海涂资源粘性引致的海水养殖产业集聚效应测算——基于省际面板数据的计量分析

于梦璇，王波

（1.国家海洋局北海信息中心，山东 青岛266033；2.山东省海洋生态环境与防灾减灾重点实验室，山东青岛266033）

引言

海涂，又称滩涂，是海陆衔接、交替和相互作用的地带，它是由河流夹带的泥沙经潮汐不断涨落而沉积在河口和海岸地带形成的，一般是指潮间带新沉积的滩地。海涂是水产养殖和发展农业生产的重要基地，具有面积大、分布集中、区位条件好、农牧渔业综合开发潜力大的特点。我国海涂总面积217.04万hm2，主要分布在北起辽宁，南至两广、海南的海滨地带，是海岸带的一个重要组成部分。海涂的自然资源有土地资源、咸淡水资源、盐业资源、水产资源、陆生植物、海藻资源、风景旅游资源以及潮汐能源等。丰富的海涂自然资源适合于发展海水养殖业、海盐业、滨海采矿业和海洋旅游业。

海涂养殖是我国海水养殖的重要组成部分，具体指利用潮间带和低潮线以内的水域，直接或经整治、改造后从事海水养殖、增殖或者进行护养、管养和栽培。通常直接利用海涂进行养殖的，以贝类、海藻类为主；经整治或改造后建成潮差式、半封闭式或封闭式的鱼塭进行养殖的，以鱼、虾类居多。海涂养殖的重要地位可以通过海涂养殖面积与海涂养殖产量看出（数据来源于 《中国统计年鉴（1998—2009）》和 《中国海洋统计年鉴（1998—2009）》）。由图1可知，1997年—2007年我国海涂实际养殖面积占海水养殖总面积的四成以上，即便在全球经济危机最严重的2008年，这一比重也接近四成；由图2可知，我国海涂养殖业快速发展，产量呈现总体递增态势，在海水养殖总产量中所占的比重也维持在40%以上。

①海涂实际养殖面积计算公式：（地区滩涂可养殖面积÷地区海水可养殖面积）×地区实际海水养殖面积。

1 粘性要素理论概述

②由于统计口径变化，海涂养殖产量采用分段计算公式：1997年—2005年为（滩涂养殖产量÷海水养殖总产量）×地区海水养殖产量；2006年—2008年为（地区滩涂可养殖面积÷地区海水可养殖面积）×地区海水养殖产量。

自大卫·李嘉图提出“比较优势原理”以来，空间自然条件作为一种生产要素渐渐被主流经济学理论研究忽视。虽然赫克歇尔·俄林提出“要素禀赋贸易理论”，并开始在经济学分析中重视不同空间中生产要素的禀赋差异，却由于“里昂惕夫悖论”的提出，而未能经受住现实数据的检验。直至上世纪80年代，克鲁格曼在研究新贸易理论时，才重新注意到空间要素在现实经济发展中的重要地位[1,2]。以克鲁格曼、藤田昌久为代表的“新经济地理学派”认为：区域经济获得持续增长的原因是该区域内产生聚集经济③注意区分“产业集聚”和“聚集经济”两个概念，前者仅指产业的一种空间布局现象，后者则拥有更深刻的经济内涵，例如外部经济、产业关联等，本文研究前者。现象；而聚集经济产生的原因则是在该区域内活动的经济组织可以获得外部规模经济。由于海洋经济活动同样表现出强烈的空间聚集现象[3]，因此可以应用该学派的理论框架进行分析。进一步的问题是，如果由产业集聚产生的外部规模经济将导致经济组织在该区域集中开展生产活动，那么又是什么导致了经济组织在该区域而非其他区域进行最初的活动呢？正如克鲁格曼等在 《空间经济学》[4]中所写：“经济地理的定义就是要解释人口与经济活动的集中现象……在这种聚集经济中，空间集中本身创造了有利的经济环境，从而支撑了进一步或持续的集中……在某些场合中，仅仅假定这种聚集经济的存在就已经足够了……更重要的问题在于，通过把规模报酬递增的源泉模型化并应用于空间集中。”

分析现实中各种区域聚集经济现象后，笔者认为造成产业集聚的根本原因在于特定区域内的要素禀赋情况。如果一个区域拥有某种不可流动或者难以替代的生产要素，则称这种生产要素为“粘性要素”，同时依赖于该生产要素的一些产业就会在该区域集聚，逐渐产生聚集经济，为区域经济增长提供持续动力。按照这个分析过程，海涂资源作为海水养殖业的一种“粘性要素”，必然会引起海水养殖业，进而整个海洋产业的集聚，其经济机理如图3所示。

