基于区域本性分析的沿海地区海洋渔业系统适应性识别与测度*

郭建科 王雨馨

(1.教育部人文社科重点研究基地 海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029；2.辽宁师范大学 海洋可持续发展研究院，辽宁 大连 116029)

一、引言

我国面向太平洋，渤海、黄海、东海、南海自北向南连成一片，大陆海岸线长，港湾较多，滩涂面积广阔，是世界水产品生产、贸易和消费大国。21世纪以来，全球进入了大规模开发利用海洋资源的新时期，我国海洋渔业在得到迅速发展的同时，在渔业经济的可持续发展方面也存在着一系列的矛盾和问题，突出表现在渔业资源严重衰退、水域生态环境污染加剧、渔业基础设施和技术装备落后、远洋渔业发展空间受限、渔民捕捞行为不规范等方面。[1][2][3][4][5]海洋渔业作为海洋产业的主要组成部分，其可持续发展在我国的社会经济中起到重要的供给、生态、富民、外交的作用。[6][7][8][9]2015年，联合国将健康海洋与可持续发展(SDG14)作为可持续发展的重要议题。[10]国际社会对海洋渔业资源的可持续利用研究高度关注，可持续渔业问题已经成为海洋渔业治理的热点问题，[11]20世纪以来，国内学者紧跟国际研究前沿，就我国海洋渔业面临的严重问题对海洋渔业资源的可持续利用进行了研究探讨。[12]

21世纪初，适应性作为可持续性科学的重要研究范式广泛运用于人文科学领域，旨在通过系统对内外环境变化的调整，以削弱负面影响并提高适应性。国外学者对适应性的研究主要集中于适应性内涵、适应性要素、适应性框架、适应性测度、适应性策略研究等方面。[13][14][15][16][17]21世纪以后，国内学者对适应性的研究重点由自然物种的适应性研究转向更加关注双向的人地系统适应性的综合研究，主要集中于产业系统与区域资源环境系统等方面的复杂系统适应性的研究。仇方道等界定了产业生态系统适应性的内涵，并基于适应性要素构建了矿业城市产业生态系统适应性评价指标体系与模型；[18]高迎春等借鉴适应性分析范式，提出产业系统适应性概念和测算模型并应用于吉林省产业系统适应性分析；[19]李咏华等从供需双视角出发，在社会主体价值需求的基础上，引入适应性规划，对湿地公园的空间规划进行价值预判与评估；[20]王成等从易损性、稳定性、响应三个维度构建乡村生产空间系统适应性评价指标体系，运用适应性评价模型对重庆市江津区乡村生产空间系统运行状态进行评价；[21]韩瑞玲等指出，进行适应性研究有利于适应者更好地主动适应环境变化；[22]陈东景等指出，对海洋生态经济系统进行适应性管理可以促进海洋资源的开发利用，不断适应社会、经济、生态环境等各方面的协调发展；[23]李博等以适应性思想指导海洋经济活动，提出海洋产业生态系统适应性概念，并对我国人海经济系统环境适应性的阶段性差异作出评价。[24]基于以上分析，本文认为，海洋渔业系统适应性是在保证生态及社会环境相互协调的基础上，促进渔业经济增长，从而改善渔业发展环境、提高渔民生活质量，最终达到生态协调、社会稳定、渔业健康发展的多维发展格局，是可持续发展理念在渔业领域的体现。[25]

总体上，关于海洋产业适应性的研究多集中于自然生态环境变化及自然生态环境变化对企业、产业的影响等方面，对社会经济变化及信息技术与人力资本等流动要素变化的重视不够。本文选取2006-2016年海洋渔业相关数据，以我国大陆沿海11省份为例，通过构建产业系统适应性评价指标体系来对海洋渔业系统进行多要素的综合测度，通过分析各地区海洋渔业系统的适应程度及适应性影响因素，进而调整适应行为以规避风险或减少损失，以期为丰富适应性理论研究和实现海洋渔业的健康可持续发展提供有益参考。

二、理论解析与研究方法

(一)区域本性

地理学中区域本性是体现某一区域本质特点的重要属性。20世纪90年代初，国外学者Krugman指出，自然禀赋与交通、区位是影响城市发展的两大地理本性。[26]21世纪初，陆大道指出，影响我国区域发展的因素主要包括生态环境、信息化发展、科学技术发展、创新能力、体制创新等。[27]随后，有学者指出，人力资本和研发水平要素是影响经济差异的第三地理本性。[28]

