中国海洋经济动力因素与海洋经济增长的关系研究——基于PVAR 脉冲与GIS 技术的分析

杜军，寇佳丽，赵培阳

（1.广东海洋大学 管理学院，广东 湛江 524088；2.广东沿海经济带发展研究院，广东 湛江 524088）

进一步探究海洋经济高质量发展动力因素及政策，已成为当前亟待解决的重要问题。国内外有关海洋经济发展的研究已经取得了丰硕成果，但是针对海洋经济动力因素与海洋经济增长的研究相对较少，经过对国内外相关文献研究的梳理发现，学者们主要从海洋技术进步、海洋劳动投入和海洋资本投入三个方面进行研究。

海洋技术进步与海洋经济的研究。培育以技术进步为核心的增长动力，不断提升海洋经济增长质量和效益，是实现海洋经济可持续增长的重要依托。海洋经济成功转型的关键在于创新驱动发展，海洋科技创新是引领海洋经济发展的第一动力。Shamsuzzaman 等（2017）认为渔业养殖技术传播的不足，严重影响了孟加拉国渔业的可持续发展。He 等（2018）提出技术创新与经济发展之间存在着强烈的互动与协调，两者的协调发展已成为区域经济健康持续发展的关键因素。Ding 等（2018）使用改进的Malmquist-Luenberger 指数方法估算和分解了2002-2014 年11 个沿海省市的全要素环境-能源治理绩效，此外，还采用Moran＇s I 方法研究这些沿海地区的空间结构。结果表明，技术进步是改善全要素环境-能源治理绩效的主要因素。国外相关研究认为海洋技术进步是海洋经济发展的重要动力，不仅要重视海洋科技的发展，还要加快海洋技术进步的传播，在空间上产生溢出效应，并且与经济发展相协调，这样才会更好地推动海洋经济的增长。李志伟（2019）提出要培育强化海洋经济增长新动力、提升海洋科技自主创新能力，加快推进环渤海地区海洋经济发展。马仁锋等（2017）、孙才志等（2017）均运用协调度模型分析了沿海省市海洋科技创新能力与海洋经济发展的关系；王艾敏（2016）、翟仁祥（2018） 和高田义等（2018）分别采用空间面板回归与PVAR 模型、LMDI 模型、DFA-BBC 与AHP 等多种方法进行海洋经济与海洋科技创新的研究，结果表明，海洋科技创新是影响海洋经济发展的重要因素。

劳动力与海洋经济增长的研究。人力资本既是经济增长的内生动力，又是区域经济发展水平差异的重要评价指标。Kodama 等（2011）分析了小型鱼在巴西弗洛里亚诺波利斯的循环水系统中的经济可行性，经过评估生产成本，劳动力占主要运营成本，约占40%，劳动力构成了海洋经济发展的重要力量。Rao 等（2016）研究了印度沿海渔业社区人口和社会经济指标的时空变化，通过经济状况与关键指标之间的关联进行对应分析，结果表明，与大户型相比，渔民中的贫困等级与较低的家庭规模相关，这意味着劳动力的供给对海洋经济发展发挥着重要作用。Radhakrishnan 等（2018） 指出海洋渔业对国民经济的贡献很大，海洋渔业的发展不仅归功于渔具的现代化和渔业技术的进步，劳动力工资也是重要影响因素。由此可见，海洋劳动力在海洋经济发展中扮演着重要的角色。高艳等（2011）提到人力资源作为先进技术的主要载体，加强人力资源开发管理是海洋人力资源能力建设、海洋经济发展的重要助力；毕重人等（2019）采用DID 估计方法实证得出资本和劳动力要素的投入对产业发展水平产生正向影响。陈凤桂等（2014）、杜利楠等（2016）、王波等（2017）、狄乾斌等（2018）、盖美等（2018）分别运用区域重心分析模型、聚类分析法、门槛效应的估计模型、SBM 模型、标准差椭圆与面板门槛模型等方法研究海洋经济与劳动力二者之间的关系。国内外学者研究发现海洋劳动力能够有效影响海洋经济的发展，这对实现海洋经济高质量发展具有十分重要的作用。

