朱文東，李大海，韓立民,

(中國海洋大學(xué) a.管理學(xué)院；b.海洋發(fā)展研究院，山東 青島 266100)

0 引言

我國是世界海水養(yǎng)殖第一大國，2020年海水養(yǎng)殖產(chǎn)量2 135萬t，占全球總產(chǎn)量的57%。我國的海水養(yǎng)殖具有明顯的食物凈產(chǎn)出功能，不需要投喂飼料的海洋貝類和藻類產(chǎn)量占海水養(yǎng)殖總產(chǎn)量的82%，養(yǎng)殖面積占海水養(yǎng)殖總面積的67%[1]。早在20世紀(jì)80年代，老一代水產(chǎn)專家就提出了發(fā)展“藍(lán)色農(nóng)業(yè)”的構(gòu)想[2-3]。養(yǎng)殖海域作為藍(lán)色農(nóng)業(yè)的空間載體和生產(chǎn)要素，堪稱海洋國土中的“藍(lán)色農(nóng)田”。改革開放以來，我國的海水養(yǎng)殖經(jīng)歷了快速增長、減速停滯、逐步衰退的發(fā)展過程。受養(yǎng)殖品種、技術(shù)水平、要素價格、市場需求、環(huán)境保護(hù)等因素影響，其時空分布也表現(xiàn)出一定的規(guī)律性。水產(chǎn)養(yǎng)殖相關(guān)研究長期聚焦在水產(chǎn)品產(chǎn)量方面，對養(yǎng)殖海域時空變化特征及其影響因素的研究還比較薄弱。我國海水養(yǎng)殖業(yè)正處在綠色轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵時期，對養(yǎng)殖海域空間特征進(jìn)行分析，對于認(rèn)知海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)特性和發(fā)展規(guī)律以及促進(jìn)海水養(yǎng)殖轉(zhuǎn)型發(fā)展具有重要意義。

目前，國內(nèi)外關(guān)于藍(lán)色農(nóng)田的研究十分少見。韓立民等首次提出“藍(lán)色基本農(nóng)田”，是指按照一定時期人口和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展對海洋水產(chǎn)品的需求，為確?；镜暮ＫB(yǎng)殖空間，依據(jù)海洋功能區(qū)劃確定的不得占用的養(yǎng)殖海域[4]。藍(lán)色基本農(nóng)田偏向于制度構(gòu)建和法律約束，而藍(lán)色農(nóng)田是指實施海水養(yǎng)殖生產(chǎn)的灘涂和海域空間，概念更加寬泛。關(guān)于藍(lán)色農(nóng)田的研究成果較少，耕地空間格局演化及海水養(yǎng)殖的有關(guān)研究可作為本研究的基礎(chǔ)。耕地空間分布格局及空間形態(tài)演化研究一般采用諸如動態(tài)度[5]、空間相關(guān)性[6]、分布重心[7]、重心遷移距離[8]等定量化指標(biāo)，主要的研究方法包括重心分析法[9]、空間變異函數(shù)法[10]、基尼系數(shù)法[11]、泰爾系數(shù)法[12]等。當(dāng)前關(guān)于海水養(yǎng)殖的研究多集中在效率測度[13-15]、產(chǎn)量波動、碳匯價值、空間布局等方面。研究發(fā)現(xiàn)，海域空間資源變動對海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)具有顯著的正向影響[16]，拓展養(yǎng)殖海域空間并提高利用效率[17]、創(chuàng)新海水養(yǎng)殖模式[18]、保護(hù)海域生態(tài)環(huán)境是促進(jìn)我國海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的重點。于謹(jǐn)凱等基于空間多標(biāo)準(zhǔn)分析方法，構(gòu)建海水養(yǎng)殖業(yè)空間布局優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)指標(biāo)體系[19]。此外，在淡水養(yǎng)殖方面，周磊等利用我國省域淡水養(yǎng)殖的面板數(shù)據(jù)，探尋了我國淡水養(yǎng)殖區(qū)域的格局變化和空間相關(guān)性[20]。

