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中国投入产出网络的产业结构变迁研究

2018-09-21贾波葛志远

中国市场 2018年22期
关键词:投入产出

贾波 葛志远

[摘 要]研究了2000-2014年中国投入产出网络拓扑性质的变化规律。探测并分析了中国投入产出网络核社团结构的变迁规律。研究表明,“化学和化学产品的生产”产业部门对产业结构稳定性的影响不断加大且发展前景良好,产业部门的出强度中心性与其在国民经济体系中的经济地位成正比关系,第三产业在中国投入产出网络中的地位不断提高。

[关键词]投入产出;中心性;社团探测

1. 引言

复杂网络是对复杂系统的一般抽象和描述,将复杂系统的个体视为网络节点,个体之间的相互作用视为网络的边,由大量这样的节点和边构成了复杂网络[1]。生活中存在着各种各样的复杂网络。例如,神经系统可以看作是大量神经细胞通过神经纤维相互连接形成的网络[2];计算机网络可以看作是自主工作的计算机通过通信介质如光缆、双绞线、同轴电缆等相互连接形成的网络[3]。复杂网络是大量真实复杂系统的拓扑抽象。

除去复杂网络的拓扑性质,复杂网络还有一个极其重要的特性——社团。社团结构体现了复杂网络中不同节点之间关系的紧密程度。社团内部节点之间的连接比较紧密,而不同社团之间的连接比较稀疏。现实中的许多复杂系统都有自己的社团结构。例如,WWW可以看成是由大量网站社团组成,同一个社团内部的各个网站讨论的是一些有共同兴趣的话题[4-6]。

上世纪80年代,国内开始了对产业结构的研究。1985年,杨治将西方产业结构理论引进中国[7],此后产业结构引起了国内学者的广泛关注。随着中国产业结构成为制约经济增长的瓶颈,许多学者开始了对产业结构的研究。杜华东、赵尚梅[8]运用社会网络分析方法,从网络结构的视角对比研究了G7与BRIC产业结构的演进;王娜、陈兴鹏、张子龙、逯承鹏[9]利用社会网络分析对西北五省的产业关联网络的拓扑学特征及其演变进行定量分析。以上都是国内学者对产业结构演变情况的相关研究,缺少对于投入产出网络中的社团结构以及核社团结构演变情况的研究。

本文利用WIOD(World Input-Output Database)的数据建构中国投入产出网络模型,使用Gephi等软件探究分析了2000-2014年中国投入产出网络的拓扑性质以及社团结构,并对这些拓扑性质以及社团结构进行比较和分析,进而得出其演化的一定内在规律,从实践上为我国的产业结构调整优化提供一定的参考建议。

2. 数据来源

本文数据摘自于WIOD(World Input-Output Database)官网上中国投入产出表,年份包括2000-2014年,每年共有56个产业部门,如表1所示:

中国投入产出网络实证

中国投入产出网络基本属性分析

中国投入产出网络拓扑图

利用Gephi软件,分别得到2002、2005、2008、2011、2014年的中国投入产出网络拓扑图,其中2002年中国投入产出网络拓扑图如图所示。有向线条表示部门之间的价值量流动,线条的粗细代表产业间投入/产出的数值。线条越粗,表示线条连接的两个产业节点之间有着越多的价值量流动。节点上的数字代表其所代表的产业。

由Gephi所得中国投入产出网络拓扑图可知:

2000-2014年间,产业部门1(作物和养殖、狩猎及相关服务)对产业部门5(食品、饮料和烟草产品的生产)的投入量、产业部门14(其他非金属矿物产品的生产)对产业部门27(建筑业)的投入量排名持续靠前,这说明15年间“作物和养殖、狩猎及相关服务”对“食品、饮料和烟草产品的生产”,“其他非金属矿物产品的生产”对“建筑业”是关键性的支持产业,它们之间流动的价值量很大。

强度中心性与强度分布分析

本文选取2002,2005,2008,2011,2014年的数据。通过RStudio软件计算得到这五年产业部门入强度中心性、出强度中心性以及强度中心性的占比数据。抽取五年内强度中心性排名前五的产业部门绘制成表格,如表2所示。

