第二节 产业网络分析目标：产业关联结构效应

一 产业关联结构及其效应原理

（1）产业关联结构

现有的关联理论文献中较少提及关联结构这一概念。杨治（1985）在解释投入产出理论的结构分析原理时提到，结构分析就是研究产业之间的关系结构的特征及比例关系。王德利等（2010）明确了钱纳里产业关联结构的理论实质，并对中日韩产业关联结构进行了比较研究。Kim、Park（2009）从韩国产业技术关联结构密度的变化特征方面考察了信息与通信产业（ICT）的地位与作用。关联结构本质是关联的关系结构，产业关联结构同产业结构两个概念具有重要的区别和联系。同时，关系结构是社会学领域中的重要概念，产业的社会关系属性则进一步丰富了产业关联结构概念的内涵。

第一，产业关联关系结构与产业结构。与产业关联关系结构相联系的重要概念是产业结构，产业关联关系结构是产业结构的基础。产业结构有两方面含义。一是从产业量的方面研究产业之间的比例关系及其变化的产业发展形态。它有三个层次，分别是国民经济中三次产业的构成，三次产业各自的内部构成（如第二产业中有采掘业、制造业和建筑业之间的比例关系，第三产业内部的四大部门，即流通部门、为生活服务的部门、为生产服务的部门和为提高科学文化水平和居民素质服务的部门，以及政府、公共服务机构等）和三次产业内部的行业构成（产品结构）（刘志彪、安同良，2009:39～40）。二是从质的方面研究产业之间投入产出关系的产业关联的经济技术结构。产业关联结构是产业结构质的方面的界定，产业结构实质是一种关联结构效应，产业结构升级也是关联结构变动带来的关联效应的变化。

第二，产业关联关系结构与产业社会结构。“关系结构”一词提及最多的领域是社会学研究的社会结构学派。社会关系结构既是社会结构的重要内容，也是社会结构的重要表现，社会关系格局（关系结构）就是一种基本的社会结构。如果将产业个体看作社会个体（比如人），产业关联关系在外在形象表现上很容易被看作一种类社会关系。由于产业关联关系是受技术关系约束的人的经济决策与交易活动的交互关系，其内在也必然是一种产业的社会性关系。从这一层面和视角来看，产业关联关系不仅是一种技术经济关系而且是一种社会复杂关系。产业关联关系结构也是产业的社会结构，自然衍生出产业社会角色、产业社会族群、产业社团、产业阶层等产业社会（关系）结构的基本概念，其中内含着产业社会网络的意义。

结合以上两方面看，产业关联结构的内涵不再停留在每两个产业之间的关联关系上，而是在于这种关联关系间联系，即关联关系结构或者关联关系模式。产业关联结构既是产业结构的重要内容，也是产业结构的重要表现。作为产业结构的质，产业关联结构决定产业结构的量。同时，产业关联结构本质是特殊的社会（关系）结构。而不同产业担负着自身特定的社会角色，属于不同的产业社会族群或社会阶层。

（2）产业关联效应

产业关联效应是产业关联系统整体结构性功能或其构成要素具有的对于其他系统部分或整体所具有的影响。由于赫希曼不平衡发展理论的推动，经济发展中关键性部门或主导性产业识别研究的重视度不断增强，传统上产业关联效应由赫希曼及罗斯托（Rostow）先后提出并进行了界定和具体描述。以上两种观点都认为关联效应的主体是单一具体产业，强调关联效应强弱的比较。同时，由于20世纪30年代末创建的投入产出经济模型技术得到推广和深入应用，在理论需求迫切且方法工具具备的条件下，产业关联效应测度研究于50年代末兴起，成为投入产出理论在产业关联效应分析方面的主流应用趋势，其方法不断完善和成熟，形成了丰富的研究成果。在这一背景下，赫希曼效应经Chenery、Rasmussen、Dietzenbacher、Temurshoev等学者基于投入产出模型进行了定量描述或测算。建立在极端理想状态和较为苛刻的假设条件基础上的关联效应模型是描述产业关联结构特征和进行产业关联效应分析的重要测度指标，但综合来看，相关研究还存在如下问题。

