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2023-09-17 06:38:09 2

摘要

黨的二十大報告提出：「優化人口發展戰略，建立生育支持政策體系，降低生育、養育、教育成本」。本文認為，這是順利跨越「新人口陷阱」的重要舉措。當前，中國生育率面臨較強的內生約束。根據貝克爾有關生育率的「成本-收益」分析框架，經濟增長會降低孩子數量給父母帶來的效用，但生育的機會成本上升，經濟成本通常也會上升，意味著低生育是一國變富的代價，會反過來威脅經濟的可持續增長，我們將此稱為「新人口陷阱」。日本「失去的三十年」，在一定程度上可以看成是「新人口陷阱」的體現。對於當下的中國而言，面臨更為嚴峻的人口形勢，即在人均GDP還不夠高的情況下面臨著老齡化的挑戰。面對人口挑戰，中國一方面可以儘快採取有力措施改善生育率，例如完善育兒津貼、生育獎勵、稅收抵免等直接補助制度，以及大力提升普惠託育等間接補助力度，另一方面可以考慮以創新驅動為主，輔助以適度的資本輸出、國際產業鏈合作等措施來緩解未來二十年勞動短缺問題。

內容概要

► 新人口陷阱：有關日本「失去的三十年」的另一種解釋。1990年代後，無論是總量GDP還是人均GDP，日本與美國的經濟差距都是越拉越大，出現所謂「失去的三十年」，徹底喪失趕超美國經濟的可能性。至於成因，美國壓力下的「金融戰敗」可能只是表象，深層次原因可能在於日本未能及時、有效地應對低生育問題，一旦人口紅利徹底消失，高速追趕美國經濟的階段也就宣告結束了。

► 按照馬爾薩斯的外生人口論，人口增長會抑制人均收入增長，兩者是負相關的，這被稱為經濟增長的傳統「人口陷阱」。然而，日本1980-1994年的數據表明，伴隨著主力勞動人群增量見頂回落，人均GDP增速也出現同步下滑，也就是說威脅經濟可持續增長的不是人太多了，可能是人越來越少。這與傳統人口陷阱論的看法完全相反，本文將其稱之為「新人口陷阱」。

► 生育率內生觀：在貝克爾看來，孩子是一種特殊的「時間密集型商品」，生育率是由「成本-收益分析」決定的內生變量。成本主要包括兩方面：經濟增長帶來收入上升，意味著生育小孩的機會成本上升；如果經濟增長顯著提高了住房與教育等開支，則意味著生育小孩的經濟成本也會上升。與此同時，經濟發展到一定程度通常也會帶來更為完善的養老等社會保障機制，弱化婚姻與孩子帶給父母的效用。這些因素共同降低了生育意願。

► 對於當下的中國而言，面臨更為嚴峻的人口形勢，即在人均GDP還不夠高的情況下面臨著老齡化的挑戰。面對人口挑戰，中國可以從兩方面探索跨越「新人口陷阱」的可能路徑：一方面，著眼於促進經濟長期可持續增長，儘快採取有力措施改善生育率，重點是完善育兒津貼、生育獎勵、稅收抵免等直接補助制度，以及大力提升普惠託育等間接補助力度；另一方面，為應對未來二十年勞動短缺的局面，大規模資本輸出容易加大國際競爭，大規模引入移民容易誘發國內摩擦，根本的解決方法在於科技進步與加快改革來實現創新驅動，同時輔以適度的資本輸出。

正文

黨的二十大報告提出：「優化人口發展戰略，建立生育支持政策體系，降低生育、養育、教育成本」[1]。本文認為，這是順利跨越「新人口陷阱」的重要舉措。根據國家統計局數據，2020年我國出生人口約為1200萬，同比降幅18%；2021年出生人口進一步下降至1062萬人，同比降幅11.5%，人口出生率為7.52‰，較上一年下降1個千分點（圖表1）。新生兒數量大幅下降背後，也有新冠疫情衝擊的影響[2]。在人類所經歷的流行病事件中，疫情期間新生兒數量下降的現象並不罕見。無論是1918年大流感，還是2003年「非典」疫情、2014年伊波拉疫情、2016年寨卡疫情，主要的疫情流行地區總和生育率[3]在疫情出現後的10個月內均出現了偏離長期趨勢的下降。疫情結束後，生育率通常開始恢復，甚至有可能在一段時間內高出趨勢水平，回補此前因為疫情衝擊而造成的新生兒數量下降[4]。也就是說，根據歷史規律，我們判斷新冠疫情結束後我國有可能迎來出生人口回補的小高峰。

圖表1: 中國曆年出生人口和出生率

資料來源：國家統計局。註：出生率=當年活產嬰兒數/年中人口數。

不過，參考其他外生約束放鬆後的效果看，疫後人口回補峰值的高度可能有限。以2013年我國開始實施的「單獨二孩」政策為例，在啟動該項政策之前，原國家衛計委等部門組織了生育意願調查。該調查做出推斷，全國符合生育二胎條件的單獨夫婦約有1100萬對，預計五年內每年將有200萬左右的單獨二孩出生。但實際數字卻低於預期，2014年全年僅有106.9萬對夫婦申請再生育[5]。為此，我國進一步於2016年實施「全面二孩」政策、2021年放開「三孩」政策。通常而言，二孩生育率小於一孩生育率，三孩生育率小於二孩生育率。

總之，放鬆外生約束後出生率的改善不及預期，說明還有其他一些因素在制約著生育率回升，也可能會限制疫後新生兒回補的峰值高度。問題是，這些約束因素究竟是什麼？如果任其發揮作用，對於經濟有什麼含義？有沒有什麼辦法改變這種約束？這將是本文主要探討的內容，具體從如下幾個方面展開：①結合日本「失去的三十年」，提出「新人口陷阱」的命題；②基於貝克爾的生育率內生觀探討新人口陷阱的成因，並指出傳統的馬爾薩斯人口陷阱論及政策含義已過時；③從經濟成本、機會成本等維度，對各國生育刺激政策及其效果進行一個梳理，並說明中國需要擺脫以高房價收入比為代表的生育經濟成本增進型發展模式；④最後探討中國跨越「新人口陷阱」的可能路徑，提出僅靠放鬆外生約束是遠遠不夠的，還可以儘快採取有利於改善生育率的一攬子措施，與此同時，還需以創新驅動為主，輔以適度的資本輸出，來應對未來二十年勞動短缺的燃眉之急。

一、新人口陷阱：有關日本「失去的三十年」的另一種解釋

就當前的經濟形勢而言，急迫的挑戰不只有新冠疫情，還有國際競爭。新冠疫情作為自然災難，很多時候難以預知、難以完全避免，具有一定的不可抗力色彩。大國競爭同樣有其必然性，隨著兩大國經濟實力接近，競爭增加難以避免。值得注意的是，上一個被認為有望在經濟方面超過美國的國家是日本（圖表2）。基於韓戰帶來的契機，日本在二戰戰敗後實現了迅速恢復與發展，連續三十年保持對美國經濟的追趕勢頭，以至於1980年代一度出現了日本經濟將超過美國經濟的樂觀看法。

圖表2：中國、日本、印度與美國GDP之比的變化（美元計價）[6]

資料來源：Wind，美國CBO[7]

然而，這樣一種看似強勁的追趕勢頭在1990年戛然而止，日本非但沒有追平美國的經濟，日美人均GDP之比更是在此後三十年出現連續下降，被稱為日本「失去的三十年」。如圖表3所示，美國人均GDP的斜率在1990年之後並沒有出現明顯變化，但日本人均GDP斜率卻在此後的三十年明顯變得更為平緩，說明日本「失去的三十年」的主要問題可能出在自己身上，一個最為流行的解釋是日本錯誤應對了來自於美國的壓力。面對來自於日本的競爭，美國在1980年代就日元匯率等問題進行了持續施壓。

圖表3：日美人均GDP指數（1989年=100）[8]

資料來源：世界銀行，中金研究院

日本政府也很擔心這些協議可能傷害出口導向型發展模式。尤其是1985年「廣場協議」後日元對美元出現大幅升值，隨後的1986年經濟增速下滑讓日本政府下決心將法定貼現利率長期維持在2.5%的低位，結果誘發了泡沫經濟，在1989-1990年間又通過大幅加息的方式戳破了泡沫（圖表4）。菊地悠二在《日元國際化——進程與展望》一書中的事後分析認為，日本「在泡沫經濟發生應當抑制的時候卻採取了放鬆金融規制的措施，而當泡沫經濟結束時反而實行了金融緊縮，兩次踏錯了制動閥與油門」[9]。

圖表4：日本貼現率（%）與美元兌日元匯率

資料來源：Wind，中金研究院

問題是，用泡沫破裂解釋「失去的十年」也許是合理的，解釋「失去的二十年」或許也有一定的合理性，但「失去」的時間長達三十年，可能需要關注金融之外的一些因素。而且1995年之後日本貼現率降低到遠低於「廣場協議」之後的水平，泡沫經濟卻沒有重新回來。這些都意味著日本經濟可能存在一些超出金融層面的深層次問題。事實上，日本在1989年見頂的不只有泡沫經濟，還有15-64歲的勞動人口增量（圖表5）。如圖表6所示，1980-1994年間的日本，是典型的要素驅動型增長模式，經濟增速的波動與勞動要素增量的波動高度一致，在泡沫經濟見頂的1989年，日本15-64歲的人口增量「恰好」也處於年增70-80萬的峰值，此後開始快速下降。

