摘要 基于2004—2019年中國(guó)沿海9省海水養(yǎng)殖面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用傳統(tǒng)BCC-DEA模型和Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)模型對(duì)我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)進(jìn)行了效率測(cè)算。結(jié)果表明：2004—2019年沿海9省海水養(yǎng)殖的整體效率不斷提升，全要素生產(chǎn)率（tfpch）動(dòng)態(tài)均值為1.051，增長(zhǎng)5.1%;2004—2019年沿海9省海水養(yǎng)殖的綜合效率（effch）動(dòng)態(tài)均值為0.998，降低0.2%，部分省份海水養(yǎng)殖具有“粗放型”特征;全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)動(dòng)力絕大部分來(lái)自技術(shù)進(jìn)步;河北、浙江、遼寧3省的投入持續(xù)不足，投入產(chǎn)出組合需要進(jìn)一步優(yōu)化。結(jié)合研究結(jié)論為推動(dòng)我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)的綠色高效發(fā)展提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞 海水養(yǎng)殖;DEA;Malmquist指數(shù);全要素生產(chǎn)率

中圖分類號(hào) S9-9? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A? 文章編號(hào) 0517-6611（2021）24-0213-04

doi：10.3969/j.issn.0517-6611.2021.24.052

Efficiency Analysis of Mariculture in China

ZHU Zi-hao

（College of Economics and Management， Zhejiang Ocean University， Zhoushan， Zhejiang 316022）

Abstract Based on the panel data of mariculture in 9 coastal provinces of China from 2004 to 2019， this paper estimated the efficiency of mariculture industry in China by using traditional BCC-DEA model and Malmquist productivity index model.Research conclusions： From 2004 to 2019， the overall efficiency of mariculture in the nine coastal provinces has been continuously improved， with the dynamic mean of total factor productivity （TFPCH） being 1.051， increasing by 5.1%;from 2004 to 2019， the dynamic mean of the comprehensive efficiency （EFFCH） of mariculture in 9 coastal provinces was 0.998， decreasing by 0.2%， and some provinces had the characteristics of “extensive” mariculture. Most of the growth of total factor productivity comes from technological progress. The input of Hebei， Zhejiang and Liaoning provinces continues to be insufficient， and the input-output mix needs further optimization.Based on the research conclusions， some suggestions are put forward to promote the green and efficient development of mariculture industry in China.

Key words Mariculture;DEA;Malmquist index;Total-factor productivity

作者簡(jiǎn)介 朱梓豪（1997—），男，山東淄博人，碩士研究生，研究方向：海洋經(jīng)濟(jì)。

收稿日期 2021-04-21

新中國(guó)成立以來(lái)，我國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展，從1992年至今海水養(yǎng)殖產(chǎn)量穩(wěn)居世界第一。《2020中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)顯示，2019年中國(guó)海水養(yǎng)殖產(chǎn)值為3 575.29億元，養(yǎng)殖產(chǎn)品與捕撈產(chǎn)品的產(chǎn)值比例為79.5∶20.5。水產(chǎn)品養(yǎng)殖產(chǎn)量和養(yǎng)殖產(chǎn)值連年上升，有效緩解了漁業(yè)捕撈的壓力，滿足了海鮮產(chǎn)品的供給，優(yōu)化了人民的食品消費(fèi)結(jié)構(gòu)。然而海水養(yǎng)殖迅速發(fā)展的背后也帶來(lái)了環(huán)境污染和效率低下等問(wèn)題。為解決以上問(wèn)題，加強(qiáng)對(duì)漁業(yè)發(fā)展方向的引領(lǐng)，國(guó)務(wù)院及有關(guān)部門不斷出臺(tái)有關(guān)漁業(yè)健康發(fā)展、綠色水產(chǎn)養(yǎng)殖的政策意見。2019年發(fā)布的《關(guān)于加快推進(jìn)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展的若干意見》是第一個(gè)經(jīng)國(guó)務(wù)院同意、專門針對(duì)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的指導(dǎo)性文件，對(duì)我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展提出了具體要求，是當(dāng)前和今后一個(gè)時(shí)期指導(dǎo)中國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展的綱領(lǐng)性文件。2021年國(guó)務(wù)院發(fā)布《關(guān)于加快建立健全綠色低碳循環(huán)發(fā)展經(jīng)濟(jì)體系的指導(dǎo)意見》，再次強(qiáng)調(diào)要加快農(nóng)業(yè)綠色發(fā)展，推行水產(chǎn)健康養(yǎng)殖。為解決人民對(duì)高質(zhì)量、多數(shù)量水產(chǎn)品的需求和水產(chǎn)品養(yǎng)殖盲目發(fā)展帶來(lái)的環(huán)境污染和效率低下之間的矛盾，必須以綠色發(fā)展為導(dǎo)向，不斷提高我國(guó)海水養(yǎng)殖的生產(chǎn)效率。

