基于灰色预测模型的我国海洋渔业发展趋势研究

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。

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。

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 。

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]。

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。

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.。

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。

基于灰色预测模型的鱼类迁徙研究作者：张贺凯周姗姗修冬雪来源：《科学导报·学术》2020年第14期摘要：鲱鱼和鲭鱼是北海渔场重要经济鱼种，近年来，全球变暖导致海水温度升高。

在这种情况下，适应较冷水域的鲱鱼和鲭鱼只能向北方迁徙寻找更适宜温度的海域。

研究鲱鱼和鲭鱼迁徙问题有利于渔业公司预测并采取措施减少损失。

首先，通过1994年和2020年的鱼群位置数据，使用灰色模型预测法预测出未来五十年的鱼群的大致位置。

然后为了证明鱼群迁徙对渔业公司的可持续发展不利，我们根据海水变化速率不同的情况来讨论最佳和最优解。

我们使用Topsis分析模型来预测海水温度的变化与时间的关系，同时我们考虑自然状态下鱼的回游情况，并用纬度——温度模型确定鱼群进行一次位移迁徙所经过的距离，我们还通过渔船-时间模型确定渔业公司捕鱼范围，得在此范围的，鱼离开捕鱼海域的最佳情况，和最劣情况花费的时间。

最后，我们利用了收益-位移-时间模型，同时结合前面的数据，提供在近五十年内渔业公司的最大获利方案。

关键词：渔业资源;全球变暖;迁徙;渔船改造1.引言东北大西洋是世界著名的渔业高产地区，近年来平均渔业捕获量在800万吨左右，而其中北海渔场是主要的作业渔场，也是闻名世界的四大渔场之一，地处北大西洋暖流和北极寒流的交接出，由于暖流与寒流的共同作用下，其渔业资源丰富，尤其以鲱鱼和鳕鱼两种经济鱼种而闻名[1]。

随着20世纪50年代以来海洋渔业的发展，北海渔场对当地的经济的推动带来了显著性的效果[2]。

自2006年以来，人类对化石能源的依赖加剧，间接导致全球变暖，也使海水的平均温度升高，由于鲱鱼和鲭鱼对苏格兰原海域的持续升高的海水温度不适应，他们便向更北方的低水温迁徙。

但是鲱鱼和鲭鱼作为两种重要的经济作用鱼，它们迁徙无疑会给当地的渔业带来巨大损失，因此，我们必須采取一定量的措施来减少渔民的经济损失[3]。

2.确定鱼群的位置经数据调查分析可知在北海渔场所捕获鱼的种类及数量，1994年一月在（40N，10W）时捕捞鲱鱼较多在（50N，20W）捕捞鲭鱼较多，假设在5℃时是鲱鱼的迁徙温度，6℃为鲭鱼迁徙温度。

我国海洋产业结构动态演进及优化研究摘要：本文基于2004-2011年中国海洋统计年鉴和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研究，在此基础上分析了我国海洋产业结构动态演进的特质，指出传统海洋产业和新兴海洋产业之间的结构不合理是当前制约我国海洋经济发展的主要因素。

然后利用灰色预测模型对海洋产业未来三年的发展趋势进行了预测，并对海洋产业进行了产业结构优化研究，针对传统海洋产业和新兴海洋产业的特点，提出了一系列相应的政策建议。

关键词：海洋产业；灰色关联度；灰色预测；结构优化海洋经济是国民经济的重要组成部分，是经济增长的重要推动力。

海洋中蕴藏着丰富的生物、油气和矿产资源，发展海洋经济对于促进沿海地区经济合理布局和产业结构调整，保持我国的国民经济持续健康快速发展具有重要的意义。

中国的海洋开发历史悠久，特别是20世纪90年代以来，中国的海洋经济以两位数的年增长率快速发展，增长速度明显快于全国国民经济的增长速度，海洋经济成为区域经济发展的新的增长点。

为了更好地适应全球经济的发展趋势，实现海洋资源的合理利用，满足海洋经济可持续发展的要求，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。

只有这样才能完善我国的海洋产业市场，不断优化我国的海洋产业结构，实现海洋经济又好又快的发展。

1 文献综述1.1 国外研究历史以及现状国外一些海洋经济发达的国家已经利用数学、计量经济学和统计学知识等工具对海洋产业经济做了大量的定量分析工作。

Morrissey，O’Donoghue（2013）通过分析2007年爱尔兰10个海洋产业的产值，量化了海洋产业间的联动效应、生产诱发效果和就业乘数，发现在爱尔兰的国民经济中海洋产业特别是海洋交通运输业扮演者重要的角色。

