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“一带一路”视域下山东省海陆经济关联性分析

马贝 高强 李华

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“一带一路”视域下山东省海陆经济关联性分析

    作者简介: 马贝(1990-), 男, 山东滨州人, 博士研究生, 主要研究方向为海洋资源开发与海洋产业管理, E-mail:mabei0220@163.com;
  • 基金项目: 海洋强国建设的评价体系研究及应用 国家海洋局公益性行业科研专项:201405029

  • 中图分类号: X196

An analysis of the correlation of land and sea economic development in Shandong province under the sight of the "One Belt and One Road"

  • CLC number: X196

  • 摘要: 基于2001~2015年山东省海陆经济数据对其海陆经济之间的关系进行Granger检验,得出二者之间存在一定的因果关系;并通过灰色关联分析法对山东省2001~2015年海洋经济和陆域三次产业之间的关系进行分析,得出山东省海洋经济与陆域第二产业相关性最强,然后是陆域第三产业,较弱的是陆域第一产业;总结山东省沿海七市海洋经济发展状况和海陆经济关系,得出山东省沿海七市的海陆经济关系模式主要有海陆并兴型和海陆偏移型两种模式。其中,青岛、潍坊和威海属于海陆并兴型沿海城市,烟台、日照、东营和滨州属于海陆偏移型沿海城市。在海陆偏移型沿海城市中,烟台和日照属于海洋经济主导型,而东营和滨州属于陆域经济主导型。
  • 图 1  2001~2015年山东省海陆经济发展现状

    Figure 1.  Current situation of economic development of land and sea in Shandong province from 2001 to 2015

    表 1  山东省海陆经济相关指标数据的处理

    Table 1.  Treatment of land and sea related economic data in Shandong province

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    表 2  不同滞后阶数条件下Granger检验的值

    Table 2.  The value of Granger test under different lag order

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    表 3  山东省海洋经济与陆域三大产业灰色关联系数及关联度

    Table 3.  Gray relational coefficient and correlative degree of marine economy and land industry in Shandong province

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    表 4  2015年山东省沿海七市GDP及主要海洋产业产值

    Table 4.  The GDP and output value of major marine industry in seven coastal cities of Shandong province in 2015

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    表 5  2015年山东省沿海七市海陆经济关系模式相关指标

    Table 5.  The correlation index of land and sea economic relationship model in seven coastal cities of Shandong province in 2015

