技术链与海洋碳汇渔业效率

2023-05-06 13:40伟,王伟,杜
关键词:位数渔业技术推广

毛 伟,王 伟,杜 军

(1.广东海洋大学经济学院;2.广东海洋大学管理学院;3.广东沿海经济带发展研究院,广东 湛江 524088)

海洋是地球最大的碳库,其固碳能力远超其他生态系统,全球每年近三成的CO2排放量被海洋从大气中吸收[1]。海洋碳汇渔业潜力巨大,2021年威海市海洋渔业碳汇相当于每年造林61万hm2,有必要推广具有碳汇功能的新优养殖品种,促进海洋渔业高质量发展[2]。然而,海水养殖产生的污染对海洋生态环境造成了严重破坏,严重威胁了海洋渔业的可持续发展。可见,现行海洋碳汇渔业的粗放式发展方式难以为继,提升海洋碳汇渔业效率刻不容缓。随着智能设备、互联网、大数据等信息技术,以及绿色低碳技术在海洋渔业中的广泛应用,绿色、节能和低碳技术对于海洋碳汇渔业的发展具有重要作用。鉴于此,探究技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响效应及区域差异,对于推动海洋碳汇渔业绿色转型升级、助力“双碳”目标实现具有重要的现实意义。

一、文献综述与问题的提出

渔业碳汇的概念于2010年被正式提出,渔业碳汇是指通过渔业生产推动水生物吸纳CO2,以及通过渔获将吸纳的碳从水体中迁出。而碳汇渔业是指具有碳汇功能、可减碳的渔业生产活动,由于研究起步较晚,碳汇渔业的定量研究成果较少。基于学界既有文献,本研究从渔业效率测算方法、渔业技术和渔业影响因素等3个方面进行文献回顾和评述。

1.渔业效率测算方法。渔业效率的研究成果不多,相关研究成果可以分为经济效率、生产效率和生态效率等3类,主要采用数据包络法、随机前沿法和Malmquist指数进行测算。具体来说:(1)经济效率。如韩增林等为解决投入产出的松弛性问题,通过纳入非期望产出的超效率SBM模型测算中国海洋渔业经济效率,并基于哈肯模型考察渔业经济效率和韧性的协调关系[3];Ji等通过DEA-Malmquist指数测算中国各省份的渔业经济效率,并采用面板VAR模型检验信息化对渔业经济效率的动态影响[4]。(2)生产效率。如赵昕等采用三阶段DEA方法,分别基于CCR、BCC、SBM等3种模型考察山东各地海洋渔业的投入产出效率[5];Kularatne等采用随机前沿法评估斯里兰卡养殖渔业的生产效率[6]。(3)生态效率。如张樨樨等基于投入、产出和综合等3种传导类型构建中国海洋碳汇渔业绿色效率的评价指标体系,并采用Super-SBM模型对其进行评估[7];曹洪军等基于物质平衡原则采用Malmquist指数分析海洋渔业绿色效率[8];Zhang等采用Malmquist指数评估中国海洋牧场生态效率,并通过系统动力学模型模拟其在不同政策情景下的演变趋势[9];李晨等采用Super-SBM模型测算渔业全要素碳排放效率,并通过GIS空间分析法和莫兰指数探讨其时空分异特征[10]。

2.渔业技术。学界侧重于研究渔业技术对渔业养殖经济效益和生态保护的作用,以及渔业技术效率。其中,在技术对渔业养殖经济效益和生态保护的作用方面,如张家华等研究渔光互补的生态经济特征,分析指出渔光互补将渔业养殖与光伏发电相结合,形成“上可发电、下可养鱼”的养殖模式,具有良好的经济效益和生态效益[11]。在渔业技术效率方面,如Mkuna等研究坦桑尼亚尼罗河渔民的生产技术效率,分析指出渔业资源管理不善是其生产技术效率低下的原因[12];García-de-la-fuente等研究西班牙西北部个体渔业技术效率,分析指出解决样本选择偏差可以更准确地测度渔业技术效率[13];Tingley等研究渔业技术效率的影响因素,分析指出船舶性能和船长才能是影响渔业技术效率的主要因素[14]。

3.渔业影响因素。学界主要从养殖规模、养殖结构、产量产值等方面分析海洋碳汇渔业的影响因素。其中,在养殖规模和养殖结构方面,如邵桂兰等采用LMDI指数分解法分析碳汇系数效应、结构效应和规模效应对海水养殖碳汇能力的贡献,发现规模效应对海洋碳汇渔业具有积极影响,结构效应也是海洋碳汇渔业的影响因素,但不稳定[15];孙康等采用LMDI指数分解法分析结构效应、规模效应和价值效应对海水养殖碳汇能力的影响,发现价值效应的影响作用最大[16];张莹等采用Tobit模型研究海水养殖生态效率的内外影响因素,内部影响因素包括海水养殖专业化、规模化和集约化等,外部影响因素包括科技管理水平、经济和外贸等[17]。在产量产值方面,如徐敬俊等采用空间计量模型分析海洋碳汇渔业的影响因素,发现正向影响因素为渔业产值和劳动力投入,负向影响因素为受灾面积和科研项目经费投入[18];洪旭光等研究长岛海水养殖碳汇的影响因素,发现养殖结构和产量是主因[19]。

综上,渔业的相关研究较为丰富,为本研究提供了借鉴。而近几年海洋碳汇渔业效率虽然备受关注,但研究成果较少。学界既有研究主要存在以下不足:(1)关于技术、海洋渔业高质量发展、蓝碳的既有研究相对独立,将它们统一在一个框架内的研究较少。(2)关于资源、生态领域的研究虽然关注渔业碳排放、碳汇问题,但忽略了不同阶段技术对海洋碳汇渔业效率的参与作用和影响效应;且技术对海洋碳汇渔业的影响研究尚停留在对策探讨阶段,技术与海洋碳汇渔业效率的关系和改善策略缺乏定量研究支持。(3)关于海洋碳汇渔业效率的测算仅关注始末两端的投入产出,忽略投入产出的中间过程,导致效率评估不客观、不全面。

