狄乾斌 ，陳小龍，蘇子曉，孫康

（1. 遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029；2. 遼寧師范大學(xué) 海洋經(jīng)濟(jì)與可持續(xù)發(fā)展研究中心，遼寧 大連 116029）

隨著全球氣候變暖問(wèn)題日益嚴(yán)重，各地區(qū)逐漸加大對(duì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)碳排放與低碳經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重視[1]，海洋漁業(yè)作為海洋產(chǎn)業(yè)碳排放的重要來(lái)源，節(jié)能減排作用不可忽視[2]。海洋漁業(yè)因涉及海洋生態(tài)系統(tǒng)中對(duì)二氧化碳的吸收排放效應(yīng)，海洋漁業(yè)活動(dòng)促進(jìn)水生生物吸收水中的二氧化碳，能有效地提升碳匯量，改革開(kāi)放以來(lái)，中國(guó)海洋漁業(yè)生產(chǎn)總體穩(wěn)定，海水養(yǎng)殖產(chǎn)量穩(wěn)步增長(zhǎng)，在各類(lèi)海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策實(shí)施下，海洋經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，海洋漁業(yè)低碳化發(fā)展任務(wù)艱巨[3]。發(fā)展低碳海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)，對(duì)提高海洋漁業(yè)碳排放效率，推動(dòng)碳排放達(dá)峰目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)具有重要意義。

關(guān)于海洋漁業(yè)發(fā)展、碳排放、效率的研究已引起國(guó)內(nèi)外學(xué)者的廣泛關(guān)注，研究主要集中以下幾方面：一是海洋漁業(yè)碳排放及效率測(cè)度與方法討論。GUIJARRO 等[4]主要是對(duì)拖網(wǎng)捕撈漁業(yè)的效率進(jìn)行研究，分析漁業(yè)技術(shù)和海洋管理對(duì)海洋漁業(yè)效率的影響；盧昆等[5]利用隨機(jī)前沿分析法對(duì)中國(guó)遠(yuǎn)洋漁業(yè)的漁業(yè)生產(chǎn)效率分析；狄乾斌等[6]基于“碳排”和“碳匯”計(jì)算中國(guó)海洋漁業(yè)碳排放量，并采用非期望產(chǎn)出超效率SBM 模型測(cè)算海洋漁業(yè)碳排放效率；陳張磊[7]借助SBM-Global Malmquist 指數(shù)對(duì)中國(guó)沿海11 個(gè)省市海洋漁業(yè)全要素生產(chǎn)效率及其收斂性進(jìn)行檢驗(yàn)。二是區(qū)域海洋漁業(yè)碳排放及效率差異性研究。既有國(guó)家、區(qū)域等大尺度的研究范疇[8-9]，也有省級(jí)、城市等小尺度的研究范疇[10-11]；研究?jī)?nèi)容上邵桂蘭等[12]測(cè)算2004—2014 年中國(guó)沿海海洋漁業(yè)碳排放生產(chǎn)效率，借助探索性時(shí)空分析法研究其空間關(guān)聯(lián)特征；李純厚等[13]對(duì)碳源和碳匯及海洋固碳機(jī)制研究進(jìn)展綜述，并探討南海碳匯漁業(yè)今后發(fā)展重點(diǎn)研究方向；張熒楠[14]運(yùn)用DEA模型測(cè)算海洋漁業(yè)碳排放效率，然后實(shí)證分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)效率的影響；岳冬冬等[15]研究海洋捕撈漁業(yè)與海水貝藻養(yǎng)殖碳排放與碳匯，并分析其碳平衡狀態(tài)；CHEN等[16]在測(cè)算海洋漁業(yè)碳排放的基礎(chǔ)上，運(yùn)用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方法對(duì)海洋漁業(yè)碳排放進(jìn)行預(yù)測(cè)。三是海洋漁業(yè)碳排放及效率影響因素分析。主要有STIRPAT 模型LMDI 分解法和回歸分析法等研究經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)、能源、科技等因素對(duì)海洋漁業(yè)碳排放及效率的影響[17-20]。

