十二個產(chǎn)業(yè)部門下貴州省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系分析

陳永潔，鄧平穩(wěn)，于桂海

(貴州財經(jīng)大學(xué) 大數(shù)據(jù)統(tǒng)計學(xué)院，貴州 貴陽 550025)

1 引言

近年來，貴州省經(jīng)濟在國家的大力支持下得到了快速發(fā)展，截至2020年，貴州省地區(qū)生產(chǎn)總值連續(xù)10年位居全國前列。分析產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系，使產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系狀態(tài)達到最優(yōu)，將會很大程度上推動貴州省經(jīng)濟社會的高質(zhì)量發(fā)展[1，2]。因此，本文利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析方法和指數(shù)隨機圖模型來研究分析貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

2 貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)

2.1 網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文選取了2017年貴州省42個部門的投入產(chǎn)出(表1)[3]，將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)作為一個單獨的產(chǎn)業(yè)來分析貴州省的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系，但是目前的國民經(jīng)濟統(tǒng)計中，還沒有將大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)來作為一個統(tǒng)計對象進行核算，因此本文結(jié)合大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)的內(nèi)涵和外延來進行分析，把42個部門分為12個產(chǎn)業(yè)部門。

利用12個部門的直接消耗系數(shù)來構(gòu)建0-1矩陣，通過此0-1矩陣構(gòu)建產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)圖并對其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征進行探索分析[4]。對12個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系進行網(wǎng)絡(luò)可視化，如圖1所示。

表1 12個部門與42個部門對應(yīng)

圖1 12個產(chǎn)業(yè)部門可視化

2.2 網(wǎng)絡(luò)指標分析

(1)網(wǎng)絡(luò)密度。通過計算得到貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)密度值為0.5833，說明了貴州省12 個產(chǎn)業(yè)之間聯(lián)系較為緊密。

(2)點度中心度、中介中心度。點度中心度反映了網(wǎng)絡(luò)中某一個節(jié)點與其他節(jié)點的關(guān)聯(lián)性，用來表示某節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的重要作用，點度中心度的計算公式如下：

(1)

中介中心度反映的是網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中作為中心點作用的程度。絕對中心度計算公式如下：

(2)

式(2)中，njk代表j與k之間最短路線總數(shù)，njk(i)代表經(jīng)過j與k兩點，且經(jīng)過點i的最短路線總數(shù)[5]。計算結(jié)果見表2。

表2 中心性指標計算結(jié)果

由表2可知，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)以及工業(yè)的出度排名第一，意味著這兩個產(chǎn)業(yè)更傾向于與其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生關(guān)聯(lián)，是貴州省的重要支柱產(chǎn)業(yè)；而入度排名第一的是大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、金融業(yè)、電子信息產(chǎn)業(yè)，這就說明了這3個產(chǎn)業(yè)的受關(guān)注程度很強，在未來貴州的經(jīng)濟發(fā)展中會占有重要地位，但同時這3個產(chǎn)業(yè)也更容易受到其他產(chǎn)業(yè)的影響。

中介中心度排名前3的分別是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，金融業(yè)，工業(yè)；說明這3個產(chǎn)業(yè)是貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)的重要樞紐。

4 指數(shù)隨機圖模型

雖然利用可視化和網(wǎng)絡(luò)指標分析對貴州省產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行了分析，但是顯然該分析有一定的局限性，無法從中了解到貴州省產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成的影響機制。關(guān)于網(wǎng)絡(luò)的形成影響機制，需要利用指數(shù)隨機圖模型(ERGM)來進行深入剖析。ERGM是目前在社會網(wǎng)絡(luò)分析研究方面的新興發(fā)展模型[6,7]。不同于傳統(tǒng)的計量模型，ERGM研究的是在網(wǎng)絡(luò)中一條關(guān)系出現(xiàn)的條件概率受給定網(wǎng)絡(luò)中其他關(guān)系時的影響[8,9]。利用ERGM來探索網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和網(wǎng)絡(luò)形成過程是通過同時考慮多個網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)變量進行研究[10，11]。

4.1 內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)

本文選取有向邊(Edges)、互惠性(Mutual)、擴張性(Ostar2)、聚斂性(Istar2)、傳遞閉合(Ttriple)5個變量，構(gòu)建ERGM的基礎(chǔ)模型和高階模型。在基礎(chǔ)模型中，只考慮了有向邊和互惠性，從ERGM回歸結(jié)果1分析(表3)，有向邊的效應(yīng)類似于線性回歸模型中的截距效應(yīng)，對研究影響結(jié)果不大，可以忽略；互惠性參數(shù)不顯著，反映出了產(chǎn)業(yè)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的依賴性不高。在高階模型中，考慮了擴張性、聚斂性和傳遞閉合，從回歸結(jié)果可以看到擴張性顯著為正，聚斂性顯著為負，這說明了整個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出以多種指出為主導(dǎo)的關(guān)系形式。另外，傳遞閉合參數(shù)顯著為正，說明產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出一般密集的狀態(tài)，比較傾向于以群體結(jié)構(gòu)進行運作來形成網(wǎng)絡(luò)的自效應(yīng)。產(chǎn)業(yè)網(wǎng)絡(luò)間不同的產(chǎn)業(yè)在投入和產(chǎn)出相互契合，因此會形成多個閉合性的密集區(qū)域，即貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)有形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集團的傾向[12,13]。

