人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長
——基于云南省的實證分析

代宇杰，熊云飚

(云南民族大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，云南 昆明 650500)

0 引 言

近年來，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平逐漸提高，已成為世界第二大經(jīng)濟(jì)體.伴隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展，城鎮(zhèn)化水平也處在不斷提高的過程中，根據(jù)國家統(tǒng)計局的資料，截至2021年，我國的城鎮(zhèn)化率已達(dá)到64.72%.在城市化的進(jìn)程中，區(qū)域內(nèi)人口向城鎮(zhèn)聚集，技術(shù)進(jìn)步顯著，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級加快，支撐經(jīng)濟(jì)實現(xiàn)高質(zhì)量增長，城市實現(xiàn)繁榮[1].區(qū)域內(nèi)人口向城鎮(zhèn)地區(qū)集聚能夠顯著提高該地區(qū)的常住人口數(shù)量，抵消人口紅利降低帶來的不利影響.然而，人口在某個地區(qū)過度集聚會對該地區(qū)的基礎(chǔ)交通設(shè)施、社會秩序、資源保護(hù)利用、住房保障等方面產(chǎn)生影響[2].

在西部大開發(fā)的背景下，國家明確云南省要主動服務(wù)和融入國家發(fā)展戰(zhàn)略，遵循城市群發(fā)展規(guī)律，明確功能定位于發(fā)展目標(biāo)，發(fā)揮優(yōu)勢、補(bǔ)齊短板、強(qiáng)化協(xié)同，建設(shè)中國面向南亞東南亞開放的門戶城市群.在云南省關(guān)于“滇中城市群”的發(fā)展規(guī)劃中，明確指出要引導(dǎo)人口加快向重點(diǎn)開發(fā)區(qū)域聚集，在積極推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化的過程中提升基礎(chǔ)設(shè)施和公共服務(wù)設(shè)施水平，壯大城市綜合實力，提高人口集聚能力.本文以云南省作為實證研究對象，從人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟(jì)增長的視角探討在新時代下，如何統(tǒng)籌推進(jìn)“五位一體”總體布局、協(xié)調(diào)推進(jìn)“四個全面”戰(zhàn)略布局，有效銜接脫貧攻堅與共同富裕，豐富西部地區(qū)城市群發(fā)展理論.

國外大部分關(guān)于人口集聚與經(jīng)濟(jì)增長的研究均認(rèn)為人口集聚帶來的收益與成本是共存的[3].Ciccone[4-5]實證研究發(fā)現(xiàn)當(dāng)人口密度提高一倍時，勞動生產(chǎn)率會提升6%，經(jīng)濟(jì)增長會提高4.5%.Faberman和Freedman[6]認(rèn)為人口密度對勞動力收入的影響系數(shù)為3%.由于中國的大多數(shù)城市人口密度偏大，因此國外的研究結(jié)果并不一定適用于我國的國情.我國學(xué)者對人口集聚與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的研究結(jié)論主要有兩種：(1)人口集聚對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長有顯著的正向作用.陳樂等[7]在研究中創(chuàng)造性地使用DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)用以提取城市建設(shè)用地數(shù)據(jù)，分析了人口集聚對中國35個大城市經(jīng)濟(jì)增長的影響，發(fā)現(xiàn)人口集聚會顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，在地理上沿東、中、西部，影響程度依次遞減.宋寶琳等[8]利用京津冀地區(qū)數(shù)據(jù)，分析了人口集聚程度對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響，認(rèn)為人口集聚程度在短期和長期內(nèi)，對經(jīng)濟(jì)增長均有正向的促進(jìn)作用.(2)人口集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響呈現(xiàn)為倒U型.王智勇[9]采用地級市面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法研究了人口集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)二者之間呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系.李曉陽等[10]采用2009—2017年長三角地區(qū)地級市的面板數(shù)據(jù)考察了人口集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)二者之間呈現(xiàn)出倒U型關(guān)系.

