人口老龄化、产业结构调整及经济增长之间的关系实证分析

陈曦雨

摘要：我国人口老龄化发展趋势日渐严重，短时间内无法逆转，在此时代背景下，如何加强城市经济建设，做好产业结构调整工作成为了城市建设重点研究内容。本文以江苏省为例，采用实证分析法，构建关系模型，探究各项指标之间的正面与负面影响关系，并提出一些城市建设建议，旨在为打造高质量城市建设方案奠定基础。

关键词：产业结构 人口老龄化 经济增长

我国人口平均寿命逐渐延长，生育率低，导致人口老龄化态势日渐显著。人口结构在很大程度上影响了经济发展，如果人口结构中劳动力占比逐渐减小，势必对储蓄率等造成不利影响，出现经济增长率下降趋势[1]。当然，人口老龄化对此造成的影响，不会直接体现出问题，具有累积性[2]。为了深入挖掘人口老龄化问题，我国众多研究学者探究了经济增长、产业结构发展与其之间的关系，本文通过整理文獻资料，构建三者之间的关系模型，以江苏省为例，对相关数据进行统计处理，得出实证分析结论。

据统计，我国城市人口自然增长率逐渐下降，1998年之前增长率未曾低于10%，自2015年起自然增长率不足6%，并且出现了逐渐下滑趋势。从整体来看，我国平均人口自然增长率出现了下降趋势，新出生人口数量逐渐减少。而江苏省新出生人口数量减少问题更为显著，呈现出人口老龄化发展趋势。如表1所示为2015年-2020年江苏省城市人口统计情况。

表1中统计结果显示，江苏省人自然增长率不足4%，从2015年至2020年该项指标数值出现持续下降趋势。另外，城市人口数量未曾减少，而是小幅度的提升。从老龄化率指标数据变化情况来看，江苏省人口老龄化严重，自2015年起，该项指标数值出现持续增长变化趋势，截止到2020年，江苏省老龄化率达到了14.8%。这个变化规律意味着江苏省人口结构发生了变化，老龄人口占比逐渐增加，新出生人口比例占比逐渐下降。

随着城市人口老龄化率的提升，江苏省城市教育发展水平发生了小幅度的提升。据统计，该省在1991年的人均受教育年限仅有6.2年，经过多年教育发展，2015年增加至9.0年，并且出现了上升趋势，大部分地区完成了九年义务教育，截至2020年，人均受教育年限达到了9.7年，具体统计结果见表2。

表2中统计结果显示，江苏省人均受教育年限持续增加。其中，从业人员的平均受教育年限自2016年起超过了12年，截至2020年此项数值达到了14年。另外，高等教育人数比例出现了明显上升趋势，自2015年起此项指标数值上升速度较快，2020年江苏省高等教育人数占比上升至19%。由此看来，该地区劳动力质量呈现出逐渐上升趋势，这种发展趋势对地区经济建设发展帮助较大。

（一）第三产业增加值比重与人均GDP

随着人口结构的变化，产业结构需要做出相应的调整，使得两者之间相互协调发展[3]。人均GDP代表着经济发展水平，本文研究通过统计人均GDP跳动条件下的第三产业增加值比重，来分析城市产业结构随着经济发展的变化特点。如图1所示为第三产业增加值比重与人均GDP的关系散点图。

将图1中的散点绘制成曲线，观察曲线变化规律可知，随着人均GDP的增加，江苏省第三产业先是出现了小幅度下降，而后缓慢上升，当人均GDP达到20000元时，此类产业增加比重出现了大幅度提升。由此看来，两个指标之间存在正相关关系。虽然江苏省第三产业发展较为迅速，但是该增长数值仍然低于全国第三产业经济发展水平。

（二）第三产业贡献率与GDP增长率

随着GDP的增加，第三产业增加比重逐渐提升，那么是否可以认定GDP增长率与第三产业对地区经济发展作出的贡献之间存在正相关关系呢？此结论有待进一步证实。本研究通过收集关于江苏省在此方面发展的相关数据，将数据以散点的形式绘制出来，结果如图2所示。

图2中，随着GDP的增加，第三产业贡献率出现下滑趋势，主要分布在35%～42%范围内。当GDP增长率不足6%时，该产业贡献率出现小幅度增加。而后随着GDP增长率的提升开始出现下降变化趋势，当GDP增长率达到17.5%时，该产业贡献率出现小幅度增加，当GDP增长率上升至20%时，两者继续保持负相关关系。从整体来看，两者之间存在负相关关系。由此可以判断，第三产业贡献率随着经济发展增长率的下降而上升。为了使得经济增长得以稳定，需要适当的加强第三产业发展，提高该产业的贡献率。

（三）第三产业增加比重与产业结构

图3中统计结果显示，当第三产业增加比重数值增加时，泰尔指数出现了下降趋势。将散点图绘制成一条直线，散点在两侧密集分部，由此看来，产业结构与产业增加比重之间存在负相关关系。当第三产业增加比重达到50%时，提尔指数为0.05，该数值接近于0。由此可以判断，江苏省第三产业经济发展期间，产业结构经过多番调整，合理性逐渐升高，有助于该类型产业发展，对城市经济建设帮助较大。

