第２９卷第２期 ２０１７年４月 云南地理环境研究 ＹＵＮＮＡＮ ＧＥＯＧＲＡＰＨＩＣ ＥＮＶＩＲＯＮＭＥＮＴ ＲＥＳＥＡＲＣＨ Ｖｏ１．２９．Ｎｏ．２ Ａｐｒ．，２０１７ 海洋科技投入与海洋经济增长关联度及相对效率分析 李博，张帅，邓昭 （辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心，辽宁大连１１６０２９） 摘要：基于中国和中国沿海１１省市２０１０～２０１４年海洋科技投入与海洋经济产值数据和２０１４年海洋科技投入与 产出的统计数据，运用灰色关联分析法和ＤＥＡ效率评价法，对海洋科技投入与海洋经济关联度及相对效率进行 分析。结果表明：（１）中国和中国沿海１１省市海洋科技投入与海洋经济增长之间均呈现明显的正向关系。（２） 从中国全国来看，海洋科技经费投入与海洋经济增长关系更为密切；从中国沿海１１省市来看，海洋科技人员投 入与海洋经济增长较密切的省市为：天津、上海、浙江、福建、广西和海南，海洋科技经费投入与海洋经济增长 较密切的省市为：河北、辽宁、江苏、山东和广东。（３）中国全国海洋科技投入ＤＥＡ无效是由规模无效引起的， 而中国沿海１ １省市海洋科技投入相对效率却存在较大的区域差异。 关键词：中国沿海地区；灰色关联分析；ＤＥＡ效率评价模型 中图分类号：Ｆ０６２．１；Ｆ２０４ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１—７８５２（２０１７）０２—００２２—０７ 随着全球经济的快速发展，以往粗放式的经济 动具有重要意义。 发展模式已使资源和环境面临严峻挑战。陆域经济 的快速增长态势在资源短缺和环境约束条件下已显 示出强烈的不可持续性。在这一背景下，学术界对 此提出２条应对策略：一是通过科技进步，提高资 源利用效率，减少环境污染，促进经济快速发展； 二是将目光转向海洋，发展海洋经济，因为海洋蕴 国内外学者对科技投入与经济增长的研究成果 较多。国外的研究多数沿袭科技投入促进科技进 步，通过科技进步提高生产力水平，带动经济增长 的思路，大多利用生产函数模型，分析Ｒ＆Ｄ投入 与生产率增长的关系。最早是Ｓｏｌｏｗ提出“索洛剩 余”方法来强调技术进步的贡献，认为技术进步在 经济增长中具有重要作用¨ 。之后在２０世纪８０年 代Ｒｏｍｅｒ提出的内生增长理论，将技术进步内生 化，论证了技术进步是经济增长的源泉和决定性因 素 。Ｇａｒｙ和Ｃｈａｒｌｅｓ都强调科技投人对经济增长 的重要作用［３，４１等等。国内学者研究科技投入与经 济增长始于２０世纪９０年代，主要是通过面板数据 进行实证研究。窦丽琛依据Ｓｏｌｏｗ的经济增长理论 藏着巨大的能源和资源，同时海洋还具有强大的自 我净化能力。由于陆域资源的进一步枯竭以及海洋 经济逐渐成为国民经济的重要组成部分和增长极， 人们关注海洋、开发利用海洋、发展海洋经济逐步 达成共识。然而在海洋开发与利用中存在同样的问 题，高耗能、高污染、粗放式地发展模式显然不符 合当今世界经济发展的主题。因此，发展海洋科技 无疑是解决该问题最好的方式和手段，海洋科技发 模型，对我国３１个地区的１９９９～２００２年的纵剖面 数据进行实证分析 Ｊ。还有学者运用灰色关联分析 法 Ｊ、Ｔ型关联分析法¨…、格兰杰因果检验 展对海洋经济增长起着不可替代的支撑作用。海洋 科技的发展必须要有海洋科技投入作为保障，因此 研究海洋科技投入与海洋经济增长之间的关系对优 化海洋科技投入，使之与海洋经济增长形成良性互 法＿ｌ卜１５］、ＤＥＡ分析法 钊空间面板回归和面板向量 白回归模型 以及协调度模型 墙 和耦合模型 等 收稿日期：２０１７一叭一０７；修订日期：２０１７—０３—２５． 基金项目：辽宁省教育厅人文社会科学重点研究基地专项项目（ＺＪ２０１５０３３）和大连市科技局项目（２０１６ ＲＱ０４８）共同资助 作者简介：李博（１９８３一），女，吉林春市人，副教授，博士，主要从事区域发展和海洋经济地理研究． 第２期 李博等：海洋科技投入与海洋经济增长关联度及相对效率分析 ２３ 等，对科技投入与经济增长的关系进行了研究，以 上研究结果均表明科技投入与经济增长之间有着密 切的关系，科技投入对经济增长起着重要的推动 第六步：计算关联度。 ＝ 缸㈤ ｌ’２，…，ｍ （５） 作用。 海洋科技投人与海洋经济增长之间的关系研究 基本都沿用了科技投入与经济增长之间关系研究的 方法。