海洋渔业产业集聚发展的时空分异及空间收敛性分析——以国家级海洋牧场示范区为例

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2026.08.20240754

摘要/Abstract

摘要：

海洋牧场是一种新兴的海洋渔业发展模式，既是沿海地区养护海洋生物资源的重要手段，也是优化海洋渔业产业布局的有效举措。本文基于国家级海洋牧场示范区域内相关海洋渔业企业大数据，采用核密度估计方法测算了2008—2023年参与国家级海洋牧场示范区建设的67个区县的海洋渔业发展水平，分析了海洋渔业及其细分产业的时空分异格局及演化特征，并使用β收敛模型考察其空间收敛性。研究发现：①海洋渔业产业的聚集热点呈现出“多核心集聚”的空间格局，渔业各细分产业的集聚程度随时间逐渐增强。②三大海洋经济圈的海洋渔业产业存在绝对与条件β收敛特征，其中东部海洋经济圈的收敛速度最快。③海洋渔业各细分产业均存在绝对与条件β收敛特征，海产加工业的收敛速度远超海水养殖业与海产批发零售业。④国家级海洋牧场示范区的建立对海洋渔业产业的集聚发展具有显著正向影响。基于此，本研究将为发展海洋渔业产业和建设“蓝色粮仓”提供理论依据和实践参考。

关键词: 海洋渔业, 国家级海洋牧场示范区, 产业集聚, 空间收敛, 企业大数据

Abstract:

Sea ranches are an emerging development mode of marine fisheries industry, an important means of conserving marine living resources, and an effective measure for optimizing the industrial layout of marine fisheries industry. Based on the big data of enterprises' location related to the marine fisheries industry, this paper applies the kernel density estimation method to measure the development level of marine fisheries industry in 67 districts/counties participating in the construction of the national-level sea ranch demonstration areas from 2008 to 2023, analyzes the spatiotemporal differentiation pattern and evolution characteristics of marine fisheries industry and its subsectors, and examines its spatial convergence using the β convergence model. The results show that: ① The marine fisheries industry presents the spatial pattern of multi-core agglomeration, and the aggregation hotspots of marine fisheries subsectors gradually increase over time. ② There are absolute and conditional β convergence characteristics in the three major ocean economic zones, among which the eastern ocean economic zone has the fastest convergence speed. ③ All the marine fisheries subsectors have absolute and conditional β convergence characteristics. The convergence speed of seafood processing subsector is much faster than those of mariculture and seafood wholesale & retail subsectors. ④ The establishment of national-level sea ranch demonstration areas has a significant positive effect on the agglomeration of marine fisheries industry. Accordingly, this paper will provide theoretical basis and practical reference for the development of marine fishery industry and the construction of "blue granary".

Key words: marine fisheries, national-level sea ranch demonstration areas, industrial agglomeration, spatial convergence, the big data of enterprises

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图/表 11

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海洋经济圈	所在省份	所在城市（区县）
北部海洋经济圈	天津	天津市（滨海新区）
	河北	秦皇岛市(山海关区、昌黎县、北戴河新区)；唐山市（乐亭县、滦南县）
	辽宁	大连市（庄河市、普兰店区、金州区）；丹东市（东港市）；葫芦岛市（兴城市、绥中县、龙港区）；锦州市（太和区）；盘锦市（盘山县）
	山东	滨州市（无棣县）；东营市（河口区）；青岛市（黄岛区、崂山区、即墨区）；日照市（岚山区、东港区）；威海市（荣成市、环翠区）；烟台市（蓬莱区、福山区、莱州市、牟平区、海阳市、龙口市、长岛县）
东部海洋经济圈	上海	上海市（崇明区）
	江苏	连云港市（赣榆区）；盐城市（滨海县）；南通市(启东市)
	浙江	宁波市(象山县)；台州市(椒江区、临海市)；温州市(平阳县、洞头区、瑞安市)；舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县)
南部海洋经济圈	福建	福州市(福清市)；莆田市(秀屿区)
	广东	惠州市(惠东县)；茂名市(电白区)；汕头市(南澳县)；汕尾市(汕尾市城区、陆丰市)；深圳市(龙岗区)；阳江市(江城区、阳西县)；湛江市(遂溪县、麻章区、吴川市)；珠海市(香洲区)
	广西	北海市（银海区、海城区）；防城港市（防城区）；钦州市（钦南区）
	海南	海口市（秀英区）；三亚市（海棠区）；海南省直属管辖（临高县、万宁市、乐东黎族自治县）

