人口负增长的经济影响与政策调整的机会窗口

中国人口的新趋势

人口负增长对我国经济社会的影响既有挑战和冲击，也有机遇。虽然没有了人口红利，但仍然还有改革红利的机遇。

我们先看中国人口的发展趋势。

第一，中国达到人口峰值，出现人口负增长。2022年，中国人口自然增长率开始负增长，出生人口减去死亡人口的净出生人口（不考虑移民人口）减少了0.6‰，由此回溯可以推断出2021年中国人口到达峰值。

一个普遍的说法是，2022年开始的人口负增长是1960年以来时隔61年的负增长，而我认为将当下与1960年遭遇自然灾害导致的出生人口减少相比较意义不大。1960年以后，我国又回到比较快的人口增长轨道；10年后，也就是1970年，国家开始部署计划生育；20年以后，即1980年，我国正式实施独生子女政策。1960年的短期负增长没有影响我国人口快速增长的趋势。

与以往不同，本次人口负增长意味着我国进入人口负增长的时代，在可以预见的未来，中国可能不会再回到人口正增长的轨道上。

图1 中国人口自然增长率和老龄化率

第二，人口负增长、人口老龄化是两个重要转折点。2021年我国65岁及以上人口占比（即老龄化率）达到14.2%，2022年约为14.9%，这是一个转折点。国际上通常将老龄化率超过7%视为老龄化社会的标志，超过14%称为老龄社会，超过21%称为超老龄社会。日本是超老龄社会，老龄化率达28%-29%。预计2030年以后，我国也会超过21%。

图2 中国和印度总量人口变化

大约在公元1700年之后，中国一直是世界第一人口大国，印度紧随其后。中国人口一旦停止增长或进入负增长，印度人口将超过中国。如今有两个说法，一是很多人口学家认为，印度已在2022年超过中国成为世界第一人口大国；二是国际上使用联合国数据，预测印度人口将在2023年4月份的某一天超过中国。中国已经不是或者将不是世界第一大人口国，但仍是人口大国，14亿人口是一个足够大的量级。

此外，我国还面临一个巨大的挑战。我国从现在开始，将在很长时间保持世界第一大老年人口国家。预计到了2040年，我国老龄化率将达到27%，这既是挑战也是机遇。如果能够利用好我国的超大人口规模，不论是劳动年龄人口规模还是老年人口规模，都能带来红利，也是发展的机会。

不过，中国的人口负增长和更深老龄化存在两个特殊性：

第一个特殊性是“未富先老”。随着国家变得越来越富裕，人口要经历“增长-停滞-负增长”的过程，老龄化程度不断提高是经济社会发展的一般规律。但中国在遵循这个规律的同时也有一些特殊性，中国的特殊国情给经济发展带来额外挑战的同时，某种程度上也带来了额外的机遇。

图3 中国大陆及世界其他国家人口结构

与世界其它国家相比，中国人口年龄结构更像橄榄形，而世界其他国家更像金字塔。中国人均GDP在2021年、2022年均超过了1.2万美元，位于中等收入国家和高收入国家的临界点。世界人均GDP也大体为1.2万美元，我国与其它地区富裕程度相同，但老龄化程度高得多，呈现“未富先老”或者说老龄化程度高于富裕程度的特征，我们进行政策讨论时要牢记这个特殊性。

图4 中国人口增长预测

第二个特殊性是“不期而至”。图4绿线显示了联合国在2019年新冠疫情暴发之前的预测。根据预测，中国人口将在2030年到达峰值，然后转入负增长。2020年我国发布的人口普查数据显示，我国生育率只有1.3，从1992年开始我国生育率降到2.1的更替水平之下。在中国公布数据以后，联合国根据新数据更新了预测，红线显示了2022年上半年联合国的最新预测。与最新预测相比，中国统计数据显示的实际人口峰值和负增长均提前到来。人口负增长的不期而至减少了我国未雨绸缪的政策准备时间。

如何认识人口负增长

第一，人口负增长无涉“好”“坏”判断。没必要就人口负增长是好是坏选边站队，悲观派、乐观派都不重要。既然人口负增长和老龄化都是必然过程，总体上也属水到渠成，因此既不需要悲观，也不能忽视它的含义。

