世博会对上海经济的研究

世博会对上海经济的研究邢浩王琳李晓静袁磊（山东经济学院统计与数学学院，山东济南250014）摘要：估算重大事件活动的效应对事件及事件旅游研究有着重要的意义。本文总体采取区域宏观经济评价的方法，建立一元线性回归模型与投入产出模型，采用Matlab与Eviews软件，对GDP进行了定量地估计，并根据相关数据对通货膨胀、就业与进出口总额进行了定性地描述，客观综合地评价了2010上海世博会对上海经济的影响。关键词：区域宏观经济评价模型一元线性回归模型投入产出模型直接消耗系数完全消耗系数。1前言评估事件活动的效应，是国外事件及事件旅游理论经常涉及的问题，在分析问题的过程中，给出了许多定量估算方法。对世博会而言，承办世博会的城市或地区，会因世博会的举办，而获得短期与长期的经济效益，但它的成本投入和经济效益不会反映在官方的财务报表中。与此同时，在衡量世博会收益率时，举办一届具有纪念意义的盛会的价值是主办方无法估计的。因此对世博会的定量研究就显得尤为重要，在此基础上，加入定性的描述，会使问题更加直观，能够更加深入地认识和理解问题。与一般重大事件活动进行经济影响评估一样，对世博会的经济影响评估的经典方法是成本效益分析，其基本评估技术是投入产出方法。像任何影响和效应的评价一样，采用什么方法对重大事件活动的影响和效应进行评估，都有一个基本的问题，那就是需要有精确、全面的财务、资金及其它数据资料。但像上海世博会这样的重大事件活动绝大部分都由政府直接操作，其财务资料和相关的其他资料都非常缺乏，加上重大事件活动本身的投资、效应也存在界线模糊、界定不易的问题，因此对世博会的研究存在着诸多的困难。本文综合衡量宏观经济的四个主要指标：国内生产总值（GDP）、通货膨胀率、失业率和进出口额，建立了区域宏观经济综合评价体系，通过定量的分析和定性的描述，客观地评价了世博会对上海经济的研究。在研究世博会对上海经济（GDP）的影响时，采用了定量分析的方法，主要通过支出法来核算世博会所引起的上海经济总量的增量。世博会期间的政府购买主要包括政府对部分建设的经济场馆和与之相匹配的公共设施的掌控，它们包含在对世博会场馆和公共设施建设的固定投资总额中；而影响净出口（贸易差额）的主要因素有：本国商品和外国商品的价格、汇率、贸易协定、贸易壁垒、本国和外国的景气循环，而这些因素在一定时期内是保持在一定范围内的，故可基本忽略世博会的举办对它们的影响，进而忽略世博会对净出口的影响。所以世博会对经济的影响可以主要通过投资和消费来体现。对投资的研究：由乘数论，对往年上海市固定资产投资总额与相应GDP进行回归分析，通过对其拟合方程的合理性检验，可以计算出常规情况下2010年的投资乘数，查阅上海市政府对世博会的直接投资总额，进而得出对世博会的投资而产生的上海经济总量的增加值；对消费的研究：通过分析得出世博会期间的收入，主要来源于游客的旅游支出，因而用世博期间上海市增加的旅游收入来近似代替增加的消费收入。根据5月1日到9月12日的入馆参观情况预计世博会期间的参馆总人数及消费情况，建立投入产出模型，获得旅游业收入增加带动的其他产业的增加总值。对于世博会对上海通货膨胀率、失业率和进出口额的研究，则主要通过搜集到的有关数据，对其进行了定性的描述。2区域宏观经济综合评价体系的建立2.1对上海经济总量（GDP）的定量分析2.1.1模型一：基于一元线性回归模型对投资总额引致经济总量增加的研究投资，简而言之就是将货币转化为资本的过程。投资按照投资主体、活动性质和项目性质的不同，以及其它一些标准有着多种多样的划分。投资的影响除记入当期的GDP中以外，还能够通过投资的乘数效应对使主体经济产生成倍的增长。凯恩斯的投资乘数理论可以用下面的公式概括：（1）（2）其中，为新增投资，为投资乘数，为边际消费倾向因此投资乘数主要是由边际消费倾向决定的，而影响边际消费倾向的因素主要有：居民收入水平的差距,物价水平的波动,消费信贷的发展以及预防性储蓄动机。这些因素在一定时期内同样在一定（较小的）范围内波动，因此可以忽略它们对边际消费倾向的影响，进而忽略它们对投资乘数的影响。