鄭鵬，趙麗男，賈文靜，王韻霖

（大連海洋大學 經濟管理學院，遼寧 大連 116023）

自21 世紀開始，由于二氧化碳等溫室氣體的排放急劇增加，全球變暖等氣候變化對人類社會構成了一種非傳統(tǒng)的安全威脅[1]。面對日益嚴峻的溫室效應，加快減碳增匯成為全球關注的焦點。除了通過調整能源結構、推動產業(yè)升級轉型、發(fā)展低碳經濟等方式外，我們還可以利用海洋碳匯來解決全球變暖問題[2]。因此，提高海洋漁業(yè)碳匯能力是中國實現(xiàn)碳中和的一條重要路徑。作為人類利用海洋資源的基本生產方式，漁業(yè)在近海碳循環(huán)過程中發(fā)揮著舉足輕重的作用，而漁業(yè)碳匯則是海洋碳匯中不可或缺的一部分[3]。因此，我們應努力提升海洋漁業(yè)的碳匯能力，促進海洋漁業(yè)產業(yè)的高質量發(fā)展。這是中國政府履行國際社會承諾、緩解氣候變化問題、平衡經濟發(fā)展與碳排放關系的重要舉措之一。

海洋漁業(yè)碳匯是海洋碳匯的重要組成部分，它是指通過海洋漁業(yè)生產活動直接或間接降低大氣二氧化碳濃度的過程和機制[7]。沿海省份海洋漁業(yè)碳匯的空間分布并非孤立的，各省份海域環(huán)境、養(yǎng)殖面積、漁業(yè)政策、養(yǎng)殖品種以及養(yǎng)殖技術的不同使得海洋漁業(yè)碳匯具有較強的空間關聯(lián)性[4]。一個省份的海洋漁業(yè)碳匯會通過要素流動、技術溢出和政策蔓延等傳導機制對相鄰省份的海洋漁業(yè)碳匯產生影響，即存在空間溢出效應。海洋漁業(yè)碳匯存在的空間關聯(lián)性及外溢效應對于沿海省份海洋漁業(yè)協(xié)調發(fā)展和區(qū)域海洋環(huán)境有效保護具有重要意義。

1 文獻綜述

1.1 海洋漁業(yè)碳匯理論研究

2009 年NELLEMANN 等[5]把海岸帶的紅樹林、海草床和鹽沼所捕獲和儲存的碳定義為海洋碳匯。李靜等[6]認為海洋碳匯是全球碳循環(huán)的一個重要機制，它是利用海洋進行固定和儲存二氧化碳。唐啟升等[7]認為海洋漁業(yè)碳匯是水生生物吸收或使用水體中二氧化碳等溫室氣體，再將這些已經轉變成生物產品的碳從水中移出或由生物沉淀使之沉降到水底的過程和機制，是藍色碳匯的重要組成部分。這些碳產品如果被重新使用或被儲存，這個結果都會提高水體吸收和儲存大氣二氧化碳的能力，從而更好地發(fā)揮碳匯功能，因此，海洋漁業(yè)碳匯也被稱為 “可移出的碳匯” 。海洋漁業(yè)碳匯既包括養(yǎng)殖貝類通過濾食、藻類通過光合作用從海水中吸收碳元素的 “固碳” 過程，也包括以浮游生物、藻類和貝類為食的魚類、頭足類、甲殼類和棘皮動物等捕撈種類通過攝食和生長所利用的碳，因此，海洋漁業(yè)碳匯本質上就是 “可移出的碳匯” 。盡管海洋漁業(yè)碳匯在推動 “碳中和” 目標實現(xiàn)過程中發(fā)揮著高效且重要的作用，但目前人們對于海洋漁業(yè)作為碳匯產業(yè)的關注度仍然相對較低。

