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2024 , Vol. 44 >Issue 9: 133 - 143

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2024.09.014

产业经济与创新发展

共生理论下海洋渔业“双链”融合机制、演化模式与路径

  • 狄乾斌 , 1, 2 ,
  • 梁晨露 , 2, ※ ,
  • 陈小龙 2 ,
  • 陈科其 2 ,
  • 贾文菡 2
展开
  • 1.辽宁师范大学 海洋可持续发展研究院，中国辽宁 大连 116029
  • 2.辽宁师范大学 地理科学学院，中国辽宁 大连 116029
※梁晨露（1998—），女，硕士研究生，研究方向为海洋经济地理。E-mail：

狄乾斌（1977—），男，博士，教授，研究方向为海洋经济地理。E-mail：

收稿日期: 2023-12-14

  修回日期: 2024-09-03

  网络出版日期: 2024-10-31

基金资助

国家自然科学基金项目(42076222)

国家自然科学基金项目(42476244)

收起

Mechanism，Evolution Model and Path of “Double Chain” Integration of Marine Fishery under the Symbiosis Theory

  • DI Qianbin , 1, 2 ,
  • LIANG Chenlu , 2, ※ ,
  • CHEN Xiaolong 2 ,
  • CHEN Keqi 2 ,
  • JIA Wenhan 2
Expand
  • 1. Institute of Marine Sustainable Development，Liaoning Normal University，Dalian 116029，Liaoning，China
  • 2. School of Geographical Science，Liaoning Normal University，Dalian 116029，Liaoning，China

Received date: 2023-12-14

  Revised date: 2024-09-03

  Online published: 2024-10-31

Fold

摘要

文章以中国三大海洋经济圈为例，深入剖析海洋渔业产业链与创新链内涵，并基于共生理论框架分析海洋渔业“双链”融合机制，采用改进的横纵向拉开档次法、Lotka-Volterm模型等方法，分析中国海洋渔业产业链和创新链的时空分异以及“双链”融合共生度时空演变特征，探究海洋“双链”融合模式及其差异化路径。结果表明：①研究期内，中国海洋渔业产业链和创新链发展水平均有大幅提升，区域发展水平差异显著，存在空间演变上的“马太效应”；②海洋渔业“双链”融合共生度波动上升，呈“N”型演变趋势；③海洋渔业“双链”融合共生度表现出单极格局向多极格局转变的特征。其中南部海洋经济圈最高，表现为“北高南低”空间格局；北部海洋经济圈次之，表现为“中间高、两端低”空间格局；④中国沿海地区海洋渔业“双链”融合呈现6种融合共生模式，并伴随提升、跃迁、衰退以及滞后的时序转化特征。

关键词： 海洋渔业; 产业链; 创新链; 融合; 共生理论

本文引用格式

狄乾斌 , 梁晨露 , 陈小龙 , 陈科其 , 贾文菡 . 共生理论下海洋渔业“双链”融合机制、演化模式与路径[J]. 经济地理, 2024 , 44(9) : 133 -143 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2024.09.014

Abstract

Taking the three major marine economic circles as examples,this paper deeply analyzes the connotation of marine fishery industry chain and marine fishery innovation chain (short for double chain),analyzes the "double chain" integration mechanism of marine fishery based on the symbiotic theoretical framework. It analyzes the spatio-temporal differentiation of China's marine fishery industry chain and marine fishery innovation chain,as well as the spatio-temporal evolution characteristics of the symbiosis degree of "double chain" integration,and explores the marine "double chain" integration mode and its differentiation path using the improved horizontal and vertical separation grade method,Lotka-Volterm model and other methods. The results show that: 1) During the study period,the development level of China's "double chain" has been greatly improved,and the regional development level is significantly different,and there is a "Matthew effect" in terms of spatial evolution. 2) The fluctuation of "double chain" symbiosis degree increased,and showed an N-shaped type evolution trend. 3) The "double chain" symbiosis degree showed the characteristics of unipolar pattern to multipolar pattern. The "double chain" symbiosis degree is the highest in the southern marine economic zone,showing a spatial pattern of "high in the north and low in the south". followed by the northern marine economic circle which showed the spatial pattern of "high in the middle and low at both ends". 4) The "double chain" integration in China's coastal areas presents 6 types of integration and symbiosis mode, which are accompanied by the sequential transformation characteristics of elevation, transition, decline and lag.

Key words： marine fishery; industrial chain; innovation chain; integration; symbiosis theory

