基于投入- 产出表的重庆市产业集群辨识——以重庆市2018 年144 部门投入产出表为例

王怀楚 陈慧

重庆市开州区临江中学校 重庆 405408

1 研究背景

产业集群（Industrial Cluster）是1990 年美国哈佛大学教授迈克·波特在《国家竞争优势》一书首先提出并用于对集群现象的分析和总结，其是指在特定区域中，具有竞争与合作关系，且在地理上集中，有交互关联性的企业、专业化供应商、服务供应商、金融机构、相关产业的厂商及其他相关机构等组成的群体。主导产业集群表示在一个国家或者地区经济发展的某个阶段，大量相关的企业及其支撑机构在空间上形成的具有一定规模的产业群落，从而形成产业链、产业网。其突出的特点是他们会对其他经济活动有很强的拉动及引导作用，将直接决定着经济发展的走向以及经济发展的速度。产业集群所带来的经济效益是令人瞩目的，但是学术界对产业集群领域的研究还是有些滞后[1]。国外对产业集群的研究主要从以下五个方面进行：产业集群发展的动力机制、产业集群评价指标和方法、基于集群价值链的研究、产业集群的经济效应和产业集群发展过程中政府政策及作用。我国学者也对产业集群进行了大量研究，包括产业集群的定义和分类、产业集群的形成与培育、产业集群与区域竞争力的提升、产业集群与创新网络等方面。从整体来看，虽然国内外运用产业集群理论成功地解释了一些现象，但是对产业集群形成机理的研究，实现定性与定量相结合、理论与实践相结合的研究等不完善。我国在十一五规划明确提出：“重点开发区域要充实基础设施，改善投资创业环境，促进产业集群发展，壮大经济的规模，加快工业化和城镇化。”在这一时代背景下，对产业集群深入的认识更为重要，尤其是对于重庆市这个年轻的直辖市来说更加重要。重庆市主导产业集群理论与实践的深入发展也迫切要求重庆市主导产业集群的认识和选择等方面的深入研究。并在此基础上构建指标来评价其发展水平以及检测其发展动向，从而对重庆市主导产业集群的选择提出相应的对策和建议。此举无疑有利于重庆市主导产业集群的健康发展和区域竞争力的提高，并促进区域间产业集群的比较、交流和学习，从而使产业集群的合理化，并使经济更快更健康发展。因此本文将基于重庆市投入-产出表的相关资料，对重庆市的几个主导产业集群做一个比较详细的分析与评价。研究结果将有助于研究重庆市产业集群的经济的投入和产出的合理化；有助于各产业集群的合理化和主导产业的优势化；有助于主导产业对其他产业的带动作用，从而建立起最优化的经济发展模型。这无疑对重庆市经济可持续化、稳定、高效、健康发展有重大的指导作用，同时也有利于加快重庆市产业集群的战略性转变。

2 研究方法与数据

主导产业以及产业之间的关系共同决定着主导产业集群，因此笔者基于重庆市2018 年投入产出表144 个部门的研究，辨识出其中的18 个产业集群以及7 个主导产业集群，并对他们进行分析研究，主要分析产业内部关联以及主导产业空间格局。

2.1 关于投入产出表分析法

投入产出表分析法（input-outputanalysis）是1936 年由美国哈佛大学教授里昂杰夫提出的，其是利用数学和计算机研究经济活动中各产业之间、各企业之间、企业内部各工序或各产品之间投入值与产出值平衡关系的一种方法。

投入产出分析法主要由两部分构成：投入产出表和投入产出数学模型。投入产出表是目前国民经济核算体系中被采用最多的部分，投入-产出表中以各产业的消耗结构基本相同、生产方式基本相同即纯部门为产业部门的分类原则编制投入系数表，表明国民经济各部门之间相互依赖、相互影响的经济联系，反映了经济活动各产业部门的投入产出关系。

静态的里昂惕夫投入产出模型为：

X=AX+Y

X 为产值向量，Y 为最终产品向量，A 为直接消耗系数矩阵，表达了生产过程中各部门之间产品的消耗情况，同时也反映了生产的技术水平，因而也称为技术系数矩阵。其中直接消耗系数矩阵A中的Aij 的大小，反映了j部门在生产一单位产品的过程中直接消耗i 部门产品的数量，同时反映了部门间相互依存关系的强弱[2]。

