环渤海地区海洋经济韧性评价

刘 盛，沈 静

(1. 教育部人文社科重点研究基地/辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁 大连 116029； 2. 辽宁省“海洋经济高质量发展”高校协同创新中心，辽宁 大连 116029；3.长春市双阳区教师进修学校，吉林 长春 130699)

1 引言

海洋产业有着优于行业整体产业的发展速度和较高的劳动生产率[1]，海洋渔业、海洋矿产及海洋能源极具开发潜力。党的“十九大”强调要坚持陆海统筹，加快建设海洋强国，海洋经济已成为我国经济发展新的增长点。与陆域相比，海洋经济系统更具开放性及复杂性，在周期性冲击以及不确定性等因素下海洋经济的发展更具压力，因此，除了维持区域海洋经济的稳定增长以外，抗灾和风险应对能力也成为海洋经济可持续发展的关键之一。

“韧性”的概念最早来自物理学，表示系统在遭受冲击后维持自身稳定并回弹到原来状态的能力，强调系统只有单一的均衡状态[2]。后来有学者将韧性的概念引用到其他领域的研究当中，受到跨学科的启发，人们更加关注系统应对外界不利因素(如自然灾害、经济危机等)的能力，着重于研究系统遭受冲击时的抵抗应对过程[3～5]。Holling在生态系统的韧性研究当中，指出生态系统是复杂且不易被量化观察的，一旦冲击超过了系统的承受阈值可能会导致生态系统的结构以及发展路径发生改变，因此他认为生态韧性应摒弃单一均衡的思想，强调多重均衡[6]。在区域韧性的研究中，Pendall指出区域系统不存在稳定的均衡状态，无法通过区域经受冲击后特定时间点的表现作为分析依据[7]。学者们逐渐发现对于一些系统的研究无法用均衡状态来解释，于是出现了演化视角的韧性分析，该视角强调“韧性”是区域系统固有的一种属性，认为区域系统在发展过程中会不断调整自身结构以应对外部冲击、适应新的外部环境并保持增长，强调系统是不断演化的[8]。对于经济韧性的内涵，Martin等在对“韧性”相关研究进行整理后提出了区域经济韧性的4个维度：抵抗力，即区域经济系统本身对外部冲击的抵抗能力；恢复力，即区域经济系统在冲击后的恢复能力；重组能力，即区域经济系统在经历冲击后改变自身结构以适应新环境的能力；路径创造能力，即区域经济系统遭受冲击脱离原有发展路径时，迈向新的发展路径的能力[8]。

关于海洋经济韧性，国外学者的研究大多是关于冲击、扰动对海洋生态环境或海洋渔业影响的实证研究，也有关于环境灾害对海洋经济影响的研究[9～12]。国内对于海洋经济韧性的研究方向较为不同，起初国内学者多是从与韧性内涵相关的脆弱性[13～15]和适应性[16]等角度侧面来反映海洋经济韧性，近几年学者们开始对海洋经济韧性的内涵、评价方式等进行研究，如王泽宇等[17]借鉴了区域经济韧性的内涵，结合海洋经济特点从抵御能力、恢复能力、再组织能力以及更新能力4个维度构建了海洋经济弹性的评价指标体系。孙才志等[18]将海洋经济韧性定义为海洋经济系统在各种冲击或扰动之下，通过调整自身结构和组成要素来适应环境变化、保持增长的能力。

本文认为海洋经济韧性是海洋经济系统在经历冲击或扰动时通过经济系统自身的禀赋、属性及特点，抵御灾害、减小灾害影响；凭借自身的组织能力维持主要功能正常运行，从冲击中恢复；利用学习、创新能力让海洋经济系统进入更好的发展路径。鉴于海洋经济系统的开放性和复杂性，本文从海洋经济韧性的内涵出发，构建“抵抗恢复—适应调整—创新转型”的海洋经济韧性指标体系，运用熵值-Topsis模型测度环渤海2007～2018年海洋经济韧性，分析环渤海海洋经济韧性的时空演化，识别主要影响因素，以期对理解环渤海地区区域间海洋经济韧性差异、制定灾害应对城市规划、实现海洋经济可持续发展、制定韧性提升政策提供指导和借鉴。

