文/張文達、郭于瑋、魯政委（魯政委為中國首席經濟學家論壇理事，興業銀行首席經濟學家）

　　2021年5月11日，國家統計局公布第七次全國人口普查（簡稱“七普”）數據。2020年我國總人口數量約為14.1億人，相較于六普數據增加7205萬人，年均增長率由0.57%小降至0.53%。

　　從年齡結構來看，七普數據顯示，與六普時相比，我國人口結構呈M型增長，老齡人口和低齡人口比例提升，但勞動年齡人口比例下降。考慮到我國45-65歲群體占比較高，且出生率較低，老齡化問題或進一步加劇。

　　從城鎮化率來看，2020年我國人口城鎮化率為63.9%，較2010年提升14.2個pct。全國流動人口數量到3.76億人，較六普數據增長69.7%。人口向發達地區集聚，東部地區成主要流入地。東北、西北地區人口持續流失。

　　隨著城鎮化推進，居民結婚與生育意愿降低，家庭戶戶均人口規模由六普的3.10人降至2.62人，社會原子化趨勢漸強。

　　從人口素質來看，國民受教育年限持續上升。15歲及以上人口的平均受教育年限由9.08年提高至9.91年。每10萬人中擁有大學文化程度的人由8930人上升至15467人。

　　展望未來，釋放“工程師紅利”是對抗“老齡化”的關鍵。從德國經驗來看，德國第二產業通過人均產值的提升，在勞動力人口幾近0增長的情況下，實現了2010-2019年年均2.8%增長。

　　與美日德相比，我國“工程師紅利”的開發效率偏低。“工程師紅利”與產業結構升級相輔相成。產業結構更高級的地區，高素質人才的科技產出效率更高。未來仍需大力推動產業結構升級，提升科技水平，以“工程師紅利“應對”人口老齡化“的挑戰。

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　　事件：

　　5月11日，國家統計局、國務院第七次全國人口普查領導小組辦公室發布第七次全國人口普查公報（以下簡稱“公報”）。

　　點評：

　　2010-2020年的十年間，我國經濟、社會的發展均發生了深刻的改變。一方面，我國居民收入水平有了明顯改善。2019年我國人均GDP首次超過1萬美元，較2010年4550美元的人均GDP翻番，邁入中等發達國家行列。但是另一方面，隨著我國經濟水平的提升，產業升級轉型的壓力增大，GDP增速自2010年起緩慢下行，步入增速換擋階段。人口紅利的下降，無疑是GDP增速下行的重要原因，也因此當前各界對于人口結構的關注度在持續上升。

　　事實上，經濟社會的發展與人口結構的調整相互影響，并且不斷深化。從第七次全國人口普查數據來看，當前中國人口結構及其變化趨勢可以概括為“老齡化”和“城鎮化”。兩者既是我國經濟社會發展的結果，亦是我國經濟社會發展的原因。并且其對于我國人口結構、家庭結構、社會結構的影響仍在持續。

　　一、人口M型增長

　　第七次全國人口普查數據顯示，我國當前總人口數量約為14.1億人，與2010年第六次全國人口普查數據相比，增加7205萬人。全國人口2011-2020年間平均增長率約為0.53%，較2001-2010年間的0.57%小幅下行。

　　第七次人口普查的數據顯示，與六普相比，我國人口呈現M型的增長，60歲以上人口和0-14歲人口的數量和占比均出現提升，但15-59歲的勞動年齡人口數量和占比均出現下降。2020年我國60歲及以上人口比例為18.7%，65歲及以上人口的比例為13.5%，分別較第六次人口普查時上升5.4、4.6個百分點。與此同時，0-14歲人口的比重錄得17.95%，較六普上升了1.35個百分點。

　　從低齡人口來看，2011年以來隨著我國“二胎政策”逐漸放寬，新生兒人口增速出現短期抬升，一定程度上抵減了人口增速下行壓力。但是2018年以來，二胎政策效果漸褪，新生兒人口出現大幅下滑。5月11日召開的記者發布會上，國家統計局局長寧吉喆披露2020年我國出生人口數量約為1200萬人[1]，是自1962年以來的最低值。

　　而從現有數據來看，未來出生人口數量或仍有進一步減少的風險。一方面，近年來持續攀升的教育、住房成本，崇尚自由獨立的社會氛圍，使得我國居民無論是結婚意愿還是生育意愿均出現下行。另一方面，2000年以來我國出生人口數量穩中有降，且男女比例失衡問題較為嚴重。這意味著我國育齡婦女人口數量也將逐漸下降。因此，未來我國人口壓力預計只增不減。

