基于产业复杂网络的产业关联结构指标研究

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  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2012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(企业)技术创新;产业结构升级
  中图分类号:C931;F20 文献标识码: A DOI:10.3969/j.issn.1003-8256.2016.04.006
  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(企业)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(1958)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(Input-Output,IO)基础上应用矩阵解析技术(Matrix Decomposition Technique),进行产业前向/后向(FL/BL)和直接/完全(DL/TL)关联效应强度指标的研究,如经典的基于投入产出系数(A、B、L、G)矩阵的C
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近年来,禽流感、新型甲型(H1N1)流感、猪链球菌病、非典型肺炎、牛羊猪的布氏杆菌病、“疯牛病”等的爆发流行给公共卫生和人民健康带来极大的危害,如何结合流行病学和发病机理开展人兽共患病的防控研究成为关乎国计民生的重中之重。对此山东农业大学柴同杰教授在动物医学领域潜心研究三十多年,为防治人兽共患病及其流行性疫病做出了诸多贡献。  前记:留学期间的深厚积累  德国是医学和医疗技术最先进的国家之一,其中
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