基于灰色预测模型的我国海洋渔业发展趋势研究
基于灰色关联分析的海洋产业经济研究
海洋产业是指开发利用和保护海洋资源而形成的各种物质生产和非物质生产部门的总和，即：人类利用海洋资源和海洋空间所进行的各类生产和服务活动，或人类在海洋及以海洋资源为对象的社会生产、交换、分配和消费的活动。
这种活动可具体分为五个方面：直接从海洋中获取产品的生产和服务；直接对从海洋中获取的产品所进行的一次性加工生产和服务；直接应用于海洋的产品生产和服务；利用海水或海洋空间作为生产过程的基本要素所进行的生产和服务；海洋科学研究、教育、技术等其他服务和管理。
海洋产业是海洋经济的构成主体和基础，是海洋经济得以存在和发展的基本前提条件。
在海洋产业体系尚未形成之前，海洋经济活动分散在国民经济的各个产业部门中，海洋产业的发展和独立化，使之成为国民经济中一个新的产业部门。
海洋产业按其形成的时间可分为传统海洋产业，海洋新兴产业，海洋未来产业。
传统海洋产业是指那些历史悠久、成熟度高的产业，包括海洋捕捞业、海洋交通运输业、海盐业及盐化工业等；海洋新兴产业，是指２０世纪中叶以后形成的一定规模的产业，包括海洋石油、天然气业、海水养殖业、滨海旅游业、海滨砂矿业和海洋服务业等；海洋未来产业是海洋产业发展的技术储备和准备阶段，一旦技术成熟，就可以成长为新兴的海洋产业，包括深海采矿业、海水淡化产业、海洋能利用产业和海洋药物产业等。
按其产业的属性也可以分为海洋第一产业（海洋渔业和海涂种植业等）；海洋第二产业（海洋油气业、海盐业、海滨砂矿业、海水直接利用产业和海洋药物业等）；海洋第三产业（海洋交通运输业、滨海旅游业和海洋服务业等）。
海洋经济的增长速度一般高于同期国民经济的增长速度，海洋产业是国民经济增长重要的支持领域，也是国民经济可持续发展的支持领域。
深刻认识我国海洋产业发展的现状，对提高我国海洋产值，加快我国经济发展具有非常重要的意义，２００５年中国海洋产业总产值已达到全国ＧＤＰ的９．３％，海洋产业增加值已达到全国ＧＤＰ的４．０％，海洋经济已经成为我国新的经济增长点，海洋经济对国民经济的贡献越来越大。
基于灰色模型的我国海洋产业结构分析与预测
第35卷第4期2018年8月浙江海洋大学学报（人文科学版）JOURNAL OF ZHEJIANG OCEAN UNIVERSITY（HUMANITIES SCIENCE）Vol.35 No.4August,2018基于灰色模型的我国海洋产业结构分析与预测施卫东 朱冰霜 张春梅（东南大学经济与管理学院，江苏南京 210096）[摘要]中国的海洋产业近年来发展迅速，但相关产业研究较为匮乏，因此对海洋产业进行定量分析不仅具有理论价值而且具有重要的现实意义。
本文基于近十年中国海洋统计公报的数据资料，引入灰色关联度的概念，对各海洋产业之间的关联程度进行了实证分析，发现我国传统海洋产业和新兴海洋产业的结构不均衡现象正逐步改善，但新兴海洋产业仍处于劣势。
然后利用灰色预测模型对未来三年海洋产业的发展趋势进行了预测，并提出了一系列针对性政策建议。
[关键词]海洋产业；关联系数；灰色模型；产业结构[中图分类号]P74 [文献标识码] A [文章编号] 2096-4722（2018）04-0001-08我国海洋产业主要由海洋渔业、海洋油气业、海洋船舶工业、海洋工程建筑业、海洋交通运输业、滨海旅游业等产业组成，2017年全国海洋生产总值比上年增长6.9%，占国内生产总值的9.4%。
其中，海洋第一、第二、第三产业增加值占海洋生产总值的比重分别为4.6％、38.8％和56.6％。
当前，海洋产业因其丰富的资源禀赋已成为全球发展的新对象，为了更好地利用我国海洋资源，提升海洋经济的发展高度，必须对海洋产业结构以及发展趋势进行深入了解，准确发现我国海洋产业结构存在的问题，及时提出适合的解决方案，以实现我国海洋产业的可持续发展。
本文基于近十年中国海洋统计公报的数据资料，先引入灰色关联度的概念，对各海洋产业之间的关联程度进行了实证分析。
然后利用灰色预测模型对未来三年海洋产业的发展趋势进行了预测，指出我国海洋产业的结构性问题，并提出一系列针对性政策建议以促进海洋经济更高效的发展。
灰色模型GM
问题的分析本文关键在于预测长江江豚个体数量的变化，由于近20年来，江豚的数量急剧下降，如不进行保护，则在未来的10-15年将会发生功能性灭绝，因此江豚种群数量的预测关系到江豚的生存和保护的大问题。
由于江豚个体数量受出生率，死亡率，繁殖能力，长江水质的污染，自然灾害，人为的捕获，人类肆意采挖江砂与非法使用渔具等众多因素的影响，而前这些因数也可能时刻发生变化，难以确定，更难确定这些因素与江豚数量变化的定量关系。
且题中所给的数据数量较少，我们只能在一定的假设条件（往往是一些经验及常识）下按照某种逻辑推理演绎而得到模型，它是一个抽象的灰色系统。
因此，针对问题一，可以采用灰色预测法建立GM(1,1)模型。
因为，灰色预测法至少需要4个数据，我们通过查找资料，得到了1996年江豚在长江中下游的数量.由于数据限制，灰色预测模型在分析江豚出现功能性灭绝和彻底灭绝时是以五年为一个时间间隔的,要得到具体每一年的江豚个体数量，可以通过拟合所得预测数据,得出具体每一年的江豚数量，与出现功能性灭绝的数量进行对比，就可以确定功能性灭绝的时间。
五模型的建立与求解5.1 江豚数量变化的灰色预测模型我们首先以五年为一个时间先给出一个时间间隔，建立灰色预测模型，对江豚数量以五年为一个周期进行一个大致的预测。
5.1.1模型的分析本题已给的江豚种群在1991年，2006年，2011年的种群数量数据，如下表：法时，至少需要四组数据，因此，我们查阅资料得到的两组数据，我们最终得到五组江豚种群和时间的数据，如下表：灰色模型GM（1，1）建立X，它有5个观测值：设定时间序列(0){}{}(0)(0)(0)(0)(0)(0)==X X X X X X(1),(2),(3),(4),(5)2700,2400,2000,1750,1250其中的数值为1991年到2011每隔5年长江江豚的数量。
X：第一步，通过累加生成新数列(1){}{}(1)(1)(1)(1)(1)(1)==X X X X X X(1),(2),(3),(4),(5)2700,5100,7100,8850,10100其中(1)(1)(1)(0)==-+=()(1)(),2,35X X i X i X i i第二步，构造矩阵B 和数据向量Y 。
