环渤海地区海洋产业结构对低碳发展影响分析

徐胜 马振文

[摘要]依据环渤海地区三省一市面板数据，运用灰色关联分析法，就海洋产业结构对碳排放量的影响进行实证分析，并引入趋势系数，得出海洋产业增长率与碳排放增长率的相对关系。研究表明：对于天津和河北，海洋油气业对碳排放贡献最大，而在辽宁和山东，海水养殖业能耗较高且产业增长率较低；同时，各地区滨海旅游业和交通运输业的产业增长率远高于碳排放增长率；以此为环渤海各省市的海洋低碳化转型提供参考。

[关键词]海洋产业；碳排放量；灰色关联度；趋势系数

[中图分类号]F207 [文献标志码]A

近年来，我国海洋经济正在高速发展，无论是总量还是增速都呈现出大幅度上升的趋势。但同时也付出了巨大的环境代价，发展低碳化海洋经济已成为科学开发海洋的一个重要命题。因此，应该以海洋经济低碳可持续为方向，从海洋产业入手，通过技术革新、产业替换等战略措施，优化产业结构，推进高耗能传统海洋产业的转型，以此引导我国海洋经济走向又好又快的绿色发展之路。

目前，国内外学者对海洋产业与低碳经济的研究日益丰富。国外更倾向于宏观的理论指导，如Mclnnis （2006）阐释了在推动海洋经济发展的同时，环境保护也是不容忽视的目标，并计算了环境被破坏时所损失的经济成本。[1]Semenov （2009）在建立海洋经济发展评价指标体系时，首次将环境保护作为关键性指标纳入评价框架中。[2]Soma Labatt和 Rodney R. White （2010）提议海滨城市的机构投资者应该重点关注碳金融项目，以此降低二氧化碳排放，促进海洋城市生态发展。[3]与国外的理论发展相比，近年来，国内相关研究进展迅速。徐胜（2011）等人运用灰色关联法，分析我国海洋产业结构与海洋低碳经济关联度的关系，结果表明目前海洋第二产业仍是海洋经济发展的主要推动力，因此需要重点调整。[4] 张文亮（2012）立足于发展海洋低碳经济的背景，分析了将低碳模式纳入海洋经济发展中的重要性，根据海洋三次产业发展现状，提出天津市发展海洋低碳经济的具体措施。[5]司登奎（2014）等人以蓝色经济区为例，从碳排放绩效入手，利用数据包络法（ DEA）进行分析及预测，发现蓝色经济区海洋产业的碳排放绩效近年来有增大趋势。[6]张振举（2015）等人从湛江市的碳排放特点入手，来研究海洋经济低碳发展现状，发现第二产业的高碳特征明显，因此需进行优化。[7]林娜娜（2017）针对长三角和珠三角海洋低碳经济问题，从技术进步视角，将二氧化碳作为一种坏产出纳入到传统M-L 模型中，探讨各经济圈技术进步与低碳发展的关系。[8]

综合国内外学者对海洋低碳化方面的研究，发现在研究对象方面，很多都着眼于某一区域或省份的总体海洋低碳化情况，对各个省市鲜有对比性研究。同时，在海洋产业方面，大多是着眼于三次产业等宏观层面，对各类产业中更具体的种类往往涉及较少。因此本文将以此作为突破口，把区域与产业细化，以环渤海三省一市为研究对象，同时选取高碳驱动型的八大传统海洋产业，对各地区碳排放量进行灰色关联度分析，根据结果为海洋产业结构的调整提出具体建议。

一、环渤海各省市发展现状分析

（一）海洋经济发展现状分析

环渤海地区是我国最重要的三大海洋经济区域之一，地理位置优越、资源丰富，产业基础雄厚，具有发展海洋经济的良好外部环境，包括了河北、天津、辽宁和山东三省一市。因为人口因素、自然资源、经济政策等存在差异性，经济发展、产业结构上也存在着很大的非均衡性。