本研究的边际贡献在于:(1)研究问题新。将技术和海洋碳汇渔业效率有机结合起来,在技术、高质量发展和蓝碳的交叉领域进行新尝试,分析技术在海洋碳汇渔业效率中的参与作用、影响效应及其改善策略。(2)研究视角新。基于创新价值链,将技术分解为技术研发、技术转化和技术推广等3个阶段,在整条技术链上完整考察技术与海洋碳汇渔业效率的关系。先将技术研发和技术转化纳入到海洋碳汇渔业效率的测算中,反映技术在其中发挥的阶段性递进作用,再考察技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响效应。(3)研究方法新。将投入产出过程分为两个阶段,即海洋碳汇渔业技术的研发阶段,以及技术产出成果与资源要素结合的要素转化阶段。通过构建可呈现中间过程的网络DEA结构模型,既能揭示技术创新在海洋碳汇渔业效率中发挥的阶段性递进作用,又能为海洋碳汇渔业效率的测算提供新思路。(4)研究内容新。将技术推广分为技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度两个维度,采用分位数回归模型考察技术推广对海洋碳汇渔业效率影响的变化规律、分布特征和区域差异,为推动海洋碳汇渔业高质量发展提供参考依据。

二、研究方法

基于海洋碳汇渔业效率的内涵,可知技术在其中发挥了重要的参与作用。技术对海洋碳汇渔业效率的作用机理如下:(1)技术研发为海洋碳汇渔业效率的提升奠定了坚实的基础。海水中的CO2由海洋生物吸收、固定和移出,而海洋渔业生产促进了这一过程。随着海水产品需求的日益高涨,通过技术研发来保障生态和产能的双重需求已成为海洋渔业发展的不二选择。通过技术人员和科研项目,技术研发极大地推动了碳汇渔业科技产出成果的诞生。碳汇渔业技术促进了渔业生产活动方式的转变,在海洋牧场、人工渔礁的生态保护及修复技术、加工和仓储节能技术、种苗选育、微生物调控、养殖设施装备等方面取得了大量科技成果。(2)技术成果转化为海洋碳汇渔业效率的提升提供了坚实的保障。技术研发成果经转化后,通过如下途径来促进海洋碳汇渔业效率提升:1)通过海洋牧场、人工渔礁的生态保护及修复技术,增加碳汇渔业种群及群落,降低养殖污染和碳排放,从生态保护端“开源”,提升海洋碳汇渔业效率。2)通过加工和仓储节能技术降低海水养殖,以及海产品保鲜、加工和储藏的能耗,从能源消耗端“节流”,提升海洋碳汇渔业效率。3)通过种苗选育推进良种鱼苗的投入,而良种鱼苗的增殖放流可以形成优良的生物碳汇,通过渔类消耗水体中的藻类,有效净化水体、增加碳汇;且良种鱼苗生长快、抗病害强、生长周期短,可以通过捕获实现快速减碳。4)通过微生物调控技术的转化缓解水体污染和病害,降低劳动和能源强度,从而降低海洋渔业生产活动的碳排放量。5)通过养殖设施装备的技术转化促进碳汇渔业的规模经济和集聚效应,提升生产效率、降低能源强度,从而降低海洋碳汇渔业生产活动的碳排放量。(3)技术转化也会产生不利于海洋碳汇渔业效率提升的非期望产出。渔业的发展会增加氮、磷排放,污染水体,水体污染的增加则会抑制海洋碳汇渔业效率。同时,随着渔业生产规模的扩大,渔业生产活动不可避免地会增加一定的碳排放量。渔业生产碳排放的增加既会抵消一部分海洋碳汇渔业固碳增效的积极作用,也会在非期望产出增加的背景下对海洋碳汇渔业效率产生抑制作用。

由上述作用机理可知,技术对海洋碳汇渔业效率的影响并非仅仅体现在始末两端的投入产出方面,还应包括中间过程。技术对海洋碳汇渔业效率的影响过程可以分解为2个阶段:(1)技术研发。通过技术投入产生一系列促进海洋碳汇渔业效率提升的先进技术成果。(2)技术成果与资源要素结合。通过增汇减碳最终实现海洋碳汇渔业效率的提升。海洋碳汇渔业效率测算方法的选择是建立在技术对海洋碳汇渔业效率的作用机理之上的。DEA模型是效率测算的一种常用方法,但传统DEA模型将效率测算视为一个“黑箱”,仅关注开端的投入和终端的产出,忽略了其中的子过程,会导致测算偏差。因此,后续研究陆续提出了一些优化方法。如Super-SBM模型既区分了单元大小,又通过松弛变量拓展了可行域的求解范围[20];Färe等认为在生产中投入和产出具有网络关联关系,中间变量反映了生产的子过程和内部信息,有助于效率的准确测算[21];索洛经济增长模型表明技术在考察投入产出效率时扮演着关键角色;SSBM-NDEA模型是网络DEA模型和Super-SBM模型的结合体,能完整展现技术的研发、转化在海洋碳汇渔业效率中的递进与阶段性关系。第一阶段研发的技术产出成果与资源要素结合,作为第二阶段的投入,经技术研发转化之后,最终形成期望与非期望两种产出。海洋碳汇渔业效率中技术参与的网络结构具体如图1所示。

图1 海洋碳汇渔业效率中技术参与的网络结构

为了测度海洋碳汇渔业效率,本研究构建SSBM-NDEA模型,具体模型如下:

(1)

(2)

