中国养殖海域绿色技术效率测度及其影响因素分析

纪建悦，许 瑶，李艳明

（1.中国海洋大学经济学院；2.中国海洋大学海洋发展研究院，山东青岛 266100）

20 世纪60 年代以来，水产养殖在人类抗击饥饿过程中发挥日益重要的作用，并逐渐成为改善粮食安全问题和人类营养状况的关键，而对于人多地少的中国而言，其重要性尤为突出。中国《2018 年国民经济和社会发展统计公报》指出，2018 年年末全国大陆总人口为139 538 万人，比上年年末增加530万人［1］。据联合国人口司［2］预测，伴随“全面二孩”政策的实施，中国人口将在2029 年达到14.42亿人。而公报数据显示，中国2018 年粮食种植面积为11 704 万hm2，比上年减少95 万hm2；全年粮食产量为65 789 万t，比上年减少371 万t，减产0.6%［1］。中国耕地面积及产量已呈减少趋势，而全民对高蛋白、高品质食物的需求增加，仅仅发展陆域种植业已远远不足以解决国家粮食安全问题。中国淡水资源缺乏，但拥有丰富的海域资源，中国发展海水养殖是必然选择，“蓝色粮仓”的建设也可在较大程度上缓解国家粮食安全问题。随着国家的支持力度加大，中国水产养殖业取得了飞速发展，水产品产量逐步增加，但据《中国渔业统计年鉴》［3］数据显示，海水产品占比由1986 年的57.7%下降至2018年51.5%，且2017 年中国海域养殖面积较2015 年下降了约10%。联合国粮食及农业组织（FAO）发布的《2018 年世界渔业和水产养殖状况》［4］指出，海水养殖在实现可持续发展目标中发挥着重要作用，但当前其发展面临重大挑战，亟需加强可持续发展。目前中国海水养殖业的发展是一种粗放式的发展，近海养殖过度、养殖海域污染加剧、传统养殖海域面积减少等问题日益严峻，不符合资源节约型环境友好型发展要求。养殖海域是海水养殖业的重要资源，近些年来随着国家大力发展海洋经济，中国的海洋产业对海域资源的需求日益增多，不断提升养殖海域的绿色技术效率非常关键。

1 文献综述

海水养殖业是渔业中重要的一部份。养殖海域资源相当于陆域耕地资源，有关耕地效率的研究为本研究提供了研究基础。国内外对耕地效率的研究主要集中在耕地利用效率测度、影响因素分析、绿色利用效率及相关政策研究等方面。在研究方法上，早期一些学者如陈江龙等［5］、谭荣等［6］、胡浩等［7］基于单要素评估指标测度耕地利用效率，之后有学者针对单要素评估指标不足这一问题进行研究，如梁流涛等［8］将数据包络分析（DEA）模型引入耕地利用效率测度，而其他一些学者如罗冲等［9］、张立新等［10］、王海力等［11］基于不同的视角，使用DEA模型测度耕地利用效率并分析了耕地利用效率变化的时空差异；除数据包络分析方法外，有学者如叶浩等［12］、王良健等［13］引入随机前沿生产函数法（SFA）对中国粮食主产区和281 个市的耕地利用效率进行分析。在影响因素分析上，学者如张海鑫等［14］、杨俊等［15］、邹秀清等［16］分别应用超越对数随机生产前沿函数、Malmquist 生产率指数、面板门槛模型分析了耕地细碎化、劳动力年龄、有效灌溉面积、技术进步、农业人口转移等对耕地效率的影响。在耕地绿色利用效率研究上，Guo 等［17］、Zhang 等［18］研究发现几十年来不断增加的化肥使用使土壤酸化加剧；Skevas 等［19］研究发现过度使用农药不仅使耕地产量低下，而且对生态环境也产生了不良影响；封永刚等［20］认为在测量土地利用效率时需考虑生态环境因素；还有部分学者如徐秋等［21］、匡兵等［22］、吴昊玥等［23］运用SBM 模型将化肥污染排放量、碳排放量、净碳排放量、面源污染量作为非期望产出研究耕地利用效率。

