我国海水养殖投入产出动态效率研究*——基于2004—2013年9省、市面板数据分析

刘洋

(浙江海洋学院经济与管理学院 舟山 316022)



我国海水养殖投入产出动态效率研究*
——基于2004—2013年9省、市面板数据分析

刘洋

(浙江海洋学院经济与管理学院 舟山 316022)

我国海水养殖发展迅猛，已成为渔业产业的重要构成部分，为了测算我国海水养殖投入产出效率并分析其发展中存在的问题，收集2004—2013年我国沿海9个省、市的海水养殖投入产出指标，运用DEA模型、Malmquist指数，分析了我国海水养殖的全要素生产率、规模经济效应，并进行了地区间的动态比较。实证结果表明：2002—2009年我国海水养殖全要素生产率的动态均值有较明显改善，其中技术进步贡献高，技术效率贡献低；全要素生产率的动态均值存在地区差异；规模报酬在不同省、市和不同年份也存在地区差异及动态变化。

海水养殖；投入产出效率；数据包络分析方法；Malmquist指数

1 我国海水养殖现状及相关文献回顾

我国海岸线绵长达3.2万km，管辖海域面积辽阔达300万km2余，适宜海水养殖的滩涂面积有133.33万hm2，这些资源优势为我国发展海水养殖提供了优越条件。同时，伴随国家相关产业政策扶植及科技进步等因素的激励，我国海水养殖业获得了高速发展(图1)，至2013年我国海水养殖产值2 604.47亿元、产量1 739.25万t、养殖面积231.56万hm2，分别占渔业产值的25.77%、海水产品产量的55.41%、总面积的27.83%。从养殖结构上看，我国海水养殖品种以鱼类养殖为主(图2)，其中居于前三位的鱼类品种是：鲈鱼、鲆鱼、大黄鱼。虽然目前我国海水养殖面临环境污染及病害等问题的困扰，但从整体发展的状况来看，海水养殖已经发展为我国渔业产业的重要组成部分，对于沿海地区而言更成为地区经济发展和渔民生活水平提高的重要动力。

图1 2004-2013年我国海水养殖产量及产值数据来源：《中国渔业统计年鉴》2005-2014年.

从以往的研究文献看，主要集中于对海水养殖产业发展及生态环境方面的研究。贾晓平等[1]分析了我国沿海增养殖水域的主要污染问题，并提出了控制排污、加强监管等污染防治对策。舒廷飞等[2]从海水养殖对近海生态环境的影响进行研究，提出了调整生态结构和改善管理水平，实现海水养殖可持续发展。Kirkley等[3]提出制订科学海水养殖发展计划、加强管理，需在海洋资源承载力范围内才能健康发展海水养殖业。杨蕾等[4]针对我国海水养殖中存在的问题提出了生态养殖模式，划分轮换养殖区，发展海洋牧业化等措施。雷霁霖[5]提出我国海水养殖应发展工业化养殖，并通过海基生态型和陆基集约型两条路径的大产业架构，从而促进海水养殖经济增长方式的转变。陈雨生等[6]分析了中国海水养殖业发展中的优势及问题，并提出了新形势下中国海水养殖业发展战略。

总体上看，已有文献大多是从定性的角度探讨海水养殖发展中的问题及对策，尚缺乏从定量角度研究海水养殖业发展效率方面的文献。基于此本研究拟运用2004—2013年全国9个主要海水养殖省、市数据，对海水养殖全要素生产率进行动态实证分析及地区比较，揭示我国海水养殖的全要素生产率的动态变化情况及效率增长来源，找出发展中存在的问题，从而为进一步推进我国海水养殖的可持续健康发展提供参考。

2 理论模型引入

2.1 DEA模型

通过上述线性规划模型，求解得到θ值(即效率评价值)，当θ=1时，表明决策单元投资相对有效；当θ<1时，表明决策单元投资相对无效。

2.2 Malmquist指数

Malmquist指数是基于DEA模型，利用距离函数的比率来计算全要素生产率(TFP)变化。Fare和Grosskopf利用几何均值计算Malmquist指数，将效率的变化原因分为技术进步变化与技术效率变化，且进一步将技术效率变化分为纯技术效率变化和规模效率变化，规模报酬不变条件下的公式为

