中国海水养殖净碳汇效率的空间演进与外溢效应

许冬兰　宋晓敏　郭宇钦

关键词：净碳汇效率;海水养殖;空间演进;外溢效应;动态空间杜宾模型

中图分类号：F326.4;P745 文献标志码：A 文章编号：1005-9857（2023）02-0056-11

0 引言

近年来，随着二氧化碳等温室气体排放持续增加，全球气候变暖等非传统安全问题日益突出，实施减排增汇、发展低碳经济成为应对气候变化的重要途径。与工业直接减排相比，森林、草原和海洋等生物碳汇因可行性强、成本低、综合收益高等显著优势，已成为世界各国实施减排增汇的重大战略选择。海洋生物固定全球约55%的碳，每年可吸收约20%～35%人类活动产生的碳排放，而且相较于森林、草原较为短暂的储碳周期，海洋碳汇可储存数百年甚至上千年之久[1-2]。因此，海洋碳汇在降低CO₂浓度、缓解气候变化等方面拥有巨大的发展潜力[3-4]。

碳汇渔业是指无须投饵即可形成生物碳汇的渔业生产活动，是海洋碳汇的主要来源之一。相较于以鱼类等投饵性生物为主的淡水养殖，以贝藻类等非投饵性生物为主的海水养殖是碳汇渔业的主要组成部分。海水养殖具有“碳汇”和“碳源”双重属性，分析其碳汇量与碳排放量的差值即净碳汇水平是研究海水养殖固碳能力的重要前提。净碳汇效率是指单位要素投入所能产生的最大净碳汇量，可较为准确地反映海水养殖碳汇功能的强弱。此外，中国沿海地区海水养殖资源在空间上不是孤立分布的，存在一定的关联与互动。这种空间关联性使得某个地区的海水养殖净碳汇效率可能通过技术溢出、要素流动及政策輻射等对邻近地区净碳汇效率产生影响，即存在空间溢出效应[5-6]。在此背景下，从“碳汇”和“碳源”双重视角出发综合测算中国海水养殖净碳汇效率，深入探究其影响因素及空间效应，对推动中国海洋碳汇渔业可持续发展、实现碳中和目标具有重要的现实意义。

考察现有的相关研究，主要从3个方面展开。①海水养殖碳汇测度。多数研究从物质量评估角度出发，利用产量和碳汇系数测算海水贝藻类养殖碳汇量，结果发现贝藻类拥有强大的碳汇功能[7-9]。另有学者在碳汇测算的基础上，分析海水养殖贝类产量与碳汇量之间的关系，指出产量每增加1个单位，碳汇量增加0.0922个单位[10]。随着研究的逐步深入，部分学者开始从物质量评估和价值量评估2个方面出发对海水养殖碳汇能力进行更为全面的评价。齐占会等[11]通过对广东省海水贝藻类养殖碳汇贡献进行评估，发现2009年广东省海水养殖贝藻类收获可从海水中移出约11 万t碳，相当于40万t的CO₂，至少节省5900万美元固碳成本;于佐安等[12] 指出辽宁省贝藻类年均碳汇量约27.77万t，相当于101.82 万t的CO₂，可节省约1.60亿元减排费用。②海水养殖碳汇影响因素研究。部分学者从产量因素和结构因素出发，探究海水养殖贝类和藻类碳汇的影响因素，结果表明贝类碳汇主要由产量因素决定，而藻类碳汇则由结构因素决定[13-14]。另有学者从效应角度出发考察海水养殖碳汇的主要影响因素。邵桂兰等[15]通过研究发现规模效应对海水养殖碳汇始终起到促进作用，结构效应的作用显著但不稳定;孙康等[16]在前者研究基础上进一步引入价值效应，发现价值效应是决定海水养殖碳汇的主导因素，其次是规模效应和结构效应。③海水养殖碳汇空间效应研究。目前学界关于碳汇空间效应的研究主要集中在森林碳汇、农田碳汇等方面[17-18]，针对海水养殖碳汇空间效应的研究尚处于起步阶段，仅有徐敬俊等[5]在对中国沿海地区海水养殖碳汇量进行空间相关性检验的基础上，运用空间计量模型分析渔业碳汇的空间外溢效应，结果表明中国海水养殖碳汇量具有明显的空间正相关性且空间溢出效应显著，渔业产值和渔业受灾面积对邻近地区碳汇量的空间溢出效应为负，劳动力投入和渔技推广的溢出效应为正。

