劳动力年龄结构对中国经济发展的影响
程婉静1，武康平2，田亚峻1
(1.北京低碳清洁能源研究院，北京 102211；2.清华大学 经济管理学院，北京 100084)
摘 要 ：基于中国人口结构新特征，分析了劳动力年龄结构对中国经济发展的影响，在索罗经济增长模型的基础上扩展得到人口变量与经济变量的关系。通过建立面板结构向量自回归模型(PSVAR)发现，中国经济发展的波动与劳动力年龄结构的波动密切相关。其中，30～45岁劳动力占比的波动冲击对经济波动有正向影响，46～64岁劳动力占比的波动冲击对经济波动有负向影响，而15～29岁劳动力占比的波动冲击随着第三产业的发展对经济波动产生正向影响。使用Leslie模型方法对未来人口年龄结构进行预测。结果发现，若生育率逐渐升高，则未来青壮年劳动力的比例波动趋缓会对缓解经济波动起到一定的积极作用。最后，提出了完善生育政策，优化劳动力年龄结构的政策建议。
关键词 ：经济波动；劳动力年龄结构；面板结构向量自回归模型
改革开放以来，中国实施的人口计划生育政策使社会抚养比逐渐下降，劳动力占总人口的比例持续上升，形成了长达30年的“人口红利”时期。但随着经济水平、医疗水平和教育水平的提高，社会总和生育率(total fertility rate，TFR)和死亡率都大幅降低，中国人口发展已经进入低死亡率、低生育率和低人口自然增长率的第三个人口转型阶段，由此产生了严重的老龄化问题。2017年中国65岁及以上人口占比达到11.4%。与老龄化伴生的人口特征是不断走低的总和生育率，2017年0～14岁人口占比为16.8%。中国已处于“严重少子化”范围。自2012年中国劳动年龄人口数量已连续六年净减少，2017年全国劳动年龄人口比同比减少了600万人。中国“人口红利”已明显转变为“人口负债”，人口年龄结构和劳动力内部的年龄结构彻底发生改变。
随着预期寿命的延长和总和生育率的下降，中国人口老龄化和少子化问题将长期存在，会对中国的劳动力供给乃至经济发展产生深远影响。随着劳动力无限供给时代的终结和人口红利的消失，中国适龄劳动力人口规模开始下降，人口抚养比不断攀升，养老压力空前巨大。同时，劳动力减少倒逼经济结构转型，对未来产业结构和消费结构产生影响，要素匹配效率下降，经济失去动力和活力。目前，中国经济发展已经进入新常态，中国经济由高速增长阶段转向追求高质量发展阶段。在这一阶段，中国经济受到国际复杂的经济社会环境、国内经济体制深化改革以及劳动力、资本市场和技术水平变化等因素的影响。那么，在中国经济发展的过程中，劳动力内部年龄结构的变化起到了什么作用？这就是本文要回答的问题。
二是拓宽网上办税功能。仅仅只是将办理纳税业务的流程转移到计算机上是远远不够的，各个税务相关部门还需要结合互联网带来的新技术拓展新的纳税业务。如将每一个涉税业务与二维码结合起来，使得纳税人可以通过扫码的方式，在手机上查询涉税业务的相关信息。再如开通纳税业务相关公众号，定期向纳税人普及纳税知识，及时更新纳税优惠政策，为纳税人办理纳税业务减轻负担，也为税务工作人员减轻了工作量，避免了纳税人与税务工作人员之间的冲突与矛盾。
1 扩展索罗经济增长模型
本文使用索罗(Solow)经济增长模型进行理论分析，在生产函数中加入代表人口年龄结构的变量对模型进行修正，研究人口年龄结构与经济波动的关系。索罗模型是经典的经济增长动态模型[1]，20世纪以来，世界发达工业化国家的发展经验从实践上基本证实了索罗经济增长模型揭示的经济增长规律。尽管索罗经济增长模型只对现实作了简化描述，但得出的结论基本符合经济发展的客观事实，具有较强的解释力。众所周知，生产函数是关于资本、劳动力和技术的函数，具体可以表示为
Y t =F (K t ,A t L t )。
前几天，我和几个同学聚会，十多年未见面了，大家都异常兴奋，在茶香氤氲的包间里，彼此亲切地询问着对方的近况。多年不见，昔日青涩懵懂的学友，如今都已成熟睿智，我们谈起了各自的生活，都想从别人那里寻找一些幸福感。
