劳动人口占比对投资率和经济增长的影响——基于索洛模型和中国数据的研究-刘长庚.pdf

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1、第40卷第3期2016年5月湘潭大学学报(哲学社会科学版)Joumal of xian昏an Univer8ity(Philosophy and Social Sciences)V0140 No3May，2016劳动人口占比对投资率和经济增长的影响基于索洛模型和中国数据的研究+刘长庚，张晓鹏(湘潭大学商学院，湖南湘潭411105)摘 要：基于拓展的索洛经济增长模型，从劳动力供给视角对中国过去数十年的投资驱动型发展战略进行考量，采用中国19972014年的省级面板数据对理论模型进行检验。结果显示：劳动人口占比对投资率的影响具有明显的门槛效应，充足的劳动力供给有助于促进资本积累，而劳动人口占比的下

2、降对投资率的增长效应不断弱化。“人口红利”拐点的到来预示着中国的投资率将发生下降，进而对经济增长产生负面影响。新常态下中国经济增长必须从依靠“人口数量红利”转为依靠“人口素质红利”，更好地提高劳动参与率和劳动力资源配置效率。关键词：劳动人口占比；投资率；索洛增长理论中图分类号：F0612文献标识码：A文章编号：10015981(2016)030060一06一、引言过去30年受计划生育政策约束所导致的人口抚养比的持续下降以及不断提高的投资率，为中国经济起飞铺平了道路。而中国以“高劳动人口占比、低人口抚养比”为主要特征的“人口红利”的一个重要结果就是高储蓄率、低利率与高投资率，这为资本积累提供了充

3、足保证。但随着中国人口结构从“高出生率、低死亡率、高自然增长率”的传统人口再生产类型向“低出生率、低死亡率、低自然增长率”的现代人口再生产类型转变，中国的“人口红利”也将逐渐演变为“人口负债”，尽管中国以往以高投资带动经济高增长的发展模式与中国政府一贯推行的赶超战略不无关系，但在这其中劳动力因素也是保证这一发展模式能顺利实施的关键。图1展示了过去近20年间投资率与劳动力供给的变化趋势，期间尽管投资率的波动较大，但依旧可清晰看出：随着中国市场经济体制的逐步完善，投资率与劳动人口占比在200l至2014年间具有明显正相关性。而从2014年全球主要国家的投资率比较来看：美国为2l、德国为19、日本为

4、21、巴西为20、印度为32、俄罗斯为20，中国高投资率的显著特征构成了我们研究这一问题的缘由。本文主要利用中国宏观经济数据对其高投资率背后的劳动力供给因素进行分析。997 1998 1999 2000 200l 2(】02 2003 2f)04 2005 2006 2007 2008 2009 2 010 201 l 2叭2 2 0l 3 2014年份80。75 荔人70 ：；65 些160收稿日期：2015一1208作者简介：刘长庚(1965一)，男，湖南益阳人，经济学博士，湘潭大学商学院教授、博士生导师；张晓鹏(198l一)，女，湖南新邵人，湘潭大学商学院博士研究生，讲师。人口红利通常被

5、描述成一种特定的人口结构特征，即当劳动年龄人rI占比较大、抚养比较低时，一个国家将拥有充足的劳动力供给和高投资率，进而为高速经济增长提供保证。 数据来源：hclp：dataworldbankorindicatorNEGDl-TOTL zs(世界银行官网)。注：数据根据中国统计年鉴整理得到。60万方数据二、文献述评以储蓄率体现的“人口红利”，实质上是人口结构变动对储蓄率有何影响的问题。然而由于传统解释过分强调人口结构变动的储蓄效应，以至于在较大程度上忽略了人口结构对投资率的影响。日g画瑚血蒯阢2f如脚。凡(1997)指出投资主要依赖于劳动力的增长。具体而言，少年抚养负担更多地抑制储蓄，老年赡养负

6、担更多地抑制投资。而投资率与少年人口比重紧密相连，因为少年人口变化预示着未来的劳动力增长u261293。Gr0删n等人(2005)认为人口老龄化显著提高了现有劳动力的人均物质资本存量，这有助于促进入力资本深化，从而实现经济增长2“3。曰幻om o甜如ce易仉(2009)则持相反意见，其认为人口抚养比对经济增长有显著负效应，原因是尽管老龄化有助于提高劳均资本积累，但若没有充足的劳动力供给，储蓄率的降低将对投资产生不利影响_H5“。y(2000)以中国为例，指出尽管中国的高储蓄率、高投资率与其经济高速增长密切相关，但中国充足的劳动力供给也在这其中扮演了重要角色145”o。胁以鲋。凡i o蒯(200

