基于复杂网络理论的投入产出关联分析

基于复杂网络理论的投入产出关联分析

论文摘要

国民经济是一个由许多性质不同但又相互发生联系的生产部门和消费部门所构成的复杂系统,其中每一个部门的生产需要依靠其他生产部门的产品作为它的投入物,同时该部门生产的总产品又可以分解为不同生产部门所需要的投入物和最终消费需求,为了研究各个部门之间的这种普遍的相互依赖关系,并在此基础上进行国民经济结构分析,本文首次提出利用复杂网络理论,进行国民经济各部门之间的投入产出关联的建模和分析研究。本文以国民经济投入产出关联为研究对象,利用复杂网络理论和方法、统计分析与比较分析相结合、定性分析与定量分析相结合的方法进行研究,遵循着从投入产出关联网络建模、模型属性研究、然后结合我国国民经济数据进行实证分析的思路展开研究工作。文中首先给出投入产出关联分析研究的背景,回顾了投入产出关联分析的研究历程、投入产出关联分析的基本概念和基本模型,提出利用复杂网络理论研究投入产出关联的构想。同时,简要回顾了复杂网络的研究历程和研究现状、复杂网络的基本概念、基本模型,使我们对复杂网络的研究有整体的认识,为进一步研究奠定基础。其中,特别给出了幂律分布的严格统计检验程序,以保证后续研究中有关分布结论的严格性。利用复杂网络理论,对分析复杂系统各因素之间相互关系的常用方法——决策与实验评价实验室方法(DEMATEL)进行了改进,建立了基于复杂网络的改进DEMATEL方法模型。结合国民经济投入产出数据,从影响度、被影响度、中心度和原因度四个方面,分析了国民经济各部门之间的投入产出关联,从而指出它们在国民经济中的地位和作用。根据复杂网络理论,建立了国民经济系统中各部门之间的投入产出关联网络模型,该网络不仅是加权网络,而且是有向的、有重边和自环的网络。结合2002年我国投入产出表数据,对产业间投入产出关联网络的主要统计属性——度和度分布、权和权分布、聚集系数、最短路径长度等进行了详细深入的统计分析,结果发现:网络的拓扑连接紧密,而且少数部门几乎与所有的部门之间存在着投入或消耗关系;边权服从幂律分布;决定产业部门重要性的因素是该部门的出权的大小;加权聚集较稀疏,较大权值的投入或消耗发生在少数部门之间,大多数产业部门之间的投入或消耗较少;等等。从拓扑结构和加权结构这两个角度,给出网络的聚集性和相关性的度量方法,并分别比较了在这两个角度下度量值之间的相互关系。结合我国国民经济结构实例,对产业关联网络的聚集性和相关性进行了分析,揭示了我国国民经济产业部门投入和消耗关联网络的结构属性以及所蕴含的经济特征。最后将复杂网络中的社团结构引入投入产出关联网络中,分析和研究国民经济产业结构。根据投入产出关联网络的特点,将谱平分方法、模糊K-均值方法和模块性(Q函数)优化三者综合在一起,给出划分投入产出关联网络社团结构的模糊聚类算法。利用该算法,得到我国国民经济的最优社团划分为4个社团,给出了4个社团内的各个部门组成,而且分析了不同社团之间公共部门的存在现况。本文是在复杂系统与复杂性科学指导下,利用复杂网络理论与方法对我国国民经济投入产出关联和产业结构进行分析,是复杂网络理论在国民经济系统中的具体应用。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第一章 绪论
  • 1.1 问题的提出
  • 1.2 研究现状
  • 1.2.1 投入产出关联
  • 1.2.2 投入产出关联分析研究简史
  • 1.2.3 投入产出表
  • 1.2.4 投入产出模型
  • 1.3 本文创新点及研究意义
  • 1.3.1 创新点
  • 1.3.2 研究意义
  • 1.4 本文组织结构
  • 第二章 复杂网络概述
  • 2.1 引言
  • 2.2 复杂网络研究简史
  • 2.3 复杂网络基本概念
  • 2.3.1 复杂网络与图
  • 2.3.2 复杂网络基本概念
  • 2.4 复杂网络基本模型
  • 2.5 幂律分布检验
  • 2.5.1 检验的必要性
  • 2.5.2 检验程序
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 DEMATEL方法改进及其在投入产出关联分析中的应用
  • 3.1 DEMATEL方法概述
  • 3.2 DEMATEL方法改进
  • 3.3 投入产出关联分析实证
  • 3.3.1 影响度
  • 3.3.2 被影响度
  • 3.3.3 中心度
  • 3.3.4 原因度
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 投入产出关联网络的统计属性研究
  • 4.1 引言
  • 4.2 投入产出关联网络模型
  • 4.3 网络统计属性分析
  • 4.3.1 度与度分布
  • 4.3.2 边权、点权、单位权及差异性
  • 4.3.3 聚集系数
  • 4.3.4 平均路径长度
  • 4.4 本章小结
  • 第五章 投入产出关联网络拓扑与加权结构比较
  • 5.1 复杂网络拓扑与加权结构与动力学
  • 5.1.1 复杂网络拓扑结构
  • 5.1.2 复杂网络加权结构
  • 5.1.3 提出问题
  • 5.2 复杂网络的聚集性
  • 5.2.1 拓扑聚集系数与加权聚集系数概念
  • 5.2.2 拓扑聚集系数与加权聚集系数的关系
  • 5.3 复杂网络相关性
  • 5.3.1 拓扑相关性与加权相关性概念
  • 5.3.2 拓扑相关性与加权相关性的关系
  • 5.4 投入产出关联网络的拓扑与加权驱动比较
  • 5.4.1 投入产出关联网络描述
  • 5.4.2 聚集性比较
  • 5.4.3 相关性比较
  • 5.5 本章小结
  • 第六章 投入产出关联网络社团结构探究
  • 6.1 复杂网络中的社团结构
  • 6.1.1 社团结构的概念
  • 6.1.2 实际网络中的社团结构
  • 6.2 复杂网络的社团发现算法
  • 6.2.1 社团发现算法简介
  • 6.2.2 图分割法
  • 6.2.3 分级聚类
  • 6.2.4 模糊聚类
  • 6.3 投入产出关联网络的社团发现算法
  • 6.3.1 谱平分
  • 6.3.2 模糊K-均值聚类
  • 6.3.3 模块性函数优化
  • 6.3.4 基于模糊聚类分析的社团发现算法
  • 6.4 实证研究
  • 6.4.1 实验结果
  • 6.4.2 结果分析
  • 6.5 研究意义
  • 6.5.1 分析产业关联
  • 6.5.2 合理产业布局
  • 6.5.3 优化产业结构
  • 6.5.4 制定产业政策
  • 6.6 本章小结
  • 第七章 结语与展望
  • 7.1 本文工作总结
  • 7.2 未来研究展望
  • 参考文献
  • 攻读学位期间的研究成果
  • 攻读学位期间参与的项目
  • 附录
  • 致谢
  • 相关论文文献

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