁哂兄匾饬x[7]。共同漁業(yè)政策（Common Fisheries Policy，CFP）是歐洲2020戰(zhàn)略的一部分，它明確提出了歐洲要實現(xiàn)長期可持續(xù)漁業(yè)的戰(zhàn)略目標，在這一社會背景下，考慮到漁業(yè)資源開發(fā)強度相關(guān)因素（船隊總功率，捕魚天數(shù)，漁獲物的價格，資本存量、區(qū)域合作社比例等），應(yīng)用Malmquist指數(shù)將意大利拖網(wǎng)漁業(yè)的全要素生產(chǎn)率進行分解。結(jié)果表明：過度捕撈對全要素生產(chǎn)率具有負作用，資本積累和定價策略對全要素生產(chǎn)率有正向影響。因此，漁業(yè)生產(chǎn)活動不是一個孤立的現(xiàn)象，漁業(yè)資源的合理利用，是集體福利的來源和社會公平的杠桿[11]。環(huán)境的變化，例如降水，溫度，短期（厄爾尼諾-南方濤動事件）、中期（年代際尺度的事件）和長期的氣候變化等也會對漁業(yè)生產(chǎn)率的增長核算產(chǎn)生重要影響，將海水表面溫度（Sea Surface Temperature，SST）作為環(huán)境變化的投入要素，利用DEA-Malmquist指數(shù)測算韓國金槍魚圍網(wǎng)船隊在太平洋中西部海域1997年至2002年的全要素生產(chǎn)率，通過對比發(fā)現(xiàn)，由于環(huán)境狀況的變化，平均每年的生產(chǎn)率從112%下降到03%[12]。虹鱒（Rainbow trout）養(yǎng)殖業(yè)是伊朗的重要水產(chǎn)業(yè)，通過Malmquist指數(shù)可以衡量社會經(jīng)濟因素對虹鱒養(yǎng)殖技術(shù)變化的影響[13]。漁業(yè)部門效率和技術(shù)的變化也能解釋傳統(tǒng)漁業(yè)部門投入產(chǎn)出的改善或惡化，將每一個漁業(yè)作業(yè)區(qū)作為決策單元（DMU），采用Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)（MPI）對阿拉伯灣傳統(tǒng)漁業(yè)船隊在2001—2006年期間全要素生產(chǎn)率變化的測算結(jié)果表明，年平均MPI范圍從54%到547%不等，提出了傳統(tǒng)漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展的必要步驟[14]。挪威是世界四大鮭魚（salmon）生產(chǎn)國之一，以飼料、鮭魚苗、勞動力小時數(shù)、養(yǎng)殖面積、資本作為投入指標，以鮭魚年產(chǎn)量為產(chǎn)出指標，利用DEA-Malmquist指數(shù)測算1996—2008年間挪威鮭魚養(yǎng)殖部門的全要素生產(chǎn)率變化，結(jié)果表明挪威鮭魚年產(chǎn)量的增長率從1992—1995年間的15%—20%放緩為1996—2008年間的1%—2%，平均每年增長率約為8%。Malmquist指數(shù)的分解表明，綜合效率的變化為02%—12%之間，技術(shù)進步的變化在06%—08%之間，此外，沒有證據(jù)表明規(guī)模報酬遞增。多年來鮭魚養(yǎng)殖生產(chǎn)率增長放緩，說明需求增長是鮭魚養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)增長的主要動力，而且生產(chǎn)增長只能發(fā)生在養(yǎng)殖面積增加時，而缺乏合適的養(yǎng)殖區(qū)域可能是鮭魚養(yǎng)殖業(yè)未來產(chǎn)量增長的最大限制因素[15]。