目前关于捕捞份额的案例分析主要集中于发达国家，为了弥补发展中国家案例的空白，Jardine 和Sanchirico（2012）分析了20%的沿海发展中国家的情况，发现制定准确捕捞份额的国家的政府排名更高、经济更发达、渔业出口产业更有价值、渔业从业人数更少。

基于灰色多元变权组合预测模型对山东省海水养殖产量预测王艳明;郭云水;王锐【期刊名称】《海洋科学》【年(卷),期】2024(48)3【摘要】为了进一步提高海水养殖产量预测精度,考虑多因素对海水养殖产量的影响,文章基于变权组合预测模型,充分结合长短期记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)神经网络预测模型、GM(1,N)预测模型和偏最小二乘回归预测模型等传统统计预测模型的优点,构建出一种基于灰色多元变权组合预测模型,并对山东省海水养殖总产量和分类产量进行了预测。

实证结果显示,基于灰色多元变权组合预测模型对山东省海水养殖产量的预测精度高达99.13%,预测精度显著优于LSTM神经网络等各单项模型,并能综合于LSTM神经网络、GM(1,N)预测模型和偏最小二乘回归预测模型的优点,弥补各单项模型的不足,提高预测精度和可靠性。

根据预测结果,到2025年山东省海水养殖产量仍将保持良好发展,海水养殖产量将达到579.28×10^(5)t,平均增长速度为3.11%,而鱼类、甲壳类、贝类、藻类以及海参海水养殖产量将分别达到6.27×10^(5)、26.27×10^(5)、445.83×10^(5)、68.65×10^(5)和9.5×10^(5)t。

【总页数】14页(P50-63)【作者】王艳明;郭云水;王锐【作者单位】山东工商学院【正文语种】中文【中图分类】S968;TP183【相关文献】1.基于熵权灰色组合预测模型的区域能源需求预测研究2.基于多元变权组合预测模型的物流需求预测3.综合灰色和ARIMA的变权组合预测模型4.中长期电力负荷的变权灰色组合预测模型5.灰色多元变权组合预测模型及其应用因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

灰色系统法评价我国近海海洋生态系统健康灰色系统法是一种描述和预测灰色系统的方法，是对系统不完整信息的一种补充决策方法。

灰色系统理论源于对人们生产、经济、决策等过程的特殊贡献。

因此，近年来被广泛应用于海洋生态系统评价，特别是对我国近海海洋生态系统健康的评价方面取得了很大的进展。

我国近海海洋生态系统是全球海洋生态系统的重要组成部分之一，它是维持人类社会和生态系统自身生存和发展的重要基础。

但受到气候变化、人类活动等多种因素影响，近年来我国近海海洋生态系统的健康状况备受关注。

灰色系统法可以提供一种定量的方法，对我国近海海洋生态系统的健康状况进行评价。

灰色系统法将系统的不完全信息经过一定的处理方法得到新的信息，利用该信息进行模型的建立和预测。

在我国近海海洋生态系统的健康评价中，首先需要对生态系统的各项指标进行测量和收集，这些指标可以通过海洋监测、实验室测试等方式获取。

例如，生物多样性、环境污染、温度等方面的指标。

然后，利用灰色系统法对这些指标进行分析，建立模型，并对模型进行模拟和预测。

利用灰色系统法对我国近海海洋生态系统进行评价，可以得出以下几个方面的结论。

一、生物多样性评价：通过对我国近海海洋生态系统的各项指标进行分析，可以得出其生物多样性评价。

目前，我国近海海洋生态系统的生物多样性状况普遍较为优秀，但也存在一些缺陷，例如区域间差异较大，局部物种灭绝等。

二、环境污染评价：我国近海海洋生态系统环境污染程度较高，主要表现为大气污染、水体污染、噪声污染等。

污染物质主要来自工业、交通、农业和城市排水等多个方面。

应加大环保力度，控制和减少污染物的排放，从而降低环境污染的程度。

三、温度评价：近年来，我国近海海洋生态系统的平均温度逐步升高。

这种温度升高趋势可能会引起海洋生态系统的干扰，并导致水生动物的生存环境恶化。

这对海洋生态系统的平衡和稳定产生深远影响，因此需要及时采取措施防范温度升高的危害。

总而言之，灰色系统法评价我国近海海洋生态系统的健康，有助于我们更加全面地了解海洋生态系统的状况和发展趋势。