克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的灰色關(guān)聯(lián)分析

摘要：以克里雅河綠洲為例，選取人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中的21個指標(biāo)構(gòu)建耦合系統(tǒng)評價指標(biāo)體系，運用主成分分析法及灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)對克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度、耦合度和時序特征進行測度分析，以揭示兩大系統(tǒng)的耦合度的演變規(guī)律。結(jié)果表明，①克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)要素的耦合機理比較復(fù)雜，各要素之間彼此關(guān)聯(lián)強度不一；②人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度具有明顯的波動性和時序性，與1999年相比，2009年以后耦合度呈現(xiàn)出下降的趨勢。

關(guān)鍵詞：人口結(jié)構(gòu)；經(jīng)濟結(jié)構(gòu)；主成分分析法；灰色關(guān)聯(lián)；克里雅河綠洲

中圖分類號：K902 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：0439-8114（2016）12-3243-06

DOI：10.14088/j.cnki.issn0439-8114.2016.10.061

Abstract： Taking Keriya Oasis as an example， selecting 21 indices in population structure and economic structure， the coupling evaluation index system was established， using the principal component analysis and grey relational technique to calculate and analyze the correlation degree， coupling degree and timing characteristics of population structure and economic structure in Keriya Oasis， the mechanism of coupling degree of the two systems were revealed. The results showed that， ① The coupling mechanism of population structure and economic structure in Keriya Oasis was relatively complex， the strength of relevance was different from each other. ②The coupling degree of population structure and economic structure had obvious fluctuation and temporality， compared with 1999， the coupling degree showed a downward trend after 2009.

Key words： population structure； economic structure； principal component analysis； grey relational analysis； Keriyal Oasis

中國是人口大國，人口問題關(guān)乎國計民生[1]。而人口與經(jīng)濟關(guān)系是人類社會最重要和最基礎(chǔ)的問題之一，但人口問題是影響社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的首要因素[2]。近年來，隨著生育率的降低，社會各界對人口問題的關(guān)注開始由人口數(shù)量、人口增長轉(zhuǎn)向人口結(jié)構(gòu)、人口質(zhì)量以及人口與經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展等方面[3]。自國家推行人口政策以來，中國的人口增長速度得到了有效控制，并且人口過快增長帶來的經(jīng)濟和生態(tài)可持續(xù)發(fā)展問題得到一定程度的緩解?？梢姡丝谂c經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展問題將是21世紀(jì)中國社會經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展的核心問題[4]。

目前，眾多學(xué)者對人口研究的側(cè)重點不同，研究內(nèi)容大多從單一的人口城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)[5]、文化結(jié)構(gòu)[6，7]或產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)[8]方面研究其對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響，并取得了一定的進展。有很多學(xué)者側(cè)重于中國人口年齡結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟互動關(guān)系研究[9-12]，尤其是很多研究集中在老齡化人口對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響方面；研究方法多以定性為主，也有部分學(xué)者運用耦合協(xié)調(diào)度模型[13，14]、灰色關(guān)聯(lián)模型[15，16]、VEC模型[17]、PDE模型[18]等定量方法研究人口結(jié)構(gòu)問題；研究區(qū)主要集中在東部發(fā)達地區(qū)[19-21]。近年來，對西部地區(qū)人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟互動關(guān)系的研究增多[22-24]，而對新疆南疆地區(qū)人口與經(jīng)濟關(guān)系的研究甚少[25]，特別是克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)系尚未見之于文獻。因此，有必要從整個人口結(jié)構(gòu)角度出發(fā)，研究克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。

克里雅河綠洲位于塔里木盆地南緣的于田綠洲，地處極端干旱區(qū)，生態(tài)環(huán)境十分脆弱，人口問題極為突出，嚴(yán)重影響了經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展。因此，本研究以克里雅河綠洲為研究靶區(qū)，運用主成分分析法得到人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的綜合得分，利用灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)定量測度了克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的交互耦合關(guān)系，以揭示二者耦合演進規(guī)律，探尋人口與經(jīng)濟兩大系統(tǒng)之間的耦合機理，旨在進一步優(yōu)化克里雅河綠洲的人口結(jié)構(gòu)，以期為干旱區(qū)綠洲區(qū)域經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展和生態(tài)環(huán)境的建設(shè)提供理論依據(jù)。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)概況

