第一篇
中国人口
第一章
人口周期:把握人口变动的基本规律
人口因素十分重要,是长周期、慢变量,势大力沉。人口与资本、技术一起在供给侧决定经济潜在增长率,是引发经济长周期拐点、结构转型的重要因素,还在需求侧深刻影响着消费、房市、股市、债市等。
随着经济社会的发展,人口变动的规律逐渐显现:(1)预期寿命延长;(2)生育率下滑;(3)老龄化加重;(4)人力资本水平提高;(5)人口迁移从城市化到都市圈城市群化。
从国际经验看,人口周期拐点引发经济转型:(1)人口红利消失,经济潜在增长率下降;(2)消费增速降低,健康消费需求提升;(3)世代风险偏好差异影响资产配置,风险偏好下降;(4)追赶型经济体的经济发展从人口红利驱动转向创新驱动。
本章重点研究人口周期的特征、趋势及其影响,试图把握人口周期的基本规律。[1]
一、人口周期的特征及理论基础
(一)特征:寿命延长拉长人口周期,少子老龄化不可避免,但各国程度各异
人口周期是指人口经历老一代陆续死亡、新一代不断出生、世代更替的人口再生产过程及其引发的经济社会变化。一方面,受自然法则约束,人经历出生、成长、衰老、死亡的不同生命阶段,表现出不同的行为;另一方面,作为社会经济生活的主体,人受到经济社会发展的影响,同时也具有反作用。
个体生命周期加总成为人口周期,呈现以下特征。
第一,预期寿命延长。1950—2022年全球平均寿命从46.5岁升至72岁。原始社会,人口的寿命很短,平均低于20岁,主要受食品供给、医疗卫生条件、自然灾害及战争等影响;奴隶社会,平均寿命可能不到30岁;封建社会,平均寿命不到40岁;工业文明后,随着生产力和生活水平的提升,平均寿命逐渐超过70岁。根据联合国的数据,1950—2021年全球平均寿命从46.5岁升至71岁,其中大洋洲从61.4岁升至79.4岁,北美洲从68岁升至77岁,欧洲从62.8岁升至77岁,亚洲从42岁升至72.5岁,非洲从37.6岁升至61.7岁。人口寿命大幅延长,拉长了人口生命周期。
第二,生育率下滑。人口再生产类型共经历三个阶段:一是高出生率、高死亡率、低自然增长率,二是高出生率、低死亡率、高自然增长率,三是低出生率、低死亡率、低自然增长率。根据主导生育率变化的因素,可将人类历史划分为四个阶段:高死亡率驱动阶段、死亡率下降驱动阶段、功利性生育消退阶段、成本约束的低生育率阶段。随着养育孩子的直接成本和机会成本上升、功利性收益下降,世界各国的生育率均呈下降趋势。根据联合国的数据,1950—2022年,全球总和生育率从4.9降至2.3,美国从2.9降至1.7,英国从2.2降至1.6,日本从3.7降至1.3,印度从5.7降至2.0(见图1-1)。一旦少生的观念和文化形成,生育率陷入低迷后将难以逆转,除非采取强有力的措施才有望缓解。
图1-1 多国总和生育率情况
资料来源:联合国,泽平宏观。
第三,老龄化不可避免,但各国程度各异。寿命延长、生育率下降带动人口年龄中位数不断上升,65岁及以上人口占比不断提高。根据联合国的数据,全球人口从2005年开始进入7%的老龄化,2015年后世界人口老龄化进程加速、人口红利消失,老年人口占比增速由每年不到0.1个百分点增至0.2个百分点,2022年全球65岁及以上老年人口规模已达7.8亿人,预计到21世纪中期,老年人口总量将翻倍至16亿人,预计21世纪末65岁及以上老年人口占比将达到近25%。由于生育率、移民政策等有差别,各国老龄化程度各异。
