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在全球经济日益复杂化的背景下，产业间的相互关联和影响逐渐凸显，尤其是受到外部冲击时，各产业如何通过生产网络传播影响，成为学术研究和政策评估的重要议题。为了更好地理解这种冲击传播机制，本案例通过Python技术对投入产出表进行系统性分析，探索不同产业间的关联性及其对外部政策冲击的响应。案例主要分为三部分：（1）基于投入产出表的中间投入数据绘制产业网络图；（2）计算里昂惕夫逆矩阵，评估产业受到冲击后的传播效应；（3）利用乘数效应分析产业的总体影响。 首先，本案例通过Python将投入产出表中的中间投入数据进行网络可视化，展示各产业间的投入产出关系。网络图清晰呈现出各产业在经济体系中的相对位置及其与其他产业的依赖关系。特别是在国内外政策调整、外部冲击下，经济体的供需关系变化会通过生产网络迅速传播。这种产业间的复杂交互不仅影响个别行业，还可能对整个经济产生广泛的连锁反应。因此，绘制生产网络图不仅可以揭示各产业间的分工与合作，还为评估经济政策的潜在影响提供了直观依据。 其次，里昂惕夫逆矩阵的计算是本案例重要组成部分之一。里昂惕夫逆矩阵作为投入产出分析中的关键工具，能够量化外部冲击在生产网络中的传导路径和强度。当某一产业受到外部政策或经济环境变化的冲击时，该冲击不会局限于该产业内部，而是通过产业链扩展到整个经济体系。通过对里昂惕夫逆矩阵的计算，本案例能够细致地分析外部冲击如何在产业间传递，评估冲击在不同行业中的扩散程度和波及范围。这一分析工具为政策制定提供了前瞻性的评估方法，有助于政策实施前预测潜在的产业链反应，减少事后分析的滞后性。尤其是在当前动各产业技术升级的背景下，里昂惕夫逆矩阵可以提供对政策效果的前瞻性评估，有利于合理规划资源配置，促进区域经济发展。 最后，乘数效应分析为深入理解各产业的溢出效应与经济推动力提供了理论依据。乘数效应通过量化某一产业的初始需求变化对整个经济系统的放大作用，揭示了不同产业对经济增长的相对贡献。在国内循环经济背景下，产业的生产与资源循环利用密切相关，通过对乘数效应的计算，可以确定哪些产业在国内循环中具有较高的推动作用，并分析其对其他行业和地区经济的辐射影响。该方法为制定产业发展战略、推动资源高效配置、增强经济韧性方面提供了数据支持。 总的来说，本案例将Python的数据处理和可视化能力与经典的投入产出分析方法相结合，从生产网络、冲击传播和产业乘数效应三个方面对当前经济体系进行了剖析，揭示复杂经济体系中产业间的相互依赖与影响机制。这一案例为经济学等学科的实验教学提供了一个理论与实践相结合的案例教学。通过本案例的学习，学生将掌握投入产出表分析的基本方法，了解如何利用Python进行经济数据的分析和可视化，培养学生的数据分析与经济研究能力。

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