浙江海洋渔业空间布局演变及影响因素研究

王俊元

摘要：基于ESDA空间自相关分析方法对浙江海洋渔业空间布局的演变规律进行分析，并通过构建空间计量模型对海洋渔业发展的影响因素进行探讨。研究结果表明，浙江海洋渔业的空间集聚趋势较为显著，中心一外围的空间布局模式已经形成；通过空间自相关分析，得知浙江海洋渔业空间布局主要出现了浙东沿海的高值集聚区以及浙西南的低值集聚区；与此同时，浙江海洋渔业发展还存在较强的正外部性，并且海洋渔业固定资本投资、海洋渔业劳动力、水产养殖面积和渔业资源是影响海洋渔业经济的主要因素。

关键词：海洋渔业；空间布局；影响因素

DOI：10.16315/j.stm.2016.02.001

中图分类号：F326.4

文献标志码：A

Research on the spatial distribution and the influencing factors Of marine fishery in Zhejiang

WANG Jun-yuan

Abstract：Based On ESDA spatiaL auto COITelation analysis method，the evolution law of Zheiiang marine fishery isanalyzed，and the influence factors of the development of the marine fishery are discussed by constructing a soatialeconometric modeI.The results show that the spatial agglomeration of marine 6shery in Zhejiang is more obvious，and the spatial distribution pattern of the center and the periphery has been formed.Through the spatial autocorrela.tion analysis，and found that the zhejiang Marine fisheries space layout of Zhejiang eoastal high value gathering areaand the 1ow Value zone of Southwest zhejiang.At the same time，the development of marine fishery in Zheiiang hasa strong positive externality，and the fixed capital investment of marine fishcry，marine fishery，aquacultLlre andfishery resollrces are the main factors that affect the economy of marine fishery.

Keywords：marine fishcry；spacial arrangement；innHence factors

2011年2月，国务院批复了《浙江海洋经济发展示范区规划》，明确提出了“一核两翼三圈九区多岛”的整体空间布局。然而在海洋产业的空间布局方面仍存在着较多不合理的问题，尤其是传统海洋优势产业中的海洋渔业，由于其产业发展已进人转型升级的拐点阶段，优化其空间布局则显得尤为重要。随着区域经济一体化的进程不断加快，经济增长、产业发展等方面在区域间会产生较强的空间集聚效应以及空间溢出效应。因此，研究和探讨浙江海洋渔业空间布局演变及影响因素的问题，有利于推动海洋渔业协调布局，实现产业联动发展，并对加强浙江各城市海洋渔业经济的互动联系具有十分重要的现实意义。

1.文献综述

有关海洋产业布局的相关研究较多，国外学者主要以定性研究为主：Stilwell等认为合理布局海洋渔业能使渔业资源得到可持续发展，并且可持续渔业也有利于经济绩效的提高；Karakassis等基于海域承载力的角度，认为海洋渔业布局需构建海洋渔业生态指标并将海洋生态环境纳入考虑的范畴，使海洋渔业布局与海洋生态环境的特征相适应；Ley等倡导建立海洋保护区、完善海上设施以及适当投放人工鱼礁等措施使海洋产业布局更为规范化与合理化。国内学者则侧重于研究海洋产业布局优化模式及优化模型：都晓岩根据海洋产业布局的演化规律，从而归纳出四种海洋产业布局优化模式，分别为均质模式、专业化模式、层级模式以及“点一轴”模式；于谨凯等将应用于工业产业布局优化的W-T模型用到我国海洋产业布局上，并且还建立了海洋产业布局优化的指标体系，以组合指数值对我国沿海省市进行实证分析；孙才志等。基于环渤海地区海洋产业发展基础，运用D-S证据理论对评价指标合成综合权重，同时引入NRCA模型选取具有比较优势的海洋产业，从而对环渤海地区海洋产业合理布局提出优化建议。

现有研究或是提供了理论依据，或是给出了定量分析，毋庸置疑，这些都是不可或缺的。然而，当前针对海洋渔业空间布局演变及影响因素的相关研究较少，且多数研究均采用评价指标体系对产业布局进行综合评价，却较少使用空间自相关性分析方法。鉴于此，本文在已有研究成果的基础上，选取海洋经济强省浙江省作为研究对象，运用ESDA分析方法并构建空间计量模型，分析浙江海洋渔业发展空间布局演变规律及影响因素，并进一步提出了相应的建议。