7、4)针对中国的高储蓄率、高投资率现象，指出政府在人口政策方面的干预，使中国人口结构在较短时间发生了巨大变动，而人口结构的这一变化对其储蓄率、投资率的影响更为强烈Jl”“”。舶砌玩(20lO)对中国人口老龄化将使其之前的高储蓄所带来的资本红利面临终结这一观点表示赞同，但从长远来看，通过改善“储蓄一投资”转化率以进一步提高资本形成效率，有助于弱化劳动力减少对投资和经济增长的冲击。6m55。殷剑峰(2012)指出劳动力供给效应和资本积累效应是推动中国经济高速增长的两大动力，而现有文献更多地关注人口结构变化带来的劳动力供给效应，人口红利的另一个部分高储蓄以及以此为基础的高投资似乎没有得到足够重视7”“

8、7。但从现有文献搜集来看，近年来国内学者也在一定程度上对此问题进行了分析，如蔡防(2004)指出物质资本高积累与低抚养比所体现的人口红利，在劳动人口比重高的情况下，人口生产性强，资本形成率高。8f2一。姚洋、余森杰(2009)也认为中国低人口抚养比导致了资本的快速积累，并且低人口抚养比还会使投资率更高、资本积累更快p“3。李扬、殷剑峰(2005)认为劳动力的持续转移是中国20余年来经济增长的核心机制，其中长期的高投资率是与长期的劳动力转移过程互为因果的必然现象0J4“5。林毅夫、苏剑(2007)认为中国的劳动力与资本、土地相比更为丰裕，因此充足的劳动力供给和低抚养比形成的资本积累极大地强化了中

9、国劳动力相对密集的要素积累型增长方式1川”。蔡防(2012)指出在劳动年龄人口增长较快，并且老龄化程度尚未变得足够严峻的情况下，中国仍可以保持较高的投资率。1 2J”195。但随着非劳动人口占比的不断提高，无论从基本的经验关系还是理论预期来看，中国的投资率都会出现其趋势水平下降的过程(陆呖、蔡防，2013)3】”一。上述研究为劳动力供给与投资率之间的相互关系绘制了一个较为清晰的框架：一是高投资率不能脱离劳动力充足供给的中国国情；二是“刘易斯拐点”的到来与中国经济发展方式的转变在一定程度上具有互动共进性，这给本文写作以很大启发。然而目前的研究较少从劳动人口占比的视角对中国投资率问题进行阐释，本文

10、以期通过数量化分析对中国经济发展方式的转变提出对策建议。三、模型构建与变量选取()模型构建综合两大部类分类法，假定一个地区的经济结构由城乡两部门构成，城镇部门用“M”表示，农业部门用“r”表示，两部门的产出分别以“匕”和“yr”表示。而土地制度、户籍制度在一定程度上对农村剩余劳动力的转移造成障碍，二元经济结构使得城乡劳动力生产率存在差异，并以部门间工资差异的形式加以体现(锄蠡，1954)“】妇9“91，用“铂”表示工资，即训。叫，城镇的高收入预期对农村剩余劳动力转移具有足够的“拉力”。接下来对传统的索洛增长模型(So一挑驴州脚如z)做进一步扩展58。6，使其能够分析劳动力供给、储蓄和资本积累(

11、投资率)之间的关系酬”。1”。假定两部门的生产函数y=F(KA)严格正则拟凹，且满足规模报酬不变的假定。K、L和A分别为资本、劳动力和技术水平，令K+K=K，+。=，A。4，。通过对匕=F(K，A。L。)采用密集形式，可进一步得到：y。=，J。=。每单位有效劳动的平均产量为：y。=八。)。要素价格滟最一=羞，”簧，rr=装。叫和，分别表示工资和利率水平，在二元经济向一元经济转变过程中，两部门要素价格将趋于一致，即加。=叫，r。=r，。城镇部门每单位有效劳动的平均实际投资为承缸。)，而弥补折旧所需的投资量为黜，转移劳动力所需资本为田，技术进步率为g，则资本存量的增长率为：J|。=以。)一6+g+