也就是說，流行觀點雖然將1989-1990年的日本加息視為刺破經濟泡沫、「失去的三十年」的罪魁禍首，但從日本15-64歲人口變動的角度看，即便沒有日本央行加息，伴隨著1989年後日本15-64歲人口增量的快速下滑，日本此前的要素驅動型高增長模式也難以為繼，經濟增速大概率也會出現滑坡。更為嚴重的是，自1996年之後這個年齡段的人口開始正式進入負增長區間，而且負增長的數量越來越大，日本總人口也在2010年後開始負增長。

圖表5：日本15-64歲人口與總人口數量（萬人）

資料來源：Wind，中金研究院

圖表6：日本「失去的三十年」經濟增速與勞動要素增量的變化

資料來源：Wind，世界銀行，OECD，中金研究院。註：三個增速指標均為五年移動平均增速。

總之，日本「失去的三十年」，沒有1980年代樂觀預期的那樣趕超美國經濟，美國壓力下的「金融戰敗」[10]可能只是表象，根本原因可能在於日本未及時、有效地應對低生育問題，一旦人口紅利漸行漸遠，高速追趕美國經濟的階段也就結束了。值得注意的是，按照馬爾薩斯外生人口論，人口增長會抑制人均收入增長，或者說兩者負相關，這也被稱為經濟增長的「人口陷阱」。然而，日本1980-1994年的數據表明，伴隨著15-64歲人口增量見頂回落，人均GDP增速也出現同步下滑，也就是說威脅經濟可持續增長的不是人太多了，而可能是人越來越少。這與傳統人口陷阱論的看法完全相反，本文將其稱為「新人口陷阱」。這是日本的特例，還是一個普遍現象？這對於本節開頭的預期是否能夠成立，可能具有重要意義。要回答這些問題，需要首先反思一下馬爾薩斯的外生人口論。

二、過時的馬爾薩斯「人口陷阱」

馬爾薩斯在1798年發表了《人口原理》一書，核心結論是人口增長會抑制經濟增長，這也是20世紀生育政策的重要思想源頭。馬爾薩斯認為，如果沒有外部幹預，人口會呈現幾何級數增長，而生活資料只能以算術級數增長。一旦人口超過糧食等生活資料的供給能力，人均糧食供給就會減少，導致生活水平降低、經濟落入人口陷阱中。即便出現了更先進的農業技術、生產率一度獲得了大幅提升，糧食產量確實有可能在一段時期內支撐大量的人口增長。然而，土地資源是有限的，最終不足以支持更多人的農業活動和生活。結果是人類社會將難免經歷饑荒、疾病、戰爭等社會動蕩，人口將因此減少到早期更低的水平，以人均產出衡量的經濟發展水平會被鎖定在比較低的層次上。

站在18世紀末，回顧此前數千年的人類文明史，可以發現馬爾薩斯所提出的人口陷阱論是基本上成立的（圖表7）。這樣一個似乎被數千年歷史所佐證的思想，深刻影響了人類在面對20世紀尤其是二戰後人口大爆炸時的政策取向。事實上，在1974年的較早些時間，聯合國已經召開了布加勒斯特世界人口大會。在會上，以美國為首的發達國家主張發展中國家應把控制人口增長放在優先地位。雖然多數發展中國家認為「發展才是最好的避孕措施」[11]，但會議的最終結果依舊是體現了主導國家的意圖，擬訂了世界人口政策和行動計劃。鑑於「There is also the danger that some LDC leaders will see developed country pressures for family planning as a form of economic or racial imperialism」 [12]，「基辛格報告」建議：一方面向發展中國家大力宣傳降低人口增速的好處，另一方面美國主動宣布自己的生育率目標不高於人口更替水平。其背後的主要經濟邏輯是：快速的人口增長將會減少家庭儲蓄，大量資源被用於教育、健康等人口撫養開支，擠佔作為經濟增長發動機的生產性投資，因此過快的人口增長不利於經濟增長。

圖表7：中美人均GDP（2017年國際元）與世界人口（十億）

資料來源：Bolt, Jutta and Jan Luiten van Zanden (2020), Maddison style estimates of the evolution of the world economy, A new 2020 update.中金研究院

這個邏輯和傳統的馬爾薩斯人口陷阱論基本是一致的：都是將人主要看成是消費者，而不是生產者；都主要是將生育率看成是不受人理性控制的外生變量，而不是體現人的理性決策的內生變量。事實上，即便是在當下，這種生育率的外生觀也是存在的。例如，新冠疫情爆發初期曾有觀點認為，居家隔離、居家辦公等防控措施增加了夫婦的相處時間，有利於改善生育率，在孟加拉國等部分低收入國家也確實出現了這種現象[13]。不過，這並不普遍。除了前面提到的中國生育率下降外，新冠疫情對2020年歐洲各國的生育意願和計劃也產生了負面影響，受疫情衝擊越嚴重的地區，取消生育計劃的傾向越普遍，在疫情嚴重的義大利，生育計劃取消率高達37%[14]。

有意思的是，從疫情下各國生育率的表現來看，似乎是低收入國家的生育率受到了一些提振，收入較高國家卻大部分受到了抑制。如果超越短期的疫情影響，在更一般性的意義上，是否存在這樣一種規律，即不同的收入水平，對應著不同的生育率？事實上，在「基辛格報告」出臺的十餘年前，貝克爾就已經於1960年代初期出版了劃時代的人口經濟學專著《生育率的經濟分析》，並最終因在人口經濟學等方面的傑出貢獻於1992年獲得了諾貝爾經濟學獎。在貝克爾有關生育率的「成本-收益」分析框架下，生育率是人類在權衡生育成本、收益後，追求效用最大化的內生理性決策，收入水平上升會造成生育率的下降。這個理論不但否定了生育率的外生觀，也為在認知上徹底擺脫馬爾薩斯人口陷阱論的誤導提供了思想支撐。

如圖表8所示，在「基辛格報告」形成前的1971年，美國的生育率就已經降到了更替水平。根據生育率的內生觀，這是美國經濟發展的必然結果。也就是說，如果沒有抑制生育率的外生政策幹預，由生育率降低導致的老齡化問題將會是一國變富的結果。對於發展中國家而言，如果在收入提升對生育率的內生抑制作用之外，再施加一個外部政策幹預來進一步壓低生育率，則意味著發展中國家在沒有達到發達國家的收入水平之前，就會進入到由過低生育率帶來的老齡化階段，也即會造成發展中國家在人均GDP還不夠高的情況下面臨老齡化的挑戰。

圖表8：G20國家生育率3到2.1所歷時間[15]

資料來源：Maddison Project Database，世界銀行

總之，馬爾薩斯的人口陷阱論雖然是非常好地契合了18世紀及之前數千年的人類文明史，但也正是傳統「人口陷阱論」提出的18世紀後半葉，人類爆發了工業革命，宣告數千年的農業時代正式結束，隨後一百多年「所創造的生產力，比過去一切世代創造的全部生產力還要多」[16]。作為農業時代經驗總結的傳統人口陷阱論，剛提出不久就已經過時了。

三、生育率內生觀：不容忽視的內生約束

既然馬爾薩斯人口陷阱論剛提出不久即已過時，為什麼在生產力已經獲得了巨大發展的二戰後，這種過時思想依舊能夠深刻影響人類社會的生育政策？一個可能的原因是，貝克爾的人口經濟學理論雖早於「基辛格報告」十餘年提出，但這樣一個生育率內生觀在「人口大爆炸」年代顯得有點超前了，沒有像過時的馬爾薩斯人口論那樣有著數千年歷史的實踐檢驗。當下，發達國家普遍面臨老齡化的挑戰，作為最大的發展中國家，中國更是在人均GDP不夠高的情況下面臨著老齡化的挑戰，這些都證明了貝克爾的生育率內生觀可能才是更適合現代社會的人口分析框架。因此，要解決過低生育率下的人均GDP較低國家的人口老齡化問題，僅靠放鬆外生約束是不夠的，還需要理解生育率內生觀，並從這個角度探索應對人均GDP較低國家的低生育率和人口老齡化困局的思路。

（一）逃不過的低生育挑戰？

過去幾十年，中美日德四國在經歷了收入持續增長的同時，生育率也出現了不斷下降（圖表9）。以1970-2019年間的人均實際GDP為例，全球以及中美日德四國的累積增幅分別是2.2倍以及36.6倍、2.3倍、2.5倍、2.3倍，中國的增幅顯著高於全球與美日德；同期，中國生育率降幅在四國中也是最高的，從5.7下降至1.7，全球生育率由4.8下降至2.4，美國由2.5下降至1.7，日本由2.1下降至1.4，德國由2下降至1.5。