DEA理論在中國海洋漁業(yè)中指導(dǎo)性和在漁業(yè)實際中的適用性值得我們進行探索，尤其在對漁業(yè)數(shù)據(jù)的需求上，DEA法極具靈活性，按照DEA方法通過產(chǎn)量估計得到的捕撈能力的值，雖然需要不斷地按照新的情況進行修正，但結(jié)果是令人滿意的[16]。利用DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)對沿海11省、市2000—2005年的海洋捕撈生產(chǎn)效率進行分析研究的結(jié)果表明，考察期內(nèi)Malmqusit生產(chǎn)效率指數(shù)的變動結(jié)果是降低的，降低的原因主要來自技術(shù)變動率的下降。通過數(shù)據(jù)分析結(jié)果與實際情況的對比，認為海洋捕撈統(tǒng)計數(shù)據(jù)與實際狀況存在一定誤差[17]。2002—2009年沿海11個省份的Malmquist指數(shù)分析表明，漁業(yè)產(chǎn)業(yè)效率有了顯著改善，但大部分省區(qū)表現(xiàn)為粗放型的技術(shù)進步特征，綜合效率還有待于進一步提高[18]。2005—2012年間，沿海11個省市漁業(yè)產(chǎn)出全要素生產(chǎn)率平均增長了12%，內(nèi)因是來自于技術(shù)效率和技術(shù)進步的同時提高，其中技術(shù)效率增長了05%，技術(shù)進步增長了07%，漁業(yè)產(chǎn)出技術(shù)效率的提高是來自于純技術(shù)效率的增加，規(guī)模效率不增反減，同時各個省市全要素生產(chǎn)率地區(qū)差異明顯，但其變化原因卻不盡相同[19]。2008—2013年中國近海捕撈漁業(yè)全要素生產(chǎn)率的DEA-Malmquist指數(shù)表明，近海捕撈漁業(yè)平均全要素生產(chǎn)率呈增長趨勢，年均增長率為23%。純技術(shù)效率、規(guī)模效率與技術(shù)效率之間的異向變化導(dǎo)致技術(shù)效率的下降，技術(shù)效率下降是平均純技術(shù)效率下降和平均規(guī)模效率下降共同作用的結(jié)果[20]。

文獻表明，多數(shù)研究聚焦于海洋捕撈業(yè)效率的分析，尤其是國內(nèi)學(xué)者對海水養(yǎng)殖業(yè)效率的研究涉足較少。從養(yǎng)殖面積和總產(chǎn)量來說，中國都是世界上海水養(yǎng)殖業(yè)最大的國家，其中海水養(yǎng)殖產(chǎn)量約占世界總產(chǎn)量的2/3，但是在有限的海域面積內(nèi)和其他養(yǎng)殖投入要素約束條件下，如何保證產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展顯得尤為重要。

二、研究方法及數(shù)據(jù)說明

（一）DEA-BCC（BC2）模型

DEA（Data Envelopment Analysis）是數(shù)據(jù)包絡(luò)分析的簡稱，從1978年初次提出發(fā)展到現(xiàn)在，模型被不斷地完善，成為國內(nèi)外學(xué)者廣泛使用的一種用來解決同類型的多投入和多產(chǎn)出的決策單元技術(shù)效率評價的非參數(shù)方法。其主要的操作原理是先確定決策單元（Decision Making Units，DMU）群體，然后經(jīng)過數(shù)據(jù)運算，在數(shù)據(jù)點的基礎(chǔ)上構(gòu)造一個非參數(shù)的包絡(luò)前沿，使得所有的觀測數(shù)據(jù)都在生產(chǎn)前沿的上面或者下面，再確定相對有效的生產(chǎn)前沿面，最后根據(jù)決策單元與有效前沿面的距離來確定其是否DEA有效。同時，可以通過投影方法對非DEA有效進行改進。本文擬采用規(guī)模報酬可變（VRS）模型，將海水養(yǎng)殖效率評價的省份作為決策單元（DMU）。在模型中，假設(shè)有k個決策單元DMUi（i=1，2，…，k），每個決策單元都有m種輸入和n種輸出，第i個決策單元DMUi的輸入和輸出向量分別為Xi=（x1i，x2i，…，xmi）T，Yi=（y1i，y2i，…yni）T，選取DEA方法中投入導(dǎo)向的BCC（又稱為BC2）模型：

（三）數(shù)據(jù)來源和投入產(chǎn)出指標

1數(shù)據(jù)來源。由于城市規(guī)模的快速擴張，天津市和上海市的海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)不斷萎縮，部分年份的數(shù)據(jù)缺失，為了實現(xiàn)數(shù)據(jù)的完整性和分析的科學(xué)性，本研究只選擇河北、遼寧、山東、福建、江蘇、浙江、廣東、廣西、海南9個沿海省份的2006—2016年間的海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)主要來源于《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》和國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。

