环渤海经济区海洋经济运行效率测算(1)

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1、环渤海经济区海洋经济运行效率测算【摘要】海洋经济是国民经济的重要组成部分，在注重“绿色”发展理念的今天，海洋经济已成为沿海国家和地区强有力的经济增长点，得到各国的关注与重视。本文将因子分析法与超效率DEA方法结合起来，立足环渤海经济区现实，对海洋经济运行效率进行测算并给予相应评价，以求完善环渤海地区海洋资源优化配置，探讨最佳比例经济投入以获得最人的产出。【关键词】海洋经济绿色发展资源优化配置海洋是人类赖以生存与发展的资源宝库，是具有重要战略意义的开发领域。开发海洋资源、发展海洋经济己成为世界各国可持续发展的重要举招，区域海洋经济综合实力的较量成为沿海国家之间竞争的核心。海洋经

2、济效率是衡量海洋经济投入产出的指标之一，是指在现冇资源的前提下，投入一定人力、物力、财力之后，海洋产业运行所获得的经济收益，它实际可以看作为资源自身价值的利用率。正确衡量经济运行效率,不仅是对当前海洋经济投入产出情况的检验，同时有利于政府和企业及时调整海洋资源配置，为各地区的海洋产业投入指导方向。一、超效率DEA模型经济效能的评估是多投入和多产出的复杂系统，因此不能仅仅把产出作为评价的唯一指标，而是要注重效率，即注重产出和投入的比值，对经济活动进行全面的评价。目前国内外主要采用统计回归分析的生产函数方法、构建指标体系进行综合评价的方法、赋予权重法和数据包络分析等方法定量评价投

3、入产出效率。Andersen和Petersen(1993)提出了“超效率”DEA模型：有效决策单元之间也能比较效率的高低，实现了决策单元的充分排序，从而实现对相对有效的决策单元进行后续评价。超效率DEA模型的经济含义是：一个有效决策单元可以使其投入按比例增加而效率值保持不变，其投入增加的比例即为其超效率值e。超效率DEA模型只对有效决策单元的效率水平进行改进，并且其效率值仍维持在1水平之上，而无效决策单元的效率值保持C2R模型的测度结果，从而达到比较分析各决策单元相对有效性。二、因子分析-超效率DEA模型大多数研究者们在利用DEA模型进行效率研宄时，都是综合已有的研究、比较主

4、观的、以文字形式描述自己所选的指标体系，并没有对指标进行筛选，但这些研宄者中绝大多数研究的决策单元数量是充足的(匡海波，2007；温秀晶，2010；范斐［1］,2011；袁晓玲［2］,2012；张继良［3］,2013)。个别研宄者根据指标越少结果区分度越高的思想，对主观选定的指标进行了筛选，筛选方法各有不同。孙柯洋(2010)利用主成分分析方法从备选变量中最终确定投入产出变量，计算某公司不同时期的港口绿色度。孔祥屹(2012)利用因子分析法?Y选指标，从较多的原始变量中对指标进行分别提炼，最终确定了最本质的一个投入、一个产出变量。吴青青，杨桂元(2012)根据指标间相关系数越

5、小越好的原则，对初步确认的投入产出指标进行了删减［4］。赵昕，郭凯莹(2012)采用灰色关联度分析提取主要指标，形成最终指标体系［5］。另外也注意到，部分研宄者在进行效率研究时，指标选取并没有考虑决策单元数量的限制，但这只在少数（李怀宇［6］,2007；刘自敏［7］,2012）。所以，本文认为当决策单元数量不足时，需要对指标进行一定的降维处理，使得结果更具科学性。本文选择将因子分析方法纳入到区域海洋经济效率评价中。因子分析通过寻找公共因素来简化众多原始变量中存在的复杂关系，它把每个原始变量分解为：“公共因子”（由所有变量共同具有的少数几个因子）和“独特因子”（每个变量独自具有

6、的因子）。公共因子的累计方差贡献率越高，则能越全面地反映原备选变量中的信息，可以在后续分析屮忽略独特因子。三、效率分析步骤首先根据影响海洋经济的主要因素，在考虑数据的科学性、代表性、可获得性和可操作性等原则基础上，提出衡量各沿海地区海洋经济效率的初始指标变量；然后运用因子分析法对指标体系进行降维处理，得出最终的指标因子；在此基础上，运用超效率DEA方法，输出环渤海经济圈各沿海地区的投入产出效率评价值。（一）指标选取在己有海洋经济效率分析的相关文献中，很多研宄者都采用了DEA模型对区域海洋经济的相对效率进行了测度，但选取的投入、产出变量却不尽相同。在综合国内外先进研究成果的基础

7、上，通过综合考虑海洋经济的运行机制，遵循指标选取原则，本文从以下方面考虑海洋经济投入、产出指标。①人力。海洋经济及其可持续发展需要人的参与，所以首先从人力方面考虑海洋经济投入。这里以涉海就业人数衡量劳动力投入，以及科研从业人员数衡量科研投入。②物力。其次海洋经济的发展依赖海洋资源的投入，因此本文选取海水养殖面积、海水养殖产量和海洋捕捞产量。③财力。本文认为衡量海洋经济财力投入最适当的指标是海洋有关产业固定投资等内容，但由于统计指标的缺口，这里木文选取港口货物吞吐量作为港口系列设施投资的替代性指标，选取接