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user: 3. 三次产业关联分析 3.1. 2002年相关指标分析 首先我们用2002年国家统计局网站上投入产出表中的数据，计算三产业的直接消耗系数矩阵，元素分别为产业间的中间投入与产业总产出的比值。 Table 1 Intermediate use of three industries in China in 200 2002年中国三次产业的中间使用 第一产业 第二产业 第三产业 第一产业 4636.8 10168 1533.9 第二产业 5042.5 100612.8 23483.4 第三产业 2268.9 24132.3 19138.1 总产出 28578.7 190558.7 94292.6 表1. 2002年中国三次产业的中间使用 由表1经过计算得到2002年直接消耗系数矩阵表2。 Table 2 China direct consumption coefficient matrix in 200 2002年中国直接消耗系数矩阵 A 第一产业 第二产业 第三产业 第一产业 0.162247 0.053359 0.016267 第二产业 0.176443 0.527988 0.249048 第三产业 0.079391 0.12664 0.202965 表2. 2002年中国直接消耗系数矩阵 通过表2，计算出里昂惕夫逆阵，之后计算出2002年中国完全消耗系数矩阵见表3结果所示。 Table 3 China’s total consumption coefficient matrix in 200 2002年中国完全消耗系数矩阵 第一产业 第二产业 第三产业 第一产业 0.234419 0.159693 0.075094 第二产业 0.574476 1.386775 0.757516 第三产业 0.214236 0.395138 0.382491 表3. 2002年中国完全消耗系数矩阵 不难看出，首先标重点的数据，均是每列最大数值，也就是说三次产业都对第二产业有较强依赖性，初步可以判断第二产业为主导产业。其次，标红的数据值较小，表明，不论是第一产业对其他产业的经济技术联系还是其他产业对第一产业的经济技术联系都不太密切。这一现象也说明了我国农业发展在市场中的输出并不明显。 在完全消耗系数矩阵中标记的数据表明第二产业与各产业部门之间的具有密切的相互联系，不论是直接消耗还是间接消耗，第二产业扮演最重要的角色。 第三产业对第一产业的消耗最小，也说明第三产业与第一产业之间的联系不密切，第三产业对第一产业依赖性很弱，从而也可以理解为是第三产业部门滞后发展的原因之一。 第二产业对本产业的完全消耗系数大于1，直接消耗系数为0.527988，可以说明我国第二产业发展的自产自用现象明显，也说明第二产业有很强的内部循环能力。 为了进一步研究三产业之间的关联性如何，根据影响力系数及感应度系数公式，我们计算出2002年中国三次产业间的影响力系数和感应度系数。 通过表4所示，除了第二产业感应度系数和影响力系数大于1之外，其他产业的感应度系数和影响力系数均小于1，说明了第二产业对其他产业的波及影响程度超过社会平均影响力水平，并且第二产业受到的感应程度也超过平均水平。一、三产业的受感应程度以及对其他产业的影响不是很大，因此，我国应当加强各产业之间的联系。 Table 4 Sensitivity coefficient and influence coefficient of three industries in 200 产业 感应度系数 影响力系数 第一产业 0.614 0.845 第二产业 1.55 1.23 第三产业 0.832 0.926 表4. 2002年三次产业感应度系数及影响力系数 3.2. RAS迭代法的应用 为了研究三年内直接消耗系数的变化，本文用RAS迭代法对直接消耗系数进行调整。以下为具体操作步骤及流程。 通过对国家统计局网站上年度数据投入产出表中数据的汇总，得到三产业的总产出Q，最终产出Y，增加值Z，具体数据如表5所示，单位：亿元。 Table 5 Summary of tertiary industry dat 2002 总产出Q 最终产出Y 增加值Z 第一产业 28578.7 10628.1 16190.2 第二产业 190558.7 18936 54105.5 第三产业 94292.6 42127.1 51421.7 表5. 三产业数据汇总 表2中2002年直接消耗系数矩阵与表5中的数据作为已知数据，将表2中的数据转置得到表6。 Table 6 Direct consumption coefficient matrix transpose AT in 200 2002年中国直接消耗系数矩阵转置A T 0.162247 0.176443 0.079391 0.053359 0.527988 0.12664 0.016267 0.249048 0.202965 表6. 