我国海水养殖产量波动影响因素实证分析
摘 要： 采用1949-2006年的时间序列数据，对建国以来我国海水养殖产品产量的波动特点和影响因素进行了定量分析。研究结果表明：不同时期产量波动幅度较大，在“七五”和“八五”期间年均增长率达19.19%，而后产量虽继续增加但增速趋缓；水产品市场价格和技术进步对产量变动影响显著，养殖面积、固定资本和养殖专业劳动力的投入对产量影响不显著。在技术水平一定的条件下，总产量尚有一定的上升空间，预计最高可达1 667.32万吨。
关键词：海水养殖;产量波动;时间序列数据;Logistic曲线回归
一、引言
我国海水养殖悠久。据史料记载，明代后期，我国东南沿海渔民已经有了牡蛎、缢蛏和泥蚶等贝类生物的养殖，但受制于当时的技术水平，养殖范围小，产量低。［1］海水养殖业的真正发展始于20世纪50年代，伴随着50年代海带育苗、养殖和南移栽培成功，60年代坛紫菜育苗、养殖和北移到江苏等地栽培成功，70年代贻贝、海珍品的育苗技术过关，80年代对虾工厂化育苗，梭鱼孵化、育苗以及海水驯化罗非鱼等技术的突破［2］，90年代以来对虾、太平洋牡蛎、皱纹盘鲍、栉孔扇贝、珠母贝、牙鲆、大黄鱼、坛紫菜等海水养殖生物的遗传改良和新品种培育的技术突破以及在海水养殖生物营养机理、病源病理、养殖生态以及生物技术的研究与应用等方面取得的显著成绩，我国已成为世界海水养殖大国。［3］与此同时，海水养殖面积不断扩大，产量由1954年的15.37万吨增长到2006年?1 445.64万吨，增长幅度近100倍，占世界海水养殖总量的74%。［4］
在总量扩张的同时，我国海水养殖产品产量结构和生产能力等方面也经历了深刻的变化，海水养殖产品供给增长空间受限。理论界虽然对此有所关注，但更多集中于定性分析，实证研究不多。鉴于此，本文试图在分析我国历年来海水养殖产品产量变化情况的基础上，借助计量工具，找出产量波动的影响因素以及影响的程度，并对我国海水养殖的未来发展趋势作定量预测，以期为有关部门制定海水养殖业可持续发展策略提供。
二、海水养殖产量变化概况
20世纪50年代后期和60年代初期，国家提出“以养为主”的指导思想和“海淡并举、养捕并举”的方针，但在实际工作中，却是重海水、轻淡水，重捕捞、轻养殖，既没有“并举”起来，更谈不上“以养为主”，渔业生产结构不合理的状况愈益凸显。［5］到了1978年和1979年，虽然该时期沿海和内陆渔区逐步实行了各种形式的生产责任制，给渔业的发展提供了契机，但高度集中的水产品流通管理体制与渔业生产的矛盾却日益突出，严重制约了渔业生产的发展。直至1985年，在农产品中，水产品市场率先放开，完全实行市场调节［6］，促进了水产品尤其是海水养殖产品生产的快速发展，海水养殖产品产量连续20多年持续增长，年均增长量和增长率均创历史新高（见表1）。
2006年，我国海水养殖总产量达1 445.64万吨，首次超过海洋捕捞产量（1 442.04万吨），捕养比例日趋合理，并且成为世界主要渔业生产国中唯一的一个海水养殖业超过海洋捕捞业产量的国家。
从1953年至2006年的年均增长量和增长率来看，“七五”、“八五”期间是海水养殖的高速增长期，而后虽然年均增长量变化幅度不大，但年均增长率却有所下降。从我国海域确权面积来看，未来几年内我国海水养殖供给增长潜力不大，供应总量将趋于稳定。
三、海水养殖产量影响因素分析和预测
尽管海水养殖产品总量已达到一定的水平，但仍然难以满足人们对海产品日益增长的需求，同时由于多种原因和各方条件的限制，海水养殖产品供给增长潜力不大。那么海水养殖产品产量到底有多大的增长空间？养殖户的各种投入要素的增加能在多大程度上促进产量的增长并获得经济效益最大化？基于此，本文借助于1979-2005年时间序列数据［7］，利用单方程回归模型对各种投入物与产量之间的关系作计量分析，用Logistic曲线回归模型对海水养殖产量增长空间作出预测。