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  • [1] PONTECORVO G, WILINSON M, ANDERSON R, et al.Contribution of the ocean sector to the United States economy[J].Science, 1980, 208(4447):1000-1006. doi: 10.1126/science.208.4447.1000
    [2] PONTECORVO G.Contribution of the ocean sector to the United States economy:estimated values for 1987-a technical note[J].Marine Technology Society Journal, 1988, 23(2):7-14.
    [3] WILLIAM S, ARISTIDES M.The impacts over time of marine protected areas:A null model[J].Ocean & Coastal Management, 2011, 54(4):312-317.
    [4] ALLAN G J, LECCA P, McGREGOR P G, et al.The economic impacts of marine energy developments:A case study from Scotland[J].Marine Policy, 2014, 43:122-131. doi: 10.1016/j.marpol.2013.05.003
    [5] 张向前, 欧阳钦芬.试析海洋经济与区域经济发展[J].亚太经济, 2001(5):57-59. doi: 10.3969/j.issn.1000-6052.2001.05.017
    [6] 王海英, 栾维新.海陆相关分析及其对优化海洋产业结构的启示[J].海洋开发与管理, 2002, 19(6):28-32. doi: 10.3969/j.issn.1005-9857.2002.06.007
    [7] 李靖宇, 于巨良.关于中国陆域经济与海域经济协调发展的战略思考[J].太平洋学报, 2006(2):79-90. doi: 10.3969/j.issn.1004-8049.2006.02.010
    [8] 孙吉亭, 赵玉杰.我国海洋经济发展中的海陆统筹机制[J].广东社会科学, 2011(5):41-47. doi: 10.3969/j.issn.1000-114X.2011.05.006
    [9] 殷克东, 王自强, 王法良.我国海陆经济关联效应测算研究[J].中国渔业经济, 2009, 27(6):110-114. doi: 10.3969/j.issn.1009-590X.2009.06.018
    [10] 徐胜.我国海陆经济发展关联性研究[J].中国海洋大学学报:社会科学版, 2009(6):27-33.
    [11] 金雪, 殷克东, 张栋.我国海陆经济关联性的实证分析[J].统计与决策, 2016(7):131-134.
    [12] 范斐, 孙才志.辽宁省海洋经济与陆域经济协同发展研究[J].地域研究与开发, 2011, 30(2):59-63. doi: 10.3969/j.issn.1003-2363.2011.02.012
    [13] 马旭然, 韩增林.辽宁省海洋经济对地区经济发展的影响分析[J].资源开发与市场, 2011, 27(5):436-438. doi: 10.3969/j.issn.1005-8141.2011.05.016
    [14] 李福柱, 孙明艳.海洋经济对沿海地区经济发展的带动效应评价研究[J].华东经济管理, 2012, 26(11):32-35. doi: 10.3969/j.issn.1007-5097.2012.11.008
    [15] 董杨.海洋经济对我国沿海地区经济发展的带动效应评价研究[J].宏观经济研究, 2016(11):161-166.
    [16] LIU S F, YANG Y J, FORREST J.Grey data analysis models, methods andapplications[M].Singapore:Springer, 2016.
    [17] 何广顺, 丁黎黎, 宋维玲.海洋经济分析评估理论、方法与实践[M].北京:海洋出版社, 2014.
  • [1] 张云张建丽景昕蒂宋德瑞赵建华 . 1990年以来我国大陆海岸线变迁及分形维数研究. 海洋环境科学, 2015, 34(3): 406-410. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150315
    [2] 祁黎明张婷兰海青石小梅范萍萍 . 木质素降解及其对木质素作为陆源有机物指示计应用的影响. 海洋环境科学, 2015, 34(1): 147-155. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150126
    [3] 黄冬梅季丽伟袁小华王振华 . 基于时空一体化的海洋大数据快速展示平台. 海洋环境科学, 2015, 34(5): 743-748. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150517
    [4] 石勇刘治帅高建华汪小勇 . 一种基于粒度频率分布的粒度效应校正方法. 海洋环境科学, 2015, 34(4): 606-610. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150424
    [5] 阎波李英高楠詹志华高杨史雅乔 . 菲-Cd单一与联合作用对毛蚶的氧化胁迫及损伤. 海洋环境科学, 2015, 34(6): 858-864. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150610
    [6] 黄冬梅施黎莉王振华苏诚黄雅馨 . 一种基于空间相关性的海洋环境监测数据优化抽样方法. 海洋环境科学, 2015, 34(4): 553-557. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150414
    [7] 龙飞鸿石学法罗新正 . 海平面上升对山东沿渤海湾地区百年一遇风暴潮淹没范围的影响预测. 海洋环境科学, 2015, 34(2): 211-216. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150210
    [8] 李佳璐胡昊贾大山 . 海洋经济可持续发展指数的构建及实证研究:以上海为例. 海洋环境科学, 2015, 34(6): 942-948. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150623
    [9] 陈琦李京梅 . 我国海洋经济增长与海洋环境压力的脱钩关系研究. 海洋环境科学, 2015, 34(6): 827-833. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150605
    [10] 岳玲莉高会旺刘明君邹涛陈小燕 . 利用胶州湾水环境指标分析青岛市环境经济关系. 海洋环境科学, 2016, 35(1): 106-112. doi: 10.13634/j.cnki.mes20160117
    [11] 王显丽姜国强王君丽 . 基于多元统计方法的海洋环境-经济系统协调发展度评价研究. 海洋环境科学, 2015, 34(5): 777-782,791. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150523
    [12] 李轶平王小林郭栋刘修泽付杰董婧 . 辽东湾潮间带夏季大型底栖动物群落结构研究. 海洋环境科学, 2016, 35(2): 214-220. doi: 10.13634/j.cnki.mes20160210
    [13] 庄海海高茂生徐绍辉侯国华刘森黄学勇 . 大沽河口潮间带沉积物重金属污染特征. 海洋环境科学, 2018, 37(6): 826-834. doi: 10.12111/j.mes20180605
    [14] 欧阳凯闫玉茹项立辉安成龙 . 盐城北部潮间带表层沉积物重金属分布特征及污染评价. 海洋环境科学, 2016, 35(2): 256-263. doi: 10.13634/j.cnki.mes20160218
    [15] 刘大海宫伟邢文秀李晓璇马雪健于莹 . 基于AHP-熵权法的海岛海岸带脆弱性评价指标权重综合确定方法. 海洋环境科学, 2015, 34(3): 462-467. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150324
    [16] 黄博强黄金良李迅涂振顺 . 基于GIS和InVEST模型的海岸带生态系统服务价值时空动态变化分析-以龙海市为例. 海洋环境科学, 2015, 34(6): 916-924. doi: 10.13634/j.cnki.mes20150619
    [17] 苏锴骏杜金洲吴梅桂毕倩倩 . 崇明东滩不同高程潮间带沉积物中210Po和210Pb的时空特征. 海洋环境科学, 2016, 35(1): 68-73. doi: 10.13634/j.cnki.mes20160111
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出版历程
  • 收稿日期:  2017-09-05
  • 录用日期:  2017-11-06
  • 刊出日期:  2019-02-20

