环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率研究*

宁 靓， 胡全峰， 王 岚， 孙 菁

(1.中国海洋大学 管理学院，山东 青岛 266100；2.国家海洋局 北海预报中心，山东 青岛 266061；3.青岛大学 商学院，山东 青岛 266071；4.南开大学 国际经济研究所，天津 300071)

一、引 言

海洋是人类生存和国家发展的资源宝库，合理开发利用海洋资源已成为解决当今陆地资源匮乏、环境恶化、人口膨胀等问题的重要途径。党的十九大强调加快推进“生态文明建设”“建设海洋强国”，环渤海区域作为我国三大经济圈之一，2018年海洋生产总值达26219亿元，占全国海洋生产总值的比重为31.4%，成为全国海洋经济的重要增长区域。(1)自然资源部海洋战略规划与经济司.2018年中国海洋经济统计公报[EB/OL]. http://www.mnr.gov.cn/dt/ywbb/201904/t20190412_2405025.html，2019-05-23.然而，在海洋经济迅猛发展以及海洋资源开发不断拓展的同时，环渤海区域生态资源和环境遭到严重破坏，近海生物资源退化等问题愈加严重，渤海近岸海域2017年一类海水比例仅为19.8%，成为我国海洋环境严重污染区域之一，该地区资源环境供给与经济发展需求间的矛盾日益凸显，新时期环渤海区域海洋经济发展亟须向高质量发展方式转变。(2)国家海洋局.2017年中国生态环境状况公报[EB/OL]. http://gc.mnr.gov.cn/201806/t20180619_1797652.html，2019-05-23.在这一过程中，海洋科技作为缓解海洋经济与生态环境间矛盾的“平衡器”，在促进经济包容性和可持续发展中发挥突出作用。然而，当前海洋科技资源配置不合理以及整合的低效率制约着环渤海地区海洋科技水平的发展，并在很大程度上影响海洋经济发展模式的转型升级。如何在保护海洋生态、实现绿色发展的前提下，通过整合有限海洋科技资源，优化资源配置，加强开放共享和高效利用，促进海洋经济效率和生态效率的科学协同发展，已经成为制约环渤海区域“蓝色经济”健康发展的主要障碍和亟须解决的重大问题。

二、文献综述

科技资源作为一切创新活动的核心要素，其投入数量与质量对转变地区经济发展方式和提升区域竞争力起着关键作用。关于科技资源配置效率的研究，目前学界主要围绕以下方面展开：(1)科技资源配置效率的影响因素。周伟等(2012)发现科技资源投入、科技配置环境和可持续发展能力对科技资源配置效率均有显著影响。(3)周伟，韩家勤.区域科技资源配置的影响因素分析——基于结构方程模型的实证研究[J].情报杂志，2012，(1).Jeong & Lee(2015)认为研究与开发活动的开放性和融合性会影响科技资金和人力资本的配置效率。(4)Jeong Seongkyoon，Lee Sungki.What Drives Technology Convergence? Exploring the Influence of Technological and Resource Allocation Contexts[J].Journal of Engineering and Technology Management，2015，(36).王聪等(2017)将科技资源配置划分为科技研发与成果转化两个阶段，表明产业结构和经济开放程度分别对两个阶段的科技资源配置效率具有显著影响。(5)王聪，朱先奇，刘玎琳，等.京津冀协同发展中科技资源配置效率研究——基于超效率DEA面板Tobit两阶段法[J].科技进步与对策，2017，(19).(2)科技资源配置效率的评价。Lee等(2009)基于产出导向的BCC模型和AHP方法对各国研发活动中的科技资源配置效率进行对比分析。(6)Lee Hakyeon，Park Yongtae，Choi Hoogon. Comparative Evaluation of Performance of National R&D Programs with Heterogeneous Objectives：a DEA Approach[J].European Journal of Operational Research，2009，(3).黄海霞，张治河(2015)指出我国战略性产业科技资源配置效率整体水平不断提高，但不同产业间以及同一产业内部存在较大差异。(7)黄海霞，张治河. 基于DEA模型的我国战略性新兴产业科技资源配置效率研究[J].中国软科学，2015，(1).张建清等(2016)对桂林市2003～2014年的绿色科技资源配置效率进行测度，评价环境规制因素影响技术创新的区域差异与分布特征。(8)张建清，付利苹，范斐，等.区域绿色科技资源配置效率的实证研究——以桂林市为例[J].科技管理研究，2016，(16).

