紀(jì)建悅 遲宇航 許瑤

摘要：為促進(jìn)中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的可持續(xù)發(fā)展和區(qū)域均衡發(fā)展 ， 文章基于相關(guān)面板數(shù)據(jù) ， 將非期望產(chǎn)出即碳排放量納入評價(jià)指標(biāo)體系 ，運(yùn)用 SBM-ML指數(shù)測算2006-2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ，進(jìn)一步采用 GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值、泰爾指數(shù)和重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型研究其空間分異。研究結(jié)果表明：中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率保持增長態(tài)勢 ， 仍具有較大的效率改善空間;中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間非均衡性 ， 其中中效率水平地區(qū)的區(qū)域差異更大 ， 而高效率水平地區(qū)的區(qū)域差異變動(dòng)更明顯;中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的重心移動(dòng)呈現(xiàn)“S-N-S”特征 ， 具有“EN-WS”的空間格局但偏移趨勢不明顯。根據(jù)研究結(jié)果提出建議：重視區(qū)域協(xié)調(diào)合作 ， 縮小生產(chǎn)效率差異;加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型 ， 提高技術(shù)創(chuàng)新能力;促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展 ，提升綜合管理水平。

關(guān)鍵詞：海洋交通運(yùn)輸業(yè);綠色全要素生產(chǎn)率;區(qū)域協(xié)同;碳排放;海洋產(chǎn)業(yè)

中圖分類號：F550.72;P74????? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A?????? 文章編號：1005-9857（2021）12-0003-08

The Green Total Factor Productivity of Marine TransportationIndustry in China and Its Spatial Differentiation

JI Jianyue， CHI Yuhang， XU Yao

（1.School of Economics， Ocean University of China， Qingdao 266100，China;

2.Institute of Marine Development， Ocean University of China， Qingdao 266100， China）

Abstract： In order to promote the sustainable development and balanced regional development of marine transportation industry of China， based on relevant panel data， this paper included the un- expected output named carbon emissions into the evaluation index system， and used SBM-ML index to calculate the green total factor productivity （GTFP） of marine transportation industry of China from 2006 to 2017.The GINI coefficient， logarithmic mean deviation， Theil index and bar- ycenter-standard deviation ellipse model were used to study its spatial differentiation. The results showed that the GTFP of marine transportation industry of China kept increasing， and there was still a large space for efficiency improvement. Meanwhile， it had a significant spatial non-equilib-rium， the regional difference of middle efficiency level was larger， while the regional difference of high efficiency level was more obvious. The gravity center movement of the GTFP of marine transportation industry in China presented the characteristics of “S–N–S"， with the spatial pat-tern of “EN– WS”， but the deviation trend was not obvious. According to the results， some sug-gestions were put forward： attaching importance to regional coordination and cooperation， reduc-ing differences in production efficiency; accelerating the transformation of energy structure， im-proving technological innovation capabilities; promoting the development of industrial agglomeration， and improving the level of comprehensive management.

Keywords： Marine transportation industry， Green total factor productivity， Regional coordination，Carbon emissions， Marine industry

0 引言

自黨的十八大提出“海洋強(qiáng)國”重大戰(zhàn)略以來 ， 黨和國家始終把海洋經(jīng)濟(jì)作為推進(jìn)海洋事業(yè)發(fā)展的主攻方向。海洋交通運(yùn)輸業(yè)作為海洋經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一[1] ，2019年的增加值占中國海洋產(chǎn)業(yè)增加值的比重為18.0% ， 已經(jīng)成為推動(dòng)中國海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要力量。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和對外經(jīng)濟(jì)合作的不斷加深 ， 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)在運(yùn)輸規(guī)模和運(yùn)輸質(zhì)量上都取得跨越式發(fā)展 ， 同時(shí)也帶來環(huán)境污染和能源消耗大等問題 ， 不利于“美麗中國”和“美麗海洋”建設(shè)[2]。綠色全要素生產(chǎn)率（GTFP）指標(biāo)不僅能衡量資源投入的利用效率 ， 而且將環(huán)境因素納入指標(biāo)體系 ，能很好地反映地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)綠色發(fā)展的綜合效率[3]。在此背景下 ，測算中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率并研究其空間分異 ，對于提高運(yùn)輸資源利用效率、實(shí)現(xiàn)區(qū)域協(xié)同發(fā)展和促進(jìn)海洋交通運(yùn)輸業(yè)可持續(xù)發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義。

