中国海洋大学学报社会科学版  2021  Issue (4): 46-58  DOI: 10.16497/j.cnki.1672-335X.202104005

引用本文  

杜军, 鄢波. 基于PVAR模型的我国海洋经济高质量发展的动力因素研究[J]. 中国海洋大学学报(社会科学版), 2021, (4): 46-58.
Du Jun, Yan Bo. Research on Driving Factors of High-quality Development of Marine Economy Based on PVAR Model[J]. Journal of Ocean University of China (Social Sciences), 2021, (4): 46-58.

基金项目

广东省教育科学“十三五”规划2019年度高校哲学社会科学专项研究项目“中国深化与‘一路’沿线主要国家海洋经济合作研究”(2019GXJK082);2020年度国家社会科学基金重大项目“全面开放格局下区域海洋经济高质量发展路径研究”(20 & ZD100);2020年省级促进经济高质量发展专项资金项目“广东推动粤港澳大湾区海洋经济高质量发展路径研究”(粤自然资合[2020]060号)

作者简介

杜军(1977-),男,湖北麻城人,广东海洋大学管理学院教授,广东沿海经济带发展研究院研究员,主要从事海洋经济管理与工商企业管理研究

文章历史

收稿日期:2020-12-05
基于PVAR模型的我国海洋经济高质量发展的动力因素研究
杜军1,2 , 鄢波1,2     
1. 广东海洋大学 管理学院,广东 湛江 524088;
2. 广东沿海经济带发展研究院,广东 湛江 524088
摘要:我国海洋经济已经由高速度发展转型为高质量发展,海洋经济高质量发展的主要动力因素为海洋资本投入、海洋科技进步、海洋劳动力投入。分析我国2006—2016年沿海省份(除港澳台)海洋经济的相关面板数据,运用Stata软件构建PVAR模型探讨该三大主要动力因素对海洋经济高质量发展的作用情况。研究结果表明,海洋经济资本存量对海洋经济高质量发展并无明显推动作用,海洋经济发展与海洋劳动力投入相互促进,海洋科技进步对海洋经济高质量发展的促进作用最为明显。根据研究结论提出相关政策建议为:加大对海洋经济发展的资金保障力度,加强海洋经济教育,引入高素质人才是促进我国海洋经济高质量发展、助力海洋强国建设的关键。
关键词海洋经济    资本投入    科技进步    劳动力投入    
Research on Driving Factors of High-quality Development of Marine Economy Based on PVAR Model
Du Jun1,2 , Yan Bo1,2     
1. Management School, Guangdong Ocean University, Zhanjiang 524088, China;
2. Guangdong Coastal Economic Belt Development Research Institute, Zhanjiang 524088, China
Abstract: China's marine economy has transformed from high-speed development to high-quality development. The main driving factors of high-quality development of marine economy are marine capital investment, marine scientific and technological progress, and marine labor input. This paper analyzes the relevant panel data of China's coastal provinces (except Hong Kong, Macao and Taiwan) from 2006 to 2016, and uses Stata software to build PVAR model to explore the role of the three main driving factors on the high-quality development of marine economy. The results show that the capital stock of marine economy has no obvious promoting effect on the high-quality development of marine economy, the development of marine economy and the input of marine labor force promote mutual interaction, and the progress of marine science and technology has the most obvious role in promoting the high-quality development of marine economy. Finally, according to the conclusion of the study, the paper puts forward relevant policy suggestions. Strengthening the financial support for the development of marine economy, strengthening marine economic education and introducing high-quality talents are the key to promoting the high-quality development of China's marine economy and helping the construction of a maritime power.
Key words: marine economy    capital investment    scientific and technological progress    labor input    

党的十九大报告提出了“坚持陆海统筹,加快建设海洋强国”的战略部署,凸显了海洋在新时代的重要地位。习近平总书记高度重视海洋事业发展,明确提出“海洋是高质量发展战略要地”,力求壮大海洋经济,拓展蓝色经济空间,提高海洋经济对国民经济的贡献度,推动海洋经济可持续发展。近年来,海洋经济发展已经由高速度发展向高质量发展转型,海洋经济的发展对我国经济发展的影响越来越显著,研究海洋经济高速发展的动力因素有利于统筹规划海洋资源,充分利用资源以获得更高的经济收益。海洋是高质量发展战略要地, 深入开展海洋经济高质量发展水平评价,对于贯彻新时代五大发展理念、推动海洋经济持续健康发展具有重要指导意义。