　　從老齡人口來看，根據聯合國的劃分標準，65%歲以上人口超過7%時即認為該國步入老齡化社會，超過14%則定義為“中度老齡化”社會，超過20%則定義為“重度老齡化”社會。從這一標準來看，我國目前已經接近“中度老齡化”社會，并且后續面臨著老齡人口快速增長的壓力。2019年我國人口抽樣調查的數據顯示，我國45-54歲、55-64歲群體占總人口比重約為13.1%和16.1%，均高于65歲及以上人群比重。這意味著未來20年我國老齡化的壓力將繼續上升。

　　而從內地各省市的人口年齡結構來看，除西藏外其他省市均進入老齡化，不過老齡化程度有所差異。東北、川渝、長三角、湘鄂等省市，65歲以上人口已超過14.0%，率先步入中度老齡化社會，而西北、閩粵、云貴地區的人口老齡化進程相對較慢。其中，閩粵地區作為經濟相對發達省份，其年齡結構相對年輕，0-14歲人口占比亦明顯高于相同經濟水平的省份。

　　二、社會模式轉變與城鎮化

　　在社會經濟發展下，我國城鎮化率的水平穩步提升。2020年我國人口城鎮化率約為63.9%，較2010年提升了14.2個百分點，有2.36億人進入城市生活。當前，大多數發達國家的城鎮化率穩定在80%左右，我國城鎮化水平仍有提升空間，但提升難度有所增大。

　　此外，2020年我國戶籍人口的城鎮化率僅為45.4%，意味著仍有2.6億群體無法充分享受城市發展的各項紅利。而本次普查數據顯示，當前流動人口數量達到3.76億人，與第六次全國人口普查的數據相比增長了69.7%。充分保障流動人口的社會福利，降低常住人口落戶門檻，是我國實現“以人為核心的城鎮化”的重要內容。預計“十四五”期間，隨著我國常住人口戶籍化政策的推進，兩者之差或逐步收窄。

　　城鎮化的推進意味著城市生活模式的推廣，其對于人們生活方式亦產生非常深刻的影響。首先，人們的結婚意愿下降，結婚率不斷走低而離婚率不斷抬升。城市生活賦予人更多自由選擇的空間，更強的個人意識，相對穩定的生活保障體系以及不斷上升的結婚成本，使得婚姻不再成為人們唯一的生活模式。

　　其次，快速城鎮化降低了育齡人群的生育意愿。中國城鎮化快速發展的同時，城市教育、住房等配套公共設施的供給卻遲遲無法跟上。教育和住房屬性雙加成的學區房節節攀升的背后，折射出社會生育成本的大幅走高。

　　最后，城市陌生人社會的特點，使得以往家族式的生活模式被打破，核心家庭、單身家庭日益成為主流。第七次全國人口普查數據顯示，當前家庭戶戶均人口約為2.62人，較第六次人口普查的3.10人減少了0.48人。原子化的社會模式進一步加強。

　　從人口分布變化的趨勢來看，東部省份人口占比上升明顯，而東北、中部地區則成為人口占比下降的主要區域。黑龍江、吉林、遼寧人口占比下降了0.60、0.34、0.25個百分點，下降幅度位居前三。從人口絕對數量變化情況來看，廣東（+2171萬）、浙江（+1014萬）、江蘇（+609萬）、山東（+573萬）、河南（+534萬）等人口大省增長最為迅猛，而東北、山西、內蒙、甘肅人口則已經陷入負增長。人口增長之外，東部沿海地區相對適宜的居住環境、較為豐富的就業機會、較為公平的競爭環境，亦使得東部地區的人成為主要的人口流入地。但是近年來，長沙、武漢、成都、西安等一批中西部重點城市的吸引力逐步提升，或有望一定程度上平衡東部發達地區的人口虹吸效應。

　　從人口數量變化與當地房價漲幅的情況來看，兩者大體呈現出正相關關系。人口數量增長越多的地區，相對應的房價漲幅亦相對更高。其中，北京、上海、天津、海南等地由于自身獨特的區位優勢，更強的政策支持，房價漲幅遠高于當地人口數量的漲幅。

