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摘 要： 我国远洋渔业的发展方兴未艾，其中远洋渔业的技术水平是决定性因素，远洋渔业技术溢出是提高远洋渔业技术水平的一条重要途径。本文用DEA-Malmquist指数模型测度出远洋渔业技术进步水平，基于2003—2018年七个远洋渔业省份面板数据，以远洋捕捞产量为因变量，用动态空间杜宾模型（SDM）实证分析技术进步率、纯技术效率和规模效率的直接效应和间接效应。由于“诸侯经济”效应和市场失灵，技术进步率和纯技术效率没有产生显著的空间溢出效应;由于示范效应和邻里效应，规模效率产生显著的空间溢出效应。政策建议，积极发挥远洋渔业协会的沟通交流作用等等。
关键词： 远洋渔业;技术进步;SDM模型;诸侯经济;市场失灵
中图分类号： F 326.4
文献标志码： A
The Analysis on Spatial Spillover Effect of Technical Progress in China′sPelagic Fishery： Based on Dynamic Space Dubin Model
WANG Ying GAO Sheng
（College of Economics and Management， Shanghai Ocean University， Shanghai 201306， China）
Abstract： The development of China’s pelagic fishery is in the ascendant， among which the technical level of pelagic fishery is the decisive factor， and the technology spillover of pelagic fishery is an important way to improve the technical level of pelagic fishery.In this paper， DEA-Malmquist index model is used to measure the technical progress level of pelagic fishery，based on the panel data of seven pelagic fishery provinces from 2003 to 2018 year， taking the pelagic fishing yield as the dependent variable，the direct and indirect effects of technical progress rate and pure technical efficiency and scale efficiency are empirically analyzed with dynamic spatial durbin model （SDM）.Due to the “vassal economy” effect and market failure， the technical progress rate and pure technical efficiency do not produce significant spatial spillover effect;due to “demonstration effect” and “neighborhood effect”， scale efficiency has significant spatial spillover effect.Policy recommendations， actively play the role of communication and exchange of The China Overseas Fisheries Association and so on.
Key words： pelagic fishery; technology progress; SDM model; vassal economy; market failure
我國之所以要发展远洋渔业，除了近岸渔业资源枯竭之外，更重要的是远洋渔业是领土和领海之外的资源，可以在不减少本国自然资源和避免本国环境被破坏的前提下以和平的方式利用地球渔业资源，在世界远洋渔业领域占有一席之地也是中华民族伟大复兴的必然要求和体现。远洋渔业对现代技术依赖性强（李涵和韩立民，2015），是技术密集型产业之一。发达国家掌握了远洋渔业的核心生产技术，拥有强有力的竞争优势，我国远洋渔业技术水平与日本和俄罗斯等远洋渔业大国相比有很大差距。但是，发达国家为了保持更强的竞争能力和更多销售硬件设备获厚利，控制和封锁远洋渔业的核心技术，例如日本限制向中国出口船用超低温技术设备、统一销毁淘汰的旧船、炸毁退出作业的专业渔船并沉入海底等（向清华，2011）;再如，日本和韩国不准他们的船舶企业向中国出口钓船，技术封锁致使我国不能引进有效技术和购进新船（乔伟海，2002）。在远洋渔业技术领域，国际上对我们进行技术封锁，我们自身要加大远洋渔业研发资金和人才的投入力度，除此之外，还有一条提高技术的路径，即为远洋渔业的技术空间溢出效应，邻接省份的远洋渔业产业在接触中会有互相的技术空间溢出，这种提升远洋渔业技术水平的方式不仅难以封锁，而且省去了技术的研发成本，是一条值得重视且可行的提升远洋渔业技术水平的方式。
