广东省海洋产业结构变动与海洋经济增长研究

宋丹凤 鲁亚运

[提要] 本文以广东省2006～2016年时间序列为研究对象，基于VAR模型，实证分析海洋产业结构变动与海洋经济增长之间的互动关系。研究表明：海洋产业结构变动不是海洋经济增长的格兰杰原因，海洋经济增长是海洋产业结构变动的格兰杰原因;长期来看，海洋产业结构变动对海洋经济发展的要求逐渐趋于平稳，对海洋经济的发展有持续稳定的正向拉动作用。

关键词：海洋产业结构;海洋经济增长;VAR模型;脉冲响应函数

基金项目：2019年广东省促进经济发展专项资金：“海洋经济高质量发展运行监测”（GDOE-2019A47）资助

中图分类号：F061.5 文献标识码：A

收录日期：2020年6月5日

一、引言

21世纪是海洋经济的世纪，海洋是高质量发展战略要地。作为“一带一路”、“粤港澳大湾区” 建设等重大发展战略的关键节点城市，广东省高度重视海洋事业的发展，海洋经济已成为广东经济发展新的增长极。2018年，广东省海洋生产总值1.93万亿元，比上年增长9.0%，高于同期全省地区生产总值2.2个百分点，连续24年居全国首位。广东已成为我国海洋经济发展的核心区之一。建设广东海洋强省，对推动海洋经济高质量发展具有重要和深远意义。

海洋产业结构与海洋经济增长存在长期稳定的均衡关系。海洋产业作为海洋经济研究的核心领域，其由低级向高级的高级化演变进程推动着地方经济发展。卢珂、吴价宝（2014）研究表明，海洋产业结构演进与海洋经济发展形成了良性的互动机制，并基于VAR模型的脉冲响应分析，实证证明海洋经济发展的短期内会促进海洋第二产业的发展。尤其是在我国经济发展新常态下，海洋经济发展进入深度调整期，海洋经济结构处于向形态高级化、分工细致化演进的阶段，重视海洋经济是海洋产业结构升级优化的内在需要。海洋经济增长与海洋三次产业存在长期均衡关系，海洋经济增长与海洋三次产业互为格兰杰原因，政府应继续扶持海洋第二产业。

通过文献梳理发现，现有对于海洋经济增长与海洋产业结构关系的研究中，主要集中在海洋产业结构变动对海洋经济增长的贡献、海洋三次产业与海洋经济增长的关系方面。本文立足省际层面，重点关注广东省海洋产业结构变动与海洋经济增长的动态互动关系，基于VAR模型，利用格兰杰因果检验分析海洋产业结构变动与海洋经济增长的格兰杰因果关系，运用脉冲响应函数，对二者的动态调整机制进行探讨。

二、研究方法与数据来源

（一）格兰杰因果检验。VAR模型的一个重要的应用是分析经济时间序列变量之间的因果关系，判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因。Granger因果检验则是检验变量之间因果关系的方法，其主要思想在于，看现在的y能够在多大程度上被过去的x所解释，加入x的滞后项是否可以使解释程度提高，如果二者相关关系在统计系数上是显著的，则可以说“y是x Granger引起的”。Granger因果关系检验的实质是，检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量，如果一个变量受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。应当注意的是，Granger因果关系并不是真正意义上的因果关系，只是一种动态相关关系，若x是y的Granger原因，只能表示，事件x可以领先于y。Granger因果检验需要构建如下回归方程：

式（1）（2）中，假定随机误差项ut、？淄t之间是不相关的。Granger因果关系检验的原假设是“x不能Granger引起y”或“y不能Granger引起x”。

（二）脉冲响应分析。脉冲响应函数方法的基本思路是用时间序列模型来分析影响关系，考虑扰动项的影响是如何传播到各变量，其研究方法主要是分析当变量的一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响。VAR模型的表达为：

