我国沿海地区海洋经济发展水平初步研究

作者：李佩瑾

1 引言

随着人口的增长和人均消费水平的不断提高，陆地所承受的粮食、资源、水源和环境等方面的压力越来越大，我国把拓宽生存空间的目标转向海洋，逐步加大对海洋的开发力度已成为必然选择[1]。改革开放以来，尤其是进入20世纪90年代以来，我国海洋经济迅速发展，2002年海洋产业总产值达到9050.20亿元，比上年增长9.2%，高于国民经济的平均增长速度，海洋经济已经成为我国新的经济增长点。

沿海地区是我国经济最发达、经济发展最迅速的地区，但由于自然条件、历史、政治与政策等因素的影响，我国沿海11个省市内部的海洋经济发展水平也存在着巨大的发展差异。而对于海洋经济发展的地区差距尚未引起国内学者的充分重视。分析海洋经济发展的地区差异，判断差异的变动过程，进而提出缩小差距的对策，对于促进沿海地区海洋经济的协调发展具有十分重要的意义[2]。笔者试图用多元统计分析方法比较我国沿海11个省市的海洋经济发展水平，系统客观定量地反映沿海地区的海洋经济发展情况，并提出一些不成熟的意见。

2 分析过程

2.1指标的选取

在遵循科学性、合理性、可比性和可操作性的原则下，分析选取了12个主要的经济指标：（1）X1—主要海洋产业总产值占GDP的比重（%）；（2）X2—海洋产业从业人员占社会从业人员的比重（%）；（3）X3—人均海洋产业总产值（亿元）；（4）X4—海洋水产业总产值（亿元）；（5）X5—海洋交通运输业总产值（亿元）；（6）X6—沿海旅游业收入（亿元）；（7）X7—海洋造船工业总产值（亿元）；（8）X8—海洋盐业总产值（亿元）；（9）X9—捕捞产量（万吨）；（10）X10—养殖产量（万吨）；（11）港口货物吞吐量（万吨）；（12）X11—海洋科研专业技术人员（人）。这12项指标分别从经济增长、结构优化的角度构建了反映经济发展程度的指标体系。各主要经济指标如表1所示。
表1 沿海地区2002年主要海洋经济指标数据

Tab.1 the value of primary marine economy index in littoral in 2002

地区
X1
X2
X3
X4
X5
X6
X7
X8
X9
X10
X11
X12

天津
20.29
2.17
4.24
8.27
52.31
28.31
7.12
5.13
4.48
0.80
12906.4
2459

河北
2.08
18.17
0.44
45.48
27.89
6.86
5.06
7.28
31.72
20.12
4432.1
80

辽宁
8.42
14.57
0.67
299.95
48.85
30.58
73.45
4.24
148.84
178.24
16565.3
822

上海
13.35
2.82
1.46
12.88
421.50
188.18
99.40

11.58
2.43
26384.0
1984

江苏
2.08
23.00
0.16
147.70
11.33
7.09
23.14
6.20
60.66
36.42
7234.0
1253

浙江
13.89
8.14
0.72
382.39
140.47
60.04
71.41
2.75
324.18
85.15
25694.0
875

福建
22.15
46.74
0.84
390.34
320.10
84.96
26.93
1.56
211.83
282.96
10200.6
711

山东
9.43
22.28
0.81
628.81
87.14
32.11
42.24
61.24
272.06
326.21
21846.6
2772

广东
14.39
9.25
0.95
441.89
166.93
394.09
46.95
0.67
184.72
189.64
21493.0
1381

广西
6.13
7.79
1.46
95.56
53.52
1.13
0.11
0.17
86.30
80.12
2049.8
114

海南
18.12
29.57
0.20
87.76
11.96
5.51
0.10
0.80
78.91
12.95
3326.9
35

数据来源：部分数据直接来源于《中国海洋统计年鉴（2003）》，部分数据是根据《年鉴》计算得到的。

说明：由于上海市制盐业不发达，年鉴上无数据可参考。

2.2 主成分分析

主成分分析(Factor Analysis)是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量，以表达到合理的解释存在于原始变量间的相关性和简化变量维数的目的。由于每个变量间存在一定相关关系，因此，有可能用较少的综合指标分别综合存在于各变量中的各类信息，而综合指标之间彼此不相关，即多指标代表的信息不重叠，这样，就可以对综合指标根据专业知识和指标所反映的独特含义给予命名，代表各类信息的综合指标就称为因子或主成分。当这几个公共因子（或综合因子）的累计方差（即贡献率）达到一定数值时（通常大于85%），就说明这几个公因子集中反映了研究问题的大部分信息，而彼此之间不相关，信息不重叠。

