基于非競爭型投入產出表的產業關聯效應方法研究

蘇明華

[摘 要] 投入產出是經濟學研究的一個永恒話題，國內外學者對相關領域的研究取得豐碩成果。通過編制非競爭型投入產出表并選擇測度產業關聯的方法，對非競爭型投入產出表的關聯效應進行實證研究。研究結果證明基于里昂惕夫完全需求矩陣的產業關聯測度方法適合于分析前向影響力，而基于高斯完全供給系數矩陣的產業關聯測度方法，則適合于分析后向關聯效應。

[關鍵詞] 投入產業模型；產業關聯效應；前向關聯；后向關聯

[中圖分類號] F223 [文獻標識碼] A [文章編號] 1009-6043（2017）08-0126-07

自從里昂惕夫（Leontief）提出以投入產出模型為基礎的產業關聯分析以來，產業關聯分析現已成為研究產業結構問題的重要方法。通過分析一國（一地區）產業發展現狀，找出其產業發展優勢及存在的問題，為制定經濟社會發展戰略與政策提供重要依據。隨著我國經濟進入新常態，我國產業結構問題凸顯，僅從需求側著手破解發展困局很難有所突破，需要積極推進供給側結構性改革。為了更好的推動供給側結構性改革，推動我國產業結構調整及升級，首先要充分了解我國產業結構的具體狀況。本文通過對非競爭型投入產出表的產業關聯效應的實證分析，尋找適合中國國情的產業關聯效應的研究方法，為產業結構調整和升級提供理論依據。

一、相關研究文獻

（一）國外相關研究文獻

投入產出模型由美國經濟學家里昂惕夫（Leontief）于1936年提出，二戰結束之后，世界各國政府紛紛編制本國的投入產出表，為產業關聯效應的研究提供基礎支撐。從20世紀50年代起，在西方經濟學界逐漸興起了基于投入產出表的產業關聯效應研究。美國經濟學家Rasmussen（1956）最先提出了利用里昂惕夫完全需求矩陣分析產業之間關系的想法，而Hirschman（1958）則提出了產業關聯效應的概念，兩者為產業關聯的發展奠定了理論基礎。同年，Chenery和Watanable則利用直接投入矩陣分析產業關聯效應，奠定了產業關聯效應測度的方法基礎。接著，Hazari（1970）以Rasmussen的加權思想為指導，以里昂惕夫完全需求矩陣為基礎，利用實證分析證實了加權與不加權的產業關聯測度方法存在巨大差異。同年，Augustinovics（1970）利用高斯（Ghosh）完全供給系數矩陣，分析了從供給角度測度的產業關聯方法。隨后，Nugent（1973）比較了Rasmussen和Hirschman的產業關聯測度分析方法，認為前者的測度方法比后者的更為合理。Jones（1976）以Hazari方法為基礎，從供給方面系統分析了產業關聯測度方法，并充分論證其應用價值。同年Laumas（1976）則認為，根據產業規模加權可以反映不同產業在經濟中的重要性程度，提出了把經濟總體增加一個單位，最終產出時需要根據各產業規模大小分配新增最終產出，并基于此量化各產業部門因此而產生的新需求之思想，該思想奠定了邊際加權測度法基礎。Miller（1989）最先認為根據里昂惕夫或高斯相關矩陣的產業關聯分析，所基于直接消耗系數矩陣或分配系數矩陣穩定的假設不一定成立，但Miller和Blair（2009）認為投入產出分析方法在短期內具有近似的意義。Oosterhaven和Stelder（2002）進一步認為，應該從主動施加影響的角度來研究產業關聯效應的問題，因而用里昂惕夫相關矩陣分析后向關聯，用高斯相關矩陣分析前向關聯，則經濟意義更為合理?？傊鞣絿覍Ξa業關聯的深入系統研究，為我國的產業關聯研究提供了重要參考價值。

