随着“海洋强国”与“海上丝绸之路”战略的实施，海洋经济逐渐成为中国经济增长的蓝色引擎。据统计，2018年中国海洋经济实现总产值83 415亿元，比2017年增长6.7%，占国内生产总值的9.3%。其中，海洋产业增加值33 609亿元，比上年增长4.0%^[1]。海洋经济的辐射效应不断增强，2018年带动涉海就业人员3 684万人。在海洋经济发展中，海洋产业结构不断优化，正从以传统海洋产业结构为主，向海洋高新技术产业与传统海洋产业升级方向调整，三次产业比例由2006年的5.7: 47.3: 47.0转变为2018年的4.4 : 37.0: 58.6，“三、二、一”型的结构形态基本形成。海洋产业发展正处于成长期，科学技术是海洋高新技术产业的孵化器，也是海洋产业结构优化调整与转型升级的助推器，海洋科技发展水平已成为衡量世界各国海洋竞争实力乃至综合国力的重要指标之一，也是优化调整海洋产业结构、推动蓝色经济发展的重要推动力^[2]。因此，海洋产业结构的调整和优化需要科技进步和创新，科技进步是海洋产业结构调整的决定性因素，需要通过不断创新来推动海洋产业结构，将科技创新中的高新技术转化为我国海洋经济增长的蓝色引擎。

关于海洋经济增长的动力来源分析，已有文献主要从以下方面进行解释：一是分析海洋产业结构的变动与海洋经济增长的关系，在“稳增长、调结构、转方式”的发展背景下，众多学者深入探究海洋产业结构变动对海洋经济增长的影响机理。盖美^[3]认为海洋产业结构变动是影响海洋经济增长的重要因素，狄乾斌等^[4]证实了上述观点，认为海洋产业结构调整与海洋经济增长具有显著的正相关关系且匹配关系合理。王波和韩立民^[5]构建以海洋产业结构为门槛变量的估计模型，进一步验证海洋产业结构变动能有效提高海洋经济增长质量，推动中国海洋供给侧结构性改革。马学广^[6]分阶段、分区域探讨海洋产业结构变动对于经济增长影响的时间演变差异和空间聚类差异，这也符合Peneder^[7]提出的产业结构调整是经济增长的内在需求和主要推动力的经典理论。然而，也有学者认为海洋产业结构调整并非海洋经济增长的原因，而是结果，只有改变生产要素投入产出率才能实现海洋经济的持续增长^[8]。二是分析海洋科技投入与海洋经济增长的关系，Foster^[9]表明知识、科技与创新对海洋经济增长具有重要影响。王泽宇^[10]分析得出海洋科技创新能力与海洋经济发展两者之间具有整体协调效应，翟仁祥^[11]指出加大海洋科技投入、促进海洋科技进步与技术创新是加快转变海洋经济发展方式的重要举措。值得关注的是，海洋经济和海洋科技尚未发挥出较大的协调能力，这也制约着二者达到理论上相互促进的良好预期，海洋科技进步与海洋经济发展的良性循环仍需努力实现^[12]。根据新古典经济增长理论，在资源和环境的双重约束下，持续快速的经济增长不会单纯的依赖于生产要素的投入，科技进步对经济增长的贡献会逐步凸显出来^[13]。

上述研究大多是从单变量、单角度分析海洋经济增长问题，忽视变量之间的相关性设定，研究海洋科技进步与产业结构调整之间的研究也主要体现在理论上，在仅有的实证分析中也没有直接将两者之间的关系进行梳理和分析。然而经济增长动力会随着经济发展的不同阶段发生转换，即经济体会因其所处发展阶段的差异而存在不同的经济增长动力^[14]。这种趋势使得海洋科技进步、产业结构转型与海洋经济增长阶段更替之间的关系更值得探讨。因此，本文首先从理论模型上分别测度海洋科技进步和海洋产业结构演化，然后采用面板模型来检验海洋科技进步与产业结构调整对海洋经济增长的影响效应，探讨海洋经济增长动力及其转换的差异性，最后给出本文的研究结论和建议。

