中国海洋生态效率评估及时空差异

摘要：将生态效率引入到海洋生态系统研究中，提出“海洋生态效率”这一概念。参考已有研究成果，构建海洋生态效率评价指标体系，选取2010-2014年我国沿海11个省市数据，运用数据包络法（DEA）对我国海洋生态效率进行测度。结果表明：第一，总体来看，2010-2014年，我国海洋生态效率较低，且呈下降趋势；第二，区域差异方面，海洋生态效率区域差异明显，静态上呈现“北低南高”的格局，动态上显现“北增南减”的趋势；第三，资源消耗方面，海洋渔业中过度捕捞问题形势严峻，而经济活动能耗上沿海经济发达地区小于欠发达地区；第四，环境污染方面，污染物排放呈现“北气南水”的形势。今后要转变海洋经济发展方式，提高海洋生态效率，推动我国海洋经济可持续发展。

关键词：海洋生态；生态效率；数据包络法

中图分类号：X826；P74文献标识码：A文章编号：0257-5833（2018）01-0018-11

作者简介：胡求光，宁波大学商学院教授、博士生导师；余璇，宁波大学商学院硕士研究生（浙江宁波315211）

引言

近年来，我国海洋经济快速发展，据统计，2016年全国海洋生产总值70507亿元，比上年增长6.8%，海洋生产总值占国内生产总值的9.5%①，再加上“一带一路”政策的提出，海洋经济在我国经济中的地位日益凸显。但海洋經济快速发展的同时，我国近海海洋生态系统也受到严重威胁②，据统计，在开展监测的海洋生态系统中，2016年处于亚健康和不健康状态的海洋生态系统占比高达76%③，海洋生态破坏严重制约了海洋经济的可持续发展。探讨海洋经济与海洋生态之间的关系、衡量海洋经济发展与海洋生态环境之间的效益等问题显得尤为重要。本文正是从这一要求出发，将作为衡量地区经济可持续发展状况的重要指标——“生态效率”引入到海洋生态系统的研究中，提出“海洋生态效率”这一概念，选取我国沿海11个省市2010-2014年的数据，运用数据包络法对我国海洋生态效率进行测度并分析，为今后我国海洋经济的可持续发展提供一定的实证经验支持。

一、研究进展

生态效率（Eco-efficiency）这一术语最先由S. Schaltegger和A. Sturm于1990年提出，并将其定义为“增加的价值与增加的环境影响的比值” S. Schaltegger and A. Sturm， O¨kologischeRationalitat： AnsatzpunktezurAusgestaltung von kologieorientiertenManagementinstrumenten， die Unternehmung， 1999， pp. 273-290.。随后世界可持续发展商业理事会（WBCSD）于1995年出版的著作 WBCSD， “Eco-efficient Leadership for Improved Economic and Environmental Performance”， 1995.推动了生态效率这一术语在全球范围内被广泛认识和接受。经济合作与发展组织（OECD）又将这一概念扩大到政府、工业企业以及其他组织，认为生态效率是指“为了符合人类需求而使用生态资源的效率”，可看作一种产出与投入的比值。产出是指一个企业、产业或者一个经济体的整体所提供的产品及服务的价值，而投入则是指一个企业、产业或一个经济体的整体的环境压力总和 OECD， Eco-efficiency， Paris， 1998.。虽然不同的机构和学者对于生态效率作出了不同的界定，但基本内涵已达成共识，认为生态效率就是“Creating More Value with Less Impact”，即“用更少的资源创造更多的价值” WBCSD， Eco-efficiency： Creating More Value with Less Impact， Geneva， 2000， pp. 5-36.，生态效率的提高可以看作经济效益的最大化和资源耗费、废物污染的最小化 S. Schmidheiny and F. J. Zorraquin， Financing Change： The Financial Community， Eco-efficiency and Sustainable Development， MIT Press， 1998.，主要受产业结构、环保投入和环境政策等因素影响 陈傲：《中国区域生态效率评价及影响因素实证分析——以2000-2006年省际数据为例》，《中国管理科学》2008年第1期。。国内对于生态效率问题的研究大致可分为产业生态效率研究和区域生态效率研究两方面，前者主要集中在农业和工业上。后者小到企业、工业园区，大到省市、城市群、经济带乃至全国等均有涉及。在生态效率的核算方法上，国内外主要有经济/环境单一比值法、指标体系法和模型法 尹科、王如松、周传斌等：《国内外生态效率核算方法及其应用研究述评》，《生态学报》2012年第11期。。其中，数据包络分析法在生态效率测度上应用最为广泛。如国外学者运用数据包络法对不同地区发电厂的生态效率进行计算和比较 P. J. Korhonen and M. Luptacik， “Eco-efficiency Analysis of Power Plants： An Extension of Data Envelopment Analysis”， European Journal of Operational Research， 154（2）， 2004， pp. 437-446.。从国内已有研究来看，杨斌运用数据包络分析法中的CCR模型对2000-2006年我国区域生态效率进行了测度，研究表明在评价期内我国整体生态效率变化不大，但东中西区域差异明显 杨斌：《2000-2006年中国区域生态效率研究——基于DEA方法的实证分析》，《经济地理》2009年第7期。；马军运用数据包络法对内蒙古地区2001-2009年的生态效率进行测度后认为，粗放型经济增长方式制约区域生态效率的改善，技术水平的提高和规模效益的达成是提高生态效率、实现节能减排的根本途径 马军：《基于数据包络分析法的区域生态效率评价研究——以内蒙古为例》，《生态经济》2012年第1期。。