由于国家支持海洋产业发展政策的颁布，以及环渤海地区相关设施的健全，优势资源的合理利用，近年来环渤海地区得到了极大发展。20102015年，环渤海地区海洋总值增长迅速，从13 828亿元增至23 437亿元，五年间增长了1.7倍，在三大海洋经济圈中位列第一。从经济规模来分析区域内经济分布的状况，2015年，天津、河北、辽宁、山东占环渤海地区GDP总量的比重分别为22.6%，9.2%，17.6%，506%（如图1）。可见山东省作为发展主力军，其增速和总产值遥遥领先。其次为天津市，近年来发展势头明显，海洋总值甚至超过了相邻省份。而河北省和辽宁省海洋产值则呈现出总量低、增速慢的态势，在环渤海地区处于发展比较薄弱的地位。

图1 环渤海各地海洋生产总值产值对比图

从产业来看，环渤海地区海洋产业结构整体水平较高，表现为第一产业基础好，第二产业所占比重较大，高密集度产业增长较快。同时，第三产业上升速度较快，且呈多元化、高级化发展趋势。当前环渤海地区的海洋产业正处于优化升级阶段，总体由以前的“二三一”哑铃型呈现出“三二一”结构的倒金字塔型，第一、二次产业下降，第三产业发展迅速，是我国为数不多的几个达到产业高级优化阶段的区域之一。如表1所示，2015年，天津的海洋第二产业为601%，在经济新常态规划下略有下降态势，但比例较于相邻省份仍是最高，调整力度仍需加强。辽宁的海洋第二产业为35.6%，比例较于相邻省份最低，自2009年国务院批复《黄河三角洲生态发展规划》以来，辽宁省海洋发展则上升为国家战略，因此海洋第二产业在发挥支柱作用的同时，也在以结构优化为主线。而第一产业为101%，远超过全国平均水平，产业初级型特征明显，同时产业结构效益较低，矛盾日益凸显。河北虽调整速度缓慢，但海洋产业结构日趋合理，第一产业低于全国水平，第二产业与第三产业几乎持平。但作为全国老工业基地，其海洋资源型产业基数较大，存在刚性强、调整慢的问题。山东海洋产业调整初具成效，是環渤海地区唯一达到“三二一”结构的省份，第三产业已经超过了第二产业，同时第一产业稳步下降。可见由于整体经济实力的提升，海洋第三产业越来越对经济发展起到更为重要的支撑作用。

（二）能源消耗现状分析

随着经济的发展，环渤海区域对资源消耗的需求也日益增加。从整体区域来看（见图2），环渤海地区能源消费量在20092012年间开始不断增加，到2012年达到最高峰为1009亿吨标准煤，占到全国能源消费量的26.4%左右。2012年以后开始逐渐下降，到2015年能源消费为9.58亿吨标准煤，占全国总量的239%，说明环渤海各省市正积极向节能低碳方向迈进。其中，经济产值居首的山东省能源消耗总量也位列第一，说明长期以来山东省追求海洋经济增长的传统发展模式存在着高能耗高污染的弊端。而发展较薄弱的河北在能源消耗上仅次于山东，说明其处于高能耗低效率的粗放式发展阶段，体现了海洋产业重化工结构明显，高附加值项目较少的实际情况。辽宁省的能源消费增长趋势在逐渐得到控制，从2012年的峰值逐步下降，这与“十二五”以来出台的相关整改政策密不可分。而天津则呈现出不断增长的态势，从2009年到2015年，从5 874万吨到8 040万吨，年均增长率为5.6%，在总量和增速方面，均高于全国人均消费水平。这种趋势反映了海洋经济发展过于倾向第二产业而导致了日益紧迫的环境压力。

图220092015年环渤海各省市能源消费总量图

能源的快速消耗和污染物排放的不断增加，使得环境问题成为海洋经济发展的巨大桎梏。因此，从高碳到低碳产业的转型被看做是解决当前问题的重要途径。目前，环渤海地区正在积极开展海洋低碳经济，并已取得了卓有成效的进步，但仍存在海洋产业结构不合理、能源效率低等现象。为此，需要进一步探讨海洋产业结构对低碳发展的影响问题。