現(xiàn)有研究中，雖有部分學(xué)者考慮到海洋漁業(yè)效率問(wèn)題，但多集中在海洋生態(tài)保護(hù)，較少考慮海洋漁業(yè)碳排放和碳排放效率及碳排與碳匯整體對(duì)海洋漁業(yè)碳排放效率驅(qū)動(dòng)因素方面的研究?；诖耍疚囊员辈亢Ｑ蠼?jīng)濟(jì)圈三省一市為研究對(duì)象，計(jì)算海洋漁業(yè)碳排放量基礎(chǔ)上，采用超效率SBM 模型測(cè)算2006—2019 年海洋漁業(yè)碳排放效率；借助STIRPAT 模型綜合分析海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、能源結(jié)構(gòu)等對(duì)海洋漁業(yè)碳排放效率的影響。

1 研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)概況

北部海洋經(jīng)濟(jì)圈由遼東半島、渤海灣和山東半島沿岸及海域組成，主要包括遼寧、河北、天津和山東的海域與陸域（圖1）。

圖1 北部海洋經(jīng)濟(jì)圈范圍

由圖2 可知，近十多年來(lái)海洋養(yǎng)殖業(yè)、海洋捕撈業(yè)、海洋水產(chǎn)品加工業(yè)生產(chǎn)總值不斷增加，說(shuō)明海洋漁業(yè)發(fā)展迅速。海洋漁業(yè)高速發(fā)展及能源消耗不斷增加，帶來(lái)碳排放量的快速增長(zhǎng)，如何通過(guò)海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)、能源利用效率提高及海洋生態(tài)環(huán)境改善等措施，完成海洋漁業(yè)碳減排目標(biāo)并實(shí)現(xiàn)海洋經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為北部經(jīng)濟(jì)圈當(dāng)前海洋漁業(yè)發(fā)展面臨的主要問(wèn)題。本文所采用的各類(lèi)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)源為各年份《中國(guó)漁業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)年鑒》、中國(guó)海洋統(tǒng)計(jì)公報(bào)和相關(guān)省份統(tǒng)計(jì)資料，數(shù)據(jù)均進(jìn)行了適當(dāng)處理，年份缺失數(shù)據(jù)通過(guò)線性插值法得到[21]。

圖2 北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

1.2 海洋漁業(yè)碳排放的測(cè)度

海洋漁業(yè)碳排放主要指海洋漁業(yè)生產(chǎn)發(fā)展過(guò)程中所造成的碳排放。狹義上是海洋漁業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中直接和間接排放二氧化碳；廣義上海洋漁業(yè)碳排放不僅包括直接和間接的碳排放，還把海洋漁業(yè)碳匯所吸收的部分扣除[6]。本文海洋漁業(yè)直接碳排放主要考慮海洋漁船捕撈、養(yǎng)殖等方面的柴油消耗量；海洋漁業(yè)的間接排放量考慮海洋漁業(yè)各方面生產(chǎn)過(guò)程中對(duì)電力的消耗量；海洋漁業(yè)的碳匯是海洋貝類(lèi)和海洋藻類(lèi)對(duì)碳排放的吸收和固定，借鑒此思路，通過(guò)海洋漁業(yè)柴油消耗量、海洋漁業(yè)電力消耗量、海水養(yǎng)殖的貝藻類(lèi)數(shù)量來(lái)計(jì)算海洋漁業(yè)碳排放總量，具體模型如下：

式中：C表示海洋漁業(yè)碳排放總量；Yi表示各碳排放源的能源消耗量；Ai表示消耗碳排放系數(shù)；Di代表貝藻類(lèi)養(yǎng)殖產(chǎn)量；Bi表示相應(yīng)的碳匯轉(zhuǎn)化系數(shù)（表1）。

表1 海洋漁業(yè)碳源（轉(zhuǎn)化）的碳排放系數(shù)

