产业的关联性分析及其产业选择，本文主要内容关键词为：产业论文,关联性论文，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。
产业间存在着广泛的联系，但由于产业自身的特性使得不同产业间的联系存在着极大的差异，由此决定了各个产业在经济活动中的地位和作用千差万别。在不同的经济环境和条件下对产业进行选择，不仅有利于保持产业间的良性互动，更有利于调整经济规模和经济结构，促进国民经济有序发展。
产业选择问题实际上就是根据各个产业在经济发展中的影响力来确定产业发展的时序，并制定相应的产业发展策略，而产业的经济影响力主要取决于产业间联系的广泛程度。由于投入产出方法在分析产业关联性方面的独特功能，因此，本文采用投入产出方法对产业间的关联性及其产业选择问题进行研究。
一、传统的产业关联性测算方法
对产业关联性进行研究一直是投入产出方法的重要内容。从联系的程度上看，产业间的关联性分为“直接关联”和“间接关联”。从联系的方向上看，产业间的关联性又分为“前向关联”和“后向关联”。所谓“前向关联”是指某产业作为上游产业需要把自身的产品提供给下游产业，从而存在着对下游产业的供给关系；所谓“后向关联”是指某产业作为下游产业需要消耗上游产业的产品，从而存在着对上游产业的消耗关系。
1.关于后向关联性研究
早在20世纪50年代，就存在着两种测算产业间后向关联性的方法。
Chenery和Watanabe（1958）曾提出采用直接消耗系数矩阵的列合计测算产业间的关联性，用公式表示为：
Rasmussen的指标
不仅明确了后向关联性的测算，而且还综合考虑了直接关联性和间接关联性。Yotopoulos和Nugent（1973）曾建议将定义为“总关联性”，Jones（1976）则坚持认为应该将其定义为“后向关联性”。目前，大多数学者同意在后向关联性（包括直接后向关联性和间接后向关联性）的测算中采用指标（Hazari,1970; Laumas,1976; Jones,1976; Hewings,1982），一些中国学者也采用该方法进行了相关领域的研究（杨灿，2006；刘宇，2006；王岳平等，2007）。
指标以j产业“最终需求”为测算基础，即测算j产业每产生一个单位最终需求对其他产业产品的直接和间接需要量。然而，Sonis等人（1995）则认为，如果将j产业单独划分出来，在测算j产业的后向关联性时，更适合以j产业“总产出”而非“最终需求”为测算基础。Cai和Leung（2004）通过数学方法证明，指标中不仅含有j产业对其他产业的直接后向关联性，还含有对其他产业的直接前向关联性。由此看来，采用指标测算后向关联性还值得进一步商榷。
2.关于前向关联性研究
二、基于“假设抽取法”的关联性测算方法
“假设抽取法”（Hypothetical Extraction Method,HEM,Schultz,1977）是一种分析产业结构变动对经济影响的测算方法，其基本思想是将某经济部门从经济系统中抽走，比较该部门抽取前后经济产出的变化，由此来判断该部门对整体经济的影响。建立在假设抽取法基础上的关联性测算模型已经被学者们广泛接受（Cella,1984; Clements,1990; Dietzenbacher等，1993; Duarte等，2002; Hoen,2002; Leung和Pooley,2002; Cai等，2005）。
1.对投入产出表的处理
在经济系统内部，某产业与其他产业部门之间的经济联系实质上就是产业之间的产品“消耗”和“供给”关系，这种关系集中体现在投入产出表的第1象限。假设将该产业从经济系统中抽取出来，该产业则成为独立于经济系统之外的产业部门，它与经济系统之间的中间消耗和供给关系消失，转变成为了类似于“进出口”关系。基于这样的思路，我们可以设计产业间关联性的测算公式。一个简化的投入产出表如表1所示：
原经济系统中有n个部门，现将j部门抽取出来，使其脱离于原经济系统，原经济系统中的n个部门则变为新经济系统中的r个部门。新的经济系统与j部门之间通过类似于“进出口”活动建立联系。则表1可以调整为如表2的形式：
