技术赋能下中国水产养殖业竞争力的驱动机制研究——基于扩展钻石模型与PLS-SEM的实证检验

《Fishes》：Mechanism of China’s Aquaculture Industry Competitiveness Under Technological Empowerment Ling Shi and Xin Shen

为解决中国水产养殖业面临CBAM等绿色贸易壁垒及传统规模优势弱化的问题，研究人员基于Porter钻石模型，利用2014—2025年30省份面板数据及PLS-SEM模型，实证检验了技术、资源、政策等要素对产业竞争力的驱动路径。结果表明，技术水平和资源禀赋通过推动相关产业与市场扩张显著提升竞争力，政策支持对市场具有拉动效应，相关产业是竞争力提升的关键中介。该研究为数字转型背景下产业高质量发展提供了理论支撑与实证依据。

　　

当“养鱼”遇上“碳关税”：技术如何重塑中国水产的竞争力？

在全球贸易规则加速向绿色低碳转型的当下，中国作为世界水产养殖大国，正面临前所未有的挑战。欧盟碳边境调节机制（CBAM）的扩展，使得水产产品全生命周期的出口合规成本大幅上升；同时，地缘政治博弈导致全球海鲜供应链区域重构，单纯依赖低成本要素的传统优势正在削弱。在这一背景下，如何突破资源环境约束，实现从“量”的扩张到“质”的提升，成为中国水产养殖业必须回答的时代命题。

传统的产业竞争力研究多聚焦于单一要素，缺乏对技术、资源、政策及产业链协同作用的系统解构。为此，学者Ling Shi和Xin Shen在《Fishes》上发表了题为“Mechanism of China’s Aquaculture Industry Competitiveness Under Technological Empowerment”的研究。该研究基于波特钻石模型理论框架，利用2014—2025年中国30个省份的面板数据，构建了包含资源禀赋、技术水平、政策支持、相关产业及市场规模的多维驱动模型，首次采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）实证检验了各要素对 aquaculture competitiveness (AC) 的直接与间接作用路径，揭示了技术赋能产业升级的内在机制。

研究方法概述

本研究基于扩展的波特钻石模型构建理论框架，选取中国30个省份（不含西藏）2014—2025年的面板数据，数据来源于《中国渔业统计年鉴》。研究采用偏最小二乘结构方程模型（PLS-SEM）进行实证分析，利用SmartPLS 4.0软件，通过Bootstrap法（5000次抽样）检验路径系数及中介效应的显著性。模型中设置了资源禀赋（RE）、技术水平（TL）、政策支持（PS）三个外生潜变量，以及相关产业（RI）、市场规模（MS）和 aquaculture competitiveness (AC) 三个内生潜变量，各潜变量均通过3个观测指标进行测量，并控制了时间固定效应。

研究结果

4.1. 测量模型检验：信度与效度评估

在结构方程模型路径分析前，首先对测量模型的内部一致性信度、收敛效度和区分效度进行了评估。所有潜变量的标准化因子载荷介于0.763至0.940之间，均高于0.70的门槛值；Cronbach’s α系数分布在0.767至0.920之间，组合信度（CR）区间为0.863至0.949，均超过0.70的标准，表明观测指标具有高度的内部一致性。平均方差抽取量（AVE）介于0.678至0.862之间，全部大于0.50，证明模型具有良好的收敛效度。进一步采用Fornell-Larcker准则检验区分效度，结果显示各潜变量AVE的平方根均大于其与其他潜变量的相关系数，表明模型在统计测量和理论定义上保持了足够的区分度。

4.2. 结构模型检验

采用Bootstrapping法对结构模型的路径系数及其显著性进行检验。实证结果支持了全部7个直接效应假设（H1–H7）。具体而言：

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  资源禀赋（RE） 对市场规模（MS）和相关产业（RI）均具有显著正向影响（H1: β=0.275; H2: β=0.488），证实了自然资源是产业发展的物理基础。
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  技术水平（TL） 对相关产业（RI）的驱动作用显著（H3: β=0.321），体现了技术溢出效应对产业链升级的关键作用。
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  政策支持（PS） 对市场规模（MS）具有显著拉动效应（H4: β=0.094），显示政府通过补贴、品牌建设等手段能有效扩大市场需求。
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  市场规模（MS） 与 相关产业（RI） 均对 aquaculture competitiveness (AC) 产生显著正向影响（H5: β=0.291; H6: β=0.362），且相关产业对市场规模具有显著促进作用（H7: β=0.291），验证了产业链完善与市场扩张的协同效应。

此外，中介效应检验进一步揭示了要素传导的复杂机制：相关产业（RI）在资源禀赋（RE）与市场规模（MS）之间发挥部分中介作用（H8a），市场规模（MS）在相关产业（RI）与 aquaculture competitiveness (AC) 之间亦存在部分中介效应（H8b），表明资源和技术优势需通过产业链整合与市场转化，才能最终提升综合竞争力。

结论与讨论

本研究基于扩展的钻石模型，系统揭示了技术赋能下中国水产养殖业竞争力的多维驱动机制。研究结论可归纳为以下三点：

1. 1.
   技术是突破瓶颈的核心驱动力。与传统认知不同，研究发现技术水平（TL）不仅是直接的生产要素，更是驱动相关产业（如冷链物流、智慧装备）升级的关键。AI驱动的精准投喂、物联网水质监测等数字技术，通过提升产业链现代化水平，间接增强了产业韧性。
2. 2.
   产业链协同是价值实现的关键桥梁。资源禀赋（RE）和技术优势必须通过相关产业（RI）的集聚与升级（如加工企业集群、冷库能力），才能有效转化为市场竞争力。单纯的资源投入若缺乏产业链支撑，难以实现价值增值。
3. 3.
   政策应聚焦于市场环境与技术创新。政策支持（PS）虽直接效应相对较小，但对激发市场活力具有引导作用。在CBAM等外部约束下，政策应更多投向绿色技术推广、品牌建设及合规标准制定，帮助产业应对国际贸易壁垒。

该研究的理论贡献在于拓展了 aquaculture competitiveness 的分析框架，明确了技术、资源、政策通过“产业链—市场”双通道传导的路径。实践层面，为地方政府优化产业布局、企业推进数字化转型提供了实证依据，对保障食物安全与促进区域经济高质量发展具有重要参考价值。