新疆产业结构与人口结构动态关系研究

□文/张应利 石 晶

（塔里木大学经济与管理学院 新疆·阿拉尔）

［提要］ 为研究以农业为主地区的产业转型与人口结构关系，本文利用2002～2020 年数据了解新疆产业结构现状和人口结构现状，构建VAR模型研究新疆地区人口结构与产业结构的动态互动影响。结果表明：男女比例增加，非农产业所占比例就降低；城镇化率增加，非农产业所占比例就增加；人口老龄化增加，非农产业所占比例就增加。

随着我国国民经济体制改革的不断推进，国际贸易合作力度日益增强，粗放型经济对产业转型带来诸多问题，而我国从计划生育到二孩政策实施到现在开放三孩，人口结构也会随之改变，而人口结构和产业结构密切相关，男女比例、人口老龄化都会影响产业结构的转变。目前，新疆产业结构相对落后，比例不合理，严重阻碍经济的发展，而且产业结构的不合理会导致各产业之间的发展不稳定，甚至出现内部恶性竞争。根据资料显示，新疆经济增长主要是依托于第一产业，而最近几年劳动率、技术创新和资本投入没有显著的增长，导致第一产业发展相对滞后。

一、新疆产业结构与人口结构现状

本文通过国家统计局、历年新疆统计年鉴、新疆统计信息网等渠道，收集了2002～2020 年新疆的非农产业比重、男女比例、城镇化率、老龄化的人口比重4 组数据进行分析，本文采用的是Eviews 软件做的分析。（图1）

图1 新疆产业结构与人口结构图

新疆非农产业发展趋势比较稳定，2002～2019 年非农产业所占比重一直处于63%～72%之间，在2019 年所占比重最大达到71.68%，而在2005 年所占比重最低只有63.51%。新疆男女比例为1.05 的年份居多，2010 年男女比例达到最高为1.07，男女比例在2018 年达到均衡，从总体来看，新疆男女比例呈下降的趋势。而新疆城镇化率不断提高，城镇化率由2002 年的33.84%增长到2019 年的51.88%，进一步追近我国平均城镇化率（根据资料显示：2019 年我国城镇化率为60.60%）。新疆老龄化从整体上呈上升的趋势，2003 年最低为5.43%，2020 年最高为7.76%，本文采用65 岁以上人口比例超过7%则为老龄化社会的标准。从图中可以看出，2013 年之前（二孩政策提出之前）65 岁人口比例超过7%的只有2008 年，而自2015 年之后新疆老龄化均超过7%，超过了国家标准，而其他年份多数都趋于7%，属于老龄化社会。

二、VAR模型构建

（一）指标选取。人口结构选取男女比例（x2）、城镇化率（x3）、老龄化（65 岁以上）的人口比重（x4）这3 个因素作为解释变量。产业结构选取非农产业（y）作为被解释变量，反映新疆产业的发展状况。

（二）时间序列计量经济模型确立。本文为描述新疆地区经济增长与金融发展之间的关系，对相关指标变量均做对数处理，即建立的方程是双对数模型，这样不仅可以缩小数据统计误差，提高实证研究结果的准确性，而且对数模型能更完整地诠释解释变量和被解释变量之间的比例关系，使得对新疆地区的实证结果更具有可信度。本文选用非农产业比重（y）为被解释变量，男女比例（x2）、城镇化率（x3）、老龄化（x4）为解释变量，设定的多元回归模型可表示为：

1、平稳性检验。针对平稳性检验，本文采用的是运用ADF 的检验方法进行检验，检验的原假设为：序列存在单位根；备择假设为：序列不存在单位根。从相关指标的ADF 检验结果看，变量lny、lnx2、lnx3、lnx4都没有拒绝原假设，则表明变量lny、lnx2、lnx3、lnx4都是非平稳时间序列；但是，将lny、lnx2、lnx3、lnx4进行二阶差分，它们的二阶差分D（lny）、D（lnx2）、D（lnx3）、D（lnx4）在1%、5%、10%的三个显著性水平下，单位根检验的t 统计量值都小于临界值，从而拒绝原假设。表明在1%、5%、10%的三个显著性水平下，D（lny）、D（lnx2）、D（lnx3）、D（lnx4）都是二阶差分平稳序列。因而，可以进行下一步的协整检验。

2、协整检验。因为各个指标之间已经通过单位根检验，为了避免出现伪回归，故构建模型之前，首先对人口结构相关指标和非农产业比重之间的协整关系进行检验。为检验回归残差的平稳性，对e（e=resid）序列进行单位根检验。由于残差序列的均值为0，所以选择无截距项、无趋势项的ADF 检验。根据残差序列平稳性检验估计结果，在1%、5%、10%的显著性水平下，单位根检验的临界值分别为-2.728252、-1.966270、-1.605026，t 检验统计量值-4.225182 小于相应临界值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列，说明各项指标之间存在协整关系。同时，表明变量lny、lnx2、lnx3、lnx4之间存在着长期均衡关系。为了增强模型的精度，可以把协整回归式中的误差项看作均衡误差，通过建立误差修正模型将短期行为与长期变化联系起来。