由2000年-2007年上海固定资产投资总额与相应的GDP值（如表1-1所示）表1-120002001200220032004200520062007全社会固定资产投资总额（亿元）1869.671964.542187.062452.113084.663542.553925.094458.61GDP(亿）4771.175210.125741.036694.238072.839164.110366.3712188.85得到散点图如下：图1-1由图1-1看到，数据点大致落在一条直线附近，这说明变量与之间的关系大致可以看作是线性关系。由于以上分析得知，投资乘数在一定时期内是保持不变的，因此可以建立一元线性回归模型：（这里的具有明显的实际意义，它所表示即为投资乘数）由所给数据可以通过最小二乘法进行求解。下面利用统计软件Eviews对模型进行求解，得：表1-2VariableCoefficientStd.Errort-StatisticProb.C-561.3710303.8407-1.8475830.1071K2.8593600.09169231.184250.0000由表可得，投资乘数（即）=，所以由投资乘数效应得：根据网上已有的官方数据，预计世博会直接投资将达到180亿元。所以=2.859360180=514.6848亿元。即上海经济总量在投资乘数效应的作用下得到了增加，增加额是514.6848亿元。2.1.2模型二：基于投入产出模型对旅游引致上海经济总量增加的研究在基本消费情况保持正常走势的情况下，上海市增加的消费收入主要与世博会的举办有关，而世博会的收入又主要来源于游客的旅游支出，所以我们可以用世博期间上海市增加的旅游收入来代替增加的消费收入。因此需要分析旅游业产值的变动对各产业部门的影响。1、对上海世博期间旅游业收入增加值的预测已知从5月1日至9月12日在时入馆参观总人数为万人（见附录2），采用插值的方法预算世博会期间的参馆总人数：,其中，代表世博会举行的总天数，即为184天这与上海统计局预测的7000万人次基本接近，所以该模型能够应用。用Matlab分析附录3的数据，得折线图如下：图2-1每条曲线都基本呈线性关系，于是采用Excel软件进行回归计算，可以分别预测出2010年来沪旅游人数及人均消费,得到以下数据：表2-1外省市来沪旅游人数（万人次）本地市民在沪旅游人数（万人次）国际旅游入境人数（万人次）国内旅游人均消费（元）国际旅游人均消费（美元）6605.9292180.464773.7721622.036732.116（Excel输出结果见附录4）预测世博期间各地来沪旅游人数：外省市来沪旅游人数为4897万人次，本地市民在沪旅游人数1616.4万人次，国际旅游入境人数573.6万人次。所以，世博会带动的旅游业的总收入为1337.8亿元。2．计算完全需求系数，分析旅游业与其他部门的关系投入产出行模型表明，国民经济各部门的总产出都是其他部门总产出的函数，当产业结构发生变动，都会对国民经济部门产生一系列连锁反映。定量分析和预测连锁反应，对国民经济决策和管理都有非常重要的意义。直接消耗系数是从投入角度分析产业之间直接技术经济联系的指标，记为，是指在生产经营过程中第产业部门的单位总产出直接消耗第产业部门货物或服务的价值量。用公式表示。直接消耗系数的大小反映了生产部门之间直接联系的密切程度，数据越大表示联系越密切，数据越小越不密切。根据2007年中国投入产出表，整理计算得到2007年旅游业对其他相关产业的直接消耗系数，并按从大到小排列得表（见附录5）。从表中可以看出：旅游业每收入1万元需要直接消耗餐饮业产品1369元，直接消耗住宿业1230元，直接消耗铁路运输业857，直接消耗旅游业753元，直接消耗道路运输业676元，直接消耗保险业493元，直接消耗石油及核燃料加工400元，直接消耗环境管理业255元，直接消耗公共设施管理业255元，直接消耗航空116元，其他的直接消耗均低于100元，旅游业的发展与餐饮业、住宿业、交通运输业、旅游业、保险业、石油及核燃料加工业、环境管理业及公共设施管理业等10个产业有着密切的联系，旅游业对这些部门产生了直接拉动作用。从2007年中国投入产出表中可以找到完全消耗系数矩阵，由矩阵表达式：计算完全需要系数矩阵，其中表示与同阶的单位矩阵。矩阵的第六列表示旅游业与其他产业之间的相互关系。因篇幅有限，本文省略了完全需要系数的计算结果，只取矩阵中第六列的数据，以此分析旅游业的收入对其他产业部门的影响（见附录6）。