李 婕

(東華理工大學地球科學學院，330013，南昌)

0 引言

人力資源是經(jīng)濟發(fā)展最重要的資源，也是社會財富的創(chuàng)造源泉。人口在經(jīng)濟增長過程中發(fā)揮著極為重要的作用及價值。隨著社會的進步和分工的細化，人口對經(jīng)濟活動的影響早已不局限于人口總量；相反，人口的結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟發(fā)展的影響日益受到重視。人口結(jié)構(gòu)往往可以反映區(qū)域人力資源的現(xiàn)勢狀況和未來變動的趨勢，與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系密切。近年來，在我國計劃生育政策調(diào)整，二胎政策全面開放的背景下，人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變持續(xù)進行，全國大部分地區(qū)都出現(xiàn)了人口結(jié)構(gòu)的“新常態(tài)”，人口老齡化問題嚴重。新常態(tài)下的人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展勢必會表現(xiàn)出不同的關(guān)系。山西省作為我國中部經(jīng)濟較不發(fā)達的區(qū)域，當前正處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級轉(zhuǎn)化的關(guān)鍵期，研究其人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系，可以為政府制定合理的人口生育政策提供參考，從而使得政府從人口結(jié)構(gòu)調(diào)整方面對經(jīng)濟發(fā)展做出合理規(guī)劃，具有一定的指導和現(xiàn)實意義。

人口結(jié)構(gòu)根據(jù)劃分依據(jù)的不同，可以分為人口年齡結(jié)構(gòu)、性別結(jié)構(gòu)、城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)4個類型[1]。不同類型的人口結(jié)構(gòu)都會從不同方面對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生不同的影響。一般來說，從人口年齡結(jié)構(gòu)方面來看，勞動年齡人口是社會財富的主要創(chuàng)造者，是經(jīng)濟發(fā)展的活力，老年人口和少年人口在一定程度上受到年齡的影響不能有效從事社會勞動，對社會經(jīng)濟發(fā)展的貢獻有限。從人口教育結(jié)構(gòu)方面來看，當區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展到一定水平，高質(zhì)量教育人口更能更高地提高勞動生產(chǎn)率，減輕社會撫養(yǎng)壓力，為可持續(xù)經(jīng)濟增長提供更強大動力[2]。從人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)來看，城鎮(zhèn)化的發(fā)展會吸引更多的農(nóng)村勞動者進去城鎮(zhèn)打工以獲得更高的報酬，一定程度上會促進社會經(jīng)濟的發(fā)展[3]。從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)來看，隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，人口會逐漸向第二、第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移。

研究人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展的學者眾多，方法各異。劉新榮[4]運用回歸分析法，對東三省人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系進行了研究；劉鎧豪，劉渝琳[5]利用個體儲蓄模型和企業(yè)決策模型，對人口結(jié)構(gòu)變動對經(jīng)濟增長的影響機理進行了研究。畢其格[6]、何林海[7]等運用灰色關(guān)聯(lián)度的方法分析了內(nèi)蒙古及我國全國的人口結(jié)構(gòu)以及經(jīng)濟發(fā)展狀況。蘇飛[8]等以遼寧省為樣本，運用主成分分析法、相關(guān)性分析法，分析了遼寧省人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟的關(guān)系?，F(xiàn)有研究主要是針對一個特定人口變量，來分析其與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。但是人口結(jié)構(gòu)卻有多種表現(xiàn)方式，僅僅用一兩種變量進行建模有極大的局限性?；诖?，本文選取了12個人口結(jié)構(gòu)指標構(gòu)建指標體系，運用主成分分析法對人口結(jié)構(gòu)指標進行分析，達到降維目的的同時盡可能多地保留信息量；然后將降維后的主成分作為自變量，社會生產(chǎn)總值作為因變量，同時加入固定資產(chǎn)投資和進出口總額兩個控制變量來保證模型的精度，將其納入多元線性回歸模型中，從而得到人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展的線性模型，根據(jù)模型中的變量系數(shù)分析二者之間的線性關(guān)系，并據(jù)此對當?shù)卣块T提供對策和建議，以促進當?shù)亟?jīng)濟的發(fā)展。

