人口老齡化、產業結構調整及經濟增長之間的關系實證分析

陳曦雨

摘要：我國人口老齡化發展趨勢日漸嚴重，短時間內無法逆轉，在此時代背景下，如何加強城市經濟建設，做好產業結構調整工作成為了城市建設重點研究內容。本文以江蘇省為例，采用實證分析法，構建關系模型，探究各項指標之間的正面與負面影響關系，并提出一些城市建設建議，旨在為打造高質量城市建設方案奠定基礎。

關鍵詞：產業結構 人口老齡化 經濟增長

我國人口平均壽命逐漸延長，生育率低，導致人口老齡化態勢日漸顯著。人口結構在很大程度上影響了經濟發展，如果人口結構中勞動力占比逐漸減小，勢必對儲蓄率等造成不利影響，出現經濟增長率下降趨勢[1]。當然，人口老齡化對此造成的影響，不會直接體現出問題，具有累積性[2]。為了深入挖掘人口老齡化問題，我國眾多研究學者探究了經濟增長、產業結構發展與其之間的關系，本文通過整理文獻資料，構建三者之間的關系模型，以江蘇省為例，對相關數據進行統計處理，得出實證分析結論。

據統計，我國城市人口自然增長率逐漸下降，1998年之前增長率未曾低于10%，自2015年起自然增長率不足6%，并且出現了逐漸下滑趨勢。從整體來看，我國平均人口自然增長率出現了下降趨勢，新出生人口數量逐漸減少。而江蘇省新出生人口數量減少問題更為顯著，呈現出人口老齡化發展趨勢。如表1所示為2015年-2020年江蘇省城市人口統計情況。

表1中統計結果顯示，江蘇省人自然增長率不足4%，從2015年至2020年該項指標數值出現持續下降趨勢。另外，城市人口數量未曾減少，而是小幅度的提升。從老齡化率指標數據變化情況來看，江蘇省人口老齡化嚴重，自2015年起，該項指標數值出現持續增長變化趨勢，截止到2020年，江蘇省老齡化率達到了14.8%。這個變化規律意味著江蘇省人口結構發生了變化，老齡人口占比逐漸增加，新出生人口比例占比逐漸下降。

隨著城市人口老齡化率的提升，江蘇省城市教育發展水平發生了小幅度的提升。據統計，該省在1991年的人均受教育年限僅有6.2年，經過多年教育發展，2015年增加至9.0年，并且出現了上升趨勢，大部分地區完成了九年義務教育，截至2020年，人均受教育年限達到了9.7年，具體統計結果見表2。

表2中統計結果顯示，江蘇省人均受教育年限持續增加。其中，從業人員的平均受教育年限自2016年起超過了12年，截至2020年此項數值達到了14年。另外，高等教育人數比例出現了明顯上升趨勢，自2015年起此項指標數值上升速度較快，2020年江蘇省高等教育人數占比上升至19%。由此看來，該地區勞動力質量呈現出逐漸上升趨勢，這種發展趨勢對地區經濟建設發展幫助較大。

（一）第三產業增加值比重與人均GDP

隨著人口結構的變化，產業結構需要做出相應的調整，使得兩者之間相互協調發展[3]。人均GDP代表著經濟發展水平，本文研究通過統計人均GDP跳動條件下的第三產業增加值比重，來分析城市產業結構隨著經濟發展的變化特點。如圖1所示為第三產業增加值比重與人均GDP的關系散點圖。

將圖1中的散點繪制成曲線，觀察曲線變化規律可知，隨著人均GDP的增加，江蘇省第三產業先是出現了小幅度下降，而后緩慢上升，當人均GDP達到20000元時，此類產業增加比重出現了大幅度提升。由此看來，兩個指標之間存在正相關關系。雖然江蘇省第三產業發展較為迅速，但是該增長數值仍然低于全國第三產業經濟發展水平。

（二）第三產業貢獻率與GDP增長率

隨著GDP的增加，第三產業增加比重逐漸提升，那么是否可以認定GDP增長率與第三產業對地區經濟發展作出的貢獻之間存在正相關關系呢？此結論有待進一步證實。本研究通過收集關于江蘇省在此方面發展的相關數據，將數據以散點的形式繪制出來，結果如圖2所示。

圖2中，隨著GDP的增加，第三產業貢獻率出現下滑趨勢，主要分布在35%～42%范圍內。當GDP增長率不足6%時，該產業貢獻率出現小幅度增加。而后隨著GDP增長率的提升開始出現下降變化趨勢，當GDP增長率達到17.5%時，該產業貢獻率出現小幅度增加，當GDP增長率上升至20%時，兩者繼續保持負相關關系。從整體來看，兩者之間存在負相關關系。由此可以判斷，第三產業貢獻率隨著經濟發展增長率的下降而上升。為了使得經濟增長得以穩定，需要適當的加強第三產業發展，提高該產業的貢獻率。

（三）第三產業增加比重與產業結構

圖3中統計結果顯示，當第三產業增加比重數值增加時，泰爾指數出現了下降趨勢。將散點圖繪制成一條直線，散點在兩側密集分部，由此看來，產業結構與產業增加比重之間存在負相關關系。當第三產業增加比重達到50%時，提爾指數為0.05，該數值接近于0。由此可以判斷，江蘇省第三產業經濟發展期間，產業結構經過多番調整，合理性逐漸升高，有助于該類型產業發展，對城市經濟建設幫助較大。