第四,人力资本水平提高。经济社会发展和收入水平提高带来人口受教育程度提高。全球小学毛入学率从快速提升到缓慢下降,再到缓慢提升阶段,高等教育实现了从精英式教育到大众化阶段的跨越式发展。从受教育年限看,1990—2020年,美国25岁及以上人口平均受教育年限从13.0年升至13.7年,英国从7.9年升至13.4年,法国从7.6年升至11.6年(2019年),日本从11.6年升至12.8年(2017年),中国从4.8年升至8.1年。中国近年人口受教育水平提升较快,但和发达国家仍有差距,人才红利有待进一步开发。
第五,人口迁移从城市化到都市圈城市群化。人口迁移的基本逻辑是人随产业走、人往高处走,人口流动将使区域经济份额与人口份额比值逐渐趋近1。全球层面,人口从中等收入国家、低收入国家向高收入国家迁移,且随着全球城市化进入中后期,不同规模城市人口增长将从过去的齐增变为分化,人口从乡村和中小城市向一、二线大都市圈迁移,而中小城市人口增长停滞,甚至净迁出。例如,美国从向传统工业主导的“铁锈八州”集聚,转为向能源、现代制造和现代服务业主导的西海岸、南海岸集聚;日本在1973年前后从向东京圈、大阪圈、名古屋圈“三极”集聚,转为向东京圈“一极”集聚。
(二)理论基础:人既是消费者,也是生产者,数量和质量都很重要
人口是经济发展的基础性要素,对经济的影响包括供需两端,在供给端通过人口数量和质量影响劳动力、资本积累和技术进步三大生产要素,进而影响潜在经济增速,在需求端通过影响生命周期的不同阶段的消费行为影响经济。人口数量方面,劳动年龄人口变化和城乡转移影响劳动力供给、资本积累和劳动生产率;人口质量方面,人力资本积累影响创新和技术进步(见图1-2)。
图1-2 人口与经济社会的关系
资料来源:泽平宏观。
人口红利:劳动年龄人口占比提升期间,大量年轻劳动力供给和相关的高储蓄率为经济高增长提供动力源泉。戴维·E.布卢姆和杰弗里·G.威廉森1997年测算东亚地区1965—1990年经济增长,约1/3归功于人口转型带来的人口红利。人口红利影响经济增长的基本逻辑是:第一个阶段(高出生率、高死亡率、低自然增长率)向第二个阶段(高出生率、低死亡率、高自然增长率)转变时,死亡率下降,人口自然增长率上升,抚养比上升,人口负担较重;第二个阶段向第三个阶段(低出生率、低死亡率、低自然增长率)转变时,出生率下降,少儿抚养比下降,劳动年龄人口比重上升,人口负担较轻,大量劳动力供给和高储蓄率为经济增长提供了额外的源泉,即人口红利;第三个阶段出生率稳定在低位,劳动年龄人口占比下降,老年人口占比上升,抚养比上升,人口红利逐渐消失。
城乡转移与刘易斯拐点:农村剩余劳动力无限供应给现代经济部门,改善劳动力供给结构,延缓资本边际报酬递减规律效用,提高资源配置效率和劳动生产率。刘易斯于1954年发表《劳动力无限供给下的经济发展》,提出城乡二元经济结构理论。城乡转移影响经济增长的基本逻辑是:一个典型的发展中国家有农业经济部门和现代经济部门,前者存在大量剩余劳动力,边际生产率为零甚至负数,随着现代经济部门的扩大,在工资水平没有实质增长的情况下,剩余劳动力逐渐转移到现代经济部门,带来资源配置效率的提高以及劳动生产率的提高,且劳动力无限供给延缓了资本边际报酬递减效应;当劳动力需求增长逐渐超过劳动力供给增长时,工资水平提高,刘易斯拐点到来,劳动力不再无限供给,在没有外生的人口增长或者技术进步的情况下,资本边际报酬递减,资本积累动力逐渐减弱。
人力资本红利:强调人本身生产能力的积累对经济发展的重要意义。舒尔茨、贝克尔等人提出人力资本概念,加里·贝克尔1964年出版的《人力资本》一书被认为是“人力资本革命”的起点,他认为用于教育、在职训练、卫生保健等的支出都是投资,而不是消费,它们在短期内可以提高劳动生产率,长期可以提高国民素质,增加社会资本存量,提高一国的比较优势,增加国际竞争力;人力资本状况的改善是战后发达国家经济发展过程中产生“全要素生产率”的根本原因。