克里雅河綠洲位于西北干旱區(qū)塔里木盆地南緣的于田縣境內(nèi)，南靠昆侖山主脈，北臨塔克拉瑪干沙漠，東連民豐縣，西鄰策勒縣?？死镅藕幼阅舷虮笨v貫全流域，是一個典型的綠洲-荒漠交錯地區(qū)。地處北緯36°44′59″-37°12′04″，東經(jīng)81°08′59″- 82°00′03″，總面積為376 498 hm2。由于教育不太發(fā)達，傳統(tǒng)的生育觀念傾向早婚早育，到2010年末該區(qū)總?cè)丝谶_到24.89萬人，其中少數(shù)民族占97.50%，人口自然增長率為15.92‰，是全國人口自然增長率的3.2倍；該綠洲歷來以農(nóng)業(yè)為主，工業(yè)基礎(chǔ)薄弱，商品經(jīng)濟滯后，加上人口增長過快，導(dǎo)致人口總體素質(zhì)較低。隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的不協(xié)調(diào)嚴(yán)重影響了區(qū)域的可持續(xù)化發(fā)展。

1.2 數(shù)據(jù)來源

本研究的數(shù)據(jù)來源于《于田主要經(jīng)濟指標(biāo)匯編1999-2008》、《輝煌于田十一五》、中國經(jīng)濟與社會發(fā)展統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)政府網(wǎng)站。

2 研究方法

2.1 指標(biāo)體系構(gòu)建

人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系的構(gòu)建遵循科學(xué)性、目的性、可操作性和同一性等原則，并依據(jù)前人的研究成果[26，27]和當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，最終構(gòu)建了由人口成分、勞動力結(jié)構(gòu)、文化結(jié)構(gòu)3個方面10個指標(biāo)構(gòu)成的人口結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系；由人民生活水平、產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、政府財政3個方面11個指標(biāo)構(gòu)成的經(jīng)濟結(jié)構(gòu)指標(biāo)體系（表1），所選指標(biāo)能夠很好地反映當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況。

2.2 主成分分析法

主成分分析是利用降維的思想，把多個指標(biāo)轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合指標(biāo)的多元統(tǒng)計分析方法，通過少量的綜合指標(biāo)能夠反映原來多個指標(biāo)所反映的絕大部分信息，提高了評價的客觀性[28]。本研究利用主成分分析法進行人口結(jié)構(gòu)和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)評價指標(biāo)權(quán)重的確定。其計算步驟為：

1）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。為消除變量指標(biāo)性質(zhì)不同的差異，對逆向指標(biāo)采用倒數(shù)法作正向化處理后，對原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，計算公式為：

x′ik= （i=1，2…，n；k=1，2…，p）

式中，x′ik為標(biāo)準(zhǔn)化的指標(biāo)值，k第k個指標(biāo)的平均值，sk為標(biāo)準(zhǔn)差。

2）計算樣本矩陣的相關(guān)系數(shù)矩陣。

R=r11 r12 … r1pr21 r22 … r2p… … … …ri1 ri2 … rip

3）對應(yīng)于相關(guān)系數(shù)矩陣R，解求特征方程|R-？姿i|=0的p個非負(fù)特征值？姿1>？姿2>？姿p≥0，對應(yīng)特征值？姿i的相應(yīng)特征向量為C（i）=（C ，C ，…C ），i=1，2，…，p并且滿足C（i）C（j）=C ，C =1 （i=j）0 （i≠j）。

4）選擇m（m

5）計算各主成分的方差貢獻率及累計貢獻率，確定主成分值。

6）確定綜合評價函數(shù)，計算綜合主成分得分，進行綜合評價。綜合評價函數(shù)為：

F=P1F1+P2F2+…+PnFn

式中，F(xiàn)n為第n個主成分得分，Pn為各主成分的貢獻率。

2.3 灰色關(guān)聯(lián)法

由于人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)有很大的關(guān)聯(lián)性，因此，本研究運用灰色關(guān)聯(lián)的分析方法，以便從時間角度探究于田人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的灰色關(guān)系、關(guān)聯(lián)程度和耦合協(xié)調(diào)程度。其分析步驟如下：