目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)中國(guó)漁業(yè)和海水養(yǎng)殖領(lǐng)域的研究，主要側(cè)重于漁業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀研究和粗略的效率測(cè)算。李周等[1]利用DEA模型對(duì)西部地區(qū)12個(gè)省900個(gè)縣的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行測(cè)算。王玨等[2]運(yùn)用Malmquist方法對(duì)中國(guó)各地區(qū)的農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了測(cè)算，并分析了農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響因素。于淑華等[3]運(yùn)用Malmquist指數(shù)分析了2002—2009年我國(guó)沿海省份漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的效率。高強(qiáng)等[4]測(cè)度了山東省漁業(yè)生產(chǎn)效率，總結(jié)出山東省漁業(yè)存在的問(wèn)題，并提出改善方案。夏春萍等[5]分析了我國(guó)大陸31?。ㄊ?、自治區(qū)）的漁業(yè)產(chǎn)業(yè)的時(shí)空演變特征，并提出具體的政策建議。操建華[6]以江西、煙臺(tái)和安吉為例，總結(jié)了我國(guó)綠色養(yǎng)殖的主要特點(diǎn)、模式和問(wèn)題，并提出可靠性的建議。操建華等[7]對(duì)比8種綠色水產(chǎn)養(yǎng)殖模式，提出了水產(chǎn)養(yǎng)殖綠色發(fā)展評(píng)價(jià)三級(jí)指標(biāo)體系。張成等[8]利用Malmquist指數(shù)方法，測(cè)算了我國(guó)29個(gè)省份的水產(chǎn)養(yǎng)殖技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率，并提出相關(guān)建議。紀(jì)建悅等[9]利用DEA模型對(duì)我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)綠色效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

通過(guò)總結(jié)相關(guān)文獻(xiàn)，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)海水養(yǎng)殖業(yè)效率的研究比較少，且相關(guān)研究缺乏時(shí)效性，其研究數(shù)據(jù)和研究結(jié)果已經(jīng)不能說(shuō)明當(dāng)前我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)的現(xiàn)狀和未來(lái)的發(fā)展方向。筆者結(jié)合DEA分析方法和Malmqist生產(chǎn)率指數(shù)對(duì)我國(guó)2004—2019年的海水養(yǎng)殖生產(chǎn)效率進(jìn)行綜合測(cè)算，通過(guò)定量和定性相結(jié)合的方法分析中國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)近16年來(lái)全要素生產(chǎn)率、技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率的變動(dòng)情況。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 理論與模型