三、指标选取、数据来源及处理

(一)海洋碳汇渔业效率评价指标的选取

海洋碳汇渔业效率评价指标体系是海洋碳汇渔业效率内涵的综合反映。从海洋碳汇渔业效率的特征来看,技术在研发、转化阶段发挥了关键的推动作用。尤其是海水养殖环境的改善和控制离不开生物、信息、新材料等高新技术的研发和转化,通过海洋生态环境的优化可以促进海洋渔业固碳增汇和增产提质。同时,狭义视角下的效率是考察高质量发展的一种常用指标,效率在一定程度上可以反映高质量发展水平。此外,海洋碳汇渔业的可持续发展必须确保环境和产能实现双赢,海洋环境承载力不可忽视。因此,海洋碳汇渔业效率的测算应综合考虑技术、生产投入、碳汇、碳排放、环境污染和渔业产能等。综上,本研究从投入、中间和产出等3个方面构建海洋碳汇渔业效率评价指标体系(表1)。

表1 海洋碳汇渔业效率评价指标体系

1.投入指标。投入包括第一阶段投入和第二阶段投入。具体来说:(1)第一阶段投入包括科技项目和技术人员。本研究借鉴张樨樨等的做法[22],从项目和人员两方面来反映海洋碳汇渔业的技术研发,分别采用海洋科研机构科技课题和海洋渔业水产技术人员进行衡量。(2)第二阶段投入包括资本、劳动力、养殖面积、渔业种苗和中间消耗。其中,资本借鉴纪建悦等的做法[23],采用海洋养殖渔船功率进行衡量;劳动力采用海洋碳汇渔业专业从业人员进行衡量;养殖面积采用海洋碳汇渔业养殖面积进行衡量;渔业种苗采用海水种苗数量进行衡量;中间消耗借鉴秦宏等的做法[24],采用渔业中间消耗与海水养殖总产值和渔业总产值比值的乘积进行衡量。

2.中间指标。海洋碳汇渔业相关项目和科研人员经技术研发产生第一阶段的科研成果,而科研成果与其他投入要素相结合,进而产生第二阶段的成果。可见,第一阶段的产出和其他资源要素结合将转化为第二阶段的投入。因此,中间指标包括渔业论文产出和渔业专利产出。考虑到知识的共享性,本研究借鉴张樨樨等的做法[7],设定各地区同一年份的科研成果数据相同。

3.产出指标。产出包括期望产出和非期望产出。具体来说:(1)期望产出包括渔业经济产出和渔业固碳量。其中,渔业经济产出借鉴张樨樨等的做法[7],采用海水养殖产值进行衡量;渔业固碳量借鉴邵桂兰等的做法[25],以贝藻类产量为基础,采用干重系数和固碳系数测算碳汇总量。(2)非期望产出包括氮磷污染产出和渔业碳排放量。其中,氮磷污染产出借鉴宗虎民等的做法[26],采用产污系数法测算;渔业碳排放量借鉴邵桂兰等的做法[15],考虑到海水养殖的碳排放主要源于柴油和电力消耗,采用碳排放及能源转化系数测算海洋渔业柴油和电力消耗引致的碳排放量。

(二)数据来源及处理

本研究选取2008—2020年中国沿海地区9个省份为研究对象,分别为辽宁、河北、山东、江苏、浙江、福建、广东、广西和海南。海洋碳汇渔业的相关论文和专利数据分别来源于中国知网的期刊子库和专利子库;中间消耗的原始数据来源于《中国农村统计年鉴》,由于2018年后的《中国农村统计年鉴》不再统计渔业中间消耗,故2019—2020年的相关数据采用时间趋势模型进行测算;水产品价格指数和农业生产资料价格指数的原始数据来源于《中国统计年鉴》;产排污系数来源于《第一次全国污染源普查公报》;碳排放系数来源于《IPCC国家温室气体清单指南》;海洋渔船油耗转化系数来源于《国内机动渔船油价补助用油量测算参考标准》;其余数据来源于《中国渔业统计年鉴》。同时,为了消除可能存在的异方差,对非负变量均取对数。

四、测算结果及实证分析

(一)整体效率分析

本研究按照地理位置将沿海地区划分为环渤海地区、环北部湾地区和东南四省等3个地区。其中,环渤海地区包括辽宁、河北和山东;环北部湾地区包括广西和海南;东南四省包括江苏、浙江、福建和广东。从整体海洋碳汇渔业效率来看,环北部湾地区和全国的年均效率分别为1.013和0.656;环渤海地区和东南四省的年均效率相近且相对较低,约为环北部湾地区的一半。这表明样本期间,技术视角下的中国海洋碳汇渔业效率呈现出环北部湾一枝独秀,而其他地区和全国整体效率相对较低的特征。该特征与中国海洋碳汇渔业的发展实践较为吻合。究其原因在于:环北部湾地区在海洋碳汇渔业上具有较好的发展基础,该区域是中国海洋牧场的先行者,如1979年中国首个人工渔礁在北部湾投放,2011年中国首个热带海洋牧场在海南启动;同时,与其他地区相比,尽管环北部湾地区海洋碳汇渔业技术研发投入较少,但其在技术优势地区的协同助力下,较好地吸收和利用了其他地区海洋碳汇渔业的技术成果。