目前科技资源配置效率评价的研究方法主要有数据包络分析(DEA)、随机前沿分析(SFA)、主成分分析法以及改进交叉效率评价等。其中DEA方法应用最为广泛，并且将DEA与其他方法相结合对科技资源配置效率进行研究。(9)王珍珍，黄茂兴.我国科技创新效率的实证研究——基于DEA-Malmquist模型和中国省际面板数据[J]. 技术经济，2013，(10).但是传统的DEA方法是以径向测度(Radial Measure)为基础，其假定所有的投入产出要素都以同比例增加或减少，模型本身这一缺陷使得测出的效率与实际不符。(10)樊鹏飞，冯淑怡，苏敏，等.基于非期望产出的不同职能城市土地利用效率分异及驱动因素探究[J].资源科学，2018，(5).基于此，近年来学者们开始采用非径向、非角度的 SBM(Slack-Based Measure)模型，不仅解决了投入产出的松弛性问题，同时也考虑了非期望产出的存在。如梁林等(2019)利用 SBM-Undesirable模型研究发现工业废水、二氧化硫排放量等非期望产出显著降低科技资源配置效率。(11)梁林，李青，刘兵.环境约束下省域科技资源配置效率：时空格局、演变机理及影响因素[J].中国科技论坛，2019，(6).游达明等(2017)进一步将SBM模型与Malmquist 生产率指数结合，评价我国不同地区的科技创新资源配置效率。(12)游达明，邸雅婷，姜珂. 我国区域科技创新资源配置效率的实证研究——基于产出导向的SBM模型和Malmquist生产率指数[J].软科学， 2017，(8).

海洋科技资源作为海洋科技创新活动的物质基础和基本条件，囊括从事海洋科技活动的人财物、信息及成果等多种要素，是创造海洋科技成果、推动海洋经济社会发展的各种要素的集合。(13)李德祥,彭继玉.我国绿色技术创新中存在的问题及对策[J].湖南财政经济学院学报，2018，(5).考虑到海洋科技资源的有限性和稀缺性，人们需要对海洋科技资源按照一定的规则进行分配，这个过程被称为海洋科技资源配置。(14)段忠贤.科技资源配置研究述评与展望[J].科技与经济，2016，(3).近年来，学者们以海洋科技资源配置效率测算为焦点展开诸多研究。如戴彬等(2015)运用随机前沿模型对沿海11省市海洋科技资源全要素生产率及其时空格局演变进行测算与总结，发现区域间海洋科技差距不断缩小；(15)戴彬，金刚，韩明芳.中国沿海地区海洋科技全要素生产率时空格局演变及影响因素[J].地理研究，2015，(2).Yang 等(2016)通过以日本海洋渔业为例，对其海洋渔业科技资源的配置效率进行分析；(16)Yang Chenxing，Lou Xiaobo. Technical Efficiency Study on Japanese Marine Fisheries Applying Stochastic Frontier Analysis and Data Envelopment Analysis Approaches [J].International Journal of Fisheries and Aquatic Studies，2016，(4).刘大海等(2016)通过测算全国涉海城市的海洋梯度系数，发现我国海洋科技资源配置呈现“东高北高、南低中西低”的分布规律。(17)刘大海，徐梦，王春娟，等.中国海洋科技资源配置研究[J].科技进步与对策，2016，(21).