1 研究进展
除了耕地产粮满足人们食物需求之外，辽阔的海洋也是“蓝色粮仓”和“海洋牧场”，蕴藏着巨量的满足人们食物需求的渔业资源，2009年中央一号文件指出我国要“扶持和壮大远洋渔业”，为此，相关学者对远洋渔业进行了系统而全面的研究，但远洋渔业技术空间溢出方面的研究还处于初步阶段。 空间溢出效应方面的研究，周堃（2013）随着地区经济格局的发展演变，一个地区的产业发展更多的受到了周边地区的影响渗透。有学者研究过海洋经济的空间溢出效应，姜旭朝和赵玉杰（2017）使用空间杜宾模型实证分析了环境规制的海洋产业经济增长的空间效应，赵玉杰（2020）使用动态空间面板模型实证分析了环境规制对海洋经济技术效率的影响，徐敬俊等（2020）运用空间（SDM）计量模型研究了海水养殖渔业碳汇量的空间外溢效应，周磊等（2017）基于空间杜宾模型分析了淡水养殖业产业格局变化的影响因素，陈国亮（2015）借助Moran’s指数探讨了海洋产业协同集聚的空间外溢效应。
亚当·斯密最早意识到技术在经济发展中的重要作用，技术进步既可以通过改变要素本身实现，也可以通过改变要素组合实现（李尧，2013），由于信息不对称，我国水产技术转化率只有50%，远低于发达国家80%的平均水平（陈平南，2012）。祖岫杰等（2010）根据对吉林省渔民的调查，有34.06%的人回答通过和周边养殖户看样学习获得渔业技术 。Marshall（1890）在《经济学原理》中指出外溢等同于外部性，技术扩散的正外部性也就是技术外溢效应（Technology Spillover Effect）。
本文的边际贡献，有学者研究了海洋产业、淡水渔业的空间效应，但还没有学者使用空间杜宾模型实证分析远洋渔业的空间溢出效应;大量学者认识到了技术因素对经济发展和渔业经济的重要作用，也认识到了技术的空间溢出的重要作用，但对远洋渔业的技术空间溢出效应的研究还很少见，本文使用动态空间杜宾模型研究远洋渔业的技术空间溢出效应，以弥补远洋渔业研究的这个短板。
2 研究設计
2.1 样本选择
“靠山吃山，靠水吃水”，根据资源禀赋理论，拥有海洋资源禀赋的地区有发展海洋经济的优势，我国沿海12省份和中农发集团都有远洋渔业产业。姚丽娜和刘洋（2014）在比较2013年我国远洋渔业竞争力时，采用了天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和广西九省远洋渔业数据，参考他们的研究样本，本研究使用2003-2018年平衡面板数据研究远洋渔业的技术空间溢出效应，数据来自《中国渔业统计年鉴（2004—2019）》，鉴于天津和广西远洋渔业数据在相应年份内的缺失，本研究所用样本为去除天津和广西之外的另外七省份。
2.2 技术水平的测评
高辉和吴昊（2014）用技术效率作为技术进步的代理变量，认为随着地区间经济合作的不断加深，技术进步会逐步呈现正外部性即溢出效应。根据内生增长理论，技术进步是经济增长的最终源泉，而全要素生产率（Total Factor Productivity）是反映技术进步的一个指标（腾玉华等，2012）。本文借鉴全要素生产率（TFP）方法测评我国远洋渔业的技术进步，同时全要素生产率可分解为技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）三者的乘积。数据包络模型（DEA）投入指标和产出指标的选择要遵循全面性与重点性相结合的原则（朱春波，2008），同时鉴于远洋渔业数据的可获得性，产出指标选择样本各省远洋捕捞产量（吨），投入指标选择远洋渔船功率（千瓦）和远洋渔业从业人员数（人）。把投入产出数据输入DEAP2.1软件获得技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech），得出的技术进步值的统计分析见表1。
2.3 空间权重矩阵的选择
空间权重矩阵是外生变量，现有空间计量模型的实证研究中基本使用三种矩阵：邻接矩阵（0-1矩阵）、经济矩阵和地理距离矩阵，三种矩阵各有优缺点和经济含义，本文研究的远洋渔业的空间技术溢出，大多通过远洋渔业企业和远洋渔船及其工作人员的直接接触而产生，不接触就难以溢出，所以选择0-1邻接矩阵更符合远洋渔业经济的实际情况。
Wij=1 （省域i与省域j相邻）