应用灰色预测模型对舟山市海洋捕捞产量的预测与分析【文献综述】
文献综述农业资源与环境应用灰色预测模型对舟山市海洋捕捞产量的预测与分析舟山渔场是中国最大的渔场，是浙江省、江苏省、福建省和上海市3省1市渔民的传统作业区域。
以大黄鱼(Larimichthys crocea)、小黄鱼(Larimichthys polyactis)、带鱼（Trichiurus lepturus）和墨鱼（乌贼）4大家鱼为主要渔产。
众多的经济鱼虾类的产卵、索饵场所，中国沿海冬季群众渔业规模最大、产量最多的带鱼渔场，是底拖网作业的良好区域，成为全国最著名的渔场。
该海区重要的作业类型还有灯光围网，流刺网和帆张网等，舟山渔场是中国最大的近海渔场，与苏联的千岛渔场、加拿大的纽芬兰渔场、秘鲁的秘鲁渔场齐名。
渔民习惯按各作业海域，把舟山渔场划分为大戢渔场、嵊山渔场、浪岗渔场、黄泽渔场、岱衢渔场、中街山渔场、洋鞍渔场和金塘渔场。
舟山渔场自开发以来,一直为沿海渔民共同捕捞场所。
解放以来，浙江、江苏、福建省以及上海市(简称“三省一市”)来舟山渔场捕捞的渔船不断增加，辽宁、河北、山东、天津等省、市的一部分渔船亦一度来舟山渔场捕捞，导致近年来舟山渔场的渔业资源大量衰退。
随着进入二十世纪90年代，舟山市海洋捕捞产量迅速增加以国内捕捞产量为主，其产量变动趋势与海洋总捕捞产量相似。
远洋渔业虽然所占份额较少，但发展迅速，随着今年来舟山渔业资源的衰退，东海区域已经不行提供足够的捕捞产量。
作为国内捕捞的补充，远洋渔业得到舟山市的高度重视，在远洋渔业发展中给予大力扶植。
2009年舟山市明确提出要打造国家远洋渔业基地。
因此，舟山市远洋渔业的产业规模将不断扩大，远洋渔业产量还将持续、快速的增加，海洋渔业产业结果也将进一步优化。
海洋捕捞产量预测是一个有很多因素、很多层次和目标庞大的系统，由许多错综复杂的关系所组成。
如果按照一般的统计方法来对海洋捕捞系统作全面的定量分析和动态研究，会发现很多巨大的问题：（1）要求样本量巨大；（2）要求有较好的统计分布比例；（3）算工作难度巨大；（4）能出现量化结果与定性分析不符合原来现象[1]。
基于灰色关联模型的后WTO时代中国渔业产业结构优化分析
曲线的 比例也不 同， 因此需要对原始数据消除量纲 ， 转换为可
比较 的数 据 数 列 。初 值 化变 换 是 指 分 别用 同一 个 序列 的第 一 个 数 据 去 除后 面 的 各 个 原始 数 据 ， 到 新 的倍 数数 列 ， 得 即初 值 化 序 列 。设 （ ） 参 考 序 列 （ ｋ为 即母 序 列 ） （ ） 比 较 序 ， ｋ为 列（ 即子 序 列 ）计 算 公 式 为 Ｘ ）＝ ｋ ／ （ （ 中 ｉ ， （ Ｘ （ ） ） 式 ＝ １２ … ， ｋ＝１２ … ， ） （ ） 算 参 考 数 列 与 比较 数 列 差 ， ， ｍ； ，， ｎ 。 ２ 计 的绝 对 值 ， 找 出最 大值 与 最 小值 ， 算公 式 为 ： ｋ 并 计 △ （ ）＝
一
６４ 一 １
江苏农业科学
２ １ 第 ６期 ０ ０年
于方方， 杨宁生．基于灰色关联模型的后 ＷＴ Ｏ时代 中国渔业产业结构优化分析［ ］ Ｊ ．江苏农 业科学 ，００ ６ ：１ ６ ６ ２ １ （ ） ６４— １
基 于灰 色 关联 模 型 的后 ＷＴ Ｏ时代 中国渔 业产 业 结 构 优化 分 析
关 键 词 ： 业 ；产业 结构 ； 化 ； 色 关 联 分 析 ； ＷＴ 渔 优 灰 后 Ｏ时 代
中图分类号 ： ３ ６３ Ｆ ２ ．
文献标志码 ： Ａ
文章编号 ：０２—１０ （００ ０ ０ １ ０ １０ ３ ２ ２ １ ）６— ６４— ２
之 间 的差 异 显 著性 ， Ｐ＜１ 一 般 取 Ｐ＝ ． 。 （ ） 算 关 联 ０ ， ０５ ４ 计 度 。两 个 序 列 的关 联 度 可 用 两个 比较 序 列 各个 时刻 的关 联 系 数 之 平 均 值 计算 ， 算公 式 为 Ｒ ＝∑ｓ（ ）ｎ 式 中 ｎ为 比较 计 ｋ ／ ， 序列 的长 度 。关 联 度 数 值 越 大 ， 该 因素 对母 序 列 的 影 响 程 则 度越 大 。 （ ） 关 联序 。将 各 子 序 列 与 母 序 列 的 关 联 度 按 大 ５排 小 顺 序 排 列 起来 ， 组成 关 联 序 ， 直 接 反 映各 子 序 列对 母 序 便 它
基于灰色关联分析的我国渔业产业结构优化对策
先确定参考数列 ，然后 比较其它数列同参考数列的
接 近程度 ，这 样才 能对其 它数 列进 行 比较 ，在众 多 的因素 中 ，哪 些是 主要 因素 ，哪些 是次 要 因素 ；哪
些因素对系统发展影响大，哪些因素对系统发展影
响小 ［ １ Ｊ ｎ
渔 业 经 方研 究 ２ ０ 第 ６期 ３ ０ ８牟
经济分析 Ｅ ｏ ｏ ｙＡ ａｙｉ ｃｎ ｍ ｎ ｌ ｓ ｓ
来源 ： ｏ ４ ２Ｈ 年渔业统计年鉴 。 ２ｏ～０７ Ｄ
表 ２ 我国渔业产业重要构成要素的初值化分析 ａ
方 法 ，也 称 为 灰 色 关 联 度 。 碍 表示 捕 捞 、养 殖 、
较 曲线的形状相似程度。首先进行初值化 ， 使各个 数据列所对应的曲线有一个公共交点 ，方便各 因素 的比较和分析 ，即 ）置 （ Ｏ） ０ １ ； ） ２ ３， ， ， ０
２ ３ ４ 后＝ ０ ３ Ｏ ４ ０ ５ ０ ６ 见 表 ２ ） ， ， ： ２ ０ ，２ ０ ，２ ０ ，２ ０ （ ａ。
继而求出毒 ） 之间的最大差值、最小差值 。
△一＝ －９ ０， △ ０３ ４ ００ ０ ．０ ０
渔业 发展 战略得 到了很好 的贯彻 执行 ，取得 了明显
效果 。与此同时 ， 水产品加工业在渔业总产值中的 ， ＠ 是 ￡ ）
比重稳 步提 升 ，捕 捞 业 强 劲增 长 的势 头 得 到 了遏
水产 品加工 、休 闲渔业产值与渔业总产值 的关联
度。
兄｝∑考 ）． ６ ＝ ＝６ ０５ ６
＝
２ ３ ∞
２ ＝
然后 求差 序列 ，对 应 于每 个 ，由 ＠ ＝ ｏ ）Ｉ ）
基于灰色关联分析的区域海洋产业发展测度分析
第41卷第2期 唐山师范学院学报 2019年3月 Vol.41 No.2 Journal of Tangshan Normal University Mar. 2019──────────基金项目：河北省社科基金项目（HB17YJ015）收稿日期：2018-09-11 修回日期：2019-01-02 作者简介：宋剑（1979-），男，河北唐山人，硕士，副教授，研究方向为区域经济、国土资源经济。