12、田。稳态条件下的资本产出比为： 垒一上一!f 1、y。 ，(。) 艿+g+叼、1 7由于劳动力转移的速度主要取决于两部门的实际工资率差异(乃出r0口蒯sm触，2011)”1。355，而伴随着农业剩余劳动力向城镇的转移，在增加城镇劳动力供给的同时，也将对城镇部门工资水平带来影响。在此以妒=1一二刻画部门间工资的差异，若q一吼，则妒一O。同时以(妒|】。)表示资本形成，将部门间的工资差异视为每单位有效劳动的平均实际投资向城镇资本所有者转移的份额，资本存量的增长率为：J|。=s+，l妒)坍后。)一【6+g+叼。新的稳态条件下的资本产出比为： 笠一土一!垒f翌2，、匕一以_|。)一6+g+7 、7在“

13、强资本、弱劳动”的劳动关系格局下，劳动与资本之间的利益分配自然倾向于后者，剩余劳动力的广泛存在进一61万方数据步拉大了二者的差距。在此(妒)的含义与s基本一致，相当于资本积累(储蓄率)。接下来将表示总人口数量，口r r表示为非劳动人口占总劳动人口的比重，则：p=半。L为简化分析，将非劳动人口占比视作一次总付税(即征收数量固定的税)，由于税收征管力量在农村地区薄弱，因此假定税额全部由城镇部门来承担。将城镇部门每单位有效劳动的平均实际投资中用于非劳动人口的部分记作3一g(p)八。)，其中等o。这意味着随着非劳动人口占比。口的上升，使得劳动力所要承担的税负加重。此时的资本存量的增长率记作：。=s+(

14、妒)一g(p)八|。)一6+g+可_|。稳态条件下的资本产出比为：垒一生一!垒(翌2二墨(旦2 ，3、L 以。) 占+g+叼、。7以上分析可得，充足的劳动力供给有助于促进资本积累，而较高的非劳动人口占比(p)也将降低资本产出比，降低投资率，进而从理论层面较为完整地阐释了“劳动力供给一资本积累(储蓄率)一投资率”的传导机制。(二)指标及变量选取上文从理论层面分析了劳动人口占比与投资率之间的相互关系，那么，究竟在数据上是否支持中国充足的劳动力供给导致其高投资率的论证?为此，我们将对两者关系进行实证研究。相关指标及变量选取如下：被解释变量：投资率(资本形成率)用“im”表示。解释变量：劳动人口占比(

15、如60r)与人口自然增长率(删)。拯60r表示成年人(1564岁)占社会总人口的比重；而较高的人口自然增长率(腭硎，)尽管有助于为未来的劳动力供给提供保障，但也会降低居民储蓄，不利于资本积累。因此人口自然增长率对投资率的影响需要加以验证。控制变量：第一是第三产业发展水平，以“第三产业增加值占GDP的比重”(如口凡)来度量。依靠技术和劳动密集型的第三产业发展有助于对以往依靠资本密集型投资的工业化发展路径进行调整，从而有助于改善中国高投资倾向。第二是政府干预程度(删)，以“地方政府财政支出总额与GDP的比值”来度量。在市场经济中以经济增长为政绩观的地方政府在一定程度上以追求自身利益的决策主体的身份

16、出现，因此有理由相信政府干预行为对投资率具有不可忽视的影响。第三是对外开放度(哕n)，以“进出口总额(经汇率换算为等价人民币)与GDP的比值”来衡量。中国长期将出口视作发展外向型经济的核心支柱，对外开放也能对资本配置进行调节，进而影响投资率。第四是经济增长率(曾例)，高经济增长在一定程度上会刺激投资率上升，同时也有助于加快资本流动，提高储蓄转化为投资的效率，进而提高投资率。基于数据的可获得性及可比较性，本文所用指标均源自历年中国统计年鉴，而个别省份在某些年度的少量缺失数据，62根据其历年的国民经济和社会发展统计公报数据进行补充。表1为变量描述性统计。各变量的相关系数值基本低于o6，且方差膨大因

