学术论文 初稿

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投入产出分析是研究国民经济各部门、再生产各环节间数量依存关系的一种分析方法。主要是对国民经济各部门活动水平及其变动情况的进行量化分析体系。该方法是定量分析研究产业结构的主要方法之一，由美国经济学家立昂惕夫（W.Leontief）于1936年提出，多年来许多国家的经济学家的研究和应用己日趋成熟，发展出了动态投入产出模型，变系数动态投入产出模型，投入产出最优规划模型等新的分析方法。产业关联研究是投入产出理论中的一项重要内容，对于区域主导产业选择以及产业结构优化调整具有重要意义。

一、我国投入产出应用和软件设计背景

在我国，投入产出分析理论和应用也取得很大的进展[1]，但是，相对于发达国家对投入产出分析高效地开发应用，我国的投入产出分析实践仍面临着较大的挑战和发展空间[2]。鉴于目前国内投入产出分析主要面临的问题就是大量的较大规模数学运算，当前人工介入过多、自动化程度过低的情况，导致了分析过程冗长且繁琐，这使得经济学家经历分散在过多的高等代数的求解上，使得效率和研究质量降低；另外，目前投入产出分析的结果一般难以直观、形象，无法处理大规模数据图形。因此，本文尝试设计与开发区域经济的投入产出分析系统。

二、投入产出分析技术

投入产出表又称部门联系平衡表，是反应一定时期各部门间相互联系和平衡比例关系的一种平衡表，它可全面系统地反映国民经济各部门之间的投入产出关系，揭示生产过程中各部门之间相互依存和相互制约的经济技术联系。因此，一张完整的投入产出表，本身就是表现各种经济变量相互依存关系的“数据库”；根据表中有关数据，可以得到用于反映直接经济依存关系的经济参数。

投入产出分析是将经济理论与数学方法结合得最为紧密的分析方法[3]，是在投入产出表的数据上建立投入产出模型并进行分析，模型中每一个字母都代表着特指的一项

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指标，每一个数学方程均表现一种经济数量关系，每一项数学推导都反应了经济关系的变换。投入产出分析技术不仅仅能够反映现各个部门在生产过程中直接的、较为明显的经济技术联系，而且更重要的是，它还能够揭示出各部门之间间接的、较为隐蔽的、甚至被人忽视的经济技术联系。因此，投入产出分析技术为研究产业结构，尤其为制定和检查国民经济计划，研究价格决策，进行各种定量分析提供依据。

在投入产出技术中，从不同角度、不同层次都可以对投入产出表进行检验和分析，因此，产业部门间投入产出指标众多，例如直接消耗系数、完全消耗系数、影响力系数、产业感应度系数、Leontief逆矩阵、Goshian逆矩阵、向后/正向关联矩阵、固定资产折旧系数、劳动者报酬系数、生产税净额系数、劳动乘数等等。由于相关指标之间的计算都存在着关联，故这些指标的计算大多数据规模巨大、步骤繁杂、中间变量丰富。所以，在应用Execl、SPSS、SAS等计算或统计软件来处理这些指标时，工作量巨大，需要人工时时干预，难以提高数据处理的自动化水平[4]。

三．软件系统设计

针对当前投入产出自动化分析系统的缺失，本系统研发主要设计目标：一是“化繁为简”，模型中庞大的数字矩阵，借助Matlab简化高等代数的运算，更为高效地得出相关系数量化指标；二是“直观展示”，信息量很大的量化指标，进行更为直观的显示；三是价值应用，主要是能够进行产业部门间的投入产出分析、产业结构优化分析、政策效果模拟等综合性处理。

由于投入产出分析具有分析部门产业结构、预测经济发展、模拟政策效应、优化产业结构等实用价值，因此，本系统功能主要体现在：高效得出相关的系数指标，辅助进行经济结构的分析，和可视化的直观展示、模拟规划产业结构，优化产业结构、模拟政策效应，提升产业效益。

这些主要功能的实现基于完整的投入产出表所建立的投入产出模型，在此基础上，借助于计算机的软件和计算机编程将投入产出分析这个经济理论和数学方法结合的最

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为紧密的分析方法标准化，人性化。同时投入产出表模型缺少直观的效果，加之相关定性系数求解过程复杂，政策模拟和产业规划模型多样，为提高投入产出模型的利用质量和效率，我们借助于Matlab卓越的数据处理能力，简化相关系数的求解复杂度，同时和SQL Server数据库的数据存储的高效简便的优势，进行直观展示，为产业决策者提供更为便利的软件支持。

（一）基于Matlab的高效数据处理

相比较在Matlab对于数值计算这块的优势很明显，处理一个相关矩阵运算的效率高，然而在这个投入产出软件的开发过程中，需要有GUI设计，并不能直接获得一个理想的矩阵，这需要对所拿到的数据进行处理，也就是从Execl表中读入Matlab中Uitable控件中，之后编写相关的函数进行运算，最终可以很快的获得相关系数。对于具体的编程处理过程，可以参考下面的核心代码片段，根据软件设计方法，需要规范Execl表格，然后Matlab读取Execl中的数据，并将获取的数据展示在Uitable中，同时有些计算结果还要进行存储。

核心代码片段1：加载 Execl数据

○1选择相关数据文件:[Filename Pathname]=uigetfile({'*.xls'},'选择数据文件'); ○2定义文件地址和路径:str=[Pathname Filename]; ○3Matlab读取所选文件中行列以及值:[~, ~, raw] = xlsread(str); ○4对于Execl表中空值的处理: for i = 1 : numel(raw) if isnan(raw{i}) raw{i} = '';end; end ○5设臵行列属性，将所获得的数据保存在Uitable中:set( handles.uitable1, 'ColumnName', raw(1,2:end),'RowName', raw(2:end,1), 'data', raw(2:end, 2:end),... 'ColumnEditable', true); 5

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图一

在这个软件开发设计过程中，数据处理是核心过程，关系到后面所有系数的函数的编写，借助于系数模型：

○1直接消耗系数模型。直接消耗系数的计算方法为：用第j产品(或产业)部门的总投入Xj去除该产品部门(或产业)生产经营中所直接消耗的第i产品部门的货物或服务的价值量Xij,用公式表示为: aij?Xij/Xj (i,j=1,2,…,n)。

○2完全消耗系数模型。第j产品部门每提供一个单位最终使用时，对第i产品部门货物或服务的直接消耗和间接消耗之和。将各产品部门的完全消耗系数用表的形式表现出来，就是完全消耗系数表或完全消耗系数矩阵，通常用字母B表示。用公式表示为：B = (I ? A) ? 1 ? I 式中的A为直接消耗系数矩阵，I为单位矩阵。

○3感应度系数及影响力系数模型。结合里昂剔夫逆矩阵，感应度系数用公式表示为：

?i?n(?qij)/??qij)j?1i?1j?1nnn

(i=1,2,…,n)，影响力系数用公式表示为：

?j?n(?qij)i?1n： (i=1,2,…,n)，

其中公式中

qij是列昂剔夫逆矩阵(I ? A) ? 1中的第i行第j列的元素。

核心代码片段2：直接消耗系数函数

table1_data = get(handles.uitable1,'data'); %获取uitable中数据值 a=table1_data(1:42,1:42); %产业部门中间使用部分数据 b=table1_data(49,1:42); %产品部门的总投入数据 for i=1:42 %循环求职过程 for j=1:42

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