Bloom和Williamson(1998)认为人口红利作用的中间变量为人均劳动时间投入，他们通过将人均劳动时间投入分解为劳动人口占比、劳动参与率、劳动时间以进一步分析其作用机理。Bailey(2006)、Canning(2007)通过分析生育率和女性劳动参与率认为，较低的生育率将减少家庭的抚养负担进而直接促进女性劳动力参与率。Finley(2005)研究认为经济增长的动力源泉是长期积累的人力资本。由于生育率的下降，单个孩子所享有的资源也随之增加，随着教育年限的不断增加，人力资本得到有效积累，进而提高生产效率。Farquee等(2003)研究认为，从微观角度个人在其生命的不同阶段所表现的劳动生产率有一定的差异，年轻时由于经验知识不够，生产率较低，随着年龄的增长，劳动力越来越适应社会，表现出的劳动生产率也日趋提高，而后在渐入老年阶段时，劳动生产率也随之下降。Joshi和Schultz(2007)从微观层面入手，探讨随着少年抚养比的下降，单个家庭对子女的要求由追求数量逐渐转变为追求质量，以提高子女的人力资本。国内学者也一直致力于探讨这一作用机制。王德文(2007)的研究认为劳动力比例以及分工是影响经济增长至关重要的中间变量，劳动力比例的提升以及劳动分工会促进人均经济产出增加。同样也有学者认为人口年龄转变通过劳动力参与率的提升加速经济发展。车士义和陈卫等(2011)通过全要素生产函数对近三十年人口红利的经济贡献进行分解，其中劳动力质量对经济的贡献占到10.4%，从而得出若要使人口红利得以充分的发挥，需要制定关于提高人力资本和劳动力参与率方面的经济政策。针对中国典型的二元经济体制下的人口空间转变对经济的影响，目前国内已有一些研究。蔡昉(2008)研究认为中国大量农村劳动力随着二元经济制度改革参与到经济建设中来，充分发挥了人口红利价值。马晓薇等(2004)通过以北京建筑业外来务工人员为研究对象，测算出1997—2003年这部分人群对北京GDP的贡献率达到6.29%。冯晓英(2005)认为中国未来城市新增劳动力供给来源于农村，农村劳动力流入城市将持续推进城市发展。蔡昉(2010)认为城市化率还不够高，仍有相当比重的农业户籍人口，随着户籍制度等公共政策的不断完善，可以通过城市化进一步挖掘潜在的人口红利。

以上研究主要是通过人口年龄变动作用于劳动力参与率、人力资本、劳动力占比等中间变量来探讨对经济增长的影响，这一研究思路主要是从劳动力供给的角度进行研究，这些中间变量均是人口结构转变本身直接引发的有关人口方面的变量，我们可以看成是人口红利对经济的“直接效应”。Nakajima等(2001)发现人口年龄结构变动并非简单的具有“直接效应’，还需要储蓄率这个中间变量间接作用于经济增长。基于生命周期理论和抚养负担假说，Mason等(1982)及Mason(1998)通过利用少儿抚养比和储蓄率构造增长率模型，该模型假定在生命周期的不同阶段，少儿抚养比对储蓄率的影响是不同的。其后，Collins(1991)以及Williamson(1990)等学者分别采用发展中国家和发达国家的样本对少儿抚养比和储蓄率的关系进行研究，并都得出了二者之间负相关的结论。Thornton(2001)研究在肯定少儿抚养比对储蓄率的负作用外，还发现了老年赡养比呈现同样的现象。Herbertsson等(1999)通过建立“双缺口”模型试图解释由人口转变引发储蓄和投资变动作用于经常项目差额，进而影响经济增长的机制。Luhrmann(2003)基于一个开放的视角，通过对发生在1960—1997年间141个国家的人口年龄变动，探讨对国际资本流动的影响。多数学者利用“世代交叠”模型也得出了人口年龄变动通过储蓄和经常项目差额作用于经济。李克平(2006)在考察中国高储蓄率之谜时，也认为人口负担的减轻提高了家庭储蓄率，从而引发中国整体高储蓄率的现象。蔡昉(2004)认为少儿抚养比和老年赡养比均与储蓄率呈现反向变动关系。李扬等(2007)研究探讨了人口年龄结构作用于储蓄率的两种机制:一是抚养负担的下降使得社会财富积累增加，进而提高储蓄率；一是劳动力比重增加增加了社会储蓄倾向。这两种作用机制与所谓的“第一人口红利”和“第二人口红利”的作用机制颇为相似。贺菊煌(2006)也通过“世代交叠”模型实证对比了少儿抚养比和老年赡养比对储蓄率的影响程度，结果发现后者的影响要大得多。汪伟(2008)通过对总抚养比和城乡居民储蓄率的分解，利用1995—2005年省际面板数据研究得出与贺菊煌相似的结论，老年赡养比变动对储蓄率的影响更加显著，并且城镇居民储蓄率的回归系数约为农村的三倍。关于人口年龄变动如何作用于经常项目差额的研究，国内稍显不足。王仁言(2003)试图通过人口年龄结构和中国汇率政策来研究贸易差额的变动，最终他将中国的持续顺差归结为人口抚养比的下降，人口抚养负担减轻，作用于储蓄率和投资进而影响经常项目差额。钟水映等(2009)探讨了人口抚养比的下降通过储蓄、投资等一系列变量作用于经常项目差额。陈智君、胡春田(2009)基于中国实际情形建立修正的Blanchard-Fischer模型并通过实证研究认为，除了人均储蓄、人均消费、人均投资等变量外，人口年龄结构也是影响经常项目差额的一个至关重要的因素。王宇鹏等(2012)基于Ramsey模型实证研究了1990—2010年135个国家的面板数据，认为劳动力占比上升导致经常项目账户出现盈余，反之将导致经常项目账户出现亏损。