17、子(F)均小于5，说明变量间不存在多重共线性。表l变量描述性统计四、实证分析(一)线性回归结果分析从固定效应模型的回归结果来看，所考察变量的系数在统计上均十分显著，表明模型整体拟合效果较好。在所有回归结果中，劳动人口占比(f60r)系数一致为正，且都在1水平下显著，这表明过去十余年问中国充足的劳动力供给为其高投资率提供了保证。人口自然增长率(删)与投资率存在着显著的负相关关系，其原因正如前文所指出的，较高的人口自然增长率降低了居民储蓄，因此不利于资本积累。从其他控制变量来看，如第三产业(d曲。凡)的估计系数在1的水平下显著为负，这表明依靠技术和劳动密集型的第三产业发展有助于对以往的依靠资本密集

18、型投资的工业化发展路径进行变革，从而降低了投资率；政府干预程度(g伽)的估计系数也均显著为正，表明政府干预程度(删)的增强会显著提高投资率，可能的原因是政府支出往往伴随着大量基础设施和固定资产投资，从而使投资出现了显著上升；对外开放度(畔凡)的估计系数在1的水平下显著为负，表明中国出口导向型发展战略在增加经常项目盈余(“储蓄一投资”的净额)的同时，随着外国资本与技术的引进对国内投资率产生了替代，这也与我们的经济直觉相符合；经济增长率(俐)的估计系数基本在1的水平下显著为正，这表明中国的经济增长更多地表现为投资驱动型发展模式。稳健性检验。采用GMM方法建立动态模型：第一，中国高投资率在经济变革的

19、环境中会有极大的惯性，因此投资率的滞后期会对当期投资率产生影响，运用GMM方法便于捕捉因变量的滞后项效应；第二，某些解释变量(如经济增长率)也可能由投资率决定，这样就带来解释变量的内生性问题可能造成统计推断失误。为在一定程度上克服可能的遗漏变量以及变量内生性对模型结果的影响，有必要对相关因素加以控制。从表2结果(最后两列)来看，投资率滞后一期(L im)的系数显著为正，通过1的显著性检验，这表明投资率存在着强惯性。而从GMM方法的估计结果来看，受篇幅限制，在此未给出详细的推导过程，本文所用方法参考罗默高级宏观经济学第四版，上海财经大学出版社，第818页。经验判断方法表明：当0F10，不存在多重

20、共线性；当10F100，存在较强的多重共线性；当VIF100，存在严重多重共线性。万方数据各变量的系数与静态面板估计结果相差不大，因此综合来 看，计量结果依旧是较为稳健的。表2整体回归结果注：+、t+、t分别表示系数的统计值在l、5和10的水平上显著。()内的数字为标准误差。(二)非线性回归结果分析 率的面板门槛回归模型。为了避免估计中出现“伪回归”现近年来以面板门槛回归模型为代表的非线性计量经济理 象，依次选择LLC、IPS、FisherADF、FisherPP等方法进行论为我们进一步审视劳动人口占比对投资率影响的变动特征 面板单位根检验。结果表明，所有变量均拒绝，(0)，但经过一提供了新思

21、路。k瑚en(1999)的面板门槛回归模型便是很好 阶差分后均为，(1)，即各变量的一阶差分均表现为平稳性。的估计方法8J粥一368，该方法不仅能估计出门槛值，而且能够 因此，所有变量都符合纳入面板门槛回归模型的基本条件。对门槛值的正确性及内生“门槛效应”进行检验。其主旨思 表3报告了门槛效应检验的F值和P值，其中单一门槛和双想是将门槛值作为一个未知变量纳入一般的计量模型中，构 重门槛效应分别在10和5的统计水平上通过了检验，而建所考察的解释变量的分段函数。为了探究劳动人口占比与 三重门槛效应则没有通过检验。该结果在理论上初步表明：投资率之间的非线性关系，在此构建出劳动人口占比与投资 中国劳动

22、人口占比与投资率之间可能呈现出非线性关系。表3劳动人口占比对投资率的门槛效应检验注：P值和临界值均为采用“自抽样法”反复抽样200次得到的结果。门槛值识别。在此以最小二乘法的似然比统计量R对 槛值的估计和置信区间的构造过程。图2中虚线为似然比相应门槛值进行识别，结果见表3。借助图2的劳动人口占 统计量的ll缶界值，图2(a)为以“似然比统计量”皿(7)的门比(mor)作为门槛参数的似然比函数图，可以清晰地理解门 槛变量如60r笺F个门槛值的置信区间图，第一个门槛值为舶，踟n在其个人网页上提供了门槛回归的数据和命令http：wwws8cwiscedu山h趴np”学joe99htIIll。考虑到面