本研究從藍(lán)色農(nóng)田利用與保護(hù)的視角出發(fā)，將我國沿海11個省份的海水養(yǎng)殖區(qū)納入研究范圍，并針對性地對我國藍(lán)色農(nóng)田的時空分布特征和動態(tài)演化規(guī)律進(jìn)行分析。綜合運用動態(tài)度模型和不平衡指數(shù)模型分析我國養(yǎng)殖海域的演化特征，并進(jìn)一步采用重心分析法、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓法分析我國藍(lán)色農(nóng)田的空間格局動態(tài)演化過程和規(guī)律，通過固定效應(yīng)模型測度影響?zhàn)B殖海域空間格局變化的關(guān)鍵因素，提出促進(jìn)我國海水養(yǎng)殖業(yè)健康發(fā)展的針對性建議，為我國養(yǎng)殖海域的開發(fā)利用提供決策依據(jù)。

1 研究區(qū)域、數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

研究區(qū)域為我國11個沿海省份(不含港澳臺地區(qū))，包括天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西、海南，總面積128.09萬km2，占全國總面積的13.3%，擁有大陸海岸線1.8萬km，沿海灘涂面積217.09萬km2，是我國藍(lán)色農(nóng)田的基本載體。本研究中的藍(lán)色農(nóng)田是指實施海水養(yǎng)殖生產(chǎn)的灘涂和海域空間。研究時段為1989—2020年。數(shù)據(jù)主要來源于1990—2021年的《中國漁業(yè)統(tǒng)計年鑒》《中國漁業(yè)年鑒》，以及2006—2020年的《中國海洋統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，少量缺失數(shù)據(jù)采用移動平均法補齊。

1.2 研究方法

1.2.1動態(tài)度分析。藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度是指某區(qū)域在一定時間內(nèi)海水養(yǎng)殖面積的變化情況。本研究利用動態(tài)度模型[21]對我國11個沿海省份藍(lán)色農(nóng)田面積變化速率進(jìn)行測算。

1.2.2空間不平衡指數(shù)。空間分布不平衡指數(shù)[22]常用來表征研究對象發(fā)展的地域均衡程度，以各元素間比值為參比，用以反映某一時段各研究單元之間空間分布的特征規(guī)律，本研究通過空間不平衡指數(shù)定量反映我國藍(lán)色農(nóng)田空間分布的發(fā)展?fàn)顩r。

1.2.3重心分析法。借鑒區(qū)域經(jīng)濟(jì)重心的計算方法[23]，提出海洋藍(lán)色農(nóng)田重心的概念。分析過程中，僅考慮空間分布，不考慮單位面積產(chǎn)量等其他因素，因此，在本研究中我國海洋藍(lán)色農(nóng)田的重心與其幾何中心相重合。海洋藍(lán)色農(nóng)田重心是指在各個方向上能夠使海洋藍(lán)色農(nóng)田空間平衡的點，即我國海洋藍(lán)色農(nóng)田的幾何中心。藍(lán)色農(nóng)田重心的移動反映了沿海各地區(qū)海水養(yǎng)殖空間差異化發(fā)展趨勢，有助于更好地了解我國藍(lán)色農(nóng)田時空變化的過程特征。

1.2.4標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析。借鑒標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的計算方法[24]，通過可視化的方式將我國海洋藍(lán)色農(nóng)田重心點、沿X軸標(biāo)準(zhǔn)差、沿Y軸標(biāo)準(zhǔn)差、轉(zhuǎn)角等特征要素在地理層面展現(xiàn)出來，分析藍(lán)色農(nóng)田的空間非均衡性及空間格局特征。

1.2.5固定效應(yīng)模型。為更好地探究我國海洋藍(lán)色農(nóng)田空間演化的影響因素，采用面板數(shù)據(jù)模型展開分析。通過Hausman檢驗結(jié)果表明，固定效應(yīng)模型[25]相比于隨機效應(yīng)模型更適用于本研究。

2 海洋藍(lán)色農(nóng)田的時空演化特征

2.1 海洋藍(lán)色農(nóng)田空間格局演變特征

2.1.1海洋藍(lán)色農(nóng)田總量變化特征。隨著1985年我國全面放開了水產(chǎn)品市場，海水養(yǎng)殖業(yè)進(jìn)入快速發(fā)展階段。20世紀(jì)80年代和90年代，以對蝦養(yǎng)殖、扇貝養(yǎng)殖為代表的第二、三次海水養(yǎng)殖浪潮迅速擴(kuò)展到全國，各地潮間帶池塘養(yǎng)殖、海上筏式養(yǎng)殖面積持續(xù)擴(kuò)大。2000年以后，受城市建設(shè)和產(chǎn)業(yè)升級的影響，藍(lán)色農(nóng)田擴(kuò)張勢頭逐步放緩，各地發(fā)展不平衡特征凸顯?！笆濉睍r期，我國海水養(yǎng)殖發(fā)展進(jìn)入全面調(diào)整階段，藍(lán)色農(nóng)田面積由升轉(zhuǎn)降，大部分省份海水養(yǎng)殖面積縮減，各地不平衡發(fā)展趨勢減弱(圖1)。