1）確定分析序列。本研究的兩組分析序列為人口結(jié)構(gòu)序列組（Xi）和區(qū)域經(jīng)濟序列組（Yj）。

2）數(shù)據(jù)處理。鑒于上述兩組分析序列的原始指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級不同，為了便于比較，在進行灰色關(guān)聯(lián)分析之前，采用極差標(biāo)準(zhǔn)化的方法對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理：

X′i=（Xi-Xmin）/（Xmax-Xmin） （1）

Y′j=（Yj-Ymin）/（Ymax-Ymin） （2）

3）求關(guān)聯(lián)系數(shù)。它是計算關(guān)聯(lián)度和耦合度的基礎(chǔ)。但關(guān)聯(lián)系數(shù)其實就是兩個相比較的序列在第t個時刻（或區(qū)域）的相對差值，數(shù)值眾多，信息比較分散，難以對兩組序列進行整體上的比較。

ξij（t）=（3）

式中，ξij（t）為克里雅河綠洲t時刻第i個人口結(jié)構(gòu)與第j個區(qū)域經(jīng)濟指標(biāo)之間的關(guān)聯(lián)系數(shù)；X′i（t）、Y′j（t）分別為克里雅河綠洲t時刻第i個人口結(jié)構(gòu)指標(biāo)與第j個區(qū)域經(jīng)濟指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值；ρ為分辨系數(shù)，其作用是提高關(guān)聯(lián)系數(shù)之間差異的顯著性，一般取值0.5。

4）求關(guān)聯(lián)度和耦合度。為達到分析研究的目的，揭示人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟耦合的主要關(guān)聯(lián)程度和區(qū)域間耦合的特點，本研究使用了人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)耦合的關(guān)聯(lián)度模型和耦合度模型。將關(guān)聯(lián)系數(shù)按樣本數(shù)k求其平均值后可以得到一個關(guān)聯(lián)度矩陣γ，它反映人口結(jié)構(gòu)與區(qū)域經(jīng)濟耦合的錯綜復(fù)雜的關(guān)系。關(guān)聯(lián)度γ的表達式為：

rij=ξij（t） （k=1，2，…，n） （4）

式中，k為樣本數(shù)，即本研究選取的區(qū)域經(jīng)濟指標(biāo)（或人口結(jié)構(gòu)指標(biāo)）數(shù)。關(guān)聯(lián)度rij的取值范圍在0～1之間，即0≤rij≤1，rij越大，表明要素之間的關(guān)聯(lián)性越強。依據(jù)前人的研究成果[4，20]，最終得到人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)要素關(guān)聯(lián)的對應(yīng)表（表2）。

在關(guān)聯(lián)度矩陣基礎(chǔ)上分別按行或列求其平均值，可以得到系統(tǒng)耦合的關(guān)聯(lián)度模型：

di=rij （i=1，2，…，m；j=1，2，…，l） （5）

dj=rij （i=1，2，…，m；j=1，2，…，l） （6）

式中，di為人口結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的第i指標(biāo)與區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的平均關(guān)聯(lián)度；dj為區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的第j指標(biāo)與人口結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的平均關(guān)聯(lián)度；m、l分別為兩個系統(tǒng)的指標(biāo)數(shù)。由得出的數(shù)據(jù)的大小及對應(yīng)的值域范圍，可分析出兩個系統(tǒng)互相影響的最主要因素。

為進一步從整體上判別兩個系統(tǒng)間的耦合情況，本研究采用了系統(tǒng)關(guān)聯(lián)的耦合度模型[17]，通過該模型可以從時空兩個角度定量評判于田人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)系統(tǒng)耦合的協(xié)調(diào)程度，其計算公式為：

C（t）=ξij（t） （7）

式中，C（t）表示人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)兩系統(tǒng)間的耦合度；ξij（t）為關(guān)聯(lián)系數(shù)；l、m分別為兩系統(tǒng)的指標(biāo)數(shù)。

