长三角区域一体化发展视角下的产业灰色关联分析——基于沪、苏、浙、皖2002—2017年投入产出表

郭佳祺，祝拥军

（1.江苏联合职业技术学院苏州工业园区分院，江苏 苏州 215024；2.苏州大学 政治与公共管理学院，江苏 苏州 215006）

一、引言

国务院 《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》的发布标志着沪、苏、浙、皖等四个地区发展上升为国家重点战略。各地经济发展水平不同、产业结构存在差异，有必要测算各地区经济发展与产业之间的关联程度，为实现一体化高质量发展奠定基础。投入产出分析主要是研究国民经济与各产业部门间以及经济系统内各产业部门之间的经济技术联系［1］（P1，130），是研究产业关联的普遍方法，它通过揭示国家经济体内产业相互促进、相互制约的关系，反映产业结构演化［2］（P79-90）。

二、文献综述

产业关联是指国民经济生产生活中各部门之间存在的既相互推动又相互制约的复杂而又密切的经济联系，产业关联分为前向关联和后向关联［3］（P61-68）。

目前，国内学者关于产业关联的定量研究成果较为丰富，主要从区域内产业间关联、不同区域间产业关联、单个产业与经济发展的关联等方面展开。

（一）区域内产业间关联

李善同、钟思斌 （1998）［3］（P61-68），赵进文、温宇静 （2004）［4］（P3-12），中国投入产出学会课题组 （2006）［5］（P3-8）， 王 岳 平、 葛 岳 静（2007）［6］（P61-68），李 峰 （2007）［7］（P34-39），李 诚（2009）［8］（P43-48）刘佳、朱桂龙 （2012）［9］（P136-139），利用不同时期投入产出表，计算影响力系数、感应度系数、中间投入率、最终需求生产诱发系数、消费需求诱发系数、投资需求诱发系数等经济技术参数，分析产业结构演变和产业关联之间的关系，测算产业升级过程中产业之间相互影响程度，梳理出对其他产业影响较大的产业，指导制定合理产业政策，促进产业间协调发展。顾颖、陈磬（2012）［10］（P82-85）进一步将制造业分为劳动密集型制造业和技术密集型制造业、服务业分为生产者服务和消费者服务，并单独列出资源类部门，测算不同生产要素密集度产业间的投入产出关联情况以及对国民经济的贡献程度。

（二）不同区域间产业关联

吴福象、朱蕾 （2010）［11］（P140-152）对两区域投入模型进行了拓展，利用区域间投入产出表对东、中、西等三大地带的区域内乘数效应、区域间溢出效益和区域间反馈效应的前、后向联系进行计算。王德利、方创琳、高璇 （2010）［12］（P609-618）在优化钱纳里产业关联结构理论的基础上，提出倒“V”发展模型和 “雁型”发展曲线，比较分析了中日美产业关联结构的演进。齐亚伟、陈洪章（2017）［2］（P79-90）不仅分析了产业间的关联性，还进一步分析了8大区域17个产业部门的区域间产业关联效应。

（三）单个产业与经济发展的关联

王芳、赵玉林［13］（P49-55）（2013） 从高新技术产业部门，李芳芝、李超 （2013）［14］（P66-71）从教育业，关高峰、贺根庆 （2014）［15］（P106-112）从房地产业，李建军、任静一 （2016）［16］（P90-101）从文化创意产业，分析各自部门与经济发展的关联特征。

另外，潘云卿、刘起运 （2004）［17］（P47-51）对经济关联的指标和方法进行比较分析；李晓、张建平 （2010）［18］（P147-154）对关于东亚区域产业方法与研究现状进行了综述。

三、研究方法与指标

（一）产业灰色关联分析

灰色关联分析是定量比较或描述系统之间或系统中各因素之间在发展过程中随时间而相对变化的情况，通过分析时间序列曲线几何形状的相似程度来衡量它们之间关联性大小［19］（P9）。如果二者比较序列曲线的几何形状相似程度高则认为二者关联程度较大，反之，二者关联程度较小。

灰色关联分析的步骤如下：

第一步是原始数据预处理。为了使原始数据具有可比性，对原始数据进行消除量纲、合并数量级处理。地区内投入产出数据具有明显的时间序列特征，本文采用初值化变换的方法消除原始数据量纲。其计算公式为：