由表3可得:

第一,建筑业、基本金属的生产以及采矿与采石业的强度中心性在2000-2014十五年间一直保持着很高的排名。这说明这三个产业部门与其他产业部门之间的总体关联一直很强,它们对于整个产业结构的稳定性至关重要;

第二,采矿与采石业,食品、饮料和烟草产品的生产以及化学和化学产品的生产的强度中心性分别在2005、2008、2005年进入排名前五。这说明这三个产业部门与其他产业部门之间的总体关联在十五年间不断增强,对于整个产业结构的稳定性的重要程度逐渐加深;

第三,除了机动车和摩托车外的批发贸易和作物和养殖、狩猎及相关服务的强度中心性在十五年间逐渐退出了强度排名前五。这说明这两个产业部门与其他产业部门之间的总体关联在十五年间不断减弱,对整个产业结构的稳定性的重要程度随着时间推移逐渐降低。

本文通过Rstudiio软件分别绘制了中国产业部门入强度中心性占比分布图、中国产业部门出强度中心性占比分布图以及中国产业部门强度中心性占比分布图。分别如图2、图3、图4所示。

从中国产业部门入强度中心性占比分布(图2)来看,入强度中心性分布呈现出的特点是:入强度中心性S_in (i)的值在(0.00,0.008)范围内时,具有该入强度中心性的产业部门的密度随着入强度中心性的增加而增加,呈现出正相关关系;入强度中心性S_in (i)在[0.008,1.00)范围内时,具有该入强度中心性的产业部门的密度随着入强度中心性的增加而降低,呈现出负相关关系;总体来说,入强度中心性较小的产业部门较多,入强度中心性较大的产业部门较少。

从中国产业部门出强度中心性占比分布(图3)来看,出强度中心性分布呈现出的特点是:出强度中心性S_out (j)在大致(0.00,0.01)范圍内时,具有该出强度中心性的产业部门的密度随着出强度中心性的增加而增加,呈现出正相关关系;出强度中心性S_out (j)在[0.01,1.00)范围内时,具有该出强度中心性的产业部门的密度随着出权的增加而降低,呈现出负相关趋势;总体来说,出强度中心性较小的产业部门较多,出强度中心性较大的产业部门较少。

如图4所示,中国产业部门强度中心性占比分布中大多数产业部门的强度中心性较小,少数产业部门的强度中心性较大。产业部门的强度中心性S(i)受产业部门节点的出强度中心性S_out (j)影响较大,呈现出正相关关系。也就是说,在中国投入产出网络中,如果一个产业部门的出强度中心性S_out (j)越大,即如果它对产业结构网络中的其他产业部门节点的影响越大,那么它的强度中心性S(i)就会越大,它在国民经济体系中的经济地位就会越高。

接近中心性分析

选取2002,2005,2008,2011,2014年的数据,运用RStudio软件计算得到这五年中每个产业部门的接近中心性。取出接近中心性排名前十的产业部门制作成表3。

由表3可得:

第一,计算机编程、资讯以及信息服务产业部门从2005年开始位居中国投入产出网络接近中心性排行首位,此后十年间其接近中心性排名基本维持不变。林业与伐木业产业部门,房地产产业部门,渔业与水产业部门,污水、垃圾收集、处理和处置活动产业部门以及水收集、处理和供应产业部门在十五年间一直具有较高的接近中心性。这些产业部门对中国投入产出网络中的信息流动都有着极佳的观察视野。具有带动性、先导性、基础性等特点。其要素价格信号传导作用也比其他产业部门强。

第二,科学研究和发展产业部门、管理和支持服务产业部门以及人类健康和社会工作产业部门在2000-2014十五年间逐渐退出了接近中心性前十,这说明这些产业部门对中国投入产出网络中信息流动的观察视野在十五年间不断变窄,其要素价格信号传导作用也在不断减弱。

中国投入产出网络的社团结构研究及其分析

社团结构分析

本文针对2002、2005、2008、2011、2014五年的中国投入产出网络,结合基于随机游走的社团发现算法——Walk Trap,通过Gephi进行中国投入产出网络社团图的绘制,如图5-1/5-2/5-3/5-4/5-5。

