我国沿海地区海洋生态环境效率时空演化及影响因素研究*

杨云飞 屈桂菲

(1. 中国科学院大学 工程科学学院,北京 100049；2. 河北工程大学 管理工程与商学院,河北 邯郸 056038)

一、引言

21 世纪是海洋的世纪，海洋作为我国国民经济发展的战略空间，其重要性日益显著。[1]习近平总书记在党的十九大报告中明确要求“坚持陆海统筹，加快建设海洋强国”。[2]国家层面的重视，对推进我国海洋经济发展具有重要作用。《2020中国海洋经济发展指数》中显示,2011—2019年，中国海洋经济发展指数年均增速为3.3%，总体保持平稳增长。随着我国海洋经济的稳步发展，传统与粗放式的海洋经济发展模式导致的海洋生态环境负荷超载、海洋资源过度消耗等问题日趋严重，[3]从而制约了海洋生态环境的可持续发展。因此，科学评判我国沿海地区海洋生态环境效率，剖析海洋生态环境时空演化特征，探究其关键影响要素，对于提升海洋生态环境效率、保护海洋生态环境具有重要意义。

国内外学者关于海洋生态环境的研究成果较为丰富，其研究视角涵盖海洋环境生态风险评价、海洋生态环境承载力及海洋生态环境保护等方面。关于海洋环境生态风险评价，Girones, L等、 Corsi, I等、张海娟等、肖彩玲等对海洋或海域环境生态风险进行了评估。[4][5][6][7]关于海洋生态环境承载力研究，Imane Agmour等证明了海洋物种承载力对渔民收益存在影响；[8]Corinne Corbau等对海洋保护区的承载力进行了评价。[9]有关海洋生态环境承载力评价，国内学者们采用定量分析方法对其进行了深入探究，如Mann-Kendall检验方法、网络分析法等。[10][11]关于海洋生态环境保护研究，有学者探究了海洋生态保护与生态效益之间的关系，研究表明，海洋自然保护区生态保护补偿应以持续的生态效益供给为导向，[12]公平分享生态效益的参与式治理方式可以帮助建立和管理海洋保护区，[13]规模较小但执行得当的海洋保护区为全球食鱼鱼类种群提供了生态效益。[14]

以上研究成果为深化海洋生态环境效率研究提供了重要支撑。目前,关于海洋生态环境效率的相关研究主要集中在角度和方法两个方面。在研究角度方面：立足于海洋生态全局视角，许亮、胡求光、狄乾斌等对我国海洋生态效率进行了测算研究，且剖析了海洋生态效率的影响因素、时空差异或产业结构响应关系；[15] [16] [17]Grace Wang、孙鹏等对海洋环境效率进行了探究。[18][19]同时，也有学者基于海洋产业或地区海域局部视角对生态效率进行测度研究，如海洋渔业空间生态格局、辽宁沿海地区海洋生态效率。[20][21]在研究方法方面：由于DEA模型具有不受投入产出指标数据量纲影响、无需考虑投入产出指标间函数关系等优势，[22]因此多数学者侧重于将DEA或超效率DEA等模型作为海洋生态或环境效率的测算工具，也有学者结合Malmquist指数对其进行动态分析，或者采用Tobit模型剖析影响因素。

综上所述，国内外学者有关海洋生态环境的研究成果颇丰，对推进海洋生态环境效率研究具有重要意义。然而，关于海洋生态环境效率研究，多数学者是从聚焦海洋生态效率或环境效率的单方面视角来开展研究的，而将生态与环境效率相结合视角的研究成果尚不多见，即在研究过程中同时纳入“生态”与“环境”要素，从生态环境综合视角出发对海洋生态环境效率进行研究。此外，在选取海洋生态或环境效率产出指标时，较多学者考虑的是“海洋生产总值”单一指标，尽管该指标对于衡量海洋经济方面产出效率具有重要作用，然而若产出(或期望产出)仅依据经济指标来评判，这容易导致测算的生态或环境效率值受地区经济要素的影响较多，此时得到的效率值其科学性有待商榷。基于此，在参考已有研究成果思路的基础上，本文认为海洋生态环境效率是海洋资源投入及海洋生态环境损耗与海洋经济价值、生态环境价值产出之间的比率，其研究的核心目标在于以最少的海洋资源投入及最小的海洋生态环境损耗来获得最大的海洋经济与生态环境价值。

