中国沿海省市海陆经济协调发展时空与驱动力分析

穆婷苇，黄灵海

（1.中国地质大学（武汉）经济管理学院，武汉 430074；2.广西壮族自治区自然资源厅，南宁 530028）

海洋-陆域系统是一个复杂的复合系统，海洋系统可以为陆域经济发展提供人力、资金、科技等要素，陆域系统可以为海洋经济发展提供资源、空间、环境成本等要素，两大子系统通过优势互补、要素流动、产业互动等方式联结、耦合，进而实现两者的协同演化。因此，如何整体把控海洋系统与陆域系统各自的经济、社会、生态等功能，强化海陆互补优势与助推效应，增强海陆系统资源流动性，提高系统资源管理率，使海陆系统最大化发挥潜力，提升整体经济效益，具有重要的现实意义。

海陆经济协调发展作为一种统筹海陆关系的发展理念，诸多学者对其展开了理论诠释和实证探讨。对于国外学术界而言，对海陆经济协调发展的研究往往倾向于对海洋和海岸带的综合管理进行探索。Deboudt 等［1］、Baser 等［2］探索了影响海岸带发展的因素，并对其沿海经济带的发展提出科学的建议；Cooper［3］分析了海岸带综合管理的发展问题；Bood等［4］研究多重合作的经济一体化问题，并对如何协调资源与环境问题给出一些建议。

对于国内学术界而言，主要从两方面进行展开。一是研究视角层面，理论动力上，杨荫凯［5］认为海陆经济协调发展可以宏观协调海陆各系统的资源开发、生态保护问题；盖美等［6］认为海洋与陆域系统存在耦合动力，且由势能优势产生；鲍捷等［7］认为制定政策要运用海陆经济协调发展的思维方式做选择；研究思路上，陈诚［8］探索了宁波沿海岸线地区最适宜的评价方法来指导资源可持续利用；于丽丽等［9］从海洋与陆域系统的经济规模、运行效率、发展前景等方面建立了协调发展的评价体系；韩增林等［10］从经济、社会、生态和环境方面出发对省级沿海地带海陆经济协调发展进行测算和区域差异分析。二是协调测度层面，学者们往往采用不同的方法对沿海地带的海陆经济协调发展水平进行测度。马贝等［11］采用灰色关联度模型对海陆经济协调发展的关联性进行评估；孙才志等［12］采用层次分析法评价环渤海地区的海陆经济协调发展程度；杨羽頔等［13］采用主客观综合评价方法和核密度模型计算环渤海各城市的海陆统筹度以及时间变动走势；王涛等［14］采用耦合协调定量模型测算海陆经济的合作强度；盖美等［15］使用DEA-Malmquist 模型评价了辽宁省沿海城市的海陆经济协调性。

上述探索为研究海陆经济协调发展提供了重要的参考依据，但当前关于海陆经济协调发展方面的研究还存在一些不足。首先，已有研究多把海洋经济效率作为研究重点，很少把海洋经济与陆域经济放在统一战略水平去研究；其次，已有研究往往把海洋与陆域系统看作两个独立系统来测算，对海陆经济的交叉效率缺少深入探讨；第三，已有研究一般只研究海陆经济的耦合协调度在时空上的简单变化趋势与分布，很少对耦合协调度进行空间格局及驱动力分析。鉴于此，本研究以11 个沿海省市2006—2016 年的数据为研究对象，构建海陆系统资源与经济相交叉的指标评价体系，并测算海陆经济的耦合协调度，然后运用空间统计工具对耦合协调度进行空间格局与驱动力分析，并提出相关建议。

1 研究方法与数据来源

1.1 研究方法

1.1.1 Super-SBM 评价模型 基于松弛变量的非径向、非角度的超效率测算模型（Slacks-based measure and super efficiency model，Super-SBM）是根据非参数分析理论提出的，用来评价多个投入和产出指标问题相对效率的研究方法。此模型不同于传统模型，既考虑了投入与产出指标的松弛性问题，又兼顾了包含非期望产出时的评价问题，同时也能对结果进行排序［16］。本研究使用Super-SBM 模型对海陆经济协调发展的交叉效率进行评价，模型如下：

