江苏海洋经济增长质量评估

【摘要】随着我国海洋经济的不断发展，如何在保持海洋经济快速增长的同时，提高经济增长的质量成为一个突出问题。因此本文从经济增长效率、协调性、持续性和和谐性四个方面构建了一套评估海洋经济增长质量的综合评估指标体系。在此基础上，建立了基于主成分分析和CCR、BCC数据包络分析的海洋经济增长质量评价模型，并对近年来江苏海洋洋经济增长质量进行了量化综合评估。

【关键词】海洋经济增长质量 主成分分析 数据包络分析

一、引言及文献综述

当前我国国民经济已进入新常态，海洋经济的增速快速回落，率先进入深度调整期，海洋经济正在向形态更高级、分工更细致、结构更合理的阶段转化。海洋经济作为国民经济的重要组成部分，在追求高速发展的同时也应该要思考经济的这种增长是否稳定、持续、高效率，更多关注海洋经济增长的质量，这样才能更好地构建具有区域特色的海洋经济发展格局。

目前对于海洋经济增长质量的研究文献中，一类是选取资本、劳动投入要素、科技投入要素、环境要素、产业结构要素等某一个方面进行的实证研究（Bradford[1]，2000；Kaufmann[2]，1998；de Bruyn[3]，2000；田为民[4]，2011；凌江怀等[5]，2012等；何广顺等[6]，2014；王玲玲[7]，2014；狄乾斌等[8]，2014等），另一类则是站在多个角度综合研究海洋经济增长质量问题（孙瑞杰等，2011；黄瑞芬等，2013；王玲玲，2014等）。

通过梳理文献可以发现，上述文献研究依然存在着一些局限性，这集中表现在以下三点：第一，既有文献多用单一指标测量海洋经济增长质量，而综合多种要素对海洋经济增长质量进行全面研究的较少；第二，缺乏针对局部海洋经济增长质量的全面评估，因此为了更加全面地衡量海洋经济增长的效率、协调性和持续性，本文将建立海洋经济增长质量综合评价指标，利用江苏近年来的海洋数据，先采用主成分分析对指标体系进行降维，再利用数据包络模型具体评估江苏海洋经济增长质量。

二、江苏海洋经济增长质量指标体系

（一）指标选取

结合上述文献资料，本文主要从经济增长的过程和结果两方面来衡量的经济增长质量，从而构建海洋经济增长质量指标体系。

首先，从经济增长的过程来看，经济增长不仅关注速度的变化，增长稳定性的研究也很重要。很多学者将经济增长理论和经济周期理论交叉融合研究经济波动性与经济增长之间的关系，大多数研究结果都显示经济波动不利于经济增长。因此本文从海洋经济增长速度及稳定性来测度经济增长的效率，分别选择海洋生产总值增长率和经济增长波动率作为测度指标。

经济增长过程中除了效率问题，还有一个重要的考量因素—协调性问题。首先是经济增长的必备要素—劳动投入与资本投入，根据上文的文献综述我们也可以知道，劳动与资本要素是衡量经济增长问题的基本方面。再来，就是产业结构问题了。结构主义经济增长理论将以往理论忽略的结构因素纳入到了经济增长的分析中，认为全面的结构转变是现代经济增长的重要条件。所以本文第二个要考虑的经济增长协调性则分别选取劳动生产率、劳动弹性系数作为衡量劳动投入的指标，海洋固定资本存量作为衡量资本投入的指标，第二、三产业产值比重作为衡量产业结构的指标。

然后从经济增长的结果来看，经济增长的持续性是经济增长最根本的落脚点，经济增长不仅仅依靠现有成果，还应该包括经济的远期增长能力，因此持续性这一维度主要是分析海洋经济的科技投入以及产出效率。本文参照冯晓波[9]（2008）从海洋科技投入、海洋科技活动、海洋科技产出三方面选取十四个指标进行测量。

经济增长带来各项收益的同时，也会有些代价发生的。因此第四个维度来考察经济增长的和谐性。因此一方面本文选取海洋生产总值对国民经济的贡献度以及涉海就业人数增长率来衡量海洋经济的社会效益，另一方面则就生态环境问题进行描述，选取了低于二类海水水质标准率等六类指标。

所以综上所述，本文从经济增长的效率、协调性、持续性和和谐性四个维度构建了海洋经济增长质量指标体系（见表2）。

（二）指標说明

在海洋经济增长质量综合指标评价体系中需要进行复杂处理的变量主要是海洋固定资本存量，其计算公式为：

其中，沿海地区资本存量的估算方法采用采用张军[10]（2000）的算法，即采用永续盘存法，估算公式为：

Kt=（1-δ）Kt-1+It/Pt

上式中，δ为固定资本投资的折旧率，其数值设定为9.6%；It为t时期的江苏全社会固定资产投资；Pt为t时期的江苏固定资产价格指数。基期采用张军算出的2000年数据，为保持数据一致性以后年份均采用2000年不变价格进行计算。

（三）指标预处理

由于海洋经济增长质量各指标的计量单位不同，且存在正指标和逆指标，首先，要消除量纲差异，本文采用如下指数化方法：

本文的指标选取中存在逆指标：经济增长的波动率、海洋工业废水直排入海量，这些指标的数值越大，对总体评价存在更高的负面影响。为了便于计算，我们先将逆指标转正，然后通过上面的指数化无量纲处理，计算出标准化分值。

