全域旅游视阈下海洋渔业与滨海旅游业互动发展研究

张红智 王 波 韩立民



全域旅游视阈下海洋渔业与滨海旅游业互动发展研究

张红智 王 波 韩立民

在全域旅游发展理念下，滨海旅游业加深了与其他产业的互动发展关系，推动了区域经济的发展。基于滨海旅游业与海洋渔业在资源投入的空间、功能的复合叠加特征，采用皮尔斯曼相关系数与VAR模型研究了滨海旅游业与海洋渔业之间的经济关系。结果显示：海洋渔业与滨海旅游业的皮尔斯曼相关系数为0.982，具有较强的产业关联性；海洋渔业与滨海旅游业存在长期稳定的均衡关系且现阶段滨海旅游的壮大不会危及海洋渔业的发展，反而海洋渔业对滨海旅游业具有较大影响，但长期来看，滨海旅游业与海洋渔业的相互影响将趋于平稳。最后，从产业转型升级、产业融合与绿色发展等方面提出了相关建议与措施。

全域旅游； 海洋渔业； 滨海旅游业； 产业融合； VAR模型

一、引言

随着我国经济社会发展进入新常态，经济发展面临着调档换速、结构升级、驱动转换的新发展形势。全域旅游是旅游业在经济新常态下基于旅游空间形态而形成的新的发展模式*张辉、岳燕祥：《全域旅游的理性思考》,《旅游学刊》2016年第9期。，为旅游业的转型发展指明了方向。滨海旅游业作为我国海洋产业及旅游业的重要组成部分，在提高居民生活质量、推动经济发展方面发挥着重要作用，并已成为我国东部沿海地区经济发展的主体和引擎*刘佳、张广海：《我国滨海旅游功能区建设布局及其发展对策》,《社会科学家》2011年第9期。。在全域旅游发展背景下，滨海旅游业对旅游业空间资源的需求逐渐增加，海域空间逐步成为滨海旅游业拓展产业功能区的主要载体，要实现滨海旅游业转型发展，就需要通过拓展海域空间建立多层次、全方位的旅游空间形态，塑造新的旅游空间经济系统。海洋渔业作为基础性产业，在为人类提供具有重要食物替代价值的动物蛋白、优化居民膳食结构、保障国家粮食安全方面发挥着不可替代的作用*韩立民、李大海：《“蓝色粮仓”:国家粮食安全的战略保障》,《农业经济问题》2015年第1期。。海域空间资源是海洋渔业发展最为核心的生产要素投入，海域空间资源的多寡与优劣直接关系到海洋渔业的发展规模、速度与质量。可以看出，海洋渔业与滨海旅游业在资源投入上具有相似性，尤其是在产业发展的空间载体(海岸线及近海海域)方面，具备产业关联发展的基础。在全域旅游发展理念下，海域空间资源将成为滨海旅游业与海洋渔业最大的竞争资源，两大产业的竞争关系将直接影响其可持续发展。因此，探究滨海旅游业与海洋渔业发展的长期关系具有重要的理论价值与实践意义。