式中，ρ 为沿海省市海陆经济助推效应的评价值，x、yg和yb分别为投入指标、期望产出指标和非期望产出指标，m、s1和s2分别为投入指标、期望产出指标和非期望产出指标的个数，S-、Sg和Sb分别为投入指标的松弛量、期望产出指标的松弛量和非期望产出指标的松弛量，λ 为权重向量。当ρ≥1 时，表示此沿海省市相对有效；当ρ＜1 时，表示此沿海省市相对无效。由于本研究评价指标体系不包含非期望产出变量，故把公式中yb、Sb去掉，该模型则变为一般的不考虑非期望产出的Super-SBM 模型。

1.1.2 耦合协调度模型 耦合度常用来衡量系统与系统之间的关联程度，并判定系统间耦合作用的强弱。但如果需要同时研究多个系统时，当多系统的评价值较低且数值相近时，可能出现耦合度值较高的伪评价结果。因此，为了精准判断海陆经济的耦合协调发展程度，本研究建立耦合协调度模型，同时兼顾海陆系统耦合作用强度和各自发展水平，更好地反映海陆经济发展的协调性，模型如下：

式中，C 为海陆经济协调发展的耦合度，C∈［0，1］；C=1，说明两系统达到良性共振耦合；C=0，说明两系统没有达到良性共振耦合。μ1表示陆域系统对海洋经济的评价，μ2表示海洋系统对陆域经济的评价；T表示海陆经济的综合协调指数，反映海陆经济协调发展的整体协调水平，T∈［0，1］。a、b 分别表示海陆经济的待定系数，且a+b=1，考虑到海洋和陆域系统重要程度相当，故a、b 均取0.5。D 为海陆经济协调发展的耦合协调度。

采用廖重斌［17］对耦合协调度评价的划分标准，数值越小则表明耦合协调度水平越低，具体划分标准见表1。

表1 耦合协调度等级划分标准

1.1.3 探索性空间数据分析 在空间统计分析中，探索性空间数据分析方法（ESDA）在探索一定区域内数据的空间关联性时，常用方法是全局空间自相关和局部空间自相关［18］。

1）全局空间自相关分析。研究数据在整体空间上的分布状态时往往采用全局空间自相关分析。故采用此方法来研究耦合协调度在整体空间上的分布状态，通常采用全局Moran’s Ⅰ指数进行衡量，公式如下：

式中，i≠j，n 是研究的沿海省市的个数，Xi是各省的耦合协调度数据，-X 是Xi的平均值，Wij是沿海省市i 和沿海省市j 的空间权重矩阵，如果两省市在空间上相邻则为1，如果在空间上不相邻则为0。全局Moran’s Ⅰ指数的取值区间是［-1，1］，如果I＞0，表明具有空间正自相关性；如果I＜0，表明具有空间负自相关性；如果I=0，表明空间不具备相关性，表示在空间上呈随机分布状态［19］。

2）局部空间自相关分析。研究数据的空间局部关联和差异程度时，往往采用局部空间自相关分析方法。故采用此方法来研究耦合协调度的空间关联和差异程度，通常采用局部Moran’s Ⅰ指数进行衡量，公式如下：

式中，Zi和Zj分别是沿海省市i 和j 的海陆经济耦合协调度的标准化，Wij是两沿海省市的空间权重。如果Ii＞0，表示省市i 和相邻省市是高值被高值围绕或者低值被低值围绕的状态；如果Ii＜0，表示省市i 与相邻省市是低值被高值围绕或者高值被低值围绕的状态。

1.1.4 空间计量模型 空间计量模型中包含空间权重矩阵，可根据空间相关来表示地理空间的相互影响。空间计量模型有多种类型，本研究主要运用空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。

