中国海洋经济高质量发展风险预警研究

闫晓露，魏彩霞

（1.教育部人文社科重点研究基地，海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连116029；2.辽宁师范大学海洋可持续发展研究院，辽宁 大连116029）

引 言

实现海洋经济高质量发展，培育新的增长极已经成为海洋经济发展的重要发展战略。近年来海洋经济总量稳步增长、综合实力逐步提高、产业结构实现优化升级、人海系统和谐发展是我国海洋经济高质量发展的重要标志，其发展模式逐步实现由粗放型向集约型转变[1-2]。但在海洋经济发展取得显著成就的同时也面临着国际金融危机冲击及自然灾害等风险因素的影响，因此对海洋经济发展风险加以分析势必成为推动高质量发展的重要举措。风险与脆弱性相似，最早也是源于自然灾害领域[3]，可被理解为各种系统因遭受自然灾害的威胁而产生损害的可能性或程度，其应用的领域主要包括自然灾害和气候变化[4]。后来风险的研究对象逐步拓宽，概念内涵逐步引入其他社会科学领域，如城市地理、旅游地理等。就目前来看，国内外对于风险性研究尚不成熟，再加上学科之间的视角差异，对风险概念的理解存在一定的偏差，即使是在同一领域内这种偏差也在所难免，特别是对风险发生的本质、构成要素、方法评价及发生机制等方面的研究还存在诸多争议。

与传统的经济体系相比，海洋经济呈现出更大的风险性。依赖资源、灾害频发、保障体系不健全、科技实力不足等已经成为制约海洋经济高质量发展的重要因素。有鉴于此，风险研究有必要成为海洋经济高质量发展研究的重要内容，其目的是探索降低海洋经济风险的途径实现可持续发展。国内外学者日益关注该方面研究。国外学者的研究重点侧重于海洋渔业及海岸带经济系统风险性[5-7]；国内学者则侧重于海洋生态环境风险及人海经济系统风险研究[8-10]。总体来看，目前国内外在该方面的研究成果不多，评价方法主要包括综合指数法和建立函数模型，实践经验有待进一步完善。理论研究方面，尚未形成明确统一的海洋经济风险概念，其函数模型的构建具有明显的主观性。

本文将中国沿海地区（不包括港澳台）作为研究区域，包括辽宁、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南11个沿海省（区、市）。这些地区在人口聚集及经济发展的同时也面临着巨大的挑战，如海洋灾害频发、环境污染及经济发展过热或过冷。因此文章选取2005—2017年相关数据，基于五大发展理念构建评价指标体系并运用3σ数理方法进行预警区间的划分，通过评分并加权得到总体沿海地区的综合预警指数、预警信号灯图及各省份的综合预警指数，同时采用ArcGIS软件绘制2005年、2008年、2011年、2014年、2016年的各省份分级预警图以揭示沿海地区海洋经济高质量发展风险预警时空分异特征，最后用灰色系统模型对海洋经济高质量发展风险进行预测，以便相关部门参考并为海洋经济可持续发展做出贡献。

1 海洋经济高质量发展风险内涵与机制

1.1 概念内涵

基于以往相关学者研究，海洋经济高质量发展是指海洋经济发展的一种模式，可持续发展是其核心，涵盖领域主要包括海洋经济、生态以及社会的可持续发展[11]。在该模式下，海洋资源得到有效利用、科学技术投入提高、生产方式向集约化的方向发展以及生态环境得以维护，从宏观角度讲就是海洋综合实力得以提高[2]。有效化解风险是实现高质量发展的重要途径。风险最早起源于对自然灾害的研究[12]，后来又被广泛应用到其他领域。就海洋经济系统来看，风险的产生是其资源环境、生态环境、经济环境相互作用并累积的结果。本文认为海洋经济高质量发展风险主要是指海洋系统由于遭受外部环境中各种扰动因素的冲击，触发其自身的敏感性和适应性作出反应，当适应性不足以抵消敏感性带来的影响时，会打破海洋系统整体的平衡状态，产生风险[13]。其中，敏感性是指海洋系统受到胁迫，由于自身的结构发育不健全，表现出系统紊乱的倾向；适应性突出表现在企业及政府主体制定措施调整系统结构，使其适应外部环境的冲击。因此，海洋系统风险的主要特征是自然属性、经济属性及社会属性的集合。自然属性是指自然生态系统产生的一系列反应，包括自然灾害、环境污染及资源枯竭；经济属性是海洋经济高质量发展的本质属性，决定着风险的产生，包括海洋产业的产业结构及资源利用结构。社会属性则指社会系统在应对扰动因素时产生的主要机制。如时空范围内的基础设施建设水平、政策制定水平及科技水平等与风险的产生息息相关。除此之外，动态性及不确定性也构成了海洋经济高质量发展风险的特征。