图3 海涂资源粘性作用机制Fig.3 Acting mechanism of tidal flat stickness

然而包括本文所研究的海涂资源在内，现实中并不存在一种绝对不可流动或者绝对不可替代的生产要素。所以在考虑一个区域能否因这种粘性要素的存在而引起产业集聚时，还必须考虑粘性要素与流动性要素之间的替代问题。综合考虑一种生产要素的流动性和替代性，可以得到四种不同性质的“粘性要素”，见表1。

表1 粘性要素性质分类表Tab.1 Property classification of sticky elements

显然，就第Ⅰ种情况来看，如果一种生产要素既不能流动又不能被替代，那么它必然是粘性要素可以引起产业集聚，此种情况不需证明。第Ⅳ种情况兼有第Ⅱ、Ⅲ种情况的特征，因此只需证明第Ⅱ、Ⅲ种情况中的生产要素为粘性要素能够引起产业集聚即可。特别的，由于本文研究的海涂资源属于第Ⅲ种情况，因此下文主要针对该种情况构建模型给出证明④本文还构建了第Ⅱ种情况的数理模型，限于篇幅故略去，感兴趣的读者可来函索要。。

2 海涂资源粘性模型

假设距离为1的两个地区A和B，其中A地拥有不可流动的海涂资源，B地没有，并标记海涂资源使用量为x。现在考虑一个具有拟线性生产函数[5]的海水养殖厂商选址问题。之所以考虑这种特殊形式的生产函数，首先是因为它代表了一类特定行业——海水养殖业，显然并非所有行业的厂商都会被海涂资源所束缚；其次是因为该生产函数的等产量曲线如图4所示，符合海涂资源不可流动但可被替代的客观情况。

写出单位技术水平时的厂商生产函数为：

式中：弹性参数β∈ [0,1]意味着规模报酬不变。于是可得资本K与劳动L对要素x的边际技术替代率分别为：

图4 拟线性生产函数的边际技术替代率Fig.4 MTRS of quasilinear production function

设该厂商在两地间的C处选址，距离A地l，距离B地1-l，如图5所示。

图5 海水养殖厂商生产区位Fig.5 Production locations of maricultrue manufacturers

由于要素x不可流动，不妨以资本K替代之⑤此处以劳动要素替代亦可，不影响模型结论。。写出此时厂商利润函数为：

考虑厂商利润最大化行为前，先要考虑两地居民如何根据自身效用最大化行为来确定对海水养殖产品X的最优消费量。不妨设两地居民具有相同的柯布-道格拉斯效用函数，于是一个地居民将面临如下的最大化问题：

由于假设劳动力在两地间的流动成本为0，所以两地居民收入相同，则根据对称性可知B地居民对海水养殖产品的最优消费量为：

于是将式（5）～（9）代入式（4）整理得：

再将式（2）代入式（10），最后写出厂商利润最大化的一阶条件有：

3 海水养殖产业集聚效应测算

3.1 模型设定及数据选取

证明了海涂资源粘性能够引起海水养殖业集聚后，本文将进一步利用计量经济模型对这种集聚效用的大小进行测算。由第二节数理模型的证明过程可知，海涂资源粘性引起海水养殖业集聚的关键在于海水养殖厂商生产函数的特殊形式。因此，计量模型设定也要从此着手。经济学经典研究文献一般认为柯布-道格拉斯形式的生产函数最有代表性，其优点主要有三[6]：首先，该函数形式可以反映现实中各种生产要素交错结合的关系而非简单的线性关系；其次，利用该函数形式分析横截面数据可以有效降低异方差性；最后，可以方便的转化为线性模型进行参数估计，并且待估参数具有明确的经济学意义。所以，本文借鉴彭水军、赖明勇、包群（2006）[7]提出的包含自然资源投入量的生产函数形式：

式中：Y为海涂养殖产量，A为海水养殖技术水平，K为海水养殖业固定资产投资额，L为从事海水养殖业的劳动力数，T为海涂资源投入量，βj表示相应生产要素的投入产出弹性。

对式（14）两边取自然对数即可构造如下的对数线性模型：

式中：变量下标表示“i省t年的变量值”，μit为随机扰动项。

本文使用面板数据的原因是：首先，面板数据不仅可以反映海涂资源粘性在不同省份引起产业集聚效应的差异，还可以反映海涂资源粘性强弱的动态变化；其次，可以通过扩大样本容量由OLS得到参数的一致估计量和稳健的统计量；最后，使模型可以对非观测效应变量进行研究，就本文研究对象来看，可以将此非观测效应理解为“i省海涂资源品质”，显然该变量仅在截面样本点之间具有差异，而不随时间发生变化。综上所述，最终设定的计量模型如下：

