薛耀文 楊大高 王文利

摘 要：在“實體清單”的基礎上，確定與被打壓核心企業(yè)契合的4類產業(yè)，結合投入產出模型與社會網絡模型，分析4類產業(yè)在產業(yè)鏈中地位以及技術封鎖對4類產業(yè)發(fā)展獨立性的影響。研究發(fā)現(xiàn)：①計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)居戰(zhàn)略地位，就業(yè)吸納能力強，但產業(yè)附加價值率低，屬于勞動密集型產業(yè)，受“實體清單”影響最大，其它3個產業(yè)則處產業(yè)發(fā)展初始階段；②計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)以及科技推廣和應用服務業(yè)居結構洞位置，自我網絡規(guī)模大但密度低，結構優(yōu)勢未得到充分利用；③美國實施技術封鎖后，中國基礎產業(yè)研究投入明顯增多，產業(yè)自立自強發(fā)展趨勢顯著。最后，提出應加大資金支持力度，提高產業(yè)勞動報酬，提升核心技術自給率，加快數字化進程，實現(xiàn)產業(yè)發(fā)展“彎道超車”。

關鍵詞：產業(yè)發(fā)展；技術封鎖；實體清單；投入產出模型；社會網絡分析

DOI：10.6049/kjjbydc.Q202207263

中圖分類號：F260

文獻標識碼：A

文章編號：1001-7348（2023）13-0050-10

0 引言

自18世紀以來，人類社會先后經歷“蒸汽時代”“電氣時代”“信息時代”3次工業(yè)革命，極大提高了勞動生產效率，促進經濟全球化。事實證明，每一次工業(yè)革命的引領者都在相當長時期內居于全球競爭優(yōu)勢者地位。進入21世紀以來，隨著新一輪科技創(chuàng)新與產業(yè)變革，第4次工業(yè)革命呈現(xiàn)新的發(fā)展態(tài)勢和特征，并強有力地引導戰(zhàn)略性新興產業(yè)演進方向。這是近代以來中國第一次與美國、歐盟等西方國家和地區(qū)站在同一起跑線上競爭工業(yè)革命引領者，因此，利用世界百年未有之大變局，搶占未來發(fā)展制高點，對實現(xiàn)中華民族偉大復興具有重大戰(zhàn)略意義和長遠歷史意義。

但發(fā)展不可能一帆風順，美國為了維護其霸權地位，不惜成本與代價對中國高科技企業(yè)進行無端制裁和打壓。2018年8月，美國進一步升級對中國實施的技術封鎖，將中國企業(yè)列入“實體清單”。2019年5月，將華為列入“實體清單”，同年8月，進一步升級對華為的限制。此外，美國還假借“人權”問題，將多家紡織、服飾企業(yè)列入“實體清單”，企圖遏制中國傳統(tǒng)優(yōu)勢產業(yè)發(fā)展。2020年12月，美國將“中芯國際”“大疆創(chuàng)新”“?？低暋薄翱拼笥嶏w”等60個中國實體添加到“實體清單”，表明美國開始對5G通信等高新技術產業(yè)進行多方位打壓。2021年美國打壓力度及范圍雖較往年略有放緩，但美國延緩中國現(xiàn)代化進程、遏制先進科技和產業(yè)發(fā)展的行為從未收斂。

為進一步探究美國技術封鎖對中國相關產業(yè)鏈及社會經濟造成的影響，本文對“實體清單”內各類實體進行匯總，結合被美國打壓的“華為”“中芯國際”“大疆”等企業(yè)既擁有關鍵核心技術又占據全球相當市場份額的現(xiàn)狀，提出“核心企業(yè)”概念，構建核心企業(yè)對產業(yè)影響路徑，利用產業(yè)網絡模型分析相關產業(yè)在國民經濟中結構地位，利用投入產出模型分析其在國民經濟中發(fā)揮的作用，借此找準產業(yè)獨立自主發(fā)展的“牛鼻子”，以期為中國從容應對打壓、穩(wěn)健實施科技強國戰(zhàn)略提供決策參考。

本文創(chuàng)新之處在于：①結合美國對中國“實體清單”內容，提出核心企業(yè)概念，探討微觀企業(yè)對宏觀產業(yè)影響傳遞機制，明確當前各類實體主要受中美貿易摩擦影響的4類產業(yè)；②以4類產業(yè)作為研究對象， 分析美國技術封鎖的影響，利用Floyd算法構建2018-2021年強關聯(lián)產業(yè)網絡，通過投入產出模型分析產業(yè)間投入產出關系及其影響，并通過產業(yè)網絡模型分析產業(yè)間結構關系及其影響；③通過迭代動態(tài)分析美國科技封鎖對4類產業(yè)發(fā)展、產業(yè)結構升級的影響，并驗證極限壓力下中國專注基礎研發(fā)、加速科技發(fā)展的勢頭。

1 研究評述

多年來，中美貿易關系一直在摩擦和曲折中演進，學者們最初從貨物貿易、制度理論兩方面出發(fā)，探討激化中美貿易摩擦的關鍵因素。如Li［1］從結構性沖突理論、制度性沖突理論和美國國內問題輸出理論出發(fā)，試圖為中美貿易摩擦提供合理解釋。對于貿易摩擦的影響，學者們多采用均衡理論模型進行分析。從宏觀層面來看，Amiti等［2］通過完全競爭市場結構下的進口需求和出口供應部分均衡模型，評估關稅對價格和福利的影響；Dong 等［3］使用一般均衡模型分析中美雙邊“關稅報復”對貿易流和福利的潛在后果，量化了中美摩擦的影響。但是，宏觀分析并沒有充分結合美國對中國核心企業(yè)及產業(yè)進行打壓這一現(xiàn)實特征，因此，從企業(yè)、產業(yè)角度分析中美摩擦更具現(xiàn)實意義。鮑勤等［4］通過構建中國經濟42部門的一般均衡模型，測算貿易摩擦對中國出口貿易特別是高端制造業(yè)出口所帶來的負向沖擊。此外，貿易打壓也對中國企業(yè)營商環(huán)境帶來顯著影響［5］，一方面導致企業(yè)產量減少，生產線停產，另一方面導致國際市場份額驟降，被迫轉向國內市場甚至放棄原有產品種類。上述分析多停留于靜態(tài)層面，缺乏完整的動態(tài)視角。劉愛東等［6］立足于產業(yè)，基于動態(tài)聯(lián)立方程模型檢驗了國外反傾銷對服裝產業(yè)的影響，從短期靜態(tài)來看，中美貿易摩擦將削弱中國紡織產品出口競爭力，但從長期動態(tài)測算來看，貿易摩擦會提升產品出口競爭力。

