渔业公共信息化建设与渔业经济效率相关性研究

李艳明，纪建悦，2

(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)

1 研究背景

我国是人口大国，确保粮食安全始终是治国理政的头等大事。自2005年首次提出“粮食安全”的概念以来，至2020年，历年的中央一号文件中粮食安全都是重要的内容。今年突发的新冠疫情事件，使社会各界对粮食安全的重要性更加关注。经过多年的发展，我国以稻米、小麦、玉米为主的主粮储备已能基本保障国家用粮安全［1］，但未来我国的陆地粮食增产已面临着土地资源有限等的挑战［2］，在此背景下，我国亟需将目光转向广阔的海洋和内陆水域，大力发展现代渔业生产体系，建设“蓝色粮仓”。习近平总书记多次指出，信息化“深刻改变着人类的思维、生产、生活、学习方式，深刻展示了世界的发展前景”，对于渔业而言，不断提高信息化水平是提升其经济效率，提高保障粮食安全能力的重要支撑。结合我国渔业生产单位规模较小、分布分散的特点，《全国渔业发展第十三个五年规划》明确提出了“建设渔业公共服务信息平台产品，提高渔业管理信息化水平”的具体要求，因此，研究渔业公共化信息建设与渔业经济效率相关性并把握二者的内在联系具有重要意义。

渔业信息化方面的文献主要集中在渔业信息化概念的界定［3-4］、渔业信息化内容的分析［5-6］、国内外渔业信息化建设的现状［7-9］等方面。近年来，不少学者开始研究渔业信息化对渔业经济的作用。回建强［10］探讨了我国水产品的发展趋势，指出渔业信息化可以促进水产品的流通和出口，促进我国渔业经济发展；郭毅［11］认为渔业信息化建设，尤其是互联网通讯技术，可以提高渔业生产和交易效率，缩短渔业产品交易周期，推动渔业经济迈上新的台阶；徐硕等［12］建立了中国渔政管理指挥系统管理信息化绩效评价模型，实现对中国渔政管理指挥系统管理信息化绩效的客观评价，指出我国渔业信息化在促进渔业经济发展路上还有较大提升空间；席文等［13］指出渔业信息化监管建设可以大大制约渔业生产过程中的非法作业，促进渔业产业健康稳定、安全发展；巩沐歌等［14］指出渔业信息化标准肩负着保障、引领渔业信息化发展的责任，可以为渔业信息化发展保驾护航，为渔业成功转型升级提供有力保障。

综合分析国内关于渔业信息化和渔业经济关系方面的研究，研究者普遍认为渔业信息化对于渔业经济有着不可替代的促进作用，但对于渔业信息化和渔业经济关系的定量研究还鲜见报道，对于作为渔业信息化基础的渔业公共信息化建设也少有研究。基于此，本文拟引入基于熵值法的模糊物元分析方法对2006—2018年中国28个省区（市）渔业公共信息建设水平进行综合评价，并利用面板协整检验和误差修正模型对渔业公共信息化建设与渔业经济效率长期和短期均衡关系进行分析，给出相关的政策建议。

2 研究方法与数据来源

2.1 基于熵值法的模糊物元分析方法

模糊物元分析基本思想是在充分考虑事物的多个影响因素之间具有互不相容性的基础上，对不同事物不同特征所对应的量值进行分析，即解决在对事物进行评价时所面临的指标众多且模糊不相容的问题。基于熵值法的模糊物元分析方法将多个渔业公共信息化建设指标整合成一个综合指标，便于下一步用渔业公共信息化建设水平和渔业经济效率分别作为自变量和因变量直接进行面板数据分析。

模糊物元分析基于事物M、特征C及其所对应的量值xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)这三个基本要素对研究问题进行描述，所研究问题中的物元可记作R=(M,C,xij)。如果物元R包含m个事物M1,M2,…,Mm，事物Mi(i=1,2,…,m)又对应n个特征C1,C2,…,Cn，则该物元R共有m×n个量值xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n)，可称为m个事物的n维复合物元，即：