（二）國內相關研究文獻

投入產出模型自問世以來，已經走過了七十多年的歷史，目前，世界上主要國家和地區都根據該模型的思想指導，定期編制投入產出表。而我國則早在1982年，就編制了第一張國民經濟價值型投入產出表。從1987年起，我國每隔五年編制一次全國價值型投入產出表，而以此為基礎，每隔兩年編制全國性的投入產出延長表。由此，我國逐漸通過學習模仿西方的相關理論，結合國內情況，興起了產業關聯研究的熱潮。但國內的學者很長一段時間都處于學習消化國外相關理論的過程。劉起運（2002）認為利用里昂惕夫相關矩陣計算的不加權影響力系數，作為產業關聯效應測度不合理，應該利用產品部門最終產出占整個國民經濟最終產出的比例，作為權數加權處理。而感應系數則以高斯相關矩陣為基礎，利用產品部門的初始投入占整個國民經濟的初始投入的比例作為權數，加權計算感應系數（推動誘發系數）。但由于其權數的設置存在一定問題，導致只改變了系數的絕對值，而系數的排列順序并沒有改變。之后，廈門大學楊燦（2005）針對不加權的產業關聯測度方法存在的缺陷，提出了以產品部門最終產出額作為權數，加權測度產業關聯效應。其公式具體如下：

其中上標中有l的表示用里昂惕夫相關矩陣計算的影響力系數和感應系數，上標有g的表示用高斯相關矩陣計算的影響力系數和感應系數。至于在具體的應用過程中，通常用里昂惕夫相關矩陣計算影響力系數，用高斯相關矩陣計算感應系數。目前，產業關聯的測度方法主要基于里昂惕夫（Leontief）和高斯（Ghosh）模型的兩大相關系數矩陣。根據里昂惕夫完全需求系數矩陣計算的非加權影響力系數，為該矩陣的各列之和除以各列之和的平均值，而感應系數則為該矩陣各行之和分別除以各行之和的平均值。影響力系數反映了某一產品部門對作為一個整體的國民經濟各部門的后向關聯度，感應系數則反映了前向關聯度。根據高斯相關矩陣同樣可以獲得一套影響力系數和感應系數，但在實際應用中，通常根據里昂惕夫完全需求矩陣計算后向關聯系數，而根據高斯完全分配系數矩陣計算前向關聯系數。很長一段時期內，研究產業關聯效應都基于尚未提出進口成分的投入產出表，導致產業關聯效應的測度存在一定偏差。因此，國內學者在這方面也進行了相關研究。例如劉遵義（2007）等利用非競爭型投入表研究中美貿易順差問題，而齊舒暢（2008）等則用各種相關調查資料，編制了我國2002年非競爭型投入產出表。目前非競爭型投入產出表的編制通常有三種方法，第一種就是根據競爭型投入產出表各產品部門各項數額比例分攤該產品部門的進口額，該方法假設同一產品部門中進口產品與國內產品具有同質性。第二種方法是根據商品名稱和編碼協調制度（HS）分類數據，利用商品流量和專家咨詢法，結合相關調查資料，確定每個產品部門進口商品在各項之中的分配。第三種方法就是以海關編碼協調制度（HS）分類為指導，結合大類經濟類別分類表（BEC）把各產品部門的進口商品額分攤到中間投入和其它各項之中，然后再按照比例法或者其它方法在某產品部門各中間投入項分攤進口額。以上三種方法各有優缺點，第一種方法簡單容易操作，但假設條件不一定成立；第二種方法精確性好，但工作量大，對資料要求高，還帶有一定的主觀性；第三種方法工作量大，精度相對較好，但進口商品在各產品部門中間消耗內部分攤的時候需要特別注意。總之，經過多年的發展，我國在產業關聯效應測度的理論方面，已經取得豐碩成果，并已經形成具有自身特色的理論體系。