海洋经济高质量发展主要是解决好五大发展理念方面存在的风险。创新注重的解决发展动力的问题。目前我国海洋经济发展水平虽有提升，但还存在科技支撑的后劲不足，发展总体水平不高的缺陷；协调主要是解决发展不平衡的问题，突出体现在海洋一、二、三产业发展比重不协调，海洋第二产业发展优势明显，形成以渔业、海洋油气业、海洋交通运输业及滨海旅游业四大产业为支柱，而新兴产业如海洋生物、医药等所占比重较小；绿色注重解决人海关系和谐发展的问题。近年来由于人类扰动因素影响，我国海洋环境污染加重、灾害也频繁发生，近岸固体废弃物及直排入海的工业废水引发一系列次生灾害和衍生灾害对海洋生物资源多样性造成了显著威胁[14]；开放共享解决的是我国海洋经济高质量发展中的内外联动及公平正义问题，我国海洋经济对外开放总体水平还不够高，对国内及国外两个市场的利用水平比较低，应对国际海洋经济摩擦能力还较弱，对此我国应充分发挥积极主动性，支持有助于提高国际海洋地位法律法规制定，争取在国际事务中有所作为，抵御开放的风险，最后将海洋经济发展成果融入人类命运共同体的建设，增进全球人民福祉。

1.2 发生机制

海洋经济高质量发展风险的发生主要是受到扰动因素的影响使原始的平衡被打破的一个过程。具体过程包括：（1）海洋经济系统所处的外部环境，如经济、社会、生态等环境受到扰动因素的影响发生破坏，使经济系统受到威胁。（2）受到胁迫时，政府及企业主体形成适应机制并作出一定反应适应扰动因素给外部环境带来的改变。（3）海洋经济系统自身的敏感性也会对其作出反应，适应性不能与胁迫性、敏感性带来的破坏相抵消，风险发生[13]。

2 研究方法和数据来源

2.1 指标体系的构建

根据海洋经济高质量发展风险预警概念内涵及发生机制，其相应指标体系的构建主要遵循的原则包括[15]：

（1）全面性原则。海洋经济高质量发展风险需要从多个因素层进行分析，因此在构建指标体系时应从客观整体的角度出发，尽量避开片面性因素，每个指标具有很强的代表性且能很好地体现海洋经济高质量发展风险的广度。

（2）可靠性及充分性。数据的来源必须具有一定的权威性且真实可靠；指标要有充分的个数与长度以满足数据处理的要求，揭示所研究课题的波动规律。

（3）灵敏性。对海洋经济高质量发展风险的波动反映比较灵敏，能随时对风险发展状况作出监测。

海洋经济发展数据获取存在一定的限制性因素，再加上海洋经济高质量发展风险预警指标不会面面俱到，因此要选取关键性指标。根据以上指标选取的标准，本文将以我国十一个沿海地区作为研究区域，来初步构建评价指标体系，如表1所示。

2.2 数据来源、处理及指标权重的确定

本文获取的数据大部分来源于《中国海洋统计年鉴》，少数来源于《中国统计年鉴》，其获取数据的时间范围为2005—2017年，由于海洋统计存在一定的滞后性，2017年数据分布比较零散，主要来源于《中国海洋经济统计公报》与《中国海洋灾害公报》，部分缺失的数据采用了科学的方法进行插补，即期望最大化法，这便保证了获取数据的完整性与实证分析结果的科学性。