圖1 1989—2020年我國海水養(yǎng)殖面積變化Fig.1 Change of mariculture area in China from 1989 to 2020

2.1.2動態(tài)度分析。利用動態(tài)度研究方法，計算1989—2020年我國沿海11個省份藍(lán)色農(nóng)田面積的動態(tài)度(表1)。從全國總體情況來看，2000年以前，我國藍(lán)色農(nóng)田面積保持較高增長趨勢，“八五”時期和“九五”時期一直保持10%左右的增速；2000年以后，藍(lán)色農(nóng)田擴(kuò)張勢頭逐步放緩，“十三五”時期開始縮減。從各省份情況來看，沿海各地發(fā)展差異性顯著。1989—2020年廣西、遼寧、山東藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度超過20%，河北、海南的動態(tài)度也較高，說明這些省份海水養(yǎng)殖產(chǎn)能大幅增長。由于沿海工業(yè)化、城市化建設(shè)等原因，上海、天津藍(lán)色農(nóng)田總體上呈持續(xù)減少趨勢，與全國藍(lán)色農(nóng)田發(fā)展趨勢形成鮮明對比。此外，2000年以后各地藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度變化差異趨于明顯，南方經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度變化由正轉(zhuǎn)負(fù)的趨勢明顯早于北方省份。總體來看，全國各地藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度逐步降低，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)省份早于后發(fā)省份，南方省份早于北方省份。

表1 1989—2020年沿海11個省份海水養(yǎng)殖面積動態(tài)度 %

2.1.3海洋藍(lán)色農(nóng)田空間分布變化特征。采用空間不平衡指數(shù)來量化描述我國海洋藍(lán)色農(nóng)田在不同時期的空間分布特征。由于各地海水養(yǎng)殖發(fā)展的差異性，我國海洋藍(lán)色農(nóng)田空間分布并不平衡，且在不同時期不平衡性亦存在較大差異?？傮w上看，我國海水養(yǎng)殖的不平衡指數(shù)處于不斷上升的趨勢，從1989年的0.50上升到2020年的0.64(圖2)。分階段來看，1989—2000年，由于沿海各地海水養(yǎng)殖業(yè)均呈快速發(fā)展趨勢，不平衡指數(shù)穩(wěn)中有降，向趨于平衡方向演化。2000年以后，隨著各地海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展分化，不平衡指數(shù)呈較快上升趨勢。2000—2015年，不平衡指數(shù)從0.48上升到0.67，顯示全國藍(lán)色農(nóng)田空間演化的差異性明顯。這一時期，上海、天津養(yǎng)殖空間快速萎縮，廣東、浙江、福建、海南海水養(yǎng)殖空間出現(xiàn)結(jié)構(gòu)性調(diào)整，而遼寧、山東、江蘇藍(lán)色農(nóng)田開發(fā)進(jìn)程加快，總體上推動了海水養(yǎng)殖不平衡性的加劇。2013年以后，隨著海水養(yǎng)殖大省山東、遼寧藍(lán)色農(nóng)田開發(fā)放緩，我國海水養(yǎng)殖的不平衡指數(shù)呈現(xiàn)回落趨勢。

圖2 1989—2020年我國海水養(yǎng)殖空間格局差異

2.2 海洋藍(lán)色農(nóng)田的空間格局演化

借鑒經(jīng)濟(jì)地理學(xué)研究方法，引入藍(lán)色農(nóng)田重心的概念，通過計算藍(lán)色農(nóng)田重心位置、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布、位移過程等參數(shù)，進(jìn)一步描述我國海洋藍(lán)色農(nóng)田空間格局的動態(tài)演化過程?？傮w來看，由于沿海各省份海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的差異性，我國海洋藍(lán)色農(nóng)田的空間格局總體上呈從南向北移動的趨勢。