海洋渔业的生产活动不仅受自然资源的限制，而且受社会与经济发展的制约，同时人类社会中的经济因素及流动要素可为海洋渔业系统提供劳动力和智力支持。基于此，将区域三大本性内涵解读为：区域第一本性是地区自然禀赋的综合，在沿海区域的海洋渔业系统上则表现为海域条件、环境状况、受灾频率等与自然条件相关的要素组合；区域第二本性指人类社会通过有一定目的的自身活动调控自然，来获得物质积累的社会经济要素组合，具体要素包括经济产量、基础设施，政策战略等；区域第三本性指人类社会中具有时空流动性并且可以促进或限制区域经济或某一产业增长的因素，可将其归纳为人流、物流、技术流、资金流、信息流五种流动要素组合。区域本性是区域经济活动及产业发展的重要条件。

(二)区域系统适应性

区域系统是由一系列构成区域差异的因素，如资源禀赋、历史遗留、资本劳动力等地理相关要素互组整合并作用在一定的空间上形成的、具有特定功能的有机整体。区域之间自然与历史基础的差异性、经济活动的趋利性、创新能力的竞争性及距离成本等因素构成了不同区域系统形成的客观基础，区域系统的各个部分是相互联系、相互制约的，只有综合协调社会、经济、生态、环境等各个方面才能获得最佳的整体性能。

区域适应性概念出现在20世纪80年代后期，[29]是将区域系统视为一个整体，外界环境的任何变化，都会引起区域内的各层系统与各项结构的变化，从而促使区域达到一种新的健康的稳定状态。[30]新环境的适应过程包括三个方面：第一是区域系统内外环境受外界干扰后能够自动恢复平衡状态的稳定性；第二是系统对外界环境变化做出的弹性反应；第三是系统为适应新的环境变化而发生相应的结构变化。当系统的平衡状态被打破后，区域系统结构为建立起新的稳定状态而在适应新的环境的过程中发生动态演变，直至新的适应性平衡形成。

(三)区域海洋渔业系统适应性指标体系构建

为了更好地反映和评价海洋渔业在中国大陆沿海11个省份(非港、澳、台地区)的区域适应性，根据人文地理学、生态学、经济学知识及已有学者的研究，在指标内容的选取上，考虑渔业发展所需的自然资源、社会经济发展能力、人力及物力资本等因素，将海洋渔业系统适应性视为系统面对外部扰动所带来的稳定性、弹性和敏感性三种适应性关键参数共同作用的结果，见图1。

图1 区域海洋渔业系统适应性分析框架

其中，稳定性指系统在内外环境发生变化时，使系统能够保持原有状态的能力；弹性反映了系统治理修复与监测预警的能力；敏感性表示系统受到风险胁迫的程度，在现实系统中表现为风暴潮等灾害发生的频率、陆源入海污染量、海洋生态环境变化等自然生态因素扰动，也表示在人为社会因素干扰下系统被改变或影响的程度，如腹地经济实力、渔业从业人口及基础设施建设等情况。其中，适应性与稳定性、弹性成正比关系，与敏感性成反比关系，即在正常阈值内，稳定性和弹性越大系统就越趋于适应状态，敏感性越大系统就越趋于不适应状态。

基于区域海洋渔业系统适应性的分析框架，将影响海洋渔业生产活动的自然资源本性、社会经济本性、流动要素本性联结为一个整体，结合“稳定性—弹性—敏感性”三大适应性关键参数，构建海洋渔业系统适应性评价指标体系，见表1。

表1 我国大陆沿海地区海洋渔业系统适应性评价指标体系

(四)研究方法

1、数据标准化及确定指标权重

为解决各项不同质指标值的同质化问题，选用极差标准化方法对原始数据进行标准化处理。[31]在指标权重的计算中，为减少评价者的主观性，采用能较好地反映指标对综合适应性评价影响的熵值法进行测算。[32]

2、适应性指数计算

为了反映评价指标体系整体适应性及三大本性子系统相互之间的适应性特征，采用能较好地体现适应性构成维度之间相互作用关系的递阶多层次综合评价方法，对区域三大本性子系统的适应性程度进行计算，计算公式如下：[33]

(1)

其中，ABz为区域三大本性的适应性指数；Z为三大本性子系统；Zij为各具体指标的标准化值；Wi为各具体指标的权重值；Wt为关键参数层的权重值。

(2)