本文采用基于熵值法的模糊物元分析计算指标权重，具体计算过程如下。

对于不同性质的特征而言，模糊量值μij的计算方法有所不同。

若特征Cj为效益指标，则：

若特征Cj为成本指标，则：

第三步，根据信息论中熵的定义，计算特征Cj的熵Hj。

其中，

值得注意的是，当μij=0时，fij值为0，此时lnfij为无限值，因此需对fij进行修正。其修正公式如下。

式（7）中A为平移幅度，本文取值为1。

第四步，计算特征Cj的熵权ωj。

第五步，计算各事物的欧式贴进度Ei。贴近度用来表示各事物与最优事物的接近程度，Ei的值越大说明被衡量的事物与最优事物越接近。

最后得到对各事物Mi的评价矩阵。

2.2 DEA—Malmquist指数方法

Charnes等［15］于1978年首次提出数据包络分析（DEA）方法，但由于该方法只能静态评价决策单元间相对效率的大小，FÄRE等［16］将Malmquist指数与DEA模型融合，使用Malmquist指数来反映跨期投入产出相对效率的变化，在生产率测算中的应用日益广泛。DEA—Malmquist指数方法可以动态的测度决策单元跨期全要素生产率的变化特点，使用此方法可以有效评价经济效率［17］，Squires［18］首次将全要素生产率应用到渔业领域，来综合反映渔业生产过程中各种资源的利用效率，评价渔业经济增长的质量问题。

将式（11）转化为对偶问题：

Malmquist指数＞1时，渔业全要素生产率有所提升；Malmquist指数＜1时，渔业全要素生产率不断下降；Malmquist指数=1时，渔业全要素生产率没有发生变化。

2.3 指标选取与数据来源

为了保证数据的可得性和统计口径的一致性，本文选择了我国 28个省市自治区作为研究对象，选取2006—2018年13年的相关数据。本文数据全部来自《中国渔业统计年鉴》和《中国统计年鉴》。

渔业公共信息化建设水平，即从现代化的角度对渔业公共信息的建设加以反映和衡量。适当的选取评价指标对客观评价各地区渔业公共信息化建设水平至关重要。公共信息化是指在国家的统一指挥下，广泛利用先进的信息技术手段建立起各类信息资源库，以电子媒介、纸媒介等多种信息介质为载体，免费向公众提供有关信息产品和信息服务，可以从移动信息角度、有线信息角度、纸质信息角度衡量公共信息化的建设水平。依据我国渔业公共信息化发展现状，在总结相关文献的基础上，采用手机信息用户数、电话热线条数和发放资料份数分别从移动信息角度、有线信息角度、纸质信息角度来综合反映渔业公共信息化建设水平。同时为了客观反映各省渔业公共信息化建设水平，对每个指标采用相对值进行度量，即采用单位养殖面积下手机信息用户数B1（户/公顷）、单位养殖面积下电话热线条数B2（条/公顷）、单位养殖面积下发放资料份数B3（份/公顷）。

鉴于渔业公共信息化的服务对象主要是水产养殖业，本文用水产养殖数据来对渔业的指标进行度量。产出指标方面，对渔业经济产出的衡量指标一般通常选取渔业总产值和渔业水产品产量来表示。投入指标方面，渔业属于农业领域，其生产离不开劳动、资本和土地要素的投入，结合现有研究和数据，本文选取渔业专业从业人员作为劳动投入指标，年末机动渔船拥有量作为资本投入指标，养殖面积作为自然资源投入指标，水产苗种作为中间投入指标。

3 实证研究

3.1 渔业公共信息化建设水平评价

基于熵值法的模糊物元分析方法测得反映渔业公共信息化建设水平的手机信息用户数、电话热线条数和发放资料份数权重分别为0.299、0.515、0.185，根据此方法得出的权重系数，可以有效地减小评价的主观性，使评价结果更加客观。再基于评价指标的熵权值和标准化值测算各省份渔业公共信息化建设综合评价指数，进而分析其与渔业经济效率的均衡关系，进一步加强了均衡关系分析的可信程度。