-96-基于灰色关联分析的区域海洋产业发展测度分析宋 剑1，闫亚梅2，席增雷3,4（1. 中共唐山市委党校 管理学教研室，河北 唐山 063000；2. 河北大学 财务处，河北 保定 071002；3. 国家海洋技术中心 海域研究室，天津 300112；4. 河北大学 经济学院，河北 保定 071002）摘 要：从海洋产业结构与产业增长灰色关联度角度分析，目前河北省海洋产业结构布局总体较为合理，但与海洋产业发展领先的地区相比，产业结构布局存在较大差距。
通过数据分析，建议提高对发展海洋经济的重视程度，提高产业集中度和提高海洋科技投入。
关键词：区域海洋；产业发展；灰色关联分析 中图分类号：F224文献标识码：A文章编号：1009-9115(2019)02-0096-06DOI ：10.3969/j.issn.1009-9115.2019.02.018Measurement and Analysis of Regional Marine Industry Development Basedon Grey Relational AnalysisSONG Jian 1, YAN Ya-mei 2, XI Zeng-lei 3,4(1. Management Teaching and Research Department, Party School of CPC Tangshan Municipal Party Committee, Tangshan 063000, China; 2. Finance Department, Hebei University, Baoding 071002, China; 3. Marine Research Laboratory, National Ocean TechnologyCenter, Tianjin 300112, China; 4. School of Economics, Hebei University, Baoding 071002, China)Abstract: From the view of grey relational degree between marine industrial structure and industrial growth, the overall layout of marine industrial structure in Hebei Province is more reasonable. Compared with the leading areas in the development of marine industry, there is a big gap in the layout of industrial structure. Based on data analysis, some policy suggestions are put forward to further enhance the importance of developing marine economy, to increase industrial concentration and to increase investment in marine science and technology.Key Words: regional ocean; industrial development; grey relational analysis党的十八大提出建设海洋强国，党的十九大又提出坚持陆海统筹、加快建设海洋强国的战略部署。
基于灰色系统的太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度灾变预测
境和气候因子进行分析ꎬ 并利用灰色预测 ＧＭ (１ꎬ
Ｎ) 模型建立太平洋褶柔鱼冬春群资源丰度预测模
型ꎮ 上述研究均将环境因素作为影响因子加入ꎬ 然
近年来ꎬ 太平洋褶柔鱼的捕捞产量波动较大ꎬ
而在缺乏可靠的预报环境因子的情况下ꎬ 如何利用
由于环境因素对短生命周期生物的影响明显ꎬ 且这
力量渔获量 ( ｃａｔｃｈ ｐｅｒ ｕｎｉｔ ｅｆｆｏｒｔꎬ ＣＰＵＥ) ꎬ 建立了多种灰色年灾变预测 ＧＭ ( １ꎬ １) 模型ꎬ 并比较该海域
太平洋褶柔鱼建立的丰歉年灾变预测模型的精度ꎬ 选择最优模型ꎬ 对未来可能出现的丰歉年份进行预测ꎮ
结果表明ꎬ 该海域太平洋褶柔鱼秋生群资源丰度的丰年将发生在 ２０２０、 ２０３４、 ２０５２ 年ꎬ 歉年将发生在
第 ３５ 卷第 ４ 期
Ｖｏｌ.３５ Ｎｏ.４
大 连 海 洋 大 学 学 报
ＪＯＵＲＮＡＬ ＯＦ ＤＡＬＩＡＮ ＯＣＥＡＮ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ
２０２０年８月
ＤＯＩ:１０.１６５３５ / ｊ.ｃｎｋｉ.ｄｌｈｙｘｂ.２０１９－１９４
Ａｕｇ . ２ ０ ２ ０
文章编号:２０９５－１３８８(２０２０)０４－０６０７－０５
基于灰色系统的太平洋褶柔鱼秋生群
资源丰度灾变预测
张磊１、２ ꎬ 陈新军１、３、４、５、６ ꎬ 汪金涛１、３、４、５、６∗ ꎬ 吴洽儿２
(１ 上海海洋大学 海洋科学学院ꎬ 上海 ２０１３０６ꎻ ２ 中国水产科学研究院南海水产研究所ꎬ 广东 广州 ５１０３００ꎻ ３ 农业农村部大洋
渔业开发重点实验室ꎬ 上海 ２０１３０６ꎻ ４ 国家远洋渔业工程技术研究中心ꎬ 上海 ２０１３０６ꎻ ５ 大洋渔业资源可持续开发教育部重点
基于灰色关联分析的我国海洋渔业产业结构