综合整体及各阶段海洋碳汇渔业效率来看,2018年之前,整体及各阶段海洋碳汇渔业效率波动较小。这主要是缘于海洋碳汇渔业起步较晚,技术研发仍处于探索阶段。2018年,整体及各阶段海洋碳汇渔业效率大幅度提升。这主要是缘于经过长期的探索和积累,海洋碳汇渔业的科研成果得到大规模转化。2019—2020年,整体及各阶段海洋碳汇渔业效率出现大幅度下降。这主要是缘于系统具有自发性熵增倾向,在海洋碳汇渔业技术的研发和应用推广初期,必然伴随着大量的技术改造与升级、人才引进与培养,以及配套渔业设施购置与更新,这一过程需要投入高额的直接成本和间接成本,就会导致过高的成本负担;而当边际收益不足以弥补边际成本时,就会导致整体及各阶段海洋碳汇渔业效率出现不同程度的下降。同时,从横向趋势来看,结合前文海洋碳汇渔业效率的测算结果可知,环北部湾地区、环渤海地区和东南四省的海洋碳汇渔业效率比由2008年的2.394∶0.978∶1.000变为2020年的1.732∶1.366∶1.000,这表明环北部湾地区的海洋碳汇渔业效率较其他地区的优势有所减小,而环渤海地区则扭转了2012年之前的不利局面,并成功实现对东南四省的反超。

(二)阶段效率分析

随着技术对海洋碳汇渔业固碳能力的提升发挥着越来越重要的推动作用,本研究将纳入技术的海洋碳汇渔业投入产出过程分为2个阶段:第一阶段(网络节点1)为海洋碳汇渔业技术研发转化过程;第二阶段(网络节点2)为海洋碳汇渔业技术成果转化过程。其中,网络节点1反映了海洋碳汇渔业技术研发效率,网络节点2反映了海洋碳汇渔业技术转化效率。综合上述2个网络节点就可以形成技术视角下的海洋碳汇渔业效率。

从第一阶段来看,环北部湾地区的海洋碳汇渔业技术研发效率最高,效率值均超过1,呈现出两头高中间低的分布特征;环渤海地区的海洋碳汇渔业技术研发效率比东南四省略高一点;东南四省的海洋碳汇渔业技术研发效率最低,效率值均未超过0.2。值得注意的是,2018年之前,各地海洋碳汇渔业技术研发效率都相对较低;自2018年开始,各地海洋碳汇渔业技术研发效率都有不同程度的提高。其中,环北部湾地区2018年的海洋碳汇渔业技术研发效率大幅度提升,较2017年提升近7倍;而东南四省和环渤海地区的海洋碳汇渔业技术研发效率的提升幅度相对较小,效率值均未超过1.72。究其原因在于:当技术产出成果增加相同数额时,低投入背景下的技术研发转化效率的增幅比高投入背景下更大。环北部湾地区的技术研发投入较低,其技术研发转化效率对技术产出成果增加的反映更为敏感;而东南四省和环渤海地区的技术研发投入较高,若技术产出成果增加不足,技术研发转化效率就难以获得明显提升。相比于海洋碳汇渔业技术研发投入较多的东南四省和环渤海地区,海洋碳汇渔业技术基础较为薄弱的环北部湾地区有巨大的发展空间,具备较强的后进优势和追赶效应,技术产出成果对其效率提升的效果更为明显。

从第二阶段来看,环北部湾地区的海洋碳汇渔业技术转化效率最高,效率值均超过1;东南四省和环渤海地区的海洋碳汇渔业技术转化效率大体相当,2012年之前,东南四省的海洋碳汇渔业技术转化效率虽显著高于环渤海地区,但从2012年开始,环渤海地区实现反超。值得注意的是,2018年环北部湾地区的海洋碳汇渔业技术转化效率显著提升至1.326,但2019—2020年又回归至2009年的水平,这主要是缘于科技成果对海洋碳汇渔业技术转化效率影响的持续性有待加强,海洋碳汇渔业产学研合作机制仍不够通畅。同时,2018年东南四省和环渤海地区的海洋碳汇渔业技术转化效率虽没有太大提升,但2020年东南四省和环渤海地区与环北部湾地区之间的差距显著减少,这主要是缘于东南四省和环渤海地区的海洋碳汇渔业发展在政策引导、资源投入、设施配套等方面均有了明显改善,促使其海洋碳汇渔业技术转化效率有效提升。

(三)两阶段海洋碳汇渔业效率类型分析

海洋碳汇渔业绿色生产是一个复杂的系统,子系统及其相互作用对海洋碳汇渔业效率具有较大影响。只有海洋碳汇渔业效率的两阶段都有效时,区域的整体效率才有效。如果任一阶段无效,决策单元都可能会呈现出整体的系统无效。如江苏第一阶段的海洋碳汇渔业技术研发效率的均值仅为0.043,第二阶段的海洋碳汇渔业技术转化效率的均值为1,导致其整体海洋碳汇渔业效率的均值仅为0.522。整体而言,受海南、广西的海洋碳汇渔业技术研发效率较高以及技术研发成果显著增加的影响,使得全国第一阶段的海洋碳汇渔业技术研发效率有所提高,效率值大于1,呈现出有效率状态;但受河北、浙江的海洋碳汇渔业技术转化效率较低影响,导致全国第二阶段的海洋碳汇渔业技术转化效率略低于1,效率值为0.973,呈现出无效率状态。因地区差异显著以及第一阶段和第二阶段的效率失衡,全国海洋碳汇渔业效率的均值仅为0.642,整体呈现出无效率状态。

以2008—2020年海洋碳汇渔业第一阶段和第二阶段的效率均值(0.964,2.078)为分界点,具体将本研究选取的9个省份分为三类。第一类地区的两阶段效率均高于均值,包括海南和广西,占比为22.22%。这2个省份的海洋碳汇渔业的技术研发效率和技术转化效率均远高于其他省份。尤其是海南,其第一阶段和第二阶段的效率均超过1,两阶段均处于有效率状态,在海洋碳汇渔业的技术研发和技术转化方面可以作为其他省份学习和借鉴的示范区。第二类地区的各地效率值高度接近,且第一阶段效率较低,第二阶段效率较高,包括辽宁、山东、江苏、福建和广东,占比为55.56%。这5个省份在海洋碳汇渔业的资源配置和管理方面均较为出色,但在海洋碳汇渔业的技术研发和技术转化上还存在一定的问题,应重点关注技术研发的投入产出效率。第三类地区的两阶段效率均低于均值,包括河北和浙江,占比为22.22%。这2个省份的海洋碳汇渔业的技术研发效率和技术转化效率均小于1,两阶段均处于无效率状态,在海洋碳汇渔业的技术研发、节能降耗和环保固碳等方面仍有较大的提升空间,应向海南和广西等示范区学习海洋碳汇渔业的技术研发和转化经验。