“一带一路”视域下山东省海陆经济关联性分析

    作者简介:马贝(1990-), 男, 山东滨州人, 博士研究生, 主要研究方向为海洋资源开发与海洋产业管理, E-mail:mabei0220@163.com
  • 中国海洋大学 管理学院, 山东 青岛 266100
基金项目:  海洋强国建设的评价体系研究及应用 国家海洋局公益性行业科研专项:201405029

摘要: 基于2001~2015年山东省海陆经济数据对其海陆经济之间的关系进行Granger检验,得出二者之间存在一定的因果关系;并通过灰色关联分析法对山东省2001~2015年海洋经济和陆域三次产业之间的关系进行分析,得出山东省海洋经济与陆域第二产业相关性最强,然后是陆域第三产业,较弱的是陆域第一产业;总结山东省沿海七市海洋经济发展状况和海陆经济关系,得出山东省沿海七市的海陆经济关系模式主要有海陆并兴型和海陆偏移型两种模式。其中,青岛、潍坊和威海属于海陆并兴型沿海城市,烟台、日照、东营和滨州属于海陆偏移型沿海城市。在海陆偏移型沿海城市中,烟台和日照属于海洋经济主导型,而东营和滨州属于陆域经济主导型。

English Abstract

  • 2013年,我国在《中国海洋发展报告》中首次对海洋经济发展趋势进行了预测,报告指出,到2030年我国海洋生产总值(GOP)占国内生产总值(GDP)的比重将达到15%。2015年,我国在《中国海洋发展报告》中指出,“21世纪海上丝绸之路”建设将加快我国走向海洋的步伐,形成面向海洋、联通亚欧大陆的全方位对外开放格局。“一带一路”建设为我国海陆经济带来了前所未有的发展机遇,将进一步推动我国以及沿海地区海陆经济的联动发展。对此,一些专家学者在海陆经济发展的实践中意识到了综合研究海陆经济两大系统的重要性,从不同角度开始了对海陆经济关系的研究。Pontecorvo G等探讨了美国海洋经济对陆域经济的贡献,并对海洋经济进行了界定[1-2];William S等从经济学的角度出发,通过耦合协调摸型对海陆经济间的交互影响进行了研究[3];在此基础上,G.J.Allan等通过构建投入产出模型探讨了苏格兰地区海陆经济间的交互影响[4]。国内学者也对海陆经济的关系给予了关注,相关研究成果大致可以分为以下两类:一是从理论上对海陆经济的关系进行研究。张向前等指出要建设海洋经济强国,就要处理好海洋经济与区域经济之间的关系[5];王海英从海陆生态系统的联系、海陆产业空间和技术依赖性、海陆经济相关性以及产业关联等角度阐述了海陆经济之间的关联机理[6];李靖宇、孙吉亭等提出海陆经济的关联互动发展是实现国民经济可持续发展、增强综合国力的重要途径,并提出海陆经济协调发展等相关对策建议[7-8]。二是通过实证分析海陆经济之间的相互关系。殷克东、徐胜、金雪等通过构建灰色关联模型对我国海陆经济之间的关联度进行了测算[9-11];范斐等通过构建协同发展模型对辽宁省海陆经济的协同发展进行了分析[12];马旭然等运用回归分析方法验证了河北省海洋经济与地区社会经济之间的相关性,分析了海洋经济对陆域经济发展的影响[13];李福柱、董杨等分别运用产值份额和弹性相关指标对海洋经济对我国沿海地区经济发展的直接贡献和间接带动效应进行了测算,并提出发展海洋经济的相关对策[14-15]

