﻿ 北京市互联网产业的产业关联度分析——基于投入产出计算 Analysis of Industrial Correlation Degree of Beijing Internet Industry—Based on Input-Output Calculation

Finance
Vol. 09  No. 04 ( 2019 ), Article ID: 31525 , 7 pages
10.12677/FIN.2019.94049

Analysis of Industrial Correlation Degree of Beijing Internet Industry

—Based on Input-Output Calculation

Fengxue Wang, Bo Gao

College of Science, North China University of Technology, Beijing

Received: Jul. 11th, 2019; accepted: Jul. 23rd, 2019; published: Jul. 30th, 2019

ABSTRACT

The emergence of the Internet has triggered a network economic reform based on the Internet plus industry model. The development of the Internet industry has brought tremendous changes to China’s economic and industrial development, from initial hardware investment and user information development to comprehensive ipc services and professional services provided by combining software and websites. The input-output method examines the quantitative dependence of production or distribution among various sectors of the national economy or enterprises. Based on the input-output table of Beijing in the year of 2010 and 2012, this paper empirically analyzes the industrial correlation degree between Internet industry and related industries.

Keywords:Internet Industry, Input-Output, Correlation Degree

——基于投入产出计算

Copyright © 2019 by author(s) and Hans Publishers Inc.

1. 引言

2. 互联网产业的范围界定

3. 投入产出理论

3.1. 投入产出法

Table 1. Structure of input and output table

3.2. 关联效应相关计算

3.2.1. 直接消耗系数

${a}_{ij}=\frac{{x}_{ij}}{{Q}_{j}}\left(i,j=1,2,\cdots ,n\right)$

3.2.2. 直接分配系数

${r}_{ij}=\frac{{x}_{ij}}{{Q}_{i}}\left(i,j=1,2,\cdots ,n\right)$

3.3. 波及效应相关计算

3.3.1. 影响力系数

${\gamma }_{j}={\sum }_{i=1}^{n}{\overline{b}}_{ij}/\left(\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^{n}{\sum }_{j=1}^{n}{\overline{b}}_{ij}\right)$

3.3.2. 感应力系数

${\zeta }_{j}={\sum }_{i=1}^{n}{\overline{b}}_{ij}/\left(\frac{1}{n}{\sum }_{i=1}^{n}{\sum }_{j=1}^{n}{\overline{b}}_{ij}\right)$

4. 北京市互联网产业的产业关联度实证分析

4.1. 数据来源

4.2. 互联网产业对其他产业的依赖度分析

4.2.1. 直接消耗系数计算

Table 2. The direct consumption coefficient between the Internet industry and others

4.2.2. 直接消耗系数的纵向对比分析

2012年与2010年相比，直接消耗系数排名前10名的部门有所不同，2012年增加了“造纸印刷和文教体育用品业产业”、产业部门关联度下降明显的是“交通运输、仓储和邮政业”。

2012年互联网产业的直接消耗系数的平均水平与2010年略有下降，整体来说相差不大。“互联网产业”与“批发和零售业”、“租赁和商务服务业”在两个年份中一直高于平均水平，2012年增加了“电气机械和器材制造业”。

4.2.3. 小结

4.3. 其他产业对互联网产业的依赖度分析

4.3.1. 直接分配系数计算

Table 3. The direct distribution coefficient between the Internet industry and others

4.3.2. 直接分配系数的纵向对比

2012年对比2010年，“交通运输设备”、“公共管理”、“社会保障和社会组织业”对“互联网产业”的依赖性变强。“租赁和商务服务业”对互联网的依赖性变弱。在两个年份中，技术服务类产业对“互联网产业”的依赖性一直很强。

4.3.3. 小结

4.4. 北京市互联网产业波及效应分析

Table 4. Internet industry influence coefficient and inductance coefficient of the year of 2012

5. 结论分析

Analysis of Industrial Correlation Degree of Beijing Internet Industry—Based on Input-Output Calculation[J]. 金融, 2019, 09(04): 419-425. https://doi.org/10.12677/FIN.2019.94049

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