2.2.1海洋藍(lán)色農(nóng)田重心演化分析。沿海各地藍(lán)色農(nóng)田發(fā)展不平衡會直接影響全國海洋藍(lán)色農(nóng)田重心的遷移。重心遷移不僅能夠直觀顯示全國海洋藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)發(fā)展的趨勢，也能夠定量描述這種不平衡演化的程度。運用重心分析方法推導(dǎo)出我國海水養(yǎng)殖重心坐標(biāo)，為使表達(dá)更加清晰和直觀，每隔5年選取時間節(jié)點，運用GIS空間分析技術(shù)繪制1989—2019年我國海水養(yǎng)殖的重心遷移軌跡圖(圖3)。

1989—2019年，我國海水養(yǎng)殖重心總體呈現(xiàn)由南(偏西)向北(偏東)移動的空間演變格局，在117°31′09″～119°00′08″E，31°45′05″～35°42′54″N范圍內(nèi)變動。海水養(yǎng)殖重心從1989年的117°39′26″E，31°45′05″N遷移到2019年的118°40′58″E，35°07′48″N。在東西方向上向東移動1.11°，在南北方向上向北移動3.38°，南北方向移動距離明顯大于東西方向。從各階段海水養(yǎng)殖重心位置變化來看，1989—2019年我國海水養(yǎng)殖重心總體呈現(xiàn)向東北移動的趨勢。1989—1994年、1999—2004年、2004—2009年、2009—2014年重心明顯向北移動，且位移量分別為89.65 km，120.73 km，164.52 km，95.74 km；1994—1999年、2014—2019年我國海水養(yǎng)殖重心向南移動，位移距離分別為11.99 km，69.59 km，向北移動的距離明顯大于向南移動的距離，重心在南北方向上呈現(xiàn)向北移動的趨勢。

圖3 1989—2019年我國海水養(yǎng)殖重心遷移軌跡

從海水養(yǎng)殖重心移動距離看，1989—2019年我國海水養(yǎng)殖重心整體向東北方向移動了381.23 km，年均移動12.71 km；年際間海水養(yǎng)殖重心移動的最大距離和最小距離分別出現(xiàn)在2007—2008年和2014—2015年，移動距離分別為81.07 km，1.45 km。1989—2019年我國藍(lán)色農(nóng)田重心整體向北(偏東)遷移，且移動距離較大。從各個時期重心移動來看，藍(lán)色農(nóng)田重心向北移動幅度最大的時期是2000—2013年,這個時期除個別年份以外，均呈向北移動的趨勢。這表明該時期我國北方地區(qū)(特別是遼寧、山東)海水養(yǎng)殖面積增長迅速，成為我國海水養(yǎng)殖業(yè)發(fā)展的“高能”區(qū)域。2014年以后，由于遼寧、山東藍(lán)色農(nóng)田增長放緩并逐步轉(zhuǎn)為負(fù)增長，藍(lán)色農(nóng)田重心向南移動0.5°(緯度)，從山東臨沂境內(nèi)向南遷移至棗莊境內(nèi)。