家庭生命周期理论:人的生命历程(从参加工作开始)大致分为单身、形成家庭、生育和养育孩子、孩子离家、生命晚期等阶段。随着寿命大幅延长,人口生命周期拉长。比如,民国时期,典型中国人的一生可能是未上过学或小学毕业,十几岁工作,16~20岁结婚,生5~6个孩子,40~50岁死亡;现在,典型中国人的一生可能是18~22岁高中或大学毕业,之后开始工作,25岁左右结婚,生1~2个孩子,55岁(女)或60岁(男)退休,80岁左右死亡。
生命周期消费理论:个体生命周期不同阶段的消费倾向和结构不同,人口年龄结构变化会对总需求产生影响。莫迪利安尼提出,个人的消费水平并不仅仅依赖于现期收入,而是主要依赖长期预期收入,因此个人会根据一生的预期收入分配不同年龄阶段的收入,通过不同的投资储蓄比平滑消费,以实现整个生命周期中的效用最大化。青年时期,收入水平相对较低,成家立业、结婚生子等大项开支较多,人们往往会把收入中很大一部分用于消费,甚至借贷购买房屋、汽车等耐用品,储蓄较少甚至负债;中年时期,随着收入相对提高,收入大于消费,人们往往增加储蓄,一面偿还年轻时期的负债,一面用于防老,同时还会购入股票、房产等资产;老年时期,没有收入来源或收入很少,可能会减少储蓄或出售资产以满足消费需求。因此,当社会中老年人的比重上升时,居民总消费将趋于上升。
(三)国际经验:人口周期拐点引发经济转型、消费变迁、产业结构变迁等变化
人口周期变动带来经济、消费、资产配置等方面的变化,我们通过研究美国、日本、韩国等国在人口结构变化时经济社会的变迁,发现如下规律。
第一,人口红利消失,经济潜在增长率下降。劳动力是经济发展的基础,国际经验表明,劳动年龄人口增速与GDP增速在一定程度上正相关。人口与经济之间的关系较为复杂,经济发展水平并不绝对由人口规模和结构所决定,但是人口特别是劳动力是所有经济体发展最为基础和重要的因素。根据世界银行调查的182个有数据的经济体的情况,15~64岁劳动年龄人口近10年平均增速与GDP近10年平均增速正相关。其中,伴随着1992年日本劳动年龄人口占比见顶,日本经济陷入“失去的三十年”。1961—1975年日本劳动年龄人口平均增速维持在1.6%的高位,实际GDP平均增速也维持在7.7%的高位;1989—2023年劳动年龄人口增速从0.9%大幅降至0以下,并连续20多年负增长,实际GDP增速从5.4%降至0.7%。此外,韩国经济走势也基本和劳动年龄人口增速一致。1970—1978年,韩国15~64岁人口保持年均3.2%的高速增长,同期,韩国实际GDP年均复合增速达10.8%。1999年之后,韩国15~64岁人口增速跌至1.0%以下,2001—2022年韩国实际GDP年均复合增速进一步放缓至3.5%。
第二,消费增速降低,健康消费需求提升。老年人平均消费倾向高,老龄化导致消费占比上升但消费增速下滑。1991—2023年日本家庭消费占比从谷值51.6%升至53.2%,1981—2023年家庭消费增速从6.4%降至3.8%。人口老龄化使食品、文娱方面的消费减少,医疗保健方面的消费增加。以日本为例,根据日本总务省统计局公布的2022年不同类型消费的年龄分布可以看到,食品饮料的消费高峰在40~64岁,服饰、文娱的消费高峰在35~59岁,教育、通信的消费高峰在40~59岁,水电燃料、家居用品的消费高峰在45~69岁,医疗保健的消费高峰在60岁以上,住房的消费高峰在40岁以下以及60~70岁。2000年,韩国65岁及以上人口占比超7%,进入老龄化社会,此后65岁及以上人口占比持续增长,人口结构变化使健康消费增速快于其他消费支出。随着老龄化进程的加快,韩国卫生消费需求增长明显快于其他。2000—2022年,韩国家庭健康卫生支出占消费的比重从2.8%增至6%以上。