式中：X对应投入要素；Y对应产出要素；D为距离函数。Malmquist指数大于1则表明当年比上一年全要素生产率提高，反之则下降。

3 数据来源与指标选取

本研究数据源自《中国渔业统计年鉴》及《中国渔业年鉴》，选择沿海9个海水养殖省、市：天津、河北、辽宁、山东、江苏、浙江、福建、广东、海南，时间截取2004—2013年。产出指标采用海水养殖总产值，考虑剔除价格因素影响，本研究以2000年为基期通过价格指数(农产品生产价格指数)统一进行折算。投入指标主要考虑劳动力和资本两种生产要素，本研究选取海洋渔业专业养殖人员数量作为人力资本存量投入；海水养殖面积、海水种苗数量作为资本投入(表1)。

表1 选取指标说明

为验证本研究选取的各个指标变量更具科学性及合理性，在分析前针对9省、市10年面板数据进行回归分析。在运用面板数据进行估计之前为保证其具有平稳性，因此本研究首先运用Eviews7.2对面板数据进行单位根检验(LLC检验)，结果显示9省、市10年海水养殖产出指标及各个投入指标具备平稳性(表2)。接着对面板数据进行估计，Eviews7.2运行结果显示：R2为0.89说明模型解释度较高，DW统计量为2.05说明不存在一阶自相关，从而确定各项投入指标(海水养殖面积、从业人员、种苗投放)对产出指标(海水养殖总产值)的贡献显著。

表2 面板数据单位根检验结果

4 实证分析

4.1 海水养殖全要素生产率的动态变化及分解

运用DEAP2.1软件，采用规模报酬不变的Malmquist模型对我国海水养殖效率进行计算，结果如表3所示。从动态均值来看，2004—2013年全国海水养殖全要素生产率动态均值为1.103，增长10.3%。其中技术进步动态均值增长8.3%；技术效率动态均值增长1.8%，其中纯技术效率动态均值增长0.2%，效率变化规模动态均值上升1.6%。

表3 2004-2013年我国海水养殖全要素生产率变化及分解

上述数据说明我国海水养殖全要素生产率有较明显改善，且主要源自于技术进步，这也印证了我国以养为主的渔业政策调整及产业转型升级效果；而技术效率贡献较少，特别是纯技术效率贡献低也说明我国海水养殖关键技术研发及科技成果的应用还有待提高。

从不同年份的变动来看， 2004—2013年我国海水养殖全要素生产率总体呈不断波动变化(图3)，其中2008年、2010年、2011年这3年全要素生产率变化小于1，其余年份均大于1，特别是在2012年达到这10年间的最大值。技术进步变化与全要素生产率变化呈相同趋势，进一步说明海水养殖全要素生产率的变化受技术进步变化的影响大。而10年间技术效率变化波幅较小，保持在一个稳定水平；2013年相较于10年前虽然技术效率变化下降，其中的纯技术效率小幅上升而规模效率下降，进一步说明我国海水养殖科技支撑及工业化水平还有待进一步提升。

4.2 地区海水养殖全要素生产率动态变化及分解

本研究所选的9个海水养殖省、市在2004-2013年间的全要素生产率均值及分解如表4所示。从表4中可以看出9个省、市10年间的全要素生产率均有增长，但海水养殖的全要素生产率的地区变动差距较大，其中增长最快的是辽宁省达16.2%，最慢的江苏省只有1.7%。而各地区全要素生产率增长的来源多数是来自技术进步变化(增长最快的前3个地区是天津、海南、辽宁)，只有辽宁、福建、山东、广东4地既有技术进步变化又有技术效率变化。同时技术效率增长最快的地区是山东省(6.1%)，纯技术效率增长最快的是广东省(3.2%) ，规模效率增长最快的是山东省(6.1%)。而技术效率下降的地区是河北省(-0.5%)，纯技术效率下降的地区依然是河北省(-1.1%)。

图3 2004-2013年全要素生产率变化及分解

表4 2004-2013年全国9个省、市海水养殖全要素生产率变化及分解

4.3 海水养殖效率的规模报酬分析

由于Malmquist指数不能反映海水养殖业的规模报酬情况，因此本研究选取各年的截面数据进一步说明全国不同省、市的海水养殖规模报酬的差异及变化情况。以2013年为例来看(表5)，2013年我国海水养殖技术效率达到良好水平，平均技术效率达0.933，其中平均纯技术效率0.979，平均规模效率0.949。相对而言规模效率偏低，说明提高海水养殖规模扩大对促进技术效率增长的空间较大。从规模报酬上看，天津、辽宁、江苏、浙江、山东和海南的海水养殖规模报酬不变，说明这些地区的养殖规模达到DEA有效；福建和广东的海水养殖规模处于报酬递减，说明应减少这些地区的海水养殖规模，以实现产出的优化；河北的海水养殖规模处于报酬递增，说明可以适当扩大当地的海水养殖规模来提高经济效益。综合来看，2013年有3个地区或多或少地存在投入冗余或产出不足，在规模效益上并未处于最佳状况，因此这些地区的海水养殖规模均存在改进空间。