2指標說明。根據(jù)本文的研究目的以及數(shù)據(jù)的易獲得性、完整性和準確性，沿海9個省份海水養(yǎng)殖的投入-產(chǎn)出變量選取1個產(chǎn)出指標，即海水養(yǎng)殖的生產(chǎn)總值（單位：億元）和4個投入指標，分別為水產(chǎn)魚苗生產(chǎn)總值（單位：億元）、海水養(yǎng)殖面積（單位：千公頃）、海水養(yǎng)殖年末機動生產(chǎn)漁船（單位：艘）、海水養(yǎng)殖專業(yè)從業(yè)人員（單位：人）。投入變量符合土地、資本和勞動力的生產(chǎn)投入三要素。具體投入-產(chǎn)出變量的解釋參考《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》，由于篇幅有限，不再贅述。

為了保證數(shù)據(jù)的一致性和準確性，本文對投入產(chǎn)出變量的數(shù)據(jù)進行了合理的調(diào)整。第一，使用統(tǒng)一的單位，如海水養(yǎng)殖面積在某些年的數(shù)據(jù)中使用的單位是畝，現(xiàn)改為千公頃（1畝=00667公頃）;第二，為消除物價指數(shù)的影響，海水養(yǎng)殖生產(chǎn)總值和水產(chǎn)魚苗生產(chǎn)總值以2005年為基期年，以2005年漁業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)進行計算，計算公式為：實際海水養(yǎng)殖生產(chǎn)總值=當(dāng)年海水養(yǎng)殖生產(chǎn)總值×（當(dāng)年的漁業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)/基期年的漁業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）;第三，由于無法獲得海水養(yǎng)殖的水產(chǎn)魚苗生產(chǎn)總值，只能依靠合理估算的方法。計算公式為：實際海水養(yǎng)殖水產(chǎn)魚苗生產(chǎn)總值=當(dāng)年水產(chǎn)魚苗生產(chǎn)總值×（當(dāng)年的漁業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)/2005年的漁業(yè)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)）×（海水養(yǎng)殖水產(chǎn)品總產(chǎn)量/養(yǎng)殖水產(chǎn)品總產(chǎn)量）。

對2006—2016年9個沿海省份海水養(yǎng)殖的投入產(chǎn)出指標進行描述統(tǒng)計，其結(jié)果如下表（表1）所示：

三、實證分析

（一）綜合效率分析

1以投入為導(dǎo)向的靜態(tài)BCC模型分析?；贒EA方法中投入導(dǎo)向的BCC（又稱為BC2）模型，運用DEAP21軟件計算沿海9省份的綜合效率、純技術(shù)效率和規(guī)模效率的結(jié)果如表2所示：

首先，從純技術(shù)效率來看，福建、廣東、河北、海南、江蘇和山東6省2006—2016年間的純技術(shù)效率均為1，說明在目前的技術(shù)水平上，其投入資源的使用是有效率的。

其次，從規(guī)模效率和規(guī)模報酬來看，2006—2016年間，海南、江蘇、山東這3個沿海省份的規(guī)模效率均為1，處于最佳規(guī)模報酬階段，而其他省份在不同年份上存在實際規(guī)模與最優(yōu)生產(chǎn)規(guī)模的差距，需要不斷調(diào)整，具體情況如下表（表3）所示：

表32006—2016年沿海省份海水養(yǎng)殖規(guī)模報酬變化情況

其次，從各年份的綜合效率角度出發(fā)，2006—2016年數(shù)據(jù)表明純技術(shù)效率對綜合效率的促進作用明顯較弱于規(guī)模效率。這說明，本研究期間中國海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綜合效率的提高主要得益于規(guī)模效率的提升。

再次，從各年份的全要素生產(chǎn)率變化角度出發(fā)，11個年份中僅有2007—2008年度和2010—2011年度兩個年份全要素生產(chǎn)率小于1，其他年份全要素生產(chǎn)率都大于1。特別是從2011年以后，全要素生產(chǎn)率每年提升都在10%以上;全要素生產(chǎn)率變化主要受技術(shù)進步的影響，屬于技術(shù)進步驅(qū)動型增長。