第三,世代风险偏好差异影响资产配置,风险偏好下降。根据生命周期理论,人们在不同年龄段收支水平和风险偏好不同,对金融资产的选择也不同,劳动年龄人群收入高,偏好股票和房产等投资,老年人厌恶风险,偏好债券等投资。根据日本总务省统计局2023年的家庭收支调查,日本定期存款占比随着年龄的增加而增加,0~29岁定期存款占比为8.5%,70岁以上定期存款占比为33.8%;而货币性存款则相反,0~29岁货币性存款占比为66%,70岁以上的占比仅29%;年龄越大对债券的投资偏好越强,0~29岁债券投资占比为0,70岁以上债券投资占比为2%(见图1-3)。根据美国投资公司协会、美国证券业与金融市场协会2008年针对5 050人进行的股票及债券持有人调查,40岁以下仅有10%的人债券投资金额占家庭金融资产(不包括住宅)的比重超过30%,但65岁及以上有19%。股票则相反,40岁以下、40~64岁分别有43%、50%的人对股票投资占比超一半,但65岁及以上仅有34%。主要是因为老年人受预期收入增长低及劳动参与率较低等影响更厌恶风险,偏好债券等固定收益类产品。
图1-3 2023年日本分年龄段家庭对各类资产配置比例
资料来源:日本总务省统计局,泽平宏观。
第四,追赶型经济体的经济发展从人口红利驱动转向创新驱动。在全球化分工的视角下,追赶型经济体的经济发展的第一个驱动力是低廉的劳动力成本带来的人口红利,吸引外资进入;第二个驱动力是通过购买先发国家的技术或产业链,实现产业规模化;第三个驱动力是通过自身技术进步和创新发展实现经济的跨越式发展,经济跨过中等收入陷阱,进入高收入经济体俱乐部。以韩国为例,20世纪60年代,在追赶阶段早期,经济结构以轻工业等劳动驱动型产业为主;在追赶阶段中后期,经济向资本驱动型转变,20世纪70年代以钢铁、石化等重化工业为主导,20世纪80年代以造船、汽车等机械类重工业为主导;进入20世纪90年代转型期,随着人口结构变化,劳动力成本抬升,成本端压力增加,经济逐渐转向技术驱动型,半导体、高端家电、移动通信、生物科技等产业逐渐成为主导;进入21世纪,经济进一步转向创新驱动型,LCD(液晶显示器)等高端电子设备、新材料、文化产业等逐渐成为经济主导产业。
二、中国人口周期变迁
(一)人口与经济增长:刘易斯拐点出现,从人口红利到人才红利
过去,我国依靠庞大且年轻的人口红利和高储蓄投资率带来的高资本投入,支撑改革开放后经济的快速增长。2010年,民工荒、劳动年龄人口占比见顶标志着中国刘易斯拐点出现,人口红利消退,经济增长急需新动力,人才红利待释放。
2004年中国首次出现民工荒,农民工工资快速增长,2003—2011年平均增速为14.6%,2012—2023年平均增速为6.9%;中国15~64岁劳动年龄人口占比在2010年见顶,抚养比见底,刘易斯拐点到来。
此后劳动力需求增长逐渐超过供给增长,劳动力无限供给局面结束,资本边际报酬率降低,预期回报减少,投资减少,外资流入放缓。人口红利期,劳动年龄人口增加,抚养比下降,生产和储蓄多、消费少,1978—2010年中国储蓄率、投资率分别从38.6%、38.9%升至51.8%、47.9%,物质资本有保障。少子老龄化表现为社会中青少年人口占比和劳动人口占比下降、老年人口占比上升,使社会储蓄投资率趋于下降。2010—2022年国民总储蓄率和投资率分别从50.9%和47.0%降至45.8%和43.5%。劳动力和资金成本上升,投资增速受到制约,2010—2023年固定资产投资增速从23.8%降至3.0%,制造业投资增速从27.0%降至6.5%。随着劳动力无限供给结束、劳动成本提升、资本边际报酬降低,外资流入速度放缓,2010—2019年外商直接投资增速从17.4%降至2.3%,转而流向人口结构更年轻的国家。