综上，目前针对海水养殖碳汇测度以及碳汇影响因素的研究已较为丰富，但鲜有文献将海水养殖碳汇和碳排放纳入统一的框架测算海水养殖净碳汇效率，也未有文献探究海水养殖净碳汇效率的影响因素及空间效应。因此，本研究从3个方面进行创新和拓展研究：①在研究视角上，从“碳汇”和“碳源”双重视角出发综合测算中国沿海9地海水养殖净碳汇效率;②基于地区间海水养殖净碳汇效率的空间关联性特征，从全局和局部2个角度考察其空间自相关性;③利用空间计量模型，深入探讨海水养殖净碳汇效率的影响因素及其空间溢出效应。

1 中国海水养殖净碳汇效率的测算

1.1 测算方法与指标构建

1.1.1 超效率SBM模型

数据包络分析（DEA）是评价决策单元相对有效性的系统分析方法，可处理多个投入和产出。传统的DEA 模型要求投入和产出同比例变化，这显然与实际相悖，而且当多个决策单元效率值均为1时无法进行比较。Tone[19]提出的超效率SBM 模型可有效解决上述问题。同时，考虑到模型导向选择问题，因本研究要获得的是产出目标值，故借鉴刘帅[20]的研究，采用产出导向的超效率SBM 模型测算海水养殖净碳汇效率。模型构建如下：

1.1.2 指标构建

选取海水养殖劳动力、海水养殖面积和海水养殖苗种作为投入指标，海水养殖净碳汇作为产出指标，构建海水养殖净碳汇效率指标体系（表1）。

海水养殖净碳汇由海水养殖碳汇总量与碳排放量决定。其中海水养殖碳汇总量包括贝类碳汇量和藻类碳汇量，利用干物质量法求得;海水养殖碳排放量包括2个部分：①养殖渔船燃烧柴油产生的直接碳排放;②对海水池塘和工厂化养殖进行通电、供氧产生的间接碳排放。

1.1.3 数据来源及处理

选取2008—2019年中国沿海9地海水养殖数据测算净碳汇效率，其中海水养殖贝藻类面积、贝藻类产量等数据均来自《中国渔业统计年鉴》。由于统计年鉴中没有直接提供贝藻类从业人员数，借鉴张樨樨等[6]的研究，将贝藻类养殖面积占海水养殖总面积的比重作为权数，乘以海水养殖从业人员数，近似替代贝藻类从业人员数。测算海水养殖碳汇总量时将贝类分为蛤、扇贝、贻贝、牡蛎及其他贝类，将藻类分为紫菜、江蓠、海带、裙带菜及其他藻类。借鉴Gao等[21]的研究确定藻类干湿系数，借鉴张继红等[22]的研究确定贝藻类碳汇系数、贝类贝壳和软组织干湿系数及质量比重，根据《国内机动渔船油价补助用油量测算参考标准》确定海水养殖渔船油耗转化系数，借鉴徐皓等[23]的研究确定池塘和工厂化养殖的能耗转化系数，借鉴邵桂兰等[24]的研究确定柴油和电力碳排放系数。

由于产出指标中的海水养殖净碳汇存在负值，无法直接代入DEA-SolverPro5.0软件求解海水养殖净碳汇效率，因此借鉴洪图等[25]的做法，对原始数据进行无量纲处理，处理后的数据全部为0～1。