利用SPSS统计软件进行主成分分析，得出各个成分的特征根、贡献率及累计贡献率

（见表2）和主成分载荷值（见表3）。

表2 主成分分析结果

Tab.2 the analysis of principal component

主成分
特征根
贡献率（%）
累积贡献率（%）

X1
5.076
42.298
42.298

X2
2.184
18.203
60.501

X3
1.866
15.551
76.052

X4
1.468
12.232
88.283

X5
0.674
5.618
93.902

X6
0.313
2.612
96.514

X7
0.252
2.099
98.613

X8
0.136
1.131
99.745

X9
0.031
0.255
100.000

X10
0.001
0.001
100.000

X11
-0.001
-0.001
100.000

X12
-0.001
-0.001
100.000

由表2可知，第一至第四主成分的累积贡献率已达到88.283%，按照累计贡献率大于85%的原则，故只需要求出第一至第四主成分X1、X2、X3、X4即可。特别是第一主成分，它的特征根是5.076，其解释力度达42.298%。具体来说，第一主成分与海洋水产业总产值及捕捞和养殖产量密切相关，第二主成分与人均海洋产业总产值以及海洋科研专业技术人员数量密切相关，第三主成分与主要海洋产业总产值占GDP的比重、沿海旅游业收入以及海洋交通运输业总产值密切相关，而第四主成分则与海洋产业从业人员占社会从业人员的比重以及海洋盐业总产值密切相关。

表3 主成分载荷值矩阵

Tab.3 matrix of principal components

原变量
主成分

Z1
Z2
Z3
Z4

X1
0.290
0.040
0.819
0.280

X2
0.169
-0.812
0.079
0.486

X3
-0.167
0.770
0.487
0.288

X4
0.974
-0.089
-0.165
0.037

X5
0.646
-0.357
0.585
0.099

X6
0.492
0.077
0.427
-0.412

X7
0.753
0.086
-0.159
-0.489

X8
0.494
0.231
-0.598
0.549

X9
0.896
-0.158
-0.084
-0.150

X10
0.863
-0.218
-0.066
0.285

X11
0.852
0.396
-0.015
-0.271

X12
0.493
0.705
-0.074
0.415

在表3的基础上，可计算出第一至第四主成分在地区的得分。再按照四个主成分的贡献率即可得出综合主成分在各年份上的得分，结果见表4。

表4 各项指标的主成分得分

Tab.4 The value of every principal components of very index

地区
第一主成分得分
第二主成分得分
第三主成分得分
第四主成分得分
综合得分

天津
12282.46
6830.528
-320.012
-2476.48
6086.583

河北
3938.07
1776.422
-66.458
-1154.24
1837.928

辽宁
15207.01
7031.533
-347.272
-4140.22
7153.024

上海
23926.12
11715.21
-281.913
-6302.97
11483.96

江苏
7046.497
3698.814
-227.235
-1431.58
3443.751

浙江
23239.76
10643.64
-438.922
-6646.35
10888.23

福建
10139.44
4269.32
-65.9341
-2392.45
4763.833

山东
21258.16
10407.5
-649.736
-4672.56
10214.96

广东
19902.09
9343.717
-254.49
-5368.43
9424.493

广西
2080.322
828.5574
-29.4681
-483.966
967.133

海南
3040.258
1292.057
-48.3283
-873.157
1407.119

2.3 聚类分析

聚类分析(Cluster Analysis)是依据样品或指标（变量）之间的相似性（或亲疏程度）进行分类的多元统计分析方法。本文应用SPSS10.0 for Windows软件中的系统聚类过程Hierarchical Cluster Analyses对11个样品进行聚类。同时，本文采用相关系数来计算样品间的相似系数。即

rij=
通过系统聚类分析，观察系统聚类分析谱系图，再结合我国沿海地区海洋经济发展的实际状况，把我国11个沿海地区按由强到弱分为三类，如下图所示：第一类是广东、上海、浙江和山东，其中上海、浙江、山东比较接近；第二类是天津、辽宁、江苏和福建，其中天津与辽宁合并为一亚类；第三类是河北、广西及海南。

