我国沿海地区海洋低碳经济效率研究

林娜娜

[摘 要] 针对海洋低碳经济问题，从技术进步与技术效率视角，将二氧化碳作为一种坏产出纳入到传统M-L模型中，采用M-L模型对沿海11个地区2006-2014年海洋低碳经济下的TFP进行测度；利用Tobit面板数据模型探讨了影响因素。结果显示：我国沿海的海洋低碳經济效率是呈上升趋势的，但区域间差异较大。其中长三角效率值最高，其次是珠三角地区。技术进步提高对效率指数增长作出了主要贡献。而规模效率变动是影响技术效率的主要因素。通过实证分析发现人力资源质量、科研程度是具有显著促进作用，区域经济发展水平和开放程度则具有显著负面作用。我国沿海城市提升海洋产业低碳效率应该采取加速海洋产业结构转型升级、加强海洋技术创新、培养复合型海洋人才、合理配置资源等措施。

[关键词] 海洋低碳经济；经济效率；M-L指数

[中图分类号] F124.5 [文献标识码] A

Abstract： In view of the marine low carbon economy， the study measures TFP of 11 coastal areas from 2006 to 2014 by means of M-L model which takes carbon dioxide as a bad output from the perspectives of technical progress and technical efficiency， and discusses the influencing factors by means of Tobit panel data. The results show that the efficiency of marine low carbon economy in China's coastal areas is on the rise， but the regional differences is big. The efficiency value of Yangtze River Delta is the highest， followed by Pearl River Delta. Technological progress has made a major contribution on efficiency index growth. The scale efficiency change is the main factor affecting the technical efficiency. It is found that the human resources quality and scientific research degree have promoting effect， and level of regional economic development and openness have significant negative effect by means of empirical analysis. In order to increase the low carbon efficiency， the government should accelerate the transformation and upgrading of industrial structure， strengthen the technology innovation， cultivate the talents and allocate the resources rationally.

Key words： marine low carbon economy， economic efficiency， M-L index

一、引言

全球化的作用下经济迅速发展的同时也带来气候和环境生态的各类问题，气候变暖，能源安全以及油价频繁波动等问题得到了各国的关注。2003年，英国发表了《能源白皮书》，低碳经济发展模式成为新世纪人类发展的目标。海洋低碳经济是一种以“低排放、低能耗、低污染”[1]为目的的经济模式，这给我国海洋经济提出了新的挑战。

由于海洋低碳经济概念的提出时间尚短，碳排放量难以测量等很多因素的影响下，对其的研究有一部分集中于定性研究。陈贵华[2]对广东海洋渔业，梁芷铭[3]对广西的发展模式转变进行研究，张文亮[4]研究天津发展海洋低碳经济等。在定量分析方法方面，张振举、张莉[5]从碳排放规模、效率和结构分析湛江的发展现状，根据kaya原理对影响因素进行分析。丁黎黎等[6]利用熵值法测算了沿海11地区的TFP，基于面板Tobit模型考察了影响因素。徐丽丽[7]采用超效率模型计算TFP，对比与传统之间的差异。从综述来看，我国对于海洋经济这一重要环节的研究还不够，并只集中于定性研究对定量研究不多且方法较单一。因此研究这一问题是具有意义的。

二、Malmquist-Luenberger指数和Tobit模型

（一）M-L指数

在研究低碳经济效率中，一般采用基于方向距离函数来研究生产率变化的。将M-L指数分解为技术进步与技术效率两部分，处理期望产出增加和非期望产出减少的问题。Chun等于1997年提出的m-l指数，在计算过程中需先获取所需的四种方向距离函数：基于t期观察值和t期技术、基于t+1期观察值和t+1期技术、t期和t+1期的混合方向距离函数。

ML指数可以分解为效率变化（EFFCH）和技术进步指数（TECH）：当EFFCH>1或EFFCH<1时，表示效率的改善或恶化；当TECH>1或TECH<1时，表示技术进步或退步。