2018年 第10期海洋开发与管理55基于灰色关联分析的我国海洋渔业产业结构徐杰,张兰婷(中国海洋大学管理学院 青岛 266100)收稿日期:2018-09-14;修订日期:2018-09-20作者简介:徐杰,硕士研究生,研究方向为海洋经济和企业战略管理作者简介:张兰婷,博士研究生,研究方向为渔业经济与陆海一体化摘要:为发展我国海洋渔业经济,促进海洋渔业资源的开发利用和渔业产业结构的优化升级,文章基于灰色关联分析,研究我国海洋渔业产业结构,并提出相应建议㊂研究结果表明:我国海洋渔业产业发展不平衡,第一产业占比较大;产量和产值保持平稳较快增长,海水养殖业和第三产业发展较快;与海洋渔业发展的关联程度由大到小依次为水产品加工业㊁海洋捕捞业㊁海水养殖业㊁休闲渔业;未来我国海洋渔业应大力发展远洋捕捞和海水养殖㊁科学延伸水产品加工产业链㊁促进渔业科技进步以及积极推动休闲渔业的发展,促进形成 三㊁二㊁一 型的产业结构㊂关键词:海洋渔业;产业结构;灰色关联分析;海洋捕捞;海水养殖中图分类号:F 326.4;P 745 文献标志码:A 文章编号:1005-9857(2018)10-0055-05T h e S t r u c t u r e o fC h i n a sM a r i n eF i s h e r i e s I n d u s t r yB a s e d o nG r e yC o r r e l a t i o nA n a l ys i s X UJ i e ,Z H A N GL a n t i n g(S c h o o l o fM a n a g e m e n t ,O c e a nU n i v e r s i t y o fC h i n a ,Q i n gd a o 266100,C h i n a )A b s t r a c t :I n o r de r t o d e v e l o p C h i n a sm a r i n ef i s h e r y e c o n o m y ,p r o m o t e t h e d e v e l o pm e n t a n d u t i l i -z a t i o no fm a r i n e f i s h e r y r e s o u r c e s a n do p t i m i z e t h eu p g r a d i n g o f f i s h e r i e s i n d u s t r y s t r u c t u r e ,t h i s p a p e r s t u d i e d t h e s t r u c t u r e o f C h i n a sm a r i n e f i s h e r i e s i n d u s t r y b a s e d o n g r e y c o r r e l a t i o n a n a l ys i s a n d p u t f o r w a r dc o r r e s p o n d i n g s u g g e s t i o n s .T h e r e s u l t s s h o w e d t h a t t h ed e v e l o p m e n to fC h i n a s m a r i n e f i s h e r i e s i n d u s t r y w a sn o tb a l a n c e d ,t h e p r i m a r y i n d u s t r y h a da c c o u n t e df o rar e l a t i v e l y l a r g e p r o p o r t i o n ;t h e o u t p u t a n d o u t p u t v a l u em a i n t a i n s t e a d y a n d r a p i d g r o w t h ,t h em a r i n e a q u a -c u l t u r e i n d u s t r y a n d t h e t e r t i a r y i n d u s t r y d e v e l o p e d r a p i d l y ;t h e d e g r e e o f a s s o c i a t i o nw i t h t h e d e -v e l o p m e n t o fm a r i n e f i s h e r i e sw a s f r o ml a r g e t o s m a l l ,i n t u r n ,a q u a t i c p r o d u c t s p r o c e s s i n g i n d u s -t r y ,m a r i n e f i s h i n g i n d u s t r y ,m a r i n ea q u a c u l t u r e i n d u s t r y a n dr e c r e a t i o n a l f i s h e r y .I nt h e f u t u r e ,C h i n a sm a r i n e f i s h e r i e s s h o u l d v i g o r o u s l y d e v e l o p o c e a n f i s h i n g a n dm a r i n e a q u a c u l t u r e ,s c i e n t i f i -c a l l y e x t e n d t h e a q u a t i c p r o d u c t p r o c e s s i n g i n d u s t r y c h a i n ,p r o m o t e f i s h e r y s c i e n c e a n d t e c h n o l o g y p r o g r e s s ,a n da c t i v e l yp r o m o t et h ed e v e l o p m e n to fr e c r e a t i o n a lf i s h e r i e s .T h e p y r a m i ds h a p e d s t r u c t u r e o f t e r t i a r y ,s e c o n d a n d p r i m a r yi n d u s t r i a l s h o u l db e f o r m e d .K e y wo r d s :M a r i n e f i s h e r y ,I n d u s t r i a l s t r u c t u r e ,G r e y c o r r e l a t i o n a n a l y s i