一、研究综述

对于高质量发展经济的研究,国外学者Liu,XZ等引入环境库兹涅茨曲线(EKC)假设,假定经济发展与环境呈倒U型关系,研究结果表明,生产引起的污染物阻碍经济高质量发展。[1]国内学者任保平和李禹墨认为,高质量发展经济的动力需求包括创新需求、人力资本需求、金融体系需求、制度需求;[2]师博和任保平利用新方法测算了基于经济增长,基本面和社会成果两个维度的经济高质量发展指标,预计在2020-2022年, 我国平均经济增长质量指数将由2016年的0.49上升至0.55。[3]

对于海洋经济高质量发展的问题研究同样受到全世界的高度关注,国外学者Sun, C等从均值效应、方差效应与残余效应三个方面研究了海洋经济动摇演变;[4]Di, Qianbin与Dong, Shaoyu基于共生理论,对中国国家陆地与沿海11个省份的海洋经济互动模式进行了规划与分析;[5]He, S等研究了海洋经济高质量发展与海洋资源开发利用的关系,得出两者的协调发展才能形成强烈的互动与互利的结论。[6]国内学者大多从定性角度出发,少有学者运用DEA对海洋经济发展效率影响因素进行分析,[7][8]运用PVAR及熵值法研究海洋科技创新与海洋经济互动关系,利用虚拟生产前沿网络RAM模型、脉冲函数、多元线性回归等研究海洋经济发展过程中海洋生态环境承载力评价,利用面板门槛回归等产业结构与海洋经济增长的角度进行定量分析。[9]

在识别海洋经济高质量发展的动力因素下,基于现有研究资料及完整而公开的海洋统计年鉴数据,利用2006-2016年中国沿海省份(除港澳台)相关的经济指标数据,使用Stata应用软件计算海洋经济相关指标面板数据,通过构建PVAR模型,探究海洋资本投入、海洋科技进步以及海洋劳动力投入三大动力因素对海洋经济高质量发展的具体作用情况。在此基础上,根据我国海洋经济的发展现状及空间差异,立足于我国海洋经济高质量发展动力因素的实际情况,提出我国海洋经济高质量发展的政策建议,从而增强我国未来在海洋经济发展过程中的竞争力。提高海洋经济增长速度,为我国从海洋大国到海洋强国的跨越式发展奠定基础,助力早日实现我国海洋强国的目标。本研究模型如图 1所示。

图 1 研究模型
二、海洋经济高质量发展主要动力因素识别

海洋经济高质量发展的本质是经济高质量发展,借鉴经济高质量发展的动力因素用于海洋经济高质量发展的研究中。了解经济高质量发展的内涵是探究其动力因素的前提,经济发展与经济高质量发展的最大区别体现在关注点从量转移到质。在我国,社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾的阶段,更高要求的供给体系、更有效的供给关系是实现经济高质量发展的关键动力因素。供给侧结构性改革同样指明了未来我国经济发展必须着眼于实现高质量的供给,减少过剩产能,提高产品附加值,增加我国产品在市场当中的竞争力,不仅要在本国取得领先地位,更要在国际市场中展现价值。而在实际分析中,众多学者将经济高质量发展的动力因素归于资本投入、劳动力投入及技术进步三大指标。基于此,本文将海洋资本投入、海洋劳动力投入、海洋技术进步三者作为推动海洋经济高质量发展的主要动力因素。

(一) 海洋资本投入

通过资料分析可以看出,资本投入是近年来刺激区域经济增长的重要方式,是海洋经济持续发展必不可少的动力因素,通常需要通过海洋资本投资来达到海洋经济高质量发展的目的。Sun等应用信息扩散法,建立了核密度函数,以海洋人均经济为模型的指标,描述了我国海洋经济的动态发展和内部效应,研究表明,对外开放水平、固定资产投资水平和产业结构对促进海洋经济发展具有积极影响;[10]李帅帅等利用2006-2015年省际面板数据,构建空间杜宾模型,探讨沿海经济的动态发展,研究得出,投资存在空间交互作用,并对海洋经济产生正向作用;[11]刘桂春等运用LMDI方法研究海洋经济发展之间的主要驱动力,研究得出,海洋资本要素是中国海洋经济的主要推动力,但该驱动力不稳定。[12]