海洋生态系统是由海洋生物群落（海洋植物、海洋动物、海洋微生物群落）与海洋非生物无机环境通过能量流动和物质循环联结而成的一个相互依存、相互作用并具有自动调节机制的自然有机整体 高乐华、高强：《海洋生态经济系统界定与构成研究》，《生态经济》2012年第2期。。近年来，随着可持续发展战略的提出，海洋生态系統的研究已经从单一的基于生物学和生态学视角研究某一生物种群或某一环境要素对海洋生态系统的影响转变为将海洋生态与海洋经济相结合，探讨海洋生态保护与海洋经济发展之间的关系，研究成果主要集中在海洋生态经济和海洋生态系统服务价值等问题上。韩增林运用能值分析法对2013年我国海洋生态经济的可持续发展水平进行评价，结果表明我国海洋生态经济发展的整体可持续性较好，但也存在局部地区环境负载率过大和生态承载力偏低的问题 韩增林、胡伟、钟敬秋等：《基于能值分析的中国海洋生态经济可持续发展评价》，《生态学报》2017年第8期。。解雪峰运用市场价格法、成本替代法和成果参照法对浙江省乐清湾海洋生态系统服务价值进行定量测度，研究表明供给服务价值占比最高，其次是文化服务价值，调节服务价值占比最低 解雪峰、吴涛、蒋国俊等：《乐清湾海洋生态系统服务价值评估》，《应用海洋学学报》2015年第4期。。

综上所述，无论是生态效率的研究还是海洋生态系统的研究，都侧重于基于可持续发展的视角，探讨生态环境与经济发展之间的关系。从这一角度出发，海洋生态效率是将生态效率引入到海洋生态系统中，衡量海洋生态环境保护与海洋经济发展之间的效益。国内目前关于海洋生态效率的研究较少，对于这一概念学术界也没有明确提出和界定，而国外已有的关于海洋生态效率的研究大多集中在海港生态效率上，探讨海港船舶运输对港口生态环境的影响 M. Tichavska and B. Tovar， “Environmental Cost and Eco-efficiency from Vessel Emissions in Las Palmas Port”， Transportation Research Part E Logistics & Transportation Review， 83（3）， 2015， pp. 126-140.。参考生态效率和海洋生态系统已有的研究成果，本文认为海洋生态效率是将生态效率中的经济发展与生态系统聚焦到海洋经济与海洋生态系统上，可以看作是海洋经济发展的价值量和海洋资源环境消耗的实物量的比值。其中海洋经济发展的价值量指海洋生产总值（GOP），海洋资源环境消耗的实物量包括海洋经济发展过程中对海洋资源和地区能源的消耗和海洋经济发展过程中对海洋环境造成的污染两方面。基于这一界定，本文参考生态效率研究成果，构建海洋生态效率评价指标体系，运用数据包络分析法对我国海洋生态效率进行测度，探讨我国海洋生态环境与海洋经济发展问题。