s ,M a r i n e f i s h i n g ,M a r i n e a q u a c u l t u r e56海洋开发与管理2018年0引言海洋渔业是现代农业的组成部分,在保障粮食安全㊁提供动物性蛋白质和发展社会经济等方面发挥着重要作用㊂近年来,我国海洋渔业保持快速㊁稳定的发展水平,产量每年都有所提升;与此同时,渔业资源衰退㊁水域环境恶化㊁发展方式粗放㊁产业化水平低和技术装备落后等问题日益凸显,海洋渔业发展不平衡问题突出㊂因此,亟须进一步优化我国海洋渔业产业结构,提高渔业发展质量㊂许多学者从不同角度研究我国渔业产业结构,并获得大量研究成果㊂孙吉亭[1]首次采用 产业耦合论 研究我国海洋渔业的发展现状,从理论高度分析渔业产业的可持续发展;杨林等[2]总结我国海洋渔业产业结构调整亟须解决的问题,并从产业生态学视角提出优化海洋渔业产业结构的对策;刘广东等[3]从渔船管理制度视角研究辽宁省渔业产业结构升级的 制度瓶颈 ,分析其对渔业产业升级的作用机理,并提出相应建议;周洪霞等[4]发现我国渔业产业结构存在第二和第三产业发展缓慢㊁特色养殖投入不足㊁资源环境约束严重㊁组织化程度低以及科技创新滞后等问题,进而提出优化渔业产业结构的合理方式;郭丽等[5]基于辽宁省相关数据,深入研究科技创新对渔业发展的作用,并提出相应建议;于婧等[6]运用灰色系统理论,构建较完善的海洋新兴产业评价体系,并据此选择出对山东半岛蓝色经济区影响较大的海洋主导新兴产业;周睿等[7]基于云南省相关数据,运用灰色关联理论分析渔业三次产业与渔业总产值之间的关系,并据此提出优化渔业产业结构的对策建议㊂在当前我国加快建设海洋强国的背景下,本研究采用‘中国渔业统计年鉴“相关数据,基于灰色关联分析我国海洋渔业产业结构,并提出政策建议,具有一定的理论和实践价值㊂1我国海洋渔业发展情况1.1产业结构海洋渔业又被称为海洋水产业,是海洋经济发展的主要支撑产业㊂2007 2016年我国海洋渔业产业结构变化如表1所示㊂表12007—2016年我国海洋渔业产业结构变化年份海洋渔业总产值/亿元第一产业第二产业第三产业产值/亿元占比/%产值/亿元占比/%产值/亿元占比/%20079539.134956.2351.962335.0524.482247.8523.56 200810397.505520.6453.102561.4424.642315.4222.26 200911445.135937.3751.882679.6423.412828.1124.71 201012929.486751.8052.223088.8023.893088.8823.89 201115005.017883.9752.543526.7123.503594.3423.96 201217321.889048.7552.244127.1923.834145.9423.93 201319351.8910104.8852.224521.0523.364725.9624.42 201420858.9510861.3952.074875.3023.375122.2624.56 201522019.9411328.7051.455096.3823.145594.8625.41 201623662.2912002.9150.735410.5422.876248.8526.40由表1可以看出,2007 2016年我国海洋渔业三次产业占海洋渔业总产值的比重呈波动状态,其中第一产业(捕捞业和养殖业)和第二产业(工业和建筑业)缓慢下降,而第三产业(流通业和服务业)迅速上升;第一产业占比最大,第二和第三产业占比较小,三次产业占比极不平衡,产业化水平仍较低㊂1.2产量我国水产品总产量从2007年的4747.52万t 增加至2016年的6901.25万t,年均增长2.80%㊂其中,海水产品产量占比从2007年的53.73%下降至2016年的50.57%,下降幅度较大,主要是由于近年来海洋捕捞受相关政策的限制,且随着淡水养殖业的发展,淡水产品产量迅速第10期徐杰,等:基于灰色关联分析的我国海洋渔业产业结构57增加,每年都有一定幅度的增长,2016年基本与海水产品产量持平㊂我国海水产品产量从2007年的2550.89万t 增加至2016年的3490.15万t,年均增长2.03%,保持平稳较快增长㊂海洋捕捞和海水养殖是海水产品生产的支柱产业,也是 蓝色粮仓 建设的主要支撑产业[8]㊂其中,海洋捕捞产量从2007年的1243.55万t增加至2016年的1328.27万t,增量有限,年均增长仅0.67%,主要原因是海洋捕捞 零增长 政策的实施对限制海洋捕捞发挥了重要作用;海水养殖产量从2007年的1307.34万t增加至2016年的1963.13万t,年均增长3.21%㊂不难看出,基于促进海洋渔业资源的可持续发展,与海洋捕捞相比,海水养殖产量增长明显较快,占海水产品产量的比重也较大㊂此外,2007-2016年海水加工产品量从1182.16万t增加至1775.07万t,年均增长3.93%,增长速度略高于海水养殖产量,具有较大发展空间㊂1.3产值产值是衡量渔业经济发展水平的重要因素㊂2007 2016年我国渔业总产值从9539.13亿元增加至23662.29亿元,年均增长10.74%;海洋渔业产值从4956.23亿元增加至12002.91亿元,年均增长10.21%㊂我国海洋渔业产值在平稳较快增长的同时,也表现出增长速度波动较大的特点,可分为4个阶段:①2007 2008年增长速度下降,主要原因为国际金融危机的影响;②2009 2011年增长速度明显加快,并在2011年达到最高;③在经济新常态的背景下,2012 