摘 要：本文運(yùn)用2013年-2020年生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)的股票價(jià)格數(shù)據(jù)，分別計(jì)算行業(yè)之間的尾部相關(guān)性，并運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析建立關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，從而結(jié)合中心性分析方法對(duì)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)證分析，根據(jù)其多個(gè)中心性指標(biāo)分析行業(yè)發(fā)展關(guān)系。

關(guān)鍵詞：生產(chǎn)性服務(wù)業(yè);技術(shù)密集型制造業(yè);社會(huì)網(wǎng)絡(luò)

一、引言

近些年，世界各國都將經(jīng)濟(jì)發(fā)展中心轉(zhuǎn)向依附于高新技術(shù)發(fā)展的服務(wù)業(yè)，尤其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，因?yàn)槠渚哂兄虚g投入的特點(diǎn)，對(duì)產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)的上下游連接起著重要的作用。除此之外，其最初是由制造業(yè)內(nèi)部分離出來的，從而其最主要的是為促進(jìn)制造業(yè)的發(fā)展。目前，國內(nèi)外對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的研究越來越多。學(xué)者們大都是從宏觀層面上，以投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，以行業(yè)或區(qū)域角度去研究兩者之間的關(guān)聯(lián)情況、互動(dòng)關(guān)系以及發(fā)展效果。劉書瀚（2010）和曹毅（2009）等利用投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)算出投入產(chǎn)出系數(shù)，對(duì)制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)兩者之間產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析。田家林和黃濤珍（2010）以及王惠清（2018）計(jì)算制造業(yè)和生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的消耗系數(shù)、影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)，從而進(jìn)行實(shí)證分析。席艷樂和李芊蕾（2013）以及華廣敏（2015）運(yùn)用聯(lián)立方程模型進(jìn)行分析。凌永輝（2018）等運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型分析產(chǎn)業(yè)間關(guān)系。而本文著重運(yùn)用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型分析行業(yè)間發(fā)展關(guān)系。

二、數(shù)據(jù)與方法

1.數(shù)據(jù)說明

（1）指標(biāo)體系構(gòu)建

本文通過計(jì)算各個(gè)行業(yè)之間的尾部相關(guān)性來研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)的互動(dòng)發(fā)展差異。通過相關(guān)系數(shù)考察各個(gè)行業(yè)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，從而進(jìn)一步構(gòu)建行業(yè)之間的網(wǎng)絡(luò)模型。我們借鑒已有的研究成果來計(jì)算其尾部相關(guān)性。

（2）閾值的選取-非對(duì)稱斷點(diǎn)法

該方法是由C.Y.-H.Chen et al.（2018）提出來的，將正相關(guān)系數(shù)以及負(fù)相關(guān)系數(shù)分別提出來，設(shè)置兩個(gè)閾值，分別為正、負(fù)閾值，由此不對(duì)稱地處理了較大的正、負(fù)相關(guān)性。

（3）數(shù)據(jù)來源

本文所采用的數(shù)據(jù)來自2013年-2020年wind數(shù)據(jù)庫，以國家統(tǒng)計(jì)局對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和制造業(yè)的劃分為依據(jù)，選取證監(jiān)會(huì)行業(yè)分類下的股票價(jià)格數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

2.社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型

本文主要通過構(gòu)建社會(huì)網(wǎng)絡(luò)模型去揭示行業(yè)間的互動(dòng)關(guān)系，主要是通過度數(shù)中心性、中間中心性以及接近中心性指標(biāo)刻畫生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與技術(shù)密集型制造業(yè)之間的相互溢出關(guān)系。

三、實(shí)證分析

我們分別以1天、10天、20天為滯后期，T=1、10、20，并且取k=130。

首先我們運(yùn)用Matlab軟件根據(jù)公式（1）計(jì)算出行業(yè)之間的尾部相關(guān)性，根據(jù)公式（2）～（5）計(jì)算出正、負(fù)閾值，從而得到0-1矩陣，然后運(yùn)用Ucine以及Netdraw軟件構(gòu)建關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型。

