摘要：本文基于投入产出结构分解技术，测算并分析了2002-2017年中国知识产权密集型产业和传统产业间的关联效应。研究发现：（1）知识产权密集型产业与传统产业间的关联效应整体上不断上升，其中，乘数效应是各产业总效应的核心，知识产权密集型产业的溢出效应高于传统产业；（2）知识产权密集型产业对国民经济总产出的贡献值与溢出效应规模在不断增加，但由于产业规模差异，依旧低于传统产业；（3）知识产权密集型产业各子产业的关联能力存在差异，其中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业的总效应和乘数效应较高，信息传输、计算机服务和软件业则相对较低，大部分产业对传统产业Ⅰ的拉动作用更高。

关键词：知识产权，投入产出，关联效应

一、引言

随着科学技术的快速发展和广泛应用，知识产权密集型产业在推动国民经济增长和提升国家核心竞争力中的重要作用日益受到重视。2014年，国务院发布《深入实施国家知识产权战略行动计划（2014-2020年）》，提出要将发展知识产权密集型产业作为国家知识产权战略的主要目标和有力抓手。2016年和2019年，国家知识产权局、国家统计局分别发布了《专利密集型产业目录（2016）》、《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》等产业分类标准文件。在相关政策的引导支持下，我国知识产权事业发展步入快车道。2020年9月，国家知识产权局发布的《2019年中国知识产权发展状况评价报告》显示，2018年，中国知识产权综合排名由2014年的第20位快速跃升至第8位，知识产业密集型产业的增加值达到了10.7万亿元，占GDP比重达到了11.6%，对GDP增长的贡献率达到了15.7%^①。但与此同时，我国传统产业发展动力式微、转型升级步伐较为缓慢，知识产权密集型产业除了通过自身发展推动国民经济增长外，在产业关联视角上如何实现与传统产业的互动共进，仍然是一个研究不足的问题。为进一步推动知识产权密集型产业的发展，提升其对产业结构升级、经济质量提升的贡献，有必要对知识产权密集型产业与传统产业间的关联机制进行更为深入的分析。

在研究方法上，投入产出技术^[1]能够实现对各经济部门间依存关系的数量化表达，从而对部门间的技术经济联系进行更为直观的解释。这一特点使得投入产出技术既能适用于国家和地区间的经济分析，也能应用于产业间的关联研究。Miller^[2]最早基于投入产出技术提出了地区间经济反馈效应的分解模型，在经由Pyatt^[3]、Round^[4]和Dietzenbacher^[5]等学者的发展和完善后，逐渐成为分析区域间经济联系的常用工具。基于此，学者们分别对中日^[6]、中国沿海和内陆^[7-8]、东中西部地区^[9]和京津冀地区^[10]各区域间的经济联系进行了研究。与此同时，也有一些学者利用溢出反馈效应模型对产业间的关联效应进行了量化研究。张亚军等^[11]通过测算了制造业和服务业间的乘数、溢出和反馈效应，分析了制造业和服务业间的关联机制。查建平等^[12]借助旅游业关联效应结构分解模型，研究了旅游业与其他产业间的关联特征及其发展趋势。还有学者进一步将研究对象延伸到信息产业^[13]、钢铁业^[14]等行业。

具体到知识产权密集型产业，自2012年美国商务部首次提出知识产权密集型产业的概念以来，学者们就针对其内涵定义^[15]、测算方法^[16]、产业定位^[17]等方面进行了较为全面的研究。从产业链的角度来看，知识产权密集型产业与其他产业是相互依存的关系，其既通过消耗其他产业的产品和服务的方式来实现本产业的发展，也为其他产业的发展提供中间产品和服务。例如：施卫东^[18]和朱俊彦基于投入产出模型的研究表明，我国知识密集型服务业显著地带动了其他产业的创新发展。卫颖^[19]通过比较不同类型服务业与制造业间的产业关联，也得出了知识密集型服务业对制造业的拉动力更强的结论。田家林和顾晓燕^[20]基于产业共生理论的研究发现，知识产权密集型产业与服务业的融合程度在不断提升，但知识产权密集型产业在产业生态系统中的产业影响力更强。以上研究对知识产权密集型产业与其他间的关联关系进行了有益的探索，但均建立在消耗（分配）系数和感应度（影响力）系数等直接关联指标上，并不能反映知识产权密集型产业与其他产业间关联关系的内部结构。