1.3 海洋漁業(yè)碳排放效率的測(cè)度

海洋漁業(yè)低碳發(fā)展以碳排放效率最大化為核心，通過(guò)效率的提高與技術(shù)的改進(jìn)，實(shí)現(xiàn)資源利用效率的提高和對(duì)海洋環(huán)境壓力的減小[25]。討論的海洋漁業(yè)碳排放效率是基于資源投入—經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出—污染產(chǎn)出的角度研究分析，投入要素中勞動(dòng)力投入指標(biāo)選取海洋漁業(yè)從業(yè)人員；資本投入指標(biāo)選取年末海洋機(jī)動(dòng)漁船總數(shù)和水產(chǎn)技術(shù)推廣業(yè)務(wù)經(jīng)費(fèi)；資源投入指標(biāo)選取海水養(yǎng)殖面積和海水魚(yú)苗投入量；在產(chǎn)出方面選取海洋漁業(yè)總產(chǎn)量作為期望產(chǎn)出；海洋漁業(yè)碳排放是實(shí)現(xiàn)海洋漁業(yè)碳中和碳達(dá)峰的重要指標(biāo)，選取海洋漁業(yè)碳排放量作為非期望產(chǎn)出，對(duì)投入要素和產(chǎn)出要素的選取見(jiàn)表2。

表2 海洋漁業(yè)碳排放效率指標(biāo)體系

基于指標(biāo)體系，采用超效率SBM 模型來(lái)測(cè)算海洋漁業(yè)的碳排放效率，模型設(shè)定如下：

式中：ρ為海洋漁業(yè)碳排放效率值；m為決策單元投入變量個(gè)數(shù)；n代表決策單元個(gè)數(shù)；r為決策單元產(chǎn)出變量個(gè)數(shù)；xik、yrk表示第k個(gè)決策單元的投入、產(chǎn)出變量；分別為投入、產(chǎn)出的松弛變量；xij為第j項(xiàng)投入時(shí)，第i個(gè)的效率值，yij為第j項(xiàng)投入時(shí)第r個(gè)效率值；λ為約束條件[26]。

1.4 STIRPAT模型

STIRPAT 模型是傳統(tǒng)的IPAT 模型基礎(chǔ)上提出的，模型具有可拓展性，廣泛應(yīng)用在區(qū)域碳排放影響因素研究中，其一般形式可表示為：

式中：I、P、A、T分別表示環(huán)境、人口、財(cái)富、技術(shù)因素，a表示模型系數(shù)，b、c、d分別表示人口、財(cái)富、技術(shù)因素的估計(jì)系數(shù)，e表示隨機(jī)誤差項(xiàng)[23]。將模型兩邊分別取對(duì)數(shù)形式后，可表示為：

參考已有研究的成果對(duì)STIRPAT 模型進(jìn)行擴(kuò)展[27-28]，本研究的初始模型設(shè)計(jì)中包含8 種影響因素，拓展后的STIRPAT 面板模型的表達(dá)式為：

式中：I為海洋漁業(yè)排放量；β為模型系數(shù)；e為模型誤差項(xiàng)，自變量選取如表3 所示。

表3 模型的影響因素與說(shuō)明

2 結(jié)果分析

2.1 海洋漁業(yè)碳排放特征分析

根據(jù)上述公式對(duì)2006—2019 年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈三省一市海洋漁業(yè)碳排放量進(jìn)行測(cè)算。從圖3 可知，研究期內(nèi)北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放總量基本保持上升趨勢(shì)，盡管近幾年上升的速度放緩，但區(qū)域海洋漁業(yè)碳排放的形勢(shì)依舊較嚴(yán)峻。北部海洋經(jīng)濟(jì)圈三省一市擁有不同的海岸線和海域面積，海洋漁業(yè)資源占有量差距較大，對(duì)海洋資源利用及海洋漁業(yè)開(kāi)發(fā)重視程度也不一樣，導(dǎo)致各地區(qū)間海洋漁業(yè)碳排放量差異較大。從海洋漁業(yè)碳排放量看，山東的碳排放量最大，研究期超2 萬(wàn)噸，在北部海洋經(jīng)濟(jì)圈中占比最大；河北和遼寧海洋漁業(yè)碳排放均呈上升趨勢(shì)，研究期分別由1 000.74 噸上升到3 918.27 噸、2 501.66 噸上升到4 960.27 噸，在北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放中占比較大；天津海洋漁業(yè)碳排放量最小，由2006 年的130.83 噸上升到2019 年的528.77 噸，在北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放中占有較小比重。海洋漁業(yè)碳排放增長(zhǎng)率看，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈三省一市海洋漁業(yè)碳排放增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì)較為相似，2007—2013 年呈波動(dòng)下降趨勢(shì)，2013—2019 年呈下降趨勢(shì)，海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展逐漸轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展，海洋漁業(yè)碳排放增長(zhǎng)率明顯降低。

