任何一个国家的国民经济都可以被描述成为一个由许多性质不同的但又相互发生联系的生产部门和消费部门所构成的体系。这些部门在经济运行中存在着普遍的产业关联关系。根据这些产业部门的关联关系以及在国民经济中地位和作用的不同，可以对其进行产业分类。产业分类是产业发展和产业政策制定的重要依据。　　在产业关联研究中，投入产出方法是重要的研究方法。随着理论研究的深入，复杂网络方法越来越多的与投入产出方法相结合，用于产业关联关系的分析中。在上述理论研究的基础上，本文提出了两种新的产业分类方法，即基于复杂网络理论的产业分类法和基于投入产出理论的产业分类法。两种方法均以直接分配系数为基础。其中，复杂网络产业分类法是一种由整体到个体的分析方法。它将复杂网络理论应用于产业关联研究中，通过威弗组合指数进行强关联关系提取，并用UCINET软件构造了产业强关联网络，并依据各产业部门在度数中心度、中间中心度、接近中心度等统计特性中的排名进行了产业部门的分类;而投入产出分类法则是一种由个体到整体的分析方法。它以直接分配系数最大值为导向建立了产业链模块，并根据产业链模块的变动特性进行了产业分类。本文应用这两种分类方法分别对2002年、2005年、2007年、2010年中国投入产出表和2002年到2010年美国的投入产出表中的产业部门的分类进行了实证分析。研究表明，无论对中国还是美国，用两种分类方法对产业部门进行分类，其结果具有一定的相似性。但中国和美国之间相比，产业分类差别较大。　　一方面，两种方法对同一国家的分类结果相似，说明两种分类方法具有一定的科学性。但就分类方法本身而言，在分类的过程上，投入产出产业分类法将产业链模块作为一个整体，从某种程度上体现出了重要产业部门的关联特性。同时，产业链上产业部门的变化能够从需求的角度揭示产业部门间的变化本质，并揭示出新兴产业的作用和价值，进而预测产业部门的发展趋势。所以，本文认为以分配系数最大值为主导的产业分类方法更具有代表性。另一方面，中美两国产业分类上的差别表明了中美两国在国民经济发展中产业结构的差别。通过两者的对比分析可以对我国的产业结构的优化升级提供指导。