除了对储蓄和经常项目这两个中间变量的研究外，国内也出现了关于人口红利问题的公共投资视角研究，具体来说，主要研究人口年龄变动引发的医疗教育等领域的投资变动。不过在研究“人口红利对经济增长的作用机制”时，需要把握人口年龄变动引发的主要变量变动，如对教育医疗等领域的投资主要是通过提高人力资本进而影响经济，随着经济的不断发展，国民收入的提高、生育率的下降以及死亡率的下降进而促使平均预期寿命提高；又比如研究人口年龄变动的消费效应和投资效应，其实这里主要通过两种机制完成传导过程:一是通过人口年龄变动作用于储蓄，通过消费和投资的传导，最终作用于经济；一是人口年龄变动影响储蓄、消费、投资、财政等变量，进而影响经常项目差额(Herbertsson and Zoega，1999；Higgins，1998；钟水映、李魁，2009)，当然这是基于一个长期性开放的视角。

以上相关研究主要基于新古典经济学的分析框架，分析人口年龄结构变化所引致的社会抚养负担的变化对经济增长的影响，重点考虑劳动力年龄人口数量对经济增长的促进作用。我国经济正处于转型阶段，长期以来，国内外研究者对于人口红利的研究重点放在劳动力数量、劳动参与率、劳动年龄比重及社会抚养比等因素上，忽略了人口增长的动态过程中所引起的年龄结构、人口素质等形态，造成了对人口红利测度的差异。从传统人口红利角度来看，我国的经济超速增长的主要推动力面临枯竭，哪怕最乐观的估计，也不过认为还能持续十余年(陈友华，2005)。但如果站在新型人口红利的角度，我国经济的人口推动力状况又如何呢?除了传统的人口数量红利，我们还需要弄清人口结构红利和人口质量红利对经济增长的影响方式和影响途径，这样才能更好地采取有效措施来促进它们对经济增长的作用，从而在一定程度上弥补劳动力数量优势消逝有可能带来的不利影响，尽可能地充分利用现有的劳动年龄结构优势并为未来人口红利的保持提供新的途径和方式。

首先是人口结构红利促进经济增长的可能。我国丰富的劳动力资源是否都充分转化为了生产力，用就业率来衡量并不合适。其原因是在很多行业没有充分市场化甚至根本没有市场化，很多人口处于隐性失业之中。如果简单以官方给出的失业率来衡量，会得到一个和实际情况偏离较大的结果。在这里，可以变换一个思路，通过估算我国的剩余劳动力来间接衡量我国的劳动力利用状况，剩余劳动力在劳动力人口中的比重越大，则说明人口结构红利状况越差。(www.daowen.com)

