江苏省海洋经济发展与经济增长动态关系研究

赵 巍,左敏力

(淮海工学院 商学院，江苏 连云港 222005))

0 引言

改革开放初期，我国沿海地区借助区位优势成为第一批改革开放试点，30多年来，沿海地区努力开拓海洋经济，将开发海洋产业，发展海洋经济作为经济发展的战略目标，形成了沿海外向型经济带[1]。党的十八大提出了“建设海洋强国”的战略目标，十八届三中全会把“推进海上丝绸之路建设，形成全方位开放新格局”确定为构建开放型经济新体制内容之一，发展海洋经济被提高到前所未有的高度，这给策划和实施海洋经济发展战略指出了前进的方向。在《全国海洋经济发展“十二五”规划》中的功能定位是“我国重要的综合交通枢纽，沿海新型的工业基地”，“十二五”时期建设重点是“实行江海联动，加快打造以连云港港为核心的江苏沿海港口群”。截止到2015年，江苏海洋生产总值超过6800亿元，并且占全省GDP份额达到10%以上，海洋经济将成为全省经济快速持续发展的重要引擎，初步建成全国重要的海洋产业示范区[2]；到2020年，要基本实现海洋经济强省的目标。

江苏省海洋经济发展面临着巨大的压力和挑战[3]。海洋资源开发利用方式粗犷，海洋经济规模较小，海洋环境压力较大，沿岸海域生态脆弱，海洋产业结构趋同，海洋科学和技术投入不足，空间布局不合理[4]，这些都是江苏省海洋经济要取得进一步发展所面临的挑战。

1 江苏省海洋经济发展与经济增长现状分析

1.1 江苏省海洋经济发展现状

江苏地处中国东部、沿海地区中部，长江、淮河下游，北部连接环渤海地区，东南与上海、浙江接壤，西连国家中西部地区，东濒黄海，是中国经济最发达的省份之一。江苏省沿海地区经济发展于2009年正式被提升为国家战略目标，这标志着我国海洋经济发展正式迈入快速全面发展阶段[5]。2011年7月2日，江苏省委、省政府制定出台了《沿海开发五年推进计划》，明确“十二五”期间将启动一批投资规模大、科技含量高、带动能力强的重点骨干项目，具体包括：基础设施、产业发展、滩涂围垦、载体平台四大类项目180个，计划总投资13447亿元。全省海洋事业实现了“十二五”良好开局，海洋渔业、海洋运输业、滨海旅游业、造船业等主导产业实力进一步提升[6]。“十二五”期间，全省海洋生产总值由“十一五”末的3551亿元增至6406亿元，占全省地区生产总值比重由8.6%提升至9.1%，占全国海洋生产总值比重由9.0%提升至9.9%[7]。其中，沿海三市南通、盐城、连云港海洋生产总值分别达到1684亿元、914亿元、642亿元，占地区生产总值的比重由“十一五”末的25.3%、19.4%、27.0%提升至27.4%、21.7%、29.7%。

同时，江苏海洋三次产业结构由 2001 年 72.8∶22.2∶5 调整为2012年的4.7∶51.6∶43.7，第一产业所占比例下降较快，第二、第三产业所占比例逐渐增加，呈现出“二三一”的产业格局[8]。2015年以来，江苏产业结构调整取得了显著效果，根据《江苏省“十三五”海洋经济发展规划》提供数据，2015年全省海洋第一产业增加值288亿元，第二产业增加值3037亿元，第三产业增加值3081亿元，三次产业占比为4.5∶47.4∶48.1，海洋第三产业占比首次超过海洋第二产业。

1.2 江苏省经济增长现状

“十二五”期间，江苏省经济实现平稳较快增长。2011～2014年，江苏地区生产总值年均增长9.8%，增速比“十一五”时期有所放缓。2014年实现地区生产总值65088.3亿元，按可比价格计算，比上年增长8.7%，增幅回落0.9个百分点，但高于全国增幅1.3个百分点。从绝对量看，全省生产总值占全国GDP的比重为10.2%，在广东之后，位居全国第二。2014年全省人均生产总值81874元，比上年增长8.4%，列天津、北京、上海之后，居全国第四位。江苏三大产业发展势头良好，产业结构调整更趋合理。与2010年相比，三大产业结构不断优化，三产比重上升，二产比重下降，比例结构从2010年的6.1∶52.5∶41.4演变为2014年的5.6∶47.7∶46.7，服务业在国民经济中的比重提高了5.3个百分点。2015年，全省服务业增加值同比增长8.9%,占GDP比重达到48.3%，比上年同期提高1.2个百分点，占比首次超过第二产业。这也意味着江苏经济结构已经从工业制造经济向后工业社会转变，这也是“十二五”以来，江苏省政府出台多项举措鼓励服务业发展的结果。

