一、文献回顾
目前，我国研究渔业经济竞争力及可持续发展水平的文献主要集中在渔业经济发展的评价指标及方法应用两方面。（1）在（海洋）渔业经济发展水平评价的基础研究上，沈佳强（2010）从哲学角度探讨了区域渔业循环经济发展评价体系，并在对资源、环境、经济和社会等子系统层面进行定性定量分析基础上，构建了区域渔业循环经济发展评价模型；周井娟（2008）选择3个一级指标（渔业生产能力、渔民生活状况、渔村生态环境）、8个二级指标及29个三级指标构建成沿海渔业现代化水平评价指标体系，并基于层次分析法建立渔业现代化评价模型，但该方法操作较为繁琐，不易应用；高强（2011）建立现代渔业综合发展水平评价指标体系，该体系涵盖了8个方面的一级指标（渔业投入产出水平、渔业产业化水平等）及32项二级指标，并探讨层次分析法、因子分析法、熵值法三种确定指标权重的方法。（2）在（海洋）渔业经济发展水平评价实证研究方面，潘庆广（2011）主要运用主成分分析法对山东省蓝色经济区海洋渔业的发展进行评价，结果表明，青岛海洋渔业的发展要远超其他六市，并在此基础上分别对各沿海城市提出海洋渔业经济可持续发展的对策；鹿丽等（2011）以獐子岛渔业集团为研究对象，构建涵盖获利能力、经营能力、偿债能力等5个一级指标和15个二级指标的渔业企业核心竞争力指标体系，并用主成分分析法在对大连市渔业企业的核心竞争力进行分析评价基础上，提出注重创新、实施人才战略等提高企业核心竞争力的对策与建议；邵桂兰等（2011）构建20项山东省海洋经济可持续发展能力指标以及海洋生产力、海洋科技和海洋生态环境3个子系统，并运用主成分分析法对指标数据进行分析，结果表明，山东省海洋经济可持续发展能力总体呈上升趋势。从现有文献看，我国学者对渔业经济方面研究主要存在以下几方面问题：一是渔业资源可持续利用方面的研究较多，单独研究宏观渔业经济的少；二是对渔业经济评价指标基础理论研究多，实证研究少；三是对渔业经济发展定性研究多，定量研究少。本文旨在运用主成分分析法在定性研究基础上对我国29个省市区的渔业经济竞争力水平进行定量研究，试图对各省市区的渔业经济发展提出针对性建议，以期我国渔业产业在经济、社会和生态方面长久、平稳、协调发展。
二、研究方法及评价指标
（一）研究方法
本文主要采用主成分分析方法对我国29个省市自治区（西藏、青海和港澳台地区除外）渔业经济的发展进行实证分析。主成分分析法的思想是降维，即在损失原有数据较少信息的前提下将多个指标转化为几个综合性指标，这些综合性指标即为原有指标的主成分。每个主成分都是原指标变量的线性组合，且各个主成分之间两两线性不相关（时立文，2012）。
（二）评价指标及数据来源
在前人研究的基础上，并考虑数据的可获得性，构建16个渔业经济竞争力水平评价指标，包括X1—单位水域面积机动渔船总动力（万千瓦/公顷）、X2—渔港数量（个）、X3—渔业经济增加值占全国渔业经济增加值比重（%）、X4—渔业经济增加值占地区GDP比重（%）、X5—渔民人均纯收入（万元）、X6—单位水面水产品产量（吨/公顷）、X7—渔民家庭恩格尔系数（%）、X8—劳均渔业增加值（万元/人）、X9—水产加工比例（%）、X10—水产品出口比例（%）、X11—养殖产量占总产量比重（%）、X12—规模以上水产加工企业数量（个）、X13—渔业从业人员比重（%）、X14—渔业技术推广人员比重（%）、X15—未受灾养殖面积比重（%）、X16—非污染原因造成的水产品经济损失比重（%）。指标数据主要依据《2013中国渔业统计年鉴》《2013中国统计年鉴》以及《2013中国海洋统计年鉴》整理而成。
三、评价分析
（一）数据处理及主成分提取
为消除数量级和量纲不同带来的影响，在分析之前首先对16个指标用公式进行标准化处理。其中，Xi为指标变量实际值，Xˉ为该组指标数据的平均值，S为标准差。根据Kaiser和Bartlett检验，KMO的值<0.5，Bartlett's检验显著性>0.05时不适合因子分析，因此在因子分析前要对各指标数据进行KMO和Bartlett's球形检验。检验结果如表1所示。由表1可知KMO检验统计量的值为0.728，说明进行因子分析的效果尚可；Bartlett's球形检验的显著性概率值为0.000<0.05，所以拒绝原假设，认为各指标变量之间独立，表示这些指标适合做因子分析。