然而，在中國貿易關系方面，貨物貿易、制度理論等并非一直是主要考量因素，在一定階段，起主導作用的恰恰是政治和軍事因素。隨著中美貿易摩擦逐步升級，美國收緊了對中國的技術轉讓，特別是對華為商業(yè)活動的限制，意圖通過貿易制裁、投資管制、出口管制、限制技術人員交流等手段，迫使中國放棄高科技產業(yè)［7］，以確保美國在世界的霸權地位。就技術封鎖帶來的宏觀影響而言，朱啟榮等［8］通過全球貿易分析模型（GTAP），評估了美國對中國技術出口管制對于中美兩國經濟的影響，認為美國加強對華技術出口管制損害了中美兩國經濟利益，對兩國進出口貿易都具有不利影響。就技術封鎖對企業(yè)帶來的影響而言，薛熠等［5］認為美國通過技術封鎖導致中美高層次人才培養(yǎng)和交流受到限制，增大新興產業(yè)和高端制造業(yè)供應鏈斷裂風險，影響企業(yè)創(chuàng)新升級。

上述文獻主要通過宏觀視角構建均衡理論模型，量化分析技術封鎖對產業(yè)發(fā)展的影響，沒有基于產業(yè)結構進行分析。在國民經濟系統(tǒng)內，各產業(yè)按照不同規(guī)模與趨勢發(fā)展，彼此間通過錯綜復雜的供給、消耗關系產生關聯(lián)［9］，產業(yè)發(fā)展并不獨立，而是相互依賴、相互作用，各產業(yè)部門的發(fā)展難免受到其它產業(yè)部門影響［10］，而影響程度取決于各產業(yè)部門供給消耗關系［11］。投入產出模型可以結合經濟系統(tǒng)內部各產業(yè)關聯(lián)情況，分析產業(yè)發(fā)展狀況［12］。但是，投入產出模型側重反映二元范疇“量”的關系，難以勾畫產業(yè)部門結構特征。因此，將產業(yè)關聯(lián)分析與社會網絡分析相結合，可以充分探究系統(tǒng)結構與功能間相互關系［13］。然而，現(xiàn)實世界產業(yè)部門間聯(lián)系眾多、微小且冗雜，有價值的信息容易被隱藏［14］，而提取產業(yè)網絡骨干部分可以高效簡潔地描述復雜的產業(yè)網絡系統(tǒng)［15］。目前學者通過使用依據經驗判斷法的外生臨界值［16］與依據相關系數法的內生臨界值［17］，劃分特定的臨界值，以確定閾值，但其簡單過濾掉權重低于預定閾值的鏈接，忽略了低權重鏈接對特定節(jié)點相對重要的事實。

綜上，關于貿易摩擦與技術封鎖影響的研究成果較多，但多局限于各類均衡理論模型，數據來源獲取繁瑣且所需變量較多。關于核心企業(yè)對相關產業(yè)鏈的影響，鮮有學者進行研究。

關于微觀企業(yè)對宏觀產業(yè)的影響傳遞機制，現(xiàn)有文獻主要從空間形態(tài)角度出發(fā)，研究微觀企業(yè)到宏觀產業(yè)演化過程。如袁文華［18］參照生態(tài)學概念，構建企業(yè)—集群—系統(tǒng)多尺度（FCS）分析框架，串聯(lián)產業(yè)成長演化軌跡，將產業(yè)演化層次分為“單細胞—組織器官—有機體”3個階段，認為產業(yè)發(fā)展取決于單個企業(yè)經濟生產決策。就戰(zhàn)略性新興產業(yè)發(fā)展路徑而言，主要以產業(yè)內核心企業(yè)為主導，通過“關鍵企業(yè)”帶動相關企業(yè)群、關聯(lián)企業(yè)等發(fā)展，進而影響產業(yè)發(fā)展路徑［19］。

但是，上述研究并未對關鍵企業(yè)的概念進行明確界定。已有研究將關鍵企業(yè)劃分為領軍企業(yè)和龍頭企業(yè)，如Gay等［20］從技術創(chuàng)新視角出發(fā)，認為領軍企業(yè)是指在產業(yè)相關領域長期處于前列且具有持續(xù)競爭優(yōu)勢的企業(yè)。而國家農業(yè)農村部從另一角度出發(fā)，認為龍頭企業(yè)是指具備一定市場規(guī)模和交易規(guī)模的企業(yè)［21］。考慮到被列入美國“實體清單”便意味著企業(yè)實體與美國供應鏈隔絕，無法從美國獲得零配件、物品和技術?！皩嶓w清單”作為美國管控技術出口的核心工具，代表最嚴格的技術制裁級別［22］。

綜上，本文依據“實體清單”，以美國極限打壓的中國企業(yè)實體為切入點，剖析企業(yè)實體特征，提出核心企業(yè)概念，并建立核心企業(yè)對產業(yè)影響傳遞機制，基于投入產出視角，結合社會網絡分析美國打壓和技術遏制的影響，對產業(yè)發(fā)展進行實證分析，為穩(wěn)健實施科技強國戰(zhàn)略提供決策參考。

2 模型構建與方法

2.1 樣本篩選原則與影響機制

自2018年8月起，美國逐步加大對中國各類實體打壓力度，包括且不限于企業(yè)、高校、事業(yè)單位、研究所及個人。其中，科研院所類（高校及個人、事業(yè)單位、研究所）占比20.97%，企業(yè)類實體占比79.03%。在企業(yè)類實體中，華為公司占比35.63%，科技類企業(yè)占比33.42%，關鍵領域企業(yè)占比24.08%，私營及其它占比6.88%?？萍碱惼髽I(yè)、關鍵領域企業(yè)信息公布較為完整，其中，136家科技類企業(yè)所屬產業(yè)共4類，98家關鍵領域企業(yè)（如中國廣核集團有限公司、上海航天設備制造總廠有限公司、中國海洋石油集團有限公司等）所屬產業(yè)共24類?？紤]企業(yè)在各產業(yè)門類分布集中程度及其對所屬產業(yè)影響力，本文選擇科技類企業(yè)作為研究對象。