由表中数据可以得出餐饮业的完全需求系数最高，即餐饮业产值的增加对旅游部门的依赖程度最高，即旅游部门的产值增加的越多，餐饮业部门的产值增加量也越高。而完全需求系数超过100元的产业中，还包括住宿业、石油及核燃料加工业、铁路运输业、公路运输业等42家行业。3．旅游业收入增加带动的其他产业的增加值当第部门最总需求增加一个单位是，需要各部门直接与间接提供的总产出量，记为。其中，=0.082379，当=1，…，135，依次表示附录6中自上而下、由左至右的每个数据。由公式：，其中，右边矩阵中不包含项（推导过程见附录7）。得：1337.8旅游业的发展带动其他各部门产量增加的总值为：=1337.8=2140.48（亿元）所以，旅游业带动上海市GDP的增加值为：2140.48+1337.8=3478.28（亿元）因此由旅游和固定投资引发的上海经济总量的增加量为：+514.6848+3478.28=3993(亿元)2.2对上海通货膨胀率、进出口额与失业率的定性描述2.2.1基于CPI与PPI的通货膨胀率的定性描述表2-2上海2010年1-7月居民消费价格指标单位1-7月（上年同期-100）比去年同期增长（%）居民消费者价格指数-102.502.50食品-106.206.20烟酒及用品-101.301.30衣着-98.60-1.40家庭设备用品及维修服务-99.90-0.10医疗保健和个人用品-103.403.40交通和通信-98.10-1.90娱乐教育文化用品及服务-99.90-0.10居住-103.503.50由表中数据得出，1-7月，本市居民消费价格总水平比去年同期上升2.5%。从八大类看，总体呈上升的态势，食品类价格上升6.20%，烟酒及用品类价格上升1.30%，衣着类价格下降1.40%，家庭设备用品及维修服务类价格下降0.10%，医疗保健和个人用品类价格上升3.40%，交通和通信类价格下降1.90%，娱乐教育文化用品及服务类价格上升0.10%，居住类价格上升3.50%。由于消费者价格指数（CPI）是一个同步经济指标，它显示了目前的经济状况，一般定义消费者价格指数超过3％为通货膨胀，超过5％为比较严重的通货膨胀。从数据看来，上海的生产者价格指数升幅较温和，表示其经济呈稳定向上的态势。

表2-3上海2010年7月份工业品出厂价格指标单位7月（上年同期-100）比去年同月增长（%）1-7月（上年同期-100）比去年同期增长（%）工业品出厂价格指数-101.40-103.00-按轻重工业分-----轻工业-96.80-96.60-重工业-105.60-108.70-按用途分-----生产资料-101.80-103.70-生活资料-100.20-100.50-由表中数据可以得出：7月份，本市工业品出厂价格和原材料、燃料和动力购进价格总水平比去年同月分别上升1.4%和10.7%，升幅比上月分别回落1.2个和2.3个百分点。1-7月，两大价格比去年同期分别上升3%和12.6%。7月份，从两大部类产品价格变动看，生产和生活资料产品价格比去年同期分别上升3.3%和0.4%，升幅比上月回落1.5个和0.2个百分点。在本市调查的34个工业大类行业中，七成行业产品价格同比上升，其中四成行业产品价格升幅比上月有所回落。受去年化工及钢材产品价格大幅攀升，基期高等影响，黑色金属冶炼及压延加工业、化学原料及化学制品制造业和石油加工炼焦及核燃料加工业产品价格升幅比上月分别收窄3.8个、7.5个和13个百分点，成为升幅回落幅度居前的三个行业。7月份，本市九大类原材料购进价格同比仍延续全线上升态势，升幅介于3.3%-26%之间。燃料动力和化工产品类价格升幅出现13.4个和7.1个百分点的较大幅度回落，成为影响原材料购进价格水平同比升幅出现回落的主要原因之一。由于生产者物价指数（PPI也指工业出厂价格指数）可以显示未来经济状况。由数据可以得出生产者价格指数出现回落，预示着在未来的三个月甚至是半年内，生产者价格指数不会有着更高的涨幅，经济呈现稳定发展的态势。