【《基于CHFS数据的人口老龄化对家庭债务的影响实证浅析》8800字（论文）】

基于CHFS数据的人口老龄化对家庭债务的影响实证研究摘要：随着生活质量的提高,人口老龄化逐渐成为经济发展的一个重要影响因素。本文基于2017年中国金融调查数据,建立截面数据模型，对人口老龄化影响家庭债务进行实证分析,选取采用65岁以上的人口占总人口的比重来衡量人口老龄化的程度。结果证明，随着人口老龄化的加剧，家庭的债务水平显著提升。因此，为维持中国经济的平稳增长和稳定发展，本文提出了相关性的意见和建议。关键词：人口老龄化;截面数据;家庭债务;中国金融调查数据目录一、引言 1（一）研究背景 1（二）研究意义 1（三）研究方法 2二、文献综述 2三、人口老龄化和家庭负债现状 3（一）人口老龄化现状 3（二）家庭负债现状 4四、理论与假设 5（一）通过消费倾向影响家庭债务 5（二）通过劳动人口影响家庭债务 5（三）通过医疗健康影响家庭债务 6五、变量选取 6（一）数据来源 6（二）变量选取 6六、描述与模型 7（一）变量描述 7（二）模型 7（三）回归结果 7七、结论与建议 13参考文献 14引言（一）研究背景党的十九大报告指出，我国社会主要矛盾“已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分的发展之间的矛盾”,因此，实现我国人民的主要需求是当下最需要解决的问题，目前，在国民经济三大部门中，家庭是极为重要的一环，是金融市场中的主要投资者与消费者，重视家庭部门的收入和负债，是实现中国经济快速发展不容忽视的关键因素。同时，随着我国社会的不断发展，人口老龄化已经成为当下又一严峻的问题。根据1956年联合国《人口老龄化及其社会经济后果》确定的划分标准，当一个国家或地区65岁及以上老年人口数量占总人口比例超过7%时，则意味着这个国家或地区进入老龄化。我国自2000年已进入老龄化社会，以65岁及以上占总人口比例的数据为参考，此指标在2002年到2012年间，从7.3%上涨到9.4%，其速度之快，足以显示中国的人口老龄化进程已经到了一个不容忽视的地步。数据显示，预计到2030年，我国60岁以上老人比例将接近四分之一，65岁以上老人比例将高达16.2%。随着我国人口老龄化的加剧，家庭的债务水平就会不断提升，当人们开始步入老年时期，各种卫生、医疗、服务方面的问题层出不穷，美国是发达国家老龄化程度最低的国家，在2019家庭债务水平方面也已经达到了14.15万亿美元。根据中央银行发布的《2019年中国城镇家庭资产负债状况调查》显示，城镇居民债务参与率高达56.5％，债务集中现象明显；负债最高的20％的家庭承担样本家庭债务总额的61.4％；家庭债务结构相对简单，债务来源主要是银行贷款，抵押是家庭债务的主要组成部分，占家庭债务总额的75.9％。（二）研究意义经过多年的快速增长后，目前中高速增长的新常态是我国经济发展的现状，而最近几年全球经济放缓，各国经济面临着巨大的下行压力，我国在全球经济放缓的压力下，更是遭遇了中美贸易战和新型冠状病毒引起的肺炎的疫情冲击，目前面临巨大的经济下行压力，政府为了推动经济增长，应当重点关注如何提高家庭在金融市场的积极性。因此，在人口老龄化的现状下，研究家庭负债过高的原因并提出合理解决措施是当下不容忽视的问题。从现实层面来看，正视负债是改善未来的关键一步，需要注意的是，无论是选择哪个指标，都暗示着同样的事实，即中国家庭的负债程度已经达到一个相当高的水平。高额的债务让无数家庭力不从心，即便他们收入再高，在巨额债务面前也是无能为力，仅一个房贷就足以让他们的债务达到较高的水平，更不用提孩子未来的教育费用和老人今后的医疗支出。因此，深入分析影响我国家庭负债的具体因素，将会使得政府制定出更加有针对性和更加完善的相关政策，完善经济金融等各项规章制度，实现经济结构的稳定，更好更快的进入经济新常态。从理论层面来看，作为金融学的一个比较前言的研究领域，有关家庭负债的研究可以对家庭金融理论起到一定的补充作用。对于家庭负债相关的研究在国际上开始的比较早，很早之前也就有利用微观数据在微观层面上对家庭负债进行研究。基于我国人口老龄化的背景，结合我国国情，研究人口老龄化对家庭负债的影响，在微观上利用中国家庭金融调查的数据，可以降低我国家庭的杠杆率，使我国居民更加快速实现和满足生活美好需求的伟大目标。