产业链与创新链的融合发展是地区积极融入全球价值链、全球生产网络，提升产业价值和竞争力，实现地区产业转型升级的重要手段和途径[1]。习近平总书记多次强调“要围绕产业链部署创新链、围绕创新链布局产业链”，实现“创新链产业链融合”[2]。“双链”融合本质上是实现各链条之间的资源交换与重组，从产品发展、技术创新双视角，以链式结构关联对生产函数进行重构的过程[3]。海洋渔业，作为我国关键的传统产业之一，其可持续发展对于确保国家粮食安全、增进渔民收入以及维护海洋生态平衡至关重要。但是，由于海洋资源的日益稀缺和生态环境的持续恶化，传统的海洋渔业模式已无法满足现代社会的需求[4-5]。产业链与创新链的深度整合，是解决这一问题的关键所在[6]。通过推动海洋渔业产业链与创新链的整合，能同步实现技术革新与产业升级，提升资源使用效率，促进高附加值产品开发，增强市场竞争力，同时提高渔民技能，增加就业机会，推动海洋渔业的可持续发展。
产业链与创新链融合具有丰富的经济学意义和深厚的地理学渊源。传统产业经济学虽然没有直接对产业链与创新链融合进行探讨，但在产业链理论、产业价值链理论中却蕴含了丰富的“双链”融合思想。产业链理论缘起于劳动地域分工与产业投入产出关联，最初侧重研究产业的前后向关联的纵向一体化[7]，在企业投资风险增加与非核心业务外包背景下更加关注横向一体化[8]。价值链理论最早由波特提出并应用至企业内部价值研究中，将产业中知识、创新要素的融入视作区域竞争的绝对优势[9]。国外经济学者多从创新生产链和价值链[10]、创新驱动的产业链等[11]角度探讨产业链的创新价值实现机理和核心逻辑。国内有关资源错配、产业链价值链升级的观点，对“双链”融合内涵解构具有重要意义。从资源配置视角来看，技术链、产业链和技术创新链三者之间存在的结构性失衡是“技术孤岛”问题的根本原因[12]。从产业链价值链视角来看，技术创新、知识转移和主体合作在产业链中的传播和扩散推动产业迈上全球价值链中高端[13]。地理学界更加关注产业链区际分工[14]、产业链的空间布局与网络联系[15]、区域产业一体化与联动发展[16]、产业共生适配与产业转移[17]，也有部分学者聚焦于产业价值链地域分工[18]、产业链的创新格局[19]、产业集群嵌入全球价值链模式[20]等研究，侧重区域尺度和空间效应。在“双链融合”定量评价方面，学者们采用了复合系统协同度模型[21]、耦合协调度模型[22]等多种方法。相较于一般性产业链，海洋产业链具有显著的海洋归属特征，对海洋空间、生物、能源等资源依赖性强，知识和技术外溢显著。“借用规模”和“流空间”概念[23-24]的相继提出，将研究重点由传统的中心地理论、集聚外部性转向超越地理边界的网络外部性，而海洋产业链网络研究[25]为探究时空距离压缩背景下海洋企业流动关系和海洋产业空间联动发展提供理论支撑，对产业集聚背后的“地理邻近性”分析，也由关注运费、劳动转向产业融合、创新交流、知识溢出等因素，形成组织邻近性、制度邻近性等多维邻近性。
尽管现有文献在产业链、创新链及其融合方面已经积累了大量的理论成果和实证研究，但针对海洋渔业这一特定领域的“双链”融合研究尚处于初级阶段。特别是在融合机理、评价体系和实践路径等方面，仍有许多空白和未解决的问题。此外，大多数学者倾向于将产业链与创新链视为耦合关联，而往往忽视了两者间的竞合关系。鉴于此，本文尝试将海洋经济圈的区域差异性纳入考量，基于共生理论构建“双链”融合作用机制的分析框架；通过综合考量多方面因素并引入Lotka-Volterm共生度模型，为量化“双链”融合程度提供科学依据；以中国三大海洋经济圈为例，对比分析区域差异和融合模式，为制定差异化发展策略提供实证基础。

1 共生理论视角下海洋渔业“双链”融合机制分析

1.1 海洋渔业产业链内涵

海洋渔业产业链的构建与演进是一项系统工程，它依托丰富的海洋渔业资源和完善的配套基础设施，通过对单一产业节点的纵向整合和横向延伸，显著增强产业链价值增值能力，实现产业链的全面拓展和结构优化。海洋渔业产业链的纵向整合是由“点”向“带”的跨越，指从海洋渔业捕捞或养殖到销售商再到消费者的整个过程中，各个环节之间的紧密联系和协同作用。而横向延伸则是指在某一生产环节中，海洋渔业企业数量的增加和涉及领域范围的扩大，这有助于形成规模经济效应，提升整个行业的竞争能力。海洋渔业产业链的结构优化是通过技术创新实现链条的升级和效益最大化，从而推动产业链由低级到高级的演变迭代。而链条平稳运转则依赖于要素流动畅通、数字技术驱动、生态安全保障，关系着海洋渔业系统生产环节的衔接紧密程度、信息扩散效率及可持续发展程度。

1.2 海洋渔业创新链内涵

海洋渔业创新链是一个复杂的系统，它依赖于知识、技术、经验等要素的协同作用。链条的完善程度取决于知识生产能力和知识传播扩散的协同效率，以及生产行为对知识生产和传播扩散的反馈效果。在各要素中，创新主体是链条运行的基础和动力，在价值共创和利益趋同的理念下进行多主体协同合作，包括科研机构、高等院校和海洋渔业企业。创新投入是链条的起点，依赖于研发教育经费投入、平台建设和海洋渔业人才培养等多个因素。科技成果转化是链条的关键环节，要求将原始知识、经验、信息等进行加工整合，转化为符合现实需要的学术论文、专利、知识等形式，并在溢出效应下，以非竞争的知识交换方式带动海洋渔业技术进步和经济增长。技术转移的本质是商业价值实现，借助新产品调试、小规模生产、批量扩张、产业延伸的演化逻辑，实现海洋渔业科学与知识的市场化、产品化，推动整个行业的持续更新和演化。