2002年直接消耗系数矩阵转置A T 分别计算 Q i − Y i 和 1 − Z j / Q j ，得到如下数据： Table 7 The calculation result Q − Y 1 − Z/Q 17950.6 0.433487 171622.7 0.716069 52165.5 0.454658 表7. 计算结果 将表6与表7作为数据准备，我们将初始R规定为1，再进行依次计算。之后用EXCEL中的公式算法MMULT得到 ∑ ​ R i a i j 数据，之后通过对代用效应的公式计算出 S j ，具体情况如表8： Table 8 Substitution effec S 1.036851 1.011415 0.970909 表8. 代用效应 当得到了 S j 之后，接下来用类似的方法来求制造效应。运用MMULT公式得到 ∑ ​ a i j S j Q j 数据(表9是计算结果)： Table 9 The calculation result ASQ和 16581.02 129789.9 45341.64 表9. 计算结果 最后，得到了制造效应 R i ，如表10所示： Table 1 0 Manufacturing effect R 1.082599 1.322312 1.150499 表10. 制造效应 因为计算出了代用效应和制造效应，就能计算出调整后的直接消耗系数矩阵，如表11所示。 Table 1 1 Direct consumption coefficient matrix after adjustmen 调整后直接消耗系数矩阵 0.182121 0.058426 0.017099 0.24191 0.706135 0.319739 0.094706 0.147362 0.226718 表11. 调整后直接消耗系数矩阵 在三年间，若需要逐年了解三次产业间经济技术联系的密切程度的变化，就可以通过RAS迭代法计算得到该年代用效应以及制造效应对直接消耗系数造成的影响，也可以更准确的分析某一年与直接消耗系数有关的经济指标，克服了直接消耗系数三年一更替带来的不便。 3.3. 2005年三次产业间的关联程度 同理，我们想要研究三次产业间的关联性在三年内发生了怎样的变化，我们也需要搜集2005年的有关数据，用与分析2002年三次产业间关联程度同样的方法，对数据进行处理，可以研究产业间关联性的变化反映了怎样的经济现象。 表12中标记的数据是对比2002年直接消耗系数矩阵中有增长的数据。很清楚的看到，2005年各部门消耗的第二产业部门提供的原材料等中间产品投入量增加幅度较大。并且第三产业的发展加强了三次产业间的消耗，可见加强了三产业与第三产业之间经济技术的联系。 表13中标记的数据表示相对于2002年完全消耗系数矩阵中减小的数据。我们知道，除了 和 之外，完全消耗系数均增加。表明第一产业对其本身以及第三产业的完全消耗降低，第一产业对其本身以及第三产业间相互依存的数量关系降低。第三产业完全消耗系数增加明显，也说明了第三产业技术在不断进步的特点。 Table 1 2 China direct consumption coefficient matrix in 200 2005年中国直接消耗系数矩阵A 第一产业 第二产业 第三产业 第一产业 0.156817 0.051638 0.016921 第二产业 0.187183 0.558355 0.288168 第三产业 0.069546 0.122853 0.2051 表12. 2005年中国直接消耗系数矩阵 Table 1 3 China total consumption coefficient matrix in 200 2005年中国完全消耗系数矩阵 第一产业 第二产业 第三产业 第一产业 0.230489 0.16811 0.087136 第二产业 0.658131 1.608118 0.959507 第三产业 0.209371 0.417796 0.413936 表13. 2005年中国完全消耗系数矩阵 表14中被标记的部分是对比2002年三次产业影响力系数很弱感应度系数有所增加的数据。则表明第二产业不论是受到其他产业波动所带来的影响还是由于自身的波动对其他产业造成影响，第二产业都会有明显的反应。 Table 1 4 Influence coefficient and inductance coefficient in 200 产业 感应度系数 影响力系数 第一产业 0.575 0.812 第二产业 1.635 1.24 第三产业 0.79 0.952 表14. 2005年影响力系数及感应度系数