其中，Xij表示基年总产出或部门产出，X1j表示基年总产出或部门产出。

第二步是确定母序列X0与子序列Xi。

第三步是计算各个时刻点上母序列与各子序列差的绝对值△0j（ti）。

第四步是从表中选取差值绝对值中最大值Δmax和最小值 Δmin。

第五步是求各个时点上上母序列与各子序列的关联系数L0j（ti）。

式中：L0j（ti）——关联系数；

Δmax——｜Xj-X0｜绝对值的最大值；

Δmin——｜Xj-X0｜绝对值的最小值；

L0j（ti）——ti时刻的｜Xj-X0｜绝对值。

第六步是计算关联系数的平均值，得出关联度：

其中，γoj——关联度。

第七步是关联排序。将关联度依降序排成一列，称为关联序，可以准确评价各子序列对母序列的关联程度。

（二）投入产出灰色关联分析

考虑到2002年后实行新的产业划分标准，而大部分投入转变为产出有一定的时滞，选取2004—2017年共14年数据为分析对象，数据横跨四个 “五年规划”，其中，“十一五”和 “十二五”为两个完整 “五年规划”。每个 “五年规划”的经济发展有不同发展重点与经济调整方向，为分别了解每个 “五年规划”执行后产业调整与经济状态的关联，分为2004—2010年与2011—2017年两个时间段进行等维灰色关联分析。以总产出为母序列，17个产业部门产出为子序列，以当年价格整理2004—2010年与2011—2017两个时间段沪、苏、浙、皖等四个地区总产出与部门产出数据，作为投入产出灰色关联分析的原始数据。根据前文关联度计算公式（1）至 （4），可得各地区不同时期产业与经济发展关联度 （见表1）。

表1 “沪苏浙皖”不同时期总产出与部门产出关联度

1 农林牧渔业 0.821 13 0.825 11 0.839 14 0.940 4 0.865 16 0.950 6 0.853 10 0.946 11 2工业 0.919 6 0.835 8 0.976 1 0.934 6 0.983 2 0.951 5 0.837 13 0.971 4 3 建筑业 0.935 3 0.913 6 0.948 7 0.965 2 0.936 12 0.981 2 0.955 3 0.972 3 4 批发和零售业 0.800 15 0.946 5 0.971 2 0.935 5 0.968 5 0.922 12 0.982 1 0.977 2 5 交通运输、仓储和邮政业 0.880 9 0.970 1 0.957 3 0.926 8 0.984 1 0.995 1 0.891 7 0.968 6 6 住宿和餐饮业 0.925 4 0.962 2 0.913 10 0.930 7 0.959 8 0.930 9 0.882 9 0.962 7 7 信息传输、软件和信息技术服务业 0.940 2 0.766 15 0.925 8 0.762 14 0.968 4 0.778 17 0.907 6 0.898 13 8金融业 0.786 16 0.796 13 0.787 16 0.793 12 0.755 17 0.924 10 0.775 15 0.800 15 9 房地产业 0.867 11 0.817 12 0.741 17 0.978 1 0.948 10 0.955 4 0.916 5 0.951 9 10租赁和商业服务业 0.812 14 0.834 9 0.822 15 0.723 17 0.974 3 0.839 15 0.851 11 0.782 16 11科学研究和技术服务业0.923 5 0.753 16 0.851 13 0.768 13 0.954 9 0.830 16 0.748 17 0.946 10 12 水利、环境和公共设施管理类 0.749 17 0.742 17 0.951 6 0.893 9 0.925 13 0.915 13 0.931 4 0.970 5 13 居民服务、修理和其他服务业 0.878 10 0.947 4 0.853 12 0.758 15 0.885 15 0.936 7 0.799 14 0.777 17 1 0.888 8 0.956 8 15 卫生和社会工作 0.972 1 0.792 14 0.956 5 0.866 11 0.962 7 0.909 14 14 教育 0.909 7 0.830 10 0.956 4 0.868 10 0.945 11 0.924 1 0.757 16 0.935 12 16文化、体育和娱乐业0.857 12 0.868 7 0.915 9 0.738 16 0.905 14 0.934 8 0.845 12 0.803 14 17公共管理、社会保障和社会组织 0.905 8 0.957 3 0.891 11 0.952 3 0.965 6 0.958 3 0.970 2 0.986 1