最后，從各年份全要素生產(chǎn)率變化的排序角度出發(fā)，全要素生產(chǎn)率變化最大的年份是2009—2010年，其次是2011—2012年與2006—2007年，2010—2011年、2007—2008年和2008—2009年則分別為倒數(shù)第一、二、三名。這些年份的全要素生產(chǎn)率變化較大，除了受技術(shù)效率變化的影響外，還受國內(nèi)外社會因素和國家政策以及自然災(zāi)害等影響。結(jié)合我國“三農(nóng)”政策及國際宏觀背景分析，2006年是國家全面推進社會主義新農(nóng)村建設(shè)的第一年，全國漁業(yè)系統(tǒng)和廣大漁民群眾認真落實中央關(guān)于“三農(nóng)”工作的各項政策措施，2006—2007年的全要素生產(chǎn)率上漲速度較快。然而2008年對于全國漁業(yè)發(fā)展來說是極不平凡的一年，連續(xù)遭受生產(chǎn)資料價格上漲、全球金融危機和冰凍雨雪、地震、臺風(fēng)等多次特大、重大自然災(zāi)害等不利影響和巨大沖擊，全要素生產(chǎn)率變化也慘遭“滑鐵盧”。經(jīng)歷巨大沖擊后，國家支持漁業(yè)發(fā)展的政策力度明顯加大，有效地調(diào)動了廣大漁民生產(chǎn)積極性，但由于金融危機的后續(xù)影響，仍存在較多不可控因素，因此2009—2012年的全要素生產(chǎn)率變化呈現(xiàn)出猛烈的上下波動。

2006—2016年間海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率變化及其構(gòu)成變動的趨勢如圖1所示：

圖1沿海省份歷年全要素生產(chǎn)率及其構(gòu)成變動趨勢結(jié)合上述分析以及全要素生產(chǎn)率變化及其構(gòu)成變動的趨勢圖，2006—2016年沿海省份海水養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高主要得益于技術(shù)進步，純技術(shù)效率和規(guī)模效率在多數(shù)年份存在降低的情況，在一定程度上說明中國海水養(yǎng)殖業(yè)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)總體上還是依存于養(yǎng)殖科研新成果、新技術(shù)的試用。在當(dāng)前的養(yǎng)殖技術(shù)水平上，資源利用尚未達到精細化要求，一旦遇到養(yǎng)殖技術(shù)的瓶頸，例如苗種種質(zhì)退化，新品種研發(fā)投入不足等，再加上養(yǎng)殖外部環(huán)境的惡化、養(yǎng)殖品種的同質(zhì)性競爭等市場因素，養(yǎng)殖生境的退化、水產(chǎn)品深加工技術(shù)的制約、產(chǎn)業(yè)鏈條制約等情況發(fā)生，就會使養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率下降。因此海水養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率的提高不能僅依靠養(yǎng)殖技術(shù)進步的推動，還需要提高養(yǎng)殖技術(shù)利用的效率水平，在每一次的養(yǎng)殖技術(shù)進步基礎(chǔ)上充分挖掘養(yǎng)殖業(yè)資源的利用率。

2海水養(yǎng)殖的全要素生產(chǎn)率（tfpch）省際變化及其構(gòu)成分析。海水養(yǎng)殖生產(chǎn)率的提高是海洋漁業(yè)經(jīng)濟增長的根本動力，沿海省份普遍重視發(fā)展海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)。為了解各省份海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展態(tài)勢以及為進一步發(fā)展海水養(yǎng)殖業(yè)提供對策，投入角度的Malmquist指數(shù)的規(guī)模報酬可變模型對2006—2016年9個沿海省份海水養(yǎng)殖的全要素生產(chǎn)率測度結(jié)果如下表（表6）所示：

表6測算數(shù)據(jù)結(jié)果表明：

第一，全要素生產(chǎn)率變化呈現(xiàn)明顯的省際差異，增長速度最快的是廣西，達298%。緊隨其后的是海南和江蘇，增長速度均高于平均增速。增長速度最慢的兩個省份是浙江和遼寧，增長率分別為74%和97%，均低于10%。從這兩個省份全要素生產(chǎn)率的構(gòu)成看，其原因在于純技術(shù)效率和規(guī)模效率都有不同程度的下降。河北全要素生產(chǎn)率雖然居于平均水平，但規(guī)模效率明顯下降。

第二，從各省份養(yǎng)殖技術(shù)進步情況來看，整體上所有省份的技術(shù)進步率都大于1，但是超過一半的省份技術(shù)進步率仍低于平均值。這說明各省份的海水養(yǎng)殖技術(shù)依然存在差異化，技術(shù)水平低的省份需要向技術(shù)強的省份學(xué)習(xí)和交流的同時引進先進技術(shù)。