在表2中，第Ⅰ象限表示抽取j部门以后的新经济系统中r个部门之间的生产关系。在第Ⅱ象限上专门列出“向j部门出口”一列，在第Ⅲ象限上专门列出“从j部门进口”一行，以解决j部门与新经济系统之间的“进出口”问题。很显然，“向j部门出口”一列应该是“最终需求”的一部分，“从j部门进口”一行则应该看作是“初始投入”的一部分，因为进口产品是外来的，它只在初始阶段投入生产过程，所以，它与国内初始投入起着同样的作用。
2.后向关联性的测算
根据表2，建立行平衡关系如下：
公式（6）的含义为“j部门每产生一个单位产出所需要的国民经济总产品量”，可以定义为j部门对国民经济的需求乘数，或Leontief需求乘数，其中，等号右边第一项“1”表示j部门一个单位产出。该公式可以用来衡量j部门对国民经济的后向关联影响，也可以看成是j部门的带动作用。显然，该公式以j部门产出而非最终需求为测算基础。
3.前向关联性的测算
根据表2，建立列平衡关系如下：
公式（14）的含义为“j部门一个单位产出能够为整个国民经济提供的产品量”，可以定义为j部门对国民经济的供给乘数，或Ghosh供给乘数，其中，等号右边第一项“1”表示j部门一个单位产出。该公式可以用来衡量j部门对国民经的前向关联影响，也叫j部门对国民经济的推动作用。可以看出，该公式是以j部门产出而非初始投入为测算基础。
三、我国的产业关联性现状
根据国家统计局公布的2007年42部门投入产出表，采用上述公式（7）和公式（14），我们分别测算了42个部门的Leontief需求乘数（LDM）和Ghosh供给乘数（GSM）。据此可以从两个角度来考察我国产业关联性的状况。
1.产业自身的关联属性
产业的关联性既体现为前向关联性又体现为后向关联性。以煤炭开采和洗选业为例，2007年煤炭开采和洗选业的Leontief需求乘数为2.319，表明煤炭开采和洗选业每产生一个单位产值对国民经济各个部门产品的需求量为2.319个单位，其中，直接和间接购买其上游产业的产品为1.319个单位，根据投入产出表可以算出，直接购买的部分为0.541个单位，剩下的0.778个单位则属于间接购买（即通过其上游的直接供应者购买）。煤炭开采和洗选业的Ghosh供给乘数为4.711，由投入产出表可以算出，每一个单位产品（产值）中，直接和间接提供给下游产业的产品为3.711个单位，其中，直接提供给下游产业最终使用的部分是0.003个单位，直接提供给下游产业中间使用的部分是0.997（0.997＋0.003＝1），而通过其直接的下游需求者的中间使用（即通过其直接的下游需求者销售），又可以间接产生2.711个单位的供应量（0.997＋0.003＋2.711＝3.711）。
产业自身的Leontief需求乘数和Ghosh供给乘数的大小表明该产业对国民经济各个部门带动能力和推动能力的大小。若某产业Leontief需求乘数大于其自身的Ghosh供给乘数，则表明该产业的带动能力相对于其推动能力而言显得更突出，因此该产业具有带动型产业属性。同样，若某产业的Ghosh供给乘数大于其自身的Leontief需求乘数，则将该产业具有推动型产业属性。2007年42个产业部门的属性如表3：
2.产业比较中的关联类型
为了能够更好地比较各个产业后向关联性和前向关联性的强弱，这里分别构建后向关联性指数（BI）和前向关联性指数（FI）。
可以看出，所谓后向关联性指数和前向关联性指数就是分别用j部门的Leontief需求乘数和Ghosh供给乘数除以平均的Leontief需求乘数和平均的Ghosh供给乘数。若某产业的后向关联性指数或前向关联性指数大于1，则可认为该产业具有相对较强的后向关联性或相对较强的前向关联性。
据此，可以把各个产业部门分为四种类型：
第一类 BI＞1并且FI＞1 既有强后向关联性又具有强前向关联性的产业
第二类 BI＞1并且FI＜1 强后向关联性产业
第三类 BI＜1并且FI＞1 强前向关联性产业
第四类 BI＜1并且FI＜1 弱关联性产业
各种类型的产业见表4：
在产业间的比较中，第一类产业是后向关联性和前向关联性都很强的产业，它们在生产过程中要大量使用各个部门的产品，同时也为各个部门提供大量自身的产品，带动作用和推动作用都很强。