圖3 2006—2019年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放演變趨勢(shì)

2.2 海洋漁業(yè)碳排放效率特征分析

借助MaxDEA 軟件測(cè)算2006—2019 年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放規(guī)模效率、純技術(shù)效率和綜合效率（表4）?？傮w來(lái)看，2006—2019 年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率水平不高，在一定時(shí)間段處于波動(dòng)下降趨勢(shì)。2006—2010 年效率處于緩慢下降趨勢(shì)，2011—2015 年處于波動(dòng)上升趨勢(shì)，2016—2019 年處于波動(dòng)下降趨勢(shì)，表明北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率水平呈現(xiàn)緩慢下降—波動(dòng)上升—波動(dòng)下降的變化態(tài)勢(shì)（圖4）。結(jié)合海洋漁業(yè)經(jīng)濟(jì)不斷增長(zhǎng)、產(chǎn)業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大的背景下，海洋漁業(yè)建立起低碳化發(fā)展與管理的機(jī)制，海洋漁業(yè)碳排放效率近年來(lái)呈現(xiàn)波動(dòng)下降趨勢(shì)，可見(jiàn)，海洋漁業(yè)碳排放效率的發(fā)展趨勢(shì)與海洋經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體大環(huán)境相關(guān)。

表4 2006—2020年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率表

圖4 為北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放各項(xiàng)效率變化曲線。研究期間三省一市海洋漁業(yè)碳排放各項(xiàng)效率指數(shù)均具有一定的波動(dòng)性，其中純技術(shù)效率的波動(dòng)幅度最大，其次是綜合效率，規(guī)模效率表現(xiàn)最較為穩(wěn)定。分地區(qū)看，山東2006—2019 年綜合效率處于波動(dòng)下降的趨勢(shì)，整體明顯高于河北、遼寧和天津，表明山東在海洋漁業(yè)碳排放效率較其他地區(qū)有一定的優(yōu)勢(shì)；遼寧和河北的綜合效率的波動(dòng)趨勢(shì)較為一致，2006—2010 年變化不大，2011—2013 年則明顯上升，2014 年之后處于波動(dòng)下降趨勢(shì)；而天津處于最低的位置，說(shuō)明海洋漁業(yè)碳排放效率居于末位。純技術(shù)效率除2013 年山東位置均最高，進(jìn)一步表明山東海洋漁業(yè)碳排放效率較高，天津和河北變化緩慢。天津和河北規(guī)模效率與純技術(shù)效率變化趨勢(shì)相對(duì)一致，較為平穩(wěn)，遼寧和山東在研究期間波動(dòng)變化，交替位置，表明遼寧和山東在海洋漁業(yè)碳排放效率方面在逐步完善，進(jìn)一步提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力。