二、灰色关联度分析

（一）方法及指标选取

灰色关联分析是一种基于多个因素的统计方法，以各因素的样本数据作为对象，对系统各因素之间的关系进行描述。若两个因素在关联序列中的变化趋势越一致，则它们之间的灰色关联度就越大，反之，灰色关联度就越小。近年来，灰色分析法在能源消耗测算、企业绩效评价、经济影响因素分析等各个领域得到了广泛应用。而碳排放量涉及到各个产业的诸多因素，影响复杂，因此可以看作一個灰色系统，可以通过对已知的多个影响因素进行分析评价，确定各因素之间的相关关系，从而简单直观的了解各个变量对碳排放量的影响程度。

为保证数据的准确性和可获得性，选取了20072014年的年度数据进行实证分析。由于碳排放量是低碳水平的最直接体现，所以本文选取环渤海地区各省市碳排放量为参考序列，记为x0=x01，x02，…，x0p。选取海水养殖业、海洋油气业、海洋矿业、海洋造船业、海洋盐业、海洋化工产业、交通运输业、滨海旅游业高碳驱动的八大支柱产业作为灰色分析的比较序列，记为xi=xi1，xi2，…，xip，i=1，2，…，n，表示影响碳排放量的各个重要因素。其中，海水养殖业作为海洋第一产业的代表，海洋油气业、海洋矿业、海洋造船业、海洋盐业、海洋化工产业这五个指标代表海洋第二产业，交通运输业、滨海旅游业代表海洋第三产业。

本文的基础数据均来自于往年的统计年鉴，其中能源数据来源于《中国能源统计年鉴》以及各省级统计年鉴 （20082015年），碳排放量通过2006年IPCC《国家温室气体排放清单指南》计算所得，行业数据来源于《中国海洋统计年鉴》（20082015年）和《中国海洋统计公报》（20082015年）。

（二）碳排放量的灰色关联度计算

以天津市为例，分析并计算碳排放的灰色关联度，表2为天津市各产业产值产量和碳排放量原始数据：

为了使原始数据具有可比较性，消除由于量纲不同带来的误差，需要对指标数据进行无量纲化。本模型采用初值化法进行处理，把数据代入以下公式中：

xij=xij/xi1，i=1，2，…，n；j=1，2，…，p

得出各指标的初值化结果，如表3所示：

由以上初值化处理后的结果可以看出20072014年间天津市海洋产业与碳排放水平的发展趋势。其中，代表第一产业的海水养殖业呈波动式下降的态势，总体下降幅度为183%，原因在于近年来政府在渔业资源管理和利用方面，出台了各种保护性政策，以此调整养殖业结构，推进生态低碳养殖。第二产业中盐业开采量稳步降低，下降幅度为32%，远大于养殖业。造船业、天然气业产量均逐年稳定增加，原油开采量波浪式下降，海洋化工业则在20072011年间下降，之后大幅增加，这与政策背景息息相关。代表海洋第三产业的滨海旅游业和交通运输业产值产量逐年大幅攀升，分别增加了283%和98%，可见天津作为滨海城市，正在做大做强旅游服务品牌。与产业对应的是碳排放量，总体上升幅度为44%，在2011年之前上升势头明显，之后逐渐趋于平缓。

SymbolcB@ pΔij和Δmin=min1inmin1jpΔij可求得两级最大差 Δ（max）和两级最小差 Δ（min）。代入数据，得到Δ（max）=2.6494，Δ（min）=0。由此可计算关联系数ζij=Δmin+ρΔmaxΔij+ρΔmax，取分辨系数ρ=0.5，可得出各产业的关联系数，如表4所示：

由以上关联系数表总体来看，各产业与碳排放量关联系数均呈下降趋势，体现了天津市努力发展海洋生态经济的战略方向。其中，海洋第一第二产业的关联系数要高于第三产业，这符合当前天津市第二产业以重工业为主的实际情况。20072011年，各产业与碳排放量的关联系数均处于较高水平，之后大幅降低，造船业和滨海旅游业总体关联系数最低，而且下降趋势最为明显，到2014年仅为0.3333和03559，说明这两者对碳排放相关性最低，属于低碳优势海洋产业。油气业和交通运输业的关联系数最高，均值分别为0.9105，0.8301和08607，同时下降幅度最低，到2014年分别下降了21.4%，19.3%和28.9%，这些产业基数大且调整慢，凸显出了与低碳发展的不协调性。