目前綠色全要素生產(chǎn)率受到越來越多學(xué)者的關(guān)注 ，為研究海洋交通運(yùn)輸業(yè)效率提供支撐。Oum等[4]最早提出交通生產(chǎn)率的概念 ，是交通運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)率研究的先驅(qū)者;呂鐵[5]測算中國鐵路運(yùn)輸業(yè)的生產(chǎn)率變動(dòng)并探究其影響因素;余思勤等[6]將擴(kuò)展的 Malmquist-DEA方法引入交通運(yùn)輸業(yè)生產(chǎn)率的測算并衡量其影響因素;劉玉海等[7] 基于 Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)分析中國道路運(yùn)輸業(yè)的營運(yùn)效率 ，認(rèn)為其增長機(jī)制存在一定程度的不穩(wěn)定性。從結(jié)果分析的角度看 ，袁長偉等[8]采用考慮非期望產(chǎn)出的超效率 SBM模型測算中國省域交通運(yùn)輸業(yè)的全要素碳排放效率 ， 并探討東部、中部和西部地區(qū)碳排放效率的空間差異和趨勢變動(dòng);彭志敏等[9]構(gòu)建中國交通運(yùn)輸業(yè)的全要素生產(chǎn)率指數(shù)測算-收斂性檢驗(yàn)-影響因素分析的研究框架 ，認(rèn)為全要素生產(chǎn)率呈穩(wěn)中有升的增長態(tài)勢。然而現(xiàn)有關(guān)于海洋交通運(yùn)輸業(yè)效率的研究較少 ，紀(jì)建悅等[10]在經(jīng)典碳排放 STIRPAT模型的基礎(chǔ)上 ， 運(yùn)用相關(guān)數(shù)據(jù)預(yù)測中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放數(shù)值及其峰值;董夢如等[11]估算中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量 ， 并運(yùn)用超效率 SBM模型計(jì)算其碳排放效率。

綜上所述 ，現(xiàn)有研究成果對中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率及其空間分異涉及較少 ， 尚存在拓展空間。本研究在借鑒國內(nèi)外研究成果的基礎(chǔ)上 ，將非期望產(chǎn)出納入投入產(chǎn)出指標(biāo)體系 ， 運(yùn)用 SBM-ML指數(shù)測算2006-2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ， 進(jìn)一步采用 GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)研究中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間非均衡性 ，并通過重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型分析其空間格局 ， 并提出建議。

1 研究設(shè)計(jì)

本研究運(yùn)用 SBM-ML指數(shù)測算中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ， 在此基礎(chǔ)上以 GINI 系數(shù)、對數(shù)離差均值、泰爾指數(shù)和重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型作為空間分析工具研究其空間分異。

1.1 SBM-ML指數(shù)

目前國內(nèi)外學(xué)者主要采用生產(chǎn)函數(shù)、Hicks指數(shù)和 DEA模型測算交通運(yùn)輸業(yè)的全要素生產(chǎn)率。其中 ，DEA模型作為常用方法 ， 具有避免人為主觀確定指標(biāo)權(quán)重的優(yōu)點(diǎn)[12] ， 但傳統(tǒng) DEA 模型在測算全要素生產(chǎn)率時(shí)未考慮松弛變量 ，且未能將非期望產(chǎn)出納入模型分析。 2001年出現(xiàn)的包含非期望產(chǎn)出的 SBM模型解決了該問題[13]。ML（Malmquist- Luenberger）指數(shù)可計(jì)算全要素生產(chǎn)率隨時(shí)間變動(dòng)而變動(dòng)的速率。因此 ， 本研究將非期望產(chǎn)出 SBM 模型與 ML指數(shù)相結(jié)合 ，構(gòu)建中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率評價(jià)模型。

假設(shè)有 n 個(gè)決策單元DMUj （j=1， 2， … ，n） ， 每個(gè)決策單元有 m 種投入 xi（i=1，2， … ，m）和 q 種產(chǎn)出。其中 ，將產(chǎn)出分為 q1種期望產(chǎn)出yr （r=1，2， … ， q1）和 q2種非期望產(chǎn)出yb （b =1，2， … ， q2）。基于模型進(jìn)行判斷：