0 （省域i与省域j不相邻）
0 （省域i=省域j，对角线元素）
Wij为0-1邻接矩阵，若远洋渔业省份i与远洋渔业省份j有共同的边界，则Wij=1，意味着远洋渔业省份i与远洋渔业省份j相邻，两个地区具有空间相关性;反之，Wij=0;矩阵对角线上的元素，即省域i=省域j，由于是本远洋渔业省份到本远洋渔业省份的距离，所以赋值为0。
2.4 指标选择与模型设定
2.4.1 变量指标的选择
鉴于数据的可获得性，一个省区的远洋渔业产业的产出也就是模型的因变量用远洋捕捞产量代表（单位：吨），并用Output表示。核心变量也就是本文要研究的远洋渔业技术进步指标为上文DEA模型测得的技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）。控制变量方面，根据柯布道格拉斯生产函数，资本和劳动力是两个基本的投入要素，故在远洋渔业产出的影响因素中，用远洋渔船功率（vehicle）表示资本投入（单位：千瓦），用远洋渔业从业人员数（labor）表示劳动力投入（单位：人）;选择渔业经济总产值（fishgdp）反映各省渔业经济的发达程度（单位：万元）;冷冻保鲜技术和冷链物流建设在远洋渔业产业竞争力提升中的重要性越来越大，只有有着完整的远洋渔业产业链才能消化更多的远洋捕捞产量，这方面的因素用水产品冷库数量（cs）来表示（单位：座）;我国资源配置的方式是市场起决定性作用，同时更好地发挥政府的作用，为表示政府对远洋渔业和渔业经济的支持力度用水产技术推广站（atps）的数量这个指标来表示（单位：个）。各指标的描述性统计分析见表1。
其中，由于统计口径的改变，2008—2018年远洋渔业从业人员数由海洋渔业人口中渔业从业人员数近似代替;水产技术推广站数量为水产站（专业站）和综合站之和;再有，由于《中国渔业统计年鉴（2004）》未报告广东省远洋捕捞产量、渔船功率和从业人员数，根据《中国渔业统计年鉴（2005）》和《中国渔业统计年鉴（2003）》数据依据算术平均法计算获得;渔业经济总产值为按当年价格计算，未消除通货膨胀因素，正式回归分析时消除物价影响。 2.4.2 动态空间杜宾模型的设定
地理学第一定律（First Law of Geography）指出所有事物都与其他事物相联系，较近的事物的联系性强于较远的事物的联系性（Tobler，1970）。形成空间相关关系的原因之一是因为地理位置相邻省份经济活动等交流更便捷，产生空间溢出效应（李明文等，2020）。随着学者逐渐认识到空间异质性和空间相关性对经济活动的影响，打破了OLS（Ordinary Least Square）方法独立同分布的假定，普通的Panel Data计量模型不能全面反映生产活动的本质（肖小勇和李秋萍，2014）。空间杜宾模型不仅能分析因变量之间的空间关联效应，而且能分析邻接地区核心变量对本地区因变量的空间溢出效应;动态空间杜宾模型滞后3期回归，不仅得出因变量的滞后影响，而且得出邻接地区滞后因变量对本地因变量的影响，还能得出邻接地区核心变量对本地区因变量的影响，但动态模型只适用于固定效应，不能使用随机效应，同时固定效应估计可通过从模型中消除非观测效应μi而解决模型部分内生性问题，所以本研究选择动态（固定）空间杜宾模型，模型设定为模型（1）、模型（2）和模型（3）。
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Techchit+φ1WTechchit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（1）
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Pechit+φ1WPechit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（2）
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Sechit+φ1WSechit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（3）
其中，W为邻接空间权重矩阵，λ为远洋捕捞产量（Output）滞后一期的回归系数，ρ为邻接省份遠洋捕捞产量滞后一期对本省远洋捕捞产量的回归系数，表示远洋捕捞产量的动态空间溢出效应，α1 为本省远洋渔业技术进步对本省的远洋捕捞产量的回归系数，φ1 为邻接省份的远洋渔业技术进步对本省的远洋捕捞产量的回归系数，表示远洋渔业的技术空间溢出效应，α2 为本省控制变量对本省远洋捕捞产量的回归系数，φ2 为邻接省份控制变量对本省远洋捕捞产量的回归系数，其中控制变量（Control）包括远洋渔船功率、远洋渔业从业人员、渔业经济总产值、水产品冷库数量和水产技术推广站;μi为空间固定效应，γt为时间固定效应，εit 为模型新息（残差项）。模型（1）、模型（2）和模型（3）的技术变量分别为技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）。
