中国渔业生态效率评价及其改进路径分析

张甜甜 李心怡

摘 要：渔业生态效率是衡量渔业可持续发展的重要指标。基于2013-2017年中国大陆30个省市区的面板数据，运用考虑非期望产出的SBM-DEA模型对渔业生态效率进行测度，并对渔业生态效率损失的原因进行分析。结果表明：中国渔业生态效率的空间差异显著，各地区渔业生态效率变动趋势不同，造成渔业生态效率损失的原因主要是生产要素投入冗余和非期望产出过度。

关键词：渔业 生态效率 SBM-DEA 效率損失 冗余

改革开放以来，我国渔业经济发展取得了重大成就，渔业产值占农业产值的比重从1978年的1.58%增长到2018年的10.7%，但过度捕捞和投入要素利用率低导致渔业资源衰退加剧。渔业资源的可持续性关系到渔民生计和社会经济的可持续发展[1]。国家“十二五”发展规划和“十三五”发展规划都明确提出要加快转变农业经济发展方式，渔业作为农业的重要组成部分，其生产方式的转变也势在必行。渔业转型升级和渔业可持续发展水平提高是全国渔业发展第十三个五年规划的重点内容。渔业经济发展过程中出现的资源衰退和生态环境问题亟待解决，通过对中国渔业生态效率进行评价，分析渔业生态效率损失原因及其改进路径，为中国渔业生态效率的提高提供理论支撑。

一、研究方法

（一）研究模型

数据包络分析（DEA）在决策单元效率测度方面的应用具有一定的客观性和科学性，目前来看是一种相当有效的效率评价工具。BCC模型和CCR模型等传统的DEA模型大多是考虑径向和角度的问题，忽视了对投入产出的冗余和松弛性的考量，对于效率的评价存在一定的局限性[2]。因此，在传统DEA模型的基础上，Tone提出了考虑非期望产出的非径向非角度的SBM-DEA模型，克服了投入产出的松弛性问题和非期望产出效率测度问题[3]，在生态效率的评价中得到了广泛应用[4，5，6]。故本文采用Tone提出的考虑非期望产出的SBM-DEA模型来评价中国渔业生态效率，其表达式如下：

式中，ρ为要计算的中国渔业生态效率值，s-，sg，sb分别为投入、期望产出和非期望的松弛量，m，s1和s2分别为投入、期望产出和非期望产出因素的个数，λ是权重向量，s-，sg，sb是严格递减的，并且0≤ρ≤1。

（二）指标体系构建

生态效率是指以最小化的资源消耗和环境影响获得最大化的产品或服务的价值。根据西方经济学中的观点，土地、劳动和资本通常是最基本的生产要素[7]。参考已有研究成果[8]，本文选取中国大陆30个省市区（不含西藏）由于西藏部分指标的多数年份缺失，为了统一口径，没有纳入本文的测算范围。作为决策单元（DMU），将水产养殖面积、年末机动渔船拥有量和渔业从业人员作为投入指标，产出指标方面，将渔业经济总产值作为期望产出，渔业经济活动中的碳排放量渔业生产过程中的碳排放量由各个能源消费量折算而得。作为非期望产出，构建渔业生态效率评价指标体系。研究数据来源于2014-2018年《中国渔业统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

二、实证研究

（一）渔业生态效率对比分析

本文采用DEA-Solver软件，基于考虑非期望产出的SBM模型对2013-2017年中国大陆30个省市区的渔业生态效率进行测算。结果如表1所示。

从表2可以看出2013-2017年中国大陆30个省市区的渔业生态效率对比情况及差异。根据各省市区的渔业生态效率平均值大概可以分为高、中、低三个水平。其中，北京、上海、福建、湖北、四川和宁夏6省（区、市）渔业生态平均效率为1，属于高效率水平，一直位于渔业生产前沿面上，即处于有效状态。天津、辽宁、江苏、浙江、山东、广东和云南7省（区、市）渔业生态平均效率介于0.6～1之间，属于中效率水平。河北、山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南等17省（区、市）渔业生态平均效率小于0.6，属于低效率水平。

从变化趋势来看，北京、上海、福建、湖北、四川和宁夏的渔业生态效率一直处于全国领先水平;河北、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南、广西等地的渔业生态效率则一直处于较低水平;天津、山西、辽宁、山东、云南、甘肃和新疆等地的渔业生态效率在研究期内显著下降;吉林、重庆和贵州的渔业生态效率则呈现明显的上升。

从空间分布来看，渔业生态效率值在我国东部地区、中部地区、西部地区和东北地区的空间分布差异性较为明显。具体来看，东部地区的渔业生态效率值一直高于全国平均水平，而中部地区、西部地区和东北地区的渔业生态效率值则一直低于全国平均水平，其中，西部地区的渔业生态效率高于中部地区和东北地区，东北地区的渔业生态效率最低，并且处于下降的趋势，有很大的发展空间。其原因可能是，东部地区经济较为发达，渔业现代化、集约化水平相对其他地区较高，并且自然资源禀赋条件和地理条件较好，相应的渔业生态效率也较高;西部地区虽然经济发展水平和资源条件相对较差，但地域辽阔，资源开发力度较弱，生态环境状况较好，因此渔业生态效率也相对高于中部地区和东北地区;而东北地区和中部地区比西部地区的渔业开发力度更大，对生态环境的破坏更严重，而渔业现代化和集约化水平低于东部地区，故其渔业生态效率相对较低。