二、非競爭型投入產出表的編制

（一）計算進口與部門相關系數

首先從列向量的角度考慮，計算進口項與各列之相關系數，記為rj（j=1.2.3…n+3）。列相關系數越大，則該產業投入量中進口的份額相對更大，反之相對越小。接著從行向量的角度考慮，仍然以進口作為基準，計算其與各產品部門的相關系數，記為ri（i=1.2.3…n）。行相關系數越大，則產品流向與進口關系就越密切，則其產品中進口產品份額就相對更多?；谝陨蟽蓚€因素的考慮，利用列相關與行相關兩者的交叉影響，可以避免進口產品與純國內產品同質性的假設，編制出更為合理的非競爭型投入產出表。

（二）計算進口流向分配系數

（三）計算進口在各處分配系數

表1 非競爭型投入產出表（價值型）

三、測度產業關聯方法的選擇

眾所周知，某個產品部門之所以對國民經濟影響巨大或者較小，主要在于該產品部門對國民經濟中很多的部門影響相對較大或者較小?；诖丝紤]，在產業關聯效應測度中，或許可以先分別量化某一產品部門對所有其它的產業部門的相對影響力大小，然后再量化其對作為一個整體的國民經濟各部門的相對影響力或者感應力。

（一）設計影響力系數

首先根據里昂惕夫直接消耗系數矩陣Bl，計算完消耗系數矩陣（I-Bl）-1-I，并計算該矩陣各行的均值，并用各行的均值分別除以所在行的每一個完全消耗系數。然后，根據高斯直接分配系數矩陣Bg，計算出完全分配系數矩陣（I-Bg）-1-I；并計算該矩陣各行分配系數的均值，并用各行分配系數的均值分別除以該行每一個分配系數。接著，對以上處理過的兩個矩陣各列分別求和，并計算各列所求之和的均值；最后用各列之和分別除以各列之和的均值獲得影響力系數。則以下為公式的具體推導過程。

該系數表示所有的產品部門都供給一個單位的中間消耗時，第j個產品部門占用的中間消耗量。如果該部門所占用的中間消耗量越大，則其對國民經濟其它部門影響就大，產業關聯就強。由于該系數沒有考慮產品部門的規模，屬于相對影響力系數。因此，為了更全面的考察產業關聯效應，應該對其加權，計算絕對影響力系數。在此，可以選擇各產品部門供給的中間投入量作為權數，權數用Si表示。以下為利用各產品部門供給的中間投入量的絕對影響力系數的公式。

未加權的影響力系數的經濟意義非常明確，其表示當每一個產品部門都分別供給一個單位的中間投入時，某一產品部門完全需求所占用的份額。而加權的影響力系數則表示，每一個產品部門都分別按照自己的規模供給中間投入時，某一產品部門完全需求所占用份額與各部門供給的中間投入的均值之比。

（二）設計感應系數

首先根據里昂惕夫直接消耗系數矩陣Bl，計算完消耗系數矩陣（I-Bl）-1-I；然后計算該矩陣各列的均值Bg，并用各列的均值分別除以所在列的每一個完全消耗系數（I-Bg）-1-I。然后，仍利用高斯直接分配系數矩陣，計算出完全分配系數矩陣；然后計算該矩陣各列分配系數的均值，并用各列分配系數的均值分別除以該列每一個分配系數。接著對以上處理過的兩個矩陣各行分別求和，并計算各行所求之和的均值；最后用各行之和分別除以各行之和的均值獲得感應系數。則以下為公式的具體推導過程。

該系數表示所有的產業部門都消耗一個單位的中間投入時，第i個產品部門供給的中間投入量。如果該部門所供給的中間投入量越大，則其對國民經濟其它部門的感應就越強。由于該系數沒有考慮產品部門的規模，屬于相對感應系數。因此，為了更為全面的考察產業關聯效應，應該對其加權，計算其絕對感應系數。在此，可以選擇各產業部門中間消耗量作為權數，量化產業規模的影響。權數用di表示。以下為利用各產業部門的中間消耗總額作為權數，加權的絕對感應系數公式。