    总体来看,目前国内关于海陆经济关联性研究范围涵盖了国家、区域、省市等多个维度,但研究内容大多集中在海陆经济协同发展以及海洋经济对陆域经济发展的影响方面,在海陆经济关联性方面的研究相对较少。为此,本文通过对山东省海陆经济进行因果关系检验,建立灰色关联模型,综合分析山东省海陆经济之间的关联性。在此基础上,总结山东省沿海七市海洋经济发展状况和海陆经济关系模式,以期为“一带一路”战略带动下山东省更好地推动海陆经济联动发展提供指导。

    • 山东省作为东部沿海经济大省,毗邻韩日,地处亚欧大陆桥东桥头堡,地理位置优越,海陆资源丰富。同时,拥有山东大学、中国海洋大学、中科院海洋研究所和国家海洋局第一海洋研究所等国内著名的科研机构,科技和人才实力雄厚。此外,历届山东省政府对扶持和发展海陆经济也予以高度重视,从“一体两翼”到“两区一圈一带”区域发展战略,从“海上山东”到“山东半岛蓝色经济区”建设战略,都带动了山东省海陆经济的快速发展。近年来,特别是自“一带一路”战略开始实施以来,山东省利用自身所特有的区位、资源、科技、人才及政策优势,不断提升海陆经济的发展水平,扩大海陆经济发展规模,推动海陆经济快速发展。2015年,山东省海洋生产总值达11000亿,占全国海洋生产总值的17.01%;国内生产总值63002.3亿元,占全国国内生产总值的9.31%。并且近十五年来,二者始终保持高速增长,带动了山东省社会经济的快速发展(图 1)。

      图  1  2001~2015年山东省海陆经济发展现状

      Figure 1.  Current situation of economic development of land and sea in Shandong province from 2001 to 2015

      目前,山东省已被确定为“一带一路”规划海上战略支点和新亚欧大陆桥经济走廊沿线重点地区,“一带一路”战略必将为山东省海陆经济带来巨大的发展机遇。随着“一带一路”战略的深入贯彻和实施,山东省海陆经济的联动关系将进一步加强,海陆经济的联系将更加紧密,海陆产业内部结构将更加优化,海陆经济将实现协同、联动发展。因此,测算山东省海陆经济之间的关联性,分析海洋经济与陆域经济之间的关联程度,探索沿海各市海陆经济发展模式,对山东省快速融入“一带一路”战略、实现海陆经济健康持续发展具有重要意义。

    • 海陆经济关联性的内涵具体表现为海洋经济与陆域产业之间的关联效应,即海洋经济与陆域产业系统之间以资源、资金、技术、人才等投入和产出要素为联系纽带的经济联系。海陆产业系统是一个相互作用、相互影响的互动的完整系统,二者之间存在着生产要素的共有性和流动性。海陆产业系统之间通过要素的优化配置,实现协同发展。在海陆经济发展过程中,如果海洋经济与陆域产业的关联性越强,表明海陆经济的关联效应明显,海陆产业的规模经济给国民经济的发展带来更多动力;反之,海洋经济与陆域产业的关联关系较为分散,海陆经济之间的联动发展不明显,这终将会影响国民经济的良性发展。

      海洋经济和陆域经济是沿海地区社会经济发展的两大重要支柱。在区域经济发展过程中,海洋经济和陆域经济之间是共存的,二者呈现出网状关联、相互依托的格局。一方面,海洋经济相关产业的发展需要陆域相关产业提供必要资金、技术、人才和服务等,从而实现海洋经济的健康快速发展;另一方面,海洋经济相关产业发展的同时,通过产业关联带动上下游陆域相关产业尤其是临海产业发展。因此,研究海陆经济关联性不仅对于推动海陆经济发展具有重要作用,而且对于推动沿海地区社会经济发展具有重要意义。