1.1.1 數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（DEA）。

DEA分析方法的第一個(gè)模型是由美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家Charnes等在1978年創(chuàng)建的，被稱為CCR模型。由于CCR模型中規(guī)模報(bào)酬不變的條件太過(guò)苛刻，不能廣泛適用于多種行業(yè)和領(lǐng)域的效率測(cè)算，Banker、Charnes等對(duì)CCR模型進(jìn)行了改進(jìn)，將規(guī)模報(bào)酬不變改成了規(guī)模報(bào)酬可變，即BCC模型。BCC模型將效率分析進(jìn)一步分解成綜合效率（crste）和純技術(shù)效率（vrste），同時(shí)明確了規(guī)模效率（scale）與綜合效率和純技術(shù)效率之間的關(guān)系，即規(guī)模效率等于綜合效率和技術(shù)效率的比值。為了更加直觀地從結(jié)果中分析出中國(guó)海水養(yǎng)殖的技術(shù)變化、效率變化和規(guī)模的有效性，進(jìn)而探究中國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展方向，該研究采用基于產(chǎn)出導(dǎo)向的BCC模型，通過(guò)模型運(yùn)算結(jié)果找到在當(dāng)前產(chǎn)出水平和生產(chǎn)環(huán)境下，最小化投入的優(yōu)化方向。

BCC模型[10]具體形式為：

min[θ-ε（eTS-+eTS+）]

mj=1Xjλj+S-=θX0

mj=1Yjλj-S+=Y0

λj≥0，j≠1，2，…，m

S-≥0，S+≥0（1）

該模型的最優(yōu)解為λ、S-、S+、θ。

特別說(shuō)明：若θ<1，則非DEA有效;若θ=1，且S-=S+=0，則說(shuō)明DEA有效;若θ=1，且S-≠0或者S+≠0，則說(shuō)明弱DEA有效。

模型（1）中，j表示設(shè)有m個(gè)決策單元DMUj（j=1，2，…，m）;

X表示投入變量;

Y表示產(chǎn)出變量;

θ表示徑向優(yōu)化量或“距離”;

S-和S+表示松弛變量，S-表示投入冗余，即現(xiàn)有產(chǎn)出下可以減少的投入量，S+表示產(chǎn)出不足，即現(xiàn)有投入情況下可以增加的產(chǎn)出量;

ε是非阿基米德無(wú)窮小量（通常取ε=10-6）。

1.1.2 Malmquist指數(shù)。

Malmquist在1953年分析消費(fèi)的過(guò)程中提出Malmquist指數(shù)，此后與傳統(tǒng)DEA模型相結(jié)合成為一種生產(chǎn)效率的測(cè)算方法，在各個(gè)領(lǐng)域的生產(chǎn)率測(cè)算中被廣泛應(yīng)用[11]。其基本原理可以用以下3個(gè)公式進(jìn)行說(shuō)明：

Mt0（Xt，Yt，Xt+1，Yt+1）=Dt0（Xt+1，Yt+1）Dt0（Xt，Yt）（2）

Mt+10（Xt，Yt，Xt+1，Yt+1）=Dt+10（Xt+1，Yt+1）Dt0（Xt，Yt）（3）

M0（Xt，Yt，Xt+1，Yt+1）=

Dt0（Xt+1，Yt+1）Dt0（Xt，Yt）×

Dt+10（Xt+1，Yt+1）Dt0（Xt，Yt）（4）

公式（2）表示t時(shí)期的Malmquist指數(shù);公式（3）表示t+1時(shí)期的Malmquist指數(shù);公式（4）表示Malmquist全要素生產(chǎn)率指數(shù)。其中，（Xt，Yt）和（Xt+1，Yt+1）分別表示t時(shí)期和t+1時(shí)期的投入和產(chǎn)出向量，D0t（Xt，Yt）和D0t（Xt，Yt）表示以t和t+1時(shí)期技術(shù)為參照的t時(shí)期投入產(chǎn)出向量的產(chǎn)出距離函數(shù)。

1.1.3 測(cè)算步驟。DEA模型測(cè)算步驟見圖1。

1.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

選擇2004—2019年浙江、山東、遼寧、福建、江蘇、廣東、廣西、海南、河北9個(gè)沿海省份的海水養(yǎng)殖面板數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析的樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)摘自《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒（2005—2020）》。2004—2019年中國(guó)海水養(yǎng)殖投入、產(chǎn)出指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)見表1。

