黃文彬 方 浩

(福州大學經(jīng)濟與管理學院， 福建福州 350108)

一、前言

福建省位處我國東南沿海地區(qū)，與寶島臺灣隔海相望，區(qū)位優(yōu)勢明顯。為落實黨的十九大關于“堅持海陸統(tǒng)籌，加快建設海洋強國”決策部署，促進海洋經(jīng)濟高質量發(fā)展，國家支持建設福州海洋經(jīng)濟發(fā)展示范區(qū)。面臨全面深化改革帶來的發(fā)展機遇，福建省海洋經(jīng)濟的發(fā)展恰逢其時。[1]目前福建省海洋經(jīng)濟發(fā)展存在海洋經(jīng)濟產業(yè)結構待優(yōu)化、海洋經(jīng)濟領域的科研水平較低、生態(tài)環(huán)境污染等問題，這些因素限制了海洋經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。完善海陸統(tǒng)籌發(fā)展機制，實現(xiàn)海陸經(jīng)濟的互動與互補，是福建省建設海洋強省的新出路。

為了評價我國海洋經(jīng)濟與陸域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展情況，有學者進行了相關研究。范斐利用協(xié)同學理論解釋了海陸經(jīng)濟之間的關系，并運用有序度模型和協(xié)同演化模型對遼寧省海陸經(jīng)濟的協(xié)同發(fā)展狀況進行研究。[2]趙昕從系統(tǒng)理論出發(fā)，測度了我國海陸經(jīng)濟的耦合協(xié)調度及海陸經(jīng)濟系統(tǒng)關聯(lián)度。[3]蓋美運用DEA模型對海陸經(jīng)濟的相對效率進行測度，并在此基礎上測算遼寧省海陸經(jīng)濟協(xié)調度。[4]趙梁從海陸統(tǒng)籌的角度出發(fā)，以沿海11個省市的面板數(shù)據(jù)為基礎，計算我國2001-2013年沿海各省市海陸產業(yè)協(xié)調度。[5]綜上可知，目前對于海陸協(xié)同發(fā)展的研究，大都集中于對樣本數(shù)據(jù)時期內海陸協(xié)同發(fā)展水平的評價，缺乏對未來的前瞻性研究，預測性較差。同時，也未涉及對海陸協(xié)同發(fā)展進行調控的實證研究，后續(xù)研究意義薄弱。鑒于此，本文利用協(xié)同學理論[6][7]，從部分、整體兩個方面評價福建省海陸協(xié)同發(fā)展水平，并對未來海陸協(xié)同度進行預測，指出相應的調控措施，為福建省海陸協(xié)同發(fā)展提供合理建議。

二、海陸復合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展分析

(一)海陸復合系統(tǒng)有序度模型

復合系統(tǒng)[8][9]中的每一個子系統(tǒng)均由一定數(shù)量的序參量組成，序參量決定著子系統(tǒng)的演化過程。[10]設海陸統(tǒng)籌視角下海陸復合系統(tǒng)由海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)Si構成，i∈[1,2]。海陸復合系統(tǒng)的序參量Ei=(ei1，ei2，…，eim)，eij為第i個子系統(tǒng)序參量的第j個指標，其具體數(shù)值為xij，βij≤xij≤αij，βij為指標eij的最小值，αij為指標eij的最大值，j∈[1,m]。若eij的值越大，子系統(tǒng)Si的有序度[11]越高，那么eij為效益型指標；若eij的值越大，子系統(tǒng)Si的有序度越低，則eij為成本型指標。海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)中各序參量分量的有序度可以表示為：

(1)

以上構造的序參量分量有序度取值在0到1之間，即0≤μij≤1，μij的大小代表了指標eij對子系統(tǒng)有序度的貢獻的大小，μij的值越大，說明指標eij對系統(tǒng)有序度的貢獻越大。子系統(tǒng)Si的有序度可以通過集成方法計算，目前，主要存在幾何平均法和線性加權法兩種集成方法。線性加權法通過不同的權數(shù)λij來考慮序參量各分量有序度在數(shù)值大小以及受重視程度上的差異，將序參量各分量有序度集成為單個有序度值，使得子系統(tǒng)有序度計算問題轉化為一般性的線性規(guī)劃類問題，更利于對有序度進行比較，因此本文選用線性加權法進行有序度的集成[12]，具體公式如下：

