［提要］　海洋产业在沿海省份聚集是海洋经济发展的一个趋势，同时沿海省份往往吸纳大量的外资，为发挥沿海省份海洋产业发展优势与外资优势，有必要对海洋产业集聚与FDI关系进行研究，并对广东省如何实现外资优势和海洋产业发展优势的联动提出相应的对策建议。

关键词：广东；海洋产业集聚；FDI；互动关系

中图分类号：F127 文献标识码：A

收录日期：2022年1月1日

一、文献综述

随着海洋强国战略的提出，海洋经济得到迅猛发展，海洋产业日益呈现出集聚化的趋势。广东省是海洋产业门类齐全、海洋经济发展规模最大的省份，同时也是招商引资的主要阵地。据统计，广东省海洋生产总值在11个沿海省份中常年位列第一；同时，2005年的外商直接投资额（FDI）为237.44亿美元，外商投资企业注册数为58，762家，到了2017年，外商直接投资额已达730.87亿美元，外商投资企业注册数为135，869家，12年间外资的规模迅速扩大，对海洋产业的发展具有重要作用。

许多学者对产业集聚与FDI进行了研究，张宇构建HHI指数，运用DEA分析及面板数据检验等研究方法发现FDI能够促进产业在地理位置上的不断聚拢。沈宏亮运用交互项回归模型的方法对产业集聚、FDI和产业升级三者之间的影响效应进行研究，认为产业集聚在一定程度上对产业升级有推动作用，但是会受到地区FDI规模的限制。以上主要是针对一般的产业聚集与FDI之间的研究，而纪玉俊则分析了我国不同地区影响海洋产业集聚水平高低的主要驱动因子，并认为沿海地区所能利用的海洋类资源禀赋、地区的经济发展水平、所制定的海洋相关政策，以及对本地区海洋资源采集和海洋环境规制的程度是影响该地区海洋产业集聚水平的重要方面。进一步的，杜军设计了不同地区海洋产业集聚水平的测量方式，并对广东省进行了测度。将结果与山东的规模现状以及集聚发展的情况进行对比时发现，广东省的海洋产业存在一定的规模优势，但集聚发展没有显著优势。黄林也将广东海洋产业的发展现状与广西、海南进行对比，也认为广东省海洋产业发展迅速，但是在海洋产业的聚拢、集群化方面上并没有体现出显著的优势。这些学者的研究更侧重于海洋产业集聚的测量及影响因素上，关于海洋产业与FDI的关系的影响力强的研究成果较少。周卫华从金融相关领域入手，探讨了地区金融发展、外商直接投资和海洋产业集群化发展的关系，认为存在相关路径的促进效果，但只是定性的分析并没有定量的实证研究。接玉芹通过Granger因果关系检验，认为沿海经济带FDI是产业集聚的Granger原因，将产业集聚与FDI的关系研究缩小到沿海省份，但研究对象仍是一般性质的产业。

从上述文献可以看出，大多数文献集中研究FDI与产业集聚的关系，很少有学者从海洋产业的角度出发，用实证方法研究海洋产业集聚与FDI的关系。因此，本文以广东省为例，通过构建广东省海洋产业集聚与FDI的计量经济模型，找到它们之间的关系，并针对性地提出对策建议。

