摘要：研究了我國(guó)省級(jí)區(qū)域人口變動(dòng)的三個(gè)方面, 出生率、死亡率以及人口變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展的影響。通過(guò)Eviews對(duì)人口變動(dòng)以及食品制造業(yè)面板數(shù)據(jù)的處理，發(fā)現(xiàn)我國(guó)區(qū)域人口出生率的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的發(fā)展呈負(fù)向關(guān)系；死亡率與食品制造業(yè)的發(fā)展存在正向影響；人口變動(dòng)與食品制造業(yè)的發(fā)展存在正向關(guān)系。
關(guān)鍵詞：人口變動(dòng)；省級(jí)區(qū)域；面板數(shù)據(jù)；食品制造業(yè)
食品工業(yè)是與我國(guó)居民生活聯(lián)系最為緊密的產(chǎn)業(yè)之一，也是我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要組成部分。而食品制造業(yè)又是我國(guó)食品工業(yè)的重要組成部分，2015年全國(guó)食品制造業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入達(dá)到65 378.24億元，而2015年我國(guó)食品工業(yè)的主營(yíng)業(yè)務(wù)收入達(dá)104118.4億元，食品制造業(yè)占食品工業(yè)的比重約為62.8%。因此研究我國(guó)食品制造業(yè)1989—2015年間的發(fā)展的影響因素，對(duì)分析我國(guó)食品工業(yè)的發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。
1 文獻(xiàn)綜述
目前學(xué)術(shù)界對(duì)我國(guó)食品制造業(yè)的研究，主要集中于以下幾個(gè)方面：一是對(duì)我國(guó)食品制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策分析。有學(xué)者通過(guò)對(duì)中國(guó)食品制造業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)我國(guó)食品制造業(yè)規(guī)模不斷擴(kuò)大，資本和勞動(dòng)力要素對(duì)食品制造業(yè)的影響比重加大的現(xiàn)狀。二是我國(guó)食品工業(yè)發(fā)展的影響因素分析。食品制造業(yè)的原材料大多來(lái)源于農(nóng)業(yè)，因此食品制造業(yè)的發(fā)展與農(nóng)業(yè)聯(lián)系緊密，食品制造業(yè)的發(fā)展布局與農(nóng)業(yè)從發(fā)展、區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平密切相關(guān)。食品制造業(yè)工業(yè)的空間布局會(huì)直接影響企業(yè)的生產(chǎn)成本，間接影響食品制造業(yè)企業(yè)的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力，研究表明食品制造業(yè)在區(qū)域上的集聚可以節(jié)約成本。而從食品制造業(yè)的內(nèi)部研究食品制造業(yè)的內(nèi)部結(jié)構(gòu)變化，發(fā)現(xiàn)食品制造業(yè)的發(fā)展會(huì)受到相關(guān)產(chǎn)業(yè)以及整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。食品制造業(yè)對(duì)勞動(dòng)力的依賴存在區(qū)域差異，表現(xiàn)為東部省區(qū)的勞動(dòng)力投入會(huì)大于中部省區(qū)，中部省區(qū)的勞動(dòng)力投入會(huì)大于西部省區(qū)?？傮w而言，我國(guó)目前食品制造業(yè)的發(fā)展靠投資拉動(dòng)的局面明顯。食品制造業(yè)的發(fā)展不但受到勞動(dòng)力投入要素的影響，還受到技術(shù)發(fā)展要素的影響。通過(guò)分析技術(shù)進(jìn)步和技術(shù)效率改善對(duì)我國(guó)食品業(yè)發(fā)展的影響，發(fā)現(xiàn)技術(shù)效率變化對(duì)飲料制造和農(nóng)副產(chǎn)品的生產(chǎn)具有重要影響，對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)相對(duì)較小。
我國(guó)人口的變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)聯(lián)系密切，表現(xiàn)在龐大的人口規(guī)模產(chǎn)生巨大的市場(chǎng)需求并帶來(lái)巨大的人口“紅利”，其次人口遷移推動(dòng)了我國(guó)區(qū)域的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整。同時(shí)我國(guó)人口結(jié)構(gòu)的變動(dòng)對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)需發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整產(chǎn)生重要影響。