　　而中部地區、川渝地區盡管人口增長較多，但是房價漲幅與人口大幅流出的東北、西北地區差距不大。中部、川渝地區盡管人口數量增長，但是七普相較于六普的人口占比卻明顯走低。人口優勢的相對轉弱，勞動力向東部發達地區轉移，或是其房價漲幅相對溫和的主要原因。此外，中部、川渝地區土地面積相對廣闊，房價管控力度相對較強，對于房價漲幅亦有影響。

　　三、人口素質提升

　　本次普查數據顯示，與第六次全國人口普查相比，全國人口中，15歲及以上人口的平均受教育年限由9.08年提高至9.91年。每10萬人中擁有大學文化程度的人由8930人上升至15467人，提升幅度高達73.2%。人口素質的大幅度提升，意味著我國未來“工程師紅利”將得到持續釋放，對于我國經濟質量、科技水平提升將起到重要支撐。

　　四、經濟增長的未來

　　當前我國人口結構呈現出兩大重要趨勢，“老齡化”和“城鎮化”，并且仍將在下一階段延續。人口老齡化與城鎮化進程的推進，對我國社會的影響可以概括為以下幾個方面：

• 出生人口下降、人口老齡化程度加深

• 有限的勞動力人口向核心區域集中

• 核心家庭、單身家庭持續強化，社會原子化趨勢漸強

• 人均受教育年限穩步提升，人口素質持續改善

　　其中，最受大家關注的無疑是勞動人口數量的下降，人口老齡化程度的加深，對于經濟整體增速的影響。

　　從理論上來看，勞動力人口數量的下降，會壓低經濟潛在增速的水平。但在實踐中，老齡化對不同國家經濟的影響并不相同。從日本、韓國的表現來看，其GDP增速與勞動力人口增速存在著明顯的正相關性。勞動力拐點的到來確實加大了社會經濟增長壓力。

　　但是，從德國經驗來看，國家仍然可以通過科技水平的提升、機械設備的應用，來提高經濟生產效率，以質量提升彌補數量損失，提升人均產值水平。與服務業相比，工業技術對于工業產值的提升有著較為明顯的作用，我們可以選取德國第二產業進行分析。從數據來看，2010-2019年間德國第二產業的勞動力人口年均增速僅為0.03%，但是期間第二產業的人均產值年均增速達到3.3%，使得德國第二產業實現2.8%年均增長率。

　　未來，隨著5G應用的進一步鋪開，工業互聯網仍大有可為。同時5G網絡精度的提升、人工智能算法的持續優化，均有助于工業機床、工業機器人等設備的使用，保證工業生產效率的改善。而服務業方面，工業4.0時代，服務業與工業的融合將進一步加深。算法的應用將從生活性服務業向生產性服務業推進。這意味著服務業生產效率提升偏慢的傳統經驗亦有望被打破。

　　不過當前中國的高等教育仍以通識教育為主，學校與產業之間的銜接并未完全打通，接受過高等教育群體與真正的“工程師”之間仍存一定的距離。PCT專利具有國際認可性強、專利質量高的特性，我們可以用PCT專利申請數比去全國受過高等教育人口數來粗略衡量人力資源的利用效率。

　　2020年我國每萬名受過高等教育人群的PCT申請量為3.15件，相較于2010年的1.03件有大幅提高。但是2015年日本每萬名受過高等教育人群的PCT申請量就已經達到12.81件，數量相對較低的美國亦錄得6.25件。這意味著當前我國“工程師紅利”仍有較大的挖潛空間。

　　事實上，“工程師紅利”的釋放離不開產業政策的引導和支持。我們可以通過計算每萬名高等教育人群的發明專利授權量來衡量國內不同地區的“工程師”資源使用效率。數據結果顯示，經濟越發達、產業結構越高級的地區，給予高素質人才的產業舞臺更為廣闊，人均技術產出亦相對較高。事實上，內蒙（第4）、寧夏（第11）、新疆（第12）等地的受過高等教育人數比例在全國各省市的排名中相對靠前，但是其“工程師紅利”的開發卻幾近墊底。因此，我國仍需要積極推進產業結構升級，同時加強教育系統與產業系統的對接，加強科技創新。

　　人口素質的持續提升為經濟發展積累了寶貴的人力資本。我們需要積極推動產業結構升級，給予高素質人才更加充分的產業舞臺，釋放“工程師紅利”。通過發展高技術產業，應對人口老齡化的挑戰。

　　(本文作者介紹：興業銀行首席經濟學家)