1.2 海洋漁業(yè)碳匯核算研究

由于海洋生態(tài)環(huán)境具有復雜性，因此我國尚未建立起一套完整的海洋漁業(yè)碳匯核查體系[8]。目前海洋漁業(yè)碳匯的測量方法主要有稱重法、室內培養(yǎng)法、碳指紋法和?！獨饨缑娑趸纪抗烙嫹ǎ饕獙ω愵惡驮孱愷B(yǎng)殖產生的碳匯進行測算[9]。岳冬冬等[10]通過對海水養(yǎng)殖貝類產生的碳匯進行核算，分析我國沿海9 個省份海水養(yǎng)殖貝類產量與其形成碳匯量的關系。岳冬冬[11]根據(jù)海藻養(yǎng)殖碳匯核算原理，設計3 種不同的海藻養(yǎng)殖情景模式，對海藻產量與碳匯量的變動關系進行研究。邵桂蘭等[12]通過核算山東省海洋捕撈業(yè)的碳排放量及海水養(yǎng)殖業(yè)的碳匯量，對山東省海洋漁業(yè)的碳平衡狀況進行研究，并以海洋捕撈業(yè)的碳排放量和海水養(yǎng)殖貝藻類碳匯量之差為基礎，將碳平衡狀態(tài)分為三種情況：碳盈余、碳平衡、碳赤字?？傮w而言，現(xiàn)有研究以貝藻類為主，缺少對海洋沉積物、附著生物固碳量的核算方法，因此海洋漁業(yè)碳匯能力比現(xiàn)有測算值大。

1.3 海洋漁業(yè)碳匯影響因素研究

隨著海洋漁業(yè)碳匯領域的發(fā)展，目前已有的研究多是以 “可移出碳匯” 概念和模型測算海洋漁業(yè)碳匯為基礎。邵桂蘭等[13]在測算海水養(yǎng)殖碳匯能力之后，利用對數(shù)平均迪氏指數(shù)法（LMDI）模型對其進行分析，得出結論：養(yǎng)殖規(guī)模和養(yǎng)殖結構是影響碳匯能力的主要因素。孫康等[14]采用LMDI 指數(shù)分解法對中國沿海省份海洋漁業(yè)碳匯能力影響因素進行分析，研究結果表明漁業(yè)碳匯能力的最主要影響因素是規(guī)模效應。REN[15]在測算海洋漁業(yè)碳匯量的基礎上，運用LMDI 模型方法對中國沿海省份海洋漁業(yè)碳匯能力的影響因素進行研究。徐敬俊等[16]基于 “可移出碳匯” 的測算結果，進一步探索出漁業(yè)產值、勞動力投入以及漁業(yè)受災面積等對海洋水產養(yǎng)殖業(yè)的碳匯量產生重要影響。

綜上所述，現(xiàn)有研究主要集中在海洋漁業(yè)碳匯理論研究、能力測算以及影響因素分析等方面，而對漁業(yè)碳匯的時空特征分析少有研究涉及，關于海洋漁業(yè)碳匯的空間效應還不明確。因此，本文基于2007—2021 年中國沿海9 個省份海洋漁業(yè)碳匯量，分析漁業(yè)碳匯能力的區(qū)域差異與時序變化特征，運用空間模型對樣本間是否存在空間相關性進行判斷，并對其空間效應及影響因素進行深入研究，旨在推動區(qū)域海洋生態(tài)環(huán)境良性循環(huán)、促進海洋生態(tài)文明建設、實現(xiàn)各區(qū)域海洋漁業(yè)協(xié)調發(fā)展，并為制定差異化海洋漁業(yè)碳匯發(fā)展政策提供可參考的依據(jù)。

2 海洋漁業(yè)碳匯能力測評

開展海洋漁業(yè)碳匯能力測算是促進海洋漁業(yè)增匯的重要先導環(huán)節(jié)。為了深入了解海洋漁業(yè)碳匯能力的分布格局及演變規(guī)律，本文采用準確度較高、操作性強的物質量評估法對海洋漁業(yè)碳匯能力進行測算。

2.1 海洋漁業(yè)碳匯能力測算

海洋漁業(yè)碳匯屬于不投餌漁業(yè)，其碳匯以貝藻類碳匯為主，而魚類和甲殼類不在其研究范疇內，因此本文研究的海洋漁業(yè)碳匯主要包括貝藻類碳匯。參考邵桂蘭等[13]、孫康等[14]的研究，本文利用物質量評估法，以海洋生物 “碳匯系數(shù)—產量—碳匯量” 之間的關系為基礎，對沿海省份海洋漁業(yè)的碳匯能力進行計算，海洋漁業(yè)碳匯能力計算步驟見表1。