    • 本文运用时间序列中的Granger因果关系检验法对山东省海陆经济之间的关系进行检验和分析,最终得出二者之间的因果关系。由于山东省海洋经济相关数据统计不全以及数据统计来源有限,为了保证分析结果的准确性,选取了2001~2015年山东省GOP和GDP的原始数据以及计算得出的GOP与GDP之间的比值(记为BL),在对数据进行处理后,计算得到山东省GOP增长率、GDP增长率以及GOP与GDP之间比值增长率的新时间序列。需要指出的是,由于海陆经济之间的比例对海洋经济和陆域经济增速的影响能够简单地表示海陆经济之间的协同发展程度,因此本文通过GOP和GDP的原始数据计算得到GOP与GDP之间的比值。

      检验时间序列的平稳性是进行Granger检验的前提,只有通过平稳性检验的时间序列才能进行Granger检验。作为经济产值的时间序列,往往会存在一个单位根影响其非平稳,而增长率时间序列往往是平稳的。在金融时间序列中,通常是利用对数收益率来表示增长率。因此,本文通过对数收益率的方法对原始数据进行处理,记处理后的数据分别为RGOPRGDPRBL(如表 1),则满足以下关系式:

      表 1  山东省海陆经济相关指标数据的处理

      Table 1.  Treatment of land and sea related economic data in Shandong province

      运用Eviews7.0对表 1中时间序列数据进行ADF单位根平稳性检验,得出RGOPRGDPRBL在进行一阶差分后的P值分别为0.002、0.008和0.0016,均在0.01水平下显著,因此可以进行Granger检验。

    • 在对表 1数据进行处理后,运用Eviews 7.0对RGOPRGDPRBL进行Granger检验,具体结果如表 2所示。

      表 2  不同滞后阶数条件下Granger检验的值

      Table 2.  The value of Granger test under different lag order

      从中可以看出,滞后阶数不同,所得到的Granger检验结果也不同。(1)滞后阶数=2时,RGOP/RGDPP值为0.0868,在10%的置信水平下显著,这表明RGOP在10%的置信水平下是RGDP的Granger原因,即海洋经济发展在一定程度上影响陆域经济的发展;RGDP/RBLP值为0.0485,在5%的置信水平下显著,这表明RGDP在5%的置信水平下是RBL的Granger原因,即陆域经济发展在一定程度上影响海陆经济的协同发展;RBL/RGDPP值为0.0268,在5%的置信水平下显著,这表明RBL在5%的置信水平下是RGDP的Granger原因,即海陆经济的协同发展在一定程度上影响陆域经济的发展;其他Granger检验的P值均不显著,属于接受原假设的情况,这表明二者之间不存在明显的关系。(2)滞后阶数=3时,RGOP/RGDPP值为0.0967,在10%的置信水平下显著,这表明RGOP在10%的置信水平下是RGDP的Granger原因,即海洋经济发展在一定程度上影响陆域经济的发展;RGDP/RBLP值为0.0424,在5%的置信水平下显著,这表明RGDP在5%的置信水平下是RBL的Granger原因,即陆域经济发展在一定程度上影响海陆经济的协同发展;其他Granger检验的P值均不显著,属于接受原假设的情况,这表明二者之间并不存在明显的关系。(3)滞后阶数=4时,RGDP/RBLP值为0.0977,在10%的置信水平下显著,这表明RGDP在10%的置信水平下是RBL的Granger原因,即陆域经济发展在一定程度上影响海陆经济的协同发展;其他Granger检验的P值均不显著,属于接受原假设的情况,这表明二者之间并不存在明显的关系。通过以上对山东省海陆经济增长率Granger检验结果的综合分析,我们可以得出山东省海陆经济之间存在一定的因果关系,二者具有一定的相关性。

    • 就山东省海陆经济而言,设X0, Xi分别为海洋经济母序列和陆域三大产业子序列,按照时间序列,X0(k)、Xi(k)分别表示X0Xi在序号k年上的初始值(k=1, 2,…,n),即X0=[x0(1), x0(2), …,x0(n)],Xi=[xi(1), xi(2), …, xi(n)](i=1, 2, …,m),记xik时刻对x0的关联系数为ξ0i(k), ξ0i(k)是由X0Xi在不同时刻的产值决定的。

      首先,由于统计口径、统计单位或产值等因素可能存在差异,需要对原始数据进行无量纲化处理,转换为能够比较的数据序列,一般采用初始化变换(采用此变换主要是因为初始化体现了动态意义,能够更加灵敏的呈现各项指标变化情况)。初始化是指将每一序列数据分别除以第一个数据形成一个新序列。记初始化后的母序列和子序列分别为:

      其次,根据无量纲的子序列和母序列计算海洋经济和陆域经济三大产业的绝对差:

      由(6)式计算的数据,得到差序列:Δ0i=[Δ0i(1), Δ0i(2), …, Δ0i(n)],找出差序列中的最大值maxΔ0i(k)和最小值minΔ0i(k)。

      第三,计算关联系数。x0(k)与xi(k)的关联系数为:

      式中:ρ为分辨系数,ρ越小,分辨能力就越大,一般有ρ∈(0, 1),为了提高关联系数之间差异的显著性,此处令分辨系数ρ=0.5[16-17]

      第四,计算关联度。关联系数仅仅表示不同时刻数据之间的关系程度,数据分散性较大,不利于比较。因此,以母序列和子序列两个比较序列各个时刻关联系数的平均值计算关联度,即:

      式中:γ0i为母序列与第i个子序列的关联度;n为序列的长度。若灰色关联度排列顺序为γ0i>γ0j…>γ0m,这就表明X0Xi的影响最大,Xj次之,Xm最小。

      第五,排关联序。将m个子序列对母序列的关联度按照从大到小的顺序排列起来,组成关联序。排序越靠前,则说明关联度越高,二者关联越密切。

    • 由于山东省海洋经济相关数据统计不全以及数据统计来源有限,为了保证分析结果的准确性,我们选取了2001~2015年的数据,以山东省海洋生产总值作为母序列,用y表示,以陆域一、二、三产业的增加值为子序列,分别用x1x2x3表示。

    • 通过使用灰色关联分析法对山东省2001~2015年海洋经济和陆域一、二、三产业增加值的原始数据进行计算、处理后,得到山东海洋经济与陆域一、二、三产业增加值之间的关联系数。然后根据公式(8),分别计算得到山东省海洋生产总值与陆域三大产业增加值之间的关联度(如表 3)。从表 3中可以看出:山东省海洋经济与陆域三大产业之间的关联度分别为0.7361、0.8136和0.7883。因此,山东省海洋经济与陆域第二产业相关性最强,然后是陆域第三产业,较弱的是陆域第一产业。也就是说,陆域第二产业对海洋经济的发展影响最大,这主要是因为山东省海洋产业结构以第二产业为主,陆域第二产业与海洋第二产业之间的关联程度强,为海洋第二产业发展提供了更多的资金、人力和技术等支持;而陆域第一产业与海洋经济的关联度较小,对海洋经济的辐射带动作用较小。

      表 3  山东省海洋经济与陆域三大产业灰色关联系数及关联度

      Table 3.  Gray relational coefficient and correlative degree of marine economy and land industry in Shandong province

    • 人均GDP是反映了一个国家或地区陆域经济发展水平的重要指标之一,而主要海洋产业产值则是反映一个国家或地区海洋经济发展水平的重要指标之一。表 4列示了2015年山东省及沿海七市的GDP、主要海洋产业产值、人均GDP。按照人均GDP的大小对山东省沿海七市进行排序得到:东营、威海、青岛、烟台、滨州、日照和潍坊;而按照主要海洋产业产值的大小进行排序,可以得到:青岛、烟台、威海、潍坊、东营、日照和滨州。通过这两种排名方式,我们得出不同的结果,这表明了山东省地区之间经济发展的不平衡,即山东省沿海七市陆域社会经济发展与海洋经济发展水平和模式存在一定的差异。

      表 4  2015年山东省沿海七市GDP及主要海洋产业产值

      Table 4.  The GDP and output value of major marine industry in seven coastal cities of Shandong province in 2015