1.2 测算结果分析

表2为运用超效率SBM 模型测算的2008—2019年中国及沿海9地海水养殖净碳汇效率。从整体来看，中国海水养殖净碳汇效率水平相对较高且呈上升态势，2019 年海水养殖净碳汇效率较2008年增长4.98%，大多数年份海水养殖净碳汇效率值在0.80左右，仍存在一定的提升空间。分地区来看，广西海水养殖净碳汇效率均值最高为1.398，河北海水养殖净碳汇效率均值最低为0.217，前者约为后者的6.44倍，地区差异明显。产生这种现象的原因可能是广西自2011年起投入大量专业人员积极开展海水贝藻类养殖，先进生产技术和管理理念的引入有利于提高生产效率，推动贝藻类产量提升，进而增加碳汇量;与此同时广西从2016年才开启工厂化养殖进程，养殖面积和规模较小，故养殖过程中因供氧和通电产生的碳排放较少，有利于增加净碳汇，因而广西海水养殖净碳汇效率水平较高。而河北海水养殖苗种投入以鱼虾为主，贝藻类占比较小，因而形成的碳汇量相对较少;此外由于工厂化养殖面积持续扩张加之专业人员投入不足，河北海水养殖产业发展模式较为粗放，养殖过程中碳排放量大幅增加，净碳汇减少，最终导致河北海水养殖净碳汇效率水平较低。

2 地区间海水养殖净碳汇效率的空间自相关性分析

2.1 空间权重矩阵设置

设置空间权重矩阵是进行空间自相关性分析的前提与基础，选择不同的空间权重矩阵可能会形成不同的结果。本研究以各地区在地理上是否相邻为依据，构造邻接空间权重矩阵，若地区i 和地区j 相邻则权重设为1，否则设为0，邻接空间权重矩阵可表示为：

2.3 空间自相关性检验结果分析

2.3.1 全局Moran'sI 指数检验结果分析

表3为使用邻接空间权重矩阵测算的海水养殖净碳汇效率全局Moran'sI 指数。可以看到2008—2019年全局Moran'sI 指数均为正，且大多在5%的置信区间下显著，说明地区间海水养殖净碳汇效率存在空间正相关关系，净碳汇效率高的地区趋于同净碳汇效率高的地区集聚，净碳汇效率低的地区趋于同净碳汇效率低的地区集聚，“马太效应”显著。此外，研究期间全局Moran'sI 指数整体呈下降趋势，表明海水养殖净碳汇效率相似地区的空间集聚程度逐渐减弱，净碳汇效率高的地区与净碳汇效率低的地区在空间上有集中的趋势，地区差异扩大。这可能与各地区近年来所采取的差异化海水养殖发展路径有关，如福建从2009年开始持续扩大工厂化养殖面积，集约化生产导致养殖密度增大，能源消耗产生的碳排放增多，不利于海水养殖净碳汇水平的提升，导致福建海水养殖净碳汇效率显著降低;而其邻省浙江则在2011年出台《浙江省渔业发展“十二五”规划》，强调海水养殖要朝高效化、生态化方向发展，大力推行碳汇渔业，加快海洋牧场建设进程，使得浙江海水养殖净碳汇效率实现较大幅度提升。海水养殖发展路径的不同使得相邻地区之间海水养殖净碳汇效率差异逐渐增大。

2.3.2 局部Moran'sI 散点图

图1为2008年和2019年海水养殖净碳汇效率局部Moran'sI 散点图。由图1可知，2008年所有地区都位于第一、三象限，即H-H 型、L-L型区域，表明海水养殖净碳汇效率较高的地区集聚形成“高地区域”、海水养殖净碳汇效率较低的地区集聚形成“洼地区域”，在空間上表现为组团分布，集聚效应显著。与2008年相比，2019年位于第一、三象限的地区数量呈下降趋势，由原来的9个减少为7个，第二、四象限（L-H 型、H-L型）的地区数量增多，说明地区间海水养殖净碳汇效率空间集聚程度有所减弱，空间异质性增强。在整个研究期间内，海水养殖净碳汇效率的空间演进路径未发生任何变动的地区有5个，分别是广东和广西（H-H 型）以及河北、江苏和浙江（L-L型），占比达到55.6%，可见中国沿海地区海水养殖净碳汇效率的空间演进呈现出一定的路径依赖特征。