从图5-1/5-2/5-3/5-4/5-5得:

第一,15年间中国投入产出网络社团结构基本保持稳定。自2005年起,网络保持稳定的6个社团结构,每个社团中的产业节点虽有所变动,但总体来说变动依旧是少数。

第二,2000-2014十五年间,产业12(基本的医药产品和药物制剂的生产)和产业53(人类健康和社会工作)2个产业一直为孤立点,而产业5(食品、饮料和烟草产品的生产)从2008年起,脱离社团成为孤立点。孤立产业与其他产业之间的关系疏松,属于资源输出和资源消耗都很低的的产业。

第三,2002年,中国投入产出网络内部有5个社团结构。此后中国投入产出网络内部社团结构增至6个且该数量一直持续到2014年。社团数量的增加,使得产业之间的关系紧密程度趋向于均匀。

根据魏国丹[10]提出的通过定义社团的聚集系数、关联密度系数、扩散系数以及吸引系数来辨识核社团的方法对十五年间中国投入产出网络计算结果如下表4。

通过表4得:

第一,2000~2014年十五年间一直处在核心社团内的产业部门有:林业与伐木业,橡胶和塑料产品的生产,水收集、处理和供应,污水、垃圾收集、处理和处置活动,陆地运输和管道运输,水运,空运,通讯,计算机编程、咨询以及信息服务,科学研究和发展,管理和支持服务以及教育业产业部门。可以看出,这些一直处于核心社团内的产业部门,例如:水运、空运、通讯等产业部门都与人们的生活息息相关且受到了国家的大力支持或本身就是国有企业。这说明受国家支持或本身就是国有企业的产业部门在中国投入产出网络中拥有着很高的地位。未来的发展阶段,国家应该继续保持对这些产业部门的大力支持。同时保持对这些产业部门的密切关注以维持中国投入产出网络的稳定性。

第二,2000~2014年十五年间逐渐退出核心社团的产业部门有:采矿与采石业,除了家具外木材和木材产品的制造,焦炭和石油精炼产品的生产,其他非金属矿物产品的生产,基本金属的生产,除机械设备外的金属制品的生产,计算机、电子和光学产品的生产,电气设备的生产,机器和设备等的生产,机动车辆、拖车和半拖车的生产,其他运输设备的生产,家具和其他制造品的生产,电、煤气、蒸汽和空调供应,建筑业以及其他专业、科学技术。不难看出,这些产业部门大多都是重工业产业部门或重污染产业部门。

重工业产业部门或重污染产业部門在中国投入产出网络中逐渐退出核社团的结论在现实中也是有迹可循的。例如:据中华人民共和国环境保护部于2006年4月11发布的文件显示,国家要求新建燃煤电厂必须根据排放标准安装脱硫装置,推进钢铁、有色、化工、建材等行业二氧化硫综合治理。在大中城市及其近郊,严格控制新(扩)建除热电联产外的燃煤电厂,禁止新(扩)建钢铁、冶炼等高耗能企业等。

这说明随着经济的发展,国家越来越重视环境保护问题,重工业、重污染产业部门逐渐退出中国投入产出网络的社团结构,其对产业网络的影响力相对减小。

第三,2000~2014年十五年间逐渐进入核心社团的产业部门有:纺织品、衣服和皮革产品的生产,纸和纸制品的生产,印刷品或复制品等媒体产品,化学和化学产品的生产,除了机动车和摩托车外的批发贸易,除了机动车和摩托车外的零售贸易,为交通运输的仓储和支持,邮政和快递业,除了保险和养老资金外的金融服务,除了强制性社会保障外的保险和养老资金,房地产,公司的法律和会计管理咨询,公共管理和国防以及强制性社会保障以及其他服务。这些产业部门大多属于第三产业。

据国家统计局于2014年1月20日上午发布的2013年数据显示,2013年中国GDP为568845亿元,其中第二产业增加值为249684亿元,增长7.8%;第三产业增加值262204亿元,增长8.3%。第三产业增加值比第二产业增加值多出12520亿元,增速快了0.5个百分点,第三产业占GDP比重达到了46.1%。这同时也是在增速方面,继2008年以后,第三产业增加值增速再次超过第二产业。