二、广东省海洋产业集聚与FDI现状

（一）广东省海洋产业集聚现状。近年来，在海洋强国的背景下，海洋产业的发展逐渐成为国家经济增长的新动能，广东省作为海洋经济贡献大省，海洋产业发展迅速。考虑到数据的可获取性以及以往学术界计算海洋产业聚集度的方法，本文采用区位熵来代表一个地区海洋产业的集聚情况，该值越大代表海洋产业聚集程度越高。从总体上看，广东省海洋产业的区位熵从2006年的1.6104增长到了2019年的2.1674，海洋产业的集聚水平显著提高了，但在2006～2019年的整个发展过程中，有几年出现了来回震荡的现象，说明广东省海洋产业的发展未趋于整体上的稳定。为了进一步解释这个现象，从三次产业作进一步分析。从第一产业看，集聚水平总体上呈现出逐年下降的趋势，从2006年的2.4727下降到2016年的1.3173，说明国家经济发展方式转变，包括海洋产业在内的各种行业都在进行产业结构的转型与调整，广东省为了更好地实现海洋产业的转型升级，有意将发展重心逐渐调整到第二产业以及第三产业上。第二产业的区位熵波动幅度最大，但是在产业集群发展方面是最明显的，由2006年的1.2734上升为2016年的1.9555，增长了0.6821。而第三产业的发展较为平稳，但是从2009年开始集聚水平就超过了第一产业，2016年的区位熵为2.1647，成为三次产业中集聚程度最高的海洋产业。从2006～2016年的数据来看，广东省海洋产业集聚度在2007年的第一次降低主要是第二、第三产业的集聚度下降所导致；在2011年和2013年的两次下降是三个产业集聚度下降所致；在2015年的下降是第二产业集聚度下降导致的。

（二）广东省FDI的情况。广东省是落实全面开放新格局战略部署的主要阵地，这几年所吸纳的在外资规模也不断地扩大。据统计，广东省2006年的直接外商投资额仅为245.68亿美元，到2019年外资总额已经达到了5，523.84亿元，折合美元约为800.73亿美元。从规模以上外资投资企业的相关数据来看，年末资产总计从2006年的8，371.07亿元上升到2019年的21，511.2亿元，主营业务收入从2005年的13，115.87亿元上升到了2019年的26，073.51亿元，工业总产值也从13，342.46亿元增长到了25，606.45亿元。以上数据说明广东省具有很强的外资规模优势，但是从实际利用外资的数据看，2006年，为145.11亿美元，外资利用率为59.06%，而到了2019年这一指标仅为220.63亿美元，外资利用率仅为27.55%，说明广东省外资利用效率并不高，没有发挥出外资的规模优势。

三、广东省海洋产业集聚与FDI互动关系经验分析

（一）数据来源与模型构建。本文选取海洋产业集聚度和直接外商投资（FDI）两个指标对它们之间的互动关系进行实证分析。本文从《中国统计年鉴》《中国海洋统计年鉴》《广东统计年鉴》中选取2005～2019年的包括广东省海洋产业产值、广东省生产总值、全国海洋行业的生产总值和全国生产总值来综合计算其区位熵，公式定义为：HCJJD=（Pmn/Pm）/（Pkn/Pk）。其中，海洋产业聚集度（HCJJD）表示我国不同地区海洋行业集群化发展程度，Pmn表示在第m个区域内海洋行业的GDP指标，Pm表示第m个区域的GDP指标，Pkn表示我国整个海洋行业的GDP指标，Pk表示我国的GDP指标。如果HCJJD的值大于1，就说明该地区相对其他地区的海洋产业的密集程度更高，发展呈现聚拢集群化态势，且随着HCJJD的增加而更加集中和聚集，反之则说明该地区的海洋产业较单薄，没有明显的集聚趋势。广东省直接外商投资额（GFDI）的样本数据来自2006～2020年《广东统计年鉴》。由于2017年及以前的FDI采用美元计量，为了使单位统一以便于计算，本文以《2020广东统计年鉴》兑换汇率为依据，将2005～2017年的美元度量的直接外商投资换算成人民币。同时，由于时间序列存在异方差的影响，为了使结果更加客观，对相关变量取对数计量。具体模型如下：

lnHCJJD=C0+C1lnGFDI+μt

其中，C0表示常数项，C1表示广东省直接外商投资额（GFDI）对海洋产业聚集度（HCJJD）估计弹性，μt表示随机误差项。

（二）经验分析

1、ADF检验。本文采用的ADF检验方法是Dickey和Fuller对DF检验的改进，通过在模型内部加入滞后差分项来避免高阶滞后相关对随机误差项为白噪声序列这一假设的干扰。检验模型分为三种情况，分别是：