其中，AB为海洋渔业系统适应性指数；Wk为三大本性层的权重值。

3、样本数据

数据资料来源于《中国渔业统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国水利统计年鉴》，以及沿海11省份的统计年鉴等相关数据。部分缺失数据利用插值法补齐。

三、沿海地区海洋渔业系统适应性特征分析

(一)海洋渔业系统适应性特征分析

根据计算得到的2006—2016年我国大陆沿海地区海洋渔业系统综合适应性指数，选取2006年、2011年、2016年数据绘制综合系统适应性变化趋势(图2)，采用ArcGIS10.8中的自然断裂点法，对沿海11省份的海洋渔业系统适应性进行类型划分并绘制空间格局图(图3)，分析图2和图3可得：

图2 2006—2016年我国沿海地区海洋渔业综合系统适应性变化趋势分析

图3 2006—2016年我国沿海地区海洋渔业系统综合适应性分布格局比较

1、在时间演变趋势方面，11省份海洋渔业系统适应性整体上均呈现逐年增长的稳定发展态势，发展势头良好，发展潜力巨大，因自然资源禀赋、腹地经济水平及区域流动要素的不同，各省份之间的系统综合适应性差异相对较大，11省份之间呈现明显的不均衡发展趋势。山东与天津两地随时间的推移适应性的增长最为显著。山东海洋渔业系统的综合适应性在沿海11省份中数值最高，且随时间的变化增长较快，综合适应性指数由2006年的0.3850上升到2016年的0.4483；天津综合适应性指数值最低，由2006年的0.1621上升到2016年的0.2087。

2、在空间格局分布方面，我国渔业系统适应性的空间布局差异明显，各省份的适应性空间分布与沿海地区海洋自然资源总量空间格局基本吻合，东部沿海省份的适应性表现良好，天津、上海两个沿海直辖市的海洋渔业适应性表现较差，海洋渔业系统适应性表现为自中部向南北两端强度递减的空间特征。将沿海11省份海洋渔业系统分为高、较高、中、低四个适应性分区，研究期间，山东始终位于高值区，空间发展格局稳定，较高值区有广东、福建、辽宁、江苏、浙江、广西六省份，其适应性得分范围为0.2795—0.3791，海洋渔业系统综合适应性指数值稍低于山东。中值区为河北、海南，其适应性得分范围为0.2535—0.2840。上海、天津综合适应性表现最弱，其适应性得分范围为0.1621—0.2034，属低值适应区。

(二)海洋渔业三大本性子系统适应性特征分析

1、时间演变特征

选取2006年、2011年、2016年数据，绘制海洋渔业三大本性子系统适应性变化趋势分析图(图4)，分析图4可得：

图4 2006—2016年我国沿海地区海洋渔业三大本性子系统适应性变化趋势分析

(1)在研究期间，辽宁、江苏、广东、浙江、广西、海南的第一本性子系统的适应性随时间的推移呈现增长状态，但增势不明显。天津与上海受制于资源规模的限制，其综合适应性及第一本性子系统适应性均于11省份中表现最差，但两地的第一本性系统适应性增长势头良好，其增势仅次于山东与福建。河北的自然资源规模虽排名靠前，但第一本性适应性指数随时间的推移呈现先增长后下降的变化趋势，究其原因，河北大面积的港口建设以及城镇填海使得确权海域面积、沿海湿地与海水养殖面积于2011年达到高峰值后开始降低。在11省份中，第一本性子系统适应性指数最低的是天津(2006，0.1354)、最高的是山东(2016，0.4157)，表明第一本性对海洋渔业系统适应性的影响较为稳定。

(2)在第二本性子系统中，除上海与广西外，其他省份的适应性指数随时间的推移均呈现增长的发展态势。上海的第二本性适应性指数由2006年的0.1785下降到2011年的0.1697后继续下降至2016年的0.1339，上海海洋经济的重点在海洋第三产业，海洋渔业的开发与利用让步于海洋第三产业的发展。广西由2006年的0.2388上升至2011年的0.2660后下降至2016年的0.2216，结合指标体系分析，广西对海洋水产品加工设施及渔业基础设施建设的重视不够。在11省份中，因天津建设海洋强市计划行动(2016—2020)的实施，一批利于海洋渔业发展的海洋牧场及渔港的建设与使用使得天津的第二本性适应指数虽位列末位，但天津的第二本性适应性的增长率居于首位。这表明，第二本性制约海洋渔业系统适应性的作用不断增强。

