李迅雷：再论——中国人口往何处去？

李迅雷 唐军 李倩云（李迅雷系中泰国际首席经济学家、中国首席经济学家论坛副理事长）

要点：

• 我国总人口自2021年见顶后，已经连续三年减少。预计2027年我国总人口将跌破14 亿，2039年跌破13 亿，2047年跌破12 亿。
• 2025年新出生人口将下降到900万以下，2028年跌破800万，2035年可能跌破700万，之后十年的下降速度会有所放缓。
• 按照联合国相关标准，我国2021年已进入深度老龄化社会，预计2032年将达到超老龄化社会的标准，到2048年将达到日本目前的老龄化水平。
• 我国15-19岁、20-24岁、25-29岁年龄段的生育率明显高于日本、英格兰与威尔士、苏格兰，真正的问题是30-49岁的大龄育龄妇女的生育率明显偏低。通过生育补贴的方式，鼓励愿意生育的家庭多生，可能是更可行的政策方向。
• 导致结婚率下降的第一个原因是性别比例失衡。在2006-2010年出生的人口中，男性比女性多出约20%，之后出口的性别差有所缩小，但仍维持在115:100以上，直到2016年以后才回落至105:100。可见，未来十年陆续进入婚育年龄的年轻人中，性别失衡将比较严重。
• 导致结婚率下降的第二个原因是男女学历差错位。在20-30岁的年轻人中，本科以下学历的，男性人数大幅超过女性，而在本科及以上学历的，女性人数明显超过男性。这增加了高学历女性找到合适婚配对象的难度。
• 2021年后城镇化率年均增幅从过去的1.4个百分点降至约0.8个百分点。增速明显放缓。户籍口径的城镇化率增速则更低。
• 跨省流动农民工比例下降。2023年，农民工的平均年龄已经达到43.1岁，其中50岁以上的农民工占比已经超过30%，今后告老还乡的农民工数量将不断增加，同时我国人口的流动性也将不断下降。
• 在城镇化进程放缓的同时，大城市化进程仍然较快。我国人口仍呈现向主要都市圈（长三角、珠三角、成渝）集中的现象，如浙江省常住人口净流入数量和增速都位居全国第一，这可能与浙江的新经济发展创造就业机会较多有关。
• 从十年跨度看（2014年-2024年），即便是经济相对欠发达的省份，其省会城市的人口也都无一例外净流入。
• “双子星”现象值得关注。江苏省过去十年中，净流入的人口59%是流向苏州和南京这两个大城市，广东的深圳和广州人口净流入占全省的65%，厦门和福州的人口净流入占福建省的68%；山东的青岛和济南占其净流入的79%。浙江省整体人口净流入较大，但双子星城市（杭州、宁波）人口净流入占比也近50%。
• 2012年工业就业人口在达到2.32亿之后逐年减少，至2024年降至2.13亿。2020年以来第二产业就业人口占比相对变化不大，但相比2012年高点已回落1.4%。
• 2024年美国第三产业GDP占比为81.8%，第三产业就业人数占比高达83.4%。我国第三产业就业人口占比不足50%，大力发展服务业是稳就业的必然选择。
• 人口变化与经济波动之间存在一定的时滞，如2016年以后我国出生人口的下降，可能会在20年后给经济带来负面压力。这不仅给国内经济带来深远影响，还会改变全球的国别竞争格局，如日本人口老龄化与其竞争力下降就是一个很典型的案例。

两年前我们曾经做过关于中国人口的总数、年龄结构、性别比例、出生率及老龄化率及人口流向的特征和趋势等方面的研究。并预测2024年中国新生婴儿数量将反弹至1000万以上，但事实上只反弹至954万，这使得我们有必要再次对我国人口变化趋势及人口的区域流向和产业流向作新的预测。本文分两部分，上篇讨论人口变化，下篇讨论人口流向。

