人口視角下的中長(zhǎng)期投資賽道挖掘

1、寫(xiě)在前面的話：第七次人口普查數(shù)據(jù)于 2021 年 5 月中旬正式公布，為我們?nèi)婷枥L了現(xiàn)階段我國(guó)的人口畫(huà)像。人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)、質(zhì)量與經(jīng)濟(jì)增速、資產(chǎn)價(jià)格、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變遷等議題密切相關(guān)，在本篇文章中，我們梳理了七普數(shù)據(jù)的五大看點(diǎn)，總結(jié)了與人口問(wèn)題密切相關(guān)的未來(lái)三大經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)趨勢(shì)，把握消費(fèi)端將出現(xiàn)的兩大變化，并解讀了人口問(wèn)題將如何影響未來(lái)三大類資產(chǎn)（利率、權(quán)益及房地產(chǎn)）的配臵行為，旨在賦予人口畫(huà)像更豐富多彩的經(jīng)濟(jì)金融含義，并以此切入，挖掘中長(zhǎng)期賽道方向。圖 1：人口趨勢(shì)下的長(zhǎng)期投資賽道資料來(lái)源：七普數(shù)據(jù)：五大看點(diǎn)人口總量增速放緩，或于 2030 年達(dá)峰人口總量保持增長(zhǎng)慣性，人口增速繼續(xù)放緩。第七次全國(guó)人口

2、普查結(jié)果披露顯示，2020 年我國(guó)人口數(shù)量為 14.1 億人，與 2010 年 13.4 億人相比增加了 0.7 億，年平均增速 0.53%。由于建國(guó)早期高生育率帶來(lái)的人口慣性，我國(guó)人口總量至今仍保持增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，然而自計(jì)劃生育政策出臺(tái)后，增速自 80 年代開(kāi)始已顯現(xiàn)出明顯的遞減趨勢(shì)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)的最新預(yù)測(cè)，我國(guó)人口總量拐點(diǎn)或于 2031 年出現(xiàn)，在達(dá)到約 14.6 億的峰值水平后將呈現(xiàn)下滑趨勢(shì)；粗出生率或?qū)⒂?2026 年左右降至 10%以下,而粗死亡率將于 2020 年后迅速提高,主因 50-70 年代嬰兒潮人群將于 2020 年后陸續(xù)踏入老年階段。而根據(jù)安信宏觀組外發(fā)報(bào)告以七普數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，看東

3、亞經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與人口變遷中的預(yù)測(cè)，若以東亞經(jīng)濟(jì)體人口發(fā)展變化的歷史軌跡作為參照，預(yù)計(jì)中國(guó)人口總量將在未來(lái) 10 年出現(xiàn)負(fù)增長(zhǎng)，而這可能進(jìn)一步影響未來(lái) 10-15 年中國(guó)的經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)。圖 2：歷次人口普查總?cè)丝谇闆r圖 3：我國(guó)人口或于 2030 年達(dá)峰160000140000120000100000800006000040000200000總?cè)丝冢ㄈf(wàn)人）年平均增速（右軸，%）2.502.001.501.000.500.002.091.611.481.070.570.531953 1964 1982 1990 2000 2010 2020資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，資料來(lái)源：聯(lián)合國(guó)官網(wǎng)，圖 4：聯(lián)合國(guó)對(duì)我國(guó)粗

4、出生率的預(yù)測(cè)圖 5：聯(lián)合國(guó)對(duì)我國(guó)粗死亡率的預(yù)測(cè)資料來(lái)源：聯(lián)合國(guó)官網(wǎng)，資料來(lái)源：聯(lián)合國(guó)官網(wǎng)，圖 6：七普數(shù)據(jù)：各省份人口分布情況（顏色越深代表越密集）資料來(lái)源：Wind，少兒人口占比有所提升，然而低出生率問(wèn)題仍較嚴(yán)峻七普數(shù)據(jù)顯示，受益于二胎政策的放開(kāi)，0-14 歲少兒人口占比指標(biāo)出現(xiàn)了一定程度的改善，由 2010 年的 16.6%提升至 2020 年的 18.0%，然而低生育率、低出生率的問(wèn)題仍然嚴(yán)峻：總和生育率跌破 1.5 的警戒線?？偤蜕手傅氖且粐?guó)家或地區(qū)的婦女在育齡期間（1549 歲），每個(gè)婦女平均的生育子女?dāng)?shù)。一般而言，隨著國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平升高，總和生育率會(huì)逐漸降低。從國(guó)際社會(huì)經(jīng)驗(yàn)來(lái)

5、看，要維持人口總量的基本平穩(wěn)，總和生育率至少要維持在 2.1 的水平；而“高度敏感警戒線”在 1.5 左右，一旦低于 1.5 且維持較長(zhǎng)時(shí)間，則有可能掉入由奧地利學(xué)者魯茨提出的“低生育率陷阱”（一旦總和生育率降到 1.5 以下，想再度回升至 1.5 以上就會(huì)變得非常困難），譬如日韓。然而，此次人口普查數(shù)據(jù)顯示，2020 年，我國(guó)育齡婦女總和生育率僅為 1.3，已大幅低于國(guó)際社會(huì)的“高度敏感警戒線”，相比于聯(lián)合國(guó) 2019 年世界人口前景展望中高收入國(guó)家的平均水平 1.67 也低了許多。隨著近年來(lái)生育政策的放開(kāi)，未來(lái)我國(guó)總和生育率有望出現(xiàn)較大的改善，但當(dāng)前的超低水平仍具較大的警示意義。育齡婦女人

6、數(shù)持續(xù)減少，同時(shí)生育率/出生率均呈趨勢(shì)性下滑。從歷年抽樣數(shù)據(jù)來(lái)看，育齡婦女?dāng)?shù)量及其占總?cè)丝诒壤汲氏陆第厔?shì)。近 10 年來(lái)育齡婦女減少約 4700 萬(wàn)人，累計(jì)下降幅度達(dá) 14.4%；占總?cè)丝诒壤龔?2011 年的 24.11%下降至 2019 年的 19.85%。二胎政策的全面放開(kāi)亦難改生育率和出生率的下滑趨勢(shì)。從歷史抽樣數(shù)據(jù)來(lái)看，2016 年二胎政策全面放開(kāi)確實(shí)提振了生育率，并在 2016-2017 年驅(qū)動(dòng)生育率和出生率的上行。然而，2018 年后兩者再度呈現(xiàn)明顯的下滑趨勢(shì)。當(dāng)前生育率雖高于 2016 年以前，但由于育齡婦女基數(shù)的下滑，出生率相較 2016 年以前甚至發(fā)生了明顯的下降。長(zhǎng)期來(lái)

7、看，受社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和觀念變化等因素的影響，生育率和出生率的下降趨勢(shì)恐難以被生育政策的放開(kāi)所改變。圖 7：育齡婦女人數(shù)不斷下降圖 8：歷年一孩、二孩、三孩及以上生育率生育率:三孩及以上（）生育率:二孩（）生育率:一孩（）我國(guó)育齡婦女（15-49歲）總?cè)藬?shù)（億）3.33.23.13.02.92.82.72.62.5育齡婦女人數(shù)占總?cè)丝诒壤ㄓ逸S）26%504525%4024%3523%3022%2521%201020%1519%52003200420052006200720082009201020112012201320142015201620172018201920032004200520062

8、00720082009201020112012201320142015201620172018201918%0資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、圖 9：第七次人口普查各年齡組人口比例圖 10：歷年人口增長(zhǎng)率少兒人口（0-14歲，%）勞動(dòng)年齡人口(15-64歲，%) 自然增長(zhǎng)率（%） 出生率（%）死亡率（%）平均預(yù)期壽命（右軸）66.770.274.568.65.67.08.913.527.718.022.916.6老齡人口（65歲及以上，%)807060504030201001990200020102020257876207415727010685666406219821988199

