渔业经济影响因素评价与产业结构变动分析*——以安徽省为例

段国庆，胡　王，徐晓英，江　河，崔　凯

(1.安徽省农业科学院 水产研究所，安徽 合肥 230031; 2.安徽省农业科学院，安徽 合肥 230031)



渔业经济影响因素评价与产业结构变动分析*
——以安徽省为例

段国庆1，胡王1，徐晓英2，江河1，崔凯1

(1.安徽省农业科学院 水产研究所，安徽 合肥 230031; 2.安徽省农业科学院，安徽 合肥 230031)

摘要：根据2003—2014年安徽渔业经济总产值、增加值及三次产业子产业相关数据，对安徽渔业经济发展状况进行分析计算。结果显示：安徽渔业第二、第三产业比重持续增加，第一产业对渔业经济贡献度虽然最高，但是贡献程度却呈下降趋势；水产养殖对第一产业的贡献度依旧最高，但也呈现出下降的趋势；水产品加工和水产运输为第二、第三产业中对渔业经济贡献程度最大的两个产业；Moore结构变化值和年均变动值均反映渔业产业结构发生巨大变化，产业结构超前系数显示第二、第三产业均超前发展，且第二产业超前程度远强于第三产业。并在此基础上，提出相应的对策建议。

关键词：渔业；影响因素；产业结构；测度；安徽省

目前，关于渔业产业结构研究主要包括两个方面：一是以产业现状评价、制度分析、产业结构调整和政策解读等为主要内容的定性研究[3-7]；二是采用技术经济学原理和数学建模方法分析产业结构发展变化趋势的定量研究，并提出政策建议，这类方法也成为近年来渔业产业结构研究中常见的手段[8-15]。从查阅的文献来看，关于安徽渔业产业结构调整的研究甚少。本研究以渔业统计数据为基础，对影响安徽渔业经济的因素进行评价，对渔业内部三次产业结构变动进行测度，以期为有关部门制订渔业发展规划提供参考。

一、数据来源与研究方法

(一)数据来源与说明

文中数据来自《中国渔业统计年鉴》和《安徽统计年鉴》，所有图表均使用Excel进行绘制，并根据全国水产品产量数据调整说明作相应调整，即：2006年之前年度数据比较，使用调整前数据，2006年(含)之后年度与2003—2006年数据比较，使用调整后数据。

(二)研究方法

分析目标包括渔业经济总产值和增加值，按三次产业划分的产值结构变化情况；利用灰色关联方法分析渔业经济总产值和增加值与三次产业的关联度，以及三次产业与各自子产业的关联度；采用产业结构变动速率和方向来衡量产业演变的趋势。

二、安徽渔业经济总体状况

(一)渔业经济总产值变化情况

从图1可知，2003—2014年渔业经济总产值增长稳定，年均增长率13.5%。从图2来看，渔业产业经济结构发生了变化，第一产业产值(渔业产值)在渔业经济总产值中的比重呈下降趋势，从2003年的81.9%下降至2014年的61.6%，并且在2004年、2006年和2012年出现较大的降幅。第二产业(渔业工业和建筑)主要包括水产品加工、渔用机具制造、渔用饲料、渔用药物和建筑等，同期产值占比呈逐年增加趋势，并在2004年、2006年和2012年出现较大幅度增加。第三产业(渔业流通与服务)主要指水产贮藏运输和休闲渔业，同期占渔业经济总产值的比重经由2004年较大幅度增加，其余年份保持稳定性增长。总体上，渔业发展已改变原先高度依赖水产养殖和捕捞的局面，呈现出水产品加工、渔业辅助产业、水产运储和休闲渔业等蓬勃发展的局面。

图1　2003—2014年安徽渔业经济总产值

图2　2003—2014年安徽渔业经济三次产业产值比重

(二)渔业经济增加值变化情况

从图3可知，2003—2014年渔业经济增加值保持稳定增长，年均增长率达14.9%。从图4看，自2003年以来，第一产业增加值在渔业经济增加值中的比重呈现下降的趋势，从2003年的92.1%下降至2014年的76.7%。第二产业增加值的比重一直保持增加的趋势，并且在2006年和2012年出现较大的提升。第三产业增加值的比重也呈现一定的增长。

图3　2003—2014年安徽渔业经济增加值

图4　2003—2014年安徽渔业经济增加值三次产业比重

三、渔业经济相关影响因素评价

本文使用灰色关联分析法衡量相关因素影响渔业经济的程度，灰色关联分析为系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合渔业经济动态变化分析。具体步骤如下[16]：

设系统序列为：

(1)

(2)