3 克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)可持續(xù)分析

3.1 計算主成分的特征值及累計貢獻率

利用經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)，得到相關(guān)系數(shù)矩陣，經(jīng)統(tǒng)計，人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)各變量之間的相關(guān)性較大，適合主成分分析，通過SPSS17.0軟件分別得到人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的特征值、方差貢獻率和累計貢獻率，其計算結(jié)果見表3和表4。

由表3和表4可知，人口結(jié)構(gòu)中前三個主成分的累積貢獻率大于80%，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)中前兩個主成分的累計貢獻率大于89%，因此，人口結(jié)構(gòu)選擇前三個主成分，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)選擇前兩個主成分。

3.2 各主成分得分

設(shè)F1、F2、F3分別代表人口結(jié)構(gòu)第一、二、三主成分，G1、G2代表經(jīng)濟結(jié)構(gòu)第一、二主成分，根據(jù)公式分別計算各主成分的得分，表5、表6分別為人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)主成分得分系數(shù)。

F1=0.079 6X1+0.217 2X2+0.162 0X3-0.155 8X4-0.212 8X5-0.162 4X6+0.093 4X7+0.157 9X8-0.261 5X9

F2=0.031 5X1-0.139 9X2-0.057 6X3+0.044 1X4-0.105 9X5+0.719 6X6+0.391 4X7-0.290 4X8+0.168 4X9

F3=0.757 3X1-0.107 0X2-0.151 5X3+0.262 0X4-0.340 8X5-0.034 1X6+0.169 0X7-0.053 7X8-0.129 0X9

G1=0.273 8X1+0.979 8X2+0.959 1X3-0.974 3X4+0.175 6X5+0.981 4X6-0.521 2X7+0.970 0X8+0.977 6X9-0.816 6X10

G2=0.784 3X1-0.064 0X2+0.056 2X3+0.172 6X4-0.931 9X5-0.057 0X6+0.763 9X7-0.183 8X8+0.112 0X9+0.251 5X10

3.3 根據(jù)綜合評價模型進行綜合評價

設(shè)F總和G總分別代表人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)綜合得分，根據(jù)公式可得：

F總=0.615 7F1+0.204 7F2+0.179 7F3

G總=0.752 3G1+0.247 7G2

計算出的綜合主成分得分及各年份排序見表7。

通過主成分綜合得分及不同年份的排序結(jié)果分析（圖1）可知，克里雅河綠洲的人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)可持續(xù)性發(fā)展綜合指數(shù)出現(xiàn)了較大的波動，說明兩者在一定時段內(nèi)的變化不具有可持續(xù)性。1999-2002年和2003-2008年人口結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)波動范圍在0.519 9～0.142 1和0.388 3～0.117 4之間，綜合指數(shù)呈下降趨勢，1999年的綜合指數(shù)大約是2002年的3.6倍，尤其在2008年中期以后綜合指數(shù)變?yōu)樨?fù)數(shù)。經(jīng)濟結(jié)構(gòu)綜合指數(shù)幾乎呈上升趨勢，但2000-2002年和2004-2005出現(xiàn)了不同程度的下滑，2007年之后逐年上升，2010年是2007年的2.7倍，經(jīng)濟發(fā)展速度較快。

4 克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)性分析

4.1 因素分析

根據(jù)原始數(shù)據(jù)，運用上面所提出的研究方法和相關(guān)公式，計算出克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)耦合的關(guān)聯(lián)度矩陣（表8）。由表8可見，人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度系數(shù)均在0.65以上，屬于中高關(guān)聯(lián)，表明了人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系緊密。為了進一步揭示兩系統(tǒng)交互耦合的主要驅(qū)動力，對上面計算得到的關(guān)聯(lián)度數(shù)據(jù)進行了簡單的平均和排序，分別得出人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)相互作用、相互影響的主要因素。