2.2.2对进出口额的定性描述表2-4指标单位7月（上年同期-100比去年同月增长（%）1-7月（上年同期-100）比去年同期增长（%）上海市进出口总额亿美元325.2430.202,043.2540.40进口总额亿美元155.8822.001,038.8446.80出口总额亿美元169.3638.801,004.4134.40由表中数据可得：1-7月份，本市实现外贸进出口累计总额2,043.25亿美元，比去年同月增长40.40%。其中，出口累计总额1,004.41亿美元，增长34.40%；进口累计总额亿美元，增长46.80％。出口与进口都呈现上升态势。出口是发展中国家和地区经济增长的引擎，出口持续扩张，带动相关产业增长，生产结构与就业结构相应持续调整、改善。一般而言，出口产业的生产效率与竞争力较内需产业高，随着出口不断扩张，资本与人力资源不断流人出口产业，促使资源重新分配，提高总体资源生产力，并带动整体经济持续繁荣。而进口对经济增长的促进作用则是从增加供给的角度表现出来。从全国的情况来看，由于改革开放以来，我国逐步减少进口限制，注重生产资料尤其是先进设备的进口，合理控制生活资料的进口，国民经济增长率中有20％左右是扩大进口带来的，所以从长期来看，扩大进口也是能促进经济增长的。这主要是因为进口产品能够填补国内或区域内供给空缺从而增加民间投资和消费，提升投资和消费的结构。进口的增幅大于出口的增幅，说明净出口正在逐步向正变化，在某种程度上，对上海的经济起到了拉动的作用。而进出口的贸易通常是由国家或地区的经济政策所调控的，上海的进口增幅大于出口的增幅说明在比较长的一段时间内，仍会继续这种趋势发展。2.2.3对失业率的定性描述影响失业率的主要原因有通货膨胀率与通货膨胀率。而前者主要是在短时期内影响着就业，从而对失业率产生影响在短期内，通货膨胀率与失业率成反向关系，即低水平的失业率伴随着高水平的通货膨胀率，而在长时期内利普斯曲线表示它们不存在替代关系；后者主要是在场时期内影响着失业率，在经济繁荣时期，失业率低，就业率水平高，在\o"经济萧条"经济萧条时期，就业水平低，\o"失业率"失业率高，即国民产出水平的提高和降低会直接影响就业率的上升或下降。通过前面对上海经济总量与通货膨胀的研究与分析，上海的GDP在一段时间内呈现的是一种上升的态势，而通货膨胀率也呈现一种温和的上升趋势，所以在短期与长期内都将对缓解就业压力、提升就业率产生积极的作用。3结论在区域宏观经济的综合评价体系的定量分析中得出：世博会的举办使上海市固定投资收益增加了514.6848亿元，世博园创造了旅游业增加值及其带动的相关产业增加值3478.28亿元，世博会合计为上海市经济创造了3993亿元的增加值。在区域宏观经济的综合评价体系的定性描述中得到世博会对上海的通货膨胀、进出口额与就业都起到了比较积极的作用，并进一步带动了上海经济的发展。并在定量分析与定性描述的过程中，对各个发面的未来发展态势进行了粗略地估计，估计的结果是各个方面的未来发展态势会对上海经济起到比较积极的作用。本文的定量分析和定性描述是建立在大量的经济数据基础上的，经济数据大多来源于中国统计年鉴、中经网、上海统计局统计年鉴。而年鉴条目的内容真实性，是年鉴制定和发表的首要的原则，基本的原则。同时本文的数据收集结合一些的网络信息等，经过我们对这些消息的筛选，获取最有效并且被普遍认同或者是官方网站上查到的数据。这些数据也具有很高的可靠性，在满足模型分析的要求的基础上更具有一定的时效性和多样性。在定量分析时，模型估算方法和结果的不足：模型一中忽略了一些问题，如直接投资中各种投资所占的比例情况，因每种投资的单位投资贡献额并不一定完全相同引起的误差较大等问题。另外不能对上海长期经济增长中由上海世博会固定投资总额所引起的部分进行估量。模型二中使用的投入产出表是用全国的投入产出情况分析上海市投入产出，不免会有偏差。另外，对游客的人均消费进行预测时，为计算简单起见，忽略了当年的通货膨胀对价格的影响，也造成了预测值的不准确性。世博会影响上海经济总量增加的因素构成主要有消费和对世博会固定投资，而隐含的假设是消费部分主要以旅游业的收入为主，这一假设显然也存在不足。在结果分析上，世博会带来的经济效应是一种超常规的特殊事件，由于世博会尚在举办过程中无法收集到完整的数据，所以无法预测未来几年中上海是否会出现“后事件效应”，只能研究短期内世博会对上海经济的影响。在定性分析时，就某些已经存在的数据进行分析，忽略了经济问题中的某些偶然性因素的影响。