2015年增长速度明显放缓,并在2015年达到最低;④2016年增长速度又有一定程度的回升,表现出较好的增长趋势㊂1.4主要产业1.4.1海洋捕捞业海洋捕捞业是我国海洋渔业的支撑产业,是绝大部分海洋水产品的供给来源㊂20世纪50年代以来,由于捕捞强度过大和海域环境严重污染,我国近海渔业资源的衰退速度不断加快,至今绝大部分近海鱼种已被充分开发利用[9]㊂为保障海洋渔业的可持续发展,我国采取相应的限制捕捞措施,近年来海洋捕捞产量增速显著放缓,但产量仍居高不下,已达到资源承载力极限,继续提升的空间非常有限,未来发展只能依靠远洋捕捞㊂1.4.2海水养殖业2007年以来,在宏观政策调控的背景下,我国海水养殖业发展迅速,海洋捕捞强度明显下降㊂受居民消费和市场需求的影响,肉食性鱼类㊁虾㊁蟹等投饵性㊁高价值品种的养殖快速发展,养殖品种日趋多元化,各类名㊁特㊁优㊁新品种发展迅速,养殖结构逐步由传统品种养殖向经济价值高的特色品种养殖发展㊂随着养殖技术的进步,养殖方式也不断优化,健康养殖成为发展重点㊂总体来看,适宜海水养殖的近海空间已非常有限,海水养殖从近岸海域扩展到离岸海域已成必然趋势㊂1.4.3水产品加工业作为渔业第二产业的重要组成部分,我国水产品加工业近年来发展迅速,成为渔业经济发展的重要推动力㊂但加工的多为产品种类少㊁技术含量低的低端产品,海洋药物㊁海洋保健品和新型食品等高端产品较少㊂因此,水产品加工业向精深加工方向发展的前景广阔,将成为产业发展重点㊂1.4.4休闲渔业休闲渔业是集垂钓㊁观光㊁旅游㊁度假㊁餐饮㊁娱乐和渔村生活体验于一体,满足逐步富裕起来的广大城市居民精神文化生活需求的现代渔业,是渔业功能的延伸,也是渔业三次产业的有机结合[10]㊂作为渔业第三产业中的新兴产业,我国休闲渔业虽总体规模小,但发展速度快,2007 2016年产值从153.5亿元增加至664.5亿元,发展势头强劲㊁潜力巨大,为渔业经济发展注入新活力㊂2我国海洋渔业产业结构的灰色关联分析2.1方法和数据灰色系统理论是由著名学者邓聚龙教授首先提出的,其中的灰色关联度分析(G R A)通过确定参考数据列和若干比较数据列的几何相似性,判断因素之间的关联程度㊂灰色关联分析法的适用性非常广泛,在数据量较少且信息不确定的情况下,依58 海洋开发与管理2018年然可进行关联程度分析㊂其基本思想是:根据指标的数据序列,数学研究指标几何曲线的相似度,判断其接近程度;几何曲线形状越接近,其相关性越大,反之则相关性越小[11]㊂基于数据的可获得性,本研究以海洋渔业总产值(X 0)作为参考序列,以海洋捕捞产值(X 1)㊁海水养殖产值(X 2)㊁水产品加工产值(X 3)和休闲渔业产值(X 4)4个变量作为比较序列,进行灰色关联分析[12]㊂数据来源于‘中国渔业统计年鉴“(表2)㊂表2 2007 2016年我国海洋渔业主要产业产值亿元年份X 0X 1X 2X 3X 420074956.23971.131057.411801.13153.5220085520.641092.881263.371971.37174.4820095937.371155.381400.392026.60215.7820106751.801272.131650.602358.60211.2520117883.971488.451931.362688.05256.0120129048.751706.672264.543147.68297.88201310104.881855.382604.473435.60365.852********.391947.972815.473712.70431.852********.702003.512937.663880.58489.27201612002.911977.223140.394090.23664.542.2 计算步骤(1)运用初值化法,对原始数据进行无量纲化处理,计算公式为:X 'i (k )=X i (k )X i (2007)式中:X i 表示指标值(i =0,1,2,3,4);k 表示年份(k =2007, ,2016)㊂得到的新数列如表3所示㊂表3 2007 2016年我国海洋渔业主要指标的初值化年份X '0X '1X '2X '3X '420071.00001.00001.00001.00001.000020081.11391.12541.19481.09451.136520091.19801.18971.32441.12521.405520101.36231.30991.56101.30951.376020111.59071.53271.82651.49241.667620121.82571.75742.14161.74761.940320132.03881.91052.46311.90752.383120142.19152.00592.66262.06132.813020152.28572.06312.77822.15453.187020162.42182.03602.96992.27094.3287(2)根据公式:Δj (k )=X '0(k )-X 'j (k )(j =1,2,3,4) 求差序列,结果如表4所示㊂表4 2007 2016年我国海洋渔业主要指标的差序列年份Δ1Δ2Δ3Δ420070.00000.00000.00000.000020080.01150.08090.01940.022720090.00820.12640.07280.207520100.05230.19870.05280.013720110.05800.23580.09830.076920120.06830.31590.07810.114620130.12830.42420.13140.344320140.18560.47110.13010.621520150.22270.49240.13120.901320160.38580.54810.15091.9069由表4可以看出,最大值Δm a x =1.9069,最小值Δm i n =0;休闲渔业和海水养殖的数据序列与海洋渔业总产值的数据序列的绝对值差较大㊂(3)根据公式:ζj (k )=Δm i n +ρΔm a x Δj (k )+ρΔm a x 式中:ρ为分辨系数(0<ρ<1),一般取ρ=0.5㊂求关联系数,结果如表5所示㊂表5 2007 2016年我国海洋渔业主要指标的关联系数年份ζ1ζ2ζ3ζ420071.00001.00001.00001.000020080.98810.92180.98010.976720090.99150.88290.92910.821220100.94800.82750.94750.985720110.94270.80170.90650.925420120.93320.75110.92430.892720130.88140.69210.87890.734720140.83710.66930.87990.605420150.81070.65940.87900.514120160.71190.63500.86340.3333(4)根据公式:R j =1n ð2016k =2007ζj (k )式中:n 