圖表9：中美日德人均GDP（2015年美元不變價）與總和生育率

資料來源：世界銀行，中金研究院

進一步將分析範圍擴展至由較大型經濟體構成的G20，從橫向國別比較數據來看，也呈現出現人均收入水平越高，生育率越低的態勢（圖表10）。只有南非、印尼、沙特、阿根廷、印度五個國家的2019年生育率尚高於更替率水平，韓國、義大利、日本、加拿大四個國家甚至低於1.5的警戒水平[17]。事實上，這樣一個收入水平越高、生育率越低的特點，也是全球普遍存在的現象。根據圖表11，將全球182個經濟體的生育率與人均GDP數據進行擬合得到生育率趨勢線，中國相應的趨勢值大約是2.17，不但遠高於1.7的真實值，而且高於更替水平。從這個角度講，生育率在放鬆外生約束後出現顯著回升似乎是一個合理的預期。

圖表10：2019年G20生育率與購買力平價人均GDP（2017國際元不變價）

資料來源：世界銀行，中金研究院

圖表11：2019年全球182個經濟體的生育率趨勢線與購買力平價人均GDP（2017國際元不變價）

資料來源：世界銀行，中金研究院

但現實是生育率回升低於預期，有什麼措施能夠助力生育率回歸趨勢水平麼？日、德的經驗也許有一定借鑑意義（圖表9），生育率伴隨著經濟增長而趨勢性下降的過程似乎並非不可逆，在人均收入達到較高水平之後，伴隨著收入進一步上升生育率會有所回升。隨之而來的問題是：這是否意味著我們只需要等待人均收入繼續提高後，生育率就可以自然改善？如果高收入國家生育率的改善是自發的，為什麼美國收入水平高於德國和日本，但美國生育率卻是一路向下的（圖表9）？為什麼同樣是有所回升，日本生育率依舊低於趨勢線，而德國卻略超趨勢線（圖表10）？在探討這些有關如何改善生育率的問題之前，需要先討論清楚為什麼收入上升會伴隨著生育率的下降，這有助於我們有的放矢地討論改善生育率的措施。

（二）來自於生育率內生觀的解釋

在貝克爾看來，孩子是一種「時間密集型商品」，孩子的數量、質量和其他商品的消費共同決定了父母輩（下文簡稱「父母」）的效用函數。與此同時，生育子女也需要付出很高的成本：一部分是直接支出的經濟成本，如衣食住行、教育醫療等方面的費用；另一部分是間接付出的機會成本，即父母投入時間精力養育孩子而損失的效用，如犧牲的閒暇時間、收入，以及對工作升遷的負面影響等，其中最重要的機會成本是收入。

這樣一個框架將生育抉擇從不受人類理性決策控制的外生變量（例如，人口的指數型增長模式），變成了實現家庭效用最大化的一個內生變量。在這個框架下，經濟增長一方面意味著生育的機會成本上升，也可能帶來生育的經濟成本上升，另一方面意味著孩子數量帶給父母的效用可能會下降，這些都會導致生育率降低。

1. 經濟增長意味著生育的機會成本上升

對於民眾而言，經濟增長最直接的福利是收入上升。以美國為例，在1820-1990年間，美國實際工資大約增長了十倍[18]（圖表12）。通常而言，對於這個增長紅利的分享，是需要付出勞動時間來換取的。由於每個人的時間是一定的，更多的時間用於生育小孩，則用於勞動的時間將會減少，這意味著生育小孩將會付出以收入衡量的機會成本。貝克爾認為，發達經濟體之所以在工業革命後大多出現了生育率長期下降，很重要的原因正是經濟發展提高了父母的時間價值，生育孩子的機會成本不斷上升[19]。

圖表12：過去兩百年的美國生育狀況與實際工資

資料來源：Greenwood et al.（2005），中金研究院

基於貝克爾的理論，還發現伴隨著經濟增長而來的通常還有受教育程度的上升，更高的受教育程度通常意味著更高的收入（圖表13），這會進一步提高生育孩子的機會成本，進而抑制生育率[20]。一項基於1990年美國人口普查數據所做的研究[21]，將導致女性不育的原因分解成三個方面，即：生理因素導致的自然不育（natural sterility）；貧困造成的社會性不育（social sterility）；以及機會成本較高造成的不育（opportunity cost driven childlessness）。

圖表13：受教育水平通常與收入成正比[22]

資料來源：Philippon & Reshef（2012），中金研究院

教育程度主要對後兩個不育因素有顯著影響：一方面，更高的教育水平通常意味著更高的收入，有利於降低因貧窮導致的「社會性不育」；另一方面，收入提升也意味著生育小孩的機會成本上升，會抑制生育率。綜合來看，不育率與受教育程度之間的關係呈現出U型走勢（圖表14）。美國1990年的經驗大致是，在受教育年限達到十年前，教育程度提升有利於壓低不育率，超過十年之後，不育率伴隨著受教育年限的上升而上升。

圖表14：1990年美國女性不育率歸因分析

資料來源：Baudin et al.（2015），中金研究院

受教育程度上升推高生育機會成本，進而抑制生育率的規律，在各個國家普遍存在，而不是只存在於美國。如圖表15所示，以1950年至2010年間G20國家的數據為例，伴隨著育齡女性（15-49歲）受教育年限的不斷提升，人均子女數量普遍是下降的。在1950年代，各國育齡女性平均受教育年限不足兩年，每個育齡女性平均生育子女的數量大約在5到8個孩子；而在60年後2010年，各國女性明顯獲得了更好教育投入，平均受教育年限達到了8年以上的水平，每位育齡女性生育孩子的數量大多低於4個，很多國家甚至低於2個。

圖表15：1950-2010年間G20國家育齡女性（15-49歲）平均受教育年限與生育子女數變化

資料來源：Our World In Data。註：每個國家只標明了1950年和2010年兩個時間點的數據，中間以直線連接。

值得強調的是，對於同等受教育水平的女性而言，結婚的不育率要遠小於未結婚的不育率（圖表16），因為丈夫可以分擔撫養孩子的時間付出，在一定程度上降低女性的機會成本。然而，1990年的美國調查數據表明，相比於同樣教育程度的男性，受教育年限超過16年的女性結婚率明顯下降[23]（圖表17）。與此同時，二戰後各國女性受教育年度的增幅大多超過了同期的男性（圖表18），這意味著受教育程度提升可能通過對男、女結婚率的非對稱影響，進一步放大了機會成本上升對於生育率的抑制效果。

圖表16：1990年受教育程度與美國已婚、未婚女性的不育率

資料來源：Baudin et al.（2015），中金研究院

圖表17：1990年美國男、女受教育程度與結婚率

資料來源：Baudin et al.（2015），中金研究院

圖表18：平均受教育年限之比（女性/男性）

資料來源：Our World In Data，中金研究院

2. 生育的經濟成本過高抑制生育意願

持續的經濟增長帶來民眾收入不斷上升，意味著生育的機會成本上升，由此造成生育率趨勢性下降的壓力。不過，如圖表10、11所示，以人均GDP衡量的機會成本上升並非生育率下降的全部原因，包括中國在內的很多經濟體的生育率，低於由機會成本決定的趨勢線水平。外生約束可以部分解釋中國生育率低於趨勢線的原因，但無法解釋其他經濟體生育率為什麼也低於趨勢線水平。事實上，除了機會成本渠道外，經濟增長模式也會影響生育率，因為小孩不只是「時間密集型商品」，也是需要不斷投入經濟成本的一種特殊「消費品」。

對於父母而言，從得知懷孕的一刻起，除了難以用經濟價值衡量的感情付出外，還有一系列直接的經濟成本付出，例如孕期的營養、產檢、胎教，產後的奶粉、紙尿褲，嬰幼兒期的衣、食、住、行，以及青少年期的教育投入。原國家衛計委於2015年所進行的生育意願調查結果顯示，因為經濟負擔而不願生育第二個子女的佔到了74.5%，是民眾不願意生二胎的首要因素[24]。無獨有偶，在大國中生育率最低的日本，一項針對未滿50歲已婚女性的調查顯示，在2002、2005和2010年三年的統計中，養育孩子的經濟成本太高是意願生育子女數小於理想子女數的首要原因，選擇該因素的比例遠高於其他因素[25]（圖表19）。

圖表19：日本女性意願生育子女數小於理想子女數的原因調查

資料來源：Ogawa et al.（2015），中金研究院

根據聯合國人口基金會的研究，在影響生育率的經濟成本中，教育和住房成本是尤為重要的兩個部分。調查顯示，我國生育經濟成本佔到我國家庭平均收入的約50%，其中，教育支出是一個重要負擔[26]。對於中國而言，過高的房價收入比可能也是解釋為什麼真實生育率低於趨勢生育率一個重要因素。基於圖表11可以計算出各國由人均GDP決定的生育率趨勢值，然後用真實生育率減去這個趨勢值，剩下的部分（稱為真實生育率與趨勢生育率之差）做成與房價收入比的散點圖，兩者呈現出明顯的負相關性。也就是說，基本上房價收入比越高，實際生育率低於趨勢生育率的程度也就越高。

總之，經濟增長意味著生育的機會成本上升，會趨勢性壓低生育率，若此時一國經濟增長模式更多依靠過度的住房產業化、過度的教育產業化等增加生育經濟成本的方式實現，則會導致真實生育率進一步低於趨勢生育率水平，如果此時還有外生的其他約束，則對於生育率而言將會是雪上加霜。

