李思敏 孫龍啟 張迪等

關鍵詞：水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè);產(chǎn)業(yè)演化;灰色關聯(lián)分析;嶺回歸;漁業(yè)經(jīng)濟

中圖分類號：P74;F326.4;S9 文獻標志碼：A 文章編號：1005-9857（2022）01-0102-08

0引言

隨著我國經(jīng)濟水平不斷提升，居民生活水平得以改善，人們逐漸加大了對高蛋白、低脂肪的優(yōu)質食品需求，使得我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)逐步發(fā)展成為國家漁業(yè)的主要產(chǎn)業(yè)之一[1]。我國養(yǎng)殖水產(chǎn)品從1989年起，產(chǎn)量躍居世界第一位，2018年占世界水產(chǎn)養(yǎng)殖總量的57%以上[2]。2019年我國各類養(yǎng)殖水產(chǎn)品總產(chǎn)量為5079.07萬t，約占全國水產(chǎn)品總量的78.38% 。養(yǎng)殖水產(chǎn)品在為人們提供豐富優(yōu)質蛋白質的同時，也為我國的糧食安全提供了重要保障[3]。當前我國經(jīng)濟正處于由要素驅動、投資驅動向創(chuàng)新驅動過渡的新舊動能轉換時期，這也對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的轉型升級提出了更高層次的要求，為此明確產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展的影響因素的問題具有重要指導意義[4]。產(chǎn)業(yè)演化研究區(qū)別于傳統(tǒng)經(jīng)濟發(fā)展研究，它基于動態(tài)視角，能夠更全面準確地揭示產(chǎn)業(yè)動態(tài)發(fā)展的規(guī)律，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策制定具有重要的指導作用。因此，本研究將著重對水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展的影響因素進行探索。

綜觀已有研究，影響產(chǎn)業(yè)演化的因素主要包括技術、制度、企業(yè)家、需求、供給等。熊彼特[5]認為創(chuàng)新促進了產(chǎn)業(yè)發(fā)展、結構轉變和動態(tài)競爭;Mascarenhas[6]研究表明專業(yè)化是影響產(chǎn)業(yè)形成和產(chǎn)業(yè)升級的主要因素;Carroll[7]著重研究了環(huán)境與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關系，發(fā)現(xiàn)環(huán)境因素是促進產(chǎn)業(yè)演化的關鍵因素[7]。Wiser等[8]、Chapman[9]分別對風電產(chǎn)業(yè)、化肥產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進行實證分析，指出支持性政策和技術擴散也是促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關鍵因素。芮明杰等[10]分析美國音樂產(chǎn)業(yè)發(fā)展歷程，認為信息技術是促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要因素。向吉英[11]指出產(chǎn)業(yè)內各個企業(yè)的競爭與協(xié)作是內部驅動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的主要因素。部分學者從協(xié)同性理論出發(fā)，研究產(chǎn)業(yè)演化的動力機制，其中王敏[12]運用協(xié)同演化理論對產(chǎn)業(yè)演化的動力機制進行分析，構建了適用于分析復雜的產(chǎn)業(yè)演化過程的一般動力數(shù)理模型，最終得出產(chǎn)業(yè)內部、市場需求和組織環(huán)境的動力一起推動著我國電子及通信設備制造產(chǎn)業(yè)的演化。李金玲[13]綜合運用協(xié)同學和灰色系統(tǒng)理論等學科分析方法對濱海旅游產(chǎn)業(yè)系統(tǒng)的自組織演化動力進行研究，認為濱海旅游業(yè)的發(fā)展是政府、企業(yè)和消費者3個子系統(tǒng)相互影響、相互制約共同推動的。李奇泳[14]采用Logistic增長模型描述了中國海洋油氣的產(chǎn)業(yè)演化軌跡，表明海洋油氣產(chǎn)業(yè)演化動力實質為利益驅動，追求利益激發(fā)海洋油氣產(chǎn)業(yè)的外在動力。李英等[15]分析了不同主導模式下技術創(chuàng)新、制度創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)協(xié)同演化機理。