（二）tobit模型

Tobit模型属于因变量受到限制的一种模型，其概念最早由Tobin于1958年提出。由于DEA方法所估计出的效率值都介于0与1之间，最大值为1，如果采用OLS来估计，可能由于无法完整呈现数据而导致估计偏差，因此本文采用Tobit模型来分析海洋低碳经济效率的影响因素。

三、沿海地区海洋经济效率测算

（一）指标选取与数据处理

根据Jorgenson等提出的KLEM模型来确定投入指标，本文选取的投入指标为资本、劳动力和能源；产出指标为期望产出海洋生产总值和非期望产出CO2。本文选取沿海11个省市2006-2014年的数据。

资本投入：海洋資本存量。我国没有资本存量这一指标，本文根据张军[8]使用的手续盘存法重新计算2006-2014年11各省市的资本存量，然后计算得到海洋经济资本存量。劳动力投入：本文参考以往学者成果，选取涉海就业人员数为指标。能源投入：根据能源折算系数，将11省市能源平衡表中的终端消费量统一折算成标准煤，得到各地总体能源消费量，再折算出海洋能源投入。海洋生产总值反映沿海地区海洋经济产出情况。本文的非期望产出主要指CO2排放量，其无直接的数据。本文采用CO2排放量=含碳能源消费量×碳折算系数×CO2气化系数方法估算。含碳能源包括原煤、焦炭、原油、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气8种；CO2气化系数指是一个标准量，即3.67。碳折算系数是2006IPCC所制定。再折算各省市的海洋经济产生的CO2。

数据来源于历年《中国统计年鉴》、《中国海洋统计年鉴》、《中国能源统计年鉴》。

（二）结果分析

使用MAXDEAPRO软件进行计算，我国沿海11个省市2006-2014年海洋低碳经济效率如下图所示

1.沿海11个省市的均值为1.036，整体效率提高了3.6%。技术进步平均涨幅为4.2%，技术效率下跌了0.6%，纯技术效率均值为1，规模效率下跌0.6%。

2.技术进步是M-L指标变化的影响因素。平均增幅为4.2%，技术效率变化下跌，主要原因是规模效率，说明资源配置的合理性需要改善。海洋低碳技术复杂，技术创新困难，同时我国低资源的投入达到了规模最优，重点应放在资源配置。

3.沿海省市除了河北省，其他的M-L指数大于1。标准差为0.028，说明各地区效率增幅比较平稳，但是资源配置存在差距。从均值看福建省增幅最大，河北下跌了2.8%，其余增幅较小。在效率增长的地区，技术进步涨幅大于技术效率变化，前者提升的作用较为重要。这些地区的资源配置较为完善。山东和广西的规模效率是效率下降的原因。辽宁不仅要加强技术创新，还要提高资源配置等各方面能力。

4.从总体看，三大经济区的海洋低碳经济效率处于有效的状态。环渤海的低碳效率为1.013，长三角为1.051、珠三角为1.049。三者之间还是有差距的。长三角和珠三角提升的较快，而环渤海则较慢。长三角的两省一市都是经济发达的沿海城市，在经济条件、低碳科技技术以及低碳政策环境等都具有明显优势。珠三角是我国较早发展海洋经济的城市之一、对于海洋产业的各方面资源政策都比较完善。环渤海的海洋经济发展相较较晚，虽然上升趋势明显，但区域性差距也明显。在资源配置、产业结构和技术方面都有一定差异。