利用SPSS19.0软件，将16个统计指标建立相关矩阵，根据特征值>1，累计贡献率大于80%的原则得到该相关矩阵特征值，并得到各主成分的方差贡献率和累计方差贡献率，如表2所示。从所得的特征值相关矩阵可知，第一、第二、第三和第四主成分的累计方差贡献率已达到81.879%，说明提取前四个主成分可以解释原有变量81.879%的信息，已经能够比较客观地表示29个省市区的渔业经济发展综合水平。为清楚表示每个主成分的指标，将其进行正交方差最大旋转，得到旋转后的因子载荷阵，如表3所示。由表3可知，第一主成分F1的方差贡献率为52.006%，所表示的指标因子最多，是一个十分重要的主成分。具体而言，其与指标X1、X2、X3、X4、X5、X6、X8、X9、X10、X11、X12、X13密切相关，主要解释了渔业投入与产出因素、渔业经济结构因素对渔业经济发展的影响，故命名为渔业经济效益因子。第一主成分F1除与指标X11相关系数为负值外，其他均为正值，说明渔业产业结构的不合理会阻碍渔业经济发展，进一步表明渔业投入产出子系统与渔业经济结构子系统间相互促进、相互制约的关系。因此，应重视渔业投入对渔业经济的带动作用，同时应注意合理调整渔业经济结构；第二主成分F2拥有全部信息量的12.563%，充分表明在指标X15、X16上载荷量绝对值较大，主要解释了渔业环境污染因素对渔业经济竞争力的影响，故命名为渔业生态环境因子，表明由水体污染造成的渔业生态环境破坏会在一定程度上阻碍渔业经济的发展；第三主成分F3在指标X14上因子载荷量绝对值较大，且与渔业技术推广人员比重有较强的正相关性，说明渔业技术投入能够促进渔业经济发展，故因子命名为渔业技术投入因子；第四主成分F4主要与指标X7有关，是一个表征渔民生活状况的因子，故命名为渔业社会效益因子。通过以上分析，基本通过各主成分反映渔业经济竞争实力。表4是各因子的得分系数。根据因子得分系数计算出29个省市区渔业经济发展各指标的分数，并进一步得到四个主成分与每个指标对应的系数，分别表示如下：F1=0.085X1+0.108X2+0.104X3+0.099X4+0.075X5+0.090X6+0.022X7+0.105X8+0.113X9+0.0890X10-0.092X11+0.099X12+0.090X13-0.066X14+0.005X15-0.083X16F2=0.364X1-0.070X2-0.272X3+0.026X4+0.258X5+0.067X6+0.190X7+0.091X8-0.103X9+0.094X10-0.340X11-0.200X12-0.134X13+0.068X14+0.141X15-0.249X16F3=-0.084X1+0.044X2+0.108X3-0.092X4-0.046X5-0.144X6-0.150X7+0.128X8+0.134X9+0.151X10+0.033X11+0.210X12-0.255X13+0.437X14+0.451X15+0.114X16F4=0.147X1-0.120X2-0.126X3+0.311X4-0.265X5+0.194X6-0.425X7-0.116X8-0.123X9+0.057X10+0.044X11-0.243X12+0.257X13+0.207X14+0.372X15-0.165X16此后，依据各主成分方差贡献率占四个主成分累计方差贡献率的比重作为权重，计算各省市区渔业经济竞争力综合得分：F=0.635F1+0.153F2+0.120F3+0.092F4
（二）基于主成分的各省市区渔业经济竞争力水平分析评价
从综合模型得出的各省市区渔业经济竞争力水平F的得分与排名，如表5所示。按照本研究采用的数据处理方法，依据渔业经济竞争力水平综合得分进行分类，综合得分在0.30以上的为渔业经济竞争力较强区域，介于[-0.30~0.30]区间的为渔业经济竞争力一般区域，得分在-0.30以下的为渔业经济竞争力较弱区域。三类区域划分如表6所示。从表5可知，福建省是我国渔业经济竞争力水平最高的省份，海南位居次席，山东排名第三，排名最后的是河南省。该表明显反映出我国渔业经济竞争力地区结构发展极不平衡，总体表现为东部沿海城市渔业经济发展良好，但中西部内陆地区渔业经济发展落后。具体分析如下。
1.渔业经济竞争力水平较强的区域