1）模型结构。

空间滞后模型（SLM）：

式中，Y 为因变量，X 为n×k 的外生解释变量矩阵，W 为空间权重矩阵，ρ 为空间滞后系数，λ 为n×1的截面因变量向量的空间误差系数，ε 为随机误差项。

2）参数估计。为防止系数估计值出现偏差或者无效现象，采用极大似然法来估计模型的参数，使结果更具说服力。

1.2 海陆经济协调发展指标体系构建和数据来源

1.2.1 海陆经济协调发展指标体系构建 对海陆经济协调发展情况进行评价，应注重海陆系统之间的交叉联系，选择既能精准体现海陆经济相互作用又能凸显关联性的要素作为指标。海陆系统的耦合动力源于两系统之间存在势能差，海洋系统为陆域经济提供要素，陆域系统也为海洋经济提供要素（图1）。正是海洋和陆域系统之间存在这些势能差，从而形成各种关联性；物质和信息的交换也使海陆系统达到优势互补，从而提升运行效率。因此，以此为基础建立海陆经济协调发展的指标体系。

图1 评价指标体系构建思路

1）陆域系统助推海洋经济发展效应评价指标。陆域系统可以为海洋经济发展提供重要的要素支撑，如地区GDP、R&D 经费支出、固定资本存量，故可将三者标准化加权求和作为支撑投入；陆域系统也可以为海洋经济发展提供需求拉动，如运输线路长度；陆域系统还可以为海洋经济发展提供人力上的支持，如涉海就业人数。而海洋经济的产出指标可以从经济发展的整体规模以及平均发展效益来进行评估，如海洋经济总产值和海洋经济总产值占地区GDP 比重。因此，陆域系统助推海洋经济发展效应评价指标如表2 所示。

值得注意的是，区域经济发展往往依赖于固定资本存量，而不是当期的固定资产投资。但固定资本存量无法直接获取，故用永续盘存法对中国11 个沿海省市的固定资本存量进行估算，计算公式为：

式中，Kit是i 省市第t 年的固定资本存量，δ 为资本折旧率（9.6%）［20］，Iit为i 省市第t 年的固定资产投资，Pt为以2000 年为基期计算的固定资产投资价格指数，基年固定资本存量使用Young［21］的研究方法，用基年固定资产投资额除以10% 作为初始资本存量。此外，为使沿海省市的经济类指标具有可比性，应排除年份和省市的影响，故采用各沿海省市2000 年为基期的GDP 平减指数对其进行平滑处理［22］。

表2 陆域系统助推海洋经济发展效应评价指标

2）海洋系统助推陆域经济发展效应评价指标。海洋系统可以为陆域经济发展提供资源上的支持，如海洋捕捞产量；海洋系统也可以为陆域经济的协调发展拓展空间，如港口货物吞吐量和国际旅游外汇收入，故可将两者标准化加权求和作为空间投入；海洋系统还为陆域经济发展承接了部分环境成本，如工业废水排放总量。而陆域经济的产出指标可以从经济发展的整体规模以及平均发展效益进行评估，如GDP 和人均GDP。因此，海洋系统助推陆域经济发展效应评价指标如表3 所示。

1.2.2 数据来源 选取2006—2016 年中国11 个沿海省市的相关统计数据为样本进行实证研究，数据主要来源于《中国统计年鉴》与《海洋统计年鉴》，部分数据来源于各省市的统计年鉴、EPS 数据平台。

表3 海洋系统助推陆域经济发展效应评价指标

2 沿海省市海陆经济发展协调性分析

2.1 海陆经济协调发展的助推效应评价

运用Super-SBM 模型分别计算陆域系统对海洋经济发展的助推效应和海洋系统对陆域经济发展的助推效应进行评价，从而分析资源利用情况。

图2 2006—2016年陆对海助推效应评价值的平均变化趋势

图3 沿海各省市2006—2011 年和2012—2016 年陆对海的平均评价值对比

2.1.1 陆域系统对海洋经济的助推效应评价 对沿海11 个省市2006—2016 年陆域系统对海洋经济的助推效应进行评价，并研究2006—2016 年每年评价值的平均变化趋势（图2），最后再借助各省市在2006—2011 年和2012—2016 年的平均评价值对比分析各省市评价值时间的变化趋势（图3）。