图5横坐标是人类发展指数，这是人均GDP、教育水平、健康水平的综合指数。伴随着经济社会发展，生育率降低是一个自然而然的过程，各国都会经历（人类发展指数与生育率呈反向变化关系）。未来，在非常高的人类发展水平上，生育率可能会稳定甚至回升，但是目前大部分国家都处于下降的自然过程中。中国的生育率下降和人口负增长总体而言也是水到渠成。

图5 人类发展指数与生育率

虽然轨迹是自然的，但很多国家也在应对人口负增长或生育率极低带来的挑战。因此，我们认识到这个规律，但因为中国有“未富先老”的特殊性，我们也要考虑如何应对。

图6 中国人口自然增长率

第二，要关注趋势的变化，而非只关注总量的变化。很多人认为中国最不缺的就是人口，14亿人口规模就算不是世界第一，也和第一相差无几。2011年中国劳动年龄人口到达峰值，在那之后开始负增长，也有很多人说，我国劳动年龄人口有9亿多，比发达国家劳动人口的总和还要大，中国还缺劳动年龄人口吗？这些说法完全正确，但是仍然要认识到挑战的严峻性。

仅仅把人口红利归结为劳动力丰富，降低了其对中国经济增长的解释力，弱化了我们的预测能力。经济增长是指在一个基数上上涨的幅度，看的是变率，这个变率是正是零还是负，差别很大。人口对经济增长的影响会通过劳动力供给、人力资本改善、资本回报率和生产率的提高，影响经济增长速度。2007年-2011年，人口每年增长4.8‰，是明显的加号，2021增长0.34‰，大体上是零，今后到2035年我们要以每年1.3‰的速度减少，就是显著的减号。人口正增长、零增长还是负增长对经济增长的影响是有意义的，方向上南辕北辙，程度上天壤之别。所以应该关注增量、趋势和符号的变化。

第三，遵循经济学“假定其他因素不变”的思维方式。有人提出，劳动力数量不足，可以通过提升教育水平来提高人才质量，机器可以替代人，生成式人工智能也可以提高生产率，因此不必太过担心劳动力数量问题。然而，问题在于，当经济学家指出一个因素导致一个结果时，是在假设其他条件不变的情况下。这里，并不是因为人口负增长了，提高生产率的种种因素就应运而生，生产率就能立即提高。实际上，人工智能已经到处可见，但生产率的提高却并非易事。

索洛观察到计算机的普遍应用没有带来生产率的提高时提出的“索洛悖论”仍然有效。人口进入负增长时代，生产率并不可能自然而然提高，必须用新的发展方式来替代旧的发展方式，用新的经济增长动能来替代传统动能。关注人口负增长并非杞人忧天，也不是耸人听闻，而在于提醒加快改变“其他条件”的必要性和紧迫性。

图7 潜在增长率的变化

我们利用新老两种人口数据预测未来潜在增长率，都是呈长期下降趋势，不过由于人口数据的变化，用新的人口数据预测的曲线比原曲线的下降速度会更快。每一次预测都做出两种假设，一种是其它条件不变，也就是按照过去的趋势变化；另一种是假设加大了改革力度，而改革会带来真金白银的改革红利，也就是提高全要素生产率。假设全要素生产率有一个合理的更快的提高速度，那么潜在增长率就可以提高。因此我们探讨的是其它条件如何变，也就是探讨如何获得改革红利。

图8 劳动力与消费的变化

第四，应对人口冲击，要着眼于增量的挑战、结构的潜力、总量的机遇。中国有超大规模人口、超大规模市场、超大规模创新创业活动，人口从正增长变成负增长，对潜在增长率存在负面影响，因此挑战来自增量。

最新国外预测显示，中国经济增长速度会显著下降，有的机构甚至认为，2030年中国未必会超越美国成为世界最大的经济体，预测的依据就是中国劳动力负增长。从劳动年龄人口看，我国的确无法增加劳动力供给了，也无法像美国那样通过移民解决问题，但是我国农业中的劳动力占全国的23%，远超发达国家的3%。如果从现在开始转移剩余劳动力，那就意味着我国的最大潜力是可以转移20个百分点的劳动力，而1个百分点的劳动力就是780万人，假设转移10个百分点的劳动力，比巴基斯坦、俄罗斯等国的全部劳动力存量都要大。