在理論與實踐領域，產(chǎn)業(yè)演化影響因素的研究都已取得較大進展。產(chǎn)業(yè)演化主要受到資源、技術、市場和制度等4個方面的因素影響，國內外學者對于產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟演化影響因素的研究，較集中于服務業(yè)或制造業(yè)方面，對農(nóng)業(yè)演化影響因素的研究較少[16]。而水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)具有廣闊的發(fā)展前景及發(fā)展?jié)摿?，在我國漁業(yè)發(fā)展中具有一定的代表性。本研究結合當前水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)形成與演化的實際情況，探索其演化發(fā)展的影響因素及影響機制，以期拓展產(chǎn)業(yè)演化影響因素的實證研究領域，同時為促進中國水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，增強水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的競爭力強化理論支撐。

1研究設計

灰色關聯(lián)分析對樣本量的多少以及有無規(guī)律都沒有特殊要求，適合解決小樣本和非線性情況下的統(tǒng)計問題[17]。但灰色關聯(lián)分析能夠對影響因素指標進行初步的篩選，并且灰色關聯(lián)度僅較粗略地體現(xiàn)自變量對于產(chǎn)業(yè)演化的影響程度，無法解釋自變量對因變量的影響方向，而回歸分析可與之互補。回歸模型能夠反映變量的影響方向，且能更精確體現(xiàn)自變量對因變量的影響程度。因此本研究結合上述兩種方法對影響中國水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化的因素進行研究。

1.1指標選取

參考相關文獻，產(chǎn)量能夠直觀表現(xiàn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展在市場的地位，產(chǎn)量增加，表明產(chǎn)業(yè)在生產(chǎn)、市場環(huán)節(jié)的優(yōu)勢凸顯，保持著持續(xù)生產(chǎn)的動力[18]。因此，本研究將產(chǎn)量作為水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化的被解釋變量。自變量選取從以下4個角度進行。

（1）市場因素是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化的外在拉力。水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)的發(fā)展離不開良好的市場環(huán)境。在市場經(jīng)濟背景下，市場是產(chǎn)業(yè)運行的根基，其中需求是推動產(chǎn)業(yè)演進的根本動力，產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定性和發(fā)展方向也由市場需求的大小、穩(wěn)定性和變化趨勢決定[19]。市場中，需求能為產(chǎn)業(yè)內的個體提供信息和反饋，個體能據(jù)此做出新的決策，進行自我調整，從而促進產(chǎn)業(yè)整體的演化與發(fā)展。本研究選取城市居民人均水產(chǎn)品消費量來反應水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的需求，以GDP 代表歷年的市場環(huán)境，作為市場因素的指標。

（2）技術因素是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化的內在推力?？茖W技術是第一生產(chǎn)力，產(chǎn)業(yè)間的科技創(chuàng)新是多層面的，技術進步有效提高產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)效率及生態(tài)效益。此外，科技進步可提高資源、勞動力及資本配置的使用效率，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展條件整體優(yōu)化，再次推進產(chǎn)業(yè)的演化發(fā)展[20]。本研究選取可直觀反映技術生產(chǎn)效率的單位面積產(chǎn)量以及側面體現(xiàn)技術生產(chǎn)效率的技術推廣人數(shù)作為技術指標。

（3）資源是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化發(fā)展的基礎。資源為產(chǎn)業(yè)提供了演化發(fā)展所需的基礎條件，主要劃分為自然環(huán)境資源及社會資源，其中自然資源主要包括水面及土地資源、環(huán)境資源等因素;社會資源主要包括勞動力資源、設備資源、資本資源等因素[21]。本研究選取水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、水產(chǎn)養(yǎng)殖從業(yè)人員數(shù)量、生產(chǎn)漁船年末擁有量以及受災養(yǎng)殖面積作為資源因素的指標。

