产业关联性及其经济影响：基于中国投入产出数据
时间：2021-01-27 04:19:32 来源：达达文档网 本文已影响 人 
李坤 殷朝华
中图分类号：F062.9 文献标识码：A
内容摘要：经过改革开放近40年的发展，我国经济实现了巨大的量的积累，但随着经济步入中高速增长的新常态阶段，对质的提升需求越来越迫切。当前，我国正处于经济结构转型升级的关键阶段，供给侧改革也正如火如荼地推进。在此背景下研究我国产业关联性就具有重大的现实意义。本文将利用我国投入产出数据，利用投入产出表相关参数和网络结构模型相关参数研究我国产业关联性及其经济影响，以期为我国产业结构升级政策的制定提供参考意见。
关键词：产业关联性 经济影响 投入产出分析 网络结构
引言
产业关联是一种客观存在，是产业间的经济技术联系，是经济系统中各种关系的基础。随着劳动力成本上升，经济全球化和区域一体化增强，对环境污染和资源消耗愈加敏感，我国经济承受着巨大的下行压力。2015年，中央经济工作会议开启了以去产能、去库存、去杠杆、降成本、补短板为重点的供给侧改革，力图解决国民经济在供给端存在的诸多问题，其中产能过剩的矛盾在部分行业日益凸显并加剧。因此，研究我国产业关联性，对产能过剩行业、房地产行业等典型行业进行针对性的关联性分析，能从行业层面发现和解释现存问题，并给出相应政策建议，对优化升级产业结构，推动供给侧改革，都具有重要的理论意义和实践意义。
行业关联的网络模型
（一）网络结构模型的构建
网络结构模型的基本要素是节点和连接，节点之间连接的强弱程度称为权重。构建网络结构模型具体的操作步骤如下：第一，由投入产出表的中间流量矩阵计算出直接消耗系数矩阵。第二，设置临界值，得到直接消耗系数的 0-1矩阵，1代表行业之间存在强关联性，0代表行业之间不存在强关联性。第三，计算度、网络密度等参数。本文基于体现直接消耗系数分布和充分利用数据的考虑，将临界值定为0.01，同时将设定临界值 0.005 和0.015 用于实证分析的稳健性检验。
（二）网络结构模型的参数
网络结构模型的参数可分为节点参数、连接参数和网络整体参数，本文涉及的参数包括度、入度、出度、网络密度、形状系数。其中，度、入度、出度是节点参数，网络密度和形状系数是网络整体参数。
度是描述网络节点特征最基本的概念，在行业网络结构模型中，行业的度可分为出度和入度。行业的出度描述了行业节点直接供给的下游行业的数量，行业的入度则描述了行业节点直接需求的上游行业的数量。在由直接消耗系数 0-1 矩阵构建的n个行业的行业网络中，行业i的出度，入度，度Di=IDi+ODi。图1为0-1矩阵A对应的网络结构图。
网络密度是网络加权连线数与网络最多可能拥有的连线数的比值。网络中的连接数量越多，连接的权重越大，网络的密度就越大。在直接消耗系数0-1矩阵中，网络密度的计算公式如下：
形状系数是描述网络中节点度分布厚尾特征的参数，即网络中节点度的差异越大，网络节点度的厚尾特征越明显，形状系数越小。形状系数的计算方法：若X服从形状系数为β的幂律分布，则当X>xmin时，X的概率密度为 ;上式等号两边取对数，得到线性函数：
产业关联性分析
我国当下很多经济现象，包括产业结构升级、产能过剩、房地产市场高库存，都与产业关联性有密切的关系。本文将从时间维度、省份维度、行业维度和国别维度四个方面对我国产业关联性做描述性分析。
（一）时间维度
用gephi 软件画出1992-2017年期间共10年的29行业网络结构图，计算出平均度、网络直径、网络密度、平均路径长度、形状系数等描述网络整体性的参数，如图2所示。随着时间的变化，网络平均度、网络密度、平均路径长度等参数有平稳的增长，我国行业整体关联度逐渐提高，行业之间的联系越来越紧密。
1992-2017年中国行业网络形状系数的变化如图3所示，可见形状系数随时间震荡变化，但总体上呈下降趋势。