基于此，本文选取2017年中国金融调查数据（CHFS）对省级截面数据进行实证分析，重点研究人口老龄化如何影响家庭债务，了解这些问题，对我国今后家庭生活质量和水平的提高，具有一定的理论意义。研究方法1.文献归纳法。通过阅读与本文研究内容有关的重点国内外文献，了解并分析了关于我国人口老龄化的最新趋势，对现有的家庭债务对中国老龄化的影响进行了一系列阐述和分析，为本文主要研究的具体方向和主要内容提供了重要依据。2.最小二乘法。本文采用最小二乘分析方法对相关数据进行分析和实证检验，在中国家庭金融调查中心下载2017年问卷和数据，并进行整理，运用Stata15.1软件对数据进行描述性统计，对人口老龄化对家庭债务的影响进行回归分析、稳健型检验并得出结论。文献综述很早以前，国内外学者就提出了中国的家庭负债率已经处于一个较高的水平，会对中国的经济、居民产生不利的影响。国外学者Clayton[1]（2015）指出，家庭债务过高时，会对居民的身心健康产生不利影响。KonstantinaManou[2]（2017）等人认为，家庭债务显著影响家庭消费与家庭健康。此外，国内学者廉朋旭[3]（2018）通过固定效应的检验，得出健康投资与心理压力在家庭债务与身心健康中具有明显的中介效应。同时，家庭债务过高，会导致中国金融体系不稳定和货币市场的失衡。因而，了解到家庭债务过高的原因是重中之重。谢绵陛[4]（2000）研究发现家庭债务最几个重要的影响因素是住房状况，风险偏好，经济影响，人口年龄等因素，同时，人力资本越高的家庭，债务收入比也就越高。Bachmann[5]（2012）认为，当对未来经济的预期过高时，人们会倾向于提高家庭负债的比重，认为他们有能力去偿还贷款。目前，国内外关于人口老龄化对负债产生的影响没有较多详细的文献综述，但是家庭负债与人口老龄化一直是国内外重点关注的问题。莫迪利安尼等人提出的生命周期假说依据微观经济学中的消费者行为理论，认为人是通过一生来平衡收入和储蓄的，所以家庭债务可以通过平滑消费，进而提高家庭福利。江馨金，余许友[6]（2019）考虑到，虽然家庭债务可以平滑内需、促进经济增长，但是较高的家庭债务会提高家庭的财务杠杆，从而导致家庭消费能力下降，从微观角度上造成经济的不稳定。贾立、袁涛[7]（2020）等人也认为，较高的家庭债务会对消费产生挤出效应，进一步影响社会经济的稳定发展。周利、王聪[8]（2017）认为老年人口抚养比与家庭借贷需求正相关，即老年人口抚养比的上升将促进家庭债务的累积。郭新华等人[9]（2015）运用单位根和VECM的检验方法，检验了人口结构变动对家庭债务增长的影响,同时也得出了老年人口抚养比、居民消费总额和长期贷款利率的上涨会促进家庭债务显著增长的结论。刘哲希[10]（2020）等人对人口老龄化对居民债务的分析进行了更现在综合的介绍，人口老龄化对居民债务的影响将会呈现非线性的特点，即当人口老龄化率超过某一水平后，对居民部门债务的推动作用会明显加速。基于此，本文主要对人口老龄化对家庭债务的影响做一个客观的评估，并提出一些理论性的意见和建议。人口老龄化与家庭负债现状人口老龄化现状人口老龄化是指人口生育率降低和人均寿命延长导致的总人口中因年轻人口数量减少、年长人口数量增加而导致的老年人口比例相应增长的动态。最新数据显示，我国60周岁及以上人口共2.4亿人，占总人口的17.3%，其中65周岁及以上人口1.58亿人，占总人口的11.4%。可见，中国老年人口比例已经严重超标。实际上，早在2000年的时候，中国60岁及以上老年人口占总人口比重已达到10.2%，因此，自2000年开始我国便已步入老龄化社会，并且随着社会的发展，正在朝着深度老龄化社会快速迈进。中国人口老龄化的主要特点是：第一，人口老龄化提前达到高峰。20世纪后期，为控制人口的急剧增长，国家推行计划生育政策，使得人口出生率迅速下降，加快了中国人口老龄化的进程。由于下世纪前半叶人口压力仍然沉重，还要继续坚持计划生育的国策，其结果将不可避免地使中国提早达到人口老龄化高峰。第二，在多重压力下渡过人口老龄化阶段。为尽快实现第二个百年目标，中国在建立和完善社会主义市场经济体制过程中，经济的建设和发展负担尤为严重。在新冠疫情的冲击下，经济要维持可持续发展，生态要保持平衡，社会要保持稳定，各种矛盾层出不穷，这些都会使得解决人口老龄化问题相对发达国家更为艰巨。