另一个例子是，我国居民消费占世界的13%，而人口占比接近18%，中间相差若干个百分点，说明中国居民消费率低于世界水平。所以要增加居民收入，让居民有更高的消费意愿而无后顾之忧，将人口占比和消费占比均提高到17%或18%的相同水平，那就意味着我国居民消费可以增长39%，增加的量分别比日本、德国、英国的全部消费支出还要多。

可见，我国存在结构的潜力和总量的机遇，通过挖掘结构潜力，可以使我们抓住超大规模的总量机遇。所以，改革要以其为中心，既可以从供给侧增加劳动力供给，也可以从需求侧扩大居民消费，以上措施都创造货真价实的改革红利。

人口负增长从供给侧

和需求侧影响经济增长

从供给侧来看，从2012年开始，中国经济增速趋于下行。2011年，中国15-59岁的劳动人口达到峰值，并从此开始下降，这导致劳动力短缺、人力资本改善放缓、投资回报率和生产率增长速度下降。

具体来说，劳动力短缺会加快机器代替人的速度，资本劳动比会上升。从经济增长理论来看，这意味着资本报酬递减，投资回报率下降。从农村向城市转移劳动力的速度也在大幅下降，从2014年起，农村16-19岁年龄段的人口是负增长的，这部分人口主要是初中、高中毕业生，这部分人口负增长意味着转移劳动力的速度也会放慢。过去劳动生产率和全要素生产率的提高主要来自于劳动力转移——从生产率低的部门转移到生产率高的部门，带来了资源的重新配置。

所有这些都导致潜在增长率的下降。由于人口负增长提前到来，劳动年龄人口减少的速度加快，现在重新测算的潜在增长率比原来的还会更低，但是从世界水平来看，这个速度大体还是中高速。到2035年的平均增速预测为4.5%，加上改革红利，平均增速可在原来的基础上更高，可以达到4.8%。如果把中等发达国家的标准定义为人均GDP2.3万美元，那么总体上中国在2035年可以达到成为中等发达国家的目标。

图9 预测潜在增长率

真正的冲击还是在需求侧。过去十年，中国进行供给侧结构性改革，通过在提高生产率上发力来应对经济减速，这让实际增长速度和潜在增长率高度一致。我们在2011年的时候估算了一组当时到2020年的潜在增长率，最后实际的经济增长数据和这组估算的数据是吻合的，这说明过去我们没有受到需求侧的制约，除了疫情这个特殊情况。但是从现在开始，人口因素将导致需求侧成为新的常态制约因素，让实际经济增速可能达不到潜在增长率，可能会出现增长缺口。

图10 不同年龄人口的劳动收入、

消费支出与受教育年限

具体来说，人口因素会通过若干效应影响消费，包括：增长效应，经济增长减速会导致收入减速及消费减速；人口总量效应，即消费者总量减少抑制社会总需求；收入分配效应，即中低收入群体的消费倾向高，但是如果这部分人的收入过低，会让其消费不能实现，但增加高收入群体的收入对其消费又没有什么影响。

最重要的是年龄结构效应。一方面，当老年人口占比高的时候，整体消费水平也会受影响。老年人没有劳动收入，社会保障水平也不够高，老年人还要替下一代着想，这导致老年人的消费能力和消费意愿都不高。

另一方面，对于在就业区间的这部分人口，现收现付悖论导致他们消费也不够高，因为目前国内的养老保险是现收现付的，这意味着现在就业的这批人的第一个负担，是为养老保险体系缴费以支付给当期退休的人；第二个负担是他们家里已经退休的老人的退休金可能不足以保证生活所用，还需要他们去赡养；第三个负担是当前现收现付制度可以持续，是因为目前人口抚养比较低，有足够多的工作人口支撑退休人口，但是未来这些人退休的时候，可能人口抚养比大幅度提高，所以他们需要为自己进行预防性储蓄。这三个负担使得劳动年龄人口也没有足够的消费意愿和消费能力。

以上这些因素，使得消费需求在越来越成为三驾马车中的主要拉动力的时候，反而受到人口因素的抑制。我们过去只在短期和周期性波动的时候遇到需求侧的冲击，但是未来可能会在长期经济增长中面对需求常态性的制约，这将是一个全新的挑战。