再把所得结果代入公式r0k=1n∑nt=1ζ0kt，依次得到天津市及其他省份海洋产业产值产量与碳排放量的关联度见表5

由表5分析可得，在环渤海三省一市中，各海洋产业与碳排放量的灰色关联度总体较高，说明当前的传统海洋产业多为高碳驱动型，产业结构仍处于较低级的层次，更加显现出海洋产业优化的必要性。具体比较分析，河北和山东的各产业灰色关联度总体要高于天津和辽宁，表明了这两省的海洋产业发展更依赖高耗能。天津市与碳排放量关联度最高的为天然气开采，其次为交通运输业，关联度最低的为造船业和滨海旅游业。河北省关联度居首的为盐业开采和原油开采，排序居末位的为造船业和天然气开采。辽宁省关联度最高的为滨海旅游业和养殖业，最低的为交通运输业和海洋化工业。而在山东省，海水养殖业和原油开采的关联度最大，交通运输业和造船业排名靠后。各省市存在较大的差异，体现了产业布局对低碳发展影响的非均衡性，因此在优化环渤海地区海洋产业的过程中，应该具体考察到每个子区域的低碳优势产业并以此调整。

（3）引入趋势系数的灰色关联度计算

为了研究参考数列X0 与比较数列Xi的增长趋势，进一步把握各产业对碳排放的影响水平，本文引用灰色关联趋势系数来进行衡量产业发展趋势和碳排放量增长趋势的相对关系，趋势系数r定义如下：[9]

r=1当xi（k）-x0（k）>0-1当xi（k）-x0（k）<0

其中， x'i（k）=xi（k）/xi（1）；x'0（k）=x0（k）/x0（1）。当比较数列中的数据增长率高于参考数列的数据增长率时，r值为1 ；相反，当比较数列中的数据增长率低于参考数列时，r值为-1。经计算，得出含有趋势系数的灰色关联度见表6。

由以上结果分析，产业纵向比较可以看出，盐业开采、油气业整体负值较多，而造船业、滨海旅游和交通运输业则均为正值，说明这三者对能源的利用率较高，单位能耗可以取得更高的经济效益。横向地区比较可得出，天津市的养殖业和大部分第二产业的灰色关联度为负；河北省的盐业、海洋化工、原油业系数为负值；在辽宁省，盐业、油气开采业趋势系数均为负；而山东省的负值最多，分别是养殖业、盐业、海洋化工和油气业，体现了山东省海洋产业的能源利用效率仍需提升。

四、结果分析

碳排放量与产业发展关联度越大，则说明该产业碳排放量对经济增长贡献率越高，即表明该产业的产业发展与该产业碳排放量的增加呈明显的正相关关系，属于高能耗产业。同时，当碳排放增长率大于产业产值产量增长率，即灰色关联度为负时，说明此行业发展的单位碳排放量很高，则需进行调整。

从天津市来看，海洋天然气开采业与碳排放量的关联系数为0.9105，这说明天津市的碳排放量与海洋天然气关联度最高，相关关系最大。关联度最低的为滨海旅游业，仅为06442。同时，养殖业、盐业开采、海洋化工、天然气开采的灰色关联度为负，说明这些行业发展的单位碳排放量很高且产出效益较低。这也体现了天津市海洋经济发展的实际情况，天然气开采作为提高海洋产值的支柱性产业，能耗高且规模大，导致了较高的碳排放贡献度。而滨海旅游业一直处在低增长水平，发展远不及一、二产业，因此对碳排放的影响较小。

针对河北省结果，代表海洋第二产业的盐业开采、原油开采业与碳排放的关联度分别为0.9835和0.9818，说明两者对河北省碳排放量的影响最大。从趋势系数来看，盐业开采、海洋化工和原油开采关联度为负，这些更加验证了河北省的海洋发展对第二产业的高度依赖以及对低碳化进程造成的阻碍。造船业与碳排放的关联度为0.8582，排名靠后且趋势系数为正值，属于低能耗产业，因此提高造船业的技术含量和附加价值，也是协调其他产业发展和提高总体水平的重要措施。