第二类产业是带动作用强而推动作用弱的产业，他们在生产过程中大量消耗其他部门的产品，但为各个部门提供的自身产品却很有限。
第三类产业是带动作用弱而推动作用强，这些产业对其他产业的产品需求量有限，但却能为其他产业提供大量自身的产品。
第四类产业是后向关联性和前向关联性都相对较弱的产业，它们对各个部门产品的需求量以及为各个部门提供的产品量都相对少一些，有一定的带动力和推动力但不强。
四、产业关联性基础上的产业选择
依据各个产业的关联属性以及关联类型，在表3和表4的基础上，我们将42个产业部门作如下组合（见表5）：
各个产业的关联性状况为制定相应的产业政策、指导产业的发展提供了一定依据。近些年来，我国的各项经济政策和措施一直围绕着“扩大需求，以需求拉动经济”而展开，在产业的发展方面也应该充分发挥各个产业对经济的带动作用，为此，可以进行适当的产业选择，区分各个产业发展的轻重缓急，合理安排产业的发展顺序。
对产业进行选择，原则上首先应该优先考虑在产业间相互比较中具有明显带动优势的产业；其次，需要考虑自身具有明显带动型特征的产业。为此，将42个产业部门划分为四个梯队：
第一梯队，强后向关联性即BI＞1，同时自身也具有明显带动型特征的产业。这主要是指表5中第二行第二列的金属制品业、通用专用设备制造业2个产业以及第三行第二列的建筑业等10个产业。第一梯队的产业由于带动作用强烈，应重点发展。
第二梯队，强后向关联性即BI＞1，但自身不具有明显带动型特征的产业。这主要是指表5中第二行第三列的仪器仪表及文化办公用机械制造业等8个产业。尽管这类产业就自身来看，其推动型特征更显著，但在产业间的比较中，却仍显示出对经济的强烈带动能力。这类产业应该积极发展。
第三梯队，后向关联性弱即BI＜1，但自身却具有明显带动型特征的产业。这主要是指表5中第五行第二列的水利环境和公共设施管理业等7个产业。这类产业在产业间的比较中并没有显示出明显的带动能力，但其自身带动型特征却很突出，有很强的发展潜力。这类产业应该稳步发展。
第四梯队，后向关联性弱即BI＜1，同时自身也不具备明显带动型特征的产业。这主要是指表5中第四行第三列的邮政业等8个产业以及第五行第三列的造纸印刷及文教体育用品制造业等7个产业。这些产业不仅在产业间的比较中推动作用显著，其自身也具有明显的推动型特征，在目前注重“扩大需求，以需求拉动经济增长”的形势下，这些产业发展的紧迫性降低，但仍需要适度发展，以保证国民经济发展的平衡性。
五、结语
经济的发展离不开产业间的相互影响和促进。本文采用投入产出方法对产业间关联性的测算和分析为我们了解产业间的关系并进行产业选择提供了一定的依据。不过，基于测算结果的产业选择与人们的日常认识和感觉存在一定差异，例如房地产业是近些年发展比较显著的行业，人们普遍认为房地产业能够引导和促进众多产业的发展，在产业选择过程中房地产业应该作为重点关注的产业。但测算结果表明，房地产业的前向关联性和后向关联性都是很低的，同时自身也不具有明显的带动型特征。之所以产生这样的差异可能有以下几点原因。
（1）利用投入产出方法分析产业间的关联性强调的是产业间的产品流量关系，而产业间的经济关系是多方面的，例如财务支出关系、资产负债关系等，产品流量关系只是其中的一种。因此，基于投入产出方法的测算结果很可能不能完全表现产业关联的程度。
（2）投入产出方法所强调的产品流量关系指的是产业间相互提供、相互消耗中间产品的关系，而产业间相互提供、相互消耗最终产品（例如固定资产）的关系却没有被考虑进去，这在一定程度上也使得某些测算结果（例如建筑业的前向关联性很弱）不准确。
（3）测算结果指的是某产业一个单位产出变化的影响力度，而人们的感觉往往是该产业的实际影响效果。某些产业可能单位产出变化的影响力度很强，但由于产业规模小，其实际影响效果也很有限；而另外一些产业可能相反，单位产出变化的影响力度有限，但由于产业规模庞大，实际的影响效果也很显著。
因此，尽管投入产出方法是分析产业间关联性并进行产业选择的有力工具之一，但在实际运用过程中还需要不断改进和完善，同时也应该对分析结果作出合理的解释和判断。
收稿日期：2010－12－18
注释：
① 限于篇幅，本文仅列出主要参考文献，若需全部参考文献者，请向作者索取。