四、海洋低碳经济效率影响因素分析

（一）指标选取

本文根据对已有文献，结合海洋经济的特点以及数据的可得性，选取以下指标：区域经济发展水平以人均GDP为指标（X1），产业结构选用海洋第三产业G0P占总值的比重（X2），人力资源质量选用海洋科研机构专业技术人员占所有涉海就业人员比例（X3），对外贸易程度选取进出口总额占GDP比重（X4）、科研程度选取海洋科研课题数（X5）、固定资产投资水平（X6）。具体数据来源于2006-2014年《中国海洋统计年鉴》、《中国统计年鉴》。本文构建了面板Tobit回归模型进行实证分析：

yit=αi+βixit+μi

其中，被解释变量yit是第i个沿海省市第t年的海洋低碳经济效率，解释变量为xit，αi为截距项，βi是解释变量的系数，μi为误差项。用来检验上面理论假设是否成立。

（二）结果分析

使用EVIEWS8.0进行面板数据的Tobit回归分析，对外部影响因素进行了实证分析，结果显示，产业结构、人力资源质量和科研程度对海洋低碳经济效率有正向作用，而区域经济水平、对外开放程度以及固定资产投入则有反向作用。导致人均GDP具有阻碍作用的原因可能是偏向传统经济增长方式导致的能源消费和C02排放量的增长。人力资源质量的系数是0.7，说明提高专业技术人员占比有利于提高低碳经济效率。对外开放程度初期对于效率提高有影响，但随着出口疲软产生了负作用。许多城市成为以附加值低的劳动密集型产业为主的生产基地资源无效率使用和环境破坏严重。政府对于海洋科技的支持水平逐年提高，但作用vu显著性说明转化率偏低。产业结构的高级化与海洋低碳经济效率是正相关的，但是这种关系不显著。

五、结论

本文运用沿海11各省市2006-2014年的面板数据，采用DEA模型和M-L指数对效率的动态变化分析，并运用Tobit模型对影响因素进行了分析，得出以下主要结论：

我国海洋经济取得了巨大成果，成为了国民经济新的增长点，并且低碳经济效率呈上升趋势。技术进步指数的提高是效率增长的主要原因。规模效率是影响技术效率变动的主要因素。对三大海洋经济区进行具体分析，长三角的海洋低碳经济效率比较好，珠三角次之。根据Tobit回归模型的实证结果显示，人力资源质量、科研程度具有显著地促进作用，区域经济发展水平和开放程度具有显著地负作用，其他因素的影响不显著。综上所述，我国沿海城市提升海洋产业低碳效率应该从以下方面入手：一是加速海洋产业结构转型升级。提升传统产业，大力发展新型海洋产业，推动高端海洋装备制造业，发展具有海洋特色的多功能的旅游业。二是加强海洋技术创新，加大低碳技术开发力度，鼓励开展具有突破性的海洋科技创新研究，严格把关避免低水平的重复研究。推进技术成果的商品化。三是培养复合型海洋人才，提高海洋从业人员质量。通过市场培育、政府引导、社会意识三类措施同时推进。四是应根据不同地区的特点和资源，合理资源配置，提高生产要素的使用效率。政府应发挥其导向作用，加强其对市场的引导与扶持力度，制定相关法规和政策措施。

[参 考 文 献]

[1]蒋金荷.中国碳排放特征及发展低碳经济的对策分析[J].经济研究参考，201l（5）6-14

[2]陈华贵.广东省海洋渔业低碳发展研究[D].广东海洋大学，2015

[3]粱芷铭.长三角地区海洋低碳经济发展路径研究[J].生产力研究，2011（9）：36-38

[4]张文亮.天津市海洋低碳经济发展道路初探[J].海洋开发与管理，2012（11）：85-90

[5]张振举，张莉.湛江海洋经济低碳发展现状及影响因素分析[J].经济与技，2015（3）：154-157

[6]丁黎黎，朱琳，何广顺.中国海洋经济绿色全要素生产率测度及影响因素[J].中国科技论坛，2015（2）：72-78

[7]徐丽丽.绿色视角下中国区域海洋经济效率差异分析[D].江南大学，2015

[8]张军.中国省际物质资本存量估算[J].经济研究，2004（10）：35-44

[责任编辑：王凤娟]