众多学者对海洋渔业与滨海旅游业的发展进行了深入研究。部分学者(例如姚丽娜、陈雨生、闫玉科、许立阳、楼东等、林文毅等)认为虽然我国海洋渔业取得了一定的成绩，但我国海洋渔业仍面临着离岸养殖空间缩小、资源衰退、环境污染、产品质量低下、管理体制不完善、反倾销案多等严重问题，导致了我国海洋渔业的竞争力不足，远不及挪威、日本等发达国家*杨小川、潘景亮：《中国渔业国际竞争力分析与发展趋势探究》,《南方农村》2007年第1期。。也有学者(例如于千钧等、于谨凯等、李权昆等、储英奂)强调海水养殖空间的重要性，认为近岸海水养殖空间有限且易遭受挤占，普遍存在空间利用冲突等问题，在一定程度上制约着海洋渔业的规模化发展。而滨海旅游业作为中国海洋产业的新星，在促进沿海地区经济发展中扮演重要的角色*潘树红：《青岛滨海旅游业发展趋向与对策》,《海洋开发与管理》2003年第4期。，众多学者纷纷从产业发展模式、项目活动、产业新业态等角度进行了细致研究。学者们认为要充分发挥滨海旅游业较强的关联带动性，加速与海洋三次产业的融合*耿松涛、彭建：《产业融合背景下的中国旅游装备制造业产业集群发展研究》,《经济问题探索》2013年第11期。，并从滨海旅游资源、客源市场、项目建设、区域布局等方面提出了新的产业发展思路*刘佳、赵金金、张广海：《我国滨海旅游产业结构及集群效应定量分析》,《山西财经大学学报》2012年第2期。。另外，休闲渔业作为现代渔业与休闲旅游业有机结合的新兴产业*王茂军、栾维新、李向诺、王海壮：《大连市滨海休闲渔业的发展设想》,《地域研究与开发》2003年第1期。，在提高渔民收入、发展渔区经济等方面具有重要作用*杨美景：《休闲渔业是现代旅游与渔业相结合的新产业》,《中国经济问题》2006年第4期。，但在一定程度上扰乱了正常的渔业养殖活动，较高的旅游人次给渔业生产增加了较大发展压力，影响了海洋渔业的持续性发展。综上可知，对海洋渔业与滨海旅游业的研究基本上各自形成了一套比较完整的理论体系，但就两大产业之间的内在经济关系的研究比较少，缺乏系统的理论研究。因此，本文基于产业关联理论，探究海洋渔业与滨海旅游业的内在经济关系，以弥补在理论研究上的空白。

在产业发展实践方面，随着海洋产业结构的调整与优化，滨海旅游业占海洋生产总值的比重逐年上升，但海洋渔业所占比重却呈下降趋势，两大产业占海洋生产总值的比重差逐步扩大。从产业发展的速度来看，滨海旅游业的增长速度要大于海洋渔业的增长速度，滨海旅游业的环比增长速度波动幅度要大于海洋渔业的波动幅度，滨海旅游业的发展潜力大于海洋渔业，对区域经济快速发展的作用贡献度较大。从地方政府决策分析，滨海旅游业与投资大、风险高、回收期长的海洋渔业相比更加受到政府的青睐，逐渐成为区域经济发展的重要选择。伴随着滨海旅游业的发展壮大，近岸海域大量被占用与开发，加剧了不同产业之间的用海矛盾。另外，滨海旅游过度开发，一定程度上超越了海域的承载能力，使得近岸海域生态环境逐渐恶化，海域环境污染和生态系统破坏日益严重，这对海洋渔业的持续发展产生不利的影响。

基于上述分析可知，滨海旅游业的壮大会影响海洋渔业的可持续发展。但滨海旅游业与海洋渔业的长期发展关系如何？值得我们深入探讨。本文采用皮尔斯曼(Spearman)相关系数与VAR模型，探究海洋渔业与滨海旅游业的互动发展关系，厘清海洋渔业与滨海旅游业之间的互动发展规律，为海洋渔业与滨海旅游业实现可持续发展提供参考。

二、理论假设与模型

(一)理论假设

基于有限理性经济人假设与产业关联理论，对滨海旅游业与海洋渔业的理论关系进行分析并作出三个假设。

H1：海洋渔业与滨海旅游业具有极强的关联性。海洋渔业与滨海旅游业在空间载体与资源投入上具有相似性。在空间载体方面，海洋渔业主要集中在近海海域开展水产养殖与捕捞活动，滨海旅游业依赖于海岸带及近海海域发展海上旅游，产业空间载体具有一致性与重合性。在资源投入方面，一是海洋渔业与滨海旅游业对海洋生态环境的要求较高，优质的海域环境是其持续发展的基础。二是产业的前后关联性较强，海洋渔业生产的水产品是滨海旅游部分项目(例如观赏鱼类、垂钓、餐饮等)的主要资源投入，在一定程度上满足了滨海旅游业的市场发展需求，对滨海旅游业的发展具有一定的推动作用。同时，滨海旅游业在一定程度上也可以作为海洋渔业收集市场需求信息的门户，这对促进海洋渔业的转型升级具有重要意义。由此可知，基于海洋资源在空间功能上的复合叠加特征，海洋渔业与滨海旅游业在产业发展上具有极强的关联性。