式中：ai为非观测效应变量，表示“i省海涂资源品质”。

本文选取各省“海涂实际养殖产量”作为Y值⑥限于篇幅，仅简要说明各变量的选取情况，读者可来函请向作者索取原始数据。，单位为“t”。选取“产量”而非“产值”作为被解释变量的原因有：首先，就生产函数概念来看，它本身就是以产品产量进行度量的；其次，对生产函数进行分析目的是仅考虑经济活动供给方面，如果以“产值”加以衡量，就融入了对经济活动需求方面的考虑；最后，即便就供给方面来看，以“产值”来衡量也会将水产品加工、包装运输等下游行业生产活动包括进来，造成对海涂资源粘性引起的集聚效应高估。所以，本文认为越大的值对应了越高的集聚效应。

本文选取各省“海洋渔业研究人员每百人承担的海洋渔业科研课题数” 作为A值，单位为“项/百人”。选取比例值而非“海洋渔业科技研究人员总数” 或“海洋渔业科研课题总数”等绝对量指标，是为了消除省际之间由于宏观经济、海洋经济规模不同而造成的差异。例如，海洋经济较发达的省份倾向于拥有更多的渔业研究人员，同时也能够承担较多的科研课题，若不排除此效应，会造成较严重的异方差和多重共线性问题。

本文选取各省“海洋渔业新增固定资产投资额” 作为K值，单位为“百万元”。本文选取各省“海洋渔业及相关产业就业人数” 作为值，单位为“人”。

本文选取各省“海涂实际使用面积”作为T值，单位为“hm2”。由于需要衡量海涂资源粘性，所以笔者从两方面对海涂的粘性特征进行描述：首先是一个地区可以实际投入使用的海涂面积大小；其次是上文提到的海涂资源品质。根据本文第三节的模型结论可知，实际可利用的海涂面积越大，资源品质越好其替代成本就越大。

综上所述，本文提出的验证思路为：海涂资源粘性是否确实引起海涂养殖业集聚效应将以T、ai的待估参数符号是否为正，且显著是否不为0来衡量；效应大小则由T、ai的待估参数值来衡量。全部数据来源于 《中国统计年鉴》（1998—2009）、 《中国海洋统计年鉴 》（1998—2009），并经过了作者的初步整理。

3.2 计量结果分析

按照面板数据模型的一般分析步骤[8]，首先利用豪斯曼统计量来检验非观测效应变量ai是否与其他解释变量相关，以确定该选用固定效应模型还是随机效应模型。直观上，考虑到变量ai与T共同衡量海涂资源粘性，所以二者相关，应选用固定效应模型；实际上，利用软件得到的豪斯曼检验结果也证实了这一猜想，见表2。此处豪斯曼统计量为22.274，在0.01的显著性水平下大于4个自由度的χ2统计量值13.28，因此拒绝原假设，使用固定效应模型。

表2 豪斯曼检验结果Tab.2 Hausman test results

其次利用协变分析方法决定截距和斜率参数是否发生变化。其中截距参数发生变化意味着在横截面样本间个体影响不同，斜率参数发生变化意味着在同一横截面样本上存在变化的经济结构。最终的F统计量检验结果说明式（16）应为变参数模型，估计结果见表3。

首先来看海涂资源粘性表征之一“实际使用面积”的参数估计结果。由表中数据可以看出，所有参数符号为正，并且在5%的显著性水平上通过了双侧t检验，正如第三节理论模型证明的那样：海涂资源粘性对海涂海水养殖业具有显著正向的集聚作用。另外，可根据具体参数值大小对沿海各省海涂粘性集聚效应由大到小进行排序：天津、海南、江苏、河北、辽宁、广东、广西、浙江、上海、山东、福建。该参数的经济意义为“海涂实际使用面积投入产出弹性”，以天津市为例，天津市每增加1%的海涂养殖使用面积，将通过产业集聚作用引起海涂养殖产量增加1.13%；而全国平均水平为0.78%。

其次简要分析一下其他解释变量。由于很多原始数据缺乏统计资料，因此笔者对相关数据做了整理估算，尽管这会在一定程度上引起估计偏误，但是模型各解释变量参数绝大多数在5%的显著水平上通过了双侧t检验。从参数符号可以看出，很多生产要素的作用在一些省份的海涂养殖业中没有得到很好的发挥，例如天津市的技术要素，辽宁省的资本和劳动要素等。相反，河北、江苏和海南三省却最大的发挥了各种生产要素的作用，为海涂资源粘性的集聚效应的彻底发挥提供了极好的辅助条件，因此这三省的海涂实际使用面积投入产出弹性均大于1。