海洋资本存量与海洋经济增长的研究。资本投入是近年来刺激区域经济增长的重要方式，海洋资本存量作为海洋层面的投资，是海洋经济持续发展必不可少的动力因素，通常需要通过海洋资本投资来达到海洋经济增长的目的。Domingues 等（2014）认为巴西东北部的军曹鱼海上养殖在经济上是可行的，但是它对资本的需求可能超出了中小型生产者的财务能力，这表明资本对海洋经济的发展是至关重要的。Sun 等（2018）应用信息扩散法，建立了核密度函数，以海洋人均经济为模型指标，描述了中国海洋经济的动态演化规律和内部影响因素，研究表明，对外开放水平、固定资产投资水平和产业结构对促进海洋经济发展具有积极作用；李帅帅等（2018）利用2006-2015年省际面板数据，构建空间杜宾模型，探讨海洋经济发展动力机制，研究得出投资存在空间交互作用，并对海洋经济产生正向作用；刘桂春等（2019）运用LMDI 方法研究海洋经济驱动因素的空间差异，得出海洋资本要素是中国海洋经济主要推动力，但该驱动力不稳定；以上国内外学者均认为海洋资本是推动海洋经济发展的重要动力，然而王泽宇等（2017）通过构建海洋资源“尾效”模型，认为资本的过度供给会加大海洋资源消耗对海洋经济增长的阻碍力度，因此要注重海洋资本投入的合理性。

综上所述，国内外有关海洋经济增长结合三大主要动力因素研究的文章还相对较少。从内容上看，主要是海洋技术进步、海洋劳动力、海洋资本投入三者之一与海洋经济之间的研究；从方法上主要运用了空间面板回归、SBM 模型、门槛模型等多种方法；但是将三大动力因素与海洋经济放在一个框架下进行研究的比较少见，并且运用PVAR模型与GIS 技术相结合进行研究的尚未有发现。鉴于此，本文把国内外已有丰富的研究文献作为理论基础，根据内生经济增长理论，以高质量发展为要领，以海洋动力因素为视角，引入柯布-道格拉斯生产函数的结论，劳动力、技术和资本决定经济发展，选取中国沿海11 个省级行政区（除港澳台外）作为研究对象，立足于各沿海省市海洋经济发展的实际情况，从海洋技术进步、海洋劳动投入与海洋资本存量三个主要动力因素出发，运用PVAR 模型和GIS 技术，从整体到部分，从海洋经济发展现状到海洋经济动力因素对海洋经济的具体刺激作用，进一步分析中国沿海11 个省级行政区海洋经济动力因素与海洋经济增长的时空演化，以期能够为沿海11 个省市提供可互相借鉴的发展经验，取长补短，从而增强未来海洋经济的竞争力，最终促进我国海洋经济高质量发展，实现海洋强国的战略目标。

1 数据来源、变量选择与研究方法

1.1 数据来源

鉴于沿海地区资本存量的可获得性，选择样本区间为2005-2015 年度面板数据以及各省市截面数据，研究对象为天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西以及海南等11 个省级行政区。各项研究指标涉及海洋资本存量、海洋技术进步、海洋劳动力投入与海洋经济发展水平，均来自《中国统计年鉴》 《中国海洋统计年鉴》各省市统计年鉴及其各省市统计局官网。

1.2 变量设定及处理

Med 表示各沿海地区海洋生产总值，用来衡量海洋经济增长，取其对数化避免出现异方差情况；Tec 是海洋技术进步，用每年拥有海洋科技发明专利数量代替，代表海洋科研创新与创新成果转化，Lab 是每年各地区涉海就业率，代表海洋劳动力；Cap 是计算得到的海洋资本存量，用永续盘存法计算沿海地区资本存量。以2004 年为基期，参考张军等（2004）提供的省际期初资本存量的算法，以及何广顺等（2014）、赵昕等（2016）用于海洋资本存量的算法，再使用

计算出T 时期价格表示的名义资本存量，其中δ=9.6%，It、Pt分别为t 时期沿海的固定资产总额与固定资产价格指数，因此用每年固定资产价格指数依次将名义量平减得到每年沿海地区实际资本存量，再依据海洋资本存量=（沿海地区GOP/沿海地区GDP）×沿海地区资本存量的算法，得到每年海洋资本存量的数据。全文除百分比之外的指标，均进行对数化处理，原始数据中为0 的情况，均将原始数据赋值为10-9，再进行对数化处理。

表1 海洋经济动力因素选择

2 研究方法

2.1 标准差椭圆

标准差椭圆是ArcGIS 空间统计常见的工具，通过计算x 和y 方向标准距离来测度一组点或区域的方向趋势，两个方向测量值将有效定义一个椭圆的轴线，该轴线包含所有的要素，利用椭圆可以观察到要素是否为狭长形，使得标准差椭圆趋向更加明确，并具有特定移动方向，能够准确通过空间重心分布、形状分布和方位角偏向来描述地理要素空间特征。计算公式如下：

