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2015 , Vol. 34 >Issue 12: 2295 - 2308

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj201512008

Orginal Article

Temporal and spatial pattern evolution of marine economic transformation effect in China

  • WANG Zeyu ,
  • CUI Zhengdan ,
  • SUN Caizhi ,
  • HAN Zenling ,
  • GUO Jianke
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  • Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development of Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China

Received date: 2015-06-05

  Request revised date: 2015-11-02

  Online published: 2015-12-24

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《地理研究》编辑部
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Abstract

At present, the global enters the economic recovery period of international financial crisis, which is also a major adjustment period of international industrial division pattern, trade pattern, the focus of world economy and the contrast of economic power. The overall economic growth of advanced economies is still relatively weak. The change of global demand structure and various forms of trade protectionism have resulted in China's export growth slow down in terms of external demand, which has a great influence on the coastal areas of China, especially the development of marine economy. In the meantime, the rapid growth of China's coastal areas since the reform and opening up has led to high resource environment load, and contradictions among resources, environment and economic development are prominent. At present, the transition of domestic economy into a "new normal" economy has been marked by rapid growth. It not only indicated that the growth rate of economy may slow down, but also showed that the power of economic growth will be converted and the mode of development will change. Marine economy is an export-oriented economy, and coastal areas are the pioneer of China's economic development. Therefore, it is imminent for quality and efficiency improvement, restructuring and development of marine economy. Based on the connotation of marine economic transformation, 11 coastal provinces and municipalities of China (not including Hong Kong, Macao or Taiwan) are taken as the research objects in this paper. The index system to measure the effect of China's marine economic transformation is established, including six dimensions. The comprehensive evaluation method of combining rough sets and the Grey theory is used to measure and study the effect of marine economic transformation in China from 2001 to 2011. Then, kernel density estimation model and GIS spatial analysis technology are adopted to analyze temporal and spatial pattern evolution of the results, so as to reveal the inner change rules. The conclusions can be drawn as follows. (1) At the national level, China's overall marine economic transformation was concentrated in the mid-low value area from 2001 to 2010. Since 2010, significant results in terms of transition have been achieved in all the regions, and the gap in transformation of marine economy has narrowed, but an overall gap still exists. (2) As viewed from the dimension, the development degrees of marine economy maintain a steady improvement, but the difference in spatial pattern has not changed significantly; positive spatial trends with rapid change and significant transformation effect are presented in marine economic transformation degrees, development condition support degrees, resource intensive utilization degrees and ecological environment responsivity; the marine industry employment degrees show a reverse spatial trend; it is proven that the transformation has a "squeezing out effect" on marine industry employment, as well as an important impact on marine industry employment. (3) The temporal and spatial pattern evolution of China's marine economic transformation is the result of many factors, including resource endowment, location conditions, industrial foundation and differences in hinterland economy. In the future, national policies, the level of science and technology and marine management system will be major factors affecting the marine economic transformation of coastal provinces and cities in China.

Key words： marine economy; effect of transformation; rough sets; Grey theory; Kernel density estimation

Cite this article

WANG Zeyu , CUI Zhengdan , SUN Caizhi , HAN Zenling , GUO Jianke . Temporal and spatial pattern evolution of marine economic transformation effect in China[J]. GEOGRAPHICAL RESEARCH, 2015 , 34(12) : 2295 -2308 . DOI: 10.11821/dlyj201512008

1 引言

当前,全球进入国际金融危机的经济复苏期,也是国际产业分工格局、贸易格局、世界经济重心与经济力量对比的重大调整期。发达经济体总体经济增长仍较为疲软,全球需求结构变动和各种形式的贸易保护主义抬头导致中国出口的外需增长放缓,对中国沿海地区尤其是海洋经济的发展影响很大。与此同时,改革开放以来沿海地区的高速增长导致资源环境负荷居高不下,资源环境与经济发展的矛盾凸显。目前,国内经济步入以中高速增长为标志的“新常态”,不仅意味着经济增速的放缓,更意味着经济增长动力的转换和发展方式的转变。海洋经济是外向型经济,沿海地区是中国经济发展的领头羊,海洋经济提质增效、转型发展迫在眉睫。
“转型”是指事物从一种运动形式向另一种运动形式转变的过渡过程,通过改变事物的内在性质或外在形式,实现对事物的根本性变化,以促进事物向着更好的方向发展[1]。关于中国“经济转型”的问题,最早在“十三大”,就把转变经济增长方式写入政府工作报告,“十七大”报告将“转变经济增长方式”改为“转变经济发展方式”。学术界对“转型”问题的探讨也从未停止过,研究主要集中在：发展方式转型[2,3],包括低碳转型、绿色转型等;发展主体转型[4,5],包括城乡转型、市场转型、部门转型等;结构转型[6-8],包括社会结构转型、经济结构转型、产业结构转型等。基于此,本文认为海洋经济“转型”是使海洋经济发展方式根本改变的一种渐进式结构转型,是以要素结构调整为路径,以海洋产业结构升级为根本任务,以海洋生态环境可持续发展为目标,促使海洋经济提高发展质量与效率、提升海洋资源开发利用能力、实现涉海人口就业层次转变、海洋发展支撑体系完善,海洋经济发展由量变到质变的过程。国际上,虽并未提出海洋经济转型,但海洋强国重视海洋新兴产业发展、海洋资源的科学开发、海岸带的综合管理、海洋经济的可持续性等问题,为中国海洋经济转型指明方向。其中代表性的研究包括Nichols等的研究[9-15]。相比之下,国内正值海洋经济的成长期,面临诸多转型问题,但多以定性研究为主,缺乏定量研究,研究主要集中在：① 对海洋经济转型对策的研究。殷为华等[16]在研究国内外海洋产业发展趋势的基础上,从产业结构、基础设施、科技、体系等角度提出上海海洋经济转型的相关对策。② 对海洋产业结构优化升级的研究。楼东等[17]从资源角度入手,评述了中国海洋产业发展存在的诸多问题,并展望中国海洋产业结构的调整趋势;孙才志等[18]对辽宁的海洋产业结构进行了分析,并对优化海洋产业结构提出调整对策。③ 对海洋主导产业选择的研究。张耀光等[19]在分析辽宁海洋产业的发展与结构特征的基础上,探讨主导海洋产业的确定问题。④ 对海洋经济发展方式的研究。郑贵斌[20]从集成创新发展模式入手,提出要实现各项创新要素的全方位优化和有效协同,促进海洋经济集成创新发展;狄乾斌等[21]从可持续发展模式入手,提出海洋经济可持续发展能力评价指数,得出辽宁在转变海洋经济发展方式、加强海洋资源环境保护及提高海洋经济质量等方面成效明显。
综合国内外对海洋经济转型的相关研究,鲜有建立指标体系对海洋经济转型成效测度的研究。本文以沿海11省份为研究对象,构建了中国海洋经济转型成效测度指标体系,利用粗糙集（rough sets）和灰理论组合赋权综合评价法,对中国海洋经济转型成效进行测度研究,并对其结果进行时空格局演变分析,揭示其内在变化规律,旨在为沿海各地区认清海洋经济转型发展状况、制定合理的发展战略和政策提供一定的科学依据。

2 研究区概况与研究方法

2.1 研究区概况与数据来源

本文涉及沿海11省份（不包括港澳台）,包括天津市、河北省、辽宁省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、山东省、广东省、广西壮族自治区、海南省。建立的测度指标体系共包含22个量化指标（表1）,指标体系中的数据均来源于2000-2012年《中国海洋统计年鉴》、《中国海洋年鉴》、《中国城市统计年鉴》、《中国区域经济统计年鉴》、《中国人口年鉴》及《中国旅游年鉴》等。
Tab. 1 Index system to measure the effect of marine economic transformation