3. 經濟增長降低孩子數量帶給父母的效用

前述兩個部分主要從成本角度，闡述了經濟增長與生育率之間的關係，但成本並不能解釋兩者互動的全部內容。例如，在1981-1986年的改革開放初期，中國生育率是伴隨著經濟增長而上升的（圖表9）。這種情況並非個例，在蒲隆地和布吉納法索兩個極低收入的非洲經濟體，1960-1980年代近二十餘年的時間裡，伴隨著人均GDP的上升，生育率也是持續上升的[27]（圖表20）。很明顯，這樣一些特徵事實與前面所講的機會成本邏輯並不一致。事實上，生育率內生觀是建立在「成本-收益」分框架上的，在機會成本和經濟成本所構成的成本側之外，決定生育率的還有收益側，例如孩子給父母帶來的心理效用（感情上的慰藉等），以及孩子未來能夠為父母提供的貨幣收入[28]。

圖表20：蒲隆地、布吉納法索人均GDP（2015年美元不變價）與總和生育率

資料來源：世界銀行，中金研究院

如果將孩子看成是父母獲取效用的「特殊消費品」，當父母的收入增加時，為了通過生育孩子獲取更多的效用，既可以採取更多生育小孩的數量型策略（例如「多子多福」的傳統文化觀念），也可以採取增加對單個小孩投入的質量型策略（例如「望女成鳳」、「望子成龍」）。對於父母而言，「數量-質量權衡」（Quantity-Quality Trade-Off）並非隨機的[29]，而是會受經濟發展水平的影響。在收入比較低的經濟體，父母收入的邊際增長通常無法支撐起對單個孩子的更多投入；與此同時，貧窮經濟體醫療條件較差，少年兒童的夭折率也比較高，在這種情況下父母選擇更為穩妥的數量型生育策略，來滿足對孩子的「消費」需求是更理性的選擇。這在一定程度上解釋了，為什麼在低收入國家，或者一國的低收入階段，會一度出現經濟增長伴隨著生育率上升的情況。

從消費的角度看，這是個普遍規律。在收入增長初期，消費者通常先是以量為主、追求「吃飽」。「倉廩實而知禮節，衣食足而知榮辱」，伴隨著收入的進一步增長，消費者通常會產生出更高層次的需求，從「吃飽」轉向「吃好」，從追求數量消費轉向質量消費。對於子女的「消費」需求也不例外，當收入高到一定水平後，父母需要加大對單個子女的投入來滿足高質量的子女「消費」。然而，在既定資源約束下，孩子數量越多，意味著能夠對單個孩子所進行的投入就越少，這不利於父母滿足自身的高質量消費需要（圖表21）。因此，在收入達到一定水平後，父母會選擇通過降低生育率來實現效用最大化。「數量-質量權衡」視角也有助於解釋為什麼外生約束放鬆後生育率回升低於預期。

圖表21：小孩的兄弟姐妹數量與父母的經濟、關注度投入[30]

資料來源：張月雲、謝宇（2015）。註：橫軸是作為研究對象的少年兒童擁有的兄弟姐妹個數。

事實上，孩子不只是一種能夠給父母帶來當期效用的特殊「消費品」，從人口經濟學的角度看，還是一種可以在未來提供收入的特殊「投資品」，因此可以將生育行為看成是父母對於未來不確定性的一種保障機制。其中，廣為人知的「養兒防老」，即指子女可以在父母年老時提供收入支持，發揮養老保險的作用。不過，這樣一個基於家庭的養老保障機制，是高度脆弱且不公平的。因此，在經濟日益增長的現代社會，養老等保障職能逐步由家庭轉向社會承擔，這是全社會共享發展成果的重要方式。不過，這也會弱化生育在保障機制中扮演的角色，進而降低父母的生育意願。

縱向來看，1920年代歐洲與美國總和生育率基本一致，二戰之後歐美都經歷了一波嬰兒潮，隨後歐美生育率也都出現了下降，但歐洲國家生育率的下降速度明顯更快一些。實證分析表明，過去幾十年間歐美國家生育率降幅的一半，可以由養老金等社會保障規模的擴大所解釋，歐美生育率差值變化的約60%，可以由歐美養老金等社會保障規模差值變化所解釋（圖表22、23）[31]。這一方面說明在生產力低下的時代，「養兒防老」現象並非中國所特有，另一方面也證明了現代社會養老等社保機制的完善與生育率的負相關性。事實上，具有保障作用的不只是生育行為，婚姻行為也可以看成一種基於家庭的保障機制。伴隨著個人收入不斷提升、社會保障機制的完善，不只是已婚夫婦對孩子的保障需求會降低，個人對婚姻的保障需求也會降低，這在一定程度上推升了未婚率（圖表24），進一步加大了生育率下降的壓力。

圖表22：1997年各國總和生育率與社保收入/GDP

資料來源：Boldrin et al.（2015），中金研究院

圖表23：2017年G20部分國家養老金支出佔比

資料來源：OECD，中金研究院

圖表24：中美日德四國人均GDP和30-39歲女性未婚率[32]

資料來源：《中國人口及就業統計年鑑》，聯合國經社部統計司，世界銀行

四、改善生育率的主要抓手是降低生育的經濟成本

如前所述，從人口經濟學的角度看，生育率並非馬爾薩斯設想的那種外生變量，而是父母在「成本-收益」框架下追求效用最大化的內生結果。經濟增長可能從三個方面抑制生育率：①提升父母收入，意味著生育孩子的機會成本上升，這是生育率趨勢性降低的根本內生因素；②如果增長模式是生育經濟成本增進型的，將會導致生育率進一步低於由機會成本決定的趨勢水平；③經濟增長通常會帶來「數量-質量權衡」問題，父母將會通過縮減生育子女數的方式來獲得更高質量的生育「消費」，與此同時，伴隨著經濟增長而來的養老等社會保障制度完善，將會降低結婚和生育需求。

這意味著如果沒有外部政策幹預，伴隨著經濟不斷增長，低生育率可能是各國普遍都會遇到的挑戰，日本所面臨的「新人口陷阱」也可能成為全球經濟未來能否可持續增長的重大威脅。不過，如果僅有這些對生育率的內生約束，低生育、老齡化將會是變富的結果。但我國在人均GDP還不夠高的情況下面臨比較嚴峻的老齡化挑戰[33]，意味著「新人口陷阱」對我國經濟可持續增長的挑戰不容忽視。

有鑑於此，我們認為中國或可儘快採取改善生育率的措施。考慮到中國低生育問題特有的複合成因，僅靠放鬆外生約束可能無法有效改善生育率，還需要從抑制生育率的內生因素出發探索更多的幹預政策。需要強調的是，提高生育率不是最終目標，而是增進人民福利水平的手段。因此，幹預生育率的措施不應損害人民的福利，而是應該通過增進人民福利的方式來實現。從這個有利於增進人民福利的角度看，目前國際上主要有八種促進生育的政策工具（圖表25），大致可以劃分為降低機會成本和降低經濟成本的兩類措施。詳述如下。

圖表25：2015年八種主要的生育刺激政策及不同經濟體的採納比例（%）[34]

資料來源：聯合國世界人口政策資料庫，中金研究院

（一）降低機會成本主要靠託育服務支持，而非過度延長產假

如圖表25所示，目前各國主要通過如下兩種方式來降低生育的機會成本。一是在不改變生育時間佔用數量的情況下，通過建立產假、陪產假、育兒假等生育假期制度，降低生育的機會成本。無論是發達經濟體還是欠發達經濟體，幾乎所有經濟體都建立了針對母親的產假制度，絕大部分發達經濟體也建立了以母親為主的育兒假制度。不過，從有關加拿大、歐洲國家和OECD成員國等經濟體的多項實證研究看，增加產假或者育兒假期是否有助於提升整個社會的生育率，在統計上沒有確定的結論[35]。

一個可能的原因在於過度延長產假和女性的育兒假，雖然一定程度上有利於改善在崗女性的生育意願，也可能降低用人單位在未來招聘中錄取女性員工的意願，進而加劇不同性別在就業市場中的不公平競爭地位，實際上會起到促使女性社會角色向傳統回歸的作用[36]，可能會誘發尚未進入就業崗位的年輕女性進一步推遲生育或者降低生育意願。為此，瑞典等經濟體設立了陪產假和針對男性的育兒假，讓父親幫母親分擔生育帶來的機會成本。雖然有助於緩和職場上的性別不公平競爭問題，但從家庭整體的角度來看，無助於改善生育本身對於有子女家庭勞動時間的佔用，以及由此形成的有子女家庭競爭劣勢問題。

當然，這並不意味著取消或者過分縮短生、育假期是有利於改善生育率的，而是說適當長度的產假、育兒假和陪產期可能是改善生育率的一個必要條件，而非充分條件，不適合作為刺激生育的主要政策來使用。

另一個從機會成本角度提振生育率的措施是建設公共（資助）的託育機構，直接減少育兒對父母時間的佔用。有關託育服務的國際比較分析表明，為0-3歲嬰幼兒提供公共託育服務對於提升OECD國家女性勞動力的市場參與率和生育率有重要作用[37]，尤其是在生育率較低的老牌發達國家，基本上是較高的入託率伴隨著較高一些的生育率（如圖表26所示）。