长期看,创业高峰人群减少,在其他条件相同的情况下,人才规模下降会削弱总体社会创新能力。根据美国经济学家本杰明·琼斯2005年的统计,在此前100年的300项重要发明中,有72%的发明来自30~49岁的发明者。根据全球创业观察2015年的数据,25~40岁是创业高峰,超过40岁的创业者迅速减少。根据中国人民银行调查统计司课题组2021年的测算结果,2002—2007年、2008—2012年、2013—2020年全要素生产率对经济增长的贡献率分别为45.1%、33.1%、25.0%,呈下降趋势。
国际经验表明,供给侧刘易斯拐点和需求侧房地产长周期峰值到来,共同驱动追赶型经济体在人均GDP 11 000国际元附近出现经济增速换挡。韩国经济增速换挡发生在1989—2003年,刘易斯拐点出现在20世纪90年代中后期,1990年前后是韩国经济减速的转折点;日本经济增速换挡发生在1968—1978年,刘易斯拐点出现在20世纪60年代,房地产长周期拐点出现在1969年前后;德国经济增速换挡和房地产峰值出现在1965年前后。中国刘易斯拐点出现在2010年前后,房地产长周期拐点在2013年前后出现,2010年前后经济增速换挡(见图1-4)。根据中国人民银行调查统计司课题组2021年的测算结果,2002—2007年中国实际GDP增速为11.3%,2008—2012年降至9.4%,2013—2020年降至6.4%,2021—2025年预计为5%左右。
图1-4 1990—2022年中国GDP增速和人口增速
资料来源:国家统计局,泽平宏观。
数量型人口红利不是永久性增长动力,随着人口逐渐少子老龄化,少年人口比重趋于下降,老年人口比重逐渐上升,劳动力占比长期呈下降趋势,人口红利面临用质量换数量的需求,经济增长需要依靠技术进步和创新推动。我国仍然拥有全球少有的庞大劳动年龄人口,面临人口负担加重问题,需要推动人口红利向人才红利转变。中国人力资本红利不断释放,主要表现为居民受教育水平提升、产业结构转型升级、以高端制造业和现代服务业为代表的产业集群快速增长,近年高技术制造业投资额累计同比增速均超过20%,远高于制造业整体增速。根据国家统计局的数据,2010—2022年我国16~59岁人口平均受教育年限从9.67年提升至10.9年。拥有大学文化程度的人口约占总人口的15.5%,相较于美国的42%、加拿大的51%,还有提升空间。健康水平、文化素质等方面的提高,对于改善劳动力的供应质量有重要的作用,有助于推动人才红利加速释放。
(二)人口与经济结构:平均消费倾向增加,消费结构变化,“银发经济”迎来发展期
老年人口占比增加使平均消费倾向增加,2010—2022年中国家庭消费支出占比从33.6%升至38.1%。一方面,根据生命周期消费理论,相比中青年人,老年人收入水平低、平均消费倾向高,老龄化将导致经济中消费比重提升。另一方面,在中国家庭中,“啃老”行为以及中老年人为日后养老和医疗做出的预防性储蓄、遗赠动机抑制了消费。目前我国老龄化的影响主要是前者,1952年以来受收入水平提高的影响,我国居民消费倾向不断下降,但随着2010年后老龄化进程的加快,家庭消费占比触底回升,2010—2022年从33.6%升至38.1%(见图1-5)。
图1-5 1980—2022年家庭消费占比与老年人口占比
资料来源:世界银行,国家统计局,泽平宏观。