關(guān)于人口集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的研究，歐陽金瓊等[11]采用新疆南疆地區(qū)縣級區(qū)域統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分析了城鎮(zhèn)化、產(chǎn)業(yè)升級對南疆地區(qū)人口集聚的影響，認(rèn)為產(chǎn)業(yè)升級對人口集聚并未產(chǎn)生積極影響.許慶明等[12]通過比較日本與韓國城市人口集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)之間的聯(lián)系，研究了中國長三角地區(qū)城市群人口集聚與區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間的問題，認(rèn)為應(yīng)進(jìn)一步提高長三角地區(qū)核心城市的人口集聚程度，促進(jìn)該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級.王玥[13]采用中國285個地級市面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了人口集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用方向及內(nèi)部機(jī)制，認(rèn)為總體上人口集聚會顯著促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，但在城市人口規(guī)模擴(kuò)張的過程中，人口集聚促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的作用會呈現(xiàn)出先強(qiáng)后弱的變化趨勢.李曉陽等[14]采用2000—2017年長三角城市面板數(shù)據(jù)，將人口集聚及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化等在內(nèi)的諸多指標(biāo)聯(lián)立方程模型，實證檢驗了人口集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化的互動關(guān)系，發(fā)現(xiàn)人口集聚可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對人口集聚的促進(jìn)作用表現(xiàn)為倒U型.

關(guān)于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長的研究，付凌暉[15]使用我國1978—2008年的相關(guān)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)總量增長顯著促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化對經(jīng)濟(jì)增長并無顯著促進(jìn)作用.但各學(xué)者并不僅僅單獨(dú)分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系，更傾向于在研究中引入其他的影響因素，使得研究結(jié)論更具有多樣性和普適性.如，蘇建軍和徐璋勇[16]利用1993—2010年中國省級面板數(shù)據(jù)，分析了金融發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長依賴于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，金融產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展可以推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級.鄭萬吉和葉阿忠[17]在對城鄉(xiāng)收入差距、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長之間的研究中發(fā)現(xiàn)，城鄉(xiāng)收入差距擴(kuò)大會抑制本地區(qū)及其周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，在短期內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長會顯著提高，但長期內(nèi)整體區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長均會受到抑制.丁攀等[18]利用30個省市的面板數(shù)據(jù)實證分析了綠色金融政策與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長之間的關(guān)系，研究發(fā)現(xiàn)綠色金融政策能夠給經(jīng)濟(jì)可持續(xù)增長施加積極的正向影響，在這一過程中又能夠推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級.

綜上所述，人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長之間可能存在一定的互動關(guān)系，但現(xiàn)有文獻(xiàn)少有將三者納入統(tǒng)計的分析框架中進(jìn)行實證研究.基于此，本文基于1999—2019年云南省各地級市面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建PVAR模型動態(tài)分析人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級及經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系.該研究對云南省調(diào)整人口集聚程度、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長具有重要的現(xiàn)實意義.

1 模型設(shè)定及變量說明

面板自回歸模型(PVAR)由Holtz于1988年首次提出，該模型綜合了VAR模型、面板模型的優(yōu)點(diǎn)，將模型中所有的變量均當(dāng)做內(nèi)生變量，能夠系統(tǒng)地分析模型中人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟(jì)增長三者之間的互動關(guān)系.

借鑒過往的研究，本文構(gòu)建的PVAR模型如下：

Yi,t=ω0+ρnYi,t-1+αi+βt+εi,t

(1)

其中，i表示云南省內(nèi)各州市，t表示年份，Yi,t包含了三個列變量，分別是人口集聚(pop)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ins)、經(jīng)濟(jì)增長(gdp)，ω0表示截距項，ρn表示待估系數(shù)矩陣，αi表示個體固定效應(yīng)向量，βt表示時間固定效應(yīng)向量，εi,t表示隨機(jī)擾動項.

本文涉及到的變量主要有三個，分別是人口集聚(pop)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(ins)、經(jīng)濟(jì)增長(gdp).經(jīng)濟(jì)增長采用當(dāng)年的GDP總量表示，為消除異方差可能對結(jié)果產(chǎn)生的影響，對經(jīng)濟(jì)增長取自然對數(shù)，用ln gdp表示.

人口集聚指標(biāo)為pop，能夠反映一個州市的人口相對于全省總?cè)丝诘募鄢潭龋梃b劉睿文等[19]在研究中的做法，采用地區(qū)人口總數(shù)占地區(qū)土地面積與全國人口總數(shù)占全國土地面積的比值衡量，具體的計算公式如下：

(2)

其中，Pm表示云南省內(nèi)不同州市年末總?cè)丝跀?shù)，Am表示該州市土地面積，popi表示該州市的人口集聚程度，Pn和An分別表示云南省全省年末人口數(shù)及全省土地面積.