2.基if-ESDA的浙江海洋渔业空间布局分析

2.1数据选取

本文主要是对浙江海洋渔业空间布局进行分析，因此选取了199-2013年浙江省杭州市、宁波市、舟山市、绍兴市、台州市、温州市、嘉兴市、湖州市等11个城市的海洋渔业经济总产值（Fo）作为基本的研究变量。同时，本文对海洋渔业经济总产值进行平减指数处理，以2000年为基期对相关数据进行换算，从而得到剔除通货膨胀以及物价变动等因素后真实的经济数据。本文的原始数据来源于1992-2014年的《浙江省统计年鉴》以及《中国渔业统计年鉴》。

2.2全局空间自相关分析

本文的分析将基于邻接关系以及距离来设定空间权重。同时利用Geoda软件计算1991--2013年浙江海洋渔业发展的全局空间自相关的Moran's I统计量，分析其空间演变趋势。

自1991年以来，Moran's I指数值全部为正，且除了1991年之外，其他年份的z得分均都通过了5%显著性水平下的检验（IZI>1.96），如表1所示。这表明在1991-2013年的23年间浙江省海洋渔业经济存在明显的空间正相关，即表现为存在显著的空间集聚现象。从另一方面来看，浙江省海洋渔业经济存在较强的空间依赖性，即海洋渔业发展水平高的城市在空间上趋于相邻，亦或是海洋渔业发展水平低的城市在空间上趋于邻近。

从1991-2013年，Moran's I指数总体上呈现出上升的态势。前期Moran's I指数的波动幅度较大，但自1995年开始，Moran's I指数则处于一个较快的上升时期，到2009年达到最高值0.5590。这说明在2009年之前，浙东沿海以及部分浙东北等海洋渔业发展水平较高的地区和浙西南以及浙中部等海洋渔业发展水平较低的地区呈现出较强的空间集聚趋势。同时相邻城市之间的相互带动作用或扩散效应还是较为显著的。然而在2009年之后，Moran's I指数却经历了一个温和的下降时期，到2013年降至0.527。这表明各地区海洋渔业发展的空间集聚效应有微弱衰退的趋势，由于存在空间异质性会使各地区空间集聚速度放缓，且使得区域间的差异化态势逐渐扩大。从另一方面来看，这与各城市发展传统海洋渔业的产业政策以及进行相关产业结构调整的措施紧密相关。

2.3局部空间自相关分析

本文通过Moran散点图以及LISA聚集图来揭示浙江各城市之间海洋渔业布局演变的空间关联特征。

1）Moran散点图。Moran散点图主要是用来分析区域单元的空间异质性，本文选取1991年、1998年、2006年以及2013年浙江省11个城市海洋渔业经济总产值的Moran散点图进行比较分析，如图1所示。浙江各城市海洋渔业空间布局的集聚区域主要分布在“高高（HH）”区域的第一象限以及“低低（LL）”区域的第四象限，且在23年间没有发生太大变化。这也说明了浙江海洋渔业经济存在较强的空间依赖性，同时也表明浙江各城市海洋渔业布局的空间集聚现象较为显著。从另一方面来看，巾心一外围的空间布局模式普遍地分布在浙江海洋渔业发展的过程之中。其中，海洋渔业发展水平较高的城市主要包括宁波市和舟山市，而海洋渔业发展水平较低的城市主要包括衢州市和金华市，这与浙江海洋渔业的实际情况相吻合。

2）LISA集聚图。为了能够清晰直观地描述浙江海洋渔业空间布局的演变趋势，本文对1991年、1998年、2006年以及2013年浙江省11个城市海洋渔业经济总产值的LISA集聚图进行比较分析，如图2所示。

由图2可以看出，在5%显著性水平下，浙江海洋渔业发展主要存在“高高（HH）”区域和“低低（LL）”区域的空间集聚。然而其他城市在5%显著性水平下的空间集聚趋势并不显著。其中，海洋渔业发展水平较高的“高高（HH）”集聚区，主要分布在浙东沿海区域，包括宁波市和舟山市。这一空间布局除了在1998年期间舟山市未通过显著性检验，在23年间基本没有发生变化。但是对于海洋渔业发展水平较低的“低低（LL）”集聚区来说，主要分布在浙中部以及浙西部。在1991-2013年问，其空间布局发生了较大的变动。在1991年和1998年间“低低（LL）”集聚区集中分布在金华市和衢州市；到了2006年，丽水市加入了该集聚区，但衢州市却未能通过显著性水平的检验；2013年“低低（LL）”集聚区由原来的两个城市增加到现在3个城市，即金华市、衢州市和杭州市。从LISA集聚图的演变趋势可以看出，浙江海洋渔业发展空间布局存在显著的集聚现象。总体上来说，“高高（HH）”集聚区主要集中分布在浙东沿海的两个城市，且在过去的20多年间几乎没有发生变化。这说明高集聚区的中心城市没有产生强有力的辐射带动作用，并且空间正外部性的效果未能真正体现出来。然而，“低低（LL）”集聚区却与之相反，低集聚区中心城市的扩散效应十分明显，对周边城市空间负外部性产生的效果则较为显著。