表1 海洋漁業(yè)碳匯能力測算方法

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文選擇沿海9 個省份海洋漁業(yè)碳匯能力為研究對象（由于天津市和上海市海洋漁業(yè)養(yǎng)殖生產活動較少，且在《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》中的數(shù)據(jù)為0，因此未被納入研究范疇），所采用的數(shù)據(jù)均來自2007—2021 年的《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》和《中國漁業(yè)年鑒》。

2.3 海洋漁業(yè)碳匯能力測算結果與分析

2.3.1 中國海洋漁業(yè)碳匯能力時間變化分析

2007—2021 年的中國海洋漁業(yè)碳匯能力時間變化趨勢如圖1所示。中國沿海九省的碳匯能力雖有一定的波動，但整體上仍呈現(xiàn)出上升態(tài)勢。2007—2009 年呈現(xiàn)先上升后下降趨勢，2009 年達到最低值；2010—2021 年整體上呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢。究其原因2009 年我國共發(fā)生風暴潮、海浪、海冰、赤潮及其他海洋災害百余次，對海洋漁業(yè)和水產養(yǎng)殖業(yè)造成嚴重影響，因此影響了沿海省份海洋漁業(yè)碳匯量；2010 年正由 “十一五” 向 “十二五” 過渡，《全國海洋經濟發(fā)展 “十二五” 規(guī)劃》的出臺對我國海洋漁業(yè)的發(fā)展起到了積極的促進作用，碳匯量實現(xiàn)快速增長；2011—2015 年即 “十二五” 期間，國家高度關注 “三農” 問題，對海洋漁業(yè)實施高投入政策，通過增加海洋漁業(yè)固定資產投資、漁業(yè)柴油補貼、漁業(yè)資源保護補助，海洋漁業(yè)貝藻養(yǎng)殖規(guī)模迅速擴大，促進海洋漁業(yè)碳匯量快速增加；2016—2020 年，即進入 “十三五” 時期后，我國海洋漁業(yè)碳匯能力增長速度明顯減緩。局部地區(qū)養(yǎng)殖密度過大，已經接近海洋環(huán)境所能承受的極限。沿海水域環(huán)境日趨惡化、各種災害頻發(fā)，對地區(qū)海洋漁業(yè)的可持續(xù)發(fā)展構成巨大威脅。與此同時，政府開始調整政策導向。根據(jù)《全國海洋經濟發(fā)展 “十三五” 規(guī)劃》， “十三五” 期間中國將把推動海洋產業(yè)優(yōu)化和升級作為其發(fā)展重心，特別是傳統(tǒng)的海洋產業(yè)，如海洋漁業(yè)，實施近海捕撈產量負增長政策，因此海洋漁業(yè)碳匯能力增長速度較為緩慢。

圖1 2007—2021年中國海洋漁業(yè)碳匯能力的時間變化趨勢

2.3.2 中國海洋漁業(yè)碳匯能力的區(qū)域分布分析

從圖2 可以看出，中國海洋漁業(yè)碳匯能力呈現(xiàn)區(qū)域分布不均衡的特征，福建、山東碳匯能力均值較高，而海南和河北較低。福建是我國海洋漁業(yè)快速發(fā)展的省份，毗鄰東南亞地區(qū)，擁有得天獨厚的漁業(yè)資源，對外開放水平較高，同時也享有較多的國家優(yōu)惠政策，以上較好的社會發(fā)展基礎為海洋漁業(yè)的發(fā)展提供了有利條件；山東是傳統(tǒng)的海洋漁業(yè)大省，海水養(yǎng)殖面積廣闊，科技知識力量雄厚，近幾年山東海域污染治理效果顯著、海域環(huán)境質量大幅改善，水產養(yǎng)殖技術與模式不斷革新，養(yǎng)殖產量持續(xù)增加，推動了海洋漁業(yè)的綠色發(fā)展，實現(xiàn)海洋漁業(yè)可持續(xù)發(fā)展；海南雖屬于海洋漁業(yè)優(yōu)化發(fā)展地區(qū)，但相較于其他沿海省份，其在漁業(yè)資源稟賦方面存在明顯的劣勢，導致海洋漁業(yè)發(fā)展水平相對較低。河北位于工業(yè)發(fā)達的環(huán)渤海地區(qū)，雖然擁有海洋資源，但海洋漁業(yè)規(guī)模相對較小，漁業(yè)產業(yè)結構有待完善，對傳統(tǒng)漁業(yè)模式的依賴性強，且海洋環(huán)境污染問題突出，這些因素共同導致了河北海洋漁業(yè)發(fā)展水平較低。