對科技類企業(yè)如華為、?？低?、科大訊飛等企業(yè)特征進行匯總，發(fā)現(xiàn)其具有兩個顯著共同點：一是科技研發(fā)能力強，能集合全球資源并引領產業(yè)技術發(fā)展趨勢；二是市場份額較大，在全球市場中占據寡頭壟斷地位。本文將這類既占有創(chuàng)新供給端又占有市場需求端的企業(yè)稱為核心企業(yè)。核心企業(yè)作為產業(yè)發(fā)展的“領頭雁”，促使上下游及其相關企業(yè)在研發(fā)、制造、銷售等方面集聚在核心企業(yè)生產環(huán)節(jié)上，推動產業(yè)躍遷式發(fā)展。一旦核心企業(yè)生產環(huán)境惡化，企業(yè)規(guī)模擴張和經營活動就會放緩甚至停滯，勢必通過傳導效應危及“雁陣”內企業(yè)發(fā)展，影響核心企業(yè)在“雁陣”中的引領和帶動作用，削弱產業(yè)競爭優(yōu)勢和發(fā)展后勁［23］。

核心企業(yè)對產業(yè)的影響體現(xiàn)在企業(yè)發(fā)展能力、企業(yè)發(fā)展規(guī)模兩個維度。具體影響路徑如下：

路徑P1a：“實體清單”束縛核心企業(yè)發(fā)展規(guī)模，限制企業(yè)發(fā)展能力提升。

企業(yè)發(fā)展規(guī)模包含兩層意義，橫向指企業(yè)重復生產同一種產品的數量，縱向指企業(yè)生產環(huán)節(jié)的數量。美國通過“實體清單”限制中國核心企業(yè)上游原材料，對企業(yè)生產能力和生產環(huán)節(jié)數量造成打壓，使得企業(yè)發(fā)展規(guī)模萎縮，降低企業(yè)未來發(fā)展能力［24］。

路徑P1b：核心企業(yè)發(fā)展能力驟降使得產業(yè)集群產出大幅減少。

企業(yè)發(fā)展能力是指基于現(xiàn)有規(guī)模，企業(yè)擴大生產規(guī)模的能力，反映企業(yè)經營素質及所占有的資源等。企業(yè)現(xiàn)有生產能力下降以及生產環(huán)節(jié)數量減少，導致企業(yè)無法擴大生產規(guī)模，進而限制產業(yè)集群產出［24］。

路徑P2：集群產出的萎縮限制地區(qū)產業(yè)競爭力發(fā)展，降低產業(yè)鏈經濟效應。

產業(yè)集群作為現(xiàn)代產業(yè)發(fā)展中的重要組織形式，在推動特色產業(yè)、區(qū)域經濟發(fā)展方面發(fā)揮重要作用［25］。產業(yè)集群本質上是從事區(qū)域專業(yè)化生產的企業(yè)相互作用形成的復雜網絡結構［26］，以企業(yè)為核心主體，以政府為主導，以高校和科研機構為重要參與者，以科技中介和金融機構為紐帶［27］。產業(yè)集群與產業(yè)自身發(fā)展及區(qū)域經濟效益具有顯著正相關性［28］，有研究指出，產業(yè)集聚程度每下降一個單位，會促使利潤率降低2.16個單位，影響產業(yè)經濟效益［29］。集群產出的萎縮將導致核心企業(yè)對其它企業(yè)科研、生產、經營活動的帶動作用受到限制［30］，從而影響集群網絡績效，進一步制約中國產業(yè)升級發(fā)展［31］。

美國以“實體清單”形式對中國核心企業(yè)進行打壓，通過對“雁頭”進行技術封鎖，限制核心企業(yè)對各種資源進行整合與重組，阻礙企業(yè)規(guī)模和企業(yè)功能的集聚與擴張。通過對核心企業(yè)與集群中其它企業(yè)知識共享與交互環(huán)節(jié)的影響，將風險傳遞至“雁翼”（產業(yè)集群），阻滯產業(yè)上下游相關企業(yè)及配套企業(yè)、支撐機構等空間聚集。最終對“雁尾”（產業(yè)經濟）產生影響，妨礙產業(yè)集群分工及資源合理配置，限制區(qū)域產業(yè)形成與發(fā)展，對中國產業(yè)鏈經濟效益造成負面影響。如美國對華為實施市場狙擊與技術斷供，通過對華為的打壓，使得中國信息通信領域升級與趕超被鉗制［32］。

2.2 模型構建

為探究被美國打壓的企業(yè)對中國產業(yè)發(fā)展和經濟可能帶來的影響，本文擬從美國“實體清單”入手，構建被美國打壓的產業(yè)分析模型。

第一步：基于被打壓的中國企業(yè)類型歸納整理核心企業(yè)特征。通過對企業(yè)“實體清單”進行匯總整理，得到4類實體類型。以科技類企業(yè)為研究主體歸納主要特征，提出核心企業(yè)概念。

第二步：明確受到“實體清單”影響的相關產業(yè)?；诤诵钠髽I(yè)影響機制，“實體清單”對核心企業(yè)的影響會傳遞至相應產業(yè)。整合得出4類產業(yè)：一是計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)，主要包含計算機制造、通信設備制造、電子器件、電子元件專用材料制造等；二是軟件和信息技術服務業(yè)，主要包含軟件開發(fā)、集成電路設計、信息系統(tǒng)集成及物聯(lián)網技術服務等；三是研究和試驗發(fā)展業(yè)，主要指對新發(fā)現(xiàn)、新理論、新技術、新產品等進行研究和試驗發(fā)展；四是科技推廣和應用服務業(yè)，主要包含技術推廣服務、知識產權、科技中介及其它科技推廣服務。

第三步：構建強關聯(lián)產業(yè)網絡。將投入產出表中各產業(yè)部門視作節(jié)點，產業(yè)間投入產出關系視為邊，通過增加影子節(jié)點對投入產出表進行擴展，利用改進的Floyd算法求出擴展鄰接矩陣中任意兩個產業(yè)節(jié)點間最長距離路徑［33］，基于最長距離路徑與直接消耗系數矩陣，構建強關聯(lián)產業(yè)鄰接矩陣，生成強關聯(lián)產業(yè)網絡。