3 实证结果分析
使用stata12软件获得回归结果并整理在表2中。由于纳入空间滞后项的空间杜宾模型不能直接反映变量间的边际效应，要用偏微分方法将自变量对因变量的影响按来源分解成直接效应和间接效应（LeSage和Pace，2009）。直接效应表示本地区的自变量对本地区的因变量的平均影响，间接效应表示相邻地区的自变量对本地区因变量的平均影响（张玄等，2019）。所以，本研究中主要分析直接效应和间接效应的回归系数。
由表2分析，表中空间模型实证分析使用的矩阵为0-1邻接矩阵，省份相邻为1表示距离近，省份不相邻为0表示距离远;省份之间相邻更容易产生远洋渔业生产的合作与资源共享，省份之间不相邻往往远洋渔业生产各行其是而缺少生产要素之间的流动与配置。模型（1）、模型（2）和模型（3）三个模型的拟合优度分别为0.823、0.853和0.830，说明远洋渔业的省内因素和省外空间溢出因素对本省远洋渔业的产量变动的解释度分别达到82.3%、85.3%和83.0%，模型整体解释度非常高，模型变量选择合理。
模型（1）中远洋渔业的技术进步指标为技术进步率（Techch），DEA模型的技术进步率是指产业生产技术的更新换代;对于远洋渔业比如具有导航和冷藏功能的远洋渔船对老旧远洋渔船的替换，提高了远洋捕捞能力，这即视为远洋渔业的技术进步率。模型中技术进步率（Techch）的短期直接效应的回归系数为22456.34，且通过10%统计水平下的显著性检验，说明技术进步率有效地提高了远洋渔业的捕捞产量，远洋渔船和渔具的推陈出新，捕捞效率极大提高。技术进步率（Techch）的短期间接效应为-6904.407，但没有通过显著性检验，说明邻接省份的远洋渔业捕捞技术的进步没有对本省产生影响，这是因为远洋渔业资源具有竞争性和公共产品属性，邻接省份提高捕捞能力会对本省产生竞争性。
模型（2）中远洋渔业的技术进步指标为纯技术效率（Pech），DEA模型的纯技术效率是指管理模式的改进、资源的优化配置和生产或运营模式的优化而提高投入产出效率;对于远洋渔业的纯技术效率的改进，包括优化船员与渔船配置而减少冗员，何时出海何处下网避免无效航行作业，捕捞与销售如何一体化完成等。模型中纯技术效率（Pech）的短期直接效应的回归系数为143299.7，且通过1%统计水平下的显著性检验，说明纯技术效率的提升能显著促进远洋捕捞产量的增加，远洋渔业企业的管理水平的提升和运营模式的升级增强捕捞能力。纯技术效率（Pech）的短期间接效应为746.575，但没有通过显著性检验，说明邻接省份的远洋渔业的管理水平的提升没有对本省产生积极影响，这可能是因为远洋渔业企业之间存在竞争，避免企业的管理技能外溢，持有“以邻为壑”的同行观， 各省远洋渔业之间出现“诸侯经济”现象（陈秋玲和于丽丽，2014），这不利于整个远洋渔业产业的福利最大化，也是“市场失灵”的一种表现 。
模型（3）中远洋渔业的技术进步指标为规模效率（Sech），DEA模型的规模效率是指评价主体保持适度规模，也即是最优规模，若规模过小没有产生规模效应则处于规模递增阶段，若规模过大产生规模不经济则处于规模递减阶段，当规模处于规模递增到规模递减的“拐点“时，是最佳规模阶段。远洋渔业产业或远洋渔业企业规模过小则无法摊薄固定成本，单位远洋捕获量的净利润就低;规模过小无力购买大型先进远洋渔船则捕捞效率低;规模过小远洋渔业产业链无法形成，市场信息、冷链物流、远洋渔业资源定位和渔获物再加工能力任何一个环节的薄弱都会因“木桶效应”而限制远洋渔业产业效益的发挥。模型中规模效率（Sech）的短期直接效应的回归系数为50454.88，且通过5%统计水平下的显著性检验，说明规模效率的提升能显著促进远洋捕捞量的增加，保持一定的规模才可发挥渔业产业的专业化和多样化的正效应;创新理论大师熊彼特提出过大企业具备研究开发动力的重要命题，认为大企业比小企业更擅长技术创新（万宇和慕永通，2013）。规模效率（Sech）的短期间接效应的回归系数为42721.39，且通过10%统计水平下的显著性检验，说明规模效率产生了显著的外溢性，邻接省份的远洋渔业生产规模效率的提升可以促进本省远洋捕捞量的增加，产生了正向的外溢性，邻接省份扩大远洋捕捞规模大批量作业会对邻接省份产生强烈的示范效应和信息传递效应，使邻接省份也依相同标准投入生产要素，从而使远洋渔业作业单位直接进入适度规模区间，避免从小到大、从无到有的摸索过程，缩短成长周期和避免浪费，最终直接提高邻接省份的远洋捕捞产量。 同时，模型（2）和模型（3）spatial rho的值分别为0.261和0.208，且分别通过5%和10%统计水平下的显著性检验，说明变量之间具有空间效应，使用空间模型是合适的。模型（1）、模型（2）和模型（3）的因变量滞后一期（L1.Output）的回归系数分别为0.489、0.760和0.516，且分别通过1%、1%和1%统计水平下的显著性检验，说明本省上一年的捕捞产量的提升能显著有利于本年捕捞产量的提升，随着远洋渔业捕捞技术的成熟和经验的积累与丰富，远洋渔业捕捞越来越能掌握技巧，尽管世界远洋渔业资源也面临衰竭问题，但我国的远洋渔业捕捞潜力还有挖掘空间。模型（1）、模型（2）和模型（3）的邻接省份的滞后一期远洋捕捞量对本省当期的远洋捕捞量的回归系数分别为-0.005、0.178和0.008，但都没有通过显著性检验，说明邻接省份的滞后一期的远洋渔业的捕捞量没有对本省当期的远洋渔业捕捞量产生显著影响，这多半因为时间滞后和区域距离而导致影响衰弱。