(3)沿海11省份的第三本性子系统适应性指数随时间的推移均呈现增长的发展趋势。在研究期间，除山东与天津两地的适应性指数表现为先略微下降后迅猛上升的变化趋势外，其余省份均呈现稳定增长的发展特征，表明随着时间的增长与海洋渔业相关的技术、人力资源保障、海洋预测类信息服务等因素对海洋渔业适应性的作用不断加强，第三本性逐渐成为海洋渔业产业获得发展的重要动力和持久源泉。

2、区域空间分异

选取2006年、2011年、2016年数据，绘制海洋渔业三大本性子系统适应性空间格局图(图5)。分析图5可得：

图5 2006—2016年我国沿海地区海洋渔业三大本性子系统适应性指数分布格局比较

(1)在空间上，第一本性子系统中位于较高值适应区的城市由2006年的3个增至2016年的5个，位于高值区的省份由2006年的4个减少至2016年的2个。在研究期间，广东与江苏两地的海洋渔业用海面积不断被新兴海洋产业挤占，加之自然灾害致损的养殖面积逐年增加，使得广东与江苏由2006年的高值区降为2016年的较高值区。天津由低值区上升至高值区，中低值适应区的上海、广西与海南随时间的变化保持分区类型不变。整体空间格局上呈现中北部海洋城市群优于南部海洋城市群的演变态势。

(2)分析第二本性子系统，位于较高值适应区的城市由2006年的2个增至2016年的4个，位于高值区的省份由2006年的3个减少至2016年的1个，浙江、福建两地由2006年的高值区降为2016年的较高值区，分析两地第一本性具体评价指标，发现其数值呈现稳中增长的变化状态，究其原因，位于高值适应区的山东增长态势良好，与其他省份拉开了分区差距。河北由2006年的低值适应区上升至2016年的中值适应区，其余省份分类区间未发生变化。2016年，位于低值与中值适应区的城市数量最多，占73%。在空间上，第二本性子系统整体格局呈现以山东为适应性高值中心的适应性差距脱节的弱者恒弱、强者恒强的空间马太效应。

(3)分析第三本性子系统，位于高值区的省份由2006年的5个减少至2016年的3个，浙江与福建由高值区降至较高值区，辽宁由较高值区降至中值区，分析3个省份第三本性具体评价指标，各评价指标不仅未出现负向发展情况，反而均呈现正向增长状态，究其原因，浙江、福建与山东、江苏、广东相比适应性的增速较慢，辽宁与广西相比，广西增速明显高于辽宁。海南由中值区降至低值区，其他省份适应状态保持不变。2016年，位于高值与较高值适应区的城市数量最多，占55%。在空间上，第三本性子系统适应性整体格局呈现中南部海洋城市群优于北部海洋城市群的空间特征。

3、关键参数特征

三大本性子系统适应性大小直接受系统的稳定性、弹性、敏感性等适应性关键参数的影响。以沿海省份在2016年的适应性分区为依据，分析三大本性子系统的三个适应性关键参数情况(图6—图8)：

图6 我国大陆沿海地区海洋渔业第一本性子系统适应性关键参数得分情况

图7 我国大陆沿海地区海洋渔业第二本性子系统适应性关键参数得分情况

(1)在第一本性系统中，稳定性主要选取了确权海域面积、沿海地区湿地面积等指标来反映海域使用管理情况及海洋渔业的生产供给能力；弹性用沿海地区治理废水项目、沿海地区自然保护区数量等指标来反映支持渔业产业的生态环境建设情况；敏感性选取了自然灾害造成的受灾渔业养殖面积与自然灾害(台风、洪涝)损毁渔业设施损失等指标来反映沿海地区自然灾害对海洋渔业的影响。在第一本性子系统中，位于高值适应区的城市表现为高稳定性、低敏感性。一般而言，第一本性稳定性强的城市，其海洋渔业资源开发历史基础较好，渔业相关的原生、外生、共生产业发育比较完善，自然资源得到较为充分利用，如辽宁(2016，0.0925)、山东(2016，0.0918)等。计算得到2016年高、较高、中与低值四类适应区第一本性弹性指数平均值分别为0.0474、0.0573、0.0501与0.0428，这表明沿海11省份第一本性子系统弹性呈现“较高值区>中值区>高值区>低值区”的空间变化特征，且位于较高、中值区的省份大部分表现出稳定性低、弹性高、敏感性低的分布态势。天津作为第一本性子系统适应性最低的城市表现出低稳定性、低弹性、高敏感性的分布态势，计算得到2016年高、较高、中与低值四类适应区第一本性子系统的敏感性指数平均值，得到沿海11省份第一本性子系统敏感性排名为：低值区>较高值区>中值区>高值区，这表明敏感性是第一本性适应性提升的主要制约因素。