从年份来看，2006—2016 年陆域系统对海洋经济的助推效应偏小，其中2012 和2013 年评价值较低，2014—2016 年评价值逐渐增加，但增速较慢，且随时间上下波动，故需做更深层次的突破来提升海洋经济对陆域资源的利用率。从省市来看，天津、河北、辽宁、上海的评价值有减小的趋势，其他省市有增大的趋势。从评价值来看，除天津、上海、海南外，其他省市评价值较低，提升的潜力较大，应及时采取相应的提升措施。

2.1.2 海洋系统对陆域经济发展的助推效应评价对沿海11 个省市2006—2016 年海洋系统对陆域经济的助推效应进行评价，并研究2006—2016 年每年评价值的平均变化趋势（图4），最后再借助各省市在2006—2011 年和2012—2016 年的平均评价值对比分析各省市评价值时间的变化趋势（图5）。

图4 2006—2016年海对陆助推效应评价值的平均变化趋势

图5 沿海各省市2006—2011 年和2012—2016 年海对陆的平均评价值对比

从年份来看，2006—2016 年，海洋系统对陆域经济的助推效应评价值在2008 年最高，2009 年开始下降，表明目前陆域经济对海洋系统资源的利用率处于不断调整中，并向不好的状态转变。从省市来看，上海、江苏、海南的评价值有增大的趋势，其中上海增幅最大，其他省市有减小的趋势。从评价值来看，各省份评价值变化幅度较大，说明有偏离均衡状态发展的趋势；其中河北、辽宁、浙江、福建、山东、广东的评价值较低，需尽快查明原因，制定有针对性的激励政策进行调整。

2.1.3 海陆经济助推效应比较 对沿海11 个省市2006—2016 年海陆经济协调发展的助推效应状况进行比较分析，选取各省市海陆两系统的评价平均值进行研究，结果如图6 所示。

上海和海南海对陆的助推效应低于陆对海的助推效应，其他省市都是海洋系统对陆域经济的助推效应更高。说明沿海省市总体上是陆域经济对海洋经济的带动力更弱，应加强利用陆域系统资源优势来发展海洋经济，提升海洋经济对陆域资源的利用率。

图6 2006—2016年海陆经济协调发展助推效应评价平均值

2.2 海陆经济协调性分析

用耦合协调度模型计算2006—2016 年海陆经济的耦合协调度，得到2006—2016 年沿海省市耦合协调度的平均值变化趋势（图7），对比各省市2006—2011 年和2012—2016 年的耦合协调度平均值（图8），运用2006—2016 年耦合协调度平均值作为代表值估测各省市协调状态（图9）。

从年份来看，2006—2016 年耦合协调度平均值呈波动变化趋势，并稍有上升。从省市来看，天津、河北、辽宁、山东、广西的耦合协调度有下降趋势。从耦合协调度平均值来看，除天津、上海、海南外，其他省市耦合协调度较低，表明海陆经济协调发展过程不太顺畅，需要进行进一步的改革与发展。

图7 2006—2016 年沿海各省市耦合协调度平均值的变化趋势

图8 沿海各省市2006—2011 年和2012—2016 年耦合协调度平均值对比

图9 2006—2016 年11 个沿海省市海陆经济平均协调状态

由于不同省市发展水平不一致，各省市海陆经济耦合协调度也具有一定的差异性。由图9 可以看出，2006—2016 年耦合协调度的平均协调状态具体分为5 种：①0.9～1.0，包括天津和上海，海陆经济处于优质协调发展阶段，表明海洋系统与陆域系统充分互通资源，实现资源的有效配置，并带动彼此经济的发展。②0.8～0.9，包括海南，海陆经济处于良好协调发展阶段。③0.5～0.6，包括江苏，海陆经济处于勉强协调发展阶段，这些省市经济发展水平参差不齐，海洋系统和陆域系统之间未形成良性互通的协调发展模式，海陆经济协调发展还有较大的提升空间。④0.4～0.5，包括河北、福建、山东和广西，海陆经济处于濒临失调发展阶段。⑤0.3～0.4，包括辽宁、浙江和广东，海陆经济处于轻度失调发展阶段，这不仅取决于海陆系统资源未实现有效互通，也取决于海陆经济发展模式不匹配，导致海陆两系统不能耦合协调发展。各省市相关部门应结合本省实际情况，制定有针对性的海陆经济协调发展政策，促进海陆系统的协调发展。