9、42000200620122018資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局，老齡化趨勢(shì)明顯，“十四五”期間預(yù)計(jì)邁入中度老齡化階段人口老齡化趨勢(shì)明顯，“十四五”期間預(yù)計(jì)進(jìn)入中度老齡化階段。七普數(shù)據(jù)顯示我國(guó)老齡人口比例在近十年以來(lái)大幅攀升，已從 2010 年的 8.9%上升至 2020 年 13.5%的水平。同時(shí)，整體平均預(yù)期壽命繼續(xù)呈現(xiàn)直線型上升態(tài)勢(shì)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)對(duì)老齡化階段的定義，一個(gè)國(guó)家 65歲及以上人口占總?cè)丝诘谋戎剡_(dá)到 7%時(shí)即進(jìn)入老齡化社會(huì)，達(dá)到 14%便進(jìn)入中度老齡化社會(huì)。預(yù)計(jì)在“十四五”時(shí)期，我國(guó)將進(jìn)入中度老齡化階段。而由于此階段的老齡人口對(duì)應(yīng)的是新中國(guó)成立后首個(gè)“嬰兒潮”時(shí)期，彼

10、時(shí)的高生育率恐將使得未來(lái)二十年的老齡人口占比快速提升。區(qū)域方面，七普數(shù)據(jù)顯示，人口老齡化最嚴(yán)重的的地區(qū)有遼寧、重慶、四川、上海、江蘇，老齡人口比重均大于 16%；分區(qū)域看，華北東北（天津、山東、黑吉遼）、東部（江蘇、上海）、及西南地區(qū)（重慶、四川）老齡人口占比較高；按老齡化階段看，全國(guó)已有 13 個(gè)省份已進(jìn)入中度老齡化階段。同時(shí)，伴隨老齡化趨勢(shì)的還有總撫養(yǎng)比自 2010 年以來(lái)的快速上升。自 80 年代計(jì)劃生育政策實(shí)行后，少兒撫養(yǎng)比經(jīng)歷了長(zhǎng)達(dá)近 30 年的快速下滑，帶動(dòng)總撫養(yǎng)比下行，并于 2010 年達(dá)到34%的低點(diǎn)。在此期間，我國(guó)在“人口紅利”的助推下實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)的高速發(fā)展。然而，自 2010

11、年開(kāi)始，勞動(dòng)年齡人口數(shù)量出現(xiàn)下滑，疊加老齡化加速，推動(dòng)了少兒撫養(yǎng)比的小幅上行，以及老年撫養(yǎng)比的較快提升，總撫養(yǎng)比從 2010 年 34.2%的低點(diǎn)上行至 2020 年45.9%的水平，恐將負(fù)面影響儲(chǔ)蓄率與資本形成率。圖 11：七普數(shù)據(jù)：老齡人口占各省總?cè)丝诒壤伾缴畲砝淆g化越嚴(yán)重資料來(lái)源：國(guó)家統(tǒng)計(jì)局,圖 12：各省份年齡段分布情況(按老齡人口比例降序排列)65歲及以上15至64歲0至14歲100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%遼 重 四 上 江 黑 吉 山 安 湖 天 湖 河 全 河 陜 北 浙 內(nèi) 山 甘 廣 江 貴 福 云 海 寧 青 廣 新 西寧 慶 川

12、 海 蘇 龍 林 東 徽 南 津 北 北 國(guó) 南 西 京 江 蒙 西 肅 西 西 州 建 南 南 夏 海 東 疆 藏江古資料來(lái)源：Wind，圖 13：聯(lián)合國(guó)對(duì)我國(guó)老齡化占比的預(yù)測(cè)圖 14：撫養(yǎng)比呈現(xiàn)上升趨勢(shì)%7060%50%40%30%20%10%0%0-14歲撫養(yǎng)比65歲以上撫養(yǎng)比(右軸）總撫養(yǎng)比1982 1986 1990 1994 1998 2002 2006 2010 2014 2018資料來(lái)源：聯(lián)合國(guó)官網(wǎng)，資料來(lái)源：Wind，人口素質(zhì)持續(xù)提升，人才紅利優(yōu)勢(shì)構(gòu)筑正當(dāng)時(shí)七普數(shù)據(jù)顯示，與第六次全國(guó)人口普查相比，全國(guó)人口中 15 歲及以上人口的平均受教育年限由 9.1 年提高至 9.9 年；

13、文盲率從 2010 年的 4.08%下降為 2.67%；每 10 萬(wàn)人中擁有大學(xué)文化程度的人由 8930 人上升至 15467 人，提升幅度達(dá) 73.2%。隨著經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展及義務(wù)教育的快速普及，我國(guó)人口質(zhì)量繼續(xù)提升，“人才紅利”優(yōu)勢(shì)正在不斷構(gòu)筑。圖 15：人口素質(zhì)繼續(xù)提升圖 16：歷年人口普查性別人數(shù)及性別比變化450004000035000300002500020000150001000050000每十萬(wàn)人擁有的各種受教育程度人口初中（人）高中和中專(人）大專及以上（人）文盲率（右軸,%）403530252015105019641982199020002010202080000700006

14、000050000400003000020000100000總?cè)丝?男（萬(wàn)人）總?cè)丝?女（萬(wàn)人）性別比(以女性為100,右軸%)1953 1964 1982 1990 2000 2010 2020108108107107106106105105104104資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，家庭小型化，戶均人口繼續(xù)降低七普數(shù)據(jù)顯示，2020 年我國(guó)平均每個(gè)家庭戶的人口為 2.62，相比 2010 年減少 0.48，家庭 戶規(guī)模日益小型化；家庭戶數(shù)則從 2010 年的 40,152 萬(wàn)戶升至 49,416 萬(wàn)戶，年增長(zhǎng)率約 2.3%，顯著高于期間 0.53%的總?cè)丝谠鏊?。背后的影響因素在于?/p>

15、一是計(jì)劃生育政策實(shí)行以來(lái)生育 率下滑，少子化使得家庭戶均人口規(guī)模相較此前發(fā)生萎縮；二是住房條件改善、城鎮(zhèn)化水平 提升，當(dāng)代年輕人婚后更傾向于獨(dú)立居?。蝗侨丝诹鲃?dòng)日趨頻繁，但戶籍制度決定了舉家 遷移不具備必要條件，2010 年-2020 年間居住地和戶籍所在地不在同一地區(qū)的人口數(shù)增長(zhǎng)了 7.5%；四是婚戀觀念發(fā)生改變，2013 年以來(lái)我國(guó)離婚率快速上漲，結(jié)婚率由升轉(zhuǎn)降，平均 初婚年齡自 20 世紀(jì) 80 年代 22.94 增長(zhǎng)到 21 世紀(jì)初 24.85，延后近 2 歲，獨(dú)居、單親、不 婚家庭增多進(jìn)一步導(dǎo)致戶均規(guī)模收縮。家庭戶規(guī)模（人/戶）圖 17：平均每戶家庭人口規(guī)模持續(xù)降低圖 18：離婚率

16、逐年上升，而結(jié)婚率則有所下滑5.04.5 婚姻登記:粗結(jié)婚率（%）婚姻登記:粗離婚率（%，右軸）4.03.53.02.52.01.51.00.50.019531964198219902000201020201210864201978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013 20184.03.53.02.52.01.51.00.50.0資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，人口問(wèn)題與經(jīng)濟(jì)發(fā)展：三大趨勢(shì)人口數(shù)據(jù)清楚的向我們描繪了當(dāng)前人口環(huán)境的三大趨勢(shì)：人口數(shù)量紅利漸失、老齡占比進(jìn)一步提升、人才紅利貢獻(xiàn)度上升，分別對(duì)應(yīng)規(guī)模、結(jié)構(gòu)和質(zhì)量三大問(wèn)題。而作為社會(huì)生產(chǎn)和消費(fèi)的中

17、心，人口問(wèn)題與經(jīng)濟(jì)發(fā)展亦存在千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系。人民銀行今年 3 月曾經(jīng)發(fā)表工作論文“十四五”期間我國(guó)潛在產(chǎn)出和增長(zhǎng)動(dòng)力的測(cè)算研究，采用了 Cobb-Douglas 形式的生產(chǎn)函數(shù)對(duì)全要素生產(chǎn)率進(jìn)行估計(jì)。該生產(chǎn)函數(shù)假設(shè)前提包括資本和勞動(dòng)可以相互替代、規(guī)模報(bào)酬不變、技術(shù)進(jìn)步是希克斯中性。具體如下： = （ ） 其中，為產(chǎn)出，為資本投入，（） 為勞動(dòng)投入，勞動(dòng)投入包含了人力資本質(zhì)量 和數(shù)量 兩部分， 代表全要素生產(chǎn)率。為資本產(chǎn)出彈性，為勞動(dòng)產(chǎn)出彈性，在規(guī)模報(bào)酬不變的假設(shè)前提下 1 。測(cè)算結(jié)果預(yù)計(jì)“十四五”期間全要素生產(chǎn)率保持在 1.7%左右，潛在產(chǎn)出增速將從 5.7%下滑至 5.1%。表 1：2021