其中，X0为母序列，Xi(i=1，2，3，……，m)为子序列，xi(k)为因素在k(k=1，2，3，……，n)时的观测数值。

第一步，无量纲化。对公式①、②数值进行初值化变换，得到新序列：

第二步，求差序列：

第三步，求极值：

第四步，求灰色关联系数。r0i(k)为子序列对于母序列在k点的灰色关联系数，公式为：

ζ为分辨系数，ζ∈[0,1]，一般取值为0.5。

第五步，求灰色关联度。灰色关联度数值越大，则该子序列对母序列的影响程度越大。

(一)渔业经济总产值与三次产业的灰色关联度

以渔业经济总产值为母序列，对2003—2014年渔业经济总产值与三次产业(渔业产值、渔业工业和建筑业产值以及渔业流通和服务产值)的灰色关联度进行分析，表1为各年份的关联系数。同理，求出三次产业产值与其内部子产业之间的灰色关联度，结果如表2—表4所示。

表1　渔业经济总产值与三次产业的灰色关联度

表2　第一产业与其子产业的灰色关联度

续表2

年份水产养殖淡水捕捞水产苗种20060.76660.54560.921820070.76040.55630.727020080.77510.56810.813220090.74890.52540.866220100.76670.52450.803120110.73050.47770.787320120.67530.41210.736420130.63560.36290.597820140.59260.33330.7461

表3　第二产业产值与其子产业的灰色关联度

表4　第三产业产值与其子产业的关联度

根据表1—表4，经计算得出各产值间的灰色关联度如图5。

图5　安徽渔业经济总产值的灰色关联度

由渔业经济总产值与三次产业的关联度可知，第一产业对安徽渔业经济总产值的贡献最大，第三产业贡献次之，第二产业贡献程度较小。第一产业中，水产养殖和苗种的平均关联度较高，说明养殖业对第一产业经济的贡献最大。而淡水捕捞的关联度较小，说明淡水捕捞在第一产业中的地位较低；第二产业中，水产品加工与总产值的关联度最高，表明水产品加工已成为第二产业重要的增长点；第三产业中，水产流通关联度最高，对第三产业贡献程度最大，而休闲渔业及其他类排名靠后，贡献程度较小，说明当前休闲渔业发展还处于较低的发展水平。

(二)渔业经济增加值与三次产业的灰色关联度

以渔业经济增加值为母序列，对2003—2014年渔业经济增加值与三次产业(渔业增加值、渔业工业和建筑业增加值以及渔业流通和服务增加值)的灰色关联度进行分析，表5为各年份的关联系数。同理，求出三次产业增加值与其内部子产业之间的灰色关联度，结果如表6—表8所示。

表5　渔业经济增加值与三次产业的灰色关联度

表6　第一产业增加值与其子产业的灰色关联度

表7　第二产业增加值与其子产业的灰色关联度

表8　第三产业增加值与其子产业的灰色关联度

根据表5—表8，经计算得出各增加值间的关联度如图6。

图6　安徽渔业经济增加值的灰色关联度

由图6可知，第一产业对渔业经济增加值的贡献最大，其次为第三产业，第二产业贡献度较小，这一结果与渔业经济总产值的分析结果一致。从具体的部门产业来看，与第一产业增加值关联度最高的为水产苗种产业，与第二产业增加值关联度最高的为水产品加工，与第三产业增加值关联度最高的为水产流通业，所得结果与渔业经济总产值的关联度分析保持高度一致。

四、渔业产业结构变动的测度

(一)结构变动速率[9-17]

采用Moore结构变化值和产业结构年均变动值测定渔业产业结构变动的速率。Moore结构变化值测定法是运用向量的数量积算式，求出空间向量之间夹角并以此来衡量产业结构变化程度的方法。将一个产业分为n个部门产业，构成n维向量，将两个时期的向量夹角作为产业结构变化程度的指标，记作Moore结构变化值，公式如下：

(3)

式中，M+为Moore结构变化值，w0i为基期第i部门产业所占比重，wti为报告期第i部门产业所占比重，n为产业部门数，θ=arccos M+为两个向量夹角，其值越大，表明产业结构的变化程度越大。产业结构年均变动值计算公式为：

(4)

式中，k表示产业结构年均变动值，q0i、qti分别表示基期、报告期产业i的构成比例，n表示产业部门数，m表示基期0到报告期t之间的年份数。

根据2003—2014年安徽渔业三次产业产值数据，计算出三次产业所占的比重，再由公式(3)和(4)分别计算出2004—2014年Moore结构变化值和产业结构年均变动值，如表9所示。

表9　2003—2014年安徽渔业产业结构变动情况

从表9可知，2003—2014年，安徽渔业产业结构发生巨大变化，从矢量夹角和K年均变动值可以比较直观地看出2004年、2006年和2012年产业结构发生较大幅度的调整。其余年份调整幅度较小，基本呈现平稳发展的态势。以上对产业结构变动速率的分析结果，与前文三次产业产值比重变化情况相一致(图2)，进一步证明了Moore结构变化值测定产业结构变动的准确性。

(二)渔业产业结构变动方向

采用产业结构超前系数，可以测定渔业产业结构变动的方向。产业结构超前系数测定某一产业结构增长相对于整个经济系统增长趋势的超前系数，可以作为表征产业结构变动方向的指示，计算公式如下：

(5)