▽yt=γyt-1+■βi▽yt-i+εt （1）

▽yt=c+γyt-1+■βi▽yt-i+εt （2）

▽yt=c+δt+γyt-1+■βi▽yt-i+εt （3）

其中，▽为差法算子，p为滞后阶数，c为常数，δt为时间趋势项，εt为残差。模型（1）适用于序列y在0均值附近波动的情形，模型（2）适用于序列y没有时间趋势且具有非0均值的情形，模型（3）适用于序列y有时间趋势的情形。

结果如表1所示，lnHCJJD序列采用模型（2），其T统计量的值大于1%显著性水平上的临界值，不能拒绝原假设，说明lnHCJJD的原序列是非平稳序列。而lnGFDI的原序列也采用模型（2）的形式，根据T统计量与临界值的比较也是非平稳的。于是对两个变量进行一阶差分处理，分别用d（lnHCJJD）和d（lnGFDI）表示，并采用模型（1）重新进行检验，从结果来看它们的T统计量都在1%显著性水平上小于临界值，拒绝原假设，说明lnHCJJD和lnGFDI在一阶差分以后都具备平稳的特征，变为了一阶单整序列，即lnHCJJD～I（1），lnGFDI～I（1），满足之后的协整检验要求。（表1）

2、协整关系检验。两个或两个以上的时间序列虽然本身都是非平稳的，但其中一个线性的组合很有可能会在之间存在一段长期稳定的关系，这种组合关系被统称为协整关系。为了检验两个序列之间是否存在协整关系，本文采用Engle和Granger提出的两步检验方法对广东省海洋产业聚集度（HCJJD）与广东省直接外商投资额（GFDI）的指标序列进行协整关系检验。第一步是对之前建立的计量经济模型进行OLS回归，回归结果如下：

lnHCJJD=-0.3831+0.1307lnGFDI

（-1.0538）（2.8560）

R2＝0.3856 R2＝0.3383 F＝8.1566 D.W.＝1.2922

从D.W.值可知无法判断方程的残差是否存在一阶自相关，为消除这一影响，同时提高方程的拟合优度以及解释功能，本文进一步采用Cochrane－Orcutt迭代法重新回归，结果如下：

lnHCJJD=-0.5569+0.1532lnGFDI+［AR（1）＝0.6431，AR（2）＝-0.8027］

（-2.0551）（4.4107）

R2＝0.7372 R2＝0.6320 F＝7.011 D.W.＝2.0964

从结果来看，修正R2的值明显增加，说明该方程拟合度明显提高，整个方程具有较强的解释功能，D.W.的值已经很接近2了，说明随机项的自相关可能性已经消除。lnGFDI的系数为0.1532，其经济意义为：FDI每增加1%，产业集聚指数增加0.1532%，说明FDI对广东省海洋产业集聚的影响较为显著。

根据EG检验的原理，第二步要对残差序列进行ADF检验，如表2所示。（表2）

结果表明，在1%的显著性水平上残差的T统计量小于其临界值，残差序列表现为平稳特征，lnHCJJD和lnGFDI为（1，1）阶协整，即广东省的海洋产业聚集与广东省FDI之间具有长期平衡稳定的关系。

3、Granger因果关系检验。Granger因果关系检验实质上是通过引入其他变量的滞后项来判断该变量是否受其他变量影响，即是否存在统计学上的因果关系的检验方法。协整检验已经揭示了广东省海洋产业集聚与FDI的长期均衡关系，但却没有反映两者的影响方向，即因果关系。根据Granger定理，广东省海洋产业集聚与FDI至少存在一个方向上的Granger因果关系，因此，可对广东省海洋产业聚集与广东省FDI的影响方向（因果关系）进行探索，结果如表3所示。（表3）