式中：ρ表示效率; Si（-） 、S 和Sb（+）分別表示投入、期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出的松弛變量;λj 表示各決策單元所占權(quán)重; j 表示除待測地區(qū)外的其他地區(qū); xij表示地區(qū)j 的第i種投入; yrj表示地區(qū)j 的第 r 種期望產(chǎn)出; ybj表示地區(qū)j 的第b種非期望產(chǎn)出; S-和 S+分別表示投入和產(chǎn)出的松弛變量。

在該模型中 ， 當(dāng)ρ≥1時(shí)決策單元有效 ， 當(dāng)0≤ρ<1時(shí)決策單元無效。

在上述模型的基礎(chǔ)上 ，從動(dòng)態(tài)的角度構(gòu)建第 t年與第t+1年的 SBM-ML指數(shù) ，并定義其為綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)。SBM-ML指數(shù)還可分解為2個(gè)部分即 EC和 TC，分別表示第 t年到第 t+1年的技術(shù)效率改善指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)。模型表達(dá)式為：

式中： Dt （xi（t）+1 ，yr（t）+1 ， yb（t）+1）表示第 t+1年的 DMU 與第 t 年生產(chǎn)前沿面之間的距離 ， 其他 D（xi ，yr ， yb）的含義以此類推。

當(dāng) SBM-ML指數(shù)大于1時(shí) ，表明綠色全要素生產(chǎn)率提高 ，反之則表明綠色全要素生產(chǎn)率降低。當(dāng) EC>1和 TC>1時(shí) ， 表明技術(shù)效率改善和技術(shù)進(jìn)步 ，反之則表明未有技術(shù)效率改善和技術(shù)進(jìn)步。

1.2 GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)

GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)最早是用來反映地區(qū)收入差距的指標(biāo) ，后被廣泛應(yīng)用于空間差異研究 ，其值越大表明綠色全要素生產(chǎn)率的空間差異越大 ， 即其空間均衡性越差[14]。計(jì)算公式為：

式中： GI、LI和 TI分別表示海洋交通運(yùn)輸業(yè)的 GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù); n 表示沿海地區(qū)的數(shù)量;ρ表示海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率平均值; ei表示將海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率由低到高排序后 ，第i個(gè)沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率。

1.3 重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型

重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型是空間格局統(tǒng)計(jì)分析方法之一，可度量空間要素分布的離散趨勢 ， 反映二維空間內(nèi)要素分布偏離重心的程度[15] ，通常采用中心性、密集性、方位和形狀特征等表達(dá)[16] ， 計(jì)算公式為：

式中： N（X ，Y）表示海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的重心坐標(biāo);（xi ，yi）表示研究對象的空間坐標(biāo);（xi* ，yi*）表示研究對象距離重心的相對坐標(biāo);σx 和σy 分別表示沿 X軸和 Y 軸的標(biāo)準(zhǔn)差;ωi*表示沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率;θ表示坐標(biāo)與 X軸的偏角 ，規(guī)定正北方向?yàn)?°。

2 指標(biāo)選取和數(shù)據(jù)來源

2.1 指標(biāo)選取

在測算中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率時(shí) ，須收集各沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的投入和產(chǎn)出數(shù)據(jù)。考慮數(shù)據(jù)的可獲得性和測算的準(zhǔn)確性 ，合理選取投入和產(chǎn)出指標(biāo) ， 建立中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率評價(jià)指標(biāo)體系。

2.1.1 投入指標(biāo)

本研究從勞動(dòng)力投入、能源投入和資本投入3個(gè)方面 ，選取海洋交通運(yùn)輸業(yè)的投入指標(biāo)。其中 ， 勞動(dòng)力投入以海上交通運(yùn)輸業(yè)的從業(yè)人員數(shù)量表示[6];能源投入以海洋交通運(yùn)輸業(yè)的能源消耗量表示;資本投入以海洋交通運(yùn)輸業(yè)的固定資產(chǎn)投資額表示[17] ， 以沿海地區(qū)交通建設(shè)的固定資產(chǎn)投資額代表海洋交通運(yùn)輸業(yè)的固定資產(chǎn)投資額[11]。

2.1.2 產(chǎn)出指標(biāo)

海洋交通運(yùn)輸業(yè)的產(chǎn)出可分為期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出2個(gè)部分 ，本研究分別以海洋交通運(yùn)輸業(yè)的增加值和碳排放量表示期望產(chǎn)出和非期望產(chǎn)出。由于缺少海洋交通運(yùn)輸業(yè)碳排放量的直接數(shù)據(jù) ，本研究借鑒董夢如等[11]的碳排放量計(jì)算方法 ，具體包括2個(gè)步驟。