上篇：中国人口变化与趋势

一．2024年新出生人口低于预期

在2023年我们发布的《中国人口往何处去？》中，基于当时的分析和假定，预测了我国人口和老龄化的发展趋势。当时的核心假设有两点：1 ）取2018和2019年的生育数据来推算较为真实的生育意愿水平（考虑到2016年放开生育政策后，前期积压的二胎生育需求释放造成2016和2017年生育率偏高，以及2020-2022年期间疫情防控可能造成部分人推迟生育）；2）生育意愿下降的趋势参考日本、韩国等（从国际经验看，随着我国城市化率和人均收入继续提升，生育意愿将继续下降）。

基于这两个假设，结合我国育龄妇女的数量和年龄结构分布，对我国未来的人口变化和老龄化趋势进行了预测。其中，第一个假设——以2018、2019年生育数据作为真实生育意愿的起点值，相对主观性较强。比如，2016年放开生育政策之前积压的生育需求是否对2018和2019年生育数据仍有影响？2020-2022年间的生育数据受疫情防控推迟生育的影响到底有多大？

现在2024年新出生人口数据已经公布了，可以较好的检验我们当时的第一个假设。先说结论：2024年全国新出生人口为954万，虽然增速转正，但明显低于我们之前的预测。可见当时的第一个假设过于乐观了。2020-2022年间推迟的生育在2024年虽然有所体现，但幅度明显不如预期。

二．修正后的人口与老龄化趋势预测

在2023年我们预测模型的基础上，下修生育率的起点值，使得2024年的新出生人口略低于954万的实际值（考虑到2024年出生人口数受到之前疫情防控推迟生育的影响）。其余假设不变，由此得到中国出生人口和老龄化趋势的预测。

如图1 ，2024年公布的新出生人口数明显低于原来的预测值，即疫情防控结束后新出生人口虽然有所增长，但低于我们之前的预测值。下修生育率的起点值之后，新出生人口的预测值均有所下调。按目前的假设和趋势，2025年新出生人口将下降到900万以下，2028年跌破800万，2035年可能跌破700万，之后十年的下降速度会有所放缓。

从总人口数量看，2027年我国总人口将跌破14 亿，2039年跌破13 亿，2047年跌破12 亿。

图1 中国新出生人口数预测

数据来源：wind，中泰研究所

下修生育率的假设后，老龄化的速度也有所提高。从65 岁以上人口占比来看，按照联合国相关标准，我国2021年已进入深度老龄化社会，预计2032年将达到超老龄化社会的标准，到2048年将达到日本目前的老龄化水平（日本是目前老龄化最严重的国家）。

图2 中国人口和老龄化趋势预测

数据来源：wind，中泰研究所

值得一提的是，下修生育率起点值的假设后，对新出生人口数的预测产生了明显的影响，但对老龄化趋势的影响却没那么大，进入重度老龄化和超老龄化的时间提前得并不多。这是因为现有人口的年龄结构决定了老龄化的大体进程，新出生人口相对现有的中老年人口基数显得较小，所以对老龄化进程的影响就没有那么大。这其实也可以反过来提醒我们，即使接下来出台有效的提升生育率的措施，我国加速进入超老龄化社会的趋势也难以逆转。为此应多做准备和早做准备。

图3 中国老龄化进程或快于日本、德国

数据来源：wind，世界银行，中泰证券研究所

三．国际比较：

我国生育意愿处于什么水平

在上一篇中我们提出了总和生育率的计算方式会受到育龄产妇年龄分布不均衡而有所失真，因此“中国生育率全球第二低”的说法可能并不意味着我国生育意愿有那么低。通过国际比较，分析我国真实的生育意愿处于什么水平以及有何特征，对讨论提升生育率的政策措施具有较大意义。

由于育龄妇女中35-49岁年龄段的占比更高，造成总和生育率的统计会失真。因此可以通过直接对比各个国家分年龄段的生育率，来评估生育意愿的真实水平。

图表4 分年龄段的生育率对比

数据来源：wind，日本厚生劳动省《人口动态统计》，法国国家统计与经济研究所（INSEE），英国国家统计局，中泰研究所

说明：以中国（2024年预测值）为基准，生育率值更大的用红色标识，更小的用绿色

出于数据的可得性，图表4中对比了中国与日本、法国、英国（分三个地区）的分年龄段的生育率。虽然我国总和生育率受育龄产妇年龄结构的影响而有所低估，但从分年龄阶段的生育率对比可以看出，我国真实的生育意愿也处于严重偏低的水平，甚至低于一些高度城市化的成熟经济体。

