【香樟推文2109】投入产出结构分解分析：批判性评价
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原文信息：
Rose, A., & Casler, S., “Input–Output Structural Decomposition Analysis: A Critical Appraisal”, Economic Systems Research，vol. 8(1), 1996, pp. 36-62.
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引言
投入产出结构分解分析近年来受到越来越多的关注，已逐渐发展成为一种重要的分析工具，被认为是区分经济变化主要来源的方法，可以简洁地解释为通过投入产出表中关键参数的一组比较静态变化来分析经济变化。该方法的前身是里昂惕夫（Leontief）对美国投入产出表中各种变化的分析，卡特（Carter）在1970年著作中将投入产出结构分解特征与一般的宏观经济学理论结合起来，以验证经济发展的变化趋势。这种实用的工具使人们能够量化经济增长、能源使用以及劳动力需求等变量中变化的基本来源，这些变化的来源可触及经济理论的核心部分。
投入产出结构分解方法的优势在于，第一，其克服了投入产出模型的静态特征，能够分析技术系数和部门组合随时间的变化，可以用于历史分析，也可以应用于经济预测。第二，使用计量经济学对相似主题进行分析需要一个至少涵盖15年或更长时间的时间序列，不仅要涉及产出和主要生产要素，而且涉及所有中间投入项。相比之下，投入产出结构分解分析只需要两个投入产出表：一个用于分析的初始年份，一个用于分析的结束年份。此外，与计量经济学估计的生产函数-灵活函数形式相比，该方法估计方程式的限制性更小。
本文旨在对投入产出结构分解方法进行批判性评价，首先回顾了投入产出结构分解方法的发展历程及其与其他方法如转移份额分析、增长核算以及指数分析的关系，然后介绍了投入产出结构分解方法的优势和劣势，探讨了如何利用投入产出表对各种变化进行分解，并与传统的新古典方法进行比较，最后发现该方法缺乏严格的经济学理论基础，就如何更好的建构理论基础提出了一些建议。
投入产出结构分解分析的基础
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分解经济变化有两种基本方法，第一种依赖于加法分解，涉及到相似项的加减以及重新排列方程式中的各项，可见于Gowdy和Miller（1987）、Rose和Chen（1991a）以及Han和Lakshmanan（1994）等论文。
第二种分解经济变化的方法是由Casler和Hannon（1989）提出，然后由OTA（1990）以及Lin 和 Polenskc（1995）进一步完善，其基础是从惩罚规则得出的恒等式。因此，可以将其视为乘法分解，如下所示：
加法分解和乘法分解的数学规则保证了变化来源的完全分解，这两种方法都充分考虑了联合效应。但是二者的排他性尚未得到证实，而且分解方法不一定是唯一的，取决于它们发生的顺序，存在许多可选的加法和乘法组合。此外，上述公式实际上只衡量了预期的生产或消费效应，是纯技术替代而非技术变革，并且没有明确分析其中涵盖的价格变化的影响。
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投入产出结构分解分析的应用
到目前为止讨论的最终需求分解仅限于水平效应和混合效应，Lin和Polenske（1995）和Lin（1996）在分析中国能源使用变化的应用中进一步分解了该项公式，在其方法中，最终需求变化的来源被指定为乘法，包括下列各项：最终总需求水平效应、最终总需求的混合效应、最终需求组成部分（消费、投资、政府支出、产品库存、出口和进口）权重的变化、单个最终需求分量（C，I，G，…）影响。
应该注意的是，尽管Lin和Palenskeke（1996）的进一步分解较为有效，但其中的估计方程并不是相互排斥的。例如，最终需求各个组成部分的混合效应不等于最终需求效应。最终需求的其他分解包括Skolka（1989）的研究，他将进口依赖的影响分开。Han和Lalrshmanan（1994）衡量了能源和非能源进口的影响， Ostblom（1982）的研究表明，能源强度远远超出了最终需求的各个组成部分。
（二）结构矩阵变化
在几乎所有的投入产出结构分解公式中，结构矩阵中的变化都归因于模糊的技术变化，这通常被广泛地解释为引起技术（结构）系数变化的因素，例如技术替代以及规模效应。在投入产出框架中衡量技术变化还涉及将结构矩阵中的变化转化为逆矩阵的变化，这种影响通常被视为变化的总来源。
区分两个主要类别可以使本文的分析更加清晰，首先是对生产理论中典型分析的内生变量和外生参数的不同反应类型的描述，其次是承认主要投入类别的重要差异。分析这两类区别的工具是KLEM模型，其中的首字母缩写分别代表资本、劳动力、能源和材料的主要投入类别。由此产生的公式称为分层或嵌套的KLEM生产函数。
按照Rose和Chen（1991a），我们将重点以能源投入来说明结构矩阵分解。两层KLEM模型表示为：
在新古典主义经济学中，假定生产函数为正，二次可微且严格拟凹，并且该生产函数在理论上是弱可分离的，这意味着每种集合体中组分的最优组合均独立于四个集合体组的最优组合。当然，投入产出模型最基本版本的线性特征包含了同态弱可分性，因此有助于结构分解模型的推导及其与新古典模型的比较。
一个经济体在某一特定年份的能源总使用量可以表示为
其中TE是燃料类型f总能耗的向量，B是能源系数矩阵，以燃料类型的千瓦时（kwh）表示，（l-A）-1是里昂惕夫逆矩阵，Y是每个产品i的最终需求的列向量，t是给定的时间段。总能源使用量随时间的变化是
等式（18）右侧的前两项代表最终需求效应，而后两项代表投入需求（系数）效应，最后两项表示联合效应，它捕获了前两个效应之间的相互作用。Rase和Chen（1991a）将该公式应用于评估1972年至1982年美国经济中能源使用变化的来源，得出的结果占该时期每种燃料类型和能源总量变化的100%，分解结果较为精确。
扩展和展望
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迄今为止，几乎所有投入产出结构分解分析都已应用于历史数据，但这并不意味着该方法不适用于政策分析。实际上，Chen和Rose（1990）已经明确采用了该方法来评估过去政策的成功，还有一些学者基于历史分析的视角来分析一项政策出台的前景，如Oosrerhaven和van der Linden（1994）。Siegel等学者制定了一个分析经济增长的来源和发展政策潜在影响的总体框架，这可以通过两个步骤来完成：首先，通过扩展投入产出结构分解的公式，采用社会核算矩阵（SAM），使其包括更多的经济增长来源和更广泛的机构账户；第二，将各种经济发展战略如出口促进策略与结构分解项联系起来。
作为一种区分经济变化主要来源的方法和解释经济随时间变化的手段，投入产出结构分解分析目前包含了众多技术方法和应用类型。然而，投入产出结构分解分析未能建立统一的理论基础，也未能对变化效应进行一致的度量，这就提出了需要解决的重大问题。类似于20世纪70年代宏观经济学在微观经济学基础上的扎根，我们认为结构分解分析的最佳理论基础在于企业和消费者理论。
Abstract
Over the past decade, input–output structural decomposition analysis (SDA) has developed into a major analytical tool. We review the development of SDA and its relationship to other methodologies. We present the fundamental principles of alternative approaches to deriving SDA estimating equations and explore the various decompositions of changes in IO tables. We also identify several complications and unresolved issues. Most importantly, we find that a rigorous grounding in economic theory is lacking for SDA, but we are able to offer some suggestions as to how it might be established.
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