鉴于此，本文定位于海洋生态环境研究综合视角，在选取投入产出指标的基础上，尤其是在产出指标选取时融入生态环境相关指标，采用DEA-Tobit模型对沿海11省(市、区)2008—2017年海洋生态环境效率及影响因素进行测算与分析。

二、研究方法及数据来源

本文在厘清研究方法、选取投入产出指标及界定数据来源的基础上，为下文海洋生态环境效率时空演化及影响因素分析提供理论依据。

(一)研究方法

本文在对面板数据分析处理时采用DEA-Tobit模型，其中，基于DEA模型对我国沿海地区海洋生态环境效率进行测算，采用Tobit回归模型剖析海洋生态环境效率的影响因素。

1、DEA模型

DEA是1978 年由运筹学家Charnes A等首次提出的一种系统评价方法，[23]是测度多投入、多产出决策单元(DMU)相对效率的一种非参数统计方法。

DEA主要分为CCR、BCC模型。在生态效率研究方面，学术界多数采用的是DEA中的CCR模型，[16]因此本文借鉴前人研究思路，采用假定规模效益不变的CCR模型来测算我国沿海地区海洋生态环境效率。DEA-CCR模型的表达式如下：

(1)

其中，n代表DMU数量，Xi为投入变量，Yi为产出变量，λi为DMU的组合比例，θ表示研究期内海洋生态环境效率值，ε代表非阿基米德无穷小量，S-、S+为松弛变量。

海洋生态环境效率值是否有效性的判定依据为：若θ=1且S-=0、S+=0时，则第i个DMU效率为DEA有效；若θ=1，且S-≠0或S+≠0时，则第i个DMU效率为弱DEA有效；若θ<1，则第i个DMU效率为DEA无效。[15]

2、Tobit模型

本文将CCR模型测算得到的海洋生态环境效率值作为因变量(被解释变量)，海洋生态环境效率影响因素为自变量(解释变量)，建立回归模型，从而剖析各个影响因素对我国沿海地区海洋生态环境效率的影响。同时，由于效率值区间为[0,1]，属于截断数据。若采用最小二乘法进行回归会产生偏差，且估计量不一致，[24]因此本文基于Tobin提出的受限因变量回归模型进行测算分析。[25]Tobit模型表达式如下：

y*=yiify*>0

y*=0 ify*≤0

(2)

其中，y*是潜在因变量，xi是自变量，β是系数，误差项μi独立且服从正态分布：μi～N(0,σ2)。

(二)指标选取与数据来源

参考海洋生态环境效率相关研究成果，多数学者是将人力、资本、能源消耗等要素作为海洋资源投入指标。关于产出指标，以海洋经济与生态环境价值最大化、生态环境损耗最小化为目标，将产出分为期望产出及非期望产出。本文在借鉴狄乾斌、宋强敏、赵昕等学者研究成果的基础上，[17][21][26]选取我国海洋生态环境效率投入与产出指标。