表5 2013年我国海水养殖投入产出静态效率分析

续表

从不同年份的规模报酬上看，每年各地规模报酬存在动态变化(表6)。其中浙江、海南连续10年均处于规模报酬不变，并且技术效率有效，说明实现了最优投入组合；河北在近3年均出现规模报酬递增，说明增加当地海水养殖规模，可以提高其生产效率；而福建和广东近5年均出现规模报酬递减，说明应减少当地养殖规模，以实现产出优化。

表6 2004-2013年各省、市规模报酬动态变化

5 主要结论与建议

5.1 海水养殖效率总体改善

近10年我国海水养殖效率总体改善，说明海水养殖总产值的增长并非只靠要素投入增加，技术进步及技术效率提升成为重要因素。事实上，我国在20世纪90年代贝、虾、藻、鱼育苗和养殖技术基本成熟，之后海水养殖技术不断推广扩散；近年来深水网箱、工厂化养殖、生态化养殖等集约化养殖方式开始发展，这些均为我国海水养殖效率的提升提供了重要的推动力。

5.2 海水养殖效率中技术进步贡献高，技术效率贡献低

近10年我国海水养殖的投入产出效率得到了较好的改善，海水养殖总产出的提高不仅是由于投入要素的增加，同时也是全要素生产率提升的结果。同时，技术进步增长水平远高于技术效率增长水平，可见我国在海水养殖技术的基础研发投入方面还有很大的进步空间。而我国渔业养殖的转型升级、养殖技术的推广应用、养殖管理水平等技术进步因素则对我国海水养殖业的发展至关重要。因此，我国今后应加大在养殖与生物技术方面的投入，如新品种选育、疫苗研制与流行病防控、高效专用配合饲料研制等，从而为海水养殖的高效发展提供强有力的技术支撑。同时，应持续推动我国养殖渔业的结构调整，重视海水养殖相关配套技术的推广，提高养殖产业的组织化水平。

5.3 海水养殖全要素生产率存在地区差异

从9个海水养殖的省、市来看，全要素生产率的增长速度、技术进步变化和规模效率变化增长速度均存在差异，环渤海地区的省、市远高于其他地区。因而今后在制定相关养殖渔业政策的时候，需要从各地区的发展阶段出发，将全要素生产率及技术效率、技术进步结合起来考虑，从而制定契合实际的政策。另外，应该加强各地区的联系与交流，相互取长补短，从而缩小省际间的差距，提高我国海水养殖整体效率的进一步增长。

5.4 大部分地区的海水养殖处于规模报酬不变阶段

从规模报酬上看，近5年来一半以上的省、市海水养殖规模达到最优水平，少数省、市存在规模过大或过小的问题，且部分省、市不同年份的规模报酬情况存在不稳定因素(如，江苏省)。因此，对规模过大的省、市而言，亟须推动集约化养殖，进一步提升海水养殖的产业化水平；对于规模过小的省、市，则需通过政府政策引导和扶持，降低海水养殖风险，提高海水养殖企业(户)的投资积极性。同时，由于规模报酬存在不稳定性，因此对这些地区来说要适时调整养殖渔业产业规划，在保证政策连续性的前提下，适度调整规模，以实现不同时期投入产出的优化。

[1] 贾晓平,蔡文贵,林钦.我国沿海水域的主要污染问题及其对海水增养殖的影响[J].中国水产科学,1997(12):78-81.

[2] 舒廷飞,罗琳,温琰茂.海水养殖对近岸生态环境的影响[J].海洋环境科学,2002(2):74-79.

[3] KIRKLEY J E,SQUIRES,ALAM M F.Excess capacity and asymmetric information in developing country fisheries: the Malaysian purse seine fishery[J].American Journal of Agricultural Economics,2003,85(3):647-662.

[4] 杨蕾,舒廷飞,温琰茂.我国海水养殖及其可持续发展的对策[J].水产科学,2003(7):45-48.

[5] 雷霁霖.中国海水养殖大产业架构的战略思考[J].中国水产科学,2010(5):600-608.

[6] 陈雨生,房瑞景,乔娟.中国海水养殖业发展研究[J].农业经济问题,2012(6):72-76.

浙江省社科规划课题“浙江省海域持续开发能力评价模型构建及均衡管控机制研究”(15NDJC179YB)阶段性成果.

S9；P74

A

1005-9857(2015)12-0094-06