海洋资本投入指机器、设备和厂房等资本的投入,而海洋资本存量即为现存的资本资源,可以分为正在参与再生产的资本存量和处于闲置状态的资本存量,包括闲置的厂房、机器设备等。由于目前没有关于海洋经济运行中资本投入量的官方统计数据,加上考虑到固定资产投资的有效利用率的问题,本文选取沿海11个省份(港澳台除外)的海洋资本存量作为海洋资本投入指标。而目前也没有海洋资本存量的直接统计资料,因此难以直接获得海洋资本存量的指标数据,故本文参考张军等中国省际物质存量的估计方法,以2000年为基期,采用永续盘存法估算,得到沿海地区资本存量及期初资本存量,用每年当期价格表示的名义资本存量,再利用每年固定资产价格指数依次将名义量平减得到每年的实际资本存量,如式(2),再参照何广顺等、赵昕等,计算沿海地区实际资本存量,最后得到沿海省份每年海洋资本存量,公式如下:

$ {K_t} = (1 - \delta ){k_{t - 1}} + {T_t}/{P_t} $ (1)
$ 海洋资本存量 = (沿海地区{\rm{GOP}})/沿海地区{\rm{GDP}} \times 沿海地区资本存量 $ (2)

其中,Kt表示t时期的资本存量,It表示t时期的固定资产投资总额,Pt表示固定资产投资价格指数,δ表示折旧率,公式中δ=9.6%。假定资本服务流量与资本存量成一定比例的情况下,用资本服务流量代替海洋资本存量。

(二) 海洋技术进步

海洋经济高质量发展离不开技术的支持,为了实现海洋经济的可持续增长,需要培育以技术进步为核心的增长动力,以此来满足海洋经济高质量发展对于质量与效益的要求。马仁锋等运用协调度模型综合刻画了中国沿海地区海洋科技能力与经济发展质量协调性演进;[13]王艾敏利用空间面板回归分析与PVAR从静态和动态两个角度检验了海洋科技创新与海洋经济互动关系;[14]孙才志等在构建海洋经济与海洋科技之间的协调发展度模型的基础上,利用VAR模型动态分析各个省份海洋经济与海洋科技之间的响应关系。[15]

海洋技术进步的指标主要包括海洋科技人员学历构成、海洋科研机构科技工作人员职称构成、科研机构从业人员数量情况、海洋科研机构科技论著及专利数量等。国际上通常采用R & D活动的规模和强度指标来反映一国的科技实力和核心竞争力。于是本文选取《中国海洋统计年鉴》中海洋科研机构R & D情况,包括沿海地区科研机构从业人员数量及沿海地区科研机构科技课题数(项)作为海洋技术进步的衡量指标,考虑到海洋科研机构R & D情况只更新到2016年的数据,故本文统计数据如表 1所示。

表 1 我国沿海11省份2006-2016年科研机构R & D情况

海洋科技人员的比重可以在一定程度上反映海洋科技创新的能力,海洋科研机构科技课题数量的多少能在一定程度上反映海洋科技创新水平,科研机构从业人员的能力素质以及海洋科技投入产出率,是海洋科技进步直接产出的反映。2006-2016年,我国沿海地区科研机构从业人员数量逐年增加,其占涉海就业人员总量的比重维持在0.03%上下,比重仍然不高;海洋科研机构科技课题数虽然呈逐年增加趋势,但其增长率波动较大,增长较不稳定。

(三) 海洋劳动力投入

人力资源是经济高质量增长的内生动力,也是区域经济发展水平差异的重要衡量标准。国内学者提到将人力资源作为先进技术的主要载体,加强人力资源作为高新技术的工作,既提升我国海洋经济发展体系中的知识体系,又能促进海洋人力资源和海洋经济发展;陈凤桂和陈伟莲运用区域重心分析模型,计算出了2000年以来我国海洋经济重心与涉海就业人口重心动态演变过程;[16]赵领娣和晏辉从劳动经济学角度,分析了“蓝色”经济区战略框架下海洋产业和陆地产业之间发生的经济影响因素和劳动力因素的影响。[17]