18、-2025 年我國(guó)潛在產(chǎn)出增速預(yù)測(cè)情況各要素拉動(dòng)（百分點(diǎn)） 潛在產(chǎn)出增速（%）固定資本勞動(dòng)力TFP質(zhì)量數(shù)量預(yù)測(cè)202120222023202420253.63.63.53.43.10.50.50.50.60.6-0.1-0.1-0.2-0.2-0.31.71.71.81.81.75.75.55.55.35.1資料來(lái)源：人民銀行調(diào)查統(tǒng)計(jì)司測(cè)算可以看出，在 Cobb-Douglas 式生產(chǎn)函數(shù)中，決定長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三大基本要素為勞動(dòng)投入、資本投入和全要素生產(chǎn)率。勞動(dòng)投入與人口規(guī)模、人口質(zhì)量高度相關(guān)，人口數(shù)量決定勞動(dòng)力資源，而人口質(zhì)量則與勞動(dòng)效率掛鉤；資本投入取決于生產(chǎn)總值和資本形成率，其中資本形成

19、率是人口撫養(yǎng)比和老齡人口占比的函數(shù)；全要素生產(chǎn)率等同于生產(chǎn)效率，與技術(shù)進(jìn)步、資源配臵等密切相關(guān)，在很大程度上取決于人才紅利釋放帶來(lái)的科技和創(chuàng)新?？梢园l(fā)現(xiàn)，三個(gè)核心生產(chǎn)要素均與人口問(wèn)題緊密相關(guān)。也就是說(shuō)，人口規(guī)模、結(jié)構(gòu)及質(zhì)量作為自變量，將直接或間接的影響因變量經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。對(duì)于我國(guó)而言，近年來(lái)，潛在經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出增速之所以不斷下滑，其中一大主要影響因素為，在老齡占比提升、人口紅利趨減等大背景下，資本投入和勞動(dòng)力數(shù)量的拉動(dòng)效應(yīng)趨勢(shì)性下降，且勞動(dòng)力數(shù)量投入貢獻(xiàn)持續(xù)為負(fù)，這與日本等東亞發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)驗(yàn)亦相吻合。圖 19：中國(guó)人口增速/結(jié)構(gòu)與 GDP 增速圖 20：經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型過(guò)程中的 GDP 增速不斷下沉30201

20、00-10-20-30GDP:不變價(jià):同比（%）占總?cè)丝诒壤?65歲及以上（%）人口增速（%，右軸）3.53.02.52.01.51.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.0（%）實(shí)際GDP同比（5YMA)：中國(guó)日韓臺(tái)平1972 1979 1986 1993 2000 2007 2014-20-15-10-50510152025資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，那么，更具體來(lái)看，三大人口趨勢(shì)背后還有哪些經(jīng)濟(jì)含義？未來(lái)將如何演變，又分別將通過(guò)何種途徑影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)消費(fèi)結(jié)構(gòu)變遷？圖 21：人口要素影響經(jīng)濟(jì)增速及結(jié)構(gòu)邏輯概覽資料來(lái)源：Wind，人口規(guī)模：人口

21、紅利末期，原有發(fā)展模式不可持續(xù)七普數(shù)據(jù)顯示，從絕對(duì)數(shù)量上來(lái)看，2020 年我國(guó)勞動(dòng)年齡人口（16-59 歲）為 8.8 億，人口平均年齡為 38.8 歲，勞動(dòng)力人口資源仍然充沛；然而勞動(dòng)年齡人口占比已處倒 U 型右側(cè)下滑階段，我國(guó)已步入人口紅利末期階段。1990 年-2020 年整體勞動(dòng)年齡人口呈倒 U 型分布， 2020 年勞動(dòng)年齡人口比例占全國(guó)總?cè)丝诘?68.6%，較 2010 年下降 6.9%，已處于倒 U 型右側(cè)下滑階段。自 2004 年開(kāi)始，“民工荒”出現(xiàn)并延續(xù)至今，普通勞動(dòng)者工資走出前數(shù)十年的窄幅波動(dòng)狀態(tài)，一路上行。學(xué)術(shù)界多以 2004 年作為我國(guó)經(jīng)濟(jì)的劉易斯拐點(diǎn)，在此之后，農(nóng)業(yè)剩

22、余勞動(dòng)力減少、勞動(dòng)力短缺現(xiàn)象加劇且普通勞動(dòng)者工資持續(xù)上漲。若以俄羅斯人口問(wèn)題研究員巴爾蘇科夫在從人口紅利到人口老齡化：系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型的世界趨勢(shì)一文中對(duì)經(jīng)濟(jì)意義上人口紅利期的定義“總撫養(yǎng)比小于 50%，15-64 歲（勞動(dòng)年齡）人口占比為 66.6%或更高”來(lái)看，我國(guó)當(dāng)前已處于經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展后的人口紅利期末階段，勞動(dòng)年齡人口占比拐點(diǎn)于 2010 年出現(xiàn)，2020 年 68.6%的水平已接近紅利邊界 66.6%；人口紅利已趨于減弱甚至消失。就業(yè)人員平均工資:制造業(yè)圖 22：2004 年后制造業(yè)平均工資上漲速度加快圖 23：勞動(dòng)年齡人口占比呈倒 U 型下滑9000080000700006000050000

23、40000300002000010000076 (%)7472706866646266.7勞動(dòng)年齡人口(%)70.274.568.61978198119841987199019931996199920022005200820112014201720201990200020102020資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，對(duì)比世界主要經(jīng)濟(jì)體，我國(guó)人口紅利期呈現(xiàn)時(shí)間長(zhǎng)、勞動(dòng)力充沛的特點(diǎn)，曾憑借勞動(dòng)力資源優(yōu)勢(shì)實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)連續(xù) 30 年高速增長(zhǎng)的奇跡。在從人口紅利到人口老齡化：系統(tǒng)性轉(zhuǎn)型的世界趨勢(shì)一文的定義中，我國(guó)人口紅利期（30 年）顯著長(zhǎng)于日（15 年）、韓（12 年）等東亞發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體；同時(shí)，我國(guó)

24、充沛的勞動(dòng)力絕對(duì)數(shù)量上更是錦上添花，我國(guó)勞動(dòng)力出現(xiàn)拐點(diǎn)在 2010 年，彼時(shí)勞動(dòng)力人口占比 74.5%，而美國(guó)、德國(guó)、日本的勞動(dòng)人口占比拐點(diǎn)分別于 1985 年（此處以第一個(gè)拐點(diǎn)計(jì)）、1987 年、1990 年出現(xiàn)，彼時(shí)占比分別僅為 66.9%、69.7%、69.8%。不可否認(rèn)的是，充沛且相對(duì)廉價(jià)的勞動(dòng)力資源曾是我國(guó)一大顯著優(yōu)勢(shì)。伴隨 50-70年代“嬰兒潮”人群的成長(zhǎng)，70 年代后期起，勞動(dòng)人口數(shù)量迅速提升。同時(shí)，收入、醫(yī)療、衛(wèi)生及生活條件的改善使得人口死亡率進(jìn)一步下降。恰逢政策層為控制人口增速過(guò)快增長(zhǎng)于 70 年代提出“計(jì)劃生育政策”，在此階段，無(wú)論是老人撫養(yǎng)比或是少兒撫養(yǎng)比均迅速下降。勞