第三，各沿海省份的全要素生產(chǎn)率的變化與技術(shù)進步率一致，平均值都上漲了148%，技術(shù)進步率對全要素生產(chǎn)率的提升起到了舉足輕重的作用，屬于技術(shù)進步驅(qū)動型增長，但純技術(shù)效率不高。因此，沿海各省需要不斷提高海水養(yǎng)殖科學(xué)技術(shù)水平與現(xiàn)有資源的配置水平，加強養(yǎng)殖技術(shù)推廣的深度和廣度，提升海水養(yǎng)殖的純技術(shù)效率，進而增加海水養(yǎng)殖的產(chǎn)出數(shù)量，增加養(yǎng)殖業(yè)主的收入水平，實現(xiàn)海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。

四、結(jié)論和建議

（一）結(jié)論

1中國海水養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率水平較高。2006—2016年沿海9省份海水養(yǎng)殖的全要素生產(chǎn)率和技術(shù)進步年均提升148%，綜合效率雖然受純技術(shù)效率的惡化，但是得益于規(guī)模效率的強化作用，使得其仍保持DEA有效。從年際變化看，僅有2007—2008年度和2010—2011年度兩個年份全要素生產(chǎn)率小于1，表明沿海省份在2006—2016年海水養(yǎng)殖生產(chǎn)效率總體上得到改善，同時也體現(xiàn)了海水養(yǎng)殖的全要素生產(chǎn)率的增長由依賴生產(chǎn)要素的投入轉(zhuǎn)向依靠技術(shù)進步，從粗放型增長轉(zhuǎn)型為集約化發(fā)展，這為進一步推進海洋漁業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、形成沿海漁業(yè)發(fā)展新動能、加快推進海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)升級作了良好鋪墊。

2技術(shù)進步率是全要素增長的重要推動力。測算數(shù)據(jù)結(jié)果表明，海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率的變化與技術(shù)進步率相一致，平均都上漲了148%，說明中國海洋水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)全要素生產(chǎn)率的改善不是由純技術(shù)效率的改善和有效規(guī)模的合理配置形成的，而是技術(shù)進步率起到了重要作用，屬于技術(shù)進步驅(qū)動型增長。因此，沿海各省海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展不但需要加快養(yǎng)殖技術(shù)的更新速度，更重要的是要強化養(yǎng)殖技術(shù)推廣的有效程度，努力提高海水養(yǎng)殖生產(chǎn)的科技進步的利用效率;同時要適時調(diào)整海水養(yǎng)殖規(guī)模，加快海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變，實現(xiàn)海水養(yǎng)殖資源的優(yōu)化配置，提高海水養(yǎng)殖資源的綜合利用率，進一步轉(zhuǎn)變海水養(yǎng)殖業(yè)增長方式，提升海水養(yǎng)殖業(yè)的綜合效益和競爭力。

3海水養(yǎng)殖全要素生產(chǎn)率年際和省際差異顯著。從年際測算結(jié)果來看，最高年份的2009—2010年度Malmquist指數(shù)為1581，而最低年份的2010—2011年度Malmquist指數(shù)為0860;從省際測算結(jié)果來看，最高的廣西Malmquist指數(shù)為1298，而最低的浙江Malmquist指數(shù)為1074。這些顯著的差異性表明，一方面，要樹立可持續(xù)發(fā)展的養(yǎng)殖觀念，切忌一哄而上的同質(zhì)性養(yǎng)殖品種的不良競爭，避免因市場和外部因素的沖擊對養(yǎng)殖業(yè)的長遠影響;另一方面各省養(yǎng)殖業(yè)要從實際情況出發(fā)，根據(jù)資源條件，在相互交流海水養(yǎng)殖技術(shù)和管理方法的基礎(chǔ)上，有選擇地學(xué)習(xí)他人的養(yǎng)殖經(jīng)驗，取長補短，形成有各具特色的海水養(yǎng)殖品種基地，從而實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標。