從圖5 可知，2006—2019 年，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率空間上存在較大差異。2006 年海洋漁業(yè)碳排放效率水平均處于較低水平，這主要與海洋漁業(yè)發(fā)展進(jìn)程相關(guān)，海洋漁業(yè)捕撈、養(yǎng)殖技術(shù)水平低，造成的能源消耗高；2010 年海洋漁業(yè)碳排放效率明顯提升，山東表現(xiàn)較為明顯，山東在此期間注重海洋漁業(yè)養(yǎng)殖的節(jié)能減排，開(kāi)展調(diào)查，加強(qiáng)了海水養(yǎng)殖過(guò)程中的規(guī)范化管理，積極發(fā)展生態(tài)養(yǎng)殖，技術(shù)效率提升拉動(dòng)海洋漁業(yè)碳排放效率。2015 年海洋漁業(yè)碳排放效率有下降趨勢(shì)，這主要因?yàn)榇藭r(shí)期由于海洋漁業(yè)需求增加，相應(yīng)增加了資源投入和污染產(chǎn)出，海洋漁業(yè)加速發(fā)展，帶來(lái)了海洋漁業(yè)石油類(lèi)污染，導(dǎo)致海洋漁業(yè)碳排放效率降低，其中山東和遼寧較為明顯，天津2015 年海洋漁業(yè)碳排放效率與2010 年相比變化不大，河北有所提升。2015—2019 年山東、河北等地區(qū)海洋漁業(yè)效率持續(xù)下滑，遼寧效率也出現(xiàn)下降，主要因?yàn)榕c前期海洋漁業(yè)發(fā)展相關(guān)，山東海洋捕撈資源消耗量增長(zhǎng)速度以及水產(chǎn)品加工電耗量增長(zhǎng)速度大幅上升，在此背景下加強(qiáng)技術(shù)創(chuàng)新和改造，助力海洋漁業(yè)綠色健康發(fā)展，促進(jìn)海洋漁業(yè)低碳化發(fā)展。總的來(lái)看海洋漁業(yè)碳排放效率：山東＞遼寧＞天津＞河北。

圖5 2006—2019年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率空間格局

3 海洋漁業(yè)碳排放效率影響因素分析

以線性STIRPAT 方程為模型，采用普通最小二乘法（OLS）對(duì)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，運(yùn)用SPSS 軟件對(duì)變量進(jìn)行多元回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表5。其中，模型的回歸擬合優(yōu)度R2=0.927，調(diào)整后的R2=0.829，通過(guò)了0.001 顯著水平F 檢驗(yàn)。各變量的方差膨脹因子（VIF）較小，但變量X4、X6和X7高于10，說(shuō)明變量之間存在多重共線性問(wèn)題，因此采用偏最小二乘回歸模型。偏最小二乘回歸模型通過(guò)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、主成分和OLS 回歸分析解決變量較少和自由度較低等問(wèn)題。將海洋漁業(yè)碳排放效率作為因變量，8 個(gè)影響因素作為自變量做OLS 回歸分析，對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化后數(shù)據(jù)進(jìn)行提取主成分，結(jié)果見(jiàn)表6。

表5 最小二乘回歸模型擬合結(jié)果

表6 主成分分析解釋的總方差

從表6 可以看出主成分FAC1、FAC2、FAC3的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá)84.496%，因此提取3 個(gè)主成分，對(duì)3 個(gè)主成分的得分系數(shù)矩陣進(jìn)行展示（表7）。最后將提取的3個(gè)主成分作為自變量，海洋漁業(yè)碳排放效率作為因變量，利用最小二乘法回歸擬合分析，擬合優(yōu)度R2=0.806，F(xiàn)=15.199，檢驗(yàn)sig.=0 小于0.01，說(shuō)明模型擬合結(jié)果良好（表8）。因此，式（6）能較好地解釋重海洋漁業(yè)碳排放效率與其影響因素之間的關(guān)系，具體公式如下：

表7 成分得分系數(shù)矩陣

表8 模型系數(shù)

根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化公式及標(biāo)準(zhǔn)化描述量，可將式（6）轉(zhuǎn)化為：