（1）計(jì)算各沿海地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量：

式中： Ci 表示第i個(gè)沿海地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量; Eij表示第i個(gè)沿海地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)的第j類能源消耗量; Fj 表示第j類能源的平均低位發(fā)熱量;αj 表示第j類能源的碳排放系數(shù)。

平均低位發(fā)熱量的數(shù)據(jù)來源于《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》，碳排放系數(shù)的數(shù)據(jù)來源于《省級溫室氣體清單編制指南（試行）》（表1）。

（2）計(jì)算各沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量：

式中： MCi表示第i個(gè)沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的碳排放量; Qi 表示第i個(gè)沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的貨物周轉(zhuǎn)量;β表示海洋交通運(yùn)輸業(yè)的旅客運(yùn)輸轉(zhuǎn)化為貨物運(yùn)輸?shù)霓D(zhuǎn)化系數(shù) ，取值0.125[18]; Pi 表示第i個(gè)沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的旅客周轉(zhuǎn)量; Ti表示第i個(gè)沿海地區(qū)交通運(yùn)輸業(yè)的總周轉(zhuǎn)量。

2.2 數(shù)據(jù)來源

本研究收集中國沿海10?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）的數(shù)據(jù) ，鑒于數(shù)據(jù)的可獲得性 ， 研究范圍不包括浙江省以及香港、澳門和臺灣地區(qū)。數(shù)據(jù)來源于歷年《中國交通運(yùn)輸統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國環(huán)境統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國交通年鑒》《中國海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》和各沿海地區(qū)的“統(tǒng)計(jì)年鑒”， 部分?jǐn)?shù)據(jù)來源于 Wind數(shù)據(jù)庫和計(jì)算結(jié)果 ， 缺失數(shù)據(jù)根據(jù)實(shí)際情況采用插值法補(bǔ)齊。

3 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率及其空間分異

3.1 綠色全要素生產(chǎn)率

本研究通過MaxDEA軟件 ，運(yùn)用 SBM-ML指數(shù)測算2006—2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ， 將技術(shù)效率改善指數(shù)、技術(shù)進(jìn)步指數(shù)和綠色全要素生產(chǎn)率指數(shù)作平均處理[19]并排序（表2）。

3.1.1 綠色全要素生產(chǎn)率保持增長態(tài)勢 ， 具有較大的效率改善空間

由表2可以看出 ， 2006—2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率均大于1， 平均值為1.077，表明中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展?fàn)顟B(tài)良好。其中 ，技術(shù)效率改善指數(shù)和技術(shù)進(jìn)步指數(shù)的平均值分別為0.898和1.205，表明海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率增長主要?dú)w功于技術(shù)進(jìn)步 ， 與該時(shí)期國家實(shí)施創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展戰(zhàn)略和鼓勵(lì)科技創(chuàng)新密切相關(guān)[20]。從區(qū)域角度來看 ，僅天津和上海處于生產(chǎn)前沿 ，其他地區(qū)均未達(dá)到最優(yōu)技術(shù)效率 ， 因此雖然技術(shù)進(jìn)步迅猛 ，但海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率始終處于較低水平;天津和上海雖然達(dá)到最優(yōu)技術(shù)效率 ，但技術(shù)進(jìn)步的放緩阻礙海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的進(jìn)一步增長[21]。因此 ， 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率仍具有較大的效率改善空間。

3.1.2 綠色全要素生產(chǎn)率存在明顯的區(qū)域差異

從區(qū)域?qū)用鎭砜?， 天津、上海和廣東海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率高于平均值 ， 其在地理位置上分別位于中國的北部、中部和南部 ， 其他地區(qū)的綠色全要素生產(chǎn)率遠(yuǎn)低于這3個(gè)地區(qū) ， 呈現(xiàn)顯著的空間分布不均衡性。因此 ， 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率存在明顯的區(qū)域差異。

為便于分析 ，本研究根據(jù)綠色全要素生產(chǎn)率的平均值將沿海地區(qū)分為3個(gè)類型[22-23]。①高效率水平地區(qū) ，取值為（1.10， 1.15] ，包括上海、天津和廣東;②中效率水平地區(qū) ，取值為（1.05， 1.10] ，包括江蘇和山東;③低效率水平地區(qū) ， 取值在（1， 1.05] ， 包括海南、遼寧、廣西、河北和福建。