總體上看，我國海水養(yǎng)殖重心遷移的范圍主要位于東部地區(qū)，且呈現(xiàn)明顯向北遷移的趨勢，表明在研究時段內(nèi)，我國北方沿海地區(qū)藍(lán)色農(nóng)田增長明顯高于南方沿海地區(qū)。20世紀(jì)80年代末，我國經(jīng)歷了前兩次海水養(yǎng)殖浪潮的鋪墊，正值以海灣扇貝養(yǎng)殖為代表的第三次海水養(yǎng)殖浪潮，山東、遼寧借助自然條件和資源優(yōu)勢大力發(fā)展扇貝養(yǎng)殖，海水養(yǎng)殖面積迅速擴(kuò)張，導(dǎo)致海水養(yǎng)殖重心呈現(xiàn)北移趨勢。20世紀(jì)90年代中期，大菱鲆等魚類養(yǎng)殖和育苗技術(shù)實現(xiàn)突破，同時引進(jìn)并推廣半滑舌鰨、條斑星蝶、美國黑石斑等名優(yōu)新品種，掀起了以魚類養(yǎng)殖為代表的第四次海水養(yǎng)殖浪潮，以浙江、福建、海南為代表的南方省份魚類養(yǎng)殖面積迅速增長，海水養(yǎng)殖重心出現(xiàn)南移。進(jìn)入21世紀(jì)，以海參、鮑魚等海珍品為代表的第五次海水養(yǎng)殖浪潮在北方省份遼寧、山東興起，憑借其資源優(yōu)勢，依托海洋科技進(jìn)步對海水養(yǎng)殖業(yè)精準(zhǔn)發(fā)力，在育苗育種、飼料加工、海工裝備制造、海洋牧場等領(lǐng)域起到巨大推動作用，海水養(yǎng)殖面積迅速擴(kuò)張，使得1999年以后我國海水養(yǎng)殖重心迅速向北(偏東)遷移，且位移量十分明顯，1999—2014年我國海水養(yǎng)殖重心向北移動416.07 km，年均移動距離達(dá)到27.74 km。2013年國務(wù)院出臺《關(guān)于促進(jìn)海洋漁業(yè)持續(xù)健康發(fā)展的若干意見》，要求轉(zhuǎn)變海洋漁業(yè)發(fā)展方式，堅持生態(tài)優(yōu)先、控制近海、拓展外海的生產(chǎn)方針，著力加強海洋漁業(yè)資源和生態(tài)環(huán)境保護(hù)。隨后各省份出臺相應(yīng)政策，2015年海水養(yǎng)殖第一大省遼寧省開展遼河口生態(tài)經(jīng)濟(jì)整治行動，實施“退養(yǎng)還灘”濕地修復(fù)工程，大量海水養(yǎng)殖戶停止生產(chǎn)，開始恢復(fù)灘涂濕地自然生態(tài)，海水養(yǎng)殖面積銳減，海參養(yǎng)殖面積減少2 000～3 000 hm2，貝類養(yǎng)殖面積減少17萬hm2。同時，海南、福建深度對接國家發(fā)展戰(zhàn)略，依托腹地優(yōu)勢發(fā)展綠色海水養(yǎng)殖產(chǎn)業(yè)，海水養(yǎng)殖面積呈小幅度上升態(tài)勢。因此，2014年以后我國海水養(yǎng)殖重心呈現(xiàn)向南移動的趨勢。

2.2.2藍(lán)色農(nóng)田標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析。通過標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析能夠更為直觀地顯示我國藍(lán)色農(nóng)田空間格局的演進(jìn)規(guī)律。借鑒孫智君等[24]的研究方法，計算我國海水養(yǎng)殖空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓相關(guān)參數(shù)(表2)。選取1989年、1999年、2009年、2019年的數(shù)據(jù)，通過ArcGIS 10.2軟件，繪制我國海水養(yǎng)殖空間格局演進(jìn)圖(圖4)。

表2 我國海水養(yǎng)殖空間分布標(biāo)準(zhǔn)差橢圓參數(shù)

1989—2019年我國海水養(yǎng)殖的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要位于東部沿海地區(qū)，且整體上向東北移動。根據(jù)表2，轉(zhuǎn)角θ值由1989年的9.86°增加到1999年的12.34°，2019年又回落到11.29°，我國海水養(yǎng)殖的空間格局由東北方向朝正東偏轉(zhuǎn)1.43°?？傮w上，我國海水養(yǎng)殖空間分布格局呈現(xiàn)東北—西南格局，并有逆時針偏移的趨勢(圖4)。從沿X軸標(biāo)準(zhǔn)差可以看出，1989—1999年主軸由276.03 km延長到315.48 km，1999年之后主軸不斷縮短，從1999年315.48 km縮短至2019年260.53 km，表明我國海水養(yǎng)殖的空間格局沿東北—西南方向在主軸方向呈現(xiàn)先擴(kuò)散后集聚態(tài)勢；從沿Y軸標(biāo)準(zhǔn)差可以看出，1989—1999年輔軸增加52.76 km，1999—2019年輔軸持續(xù)縮短，由1 143.70 km縮短至1 044.75 km，表明東北—西南方向的空間格局在輔軸方向呈先擴(kuò)散后集聚的態(tài)勢。從長短軸整體變化來看，我國海水養(yǎng)殖空間布局呈先擴(kuò)散后集聚的發(fā)展趨勢。

圖4 1989—2019年我國海水養(yǎng)殖空間格局演進(jìn)