像世博会这样的重大活动一般都是由政府直接操作，其财务资料和其他相关的资料都极其缺乏，特别是世博会尚未结束，对其影响和效应评估也就变得更加的困难，上述模型与分析从多个角度进行分析，得出可以自圆其成的结论，其参考价值也是显而易见的。参考文献[1]王方华，《世博会与上海经济》，上海：上海交通大学出版社，2003[2]上海市长韩正答中外记者问实录http://2010./a/20100201/000010.htm，2010-09-10[3]董承章，《投入产出分析》，北京：财政经济出版社，2000[4]乔睿，《世博影响下的上海入境旅游人数趋势预测》，现代商贸工业，第5期：P127—P128，2010[5]彭志龙，《中国2007年投入产出表》，北京：中国统计出版社，2009-11[6]乔玮，《用投入产出模型分析旅游对上海经济的影响》，经济地理，第26卷专辑：P63—P66,2006[7]中国统计年鉴/tjsj/ndsj/，2010-09-11[8]中经网/，2010-09-11[9]上海统计局,/2008shtj/index.asp，2010-09-11[10]陈一冰，上海旅游经济资源及世博会对其影响力分析，/view/2397814733687e21af45a9dc.html，2010-09-10

附录目录1投资与GDP的散点图源程序25月1日9月12日32002——2009年上海市旅游情况4各地区来沪旅游人数回归分析4.1外省市来沪旅游人数的回归分析4.2本市市民在沪旅游人数的回归分析4.3境外旅游入境人数的回归分析4.4国内旅游人均消费的回归分析4.5境外来沪旅游人均消费的回归分析5旅游业对其他产业的直接消耗系数6旅游业对其他产业的完全需求系数7完全需求系数数学推导

附录1Matlab散点图源程序%投资与GDP的散点图x=[1869.671964.542187.062452.113084.663542.553925.09 4458.61 4829.45];y=[4771.175210.125741.036694.238072.839164.1010366.3712188.8513698.15];plot(x,y,'*'),gridonlegend('散点')title('投资与GDP的关系')xlabel('投资投资总额（亿元）'),ylabel('GDP(亿)')附录25月1日到9月12日的世博会入馆参观人数统计：单位：万人次五月20.692213.1714.868.8912.0214.7720.9814.416.318.0418.0121.5524.0333.5324.1523.6426.1929.0629.6432.8536.1231.1731.4534.5835.3537.738.2250.536.8332.75六月31.1136.9641.7543.752.4941.7448.7951.0941.3439.1340.342.4641.7350.3255.237.939.4141.4442.9836.1241.5140.9840.4144.7148.0955.3548.6845.8345.2642.79七月36.9838.839.7635.8842.8545.7140.3441.1543.0549.3643.3844.4747.6147.7348.1247.1855.7247.444.8443.7443.5342.5845.7251.245.3146.3847.5445.3842.0141.0544.09八月31.633.6733.633.5735.2138.8144.2439.0739.8442.2737.3836.9738.3242.5833.4542.7139.7641.5341.7145.5456.8348.8643.6341.7843.2449.2650.7852.7539.7227.0820.07九月18.1722.6526.2536.9329.0823.0523.7125.0124.934.1348.6436.15（数据来源：上海世博会官方网站/）附录32002——2009年上海市旅游情况年份本市市民在沪旅游人数（万人次）外省市来沪旅游人数（万人次）国际旅游入境人数（万人次）国内旅游人均消费（元）国际旅游收入（亿美元）200267961964272.53113422.75200356301973319.87146520.53200463462159491.92143030.89200568052207571.35145236.08200673272357605.67146639.61200777662444665.59157847.37200878423164640.37146550.27200984843877628.92154847.96(数据来源：上海统计年鉴官方网站/2008shtj/index.as)附录41.