（二）渔业生态效率损失原因分析

处于DEA无效的状态的地区意味着其渔业生产过程存在一定程度的效率损失，而渔业生态效率的实现要求在产出一定的情况下尽可能降低渔业要素投入和生态环境破坏程度，或者在要素投入和生态环境影响既定的情况下达到渔业产出最大化。因此，渔业生态效率损失来源于渔业生产投入要素冗余和产出不足两方面原因。以2017年的渔业生态效率为例，通过对投入和产出变量的松弛度分析，确定各省（市、区）渔业生态效率损失原因，从而提出改进的方向和路径。

由表2可知，处于DEA相对无效地区的渔业生态效率损失的原因在于生产要素投入冗余和非期望产出过度，2017年有24个地区存在劳动力、资本、自然资源和碳排放等不同程度的冗余情况。具体来看，除重庆和云南外，其他地区都存在资源投入冗余情况，其中辽宁、山东、江苏和黑龙江的冗余量最高;从资本投入来看，江苏、山东和广东资本冗余量为0，浙江资本冗余量最高，海南、辽宁和广西的资本冗余量也很严重;从劳动力投入来看，除浙江外，其他地区均存在大量的冗余，尤其是湖南、广西、江西、河南和重庆等地。从渔业生态效率非期望产出来看，湖南和重庆的碳排放情况较好，冗余量为0，辽宁和山东的碳排放最严重，其次，江苏、广东、浙江、广西、海南、河北、安徽等地的碳排放冗余也很显著，说明这些地区的渔业生产过程中产生的污染较为严重。

从2017年渔业生态效率投入产出松弛度分析来看，渔业生态效率的损失的原因是渔业生产要素投入冗余，包括资本、劳动力、自然资源等方面的冗余，因此，渔业生产要素投入节约化能够促进渔业生态效率的改善。其次，渔业生产过程中的非期望产出碳排放量過度也造成了渔业生态效率的损失，故应该对渔业生产中的碳排放进行控制。另外，渔业生产技术的研究创新及其成果的推广应用对于提高渔业生产力和渔业生态效率具有一定的促进作用。

三、结论

第一，从空间差异来看，中国渔业生态效率的空间差异显著。整体上渔业生态效率值分布由高到低依次为东部地区、西部地区、中部地区和东北地区。北京、上海、福建、湖北、四川和宁夏一直处于全国领先水平;河北、内蒙古、吉林、黑龙江、湖南、广西、贵州、青海的渔业生态效率一直处于较低水平。

第二，从时间变化趋势来看，各地区渔业生态效率呈现出不同的波动趋势。天津、山西、辽宁、山东、云南、甘肃和新疆等地的渔业生态效率在研究期内显著下降;吉林、重庆和贵州的渔业生态效率则呈现明显的上升。区域变化来看，东部地区和西部地区的渔业生态效率先上升后下降，东北地区的渔业生态效率一直处于下降态势，而中部地区的渔业生态效率变化不大。

第三，从渔业生态效率损失原因分析来看，渔业生产要素投入冗余和非期望产出过度是造成渔业生态效率损失的主要原因，因此，应通过节约渔业生产要素投入，严格控制渔业生产过程中的碳排放，以及促进渔业生产技术创新及其应用推广，来提高各地区渔业生态效率。

参考文献：

[1]孙康，王雁楠，苏子晓.中国海洋渔业经济效率时空分异研究[J/OL].资源与产业：1-9[2020-06-19].https：//doi.org/10.13776/j.cnki.resourcesindustries.20200323.002.

[2]彭红松，章锦河，韩娅，汤国荣，张瑜.旅游地生态效率测度的SBM-DEA模型及实证分析[J].生态学报，2017，37（02）：628-638.

[3]Tone K. Dealing with undesirable outputs in DEA： A Slacks-based Measure （SBM） Approach[R]. GRIPS Research Report Series，2003.

[4]郑德凤，郝帅，孙才志.基于DEA-ESDA的农业生态效率评价及时空分异研究[J].地理科学，2018，38（03）：419-427.

[5]潘丹，应瑞瑶.中国农业生态效率评价方法与实证——基于非期望产出的SBM模型分析[J].生态学报，2013，33（12）：3837-3845.

[6]盖美，展亚荣.中国沿海省区海洋生态效率空间格局演化及影响因素分析[J].地理科学，2019，39（04）：616-625.

[7]Mankiw G N. Principle of Economics [M]. London：Oxford University Press，1977.

[8]孙康，季建文，李丽丹，张超，刘峻峰，付敏.基于非期望产出的中国海洋渔业经济效率评价与时空分异[J].资源科学，2017，39（11）：2040-2051.

〔本文系浙江省大学生科技创新活动计划项目“渔村凋敝机理及重构策略——基于产业空心化的案例研究”阶段性成果〕

（张甜甜、李心怡，浙江海洋大学）