海洋经济圈	所在省份	所在城市（区县）
北部海洋经济圈	天津	天津市（滨海新区）
	河北	秦皇岛市(山海关区、昌黎县、北戴河新区)；唐山市（乐亭县、滦南县）
	辽宁	大连市（庄河市、普兰店区、金州区）；丹东市（东港市）；葫芦岛市（兴城市、绥中县、龙港区）；锦州市（太和区）；盘锦市（盘山县）
	山东	滨州市（无棣县）；东营市（河口区）；青岛市（黄岛区、崂山区、即墨区）；日照市（岚山区、东港区）；威海市（荣成市、环翠区）；烟台市（蓬莱区、福山区、莱州市、牟平区、海阳市、龙口市、长岛县）
东部海洋经济圈	上海	上海市（崇明区）
	江苏	连云港市（赣榆区）；盐城市（滨海县）；南通市(启东市)
	浙江	宁波市(象山县)；台州市(椒江区、临海市)；温州市(平阳县、洞头区、瑞安市)；舟山市(岱山县、普陀区、嵊泗县)
南部海洋经济圈	福建	福州市(福清市)；莆田市(秀屿区)
	广东	惠州市(惠东县)；茂名市(电白区)；汕头市(南澳县)；汕尾市(汕尾市城区、陆丰市)；深圳市(龙岗区)；阳江市(江城区、阳西县)；湛江市(遂溪县、麻章区、吴川市)；珠海市(香洲区)
	广西	北海市（银海区、海城区）；防城港市（防城区）；钦州市（钦南区）
	海南	海口市（秀英区）；三亚市（海棠区）；海南省直属管辖（临高县、万宁市、乐东黎族自治县）

海洋渔业细分产业	企业数量/个
海洋渔业细分产业	2008年以前	2008—2015年	2015—2023年
海水养殖业	9 186	16 748	50 306
海水捕捞业	1 412	1 044	3 659
海产加工业	5 525	3 436	7 888
海产批发零售业	11 937	14 882	98 837
总计	28 060	36 110	160 690

海洋渔业细分产业	企业数量/个
海洋渔业细分产业	2008年以前	2008—2015年	2015—2023年
海水养殖业	9 186	16 748	50 306
海水捕捞业	1 412	1 044	3 659
海产加工业	5 525	3 436	7 888
海产批发零售业	11 937	14 882	98 837
总计	28 060	36 110	160 690

模型类型	三大海洋经济圈	北部海洋经济圈	东部海洋经济圈	南部海洋经济圈
模型类型	双向固定OLS	双向固定SAR	双向固定SDM	双向固定SAR
收敛速度/%	1.25	1.42	3.41	0.91
β	-0.16^***(-8.51)	-0.18^***(-7.24)	-0.38^***(-6.22)	-0.12^***(-3.99)
ρ	0.09(0.87)	0.09(1.32)	0.47^***(7.09)	0.16^**(2.30)
LM-Error	2.08 [0.149]	3.00 [0.083]	6.99 [0.008]	3.09 [0.079]
R-LM-Error	1.36 [0.244]	3.17 [0.075]	3.62 [0.057]	0.00 [0.967]
LM-Lag	1.33 [0.248]	5.54 [0.019]	9.61 [0.002]	3.31 [0.069]
R-LM-Lag	0.61 [0.435]	5.71 [0.017]	6.24 [0.013]	0.22 [0.639]
LR-Error		100.29 [0.000]	7.03 [0.008]	57.59 [0.000]
LR-Lag		118.77 [0.000]	19.20 [0.000]	69.87 [0.000]
Hausman检验	37.80 [0.000]	44.67 [0.000]	30.37 [0.000]	13.90 [0.001]
R²	0.08	0.10	0.15	0.03
N	938	434	182	322