（3）式中，yt为k维内生变量向量，xt为d维外生或滞后外生变量向量，t=1，2，…，T，T为样本个数，p为滞后阶数，B，A1，A2…Ap为系数矩阵，？着t为k维扰动向量。本文通过Eviews9.0对海洋产业结构变动与海洋经济增长的互动关系进行脉冲响应分析。

（三）数据来源。考虑数据的可获取性和连续性，本文选取2006～2016年广东省实际海洋生产总值衡量海洋经济增长，并以2006年为基期GDP平减指数平减各年的名义海洋生产总值，符號为Y，单位为亿元人民币。以海洋产业结构高级化表征海洋产业结构变动，表明海洋产业结构向高级化、服务化方向发展，符号为X。借鉴干春晖等（2011）研究成果，以海洋第三产业增加值占海洋第二产业增加值比重表示海洋产业结构高级化，衡量产业结构是否向“服务化”方向发展。变量数据来源于各年度《中国海洋统计年鉴》。

三、实证检验与结果分析

（一）单位根检验。ADF单位根检验结果表明，变量X、Y的一阶差分均在5%水平下显著稳定，即均属于I（1）过程，各变量的一阶差分序列平稳。

（二）确定滞后阶数p。滞后阶数的选择是VAR模型构建中一个重要的问题。滞后数足够大可以更加完整地反映所构造模型的动态特征，但也会因估计的参数更多而损失模型的自由度，因此需要综合考虑。以X、Y的一阶差分序列建立VAR模型，分别采用似然比检验统计（LR）、最终预测误差（FPE）、AIC信息准则、SC信息准则、HQ信息准则检验滞后期数。根据检验结果表1可知，最佳滞后期数为2期，因此构建VAR（2）模型。（表1）

（三）协整检验。Johansen协整检验结果表明，在5%水平上至少存在一个协整关系，即变量间存在长期均衡关系，可以进行格兰杰因果检验。

（四）格兰杰因果检验分析。通过格兰杰因果检验，分析海洋产业结构变动与海洋经济增长之间的相互影响关系。格兰杰因果检验表明，接受“X不是Y的格兰杰原因”的假设，拒绝“Y不是X的格兰杰原因”的假设，说明在海洋经济发展过程中，海洋产业结构高级化不是海洋经济增长的格兰杰原因，海洋经济增长是海洋产业结构高级化的格兰杰原因。即使海洋产业结构调整不向高级化发展，也不意味着海洋经济发展的后退，而海洋经济增长能对海洋产业结构高级化发展起必要作用。格兰杰因果检验可以判断海洋产业结构变动与海洋经济增长之间的相互因果关系，但要了解海洋经济增长对海洋产业结构变动的影响程度，还要进一步做脉冲响应分析。（表2）

（五）海洋产业结构变动与海洋经济增长之间的响应关系分析。AR特征根检验表明，VAR模型的所有特征根倒数的模均位于单位圆内，表明模型是稳定的，可以进行下一步脉冲响应检验。（图1）

通过脉冲响应函数来衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对VAR模型所有内生变量当期值和未来值的影响。图2、图3为脉冲响应函数图。横轴表示变量的时期数，纵轴表示响应变量的大小，实线表示海洋产业结构受到冲击后的走势，两侧虚线表示走势的两倍标准误差。图2表示海洋产业结构对海洋经济扰动的脉冲响应函数图。由图2可知，在海洋经济随机扰动项的一个单位标准差冲击后，海洋产业结构高级化当期并没有立即做出反应，于第2期之前呈现下降趋势，随后上升，第3期之后波动为负并趋于稳定。说明海洋产业结构在初期受到海洋经济发展负向影响，随着海洋经济的不断发展，长期来看，海洋产业高级化对海洋经济的冲击响应较小甚至呈现负向反应，海洋产业结构高级化对海洋经济发展的要求逐渐趋于平稳。（图2、图3）