(2)

上式中μi為子系統(tǒng)Si的有序度；λij為各序參量的權數(shù)，代表著相應的指標eij在系統(tǒng)的有序發(fā)展過程中的重要程度。

(二)海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度模型

(3)

其中：

(4)

海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度C具有如下特征：

(1)當C∈[0，1]時，說明海陸復合系統(tǒng)是協(xié)同發(fā)展的，C的值越大，則說明海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同程度越高，反之，則說明系統(tǒng)的協(xié)同程度越低；

(2)當C∈[-1，0]時，說明兩個子系統(tǒng)的有序度在t0到t1這段時間都有所下降，或者其中一個子系統(tǒng)的有序度提升，另一個子系統(tǒng)的有序度下降，從而導致海陸復合系統(tǒng)不能協(xié)同發(fā)展。

在公式(3)的基礎上，分別計算海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)對海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的貢獻度[14]，當η=1時，海洋子系統(tǒng)貢獻度u1與陸域子系統(tǒng)貢獻度u2可以表示為：

(5)

海洋子系統(tǒng)貢獻度u1與陸域子系統(tǒng)貢獻度u2分別表示海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度有多大程度上由海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)決定，其中，u1+u2=1。

(三)海陸復合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展實證分析

1. 序參量指標的確定

為了分析海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同關系，并根據(jù)客觀性、系統(tǒng)性和有效實用性原則，分別構建海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的序參量指標體系，其中海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)各28個序參量指標。

海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)均含有資源環(huán)境、社會經(jīng)濟、科學教育這3個一級指標。海洋子系統(tǒng)資源環(huán)境下二級指標為海水養(yǎng)殖面積(公頃)、海鹽鹽田總面積(公頃)、規(guī)模以上港口生產用碼頭長度(米)、沿海地區(qū)星級飯店客房數(shù)(間)、沿海地區(qū)旅行社總數(shù)(家)、海洋類自然保護區(qū)面積(平方千米)、工業(yè)廢水直接入海量(萬噸)、風暴潮災害經(jīng)濟損失(億元)；海洋子系統(tǒng)社會經(jīng)濟下二級指標為海洋生產總值(億元)、海洋生產總值占GDP比重(%)、海洋第三產業(yè)生產總值占比(%)、海洋經(jīng)濟勞動生產率、涉海就業(yè)人數(shù)(萬人)、海洋捕撈產量(噸)、海水養(yǎng)殖產量(噸)、海洋礦業(yè)產量(萬噸)、海鹽產量(萬噸)、海洋化工產品產量(噸)、造船完工量(萬綜合噸)、港口集裝箱吞吐量(萬噸)、國內旅游收入(億元)、國際旅游外匯收入(萬美元)、臺站個數(shù)(個)；海洋子系統(tǒng)科學教育下二級指標為開設海洋專業(yè)高等學校教職工數(shù)(人)、海洋專業(yè)?？萍耙陨蠈W歷在校學生數(shù)(人)、海洋科研機構經(jīng)費收入總額(千元)、海洋科研機構科技活動人員(人)、海洋科研機構科技專利授權數(shù)(個)。海洋子系統(tǒng)序參量指標中工業(yè)廢水直接入海量(萬噸)、風暴潮災害經(jīng)濟損失(億元)為成本型指標，其他均為效益型指標。