三、江苏海洋经济增长质量评估

鉴于DEA方法对指标体系有精练、低相关的要求，本文结合多元统计中的数据降维技术对指标体系进行优化。也就是说，首先分别对输入指标体系实施主成分分析，提出若干个主成分指标代替原来的输入指标，既减少了指标个数，又去除了输入内部与输出内部的相关性，避免了DMU有效性系数的不正常评价结果，提高DEA评价的区分能力。

首先，对江苏海洋经济增长质量指标体系进行主成分分析，降维得到3个主成分，因为这3个主成分彼此相互独立，互相不可替代，因此可以简单地利用这三个主成分代替原来的19项指标。将主成分成份矩阵中的数据除以主成分相对应的特征值开平方根得到三个主成分中每个指标所对应的系数。然后再根据系数计算江苏2007～2013年各主成分输出指标数值。

然后在投入方面本文将主成分分析得到的3个指标作为输入指标，而在产出方面选取海洋生产总值作为输出指标，用Matlab软件对样本数据进行BCC、CCR模型的计算，得到如下表格：

首先考虑CCR模型的综合效率结果，综合效率值为1即表示DEA有效。江苏海洋经济增长在2007年和2008年的技术效率不为1，因此这两年经济增长质量是非弱有效的，而在2009年至2013年技术效率为1，2011年、2012年和2013年的S-和S+均为0，因此这三年的海洋经济增长是绝对有效的。相应的，2009年、2010年和2011年的S-和S+不都为0，因此这3年的海洋经济增长是弱有效的。

综合效率可以进一步分解为纯技术效率和规模效率，它们分别代表结构和规模两方面的效率情况。在BCC模型中，技术效率指的是在规模报酬不变的情况下，被评价的决策单元与生产前沿面之间的距离，其值为1说明海洋经济增长质量的投入产出结构合理，在其他系数都为0的情况下海洋经济增长质量是有效的。江苏海洋经济增长在2007年和2008年的技术效率不为1，因此这两年经济增长质量是非弱有效的，而在2009年至2013年技术效率为1，但是其他系数不都等于0，因此这5年都是弱有效的，处于生产前沿面，并实现了资源的优化配置。所谓规模效率衡量的是规模报酬不变的生产前沿面与规模报酬可变的生产前沿面之间的距离，即对海洋经济增长质量投入产出规模进行调整是否DEA有效。根据CCR以及BCC模型的结果计算可以知道，2007年至2013年江苏海洋经济增长质量的规模效率均为1，因此其规模报酬不变，投入要素的产出效率相对较高，说明江苏的海洋经济增长质量较高，各要素的配置已经达到最优，各投入产出要素中不存在投入冗余和产出不足的情况。

接下来分析一下2007年和2008年非有效的原因。根据模型的求解结果来看，这两年的技术效率和综合效率值都不为1，这跟2008年全球经济危机有一定的关系，海洋经济由于涉及行业多、范围广，自身具有高投入、高科技、高风险的特点，加之江苏的海洋产业多为资源依赖性的外向型产业，对外依存度较高，在全球经济实体受到冲击和对外贸易下滑的直接影响下，江苏的海洋经济总体发展和各海洋产业也势必会受到不同程度的影响。一方面，受世界经济与我国国民经济整体增速放缓的影响，江苏海洋经济的增长动力和内在需求不足，继续保持快速增长的压力增大；二来，江苏海洋对外贸易形式严峻，出口前景堪忧，海洋外向型产业生产和就业形式不容乐观；最后，受国际金融急剧动荡的影响，江苏企业向海外融资的困难加大，这些都对金融危机时期中的江苏海洋经济的增长速度与质量构成较大的压力。

四、结语

综上所述，在对江苏历年海洋经济增长质量的综合评估中，只有2007年和2008年的最优效率值θ不为1，其他年份均有效，并且从2011年開始，江苏的海洋经济增长质量较高，一直兼具规模效率、技术效率和综合效率，但是以后还应该密切监测投入产出要素配置状况，实时掌握影响海洋经济发展的外部影响因素，如政策变化、自然灾害影响等，把握海洋经济发展的机遇，保持海洋经济增长质量。

参考文献

[1]Bradford D F，Schlieckert R，Shore S H.The environmental Kuznets curve：exploring a fresh specification[R].National Bureau of Economic Research，2000.

[2]Kaufmann R K，Davidsdottir B，Garnham S，et al. The determinants of atmospheric SO 2 concentrations： reconsidering the environmental Kuznets curve[J]. Ecological Economics，1998，25（2）：209-220.

[3]De Bruyn S M.Economic growth and the environment： An empirical analysis[M].Springer Science & Business Media，2000.

[4]田卫民.中国科技投入对经济增长的贡献：1953-2007[J]. 经济问题探索，2011，08：17-23.

[5]凌江怀，李成，李熙.财政科技投入与经济增长的动态均衡关系研究[J].宏观经济研究，2012，06：62-68.

[6]何广顺，丁黎黎，宋维玲.海洋经济分析评估理论、方法与实践[C].海洋出版社，2014.

[7]王玲玲.环境约束下海洋经济全要素生产率研究[D].中国海洋大学，2014.

[8]狄乾斌，刘欣欣，王萌.我国海洋产业结构变动对海洋经济增长贡献的时空差异研究[J].经济地理，2014，10：98-103.

[9]冯晓波.海洋科学技术与海洋经济可持续发展的关系研究[D].中国海洋大学，2008.

[10]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952～2000[J].经济研究，2004，10：35-44.

作者简介：陈镐（1992-），女，江苏扬州人，中国海洋大学经济学院硕士研究生，主要研究方向：数理金融、货币政策。