4.2 行動者-關(guān)系效應(yīng)

在同配性(Homphily)方面，本文將各個產(chǎn)業(yè)的最終消費平均分為高、中、低3類來考慮相同消費水平的產(chǎn)業(yè)是否更容易發(fā)生關(guān)聯(lián)關(guān)系。從模型(3)得出，Homphily1(consumptionHigh),Homphily2(consumptionMid),Homphily3(consumptionLow)中，Homphily1顯著為正，說明最終消費水平高的產(chǎn)業(yè)部門有明顯的關(guān)聯(lián)傾向。在發(fā)出效應(yīng)(Sender)和接收效應(yīng)(Receiver)方面，Sender1(consumption High),Sender2(consumption Mid)和Receive2(consumption Mid)為顯著正相關(guān)，Receiver1(consumption High)沒有通過顯著性檢驗。這說明高、中消費水平的產(chǎn)業(yè)部門比低消費水平的產(chǎn)業(yè)部門更有對外關(guān)聯(lián)其他產(chǎn)業(yè)部門的傾向，與此同時中消費水平的產(chǎn)業(yè)部門更加吸引其他產(chǎn)業(yè)部門與其進行關(guān)聯(lián)。進一步說明了最終消費水平中等的產(chǎn)業(yè)部門既能更多的與其他產(chǎn)業(yè)部門關(guān)聯(lián)，又能吸引其他產(chǎn)業(yè)部門與其進行關(guān)聯(lián)，也就是最終消費水平中等的產(chǎn)業(yè)部門出度入度都很大，那這類產(chǎn)業(yè)部門在網(wǎng)絡(luò)中就極其重要(表3)[14]。

4.3 外生網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)

在屬性模型(3)的基礎(chǔ)上，本文考慮加入了就業(yè)潛力協(xié)變量網(wǎng)絡(luò)和共同產(chǎn)業(yè)集群協(xié)變量網(wǎng)絡(luò)來考察產(chǎn)業(yè)的就業(yè)潛力和是否同屬一個產(chǎn)業(yè)集群對各個產(chǎn)業(yè)互相之間的關(guān)聯(lián)影響[15]。根據(jù)模型回歸結(jié)果(4)、(5)來看，就業(yè)潛力網(wǎng)絡(luò)和共同產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)顯著為正，體現(xiàn)了就業(yè)潛力網(wǎng)路和共同產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)分別對產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成具有顯著影響。最后從總體來看，復(fù)合模型(6)綜合了內(nèi)生結(jié)構(gòu)效應(yīng)、行動者-關(guān)系效應(yīng)和所有協(xié)變量網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，其回歸結(jié)果相較模型(3)、(4)、(5)的AIC、BIC值有明顯的上升，并且兩個外生網(wǎng)絡(luò)也不再顯著，總體擬合效果較差，不予參考(表4)。

表3 ERGM回歸結(jié)果1

表4 考慮協(xié)變量網(wǎng)絡(luò)ERGM回歸結(jié)果 1

5 結(jié)論

本文在對貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)指標分析、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)形成的影響因素分析研究后，得出以下結(jié)論：

(1)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、工業(yè)以及金融業(yè)是目前貴州省經(jīng)濟高速發(fā)展的驅(qū)動器；大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)和電子信息產(chǎn)業(yè)在未來貴州的經(jīng)濟發(fā)展中會占有重要地位。整體來看，貴州省12 個產(chǎn)業(yè)之間聯(lián)系較為緊密。其中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)、工業(yè)以及金融業(yè)對其他產(chǎn)業(yè)的影響力很強，是貴州省產(chǎn)業(yè)中的重要支柱產(chǎn)業(yè)，也是貴州省產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的重要樞紐；其他產(chǎn)業(yè)與電子信息產(chǎn)業(yè)、大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)連接比較容易，因此大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)、電子信息產(chǎn)業(yè)的受關(guān)注程度很強，對其他產(chǎn)業(yè)有很強的吸引力，其他產(chǎn)業(yè)會更傾向于與這兩個產(chǎn)業(yè)相融合。

(2)貴州省產(chǎn)業(yè)之間關(guān)聯(lián)關(guān)系依賴性不高，整個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出以多種指出為主導(dǎo)的關(guān)系形式，有形成多個產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)集團的傾向。產(chǎn)業(yè)的最終消費水平、就業(yè)潛力網(wǎng)路和共同產(chǎn)業(yè)集群網(wǎng)絡(luò)對產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的形成具有顯著影響。