我国人口老龄化现象越发严重,中国的劳动力结构已经并仍在发生重大变化。经济增长和社会稳定是我国的两大战略目标,如果劳动力结构因素发生剧烈变化,这两大战略目标的实现将受到巨大的影响。因此,摆在我们面前的一个重要课题是如何分析劳动力结构变化对经济增长的影响并借此找到应对措施。为了将隐藏在劳动力中的结构因素分解开来进行经济研究,通过要素分解方法将GDP分解为劳动生产率、劳动参与率、就业率与劳动年龄人口的乘积,然后利用实际统计数据测算各因素对经济增长的贡献,得出历年各劳动力结构因素对经济增长所产生的影响。为改善分析效果,在基本分解公式基础上利用性别、区域等辅助手段对分解公式进行了改进。如果只基于劳动力因素对经济增长产生的影响进行研究,必然无法反映中国经济增长的全貌。因此,引入其他各类影响因素,加上劳动结构因素的分解因素一起研究其对中国经济增长的影响。鉴于各类影响因素非常多、且相互存在密切联系,分析时往往由于信息重叠引发共线性问题。为此,本文结合中国经济实际情况,将中国经济增长的影响因素划分为制度、资本、劳动、经济结构转变等四大维度,并细化为11个支撑点和20个代表指标。然后利用分层逐步回归法,对分解后的劳动结构因素和影响经济增长的其他众多因素根据拟合效果进行优选,并确定最终模型。进一步利用计量模型考察了各类因素对经济增长的贡献,并基于此进行横向与纵向的比较。可能的创新之处有两点。一方面,该领域已有文献中,对劳动力结构因素的分解不够充分,将对经济增长产生影响的劳动力因素进行分解,具体为将GDP分解为劳动生产率、劳动参与率、就业率与劳动年龄人口的乘积,并在基本分解公式基础上利用性别、区域、年龄、行业、受教育程度等辅助手段进行深入分解。另一方面,本文将劳动力因素结构分解结果纳入计量模型,并借鉴郝枫(2014)给出的分层逐步回归法对解释变量进行优选并设定了模型形式。在此基础上,根据变量变化趋势差异将整个考察期划分为两个子时期分别做回归分析,以更好揭示其背后的阶段变化,并给出更有针对性的对策建议。