不同年龄段人口消费偏好不同,年轻人偏爱汽车、耐用品,中年人偏好投资子女教育,老年人对医疗保健需求旺盛,人口年龄结构变化对不同行业影响各异。“60后”重视健康,对新兴消费接受力不强,但是受到青少年时期相对富有人群的消费方式的影响,对衣食等传统消费有升级需求,这一代人的子女大多为独生,抚养后代所需精力少,有广场舞等休闲娱乐需求;“70后”重视品牌,成长过程伴随着中国巨变,既接触了新鲜事物,又受到一定的冲击,消费习惯较为保守,但是对品牌的忠诚度有所提升;“80后”重视品质,作为网民主体,已经步入中年,拥有工作和家庭,消费更加注重品质和专业化;“90后”重视个性潮流,伴随着国内经济的快速发展,作为在父母宠爱中长大的一群人,消费观念更加自由,更加追求有创意和个性的物品。
随着人口年龄结构的变化,在整体消费结构中,家庭的烟酒消费支出减少、医疗保障支出增加;同时,房地产产业链、传统汽车等相关行业消费需求呈下降趋势,但随着能源和环境问题加剧、政策引导,新能源汽车产业链仍有巨大发展空间。
第一,2013—2023年我国居民食品烟酒、衣着消费支出占比分别下降1.4个百分点、2.3个百分点,居住、交通通信、教育文化娱乐和医疗保健支出分别增长0.1个百分点、1.3个百分点、0.3个百分点和2.3个百分点,医疗保健支出占比增幅最大。
第二,随着20~50岁主力置业人群于2013年见顶,家电、家具、建筑装潢等房地产相关行业合计消费增速于2010年见顶。其中,家电、家具和建筑装潢消费增速分别在2010年、2007年和2007年见顶,峰值分别为27.7%、43.2%和43.6%。
第三,随着主力购车人群占比于2003年见顶,汽车销量增速在波动中下滑,2018年开始负增长,但新能源汽车潜力巨大。虽然目前中国汽车千人保有量对比发达国家还存在不小的差距,仍有增长空间,但长期来看,随着购车主力人数下降,未来汽车消费增量空间受到一定压制。随着能源和环境问题加剧,以及政府对新能源汽车发展的政策引导,新能源汽车销量从2016年的50万辆增至2023年的949.5万辆,年均增速超过50%。假设一年乘用车销售2 500万辆,如果未来10年左右全部替换新能源汽车,则整个产业链的贡献将超过10万亿元。
(三)人口与资本市场:风险偏好下降,资产估值中枢面临下行压力
随着老龄人口占比增加,居民整体资产投资偏好低风险,资产配置倾向于保本保收益,偏好投资固收类产品,60岁以上人口的定期存款参与率约是30岁以下人口的2.7倍。随着人口年龄的增加,个体对风险资产的需求呈现先高后低的变化。生命周期假说认为,在人的一生中储蓄先增加再减少,随着老龄化程度的加深,社会总储蓄率也将呈现先增后减的趋势。在储蓄积累期,对风险资产的需求增加;进入储蓄消耗期,整体投资将偏向保守,对风险资产的需求逐步下降。根据西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心2019年的“中国家庭金融调查”(CHFS),2019年40岁以下、40~60岁、60岁以上年龄段人口对高风险资产偏好的比重分别为18%、6%、4%,随着年龄的增加,对高风险资产的偏好逐渐下降。随着老龄化程度的加深,社会整体风险投资偏好也将下降,2011—2019年高风险投资偏好由6%下降至3%。从具体资产配置品类看,60岁以上人口的定期存款参与率约为43.2%,约是30岁以下人口的2.7倍。