权重的计算方法主要采用熵值法，“熵”概念最早起源于热力学，后来又被引入到信息论中，表示不确定性的一种度量，熵值小提供的信息量大，指标相对重要；反之则提供的信息量少，指标就不那么重要。因此，熵值法主要是依据每个指标观测值提供的信息量的大小来计算权重，是一种客观赋权法，能有效避免主观赋权带来的缺陷，客观地反映了指标之间的变动与差别。熵值法运算方法如下[16-17]：

假设选取n个年份作为样本，m个评价指标，其中Xij表示第i个年份的第j个指标（i=1，2，3，…，n；j=1，2，3，…，m）。

（1）首先是无量纲化处理原始数据。无量纲化处理的方式主要包括极值法，数据标准化法、均值法等。本文主要是采用标准化法处理原始数据，将每个指标的数据转化到[0，1]区间内，为了使计算结果变得有意义，统一将无量纲化处理的数据平移0.000 1，得到新的数据。

对于正向指标，处理公式如下：

对于逆向指标，处理公式如下：

其中，Mj为Xij的最大值，mj为Xij的最小值。

（2）无量纲化原始数据后，计算第i个年份的第j个指标的特征比重。

（3）熵值计算。计算每个指标的信息熵。

（4）计算差异性系数。

（5）熵值法计算每个指标的权重。

各个评价指标的权重值见表1。

2.3 海洋经济高质量发展风险预警研究

2.3.1 建立预警信号系统

建立海洋经济高质量发展风险预警信号系统，首先应该根据以上反映海洋经济高质量发展风险状况的几个关键性指标，通过一定的数理统计方法，即确定每个单一指标所处的预警区间并相应打分，然后根据所计算出的每个指标相应权重从而可以加权得出综合预警指数，将这些关键性指标合成一个综合性指标。对于反映我国沿海总体的综合预警指数可用类似于交通信号灯的图示表示出来，通过观察分析信号灯的变化来判断未来海洋经济高质量发展风险的变化趋势；对于反映沿海地区每个省份的综合预警指数，可采用ArcGIS绘制一个分级预警地图，以此形象直观地揭示我国沿海地区各省份的风险预警的时空差异[18]。

表1 海洋经济高质量发展风险预警指标体系

预警信号灯之所以能起到作用，是因为它在海洋经济发展风险发生之前可以起到提防作用，可以有效根据以往风险发生规律与观测得到的风险发生的前兆，发出紧急信号，避免准备不足情况下的风险带来严重损失，因此信号灯在当前及未来海洋经济高质量发展风险预警研究中都具有重要意义，具体体现在：

（1）较直观地反映出当前海洋经济发展的形势，通过反馈便于对短期经济形势进行分析。

（2）正确预测未来海洋经济发展的趋势，及时判断在未来一段时期内经济是否具有发生风险的可能，通过分析给决策者起到预警作用，提醒其应制定合适的调控政策，扭转海洋经济高质量发展风险发生的局面。

（3）预警信号灯有较强的反馈功能，它能反映出决策制定者的调控政策是否能达到预期的调控效果，如果政策指定不当能及时提供反馈，控制海洋经济高质量发展风险进一步恶化的局面，实现调控目标。

2.3.2 总体沿海地区综合预警指数计算

确定综合预警指数首先应计算预警界限，即根据每个指标的4个临界值，进而划分为5个预警区间来反映海洋经济发展的状态，即“过冷”“偏冷”“稳定”“偏热”“过热”并相应地对其进行打分，“1分”“2分”“3分”“4分”“5分”。最后根据各个指标相应分数及其权重得以加权来计算出每年综合预警指数[19]。

本文主要采用数理统计方法作为预警区间临界值的确定方法。3σ原理又称拉依达准则，随机变量必须遵循正态分布，数据越靠近期望值μ，可能性P就越大，越远离期望值μ可能性越小。根据统计，变量值处在1倍标准差σ的概率只有68.3%，处在2倍标准差区间内概率为95.5%，如果处在3倍标准差σ区间内，概率有99.7%。