圖表26：2018年部分G20國家的0-2歲兒童入託率與總和生育率[38]

資料來源：OECD，Tony Bertram and Chris Pascal（2016），楊菊花（2018），中金研究院

在收入相對較低的新興經濟體，大致呈現出生育率越高、入託率較低的態勢，這也比較容易理解，因為欠發達經濟體大多生育率較高，採取人口刺激措施的迫切性較低。但中國在新興經濟體中顯得有些例外，較低的生育率伴隨著較低的入託率，意味著政策幹預的空間較大。根據國家衛健委的調查數據，2016年我國0-3歲嬰幼兒的入託率僅為5.5%左右[39]，而且我國家庭面對的託育服務以非普惠為主[40]，存在私立託育價格高、公立託位難求的問題。

與此同時，OECD國家0-2歲幼兒平均入託率高達36%。如圖表27所示，根據中金公司研究部的分析，OECD國家的託育服務主要可以分為政府主導、市場主導以及混合模式。其中，政府主導模式下託育服務資金來源主要是財政投入、供給主體主要是公立機構；市場主導模式下供給主要由私立機構提供，政府通過稅收減免、託育券等方式投入大量公共資金；混合模式下供給由公立機構和私立機構共同提供，但政府依然會對私立機構進行財政補貼與監管。也就是說，無論是市場主導還是政府主導的託育服務，雖在供給主體所有權性質上有差別，但都存在公共資金的大力支持。從OECD的數據來看，家庭投入大約只佔學前教育經費總投入的約17%，政府承擔了絕大多數的學前教育成本。

也就是說，託育服務降低生育機會成本的關鍵不在於託育能夠節約時間，而在於公共資金的介入，讓託育服務能夠為廣大父母所普遍享受，也就是普惠性。如果託育供給不足，或者託育成本超過了絕大多數家庭的承受能力，也難以起到節約父母時間、降低生育機會成本的效果。根據中金公司研究部教育組的分析，我國對學前教育（針對0-6歲兒童的教育和保育）公共資金投入有限，0-3歲幼兒早期教育與護理費用主要由家庭承擔，以幼兒園學費佔幼兒園總教育經費投入的比例來衡量家庭所負擔的學前教育經費，中國家庭投入佔學前教育經費總投入比例遠高於OECD 國家的平均水平（圖表27）。

圖表27：OECD託育服務模式[41]（上圖）以及學前教育投入成本分擔結構（下圖）

資料來源：OECD，《中國教育經費統計年鑑（2019）》，教育部財政司，國家統計局，中金公司研究部，中金研究院

更為嚴重的是，按照機會成本邏輯，中低收入者生育意願應該高一些。然而中國中低收入家庭託育負擔較重，人均收入處於最低20%水平的家庭，其平均入託費用佔家庭收入的比重高於社會平均水平[42]，抑制了中低收入群體生育潛力的釋放。與此同時，2022年中國青年報社社會調查中心所做的一項聯合調查顯示：82%的受訪者期待國家大力發展普惠託育服務，70%的受訪者認為發展普惠託育服務會提升年輕人生育意願[43]。這意味著從社會整體的角度看，目前的託育服務可能沒有起到降低生育機會成本的作用，而是加劇了低生育問題。如何讓託育服務發揮降低生育機會成本的應有作用，韓國經驗值得參考。

在圖表26的高收入經濟體中，韓國是比較例外的存在，最高的入託率對應著最低的生育率。這主要是因為相比於英法等老牌發達國家而言，韓國作為新興高收入國家，目前的低生育率問題雖更嚴重，但出現的比較晚，韓國著手應對的時間也比較晚（圖表28）。韓國大約是在21世紀初期才開始著手改善入託率的，當時生育率已經下降到1.2的極低水平。此後，韓國成功大幅提升了入託率。2005年至2016年間，0-2歲兒童的託兒服務入學率從9%上升到53.4%，3-5歲兒童的入學率從 31%上升到93.4%。這背後是財政支持力度的十倍增長，韓國在託育方面的支出佔GDP比重由2000年的0.1%大幅上升至2016年的1%[44]。

圖表28：韓國和法國的總和生育率

資料來源：世界銀行，中金研究院

（二）降低經濟成本是關鍵，需構建房地產的新發展模式

從生育率內生觀角度看，收入增加意味著生育機會成本上升，這會造成生育率的趨勢性下降。但新冠疫情期間民眾收入普遍受到影響，機會成本下降並沒有改善生育率，反而是進一步抑制生育率。一個重要原因在於，新冠疫情衝擊具有很強的非對稱性，雖然民眾收入受到影響，但房價、房貸、託育費、課外輔導費等生育經濟成本並沒有明顯降低，這進一步加大了生育小孩的經濟壓力，抑制了疫情期間夫婦的生育意願。前述有關降低機會成本的措施分析也表明，相比於沒有公共資金介入的延長假期方式，有公共資金介入的普惠託育，對於降低機會成本、促進生育率回升而言可能更有效。

這些特徵事實表明，給予經濟補貼可能是改善生育率的一個較好方式。這背後的根本原因在於，家庭生育小孩需要投入大量經濟成本。研究表明：生育的直接經濟成本上升是1970年代以來全球生育率受到抑制的重要原因[45]；在中國，與無子女家庭相比，一孩家庭總支出將提高64%-68%[46]。因此，有必要對生育行為進行直接的補助，以降低家庭付出的經濟成本。前面所提到的公共託育服務，實際上是一種不直接將資金給予家庭的間接補助，此外還有直接形成家庭收入的直接補助政策，主要包括生育獎勵、育兒津貼以及稅收抵免等三類（見圖表25）。

其中，生育獎勵多為一次性支付，主要用於補貼孕、產婦成本支出，包括報銷孕、產婦醫療費用等；育兒津貼（兒童津貼）大多直接支付給撫育孩子的家庭，通常是持續按月提供，直至子女受教育階段結束或者成年，用以彌補家庭為撫育孩子所付出的經濟成本，也是發達經濟體最常用的生育刺激政策，與生育獎勵通常合併稱為現金補貼政策；稅收抵免主要用於減輕育兒夫婦的稅負，包括免徵（與育兒有關的補助性收入不納入稅基）、部分收入免稅（從總收入中扣除，不包括在應稅收入中）以及稅收抵免（從納稅義務中抵扣）等形式。

2017年，用於這三項直接補助政策的公共開支佔到了歐盟GDP的1.64%、OCED的1.39%。在G20中，法國在給予民眾直接生育補助方面最為慷慨，公共資金支出大約佔到了GDP的2.14%，對於法國改善生育率發揮著重要作用[47]，其次是英國2.12%、德國1.92%。日本、韓國作為低生育率的亞洲國家，在發達經濟體中給予生育的直接資助力度明顯較低，日本大約佔GDP的0.85%，韓國則只有0.35%。即便加上託育等公共服務方面給予家庭的間接生育補助後，韓國在美國之外的G20發達經濟體中也是排名最靠後的，前三名依舊是法國3.6%、英國3.23%、德國3.17%。從圖表29來看，除了美國之外，在其他受到低生育問題困擾的G20國家，基本上是呈現出生育補助力度越大、生育率越高的態勢。這一點也得到了來自於OECD實證研究的佐證：直接補助政策在1970-1990年間對OECD國家生育率產生了顯著的積極影響[48]；補貼力度越大、託育服務越完善的國家，總和生育率一般也就越高[49]。

圖表29：2017年部分G20國家公共資金給予家庭生育補助構成佔GDP的比重

資料來源：OECD，世界銀行，中金研究院

總之，從對生育率的刺激效果來看，有公共資金介入的直接或者間接補助政策，優於沒有公共資金介入的產假、育兒假等政策。或者說，與適度的產假、育兒假作為刺激生育率的必要非充分條件不同，直接或者間接補助政策可以較好發揮充分條件的作用。這有助於完善對圖表26中韓國「異常值」的理解，雖然韓國對託育服務的資助力度基本追平英法德（約為GDP的1%），但直接補助力度遠低於傳統的發達經濟體，導致韓國公共支出對生育的整體支持力度依舊是偏低的，這可能也是韓國生育刺激政策未能顯著改善生育率的原因之一。雖然通過託育服務所進行的間接補助，與生育獎勵、育兒津貼以及稅收抵免在內的直接補助，都可以降低生育的經濟成本，但多數發達國家的直接補助力度明顯更大一些（圖表29），這可能是因為直接補助的財政發力空間更大，也能夠給父母帶來更好的獲得感。

不過，中國在採取措施降低生育經濟成本方面，面臨的挑戰可能更大。在歐美等房價收入比較低的國家，父母每多生育一個孩子，育兒的邊際成本是下降的，尤其是在住房方面的支出節省比較明顯[50]，但中國並非如此[51]。由於在育兒邊際成本下降的國家中，孩子居住成本邊際遞減扮演著重要作用，提示我們在分析中國育兒成本累進原因時，可能需要關注中國房價問題。