3 沿海省市海陆经济协调性的空间格局演变

在空间上，耦合协调度具有一定的关联性，为了研究空间分布状态以及关联性，接下来运用探索性空间数据分析方法对耦合协调度进行探索。

3.1 全局空间自相关

为了观察各区域空间的集聚特征，对耦合协调度进行全局空间自相关研究，求出每年海陆经济耦合协调度的全局Moran’s I 指数，结果如图10 所示。全局Moran’s I 指数由负变为正，说明在空间上有离散向集聚分布特征转变的趋势。耦合协调度2006—2008 年为负空间自相关，呈离散分布，2009—2016 年为正空间自相关，呈集聚分布，具有空间相关性、依赖性。其中，2008 年接近于0，说明耦合协调度偏向于随机分布。

3.2 局部空间自相关

全局空间自相关可以显示耦合协调度的整体空间集散特征，但无法分析空间局部关联和差异情况。故本研究借助Moran 散点图和LISA 聚类图对耦合协调度进行局部空间自相关分析。耦合协调度的空间类型分为4 个象限：第一象限（HH）表示此省市和相邻省市的海陆经济耦合协调度均为高值区；第二象限（LH）表示此省市的海陆经济耦合协调度低，而相邻省市的海陆经济耦合协调度高；第三象限（LL）表示此省市和相邻省市的海陆经济耦合协调度均为低值区；第四象限（HL）表示此省市的海陆经济耦合协调度高，而相邻省市的海陆经济耦合协调度低。

图10 2006—2016 年海陆经济耦合协调度的全局Moran’s I指数

由表4 可知，2006—2016 年有超过45% 的省市分布在第三象限，说明大部分省市处在低耦合协调度集聚的区域，空间差异小；江苏由第二象限转变为第一象限，表明其耦合协调度增加，海陆经济协调发展水平上升；上海一直处在第四象限，表明耦合协调度高，被旁边的低值区域包围。

表4 2006—2016 年沿海各省市海陆经济耦合协调度空间关联变化

4 沿海省市海陆经济协调发展的影响因素分析

4.1 空间计量模型设定

对耦合协调度进行时序以及空间格局分析，发现各省市海陆经济协调发展具有差异性，为了研究造成耦合协调度差异的深层次原因，对耦合协调度的影响因素进行空间计量分析。借鉴盖美等［23］海陆经济的研究成果，并结合中国沿海省市的海陆经济协调发展情况，最终确定将以下6 个因素作为影响海陆经济耦合协调度的主要因素：①政府调控，用财政支出占省市GDP 比重表示（X1）；②投资拉动，用固定资产投资表示（X2）；③环境倒逼，用二氧化硫排放量表示（X3）；④经济驱动，用人均GDP 表示（X4）；⑤市场带动，用人均居民可支配收入表示（X5）；⑥科技推动，用专利受理数表示（X6）。

以2016 年中国沿海省市的数据为例，为了避免异方差性和量纲不同的影响，先对影响因素数据进行对数化处理，再将耦合协调度作为被解释变量进行研究。使用空间滞后模型（SLM）与空间误差模型（SEM）进行估计，模型如下。

1）空间滞后模型（SLM）：

比较SLM 和SEM 模型在数据运行后的回归结果，2 个模型的Log L 基本相同，但拟合优度是SLM模型高于SEM 模型，故选择SLM 模型回归估计的结果做分析。

