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基于产业复杂网络的产业关联结构指标研究 　　摘要：针对产业关联效应的描述分析，基于产业复杂网络构建了由产业关联个体、产业关联层级和产业关联整体构成的关联结构指标。利用国家和山东省XX年投入产出数据进行了实例分析，发现化学、金属冶炼加工、交通与信息设备制造、物流和金融等产业关联效应较强，是经济发展主导产业和经济基础结构主干产业，体现了我国工业化后期和信息化前期的结构演化特征，但总体上关联效应的区域与产业异质性较强。在“供给侧改革”、“双创”的背景下，我国需以构建有效的创新激励机制、低公共成本的资源获取与转移方式和宽松的成长环境来提升企业和社会大众的创新动力和能力为核心，在产业关联层面上“建链”、“补链”和“强链”并重，优化农业生产结构与农产品供给关系、加速传统资源类产业升级和大力发展战略新兴产业，通过促进产业技术持续创新，从根本上带动产业结构跃升。　　关键词：产业关联；产业复杂网络；关联结构指标；产业技术创新；产业结构升级　　中图分类号：C931；F20 文献标识码： A DOI：/　　1 引言　　产业关联是国民经济活动中产业间的基础性技术与经济关系。产业关联关系作为国家或区域经济系统的内在“基因”，是产业技术创新扩散的重要支撑与路径，一定程度上能够决定着地区经济发展的模式和绩效。某种意义上来说，技术进步推动的区域产业升级和结构转换实质都是对以产业关联为基础形成的产业间链式关系结构进行优化与重构。因此，借助关联指标描述与分析产业关联对经济产业发展的影响效应，进而为产业与企业技术创新与扩散政策和区域经济发展战略的研究提供支持，在以创新驱动为核心的经济发展新常态背景下，具有重要的理论和实践价值。　　20世纪50年代，Hirschman首先从经济不均衡发展角度提出以综合的产业关联效应作为关键性产业部门确定和经济发展战略决策的基本依据。随后，围绕主导产业的“赫希曼基准”界定，很多学者在投入产出模型基础上应用矩阵解析技术，进行产业前向/后向和直接/完全关联效应强度指标的研究，如经典的基于投入产出系数矩阵的CW/Hirschman/Rasmussen系列模型、相关函数模型、特征向量模型和基于虚拟消去法的Strassert/Cella/Clements/Sonis/Dietzenbacher等系列模型和应用成果，共同形成了产业关联效应指标的传统研究范式。但相关研究限制在IO框架内，对产业关联个体结构效应的多层次性与多维度性解析不够，也较侧重于关联个体效应，未能涉及产业系统的关联整体结构效应。对此，围绕产业集群、产业集聚、经济基础结构等现实问题，Campbell等重点针对产业集的描述分析将图论技术引入产业关联研究，一些学者进一步围绕探究经济产业系统内在演化的动力学效应，发展出定性投入产出及其延伸的最小流分析方法以及产业关联图、产业关联树等建模方法，通过集合理论、图论技术等挖掘和描述垂直与互补性关联关系、连通关联关系、派生关联关系等，发现和提取产业完全关联子图、先行/后行产业集合等，进一步关注产业关联层级结构分析方法的研究。近年来，基于复杂网络视角的产业关联建模与结构分析方法研究成为热点，如产业网络、产业空间网络、产业复杂网络、产业关联网络、产业结构网络、产业流网络等成果，对度分布与度相关、聚类、中心化、分层等产业关联整体结构的网络分析方法进行研究。　　产业复杂网络建模方法依据“内生”临界函数实现了“重要”产业关联关系过滤，而基于ICN的“产业树”、“产业链”、“完全关联子网络”等关联结构分析有利于在产业关联层面揭示区域经济发展内在模式与动力机制的异质性。本文基于产业复杂网络研制关联结构指标，首先扩展产业关联关系分析维度，设计了包括产业个体广度、深度、紧密度、聚集度与循环度的产业关联个体指标；然后在ICN上改进产业层级树构建方法，以树复杂性对产业分工深化效应进行描述，设置产业岛群凝聚性描述产业聚集效应，二者共同构成产业关联层级指标；进而综合个体与层级指标，考虑产业系统整体效能，设计包括关联整体聚集度、中心度与循环度的产业关联整体指标。最后，利用国家和山东省XX年投入产出数据，通过国家和省域层面的比较分析对指标的有效性进行验证。本研究有利于弥补现有成果在关联结构分析方法和关联结构信息挖掘与描述上的不足，通过这套指标能够更加深入和直接地为区域经济产业与政府科技投入政策分析提供方法工具的支持。　　2 关联结构指标内涵与构建原理　　 指标内涵　　产业关联结构指标本质是建立在产业复杂网络上的产业关联效应描述指标。其有两个要点，一是以产业复杂网络为基础构建；二是针对于产业关联效应描述。