陸域子系統(tǒng)資源環(huán)境下二級指標為工業(yè)廢水排放量(萬噸)、工業(yè)廢氣排放總量(億標立方米)、工業(yè)固體廢物傾倒丟棄量(萬噸)、鐵路營業(yè)長度(公里)、公路通車里程(公里)、農作物播種面積(千公頃)、工業(yè)污染治理投資(億元)；陸域子系統(tǒng)社會經(jīng)濟下二級指標為陸域生產總值(億元)、陸域生產總值占GDP比重(%)、陸域第三產業(yè)生產總值占比(%)、陸域就業(yè)人數(shù)(萬人)、陸域勞動生產率(元/人)、全社會固定資產投資額(億元)、農業(yè)產值(億元)、能源生產總量(萬噸標準煤)、工業(yè)產值(億元)、建筑業(yè)總產值(億元)、郵電業(yè)務總量(億元)、旅客周轉量(億人公里)、貨物周轉量(億噸公里)、社會消費品零售總額(億元)、金融機構人民幣各項存款(億元)、進出口總額(萬美元)；陸域子系統(tǒng)科學教育下二級指標為普通高等學校專任教師數(shù)(人)、普通高等學校在校學生數(shù)(萬人)、研究與試驗發(fā)展經(jīng)費內部支出(億元)、科技活動人員(人)、專利授權數(shù)(個)。陸域子系統(tǒng)序參量指標中工業(yè)廢水排放量(萬噸)、工業(yè)廢氣排放總量(億標立方米)、工業(yè)固體廢物傾倒丟棄量(萬噸)為成本型指標，其他均為效益型指標。

2. 序參量指標數(shù)據(jù)預處理與賦權

本文采用的數(shù)據(jù)預處理方法為歸一化處理[15]，將數(shù)據(jù)統(tǒng)一映射到[0，1]區(qū)間上，這樣既可以去除數(shù)據(jù)的量綱差異，也可以提高模型的精度。同時，本文采用客觀賦權法類的熵權法[16]對歸一化之后的指標數(shù)據(jù)進行賦權。

3. 海陸復合系統(tǒng)有序度、協(xié)同度的計算與分析

根據(jù)海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)各序參量的性質，找出其所有年份中的最大最小值，并以最大值為上限，最小值為下限，將其代入公式(1)中，可以得到海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)序參量各分量的有序度，將序參量各分量的有序度的數(shù)據(jù)代入公式(2)，可以分別得到海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度，如圖1所示。

圖1 2007-2016年福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度

從圖1中可以看出，海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)的有序度從總體上來說是持續(xù)上升的，表明福建省海洋、陸域系統(tǒng)運行狀態(tài)良好。其中海洋子系統(tǒng)有序度在2007-2009年大于陸域子系統(tǒng)有序度，在2009-2016年小于陸域子系統(tǒng)有序度，表明福建省陸域子系統(tǒng)有序度整體上高于海洋子系統(tǒng)有序度，福建省海陸經(jīng)濟的發(fā)展存在一定程度的不平衡。

將計算出的海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度結果代入公式(3)與公式(5)，即可得到海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度與海洋子系統(tǒng)、陸域子系統(tǒng)對海陸復合系統(tǒng)協(xié)同程度的貢獻度。其中，海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度趨勢變化如圖2所示，海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)對海陸復合系統(tǒng)協(xié)同程度貢獻度如圖3所示。

圖2 福建省海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度

由圖2可知，福建省海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同度逐年提高，由2008年的0.069上升到2016年的0.701，可見在海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)有序度穩(wěn)步提高的基礎上，福建省海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同效應也隨之增長。同時，由圖3可知，海洋子系統(tǒng)對于海陸復合系統(tǒng)協(xié)同程度的貢獻度也呈現(xiàn)增加的趨勢，其貢獻度始終保持的55%以上，并且在2016年達到了72%。這說明隨著經(jīng)濟的發(fā)展，海洋子系統(tǒng)的經(jīng)濟規(guī)模雖然小于陸域子系統(tǒng)，但其重要性卻與日俱增，在海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展歷程中扮演著重要的角色。

圖3 福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)貢獻度

三、福建省海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的預測

本文運用BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型[17]對海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同度進行預測，從而對未來福建省海陸復合系統(tǒng)的發(fā)展狀況有明確的認識，為海陸統(tǒng)籌視角下的海陸協(xié)同發(fā)展提供經(jīng)濟決策的實證支撐。

(一)BP神經(jīng)網(wǎng)絡原理介紹

神經(jīng)網(wǎng)絡的結構和算法有很多，其中BP神經(jīng)網(wǎng)絡是應用較為廣泛的一種。BP神經(jīng)網(wǎng)絡是誤差逆?zhèn)骶W(wǎng)絡的簡稱，是一種按照誤差逆向傳播算法訓練的多層前饋網(wǎng)絡。