1   材料与方法

1.1   计量方法与模型设计

首先对面板数据进行单位根检验，排除多重共线性的可能，检验结果表明各时间变量序列均通过了在10%以下的显著性水平。早期Mankiw、Romer和Weil扩展了Sollow-Swan模型，构建了Mankiw-Romer-Weil模型(Mankiw-Romer-Weil model，简称MRW模型)使用截面模型分析区域经济增长问题，为以后的研究提供了思路^[15]。随后Knight和Islam将MRW模型扩展到面板数据模型。本文在修改MRW模型的基础上，使用2006~2015年面板数据，并加入海洋科技进步、海洋产业结构调整、海洋科技进步与海洋产业结构调整的交互项，后者用来考察该因素对经济增长的非线性影响。为克服内生性问题，经过多次模型拟合、筛选和检验，最后采用系统广义矩阵模型(SYS-GMM)^[16-17]进行估计，构建的海洋经济增长的面板模型为：

式中：回归模型中的被解释变量lnGOP_{i, t}表示第t年第i区域的海洋生产总值的对数；z′ _i为不随时间变化的个体特征；θ为控制变量集，包括政府干预程度、要素配置比例以及人力资本水平；δ为个体特征对海洋经济增长的影响系数；μ_i表示与特定区域相关的未观察因素；ε_{i, t}则表示随机扰动项。

1.2   数据来源

本文数据来源于2007—2016年的《中国海洋统计年鉴》、《中国海洋年鉴》和《中国统计年鉴》以及广东省、山东省、上海市、浙江省、福建省、江苏省、天津市、辽宁省、河北省、广西壮族自治区和海南省(不包括港澳台)11个沿海省、直辖市、自治区的统计年鉴，并采用插值法对个别数据缺失进行补充。为消除通货膨胀率的影响，本文对变量数据以2005年为基期进行了价格指数平减，使用Stata 13.0完成计量数据的处理过程。

1.3   变量说明

(1) 被解释变量。海洋实际产出(lnGOP)。本文根据研究数据的可得性以及统计口径的统一性，在综合考虑各区域海洋经济发展的异质性基础上，选择沿海11省、直辖市、自治区的海洋生产总值并对其取对数值。近年来，随着中国沿海地区经济的高速发展，各地区海洋经济发展的差异日益突出，山东与广东的海洋经济增长趋势比较明显，2015年两省的地区海洋生产总值分别为12 422.3亿元与14 443.1亿元，是2006年的3.376倍与3.511倍，而广西与海南的海洋经济发展水平远低于其他沿海省份^[1]。2006—2015年天津、辽宁、江苏、浙江、上海、福建、山东、广东、广西、海南等地区海洋经济年均增长速度均超过10%，且天津、上海、福建、海南等地区的2014年海洋生产总值占地区海洋生产总值的比重均超过25%，海洋经济逐渐成为推动地区经济发展的主要力量。

(2) 核心解释变量。目前现有研究对海洋科技进步(Tec)的定量测度和估计存在着较大的争议和差异，以往的对海洋科技进步对海洋经济增长的贡献率的研究普遍采用的是将柯布—道格拉斯生产函数(C-D生产函数)和Solow模型结合起来测算^[18]。随着研究的不断深入，对海洋科技进步测算过程中的变量选择、参数选取和方法改进的研究层出不穷。具体模型有：

式(2)是典型的C-D生产函数。式中：Y为海洋产出水平；A为海洋科技投入；K为资本投入量(α为资本投入的弹性系数)；L为劳动投入量(β为劳动投入的弹性系数)；ε表示随个体时间改变的扰动项。式(3)为Solow方程，式中：a为海洋科技进步增速；y为海洋产出增速；k为资本投入增速；l为劳动投入增速。