本文使用中国28个省(自治区、直辖市)注 样本不包括我国的四川、重庆、西藏、香港、澳门及台湾地区。 的面板数据建立面板结构向量自回归模型(panel data structural vector autoregression，PSVAR)对劳动力年龄结构波动与总产出波动之间的关系进行实证研究，选取的变量包括总产出波动(GDPHP )、年轻欠经验型劳动力占比波动(QIANHP )、壮年经验型劳动力占比波动(JINGHP )、年长近退休型劳动力占比波动(TUIHP )、资本存量波动(CAPHP )、人口自然增长率波动(NPGRHP )以及全要素生产率增长率波动(TFPHP )，包含资本、技术和人口变量。首先，本文建立PVAR模型，具体设定如式(6)所示。
(1)
式(1)中：K t 代表资本存量；L t 代表劳动力人口；A t 代表技术。这里的技术是一种广义的技术，它包括科学技术与资源配置效率两个方面，分别是技术创新与管理创新的结果，计算技术进步对经济增长的贡献时往往采用的是扣除法，即技术进步对经济增长的贡献是扣除资本和劳动对经济增长的贡献所得到的，劳动力供给和资本存量本身并不体现技术进步。因此，广义技术进步、资本和劳动构成了经济增长的三个要素。该生产函数满足新古典生产函数的基本假设，具有一阶齐次性和稻田条件(Inada Condition)。1957年索罗又提出了一个测度资本体现型技术进步的模型[2]，即在资本存量中体现技术进步。李子奈和鲁传一在该模型的基础上将之扩展为要素体现型技术进步模型，把体现为资本、劳动等要素质量提高的技术进步因子从广义的技术进步中分离出来[3]。因为本文使用全要素生产率作为技术进步的指标，代表的仍是广义技术进步，所以在资本和劳动中并不考虑技术进步的因素。
本文在生产函数中加入代表人口年龄结构的指标，令N t 代表总人口。按照联合国等国际机构的划分，15～64岁为劳动适龄人口，14岁以下为少儿人口，65岁以上为老年人口，本文也采用这一标准对人口年龄结构进行划分。其中α 1t 代表0～14岁少儿人口比例，α 2t 代表65岁以上老年人口比例，α 3t 代表15～64岁劳动适龄人口比例，n t 代表人口自然增长率，g t 代表技术进步增长率，η t 代表就业参与率，即就业人口占适龄劳动力人口的比重。其中，α 1t +α 2t +α 3t =1，也可转化为α 3t =1-α 1t -α 2t 。那么，生产函数中的劳动力人口可以写成α 3t η t N t =(1-α 1t -α 2t )η t N t 。将α 3t η t N t =(1-α 1t -α 2t )η t N t 代入式(1)可得到如下形式：
2.1.1 小麦株高增加。据2017年5月20日考察，磷肥的施用在不同的程度上都能增加小麦的株高，详见表1。施用磷肥的小麦株高平均为83 cm，比未施用的磷肥小麦株高80.6 cm平均高2.4 cm。经分析，磷肥的用量与小麦的株高显著相关。
Y t =F (K t ,A t α 3t η t N t )=
则有：
(2)
令y t =Y t /A t α 3t η t N t =Y t /A t (1-α 1t -α 2t )η t N t ，代表有效人均产出。而k t =K t |A t a 3t η t N t =K t |A t (1-a 1t -a 2t )η t N t ，代表有效人均资本，则式(2)又可转化为如下人均形式：
y t =f (k t )。
(3)
在索罗经济增长模型中，当经济进入平衡增长路径(balanced growth path)时，经济运行系统中所有的变量都为常数，即静稳态(steady state)，那么
在交互式交通控制方面，德国柏林交通控制中心的建设目标是高度集成化。通过采集、融合、分析路网实时交通流及环境数据，预测所有路网的短期、中期、长期交通状况和环境污染情况，并将信息实时传递到区域管理部门。交通管理部门会结合未来15分钟至30分钟的交通状况预测数据来优化交通管控。同时，柏林的多模式动态路径规划服务系统，可以融合公共交通与私人驾驶等多种出行方式于一体进行路径规划，进一步提高交通参与者出行效率。
(4)
本文对式(4)进行分解，得到如下结果：
Y t =y t A t α 3t η t N t =y t A t (1-α 1t -α 2t )η t N t 。
(5)
式(5)中，
为经济增长率，即总产出增长率
表示劳动力人口的人均GDP增长率，在静稳态时为