第四步：通過產業(yè)網絡模型分析4類產業(yè)在產業(yè)結構中所處位置及影響程度，利用投入產出模型量化4類產業(yè)對上下游產業(yè)依賴程度，分析4類產業(yè)對國民經濟、就業(yè)情況的影響。以RAS為代表的雙比例法對矩陣更新信息損失更?。?4］，因此，利用RAS法對投入產出表進行迭代，探究“實體清單”對4類產業(yè)獨立自主發(fā)展趨勢的影響。

通過以上邏輯分析，構建理論框架如圖1所示。相關系數及公式如表1所示。

2.3 RAS法

已知基年投入產出表第一象限投入產出流量矩陣A0=［xij］，以及目標年各部門中間投入合計和目標年各部門中間使用合計，通過按比例的行列運算，將矩陣從最初的基年投入產出流量矩陣A0迭代為目標年投入產出流量矩陣An，用矩陣的形式表示為：

An=RA0S

其中，R和S是對角矩陣，其對角元素中行乘數、列乘數可對初始矩陣A0進行行、列的雙比例調整。調整過程的迭代步驟如下：

步驟1：由公式“目標年中間使用合計基年中間使用合計”計算得到各產業(yè)行比例r1i；

步驟2：通過“R1×A0”得到新的投入產出流量矩陣A1，計算新的列和，其中，R1對角線元素為r1i；

由公式“目標年中間投入合計新列和”計算得出各產業(yè)列比例s1j；

步驟3：通過“A1×S1” 得到新的投入產出流量矩陣A2，計算新的行和，其中，S1對角線元素為s1j；

由公式“目標年中間使用合計新行和”計算得出行比例r2i；

步驟4：重復上述步驟，直至Rn、Sn為單位矩陣，得到目標年投入產出流量矩陣An。

2.4 數據來源與處理

本文以2018年8月—2021年12月受到美國打壓的中國實體企業(yè)為研究對象（數據來源于美國商務部網站）。實體企業(yè)所屬行業(yè)分類信息來自“天眼查”“企查查”網站，產業(yè)間關聯(lián)分析的數據來源于國家統(tǒng)計局2008、2020年《全國投入產出表》。依據《國民經濟行業(yè)分類（2019）》中關于各行業(yè)范圍的劃分，將《全國投入產出表》中產業(yè)與之對應。就業(yè)人數來源于《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒（2019）》《中國農村統(tǒng)計年鑒（2019）》《中國統(tǒng)計年鑒（2019）》，產業(yè)總產值由《中國經濟普查年鑒（2018）》《中國統(tǒng)計年鑒（2019）》整理而得。

為方便統(tǒng)計，對《全國投入產出表（2018）》中153個產業(yè)進行整合，合并為88大類產業(yè)。以《中國統(tǒng)計年鑒（2019）》中總就業(yè)人數為基準，分別確定城鎮(zhèn)、農村就業(yè)人數分布，累加得到各產業(yè)人數分布。各產業(yè)產值計算規(guī)則按照三大產業(yè)進行區(qū)分：第一產業(yè)由《中國統(tǒng)計年鑒（2019）》《中國農村統(tǒng)計年鑒（2019）》直接獲得，第二產業(yè)則按照“生產法”核算方法計算得到，第三產業(yè)以“總產值=營業(yè)收入”核算方法計算得到。借鑒Cai［34］的處理方式，基于2018、2020年競爭型投入產出表數據，利用國家數據網站公布的數據進行迭代，得到2018—2021年投入產出表。本文使用軟件包括Ucinet、Matlab、NetDraw。

3 實證檢驗與分析

3.1 四類產業(yè)關聯(lián)及影響

3.1.1 四類產業(yè)關聯(lián)性分析

產業(yè)間關聯(lián)分析，傾向于研究各類產業(yè)間“量”的關系，也側重對產業(yè)“結構”進行剖析。本文借鑒集中度（CR4）的定義，使用直接消耗、分配排名前4位系數之和與總系數的比值，分別表示4類產業(yè)對上游消耗、下游分配的依賴程度。同時，利用Ucinet軟件求得4類產業(yè)自我網絡節(jié)點數，表示各產業(yè)部門在整體產業(yè)網絡中所處位置及價值，結果如表2所示。

由表2可知，科技推廣和應用服務業(yè)對上游產業(yè)依賴度最低，但仍大于30%，因此，4類產業(yè)發(fā)展嚴重依賴上下游產業(yè)的供給、消耗。軟件和信息技術服務業(yè)對上游產業(yè)部門發(fā)展依賴更集中，且相關產業(yè)多為第三產業(yè)，意味著該產業(yè)處于產業(yè)鏈下游環(huán)節(jié)，通過終端消費實現(xiàn)產業(yè)鏈價值增值。從4類產業(yè)對下游產業(yè)供給來看，除軟件和信息技術服務業(yè)外，其余3類產業(yè)對下游產業(yè)供給依賴度均高于對上游產業(yè)供給依賴度。其中，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)對產業(yè)本身供給占比67.68%，且直接消耗系數前6位產業(yè)與知識產權密集型產業(yè)高度重合，產業(yè)間融合程度高，存在高度共生關系，可以有效帶動傳統(tǒng)產業(yè)非對稱性互惠共生發(fā)展［35］。

值得注意的是，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)對產業(yè)本身無論是消耗系數還是分配系數均占比最多，同時，其自我網絡節(jié)點數也高于其它3類產業(yè)。這一方面表明該產業(yè)部門生產以產業(yè)內部分工為主且內部專業(yè)化分工發(fā)展成熟，另一方面表明該產業(yè)部門對產業(yè)自身依賴較深，一旦遭受“卡脖子”，就容易形成惡性循環(huán)，進一步擴大波及范圍及影響程度。為直觀了解4類產業(yè)與上下游產業(yè)間關系，繪制4類產業(yè)關聯(lián)圖，如圖2所示。