渔业公共信息化建设中贴近度是指被评价省份与标准省份两者互相接近的程度，其值越大表示两者越接近，反之则相离较远，从而可以根据贴近度的大小来综合反映各省渔业公共信息化建设水平，并进行排序，根据公式（9），分别计算各省2006—2018年这13年的渔业公共信息化建设贴近度，并利用贴近度的大小对上述28个省份的渔业公共信息化建设水平进行排序，限于篇幅，本文只列举了2007年、2009年、2012年、2014年、2016年和2018年的渔业公共信息化建设贴近度及其平均值，详细结果见表1。

表1 各省区市渔业公共信息化建设贴近度

表1（续）

由表1可以发现，依据平均值排名第一的北京渔业公共信息化水平贴进度为0.467，排名最后的辽宁为0.005，表明各省渔业公共信息化建设水平差别较大，且总体平均值为0.112，说明我国渔业公共信息化建设整体水平不高。为进一步分析各地区渔业公共信息化建设水平，将渔业公共信息化建设水平根据贴近度的大小（Ei）分为强、较强、一般和较弱四个水平，如表2所示。其中渔业公共信息化建设水平强的省份为北京、重庆、贵州，仅有3个，而渔业公共信息化建设水平较弱的省份为宁夏、海南、江西、河北、内蒙古、新疆、吉林、辽宁8个省份，说明我国渔业公共信息化建设有待加强。北京、重庆、贵州3个省区（市）高度重视渔业公共信息化建设，大力通过政府网站等公共平台宣传渔业技术成果，促进渔业转型升级，因而渔业公共信息化建设水平排名较高。江苏、上海、福建、浙江、山东、广东6个沿海省区（市）的渔业公共信息化建设水平评级为一般，海南、河北、辽宁3个沿海省份的渔业公共信息化建设水平评级为较弱，说明我国沿海渔业大省对渔业公共信息化建设的重视程度不够。

表2 28个省区（市）的渔业公共信息化建设水平分级

表2（续）

3.2 渔业经济效率分析

运用MaxDEA7软件，根据DEA—Malmquist指数测算出2006—2018年各省区（市）渔业全要素生产率值，详细结果见表3，限于篇幅，仅列举了奇数年的全要素生产率值，并按照全要素生产率的平均值，给出了各省的平均排名。

表3 各省区（市）渔业全要素生产率

表3（续）

根据表3可以看出，我国各省的全要素生产率在不同的年份存在一定的差异，除个别省份外，各省的全要素生产率呈上升趋势。综合分析依据全要素生产率的省份排名与依据贴近度的渔业公共信息建设水平排名，可以看到浙江、上海、重庆等两种排名都为中上的省份其两种排名相差不大，吉林、江西等两种排名较为靠后的省份其两种排名差距也较小，说明渔业信息化建设水平与渔业经济效率存在一定的正相关关系。但一些省份的依据全要素生产率排名与依据贴近度的渔业公共信息建设水平排名有较大差距，如渔业公共信息建设水平排名为第3的贵州，其全要素生产率排名却为28；全要素生产率排名为第9的辽宁，其公共信息建设水平排名为28，因此需要通过计量经济学方法定量分析两者是否存在均衡关系。

3.3 渔业公共信息化建设与渔业经济效率的均衡关系分析

3.3.1 渔业公共信息化建设与渔业经济效率的长期均衡关系

（1）面板单位根检验。为避免单一检验方法带来的偶然性，本文选取LLC、IPS、Fisher-ADF这3种单位根检验方法，并且这3种检验方法的原假设都是存在单位根。对各截面数据进行单位根检测的检验结果为表4。

表4 面板单位根检验

其中TP表示渔业全要素生产率、FPI表示渔业公共信息化水平。从表4可以看出，变量渔业全要素生产率、渔业公共信息化水平的水平值都在5%的显著性水平下不拒绝存在单位根的原假设，表明各变量的水平值都不平稳。进一步对变量的一阶差分值进行检验，变量渔业全要素生产率、渔业公共信息化水平在1%的显著水平上都拒绝了存在单位根的原假设，所以综合判断变量渔业全要素生产率、渔业公共信息化水平为一阶单整序列，记为I（1）。