通过文献梳理可以发现，目前科技资源配置的应用已较为成熟，涉及产业也较为广泛，但鲜有关于海洋科技资源配置效率的研究，且现有研究忽略海洋科技资源配置的生态效应。事实上，通过合理配置海洋科技资源，推动海洋科技进步，能够正向调节海洋经济与海洋生态之间的矛盾关系。(18)李华，高强.科技进步、海洋经济发展与生态环境变化[J].华东经济管理，2017，(12).因此，以保护海洋生态为前提，提高海洋科技创新能力，促进海洋资源合理开发，在“绿色生态”思路下发展“蓝色经济”，对于海洋经济可持续发展具有重要意义。在研究方法上，学者们主要运用DEA模型对科技资源配置效率进行测算，该方法基于径向技术距离函数，存在测算角度单一、投入产出往往不能径向逼近生产前沿面、忽视松弛变量导致效率测度误差等问题。此外，传统DEA无法对处于生产前沿面的大部分(接近2/3)的有效决策单元(效率值等于1)进行有效排序，也无法从动态角度对效率进行分析。为此，本文从海洋生态角度出发，以环渤海区域为研究样本，全面考虑规模收益可变性、海洋科技资源有限性、生态环境外部性以及效率整体可比性，采用超效率SBM模型对我国环渤海区域的绿色海洋科技资源配置效率进行比较分析，并运用Malmquist-Luenberger指数测算该地区绿色海洋科技资源配置效率的时空动态变化，力图揭示其动态演化规律，以期提供科学系统的海洋科技资源配置效率方法，为实现我国海洋科技资源的开发利用与海洋生态协同发展提供有益参考。

三、研究方法与数据来源

(一)研究方法

1. 超效率SBM模型

(1)

2. Malmquist-Luenberger指数模型

技术效率理论为资源配置评估提供理论解释。技术效率是在当前技术条件和技术市场环境下，根据投入要素的相应比例实现产出效益最大化的程度，也是资源配置合理程度的一种表征。因此，科技资源的配置效率本质上体现为效率，“技术效率”可以用来衡量资源的配置状况。本文运用Malmquist-Luenberger指数模型，(19)Chung Yangho，Rolf Fare，Grosskopf Shawna.Productivity and Undesirable Outputs：a Directional Distance Function Approach [J].Journal of Environmental Management，1997，(3).在通过增加期望产出、减少非期望产出的前提下，对我国环渤海地区的海洋科技资源的动态配置效率进行测算。

t时期到t+1时期的ML生产率指数可以分解为技术效率指数(EC)和技术进步指数(TC)，公式如下：

(2)

其中，技术效率指数可分解为纯技术效率(PEC)和规模效率(SEC)，因此ML生产率指数=PEC×SEC×TC。当ML生产率指数大于1时，表明绿色海洋科技资源配置效率上升；反之，资源配置效率下降；技术效率指数(EC)用于衡量海洋产业活动中投入要素的利用情况，EC越大，技术效率越高，资源利用越充分，反之，技术效率越低，资源浪费越严重；纯技术效率指数(PEC)反映既定规模的前提下技术效率的变化情况，PEC大于1时，纯技术有效，反之，纯技术无效；规模效率指数(SEC)表示生产规模状态，SEC大于1时，说明规模效率较高，越接近于最优生产规模状态，反之，规模效率较低；技术进步指数(TC)表明生产技术进步和创新的程度，当TC大于1时，技术进步明显，反之，不存在技术进步。

(二)体系构建与指标选取

本文从海洋生态角度出发，采用包含劳动力、资本和资源在内的“全要素”投入体系并兼顾经济产出、知识产出和非期望环境产出的产出体系，从“经济-资源-环境”3个子系统进行指标选取(见表1)。

