江苏省海洋经济系统脆弱性动态演化及驱动因素分析

高 升 纪昊师 薛晴馨

南京审计大学 政府审计学院 南京 211815

随着人类社会经济的快速发展，海洋经济已成为沿海国家国民经济发展的重要组成部分。海洋经济系统是具有海洋特征的自然生态系统与位于海岸带地区的社会经济系统相互交织所形成的综合系统[1-3]。经济脆弱性是一个经济体因经济开放而产生的外部冲击影响的暴露[4]，是经济系统对内外扰动的敏感性和应对能力不足而使系统易受损害的一种内在属性或状态[5]。1999年，联合国将“经济脆弱性”作为度量国家和地区经济可持续发展能力的重要指标[6]。海洋经济系统脆弱性是指海洋经济系统在内外环境各要素的扰动下，由海洋经济系统自身所具有的敏感性与应对力之间相互牵制所表现出的结构或功能易受到损害的一种系统属性[7]。相关研究主要集中在海洋经济与生态环境（主要为自然灾害对海洋经济产生的影响）[8]、海洋经济与海洋资源（主要为海洋经济可持续发展、海域承载力）以及人海经济系统（主要为海洋循环经济、海洋产业经济）等方面。

已有经济系统脆弱性研究所运用的主要方法包括集对分析法[9-10]、投入产出法[11]、灰色聚类模型[12]、情景分析法[13]、核密度估计模型[14]、脆弱性函数模型评价法[15]、数据包络模型[16]、分形理论[17]、函数模型法[18]、模糊物元法、图层叠置法等。其中代表性的研究主要是彭飞等从敏感性与应对性的正负两方面建立指标体系，运用BP 神经网络模型进行综合测度[19]；孙才志等结合“压力-状态-响应”模型，从压力、自身敏感性、应对能力3个方面建立指标体系，运用WSBM模型进行测度[20]。苏飞等采用集对分析和障碍度分析探讨了浙江沿海地区2000年至2013年海洋经济脆弱性的变化趋势影响因素[14]。李博等运用集对分析法评价了中国海洋经济脆弱性[21-22]。王泽宇等运用组合赋权法与集对分析法评价了部分省市海洋综合实力[23]。

海洋经济脆弱性是一种系统内在属性，主要是由于内外扰动促使内部结构的不稳定性，进而产生内部结构累计性脆弱与外生胁迫性脆弱，这些只会在系统受到扰动时显现出来[24]。在当前海洋经济高速发展的背景下，随着沿海地区人口集聚，资源消耗与环境压力日益增大，海洋经济系统脆弱性日益凸显[25]。近几年江苏海洋经济发展速度由高速向中高速转变，海洋经济发展方式由规模速度型粗放增长向质量效率型集约增长转变，海洋经济发展动力正在从传统要素驱动向科技创新驱动转变，极具代表性是选取江苏省为例进行研究的原因。在新发展理念与建设海洋强国战略指导下，本文从敏感性与应对能力两个方面构建海洋经济系统脆弱性评价指标体系，分别采用TOPSIS 法与综合指数模型评估了2008—2016 年江苏省海洋经济系统脆弱性的动态演化状况，采用主成分分析法揭示了主要驱动因素，同时为降低海洋经济脆弱性提出了针对性建议。为有效识别海洋经济系统运行过程中存在的问题，增强海洋经济系统的波动应对能力提供了科学依据，本文对3种模型客观计量脆弱性动态演化结果进行了对比，提升了脆弱性评价的准确性。分析了江苏各评价年份海洋经济系统脆弱性的主要影响因素，既为后续海洋经济高质量发展过程中海洋经济综合实力的提升提供了保障，又为缓解海洋经济系统脆弱性提出了有针对性的建议。