未加權的感應系數經濟意義也非常明確，其表示當每一個產業部門對中間投入的完全需求為一個單位的時候，某一產品部門需要供給的中間投入量。而加權的感應系數則表示，每一個產業部門都分別按照自己的規模對中間投入提出需求時，某一產品部門中間投入供給量與產業部門中間投入中間消耗之和的均值之比。

四、實證分析

基于以上產業關聯效應測度公式，結合前人提出的產業關聯測度公式，以下將利用2010年我國投入產出表數據，計算相應測度公式的影響力系數和感應系數，比較不同測度方法的異同。

（一）未加權的產業關聯測度公式比較

首先以里昂惕夫完全需求系數矩陣和高斯完全供給系數矩陣為基礎，分別計算相應的簡單影響力系數和感應系數。該系數分別用λll、λgg和δll、δgg表示，上標ll表示用里昂惕夫完全需求系數矩陣計算的相應系數，上標為gg則表示用高斯完全供給系數矩陣計算的相應系數。接著仍根據里昂惕夫完全需求系數矩陣和高斯完全供給系數矩陣，分別計算按照以上公式計算的相關系數λl、δl、λg、δg。最后結合以上計算結果，進行對比分析。

由上表數據可知，基于里昂惕夫完全需求系數矩陣計算系數時，影響力系數排名變化（λll與λl比較）最小的有農林牧漁業，石油和天然氣開采業，金屬礦采選業，非金屬礦及其他礦采業，石油加工、煉焦及核燃料加工業，工藝品及其他制造業，批發和零售業，水利、環境和公共設施管理業各產業部門，其λll排名分別為35、36、22、18、33、7、39、9，而λl排名為42、37、23、12、38、5、41、6，兩者相差不大，而其它的產品部門的排名都變化很大。但感應系數兩種方法計算的結果區別卻不大，如兩者區別比較大的有紡織業，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業，非金屬制品，廢品廢料，教育，公共管理和社會組織其δll排名分別為11、24、19、29、41、42，而δl排名則分別為17、30、12、15、29、32，其它產品部門的排名變化則很小。當基于高斯完全供給系數矩陣計算系數時，影響力系數排名變化最大（λgg、λg）的產品部門分別有農林牧漁，煤炭開采與洗選業，交通運輸設備制造業，建筑業，房地產業，租賃和商務服務業，公共管理與社會組織的λgg排名分別為22、36、1、5、17、19、13，而λg排名分別為17、33、4、1、18、20、10，兩者變化不大，其余的產品部門的該系數排名都已發生巨大變化。但感應系數兩種計算方法排名變化較大，僅有以下產業部門該系數排名變化較小：煤炭開采和洗選業，石油和天然氣開采業，金屬礦采選業，非金屬礦及其他礦采業，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業，木材加工及家具制造業，造紙印刷及文教體育用品制造業和教育的λgg排名分別為2、1、3、7、36、21、10、29，而λg排名分別為4、1、5、7、34、21、13、32，其余產品部門兩種感應系數排名變化都很大。最后檢驗關聯效應不同測度方法結果的相關性（見下表）。

