基于投入產出表的人工智能產業關聯度研究

梁興輝 張旭冉

摘?要：人工智能產業的發展已成為國家戰略，測度人工智能產業與其他產業間的關聯度，研究其對國民經濟各行業的帶動作用，具有重要的現實意義。結合上市公司的人工智能板塊所屬行業歸類和學術文獻中關于新興產業的劃分方法，將投入產出表中的軟件及信息技術服務等產業歸為人工智能產業，基于2012年和2017年投入產出表，測度人工智能產業與其他產業的關聯度，并提出建議：構建協同創新平臺;充分嵌入其他各產業;實體經濟主動融入人工智能。

關鍵詞：人工智能產業;產業關聯;投入產出分析;協同創新

中圖分類號：F223??文獻標識碼：A

Study?on?Correlation?Degree

of?Artificial?Intelligence?Industry?Based?on?InputOutput?Table

Liang?Xinghui?Zhang?Xuran

School?of?Economics?and?Management，Yanshan?University?HebeiQinhuangdao?066000

Abstract：The?development?of?artificial?intelligence?industry?has?become?a?national?strategy?in?China.It?is?of?great?practical?significance?to?measure?the?correlation?degree?between?artificial?intelligence?industry?and?other?industries?and?study?its?driving?effect?on?various?industries?of?national?economy.Combined?with?the?industry?classification?of?the?AI?sector?in?listed?companies?and?the?classification?method?of?emerging?industries?in?academic?literature，the?software?and?information?technology?services?in?the?inputoutput?table?are?classified?as?the?AI?industry，based?on?the?inputoutput?table?in?2012?and?2017，to?measure?the?correlation?of?artificial?intelligence?industry?and?other?industries，and?put?forward?the?suggestion：Build?collaborative?innovation?platform;Fully?embedded?in?other?industries;The?real?economy?actively?integrates?artificial?intelligence.

Keywords：Artificial?intelligence?industry;Industry?associations;Inputoutput?analysis;Collaborative?innovation

一、概述

在治理現代化背景下，人工智能技術成為現代化治理平臺的重要支撐。國家和各地方政府出臺了多項關于促進人工智能發展的政策文件，人工智能產業規模增速加快。為使人工智能產業發揮好戰略產業功能，應重視該產業關聯度。人工智能產業的關聯度實質上是該產業與各產業部門間的供求關系，研究人工智能產業關聯度，有助于該產業的發展并帶動其他產業發展，促進我國經濟高質量發展。

目前，國內外學者對于人工智能產業的研究多是專利分析法、圖譜分析法等定性方法。本文則運用投入產出法，基于2012年和2017年的投入產出表測算分析人工智能產業與其他產業間的關聯度，并提出發展建議。

二、研究設計

投入產出法是計量經濟學的一種重要模型，一般用來分析各個部門的投入產出關系。本文的研究思路為：首先，選取國家統計局網站2012年和2017年的投入產出表作為數據來源;其次，嘗試解決投入產出表中人工智能產業部門的劃分歸類問題;再次，在引入人工智能產業分類的基礎上，運用Excel整理出2012年和2017年的新投入產出表，并經MATLAB軟件測算出人工智能產業多個關聯度指標，發現問題;最后，提出相應的政策建議。

三、人工智能產業部門的劃分

在投入產出表中，人工智能產業包含哪些國民經濟部門？對此，目前沒有明確說法。本文依據人工智能板塊在證券市場上涉及行業所屬國民經濟部門，再結合學術文獻中關于新興產業的劃分方法，將投入產出表中的一些產業部門歸為人工智能產業。

2012年全國投入產出表中，共139個產業部門，其中有13個可劃分到人工智能產業：儀器儀表、其他電氣機械和器材、電子元器件、其他電子設備、信息傳輸、軟件和信息技術服務、其他通用設備（包含機器人制造業）、其他專用設備、通信設備、計算機、視聽設備、輸配電及控制設備、電線、電纜、光纜及電工器材。2017年全國投入產出表中，共149個產業部門，可劃歸到人工智能產業的共16項，在2012年的基礎上增加了廣播電視及衛星傳輸服務、互聯網和相關服務3個部門。