从表3可以看出，在5%的显著性水平上，广东省海洋产业集聚度（HCJJD）与广东省直接外商投资额（GFDI）存在不同阶的双向因果关系，即在滞后一期时，lnGFDI的改变是lnHCJJD改变的原因，而在滞后两期时，lnHCJJD的改变是lnGFDI改变的原因。

四、对策建议

本文首先通过单位根检验发现广东省海洋产业集聚度与FDI满足协整检验条件，然后通过协整检验发现两者存在稳定的长期均衡关系。从回归方程结果看，FDI每增加1%，海洋产业集聚度增加0.1532%，说明FDI对海洋产业的集聚是有推动作用的。通过Granger检验进一步证明广东省海洋产业集聚与FDI是互为因果的双向关系，为此笔者从海洋产业优势和外资优势两个角度出发提出如下对策建议：

（一）发挥外资规模优势、引导外资流向，促进海洋产业集聚发展。广东省的外资总量发展迅速，与其他省份相比已经形成较明显的规模优势，但实际利用程度不高，因此广东省除了不断扩大对外开放的程度，还要加强对高质量外资的甄选工作，加快对高质量外资的利用。此外，要打造良好的营商环境，包括简化外商投资企业的办事流程、重视知识产权的保护以及提升外商投资服务水平等。同时，广东省作为海洋产业大省要建立引资平台，利用大数据等技术积极引导外资进入急需资金的新兴海洋高新技术产业，提高第二、第三产业的外资利用规模，促进广东省海洋产业集群将外资规模优势利用起来转化为自己的发展优势。

（二）构建现代海洋产业体系，提升海洋产业集群的外资吸引力。首先，应努力打造一个现代化的渔业产业，推动优质的良种繁殖基地、产业园区和海洋牧场等项目建设，加大对于海洋鱼类和水产品的精深加工和研发投入力度，使得这个渔业产业链向着高端扩散。其次，积极培育新兴的创新型海洋产业。积极发展海上风电、海洋工程装备、海洋生物制药以及海洋电子信息等未来前景较好的海洋新兴行业，充分调动省内优势资源带头建立全国示范基地。与此同时，要不断完善现代化海洋服务业。加快和发展蓝色金融、信息、技术咨询、航运服务型中介等现代海洋服务性行业。最后，积极聚集和发展粤港澳大湾区的高端海洋产业，加强与龙头企业的合作，积极推进临海工程项目建设，实现临海海洋产业的高端化，通过一系列措施构建现代的海洋产业体系，不断提高广东省海洋产业的集聚水平，以发展前景好的高端海洋产业带动外资的投入，提高外资的利用程度，实现海洋产业集聚与FDI的相互促进及优势互补。

（作者单位：广东海洋大学管理学院）

主要参考文献：

［1］张宇，蒋殿春.FDI、产业集聚与产业技术进步——基于中国制造行业数据的实证检验［J］.财经研究，2008（01）.

［2］沈宏亮，张佳，刘玉伟.产业集聚、FDI约束与产业升级——基于中国工业企业数据的实证分析［J］.商业研究，2020（02）.

［3］纪玉俊.我国的海洋产业集聚及其影响因素分析［J］.中国海洋大学学报（社会科学版），2013（02）.

［4］杜军，鄢波，王许兵.广东海洋产业集群集聚水平测度及比较研究［J］.科技进步与对策，2016.33（07）.

［5］黄林，佟艳芬，王盛连.产业集群的产业集聚度测度：理论与实践——以我国南部海洋产业集群为例［J］.企业经济，2020（03）.

［6］周卫华，周琴，熊德平.金融发展、FDI对我国海洋产业集聚的影响［J］.科技与管理，2015.17（03）.

［7］接玉芹.江苏沿海经济带FDI与产业集聚互动关系研究［J］.财经问题研究，2016（10）.