世界地理研究 ›› 2023, Vol. 32 ›› Issue (3): 89-100.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2023.03.2021011
收稿日期:
2021-01-06
修回日期:
2021-03-09
出版日期:
2023-03-15
发布日期:
2023-04-04
通讯作者:
董会忠
作者简介:
韩沅刚(1994—),男,博士研究生,主要研究方向为区域经济、环境经济,E-mail:17865919560@163.com。
基金资助:
Yuangang HAN1(), Huizhong DONG2(), Hongjie ZHANG3, Zhengxu CAO4
Received:
2021-01-06
Revised:
2021-03-09
Online:
2023-03-15
Published:
2023-04-04
Contact:
Huizhong DONG
摘要:
提升海洋环境效率既是海洋强国建设的根本要求,也是生态文明建设的重要内容。文章采用Undesirable-SBM模型、ESDA空间统计、云模型、GWR等方法,考察海洋经济圈2007—2020年海洋环境效率时空演变特征与作用机理。研究表明:①2006—2011年海洋环境效率呈“M”形波动,到2012年趋于稳定,海洋环境效率呈由南向北升高的发展态势,污染处理效率低下与环保投入浪费是阻碍其提升的主因。②海洋环境效率空间非均衡特征显著,区域绝对差异持续存在。③海洋环境效率影响因素作用效应的空间差异显著,基础设施与环境监管的正向影响较为强烈;受限于“回弹效应”,资源利用的影响程度强烈波动;产业结构落后阻碍海洋环境效率提升。研究结果为实现海洋经济圈可持续发展提供理论参考,对促进海洋经济绿色发展、加强海洋生态文明建设具有重要的现实意义。
韩沅刚, 董会忠, 张宏杰, 曹正旭. 中国海洋经济圈环境效率时空演变及影响因素[J]. 世界地理研究, 2023, 32(3): 89-100.
Yuangang HAN, Huizhong DONG, Hongjie ZHANG, Zhengxu CAO. Spatiotemporal evolution and influencing factors of environmental efficiency in China's marine economic circle[J]. World Regional Studies, 2023, 32(3): 89-100.
目标层 | 准则层 | 指标层 | 指标来源 | 代码 |
---|---|---|---|---|
投入 | 能源投入 | 沿海地区风能发电 | 《中国海洋统计年鉴》 | X1 |
劳动力投入 | 涉海就业人员 | 《中国海洋统计年鉴》 | X2 | |
资金投入 | 固定资本存量 | 《中国海洋统计年鉴》 | X3 | |
海域投入 | 海域利用度 | 公式计算所得,海域利用度=(海洋可养殖面积÷确权海域面积)×100 | X4 | |
近海及海岸湿地面积 | 《中国海洋统计年鉴》 | X5 | ||
政策投入 | 污染治理项目(废水、固体废物) | 《中国海洋统计年鉴》 | X6 | |
环保投入 | 生态监控区 | 《中国海洋统计年鉴》 | X7 | |
海洋自然保护区个数 | 《中国海洋统计年鉴》 | X8 | ||
科技投入 | 海洋科技中高级职称人员占比 | 《中国海洋统计年鉴》 | X9 | |
海洋机构科技课题数 | 《中国海洋统计年鉴》 | X10 | ||
产出 | 经济产出 | 海洋经济生产总值 | 《中国海洋统计年鉴》 | Y1 |
环境污染 | 工业废水直接排入海量 | 《中国海洋统计年鉴》 | Y2 | |
赤潮灾害受灾面积 | 《国家海域使用管理公报》 | Y3 | ||
自然灾害 | 风暴潮灾害直接经济损失 | 《国家海域使用管理公报》 | Y4 |
表1 沿海地区海洋环境效率投入-产出指标体系
Tab.1 The input-output indicator system of marine environmental efficiency in coastal areas
目标层 | 准则层 | 指标层 | 指标来源 | 代码 |
---|---|---|---|---|
投入 | 能源投入 | 沿海地区风能发电 | 《中国海洋统计年鉴》 | X1 |
劳动力投入 | 涉海就业人员 | 《中国海洋统计年鉴》 | X2 | |
资金投入 | 固定资本存量 | 《中国海洋统计年鉴》 | X3 | |
海域投入 | 海域利用度 | 公式计算所得,海域利用度=(海洋可养殖面积÷确权海域面积)×100 | X4 | |
近海及海岸湿地面积 | 《中国海洋统计年鉴》 | X5 | ||
政策投入 | 污染治理项目(废水、固体废物) | 《中国海洋统计年鉴》 | X6 | |
环保投入 | 生态监控区 | 《中国海洋统计年鉴》 | X7 | |
海洋自然保护区个数 | 《中国海洋统计年鉴》 | X8 | ||
科技投入 | 海洋科技中高级职称人员占比 | 《中国海洋统计年鉴》 | X9 | |
海洋机构科技课题数 | 《中国海洋统计年鉴》 | X10 | ||
产出 | 经济产出 | 海洋经济生产总值 | 《中国海洋统计年鉴》 | Y1 |
环境污染 | 工业废水直接排入海量 | 《中国海洋统计年鉴》 | Y2 | |
赤潮灾害受灾面积 | 《国家海域使用管理公报》 | Y3 | ||
自然灾害 | 风暴潮灾害直接经济损失 | 《国家海域使用管理公报》 | Y4 |
变量 | 指标 | 单位 |
---|---|---|
海洋产业结构 | 海洋第三产业占比 | % |
海洋资源集约 | 海洋生产总值/确权海域面积 | 亿元/公顷 |
基础设施水平 | 港口货物吞吐量 | 万吨 |
环境规制强度 | 环境污染物治理效率指数 | — |
表2 海洋环境效率驱动因素指标
Tab.2 Indicators of drivers of marine environmental efficiency
变量 | 指标 | 单位 |