海域方面的研究主要集中在海域使用评估、海域利用效率、海域生态效率等方面。如，李亚宁等［24］、柯丽娜等［25］建立了海域使用率、大陆海岸线使用率等评价方法，引入海洋生态环境质量构建海域集约利用评价指标体系，对中国海域使用水平进行了综合评价；刘玉卿［26］测度了中国东部沿海省份的海域利用效率；王晓慧［27］从海域资源角度出发，运用SBM模型将海域污染治理费用作为非期望产出，研究了浙江省的海域生态效率。在水产养殖效率研究上，大部分学者对淡水养殖效率进行测度评价，而海水养殖技术效率研究较为匮乏。对淡水养殖效率进行测度，主要方法为DEA 模型和SFA 模型，如Niesen［28］采用数据包络分析方法研究新的环保水净化系统对丹麦淡水养殖效率的影响；Singh［29］、孙炜林等［30］分别运用随机前沿分析方法研究了特里普拉邦南部地区水产养殖经济效率、中国18 个淡水养殖省份的技术效率。海水养殖效率的测度方法主要为DEA 模型，而SFA 方法应用较少，如Ji 等［31］和Wang 等［32］都引入了非期望产出，用DEA 模型测度了我国海水养殖效率并分析了影响因素。

通过梳理文献发现，国内外学者在陆域耕地效率研究上已初步成熟，但在海域技术效率研究方面相关文献较少，对于水产养殖效率的研究也侧重于研究淡水养殖效率或总体的养殖效率，而有针对性地考虑到非期望产出的中国养殖海域绿色技术效率研究较少；同时在研究方法上，学者多用数据包络模型来测度技术效率，忽略了随机因素对于产出的影响。基于此，本研究拟引入考虑非期望产出的SFA 模型构建超越对数随机生产前沿函数，对2008—2018 年中国沿海10 个省（区、市）养殖海域的绿色技术效率进行测度，并分析造成效率损失的主要影响因素，为合理提高养殖海域技术效率提供依据。

2 研究方法与数据来源

2.1 方法与模型

测度效率的常用方法是生产前沿分析方法，根据是否已知生产函数的具体形式分为参数方法和非参数方法，前者以随机前沿分析（SFA）为代表，后者以数据包络分析（DEA）为代表。DEA 方法无需估计养殖海域的生产函数，但所需样本数量较大，对于算法要求相对较高［33］，同时忽略了随机因素对养殖海域产出的影响，将偏离归结为技术无效率，其结果有较大偏差。而SFA 方法利用构建生产函数来构造生产前沿面，偏差分解为技术无效率和随机误差，其结果受样本特殊点的影响较小，更具可靠性、稳定性［12］；同时SFA 方法不仅可以测度出养殖海域的技术效率，还可以估计外生变量对技术效率的影响。所以，本研究采用随机前沿分析方法对养殖海域技术效率进行测度。

将非期望产出纳入养殖海域绿色技术效率测度有两种方法，一种是将非期望产出作为成本进行测度，另一种是将非期望产出作为负的要素投入进行测度。由于污染物价格难以获取，国内大多文献在测度绿色技术效率时选择多投入多产出的数据包络法。而对于单一产出、多投入的SFA 方法，本研究选取第一种方法，将海域污染所造成的水产品损失值作为成本，纳入产出核算，用养殖海域生产总产值减去环境成本得到养殖海域绿色产出。

随机前沿生产函数由Aigner 等［34］于1977 年提出，主要建立在柯布-道格拉斯(Cobb-Douglas)生产函数基础之上。传统的Cobb-Douglas 生产函数暗含各种生产投入要素的替代弹性为0 或1 的前提假设，故在各种生产投入要素之间替代弹性非确定情况下，本研究拟对养殖海域绿色生产函数采取形式比较灵活、可近似反映任何生产技术的超越对数生产函数。具体函数形式如下：无效率构成。