表1 中国海洋经济转型成效测度指标体系

总体层 分维度层 指标层 指标释义及计算
中国海洋经济转型成效测度指标体系 海洋经济发展度 海洋产业总体规模C1 海洋产业总产值
海洋产业岸线经济密度C2 海洋产业总产值/岸线长度
海洋第三产业增长弹性系数C3 海洋第三产业增长率/海洋产业GDP增长率
海洋经济转型度 海洋产业比较劳动生产率C4 地区海洋产业产值比重/地区海洋产业劳动力比重
现代海洋产业贡献度C5 现代海洋产业增加值/地区GDP
海洋产业结构高度化指数C6 公式①
海洋产业结构变化值指数C7 公式②
发展条件支撑度 海洋科研机构密度C8 地区海洋科研机构数与全国海洋科研机构总数之比
海洋高层次人才储备率C9 海洋专业硕士、博士生所占比重
涉海科技人员素质C10 海洋科研机构科技人员硕士研究生以上学历比重
星级饭店数C11 从中国海洋统计年鉴中获得
海洋产业就业度 就业结构变化速度指数C12 公式③
现代海洋产业就业人数C13 从中国海洋统计年鉴中获得
涉海就业专业化指数C14 各地区海洋科研机构专业技术人员/该地区涉海从业人员总数
海洋产业就业弹性C15 就业增长率/产值增长率
资源集约利用度 海域集约利用指数C16 海洋产业产值/确权海域面积
现代海洋渔业资源生态位(宽度)C17 公式④
旅游资源利用率C18 滨海旅游人数/各地区旅游景点个数
海洋新能源利用C19 海洋电力业及海水利用业增加值
生态环境响应度 工业废水排放达标率C20 从中国海洋统计年鉴中获得
工业固体废弃物综合利用量(万t)C21 从中国海洋统计年鉴中获得
海洋类型自然保护区建成数量C22 从中国海洋统计年鉴中获得

注：公式① H = ∑ i = 1 3 k i h i ,其中H为海洋产业结构高度化指数; k i 为第 i 个产业的产值占海洋产业总产值比例; h i 为第 i 个产业的产业高度值;根据产业高度对其赋值为1、2、3。公式② K = ∑ i = 1 N q i 1 - q i 0 ,其中K为海洋产业结构变化值指数; q i 1 为报告期第 i 项分产业在海洋产业中所占份额; q i 0 为该产业基期份额;N为产业总数。公式③ V j = ∑ i = 1 n ( A ij - B j ) 2 K ij B j , V j 为就业结构变化速度指数; A ij 表示 j 省份 i 海洋产业年均增速; B j 表示 j 省份海洋产业总产值的年均增速; K ij 表示 j 省份 i 产业占该省海洋总产值的比例; n 为产业类别数。公式④ W = S + A i P ∑ i = 1 n ( S i + A i P i ) ， 其中 W i 现代海洋渔业资源生态位（宽度）; S i 表示 i 类海洋渔业资源生态元数量态;即海洋捕捞和海水养殖的产量; S 表示现代渔业资源生态元总数量态; P i 表示 i 类海洋渔业资源生态元数量势,即海洋捕捞和海水养殖产量的增长率; P 表示现代海洋渔业资源生态元总数量势; A i 为量纲转换系数,若比较连续年份海洋渔业资源情况,即以一年为时间尺度,则 A i 取1,且 0 < W i < 1 。

2.2 研究方法

2.2.1 中国海洋经济转型成效指标体系构建与含义 “成效”一词在汉语词典中意为效果或功效,一般指所获得的预期的效果。海洋经济转型成效是指海洋经济改变原有发展方式、渐进式调整改革所获得的预期效果。海洋经济是复杂的巨系统,转型预期效果包含多个方面,如产业结构、发展条件、就业状况、资源利用、生态环境等。基于此,对海洋经济转型成效也存在不同的研究视角。本文借鉴可持续发展观、生态经济学、海洋科技观、产业结构优化等理论,认为海洋经济转型应注重全局性、系统性发展,因此在明确海洋经济转型实质内涵的基础上,提出6个分维度对海洋经济转型成效进行测度研究。
（1）海洋经济发展度。反映一个地区海洋经济发展的质量和水平,其中总体规模是现有业绩“量”的体现;海洋第三产业增长弹性系数反映转型过程中海洋经济的增长潜力和实力;海洋产业岸线经济密度是对一个地区海洋经济效益的衡量。
（2）海洋经济转型度。反映转型过程中国海洋产业结构合理化、高度化、协调化水平及产业转型效率。
（3）发展条件支撑度。包括科技支撑和基础设施支撑两个方面。科技是海洋产业转型升级的原动力,反映海洋产业拉动经济的后续能力;基础设施是产业发展的先驱条件和基础。
（4）海洋产业就业度。该分维度反映海洋经济转型的社会带动性,衡量海洋经济转型和海洋就业的相互影响程度。就业结构变化速度指数衡量海洋产业就业的供需变动;现代海洋产业就业人数、涉海就业专业化指数分别反映转型过程中涉海就业的多样性和专业化程度;海洋产业就业弹性反映海洋经济发展对海洋就业的拉动作用。
（5）资源集约利用度。反映各地区对新型能源资源的开发利用状况及对传统海洋资源的集约使用程度。
（6）生态环境响应度。主要包括污染治理和生态基础建设。反映海洋经济转型对生态环境的影响及生态环境对转型的响应。
2.2.2 中国海洋经济转型成效测度方法 （1）基于粗糙集理论赋权。粗糙集理论是一种刻画不完整性、不确定性的数据分析工具,能够有效地分析和处理不精确、不一致和不完整的各种信息,并从中发现隐含的知识,揭示潜在的规律[22,23],应用此理论对中国海洋经济转型成效指标体系进行赋权。
第一步：建立海洋经济转型成效决策矩阵。以沿海11省份为研究对象,设信息系统 S = U , A , V , f 。其中,样本集合为 U = x 1 , x 2 , ⋯ , x 11 ,称为论域; A 为样本属性集, A = C ⋃ D ; C 为条件属性集,即22个指标的条件属性集; D 为决策属性集,其常用等级或对应分值描述,当样本集数量并非远大于属性集数量时,尽量减少属性级别,本文符合此情况,故 D = 高 , 中 , 低 三个等级,分别取值为3、2、1,建立转型成效决策矩阵。
第二步：指标数据离散化。由于粗糙集不能直接处理连续型指标,故对原始指标数据进行离散化处理;结合海洋经济发展实际及等级,应用Matlab编程实现原始数据离散化,得到约简矩阵。
第三步：计算属性等价类及正域。
定义1：等价关系,对于指标体系的任一指标子集 R ,都可以定义一个等价关系。
IND ( R ) = ( x i , x j ) ∈ U × U , ∀ p ∈ R , p ( x i ) = p ( x j ) ) （1）
定义2： PO S P ( X ) = P ¯ X 称为 X 的 P 的正域。
根据定义1,计算决策属性和条件属性的等价类 U / IND ( D ) 及 U / IND ( C ) ,然后分别移去各条件属性,计算等价类 U / IND ( C - c i ) ,根据定义2计算各属性正域 PO S C ( D ) 、 PO S C C i ( D ) , i 为指标标号。正域表示 U 中所有属性移去 C i 进行划分后,仍为集合 D 的等价类中的对象集合。
第四步：计算属性重要度及权重。属性集 C 与 D 之间的依赖度为 R ( C , D ) ,定义为：
R ( C , D ) = ( Card ( Po s c ( D ) ) - Card ( Po s C C i ) ( D ) ) / Card ( U ) （2）
式中： Card ( U ) 表示集合 U 的元素数量; R ( C , D ) 的值越大,则其对应的指标 C i 的重要性越大;反之越小。
对各个条件属性重要度进行归一化处理,计算第 i 个指标的权重 w 1 i 。
w 1 i = R ( C / c i , D ) ∑ i = 1 n R ( C / c i , D ) （3）
式中： R ( C / c i , D ) 代表第 i 个指标对转型成效的重要度。
（2）基于灰色关联理论赋权。灰色系统理论是邓聚龙于1982年提出的[22]。应用此方法对中国海洋经济转型成效指标体系进行赋权。
第一步：对原始数据做均值化处理。
X i ' ( k ) = X i ( k ) 1 n ∑ k = 0 m X i ( k ) i ， i = 1,2 , ⋯ , n ; k = 0,1 , ⋯ , m （4）
第二步：求参考序列与比较序列的绝对差,其中,参考序列选择海洋经济转型成效指标历年最优解,即为序列 X i 0 。
Δi ( k ) = X i ( k ) - X i 0 （5）
第三步：计算最大差与最小差。
Δ max = ma x i ma x k Δi ( k ) ， Δ min = mi n i mi n k Δi ( k ) （6）
第四步：计算关联系数。
r i ( j ) = Δ min + ζ Δ max Δi ( k ) + ζ Δ max （7）
式中： ζ 为分辨系数,它的取值影响关联系数的大小,不影响关联序,一般取0.5。
第五步：计算各指标的因子关联系数,归一化处理得到各指标灰色关联权重值 w 2 i 。
（3）综合权重 W i 的确定。
W i = η w 1 i + ( 1 - η ) w 2 i （8）
式中： W i 第 i 个指标的综合权重; η 为调整参数。
（4）综合评价模型。基于综合权重,利用加权线性和法,可得到海洋经济转型成效综合得分及分维度转型综合得分。
V j = ∑ i = 1 n W i y i （9）
式中：当 i 的取值为全部指标时, V j 表示第 j 个省市区海洋经济转型成效综合得分;当 i 的取值为分维度全部指标时,表示第 j 个省市区相应分维度转型综合得分; y i 表示指标对应的评估值。
（5）核密度估计（Kernel density estimation）。核密度估计是在概率论中用来估计未知的密度函数,属于非参数检验方法之一[24-26]。对于数据 x 1 , x 2 , ⋯ , x n ,核密度估计的表达形式为：
f h ^ ( x ) = 1 nh ∑ i = 1 n K x - x i h （10）
式中：核函数K是一个加权函数,包括高斯核、Epanechnikov核、三角核、四次核等类型,选择依据是分组数据的密集程度。本文应用软件Eviews 7.2进行估计,结合高斯核函数作图。
Gaussian = 1 2 π e - 1 2 t 2 （11）
核密度估计无确定的表达式,因而通常采取图形对比的方式来考察其分布变化。本文以海洋经济转型成效综合得分为样本点进行拟合作图,基于所得图形的峰值、形状、走势、波动等进行对比观察,从而分析海洋经济转型成效的整体演进规律。

