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2019 , Vol. 39 >Issue 12: 129 - 137

DOI: https://doi.org/10.15957/j.cnki.jjdl.2019.12.015

Spatio-Temporal Coupling of Population Structure and Industrial Structure in Central China

  • ZHAO Jianji , 1, 2 ,
  • WANG Yanhua , ※, 1, 2 ,
  • ZHANG Jie 1 ,
  • FENG Hailong 1 ,
  • MIAO Changhong 1, 2
Expand
  • 1. Key Research Institute of Yellow River Civilization and Sustainable Development & Collaborative Innovation Center of Yellow River Civilization，Henan University，Kaifeng 475001，Henan，China
  • 2. College of Environment and Planning，Henan University，Kaifeng 475001，Henan，China

Received date: 2019-04-01

  Revised date: 2019-09-15

  Online published: 2025-04-18

Fold

Abstract

Central China is an important population agglomeration area, which is in the stage of accelerated development of industrialization, facing the heavy responsibility of industrial transformation and upgrading. A study on the coupling of population structure and industrial structure will have important theoretical and policy implications for the high-quality development in central China. This paper analyzed the interaction mechanism between population structure and industrial structure, taking 84 prefecture-level cities in the central region as the research object, the grey correlation and coupling degree model were used to quantitatively study the coupling characteristics of the population system and industrial structure of the central region. The results showed that: First, during 1993-2016, the coupling degree of population structure and industrial structure shows an overall trend of "inverted U" in central China, and experienced low-level coupling trend, antagonistic trend, and coordinated trend. Secondly, among the six provinces in central China, Hubei has the highest coupling degree and Henan has the lowest coupling degree. Shanxi and Hunan have the similar change of coupling degree. Thirdly, combined with the comprehensive indicators of economic development, the central China can be divided into four types: coordinated coupling, running-in coupling, antagonistic coupling and low-level coordinated coupling, the proportion of the four types of cities is 5.9%, 16.6%, 19.1% and 58.3%. Fourthly, the spatial heterogeneity of coupling types in different regions is obvious; low-level coupling types dominate the spatial distribution of population and industry coupling, and it presents agglomeration characteristics in space.

Key words： population structure; industrial structure; spatio-temporal coupling; transformation and upgrading; working population; central China

Cite this article

ZHAO Jianji , WANG Yanhua , ZHANG Jie , FENG Hailong , MIAO Changhong . Spatio-Temporal Coupling of Population Structure and Industrial Structure in Central China[J]. Economic geography, 2019 , 39(12) : 129 -137 . DOI: 10.15957/j.cnki.jjdl.2019.12.015

产业结构和人口结构是衡量一个地区发展水平的重要指标，人口结构和产业结构的协调发展，是区域经济增长和高质量发展的重要支撑[1-2]。任何国家和地区人口结构的演变都将会影响区域产业结构，与此同时，在产业结构调整和转型升级的过程中也往往伴随着相应的人口结构的变化。已有学者从城乡结构、年龄结构、文化结构等不同的角度[3⇓-5]，研究了人口结构对产业结构的影响；还有学者分析了产业结构变动对于人口结构调整的影响[6⇓-8]。人口结构与产业结构的协调耦合是影响区域可持续发展和高质量发展的重要因素，目前学术界对于人口结构和产业结构的研究多从单一维度进行，或是分析人口结构对产业结构的影响，或分析产业结构对人口结构的影响，忽视了人口结构与产业结构交互作用的机理研究，对于人口结构与产业结构时空耦合研究相对不足。
中部地区包括山西、河南、湖北、湖南、江西、安徽等6个省份，国土面积102.8万km2，占全国总面积的10.7%。2017年人口达到3.68亿人，占全国总人口的26.5%；GDP总量达到179 412.41亿元，占全国总量的21.7%，在全国经济社会发展格局中具有重要地位。2016年12月，国家发改委印发了《促进中部地区崛起“十三五”规划》；2019年5月，习近平总书记在推动中部地区崛起座谈会上，对中部崛起进行了再部署提出了新要求。中部地区是我国人口密集区，当前正处于工业化加速发展阶段，也面临着产业结构调整和转型升级的重任，三次产业结构为8.96∶45.29∶45.75，第一产业和第二产业比重分别比全国平均水平高出1.05和4.83个百分点，第三产业比全国低5.88个百分点；工业增加值达到67 869.20亿元，占全国的比重为24.24%，比GDP总量占全国的比重高出2.54个百分点。当前，中部地区已经进入老龄化社会，2017年，65岁及以上人口占比达到11.36%，和全国平均水平基本持平，其中，安徽、湖北分别达到13.00%和12.23%。老年人口抚养比达到16.27%，比全国平均水平高出0.41个百分点，其中，安徽和湖南分别达到19.13%和17.53%。在中部地区人口结构正在发生转变、产业结构亟待实现转型升级的背景下，本研究在理论上剖析人口结构与产业结构的相互作用机理，在实践上以中部地区84个地级市为研究对象，通过构建灰色关联度和耦合度模型，对中部地区人口结构和产业结构耦合度变化过程进行研究，揭示耦合空间特征，提出针对性的对策建议，对于中部地区人口结构调整与产业转型升级，在新的时代背景下推动新一轮崛起与高质量发展，具有重要的理论意义和现实意义。

