我国海洋产业结构动态演进及优化研究.doc

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我国海洋产业结构动态演进及优化研究
我国海洋产业结构动态演进及优化研究

摘要：本文基于2004-2011年中国海洋统计年鉴和中国海洋统计公报的数据资料，引入灰色关联度的概念，对各海洋产业之间的关联程度进行了实证研究，在此基础上分析了我国海洋产业结构动态演进的特质，指出传统海洋产业和新兴海洋产业之间的结构不合理是当前制约我国海洋经济发展的主要因素。然后利用灰色预测模型对海洋产业未来三年的发展趋势进行了预测，并对海洋产业进行了产业结构优化研究，针对传统海洋产业和新兴海洋产业的特点，提出了一系列相应的政策建议。

关键词：海洋产业；灰色关联度；灰色预测；结构优化
海洋经济是国民经济的重要组成部分，是经济增长的重要推动力。海洋中蕴藏着丰富的生物、油气和矿产资源，发展海洋经济对于促进沿海地区经济合理布局和产业结构调整，保持我国的国民经济持续健康快速发展具有重要的意义。中国的海洋开发历史悠久，特别是20世纪90年代以来，中国的海洋经济以两位数的年增长率快速发展，增长速度明显快于全国国民经济的增长速度，海洋经济成为区域经济发展的新的增长点。
为了更好地适应全球经济的发展趋势，实现海洋资源的合理利用，满足海洋经济可持续发展的要求，必须对海洋产业结构以及发展趋势进行深入了解，准确发现我国海洋产业结构存在的问题，及时提出适合的解决方案。只有这样才能完善我国的海洋产业市场，不断优化我国的海洋产业结构，实现海洋经济又好又快的发展。
1文献综述
1.1国外研究历史以及现状
国外一些海洋经济发达的国家已经利用数学、计量经济学和统计学知识等工具对海洋产业经济做了大量的定量分析工作。Morrissey，O'Donoghue（2013）通过分析2007年爱尔兰10个海洋产业的产值，量化了海洋产业间的联动效应、生产诱发效果和就业乘数，发现在爱尔兰的国民经济中海洋产业特别是海洋交通运输业扮演者重要的角色。目前关于捕捞份额的案例分析主要集中于发达国家，为了弥补发展中国家案例的空白，Jardine和Sanchirico（2012）分析了20%的沿海发展中国家的情况，发现制定准确捕捞份额的国家的政府排名更高、经济更发达、渔业出口产业更有价值、渔业从业人数更少。国外类似的研究还有很多，然而我国在这方面的研究还很少。
1.2国内研究历史以及现状
我国的海洋产业经济定量分析起步较晚，目前灰色关联分析、主成分分析和区位熵分析应用较为广泛，特别是灰色关联分析经常和其他方法结合在一起，为海洋产业经济定量分析的基础。
于潇（2008）选取了2001-2005年间的海洋产业中各个产业的产值和国民经济总产值，利用灰色关联分析法得到了海洋各产业和国民经济的关联度，评估了海洋产业各个行业对于国民经济的带动效应。而白福臣（2009）在前人的基础上，不仅进行了海洋产业总产值与海洋各子产业之间的关联度的计算，而且联合了海洋产业总产值与海洋三次产业，通过寻求他们之间的关联度，为我国制定海洋经济方针政策提供了依据。徐胜和李振华等（2011）在分析环渤海经济圈地区的海洋产业发展现状时，就海洋产业对经济增长的贡献率进行了量化分析，并运用灰色关联分析法对海洋产业的发展进行了预测。在分析过程中，他们剥离了那些不相关的因素，将海洋产业从业人数和海洋各产业的产值联系起来，对涉海就业政策给出了建议。
本文在整理前人研究成果的基础上，选取了大量的海洋产业数据，不仅通过分析主要海洋产业总产值与单个海洋产业产值之间的关联度，阐明了我国海洋产业结构动态演进的特质；而且利用灰色预测模型，推测了我国未来三年的海洋产业产值，对海洋产业结构优化进行了相关的研究，针对我国海洋产业结构所存在的缺陷，提出了补救措施和调整建议，这是本文的创新点。
2研究方法与数据来源
2.1灰色系统的测算方法
2.1.1灰色关联度
第一步：确定初始参考数列。反映系统行为特征的参考序列称为参考数列，其中自变量参考序列又叫子序列，记作
（1）
因变量参考序列又被称为母序列，记作
（2）
第二步：原始数据的初值化处理。由于原数据的量纲不一定相同，为了消除数量级大小不同的影响，需要对原始数据进行无量纲化。
第三步：计算关联系数。灰色关联系数的表达式：
（3）
其中，P为分辨系数，一般取值0.1-0.5，文中取值0.5.
第四步：求相对灰色关联度。母序列和子序列的相对灰色关联度都等于这两个比较序列的关联系数的平均值。计算公式为：
（4）
第五步：关联度排序。关联度越大证明关联程度越大，子序列对母序列的反映越好。
2.1.2灰色预测
第一步：生成1-AGO序列。设有非负序列
（5）
则的X（0）的1-AGO序列为
（6）
式中：
（7）
第二步：生成X（1）的紧邻均值序列Z（1）。Z（1）为序列X（1）的紧邻均值序列，根据定义得到