表1 绿色海洋科技资源配置效率测算指标体系

就投入指标而言，劳动力要素指标选取“海洋科研机构数量”“海洋科研人员数量”，反映海洋科技人员投入。资本要素 “海洋科研机构经费”指海洋科研机构通过各渠道获得的计划用于本单位科技活动的经费，反映海洋科技资金投入。考虑海洋生态，本文将资源消耗纳入投入体系，参照丁黎黎等(2015)(20)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).、孙鹏等(2019)(21)孙鹏，宋琳芳.基于非期望超效率——Malmquist面板模型中国海洋环境效率测算[J].中国人口资源与环境，2019，(2).的研究，海洋资源消耗选取“海洋原油消耗量”“海洋天然气消耗量”以及“海洋电力消耗量”以反映海洋能源的消耗，同时选取“海洋捕捞产量”和“海水养殖面积”以反映海水养殖、海洋捕捞、海洋渔业服务业和海洋水产品加工等活动中海洋渔业资源的消耗。其中，“海洋原油消耗量”“海洋天然气消耗量”以及“海洋电力消耗量”的数据无法直接获得，通过各省市全部的原油、天然气以及电力消耗量乘以海洋生产总值和地区经济总产值的比值得到。

在产出指标方面，包含经济要素和知识要素的期望产出以及环境要素的非期望产出。经济产出指标“海洋生产总值”是海洋产业和海洋相关产业增加值之和，反映各省市在一定时期内海洋经济活动的最终成果。借鉴崔旺来等(2011)(22)崔旺来，周达军，汪立，等.浙江省海洋科技支撑力分析与评价[J].中国软科学，2011，(2).的研究，知识产出选取“海洋科技课题数量”“海洋科技论文发表数量”“海洋科技著作出版数量”以及“海洋科技专利授权数量”，反映以知识形态存在的科技产出成果。在环境产出方面，涉及海洋工业“三废”的排放以及在治理海域污染以及修复海域生态环境过程中产生的费用，反映海洋生态环境的损坏以及为之所付出的代价。因此选取“海洋工业废水排放量”“海洋工业废气排放量”“海洋工业固体废物排放量”以及“海洋环境治理费用”4项非期望产出指标对环境要素产出进行测度。

以上投入产出指标系统科学地反映海洋科技资源全要素投入与期望产出(经济产出、知识产出)以及非期望产出之间的关系，也印证海洋经济发展、海洋科技产出与海洋环境污染并存的事实，共同构建起绿色海洋科技资源配置效率评价指标体系。

(三)数据来源

本文以环渤海地区为研究对象，范围包括河北省、辽宁省、山东省以及天津市，利用三省一市2006～2016年的面板数据对我国环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率进行研究。相关数据来源于《中国海洋统计年鉴(2007～2017)》(23)国家海洋局.中国海洋统计年鉴2007～2017[M].北京：海洋出版社，2017：111～134.《中国能源统计年鉴(2007～2017)》(24)国家统计局能源统计司.中国能源统计年鉴2007～2017[M].北京：中国统计出版社，2017：116～125.《中国环境统计年鉴(2007～2017)》(25)中华人民共和国生态环境部.中国环境统计年鉴2007～2017[M].北京：中国环境年鉴出版社，2017：23～25.和《中国统计年鉴(2007～2017)》(26)国家统计局.中国统计年鉴2007～2017[M].北京：中国统计出版社，2017：238～269 .以及环渤海地区各省市的地方性统计年鉴。

四、绿色海洋科技资源配置效率测算

(一)我国环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率静态视角分析

运用MaxDEA 8.0软件，采用超效率CCR模型和超效率SBM模型对环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率进行测算，分别得到不考虑海洋生态要素(NE)和考虑海洋生态要素(SE)情况下，2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率值(见表2)。

