中国战略性新兴产业投入产出表编制及部门结构分析

金 剑，薛炳华

（河北大学经济学院，河北 保定 071000）

0 引言

战略性新兴产业大多为重点产业，从国际贸易角度来看，我国战略性新兴产业中既有竞争力较强的部门，也有短板部门，这体现了战略性新兴产业的复杂性[1]。这种复杂性特征也深刻影响着战略性新兴产业的研究，目前学术界采用的研究方法主要包括：基准回归分析[2，3]、模糊集定性比较分析[4，5]、DEA模型[6,7]等。基于投入产出模型的部分研究对战略性新兴产业中的一些产业与环境之间的关系进行了探讨。Fan等（2016）[8]对中国工业环境保护产业从产业链的角度测算和分析了各种系数，提倡积极推进环境融资。Chen（2015）[9]以水足迹测算中国台湾新竹科学园集成电路产业、精密机械产业、生物科技产业对环境的影响。除此之外，还有学者利用结构分解模型对G7 国家高技术产业隐含碳排放进行分析，发现技术进步有效促进碳减排亦对中国战略性新兴产业发展具有参考价值[10]。

事实上，目前大部分战略性新兴产业投入产出表编制均有一定的局限性。国家统计局在2018 年才制定了《战略性新兴产业分类（2018）》标准，因此以往的投入产出表在编制过程中对战略性新兴产业分类界定并不清晰、规范。2018 年以后，鲜有战略性新兴产业投入产出表编制成果，一方面，由于《战略性新兴产业分类（2018）》细化至部门小类，因此数据难以获得；另一方面，战略性新兴产业在国内国际双循环背景下不断创新，许多新兴产业部门小类以往未进入大众视野，导致数据处理经验不足。鉴于此，本文采用时间比例因子漂移法确定分离系数编制战略性新兴产业投入产出表，基于投入产出技术对中国战略性新兴产业进行部门结构分析，以期准确把握战略性新兴产业整体情况，为政府部门采取针对性措施提供参考依据。

1 研究设计

1.1 研究方法

1.1.1 现有分离系数确定方法

编制战略性新兴产业投入产出表的关键是将全国投入产出表（153 部门）合并为39 部门后确定各部门与国民经济行业部门中战略性新兴产业的对应关系，并将战略性新兴产业从中剥离出来。但在对应过程中，投入产出表中仍有部分部门同时存在战略性新兴产业与非战略性新兴产业部分。参考国家统计标准，战略性新兴产业主要包含于农林牧渔业等十七大门类中。然而，门类数据无法采取直接相加的方式来贴合战略性新兴产业投入产出实际数据，同时，目前与战略性新兴产业相关的基础数据不完善，战略性新兴产业在包括但不限于十七大门类中的增加值等规模数据无法获得。

鉴于此，本文依照许宪春和张美慧（2020）[11]对数字经济核心产业的研究思路和测算方法，假定战略性新兴产业中间消耗占战略性新兴产业总产出的比重与相应产业中间消耗占总产出的比重相同，引入战略性新兴产业分离系数，即该行业部门中战略性新兴产业增加值占该部门总增加值的比重。利用该系数不仅可以将该部门战略性新兴产业活动的上下游关系进行分离，而且可以将战略性新兴产业活动所引发的增加值及形成的最终产品进行分离。

当前，对从全口径投入产出表中分离某一产业的相应数据的方法主要有五种[12]，分别为经验法、统计法、就业人数法、产业分类法及比例因子漂移法。战略性新兴产业部门划分细致，而《中国工业统计年鉴2021》有且仅有第二产业的小类行业的规模以上工业企业单位数等主要经济指标，此时采取已有的通过战略性新兴产业部门企业单位数占合并后39部门投入产出表对应部门的比例的方法确定其中属于第二产业部门的分离系数。

需要特别指出的是，其中归属于战略性新兴产业中核电产业部门（27）的核燃料加工（《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中的对应代码为2530）因其产品与军事结合紧密及放射性污染等特殊原因，隶属于原国家核工业部，相关数据难以查找，通过2021年《中国统计年鉴》可知2020年中国财政总支出为245679.03亿元，其中，科学技术部门在国家财政支出中所占比例为3.67%，将此比例作为核燃料加工的分离系数。