圖2 海洋漁業(yè)碳匯能力均值的區(qū)域分布

3 海洋漁業(yè)碳匯能力的空間效應分析

本文在測算海洋漁業(yè)碳匯能力的基礎上，進一步剖析中國海洋漁業(yè)碳匯能力的空間效應，深層次揭示海洋漁業(yè)碳匯能力的關鍵影響因素。

3.1 空間計量模型設定

3.1.1 空間相關性檢驗

進行空間計量分析的前提是檢驗變量之間是否存在空間相關性，空間自相關能夠反映地理單元間的集聚特征，大多數(shù)的空間計量模型都會選用莫蘭指數(shù)，將其用作空間要素相關性檢驗的常用指標，通過此檢驗可以確定沿海9 省份海洋漁業(yè)碳匯能力是否存在空間關系。

莫蘭指數(shù)計算公式為：

莫蘭指數(shù)的取值通常在[-1, 1]之間，當取值小于0時，表示海洋漁業(yè)碳匯能力具有空間負相關性；等于0表示海洋漁業(yè)碳匯能力無空間相關性；顯著大于0 時，說明海洋漁業(yè)碳匯能力具有空間正相關性。

3.1.2 空間計量模型構建

空間計量模型主要包括空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SER）和空間杜賓模型（SDM）。三種模型中，SDM 模型更具普遍性，它同時考慮因變量和自變量的空間相關性。

空間杜賓模型（SDM）不僅考慮了海洋漁業(yè)碳匯能力受本省解釋變量的影響，還考慮了受鄰省滯后解釋變量和滯后海洋漁業(yè)碳匯能力的影響。為探究海洋漁業(yè)碳匯能力的影響因素，以及各影響因素對海洋漁業(yè)碳匯能力的空間溢出效應，建立海洋漁業(yè)碳匯能力SDM 模型。

式中：i、j為省份，t為時間，CSC為被解釋變量碳匯能力，DI為海洋漁業(yè)發(fā)展水平，LI為海洋漁業(yè)勞動力投入，CA為海洋漁業(yè)養(yǎng)殖面積，DT為海洋漁業(yè)災情，STP為海洋漁業(yè)科技推廣情況，STI為海洋漁業(yè)科技投入。

3.2 影響因素選取

海洋漁業(yè)碳匯能力的影響因素除了空間溢出效應外，還有其他影響因素。參考徐敬俊等[16]、紀建悅等[17]和張樨樨等[18]的研究，選取了如下變量：海洋漁業(yè)發(fā)展水平（DI）、海洋漁業(yè)勞動力投入（LI）、海洋漁業(yè)養(yǎng)殖面積（CA）、海洋漁業(yè)災情（DT）、海洋漁業(yè)科技推廣情況（STP）、海洋漁業(yè)科技投入（STI）。變量具體解釋如表2 所示。

表2 海洋漁業(yè)碳匯能力影響因素選取及解釋

3.3 海洋漁業(yè)碳匯能力的空間效應結果與分析

3.3.1 空間相關性檢驗

本文使用Stata 15 計算2007—2021 年中國沿海9省份海洋漁業(yè)碳匯能力的全局莫蘭指數(shù)，結果如圖3 所示。圖3 結果表明，2007—2021 年碳匯能力的全局莫蘭指數(shù)始終為正值，局部存在波動，但整體上呈現(xiàn)上升趨勢。表明海洋漁業(yè)碳匯能力具有空間正相關性，存在空間聚集態(tài)勢，但空間聚集程度具有不穩(wěn)定性。

圖3 2007—2021年中國海洋漁業(yè)碳匯能力莫蘭指數(shù)