图3为海洋经济增长对海洋产业结构扰动的脉冲响应函数图。由图3可知，在海洋产业结构随机扰动项的一个单位标准差冲击后，海洋经济增长当期即做出反应，当期为负向影响，随后呈现上升趋势，于第2期达到峰值后下降，并保持波动状态，在第6期之后趋于正向稳定。脉冲函数响应图表明，短期来看，海洋经济增长受海洋产业结构高级化的影响不稳定、正影响多;长期来看，海洋产业结构高级化对海洋经济的发展有持续稳定的正向拉动作用。

四、结论及建议

本文基于广东省2006～2016年海洋经济时间序列数据，构建VAR（2）模型对广东海洋产业结构与海洋经济增长的互动关系进行实证分析，对二者的动态调整机制进行探讨，得到如下结论：（一）海洋产业结构变动与海洋经济增长之间存在长期均衡关系。海洋产业结构高级化不是海洋经济增长的格兰杰原因，海洋经济增长是海洋产业结构高级化的格兰杰原因。海洋经济增长对海洋产业结构高级化起必要作用。（二）短期来看，给海洋经济一个百分点的冲击，对海洋产业结构有负的影响;给海洋产业结构一个百分点的冲，海洋经济会在前5期上下波动。长期来看，海洋产业结构高级化对海洋经济扰动的响应较小甚至为零;海洋产业结构受外部条件的某一冲击后，会给海洋经济带来同向冲击，而且这一冲击具有显著的促进作用和较长的持续效应。

根据以上理论和实证分析，结合广东省海洋经济发展的实际情况，提出以下对策建议：（一）发挥海洋经济规模优势。海洋经济规模的大小是海洋产业结构优化升级的基础保障，因此需要持续加大基础设施建设、资本资金投入、政策推动等要素投入，扩展海洋经济的规模优势，为海洋产业结构调整提供资本、劳动、资金、资源等要素自由流动和高效配置的空间。（二）转变海洋产业结构，促进海洋产业结构向高级化、服务化发展。大力发展海洋战略性新兴产业，提高高新技术在具体产业部门中的应用比例，加大自主创新能力，以创新引领海洋经济的高质量发展。

主要参考文献：

[1]王玲玲，殷克东.我国海洋产业结构与海洋经济增长关系研究[J].中国渔业经济，2013.31（6）.

[2]余璇，沈满洪，谢慧明，沈伟腾.海洋产业结构高级化、空间溢出效应与陆源污染排放——基于面板空间计量模型的实证[J].生态经济，2020.36（3）.

[3]卢珂，吴价宝.基于脉冲响应的海洋经济与产业结构演进研究[J].重庆交通大学学报（社会科学版），2014.14（2）.

[4]王园，张仪华，李梅芳.我国新常态下海洋经济与产业结构演进的辩证研究[J].华东经济管理，2016.30（10）.

[5]陈尚，胡晓丹.海洋产业结构与海洋经济增长关系研究——基于中国沿海地区面板数据的实证[J].山东工商学院学报，2017.31（5）.

[6]寇佳丽，杜军.中国海洋产业结构与海洋经济增长的关系[J].华北水利水电大学学报（社会科学版），2019.35（5）.

[7]盖美，陈倩.海洋产业结構变动对海洋经济增长的贡献研究——以辽宁省为例[J].资源开发与市场，2010.26（11）.

[8]章成.海洋产业结构变动对海洋经济增长影响研究[D].上海海洋大学，2017.

[9]王玲玲，殷克东.我国海洋产业结构与海洋经济增长关系研究[J].中国渔业经济，2013.31（6）.

[10]曹加泰，管红波.三大海洋经济区的海洋产业结构变动对海洋经济增长的贡献研究[J].海洋开发与管理，2018.35（11）.

[11]干春晖，郑若谷，余典范.中国产业结构变迁对经济增长和波动的影响[J].经济研究，2011.46（5）.