新疆產業結構與人口結構動態關系研究

□文/張應利 石 晶

（塔里木大學經濟與管理學院 新疆·阿拉爾）

［提要］ 為研究以農業為主地區的產業轉型與人口結構關系，本文利用2002～2020 年數據了解新疆產業結構現狀和人口結構現狀，構建VAR模型研究新疆地區人口結構與產業結構的動態互動影響。結果表明：男女比例增加，非農產業所占比例就降低；城鎮化率增加，非農產業所占比例就增加；人口老齡化增加，非農產業所占比例就增加。

隨著我國國民經濟體制改革的不斷推進，國際貿易合作力度日益增強，粗放型經濟對產業轉型帶來諸多問題，而我國從計劃生育到二孩政策實施到現在開放三孩，人口結構也會隨之改變，而人口結構和產業結構密切相關，男女比例、人口老齡化都會影響產業結構的轉變。目前，新疆產業結構相對落后，比例不合理，嚴重阻礙經濟的發展，而且產業結構的不合理會導致各產業之間的發展不穩定，甚至出現內部惡性競爭。根據資料顯示，新疆經濟增長主要是依托于第一產業，而最近幾年勞動率、技術創新和資本投入沒有顯著的增長，導致第一產業發展相對滯后。

一、新疆產業結構與人口結構現狀

本文通過國家統計局、歷年新疆統計年鑒、新疆統計信息網等渠道，收集了2002～2020 年新疆的非農產業比重、男女比例、城鎮化率、老齡化的人口比重4 組數據進行分析，本文采用的是Eviews 軟件做的分析。（圖1）

圖1 新疆產業結構與人口結構圖

新疆非農產業發展趨勢比較穩定，2002～2019 年非農產業所占比重一直處于63%～72%之間，在2019 年所占比重最大達到71.68%，而在2005 年所占比重最低只有63.51%。新疆男女比例為1.05 的年份居多，2010 年男女比例達到最高為1.07，男女比例在2018 年達到均衡，從總體來看，新疆男女比例呈下降的趨勢。而新疆城鎮化率不斷提高，城鎮化率由2002 年的33.84%增長到2019 年的51.88%，進一步追近我國平均城鎮化率（根據資料顯示：2019 年我國城鎮化率為60.60%）。新疆老齡化從整體上呈上升的趨勢，2003 年最低為5.43%，2020 年最高為7.76%，本文采用65 歲以上人口比例超過7%則為老齡化社會的標準。從圖中可以看出，2013 年之前（二孩政策提出之前）65 歲人口比例超過7%的只有2008 年，而自2015 年之后新疆老齡化均超過7%，超過了國家標準，而其他年份多數都趨于7%，屬于老齡化社會。

二、VAR模型構建

（一）指標選取。人口結構選取男女比例（x2）、城鎮化率（x3）、老齡化（65 歲以上）的人口比重（x4）這3 個因素作為解釋變量。產業結構選取非農產業（y）作為被解釋變量，反映新疆產業的發展狀況。

（二）時間序列計量經濟模型確立。本文為描述新疆地區經濟增長與金融發展之間的關系，對相關指標變量均做對數處理，即建立的方程是雙對數模型，這樣不僅可以縮小數據統計誤差，提高實證研究結果的準確性，而且對數模型能更完整地詮釋解釋變量和被解釋變量之間的比例關系，使得對新疆地區的實證結果更具有可信度。本文選用非農產業比重（y）為被解釋變量，男女比例（x2）、城鎮化率（x3）、老齡化（x4）為解釋變量，設定的多元回歸模型可表示為：

1、平穩性檢驗。針對平穩性檢驗，本文采用的是運用ADF 的檢驗方法進行檢驗，檢驗的原假設為：序列存在單位根；備擇假設為：序列不存在單位根。從相關指標的ADF 檢驗結果看，變量lny、lnx2、lnx3、lnx4都沒有拒絕原假設，則表明變量lny、lnx2、lnx3、lnx4都是非平穩時間序列；但是，將lny、lnx2、lnx3、lnx4進行二階差分，它們的二階差分D（lny）、D（lnx2）、D（lnx3）、D（lnx4）在1%、5%、10%的三個顯著性水平下，單位根檢驗的t 統計量值都小于臨界值，從而拒絕原假設。表明在1%、5%、10%的三個顯著性水平下，D（lny）、D（lnx2）、D（lnx3）、D（lnx4）都是二階差分平穩序列。因而，可以進行下一步的協整檢驗。

2、協整檢驗。因為各個指標之間已經通過單位根檢驗，為了避免出現偽回歸，故構建模型之前，首先對人口結構相關指標和非農產業比重之間的協整關系進行檢驗。為檢驗回歸殘差的平穩性，對e（e=resid）序列進行單位根檢驗。由于殘差序列的均值為0，所以選擇無截距項、無趨勢項的ADF 檢驗。根據殘差序列平穩性檢驗估計結果，在1%、5%、10%的顯著性水平下，單位根檢驗的臨界值分別為-2.728252、-1.966270、-1.605026，t 檢驗統計量值-4.225182 小于相應臨界值，從而拒絕原假設，表明殘差序列不存在單位根，是平穩序列，說明各項指標之間存在協整關系。同時，表明變量lny、lnx2、lnx3、lnx4之間存在著長期均衡關系。為了增強模型的精度，可以把協整回歸式中的誤差項看作均衡誤差，通過建立誤差修正模型將短期行為與長期變化聯系起來。