3.1.2 四類產業(yè)影響力分析

本文使用影響力系數、感應度系數及結構洞有效規(guī)模、限制度，對上下游產業(yè)影響數值和產業(yè)網絡影響結構進行分析，計算結果如表3所示。軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)、科技推廣和應用服務業(yè)3類產業(yè)影響力與感應度系數均小于1，參加社會再生產過程不充分。在中國工業(yè)化發(fā)展進程中，不同時期產業(yè)發(fā)展側重點不盡相同，目前中國正處于第4次產業(yè)革命萌芽期，這3類產業(yè)尚處于發(fā)展初始階段，屬于弱輻射、弱制約型產業(yè)，產業(yè)發(fā)育不足，影響力不強。而計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)不論是影響力系數還是感應力系數都超過平均值1，其中，影響力系數排名第二，一方面可以有效拉動上游產業(yè)發(fā)展，輻射效應廣，另一方面對下游產業(yè)供給推動作用強，制約作用深。

從網絡結構來看，有效規(guī)模越大、限制度越小，表明該產業(yè)節(jié)點網絡影響力越強。由表3可知，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)及科技推廣和應用服務業(yè)有效規(guī)模數值較高，限制度數值較低，表明其在產業(yè)網絡中居于結構洞位置，對其它產業(yè)節(jié)點的結構影響力大。

綜上，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)對經濟增長速度最為敏感，是處于戰(zhàn)略地位、關系國民經濟命脈的支柱產業(yè)。值得注意的是，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)總帶動效應達10.841，意味著該產業(yè)部門每增加1單位產出，就可以帶動全產業(yè)增加10.841單位產出，結合其在網絡結構中關鍵位置，其產業(yè)發(fā)展狀況將顯著影響國民經濟發(fā)展速度。

3.1.3 四類產業(yè)結構差異分析

最終需求依賴度系數揭示產業(yè)發(fā)展依賴于出口、資本還是消費，其是對上下游產業(yè)發(fā)展依賴度的進一步補充。由表4可知，除計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)外，其余3個產業(yè)對資本依賴度均超過50%，其中，研究與試驗發(fā)展高達77.69%，表明這3類產業(yè)部門在發(fā)展初始階段尚未形成完備的產業(yè)生態(tài)，產業(yè)發(fā)展嚴重依賴資本投入，屬于投資依賴型產業(yè)，而計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)對出口依賴度較高。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)進口率為23.88%，排名第5。值得注意的是，這4類產業(yè)部門對消費依賴度并不高，未充分利用中國龐大的市場潛力。

綜上，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)具有兩大特征：高進口率、高出口依賴度。這表明國內該產業(yè)部門上游無法提供產業(yè)發(fā)展所需原材料，多數進口國外核心器件進行代加工。而國內的低消費依賴度進一步促進國際高出口依賴度，以“大進大出”加工貿易方式融入全球產業(yè)價值鏈，出口需求相對集中，這意味著該產業(yè)出口價值鏈“斷鏈”風險較大，一旦總供給函數向內側移動，出口需求萎縮將導致“量價齊跌”困境［36］。

為進一步探究4類產業(yè)在國民經濟運行中所處地位及主體結構，引入中間需求率、中間投入率，以50%為分界線對產業(yè)進行劃分。由表5可知，科技推廣和應用服務業(yè)及計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)的中間投入率與中間需求率均高于50%，是物質生產部門，為最終產品生產提供服務。高中間需求率與高中間投入率表明，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)在生產過程中大量消耗其它產業(yè)部門資源，同時又是其它產業(yè)部門所消耗中間資源的主要供應者，其產品用于生產資料的比例較高，產業(yè)生產附加價值較低，符合勞動密集型產業(yè)特征。其余兩類產業(yè)部門僅有中間投入率較高，研究與試驗發(fā)展業(yè)的中間需求率為0.36%，表明產業(yè)發(fā)展更多依賴原始科研技術研發(fā)，屬于技術密集型產業(yè)。

3.2 四類產業(yè)就業(yè)情況及影響

為進一步探究4類產業(yè)對就業(yè)的影響，本文通過就業(yè)系數反映就業(yè)數量，通過直接勞動報酬系數與直接營業(yè)盈余系數及其對比反映就業(yè)質量［37］。

3.2.1 就業(yè)吸納能力

根據就業(yè)系數計算公式，得出4類產業(yè)直接就業(yè)系數、綜合就業(yè)系數與間接就業(yè)系數，如表6所示。

計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)直接就業(yè)系數與綜合就業(yè)系數，均遠高于其它3個產業(yè)，說明該產業(yè)具有更強大的就業(yè)吸納能力。其中，綜合就業(yè)系數為4.21（萬人/億元），即該產業(yè)每1億元產出創(chuàng)造4.21萬個就業(yè)機會，其中，0.37萬屬于該產業(yè)直接創(chuàng)造的就業(yè)機會，3.84萬屬于通過其它產業(yè)部門間接創(chuàng)造的就業(yè)機會，即每個從事該產業(yè)的就業(yè)人員可以為社會多創(chuàng)造10.3個就業(yè)崗位，說明計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)間接就業(yè)帶動效應強。

一般而言，第一二三產業(yè)綜合就業(yè)系數依次遞減。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)綜合就業(yè)系數遠超其它產業(yè)部門，由于勞動生產率與就業(yè)系數成反比，因此，該產業(yè)綜合勞動生產率相對較低，進一步證實計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)屬于勞動密集型產業(yè)。

3.2.2 就業(yè)質量

勞動報酬系數與營業(yè)盈余系數計算結果如表7所示。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)直接勞動報酬系數低，產業(yè)部門生產支付的勞動力報酬少，產業(yè)發(fā)展直接消耗的勞動力人力資本水平低，產業(yè)就業(yè)環(huán)境不理想，就業(yè)質量等級低。從整體投入的勞動成本來看，該產業(yè)部門對勞動力報酬的投入迅猛增長，即產業(yè)部門發(fā)展對勞動力需求較高，進一步佐證該產業(yè)部門對就業(yè)的帶動效應在產業(yè)部門中處于頭部地位。

軟件和信息技術服務業(yè)直接營業(yè)盈余系數為0.21，在產業(yè)部門中排名靠前，意味著基礎軟件開發(fā)、集成電路設計、應用軟件開發(fā)、人工智能集成服務等投資效應明顯，投資回報率高。4類產業(yè)直接營業(yè)盈余系數均比直接勞動系數低，表明在勞動與資本的博弈中，勞動報酬所占份額更大，4類產業(yè)與發(fā)展成為資本密集型產業(yè)仍有一定距離。