海洋经济增长的劳动要素指标较多,如:涉海就业人员数量、涉海人员就业增长率、涉海人员就业结构和素质、全员劳动生产率、劳动报酬等。根据中国海洋经济发展和海洋管理服务的统计情况来看,其中就有直接对全国涉海就业人员数量的统计。本文的原始数据中海洋生产总值和涉海从业人员数量指标来源于《中国海洋统计年鉴》以及中国海洋经济统计公报,由于涉海从业人员指标只更新至2016年,故本文选用涉海就业人员数量作为海洋劳动力投入的衡量指标,时间跨度为2006-2016年。如表 2所示。

表 2 我国沿海11省份2006-2016年生产总值与涉海就业人员总量

图 2可以看出,2006-2016年,我国沿海11省份涉海就业人员总量与生产总值都逐年增加,初步判断我国沿海11省份劳动力投入是逐年增加的,与沿海11省份生产总值呈正相关关系。

图 2 我国沿海11省份2006-2016年生产总值与涉海就业人员增长情况
三、研究方法及数据说明 (一) 面板数据(Panel Data)

面板数据是指在时间序列上取多个截面,在这些截面上同时选取样本观测值所构成的样本数据,也叫“平行数据”,包括时间序列和截面两个维度。其一般模型为:

$ {Y_{it}} = {\delta _i} + {X_{it}}{\beta _i} + {u_{it}}\left( {{\rm{i}} = 1, 2, ...{\rm{nt}} = 1, 2, ...{\rm{T}}} \right) $ (3)

其中,Yit为被解释变量,用海洋经济生产总值来表示,δi表示截距项,Xit为解释变量向量,βi为回归系数列向量,uit为随机误差项。

这种模型可以克服时间序列分析的多重共线性,可以提供更多的自由度、更多的信息和更高的估计效率,其中面板数据的单位根检验和协整分析更是运用广泛。

本文采用PVAR模型来研究劳动力投入、资本投入与科学技术对海洋经济高质量发展的内生动态影响。

(二) 变量设定及数据来源

由于2006年前省级海洋生产总值尚未开展核算,2017年及以后的中国海洋统计年鉴数据尚未公开,没有这方面的数据。故本文选取2006-2016年为时间跨度,选取天津、江苏、福建、海南、河北、辽宁、山东、上海、广东、广西、浙江11个沿海省份为研究地区。在充分考虑数据的可获得性、可靠性、科学性和可行性的基础上,选择海洋经济生产总值(GOP)作为代表各地区海洋经济发展水平的指标,内生要素选择海洋资本投入、技术进步及劳动力投入;将海洋资本存量作为资本投入指标,将分地区科研机构数、分地区科研机构从业人员数量、海洋科研机构科技课题数、海洋科研机构发表论文数作为科技指标,将涉海就业人员总数作为劳动力指标。分别记为MCS、SRI、SIS、STT、STP、ME。数据来源于《中国海洋统计年鉴》《中国统计年鉴》《中国固定资产投资年鉴》。

四、实证研究 (一) 平稳性检验

平稳性分析是面板数据建模的共性问题,时间序列平稳是面板数据回归赖以实施的基本假设。如果数据不平稳,那么数据的“一致性”要求便被破坏,预测模型也失效。为了避免出现“伪回归”现象,有必要对数据进行平稳性检验。单位根检验包括检验同质单位根的LLC和Breitung、检验异质单位根的IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher五种方法。本文采用最常用的单位根检验方法--Levin检验和ADF检验,检验结果如表 3所示。

表 3 Levin检验和ADF检验结果
(二) 协整检验

为了进一步来考察变量间是否存在长期均衡关系,本文对原始数据进行了协整检验,检验结果如表 4。从表 4中可知,虽然调整后的R方为0.2055,方程拟合优度一般,但其P值远小于0.01,故可在1%水平下强烈拒绝“不存在协整关系”的原假设,说明各变量间存在协整关系,且有确定性趋势。