本文运用灰色关联分析法和ＤＥＡ效率评价 模型，分别测度海洋科技投入与海洋经济增长之间 关联度以及海洋科技投入相对效率。通过对结果的 分析，提出相应的对策与建议。 １研究方法与指标选择 １．１灰色关联分析法 灰色关联分析法是测度因子问联系紧密程度的 计量方法。鉴于海洋科技投入与海洋经济增长之间 的复杂性和不确定性，选择灰色关联分析法对其进 行相关分析是适宜的。根据灰色关联公理及计算公 式 Ｊ，测算海洋科技投入与海洋经济增长之间的 关联度值，具体步骤如下： 第一步：确定特征序列和因素序列。 进行灰色关联分析，首先要确定参照的特征序 列和被比较的因素序列。记特征序列为 （ｋ），共 采集ｎ个数据，即：Ｘ。（ｋ）＝｛Ｘ。（１）， （２），…， （ｎ）｝，ｋ＝１，２，…，ｎ；记因素序列为Ｘ （ ），其 中有ｍ个子序列，即： （ｋ）＝｛置（１）， （２），…， Ｘ （ ）｝，ｉ＝１，２，…，ｍ。 第二步：求各序列的初值像。 ＝Ｘ ／ｘ （１）＝（ （１）， （ｎ）），ｉ＝０，１，２，…，ｍ （１） 第三步：求差序列。 Ａ （ ）＝Ｊ Ｘｏ（ｋ）一 （ ）ｊ，Ａ ：（Ａ （１），Ａ （２）， 一，Ａ（ｎ）），ｉ一０，１，２，…，ｍ （２） 第四步：求两极最大差与最小差。 Ｍ＝ｍ ａｘ ｍ ａｘＡ （ ），ｍ＝ｍ ｉｎ ｍ ｉｎＡ （ ） （３） 第五步：求关联系数。 ｙ。 （ ）＝ ， ∈（０，１）， ＝ｌ，２，…，ｎ； ｉ＝１，２，…，ｍ （４） 取 ＝０．５，经过计算，得出海洋科技投入与海洋经 济增长之间的关联度值。 １．２数据包络分析 数据包络分析（简称ＤＥＡ）是一种测度相对 效率非常实用的数学方法，１９７８年由Ｃｈａｒｎｅｓ和 Ｃｏｏｐｅｒ等美国学者提出第一个ＤＥＡ模型（ＣＣＲ模 型）以来，现在已衍生出多种ＤＥＡ模型 。本文 主要应用ＤＥＡ基本模型ＣＣＲ模型和ＢＣＣ模型。 设有ｎ个决策单元ＤＭＵｊ（． ＝１，２，…，ｎ），每 个ＤＭＵｉ都有ｍ种输入以及ｓ种输出，这里 ， 的输入和输出分别用 和 表示： ＝（ １ ， ２Ｊ，…，Ｘｍｉ）Ｔ ＝（），１ ，Ｙ≈，…，Ｙ４） ， ＝１，２，…，ｎ 式中： ＞０为第． 个决策单元ＤＭＵｉ的第ｉ种类型 输入的输入量；Ｙ ＞０为第 个决策单元ＤＭＵｊ的第 ｒ种类型输出的输出量；ｉ＝１，２，…，ｍ；ｒ＝１，２，…ｓ， ＝１，２，…，ｎ。 基于输入的评价决策单元ＤＭＵ总体效率的具有 非阿基米德无穷小的ＣＣＲ模型如公式（６）所示： ｍｉｎ［０一 （ｅ－Ｔ￥一＋ｅ＋Ｔｓ ）］ Ｓ．ｔ． ∑Ａ，＋ｓ一＝ （６） ｊ＝ｌ Ａ ≥０， ＝１，２，…，ｎ；ｓ ≥０；ｓ一≥０ 基于输入的评价决策单元ＤＭＵ纯技术效率的具 有非阿基米德无穷小的ＢＣＣ模型如公式（７）所示： ｍｉｎ［０一 （ｅ－Ｔｓ一＋ｅ＋Ｔ５ ）］ Ｓ．ｔ． ∑ ＋ｓ一＝ ＝ｌ 主 ： （７） ２４ 云南地理环境研究 第２９卷 在利用ＤＥＡ模型测度相对效率时，由经验性 很大，但不属于沿海省市。我们将海洋科技投入分 为海洋科技人员投人和海洋科技经费投入，在我国 海洋科技人员和经费来源有３个途径：海洋科研机 构、涉海企业以及高校。由于涉海企业的逐利性和 高校海洋专业的相对稀缺性，国家和对海洋科 技的投入占有绝对优势，主要投入对象是海洋科研 机构。因此，将海洋科研机构科技活动人数作为海 洋科技人员投入指标，将海洋科研机构经费收入总 法则可知，各决策单元具有相同的投入、产出指 标，而且要求决策单元的样本数至少是投入、产出 项数之和的２倍以上。 １．３指标选取 为了评价海洋科技投入相对效率，选取２项输 入指标和３项输出指标。输入指标包括海洋科技人 员和海洋科技经费，反映海洋科技的投人情况；输 出指标包括海洋科技论文数、海洋发明专利授权数 和海洋生产总值，反映海洋科技的产出情况，如表 １所示 表１ 海洋科技投入相对效率评价指标体系 Ｔａｂ．１ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｆｉｃｉｆｅｎｃｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｉｎｄｅｘ ｓｙｓｔｅｍ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ 额作为海洋科技经费投入指标是相对合理的。 海洋科技的产出包括直接产出和间接产出。海 洋科技的直接产出是指知识性产出，它的载体主要 是海洋科技论文和海洋发明专利。