2.2 关于因子分析法

（1）因子分析法。因子分析法（Factor Analysis Method）是研究指标相关矩阵内部的依赖关系，把一些信息重叠、具有错综复杂关系的变量总结为少数几个综合因子的一种统计分析方法。思想是：根据重庆市投入-产出表相关性大小把变量分组，让同组内的变量之间相关性较高，但不同组的变量相关性较低或者不相关，每组变量代表一个基本结构，即“公因子”。利用公因子反应出各产业之间的关联程度，再确定主导产业集群，最终使经济更加健康的发展。

（2）因子分析法使用具体步骤。由于因子分析法是一个多变量简化技术，对信息的归纳总结要求很高，其具体步骤为：①对数据重庆市投入-产出表进行标准化处理。②计算其的相关矩阵R。③求相关矩阵R 的特征根和特征向量。④根据要求的累积贡献率定主因子。⑤计算出因子载荷矩阵A。⑥根据计算结果，再进行分析。

2.3 关于重庆市投入产出表中的主导产业集群的实例分析

（1）关于重庆市投入产出表的数据整理步骤。基于2018 年重庆市投入产出表的144 个产业，为确定主导展业集群，笔者把主要的辨识过程和基本思路明确，它们主要是：①考虑到2018 年重庆投入产出表庞大的数据结构，而主导产业集群本身所具有的带动性和导向性的作用，本文则选取了2018 年投入产出表中的产出值大于20 亿元，投入值大于10 亿元，而且产出值和投入值的比值大于1．93 的产业部门，这样得就到了79 个产业。②再考虑到进口以及其他因素的影响，把这部分去掉，进行第二次筛选就得到了41 个产业部门。③对这41 个部门进行分析组合，把关联程度比较高的产业整合在一起，例农业林业牧业渔业之间的相互影响力都大于0．1，就形成一个集合部门，最终得到18个集合部门。他们分别是：农林牧渔业、石油煤开采洗选业、金属非金属矿采选业、食品烟酒制造业、棉化纤等服装制造业、木材家具制造业、化学医疗业、钢铁合金加工业、建筑业、交通运输设备制造业、电力通讯设备制造业、文化及工艺品业、批发零售业、卫生社会保障福利业、休闲娱乐业、教育文化业、仪器电子业、传媒业、通用专用设备制造业。这将形成一个18 个部门的矩阵，由于我们选用的数据在筛选的时扩张系数变化不大，因此采用最大方差正交旋转法，让其差异变大。这里的方差就是一个因子，笔者称之为“公因子”旋转。

（2）运用SPSS14．0 软件分析数据步骤。下面我们将对《重庆市2018 年投入产出表》所提取出来的数据进行分析，其具体步骤是：①对按照前面提到的方法得到的18 个产业部门进行相关性分析，可以得出结论：重庆市不同产业间的投入产出具有很强的相似性，可以采用上文中提到的因子分析法。②对数据进行标准化处理，再进行因子提取，然后根据各因子的累计方差贡献率（cumulative variance explained）超过大于80%的方法提取7个公因子。③对已确定的各个因子运用因子旋转等方法处理让各个因子载荷最大化，便于各产业在集群间的分配。因子旋转方法较多，基于实际情况在此使用最大方差正交（vari-max）法[3]。旋转后的因子提取结果见表1。④通过旋转并提取公因子后，各个公因子就可以看作一个主导产业集群。旋转后的因子载荷矩阵见表2。

表1 旋转后因子提取结果

表2 旋转后的因子载荷矩阵

3 结果与分析

综合以上旋转后的因子载荷矩阵，辨识出7 个主导产业集群，他们分别是：金属-制造业集群、农业-食品业集群、教育-文化业集群、仪器-电子业集群、化工-医药业集群、批发-零售业集群以及休闲-服务业集群。具体分析内容如下：

第一，公因子1 在金属非金属矿采选业、钢铁合金加工业、建筑业、仪器电子业等产业载荷较高，分别为0．912、0．952、0．877、0．742。这个集群中的四个产业的影响力系数都比较大，说明该主导产业集群对其他产业有较强的带动作用，根据这几个产业，将此主导产业集群命名为金属-制造业集群。

第二，公因子2 在农林牧渔业、食品烟酒制造业、休闲娱乐业等产业载荷较高，分别为0．912、0．873、0．379。将这三个产业组成的集群命名为农业-食品业集群。

第三，公因子3 在卫生社会保障福利业、休闲娱乐业、教育文化业、传媒业等产业载荷较高，分别为0．531、0．444、0．937、0．719。将这四个产业组成的集群命名为教育-文化业集群。