（二）未加權與加權的產業關聯測度公式比較

由表4數據可知，基于里昂惕夫完全需求系數矩陣計算系數時，未加權的影響力系數λl與加權影響力系數λl*相比較，排名變化不大的產業部門有石油和天然氣開采業，金屬礦采選業，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業，木材加工及家具制造業，租賃和商務服務業，其λl排名分別由37、23、11、14、24名，變成λl*的34、22、11、12、20名，總體變化不大，而其它產品部門排名變化很大。但感應系數δl與δl*的排名變化都不大，只有建筑業由δl排名第39上升δl*的11位，另外廢品廢料則由原來的15位下降到35位，其余的產品部門加權與不加權感應系數排名順序都變化不大。基于高斯完全供給系數矩陣計算系數時，未加權的影響力系數λg與加權的影響力系數λg*相比較，變化最大就是教育，衛生、社會保障和社會福利業，公共管理和社會組織，其λg排位分別為15、14和10，變化為λg*的35、26和30名，其它產品部門兩種方法計算的系數排名變化不大。但感應系數δg與δg*兩者的排名變化相對較大，除了煤炭開采和洗選業，石油和天然氣開采業，金屬礦采選業，造紙印刷及文教體育用品制造業，金融業，租賃和商務服務業，公共管理和社會組織的兩種計算方法的系數排名變化比較小，其δg排名分別為4、1、5、13、15、20、41，而δg*的排名為1、4、3、14、16、20、41，而其它產品部門兩種方法的系數排名變化都相對較大。最后檢驗關聯效應不同測度方法結果的相關性（見下表）。

（三）比較加權的產業關聯測度公式

由表6數據可知，基于里昂惕夫完全需求系數矩陣計算系數時，未加權的影響力系數λly與加權影響力系數λl*相比較，各產業部門兩個不同方法計算的影響力系數排名變化都比較大，但也存在排名變化小的產品部門，例如通用、專用設備制造業，交通運輸設備制造業，電氣機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，工藝品及其他制造業，廢品廢料，燃氣生產和供應業，水的生產和供應業，交通運輸及倉儲業，住宿和餐飲業，租賃和商務服務業的λly排名分別為3、2、6、5、20、42、35、36、17、16、19，而λl*的排名分別為5、2、3、6、18、42、38、37、16、17、20，兩者區別不大。但是兩者感應系數排名變化不大，只有建筑業的λly排名為1，變成λl*排名11，至于其它的產品部門兩者方法計算的系數排名變化不大?；诟咚雇耆┙o系數矩陣計算系數時，未加權的影響力系數λgy與加權的影響力系數λg*相比較，所有產品部門兩種方法計算的感應系數排名變化不大，即便變化最大的房地業也僅僅由λgy的第15位，變成λg*的第25位，其它產業部門的排名變化基本都沒超過5。再考慮感應系數δgy與δg*的比較，兩種方法計算的系數排名變化都比較大，但也有一些產業部門系數的排名變化不大，例如食品制造及煙草加工業，紡織服裝鞋帽皮革羽絨及其制品業，化學工業，非金屬礦物制品業，金屬冶煉及壓延加工業，電氣機械及器材制造業，通信設備、計算機及其他電子設備制造業，工藝品及其他制造業，工藝品及其他制造業的δgy的排名分別為，11、31、4、16、6、25、20、36，而δg*的排名分別9、30、5、17、7、21、19、34，兩者變化不大。而且它所有的產品部門的該系數的排名變化都比較大。最后檢驗關聯效應不同測度方法結果的相關性（見下表）。

五、結論

產業關聯測度有多種方法可供選擇，在實際應用過程中，可以根據研究者研究的目的，選擇相應的方法。以上實證結果可以獲得以下結論：首先，本文所設計的不加權產業關聯測度方法，與通常的簡單產業關聯測度方法具有一定的替代關系。其次，本文所設計的不加權和加權產業關聯測度方法之間具有一定的互補關系。另外，本文所設計的加權產業關聯設計方法中，基于里昂惕夫完全需求矩陣計算的影響力系數與楊燦設計的加權方法具有互補關系，感應系數則與楊燦設計的加權方法具有替代關系，而基于高斯完全供給系數矩陣計算的加權測度方法與楊燦設計的加權測度方法，影響力系數則具有比較強的替代關系，而感應系數則具有一種互補關系。最后，綜合以上所有分析，本文所設計產業關聯測度方法中，基于里昂惕夫完全需求矩陣適合于分析前向影響力，而基于高斯完全供給系數矩陣，則適合于分析后向關聯效應。

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