表示技术进步增长率，这里的技术进步仍是广义技术进步，即g t 。这种方法估计的是中性技术进步，即在技术进步作用下，劳动力投入和资本存量的生产能力都按同一比例得到提高。就资本存量内部而言，不管是今年购置的机器还是10年前建造的目前仍在使用的机器，它们的生产能力也都按同一比例提高，劳动力投入和资本存量本身并不体现技术进步，技术进步对它们生产能力的影响完全通过全要素生产率的变化反映出来，按这种方式估计的技术进步被称为“非体现型技术进步”
表示人口自然增长率，即
表示适龄劳动力人口比例的增长率
表示就业参与率的增速。由此，本文就把总产出增长率与人口年龄结构联系起来，即总产出的波动也与人口年龄结构的波动相关。
从式(1)的设定可以看出，短期经济增长和波动与资本和劳动力的要素投入以及技术进步密切相关。从索罗经济增长模型的推导结果式(5)可以看出，长期经济增长和波动与技术进步、人口总量的增长和人口年龄结构等密切相关。扩展模型中再对劳动力内部年龄结构的细分推导过程与上述过程类似，不再赘述。因此，本文在进行实证分析时综合以上变量来设定模型。
(2)为验证本论文提出的SRBM算法预测评分的准确率，就RBM以及SRBM两种算法在不同迭代次数情况下RMSE进行了分析比较。如图9所示。
2 劳动力年龄结构与经济发展的历史趋势
本文使用的数据主要包括以不变价计算的国内生产总值和实际经济增长率、每个省各个年龄的人口统计数据、人口自然增长率、总和生育率、全要素生产率和资本存量数据等。数据来源于中国统计年鉴等公开数据[4]以及其他学者的研究成果，主要是白重恩和张琼对中国人口和全要素生产率的估算[5-6]，单豪杰对中国资本存量的估算[7]，张军等对分省资本存量估算的数据[8]，以及在这些研究成果基础上本文对数据的外推。波动数据皆由原始数据经HP滤波处理后得到。
自1978年改革开放以来，中国经济始终高位运行，经济波动强度逐渐减弱，呈现出微波化趋势。图1a反映了中国总产出波动与第二产业就业人数占比波动的关系，两个曲线的走势基本一致。这是因为第二产业在中国经济总量中一度占据最重要的位置。经济扩张，第二产业发展繁荣，从事第二产业的就业人数也会膨胀，反之亦然。近年来，第二产业就业人数占比迅速萎缩，下降速度非常惊人，这与中国老龄化趋势下劳动力人口减少、第二产业发展萧条、劳动力向第三产业转移以及经济结构调整有关。在经济扩张和收缩时期工业和农业的发展会有相反的表现。
动力随着年龄的增长转化为年长近退休型劳动力时可能会对总产出波动产生负向影响，但从累计脉冲响应图来看效应依然为正。46～64岁年长近退休型劳动力占比波动的冲击对总产出波动的影响显著为负，从累计脉冲响应图来看也为负。人口自然增长率波动的冲击对总产出波动的影响在当期显著为负，即当人口出现大幅增长时还是会在当期增加社会负担，符合经验判断。
图1 中国经济波动与第二产业就业人数占比和滞后30年总和生育率波动的关系
而滞后30年总和生育率决定的至少是当前30岁的人口数量，影响的至少是30岁之后的劳动力年龄结构，这促使我们去考察劳动力年龄结构与经济波动之间的关系。图2a反映了总产出波动与30～45岁劳动力人数占比波动的关系，两者的变动趋势同向。下文对劳动力年龄结构进行划分，选择30～45岁劳动力作为壮年经验型劳动力，15～29岁劳动力为年轻欠经验型劳动力，46～64岁劳动力为年长近退休型劳动力。三种年龄段的劳动力所具备的体力、精力、创造力、生产率和工资率等都是不同的，对经济发展的贡献也不同。图2b表示46～64岁劳动力占比波动与总产出波动的关系，两者的变动趋势基本相反，即无论是对工业还是服务业，甚至是第一产业来说，年长近退休型劳动力的劳动生产率普遍偏低，贡献最小。
图2 中国经济波动与劳动力年龄结构波动的关系
3 面板结构向量自回归模型及实证结果
秦泗河教授曾主编《外固定与足踝重建》专著，由人民卫生出版社2015年出版。近年在足踝畸形矫正与功能重建领域又取得重大进展，引起国际学术界的关注。自中国骨科医师分会外固定与肢体重建委员会（CEFS）成立以来，主任委员秦泗河教授及其团队，已成功举办十六期外固定与肢体重建培训班，因其优良的教学品质，被学员誉为“黄埔培训班”。至今，秦泗河矫形外科已经接收了290余名培训班学员、100余名国内进修医师、8名国外进修医师，积累了丰富的教学经验，培养了一大批外固定（Ilizarov技术）与肢体重建专家。
(6)