（二）建議

1健全政府海域資源性資產(chǎn)管理的保障機制。海水養(yǎng)殖業(yè)和一般的農(nóng)業(yè)不同，投資大、風(fēng)險強、不可控性因素雜，深受氣候、季節(jié)、自然資源等因素的影響，通過自身調(diào)節(jié)與市場調(diào)節(jié)的周期長，因此，為實現(xiàn)海水養(yǎng)殖業(yè)健康有效發(fā)展，需要政府為促進海水養(yǎng)殖發(fā)展制定和完善相關(guān)的海域資源性資產(chǎn)管理的方針政策和配套措施。首先要制定科學(xué)的海域資源利用的管理規(guī)劃，優(yōu)化海水養(yǎng)殖結(jié)構(gòu)，在產(chǎn)業(yè)鏈的各個環(huán)節(jié)提供配套服務(wù)，把海水養(yǎng)殖綜合資源的利用效率的提高放在海域資源性資產(chǎn)管理的第一位;其次，完善海水養(yǎng)殖基礎(chǔ)建設(shè)和海域資源整合，優(yōu)化養(yǎng)殖規(guī)模和養(yǎng)殖要素投入的比例，建立養(yǎng)殖園區(qū)（基地），實行集約化養(yǎng)殖，減輕海水養(yǎng)殖對環(huán)境的影響，鼓勵養(yǎng)殖業(yè)主采用先進的海水養(yǎng)殖機動裝備和加工設(shè)備，引導(dǎo)選擇特色品種，實現(xiàn)養(yǎng)殖資源的優(yōu)化配置，推進養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)升級;再次，在優(yōu)化養(yǎng)殖規(guī)模和養(yǎng)殖海域要素投入比例的基礎(chǔ)上，要建立海水養(yǎng)殖財政投入的穩(wěn)定增長機制，完善海水養(yǎng)殖生態(tài)補償機制，正確處理好養(yǎng)殖業(yè)增長與海洋環(huán)境保護之間的關(guān)系，保障漁業(yè)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的順利實施。

2增強海洋水產(chǎn)科學(xué)技術(shù)的推動作用。測算數(shù)據(jù)結(jié)果表明，養(yǎng)殖技術(shù)進步與養(yǎng)殖科研成果的推廣是中國海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的重要動力。因此，首先要進一步加大海水養(yǎng)殖技術(shù)研發(fā)平臺的建設(shè)，不斷增加海水養(yǎng)殖科學(xué)技術(shù)的投入比例，重視海水養(yǎng)殖科技創(chuàng)新力度，加大對海水養(yǎng)殖科技工作的扶持能力，提高養(yǎng)殖品種與水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)病害防治技術(shù)的研發(fā)能力;其次，要完善海水養(yǎng)殖科技成果轉(zhuǎn)化的市場機制，形成“水產(chǎn)養(yǎng)殖科研院所-技術(shù)開發(fā)中心-科研示范基地-科技市場”的科技成果轉(zhuǎn)化體系，實現(xiàn)科學(xué)技術(shù)對海水養(yǎng)殖的推動作用;再次，海水養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)率的提高，需要技術(shù)進步和技術(shù)效率的疊加作用，只有提高科學(xué)技術(shù)成果轉(zhuǎn)化和推廣效率，才能真正提高海水養(yǎng)殖生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化率。

3發(fā)揮海水養(yǎng)殖專業(yè)合作社的引導(dǎo)功能。中國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)多以家庭為單位，經(jīng)營規(guī)模小，養(yǎng)殖戶“跟風(fēng)”養(yǎng)殖現(xiàn)象普遍，小生產(chǎn)與大市場之間矛盾長期難以化解。為提高海水養(yǎng)殖業(yè)生產(chǎn)效率，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺的發(fā)展目標，需要發(fā)揮水產(chǎn)養(yǎng)殖專業(yè)合作社的引導(dǎo)作用。首先要重點培育和扶持一批“熱愛水產(chǎn)養(yǎng)殖”的新型“職業(yè)漁民”作為養(yǎng)殖專業(yè)合作社健康發(fā)展和轉(zhuǎn)型升級的引領(lǐng)者和開創(chuàng)者，發(fā)揮好將海水養(yǎng)殖科技成果轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力的主體作用。其次，要充分利用好政府制定的相關(guān)海水養(yǎng)殖專業(yè)合作社的優(yōu)惠政策，主動尋求相關(guān)海水養(yǎng)殖科學(xué)技術(shù)人員合作，不斷促進海水養(yǎng)殖專業(yè)合作社的技術(shù)利用水平和養(yǎng)殖技術(shù)推廣的深度和廣度，提高海水養(yǎng)殖的技術(shù)效率。最后，在適度規(guī)模經(jīng)營的基礎(chǔ)上，水產(chǎn)養(yǎng)殖專業(yè)合作社可以形成生產(chǎn)要素投入的優(yōu)化組合，實行集約型經(jīng)營，不斷加強養(yǎng)殖專業(yè)合作社治理機制建設(shè)，引進海水養(yǎng)殖生產(chǎn)的新品種、新技術(shù)，進而優(yōu)化海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，深化海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)化經(jīng)營，逐步向集約型現(xiàn)代海水養(yǎng)殖轉(zhuǎn)變。