3 结果分析

3.1 评价结果

利用粗糙集和灰理论组合赋权综合评价模型,计算出沿海11省份海洋经济转型成效水平,得到海洋经济分维度转型综合得分（表2）及海洋经济转型成效综合得分（表3）。
Tab. 2 Composite scores of the transformation of marine economic dimension in 11 coastal provinces in 2001 and 2011

表2 2001年、2011年沿海11省份海洋经济分维度转型综合得分

海洋经济发展度 海洋经济转型度 发展条件支撑度 海洋产业就业度 资源集约利用度 生态环境响应度
2001 2011 2001 2011 2001 2011 2001 2011 2001 2011 2001 2011
天津 0.1137 0.0883 0.0901 0.2684 0.0354 0.0500 0.1219 0.1437 0.0261 0.0850 0.0610 0.1285
河北 0.0641 0.0516 0.0591 0.1222 0.0372 0.0555 0.0416 0.0391 0.0178 0.0690 0.0564 0.2621
辽宁 0.0736 0.0712 0.0375 0.1190 0.0618 0.1676 0.0775 0.0683 0.0302 0.0994 0.0211 0.1250
上海 0.1371 0.1366 0.1423 0.3312 0.0726 0.1852 0.1032 0.1405 0.0993 0.2449 0.1054 0.1239
江苏 0.0671 0.1088 0.0280 0.2149 0.0390 0.1733 0.0878 0.1619 0.0133 0.0880 0.0559 0.2001
浙江 0.0741 0.0969 0.0534 0.1416 0.0599 0.2092 0.0827 0.0486 0.0097 0.0723 0.0626 0.1154
福建 0.0797 0.0904 0.0610 0.1093 0.0458 0.1455 0.1208 0.0542 0.0381 0.1046 0.0586 0.1585
山东 0.1016 0.1546 0.0616 0.1703 0.0771 0.2761 0.1074 0.0860 0.0295 0.0908 0.1076 0.2949
广东 0.1383 0.1727 0.1095 0.1566 0.0950 0.3114 0.1009 0.0739 0.0768 0.2752 0.0711 0.2121
广西 0.0009 0.0408 0.0217 0.0871 0.0055 0.0446 0.0651 0.0634 0.0222 0.0815 0.0443 0.0825
海南 0.0589 0.0585 0.0455 0.1906 0.0156 0.0463 0.0467 0.0395 0.0045 0.0113 0.0804 0.1393
全国均值 0.0826 0.0973 0.0645 0.1737 0.0495 0.1513 0.0869 0.0835 0.0334 0.1111 0.0659 0.1675
历年均值 0.0649 0.0919 0.0757 0.0749 0.0525 0.0818
Tab. 3 Composite scores of marine economic transformation effects in 11 coastal provinces and municipalities from 2001 to 2011

表3 2001-2011年沿海11省份海洋经济转型成效综合得分

地区 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011
天津 0.44807 0.38006 0.41968 0.40985 0.40357 0.37253 0.39164 0.38314 0.45650 0.86985 0.76394
河北 0.27614 0.19455 0.28123 0.25624 0.19814 0.28937 0.23951 0.31123 0.25949 0.50355 0.59956
辽宁 0.30168 0.22047 0.30839 0.30524 0.30877 0.33352 0.29598 0.29231 0.39100 0.87494 0.65046
上海 0.66007 0.59415 0.59655 0.62797 0.53302 0.64715 0.67518 0.64829 0.59607 1.20891 1.16235
江苏 0.29106 0.25742 0.32600 0.27576 0.27886 0.35681 0.30653 0.35467 0.36360 0.85655 0.94695
浙江 0.34233 0.39291 0.33241 0.29278 0.33589 0.27326 0.26571 0.33673 0.31286 0.71501 0.68383
福建 0.40393 0.42526 0.38716 0.33867 0.44969 0.38748 0.30492 0.36511 0.32290 0.75044 0.66249
山东 0.48472 0.47462 0.44974 0.39249 0.41518 0.55189 0.46608 0.51696 0.43793 0.94955 1.07267
广东 0.59164 0.59629 0.55959 0.50137 0.52993 0.60834 0.54808 0.60655 0.59652 1.22512 1.20181
广西 0.15978 0.26354 0.16415 0.09316 0.25475 0.17004 0.10598 0.12056 0.20112 0.46367 0.39991
海南 0.25172 0.18612 0.17581 0.18524 0.15981 0.24456 0.27230 0.27503 0.18273 0.48887 0.48553
全国均值 0.38283 0.36231 0.36370 0.33443 0.35160 0.38499 0.35199 0.38278 0.37461 0.80968 0.78450

3.2 海洋经济转型成效时空格局演变分析

3.2.1 整体转型成效趋势分析 根据海洋经济转型成效综合得分,应用核密度估计绘出2001-2011年沿海11省份海洋经济转型成效测度分布图（图1）,纵坐标为核密度,其值的高低,代表地区的集中程度,结合横坐标—海洋经济转型成效综合得分,大致解释沿海11省份海洋经济转型成效的演进状况,分布演进具有以下几个明显特征：
Fig. 1 Kernel density distribution of marine economic transformation effect