（一）关系分析

为了深入探究经济增长、产业结构调整、人口老龄化之间的关系，本研究通过构建模型加以分析。如图4所示为关系模型。

图4中描述了3个指标之间的关系，人口发展与经济增长之间存在的影响因素有3项，除了人口质量以外，人口数量和结构的变化均会对城市经济增长造成较大影响；人口与产业结构调整之间存在的影响因素为结构匹配，需要考虑当前人口发展与产业建设结构是否匹配，如果不匹配，必须立即对产业结构做出调整，否则不利于产业建设水平的提升，甚至出现倒退的发展局面；经济增长与产业结构调整之间存在的影响因素为结构优化，需要根据时代发展，不断优化产业结构，才能够促进经济增长[5]。

（二）模型的设定

公式（1）中，联立第一个方程用来描述产业结构，探究城市人口变化对此项指标造成的影响。通过计算泰尔指数，判断经过调整后的产业结构是否合理。其中，解释变量如下：

trade代表开放程度，单位%，可以通过对外贸易依赖程度描述；edu代表受教育程度，以人均教育年限数据进行统计，单位年，可以较很好地反映地区人口质量；older代表地区人口老龄化，单位%，以65岁为分界线，超过限定数值的人口为老龄人口，该指标可以较好地反映人口结构变化情况。

联立第二个方程用来描述劳动生产率，探究该指标受产业结构调整的影响。其中，解释变量如下：TL代表泰尔指数，用来反映产业结构变化情况；prod代表人均生产总值，单位元/人，采用对数计算方法，探究当前劳动生产率水平变化情况；k代表人均资本存量，单位元/人；trade代表开放程度。

联立第三个方程用来描述经济增长情况，通过统计地区生产总值数值变化情况，总结经济增长受人口因素的影响规律。其中，解释变量如下：prod代表劳动生产率；pop代表人工自然增长率，单位‰，用于描述地区人口总量变化情况；trade代表开放程度；older代表地区人口老龄化；edu代表受教育程度；gdp代表地区生产总值，单位亿元，通过对数计算获取经济建设数值。

（一）实证结果

本研究以2015年至2020年江苏省在经济发展、人口老龄化、产业建设相关数据作为研究支撑，利用前文构建的联立方程，对参数之间的关系进行估计。为了提高估计结果可靠性，本研究增加了HAC加权矩阵，以完善时间序列数据分析体系，分别对单方程模型（OLS）和联立方程模型（GMM）的估计结果进行分析，统计结果见表3、表4。

观察表3和表4中的统计结果可知，联立方程与单方程中计算结果显示的经济增长、人口自然增长率之间的关系相同，即自然增长率的下降，导致该城市的经济增长受到不良影响。关于人口老龄化对经济增长造成的影响，两个方程给出了不同计算结论。其中，单方程中，显著性水平计算结果显示，两者之间并不显著，而联立方程中给出了不同结论，经济增长与人口老龄化存在负相关关系，即人口老龄化局势的出现，对地区经济建设有抑制影响。关于经济增长建设目标的实现，可以从受教育年限、调整产业结构两个角度出发，加强城市教育，培养高等教育人才，根据人口结构变化情况，对产业结构做出调整。另外，关于开放度的控制，在联立方程中也体现出了不同的结论，此项指标数值的提升，不利于江苏省第三产业结构调整。因此，利用联立方程可以加深对3项指标关系的剖析。

（二）政策启示

依据实证分析结果，江苏省经济建设容易受人口因素影响，并且产业结构与人口结构之间必须做好协调。面对城市人口老龄化局面，应该鼓励市民生育，加强人才引进，做好地方教育工作，从而为地区经济建设培养出更多高端人才。另外，对产业结构进行合理调整，在老龄化发展趋势下，强化产业结构，通过转型升级打造出新的产业结构。另外，有效控制对外开放程度，对江苏省经济发展同样具有一定帮助。所以，未来规划中可以在政策上对江苏省经济建设加以引导，尽可能避免负面效应的产生，实现产业结构升级。

我国新生人口数量连年下降，人口老龄化日渐严重，此发展趋势对城市经济建设、产业结构调整影响尚未可知。为了顺应时代发展，加快城市经济建设，有效调整产业结构，本文采用实证分析法，在此方面展开深入探究。通过构建关系模型，对3项指标的关系进行分析。研究结果表明，人口因素对江苏省城市产业结构、经济建设均有较大影响，建议将产业结构调整、加强教育、适当对外开放作为城市建设规划侧重点。

参考文献：

[1]赵放，董丽，项卫星.人口老龄化背景下中国房价与产业结构升级之间的空间溢出关系[J]. 吉林大學社会科学学报，2020，279（3）：108-118，239.

[2]李根.长江经济带产业结构与城乡收入差距关系研究——基于面板数据的实证检验[J]. 经济问题探索，2019，444（7）：76-81.

[3]傅沂，梁利.人口老龄化，科技创新与新型城镇化的关系研究——基于省际面板数据的PVAR实证分析[J].管理现代化，2020，227（1）：50-54.

[4]代金辉，马树才.人口老龄化对经济增长影响路径的统计检验[J].统计与决策，2019， 35（3）：110-113.

[5]陈湘满，陈瑶.城镇化质量，人力资本聚集及产业结构升级的动态关系——基于PVAR模型的实证分析[J].湘潭大学学报（哲学社会科学版），2020，44（3）：104-110.

作者单位：重庆工商大学