(2)在第二本性子系统中，用海洋水产品的产量来反映渔业产业生产能力的稳定性；用水产品加工等渔业生产基础设施状况与涉渔相关体制政策等指标来反映弹性；用人为因素致损及传统渔业经济占比等指标测度第二本性子系统的敏感性。高值适应区的山东与较高值适应区城市的稳定性、弹性、敏感性的数值均高于其他省份。究其原因，近年来，随着沿海地区经济的迅猛发展，各海洋产业开发程度同步提高，随之而来的污染等因素致使11省份的第二本性子系统敏感性数值较高，较高值及高值适应区的城市资源禀赋基础较优，基础设施相对完备，相关涉渔政策较为完善，使其具有较强抗干扰与修复能力，即有较强的稳定性和弹性。而中、低值两个适应区的城市敏感性相对较高，并且渔业发展能力及发展所需的基础设施建设滞后，即稳定性与弹性较弱，不能较好地应对外界环境的干扰。

(3)在第三本性子系统中，用水产技术推广机构示范基地、渔业公共信息服务网站、海洋渔业专业来反映稳定性；弹性选取水产技术推广经费、推广机构示范基地及涉渔发明专利、水产品进口—水产品出口量等指标来表示；敏感性选取了传统渔民减少数量及渔业信息手机用户未覆盖率、海洋渔业机动渔船减少量等指标来反映人力资源及信息发展水平对海洋渔业的影响。分析第三本性子系统中适应性的关键参数情况，位于高值区的山东稳定性、弹性、敏感性有着明显由高、高、高(2006年)向高、高、低(2016年)转变的发展态势；位于较高值区城市的稳定性、弹性、敏感性大部分表现出高、低、低，高、高、低的分布特征；位于中、低值区城市的稳定性、弹性、敏感性则均表现出低、低、低或低、低、高的分布规律。究其原因，各沿海省份的经济实力、技术创新能力、信息设施条件及区域人力资源赋存条件等方面的差异，使海洋渔业发展所需的信息、资金、技术、人力、物力等生产要素的组合状态呈现差异，进而使各沿海省份海洋渔业系统的稳定性、弹性和敏感性也各不相同。

四、障碍因子诊断

在对沿海省份进行海洋渔业系统的适应性水平测度的基础上，分别对影响各省份的主要阻碍因素进行识别，以期为后续的研究及针对性地制定和调整海洋渔业发展政策提供一定的建议。参照已有文献，障碍因子诊断的计算公式如下：[34]

(3)

其中，Yi为具体的单项指标对区域海洋渔业适应性的影响程度；Wi为第i个单项指标的权重；Ri表示各指标实际值与最优值之差；Xi为单项指标的标准化值。

运用障碍度模型对2016年中国沿海11省份海洋渔业适应性的具体指标进行障碍因子诊断，结果见表2。根据障碍度大小列出排序前五位的障碍因子，结果显示：

(1)高值适应区：山东的主要障碍因素分布较为分散，第一本性弹性障碍度数值较高，海洋监测站覆盖率成为主要障碍因素则说明了山东海洋渔业信息监测预警覆盖有待提高。影响山东适应性变化的主要敏感性障碍因素是渔业信息手机用户未覆盖率(I2)，这说明其海洋渔业的发展对渔情信息的依赖程度大。海洋捕捞产量(D1)与沿海湿地面积(A2)是影响山东适应性发展的两大稳定性因素，山东可通过合理控制捕捞强度，开展渔业资源增殖放流等各项养护措施来进一步促进海洋渔业的适应性发展。