3.浙江海洋渔业发展影响因素分析

3.1指标选取与数据来源

根据浙江海洋渔业发展的实际情况并且综合考虑数据的可获得性以及易处理性。因此，本文选取了以下6大指标来对浙江海洋渔业发展的影响因素进行分析，如表2所示。

本文研究所采用的数据来源于1999-2014年的《浙江省统计年鉴》《中国渔业统计年鉴》和各地区城市统计年鉴。研究样本包括浙江省11个城市，分别为杭州市、宁波市、嘉兴市、湖州市、舟山市、绍兴市、台州市、温州市、金华市、衢州市以及丽水市。

3.2空间计量模型的构建

本文将涉及采用普通最小二乘估计模型、空间滞后模型以及空间误差模型来对浙江省海洋渔业发展的影响因素进行实证分析。与此同时，选取1998年、2006年以及2013年3个样本时间点，分别从时间和空间上揭示各个变量影响浙江海洋渔业发展的变化情况。本文选取柯布一道格拉斯（c.D）生产函数，并且将其进行扩展，得到海洋渔业生产函数模型：

1）普通最小二乘估计模型（OLS）。普通最小二乘估计模型（OLS）主要是为了与空间计量模型进行对比分析，其模型表示为 2）空间滞后模型（SLM）。空间滞后模型（sLM）主要是研究各个相邻城市之间的经济行为对于整个区域所产生的影响，构建的具体模型如下：

3）空间误差模型（SEM）。空间误差模型（sEM）主要是衡量相邻城市由于解释变量的误差所引起对本城市产生的影响程度，其模型可表示为

在以上3个模型中，海洋渔业经济总产值（FO）作为被解释变量，而海洋渔业科学技术（FA）、海洋渔业固定资本投资（FK）、海洋渔业劳动力（FL）、水产养殖面积（FB）以及渔业资源（FR）作为解释变量。c表示常数项，B1表示各解释变量的回归系数，W表示为空间权重矩阵，ξ表示随机误差项向量，ε表示正态分布的随机误差项向量。

3.3结果分析

下面将分别对普通最小二乘估计模型和空间计量模型进行比较分析，且上述模型估计均可在Geo-da软件中实现。

1）普通最小二乘估计结果分析。本文主要选取1998年、2006年以及2013年浙江省各城市海洋渔业发展的基础数据，并将其进行普通最小二乘估计结果分析。然后根据计算结果来选取适合的空间计量模型，同时对其进行估计分析。具体回归结果，如表3所示。

从上述回归结果中可以看出，在1998年、2006年以及2013年浙江省海洋渔业发展模型的拟合优度均在95%以上，表明回归方程的拟合程度非常高；与此同时，F检验的统计量值也很大，且都通过了1%显著性水平下的检验，表明模型整体是显著的。从各解释变量的回归系数来看，海洋渔业固定资本投资（FK）、海洋渔业劳动力（FL）、水产养殖面积（FB）以及渔业资源（FR）的系数都为正，表明加大海洋渔业固定资本投资、增加海洋渔业劳动力人数、扩大水产养殖面积以及提高渔业资源总量，则可以促使浙江省海洋渔业经济总产值得到大幅提升。然而，在2006年和2013年海洋渔业科学技术（FA）的回归系数为负，这可能与海洋渔业科学技术投入的时滞性有关，有待对其进行进一步的研究。

从空间依赖性检验的结果中可以看出，1998年与2013年LMERR的值分别为3.1274和2.9705，且都通过了10%显著性水平下的检验，而LMLAG却没有通过10%显著性水平下的检验。与此同时，1998年、2006年以及2013年R-LMERR也都通过了10%显著性水平下的检验，但是R-LMLAG却未能10%显著性水平下的检验。因此根据Anselin和Florax（1995）的判断准则，则选取空间误差模型来对浙江省海洋渔业发展的影响因素进行深入研究。