由表2可以看出，不考虑海洋生态与考虑海洋生态得到的绿色海洋科技资源配置效率具有明显差异。在不考虑海洋生态的情况下，环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率由高到低依次为：河北(2.781)、山东(1.995)、辽宁(1.954)、天津(0.942)；在考虑海洋生态的情况下，排名发生较大变化，效率由高到低依次为：天津(2.179)、河北(1.404)、山东(1.285)、辽宁(1.139)。天津市绿色海洋科技资源配置效率在两种情况下的结果截然相反，主要原因是在不考虑海洋生态的情况下，与河北省和辽宁省相比，天津市在投入大量的海洋科研人员和海洋科研经费的同时，科技产出未显现绝对优势；而与山东省相比，天津市在科技资源投入基本一致的条件下，科技产出水平不及山东省。在考虑海洋生态的情况下，天津市的非期望产出指标远小于其他省市的非期望产出，以海洋科技为杠杆进行海洋生态保护成效显著，效率排名上升。

表2 2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率值

数据来源：笔者根据MaxDEA 8.0软件运行结果计算整理。

此外，从各省市2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率变化趋势来看，地区间的效率差异较大，大致可分为3种变化类型：平稳型、波动型和增长型。

天津、山东属于平稳型，其中，天津市始终保持高位运行态势。作为我国的直辖市，天津具有一定的行政区位优势，有利于海洋科技资源集聚。而且天津市在开发利用海洋科技资源的同时，注重生态保护，推动海洋传统产业转型升级，实现高质量发展。山东省作为传统海洋强省，初始发展条件优越、海洋科技创新起步较早。但绿色海洋科技资源配置效率相对靠后，说明其海洋产业发展方式和结构存在问题，重化型、资源依赖型产业结构偏重，在拥有丰富海洋科技资源发展海洋产业的同时，海洋生态破坏较为严重。因此，山东省亟须改进海洋产业发展方式，以新旧动能转换为契机，不断推动海洋经济产业链向中高端转型。

河北省属于波动型，河北省海洋科技资源投入产出变化幅度不稳定。尤其是在2010年绿色海洋科技资源配置效率急剧下降，究其原因为虽然2010年河北省科研机构经费增加，但同时海洋科研机构科技论文与著作数量骤减，绿色海洋科技资源配置效率受到影响。

辽宁省属于增长型。近年来辽宁省海洋经济发展较快，海洋科技资源增多，科技创新环境明显改善，知识创造与科技创新产出绩效逐渐增多，绿色海洋科技资源配置效率整体呈现上升趋势。但与天津、山东相比，海洋科技资源有效投入不足，仍存在优化空间，海洋科技产出与山东省相比也存在较大差距，与此同时，与天津市、河北省相比，辽宁省海洋生态破坏严重，因此，虽然辽宁省绿色海洋科技资源配置效率呈上升趋势，但仍处于较低水平。

(二)我国环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率动态视角分析

为进一步探讨绿色海洋科技资源配置效率及其分解效率的时空变化规律，完善评价效果，本文采用Malmquist-Luenberger指数模型从动态角度进一步测算(结果见表3)。为更直观表示绿色海洋科技资源配置效率及其分解效率在时间序列上的变化趋势，绘制2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率及其分解效率变化趋势图(见图1)和2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置技术效率及其分解效率变化趋势图(见图2)。

结合表3和图1可以看到，环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率值随时间成“M”型分布，2006～2008年绿色海洋科技资源配置效率呈下降趋势，原因在于“十五”规划期间国家重视海洋产业发展，海洋科技资源在促进海洋经济发展的同时，各地区加大海洋资源开发力度，引致海洋资源消耗和海洋环境污染问题，海洋科技在促进海洋生态发展的着力不足；2008～2011年绿色海洋科技资源配置效率逐年提升，主要得益于：一方面2008年以来我国推进建立全国统筹的海洋科技管理新机制，在增大海洋科技资源投入的同时，提升海洋科技管理技术水平，促进区域间海洋科技和海洋产业优势互补、协调发展；另一方面，“十一五”规划初期党的第十六届五中全会强调“加快建设资源节约型、环境友好型社会”，各地区调整产业结构、转变发展方式，积极利用科技助力海洋生态保护，效率得以提升；2011～2013年绿色海洋科技资源配置效率急剧下降，可能原因是海洋科技资源的不断投入使得规模效益处于或接近于规模报酬不变，过度投入引发泡沫效应，海洋科技资源此时处于冗余状态。此外，这期间环渤海地区大面积发生赤潮现象，说明各地在加快海洋产业升级换代的同时，忽视海洋生态保护，导致效率下降；2013～2015年，国务院印发《全国海洋经济发展“十二五”规划》，强调加快推进海洋科技成果转化以及发挥海洋科技在海洋经济发展与海洋生态环境保护中的中坚作用，绿色海洋科技资源配置效率得以回升；2015～2016年，绿色海洋科技资源配置效率跌落，“十三五”规划提出“稳增长”战略，在经济新常态时代，我国经济开始向稳定、高质量发展方向转变。