产业经济形态特征不同、要求不同，因此选择的异常区间的标准也会存在差异。若对其要求比较严格，可选择偏离1倍标准差σ以外作为异常区间；若要求一般，则可选择偏离2倍标准差σ以外作为异常区间；若要求不严格，则可选择偏离3倍标准差σ以外作为异常区间。对于海洋经济的数据来说，年限较短且具有较大的波动性，如果选择3倍标准差作为正常区间范围，则不会有数据落在异常区间内，如果选择1倍标准差作为正常区间则要求过于严苛，几乎不会有数据落在正常区间范围内，因此，选择偏离2倍标准差σ作为异常区间，偏离1到2倍标准差作为基本正常区间较符合海洋经济本身的特点。综上所述，可以得出数据偏离1倍标准差范围为正常区间，即[x-σ，x+σ]；数据偏离1到2倍标准差范围为比较正常区间，即[x-2σ，x-σ]和[x+σ，x+2σ]；数据偏离2倍标准差为异常区间，即[-∞，x-2σ]和[x+2σ，+∞][19-20]。这样我们就得到了海洋经济高质量发展风险预警的5个区间，如表2。

表2 预警区间的划分

根据表2确定的预警区间，可以通过计算出总体沿海地区每个指标的预警临界值，进而得到15个指标的5个状态区间，如表3所示。

为了判断每一个预警指标的数值落在那个预警状态区间，需要对每一种预警状态进行打分，一般是“过冷”为1分，“偏冷”为2分，“稳定”为3分，“偏热”为4分，“过热”为5分，单一指标的预警指数如表所示（表4）。根据这15个指标的预警指数及其通过熵值法计算出的权重，得以加权就可计算出总体沿海地区2005-2017年的综合预警指数。

针对所计算出的综合预警指数，还需判断处在那个预警区间。根据经验值，惯例是取满分为5分，5分的85%即4.25分为过热（红灯）与偏热（黄灯）的分界线；5分的73%即3.65分作为偏热（黄灯）与稳定（绿灯）的分界线；5分的50%即2.5分是稳定（绿灯）与偏冷（浅蓝灯）的界限；满分的36%即1.8分作为偏冷（浅蓝灯）与过冷（蓝灯）的界限。最后，根据这个标准，可以得到总体沿海地区的综合预警指数信号灯图，如表5所示。

表3 总体沿海地区的预警指标临界值

表4 总体沿海地区2005—2017年单一指标预警指数

表5 沿海地区海洋经济高质量发展综合预警指数及信号灯

2.3.3 沿海各省份综合预警指数计算

沿海各省份综合预警指数的计算目的就是为了各省份以年份为单位的风险预警状况，由于2005—2017年时间跨度较长，如果计算每年的综合预警指数存在一定的不合理性。一是计算工程繁杂；二是以每年为期限的预警指数波动性比较低，分析结果意义不大。基于以上原因，以每3年为一个时间跨度来研究各省份的综合预警指数，但2017年有关海洋数据较难获取，因此截止到2016年为期，选取2005年、2008年、2011年、2014年、2016年数据作为研究。

研究方法的设定与以上总体沿海地区的研究方法类似，海洋经济高质量发展风险预警关键性指标的选取也不会发生变动，其基本的思路是：

（1）对搜集到每年各省份数据进行无量纲化处理，并通过熵值法计算出权重。

（2）通过一定的数理统计方法，即3σ原则划分预警区间并确定单一指标的临界值，具体步骤参考以上总体沿海地区预警区间划分步骤。

（3）确定每个单一指标数据所处的预警区间并相应打分，然后根据所计算出的每个指标相应权重从而可以加权得出综合预警指数，将这些关键性指标合成一个综合性指标。计算结果可参照表6。