因此，用海洋科 技论文数和海洋发明专利授权数来衡量海洋科技直 接产出。海洋科技间接产出是指海洋科技成果的转 化，提高劳动生产率，带来的经济效益和社会效 益，鉴于社会效益表现为人们物质生活水平和精神 生活水平的提高以及生活环境的改善，并且与经济 效益有重叠，而且难以用指标度量，因此本文在衡 量海洋科技间接产出时仅考虑经济效益，即海洋生 产总值。 ２．２数据来源 本文选取中国及中国沿海１１个省市２０１０年至 ２０１４年的数据作为样本，分析海洋科技人员投入和 决策单元选择中国和中国沿海１１个省市，一 海洋科技经费投入与海洋经济增长之间的关联度， 并测度中国和中国沿海１１省市２０１４年海洋科技投 入相对效率。所有数据均来源于《中国海洋统计年 鉴》的相关数据 。 共１２个ＤＭＵ，都具有相同的投入、产出指标，并 且决策单元ＤＭＵ的个数大于投入、产出指标数之 和的两倍，即１２＞（２＋３） ２，符合ＤＥＡ使用的 经验性法则。 ３结果与分析 ３．１ 海洋科技投入与海洋经济增长的关联度分析 ２数据说明与数据来源 ２．１数据说明 灰色关联度（ｙ ）值越大，说明海洋科技投 本文的研究对象是中国和中国沿海１１省市， 由于数据难以获取，因此不包括、和台 入与海洋经济增长之间的关系越密切，海洋科技投 入对海洋经济增长的影响作用越强，贡献度越大， 反之亦然。依据灰色关联分析的计算步骤以及相应 的统计数据，计算得出全国和沿海１１省市海洋科 湾。中国的海洋科技投入与中国沿海１１省市海洋 科技投人总和是有区别的，因为北京是一个较特殊 的省市，是全国的科教中心，对于海洋科技的投入 技投入与海洋经济增长的关联度值（表２）。 表２ 中国和中国１ １个沿海省市海洋科技投入与海洋经济增长的关联度 Ｔａｂ．２ Ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｂｅｔｗｅｅｎ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｍａｒｉｎｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｉｎ Ｃｈｉｎａ ａｎｄ １ １ ｃｏａｓｔａｌ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ａｎｄ ｍｕｎｉｃｉｐａｌｉｔｉｅｓ 第２期 李博等：海洋科技投入与海洋经济增长关联度及相对效率分析 其中ｙ。 表示海洋科技人员投入与海洋经济增 长之间的关联度， ：表示海洋科技经费投入与海 洋经济增长之间的关联度。通常，定义当０＜ ≤ ０．３时，关联度为轻度；当０．３＜ ≤０．６时，关联 度为中度；当０．６＜ ≤１时，关联度为强度。从计 算得出的结果可以看出，全国和沿海１１个省市的 海洋科技投人与海洋经济增长之间均存在着明显的 正相关关系，并且关联度值均较大，其关联度为中 度或强度，充分显示了海洋科技投入对海洋经济增 长具有重要影响。 从中国全国来看，海洋科技人员投入与海洋经 济增长之间的关联度值为０．５８，关联度为中度；海 洋科技经费投入与海洋经济增长的关联度值为 ０．８６，关联度为强度。海洋科技经费投入与海洋经 济增长的关系较海洋科技人员投入与海洋经济增长 的关系更为密切，说明海洋科技经费投入对海洋经 济增长的推动作用更明显。 从中国沿海１１个省市来看，除天津、福建和 海南的海洋科技经费投入与之相对应的海洋经济增 长的关联度为中度以外，其余各省市海洋科技人员 投入和海洋科技经费投入与海洋经济增长之间均为 强度关联。其中海洋科技人员投人与海洋经济增长 较密切的省市为：天津、上海、浙江、福建、广西 和海南，海洋科技经费投入与海洋经济增长较密切 的省市为：河北、辽宁、江苏、山东和广东。可见 不同省市海洋科技投入与海洋经济增长之问关联度 存在明显的差异，也充分体现出不同省市在海洋科 技人员投入和海洋科技经费投入对海洋经济增长贡 献程度的差异。 ３．２海洋科技投入相对效率分析 通过灰色关联分析我们可以得知海洋科技投入 与海洋经济增长之间有着密切的关系，但不同省市 之间存在明显差异。为了进一步分析海洋科技投入 是否合理，需要测算海洋科技投入的相对效率。将 中国和中国沿海１１个省市２０１４年海洋科技投入指 标和产出指标的相关数据代入到ＤＥＡ基本模型 ＣＣＲ模型和ＢＣＣ模型中，运用ＤＥＡＰ ２．１软件计算 得出海洋科技投入的相对效率值（表３）。 