第三，在社会经济不太发达的情况下进入人口老龄化。先期进入老龄化社会的一些发达国家，人均国民生产总值达到20000美元以上，呈现出"先富后老"这一局面，这为解决人口老龄化带来的问题奠定了经济基础。而中国进入老龄化社会时，人均国民生产总值约为3000美元，明显呈现出“未富先老”的局面，由于经济实力的不足，“未富先老”无疑增加了解决老龄化问题的难度。家庭负债现状随着中国经济的发展，家庭债务在中国信贷体系中占据越来越重要的位置。自2007年到2016年，家庭债务额与GDP的比例从18.7%上升到约38%，居民贷款总额占总贷款的比例在也从19.4%增加到31.3%。尽管和发达经济体相比，中国的抵押贷款参与率仍处于较低水平，但近几年来，城市地区的抵押贷款人的债务负担有所增加，几乎各个收入组的家庭债务收入比都在增加，尤其是低收入家庭。根据中央银行发布的《2019年中国城镇家庭资产负债状况调查》城镇居民债务参与率高达56.5％，债务集中现象明显负债最高的20％的家庭承担样本家庭债务总额的61.4％；家庭债务结构相对简单，债务来源主要是银行贷款，抵押是家庭债务的主要组成部分，占家庭债务总额的75.9％。从债务使用的角度来看，抵押贷款是家庭债务的基本组成部分。在有负债家庭中，贷款主要以住房贷款、医疗贷款、教育贷款居多，其中，有住房贷款的占76.8％，平均住房贷款余额为38.9万元，占家庭总债务的75.9％。目前，中国居民的债务增长有一定的空间，但空间很小。国际货币基金组织认为，居民杠杆率超过65％将会对金融的稳定产生影响，目前，我国的居民杠杆率明显正在逼近。相较于像居民杠杆率这类的宏观指标，债务收入比更能直观地、具体地反映一个家庭的负担程度和债务风险，家庭债务的规模会通过影响居民的消费进一步来影响家庭的生活质量。合理的家庭债务对平滑消费有着极为明显的作用，可以维持经济的平稳发展；过度的家庭债务不仅会拖累家庭消费，降低社会需求水平从而阻碍经济的增长，还会给社会稳定带来隐患，产生不利的影响。理论与假设（一）通过消费倾向影响家庭债务生命周期假说理论认为，人的一生的重要目标是实现效用最大化。由于组成社会的各个家庭处在不同的生命周期阶段，所以，在人口构成没有发生重大变化的情况下，从长期来看，边际消费倾向是稳定的，消费支出与可支配收入和实际国民生产总值之间存在一种稳定的关系。但是，如果一个社会的人口构成比例发生变化，则边际消费倾向也会变化，如果社会上年轻的和老年人的比例增大，则消费倾向会提高，如果中年人的比例增大，则消费倾向会降低。所以，当国家人口老龄化程度较高时，家庭储蓄率存在下降趋势，家庭部门更加需要通过借贷来维持收支平衡，进一步提高了家庭部门的杠杆率，带动家庭债务的进一步上升。（二）通过劳动人口影响家庭债务目前，我国已经全面实行计划生育制度，即开放三胎政策来增加青年的比重，减少我国老龄化的水平，提升我国的劳动人口，进而促进经济的快速增长。由此可见，当人口老龄化较为严重时，我国劳动人口越来越低，年轻人的“育儿养老”压力加大，经济的发展较为缓慢。当劳动人口较多时，居民的收入水平上升，经济处于较快增长的阶段，不需要通过借贷来维持收支的平衡；反之，当劳动人口减少时，居民的收入水平降低，经济处于下行阶段，甚至有可能面临失业的风险，导致居民不能通过自有资产来维持生活的需要，进而会增加居民的家庭的杠杆率，提高居民的债务水平。总体而言，当一国人口老龄化较为严重时，劳动人口较少，家庭会增加借贷，提高债务水平来保证最基本的刚性需求。（三）通过医疗健康影响家庭债务根据《老年健康蓝皮书：中国老年健康研究报告（2018）》以专业的角度、专家的视野、实证研究的方法，从多领域对中国和世界“健康老龄化”现实和未来进行前沿性、前瞻性的解读和分析并指出，中国人口快速老龄化将导致慢性非传染病的负担至少增加40%，未来健康养老产业GDP占比将大幅提升。当人口老龄化加剧时，家庭在医疗卫生方面的支出快速增长，从而导致家庭往往入不敷出，家庭的储蓄率大幅减少，有些家庭为了保证生活的刚性需求，不得不通过借贷来维持老人的医疗费、服务费，从而造成家庭负债率的快速增长。变量选取数据来源本文的实证分析主要采用2017年的《中国家庭金融调查》（CHFS），该截面数据隔两年跟踪调查一次，通过对全国代表性样本村居、家庭、家庭成员的跟踪调查，反映我国的经济发展状况和居民家庭基本情况。