具体来看，我国15-19岁、20-24岁、25-29岁年龄段的生育率明显高于日本、英格兰与威尔士、苏格兰，而在30-34岁、35-39岁、40-44岁年龄段，我国生育率都明显低于其他几个国家或地区。

总体来看，我国真实的生育意愿水平可能在日本（总和生育率1.2）和英国苏格兰（总和生育率1.3）之间。

从图表4 的对比可以看出，我国存在的比较明显的问题是30-49岁的大龄育龄妇女的生育率明显偏低。什么原因造成了这一现象呢？是因为我国平均结婚年龄和初产年龄更早吗？

从数据上看，我国2023 年平均初产年龄为29.2 岁，而日本、法国、英国分别为31.0岁、31.1 岁、29.8岁，我国平均初产年龄确实稍早一些。但理论上来说，更早的结婚年龄和初产年龄应该有利于更高的总体生育率，我国总体生育率却更低。

更早的初婚和初产年龄，明显偏低的大龄女性的生育率，说明我国生育二孩和多孩的比率应该是明显低于其他几个国家的。这从其他数据也可以得到印证：比如，我国终生不婚和终生不生育的比率还是远低于欧美、日本等西方发达国家，总体生育率却相对偏低，这也能说明我国独生子女的比例更高，二孩和多孩比率明显偏低。这或许与过去较长时间实施的独生子女生育政策造成的思维惯性有关。

鼓励生育二孩和多孩的政策可能更有可行性。从上文分析可以看到，我国生育率存在比较明显的问题是大龄育龄妇女的生育率明显偏低，其原因是我国生育二孩和多孩的比例明显偏低。从全球的经验来看，随着经济社会的发展，民众选择的自由度提高，选择不婚不育的人群会明显增多，这一现象似乎是社会发展的结果之一，难以通过政策逆转。相对于鼓励单身人士结婚和早婚早育等政策，鼓励愿意生育的家庭多生，可能是更可行的政策方向。

四．借鉴国际经验：提高生育意愿

从欧美国家的生育率变化和横向比较来看，移民政策是关键，生育补贴有明显作用。

比如，美国作为一个移民国家，每年有较大规模的年轻移民流入，且这些移民通常具有更高的生育意愿。而日本则相反，日本和瑞士是发达国家中移民政策较严的国家，即使生育补贴（生育支持支出占GDP的比例）也达到了其他欧美国家的平均水平，但其生育率明显更低。

但生育补贴也有比较明显的作用。比如在移民政策差异相对较小的英国、法国、德国、瑞典、挪威几个国家之间，法国和瑞典的生育补贴力度更大一下，其生育率也相对高一些。

图5 不同国家间生育补贴与生育率比较

数据来源：OECD、各国统计局，中泰证券研究所

图6 英国脱欧后收紧移民政策，随后生育率下降更快

数据来源：英国国家统计局（ONS）、法国国家统计与经济研究所（INSEE）及德国联邦统计局（Destatis），中泰证券研究所

为什么移民政策会对生育率起到决定性作用呢？一方面，移民（主要亚非拉裔的移民，欧盟内部的移民对生育率影响不大）对生育的家庭文化观念可能不一样。另一方面，他们对生育的补贴和福利政策更敏感。

就我们国家来说，城市化率和人均收入还没有达到欧美国家，但女性职场参与率较高，尤其是在大城市，提高生育率既要加大生育补贴投入，又要能解决职场女性生育面临的各种挑战和困难。生育补贴政策方面，或许有以下经验值得我们参考：

1）“阶梯激励”，加大对生育多孩的奖励。法国对生育一孩、二孩和多孩进行阶梯式的一次性和每月补贴，对提高生育率效果较好。

2）减少生育对职场女性的不利影响，如强制男性休等额的陪产假。当男性员工和女性员工一样需要休产假时，企业对职场女性的隐性歧视就会大大减小。比如，瑞典的“配额制育儿假”中父亲必须休满90 天，期间薪资由社保支付 90%。