图1 海洋经济转型成效的核密度分布

（1）从位置上看,选取6年的截面数据,呈现的密度函数曲线整体有向右平移的态势,在2010年、2011年曲线右移程度明显,说明沿海11省份海洋经济转型总体水平逐年提高,在2010年以后海洋经济转型取得明显成效。
（2）从形状来看,海洋经济转型成效整体呈单峰分布的态势,只有在2001年和2006年出现轻度的双峰分布,说明在2001年和2006年出现轻微的两级分化态势,但此现象并没有长久持续的趋势。2001年、2002年、2005年、2006年整体分布呈现为坡度陡峭状,即为高密度,表明在此期间,沿海11省份海洋经济转型集中在中低值区域,转型成效普遍较低。2010年、2011年整体分布呈现为坡度和缓状,密度降低,在此期间,沿海11省份海洋经济转型集中于中高值区域,转型成效显著提升。
（3）从峰度来看,从2001-2011年间海洋经济转型呈现出尖峰向宽峰发展的变化趋势,2001年、2002年、2005年、2006年间一直呈现尖峰形状且峰顶密度高,说明地区转型低值分布较为集中,转型没有明显进展。2002和2006年出现轻微的两峰分布,说明有部分地区海洋经济转型呈好转趋势,直到2010年、2011年,峰顶高度下降变化明显,整体呈现宽峰形状,说明在此期间各沿海省份海洋经济转型差距逐渐缩小,整体较为均衡,各区域转型均取得一定成效。
3.2.2 分维度转型成效时空格局演变分析 中国海洋经济转型包含6个分维度的转型成效,在地理空间上也表现出一定的规律特征,根据表2,运用GIS空间分析技术,对分维度转型成效进行直观分析（图2~图7）。
Fig. 2 Spatial differentiation in marine economic development degree in 2001 and 2011

图2 2001年、2011年海洋经济发展度空间分异

Fig. 3 Spatial differentiation in marine economic transformation degree in 2001 and 2011

图3 2001年、2011年海洋经济转型度空间分异

Fig. 4 Spatial differentiation in development condition support degree of marine economy in 2001 and 2011

图4 2001年、2011年海洋经济发展条件支撑度空间分异

Fig. 5 Spatial differentiation in marine industry employment degree in 2001 and 2011

图5 2001年、2011年海洋产业就业度空间分异

Fig. 6 Spatial differentiation in intensive utilization degree of marine resources in 2001 and 2011

图6 2001年、2011年海洋资源集约利用度空间分异

Fig. 7 Spatial differentiation in marine ecological environment responsivity in 2001 and 2011

图7 2001年、2011年海洋生态环境响应度空间分异

（1）海洋经济发展度。结合表2和图2可以看出,2001-2011年,海洋经济发展度差异在空间格局上没有显著变化。在转型背景下,全国整体海洋经济发展趋势较好,但河北、广西、海南的海洋经济发展一直与其他省份存在较大差距。广东、山东、上海的海洋经济发展处于领先地位,作为珠三角、环渤海以及长三角经济区的增长极,一直保持较好的发展势头,这与其良好的产业基础有重要的关系。天津海洋经济发展整体则呈现放缓趋势。江苏、浙江、福建的海洋经济发展速度较快,发展潜力较大。辽宁的海洋经济平稳发展,转型过程中,并没有突出成绩。
（2）海洋经济转型度。从图3可知,海洋经济转型度差异在空间格局上有显著变化。从全国来看,海洋经济转型程度明显提升。上海的海洋服务业基础设施配备完善,产业转型基础良好,产业结构优化水平很高,是中国海洋经济转型的领头羊。广东的海洋经济转型起步较早,现代海洋产业对海洋经济贡献较大,加之早期国家政策的扶持,使得广东海洋经济转型走在前列。天津积极发展新兴海洋产业,海洋产业结构逐渐优化,结构合理化指数显著提升,海洋经济效率位居各省前列。自2009年江苏沿海地区发展上升为国家战略以来,经济转型也随之迈入快车道,海洋交通运输等优势产业实力增强,沿海风电等新兴产业发展迅猛,产业结构逐渐优化,转型成效较为突出。山东以蓝色经济区为平台,培育战略性新兴产业,重点打造海洋优势产业集群,经济转型有良好的产业基础。河北、辽宁、浙江、福建、海南的海洋经济转型度也有显著提高,其中海南滨海旅游业发展较快,海洋第三产业基础较好,积极发展海洋生物医药等海洋新兴产业,产业结构逐渐优化。2011年广西的海洋经济转型有一定进展,但海洋产业结构合理化、高度化水平均比较低,海洋经济转型在沿海省份中一直处于最低水平。
（3）发展条件支撑度。由图4可知,从全国来看,发展条件支撑度变化较为显著。结合表2可知,在转型背景下,广东和山东发展条件一直保持领先水平,广东的海洋服务业基础设施较为完善,人才储备丰富,山东集聚大批涉海科研机构和院校,教育资源密集,创新能力突出,为新兴产业的发展提供条件,为海洋经济转型夯实基础。上海发展条件有显著提升,到2011年海洋研究与试验发展经费支出投入强度位居沿海省份第一位,科技力量较为雄厚。辽宁、浙江、福建发展条件稳步提高。天津海洋科研机构密度较高,但科研人员素质偏弱,影响整体创新能力的提升,海洋服务业配套设施较差,转型过程中发展条件没有突出成绩。河北、广西、海南发展条件改善相对较慢,一直处于较低水平。
（4）海洋产业就业度。由图5可知,海洋产业就业度是6个分维度中唯一一个在空间上呈现反向变化趋势的系统。相关研究表明中国主要海洋产业就业弹性呈现出不断降低的态势,即海洋经济增长对就业拉动效应是逐渐减弱的,即带动一个百分点的就业增加需要更高的海洋经济增长。而对于海洋经济转型而言,发展的生产要素相对密度也在发生变化,即为劳动含量逐渐下降,而资本、科技的相对含量不断加大。开拓新兴产业是扩大就业的途径,但与科技的紧密结合逐渐提高了对劳动力知识能力的要求,即海洋产业升级对就业的挤出效应,海洋产业升级和海洋高新技术的应用使得技术和资本对劳动的替代优势明显,在一定程度上降低了海洋产业的就业程度。所以呈现出一定的反向变化趋势。
（5）资源集约利用度。由图6可知,海洋资源集约利用度在空间上呈现出良好的发展态势。上海海域集约利用指数较高,积极发展现代海洋渔业,海洋渔业资源集约利用情况较好;广东旅游资源丰富,注重新能源的开发和利用,资源节约利用程度一直保持较高水平。除海南外,各省份在此系统中转型均得到较好成绩。山东、江苏和浙江的海洋新能源利用较好,山东风能年发电能力居沿海11省份首位,浙江可开发潮汐能装机容量占全国40%、潮流能占全国一半以上,海水利用业发展突出。辽宁、福建的海洋渔业资源丰富,现代海洋渔业资源生态位较宽。天津海域集约利用指数较高,但现代海洋渔业资源生态位逐年变窄,旅游资源较为丰富,资源集约利用度排名靠前。河北、广西的资源集约利用度稳步提高,但整体水平不高。海南资源集约利用度有所提升,但一直处于全国最低水平,渔业资源、旅游资源都较为丰富,但并没有得到充分的集约利用。
（6）生态环境响应度。由图7可知,海洋生态环境响应度在空间上呈现出良好的发展态势。山东对海洋环保建设的投入较为突出,已初步形成覆盖全省沿海的海洋环境监测预报网络,海洋持续性发展有较好的基础。上海高度重视海洋生态环境的维护,到2011年,海洋生态监控区面积具11省份首位。广东对海洋环保建设的投入历年保持较高水平,但2001年对海洋污染治理较差,所以整体低于全国平均水平,随着转型的推进,到2011年取得较好成效。河北为改善海洋生态环境,开展了海域海岸带综合整治修复、海洋生态保护修复等工作,提高固体废弃物综合应用能力,海洋生态转型有明显成效。天津、辽宁、浙江、江苏、福建、广西的海洋生态环境逐渐好转,到2011年均取得较好成效。海南的海洋生态环境一直居于沿海各省前列,持续性发展能力较为突出。