從未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)看，我國(guó)人口年齡結(jié)構(gòu)和總量變化都將對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)負(fù)面影響，短期看人口年齡結(jié)構(gòu)的影響更大，中長(zhǎng)期則人口總量的影響更大。目前，學(xué)術(shù)界對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展影響因素研究，主要從勞動(dòng)力、技術(shù)和資源方面進(jìn)行分析。而人作為食品制造業(yè)產(chǎn)品的最終消費(fèi)者，缺乏人口變動(dòng)對(duì)區(qū)域食品制造業(yè)發(fā)展的影響研究，人口的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展是否存在影響有待進(jìn)一步分析。該文從人口的出生率、死亡率和變動(dòng)率三個(gè)方面，研究全國(guó)省級(jí)區(qū)域人口變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展的影響。
2 數(shù)據(jù)來(lái)源
該文數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1990—2016年《中國(guó)食品工業(yè)年鑒》以及1990—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》。食品工業(yè)依據(jù)我國(guó)工業(yè)分類可以分為四個(gè)行業(yè)，分別為農(nóng)副產(chǎn)品加工業(yè)、食品制造業(yè)、煙草制品業(yè)以及酒和飲料精制茶制造業(yè)。選取占食品工業(yè)最大比重的食品制造業(yè)為研究對(duì)象，時(shí)間跨度為1989—2015年，選取的截點(diǎn)為31個(gè)省級(jí)區(qū)域。由于《中國(guó)食品工業(yè)年鑒》缺乏2006，2007和2009年的數(shù)據(jù)，因此這幾個(gè)年份排除在外。而重慶市由于直至1997年才劃為直轄市，因此缺乏重慶市1989—1996年的數(shù)據(jù)。因此該文的數(shù)據(jù)只有1989—2005，2008和2010—2015年30個(gè)省級(jí)區(qū)域的數(shù)據(jù)。而人口變動(dòng)的數(shù)據(jù)主要來(lái)源于1990—2016年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》人口部類分地區(qū)人口的城鄉(xiāng)構(gòu)成和出生率、死亡率、自然增長(zhǎng)率。為對(duì)應(yīng)食品制造業(yè)的數(shù)據(jù)，對(duì)人口變動(dòng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)一進(jìn)行刪減。
3 數(shù)據(jù)分析結(jié)果
3.1 以出生率為自變量的單位根檢驗(yàn)
為避免出現(xiàn)面板數(shù)據(jù)由于非平穩(wěn)而造成的偽回歸現(xiàn)象，首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)，見表1。根據(jù)表1，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，共同根Levin，Lin & Chu t檢驗(yàn)值為-18.6296，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面630個(gè)數(shù)據(jù)量，共同根檢驗(yàn)說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。單獨(dú)根Im，Pesaran and Shin W-stat檢驗(yàn)值為-12.182 3，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面630個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根ADF-Fisher Chi-square檢驗(yàn)值為297.536，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面630個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根PP-Fisher Chi-square檢驗(yàn)值為128.045，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面630個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根檢驗(yàn)均小于0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。
表1 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果
| 方法 F值 | P | 截面 | 樣本數(shù) |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在公共單位根） Levin，Lin & Chu t-18.6296 |
0.0000 | 30 | 630 |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在獨(dú)立單位根） Im，Pesaran and Shin W-stat -12.1823 |