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域

环渤海地区是指环绕着渤海以及部分黄海的辽宁省、河北省、山东省和天津市的陆域与海域所组成的经济区域[19]。根据国务院批复的《环渤海地区合作发展纲要》，选取环渤海地区山东、辽宁、河北、天津三省一市所包含的青岛、烟台、威海、潍坊、东营、滨州、日照、大连、营口、丹东、锦州、盘锦、葫芦岛、唐山、秦皇岛、沧州、天津共17个沿海城市海洋经济韧性研究样本。近十几年来，随着我国海洋经济的崛起和国家经济重心的北移，环渤海逐渐成为我国经济新的增长极，环渤海地区海洋生产总值及海洋生产总值占生产总值的比重逐年上升，到了2016年环渤海地区海洋生产总值2.34万亿元，占全国海洋生产总值的36.2%，占环渤海地区生产总值的比重为16.21%[20,21]，海洋经济已逐渐成为环渤海地区重要的增长支柱。但在海洋经济快速发展的同时，一些问题和矛盾日益凸显，如大量陆域污染物向海洋排放，使海洋污染面积扩大，生态环境遭到破坏，加之近海渔业过度开发，使得环渤海地区海洋资源日益匮乏，海洋承受能力减弱[22]。过去重规模、轻质量的粗放发展模式导致了海洋产业结构低质化、同构化严重，同时海洋产业发展对海洋资源有着较强的依赖，难以突破传统发展方式的束缚，这导致环渤海地区海洋产业存在结构性产能过剩[23]。近几年来环渤海地区海洋经济增速逐渐放缓，海洋经济总量和海洋经济贡献率渐渐被长三角和珠三角地区超越。

2.2 数据来源

本文选取包含环渤海地区海洋经济从快速增长到增速放缓、经济地位逐渐落后的2007～2018年17个沿海地级市的城市数据，测度环渤海地区海洋经济韧性，数据来源为《海洋统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《地级市统计年鉴》《港口年鉴》以及各地级市政府公报等，对于个别缺失年份的数据采取了数据预测法。

3 指标体系的构建与研究方法

3.1 指标体系的构建

以往的研究中，许多学者利用GDP增量、失业率等单一或少数关键指标反映经济韧性，但是单一指标无法完整反映问题，多指标评价涵盖的信息更全面，综合性也较强[24]。因此，本文以科学性、代表性和可获取性为原则，从抵抗恢复能力—适应调整能力—创新转型能力3方面构建了环渤海海洋经济韧性评价指标体系(表1 )。

其中部分数据需要计算所得，包括：

(1)单位海岸线码头泊位数为码头泊位个数与海岸线长度之比。

(2)单位海岸线工业废水直接入海量为工业废水直接入海量与海岸线长度之比。

(3)产业多样性程度：利用三大产业类别下十几个行业小类的从业人数计算得，具体计算方法参考以往的研究[25]。

(4)港口货物外贸依存度为港口货物外贸吞吐量占港口货物总吞吐量的比重。

(5)海洋教育、科技支出数据无法直接获取，相关数据由统计年鉴中对应数据乘以地区海洋生产总值占地区GDP比重所得。

表1 环渤海地区海洋经济韧性评价体系

3.2 研究方法

为客观评价环渤海各沿海城市海洋经济韧性水平，找出影响海洋经济韧性发展的障碍因素，本文采用熵值-TOPSIS模型、障碍度模型以及核密度估计对环渤海海洋经济韧性进行实证分析研究。

3.2.1 熵值法

熵值法是主观和客观相结合确定权重的方法，对于海洋经济韧性评价中，由于存在主观和客观相结合的因素，因此，熵值法更为适合。熵值法可根据各项指标值的变异程度和信息熵来确定指标的权重[26]，具体计算步骤如下：

(1)构建原始指标数据矩阵：

X={Xij}m×n(i=1,2…n;j=1,2…m)

(1)

式(1)中，m表示城市个数，n表示指标个数，Xij为i地级市第j指标所对应的数据值。

(2)数据的标准化处理。为了消除量纲影响，对指标数据进行标准化处理：

(2)

(3)

(4)

得到平移后的标准化值X'ij。

(4)计算j指标下第i个地级市的所占比重Yij：

(5)

(5)计算第j项指标的信息熵ej：

(6)

式(6)中，常数K与系统样本数有关，样本数为地级市数量×年份数，此处取K=1/ln(样本数)

(6)计算第j项指标的信息效用值dj：

dj=1-ej

(7)

(7)评价第j项指标的权重Wj:

(8)

3.2.2TOPSIS模型

TOPSIS模型是一种根据评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的距离综合评价方法。TOPSIS模型的具体计算步骤如下：