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)為ins，本文借鑒車維漢和王茜[20]在研究中使用的計算方法，采用第一、二、三產(chǎn)業(yè)占GDP總量比值的加權(quán)重表示，具體的計算公式如下：

(3)

其中，Yk表示三大產(chǎn)業(yè)分別占GDP總量的比重，ins越大，表明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)高級化水平越高.

本文采用1999—2019年云南省16個州市的面板數(shù)據(jù)，實證分析人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級及經(jīng)濟(jì)增長三者之間的互動關(guān)系.數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》《云南省統(tǒng)計年鑒》及《中國人口和就業(yè)統(tǒng)計年鑒》.各個變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果如表1所示.

表1 描述性統(tǒng)計結(jié)果

2 實證分析

2.1 面板單位根檢驗

在進(jìn)行實證分析前，為避免各個變量在檢驗過程中可能“偽回歸”現(xiàn)象，因此對本文使用的所有數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗，以保證數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性.本文采取了同質(zhì)面板單位根檢驗中的LLC檢驗及異質(zhì)面板單位根檢驗中的IPS檢驗，以保證檢驗結(jié)果的可靠性，具體的檢驗結(jié)果如表2所示.在1%的顯著性水平下，變量pop均通過了LLC檢驗及IPS檢驗，變量ins未能通過LLC檢驗及IPS檢驗，在5%的顯著性水平下，變量ln gdp均通過了LLC檢驗及IPS檢驗.對三個變量均做一階差分處理后，變量d pop、d ins在1%的顯著性水平下均通過了LLC檢驗及IPS檢驗，變量d ln gdp在5%的顯著性水平下均通過了LLC檢驗及IPS檢驗.基于此，經(jīng)過一階差分處理后的三個變量滿足平穩(wěn)性要求，本文選擇d pop、d ins、d ln gdp構(gòu)建PVAR模型.

表2 變量單位根檢驗

2.2 最佳滯后期選擇

在進(jìn)行PVAR分析之前，需要確定模型的滯后階數(shù)，根據(jù)AIC、BIC、HQIC最小值原則，采取少數(shù)服從多數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)，確定PVAR模型的最佳滯后階數(shù)為1階.滯后階數(shù)的檢驗結(jié)果如表3所示.

表3 滯后階數(shù)檢驗結(jié)果

2.3 PVAR模型估計

PVAR模型將內(nèi)生變量的滯后項作為估計過程中的工具變量，采用系統(tǒng)GMM方法降低模型內(nèi)生性對結(jié)果的影響，通過均值差分法(Helmert)消除模型中變量的時間效應(yīng)及個體效應(yīng)，最優(yōu)滯后階數(shù)為1階.h_dpop、h_dins、h_dgdp分別為經(jīng)過Helmert轉(zhuǎn)換后的變量，L.h_dpop、L.h_dpop、L.h_dgdp分別為各個變量的一階滯后.b_GMM與t_GMM分別表示估計系數(shù)，t統(tǒng)計量.估計結(jié)果如表4所示.

結(jié)果顯示，以人口集聚為被解釋變量時，其本身一階滯后有顯著負(fù)面影響，顯著性水平為1%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級滯后一階與經(jīng)濟(jì)增長滯后一階對人口集聚的影響均不顯著，但影響系數(shù)均為正.以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級為被解釋變量時，其本身一階滯后項、人口集聚一階滯后均無顯著影響，但影響系數(shù)均為負(fù)，經(jīng)濟(jì)增長一階滯后對其有顯著負(fù)面影響，顯著性水平為10%.以經(jīng)濟(jì)增長為被解釋變量時，其本身一階滯后及人口集聚一階滯后對其均無顯著影響，影響系數(shù)為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級一階滯后對其無顯著影響，但影響系數(shù)為負(fù).