3 藍(lán)色農(nóng)田空間演化影響因素

采用固定效應(yīng)模型，分析影響我國海洋藍(lán)色農(nóng)田空間格局的主要因素，描述其影響機制和程度。

3.1 影響因素識別

海水養(yǎng)殖發(fā)展主要受自然條件、科技水平、市場、基礎(chǔ)設(shè)施等因素影響。沿海各省份依靠海洋科技提升海洋資源利用能力，實現(xiàn)養(yǎng)殖海域集約利用。居民消費能力可以間接反映海水產(chǎn)品的市場需求，根據(jù)市場價格和需求的變動，海水養(yǎng)殖面積也會發(fā)生變化。自然災(zāi)害和海洋環(huán)境會影響海水養(yǎng)殖格局的變化，由于風(fēng)暴潮、臺風(fēng)、赤潮等不可抗自然災(zāi)害的影響，造成海水養(yǎng)殖減產(chǎn)或絕收，生產(chǎn)的波動造成海水養(yǎng)殖面積的變化；良好的海洋生態(tài)環(huán)境和水質(zhì)條件是開展海水養(yǎng)殖的必要前提，海域海洋環(huán)境污染與否是影響海水養(yǎng)殖面積變化的重要因素。冷鏈物流為海水產(chǎn)品能及時走向市場提供重要的倉儲和運輸保障，地區(qū)冷鏈物流系統(tǒng)是否滿足需求在一定程度上影響地區(qū)的海水養(yǎng)殖面積。對外開放程度較高和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)較完善的地區(qū)對水產(chǎn)品的加工和出口的需求量更大，進(jìn)而影響海水養(yǎng)殖空間格局的變動。海水養(yǎng)殖從業(yè)人員可以反映海水養(yǎng)殖的數(shù)量和規(guī)模，也是海水養(yǎng)殖空間格局演變的重要影響因素。

在考慮數(shù)據(jù)可得性和表達(dá)效果的基礎(chǔ)上確定以下影響因素：(1)海洋資源利用能力(RES)，以海域集約利用指數(shù)(確權(quán)海域單位面積的海水養(yǎng)殖產(chǎn)值)來表示；(2)消費能力(CAR)，以居民人均可支配收入表示；(3)海水養(yǎng)殖勞動力(FLF)，以海洋漁業(yè)養(yǎng)殖從業(yè)人員來表示；(4)海洋環(huán)境(EVN)，以工業(yè)廢水直排入海總量來表示；(5)自然災(zāi)害(NAD)，以受災(zāi)海水養(yǎng)殖面積表示；(6)對外開放程度(OPE)，以海水產(chǎn)品出口數(shù)量來表示；(7)冷鏈物流(COL)，以冷鏈物流系統(tǒng)中冷庫數(shù)量來表示；(8)產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)(BAS)，以水產(chǎn)品加工企業(yè)數(shù)量表示。

3.2 回歸分析

選用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行實證分析，面板數(shù)據(jù)模型同時具有截面和時間兩個維度，可以更加充分地反映各解釋變量與被解釋變量間的關(guān)系，比單獨的截面數(shù)據(jù)模型和時間序列模型更全面、更準(zhǔn)確。另外，考慮到異方差對模型估計結(jié)果的負(fù)面影響，選擇對數(shù)線性模型對影響我國海水養(yǎng)殖空間格局的因素進(jìn)行分析。

運用Stata 14.0軟件對序列進(jìn)行F檢驗，F(xiàn)統(tǒng)計量為8.69，顯著性水平P=0.000<0.05，因此，拒絕混合估計模型。進(jìn)一步采用Hausman檢驗，結(jié)果顯示，P= 0.002 9<0.05，拒絕隨機效應(yīng)模型。因此，選擇固定效應(yīng)模型。模型設(shè)定如下：

lnYit=c+β1ln RESit+β2ln CARit+β3ln FLFit+

β4ln EVNit+β5ln NADit+β6ln OPEit+

β7ln COLit+β8ln BASit+εit。

式中：Y表示海水養(yǎng)殖面積；t表示時間序列，研究時段為2005—2019年；i=1，2，…，10，為除上海市以外的其他10個沿海省份(上海市海水養(yǎng)殖規(guī)模很小，養(yǎng)殖面積自2007年后統(tǒng)計均為0，與其他省份比較得到的結(jié)論可能存在較大誤差，因此，予以剔除)；β1，β2，…，β8為回歸系數(shù)；εit為隨機誤差項；c為常數(shù)項。使用固定效應(yīng)最小二乘虛擬變量(least squares dummy variable,LSDV)法進(jìn)行回歸(表3)。根據(jù)模型計算結(jié)果，F(xiàn)=8.69，P=0.000，說明模型設(shè)定合理，在整體上十分顯著；可決系數(shù)為0.785 2，表示模型有較好的解釋力。