H2：滨海旅游业的壮大会阻碍海洋渔业的持续性发展。滨海旅游业的发展壮大会阻碍海洋渔业的可持续发展，主要原因是：(1)产业性质不同。海洋渔业属于广义的农业范畴，与农业具有共生性，具有季节性、波动性、弱质性等自然属性，海洋渔业自然属性决定了其经济属性，即高风险、高投入、资金回收期长等。而滨海旅游业因具有投资回报率高、风险系数低、资金回收期短等特点受到地方决策者的青睐，逐渐成为沿海地区经济发展的重要引擎。(2)产业辐射带动效应不同。海洋渔业作为传统产业，其正外部性和产业辐射范围小于滨海旅游业，产业的带动性略低。而滨海旅游业作为服务性的产业，在带动农民就业、拉动关联产业发展等方面具有重要的作用，产业的辐射效应与产业关联带动效应较强。(3)国内经济发展形势。中国经济进入“三期叠加”的经济新常态，经济下行压力加大、部分行业产能过剩、内需不足、消费市场疲软，针对该现状政府提出“供给侧结构性改革”的应对策略，旨在调整经济结构，使要素实现最优配置，满足消费者的中高端需求，活跃市场。而滨海旅游业作为第三产业，在拉动内需、满足消费者精神需求等方面具有重要作用，成为经济新常态下经济发展的重要战略选择。

H3：滨海旅游业与海洋渔业相互渗透、相互促进，融合发展。滨海旅游业综合性强、关联度高、产业链长，尤其具有产业融合的特性，与海洋渔业有着相似的空间载体与资源基础，产业间相互渗透、相互交叉。虽然滨海旅游业在技术、产品、业务、运作、市场边界方面与海洋渔业有所不同，但二者具有共同的空间载体与部分相似的资源投入，具备实现产业融合发展的基础条件。休闲渔业是近年来海洋渔业与滨海旅游业融合而产生的新兴产业，逐渐成为滨海旅游业的组成部分，以渔业生产活动为依托，融入休闲旅游元素，糅合两大产业的特性所产生的，在一定程度上提高了两大产业的关联程度，如果两大产业由竞争转为合作，产业融合发展可以实现互动双赢。

(二)理论模型设计

1.皮尔斯曼相关系数。皮尔斯曼等级相关系数用来估计两个变量X、Y之间的静态相关性，其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述。假设两个随机变量分别是X、Y，元素个数全部都为N，Xi与Yi分别表示变量X与Y的第i个值，则Spearman相关系数的计算公式为

(1)

元素xi与yi是分别为Xi在X中的排行以及Yi在Y中的排行。由x与y计算而得，公式为

(2)

Spearman相关系数ρ在-1到1之间。如果当X增加时，Y趋向于增加，则Spearman相关系数为正，即0<ρ<1；如果当X增加时，Y趋向于减少，则Spearman相关系数为负值，即-1<ρ<0；当Spearman相关系数为0时，说明X增加Y没有任何趋向性；当Spearman相关系数为1时，则表明X与Y越来越接近完全单调相关。

2.VAR模型。本文采用向量自回归模型(VAR)进行数量分析。VAR模型是C.A.Sims于1980年引入到经济学的，它是把系统的每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，更易于了解变量冲击对系统的影响。VAR(P)模型表达式是：

yt=A1yt-1+A2yt-2+A3yt-3+…+Apyt-p+Bxt+ut

(3)

其中，yt是k维内生变量向量，xt是d维外生变量向量，ut是k维误差向量，A1、A2、……AP、B为待估计参数矩阵。用AIC与SC确定VAR模型的滞后阶数P，运用Johansen方法检验变量是否存在协整关系，在变量同阶协整的前提下，即可运用Granger因果检验方法判定价格间的“因果”关系。最后，通过脉冲响应与方差分解研究滨海旅游业与海洋渔业的互动发展关系。