4 研究结论与建议
本文使用动态空间杜宾模型实证研究得出如下结论：反映本省远洋渔业技术进步的技术进步率、纯技术效率和规模效率显著促进本省远洋捕捞产量的提升;在技术空间溢出效应方面，技术进步率和纯技术效率没有产生明显的空间溢出效应，规模效率产生了显著的空间外溢效应。为此提出相关建议：（1）发挥远洋渔业协会的作用。虽然是全国性社会团体，但是非赢利性组织，为更好发挥远洋渔业协会的作用，农业农村部、国家海洋局和财政部可联合出台政策为远洋渔业协会的运作提供财政支持，补偿远洋渔业协会技术溢出的正外部性效应，使其外部效应内部化，从而激励远洋渔业协会更积极地发挥沟通交流作用。（2）远洋渔业上市公司合作基础上实现双赢。我国远洋渔业上市公司有中水渔业（000798，SZ）和开创国际（600097，SZ），公司之间的拖网船和金枪鱼围网船可以互相租借，同时都是国企上市公司，公司高管和技术人员可定期互调，带动技术和知识的溢出。（3）借力21世纪“海上丝绸之路”发展战略。远洋渔业全球布局契合21世纪“海上丝绸之路”的战略方向，各省远洋渔业企业和从业人员积极与“海上丝绸之路”沿线国家进行远洋渔业合作，促进生产要素的优化组合，在合作和交流中实现远洋渔业技术进步的双向溢出。
参考文献：
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Key words： pelagic fishery; technology progress; SDM model; vassal economy; market failure
我國之所以要发展远洋渔业，除了近岸渔业资源枯竭之外，更重要的是远洋渔业是领土和领海之外的资源，可以在不减少本国自然资源和避免本国环境被破坏的前提下以和平的方式利用地球渔业资源，在世界远洋渔业领域占有一席之地也是中华民族伟大复兴的必然要求和体现。远洋渔业对现代技术依赖性强（李涵和韩立民，2015），是技术密集型产业之一。发达国家掌握了远洋渔业的核心生产技术，拥有强有力的竞争优势，我国远洋渔业技术水平与日本和俄罗斯等远洋渔业大国相比有很大差距。但是，发达国家为了保持更强的竞争能力和更多销售硬件设备获厚利，控制和封锁远洋渔业的核心技术，例如日本限制向中国出口船用超低温技术设备、统一销毁淘汰的旧船、炸毁退出作业的专业渔船并沉入海底等（向清华，2011）;再如，日本和韩国不准他们的船舶企业向中国出口钓船，技术封锁致使我国不能引进有效技术和购进新船（乔伟海，2002）。在远洋渔业技术领域，国际上对我们进行技术封锁，我们自身要加大远洋渔业研发资金和人才的投入力度，除此之外，还有一条提高技术的路径，即为远洋渔业的技术空间溢出效应，邻接省份的远洋渔业产业在接触中会有互相的技术空间溢出，这种提升远洋渔业技术水平的方式不仅难以封锁，而且省去了技术的研发成本，是一条值得重视且可行的提升远洋渔业技术水平的方式。
1 研究进展
除了耕地产粮满足人们食物需求之外，辽阔的海洋也是“蓝色粮仓”和“海洋牧场”，蕴藏着巨量的满足人们食物需求的渔业资源，2009年中央一号文件指出我国要“扶持和壮大远洋渔业”，为此，相关学者对远洋渔业进行了系统而全面的研究，但远洋渔业技术空间溢出方面的研究还处于初步阶段。 空间溢出效应方面的研究，周堃（2013）随着地区经济格局的发展演变，一个地区的产业发展更多的受到了周边地区的影响渗透。有学者研究过海洋经济的空间溢出效应，姜旭朝和赵玉杰（2017）使用空间杜宾模型实证分析了环境规制的海洋产业经济增长的空间效应，赵玉杰（2020）使用动态空间面板模型实证分析了环境规制对海洋经济技术效率的影响，徐敬俊等（2020）运用空间（SDM）计量模型研究了海水养殖渔业碳汇量的空间外溢效应，周磊等（2017）基于空间杜宾模型分析了淡水养殖业产业格局变化的影响因素，陈国亮（2015）借助Moran’s指数探讨了海洋产业协同集聚的空间外溢效应。
亚当·斯密最早意识到技术在经济发展中的重要作用，技术进步既可以通过改变要素本身实现，也可以通过改变要素组合实现（李尧，2013），由于信息不对称，我国水产技术转化率只有50%，远低于发达国家80%的平均水平（陈平南，2012）。祖岫杰等（2010）根据对吉林省渔民的调查，有34.06%的人回答通过和周边养殖户看样学习获得渔业技术 。Marshall（1890）在《经济学原理》中指出外溢等同于外部性，技术扩散的正外部性也就是技术外溢效应（Technology Spillover Effect）。