4 海洋经济转型机理

在研究转型成效时空格局演变的基础上,对中国海洋经济转型机理进行初步探讨。海洋经济系统是典型的“生态—经济—社会”系统,其转型是复杂的系统工程,是持续动态变化的过程。在区域海洋经济转型进程中,各区域不断按照自身发展规律突破原有海洋经济结构和发展方式限制逐步构建新产业结构和发展模式,这一过程中各驱动因素发挥着不同的作用。
总体来看,各省份海洋经济呈现较好的转型趋势,但整体差距仍然存在,且部分省份的差距较大,这主要是由于资源禀赋、区位条件、产业基础及腹地经济等因素的差异造成的。纵观中国海洋经济转型进程,在“十二五”规划开局之年,即2010年以后转型成效尤为突出,究其原因是以质量为主的经济发展转向和新增长模式的初步建立倒逼海洋经济实现转型。海洋经济转型是一个全局性、持续性、发展性的完善过程,基于各省份的发展基础,未来各省份海洋经济转型的进程也不尽相同。首先,国家政策导向将在很大程度上影响海洋经济转型的进程,如“一路一带”战略的提出及上海自由贸易区的建立,将在很大程度上进一步促进上海、广东、福建等发达省份的海洋经济转型进程,沿海省份的海洋经济转型差异将有可能进一步扩大。其次,科技创新的作用也不可忽视,一旦某种涉海科学技术取得突破,将带来某种海洋产业的飞速发展,科技逐渐成为引领海洋经济转型的本源和核心驱动力。另外,现行海洋管理体制尚未真正打破行政分区,存在众多涉海重叠部门,无法真正实现区域间资源信息的全面共享,如果管理体制能够理顺,也将进一步促进海洋经济加快转型。

5 结论与讨论

本文运用粗糙集和灰理论组合赋权综合评价模型对沿海11省份海洋经济转型成效进行综合测度,经过模型计算,初步揭示了沿海11省份海洋经济转型成效的时空格局演变特征。
（1）从全国层面来看,2010年以前中国海洋经济转型整体集中在中低值区域,各沿海省市区海洋经济转型并没有明显进展,2010年以后,各区域转型均取得明显成效,海洋经济转型差距逐渐缩小,但整体差距仍然存在。
（2）从分维度层面来看,海洋经济发展度保持稳步提高,但空间格局差异没有显著变化;海洋经济转型度、发展条件支撑度、资源集约利用度、生态环境响应度在空间上呈现正向变化趋势,且变化较快,已经逐渐打破原有发展格局,转型成效较为明显;海洋产业就业度在空间上呈现出反向变化趋势,说明转型对海洋产业就业存在一定程度的“挤出效应”,对海洋产业就业产生重要影响。
（3）中国海洋经济转型的空间格局差异是多种因素综合作用的结果。主要包括资源禀赋、区位条件、产业基础及腹地经济等差异,对海洋经济的发展产生基础性的影响和制约作用;未来影响各省市区海洋经济转型的主要因素包括国家政策、科技水平、海洋管理体制等。
本文仍然存在一些不足之处：首先,转型的提出源于资源匮乏、生态破坏、体制约束、结构失调及国际金融危机导致的出口贸易比较优势丧失等多重背景,由多种因素综合作用,所以海洋经济转型的时间点仍是具有争议的问题;其次,成效的概念存在多种解释,但文本只从预期效果角度定义海洋经济转型成效,还需要进一步研究和思考。

The authors have declared that no competing interests exist.

References

Publishing order | Descend order by publishing year | Descend order by cited within
[1]
齐建珍. 资源型城市转型学. 北京: 人民出版社, 2004.

[Qi Jianzhen.The Resource-based City Transformation Theory. Beijing: People's Publishing House, 2004.]

[2]
李婧, 朱承亮, 安立仁. 中国经济低碳转型绩效的历史变迁与地区差异. 中国软科学, 2013, (5): 167-182.低碳转型是我国可持续发展的内在要求,是实践科学发展观,建设 “两型”社会的必由之路.本文构建了一个能同时包含“稳增长”、“低能耗”、“低排放”多元目标的可持续发展分析框架,基于1985-2010年全国27 个省份投入产出面板数据,运用基于DDF的ML生产率指数和增长核算法,对我国经济低碳转型绩效进行了评估.研究发现:不考虑环境因素会高估生产率及其对 经济增长的贡献,从而对我国低碳转型绩效做出较为乐观判断；绿色全要素生产率(GTFP)增长主要来源于技术进步,且受制度因素水平效应影响,考察期内 GTFP增长率呈现“先升后降再平稳”的时间趋势特征；GTFP是经济增长重要驱动力之一,考察期内我国经济低碳转型绩效明显,受边际转型成本影响近年来 有趋缓回落趋势,我国仍属于资本和能源双重驱动的粗放型经济增长方式；我国经济低碳转型绩效地区差异明显,部分欠发达省份也表现出了较高的转型绩效,但这 种地区差距具有相对稳定性,仅在两次危机期间表现出了较大波动.暂且撇开关于低碳模式“阴谋论”还是“双赢论”争论对错不说,在本文中我们确实捕捉到了我 国低碳转型绩效明显的信息.综合来看,我国经济低碳转型任重而道远,但艰难与希望并存.

DOI

[Li Jing, Zhu Chengliang, An Liren.The fluctuation and regional difference of low carbon transition performance in China. China Soft Science, 2013, (5): 167-182.]

[3]
孙毅, 景普秋. 资源型区域绿色转型模式及其路径研究. 中国软科学, 2012, (12): 152-161.资源型区域面临产业单一、资源 损耗、生态环境破坏等诸多发展难题。如何跳出资源优势陷阱?基于绿色发展理念与可持续发展理论,资源型区域宜选择绿色转型模式,通过产业绿色转型和经济发 展方式绿色转变,步入资源型区域可持续发展轨道。这是介于传统的"黑色"发展模式与理想的"绿色"发展模式之间的"寻优"模式,经历"深褐色"、"褐绿 色"、"浅绿色"的转变与跨越,最终进入"深绿色"发展阶段,实现经济发展与生态环境保护双赢,实现人与自然的和谐共处。

DOI

[Sun Yi, Jing Puqiu.A study on green transition mode and transition path of resource-based regions. China Soft Science, 2012, (12): 152-161.]

[4]
李玉恒, 陈聪, 刘彦随. 中国城乡发展转型衡量及其类型: 以环渤海地区为例. 地理研究, 2014, 33(9): 1595-1602.界定了城乡发展转型的概念,从形态转型与功能转型角度,构建了县域城乡发展转型衡量模型并划分其驱动类型。结果显示：环渤海地区21.41%的区县城乡转型较为剧烈,主要分布在河北北部的山地丘陵地区、高原,鲁西南、鲁西北以及辽宁东北部的长白山地区。转型缓和的区县占该地区区县总数的32.42%,主要分布在北京市、天津市、秦皇岛市、沈阳市、大连市、烟台市、青岛市和济南市的主城区核心地带及近郊区。东北的辽河平原地区,河北南部、东部地区,山东半岛的大部分地区以及渤海湾地区城乡转型程度属于中度,占区县总数的46.18%。剧烈转型区县的驱动力以三次产业均衡发展及商旅服务业发展为主（占该类型区县的84.29%）,转型缓和区县驱动力类型为均衡发展型及农业主导型（76.41%）,城乡转型中度的区县,其驱动力主要为均衡发展型与工业主导型（76.16%）。转型剧烈的区县在城镇化、非农就业以及非农产业发展方面具有较低的初始水平。然而,由于较强的后发优势,在2000-2011年间,剧烈转型的区县在以上三方面经历了快速的发展,明显领先于城乡转型中度以及缓和的区县。最后提出了当前城乡发展转型领域亟待加强重要研究内容。

DOI

[Li Yuheng, Chen Cong, Liu Yansui.Assessment and classification of urban-rural development transformation in China: The study of Bohai Rim. Geographical Research, 2014, 33(9): 1595-1602.]