三、海洋渔业与滨海旅游业经济发展关系的实证分析

(一)数据来源与说明

本文从《中国海洋统计年鉴》截取了2001-2014年有关海洋渔业与滨海旅游业产业增加值的数据作为样本数据。为消除通货膨胀率对样本数据的影响，采用缩减指数对原有数据进行处理，但是由于《中国海洋统计年鉴》没有统计海洋渔业与滨海旅游业增加值的增长指数，本文则采用了渔业增加值指数与国内生产总值中第三产业增加值指数进行平减，得到海洋渔业(MF)与滨海旅游业(CT)的数据。为消除时间序列中存在的异方差现象,对各变量进行对数变换处理，得到新的数据序列Ln(MF)与Ln(CT)，此方法不会改变原时间序列的协整关系。

(二)模型分析

1.海洋渔业与滨海旅游业的静态关系分析

在Spearman相关系数理论模型的基础上，使用Eviews8.0，计算2001-2014年Ln(MF)与Ln(CT)之间的皮尔斯曼相关系数0.982，通过了1%的显著水平t检验，表明海洋渔业与滨海旅游业存在较强的关联性，且相关程度为极强相关。

2.海洋渔业与滨海旅游业的动态关系检验

(1)数据平稳性检验与滞后阶数的确定。使用VAR模型的前提条件就是数据是平稳的，而选择的海洋渔业数据与滨海旅游业数据往往都是不平稳的。因此，需要对变量数据进行平稳性检验。本文采用ADF与P-P进行检验。检验结果如表1。

表1 变量平稳性检验结果

注：t为趋势项，c为截距项；*为10%显著性下的临界值，**为5%显著性下的临界值，D表示变量的差分序列。

由表1得出：在5%的显著水平下，变量ln(MF)与ln(CT)的ADF检验与P-P检验都无法拒绝水平值，即存在单位根，表明变量是不平稳的。而在对变量ln(MF)、ln(CT)进行一阶差分后，在5%的显著水平下都拒绝了存在单位根的原假设，说明变量存在一阶单整，即ln(MF)～I(1)，ln(CT)～I(1)。这符合VAR(P)的建模条件，可将一阶差分后的变量D(ln(MF))与D(ln(CT))引入此模型，即Y=(D(ln(MF))，D(ln(CT)))。在模型构建前需要确定变量的滞后阶数，在参照AIC与SC准则基础上，根据模型检验结果，本文选取VAR模型的滞后阶数为1，即P=1。

(2)协整与格兰杰因果关系检验。判断两变量间是否存在长期均衡关系需要进行协整检验。本文采用Johansen极大似然估计法对变量进行协整检验。由表2可知，在5%的显著水平下，迹检验与最大特征根检验都表明两个变量间存在1个协整关系，即海洋渔业和滨海旅游业之间存在长期稳定的均衡关系，满足建立VAR模型的条件。

表2 ln(MF)与ln(CT)的Johansen检验结果

注：()内显示的是最大特征根检验的结果。

判断变量间是否存在因果性，需要通过格兰杰(Granger)因果关系进行检验。因为变量ln(MF)、ln(CT)具有同阶协整关系，故可以进行Granger因果关系检验，检验结果如表3。在5%的显著水平与滞后阶数为1的情况下，海洋渔业是滨海旅游业的格兰杰原因，但滨海旅游业不是海洋渔业的格兰杰原因。说明滨海旅游业的发展受益于海洋渔业的增长。海洋渔业的发展在一定程度上推动滨海旅游业的快速发展，同时海洋渔业的跌宕起伏也不可避免地影响滨海旅游业的增长，而尽管滨海旅游业不断壮大，成为拉动海洋经济发展的重要产业，但其波动还不足以引起海洋渔业的衰退或复苏。