2.3.4 灰色系统GM（1，1）模型预测

社会、经济、生物等领域在很早之前就已经广泛使用灰色理论，其中灰色理论的重要内容之一就是灰色预测，对不确定因素系统进行预测的方法称为灰色预测。由于社会经济发展存在明显的复杂层次性，体现在指标数据的随机动态变化及不完全性和不确定性。系统的作用机制、状态、结果很不明确，不能进行精确描述。灰色预测可以有效鉴别因素之间的发展趋势相异之处，并对此进行关联分析，通过对很少或不确定数据生成处理来寻找变动规律，生成一组具有规律性的数列，建立与之相应的微分方程模型来预测未来事物发展趋势。海洋经济具有结构复杂及数据不完全的特点，其数据是一组典型的灰色系统，因此可用灰色理论建立动态预测模型。环境的干扰性使数据出现杂乱无章的数列，称为灰色数列，对灰色数列建立的模型便是灰色模型，即Grey Model，简称GM模型[21-22]。

表6 沿海各省份综合预警指数

经以上描述可知GM（1，1）模型通过对具有不确定性的原始数列按时间进行累加形成新的数列，并用一阶线性微分方程的解来逼近。经过一系列证明，我们可以发现一阶线性微分方方程解逼近揭示出原始时间数列呈指数变化，因此可以得出灰色系统GM（1，1）模型可以精确应用于隐含指数变化规律的原始时间数列。尤其在进行短期预测时，在市场波动或政策变化不大的情况下，能取得较高的精度，预测值也可信。

GM（1，1）模型具备的特点主要包括以下几种：

（1）所需数据量小，精度较高。灰色模型作为一种预测模型，主要是通过对不确定因素数据进行处理而找出其内在规律。在系统中，现实信息对系统未来发展趋势起决定性作用，我们不能用一个历史阶段前的数据来描述另一个历史阶段的社会经济发展情况，这个要求与GM灰色预测模型中现实信息优先的原则一致，并不追求大量的历史数据，所需的数据量少，精度也高，可以科学地描述系统的动态过程。

（2）适用性强。既可以进行宏观预测，也可进行微观预测。既可对周期性变化的数据系列进行分析，亦可分析非周期性变化的数列，具有很强的普遍适用性。

（3）通过分析表现系统行为特征的外部因素，揭示其内在规律。由于环境对系统的干扰，使得表征系统行为的数据杂乱无章，灰色系统理论便是通过相关生成方法揭示系统内在规律，该方法具有较强的独特性。

3 结果及分析

3.1 总体沿海地区综合预警指数分析

根据表5所计算的综合预警指数绘制折线统计图，不仅能够反映出综合预警指数在不同时间里的发展变化情况，即每年的数据增减变化情况，而且更加形象直观地显示了从2005—2017年综合预警指数的变化趋势，反映出当前海洋经济发展的状态以便于分析短期海洋经济风险发展形势，同时还能及时判断海洋经济是否存在发生风险的可能性，给决策者起到预警作用，如图1所示。

从表5可以看出，2005年到2017年沿海地区综合预警信号灯图大概率为绿灯，这表明海洋经济发展总体上呈现一种稳定的状态，只是在2017年呈现出稍偏热的状态，风险有所增加。结合图1，2005年到2017年综合预警指数几乎一直处在上升阶段，但在2009年、2012年以及2016年出现转折点，综合预警指数有所下降。2016年到2017年预警指数的上升跨度较大，这表明在这个时间段内海洋灾害造成的损失较大，海洋环境污染较严重，海洋经济发展转热的趋势比较明显，可能会造成海洋资源浪费，存在一定的风险。政策制定者应该采取措施减少灾害损失，优化海洋环境并且控制海洋经济发展趋势，避免出现过热的发展状况。

图1 2005-2017年沿海地区海洋经济高质量发展综合预警指数

3.2 各省份风险预警特征分析

3.2.1 风险预警评价等级划分

目前国内外对于产业系统风险预警等级分类标准尚未统一，本文根据沿海地区海洋经济发展风险预警程度以及各指标的取值范围，将2005年、2008年、2011年、2014年、2016年每年预警指数（表6）平均值M和标准差Std作为评价依据，按照表7的评价标准将海洋经济高质量发展风险预警等级V分为4类[23]。为了能够更加形象直观地反映出2005年、2008年、2011年、2014年及2016年各省份风险预警的时空差异，可利用空间数据形式将其表现出来，本文采用ArcGIS绘制一个分级预警图，如图2所示。