1.3 共生理论下海洋渔业“双链”融合机制

共生理论最早由Anton de Bary提出[26]，主要应用于生物学领域，强调不同种属之间的协同进化、动态均衡关系，倡导构建优势互补、互惠共存、持续稳定、融合发展的共生模式[27]。海洋渔业“双链”融合共生系统是一个高度复杂的结构，其运行机制与共生理论紧密相连。在海洋渔业产业链方面，技术引进是推动渔业资源可持续再生及产品深度加工的核心。而海洋渔业创新链则通过技术商业化和专利授权等方式获得资金支持，为知识创新和技术研发提供坚实基础。在这种相互依存、相互促进的关系中，海洋渔业产业链和创新链共同构建了一个互利共生的生态系统。这个系统通过持续地自我调整和优化，实现资源高效利用、技术持续创新及产业快速发展。同时，该系统具备较强的自适应性和韧性，能够迅速应对外部环境和内部条件变化，保持系统稳定性和持续发展。海洋渔业“双链”融合共生系统可内化为共生单元协同—共生界面融合—共生环境和谐—共生机制联动为一体的双螺旋闭环循环系统。
具体来说：①融合共生单元是海洋渔业“双链”融合共生系统资源要素流动、持续交互适应的物质条件，主要包括产业链单元和创新链单元，当共生单元间的互补与合作占据主导时，系统通过优化资源要素的流动与持续交互适应，提升生产要素的配置效率，从而释放产业发展的新动能，实现共生能量的最大化。共生单元之间的互补适配性和契合度通过质参量反映。②融合共生界面是海洋渔业“双链”间信息、物质互动交换的媒介，由区域政策、市场供需、资源要素、产学研合作平台等构成，是推动系统间能量交换由小范围扩至大范围、低效率迈向高效率的关键。③融合共生环境是“双链”融合系统的重要基础，它以硬环境和软环境的形式为系统提供保障。其中硬环境即物质形态基础，包括自然生态环境和产业基础设施；软环境即非物质形态基础，包括体制机制和消费理念等。④融合共生模式涉及组织间整合与协同，以实现资源共享和优势互补，展示出3种共生模式，其中互利共生模式要求“双链”在目标、资源和时间上深度融合。目标融合意味着“双链”的目标设定要考虑多节点间的长期共享性；资源融合涉及科技与产业资源的配置，需平衡短期需求与长期战略；时间融合指的是科技创新成果产出周期与产业链各环节时间配置的协调。在偏利共生和寄生共生模式中，“双链”的协同增长可能不均衡，存在资源争夺和“创新悖论”等问题。随着行业成熟度提升，工艺创新能力经历增长到稳定，推动经济结构向高附加值产业转型。技术进步是产业升级的核心。技术创新转化为生产能力时存在时滞，导致生产曲线相对于创新曲线偏移。先发地区在低附加值环节收益递减时会剥离这些环节，而后发地区则通过技术积累实现生产层面的追赶与超越。在技术转移和产业升级中，技术中心和生产中心的迁移可能不同步，受创新周期和城市接受能力等因素影响。综上，海洋渔业“双链”融合共生系统的作用机制如图1所示。
图1 海洋渔业“双链”融合共生的作用机理

Fig.1 Integration mechanism of marine fishery industry chain and marine fishery innovation chain

2 评价指标体系构建与研究方法

2.1 海洋渔业“双链”评价指标体系

“链条”强调不同环节间连接与依赖、传递与转化、协同与协调的关系，但该关系不局限于线性连接，而是一个系统演化过程。基于内涵解析，并借鉴已有成果[28]，本文构建了海洋渔业“双链”评价指标体系（表1）。值得注意的是，文中选取的具体指标不局限于单一的海洋渔业发展指向性指标，而是注重从“链”式思维出发，纳入更科学的海洋渔业产业效益型指标。其中，海洋渔业产业链涵盖纵向整合、横向延伸、结构优化和基础支撑等方面。纵向整合关注产业链的延伸合理性，横向延伸评估企业拓展和产业集聚情况，结构优化通过产业结构合理化、高级化、服务化指数衡量，基础支撑则涉及基础设施和流通能力。海洋渔业创新链涉及科研机构、企业研发和高校三大主体，研发投入包括人员和资金，成果转化反映创新能力，技术转移则衡量创新成果的市场化和应用化程度。
表1 海洋渔业“双链”评价指标体系

Tab.1 Evaluation index system of marine fishery industry chain and marine fishery innovation chain