表3 模型回歸結(jié)果

3.3 分析結(jié)果

3.3.1海洋資源利用能力(RES)、海水養(yǎng)殖勞動力(FLF)和冷鏈物流系統(tǒng)(COL)、居民消費能力(CAR)分別在1%，5%，10%的顯著性水平下對藍(lán)色農(nóng)田空間格局演變具有顯著的正向影響。其中:① 海洋資源利用能力的正向作用十分顯著。由于沿海省份的自然條件和資源稟賦有所不同，養(yǎng)殖技術(shù)和市場規(guī)模也存在差異，利用海水養(yǎng)殖的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢，將海水養(yǎng)殖與海洋資源高效利用有機結(jié)合，使養(yǎng)殖海域更加集約高效利用，推動了藍(lán)色農(nóng)田空間格局的演變。② 海水養(yǎng)殖勞動力對藍(lán)色農(nóng)田面積的變化具有正向作用，且在5%顯著性水平下顯著，說明從事海水養(yǎng)殖的勞動者數(shù)量對藍(lán)色農(nóng)田空間格局的變化起到一定的促進(jìn)作用。隨著海水養(yǎng)殖業(yè)快速發(fā)展，種苗培育、飼料加工、冷鏈物流等產(chǎn)業(yè)鏈條不斷優(yōu)化延伸，海洋牧場、養(yǎng)殖工船、深遠(yuǎn)海網(wǎng)箱等新型養(yǎng)殖模式相繼出現(xiàn)，使海水養(yǎng)殖業(yè)所吸納的勞動力不斷增加，海水養(yǎng)殖從業(yè)人員的增加又會反作用于海水養(yǎng)殖業(yè)，一定程度上促進(jìn)了地區(qū)海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展。③ 近年來我國冷鏈物流行業(yè)發(fā)展迅速，越發(fā)便利的交通運輸條件為海水產(chǎn)品的及時運輸提供了充足的保障，冷鏈物流系統(tǒng)的完善對地區(qū)海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展起到明顯的促進(jìn)作用。④ 居民消費能力對藍(lán)色農(nóng)田空間格局的演變具有促進(jìn)作用。隨著居民收入水平的提高，居民消費能力不斷提升，對含有優(yōu)質(zhì)蛋白海產(chǎn)品的需求也隨之增加，促進(jìn)了沿海地區(qū)海水養(yǎng)殖業(yè)的發(fā)展，推動藍(lán)色農(nóng)田空間格局的演變。

3.3.2自然災(zāi)害(NAD)和海洋環(huán)境(EVN)的回歸系數(shù)為負(fù)值，且在5%的顯著性水平下顯著，說明二者對藍(lán)色農(nóng)田空間格局演化具有明顯的負(fù)向作用。沿海各省份一要積極采取措施，增加科技投入，提高海水養(yǎng)殖業(yè)抵御自然災(zāi)害的能力，并建立健全災(zāi)害保障機制，提供切實有效的養(yǎng)殖補貼、保險等服務(wù)；二要嚴(yán)抓沿海排污、海岸工程、填海造陸、固體廢棄物傾倒等造成的海洋環(huán)境污染問題，避免負(fù)向影響的加劇。此外，對外開放程度(OPE)和產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)(BAS)兩項因素未通過顯著性檢驗。

4 結(jié)論與討論

4.1 結(jié)論

我國海水養(yǎng)殖的不平衡指數(shù)從1989年的0.50上升到2020年的0.64，地區(qū)間藍(lán)色農(nóng)田空間差距逐漸增大，藍(lán)色農(nóng)田的空間分布格局向不平衡方向演化。從藍(lán)色農(nóng)田動態(tài)度來看，廣西、遼寧、山東的動態(tài)度較高，超過20%。從時間分布來看，“十五”到“十二五”時期我國藍(lán)色農(nóng)田空間格局不平衡發(fā)展趨勢最為明顯，主要原因是以遼寧、山東等海水養(yǎng)殖大省為代表的北方沿海省份藍(lán)色農(nóng)田增長明顯快于南方沿海省份?！笆濉睍r期，全國沿海大部分地區(qū)海水養(yǎng)殖面積下降，藍(lán)色農(nóng)田空間分布不平衡性降低，動態(tài)度亦由正轉(zhuǎn)負(fù),且絕對值下降。