沿海省（区、市）养殖海域i的技术效率计算公式为：

2.2 数据来源与变量说明

为了保证数据的可得性和统计口径的一致性，本研究选择辽宁省、天津市、河北省、山东省、江苏省、福建省、浙江省、广东省、广西壮族自治区和海南省等10 个沿海省（区、市）（以下简称“10省（区、市）”）作为研究对象，选取2008—2018年11 年相关数据。由于上海市海水养殖产量占全国海水养殖产量比重较小，且相关统计数据缺失，故上海市不在本研究范围内。数据来自《中国渔业统计年鉴》《中国农业统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《中华人民共和国环境保护税法》，以及联合国粮食及农业组织的相关数据。

主要变量如下：

（2）影响因素指标。参考相关文献并结合养殖海域特点，将养殖海域绿色技术效率的影响因素归纳为养殖水域（Z1）、养殖方式（Z2）、养殖种类（Z3）、推广人员密度（Z4）、地区经济发展水平（Z5）。根据《中国渔业统计年鉴》，养殖水域具体包括海上养殖、滩涂养殖及其他，本研究选取海上养殖面积占海水养殖总面积比值代表养殖水域指标；养殖方式具体包括池塘、普通网箱、深水网箱、筏式、吊笼、底播和工厂化养殖，本研究选取深水网箱海产品产量占海水养殖总产量的比值代表养殖方式指标；养殖种类具体包括鱼类、甲壳类、贝类、藻类及其他类养殖，本研究选取鱼类养殖产量占海水养殖产量比值代表养殖种类指标；推广人员密度选取渔业推广人员数与海水养殖面积比值进行测算；地区经济发展水平采用沿海省（区、市）人均GDP 进行测算。

3 实证研究

3.1 养殖海域绿色技术效率及差异分析

3.1.1 养殖海域绿色技术效率测度

运用Frontier 4.1 软件对上述随机前沿生产函数模型式（1）和技术无效率模型式（2）进行极大似然估计，其中超越对数随机前沿生产函数模型式（1）的参数估计结果如表1 所示。超越对数随机前沿生产模型整体估计结果比较良好，表明混合误差项中技术无效率所占比重为0.995，接近于1，且通过1%的显著性水平检验，即10 省（区、市）养殖海域生产的实际产出与前沿面的偏差包含技术无效率，且误差项主要由技术无效率构成，由此证明本研究所构建的随机前沿生产函数具有适用性。

表1 10 省（市、区）养殖海域绿色技术效率超越对数随机前沿生产函数参数估计结果

10 省（区、市）养殖海域绿色技术效率测度结果如表2 所示。结果显示，11 年间10 省（区、市）养殖海域平均绿色技术效率值为0.708，仍有较大的改进空间。从整体来看，10 省（区、市）养殖海域绿色技术效率逐年增加，呈现上升趋势；但最小值为2008 年广西0.255，最大值为2017 年山东0.999，表明中国养殖海域绿色技术效率在时序和空间上存在较大差异。

表2 2008—2018 年10 省（市、区）养殖海域绿色技术效率

3.1.2 绿色技术效率时序特征分析

如图1 所示，从时间趋势看，整体上10 省（区、市）养殖海域绿色技术效率值居于0.600～0.850 区间，11 年间效率增速变化呈现明显的波动性特征。将整个11 年研究时期划分为3 个阶段：2008—2010年，养殖海域绿色技术效率处于平稳阶段，波动幅度较小，效率值在0.600～0.650 之间，缓慢发展；2010—2015 年养殖海域绿色技术效率处于波动上升阶段，其中2011—2012 年效率增速达到最高值（9.02%），2013—2014 年效率增速下降为-0.37%，随后缓慢提升；2015—2018 年，养殖海域绿色技术效率处于快速上升并趋于稳定阶段，2016—2017 年效率增速达到次高峰（4.58%），随后趋于平稳提高。

