福建省渔业经济增长因素实证分析

2019-12-26越大志

渔业研究 2019年6期

越大志

(厦门工学院商学院，福建厦门361021)

福建渔业已经成为福建省国民经济的重要支柱产业之一。在2016年农业部首次列出的我国农业供给侧改革清单中，渔业是重点推进结构调整和转型升级的产业之一[1]。据农业部网站公布的数据显示，2015年，福建渔业产量约733.9×104t，产值约1 082×108元，分别占全国约11%和9.95%，渔业出口量85.38×104t，占全国出口总量21.03%，出口额54.94×108美元。2013—2015年，连续3年渔业出口量位居全国首位[2]。2018年渔业总产量达到782×104t，比上年增长5.04%[3]，根据渔业总产量的实际数据来看，如图1、2所示。

从图1、2中可看出，福建省2000—2017年渔业经济总产量走势稳定，这期间的渔业经济总产值变化较大，特别是近一些年的表现，上涨趋势比较明显，整体上看福建渔业经济的发展水平是稳定型增长的。根据宏观经济学经济增长基本影响要素来看，可以把增长幅度的差异简单地归纳为资本、劳动、自然资源、技术进步和其他影响要素。因此，本文利用生产函数模型对福建省渔业经济发展进行实证因素分析，进而适当地找出影响该渔业经济增长的基本要素，从而更好地提出一些建议对策以供参考。

1 福建省渔业经济生产模型的构建与数据整理

1.1 生产函数模型的说明

按照宏观经济学对生产函数的描述来看，常以性质良好的柯布道格拉斯生成函数为代表，用以描述生成过程中投入的生成要素的某种组合与它可能生产出的最大产量之间的依变关系，用数学表达为：

Y=F(A,K,L)

该式中，Y为产出，模型中的产出Y既可以用产值代表也可以用产量代表，本文选择前者来表示；F表达的是一种投入要素与产出的量变关系，也是一种函数关系，在本文中采用柯布道格拉斯函数形式；A、K、L分别为企业所拥有的技术进步状况、资本投入和劳动投入。从实际情况看，生产函数应该为多种投入要素与产量之间的量变关系，多种投入要素不仅仅包括技术进步、资本和劳动的投入状况，还包括其他要素，比如自然资源、土地和企业家才能等。

1.2 变量的选择和数据处理说明

本模型中的产出Y，以福建省渔业经济总产值为代表；函数形式采用常见的柯布道格拉斯函数形式，在这里采用四要素投入来加以表示，即Y=AKαLβVγSδ，在这个函数表达中，A代表技术，可以视为一常量；资本投入K以福建省渔业固定资产的投资为代表；劳动L以福建省从事渔业劳动力为代表；另外，以S来表示渔业养殖面积代表自然资源状况，机动渔船的数量记为V，这些都可以视为一种特殊的投入要素，只有与劳动力和资本恰当的结合才能发挥其更好的效益，单独衡量与渔业经济的增长关系的经济意义并不明显。

在数据收集和整理过程中，渔业经济年总产值是根据福建省统计年鉴获得；渔业养殖面积是根据福建省统计年鉴获得，在整理数据过程中采用统一单位，并以四舍五入法保留小数点的后两位；机动渔船艘数受到部分年份缺失的影响(2001、2002、2004、2006年)，同时，在2012年开始，该项统计指标改成更为细分的指标，以养殖渔船和捕捞渔船数分别记录，因此本文对该项指标缺失的数据采用统计学意义上二次均值化处理，对于指标更改的，采取养殖渔船和捕捞渔船之和来代表机动渔船数量；渔业固定资本投资在福建统计年鉴中是按照行业分(不含农户)，2010、2013、2014、2015、2016、2017年数据是按照最新2017年福建省统计年鉴获得，不是以当年年鉴给出的值为准，因此后期会根据新的技术指标对前期的数据做一些微调。同时，渔业固定资产投资在2008年做了更细致的划分，按行业、构成和性质划分该指标，但这样就造成2000—2007年的数据不可用，因此本文采用福建年鉴2008—2017年的农林牧渔的指标数值和对应年份的渔业固定投资的指标数据两者的比例关系，回推2000—2007年的渔业固定资产投资；渔业劳动力人数(2003—2009年)在福建省海洋与渔业局统计公布的数据中可以获得，其他年份(2000、2001、2002、2010—2017年)数据缺失，但在福建统计年鉴中，以分行业全社会从事农林牧渔劳动人数的数据可以获得，鉴于此，本文采用农林牧渔劳动人数代理变量代替从事渔业的劳动人数。