1.上海市

上海市在2004—2010年间，产业关联序为：卫生和社会工作 （0.972） ＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.940） ＞建筑业 （0.935）＞住宿和餐饮业 （0.925） ＞科学研究和技术服务业 （0.923） ＞工业 （0.919） ＞教育（0.909） ＞公共管理、社会保障和社会组织（0.905）＞交通运输、仓储和邮政业 （0.880）＞居民服务、修理和其他服务业 （0.878） ＞房地产业 （0.867） ＞文化、体育和娱乐业（0.857） ＞农林牧渔业 （0.821） ＞租赁和商业服务业 （0.812） ＞批发和零售业 （0.800） ＞金融业 （0.786）＞水利、环境和公共设施管理类 （0.749）。

在2011—2017年间，产业关联序为：交通运输、仓储和邮政业 （0.970） ＞住宿和餐饮业（0.962） ＞公共管理、社会保障和社会组织（0.957） ＞居民服务、修理和其他服务业（0.947） ＞批发和零售业 （0.946） ＞建筑业（0.913） ＞文化、体育和娱乐业 （0.868） ＞工业 （0.835） ＞租赁和商业服务业 （0.834） ＞教育 （0.830） ＞农林牧渔业 （0.825） ＞房地产业 （0.817） ＞金融业 （0.796） ＞卫生和社会工作 （0.792）＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.766） ＞科学研究和技术服务业（0.753） ＞水利、环境和公共设施管理类（0.742）。

关联度排序上升最快的是批发和零售业 （10位），交通运输、仓储和邮政业 （8位），其次是居民服务、修理和其他服务业 （6位），文化、体育和娱乐业 （5位），公共管理、社会保障和社会组织 （5位），租赁和商业服务业 （5位），金融业 （3位），农林牧渔业 （2位）、住宿餐饮（2位）。关联度排序下降最大的是信息传输、软件和信息技术服务业 （13位），卫生和社会工作（13位），科学研究和技术服务业 （11位），建筑业 （3位），教育 （3位），工业 （2位），房地产 （1位）。水利、环境和公共设施管理类排序无变化。

以上结果说明，上海市第一产业与经济发展关联度略有提高；第二产业的工业和建筑业关联度略有下降但仍居主导地位，说明产业结构转型的趋势。由于这两个部门体量大、涉及面广，转型时间必然比较长，整个国民经济成功转型尚需时日。第三产业关联度排名出现分化，其中，批发零售、交通运输、居民服务以及文化娱乐和公共管理等第三产业与国民经济关联度越来越大，信息技术、卫生和社会工作、科研技术服务等部门与国民经济关联度下降较大，需要加强。

2.江苏省

江苏省在2004—2010年间，产业关联序为：工业 （0.976） ＞批发和零售业 （0.971） ＞交通运输、仓储和邮政业 （0.957） ＞教育（0.956） ＞卫生和社会工作 （0.956） ＞水利、环境和公共设施管理类 （0.951） ＞建筑业（0.948） ＞信息传输、软件和信息技术服务业（0.925） ＞文化、体育和娱乐业 （0.915） ＞住宿和餐饮业 （0.913） ＞公共管理、社会保障和社会组织 （0.891） ＞居民服务、修理和其他服务业 （0.853） ＞科学研究和技术服务业（0.851） ＞农林牧渔业 （0.839） ＞租赁和商业服务业 （0.822） ＞金融业 （0.787） ＞房地产业 （0.741）。

在2011—2017年间，产业关联序为：房地产业 （0.978） ＞建筑业 （0.965） ＞公共管理、社会保障和社会组织 （0.952） ＞农林牧渔业（0.940） ＞批发和零售业 （0.935） ＞工业（0.934） ＞住宿和餐饮业 （0.930） ＞交通运输、仓储和邮政业 （0.926） ＞水利、环境和公共设施管理 （0.893） ＞教育 （0.868） ＞卫生和社会工作 （0.866） ＞金融业 （0.793） ＞科学研究和技术服务业 （0.768） ＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.762） ＞居民服务、修理和其他服务业 （0.758） ＞文化、体育和娱乐业 （0.738） ＞租赁和商业服务业 （0.723）。

关联度排序上升最快的是房地产业 （16位）其次是农林牧渔业 （10位），公共管理、社会保障和社会组织 （8位），建筑业 （5位），金融业（4位），住宿和餐饮 （3位）。关联度排序下降最大的是文化、体育和娱乐业 （7位），其次是卫生和社会工作 （6位），教育 （6位），工业（5位），批发和零售业 （3位），水利、环境和公共设施管理类 （3位），居民服务、修理和其他服务业 （3位），租赁和商业服务业 （2位）。科学研究和技术服务业排序无变化。