综上所述，知识产权密集产业与其他产业间的关联效应还留有进一步研究的空间。本文的边际贡献在于以知识产权密集型产业为研究对象，基于投入产出技术，构建了能够刻画知识产权密集产业与传统产业间关联关系的投入产出结构分解模型，并对其关联效应进行了测度和分解，从深层次上研究了知识产权密集型产业与传统产业间的内在关联结构，进而为科学制定知识产权密集型产业发展计划与充分发挥其对国民经济的拉动作用提供政策启示。

二、模型构建及数据说明

（一）模型构建

投入产出表是利用投入产出技术分析产业关联结构的基础，表1给出了本文编制的以“知识产权密集型产业”为核心的投入产出表。其中，（x_ij）_n×n为j部门对x部门的中间产品需求矩阵；Y_i和X_i分别为最终需求和总产出列向量；V_i和X_j分别为增加值和总投入行向量。设定1≤i，j≤k为隶属于知识产权密集型产业的部门；k≤i，j≤m为以制造业部门为核心的传统产业Ⅰ；m≤i，j≤n为以服务业为核心的其他部门定义为传统产业Ⅱ。借鉴Miller^[2]的投入产出结构分解方法（Structural Decomposition Analysis，SDA），可以将知识产权密集型产业、传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ间的关联效应分解为乘数效应、溢出效应和反馈效应。根据投入产出表的平衡关系，表1中投入产出系统的矩阵表达形式为：

其中，A_ii为产业内各部门直接消耗系数构成的分块矩阵，如：A₁₁为知识产权密集型产业各部门间的直接消耗系数矩阵；A_ij为不同产业间的直接消耗系数矩阵，如：A₂₁为传统产业Ⅰ各部门对知识产权密集型产业各部门间的直接消耗系数矩阵。为便于计算，定义，经过化简可得：

对X₁，令

则等式化简为：

在形式上，该式由三部分构成，分别表示知识产权密集型产业的乘数效应规模、传统产业对知识产权密集型产业的溢出效应规模和产业间的反馈效应规模，同理可得传统产业Ⅰ和统产业Ⅱ各部门三种不同效应规模的测度公式。

定义e=（1，1…1），可以得到基于后向测度的各效应表达式：

产业内乘数效应：

LL_ii=eL_ii （4）

产业间溢出效应：

DD_ti=eD_tiL_ii （5）

产业间反馈效应：

FF_ii=e（F_ii-I）（Lⁱⁱ+D^ijL^jj）（6）

产业关联总效应：

ZZ_ii=LL_ii+DD_ti+FF_ii （7）

其中，行向量LL_ii=（ll_ii）_1×k的第j元素ll^j_ii表示i产业j部门最终产出增加一单位对本产业总产出的影响；行向量DD_ti=（dd_ti）_1×k的第j元素dd^j_ii表示i产业j部门最终产出增加一单位对t产业总产出的影响；行向量FF_ii=（ff_ii）_1×k的第j元素ff^j_ii表示i产业j部门最终产出增加一单位引发其他部门总产出的变化进而导致的产业i总产出的变化量；行向量ZZ_ii=（zz_ii）_1×k的第j元素zz^j_ii表示i产业j部门最终产出增加一单位通过产业关联机制引致的整体国民经济部门总产出的变化量。类似的，引入产业各部门最终使用的部门结构向量，就得到了对应产业的乘数效应、溢出效应、反馈效应和关联总效应。