23、板单位根检验的结果要单独列表，但并不需要过多解释，因此文中未加以展示。63万方数据74448，此时衄(y)最小。图中虚线表示在5显著性水平下，其置信区间为72396，75148。图2(b)为以衄(y)计算的第二个门槛值的置信区间图，第二个门槛值为773lO，65 70 75 8(a)门槛参数labor：第一个门槛值此时饮(7)的值最小。图中虚线表示在5显著性水平下，其置信区间为74206，77785。这充分表明，劳动人口占比对投资率具有明显的非线性影响。詈2一oL65fbl门槛参数labo r：第二个门槛值图2第一、第二个门槛的估计值和置信区间从劳动人口占比(k60r)对投资率的门槛效应来看，

24、如果 有北京(822)和上海(802)两市位于高水平区间，以黑龙显著性水平选定为o05，应选择两个门槛，如果显著性水平 江(791)、吉林(7761)和辽宁(7758)为代表的东北三省选定为O1，应选择一个门槛。为便于分析，我们将两类划分 以及浙江(7835)、天津(7754)和内蒙古(7711)等6省区法对应的回归结果均给予展示，并依照两个门槛值的回归结 位于中等水平区间，其余省份位于低水平区间。并且可以清果做出解释(见表4)。两个门槛值把中国各地区的劳动人 楚地看出，各地区的劳动人口占比均出现了不同程度的下口占比划分为三个不同区间：低水平区间(f060r74448)、 降，以北京和上海为典

25、型的人口净流人地区，其劳动人口占中水平区间(74448f060r77310)和高水平区间(2口6Dr 比近年来也出现了大幅度回落，其中北京的劳动人口占比从773lo)。综合来看，劳动人口占比对投资率的影响呈现正 1997年的747上升至20lo年的827(顶点)，此后便下向的双重门槛特征。具体而言，在劳动人口占比的低水平区 降至2014年的822；上海的劳动人口占比从1997年的间内，即当劳动人口占比(f060r)低于第一门槛值74448时， 722上升至2011年的838(顶点)，此后便下降至2014它对投资率的影响系数为0648，且通过了l的显著性检 年的802。这说明，北京和上海的劳动人

26、口占比将逐渐从验；当劳动人口占比跨越第一门槛值74448但低于第二门 高水平区间向中等水平区间靠拢，而劳动人口占比处于中等槛值773lo时，相应的系数变为o686；而当劳动人口占比 水平区间的6省区也将逐步回落至低水平区间。其原因是跨越77310这一门槛值后，它对投资率的影响系数则上升 人口老龄化导致的劳动参与率下降以及劳动年龄人口规模至O758。这表明劳动人口占比对投资率有促进作用，但是 的减小，成为制约未来劳动力供给的主导因素。这种促进作用存在着明显的区间差异。以2014年为例，仅表4面板门槛回归结果在2010年前后，全国绝大多数省份的劳动人口占比出现明显下降，这一重要信号预示着劳动力无限

27、供给的时代已经结束了。劳动人口占比的下降意味着抚养比的提高，由此造成的消费人群增加将促进中国未来的储蓄率下降和消费率提高，数据显示国民储蓄率早在2008年达到53后，便开始见顶回落。人口红利衰退和储蓄率下降，意味着中国的高投资率将不可持续。64万方数据注：+、+、分别表示系数的统计值在l、5和10的水平上显著。五、结论与对策建议 3B100m DaVid E，J0celyn E FinlayDemo酗phic chang。a“d Eo”一理论模型的推导结果表明充足的劳动力供给有助于促 ic Growh in AsianJAsi8“E。”。”i。P01i。y R。”i8”，2009，4(1)_进

28、资本积累。实证结果进一步证实，中国劳动人口占比与投 14K?AH0u：8h010 sa”ing j“c“ina1Th8w。dd B“。E。“。“i。资率之间不是简单的线性关系，劳銎人冒皂比翌篓资率紫髫 苦j1：I：篁ja0Th。chin。s。i。P。：zle。d。h。Lifec，。l。响表现出明显的门槛效应。此外，实证分析还表明人口自然 茜二h。i磊JJ：。mal。匝c。i。h。rat。二，2004，42(1)。增长率、第三产业发展和对外开放度均与投资率呈显著负相 ；j H。一。i。2A一。g。d。j。g in A。i。JPa。in。E。i。R。j。，关关系，而政府干预度、经济增长率与投资率呈