1 研究方法

1.1 主成分分析法

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)，是一種考察多個變量間相關(guān)性的多元統(tǒng)計方法。其基本思想是通過少數(shù)幾個主成分來揭示多個變量間的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，即從原始變量中導出少數(shù)的幾個成分作為新的綜合指標，使這些成分既可以盡可能多地保留原始變量的信息，又彼此間互不相關(guān)。從而達到減少變量個數(shù)，卻不減少信息量的效果。

1.2 多元線性回歸方法

1.2.1 基本原理 多元線性回歸方法用于描述現(xiàn)實世界中更為常見的多個要素之間存在的相互影響，相互關(guān)聯(lián)的情況，具有更普遍性的意義，是通過構(gòu)建的線性回歸模型研究要素之間具體數(shù)量關(guān)系的一種方法[9]。

1.2.2 回歸方程的檢驗

1)回歸方程的顯著性檢驗，即檢驗整個回歸方程的顯著性，或者說評價所有自變量與因變量的線性關(guān)系是否密切。一般采用F檢驗，其公式為：

(1)

根據(jù)給定的顯著水平a，自由度(k，n-k-1)查F分布表，得到相應的臨界值Fa，若F>Fa，則回歸方程具有顯著意義，回歸效果顯著；F

2)回歸的擬合優(yōu)度。多元線性回歸中也有多重可決系數(shù)R2，它是在因變量的總變化中，由回歸方程解釋的變動(回歸平方和)所占的比重，R2越接近1，回歸方各對樣本數(shù)據(jù)點擬合的程度越強，自變量與因變量的關(guān)系越密切。計算公式為：

(2)

2 數(shù)據(jù)來源與處理

2.1 數(shù)據(jù)來源與指標體系

根據(jù)山西省人口結(jié)構(gòu)變動的特點，將人口結(jié)構(gòu)劃分為以下幾個主要方面：1)城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)；2)年齡結(jié)構(gòu)；3)撫養(yǎng)結(jié)構(gòu)，分為少兒撫養(yǎng)和老年撫養(yǎng)；4)性別結(jié)構(gòu)，主要特征是男女人口比例的差異加大；5)人口產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)：隨著社會經(jīng)濟水平的不斷發(fā)展，人口就業(yè)結(jié)構(gòu)會隨產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整而變動。以2010—2018年《山西省統(tǒng)計年鑒》為主要數(shù)據(jù)來源，具體指標[10]如下。

2.1.1 經(jīng)濟增長(Y) 選擇地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)表征經(jīng)濟增長。

2.1.2 人口年齡結(jié)構(gòu) 選取各年度山西省0—14歲人口占比(X1)，15—64歲人口占比(X2)和65歲以上人口占比(X3)作為代表變量表征人口年齡結(jié)構(gòu)。

2.1.3 人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu) 該指標常用于反映居住在城市的人口規(guī)模。本文采用較常用的城市人口占比(X4)作為衡量城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的代理變量。

2.1.4 人口教育結(jié)構(gòu) 根據(jù)本文研究目的，采用每年高等教育在校生數(shù)(X5)作為人力資本存量來衡量山西省人口教育結(jié)構(gòu)的發(fā)展水平。

2.1.5 人口性別結(jié)構(gòu) 選取性別比例(X6)作為代表變量。

2.1.6 人口產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu) 選取第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人口比例(X7)、(X8)、(X9)作為代表變量。一方面能反映城市化水平，一方面也能反映近年來在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的背景下山西省人口結(jié)構(gòu)的變化。

2.1.7 人口撫養(yǎng)結(jié)構(gòu) 選取社會總撫養(yǎng)比(X10)，老年撫養(yǎng)比(X11)和少年撫養(yǎng)比(X12)作為變量。

2.1.8 指標選取結(jié)構(gòu) 為了避免指標選取的遺漏問題，增加進出口總額(U1)，固定資產(chǎn)投入(U2)作為控制變量。指標體系詳見圖1。