1 人口结构和产业结构交互作用机理

人口结构与产业结构相互影响、相互作用，共同推动区域经济发展水平的提升。产业结构的变化主要体现在三次产业演进、产业集聚与产业转移、产业转型升级与新兴产业发展等方面。其中，三次产业演进主要指产业结构由第一产业为主导逐步向第二、第三产业转变；产业集聚与产业转移主要指产业在空间上的分布以及集聚与扩散；产业转型升级与新兴产业，主要指由劳动密集型向资本和技术密集型转变、由低附加值向高附加值转变、由传统产业向新兴产业转变、由高能耗高污染高排放向低碳经济和生态经济转变。人口的年龄结构、城乡结构、文化结构和性别结构与产业结构之间呈现了复杂的交互作用关系（图1）。
图1 人口结构和产业结构的相互作用机理

Fig.1 Interaction mechanism between population structure and industrial structure

1.1 人口年龄结构与产业结构的相互作用

劳动力年龄结构与人口红利紧密相关，较低的人口抚养比、充足的劳动力供给带来的人口红利，能够促进经济增长和产业结构调整。Gomez等研究指出，中年劳动力的变化影响了1960年代以来大约50%的世界经济产出[9]。适龄劳动力带来的人口红利在很大程度上支撑了我国改革开放以来的经济快速增长，对于经济增长的贡献达到15%以上[10]。在经济快速发展的同时，产业结构不断优化调整并形成了“三二一”的产业结构。对青年劳动力与产业结构调整的回归分析也表明，青年劳动力人口比重对产业结构调整有正向影响，而老龄化将抑制产业结构调整[11]。老龄劳动力的职业技能、综合素质、创新能力水平相对降低，在一定程度上影响了行业劳动生产率，不利于产业结构调整[12]。但是，老龄化也会倒逼企业采用资本与技术替代劳动[13]，加速相关产业的转型升级；对医疗保健、文化休闲、康养服务等产业发展起到积极促进作用[14]。产业结构也会深刻影响人口年龄结构，产业结构调整促进了经济增长和高质量发展，能够提供更为丰富的物质条件和商品；提供先进的医疗水平和完善的康养服务，提升人口的寿命；创造丰富的文化产品和精神需求，缓解工作和生活压力。

1.2 人口城乡结构与产业结构的相互作用

人口城乡结构与产业结构之间存在长期的均衡关系[15]。对于美国的实证研究表明，人口城乡结构变化推动了第一产业向第二产业转变[16]。对于全国、省域等不同空间尺度的城镇化与产业结构的研究结果表明，城镇化与产业结构升级存在着稳定的均衡关系和较强的相关性[17-18]，城镇化能够显著促进产业结构升级，对产业结构升级存在显著的门槛效应[19]。进一步研究表明，城镇化对产业结构升级具有强烈的空间冲击效应[20]，能够显著提升产业层次，特别是现代服务业的发展。与此同时，产业结构也会对人口城乡结构产生重要影响。在产业结构水平相对较低的时期，大量的劳动力主要从事农业经济活动；工业化的加速推进期，劳动人口由农村转移到城市，伴随着工业化水平提升以及城市病的出现，劳动人口逐步由城市转移到郊区；在后工业化时期，服务业快速发展，人口再次向城市集聚。从我国的发展实践看，改革开放初期，东部地区加工贸易及外向型经济的快速发展，吸引了大批中西部地区的劳动力，出现了规模庞大的“民工潮”。2008年全球金融危机后，出现了由东部向中西部地区进行的新一轮产业转移，在此过程中，劳动力也开始向中西部“回流”。