在投入指标方面：(1)人力投入。选取沿海地区涉海就业人员数量(1)涉海就业人员数量：该指标未能直接获取沿海11省(市、区)2017年数据，采用数据估算的方式来填补数据缺失。在《中国海洋经济统计公报》中查询到2017年全国涉海就业人员为3657万人、2016年为3624万人，其增长率为0.0091059。此外，《中国海洋统计年鉴》中公布的2016年全国涉海就业人员为3622.5万人，二者统计数据略有差异，依据该数据测算的增长率为0.0095238。为保证数据的准确性，将二者测算得到的增长率数据取平均数，并保留小数点后三位为0.009。将沿海11省(市、区)2016年涉海就业人员数据乘以0.009，从而估算得到2017年沿海11省(市、区)涉海就业人员数量。作为海洋人力资本消耗指标。(2)资本投入。已有相关研究多数选取“资本存量”表征海洋资本投入，通常是基于固定资产投资变量，并借助永续盘存法进行计算。固定资产投资在宏观视角能够反映海洋资本的投入情况，但部分建设与改造等生产行为可能与海洋经济活动的关联性不够紧密。因此，本文从微观视角出发，以海洋生态环境治理为出发点，选取海洋生态环境污染治理投资额来反映海洋生态环境资本投入情况。其中，海洋生态环境污染治理投资额=(沿海地区海洋生产总值/地区生产总值)*沿海地区污染治理项目本年完成投资。(3)能源投入。选取沿海地区能源消耗总量作为海洋人力能源投入指标。

在产出指标方面：(1)期望产出。构建海洋经济与生态环境价值综合指标，即采用熵值法将沿海地区海洋生产总值与海洋类型保护区数量(2)海洋类型保护区数量：《中国海洋经济统计年鉴》中2017年辽宁省该数据缺失，经查询《中国环境统计年鉴》，从而获取辽宁省2017年该指标数据。进行数据综合处理。需要说明的是，前人研究在考虑海洋生态效率或环境效率产出(或期望产出)指标方面多是选取海洋生产总值，体现了海洋经济方面的产出。本文在前人研究基础上，嵌入海洋类型保护区数量指标，表征海洋生态环境保护取得的成效，从而建立海洋经济与生态环境价值综合指标。(2)非期望产出。选取沿海地区工业废水排放量、工业固体废物排放量(3)工业固体废物排放量：《中国统计年鉴》中2008-2010年该指标名称为工业固体废物排放量，2011-2017年该指标名称为一般工业固体废物倾倒丢弃量，查询其统计指标解释，其含义接近一致，因此将其指标进行统一。2018年《中国统计年鉴》中该指标河北、宁夏数据缺失且将其他地区数据加总值为“73.061”，大于年鉴中公布的全国数值总和“73.04”，因此将2017年河北该指标数据值默认为“0”。作为非期望产出指标，采用熵值法构建海洋生态环境损耗综合指标。同时，本文借鉴已有的研究思路，将非期望产出作为投入方式进行处理。[19][21]

综上所述，本文选取的投入指标为沿海地区涉海就业人员数量(X1)、海洋生态环境污染治理投资额(X2)、沿海地区能源消耗总量(X3)、海洋生态环境损耗综合指标(X4)，选取的产出指标为海洋经济与生态环境价值综合指标(Y)。

考虑研究数据的可得性及完备性，本文以我国沿海11省(市、区)为研究对象，通过获取其2008—2017年投入产出指标数据，从而实现对我国沿海地区海洋生态环境效率测算研究。数据来源于《中国统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国海洋经济统计年鉴》《中国环境统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国能源统计年鉴》。

三、我国海洋生态环境效率时空演化与差异分析

本文基于DEA-CCR模型，在选取指标及确定研究数据来源基础上，采用DEA-Solver软件对我国沿海11省(市、区)2008—2017年海洋生态环境效率进行测算，进而分析我国海洋生态环境效率时空演化趋势及区域差异。

(一)海洋生态环境效率时间演化趋势

通过测算我国海洋生态环境效率，得到的效率值如表1所示。

表1 2008—2017年我国沿海11省(市、区)海洋生态环境效率值

对我国沿海地区2008—2017年海洋生态环境效率取均值，刻画海洋生态环境效率的时间序列变动趋势，如图1所示。

图1 2008—2017年我国沿海11省(市、区)海洋生态环境效率变动趋势

由表1和图1可知，在研究期内(2008—2017年)，我国海洋生态环境效率不高，平均效率值区间位于0.5-0.7，且整体呈现波动趋势。该波动趋势主要分为四个阶段：2008—2009年呈明显下降趋势、2009—2012年呈逐渐上升趋势、2012—2016年整体呈现波动下降趋势、2016—2017年呈明显上升趋势。