1992-2017年度排名前五的行业相对稳定，主要有化学、商贸、材料、机械、运输、电热等行业。其中，化学、商贸、运输一直居于前五，处于我国经济产业结构的中心位置，与其他行业始终保持着紧密的关联性，在国民经济中起着举足轻重的作用。排名后五的行业包括食宿、食品、采油、服饰、纺织等行业，这些行业在整个国民经济中处于相对边缘的位置。取临界值为0.01时，三大产业行业度的算术平均值如图4所示。整体来看，三大产业中第一产业的度最小，第三产业略高于第二产业。
（二）省份维度
通过对2005年、2012年和2017年30个省（不含西藏）的42行业投入产出表的分析，临界值取为0.01，计算各省每年行业网络的网络密度和形状系数。
对于网络密度，東部省份三年的网络密度的算术平均值为0.329，东北三省的区域平均值为0.352，中部省份的区域平均值为0.331，西部省份的区域平均值为0.324，发现各区域之间行业网络的网络密度并不存在显著差异，即各区域行业整体关联度差异不大。
对于形状系数，东部省份三年的形状系数的算术平均值为1.470，东北三省的区域平均值为1.621，中部省份的区域平均值为1.563，西部省份的区域平均值为1.516。整体来看，东部的形状系数最小，行业之间的关联度差异最大;东北三省的形状系数最大，行业之间的关联度差异最小。
（三）行业维度
图5中有三种图标，小三角、小圆点和小正方形分别代表第一、二、三产业的行业，图标右边的数是行业的编号，不同编号代表着不同的行业，由于篇幅所限，在此不详细列出。
从图5可发现，影响力系数排名前十的行业都来自第二产业，第二产业的影响力系数显著高于第三产业。统计发现，第二产业的影响力系数的算术平均值为1.16，第三产业的影响力系数平均值为0.72。第二产业的行业影响力系数普遍>1，对宏观经济的拉动作用普遍高于平均水平;而第三产业的行业其影响力系数普遍<1，对宏观经济的拉动作用普遍低于平均水平。故从经济政策层面看，第二产业是政府扩大内需、刺激经济增长的着力点。
图6中小三角、小圆点和小正方形分别代表第一、二、三产业的行业，图标右边的数是行业的编号，不同编号代表着不同的行业。通过研究发现，中间投入率排名前十的行业都来自第二产业。统计发现，第二产业的中间投入率的算术平均值为0.70，第三产业中间投入率的平均值为0.49，第二产业的中间投入率显著高于第三产业。在生产过程中，第二产业来自其他行业的原材料、产品、服务等中间投入较多，而第三产业的中间投入较少，附加值较高。中间需求率排名前十的行业主要来自第二产业。
（四）国别维度
2016年世界GDP排名前十国家网络密度、形状系数及其行业网络的中心节点如表1所示。由表1可知，中国在10国中网络密度最大，形状系数第二小，与世界主要经济体相比，中国的行业整体关联度较高，行业间关联度差异较大。
2016年世界GDP前十国家影响力系数排名前十的行业如表2所示，其中括号里面的数字表示在其他9个国家中，该行业影响力系数也排名前十的国家个数。继而得出2016年GDP排名前十国家感应度系数、中间投入率、中间需求率的排名。
产业关联性的经济影响
（一）研究假设
行业的发展壮大需要其他行业提供大量的中间投入，而若一个行业和许多的行业有较强的投入产出联系，则这个行业也可能发展成为体量庞大的支柱行业。关联度高的行业倾向于有较大的体量，体量大的行业关联度也可能较高，故提出假设：
H1：同一地区，行业关联度与行业增加值呈正相关关系。
地区经济体量越大，包含的行业种类可能越丰富，经济产业结构就更加健全，行业之间联系可能更加紧密。本文搜集相关数据，将从省份、国家和世界三个层面做进一步的探究，故提出假设：
H2：行业整体关联度与地区生产总值呈正相关关系。
（二）行业关联度与行业增加值的关系
本文用行业的度作为行业关联度的衡量指标，数据来源于1997-2017年中8年中国投入产出表，将临界值取为0.01，得到相应的直接消耗系数0-1矩阵，进而求出29个行业对应的度。行业增加值和地区生产总值相对于行业度的值巨大，且分布不均匀，故用行业增加值的对数（lnzjz）代替行业增加值，用地区生产总值对数（lngdp）代替地区生产总值做回归，如表3所示。P值为0.000，在1%的显著性水平上显著，回归系数为1.459>0，所以假设1得到验证。调整临界值做稳健性检验，回归结果同样显示H1得证。