本文利用微观数据进行分析，使用的数据经过插值处理，对家庭和个人经过抽样的权重调整，删除样本质量不高和存在缺失值的样本，共选取24914户家庭经处理后的数据进行分析。变量选取被解释变量主要采用住房贷款、医疗负债、教育负债作为主要的家庭负债。解释变量根据以往的参考文献，本文主要采用65岁以上的人口占总人口的比重来衡量人口老龄化的程度。控制变量控制变量方面，分别使用户主性别、户主年龄、户主婚姻状况、有无住房、风险偏好、家庭成员健康状况、家庭成员受教育程度、城镇乡村、地区、收入作为家庭层面的控制变量。户主性别：男性户主记为1，女性户主记为0。户主婚姻状况：已婚记为1，未婚记为0。有无住房：有住房记为1，无住房则记为0。风险偏好：将风险偏好到风险厌恶分为5级，从1到5一次赋值。健康状况：将健康状况从非常不好、不好、正常、很好、非常好以此赋予1-5。受教育水平：按照问卷的相关选项，依据教育年限依次赋值，分别为：0、6、9、12、13、15、16、19、22。城镇乡村：农村记为1，城镇记为0.地区：按东中西部进行划分，共三个变量，第一个变量当家庭处于东部时，是记为1，否记为0；第二个变量当家庭处于中部时，是记为1，否记为0；第三个变量当家庭处于西部时，是记为1，否记为0。收入：将全体样本的收入按大小排序，取四分位数将全体样本为分高收入家庭和中低收入家庭。变量描述与模型（一）变量描述表SEQ表\*ARABIC1描述性统计变量样本数平均值标准误最小值最大值总负债24,91485,530355,57102.024e+07教育贷款24,9141,0699,9480400,000医疗贷款24,9141,70812,5590400,000住房贷款24,91453,365239,84901.670e+07老龄化程度24,9140.1590.29401总收入24,914110,510236,811-4.950e+068.498e+06是否为东部24,9140.5340.49901是否为中部24,9140.2750.44601是否为西部24,9140.1910.39301是否有房24,9141.0000.016801身体状况24,9142.5330.99415性别24,9140.8290.37601年龄24,91455.6412.596120婚姻24,9140.9000.30001家庭人口24,9143.4491.512115教育年限24,9149.0444.411022风险偏好24,9143.9921.19515城镇农村24,9140.3350.47201由以上描述统计来看，居民主要贷款以住房贷款居多，大小差距明显，人口老龄化趋势较为严重，其中户主性别多为男性，已婚，拥有住房的比例偏高，风险偏好较为明显，健康状况较为良好，平均受教育年限大概为九年义务教育水平，主要居住地以东部居多，且大多数生活在城镇。（二）模型我们采用最小二乘法研究人口老龄化对家庭负债的影响，模型设定如下：式中：为家庭主要贷款合计，主要包括住房贷款，银行贷款，教育贷款，医疗贷款，民间借贷等；代表我国居民家庭65岁及以上的占比；为控制变量，主要包括户主性别、户主婚姻状况、有无住房、风险偏好、家庭成员健康状况、家庭成员受教育程度、收入、地区、城乡差异。回归结果全样本回归结果基准回归表SEQ表\*ARABIC2人口老龄化对家庭负债的基准回归VARIABLESy老龄化程度23,664.179***(2.65)总收入0.366***(39.40)是否有房38,817.985(0.30)身体状况5,769.159**(2.52)性别-11,092.401*(-1.84)年龄-3,572.911***(-16.27)婚姻9,354.917(1.25)教育年限210.473(0.43)风险偏好-12,598.583***(-6.68)城镇农村-19,747.190***(-4.11)是否为东部18,376.745***(3.15)是否为中部-1,789.528(-0.28)Constant233,154.156*(1.80)Observations24,914R-squared0.090Ftest0r2_a0.0896F205.2注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著。