（一）预测模型
1.模型设定。海水养殖中除资本、专业劳动力、养殖面积的投入外，技术进步在起着决定性的作用，同时考虑到市场价格因素对养殖户是否生产、生产多少的决策的引导作用，将水产品价格作为解释变量引入模型中。回归模型初步设定为：
lnYt=β0+β11nkt+β21nmt+β31nlt+β41npt+γt+εt(1)
其中：Yt代表海水养殖产量；kt表示海水养殖业固定资产投入；mt表示海水养殖面积；pt表示水产品价格，这里以每年的水产品零售价格指数来替代；lt 是海水养殖专业劳动力投入；t为时间，其系数r表示技术进步对海水养殖产量增长的贡献率；βi为各解释变量的系数，i=0、1、2、3、4，β0为常数项；εt是随机扰动项。
2. 模型的估计与修正。模型（1）中有五个待估计的参数，选择1979年至2005年的27年数据为样本，样本容量N=27，借助于EViews软件，采用OLS对模型进行参数估计如下：
lnY=-162.46-0.21061nm+0.11551nl
-0.0041nk+0.65711np+0.087t
t:(-4.704***)(-2.161**)(0.971)
(-0.087)(7.013**)(4.759***)(2)
(注：***表示显著性水平sig.<0.01；**表示显著性水平sig.<0.05，*表示显著性水平sig.<?0.10以下同。
模型中R2为0.995，表示固定资本、养殖面积、专业劳动力的投入、价格因素和技术进步五个变量较好地解释了产量的变动情况；但DW值为?1.2999，意味着随机项中有可能存在序列相关［8］, 即：εt=ρεt-1+ut（其中ρ是自相关系数，表示的是序列中的当前观察值和它上一个观测值相关关系程度，μt为随机平稳序列），查表（n=27，k=5,α=1%）得dL=1.515, DW=1.2999<1.515，因此用Cochrane-Orcutt方法［9］对产量方程进行重新估计，其结果如（3）式：
=-177.276-0.0661nm+0.0871nl
-0.4841nk+0.5401np+0.095t
t:(-4.408***)(-0.435)(0.875)
(-0.687)(4.464***)(4.506***)(3)
从各项统计指标的值来看，修正的模型（3）明显优于原方程（2）。R2为0.996，DW值达1.639，序列中自相关现象（ρ=0.503）已基本消除；R2和F值都有了不同程度的改进。
（二）Logistic曲线回归模型
Logistic曲线方程是生物数学家P•F•Verhulst于1838年为研究人口增长过程而导出，20世纪20年代由R•Pearl和L•T•Reed重新发现并应用，其特点是开始增长缓慢，而在以后的某一范围内迅速增长，达到某限度后，增长又缓慢下来，曲线略呈拉长的“S”型。Logistic曲线方程形式为：
=K/1+ae-bt(4)
其中：t表示时间，Y为因变量，K为因变量Y的最大极限值，a、b分别为参数。它描述的是因变量Y随时间t变动趋势的模型,是一种重要的趋势外推预测方法。［10］
从我国历年海水养殖产量时序图来看，与Logistic曲线方程特点较为一致。为更深入了解海水养殖产量的变化情况以及变化趋势，借助于SPSS软件，对1980年至2005年海水养殖产量Logistic曲线回归分析，得回归方程（5）式：
Yy=1667.32/1+30.09e-0.198t，R2=0.997(5)
其中：Yy为海水养殖产量，单位为万吨；t为年份（设1980=0，1981=1……2006=26）。方程（5）也表明，在假定海水养殖技术不变的前提下，并且不考虑由于污染或环境恶化等外部条件影响，海水养殖产量将继续增长，趋向于渐近线（Yy=1 667.32万吨），即根据历年海水养殖产品产量变动情况与趋势预测将来海水养殖最高产量将达到1 667.32万吨，见图1。