0.0000 | 30 | 630 |
| ADF-Fisher Chi-square 297.536 | 0.0000 | 30 | 630 |
| PP-Fisher Chi-square 128.045 | 0.0000 | 30 | 630 |
3.2 以出生率為自變量的模型擬合結(jié)果
在面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析。運(yùn)用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)模型的擬合情況進(jìn)行分析，結(jié)果見表2。運(yùn)用SPSS 20.0對(duì)方程的擬合情況進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)線性方程R為0.02，F(xiàn)值為14.038，極度顯著。對(duì)數(shù)方程R為0.016，F(xiàn)值為11.527，極度顯著。指數(shù)方程R為0.356，F(xiàn)值為379.812，極度顯著。通過(guò)線性、對(duì)數(shù)以及指數(shù)方程模型的比較，發(fā)現(xiàn)建立指數(shù)模型較為合適。因此建立方程模型：ay=C+bx。
表2 模型擬合情況比較
| 方程
|
模型匯總
|
||
| R
|
F
|
Sig
|
|
| 線性
|
0.02
|
14.038
|
0.000
|
| 對(duì)數(shù)
|
0.016
|
11.527
|
0.000
|
| 指數(shù)
|
0.356
|
379.812
|
0.000
|
進(jìn)一步在指數(shù)模型擬合的基礎(chǔ)上，用Eviews 9.0對(duì)30個(gè)省份食品制造業(yè)歷年數(shù)據(jù)與出生率歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果見表3。對(duì)模型的擬合情況進(jìn)行分析，常數(shù)項(xiàng)值為7.594258，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.195223，t值為38.90047，顯著性小于0.01，極度顯著。出生率系數(shù)值為-0.255518，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.013111，t值為-19.48877，顯著性小于0.01，極度顯著。R2為0.355692，說(shuō)明模型的解釋度約為35.6%，即歷年區(qū)域出生率的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的解釋度約為35.6%。調(diào)整R2為0.354755，說(shuō)明模型的調(diào)整解釋度為35.5%。回歸標(biāo)準(zhǔn)誤為1.638061，整體較小。殘差平方和為1846.071，對(duì)數(shù)似然估計(jì)函數(shù)值為-1 318.590，較大。F值為379.812，較大，顯著性檢驗(yàn)小于0.01，極度顯著。被解釋變量的樣本均值為3.988932，被解釋變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)誤差為2.039238，相對(duì)較小。赤池信息準(zhǔn)則為3.827798，施瓦茨信息準(zhǔn)則為3.840947，H-Q信息準(zhǔn)則值為3.832884，均小于5。DW值為0.138728較小，說(shuō)明時(shí)間序列存在正相關(guān)。
表3 模型擬合情況
| 變量 | 系數(shù) | 標(biāo)準(zhǔn)誤差 | t-檢驗(yàn) | P |
| C | 7.594258 | 0.195223 | 38.90047 | 0.0000 |
| B | -0.255518 | 0.013111 | -19.48877 | 0.0000 |
| R² | 0.355692 | 被解釋變量的均值 | 3.988932 | |
| 調(diào)整R² | 0.354755 | 被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差 | 2.039238 | |
| 回歸標(biāo)準(zhǔn)誤 | 1.638061 | 赤遲信息準(zhǔn)則 | 3.827798 | |
| 總殘差平方和 | 1 846.071 | 施瓦茨信息準(zhǔn)則 | 3.840947 | |
| 最大似然估計(jì) | -1318.590 | H-Q信息準(zhǔn)則值 | 3.832884 | |
| F | 379.8120 | D-W值 | 0.138728 | |
| P | 0.0000 |
3.3 以死亡率為自變量的單位根檢驗(yàn)