五、技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响分析

(一)变量选取及描述性统计

鉴于分位数回归既能呈现条件分布的全貌,又能消除极端值对结果的扰动,本研究采用分位数回归模型分析技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响及其区域异质性。分位数回归模型的变量分为被解释变量、核心解释变量和控制变量,各变量的描述性统计详见表2。各变量的数据均来源于中国经济社会大数据研究平台,并对正值变量取对数。

表2 各变量的描述性统计

1.被解释变量。被解释变量为海洋碳汇渔业效率。其均值和标准差分别为-0.521和0.376,表明海洋碳汇渔业效率较低,且存在一定的区域差异。

2.核心解释变量。核心解释变量包括技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度,分别采用水产技术推广业务经费和海水养殖培训强度进行衡量。其中,海水养殖培训强度借鉴秦宏等的做法[24],计算公式为:海水养殖培训强度=各地区渔民技术培训人数×(海水养殖专业从业人员数÷渔业养殖专业从业人员数)。渔业技术推广是推动海洋碳汇渔业发展的重要手段,直接关系到科技成果的应用成效。本研究从内部推广能力和外部推广力度两方面来衡量渔业技术推广情况。从技术创新内部推广能力来看,随着海洋碳汇渔业的快速发展和渔民养殖需求的变化,传统渔业技术推广难以满足海洋碳汇渔业对环境和信息的新要求,于是,渔业技术推广部门和技术人员的能力在一定程度上决定了渔业技术推广工作的效果。从技术创新外部推广力度来看,渔业生产容易受到突发事件影响,需要渔业技术推广人员及时跟进处理;渔业从业人员的文化水平相对较低,且渔民学习的需求多样化,需要渔业技术推广人员加大推广力度。具体来说:技术创新内部推广能力的均值为-0.406,表明技术创新内部推广能力较低,存在较大的提升空间;技术创新外部推广力度的均值为9.782,表明海水养殖培训强度较高,渔业技术推广工作开展较好。

3.控制变量。控制变量包括环境规制、市场供给、渔民收入、渔药强度、固碳能力、产量结构和渔业灾害。具体来说:(1)环境规制。由于海洋碳汇渔业生产过程中排放的有机物、营养物不仅增加了非期望产出,而且还严重影响养殖物的生长,对养殖产量和经济效益产生负面影响,通过环境规制在一定程度上可以有效遏制环境污染,促进海洋碳汇渔业效率提升。具体借鉴余粮红等的做法[27],基于市场激励视角采用海水养殖氮磷产排污强度衡量环境规制,计算公式为:氮磷产排污强度=(海水养殖产量×产排污系数)÷海水养殖面积。(2)市场供给。相对于进口的海产品而言,本地海水养殖对海洋碳汇渔业的影响更加直接,故采用海水养殖产量衡量市场供给。(3)渔民收入。渔民的收入水平会影响渔民的工作态度,也决定了能否吸引到高素质的从业人员。可见,渔民收入可以体现劳动力工作的态度和质量。具体采用渔民人均可支配收入衡量渔民收入。(4)渔药强度。从病害控制角度来看,渔药强度反映了养殖水体的健康程度。健康的水体为海洋碳汇渔业提供了良好的生长环境,在降低污染的同时,提高了经济产出。具体借鉴陈雨生等的做法[28],采用渔药产值与海水养殖产值的比值衡量渔药强度。(5)固碳能力。固碳能力是海洋碳汇渔业的重要关注点之一,可以反映海洋碳汇渔业碳汇功能的强弱,对海洋碳汇渔业效率的期望产出具有促进作用。具体借鉴邵桂兰等的做法[25],采用海水养殖固碳强度衡量固碳能力,计算公式为:固碳强度=(固碳量-碳排放量)÷海洋碳汇渔业总产值。(6)产量结构。由于贝藻类固碳能力较强,贝藻养殖业已成为海洋碳汇渔业的主体,故采用贝藻类产量占海水养殖产量的比重衡量产量结构。(7)渔业灾害。渔业灾害直接威胁养殖物的生长,既不利于海洋碳汇渔业固碳,也不利于渔业经济产出。考虑到人力可控的渔业灾害主要包括养殖病害和污染受灾两类,故采用病害和污染的面积之和与养殖面积的比值衡量渔业灾害。具体来说,环境规制的均值为-1.639,表明海水养殖氮磷产排污强度较高,通过市场激励来实施环境规制的压力较大;市场供给的均值为14.076,表明我国海水养殖产量较大,技术创新的内部推广能力和外部推广力度对海洋碳汇渔业效率的提升有较大的作用;渔民收入的均值为0.364,表明渔民收入不高,收入对渔民工作态度的促进作用有限,渔业相关工作对人才的吸引力也不强;渔药强度的均值为0.005,表明养殖水体的健康程度较好;固碳能力的均值为167.728,表明海洋碳汇渔业的碳汇功能较强;产量结构的均值为0.742,表明固碳能力较强的贝藻类已成为我国海水养殖的主体;渔业灾害的均值为0.080,表明养殖病害和污染受灾对海洋碳汇渔业产生了一定的负面影响。