图1 10 省（市、区）养殖海域绿色技术效率均值及增速

中国养殖海域绿色技术效率3 个阶段的形成与国家政策密不可分。第一阶段为平稳阶段，处于“十一五”期间（2006—2010 年），国家颁布了《全国海洋标准化“十一五”发展规划》《国家“十一五”海洋科学和技术发展规划纲要》等，开始重点发展近海环境监测、养殖海域赤潮检测及水质恢复、深海网箱养殖、海水养殖种子工程等，由于仍处于初步发展阶段，故养殖海域绿色技术效率仍有较大提升空间。第二阶段为波动上升阶段，处于“十二五”期间（2010—2015 年），此阶段为探索时期，国家颁布了《全国海洋经济发展“十二五”规划》，且陆续出台了关于转变经济发展方式、建设节约型社会、促进农业可持续发展等政策措施，使养殖海域绿色技术效率呈现波动增长。第三阶段为快速上升并趋于稳定阶段，处于“十三五”期间（2016—2020 年），国家颁布了《全国海洋经济发展“十三五”规划》《“十三五”海洋领域科技创新专项规划》等，重点拓展深水抗风浪网箱等离岸养殖，并支持工厂化循环水养殖，加强人工鱼礁和海洋牧场建设，培育完善渔业资源保护修复、良种繁育、健康养殖，积极打造“海上粮仓”；随着政策的进一步细化和落实，严格的海洋环境保护纳入中国海洋经济发展规划中，未来几年养殖海域绿色技术效率将会持续提升。

3.1.3 绿色技术效率空间特征分析

10 省（区、市）养殖海域绿色技术效率的增长在地区之间呈现一定的差异，将表3 呈现在图2 中，结果显示，10 省（区、市）在2008—2018 年内均处于年平均增长状态。按照养殖海域绿色技术效率平均值大小将10 省（区、市）进行归类，可以划分为2 个层次：高效率地区（取值在（0.800，1］），由高到低依次为山东、江苏、浙江、广东、福建；中低效率地区（取值在（0，0.800］），由高到低依次为辽宁、天津、海南、河北、广西。其中，海南、广西虽然在2008 年属于效率较低地区，但增长势头正猛，近11 年内一直处于波动上升阶段，由于前期效率极低，近期的提升也难以令其脱离中低效率地区；广东、辽宁、天津的效率提升幅度依次增高；江苏、福建、山东3 省的效率总体稳中有升，且一直属于高效率地区；浙江的效率增速为3.46%，主要原因在于浙江2008 年的绿色生产率水平已达到0.897，发展空间有限；河北的效率增速为14.44%，呈现出先下降后波动攀升的状态，整体增幅较小。

图2 10 省（市、区）养殖海域绿色技术效率空间分布

为进一步反映中国养殖海域绿色技术效率变化的区域差异情况，按照传统的区域划分方法，计算得出2008—2018 年环渤海经济圈、黄海及东海经济圈、南海经济圈养殖海域绿色技术效率均值及排名，结果如表3 所示。从区域视角看，黄海及东海经济圈养殖海域绿色技术效率位列第一，区域内3 省排名前五，并且差异较小；环渤海经济圈位列第二，其中山东的效率排名第一，其他省（市）排名靠后，存在区域内养殖海域发展不均现象；南海经济圈位列第三，区域内3 省（区）差异较大，除广东外，广西、海南的效率低下。从整体看，中国沿海省（区、市）养殖海域绿色技术效率存在发展不均等问题，呈现沿海东、中部效率高、北部和南部效率偏低的格局。究其原因，黄海及东海经济圈经济发展水平较高；沿海中部省份依托丰富的劳动力、资金和养殖技术，且拥有良好的水文地质养殖环境，生产率较高；北部沿海省（市）中山东的养殖海域绿色技术效率最高，原因在于山东历来是中国海水养殖强省，伴随“山东半岛蓝色经济区”这一概念的提出，开始重视工厂化养殖，并提高深海网箱等养殖技术，提高了养殖户积极性和养殖海域技术效率，但其他3 省（市）仍以伐式养殖和底播养殖为主，技术水平有待提高；南部沿海省（区）中广东拥有优越的海域地理生态环境，且一直是中国改革开放的前沿，区域内海水养殖业发展迅速，但广西和海南伴随城市扩容、其他行业造成的水域环境污染等现象，部分海域（如浅海和滩涂地区）已不再适合进行养殖，造成养殖海域面积减少、养殖效率较低。由此可见，养殖海域绿色技术效率不仅与沿海省（区、市）经济发展水平有关系，还与养殖海域生产条件、养殖方式、养殖规模、政府政策以及渔业生产技术等因素存在对应关系。