1 数据与方法

1.1 指标筛选

海洋经济是一个复杂系统，关键性指标的选取十分重要，要从多维多角度对海洋经济脆弱性进行综合评价。结合江苏省海洋经济发展实际情况，从敏感性与应对能力两个方面筛选构建海洋经济脆弱性指标体系（表1），构造一个原始指标数据矩阵X=(xij)9×19，代表9 个评价方案，每个方案拥有19 个评价指标。采用极差标准化转换法对判断矩阵进行无量纲化处理得到 一 个 标 准 化 矩 阵Y=(yij)9×19。相 关 数 据 来 源 于2009—2017 年江苏统计年鉴、中国海洋统计年鉴、中国统计年鉴、海洋经济发展报告、中国海洋经济统计公报、环保部门的监测数据和排污申报数据等。

表1 海洋经济脆弱性评价指标体系与权重

1.2 熵权权重

熵权法将整个指标体系内的指标构造一个判断矩阵，采用极差标准化方法对矩阵数据进行无量纲化处理，运用熵权法计算评价指标的信息熵，确定每个评价指标的权重值。

式中：hj为第j项指标的信息熵值；wj为指标权重且0 ≤wj≤1；m为评价指标个数，j= 1,2,…,m。

1.3 TOPSIS模型

TOPSIS 法又称优劣解距离法，在多目标决策方案中，选择最接近正理想解，而同时又远离负理想解的方案。基于极差标准化处理与熵权权重，计算从任意可行解Zij到正理想解Zj+与负理想解Zj-的距离，每个方案到正理想点的距离与到负理想点的距离如下。

式中：Zij为第j个目标对第i个方案（解）的规范化加权值，为每个方案到正理想点的距离，为任意可行解Zij到负理想解Zj-之间的距离，m为评价对象个数。

那么，某一可行解对于理想解的相对接近度公式为：

式中：Cj是第j个评价对象与正理想解之间的接近程度。Cj越大，表示结果越接近最优水平；Cj越小，则表示结果越差。

1.4 综合指数模型

在对海洋经济发展质量评价体系指标进行标准化处理和确定指标权重的基础上，采用综合指数模型计算海洋经济发展质量综合指数。计算公式为：

式中：IC为海洋经济高质量发展综合指数，m表示评价指标的数量，Ii为评价指标i的标准化值，wi为评价指标i的权重。综合指数是0～1 的连续数值，越接近1，海洋经济脆弱性越低，反之，则越高。

1.5 主成分分析法

主成分分析法不受样本标签限制，可消除原始数据成分间的相互影响，可减少指标选择的工作量，可用少数指标代替多数指标。基于协方差矩阵、特征值λi及相应的正交化特征向量ai，计算主成分贡献率和累计贡献率。

式中：Aij为主成分方差贡献率，Gt为方差累计贡献率，λij为特征值，aij为单位特征向量，t为主成分个数，Fi为主成分得分，F为主成分综合得分，数值越大越好。

2 结果与分析

2.1 海洋经济脆弱性评价指标体系的构建

脆弱性作为海洋经济系统的一种本质属性，始终存在于海洋经济发展过程中。海洋经济系统脆弱性内涵主要包括系统自身不稳定性、对各因素变化的敏感性、对外部影响的应对能力[26]。因此本文从敏感性与应对能力两个方面构建海洋经济系统脆弱性评价指标体系。

2.2 海洋经济系统脆弱性TOPSIS接近度

依据TOPSIS 模型的计算结果（图1），发现在所有评价年份中2008 年与2015 年的江苏省海洋经济系统脆弱性接近度分别为0.673 6与0.391 2，相对处于较优的状态，其他各年份的脆弱性状态比较接近，其中2016年脆弱性状态最差。

图1 江苏海洋经济系统脆弱性TOPSIS接近度

2.3 海洋经济系统脆弱性综合指数

依据综合指数模型计算海洋经济系统脆弱性指数（表2），计算结果同TOPSIS 模型测度的江苏省2008—2016 年海洋经济脆弱性动态演化趋势总体一致。发现基本验证脆弱性状况，在所有评价年份中2008 年与2015 年的海洋经济系统脆弱性指数分别为0.512 4 和0.454 6，处于相对较优的状态，其他各年份的脆弱性状态比较接近且相对稳定，其中2016年脆弱性状态最差。