二、研究方法

数据包络分析方法（DEA）是由运筹学家Charnes和Cooper等提出的基于投入产出数据的相对有效性评价方法 A. Charnes， W. W. Cooper and E. Rhodes， “Measuring the Efficiency of Decision Making Units”， European Journal of Operational Research， 2（6）， 1978， pp. 429-444.。DEA方法以决策单元（Decision Making Unit，DMU）的投入、产出指标的权重系数为优化变量，借助于数学规划将决策单元投影到DEA前沿面上，通过比较决策单元偏离DEA前沿面的程度来对决策单元的相对有效性做出综合评价，并可获得许多反映决策单元的管理信息 杨斌：《2000-2006年中国区域生态效率研究——基于DEA方法的实证分析》，《经济地理》2009年第7期。。DEA的模型主要有不考虑规模效益的CCR模型和考虑规模效益的BCC模型，在生态效率问题上，学术界大多采用DEA中的CCR模型，参考前人已有成果，在海洋生态效率测度中本文同样采用假定规模效益不变的CCR模型。

假设对n个地区（即决策单元DMU）的海洋生态效率进行评价，每个地区都有m种投入变量（表示该决策单元对“资源”的耗费）和s种产出变量（表示该决策单元在消耗了“资源”之后，所获得的“成效”）。则第j个地区的投入向量Xj=x1j，x2j，…，xmjT和产出向量Yj=y1j，y2j，…，ysjT。令V=v1，v2，…，vmT为投入向量X的权系数向量，U=u1，u2，…，usT为产出向量Y的权系数向量，以第j个地区的效率评价为目标函数，以全部单元的效率指数为约束，得到最优化CCR模型：

maxuTY0vTX0=h0S.t.uTYivTXj

SymbolcB@ 1u0，v0，j=1，2，…，n（1）

利用查尔斯-库伯变换，可将分式形式的模型化为等价的线性规划模型：

minθ-εêTs-+eTs+S.t.∑nj=1Xjλj+s-=θX0∑nj=1Yjλj-s+=Y0θ，λj，s-，s+0，j=1，2，…，n（2）

式中，Xj、Yj分别为决策单元DMUj的投入和产出要素集，λj表示通过现行组合构造一个有效的DMUj时，第j个决策单元的组合比例。θ表示DMUj离有效前沿面的径向优化量，具体在本文中表示历年海洋生态效率，θ越趋于1代表海洋环境治理效率越高。s-，s+为松弛变量，非零的s-，s+使无效DMUj沿水平或垂直方向延伸达到有效前沿面。判断区域海洋生态效率的法则为：

①当θ=1且s-=s+=0时，则称第j个地区的海洋生态效率为DEA有效；

②当θ=1且s-≠0或s+≠0时，则称第j个地区的海洋生态效率为DEA弱有效；

③当θ<1时，则称第j个地区的海洋生态效率为DEA无效。

将决策单元中投入各分量的松弛变量S-ij与对应指标分量Xij的比值定义为投入冗余率，表示该分量指标可节省的比例；同样地将决策单元中各产出分量的松弛变量S+ij与对应指标分量Yij的比值定义为产出不足率，表示该分量指标可提高的比例。比较一个地区海洋生态经济系统中不同要素投入冗余率或产出不足率，可反映该地区海洋生态经济系统内哪些要素投入过多，哪些要素产出不足，以便对要素进行重新整合，實现效率改进。

三、指标构建与数据来源

（一）指标选取

从本文所界定的概念可以看出，海洋生态效率的基本思想是以最少的海洋资源投入和最小的海洋环境损失获得最大的海洋经济价值，这与数据包络法中将指标划分为输入与输出两大类的要求一致。数据包络法在具体的应用中，一般将收益类指标视为产出指标，其指标值越大越好；将成本类指标作为投入指标，其指标值越小越好 吴文江：《数据包络分析及其应用》，中国统计出版社2002年版。。基于海洋生态效率的内涵，本文将海洋资源消耗与海洋环境污染作为投入指标，将海洋经济价值量作为产出指标。