2 实证研究

2.1 变量选择及数据来源

本文着重从江苏海洋经济发展水平方面来探究江苏省海洋经济发展与经济增长之间的关系。经济增长指标选择1986～2015年江苏省年度地区生产总值(GDP)，海洋经济发展指标主要选取1986～2015年海洋渔业(YY)、海洋交通运输业(YS)、海盐业(HY)、滨海旅游业(LY)数据，数据来源于《江苏省统计年鉴2016》和《中国海洋统计年鉴2015》。本文所采用的均为年度时间序列数据，为了减少数据的剧烈波动和异方差的影响，对各序列进行对数化处理，分别表示为LGDP、LYY、LYS、LHY和LLY。

2.2 平稳性检验

平稳性检验是协整关系诊断的首要步骤，本文采用ADF检验数据的平稳性，结果如表1所示。

表1 单位根检验

由表1可知，在5%的显著性水平下，五个变量的原始序列和一阶差分序列都不平稳，而二阶差分序列平稳，满足同阶平稳条件。

2.3 Johansen协整检验

根据AIC和SC信息准则，本文确定滞后阶数为2，采用Johansen检验变量之间的协整关系，结果见表2。

表2 Johansen协整检验

表2检验结果表明，在5%的显著性水平下，只有第一个不存在协整关系的原假设被拒绝，表明LGDP、LYY、LYS、LHY、LLY五个变量之间有且仅有一个协整关系，具体协整方程为：

基于上述背景和现状，希望通过该研究，为无障碍网络课程的设计和应用提供参考，同时也希望能给广大障碍人群提供学习帮助。由于本次研究有许多方面的局限，不能完整、全面的展开研究过程，因此在结论上可能会存在片面性。希望在日后能通过更加全面、持续的研究来完善，为其他学者提供更为全面的参考。

LGDP=-0.883659*LYY+0.649716*LYS+

(0.03702) (0.11885)

2.147378*LHY+0.009647LLY

(1)

(0.13659) (0.01639)

由方程结果可知，江苏省的经济增长与海洋渔业总产值、海洋交通运输业、海盐业、滨海旅游业之间存在着长期的均衡关系。具体来讲，江苏的经济增长与海洋交通运输业、海盐业以及滨海旅游业的发展之间存在正相关关系，与海洋渔业的发展存在负相关关系。因此，从长期来看，海洋交通运输业、滨海旅游业和海盐业的发展将会有利于江苏省经济的持续增长。

2.4 向量误差修正模型

VEC模型可以说是含有协整约束的VAR模型，多用于建立具有协整关系的非平稳时间序列模型。VEC模型能够防止“伪回归现象”，其系数能够更好地被解释。所以，我们给出VEC模型的参数估计值，参数估计写成矩阵形式如下：

在VEC模型中，由于LYY、LYS、LHY、LLY变量关于误差修正项的均系数为正，如果LGDP突然变大，LYY、LYS、LHY、LLY也会会突然变大，由此表明经济的增长会促使海洋渔业、海洋交通运输业、海洋盐业及滨海旅游业的发展。

2.5 Granger因果关系检验

表3 Granger因果关系检验结果

由表3可知，江苏省的海洋经济发展指标LYY、LYS、LHY、LLY均是引起LGDP的格兰杰原因，由此认为江苏的海洋渔业、海洋运输业、海洋盐业、滨海旅游业与经济增长之间存在单向因果关系。