（1）福建、山东、广东和江苏省虽然综合排名靠前，但是在渔业生态环境因子中得分较低，说明这些省市在进行渔业生产活动过程中受环境污染以及自然状况如台风、洪涝、病害等的影响较为严重。上述省市在渔业经济发展方面需要加快污染水域的改造进程、加强病虫害防治以及渔业基础设施建设。（2）海南和广西除渔业技术投入因子外其他各个因子的排名均靠前，说明这两省渔业经济发展的主要问题是技术投入问题。广东和浙江省在渔业技术投入方面的得分也较低，说明这两个省份在渔业经济发展过程中应着重增加渔业技术方面的投入，如增加技术推广人员的数量、做好渔民的技术培训工作以及加大科研经费的支持力度。（3）山东、浙江、辽宁、上海、江苏等在渔业社会效益因子中的排名靠后，说明渔民不能充分享受渔业经济发展带来的益处。
2.渔业经济竞争力水平一般的区域
（1）吉林、北京、内蒙古和黑龙江在渔业经济效益因子中的排名低于综合排名，说明这些省区应提高渔业的经济投入，经济、技术及生产环境得到保障，渔业产出将会得到提高。（2）湖北和江西两省在渔业生态环境因子和渔业技术投入因子中的排名靠后，而在其他两因子中的排名尚可，说明虽然这两省份的渔业经济和社会效益较好，但由于没有良好的渔业生产环境，加之渔业推广人员和经费的缺乏，导致这两省的综合渔业经济竞争力水平一般。（3）河北在渔业技术投入及渔业社会效益两因子中的表现拉低了它们的综合水平，说明虽然渔业具备良好的生态环境和经济效益，但由于技术投入不足，渔民仍不能从高效益的渔业经济中获益；渔民得不到应有利益，渔业技术就难以推广，进而影响渔业经济发展，并陷入一种恶性循环。（4）天津的渔业生态环境因子得分较高，但其他因子得分均不高，说明生产环境在渔业生产中首先得到保障，但技术推广不利及经济投入的不足使得该市渔业经济和社会效益较低。
3.渔业经济竞争力水平较弱区域
（1）山西省虽然在渔业经济效益因子和社会因子中排名靠后，但在其他因子中的表现良好，说明该省良好的渔业生产生态环境以及技术投入并没有带来较高的渔业经济和社会效益，这可能与资源环境没有得到充分、高效利用以及渔业产业结构不合理有关。（2）甘肃省在渔业技术投入因子和渔业社会效益因子中得分较高，但由于渔业经济投入的不足、没有良好的生产环境，导致该省渔业经济竞争力水平低下。（3）排名最后的河南省虽然靠近东部沿海地区，区位优势较大，但在渔业经济各方面因子表现均不佳，这与河南是一个农业大省、地方政府重视传统农业而忽略渔业发展不无关系。其他在渔业经济竞争力评价中综合排名在中后位、且在四个因子中得分均不高的省市区，如安徽、宁夏、重庆、贵州、陕西、湖南及云南等应从渔业投入效益方面、渔业社会效益方面、渔业技术投入以及渔业生态保护方面给予渔业经济应有地重视。
四、提升各省市渔业经济竞争力的对策
（一）调整渔业经济结构，促进渔业经济增长方式转变
众多中西部内陆省份渔业经济发展水平比较落后，应该着力调整渔业经济结构。调整对象主要包括养殖与捕捞结构、养殖品种结构以及渔业产业结构等，并促进渔业经济增长方式由粗放式增长向集约化转变，协调好速度增长和效益提高的关系（王世表等，2006）。另外，我国也应加大水产品对外贸易力度，针对加工出口企业，应给予政策扶持，如贷款贴息、提高水产品出口退税率等。同时，企业也应进一步提高精深加工的水产品质量，丰富出口水产品品种。
（二）相关省市要加大对渔业技术和科研投入
海南、浙江、广东和广西等省市区应尤为重视对渔业的技术投入。一是注重渔业技术人员的培训，增加渔业技术人员在渔业从业人员中的比重；二是增加渔业技术推广机构的经费，整合渔业科研院所的技术力量，加强高新技术科研和推广工作；三是注重渔业科技成果的转化，加强渔业新技术的应用，提升水产品的科技含量；四是对渔业新品种、新技术引进与推广、渔民培训等给予一定补贴或奖励。
（三）加强渔业生产基础设施建设，加强渔业资源和环境保护
此对策主要针对福建、山东、辽宁、广东和江苏等省市区。在渔业生产基础设施建设方面，一是应加强如码头、护岸、防波堤、工厂化养殖场以及苗种繁育场等渔业生产基础设施建设，把因自然灾害造成的渔业损失降低到最低；二是应建立健全自然灾害信息预警系统，加强自然灾害应急管理，编制防风暴潮、洪涝及病害等应急预案。在渔业资源和环境的保护方面，一是在以科学发展观的理念规划渔业发展战略，渔业环境监管部门应认真贯彻渔业生态环境保护法律法规，推进渔业环境保护向污染防治与生态建设并重转变；二是沿海省份应建立海岸工程项目建设者承担相应责任的近海渔业生态环境修复与补偿机制。
作者：高强 穆丽娟 翟惠琳 单位：中国海洋大学管理学院