（三）行业整体关联度与地区生产总值的关系
在省份层面，本文用2007年、2012年、2017年各省GDP，用网络密度作为衡量行业整体关联度的指标。通过2007年、2012年、2017年的我国省级投入产出表，将临界值设为0.01，分别求出30个省行业网络的网络密度。对2017年30个省份的網络密度与地区生产总值做回归，如表4所示。P值为0.013，在5%的显著性水平上显著，回归系数0.196>0，假设2得到证明，即行业整体关联度与地区生产总值呈正相关关系。用2002年和2007年的数据做稳健性检验，H2同样得到验证。
在国家层面，本文利用1992-2017年期间共10年的中国投入产出表，临界值取0.01，得出1992-2017年中10年的直接消耗系数0-1矩阵并算出相应的网络密度值，并用最小二乘法回归，如表3所示。P值为0.033，在5%的显著性水平上显著，回归系数0.0178>0，从国家层面证明了假设2，即行业整体关联度与地区生产总值呈正相关关系。上述回归缺陷是观测值太少，为扩大样本量，本文利用行业网络结构随时间变化较小的特点，将未知年份的网络密度等同于其相邻已知年份的网络密度，对应关系如图7所示。
经过调整，样本数量增至31个，然后进行回归分析，结果见表6所示。由表6可知，P值为0.000，在1%的显著性水平上显著，回归系数为0.0160>0，H2得到证明。调整临界值的取值用连续年份观测值做稳健性检验，结果同样显示H2得证。
世界层面上，选取2016年GDP排名前二十的国家，从世界银行官网获取其GDP值，从OECD官网获各国2011年投入产出表，取临界值为0.01，得到直接消耗系数0-1矩阵并计算得出网络密度值。用20个观测值做回归，P值为0.070，在10%的显著性水平上显著，回归系数0.0209>0，故H2得到证明。
结论与建议
本文充分利用我国投入产出数据，对产业关联性进行全方位的描述，继而对产业关联性与中观、宏观产出之间的关系进行探索。研究结果如下：1992-2017年，我国行业整体关联度逐渐提高，行业之间的关联度差异在震荡中逐渐增大;化学、商贸、材料、机械、运输、电热等行业一直居于我国行业网络的中心位置，而食宿、食品、采油、服饰、纺织等行业则长期处于行业网络的边缘地位;第一产业的行业关联度最低，第三产业略高于第二产业。东部、东北三省、中部和西部省份的行业整体关联度差异不大，而行业之间的关联度差异有一定的区别，整体上看，东部省份行业之间的关联度差异最大，而东北三省行业之间的关联度差异最小。第二产业的影响力系数、感应度系数、中间投入率和中间需求率均显著高于第三产业，故第二产业更能刺激经济增长，第三产业更具有稳定宏观经济的作用。同时，与世界主要经济体相比，我国行业整体关联度较高，行业之间的关联度差异也较大;但影响力系数、感应度系数、中间投入率、中间需求率较大的行业与其他主要国家比较相似。综上所述，政府在推动产业结构升级、制定宏观经济政策时，要抓住关键产业和行业，加大对第二产业的投入能更好地起到刺激经济增长的作用，而引导第三产业的发展对稳定宏观经济有更明显的效果。
参考文献：
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2.陈建奇，张原.中国宏观经济艰难筑底 供给侧改革释放新动力——2016年开放宏观经济形势分析与展望[J].国际贸易，2016（4）
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4.胡炜.我国商贸流通业投入产出效率的分地区比较[J].商业经济研究，2017（20）
5.徐辉，李宏伟.丝绸之路经济带市域经济增长与产业结构变化[J].经济地理，2016，36（11）作者简介：
李坤（1979.10-），女，汉族，河南平顶山人，博士，副教授，主要研究方向：区域经济、 产业经济、农业经济等。
殷朝华（1979.8-），男，汉族，河南周口人，硕士，副教授，主要研究方向：区域经济、创业管理等。