3.2.2 时空分异特征

通过分析以上图2可以看出，中国海洋经济高质量发展风险预警等级空间分异较明显，预警等级变化呈现连片集中却又整体分散的格局。首先要对11个沿海地区进行明确划分，即东北沿海地区（辽宁），华北沿海地区（河北、天津），华东沿海地区（山东、江苏、浙江、福建、上海），华南沿海地区（广东、广西、海南）。从整体上看，东北以及华北沿海地区的风险预警程度有所下降，而华东及华南沿海地区风险预警等级有上升的趋势，其中东北、华北沿海地区与华南沿海地区具有两极分异的特征。

表7 风险预警评价等级

图2 中国沿海地区各省份风险预警等级空间分布

（1）东北沿海地区从2005年的高预警转变为2016年的中等预警，华北沿海地区即河北与天津的预警等级分别由较高预警、高预警逐步转为低预警，预警程度显著性降低，很大程度与海洋灾害损失减少、海洋环境污染得到控制与海洋产业结构调整优化相关。

（2）华东沿海地区从2005年的1个低预警区、3个中等预警区与1个较高预警区转变为2016年的两个中等预警区、两个较高预警区，特别是福建省转变为高预警区；华南沿海地区除海南之外的其他两个省的风险预警程度都存在加重的趋势，预警等级显著性提高。这些迹象与海洋灾害频繁发生在华东地区、华南地区，海洋环境污染程度加深有关，再加上这两个沿海地带对外开放程度较高，海洋经济发展存在转热的趋势，而且外贸依存度和经济波动率也明显高于东北及华东沿海地区。

（3）东北、华北与华南沿海地区存在两极分异格局主要体现在东北、华北沿海地区预警等级走势与华南地区完全相反，这种迹象归因于前两个沿海地区近几年逐渐加大发展海洋经济的力度，先后出台了《河北沿海地区发展规划》《辽宁沿海经济带发展规划》，将发展海洋经济上升为国家战略，迅速将资源优势转化为经济优势。华南沿海地区虽资源较丰富，但海洋资源恶性竞争导致浪费及过度消费的状况开始显现，尤其是广东地区经济转热的趋势较明显，再加上自然灾害频发等多重敏感性因素导致华南沿海地区海洋经济高质量发展风险增加。

3.2.3 时空演变特征

11个沿海地区海洋经济高质量发展的风险预警等级不仅存在明显的时空分异特征，在等级演变的过程中也存在一定的规律性。本文将风险预警等级规律划分为：预警渐高型、预警渐低型、预警稳定型。

（1）预警渐高型。主要是指山东、浙江、福建、广东这四个沿海城市。海洋生产总值占沿海地区生产总值比重在2005—2016年这个时间段内上升的跨度比较大，尤其是福建省上升了4.9%，海洋经济发展明显转热。广东、浙江以及福建的风暴潮受灾人口也整体呈现上升趋势，尤其是广东省2008年风暴潮受灾人口已经达到1 107.18万人。在海洋生态环境方面，福建省的工业废水排放量已经达到107 977.22万吨，海洋经济发展较脆弱。

（2）预警渐低型。主要包括辽宁、天津、河北以及海南。长期以来，这四个省的海洋经济发展速度平稳，港口货物吞吐量、外商投资企业进出口总额等变动的幅度不大。尤其是河北省出台的《河北沿海地区发展规划》扩大了海洋经济发展力度。从海洋生态环境方面看，除了辽宁地区之外，都属于海洋灾害出现频率较少的地区，但辽宁地区海洋灾害次数也在逐渐降低。