以上结果说明，江苏省第一产业与经济发展的密切程度显著加强，可能是第一产业已由数量增长迈向质量增长阶段；第二产业与经济发展关联程度在两个时期都比较大，出现结构性调整趋势，工业关联度下降，建筑业关联序上升。第三产业中关联度出现上升的仅4个部门，其中，房地产业与国民经济关联度上升最快，上升了16位，值得警惕，也印证了第二产业中建筑业关联度的提高。关联度下降的部门有9个。交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，卫生和社会工作，文化、体育和娱乐业等产业部门的关联度下降需要加以关注。

3.浙江省

浙江省在2004—2010年间，产业关联序为：交通运输 （0.984） ＞工业 （0.983） ＞租赁和商业服务业 （0.974） ＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.968） ＞批发和零售业 （0.968）＞公共管理、社会保障和社会组织 （0.965） ＞卫生和社会工作 （0.962） ＞住宿和餐饮业（0.959）＞科学研究和技术服务业 （0.954） ＞房地产业 （0.948） ＞教育 （0.945） ＞建筑业（0.936） ＞水利、环境和公共设施管理类（0.925） ＞文化、体育和娱乐业 （0.905） ＞居民服务、修理和其他服务业 （0.885） ＞农林牧渔业 （0.865） ＞金融业 （0.755）。

在2011—2017年间，产业关联序为：交通运输、仓储和邮政 （0.995） ＞建筑业 （0.981）＞公共管理、社会保障和社会组织 （0.958） ＞房地产业 （0.955） ＞工业 （0.951） ＞农林牧渔业 （0.950）＞居民服务、修理和其他服务业（0.936） ＞文化、体育和娱乐业 （0.934） ＞住宿和餐饮业 （0.930） ＞金融业 （0.924） ＞教育 （0.924） ＞批发和零售业 （0.922） ＞水利、环境和公共设施管理类 （0.915） ＞卫生和社会工作 （0.909） ＞租赁和商业服务业 （0.839）＞科学研究和技术服务业 （0.830）＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.778）。

关联度排序上升最快的是建筑业 （10位）其次是居民服务、修理和其他服务业 （8位），房地产业 （6位），文化、体育和娱乐业 （6位），公共管理、社会保障和社会组织 （3位），住宿和餐饮 （3位）。关联度排序下降最大的是信息传输、软件和信息技术服务业 （13位），其次是租赁和商业服务业 （12位），批发和零售业（7位），卫生和社会工作 （7位），科学研究和技术服务业 （7位），工业 （3位），住宿和餐饮业 （1位）。交通运输、仓储和邮政业，教育，水利、环境和公共设施管理类排序无变化。

以上结果说明，浙江省第一产业与经济发展关联水平也有显著提高，第二产业关联度表现出和江苏省相似的变化趋势，工业与建筑业关联度排名均靠前，工业关联度下降，建筑业关联序上升。这种一致性的变化趋势可能说明两省产业结构具有一定相似性，产业部门之间展开竞争。与上海市类似，浙江省第三产业关联度排名同样出现分化，其中，建筑业与经济关联度上升最快，上升了10位。带动房地产业等相关产业排序上升。居民服务、修理和其他服务业，文化、体育和娱乐业，公共管理、社会保障和社会组织，住宿和餐饮关联度也有不同程度上升。信息传输、软件和信息技术服务业降幅较大，值得注意。浙江省不同时期产业部门与国民经济的关联度较其他三个地区高。

4.安徽省

安徽省在2004—2010年间，产业关联序为：批发和零售业 （0.982） ＞公共管理、社会保障和社会组织 （0.970） ＞建筑业 （0.955） ＞水利、环境和公共设施管理类 （0.931） ＞房地产业 （0.916）＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.907） ＞交通运输、仓储和邮政业（0.891） ＞教育 （0.888） ＞住宿和餐饮业（0.882） ＞农林牧渔业 （0.853） ＞租赁和商业服务业 （0.851） ＞文化、体育和娱乐业（0.845） ＞工业 （0.837） ＞居民服务、修理和其他服务业 （0.799） ＞金融业 （0.775） ＞卫生和社会工作 （0.757） ＞科学研究和技术服务业 （0.748）。