1.3 人口文化结构与产业结构的相互作用

舒尔茨的人力资本理论认为，人力资本是决定经济增长的关键因素，也是产业结构优化升级的重要基础[21]，决定了产业结构发展的方向、程度和效果[22]。人力资本通过要素禀赋、需求结构和技术进步等渠道推动经济转变、促进产业结构升级[23]。伴随着知识经济时代的来临，高技术、高素质人才成为区域发展的核心竞争力和产业结构升级的引领器[24]，并通过技术创新以及技术扩散和溢出促进产业结构调整[25]。劳动力文化结构与产业结构匹配的情况下，产业升级才能获得充足的动力支撑[26]。对于美国的实证研究表明，教育以及人力资本提升对于其经济增长的贡献率达到20%[27]，对我国的研究也表明，总体上文化结构对于产业结构优化升级的影响是显著的[28]。此外，人口文化结构也会通过影响消费结构为产业结构升级创造条件[29]。受教育水平越高、综合素质越高的人口，对于高端产品、精神享受与体验的要求也越高，这些消费需求间接推动了产业结构的调整升级。产业结构也对人口的文化结构产生重要影响，人力资本需求结构会随着产业结构的变迁而发生改变[30]，主要体现在人力资本的广度、深度、效率和效益上[31]。伴随着产业结构的不断优化升级，对于从业人员的教育程度、知识水平、文化素质的要求也越来越高，势必会使他们不断提升文化素质和专业技术能力，进而影响文化结构和人力资本水平[32]。

1.4 人口性别结构与产业结构的相互作用

人口性别结构主要指人口中的男女比例，对产业结构变动具有重要影响[33]。女性劳动生产率水平总体上低于男性，男性劳动力供应充足的地区低端制造业以及劳动密集型产业发展较快。女性劳动者相对男性具有敏锐、精细、严谨等特点，在一些新兴产业及技术密集型产业上拥有相对较高的劳动生产率。劳动力性别结构变化可以通过男女性劳动力间技能上的分工互补效应来影响产业结构升级[29]，在性别均衡的社会中，男女搭配增强互补性，有利于发挥异性效应和性别助长效应，提升劳动生产率[34]。此外，女性的亲和力以及周到细致的工作，加速了部分服务业的发展。产业结构的变动，也会对人口的性别结构产生影响。伴随着产业结构的优化升级以及科学技术水平的提升，劳动密集型产业的比重逐步降低，体力型以及劳动强度大的职业逐步被机器所取代，就业方面的性别歧视逐步弱化，提升了女性的就业水平。知识和技术密集型产业的快速发展，提升了对于从业人员专业知识和技能的要求，进一步模糊了性别差异。此外，随着产业结构的优化调整，社会化的养老服务体系逐步完善，对“养儿防老”等传统观念带来了一定的冲击，也会对出生性别比失衡现象产生影响。