房價收入比較高可能是造成中國實際生育率低於趨勢生育率的重要原因。房價收入比過高意味著，青年男女組建家庭、購置住房時難以購置較大戶型。長期的外生約束下，也意味著大多數夫婦原本的購房預算中並不包含為二胎準備的住房開支。在這種情況下放鬆外生約束，對於需生二胎的家庭，通常意味著需要為二孩支出更高的額外居住成本，而無法像低房價收入比的國家那樣，可以通過二胎來攤薄已經支出的孩子居住成本。

過高的房價收入比背後，是過度依靠金融周期來刺激經濟增長的發展模式。過去二十多年，中國經濟增長模式大致可以劃分為兩個階段（圖表30）：2008年之前的人口紅利階段[52]，這一時期20-59歲的勞動要素增量逐年上升，中國經濟增速也隨之長周期向上，一直到2007年新增1400萬/年，才達到這一輪人口紅利的高峰；2008年到2018年的金融周期階段，這一時期伴隨著勞動要素增量逐年下降，人口紅利驅動的增長模式難以為繼，以房價和信用相互促進為主要特徵的金融周期成為經濟增長的主要推動力。

圖表30：中國經濟增長模式變遷的三個階段

資料來源：Wind，聯合國人口司，中金研究院繪製。註：勞動年齡人口為20-59歲。

由於金融周期「有效」推動了信貸擴張，在金融周期上行階段經濟增長的動能也相對比較強，由此付出的中期代價是金融風險累積，長期危害則是抑制生育率。因為金融周期持續上升的必要條件是房價持續上漲，最終會導致過高的房價收入比問題，是一種典型的生育經濟成本增進型增長模式。不過，金融周期問題並非中國獨有，美國之所以會爆發2008年的次貸危機，正是金融周期上行不可持續造成的。同樣是金融周期，為什麼中國的房價收入比卻更高一些？

根源可能在於「住房過度商品化 土地過度金融化」。一方面，在1998年住房商品化改革之初，曾同步提出「建立和完善以經濟適用房為主的多層次城鎮住房供應體系」。但在隨後的發展過程中，商品房卻幾乎成了住房供給的絕對主導形式。在房價收入比較高、保障房供給不足的背景下，如果不藉助於按揭等金融手段，很少有人可以一次性付清七十年的住房消費開支。

另一方面，土地金融化推動房地產走向過度金融化。2002年之後，「招拍掛」成為土地有償出讓的主要方式，隨後「土地財政」模式開始流行。事實上，這並非土地財政，而是土地金融，是將土地資產變現或以土地為抵押品進行加槓桿的金融活動。土地金融化也演變為地方對房地產行業提供的隱性擔保，激勵著房企過度加槓桿、銀行過度向居民發放住房貸款。在土地金融模式下，地價高低直接決定了地方自主財源大小，地價能夠漲到多少又取決於房價。土地金融化意味著房地產通過決定地價，事實上「綁定」了地方的資產負債表[53]。土地金融化最終促成了「地價-房價-信貸」相互促進的金融深化循環，導致房價收入比持續上升。

由於我國房價收入比較高，意味著如果僅通過給予生育補助的方式來改善生育率，可能需要遠高於其他國家的補貼力度，來對衝過高房價收入比對於生育率的抑制效應，這會帶來較大的財政壓力。更可靠的方式可能是在完善生育補助制度的同時，落實二十大報告所要求的「堅持房子是用來住的、不是用來炒的定位，加快建立多主體供給、多渠道保障、租購併舉的住房制度」[54]，以引導房地產向必需消費品的方向回歸，擺脫生育經濟成本增進型發展模式。從對生育率的含義看，「租購併舉」中買或者租的價格可能是一個關鍵因素。

以韓國為例，存在一種名為「jeonse」的租房方式，承租人需要一次性支付高額押金（2021年押金與房屋售價之比約為65%[55]），被認為加劇了韓國低生育率問題[56]。需要說明的是，jeonse雖收取高額押金，但租戶可無需支付月租金。更重要的是，由於jeonse之外也存在不交高額押金而付月租金的方式，選擇jeonse的租房者可以看成是為了獲得省月租的好處。因此，如果說jeonse加劇了韓國低生育問題，則根本原因不在於高押金這種付款方式，而在於韓國為什麼有能力收取到這麼高的押金。

由於買房同時反映購房者投資與消費需求，租房通常才是住房消費需求的更純粹體現，因此jeonse方式的存在反映的是韓國房地產市場嚴重的供不應求問題。這對於改善生育率的啟示是，探索房地產「新的發展模式」應以供給側改革為重點，尤其是在能夠真實反映住房消費需求的租賃市場上，應著重考慮兩個方面的改革：一方面積極增加租賃住房用地供應，廣泛引導政策性金融、社會資本等參與租賃住房建設，保障能夠滿足需求的租賃住房充分、有效供應；另一方面，應在付款方式、租金漲幅、租期設定等方面保護承租人的利益。

（三）移民有助於改善生育率，但不改變長期的下降趨勢

在圖表26和圖表29中，美國也是一個「異常」的存在，主要表現在同樣是發達國家，卻沒有歐洲那麼嚴重的低生育問題，也沒有歐洲那種完善的託育及生育刺激政策。這主要是因為美國是一個移民國家，與歐亞大多是原住民主導的國家存在很大不同。從美國的經驗來看，引入大量具有高生育傾向的移民，確實可以在不採取較強生育刺激政策的同時，保持較高的生育率。

不過，這只是一個靜態觀察。根據生育率內生觀，移民之所以具有較高生育率，是移民在母國機會成本、經濟成本、孩子效用等參數下追求效用最大化的結果。這意味著，一旦移民來到新的國家，其做出生育決策時所考慮的這些參數都會發生變化，將會面臨原住民一樣的機會成本上升、經濟成本較高或者孩子效用降低的問題，這意味著移民的生育率將會在目的國逐步下降。或者說，與沒有移民的情況相比，高生育移民的進入可以提高每一個時點的生育率，但從動態的角度看，無法改變由生育最大化決策決定的長期下降趨勢（圖表31）。

圖表31：美國移民與本土居民的生育率（%）

資料來源：美國人口普查局，中金研究院

當然，可以通過不斷增加新的高生育率移民方式來應對這種情況。由此帶來的問題是，如果新移民數量不夠多則難以有效提升目的國整體生育率，如果新移民流入的數量過多、過快，則有可能形成抑制本土居民收入上升的壓力，加重本土居民生育子女的經濟負擔，也可能加劇不同族群因文化差異所產生的摩擦，提升經濟運行的交易成本。

進一步地，如果想提升每一個時間點上的生育水平，同樣的效果也可以通過生育政策的積極幹預來實現。如圖表32所示，在1976年之前東德和西德的生育率水平和變化趨勢基本上是一致的，但在1976年之後，東德採取了一攬子刺激生育率的綜合性經濟措施，包括大幅提高生育補助、增加育兒津貼、改善託育服務、延長產假等。此後，東德生育率顯著回升，在兩德統一前一直持續高於西德[57]。值得注意的是，與當時試圖採取限制民眾生育權（例如限制墮胎）的其他東歐國家相比，東德所採取的、能夠提高人民福利的經濟激勵措施，在政策刺激效果方面具有更好的可持續性[58]。

圖表32：東德和西德的生育率（%）

資料來源：Blanchet、Ekert（1994），中金研究院

五、對中國的啟示：跨越「新人口陷阱」的可能路徑

綜上所述，自工業革命以來，生產力獲得了巨大進步，再加上市場經濟極大釋放了人的積極性，人在經濟活動中的主要角色從馬爾薩斯筆下不利於資本積累的消費者，變成了能夠產生大量剩餘物資的生產者。現代經濟的增長模式也因之在很大程度上擺脫了土地等自然資源的硬約束，勞動供給、資本積累乃至技術進步等三大現代生產要素，或取決於勞動的量，或取決於勞動的質，都來自於人的創造。值得注意的是，在邁入到創新驅動的增長階段之前，勞動量的增長是大部分後起國家經濟增長的核心驅動力。

然而，貝克爾的生育率內生觀意味著現代社會生育率將會趨勢性降低。從這個角度看，對於很多新興經濟體而言，威脅經濟長期可持續增長的不是人太多了，而是人可能越來越少。這與傳統人口陷阱論大相逕庭，本文將其稱為「新人口陷阱」，也是日本「失去的三十年」的重要原因之一。當前，長期的外生約束、房價收入比過高等因素導致中國生育率遠低於趨勢生育率，中國要跨越「新人口陷阱」的難度也更大。著眼於經濟長期可持續增長，未來既需要加大生育補助、擺脫生育經濟成本增進型增長模式，促進生育率回升；也要著眼於未來二十年，探討如何應對勞動年齡人口持續負增長。

（一）如何應對似曾相識的長期挑戰？

自1992年正式確立市場經濟的主導地位以來，中國的增長模式和1994年之前的日本很類似，無論是GDP總量增速，還是人均GDP增速，其波動與勞動年齡人口的增量波動都是高度相關的。作為驅動過去三十年經濟高速增長的主力勞動人群，20-59歲年齡人口增量自2007年達到年增1400萬的峰值之後開始趨勢性下降，我國經濟增速也隨之進入到趨勢性下降階段。自2019年開始，20-59歲的主力勞動人群增量開始正式進入到持續負增長階段，這是自建國以來七十年從未有過的變化，根據聯合國人口司的預測，負增長量持續擴大的勢頭或將一直持續到2029年，經濟增長的勞動約束將越發嚴峻（圖表33）。