表2 两种模型测度的海洋经济系统脆弱性排序

2.4 海洋经济脆弱性驱动力因素分析

对所收集的9 个样本的19 个指标进行主成分分析，得到对应的特征值及方差贡献率（表3），从中提取了4 个主成分，累计贡献度已达92.32%，表明4 个主成分对海洋经脆弱性的解释力度已经达到92.32%，因此前4 个指标可以作为反映海洋经脆弱性的综合指标。其中第一主成分（F1）能够解释全部指标信息的48.568%，第二主成分（F2）能够解释全部指标信息的20.870%，是两个非常重要的综合因子。

表3 总方差解释

依据主成分载荷矩阵解释主成分与变量之间的相关关系（表4）。第一主成分（F1） 在涉海就业人员数、沿海地区海洋及相关产业增加值、沿海港口货物吞吐量、浮游植物多样性指数等指标上具有较高的载荷，均超过了0.73。第二主成分（F2）主要在海洋自然保护区面积、沿海地区海洋第三产业产值占比等指标上具有较高的载荷，均超过了0.6。第三主成分（F3）主要在沿海地区工业烟（粉）尘排放量、沿海地区工业废气排放量等指标上具有较高的载荷，均超过了0.6。第四主成分（F4）主要在沿海地区海洋旅客客运量、沿海地区工业烟(粉)尘排放量等指标上具有较高的载荷，均超过了0.4。

表4 主成分载荷矩阵

2.5 海洋经济脆弱性主成分综合得分

依据各年度4个主成分得分以及综合得分（表5），发现2012年的海洋经济系统脆弱性综合得分最高，为0.385 5，处于最优状况。其中：在主成分F1上得分最高，达到0.464 2；在主成分F2 上仅得分0.142 0，有待进一步扩大在海洋自然保护区面积、提高沿海地区海洋第三产业产值占比；在主成分F3 上得分0.436 2，低于2015 年与2009 年；在主成分F4 上得分0.451 3，排名第五，今后应继续开发沿海旅游资源提高沿海地区海洋旅客客运量、减少沿海地区工业烟（粉）尘排放量。

表5 江苏海洋经济系统脆弱性得分

而2016 年的海洋经济系统脆弱性综合得分仅有0.139 8，在所有年份中最低。其中，在主成分F1上得分0.320 9，在主成分F3 上仅得分0.206 4，而主成分F2 与F4 上得分-0.223 3 与-0.243 2。今后需要继续重点关注海洋自然保护区面积，优化调整产业结构提升沿海地区海洋第三产业产值占比，努力增加沿海地区海洋旅客客运量并减少沿海地区工业烟（粉）尘排放量。

3 讨 论

海洋经济系统通常会受到多重内外部干扰因素的影响，其中海洋经济系统的内部影响因素主要包括海洋产业结构的合理化程度（结构性）、承受外部冲击的免疫力（承载力）、科技成果转化能力（发展力）、产业化水平（控制力）等[27]；海洋经济系统的外部影响因素主要包括自然灾害、生态环境、区位环境、海洋资源的供给能力、全球经济的稳定性、海洋综合管理与政治经济制度因素等[1]。系统的内部结构特征是脆弱性产生的直接、主要原因，而外部胁迫和扰动是脆弱性发生变化的驱动因素[28]，应对能力不足会强化脆弱性。海洋经济系统具有开放性、动态性和复杂性等特点，需要通过有效的数学模型准确评价海洋经济系统的脆弱性，分析经济系统对内外干扰影响的适应能力，探讨时空演化机理与过程。