（二）数据来源

本文所用的数据来自中国国家统计局编制的2002至2017年间共7张投入产出表。历年间投入产出表的涵盖的部门不完全相同，基于数据可比较性，本文根据国民经济行业分类（GB/T 4754-2017）标准，合并编制了各年42部门的投入产出表。在此基础上，根据《知识产权（专利）密集型产业统计分类（2019）》中对七大类知识产权密集型产业的定义^②，将包含上述产业的部门定义为广义的知识产权密集型产业。具体包含：化学工业、金属制品业、通用及专用设备制造业通信设备、计算机及其他电子设备制造业、信息传输、计算机服务和软件业、科学研究事业和综合技术服务业等七部门。剔除上述部门后的制造业部门定义为传统产业Ⅰ（22个），以服务业为核心的其他部门定义为传统产业Ⅱ^③（13个）。最后，将各大类的产业归类集中后就得到了7张以知识产权密集型产业为核心产业的投入产出表，表2给出了调整后的产业代码对应关系。

三、实证分析

（一）知识产权密集型产业与传统产业关联的总体特征

1.知识产权密集型产业与传统产业的关联总效应分析

图1展示了知识产权密集型产业、传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ的关联总效应及其变化趋势。总体上，知识产权密集型产业的关联总效应略低于传统产业Ⅰ，但高于传统产业Ⅱ。2017年，知识产权密集型产业的总效应为3.00，传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ的总效应依次为3.22、2.08。这意味着在2017年的技术水平和产业结构条件下，各产业最终产出均增加1单位时，在产业关联效应的作用下，知识产权密集型产业能拉动国民经济的产出增加量为3.00个单位，传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ的拉动作用则分别为3.22个单位和2.08个单位，这表明各产业在关联效应的作用下能带来国民经济的多倍式增长。

从发展趋势来看，知识产权密集型产业的总效应在2010年达到峰值3.54后开始出现下滑，该波动很可能与“四万亿”投资计划所产生的正面效应的逐渐耗尽相关。由于知识产权密集产业对国民经济的拉动效应来源于内生发展和产业互动两方面，在全球金融危机余波的影响下，各产业部门受到了不同程度的影响，知识产权密集型产业的关联总效应也随之出现了波动。党的十八大召开后，明确提出“把科技创新摆在国家发展全局的核心位置”并开始实施“创新驱动战略”，这使得知识产权密集型产业得以快速发展，其总效应在2012年后出现了明显上升，由3.40增加到2015年的3.44。随着我国经济逐渐步入转型发展期，知识产权密集型产业的总效应也在2015年之后再次出现了下滑趋势。对传统产业Ⅰ而言，其产业总效应的波动变化与知识产权密集型产业同步，可见两大产业间存在着明显的依存关系。值得注意的是，在经历反复波动后，2017年知识产权密集型产业的总效应为3.00，高于2002年的效应值。这表明在整个国民经济系统中，知识产权密集型产业与传统产业间的关联机制得到了优化。

2.知识产权密集型产业与传统产业的关联分解效应分析

表3给出的知识产权密集型产业和传统产业间关联效应的分解结果显示，知识产权密集型产业和传统产业间各分解效应特征存在着明显的差异。2017年，知识产权密集型产业的乘数、溢出和反馈效应依次为1.65、1.12和0.23。这表明，增加一单位知识产权密集型产业最终产出所带来的3单位国民经济总产出中，有1.65单位源于其产业内部的循环机制，增量位于知识产权密集型产业。有1.12单位发生在传统产业，源于产业间的关联作用，是溢出效应引致的经济增长，其中0.68单位是对传统产业Ⅰ的溢出，0.44单位是对传统产业Ⅱ的溢出，这意味着知识产权密集型产业通过溢出效应对传统产业Ⅰ的带动作用更明显。通过与传统产业间的关联互动，知识产权密集型带动的本产业总产出增量为仅为0.23单位，这表明知识产权密集型产业通过产业互动机制推动本部门发展的能力还有待进一步提升。相应的，2017年，传统产业Ⅰ的乘数、溢出和反馈效应依次为1.89、0.87和0.50，传统产业Ⅰ的三种效应依次为1.33、0.66和0.17，分别表示了两大产业总产出各增加1单位时，通过本产业发展和带动其他产业发展对国民经济做出的贡献。