（一）關系分析

為了深入探究經濟增長、產業結構調整、人口老齡化之間的關系，本研究通過構建模型加以分析。如圖4所示為關系模型。

圖4中描述了3個指標之間的關系，人口發展與經濟增長之間存在的影響因素有3項，除了人口質量以外，人口數量和結構的變化均會對城市經濟增長造成較大影響；人口與產業結構調整之間存在的影響因素為結構匹配，需要考慮當前人口發展與產業建設結構是否匹配，如果不匹配，必須立即對產業結構做出調整，否則不利于產業建設水平的提升，甚至出現倒退的發展局面；經濟增長與產業結構調整之間存在的影響因素為結構優化，需要根據時代發展，不斷優化產業結構，才能夠促進經濟增長[5]。

（二）模型的設定

公式（1）中，聯立第一個方程用來描述產業結構，探究城市人口變化對此項指標造成的影響。通過計算泰爾指數，判斷經過調整后的產業結構是否合理。其中，解釋變量如下：

trade代表開放程度，單位%，可以通過對外貿易依賴程度描述；edu代表受教育程度，以人均教育年限數據進行統計，單位年，可以較很好地反映地區人口質量；older代表地區人口老齡化，單位%，以65歲為分界線，超過限定數值的人口為老齡人口，該指標可以較好地反映人口結構變化情況。

聯立第二個方程用來描述勞動生產率，探究該指標受產業結構調整的影響。其中，解釋變量如下：TL代表泰爾指數，用來反映產業結構變化情況；prod代表人均生產總值，單位元/人，采用對數計算方法，探究當前勞動生產率水平變化情況；k代表人均資本存量，單位元/人；trade代表開放程度。

聯立第三個方程用來描述經濟增長情況，通過統計地區生產總值數值變化情況，總結經濟增長受人口因素的影響規律。其中，解釋變量如下：prod代表勞動生產率；pop代表人工自然增長率，單位‰，用于描述地區人口總量變化情況；trade代表開放程度；older代表地區人口老齡化；edu代表受教育程度；gdp代表地區生產總值，單位億元，通過對數計算獲取經濟建設數值。

（一）實證結果

本研究以2015年至2020年江蘇省在經濟發展、人口老齡化、產業建設相關數據作為研究支撐，利用前文構建的聯立方程，對參數之間的關系進行估計。為了提高估計結果可靠性，本研究增加了HAC加權矩陣，以完善時間序列數據分析體系，分別對單方程模型（OLS）和聯立方程模型（GMM）的估計結果進行分析，統計結果見表3、表4。

觀察表3和表4中的統計結果可知，聯立方程與單方程中計算結果顯示的經濟增長、人口自然增長率之間的關系相同，即自然增長率的下降，導致該城市的經濟增長受到不良影響。關于人口老齡化對經濟增長造成的影響，兩個方程給出了不同計算結論。其中，單方程中，顯著性水平計算結果顯示，兩者之間并不顯著，而聯立方程中給出了不同結論，經濟增長與人口老齡化存在負相關關系，即人口老齡化局勢的出現，對地區經濟建設有抑制影響。關于經濟增長建設目標的實現，可以從受教育年限、調整產業結構兩個角度出發，加強城市教育，培養高等教育人才，根據人口結構變化情況，對產業結構做出調整。另外，關于開放度的控制，在聯立方程中也體現出了不同的結論，此項指標數值的提升，不利于江蘇省第三產業結構調整。因此，利用聯立方程可以加深對3項指標關系的剖析。

（二）政策啟示

依據實證分析結果，江蘇省經濟建設容易受人口因素影響，并且產業結構與人口結構之間必須做好協調。面對城市人口老齡化局面，應該鼓勵市民生育，加強人才引進，做好地方教育工作，從而為地區經濟建設培養出更多高端人才。另外，對產業結構進行合理調整，在老齡化發展趨勢下，強化產業結構，通過轉型升級打造出新的產業結構。另外，有效控制對外開放程度，對江蘇省經濟發展同樣具有一定幫助。所以，未來規劃中可以在政策上對江蘇省經濟建設加以引導，盡可能避免負面效應的產生，實現產業結構升級。

我國新生人口數量連年下降，人口老齡化日漸嚴重，此發展趨勢對城市經濟建設、產業結構調整影響尚未可知。為了順應時代發展，加快城市經濟建設，有效調整產業結構，本文采用實證分析法，在此方面展開深入探究。通過構建關系模型，對3項指標的關系進行分析。研究結果表明，人口因素對江蘇省城市產業結構、經濟建設均有較大影響，建議將產業結構調整、加強教育、適當對外開放作為城市建設規劃側重點。

參考文獻：

[1]趙放，董麗，項衛星.人口老齡化背景下中國房價與產業結構升級之間的空間溢出關系[J]. 吉林大學社會科學學報，2020，279（3）：108-118，239.

[2]李根.長江經濟帶產業結構與城鄉收入差距關系研究——基于面板數據的實證檢驗[J]. 經濟問題探索，2019，444（7）：76-81.

[3]傅沂，梁利.人口老齡化，科技創新與新型城鎮化的關系研究——基于省際面板數據的PVAR實證分析[J].管理現代化，2020，227（1）：50-54.

[4]代金輝，馬樹才.人口老齡化對經濟增長影響路徑的統計檢驗[J].統計與決策，2019， 35（3）：110-113.

[5]陳湘滿，陳瑤.城鎮化質量，人力資本聚集及產業結構升級的動態關系——基于PVAR模型的實證分析[J].湘潭大學學報（哲學社會科學版），2020，44（3）：104-110.

作者單位：重慶工商大學