表3 2008—2018 年中国沿海经济圈养殖海域绿色技术效率均值及排名

3.2 养殖海域绿色技术效率影响因素分析

为了研究导致养殖海域绿色技术效率地区差异背后的深层原因，本研究进一步研究养殖水域（Z1）、养殖方式（Z2）、养殖种类（Z3）、推广人员密度（Z4）、地区经济发展水平（Z5）等5 个变量对养殖海域绿色技术效率的影响，回归结果见表4。其中，系数正号表示技术效率与变量存在负相关关系；系数负号表示技术效率与变量存在正相关关系。从估计结果可以看出，10 省（区、市）养殖海域的平均绿色技术效率为0.708，表明若消除技术效率损失，养殖户的绿色技术效率有0.292 的提升空间。从技术无效率影响因素函数看，Z1、Z2、Z5这3 项系数显著为负，表明养殖水域、养殖方式、地区经济发展水平对绿色技术效率有正向影响；Z3的回归系数为正，表明养殖种类对绿色技术效率有负向影响；Z4的回归系数为负，但结果不显著，表明推广人员密度对绿色技术效率有正向影响，但影响不显著。

表4 影响10 省（市、区）养殖海域绿色技术效率因素估计结果

养殖水域的估计系数为-3.102，在1%的水平上显著，养殖方式、地区经济发展水平的估计系数分别为-0.518、-3.997，两者在5%的水平上显著，说明养殖水域、养殖方式、地区经济发展水平对养殖海域绿色技术效率产生正向影响。本研究中，养殖水域选取指标为海上养殖面积占海水养殖面积的比值，表明海上养殖面积所占比重越高，则养殖海域绿色技术效率值越大。养殖方式选取指标为深水网箱海产品产量占海水养殖总产量的比值，表明采用深水网箱方式养殖有利于提高绿色技术效率。所得结果与现实相一致，目前我国面临滩涂面积逐渐减少、近海生态环境恶化等挑战［37］，拓展远海、深海养殖空间成为解决这些问题的关键。海上养殖面积增加及深水网箱数量增加，代表着海水养殖区从近岸内陆到海洋，由近海港湾向深水、深远海逐步拓展［38］，拓宽了海水养殖面积，克服了自然条件的不利影响，提高了养殖技术水平，从而提高了养殖海域绿色技术效率。地区经济发展水平的影响系数在各影响因素中最高，说明在今后发展中，提高沿海省（区、市）经济发展水平仍是重点。地区经济发展水平越高，其依托沿海省（区、市）所带来的资金和技术越多，海水养殖更倾向于规模化、合理化、科学化，其高效统筹所属海域、海洋资本、渔业生产劳动力等要素的投入与分配的能力较强，渔业技术推广机构、人员、资金方面支持力度较大，相应配套水产科研院所、科研机构实力较强，对于养殖户的培训工作及鼓励政策等都较其他省（区、市）更为全面，这也解释了山东、江苏、浙江一直属于高效率地区的原因。