本文的边际贡献，有学者研究了海洋产业、淡水渔业的空间效应，但还没有学者使用空间杜宾模型实证分析远洋渔业的空间溢出效应;大量学者认识到了技术因素对经济发展和渔业经济的重要作用，也认识到了技术的空间溢出的重要作用，但对远洋渔业的技术空间溢出效应的研究还很少见，本文使用动态空间杜宾模型研究远洋渔业的技术空间溢出效应，以弥补远洋渔业研究的这个短板。
2 研究設计
2.1 样本选择
“靠山吃山，靠水吃水”，根据资源禀赋理论，拥有海洋资源禀赋的地区有发展海洋经济的优势，我国沿海12省份和中农发集团都有远洋渔业产业。姚丽娜和刘洋（2014）在比较2013年我国远洋渔业竞争力时，采用了天津、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和广西九省远洋渔业数据，参考他们的研究样本，本研究使用2003-2018年平衡面板数据研究远洋渔业的技术空间溢出效应，数据来自《中国渔业统计年鉴（2004—2019）》，鉴于天津和广西远洋渔业数据在相应年份内的缺失，本研究所用样本为去除天津和广西之外的另外七省份。
2.2 技术水平的测评
高辉和吴昊（2014）用技术效率作为技术进步的代理变量，认为随着地区间经济合作的不断加深，技术进步会逐步呈现正外部性即溢出效应。根据内生增长理论，技术进步是经济增长的最终源泉，而全要素生产率（Total Factor Productivity）是反映技术进步的一个指标（腾玉华等，2012）。本文借鉴全要素生产率（TFP）方法测评我国远洋渔业的技术进步，同时全要素生产率可分解为技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）三者的乘积。数据包络模型（DEA）投入指标和产出指标的选择要遵循全面性与重点性相结合的原则（朱春波，2008），同时鉴于远洋渔业数据的可获得性，产出指标选择样本各省远洋捕捞产量（吨），投入指标选择远洋渔船功率（千瓦）和远洋渔业从业人员数（人）。把投入产出数据输入DEAP2.1软件获得技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech），得出的技术进步值的统计分析见表1。
2.3 空间权重矩阵的选择
空间权重矩阵是外生变量，现有空间计量模型的实证研究中基本使用三种矩阵：邻接矩阵（0-1矩阵）、经济矩阵和地理距离矩阵，三种矩阵各有优缺点和经济含义，本文研究的远洋渔业的空间技术溢出，大多通过远洋渔业企业和远洋渔船及其工作人员的直接接触而产生，不接触就难以溢出，所以选择0-1邻接矩阵更符合远洋渔业经济的实际情况。
Wij=1 （省域i与省域j相邻）
0 （省域i与省域j不相邻）
0 （省域i=省域j，对角线元素）
Wij为0-1邻接矩阵，若远洋渔业省份i与远洋渔业省份j有共同的边界，则Wij=1，意味着远洋渔业省份i与远洋渔业省份j相邻，两个地区具有空间相关性;反之，Wij=0;矩阵对角线上的元素，即省域i=省域j，由于是本远洋渔业省份到本远洋渔业省份的距离，所以赋值为0。
2.4 指标选择与模型设定
2.4.1 变量指标的选择
鉴于数据的可获得性，一个省区的远洋渔业产业的产出也就是模型的因变量用远洋捕捞产量代表（单位：吨），并用Output表示。核心变量也就是本文要研究的远洋渔业技术进步指标为上文DEA模型测得的技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）。控制变量方面，根据柯布道格拉斯生产函数，资本和劳动力是两个基本的投入要素，故在远洋渔业产出的影响因素中，用远洋渔船功率（vehicle）表示资本投入（单位：千瓦），用远洋渔业从业人员数（labor）表示劳动力投入（单位：人）;选择渔业经济总产值（fishgdp）反映各省渔业经济的发达程度（单位：万元）;冷冻保鲜技术和冷链物流建设在远洋渔业产业竞争力提升中的重要性越来越大，只有有着完整的远洋渔业产业链才能消化更多的远洋捕捞产量，这方面的因素用水产品冷库数量（cs）来表示（单位：座）;我国资源配置的方式是市场起决定性作用，同时更好地发挥政府的作用，为表示政府对远洋渔业和渔业经济的支持力度用水产技术推广站（atps）的数量这个指标来表示（单位：个）。各指标的描述性统计分析见表1。
其中，由于统计口径的改变，2008—2018年远洋渔业从业人员数由海洋渔业人口中渔业从业人员数近似代替;水产技术推广站数量为水产站（专业站）和综合站之和;再有，由于《中国渔业统计年鉴（2004）》未报告广东省远洋捕捞产量、渔船功率和从业人员数，根据《中国渔业统计年鉴（2005）》和《中国渔业统计年鉴（2003）》数据依据算术平均法计算获得;渔业经济总产值为按当年价格计算，未消除通货膨胀因素，正式回归分析时消除物价影响。 2.4.2 动态空间杜宾模型的设定