SDEx与SDEy是椭圆的重心坐标，（xi,yi）是文中沿海省市i 坐标，n 为沿海省市总和，wi为沿海各省市海洋生产总值权重。

偏角θ 计算公式如下：

x 轴与y 轴标准差分别为：

2.2 PVAR 模型、var 模型及脉冲响应函数

基于省级面板数据，中国沿海省市海洋经济动力因素与海洋经济增长的PVAR 模型关系式设定为：

其中，Yi，t表示三个不同变量，即海洋技术Tec、海洋劳动力Lab、海洋资本存量Cap 的向量，下标i、t 分别表示所在沿海某一省市与所在时间，分别加入σ、θ 控制沿海各省市的个体固定效应和随时间变化的不可观测异质性，p 表示滞后阶数，ε 是随机扰动项。

各沿海省市建立滞后阶数为p 的VAR 模型表达式为：

其中，yt为k 维内生变量；xt为d 维外生变量向量；μt是k 维误差向量A1，A2，…，Ap，B 是待估系数矩阵。文章用Yt1、Yt2、Yt3…，Yt11代表各年沿海省市海洋经济增长。在不改变数据本身协整关系与趋势化的前提下，对数据进行对数化，用来消除时间序列的异方差现象，在带入模型之前的原始数据时，已将除百分比之外的变量进行对数化。

脉冲响应分析的基本思路是假定给一个内生变量在某期的一个单位脉冲，计算由该脉冲引起的其他内生变量当前及未来的取值，把其他内生变量在当前及未来的取值称为对这个脉冲的响应函数。

3 结果与分析

3.1 中国海洋经济动力因素与海洋经济增长的空间差异

3.1.1 中国海洋经济发展的空间差异

运用ArcGIS 自然间断点分级法得到中国每间隔5 年海洋生产总值与海洋经济发展水平的逐年对比图，颜色由深到浅表示由高到低，分别为极高值区、高值区、中值区、低值区、极低值区（见图1），在2005 年，中国沿海省市处于高值区的有山东、浙江、上海和广东，辽宁、天津、福建处于中值区，河北、广西与海南处于海洋生产总值低值区；在2010 年，天津、浙江、海南海洋生产总值均有所下滑，江苏省有所提高，其余省份保持稳定；2015 年，广东、山东处于高值区，天津、江苏、上海回到了2005 年值区，海南、浙江紧跟高值省份发展步伐，福建省一直稳定于中值区；如图2 所示，广东省虽多年来稳定处于海洋经济发展高值区，2005-2015 年广东省海洋经济发展水平却处于中值区，落后于天津、上海、海南与福建地区。广东、山东凭借优越的地理位置和丰富的海洋资源，海洋产值排在我国沿海省份前列。但是，近年来广东海洋经济增速放缓，始终未达到最佳发展水平。山东省海洋产值较其余省份高，但发展水平略低，海洋经济增长速度较之前有所放缓，福建、天津、上海、海南海洋经济发展水平上升势头强劲，辽宁海洋经济发展水平上升稳定，综合优势均衡，河北、江苏、广西海洋经济发展水平较低，综合发展能力有待提升。

图1 2005、2010、2015 年海洋生产总值空间格局分布

图2 2005、2010、2015 年海洋经济发展水平空间格局分布

3.1.2 中国海洋经济动力因素的空间重心偏移分析

运用椭圆标准差得到2005-2015 年海洋技术、海洋劳动力与海洋资本存量的集中趋势图。如图3所示，海洋技术进步动力因素集中于中国沿海地区中部约偏东20 度方向位置，多集中于山东、江苏，浙江、福建以及广东均约涉及半部分，随时间推移，标准差椭圆有向东北方向偏移趋势，并将广东、广西捕获在内，表明近年来广东省海洋技术进步在全国沿海地区排列靠前，同时，广西的海洋技术也一定程度上得到了提高；随时间推移，涉海就业率波动很小，全民海洋意识薄弱，海洋劳动力多年来一直集中于以广东为首的偏东北30 度方向的长三角地区与泛珠江地区；2005 年海洋资本存量集中于长三角地区，环渤海地区与泛珠江地区各涉猎半部分，2010-2015 年未有偏离变化，但较2005 年有些许西北方向的偏移，始终以江苏和广东为首，山东、浙江、福建各半的范围集中。