通过式(3)可以计算出海洋科技进步增速等于海洋经济增长中扣除了资本和劳动力贡献之和的余值，根据殷克东、卫梦星^[19-20]等人的研究，本文在测算海洋科技进步增速时取经验值α=0.35，β=0.65。海洋固定资产投入量在海洋统计年鉴中并没有直接相关的统计数据，本文参考乔俊果^[21]等的做法，用沿海地区全社会固定资产投入量×(海洋生产总值/地区生产总值)表示海洋固定资产投入，对海洋固定资产采用7%的固定资产折旧率进行永续盘存测算。海洋劳动力投入量采用年度涉海就业人数的近似估计。最终测算结果见表 1。

表  1  2006~2015年沿海11省、直辖市和自治区海洋科技进步指数

Tab.  1  Marine science and technology progress index of coastal regions in China from 2006 to 2015

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根据结构来看，2006—2015年沿海11省、直辖市和自治区的海洋科技进步增长情况大部分呈现周期性波动趋势。从空间层面来看，浙江、福建和广东表现较为平缓，天津、辽宁、江苏、山东、广西和海南的海洋科技进步增长在波动中下降，河北和上海在计算期内的海洋科技进步增长波动幅度较大，但在整个时间跨度内也呈现下降趋势。

海洋产业结构调整。由于海洋产业结构的变迁是一个动态演化的过程，本文将海洋产业结构调整分为合理化和专业化两个维度^[22]。其中，海洋产业结构的合理化(ER)采用产业结构变动的Moore指标，依据变动值的大小能灵敏的反映海洋产业结构的演变过程。其计算公式为：

式中：M_t⁺为海洋产业的Moore结构变化值；ω_{i, t}为第t年第i产业所占比重，ω_{i, t-1}为第t－1年第i产业所占比重。定义矢量即海洋产业份额间变化的总夹角为θ，则夹角θ越大，表明产业结构变化速度越快，即：

海洋产业结构专业化(ES)主要用来测度海洋产业结构在经济发展中的变动程度。本文采用区位商指数来衡量海洋产业结构的专业程度，如图 1所示。

图  1  2006~2014年沿海11省、直辖市、自治区海洋产业专业化(ES)

Fig.  1  Specialization of marine industry in coastal regions from 2006 to 2014

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从ES值的空间演变看，上海、天津两市海洋产业结构专业化程度较高，领先于沿海其他省市，广东、山东、浙江和福建的海洋产业结构专业化程度处于中间水平，其他省市海洋产业结构专业化程度稍显偏低，海洋产业结构专业化程度整体有待提升。

控制变量。本文选取的其他控制变量有：①政府干预程度(Gov)。在现行财政分权体制下，地方政府的政绩观、官员晋升博弈等因素必然会对区域经济增长产生影响，这也是产生地域分割的重要因素。本文以财政支出占财政收入的比重反映政府干预程度。②要素配置比例(Rat)。要素的配置比例反映生产中资源的流动和分配，要素配置效率决定着海洋经济增长的质量和速度。③人力资本水平(Lab)。人力资本不仅是影响海洋经济增长的关键因素，也是提高生产效率和促进产业结构升级的重要动力。本文采用平均受教育年限作为人力资本水平的代理变量。

2   结果与讨论

为了验证海洋科技进步与海洋产业结构调整对海洋经济增长影响的稳定性，本文在计量面板模型中运用逐步引入解释变量的方式来观察模型系数和显著性的变化，实证结果显示核心变量的系数和显著性没有发生明显变动，表明面板模型所输入的数据比较稳定，进一步说明海洋科技进步和海洋产业结构调整对海洋经济增长的影响效应具有稳健性和可靠性。检验结果见表 2。