3.2 綠色全要素生產(chǎn)率的空間非均衡性

分別測算 GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)及其增長率 ， 以期更為全面和準(zhǔn)確地分析中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間分異程度。泰爾指數(shù)、GINI系數(shù)和對數(shù)離差均值分別對應(yīng)高效率、中效率和低效率水平的區(qū)域差異 ， 其值越大即區(qū)域差異越大 ，空間非均衡性也越強(qiáng)[24]。為便于分析 ，建立主縱坐標(biāo)軸反映 GINI系數(shù)和對數(shù)離差均值 ，建立副縱坐標(biāo)軸反映泰爾指數(shù)（圖1）。

由圖1可以看出 ， GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)的變動(dòng)趨勢大致相同 ， 均呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢 ，表明2006—2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異具有先擴(kuò)大后縮小的特點(diǎn)。具體來說 ， 2006—2012年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異呈擴(kuò)大趨勢 ，其中中效率水平地區(qū)相較于兩端效率水平地區(qū)的差異更為顯著;2013年對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)出現(xiàn)明顯下降 ，而 GINI系數(shù)仍維持較高水平 ，表明處于兩端效率水平地區(qū)的差異顯著縮小 ， 而中效率水平地區(qū)的差異仍較大;2014年 GINI系數(shù)出現(xiàn)下降 ，表明中效率水平地區(qū)的差異縮小 ， 但相較于兩端效率水平地區(qū)的差異仍顯著;2016—2017年三者均呈現(xiàn)下降趨勢 ，表明各效率水平地區(qū)的差異逐漸縮小 ， 即空間非均衡性減弱。

GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)的增長率變動(dòng)趨勢如圖2所示。

由圖2可以看出 ，GINI系數(shù)、對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù)增長率的變動(dòng)幅度不同但變動(dòng)趨勢基本相同 ，表明研究期內(nèi)中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的區(qū)域差異變動(dòng)趨勢大致相同 ， 出現(xiàn)顯著異動(dòng)表明該時(shí)期的區(qū)域差異出現(xiàn)明顯變動(dòng)。研究期內(nèi) GINI系數(shù)始終大于對數(shù)離差均值和泰爾指數(shù) ，表明中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率中效率水平地區(qū)相較于兩端效率水平地區(qū)的區(qū)域差異更大。泰爾指數(shù)的變動(dòng)幅度大于 GINI 系數(shù)和對數(shù)離差均值 ， 表明中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率高效率水平地區(qū)相較于中效率和低效率水平地區(qū)的區(qū)域差異變動(dòng)更明顯。

3.3 綠色全要素生產(chǎn)率的空間格局演進(jìn)

在明確中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間非均衡程度后 ，本研究運(yùn)用重心-標(biāo)準(zhǔn)差橢圓模型分析其空間格局演進(jìn)特征。使用 ArcGIS 10.2軟件計(jì)算空間分布重心和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓屬性 ，從而得到中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的重心移動(dòng)和標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)（表3）。

3.3.1 綠色全要素生產(chǎn)率的重心移動(dòng)呈現(xiàn)“S-N- S”特征

由表3可以看出 ，重心坐標(biāo)大致位于安徽地區(qū) ， 并不屬于研究范圍 ， 但仍處于中國近海的中部地區(qū) ，表明中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的南北差異并不明顯。2006—2009年重心向 WS 方向移動(dòng) ，表明中國西南沿海地區(qū)（如廣西）海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率提升較大;2009—2012年重心向 ES方向移動(dòng) ，表明中國東南沿海地區(qū)（如廣東和福建）海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率提升較大;2012—2015年重心向 WN方向移動(dòng) ，表明中國北方沿海地區(qū)（如天津）海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率提升較大;2015—2017年重心向 WS方向移動(dòng) ， 表明中國西南沿海地區(qū)（如廣西）海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率再次提升較大。

3.3.2 綠色全要素生產(chǎn)率具有“EN- WS”的空間格局

從標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的形狀來看 ， 南、北方向距離始終大于東、西方向距離 ， 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間分布以 EN-WS方向?yàn)橹鲗?dǎo)。2006—2017年主軸長度不斷延伸 ，表明海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間格局在 EN- WS方向逐漸擴(kuò)散;輔軸長度不斷縮小 ，表明海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的空間格局在 WN- ES方向逐漸集聚。從主、輔軸長度的整體動(dòng)態(tài)來看 ， 中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率在主軸上保持穩(wěn)定 ， 而在輔軸上經(jīng)歷先縮小后擴(kuò)散的趨勢。