1.1.2 时间比例因子漂移法

在上文提及的五类分离系数的确定方法中，就业人数法由于其可操作性强且较为科学合理一直被广泛应用，但它同时受到数据可得性的限制。相较于就业人数法，比例因子漂移法以漂移因子大多由经验估计而被认为主观性较强，也因此限制了许多学者的研究。因而，为尽可能完全涵盖战略性新兴产业部门，本文结合就业人数法给定基本分离因子，并引入i部门时间漂移因子τi，对漂移因子进行更加科学的补充及完善，这样采用时间比例因子漂移法从投入产出总表中分离战略性新兴产业中的小类。

鉴于投入产出表中部门由大类、中类、小类组成，设战略性新兴产业分类中某部门i由若干小类ki构成，其中，p小类kiqp属于国民经济行业中的中类q，中类q及小类k就业人数分别为nq、nk，则基本分离因子μˉi可表示为：

在编制过程中，常常会出现部分年份数据不全的情况，若历史年份数据充足，则可参考物理学狭义相对论中“时间膨胀”现象，以编表年份作为参考系观测，将洛伦兹因子中的速度用编制年份及已有数据年份替换。为防止产生误解，阐明“时间膨胀”公式适用条件，简要介绍“时间膨胀”现象。物理学家亨德里克·安东·洛伦兹于20 世纪初提出了时空变换公式——洛伦兹变换，用于解释测不到地球相对于“以太”参考系的运动速度的现象，该变换式是狭义相对论的基础，爱因斯坦又基于狭义相对性原理和光速不变原理建立了包含运动学的系统的相对论，这也是“时间膨胀”钟慢效应的由来。

在洛伦兹变换中，有两个经典参照系：S和，他们分别表示静止的惯性系和相对于S系做速度为v的匀速直线运动的惯性系，在两个参照系下的四维时空坐标分别为在S系中，观测者测得的质点沿x轴从A点到B点经历的时间间隔为：

若物体固定于S′系中一点，此时测得的固有时间Δt′记作Δτ，则有：

这就是“时间膨胀”钟慢效应公式，它成立的必要条件是物体相对于S′系静止，而在观测战略性新兴产业的数据随时间变化的过程中，作为观测者编制2020 年投入产出表相当于在2020 年审视2017 年的数据，因此以编表年份作为参考系观测。由于速度与时间在路程一定时存在反比例关系，因此将洛伦兹因子中的速度用编制年份及已有数据年份替换时需要注意将已有年份作为“v”来处理。这是时间比例因子漂浮法的内核，符合物理学原理，具有现实意义，为该年份数据不充分的情况提供必要科学处理方法。

将替换后的结果结合经济统计引入i部门时间漂移因子：

其中，λi为被剥离部门占所求部门个数比例，以战略性新兴产业部门剥离为例，需要从农林牧渔产品和服务部门中分离出生物医药产业（18）、生物农业及相关产业（20）、生物质能产业（21）、先进环保产业（33）及资源循环利用产业（34）中部分小类，此时λ=0.2。t0为已知数据年份，t为所求数据年份，Pi为i部门t0年换算后价格指数，τi为i部门时间漂移因子，I()· 为价格指数判定函数，其值为：

综合上述参数及变量，可得时间比例因子法分离系数：

针对战略性新兴产业中属于第一产业及第三产业的部分从2018年《中国基本单位统计年鉴》采用时间比例因子漂移法剥离，以下一代信息网络产业部门（01）为例，其中属于信息传输、软件和信息技术服务部门的法人单位数为28243 个，占信息传输、软件和信息技术服务部门法人单位数的3.97%，时间漂移因子通过式（5）和式（6）计算得到，其值为+0.0197，由式（7）得其对应分离系数为0.0399。同时，通过2021年《中国基本单位统计年鉴》采取传统企业单位占比法得到的下一代信息网络产业（01）部门对应39 部门投入产出表中信息传输、软件和信息技术服务部门的分离系数为0.0457。