(二)模型构建

创新价值链将创新视为一个链式过程,包括创新的产生、转化和推广等多个阶段[29]。技术推广与海洋碳汇渔业之间关系密切,二者相辅相成。通过信息的传递与交流,技术推广对海洋碳汇渔业效率产生重要影响,具体来说:(1)技术推广有助于提高海洋碳汇渔业的技术示范效应。采用多样化的渔业技术推广形式,可以促进技术成果的应用产生一定的示范引导和辐射带动作用,进而提高海洋碳汇渔业效率。(2)技术推广有助于提高渔业技术推广人员和渔民的专业素质。渔业技术推广是一种再学习和再教育的工作,可以激励渔民和科研院所积极开展合作交流,且培训和学习可以推动产学研联动,有助于提高科学养殖水平,从而提高海洋碳汇渔业效率。为了考察技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响,构建如下模型:

(3)

(三)基准回归结果

为了检验技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响,展现影响的全貌,本研究选取10%、25%、50%、75%和90%等5个分位数,从技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度这2个维度分析技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响。同时,为了便于对比,本研究采用OLS估计分析技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响。全样本OLS估计及分位数回归的结果详见表3。且限于篇幅,本研究仅展示技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度的回归系数随分位数变化的情况,具体详见图2和图3。

图2 技术创新内部推广能力的分位数变化

图3 技术创新外部推广力度的分位数变化

表3 全样本OLS估计及分位数回归的结果

由表3可知,在OLS估计中,技术创新内部推广能力均显著为负;在分位数回归中,随着分位数的增加,技术创新内部推广能力的回归系数的绝对值呈现出先降低、再上升,后又降低、再上升的发展趋势。这表明技术创新内部推广能力会抑制海洋碳汇渔业效率,该结论有悖于期望。究其原因在于:中国海洋碳汇渔业正处于起步发展阶段,海洋渔业市场规模的快速增长给海洋碳汇渔业带来了可观的发展红利和成长空间,而资本的短期逐利行为会导致水产技术推广业务经费多用于生产经济类技术,而较少用于绿色技术,从而阻碍了海洋碳汇渔业效率的提升。

在OLS估计中,技术创新外部推广力度均不显著;在分位数回归中,技术创新外部推广力度在90%分位数上的回归系数为负,而在其他分位数上的回归系数均为正,且随着分位数的增加,技术创新外部推广力度的回归系数呈现出先上升后下降的倒U型发展趋势。这表明技术创新外部推广力度没有充分发挥其应有的作用,未能促进海洋碳汇渔业效率提升。究其原因在于:从需求端来看,为了维持市场竞争力和盈利率,海洋渔业从业者在实践中更倾向于采纳成本低、见效快、风险小的应用型技术,“短、平、快”的需求导向不仅导致海洋渔业从业者的绿色技术创新意愿较低,且基础型知识和核心技术难以获得有效积累,这些均会制约海洋碳汇渔业效率的提升;且海洋渔业从业者采纳绿色碳汇养殖技术的激励、补偿和保障机制尚未健全,这也造成了技术推广部门对绿色碳汇养殖技术的供给与海洋渔业从业者的需求之间存在一定的脱节现象。

在控制变量中,环境规制在OLS估计中显著为正;在分位数回归中的系数均为正,但均不显著。这表明环境规制对海洋碳汇渔业效率具有显著的促进作用,但促进作用有限。这主要是缘于环境规制主要是通过非期望产出的抑制作用或期望产出的激励作用来影响海洋碳汇渔业效率,但较高的成本投入会导致海洋渔业从业者对养殖污染处理的意愿较低[27]。市场供给在OLS估计中不显著;在分位数回归中,仅在90%分位数上显著为负,在其他分位数上均不显著。这表明市场供给对海洋碳汇渔业效率的影响不显著,但会显著抑制高水平的海洋碳汇渔业效率,而对其他水平的海洋碳汇渔业效率则影响不明显。这主要是缘于海水养殖和市场供给衔接较好,整体来看有效控制了市场供给对海洋碳汇渔业效率的负面影响,且消费者对海产品需求的日益增加会加大海洋碳汇渔业承受的压力,面临着实现养殖海产品供应数量和碳汇效率协同并进的巨大挑战。渔民收入在OLS估计中显著为正;在分位数回归中的系数均为正,但均不显著。这表明渔民收入对海洋碳汇渔业效率具有显著的促进作用,但促进作用有限。这主要是缘于现阶段我国渔民收入水平整体不高,渔民生产积极性不高,对人才的吸引力不足。渔药强度在OLS估计中显著为正;在分位数回归中,仅在10%分位数上显著为正,在其他分位数上均不显著。这表明渔药强度对海洋碳汇渔业效率具有显著的促进作用,尤其是对低水平的海洋碳汇渔业效率的促进作用较为明显。这主要是缘于渔药的适量使用可以改善水体,抑制病害,保障期望产出的增加;但渔药一旦使用不当,则会对水体生物产生毒性,诱发病变,从而破坏养殖生态平衡。固碳能力在OLS估计和分位数回归中均不显著,表明固碳能力对海洋碳汇渔业效率的影响不显著。这主要是缘于目前海洋碳汇渔业生产较为关注经济效益,一定程度上忽视了固碳能力较强的贝藻类生产。产量结构在OLS估计中不显著;在分位数回归中,仅在50%分位数上显著为负,在其他分位数上均不显著。这表明产量结构对海洋碳汇渔业效率的影响不显著,但会显著抑制中等水平的海洋碳汇渔业效率,而对其他水平的海洋碳汇渔业效率则影响不显著。这主要是缘于固碳能力较强但利润较低的贝藻类产量小,产量结构失衡会直接限制固碳能力和净化过滤能力,导致海洋碳汇渔业效率下降。渔业灾害在OLS估计中显著为负;在分位数回归中的系数均为负,但均不显著。这表明渔业灾害对海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,但抑制作用有限。这可能是缘于我国渔业防灾减灾技术不断成熟,防灾减灾能力不断提升,一定程度上降低了渔业灾害带来的负面影响。

