我国区域海洋经济竞争力评价研究

摘要：随着陆地资源的不断匮乏，海洋经济越来越受到重视。对我国海洋经济的发展现状进行简要分析的基础上，选取若干评价指标，利用TopsIs法对我国沿海11个省份海洋经济竞争力进行综合评价，并对近年来

’各地区海洋经济竞争力的演变进行分析，发现山东和江苏是海洋经济竞争力提升最为活跃的地区。然后利用面板数据，将评价值作为因变量，评价指标作为自变量进行回归，得出各指标的模拟权重，并对评价的单调性进行检验。结果表明，海洋第三产业值的权重最大，其次是海洋第一产业值，再次是海洋第二产业值和海洋经济比重，两者权重相当，海洋第三产业比重的权重最小，所有指标对评价值而言都是单调递增的；评价的单调性良好。

关键词：海洋经济；竞争力；TOPSIS；面板数据；模拟权重

中图分类号：F015　文献标志码：A

改革开放以来，我国沿海11个省份率先发展，分别是福建、广东、广西、海南、河北、江苏、辽宁、山东、上海、天津和浙江。这11个省份，占全国大约13％的面积，集聚全国40％的人口，却创造了全国70％的财富，这其中，海洋经济功不可没。沿海省份海洋经济总量规模正在不断扩大，但地区差距也十分明显，为了使我国区域海洋经济能够朝着更加平衡、合理的方向发展，对沿海地区的海洋经济竞争力进行评价和权重分析，找出薄弱环节，为政府宏观海洋经济决策提供参考。

有关区域竞争力方面的研究，国外的文献已经相当丰富。世界经济论坛(WEF)从1980年就开始研究国际竞争力，到1986年，形成了一个相对完整的国际竞争力的研究体系。自1990年开始，WEF和瑞士管理开发学院(IMD)合作出版《国际竞争力研究报告》，它们提出的“竞争力=竞争力资产x竞争力过程”的竞争力方程，涉及8个领域的近300个指标。Michael PorterTM是第一位从产业层面研究国家竞争力的学者，他认为国家竞争力取决于产业和企业的竞争优势，而一国的特定产业是否具有国际竞争力取决于6个因素，即要素状况、需求状况、相关产业和辅助产业、企业战略、结构与竞争、机遇作用以及政府作用，这六大因素就构成了著名的“钻石模型”。

伴随着21世纪——海洋世纪的到来，不少学者开始对海洋产业的区域竞争力开始了相关研究。王圣等通过对山东海洋产业竞争力评估体系的构建，将影响山东省海洋经济的因素分为资源禀赋、区位优势、产业集聚和创新力四大类，并运用层次分析法(AHP)对上述指标的权重进行排序，得出山东省海洋经济的竞争实力总体上呈上升的趋势。殷克东等通过模糊聚类分析、动态分析和结构分析，对我国区域海洋产业竞争力进行了梯度类型划分及动态评价，探明中国区域海洋产业竞争力发展的动态变迁特征、关键因素及其内在关联效应。刘洋、丰爱平等对山东半岛7个沿海城市1996－2005年的海洋产业竞争力做了聚类分析。殷克东、方胜民从海洋产业人才竞争力、资本竞争力、国际化水平和制度竞争力等四个方面，构建了14个二级指标、56个三级指标的海洋产业国际竞争力的评价体系。刘大海等从科技水平、经济状况、资本实力等方面，构建了区域海洋产业竞争力评估指标体系，选取主成分分析法作为定量评价方法，对中国沿海省市的区域海洋产业竞争力进行了定量评估及比较。谭晓岚通过对海洋经济竞争力评价理论框架的构建，将影响海洋经济竞争力的因素分为核心驱动因素，包括海洋高级科技人力和专业人力资源、海洋科技组织创新能力等，以及一般影响因素，包括社会需求、区位条件、资源禀赋、产业组织等。

根据以上对国内外文献的回顾，可见目前对区域竞争力的评价研究已经比较成熟，但是对于区域海洋经济竞争力的评价研究还有待深入。大多数学者在定量分析的方法上主要选择主成分分析法和层次分析法对区域海洋产业竞争力进行评估和比较，评价方法具有一定的局限性，其中主成分分析法可能因为降维造成的数据损失而使评估结果不准确，在指标较少以及指标间相关程度不高的情况下不宜采用。层次分析法采用专家判断矩阵来进行赋权，问题是不同专家的判断矩阵根本往往并不一致，其均值难以通过一致性检验。从评价数据角度，一些主观指标如产业组织、制度环境等主要靠专家打分取得，总体上随意性较大，影响了评价结果的客观性。

选用目前使用较为成熟的TOPSIS评价法对区域海洋经济竞争力进行评价，然后采用面板数据进行模拟权重的测量和单调性检验，在此基础上深入分析影响区域海洋经济竞争力的主要因素，以及造成各地区海洋经济差距的主要原因。

1　研究框架方法

1.1　研究框架

首先进行评价指标的选取，然后采用TOPSIS法进行评价并且对评价结果进行分析，在此基础上采用面板数据对评价指标进行单调性检验并且计算出模拟权重，研究框架，如图1所示。