2 結(jié)果與分析

2.1 BCC-DEA模型測(cè)算結(jié)果

該研究使用DEAP 2.1軟件進(jìn)行測(cè)算，采用BCC模型、投入導(dǎo)向（Input orientated）的方法核算得到如下結(jié)果。數(shù)據(jù)顯示大部分省份綜合效率（crste）、技術(shù)效率（vrste）、規(guī)模效率（scale）為最優(yōu)，規(guī)模報(bào)酬不變，所以表2僅列出非最優(yōu)省份的測(cè)算結(jié)果。由于2013—2019年測(cè)算結(jié)果變化不大，故2014—2018年結(jié)果省略。變量之間的關(guān)系：規(guī)模效率=綜合效率/技術(shù)效率。

從整體結(jié)果來(lái)看，2004—2019年福建、廣西、海南、山東4省（區(qū)）的海水生產(chǎn)綜合效率、技術(shù)效率、規(guī)模效率、規(guī)模報(bào)酬均為最優(yōu)。說(shuō)明4?。ㄗ灾螀^(qū)）投入要素的組合效率、技術(shù)更新速度、技術(shù)推廣效果、區(qū)域發(fā)展水平一直保持在較好的狀態(tài)。生產(chǎn)效率非最優(yōu)省份中河北省出現(xiàn)次數(shù)最多，為16次，隨后分別是遼寧13次，浙江12次，江蘇5次，廣東1次。特別注意的是，2013—2019年生產(chǎn)效率非最優(yōu)省份均為河北、遼寧、浙江3省。

從綜合效率一欄的具體數(shù)據(jù)來(lái)看：福建、廣西、海南、山東4?。ㄗ灾螀^(qū)）16年來(lái)綜合效率均為1，河北、浙江、遼寧、江蘇、廣東5省的海水養(yǎng)殖綜合效率年平均值分別為0.70、0.85、0.88、0.96、0.99。數(shù)據(jù)說(shuō)明河北海水養(yǎng)殖整體水平低于其他省份，還有進(jìn)一步提升的空間。從技術(shù)效率一欄的具體數(shù)據(jù)來(lái)看，福建、廣西、海南、山東、河北5?。ㄗ灾螀^(qū)）16年來(lái)技術(shù)效率均為1，遼寧、浙江、江蘇、廣東4省海水養(yǎng)殖技術(shù)效率年平均值分別為0.91、0.94、0.99、0.99。說(shuō)明遼寧等4省利用現(xiàn)有資源的能力有待提升，需要加快海水養(yǎng)殖技術(shù)更新速度、提高技術(shù)推廣效率。特別注意河北的綜合效率全部低于1，但技術(shù)效率全部等于1，說(shuō)明導(dǎo)致河北省綜合效率值低的原因全部來(lái)源于規(guī)模效率不足，同時(shí)說(shuō)明河北省海水養(yǎng)殖技術(shù)水平和技術(shù)推廣效率水平較高。

從規(guī)模效率一欄的具體數(shù)據(jù)來(lái)看，福建、廣西、海南、山東4?。ㄗ灾螀^(qū)）16年來(lái)效率規(guī)模均為1;河北、浙江、遼寧、江蘇、廣東5省海水養(yǎng)殖規(guī)模效率年平均值為0.70、0.91、0.97、0.96、0.99。說(shuō)明河北等5個(gè)省份資源配置效率有待提升，沒(méi)有在當(dāng)前投入水平下實(shí)現(xiàn)最大的產(chǎn)出。