分别采用时间比例因子漂移法和传统就业人数法剥离战略性新兴产业投入产出表，对比可知除信息传输、软件和信息技术服务、科学研究和技术服务、金融及租赁和商务服务部门误差在82.4%、56.8%、31.8%和18.5%外，其余部门相对误差均在10%以内，可初步推断在2017—2020年，四个部门发生较大技术进步，对战略性新兴产业产生了强烈影响。

误差ε的计算公式为：

其中，εi表示i部门误差，μi传统代表采用传统就业人数法获取的i部门分离系数，μi时间指采用时间比例因子漂移法获取的i部门分离系数。

1.1.3 结构分析方法

（1）结构分解

产业产出的增长率可分解为乘数效应、反馈效应及溢出效应三个部分。通过这种分解能够反映产业部门间经济技术联系的变化来源进而掌握产业经济增长的机制。参考Miller和Blair（1985）[13]的思路，运用结构分解技术，将Leontief逆矩阵分解为以下三个部分：

其中，Lij为Leontief逆矩阵中的元素，aij为直接消耗系数。

根据投入产出模型，在最终需求给定的情况下，i产业有以下恒等式：

根据式（10）可知，产业i的总产出可分解为三个部分，分别为由产业i自身最终需求变化导致的乘数效应M1i；由产业i最终需求增加作用于其他产业后，因产业之间的关联作用反过来作用于产业i的反馈效应M2i；其他产业最终需求增加引起的溢出效应M3i。三者分别表征产业i的自我调节能力、产业i的反馈作用于自身的能力及产业i对其他产业的感应能力。

（2）结构路径分解

借鉴阳立高等（2020）[14]的结构路径分解法，从最终需求角度分析劳动者报酬等要素在各部门之间的传导路径，同时，产业各部门最终需求对劳动者报酬的拉动作用可以展现不同需求对研究对象的经济要素的影响，拉动作用值由式（11）求得。

其中，VL为劳动报酬，AVL为劳动者报酬在总产出中的占比，X为总产出，I为单位矩阵，A为直接消耗系数矩阵，Y为最终需求向量。

将Leontief 逆矩阵展开，便可进一步得到最终需求对劳动者报酬的影响：

将上式中的直接消耗系数矩阵A展开可得到传导路径公式：

其中，AVLiYj表示部门i劳动者报酬的直接增量，AVLiAijYj表示部门i→部门j→劳动者报酬的一阶路径，AVLiAik AkjYj表示部门i→部门k→部门j→劳动者报酬的二阶路径。

（3）网络结构分析

投入产出分析结合社会网络的研究离不开产业部门及其关系的集合。整体网络密度可以表征集合行业间关系的密切程度。密度越高，产业间指标的关联度越高。对于有向的网络规模N，网络可能达到的关系总数为N(N-1)，实际关系数为n，则网络的整体密度ρ如下：

对于块模型的分析是集中建立在可达性基础上的凝聚子群分析之上的。本文设定一个临界值作为凝聚子群产业部门之间距离的最大值，来查看部门间经济技术联系密切程度。一个点的点入度是进入该点的其他点的个数，即该点得到的直接关系数。一个点的点出度是该点直接发出的关系数。在研究网络子群中产业部门的特点时，通常利用代表部门的点的出入度将这些点分为四类：孤立点，即既无点出度也无点入度的点；发送点，即只有点出度的点；接收点，即只有点入度的点；传递点，即既有点入度又有点出度的点。

1.2 数据来源

尽管中国对战略性新兴产业的分类及范围界定清晰，但战略性新兴产业投入产出分析仍处于初步探索阶段，编制2020年战略性新兴产业投入产出表需确定全国投入产出表与国民经济行业部门中战略性新兴产业的对应关系。根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》的分类标准，将战略性新兴产业范围界定为40类（见表1）。由于制定的《战略性新兴产业分类（2018）》细化至《国民经济行业分类》（GB/T 4754-2017）中的小类，分离系数所需数据较难查找。为保证所编表格的准确性、应用范围丰富性及时效性，本文以国家统计局公布的2020 年（153 部门×153部门）全国投入产出表为基础，利用2021年《中国统计年鉴》《中国工业统计年鉴》、2018 年和2021 年《中国基本单位统计年鉴》等相关数据，编制2020年战略性新兴产业投入产出表。