4.2 回归结果分析

SLM 模型回归结果如表5 所示。由表5 可知，SLM 模型的空间滞后系数ρ 为正数且达到5% 的显著性水平，说明沿海省市的海陆经济耦合协调度之间存在显著正向溢出效应，耦合协调度不仅受到本省市政府调控、投资拉动、环境倒逼、经济驱动、市场带动、科技推动因素的影响，还受到相邻省市耦合协调度的影响。各变量的回归系数大小和方向不同，贡献度和作用则不同，由此得到贡献程度依次为：经济驱动＞政府调控＞投资拉动＞市场带动＞环境倒逼＞科技推动＞ρ，表明这6 个影响因素的影响力要大于相邻省市耦合协调度的影响力，是影响海陆经济协调发展水平的决定性因素。

表5 耦合协调度SLM 模型回归结果

其中，经济驱动、政府调控、投资拉动、市场带动、科技推动与耦合协调度存在显著的空间正向溢出效应，其提升能增强海陆经济的协调发展水平。经济驱动因素回归系数最大，表明经济驱动对耦合协调度的溢出作用最大，即LN（人均GDP）每增加1.000 个单位，耦合协调度则增加0.949 个单位。环境倒逼与耦合协调度存在显著的空间负向溢出效应，其提升会降低海陆经济的协调发展水平，即LN（二氧化硫排放量）每增加1.000 个单位，耦合协调度则降低0.557 个单位，这可能源于其诱发的生态环境负效应。

5 小结与讨论

5.1 小结

基于中国11 个沿海省市2006—2016 年的数据，借助Super-SBM 方法、耦合协调度模型、空间统计工具对海陆经济协调发展分析，得出如下结论。

1）除上海和海南外，其他沿海省市都是海洋系统对陆域经济的助推效应更高。天津、河北、辽宁、山东、广西的耦合协调度有下降趋势，除天津、上海、海南外，其他省市耦合协调度较低；上海和天津处于优质协调发展阶段，河北、福建、山东和广西处于濒临失调发展阶段，辽宁、浙江和广东处于轻度失调发展阶段。

2）2006—2008 年耦合协调度呈负空间自相关，2009—2016 年呈正空间自相关。超过45% 的省市处在低耦合协调度集聚的区域，空间差异小；江苏由第二象限转变为第一象限，耦合协调度增加，与相邻省市的空间差异缩小。

3）海陆经济耦合协调度之间存在正向溢出效应。不仅受到本省市经济驱动、政府调控、投资拉动、市场带动、环境倒逼、科技推动因素的影响，还受到相邻省市的影响，贡献度依次降低；经济驱动、政府调控、投资拉动、市场带动、科技推动的提升能增强协调发展水平，环境倒逼的提升会降低协调发展水平。

5.2 讨论

由于沿海省市有不同的地理优势和经济基础，海陆经济协调发展水平也不尽相同，应实施差异化的海陆发展战略：处于优质协调的上海和天津，可作为协调发展战略的先行建设区，全面施展其资源互通优势，并把发展模式共享给其他沿海省市；耦合协调度随时间增加的江苏、浙江、福建和广东，可作为协调发展战略的重点建设区，制定有针对性的海陆经济协调发展政策；耦合协调度随时间减小的河北、辽宁、山东和广西，可作为协调发展战略的后发优势建设区，全面汲取其他协调省市的成功经验，施展后发优势。

针对影响因素，可采取如下措施：经济驱动方面，应注重人均GDP 考核机制，强化质量和效益的重要性；政府调控方面，应提高社会制度和规制水平，提升经济增长质量；投资拉动方面，应借助沿海省市独特的地理优势，充分利用物流、资金流、信息流等资源，提高省市综合发展水平；市场带动方面，应拉动内需，激活内需市场，释放市场活力；科技推动方面，应增加研发投入，重点发展技术创新产业，提高劳动生产与经济效率；环境倒逼方面，应积极进行产业结构调整，减少工业固体废物排放量，提升生态环境质量，提高省市吸引力并优化生产生活空间；应建立环境治理合作机制，强化环境规制的力度及结构，增加环境规制的强度，促进海陆经济的协调发展。