渔业设施建设与渔民收入：来自中国的证据

《Frontiers in Sustainable Food Systems》：Fishery facilities construction and fishers' income: evidence from China

　　

提高渔民收入是实现渔业可持续发展的核心目标，而渔业设施建设作为社会间接资本（Social Overhead Capital）的一种形式，保障了整个渔业产业链的高效运转。研究人员基于2000—2024年中国30个省份的面板数据，首先应用熵权TOPSIS法（Entropy-weighted TOPSIS）综合评估渔业设施建设水平，随后采用固定效应模型（Fixed-effects Model）与中介模型（Mediation Model）实证检验渔业设施建设与渔民收入的关系。结果显示二者呈正相关，且在系列稳健性与内生性检验后依然成立。在潜在中介渠道方面，渔业科技创新、水产品产量与渔业产业集聚均在渔业设施建设与渔民收入间发挥正向中介作用，且三者存在顺序与交互中介关系；此外，渔业生产率与渔业灾害强度提供了替代性中介机制证据。该正相关关系在经济发达地区、沿海地区及渔民技术能力较强区域更为显著。研究结论不仅丰富了渔业设施与渔民收入的理论文献，也为政府与渔民的战略决策提供重要启示。研究局限在于缺乏充分细分的微观层面数据，且难以完全排除潜在内生性担忧。

研究背景方面，自20世纪80年代以来中国在减贫领域取得巨大进展，渔业作为世界主要水产国，2024年总产量达7360万吨，渔业经济总产值3.4万亿元，占农业总产值20.9%。渔民收入关乎粮食安全与生计，但渔业生产高度依赖自然资源，过度开发导致“公地悲剧”，叠加伏季休渔与捕捞配额政策，渔民增收面临约束。既有文献多关注农村基础设施，对渔业设施（兼具私产与公共资本双重属性）研究不足，且渔业设施在投资特征与生态约束上异于一般农业基础设施，因此研究人员将渔业设施建设与渔民收入纳入统一框架。研究采用2000—2024年30个省份面板数据，构建含省份固定效应、年份固定效应及省份线性时间趋势的固定效应模型，核心解释变量渔业设施建设水平由熵权TOPSIS法测算，涵盖养殖设施、渔船设施与基础设施三类指标；中介变量包括渔业科技创新、水产品产量、渔业产业集聚，并检验顺序与交互中介及替代机制（渔业生产率、灾害强度）；异质性分析按经济发展水平、沿海/内陆、渔民技术能力分组。实证得出：渔业设施建设显著提升渔民收入（假设H1成立）；三条并行中介均正向显著（H2a—H2c），且存在“科技→产量→集聚”顺序中介（H2d）；异质性显示经济发达、沿海、高技术能力组效应更强（H3a—H3c）。讨论部分指出，研究弥补了渔业设施定量评估空白，拓展渔民收入影响因素文献，揭示多维机制，但受限于微观数据缺失与内生性难以彻底消除。结论可译为：渔业设施建设与渔民收入呈正相关，该关系通过渔业科技创新、水产品产出扩张与渔业产业集聚传导，并于发达地区、沿海及高技能渔民群体增强；渔业生产率与灾害强度构成替代中介路径；成果为靶向投资与政策设计提供实证支撑。

关键技术方法上，研究人员构建省级面板（30省×25年），以熵权TOPSIS法合成渔业设施建设综合指数，采用双向固定效应加省份时间趋势缓解趋势性遗漏，聚类稳健标准误到省级；机制分析用逐步回归中介模型并以Sobel与Bootstrap检验，异质性用分组回归。

研究结果部分，2.1节理论推导提出H1：渔业设施建设（养殖工程、机动渔船、渔港、海洋牧场等）通过降本增效与改善交易条件正向影响渔民收入，但受资本门槛与生态容量约束。2.2节机制分析提出H2a—H2d：设施建设为科技提供验证平台（H2a），通过集约化与拓展作业半径扩产（H2b），依托空间集中诱发加工与物流集聚（H2c），三者形成“科技→产量→集聚”顺序链（H2d）。2.3节异质性提出H3a—H3c：发达区资本与制度优、沿海区资源与防灾优、高技能渔民设施利用率高，故调节效应为正。实证结果支持全部假设。讨论部分重申贡献为定量指标体系、统一分析框架、多维机制与异质性识别；局限为微观数据不足与内生性残留。结论翻译见上段。