1.度數(shù)中心度

從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中可以看出，點(diǎn)出度最高的行業(yè)為批發(fā)零售業(yè)信息和傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，其點(diǎn)出度為13。這說明它們與其他行業(yè)的關(guān)聯(lián)能力較強(qiáng)，并且多個(gè)技術(shù)密集型制造業(yè)之間存在溢出關(guān)系，能夠很好地對(duì)技術(shù)密集型制造業(yè)的生產(chǎn)過程提供支持服務(wù)。其中點(diǎn)入度最高的行業(yè)為交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)和其他金融業(yè)，點(diǎn)入度為12，這說明其能夠很好利用技術(shù)密集型制造業(yè)所提供的支持來加速自身行業(yè)的進(jìn)步。在技術(shù)密集型制造業(yè)中點(diǎn)出度最高的行業(yè)為儀器儀表制造業(yè)，說明其能夠很好地運(yùn)用自身資源對(duì)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展提供支持與幫助。點(diǎn)入度最高的行業(yè)專用設(shè)備，點(diǎn)入度14，其發(fā)展會(huì)受其余行業(yè)的影響，因此其與多個(gè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)有著密切關(guān)聯(lián)。

2.中間中心度行業(yè)差異分析

我們將服務(wù)業(yè)與制造業(yè)區(qū)分開來，分別來看中間中心度在行業(yè)之間的差異。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中，最高的行業(yè)為信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)，為2.44，并且在所有行業(yè)中都是最高的。因此該行業(yè)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中處于中心地位，對(duì)整個(gè)資源有著較強(qiáng)的控制能力，并且與多個(gè)技術(shù)密集型制造業(yè)之間存在緊密關(guān)聯(lián)。在技術(shù)密集型制造業(yè)中最高的是為儀器儀表制造業(yè)，為2.4。所以其與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)互動(dòng)最頻繁，能夠很好地利用多個(gè)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的資源進(jìn)行資源整合，從而促進(jìn)行業(yè)進(jìn)步。但是從下表中我們可以進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，當(dāng)從每個(gè)細(xì)分行業(yè)的整體情況來看，其結(jié)果出現(xiàn)兩級(jí)分化的現(xiàn)象。一大部分行業(yè)中間中心度在2左右，而另一小部分行業(yè)的度數(shù)則在0.5上下浮動(dòng)，這說明大部分，只有少部分行業(yè)的資源控制能力較差。

在本文中我們認(rèn)為中間中心度大于2的行業(yè)在網(wǎng)絡(luò)模型中處于中間位置，在1～2之間的行業(yè)在模型中處于次級(jí)中心位置，小于1的處于模型中的邊緣位置。通過分析發(fā)現(xiàn)，在生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中有兩個(gè)行業(yè)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中處于中心地位，它們都與多個(gè)技術(shù)密集型制造業(yè)有著緊密的關(guān)聯(lián)關(guān)系。技術(shù)密集型制造業(yè)中則有三個(gè)行業(yè)在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)模型中處于中心位置，這也就說明了他們與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中各個(gè)行業(yè)也都產(chǎn)生了關(guān)聯(lián)關(guān)系。而生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中有三個(gè)行業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)模型中的次級(jí)中心位置，它們與少部分技術(shù)密集型制造業(yè)有關(guān)聯(lián)關(guān)系。技術(shù)密集型制造業(yè)中僅有運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)處于網(wǎng)絡(luò)模型的次級(jí)中心位置，這說明該行業(yè)從生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中所得到的資源幫助較少。剩余的其他行業(yè)都處于網(wǎng)絡(luò)模型的邊緣位置，與其他行業(yè)之間的互動(dòng)發(fā)展關(guān)系并不突出。

四、結(jié)論

本文運(yùn)用Kendall rank相關(guān)系數(shù)方法計(jì)算了2013年-2020年各個(gè)行業(yè)之間的尾部相關(guān)系數(shù)，并據(jù)此構(gòu)建了關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模型，然后結(jié)合中心性分析對(duì)所建立的網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行實(shí)證結(jié)果分析。結(jié)果顯示，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)處于中心地位并且有著較強(qiáng)的資源能力，所以其對(duì)技術(shù)密集型制造業(yè)的發(fā)展有著強(qiáng)有力的推動(dòng)作用。而對(duì)于技術(shù)密集型制造業(yè)來說，網(wǎng)絡(luò)密度較大，因此其整體穩(wěn)定性較強(qiáng)，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)和技術(shù)密集型制造業(yè)之間都存在較高的點(diǎn)出度，因此兩者行業(yè)之間彼此促進(jìn)，共同發(fā)展，所以兩者之間的融合發(fā)展水平較高。

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作者簡介：方雪（1996- ），女，漢族，四川達(dá)州人，中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，碩士研究生，數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)專業(yè)，研究方向：金融風(fēng)險(xiǎn)