29、显著正相关 2010，15(1)关系。当下，中国传统经济发展方式面临劳动力有限供给的 7殷剑峰人口拐点、刘易斯拐点和储蓄投资拐点关于中国约束，单纯依靠生产要素投入的模式逐渐式微。新常态下的 经济前景的讨论J金融评论2012(4)中国经济已逐步从投资驱动型发展战略向创新驱动型发展 8蔡肪人口转变、人口红利与经济增长可持续性兼论充分就战略转变，为更好地提高劳动参与率和劳动力资源配置效 业如何促进经济增长J人口研究，2004(2)率，我们有必要从以下两个方面进行积极探索： 9姚洋，余森杰劳动力、人口和中国出口导向的增长模式J，金第一，在要素配置方面，把人力资本质量作为新常态下 融研究，2009(9)

30、-经济社会发展的第一资源。从传统的依靠“人口数量红利” 10李扬，殷剑峰2005劳动力转移过程中的高储蓄、高投资和中嬲耋熏鼍黧墨裟燃缴黧暑篙兹茹慧筹即晰的人口因素。通过人力资本质量的提升，促进产业结构的优 ：”“”一“。“”2“。垡銎譬，参翌尘垄誊弯。皇产娑资本的优化配置，从而为经济 f12j蔡防未富先老与中国经济增长的可持续性J国际经济评发展方式的转变注入持久动力。 沦，。， 。 。第二，在技术进步方面，促进“人口素质红利”发挥积极 13陆呖，蔡防调整人口政策对中国长期潜在增长率的影响J效应。通过加大教育和科技投入力度，努力提升人力资本质 劳动经济研究，2013(1)量，使经济增长的内生动力

31、从劳动力驱动向人力资本驱动转 14kwis w AEcon。mic Devel叩ment wilh unlimited supply。flabor变，从而突破传统人口红利消失带来的要素约束。在劳动力 JrIle ManchesIer Sch001，1954，22(2)面临资本深化的情况下，通过改变人力资本积累模式，优化 15R M solowGm、汕Ileory：An ExpositionMNew York：o蜘rd劳动力和资本组合，将促进人力资本成为未来中国经济增长 uniVersity Press，1970的新引擎。 16邹朋飞，谢国斌基于环境与资源双重约束的我国区域经济增长效率研究J湖南

32、师范大学社会科学学报，2014(5)参考文献： ：黑i?篙：蠹。onk跳vebpmen川山副州ersey：1Higgi“8，willi锄：。“Age8m。“re dynarni。8 in A8ia 8“d depe“de“。 1 8Bmce E Hansen11lresh。ld effects in n彻一dynarnic panels：Esti一。“forejg“capia1Pop“1ai。“8“d D8。1。pm8“Re”iew，1997，23mati。n，tes“ng andinferenceJJoumal ofEc。n。m：trics，l；99，93(2)f2j van Groe。B，

33、Meijd。L，verbo。HAA。se。i。g che。ld：硒ng 责任编辑：廖文婷and economic印wIhJ0xfbrd Economic Papers，2005，57(4)The hlfluence of Labor Force Ratio on the IIlvestment Rate and EconoIllic Growth：Based on the Research of Solow Model and Data of ChinaLIU Changgeng，ZHANG Xiaopeng(日叫i，磷s&ooZ，胁，移肌妇您毋，R口，l，月hnnn 41105，吼i腿)Ab

34、stract：Based on an extended Solow economic gmwth model，we researched Chjnas investmentdriven development stIategy inthe past decades on the perspective of the model of 1abor supply With the analysis of the pIDvincial panel data f南m 1997 to 2014，wefind that：the labor force ratio has a panel threshold

35、 efkct on investment rate S矗cient labor supply will benefit the capital accumulatjon Vice veIse，the efkc L on investment mte of growth will be weakened The arrival of innection point at the“demogmphic dividend”indicates that Chinas inVestment rate wiU decline，which will have a negative impac【on econ

36、omic gromh Under the circumsIances of“new noHnal”of Chinese economy，to susfain our econofrIic gr0叭h，we mustransfoml f南m depending on“demographicdividend”to“the quality of the population dividend”，impIDve labor participation rate and labor resource allocation emciencyKeywOrds：出e labor force ratio；investment rate；Solow growth model65万方数据