目标层 准则层 指标层 指标解释
海
洋
渔
业
产
业
链		 链条纵向整合 纵向一体化指数 表征海洋渔业产业链的价值增值能力
海洋渔业资源供给 表征海洋渔业资源对产业链完整的基础支撑力，即海洋捕捞、海水养殖和远洋渔业产值之和
海洋渔业产品深加工 表征海洋渔业产业链的延伸能力，即海洋渔业深加工产品产值
链条横向延伸 节点企业延伸度 表征海洋渔业横向扩展整体能力，即海水产品加工企业数量
海洋渔业全要素生产率 表征海洋渔业资源利用率，以海水养殖面积为自然资源投入，海洋渔船年末拥有量为资本投入，海洋渔业从业人员为劳动力投入，海洋渔业总产值为经济产出，运用DEA-SBM模型计算
产业集聚区位熵 表征海洋渔业产业集聚度，具体公式见文献[27]
链条结构优化 结构合理化指数 表征海洋渔业产业链基础水平，具体公式见文献[23]
结构高级化指数 表征海洋渔业产业链技术化、集约化程度，即三产与二产比值
结构服务化指数 表征海洋渔业产业链中服务业相对发展水平，即三产与总产比值
链条基础支撑 现代化基础设施 表征构建海洋渔业产业链的基础设施支撑，即每万人互联网宽带接入端口数
海洋渔业流通能力 表征构建海洋渔业产业链的基础流通能力，即海洋水产品流通产值
可持续发展能力 表征构建海洋渔业产业链的生态安全基础，即海洋灾害直接经济损失
海
洋
渔
业
创
新
链		 创新链主体 科研机构 表征创新链主体之一的科研机构，即中高级技术职称人员数量
企业研发部门 表征海洋渔业企业，即规模以上工业企业研发（R&D）活动人员数量
高等院校 表征高等院校主体，即本科及以上学历科研人员数量
研发投入 研发编制人员投入 表征国有研发人员，即海洋渔业研发编制人员数量
研发实有人员投入 表征研发人员总数，即海洋渔业研发实有人员数量
研发经费投入 表征研发资金投入，即海洋渔业研发经费总额
成果转化 科技论文 表征论文成果，即海洋渔业相关科技论文数量
专利获得 表征专利成果，即海洋渔业相关专利申请数量
创新成果转化效率 以研发实有人员为人员投入，研发经费数量为经费投入，发明专利申请数为专利产出，海洋渔业总产值为经济产出，运用DEA-SBM模型计算得出
技术转移 技术推广机构 即海洋渔业技术推广机构数量
渔民技术培训比例 即渔民技术培训人次与渔业劳动力比值
受益农户 即海洋渔业受益农户人数

注：1.纵向一体化指数选用了I-O法中最新的Davies-Morris指数法来衡量纵向一体化程度，公式为： V I i = ∑ j = 1 R ∑ k ≠ j R X j k i X i，其中VIi表示企业i纵向一体化指数， X j k i表示企业i从产业j到产业k的工厂的产品流量， X i表示企业i在各产业间的总销售量，具体计算公式参考文献[29]；2.产业集聚区位熵：地区海洋渔业生产总值占全部沿海地区比例/地区经济生产总值占全部沿海地区比例[24]；3.结构合理化指数： S t = ∑ i = 1 n U i l n U i，其中， U i为海洋渔业第i产业增加值，i=1，2，3。

研究对象主要涉及中国沿海11个省份（香港、澳门、台湾除外），包括天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南。数据来源为《中国渔业年鉴》《中国海洋年鉴》以及各省份生态环境公报、海洋科技公报，专利数据来自incoPat数据库，选取样本数据的时间跨度为2010—2021年。部分缺失数值采用内插法和外推法进行处理。

2.2 改进的横纵向拉开档次法

横纵向拉开档次法最初由郭亚军[30]提出，王常凯等在此基础上对无量纲化原则做出改进[31]。该方法主要适用于三维立体数据的动态综合评价，有效弥补了静态综合评价问题在处理面板数据时易“失真”的缺陷。因此，本文采用改进的横纵向拉开档次法，衡量海洋渔业“双链”发展水平。计算过程如下：
①对数据进行无量纲化处理。改进后的横纵向拉开档次法在进行无量纲化时，需要针对同一指标的所有时间。计算公式如下：
$\text { 效益型指标：} x_{i j t}^{*}=\frac{x_{i j t}-x_{j}}{x_{j \text { max }}-x_{j \text { min }}}$
$\text { 成本型指标：} x_{i j t}^{*}=\frac{x_{j \text { max }}-x_{i j t}}{x_{j \text { max }}-x_{j \text { min }}}$
式中：i表示省份；j表示第j个变量指标；t表示年份；xijt表示i省份在第t年j指标的实际值；x*ijt表示进行无量纲化处理后的数值；xjmin表示第j个指标在各年份各省份的最小值；xjmax表示第j个指标在各年份各省份中的最大值。
②确定权重向量。计算公式如下：
$X_{t}=\left[\begin{array}{ccc}x_{1,1, t}^{*} & \cdots & x_{1,24, t}^{*} \\\vdots & \ddots & \vdots \\x_{11,1, t}^{*} & \cdots & x_{11,24, t}^{*}\end{array}\right]$
再形成对称矩阵：
$H_{t}=X_{t}^{\prime} X_{t}$
再形成综合对称矩阵：
$H=\sum_{t=2010}^{2020} H_{t}$
③求综合对称矩阵H的特征值及特征向量，并选取最大特征值对应的特征向量，根据厚今薄古原则对不同年份指标进行处理并将其归一化，得到指标相应的权重向量，具体用 ω = ( ω 1 , ω 2 , ⋯ ω 24 )表示。
④计算第t年i省份的海洋渔业产业链和创新链综合指数。计算公式为：
$I_{i t}^{g g}=\sum_{j=1}^{24} \omega_{j} x_{i j t}^{*}$