首先,股市方面,随着人口红利消失,公司估值中枢面临下行压力。人口红利期经济高速增长,企业盈利快速增长,伴随中国高储蓄(35~54岁)/低储蓄(25~34岁和55岁及以上)人口比例的增加,入市资金增加,基本面与资金面共同支撑股市高估值,资产价格波动上涨,股市长牛,2000—2007年A股平均市盈率为44.9,其间最高值超60倍。随着中国高储蓄/低储蓄人口比例见顶回落、经济增速换挡,A股市盈率中枢下移,2010—2024年平均市盈率为17.9。
从资金面看,人口红利期储蓄率、投资率高,资本报酬高,劳动生产率快速提高引发货币升值预期及资本流入,外汇占款较高,基础货币投放增加,金融中介强烈的顺周期行为使银行放贷意愿增强、货币流通速度加快,推升股票等资产的价格。刘易斯拐点到来后,如果能够通过改革转型实现从人口红利向人力资本红利的转变,外汇占款虽然收窄,但仍有望保持顺差,货币仍具备升值空间;如果改革转型失败,落入中等收入陷阱,则货币将大幅贬值,资本大幅流出。中国人民银行外汇占款1997年12月至2014年5月从1.3万亿元大幅升至27.3万亿元的峰值,随后快速降至2017年4月的21.7万亿元,至今基本稳定。
从政策面看,人口红利期经济潜在增长率较高,经济波动主要源于周期性和外部性因素,依靠财政货币需求侧政策平滑波动,大类资产轮动按照周期宏观的投资时钟展开,政策底—市场底—经济底、政策顶—市场顶—经济顶先后出现。刘易斯拐点到来后,经济波动主要源于结构性等因素,依靠供给侧改革政策,财政货币需求侧政策只能起短期兜底作用,货币政策降低无风险利率并提高流动性,改革驱动的风险偏好大起大落,大类资产轮动按照转型宏观的投资时钟展开,改革底—市场底—经济底、改革顶—市场顶—经济顶先后出现。
其次,债市方面,长期利率呈下降趋势。从基本面看,经济潜在增速下降,利率面临下降压力。从资金供求看,25~34岁人口是资金借贷方,35~54岁人口是资金供给方,55岁以上人口借贷需求不大。2010年之前,高储蓄/低储蓄人口比例增加,25~34岁人口占比下行,借贷需求减少,且35~54岁人口占比增加,资金供给增多,导致短期贷款利率下行。2010年之后,55岁及以上人口占比有所上升,但对资金的需求没有明显增加,短期贷款利率仍维持在低位。
再次,房市方面,随着主力置业人群自2013年起开始回落,城镇住房套户比接近1.1,房地产长效机制加快构建,房地产逐渐进入“存量时代”。从需求看,中国20~50岁主力置业人群规模于2013年达到峰值,房地产开发投资同比增速也在2013年前后开始换挡,2000—2013年房地产开发投资额年均增速为23.9%,2014—2023年降至3.7%。从供给看,1978—2022年中国城镇住房套数从约3 100万套增至3.63亿套,套户比从0.8增至1.09,相比美国、日本的1.15、1.16,以及德国、英国的1.02、1.03,国内住房从供给短缺到总体平衡。
最后,汇率方面,实际汇率水平呈上升趋势。从生产角度看,刘易斯拐点出现意味着劳动力无限供给发生改变,巴萨效应中关键的工资传导机制发生作用,即在劳动力有限的情况下,生产率上升会提高工资率,物价趋于上升,使本币在市场上相对外币实际升值。从消费角度看,老年人对医疗保健服务等不可贸易品的消费需求增加,将推升其价格上升,整体物价水平倾向于提升,实际汇率趋于升值。从储蓄投资角度看,老年阶段处于储蓄消耗期,老年人口占比增加使储蓄消耗速度加快,资本积累速度放缓,2010—2020年中国国民总储蓄率下降6.9%,经常账户余额趋于下降,实际有效汇率趋于升值,近年由于国际形势动荡、居民收入预期不稳等,预防性储蓄增加(见图1-6)。
图1-6 1994—2023年中国实际有效汇率和老年人口抚养比
资料来源:国际清算银行,国家统计局,泽平宏观。
(四)人口与产业结构:劳动力成本上升,制造业向东南亚转移出海,产业面临转型升级需求