1.2　研究方法

(1)TOPSIS法。TOPSIS是Huang[~ol提出的一种优秀的评价方法，其基本思想是：通过归一化后的数据规范化矩阵，找出多个目标中最优目标和最劣目标(分别用理想解和反理想解表示)，分别计算各评价目标与理想解和反理想解的距离，获得各目标与理想解的贴近度，按理想解贴近度的大小排序，以此作为评价目标优劣的依据。贴近度取值在0～1之间，该值愈接近1，表示相应的评价目标越接近最优水平，该值愈接近0，表示评价目标越接近最劣水平。

(2)面板数据。面板数据最早是Mundlak引入到经济计量中，指在时间序列上取多个截面，在这些截面上同时选取若干样本观测值所构成的样本数据。面板数据具有很高的效率，能够有效降低自变量之间的多重共线性，对遗失重要变量也不敏感，能够提供更多的信息、更多的变化和更多的自由度。在我国海洋经济统计时间较短、数据较少的情况下，可以对其进行有效的实证研究。

将TOPSIS对海洋经济的评价结果作为因变量，评价指标作为自变量进行回归，根据回归系数的符号是否为正来判断评价指标的单调性，对回归系数进行归一化处理可以得到模拟权重。

2　数据

基于客观数据对地区海洋经济竞争力进行评价，选取的指标有海洋第一产业值、海洋第二产业值、海洋第三产业值、海洋第三产业比重、海洋经济比重5个指标，其中海洋第三产业比重是其占海洋经济的比重，海洋经济的比重是海洋经济占GDP的比重。前3个是绝对指标，表示海洋经济的总量；后2个是相对指标，表示海洋经济的质量。

选取的地区为辽宁、河北、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南11个沿海省市，所有数据来自于1998－2010年中国海洋统计年鉴、中国统计年鉴，数据描述统计量，如表1所示。

3　海洋经济竞争力评价

3.1　TOPSIS评价

我国近年来区域海洋经济分类竞争力的TOPSIS评价结果，如表2所示。

为了更加清晰地分析各省海洋经济竞争力的变化状况，将其图示化后，如图2所示。2006年之前，广

东省的海洋经济竞争力最高，并与位居第2位的上海市之间存在着较大的距离，山东省位居第3位，竞争力较弱的省份有广西、江苏、河北。2006年之后，山东省的海洋经济发展迅速，其竞争力水平由原先的第3位，一跃成为竞争力最高的地区，广东省和上海市则依次排在第2、3位，海洋经济发展较弱的地区仍旧是广西、江苏、河北三省，其中江苏省的海洋经济发展水平与发达地区有逐渐缩小的趋势。浙江、福建、天津、海南和辽宁5省的海洋经济竞争力的大小始终位于中间水平，在2001－2005年间，各省的竞争力波动较为明显，其余年份，竞争力的变化都较平稳。

总体而言，各省海洋经济竞争力大小的变化并不明显，由图2可以清楚地看到，从1997年开始，广东、山东、上海一直位于海洋强省的行列，并且拥有者不可动摇的竞争优势，山东省的海洋竞争力发展最为迅速；其次是福建、海南、辽宁、天津、浙江，属于海洋经济竞争力较强的省份；最后，广西、河北、江苏3个省份的海洋经济竞争力始终处于劣势的位置，并与海洋强省之间的差距较大，其中江苏省的海洋竞争力呈逐年上升，广西省则呈逐年下降趋势。

3.2　权重分析及单调性检验

采用面板数据回归分析影响区域海洋经济竞争力因素的权重大小，首先采用F检验分析是采用混合回归还是面板数据，结果发现应该采用面板数据模型。然后进行Hauseman检验，发现相伴概率为0.000，拒绝随机效应模型的原假设，应该采用固定效应进行回归分析，结果如表2所示，从面板数据固定效应结果看，所有变量都通过了统计检验，R很高，为0.988，海洋第三产业对区域海洋经济竞争力的贡献最大，每增加1％，会导致区域海洋经济竞争力增长0.24％；其次海洋第一产业每增加1％，会导致区域海洋竞争力增加0.19％；地区海洋经济总量和海洋第二产业，每增加1％，会导致区域海洋经济竞争力增加0.13％；服务业比重对区域海洋经济竞争力的贡献最小，为0.04％。

各评价指标的回归系数都为正数，说明随着指标值的增加，评价结果也随之增加，是单调递增的。将5个指标的回归系数进行归一化处理，得到模拟权重，海洋第一产业值的权重为0.26，海洋第二产业值的权重为0.18，海洋第三产业值的权重为0.33，海洋第三产业比重的权重为0.05，海洋经济比重的权重为0.18。

4　结论

由TOPsIs评价法的评价结果，可以发现，海洋经济竞争力较强的省份为广东、山东和上海，海洋竞争力最弱的省份为江苏、广西和河北。各省海洋经济竞争力历年来一直保持着持续上升的趋势，但其趋势总体而言较为平缓。山东省和江苏省近年来海洋经济竞争力提升较快，发展势头良好。

各评价指标中，海洋第三产业值的权重最大，其次是海洋第一产业值，再次是海洋第二产业值和海洋经济比重，两者权重相当，海洋第三产业比重的权重最小。在影响海洋经济竞争力的诸多指标因素中，海洋第三产业的贡献最大，各地区要想提高自身的海洋经济竞争力，必须在促进海洋经济总量指标提高的前提下，推动海洋产业结构的不断优化升级，提高海洋服务业在海洋经济中的比重以及海洋经济占国民经济的比重。

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[编辑：厉艳飞]

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