图1为1980年至2005年海水养殖产品产量时序图，图中直观地刻画了实际值、拟合值以及95%置信区间估计值的分布，拟合曲线较好的反映了实际观测值的变化趋势。
四、结论与启示
（一）基本结论
1.从1953-2006年海水养殖的时间序列数据分析来看，“七五”、“八五”期间是海水养殖的高速增长期，而后虽然年均增长量变化幅度不大，但年均增长率却有所下降。从我国海域确权面积来看，未来几年内我国海水养殖供给增长潜力不大，供应总量将趋于稳定。
2.研究表明，水产品的价格、技术进步对产量的增长起到非常显著正向影响；海水养殖专业劳动力的投入对产量有正向影响，但效果不显著；固定资本的投入和养殖面积的增加对产量有负向影响，但不显著。
3.从所建立的Logistic曲线回归模型来看，海水养殖产量的提升尚有一定的空间，最高产量预计可达1 667.32万吨。然而，养殖技术的突破将有助于改变养殖产量受限品质下降的局面。
（二）启示
在资源尚未得到充分利用的情况下，海水养殖产量的变动与国家的政策导向有很大关系，资本、劳动力投入的增加以及养殖面积的扩大就能带来产量的提高，“七五”、“八五”期间产量的高速增长就是明证。然而，养殖水面的重度污染，技术（包括养殖设施化程度、养殖技术、人工育苗技术等）壁垒与劳动生产率低下给我国海水养殖业的发展造成了一定的制约。因此，从海洋资源的充分利用和海水养殖业的可持续发展的角度出发，一方面应该注重海水养殖品种结构合理搭配和可养水面的综合开发（如深水网箱立体养殖技术），推行多种品种的混养、间养、轮养，通过养殖系统的废弃物的循环再利用，达到对各种资源的最佳利用。另一方面应重视设施养殖渔业技术的研发投资，充分利用工程、机电、生物、饲料等高科技综合技术所营造的优良环境来实现集约化高密度养殖。并且在养殖过程中实行绿色环保质量控制，以提高我国海产品在国际市场上的竞争力。同时应该看到人口增长，食物结构改善向海产品倾斜的趋势，必然导致价格趋势性上升，且上升空间很大。对此，应调整产品结构，在低位价格时约束产量，增加高档品种比重，当价格趋势性增长前夕，应增产和提优并举。
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［1］农业百科全书编辑部.中国农业百科全书——水产业卷(下) ［M］.北京：农业出版社,1994:785.
［2］ 中国水产科学研究院.中国水产资源开发利用的问题之综合研究［M］.北京:海洋出版社,1987:23-24.
［3］ 王清印.海水养殖生物资源的基础研究与重点领域［J］.中国科学基金,2005（6）：334-338.
［4］ 农业部渔业局计划处.2006年全国渔业统计情况综述［Z］.渔业致富指南,2007:4-6.
［5］ 中国渔业资源调查和区划编辑委员会.中国渔业经济研究——《中国渔业经济调查和区划》之十二［Z］. 杭州：浙江科技出版社，1988.
［6］ 孙琛，车斌.中国水产品市场与政策［M］.杨凌：西北农林科技大学出版社，2005：117.
［7］ 中国水产科学研究院.渔业统计数据查询系统［EB/OL］.http://www.cafs.ac.cn/page/cafs/yuyetongji/main.asp.
［8］ 古扎拉蒂.计量经济学（下册）［M］.北京：中国人民出版社，2000：412-417，818.
［9］ ROBEET S. PINDYCK,DANIEL L.RUBINFELD.Econometric models and economic forecasts ［M］. 4th edition.New York: McGraw-Hill Companys,Inc,1986:55-56,103-105,132-133.
［10］ 董江水.应用SPSS软件拟合Logistic曲线研究［J］.金陵科技学院学报，2007（3）：21-24.