圖1 指標體系

2.2 數(shù)據(jù)處理

2.2.1 共線性判斷 對標準化后的指標數(shù)據(jù)進行共線性，判斷其是否具有多重共線性。容忍度、方差膨脹因子(VIF，容忍度的倒數(shù))是共線性的診斷指標。一般來說，容忍度的值介于0～1之間，如值太小，說明這個自變量與其它自變量間存在共線性問題；VIF值越大，則共線性問題越明顯，一般以小于10為判斷依據(jù)。通過共線性診斷才可進行主成分分析。

2.2.2 主成分分析

1)數(shù)據(jù)標準化。為了減弱模型的異方差、自相關(guān)性，消除量綱不一致的影響，并顯示出各解釋變量對因變量彈性系數(shù)的大小關(guān)系，對上述所有變量均做取對數(shù)處理，得到協(xié)方差矩陣。

2)求協(xié)方差矩陣的特征根。

3)求出主成分得分的累計貢獻率，根據(jù)累計貢獻率確定主成分個數(shù)。

4)求出成分矩陣，根據(jù)各指標對主成分因子的得分情況，歸納出影響經(jīng)濟發(fā)展的人口結(jié)構(gòu)。

2.2.3 多元線性回歸模型 根據(jù)主成分分析的結(jié)果，選取降維后的綜合因子作為自變量(X1，X2...)，將社會生產(chǎn)總值作為因變量(Y)，社會固定投資額和進出口總額作為控制變量(U1、U2)。對所有數(shù)據(jù)取對數(shù)后利用Eviews6.0對相關(guān)變量進行多元線性回歸分析，具體的多元線性回歸方程見公式(3)

Y=aX1+bX2+cX3+...+dU1+eU2

(3)

式中：a、b、c等為回歸系數(shù)，X1、X2、X3分別為降維后的綜合因子，U1為社會固定投資總額，U2為進出口總額。

3 結(jié)果分析

3.1 共線性分析

運用SPSS軟件對指標體系的自變量進行共線性分析，其結(jié)果通過表1可知，調(diào)整的R2達到0.989，說明模型的擬合結(jié)果較好。表2中容差均遠小于1，膨脹比遠大于10。根據(jù)共線性診斷的標準，12個自變量之間存在明顯的共線性，即通過了共線性診斷，可以進行主成分分析。

表1 模型精度

表2 共線性診斷結(jié)果

3.2 主成分分析

選用2002—2017年山西省的15個指標作為研究對象。運用SPSS統(tǒng)計軟件對標準化之后的12個自變量指標數(shù)據(jù)進行主成分分析。

表3 解釋的總方差

表3詳細說明用主成分分析對原來的自變量所能解釋的程度。在初始特征值的合計列，可以看到所提取的前2個主成分的特征值分別為9.183和2.482，均大于1，所以提取前2個主成分就能很好地解釋原變量。其方差百分比中可得出第1個主成分對原來12個自變量的解釋為原始變量的76.523%；第2個主成分解釋原始變量的20.679%?？梢杂嬎氵@2個主成分對原自變量的解釋貢獻率達到97.202%，說明這2個主成分能對原解釋變量起到很好的代表作用。

表4 成份得分系數(shù)矩陣

根據(jù)成分得分表可以看出，12個變量都與第1個主成分有較大的關(guān)聯(lián)性。其中，起到較大正面影響的變量為15—64歲人口占比、城鎮(zhèn)人口占比、高校生在校生數(shù)和第三產(chǎn)業(yè)人口占比；起到較大負面影響的變量有第一產(chǎn)業(yè)人口占比和性別比。表明第1主成分主要與高素質(zhì)城鎮(zhèn)勞動年齡人口占比成正相關(guān)，與對社會經(jīng)濟發(fā)展不利的第一產(chǎn)業(yè)人口占比以及不平衡的性別比呈負相關(guān)，故對第1主成分命名為高質(zhì)量勞動人口占比。對第2主成分起到較大正面影響的變量有0—14歲人口占比、少兒撫養(yǎng)比、社會總撫養(yǎng)比，對其起到較大負面影響的有第二產(chǎn)業(yè)人口占比和15—64歲人口占比。說明第2主成分主要和少兒人口占比呈正相關(guān)，和對山西省經(jīng)濟發(fā)展有極大正面影響的第二產(chǎn)業(yè)人口占比以及勞動年齡人口占比呈現(xiàn)負相關(guān)。據(jù)此可以對第2主成分命名為社會少兒撫養(yǎng)負擔。