四、人工智能產業與前向產業的關聯度分析

（一）與前向產業的直接關聯度測算與比較分析

一般可以用直接分配系數來測算人工智能產業與前向關聯產業之間的直接關聯度。計算公式為：

dij=xijXi（i，j=1，2，…，n）（1）

式（1）中，xij是第i部門投入第j部門中間使用的產值，Xi是第i部門的總產出。

經計算人工智能產業對各部門的直接分配系數知，2012年人工智能產業對建筑業、交通運輸設備等8個行業的前向關聯度較高，較大程度地推動了這些產業的發展。與2012年相比，2017年的金融業直接前向關聯程度在排名上明顯提高，說明人工智能產業對金融業等產業的推動作用增強。在2012年，人工智能產業對建筑業、交通運輸設備業的直接分配系數分別是0.0516、0.0282。而在2017年，人工智能產業對建筑業、交通運輸設備業的直接分配系數分別是0.0570、0.0263，這都表明了人工智能產業會不同程度地推動以上行業的發展。

（二）與前向產業的完全關聯度測算與比較分析

完全分配系數是在之前計算出來的直接分配系數的基礎上，借助于單位矩陣以及相關逆矩陣計算而得。其計算公式如下：

W=（I-D）-1-I（2）

式（2）中，W為完全分配系數矩陣，D為直接分配系數矩陣。

經計算可得，2012年，人工智能產業前向關聯程度較大的前幾個產業部門是建筑業、金屬冶煉、壓延和金屬制品業以及交通運輸設備行業，完全分配系數分別為0.1825、01348、0.1118。與2012年相比，2017年人工智能產業對建筑業、科學研究和技術服務業、公共管理、衛生和社會工作部門等行業的前向關聯程度增加。

（三）人工智能產業的感應度及感應度系數

感應度反映出來的是人工智能產業的產品作為其他產業產品生產過程中所需的中間產品。其計算公式為：

Ei=∑nj=1Xij1n∑ni=1∑nj=1Xij（i，j=1，2，…，n）（3）

式（3）中，xij為完全分配系數矩陣的元素。

感應度這個指標一般以1為臨界值。經計算，2012年和2017年的人工智能產業的感應度系數分別為1.067882、1.085429，都是大于臨界值1的。由此可見，其他產業對于人工智能這一產業所生產產品的需求水平比較高，且呈增長趨勢。

五、人工智能產業與后向產業的關聯度分析

（一）與后向產業的直接關聯度測算與比較分析

與后向產業的直接關聯度通常用直接消耗系數來衡量，計算公式如下：

aij=xijXj（i，j=1，2，…，n）（4）

式（4）中，xij是生產第j部門產品所消耗的第i部門的產品價值量;Xj是第j部門的總產出。

經計算可知：人工智能產業自身的直接消耗系數較高，2012年為0.371125，是其直接消耗排第二位的金屬冶煉、壓延和金屬制品行業的2.7倍;到2017年則增加到43倍。這一方面是因為投入產出表中人工智能產業自身包括的行業部門較多，另一方面也表明人工智能產業內部需求大大高于外部。另外，人工智能產業對實體經濟的需求大于虛擬經濟。在2012年和2017年，人工智能產業除去自身需求，對金屬冶煉、壓延和制品行業的需求都是最高的，分別為0.1372和0.091。

（二）與后向產業的完全關聯度測算與比較分析

完全消耗系數是對各個產業部門間的直接聯系和間接聯系進行完整衡量的一個指標。其計算公式如下：

B=（I-A）-1-I（5）

式（5）中，B為完全消耗系數矩陣，A為直接消耗系數矩陣，I為與A同階的單位矩陣。

經計算完全消耗系數，可得出結論：

（1）人工智能產業的內部循環明顯大于外部循環。人工智能產業對自身的完全消耗系數明顯高于其他產業，完全分配系數也高于其他產業，這表明該產業的內部循環大于外部循環。主要原因是人工智能產業本身覆蓋了十幾個國民經濟部門，相對于其他單一或少數合并而成的部門占比更大。

（2）人工智能產業對國民經濟的綜合帶動作用明顯大于直接帶動作用。以金屬冶煉、壓延和制品行業為例，2012年，人工智能產業對該產業的直接消耗系數是對自身的直接消耗系數為36.98%，而完全消耗系數的這一比例為65.8%。2017年，人工智能產業對金屬冶煉、壓延和制品行業的直接消耗系數是對自身的直接消耗系數為2311%，而完全消耗系數的這一比例則38.34%。