25、動(dòng)人口數(shù)量的持續(xù)增加、勞動(dòng)人口占比的快速提升以及總撫養(yǎng)比的下滑，使得中國(guó)迎來(lái)了 “人口機(jī)會(huì)窗口期”。80-90 年代，改革開(kāi)放背景下，受益于充沛且廉價(jià)的勞動(dòng)力資源，我國(guó)承接了來(lái)自美國(guó)及亞洲“四小龍”的產(chǎn)業(yè)鏈轉(zhuǎn)移，對(duì)外加工貿(mào)易業(yè)蓬勃發(fā)展，逐步建設(shè)起較完備的工業(yè)部門(mén)體系；而后，我國(guó)又于 2001 年加入世界貿(mào)易組織，大量農(nóng)村人口向東部沿海地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)入出口加工制造業(yè)；同時(shí)，人口潮以及城鎮(zhèn)化的推進(jìn)還推動(dòng)房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)繁榮發(fā)展，進(jìn)一步拉動(dòng)了我國(guó)經(jīng)濟(jì)?？梢哉f(shuō)，我國(guó)連續(xù) 30 多年的經(jīng)濟(jì)高速增長(zhǎng)與人口紅利高度相關(guān)。圖 24：中德美日勞動(dòng)人口占比拐點(diǎn)時(shí)占比絕對(duì)數(shù)對(duì)比74%72%70%68%66%64%62%73

26、.3%69.7%69.8%66.9%中國(guó)德國(guó)美國(guó)日本資料來(lái)源：Wind,然而，在人口紅利消失末期，我國(guó)人均 GDP 對(duì)比同時(shí)期的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體尚處于較低的水平， 主因處于較低端的全球價(jià)值鏈位臵。美、日、韓等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體在勞動(dòng)力人口占比達(dá)到拐點(diǎn)時(shí)， 人均 GDP 均已超過(guò) 10000 美金，城市化率達(dá) 70%以上，已完成了工業(yè)化起飛，處于工業(yè)化 成熟階段。同時(shí)，其低端產(chǎn)業(yè)鏈已逐步向其他人均成本較低的國(guó)家遷移，產(chǎn)品向中高端方向 升級(jí)發(fā)展。而我國(guó)在勞動(dòng)人口占比頂點(diǎn)時(shí)期，人均 GDP、人均粗鋼量及城市化率幾乎均低于 以上主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，很大的原因在于，在四次全球制造業(yè)大遷移過(guò)程中，我國(guó)以廉價(jià)充沛 的人力資本

27、為主要優(yōu)勢(shì)，而美日韓德的優(yōu)勢(shì)在后期則更多體現(xiàn)在生產(chǎn)模式創(chuàng)新和效率提升上，如美國(guó)在 20 世紀(jì) 20 年代不斷涌現(xiàn)的技術(shù)創(chuàng)新，日本、德國(guó)深耕精細(xì)化專業(yè)化生產(chǎn)的路徑。不可否認(rèn)的是，我國(guó)依靠承接勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)獲得了經(jīng)濟(jì)的高速增長(zhǎng)，但同時(shí)，這也制約了 制造業(yè)的后續(xù)發(fā)展升級(jí)速度。圖 25：中美德日韓勞動(dòng)人口拐點(diǎn)前后城市化率（%）圖 26：中美德日韓勞動(dòng)人口拐點(diǎn)前后人均 GDP（美元）情況美國(guó)中國(guó)德國(guó)日本韓國(guó)8580757065605550454070000600005000040000300002000010000美國(guó)中國(guó)德國(guó)日本韓國(guó)35-10-8-6-4-202468100-10-8-6-4-2024

28、6810 資料來(lái)源：Wind，注：以勞動(dòng)力人口占比拐點(diǎn)為 0資料來(lái)源：Wind， 注：以勞動(dòng)力人口占比拐點(diǎn)為 0近年來(lái)我國(guó)廉價(jià)勞動(dòng)力比較優(yōu)勢(shì)已不再，用人成本不斷提升，且未來(lái)勞動(dòng)力數(shù)量對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的貢獻(xiàn)可能還將進(jìn)一步下滑，依靠勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的模式已難以為繼。結(jié)構(gòu)上，亟需通過(guò)提高勞動(dòng)生產(chǎn)率和全要素生產(chǎn)率、促產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)以驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。盡管我國(guó)制造業(yè)發(fā)展取得了顯著成效，規(guī)模和數(shù)量已然不是當(dāng)前中國(guó)工業(yè)生產(chǎn)的主要矛盾，但“大而不強(qiáng)”問(wèn)題仍存，多數(shù)高端制造領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)缺失、產(chǎn)品質(zhì)量不高，而傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)又面臨人力資源優(yōu)勢(shì)弱化、資源環(huán)境約束趨緊等難題。根據(jù)波特假說(shuō)（Porter hypothesis

29、），勞動(dòng)力成本上升和資源約束有望倒逼企業(yè)加速進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新和轉(zhuǎn)型升級(jí)。展望未來(lái)，我國(guó)制造業(yè)有望從傳統(tǒng)的“三低一弱”（低附加值、低技術(shù)含量、低質(zhì)量、弱品牌），逐步走向“三高一強(qiáng)”的“新中國(guó)制造”（高附加值、高技術(shù)含量、高質(zhì)量、強(qiáng)品牌），高端制造業(yè)（通信、電子、計(jì)算機(jī)、汽車、高端機(jī)械設(shè)備、新材料、工控自動(dòng)化、新能源等）發(fā)展大有可為。一方面，鼓勵(lì)制造業(yè)高端化的政策頻出。自 2015 年中國(guó)制造 2025被提出以來(lái)，政策便不斷強(qiáng)調(diào)“大力發(fā)展先進(jìn)制造業(yè)，改造提升傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)，走提質(zhì)增效的發(fā)展道路”，力爭(zhēng)實(shí)現(xiàn)“2025 年制造業(yè)整體素質(zhì)大幅提升，2035 年制造業(yè)整體達(dá)到世界制造強(qiáng)國(guó)陣營(yíng)中等水平”的定性目標(biāo)；“

30、十四五規(guī)劃”則進(jìn)一步提出“到 2025年戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)增加值占 GDP 比重超過(guò) 17%”的定量目標(biāo)。另一方面，我國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)升級(jí)已不斷取得新成效，產(chǎn)業(yè)鏈正逐步向微笑曲線兩端攀升；同時(shí)，2020 年疫情影響下海外供應(yīng)鏈?zhǔn)艽欤菫閲?guó)內(nèi)部分高端制造產(chǎn)品提供了良好的市場(chǎng)份額擴(kuò)張機(jī)會(huì)，從今年以來(lái)工業(yè)品產(chǎn)量/制造業(yè)投資/上市公司一季報(bào)數(shù)據(jù)來(lái)看，電子、運(yùn)輸設(shè)備及專用設(shè)備等高成長(zhǎng)性高端制造業(yè)板塊景氣高企、韌性極強(qiáng)。圖 27：我國(guó)高技術(shù)產(chǎn)業(yè)連續(xù)多年保持高速增長(zhǎng)圖 28：2021Q1 高成長(zhǎng)性高端制造業(yè)表現(xiàn)亮眼 12010080C6E0LLRANGE 40 200-20-20-40CELLRANGECELLR

31、ANGECELLRANGE80180280380 2021Q1同比增長(zhǎng)率2021Q1：2019Q1年化增長(zhǎng)率工業(yè)增加值:高技術(shù)產(chǎn)業(yè):累計(jì)同比()60工業(yè)增加值:累計(jì)同比()40202014/122015/042015/082015/122016/042016/082016/122017/042017/082017/122018/042018/082018/122019/042019/082019/122020/042020/082020/120-20資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，圖 29：近年來(lái)中國(guó)在復(fù)雜全球價(jià)值鏈網(wǎng)絡(luò)中的重要度已得到較大幅提升資料來(lái)源：全球價(jià)值鏈發(fā)展報(bào)告 2019，

32、表 2：近年來(lái)“中國(guó)智造”政策匯總時(shí)間文件要點(diǎn)到 2020 年，基本實(shí)現(xiàn)工業(yè)化，制造業(yè)大國(guó)地位進(jìn)一步鞏固，制造業(yè)信息化水平大幅提升。掌2015 年 5 月中國(guó)制造 20252016 年 11 月“十三五”國(guó)家戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃2017 年 10 月高端智能再制造行動(dòng)計(jì)劃（2018-2020年）2017 年 12 月增強(qiáng)制造業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力三年行動(dòng)計(jì)劃(2018-2020 年)導(dǎo)意見(jiàn)2018 年 9 月關(guān)于發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定并擴(kuò)大就業(yè)的指握一批重點(diǎn)領(lǐng)域關(guān)鍵核心技術(shù)。到 2025 年，制造業(yè)整體素質(zhì)大幅提升。到 2035 年，我國(guó)制造業(yè)整體達(dá)到世界強(qiáng)國(guó)陣營(yíng)中等水平。增材制造（3D 打?。C(jī)器人與智