(四)稳健性检验

为了进一步验证基准回归结果的稳健性,本研究采用替换核心解释变量和估计方法的方式进行稳健性检验。具体来说:(1)替换核心解释变量。采用技术推广机构人员经费和渔民技术培训期数分别衡量技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度。(2)采用广义分位数回归重新估计模型。与传统分位数回归为条件期望回归不同,广义分位数回归为无条件期望回归,能处理连续或多个政策变量。表4的稳健性检验结果与前文分析结果基本一致,则技术创新内部推广能力和技术创新外部推广力度对海洋碳汇渔业效率的影响结论再次得到验证。

表4 稳健性检验结果

(五)异质性分析

鉴于环北部湾地区的整体及阶段海洋碳汇渔业效率均领先于其他地区,而环渤海地区和东南四省的海洋碳汇渔业效率较为接近,有必要按照效率水平进行分组进一步考察技术推广对海洋碳汇渔业效率影响的区域异质性。本研究将样本分为环北部湾地区和其他地区,分组的OLS估计及分位数回归的结果详见表5。由表5可知,技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响具有显著的区域异质性。

表5 按地区分组的OLS估计及分位数回归的结果

1.对环北部湾地区的影响。在环北部湾地区,除75%分位数外,技术创新内部推广能力在各分位数上均显著为负,且回归系数的绝对值整体上随着分位数的增加呈现出先小幅上升、后逐步下降、再大幅上升的发展趋势。这表明技术创新内部推广能力对环北部湾地区的海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,且技术创新内部推广能力对中等水平的海洋碳汇渔业效率的影响较小,对其他水平的海洋碳汇渔业效率的影响较大。这可能是缘于环北部湾地区水产技术推广业务经费偏重于投入研发生产和经济方面的技术。当海洋碳汇渔业效率处于较低水平时,水产技术推广业务经费虽然有助于提高期望产出,但对绿色技术重视不够,造成非期望产出大幅增加,进而导致技术创新内部推广能力对海洋碳汇渔业效率产生一定的抑制作用。当海洋碳汇渔业效率处于较高水平时,主观上的麻痹思想和资本逐利行为使得技术创新内部推广能力对海洋碳汇渔业效率产生较大的抑制作用。技术创新外部推广力度在各分位数上均显著为负,且回归系数的绝对值整体上随着分位数的增加呈现出先小幅下降、后大幅上升、再小幅下降的发展趋势。这表明技术创新外部推广力度对环北部湾地区的海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,且整体上海洋碳汇渔业效率越高,则技术创新外部推广力度对其抑制作用就越大。这可能是缘于环北部湾地区的海洋碳汇渔业技术基础和管理较为薄弱,使得该地区更倾向于通过传统的数量扩张来弥补技术短板对海洋碳汇渔业效率造成的不利影响。

2.对其他地区的影响。在其他地区,技术创新内部推广能力在10%和75%分位数上显著为负,但在25%和50%分位数上则显著为正,且回归系数的绝对值整体上随着分位数的增加呈现出先逐步上升、后小幅下降的发展趋势。这表明技术创新内部推广能力对其他地区低、高两种水平的海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,但对其他地区中等水平的海洋碳汇渔业效率则具有显著的促进作用,且影响力随着分位数的增加不断增大。这种抑制作用和促进作用并存的现象与环北部湾地区技术创新内部推广能力始终表现为抑制作用的现象截然不同。这主要是缘于其他地区更偏重海洋碳汇渔业技术的研发和应用,而非仅关注经济领域的技术,但海洋碳汇渔业技术成果有限,导致其影响效果出现反复的情况。技术创新外部推广力度在各分位数上均显著为负,且回归系数的绝对值整体上随着分位数的增加呈现出先小幅上升、后逐步下降、再大幅上升的发展趋势。这表明技术创新外部推广力度对其他地区的海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用。这主要是缘于绿色碳汇技术的供给与市场需求之间存在一定程度的脱节。

六、结论与对策

(一)结论

基于2008—2020年中国沿海地区9个省份的海洋碳汇渔业面板数据,采用SSBM-NDEA模型分析技术在海洋碳汇渔业效率中的参与作用和影响效应,以及整体及阶段海洋碳汇渔业效率的时空差异,并采用分位数回归模型分析技术推广在各分位数上对海洋碳汇渔业效率的影响及区域异质性,得出以下结论:

1.纳入技术要素的中国海洋碳汇渔业整体效率不高,整体及阶段效率存在两极分化现象。2018年后整体及两阶段效率波动较大,一改之前平稳变化的趋势;技术的研发和转化对环北部湾地区各阶段效率影响较大,而对其他地区影响较小。

2.技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响存在差异。其中,技术创新内部推广能力对海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,而技术创新外部推广力度对海洋碳汇渔业效率则影响不显著。

3.技术推广在不同分位数上对海洋碳汇渔业效率的影响存在差异。其中,技术创新内部推广能力的回归系数的绝对值随着分位数的增加呈现出先降低、再上升,后又降低、再上升的发展趋势;技术创新外部推广力度的回归系数随着分位数的增加呈现出先上升后下降的倒U型发展趋势。

4.控制变量对海洋碳汇渔业效率的影响存在差异。其中,环境规制、渔民收入、渔药强度对海洋碳汇渔业效率具有显著的促进作用;渔业灾害对海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用;市场供给、固碳能力、产量结构对海洋碳汇渔业效率则影响不显著。

5.技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响具有显著的区域异质性。其中,技术创新内部推广能力对环北部湾地区海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,整体呈现出先小幅上升、后逐步下降、再大幅上升的发展趋势;而对其他地区海洋碳汇渔业效率的影响呈现出抑制作用和促进作用并存的特征,整体呈现出先逐步上升、后小幅下降的发展趋势。技术创新外部推广力度对环北部湾地区海洋碳汇渔业效率具有显著的抑制作用,且抑制作用和海洋碳汇渔业效率整体上成正比例关系;对其他地区海洋碳汇渔业效率也具有显著的抑制作用,整体呈现出先小幅上升、后逐步下降、再大幅上升的发展趋势。