從規(guī)模報(bào)酬來(lái)看，福建、廣西、海南、山東4?。ㄗ灾螀^(qū)）16年來(lái)海水養(yǎng)殖生產(chǎn)全部是最優(yōu)規(guī)模;河北16年來(lái)均為規(guī)模報(bào)酬遞增，說(shuō)明該省海水養(yǎng)殖的投入不足，潛能未能得到充分的發(fā)揮;遼寧12年報(bào)酬效率遞增;浙江10年報(bào)酬效率遞增，2年報(bào)酬效率遞減;江蘇5年報(bào)酬效率遞增;廣東1年報(bào)酬效率遞減。報(bào)酬效率遞增的地區(qū)和年份說(shuō)明要素投入不足要增加投入，報(bào)酬效率遞減的地區(qū)和年份說(shuō)明現(xiàn)有生產(chǎn)力水平下投入的生產(chǎn)資料過(guò)量，邊際收益遞減，需要減少投入量。

由于過(guò)去時(shí)間節(jié)點(diǎn)的投入已無(wú)法重新配置，該研究?jī)H針對(duì)2019年的截面數(shù)據(jù)進(jìn)行詳細(xì)分析。DEA計(jì)算結(jié)果顯示，遼寧省2019年松弛變量不為0，即存在投入冗余?？稍?019年基礎(chǔ)上將input1（海水養(yǎng)殖人數(shù)）減少1 767人;input2（海水養(yǎng)殖面積）減少290 696.207 hm2，將input3（海水養(yǎng)殖漁船功率）減少19 013.587 kW。

2.2 Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果

總體來(lái)看，由表3可知，2004—2019年9省份海水養(yǎng)殖的平均全要素生產(chǎn)率（tfpch）增長(zhǎng)了5.1%，且所有省份的全要素生產(chǎn)率均大于1。從平均值來(lái)看，技術(shù)效率（effch）平均值降低了0.2%，技術(shù)進(jìn)步（techch）平均值增長(zhǎng)了5.3%，說(shuō)明全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)全部來(lái)自技術(shù)進(jìn)步;其中技術(shù)效率（effch）又可進(jìn)一步分解為純技術(shù)效率（pech）和規(guī)模效率（sech），純技術(shù)效率增長(zhǎng)了0.1%，規(guī)模效率降低了0.2%，因此技術(shù)效率降低的主要原因是規(guī)模效率的降低。

從各省份的差異來(lái)看，沿海9省份的全要素生產(chǎn)率全部提高，其中7個(gè)省份增長(zhǎng)率超過(guò)5%，福建增長(zhǎng)率為4.6%，只有海南省增長(zhǎng)較慢，僅為0.9%。從全要素生產(chǎn)率提高的動(dòng)力來(lái)看，除廣東以外的其余8個(gè)省份技術(shù)效率均小于或等于1，說(shuō)明除廣東外的其余各省份技術(shù)效率未對(duì)全要素生產(chǎn)率的增長(zhǎng)作出貢獻(xiàn);已知全要素生產(chǎn)率=技術(shù)效率×技術(shù)進(jìn)步，并且結(jié)合表3數(shù)據(jù)，可以發(fā)現(xiàn)沿海9省份全要素生產(chǎn)率的提高主要來(lái)自技術(shù)進(jìn)步，均屬于技術(shù)進(jìn)步驅(qū)動(dòng)型，表明沿海9省份對(duì)海水養(yǎng)殖的科技投入力度很大，科研成果豐碩。具體來(lái)看，每個(gè)省技術(shù)效率降低的原因也各有不同，河北、浙江是規(guī)模效率的降低所導(dǎo)致，需要不斷優(yōu)化配置投入產(chǎn)出組合;遼寧則是純技術(shù)效率和規(guī)模效率的共同減低所導(dǎo)致，不僅需要優(yōu)化投入產(chǎn)出組合還要提高海水養(yǎng)殖技術(shù)推廣的效果，不斷提高科技進(jìn)步的利用效率。

