海洋经济与区域发展的耦合协调及障碍分析：来自印度尼西亚沿海的证据

《Environmental and Sustainability Indicators》：Coupling coordination and obstacle analysis of the marine economy and regional development: Evidence from coastal Indonesia

　　

本研究考察了印度尼西亚海洋经济强度相对较高的省份中海洋经济绩效与区域发展之间的协调关系。研究人员采用K-medoids聚类（K-medoids clustering）从34个省份中识别出20个省份；运用灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）构建了2019年和2023年的海洋经济绩效指数（Marine Economy Performance Index, MEPI）与区域发展绩效指数（Regional Development Performance Index, RDPI）。研究人员使用耦合度（Coupling Degree, CD）与耦合协调度（Coupling Coordination Degree, CCD）评估两者关系，并通过障碍度模型（Obstacle Degree Model）识别主要障碍。耦合度值始终接近1，表明两个系统之间的比例差距有限，而非发展水平普遍较高。平均耦合协调度从0.74小幅上升至0.76，但协调状况仍不均衡，且没有省份进入高质量耦合类别。各省轨迹存在差异，部分省份两个系统均有所改善，另一些省份则表现为区域发展水平提高而海洋经济绩效下降。主要障碍是海水和咸淡水养殖生产率低下，以及海洋运输对区域产出的贡献有限。这些发现支持采取差异化、基于指标的政策来改善海洋与区域之间的协调。

海洋经济与区域发展的耦合协调与障碍分析——基于印度尼西亚沿海省份的证据

海洋相关活动对沿海地区的粮食安全、就业、收入、贸易和生计具有重要作用，但海洋收益能否在当地保留，取决于有效的治理、基础设施、可持续资源管理以及将海洋生产与加工和市场连接的能力。因此，海洋经济绩效的评价不应仅局限于部门产出，还应考察其与更广泛区域发展的关系。区域发展为海洋部门提供所需的人力资本、制度、技术、金融、公共服务和市场准入，两者相互依存，但一个系统的进展并不一定与另一个系统同步。印度尼西亚作为世界最大的群岛国家，海洋资源分布在超过17000个岛屿上，各省在资源禀赋、部门专业化、基础设施、市场准入和制度能力方面差异显著。部分东部省份的治理限制和生态系统退化表明，资源丰富并不足以保证有效的管理和可持续成果；非法、不报告和不管制捕鱼导致的经济泄漏也减少了沿海地区保留的收益。因此，印尼的核心挑战不仅是扩大海洋生产，而且要确保海洋经济发展与更广泛的区域能力和成果同步。然而，已有研究要么聚焦于综合海岸治理，要么将区域发展窄化为环境承载力、经济增长等单一维度，尚未将海洋经济绩效与综合区域发展作为两个独立的多维系统进行定量评估。为此，研究人员开展了本研究，论文发表于《Environmental and Sustainability Indicators》。

研究人员首先采用K-medoids聚类（一种基于中心对象的划分聚类方法）依据海洋经济强度对34个省份分类，识别出20个高海洋经济强度省份作为分析样本；运用灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）构建2019年和2023年海洋经济绩效指数（Marine Economy Performance Index, MEPI）和区域发展绩效指数（Regional Development Performance Index, RDPI）；计算耦合度（Coupling Degree, CD）与耦合协调度（Coupling Coordination Degree, CCD）评估两系统关系；使用障碍度模型（Obstacle Degree Model）识别主要制约指标。数据来自印度尼西亚海洋渔业部（KKP）、中央统计局（BPS）和国家灾害管理局（BNPB）。这一方法体系在同一个框架内整合了子系统绩效、协调轨迹和指标级障碍诊断。

3.1 聚类分析结果：通过比较k=2至k=5的聚类方案，k=2方案的平均轮廓系数最高（0.448），戴维斯-布尔丁指数最低（0.761），且最小簇规模为14个省份，在统计有效性和类别平衡性上更优。最终聚类将20个省份划分为高海洋经济强度组（聚类1），其余14个省份为低强度组。差异性检验表明，两组在海洋和咸淡水渔业强度、海洋旅游强度和沿海区域比例上差异显著，而海洋运输强度无显著差异。该结果表明，高海洋经济强度省份主要由渔业、旅游和海岸空间特征驱动，而非