根据经济理论，本文利用对系数矩阵施加约束条件的方法进行识别，通过估计得到系数矩阵，从而在PVAR模型的基础上得到PSVAR模型。对变量进行Johenson协整检验，根据AIC(akaike information criterion)准则，选取模型滞后阶数为3，因此协整检验时选取滞后阶数为2，检验结果如表1所示。从结果中可以看出，在1%的显著性水平下，7个变量之间至少存在6个协整关系，说明变量之间存在长期稳定的均衡关系。
总而言之，为了促进木兰溪百里风光带的建设，需要加强资源的整合力度、提高合理规划的重视程度，从而更好的促进莆田市旅游经济的发展，进而带动莆田市的可持续发展。
表1 协整检验结果
当L 和X (0)已知时，可以得到：
图3 PSVAR模型脉冲响应函数图
本文观察了经济周期波动与滞后30年总和生育率波动的关系，1978—2014年总产出对应的是1948—1984年的生育率波动。如图1b所示，可以看到，总产出波动与滞后30年生育周期波动的趋势具有一定的协同性。
从上述实证结果可以得到结论，中国经济波动与30～45岁壮年经验型劳动力占比波动的关系更加紧密，壮年劳动力就业最为稳定，该年龄段劳动力占比的波动会对经济波动产生正向影响。而年长近退休型劳动力占比波动会对经济波动产生负向影响。可以预见，20世纪80年代生育高峰期出生的人口将在未来10多年后进入30～45岁的群体当中，从而对中国经济发展产生积极影响。但之后，因生育率下降再未出现新的生育高峰，使得未来10多年后中国人口年龄结构和劳动力年龄结构继续恶化，对我国经济发展造成不利影响。同时，20世纪60年代中后期到70年代初期生育高峰出生的人口将进入46～64岁的群体中，对我国经济发展产生不利影响。
甘薯淀粉因其分子结构及直、支链淀粉含量与绿豆淀粉相比存在巨大差异，导致以甘薯淀粉为原料生产的粉条品质与绿豆粉条相差甚远。因此，在传统甘薯粉条生产中通过加入明矾［KAl(SO4)2·12H2O］来改善粉丝品质以提高消费者可接受性。但铝的过量摄入对人体健康存在潜在危害，如老年痴呆等疾病。为减少明矾对人体的危害，同时达到改善甘薯粉条食用品质的目的，寻找明矾替代物意义重大。
4 劳动力年龄结构的Leslie模型预测
本文使用种族结构Leslie模型方法进行人口预测，该模型是研究群体的离散模型，同样适用于人类和动物等群体。尤其是因为该模型会考虑人口年龄结构对人口增长的影响，所以其显得比Logical人口阻滞增长模型等更具有优越性。实际上，在对未来人口年龄结构进行预测时，当前人口年龄结构是不可忽视的重要因素，因此选择该模型进行预测更符合本文的研究目的。
现代教育的多元化，新时代对教师特别是职教老师提出了更高的要求和挑战。要求教师应当是复合型的教师角色，教师要具备渊博的知识结构，要走在学生的前列。对自己的本职工作要得心应手，游刃有余，只有这样在学生的心目当中才能有美好的形象和很崇高的威信，进而在教育教学活动中能够因势利导、水到渠成。
4 .1 模型建立
在建立模型之前，本文先做出如下假设：
第一，假设没有重大的自然灾害，政府政策没有重大的变化以及医疗水平基本保持不变，即年龄别存活率保持不变。这一点假设基本符合事实，新中国成立后，中国人口死亡率逐渐趋于稳定，而且在2060年之前应该不会因为发生战争或医疗水平的重大进展而有大的改变。
第二，所研究的人口没有太大程度的迁入与迁出，即不考虑人口迁移，这一点也符合中国的基本情况，中国是管理移民最严格的国家之一，通常每年只发放几百张绿卡。而中国移民到国外的人口相较总人口来说量级很小，每年基本维持在10万人以内。
第三，中国人口数量主要取决于出生率与死亡率两个因素。
第四，短期内人口的生育率与死亡率的总体水平可以视为常数，但在预测的过程中，本文会对生育率做不同的假定，设置多种情况。
第五，新生儿性别比例不变。
Lesilie模型中涉及的符号定义如表2所示。
首先,对对照组患者使用常规的护理康复方式,对观察组的患者在常规护理康复方式的基础上加入个性化的康复护理方式,具体内容如下:
表2 人口预测模型中的符号定义
假设人口存活率为s k =e -uk ，总和生育率为b k ，k 年龄从时间t 到时间t +1，有如下关系：
(7)
若记矩阵为：
F [K t ,A t (1-α 1t -α 2t )η t N t ]。
X (t +1)=LX (t )。