2 研究设计

2.1 研究方法

耦合是指两个（及以上）系统或运动形式通过各种相互作用而彼此影响的现象[35]。耦合度能够体现两个不同系统之间的密切程度，耦合度越高，说明两个系统之间的相互作用越强，又可以划分为2种不同类型，一种类型是两系统趋向于协调和同步；第二种类型是两系统对立冲突严重，需要某个系统进行较大的改变或者两个系统同时改变，才能实现协调发展[36]。已有研究围绕人口与经济发展[37]、人口与土地城镇化[38]、城市化与生态环境[39]、经济增长与环境污染[35]的耦合开展了卓有成效工作。根据上文对于人口结构和产业结构交互作用机理的分析，人口结构与产业结构之间存在着耦合关系，本研究采用耦合度来表征人口结构与产业结构这两大子系统相互影响和相互作用的水平和程度，通过灰色关联模型和耦合度模型的构建[37]，研究中部地区产业结构和人口结构的时空耦合特征，并进行耦合类型划分，进一步探索两大系统间耦合度的时空分布规律。耦合度模型的具体操作步骤如下：
①确定比较序列和参考序列，本研究的比较序列为人口结构序列组（xi），参考序列为产业结构序列组（yj）；
②进行数据处理，由于原始数据的数据量纲和数量级不同，在进行分析之前需要对原始数据进行归一化处理，目前研究中常用的无量纲化处理方法主要有极值化、标准化、均值化以及标准差化方法，在这里我们选用均值化方法对原始数据进行处理，得到 x i '、 y j '。
③计算关联系数
P i j = m i n i m i n j x i ' t - y j ' t x i ' t - y j ' t + q m a x i m a x j x i ' t - y j ' t + q m a x i m a x j x i ' t - y j ' t x i ' t - y j ' t + q m a x i m a x j x i ' t - y j ' t
式中：Pij（t）为某地区t时刻第i个人口结构指标与第j个产业结构指标之间的关联系数；q为分辨系数，在（0，1）内取值，削弱绝对差数值太大引起的失真，一般取值0.5。
④计算关联度，通过求关联系数的算术平均值，计算出关联度Mij：
M i j = 1 k ∑ i = 1 k P i j t
式中：Mij的取值范围为[01]。其中k为样本数据，Mij越大，表示两者间的相关性越强。
继续按行或列对所得到的关联矩阵求算术平均值，得到两系统要素之间的平均关联度，计算公式如下：
£ i = 1 m ∑ i = 1 m M i j ,   £ j = 1 n ∑ i = 1 n M i j i = 1,2 , 3 … , m ,   j = 1,2 , 3 … , n
式中：£i为人口结构系统的第i个指标与产业结构系统的平均关联程度；£j为产业结构的第j个指标与人口结构系统的平均关联程度；m、n表示人口结构和产业结构分别包含的指标数。
⑤计算耦合度，为更好地分析人口结构和产业结构的整体耦合度，根据所得到的关联系数计算得出中部地区各省份的产业结构与人口结构系统协调耦合程度。
C ( t ) = 1 m n ∑ i = 1 m ∑ j = 1 n P i j t
式中：C（t）表示耦合度；m、n分别为人口结构和产业结构两大系统涵盖的指标数。
⑥对各省份的耦合度数据采用CANOCO 4.5软件进行主成分分析。

2.2 指标体系构建

从人口结构和产业结构的相互作用关系出发，根据数据的可获得性、科学性原则，从人口的年龄结构、文化结构、城乡结构、性别结构等四个方面构建人口结构子系统的指标体系；从产业产值结构和产业就业结构等两个方面构建产业结构子系统的指标体系（表1）。
表1 人口结构和产业结构指标体系

Tab.1 The index system of population structure and industrial structure

结构类型 指标类型 指标
人口结构 年龄结构 0~14岁人口比重（x1）、15~64岁人口比重（x2）、65岁以上人口比重（x3）
文化结构 小学及以下人口比重（x4）、中学文化人口比重（x5）、大专及以上人口比重（x6）
城乡结构 城镇人口比重（x7）
性别结构 性别比（x8）
产业结构 产值结构 第一产业产值比重（y1）、第二产业产值比重（y2）、第三产业产值比重（y3）
就业结构 第一产业就业比重（y4）、第二产业就业比重（y5）、第三产业就业比重（y6）

2.3 数据来源

本研究的研究数据主要来源于1994—2017年《中国统计年鉴》和山西、河南、安徽、湖北、湖南、江西等省统计年鉴，以及第六次全国人口普查资料。

3 中部地区人口结构与产业结构的时间耦合

3.1 人口结构和产业结构耦合特征

1993—2016年，中部地区人口结构和产业结构的耦合度在0.659~-0.914之间变动，整体呈“倒U”趋势（图2）。在时间序列上，根据耦合度的波动特点可以划分为两个阶段。
图2 1993—2016年中部地区人口结构和产业结构耦合度时序变化

Fig.2 Temporal variation of the coupling degree of population structure and industrial structure in the six provinces of central China during 1993-2016