2.3 Lotka-Volterra生态模型

Lotka-Volterra生态模型（简称L-V模型）最早由Lotka和Volterra提出，用于描述种群之间共生关系的微分方程动态系统模型[32]。海洋渔业产业链和创新链形成的“双链”融合共生系统，类似于种群生态系统。因此，利用Lotka-Volterra生态模型分析其融合机理具有重要价值。构建模型以分析两大融合共生单元间资源交换程度及内在作用机制：
$\left\{\begin{array}{l}\frac{d X}{d t}=F_{1}(X, Y)=r_{1} X\left(\frac{K_{1}-X+\theta_{1} Y}{K_{1}}\right) \\\frac{d Y}{d t}=F_{2}(X, Y)=r_{2} Y\left(\frac{K_{2}-Y+\theta_{2} X}{K_{2}}\right)\end{array}\right.$
式中：X、Y分别表示海洋渔业产业链和创新链发展水平；角标1为海洋渔业产业链；角标2为海洋渔业创新链；ri分别表示i的增长率；Ki表示i的最高发展水平；θ1、θ2分别表示海洋渔业产业链对创新链、海洋渔业创新链对产业链的作用系数，当θi>0表示二者为相互促进影响，否则为抑制作用，i=1，2。
为表征海洋渔业产业链和创新链融合共生程度，判别共生行为类型，构造融合共生函数：
$G\left(\theta_{1}, \theta_{2}\right)=\left(\theta_{1}+\theta_{2}\right) /\left(\sqrt{\theta_{1}^{2}+\theta_{2}^{2}}\right)$

3 中国海洋渔业“双链”发展水平分析

3.1 中国海洋渔业产业链发展水平空间差异与动态演进

通过分析2010—2021年中国沿海及三大海洋经济圈海洋渔业产业链的核密度图（图2），发现海洋渔业产业链发展水平整体上升，东部最高，南部次之，北部最低。沿海整体和东部呈左拖尾形态，北部和南部呈右拖尾形态。沿海整体和南部峰值上升，波峰收窄；南部由双峰变单峰，北部由双峰向多峰演变，东部保持双峰。中国海洋渔业产业链整体水平提升，传统渔业大省如广东、山东、江苏存在空间锁定效应，2018年前后“涓滴效应”显现，空间极化趋势有所抑制。
图2 中国沿海及三大海洋经济圈海洋渔业产业链动态演进

Fig.2 Evolution of marine fishery industry chain in the three major marine economic circles

3.2 中国海洋渔业创新链发展水平空间差异与动态演进

进一步分析2010—2021年中国沿海及三大海洋经济圈海洋渔业创新链的核密度（图3），发现南部和整体海洋经济圈发展水平显著提升，而北部经济圈先升后降，东部经济圈则有所下降。沿海整体和南部经济圈发展不均衡，北部经济圈则有省份发展水平远超其他地区。整体及东、南部经济圈的空间分布趋于集中，而北部经济圈则先集中后分散。沿海整体的波峰数量变化表明极化现象先增强后减弱。海洋渔业创新链整体水平显著提高，空间差异缩小。北部经济圈的空间极化现象持续增强，可能由于山东省的发展水平远高于其他地区。东部经济圈发展水平下降，但空间发展呈现多元化趋势。南部经济圈发展水平在2017年后大幅上升，空间两极化现象明显，显示出收敛趋势。
图3 中国沿海及三大海洋经济圈海洋渔业创新链动态演进

Fig.3 Evolution of marine fishery innovation chain in the three major marine economic circles