降低海洋经济系统脆弱性是提高海洋经济风险应对能力，实现海洋经济高质量发展的关键。通过海洋经济系统脆弱性的动态评估与驱动因素分析，揭示沿海区域海洋经济系统脆弱性的动态演化特征与关键影响因子，可以促进海洋产业结构优化升级、合理统筹海陆资源、调整海洋经济发展战略。由于TOPSIS模型只是反映出各评价对象内部的相对接近度，并不能反映与理想的最优方案的相对接近程度，因此本文基于中国江苏省2008—2016年的海洋经济相关数据，从敏感性与应对能力两个方面筛选构建海洋经济脆弱性指标体系，运用TOPSIS模型评价了海洋经济脆弱性动态演化状况，然后将综合指数模型计算的海洋经济系统脆弱性指数，同TOPSIS模型计算的海洋经济系统脆弱性接近度以及主成分分析法计算的海洋经济系统脆弱性得分进行对比验证，发现3 种模型方法计算的各评价年度海洋经济系统脆弱性状况的动态演变趋势基本一致（图2）。虽然2016年江苏海洋经济综合能力提升了，但是经济系统脆弱性却变差了，主要原因在于2016 年沿海地区海洋及相关产业增加值、涉海就业人员数、沿海港口货物吞吐量对海洋经济发展起到了重要的推动作用，但是沿海地区工业废水、废气以及烟（粉）尘排放总量等加剧了2016 年江苏海洋经济系统脆弱性。

图2 三种模型测度的海洋经济系统脆弱性动态趋势对比分析

海洋经济系统脆弱性的主要研究目的在于如何降低系统的脆弱性来实现海洋经济的可持续发展。由于研究视角和对象的差异，目前海洋经济系统脆弱性概念与发生机制尚未统一，有待进一步界定和探讨；海洋经济系统脆弱性的界定以及测度方法尚未统一，研究方法也急需创新与尝试。今后需要深入探讨海洋经济系统脆弱性空间格局与时空分异规律、发生机制及属性特征。

4 结 论

本文结合多种评价模型对比分析了2008—2016 年江苏省海洋经济系统脆弱性的动态演化与主要驱动因素，提出了降低海洋经济脆弱性的对策建议，主要结论如下。

第一，依据TOPSIS模型计算的海洋经济系统脆弱性接近度，发现江苏省2008 年与2015 年的海洋经济系统脆弱性状态较好，其他各年份的脆弱性状态较平稳，其中2016年最差。

第二，依据综合指数模型测度海洋经济脆弱性指数对比验证TOPSIS模型计算结果，发现两种模型计算的脆弱性状态与动态变化趋势基本一致。

第三，通过主成分分析法揭示海洋经济系统脆弱性的主要驱动因素，发现4 个主成分累计贡献度达92.32%。其中涉海就业人员数、沿海地区海洋及相关产业增加值、沿海港口货物吞吐量、浮游植物多样性指数、海洋自然保护区面积、沿海地区海洋第三产业产值占比等指标是主要驱动因素。

第四，依据计算的海洋经济系统脆弱性得分，发现2012 年的综合得分最高，主要原因是在主成分F1上得分最高，但是主成分F2仅得分0.142 0，有待进一步扩大在海洋自然保护区面积、提高沿海地区海洋第三产业产值占比。而2016年的综合得分在所有年份中最低，主要原因是主成分F1 与F3 得分较低，且主成分F2与F4得分为负。

第五，根据上述结论，本文提出降低江苏省海洋经济系统脆弱性的建议，促进海洋强省建设。首先，大力发展沿海地区海洋及相关产业，增加涉海就业岗位。其次，优化调整产业结构，重点提升沿海地区海洋第三产业产值比重。加强沿海港口建设，提高对外贸易水平，增加沿海港口货物吞吐量。最后，扩大海洋自然保护区面积，保护海洋生物多样性，严格控制沿海地区工业废水、废气以及烟（粉）尘排放量，保护沿海生态环境。