外省市来沪旅游人数的回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.880928RSquare0.776035AdjustedRSquare-1.33333标准误差467.8756观测值1方差分析DfSSMSF回归分析84551058568882.320.78986094残差61313446218907.6总计145864504Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept5643.321364.565715.479574.59777E-06XVariable1329.178672.194774.559590.0038525852.本市市民在沪旅游人数的回归分析MultipleR0.888171RSquare0.788848AdjustedRSquare-1.33333标准误差331.6323观测值1方差分析DfSSMSF回归分析82465257308157.122.41551残差6659879.7109980总计143125137Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept1427.893258.40585.5257780.001479XVariable1242.273851.171974.7345020.003213.境外旅游入境人数的回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.898948RSquare0.808107AdjustedRSquare-1.33333标准误差71.40954观测值1方差分析dfSSMSF回归分析8128847.116105.8925.2675残差630595.935099.322总计14159443Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept275.283255.641864.9474120.002585XVariable155.3876211.018735.0266790.0023884.国内旅游人均消费的回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.728061RSquare0.530072AdjustedRSquare-1.33333标准误差99.52672观测值1方差分析dfSSMSF回归分析867040.18380.0126.767921残差659433.49905.567总计14126473.5Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept1262.46477.5505916.279233.42E-06XVariable139.9523815.357312.6015230.0405795.境外来沪旅游人均消费的回归分析SUMMARYOUTPUT回归统计MultipleR0.177115RSquare0.03137AdjustedRSquare-1.33333标准误差84.78433观测值1方差分析dfSSMSF回归分析81396.802174.60030.194314残差643130.297188.382总计1444527.1Coefficients标准误差tStatP-valueIntercept680.213966.0634210.296384.9E-05XVariable15.76690513.082510.440810.674789附录5旅游业对其他产业的直接消耗系数