基于投入- 產出表的重慶市產業集群辨識
——以重慶市2018 年144 部門投入產出表為例

王懷楚 陳慧

重慶市開州區臨江中學校 重慶 405408

1 研究背景

產業集群（Industrial Cluster）是1990 年美國哈佛大學教授邁克·波特在《國家競爭優勢》一書首先提出并用于對集群現象的分析和總結，其是指在特定區域中，具有競爭與合作關系，且在地理上集中，有交互關聯性的企業、專業化供應商、服務供應商、金融機構、相關產業的廠商及其他相關機構等組成的群體。主導產業集群表示在一個國家或者地區經濟發展的某個階段，大量相關的企業及其支撐機構在空間上形成的具有一定規模的產業群落，從而形成產業鏈、產業網。其突出的特點是他們會對其他經濟活動有很強的拉動及引導作用，將直接決定著經濟發展的走向以及經濟發展的速度。產業集群所帶來的經濟效益是令人矚目的，但是學術界對產業集群領域的研究還是有些滯后[1]。國外對產業集群的研究主要從以下五個方面進行：產業集群發展的動力機制、產業集群評價指標和方法、基于集群價值鏈的研究、產業集群的經濟效應和產業集群發展過程中政府政策及作用。我國學者也對產業集群進行了大量研究，包括產業集群的定義和分類、產業集群的形成與培育、產業集群與區域競爭力的提升、產業集群與創新網絡等方面。從整體來看，雖然國內外運用產業集群理論成功地解釋了一些現象，但是對產業集群形成機理的研究，實現定性與定量相結合、理論與實踐相結合的研究等不完善。我國在十一五規劃明確提出：“重點開發區域要充實基礎設施，改善投資創業環境，促進產業集群發展，壯大經濟的規模，加快工業化和城鎮化。”在這一時代背景下，對產業集群深入的認識更為重要，尤其是對于重慶市這個年輕的直轄市來說更加重要。重慶市主導產業集群理論與實踐的深入發展也迫切要求重慶市主導產業集群的認識和選擇等方面的深入研究。并在此基礎上構建指標來評價其發展水平以及檢測其發展動向，從而對重慶市主導產業集群的選擇提出相應的對策和建議。此舉無疑有利于重慶市主導產業集群的健康發展和區域競爭力的提高，并促進區域間產業集群的比較、交流和學習，從而使產業集群的合理化，并使經濟更快更健康發展。因此本文將基于重慶市投入-產出表的相關資料，對重慶市的幾個主導產業集群做一個比較詳細的分析與評價。研究結果將有助于研究重慶市產業集群的經濟的投入和產出的合理化；有助于各產業集群的合理化和主導產業的優勢化；有助于主導產業對其他產業的帶動作用，從而建立起最優化的經濟發展模型。這無疑對重慶市經濟可持續化、穩定、高效、健康發展有重大的指導作用，同時也有利于加快重慶市產業集群的戰略性轉變。

2 研究方法與數據

主導產業以及產業之間的關系共同決定著主導產業集群，因此筆者基于重慶市2018 年投入產出表144 個部門的研究，辨識出其中的18 個產業集群以及7 個主導產業集群，并對他們進行分析研究，主要分析產業內部關聯以及主導產業空間格局。

2.1 關于投入產出表分析法

投入產出表分析法（input-outputanalysis）是1936 年由美國哈佛大學教授里昂杰夫提出的，其是利用數學和計算機研究經濟活動中各產業之間、各企業之間、企業內部各工序或各產品之間投入值與產出值平衡關系的一種方法。

投入產出分析法主要由兩部分構成：投入產出表和投入產出數學模型。投入產出表是目前國民經濟核算體系中被采用最多的部分，投入-產出表中以各產業的消耗結構基本相同、生產方式基本相同即純部門為產業部門的分類原則編制投入系數表，表明國民經濟各部門之間相互依賴、相互影響的經濟聯系，反映了經濟活動各產業部門的投入產出關系。

靜態的里昂惕夫投入產出模型為：

X=AX+Y

X 為產值向量，Y 為最終產品向量，A 為直接消耗系數矩陣，表達了生產過程中各部門之間產品的消耗情況，同時也反映了生產的技術水平，因而也稱為技術系數矩陣。其中直接消耗系數矩陣A中的Aij 的大小，反映了j部門在生產一單位產品的過程中直接消耗i 部門產品的數量，同時反映了部門間相互依存關系的強弱[2]。