(8)
然后，本文得到PSVAR模型的AR特征方程的特征根，所有特征根的倒数都在单位圆之内，可知本文所构建的PSVAR模型是稳定的，选择滞后阶数为3是合理的。下面本文通过对PSVAR模型进行动态分析，得到脉冲响应函数和方差分解。图3是PSVAR模型的脉冲响应函数图，实线表示脉冲响应函数线，两条虚线表示置信区间。图3显示15～29岁年轻欠经验型劳动力占比波动的冲击对总产出波动的影响在当期显著为负，并在第2期到达最低点，之后转负为正，且影响非常显著，在第9期又转为负。可见，年轻劳动力占比波动的冲击在短期、中期和长期带来的影响并不一致，这也从侧面体现了15～29岁年龄段就业的不稳定性，以及在第二产业和第三产业中不同的表现。30～45岁壮年经验型劳动力占比波动的冲击对总产出波动的影响显著为正，在长期才转正为负，即当壮年经验型劳
X (t )=L n X (0)。
(9)
当L 中的元素满足：s k >0(k =0，1，…，100)；b k ≥0(k =0，1，…，100)，且至少有一个b k >0。则称L 为Leslie矩阵。
引入实数a 为未来年份生育率与现在生育率之比，在现在生育率一定的情况下，可以通过改变未来生育率来改变a 的值，年龄别生育率可根据a 值等比例改变。因此，k 岁育龄妇女的生育率为ab k 。把t 年全部存活的新生儿划分到t +1年0岁年龄，而t 年k -1岁年龄的人存活到t +1年就是k 年龄组的人，100岁以上存活下来的人仍然属于100岁以上群体中。综上所述，每个年龄的预测值必须满足如下式，从而求解出未来的人口数据。
(10)
x k (t +1)=s k x k (t ),(k =1,2,…,99),
收集到的音乐资源都是民间流传下来的，因此当中所包含的内容非常庞杂，并不都适合幼儿学习，所以，需要教师筛选出一些内容积极向上、曲调欢快、节奏明快的民间音乐作为教学内容。如果有的民间音乐曲调以及节奏都很适合幼儿学习，但是歌词却有不当的，也可以根据学习内容及幼儿的年龄特点更改创编歌词，使其符合幼儿的学习需要。
(11)
x 100(t +1)=s 100x 100(t )+s 99x 99(t )。
(12)
4 .2 人口预测结果
本文以2010年第六次人口普查数据为原始数据[9]，通过改变对未来总和生育率水平的设定来进行人口年龄结构的预测。总和生育率按照高、中、低以及先低后高四种情况进行设定，分别为TFR =1.5(情况1)、TFR =1.7(情况2)、TFR =1.94(情况3)和总和生育率逐渐升高(情况4)。具体为2018—2020年总和生育率设定为1.6，2021—2035年总和生育率设定为1.7，2036—2060年总和生育率设定为1.94[10]。按照四种情况分别进行人口年龄结构和劳动力内部年龄结构的预测，并基于实证结果对未来经济发展进行定性分析。
在未来劳动力年龄结构的变化方面，本文主要关注15～29岁年轻劳动力和30～45岁壮年劳动力的数据。在经济发展的各个时期，这两类劳动力都是就业市场中的主力军，尤其是随着产业结构的转变，年轻劳动力越发显示出重要性。从图4中30～45岁劳动力占比的时间趋势可以发现，生育率无论发生哪种变化都会在2040年达到谷底，这是之前生育政策效果的延续，之后由于生育率提高的效应而止跌反涨，在2056年到达峰值，只是最低值和最高值有所差异。而15～29岁年龄段的劳动力占比的趋势与30～45岁劳动力占比的趋势相比截然相反，但两者都表现出生育率越高，占比下降和上升的速度越快的特征。生育政策的放开如果对提高总和生育率起到了很好的效果，那么在2031年前后新出生婴儿转化为劳动力之后，劳动力年龄结构就会发生变化。生育率提高越明显，劳动力年龄结构的波动越大。而且可以观察到，无论是15～29岁劳动力还是30～45岁劳动力的占比，在2030年之后都会开始出现大的波动，从15～45岁劳动力的占比变化中也能观察到这一趋势，但是在总和生育率逐渐上升的情况下，15～29岁劳动力和30～45岁劳动力占比的波动强度都有所降低。因此，从这些特征定性分析劳动力年龄结构对未来经济增长和周期波动的影响，可以预见2030年之后，经济周期波动会在劳动力年龄结构变化的冲击下变得越强烈，是扩张还是收缩要看哪一类劳动力对经济起到了决定性作用，其中2050—2055年之间，两个比例同时上升一定会促进经济发展。如果从整体比例来看，15～45岁劳动力供给会在2040年之后对经济发展起到一定的促进作用。