综合效率值为纯技术效率值和规模效率值的乘 积，即０＝ｏｒ Ｐ。从表３中我们可以得到如下结论： （１）从中国全国层面来看，海洋科技投入综合 效率０为０．７６６，小于１，为ＤＥＡ无效，而纯技术 表３ ２０１４年中国和中国沿海１１个省市 海洋科技投入相对效率值 Ｔａｂ．３ ２０１４ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｆｉｆｃｉｅｎｃｙ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｐｕｔ ｉｎ １ １ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ａｎｄ ｃｏａｓｔａｌ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ａｎｄ ｃｉｔｉｅｓ ｉｎ Ｃｈｉｎａ 效率 为１。因此，ＤＥＡ无效是由规模无效引起 的，而且全国海洋科技投入的规模效益是递减的。 （２）从中国沿海１１个省市综合效率来看，河 北、辽宁和福建的综合效率０等于１，为ＤＥＡ有 效，表明这３个省份的海洋科技投入无论从利用现 有生产技术的能力上还是资源配置上都达到了最 优。其余８个省市的综合效率值均小于１，表明这 些省市的海洋科技投入均为ＤＥＡ无效。 （３）从中国沿海１１个省市的纯技术效率来看， 河北、辽宁、福建、山东、广东和海南的纯技术效 率为１，表明这些地区的海洋科技活动处于生产前 沿面上，利用现有生产技术的能力很强。其余省市 的纯技术效率值小于１，表明这些省市利用现有生 产技术的能力相对较弱。 （４）从中国沿海１１个省市的规模效率来看。 除了河北、辽宁和福建３个省市，其余８个省市规 模效率均小于１。这８个省市中山东、广东和海南 这３个省的纯技术效率值为１，因此这３个省的 ＤＥＡ无效是由规模无效引起的。而天津、上海、江 苏、浙江和广西这５个省市的规模效率值小于１， 而且纯技术效率值也小于１，因此这５个省市的 云南地理环境研究 第２９卷 ＤＥＡ无效是由纯技术无效和规模无效共同作用造成 的。从表３中我们还可以看出，综合效率为１，规 模效率也会达到最优，而纯技术效率与规模效率之 间不存在必然的联系。 （５）从中国沿海１１个省市的规模效益来看， 河北、辽宁和福建这３个省份的规模收益不变，达 到最优，而广西和海南规模收益递增，天津、上 海、江苏、浙江、山东和广东规模收益递减。表明 广西和海南海洋科技投入规模偏小，未达到ＤＥＡ 有效；而天津、上海、江苏、浙江、山东和广东海 洋科技投入中资源浪费现象严重，资源配置不甚 合理。 ４结论与讨论 海洋经济越来越成为国民经济的重要组成部分 和增长极，海洋科技投入与海洋经济增长之间存在 密切的联系。通过对中国和中国沿海１１省市２０１０ 年至２０１４年海洋科技投入与海洋经济增长进行灰 色关联分析，得出以下结论：（１）中国和中国沿海 １ １省市海洋科技投入与海洋经济增长之间有着明显 的正相关关系，海洋科技投入对海洋经济增长具有 重要的推动作用。（２）全国层面上，海洋科技投入 中的海洋科技经费投入与海洋经济增长之间的关系 更密切。（３）沿海１１个省市中海洋科技投入与海 洋经济增长之间的关联度有明显的差别，其中海洋 科技人员投入与海洋经济增长较密切的省市为：天 津、上海、浙江、福建、广西和海南，海洋科技经 费投入与海洋经济增长较密切的省市为：河北、辽 宁、江苏、山东和广东。运用ＤＥＡ分析法对２０１４ 年全国及沿海１ １省市的海洋科技投入相对效率进 行了测度，得出的结论如下： （１）从全国来看， ＤＥＡ无效的原因是规模无效引起的。（２）沿海１１ 个省市中除河北、辽宁和福建３个省市ＤＥＡ有效 外，其余８个省市均为ＤＥＡ无效。 （３）这８个 ＤＥＡ无效的省市中山东、广东和海南为纯技术有 效，规模无效；而天津、上海、江苏、浙江和广西 既是纯技术无效，又是规模无效。 虽然中国已经是世界海洋大国之一，但距离海 洋强国的目标还有很长的路要走。目前，过度依赖 可再生资源消耗和粗放型的生产模式仍然是我国海 洋经济增长的主要方式，资源短缺和环境约束的条 件下，这种海洋经济增长方式的不可持续性已经显 现，因此，实施科技兴海战略是必然选择。结合中 国海洋科技投入与海洋经济增长的关联分析以及海 洋科技投入相对效率的研究，提出如下建议。 （１）从全国层面分析，海洋科技投入与海洋经 济增长之间有明显的正向关系，与海洋经济增长关 联度较高的是海洋科研经费的投入；全国海洋科技 投入ＤＥＡ无效的原因是规模无效造成的。因此， 国家应该从宏观层面加以。一方面，在今后海 洋科技的投入中，以海洋科研经费的投人为主，开 拓各种融资渠道，保证有充足的海洋科研经费；另 一方面，推动海洋科技经费和海洋科技人员管理机 制的实施，合理配置海洋科技资源，避免资源浪 费，达到海洋科技投入的规模效益。 （２）从沿海１１个省市分析，海洋科技人员投 入与海洋经济增长关联度较高的省市为：天津、上 海、浙江、福建、广西和海南。这６个省市在以后 的海洋科技投入中要以海洋科技人员投入为主，培 养和引进优秀的海洋科技人才。其中，只有福建省 海洋科技投入ＤＥＡ综合效率为１，要继续保持这种 高效状态。海南省海洋科技投入ＤＥＡ无效是规模 无效引起的，并且处于规模效率递增阶段，因此， 要加大海洋科技的投入，尤其是海洋科技人员的投 入，合理配置海洋科技资源，使海洋科技投入达到 规模效益。天津、上海和浙江ＤＥＡ无效是纯技术 无效和规模无效共同作用引起的，且处于规模效率 递减阶段。因此，这３个省市一方面要加强海洋科 技管理水平和管理技术，提高利用现有生产技术的 能力；另一方面要合理配置海洋科技资源，避免资 源浪费，使海洋科技投入达到规模效益。广西省 ＤＥＡ无效也是纯技术效率和规模效率无效共同造成 的，但处于规模效率递增阶段。因此，广西省要加 大海洋科技投入，尤其是海洋科技人员投入，以达 到规模效益；还要加强海洋科技管理水平和管理技 术，提高利用现有生产技术的能力。 （３）沿海１１个省市中，海洋科技经费投入与 海洋经济增长之间关系较密切省市为：河北、辽 宁、江苏、山东和广东。这５个省市在今后的海洋 科技投中要以海洋科技经费投入为主。其中，河北 和辽宁海洋科技投入为ＤＥＡ有效，要继续保持高 效状态。山东和广东海洋科技投入ＤＥＡ无效是规 模无效引起的，且处于规模效率递减阶段。这两个 第２期 李博等：海洋科技投入与海洋经济增长关联度及相对效率分析 ２７ 省份要避免资源浪费，合理配置资源，达到海洋科 技投人的规模效益。江苏省ＤＥＡ无效是纯技术无 都会有所变化，因此本文选择的评价指标体系还有 待进一步调整与完善。在今后的研究中应该加大海 洋科技投入与海洋经济增长之间关系的研究，而且 还要深入地分析海洋科技投入与海洋科技进步以及 海洋经济增长之间的内在联系，并开展３者之间的 效和规模无效共同作用造成的。江苏省要在加强海 洋科技管理水平和管理技术，提高海洋科技投入利 用现有生产技术的能力的同时，合理配置资源，避 免资源浪费，以使海洋科技投入达到规模效益。 海洋科技投入与海洋经济增长之间的关系十分 复杂，并且在不同时期或同一时期的不同发展阶段 参考文献： 综合研究，以期更加合理地发展中国海洋经济，实 现海洋强国目标。 ［１］Ｒｏｂｅｒｔ Ｍ Ｓｏｌｏｗ．Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｃｈａｎｇｅ ａｎｄ ｔｈｅ Ａｇｇｒｅｇａｔｅ Ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｒｅｖｉｅｗ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ ａｎｄ Ｓｔａｔｉｓｔｉｃｓ．１９５７，３９ （３）：３１２—３２０． ［２］Ｒｏｍｅｒ．Ｅｎｄｏｇｅｎｏｕｓ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｃａｌ Ｃｈａｎｇｅ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｐｏｌｉｔｉｃａｌ Ｅｃｏｎｏｍｙ，１９９９，１０７（８）：３２—６６． ［３］Ｇａｒｙ Ｓ Ｂｅｃｋｅｒ，Ｋｅｖｉｎ Ｍ Ｍｕｒｐｌｙ．Ｔｈｅ Ｄｉｖｉｓｉｏｎ ｏｆ Ｌａｂｏｒ，Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｉｏｎ Ｃｏｓｔ，ａｎｄ Ｋｎｏｗｌｅｄｇｅ［Ｊ］．Ｑｕａｒｔｅｒｌｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍ— ｉｃ，１９９２，１０７（１１）：６９—１０３． ［４］Ｃｈａｒｌｅｓ Ｉ Ｊｏｎｅｓ．Ｍｅａｓｕｒｉｎｇ ｔｈｅ Ｓｏｃｉｌａ Ｒｅｔｕｒｎ ｔｏ Ｒ＆Ｄ［Ｊ］．