社会领域的挑战

人口负增长会使得劳动年龄人口也加快减少，导致的结果就是老年人的抚养比，也就是65岁以上人口与劳动年龄人口的比例会加快提高，提高最快的时间段是从现在开始到2035年的十几年，人口抚养比的变化会使得现收现付制的养老保险、医疗保险都难以为继。

图11 人口抚养比

老龄化的加剧会增加高龄老年人的数量。总体来看，预期寿命是在提高的，高龄老年人增加后，即使延长退休年龄能让更多的人就业，但是那些需要家庭照料赡养的老年人比例也在不断提高，这些老年人在物质和精神等各个方面得到的照料都比较匮乏。过去中国老年人的劳动参与率相对较低，因为他们的健康水平较低、受教育水平较低，因而人力资本也低，就业能力差。这导致劳动参与率随着年龄增加而迅速下降，女性老年人的劳动参与率下降会更快，一方面使得这些老年人的收入难以保障自身生活需要，给家庭增加负担，另一方面，也会使得这部分人群难以成为现代化的充分分享者。

图12 劳动参与率

改革和政策调整的机会窗口

第一，人口数量不足可以用质量来补充，人力资本永远是最重要的，任何经济学家在做经济增长核算的时候，都不会得出人力资本对经济增长贡献为负或者不显著的结果。因此，必须要提高人力资本。

经济学家通常用受教育年限来衡量人力资本。过去，中国曾经有过两次疾风暴雨式的改革，显著地提高了受教育年限，一是九年义务教育的普及，二是扩大高等教育的招生。下一步要用类似的疾风骤雨式的改革来提高人力资本，一个途径是延长义务教育年限，向前向后分别延长三年，这样可以显著提高未来参加劳动群体的人均受教育年限。

不必担心经费的问题，原因有二：一是从现在到2035年，义务教育人口与劳动年龄人口之比，或者说义务教育人口负担率是在快速下降的，这里义务教育人口是指4岁到18岁年龄段人口，劳动年龄人口是19到64岁年龄段人口，这个比率的下降说明教育负担正在逐渐减轻，可见人口老龄化也有其作为机遇的一面。

二是国家的教育支出是有保障的。中国法律规定，GDP的4%要用于公共教育支出，中国未来GDP的潜在增速有4.8%，公共教育支出实际增速在4%以上是有保障的。

图13 义务教育负担比与教育公共支出

第二，中国还有大量的劳动力滞留在农业中，通过户籍制度改革和劳动力市场进一步发育，能把这部分劳动力更顺畅地转移出来，大幅度增加非农产业的劳动力供给。户籍制度改革是一石三鸟的改革，能释放出的改革红利既有供给侧的也有需求侧的。现在我国常住人口的城镇化率是65%，但是户籍人口城镇化率只有47%，中间18个百分点的差别，在于进城农民工被统计成城镇的常住人口但是没有得到城市户口，也就没有享受到完全均等的基本公共服务。

因此，虽然农民工的收入在不断增长，但是没有好的社会保障和在城市居住的预期，他们的消费模式就不是城市居民的模式。中国社科院和OECD的团队都做过测算，如果给农民工一个城镇户口，不算收入增长的效应，仅仅因为得到了城市户口，就可以提高28%的消费，这就是需求侧的改革红利。

同时，农民工进城后，可以稳定地提供非农产业的劳动力，刺激劳动力继续流动带来资源重新配置，提高资源配置效率，这是供给侧能增加的潜在经济增长。

图14 三大产业增加值与就业

图15 户籍人口与常住人口城市化率

第三，改善收入分配。过去靠做大蛋糕来分好蛋糕，总体来说，虽然过去在分蛋糕的时候并不完全公平，部分群体会得到更大的份额，但是由于蛋糕越做越大，大家都能够分到。将来做大蛋糕的速度会变慢，这个时候如果不能分好蛋糕，很可能会扩大收入差距，从需求侧抑制经济增长，反过来使得做大蛋糕的难度更大。

大家常用基尼系数来看收入差距，这里用帕尔马指数来分析，也就是用人群中收入最高10%人口的收入比上40%最低收入人口的收入。从图16可以看出，2010年以来，收入差距总体上是在缩小的，农村地区也是在缩小的，但是城市收入差距在扩大。而且近年来，收入差距缩小的幅度不够大，这说明初次分配领域收入分配的改善是有限的，到了一定的发展阶段，再分配才是改善收入分配的一个根本动力。