3 中国海水养殖净碳汇效率的影响因素及其空间溢出效应分析

3.1 模型构建

常见的空间计量模型有空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），其中空间滞后模型和空间误差模型仅分别考虑被解释变量和解释变量的空间溢出效应，而空间杜宾模型则同时考虑被解释变量和解释变量的空间溢出效应，可对空间效应进行更为全面的分析。此外，考虑到变量变化的时间惯性，即上一期海水养殖净碳汇效率可能会对本期产生影响，本研究将海水养殖净碳汇效率的时间滞后项作为解释变量引入模型，构建动态空间杜宾模型。

3.2 变量与数据说明

3.2.1 被解释变量

海水养殖净碳汇效率（ncse）：采用前文基于超效率SBM 模型测算的各地区海水养殖净碳汇效率。

3.2.2 解释变量

（1）经济规模（value）：借鉴李晨等[26]的研究，采用各地区海水养殖总产值来表示。经济规模越大，所需投入的饵料、渔药等越多，由此产生的有机物沉积、渔药残留等会污染水域环境，不利于贝藻类等碳汇生物的生长，可能会降低海水养殖净碳汇效率。

（2）专业人员投入强度（labor）：采用各地区海水养殖专业从业人员数与海洋渔业从业人员数之比来表示。专业人员投入强度越大，可以为海水养殖提供更多先进的生产技术和管理理念，有利于提高生产效率，实现贝藻类等碳汇生物产量的提升，可能对海水养殖净碳汇效率产生促进作用。

（3）科技推广（tech）：借鉴曾冰[27]的研究，采用各地区水产技术推广经费来表示。渔业技术推广经费的增加可以促进海水养殖产业技术革新，有利于提高资源利用效率，降低能耗水平，实现海水养殖净碳汇的增加，进而推动净碳汇效率的提升。

（4）产量结构（stru）：采用各地区海水养殖贝藻类产量占海水养殖总产量的比重来表示。海水养殖贝藻类具有强大的碳汇功能，其占比越大，海水养殖净碳汇效率水平可能越高。

3.2.3 数据来源与变量的描述性统计

海水养殖总产值、水产技术推广经费等数据均来源于《中国渔业统计年鉴》。变量的描述性统计如表4所示。

3.3 实证结果分析与讨论

3.3.1 空间计量模型检验

为确认选择何种空间计量模型，依次进行LM、Wald、Hausman、LR检验（表5）。

结果表明：①通过LM 检验发现空间滞后模型的LM-lag和RobustLM-lag均显著，而空间误差模型的RobustLM-error不显著，说明空间滞后模型优于空间误差模型。②通过Wald检验发现空间杜宾模型不能退化为空间滞后模型或空间误差模型，说明空间杜宾模型优于其他2 种模型。③Hausman检验结果表明拒绝随机效应的原假设，应选择固定效应模型。④由LR检验结果可知空间固定效应和时间固定效应均显著，故选择空间和时间双固定效应。因此，本研究最终选用空间和时间双固定效应的空间杜宾模型。

3.3.2 动态空间杜宾模型回归结果分析

表6为普通OLS模型和动态空间杜宾模型回归结果。

在动态空间杜宾模型中，R2明显高于普通OLS模型，意味着引入空间效应是合适的。空间自回归系数ρ 显著为正，表明本地区海水养殖净碳汇效率对邻近地区净碳汇效率存在明显的正向空间溢出效应，各地区“一荣俱荣，一损俱损”。与此同时，海水养殖净碳汇效率时间滞后项L.ncse的系数也显著为正，说明上一期海水养殖净碳汇效率的提升会对本期产生促进作用，表现出“滚雪球效应”。此外，由于动态空间杜宾模型中引入解释变量与被解释变量的空间滞后项，故其回归结果中解释变量的参数值不能真实反映其对海水养殖净碳汇效率的边际影响，需要借助偏微分效应分解法，在考虑长期效应与短期效应的情况下，得到各解释变量对海水养殖净碳汇效率的直接效应、间接效应和总效应，以便更为准确和全面地分析各解释变量对海水养殖净碳汇效率的边际影响[28]。

3.3.3 动态空间杜宾模型效应分解结果分析

表7为借助偏微分效应分解法得到的动态空间杜宾模型效应分解结果，包括长期和短期各解释变量对海水养殖净碳汇效率的直接效应、间接效应与总效应。直接效应是指各解释变量对本地区海水养殖净碳汇效率的影响，间接效应是指本地区各解释变量对邻近地区海水养殖净碳汇效率的影响，即空间溢出效应。