BP神經(jīng)網(wǎng)絡的學習過程主要分為兩個部分：

第一部分：訓練樣本從輸入層傳播至隱含層，再由隱含層輸入至輸出層，經(jīng)過輸出層的作用函數(shù)運算之后得到輸出值。

第二部分：將第一部分得到的輸出值與目標輸出值相比較，看是否存在誤差，若有誤差，根據(jù)梯度下降學習算法，按照減小誤差的方向，從輸出層到隱含層逐層調整各節(jié)點的連接權值，直到輸出值與目標輸出值之間的誤差在允許的誤差范圍之內，或者達到迭代次數(shù)上限為止。

(二)BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型注意事項

1. 輸入與輸出數(shù)據(jù)樣本

海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度數(shù)據(jù)是一組時間序列數(shù)據(jù)，所以協(xié)同度數(shù)據(jù)既是預測模型的輸入樣本，也是期望輸出。若假設海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度序列為C(t)，則輸入樣本序列為x(t)=(C1,C2,…,Ct-d)，期望輸出序列為do(t)=(C1+d,C2+d,…,Ct)，其中d

2. 隱含層神經(jīng)元的數(shù)量

當訓練集數(shù)據(jù)確定之后，輸入層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)也隨之確定，接下來需要確定隱含層神經(jīng)元個數(shù)。經(jīng)過大量的實驗證明，對于三層的神經(jīng)網(wǎng)絡，隱含層的神經(jīng)元個數(shù)[18]可以選?。?/p>

(6)

其中:a為1到10之間的常數(shù)，n和m分別為輸入層和輸出層的神經(jīng)元個數(shù)。

(三)BP神經(jīng)網(wǎng)絡預測模型實證分析

1. 神經(jīng)網(wǎng)絡模型的訓練

根據(jù)上文的分析，將樣本數(shù)據(jù)與期望輸出代入模型中，運用Matlab神經(jīng)網(wǎng)絡工具箱進行訓練。[19]根據(jù)公式(3)可知，每一年的協(xié)同度均由本年度和上年度海洋子系統(tǒng)、陸域子系統(tǒng)的有序度計算而來，所以模型訓練所用樣本數(shù)據(jù)為2009-2016年系統(tǒng)協(xié)同度數(shù)據(jù)。設定預測值輸出值與期望輸出值誤差為0.0001，神經(jīng)網(wǎng)絡最大迭代次數(shù)為1000次，經(jīng)系統(tǒng)程序運行，在30次訓練之后，神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出結果小于預設的誤差閾值，結果如表1所示。從表1可以看出，神經(jīng)網(wǎng)絡模型訓練所得結果與期望輸出值之間誤差較小，說明模型對樣本數(shù)據(jù)的擬合精度較高。

表1 網(wǎng)絡模型訓練及誤差

2. 預測及結果分析

通過訓練后的神經(jīng)網(wǎng)絡模型預測海陸復合系統(tǒng)2017-2018年的協(xié)同度，結果如表2與圖4所示。

從圖4中可以看出，海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度在2008-2018年呈現(xiàn)穩(wěn)定上升的趨勢，這說明，隨著近年來福建省對海洋經(jīng)濟重視程度不斷提高，并運用海陸統(tǒng)籌思想對海陸復合系統(tǒng)的發(fā)展做出戰(zhàn)略規(guī)劃，促成了海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的持續(xù)增長。2008-2016年，海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度增長較為迅速，2017-2018年，海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的增長則趨于平緩。這一方面表明福建省海陸復合系統(tǒng)總體達到了較高的協(xié)同水平，充分發(fā)揮了海陸經(jīng)濟之間的協(xié)同作用；另一方面，則表明了福建省海陸復合系統(tǒng)的演化進入了較為平穩(wěn)的階段，在經(jīng)歷了10年的躍進式發(fā)展之后，需要繼續(xù)對海陸復合系統(tǒng)內部的各項因素進行合理的調配，為下一階段海陸統(tǒng)籌戰(zhàn)略規(guī)劃的實施夯實基礎。

