Spatiotemporal variation and spatial convergence of marine fisheries industrial agglomeration development: Empirical evidence from national-level sea ranch demonstration areas

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2026.08.20240754

Abstract

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

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

Chengling YANG, Siyao ZHOU, Ronghui HUANG, Xiaorui PIAO. Spatiotemporal variation and spatial convergence of marine fisheries industrial agglomeration development: Empirical evidence from national-level sea ranch demonstration areas[J]. World Regional Studies, 2026, 35(8): 126-138.

杨程玲, 周思瑶, 黄荣慧, 朴小锐. 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[J]. 世界地理研究, 2026, 35(8): 126-138.

Figures/Tables 11

References 15

[1]	于会娟. 现代海洋产业体系发展路径研究——基于产业结构演化的视角. 山东大学学报(哲学社会科学版), 2015(3): 28-35.
	YU H. Research on the development mode of modern marine industrial system under the perspective of industry structure evolution. Journal of Shandong University (Philosophy and Social Sciences), 2015(3): 28-35.
[2]	王泽宇, 丛琳惠, 王焱熙, 等. 现代海洋产业体系发展水平测度及动态演进——基于四位协同视角. 经济地理, 2023, 43(7): 77-87.
	WANG Z, CONG L, WANG Y, et al. Development level measurement and dynamic evolution of the modern marine industrial system: Based on the synergetic development perspective. Economic Geography, 2023, 43(7): 77-87.
[3]	陈勇. 中国现代化海洋牧场的研究与建设. 大连海洋大学学报, 2020, 35(02): 147-154.
	CHEN Y. Research and construction of modern marine ranching in China: A review.Journal of Dalian Ocean University,2020, 35(2): 147-154.
[4]	宾津佑, 唐小兵. 中国海洋资源环境效率时空演变特征与脱钩效应研究. 统计与决策, 2023, 39(20): 109-113.
	BIN J, TANG X. Spatiotemporal evolution characteristics and decoupling effect of marine resource-environmental efficiency in China. Statistics & Decision, 2023, 39(20): 109-113.
[5]	韩增林, 胡盈. 大连市海洋渔业集群空间格局演化与企业区位选择. 地理科学, 2021, 41(4): 634-644.
	HAN Z, HU Y. Spatial pattern evolution of cluster and the impacts of firms' locationchoices of marine fisheries sector in Dalian. Scientia Geographica Sinica, 2021, 41 (4): 634-644.
[6]	黄志雄, 李志民, 路来冰, 等. 长三角体育企业空间格局演化特征及影响因素研究. 体育与科学, 2023, 44(6): 58-67.
	HUANG Z, LI Z, LU L, et al. Study on the evolution characteristics and influencing factors of spatial pattern of sports enterprises in Yangtze River Delta. Sports & Science, 2023, 44(6): 58-67.
[7]	王东方, 张华荣, 李金峰, 等. 上海市物流企业时空格局演化及区位选择. 经济地理, 2023, 43(11): 135-144.
	WANG D, ZHANG H, LI J, et al. Evolution of the spatio-temporal pattern and location selection of logistics enterprises in Shanghai. Economic Geography, 2023, 43(11): 135-144.
[8]	宋晓英, 李仁杰, 傅学庆, 等. 基于GIS的蔚县乡村聚落空间格局演化与驱动机制分析. 人文地理, 2015, 30(3): 79-84.
	SONG X, LI R, FU X, et al. The spatial pattern evolution and driving mechanism analysis of Yuxian rural settlements based on GIS. Human Geography, 2015, 30(3): 79-84.
[9]	梁文明, 叶阿忠. 中国八大综合经济区市场潜能的区域差异及收敛性分析. 统计与决策, 2023, 39(15): 105-110.
	LIANG W, YE A. Regional differences and convergence analysis of market potential in China's Eight Comprehensive Economic Zones. Statistics & Decision, 2023, 39(15): 105-110.
[10]	赵领娣, 孙兆旭. 海岸带城市经济发展质量与生态韧性协同发展演化及空间收敛特征. 经济地理, 2023, 43(7): 119-129.
	ZHAO L, SUN Z. Evolution of coordinated development between economic and development quality and ecological resilience in coastal cities and its spatial convergence features. Economic Geography, 2023, 43(7): 119-129.
[11]	张永姣, 丁少斌, 方创琳. 中国数字经济产业发展的时空分异及空间收敛性分析——基于企业大数据的考察. 经济地理, 2023, 43(3): 120-130.
	ZHANG Y, DING S, FANG C. Spatiotemporal variation and spatial convergence of China's digital economy industry development: Based on the big data of enterprise. Economic Geography, 2023, 43(3): 120-130.
[12]	张龙耀, 邢朝辉. 中国农村数字普惠金融发展的分布动态、地区差异与收敛性研究. 数量经济技术经济研究, 2021, 38(3): 23-42.
	ZHANG L, XING Z. Distribution dynamics, regional differences and convergence of digital inclusive finance in rural China. The Journal of Quantitative & Technical Economics, 2021, 38(3): 23-42.
[13]	CLAUSEN R, YORK R. Economic growth and marine biodiversity: Influence of human social structure on decline of marine trophic levels. Conservation Biology, 2010, 22(2): 458-466.
[14]	黄中伟, 陈刚. 我国产业结构合理化理论研究综述. 经济纵横, 2003(3): 56-58.
	HUANG Z, CHEN G. A review of theoretical research on the rationalization of China's industrial structure. Economic Review Journal, 2003(3): 56-58.
[15]	冯瑞敏, 杜军, 鄢波. 广东省海洋产业竞争力评价与提升对策研究——基于海洋经济综合试验区建设视角. 生态经济, 2016, 32(12): 104-109.
	FENG R, DU J, YAN B. Study on marine industry competitiveness evaluation and promotion countermeasures in Guangdong Province based on the perspective of marine economy comprehensive experimental area. Ecological Economy, 2016, 32(12): 104-109.

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