從圖2來(lái)看，2004—2005年、2005—2006年、2007—2008年、2010—2011年4個(gè)時(shí)期全要素生產(chǎn)率小于1。2009—2010年、2011—2012年2個(gè)時(shí)期全要素生產(chǎn)率增幅最大，達(dá)到30%以上，到達(dá)2個(gè)波峰。隨后2012—2019全要素生產(chǎn)率仍大于1，但增速逐漸放緩較為平穩(wěn)，說(shuō)明帶動(dòng)全要素增長(zhǎng)的動(dòng)力逐漸衰退需要不斷挖掘新的增長(zhǎng)極。具體來(lái)看，2009—2010年全要素生產(chǎn)率增幅較大的原因是技術(shù)進(jìn)步，2011—2012年全要素生產(chǎn)率增幅較大則是技術(shù)效率和技術(shù)進(jìn)步共同作用的結(jié)果。2007—2008年、2010—2011年2個(gè)時(shí)期到達(dá)波谷，5項(xiàng)指標(biāo)結(jié)果均小于1，說(shuō)明這2個(gè)時(shí)期我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)相對(duì)落后。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié)論

（1）從BCC-DEA模型測(cè)算結(jié)果可以得出，2004—2019年福建、廣西、海南、山東4省（自治區(qū)）各項(xiàng)效率值均為最優(yōu)，廣東趨于最優(yōu)，上述5個(gè)省份無(wú)須進(jìn)行大規(guī)模調(diào)整。河北一直受規(guī)模效率的影響導(dǎo)致整體效率持續(xù)偏低，具有“粗放型”的特征，需要不斷提高規(guī)模效率，在投入產(chǎn)出規(guī)模和資源配置方面進(jìn)行優(yōu)化;江蘇同樣需要提高規(guī)模效率;遼寧應(yīng)加強(qiáng)科技投入，充分利用科研建設(shè)成果提高技術(shù)效率;浙江應(yīng)在優(yōu)化資源配置和技術(shù)水平等方面同步提高。

（2）從Malmquist指數(shù)測(cè)算結(jié)果可以得出，2004—2019年我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)持續(xù)增長(zhǎng)。同時(shí)，指數(shù)測(cè)算結(jié)果充分說(shuō)明了我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)進(jìn)步的動(dòng)力來(lái)源是全要素增長(zhǎng)率的提高，并非單純的投入型增長(zhǎng)。符合李克強(qiáng)總理《2015年政府工作報(bào)告》中提到的中國(guó)經(jīng)濟(jì)要通過(guò)提升全要素生產(chǎn)率來(lái)提高發(fā)展質(zhì)量和效益的理念和方向。

3.2 中國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)SWOT分析結(jié)果 中國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)SWOT分析結(jié)果見圖3。

3.3 建議

3.3.1 推動(dòng)養(yǎng)殖適度規(guī)?；?/p>

我國(guó)大部分海水養(yǎng)殖從業(yè)者生產(chǎn)規(guī)模較小，以“小農(nóng)”經(jīng)營(yíng)為主，生產(chǎn)效率低，單位成本高，抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力弱。因此未來(lái)要適度規(guī)模經(jīng)營(yíng)，不斷靠近規(guī)模化、工業(yè)化、標(biāo)準(zhǔn)化的生產(chǎn)模式。同時(shí)，各地政府要做

好統(tǒng)籌規(guī)劃，充分挖掘自己區(qū)域內(nèi)的比較優(yōu)勢(shì)，開展特色養(yǎng)殖。同時(shí)，養(yǎng)殖規(guī)模要適度，不可盲目發(fā)展，保證養(yǎng)殖活動(dòng)在海洋資源的承載范圍內(nèi)。

3.3.2 加強(qiáng)技術(shù)成果普及化。

國(guó)家和地方政府要加大對(duì)海水養(yǎng)殖技術(shù)研究的投入，整合科研資源，鼓勵(lì)高校、科研機(jī)構(gòu)、企業(yè)之間建立產(chǎn)學(xué)研相結(jié)合的海水養(yǎng)殖技術(shù)創(chuàng)新模式，加快科技成果的轉(zhuǎn)化速度。努力從依賴科技投入推動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)向依靠技術(shù)進(jìn)步推動(dòng)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)變。