（4）制度是水產(chǎn)養(yǎng)殖演化的保障。政府在協(xié)同產(chǎn)業(yè)組織、技術進步和制度變遷中承擔重要責任，在市場因素的作用下，整合并優(yōu)化配置產(chǎn)業(yè)內各類資源，推動產(chǎn)業(yè)內各個企業(yè)形成一個協(xié)同演化的體系。而政府對產(chǎn)業(yè)的引導和約束等導向作用，體現(xiàn)在制度以及決策等政府行為上[12]。由于產(chǎn)業(yè)的整個生產(chǎn)過程都滲透著政策的影響，政策因素較難量化，本研究嘗試將能夠體現(xiàn)政策支持強度的技術推廣經(jīng)費支出作為政策因素納入影響指標體系中進行測算。

受到數(shù)據(jù)可獲得性限制，選取以下指標進行分析，各指標變量名稱、表示符號、定義如表1所示。

1.2數(shù)據(jù)來源

受數(shù)據(jù)獲得性限制，本研究選取1998—2019年數(shù)據(jù)，主要取自1999—2020年的《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，并以國家海水魚產(chǎn)業(yè)技術體系數(shù)據(jù)為補充。其中為消除物價水平對實際結果造成的通貨膨脹影響，采用GDP指數(shù)對GDP以及水產(chǎn)技術推廣經(jīng)費支出的指標數(shù)據(jù)進行了平減。

1.3統(tǒng)計性描述

對樣本變量進行統(tǒng)計性描述，具體數(shù)值見表2。

由表2可知，大部分變量的標準差都較大，表明數(shù)據(jù)變化趨勢明顯，變量間相關關系較強。

2實證分析及結果

2.1灰色關聯(lián)分析

灰色關聯(lián)分析法，主要計算因變量與自變量之間的關聯(lián)系數(shù)，通過關聯(lián)系數(shù)大小的比較確定自變量對因變量影響程度的方法[22]。若數(shù)據(jù)灰度較大或研究數(shù)據(jù)量較少，當需確定影響因變量變化的主要因素，采用灰色關聯(lián)分析方法可提高主要指標選取的效率[23]。本研究通過對以上9個指標進行灰色關聯(lián)分析，排除影響較小的影響因子，保留主要影響因子進入水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化影響因素模型。

變量Y （t ） ={Y （1 ） ，Y（?2 ） ，…，Y（?t ） }為系統(tǒng)的行為特征序列（本研究選取數(shù)據(jù)的時間跨度為22年，此時t =22），自變量X（t ） = {X （1 ） ，X（2） ，…，X（t ） }i（ =1，2，…n） 為相關因素序列（由于選取9個影響因素指標，因此n=9）。

式中：Y（t）為每年水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量，X（t）為各項影響因素，t 為時間變量取值為1～22。

由于各指標因素有不同的計量單位，初始數(shù)據(jù)之間存在量綱上的差距，不便于進行比較或在比較后得到的結論偏差過大。因此，為提升分析結果的科學性，要首先對原始數(shù)據(jù)進行無量綱處理，本研究采用均值化法。均值化后的數(shù)據(jù)為：

式中：ρ為分辨系數(shù)，用來削弱Δmax過大而使關聯(lián)系數(shù)失真的影響。ρ越小，分辨力越大，一般取值0<ρ<1。當ρ≤0.5463時，分辨力最優(yōu)，一般取ρ=0.5。

計算關聯(lián)系數(shù)。關聯(lián)系數(shù)是行為特征序列與相關因素序列在各個時刻的相關程度的值，各關聯(lián)系數(shù)的數(shù)值并不唯一，所以求其平均值得出關聯(lián)系數(shù)：

計算結果詳見表3。分析結果可知水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、水產(chǎn)養(yǎng)殖從業(yè)人員數(shù)量、生產(chǎn)漁船年末擁有量、受災水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、單位面積產(chǎn)量、技術推廣人員數(shù)量、GDP、城鎮(zhèn)居民人均水產(chǎn)品消費量以及水產(chǎn)技術推廣經(jīng)費支出均是我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化的影響因素。但上述9個因素在影響程度上存在差異，具體表現(xiàn)為γ>γ>γ>γ>γ>γ>γ>γ>γ。由于指標受災養(yǎng)殖面積的灰色關聯(lián)系數(shù)為0.6157，與其他指標的灰色關聯(lián)度差距較大，所以剔除受災養(yǎng)殖面積這一指標，保留余下的指標建立我國水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化影響因素指標體系，進行下一步回歸分析。