2）空间误差模型结果分析。根据上述分析，因此选取空间误差模型对1998年、2006年以及2013年浙江省各城市海洋渔业发展的影响因素进行估计，其估计结果，如表5所示。

根据上表，将空间误差模型与普通最小二乘估计模型的估计结果进行比较分析，可得出以下结论。

一是空间误差模型相比普通最小二乘估计模型各解释变量的回归系数有了较大的改善。通过对比表3与表5可知，海洋渔业固定资本投资（FK）、海洋渔业劳动力（FL）、水产养殖面积（FB）以及渔业资源（Fit）在普通最小二乘估计模型中均未通过10%显著性水平下的检验，因此这些解释变量都是不显著的。而在空间误差模型中，除了1998年的海洋渔业固定资本投资（FK）和海洋渔业劳动力（FL）未能通过10%显著性水平下的检验，其他变量均变得显著。上述结果表明，忽略空间因素会导致各解释变量对浙江省海洋渔业发展的外部性产生一定误差。

二是空间误差变量的引入对原有模型起到较好的优化作用。空间误差模型在1998年、2006年以及2013年赤池信息准则（AIC）较普通最小二乘估计模型有大幅下降。而空间误差模型的施瓦茨准则（sc）较普通最小二乘估计模型也有所降低。根据Anselin和Florax（1995）的判断准则可知，赤池信息准则（AIC）与施瓦茨准则（Sc）的值越小，则所构建的模型拟合效果越好。因此浙江省海洋渔业经济空间误差模型的拟合程度优于普通最小二乘估计模型。

4.结论及建议

本文基于ESDA空间自相关分析以及空间计量模型对浙江海洋渔业空间布局演变及影响因素进行实证研究，主要得出以下结论：浙江海洋渔业的空间集聚趋势较为显著，中心一外围的空间布局模式已经形成。通过空间自相关分析，得知浙江海洋渔业空间布局主要出现了两大集聚区，其中高值集聚区的范围是集中分布在浙东沿海且有向南部扩展的趋势，而低值集聚区则主要分布在浙西南地区。浙江海洋渔业经济还表现出较强的正外部性，即海洋渔业发展水平较高的地区能够带动周边地区海洋渔业快速发展。与此同时，海洋渔业固定资本投资、海洋渔业劳动力、水产养殖面积和渔业资源是影响海洋渔业经济的主要因素。

根据研究结论，为优化海洋渔业发展空间布局，发挥海洋渔业经济的正外部性，提出了以下几点建议。

1）制定合理的海洋渔业空间布局规划。依据浙江省渔业发展“十三五”规划以及浙江省海洋功能区划，并且结合浙江省各城市海洋渔业空间布局的实际情况，制定合理的空间布局规划。与此同时，按照空间布局规划分别对浙东沿海的宁波、舟山、台州、温州，浙东北的杭州、嘉兴、湖州、绍兴以及浙西南的金华、衢州、丽水进行逐步调整已有海洋渔业空间布局，从而促使海洋渔业及其他关联海洋产业与海洋环境资源能够实现协调发展。

2）构建合理的海洋渔业集约化生产空间布局。由于浙江传统海洋渔业的作业方式加剧了渔业资源的衰减，因此必须加快转变浙江海洋渔业发展方式，构建合理的集约化生产空间布局。对海洋捕捞业应调整捕捞结构，优化捕捞作业方式，大力支持远洋渔业空间布局，推进远洋渔业产业向加工、贸易等领域延伸。对海水养殖业应调整优化产业布局，积极推广碳汇渔业的生态养殖模式，加快发展设施渔业和洁水渔业，提高渔业资源利用效率。浙江省还应开展海洋牧场的建设，并依据资源与环境的特征合理规划海洋牧场建设布局，从而构建一种资源环境与经济效益双赢的新型海洋增养殖模式。

3）协调海洋渔业要素资源投入，重视空间布局的社会效益。浙江各城市的海洋渔业应充分发挥自身区位优势，协调各要素资源的投入，从而加快提升渔业经济的整体发展水平。与此同时，浙江在对海洋捕捞、海水养殖、海产品加工以及休闲渔业等进行布局规划时需考虑实现海洋渔业的社会服务职能，对海洋渔业从业人员进行相关的职业培训，将科研院校的研发成果推广给养殖专业户并实施专门的技术培训，使技术成果转化为经济效益，从而推动浙江各地区渔民实现转型增收。