3.3 四類產業(yè)衍變情況及影響

為進一步分析自2018年美國對中國4類產業(yè)進行技術封鎖所帶來的影響，本文利用RAS法對投入產出表進行迭代，根據2018、2021年計算結果對比，得出如下結論。

（1）基礎研究影響增大。由表8可知，從結構角度來看，4類產業(yè)有效規(guī)模均增加，限制度均減少，表明4類產業(yè)在產業(yè)網絡結構中重要性及影響力均有所上升。其中，研究和試驗發(fā)展業(yè)有效規(guī)模上漲54.32%，限制度下降27.91%，結構影響力提升幅度居于首位。從投入產出角度來看，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)因技術封鎖受到的影響最大，影響力系數增加幅度最小且感應度系數增加幅度最大，即對其它產業(yè)影響力相對減弱，同時，更易受其它產業(yè)影響。值得注意的是，軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)無論結構還是投入產出，影響力均大幅提升，總帶動效應提升顯著。

（2）基礎研究投入增多。由表9可知，從消耗角度看，計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)，軟件和信息技術服務業(yè)，研究和試驗發(fā)展業(yè)在入度網絡結構中自我網絡連接數上升，但是，研究和試驗發(fā)展業(yè)自我網絡密度反而下降（該產業(yè)產出僅用于自身，故不存在出度自我網絡），產業(yè)結構優(yōu)勢未能充分利用。從分配角度看，除科技推廣和應用服務業(yè)外，其余3類產業(yè)無論出度自我網絡連接數還是出度自我網絡密度均有所降低，產業(yè)結構供給能力下降。

從投入產出角度看，4類產業(yè)完全消耗系數均有所上升，受上游供給影響，軟件和信息技術服務業(yè)、科技推廣和應用服務業(yè)完全分配系數有所下降，表明由于美國技術封鎖，中國國內相關技術活動（研發(fā)、推廣、應用）受到不同程度影響，將新技術、新工藝推向市場步履維艱。值得注意的是，科技推廣和應用服務業(yè)出度自我網絡密度逆勢上升，產業(yè)網絡結構帶動效應增強。

自美國技術封鎖后，國家加大對基礎軟件開發(fā)、集成電路設計信息系統(tǒng)集成、物聯(lián)網技術服務的資源投入，注重新發(fā)現(xiàn)、新理論、新技術、新產品等研究和試驗發(fā)展。軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)完全消耗系數上升明顯，同時，在產業(yè)網絡結構方面，產業(yè)入度自我網絡規(guī)模增大，產業(yè)之間渠道愈加暢通，投入產出轉化效益更高。這兩個產業(yè)部門因技術封鎖而逆勢發(fā)展，表明中國逐步加大對前瞻性戰(zhàn)略性產業(yè)投入力度，核心技術、關鍵技術自給率逐步提升，產業(yè)自立自強發(fā)展趨勢顯著。

4 研究結論與討論

4.1 研究結論

本文通過分析美國技術封鎖對中國4類產業(yè)帶來的影響，探討美國“制裁”中國企業(yè)是否有助于中國相關產業(yè)自立自強、可持續(xù)發(fā)展，得到如下主要結論。

（1）產業(yè)自身層面。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)對國民經濟的帶動效應強，對上下游產業(yè)發(fā)展的推動、制約作用深，是處于戰(zhàn)略地位的支柱產業(yè)，但該產業(yè)以“大進大出”方式融入全球產業(yè)價值鏈，產業(yè)生產附加值較低，雖然產業(yè)就業(yè)杠桿效應強、吸納能力高，但就業(yè)環(huán)境并不理想。軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)、科技推廣和應用服務業(yè)處在發(fā)展初始階段，社會再生產過程不充分，尚未形成完備的產業(yè)生態(tài)，產業(yè)發(fā)展依賴資本投入，其中，軟件和信息技術服務業(yè)投資效益明顯，投資回報率相對更高。

（2）產業(yè)結構層面。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)以及科技推廣和應用服務業(yè)在產業(yè)網絡中居于結構洞位置，對其它產業(yè)節(jié)點結構影響力大。計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)入度自我網絡以及科技推廣和應用服務業(yè)出度自我網絡規(guī)模大，但網絡密度低，產業(yè)結構優(yōu)勢尚未得到充分利用，產業(yè)產能有待進一步釋放。

（3）產業(yè)發(fā)展層面。軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)有效規(guī)模大幅上升，限制度大幅下降，逐漸接近結構洞位置。影響力系數提升且感應度系數降低，總帶動效應提升顯著。產業(yè)結構方面，2021年4類產業(yè)在產業(yè)結構中重要性及影響力均有所提高。投入產出方面，4類產業(yè)完全消耗系數均有所上升，但完全分配系數變化不一。入度方面，研究和試驗發(fā)展業(yè)自我網絡連接數增加顯著，但自我網絡密度有所下降；出度方面，除科技推廣和應用服務業(yè)外，其它3類產業(yè)的產業(yè)結構帶動能力下降。

4.2 實踐啟示

美國打壓對中國產業(yè)發(fā)展造成不同程度制約，但也促使中國產業(yè)自立自強發(fā)展?；谘芯拷Y論，本文提出如下政策建議：

（1）提高前沿領域、創(chuàng)新領域核心技術自給率。加大基礎研究投入，實現(xiàn)“0→1”技術突破，加快基礎研發(fā)突破與迭代應用，增強產業(yè)競爭優(yōu)勢，補齊基礎瓶頸短板，解決一系列“卡脖子”問題，合理利用關鍵產業(yè)的“鏈主”結構優(yōu)勢，充分釋放產業(yè)產能，進一步鞏固產業(yè)鏈競爭力。

（2）強化政策支持，加大產業(yè)資金投入力度。加快制定基礎科研及科技推廣相關政策，構建國家級產業(yè)發(fā)展規(guī)劃，打造市場化、法治化、國際化營商環(huán)境，助力形成完整、完備產業(yè)生態(tài)；合理引入資本投資，提高資源配置效率，推動軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)、科技推廣和應用服務業(yè)快速發(fā)展成熟，進一步帶動計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)發(fā)展，優(yōu)化產業(yè)布局。