[5]
柳林, 杨刚斌, 何深静. 市场转型期中国大城市低收入社区住房分异研究. 地理科学, 2014, 34(8): 897-906.<p>基于2007 年在广州、武汉、西安3 个大城市的低收入社区开展的大型入户调查数据，在社区尺度探究了中国大城市低收入社区中不同社会经济群体间的住房分异情况，并分析了在社会经济转型背景下的制度因素（如户口、邻里类型、雇主类型等）和市场因素（如社会群体、年龄、受教育程度、家庭收入、职业等）对住房产权和居住条件的影响。通过计算泰尔指数发现，大城市低收入社区中不同群体间和群体内的住房分异情况都较显著，但群体内部的差异较群体间的差异更为明显。对住房条件的多元回归分析结果表明，低收入社区不同社会群体的住房条件在不同程度上受到制度因素和市场因素的影响。制度因素对住房面积等难以在短时间内改变的住房条件的作用较市场因素更显著，而市场因素对于住房设施等较易改变的住房条件的影响要比制度因素明显。</p>

[Liu Lin, Yang Gangbin, He Shenjing.Housing differentiation in low-income neighbourhoods in large Chinese cities under market transition. Scientia Geographica Sinica, 2014, 34(8): 897-906.]

[6]
冯健, 周一星. 北京都市区社会空间结构及其演化(1982-2000). 地理研究, 2003, 22(4): 465-483.lt;p>利用2000年的第5次人口普查数据和1982年的第3次人口普查数据,采用因子分析和聚类分析技术研究了近20年来北京都市区的社会空间结构及其演化。对比1982年的情况,2000年北京都市区社会空间结构的主因子、社会区类型、模式及其形成机制均发生了较多的变化。1982年北京都市区的社会空间结构相对简单,整体上表现出一定的同质性特点;2000年的社会空间结构则趋于复杂,诸社会区之间主要以同心圆的方式组合,也伴有多核心和扇形结构,异质性的特征十分突出。论文最后从宏观、中观和微观3个层次提出了一种城市社会空间结构演化的交叉式网络机制,认为它有效地推动了计划经济特色明显的北京都市区社会空间结构向市场转型条件下的社会空间结构转化。</p>

DOI

[Feng Jian, Zhou Yixing.The social spatial structure of Beijing metropolitan area and its evolution: 1982-2000. Geographical Research, 2003, 22(4): 465-483.]

[7]
叶嘉安. 香港的经济结构转型与土地利用规划. 地理学报, 1997, 52(S1): 39-51.香港于80年代后期由于工业向 内地转移而进行了经济结构转型,成为一个金融及服务中心。工业的就业人数骤减。同时,金融、保险、房地产及商业服务业人员激增。其经济结构转型的主要原因 是中国实行“开放改革”政策使香港地区的工业能向内地转移。首先由于毗邻的珠江三角洲廉价劳动力的吸引。经济结构转型最大的负面影响是失业人口及劳动力的 规划。这对城市规划产生了深远的影响。城市规划需要解决旧工业区的重建、日益增长的工业办公楼的需求及工业区区位要求的变化等问题。同时,它还需要开发科 技园及办公楼等基本设施来吸引新型的工业及经济活动。

[Ye Jia'an. Economic restructuring and land use planning in Hong Kong. Acta Geographica Sinica, 1997, 52(S1): 39-51.]

[8]
刘卫东, 刘红光, 唐志鹏, 等. 出口对中国区域经济增长和产业结构转型的影响分析. 地理学报, 2010, 65(4): 407-415.lt;p>1978年改革开放以来,特别是加入WTO以后,中国对外贸易迅速增加,成为经济增长的主要动力之一。这不仅改变了中国在世界经济中的地位,也导致了中国区域经济格局的变化。在当前全球金融危机下,中国对外出口大幅度下降。因而,定量研究出口对中国区域经济增长和产业结构转变的作用,对理解金融危机的影响具有重要意义。本文运用投入产出表方法,计算了中国各省市区对欧、美、日的商品出口对各自产业增加值和产业结构升级的贡献程度。研究发现,对欧、美、日出口在中国区域经济增长和产业结构转型中起着越来越重要的角色,特别是沿海地区。</p>

[Liu Weidong, Liu Hongguang, Tang Zhipeng, et al.The impacts of exports on regional economic development and industrial restructuring in China. Acta Geographica Sinica, 2010, 65(4): 407-415.]

[9]
Nichols P D, Mooney B D, Elliott N G.Value-adding to Australian marine oils. Developments in Food Science, 2004, 42(1): 115-130.Marine biotechnology in Australia is a relatively new field. Australia has one of the largest exclusive economic zones (EEZ) globally, an area known to be rich in marine biodiversity from polar, temperate and tropical waters. It has been acknowledged for some time that although Australia is surrounded by a rich marine resource, we are not taking advantage of the potential benefits from the abundant biodiversity. Future research efforts will address this shortcoming. An overview on aspects of current Australian research and development in marine biotechnology, focusing on marine omega-3 oils, will be presented. A comprehensive data-base has been established on the nutritional composition (oils emphasis) of principal Australian seafood. Results are available for strategic marketing of Australian fish species as well as for use by medical and consumer groups. Most Australian fish contain high levels of the nutritionally important omega-3 polyunsaturated fatty acids (PUFA) - eicosapentaenoic acid (EPA, 20:5ω3) and docosahexaenoic acid (DHA, 22:6ω3). Australian fish generally have higher relative levels of DHA compared to fish and oils from northern hemisphere waters. Tuna are a particularly good source of DHA-rich oil, with the manufacture of Australian-made, value-added tuna oil products commenced in 1998. The tuna oil products contain in excess of 25% DHA, a DHA to EPA ratio of >3, and a lower proportion of cholesterol than is found in flesh from tuna and some other seafood. Species specific differences and regional variation in lipid and fatty acid profiles of seafood highlight the ecological significance of this class of biochemical compounds; in addition changes in oil profiles with cooking and aquaculture are examined. Microbial sources of PUFA have also been developed, with a range of applications possible. Lipid class profiles of wax ester rich oil fishes enabled a species associated with consumer illness to be identified.

DOI

[10]
El Gamal A A. Biological importance of marine algae. Saudi Pharmaceutical Journal, 2010, 18(1): 1-25.<h2 class="secHeading" id="section_abstract">Abstract</h2><p id="">Marine organisms are potentially prolific sources of highly bioactive secondary metabolites that might represent useful leads in the development of new pharmaceutical agents. Algae can be classified into two main groups; first one is the microalgae, which includes blue green algae, dinoflagellates, bacillariophyta (diatoms)&hellip; etc., and second one is macroalgae (seaweeds) which includes green, brown and red algae. The microalgae phyla have been recognized to provide chemical and pharmacological novelty and diversity. Moreover, microalgae are considered as the actual producers of some highly bioactive compounds found in marine resources. Red algae are considered as the most important source of many biologically active metabolites in comparison to other algal classes. Seaweeds are used for great number of application by man. The principal use of seaweeds as a source of human food and as a source of gums (phycocollides). Phycocolloides like agar agar, alginic acid and carrageenan are primarily constituents of brown and red algal cell walls and are widely used in industry.</p>

DOI

[11]
Dong-Oh Cho.Challenges to sustainable development of marine sand in Korea. Ocean & Coastal Management, 2006, 49(1): 1-21.Marine sand is not only essential to the construction industry, but also functions as a habitat, nursery, and buffer for shorelines. As resources of sand on land are depleted the demand for marine sand has increased rapidly and is expected to continue. However, marine sand is limited in quantity and sand mining brings environmental externalities such as environmental degradation, habitat destruction and coastal erosion. Recently, the public and government agencies have recognized the value of marine sand. Although, sand mining is already well established and implemented, both the public and government in Korea are pushing for the sustainable development of marine sand.