表1 2000—2017年福建省渔业产出与生产要素Tab.1 Fishery output and production factorsin Fujian Province from 2000 to 2017

综上考虑和审慎处理数据，本文选取了2000—2017年各指标的时间序列数据(表1)。各指标的数据来源于福建统计年鉴、福建省国民经济和社会发展统计公报(2000—2002年)、福建省海洋与渔业局统计公布的数据。

1.3 福建省渔业生产函数的回归及分析

本文根据柯布道格拉斯函数，采用四要素投入形式，并假设各投入要素之间的替代弹性为1，可写成：

Y=F(A,K,L,V,S)

=AKαLβVγSδμ

利用EViews10版本，对产值Y，固定资本投资K、渔业劳动力L、渔业养殖面积S、机动渔船艘数V做相关系数分析，Y与K、L、S、V的相关系数分别为0.879 4、-0.849 0、0.548 2、-0.783 6。从渔业产值Y与这些要素相关关系来看，基本适中，渔业劳动力和机动渔业船只数量与产值Y表现出负相关，因为相关分析是在其他要素不变的假设条件做出的，经济意义含义并不明显，它们必须和其他要素结合在一起，才能更好地发挥作用。因此，本文只考虑相关的程度即可满足研究的需求。鉴于此仅从统计依存关系来看，渔业经济Y与机动渔船的艘数V和养殖面积S相关程度相对偏弱，这也符合前面的预判。

通过Eviews进行普通OLS数据处理，发现V、S两项未通过显著性检验，如表2所示，这也基本符合相关分析的结果。

表2 OLS拟合结果Tab.2 The fitting results of OLS

同时，可以看到，直接用二因素模型，发现DW值偏小，经过查DW值表，可知二次回归的模型存在正相关性。为此，通过LM检验和二次广义差分处理，模型拟合较好，通过相关性检验，并且不存在自相关。进而最终得到福建省渔业经济生产函数：

lnY=17+0.146 4lnK-1.898 7lnL

(3.701 9) (-2.177 2)

R2=0.99，调整后的可决系数为0.98，该模型具有很好的拟合优度，总体显著性通过检验，DW=2.24，模型通过变量显著性检验，也不存在自相关问题。

2 福建省渔业增长因素分析

2.1 投入要素产出相关分析

2.1.1 投入要素产出弹性

弹性在经济学中通常用来衡量一个经济量相应于另外一个经济量变动的敏感程度，是考察一个经济变量发生变化对另外一个量带来的影响[4]。投入要素产出弹性是衡量在其他投入要素保持不变的情况下，某一种投入要素变化1%时所引起的产出量的变化率。可以用该指标来评价资源投入带来的实际产出效率。用EK、EL分别代表资本、劳动的产出弹性。根据定义，则数学式可表达成：

根据柯布道格拉斯生产函数的形式，再结合产出弹性的定义，推导出：

2.1.2 福建省渔业投入要素产出弹性的经济意义

根据福建省渔业增长方程，投入要素的弹性：固定资产、劳动投入的产出弹性分别为α=0.146 4、β=-1.898 7。固定资产的产出弹性表明，在其他条件不变的情况下，固定资本投资每增加1%，渔业经济产出值会增加0.15%，在同等增长的情况下，渔业经济产值增长的幅度小于固定资本增加的幅度，两者之间是正导向作用，资本的继续投入，会带来平均产出量的下滑。

劳动对福建省渔业生产的弹性系数小于0，表明追加劳动会进一步减少渔业经济产出值的上升，并且渔业经济产值下降的幅度小于劳动变化的幅度。由此可看，相比于资本，劳动投入反而会带来减产的效果。

2.1.3 福建省渔业规模经济分析

如果所有投入要素的投入量同比例增加(或减少)时，产量也按相同的比例增加(或减少)，则说明该经济具有常规模收益特征，具有一次齐次性，即f(tx)=tf(x),∀t>0,∀x≥0，相应地，在同等条件下，也可以得出，f(tx)>tf(x)和f(tx)

