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中国人口趋势研判及建议

蒋飞 蒋飞宏观研究 2023-09-13



核心观点  

中国素来被称为“人口大国”,2017年,中国人口迈入14亿人口大关。与此相反的是,中国生育率和出生人口一直处于下降趋势。2022年,全年新增人口-85万人,为21世纪以来首次人口负增长。过去,我国人口增长动力主要源自较高的出生率和平均寿命的提高,曾有过3次婴儿潮。然而,在前两次婴儿潮人口过了生育年龄的情况下,第三次婴儿潮在计划生育政策的影响下并没有带来再一次的生育高峰,我国的出生人口没有再一次经历婴儿潮周期。

人口在每个经济和社会发展中发挥重要的作用,出生率是影响人口数量变化的主要原因之一。我们在《中国生育率研究》中指出,结婚率是影响出生率的重要因素,晚婚的趋势可能使育龄妇女错过最佳生育时期,从而降低出生率。我们通过改进《中国生育率研究》的计量模型,对未来人口及关键变量进行预测,认为我国将于2027年达到人口峰值,2040年人口跌至13.59亿。

我们与学界和机构预测数值相比处于中间位置,但人口负增长,生育率下降大趋势不变。在临近人口拐点、老龄化愈加严峻的状况下,除了对社会福利和医疗体系外,对经济供给侧、需求侧也造成一定冲击。因此,应针对育龄夫妻出台降低经济负担等措施,稳定中国出生率,保持总人口平稳下滑或不变。

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 中国人口现状及影响因素

中国素来被称为“人口大国”,2017年,中国人口迈入14亿人口大关。与此相反的是,中国生育率和出生人口一直处于下降趋势。“七普”数据显示2020年我国总体生育率为1.3,迈入“超低生育率”国家行列。《中国生育率研究》中,我们指出中国陷入低生育率水平已有20多年。近30年,我国新增人口总体呈下降趋势。2021年,全年出生人口1062万人,死亡人口1014万人,全年新增人口仅48万人。2022年,全年新增人口-85万人,为21世纪以来首次人口负增长

过去,我国人口增长动力主要源自较高的出生率和平均寿命的提高。纵观我国出生人口变动趋势,自建国以来,我国共出现了三次婴儿潮,三次婴儿潮都带来了平均每年两千万以上的人口增长,其中第二次婴儿潮出生的孩子成年后生育行为带来了第三次出生人口高峰。然而,在前两次婴儿潮人口过了生育年龄的情况下,第三次婴儿潮在计划生育政策的影响下并没有带来再一次的生育高峰,我国的出生人口没有再一次经历婴儿潮周期。

我们在《中国生育率研究》中指出,结婚率是影响出生率的重要因素,晚婚的趋势可能使育龄妇女错过最佳生育时期,从而降低出生率。在2003-2013年这十年里,我国粗结婚率自6.30‰增长至9.92‰,2013年后快速下行,到2021年降至4.40‰。除此之外,中国年轻人晚婚趋势愈加明显。2005年20-24岁结婚的人数居全年龄段首位,之后这一占比逐年下降。2018年,25-29岁结婚人数占比超过20-24岁年龄段占比,同时20-29岁结婚人数占全年龄比重自2005年开始逐年下降。

从日、韩两国对比看,两国结婚率都在高峰期后下降,中国刚结束了一段结婚高峰。日本在1925-1980年结婚率处于较高的阶段,中间经历了两波小高峰,1982年后结婚率总体处于下降趋势,2018年降至4.7‰。韩国结婚率在1997年后大幅下降,2022年降至3.7‰,下降速率较日本更高。中国结婚率在2019年回落至高峰期前的正常值,2020、2021年结婚率持续下降,结束了一轮结婚高峰期。我们认为,未来我国结婚率走势与日、韩相似,缓慢下降后稳定在某一水平。

中国的平均寿命的提升也是我国人口增长动力之一,得益于医疗条件的提升,我国平均预期寿命自1981年67.7岁上升到2020年77.9岁。但预期寿命不可能无限的增长,且其增长到一定区间还会带来严重的老龄化问题。2021年,老年抚养比首次突破20,既反映了年龄结构的老化,也一定程度的突出了劳动人口抚养负担加重状况,养老问题对个体和社会经济的压力逐渐浮现。2014年前,老年抚养比与少儿抚养比呈负相关关系,而2014年后老年抚养比和少儿抚养比成正相关,两者均有上升趋势。从总抚养比看,2010年为最低点,2010年后总抚养比持续上升。

平均寿命的增长对人口变动的影响直接体现在人口死亡率。以日本为例,日本自1969年65岁以上人口占比7%以上,迈入老龄化社会,即使预期寿命的延长,死亡率也出现了上升的趋势。而中、韩两国老龄化情况相似,医疗条件的差距决定了预期寿命和死亡率的高低。中韩两国死亡率走势相似,稳定在5-7‰范围内,新冠疫情期间略有上升。

2‍

 人口预测模型推导

2.1. 出生率、老年抚养比假设

我们通过《中国生育率研究》中的模型对人口未来发展趋势进行预测,改进后得到以下模型[1]

 