33、能制造、超材料與納米材料等領(lǐng)域技術(shù)不斷取得重大突破，推動(dòng)傳統(tǒng)工業(yè)體系分化改革，重塑制造業(yè)國(guó)際分工格局到 2020 年，突破一批制約我國(guó)高端智能再制造發(fā)展的拆解、檢測(cè)、成型加工等關(guān)鍵共性技術(shù)，智能檢測(cè)、成型加工技術(shù)達(dá)到國(guó)際先進(jìn)水平推進(jìn)人工智能和制造業(yè)深度融合，加快制造強(qiáng)國(guó)和網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)國(guó)建設(shè)加快數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，著力發(fā)展壯大互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、人工智能等信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)，做大做強(qiáng)平臺(tái)企業(yè)九大領(lǐng)域2018 年 11 月戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)分類（2018）戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)包括新一代信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、高端設(shè)備制造、數(shù)字創(chuàng)意相關(guān)服務(wù)、環(huán)保產(chǎn)業(yè)等信息技術(shù)、高端裝備等新型產(chǎn)業(yè)集群2019 年 3 月2019 年政府工

34、作報(bào)告推送傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)改造升級(jí)，促進(jìn)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)融合發(fā)展，拓展“智能+”培育新一代2019 年 11 月關(guān)于推動(dòng)先進(jìn)制造業(yè)和現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合發(fā)展的實(shí)施意見(jiàn)推進(jìn)建設(shè)智能工廠；加快工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新應(yīng)用；深化制造業(yè)服務(wù)業(yè)和互聯(lián)網(wǎng)融合發(fā)展，大力發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”，激發(fā)發(fā)展活力和潛力，營(yíng)造融合發(fā)展新生態(tài)。突破工業(yè)機(jī)理建模、數(shù)字孿生、信息物理系統(tǒng)等關(guān)鍵技術(shù)。2020 年 5 月2020 年政府工作報(bào)告推動(dòng)制造業(yè)升級(jí)和新興產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高科技創(chuàng)新支撐能力。加強(qiáng)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，發(fā)展新一代信息網(wǎng)絡(luò)，拓展 5G 應(yīng)用等。2021 年 1 月工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)新發(fā)展行動(dòng)計(jì)劃（2021-2023 年）2021 年 3

35、月中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和 2035 年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要資料來(lái)源：政府網(wǎng)站，老齡化趨勢(shì)顯著2021-2023 年，要進(jìn)一步完善新型基礎(chǔ)設(shè)施、彰顯融合應(yīng)用成效、提升技術(shù)創(chuàng)新能力、健全產(chǎn)業(yè)發(fā)展生態(tài)和增強(qiáng)安全保障能力。優(yōu)化產(chǎn)業(yè)鏈供應(yīng)鏈，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)節(jié)環(huán)節(jié)列在國(guó)內(nèi)，打造“制造強(qiáng)國(guó)”首先，老齡化程度的加速提升將從供給和需求兩方面影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。供給端，老齡化趨勢(shì)將造成勞動(dòng)力平均年齡不斷抬升，從而引發(fā)勞動(dòng)效率的下滑，拖累整體產(chǎn)出水平。從日本 90 年代的經(jīng)驗(yàn)看，即使總?cè)丝谝?guī)模還在持續(xù)增長(zhǎng)，但由于人口結(jié)構(gòu)發(fā)生了變化，其潛在增長(zhǎng)率也直接受到了影響。但值得慶幸的是，老齡化趨勢(shì)下

36、，勞動(dòng)人口數(shù)量、平均勞動(dòng)效率趨向下降，帶來(lái)用人成本的提升，有望倒逼企業(yè)生產(chǎn)方式向智能化轉(zhuǎn)型，從而促進(jìn)產(chǎn)業(yè)部門(mén)由傳統(tǒng)的勞動(dòng)密集型向高技術(shù)、高附加值的知識(shí)密集型、技術(shù)密集型智能制造轉(zhuǎn)變，抵消人口結(jié)構(gòu)變遷、勞動(dòng)效率下降對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的負(fù)面沖擊。可供佐證的是，國(guó)際社會(huì)上，Thieben 在文章Aging and structural change中利用 55 個(gè)國(guó)家 19702004 年數(shù)據(jù)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)人口老齡化趨向于加速持續(xù)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化。圖 30：中國(guó)老齡化率與 GDP 增速（可與右圖對(duì)比）圖 31：日本老齡化率與 GDP 增速%人口結(jié)構(gòu):占總?cè)丝诒壤?65歲及以上GDP同比增速（%，右軸）141210

37、86420301614251220101581065402-50-10老齡化率（%）GDP增速（%）199019941998200220062010201420181960 1966 1972 1978 1984 1990 1996 2002 2008 2014資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Wind，雖然老齡化趨勢(shì)難以逆轉(zhuǎn)，且是各大經(jīng)濟(jì)體持續(xù)發(fā)展過(guò)程中所必須面臨的問(wèn)題，但類比發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，我國(guó)“未富先老”問(wèn)題較為嚴(yán)峻，加快產(chǎn)業(yè)升級(jí)、生產(chǎn)方式自動(dòng)化轉(zhuǎn)型更是具有迫切必要。一方面，我國(guó)從輕度老齡化進(jìn)入中度老齡化的速度遠(yuǎn)高于西方發(fā)達(dá)國(guó)家，略低于東亞主要經(jīng)濟(jì)體。根據(jù)世界衛(wèi)生組織的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)，從輕度老齡化進(jìn)入

38、中度老齡化階段，美國(guó)、德國(guó)分別花了約 65 年、45 年；日本、韓國(guó)分別花費(fèi) 24 年、18 年。而中國(guó)花費(fèi)大約 25 年（2000-2025），整體節(jié)奏仍然偏快。另一方面，中國(guó)步入老齡化社會(huì)階段的人均 GDP 明顯低于美日韓。美國(guó)、日本、韓國(guó)分別于 2014 年、1995 年及 2018 年邁入中度老齡化社會(huì)，邁入中度老齡化社會(huì)時(shí)人均 GDP 分別為 5.1 萬(wàn)美元、4.3 萬(wàn)美元及 3.3 萬(wàn)美元，而根據(jù)世界衛(wèi)生組織的預(yù)測(cè)，中國(guó)將于 2025 年正式邁入中度老齡化社會(huì)，但當(dāng)前人均 GDP 僅為 1.68萬(wàn)美元，與同時(shí)期美日韓仍存在較大差距，“未富先老”問(wèn)題較為嚴(yán)峻。圖 32：對(duì)標(biāo)主要經(jīng)濟(jì)體

39、，我國(guó)存在較嚴(yán)峻的“未富先老”問(wèn)題70,000新加坡美國(guó)60,00050,000加拿大英國(guó) 法國(guó)40,000日本30,000韓國(guó)20,000中10,000中國(guó)越南0印度印尼等水平高度發(fā)達(dá)人均GDP（美元）老齡化國(guó)家分界057101520253065歲及以上人口:占總?cè)丝诒戎?%)資料來(lái)源：Wind ,需求端，老齡化程度的加深預(yù)計(jì)將對(duì)未來(lái)整體社會(huì)消費(fèi)特征產(chǎn)生兩大影響：1）老齡人口消費(fèi)的貢獻(xiàn)度上升致使社會(huì)整體消費(fèi)特點(diǎn)更反映老齡人口的消費(fèi)理念和消費(fèi)偏好，即整體向簡(jiǎn)約化和便捷化方向變遷。2）消費(fèi)結(jié)構(gòu)上，隨著人均收入水平的提升，老齡人口的消費(fèi)需求已不再局限于滿足溫飽，而將更看重健康和精神需求，從而拉動(dòng)醫(yī)