1）人口結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的發(fā)展具有重要的影響。經(jīng)計算得到，克里雅河綠洲15個鄉(xiāng)（鎮(zhèn)）的人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)耦合的關(guān)聯(lián)度矩陣中，人口自然增長率與在崗職工人口比與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度排到前兩位，其值為0.743 5和0.743 4；而農(nóng)業(yè)從業(yè)人員人口比和農(nóng)村貧困人口比與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度達到了0.681 4和0.684 9，屬于較高關(guān)聯(lián)，耦合程度較強。說明克里雅河綠洲的經(jīng)濟增長得益于豐富的人口紅利，豐富的勞動力資源成為該區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的主要驅(qū)動力，同時也揭示出勞動密集型產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)有很強的關(guān)聯(lián)性以及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的不合理性，因此，政府應(yīng)加大調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的力度，提高二、三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟發(fā)展中的比重。與此同時，初中人口比與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度達到了0.736 4，說明科學(xué)文化素質(zhì)的高低直接影響區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，雖然該區(qū)的文化結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)并未達到最高，并且以高學(xué)歷為代表的高技術(shù)和高素質(zhì)人才對中國經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的驅(qū)動力不足，但也說明了克里雅河綠洲科學(xué)文化素質(zhì)符合經(jīng)濟結(jié)構(gòu)發(fā)展的潮流。因此政府要加大對教育事業(yè)的投資，加強新知識與科學(xué)技術(shù)在社會經(jīng)濟領(lǐng)域中的運用，以此促進生產(chǎn)力的發(fā)展。

2）經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對人口結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)變具有不容忽視的作用。通過計算得到，該區(qū)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)對人口結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度達到了0.721 4，反映了一個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r及人民的生活水平都會影響到區(qū)域的人口結(jié)構(gòu)，使其為適應(yīng)經(jīng)濟的發(fā)展水平而發(fā)生變化。由表8可見，非農(nóng)業(yè)占GDP比重與人口結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度達到了0.780 4，高于其他經(jīng)濟指標(biāo)，處在第一位，這鮮明地反映出第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可以逐漸縮小貧富差距，提高勞動者的積極性，實現(xiàn)經(jīng)濟的平穩(wěn)增長，同時也可促進科學(xué)、文化、衛(wèi)生等事業(yè)的發(fā)展。農(nóng)民人均純收入和工業(yè)占第二產(chǎn)業(yè)比重與人口結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度也較高，分別是0.741 3和0.715 0。此外，第二產(chǎn)業(yè)占GDP比重（0.718 2）和第三產(chǎn)業(yè)占GDP比重（0.700 3）與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)度均較大，說明工業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展促使克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，加之城市化的發(fā)展，城鎮(zhèn)人口增加，第一產(chǎn)業(yè)人口向第二、三產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，結(jié)果改變了人口的城鄉(xiāng)結(jié)構(gòu)和勞動力結(jié)構(gòu)。

3）人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)兩系統(tǒng)間交互耦合作用強。由克里雅河綠洲的人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)聯(lián)分析表可得，克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)兩大系統(tǒng)交互耦合作用強烈，關(guān)聯(lián)度達到了0.718 9，表明人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)兩大系統(tǒng)彼此關(guān)聯(lián)度大，耦合性強。人口結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的影響力系數(shù)達到了0.721 4，而人口結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的感應(yīng)度系數(shù)達到了0.716 5，說明兩系統(tǒng)交互耦合作用強烈。

4.2 時序分析

本研究從時序上分析了1999-2010年人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合關(guān)系，并清晰地顯示出了階段性的特征（圖2）。

由圖2可知，兩者的耦合度在0.664 2～0.769 7之間波動。一方面揭示了人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)交互耦合的緊密性，另一方面也說明了在不同的發(fā)展階段人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合程度及關(guān)聯(lián)性存在一定的差異。