鉴于海洋虽是一个连续的整体，但不同海域间缺乏明确界线的特征以及海洋与陆域之间的不可分割性，本文在具体指标选取时，在立足于海洋自身特点的同时兼顾海陆之间的关系。一方面，海洋与陆地不同，它所特有的流动性特点使得海域的产权界线难以划分；另一方面，海洋与陆地作为全球生态系统的两大组成部分，并不是完全独立的，二者是相互影响，互为依存，彼此之间存在着频繁的物质和能量交换，二者是一个不可分割的整体 韩增林、狄乾斌、周乐萍：《陆海统筹的内涵与目标解析》，《海洋经济》2012年第1期。。在研究海洋问题时需要考虑“海陆统筹”。基于此，本文借鉴前人关于生态效率评价指标研究成果，在兼顾数据的可取得性、可比性和易操作性的基础上，构建如表1所示的海洋生态效率评价指标体系。其中，投入类指标的海洋资源消耗指标主要从海洋生物资源、海洋矿产资源和能源消耗三方面考虑。海洋环境污染指标则主要基于污染源考虑，陆源污染、围涂工程、填海工程是海洋环境污染的原因，其中陆源污染是造成中国海洋环境恶化的最关键因素，据统计，我国近岸海域污染物近90%来自陆源排污 李京梅、苏红岩：《基于 DEA-Malmquist 方法我国海洋陆源污染治理效率评价》，《海洋环境科学》2016年第4期。，而陆源污染的根本原因在于陆域经济活动 戈华清、蓝楠：《我国海洋陆源污染的产生原因与防治模式》，《中国软科学》2014年第2期。。因此，海洋环境污染的具体指标选取了沿海地区工业“三废”的排放数据。产出类指标选取海洋产业总产值（GOP）来反映地区海洋经济价值量。

（二）数据来源

我国海洋经济发展规划、海洋环境保护立法和海域面积确权基本以省级行政单位为主，从省级层面对我国海洋生态效率进行研究具有一定的意义。本文主要选取2010-2014年我国沿海11个省市各指标数据组成面板数据集。其中，沿海地区能源消费总量来源于《中国能源统计年鉴》，沿海地区工业废气排放量来源于《中国环境统计年鉴》，其他数据均通过查询历年《中国海洋统计年鉴》所得。为便于区域对比研究，本文将我国沿海各海域划分与沿海各省市行政区划相结合，自北向南依次为渤海、黄海、东海、南海。其中，渤海包括天津、河北和辽宁；黄海包括山东和江苏；东海包括上海、浙江和福建；南海包括广东、广西和海南。

（三）指标筛选

使用数据包络法，需要确保决策单元数量不能少于投入产出指标数的两倍，否则会由于投入产出指标个数过多而决策单元相对不足的问题，导致无法准确评价各个决策单元的实际效率，致使评价失效。本文中决策单元的数量为11个，而投入产出指标数量有8个，显然不符合数据包络法对指标个数的要求。其中，产出类指标1个，投入类指标7个，因此需要运用主成分分析方法对投入类指标通过降维处理加以筛选。将数据输入SPSS软件中进行主成分分析，得到结果如表2所示。

从表2可看出，前三项的累积贡献率已经超过80%，达到82.212%，再根据特征值大于1的原则，把前三项作为主成分因子，最后计算出各主成分因子对于原始指标的载荷情况，计算结果如表3所示。

从表3可看出，对主成分1影响比较大的指标为海洋渔业产量、沿海地区能源消费总量、沿海地带工业废水排放量；对主成分2影响比较大的指标为沿海地区工业废气排放量；对主成分3影响比较大的指标为海洋矿业产量。将这些指标进行综合提取，得到如表4所示的我国海洋生态效率评价指标的筛选结果，各项指标具体数据如表5所示。