地理学第一定律（First Law of Geography）指出所有事物都与其他事物相联系，较近的事物的联系性强于较远的事物的联系性（Tobler，1970）。形成空间相关关系的原因之一是因为地理位置相邻省份经济活动等交流更便捷，产生空间溢出效应（李明文等，2020）。随着学者逐渐认识到空间异质性和空间相关性对经济活动的影响，打破了OLS（Ordinary Least Square）方法独立同分布的假定，普通的Panel Data计量模型不能全面反映生产活动的本质（肖小勇和李秋萍，2014）。空间杜宾模型不仅能分析因变量之间的空间关联效应，而且能分析邻接地区核心变量对本地区因变量的空间溢出效应;动态空间杜宾模型滞后3期回归，不仅得出因变量的滞后影响，而且得出邻接地区滞后因变量对本地因变量的影响，还能得出邻接地区核心变量对本地区因变量的影响，但动态模型只适用于固定效应，不能使用随机效应，同时固定效应估计可通过从模型中消除非观测效应μi而解决模型部分内生性问题，所以本研究选择动态（固定）空间杜宾模型，模型设定为模型（1）、模型（2）和模型（3）。
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Techchit+φ1WTechchit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（1）
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Pechit+φ1WPechit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（2）
Outputit=λOutputit-1+ρWOutputit-1+α1Sechit+φ1WSechit+α2Controlit+φ2WControlit+μi+γt+εit（3）
其中，W为邻接空间权重矩阵，λ为远洋捕捞产量（Output）滞后一期的回归系数，ρ为邻接省份遠洋捕捞产量滞后一期对本省远洋捕捞产量的回归系数，表示远洋捕捞产量的动态空间溢出效应，α1 为本省远洋渔业技术进步对本省的远洋捕捞产量的回归系数，φ1 为邻接省份的远洋渔业技术进步对本省的远洋捕捞产量的回归系数，表示远洋渔业的技术空间溢出效应，α2 为本省控制变量对本省远洋捕捞产量的回归系数，φ2 为邻接省份控制变量对本省远洋捕捞产量的回归系数，其中控制变量（Control）包括远洋渔船功率、远洋渔业从业人员、渔业经济总产值、水产品冷库数量和水产技术推广站;μi为空间固定效应，γt为时间固定效应，εit 为模型新息（残差项）。模型（1）、模型（2）和模型（3）的技术变量分别为技术进步率（Techch）、纯技术效率（Pech）和规模效率（Sech）。
3 实证结果分析
使用stata12软件获得回归结果并整理在表2中。由于纳入空间滞后项的空间杜宾模型不能直接反映变量间的边际效应，要用偏微分方法将自变量对因变量的影响按来源分解成直接效应和间接效应（LeSage和Pace，2009）。直接效应表示本地区的自变量对本地区的因变量的平均影响，间接效应表示相邻地区的自变量对本地区因变量的平均影响（张玄等，2019）。所以，本研究中主要分析直接效应和间接效应的回归系数。
由表2分析，表中空间模型实证分析使用的矩阵为0-1邻接矩阵，省份相邻为1表示距离近，省份不相邻为0表示距离远;省份之间相邻更容易产生远洋渔业生产的合作与资源共享，省份之间不相邻往往远洋渔业生产各行其是而缺少生产要素之间的流动与配置。模型（1）、模型（2）和模型（3）三个模型的拟合优度分别为0.823、0.853和0.830，说明远洋渔业的省内因素和省外空间溢出因素对本省远洋渔业的产量变动的解释度分别达到82.3%、85.3%和83.0%，模型整体解释度非常高，模型变量选择合理。
模型（1）中远洋渔业的技术进步指标为技术进步率（Techch），DEA模型的技术进步率是指产业生产技术的更新换代;对于远洋渔业比如具有导航和冷藏功能的远洋渔船对老旧远洋渔船的替换，提高了远洋捕捞能力，这即视为远洋渔业的技术进步率。模型中技术进步率（Techch）的短期直接效应的回归系数为22456.34，且通过10%统计水平下的显著性检验，说明技术进步率有效地提高了远洋渔业的捕捞产量，远洋渔船和渔具的推陈出新，捕捞效率极大提高。技术进步率（Techch）的短期间接效应为-6904.407，但没有通过显著性检验，说明邻接省份的远洋渔业捕捞技术的进步没有对本省产生影响，这是因为远洋渔业资源具有竞争性和公共产品属性，邻接省份提高捕捞能力会对本省产生竞争性。