(2)较高值适应区：在广东的主要障碍因素中稳定性因素占比较多，2016年广东的确权海域面积(A1)为2911公顷，在11省份中排名第八，广东作为海洋资源大省，海岸线居全国沿海省份之首，但海域总体使用率不高，确权海域面积与资源占有量不相称，并且随着各行业用海需求不断增加，传统的养殖用海空间被不断挤占，稳定性因素中渔业发展所需基础条件成为广东海洋渔业发展的主要障碍。与广东类似，福建的障碍因素主要集中于稳定性指标，但海洋监测站覆盖率(B1)与渔业信息手机用户未覆盖率(I2)对福建渔业的障碍影响最大，说明目前福建海洋渔业发展水平主要是受渔业信息及海洋监测预测等信息技术能力的制约。第一本性弹性因素是辽宁主要的障碍影响因素，包括海洋监测站覆盖率(B1)、废水治理项目(B3)与海洋自然保护区数量(B2)，加之其渔业信息普及力度不够，使得海洋渔业发展出现结构性矛盾，制约着辽宁海洋渔业的发展。江苏主要受第一本性弹性与第二本性稳定性因素限制，表明江苏在海洋渔业发展所需的自然条件与社会经济所提供的基础设施方面所受阻碍作用较大。浙江主要障碍因素为第一、第二本性的稳定性要素，包括海水养殖面积(A3)、海水养殖产量(D2)、确权海域面积(A1)，说明浙江需要在保证海洋生态文明发展的基础上进一步对海洋渔业资源进行合理的开发；广西的主要障碍因素分布较为平均，与较高值适应区的其他省份不同的是，其主要障碍因素还包括产品加工企业及冷库数量(E1)，说明社会经济所能提供的基础支撑是目前广西海洋渔业系统适应性提高的关键因素。

(3)中值适应区：河北的主要障碍因素中稳定性指标较多，包括海洋渔业专业从业人员(G3)、海水养殖产量(D2)和水产技术推广机构示范基地(G1)等，河北因海洋资源总量不足而与其他沿海省份出现适应性等级的差距，加之高端人才的缺失及技术推广的不足，以海洋养殖为主的传统海洋渔业出现发展缓滞的现象；海南主要障碍因素为弹性指标，包括海洋自然保护区数量(B2)、水产品加工企业及冷库数量(E1)和涉渔政策数量(E2)，表明海南的渔业发展在基础设施建设、政策支持力度方面受阻较大。

(4)低值适应区：天津、上海两地均不存在敏感性障碍因素，主要障碍因素来自稳定性与弹性指标，包括海洋自然保护区数量(B2)、水产技术推广机构示范基地(D2)、海水养殖面积(A3)、水产品加工企业及冷库数量(E1)与海洋渔业专业从业人员(G3)。上海、天津受自然资源绝对量等因素的限制，近岸浅海滩涂及养殖面积较小，海洋渔业资源开发规模较小且综合开发效益不高。

表2 2016年沿海11省份海洋渔业系统适应性指标层主要障碍因子与障碍度

五、结论与建议

(一)结论

本文基于区域三大本性的内涵特征并结合稳定性、弹性与敏感性三个适应性关键参数，分别从第一本性自然资源子系统、第二本性社会经济子系统、第三本性流动子要素系统建立海洋渔业系统适应性评价指标体系。运用熵值法及综合指数法对我国大陆沿海11个省份(除港、澳、台地区)海洋渔业系统的综合适应性及三大本性子系统的适应性进行分析测度，并运用障碍度模型识别沿海11省份海洋渔业发展的主要障碍因子，结论如下：

1、在时间上，2006—2016年我国大陆沿海11省份的海洋渔业系统整体适应性发展势头良好，发展潜力巨大，因自然资源禀赋、腹地经济水平及区域流动要素的不同，11省份之间呈现不均衡的发展趋势。

2、在空间上，我国沿海地区海洋渔业系统适应性呈现自中部向南北两端强度递减的空间特征。根据海洋渔业系统的综合适应性指数将沿海11省份进行类型划分，其中位于高值适应区的省份为山东(0.3850—0.4483)；较高值适应区的省份是广东、福建、辽宁、江苏、浙江、广西(0.2795—0.3791)；中值适应区的省份有河北、海南(0.2535—0.2840)；低值适应区的省份有天津、上海(0.1621—0.2034)。

3、三大本性子系统适应性时空分异特征显著。在时间上，各省份第一本性适应性指数基本保持不变或略有增加，表明第一本性子系统对海洋渔业系统适应性的影响较为稳定；除上海与广西外的9个省份的第二本性及沿海11省份第三本性适应性指数随时间的推移均呈现增长的发展态势，表明在第二、第三本性子系统制约海洋渔业系统适应性的作用不断增强；在空间上，第一本性子系统呈现中北部海洋城市群优于南部海洋城市群的发展态势；第二本性子系统呈现以山东为适应性高值中心的弱者恒弱、强者恒强的马太效应；第三本性子系统适应性呈现中南部海洋城市群优于北部海洋城市群的区域发展特征。