实证结果表明，再加入性别、年龄、身体状况等控制变量后，在1%的置信水平下,人口老龄化程度与家庭负债成正相关，即人口老龄化程度越大，家庭的负债越高。此外，就主要控制变量来看，身体状况与风险偏好与人口老龄化程度呈明显负相关，即身体状况越好，风险偏好越低，其家庭的负债也就越低；户主为男性已婚时，家庭负债越低。对住房贷款与教育贷款回归表3分贷款回归结果VARIABLES教育贷款住房贷款老龄化程度-768.342***19,985.585***(-2.94)(3.27)总收入-0.0000.149***(-1.49)(23.53)是否为东部-679.934***26,495.673***(-3.99)(6.65)是否为中部-229.654-2,412.521(-1.22)(-0.55)是否有房1,170.02130,805.677(0.31)(0.35)身体状况281.458***1,890.283(4.20)(1.21)性别-218.491-8,482.664**(-1.24)(-2.06)年龄-11.744*-2,905.892***(-1.86)(-19.36)婚姻-178.739-240.122(-0.82)(-0.05)教育年限-35.974**455.125(-2.52)(1.37)城镇农村418.667***-27,170.971***(2.98)(-8.27)Constant959.677196,731.935**(0.25)(2.23)Observations24,91424,914R-squared0.0040.066Ftest00r2_a0.003380.0656F8.677146.8注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为t值。由上表可知，教育贷款与人口老龄化程度呈反比，即人口老龄化程度越高，家庭的教育贷款越低，也就进一步证实了，家庭的教育贷款大多数都是由65以下年龄的人口所花费；住房贷款与人口老龄化成正比，即人口老龄化程度越高，家庭的住房贷款也就越高。2.分样本回归城镇与农村表4按城乡回归结果VARIABLES农村城镇老龄化程度-15,253.279*38,167.262***(-1.91)(2.94)总收入0.250***0.383***(19.76)(32.58)是否为东部471.74123,886.653***(0.09)(2.82)是否为中部685.518-6,828.219(0.13)(-0.70)是否有房18,610.99858,070.867(0.15)(0.33)身体状况1,081.2798,003.067**(0.55)(2.34)性别-8,834.771-10,788.797(-1.21)(-1.39)年龄-758.702***-4,558.649***(-3.46)(-15.01)婚姻11,131.92411,275.002(1.53)(1.08)教育年限-142.300370.549(-0.32)(0.53)风险偏好-6,812.996***-14,348.795***(-3.92)(-5.33)-Constant79,989.320259,129.267(0.62)(1.46)Observations8,35616,558R-squared0.0550.091Ftest00r2_a0.05420.0904F44.49150.6注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为t值。在全样本回归中我们可以看出，城乡这一因素显著影响了家庭的债务负担，因此我们按城乡进行了划分，进一步研究两者是否存在差异。通过城镇与乡村的回归数据，我们可以看出两者之间确实存在显著的差异：在农村中，家庭债务与老龄化程度成反比；在城镇中，家庭债务与老龄化程度成正比。也就是说，在城镇中，老龄化程度越高，家庭的债务负担越大，在农村中确恰好相反。我们认为这主要依赖于城镇的住房贷款实在过高，而农村中大都可以由自身盖房，不需要贷款来完成。