      表 5列示了山东省沿海七市主要海洋产业产值增长率、GDP增长率及二者之间的差值、2014年和2015年山东省沿海七市主要海洋产业产值占GDP的比重以及二者的差值。从中可以得出:(1)从动态上看,2015年,山东省沿海七市主要海洋产业产值增长率和GDP增长率都较高,这表明山东省沿海七市海洋经济和陆域经济的增速较快。但是,各市之间海洋产业产值增长率和GDP增长率都存在一定差距。其中,在主要海洋产业产值增长率方面,威海市最低,增速最慢;其次是青岛市;最高的是日照市,高达17.1%,增速最快。而在GDP增长率方面,东营市最低,增速最慢;其次是滨州市;威海市最高,为8.5%,增速最快。(2)从静态上看,山东省沿海七市中,有的城市主要海洋产业产值占GDP的比重较高,其中最典型的是威海、日照;而有的城市主要海洋产业产值占GDP的比重较低,典型城市是滨州。这进一步表明山东省沿海七市陆域社会经济发展与海洋经济发展之间的不平衡性和差异性,而这一差异主要是由沿海七市海陆经济模式的不同而导致的。此外,山东省沿海七市主要海洋产业增长率与GDP增长率的差值为正,2015年和2014年主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值也为正值。同时,沿海七市主要海洋产业增长率明显高于GDP增长率,而且主要海洋产业产值占GDP的比重呈递增趋势。这说明海洋经济对山东省沿海七市海陆经济发展过程中的拉动作用大,但沿海七市海洋经济的拉动作用却有大有小。

      表 5  2015年山东省沿海七市海陆经济关系模式相关指标

      Table 5.  The correlation index of land and sea economic relationship model in seven coastal cities of Shandong province in 2015

      根据山东省沿海七市主要海洋产业增长率和GDP增长率之间的差值和主要海洋产业产值占GDP比重的差值两个指标值,综合分析山东省海陆经济发展水平的高低,可以将山东省沿海七市海洋经济与社会经济的关系总结为两种模式。

      第一种:海陆并兴型,具体表现为主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值小(小于或等于2%),主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值小(小于或等于1.5%),即海洋经济与陆域经济发展水平相差小。属于海陆并兴型的城市有青岛、威海和潍坊市。其中,最典型的城市当属青岛市,其主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值为1.8,仅次于威海,位居第二。同时,主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值为0.47,在七个城市中排在第一位。青岛市之所以是最典型的海陆并兴型城市,主要原因有:一是青岛市作为副省级城市之一、新兴一线城市之一,区位条件优越、海陆自然资源和人力资源丰富,是我国重要的沿海经济中心城市和滨海度假旅游城市,其在山东省海陆经济发展中的地位举足轻重;二是青岛市港口众多,是我国重要的港口城市之一。青岛拥有我国北方货物吞吐量和集装箱吞吐量最大的港口——青岛港。同时,青岛正在建设集海陆一体的胶东国际机场,这些都为青岛海陆经济的发展提供了便利交通和基础设施;三是科技实力雄厚。中科院海洋研究所、国家海洋局第一海洋研究所和中国海洋大学等国内著名的从事海洋科研和教育的机构坐落于青岛市,全国中高级海洋科研人员有60%以上都在青岛。同时,蓝色硅谷核心区、国家海洋实验室也位于青岛市,这些都为青岛市海陆经济的发展提供了雄厚的技术支撑。最后,青岛作为“一路”建设的主要力量和领军城市之一,在发展海陆经济的过程中,不断加强与亚太各个国家,尤其是与沿海国家在科技、产业和贸易等多个领域进行全方位的合作;并进一步推进青岛港与“一路”沿线港口在港口建设、港口航道等方面的交流与合作,增加航线密度,实现互通互联。潍坊市海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值为2,仅次于威海和青岛;主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值为0.62,仅次于青岛市,位居第二位。潍坊市之所以属于海陆并兴型城市之一,一方面,它位于半岛城市群的地理中心,并且处于山东半岛蓝色经济区和黄河三角洲高效生态经济区两大国家战略经济区的重要交汇处,是我国最具投资潜力和发展活力的新兴经济强市,陆域经济发展迅速;另一方面,潍坊市与青岛相邻,青岛海洋经济的发展对其具有辐射带动作用。同时,潍坊市拥有我国最大的海盐生产企业——羊口盐场,北部莱州湾地区地下油气资源和卤水资源含量充足,滨海地区滩涂和湿地面积广,这为海洋盐业、海洋油气业,海洋化工业以及滨海旅游业的发展提供资源支撑,进而为其海洋经济的发展奠定基础。属于海陆并兴的城市还有威海市。威海市三面环海,地理位置也十分优越,同时,它是我国最早的沿海开放城市,也是中韩自贸区先行示范城市,这些为其海陆经济的发展提供了有利条件。此外,威海市抓住“一带一路”建设带来的发展机遇,不断加强与沿线国家的贸易往来,积极推动海陆产业“走出去”,带动了海陆经济的协同发展。