DOI

[12]
Side J, Jowitt P.Technologies and their influence on future UK marine resource development and management. Marine Policy, 2002, 26(7): 231-241.This paper attempts to predict changes and trends in future UK marine resource development and management. It does this by asserting that our presumptions about marine resources and the way in which they should be used are changing. Some emerging presumptions may not only preclude the use of existing technologies in some cases (e.g. dumping at sea), but may also act as drivers to the development of new technologies, such as offshore wave and wind power generation devices. A variety of maritime industries exploiting both living and non-living resources are examined individually. Attention is paid to marine conservation and the technologies that are important to providing generally for the protection of the marine environment. The authors conclude that major drivers will be ones for cleaner seas, for the development of renewable marine energy sources, and for the innovative management of the consequences of sea-level rise. With regard to the exploitation of living resources the finite limits to fisheries are stressed, and the present importance of industrial fishmeal supplies for salmon farming are highlighted. One of the greatest potential technological advances is predicted to be in marine habitat mapping. Given the changes in presumptions about our use of the seas, one over-riding conclusion is that the sustainable development of marine resources, and the conservation of priority habitats and species (for both the local seas and global oceans), must involve sustainable mechanisms for conflict resolution and decision-making.

DOI

[13]
Read P, Fernandes T.Management of environmental impacts of marine aquaculture in Europe. Aquaculture, 2003, 226(10): 139-163.There are large differences between countries in the rate of growth and development of marine aquaculture, and also in the sophistication and complexity of its regulation, control and monitoring procedures. The potentially deleterious impacts of aquaculture are widely documented in the literature [J. Appl. Ichthyol. 17 (2001) 181; Fernandes, T.F., Eleftheriou, A., Ackefors, H., Eleftheriou, M., Ervik, A., Sanchez-Mata, A., Scanlon, T., White, P., Cochrane, S., Pearson, T.H., Miller, K.L., Read, P.A., 2002. The Management of the Environmental Impacts of Aquaculture. Scottish Executive, Aberdeen, UK, 88 pp.]. It is widely accepted that such impacts would be minimised or negated by the adoption of appropriate culturing procedures and environmental safeguards including regulatory, control and monitoring procedures [Nature Conservancy Council (NCC), 1989. Fish Farming and the Safeguard of the Natural Marine Environment of Scotland. Nature Conservancy Council, Peterborough, England, 136 pp.; Codling, I.D., Doughty, R., Henderson, A., Naismith, I., 1995. Strategies for Monitoring Sediments and Fauna Around Cage Fish Farms. Marlow, UK: Scotland and Northern Ireland Forum for Environmental Research (SNIFFER), Report No. SR 4018, 78 pp.; GESAMP (IMO/FAO/UNESCO-IOC/WMO/WHO/IAEA/UN/UNEP Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection), 1996. Monitoring the ecological effects of coastal aquaculture wastes. Scientific aspects of marine environmental protection. Rome, Italy: Rep. Stud. GESAMP No. 57, 38 pp.; GESAMP (IMO/FAO/UNESCO-IOC/WMO/WHO/IAEA/UN/UNEP Joint Group of Experts on the Scientific Aspects of Marine Environmental Protection), 2001. Planning and management for sustainable coastal aquaculture development. Rome, Italy: Rep. Stud. GESAMP No. 68, 90 pp.]. It is essential that such safeguards are formulated from the best available science and technology and from the best available experience and expertise. In this context, there are lessons to be learned from the strategy and regulatory framework for the regulation, control and monitoring of environmental impacts of marine aquaculture within the European Union (EU).This paper identifies some of the main issues relevant to the management of environmental impacts of marine aquaculture; reviews EU and international policy and regulations in this context and provides one example of a strategy for the management of the environmental impacts of marine aquaculture by reference to the marine aquaculture industry in Scotland. In conclusion, it examines a number of current, key environmental concerns pertaining to the impact and regulation of marine aquaculture, which whilst being the subject of divergent views, are pivotal to the development of the industry. Recommendations for systems, procedures and research to address these concerns are identified. The paper is primarily concerned with marine finfish culture, although brief reference is made to shellfish culture. The control of diseases of finfish and shellfish is outside the scope of the paper, although brief consideration is given to current concerns relating to sea lice (predominantly) infestations in salmonids.

DOI

[14]
Field J G.The gulf of guinea large marine ecosystem: Environmental forcing and sustainable development of marine resources. Journal of Experimental Marine Biology and Ecology, 2003, 296: 128-130.

[15]
Jin D, Hoagland P, Dalton T M.Linking economic and ecological models for a marine ecosystem. Ecological Economics, 2003, 46(3): 367-385.Increasingly, economists and ecologists have begun to recognize the value to public policy of combining information and results from each discipline into multidisciplinary studies. Here, we present a methodological approach that links economic and ecological analyses. We develop an economic-ecological model by merging an input-output model of a coastal economy with a model of a marine food web. We describe distinct linear system sub-models of the economy and the ecosystem, and we develop a method for linking the two. Our method extends the work of earlier researchers by incorporating an ecosystem matrix into resource multipliers, and by showing how these multipliers may be calculated. We present a numerical example for the New England region using coastal economic and marine ecological data from the region for a restricted set of industry sectors and food web trophic levels. We calculate resource multipliers for the example, and we simulate the economic impacts of changes in primary production in the ecosystem on final demands for fishery products. The results illustrate the effects of incorporating the impacts of habitat destruction and ecosystem structure on resource multipliers. Our approach can be extended to incorporate the full range of sectors in the economy and trophic levels in a linked ecosystem.

DOI

[16]
殷为华, 常丽霞. 国内外海洋产业发展趋势与上海面临的挑战及应对. 世界地理研究, 2011, 20(4): 104-112.21世纪是海洋的世纪.全球性的“人口、资源、环境”问题凸显了 加快海洋经济发展的迫切性.适应世界海洋产业发展趋势要求,研究上海海洋产业发展面临的挑战及相应对策具有重要的现实意义.本文在梳理国内外海洋产业发展 的趋势特点基础上,基于服务长三角海洋产业协调发展目标,着重分析了上海海洋产业发展面临的海洋产业结构竞争力、海洋产业科技贡献率、陆海产业协同联动、 海洋经济发展与生态保护目标、区域海洋资源和产业管理体制机制等方面的挑战,提出了大力优化海洋产业结构、完善区域沿海基础设施、加大海洋科技支撑力度及 创新协调区域海洋资源和产业发展的体制机制等相关战略对策.

DOI

[Yin Weihua, Chang Lixia.Development trends of marine industries and the challenges, accountable measures of Shanghai. World Regional Studies, 2011, 20(4): 104-112.]

[17]
楼东, 谷树忠, 钟赛香. 中国海洋资源现状及海洋产业发展趋势分析. 资源科学, 2005, 27(5): 20-26.应用灰色系统方法，对我国及沿海各省、市、自治区的主要海洋产业进行了关联度分析，并应用GM(1,1)模型对我国海洋产业产值进行预测，预测2010年我国海洋经济总产值将达到15 000×108元以上。文章还评述了我国海洋产业发展中存在的问题，并展望了海洋产业结构调整趋势。我国海洋产业结构不尽合理，区域发展不平衡，科技贡献率低，海洋灾害影响大。海洋水产业仍将在我国海洋产业中占据重要地位，滨海旅游业和海洋交通运输业将成为新时期我国海洋主导产业，海洋药物等新兴海洋产业发展前景看好。

[Lou Dong, Gu Shuzhong, Zhong Saixiang.Current situation and development trend of marine industry in China. Resources Science, 2005, 27(5): 20-26.]

[18]
孙才志, 王会. 辽宁省海洋产业结构分析及优化升级对策. 地域研究与开发, 2007, 26(4): 7-11.海洋产业结构是指各海洋产业部 门之间的比例构成以及它们之间相互依存、相互制约的关系。海洋产业结构是否合理对一个国家和地区的海洋经济发展至关重要。在论述辽宁省海洋经济发展状况的 基础上,对辽宁省的海洋产业结构进行了分析,进而探讨了全省海洋经济的支柱产业和主导产业以及海洋产业结构存在的问题,并就此提出了调整措施和对策,为优 化海洋产业结构提供科学依据。

DOI

[Sun Caizhi, Wang Hui.Analysis of Liaoning ocean industry construction and its countermeasures on optimization and upgrade. Areal Research and Development, 2007, 26(4): 7-11.]