这说明随着经济的发展,第三产业逐渐进入中国投入产出网络核心社团结构,在中国投入产出网络中的地位逐渐提高,影响里也逐渐加大。国家应该密切关注且大力支持推动第三产业的发展以保持近中期经济持续增长且长期保持世界最大经济体地位。

结论及政策建议

2000-2014年间,“化学和化学产品的生产”产业部门的强度中心性不断增强且进入了核心社团内部,该产业部门对产业结构稳定性的影响不断加大且发展前景良好。国家在密切关注的同时也应该给予一定的支持作用推动其进一步的发展;“计算机编程”、“资讯以及信息服务产业”、“林业与伐木业”、“污水、垃圾收集、处理和处置活动”以及“水收集、处理和供应”产业部门一直有着相对较高的接近中心性且一直处于网络的核心社团结构中。这些产业部门在十五年间对中国投入产出网络内信息的流动一直都有极佳的观察视野、极强的带动性、先导性以及基础性。国家应该时刻紧盯其发展动态,出现不正常变动时及时出手调控以保证产业网络的稳定性。

2000-2014十五年间中国投入产出网络普遍具有以下特点:入强度中心性较小的产业部门较多,入强度中心性较大的产业部门较少;出强度中心性较小的产业部门较多,出强度中心性较大的产业部门较少;一个产业部门的出强度中心性越大,其强度就会越大,在国民经济体系中的经济地位就会越高。

2000-2014十五年间,受到国家大力支持或本身就是国有企业的产业部门一直处于核心社团内,这些产业部门在中国产业复杂网络中拥有着很高的地位,国家应该继续保持对这些产业部门的大力支持。同时保持对这些产业部门的密切关注以维持中国产业复杂网络的稳定性;重工业、重污染产业部门逐渐退出中国投入产出网络的核社团结构,这些产业部门对产业网络的影响力也相对减小;第三產业逐渐进入中国投入产出网络的核社团结构,在中国投入产出网络中的地位逐渐提高。国家应该密切关注且大力支持推动第三产业的发展以保持近中期经济持续增长且长期保持世界最大经济体地位。

参考文献:

[1] 汪小帆,刘亚冰.复杂网络中的社团结构算法综述[J].电子科技大学学报,2009,38(5):537-543.

[2] Watts D J, Strogatz S H. Collective dynamics of “small-world” networks[J]. Nature, 1998, 393(6684): 440

[3] FaloutsosM, Faloutsos P, Fsloutsos C. On Power-law Relationshiof InternetTopology.Computer Communications Review, 1999(29): 251

[4] Gibson D, Kleinberg J, Raghavan P. Inferring web communities from link topology[C]. Proceedings of the 9th ACM Conference on Hypertext and Hypertext,1998:225 -234.

[5] Flank G W, Lawrence S R, Giles C L, et al Self-organization and identification of web communities[J]. IEEE Computer,2002, 35(3): 66 -71.

[6] Adamic A L, Adar E. Friends and neighbors on the web [J]. Social Networks, 2003, 25(3): 211 -130.

[7] 杨治.产业经济学导论[M]. 北京:中国人民大学出版社,1985

[8] 杜华东,赵尚梅.G7与BRIC产业结构演进的比较研究——基于1995—2005年投入产出数据的网络分析[J].管理工程学报,2014,28(2):17-25.

[9] 王娜,陈兴鹏,张子龙,逯承鹏.西北地区产业关联网络演变的社会网络分析[J].资源开发与市场,2015,31(9):1045-1051.

[10] 魏国丹. 区域产业间隐含资源网络结构研究及链路预测[D].北京:北京工业大学,2017.

[作者简介]:贾波(1999—),女,甘肃陇南人,北京工业大学经济与管理学院信息管理与信息系统专业本科生在读,研究方向:管理科学与工程;指导老师:葛志远(1974—),男,湖南娄底人,北京工业大学经济与管理学院副教授。

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