表3 变参数模型参数估计结果Tab.3 Estimates of variable coefficient model

最后需要说明的是上海市。该市的经济类生产要素似乎都没有发挥正向作用，这主要是因为上海市为了避免环境恶化，自2001年以后进入海涂养殖业转型期，截至2008年底时海涂养殖业已经完全退出。因此为了避免异常样本点的影响，下文的一些分析中将省略上海市。

同时，为了集中考虑不同省份拥有的海涂资源品质情况，本文对不变参数模型也进行了分析，估计结果见表4。之所以在协变分析检验后仍然使用不变参数模型，主要是因为此类模型将所有样本观测值视为一次性抽样，扩大了样本容量，从而更便于控制其他因素，集中研究注意力于由海涂资源品质粘性引起的产业集聚效应上。

表4 不变参数模型主要参数估计结果Tab.4 Estimates of Invariable coefficient model

首先由表中数据可知，与海涂资源面积粘性对产业的集聚效应不同，海涂资源品质粘性的集聚效应是不稳定的，即参数估计符号有正有负。即便将上海市作为异常样本点排除后，仍有天津、河北、江苏三省的集聚效应为负。此处参数符号为负的省份只表明该省拥有海涂的品质不足以产生集聚效应，并不意味会产生相反的“扩散效应”。那么该如何理解参数值为负呢？笔者认为，尽管“非观测效应”理论上是不随时间变化的量，但是考虑到“海涂品质”难以被提高却可以被破坏，所以可将它理解为海涂养殖活动对海涂品质的破坏作用，即参数值越小意味着破坏强度越大，例如，天津市每降低对海涂品质破坏作用1%，可使其对海涂养殖业的集聚效应提高1.69%；正号参数仍然解释为“海涂品质的投入产出弹性”。排除上海以后，全国海涂资源品质的投入产出弹性均值为0.21%，基本上符合第三节理论模型结论。

其次，由于海涂资源粘性是通过面积和品质共同表现的，那么将两方面集聚效应合在一处讨论很有必要。除去上海，利用其余十省的集聚效应估计值做回归曲线，发现存在如下的数量关系：

式中：自变量为各省海涂面积引起的集聚效应大小，因变量为各省海涂品质引起的集聚效应大小，括号内为t-统计量。该结果表明，同一省内海涂资源粘性两种表现引致的集聚效应存在“替代”而非“互补”关系。如果本文论证过程确实没有问题，那么该现象的形成原因或可供深入研究。限于篇幅，笔者在此给出一个供参考的解释：各省在发挥海涂资源面积粘性，大力发展海水养殖业时，往往因注重发展速度而盲目增大开发面积，从而在一定程度上忽略了对海涂品质的破坏问题。所以，海涂资源粘性原本可以从两方面发挥集聚效应，现在却被局限在了单一方面。其政策含义是，各省应寻找适宜的海涂养殖开发规模，既维持海洋经济可持续发展，又能最大发挥资源粘性的集聚效应。

最后，由计量软件估计报告可知此时模型中各解释变量参数值均在1%的显著性水平下通过了双侧t检验，并且各参数符号均为正，符合生产函数理论预期。当然，由于此模型生产要素的参数值大小并非主要研究对象，故不予讨论。

4 结论

本文首先通过构建海涂资源粘性模型证明，即使在海涂资源可被替代的情况下，仍会因替代成本过高而对海水养殖产业引起集聚效应。然后利用面板数据计量模型对海涂资源粘性引致的集聚效应进行了测算。发现海涂资源面积粘性确实引起了正的集聚效应，全国平均的海涂实际使用面积投入产出弹性为0.78%；海涂资源品质粘性引起的集聚效应因省而异，在去掉异常样本点上海后，可知全国海涂资源品质的投入产出弹性均值为0.21%。最后，笔者通过对各省面积粘性集聚效应与品质粘性集聚效应做回归分析发现，二者呈现显著的替代关系，这说明各省在发挥海涂资源面积粘性，大力发展海水养殖业时，因盲目增大开发面积，在一定程度上忽略了对海涂品质的破坏问题。所以，各省应寻找适宜的海涂养殖开发规模，既保证海洋经济可持续发展，又保证最大发挥资源粘性的集聚效应。当然，这一回归结果作为一个值得研究的经济现象，或许存在其他合理的解释，有待于进一步研究。

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