第一，强调产业个体关联效应，而对产业关联系统整体效应的研究不足。关联效应强度系数在关联效应的描述上存有一定片面性且传统上其自身内部也极具各种争议。其以特定产业前向/后向关联效应的强度分析作为关联结构特征的研究焦点，但是主导产业效应、产业波及效应等都是从产业个体出发，这种关联效应较为单一和机械性的理解必然限制了产业关联理论与方法的发展提升。

第二，进行关联效应的简单叠加，弱化关联效应的结构差异性。赫希曼关联本身强调经济系统中关系的增长性，即关联关系“1+1＞2”的系统效应，侧重于关系的诱发和累积等效果。但是经典投入产出方法对关联关系强度虽有量的计量，却没有质的区分。关联强波动效应路径上较小数量值的关联强度关系也很可能会成为关联效应发挥的关键性制约因素，即关联效应的瓶颈，而经典投入产出方法却忽视了对弱关系结构（格兰诺维特，2007:67～93）特征及其效应特征的把握。

从这两点的分析来看，应基于产业系统功能的多样性、结构的多层次性以及系统内部复杂交互性对关联效应的内容和意义进行综合性的研究认知。而产业网络结构分析的意义正是针对于此。

二 赫希曼-罗斯托效应

（1）赫希曼关联

发展经济学家赫希曼针对发展中国家的工业化问题，基于非均衡发展理论提出了以关联效应为依据对关键性部门进行识别以进一步制定经济发展战略的观点。其中，“关联效应”这个概念被提出，被称作赫希曼关联（Hirschman Linkage）。

第一，后向关联效应与前向关联效应。资源短缺与能力过剩都能够刺激发展，在直接生产活动中有两种诱导机制发挥作用。关联效应包含：一是后向关联效应或投入供应、衍生需求，即每一非初级活动激发国内生产为其提供所需投入的能力或意图；二是前向关联效应或产品利用，即任何在性质上并非唯一满足需求的活动将导致利用其产品作为某种新生产活动投入的意图。

第二，关联效应强度模型。关联效应的潜在意义在于将引起的新产业的净产出，即效应的强度定义为这些产出在实际上可能发生的概率。全部效应可以用这两个行业要素的产品之和来衡量，如果行业W建立，经过关联效应，能够导致净产量约等于xi的n个其他产业建立。假设行业W的建立使每个行业得以建立的概率为pi，则行业W的关联效应总和等于。x项及p项即关联的重要性和效力，是负相关的。x小而p大的产业容易建立，并被称为卫星产业，能够顺利通过连接上行业W而建立，相比却居于不重要的地位。

后向关联效应的强度是对其他行业的刺激力的一种衡量尺度。设W行业每年需要其他行业投入的生产要素数量为y1, y2, …, yn，并设提供这些生产要素的各厂商的最小经济规模为a1, a2, …, an，此时刺激强度或行业W的设立将导致其所需投入行业建立的概率等于y项与a项的比值。而前向关联产业的市场需求并不依赖于它们的供应商，情况较为复杂。但当对W行业的产品在其投入产业的重要性进行考察时，如果这些投入在其投入产业投入中占的比重很小，建立行业W就不是建立其前向产业的原因；而如果W行业的产品不需要进一步加工制造，且其市场需求足以支持国内生产，其前向的刺激效力也会很强。

第三，关联效应的累积性。两个行业的联系效应要大于个别行业单独的联系效应之和。如A行业的建立使得它的卫星行业很快建立（B行业也类似），而且A行业已建立，B行业的建立不仅导致其本身卫星行业的建立，而且能够带动既非A行业也非B行业单独所能带动的卫星行业的建立，称之为发展的累积效应。

（2）罗斯托关联

罗斯托则基于主导产业特征，在赫希曼垂直关联的基础上考虑产业水平关联，认为产业关联效应包括后向关联效应、前向关联效应和旁侧关联效应（张平、王树华，2009:107）。