2.2回歸分析

根據(jù)所選的指標數(shù)據(jù)，建立多元線性回歸模型對可能影響中國水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化的因素進一步實證檢驗，結果如下：

式中：回歸系數(shù)bi（i=1，2，…，8），ε為隨機誤差項。運用SPSS20.0軟件對數(shù)據(jù)進行回歸分析，結果詳見表4。

考慮到資源、技術、市場需求及政策因素等相互制約與影響，同時存在可能導致時序數(shù)據(jù)產(chǎn)生多重共線性問題。本研究通過VIF 值（方差擴大因子）判斷各變量間是否存在多重共線性（表4），結果顯示除變量城鎮(zhèn)居民人均水產(chǎn)品消費量的VIF值以外的各項指標均大于10，證明自變量數(shù)據(jù)之間存在嚴重的多重共線性問題，得到的結果并不可靠。因此，為準確分析自變量對因變量的影響關系，解決模型存在多重共線性影響的問題，本研究采用嶺回歸對數(shù)據(jù)重新進行分析[24]。

嶺回歸分析是基于最小二乘法的改進算法，其中k 為嶺回歸參數(shù)，k 的取值范圍是0≤k≤1，k 值越大，共線性對回歸參數(shù)穩(wěn)定性的影響越小，當k=0時，為無偏估計，即最小二乘法估計。當k≠0，為有偏估計，隨著k 值的增大，預測方差隨之增大。據(jù)此可知，k 的取值原則應為在能夠消除共線性對回歸分析的影響的前提下，盡可能取較小的數(shù)值[25]。嶺回歸分析通過損失數(shù)據(jù)中的部分信息，降低模型擬合精度，放棄無偏性，以求回歸系數(shù)的顯著性與穩(wěn)定性。嶺回歸方程的R2通常低于普通回歸，但回歸系數(shù)的顯著性通常高于普通回歸，回歸結果更為可靠，在數(shù)據(jù)存在共線性問題和病態(tài)數(shù)據(jù)較多的研究中的實用價值更大[26]。

分析所選數(shù)據(jù)，按照嶺回歸算法估計回歸系數(shù)。運用SPSS20.0軟件進繪制嶺回歸跡線圖，詳見圖1。

由圖1可知，k逐漸增大，各個自變量趨于穩(wěn)定，依據(jù)測算結果確定最佳嶺回歸參數(shù)為k=0.09。據(jù)此求得k 為0.09時，模型的嶺回歸結果，詳見表5。

由以上估計可知，k 取值為0.09時，F(xiàn) 統(tǒng)計量的顯著性水平p=0.0000<0.05，此時表明整體來看模型顯著，且各個回歸系數(shù)的T 統(tǒng)計量顯著性水平p<0.05，即自變量的回歸系數(shù)都通過5%的顯著性水平檢驗，自變量均對因變量產(chǎn)生顯著性影響。且此時R=0.9964，意味著X，X，X，X，X，X，X，X可以共同解釋產(chǎn)量99.64%的變化原因。因此可以認為據(jù)此建立的模型能夠很好地反映各影響因素指標對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化發(fā)展的影響，并得到最終的估計模型：