餐饮业0.136907软饮料及精制茶加工业0.001325教育0.000192住宿业0.123004房地产业0.001213汽车制造业0.000183铁路运输业0.085653电力、热力的生产和供应业0.000773公共管理和社会组织0.000161旅游业0.075341租赁业0.000645水的生产和供应业0.00016道路运输业0.067641日用化学产品制造业0.000594水上运输业0.000148保险业0.049382专业技术服务业0.000585文教体育用品制造业0.000142石油及核燃料加工业0.040044城市公共交通业0.000439其他电气机械及器材制造业0.000137环境管理业0.025542其他服务业0.000353通信设备制造业0.000124公共设施管理业0.025535其他食品加工业0.000349建筑业0.000124航空运输业0.011679电子计算机制造业0.000348文化艺术业0.000098银行业、证券业和其他金融活动0.007544家具制造业0.000319卫生0.000097商务服务业0.004006文化、办公用机械制造业0.000317酒精及酒的制造业0.000091娱乐业0.003625仓储业0.000279专用化学产品制造业0.00009印刷业和记录媒介的复制业0.003286广播、电视、电影和音像业0.000276其他交通运输设备制造业0.000085装卸搬运和其他运输服务业0.00285橡胶制品业0.000268社会保障业0.000081新闻出版业0.002715工艺品及其他制造业0.000253植物油加工业0.000075批发零售业0.002068医药制造业0.00022煤炭开采和洗选业0.000071纺织服装、鞋、帽制造业0.001848家用电力和非电力器具制造业0.000216陶瓷制品制造业0.000069烟草制品业0.001546燃气生产和供应业0.000216合成材料制造业0.000067电信和其他信息传输服务业0.001357邮政业0.000192水产品加工业0.000059附录6旅游业对其他产业的完全需求系数行业完全需求系数行业完全需求系数行业完全需求系数餐饮业0.16201谷物磨制业0.008035仓储业0.002227住宿业0.14364装卸搬运和其他运输服务业0.007776医药制造业0.002167石油及核燃料加工业0.10507电子计算机制造业0.007523广播、电视、电影和音像业0.002137铁路运输业0.099313饲料加工业0.006891计算机服务业0.002108道路运输业0.089154废品废料0.00674电机制造业0.00205旅游业0.082397仪器仪表制造业0.006704麻纺织、丝绢纺织及精加工业0.002004电力、热力的生产和供应业0.078137日用化学产品制造业0.006629水泥、石灰和石膏制造业0.001932石油和天然气开采业0.076066水上运输业0.006629皮革、毛皮、羽毛（绒）及其制品业0.001911保险业0.067158娱乐业0.006464石墨及其他非金属矿物制品制造业0.001908银行业、证券业和其他金融活动0.045809纺织制成品制造业0.006207农、林、牧、渔服务业0.001868农业0.041271炼钢业0.006077研究与试验发展业0.001852批发零售业0.031053肥料制造业0.005724液体乳及乳制品制造业0.001741汽车制造业0.030853其他交通运输设备制造业0.00568农药制造业0.001736环境管理业0.029104铁路运输设备制造业0.005631通信设备制造业0.001699公共设施管理业0.027644橡胶制品业0.005428管道运输业0.001671商务服务业0.025941输配电及控制设备制造业0.005328卫生0.001651钢压延加工业0.022639黑色金属矿采选业0.005292毛纺织和染整精加工业0.001563畜牧业0.022224建筑业0.005145租赁业0.00156造纸及纸制品业0.019478涂料、油墨、颜料及类似产品制造业0.00484制糖业0.001543酒精及酒的制造业0.018867木材加工及木、竹、藤、棕、草