究其原因，2008年全球发生系统性金融危机，海洋产业经济发展受到影响，尤其是对于海洋航运、海洋交通运输等产业而言，运价低迷、运输量减少等因素导致其经营发展受限，可能在海洋环境保护方面的资金投入会相应减少，这在一定程度上加大了海洋环境污染的风险，从而导致海洋生态环境效率下降。2009—2012年是我国从“十一五”向“十二五”转型时期，2009年国家出台了《中华人民共和国海岛保护法》，明确提出了“保护海岛及其周边海域生态系统，合理开发利用海岛自然资源，维护国家海洋权益，促进经济社会可持续发展”。2011年，“十二五”规划中提出：“坚持陆海统筹，制定和实施海洋发展战略，提高海洋开发、控制、综合管理能力。”尤其是在“十二五”初期海洋发展与管理成效更为显著，2011—2012年的海洋生态环境效率稳步提升。国家对于海洋保护和海洋发展的重视，对引领海洋生态保护、优化海洋产业结构、提升海洋产业创新能力、提高海洋经济效益等具有重要的指导与推进作用，因此在“十一五”向“十二五”转型期间，我国海洋生态环境效率呈现逐渐上升趋势。此外，虽然国家对海洋生态环境保护高度重视，然而以追求海洋经济产值为目标、“先污染后治理”的传统粗放式海洋经济生产活动依然存在。同时，《2013年中国海洋环境状况公报》中显示“陆源排污压力依然巨大，近岸局部海域污染严重，海洋生境退化、环境灾害多发等问题依然突出”。海洋粗放式经济发展路径与海洋生态环境保护压力共存，这在一定程度上是导致2012—2016年海洋生态环境效率整体呈现波动下降趋势的重要原因。“十三五”以来，国家深入推进海洋生态保护建设。2016年，国务院印发了《“十三五”生态环境保护规划》，提出了优化海洋资源开发格局、实施海洋安全保障等重点研发计划，助推海洋生态环境保护与综合治理，使2016—2017年的海洋生态环境效率明显提升。

(二)海洋生态环境效率空间演化趋势

基于2008—2017年我国沿海11省(市、区)海洋生态环境效率值，参考前人相关研究成果，将海洋生态环境效率划分为四个等级，即0<θ≤0.4为低效率、0.4<θ≤0.6为中低效率、0.6<θ≤0.8为中高效率、0.8<θ≤1为高效率。同时，以2008年为起点、3年为变动区间，采用ArcGIS软件绘制沿海地区海洋生态环境效率空间分布图，从而揭示我国沿海地区海洋生态环境效率空间演化特征，如图2所示。

图2 2008—2017年我国沿海11省(市、区)海洋生态环境效率空间分布

由图2可知，2008年研究初期，山东、上海、广东、海南的海洋生态环境效率为高效率值地区，空间格局重心呈现“南、北、中相对均衡”的趋势。2011年是“十二五”规划开局之年，海洋生态环境效率空间格局重心初呈“南移”迹象，由北部重心山东向江苏移动。到2014年，空间重心格局发生变化，呈现“南北强、中部弱”的演化趋势。2017年研究末期，海洋生态环境效率空间格局重心明显转移，再次呈现“南移”趋势，且南部重心居多。其中，江苏由中高效率地区上升至高效率地区、福建由中低效率地区上升至高效率地区。同时，在此期间，海洋生态环境效率值为1的地区占比也由2014年的3个增至2017年的5个，占比增幅为18.3%。综上，研究期内沿海11省(市、区)海洋生态环境效率空间重心格局整体呈现“南移”演化趋势，由2008年的“南、北、中相对均衡”演化为2017年的“南移且以南部重心居多”的空间格局。由此可见，南方地区尤其是东南沿海地区在开发海洋资源、发展海洋经济的同时，能够更加注重对海洋生态环境的保护与治理，这对于促进海洋生态环境效率的提升具有积极的正向效应。反之，环渤海地区由于传统重化企业集聚，导致陆源污染物排放量高，海洋生态环境保护与治理承压，这在一定程度上是造成该地区海洋生态环境效率下降的重要原因。