（3）提高產業(yè)勞動報酬，推進產業(yè)結構升級。利用高額勞動報酬搭建技術人才儲備池，培育“專精特新”企業(yè)，提升制造業(yè)高端產能供給，加強創(chuàng)新鏈與價值鏈融合，構建更具韌性、更加自主、更加安全的工業(yè)體系網絡，改變中國在關鍵領域、創(chuàng)新領域長期受制于人的困境。

（4）提升數字化、服務化水平，激活內需潛力。充分發(fā)揮中國海量數據市場、應用場景優(yōu)勢，挖掘內需潛力，逐步提升軟件和信息技術服務業(yè)、研究和試驗發(fā)展業(yè)、科技推廣和應用服務業(yè)消費依賴度，提高計算機、通信和其它電子設備制造業(yè)國內市場占有率，促進終端消費，賦能產業(yè)轉型，增強競爭優(yōu)勢，推動形成中國產業(yè)鏈國際化、現(xiàn)代化發(fā)展新格局。

參考文獻：

［1］ LI W. Towards economic decoupling？ mapping Chinese discourse on the China-US trade war［J］. The Chinese Journal of International Politics， 2019，12（4）：519-556.

［2］ AMITI M， REDDING S J， WEINSTEIN D E. The impact of the 2018 tariffs on prices and welfare［J］. The Journal of Economic Perspectives， 2019，33（4）：187-210.

［3］ DONG Y， WHALLEY J. Gains and losses from potential bilateral US-China trade retaliation［J］. Economic Modelling， 2012，29（6）：2226-2236.

［4］ 鮑勤， 蘇丹華， 汪壽陽. 中美貿易摩擦對中國經濟影響的系統(tǒng)分析［J］. 管理評論， 2020，32（7）：3-16.

［5］ 薛熠， 金楓， 李經緯. 中美貿易關系的演進、影響與我國企業(yè)的應對［J］. 宏觀質量研究， 2020，8（1）：1-18.

［6］ 劉愛東， 禹露， 譚圓奕. 國外反傾銷對中國紡織服裝業(yè)出口貿易效應影響的實證分析［J］. 中南大學學報（社會科學版）， 2016，22（6）：117-124.

［7］ SUN H. The U.S.-China tech war： impacts and prospects［J］. China Quarterly of International Strategic Studies， 2019，5（2）：197-212.

［8］ 朱啟榮， 王玉平. 特朗普政府強化對中國技術出口管制的經濟影響——基于“全球貿易分析模型”的評估［J］. 東北亞論壇， 2020，29（1）：54-68.

［9］ GUAN J， XU X， XING L. Analysis of inter-country input-output table based on bibliographic coupling network： how industrial sectors on the GVC compete for production resources［J］. International Journal of Modern Physics B， 2018，32（6）：1850063-1850086.

［10］ HE C， WANG J. Regional and sectoral differences in the spatial restructuring of Chinese manufacturing industries during the post-WTO period［J］. Geo Journal， 2012，77（3）：361-381.

［11］ LIU E. Industrial policies in production networks［J］. The Quarterly Journal of Economics， 2019，134（4）：1883-1948.

［12］ WANG P P， LI Y P， HUANG G H， et al. A multi-scenario factorial analysis and multi-regional input-output model for analyzing CO2 emission reduction path in JING-JIN-JI region［J］. Journal of Cleaner Production， 2021，34（2）：126782-126805.

［13］ XU M， LIANG S. Input-output networks offer new insights of economic structure［J］. Physica A， 2019，527（3）：121178-121202.

［14］ GHALMANE Z， CHERIFI C， CHERIFI H， et al. Extracting backbones in weighted modular complex networks［J］. Scientific Reports， 2020，10（1）：15539-15563.

［15］ WANG T， XIAO S， YAN J， et al. Regional and sectoral structures of the Chinese economy： a network perspective from multi-regional input-output tables［J］. Physica A： Statistical Mechanics and its Applications， 2021，581（4）：126196-126214.

［16］ 趙曉軍， 王開元. 中國產業(yè)網絡變遷規(guī)律研究［J］. 統(tǒng)計與決策， 2021，37（20）：90-95.

［17］ 李騰， 孫國強， 崔格格. 數字產業(yè)化與產業(yè)數字化：雙向聯(lián)動關系、產業(yè)網絡特征與數字經濟發(fā)展［J］. 產業(yè)經濟研究， 2021，20（5）：54-68.

［18］ 袁文華， 李建春， 秦曉楠， 等. 基于FCS框架的城市文化產業(yè)景觀生態(tài)特征及網絡關聯(lián)［J］. 地理科學進展， 2020，39（3）：474-487.

［19］ OWEN-SMITH J， POWELL W W. Knowledge networks as channels and conduits： the effects of spillovers in the Boston biotechnology community［J］. Organization Science， 2004，15（1）：5-21.

［20］ GAY B， DOUSSET B. Innovation and network structural dynamics： study of the alliance network of a major sector of the biotechnology industry［J］. Research Policy， 2005，34（10）：1457-1475.

［21］ 農業(yè)農村部. 農業(yè)產業(yè)化國家重點龍頭企業(yè)認定和運行監(jiān)測管理暫行辦法［EB/OL］. ［2001-06-26］. http：//www.moa.gov.cn/gk/zcfg/__deleted_2018.10.23_09.36.23__qtbmgz/200601/t20060123_540623.htm.

［22］ 周磊， 楊威， 余玲瓏， 等. 美國對華技術出口管制的實體清單分析及其啟示［J］. 情報雜志， 2020，39（7）：23-28.

［23］ 宋軍繼. 國內海洋高新技術產業(yè)發(fā)展模式優(yōu)化研究［J］. 山東社會科學， 2013，27（4）：125-127.

［24］ 劉異玲， 吳蔚玲， 李松青. 核心企業(yè)對工程機械產業(yè)集群影響路徑研究［J］. 礦業(yè)研究與開發(fā)， 2017，37（8）：94-99.

［25］ 高鵬. 農村地區(qū)特色產業(yè)經濟發(fā)展現(xiàn)狀與改善對策研究［J］. 現(xiàn)代經濟探討， 2022，41（1）：124-132.

［26］ 曾昆， 李曉芃， 沈紫云， 等. 我國新材料產業(yè)集群發(fā)展戰(zhàn)略研究［J］. 中國科學院院刊， 2022，37（3）：343-351.

［27］ 回亮澔， 伍玉林. 戰(zhàn)略性新興產業(yè)集群主體協(xié)同創(chuàng)新系統(tǒng)研究［J］. 自然辯證法研究， 2020，36（9）：38-44.