為了進一步觀測海洋漁業(yè)碳匯能力在空間上的聚集程度，繪制2021 年局部Moran’s I 散點圖，如圖4 所示，Moran’s I 散點圖的4 個象限分別代表 “H-H” “L-H” “LL” “H-L” 4 種空間關聯(lián)模式。由圖4 可以看出，處于第一象限的省份有浙江、福建，這兩個省份都具有適宜的養(yǎng)殖海域環(huán)境，且氣候變化對海洋漁業(yè)的影響較小，同時它們的養(yǎng)殖模式和技術較為先進，從而形成共同促進發(fā)展的空間聚集態(tài)勢，屬于高—高聚集（HH）；處于第二象限的省份有遼寧和江蘇，屬于低—高聚集（LH）；處于第三象限的省份有山東、廣東、廣西、海南，雖然這些省份具有良好的養(yǎng)殖基礎，但海洋漁業(yè)碳匯潛力有限，故形成消極的空間聚集態(tài)勢，屬于低—低集聚（LL）；處于第四象限的省份只有河北，屬于高—低集聚（HL）。沿海省份主要聚集在第一、三象限，說明沿海省份的海洋漁業(yè)碳匯存在著 “高高聚集、低低聚集” 的空間相關性。

圖4 2021年中國海洋漁業(yè)碳匯能力局部莫蘭散點圖

3.3.2 空間杜賓模型回歸結果分析

通過Hausman、LR 和Wald 檢驗對空間計量模型的具體形式進行識別，結果如表3 所示。Hausman 檢驗得出的結果為30.3，在1%的水平下顯著，故選用固定效應。LR 和Wald 檢驗都在1%的水平下顯著，說明空間杜賓模型不能退化為空間滯后模型和空間誤差模型，因此本文選擇固定效應的空間杜賓模型。

表3 Hausman、LR和Wald檢驗結果

空間杜賓模型回歸結果如表4 所示，海洋漁業(yè)碳匯能力的空間自回歸系數(shù)（rho）為0.254，且在1%的水平下顯著，說明沿海省份之間海洋漁業(yè)碳匯能力存在顯著的正向空間溢出效應。即鄰近省份碳匯量的增加將會對本省碳匯能力產生積極影響，同時本省碳匯能力的提高也會對鄰近省份碳匯能力的提高產生積極影響。各沿海省份不是封閉的個體，隨著政策影響、資源轉移、知識擴散等物質與非物質的交換，再加上交通不斷便利，各個省份之間的關系變得越來越密切，這些錯綜復雜的聯(lián)系決定了一個省份的海洋漁業(yè)碳匯能力不可能是獨立存在的，通常會受到周圍省份的影響；而且海洋資源要素也有其獨特性，在經濟活動中的流動性更強，以上都為海洋漁業(yè)碳匯能力的空間溢出提供了充分條件。因此，要提升整體海洋漁業(yè)碳匯能力，需要對沿海省份聯(lián)合治理。

表4 SDM模型回歸結果

海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量和科技投入回歸系數(shù)顯著為正，其他因素不顯著。表明養(yǎng)殖產量和科技投入對于海洋漁業(yè)碳匯能力的提高具有顯著的正向作用。海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量與碳匯量具有直接關系，養(yǎng)殖產量的增加會使碳匯能力顯著提高；科技投入增加能夠使海洋漁業(yè)以較少生產要素投入獲得較大產出，實現(xiàn)碳匯能力的提高。

3.3.3 空間溢出效應分析

空間杜賓模型使用了極大似然估計法并引入解釋變量的空間滯后項，因此它有效地消除了內生性問題。但是，因為空間杜賓模型是非線性的，它的回歸系數(shù)并不能直接說明變量對海洋漁業(yè)碳匯能力的影響，故在此基礎上，參考LESAGE 等[19]的偏導矩陣方法，將影響分解為直接效應、間接效應和總效應。各影響因素對本省海洋漁業(yè)碳匯能力的影響為直接效應；對鄰省碳匯能力的影響為間接效應，即空間溢出效應；總效應為二者之和。各影響因素對海洋漁業(yè)碳匯能力的直接效應、間接效應和總效應的回歸結果如表5 所示。

表5 海洋碳匯空間溢出效應分解結果

根據(jù)各因素的直接效應結果，海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量（AP）、海洋漁業(yè)科技投入（STI）、海洋漁業(yè)科技推廣情況（STP）和海洋漁業(yè)災情（DT）具有顯著的正向作用，海洋漁業(yè)勞動力投入（LI）具有顯著的負向作用，其他因素影響不顯著。海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量的增加將會直接導致碳匯能力的提高；海洋漁業(yè)科技投入與海洋漁業(yè)科技推廣加強會推動養(yǎng)殖技術進步，先進的養(yǎng)殖技術能夠實現(xiàn)海洋漁業(yè)碳匯能力的提升；由于海洋漁業(yè)災情對貝藻類養(yǎng)殖產生的影響不大，貝藻類產量并未減少，最終未對碳匯能力的提高造成負面影響；海洋漁業(yè)勞動力投入增加并不意味著有更多的人員被投入貝藻類養(yǎng)殖中，因此，這種投入的增加并未對碳匯能力的提高產生積極的推動作用。