辽宁省的滨海旅游业与碳排放量的灰色关联度为0.8462，排序为第一，说明第三产业中的滨海旅游业对碳排放的贡献最大，这与辽宁省“三二一”的产业结构特征吻合。第二产业中的盐业开采、油气业的趋势系数为负，表明辽宁省在调整第二产业比重的同时，还应配合高新技术，进行传统产业的改造。关联度排名较后且为正值的产业为交通运输业和海洋化工业，说明这些产业能耗低且生产效率较高，在产业升级调整中成效显著。

山东省的海水养殖业与碳排放的关联度为0.9912，相关关系最大且趋势系数为负。造船业与碳排放的关联度最低，仅为0.6448。结合山东省实际发展情况，由近年来海洋经济仍以传统的海洋產业为主要驱动力，粗放型的发展阶段尚未过渡完成，存在高能耗低附加值的弊端，因此第一、第二产业仍是碳排放大户。但代表第三产业的交通运输业关联度排序靠后且趋势系数为正，说明山东省低碳化政策的出台促使部分产业开始走向节能减排道路。

五、结论及建议

通过对环渤海经济圈主要省市海洋产业碳排放的灰色关联度进行排名和趋势分析后，得出两个结论：一是由各地区横向比较，发现天津、河北对油气业等高耗能第二产业较为依赖，辽宁、山东则对第三产业较为侧重，并且也在积极引导产业向低碳方向发展，但仍存在第一产业规模大且低碳化程度低的问题。二是从环渤海地区的产业自身特点来看，盐业开采、油气业和海洋化工这三类产业发展的单位碳排放量很高，属于高碳排放驱动产业。而滨海旅游业和交通运输业的产业增长率远大于碳排放增长率，说明其发展更符合海洋低碳化路径。因此，可以从以下方面进行改善：

首先，因地制宜调整海洋产业结构，加强对新兴海洋产业的扶持。对于天津、河北海洋第二产业增长较强劲的地区，应改进传统的工业设备，鼓励创新型技术，促进区域产业结构调整的同时减轻能源消耗的压力。减少海洋发展进程中对油气业的依赖，改善粗放式的发展结构，重点开发海洋新能源、生物医药工程等战略性新兴产业。而对辽宁、山东第一产业比重较大的地区，应该建立海洋战略性新兴产业的实验基地，组织科技攻关，加快海洋战略性新兴产业的科技融入，开发新的经济增长点，逐步实现传统产业的更新换代。

其次，利用高新技术，以科技带动海洋产业的发展，即在发挥现有产业优势的基础上，支持培育高新技术产业的同时积极改造传统产业，形成区域内部的科技辐射能力。比如天津、河北等油气大省在天然气开采方面技术设备略显薄弱，可通过技术改造和改进生产方式，加强技术方面的重点突破和创新，对海洋产业形成有力的技术支撑。从而提高产出效率，在规模不变的情况下进一步提高科技效益。

最后，大力推进产业融合发展。如在辽宁、山东旅游资源丰富的省份，应促进旅游加快升级，农业、渔业、工业等与旅游产业融合发展，利用丰富的自然景观和人文景观吸引国内外游客，使用电子商务平台，带动大批传统旅游商品企业的转型。同时，加大力度发展商贸旅游、国际游船和区域性观光，积极融合新的产业模式，促进海洋第三产业向着多元化、高级化方向发展。

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[责任编辑]王立国

Analysis of the Impact of Marine Industrial Structure on Low CarbonDevelopment in Bohai Area

XU Sheng， MA Zhenwen

（School of economics， Ocean University of China，Qingdao，Shandong， 266100，China）

Abstract：According to the panel data of three provinces in Bohai area， the grey relational analysis method is used to analyze the effects of marine industrial structure on carbon emissions. And the trend coefficient is introduced to get the relation between the growth rate of marine industry and the rate of carbon emissions growth. The results show that the marine oil and gas industry contributes most to the carbon emissions in Tianjin and Hebei， while in Liaoning and Shandong， the energy consumption of the mariculture industry is relatively high and the growth rate of the industry is low. At the same time， the industrial growth rate of coastal tourism and transportation industry in all regions is far higher than the rate of carbon emissions growth. This will serve as a reference for the marine low carbon transition in Bohai area.

Keywords： Marine industry； Carbon emissions； Grey relational grade； Trend coefficient