Ｔｈｅ Ｑｕａａｅｄｙ Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｅｃｏｎｏｍｉｃｓ，１９９８，１１３（４）：１１１９—１１３５． ［５］窦丽琛，赵翠．科技投入对经济增长的影响分析［Ｊ］．云南财贸学院学报，２００５，２１（３）：９—１２． ［６］殷林森，胡文伟，李湛．我国科技投入与产业经济增长的关联性研究［Ｊ］．中国软科学，２００７（１１）：５７—６３． ［７］姜庆华，米传民．我国科技投入与经济增长的灰色关联度分析［Ｊ］．技术经济与管理研究，２００６（４）：２４—２６． 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ＩＮＰＵＴ ＡＮＤ ＥＣｏＮｏＭＩＣ ＧＲｏＷＴＨ ｏＦ ＭＡＩＵＮＥ ＲＥＳＥＡＲＣＨ ＬＩ Ｂｏ，ＺＨＡＮＧ Ｓｈｕａｉ，ＤＥＮＧ Ｚｈａｏ （Ｍａｒｉｎｅ ｅｃｏｎｏｍｙ ｏｆ Ｌｉａｏｎｉｎｇ ｎｏｒｍａｌ ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｓｕｓｔａｉｎａｂｌｅ ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ ｒｅｓｅａｒｃｈ ｃｅｎｔｅｒ，Ｄａｌｉａｎ １ １６０２９，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄａｔａ．Ｃｈｉｎｅｓｅ ａｎｄ Ｃｈｉｎｅｓｅ １ １ ｃｏａｓｔａｌ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ２０１０—２０１４ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ ｄａｔａ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｅｃｏｎｏｍｙ ａｎｄ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｐｕｔ ａｎｄ ｏｕｔｐｕｔ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｓｅａ ｉｎ ２０１４， ｕｓｉｎｇ ｔｈｅ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｇｒｅｙ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ａｎａｌｙｓｉｓ ａｎｄ ＤＥＡ ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｅｖａｌｆｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏ１． ｏｇｙ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ａｎｄ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｆｉｃｉｆｅｎｃｙ ａｎａｌｙｓｉｓ．Ｔｈｅ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ：（１） ｔｈｅｒｅ ｉｓ ａ ｓｉｇｎｉｆｉｃａｎｔ ｐｏｓｉｔｉｖｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｉｎｐｕｔ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｅｃｏｎｏｍｙ ｉｎ １ １ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ａｎｄ ｃｉｔｉｅｓ ａｌｏｎｇ ｔｈｅ ｃｏａｓｔ ｏｆ ｃｈｉｎａ．（２）Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ ａ ｎａｔｉｏｎａｌ ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ．ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｕｎｄｓ ｏｆｆｓｈｏｒｅ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ａｎｄ ｏｃｅａｎ ｅｃｏｎｏｍｙ ｇｒｏｗｔｈ ｍｏｒｅ ｃｌｏｓｅｌｙ； Ｃｈｉｎａ ｆｒｏｍ １ １ ｃｏａｓｔａｌ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ，ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ｉｎ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｐｅｒｓｏｎｎｅｌ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ａｎｄ ｏｃｅａｎ ｅｃｏｎｏｍｙ ｇｒｏｗｔｈ ｃｌｏｓｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ：Ｔｉａｎｊｉｎ，Ｓｈａｎｇｈａｉ，Ｚｈｅｊｉｎｇ，Ｆｕｊｉａａｎ，Ｇｕａｎｇｘｉ ａｎｄ Ｈａｉｎａｎ，ｔｈｅ ｓｅａ ｏｃｅａｎ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉ— ｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｆｕｎｄｉｎｇ ａｎｄ ｅｃｏｎｏｍｉｃ ｇｒｏｗｔｈ ｃｌｏｓｅ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ：Ｈｅｂｅｉ，Ｌｉａｏｎｉｎｇ，Ｊｉａｎｇｓｕ，Ｓｈａｎｄｏｎｇ ａｎｄ Ｇｕａｎｇｄｏｎｇ．（３）Ｃｈｉｎａ’ｓ Ｎａｔｉｏｎａｌ Ｍａｒｉｎｅ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｎｖｅｓｔｍｅｎｔ ＤＥＡ ｉｎｅｆｆｅｃｔｉｖｅ ｉｓ ｃａｕｓｅｄ ｂｙ ｓｃａｌｅ ｉｎｅｆｉｃｉｅｎｃｙ，ｗｈｉｌｅ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｖｅ ｅｆｆｉｃｉｅｎｃｙ ｏｆ ｍａｒｉｎｅ ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ｉｆｎｐｕｔ ｉｎ Ｃｈｉｎａ’ｓ １ １ ｃｏａｓｔａｌ ｐｒｏｖｉｎｃｅｓ ｈａｓ ｇｒｅａｔ ｒｅｇｉｏｎａｌ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：Ｃｏａｓｔａｌ ａｒｅａｓ ｏｆ Ｃｈｉｎａ；ｇｒｅｙ ｒｅｌａｔｉｏｎａｌ ａｎａｌｙｓｉｓ；ＤＥＡ ｅｆｉｃｉｅｎｃｙ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｏｄｅｌｆ 邑雷８Ｓ Ｓ 邑Ｇ乜Ｇ屯雷ｅＧ苞Ｇ乜Ｇ 雷ｅＧ乜Ｇ电雷电ｓ （上接第８页） ＲＥＳＥＡＲＣＨ ｏＮ ＣｏＭＰＥＮＳＡＴＩｏＮ ＭＥＣＨＡＮＩＳＭ ｏＦ ＬＡＫＥＳＩＤＥ ＴｏＵＲＩＳＭ ＤＥＶＥＬｏＰＭＥＮＴ ＦＲｏＭ ＴＨＥ ＰＥＲＳＰＥＣＴＩＶＥ ｏＦ ＥＡＳＥＭＥＮＴ ——ＴＡＫＩＮＧ ＥＲＨＡＩ ＬＡＫＥ ＩＮ ＤＡＬＩ ＡＳ ＴＨＥ ＥＸＡＭＰＬＥ ＷＡＮＧ Ｗｅｉ——ｙａｎ （Ｃｏｌｌｅｇｅ ｏｆ Ｔｏｕｒｉｓｍ ａｎｄ Ｇｅｏｇｒａｐｈｙ，Ｙｕｎｎａｎ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｋｕｎｍｉｎｇ ６５０５００，Ｙｕｎｎａｎ，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｄｉｉｃｕｌｔｆｙ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｄｉｒｅｃｔ ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ ｏｆ １ａｋｅ ｗａｔｅｒ ｆｏｒ ｆｒｅｅ ｂｙ ｌａｋｅｓｉｄｅ ｔｏｕｒｉｓｍ．