依據(jù)圖2的波動特點，可將耦合度曲線劃分為兩個階段：①1999-2009年為第一階段，除了部分年份出現(xiàn)了小范圍的下降之外，其他年份總體上呈上升趨勢，說明人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度在不斷地提高。隨著科學(xué)技術(shù)的進步，通過人口數(shù)量和農(nóng)業(yè)人口來促進經(jīng)濟的增長已遠遠落后于時代的要求，而對人口素質(zhì)的要求越來越高。因此，在經(jīng)濟發(fā)展初期主要是依賴人口數(shù)量促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，后期主要依靠的是人口結(jié)構(gòu)，在此，人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)出現(xiàn)了排斥，到2009年耦合度達到最大。 ②2009-2010年是第二階段，人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度處于下降趨勢，走向磨合與協(xié)調(diào)的階段。由于受經(jīng)濟發(fā)展水平的影響，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷合理化；城鎮(zhèn)人口和高中以上人口比有所上升，人口素質(zhì)向好的趨勢扭轉(zhuǎn)。

5 結(jié)論與建議

5.1 主要結(jié)論

本研究在主成分分析法和灰色關(guān)聯(lián)技術(shù)的基礎(chǔ)上分析了克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性，得出結(jié)論如下：

1）克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)要素的耦合機理是比較復(fù)雜的，各要素之間彼此關(guān)聯(lián)強度不一，如人口自然增長率、人口密度和在崗人口比與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性強，而文化結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)性弱。因此，只有提高人口素質(zhì)才能從根本上優(yōu)化人口結(jié)構(gòu)，政府應(yīng)加大發(fā)展農(nóng)村教育、普及義務(wù)教育、提高職業(yè)教育。人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)兩個系統(tǒng)互為關(guān)聯(lián)，并且兩個系統(tǒng)之間的交互影響作用較強。

2）克里雅河綠洲人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的耦合度具有明顯的波動性和時序性。前一階段（1999-2009年）是耦合度逐步走向排斥的時期，后一階段（2009-2010年）是耦合度走向協(xié)調(diào)發(fā)展的時期。說明人口結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟結(jié)構(gòu)耦合的波動性和時序性特點與該區(qū)人口政策變化和經(jīng)濟發(fā)展密不可分，在某一階段某個系統(tǒng)的政策直接影響了彼此之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。政府要依據(jù)當(dāng)?shù)氐膶嶋H情況，制定有利于人口、經(jīng)濟和社會共同發(fā)展的政策。

5.2 對策建議

1）加大高等教育的投資力度，解放思想，改變觀念。通過分析可知，克里雅河綠洲教育水平及思想意識落后，致使經(jīng)濟觀念落后，科技觀念薄弱，因此要轉(zhuǎn)變觀念意識，加大對教育事業(yè)的投入，提高人民的文化素養(yǎng)和科技水平，以便將先進的技術(shù)順利投入到實踐中去；要摒棄原來小富即安的小農(nóng)意識和保守、封建的落后思想，進一步更新觀念，解放思想，提高市場意識、競爭意識和發(fā)展意識，用新思想、新觀念、新方法指導(dǎo)具體實踐。

2）優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，提升經(jīng)濟實力。克里雅河綠洲經(jīng)濟整體處于中等以下水平，支柱產(chǎn)業(yè)少、規(guī)模小、經(jīng)濟效益低。首先，要推進農(nóng)牧業(yè)現(xiàn)代化進程，發(fā)展特色農(nóng)業(yè)；二要加快工業(yè)化的步伐；三要大力促進旅游業(yè)的發(fā)展，如濃郁的民族風(fēng)情、極具內(nèi)涵的手工藝品、各具特色的自然景觀等旅游資源，發(fā)揮資源優(yōu)勢，提高旅游業(yè)的經(jīng)濟效益。通過對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化激發(fā)經(jīng)濟潛力，促進南疆地區(qū)縣域經(jīng)濟綜合水平的發(fā)展。

3）加快發(fā)展城鎮(zhèn)化建設(shè)，促進城鄉(xiāng)一體化進程。大力提高城鎮(zhèn)綜合承載能力，發(fā)展少數(shù)民族地區(qū)的城鎮(zhèn)規(guī)模，引導(dǎo)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)和農(nóng)村人口有序向小城鎮(zhèn)集聚，發(fā)揮城鎮(zhèn)對農(nóng)村的輻射帶動作用，城鎮(zhèn)作為城鄉(xiāng)一體化發(fā)展的支撐點和有效載體的功能，促進城鎮(zhèn)化和新農(nóng)村建設(shè)良性互動。

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