四、实证检验与结果分析

将表中数据代入评价模型中，通过DEAP2.1软件进行求解，得到如表6所示的2010-2014年我国沿海11个省市海洋生态效率测度结果。

（一）区域海洋生态效率分析

测算结果显示，总体而言，研究期内我国海洋生态效率较低，除天津和海南处于DEA有效状态，其余省份大多处于0.7以下。其次，区域差异显著，不同省份的海洋生态效率差异明显，每年海洋生态效率的极差能达到0.7-0.8。与天津、海南高出一筹的海洋生态效率相比较，辽宁和广西则低得多。将同属于渤海区域内的天津与辽宁各指标均值加以对比，可以发现，两地区海洋产业总产值相差无几，但各项海洋资源消耗与污染物排放却差异显著，高达数倍甚至数十倍之多（见图1）。究其原因，一方面，天津总体经济发展较好，在人均GDP和城市化水平等方面均高于辽宁；另一方面，天津在环保投入方面要远高于辽宁。近几年来，天津环境污染治理投资占GDP的比重均高于辽宁，2014年高达近两倍。辽宁对于海洋环境污染治理的投入不足和重视不够，致使其在发展海洋经济的过程中出现了海洋资源消耗过大和海洋环境污染严重等问题。除了渤海区域的天津和辽宁，南海沿岸的广西与海南同样也存在相似的问题。近5年来两省的年均海洋产业总产值均在750亿左右，但海洋生态效率差异相当悬殊，造成这一现象的主要原因在于两省经济服务化水平的差异。海南的海洋第三产业占海洋总产值的比重高达58%，其以“低污染高收益”为特点的滨海旅游业、交通运输业和服务业等海洋第三产业发展为主要特征的经济服务化水平的提升，大力促进了本地区海洋生态效率的提高。再次，从四大海域来看，各海域海洋生态效率均处于较低水平，区域差异呈现出“北低南高”特征，即黄海、渤海较低，东海、南海较高，其中尤以黄海的海洋生态效率形势最为严峻。根据影响海洋生态效率的几个主要因素，通过分析可以发现，海洋产业结构的不同造成的地区经济活动能耗的不同，进而会影响海洋生态效率。山东与广东两省海洋经济总量常年稳居全国前二，相差无几，但两省海洋经济总量的构成却存在明显差异，2014年山东与广东两省海洋经济总量构成中第二产业占比均为47.4%，差异主要体现在海洋第一产业。山东作为渔业大省，渔业在其海洋经济的发展中起到了至关重要的作用，这也导致了其对海洋生物资源的消耗过大，而相较于山东，广东海洋经济总量中海洋第一产业占比仅为1.7%。与山东和广东类似，江苏与福建海洋经济水平相当，其海洋产业结构的主要差异体现在第二产业上，江苏海洋第二产业的占比高于福建近10个百分点，其在发展海洋经济的过程中消耗的矿产能源远高于福建。由此可见，资源消耗型、粗放型的海洋经济发展方式会造成海洋生态效率降低，更优的海洋产业结构可以促进海洋生态效率的提高。

最后，从动态演变趋势看，研究期内各省海洋生态效率的变化不显著，变动幅度均在0.1-0.2之间。这可能是由于研究期限所限，演变趋势无法显著呈现。将2014年与2010年两个年份节点加以对比，可以发现，河北、辽宁、山东、广西四省海洋生态效率得到了一定的改善，而上海、江苏、浙江、福建、广东五省市均有不同程度的下降。从四大海域来看（见图2），总体上呈现出“北增南减”的变化趋势。渤海的海洋生态效率呈现递增状态，相比较而言，东海、黄海、南海则均有不同程度的下降。其中，尤以东海最为明显，呈现逐年递减趋势，处于东海北部的上海，其海洋生态效率从最初的1（即投入产出最优）下降到0.912，呈现DEA无效。结合不同海域经济和生态的实际，可以看出，改革开放以来，环渤海地区一直作为我国重工业基地，经济发展方式以资源消耗型、粗放型为主。随着近年来产业结构的优化升级，第二产业比重不断缩小，地区能源消耗水平不断下降，同时伴随着对环渤海地区环境污染治理的重视，海洋生态效率得以不断提高。东海沿岸地区人口密集，经济活动强度大，近几年来，东海渔业一直存在过度捕捞的问题，甚至出现“无鱼可捕”的现象。再加上对海洋环境污染治理力度不够，赤潮、风暴潮等海洋灾害频发，近海海域生态环境污染问题依然严峻，这都使得东海海洋生态效率逐年下降。

（二）海洋生态效率前沿面分析

根据DEA模型理论，借助投影分析，通过适当调整DEA无效决策单元的输入输出数值使其达到DEA有效的原理，计算各决策单元的投入冗余率，即各个输入指标可以节省的投入幅度，以达到明确地区海洋生态效率改进方向之目的。

结合上述海洋生态效率评价结果，对相关数据加以分析可以发现，我国海洋生态效率处于生产前沿面的地区占比较小，且处于下降趋势，反映了我国海洋生态状况不容乐观。从各海域来看，处于生产前沿面的地区主要分布在渤海、东海和南海三大海域，黄海为0，其中处于东海的上海从DEA有效转变为DEA无效，这些均反映了黄海总体的海洋生态形势堪忧以及东海生态不断受损等问题。