养殖种类的估计系数为1.373，在1%的水平上显著，表明养殖种类与养殖海域绿色技术效率存在负相关关系。养殖种类选取指标为鱼类养殖产量占海水养殖产量比重，说明鱼类养殖所占比重越大，则养殖海域绿色技术效率越低。鱼类养殖大多是投放饵料，相较于贝类、藻类养殖等，其所产生的非期望产出较多，使绿色产值降低，从而影响养殖海域绿色技术效率值，因此在不超越海域生态承载力的情况下，调整养殖种类有利于提高养殖海域技术效率［39］。推广人员密度的估计系数为-1.741，表明推广人员密度与养殖海域绿色技术效率存在正相关关系，但在计量统计上并不显著。推广人员密度增加，有利于养殖海域绿色技术效率提升，但效果不太明显，究其原因，一方面可能是推广人员总体数量较少，对养殖海域绿色技术效率的影响较小；另一方面推广人员可能重视理论研究和推广而忽略了实际生产中的经验和实践积累，推广工作人员所推广的研究成果与养殖户实际需求不一致，从而导致推广效果不佳，对养殖海域绿色技术效率的影响较小。目前，中国渔业推广已取得初步成效，但仍存在渔业推广体系不尽完善、管理体制僵化，推广专业技术人才队伍总量不足、人员不稳定，基层从事渔业推广人员中专业技术素质较差等问题，导致整体海水养殖推广效率较低。

4 研究结论与政策建议

4.1 研究结论

本研究将养殖海域生产带来的污染损失作为非期望产出，并运用超越对数生产函数形式的随机前沿模型，以2008—2018 年中国10 个沿海省（区、市）的面板数据为样本，测度了养殖海域绿色技术效率，并在此基础上着重分析了影响效率的主要因素，得到以下研究结论：

（1）目前中国养殖海域平均绿色技术效率仅为0.708，实际产出效益距离生产前沿面还差0.292，在技术效率上还存在一定潜力。从整体看，养殖海域绿色技术效率逐年增加，呈现上升趋势，最小值为2008 年广西的0.255，最大值为2017 年山东的0.999，效率在时序和空间上存在较大差异。

（2）从时间维度来看，中国养殖海域绿色技术效率均值居于0.600～0.850 区间，11 年间效率增速变化呈现明显的波动性特征，2008—2010 年处于平稳阶段，2010—2015 年为波动上升阶段，2015—2018 年为快速上升并趋于稳定阶段。

（3）从空间维度来看，中国沿海省（区、市）养殖海域平均绿色技术效率由高到低依次为山东、江苏、浙江、广东、福建、辽宁、天津、海南、河北、广西，存在发展不均等问题，呈现沿海东、中部效率高，北、南部效率偏低的格局。

（4）养殖水域、养殖方式、养殖种类、地区经济发展水平是影响养殖海域绿色技术效率的4 个关键因素，总体来看，养殖水域、养殖方式、地区经济发展水平对绿色技术效率有正向影响；养殖种类对绿色技术效率有负向影响；推广人员密度对绿色技术效率影响不显著。

4.2 政策建议

基于以上结论，本研究得出以下具体政策建议：

第一，政府要加强对养殖海域的监管与引导。提倡“低碳、协调、绿色”的生态理念，科学用海，避免资源浪费，减少养殖造成的污染，利用科技创新降低非期望产出，开拓深远海养殖空间，从根源上提高养殖海域绿色技术效率。

第二，完善推广体系。重点突破研发与生产之间的对接瓶颈，增加推广人员数量，增加系统的理论及专业的养殖技术培训，提高整体文化水平，并结合现实使养殖专家和投资者更好地了解养殖户的需求，推广先进的养殖模式和绿色养殖技术，更为高效地传播研究成果，形成当前养殖海域生产技术水平下的适度规模经营，从而改善养殖海域资源配置效率，提高绿色技术效率。

第三，提高养殖海域生产技术水平。科技是直接推动养殖技术研发、转化和应用的动力，养殖海域生产技术水平越高，表明所拥有的养殖技术更为先进、养殖方式更为合理、养殖结构更为优化，从而降低养殖海域生产的平均成本，并克服自然条件的不利影响，提高养殖海域技术效率。

第四，改善外部经济社会环境。促进不同沿海省（区、市）养殖海域之间的合作与交流，建立养殖经验与养殖技术信息分享平台，避免养殖种类同质化，减少市场竞争，改善区域间生产效率差距过大问题，实现可持续发展。