(9)

(2)构建加权规范矩阵：

(10)

(3)确定各个指标最优、最劣理想解的距离：

(11)

(12)

(13)

(14)

(5)计算各指标历年样本的贴合度Cj(0≤Cj≤1)：

(15)

3.2.3 核密度估计

核密度估计是一种非参数检验的方法，可用于分析经济活动的空间变化。核密度估计的基本原理，对于样本数据x1，x2，…，xn：

(16)

式(16)中，n为被观察数量，hn为带宽，fh(x)为核密度估计值。

3.2.4 障碍度模型

在海洋经济韧性评价的基础上，利用障碍度模型分析各城市海洋经济韧性的主要障碍因素。

障碍度分析的具体步骤如下：

(1)确定偏离度Ii以及因子贡献度Fi：

(17)

Fi=Wi×W0

(18)

式(18)中，Wi是第i项指标的权重；W0是i指标所在准则层的权重。

(2)计算第i项指标对海洋经济韧性的障碍度Oi：

(19)

(3)计算各准则层对海洋经济韧性的障碍度Uj：

Uj=∑Oij

(20)

4 结果与分析

4.1 环渤海海洋经济韧性总体分析

4.1.1 环渤海海洋经济韧性时间变化特征

通过熵值-TOPSIS法，分别计算得到2007～2018年环渤海地区海洋经济韧性指数和抵抗恢复能力、适应调整能力、创新转型能力3个维度的指数。

从图1可知，2007～2018年环渤海地区海洋经济韧性指数由0.3637上升至0.4264，增长了17.3%，其中2007～2014年海洋经济韧性指数始终保持增长，2015年出现小幅下降，到了2017年又恢复增长，总体呈现为稳定上升的趋势，这表明环渤海地区海洋经济韧性整体是不断增强。从3个准则维度来看，环渤海海洋经济抵抗恢复能力指数从2007年的0.2843增长到2018年的0.3557，始终呈现上升趋势；2007年环渤海海洋经济适应调整能力指数为0.4469，在起初的几年保持稳步上升，2015年出现下滑，而后在2017年又恢复增长，最终2018年增长至0.5064，环渤海海洋经济适应调整能力变化趋势大致与海洋经济总体韧性指数一致，且其数值始终高于抵抗恢复、创新转型能力，表明适应调整能力对环渤海海洋经济韧性起决定性作用；环渤海海洋经济创新转型能力呈明显的增长趋势，2007年创新转型能力指数为0.0282，2007～2014年增速较快，而在2014年以后增速放缓，最终在2018年增长到0.1502，创新转型能力指数在11年间增幅为433%。

图1 2007～2018年环渤海地区沿海城市海洋经济韧性评价值

4.1.2 环渤海海洋经济韧性空间差异特征

为进一步分析环渤海地区海洋经济韧性指数在空间上的变化，采用2007年、2012年和2018年数据绘制出环渤海海洋经济韧性的核密度分布图(图2)。

图2 环渤海海洋经济韧性核密度分布

由2007年、2012年、2018年核密度估计图(图2)分析环渤海海洋经济韧性时空动态特征，可知：

(1)从位置上看，2007～2018年密度中心函数逐渐向右偏移，表明环渤海海洋经济韧性是呈逐步上升趋势的。2007～2012年低值区的核密度曲线右移幅度与高值区相当，2012～2018年低值区的核密度曲线和高值区的曲线均向外扩散，表明起初各城市海洋经济韧性共同提升，但在后来韧性高的城市继续向好，一些韧性低的城市出现退步，城市间海洋经济韧性的相对差异逐渐扩大。

(2)从形状上看，2007年核密度曲线为单峰分布，而在2012年和2018年向多峰分布变化，这表明环渤海各地级市海洋经济韧性逐渐呈现分化趋势。2007年和2012年核密度曲线较为集中，到了2018年核密度曲线略微呈右偏态分布，表示环渤海海洋经济韧性出现向高水平迈进的趋势

(3)从峰度上看，2007～2012年核密度曲线出现由宽峰向尖峰变化趋势，峰度值上升，而到了2018年核密度曲线又变为宽峰，峰度值下降，说明各城市海洋经济韧性发展整体先呈集中趋势，而后发散呈均衡分布趋势。