藍(lán)色農(nóng)田重心從1989年的117°39′26″E，31°45′05″N遷移到2019年的118°40′58″E，35°07′48″N，總體呈現(xiàn)由南(偏西)向北(偏東)移動的空間演變格局，藍(lán)色農(nóng)田重心移動的范圍由安徽東部地區(qū)遷移至山東東南部地區(qū)。藍(lán)色農(nóng)田標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要位于我國東部沿海地區(qū)，呈東北—西南走向分布。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓隨時間推移向逆時針方向偏移，覆蓋空間整體向東北移動，且呈現(xiàn)先擴(kuò)散后集聚的發(fā)展趨勢。這表明，1989—2019年我國北方沿海地區(qū)的海水養(yǎng)殖規(guī)模擴(kuò)張大于南方沿海地區(qū)。從時間分布來看，“十五”到“十二五”時期藍(lán)色農(nóng)田重心北移、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓偏移趨勢最為顯著，表明海水養(yǎng)殖業(yè)空間規(guī)模的南北差距擴(kuò)大；“十三五”時期，藍(lán)色農(nóng)田重心有南移趨勢，表明北方海水養(yǎng)殖規(guī)模擴(kuò)張勢頭停滯，全國海水養(yǎng)殖發(fā)展出現(xiàn)趨同態(tài)勢。

藍(lán)色農(nóng)田空間格局的演變是多種因素共同作用的結(jié)果。海洋資源利用能力、海水養(yǎng)殖勞動力、冷鏈物流系統(tǒng)和居民消費能力對藍(lán)色農(nóng)田空間格局演變具有顯著正向作用；海洋自然災(zāi)害和海洋生態(tài)環(huán)境對藍(lán)色農(nóng)田空間格局演變具有明顯的負(fù)向影響。

4.2 討論

我國是世界最大的海水養(yǎng)殖生產(chǎn)國，藍(lán)色農(nóng)田開發(fā)時間較長，空間分布范圍廣。本研究借鑒經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的研究方法，選取動態(tài)度、不平衡指數(shù)、重心及其位移等指標(biāo)，對我國海洋藍(lán)色農(nóng)田時空分布特征進(jìn)行了探索，反映了我國海洋藍(lán)色農(nóng)田的總體時空特征，但對細(xì)節(jié)特征的呈現(xiàn)還有所欠缺。此外，對于海洋藍(lán)色農(nóng)田時空特征的分析僅以海水養(yǎng)殖面積作為依據(jù)，而對成本效益和產(chǎn)出效益等因素的考慮稍顯不足。當(dāng)前，我國海水養(yǎng)殖業(yè)正處在綠色轉(zhuǎn)型發(fā)展的關(guān)鍵時期，如何衡量藍(lán)色農(nóng)田綠色轉(zhuǎn)型以及向離岸深水拓展，仍需進(jìn)一步探索。

影響藍(lán)色農(nóng)田時空變化的因素較多。由于品種、作業(yè)方式的差異，影響不同類別藍(lán)色農(nóng)田空間分布和演化的因素也有所差別。本研究選取指標(biāo)對藍(lán)色農(nóng)田的影響因素進(jìn)行回歸分析，結(jié)果較為理想，能夠在一定程度上解釋沿海地區(qū)海洋藍(lán)色農(nóng)田面積變化情況。但是，能否解釋具體品種和養(yǎng)殖方式的藍(lán)色農(nóng)田的空間演化還有待檢驗。

藍(lán)色農(nóng)田研究是漁業(yè)研究的重要領(lǐng)域。長期以來，漁業(yè)研究形成了捕撈重于養(yǎng)殖、產(chǎn)量重于空間的研究格局。對海水養(yǎng)殖空間分布的研究長期滯后，形成了明顯短板，這與國內(nèi)對耕地研究的豐富成果形成了鮮明對比。加強藍(lán)色農(nóng)田研究對于更加全面理解我國“藍(lán)色農(nóng)業(yè)”發(fā)展特征以及推動“藍(lán)色農(nóng)業(yè)”高質(zhì)量發(fā)展具有重要價值。因此，應(yīng)進(jìn)一步深化對藍(lán)色農(nóng)田的研究。