从直接效应来看，不管是长期还是短期，科技推广、产量结构对本地区海水养殖净碳汇效率具有显著的正向影响，经济规模、专业人员投入强度对本地区海水养殖净碳汇效率存在显著的负向影响。科技推广力度的加大有利于促进海水养殖产业技术革新，先进生产技术的使用可以有效提高资源利用效率和投入产出效率，而先进环保技术的引入则可以降低污染排放水平，有利于实现海水养殖净碳汇效率的提升。产量结构对海水养殖净碳汇效率有正向促进作用，表明贝藻类养殖比重的提高可以增强海水养殖碳汇功能，推动海水养殖朝着低碳化、生态化方向发展，有利于提高海水养殖净碳汇效率。海水养殖产值的提高会促使渔业从业者不断扩大养殖规模，导致饵料投放过多、渔药滥用等问题集中显现，使得海水养殖水域环境严重恶化，对贝藻类等碳汇生物的生存产生威胁，导致海水养殖净碳汇效率降低。专业人员投入强度加大不利于海水养殖净碳汇效率提升，可能是因为目前我国海水养殖专业人员投入主要集中在经济价值较高的鱼类、虾蟹类等，仅有小部分专业人員从事固碳能力强的贝藻类养殖，因而无法实现海水养殖净碳汇效率的提升。

从空间溢出效应来看，专业人员投入强度、科技推广和产量结构对邻近地区海水养殖净碳汇效率存在正向空间溢出效应，经济规模对邻近地区海水养殖净碳汇效率具有负向空间溢出效应。专业人员投入强度和科技推广力度的加大，会对邻近地区形成“溢出效应”，有利于加快邻近地区对专业人员的培育以及先进技术的学习，对贝藻类等碳汇生物的产量及质量提升具有促进作用，有助于提高邻近地区海水养殖净碳汇效率。产量结构优化对邻近地区具有“示范效应”，通过将本地区产量结构优化带来的经济效益、生态效益和社会效益扩散至邻近地区，可以推动邻近地区主动优化产量布局，提高贝藻类产量比重，进而实现邻近地区海水养殖净碳汇效率的提升。本地区海水养殖产值的提高，会对邻近地区产生“虹吸效应”，导致邻近地区资本、劳动力等要素资源大量涌入本地区，这会挤占邻近地区贝藻类养殖所需的资源，不利于邻近地区贝藻类等碳汇生物的培育及产量的增加，因而无法实现邻近地区海水养殖净碳汇效率的提升。

由表7可知，无论是直接效应还是间接效应，大部分解释变量对海水养殖净碳汇效率的长期效应均大于短期效应，这符合经济学理论中的累积效应，表明随着时间的推移，各解释变量对海水养殖净碳汇效率的影响呈现边际效应递增的规律。

3.3.4 稳健性检验

为增加研究结果的可信度，本研究从各地区之间的相对距离出发构造地理距离空间权重矩阵，以替换邻接空间权重矩阵进行效应分解的稳健性检验，结果如表8所示。可以看到，表8中各解释变量效应分解的结果与表7中基本一致，表明研究结果是稳健的。

4 主要结论与政策建议

本研究在对2008—2019年中国沿海9地海水养殖净碳汇效率进行测算及空间自相关性分析的基础上，采用动态空间杜宾模型对海水养殖净碳汇效率的影响因素及其空间溢出效应进行实证分析，得出3项主要结论。

（1）从整体来看，中国海水养殖净碳汇效率水平相对较高且呈上升态势，2019年海水养殖净碳汇效率较2008年增长4.98%，大多数年份海水养殖净碳汇效率值在0.80左右，仍存在一定的提升空间。分地区来看，广西海水养殖净碳汇效率均值最高为1.398，河北海水养殖净碳汇效率均值最低为0.217，前者约为后者的6.44倍，地区差异明显，这主要与各地区所采取的差异化海水养殖发展路径有关。