圖表33：中國勞動年齡人口增量與經濟增長

資料來源：Wind，世界銀行，聯合國人口司。註：2020年之後為聯合國人口司預測數據。

如圖表33所示聯合國人口司數據的預測，如果不現在著手改善生育率，中國勞動年齡人口未來可能會在2040年左右出現新一輪加速負增長。如果將退休年齡普遍推遲到65歲，可以將這種供給約束持續強化的態勢推後幾年出現，但並不能避免這種趨勢的出現。因此，著眼於中國經濟的長期可持續增長，有必要儘快著手改善生育率。

如前所述，在現代經濟條件下，生育率存在著內生約束。這意味著放鬆外生約束是改善生育率的必要條件，但非充分條件，需針對內生約束採取有針對性的幹預措施。一方面，可考慮改革生育經濟成本增進型增長模式。鑑於住房和教育開支在生育經濟成本中所佔據的重要地位，尤其需考慮大力增加優質公共教育供給，控制過高的房價收入比。另一方面，可以借鑑發達國家的經驗，在完善產假、育兒假等生育假期制度的同時，著重完善公共資金對生育行為的支持政策，例如：①加大普惠託育的公共資金支持力度；②繼續構建、完善包括育兒津貼等在內的現金補貼制度。

需要說明的是，中國的生育補助制度應同時具有累退性和累進性特點。所謂的累退性是指，生育補助力度應該伴隨著人群收入水平的增加而遞減。由於高收入群體機會成本更高，生育意願通常低於低收入群體，這意味著同樣的財政投入，補貼給低收入群體會對生育率產生更好的刺激效果。所謂累進性是指，由於中國的生育經濟成本是伴隨著孩子數量增加而遞增的，因此伴隨著孩子數目增加，補貼力度也應該加大。

（二）未來二十年：如何緩解勞動供給約束的燃眉之急？

需要強調的是，人的成長是需要時間的。即便當下就能通過政策幹預來改善生育率，從新生兒成長為生產者也是二十年之後的事情了。而且，如果上述政策能夠顯著改善生育率，夫婦（主要是女性）勞動參與率一定時期內的暫時下降可能是難免的。也就是說，生育率刺激政策有助於增強中國經濟增長的長期可持續性，但緩解未來二十年勞動力短缺可能還需要更多的措施。從勞動、資本、技術的三要素增長模型來看，緩解勞動短缺對於增長的不利衝擊，邏輯上大致有如下三個方式。

1. 資本輸出，將本國資本轉移到擁有豐富勞動力的國外

勞動供給日益短缺，意味著國內要素稟賦由「勞動豐富、資本稀缺」轉向「資本豐富、勞動稀缺」，這將會壓低資本回報率，不利於資本積累和增長。可以考慮將本國資本轉移到勞動力豐富的國外，在海外實現本國資本與國外勞動的結合，以國際產業鏈合作來應對。事實上，這正是過去四十年老齡化的美日歐走過的路，將過剩的資本轉移到當時充滿著大量年輕勞動力的中國。這個方式有利於改善本國過剩資本的回報，但也意味著產業鏈轉移與產業空心化風險。對中國而言，還可能會面臨較大的國際競爭風險：一方面，發達國家大多面臨著較大的過剩資本輸出壓力，如果主要靠資本輸出來解決問題，與高收入經濟體的國際競爭壓力將會變大；另一方面，按照生育率內生觀，擁有大量過剩勞動力的經濟體，通常也是市場機制完善空間較大的低收入經濟體，大規模地將資本轉移到這些經濟體，需要處理好與這些低收入經濟體的潛在摩擦風險。

2. 引入移民，在國內實現本國資本與國外勞動的結合

在生育率內生觀的邏輯下，美國是個「異常值」，即收入水平高於歐洲、生育補助力度低於歐洲，但生育率卻高於歐洲。這主要是因為美國是一個移民形成的國家，移民一直是其人口增長的重要驅動力。如前所述，由於生育率是內生的，如果沒有生育刺激政策的支持，即便是高生育移民到了新的國家，生育率也會逐步向本土居民靠攏。不過，對於改善當期的勞動供給約束而言，引入移民可以立竿見影。值得注意的是，移民並非沒有代價。資本輸出的風險是無法迴避國際競爭，移民則是有可能造成國內摩擦。即便是在移民形成的美國，一方面老移民出現越來越多的反移民情緒，另一方面很多新移民可能會居住在人口密集的同民族移民社區中，這會減少新移民與其他種族群體的互動機會，增加了新移民暴露於犯罪和貧困的可能性，也使得新移民面臨種族隔離的風險[59]。

3. 創新驅動，通過科技進步與加速改革來提升勞動生產率

馬爾薩斯傳統人口陷阱論過時的根本原因在於工業革命爆發後，科技進步帶來的生產力巨大發展將人類從消費者為主的角色轉變為生產者為主的角色，也是科技進步帶領人類脫離了馬爾薩斯的傳統人口陷阱。如果不靠資本輸出或者勞動輸入，要在勞動量增長受到抑制同時，實現經濟可持續增長，只能依靠進一步提升勞動的質，也就是通過創新驅動來提升勞動生產率。如圖表7所示，1994年之後雖然日本勞動要素增量日益減少，但對於經濟增速的影響已經不像此前14年那麼大了，背後是日本TFP走出與此前14年完全不同的態勢，基本上擺脫了人口因素的影響，持續保持正增長（1998年和2008年的兩次危機除外），成為日本沒有因勞動力負增長程度持續擴大而出現持續衰退的主要動力。

日本之所以能夠成功轉型創新驅動，一個重要原因是研發投入強度持續上升（圖表34）。在勞動增量達峰前，日本的研發強度低於美國和德國，1994年之後進入持續上升周期，在2018年達到了3.28%，位居七大經濟體中的第一位（圖表35）。不過，日本在創新驅動方面也存在一個重要短板，對於促進創新尤其是激進式創新具有重要意義的資本市場不發達[60]。

圖表34：日本研發投入強度與勞動力增量

資料來源：Wind，NSF，中金研究院

圖表35：前七大經濟體研發投入強度

資料來源：NSF，中金研究院。註：中、印起點為1996年。

作為同樣屬於銀行主導的經濟體，如何構建有效支撐創新的資本市場，也是中國需要補足的短板，這涉及到了改革問題。事實上，能夠提升TFP的創新不只有生產力創新（科技進步），也有生產關係創新（改革）。市場經濟實現資源有效配置的關鍵，在於自由交易、充分競爭。通過改革來提升TFP，本質上即是要降低交易成本，構建一個有利於促進自由交易、充分競爭的制度環境。

綜上，這三個緩解未來二十年勞動供給約束的措施都並非完美。鑑於中國經濟的龐大體量以及當前的國內國際環境，應考慮以加快改革和科技進步來實現創新驅動作為根本的應對方式，同時輔以必要的資本輸出與國際產業鏈合作。

資料來源

[1]http://www.news.cn/politics/cpc20/2022-10/25/c_1129079429.htm

[2] 張翠玲等：《新冠肺炎疫情對中國出生人口變動的影響》，《人口研究》，2021年第45卷第3期。

[3] 總和生育率是指每名女性平均生育的子女數，下文簡稱為TFR或生育率。

[4] Stone, L. Will the Coronavirus Spike Births?, 2020.11 March.

[5] 馬小紅、顧寶昌：《單獨二孩申請遇冷分析》，《華中師範大學學報》，2015年第54卷第2期。

[6] 2019年之前的數據來自於IMF；2021年的中國實際GDP增速預測來自於中金公司研究部宏觀組；2020-2035年美國實際GDP增速預測來自於美國CBO；2022-2035年中國實際GDP增速估算自於《A股十年不漲，未來十年會漲嗎？》（謝超等，2019年8月）。

[7] 中金公司研究部、中金研究院著：「第一章 科技創新促進產業鏈安全與效率」，《創新：不滅的火炬》，中信出版社2022年版。

[8] 「日美之比（PPP）」為日本和美國購買力平價人均GDP（2017國際元不變價）。人均GDP指數為根據人均GDP（2015美元不變價）換算的指數，1989年的值標準化為100。

[9] 菊地悠二著，陳建譯：《日元國際化——進程與展望》，中國人民大學出版社，2002年。

[10] 竹內宏著，彭晉璋譯：《日本金融戰敗》，中國發展出版社，1999年。

[11] 布加勒斯特人口大會由聯合國人口司出面組織召開，美國是真正的牽頭方和領導者，詳見Finkle, J. L., & Crane, B. B. (1975). The Politics of Bucharest: Population, Development, and the New International Economic Order. Population and development review, 1(1), 87-114.

[12] 參見「基辛格報告」第77頁，https://pdf.usaid.gov/pdf_docs/PCAAB500.pdf。

[13] United Nations Population Funds. (2021). How will the COVID-19 pandemic affect births?. UNFPA Technical Brief.