3.3.3 綠色全要素生產(chǎn)率的空間格局偏移趨勢不明顯

2006—2017年轉(zhuǎn)角呈現(xiàn)先減小后增大的特征 ， 但其旋轉(zhuǎn)程度均未超過1°。中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓由 EN-WS方向向 E-W 方向旋轉(zhuǎn)0.01°，變動(dòng)幅度很小。

4 建議

本研究基于相關(guān)面板數(shù)據(jù) ，運(yùn)用 SBM-ML指數(shù)測算2006—2017年中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ， 并采用空間分析工具分析其空間分異 ，主要得出3點(diǎn)結(jié)論。①中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率保持增長態(tài)勢 ，仍具有較大的效率改善空間;②中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率具有顯著的空間非均衡性 ，其中中效率水平地區(qū)的區(qū)域差異更大 ， 而高效率水平地區(qū)的區(qū)域差異變動(dòng)更明顯;③中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率的重心移動(dòng)呈現(xiàn)“S-N-S”特征 ， 具有“EN-WS”的空間格局但偏移趨勢不明顯。

基于實(shí)證分析結(jié)果 ，本研究提出3項(xiàng)建議 ， 以期不斷提升中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色全要素生產(chǎn)率 ，并實(shí)現(xiàn)區(qū)域均衡發(fā)展。①重視區(qū)域協(xié)調(diào)合作 ， 縮小生產(chǎn)效率差異。一方面 ， 構(gòu)建海洋交通運(yùn)輸業(yè)區(qū)域協(xié)同一體化的發(fā)展模式 ，搭建相關(guān)管理部門的交流平臺 ，實(shí)現(xiàn)區(qū)域資源共享 ， 促進(jìn)資本和人才等生產(chǎn)要素在市場中自由流動(dòng);另一方面 ， 通過政府投資等經(jīng)濟(jì)政策 ，加強(qiáng)各沿海地區(qū)海洋交通運(yùn)輸業(yè)在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)領(lǐng)域的協(xié)調(diào)和連接。②加快能源結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型 ， 提高技術(shù)創(chuàng)新能力。一方面 ， 降低化石能源消耗占比 ， 加速清潔能源的研發(fā)和應(yīng)用進(jìn)程 ， 促進(jìn)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的綠色可持續(xù)發(fā)展;另一方面 ，大力推動(dòng)綠色技術(shù)進(jìn)步 ， 加快培養(yǎng)海洋交通運(yùn)輸業(yè)的科技人才 ，組建高素質(zhì)的人才隊(duì)伍。③促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展 ，提升綜合管理水平。積極引導(dǎo)海洋交通運(yùn)輸業(yè)向規(guī)?；图s化方向發(fā)展 ， 實(shí)現(xiàn)海洋交通運(yùn)輸業(yè)由單一企業(yè)向企業(yè)協(xié)同發(fā)展、由單一線路向跨區(qū)域綜合線路發(fā)展以及由單一方式向便利化多式聯(lián)運(yùn)發(fā)展。

參考文獻(xiàn)

[1] 秦曼 ，王淼.我國海洋產(chǎn)業(yè)生態(tài)轉(zhuǎn)型的困境與出路[J].經(jīng)濟(jì)縱橫 ，2016（6）：47-51.

[2] 沈偉航 ，武婧妤 ， 寧攸涼 ， 等.中國林產(chǎn)工業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測算：基于制造業(yè)31個(gè)分行業(yè)的面板數(shù)據(jù)[J].西北林學(xué)院學(xué)報(bào) ，2021（4）：282-288.

[3] 劉亦文 ，歐陽瑩 ，蔡宏宇.中國農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率測度及時(shí)空演化特征研究[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究 ， 2021， 38（5）：39-56.

[4] OUM T H，TRETHEWAY M W，WATERS W G. Concepts， methods and purposes of productivity measurement in transportation[J].Transportation Research Part A：Policy and Practice，1992，26（6）：493-505.

[5] 呂鐵.鐵路運(yùn)輸業(yè)的生產(chǎn)率變動(dòng)及其影響因素分析[J].鐵道學(xué)報(bào) ，1997（2）：8-15.