第一，后向关联效应。移入产业的发展会对各种要素产生新的投入要求，从而刺激相关投入产业的发展。

第二，前向关联效应。移入产业的活动能通过削减下游产业的投入成本而促进下游产业的发展，或客观上造成产业间结构失衡而有利于某些瓶颈问题的解决，从而为新的工业活动的兴起创造基础，为更大范围的经济活动提供可能。

第三，旁侧关联效应。移入产业的发展会引起它周围的一系列变化，如促进有技术性和纪律性的劳动力队伍的建立，促进法律问题的处理和专业服务人员的培训，以及促进建筑业、服务业的发展等。

三 C＆W关联直接效应

关联效应强度研究的先导性工作由Chenery与Wantanable（1958）开创，他们直接利用投入产出系数设计了包含DBL和DFL的C＆W关联强度系数，分别测算产业直接后向关联效应和产业直接前向关联效应。其中，j部门的直接后向关联系数（Direct Backward Linkage, DBL）表示为（xj是第j部门的总产出，aij是第j部门对第i部门的直接消耗系数），DBL实质是部门的中间投入率。定义b（d）＝［BL（d）1, …, BL（d）n］, i′为n个元素都为1的行向量，则DBL的向量形式b（d）＝i′A。而i部门的直接前向关联系数（Direct Forward Linkage, DFL）表示为FL（xi是第i部门的总产出，bij是第i部门对第j部门的直接分配系数），DFL实质是部门的中间产出率。定义f（d）＝［fL（d）1, …, fL（d）n］, i为n个元素都为1的列向量，则DBL的向量形式为f（d）＝Ai。

四 Rasmussen关联完全效应

Rasmussen基于里昂惕夫逆矩阵（L）提出了包含影响力系数和感应度系数的Rasmussen关联强度系数（Miller and Blair, 2009）。其中，影响力系数以L＝［lij］的各列元素的和测量产业完全后向关联效应（Total Backward Linkage, TBL），而感应度系数以L的各行元素的和测量产业完全前向关联效应（Total Forward Linkage, TFL）。j部门的TBL表示为，定义b（t）＝［BL（t）1, …, BL（t）n］，则其向量形式b（t）＝ i′L，f（t）＝Li, TBL的标准化数值为，标准化数值的向量形式为。可以得出平均值为。如果部门对应系数高于1，则认为影响力系数（TBL）描述的后向关联效应强度高于一般水平（Above Average），在其他相同条件下会具有较强的效应；而若低于1，则认为其后向关联效应强度低于一般水平，在其他相同条件下具有较弱的关联效应。感应度系数模型原理与之相同，区别是从L矩阵的行向进行考虑。刘起运（2002）对Rasmussen的TBL改进，将其分母进行加权平均，表示以（权重αj表示第j部门的最终产品占国民经济最终产品总量的比例，也称为最终产出构成系数）。

本质上，C＆W系数是在A（B）模型下假定所有部门增加1个单位的总产出（总投入），而Rasmussen系数则是在L（G）模型下假定所有部门增加1个单位的最终需求（最初投入）以评价各部门在这样的理想假设下（同时增加1个单位总产出、总投入、最终需求和最初投入的情况）所具有的产出增加刺激效应。但是研究者在C＆W系数和Rasmussen系数的应用上存在激烈纷争，也出现了不同的派系注2。Hubler将后向与前向关联系数进行综合，以矩阵［I -0.5（A +B′）］-1的列和表示总关联强度系数（Total Linkage, TL）。