目前主流看法普遍认为，在中国的东部沿海地带，劳动力配置已经基本实现最优，而在广大的中部和西部仍然存在相当数量的剩余劳动力(杨胜利、高向东，2014)。区域之间劳动力市场的不完全流动是造成这种现象的关键。另外城乡间的制度约束，特别是户口制度，造成了在中国城镇用工荒和农村剩余劳动力同时存在的局面(约翰·奈特、邓曲恒、李实，2011)。中国存在相当数量的剩余劳动力，这一事实是学者们普遍认同的，但这个数目究竟是多少，因为统计口径，概念理解和其他一些因素，学者们所给出的答案却有相当大的差异。持悲观态度的如蔡昉，其认为扣除农村基本劳动力、已转移劳动力和难以转移的老年劳动力之后，中国农村的剩余劳动力大约为5800万，剩余率仅为11.7%(蔡昉，2007)。而也有学者的看法较为乐观，孙自铎(2008)就认为中国还存在1.5亿—2.1亿的农村剩余劳动力，即剩余率依旧高达30.2%—42.3%。虽然剩余劳动力的具体数目在短期看来是一个难有定论的学术话题，但就算以最少的5800万来预估，我国的人口通过城乡转移及就业转移进行劳动力匹配创造人口结构红利依旧有进一步提高的潜力。换言之，在人口结构红利上，以最保守的预测潜力估算，如果能够完全开发的话，能使得中国经济的劳动力投入增加11.7%，虽然由于劳动力的边际报酬递减，我们并不期待这部分劳动力能够兑现成为11.7%的经济增长，但如果这部分人口结构红利能够完全挖掘兑现^[1]，依旧能够产生不可忽略的经济推动力。如何消除限制劳动力完全流动的各种壁垒，让剩余劳动力和城镇用工荒相匹配，是获取这一部分人口结构红利的关键所在。

其次是人口质量红利对经济增长的作用。人力资本对经济增长的重要作用已经越来越明显地体现出来。关于此项内容的经验研究相当之多，例如丹尼森(Denlison，1962)就曾论述过美国1909—1957年间经济增长23%的贡献应该归功于教育，日本、德国等经济发达体也有类似的研究证实人力资本的重要作用。回到中国，长期以来我们仅以劳动力人口作为经济增长的动力是有现实原因的。改革开放后，中国接入世界产业转移的浪潮之中，东部沿海地区最先接受了来自发达国家的劳动密集型的设备制造业、轻纺工业和旅游服务业。在这些行业中，劳动力经过简单培训就可以上岗，人力资本存量发挥的作用相对较小，劳动力的绝对数量决定了经济增长的势头。步入新世纪加入WTO之后，中国整体的产业结构开始逐步升级，东部沿海更多地出现了外商直接投资的高新技术产业，同时对那些已有的传统制造业，外商投资不再局限于生产环节，而扩展到研发、销售等更需要人力资本的环节。而广大的中部和西部地区也开始进入“雁形”模式之中，接纳吸收来自东部的劳动密集型产业。在这样一个大背景之下，仅以劳动力的绝对数量作为经济增长的要素来衡量显然不再适宜。

目前我国的人力资本整体存量总量已经相当庞大，其对经济的影响作用不可忽视。但有学者也同时指出，中国的人均人力资本还停留在一个较低的水平上，仅相当于美国的6%，加拿大的9%(李海峥、梁赟玲、Barbara Fraumeni、刘智强、王小军，2005)，由于中国的传统观念、社会制度、历史背景等原因，人力资本在性别、城乡和区域都呈现差距扩大的趋势。这种人口统计上的特征也给我们如何进一步获取人口质量红利指明了方向。有研究表明，我国人力资本存量与经济增长之间存在显著的正相关，当人均受教育年限增加一年，经济增长率将提高0.183(赖明勇、张新、彭水军、包群，2005)。中山大学社会科学调查中心(2013)发布的《中国劳动力动态调查:2013年报告》显示，目前我国的劳动力平均受教育年限为9.76年，这大概相当于刚刚初中毕业。而教育对经济增长的影响有明显的门槛效应，在受教育程度达到大专(平均受教育年限15年)后，其对经济的推动作用开始明显减弱。从以上分析可以看出，在人口质量红利上，中国的经济存在巨大潜力，如能充分发掘，至少在相当长的一段时间内，可以保证高速的经济增长。