      第二种:海陆偏移型,包括海洋经济主导型和陆域经济主导型。其中,海洋经济主导型,具体表现为主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值较大(大于4%),主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值较大(大于3%),即海洋经济对社会经济发展的拉动作用大于陆域经济;陆域经济主导型,具体表现为主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值较小(大于2%且小于或等于4%),主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值较小(大于1.5%且小于或等于3%),即海洋经济发展对社会经济的拉动作用小于陆域经济。烟台和日照主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值分别为6.8和9.6。同时,主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值分别为3.02和3.29,两个差值都较大,属于海洋经济主导型城市;而滨州和东营恰恰相反,其主要海洋产业产值增长率与GDP增长率之间的差值为分别3.8和3.7。同时,主要海洋产业产值占GDP比重之间的差值分别为1.49和1.86,两个差值都较小,属于陆域经济主导型城市。导致这种不平衡的主要原因有:一是海洋资源的不平衡。与滨州和东营相比较,烟台和日照海域面积更加广阔,海洋资源更加丰富、资源禀赋高;二是海洋经济发展条件和水平的差异。烟台和日照地理位置更加优越,海洋经济发展条件优于滨州和东营,海洋经济发展水平高。三是交通和基础设施差异。烟台和日照港口较多,海运更加便利,港口吞吐量大,基础设施完善,为海洋经济的发展提供了保障;四是政策支持差异。与滨州和东营相比,烟台和日照在政策、资源和资金等方面对发展海洋经济的支持力更大。例如烟台市积极打造东部海洋经济新区,并定向招商引资建设海洋经济发展中心,为海洋经济的发展提供支撑,而日照市则加大资金投入,建设和完善海洋牧场,逐步改善海洋渔业资源日益枯竭的现状,促进海洋经济的协调发展。

    • (1) 通过对山东省海陆经济的Granger检验,得出山东省海陆经济之间存在一定的因果关系。

      (2) 通过对山东省海洋经济与陆域一、二、三产业之间关联度的分析,得出陆域第二产业与海洋经济的关联度最大,对海洋经济发展影响最大;其次是第三产业;而陆域第一产业与海洋经济的关联度较小,对海洋经济的辐射带动作用较小。

      (3) 通过对山东省沿海七市GDP增长率、主要海洋产业产值增长率、主要海洋产业产值和GDP增长率之间的差值以及主要海洋产业产值占GDP的比重和差值的综合分析,得出山东省沿海七市海陆经济发展模式包括海陆并兴型和海陆偏移型两种模式。其中,青岛、潍坊和威海属于海陆并兴型沿海城市;烟台、日照、东营和滨州属于海陆偏移型沿海城市。在海陆偏移型沿海城市中,烟台和日照属于海洋经济主导型,东营和滨州属于陆域经济主导型。由于沿海七市海陆经济发展模式的不同,在一定程度上导致了它们海陆经济发展的不平衡性和差异性。

      (4) 山东省海陆经济之间存在因果关系,但海陆经济的发展却不平衡,因此,山东省要抓住“一带一路”在政策、技术以及基础设施等方面为海陆经济发展带来的机遇,实现海陆经济的联动发展。首先,要优化海陆产业结构。山东省要抓住“一带一路”在政策、技术等方面为海陆产业带来的发展机遇,稳定发展第一产业,优化发展第二产业,提升发展第三产业,实现海陆产业的优势互补和结构的优化升级;其次,要优化海陆产业的布局。“一带一路”建设的过程中,各地区或区域间的合作与联系将进一步加强,必将推动我国海陆产业布局渐趋合理。山东省要不断优化海陆产业布局,沿海七市基于自身产业基础和海洋资源优势,因地制宜地重点发展自身竞争实力较强的海陆产业,缩小区域间的差异,实现地区间各类海陆产业之间的协调发展。最后,要提升海陆科技水平。“一带一路”建设为山东省海陆经济的发展提供了技术支撑。因此,山东省一方面要学习其他省份或国家的先进技术,积极引进高水平科研人才和高新技术,另一方面,鼓励和支持科技创新,培养适合自身海陆经济发展需要的创新型人才,为海陆经济的发展提供保障。

参考文献 (17)

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