图3 技术、劳动、资本标准差椭圆长短轴及偏向变化

3.2 中国海洋经济动力因素与海洋经济发展水平的关系

3.2.1 面板数据平稳性检验与最优滞后阶数选取

为避免数据出现“伪回归”，影响估计结果的有效性，先对全国层面沿海省市面板数据进行平稳性检验。将Diekey-Fuller 的ADF 方法、PP-Fisher检验方法与LLC 检验方法得到的结果对比。由表2中数据看出，各个变量的原序列均通过检验，即ADF 检验值、PP 检验值与LLC 检验值均至少在5 %的显著水平下拒绝存在单位根的原假设，得出原序列是平稳序列，另根据AIC 准则、SIC 准则与HQIC 准则，确定海洋经济动力因素与海洋经济增长间PVAR 模型的最优滞后阶数均取3 最合适，如表3 所示。

3.2.2 脉冲响应函数

表2 海洋经济动力主要因素面板单位根检验

表3 滞后期选择

为了充分描述海洋经济增长与其三大动力因素长期动态冲击效应，在进行脉冲响应函数预测分析时，通过蒙特卡洛实验（Monte-Carlo） 模拟1000次，冲击时间设置为0-6 期，得到如下海洋经济增长与技术、劳动、资本相互之间脉冲响应结果图，所有变量之间均在后期呈收敛趋势，表明本文构建的PVAR 模型具有稳健性。

技术进步与海洋经济增长的互动关系。从图4、图5 可以得出，全国11 个沿海省份海洋经济增长初期对海洋技术进步冲击强烈，于第二期达到最高0.1 后趋于平缓，全程处于正向影响，但技术进步对海洋经济增长的冲击波动初期反应为负值，于第二期达到最低，此后缓慢上升至第四期由负转正，表明中国沿海地区海洋经济极大满足了海洋科研的要求，伴随科技力度没有同步，出现些许下降趋势，且中国沿海地区海洋经济科技创新程度对海洋经济增长推动滞后期较长，科研成果转化率低，初期还未达到带动海洋经济增长的力度，可观的是后期逐步正向波动，海洋技术创新的成果转换有望成为海洋经济发展的引擎。

劳动力与海洋经济增长的互动关系。从图4、图5 得出，全国沿海地区海洋经济增长对涉海就业率的冲击于第一期达到最高0.01，之后出现大逆转，由正转负，第三期处于波动最低谷，反之，涉海就业率伴随着海洋经济增长呈现负向波动，表明海洋经济发展水平长期内不足以带动人们参与到海洋相关行业的工作来，而伴随涉海就业率的逐渐增加，短期内正向作用于海洋经济，但长期内海洋经济并未被有效拉动，中国涉海就业劳动力仍严重缺乏。

海洋资本存量与海洋经济增长。从图4、图5得出，全国沿海地区海洋资本存量对海洋经济的冲击力度较大，初中期冲击较平稳，最高达到0.45，于第三期下降至最低值0.00，并趋于平缓，表明中国海洋资本存量丰富，长期来看海洋经济的增长不仅仅局限于海洋资本存量的增加，容易产生后劲不足，增速下降等严重问题。

3.3 各沿海省市海洋经济动力因素与海洋经济发展水平的关系

为进一步研究海洋经济动力因素分别对各省市海洋经济冲击响应空间格局，对中国沿海11 省市分别建立VAR 模型，分别选择适当滞后期。

3.3.1 AR 根稳定性检验

脉冲响应函数做脉冲的前提条件是VAR 模型稳定，分别就各省市每单个海洋经济动力因素与海洋经济建立VAR 模型，并选择适当滞后阶数，发现所有根的倒数均小于1，做脉冲响应函数前提满足。