地区表5按地区回归结果VARIABLES东部中部老龄化程度36,655.404***24,609.120**(2.60)(2.04)总收入0.458***0.136***(34.66)(7.99)是否有房78,801.89712,101.548(0.39)(0.09)身体状况7,078.954*-215.950(1.82)(-0.08)性别-12,767.784-19,515.313**(-1.34)(-2.34)年龄-4,717.547***-2,320.801***(-13.28)(-7.68)婚姻8,518.86919,708.043**(0.69)(1.97)教育年限-195.950250.200(-0.25)(0.39)风险偏好-16,763.221***-7,807.058***(-5.37)(-3.16)Constant275,343.283191,748.954(1.35)(1.40)Observations13,3036,841R-squared0.1150.028Ftest00r2_a0.1140.0264F191.121.61注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为t值。众所周知，由于我国东部地区大多是沿海城市，东部地区的经济发展相比于中西部而言较为繁荣，其服务业、餐饮业、金融业都更为发达，因此，本文以东部与中部为主要研究地区，比较老龄化程度与家庭负债的关系。结果表明，无论是东部地区还是中部地区，人口老龄化与家庭负债均成正比，且东部地区的人口老龄化程度对家庭负债的影响更为明显。可能的原因是东部地区经济发达，在老龄化程度相同的情况下，东部地区更偏向于给老龄人添置更好的房产，提供更好的医疗保障、养老保险等。收入表6按收入差异回归结果VARIABLES高收入中低收入老龄化程度5,112.4089,866.522*(0.13)(1.78)是否为东部82,129.822***-2,152.320(3.73)(-0.58)是否为中部-6,837.854-1,849.067(-0.26)(-0.47)身体状况9,301.5392,054.717(1.02)(1.44)性别-8,578.710-10,206.634**(-0.43)(-2.57)年龄-7,647.811***-1,768.980***(-10.48)(-12.19)婚姻1,594.2305,940.653(0.05)(1.26)家庭人口4,769.5614,447.146***(0.85)(4.55)教育年限-390.811536.766*(-0.23)(1.71)风险偏好-28,904.220***-4,809.114***(-4.38)(-3.94)城镇农村-38,657.797*-19,026.944***(-1.65)(-6.46)Constant632,464.973***116,695.473(11.43)(1.63)Observations6,22918,685R-squared0.0390.020Ftest00r2_a0.03700.0190F22.7531.19注：***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平下显著，括号内为t值。上述结果证明，在中低收入的家庭中，老龄化程度与家庭负债成正比，也就是说，当一个中低收入家庭的老龄化程度较高时，其家庭负担也就会更严重，而相比于高收入的家庭来讲，人口老龄化对其家庭负债的影响并不显著，究其原因，可能是当一个家庭的收入足够高时，不论其家庭的老龄化程度与否，该家庭都有能力承担其消费水平，并不需要贷款。结论与建议人口老龄化将是中国长期面临的严峻挑战。以前文献主要就人口老龄化对经济增长方面的影响做了深入的研究，但对人口老龄化在家庭债务方面的影响还不够重视。有鉴于此，本文基于2017年中国家庭金融调查进行截面数据的分析，对人口老龄化与家庭债务的关系进行了系统研究对人口老龄化进程重新进行了细致分析，提出了人口老龄化主要依据生命周期理论，依靠对消费倾向、劳动人口、医疗卫生等方面对家庭债务产生影响。由此，可以看出，人口老龄化程度越大，家庭债务负担越严重。基于此，本文提出了几点政策性的建议：第一，鼓励计划生育，全面实现三胎政策的进行。众所周知，造成人口老龄化的主要原因是因为生育率和死亡率的降低，因此，提高生育率是解决人口老龄化的重要因素，提升青年的比重，可以增加我国的边际消费倾向，同时提高未来劳动人口所