(三)海洋生态环境效率区域差异分析

上文剖析了我国沿海海洋生态环境效率的时空演化特征，为进一步探究海洋生态环境效率区域之间的差异，在参考赵林研究思路基础上，[3]对海洋生态环境效率进行数据分类，具体可分为上升型、下降型、平稳型、波动型，如图3所示。

图3以时间、区域、效率为主线，厘清海洋生态环境效率区域差异的四种类型：(1)上升型。海洋生态环境效率为上升型的地区是山东和福建两省，其中福建的效率值上升幅度更为明显。福建处于东南沿海地区，依托丰富的海洋资源和良好的海洋经济基础，在培育海洋新兴产业、推进海峡蓝色经济试验区建设等方面取得一定的成效，形成了海洋经济开发的新格局，因此其海洋生态环境效率增幅明显。山东地处环渤海地区，区位优势明显，海洋科研实力雄厚，为海洋经济发展与生态环境保护提供了重要保障。2011年，国务院批复《山东半岛蓝色经济区发展规划》，国家层面的重视与支持，对于山东加强海洋生态建设具有战略指导性作用。自然条件优势、科技优势及政策支持等为山东海洋生态环境保护提供了重要支撑。(2)下降型。基于产业结构视角，河北以钢铁、建材、化工等产业为主、辽宁重工业也较为发达，工业废水、固体废物等污染物排放是导致其海洋生态环境效率下降的重要原因。天津、上海在政策、区位及经济发展基础方面优势明显，天津滨海新区建设推进了填海工程、近海养殖等海洋工程项目的发展，上海自贸区建设为船运业也带来了良好的发展机遇，这对带动当地海洋产业经济发展具有重要作用。然而，在发展海洋经济的同时，也带来了陆源污染排放量增加、废气油污及化学污染等问题，导致近海海域生态环境压力日益显现，因此其海洋生态环境效率整体呈现下降趋势。(3)稳定型。广东、海南在研究期内，其海洋生态环境效率一直稳定在高效率水平，且数值均为1。广东海水淡化、海洋生物等海洋新兴产业发达，海洋科技创新能力较强，海洋经济发展基础牢固。同时，注重科学利用海洋资源，如推进集约用海，对于优化海洋产业发展布局、促进海洋生态环境的可持续发展具有积极推动作用。海南具有港口、滨海旅游等海洋资源优势，在发展海洋经济的同时，重视科学开发海洋资源，加强海洋生态系统保护，如实施海岛保护、建设海洋自然保护区建设等举措，这对于提升海洋生态环境效率具有积极的推动作用。(4)波动型。江苏、浙江区位优势独特，海洋资源丰富。依托资源优势，江苏海洋可再生能源利用业、海洋工程装备制造业等新兴产业迅速发展，浙江推进的海洋经济发展示范区、舟山群岛新区建设，也对于促进其海洋经济的发展起到了重要作用。同时，随着江苏、浙江海洋产业结构优化、海洋生态环境保护等措施的实施，有助于其海洋经济发展与生态环境效率的提升。然而，由于海洋工程、海水养殖等项目也对海洋生态环境造成了污染损害，如海底施工打桩、污染物排放等，这在很大程度上引起海洋生态环境效率的波动异常。广西位于环北部湾区域，海洋资源丰富，具备良好的海洋生态环境基础，但由于北部湾海域三面环陆，是“半封闭式”海湾，海水循环速度慢，导致其临海工业、海洋工程项目等排放的陆源污染物不易消解，其海洋生态环境系统总体相对较弱，因此，广西海洋生态环境效率长期保持在低值水平且存在波动情况。