以死亡率為研究對(duì)象，為避免出現(xiàn)面板數(shù)據(jù)由于非平穩(wěn)而造成的偽回歸現(xiàn)象，首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。根據(jù)表4，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，共同根Levin，Lin & Chu t檢驗(yàn)值為-3.768 92，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面570個(gè)數(shù)據(jù)量，共同根檢驗(yàn)說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。單獨(dú)根Im，Pesaran and Shin W-stat檢驗(yàn)值為-23.196，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面570個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根ADF-Fisher Chi-square檢驗(yàn)值為499.799，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面570個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根PP-FisherChi-square檢驗(yàn)值為7 142.34，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面600個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根檢驗(yàn)均小于0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。
表4 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果
| 方法 F值 | P | 截面 | 樣本數(shù) |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在公共單位根） Levin，Lin & Chut* -3.76892 |
0.0001 | 30 | 570 |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在獨(dú)立單位根） Im，Pesaran and Shin W-stat -23.196 |
0.0000 | 30 | 570 |
| ADF-Fisher Chi-square 499.799 | 0.0000 | 30 | 570 |
| PP-Fisher Chi-square 7142.34 | 0.0000 | 30 | 600 |
3.4 以死亡率為自變量的模型擬合結(jié)果
在面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析。運(yùn)用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)模型的擬合情況進(jìn)行分析，結(jié)果見表5。運(yùn)用SPSS 20.0對(duì)方程的擬合情況進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)線性方程R為0.019，F(xiàn)值為12.991，極度顯著。對(duì)數(shù)方程R為0.020，F(xiàn)值為13.879，極度顯著。二次方程R為0.020，F(xiàn)值為7.151，極度顯著。通過(guò)線性、對(duì)數(shù)以及指數(shù)方程模型的比較，發(fā)現(xiàn)建立指數(shù)模型較為合適。因此建立方程模型：y=C+Bln（x）。
表5 模型擬合情況比較
| 方程
|
模型匯總
|
||
| R
|
F
|
Sig
|
|
| 線性
|
0.19
|
12.991
|
0.000
|
| 對(duì)數(shù)
|
0.20
|
13.879
|
0.000
|
| 二次
|
0.20
|
7.151
|
0.000
|
進(jìn)一步在指數(shù)模型擬合的基礎(chǔ)上，用Eviews 9.0對(duì)30個(gè)省份食品制造業(yè)歷年數(shù)據(jù)與死亡率歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果見表6。對(duì)模型的擬合情況進(jìn)行分析，常數(shù)項(xiàng)值為1.742 541，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.627993，t值為2.774780，顯著性小于0.01，極度顯著。死亡率系數(shù)值為0.358537，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.099 476，t值為3.604269，顯著性小于0.01，極度顯著。R?為0.18532，說(shuō)明模型的解釋度約為18.5%，即歷年區(qū)域死亡率的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的解釋度約為18.5%。調(diào)整R2為0.17105，說(shuō)明模型的調(diào)整解釋度為17.1%?；貧w標(biāo)準(zhǔn)誤為2.021721，整體較小。殘差平方和為2 812.101，對(duì)數(shù)似然估計(jì)函數(shù)值為-1 463.791，較大。F值為12.99076，較大，顯著性檢驗(yàn)小于0.01，極度顯著。被解釋變量的樣本均值為3.988 932，被解釋變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)誤差為2.039 238，相對(duì)較小。赤池信息準(zhǔn)則為4.248 67，施瓦茨信息準(zhǔn)則為4.26182，H-Q信息準(zhǔn)則值為4.253756，均小于5。DW值為0.09454，較小，說(shuō)明時(shí)間序列存在正相關(guān)。
3.5 以人口變動(dòng)為自變量的單位根檢驗(yàn)