各因素的間接效應結果顯示，海洋漁業(yè)發(fā)展水平（DI）、海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量（AP）、海洋漁業(yè)科技投入（STI）和海洋漁業(yè)科技推廣情況（STP）具有顯著的正向影響，海洋漁業(yè)勞動力投入（LI）具有顯著的負向作用，其他因素影響不顯著。海洋漁業(yè)發(fā)展水平提高及養(yǎng)殖產量的增加會對鄰省產生示范作用，從而使相鄰省份海洋漁業(yè)碳匯能力提高，帶來空間間接正效應；海洋漁業(yè)科技投入和海洋漁業(yè)科技推廣情況具有正向空間溢出效應，說明隨著信息、技術等要素的傳播，相鄰省份因技術進步和經驗推廣而受益，產生 “搭便車” 效應，沿海省份之間實現(xiàn)了 “科技共享” ；增加海洋漁業(yè)勞動力投入并未使碳匯能力提高，會引起相鄰省份出現(xiàn)模仿行為，產生空間間接負效應。

4 結論與建議

本文基于2007—2021 年中國沿海9 省份海洋漁業(yè)相關數(shù)據(jù)，采用物質量評估法對其碳匯能力進行測算，利用莫蘭檢驗辨別海洋漁業(yè)碳匯能力的空間相關性，并運用空間杜賓模型進一步探究其影響因素及空間溢出效應。主要研究結論如下。

（1）海洋漁業(yè)碳匯能力方面，在時間上，2007—2009 年中國沿海9 省份碳匯能力呈現(xiàn)先上升后下降趨勢，2010—2021 年持續(xù)上升；在空間上，碳匯能力表現(xiàn)為省份間分布不均衡，福建、山東碳匯能力均值較高，海南和河北較低。

（2）空間效應方面，沿海省份海洋漁業(yè)碳匯能力存在空間正相關性，但空間聚集程度具有不穩(wěn)定性；從空間關聯(lián)模式來看，各省份碳匯能力具有 “高高聚集，低低聚集” 的空間相關性。

（3）影響因素方面，海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量、海洋漁業(yè)科技投入、海洋漁業(yè)科技推廣情況和海洋漁業(yè)災情直接效應為正，海洋漁業(yè)勞動力投入直接效應為負；海洋漁業(yè)發(fā)展水平、海洋漁業(yè)養(yǎng)殖產量、海洋漁業(yè)科技投入和海洋漁業(yè)科技推廣情況間接效應為正，海洋漁業(yè)動力投入間接效應為負。

基于以上研究結論，為促進沿海省份協(xié)調發(fā)展，提高海洋漁業(yè)碳匯能力，提出以下幾點建議。

（1）優(yōu)化海洋漁業(yè)養(yǎng)殖品種結構，提高貝藻類養(yǎng)殖產量。通過延長產品鏈、發(fā)展衍生產品等方式，對海洋漁業(yè)養(yǎng)殖品種價值進行發(fā)掘，提高貝藻類產品的需求量，對海水養(yǎng)殖品種結構進行優(yōu)化，促進海洋漁業(yè)碳匯擴增，增強海洋漁業(yè)碳匯功能。

（2）加大經費投入，提高養(yǎng)殖技術。政府應增加科研和項目經費投入，以推動養(yǎng)殖技術的提高；與此同時，沿海省份之間要加強技術交流，注重海洋漁業(yè)養(yǎng)殖科技創(chuàng)新，從而提高海洋漁業(yè)產量產值。

（3）加強省份間合作，充分發(fā)揮海洋優(yōu)勢。針對目前我國海洋漁業(yè)碳匯能力發(fā)展的實際情況，促進沿海省份之間的要素流動，協(xié)調發(fā)展、共同進步，充分發(fā)揮我國的海洋優(yōu)勢，為實現(xiàn) “碳中和” 目標貢獻海洋力量。