表3 海洋渔业与滨海旅游业的格兰杰因果检验

(3)VAR模型的稳定性检验。一阶差分后的海洋渔业与滨海旅游业的数据是平稳的且两者存在长期稳定的均衡关系，满足建立VAR模型的条件。本研究采用Eviews8.0，建立滞后阶数为1的VAR(1)模型。从图1可以看出，VAR(1)模型所有特征根的倒数值均小于1，都位于单位圆内。由此可见，所估计的VAR(1)模型是稳定的，具有有效性，可以利用脉冲响应函数和方差分解来分析各变量之间的动态关系。

图1 AR特征根单位圆检验结果

3.脉冲响应分析

脉冲响应函数描述的是一个变量的冲击对模型内生变量当前值和未来值所带来的影响。根据AR特征根检验，数列可以进行脉冲相应分析，并选择追踪期为20年，其分析结果如图2。从图2-A中可以看出，当在本期给滨海旅游业一个正向冲击后，海洋渔业在前10期内较小幅度上下波动且呈现出正负响应交叉波动现象，并在第2期达到最高点，即在第2期海洋渔业对滨海旅游业的响应是0.006，在第10-20期呈现出稳定趋势。由此可以看出，在短期内滨海旅游业对海洋渔业有较小冲击，上下波动频率较高，但波动幅度较小，说明滨海旅游业的发展对海洋渔业有影响，但影响程度很低。从长期来看，滨海旅游业对海洋渔业的冲击趋于稳定。从图2-B可以看出，当在本期给海洋渔业一个正冲击后，滨海旅游业在前10期内上下波动幅度较大，在第2期内达到最大值0.025，第3期内达到最小值-0.0199，在10-20期内响应程度趋于平稳，且无限趋近于0。结果表明海洋渔业对滨海旅游业的最大冲击在第2或3期，3期以后的冲击力度减弱与波动幅度较少，最终无限接近于0。

总体上，海洋渔业与滨海旅游业相互间的冲击是比较小的，但就两大产业之间的响应程度而言，在前10期内海洋渔业受到冲击后引起滨海旅游业的响应程度大于滨海旅游业受到冲击后引起海洋渔业的响应程度，在10-20期内这种冲击所引起的响应程度将趋向稳定。说明海洋渔业自身的波动不可避免的影响滨海旅游业的发展，但滨海旅游业发展不足以引起海洋渔业的增长。

图2 脉冲响应检测结果图

4.方差分解

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量变化(通常用方差度量)的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性，给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性信息的分析方法。D(ln(MF))与D(ln(CT))的方差分解图如表4所示：

表4 海洋渔业与滨海旅游业的方差分解表

由表4可知，在当期滨海旅游业对海洋渔业没有贡献度，随后逐渐增加，但是增加幅度较小，在第10期后趋于稳定，滨海旅游业对海洋渔业的贡献度所占比重小于3%，表明滨海旅游业对海洋渔业的解释程度较小。在滨海旅游业的变动中，当期海洋渔业对滨海旅游业的贡献度最大为61.846，之后逐年降低，在11期后趋于稳定，总体来说滨海旅游业的60%的波动可以由海洋渔业解释。结果显示：海洋渔业对滨海旅游业的贡献度大于滨海旅游业对海洋渔业的贡献度，也就是说海洋渔业对滨海旅游业发展的影响程度大于滨海旅游业对海洋渔业的影响程度，但是也不能忽视滨海旅游业对海洋渔业的影响。方差分解与脉冲响应分析的结果基本吻合。

(三)研究结果解析

通过Spearman相关系数和海洋渔业与滨海旅游业之间的协整关系检验结果，我们可以得出两大产业间具有较强的关联性且存在长期稳定的关系，证明理论假设前提H1是成立的。海洋渔业与滨海旅游业在产业发展空间上具有关联性，都依赖于海岸线与近海海域，两大产业的发展对拉动国家经济发展具有较大的作用。因此，不会因为彼此一方的过快发展而消亡，从长期发展来说，海洋渔业与滨海旅游业的相互影响趋于稳定。