4 中国海洋渔业“双链”融合共生度分析

4.1 融合共生模型构建

在海洋渔业“双链”融合共生系统中，对共生单元的内在性质和进化机制起决定作用的称为质参量，而衡量质参量变化的指标主要是融合共生度。将Lotka-Volterra生态模型应用至海洋渔业“双链”融合共生模型中，可将模型（7）转化为：
d X d t = F 1 ( X , Y ) = X m 0 + m 1 X + m 2 X d Y d t = F 2 ( X , Y ) = Y n 0 + n 1 X + n 2 X
由灰色理论中灰导数和偶对数的映射关系可知，dX/dt、dY/dt分别与对偶数（X（t+1）、X（t））、（Y（t+1）、Y（t））构成映射关系，取t时刻背景值（X（t+1）+X（t））/2和（Y（t+1）+Y（t））/2，将模型（9）转化为：
X ( t - 1 ) - X ( t ) = m 0 X ( t + 1 ) + X ( t ) 2 + m 1 X ( t + 1 ) + X ( t ) 2 2 +                                                                         m 2 X ( t + 1 ) + X ( t ) 2 Y ( t + 1 ) + Y ( t ) 2 Y ( t - 1 ) - Y ( t ) = m 0 Y ( t + 1 ) + Y ( t ) 2 + m 1 Y ( t + 1 ) + Y ( t ) 2 2 +                                                                         m 2 Y ( t + 1 ) + Y ( t ) 2 X ( t + 1 ) + X ( t ) 2
将原始数据代入方程式中可求得参数r1=m0，K1=-m0/m1，θ1=-m2/m1；r2=n1，K2=-n0/n1，θ2=-n1/n2，θ1表示海洋渔业产业链对创新链的作用系数，θ2表示海洋渔业创新链对产业链的作用系数，海洋渔业“双链”融合共生度为 θ 1 + θ 2 θ 1 2 + θ 2 2。
根据函数可知，$G\left(\theta_{1}, \theta_{2}\right) \in[-\sqrt{2}, \sqrt{2}] $。当$ G\left(\theta_{1}, \theta_{2}\right) \in[1, \sqrt{2}]$时，海洋“双链”融合为互利共生型，是海洋渔业“双链”内部的人员、资金、信息实现资源共享与充分交换时形成的一种良性互动模式，有利于海洋渔业“双链”融合共生；当$G\left(\theta_{1}, \theta_{2}\right) \in[-1 ， 1］$时，海洋“双链”融合为偏利共生型，位于主导地位的一方带动另一方发展，短期内能发挥“双链”的互补性，但不利于长期持续发展；$G\left(\theta_{1}, \theta_{2}\right) \in[-\sqrt{2},-1]$时，海洋“双链”融合为寄生共生型，表现为海洋渔业“双链”在生产和创新过程中的资源要素竞争关系，以及“创新悖论”产生的负向效应，对海洋渔业“双链”融合共生具有抑制作用。

4.2 海洋渔业“双链”融合共生度时序演进

图4揭示了2010—2021年中国沿海地区海洋渔业“双链”的融合程度呈现出“N”形的波动上升趋势，这反映出海洋渔业系统内部存在不协调因素，对深度融合造成影响。其中，2010—2013年，融合度总体上升，区域差异扩大。《全国海洋功能区划（2011—2020年）》强调保护海洋渔业水域，实施系列措施减缓资源衰退，为“双链”融合提供必要的保障。山东省和辽宁省积极推行科技兴海战略，致力于发展水产品的深加工以及休闲渔业，进一步完善了海洋渔业体系。2013—2019年，融合度下降，区域差异收敛，表明存在负向反馈机制。2019—2021年，融合度大幅上升，进入互利共生阶段，说明我国海洋渔业“双链”融合逐渐深化，海洋渔业高水平高质量经济转型取得进步。
图4 中国海洋渔业“双链”融合共生度时序演变

Fig.4 Evolution of “double chain” symbiosis degree in marine fishery

4.3 海洋渔业“双链”融合共生度空间分异变化

为深入揭示研究期间“双链”融合的空间分异演变特征及其背后动因，进一步聚焦省级视野，根据各地区的融合共生度判断其共生行为类型（图5）。具体来说：①北部海洋经济圈融合共生度呈下降趋势，辽宁、河北两省融合长期处于偏利共生范围内，经济体制转型阻力大，科技创新对海洋渔业产业链各环节延伸带动能力不足；天津市海洋渔业“双链”融合趋势整体向好，由偏利共生逐步优化为互利共生；山东省由互利共生转为寄生共生，其海洋渔业资源禀赋好、海水产品深加工企业数量多，但受限于要素流通阻力大，尚未形成协同发展的长期融合模式。②东部海洋经济圈融合共生度总体上升且空间差异缩小，江苏省由寄生共生向互利共生转变，海洋渔业共生系统能量、信息、物质的扩散、互动与循环相对畅通；上海市由偏利共生演变为寄生共生，其海洋渔业捕捞量、海水养殖面积少引起产业结构不合理，属于资源短缺型问题。③南部海洋经济圈融合共生度整体较高但空间置换特征明显，福建、广东两省融合共生度显著提升，由偏利共生转化为互利共生，海水产品深加工产量、进出口贸易额、加工企业数量均位于前列，拉动效应与溢出效应得到发挥；广西融合共生度呈现波动下降趋势，“双链”融合系统内部资源要素错配的现象加快了竞争态势的演变；海南省由寄生共生向偏利共生转变，整体仍处于较低水平。
图5 中国海洋渔业“双链”融合共生度空间分异演变

Fig.5 Spatial differentiation of symbiosis degree of “double chain” integration in marine fishery

4.4 海洋渔业“双链”融合共生模式分析

依据共生理论，海洋渔业“双链”融合的共生组织模式可划分为点型、间歇型以及连续型共生3类。具体划分标准如下：当“双链”均处于高水平时，定义为连续型共生；若至少一个链处于低水平，则为点型共生；其余情况则归类为间歇型共生[33]。“双链”的发展水平通过Matlab聚类分析方法确定，在综合考虑行为和组织类型的基础上，共生模式进一步细分为9种。这9种模式在不同地区间的转化表现出显著的活跃性，涵盖了提升、跃迁、衰退和滞后等变化[34]。2010—2021年，中国沿海11省份的模式及其转化见表2和图6。北部、东部以及南部海洋经济圈分别展现出偏利共生、寄生共生和互利共生的差异化模式，这些模式反映了各地区在资源、产业以及创新环境等方面的特点和发展阶段。
表2 2010—2021年中国沿海11省份海洋渔业“双链”融合共生模式