從上述回歸模型可以看出，各項影響因子的回歸系數(shù)值均為正，即水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、水產(chǎn)養(yǎng)殖從業(yè)人員數(shù)量、生產(chǎn)漁船年末擁有量、單位面積產(chǎn)量、技術推廣人員數(shù)量、GDP、城鎮(zhèn)居民人均水產(chǎn)品消費量以及水產(chǎn)技術推廣經(jīng)費支出均等指標對水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)量產(chǎn)生顯著的正向影響，而影響因素的回歸系數(shù)由大到小依次排序為：b、b、b、b、b、b、b、b，說明城鎮(zhèn)居民人均水產(chǎn)品消費量的影響最大，其次是GDP、單位面積產(chǎn)量、水產(chǎn)養(yǎng)殖面積、技術推廣人員數(shù)量、水產(chǎn)技術推廣經(jīng)費支出、生產(chǎn)漁船年末擁有量，最后是水產(chǎn)養(yǎng)殖從業(yè)人員數(shù)量。需要說明是，各指標的灰色關聯(lián)系數(shù)由大到小依次排序為：γ、γ、γ、γ、γ、γ、γ、γ，由嶺回歸模型得出的這個結論與灰色關聯(lián)分析排名存在差別。原因主要是灰色關聯(lián)分析為相對關聯(lián)分析，計算關聯(lián)度主要依靠自變量之間的關系展開，而本研究的自變量數(shù)據(jù)存在多重共線性問題，且?guī)X回歸模型解決了自變量之間的共線性問題，這就相應地改變了自變量與因變量之間的相關性。因此，直接由各變量的灰色關聯(lián)系數(shù)的大小排序可能并不能完全準確地反映各個自變量對因變量的影響程度大小，即依賴該關聯(lián)度排名得出的分析結論穩(wěn)健性和科學性較低，但仍可以依賴關聯(lián)度大小篩選出排序靠前的指標，來構建水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化影響因素模型的指標體系?；疑P聯(lián)分析屬于相對定量分析，而嶺回歸分析的方法為絕對定量分析，本研究結合使用兩種方法，得到模型的擬合度與精度均通過了檢驗，說明模型結果較好地擬合了水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化發(fā)展影響因素的實際情況。

3討論

（1）資源要素中，養(yǎng)殖面積對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的演化影響程度最高，回歸系數(shù)為0.1201，說明我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)以資源為依托，自然資源稟賦依然是水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化的基礎性因素，擴大養(yǎng)殖面積必然促進產(chǎn)量的增加。但考慮到水產(chǎn)養(yǎng)殖目前所面臨的資源消耗與生態(tài)環(huán)境問題，科學地規(guī)劃養(yǎng)殖面積及位置，對于協(xié)同提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的經(jīng)濟效益和生態(tài)效益意義重大。資源因素中的專業(yè)從業(yè)人員數(shù)量雖然增長趨緩，甚至在2017—2019年出現(xiàn)了下降趨勢，但總體依然對產(chǎn)業(yè)演化產(chǎn)生正向影響，原因可能是養(yǎng)殖技術的進步和養(yǎng)殖模式的更新?lián)Q代，提高了人均生產(chǎn)效率，所以產(chǎn)量依然保持了上行趨勢。生產(chǎn)漁船作為資源因素中的設備資源，也對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)起到正向的影響?？傮w來說，增加資源投入的促進作用仍然存在，但影響程度整體偏低。

（2）市場要素中，城市人均水產(chǎn)品消費量的回歸系數(shù)高達33.5667，在整個指標體系中的影響程度最大。該因素直觀地反應了市場需求對產(chǎn)量的影響，說明需求對水產(chǎn)養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展的拉動作用非常顯著，家庭人均水產(chǎn)品類消費量越高，表明消費者對養(yǎng)殖水產(chǎn)品的市場需求總量越大，則對水產(chǎn)養(yǎng)殖促進作用越明顯。GDP因素則反映了歷年中國整個行業(yè)的發(fā)展水平，GDP平穩(wěn)增長，說明養(yǎng)殖水產(chǎn)品市場所在的整體市場環(huán)境較平穩(wěn)，有利于水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的演化發(fā)展。市場調控下，激發(fā)養(yǎng)殖生產(chǎn)者提升自身競爭力，促使產(chǎn)業(yè)主體通過采用科學的養(yǎng)殖技術、養(yǎng)殖模式和優(yōu)質苗種，通過調整產(chǎn)業(yè)結構、產(chǎn)業(yè)行為及產(chǎn)業(yè)規(guī)模來適應市場的轉變。