海洋渔业与滨海旅游业的脉冲响应分析与方差分解结果表明：滨海旅游业的壮大不会阻碍海洋渔业的持续发展，反而海洋渔业对滨海旅游业有较大的作用效果。两大产业相互影响，在前10期的冲击响应波动较大，10期后趋于平稳，而且海洋渔业对滨海旅游业的冲击程度或贡献度大于滨海旅游业对海洋渔业的冲击响应程度或贡献度。说明海洋渔业对滨海旅游的影响程度大于滨海旅游业对海洋渔业的影响程度，证明了假设前提H2是不成立的。本文认为主要存在四方面的原因：

(1)产业地位不同。海洋渔业是保障国家粮食安全的重要产业，在整个产业体系中具有基础性地位，是不容动摇的，而滨海旅游业是推动国家经济发展、提高人们生活质量的重大产业，是基于居民温饱问题能够解决的基础上发展起来。不同的产业地位决定了两大产业对国民经济的相互作用存在较大差异。(2)产业关联效应不同。滨海旅游业是依赖海洋资源而发展起来的旅游业，其中海洋生物是重要旅游资源，而海洋生物资源属于海洋渔业，且滨海旅游业中的“食”主要集中在海洋水产品。因此可以说海洋渔业是滨海旅游业的前向产业，滨海旅游业的发展依赖于海洋渔业资源，在一定程度上会制约滨海旅游业的发展。(3)产业政策存在差异。由于海洋渔业与滨海旅游业的产业地位不同，国家制定的产业政策的侧重点业不同。对海洋渔业的政策支持力度比较稳定，而对滨海旅游业的政策是根据国家经济发展形势而制定的，既有紧缩限制性政策也有扩张性政策，政策支持度因发展形势而不同。(4)产业发展程度不同。海洋渔业是传统海洋产业，产业基础比较完善，发展实力较强。而滨海旅游业作为快速发展产业，现阶段受限于产业基础不完善、实力薄弱、消费低迷等问题，产业发展较慢，未达到应有的发展程度，在一定程度上影响了研究结果。从定量分析结果可知，无论是皮尔斯曼相关系数还是脉冲响应分析与方差分解都表明了两大产业在发展中相互影响，相互渗透，两大产业具有产业融合发展的基础，证明了H3假设是正确的。两大产业在提升自身发展水平的前提下，通过产业融合方式推动产业在资源投入与空间利用等方面实现优势互补，方能实现共赢。

四、结论与建议

在全域旅游视阈下，本文基于产业关联理论，通过皮尔斯曼相关系数与VAR模型分析了海洋渔业与滨海旅游业的互动发展关系。研究结果显示：海洋渔业与滨海旅游业的Spearman相关系数为0.982，具有较强的产业关联性；海洋渔业与滨海旅游业存在长期稳定的均衡关系，二者之间的联动发展处于长期变动的过程中。在脉冲响应函数分析中发现，在短期之内，海洋渔业受到冲击后引起滨海旅游业的响应程度大于滨海旅游业受到冲击后引起海洋渔业的响应程度，随着时间的延长，这种冲击引起的响应程度逐步减少并最终趋向于稳定状态；方差分解结果显示，海洋渔业对滨海旅游业的贡献度大于滨海旅游业对海洋渔业的贡献度，二者差异较大，双方在利益分配上存在着不均衡。尽管滨海旅游业不断壮大，但其波动还不足以引起海洋渔业的衰退或复苏，而海洋渔业的发展在一定程度上推动滨海旅游业的快速发展，同时海洋渔业的跌宕起伏也不可避免地影响滨海旅游业的增长。长期来看，滨海旅游业与海洋渔业的相互影响也将趋于平稳。基于论文研究结果，本文提出以下三点建议：

(1)产业转型升级。在巩固海洋渔业保障国家粮食安全的基础上，提高海域空间使用效率。牢固树立创新、协调、绿色、开放、共享发展新理念，以加快推进渔业转方式调结构为主线，紧密围绕减量增收、提质增效、绿色发展的目标任务，加快海洋渔业产业结构转型升级，向“高、精、端”方向发展。大力建设海洋牧场和人工鱼礁，发展碳汇渔业；严格执行伏季休渔、禁渔区禁渔及渔船数量和功率“双控制度”；大力发展离岸养殖业和远洋渔业，拓展渔业发展空间。要大力发展滨海旅游业，突破传统发展模式，向综合性、高端性方向转变。充分发挥滨海旅游资源优势，提高旅游资源开发、管理水平，延伸产业链横向发展，发挥政府的主导作用，进行整体性规划开发，处理好滨海旅游业与其他产业之间的用海问题。