图4 海洋经济增长作为误差扰动项对资本存量、技术进步及劳动投入的冲击反应路径

图5 资本存量、技术进步及劳动投入作为误差扰动项对海洋经济增长的冲击反应路径

表4 各沿海省市单位根检验

表5 各省市区VAR 模型特征根的倒数值

续表

3.3.2 各沿海省市脉冲极值空间格局分异

根据脉冲响应函数的含义，冲击对某个变量不同时期的影响效果不同，在该冲击时期内，均会出现冲击反应的最高峰与最低谷，文中将其称之为“极值”，因此脉冲极值有极高值与极低值之分，来表明某个变量受到一个扰动项冲击后，被影响程度的大小，同样在本文中运用ArcGIS 自然间断点分级法将各变量受到冲击力度的最高与最低值呈现出来，极高值区域颜色由深到浅代表受到冲击程度由高到低，极低值区域颜色由深到浅代表受到冲击程度由低到高，受到冲击后的同一变量，根据呈现出来极高极低值差异大小，来判断某种因素对其影响程度。根据颜色由深到浅分别将极高值与极低值划分五个等级。本文从三大动力因素对海洋经济增长反应路径的极高极低值分别研究，来说明中国沿海各地区动力因素的影响程度。同一地区颜色差异越大，表明受到影响程度越高，颜色差异越小，表明受到影响程度越低。

我国海洋经济增长对海洋技术进步的冲击响应最强烈的区域（河北除外）从珠江三角洲由南向北扩散，正向作用最为强烈的要数辽宁与河北，然而冲击程度较大的省市有河北、辽宁、广东、广西和海南。这表明河北与辽宁当前对海洋技术进步的需求迫切，如果海洋技术得到快速发展，同等条件下对河北与辽宁海洋经济发展的贡献较大。由于广西与海南的海洋经济总产值较低，海洋科技创新能力不足，而且海洋科技成果转换率也较低，因此，加快海洋科技发展，提升海洋技术水平成为海洋和广西发展海洋经济亟须解决的重要问题。

尽管广东在海洋技术进步上已然走在前列，但是，广东的资本实力雄厚，劳动力投入也相对充足，从冲击力度上来看，如果广东的海洋技术得到进一步发展，相比较其他沿海省市而言，海洋技术的进步能够更加有效地推动当地海洋经济的发展。劳动对海洋经济增长正向冲击作用强烈的有江苏和广西，冲击力度相对较大的要数江苏、上海、广西、浙江，这表明江苏、上海、广西、浙江对人才劳动力的渴望愈加强烈，由于江苏、上海、浙江的经济较发达，海洋技术进步与海洋资本投入相对较好，海洋基础设施相对较完善，加大了对劳动力的需求量；广西处在北部湾城市群的重要位置，作为与东盟国家链接的关键节点，同样需要大量劳动力，以助力中国-东盟之间海洋经济的发展以及大力推进“一带一路”中海上丝绸之路的发展。因此，劳动力成为助推江苏、上海、广西、浙江海洋经济发展的重要动力因素。资本对海洋经济正向作用强烈的有辽宁和山东，冲击力度相对较大的有辽宁、山东、天津、海南、福建、广西，尤其是辽宁，对海洋资本的需求最为强烈。由此可知资本对环渤海地区冲击力度最大，以辽宁为首，天津、山东、福建、广西次之。辽宁虽然地处沿海，但是主要处于东北内陆，经济发展水平相对不高，海洋基础设施尚不完善，亟须大量资本的支持，海洋技术创新水平与海洋劳动力投入都有待进一步提高。与广东、江苏、上海等沿海城市相比，海南、福建、广西等沿海城市更加需要雄厚的资本的支持，从而进一步促进海洋经济的发展，为实现当地海洋经济高质量发展奠定良好的基础（图6、图7 所示）。

图6 海洋经济增长对技术、劳动力、资本存量冲击的反应高值空间格局

图7 海洋经济增长对技术、劳动力、资本存量冲击的反应低值空间格局

4 结论与建议

4.1 结论

全国涉海整体就业率与技术进步短期内不够满足海洋经济发展的速度，从长期来看，伴随国家对海洋经济发展的重视，涉海就业率的增加，海洋科技成果转换的逐渐增多，将对海洋经济发展产生强烈的促进作用。技术、劳动、资本主要集中于长三角地区并向东北方与西南方扩散。