[6] 余思勤 ，蔣迪娜 ，盧劍超.我國交通運(yùn)輸業(yè)全要素生產(chǎn)率變動(dòng)分析[J].同濟(jì)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版） ，2004（6）：827-831.

[7] 劉玉海 ，林建兵 ， 翁嘉輝.中國道路運(yùn)輸業(yè)營運(yùn)效率動(dòng)態(tài)分析：基于 Malmquist生產(chǎn)力指數(shù)[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 ， 2008（1）：56-63.

[8] 袁長偉 ， 張帥 ， 焦萍 ， 等.中國省域交通運(yùn)輸全要素碳排放效率時(shí)空變化及影響因素研究[J].資源科學(xué) ， 2017， 39（4）：687-697.

[9] 彭志敏 ，吳群琪.我國交通運(yùn)輸業(yè)全要素生產(chǎn)率的增長特征及影響因素分析[J].公路交通科技 ，2019，36（9）：129-139.

[10]紀(jì)建悅 ，孔膠膠.基于 STIRFDT模型的海洋交通運(yùn)輸業(yè)碳排放預(yù)測研究[J].科技管理研究 ，2012，32（6）：79-81.

[11]董夢如 ，韓增林 ，郭建科.中國海洋交通運(yùn)輸業(yè)碳排放效率測度及影響因素分析[J].海洋通報(bào) ，2020，39（2）：169-177.

[12]胡彪 ， 王鋒 ，李健毅 ， 等.基于非期望產(chǎn)出 SBM 的城市生態(tài)文明建設(shè)效率評價(jià)實(shí)證研究：以天津市為例[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境 ，2015，29（4）：13-18.

[13] TONE K.A slacks-based measure of efficiency in data envelopment analysis [J]. European Journal of Operational Research.2001，130（3）：498-509.

[14] 王耕 ，李素娟 ， 馬奇飛.中國生態(tài)文明建設(shè)效率空間均衡性及格局演變特征[J].地理學(xué)報(bào) ，2018，73（11）：2198-2209.

[15] 趙璐.中國經(jīng)濟(jì)格局時(shí)空演化趨勢[J].城市發(fā)展研究 ， 2013，20（7）：14-18，34.

[16] 賀三維 ，王偉武 ， 曾晨 ，等.中國區(qū)域發(fā)展時(shí)空格局變化分析及其預(yù)測[J].地理科學(xué) ，2016，36（11）：1622-1628.

[17] 高錫榮 ，劉卉.中國鐵路運(yùn)輸業(yè)的生產(chǎn)前沿移動(dòng)與技術(shù)進(jìn)步的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策 ，2011（2）：89-92.

[18] 鄭林昌 ，張雷.中國區(qū)域交通運(yùn)輸能耗影響因素研究[J].物流技術(shù) ，2009，28（11）：1-4，10.

[19] 高楊 ， 牛子恒.農(nóng)業(yè)信息化、空間溢出效應(yīng)與農(nóng)業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率：基于 SBM-ML指數(shù)法和空間杜賓模型[J].統(tǒng)計(jì)與信息論壇 ，2018，33（10）：66-75.

[20] 陳黎明 ，王俊昊 ，趙婉茹 ，等.中國區(qū)域綠色全要素生產(chǎn)率的影響因素及其空間特征[J].財(cái)經(jīng)理論與實(shí)踐 ， 2020， 41（4）：122-132.

[21] 顏鵬飛 ，王兵.技術(shù)效率、技術(shù)進(jìn)步與生產(chǎn)率增長：基于 DEA的實(shí)證分析[J].經(jīng)濟(jì)研究 ，2004（12）：55-65.

[22] 許瑤 ， 紀(jì)建悅 ，許玉潔.中國養(yǎng)殖海域利用效率空間非均衡格局及成因[J].資源科學(xué) ，2020，42（11）：2158-2169.

[23] 韓增林 ，計(jì)雪晴 ，胡盈 ， 等.基于 SBM 模型的我國海洋漁業(yè)生態(tài)效率的時(shí)空演變[J].海洋開發(fā)與管理 ，2019，36（12）：3-8.

[24] 黃和平 ，喬學(xué)忠 ，張瑾 ，等.綠色發(fā)展背景下區(qū)域旅游業(yè)碳排放時(shí)空分異與影響因素研究：以長江經(jīng)濟(jì)帶為例[J].經(jīng)濟(jì)地理 ， 2019，39（11）：214-224.