表  2  沿海11省、直辖市、自治区面板模型估计结果

Tab.  2  Results of panel model estimation of coastal regions in China

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从8组模型来看，判决系数R²表明各要素对GOP有较好的解释意义。由模型(8)的估计结果可以看出，海洋产业结构的专业化调整和海洋科技进步对海洋经济增长的影响均通过了1%水平下的显著性检验且具有一致的作用机制，而海洋产业结构的合理化调整对海洋经济增长的影响为负且未通过显著性检验。模型结果表明，中国海洋经济增长的动力正由海洋产业结构调整转换为海洋科技的发展与提升，同时海洋产业结构从第二产业向第三产业调整所释放的“结构红利”对未来中国海洋经济高速增长的促进作用有限。可能的原因有：一方面，中国海洋经济增长情况与海洋产业结构的转变相伴相生，呈现出经济总量增长与产业结构演化此起彼伏的特征，即海洋经济发展与不太匹配的海洋产业结构之间存在明显的“结构性失衡”；另一方面，生产要素的配置方式受海洋经济发展惯性和投资政策的影响，资源的配置效率和开发方式出现了扭曲，成为海洋经济发展的主要障碍。

海洋产业结构专业化和海洋科技进步的交叉项通过了1%水平下的显著性检验，这意味着海洋科技进步不仅能强化海洋产业结构专业化调整对海洋经济增长的促进作用，还能有效改善海洋产业结构调整对海洋经济增长的负向效应。海洋产业结构合理化和海洋科技进步的交叉项也通过了1%水平下的显著性检验，这说明海洋产业结构的合理化调整对海洋经济增长所带来的负向影响可以通过海洋科技进步与提升来化解。上述结论进一步验证了中国海洋经济增长动力已逐渐由海洋产业结构调整向海洋科技进步转换。

以上结论的政策含义有：一方面，中国海洋产业结构并非具有服务化倾向的合理化，应在改善海洋经济效率的前提下慎重推进海洋产业之间的转换，而非单纯的发展海洋第三产业；另一方面，相比较于海洋产业之间的跨行业调整，实现产业链延伸、生产效率改进和产业价值链攀升更有利于实现区域海洋经济增长的可持续发展。

在控制变量方面，资本劳动比率和人力资本水平对中国海洋经济增长的正向影响均未通过1%水平下的显著性检验，说明资本与劳动的投入与积累在一定范围内对区域海洋经济可持续增长的促进作用有限，仍需进一步观察和检验。

需要指出的是，政府干预程度对中国海洋经济增长的影响虽然为负但未通过显著性检验，未来的研究将进一步引入地理距离因素，考虑市场分割与地方保护主义对海洋经济增长的影响。

3   结论

(1) 海洋科技进步增长情况具有周期性特征，沿海11省、直辖市、自治区海洋产业结构已经调整为“三、二、一”的产业格局，海洋产业结构转型和调整获得成效，产业结构趋向合理，产业结构调整空间越来越小，今后海洋产业结构调整不仅仅只关注三产占比的变化，更应注重海洋产业结构升级转换，即海洋产业结构更加合理化，实现质量的跃迁。

(2) 从海洋科技进步、产业结构调整和海洋经济增长间的作用关系看，短期内海洋科技进步和产业结构调整对海洋经济的作用关系存在较大差异，从长期来看，上述两者对海洋经济的长期作用关系都是一种积极、稳定的正向促进关系。

(3) 减少影响要素配置的限制性因素，充分重视海洋经济增长的溢出效应。实证结果表明，政府对经济发展的干预程度与区域海洋经济增长呈现明显的负相关效应，市场分割与劳动力流动对海洋经济增长的效应有待进一步检验。

(4) 海洋产业结构的战略性调整要科学分析经济结构的服务化效应，将提升海洋科技进步作为最终目标。实证结果表明，海洋科技进步能化解海洋产业结构调整所导致的资源错配问题。同时，海洋产业结构调整应重点关注海洋产业价值链与技术链升级，提升要素资源的配置效率。

(5) 由于受统计数据限制，对海洋科技进步、产业结构调整和海洋经济增长分析只有近9 a的统计数据，且囿于海洋统计指标口径不一、海洋科技进步与海洋产业结构调整统计指标不同，对三者作用机制的分析随着海洋统计数据的逐步完善，未来仍需做进一步的深化研究。