从各分解效应的纵向时间走势来看，2002-2017年，知识产权密集型产业与传统产业均存在乘数效应>溢出效应>反馈效应的关系，这说明各产业主要是依靠本产业的内生增长对国民经济总产出的增加做贡献。在乘数效应方面，知识产权密集型产业历年的乘数效应值及其贡献率均低于传统产业。除2005和2010年知识产权密集型产业的乘数效应贡献率低于50%外（分别为46.24%和48.02%），其余年份各产业的乘数效应贡献率均超过了一半。这意味着各产业的发展均具备一定的独立性，产业间的互动机制还需要进一步完善。溢出效应方面，知识产权密集型产业显著高于传统产业。2002-2017年间，知识产权密集型产业的溢出效应值均大于1，且溢出效应在总效应中的贡献份额均超过了35%，远远高于两类传统产业。这也就说明，相比于传统产业，知识产权密集型产业通过带动其他产业发展实现国民经济总产出增长的“能力”更强。反馈效应方面，知识产权密集型产业的反馈效应高于传统产业Ⅱ，但低于传统产业Ⅰ。

具体到三种效应的变化趋势，知识产权密集型产业的乘数效应、溢出效应均呈现波动式上升的特征，反馈效应则大体上呈现下降的趋势。其中，知识产权密集型产业的乘数效应由2002年的1.59上升到2017年的1.65，传统产业方面也呈现波动式上升的态势。这意味着随着经济的发展，各产业内部的循环机制得到了优化。溢出效应方面，知识产权密集型产业对传统产业的溢出效应和由1.06上升到了1.12，增长幅度小于传统产业，但其溢出效应对传统产业的影响能力明显高于各传统产业对知识产权密集型产业的影响。对两类产业的溢出效应进一步分析后发现，知识产权密集型产业对传统产业Ⅰ的溢出效应由0.73下降到了0.68，对传统产业Ⅱ的溢出效应则由0.33上升到了0.44，但知识产权密集型产业对传统产业Ⅰ间带动能力依旧高于传统产业Ⅱ。反馈效应方面，知识产权密集型产业的效应值从0.27下降到0.23，传统产业部门也不同程度地出现了下降，这说明各产业从相关产业循环过程中得到反馈性发展的能力还较弱。

（二）知识产权密集型产业与传统产业关联的规模测度

前文对各类效应的分析刻画了三类产业间的经济联系，反映了各类部门最终产出增加同等程度时，对自身或相关产业总产出影响“能力”的大小，但各产业当年产生的实际影响力还取决于最终产出规模的大小，因此有必要对关联效应的规模进行测度分析。

1.知识产权密集型产业与传统产业的关联总效应规模

表4给出了2002-2017年我国各产业的总效应规模及贡献率。2017年，知识产权密集型产业、传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ的总效应规模依次为36.40万亿、126.00万亿和63.37万亿，传统产业对国民经济总产出的贡献规模更大。从发展趋势来看，各产业对国民经济总产出的贡献值均呈现逐年上升趋势。其中知识产权密集型产业的增幅最大，由4.01万亿增加到36.40万亿；贡献率方面，知识产权密集型产业对国民经济总产出的贡献由13%上升到16%，传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ则出现了不同程度的下降。这表明，各产业在研究期间内的关联影响增速存在差异，知识产权密集型产业通过产业关联机制对国民经济总产出的贡献值增量超过了传统产业。但由于传统产业的规模较大，其对国民经济的贡献份额依旧高于知识产权密集型产业。

