基于投入产出表的人工智能产业关联度研究

梁兴辉 张旭冉

摘 要：人工智能产业的发展已成为国家战略，测度人工智能产业与其他产业间的关联度，研究其对国民经济各行业的带动作用，具有重要的现实意义。结合上市公司的人工智能板块所属行业归类和学术文献中关于新兴产业的划分方法，将投入产出表中的软件及信息技术服务等产业归为人工智能产业，基于2012年和2017年投入产出表，测度人工智能产业与其他产业的关联度，并提出建议：构建协同创新平台;充分嵌入其他各产业;实体经济主动融入人工智能。

关键词：人工智能产业;产业关联;投入产出分析;协同创新

中图分类号：F223  文献标识码：A

Study on Correlation Degree

of Artificial Intelligence Industry Based on InputOutput Table

Liang Xinghui Zhang Xuran

School of Economics and Management，Yanshan University HebeiQinhuangdao 066000

Abstract：The development of artificial intelligence industry has become a national strategy in China.It is of great practical significance to measure the correlation degree between artificial intelligence industry and other industries and study its driving effect on various industries of national economy.Combined with the industry classification of the AI sector in listed companies and the classification method of emerging industries in academic literature，the software and information technology services in the inputoutput table are classified as the AI industry，based on the inputoutput table in 2012 and 2017，to measure the correlation of artificial intelligence industry and other industries，and put forward the suggestion：Build collaborative innovation platform;Fully embedded in other industries;The real economy actively integrates artificial intelligence.

Keywords：Artificial intelligence industry;Industry associations;Inputoutput analysis;Collaborative innovation

一、概述

在治理現代化背景下，人工智能技术成为现代化治理平台的重要支撑。国家和各地方政府出台了多项关于促进人工智能发展的政策文件，人工智能产业规模增速加快。为使人工智能产业发挥好战略产业功能，应重视该产业关联度。人工智能产业的关联度实质上是该产业与各产业部门间的供求关系，研究人工智能产业关联度，有助于该产业的发展并带动其他产业发展，促进我国经济高质量发展。

目前，国内外学者对于人工智能产业的研究多是专利分析法、图谱分析法等定性方法。本文则运用投入产出法，基于2012年和2017年的投入产出表测算分析人工智能产业与其他产业间的关联度，并提出发展建议。

二、研究设计

投入产出法是计量经济学的一种重要模型，一般用来分析各个部门的投入产出关系。本文的研究思路为：首先，选取国家统计局网站2012年和2017年的投入产出表作为数据来源;其次，尝试解决投入产出表中人工智能产业部门的划分归类问题;再次，在引入人工智能产业分类的基础上，运用Excel整理出2012年和2017年的新投入产出表，并经MATLAB软件测算出人工智能产业多个关联度指标，发现问题;最后，提出相应的政策建议。

三、人工智能产业部门的划分

在投入产出表中，人工智能产业包含哪些国民经济部门？对此，目前没有明确说法。本文依据人工智能板块在证券市场上涉及行业所属国民经济部门，再结合学术文献中关于新兴产业的划分方法，将投入产出表中的一些产业部门归为人工智能产业。

2012年全国投入产出表中，共139个产业部门，其中有13个可划分到人工智能产业：仪器仪表、其他电气机械和器材、电子元器件、其他电子设备、信息传输、软件和信息技术服务、其他通用设备（包含机器人制造业）、其他专用设备、通信设备、计算机、视听设备、输配电及控制设备、电线、电缆、光缆及电工器材。2017年全国投入产出表中，共149个产业部门，可划归到人工智能产业的共16项，在2012年的基础上增加了广播电视及卫星传输服务、互联网和相关服务3个部门。