表2 海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度預測值

圖4 2008-2018年海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度趨勢

四、海陸復合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展調控

(一)海陸復合系統(tǒng)協(xié)同調控機制

根據(jù)上文建立的海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度預測模型，當系統(tǒng)協(xié)同度增長停滯或者下降時，需要在資源分配和戰(zhàn)略規(guī)劃上及時做出調整。海陸復合系統(tǒng)調節(jié)機制就是協(xié)調、控制海陸復合系統(tǒng)的運行，以保證其達到預期協(xié)同發(fā)展目標的功能體系。調控機制包括調控方法、調控模型和具體調控策略等部分。

1. 調控的方法

海陸復合系統(tǒng)是一個復雜的非線性系統(tǒng)，因此，對于這類復雜系統(tǒng)的調控可以使用非線性規(guī)劃[20]方法，常用的非線性規(guī)劃函數(shù)表達式如下：

minf(x):

(7)

其中:X=(x1,x2,…,xn)T∈En，表示X是n維歐氏空間En上的向量或點，X稱為模型的決策向量，f(x)，gi(X)，hj(X)是定義在En上的實值函數(shù)，f(x)為目標函數(shù)，gi(i=1,2,…,m)、hj(j=1,2,…,l)均為約束函數(shù)，gi(X)≥0稱為不等式約束，hj(X)=0稱為等式約束。

2. 調控的主體與客體

海陸復合系統(tǒng)是復雜的巨系統(tǒng)，其調控的主體是政府，調控的客體是影響系統(tǒng)運行的相關要素。本文根據(jù)有序度評價模型，并結合調控的穩(wěn)健性原則，選擇有序度波動較大、有序度增長空間較大的子系統(tǒng)作為調控客體，有序度已經(jīng)達到較高水平且較穩(wěn)定的子系統(tǒng)作為參照，并隨著被調控系統(tǒng)的變化而變化。子系統(tǒng)有序度波動性的大小采用熵值法[21]來確定，如公式(8)。

(8)

式中:μi為海洋子系統(tǒng)或陸域子系統(tǒng)在第i年的有序度。

3. 調控模型

(1)調控模型的目標函數(shù)

調控模型是針對海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同度而建立的，所以，模型的目標函數(shù)為：

minf=|Cμ-MCμ|

(9)

式中:MC(μ)為預設的海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度目標值，C(μ)為該年度協(xié)同度。目標函數(shù)的含義：海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的預測值與預設目標值之差最小。

(2)調控模型的約束條件

調控模型的約束條件包含以下幾個方面：(1)μ1，μ2應滿足協(xié)同度條件；(2)應符合最優(yōu)發(fā)展模式，如果以海洋子系統(tǒng)為優(yōu)先調控對象，則有約束條件μ1>μ2；反之，若以陸域子系統(tǒng)為優(yōu)先調控對象，則有約束條件μ1<μ2；(3)根據(jù)海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度測算結果，2016年海洋子系統(tǒng)有序度為0.7740，陸域子系統(tǒng)有序度為0.9042，可見兩個子系統(tǒng)有序度都已達到較高的水平，因此根據(jù)實際情況，令μ1，μ2≥0.6。

(3)調控模型的函數(shù)表達式

根據(jù)以上的約束條件，建立如下非線性規(guī)劃模型：

minf=|Cμ-MCμ|

(10)

(二)海陸復合系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展調控算例分析

1. 調控對象的選擇

根據(jù)表2中的協(xié)同度預測值，選擇2018年作為調控目標年，該年度海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同度為0.7521，與上一年相比漲幅較小，并且從整個考察時間段來看，增長率明顯低于平均水平，需要進行調控。現(xiàn)假設將該年協(xié)同度調控為0.8以上，使系統(tǒng)達到高水平的協(xié)同發(fā)展狀態(tài)。

根據(jù)目標函數(shù)公式minf=|Cμ-MCμ|，則有Cμ=MCμ≥0.8。

根據(jù)公式(8)的計算結果，得出海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)有序度的熵值分別為E(μ1)=0.9613，E(μ2)=0.9316，選擇有序度波動較大的海洋子系統(tǒng)進行調控，陸域子系統(tǒng)的調整策略與之相適應。