4加強新型“職業(yè)漁民”培養(yǎng)力度。我國海水養(yǎng)殖業(yè)仍以“小農(nóng)式”分散經(jīng)營為主，小規(guī)模養(yǎng)殖戶是海水養(yǎng)殖的主力軍。實現(xiàn)科技成果轉(zhuǎn)化和應(yīng)用、技術(shù)推廣等都離不開與個體漁民的對接。首先要加強對海水養(yǎng)殖專業(yè)從業(yè)人員的職業(yè)技能培訓(xùn)，造就一支“愛漁業(yè)、懂技術(shù)、善經(jīng)營”的“新型職業(yè)漁民”隊伍，提高海水養(yǎng)殖業(yè)勞動力素質(zhì)、增加勞動者的人力資本，讓人力資本在海水養(yǎng)殖投入要素中與資本結(jié)合，進行資源優(yōu)化配置，實現(xiàn)最大產(chǎn)出。其次，要加強“新型職業(yè)漁民”的培育，提高海水養(yǎng)殖專業(yè)從業(yè)人員對海水養(yǎng)殖生產(chǎn)新品種、新技術(shù)、新方法的認知程度和對海水養(yǎng)殖技術(shù)的掌握速度。

5提高互聯(lián)網(wǎng)信息的支撐能力。在大數(shù)據(jù)時代，海水養(yǎng)殖科技的發(fā)展離不開互聯(lián)網(wǎng)信息資源的支持。第一，要實現(xiàn)漁業(yè)網(wǎng)絡(luò)信息資源的整合，滿足海水養(yǎng)殖管理和科技發(fā)展的需要，加大對收集數(shù)據(jù)、整理數(shù)據(jù)和分析數(shù)據(jù)等信息化的投入。第二，通過互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)手段，海水養(yǎng)殖業(yè)從業(yè)人員可以在網(wǎng)上進行學(xué)習(xí)、培訓(xùn)、在線答疑等，消除交通問題和時空的障礙，深化海水養(yǎng)殖科學(xué)技術(shù)的推廣程度。第三，通過網(wǎng)絡(luò)信息以及數(shù)據(jù)分析，深入了解顧客對水產(chǎn)品的種類、數(shù)量以及需求量等重要信息的把握，實現(xiàn)養(yǎng)殖品種供給與市場需求的有效滿足，同時借助于互聯(lián)網(wǎng)對水產(chǎn)品的生產(chǎn)、運輸及質(zhì)量進行有效監(jiān)督，形成產(chǎn)、供、銷一體化無縫對接，優(yōu)化海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和提高漁民收入水平，實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)興旺、生活富裕的鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略目標。

參考文獻：

[1]劉洋.我國海水養(yǎng)殖投入產(chǎn)出動態(tài)效率研究[J].海洋開發(fā)與管理，2015，32（12）：94-99.

[2]農(nóng)業(yè)部漁業(yè)漁政管理局.2017中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒[J].北京：中國農(nóng)業(yè)出版社，2017：7.

[3]肖姍，孫才志.基于DEA方法的沿海省市海洋漁業(yè)經(jīng)濟發(fā)展水平評價[J].海洋開發(fā)與管理，2008，25（4）：90-94.

[4]張德霖.論生產(chǎn)率的內(nèi)涵[J].生產(chǎn)力研究，1990（6）：19-26.

[5]石枕.怎樣理解和計算“全要素生產(chǎn)率”的增長——評一個具體技術(shù)經(jīng)濟問題的計量分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，1988（12）：68-71.