2.2 全要素增长核算分析

增长核算技术是把产出的增长分为三种不同的来源：资本的增加、劳动的增加以及技术的进步。这种划分提供了一种衡量技术变动率的指标，即：

产出的增长=资本的贡献+劳动的贡献+全要素生产率的增长，对应数学式：

产出的增长=资本的贡献+劳动的贡献+共变因素的贡献+全要素生产率的增长，表示为：

则资本、劳动、共变因素和全要素对渔业经济增长的贡献率可分别记为：

CA=1-CK-CL-CC。

经计算，可得到要素投入和全要素投入对渔业经济增长的贡献率(表3)。根据表3，2001—2017年福建省渔业经济产值年均增长7.67%；在投入要素中，资本增长的速度最快，年均增长48.39%；劳动的增长较弱，说明渔业经济产值增长本身与投入劳动力的数量关系不大，而与投入有效劳动力质量、与其他资源的匹配度有关；从贡献率来看，资本的贡献率最大，达到7.08%，劳动贡献率仅为0.82%，说明劳动在整个渔业经济增长中具有一定的作用，但还没有完全发挥其应有的效益。资本和劳动力的共变因素贡献率为2.76%，高于劳动贡献率而低于资本的贡献率。表明共变因素对渔业经济增长具有重要作用。全要素对渔业经济增长的作用很有限，甚至出现负效应，这说明资本投入比劳动力投入充裕，资本和劳动贡献率占据主导地位，全要素没有和固定资本投入、劳动力投入形成良好的匹配关系，或者是全要素资源投入过多，造成不必要的资源浪费，但总体上该要素不可忽视。

表3 2001—2017年福建省渔业生产要素贡献率 Tab.3 Contribution rate of fishery production factor in Fujian Province from 2001 to 2017 %

续表3

3 结果与分析

在以柯布道格拉斯生产函数来分析福建省渔业增长的因素中，资本的产出弹性为0.146 4，劳动的产出弹性为-1.898 7，劳动比资本的产出弹性小，说明现阶段劳动的投入可能是一种粗放式的增加，从业人员的技能比较弱。现代经济学理论指出，当其他条件不变的情况下(如生产力水平、其他要素投入)，一味地增加劳动力对渔业经济产出的影响是递减的。相比于资本大幅度地提高渔业经济产出，劳动力数量没有达到有效的配置，这个配置既要有一定的数量，同时又要有一定的质量，比如劳动力是否具有相应的渔业技术等。

在投入要素对渔业生产的贡献方面来看，资本的贡献率大于劳动的贡献率，并且资本的贡献率和劳动的贡献率都要远远大于全要素带来的贡献率，这表明：第一，劳动的产出弹性为负，对渔业增长的贡献相对有限，这也说明现阶段福建省渔业劳动力充裕；第二，资本对渔业增长的贡献率为7.08%，相比于劳动来看，贡献占比率接近其9倍，这说明社会对渔业资本的投入比劳动的投入相对稀缺，也反映社会对固定资本投资的看重；第三，共变影响因素的贡献率2.76%，比劳动力还大，这也说明了资本和劳动力的有效匹配比单独投放要素带来渔业经济增长要好的多；第四，全要素对渔业增长的贡献虽为负值，这意味着福建渔业经济现阶段还应该以资本的投入和适当的劳动投入为主，在资本投入和劳动投入带来的边际经济效益下降时，审时度势地开展渔业外围投入要素的考虑是必要的。但并不意味着此时不投入诸如渔业政策的落实、管理和渔业技术、互助保险等要素，因为现阶段最重要的是匹配，所以，全要素投入对渔业经济的增长也具有重要作用，不可忽视。

综合以上分析，说明福建省渔业增长应继续保持现有的投资外，应着重加大劳动力效益的提升，不应只注重数量上的投入，同时还要兼顾外围相关配套制度的落实和开展。

4 福建省渔业增长的对策

4.1 以提升劳动力效益为导向，培育现代化渔业人才

现阶段福建省渔业劳动力比较充裕，但带来的效益并不突出，为此，应开展通过“互联网+”的模式对现有的渔业劳动力给予一定的培训，甚至有条件的地方可以搭借高等院校采用面授的方式进行，进一步地拓宽新型渔业技能培训渠道。同时也要充分利用现有的阳光工程，积极落实福建省有关渔业人才引进的政策，特别是一些技术骨干人员，形成老中青各型渔业能手全覆盖，做好“传帮带”的渔业精神。

4.2 以提升渔业设施装备水平为导向，优化渔业空间布局

渔业资本投入对整个渔业经济的增长至关重要。对贫困的边远地区，应积极引导渔业专项资金的补给，优化养殖空间布局，推广生态健康养殖方式，同时应做好渔业捕捞和养殖业油价补贴，降低渔民成本。进一步淘汰落后产能的渔业设施，对没有配套设施处理池塘和实行标准化池塘改造的养殖户，退渔造林，积极引导和帮扶渔民转业转产。