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当前，技术创新已成为产业中高端发展的关键要素，但同时劳动力，土地等稀缺资源的支撑力和依赖依然不能忽视。目前中国区域产业同构性较强，阻碍资源与产业协同发展;区域产业转型与升级的根本是如何更有效利用资源优势，降低对稀缺资源的依赖，因此关注区域产业间隐含资源流动，对研究资源流动与消耗具有重要作用;各种经济活动均可借助隐含资源表示，已有研究指出产品与服务间资金流动关系密切但隐含资源流动反而较少，说明单从直接资源消耗层面对产业间资源流动情况进行研究无法反应区域产业间所有资源的情况，因此构建区域产业间隐含资源网络能够弥补直接资源的不足，有助于理解特定产业在稀缺资源流动中的地位，这是能够有效认识经济系统与资源之间的途径。 本文从现在和未来两个角度对京津冀区域产业间隐含资源的流动及依赖情况进行了分析。 首先，引入(炯)系数构建生态投入产出表，将隐含资源强度与物质守恒理论结合，计算隐含资源流，构建区域产业间隐含资源网络，利用边权指标分析京津冀区域产业间隐含资源网络结构，发现:北京优势产业资源聚集性高于津冀，产业运行中对稀缺资源的依赖程度北京低于津冀。并且北京区域产业的隐含资源投入产出效率远高于津冀，且对金融、技术服务、生产服务等新型资源依赖度较高。 其次，基于聚合思想的Louvain算法，在Vincent的基础上将算法推广至有向加权网络，对该网络进行社团划分、识别核社团，探究京津冀目前产业结构和资源异质性，发现:北京与津冀在优势资源集聚、产业资源依赖、产业结构特征等方面都存在较大异质性，而津冀在一定程度上存在同质竞争。 最后，将粗糙相似度指标推广至有向加权网络中，利用BP神经网络模型，预测京津冀未来产业网络结构，发现:京津冀隐含资源输出产业有很大不同，北京未来资源依赖较为分散，津冀地区则较集中。 本文的主要贡献是对京津冀区域产业间隐含资源进行了详尽的挖掘分析，并且将网络结构分析指标扩充到有向加权网络，提出了核社团识别算法，并将链路预测与BP神经网络相结合对未来产业网络结构进行研究，丰富了复杂网络分析工具与算法;以京津冀为实证进行分析，为区域产业结构优化、产业转型升级以及如何协调产业与资源的关系提供了参考。