利用OLS 方法估計回歸模型，得到誤差修正模型的估計結果：

查5%顯著性水平下的DW 統計表可知，dl=0.84，du=1.750，du＜DW＜4-du，說明在5%顯著性水平下廣義差分后模型已無自相關。

3、新疆地區產業結構與人口結構的格蘭杰因果檢驗。格蘭杰因果檢驗方法實質是檢驗一個變量的滯后變量是否可以引入到其他變量的方程中。由于我們無法從協整檢驗得知新疆地區產業結構與人口結構之間的因果關系，所以需用格蘭杰因果檢驗研究兩者之間究竟誰是因誰是果的問題。格蘭杰因果關系檢驗有一個前提條件，那就是要求所檢驗的變量均具有平穩性。本文中變量lny、lnx2、lnx3、lnx4均是不平穩的，一階差分后的變量lny、lnx2、lnx3、lnx4均具有平穩性。因此，采用格蘭杰因果關系檢驗lny、lnx2、lnx3、lnx4的關系。

根據格蘭杰因果關系檢驗結果得出，在10%的顯著性水平下，x2不是y 的Granger 原因，即新疆男女比例不是新疆非農產業比重的Granger 原因；x3是y 的Granger 原因，即新疆地區城鎮化率的變化導致新疆非農產業的變化；x4不是y 的Granger 原因，即新疆老齡化不是新疆非農產業比重的Granger 原因?？偟膩砜?，人口結構的變化可能會引起產業結構的變化。

4、VAR模型的估計。根據VAR 模型的估計結果可知，4 個指標之間可以建立VAR 模型。VAR 模型是基于數據的統計性質建立的模型，把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造的模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的VAR 模型。經過多次試驗，得到VAR 模型的最優滯后階數為1階。根據VAR 模型估計結果可以得出VAR 模型統計性質較好，并且5個回歸方程的可決系數分別達到了0.878641、0.774844、0.977528、0.681480，這說明這5 個函數的擬合程度較高。因此，VAR 模型為隨后的脈沖分析和方差分解奠定基礎。

5、脈沖響應分析。根據脈沖響應分析得出，Lnx2對lny 的影響是負向的，并且趨于零，到了第八期完全為零，這表明新疆男女比例對新疆產業結構的影響具有較短時間的持續效應，到了第八期就沒什么影響了。Lnxy 對lnx3的影響完全是處于正向的，第二期達到峰值，第五期開始處于穩定狀況，這表明新疆非農產業比重增加可以推動新疆城鎮化，第二期的影響最大，從第五期開始影響就處于穩定狀況。Lnx2對lny 的影響是正向的，并且趨于零，到了第八期完全為零，這表明新疆人口老齡化可以推動非農產業的發展，并且人口老齡化對非農產業的影響具有較短時間的持續效應，到了第八期就沒有什么影響了。

6、方差分解。根據方差分解結果得出，在第九期后基本穩定。從長期來看，新疆非農產業所占比重約有25%是由自身決定的，說明新疆非農產業具有自我發展的能力。lnx2水平變化的沖擊從長期來看能解釋非農產業所占比重增長變化的9%，lnx3水平變化的沖擊從長期來看能解釋非農產業所占比重增長變化的44%，lnx4水平變化的沖擊從長期來看能解釋非農產業所占比重增長變化的22%。

三、結論

本文通過使用協整檢驗、誤差修正模型、格蘭杰因果檢驗、VAR 模型估計、脈沖分析、方差分解實證分析了新疆產業結構與人口結構的關系，得出以下三條結論：

（一）男女比例增加，非農產業所占比例就降低。男女性別比例屬于人口結構的一種自然屬性，通常在自然規律調節下，人口性別比例會相對穩定，性別比例一般都不會超出正常值范圍。根據其他文獻資料了解到，產業結構調整會產生一些積極影響，比如勞動密集型產業向知識、技術密集型產業轉變，可以弱化性別歧視，提高女性就業概率，增加女性就業人口比重，同時產業結構調整還可以完善社會的養老服務體系，減輕人們養兒防老的傳統觀念，以及在一定程度上降低了人們對于男孩的非理性需求，對于改善新生人口的性別比例產生了重要影響。

（二）城鎮化率增加，非農產業所占比例就增加。人口空間分布結構是人口在經濟、政治、文化、社會、地理等諸多因素的綜合作用下所形成的空間分布狀態。比如，從人口的城鄉分布結構來看，隨著社會發展，新疆人口向城市聚集，2020 年城鎮人口比重已達到52.4%，較高的城市化水平使得新疆人口加速向市區聚集。新疆人口向城市聚集源于產業結構調整的原因主要在于農村就業機會減少，城市就業機會增多。農村農業比重持續下降，壓縮了農村人口的就業空間，迫使農村人口向城市流動，以便尋求新的就業機會；而城市的服務業比重持續上升，提高了城市就業概率，這就會導致就業人口和非就業人口都向城市聚集。

（三）人口老齡化增加，非農產業所占比例就增加。根據查找的文獻了解到，人口老齡化改變了人口結構，人口結構的變化會影響社會消費結構。由于平均年齡的提高，中老年人群對消費品的創新性相對于青年群體，沒有太大追求欲望，社會上追求最新的科技產品的消費群體往往是年輕一代，而中老年人群很少表現出對科技創新產品的熱情，這會降低整個社會對創新產品的消費意愿和消費能力，進而阻礙制造業企業的產品升級和產業升級。