ｔｈｅ ｒｅ． ｓｅａｒｃｈ ｈａｓ ｆｏｕｎｄ ｔｈａｔ ｅａｓｅｍｅｎｔ ａｓ ａ ｐｒｏｐｅｒｔｙ ｒｉｇｈｔ ｓｙｓｔｅｍ ｉｎ ｔｈｅ Ｐｒｏｐｅｒｔｙ Ｌａｗ ｃａｎ ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ ｔｗｏ ｐｉｅｃｅｓ ｏｆ ａｄｊａ— ｃｅｎｔ １ａｎｄ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｓｕｐｐｌｙ ａｎｄ ｄｅｍａｎｄ ｏｆ ｅｓｔａｔｅ．Ａｓ ｉｔ ｃｏｎｃｌｕｄｅｓ ｔｈｅ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ ｏｆ ｐｕｒｃｈａｓｅ ａｎｄ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｆｏｒ ｉｎｄｉｒｅｃｔｌｙ ｕｓｉｎｇ ｏｔｈｅｒ ｐｅｏｐｌｅ’ｓ ｌａｎｄ ｏｒ ｒｅａｌ ｅｓｔａｔｅ，ｔｈｅ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｐｒｏｖｉｄｅｓ ａ ｌｅｇａｌ ｂａｓｉｓ ｆｏｒ ｉｎ— ｄｉｒｅｃｔｌｙ ｐａｉｄ ｕｓｉｎｇ ｌａｋｅ ｗａｔｅｒ．Ｂａｓｅｄ ｏｎ ｔｈｅ ｅｓｓｅｎｔｉａｌ ｅ１ｅｍｅｎｔｓ一“ｔｈｅ Ｐｕｒｐｏｓｅ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｏｆ Ｕｔｉｌｉｚａｔｉｏｎ”ａｎｄ “ｔｈｅ Ｃｏｓｔ ａｎｄ ｔｈｅ Ｍｏｄｅ ｏｆ Ｐａｙｍｅｎｔ”一ｉｎ ｔｈｅ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｃｏｎｔｒａｃｔ ａｎｄ ｔｈｅ ｏｂｊｅｃｔｉｖｅ ｒｅｇｕｌａｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｉｎｈｅｒｅｎｔ ｓｔｒｕｃ． ｔｕｒｅ ｏｆ ｅａｓｅｍｅｎｔ ａｓ ｗｅｌ１ ａｓ ｔｈｅ ｃａｓｅ ｏｆ Ｄａｌｉ Ｅｒｈａｉ，ｔｈｉｓ Ｐａｐｅｒ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄ ｃｏｎｃｅｐｔｕａｌ ｍｏｄｅｌ ｏｆ ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｍｅｃｈ ａｎｉｓｍ ｏｆ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｉｎ １ａｋｅｓｉｄｅ ｔｏｕｒｉｓｍ．Ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ ａｎｄ ｔｒｉｇｏｎｏｍｅｔｒｉｃ ｃｏｒｒｅｃｔｉｏｎ ｏｆ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｔｏｕｒｉｓｍ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｉｎ Ｅｒｈａｉ ｌａｋｅｓｉｄｅ Ｔｏｕｒｉｓｍ ｉｎ ｔｈｅ ｐｌｅａｓｕｒｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ．ａｎｄ ｔｈｅ ｖａｌｕｅ ｏｆ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｗａｓ ｗｒｉｔｔｅｎ ｉｎｔｏ ｔｈｅ ｅａｓｅｍｅｎｔ ｃｏｎｔｒａｃｔ ａｎｄ ｒｅｇｉｓｔｅｒｅｄ ｐｕｂｌｉｃｉｔｙ，ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ ａｃｈｉｅｖｅｄ“ｔｈｅ ｒｅａｌ ｒｉｇｈｔ’’ｏｆ ｃｒｅｄｉｔｏｒ’ｓ ｒｉｇｈｔｓ ａｎｄ ｃｌａｒｉｉｅｄ ｔｈｅ ｒｆｉｇｈｔｓ ａｎｄ ｏｂｌｉｇａｔｉｏｎｓ ｏｆ ｌａｋｅｓｉｄｅ ｔｏｕｒｉｓｍ ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅｓ． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｌａｋｅｓｉｄｅ ｔｏｕｒｉｓｍ；ｃｏｍｐｅｎｓａｔｉｏｎ ｍｅｃｈａｎｉｓｍ；ｔｏｕｒｉｓｍ ｅａｓｅｍｅｎｔ；ｐｌｅａｓｕｒｅ ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄ；Ｅｒｈａｉ Ｉ，ｋｅ ｉａｎ Ｄａｌｉ