為避免出現(xiàn)面板數(shù)據(jù)由于非平穩(wěn)而造成的偽回歸現(xiàn)象，首先對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性的單位根檢驗(yàn)，結(jié)果見表7。根據(jù)表7，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果表明，共同根Levin，Lin & Chu t檢驗(yàn)值為-5.31089，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面627個(gè)數(shù)據(jù)量，共同根檢驗(yàn)說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。單獨(dú)根Im，Pesaran and Shin W-stat檢驗(yàn)值為-5.485 81，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面627個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根ADF-Fisher Chi-square檢驗(yàn)值為128.462，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面627個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根PP-Fisher Chi-square檢驗(yàn)值為241.190，顯著性小于0.01，極度顯著拒絕零假設(shè)，30個(gè)截面658個(gè)數(shù)據(jù)量。單獨(dú)根檢驗(yàn)均小于0.05，說(shuō)明數(shù)據(jù)平穩(wěn)。
表6 模型擬合情況回歸標(biāo)準(zhǔn)誤
| 變量 | 系數(shù)t | 標(biāo)準(zhǔn)誤差 | t-檢驗(yàn) | P |
| C | 1.742541 | 0.627993 | 2.774780 | 0.0057 |
| B | 0.358537 | 0.099476 | 3.604269 | 0.0003 |
| R² | 0.18532 | 被解釋變量的均值 | 3.988932 | |
| 調(diào)整R² | 0.17105 | 被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差 | 2.039238 | |
| 2021721 | 赤遲信息準(zhǔn)則 | 4.248670 | ||
| 總殘差平方和 | 2812.101 | 施瓦茨信息準(zhǔn)則 | 4.261820 | |
| 最大似然估值 | -1463.791 | H-Q信息準(zhǔn)則值 | 4.253756 | |
| F | 12.99076 | D-W值 | 0.094540 | |
| P | 0.000336 |
表7 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果
| 方法 | F值 | P | 截面 | 樣本數(shù) |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在公共單位根） Levin，Lin & Chut* |
-5.310898 | 0.0000 | 30 | 627 |
| 零假設(shè)：?jiǎn)挝桓僭O(shè)存在獨(dú)立單位根） Im，Pesaran and Shin W-stat |
-5.48581 | 0.0000 | 30 | 627 |
| ADF-Fisher Chi-square | 128.462 | 0.0000 | 30 | 627 |
| PP-Fisher Chi-square | 241.190 | 0.0000 | 30 | 658 |
3.6 以人口變動(dòng)為自變量的模型擬合結(jié)果
在面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)平穩(wěn)的基礎(chǔ)上，對(duì)年末人口變動(dòng)情況數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合分析。運(yùn)用SPSS對(duì)數(shù)據(jù)模型的擬合情況進(jìn)行分析，結(jié)果見表8。運(yùn)用SPSS20.0對(duì)方程的擬合情況進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)線性方程R為0.06，F(xiàn)值為15.972，極度顯著。對(duì)數(shù)方程R為0.16，F(xiàn)值為15.502，極度顯著。指數(shù)方程R為0.356，F(xiàn)值為279.11，極度顯著。通過(guò)線性、對(duì)數(shù)以及指數(shù)方程模型的比較，發(fā)現(xiàn)建立指數(shù)模型較為合適。因此建立方程模型：ay=C+bx。
表8 模型擬合情況比較
| 方程 | 模型匯總 | ||
| R | F | Sig | |
| 線性 | 0.06 | 15.972 | 0.000 |
| 對(duì)數(shù) | 0.16 | 15.502 | 0.000 |
| 指數(shù) | 0.25 | 279.11 | 0.000 |