表 4 协整检验结果
(三) 格兰杰因果关系检验

数据都通过平稳性检验后,基于P-VAR模型,变量之间的因果关系可以通过格兰杰因果关系检验来进行分析,但是其结果对滞后阶数较为敏感,故而分析前要先确定滞后阶数。Stata16提供了三个指标(分别为:AIC、BIC、HQIC)的结果,如表 5

表 5 滞后阶数选择结果

最优滞后阶数为1,以此为准进行格兰杰因果关系检验,检验结果如表 6所示。

表 6 格兰杰因果关系检验结果

可见,在滞后一年的情况下,(1)分地区科研机构数是海洋经济生产总值的格兰杰原因,而海洋经济生产总值并非科研机构数的格兰杰原因。说明分地区科研机构数的数量越多越会促进海洋经济的发展,且这种作用存在滞后性。海洋科研机构科技课题数是海洋经济的格兰杰原因,而海洋经济也不是科技课题数的格兰杰原因,说明海洋科研机构课题数越多越会促进海洋经济的发展,而反之则无明显推动作用。(2)单从数据上看,科研机构从业人员数量和海洋经济生产总值并不存在明显的格兰杰因果关系;海洋资本存量与海洋经济发展不存在明显的格兰杰因果关系;同样,科研机构发表的论文数量和海洋经济间也不存在明显的因果关系。(3)涉海就业人员总数与海洋经济生产总值互为因果。说明涉海就业人员总数的增加会带动海洋经济的发展,反之,海洋经济的发展会拉动更多的人参与涉海活动。数据表明,涉海就业人员总数与海洋科研机构发表论文数也互为因果关系。(4)分地区科研机构数是科研机构从业人员数量的格兰杰原因,也是机构发表论文数的格兰杰原因,此外,涉海就业人员数量是科研机构数的格兰杰原因。(5)涉海就业人员总数是海洋科研机构科技课题数的格兰杰原因。由于前文所述模型没有明显的经济含义,故本文在初步建立PVAR模型后,选择采用脉冲响应函数与方差分解,从动态角度解释海洋经济与海洋科技、海洋资本存量、劳动力间的互动关系。

(四) 脉冲响应分析

脉冲响应函数可作为系统特性的时域描述,在PVAR模型中,脉冲响应函数描述的是一个内生变量的冲击对其自身以及其他内生变量所产生的影响。

图 3图 4分别为lngop对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当沿海地区海洋生产总值受到科研机构从业人员数量的扰动或冲击时在初期就产生较大响应,并在第1期达到峰值为0.015以上,这说明科研机构从业人员数量增加1%,海洋生产总值会增加0.015%以上,虽然在第1期开始下滑,但总体上为持续正响应;当海洋生产总值受到海洋科研机构科技课题数、科研机构发表论文数的扰动或冲击时在初期便开始上升,不过其幅度较小,然后开始下滑,并在第2期附近产生负影响,第3期之后几乎无波动;海洋生产总值受到涉海就业人员总数的扰动或冲击时在初期就表现出上升反应,并在第1期达到最高值0.0055附近,说明涉海就业人员总数增加1%,海洋生产总值就上升0.0055%左右;海洋生产总值受到海洋资本存量的扰动或冲击时亦在初期就表现出上升反应,在第1期达到最高值,但未超过0.001,说明海洋生产总值受到海洋资本存量的扰动或冲击时,反应较小。

图 3 lngop对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 4 lngop对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图

图 5图 6分别为lnsis对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当海洋科研机构从业人员数量受到海洋生产总值的扰动或冲击时在初期做出了正向响应,并达到峰值为0.08附近,而后开始下滑,在第1期之后下降到0附近,虽然波动极小,但大体维持着正向响应;当海洋科研机构从业人员数量受到科技课题数的扰动或冲击时在初期做出负向响应,在第1期后开始上升并维持在0上下;当海洋科研机构从业人员数量受到科研机构发表论文数的扰动或冲击时,其所做出的响应较小;当海洋科研机构从业人员数量受到涉海就业人员总数的扰动或冲击时在初期就做出较大正响应,在第2期达到接近0.007的最大值,此后开始下降,但始终产生正向影响,这说明涉海人员就业人数对海洋科研机构从业人员数量有较大的影响。当海洋科研机构从业人员数量受到海洋资本存量的扰动或冲击时在初期具有微弱的负向响应,在第1期值最小,此后维持在0附近,这说明海洋资本存量对海洋科研机构从业人员数量影响较小。