3）提供全面的托育服务，减少育儿对职场女性的不利影响。比如丹麦，0-6 岁托育服务覆盖率超 95%，政府承担 80% 费用，法国 “产前到小学免费医疗”。有分析认为德国在公费托育服务上存在30%左右的缺口，这对德国的生育率有明显不利影响。

提高职场女性的婚育意愿可能是关键。在上一篇《中国人口何处去》中就有分析到，男女性别比例的失衡，可能是结婚率下降的重要原因。如在2006-2010年出生的人口中，男性比女性多出约20%，之后出口的性别差有所缩小，但仍维持在115:100以上，直到2016年以后才回落至105:100。可见，未来十年陆续进入婚育年龄的年轻人中，性别失衡将比较严重。

图7 结婚登记数下降趋势明显

数据来源：wind，中泰研究所

如果只是男性多于女性造成部分男性结婚难，可能对整体婚育率的影响还不会那么大，但现实情况是不少女性，尤其是高学历的职场女性也会觉得找到合适的婚配对象并不容易。这可能与不同学历水平的性别失衡存在巨大的结构性差异有关。

图8 20-30岁中国男女人数差距

数据来源：国家教育部，中泰研究所

在20-30岁的年轻人中，本科以下学历的，男性人数大幅超过女性，而在本科及以上学历的，女性人数明显超过男性。这增加了高学历女性找到合适婚配对象的难度。可见，如何提高职场女性的婚育意愿可能是提高我国总体生育率的关键之一。

下篇：中国人口流向与趋势

五．大城市化进程较快

城镇化进程放缓

城镇化增速下降

我国城镇化率虽然仍保持逐年提升，但增速已经在显著放缓。2015年城镇化率为57.3%,较上年增长1.58%，而2021年后城镇化率年均增幅从过去的1.4个百分点降至约0.8个百分点。2024年城镇化率为67%，增速明显放缓。户籍口径的城镇化率增速则更低，2023年户籍城镇化率为48.3%，相比2022年仅增长0.6%。

图9 城镇化进程放缓

数据来源：wind，中泰研究所

与之相应的是农民工增量减少。2023年全国农民工总量29753万人，比上年增加191万人，仅增长0.6%，较2010年代年均500万以上的增量显著下降。其中，本地农民工12095万人，比上年减少277万人，下降2.2%；外出农民工17658万人，比上年增加468万人，增长2.7%。2023年农民工从事第二产业人数下降2.3%，其中制造业人数大致与2022年持平，主要是由于建筑业人数减少造成。从事批发零售、交运、及服务业的人数相比2022年上升2.1%。

图10 农民工规模增速放缓

来源：《2023年全国农民工监察调查报告》，中泰证券研究所

另一个明显现象是跨省流动农民工比例下降，本地农民工（县域内就业）比例上升。根据《2023年全国农民工监察调查报告》数据，2023年，农民工的平均年龄已经达到43.1岁，比2022年提高0.8岁，其中50 岁以上的农民工占比已经超过30%。因此，告老还乡的农民工数量在今后将不断增加。整体来看，各区域内农民工省内流动的偏好增强。当前只有中部地区以跨省流动为主，但占比也逐渐接近50%。东部和西部区域内都更倾向于在省内流动，今后随着老龄化加速，农民工的流动性还会进一步下降。

图11 2016-2023年各区域农民工跨省流动占比

来源：《2023年全国农民工监察调查报告》，中泰证券研究所

部分人口大省出现了人口回流的现象。对比近两年我国各省人口净流入（剔除人口自然增长因素）情况与近6 年情况，近两年江苏、四川人口净流入超越广东，湖北、安徽超过福建。一方面，沿海劳动密集型产业向中西部转移，带动本地就业机会增加，另一方面，中西部县城和农村的房价、物价相对较低，吸引部分务工人员回流。