除河北、辽宁外，受海洋技术进步冲击影响较大地区多集中于珠三角地区；海洋劳动力投入冲击影响较大的地区多集中于长江三角洲地区；海洋资本投入冲击影响较大的地区主要集中于环渤海地区。广东连续24 年蝉联海洋经济总产值第一，具有雄厚的资本实力和相对充足的外来流动人口劳动力，为海洋经济发展提供了源源不断的就业后备军，尽管海洋技术进步已经走在前列，但仍然具有较大的潜力，对海洋经济发展的促进作用巨大；山东作为海洋经济第二大省，海洋技术进步明显，人口第二大省的地位保障了一定的涉海就业人数，海洋资本投入成为当前山东发展海洋亟须解决的首要问题；福建依靠得天独厚的地理优势，有效利用了海洋资本存量、海洋技术创新和海洋劳动力，尽管海洋经济发展水平较高，仍需利用海洋资本存量因素带动海洋生产产值；天津和上海地理面积小，海洋经济发展水平高，技术、劳动、资本对其冲击较小，但是，上海涉海就业率不高，仍需涉海就业人数推动上海海洋经济的发展；江苏和浙江由于经济发达，具有相对充足的资本，并且善于发展先进的海洋科技，从而在海洋技术进步方面走在前列，两省拥有全国名校数量较多，有效地提升了涉海就业人员的专业化素质，促使江苏和浙江两省的海洋经济总产值名列前茅；辽宁的海洋生产总值在全国沿海城市中处于靠后位置，这与其海洋技术水平和涉海就业率不高，海洋资本投入不足有着重要关系；广西、海南、河北由于海洋基础设施不完善，严重缺乏海洋科技成果和海洋资本，涉海就业率不高，从而导致三省海洋经济产值处于较低水平。因此，全国沿海省市对海洋技术进步、海洋劳动力、海洋资本存量三大动力因素的需求是存在差异的，各沿海省市在发展海洋经济中面临的问题也不尽相同。

4.2 建议

为进一步提高海洋经济发展水平，促进海洋经济实现高质量发展，特提出以下建议：

（1）提高海洋资本投资密度

雄厚的资本是发展海洋经济的基础，对海洋经济的发展发挥着巨大的促进作用。应从以下三点来扩大沿海省市的固定资产投资，从而提高海洋资本投资密度。第一，政府应加强在海洋经济发展中的财政支持和税收减免；第二，鼓励民间资本进入；第三，积极引进外资支持。

在海洋资本投资密度方面，环渤海地区对海洋资本的需求最为迫切，以辽宁省为首的沿海城市及泛珠江三角洲的福建、广西、海南，应该争取当地政府对海洋经济发展的政策支持，并且积极发展海上贸易，实现多元化融资（股票、债券、保险等），从而提升海洋资本投资密度，促进海洋经济的快速发展。

（2）完善海洋教育体系

海洋经济的发展离不开海洋人才的支持，海洋教育是推进海洋经济高质量发展的基石。需要从以下三点来完善海洋教育体系。第一，政府制定海洋教育顶层设计，从小学到大学，形成完善的海洋教育课程体系，培养海洋类专业人才；第二，进一步加强涉海就业人员的继续教育和再教育制度，提高涉海就业人员的专业素质；第三，积极引进国外的高素质海洋类专业人才。

在海洋劳动力投入方面，长三角地区应向珠江三角洲地区借鉴经验，提高涉海就业意识，扩大海洋就业宣传力度，加强政策引导作用，提高涉海就业供给福利。虽然长江三角洲地区名校众多，但是专业的海洋类院校并不多，涉海类专业及海洋类课程也相对不足，致使上海、江苏等地涉海就业人数相对不足，包括河北在内，海洋劳动力缺乏，无法满足海洋经济发展的需要。因此，需要从海洋教育着手，提高涉海就业率，并提升海洋就业人员的专业化素质。

（3）促进海洋创新成果转化

海洋科技创新是引领海洋经济高质量发展的第一动力，是促进海洋科技成果转化的重要推手，因此需要加强海洋科技创新，提高海洋科技成果转化率，从而推动海洋经济真正实现高质量发展。第一，积极争取政府的政策支持及专利保护；第二，推进政产学研一体化进程，实现海洋产业集聚，打造完整的产业链；第三，积极引进知名外企，参与国内公平竞争，倒逼国内涉海企业不断革新技术，提高涉海企业的竞争力，进而提高海洋科技成果转化率。

在海洋技术进步方面，以广东为首的泛珠江三角洲地区应借鉴环渤海地区和长江三角洲地区的部分沿海省市在海洋技术进步方面的经验，尤其是山东、江苏和上海，虽然整体就业人数不足，但是凭借海洋经济发展优势，吸引了大量的海洋技术高层次人才，促进了海洋科技成果转换，极大地带动了海洋经济的高速发展，因此，广东、广西、海南等地应借鉴环渤海及长三角的发展经验，因地制宜，制定促进海洋科技成果转换与应用的相关政策，提升海洋科技成果转化率，实现海洋经济的高质量发展。