为年数,本研究取n =10㊂计算关联度,得出的数值越大,表明该指标对参考序列的影响越第10期徐杰,等:基于灰色关联分析的我国海洋渔业产业结构59大,反之则影响越小㊂关联度计算结果:R1=0.9044,R2=0.7841, R3=0.9189,R4=0.7789㊂由计算结果可以看出, R3>R1>R2>R4,表明在4个主要指标中,与我国海洋渔业发展的关联程度由大到小依次为水产品加工业㊁海洋捕捞业㊁海水养殖业㊁休闲渔业㊂2.3分析和结论由于国家政策的宏观调控和远洋捕捞业的迅速发展,我国海洋捕捞(不含远洋)产量增速放缓,近海海域的渔业资源得以休养生息,海水养殖业有较大发展,表明渔业第一产业内部结构在某种程度上优化;水产品加工业产值与海洋渔业总产值的关联程度最大,对渔业经济发展的影响程度也最大,这与其技术设备的进步密不可分;渔业第三产业保持较快发展,休闲渔业是未来重点发展的新兴产业㊂3建议我国海域面积广阔,充分挖掘和开发利用丰富的渔业资源对保障海洋渔业的可持续发展意义重大㊂今后,应继续稳固渔业第一产业的基础地位,大力发展渔业第二产业,快速发展渔业第三产业,促进我国海洋渔业形成 三㊁二㊁一 型的产业结构㊂3.1大力发展远洋捕捞和海水养殖坚持海洋捕捞 零增长 政策,促进海洋捕捞从近海到远海的发展,大力发展远洋渔业㊂同时,优化海水养殖结构,合理调整养殖密度和空间布局,探索开发养殖新品种;注重发展立体生态养殖模式,提高养殖收益,通过增收激发渔民养殖积极性㊂如,以海湾网箱养殖为重点,发展离岸养殖;结合苗种繁育,在重点养殖集聚区发展工厂化养殖设施,积极引进国际先进养殖技术,依托适宜水域发展可移动式综合养殖平台,积极拓展海水养殖空间㊂3.2科学延伸水产品加工产业链大力培育水产品深加工龙头企业,全面带动水产品深加工产品的生产,逐步形成配套齐全的水产品深加工产业链;积极引进国外先进技术成果,延伸水产品加工产业链,重点开发具有保健和美容功效的海洋功能食品和绿色无污染的有机水产品,提供更多的高端产品,满足市场需求;根据各地区特点,培育形成区域水产品品牌文化㊂3.3促进渔业科技进步增加渔业科技投入,积极推进渔业新技术㊁新装备的研发和应用;重点在水产养殖㊁渔业装备和工程等领域开展核心技术研究,鼓励研发水产品深加工技术,提高渔业资源产出率和水产品综合利用率;积极引进国外先进的海工装备技术和高级研发人才,提高我国渔业科技整体水平㊂3.4积极推动休闲渔业的发展渔业第三产业是具有发展潜力的产业,休闲渔业虽起步较晚,但发展空间巨大㊂以休闲渔业发展为中心,大力发展渔业服务业,打造休闲渔业旅游文化品牌;各地应积极开发利用自身资源,合理布局休闲渔业开发空间,统筹传统渔业与旅游资源开发,打造特色鲜明和形式多样的休闲渔业旅游产品㊂参考文献[1]孙吉亭.中国海洋渔业可持续发展研究[D].青岛:中国海洋大学,2003.[2]杨林,苏昕.产业生态学视角下海洋渔业产业结构优化升级的目标与实施路径研究[J].农业经济问题,2010(10):99-105.[3]刘广东,于涛.辽宁省渔业产业结构升级的 制度瓶颈 问题研究[J].大连海事大学学报(社会科学版),2016(2):24-28.[4]周洪霞,陈洁.我国渔业产业结构现状分析[J].中国渔业经济,2017,35(5):25-31.[5]郭丽,李朵.科技创新对渔业发展及产业结构升级的作用研究[J].吉林工商学院学报,2018,34(3):14-19.[6]于婧,陈东景,王海宾.基于灰色系统理论的海洋主导新兴产业选择研究[J].经济地理,2013,33(6):109-113.[7]周睿,李光华,吴敬东,等.云南省渔业产业结构的灰色关联分析[J].云南农业,2015(1):43-46.[8]韩立民.我国海洋事业发展中的 蓝色粮仓 战略研究[M].北京:经济科学出版社,2016.[9]陈琦,韩立民.我国海洋捕捞业生产的波动特征及成因分析[J].经济地理,2016,36(1):105-112.[10]徐敬俊,韩立民.海洋产业布局的基本理论研究[M].青岛:中国海洋大学出版社,2010.[11]丁建新,邢亚楠,金浩.基于灰色关联分析法的商业银行网点选址研究[J].浙江金融,2011(1):50-53.[12]马彩华.基于灰色关联分析法的莱州湾海洋渔业产业结构研究[J].中国渔业经济,2017(2):87-95.。
李良波-灰色预测模型在渔业产量预测中的应用研究-以宁波市为例(12-19)
灰色预测模型在渔业产量预测中的应用研究—以宁波市为例李良波（宁波城市职业技术学院，浙江宁波 315100）摘要：运用灰色系统理论以1990年到2009年的宁波市海洋渔业产量的统计数据为基础，分别建立海洋捕捞和海洋养殖及水产品总量的GM （1，1）模型，对宁波市海洋渔业产量作出了近期预测。
并通过结合宁波海洋渔业现状及预测结果分析，提出了相应的政策建议。
关键词：灰色预测 海洋捕捞 海洋养殖 GM （1，1）模型渔业系统是个多因素、多层次、多目标的大系统，渔业产量受自然环境、渔业资源、国家政策、经济条件、生产设施和科技水平等多因素制约。
如果按照常规统计方法来对渔业产量进行定量分析和动态研究，存在如下弱点：1）要求大样本量；2）要求有较好的分布；3）计算工作量大；4）可能出现量化结果与定性分析不符的现象。
灰色系统可以适度弥补上述弱点。
灰色系统理论是我国学者邓聚龙教授于1982年先提出来的，是一种研究少数据、信息不确定性问题的方法。
灰色系统理论以“部分信息已知、部分信息未知”的“小样本”、“贫信息”不确定性系统为研究对象，主要通过对“部分”已知信息的生成、开发，提取有价值的信息，实现对系统运行行为、演化规律的正确描述和有效监控。
海洋渔业在收集渔业产量数据上存在较大的不确定性，渔业系统是典型的灰色系统，适用于灰色系统理论的研究。
本文运用灰色预测模型以宁波市为例对渔业产量进行预测。
1． 方法和资料灰色预测基于人们对系统演化不确定性特征的认识，运用序列算子对原始数据进行生成、处理，挖掘系统演化规律，建立灰色系统模型，对系统的未来状态作出科学的定量预测。
灰色预测应用最广泛的灰色序列预测，它是利用GM （1，1）灰色预测模型对时间序列进行数量大小的预测，是一阶单变量微分方程，并通过对模型生成拟合值与原始数据的回代检验，验证该灰色建模的可信度，进行残差修正，并根据以上计算求得所需的预测值。
灰色GM （1，1）模型的建模思路是：第1步：累加生成序列。