式中，Ei表示第i部门产业结构超前系数，αi表示第i部门报告期所占份额与基期所占份额之比，Vi表示同期i部门所在经济系统平均增长率。

表10　2003—2014年安徽渔业产业结构超前系数

第一产业在2003—2014年间各时间段的Ei均小于1，表明产业发展滞后，其所占的份额出现下降的趋势，这可能由于水产养殖容量增加受限，以及淡水捕捞资源已充分开发有关。而第二和第三产业Ei均大于1，则表明产业超前发展，所占份额出现上升趋势。第二产业中，2003—2006年和2011—2014年段超前程度较高，且不同时间段超前程度差异较大；第三产业一直处于超前发展，但是其超前程度趋向逐段减弱。

五、促进渔业产业结构优化的对策建议

从三次产业与渔业经济总产值的关联度以及产业的变动情况来看，第一产业仍然处于绝对的主导地位，而现在的渔业产业结构调整偏缓，不利于产业结构升级和可持续发展，有必要加快调整渔业三次产业结构及其各次产业内部具体结构。就当前的形势而言，围绕市场需求和变化趋势，渔业第一产业结构调整需要考虑省内和省际间产业同构化问题，避免养殖对象同质化和产品上市集中化；针对现有养殖方式和量产模式，挖掘现有养殖水体的产能，改造池塘、道路、水网等基础设施，改善养殖对象组合，提高单产水平；以产品卫生质量为重点，确立新型渔业安全观，考虑形成水产养殖技术密集化和环境生态化，强调生态经济的重要性和发展的必要性。

渔业第二产业是连接生产与市场的纽带，是渔业经济的重要组成部分，其中水产品加工能够有效提高水产品附加值，最具发展潜质。但是，安徽水产品加工还处于冷冻保藏、鱼糜制品、鱼干制品和拆解封装等初级阶段，水产品加工企业112家，其中规模以上加工企业62家，仅为浙江的16.9%，江苏的20%，湖北的47%23-41，省级以上龙头企业更是屈指可数，有必要发展规模化标准化的精深加工和副产物综合利用技术体系及工艺流程体系，从财政、税收、金融信贷、社会公益型技术等政策方面给于支持，使之尽快成长为现代化的水产品加工企业。

渔业第三产业即水产流通和服务业， 包括了水产流通、 水产仓储运输、 休闲渔业以及其他如渔业文化教育、科学技术和信息等[18]。水产流通和运输反映了渔业商品与服务的市场化、社会化和专业化的程度，针对当前水产养殖利润微薄、市场波动较大的现状，有必要考虑“互联网+”或“渔业物联网+”模式，强化区域市场信息平台建设，实体积极融合电子商务，建立专业化、社会化流通服务体系；在休闲渔业方面，应拓展休闲渔业企业经营思路，统筹考虑环境、生态、渔猎文化和渔区社会发展等因素，结合旅游、休闲、餐饮、教育等项目开发，充实休闲渔业发展模式和内涵；在渔业科技方面，应加强产学研结合，以产业需求为导向，科研选题紧密围绕生产中亟待解决的问题，确保科研成果能够真正应用到生产中。

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Factors Influencing Fishery Economy and Change of the Industrial Structure:Taking Anhui Province as an Examplee

DUAN Guoqing1， HU Wang1， XU Xiaoying2， JIANG He1， CUI Kai1

(1.Fisheries Research Institute, Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China;2.Anhui Academy of Agricultural Sciences, Hefei 230031, China)

Abstract:This paper studies the development of fishery economy of Anhui Province based on the output value, increased value and some relevant data of three sub-industries and branch industries from 2003 to 2014. The results show that the ratio of secondary and tertiary industries increased continuously, and primary industry contributed most to fishery economy, but there appeared a downward tendency for its contribution; aquaculture contributed most to primary industry, but it also showed a tendency of decline; processing and transportation of aquatic products were the two biggest industries contributing most to fishery economy in secondary and tertiary industries; the values of Moore structure change and average annual change reflect that fishery industry structure underwent a great change; advance coefficient of the industrial structure indicates that secondary and tertiary industries developed much too fast and the former faster than the latter. Based on these findings, some suggestions are then put forward in the paper.

Key words:fishery; influencing factors; industrial structure; measurement; Anhui Province

收稿日期：2015-07-06

基金项目：安徽省“115”产业创新团队(皖人才办[2009]2号：《水产良种选育与健康养殖技术》)；安徽省农业科学院软科学研究项目(14A0539 ：《安徽省渔业产业经济结构研究》)

作者简介：段国庆(1984-)，男，安徽肥西人，安徽省农业科学院水产研究所助理研究员。徐晓英(1963-)，女，安徽桐城人，安徽省农业科学院高级会计师。

通讯作者：崔凯(1967-)，男，安徽蚌埠人，安徽省农业科学院水产研究所研究员。

中图分类号：F316.4

文献标识码：A

文章编号：1009-2463 (2016)02-0055-08

胡王(1974-)，男，安徽巢湖人，安徽省农业科学院水产研究所副研究员。

江河(1966-)，男，安徽枞阳人，安徽省农业科学院水产研究所研究员。