中国蓝色牧场发展潜力的省际时空差异分析，本文主要内容关键词为：牧场论文,中国论文,发展潜力论文,差异论文,时空论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 随着生活水平的提高及膳食结构的不断改善，人们对高质量水产品的数量需求不断增加，而与此同时，由于人们对海洋渔业资源的掠夺式开发已使渔业资源特别是近海渔业资源面临枯竭，迅速崛起的海水养殖业所导致的自身污染严重以及赤潮等灾害频发所造成的直接经济损失和严重生态问题已日趋严重，水产品供求矛盾不断加剧(王兴琪、韩立民，2014)。解决人们日益增长的水产品无限需求与海洋渔业资源有限供给之间的矛盾，需要改变过去以单纯捕捞、低水平人工放养式为主的传统渔业生产方式，实现从猎捕型渔业向“耕海牧渔”培育管理型的新型生态渔业转变，确保在水产资源持续稳定增长的同时推进海洋生态系统保护，以构建可持续生态渔业。在此背景下，蓝色牧场应势而生。相比于蓝色牧场概念而言，现有研究多以“海洋牧场”定义栽培渔业，但两者在内容及目的上并无实质性差异。借鉴前人研究成果(例如侯江宏等，2014；王爱香、王金环，2013；王亚民、郭冬青，2011)，并结合蓝色牧场发展现状，本文中“蓝色牧场”是指在特定海域通过投放人工渔礁等渔业设施并进行现代系统化管理，利用海洋天然水域环境为海洋生物营造适宜其繁衍栖息的可人工控制的生存空间，在持续高效地产出高品质水产品的同时带动休闲渔业等相关产业发展的生态型渔业模式。 二、文献综述 海洋牧场的构想最早是由日本于1971年提出的。1978～1987年，日本在全国范围内推进栽培渔业计划，并建成了世界上第一个海洋牧场——日本黑潮牧场(佘远安，2008)。韩国自1998年开始在庆尚道统营市山阳邑三德里和美南里一带的海面上投资240亿韩元建设海洋牧场，并于2007年建成韩国第一个海洋牧场——统营海洋牧场(韩保平、李励年，2008)。挪威、美国等渔业发达国家则从上世纪90年代开始将建设海洋牧场作为振兴海洋渔业的战略对策(宁波市发展改革委、宁波市海洋与渔业局，2011)。中国海洋牧场的雏形来自曾呈奎院士的“海洋农牧化”。曾呈奎、徐恭昭(1981)提出，渔业资源的增殖与管理将朝两个方向发展：一是种苗放流培育，也就是20世纪80年代兴起的海水养殖业；二是种苗放流增加海洋生态系统价值。直到近些年，海洋牧场才在实践层面逐步得到重视并加以开发建设。与国外相比较而言，在中国，海洋牧场无论是在学术研讨上还是在实际运用中，均有些滞后。从经济角度来看，现有文献对海洋牧场的研究主要集中在三个方面： 一是海洋牧场建设的意义及可行性。李靖宇等(2011)，周燕侠、余开(2012)和孙欣(2013)研究认为，海洋牧场既实现了渔业资源的增殖效益，增加了渔民收入，缓解了渔民转产转业的压力，又有效推进了海洋生态环境的修复与保护，同时在提高土地集约利用水平、拓展海洋渔业发展空间、优化渔业产业结构和布局等方面具有显著的促进作用。麦康森(2014)研究认为，深海养殖的单位船产量和单位人力鱼产量分别是远洋捕捞的7倍和2.8～5.7倍。研究表明，通过开拓离岸深海养殖可以保障国人对水产品质量和安全的刚性需求。 二是海洋牧场的空间布局及选址。唐启升等(2014)认为，中国海洋可利用空间十分广阔，拥有众多宜于建造海洋牧场的优良海湾。