4.2 环渤海各沿海城市海洋经济韧性时空变化特征

为进一步探究环渤海地区各沿海城市海洋经济韧性时空变化特征，本文采用熵值-Topsis法分别计算得到2007～2018年环渤海地区海洋经济韧性准则层抵抗恢复能力、适应调整能力、创新转型能力的指数(表2)。

4.2.1 抵抗恢复能力时空差异

环渤海地区海洋经济抵抗恢复能力整体呈小幅上升趋势，其中营口、潍坊、唐山、沧州、日照5个城市上升趋势明显，在研究时间段内海洋经济抵抗恢复能力指数增幅均高于40%，青岛、威海、东营3座城市呈波动增长，其余城市均呈平稳增长态势，表明环渤海海洋经济抵抗恢复能力发展整体向好。海洋经济抵抗恢复能力变异系数为0.474，区际间差异较大。利用自然断点法将环渤海地区海洋经济抵抗恢复能力分成4个等级，发现抵抗恢复能力指数高(指数为0.749～1.000)的城市仅有天津，抵抗恢复能力指数较高(指数为0.471～0.749)的城市有烟台和大连，处于抵抗恢复能力较低和低水平的城市占比82.4%，表明多数城市海洋经济在遭受冲击时抵抗能力较弱。

4.2.2 适应调整能力时空差异

环渤海地区海洋经济适应调整能力指数始终高于抵抗恢复、创新转型能力，天津、唐山、青岛、大连、营口、日照6个城市呈上升趋势，丹东、盘锦、东营3个城市呈降幅很小的波动下降趋势，其余城市大致呈平稳态势，表明环渤海海洋经济适应调整能力发展。环渤海海洋经济适应调整能力变异系数为0.151，区际间差异较小。利用自然断点法将环渤海地区海洋经济适应调整能力分成4个等级，发现适应调整能力指数高(指数为0.527～1.000)的城市有盘锦、潍坊、滨州、大连、营口、东营，适应调整能力指数较高(指数为0.488～0.527)的城市有天津、丹东、沧州、锦州、秦皇岛、葫芦岛，绝大多数城市适应调整能力均属于高水平或较高水平，表示环渤海地区海洋经济整体适应风险和在风险中及时做出调整的能力较强。

表2 2007～2018年环渤海地区各沿海城市海洋经济韧性差异比较

4.2.3 创新转型能力时空差异

环渤海海洋经济创新转型能力指数在三者中最低，但在所研究的时间段内其增长率最高，这表明环渤海地区在教育、科技、创新方面基础薄弱，但未来发展潜力巨大，发展趋势向好。秦皇岛、锦州、营口、葫芦岛、日照五座城市增长最为明显，其创新转型能力指数在研究期末增长到了研究初期的10倍以上，其余城市也表现为明显的上升趋势。环渤海海洋经济创新转型能力变异系数为1.271，区际差异十分显著。利用自然断点法将环渤海地区海洋经济创新转型能力分成4个等级，发现创新转型能力指数高(指数为0.492～1.000)的城市仅有天津，创新转型能力指数较高(指数为0.137～0.492)的城市有大连、青岛，创新转型能力指数较低(指数为0.062～0.137)的城市有烟台、威海、潍坊、唐山、沧州，剩余超过1/2的城市创新转型能力均为低水平，表明遭受冲击后环渤海地区创新转型能力整体偏弱。

4.3 环渤海海洋经济韧性障碍因素识别

本文运用障碍度模型对2007～2018年环渤海海洋经济韧性进行障碍因子诊断，计算出了17个沿海城市海洋经济韧性各指标的障碍度，将各城市障碍度排名最高的四项指标作为主要障碍因子(表3)。

表3 2007～2018年环渤海地区各沿海城市海洋经济韧性主要障碍因素

由表3可以看到，制约环渤海地区各沿海城市海洋经济韧性发展的因素不尽相同，但总体来看出现频次最高的几项障碍因素为：涉海就业人数(R5)、城镇失业率(A5)、单位海岸线码头泊位数(R3)、港口货物外贸依存度(A4)、产业多样性程度(A1)。涉海就业人数是环渤海各城市海洋经济韧性的首要障碍因素，其反映了海洋经济发展的能力和潜力，影响着环渤海地区海洋经济抵抗恢复能力。海洋经济的高速增长可以提高涉海岗位对人才的吸引力，同时涉海就业人数增加也能缓解人口增长所带来的就业压力问题，对于海洋经济就业贡献率较低的城市应优先促进海洋经济发展，以此来带动涉海就业。此外，单位海岸线码头泊位数多用来表示港口基础设施建设情况[27]；港口货物外贸依存度仅在一定程度上反映地区的资源、市场等特点，无法反映产业结构和收入构成；产业结构多样性反映的是区域产业多样程度，因此环渤海地区海洋经济韧性障碍因素主要表现在就业情况、沿海基础设施建设、产业情况和市场环境几方面，导致海洋经济外部缺乏对人才和资本的吸引力，内部缺乏发展动力，改善环渤海地区海洋经济韧性可以针对以上几方面制定提升策略。