第一阶段为1993—2005年，人口结构和产业结构之间的耦合作用逐渐增强，虽然呈现不断上升的趋势，但总体上处于低水平耦合趋于拮抗阶段。改革开放以来，我国东部沿海地区经济快速发展，到2005年，GDP占全国的比重达到55%。与之对应的是，中部地区“塌陷”态势明显，中部地区GDP、工业总产值占全国的比重为20.3%、19.4%，分别比人口占全国的比重低7.8和8.7个百分点；人均GDP仅相当于全国平均水平的72%；进出口总额和实际利用外资占全国的比重仅为2.9%和14.7%。一方面，中部地区向东部沿海地区输出了大量的农村剩余劳动力；另一方面，凭借资源禀赋和人口红利，中部地区发展了煤炭采选、电解铝为代表能源原材料产业，食品加工、纺织服装为代表的劳动密集型产业。与此同时，我国实施的计划生育政策逐渐取得成效，劳动力的受教育水平不断提升，人口结构逐步优化。这一阶段中部地区人口结构与产业结构的耦合水平整体上呈现上升趋势，但是处于低水平耦合状态。
第二阶段为2006—2016年，耦合度由2006年的0.914下降到2016年的0.661，呈现波动下降趋势。中部地区崛起战略实施10年来，取得了显著成效，中部地区经济总量、规模以上工业企业主营业务收入、全社会固定资产投资、城镇化率占全国的比重分别由2006年的18.8%、13.7%、14.3%、36.5%提升至2016年的21.6%、21.5%、25.7%、51.2%。2006—2016年，中部地区对外贸易总额年均增速达17.2%，高于全国平均增速8.2个百分点，占全国的比重提升至6.5%。长株潭城市群、武汉城市群、皖江城市带、鄱阳湖生态经济区、中原经济区和山西国家资源型经济转型综合配套改革试验区先后上升为国家战略，对于中部各省产业结构调整和转型升级起到了重要的推动作用。与此同时，由于劳动力素质相对较低、高技术人才缺乏，在很大程度上影响了中部地区产业结构调整和转型升级，中部地区高新技术产业企业数量、主营业务收入占全国的比重仅为18.3%和14.9%。此外，伴随着老龄化程度的加深，中部地区所拥有的人口红利逐渐消失、社会福利制度体系等诸多问题显现。这一阶段人口结构和产业结构之间的耦合程度呈现不断下降的趋势。
从中部地区内部来看，各省人口结构和产业结构耦合度变化与中部地区耦合度变化类似，均呈现“倒U”型变化且在2010年急剧下降。各省之间的拐点有所不同，山西、湖南、湖北、江西四个省份在2004年达到最高值，而河南在2005年达到最高值，安徽在2006年达到最高值。综合看来，各省份人口结构和产业结构的耦合度与中部地区总体变化趋势较为同步。

3.2 人口结构和产业结构耦合的区域差异

为研究中部地区人口结构和产业结构耦合度的变化和差异，对各省人口结构和产业结构耦合度进行了主成分分析，PC1和PC2分别代表了85.1%和7.0%的总差异。结果表明：1993—2016年不同省份人口结构与产业结构的耦合度存在较大差异，且各省份主要沿PC1轴分布，湖北与河南的差异最大。湖北整体耦合度最高，位于PC1轴的最左侧，河南的整体耦合度最低，位于PC1轴的最右侧（图3）。
图3 中部地区人口结构和产业结构耦合度主成分分析图（1993—2016年）

Fig.3 The principal component analysis of the coupling degree of the population structure and industrial structure in the six provinces of central China during 1993-2016

湖北是我国重要的老工业基地，也是长江经济带、长江中游城市群的重要组成部分，经济总量位居中部地区第二位。2017年第三产业增加值比重超越第二产业，对经济增长的贡献率达到50.7%。汽车、电气机械、电子设备制造、医药行业等先进制造业增速达到14.5%、18.1%、16.1%和14.6%。湖北高等教育资源丰富，仅武汉市就拥有2所985院校、5所211院校，在校学生140万人。通过全面实施创新驱动发展战略，构建了由武汉东湖国家自主创新示范区、国家创新型试点省份、武汉全面创新改革试验区组成的区域创新体系，加快将科教优势转化为现实生产力，促进产业结构调整和转型升级。总体而言，湖北的产业结构与人口结构耦合程度较高。河南省是我国经济大省，经济总量长期位居全国第五、中部地区第一位。2017年，河南省电子信息产业、装备制造业、汽车及零部件产业、食品产业和新材料产业等五大主导产业实现主营业务收入3.74万亿元，占规模以上工业比重为46.4%。新兴产业、高技术产业增加值分别同比增长11.8%、16.8%。与此同时，河南人均受教育水平较低，6岁及以上人口平均受教育年限仅为8.8年，位居全国21位；高层次教育资源匮乏，全省仅有1所211院校；人口老龄化问题日趋严重，65岁及以上人口的比重达到9.9%，劳动适龄人口占总人口的比重低于全国平均水平3.7个百分点。导致河南人口结构和产业结构耦合度较低，人口结构滞后于产业结构的发展。湖南省、山西省、江西省和安徽省的整体耦合度较为相似，这4个省份也都分布在PC1轴的±0.5范围内。上述结果表明，中部六省1993—2016年人口结构与产业结构的耦合度在时间上的变化趋势较为相似，但在空间上存在明显的差异，表现出区域性的特征。