3.3.3 加強(qiáng)政策扶持精準(zhǔn)化。

海水養(yǎng)殖業(yè)具有較強(qiáng)的弱質(zhì)性，需要政府不斷加強(qiáng)政策扶持。重點(diǎn)是金融領(lǐng)域的扶持，通過(guò)提供低息或無(wú)息貸款、適當(dāng)延長(zhǎng)償還期限、設(shè)立專項(xiàng)基金等方式，解決養(yǎng)殖戶資金困難的問(wèn)題。同時(shí)，要加強(qiáng)市場(chǎng)信息服務(wù)，構(gòu)建信息收集、整理和發(fā)布機(jī)制，發(fā)展網(wǎng)上貿(mào)易和電子商務(wù)，降低海水養(yǎng)殖戶的風(fēng)險(xiǎn)。

3.3.4 推進(jìn)海水養(yǎng)殖標(biāo)準(zhǔn)化。

我國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)處于“粗放型”的養(yǎng)殖階段，應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)變以往的養(yǎng)殖方式，推進(jìn)養(yǎng)殖全過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化和專業(yè)化。因此，今后要大力推行海水養(yǎng)殖全過(guò)程的標(biāo)準(zhǔn)化，提高水產(chǎn)品質(zhì)量，生產(chǎn)出既符合國(guó)情又適應(yīng)國(guó)際市場(chǎng)的高標(biāo)準(zhǔn)水產(chǎn)品。

參考文獻(xiàn)

[1] 李周，于法穩(wěn).西部地區(qū)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率的DEA分析[J].中國(guó)農(nóng)村觀察，2005（6）：2-10，81.

[2] 王玨，宋文飛，韓先鋒.中國(guó)地區(qū)農(nóng)業(yè)全要素生產(chǎn)率及其影響因素的空間計(jì)量分析：基于1992～2007年省域空間面板數(shù)據(jù)[J].中國(guó)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2010（8）：24-35.

[3] 于淑華，于會(huì)娟.中國(guó)沿海地區(qū)漁業(yè)產(chǎn)業(yè)效率實(shí)證研究：基于DEA的Malmquist指數(shù)分析[J].中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，2012，30（3）：140-146.

[4] 高強(qiáng)，丁慧媛.山東省漁業(yè)生產(chǎn)效率及其變動(dòng)趨勢(shì)的測(cè)算與分析[J].中國(guó)漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011，29（4）：107-114.

[5] 夏春萍，董蓓.我國(guó)省域漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展水平測(cè)度及時(shí)空演變特征分析[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014（12）：118-126.

[6] 操建華.水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的綠色發(fā)展模式與生態(tài)支持政策案例研究：以江西、煙臺(tái)和安吉為例[J].農(nóng)村經(jīng)濟(jì)，2018（5）：34-39.

[7] 操建華，桑霏兒.水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)綠色發(fā)展理論、模式及評(píng)價(jià)方法思考[J].生態(tài)經(jīng)濟(jì)，2020，36（8）：101-106，153.

[8] 張成，張偉華，高志平.我國(guó)水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)技術(shù)效率和全要素生產(chǎn)率研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2014（6）：38-45.

[9] 紀(jì)建悅，曾琦.基于全局DEA的中國(guó)海水養(yǎng)殖業(yè)綠色技術(shù)效率時(shí)空演化分析[J].中國(guó)管理科學(xué)，2016，24（S1）：774-778.

[10] 魏權(quán)齡，崔宇剛.評(píng)價(jià)相對(duì)有效性的幾個(gè)重要DEA模型——數(shù)據(jù)包絡(luò)分析（二）[J].系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐，1989（2）：55-68.

[11] 章祥蓀，貴斌威.中國(guó)全要素生產(chǎn)率分析：Malmquist指數(shù)法評(píng)述與應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2008（6）：111-122.