40、療、養(yǎng)老服務(wù)、旅游等老齡消費(fèi)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。其次，人口快速老齡化將會(huì)對(duì)當(dāng)前尚未成熟的養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)及養(yǎng)老金體系帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。當(dāng)前我國(guó)推行的養(yǎng)老模式主要為“9073”，即 90%居家養(yǎng)老，7%享受社區(qū)養(yǎng)老服務(wù)，3%享受機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)，成本依次升高。類比日本、德國(guó)等同樣面臨老齡化趨勢(shì)困擾的發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體，目前我國(guó)養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)仍處于市場(chǎng)化發(fā)展的初期階段：居家養(yǎng)老模式中，養(yǎng)老護(hù)理人才具較大缺口， “阿姨荒”近年頻頻出現(xiàn)，且尚未形成具較大規(guī)模并且規(guī)范的服務(wù)體系；機(jī)構(gòu)養(yǎng)老服務(wù)仍以公辦機(jī)構(gòu)提供為主，市場(chǎng)化程度不足；多數(shù)公共基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)尚未考慮老年人需求。 2019年國(guó)家積極應(yīng)對(duì)人口老齡化中長(zhǎng)期規(guī)劃中，我國(guó)養(yǎng)老服務(wù)體系預(yù)計(jì)于

41、2022 年才能夠基本建成，于 2035 年才可成熟定型。然而老齡化人口已然處于快速增加階段，供需存在較大的錯(cuò)配缺口。此外，當(dāng)前我國(guó)的養(yǎng)老金體系結(jié)構(gòu)也并不完善。我國(guó)養(yǎng)老金體系基本以基本養(yǎng)老保險(xiǎn)為主導(dǎo)（占比約為 80%），而作為第二支柱的企業(yè)年金和作為第三支柱的稅收遞延型商業(yè)養(yǎng)老保險(xiǎn)當(dāng)前發(fā)展尚未成熟。對(duì)比美國(guó)以第二/三支柱為重、較成熟的養(yǎng)老金體系，隨著未來(lái)老齡化占比的快速提升，我國(guó)政府養(yǎng)老金支出負(fù)擔(dān)明顯較重。人口紅利轉(zhuǎn)為人才紅利近年來(lái)人口素質(zhì)的大幅度提升促進(jìn)了我國(guó)科技創(chuàng)新的不斷進(jìn)步：在專利合作條約（PCT）數(shù) 量上，我國(guó)在2000-2020 年間取得顯著增長(zhǎng)，專利申請(qǐng)數(shù)量占全球總數(shù)量由接近1%升

42、至25%， 2020 年已超越美國(guó)，占據(jù)世界第一。其中，企業(yè)和高校成為專利申請(qǐng)的主力軍，華為 2002 年 PCT 申請(qǐng)量達(dá) 5,464 件，已連續(xù)第四年成為最大的申請(qǐng)人；在排名前十的教育機(jī)構(gòu)申請(qǐng) 人中，我國(guó) 5 所高校上榜，美國(guó)、日本高校分別有 4 所、1 所。此外，國(guó)家也在不斷加大對(duì) 優(yōu)秀工程師的資源支持力度，努力將人才儲(chǔ)備轉(zhuǎn)化成實(shí)在的“人才紅利”。2020 年我國(guó)擁有 國(guó)家工程研究中心與國(guó)家工程實(shí)驗(yàn)室 350 個(gè)，對(duì)比 2010 年增長(zhǎng)高達(dá) 61%。圖 33：我國(guó) PCT 專利申請(qǐng)量全球占比情況圖 34：2020 年 PCT 教育機(jī)構(gòu)申請(qǐng)人排名PCT專利申請(qǐng)量全球占比:美國(guó)(%)PCT專

43、利申請(qǐng)量全球占比:德國(guó)(%) PCT專利申請(qǐng)量全球占比:日本(%)PCT專利申請(qǐng)量全球占比:韓國(guó)(%) PCT專利申請(qǐng)量全球占比:中國(guó)(%)25.017.490.84454035302520151050200020102020資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：WIPO，發(fā)揮“人才紅利”的作用以替代“人口紅利”，是我國(guó)驅(qū)動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、提升在全球價(jià)值鏈中地位的關(guān)鍵。根據(jù) 2020 年人口與勞動(dòng)綠皮書(shū)預(yù)測(cè)，假定到 2050 年中國(guó) 15 歲以上人口平均增加 1.5 年的受教育年限，將使中國(guó)的潛在增長(zhǎng)率平均增加 0.2 個(gè)百分點(diǎn)。未來(lái)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將更加依賴于人才素質(zhì)提升帶動(dòng)下的生產(chǎn)技術(shù)升級(jí)及生產(chǎn)效率上升，從

44、而在一定程度上對(duì)沖人口數(shù)量紅利消失、人口老齡化趨勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的負(fù)面影響。一方面，不同于“人口紅利”，人才紅利帶來(lái)的勞動(dòng)生產(chǎn)效率的提升具有較強(qiáng)的可持續(xù)性和內(nèi)生性；另一方面，隨著依托優(yōu)勢(shì)從勞動(dòng)力數(shù)量轉(zhuǎn)變?yōu)閯趧?dòng)力質(zhì)量，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也將從勞動(dòng)密集型逐步向技術(shù)/資本密集型轉(zhuǎn)移，我國(guó)在全球價(jià)值鏈中的地位有望進(jìn)一步攀升。通過(guò)觀察日本的經(jīng)濟(jì)發(fā)展路徑可發(fā)現(xiàn)，日本于 70 年代踏入老齡化社會(huì)、90 年代邁入中度老齡化、21 世紀(jì)以來(lái)勞動(dòng)力數(shù)量不斷下滑，人力資本對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的負(fù)面影響不斷加重，但得益于“科技立國(guó)”戰(zhàn)略，不斷發(fā)揮人才紅利，在經(jīng)歷“技術(shù)引進(jìn)并模仿消化并創(chuàng)新自主創(chuàng)新”三階段后，至今其高端制造業(yè)仍是維持了在全球價(jià)

45、值鏈中的絕對(duì)優(yōu)勢(shì)。圖 35：在部分高端制造業(yè)中，日本仍維持絕對(duì)優(yōu)勢(shì) CELLRANGE CELLRANGE CELLRANGE CELLRANGE0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100% CELLRANGE CELLRANGE資料來(lái)源：Wind，人口發(fā)展與消費(fèi)趨勢(shì)：兩大變化經(jīng)濟(jì)發(fā)展、人口結(jié)構(gòu)影響社會(huì)整體消費(fèi)結(jié)構(gòu)和特征變化。參照日本戰(zhàn)后以來(lái)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，可以明顯觀察到三大消費(fèi)趨勢(shì)，一是消費(fèi)意識(shí)從標(biāo)準(zhǔn)化、個(gè)性化再到理性化的變遷；二是人口結(jié)構(gòu)變化對(duì)消費(fèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)將產(chǎn)生巨大影響，如老齡人口占比提升將拉動(dòng)健康醫(yī)療產(chǎn)業(yè)的消費(fèi)需求；三是本土意識(shí)、文化自信的逐步崛起。具體而言：戰(zhàn)后至 7

46、0 年代：此階段日本經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，但消費(fèi)主力（中青年）大多生于戰(zhàn)亂年代，整體消費(fèi)理念趨于保守。隨著生活條件的改善，大件耐用品（家電、汽車）逐步普及，但產(chǎn)品趨向于標(biāo)準(zhǔn)化。同時(shí)，外來(lái)的歐美消費(fèi)品及生活方式逐步興起，較受青睞。80 年代至 90 年代：此階段日本經(jīng)濟(jì)維持高速發(fā)展，消費(fèi)主力（中青年）也多出生于吃穿不愁的年代，疊加大件耐用消費(fèi)品已逐步普及完成，個(gè)性化、品質(zhì)化、高端化消費(fèi)趨勢(shì)漸興起。從日本工薪家庭的月消費(fèi)支出來(lái)看，此階段對(duì)于食品等必需消費(fèi)品的支出不斷下降，取而代之的是交通通信、娛樂(lè)、服裝、醫(yī)療保健等商品支出的上升。同時(shí)，奢侈品牌消費(fèi)狂熱化，而咖啡、方便品等常見(jiàn)消費(fèi)品也紛紛走向高級(jí)化的發(fā)展策