4 中部地区人口结构和产业结构的空间耦合

根据第六次人口普查数据计算得出2010年中部地区人口结构和产业结构空间耦合度，利用ArcGIS自然断裂法将空间耦合度分为四类（图4）。总体而言，中部地区84个地级市的耦合度在0.639~0.924之间，人口结构和产业结构之间关系密切，但耦合水平较低。各地区耦合度空间差异较大，存在明显的空间异质性。耦合度较高的地区多集中于湖南、湖北、安徽三省，较低的地区主要集中于山西，空间上呈现南高北低的特点。各地区的耦合度存在相关性，区域的耦合度对其相邻地区具有“空间溢出效应”。
图4 中部地区人口结构和产业结构耦合度空间差异

Fig.4 Spatial difference of coupling degree of population structure and the industrial structure system

借鉴范洪敏[40]、吴连霞[41]的研究，选择城镇化率、人均GDP、第三产业就业比重、第三产业产值比重、大专及以上文化人口比重作为评价指标，利用熵值法对中部地区84个地级市进行综合评价，得到各城市经济发展总体水平。利用SPSS中系统聚类分析方法将人口结构和产业结构耦合度与经济发展水平进行组间集聚，最终将84个地级市分为协调型耦合、磨合型耦合、拮抗型耦合和低水平协调耦合4种区域类型（图5）。
图5 中部地区人口结构与产业结构系统耦合类型空间差异

Fig.5 Spatial differences between the coupling types of the population structure and the industrial structure system

4.1 低水平耦合型

属于该类型的城市共49个，占中部地区的比重为58.3%。该类型区经济发展水平较低，人均GDP为1.73万元，仅为全国平均水平的57.5%。城市化水平为23.7%，低于全国平均水平26.3个百分点。产业结构较为滞后，三次产业结构为18∶45.7∶36.3，第一产业高于全国平均水平7.9个百分点，第二和第三产业分别低于全国平均水平1.1、6.8个百分点。劳动力开始从第一产业向第二、三产业转移，城市化水平逐步提升但仍处于较低水平，产业结构和人口结构之间比较密切，处于低水平协调阶段。

4.2 拮抗耦合型

属于该类型的城市共16个，占中部地区的比重为19.1%。该类型区人均GDP达到2.85万元，为全国平均水平的95.1%。城市化水平为34.7%，低于全国平均水平15.3个百分点。该区域以第二产业为主，三次产业结构为10.4∶59.1∶30.5，第一产业高于全国平均水平0.3个百分点，第二产业高于全国平均水平12.3个百分点，第三产业低于全国平均水平12.6个百分点。城镇化水平、人口文化程度高于低水平耦合区域，产业结构和人口结构相互依赖程度较高。产业结构转变离不开人口结构的转变，人口结构是影响其产业结构调整的主要因素，两者之间存在错综复杂的拮抗作用。

4.3 磨合耦合型

属于该类型的城市共14个，占中部地区的比重为16.6%。该区域人均GDP为4.44万元，高于全国平均水平47.9个百分点。城市化水平为41.4%，低于全国平均水平8.6个百分点。第二产业发展水平较高，三次产业结构为6.2∶61.9∶31.9，第二产业高于全国15.2个百分点，第一和第三产业分别低于全国平均水平3.9、11.3个百分点。城镇化水平、人口文化素质、第三产业就业比重均高于前两种耦合类型，劳动力资源丰富。产业结构和人口结构仍不协调，二者之间处于不断适应、磨合的阶段。如安徽省铜陵市，其人均GDP达到6.45万元，在中部地区排名中仅次于长沙市，城镇人口比重达到73.5%，大专及以上人口比重为11.8%，均处于较高水平，但是其三产业产值比重为2.1∶72.7∶25.2，产业结构明显滞后于人口结构。人口结构和产业结构的优化调整需求迫切，总体上两大系统之间正处于磨合阶段。