通过计算处于非生产前沿面地区的历年投入指标的投入冗余率，可以清晰把握投入冗余状况。限于篇幅，本文仅列出如表8所示的2010年和2014年处于非生产前沿面地区各投入指标的冗余率。通过对比两年数据，可以发现，总体而言，各投入指标的冗余率均处于较高水平，反映了现阶段我国海洋经济发展存在着海洋资源消耗大、资源利用效率低和海洋环境污染严重等问题，结合环境库茨涅兹曲线，可以看出我国海洋经济发展还处在初级阶段。资源消耗方面，2014年海洋渔业资源的投入冗余率超过95%的省市达到5个，我国沿海地区海洋渔业中过度捕捞问题形势严峻。河北、辽宁和广西三省由于其海洋经济发展大多依赖重工业，使得能源消费总量的投入冗余率明显高于黄海、东海和南海沿岸发达省份。环境污染方面，大体呈现出“北气南水”的格局，北部的渤海黄海海域废气排放的冗余率要高于南部的东海和南海，而废水排放问题上，相较北部的渤海黄海来说，南部的东海南海沿岸省份则更为严峻。

五、结论与启示

本文将生态效率引入到海洋生态系统中，运用数据包络法对我国沿海11个省市2010-2014年海洋生态效率进行测度，结合海洋生态效率的影响因素进行分析，得出以下结论：第一，总体来看，2010-2014年，我国海洋生态效率较低，且呈现下降趋势，海洋经济的发展还处在初级阶段，存在着海洋资源消耗大、资源利用效率低和海洋环境污染严重等问题。表明发展海洋经济不能仅注重经济总量，更要注重资源的有效利用和生态环境的改善。第二，區域差异方面，海洋生态效率区域差异明显，静态上呈现“北低南高”的格局，动态上显现“北增南减”的趋势，其中尤以黄海为最低，渤海处于逐步改善的状态，东海海洋生态效率虽最高，但却呈现逐年下降趋势。海洋生态效率处于增长趋势的环渤海地区应继续倡导生态发展理念，促进海洋经济的可持续发展和海洋生态效率不断提高，努力达到投入产出的帕累托最优状态；海洋生态效率处于降低态势的东海沿岸地区，应加大对海洋环境问题的治理力度，完善海洋生态环境保护相关法律法规；海洋生态效率较低的黄海地区，应借鉴先进经验，转变海洋经济发展方式，形成资源节约、环境友好、生态文明的产业结构、增长方式和消费模式。第三，资源消耗方面，海洋渔业资源过度利用问题形势严峻。重工业占主导的地区经济活动能耗较大，而经济较为发达、海洋产业结构更加合理的地区较小。今后要摈弃资源消耗型、粗放型的海洋经济发展方式，发展资源消耗低、综合效益好的海洋战略性新兴产业，推动海洋经济向更高级的“三二一”产业结构迈进。第四，环境污染方面，大体呈现“北气南水”的格局。与北部的黄海渤海地区大气污染问题较水污染更为严重的形势相反，南部的东海和南海沿岸地区水污染问题较大气污染却更为严峻。今后不同地区结合具体情况，加大对这些污染物排放的控制，不但对地区海洋环境治理能够起到积极作用，而且对提升地区海洋生态效率具有重要意义。

（责任编辑：潇湘子）

Spatial-Temporal Differences of Marine Eco-efficiency in

China Based on DEA

Hu QiuguangYu Xuan

Abstract： This paper combines eco-efficiency with marine ecosystems， put forward the concept of “marine eco-efficiency”. Based on the existing research results， the evaluation index system of marine eco-efficiency was constructed. The data of 11 provinces in China along the coast of 2010-2014 were selected and the marine eco-efficiency of China was measured by data envelopment analysis （DEA）. The result shows： First， overall， 2010-2014， Chinas marine eco-efficiency is low， and a downward trend； Second， in the aspect of regional differences， the regional differences of marine eco-efficiency are obvious， and the static values is “north low south high”， and the dynamic changes is “north growth south decreases”； Third， in terms of resource consumption， the situation of overfishing in marine fisheries is grim. In terms of total energy consumption， the degree of redundancy in coastal economically developed areas is less than that in coastal economically underdeveloped areas. Four， in terms of environmental pollution， the pollutant emissions generally shows the “north exhaust south waste water” pattern. In the future， we should change the way of marine economic development， improve the marine eco-efficiency， and promote the sustainable development of Chinas marine economy.

Keywords： Marine Ecology； Eco-efficiency； Data Envelopment Analysis