从图1、图2还可以看出，绿色海洋科技资源配置效率与技术效率变化的趋势基本一致，技术进步效率变化平稳且效率值较低；从技术效率及其分解效率的变化趋势来看，技术效率与纯技术效率的变化大致相同，说明海洋科技资源管理水平与其配置的技术效率密切相关。

表3 绿色海洋科技资源配置效率分年份Malmquist-Luenberger模型分解结果

数据来源：笔者根据MaxDEA 8.0软件运行结果计算整理。

图1 2006～2016年环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率及其分解效率变化趋势图

表4 绿色海洋科技资源配置效率分地区Malmquist-Luenberger模型分解结果

从绿色海洋科技资源配置效率及其分解效率的空间分异来看，根据测算结果(结果见表4)，可以将环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率分为3种类型：高效率型、技术有效型和规模有效型。

由表4可知,天津市绿色海洋科技资源配置纯技术效率PEC(1.003)和规模效率SEC(1.098)均大于1，海洋科技管理水平和海洋科技资源投入规模均处于有效水平，属于高效率型。天津行政区位、资源禀赋、政策支持以及产业环境等方面具有绝对优势，海洋经济起步早、发展较快，也吸引大量的海洋科技人才和技术的流入。通过雄厚的资金和技术带动，绿色海洋科技资源配置效率表现出较高水平。但同时应注意的是，天津市作为传统的强势海洋经济区，目前海洋科技的规模效益大多数年份处于规模报酬递减阶段，海洋科技资源冗余现象严重，需积极调整海洋科技资源投入，提高海洋科技资源利用率。

根据表4可以发现,河北省(纯技术效率PEC 1.006，规模效率SEC 0.941)、辽宁省(纯技术效率PEC 1.119，规模效率SEC 0.933)的绿色海洋科技资源配置纯技术效率大于1，规模效率小于1。表明两省海洋科技资源管理水平较好，但资源投入规模存在差距，属于技术有效型。近年来，国家实施“海上辽宁”战略，积极推进“辽宁沿海经济带”的建设，河北省也印发《关于大力推进沿海经济带高质量发展的意见》，实施“科技兴海”战略。两省份海洋科技资源投入产出效率处于规模递增状态，进一步说明两省份的海洋科技资源有效投入不足，需继续增加海洋科技领域的资源投入。

由表4可以得出,山东省绿色海洋科技资源配置纯技术效率PEC(0.941)小于1，规模效率SEC(1.102)大于1，属于规模有效型，即山东省海洋科技资源投入规模已趋于最优状态，但海洋科技资源管理技术水平相对较低。山东省作为海洋强省，海洋经济水平发展程度较高，但与其他省市相比，海洋生态的非期望产出较多，海洋生态状况相对较差，山东省需要以海洋科技为杠杆，提升现有投入规模下的海洋科技资源利用水平，提高海洋科技资源管理技术，加快推进海洋污染防治的科技进步和科技成果转化，以实现海洋经济和海洋生态的协调发展。