5 结论与建议

5.1 结论

本文以环渤海各沿海城市为主体，从“抵抗恢复-适应调整-创新转型”三方面构建海洋经济韧性评价指标体系，对环渤海整体以及分城市的海洋经济韧性进行时空分析，利用自然断点分级法对环渤海地区海洋经济韧性类型进行划分，并用障碍度模型分析影响海洋经济韧性发展的主要因素。结果表明：

(1)整体来看，环渤海海洋经济韧性整体不断向好发展，各城市间差异先缩小后扩大，到了研究末期环渤海地区海洋经济韧性整体得到了优化，区际间差异较大，整体分布较为均衡，其中天津市是环渤海地区海洋经济韧性表现最好的城市。抵抗恢复能力、适应调整能力、创新转型能力指数均保持上升趋势，其中适应调整能力对海洋经济韧性起决定性作用，创新转型能力指数增幅最大且发展势头最好。

(2)环渤海地区海洋经济抵抗恢复能力整体较弱，但少数高抵抗恢复能力的城市能起到辐射带动作用；适应调整能力整体较好；创新转型能力整体表现差，城市间差异极大，仅有个别城市拥有较好的创新转型能力。创新转型能力可成为环渤海海洋经济韧性的下一步重点提升对象。

(3)环渤海地区海洋经济韧性主要障碍因素为：涉海就业人数、城镇失业率、单位海岸线码头泊位数、港口货物外贸依存度和产业多样性程度，这些障碍因素基本可归类于就业情况、沿海基础设施建设、产业和市场4个方面，今后可从以上几方面入手制定措施来改善环渤海地区海洋经济韧性。

5.2 政策建议

通过上述对环渤海地区海洋经济韧性的时空差异以及障碍因素分析，提高环渤海地区海洋经济韧性，促进海洋经济持续健康发展，可从以下4个方面进行改进：

(1)改善城市经济发展环境。区域经济发展环境对区域经济发展有着显著的促进作用，因此应加强生态文明建设，严守生态红线，完善约束和激励并行的生态文明制度体系，增强经济发展的可持续性；推动基础设施互联互通，完善基础设施综合支撑体系，促进区域协调发展；营造良好的发展环境，通过完善政府服务平台建设进一步提升政府服务能力和水平，鼓励民营企业管理向现代化转型，释放民营经济发展潜力。

(2)完善港口基础设施建设，促进港口城市经济健康持续发展。港口基础设施与港口城市经济互动发展是区域经济可持续和快速发展的重要保障，因此应加大港口基础设施建设投入，科学规划港口基础设施建设，重视智能化、网络化、现代化，实现港口设施在高质量发展中的硬件支撑作用；加快智慧港口建设，进一步增强环渤海地区智慧港口的示范和辐射带动能力；注重港口间资源整合，遵循优势发展和错位发展原则减少重复建设和产能过剩，进一步强化港口间互通与合作。

(3)加大科研投入，提高科技创新政策扶持力度。科研投入对区域经济长期增长具有促进作用，科技创新能够加快新技术在区域内扩散，进而提升区域经济实力和转型能力，因此应通过多种渠道增加科研投入，加大对科技项目扶持力度，提高科研机构补贴，促进产学研良性结合；重视科研创新成果，优化政府资金投放，在保证增长的基础上进一步向创新行业倾斜；鼓励企业进行技术创新与改革，提高科技成果转化率，促进科技成果与生产活动接轨。

(4)重视人才吸引与人才培养。高水平人才是科技发展和创新活动的基础，人才聚集是影响经济增长的关键因素，也是影响区域发展、转型的重要因素，因此应建立专项资金用于高层次人才培养，加大紧缺人才引进、完善杰出人才奖励机制；制定相关政策吸引并留住高层次人才，提高区域人才聚集水平；深化高等教育改革，完善高等教育结构，构建与区域经济发展相适应的人才资源配置。