林军等(2012[a]，2012[b])应用海洋数值模式(estuarine coastal ocean model-semi-implicit，ECOM-si)，从水动力条件、颗粒物滞留时间及滨海电厂温排水等方面对浙江象山港海洋牧场选址进行了评估。许强(2013)则以舟山市海洋牧场建设规划为例，采用层次分析法构建海洋牧场选址评价的层次结构模型，得出舟山市规划范围内4个海洋牧场选址的优劣排序；并进一步选取适宜性最高的马鞍列岛海域开展海洋牧场选址的微观研究，运用计量工具对海区水深、海水流速及海洋功能区划等数据的测度，最终获得马鞍列岛海域最适合建设海洋牧场的区域。 三是海洋牧场建设评估及建成后效果综合评价。田涛等(2014)以大连市獐子岛海洋牧场为例，对拟投放人工鱼礁区域的水质及养分水平进行了调查评估，认为该海域具有优良的水质环境，并具有有利于投放人工鱼礁的环境因素，而人工鱼礁的投放对改善海洋生态环境、增殖鱼类资源及促进旅游业等第三产业良性发展具有显著效果。李纯厚等(2011)以大亚湾海洋牧场实地调查数据为基础，研究了海洋牧场在资源增殖养护和海域碳汇能力提高等方面的效果。研究结果表明，海洋牧场是一种环境友好型、可持续的低碳渔业生产模式。 综上所述，现有相关文献在研究中大多使用“海洋牧场”，而较少使用“蓝色牧场”；已有研究大多采用定性研究方法，而定量分析大多从生物学、地理学等角度切入，通过实地采样从微观层面研究特定区域海洋牧场的实施效果，很少涉及海洋牧场建设及发展潜力等方面。鉴于此，本文在借鉴和吸收已有研究成果的基础上，通过对蓝色牧场发展支撑因素的理论分析，构建蓝色牧场发展潜力评价指标体系，运用加权主成分TOPSIS法对2007年和2011年沿海10省(区、市)蓝色牧场发展潜力进行横向和纵向比较。其结果一方面有助于明确现今中国沿海省份蓝色牧场发展潜力的变化趋势及内在支撑因素，确定其当前或未来的竞争优势；另一方面有助于根据沿海省份蓝色牧场综合发展潜力与地区海洋渔业经济实力，为制定蓝色牧场发展规划提供依据。 三、蓝色牧场发展潜力评价指标体系构建 陆上绿色农场的建设离不开土地、产业基础、环境及科技等基本要素，海上蓝色牧场的建设亦是如此，广袤的土地资源(海域及近岸滩涂面积等)、一定的经营规模(海洋产业经济实力)、优质的海域生态环境和先进的海洋渔业科技是建设蓝色牧场的重要基础条件(张小良、张新，2014；邱士明，2013；赵嘉、李嘉晓，2012)。建设蓝色牧场分建场和放牧两个步骤，首要的就是通过投放人工渔礁等方式为海底生物营造一个适宜其繁衍栖息的生存空间。本文在选取蓝色牧场发展潜力评价指标时充分考虑到蓝色牧场建设的约束条件及实际发展情况，立足于前期建场投入，借鉴已有研究成果(例如王斌斌、李滨勇，2013；陈燕萍等，2014；李嘉晓，2012)，并根据数据的可得性和指标的实际可操作性，选择天津、河北、辽宁、江苏、浙江、福建、山东、广东、广西、海南10个沿海省(区、市)进行对比，从自然资源禀赋、产业经济基础、环境修复投入、科技投入四个方面构建蓝色牧场发展潜力评价指标体系(见表1)。