在2011—2017年间，产业关联序为：公共管理、社会保障和社会组织 （0.986） ＞批发和零售业 （0.977） ＞建筑业 （0.972） ＞工业（0.971）＞水利、环境和公共设施管理（0.970）＞交通运输、仓储和邮政业 （0.968）＞住宿和餐饮业 （0.962） ＞教育 （0.956） ＞房地产业 （0.951） ＞科学研究和技术服务业（0.946） ＞农林牧渔业 （0.946） ＞卫生和社会工作 （0.935）＞信息传输、软件和信息技术服务业 （0.898） ＞文化、体育和娱乐业 （0.803）＞金融业 （0.800） ＞租赁和商业服务业（0.782） ＞居民服务、修理和其他服务业（0.777）。

关联度排序上升最快的是工业 （9位）其次是科学研究和技术服务业 （7位），卫生和社会工作 （4位），住宿和餐饮 （2位），交通运输、仓储和邮政业 （1位）。关联度排序下降最大的是信息传输、软件和信息技术服务业 （7位），其次是租赁和商业服务业 （5位），房地产 （4位），居民服务、修理和其他服务业 （3位），文化、体育和娱乐业 （2位），批发和零售业 （1位）。水利、环境和公共设施管理类 （1位），农林牧渔业 （1位）。关联序排名不变的是建筑业、教育和金融业。

以上结果说明，作为农业大省，安徽省第一产业与经济的关联度保持稳定，第二产业中的工业部门与经济发展关联度上升最快，上升了9位，说明安徽处于工业化大力发展时期；建筑业与经济的关联程度则保持稳定。第三产业中各部门与经济联系的变动程度不大，安徽各产业关联序波动幅度较其他三个地区小。

以上分析都是单独计算各地区经济发展与产业之间的关联度，有必要进一步从宏观上把握长三角作为一个完整经济区，在不同时期各产业与经济发展的关联。本文以沪、苏、浙、皖等四个地区各产业与经济发展的关联序平均值，分为2004—2010年、2011—2017年两个时期来对比分析各产业与经济发展关联动态变化情况，找出不同时期国民经济发展的主导产业，见表2。

表2 “沪苏浙皖”不同时期平均关联序排名

11.25 13 科学研究和技术服务业 11 金融业12 租赁和商业服务业 10.75 文化、体育和娱乐业12.5 14 文化、体育和娱乐业 11.75 卫生和社会工作12.75 15 居民服务、修理和其他服务业 12.75 科学研究和技术服务业13.75 16 农林牧渔业 13.25 租赁和商业服务业14.25 17 金融业 16 信息传输、软件和信息技术服务业14.75

由表2可以看出，2004—2010年，关联序均值排名靠前的产业部门是交通运输、仓储和邮政业，信息传输、软件和信息技术服务业，工业，批发和零售业以及建筑业；2011—2017年，排名靠前的是公共管理、社会保障和社会组织，建筑业，交通运输、仓储和邮政业，工业以及批发和零售业。在两个时期，第二产业工业，建筑业，第三产业的交通运输、仓储和邮政业，批发和零售业关联度均值排名比较稳定。

从动态变化看，第一产业关联序均值排名上升幅度较大，说明农林牧渔业由数量增长转向质量优化阶段。第二产业关联序稳定且均值较小，说明第二产业与经济发展关联度比较高，第二产业在国民经济中处于主导地位。建筑业关联度上升较明显，说明在两个时期，房地产业与经济联系的加深已辐射到建筑业。第三产业整体关联序均值下降，呈现各产业部门结构性的升降差异，这首先说明第三产业与经济的关联度越来越高，其中，公共管理、社会保障和社会组织，住宿和餐饮业，房地产业，居民服务、修理和其他服务业，金融业等部门与经济关联度在加强；其他部门与经济关联持平或有不同程度下降，值得注意的是信息传输、软件和信息技术服务业下降幅度最大，需要加以关注。

四、小结

第一产业与经济关联显著加强，说明第一产业由数量增长转向质量优化阶段。第二产业在国民经济中处于主导地位，与经济发展关联度比较高且稳定。第三产业与经济的关联度越来越高，各地区产业部门关联度变动存在差异，房地产业带动建筑业与经济的关联度同时上升。信息传输、软件和信息技术服务业与经济关联度降幅最大，需要加以关注。