47、略。與此同時(shí)，人口結(jié)構(gòu)正逐步發(fā)生改變，生育率下降、家庭小型化等趨勢(shì)促使“個(gè)人消費(fèi)經(jīng)濟(jì)”崛起，帶動(dòng)個(gè)人護(hù)理家電、便利商店、餐飲業(yè)等開(kāi)始快速發(fā)展。此外，由于經(jīng)濟(jì)實(shí)力及文化自信提升，國(guó)貨認(rèn)同感在不斷增強(qiáng)。90 年代至今：90 年代日本資產(chǎn)價(jià)格泡沫破滅，經(jīng)濟(jì)發(fā)展陷入停滯，對(duì)社會(huì)消費(fèi)產(chǎn)生了極大的負(fù)面影響。而步入 21 世紀(jì)以來(lái)，金融危機(jī)、海嘯及核泄漏等問(wèn)題又對(duì)日本經(jīng)濟(jì)造成了較大的打擊。自 1995 年后，日本人均家庭消費(fèi)支出便達(dá)到上升周期頂部，服裝鞋帽類支出下降，娛樂(lè)類支出不再上升。消費(fèi)觀念漸亦從高端化走向理性化，疊加對(duì)日產(chǎn)品牌認(rèn)同感的進(jìn)一步提升，主打簡(jiǎn)約、健康、日系風(fēng)的日本國(guó)產(chǎn)消費(fèi)品漸成為主流。同時(shí)，

48、日本正式邁入中度老齡化社會(huì)且老齡人口占比迅速提升，老年人漸成為社會(huì)消費(fèi)的主力人群，大力推動(dòng)了醫(yī)療保健類產(chǎn)業(yè)、養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)及交通通信業(yè)的發(fā)展。我國(guó)當(dāng)前的消費(fèi)理念及環(huán)境與 80-90 年代的日本更為相似。隨著 Z 世代的崛起，當(dāng)前正處于個(gè)性化、高端化、品質(zhì)化消費(fèi)時(shí)代。同時(shí)，由于經(jīng)濟(jì)實(shí)力及文化自信的提升，國(guó)貨認(rèn)同感提高，國(guó)潮品牌崛起。展望未來(lái)，21 世紀(jì)后日本消費(fèi)意愿的降低有許多外部因素的沖擊影響，在一定程度上可借鑒意義并不強(qiáng)，但其人口結(jié)構(gòu)變遷帶來(lái)的消費(fèi)結(jié)構(gòu)變化對(duì)我國(guó)未來(lái)消費(fèi)趨勢(shì)有較強(qiáng)的啟示意義。圖 36：日本兩人以上家庭消費(fèi)水平指數(shù)變化情況（ 2010=100）綜合（2010=100）食品住房服飾

49、醫(yī)療保健交通和通信文化娛樂(lè)2001801601401201008060401981 1983 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015資料來(lái)源：日本統(tǒng)計(jì)局，圖 37：80-90 年代，日本進(jìn)口咖啡數(shù)量迅速增長(zhǎng)圖 38：日本醫(yī)療費(fèi)支出不斷提升日本:人均國(guó)民醫(yī)療費(fèi)（千日元）500000450000400000350000300000250000200000150000100000500000咖啡進(jìn)口數(shù)量（公噸）1877 1942 1960 1975 1990 1997 2000 2

50、003 2006 2009400350300250200150100500日本:國(guó)民醫(yī)療費(fèi)占GDP比重（%,右軸）98765432101985 1990 1995 2000 2005 2010 2015 2020 資料來(lái)源：All Japan Coffee Association，資料來(lái)源：Wind，當(dāng)前：新興消費(fèi)趨勢(shì)已現(xiàn)，供需兩側(cè)帶動(dòng)國(guó)貨崛起當(dāng)前新興消費(fèi)群體具四大特點(diǎn)：擁有較富裕的生活環(huán)境、較高的儲(chǔ)蓄和收入水平。故相比于價(jià)格，更看重消費(fèi)品的品質(zhì)，驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品逐步向品牌化、高端化方向升級(jí)；以及玩樂(lè)、服務(wù)、旅游、寵物等方面的精神消費(fèi)；生于國(guó)家經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展且實(shí)力不斷增強(qiáng)的時(shí)期，故具較高的消費(fèi)文化自信，

51、不再以海外大牌為美；同時(shí)，供給側(cè)亦不斷推陳出新，切入細(xì)分賽道，創(chuàng)造消費(fèi)爆品，如創(chuàng)新型小家電（摩飛）、美妝國(guó)貨（完美日記、薇諾娜）、潮牌國(guó)貨（安踏）、新型食品/飲用品（元?dú)馍?、三頓半）等，進(jìn)一步促進(jìn)了國(guó)貨的崛起和消費(fèi)者對(duì)國(guó)產(chǎn)品牌的認(rèn)同度。周圍泛濫的信息加強(qiáng)了其探索性和包容性，社會(huì)消費(fèi)理念逐步從標(biāo)準(zhǔn)化走向個(gè)性化，追求創(chuàng)新、新奇，潮、顏值經(jīng)濟(jì)等概念興起，帶動(dòng)醫(yī)美、潮牌、潮玩等新興消費(fèi)品種的快速發(fā)展。多為獨(dú)生子女，兄弟姐妹較少，個(gè)人消費(fèi)經(jīng)濟(jì)盛行。圖 39：創(chuàng)新型小家電摩飛品牌銷售額持續(xù)高增圖 40：我國(guó)潮流玩具市場(chǎng)快速發(fā)展 摩飛銷售額（億元）中國(guó)潮玩市場(chǎng)規(guī)模（十億元）1614121086420201

52、520162017201820192020同比增速（右軸）76.362.148.736.620.7 22.9146.38.210.890807060504030201002015201720192021E2023E70%60%50%40%30%20%10%0% 資料來(lái)源：新寶股份年報(bào)，資料來(lái)源：泡泡瑪特招股說(shuō)明書(shū)，圖 41：2009-2019 中國(guó)品牌關(guān)注度占比圖 42：國(guó)貨化妝品不斷搶占國(guó)際化妝品牌份額20162017201820192020海外品牌中國(guó)品牌100%90%80%70%60%50%40%30%20%10%0%30%62%70%38%2009201905101520資料來(lái)源：CB

53、NData，資料來(lái)源：歐睿數(shù)據(jù)庫(kù)，未來(lái)：老齡化趨勢(shì)催化銀發(fā)經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展隨著老齡人口占比的逐步提升，其消費(fèi)需求及消費(fèi)習(xí)慣對(duì)社會(huì)整體消費(fèi)特征的影響程度也將隨之上升，并影響不同消費(fèi)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展空間。一是老齡人口開(kāi)支主要集中在醫(yī)療、健康產(chǎn)業(yè)，且未來(lái)隨著收入水平的提升，在養(yǎng)老健康領(lǐng)域花費(fèi)的支出比重有望繼續(xù)上升。借鑒發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)，老齡化趨勢(shì)將拉動(dòng)醫(yī)療保健產(chǎn)業(yè)、養(yǎng)老服務(wù)產(chǎn)業(yè)的大量需求。對(duì)于我國(guó)而言，自檢測(cè)醫(yī)療器械、高端創(chuàng)新耗材、創(chuàng)新藥、養(yǎng)老服務(wù)等賽道均具低滲透率、大空間。二是隨年齡上升，對(duì)便捷化消費(fèi)品的需求也將有所提升，智能家居家電、智能汽車等產(chǎn)品大有可為。同時(shí)，隨著收入水平的不斷提升和國(guó)家經(jīng)濟(jì)實(shí)力的加強(qiáng)，往

54、后老年消費(fèi)的方式相較現(xiàn)在而言會(huì)發(fā)生巨大變化。一方面，未來(lái)老齡人群將具有更高的消費(fèi)能力、更時(shí)尚的消費(fèi)觀念及更高的受教育程度，旅游等娛樂(lè)消費(fèi)存在廣闊空間；另一方面，少子化伴隨而來(lái)的是老齡人口“空巢”現(xiàn)象嚴(yán)重，未來(lái)老年人在寵物等陪伴性、精神性消費(fèi)上的支出也料將有所增加。圖 43：高收入國(guó)家老齡化占比提升帶動(dòng)私人醫(yī)療支出占比圖 44：當(dāng)前老齡人口對(duì)新興消費(fèi)渠道的接受度上升高收入國(guó)家醫(yī)療支出占GDP比重（%）4.654.64.554.54.454.44.354.34.254.2高收入國(guó)家老齡人口占總?cè)丝诒戎兀?，右軸）2005200720092011201317.016.516.015.515.014.