1.自然资源禀赋。漫长的海岸线，广阔的海域、近岸滩涂和湿地以及星罗棋布的岛屿，为蓝色牧场提供了最基本的作业场所，从而为蓝色牧场提供了天然的土地保障。蓝色牧场大多是在原有海水养殖区域发展起来的，海水增殖养殖能为其提供渔业生物资源；确权海域面积充分体现了蓝色牧场发展所能依赖的水域范围及海洋资源丰裕度。因此，本文构建自然资源禀赋指标时将海水养殖面积和确权海域面积考虑在内。同时，以海岸、海岛及各种自然和人文景观作为依托发展起来的包括观光游览、度假娱乐等在内的滨海旅游业的发展，对蓝色牧场建设贡献巨大。因此，自然资源禀赋也包括休闲渔业产值与滨海国内旅游人数这两项指标。 2.产业经济基础。渔业产业基础为蓝色牧场发展提供了有力的人力、物力支持和技术支撑，能进一步带动蓝色牧场可持续发展。这里从投入和产出两个角度来考量。蓝色牧场发展可依托的人力资源主要以渔业从业人员来衡量。而物力资源主要体现为渔业实力和渔业基础设施水平。其中，渔业实力以海洋机动渔船吨位和集约化养殖面积来衡量；渔业基础设施则以国家级水产原良种场数量、渔港个数、港口货物吞吐量来表示。渔业经济总产值可以间接反映蓝色牧场产出能力，因此本文以其表示蓝色牧场的经济产出。 3.环境修复投入。海域生态环境为蓝色牧场提供了生态资本，直接决定了渔业资源利用的可持续程度。而传统渔业生产方式对生态资本的非可持续利用造成了渔业资源环境被破坏，因此，海域环境保护是蓝色牧场得以持续良性发展的生态保障。海域环境保护包括水域环境治理与优化。其中，治理层面主要从陆源污染源入手，指标包括废水和固体废物治理当年竣工项目；优化层面主要通过建立与海洋相关的保护区来实现。此外，建设蓝色牧场的最终目的就是实现渔业资源的增殖养护及生态可持续，因此，本文把国家级种质资源保护区也考虑在内。 4.科技投入。科技是第一生产力，海洋科技创新与先进技术应用能够为蓝色牧场建设提供内在动力和强力支撑，雄厚的科研实力、优秀的科研团队和不断增强的创新能力能够为蓝色牧场建设创造良好的条件。先进科学技术的有效运用，不仅能够有效促进渔业持续发展，为蓝色牧场发展提供强有力的产业基础支撑，而且能够促进渔业产业结构向资源节约型和生态友好型变迁，从而取得优化产业结构、减轻污染、改善环境质量的效果。本文选取水产技术推广人员数量、水产技术推广机构数量及经费、海洋科研机构科技课题数量、海洋科研机构科技专利数量及发表科技论文数量来表示科技投入水平。 四、蓝色牧场发展潜力评价模型 本文运用加权主成分TOPSIS法对沿海省份蓝色牧场发展潜力进行综合评价，方法简介如下： (一)主成分分析法 主成分分析法(principle component analysis)利用线性代数有关理论，在损失较少数据信息的基础上，把存在一定线性相关的多个指标转化为少数几个有代表意义且相互独立的综合指标，从而实现数据降维。每个主成分都是原始变量的线性组合，且各主成分之间互不相关，使得主成分比原始变量具有某些更优越的性能(梁曼等，2014；杨晓霞等，2013)。其突出优点在于对各原始变量权数的确定不带有个人主观意识，比较客观和科学，从而提高了评价结果的可靠性。其理论模型如下：
(二)TOPSIS(逼近理想解排序)法 TOPSIS(technique for order preference by similarity to ideal solution，逼近理想解排序)法是一种多属性决策方法，其基本原理是先构造决策问题中各指标的最优解和最劣解，再计算各比较对象靠近最优解和远离最劣解的程度，所得最优方案应该是比较对象与最优解(即正理想解)距离最小、与最劣解(即负理想解)距离最大者(曹贤忠、曾刚，2014；杨珂玲等，2014；徐辉等，2013)。TOPSIS法可对多个具有可度量属性的被评价对象进行优劣排序，具体步骤如下：