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１．１ 数据来源与指标选取 研究所 用 数 据 来 自 ２００８—２０１６年 《中 国 渔 业 统 计 年
鉴》［５］和《中国渔业年鉴》［６］。本研究产量和产值现状分析部 分选用 ２０１２年的数据，力求对我国 １０多年的海洋渔业发展 趋势作出较为全面和系统的分析。灰色预测模型的原理是离 散累加求导，在数据量较少时进行中短期预测精度更高 ， ［７］ 因此本研究中灰色预测部分选用 ２０１２—２０１６年 ５年的数据 对未来 ４年的数据进行预测。由于 ２０１６—２０２０年是我国“十 三五”规划起止 时 间，使 预 测 结 果 更 具 有 现 实 指 导 意 义。 预 测所选海洋渔业产量的指标主要包括全国海水产品总量、海 洋捕捞产量、海水养殖产量和远洋渔业产量；海洋渔业产值的 指标包括海洋渔业经济产值、海水养殖产值和海洋捕捞产值。 １．２ 模型选取
赵学达等对辽宁省海洋渔业产量和产值进行预测，认为辽宁 省海洋渔业产量和产值同样出现不成比例的现象，提出控制 海洋捕捞量、提高养殖产品质量和附加值的建议［４］。本研究 通过查阅我国 ２００５—２０１６年共 １２年的数据，分析全国海洋 渔业产量和产值的最新变动趋势，以期为渔业生产管理提供 最新的参考资料。
近 ５年来，我国对于海洋渔业产量和产值的研究多集中 在各个省份的产量、产值、增加值的预测和关联度方面，对于 全国范围的 预 测 报 道 较 为 鲜 见。 岳 冬 冬 等 对 我 国 “十 二 五 ” 期间的水产品产量进行预测，认为我国应协调淡水和海水水 产品生产的可持续发展［１］。许罕多从生物学和经济学等 ２种 视角研究了我国海洋捕捞业的产量增长情况，认为资源衰退 背景下我国捕捞产量稳步增长是由于捕捞范围扩大和捕捞技 术的提高 ［２］。朱 念 等 对 广 西 北 部 湾 海 洋 渔 业 经 济 增 加 值 进 行了预测，发现广西北部湾地区海洋渔业产量和产值增加并 不 匹 配，同 时 水 产 加 工 业 和 服 务 业 增 加 值 呈 现 失 衡 状 态 ［３］。
翟 璐１，孙兆群２，王 波３，韩立民３
（１．中国海洋大学水产学院，山东青岛 ２６６１００；２．东华理工大学，江西南昌 ３３００１３； ３．中国海洋大学管理学院，山东青岛 ２６６１００）
摘要：海洋渔业经济是我国国民经济的重要组成部分，对于保障我国居民粮食供给和优质蛋白质输出具有重要作 用。分析我国 ２００５—２０１６年海洋渔业产量与产值现状以及发展趋势，并应用灰色预测模型对未来 ４年的数据进行预 测，针对这一发展趋势和预测结果探究其原因，并提出政策建议。结果表明，我国海洋渔业产量和产值一直稳步增长， 同时海水养殖的增长速度高于海洋捕捞，且已形成“以养为主、以捕为辅”的海洋渔业生产结构；此外，远洋渔业得到 较大的发展并在未来 ４年仍保持较高的增长率。应以政策和科技创新为主要驱动力刺激渔业经济平稳增长，同时兼 顾渔业生物资源和水域生态环境的绿色可持续发展。 关键词：海洋渔业；产量产值；灰色预测；发展趋势 中图分类号：Ｆ３２６．４ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００２－１３０２（２０１９）１３－０３４２－０５
海洋渔业是我国的传统产业，近年来人口扩增和陆域资 源枯竭加剧，海洋渔业在需求和政策的推动下得到了飞速发 展，在为我国居民提供粮食资源和优质蛋白方面起到了举足 轻重的作用，时至今日，海洋渔业经济已经成为我国国民经济 的重要组成部分。但是由于长期以来粗放式的发展模式，传 统海洋渔业面临洋捕捞能够有效缓解近海资源 紧缺的压力，已经被政府重视和发展起来。海洋渔业的产量 和产值是衡量海洋经济发展、反映渔业政策实施情况最直观、 最基础性的指标，也是与海洋生物、空间资源数量和质量联系 最紧密的指标。全面把握我国海洋渔业产量和产值的变动情 况，正确预测未来我国海洋渔业发展趋势，对于制定宏观政策 和管理海洋渔业生产具有指导性的作用。
考虑到影响渔业产量和产值变动的因子多而复杂，且我 国 可 查 阅 的 海 洋 渔 业 样 本 数 据 相 对 较 少，是 灰 色 系 统 理 论 （ｇｒｅｙｓｙｓｔｅｍｔｈｅｏｒｙ，简称 ＧＳＴ）［８］中典型的灰因白果律事件， 因此本研究采用灰色模型 ＧＭ（１，１）对我国海洋渔业产量和 产值进行 ５年以内的短期预测。ＧＭ（１，１）是我国学者邓聚 龙首次提出的，指的是以灰色系统理论为基础建立（行为）时 轴上现在与未来的定量关系从而预测事物的发展，以微分拟 合法建立模型，把离散数据视为连续变量在其变化过程中所 取的离散值，从而利用微分方程处理数据，具有少数据预测、 允许对灰因果律事件进行预测和可检验性的特点，已经被广 泛应用于农业、经济等领域 。 ［９］
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江苏农业科学 ２０１９年第 ４７卷第 １３期
翟 璐，孙兆群，王 波，等．基于灰色预测模型的我国海洋渔业发展趋势研究［Ｊ］．江苏农业科学，２０１９，４７（１３）：３４２－３４６． ｄｏｉ：１０．１５８８９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００２－１３０２．２０１９．１３．０７９
基于灰色预测模型的我国海洋渔业发展趋势研究
收稿日期：２０１８－０４－０９ 基金项目：中 国 海 洋 事 业 发 展 中 的 “蓝 色 粮 仓 ”战 略 研 究 （编 号：
１４ＺＤＡ０４０）；２０１７年度青岛市 “一 带 一 路 ”建 设 重 大 课 题 研 究 （编 号：ＺＦＣＧ２０１７０００１５４）；青岛市博士后经费（编号：８６１８０５０３３０６７）。 作者介绍：翟 璐（１９９０—），女，内蒙古赤峰人，博士研究生，主要从 事渔 业 经 济 与 管 理 研 究 方 向 的 研 究。 Ｔｅｌ：（０５３２）８２０３１６５３； Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｉｌｕ０７０８＠１６３．ｃｏｍ。 通信作者：孙兆群，博士，讲 师，主 要 从 事 机 器 学 习 和 数 据 挖 掘、大 数 据分析与建模研究。Ｅ－ｍａｉｌ：ｚｈａｏｑｕｎｓｕｎ＠ｈｏｔｍａｉｌ．ｃｏｍ。