模型（2）中远洋渔业的技术进步指标为纯技术效率（Pech），DEA模型的纯技术效率是指管理模式的改进、资源的优化配置和生产或运营模式的优化而提高投入产出效率;对于远洋渔业的纯技术效率的改进，包括优化船员与渔船配置而减少冗员，何时出海何处下网避免无效航行作业，捕捞与销售如何一体化完成等。模型中纯技术效率（Pech）的短期直接效应的回归系数为143299.7，且通过1%统计水平下的显著性检验，说明纯技术效率的提升能显著促进远洋捕捞产量的增加，远洋渔业企业的管理水平的提升和运营模式的升级增强捕捞能力。纯技术效率（Pech）的短期间接效应为746.575，但没有通过显著性检验，说明邻接省份的远洋渔业的管理水平的提升没有对本省产生积极影响，这可能是因为远洋渔业企业之间存在竞争，避免企业的管理技能外溢，持有“以邻为壑”的同行观， 各省远洋渔业之间出现“诸侯经济”现象（陈秋玲和于丽丽，2014），这不利于整个远洋渔业产业的福利最大化，也是“市场失灵”的一种表现 。
模型（3）中远洋渔业的技术进步指标为规模效率（Sech），DEA模型的规模效率是指评价主体保持适度规模，也即是最优规模，若规模过小没有产生规模效应则处于规模递增阶段，若规模过大产生规模不经济则处于规模递减阶段，当规模处于规模递增到规模递减的“拐点“时，是最佳规模阶段。远洋渔业产业或远洋渔业企业规模过小则无法摊薄固定成本，单位远洋捕获量的净利润就低;规模过小无力购买大型先进远洋渔船则捕捞效率低;规模过小远洋渔业产业链无法形成，市场信息、冷链物流、远洋渔业资源定位和渔获物再加工能力任何一个环节的薄弱都会因“木桶效应”而限制远洋渔业产业效益的发挥。模型中规模效率（Sech）的短期直接效应的回归系数为50454.88，且通过5%统计水平下的显著性检验，说明规模效率的提升能显著促进远洋捕捞量的增加，保持一定的规模才可发挥渔业产业的专业化和多样化的正效应;创新理论大师熊彼特提出过大企业具备研究开发动力的重要命题，认为大企业比小企业更擅长技术创新（万宇和慕永通，2013）。规模效率（Sech）的短期间接效应的回归系数为42721.39，且通过10%统计水平下的显著性检验，说明规模效率产生了显著的外溢性，邻接省份的远洋渔业生产规模效率的提升可以促进本省远洋捕捞量的增加，产生了正向的外溢性，邻接省份扩大远洋捕捞规模大批量作业会对邻接省份产生强烈的示范效应和信息传递效应，使邻接省份也依相同标准投入生产要素，从而使远洋渔业作业单位直接进入适度规模区间，避免从小到大、从无到有的摸索过程，缩短成长周期和避免浪费，最终直接提高邻接省份的远洋捕捞产量。 同时，模型（2）和模型（3）spatial rho的值分别为0.261和0.208，且分别通过5%和10%统计水平下的显著性检验，说明变量之间具有空间效应，使用空间模型是合适的。模型（1）、模型（2）和模型（3）的因变量滞后一期（L1.Output）的回归系数分别为0.489、0.760和0.516，且分别通过1%、1%和1%统计水平下的显著性检验，说明本省上一年的捕捞产量的提升能显著有利于本年捕捞产量的提升，随着远洋渔业捕捞技术的成熟和经验的积累与丰富，远洋渔业捕捞越来越能掌握技巧，尽管世界远洋渔业资源也面临衰竭问题，但我国的远洋渔业捕捞潜力还有挖掘空间。模型（1）、模型（2）和模型（3）的邻接省份的滞后一期远洋捕捞量对本省当期的远洋捕捞量的回归系数分别为-0.005、0.178和0.008，但都没有通过显著性检验，说明邻接省份的滞后一期的远洋渔业的捕捞量没有对本省当期的远洋渔业捕捞量产生显著影响，这多半因为时间滞后和区域距离而导致影响衰弱。
4 研究结论与建议
本文使用动态空间杜宾模型实证研究得出如下结论：反映本省远洋渔业技术进步的技术进步率、纯技术效率和规模效率显著促进本省远洋捕捞产量的提升;在技术空间溢出效应方面，技术进步率和纯技术效率没有产生明显的空间溢出效应，规模效率产生了显著的空间外溢效应。为此提出相关建议：（1）发挥远洋渔业协会的作用。虽然是全国性社会团体，但是非赢利性组织，为更好发挥远洋渔业协会的作用，农业农村部、国家海洋局和财政部可联合出台政策为远洋渔业协会的运作提供财政支持，补偿远洋渔业协会技术溢出的正外部性效应，使其外部效应内部化，从而激励远洋渔业协会更积极地发挥沟通交流作用。（2）远洋渔业上市公司合作基础上实现双赢。我国远洋渔业上市公司有中水渔业（000798，SZ）和开创国际（600097，SZ），公司之间的拖网船和金枪鱼围网船可以互相租借，同时都是国企上市公司，公司高管和技术人员可定期互调，带动技术和知识的溢出。（3）借力21世纪“海上丝绸之路”发展战略。远洋渔业全球布局契合21世纪“海上丝绸之路”的战略方向，各省远洋渔业企业和从业人员积极与“海上丝绸之路”沿线国家进行远洋渔业合作，促进生产要素的优化组合，在合作和交流中实现远洋渔业技术进步的双向溢出。
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