(6)～(8)式中，
为j省份的发展潜力评价值，
分别为各省份的加权规范值到正理想解和负理想解的欧氏距离。根据相对接近度
得出选取省份的排序，取值区间为[0，1]。该值越接近1，表示该省份发展潜力越接近最优水平；反之，该值越接近0，则表示该省份发展潜力越差。 最后，将各发展潜力评价值加总，即可得到综合发展潜力评价值。 (三)加权主成分TOPSIS法 加权主成分TOPSIS法是主成分价值函数模型的一种，它是在应用主成分分析法求得主成分决策矩阵的基础上，运用TOPSIS法进一步将低维系统降为一维系统，在得出评价值的基础上对评价结果进行排序。 五、蓝色牧场发展潜力测算 本文运用加权主成分TOPSIS法对2007年和2011年沿海10省(区、市)蓝色牧场发展潜力进行测算，具体步骤如下： (一)主成分分析法确定主成分表达式 1.确定主成分权重。本文利用SPSS13.0软件中的Factor过程确定各主成分的权重。如表2所示，按照特征值不小于1和累计方差贡献率大于80％的原则，自然资源禀赋、产业经济基础、环境修复投入和科技投入4个一级指标均提取两个主成分，在发展潜力评价中它们分别包含了所对应二级指标80.66％、72.94％、87.80％和86.22％的信息，能对原始数据给予充分的解释和概括。以每个主成分对应的特征值除以所对应的一级指标中两个主成分的特征值之和作为各主成分的权重，由此得出自然资源禀赋、产业经济基础、环境修复投入和科技投入各自所包含的两个主成分的权重分别为78.86％、21.14％，80.04％、19.96％，58.11％、41.89％，76.74％、23.26％。
2.确定主成分表达式。表3是将原始变量标准化后计算得到的载荷值。据此可以分别得出自然资源禀赋、产业经济基础、环境修复投入和科技投入4个一级指标所对应的原始变量标准化后对主成分的表达式。
自然资源禀赋、产业经济基础、环境修复投入和科技投入的主成分表达式分别为：
(二)加权主成分TOPSIS法排序 1.计算加权规范决策矩阵。将2011年10个省(区、市)蓝色牧场发展潜力指标的标准化数据分别代入(9)～(12)式，得到主成分初始矩阵Y。由(2)式、(3)式得到加权规范决策矩阵
，结果见表4。
2.确定正理想解和负理想解。由(4)式、(5)式计算自然资源禀赋
的正理想解分别为9.2254、0.8746，产业经济基础
的正理想解分别为10.6543、0.6815，环境修复投入
的正理想解分别为4.0553、2.8824，科技投入
的正理想解分别为8.2242、0.8870，而其负理想解均为0。 3.计算相对接近度
。由(6)式和(7)式计算10省(区、市)的加权规范值到正理想解和负理想解的欧氏距离
，再由(8)式计算10省(区、市)加权规范值与正理想解的相对接近度
(即发展潜力评价值)，结果见表5。