---|---|---|
海洋产业结构 | 海洋第三产业占比 | % |
海洋资源集约 | 海洋生产总值/确权海域面积 | 亿元/公顷 |
基础设施水平 | 港口货物吞吐量 | 万吨 |
环境规制强度 | 环境污染物治理效率指数 | — |
图4 2007、2012和2016年沿海地区海洋环境效率空间分布图注:上图基于国家自然资源部标准地图服务系统标准地图(审图号:GS(2019)1827号)绘制,底图无修改,下图同。
Fig.4 Spatial distribution map of marine environmental efficiency in coastal areas in 2007, 2012 and 2016
因变量 | α趋同性 | 绝对β趋同 | 有条件β趋同 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | |
R2 | 0.741 | 0.845 | 0.499 | |||
α1 | 0.373** | 0.158 | ||||
α2 | -0.018 | 0.108 | ||||
β1 | -0.215** | 0.051 | -0.067 | 0.047 | ||
β2 | -0.049** | 0.212 | -0.003 | 0.206 | ||
μ |
表3 海洋环境效率趋同回归分析
Tab.3 Convergence regression analysis of marine environmental efficiency
因变量 | α趋同性 | 绝对β趋同 | 有条件β趋同 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | 系数 | 标准误 | |
R2 | 0.741 | 0.845 | 0.499 | |||
α1 | 0.373** | 0.158 | ||||
α2 | -0.018 | 0.108 | ||||
β1 | -0.215** | 0.051 | -0.067 | 0.047 | ||
β2 | -0.049** | 0.212 | -0.003 | 0.206 | ||
μ |
影响因素 | 系数 | 标准误 | t值 | P值 | VIF |
---|---|---|---|---|---|
mis | -0.544 | 0.177 | -4.65 | 0.002 | 1.66 |
mnr | 0.226 | 0.053 | 4.23 | 0.005 | 1.13 |
inf | 0.420 | 0.157 | 2.67 | 0.037 | 1.72 |
ers | 0.155 | 0.037 | 4.18 | 0.007 | 1.05 |
_cons | 58.413 | 58.424 | 1.00 | 0.356 | — |
Jarque-Bera Test | 28.440*** | ||||
R2 | 0.755 | ||||
Adjusted-R2 | 0.659 | ||||
AIC值 | 97.189 |
表4 沿海地区海洋环境效率影响因素OLS模型估计结果
Tab.4 Estimation results of OLS model for factors affecting the efficiency of marine environment in coastal areas
影响因素 | 系数 | 标准误 | t值 | P值 | VIF |
---|---|---|---|---|---|
mis | -0.544 | 0.177 | -4.65 | 0.002 | 1.66 |
mnr | 0.226 | 0.053 | 4.23 | 0.005 | 1.13 |
inf | 0.420 | 0.157 | 2.67 | 0.037 | 1.72 |
ers | 0.155 | 0.037 | 4.18 | 0.007 | 1.05 |
_cons | 58.413 | 58.424 | 1.00 | 0.356 | — |
Jarque-Bera Test | 28.440*** | ||||
R2 | 0.755 | ||||
Adjusted-R2 | 0.659 | ||||
AIC值 | 97.189 |
模型参数 | 年份 | ||
---|---|---|---|
2007年 | 2012年 | 2016年 | |
带宽 | 255.816 | 255.816 | 255.816 |
Residual Squares | 0.424 | 0.109 | 0.537 |
Effective Number | 5.009 | 5.008 | 5.008 |
Sigma值 | 0.266 | 0.135 | 0.299 |
AIC值 | 28.470 | 13.606 | 31.060 |
R2 | 0.886 | 0.882 | 0.835 |
Adjusted-R2 | 0.810 | 0.804 | 0.824 |
表5 沿海地区海洋环境效率GWR模型估计结果
Tab.5 GWR model estimation results of marine environmental efficiency in coastal areas
模型参数 | 年份 | ||
---|---|---|---|
2007年 | 2012年 | 2016年 | |
带宽 | 255.816 | 255.816 | 255.816 |
Residual Squares | 0.424 | 0.109 | 0.537 |
Effective Number | 5.009 | 5.008 | 5.008 |
Sigma值 | 0.266 | 0.135 | 0.299 |
AIC值 | 28.470 | 13.606 | 31.060 |
R2 | 0.886 | 0.882 | 0.835 |
Adjusted-R2 | 0.810 | 0.804 | 0.824 |
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