图16 中国全国、城镇、农村帕尔马指数

OECD国家能够把0.5以上的基尼系数降低到0.4甚至0.3的水平，主要是靠再分配来实现的，再分配让它们把基尼系数降低了35%。我国也已经到了需要使用再分配手段的时候。再分配不是简单的抽肥补瘦、劫富济贫，而是通过政府基本公共服务均等化来实现。

从城市帕尔马指数来看，城市的收入差距还在扩大，这意味着随着未来城镇化水平提高，城市人口增加，整体上收入差距可能扩大。出现这个情况的原因是是中等收入群体不足，说明最高收入10%的人太富、底层40%的人口太穷。所以，扩大中等收入群体，提高低收入群体的收入是重要的任务。

除此之外，全国的帕尔马指数大于城市和农村的帕尔马指数，说明城乡差距仍然是收入差距的重要组成部门，还需要把缩小城乡差距作为重点。如此，才能通过改善收入分配来保障消费，支撑中国经济增长。

建设福利国家

缓解人口老龄化的困扰

人口老龄化的应对途径是加快福利国家建设。福利国家的典型是瑞典，滥觞于人口停滞的危机。瑞典经济学家缪尔达尔看到瑞典人口增长停滞的趋势，担心这种人口趋势会影响瑞典经济社会发展，于是呼吁采取社会扶助的方式鼓励生育。由于生育意愿不仅在于生孩子的补贴和公共服务，还涉及人的整个生命周期，因此，从鼓励生育的政策起步，相关措施很自然地推动了瑞典福利国家理念的产生，“从摇篮到坟墓”。这个政策变化影响到了整个北欧甚至欧洲。

从现在来看，当人类发展指数达到很高的水平，比如达到0.8以上这个极高人类发展水平时，再加上性别高度平等这个条件，有些国家已经出现了生育率回弹的趋势。所以，通过福利国家建设，让人人享有基本和充分的公共服务，就有望逆转生育率下降的趋势。

福利国家建设也是增强社会流动的关键举措。国内制造业的比较优势在丧失，制造业比重从2006年以后就在下降，制造业从业者逐渐转向了第三产业，甚至回乡重新做了农民，这意味着人口从第二产业转移到了第三产业和农业。这使得生产率的提高速度明显减速，因为资源配置是与提高生产率相反的方向发生的。这个状态也必然导致社会流动性降低，很多人不能通过自己的努力攀登社会阶梯，代际之间的流动性也相应降低。现实中的人口趋势会导致产业结构变化，也影响社会结构变化。促进共同富裕，让人人都有动力和机会、都能通过自身的努力分享改革开放发展成果，终究需要借助再分配，靠政府提供更好的基本公共服务，大家才有攀登社会阶梯的机会。

技术进步和劳动力要素的关系

技术进步是一个要素替代的过程，比如自动化技术意味着资本替代劳动力，如果技术进步的过程太快了，意味着现实中资本劳动率提高、资本回报率下降。

现在以生成式人工智能为代表的新技术，带来了超乎意料的技术进步，值得警惕三点：

第一，这些技术会代替人的体力和智力，要警惕其过快过早地把劳动力替代掉。

第二，要警惕“索洛悖论”出现。所谓的索洛悖论，指理论上技术进步能够提高生产率，但是现实生活中却不一定发生这一现象，因为技术在某些领域替代了人，这些人又回到低生产率的部门。

第三，人力资本不是没有用的，未来的发展是一个报酬递增的发展，新的互联网技术、人工智能技术具有报酬递增的性质，但是这些技术在真正替代人的同时，也需要和劳动力等其他要素相互配合、相互补充。

这些新技术还有巨大的不确定性。包括马斯克在内的很多科技大咖都表示，诸如生成式人工智能这样新技术的进一步开发和应用要先停一停，把伦理问题、发展方向问题、如何控制潜在风险等问题研究清楚之后，再往前发展和进行下一步的应用。同时，无论这些新技术未来会发展成什么样，既然还不能完全清晰地预测，就不能把宝都押在这些技术上，现在还是要通过改革来获得改革红利。

（蔡昉为中国社科院国家高端智库首席专家）