重复上述加权主成分TOPSIS法计算步骤，可以得到2007年沿海10省(区、市)蓝色牧场发展潜力评价值及排名(见表5)。其中，2007年渔业基础设施以渔业固定资产投资表示，废水治理当年竣工项目以废水排放达标率代替；而由于统计口径差异，2007年国家级水产原良种场数量、国家级种质资源保护区数量数据缺失。这里限于篇幅原因，具体计算过程从略。 (三)结果分析 1.蓝色牧场综合发展潜力评价值呈上升的趋势，且各省(区、市)排名保持不变。对沿海10省(区、市)蓝色牧场发展潜力时空差异的分析表明，其蓝色牧场综合发展潜力评价值均上升。2011年《“十二五”规划纲要》提出，推进海洋经济发展，坚持陆海统筹，提高海洋开发、控制、综合管理能力；随后国务院又先后批准山东、浙江、广东三省分别成立了国家级海洋经济发展示范区，沿海各省(区、市)纷纷将大力建设蓝色牧场作为抢占海洋经济发展的制高点，积极出台地方蓝色牧场发展规划，推动了蓝色牧场的集聚发展，促进蓝色牧场综合发展潜力释放并有所提升，且各地区在蓝色牧场实际发展过程中，省(区、市)之间排名次序并未发生根本性变化。 但是，由于各省(区、市)发展蓝色牧场的基础及政策倾斜程度等方面的不同，其蓝色牧场综合发展潜力评价值的上升幅度却有较大差异。河北、广西由于蓝色牧场发展底子薄、基础较差，自然资源禀赋、产业发展基础、环境修复和科技投入方面的改进立竿见影，因此，其各发展潜力评价值均有不同程度的上升，从而其蓝色牧场综合发展潜力升幅较大，2011年较2007年分别上升了33.33％、29.38％。辽宁、海南的蓝色牧场综合发展潜力评价值分别以0.86％、1.37％的升幅居于末尾。辽宁发展蓝色牧场的自然资源禀赋较好，但产业发展资金投入及环境修复投入下降幅度较大，从而拉低了其蓝色牧场综合发展潜力的上升程度。海南的蓝色牧场综合发展潜力无法发挥，主要源于外部投入不足：一方面，由于所处的特殊区位，海南能起到的蓝色牧场发展带动力有限，政府在其蓝色牧场打造过程中给予的基建设施、科技创新等方面的资金投入和政策倾斜不足；另一方面，海南发展海洋经济的侧重点不同，其占绝对优势的海洋支柱产业为海洋矿业(狄乾斌等，2013)。山东蓝色牧场综合发展潜力排名第一，但其升幅并不高，仅为2.67％。山东蓝色牧场起步早，发展基础优越，现阶段获得继续上升的空间，难度较大，需要突破资源及技术方面的限制性因素，财政、科技投入力度及政策倾斜程度稍有减弱，其发展就可能有所下降，而环境修复投入的增加带动了其蓝色牧场综合发展潜力上升。 2.蓝色牧场综合发展潜力上升仍具有较大空间，但不同省份其内在支撑因素不同。山东、广东、浙江、辽宁的蓝色牧场综合发展潜力均有所上升，但其内在支撑因素各不相同，仍具有较大的发展空间。 山东丰富优良的海域资源禀赋、坚实的产业基础和雄厚的科技实力为蓝色牧场发展提供了强有力的支撑，但这三个方面的发展潜力均呈现稳中略降的趋势；环境修复投入是制约山东蓝色牧场综合发展潜力的“短板”，但随着社会进步、经济发展、环保意识不断提高，当地政府加大对环境修复的投资力度并给予政策扶持，使得海域环境得以优化并成为拉动山东蓝色牧场综合发展潜力提升的关键因素。在未来山东蓝色牧场发展中，不仅要维护好现有的资源禀赋、保持产业经济基础及科技投入力度，更重要的是，加大对水域环境的治理与优化。 广东、浙江、辽宁蓝色牧场发展的内在支撑因素分别为环境修复投入、产业经济基础和自然资源禀赋。2011年，广东拥有的海洋类型自然保护区数量高达49个，为全国最多，涉及自然保护区面积419874平方公里，远超过排名第二的海南(20个，24997平方公里)。环境修复具有长久性和持续性，能够成为蓝色牧场的重要增长点。但是，广东发展蓝色牧场所依托的自然资源禀赋较薄弱，难以夯实蓝色牧场发展的产业经济基础并提供重要支撑，这成为广东蓝色牧场发展的制约因素。浙江海洋经济实力强，2011年，浙江海洋经济总值占地区生产总值的14.04％。