2.6 脉冲响应分析

脉冲响应分析可以描述变量之间的相互作用，先用AR根图检验VAR模型的平稳性，检验结果如图1所示。

图1 VAR模型的AR根检验图

由图1可知，AR根均落在单位圆以内，说明VAR模型满足稳定性条件，脉冲响应分析条件可以满足。

由图2可以看出，当在本期给经济增长LGDP一个正冲击后，在第1期到第2期有一个持续增加的促进作用，之后从第3期到第8期有一个下降的过程，并且在第8期到达谷底，从第9期开始这种促进作用又逐步增加。在第4期，第5期之后对LLY、LYY、LYS都有促进的作用。由第二幅分图我们可以看出，当在本期给海洋经济发展水平指标LHY一个正冲击后，响应值快速下降，在第5期到达谷底，并由此开始缓慢回升，稳定在0.15左右。由第三幅分图我们可以看出，当在本期给海洋经济发展水平指标LLY一个正冲击后，响应值缓慢下降，这说明有缓慢抑制作用。由第四幅分图可知，在给海洋运输业LYS一个冲击后，响应值下降到第6期后缓慢增长。由第五幅分图可知，在给海洋经济发展LYY一个冲击后，响应值快速上升到第2期后，迅速下降，第8期后逐步趋于0。

2.7 方差分解

在脉冲效应分析之后，对LGDP、LYY、LYY、LYS、LHY进行方差分解，结果见图3。

由图3知，海洋交通运输指标对经济增长的贡献度逐渐增加，并从12期开始逐渐过渡到稳定状态，在14期末达到最值50.81%；海洋渔业指标LYY对经济增长的贡献度逐渐增加，前7期增加幅度比较大，随后几期呈较稳定的趋势，并出现下降势头；滨海旅游业指标对经济增长的贡献度也显示出增长态势，在第10期之后趋向稳定；海盐业指标对经济增长的贡献总体水平较小，作用不大。

对LYY的方差分解可知，经济增长指标对LYY的贡献度较高，但出现逐年下降的趋势，LYY自身以及LHY、LYY对其贡献度基本稳定，LYS对LYY贡献度则呈现出逐年上升的趋势，这表明江苏的经济增长指标以及海洋运输业的发展对江苏省渔业的发展有着重要的影响。

图2 LGDP、LHY、LLY、LYS、LYY对各变量的脉冲响应函数图

对LYS的方差分解可知，经济增长指标对LYS的贡献度呈逐渐下降的趋势，LYS自身对其贡献度则相对较高，且表现出逐年上升的势头，LYY对其贡献度相对平稳，在11%左右，LLY对其贡献度在前8期有一个明显的上升趋势，在第10期后趋于平稳，保持在17%左右，LHY指标对LLY贡献度则相对微弱。

对LHY的方差分解看出，LYS对LHY的贡献度相对较高，且呈现出平稳的态势，另外其自身的贡献度也相对较高，但是表现出逐期下降的趋势，LYY与LLY对LHY的贡献度则相对平稳，分别为11%和21%左右，经济增长指标对LHY的贡献度则相对微弱。

对LLY的方差分解看出，LYS对LLY的贡献度呈现出逐期上升的趋势，在第15期末达到49.12%，随后表现出逐期下降的趋势，到第15期末只有27.13%的水平，而经济增长指标与LHY指标对LLY的贡献度则相对微弱。

3 结论

本文研究江苏省海洋经济发展与经济增长之间的动态关系，在分析江苏省经济发展现状和海洋经济发展现状的基础上，选取海洋渔业、海洋运输业、海盐业、滨海旅游业四个指标，通过建立VAR模型对江苏省海洋经济发展与经济增长之间的关系动态分析，主要有四方面的结论。

图3 VAR模型中各变量的方差分解图

其一，江苏海洋经济发展与经济增长之间存在协整关系，即江苏省海洋经济发展与经济增长在长期是均衡的。其中，江苏省经济增长与海洋运输业、海洋盐业、滨海旅游业有正相关系；与海洋渔业有负相关关系。

其二，通过因果关系检验，认为江苏省海洋经济发展指标中海洋运输业、海盐业、滨海旅游业与经济增长之间存在单向Granger因果关系，即海洋产业的发展是影响江苏海洋经济发展的重要因素。

其三，江苏省海洋经济发展的海洋渔业、滨海旅游业指标对GDP有正向的促进作用，海洋运输业和海盐业对GDP分别有微弱和抑制的作用；江苏省的经济增长对海洋渔业、滨海旅游业以及海盐业的拉动作用较为明显。

其四，通过对江苏省国内生产总值(LGDP)的方差分解分析发现，海洋运输的发展对江苏省的经济增长的贡献度相对较高，海洋渔业和滨海旅游业对经济增长的贡献度逐渐提高。

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