Tab.2 Symbiosis model of “double-chain” integration of marine fishery in 11 provincial-level regions from 2010 to 2021

区域 省份 θ1 θ2 共生组织类型 共生行为类型 融合共生模式
北部海洋
经济圈		 天津 0.73 0.32 点型 互利共生关系 点型互利共生
河北 -1.80 0.23 点型 偏利共生关系 点型偏利共生
辽宁 0.21 -0.01 点型 偏利共生关系 点型偏利共生
山东 -0.44 -0.59 连续型 寄生共生关系 连续型寄生共生
东部海洋
经济圈		 上海 -0.60 -0.65 点型 寄生共生关系 点型寄生共生
江苏 -4.13 -6.64 连续型 寄生共生关系 连续型寄生共生
浙江 2.05 0.19 间歇型 互利共生关系 间歇型互利共生
南部海洋
经济圈		 福建 1.40 0.63 间歇型 互利共生关系 间歇型互利共生
广东 1.11 0.88 连续型 互利共生关系 连续型互利共生
广西 1.92 0.70 间歇型 互利共生关系 间歇型互利共生
海南 0.53 -6.54 点型 偏利共生关系 点型偏利共生
图6 不同时期中国海洋渔业“双链”融合共生模式及其转化

Fig.6 Transformation of “double-chain” symbiosis model in marine fisheries from 2010 to 2021

①互利共生关系包括天津、浙江、福建、广东、广西。其中，仅广东省实现了高水平的连续型互利共生，表明其海洋渔业产业链与创新链双高。一方面，雄厚的海洋渔业产业基础和创新活力相结合，形成稳定的融合共生环境；另一方面，融合共生介质的多元性和互补性，使得融合过程中正向互动的作用强度大且平稳有序。浙江、福建、广西为间歇型互利共生关系，意味着三省份海洋渔业“双链”水平较高且协同演化趋势向好，拥有较高的政策倾斜力度、优越的地理位置以及便利的海陆交通方式，“海洋牧场”建设相对完善。天津市属于点型互利共生，其较高的融合共生度并不是海洋渔业经济系统高效、有序发展的结果，而是海洋渔业产业链与创新链“双低”引发的协同运动。
②偏利共生关系包括河北、辽宁和海南，且均属于点型偏利共生，表明海洋渔业“双链”发展水平均为低值，且融合过程中伴随着双方发展地位的不平等，以获利一方的单方面资源索取为主。其中，河北省海洋渔业产业链对创新链的竞争系数小于0，说明海洋渔业产业链的发展以牺牲创新链发展为代价，根本原因是海洋渔业以粗放式发展为主，科技创新投入不足，造成的产业结构不合理和效率低下。辽宁和海南创新链对产业链竞争系数小于0，表示创新链对产业链构成较强的竞争、胁迫作用，创新链中存在的短链、缺链、断链等问题严重制约了海洋渔业产业链条的构建与完善。
③寄生共生型海洋渔业“双链”融合共生关系涉及上海、江苏和山东3个省份，其特征是海洋渔业“双链”间存在相互制约的发展动态。其中，江苏和山东作为海洋渔业资源丰富的省份，其产业链和创新链均处于较高水平。然而，由于区域内部资源要素如物质、能量、人才、资金及信息流动的共享机制尚不完善，导致了资源要素在区域内的重复投入和竞争，进而影响了双链融合深度与效率，使得共生度处于较低水平。此外，“创新悖论”现象在一定程度上削弱了海洋渔业创新活动对经济增长的正向驱动作用，可能对地区海洋渔业经济的健康稳定发展构成潜在威胁。上海市作为该共生型关系的核心节点，其海洋渔业“双链”均处于初级发展阶段，面临着来自周边省份的经济压力，这使得其经济增长面临较大挑战。上海市的海洋渔业发展受限于城市定位、资源配置等多方面因素，这直接影响了其“双链”的构建和优化过程。