（2）从全局来看，地区间海水养殖净碳汇效率存在明显的空间正相关关系，净碳汇效率高的地区趋于同净碳汇效率高的地区集聚，净碳汇效率低的地区趋于同净碳汇效率低的地区集聚，“马太效应”显著，但随着时间的推移，净碳汇效率空间集聚程度逐渐减弱，空间异质性增强。从局部来看，在整个研究期间内，广东和广西（H-H 型），河北、江苏和浙江（L-L型）海水养殖净碳汇效率的空间演进路径未发生任何变动，表明中国沿海地区海水养殖净碳汇效率的空间演进呈现出一定的路径依赖特征。

（3）不管是长期还是短期，科技推广、产量结构对本地区海水养殖净碳汇效率具有显著的正向影响，经济规模、专业人员投入强度对本地区海水养殖净碳汇效率存在显著的负向影响。从空间溢出效应来看，专业人员投入强度、科技推广和产量结构对邻近地区海水养殖净碳汇效率存在正向空间溢出效应，经济规模对邻近地区海水养殖净碳汇效率具有负向空间溢出效应。

针对以上主要结论，本研究提出3项政策建议。

（1）从全国层面看，政府应继续推行水产养殖业绿色发展，以期提升海水养殖净碳汇效率。①加快发展工厂化循环水养殖、池塘标准化养殖等新型生态健康养殖模式，科学调减投饵性养殖，鼓励非投饵性养殖，积极创建国家级海洋牧场示范区，充分发挥其辐射带动作用。②加大海水养殖尾水治理力度，严格落实养殖尾水排放属地监管职责和生产者主体责任，不断提高养殖尾水排放标准，推动养殖尾水循环利用或达标排放。从地区层面看，应根据各地区海水养殖发展现状制定差异化发展战略。一方面，对于广西等净碳汇效率较高的地区，可加快建设海水养殖碳汇产权交易试点，实现碳汇生态效益向经济效益的转变，同时积极开展模范试点的构建及推广工作，鼓励各地区不断提高碳汇渔业比重;另一方面，对于河北等净碳汇效率较低的地区，应改变粗放型海水养殖发展模式，大力发展立体生态养殖和深远海绿色养殖，实现海水养殖产量结构与空间格局的优化，加快推进海水养殖业绿色发展。

（2）充分考虑地区间海水养殖净碳汇效率的空间相关性，综合规划海水养殖减排增汇政策，推动区域间海水养殖净碳汇效率均衡发展。一方面，各地区在制定海水养殖减排增汇政策时，不仅要考虑本地区海水养殖资源分布及经济发展情况，还应考虑政策实施对邻近地区海水养殖净碳汇效率的影响，通过综合性的海洋空间规划来实现区域间海水养殖管理模式与发展政策的协调;另一方面，政府应引导海水养殖净碳汇效率高值集聚区在保证自身发展的基础上，积极通过技术溢出、人才支持、设备援助、经验分享等方式拉动低值集聚区海水养殖净碳汇效率水平的提升，以改善区域间海水养殖净碳汇效率两极分化现象，实现海水养殖净碳汇效率均衡发展。

（3）政府部门可以通过4项措施，促进海水养殖净碳汇效率的提升。①加快区域性海水养殖技术研发与交流平台建设，引导沿海各地区加强“政产学研”协同合作，提高海水养殖技术薄弱地区科研经费投入比重，增强其科技创新能力和知识吸收能力，实现内生技术水平的提升;②加大海水贝藻类养殖的政府扶持力度，通过养殖补贴、贷款贴息、税收优惠等政策激发养殖业主从事贝藻类养殖的积极性，鼓励养殖业主结合市场需求适度提高贝藻类养殖比重，实现产量结构的优化;③建立海水养殖容量评估体系，在养殖环境承载力约束下，合理确定养殖规模和密度，优化养殖空间布局，创新海水养殖模式，推广立体生态循环养殖，减少海水养殖自身污染;④加大碳汇渔业专业人才培养力度，鼓励企业与涉海高校建立碳汇渔业人才库，积极培育综合型、跨領域专业人才，同时借助国家高素质农民培养计划，加强对养殖业主的专业教育与培训，提高碳汇渔业科学化、专业化发展水平。