2.2 關于因子分析法

（1）因子分析法。因子分析法（Factor Analysis Method）是研究指標相關矩陣內部的依賴關系，把一些信息重疊、具有錯綜復雜關系的變量總結為少數幾個綜合因子的一種統計分析方法。思想是：根據重慶市投入-產出表相關性大小把變量分組，讓同組內的變量之間相關性較高，但不同組的變量相關性較低或者不相關，每組變量代表一個基本結構，即“公因子”。利用公因子反應出各產業之間的關聯程度，再確定主導產業集群，最終使經濟更加健康的發展。

（2）因子分析法使用具體步驟。由于因子分析法是一個多變量簡化技術，對信息的歸納總結要求很高，其具體步驟為：①對數據重慶市投入-產出表進行標準化處理。②計算其的相關矩陣R。③求相關矩陣R 的特征根和特征向量。④根據要求的累積貢獻率定主因子。⑤計算出因子載荷矩陣A。⑥根據計算結果，再進行分析。

2.3 關于重慶市投入產出表中的主導產業集群的實例分析

（1）關于重慶市投入產出表的數據整理步驟。基于2018 年重慶市投入產出表的144 個產業，為確定主導展業集群，筆者把主要的辨識過程和基本思路明確，它們主要是：①考慮到2018 年重慶投入產出表龐大的數據結構，而主導產業集群本身所具有的帶動性和導向性的作用，本文則選取了2018 年投入產出表中的產出值大于20 億元，投入值大于10 億元，而且產出值和投入值的比值大于1．93 的產業部門，這樣得就到了79 個產業。②再考慮到進口以及其他因素的影響，把這部分去掉，進行第二次篩選就得到了41 個產業部門。③對這41 個部門進行分析組合，把關聯程度比較高的產業整合在一起，例農業林業牧業漁業之間的相互影響力都大于0．1，就形成一個集合部門，最終得到18個集合部門。他們分別是：農林牧漁業、石油煤開采洗選業、金屬非金屬礦采選業、食品煙酒制造業、棉化纖等服裝制造業、木材家具制造業、化學醫療業、鋼鐵合金加工業、建筑業、交通運輸設備制造業、電力通訊設備制造業、文化及工藝品業、批發零售業、衛生社會保障福利業、休閑娛樂業、教育文化業、儀器電子業、傳媒業、通用專用設備制造業。這將形成一個18 個部門的矩陣，由于我們選用的數據在篩選的時擴張系數變化不大，因此采用最大方差正交旋轉法，讓其差異變大。這里的方差就是一個因子，筆者稱之為“公因子”旋轉。

（2）運用SPSS14．0 軟件分析數據步驟。下面我們將對《重慶市2018 年投入產出表》所提取出來的數據進行分析，其具體步驟是：①對按照前面提到的方法得到的18 個產業部門進行相關性分析，可以得出結論：重慶市不同產業間的投入產出具有很強的相似性，可以采用上文中提到的因子分析法。②對數據進行標準化處理，再進行因子提取，然后根據各因子的累計方差貢獻率（cumulative variance explained）超過大于80%的方法提取7個公因子。③對已確定的各個因子運用因子旋轉等方法處理讓各個因子載荷最大化，便于各產業在集群間的分配。因子旋轉方法較多，基于實際情況在此使用最大方差正交（vari-max）法[3]。旋轉后的因子提取結果見表1。④通過旋轉并提取公因子后，各個公因子就可以看作一個主導產業集群。旋轉后的因子載荷矩陣見表2。

表1 旋轉后因子提取結果

表2 旋轉后的因子載荷矩陣

3 結果與分析

綜合以上旋轉后的因子載荷矩陣，辨識出7 個主導產業集群，他們分別是：金屬-制造業集群、農業-食品業集群、教育-文化業集群、儀器-電子業集群、化工-醫藥業集群、批發-零售業集群以及休閑-服務業集群。具體分析內容如下：

第一，公因子1 在金屬非金屬礦采選業、鋼鐵合金加工業、建筑業、儀器電子業等產業載荷較高，分別為0．912、0．952、0．877、0．742。這個集群中的四個產業的影響力系數都比較大，說明該主導產業集群對其他產業有較強的帶動作用，根據這幾個產業，將此主導產業集群命名為金屬-制造業集群。

第二，公因子2 在農林牧漁業、食品煙酒制造業、休閑娛樂業等產業載荷較高，分別為0．912、0．873、0．379。將這三個產業組成的集群命名為農業-食品業集群。

第三，公因子3 在衛生社會保障福利業、休閑娛樂業、教育文化業、傳媒業等產業載荷較高，分別為0．531、0．444、0．937、0．719。將這四個產業組成的集群命名為教育-文化業集群。