表4 PVAR模型估計結(jié)果

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)圖(圖1)充分顯示了當(dāng)某個變量面對某種沖擊，所造成的影響程度.每個小圖中間的實線為脈沖響應(yīng)函數(shù)的估計曲線，實線上下的兩條虛線分別表示95%、5%的置信區(qū)間，橫軸表示這一沖擊的滯后期數(shù)，縱軸表示這一沖擊產(chǎn)生的影響程度大小.本文通過蒙特卡洛(Monte-Carlo)模擬500次，滯后期數(shù)30期來檢驗三者之間的動態(tài)關(guān)系，各個變量在經(jīng)過6期的脈沖響應(yīng)沖擊后均表現(xiàn)出收斂趨勢，表明本文所構(gòu)建的PVAR模型穩(wěn)健性較好.

圖1中第一行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d pop沖擊的響應(yīng)程度.人口集聚在面對自身沖擊時，在第1期會產(chǎn)生一個較大的負(fù)面響應(yīng)，在第2期會轉(zhuǎn)變?yōu)檎娴捻憫?yīng)，第3期中轉(zhuǎn)變?yōu)樨?fù)面響應(yīng)，隨后逐漸趨向于0，累計的效應(yīng)為負(fù)，表明人口集聚會抑制后續(xù)的人口集聚.可能的原因在于在基礎(chǔ)建設(shè)及配套措施不發(fā)達(dá)的地區(qū)推進(jìn)人口集聚可能會適得其反，城鄉(xiāng)居民在選擇居住地時，例如交通、醫(yī)療及教育等資源的配置情況會是大部分人考慮較多的相關(guān)因素，若相關(guān)設(shè)施建設(shè)及資源配置不到位，且無法支撐一定數(shù)量的人口在該地區(qū)日常的生活，會對該地區(qū)持續(xù)推進(jìn)人口集聚產(chǎn)生抑制作用.人口集聚面對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級沖擊的響應(yīng)程度較為平穩(wěn)，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對人口集聚的影響程度較低.人口集聚面對經(jīng)濟(jì)增長沖擊的響應(yīng)在第1期表現(xiàn)為正，隨后在第2期轉(zhuǎn)為負(fù)，在第3期又轉(zhuǎn)為正，累計的效應(yīng)為正，表明經(jīng)濟(jì)增長有利于人口集聚.

圖1第二行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d ins沖擊的響應(yīng)程度.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級面對人口集聚沖擊時，在第1期接近于0，在第2期轉(zhuǎn)為負(fù)面響應(yīng)，在第3期中表現(xiàn)為接近于0，隨后逐漸趨近于0，表明人口集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響程度較低，累計總效應(yīng)為負(fù).產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級在面對自身沖擊時，第1期表現(xiàn)為負(fù)面響應(yīng)，在第2期中表現(xiàn)為正面響應(yīng)，第3期及之后逐漸趨近于0，累計的效應(yīng)為負(fù).產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級面對經(jīng)濟(jì)增長的沖擊在第1期表現(xiàn)為負(fù)面響應(yīng)，第2期中接近于0，第3期中表現(xiàn)為略小于0的負(fù)面響應(yīng)，累計的效應(yīng)為負(fù)，表明經(jīng)濟(jì)增長會抑制產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級.

圖1第三行從左到右依次為d pop、d ins、d ln gdp對d ln gdp沖擊的響應(yīng)程度.經(jīng)濟(jì)增長面對人口集聚沖擊時，第1期表現(xiàn)為正面的響應(yīng)，第2期表現(xiàn)為略低于0的負(fù)面響應(yīng)，隨后逐漸趨向于0，累計的總效應(yīng)為正，表明人口集聚會促進(jìn)該地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長.經(jīng)濟(jì)增長面對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級沖擊時，第1期表現(xiàn)為略低于0的負(fù)面響應(yīng)，隨后逐漸趨近于0，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)為抑制作用.經(jīng)濟(jì)增長在面對自身沖擊時，在第1期表現(xiàn)為正面響應(yīng)，隨后逐漸降低并趨近于0，但始終保持在0之上，表明經(jīng)濟(jì)增長對自身的影響具有持續(xù)性.

