人口结构变化引起的商机
关键词:人口结构,变化,引起,商机,财富
徐滇庆教授的《终结贫穷之路——中国和印度发展战略比较》一书中有一幅描述2006年中国人口年龄分布的曲线图,从中可以推算出未来数年间中国各个年龄段人口的大概数量及其变化趋势。这些重要信息对于我这样的教书匠而言可以满足“智识上的乐趣”,对于搞经营或者投资的人而言则是财富和成就。
  研究人口结构的变化,可得出哪些行业景气哪些行业不振,未来几年劳动力供给情况如何,从而了解一些商机和机遇。

  这几天得到一件宝贝,徐滇庆教授的《终结贫穷之路——中国和印度发展战略比较》一书中有一幅描述2006年中国人口年龄分布的曲线图,从中可以推算出未来数年间中国各个年龄段人口的大概数量及其变化趋势。这些重要信息对于我这样的教书匠而言可以满足“智识上的乐趣”,对于搞经营或者投资的人而言则是财富和成就。

  同其他国家的人口年龄分布曲线相比,中国的曲线有这么两个特点:一是经过平滑处理之后,50岁之前的人口数量同年龄成正比关系,也就是说,每个十年出生的人口比此前一个十年的出生的人口少;二是中国每年出生的人口波动性非常大,存在几个明显的高峰和低谷,高峰和低估之间平均差12年左右,但是人口数量可以差一倍。

  第一个特点意味着中国的人口总数将在未来较长一个时期内稳定地减少,中国老龄化社会来得非常快。这与其他发展中国家的人口曲线形成根本差异。第二个特点则不是什么好消息,它意味着中国人口的分布存在很大的风险性。风险的客观本质就是波动性。表现在我们的人口曲线上,到2006年,1960年出生的人只有不到1200万人,而比他们大三岁的人则有将近1800万人,比他们小两岁的人则有2700万人,这种现象显然同当时的全面大饥荒紧密相关。整个60年代中后期中国都处在一个人口出生高峰之中,至今存活的每年有2500万人左右(2006年数据,下同)。而实施计划生育后,70年代和80年代前期每年新生儿数量都在2000万以下,最少的是1979年大约才1400万。但是当“60后”一代踏上社会成家立业,中国又出现了一个生育高峰,也就是在1985~1989年期间每年平均都有2500万人出生。

  这么大的波动性,意味着在人口分布的高峰段出生的人,从出生到养老,一辈子都要争夺有限的资源;而在他们形成的高峰过去后,大量的资源又会形成浪费。所以,从合理规划社会人口结构的角度来看,将人口曲线削峰填谷使之更加平缓,可能比控制人口总量更加重要。

  根据上述分析,我所作的第一个推论或者说猜想是:中国的计划生育政策调整很可能会在未来的5~8年左右推出。关于出生率的变迁和计划生育政策的调整,学术界讨论得很多了,也常有学者在参政议政之时作为议案提出来。大方向是明确的:必须逐步改革,但分歧是改革的时机和方式。1985开始的那个高峰期出生的人如今正在踏上社会,所以最近几年都是新生人口的相对高峰时期(每年1700万~1800万人),一旦这轮高峰过去,那么新生人口量将急遽下降,低谷年份甚至可能会掉到800万人左右。这时,假如允许越来越多的家庭生二胎,那么逐步释放出来的“产能”可以填补即将到来的低谷,从而有效地熨平这个曲线的波动。历史上,峰谷波动周期是大约20年,考虑到今天普遍的晚婚晚育趋势,这轮低谷的到来将延后数年,所以我估计大约到2015年左右这个低谷才会到来,再算上政策时滞,5~8年之后计划生育政策出现较大规模的调整应当是比较理性的预期。

  第二个推论是关于中国的就业问题。我现在教的本科毕业生和研究生便属于“生不逢时”,每年2500万人涌进人力资源市场,而又赶上了全球经济衰退和中国经济结构调整。供给旺盛需求有限,大学生的起薪与农民工无异,长期的高额教育投资显得很浪费。但是,从这个曲线图上可以很清晰地看出:冬天已经来了,春天还会远吗?两三年之后,局面会有重大改观:一方面是新增就业人口将在五年内从每年2500万急遽降为每年1300左右,另一方面是全球经济恢复导致人力需求反弹。当然,经营劳动密集型行业、对人力成本敏感的企业家们则需要未雨绸缪:未来的5~8年内,我们将经历一个低层次劳动力边际供给量迅速减少的时期。目前是每年600万人读大学,那么直接进入就业(包括农业)市场的青年人口是每年1900万人;而3~5年之后,低层次劳动力的新增供给将是每年700万人,降幅达到2/3。这种情况下,民工荒将迫使制造加工业的人力成本迅速提升,这些产业的区域性转移或者自动化改造将必然加速。放眼未来,中国将严重缺乏劳动力,不得不普遍推迟退休年龄,我估计自己这茬人不到70岁是不会让退休的了。

  第三个推论是某些行业的景气度波动。婴幼儿相关产业将在未来数年内维持较好的景气,但是必须准备着五年后的低潮。房地产业的低潮也许比婴幼儿产业来得更早,小城市的房产尤其如此。将迎来高潮的是机械设备和自动化行业,尤其是那些通过机械替代人力的产品将在未来数年内获得巨大的内需增长。