(2)产业融合发展。滨海旅游业与海洋渔业高度的产业关联是产业融合的基础条件，在不激化用海矛盾的前提下，科学布局海洋产业，循环利用海洋资源，加大科技投入力度，提高产业在资源、技术、产品与市场的融合力度，逐步拓展与完善产业链，创新产业融合发展机制(例如产业管理体制、投资机制)，优化产业融合发展模式，创新产业新业态，加快专业复合型人才培育。在全域旅游发展理念下，探索滨海旅游业与海洋渔业融合发展的切入点，合理利用现有海洋渔业产业活动，积极发展垂钓、水族观赏、渔事体验、科普教育等多种休闲业态，引导带动钓具、水族器材等相关配套产业发展。鼓励有条件的地区以传统渔文化为根基，以捕捞及生态养殖水域为景观，大力发展休闲渔业，深入开展休闲渔业示范基地创建活动。

(3)绿色生态发展。海岸线与海域是海洋渔业与滨海旅游业发展的空间载体，其生态环境的优劣决定两大产业发展的可持续性。要维护海域生态环境，加快建设海洋生态环境分类保护制度及准入制度，合理控制近海养殖规模与旅游人数，提高防污治污能力，对海洋相关企业实行污染物排放考核及责任追究制度，加强监控管理，严格控制入海污染物的数量，防止海洋环境污染和破坏， 加强海洋资源环境保护，养护水生生物资源，改善水域生态环境。科学有序利用渔业资源，合理调整产业结构和布局，积极推进减船转产，促进节水减排、清洁生产、低碳循环、持续发展。

[责任编辑：贾乐耀]

Research on the Interactive Development of Marine Fishery and Coastal Tourism in the View of Comprehensive Tourism

ZHANG Hong-zhi WANG Bo HAN Li-min

(Ocean University of China Management College,Qing Dao 266100,P.R.China)

Under the concept of comprehensive tourism development,coastal tourism has deepened the interaction with other industries and promoted the development of regional economy.Marine fishery and coastal tourism industry have the common development space and resource base，marine resources of which has complex features superimposed on the space and function. The article studies the economic relations between marine fishery and coastal tourism. The result reveals that the correlation coefficient between the marine fishery and the coastal tourism industry is 0.982,which indicates that the two industries have a strong correlation. Marine fishery and coastal tourism industry have long-term and stable equilibrium relationship. In the short term,the response of the coastal tourism industry caused by the impact of the marine fishery is greater than that of the marine fishery,which is caused by the impact of the coastal tourism industry. In the long run,the response of this kind of impact will tend to be stable. We think that:although the growth of coastal tourism is quite strong,the fluctuations of it will not endanger the development of marine fishery,and on the other hand marine fishery has a large promotion on coastal tourism,meanwhile the fluctuations of marine fishery inevitably affects the growth of coastal tourism. On this basis,this paper put forward suggestions and measures,such as speeding up the transformation and upgrading of industry,industry integration and development of green ecological.

Comprehensive Tourism； Marine Fishery; Coastal Tourism; Industry Integration; VAR Model

2016-07-16

2014年青岛市博士后研究人员应用研究项目“中国水产养殖BMPs应用研究”；国家社科基金重大项目“我国海洋事业发展中的‘蓝色粮仓’战略研究”(14ZDA040)。

张红智，中国海洋大学管理学院工商管理博士后流动站在站博士后(青岛266100； ouqdsnow@163.com)；王波，中国海洋大学管理学院博士研究生(青岛266100； oucwangbo@163.com)；韩立民，中国海洋大学管理学院教授、博士生导师(青岛266100; cnqdhlm@163.com)。