图4 不同中国总和生育率下劳动力年龄结构的变化趋势
从劳动力年龄结构的波动方面，本文对数据进行HP滤波处理后对波动数据进行分析。首先，从总体劳动力占比的波动(如表3所示)来看，未来劳动力占比波动的强度趋缓。通过对比四种情况可知，总和生育率越高，短期内劳动力占比波动越大，而在长期，新增婴儿转化为劳动力反而使得劳动力占比的波动最小，波动强度的下降速度最快。从短期和长期来看，总和生育率逐渐升高对劳动力占比波动的影响都较小，波动强度相较其他情况来说都更为缓和。因此，如果这种情况更符合实际情况，可以预见劳动力占比沿着时间趋势的发展波动并不强烈，不会加剧中国经济的波动。
表3 中国未来劳动力占比的波动强度特征
其次，从15～45岁劳动力占比波动来看，如表4所示。到2002—2016年，在20世纪60年代中后期到20世纪80年代生育高峰期出生的婴孩进入到15～45岁年龄段，对经济波动造成了较大冲击。在预测的部分，四种情况下，波动强度的变化并不一致。生育率水平越高，长期波动强度就越大，主要是因为扩张时期峰值较高造成的。而在生育率逐渐上升的情况下，波动强度是最弱的。因此，可以预见在生育率逐渐升高的情况下，未来青壮年劳动力的比例波动趋缓会对缓解经济波动起到一定的积极作用。
表4 中国未来15 ～45岁劳动力占比波动强度的特征
5 研究结论与建议
本文基于中国严重老龄化和少子化的社会背景，研究劳动力年龄结构与经济发展之间的关系，运用面板结构向量自回归模型(PSVAR)进行实证分析，最终发现劳动力年龄结构尤其是30～45岁劳动力人口占比的波动与经济波动具有正相关关系。因此，20世纪80年代第三次生育高峰出生的进入了30～45岁壮年劳动力的群体，优化了劳动力年龄结构，在未来10多年可对经济的波动产生积极影响。但是中国第一次和第二次生育高峰出生的人口总数将近3亿人，目前他们已经进入46～64岁的群体中，不远的将来也将进入65岁以上的老年人群体中，对人口年龄结构带来不利冲击。因此，在未来10多年里，中国人口年龄结构同时面临机遇和挑战。通过建立种族结构Leslie模型对人口年龄结构和劳动力年龄结构进行预测，结果发现若生育率能够逐渐升高，在这种情况下人口年龄结构和劳动力内部结构波动强度较为缓和，未来15～45岁青壮年劳动力的比例波动趋缓会对缓解经济波动起到一定的积极作用。但毋庸置疑，改变人口年龄结构和劳动力年龄结构所需要花费的周期更长，甚至在2050年之后才能看出当前生育政策调整的效果。
近年来，通过努力，湖南省在推进洞庭湖生态环境整治方面虽然取得了一定成效，但面临的问题和困难也不少。2018年4月，习近平总书记在深入推进长江经济带发展座谈会上的重要讲话，为推进洞庭湖生态环境修复治理提供了根本遵循和行动指南。下一步，湖南省将在巩固前段治理成果的基础上，继续聚焦突出问题，按照既定整治思路和目标，纵深推进各项重点任务。
结合人口预测结果，本文提出以下政策建议：国家应放开生育限制，积极完善生育政策相关的配套措施，保证全面二孩政策的实施效果，及时调整和逐步全面取消生育限制，及时推出有效鼓励生育的措施，降低人们生育和养育子女的成本，使有生育意愿和经济实力的人群多生育，有效提高社会总和生育率，缓解由低生育水平带来的快速老龄化和青壮年劳动力逐渐匮乏的局面，为中国经济的长期健康发展注入动力和活力。
1927年的农村调查，也折射了读书人在村民眼中的尴尬处境：“读书成本太大，出来非但没有官做，即教员位置亦粥少僧多，而况学些空架子，文不象秀才，武不象丁，手不能提篮，肩不能挑担，不事生产，要吃要用。”[21]
参考文献
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[10] 郭志刚，王丰，蔡泳.中国的低生育率与人口可持续发展[M].北京：中国社会科学出版社，2014.
Impact of Age Structure of Labor Force on Economic Development in China
Cheng Wanjing1，Wu Kangping2，Tian Yajun1