该模型基于城镇化率、贷款GDP比率、老年抚养比和粗结婚率,分阶段预测未来人口的总量和变化过程。基本原理是在现有各年龄段人口分布的基础上,通过老年抚养比和各变量得出出生率和死亡率并计算新生人口数量,得出下一阶段人口分布,并由此进行迭代预测下一阶段的情况。

死亡率与老龄化呈一定的正相关关系,日、泰两国走势与我国较为相近。基于上文对我国死亡率的判断,我们假设死亡率在将来因老龄人口过多而逐步上升。在老年抚养比的计算中,我们依据各年龄段人口计算年龄各年龄段人口比重,年龄小于65岁的每5岁为一组,大于65岁的为一组。由于年龄分组步长为5岁,因此我们以2020年为基期,每五年根据出生和死亡人数变更老年抚养比,计算新一期各年份的出生率和总人口。老年抚养比计算公式如下:

2.2 城镇化率和贷款比值设定

中国城镇化率目前仍处于增长趋势,考虑城镇化的阶段特征和收敛特征,我们参考苏红键(2022)分阶段推断得到的城镇化率并通过插值法填补空缺,得到预测值。该方法运用“六普”、“七普”各地区城镇化率,通过公式:

估算参数a和b,令10年期的T为1以此估计2010-2020年的收敛关系。再根据2010-2020年各地占总人口的份额调整趋势估计2030年各地人口占总人口的份额。结合各地城镇化率预测结果计算2030年的总体城镇化率,公式如下:

公式中,R表示城镇化率,P表示各地人口,p为各地人口占比,i表示地区,t表示时间。通过改变T的大小可对不同节点进行外推。

我们在《M2/GDP的新形势:或将持续上升》中研究发现中国以间接融资为主的投融资体制造成货币的创造机制是依靠信贷实现的,而货币流通速度持续下降会造成M2/GDP持续上升并且不会收敛。从历史数据来看,日本包括经济、人口、房地产和金融等多方面指标都领先于我国。以信用占GDP比重和货币流通速度(GDP/M2)指标为例,日本与我国走势相似且领先我国26年。通过线性拟合国内信用/GDP和M2/GDP指标,拟合优度分别达为0.9661和0.9697,而贷款GDP比值与两者相关系数为0.9706和0.9962,呈现强相关性。我们推断,未来贷款GDP比值将出现线性上升走势。

2.3. 结婚率设定

目前,我国20-24岁和25-29岁年龄组的居民结婚登记比下降较快,而30-34岁、35-39岁和40岁以上居民结婚登记比较稳定。基于我国国情与日、韩相似的前提,我们假设20-24岁、25-29岁年龄段居民结婚率以恒定的结婚登记比下降速率下降至30-34岁居民结婚率水平后稳定于该水平,然后通过各年龄层占比计算出各年份总(粗)结婚率。经预测,20-24岁、25-29岁居民结婚率将分别于2025和2033年降至30-34岁结婚率水平。

2.4预测结果

根据以上条件测算得出,中国人口将于2028年达到峰值后下降,人口峰值为14.16亿人。2040年,我国人口将进一步萎缩至13.59亿人次。

3

 测算总结及建议

我们与学界和机构预测数值相比处于中间位置,低于联合国预测,高于陈卫(2022),蔡坊和育娲人口结果。蔡昉认为我国将于2025年达到人口峰值,而本报告预测人口顶点出现在2027年。联合国2022年发布的《世界人口展望2022》对中国人口做出预测,认为2022年是我国人口负增长元年,预计2030年人口达14.16亿。部分研究采用Leslie模型,基于生育率为高、中、低三种情况对人口增长率进行预测。陈卫(2022)的预测认为2040年前人口负增长较为缓慢,劳动人口2028年前下降趋势并不明显,劳动年龄人口基本维持在9.7亿左右。

未来人口负增长,生育率下降大趋势不变。本报告预测初期人口值偏高可能在于对结婚率和贷款GDP比预期较为乐观。模型中,城镇化率和粗结婚率趋于平稳,是我们预测好于其他预测水平的主要原因,但贷款比和老年抚养比在未来持续攀升,使十年后我们的预测值出现快速下滑的趋势。
2022年人口负增长、老龄化愈加严峻的状况下,除了对社会福利和医疗体系外,对经济供给侧、需求侧的冲击可能更大。为缓解生育率下滑,提高我国生育意愿,应从经济激励和加强社会福利两方面入手。例如,加大改革,改变债务推动经济发展的模式;推动养老事业发展,降低年轻人经济压力;出台婚育政策,鼓励青年人结婚。

[1]根据《中国生育率研究》中固定时间效应模型剔除不显著变量后重新进行回归,由于常数项系数不一定,进行再回归得到最后生育率公式。

[2]陈卫.中国人口负增长与老龄化趋势预测[J].社会科学辑刊,2022(05):133-144. 

[3]育娲人口研究,中国人口预测 2023 年版

[4]蔡昉,老龄化对经济增长的影响和应对

风险提示

国内宏观经济政策不及预期;统计数据与实际数据有偏差;出生率可能受到其他因素影响;疫情疾病等使死亡率突然上升。

证券研究报告: 中国人口趋势研判及建议-宏观经济研究对外发布时间:2023年6月6日‍‍‍‍‍报告发布机构:长城证券股份有限公司(已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格)本报告分析师: 蒋飞S1070521080001 jiangfei@cgws.com感谢实习生秦永瑜对本篇报告所做贡献

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