根據(jù)成分得分系數(shù)矩陣，得到每個主成分的表達式

Z1=-0.08X1+0.108X2-0.092X3+0.106X4+0.108X5-0.093X6-0.099X7-0.09X8+0.106X9+0.092X10+0.099X11-0.058X12

(4)

Z2=0.272X1-0.208X2-0.032X3-0.095X4-0.167X5-0.184X6+0.089X7-0.207X8+0.072X9+0.207X10-0.014X11+0.339X12

(5)

式中：Z1為第1主成分得分，Z2為第2主成分得分，X1為0—14歲人口占比，X2為15—64歲人口占比，X3為65歲以上人口占比，X4為城鎮(zhèn)人口占比，X5為高等教育在校生數(shù)，X6為性別比，X7為第一產(chǎn)業(yè)人口占比，X8為第二產(chǎn)業(yè)人口占比，X9為第三產(chǎn)業(yè)人口占比，X10為總撫養(yǎng)比，X11為老年撫養(yǎng)比，X12為少兒撫養(yǎng)比。

根據(jù)主成分因子得分表達式計算因子得分，結(jié)果見表5。

根據(jù)主成分因子得分的時間變化情況(見圖2)，從2010—2018年間，高質(zhì)量勞動人口占比得分逐年增高，其中2017—2018年間增多達到了峰值，一年之間增加了0.8左右。這與國家近年來大力推進的義務教育普及以及高等教育連續(xù)擴招的政策高度吻合。隨著連年增加的高素質(zhì)人才招生，教育的重要性和讀書改變命運的觀念深入人心，在幾代人的努力下，我國人口教育結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯的改觀，低素質(zhì)勞動人口占比逐漸降低，高素質(zhì)人口占比不斷增多，并呈現(xiàn)出穩(wěn)定的增長勢頭。

表5 主成分因子得分

與高素質(zhì)勞動人口占比的線性趨勢相比，社會少兒撫養(yǎng)負擔的因子得分卻呈現(xiàn)出輕微波動的趨勢，從2010—2014年間基本呈現(xiàn)出逐年下降的趨勢，2014—2016年卻呈現(xiàn)出輕微的上升趨勢，2016—2018年間上升最為顯著，且增幅明顯。經(jīng)查閱相關(guān)資料，2014年5月29日山西省第十二屆人民代表大會常務委員會第10次會議做出了關(guān)于修改《山西省人口和計劃生育條例》的決定；2016年1月20日山西省第十二屆人大常委會第二十四次會議通過了修改《山西省人口和計劃生育條例》的決定。也就是說從2016年1月20日起，山西省正式開放了全面二胎政策。2014—2016年的小幅度增長與2016—2018年的激增可能都是因為山西省計劃生育政策的變化引起的。全面二胎政策的放開導致山西省出現(xiàn)了一小波生育二胎高潮，使得社會的0—14歲兒童占比明顯增多，少兒撫養(yǎng)負擔突然加重，第2主成分得分也隨之增加。

圖2 綜合因子得分趨勢圖

3.3 多元線性回歸分析

把經(jīng)主成分分析降維后的2個因子作為新的自變量X1和X2，指標體系中的社會生產(chǎn)總值Y作為因變量，固定資產(chǎn)投資總額和進出口總額作為控制變量，運用Eviews軟件進行多元線性回歸分析，采用最小二乘法對數(shù)據(jù)進行估計[6]。所得估計結(jié)果見表6。

表6 線性回歸結(jié)果

由表6，人口結(jié)構(gòu)變量X1和X2的Prob值均<0.05，通過了顯著性檢驗，說明X1、X2和Y之間的線性關(guān)系顯著。R2和調(diào)整的R2均>0.95，接近1，模型的擬合優(yōu)度較高。

構(gòu)建的線性回歸方程為：

Y=6.57×10-0.7+0.6X1-0.4X2+0.38U1-0.41U2

(6)