注2以L矩阵的行和作为总前向关联系数的测量一直存在争议。Alauddin（1986）、Haji（1987）、Hewings等（1989）和Sonis等（2000）都以L矩阵为基准，而Augustinovics（1970）、Beyers（1976）和Jones（1976）等则将戈什（Ghosh）逆矩阵替代里昂惕夫逆矩阵进行总前向关联系数的计算，即FL（t）i＝∑gij。但是Cella（1984）认为将戈什逆矩阵作为“实物”模型有自相矛盾之处。Dietzenbacher（1997a）也解析了G模型中特定部门通过价格传导机制对剩余经济（Rest of Economy, ROE）的价值作用机理。而Cai等（2004）认为戈什模型性质意义模糊，无论是L模型还是G模型，实质都是以包含BL的影响来考察FL，同理，对BL的测量也存在同样问题。因此L模型和G模型的争议使得关联效应强度的测量研究形成供给关联模型和需求关联模型两大派系。对于是否将A、B、L和G矩阵的对角元素纳入计算也存在争议。Miller、Blair（2009）认为由于部门自身投入的扩张也能够产生后向需求效应，如果要全面刻画赫希曼产业关联效应强度，对角线元素不应删除，而如果研究重点在于一个部门的后向依存性，或者是考察其与剩余经济的联系性，则这些对角元素应当删除。

五 Dietzenbacher关联净效应

Dietzenbacher（2005a）对净乘数（Oosterhaven and Stelder, 2011）（Net Multiplier）进行解析，提出了产业关联净效应强度测量方法。基本原理为：矩阵的第i行与第j列元素代表部门j的最终需求fj激发的部门i的产出，其行和以表示，这个列向量的第i个元素是xi，即被全部最终需求所引致的部门i的产出。其列和这个行向量的第j个元素表明为满足fj的乘数效应全部部门所需要提供的总产出。Oosterhaven-Stelder的净乘数可以表示为一个行向量，而将用替代，则。这个行向量的第j个元素为，表示fj引致的全部部门的产出同全部部门最终需求引致的第j部门的产出的比值——净后向关联效应系数（Net Backward Linkage, NBL）。如果，就认为相比其他部门，j部门对经济系统的贡献更大，j的后向关联效应强度也更大。

六 产业的关联消去效应

从经济中抽取一个部门，然后利用进口替代，这时将会使每一个剩下部门的总产出降低。虚拟消去法（Hypothesis Extraction Method, HEM）是指利用原产出和抽取一个部门后降低的产出之间的差异反映这个被抽取的部门与剩余部门之间的联系的关联效应强度测量方法。HEM最初是由Schultz（1977）提出的，以表示删除j部门对应行与列之后的投入系数矩阵（也可以不删除，对应元素以0来代替），其总产出向量为，而包含j部门的总产出向量为x＝（I-A）-1f，因此是j部门引起的经济改变量，这是对j部门重要性或者其总关联效应的一种测量。Cella（1984）在HEM的基础上定义了总关联（TL），Clement（1990）则对FL与BL进行区分，改进TL的计算。Dietzenbacher和Linden（1997a）对替代行业的关联关系元素以0标识，代替传统HEM方法中的行列直接消去，在BL测量中，将A中j部门的列元素代以0值后的矩阵以表示，则表达了j部门的后向关联强度。同理对于FL，在B中将部门i的行元素代以0值，x′＝v（I-B）-1,e表达了部门i的前向关联效应强度。在应用发展方面，刘宇（2011）将待消去产业独立出产业系统作为国外部门对待；Cardenete等（2013）将HEM同可计算的一般均衡模型（Computable General Equilibrium, CGE）进行分析与结合；Song等（2006）、Yang等（2014）和Llano（2009）等则分别将HEM应用于建筑业、农业关联效应，以及区域间技术扩散的分析中。在模型研究方面，Temurshoev（2010）进一步将HEM从一个行业推广到多个产业群组中。

此外，具有代表性的成果还有纯关联效应（Sonis et al., 1995）、相关函数模型（Yan et al., 1965）和特征向量模型（Dietzenbacher, 1992）等。Cai等（2004）、Miller和Blair等（2009）对相关研究进行了详细的比较分析。产业个体效应测量分析的重点则包括农业（王亚伟、杨瑞，2010）、信息产业（吴先锋、吴伟，2006；王欣、王钢、彭录海，2008；魏悦、董元树，2010；徐丽梅，2010）、汽车工业（韩颖、潘志刚，2005）、高新技术产业（李新、王敏晰，2009）、商业（刘向东，2009）、文化产业（王志标，2009）、房地产业（陈雪松，2010）和创意产业（张燕辉，2008）等。