早在秦汉时代，古钱塘杭州就已具备了港口的雏形；渔业增殖放流起步又早，宁波自上世纪80年代开展沿海增殖放流，并划定渔业资源增殖保护区等。坚实的海洋产业经济基础为浙江蓝色牧场发展提供了动力。然而，浙江蓝色牧场产业经济基础发展潜力评价值在下降，下降幅度高达20.68％，在紧随其后的福建蓝色牧场产业经济基础发展潜力评价值保持稳定的情况下，难以保证浙江蓝色牧场产业经济基础的优势不会丧失。辽宁是东北地区唯一的沿海省份，海水养殖面积位居全国第一，宜港海岸线绵延1000公里，尤其是有较长的基岩港湾岸段，成为拉动辽宁蓝色牧场发展的“头驾马车”；但是，辽宁渔业产业经济基础投资建设不足，海洋环境修复和渔业科技投入更是大幅度下降，虽有特殊的区位优势和丰富的港口资源，蓝色牧场的产业经济基础却无法有效整合科技资源支撑，临港经济难以形成独具特色的临港产业集聚带。 3.不同省份蓝色牧场综合发展潜力差异较大，且同一区域内部发展并不平衡。本文依据2011年蓝色牧场综合发展潜力评价值将沿海10省(区、市)划分为发展潜力强区(评价值2～4)、发展潜力中等区(评价值1.6～2)、发展潜力弱区(评价值1.2～1.6)与发展潜力差区(评价值0～1.2)四个类型，同时将沿海10省(区、市)划分为环渤海经济区(天津、河北、辽宁、山东)、长江三角洲经济区(江苏、浙江)和泛珠江三角洲经济区(福建、广东、广西、海南)(见表6)。 通过表5得知，沿海10省(区、市)蓝色牧场综合发展潜力差异较大。排名第一的山东，其2011年蓝色牧场综合发展潜力评价值为3.438，为同年份排名最后的天津的8倍多。山东和天津均处于环渤海经济区，但该区域内部蓝色牧场发展呈现两极分化式，山东、辽宁分别属于发展潜力强区和中等区，而河北、天津则列入发展潜力差区；泛珠江三角洲经济区的情况与上者类似，只有广东属于发展潜力强区，而福建、广西、海南均属于发展潜力弱区或差区。 区域内部蓝色牧场发展不平衡的原因主要在于，蓝色牧场发展的基础条件、政策与体制不同。一方面，山东、广东海洋水域、海洋生物等资源禀赋丰富，海洋渔业发展平稳并具有全国最雄厚的海洋科技实力；另一方面，随着2011年《山东半岛蓝色经济区发展规划》、《广东海洋经济综合试验区发展规划》得到国务院批复，以“资源支撑、生态文明”等定位的山东半岛蓝色经济区发展战略和以“综合发展、辐射带动”定位的广东海洋经济综合试验区发展战略均上升为国家发展战略。当然，天津蓝色牧场综合发展潜力评价值与其海洋经济发展潜力略有出入和偏颇，主要是因为本文从宏观蓝色牧场发展现状切入，分析省域范围内能够为蓝色牧场发展提供的资源禀赋、产业基础、环保投入和科技投入，相对于其他省(区)而言，天津市域面积过小，蓝色牧场发展所获得的资源投入相对较少，但并不能由此忽视天津在特定区域发展蓝色牧场的潜力。
4.蓝色牧场综合发展潜力与地区海洋渔业经济实力并非完全一致。本文根据2011年蓝色牧场综合发展潜力评价值与海洋渔业经济实力(以渔业经济总产值衡量)数据的高低情况，将沿海10省(区、市)划分为四个象限(见图1)：领先地区即象限Ⅰ(海洋渔业经济实力和蓝色牧场综合发展潜力均较高)、潜力未发挥地区即象限Ⅱ(海洋渔业经济实力较高而蓝色牧场综合发展潜力较低)、落后地区即象限Ⅲ(海洋渔业经济实力和蓝色牧场综合发展潜力均较低)、超潜力发挥地区即象限Ⅳ(海洋渔业经济实力较低而蓝色牧场综合发展潜力较高)。