制造业面临向低人工成本地区转移,向技术密集型转型的需求。劳动密集型产业逐渐退出高成本市场,将产业转移至低成本地区。传统制造业企业以劳动密集型企业为主导,过去我国依靠人口红利成长为“世界工厂”,“中国制造”销遍全球,但随着人口少子化、老龄化程度加深,我国劳动人口占比显著下降,劳动参与率下降,用工成本上升,很多劳动密集型企业失去成本优势,逐渐将产能转移至劳动力成本更低的东南亚国家。2022年泰国、越南制造业平均工资为3 029元/月、2 000元/月,而中国为9 502元/月,用工成本是东南亚国家的3倍多。过去几年,用工成本高企,不少企业选择将产业链迁至东南亚国家,导致我国出口占比下滑。2015—2022年美国纺织纤维(及其废料)进口来自中国的比例从21.3%降至8.1%,来自越南的比例从1.5%增至4.1%。并且,随着东南沿海城市劳动力成本上升,中国制造企业部分向中西部转移,2000—2023年中西部出口额合计占比从8%增至19%。
劳动力数量下降、用工成本提升倒逼国内制造业转型升级。一方面,部分行业可以通过提升自动化、智能化水平来降本增效。互联网技术的发展使自动化技术逐渐成熟,可以用来补充劳动力缺口,向技术要生产力是未来发展的方向。比如,京东智能物流系统实现了高效率、高精度,仓配履约效率提升了30%以上。另一方面,行业结构逐渐优化,技术密集型产业占比逐渐增加。对于以技术为核心的高端制造业,其劳动力需求更倾向于研究型人才,并且我国制造业具备全球最完整的产业链条,面向高端制造业的先发优势明显。当前,新一轮科技革命已经开始,大量创新型产业代替传统产业,产业结构不断优化。国家统计局的数据显示,以皮革、纺织为代表的劳动密集型制造企业占比逐年下降,2003—2020年数量占比从5.7%降至1.1%,而以计算机、电子设备为代表的技术密集型制造业占比从3.0%升至5.2%。
(五)人口与养老体系:养老金缺口加大,社会负担增加,政府债务负担加重,“三支柱”迎来发展期
中国短短30年建立起覆盖10亿人口、参保率超过90%的基本养老保险体系,并保持养老金水平连续19年上涨,为人民创造美好生活奠定了坚实的基础。
随着老龄化加速到来,离退休人员规模增加,伴随养老金发放标准提高、缴费率下降,“现收现付制”难以为继,养老金缺口日益增加。
第一,离退休人口规模扩增,加大养老金支付压力。2010—2022年城镇离退休人口从0.63亿人增至1.36亿人,参保职工和离退休人员的供养比由3.2降至2.7,即平均两个职工供养一个离退休人员(见图1-7)。随着我国第二次婴儿潮主力进入离退休阶段,供养比面临继续下降趋势。
第二,养老金待遇标准提高,财政节流不易。进入21世纪以来,我国养老金水平连年上涨,由最初的人均572元/月增至3 600元/月。养老金发放标准的提升能提高居民养老保障水平,但也意味着财政支付压力加剧。
第三,养老金缴费率下降,养老金收入降低。2001—2021年城镇职工养老金缴费率从21.2%降至15.7%。2019年3月起,企业社保负担下降,职工基本养老保险的单位缴费比例由20%下降至16%,个人缴费比例8%保持不变。为企业减负的同时,养老金的统筹支付难度加大。“现收现付制”主导的养老金制度收不抵支,面临较大供需缺口,养老金当期收支矛盾逐渐显现。中国社科院世界社保研究中心《中国养老金精算报告2019—2050》预测,养老金收不抵支将出现在2028年,到2035年将耗尽累计结余。
图1-7 1989—2022年参保职工和离退休人员的供养比
资料来源:人力资源和社会保障部,国家统计局,泽平宏观。
[1] 本章执笔人:任泽平、白学松、柴柯青。