[6]金劍.生產(chǎn)率增長測算方法的系統(tǒng)研究[D].大連：東北財經(jīng)大學(xué)，2007.

[7]Oliveira M M， Gaspar M B， Paixo J P， et al. Productivity change of the artisanal fishing fleet in Portugal： A Malmquist index analysis[J]. Fisheries Research， 2009， 95（2）：189-197.

[8]許冬蘭，呂蘊虹.全要素生產(chǎn)率在漁業(yè)領(lǐng)域的研究進展與評述[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟， 2017， 35（4）： 106-112.

[9]Pascoe S， Herrero I. Estimation of a composite fish stock index using data envelopment analysis[J]. Fisheries Research， 2004， 69（1）：91-105.

[10]Hoff A. Bootstrapping Malmquist Indices for Danish Seiners in the North Sea and Skagerrak1[J]. Journal of Applied Statistics， 2006， 33（9）：891-907.

[11]Pipitone V， Colloca F. Recent trends in the productivity of the Italian trawl fishery： The importance of the socio-economic context and overexploitation[J]. Marine Policy， 2018（87）：135-140.

[12]Dale Squires， Christopher Reid， Yongil Jeon. Productivity growth in natural resource industries and the environment： an application to the Korean tuna purse-seine fleet in the Pacific Ocean[J]. International Economic Journal， 2008， 22（1）：81-93.

[13]Hassanpour B， Ismail M M， Mohamed Z， et al. Factors affecting technical change of productivity growth in rainbow trout aquaculture in Iran[J]. African Journal of Agricultural Research， 2011， 6（10）：2260-2272.

[14]Elhendy A M， Alkahtani S H. Efficiency and productivity change estimation of traditional fishery sector at the Arabian Gulf： the Malmquist Productivity Index approach.[J]. Journal of Animal & Plant Sciences， 2012， 22（2）：300-308.

[15]Asche F， Guttormsen A G， Nielsen R. Future challenges for the maturing Norwegian salmon aquaculture industry： An analysis of total factor productivity change from 1996 to 2008[J]. Aquaculture， 2013，396-399（6）：43-50.

[16]鄭奕，周應(yīng)祺.DEA理論及其在我國海洋漁業(yè)中的應(yīng)用[J].上海海洋大學(xué)學(xué)報，2002， 11（1）：37-42.

[17]張彤.基于DEA方法的中國海洋捕撈產(chǎn)業(yè)動態(tài)生產(chǎn)效率[J].中國漁業(yè)經(jīng)濟，2007（4）：6-10.

[18]于淑華，于會娟.中國沿海地區(qū)漁業(yè)產(chǎn)業(yè)效率實證研究——基于DEA的Malmquist指數(shù)分析[J]. 中國漁業(yè)經(jīng)濟，2012，30（3）：140-146.

[19]張萌.基于DEA的沿海省市海洋漁業(yè)產(chǎn)出效率分析[J].南方農(nóng)村，2016， 32（1）：26-30.

[20]岳冬冬，王魯民，鮑旭騰，等.中國近海捕撈漁業(yè)生產(chǎn)效率的實證研究——基于DEA-Malmquist指數(shù)方法[J].浙江農(nóng)業(yè)學(xué)報，2014，26（6）：1673-1679.

Research on the efficiency of Marine aquaculture production in

China's coastal provinces based on the DEA-Malmquist index

Xu JingjunAbstract： Using the combination of panel data and cross-sectional data， this paper analyzes the production efficiency of seawater aquaculture in 9 provinces and municipalities from 2006 to 2016 by using the DEA-Malmquist method. The empirical results show that in terms of the annual average， the total factor productivity of the coastal provinces of China has improved， rising by 14.8%，mainly thanks to technological advances， belongs to the technical type induced growth， there is still a mariculture inputs of utilization rate is not high， the productivity of various provinces and cities vary， with half of the provinces and cities in the scale of increasing returns， it is worth noting that the total factor productivity of 0.687 in 2015—2016.Suggestions are as follows： （1） the government should play the role of security （2） play the role of science and technology （3） play a role of leading enterprises of guide （4） play a role of fishermen's centripetal force （5） play a role of Internet information support.

Key words： Saltwater aquaculture; Production efficiency; Malmquist index

責(zé)任編輯：李祖杰 王廷國 孔九莉 李祖杰 鄧衛(wèi)紅 劉遺倫 余爽悅