图1 沿海10省(区、市)蓝色牧场综合发展潜力评价值与海洋渔业经济实力散点图 由图1可知，第Ⅰ、第Ⅲ象限包含的省(区、市)居多，均为4个，其中，山东、江苏、广东、浙江4省均属于领先地区，这些省份海洋渔业经济实力很强，在海洋渔业经济基础、科技投入、环境保护等方面都处于较高的发展水平上，带动并维持这些省份海洋渔业持续快速发展，其蓝色牧场综合发展潜力持续不断释放，从而实现渔业经济实力推动与蓝色牧场综合发展潜力转化相结合的良性互动发展。天津、河北、广西、海南4省(区、市)则属于落后地区，即其蓝色牧场综合发展潜力与海洋渔业经济实力在较低的水平上呈现一定的一致性，对这些落后省份要做出是否继续全力打造蓝色牧场的选择。若这些省份现实的海域经济条件不具有发展蓝色牧场的优势，就应侧重打造海洋经济中的其他支柱产业；若这些省份只是渔业经济实力差、基础薄，其蓝色牧场综合发展潜力难以释放，那么，不仅要加快进程，大力度地培育示范蓝色牧场，同时要积极引导蓝色牧场释放发展潜力，以实现对领先地区的追赶。辽宁虽属于第Ⅱ象限，但其蓝色牧场综合发展潜力和海洋渔业经济实力基本趋同于平均值，实现了蓝色牧场综合发展潜力与海洋渔业经济实力同步增长。福建属于潜力未发挥地区。2011年，福建渔业经济总产值为1767亿元，在沿海10省(区、市)中列第3位；而其蓝色牧场综合发展潜力(评价值1.413)排名第6。因此，应在较强的海洋渔业经济实力推动下，加大福建蓝色牧场综合发展潜力培育与开发的力度，否则，该省海洋渔业不能实现长期可持续发展。 六、结论与启示 本文运用加权主成分TOPSIS法对沿海10省(区、市)蓝色牧场发展潜力及其时空差异进行了分析，初步得出以下结论：首先，蓝色牧场综合发展潜力呈现上升的趋势。其次，蓝色牧场综合发展潜力上升仍具有较大空间，但不同省份其内在支撑因素有所差异。第三，不同区域之间蓝色牧场综合发展潜力差异较大，且同一区域内部发展并不平衡。最后，沿海省份蓝色牧场综合发展潜力释放与海洋渔业经济实力提高并非完全同步。对不同综合发展潜力的蓝色牧场采取相对应的措施，促使蓝色牧场综合发展潜力最大限度转化为渔业经济发展动力，实现海洋渔业可持续发展。 蓝色牧场发展潜力的研究价值并非只是测度发展潜力的大小，更重要的是探讨如何将隐性潜藏的发展潜力转化为显性可见的经济实力。这不仅包括巩固蓝色牧场现有的发展基础，而且需要不断提高、引导释放其发展潜力。根据沿海不同省份蓝色牧场综合发展潜力的强弱及变化趋势，采取相应的开发措施：①提高蓝色牧场资源开发能力，科学开发、高效利用自然资源；促进蓝色牧场的高投入与高产出，以缩小沿海省份在蓝色牧场产业基础上的差异；同时，加大海洋资源环境保护和整治的力度，使其能够为蓝色牧场长期提供优质的资源和海域环境：提高海洋科技创新投入，力求科技成果转化，以技术创新推进蓝色牧场的示范促转化、转化促发展。②对于蓝色牧场综合发展潜力强区和中等区，采用协同推进方式，在巩固现有内在支撑因素并提高其水平的基础上，加大对其他因素的开发投入，尤其是制约当前发展潜力的短板因素；对于蓝色牧场综合发展潜力弱区和差区，要有重点地选取核心发展区域，给予资金、资源及政策倾斜，使其作为地区蓝色牧场增长极率先发展，辐射并带动其他地区蓝色牧场发展，以促进蓝色牧场整体建设。
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