四、人工智能产业与前向产业的关联度分析

（一）与前向产业的直接关联度测算与比较分析

一般可以用直接分配系数来测算人工智能产业与前向关联产业之间的直接关联度。计算公式为：

dij=xijXi（i，j=1，2，…，n）（1）

式（1）中，xij是第i部门投入第j部门中间使用的产值，Xi是第i部门的总产出。

经计算人工智能产业对各部门的直接分配系数知，2012年人工智能产业对建筑业、交通运输设备等8个行业的前向关联度较高，较大程度地推动了这些产业的发展。与2012年相比，2017年的金融业直接前向关联程度在排名上明显提高，说明人工智能产业对金融业等产业的推动作用增强。在2012年，人工智能产业对建筑业、交通运输设备业的直接分配系数分别是0.0516、0.0282。而在2017年，人工智能产业对建筑业、交通运输设备业的直接分配系数分别是0.0570、0.0263，这都表明了人工智能产业会不同程度地推动以上行业的发展。

（二）与前向产业的完全关联度测算与比较分析

完全分配系数是在之前计算出来的直接分配系数的基础上，借助于单位矩阵以及相关逆矩阵计算而得。其计算公式如下：

W=（I-D）-1-I（2）

式（2）中，W为完全分配系数矩阵，D为直接分配系数矩阵。

经计算可得，2012年，人工智能产业前向关联程度较大的前几个产业部门是建筑业、金属冶炼、压延和金属制品业以及交通运输设备行业，完全分配系數分别为0.1825、01348、0.1118。与2012年相比，2017年人工智能产业对建筑业、科学研究和技术服务业、公共管理、卫生和社会工作部门等行业的前向关联程度增加。

（三）人工智能产业的感应度及感应度系数

感应度反映出来的是人工智能产业的产品作为其他产业产品生产过程中所需的中间产品。其计算公式为：

Ei=∑nj=1Xij1n∑ni=1∑nj=1Xij（i，j=1，2，…，n）（3）

式（3）中，xij为完全分配系数矩阵的元素。

感应度这个指标一般以1为临界值。经计算，2012年和2017年的人工智能产业的感应度系数分别为1.067882、1.085429，都是大于临界值1的。由此可见，其他产业对于人工智能这一产业所生产产品的需求水平比较高，且呈增长趋势。

五、人工智能产业与后向产业的关联度分析

（一）与后向产业的直接关联度测算与比较分析

与后向产业的直接关联度通常用直接消耗系数来衡量，计算公式如下：

aij=xijXj（i，j=1，2，…，n）（4）

式（4）中，xij是生产第j部门产品所消耗的第i部门的产品价值量;Xj是第j部门的总产出。

经计算可知：人工智能产业自身的直接消耗系数较高，2012年为0.371125，是其直接消耗排第二位的金属冶炼、压延和金属制品行业的2.7倍;到2017年则增加到43倍。这一方面是因为投入产出表中人工智能产业自身包括的行业部门较多，另一方面也表明人工智能产业内部需求大大高于外部。另外，人工智能产业对实体经济的需求大于虚拟经济。在2012年和2017年，人工智能产业除去自身需求，对金属冶炼、压延和制品行业的需求都是最高的，分别为0.1372和0.091。

（二）与后向产业的完全关联度测算与比较分析

完全消耗系数是对各个产业部门间的直接联系和间接联系进行完整衡量的一个指标。其计算公式如下：

B=（I-A）-1-I（5）

式（5）中，B为完全消耗系数矩阵，A为直接消耗系数矩阵，I为与A同阶的单位矩阵。

经计算完全消耗系数，可得出结论：

（1）人工智能产业的内部循环明显大于外部循环。人工智能产业对自身的完全消耗系数明显高于其他产业，完全分配系数也高于其他产业，这表明该产业的内部循环大于外部循环。主要原因是人工智能产业本身覆盖了十几个国民经济部门，相对于其他单一或少数合并而成的部门占比更大。

（2）人工智能产业对国民经济的综合带动作用明显大于直接带动作用。以金属冶炼、压延和制品行业为例，2012年，人工智能产业对该产业的直接消耗系数是对自身的直接消耗系数为36.98%，而完全消耗系数的这一比例为65.8%。2017年，人工智能产业对金属冶炼、压延和制品行业的直接消耗系数是对自身的直接消耗系数为2311%，而完全消耗系数的这一比例则38.34%。