(1.National Institute of Clean and Low-Carbon Energy，Beijing 102211，China；2.School of Management and Economics，Tsinghua University，Beijing 100084，China)
Abstract ： Based on the new characteristics of population structure in China，this paper analyzes the impact of age structure of labor force on China's economic development，and gets the relationship between population and economic variables by expanding the Solow economics growth model.It finds that the fluctuation of China's economic development is closely related to the fluctuation of the age structure in the labor force through the establishment of panel structure vector autoregressive model (PSVAR).In details，the fluctuation shock of 30～45 years old prime working-age population has a positive effect on economic fluctuation；the fluctuation shock of the 46～64 years old near-retire population has a negative effect on economic fluctuation，and the fluctuation shock of the 15～29 years old young population has a positive effect on economic fluctuation with the development of the tertiary industry.Then，it uses Leslie model to forecast the future population age structure.The results show as follows：if the fertility rate increases gradually，the future proportion of the young and middle-aged labor force will slow down，which will play a positive role in alleviating economic fluctuations.Finally，it puts forward some policy suggestions on perfecting the birth policy and optimizing the age structure of labor force.
Keywords ： economic fluctuation；age structure of labor force；PSVAR
中图分类号 ：C924.24
文献标志码： A
文章编号： 1002-980X(2019)01-0104-08
收稿日期 ：2018-10-19
作者简介 ：程婉静(1981—)，女，山东济宁人，北京低碳清洁能源研究院，博士，研究方向：能源经济学、公共财政学与人口经济学；武康平(1960—)，男，陕西眉县人，清华大学经济管理学院经济系教授，博士生导师，研究方向：微观经济学与宏观经济增长；田亚峻(1972—)，男，山西平遥人，北京低碳清洁能源研究院教授，博士，研究方向：能源战略与能源转化。
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