图1 我国沿海地区海洋经济发展水平聚类图

Fig.1 clustering chart of marine economy develop level in littoral of our country

3 结论

由以上的分析结果可以看出，这是比较符合我国东部沿海地区发展实际的。针对以上结果，我们再相应地进行具体分析：

第一类：广东、上海、浙江和山东凭借其自身的优势走在最前列，居于主导地位，其中广东省在我国沿海地区海洋经济发展中处于龙头地位；

笔者认为这四个地区之所以归为一大类，主要是由于它们有以下共同点：

首先，地理位置较好。广东省地处珠江口，毗邻香港、澳门，面向东南亚，对外经济交往十分活跃。上海素有“东方明珠”的美誉，亦是我国东方的海上门户，是我国吞吐量最大的港口。上海是长江三角洲的经济龙头，尤其是在当前经济全球化的背景下，我国加入WTO后将给上海的发展带来无限商机。浙江省是我国的海洋大省，岛屿众多，星罗棋布，水产资源相当丰富。从自然地理位置看，山东省所辖海域包括渤海和黄海，海洋水产资源丰富；从经济地理位置来看，它与韩国、日本隔海相望，是韩日两国来华投资的热点地区。

其次，海洋资源优势。广东省大陆海岸线长达3368公里，占全国1/6，居全国第一位；沿岸10米等深线以内的浅海滩涂面积127万平方公里，占全国1/5，也居全国第一位；海域面积45万平方公里。南海油气储藏量丰富，海滨砂矿资源品种齐全，海水盐度较高，适合制盐，是发展沿海工业的原料资源；港湾有100多处，自然景观和人文景观独具特色。全年气候条件较好，海域咸淡水交汇，渔业种类繁多，为海洋产业的发展提供了广阔前景。上海扼居长江河口，南濒杭州湾，东临东海，地处我国素有黄金海岸之美誉的东部沿海的中部，江海岸线总长449.7KM，孕育了丰富的土地资源、水资源水产资源和港域空间资源等。山东拥有3000KM绵长的海岸线，广阔的海域和浅海滩涂，众多岛屿和条件优越的港湾；蕴藏着丰富的鱼虾贝藻生物资源和石油等矿产资源。

再次，主要海洋产业发展较好。广东省在2000-2002年三年之内水产业总产值分别达到335.6 亿元、402.1亿元和441.9亿元，位居全国沿海省市水产业产值之首。从表1中可以看出，与其他沿海地区相比，其旅游业产值也是全国首位。此外，港口运输业及造船工业发展得也比较好，科技人员数量也多。上海凭借其优良的区位条件和现有经济基础，为其海洋经济的发展提供了优良的环境。上海是我国第一大港，从表1中的数据可以看出，其造船工业和海洋交通运输业发展得比较好，产值是港口业发展薄弱地区的100倍左右。浙江省凭借其丰富的水产资源，在最近连续几年内海洋捕捞产量居全国第一，此外，从表1中可以看出，其主要海洋产业发展得都很好，处于国内较高水平。山东省海洋产业产值几年来均居全国沿海地区的前列，主要是依靠海洋水产业来发展的。山东的海洋产业种类丰富，海洋石油与天然气资源丰富，海洋盐业也较发达，海洋科技人才汇集。

此外，新兴海洋产业发展前景广阔。广东省信息网络体系比较完善，海洋产业信息比较灵敏，具有较强的经济竞争能力和发展活力、拥有较完善的现代化产业体系和较好的产业发展环境，并具备海陆互动发展海洋经济的深厚基础。在我国未来海洋经济发展中，广东省海洋经济的发展规模与速度在几年内都将保持着龙头地位。上海市是我国的国际化大都市，吸引了不少国外资金和优秀人才，海洋科研课题多，新兴产业发展较好。浙江省的海洋新兴产业发展得也比较好，海洋生物制药和保健品产值以及海洋工程建筑均为全国首位。中科院海洋研究所及中国海洋大学都设在山东省青岛市，产学研的结合在很大程度上带动了山东省海洋产业的发展。此外，山东还特别注意对海洋环境的保护，其工业废水排放达标率高达99.6%，这样山东省的海洋经济走上了可持续发展之路。