（三）人工智能產業的影響力及影響力系數

影響力系數反映人工智能產業增加一單位的最終產品時，對國民經濟各產業部門產生的生產需求波及程度。計算公式如下：

Fj=∑mi=1b-ij1/m*∑mi=1∑mj=1b-ij（i，j=1，2，…，m）（6）

式（6）中，Fj表示產業影響力系數，∑mi=1b-ij是里昂惕夫逆矩陣的第j列之和。

經計算，2012年、2017年人工智能產業影響力系數分別為1.196126、1.166119。由此可見，人工智能產業對其他部門的影響程度均超過了社會平均影響力水平，對國民經濟的拉動作用是比較明顯的。該產業影響力系數>感應度>1，根據赫希曼判別標準可判斷人工智能產業為敏感關聯型產業，且該產業對其上游產業的拉動作用大于對其下游產業的推動作用。

六、人工智能產業與中間產業的關聯度分析

（一）人工智能產業的中間需求率

中間需求率的計算公式如下：

Gi=∑nj=1xij∑nj=1xij+Yi（i=1，2，…，n）（7）

式（7）中，Gi是各產業部門對第i產業部門產品的中間需求率;∑nj=1xij是各產業部門對第i產業部門產品的中間需求和;Yi是第i產業部門產品的最終需求部分。

經計算，得出2012年和2017年人工智能產業的中間需求率分別為0.694972、0.712235，說明該產業的中間需求率較高，中間產品性質較為明顯。此外，通常把中間需求率超過50%的第三產業歸類為生產性服務業，而2012年和2017年人工智能產業中間需求率都明顯高于50%，故人工智能產業初步判斷為生產性服務業。

（二）人工智能產業的中間投入率

中間投入率的計算公式如下：

Fj=∑ni=1xij∑nj=1+Dj+Nj（j=1，2，…，n）（8）

式（8）中，∑ni=1xij是各產業部門對第j產業部門的中間投入總和;Dj是第j產業部門一年內的折舊費總和;Nj是第j產業部門創造的價值。

經計算，得出2012年和2017年的人工智能產業的中間投入率分別為0.770032、0.726935，說明該產業的中間投入率較高，離不開其他產業產品和服務的支持。

七、發展建議

（1）人工智能產業要牢牢把握新發展理念，同時注重人工智能產業協同創新平臺的構建。一方面，積極支撐推進落實新基建、響應現代化城市治理等政策，與物聯網、5G、云計算等產業交織協作，加快形成數字化技術產業生態。另一方面，人工智能產業處于初級階段，政府、企業和高校要積極構建協同創新平臺，除鼓勵人工智能產業內部的協同創新外，還要探究人工智能產業與關聯產業間的協同創新機制，以推動人工智能產業更好更快的發展。

（2）人工智能產業需充分嵌入其他各產業。人工智能產業對其自身消耗系數遠大于對其他產業的消耗系數，且人工智能產業產品分配使用在自身生產用途上的比重遠大于分配到其他產業的比重。因此，人工智能產業還需要充分嵌入其他各個產業中去，才能充分發揮其在經濟高質量發展中的帶動作用。

（3）實體經濟需主動融入人工智能，實現高質量發展。穩定的實體經濟可為人工智能產業發展提供有利支撐，而人工智能也會為實體經濟的高質量發展注入新動能。此外，要注意提升人工智能產業的上游產業產品的品質，同時增加上游相關產品的供給數量，以擴大人工智能產業的外部需求。

參考文獻：

[1]孫妍.基于產業鏈投入產出表的郵輪經濟產業關聯度測算[J].統計與決策，2017（19）：510.

[2]陳軍，張韻君，王健.基于專利分析的中美人工智能產業發展比較研究[J].情報雜志，2019，38（01）：4147.

[3]宋偉，夏輝.地方政府人工智能產業政策文本量化研究[J].科技管理研究，2019，39（10）：192199.

[4]周勤.基于投入產出表的信息產業及其網絡效應分析[J].商業時代，2012（35）：112115.

[5]姜永玲，史占中，趙子健.基于投入產出分析的高技術產業關聯作用研究[J].管理現代化，2014（05）：1618.

[6]楊貴中.EXCEL在《投入產出法》案例教學中的應用[J].科技視界，2016（20）：125126.

基金項目：河北省科技計劃軟科學研究專項“河北視角下推進京津冀協同創新的體制機制及重大政策設計研究”，項目編號：20557601D

作者簡介：梁興輝（1968—?），男，貴州石阡人，博士，副教授，研究方向：產業經濟、區域經濟;張旭冉（1997—?），女，河北深州人，碩士，研究方向：產業經濟、區域經濟。