图 5 lnsis对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 6 lnsis对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图

图 7图 8分别为lnstt对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当海洋科研机构课题数受到海洋生产总值、涉海人员就业总数的扰动或冲击时都在初期做出了正向响应,且总体是正影响。其中,海洋生产总值对科研机构课题数的扰动或冲击最大,在第1期时表现出接近0.04的最大值,说明海洋生产总值增加1%,海洋科研机构课题数增加近0.04%。此外,当海洋科研机构课题数受到科研机构发表论文数的扰动或冲击时,波动微小。当受到科研机构从业人员数量的扰动或冲击时,从初期就开始做出剧烈的下降响应,此后维持在0附近,这可能是因为科研机构从业人员良莠不齐,质量不随着数量的上升而提高,从而在后期出现科研机构从业人员数量的增加难以带动科研机构课题数的变化。

图 7 lnstt对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 8 lnstt对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图

图 9图 10分别为lnstp对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当海洋科研机构发表论文数受到海洋生产总值的扰动或冲击时,在初期做出了强烈的正向响应,在第1期达到了0.2的最大值,说明当海洋生产总值增加1%时,发表论文数增加0.2%,总体而言,海洋生产总值对科研机构发表论文数影响较大。当海洋科研机构发表论文数受到科研机构从业人员数量的扰动或冲击时,从初期开始就表现出下降趋势,但总体而言还是产生正向响应。当受到科研机构科技课题数、涉海就业人员总数、海洋资本存量的扰动或冲击时,都是从初期就开始做出下降响应,均在第一期下降到最小值,此后开始上升,并轻微波动。

图 9 lnstp对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 10 lnstp对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图

图 11图 12分别为lnme对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当涉海就业人员总数受到海洋生产总值的扰动或冲击时,在初期做出了下降响应,但总体上都是正向响应。涉海就业人员总量受科研机构从业人员数量、科技课题数、发表论文数的扰动或冲击的影响较小,总体上维持在0附近。

图 11 lnme对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 12 lnme对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图

图 13图 14分别为lnmcs对lngop、lnsis、lnstt、lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图。从图中分析可知,当海洋资本存量受到海洋生产总值的扰动或冲击时,在初期做出了下降响应,从第2期开始基本维持在0附近。当海洋资本存量受到科研机构从业人员数量的扰动或冲击时,在初期做出了下降响应,并在第1期降到负向最小值,此后逐渐上升;当海洋资本存量受到科研机构科技课题数的扰动或冲击时,从初期开始轻微上升,到第1期达到最高值,之后缓慢下降到并维持在0附近,说明科研机构科技课题数对海洋资本存量影响小。当受到科研机构发表论文数的扰动或冲击时,从初期开始表现出缓慢下降的响应,第2期后维持在0附近;当海洋资本存量受到涉海就业人员总数的扰动或冲击时,初期表现为负向影响,从第1期开始维持在0附近,说明第1期后涉海就业人员总数对海洋资本存量的影响较小。

图 13 lnmcs对lngop、lnsis、lnstt的脉冲响应函数图

图 14 lnmcs对lnstp、lnme、lnmcs的脉冲响应函数图
(五) 方差分解

方差分解的内在逻辑是通过分析研究不同来源的变异对总变异的贡献大小,从而确定可控因素对研究结果影响力的大小。采用方差分解就是为了进一步分析各个内生变量对预测方差的贡献度,进而了解海洋经济增长与海洋资本存量、海洋科技投入、海洋劳动力的关系。方差分解结果如表 7所示。