第四，公因子4 在電力通訊設備制造業、儀器電子業、通用專用設備制造業等產業載荷較高，分別為0．947、0．949、0．442。將這三個產業組成的集群命名為儀器-電子業集群。

第五，公因子5 在化學醫療業、衛生社會保障福利業、儀器電子業等產業載荷較高，分別為0．931、0．910、0．685。將這三個產業組成的集群命名為化工-醫藥業集群。

第六，公因子6 在農林牧漁業、食品煙酒制造業、批發零售業等產業載荷較高，分別為0．702、0．578、0．937。將這三個產業組成的集群命名為批發-零售業集群。

第七，公因子7 在交通運輸設備制造業、休閑娛樂業、儀器電子業、傳媒業等產業載荷較高，分別為0．840、0．941、0．870、0．698。將這四個產業組成的集群命名為休閑-服務業集群。

通過以上分析可以得出，對系數矩陣進行的因子分析比較好的顯示了各產業間的關聯性，明確了解了各產業之間的互補性，比較適合重慶主導產業集群的選擇。由于存在某個產業與其他幾個不同的因子的相關系數都比較大的情況，因此因子分析法選擇的產業集群不具有排他性。比如儀器電子業同第四、第五、第七公因子的相關系數都達到了0．65 以上，反映了儀器電子業和眾多化工業以及休閑娛樂業等眾多產業之間具有高度的關聯性，對其他產業的拉動能力比較強。通過進一步分析得到以下結論：（1）金屬-制造業集群對金屬非金屬礦采選業建筑業影響力系數到達了0．912、0．877；對傳媒業農林牧漁業影響力系數只有0．142、0．125；對休閑娛樂業教育文化業影響力系數為-0．114、-0．133。表明同一主導產業集群對不同產業的影響具有差異性。（2）化學醫療業對金屬-制造業集群、農業-食品業集群、教育-文化業集群、儀器-電子業集群、化工-醫藥業集群、批發-零售業集群、休閑-服務業集群影響系數分別為：0．031、-0．009、0．316、0．264、0．931、0．098、-0．421。表明同一產業集群對不同的主導產業集群影響具有差異性。（3）交通運輸設備制造業對各主導產業集群影響系數都為正數，對金屬-制造業集群、農業-食品業集群、教育-文化業集群、儀器-電子業集群、化工-醫藥業集群、批發-零售業集群、休閑-服務業集群影響系數分別為：0．506、0．241、0．002、0．421、0．143、0．774、0．840。表明特殊的產業對各主導產業集群都具有影響作用。（4）儀器電子產業集群對電力通訊設備制造業的影響力系數達到0．947，其對傳媒業的影響力系數也達到了0．563。表明不同產業集群之間的關聯程度更加大，也就是一個說一個主導產業集群可以帶動多個產業的發展，體現了主導產業集群的主導作用，以及其他產業集群的合理化。

4 結論與討論

本文基于投入產出表研究產業集群和主導產業集群的方法簡化對每個產業以及產業集群的分析，比較精確的總結出主導產業集群以及和其他產業的相關性，能快速的總結出各個主導產業之間的相互影響以及對其他產業的帶動作用，對研究不同產業集聚和主導產業集聚在一個地區的合理布置具有重要參考價值。

基于2018 年重慶市投入產出表的144 個產業的投入產出狀況的研究表明：

（1）同一主導產業集群對不同產業的影響具有差異性。

（2）同一產業集群對不同的主導產業集群影響具有差異性。

（3）特殊的產業對各主導產業集群都具有影響作用。

（4）不同產業集群之間的關聯程度更加大，也就是一個說一個主導產業集群可以帶動多個產業的發展，體現了主導產業集群的主導作用，以及其他產業集群的合理化。

基于以上2018 年重慶市投入產出表的主導產業集群的分析結果，并結合重慶市現在產業發展的實際情況和面臨的機遇，對主導產業集群的發展思路提出如下建議：首先應該確保金屬-制造業集群、農業-食品業集群繼續健康發展；其次，升級以科教事業為核心的教育-文化業集群；再培育以通信設備、計算機為基礎儀器-電子業集群；最后讓化工-醫藥業集群、批發-零售業集群以及休閑-服務業集群健康發展。基于2018 年重慶市投入產出表研究得出結論：優先促進優勢產業和主導產業的發展，以優勢產業和主導產業集群的發展帶動其他產業集群的模式才能更好更快促進重慶市經濟更快更健康地發展。