[19]
张耀光, 韩增林, 刘锴, 等. 辽宁省主导海洋产业的确定. 资源科学, 2009, 31(12): 2192-2200.海洋产业是指人类开发利用海洋资源发展海洋经济形成的各种生产和生活事业的总和。根据国民经济结构中主导产业的内涵，海洋经济中的海洋产业也可以确定主导海洋产业。论文分析了形成辽宁海洋产业的资源基础、海洋产业在全国的地位、发展与结构特征等。由研究可知，辽宁主导海洋产业不仅随时间呈增长趋势，而且在地区分布上趋向于均衡。在确定主导海洋产业的方法上，应用偏离-份额分析法（Shift—Share Method）、主成份分析法和层次分析法。通过偏离-份额分析法可以明确具有优势增长和竞争力的海洋产业部门，通过主成份分析可以明确综合实力水平强的海洋产业部门。把2种计量方法得出的结果进行综合分析，从而确定海洋水产、滨海旅游、沿海造船和海洋交通等为辽宁的海洋主导产业。论文最后对辽宁的海洋主导产业的布局提出了发展方向和重点。

[Zhang Yaoguang, Han Zenglin, Liu Kai, et al.A study on determining marine leading industries for Liaoning province. Resources Science, 2009, 31(12): 2192-2200.]

[20]
郑贵斌.推动沿海海洋经济集成创新发展的思考. 中国人口 •资源与环境, 2005, 15(2): 107-111.沿海海洋经济发展集成创新之路的选择和实施,首先要树立创新发展 的理念,科学认识外部环境变化并作出有效的符合实际的战略决策;其次要遵循海洋经济发展的客观规律华系的综合调节,强化海洋经济创新发展的合力、动态协调 以及可持续,实现各项创新要素的全方位优化、合理搭配和有效协同;还要加强集成管理,形成综合协调机制,以提高海洋经济系统的、综合的、有效的创新能力和 竞争能力,从而促进海洋经济发展上新台阶.

DOI

[Zheng Guibin. Study on pushing the new development of oceanic economy integrative innovation. China Population, Resources and Environment, 2005, 15(2): 107-111.]

[21]
狄乾斌, 韩增林, 孙迎. 海洋经济可持续发展能力评价及其在辽宁省的应用. 资源科学, 2009, 31(2): 288-294.科学评价海洋经济可持续发展能力是准确把握海洋经济开发水平的重要保证，复合生态系统的场力理论为可持续发展能力评价提供了一种新的思路。从海洋经济可持续发展能力的概念模型出发，尝试运用复合生态系统场力分析框架，提出用于海洋经济可持续发展能力评价的综合评价指数—海洋经济可持续发展度，选取可行的量化方法，以辽宁省为实例，对海洋经济可持续发展能力的演进特征及其原因进行了分析。结果表明，辽宁省海洋经济可持续发展能力正处于上升势头，其系统协调程度也在逐渐增强，与该省的实际情况较为一致，说明辽宁在转变海洋经济发展方式、加强海洋资源环境保护以及提高海洋经济质量等方面成效明显。结果还表明，海洋经济可持续发展度与可持续协调度有很强的正相关性，这说明加强海洋经济与生态环境以及社会发展之间的协调，仍是确保实现海洋经济可持续发展的重要内容。

[Di Qianbin, Han Zenglin, Sun Ying.Assessment of sustainable development capability of marine economy and its application in Liaoning province. Resources Science, 2009, 31(2): 288-294.]

[22]
王耀斌, 刘光琇, 冯起, 等. 基于粗糙集与灰色理论的额济纳绿洲稳定性综合评价. 资源科学, 2012, 43(9): 1750-1760.争取绿洲向稳定、有序化方向发展是干旱区人类生存和发展所追求的 基础目标。本研究以额济纳绿洲为研究对象，将绿洲系统分为自然资源环境子系统、社会经济子系统及自然灾害子系统，应用粗糙集与灰色理论，建立绿洲稳定性评 价指标体系，对1990年-2008年的绿洲稳定性做了综合评价，结果发现：①研究时段内，影响额济纳绿洲稳定性的最重要的3个指标依次为地下水水位埋 深、年降水量与狼心山径流量；②研究时段内，若以理论划分2004年为界，1990年-2004年绿洲稳定性呈明显的波动趋势，2005年-2008年绿 洲稳定性呈平稳略上升趋势；若以黑河分水2000年为界，1990年-2000年绿洲稳定性指数值呈递减趋势，2001年-2008年却呈明显增加趋 势；③绿洲稳定性是一个多因素综合体，单个指标的好坏只能在某方面影响绿洲的稳定性。

[Wang Yaobin, Liu Guangxiu, Feng Qi, et al.Evaluation of oasis stability in Ejina based on rough set and grey theory. Resources Science, 2012, 43(9): 1750-1760.]

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张晓明. 基于粗糙集-AHM的装备制造业企业创新能力评价指标权重计算研究. 中国软科学, 2014, (6): 151-158.企业创新能力评价是反映企业创新能力、反思企业创新行为、指导企业创新活动的重要依据。在企业创新活动中，指标权重的确定是评价的重要环节。文中针对以往指标权重研究主要依靠主观赋值，受专家经验、偏好影响较大的不足，提出基于粗糙集理论与AHM相结合的综合指标权重计算方法。该方法既能够充分综合主观与客观两方面的指标重权值，同时又克服了AHP在计算过程中对样本数据一致性检验要求高，需要反复问卷的不足。最后通过实例分析说明了本方法的可行性。

DOI

[Zhang Xiaoming.Study on evaluation index weight of equipment manufacturing enterprises innovation capability based on rough set and AHM. China Soft Science, 2014, (6): 151-158.]

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蒋天颖. 浙江省区域创新产出空间分异特征及成因. 地理研究, 2014, 33(10): 1825-1836.<p>通过构建总体差异测度指数,并结合运用核密度估计等多种空间统计方法,分析浙江省区域创新产出的空间分异特征及其影响因素,结果表明：2006-2012年,浙江省区域创新产出总体存在较大差异,并呈现波动式上升趋势;浙江省区域创新产出分异增强,空间核密度呈现出由相对均匀到极化的演化趋势;浙江省区域创新产出整体上呈现高值和低值集聚分布,且集聚程度逐渐增强;各县域创新产出同样具有空间集聚性,杭州与宁波市辖区成为热点区域;空间指向性明显,整体表现出&#x0201c;东高西低、北高南低&#x0201d;的空间趋势面分布;由回归分析得出该时期浙江省区域创新产出空间分异主要受经济基础、政策制度、技术溢出和空间区位四个主要因素的影响。</p>

DOI

[Jiang Tianying.Spatial differentiation and its influencing factors of regional innovation output in Zhejiang province. Geographical Research, 2014, 33(10): 1825-1836.]

[25]
高铁梅. 计量经济分析方法与建模Eviews应用及实例. 北京: 清华大学出版社, 2006.

[Gao Tiemei.Econometric Analysis Method and the Modeling Application of Eviews and Instance. Beijing: Tsinghua University Press, 2006.]

[26]
杨羽頔, 孙才志. 环渤海地区陆海统筹度评价与时空差异分析. 资源科学, 2014, 36(4): 691-701.陆海统筹"战略对于我国国民 经济和社会发展,乃至"海洋强国"目标的实现具有重大意义。本文从海洋和陆域两个系统出发,构建包括资源、环境、经济、社会四个维度在内的陆海统筹测度指 标体系,测算环渤海各城市的陆海统筹度,应用核密度估计模型分析其时间差异变化趋势,对各城市陆海统筹现状进行分类研究,并进行空间差异分析。结果表明: 时间上,该地区整体陆海统筹水平呈现逐年提升态势。空间上,所有17个城市均已处于海陆系统协调阶段,其中天津和大连属于陆域主导中级协调型;烟台属于海 洋主导初级协调型;青岛、东营、威海和盘锦属于陆域主导初级协调型;其余城市属于海洋滞后勉强协调型。

[Yang Yudi, Sun Caizhi.Assessment of land-sea coordination in the Bohai Sea ring area and spatial-temporal differences. Resources Science, 2014, 36(4): 691-701.]

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