2. 調控的過程

(1)在選定調控對象的前提下，根據(jù)調控模型的限制條件，即公式(10)，分別計算出海洋子系統(tǒng)和陸域子系統(tǒng)的有序度變化臨界值，得出海洋子系統(tǒng)有序度變化范圍為0.8732≤μ1≤1，陸域子系統(tǒng)有序度變化范圍為0.8595≤μ2≤1。

(2)根據(jù)約束條件公式，有0.6≤μ1,μ2≤1，在優(yōu)先發(fā)展海洋系統(tǒng)的情況下，則有μ1≥μ2，由約束模型可以得出當μ2=μ1時，海陸子系統(tǒng)有序度均取值0.9306。此時，陸域子系統(tǒng)的取值范圍則變?yōu)?.8595≤μ2≤0.9306，海洋子系統(tǒng)的取值范圍變?yōu)?.9306≤μ1≤1。

3. 調控的結果分析

從以上的調控結果來看，福建省對于海陸復合系統(tǒng)的調控，重心應該放在對于海洋子系統(tǒng)的調控上，使得海洋子系統(tǒng)的有序度在0.9306以上，同時陸域子系統(tǒng)的有序度也要保持在0.8595-0.9306之間。結合上文的分析，可制定具體的調控措施如下：

在資源環(huán)境方面，減少各類工業(yè)廢物的排放，加大對沿海港口碼頭的投資建設，完善省內交通物流網(wǎng)絡，增加鐵路、公路里程。出臺擴大就業(yè)的引導政策，鼓勵多層次、大范圍的就業(yè)，增加就業(yè)人口。

在社會經(jīng)濟方面，擴大社會固定資產投資，促進社會消費，健全金融服務機制。針對不同產業(yè)出臺相應的扶持政策，調整產業(yè)結構。加大對海洋產業(yè)就業(yè)的引導，鼓勵多層次的勞動力進入海洋產業(yè)。重視文化產業(yè)建設，增加海洋第三產業(yè)產出。增加沿海觀測臺站數(shù)量，為海洋產業(yè)提供豐富準確的觀測信息，為海洋經(jīng)濟的發(fā)展保駕護航。

在科學教育方面，既要加大科研經(jīng)費的投入，產出更多對經(jīng)濟發(fā)展有益的成果，也要加快科技成果向實際應用的轉化。以海洋新興產業(yè)為導向，開展專題科技攻關工作，為未來海洋產業(yè)的升級打下堅實基礎。擴大海洋類專業(yè)的招生規(guī)模，為海洋經(jīng)濟的發(fā)展輸送大量高水平的人才，形成科研與經(jīng)濟發(fā)展的良性循環(huán)。

五、結論

本文基于海陸統(tǒng)籌視角研究了海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的之間的關系，選擇海陸復合系統(tǒng)作為研究對象，結論如下：(1)2007年到2016年福建省海洋子系統(tǒng)與陸域子系統(tǒng)的有序度均保持上升的趨勢，截至2016年，陸域子系統(tǒng)有序度更高，并且有序度的增長幅度也更大。但從增長率來看，海洋子系統(tǒng)有序度正處于高速增長時期，未來潛力巨大。(2)海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度保持了較高的增長速度，并且海洋子系統(tǒng)有序度對于復合系統(tǒng)的協(xié)同度的貢獻度逐年增高，未來海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的提高更多的在于海洋子系統(tǒng)有序度的增長。(3)經(jīng)過對海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度的預測，發(fā)現(xiàn)2017、2018年協(xié)同度增長放緩，尤其是2018年，海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度與上年相比增長量僅為0.0071，單純的系統(tǒng)自適應發(fā)展已經(jīng)不能帶來高速的協(xié)同度增長，需要政府利用多種手段對系統(tǒng)內可調控因素進行調控。(4)通過非線性規(guī)劃模型對海陸復合系統(tǒng)的協(xié)同度、各子系統(tǒng)的有序度進行調控，發(fā)現(xiàn)若要實現(xiàn)2018年海陸復合系統(tǒng)協(xié)同度達到0.8的目標，應該優(yōu)先對海洋子系統(tǒng)進行調控，并且海洋子系統(tǒng)有序度應該在0.9306以上，陸域子系統(tǒng)的有序度也應保持在0.8595到0.9306之間，在保證陸域子系統(tǒng)有序度波動不大的情況下，大力發(fā)展海洋子系統(tǒng)，提升其有序度。