第二类：天津、辽宁、江苏和福建海洋经济发展水平比较接近，处于中等水平；

这四个地区的环境相对较好，自然资源比较丰富，在海洋经济发展过程中各具特色，具体来说：

在所有沿海省市的海洋经济发展中，天津市的海洋产业发展非常明显，占国内生产总值的20.29%，主要是由海洋第三产业的发展带动起来的，其海洋第三产业产值占其总产值的比重为51.19%，单位可养殖面积的产值高达49.97万元/公顷，名列全国第二。

辽宁省的港口资源、旅游资源、渔业资源优势十分突出，海岸线较长，其海洋开发基础好，是海洋经济较发达的地区之一。此外，辽东湾处于渤海内部，而渤海又是个内海，终年不淤不冻，海水养殖业发展迅速，养殖量从1980年的11.3万吨发展到2002年的178.24万吨，有力地带动了海洋经济的发展。

江苏省根据其海洋产业发展环境的特点，大力扶持和高速发展海洋水产业和海洋交通运输业，在仅有一个中等规模沿海港口的条件下，使其海洋交通运输业的发展规模仅次于广东和上海，在全国排名第三，其他海洋产业发展较为均衡。

福建省以海洋渔业、海洋盐业和海洋交通运输业为主的传统海洋产业格局逐步得到改变，滨海旅游业、海洋精细加工业等新兴海洋产业有了长足发展。2000年，在全省海洋产业产值中，海洋渔业占23%，滨海旅游业占23%，海洋港口运输业占24%，全省海洋一、二、三产业增加值的比例为31：17：52。

第三类：海洋经济发展相对落后的是河北、广西及海南地区。

首先，自然资源相对落后。河北省海洋资源总量相对较少，制约着资源型海洋经济的发展。海岸线387公里，近岸海域6400平方公里，滩涂面积1200平方公里，在环渤海经济圈中，海岸线分别是山东和辽宁的15.6%和16.7%，近岸海域和滩涂面积也比辽宁和山东少很多。广西沿海有众多岛屿，大小海岛651个。北部湾是我国著名渔场之一，湾内生物资源种类繁多，有鱼类500多种，虾类200多种，还有大小港湾及河口10多个，开发前景广阔。海南是我国第二大岛屿，海岸线较长，且光热条件较好，海岛众多，自然景观资源比较丰富。海岛经济是这两个省经济的明显特点，由于海岛经济的自我性与自闭性，市场容量小，且资源有限，因而对“两通”（交通、流通）具有更大的依赖性。

其次，区域经济水平不高。海洋经济与陆地经济是相关的[3]，离开陆地这个庞大的腹地，海洋经济发展也无从谈起。就整体实力来说，河北、广西及海南三个省份的经济实力在全国各省份中处于落后地位，海洋经济的发展也因此而受到制约。这三个地区在发展过程都存在着海洋经济产值所占GDP的比重偏小、海洋产业发展相对缓慢的问题。

再次，海洋产业需要进一步发展。就传统海洋产业来看，这三个省份在2002年的水产业产值均不足100亿元，此外，造船业和旅游业产值均处于后列。海洋产业结构性矛盾突出，传统海洋产业仍处于粗放型发展阶段，海洋科技总体水平较低，一些新兴海洋产业尚未形成规模。单就人才条件来看，2002年这三个地区的海洋科研专业技术人员分别为80、114和35人，与其他地区的数量悬殊，极不利于经济的增长。另外，海洋经济发展的基础设施和技术装备相对落后，海洋灾害预报监测能力不强，当灾情出现时也导致此类地区的经济损失巨大。在今后的发展过程中，必须牢固确立海洋经济是个大产业的观念，加快结构调整，努力实现海洋一二三产业协调发展[4]。

参考文献：

[1]栾维新,论我国沿海地区的海陆经济一体化,地理科学,1998(3);

[2]韩增林,王茂军,张学霞,中国海洋产业发展的地区差距变动及空间集聚分析,

[3]张向前,欧阳钦芬,试析海洋经济与区域经济发展,海洋开发与管理,2002(2);

[4]周广森,确立四种观念加快海洋开发，全面提升海洋经济发展水平,福建水产,2002(2)