(二)对策

当前技术推广对海洋碳汇渔业效率的促进作用尚未完全发挥,应进一步加快海洋碳汇渔业技术研发和转化、推进海洋碳汇渔业技术供给侧结构性改革,以及完善海洋碳汇渔业技术补偿机制等,以推进海洋碳汇渔业绿色转型发展。

1.加快海洋碳汇渔业技术研发和转化。海洋碳汇渔业技术的研发和转化直接影响着海洋碳汇渔业的高质量发展。具体来说:(1)重视碳汇渔业技术研发效率。应以海洋碳汇渔业技术研发项目为抓手,成立领导小组、专家组和执行组,明确职责分工,并进一步细化海洋碳汇渔业技术研发的考核指标体系和监督办法,以提高海洋碳汇渔业技术项目的实效性。(2)加强碳汇渔业技术成果转化。应以海洋碳汇渔业发展支撑能力的提升为导向,推动政府、科研院所、渔企和渔民紧密合作,围绕海洋碳汇渔业生产各环节的需求,推进产学研紧密衔接;应通过金融赋能,在促进绿色养殖和生态修复成果落地的同时,推进海洋碳汇渔业和碳汇产业的融合发展。(3)强化技术链的参与作用。应强化全局意识,通过加大宣传和普及力度,让海洋碳汇渔业的相关利益主体充分意识到海洋碳汇渔业效率的提升需要技术链的各个部分协同发挥作用;通过全面、系统的海洋碳汇渔业技术支撑,促进海洋碳汇渔业绿色转型升级。

2.推进海洋碳汇渔业技术供给侧结构性改革。推进以扩大海洋碳汇渔业技术有效供给为目标的海洋碳汇渔业技术供给侧结构性改革。具体包括:(1)构建结对帮扶机制。构建结对帮扶机制应强化科研院所与渔企和渔民的技术联系,针对生产需求提供养殖技术服务;根据受援地碳汇渔业发展的实际情况和专家特长,协调引进海洋碳汇渔业技术和资源,指导渔企和渔民优化海洋碳汇渔业的生产和管理方式;鼓励专家联合渔企和渔民申报并实施海洋碳汇渔业绿色科技项目,促进相关利益主体实现共赢,助力结对帮扶机制实现从“输血”到“造血”的转变。(2)构建利益联结机制。构建利益联结机制应充分发挥产业化组织优势,采用“公司+养殖场(户)+科研院所”的合作模式,构建利益共享和风险共担的利益联结机制,共同开发海洋碳汇渔业资源。其中,公司负责提供鱼苗、饲料和渔药,保障养殖投入要素的品质;回收成鱼,解决养殖场(户)的后顾之忧;以及依托预制菜研发、电商互联、线上线下相结合的方式,开拓渔产品的销路,稳定渔价。养殖场(户)负责日常养殖、管护,保障渔业养殖生产的品质。科研院所负责提供鱼病防治、科技鱼苗和养殖技术,为渔业养殖生产提供技术支撑。

3.完善海洋碳汇渔业技术补偿机制。海洋碳汇渔业技术补偿机制应以促进市场和环保双赢为目标,多措并举不断完善。具体包括:(1)制定碳汇渔业核算标准。制定碳汇渔业核算标准应开展碳汇渔业调研,精准掌握中国四大海域的海洋碳汇渔业资源情况,以针对不同海域的环境和生物品种的差异,制定科学、灵活的碳汇渔业核算标准。(2)评估碳汇渔业技术服务价值。评估碳汇渔业技术服务价值应采用生态系统服务功能价值的估算方法,以渔业碳汇和技术服务的市场价格为基础,科学评估纳入技术服务价值的碳汇渔业产品价格,并在碳汇渔业产品价格中科学、充分地反映技术服务价值,确保碳汇渔业技术的相关利益方获得应有的经济回报,以充分调动海洋碳汇渔业技术研发和应用的积极性。(3)构建蓝碳技术交易平台。蓝碳技术交易平台是一项系统工程,构建蓝碳技术交易平台不能一蹴而就,需要循序渐进地探索技术交易机制和模式,以便在渔业资源和经济效益之间搭建转化平台。其中,在交易平台建设初期,应以政府为主导,探索蓝碳技术市场化交易机制;在交易平台的成长和成熟时期,应加强蓝碳技术交易的国际项目合作,学习国际先进经验,探索符合中国国情的交易模式;在交易平台运行的过程中,应注重将碳汇渔业资源转化为经济效益,以促进碳汇渔业技术研发和应用的良性循环。

(三)不足与展望

本研究基于技术链视角测度了技术参与下的中国海洋碳汇渔业效率,并考察了技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响,具有一定的理论和应用价值。但本研究仍存在如下2点不足,这些不足也为后续研究提供了进一步拓展的方向。具体来说:(1)海洋碳汇渔业效率的数据细化工作有待加强。中国四大海域海洋碳汇渔业的资源、气候、物种及其生命生长周期等均存在较大差异,使得技术推广对海洋碳汇渔业效率的影响存在差异。本研究采用省级面板数据进行分析难以反映上述情况,今后的研究应进一步通过实地调研获取微观数据,以提高研究的精准性。(2)技术影响海洋碳汇渔业效率的研究内容不够全面。本研究从技术的研发、转化和推广等3个方面考察技术对海洋碳汇渔业效率的影响,忽视了技术吸收的作用。而限于数据的可得性,技术吸收的公开数据不足,今后的研究应针对技术推广的对象展开调研,选取合适的技术吸收衡量变量,以更加完整地考察技术链视角下技术与海洋碳汇渔业效率的关系。

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