表 7 方差分解结果

表 7可见,在未来10期:(1)对于海洋生产总值的方差分解,海洋经济自身占其预测方差误差比重最大,为94.26%,其次是科研机构从业人员数量,占4.00%,说明在该五个变量中,科研机构从业人员数量对海洋经济的贡献率是最大的,增加科研机构从业人员的数量会在较大程度上拉动海洋经济高质量发展。接着是海洋科研机构发表论文数,占比1.16%,可见海洋科研机构发表论文数对海洋生产总值的影响虽然较小,但确实存在。(2)科研机构从业人员数量自身占其预测方差误差的88.47%,其次是海洋生产总值,占10.46%,可见海洋生产总值对科研机构从业人员数量的影响较大;海洋科研机构科技课题数自身占其预测方差误差的74.05%,其次是科研机构从业人员数量,占23.95%,说明与其他四个变量相比,科研机构从业人员数量对海洋科研机构科技课题数贡献率最高;海洋科研机构发表论文数自身占其预测方差误差的54.74%,其次是海洋生产总值,占23.55%,另外,科研机构从业人员数量对海洋科研机构发表论文数的贡献率也不低,占到了13.5%;涉海就业人员总数自身占其预测方差误差的53.07%,其次是海洋生产总值,占24.51%,接着是科研机构从业人员数量,占21.67%,可见海洋生产总值与科研机构从业人员数量对涉海就业人员总数的贡献率较高;海洋资本存量自身占其预测方差误差的92.29%,其次是海洋生产总值,占4.54%。

总体而言,海洋资本存量对各变量的贡献率较低。从第10期到第30期,各变量之间的贡献率整体上于第20期达到稳定。就各变量对海洋经济生产总值的贡献率而言,海洋经济自身占其预测方差误差的份额最大,呈现轻微下降趋势,科研机构从业人员数量对海洋生产总值的贡献率轻微上升,海洋科研机构发表论文数对其贡献率轻微下降,劳动力投入以及海洋资本存量对海洋生产总值的贡献率不高且没有变化。海洋科研机构科技课题数与发表论文数对海洋生产总值的贡献率较低,究其原因,可能是由于对海洋科技创新的投入不足,导致科研成果转化度低,难以促进海洋经济的高质量发展。

五、结论及建议 (一) 研究结论

本文选取2006-2016年我国11个沿海省份(除港澳台)的海洋经济增长数据以及海洋科技、海洋资本投入、劳动力的时间序列数据,在经过平稳性检验等一系列分析后,对海洋经济高质量发展与各变量的互动关系进行了实证分析,最后得出的研究结论如下:

1、海洋资本投入对海洋经济高质量发展并无明显推动作用

从格兰杰因果关系上看,海洋资本投入并非海洋经济发展的格兰杰原因,说明海洋经济资本投入与海洋经济发展因果关系不明显。从脉冲响应分析来看,海洋经济发展受到海洋资本投入的扰动或冲击时,在初期就表现出上升反应,在第1期达到最高值,但未超过0.001,说明海洋生产总值受海洋资本投入影响较弱。从方差分解来看,海洋资本投入对海洋经济发展的贡献度较小。综合分析,可能是因为2006-2016年期间对海洋经济发展的资金投入不足,导致海洋资本存量对海洋经济高质量发展的推动作用较弱。从长远来看,海洋资本存量越大对海洋经济高质量发展的推动作用应该越强。

2、海洋劳动力投入能促进海洋经济高质量发展,反之亦然

从格兰杰因果关系上看,海洋劳动力投入与海洋经济发展水平互为格兰杰原因,说明海洋经济发展水平与劳动力投入因果关系较为紧密。从脉冲响应分析来看,海洋经济发展水平受到劳动力的扰动或冲击时,一开始就出现上升响应,随后轻微波动,总体为正向影响;在劳动力受到海洋经济发展水平的扰动或冲击时,初期表现出下降响应,但总体为正向响应。从方差分解来看,海洋劳动力投入对海洋经济发展的贡献度一般,但仍能促进其发展。可见,海洋劳动力投入与海洋经济高质量发展具有相互推动作用。

3、海洋科技进步对海洋经济高质量发展的促进作用最为明显

从格兰杰因果分析来看,总体而言,海洋科技进步是海洋经济增长的格兰杰原因,而海洋经济增长并非海洋技术进步的格兰杰原因,说明海洋科技进步可以促进海洋经济高质量发展。从脉冲响应分析来看,当海洋经济发展水平受到海洋技术进步的扰动或冲击时,总体做出正向响应,往后逐渐不产生影响。从方差分解来看,海洋科技进步对海洋经济高质量发展的贡献度最高,科研机构从业人员数量的贡献最大。此外,海洋经济发展对海洋科研机构发表论文数的贡献度高达23.55%,可见,海洋科技进步对海洋经济高质量发展的促进作用最为明显,反之也有一定的促进作用。