图12-13 我国各省人口净流入（出）情况

数据来源：wind，中泰研究所

过去广东一直是人口净流入第一大省，但2019年以后，浙江成为净流入第一大省。原因可能是浙江的新经济吸引更多人口流入，而广东的部分传统制造业则向东南亚国家转移。

大城市化进程仍然较快

无论是总量还是净增速（剔除人口自然增长因素），我国人口仍呈现向主要都市圈（长三角、珠三角、成渝）集中的现象。浙江省常住人口净流入数量和增速都位居全国第一，这可能与浙江的新经济发展较快有关，如浙江的电商发展规模大、传统产业转型较快。

上海虽然常住人口增长不多，但由于上海已经步入超老龄化化城市，死亡人口明显大于出生人口，故净流入人口显著超过北京，尤其疫情放开后上海仍保持0.6%的常住人口净增长率。

图14-15我国各省市人口净流入增速

数据来源：wind，中泰研究所

从十年时段看（2014年-2024年），即便是经济相对欠发达的省份，其省会城市的人口也都无一例外净流入。如有些处在东北、西部和中部的省份，过去10年间人口净流出，但其省会城市人口仍为净流入。人口净流入省份中，其省会城市人口净流入占比也高于60%。

近两年大部分省份呈现人口净流出现象，但其省会城市依然保持净流入（其中青海例外，与其省会西宁均净流出，但规模较小，青海两年净流出2 万人，西宁净流出3 千人），省会城市仍对周边城市存在虹吸效应。

图16-17 欠发达省份：省会城市人口净流入占全省人口净流入比重

数据来源：中经数据，中泰证券研究所

注：负数说明该省人口净流出，但省会城市人口仍净流入；未考虑人口自然增长因素

二线大城市的人口也在快速增加，即出现了“双子星”现象。下图中，江苏省过去十年中，净流入的人口59%是流向苏州和南京这两个大城市，广东的深圳和广州人口净流入占全省的65%，厦门和福州的人口净流入占福建省的68%；山东的青岛和济南占其净流入的79%(2019年1 月莱芜划并为济南市，2018年及之前人口统计使用济南和莱芜的合并数据)。浙江省整体人口净流入较大，但双子星城市（杭州、宁波）人口净流入占比也近50%。

近两年的数据中“双子星”现象则更为明显，浙江和广东作为长期人口净流入大省，省内人口净流入分布相对均匀，近两年双子星（杭州+宁波、深圳+广州）城市占全省人口净流入比例接近50%。江苏近两年人口净增长迅猛，但南京和苏州两地的人口净流入已超过全省，同样的还有福建。山东省人口净流出，但济南和青岛两地仍保持净流入。

图18 经济发达省份的“双子星”现象：

大城市化非常显著

数据来源：中经数据，中泰证券研究所

注：城市人口净流入未考虑人口自然增长因素

由于城市数据的出生/死亡数据披露不完全，或影响“双子星”统计数据。我们观察过去两年中全国常住人口净流入最多的十大城市，杭州人口净流入25万人略低于深圳和郑州，但若剔除自然增长因素，杭州人口净流入则大幅超越。说明杭州市的人口净流入中虹吸效应贡献了较大增量。合肥剔除自然增长因素后，人口净流入33万仍然较高，或许由于合肥地理位置相对特殊，既来源于长三角及省会城市的大城市化效应，又受益于城镇化增速下降后的人口回流。

图19 2022年末以来全国人口净流入最多的十大城市

数据来源：wind，中泰研究所

注：贵阳、广州、长沙未公布常住人口口径自然增长率，其余城市披露不完全为估算数据

六．从产业转型看区域人口迁移：

第三产业对人口有虹吸效应

我国作为制造业大国，2024年全部工业增加值达到40.5万亿元，制造业总体规模连续15 年保持全球第一。但从长期趋势来看，第二产业GDP占比逐年降低，第三产业占比持续提升。2024年我国第二产业GDP占比降至36%，第三产业GDP占比提升至57%。考虑西方建筑业相关的服务活动（如建筑设计、工程咨询、物业管理等）可能被归类为第三产业，以及我国的建筑业转型趋势，若将建筑业占比算入第三产业，那么2024年我国第二产业占比近一步下降至30%，第三产业则上升至63%。