55、514.0全網(wǎng)用戶安裝滲透率銀發(fā)人群安裝滲透率0%20%40%60%80%100 %資料來(lái)源：Wind，資料來(lái)源：Mobtech，人口問(wèn)題對(duì)三大類資產(chǎn)配臵的影響人口結(jié)構(gòu)將如何影響居民的資產(chǎn)配臵？學(xué)術(shù)上通常采用生命周期模型和人口交疊世代結(jié)構(gòu)模型的投資理論進(jìn)行分析，認(rèn)為人口結(jié)構(gòu)的變化決定了金融資產(chǎn)的供求狀況，從而導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格的變化。例如生命周期假說(shuō)認(rèn)為人的一生收入呈現(xiàn)倒 U 型曲線，即壯年時(shí)期收入最高，而年幼時(shí)（就職之前）和老年退休后則基本上無(wú)收入。而每個(gè)人會(huì)根據(jù)一生的預(yù)期收入管理自己的財(cái)富，通過(guò)投資和儲(chǔ)蓄平滑消費(fèi)，以實(shí)現(xiàn)整個(gè)生命周期中的效用最大化。其結(jié)果就是人們?cè)谀贻p和壯年時(shí)傾向于進(jìn)行儲(chǔ)蓄和投資

56、，而在老年退休儲(chǔ)蓄下降時(shí)，利用年輕時(shí)的儲(chǔ)蓄積累進(jìn)行消費(fèi)。大量實(shí)證研究證明了生命周期假說(shuō)的合理性，且發(fā)現(xiàn)一些關(guān)鍵年齡具備以下普遍特征：20歲左右進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)，開(kāi)始就業(yè)；25-35 歲之間成家、買(mǎi)第一套房子；30-45 歲之間為貸款高峰、負(fù)債高峰和房產(chǎn)支出高峰；40-55 歲之間為事業(yè)和投資高峰，收入和儲(chǔ)蓄都快速增長(zhǎng)；60 歲以后逐步進(jìn)入退休。其他實(shí)證研究也表明，35-54 歲年齡段的人口收入處于人生的高點(diǎn)，但由于既要為子女儲(chǔ)蓄，又要為自己未來(lái)養(yǎng)老儲(chǔ)蓄，其儲(chǔ)蓄率也處于人生的高點(diǎn)，為社會(huì)的主要儲(chǔ)蓄者（Prime Saver）。隨著我國(guó)中年和老年人口占比的上升，利率、權(quán)益資產(chǎn)、房地產(chǎn)等大類資產(chǎn)配臵都

57、會(huì)受到深遠(yuǎn)的影響。養(yǎng)老金制度亟待改革，長(zhǎng)期資金增配權(quán)益資產(chǎn)我國(guó)當(dāng)前的養(yǎng)老金制度采用現(xiàn)收現(xiàn)付制與個(gè)人賬戶相結(jié)合的方式。在當(dāng)前制度下在職工人繳納的養(yǎng)老金被計(jì)入個(gè)人賬戶，但由于歷史上大規(guī)模的企業(yè)改革造成大量員工在短時(shí)期內(nèi)集中退休，國(guó)家無(wú)力籌集足夠的養(yǎng)老金，因而個(gè)人賬戶中的資金被用于當(dāng)期的支付，而沒(méi)有用于投資，形成了個(gè)人賬戶沒(méi)有做實(shí)的問(wèn)題。由于養(yǎng)老金體系總體以現(xiàn)收現(xiàn)付制占主導(dǎo)地位，空賬問(wèn)題未能解決，在老齡化背景下隨著勞動(dòng)人口越來(lái)越少，退休人口越來(lái)越多，下一代面臨的壓力也越來(lái)越大。根據(jù)中國(guó)社科院發(fā)布的中國(guó)養(yǎng)老金精算報(bào)告 2019-2050根據(jù)建模預(yù)測(cè)：2019 年全國(guó)城鎮(zhèn)企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余

58、為 4.26 萬(wàn)億元，2028 年當(dāng)期結(jié)余可能出現(xiàn)負(fù)數(shù)，到 2035 年累計(jì)結(jié)余可能耗盡，此后每年出現(xiàn)缺口且缺口不斷擴(kuò)大。圖 45：2019-2050 全國(guó)企業(yè)職工基本養(yǎng)老金保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余預(yù)測(cè)資料來(lái)源：中國(guó)養(yǎng)老金精算報(bào)告 2019-2050，因此，在人口老齡化日趨嚴(yán)重的背景下，我國(guó)養(yǎng)老金制度亟待改革。中國(guó)社科院世界社保研究中心編寫(xiě)出版的中國(guó)養(yǎng)老金發(fā)展報(bào)告 2020指出，中國(guó)三支柱養(yǎng)老保險(xiǎn)的改革取向應(yīng)是以基金積累為基礎(chǔ)的“資產(chǎn)型”養(yǎng)老金制度模式，逐漸替代以現(xiàn)收現(xiàn)付為主要融資方式的 “負(fù)債型”的養(yǎng)老金制度模式。這意味需要“做大做強(qiáng)主權(quán)養(yǎng)老儲(chǔ)備基金；不斷擴(kuò)容國(guó)家舉辦的統(tǒng)賬結(jié)合式第一支柱養(yǎng)老金的統(tǒng)籌

59、基金規(guī)模和逐漸做實(shí)個(gè)人賬戶；擴(kuò)大企業(yè)和單位舉辦的第二支柱養(yǎng)老金參與率；盡快推進(jìn)個(gè)人和家庭建立的第三支柱養(yǎng)老金的改革進(jìn)程”。我們認(rèn)為，養(yǎng)老金大規(guī)模入市的條件正在逐步具備。一方面，資本市場(chǎng)對(duì)于養(yǎng)老金的可持續(xù)運(yùn)營(yíng)意義重大：養(yǎng)老金實(shí)施市場(chǎng)化投資后，在幾十年的復(fù)利作用下，退休時(shí)養(yǎng)老資產(chǎn)規(guī)模中個(gè)人繳費(fèi)本金只占很小一部分，投資收益往往是繳費(fèi)本金的數(shù)倍，可提高個(gè)人養(yǎng)老金的替代率和制度的財(cái)務(wù)可持續(xù)性，有利于防止老年貧困和社會(huì)穩(wěn)定，成為一個(gè)民生安全網(wǎng)。另一方面，規(guī)模龐大的養(yǎng)老金等長(zhǎng)期資金有望成為資本市場(chǎng)的基石，有助于資本市場(chǎng)的繁榮，對(duì)加快構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局具有戰(zhàn)略意義。未來(lái)隨著第一支柱個(gè)人賬戶的逐步做實(shí)和第

60、二、第三支柱改革進(jìn)程的不斷推進(jìn)，養(yǎng)老金有望大規(guī)模配臵資本市場(chǎng)，對(duì)權(quán)益類資產(chǎn)形成長(zhǎng)期利好。歷史上，美國(guó)為了補(bǔ)充以社保稅為主的社會(huì)保障計(jì)劃，與 1978 年開(kāi)始推行“401k”等職業(yè)養(yǎng)老金計(jì)劃以及個(gè)人退休儲(chǔ)蓄賬戶（IRA 賬戶），由此形成了美國(guó)養(yǎng)老金體系的三大支柱。在養(yǎng)老金投資的稅收優(yōu)惠政策的鼓勵(lì)下“401K”計(jì)劃迅速壯大，逐漸取代了傳統(tǒng)的社會(huì)保障體系，成為美國(guó)諸多雇主首選的社會(huì)保障計(jì)劃。美國(guó)的職業(yè)養(yǎng)老金計(jì)劃和 IRA 計(jì)劃解決了美國(guó)人在低儲(chǔ)蓄率下的養(yǎng)老難題，同時(shí)對(duì)于美國(guó)股市的長(zhǎng)期牛市發(fā)揮了關(guān)鍵作用。圖 46：美國(guó)養(yǎng)老金三大支柱規(guī)模變化(十億美元)美國(guó):聯(lián)邦財(cái)政收入:社會(huì)保險(xiǎn)稅 美國(guó):退休資產(chǎn):D