［28］ 盧華玲， 周燕， 樊自甫. 產業(yè)集群發(fā)展影響因素研究——基于電子及通信設備制造業(yè)省級面板數據實證分析［J］. 工業(yè)技術經濟， 2013，32（1）：118-126.

［29］ 賀建風， 鄢平. 產業(yè)集聚與經濟效益關系實證研究［J］. 商業(yè)時代， 2010，10（17）：104-105.

［30］ 鄧峰. 核心企業(yè)網絡權力對產業(yè)集群創(chuàng)新績效的影響——基于網絡運行效率的中介作用［J］. 科技進步與對策， 2015，32（18）：58-63.

［31］ 黃勇. 促進戰(zhàn)略性新興產業(yè)集群化發(fā)展的培育機制研究［J］. 貴州社會科學， 2021，42（12）： 125-133.

［32］ 李巍， 李玙譯. 解析美國對華為的“戰(zhàn)爭”——跨國供應鏈的政治經濟學［J］. 當代亞太， 2021，30（1）：4-45.

［33］ 關峻， 徐澤磊， 邢李志. 全球產業(yè)集群發(fā)展關聯(lián)網絡模型研究——以汽車產業(yè)集群為例［J］. 科技進步與對策， 2017，34（17）：72-79.

［34］ CAI H， QU S， WANG M. Changes in China′s carbon footprint and driving factors based on newly constructed time series input-output tables from 2009 to 2016［J］. The Science of the Total Environment， 2020，711（5）：134555-1334575.

［35］ 田家林， 顧曉燕. 知識產權密集型產業(yè)與其他產業(yè)的共生關系分析［J］. 技術經濟與管理研究， 2019，40（9）：116-122.

［36］ 張其仔， 許明. 中國參與全球價值鏈與創(chuàng)新鏈、產業(yè)鏈的協(xié)同升級［J］. 改革， 2020，33（6）：58-70.

［37］ 楊俊青， 陳虹， 許艷紅. 傳統(tǒng)產業(yè)轉型與新興產業(yè)培育發(fā)展中的就業(yè)問題研究——以山西省為例［J］. 中國人口科學， 2018，32（5）：2-16.

（責任編輯：萬賢賢）

英文標題The Effects of Technology Blockade on the Independence of Industrial Development：An Empirical Test Based on the U.S. Entity List

英文作者Xue Yaowen， Yang Dagao， Wang Wenli

英文作者單位（School of Economics and Management， Taiyuan University of Science and Technology， Taiyuan 030024， China）

英文摘要Abstract：Each outbreak of scientific and technological innovation and industrial change has greatly contributed to the improvement of social labor productivity and has brought new development trends and characteristics of industrial development. The leaders of each industrial revolution have taken global competitive advantages for a long period with leading the strategic evolution direction of new industries. Since the 21st century， the United States has been imposing unjustified sanctions on Chinese high-tech enterprises in an attempt to curb China's industrial development. Under such circumstances， it is crucial to identify the key points for the independent and autonomous development of industries by defining the types of industries under suppression and verifying their structural position and the role they play in the national economy.

Therefore， this paper summarizes two main characteristics of Chinese enterprises with core technologies on the U.S.entity list. Firstly， they have strong R&D capability with access to global resources， and lead the technological development trend of their industries; secondly， they have a high market share and occupy an oligopoly position in the global market in the form of multinational companies. Because of the importance of core enterprises in the industrial supply chain in the two major lines of R&D and sales， the impact of the U.S. entity list on core enterprises is passed on to related industries. The study integrates four categories of industries including computer， communication and other electronic equipment manufacturing， software and information technology services， research and experimental development， and science and technology promotion and application services. Subsequently， the input-output table is used as the database to construct the strongly related industry adjacency matrix by using the improved Floyd algorithm to generate the strongly related industry network. On the basis of the above theoretical mechanism， this study empirically examines the impact of the technology blockade on the development trend of self-sustainability and self-improvement of related industries in China by using the industrial network model and input-output model and investigates the specific impact mechanisms and effects.

The following conclusions are drawn. （1） The computer， communication and other electronic equipment manufacturing industry has strong driving benefits for the national economy and is a pillar industry in a strategic position; however， the industry is integrated into the global industrial value chain in the way of large-scale export based on large-scale import， the industry has high employment absorption capacity with a low value-added rate and an unsatisfactory employment environment， and it is a labor-intensive industry and? most affected by the entity list. The software and information technology service industry， research and experimental development industry， science and technology promotion， and application service industry are in the initial stage of development， and thus the social reproduction is not sufficient; there is not a complete industrial ecology， and industrial development is dependent on capital investment. （2） The computer， communication and other electronic equipment manufacturing industries and the science and technology promotion and application service industries are in the structural hole position with large ego network scale but low ego network density， and the advantages of this industrial structure are not fully utilized. （3） The U.S. technology blockade inhibits the development of China's four types of industries to varying degrees， and the most serious constraints are imposed on the development of the computer， communication and other electronic equipment manufacturing industry. But the suppression also forces China to increase the supply of resources for the research and experimental development industry， software and information technology service industry， improve its key technology research， and enhance its importance and influence in the industrial structure.

In summary， this study? extends the suppression of enterprises to the industry level with integrated research on the Chinese enterprises affected by the U.S. entity list from an industrial perspective. It further constructs a network of strongly related industries based on inter-industry linkages and analyzes the impact of the U.S. technology blockade on the independent and autonomous development and industrial structure upgrading of four types of industries through iterations.

英文關鍵詞Key Words：Industrial Development; Technology Blockade; Entity List; Input-output Model; Social Network Analysis

收稿日期：2022-07-23? 修回日期：2022-12-18

基金項目：國家自然科學基金面上項目（72171162）

作者簡介：薛耀文（1965-），男，山西萬榮人，博士，太原科技大學經濟與管理學院教授、博士生導師，研究方向為決策科學、金融監(jiān)管；楊大高（1995-），男，山西聞喜人，太原科技大學經濟與管理學院碩士研究生，研究方向為決策科學、產業(yè)供應鏈；王文利（1982-），男，湖北鐘祥人，博士，太原科技大學經濟與管理學院教授、碩士生導師，研究方向為供應鏈管理。