2.知识产权密集型产业与传统产业的关联分解效应规模

表5进一步给出了2002-2017年我国知识产权密集型产业与传统产业各分解效应规模的测度结果。总体上，各产业的乘数效应、溢出效应和反馈效应对国民经济总产出的实际贡献值在逐年增加。乘数效应规模方面，由于知识产权密集型产业基数较小，在研究期间内增长了8.5倍，而传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ则分别增长了5.89倍和6.36倍，均高于其他对应效应规模的增速。这说明，知识产权密集型产业和传统产业的内在发展机制依旧是实现自身总产出增加的重要途径。溢出效应规模方面，知识产权密集型产业显著地拉动了两类传统产业总产出增加值的上升。对传统产业Ⅰ、传统产业Ⅱ的溢出效应规模分别由0.92万亿元、0.41万亿增加至7.89万亿、5.07万亿。从发展趋势来看，知识产权密集型产业对传统产业Ⅰ的溢出效应规模在2017年出现了回落，但对传统产业Ⅱ的溢出效应一直处在不断上升的过程中。但整体上，知识产权密集型产业通过关联机制更多的带动了传统产业Ⅰ的发展。与此同时，虽然各传统产业最终产出的单位增量拉动知识产权密集型产业发展的“能力”较弱，但由于其最终产出规模较大，使得其产业溢出影响依旧有效的促进了知识产权密集型产业的发展。其中，传统产业Ⅰ对知识产权密集型产业的溢出贡献率均在35%以上。反馈效应方面，各产业反馈效应规模均小于其他两类效应规模，在推动产业发展的过程中贡献较小。

（三）知识产权密集型产业与传统产业关联的行业特征

为了对知识产权密集型产业与传统产业关联效应进行深入分析，图2给出了2017年各细分部门的总效应、乘数效应、溢出效应和反馈效应的分解结果。

从知识产权密集型产业细分部门的总效应来看，通信设备、计算机及其他电子设备制造业、化学工业、通用、专用设备制造业和金属制品业等部门的总效应较高，效应值均大于3。这表明，当上述部门最终产出增加1单位时，拉动了国民经济总产出的增量均超过了3单位。其中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业在所有部门中的总效应最高，信息传输、计算机服务和软件业的总效应则最低。效应分解结果则表明，通信设备、计算机及其他电子设备制造业、化学工业和通用、专用设备制造业的乘数效应较高，这表明以上部门依靠内生循环实现发展的能力较强。溢出效应方面，除信息传输、计算机服务和软件业外，其他细分产业对传统产业Ⅰ的溢出效应均高于传统产业Ⅱ。这说明当知识产权密集型产业各细分部门的最终产出增加时，对传统产业Ⅰ的拉动作用更为显著。其中，金属制品业、通用、专用设备制造业和化学工业对传统产业Ⅰ的溢出效应较高，依次为1.18、0.94和0.76。反馈效应较高的部门依次为化学工业、通信设备、计算机及其他电子设备制造业和通用、专用设备制造业等部门，但整体上各部门的反馈效应小于对应的乘数和溢出效应。

从传统产业细分部门的总效应来看，相比于传统产业Ⅱ，传统产业Ⅰ各细分部门的效应值更高。整体上，金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业、电气、机械及器材制造业、纺织业和电力、热力生产和供应业等部门的总效应排在前面，均属于传统产业Ⅰ。各分解效应方面，乘数效应依旧是各细分部门总效应的主要组成部分。其中，金属冶炼及压延加工业、交通运输设备制造业和电气、机械及器材制造业的乘数效应依旧位于前列。对知识产权密集型产业的溢出效应方面，效应值排在前五位的部门依次为电气、机械及器材制造业、卫生、社会保障和社会福利事业、仪器仪表及文化办公用机械制造业、其他制造业和交通运输设备制造业部门。可能的解释是上述部门主要提供基础性研发设备或设施，因而通过产业关联机制带动知识产权密集型产业发展的能力更强。反馈效应方面，金属冶炼及压延加工业、电力、热力的生产和供应业和石油加工、炼焦及核燃料加工业等部门效应值较高，说明这些部门在与其他产业部门的相互作用中受益较多，通过产业关联机制中实现自身发展的能力较强。