圖1 脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

2.5 方差分解

通過對各變量對其他變量貢獻(xiàn)程度的大小可以判斷這一變量的重要程度.在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析的同時，還得出了方差分解的結(jié)果，本文設(shè)置的分析期數(shù)為30期.具體結(jié)果如表5所示：

表5中第10期、20期和30期的方差分解結(jié)果基本一致，d pop、d ins、d ln gdp對自身的影響程度相較于其余變量具有明顯的差距，表明各個變量對自身發(fā)展具有強(qiáng)有力的推動作用.其中，人口集聚對自身的影響程度最深，達(dá)到98.7%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、經(jīng)濟(jì)增長對人口集聚的影響程度分別只有0.4%、0.9%.經(jīng)濟(jì)增長對自身的影響程度略低于人口集聚，達(dá)到93.4%，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度為6.2%，人口集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響程度極低，僅有0.4%.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對自身的影響程度在三者之間最低，為75.1%，經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響程度為24.4%，人口集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響程度極低，僅為0.5%.經(jīng)濟(jì)增長是影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要因素，對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響程度小于其自身的沖擊.

從方差分解結(jié)果來看，影響人口集聚的主要因素來源于自身的沖擊，表明人口集聚是不可阻擋的趨勢，其他因素對其影響程度極低，如何科學(xué)推進(jìn)地區(qū)人口集聚、優(yōu)化人口流動趨勢是亟需解決的問題.

表5 方差分解結(jié)果

3 結(jié)論及建議

本文采用云南省州市1999—2019年的面板數(shù)據(jù)，利用PVAR模型對人口集聚、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行了實證檢驗分析，得出以下主要結(jié)論：

第一，人口集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間存在相互促進(jìn)的影響關(guān)系，且影響程度相當(dāng).經(jīng)濟(jì)增長對人口集聚的作用呈現(xiàn)出先促進(jìn)后抑制的狀態(tài)，總體上表現(xiàn)為促進(jìn)作用.人口集聚對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用在前期較為顯著，經(jīng)過一段時間后促進(jìn)作用逐漸變?nèi)?

第二，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與經(jīng)濟(jì)增長之間存在相互抑制的關(guān)系，但經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的抑制效應(yīng)大于自身受到產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的抑制效應(yīng).經(jīng)濟(jì)增長對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的抑制作用呈“倒U型”，前期的作用相對顯著.

第三，人口集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間存在單向的互動關(guān)系.人口集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有較低的負(fù)面影響，經(jīng)過一段時間后，人口集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級沖擊產(chǎn)生的抑制作用會漸漸消失.

根據(jù)上述結(jié)論，提出以下建議：

第一，積極推動人口集聚，迎合城市群發(fā)展規(guī)劃.以城市群為主體，大中小城市和小城鎮(zhèn)協(xié)調(diào)發(fā)展，積極帶動邊疆地區(qū)、少數(shù)民族地區(qū)及高原山地地區(qū)跨越式發(fā)展.在保障人口區(qū)域均衡發(fā)展的基礎(chǔ)上，優(yōu)化各州市人口布局，引導(dǎo)超載區(qū)域人口有序轉(zhuǎn)移，一方面要加快人口向重點(diǎn)開發(fā)區(qū)域聚集，積極推動新型城鎮(zhèn)化，另一方面要防止人口在生態(tài)涵養(yǎng)區(qū)域過度集聚.提升城市基礎(chǔ)設(shè)施與公共服務(wù)設(shè)施水平，壯大城市綜合實力，提高人口集聚能力.

第二，以經(jīng)濟(jì)增長為主要出發(fā)點(diǎn)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu).發(fā)揮好中心城市及區(qū)域副中心城市在提高經(jīng)濟(jì)水平與產(chǎn)業(yè)發(fā)展中的重要作用.以“兩型三化”為核心，以產(chǎn)業(yè)集群化、產(chǎn)城一體化發(fā)展促進(jìn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級，著重提高創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)能力，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)總量的快速提升，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)綠色化、信息化、高端化轉(zhuǎn)型發(fā)展.加強(qiáng)統(tǒng)籌協(xié)調(diào)和政策引導(dǎo)，共建產(chǎn)業(yè)協(xié)同合作平臺，構(gòu)建有重點(diǎn)、分層次的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)業(yè)分工體系，促進(jìn)各級城鎮(zhèn)產(chǎn)業(yè)適度協(xié)同發(fā)展，建設(shè)綠色可持續(xù)發(fā)展的城市群.優(yōu)化產(chǎn)業(yè)布局，推動人才、技術(shù)、資本等有效集聚和供給，培育產(chǎn)業(yè)發(fā)展新動能，成為引領(lǐng)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級的重要引擎.