注釋：

[1] 許嫣妮：《摸清海洋經(jīng)濟“家底”》，《福建日報》2017年6月1日,第4版。

[2] 范 斐、孫才志：《遼寧省海洋經(jīng)濟與陸域經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展研究》，《地域研究與開發(fā)》2011年第2期。

[3] 趙 昕、南 旭、袁 順：《巨系統(tǒng)視角下的海陸耦合協(xié)調機制研究》，《生態(tài)經(jīng)濟》2016年第8期。

[4] 蓋 美、展亞榮：《遼寧沿海經(jīng)濟帶海陸經(jīng)濟效率與協(xié)調性研究——基于DEA-Malmquist模型》，《資源開發(fā)與市場》2017年第6期。

[5] 趙 梁：《我國沿海省市海陸產業(yè)協(xié)調度分析》，《合作經(jīng)濟與科技》2018年第4期。

[6] 曹 峰：《“一帶一路”背景下區(qū)域經(jīng)濟與港口協(xié)同——基于哈肯模型的實證分析》，《商業(yè)經(jīng)濟研究》2019年第14期。

[7] 徐海峰：《新型城鎮(zhèn)化與流通業(yè)、旅游業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展——基于協(xié)同理論的實證研究》，《商業(yè)研究》2019年第2期。

[8] 張樹軍、王光謙、楊 玨，等 ：《復合系統(tǒng)理論在區(qū)域生態(tài)修復決策中的應用》，《清華大學學報》(自然科學版)2010年第12期。

[9] 殷林森：《基于復合系統(tǒng)理論的上海市科技經(jīng)濟系統(tǒng)協(xié)調發(fā)展研究》，《科技進步與對策》2010年第4期。

[10] 武淑萍、于寶琴：《電子商務與快遞物流協(xié)同發(fā)展路徑研究》，《管理評論》2016年第7期。

[11] 王銀銀：《中國海洋產業(yè)結構有序度研究》，《技術經(jīng)濟與管理研究》2017年第12期。

[12] 任 騰、陳曉春：《基于DEAHP模型的區(qū)域生態(tài)經(jīng)濟系統(tǒng)可持續(xù)發(fā)展評價》，《湖南大學學報》(自然科學版)2015年第3期。

[13] 汪明月、劉 宇、李夢明，等：《區(qū)域碳減排能力協(xié)同度評價模型構建與應用》，《系統(tǒng)工程理論與實踐》2020年第2期。

[14] 金 雪、殷克東、張 棟：《中國陸海經(jīng)濟協(xié)同關系測度研究》，《中國漁業(yè)經(jīng)濟》2016年第1期。

[15] 張 戈：《課程推薦預測模型中的數(shù)據(jù)預處理方法研究》，《中國新通信》2019年第19期。

[16] 徐齊利：《熵權法綜合評價系統(tǒng)設計與實現(xiàn)》，《軟件》2020年第1期。

[17] 湯新程、王志海：《基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡的房價預測研究——以邯鄲市為例》，《統(tǒng)計學與應用》2019年第5期。

[18] 葛彩霞：《三層前饋型神經(jīng)網(wǎng)絡的最佳逼近研究》，《應用數(shù)學》1999年第1期。

[19] 李 奇：《Matlab智能算法工具箱在數(shù)據(jù)處理方面的應用》，《電腦編程技巧與維護》2018年第7期。

[20] 戴彧虹、劉新為：《線性與非線性規(guī)劃算法與理論》，《運籌學學報》2014年第1期。

[21] 王富喜、毛愛華、李赫龍，等：《基于熵值法的山東省城鎮(zhèn)化質量測度及空間差異分析》，《地理科學》2013年第11期。