图20 我国第二产业占比逐年降低

数据来源：wind，中泰研究所

2012年工业就业人口在达到2.32亿之后逐年减少，至2024年降至2.13亿。2020年以来第二产业就业人口占比相对变化不大，但相比2012年高点已回落1.4%。

图21 我国第二产业就业人数在2012年见顶

数据来源：wind，中泰研究所

与此相应，尽管2024年后规模以上工业企业营业利润同比转正，但工业企业平均用工人数相对2022年已下降260万人。

图22 规上工业企业营业利润与用工人数

数据来源：wind，中泰研究所

从未来的趋势看，第三产业所吸纳的就业人数会越来越多，叠加人口老龄化加速，抚养比上升，第三产业的需求会上升。目前，按我国统计口径的第三产业占GDP的比重为57%，占就业人口的比重为49%，中间约有8%的差值空间。若参照美国的数据，美国第三产业就业人数占比长期以来都要略高于第三产业GDP占比，2024年美国第三产业GDP占比为81.8%，第三产业就业人数占比高达83.4%。

图23 人口抚养比及未来预测

数据来源：wind，中泰研究所

图24 我国服务业就业总数增加空间很大

数据来源：wind，中泰研究所

图25 美国第三产业就业人数占总就业人口83%

数据来源：wind，中泰研究所

而作为步入超老龄化国家的日本和德国，尽管它们都是制造业强国，但第三产业就业人口占总就业人口的比重也达到70%，且就业人口占比与第三产业在GDP占比间的差距在缩小。

图26 日本第三产业就业人数占总就业人数比重持续上升

数据来源：wind，中泰研究所

2022年以来，全国规模以上工业企业利润总额同比呈回落趋势，2024年全国规模以上工业企业实现利润总额7.43万亿元，可比口径下同比下降3.3%。依靠工业发展拉动就业和人口的边际效应或在长期内递减。

图27-28 依靠工业发展拉动就业的边际效应递减

数据来源：wind，中泰研究所

从城市用电量数据也可以作为一个观察视角，来印证人口净流入的规模有多大。由于新能源车、电动单车、高技术制造业的普及与发展，全国用电量数据快速增长。2019年至2023年间，合肥和成都的总用电量增速及居民用电量增速均显著高于全国平均水平，表明这两个城市的人口净流入比较多，也说明新兴高技术制造业的快速发展对人口增长产生了较大的拉动作用。

如成都已形成电子信息、装备制造两大万亿级产业，其中电子信息产业营业收入占全市工业比重超30%；2024年合肥新能源汽车产量达137.6万辆，超过上海、西安，仅次于深圳。杭州全社会用电量增速略低于全国水平，但居民用电量高增，杭州的人口高速增长或是“产业+政策+宜居”综合作用的结果，体现出服务业发展对人口巨大的吸引。

图29 部分城市用电量增长

数据来源：wind，中泰研究所

人口的集聚与区域的分化这一发达经济体的共同趋势是符合发展经济学的增长极理论的。在二战结束80年后的今天，全球经济都步入了低增长高震荡的时代，和平年代的负面效应就是结构老化、阶层固化、劳动生产率下降，存量经济的特征越来越明显，即此消彼长、优胜劣汰。我们应该顺应这一长期趋势，提高投资效益，即让财政资金和金融资源追随人口的流向，而不是逆势而行。

中国人口总体呈现从西向东，从北到南，从农村流向城市，从中小城市流向大城市的特征。人口流动是为了获得机会，人口流动的结果是有利于提高全要素生产率。

图30 中美人口老龄化率趋势比较

数据来源：wind，中泰研究所

当前，我们必须充分认识到老龄化加速对未来中国经济带来的负面影响，正如上世纪60-70年代人口抚养比例的大幅上升给20年以后的中国经济带来巨大的人口红利一样。因此，政策应该顺势而为。而鼓励生育政策具有“功在当代、利在千秋”的效应，应该高度重视。

风险提示：本文的预测结论多基于假设，若假设条件与事实不符，或发生变化，则结论与实际结果可能存在较大偏离度。