進(jìn)一步在指數(shù)模型擬合的基礎(chǔ)上，用Eviews 9.0對(duì)30個(gè)省份食品制造業(yè)歷年數(shù)據(jù)與年末人口變動(dòng)歷年數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，結(jié)果見表9。對(duì)模型的擬合情況進(jìn)行分析，常數(shù)項(xiàng)值為3.575 776，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.224402，t值為15.934 68，顯著性小于0.01極度顯著。年末人口變動(dòng)系數(shù)值為0.2541，標(biāo)準(zhǔn)誤為0.0637，t值為1.96727，顯著性小于0.01，極度顯著。R?為0.2541，說(shuō)明模型的解釋度約為25.4%，即歷年區(qū)域年末人口變化的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的解釋度約為25.4%。調(diào)整R?為0.242 6，說(shuō)明模型的調(diào)整解釋度為24.2%?；貧w標(biāo)準(zhǔn)誤為2.03666，整體較小。殘差平方和為2845.517，對(duì)數(shù)似然估計(jì)函數(shù)值為-1 464.61，較大。F值為3.870152，較大，顯著性檢驗(yàn)小于0.01，極度顯著。被解釋變量的樣本均值為3.989966，被解釋變量的樣本標(biāo)準(zhǔn)誤差為2.04091，相對(duì)較小。赤池信息準(zhǔn)則為4.263402，施瓦茨信息準(zhǔn)則為4.276582，H-Q信息準(zhǔn)則值為4.268501，均小于5。DW值為0.06977，較小，說(shuō)明時(shí)間序列存在正相關(guān)。
表9 模型擬合情況
| 定量 | 系數(shù) | 標(biāo)準(zhǔn)誤差 | t-檢驗(yàn) | P |
| C | 3.575776 | 0.224402 | 15.93468 | 0.0000 |
| B | 0.125315 | 0.063700 | 1.967270 | 0.0496 |
| R² | 0.25410 | 被解釋變量的均值 | 3.989966 | |
| 調(diào)整R² | 0.24260 | 被解釋變量的標(biāo)準(zhǔn)差 | 2.040910 | |
| 回歸標(biāo)準(zhǔn)誤 | 2.036660 | 赤遲信息準(zhǔn)則 | 4.263402 | |
| 總殘差平方和 | 2845.517 | 施瓦茨信息準(zhǔn)則 | 4.276582 | |
| 最大似然估值 | -1464.610 | H-Q信息準(zhǔn)則值 | 4.268501 | |
| F | 3.870152 | D-W值 | 0.069770 | |
| P | 0.049555 |
4 結(jié)語(yǔ)
通過(guò)對(duì)30個(gè)省區(qū)的食品制造業(yè)與出生率、死亡率和年末人口變動(dòng)率之間關(guān)系研究。發(fā)現(xiàn)出生率與食品制造業(yè)的發(fā)展存在負(fù)向影響，系數(shù)為-0.256，解釋度為35.5%，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域人口出生率的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的發(fā)展呈負(fù)向關(guān)系。死亡率與食品制造業(yè)的發(fā)展存在正向影響，系數(shù)為0.358，解釋度為18.5%，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域人口死亡率的變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的發(fā)展呈正向關(guān)系。人口變動(dòng)與食品制造業(yè)的發(fā)展存在正向關(guān)系，系數(shù)為0.125，解釋度為25.4%，說(shuō)明我國(guó)區(qū)域人口變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)的發(fā)展呈正向關(guān)系。通過(guò)出生率、死亡率以及人口變動(dòng)三個(gè)方面研究我國(guó)人口變動(dòng)對(duì)區(qū)域食品制造業(yè)發(fā)展的影響，出生率與食品制造業(yè)的發(fā)展存在負(fù)向影響，死亡率以及人口變動(dòng)與食品制造業(yè)的發(fā)展存在正向影響。但出生率、死亡率和人口變動(dòng)對(duì)食品制造業(yè)發(fā)展的解釋度較低。
我國(guó)人口變動(dòng)對(duì)區(qū)域食品制造業(yè)發(fā)展的影響研究的現(xiàn)實(shí)意義主要有：（1）對(duì)于東部人口出生率較低的地區(qū)，食品制造業(yè)發(fā)展迅速應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮自身產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，對(duì)于中西部出生率較高的地區(qū)，應(yīng)加大對(duì)食品制造業(yè)的扶持力度；（2）對(duì)于東部沿海地區(qū)老齡化現(xiàn)象嚴(yán)重，死亡率上升的情況，食品制造業(yè)的發(fā)展會(huì)受到人口死亡率變化的影響，應(yīng)進(jìn)一步密切關(guān)注食品制造業(yè)的發(fā)展；（3）對(duì)于人口變動(dòng)較大的地區(qū)，人口變動(dòng)與食品制造業(yè)的發(fā)展呈正向影響，因此對(duì)于人口變動(dòng)大的地區(qū)應(yīng)加大對(duì)食品制造業(yè)的資金投入，扶持食品制造業(yè)的發(fā)展。