四、我国海洋生态环境效率影响因素分析

为进一步探究我国沿海地区11省(市、区)海洋生态环境效率的影响因素，通过构建Tobit回归模型，对海洋生态环境效率进行回归分析。因变量为研究测算得到的海洋生态环境效率值(EV)，借鉴孙鹏、盖美、丁黎黎等研究成果，[19][27][28]，选取自变量为：(1)海洋产业结构(MI)，选用沿海地区海洋生产总值第三产业占比表征；(2)海洋科技投入(TI)，选用沿海地区海洋科研机构从事科技活动人员数量表征；(3)港口活跃度(PA)，选用沿海港口货物吞吐量表征；(4)地区经济发展水平(ED)，选用人均地区生产总值表征；(5)陆域工业规模(IS)，选用沿海地区规模以上工业企业单位数表征。研究数据来源于《中国统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中国海洋经济统计年鉴》。

结合研究测算得到的效率值及选取的影响因素，基于Tobit模型，建立回归方程如下：

EVit=C+β1MI+β2TI+β3PA+β4ED+β5IS+μit

(3)

式中，EVit代表研究其内海洋生态环境效率值，C为截距项，i代表第i个省(市、区)(i=1,2,3,...,11)，t代表研究期(t=1,2,3,...,10)，β1,β2,...,β5表示回归系数，μit表示残差。

为保证数据的平稳性，将解释变量TI、PA、ED、IS取对数，采用EVIEWS软件对海洋生态环境效率影响因素进行Tobit回归分析，结果如表2所示。

表2 海洋生态环境效率影响因素回归分析结果

回归结果表明：(1)海洋产业结构对海洋生态环境效率存在显著正向影响。相对于海洋第一、第二产业而言，海洋第三产业对海洋资源的依存度相对较低，具有“低投入、高产出”的特性，海洋产业结构每提高1个单位，海洋生态环境效率提升161.55%，这意味着，海洋第三产业比例的提高能够显著提升海洋生态环境效率水平。(2)海洋科技投入对海洋生态环境效率具有显著正向促进作用。海洋科技人才是建设海洋强国的生力军，加大科技人才投入，提升海洋科技研发水平，强化海洋科技创新，有助于推进海洋经济集约式发展，从而有效提升海洋生态环境效率。(3)港口活跃度对海洋生态环境效率具有负向影响，但影响效应不显著。港口货物吞吐量的提升对于促进海洋经济增长具有重要影响作用，然而沿海港口在建设与经营过程中，存在大气污染、水污染等诸多问题，对海洋生态环境产生了不利的影响，因此推进绿色港口建设，可以有效提高港口经营效益，保护海洋生态环境。(4)地区经济发展水平对海洋生态环境效率产生负向影响。人均生产总值与海洋生态环境效率可能存在库兹涅茨曲线关系，换言之，随着人均收入水平的提升，海洋生态环境效率可能经历先下降后上升的“正U型”演变趋势。[15]由此可见，目前我国沿海地区人均收入水平与海洋生态环境效率的联动关系尚未达到库兹涅茨曲线的拐点，也在一定程度上反映了以单纯追求经济效益为目标的粗放型海洋经济发展模式依旧存在，因此需要转变海洋经济发展模式，推进集约型海洋生产活动，从而有效提升海洋生态环境水平。(5)陆域工业规模对海洋生态环境效率产生负向影响关系，但影响程度不明显。沿海地区工业废水、固体废物的排放会对海洋生态环境产生损害，但随着国家对海洋生态环境保护的重视，沿海工业对“节能减排”“绿色发展”等理念的贯彻落实，在很大程度上减轻了对海洋生态环境的损害，这也印证了陆域工业规模虽对海洋生态环境产生负向影响，但影响效应并不显著。