表1 战略性新兴产业范围界定

1.3 目标投入产出表

通过时间比例因子漂移法编制的战略性新兴产业投入产出表基本表式见表2。共包含43个产业部门，其中前40 个为战略性新兴产业部门，41—43 部门为非战略性新兴产业部门，分别为除战略性新兴产业部门外的其他第一产业、其他第二产业和其他第三产业。

表2 战略性新兴产业投入产出表基本表式

表2中横向表示的是第i部门对各个部门供给中间消耗的量，纵向表示的是第j部门消耗对应部门中间消耗的量。第二象限是最终使用数据，体现的43 个产业部门在消费、资本形成以及进出口的分配情况。第三象限中是43 个产业部门劳动报酬、生产税净值、固定资产折旧、营业盈余数据，反映了各部门增加值的分布情况。在原有2020 年全国投入产出表的基础上，通过分离系数整理剥离战略性新兴产业数据后，计算得到2020 年战略性新兴产业投入产出表。

2 战略性新兴产业投入产出表结构分析

在通过时间比例因子漂移法分离得到的战略性新兴产业投入产出表的基础上，分析战略性新兴产业部门结构，反映战略性新兴产业宏观经济运行的现状，更准确地对中国宏观经济各个层面的数量规律进行探讨。

2.1 战略性新兴产业结构分解

基于时间比例因子漂移法分离得到的战略性新兴产业投入产出表进而获得结构关联效应值，结果如图1 所示。从总乘数效应来看，2020 年各战略性新兴产业部门总乘数从大到小前五名依次为：资源循环利用产业（34）、电子核心产业（02）、高效节能产业（12）、先进有色金属材料（12）、前沿新材料（16）。这些产业多为需要高精尖技术的制造业，但就其他部门产出效应来看，要想战略性新兴产业促进经济增长，不能一味地促进高精尖技术的制造类产业与先进技术的融合，还应当注意传统产业经济部门对经济增长的作用。

图1 战略性新兴产业结构关联静态效应

综合来看，在战略性新兴产业部门（01—40）中，除电子核心产业（02）等13 个部门乘数效应小于溢出效应外，均存在乘数效应＞溢出效应＞反馈效应的现象。在产业部门视角下，节能环保产业相关部门（32—34）相比于其他产业具有较高的乘数效应和溢出效应，代表其具有较强的自我调节能力和对其他产业感应能力，在战略性新兴产业结构关联中占据重要地位。就三种效应而言，反馈效应占比处于弱势，这是因为战略性新兴产业多生产最终产品，具有“高附加值”“尖端产业融合”等特点，与直接消耗系数联系可知，产业部门产品多用于自身消耗，产业关联反作用不明显也在情理之中。

2.2 战略性新兴产业结构路径分解

基于时间比例因子漂移法编制的战略性新兴产业投入产出表，按拉动值从高到低对战略性新兴产业劳动者报酬传导路径进行排序，可以发现：在前20条路径中，2020 年由战略性新兴产业部门的最终需求引起的劳动者报酬增加量相对较大的路径主要是“新兴软件和新型信息技术服务部门→新能源汽车相关服务部门最终需求”“新兴软件和新型信息技术服务部门→新技术与创新创业服务部门最终需求”“新能源汽车相关服务部门→新技术与创新创业服务部门最终需求”“新兴软件和新型信息技术服务部门→数字创意与融合服务部门最终需求”等路径，拉动值分别为8393.18 亿元、7297.82 亿元、6068.61亿元、5961.38亿元。

从路径类型来看，2020 年最终需求对劳动者报酬影响最大的路径类型均为路径“传统经济部门→（中间产品）→传统经济部门最终需求”，中间产品涉及各个部门，但在前20条路径中没有体现。其路径起点多为新一代信息技术产业以及新能源汽车产业等技术更新换代较快、综合效益好的产业部门，而中间产品则多为各战略性新兴产业部门。表明中国劳动者报酬的增长主要是由各部门的最终需求直接作用于其他部门所引起，同时各部门之间的关联作用对劳动者报酬的拉动作用也较为重要。