(二) 政策建议

1、基于海洋资本投入研究的政策建议

(1) 拓宽多元化融资渠道,加大资金支持力度。地方政府可投入引导性资金设立海洋发展基金或金融服务中心以支持海洋经济的高质量发展。积极吸引社会资本投入海洋产业,通过股权融资、债券融资等方式为我国海洋产业发展提供资金支持,助力海洋产业高质量发展。资本市场发展也可以通过改变储蓄率的方式来提高投资效率,为海洋经济的发展增加投资保障,进而促进海洋经济的增长。

(2) 营造良好海洋投资环境,增加投资需求。海洋行业目前在国内市场上并不非常受重视,投资者的参与意愿不强。海洋项目由于其独特的地理环境,一般投资者在对项目进行评估时缺乏经验,从而形成了投资壁垒,导致投资者的投资热情受到限制,抑制海洋产业投资。所以需要从根本上提升海洋投资环境的质量,增强民众对海洋投资的认知和信任。

2、基于海洋技术投入研究的政策建议

(1) 加大海洋经济相关人才培养,加快科技成果转化。目前,国内海洋人才严重不足,科研机构R & D人员占涉海就业人员比重较低,因此需要增加对海洋科技人才的培养,同时,促进涉海机构与企业的联系,提高海洋科技产出率,加快科技成果转化,积极落实人才引进与激励制度,完善相关知识产权保护机制。

(2) 建立国际海洋科技合作新机制,促进国际海洋科技合作。要积极参与国际海洋领域的重大科学计划,加大与世界海洋高新科技的接触,虚心学习新方法、新技术;落实政府间海洋科技协定,拓展工作渠道,形成政府筹划,研发机构、大学、企业等主体充分发挥其独特优势的国际海洋科技合作新局面。

(3) 加大海洋技术创新方面投入,实施科技兴海战略。科技进步是提升海洋经济发展的核心竞争力。要抓住海洋科技创新的重点任务,重视海洋强国战略发展需要,加快对海洋资源开发利用的研究,如深海勘探等核心技术;注重海洋生态文明建设,通过海洋科技创新,积极解决当前海洋粗放式发展遗留的环境污染以及渔业资源严重衰退问题。

3、基于海洋劳动力投入研究的政策建议

(1) 开展海洋经济高质量发展宣传,鼓励公众积极参与涉海活动。政府要进一步提高全民海洋发展意识,积极制定和实施全民海洋经济宣传计划,组织开展多样性、系统性的海洋科技研究及科技体验活动等,提高大众对海洋的认知度,激发其从事海洋经济活动的热情。

(2) 加强海洋科技教育,提升劳动力素质。海洋作业与陆地作业不同,海洋自然灾害对于海洋作业影响极大,并且有可能威胁到海洋作业人员的生命安全,所以对于海洋作业人员的培训是极为重要的。除此之外,由于海洋作业人员相对来说更加依赖作业设备,向欧美等国家或地区学习,引进相关管理培训课程,提高培训的质量以及效果,有利于提升行业整体素质。

4、基于综合分析研究的政策建议

(1) 完善海洋经济运行监测评估体系,助力海洋经济研究。国家要加强海洋经济运行监测评估团队建设,充实工作岗位,明确监测评估体系中的职责任务,做到事得其人、人岗相适。此外,要完善海洋统计工作机制,提高涉海统计工作质量,完善海洋经济信息网,培育海洋经济智库,为海洋经济研究者提供准确的、可参考的信息,进一步开展海洋经济高质量发展的研究。

(2) 建立海洋经济发展相关法律法规。纵观世界形势和我国的海洋战略发展政策,可以将海洋大国战略写入宪法并付诸实施。应尽快通过海洋基本法,建立完整的海事法律体系,并由法律管辖海洋。我国海洋经济已进入提高质量和效率的关键阶段,我们必须坚持创新、协调、绿色、开放、共享的发展理念,适应经济发展的新常态。在未来的国家发展体系中,我们必须大力发展蓝色经济,促进良性的海洋发展周期。

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