式中：X1為高素質(zhì)勞動人口占比，X2為社會少兒撫養(yǎng)負擔，U1為社會固定投資額，U2為進出口總額，Y為社會生產(chǎn)總值。

該線性回歸結(jié)果表明，高素質(zhì)勞動人口占比對經(jīng)濟起到促進的作用，即當高素質(zhì)勞動人口占比提高1%，社會生產(chǎn)總值會增加0.600678%；社會少兒撫養(yǎng)負擔對經(jīng)濟發(fā)展起到抑制作用，即當社會少兒撫養(yǎng)負擔提高1%，社會生產(chǎn)總值會降低0.403872%。同時，高素質(zhì)勞動人口的促進作用要大于社會少兒撫養(yǎng)負擔的抑制作用?？刂谱兞抗潭ㄙY產(chǎn)存量和進出口總額均與人均地區(qū)生產(chǎn)總值呈正相關(guān)，且固定資產(chǎn)投資的促進作用要略大于進出口總額。

山西省目前處于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級的關(guān)鍵時期，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)逐漸由第二產(chǎn)業(yè)占主導且一家獨大的情況開始向第三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，社會分工逐漸細化，經(jīng)濟社會的發(fā)展使得用人單位對勞動力的需求已經(jīng)從有力氣、肯吃苦的低級要求，開始追求高素質(zhì)、高質(zhì)量的精英勞動人才，對人才求賢若渴，所以高素質(zhì)勞動力對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的推動作用較為明顯。

社會不斷進步與發(fā)展，人們的育兒觀念發(fā)生明顯轉(zhuǎn)變，更多地從生育變?yōu)轲B(yǎng)育，養(yǎng)育兒童不僅局限于衣食住行的基本要求，更注重教育的投入。山西省的經(jīng)濟發(fā)展水平相對落后，父母望子成龍、望女成鳳的愿望更為強烈，更希望少年兒童能夠通過讀書來改變命運。與此同時，社會競爭日益激烈也在一定程度上激發(fā)了父母的焦慮，不讓孩子輸在起跑線上的觀念開始占據(jù)上風。這一方面對社會的高素質(zhì)勞動人才儲備具有深遠意義，但短期內(nèi)也極大地增加了家庭的負擔，也增加了社會的撫養(yǎng)負擔，短期內(nèi)對經(jīng)濟起到了一定的抑制作用。

4 結(jié)論與對策

4.1 結(jié)論

通過上述分析可以得出以下結(jié)論。

1)對山西省人口性別結(jié)構(gòu)、年齡結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、社會撫養(yǎng)負擔結(jié)構(gòu)和城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)的指標因子通過主成分分析后得到2個相互獨立的綜合因子，根據(jù)各指標對綜合因子的影響程度和貢獻確定其分別為高素質(zhì)勞動人口占比因子和社會少兒撫養(yǎng)負擔因子。

2)山西省的人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展水平的關(guān)系密切，高素質(zhì)勞動人口占比和社會少兒撫養(yǎng)負擔與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平均有明顯的線性關(guān)系。且高素質(zhì)勞動人口占比與經(jīng)濟呈現(xiàn)明顯的正相關(guān)關(guān)系，社會少兒撫養(yǎng)負擔因子則對經(jīng)濟呈現(xiàn)出負相關(guān)關(guān)系。

3)結(jié)合2個綜合因子的得分變化趨勢，剔除經(jīng)濟發(fā)展的影響，僅從人口結(jié)構(gòu)的變動趨勢可以看出，山西省的人口結(jié)構(gòu)變動與政府推行的政策關(guān)系密切。由于山西人戀家情節(jié)以及追求“小富即安”的觀念根深蒂固，在滿足溫飽的基礎上很少有人會因經(jīng)濟原因主動遷移到城市生活，所以其人口結(jié)構(gòu)變動的主要因素是政策驅(qū)動。