4.4 高水平协调耦合型

属于该类型的城市共5个，占中部地区的比重为5.9%。该区域处于向工业化高级阶段的过渡时期，城市化水平和经济发展水平较高，轻工业、服务业较发达，人口相对集中且人口素质较高，人均GDP均达到5.29万元，高于全国平均水平76.4个百分点。产业结构较为合理，三次产业结构为3.6∶52.9∶43.5，第一产业低于全国6.5个百分点，第二和第三产业分别高于全国6.2、0.4个百分点。区域人口结构与产业结构同步、协调发展，二者相互促进，共同发展。如湖南省长沙市，人均GDP达到6.65万元，大专及以上人口比重达到20.3%，城镇人口比重达到了67.7%，第三产业产值比重达42%，无论是从劳动力数量还是人口素质方面均能够满足产业结构发展的需要，人口结构和产业结构之间处于较好的协调发展阶段。

5 结论与政策建议

5.1 结论

人口结构与产业结构调整之间存在较强的联动效应，二者之间的耦合协调对于推动区域高质量发展具有重要意义。本研究在对人口结构和产业结构交互作用机理进行分析基础上，通过利用灰色关联度和耦合度模型，定量研究了我国中部地区人口结构和产业结构的时空耦合特征、空间分异，得到以下结论：
第一，人口结构与产业结构相互影响、相互作用，人口的年龄结构、城乡结构、文化结构和性别结构与产业结构之间呈现了复杂的交互作用，共同推动区域经济发展。
第二，1993—2016年中部地区人口结构和产业结构之间的耦合度呈现“倒U”型变化，1993—2004年为波动上升阶段，2004年之后开始进入波动下降时期；各省耦合度波动趋势较为一致，表现出相似的阶段性特征，其变化与中部地区耦合度同步。总体而言，中部地区人口结构和产业结构耦合度的变化趋势与全国基本一致[40]，但是拐点的出现滞后于全国。主要原因是东部地区率先发展、西部大开发战略的实施，使得中部地区成为“政策塌陷区”，经济发展长期滞后于全国平均水平；中部地区崛起战略实施以来，虽然经济增速稳步提升，但拐点还是较晚出现。
第三，中部地区人口结构和产业结构的耦合度存在明显的空间差异。湖北耦合度最高，河南耦合度最低，山西和湖南耦合度变化最相似，呈现出区域性特征。
第四，通过对耦合度和城市经济发展综合水平进行组间集聚，可以将84个地级市划分为高水平协调型、磨合耦合型、拮抗耦合型和低水平协调型四种类型，四种类型城市的比重分别为58.3%、19.1%、16.6%和5.9%。中部地区人口与产业耦合度空间分布以低水平耦合类型为主，人口结构和产业结构的优化任重道远。

5.2 政策建议

第一，加快产业结构调整倒逼人口结构优化。中部地区要贯彻落实《促进中部地区崛起“十三五”规划》，积极融入长江经济带、长江中游城市群建设，统筹推进《中国制造2025》、制造业供给侧结构性改革，加快传统产业转型升级、推动先进技术与传统产业的深度融合、科学引导新兴产业发展，打造经济增长新动能。以人的城镇化为核心，加快推进新型城镇化，发展壮大长江中游城市群、中原城市群等城市群，建设武汉、郑州等国家中心城市，提升省会城市的综合承载能力和辐射带动作用，不断增强对劳动力的吸纳能力。借鉴日本、美国“退而不休”的理念，根据老年劳动力的特点，发展相应的行业促进退休人群再就业，充分利用老年人的资源发展“银发产业”。加大医疗保健、旅游、养老、文化娱乐等产业的供给侧改革，满足老年人的消费需求，通过扩大需求拉动经济增长。
第二，提升人口结构支撑产业结构优化。通过国家级和省部级各类人才计划、院士工作站、引智园区等政策和平台载体，大力引进技术创新、管理服务等方面的高端创新人才（团队）；鼓励和吸引大学生毕业后在中部地区就业和创业，在落户条件、就业创业培训、人才公寓、融资等方面给予政策支持；加强职业教育，围绕重点和支柱产业培育一批具有较高职业技能的高素质产业工人，实施校企合作的人才培养定制模式；加快户籍制度改革，从就业、子女入学、医疗保障、养老保险等方面，切实保障进城务工人员的权益，维护其在农村宅基地、农村集体建设用地等方面的收益权。通过人口结构优化，为产业结构调整和转型升级提供智力支撑。

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