2.3 战略性新兴产业网络结构分析

结合上述结构路径分解，直接消耗系数矩阵A的平方为战略性新兴产业部门间一次传导的间接消耗系数[15]。通过刻画网络视角下战略性新兴产业部门间关系，直观说明战略性新兴产业各部门间消耗关联。图2展示了基于2020年战略性新兴产业投入产出表间接消耗矩阵构建的43 部门行业关联网络，图中数字为部门行业代码。

图2 基于2020年战略性新兴产业投入产出表的43部门行业关联网络图

表示整体网络结构特征的指标主要是密度，图2中合作网络密度为0.0102，相对较低，说明此网络较为稀疏，这与选取的部门数量较多，而矩阵A2仅表达一次传导，分散了其网络联系有关。为从图2 中区分部门联系的密集与稀疏，采用凝聚子群分析，结果如图3所示。

图3 基于2020年战略性新兴产业投入产出表的43部门凝聚子群图

在图2中线段较为密集的四个部门（部门代码34、41、42、43）可以分为两类，其中一类部门代码是34 与41。除这四个部门外，其余部门可分为2或4类，这些类别对于认知不同部门行业特征具有一定参考意义。若其余部门分为4 类，以第一类（部门代码01、02、08、35、07）为例，这些部门均与计算机、电信或通信等设备或活动有关，新一代知识技术密集特征明显。

由于战略性新兴产业部门间均有投入产出关系，表达不同部门间连接关系的出入度需附加矩阵A2中的值，得到赋予权重后的出入度，将结果按出度由高到低排列，见表3。

表3 基于2020年战略性新兴产业投入产出表的43部门出入度

整体来看，战略性新兴产业各部门出入度均有差异，反映了战略性新兴产业各部门从供给和需求角度在经济系统中发挥不同作用，侧面印证了从多个视角观测战略性新兴产业行业重要程度的必要性。各个部门均为子群间的“传递点”，网络中不含“孤立点”“发送点”和“接收点”，表明战略性新兴产业各部门间联系密切。出度较大的三个部门分别为其他第三产业（43）、其他第二产业（42）及资源循环利用产业（34），这三个部门为战略性新兴产业其他部门生产提供了一次传导必要产品，作为战略性新兴产业大多数部门的上游部门，需要确保供给原料的质量安全。而入度较大的数字创意技术设备制造（35）、轨道交通装备产业（09）、新能源汽车整车制造（23）等部门，以最终产品为导向，处于产业链末端，更加需要迎合市场需求，优化产品结构功能，为战略性新兴产业塑造更为创新的格局。

3 结论

本文基于2020 年全国投入产出表，根据国家统计局《战略性新兴产业分类（2018）》的分类标准，采用时间比例因子法分离系数获取战略性新兴产业各部门数据，编制了2020 年战略性新兴产业投入产出表，并根据结果进行结构分析。得出如下结论：第一，战略性新兴产业部门大多存在乘数效应和溢出效应强的现象，相较而言反馈效应占比处于弱势，这与战略性新兴产业“高附加值”“尖端产业融合”特征有关。在产业部门视角下，节能环保产业相关部门（32—34）具有较强的自我调节能力和对其他产业感应能力，在战略性新兴产业结构关联中占据重要地位。第二，战略性新兴产业需求对劳动者报酬的拉动主要是由技术更新换代较快、综合效益好的产业所引起，新一代信息技术产业中的新兴软件和新型信息技术服务部门（03）富含高技术人才，使得部门最终需求对劳动者报酬的拉动作用在逐渐增强。第三，战略性新兴产业部门间一次传导网络较为稀疏，但各部门赋权后出入度均不为零，表明了战略性新兴产业部门间联系密切。出度较大的资源循环利用产业（34）部门作为战略性新兴产业大多数部门的上游部门，需要确保供给原料的质量安全。而入度较大的数字创意技术设备制造（35）等部门，以最终产品为导向，处于产业链末端，更加需要迎合市场需求，优化产品结构功能，为战略性新兴产业塑造更为创新的格局。