本稿では、大規模なベイズ型ベクトル自己回帰（BVAR）モデルにおいて、投入産出（IO）行列を用いて長期関係を構造化する、米国部門別生産者物価のダイナミクスを研究する。このモデルは、モデルの構造にそのようなメカニズムを課すことなく、ヘッドラインインフレを駆動する部門別スピルオーバーチャネルの証拠を提供する。ヘッドラインインフレの予測は、専門家予測者調査（Survey of Professional Forecasters）に匹敵する精度を持ち、ミネソタ事前分布を用いた標準的なBVARによって生成されるものよりも優れており、IO行列の長期事前分布がデータに関する関連情報を含んでいることを確認している。原油価格ショックの研究は、生産ネットワーク事前分布を追加することでショックの伝達が変化し、ヘッドラインインフレが増幅されることを示している。部門別に、原油ショックに対するピーク価格応答は、原油強度とともに増加する。生産ネットワークを考慮すると、穀物価格ショックのような狭い部門固有の変動でさえ、無視できない総体的影響を持つ。部門間の非対称性は、エネルギー価格ショックや金融政策ショックのようなマクロ経済ショックのマクロ経済的影響を評価する上で重要である。なぜなら、価格調整が遅い産業は、ショックが解消された後でさえ、インフレ持続性を増幅させるからである。