我国东部地区海洋经济效率评价研究

何芳 黄梅

摘 要：本文利用数据包络分析方法及全要素生产率指数模型对东部地区海洋经济效率进行评价，以2004年-2014年狭义东部地区的海洋经济投入产出数据为样本数据，通过对江苏、浙江、上海、山东等地的DEA分析表明：我国狭义东部地区海洋经济Malmquist指数的提高基本上依靠技术进步的发生，江苏、浙江、上海、山东地区的管理效率与规模效率仍有待提升，为实现海洋资源的优化配置与海洋经济的可持续，各地区仍需进一步提高海洋经济的技术效率。

关键词：海洋经济效率；技术效率；Malmquist指数；数据包络分析

一、引言

海洋作为“蓝色粮仓”为我国的经济发展提供丰富资源和广阔空间，随着21世纪海上丝绸之路经济带的发展与建设，海洋经济逐渐成为我国新的经济增长点，并作为我国的重大发展战略带动整个社会国民经济的发展。

我国海洋经济起步较晚，沿海地区主要依靠海洋资源与生态环境来发展海洋经济，因此我国的海洋经济仍属于资源型经济，采用粗放式发展模式，对生态环境和海洋资源的保护力度小等问题日愈凸显，不利于海洋经济的可持续发展。《2017年中国海洋经济统计公报》显示，我国2017年的全国海洋生产总值达到7.7611万亿元，同比增长6.9%，这也反映出了我国海洋经济正稳步增长，但仍面临资源配置低效、环境保护不当等问题。鉴于此，对海洋经济效率进行定量评价分析以提高海洋经济效率、优化海洋资源配置显得尤为重要，且我国区域海洋经济发展不平衡，有必要从区域的角度对沿海地区海洋经济效率水平进行测度与评价，实现海洋经济的集约化生产。

二、理论模型

1.C2R模型

设有m个决策单元DMUj，j=1，2，...，m。DMUj的输出为qj=（q1j，q2j，...，qtj）T，t为输出要素个数；DMUj的输入为pj=（p1j，p2j，...，pnj）T，n为输入要素个数。且pj，qj>=0，j=1，2，...，m。C2R模型如下所示：

2.BC2模型

BC2模型如下所示，该模型计算的是DMU的纯技术效率。

在BC2模型中，当δ=1时，该决策单元有效，即其纯技术效率是有效的。此时，该决策单元的规模效率等于其总体技术效率与纯技术效率之比。

3.Malmquist指数

1970年谢泼特基于生产函数定义出投入、产出距离函数，从而计算出全要素生产率。Malmquist生产率指数是指不同时期的投入要素的距离函数之比。1994年法勒将Malmquist指数定义如下：

Malmquist指数广泛应用于各行业、产业的生产率测度和分解，并将全要素生产率指数分解为技术变迁、纯技术效率进步以及规模效率，对进一步分析某一产业的技术变迁、管理效率以及规模效率有很大贡献。

三、指标选取与数据来源

1.指标选取

本文选取了我国江苏、浙江、山东、上海等东部沿海地区作为研究对象，选择2004年-2014年的指标数据进行分析。各地区在海洋经济发展模式上稍有区别，但从各地海洋产业产值数据来看，渔业、海洋交通运输业以及旅游业一直是海洋经济的主导产业。因此，本文选取了海洋经济总产值（亿元）作为输出指标，选择海水捕捞产量（万吨）、港口货物吞吐量（万吨）、滨海旅游人数（万人）以及各地区的城镇固定资产投资（亿元）作为输入指标。

2.数据来源

江苏、浙江、上海、山东等地的海洋经济总产值（TV）、海水捕捞产量（SC）、港口货物吞吐量（CTP）以及滨海旅游人数（CTN）指标数据来源于2005年-2015年的《中国海洋统计年鉴》，城镇固定资产投资指标数据来源于2005年-2015年各地区的统计年鉴。

四、东部地区数据处理及结果分析

本文利用DEAP2.1软件计算DEA与Malmquist指数，为动态评价东部地区的海洋经济效率，本文将江苏、浙江、上海、山东分别作为一个决策单元DMU，由于我国东部地区的海洋经济发展现状及各地区的外部环境较为相似，符合决策单元的要求。文章利用DEAP2.1软件计算求得全要素生产率指数与规模效率、技术效率等分解指标的具体情况。

表1是将江苏、浙江、上海、山东分别作为一个决策单元的DEA分析结果。从表1可知，东部地区的海洋经济效率提升了5.4%，技术效率变动均值为0.988，技术进步均值为1.066，说明东部地区的海洋经济生产率的提高依赖于技术变迁，而非技术效率。另外，技术效率可分解为纯技术效率和规模效率，东部地区的规模效率均值为0.993，纯技术效率即管理效率均值为0.995，均低于1，说明东部地区海洋经济在规模与技术上存在效率下降趋势，东部整体海洋经济全要素生产率的提升得益于技术进步的发生。2005年-2010年东部地区的技术进步效率大于1，全要素生产效率也均大于1；2011年-2014年东部地区的技术进步效率均小于1，此时的纯技术效率均大于1，全要素生产率也均小于1。技术进步与全要素生产率的变动趋势一致，从侧面也说明了技术进步对于海洋经济的影响十分明显，而纯技术效率变动对海洋经济全要素生产率的影响并不显著。

表2是东部各地区的海洋经济Malmquist指数及其分解指标测算结果。根据表2结果，江苏、上海、山东的全要素生产率均大于1，说明2004年-2014年这三地区的海洋经济效率具有明顯上升趋势，而这三地区的规模效率及纯技术效率均为1，也说明江苏、上海、山东三地区的全要素生产率变动取决于该地的技术进步程度，其中上海市的技术进步程度最大。浙江省的海洋经济技术效率为0.955，小于1，说明2004年-2014年浙江省的海洋经济技术效率有下降趋势，分解为纯技术效率与规模效率后，浙江省的纯技术效率为0.981，规模效率为0.973，两者均小于1，间接证明了浙江省海洋经济技术效率呈下降趋势。与此同时，浙江省的技术进步指数大于1，但由于其管理效率与规模效率的下降，浙江省海洋经济的全要素生产率低于1，有缓慢下降趋势。从2004年-2014年东部地区总体情况来看，上海市的海洋经济技术进步效率与全要素生产率最高，领先其他三省，对江浙鲁三省具有一定的示范与引导作用。

五、总结

本文基于2004年-2014年狭义东部地区的海洋经济投入与产出面板数据进行分析，采用数据包络分析方法，利用DEAP2.1软件处理数据对江、浙、沪、鲁四地区的海洋经济效率进行总体分析，将动态分析与静态分析相结合，得到以下结论：（1）我国东部沿海地区海洋经济效率的提升主要依赖于技术进步，各地区海洋经济的规模效率有待提升，尤其是2010年之后，各地区的规模优势不再明显，规模效率呈下降趋势，有待提升。（2）江、浙、鲁地区的海洋经济仍处于粗放式发展阶段，海洋经济的发展在很大程度上仍取决于海洋资源的开发利用。上海市作为我国的超级城市，其海洋经济的全要素生产率最高，技术进步指数最大，对周边地区海洋经济的发展有一定的示范作用。（3）东部地区的海洋经济总体上还有一定的发展空间，各地区的海洋经济效率还有待提高，尤其应注意提高各地区的管理效率与规模效率，实现各地区的海洋经济集约化发展，这对于实现我国海洋经济的可持续发展也至关重要。

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