4、根据障碍因素分析，我国沿海各省份海洋渔业发展的障碍因素差异程度较高，2016年各省份排名前五的主要障碍因素多来自稳定性与弹性指标，包括海洋监测站覆盖率(B2)、海洋自然保护区数量(B2)、海水养殖面积(A3)、渔业信息手机用户未覆盖率(I2)、水产技术推广机构示范基地(G1)。

(二)对策建议

基于以上研究结果，为提高我国沿海地区海洋渔业的适应性提出如下对策建议：

1、高值适应区城市：从山东的海洋渔业发展现状及前景看，需进一步完善渔情信息与渔业资源发布渠道，继续以管理高效的技术手段和工程装备为支撑，推进离岸海洋农牧化建设与海洋牧场产品“优品”发展，坚持“藏粮于海”，保持向大海要“良田”、播“良种”的发展模式。

2、较高值适应区城市：广东与福建两省海洋渔业发展的障碍因子大致相同，两地的养殖用海空间不断受到临海工业发展的挤压，需重视养殖用海空间规划，尽快完善渔业基本海域制度，合理调整养殖业结构，推进深海养殖，在提高近岸海域渔业资源利用效率的同时，大力推动远洋渔业的发展；辽宁需加大环境监测网络密度，通过建立渔情预警咨询信息网络一体化平台，加强对影响辽渔所涉海域生态环境的各项活动的监视，实时掌握海洋渔业环境状况，以防威胁渔业生产活动的灾害事件发生；浙江主要障碍因子为稳定性要素，应合理调整养殖业结构，发挥远洋渔业的优势，推进过洋性项目的发展，增加建设海洋监测站密度，严格把控方式粗放、密度过大、污染严重等养殖捕捞现象；随着江苏经济的发展，近岸资源可承受能力濒临临界点，原有的拼资源、拼投入、拼规模的传统发展方式已难以为继，今后应重点实施严格的幼鱼保护制度，在保护幼鱼资源中实现季节性减量捕捞，实现捕捞结构性减量和捕捞规格提档的可持续渔业转型；广西渔业生产经营全产业链不够成熟，亟需推进海水产品精深加工及创建冷链物流基地，发展“产供销”一体的全产业链条，采用积极的政策引导广西渔业向精深加工及冷链物流事业发展、加快推进现代渔业转型升级。

3、中值适应区：海南陆小海大，受南海海洋权益争夺以及近岸海域生态保护红线区划定等因素的影响，海域养殖及捕捞发展空间受到极大限制，海南可通过加大渔业的改革开放力度及建立渔业军民融合发展机制等措施，提高南海执法、信息发布、海上救助等服务能力建设，鼓励发展外海捕捞，全方位提升渔业基础设施对南海资源开发和海洋维权管控的服务保障能力，科学有度地开发南海渔业资源；河北的渔业从业人数少且专业素质较低，2016年，河北的渔业专业从业人员仅为山东的14.8%，河北需加强现有专业人员的培训以及海洋渔业领域人才培养和引进，鼓励当地涉渔相关企业工厂与高校科研机构加强合作，继续完善“水质检测移动平台建设”和“河北省海洋牧场立体剖面监测及可视化展示系统构建”，提高渔业水质移动检测能力和人工渔礁水下监测能力。

4、低值适应区：受近海资源限制，天津、上海应将渔业发展的重点放于资源的高效利用保护与优化配置，发挥两地的经济及技术优势，与国内大学或国家科研院所合作，依靠科技创新驱动、支撑、引领渔业发展。重点开发海产品的精深加工，引导企业发展特色产品、品牌产品、绿色产品，提高具有当地特色的海洋渔业品牌效应。

本文尝试从影响海洋渔业发展的资源环境、经济基础及发展潜力的指标建立适应性指标体系，对我国沿海地区海洋渔业的发展进行评价，为我国沿海11省份海洋渔业的进一步发展提供新的研究视角与决策指导。受国内相关海洋渔业统计数据的限制，适应性指标体系的构建和评估结果可能存在一定的偏差，部分省份海洋渔业适应性结果与现实主观认定存在偏离，需要进一步深入研究，加以修正完善。