（2）面板协整检验。为了更加全面地衡量渔业公共信息化建设与渔业经济效率的长期均衡关系，本文采用Pedroni检验、Kao检验、Westerlun检验这3个面板协整检验方法来衡量渔业全要素生产率和渔业公共信息化水平之间的面板协整关系，这3个检验的原假设均为变量之间不存在协整关系，检验结果见表5。

表5 面板协整检验

从表5可以看出，由协整检验的关系可知，渔业公共信息化建设与渔业经济效率之间的均衡关系在5%的显著性水平下分别通过了Pedroni检验、Kao检验、Westerlun检验，表明渔业公共信息化建设与渔业经济效率之间存在着长期均衡关系。由于协整检验的结果不能指出变量间的因果关系，本文为进一步判断公共信息化建设与渔业经济效率之间的均衡关系，运用Engle和Granger提出的EG两步法先估计出长期的均衡模型：

表6 残差检验结果

3.3.2 渔业公共信息化建设与渔业经济效率的短期均衡关系

通过面板协整检验，证明了渔业公共信息化建设与渔业经济效率之间存在长期均衡关系。但样本年限不长得到的长期均衡关系令人质疑［19］，因此，本文进一步通过误差修正模型来考察变量间的短期关系。将公式（16）计算得到的残差序列作为误差修正项，建立如公式（17）的面板误差修正模型：

表7 误差修正模型检验结果

虽然渔业公共信息化建设是影响渔业经济效率的关键因素，短期内会提升渔业经济效率，但一些省份的依据全要素生产率排名与依据贴近度的渔业公共信息建设水平排名有较大差距：贵州、甘肃等省份虽然渔业公共信息化建设水平排名较高但经济效率排名较低，表明这些省份未能将现行的公共信息化建设转化为实际生产力，存在公共信息供给与渔民实际信息需求的脱节；天津、山东等省市渔业经济效率排名较高，但未对渔业公共信息化建设足够重视，因而渔业公共信息化建设水平较低，若能加大渔业公共信息化建设力度，渔业经济效率会进一步提升。

4 结论

本文研究了渔业公共信息化建设与渔业经济效率之间的相关性，文章选取我国28个省区（市）2006—2018年的年度数据，通过基于熵值法的模糊物元分析方法对渔业信息化建设水平进行综合评价，并将渔业信息化建设评价指标整合成一个综合指标，再运用DEA—Malmquist指数方法测算出渔业全要素生产率，进而通过面板单位根检验、协整检验和误差修正模型研究渔业公共信息化建设与渔业经济效率的长期和短期均衡关系，实践结果表明渔业公共信息化建设与渔业经济效率存在长期和短期均衡关系，且呈正相关关系，即进一步加快渔业公共信息化建设有助于提高渔业经济效率，加快渔业发展。基于此，本文提出以下对策建议。

（1）要不断加快我国渔业公共信息化建设力度。根据本文的实证研究结果，我国渔业公共信息化建设与渔业经济效率整体上存在长期和短期均衡关系，且呈正相关关系。因此，加大渔业公共信息化建设水平，有助于渔业经济效率提高。结合我国渔业公共信息化建设现状，要提升整体水平，一是要加快网站、手机等电子信息、移动信息的建设，确保渔业公共信息全覆盖；二是要结合信息化发展的趋势，注意加强移动的、实时交互的媒介的采用，如用微信公众号等宣传发布渔业信息，保证渔民可以及时获得重要信息。

（2）不断提升信息化建设质量，切实发挥渔业信息化的作用。通过本文的分析，可以发现有个别的省市存在渔业公共信息化建设水平较高但渔业经济效率较低的现象。这说明单纯依赖网站、手机信息的数量等等建设渔业公共信息服务难以对渔业经济效率提高提供有效支撑，需要切实提升信息化建设质量，并且发挥信息化建设的作用。一是要注意及时提供有用的信息。要组织专门的信息建设队伍，收集提升渔业生产技术、促进渔业产品销售等方面的有用信息；二是要结合渔民的实际提供合适的信息。结合我国的渔民文化水平不高的实际，提供语言通俗易懂和图文并茂的信息，并注意根据渔民接受和利用信息的反馈情况及时进行改进；三是要加强对渔民的培训。不断提升其获取知识、运用知识的能力。