從擴(kuò)展的STIRPAT 模型即偏最小二乘回歸結(jié)果來(lái)看，模型的擬合效果顯著。從系數(shù)來(lái)看，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放與海洋漁業(yè)規(guī)模、海洋經(jīng)濟(jì)規(guī)模、海洋漁業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、海洋漁業(yè)科技水平、海洋漁業(yè)對(duì)外開(kāi)放程度和海洋漁業(yè)災(zāi)害損失存在正相關(guān)關(guān)系，與海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和海洋漁業(yè)能源強(qiáng)度存在負(fù)相關(guān)關(guān)系；各項(xiàng)系數(shù)基本符合實(shí)際情況。影響程度存在顯著差異，海洋漁業(yè)科技水平是海洋漁業(yè)碳排放效率最重要的影響因素，海洋漁業(yè)科技水平每提高1%，就使得海洋漁業(yè)碳排放效率提高0.412%，技術(shù)進(jìn)步會(huì)提高資源利用效率，減少能源消耗，增加海洋漁業(yè)產(chǎn)值。海洋漁業(yè)對(duì)外開(kāi)放程度是影響海洋漁業(yè)碳排放效率的另一個(gè)重要因素，對(duì)外開(kāi)放程度每提高1%，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率將增加0.389%，是影響海洋漁業(yè)碳排放效率的第二大因素，這是因?yàn)楸辈亢Ｑ蠼?jīng)濟(jì)圈區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯，對(duì)外開(kāi)放水平較高。海洋漁業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、海洋漁業(yè)規(guī)模、海洋經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)海洋漁業(yè)碳排放效率提高具有重要作用。結(jié)果表明，海洋漁業(yè)碳排放效率每增加1%，將會(huì)使得海洋漁業(yè)產(chǎn)品結(jié)構(gòu)、海洋漁業(yè)規(guī)模、海洋經(jīng)濟(jì)規(guī)模將分別發(fā)生0.307%、0.221%、0.056%的變化。海洋漁業(yè)能源強(qiáng)度是另一個(gè)引起海洋漁業(yè)碳排放效率變化的因素，能源強(qiáng)度每增加 1% ，將會(huì)造成碳排放效率降低0.113%，通過(guò)對(duì)北部海洋經(jīng)濟(jì)圈2006—2019 年的能源強(qiáng)度進(jìn)行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)能源強(qiáng)度是不斷下降的，能源強(qiáng)度的降低對(duì)碳排放效率起到重要的作用。

4 研究結(jié)論

（1）研究期內(nèi)，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放總量基本保持上升趨勢(shì)；北部海洋經(jīng)濟(jì)圈各地區(qū)間海洋漁業(yè)碳排放量差異較大，山東的碳排放量最大，近年來(lái)海洋碳排放量超2 萬(wàn)噸，河北和遼寧海洋漁業(yè)碳排放均呈明顯的上升趨勢(shì)，天津海洋漁業(yè)碳排放量最??；海洋漁業(yè)碳排放增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì)較為一致，2007—2013 年呈波動(dòng)下降的趨勢(shì)，2013—2019 年呈下降趨勢(shì)。

（2）2006—2019 年北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率總體水平不高，2006—2010 年效率處于緩慢下降趨勢(shì)，2011—2015 年處于波動(dòng)上升趨勢(shì)，2016—2019年處于波動(dòng)下降趨勢(shì)，表明北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率水平呈現(xiàn)緩慢下降—波動(dòng)上升—波動(dòng)下降的變化態(tài)勢(shì)；海洋漁業(yè)碳排放各項(xiàng)效率指數(shù)均具有一定的波動(dòng)性，其中純技術(shù)效率的波動(dòng)幅度最大，其次是綜合效率，規(guī)模效率表現(xiàn)較為穩(wěn)定；分地區(qū)看，山東 綜合效率處于波動(dòng)下降的趨勢(shì)，整體明顯高于河北、遼寧和天津。

（3）海洋漁業(yè)科技水平是海洋漁業(yè)碳排放效率最重要的影響因素，海洋漁業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟(jì)規(guī)模、對(duì)外開(kāi)放程度、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)每變化1%，北部海洋經(jīng)濟(jì)圈海洋漁業(yè)碳排放效率將分別發(fā)生0.221%、0.056%、0.389%、0.307%的變化；海洋漁業(yè)能源強(qiáng)度和海洋漁業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的系數(shù)為負(fù)，能源強(qiáng)度的降低和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化對(duì)碳排放效率起到重要的作用。