第四，公因子4 在电力通讯设备制造业、仪器电子业、通用专用设备制造业等产业载荷较高，分别为0．947、0．949、0．442。将这三个产业组成的集群命名为仪器-电子业集群。

第五，公因子5 在化学医疗业、卫生社会保障福利业、仪器电子业等产业载荷较高，分别为0．931、0．910、0．685。将这三个产业组成的集群命名为化工-医药业集群。

第六，公因子6 在农林牧渔业、食品烟酒制造业、批发零售业等产业载荷较高，分别为0．702、0．578、0．937。将这三个产业组成的集群命名为批发-零售业集群。

第七，公因子7 在交通运输设备制造业、休闲娱乐业、仪器电子业、传媒业等产业载荷较高，分别为0．840、0．941、0．870、0．698。将这四个产业组成的集群命名为休闲-服务业集群。

通过以上分析可以得出，对系数矩阵进行的因子分析比较好的显示了各产业间的关联性，明确了解了各产业之间的互补性，比较适合重庆主导产业集群的选择。由于存在某个产业与其他几个不同的因子的相关系数都比较大的情况，因此因子分析法选择的产业集群不具有排他性。比如仪器电子业同第四、第五、第七公因子的相关系数都达到了0．65 以上，反映了仪器电子业和众多化工业以及休闲娱乐业等众多产业之间具有高度的关联性，对其他产业的拉动能力比较强。通过进一步分析得到以下结论：（1）金属-制造业集群对金属非金属矿采选业建筑业影响力系数到达了0．912、0．877；对传媒业农林牧渔业影响力系数只有0．142、0．125；对休闲娱乐业教育文化业影响力系数为-0．114、-0．133。表明同一主导产业集群对不同产业的影响具有差异性。（2）化学医疗业对金属-制造业集群、农业-食品业集群、教育-文化业集群、仪器-电子业集群、化工-医药业集群、批发-零售业集群、休闲-服务业集群影响系数分别为：0．031、-0．009、0．316、0．264、0．931、0．098、-0．421。表明同一产业集群对不同的主导产业集群影响具有差异性。（3）交通运输设备制造业对各主导产业集群影响系数都为正数，对金属-制造业集群、农业-食品业集群、教育-文化业集群、仪器-电子业集群、化工-医药业集群、批发-零售业集群、休闲-服务业集群影响系数分别为：0．506、0．241、0．002、0．421、0．143、0．774、0．840。表明特殊的产业对各主导产业集群都具有影响作用。（4）仪器电子产业集群对电力通讯设备制造业的影响力系数达到0．947，其对传媒业的影响力系数也达到了0．563。表明不同产业集群之间的关联程度更加大，也就是一个说一个主导产业集群可以带动多个产业的发展，体现了主导产业集群的主导作用，以及其他产业集群的合理化。

4 结论与讨论

本文基于投入产出表研究产业集群和主导产业集群的方法简化对每个产业以及产业集群的分析，比较精确的总结出主导产业集群以及和其他产业的相关性，能快速的总结出各个主导产业之间的相互影响以及对其他产业的带动作用，对研究不同产业集聚和主导产业集聚在一个地区的合理布置具有重要参考价值。

基于2018 年重庆市投入产出表的144 个产业的投入产出状况的研究表明：

（1）同一主导产业集群对不同产业的影响具有差异性。

（2）同一产业集群对不同的主导产业集群影响具有差异性。

（3）特殊的产业对各主导产业集群都具有影响作用。

（4）不同产业集群之间的关联程度更加大，也就是一个说一个主导产业集群可以带动多个产业的发展，体现了主导产业集群的主导作用，以及其他产业集群的合理化。

基于以上2018 年重庆市投入产出表的主导产业集群的分析结果，并结合重庆市现在产业发展的实际情况和面临的机遇，对主导产业集群的发展思路提出如下建议：首先应该确保金属-制造业集群、农业-食品业集群继续健康发展；其次，升级以科教事业为核心的教育-文化业集群；再培育以通信设备、计算机为基础仪器-电子业集群；最后让化工-医药业集群、批发-零售业集群以及休闲-服务业集群健康发展。基于2018 年重庆市投入产出表研究得出结论：优先促进优势产业和主导产业的发展，以优势产业和主导产业集群的发展带动其他产业集群的模式才能更好更快促进重庆市经济更快更健康地发展。