（三）人工智能产业的影响力及影响力系数

影响力系数反映人工智能产业增加一单位的最终产品时，对国民经济各产业部门产生的生产需求波及程度。计算公式如下：

Fj=∑mi=1b-ij1/m*∑mi=1∑mj=1b-ij（i，j=1，2，…，m）（6）

式（6）中，Fj表示产业影响力系数，∑mi=1b-ij是里昂惕夫逆矩阵的第j列之和。

经计算，2012年、2017年人工智能产业影响力系数分别为1.196126、1.166119。由此可见，人工智能产业对其他部门的影响程度均超过了社会平均影响力水平，对國民经济的拉动作用是比较明显的。该产业影响力系数>感应度>1，根据赫希曼判别标准可判断人工智能产业为敏感关联型产业，且该产业对其上游产业的拉动作用大于对其下游产业的推动作用。

六、人工智能产业与中间产业的关联度分析

（一）人工智能产业的中间需求率

中间需求率的计算公式如下：

Gi=∑nj=1xij∑nj=1xij+Yi（i=1，2，…，n）（7）

式（7）中，Gi是各产业部门对第i产业部门产品的中间需求率;∑nj=1xij是各产业部门对第i产业部门产品的中间需求和;Yi是第i产业部门产品的最终需求部分。

经计算，得出2012年和2017年人工智能产业的中间需求率分别为0.694972、0.712235，说明该产业的中间需求率较高，中间产品性质较为明显。此外，通常把中间需求率超过50%的第三产业归类为生产性服务业，而2012年和2017年人工智能产业中间需求率都明显高于50%，故人工智能产业初步判断为生产性服务业。

（二）人工智能产业的中间投入率

中间投入率的计算公式如下：

Fj=∑ni=1xij∑nj=1+Dj+Nj（j=1，2，…，n）（8）

式（8）中，∑ni=1xij是各产业部门对第j产业部门的中间投入总和;Dj是第j产业部门一年内的折旧费总和;Nj是第j产业部门创造的价值。

经计算，得出2012年和2017年的人工智能产业的中间投入率分别为0.770032、0.726935，说明该产业的中间投入率较高，离不开其他产业产品和服务的支持。

七、发展建议

（1）人工智能产业要牢牢把握新发展理念，同时注重人工智能产业协同创新平台的构建。一方面，积极支撑推进落实新基建、响应现代化城市治理等政策，与物联网、5G、云计算等产业交织协作，加快形成数字化技术产业生态。另一方面，人工智能产业处于初级阶段，政府、企业和高校要积极构建协同创新平台，除鼓励人工智能产业内部的协同创新外，还要探究人工智能产业与关联产业间的协同创新机制，以推动人工智能产业更好更快的发展。

（2）人工智能产业需充分嵌入其他各产业。人工智能产业对其自身消耗系数远大于对其他产业的消耗系数，且人工智能产业产品分配使用在自身生产用途上的比重远大于分配到其他产业的比重。因此，人工智能产业还需要充分嵌入其他各个产业中去，才能充分发挥其在经济高质量发展中的带动作用。

（3）实体经济需主动融入人工智能，实现高质量发展。稳定的实体经济可为人工智能产业发展提供有利支撑，而人工智能也会为实体经济的高质量发展注入新动能。此外，要注意提升人工智能产业的上游产业产品的品质，同时增加上游相关产品的供给数量，以扩大人工智能产业的外部需求。

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基金项目：河北省科技计划软科学研究专项“河北视角下推进京津冀协同创新的体制机制及重大政策设计研究”，项目编号：20557601D

作者简介：梁兴辉（1968— ），男，贵州石阡人，博士，副教授，研究方向：产业经济、区域经济;张旭冉（1997— ），女，河北深州人，硕士，研究方向：产业经济、区域经济。