五、结论与启示

(一)结论

从静态层面，环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率存在显著差异，且在不考虑和考虑海洋生态的两种情况下效率测算结果及其排名也有不同。从超效率SBM模型测算结果来看，在考虑海洋生态的前提下，绿色海洋科技资源配置效率由高到低依次为：天津、河北、山东、辽宁，这与各地区行政区位优势、资源禀赋条件、海洋科技资源利用率以及海洋生态保护重视程度等因素关系密切。从各地区绿色海洋科技资源配置效率的时间变化趋势来看，天津市和山东省属于平稳型，河北省属于波动型，辽宁省属于增长型。

从动态层面，我国环渤海地区绿色海洋科技资源配置效率的ML指数随时间呈“M”型分布，这与不同阶段国家相关政策以及国内经济环境直接关联。效率指数的分解结果说明，绿色海洋科技资源配置效率的变化主要受到技术效率变化的影响，技术进步效率作用不明显。而从技术效率的变动的影响因素来看，纯技术效率造成的影响大于规模效率。此外，根据纯技术效率和规模效率的测算结果，可以将环渤海地区省市的绿色海洋科技资源配置效率分为3种类型，天津市为高效率型，河北省、辽宁省为技术有效型，山东省为规模有效型。

(二)启示

1. 打破地方行政壁垒，促进资源要素流动

为改善和促进海洋科技资源投入的地区间平衡，环渤海地区间应该进一步打破地方行政壁垒，突破地方保护主义限制，加强跨地区间海洋科技资源要素的流通。此外，充分发挥天津市和山东省的辐射带动作用，通过海洋科技的技术溢出效应，通过人才流动、资金流通、技术转移等方式合理配置海洋科技资源，提升海洋科技资源利用率，缩小绿色海洋科技资源配置效率的空间差异。

2. 遵循市场机制，发挥市场主体作用

强调市场这只“看不见的手”在海洋科技资源配置过程中的决定性作用，通过搭建海洋科技资源交易平台、拓宽海洋科技合作资金投入渠道、培育海洋科技服务型中介组织等措施，建立以市场机制为导向的资源配置体系。在此基础上，明确海洋科技资源使用权，完善区域内海洋科技资源综合管理协调机制，多手段多角度推进海洋科技资源价格形成机制的有效运行，使得环渤海地区海洋科技资源流动做到价值合理、适度有序、过程透明，有力保障市场在海洋科技资源配置中的主体作用。

3. 构建多层级海洋科技研发基地，完善产业化环境

在重视以海洋技术促进渔业、盐业、海洋交通运输等传统产业转型升级的蓝色研发基地基础上，大力推广属于新动能的海洋生态科技和支持其产业化的绿色研发基地，发展海洋环保科技。同时，环渤海各地区要完善海洋科技孵化环境，创新产学研合作方式，通过联合企业、高校、研发机构共同建立的海洋科技研发中心，加快海洋科技成果转化。实现海洋科技资源投入、科技企业孵化、海洋科技成果转化以及产业化过程的无缝衔接，打造一条适合区域可持续发展的海洋经济绿色产业链条。

4. 发展海洋环保技术，优化海洋产业结构

大力推动海洋科技创新，充分发挥技术进步带来的内生增长效应。尤其通过优先支持绿色低碳的海洋环保技术产业发展，加强海洋微生物、废弃物处理设备、海水循环利用、海洋生态修复等科技攻关，加快相关技术成果推广转化应用，降低海洋生态损耗，有效协调保护和发展的关系，为“蓝色经济”的“绿色发展”提供高效的发展路径。

5. 加强环境规制力度，保护海洋生态环境

海洋环境规制在促进环渤海地区海洋科技资源绿色发展和配置效率提升方面起着关键作用。在国家统一的海洋环境政策引领下，应加强地区内海洋环境规制力度。海洋环境政策出台不仅要注意污染末端的治理，更应当加强对涉及海洋的生产活动中污染源头的控制。及时针对海洋环保和产业升级要求，完善相关法规修订，加强区域间政府政策执行和协同能力，确保环保规制工具的有力实施，在坚持高水平海洋环境保护中促进海洋经济的高质量发展。