（3）预警稳定型。主要包括江苏、上海和广西3个省份。其中江苏、上海属于中等预警稳定型，广西属于较高预警稳定型。江苏省海洋资源条件较好，渔业、矿产资源种类繁多，但海洋经济发展的科技水平较低导致后劲不足，使得海洋经济高质量发展处于中等预警阶段且比较稳定。上海市海洋经济发展对外贸依存度高，经济发展容易波动，再加上港口货物吞吐量、外商投资企业进出口总额等明显高于一般水平，海洋经济偏热的趋势明显。广西不会受到海洋灾害扰动，但海洋资源较匮乏，海洋经济发展比一直处在其他地区缓慢的状态，导致风险预警等级处在中等预警状态且比较稳定。

表8 沿海地区海洋经济风险预警指数预测

3.3 灰色系统GM（1，1）模型预测结果

基于以上概述，利用DPS软件对2005、2008、2011、2014、2016年海洋经济风险预警指数进行预测，首先将初始值设定为4，这样软件就会进行5次分析。由于我们预测的原始时间序列数据为2005年、2008年、2011年、2014年及2016年，因此预测未来时间序列跨度应相同，为2019年、2022年、2025年、2028年和2030年，沿海地区各省份的海洋经济风险预测结果如表8所示。

从预测结果可以看出2030年除辽宁、浙江和福建地区外，其他地区基本上属于正常预警范围，预警信号灯为绿灯。辽宁、浙江、福建预警指数偏高，相关部门应及时采取措施预防重大风险发生。

4 结论与讨论

通过对海洋经济高质量发展风险预警进行时空分异研究，用信号灯表征总体沿海地区海洋经济风险预警的状况，可以了解区域海洋经济风险的频发地区及演变特征，为海洋经济可持续发展打下坚实的基础。与以往的研究相比，本文首先提出海洋经济高质量发展风险的内涵并基于五大发展理念构建风险评价的指标体系，用类似交通信号灯的系统表征综合预警指数，同时采用ArcGIS绘制各省份的分级预警地图对中国沿海各省份海洋经济高质量发展风险进行时空分异研究。一系列方法不仅客观评价了海洋经济发生的潜在风险，更丰富了课题研究的方法体系，具有重要的参考价值。主要的研究结论如下：

（1）经过对沿海省份海洋经济发展风险预警分析，发现2005—2017年中国海洋经济高质量发展整体情况稳定，但是沿海区域各省份存在显著的空间分异，在不同阶段各个地区的预警指数表现不一，预警等级变化呈现连片集中却又整体分散的格局。海洋经济发展效率逐步提高、科技水平的进步以及海洋灾害冲击减小成为东北与华北沿海地区预警指数逐渐下降的重要因素，而华东及华南沿海地区常年来频繁遭受海洋风暴的冲击，再加上突出的外向型经济容易受到市场波动的影响，间接导致海洋系统具有较高的敏感性，因此在发展方向的基础上应强化海洋灾害的检测与防护，同时注重开放性经济发展的质量。

（2）根据沿海地区11个省（区、市）预警等级演变的规律性，可将其划分为三个等级：预警渐高型、预警渐低型和预警稳定型。其中这种等级的演变与海洋资源、环境与对外开放的程度息息相关。由于这些因素的综合影响，使山东、浙江、福建、广东成为预警渐高型；辽宁、天津、河北以及海南成为预警渐低型；江苏、上海和广西3个省份属于预警稳定型，预警程度没有产生太大的波动。

总体来说，可持续发展不管是过去还是现在都应该是海洋经济高质量发展的一个重要方向，调整优化产业结构、增加科技含量、保护生态环境便成为海洋经济“新常态”发展的要求。每一个沿海城市都应该形成以核心带动周边的圈层结构发展模式，充分发挥龙头地带的引领作用，凸显出集中化连片的区域开发格局。以开发促保护，以保护促发展。

本文对海洋经济高质量发展风险预警进行了浅显的研究，下一步的完善工作一方面是通过计算机来建立海洋经济高质量发展风险预警系统，使相关评价更客观、科学；另一方面要对具体海洋产业进行微观研究，这是未来海洋经济研究的重要方向。