利用OLS 方法估计回归模型，得到误差修正模型的估计结果：

查5%显著性水平下的DW 统计表可知，dl=0.84，du=1.750，du＜DW＜4-du，说明在5%显著性水平下广义差分后模型已无自相关。

3、新疆地区产业结构与人口结构的格兰杰因果检验。格兰杰因果检验方法实质是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量的方程中。由于我们无法从协整检验得知新疆地区产业结构与人口结构之间的因果关系，所以需用格兰杰因果检验研究两者之间究竟谁是因谁是果的问题。格兰杰因果关系检验有一个前提条件，那就是要求所检验的变量均具有平稳性。本文中变量lny、lnx2、lnx3、lnx4均是不平稳的，一阶差分后的变量lny、lnx2、lnx3、lnx4均具有平稳性。因此，采用格兰杰因果关系检验lny、lnx2、lnx3、lnx4的关系。

根据格兰杰因果关系检验结果得出，在10%的显著性水平下，x2不是y 的Granger 原因，即新疆男女比例不是新疆非农产业比重的Granger 原因；x3是y 的Granger 原因，即新疆地区城镇化率的变化导致新疆非农产业的变化；x4不是y 的Granger 原因，即新疆老龄化不是新疆非农产业比重的Granger 原因。总的来看，人口结构的变化可能会引起产业结构的变化。

4、VAR模型的估计。根据VAR 模型的估计结果可知，4 个指标之间可以建立VAR 模型。VAR 模型是基于数据的统计性质建立的模型，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造的模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的VAR 模型。经过多次试验，得到VAR 模型的最优滞后阶数为1阶。根据VAR 模型估计结果可以得出VAR 模型统计性质较好，并且5个回归方程的可决系数分别达到了0.878641、0.774844、0.977528、0.681480，这说明这5 个函数的拟合程度较高。因此，VAR 模型为随后的脉冲分析和方差分解奠定基础。

5、脉冲响应分析。根据脉冲响应分析得出，Lnx2对lny 的影响是负向的，并且趋于零，到了第八期完全为零，这表明新疆男女比例对新疆产业结构的影响具有较短时间的持续效应，到了第八期就没什么影响了。Lnxy 对lnx3的影响完全是处于正向的，第二期达到峰值，第五期开始处于稳定状况，这表明新疆非农产业比重增加可以推动新疆城镇化，第二期的影响最大，从第五期开始影响就处于稳定状况。Lnx2对lny 的影响是正向的，并且趋于零，到了第八期完全为零，这表明新疆人口老龄化可以推动非农产业的发展，并且人口老龄化对非农产业的影响具有较短时间的持续效应，到了第八期就没有什么影响了。

6、方差分解。根据方差分解结果得出，在第九期后基本稳定。从长期来看，新疆非农产业所占比重约有25%是由自身决定的，说明新疆非农产业具有自我发展的能力。lnx2水平变化的冲击从长期来看能解释非农产业所占比重增长变化的9%，lnx3水平变化的冲击从长期来看能解释非农产业所占比重增长变化的44%，lnx4水平变化的冲击从长期来看能解释非农产业所占比重增长变化的22%。

三、结论

本文通过使用协整检验、误差修正模型、格兰杰因果检验、VAR 模型估计、脉冲分析、方差分解实证分析了新疆产业结构与人口结构的关系，得出以下三条结论：

（一）男女比例增加，非农产业所占比例就降低。男女性别比例属于人口结构的一种自然属性，通常在自然规律调节下，人口性别比例会相对稳定，性别比例一般都不会超出正常值范围。根据其他文献资料了解到，产业结构调整会产生一些积极影响，比如劳动密集型产业向知识、技术密集型产业转变，可以弱化性别歧视，提高女性就业概率，增加女性就业人口比重，同时产业结构调整还可以完善社会的养老服务体系，减轻人们养儿防老的传统观念，以及在一定程度上降低了人们对于男孩的非理性需求，对于改善新生人口的性别比例产生了重要影响。

（二）城镇化率增加，非农产业所占比例就增加。人口空间分布结构是人口在经济、政治、文化、社会、地理等诸多因素的综合作用下所形成的空间分布状态。比如，从人口的城乡分布结构来看，随着社会发展，新疆人口向城市聚集，2020 年城镇人口比重已达到52.4%，较高的城市化水平使得新疆人口加速向市区聚集。新疆人口向城市聚集源于产业结构调整的原因主要在于农村就业机会减少，城市就业机会增多。农村农业比重持续下降，压缩了农村人口的就业空间，迫使农村人口向城市流动，以便寻求新的就业机会；而城市的服务业比重持续上升，提高了城市就业概率，这就会导致就业人口和非就业人口都向城市聚集。

（三）人口老龄化增加，非农产业所占比例就增加。根据查找的文献了解到，人口老龄化改变了人口结构，人口结构的变化会影响社会消费结构。由于平均年龄的提高，中老年人群对消费品的创新性相对于青年群体，没有太大追求欲望，社会上追求最新的科技产品的消费群体往往是年轻一代，而中老年人群很少表现出对科技创新产品的热情，这会降低整个社会对创新产品的消费意愿和消费能力，进而阻碍制造业企业的产品升级和产业升级。