4.2 對策與建議

1)大力發(fā)展高素質(zhì)人才引進機制，加大教育投資力度。人力資源作為經(jīng)濟發(fā)展過程中的法寶，能通過改變個體經(jīng)濟產(chǎn)出量為經(jīng)濟發(fā)展提供源源不斷的活力。人力資源的核心觀念是人口質(zhì)量，而提高人口質(zhì)量的唯一途徑是教育和學習。雖然山西省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)長期以第二產(chǎn)業(yè)為主導，對勞動力質(zhì)量的要求較低，但是隨著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級，對高質(zhì)量人才的需求會不斷擴大，只有完善高素質(zhì)人才引進機制，加大教育投資力度，才能為社會經(jīng)濟發(fā)展注入源源不斷的活力。

2)制定合理的計劃生育政策。山西省受到地形地貌等因素的影響，思想開放程度有限，人口結(jié)構(gòu)受政策影響較大，需要政府因地制宜，根據(jù)時勢和經(jīng)濟社會發(fā)展的需要制定合理的計劃生育政策[11]，同時加大在年輕人間的宣傳力度，引導民眾的生育欲望向有利于社會經(jīng)濟發(fā)展的方向靠近。

3)重視性別比，保證性別比在合理范圍浮動。性別比可以間接影響婚齡和育齡，最終使人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生變動。因此，社會經(jīng)濟發(fā)展過程中應重視性別比。根據(jù)主成分分析結(jié)果，性別比對第1主成分起到了負面影響，說明當前山西省的性別比是不平衡的，統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以看出男性人口比例大于女性，長期會對經(jīng)濟產(chǎn)生不良影響。政府應加強對新型生育文化的宣傳，使居民消除性別偏好，改變“沒有兒子接著生”的錯誤觀念，尤其是偏遠地帶，從而使性別比在合理范圍內(nèi)浮動。

4)重視非勞動年齡人口，發(fā)揮其最大經(jīng)濟作用。將人口年齡結(jié)構(gòu)失衡阻礙經(jīng)濟發(fā)展的作用降到最低，要將0—14歲和65歲以上人口對經(jīng)濟發(fā)展的拉動作用擴大[12]。針對少兒人口，政府應鼓勵號召居民積極響應國家生育政策，同時加大公立學校和婦幼醫(yī)院的建設投入，確保嬰幼兒和少年人口成長環(huán)境的高質(zhì)性，同時，各地區(qū)兒童公益組織也應與當?shù)卣浜?，對兒童健康和教育方面給予持續(xù)關(guān)注。針對老齡人口，應加快速度完善社會醫(yī)療保障體系，確保能最大程度地實現(xiàn)老有所養(yǎng)、所依，使老齡人口保持活力。同時也要豐富老年社區(qū)活動，大力推動老年教育班的設立，這樣在保證老年人口身體健康，精神世界豐富的基礎上，能夠通過有效刺激老年人口消費促進經(jīng)濟增長；此外，老齡人口還能找到適合他們年齡段能夠從事的職業(yè)，實現(xiàn)二次就業(yè)，引導和支持老齡人口創(chuàng)業(yè)，提供老年就業(yè)市場，促進經(jīng)濟社會發(fā)展。

5 展望與不足

5.1 展望

1)在未來的研究中可以收集更多的數(shù)據(jù)，拉長時間跨度，這樣更能較為全面的反映山西人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展的長期動態(tài)關(guān)系。

2)未來的研究中可以借助人口普查數(shù)據(jù)，將年齡劃分期間更短、更細致的指標進行分析，以提高模型的精度。

5.2 不足

1)受到數(shù)據(jù)收集難度的影響，本研究的觀察期較短僅為9 a，而人口結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟發(fā)展的影響是一個長期的過程，故本研究的結(jié)果不適用于人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟發(fā)展的長期影響。

2)各地人口結(jié)構(gòu)的實際情況不同，其經(jīng)濟發(fā)展與人口結(jié)構(gòu)的關(guān)系也不同，故本研究的結(jié)果和方法不一定完全適用于其他研究區(qū)域。

3)隨著社會發(fā)展，學生求學時間變長，使得15—64歲勞動年齡這一劃分不能夠反映真實的勞動年齡。但由于統(tǒng)計年鑒的資料中缺乏對年齡結(jié)構(gòu)更準確的劃分，這在一定程度上降低了勞動年齡人口對經(jīng)濟發(fā)展的影響，對研究結(jié)果的精度造成了一定的影響。