（3）技術要素中，單位面積產(chǎn)量的影響程度最高。單產(chǎn)越大說明養(yǎng)殖技術的生產(chǎn)效率越高，對生產(chǎn)的促進作用越顯著。技術動力作為水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的內在推力，先進的育苗方式、科學的養(yǎng)殖技術成為中國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的根本源泉，中國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展實質應由單純擴大規(guī)模的粗放型增長轉變?yōu)橛少|量、效率與技術創(chuàng)新驅動增長。此外，技術推廣人數(shù)反映了技術傳播的效率，人數(shù)越多，技術推廣范圍越大，由此技術提升的產(chǎn)量越多，從而推進產(chǎn)業(yè)的發(fā)展演化。

（4）政策要素中，技術推廣經(jīng)費支出體現(xiàn)政府政策對于歷年水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的扶持力度，與產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展呈現(xiàn)顯著的正相關關系，意味著政府扶持力度越大，支持性政策越有效，產(chǎn)業(yè)演化發(fā)展越迅速。在我國，政府對產(chǎn)業(yè)的引導和扶持至關重要，能夠促進養(yǎng)殖技術發(fā)展，加速養(yǎng)殖技術擴散，建立健全產(chǎn)業(yè)發(fā)展所需的配套設施建設，提供資金支持與建立良好健康有效的市場機制。

4結語

水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的演化發(fā)展受到多項因素的綜合影響，因此對水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)量及其影響因素之間影響關系進行定量分析，分析結果可知，排名靠前的2個指標城鎮(zhèn)居民人均水產(chǎn)品消費量與GDP均屬于市場需求因素，其次是技術因素和資源因素，最后是政策因素。當前階段的市場需求拉動水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)產(chǎn)量的增長和產(chǎn)品質量的提升。技術因素通過提升生產(chǎn)效率，優(yōu)化產(chǎn)品質量，促進產(chǎn)業(yè)的演化發(fā)展。目前資源因素仍是我國水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)演化的依托和基礎。政策扶持力度是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的支撐和保障，能夠顯著地促進水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)的演化。

基于以上結論，結合水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的實際情況，提出如下對策建議：①做好水產(chǎn)品消費需求引領與管理，拓展國內國際消費市場。建議出臺引導性政策，促進居民對高蛋白低脂肪水產(chǎn)品需求增長;加強水產(chǎn)品精深加工，提高水產(chǎn)品附加值;結合“雙循環(huán)”格局的構建，開拓海外市場;加快實施品牌戰(zhàn)略，促進水產(chǎn)品質量和競爭力的提升。②增加科技投入，發(fā)展養(yǎng)殖技術。當前階段的技術投入應著眼于水產(chǎn)養(yǎng)殖綠色發(fā)展，推動養(yǎng)殖的生態(tài)化。同時，加快水產(chǎn)養(yǎng)殖相關技術的研發(fā)進程，解決苗種成活率低，配制飼料利用率不高，病蟲害頻發(fā)等技術“瓶頸”。繼續(xù)推廣深海網(wǎng)箱和工廠化循環(huán)水高密度養(yǎng)殖等高效的養(yǎng)殖模式，提升養(yǎng)殖效率，促進水產(chǎn)養(yǎng)殖業(yè)集約化生產(chǎn)。③加大資源保護力度，推進綠色發(fā)展。應著眼于水產(chǎn)養(yǎng)殖綠色發(fā)展，推動養(yǎng)殖的生態(tài)化，科學規(guī)劃養(yǎng)殖格局。同時農(nóng)業(yè)主管相關機構與漁業(yè)合作經(jīng)濟組織應加大宣傳養(yǎng)殖技術培訓、規(guī)范化養(yǎng)殖，在減少對環(huán)境負影響的同時，協(xié)同提高水產(chǎn)養(yǎng)殖的經(jīng)濟效益和環(huán)境效益。④著力解決養(yǎng)殖水產(chǎn)品質量安全問題。應加大水產(chǎn)品質量安全監(jiān)管力度，加強對養(yǎng)殖生產(chǎn)者誠信意識和社會責任感的教育，積極引導養(yǎng)殖生產(chǎn)者開展綠色養(yǎng)殖。