四、结论及对策建议

本文首先构建了以知识产权密集型产业为核心的投入产出表，并在此基础上基于投入产出结构分解技术对知识产权密集型产业、传统产业Ⅰ和传统产业Ⅱ间的关联效应进行了测算和分解。最后，分别从乘数效应、溢出效应和反馈效应三个角度，对2002-2017年间知识产权密集型产业与传统产业间的关联机制的内部结构与演化趋势进行了分析，得出以下三点结论。

第一，知识产权密集产业与传统产业的关联总效应整体上逐渐上升，这意味着知识产权密集产业与传统产业间的关联发展机制在不断优化，产业发展对国民经济增长起到了倍增性促进作用。在各产业中，均呈现出乘数效应>溢出效应>反馈效应的关系，产业内生增长依旧是各产业贡献国民经济增长的主要途径，产业间的互动机制还需要进一步完善。其中，知识产权密集产业的溢出效应高于传统产业，且对传统产业Ⅰ的溢出性影响更高，可见知识产权密集型产业带动其他产业发展的“能力”更强。

第二，若考虑产业规模，各产业的乘数、溢出和反馈效应的经济贡献值都在不断增加。但知识产权密集产业拉动的国民经济总产出增量超过了传统产业，对国民经济的贡献率在不断上升。由于产业规模存在差异，传统产业对国民经济总产出的贡献份额依旧高于知识产权密集产业，产生的实际影响力更大。在规模优势的作用下，纵使传统产业的溢出性影响“能力”较弱，其产生的溢出性影响依旧是拉动知识产权密集产业发展的重要动力，其对知识产权密集型产业发展的关联带动作用不容忽视。

第三，知识产权密集产业各细分部门的关联效应存在着较大的差异。其中，通信设备、计算机及其他电子设备制造业、化学工业和通用、专用设备制造业的总效应与乘数效应较高，通过产业内部自主发展的能力较强。除信息传输、计算机服务和软件业外，各细分部门更多地带动了传统产业Ⅰ的发展，知识产权密集产业各细分部门与传统产业Ⅱ的融合程度还有待进一步提升。传统产业方面，传统产业Ⅰ各细分部门的效应值更高，多数产业的乘数效应值最高，对知识产权密集型产业的溢出性影响不显著。

本文研究的政策含义较为明确。首先，在知识产权密集型产业的发展过程中，在提升和发挥本产业内生性发展动力的同时，要注重其与传统产业间的技术经济联系，综合发展电气、机械及器材制造业、仪器仪表及文化办公用机械制造业和交通运输设备制造业等关联产业，推动知识产权密集型产业与传统产业间的融合发展，充分发挥产业间的联动效应；其次，知识产权密集型产业各细分产业具备不同的关联特征，这意味着产业发展政策的应当深入产业内部，突出针对性。比如：要进一步完善通信设备、计算机及其他电子设备制造业等部门的关联发展机制，充分发挥其在产业链中的拉动效应；有针对性地发展完善信息传输、计算机服务等部门的内生发展能力，不断提升产业的综合竞争力；最后，要把握好知识产权密集型产业和传统产业间的均衡发展关系，既要发挥传统产业在经济发展中的稳定器作用，又要引导国民经济增长动能向知识产权密集产业转换，最终实现发展知识产权密集产业与优化国民经济结构的目标。

注释：

①数据来源：《2019年中国知识产权发展状况评价报告》。

②知产权密集型产业：信息通信技术制造业，信息通信技术服务业，新装备制造业，新材料制造业，医药医疗产业，环保产业，研发、设计和技术服务业。

③传统产业Ⅰ包含的部门编号为8-29；传统产业Ⅱ包含的部门编号为30-42

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本文作者：邓彬 中共湖南省委党校经济学部教授、硕士生导师。张晓东 中共湖南省委党校硕士研究生