五、结论与建议

本文采用DEA模型测算了2008—2017年我国沿海11省(市、区)海洋生态环境效率，从时间和空间视角出发对其演化趋势进行分析，并探析了区域间海洋生态环境效率存在的差异，最后结合Tobit模型对海洋生态环境效率影响因素进行剖析。

研究主要结论如下：(1)基于时间序列演化视角，我国海洋生态环境整体效率不高，且呈现波动演化趋势。其演化趋势分为四个阶段：2008—2009年明显下降、2009—2012年逐渐上升、2012—2016年整体波动下降、2016—2017年明显上升。(2)基于空间演化视角，我国海洋生态环境效率空间格局随时间变动呈现重心转移的演化趋势。其中，2008年空间格局重心呈现“南、北、中相对均衡”的趋势；2011年空间格局重心初呈“南移”迹象；2014年空间格局重心变动并呈现“南北强、中部弱”的演化趋势；2017年空间格局重心再次“南移”并呈现“南北强、中部弱”的演化趋势。(3)基于区间差异视角，海洋生态环境效率区域间差异明显，表现为四种类型：上升型、下降型、平稳型、波动型。具体而言，我国海洋生态环境效率为上升型的有山东、福建，天津、河北、辽宁、上海为下降型，广东、海南为稳定型，江苏、浙江、广西为波动型。(4)基于影响因素视角，海洋产业结构、海洋科技投入对海洋生态环境效率存在正向显著影响效应；地区经济发展水平对海洋生态环境效率存在负向影响，地区人均收入水平与海洋生态环境效率的联动关系尚未达到库兹涅茨曲线的拐点；港口活跃度、陆域工业规模对海洋生态环境效率具有负向影响，但影响效应并不显著。

结合上述研究结论，提出如下建议：(1)我国沿海省(市、区)海洋生态环境效率整体存在较大的改进空间，沿海部分省(市、区)可以根据自身实际情况，借鉴山东、福建等在海洋生态环境保护方面的成功经验，进一步提升海洋生态环境效率。沿海省(市、区)之间可以加强在海洋科技开发、海洋生态经济发展、海洋生态环境保护等方面的交流，推进区域间海洋经济发展的合作创新，实现优势互补，从而进一步有效提高我国沿海地区的海洋生态环境效率。(2)持续推进海洋产业结构的优化升级，积极培育海洋新兴产业，打造海洋经济发展新的增长点。同时，优化我国海洋产业发展布局，依托海洋科技创新，围绕海洋生态环境保护，在合理开发及有效利用海洋资源的前提下，适度提高海洋旅游业、港口物流业等海洋第三产业发展比重，从而进一步助推我国海洋经济高质量发展。(3)强化海洋科技人才力量支撑，为我国海洋科技发展提供智力、资本保障。一方面，加强海洋科技高层次人才的引进，以海洋科技创新驱动为引领，持续提高海洋科技自主创新与研发能力，为我国海洋科技发展提供有力支撑。另一方面，优化海洋科技高层次人才培育路径，尤其是对于海洋科技复合型人才而言，可以进一步加强其培育力度。同时，在海洋科技高层次人才引进与培育的基础上，以“产学研”融合模式为导向，进一步提升海洋科研成果转化水平，从而助力我国海洋强国战略的实施。(4)转变海洋经济增长方式，推进我国海洋生态环境可持续发展。以海洋科技创新为支撑，提高海洋生态环境资源的整合与开发水平。同时，以节能减排、节能环保等为着力点，以降低海洋生态环境损耗为目标，进一步推动海洋循环经济与生态经济的发展，从而有效促进我国海洋经济增长模式由粗放型向集约型转变。此外，在开发海洋资源及发展海洋经济的同时，注重对海洋生态环境资源的保护，有效平衡海洋经济发展与海洋生态环境保护之间的联动关系，从而进一步促进我国沿海地区海洋生态环境的可持续发展。