4.5 不同融合共生区域的差异化发展路径

针对差异化的融合共生区域，识别其融合“堵点”“痛点”“难点”，对探究因地制宜的融合发展路径具有重要意义（图7）。
图7 中国海洋渔业“双链”融合类型及发展路径

Fig.7 Type and development path of “double chain” integration

①互利共生型主要分布于东南沿海，海洋渔业“双链”优势互补、循环互动，其关键路径在于进一步释放制度活力，营造良好的多链融合生态环境，形成可持续发展模式。具体来说，应重点抓好：以政策链为根本导向，围绕海洋渔业各生产环节、技术创新过程、企业成长阶段构建全覆盖的多元政策体系；以人才链为基础支撑，推动高等院校、海洋渔业企业加大海洋渔业专业技术人才培训力度；以资金链为切实保障，形成集私募基金、金融机构、企业投资为一体的海洋渔业发展集资平台，成立专项基金委员会，形成多元化、立体化、一体化的资金链条；以服务链为重要动力，围绕公司管理、产业运营等市场需求建设一批高质量的海洋渔业管理服务团队，精准对接海洋渔业龙头企业需求，为“双链”融合营造良好的服务环境。
②偏利共生型在短期内能够形成单链带动的海洋渔业“双链”融合共生机制，但具有系统内部不平衡不稳定弊端，制约区域长期健康协调发展。针对海洋渔业产业链主导的偏利共生类型，一方面要重视核心技术对海洋渔业关键领域的推动力，利用创新链条补齐和升级产业链条，有效提升国际海洋渔业分工体系中价值链地位；另一方面，要加快海洋渔业产业发展反哺科技创新，以政策引导、环境规制推动海洋渔业企业创新转型。海洋渔业创新链主导的偏利共生型分布于地区经济实力强、创新活跃度高，但渔业资源条件受约束的区域。因此，充分利用技术优势，大力发展海洋渔业高新技术产业、休闲渔业、深加工产业等高附加值领域，打造特色产品为其主要融合路径。
③寄生共生型地区并非海洋渔业经济基础较差，而是海洋渔业产业链和创新链发展水平均达到较高水平，但由于“双链”之间存在资源要素竞争关系，导致系统内部融合机制不完善，合理的利益分配机制和系统的资源共享合作机制是其关键抓手。从海洋渔业上下游生产、研发投入、创新成果转化到技术转移，涉及政府、企业、科研机构、高校等多个主体，如何推动创新成果落地以及能否协调各方关系，实现利益的合理分配直接影响融合深度与广度。要以海洋渔业市场供需和政策法规为手段，围绕海洋渔业主导产业和关键领域，召集凝聚多方力量、构建畅通多种通道，组织海洋渔业创新联盟，促进海洋渔业资源要素跨行业、跨区域、跨链条流动。

5 结论与启示

①从演变趋势来看，2010—2021年中国海洋渔业“双链”发展水平均呈波浪式上升趋势，发展态势整体向好；从空间分异来看，海洋渔业产业链在广东、山东、江苏等省份存在空间锁定效应，后期该趋势逐步得到抑制；海洋渔业创新链中存在创新“洼地”，是空间两极分化现象持续存在的主要原因。因此，一方面应加强海洋渔业产业链的区域合作，打破省份间的壁垒，实现资源共享和优势互补；另一方面，针对海洋渔业创新链中的“洼地”现象，应加大对海洋科技创新的投入，特别是对那些具有潜力但尚未得到充分发展的地区。
②中国海洋渔业“双链”融合共生整体成效显著，但具有波动性和不稳定性。2010—2013年融合共生度持续上升，但区域差异不断扩大；2013—2019年融合共生发展面临瓶颈，海洋渔业系统内部的负向反馈机制造成融合共生进程滞缓，区域差异呈收敛趋势；2019—2021年融合共生度大幅上升，海洋渔业“双链”融合进程加快。因此，首先应加大对海洋渔业科技创新的投入，鼓励企业与科研机构合作，推动新技术、新产品的研发和应用。其次应加强海洋渔业产业链的信息化建设，利用大数据、物联网等现代信息技术，提高产业链的透明度和效率，降低运营成本。同时，应注重人才培养和引进，为海洋渔业“双链”的融合提供智力支持。
③从空间分布格局来看，海洋渔业“双链”融合由山东单极空间格局向天津、江苏、福建、广西多极空间格局转变；三大海洋经济圈海洋渔业“双链”融合共生度自高至低依次为南部海洋经济圈、北部海洋经济圈、东部海洋经济圈；互利共生类型区显著扩张，偏利共生类型区和寄生共生类型区逐步缩减。因此，各海洋经济圈应加强横向联系，通过政策协调、资源共享和信息互通，形成跨区域的海洋渔业合作机制。
④结合海洋渔业“双链”融合共生组织和行为类型，中国沿海地区包含6种融合共生模式：连续型互利共生仅有广东省，间歇型互利共生类型为浙江、福建、广西，点型互利共生类型为天津，点型偏利共生类型为河北、辽宁、海南，连续型寄生共生类型为江苏、山东，点型寄生共生类型为上海。对于连续型互利共生模式，建议通过建立和完善渔业资源监测体系确保渔业资源的长期稳定；对于间歇型互利共生模式，建议加强区域间的渔业合作，建立跨区域的渔业资源管理机制，协调不同省份间渔业活动；对于点型互利共生模式，加强渔业基础设施建设，提高渔业生产的现代化水平；对于点型偏利共生模式，建议采取严格的管理措施，限制捕捞强度；对于连续型寄生共生模式，建议加强渔业资源的保护和修复工作；对于点型寄生共生模式，建议推动渔民转产转业，发展与渔业相关的其他产业。
此外，推动海洋渔业产业链和价值链的融合是确保产业链安全稳定的关键，同时也是海洋渔业经济转型和可持续发展的必要条件。本文虽基于共生理论视角，从理论上探析了海洋渔业“双链”融合机制，并运用Lotka—Volterra模型对共生融合程度与类型进行定量研究，揭示了其融合过程中的时空异质性规律与差异化融合路径，但仍有进一步探讨之处：本文仅在探讨海洋渔业“双链”融合共生基础上，定量分析沿海11省份“双链”融合水平与类型，尚未从更微观尺度探讨；同时受限于海洋数据可获取性，对海洋渔业“双链”的测度仍存在研究数据局限问题。

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