[14] Luppi, F., & Rosina, A. (2020). The impact of COVID-19 on fertility plans in Italy, Germany, France, Spain, and the United Kingdom. Demographic Research, 43. 生育計劃取消率的計算，是基於一項由Istituto Giuseppe Toniolo和益普索集團（IPSOS）進行的名為「Rapporto Giovani」的調查，這是第一次關於新冠肺炎對年輕一代生育計劃影響的國際調查。該研究於2020年3月27日至31日在義大利和2020年4月2日至7日在其他國家進行。訪談採用網絡方式進行，對被調查國的青年人口（18-34歲；總共6000名受訪者）進行了問卷調查。

[15] 3是中國改革開放初期的生育率水平。2.1通常被稱為生育率的更替水平，可以使總人口在長期內保持零增長，即下一代人的數量對上一代人實現了完全替代。

[16] 馬克思、恩格斯：《共產黨宣言》，人民出版社2014年版。

[17] Lutz, W., Skirbekk, V., & Testa, M. R. (2006). The low-fertility trap hypothesis: Forces that may lead to further postponement and fewer births in Europe. Vienna Yearbook of Population Research, 4, 167-192.

[18] Greenwood, J., Seshadri, A., & Vandenbroucke, G. (2005). The baby boom and baby bust. American Economic Review, 95(1), 183-207.

[19] Becker, G. S. (1981). Altruism in the family and selfishness in the market place. Economica, 48 (189), 1-15.

[20] Aaronson, D., Lange, F., & Mazumder, B. (2014). Fertility transitions along the extensive and intensive margins. American Economic Review, 104(11), 3701–3724.

[21] Baudin, T., Croix, D. D. L., & Gobbi, P. E. (2015). Fertility and childlessness in the United States. American Economic Review, 105(6), 1852-1882.這篇文章主要聚焦「已婚且配偶仍在」和「從未結婚」兩類女性。

[22] Philippon, Reshef, Wages and human capital in the US finance industry: 1909–2006. The Quarterly Journal of Economics（2012）.教育水平以該行業超過高中學歷的員工比例來衡量。相對教育水平是金融和非農業私營部門之間教育水平的差異。工資的計算基於美國的行業帳戶、Kuznets（1941）和Martin（1939）。相對工資等於金融業工資與非農業私營部門工資的之比。

[23] Baudin, T., Croix, D. D. L., & Gobbi, P. E. (2015). Fertility and childlessness in the United States. American Economic Review, 105(6), 1852-1882.這篇文章主要聚焦「已婚且配偶仍在」和「從未結婚」兩類女性。

[24] http://www.scio.gov.cn/xwfbh/gbwxwfbh/xwfbh/wsb/Document/1541106/1541106.htm。

[25] Ogawa, N., Mason, A., Lee, S. H., Tung, A. C., & Matsukura, R. (2015). Very low fertility and the high costs of children and the elderly in East Asia. In Low Fertility and Reproductive Health in East Asia (pp. 31-58). Springer, Dordrecht.

[26] 參見原國家衛計委2017年舉行全面兩孩政策工作進展情況發布會：http://www.scio.gov.cn/xwfbh/gbwxwfbh/xwfbh/wsb/Document/1541106/1541106.htm。

[27] 蒲隆地和布吉納法索是1960-1980年代非洲收入水平最低的梯隊，因而被稱為極低收入的非洲經濟體。

[28] Barro, R. J., & Becker, G. S. (1989). Fertility choice in a model of economic growth. Econometrica: journal of the Econometric Society, 481-501.

[29] Li, H., Zhang, J. & Zhu, Y. The quantity-Quality trade-Off of children In a developing country: Identification using chinese twins. Demography 45, 223–243 (2008).

[30] 張月雲、謝宇：《低生育率背景下兒童的兄弟姐妹數、教育資源獲得與學業成績》，《人口研究》第39卷第4期，2015年7月。該文基於2010年「中國家庭追蹤調查」數據，以10-15歲少年兒童為分析對象。其中，父母對孩子教育的經濟投入的對數平均值為6.05；父母討論學校事情的指數的平均值為3.08，指數值越高父母對孩子學校的事情討論的越多。

[31] Boldrin, M., De Nardi, M., & Jones, L. (2015). Fertility and Social Security. Journal of Demographic Economics, 81(3), 261-299.

[32] 30-39歲女性未婚率=30-39歲未婚女性人數（不含離異、喪偶情形，只統計從未結婚的女性）/調查統計的30-39歲女性總人數。

[33] 至於該問題的成因，可以參考蔡昉、王美豔（2006）、王桂新（2012）、周天勇（2016）等研究。

[34] 各項政策英文原文如下。產假：Maternity leave；陪產假：Paternity leave；育兒假：Parental leave；靈活就業支持：Flexible or part-time work hours；託育支持：Publicly subsidized childcare；生育獎勵：Baby bonus；育兒津貼：Child or family allowances；稅收抵免：Tax credit。

[35] Hoem, J. M. (1993). Public policy as the fuel of fertility. Effects of a policy reform on the pace of childbearing in Sweden in the 1980s. Acta-Sociologica, 36(1)；Hoem, J. M., Prskawetz, A., & Neyer, G. (2001). Autonomy or conservative adjustment? The effect of public policies and educational attainment on third births in Austria. Max Planck Institute for Demographic Research, Rostock, Germany；Raute, A. (2019). Can financial incentives reduce the baby gap? Evidence from a reform in maternity leave benefits. Journal of Public Economics, 169, 203-222；Hyatt, D. E., & Milne, W. J. (1991). Can public policy affect fertility?. Canadian Public Policy, 17(1)；Kalwij, A. S. (2010). The impact of family policy expenditure on fertility in Western Europe. Demography, 47(2), 503-519；Baizán, P., Arpino, B., & Delclòs, C. E. (2016). The effect of gender policies on fertility: The moderating role of education and normative context. European Journal of Population, 32(1), 1-30；D』Addio, A. C., & d』Ercole, M. M. (2005). Trends and determinants of fertility rates in OECD countries: The role of policies. OECD Social, Employment, and Migration, Working Paper No.27；Luci-Greulich, A., & Thévenon, O. (2013). The impact of family policies on fertility trends in developed countries. European Journal of Population, 29(4), 387-416.

[36] Gangl, M., Ziefle, A. (2015). The making of a good woman: Extended parental leave entitlements and mothers』 work commitment in Germany. American Journal of Sociology, 121(2), 511-563.

[37] Castles, F. G. (2003). The world turned upside down: Below replacement fertility, changing preferences and family-friendly public policy in 21 OECD countries. Journal of European Social Policy, 13(3), London.

[38] 法國、義大利為2019年的入託率數據；中國為2016年的0-3歲入託率調查數據和TFR。Bertram, T., & Pascal, C. (2016). Early childhood policies and systems in eight countries: Findings from IEA's early childhood education study (p. 194). Springer Nature.

[39] 楊菊花：《理論基礎、現實依據與改革思路：中國３歲以下嬰幼兒託育服務發展研究》，《社會科學》2018年第9期。

[40] 2022年，北京師範大學教育學部教授洪秀敏等發表的調研成果顯示：通過對6省份19,363個嬰幼兒家庭問卷調查發現，當前家庭享有的託育服務以私立非普惠為主。

[41] 依據各國主要管理特徵總結提煉，並不代表所有國家都是完全一致的做法；託育中心指在有執照的中心提供的、家庭日託服務以外的所有家庭託育服務。通常被稱為託兒所、託育中心、幼兒園、家長團體等；家庭日託服務傳統上是在家庭環境中提供的，可以是在兒童看護人的家中，或是有資質的兒童看護人去到兒童家中。中國政府在學前教育投入中的成本分擔比例=國家財政性教育經費/總教育經費；中國家庭分擔比例=幼兒園學費/幼兒園總教育經費。

[42] 程傑、曲玥、李冰冰：《中國0~3歲託育服務需求與政策體系研究》，中國社會科學出版社2021年版。

[43] 詳見人民網：http://m.people.cn/n4/2022/0310/c34-15475920.html

[44] OECD (2019), Rejuvenating Korea: Policies for a Changing Society, OECD Publishing, Paris.

[45] UNFPA (United Nations Population Fund) (2018) State of the World Population 2018, New York: UNFPA. Rindfuss, R., & Choe. M. (2016). Diverse Paths to Low and Lower Fertility: An Overview. In: Rindfuss, R., & Choe. M. (eds.) Low Fertility Institutions, and their Policies: Variations Across Industrialized Countries.

[46] Thévenon, O., & Luci, A. (2012). Reconciling work, family and child outcomes: What implications for family support policies?. Population Research and Policy Review, 31(6), 855-882.

[47] Laroque, G., and Salanié, B. (2004), "Fertility and Financial Incentives in France", CESifo Economic Studies, 50(3) : 423-450.

[48] Gauthier, A. H., & Hatzius, J. (1997), "Family benefits and fertility: An econometric analysis", Population Studies, 51.

[49] Sleebos, J. (2003). Low fertility rates in OECD countries: facts and policy responses.

[50] Letablier, M.-T., Greulich, A., Math, A., & Thevenon, O. (2008). The costs of raising children and the effectiveness of supporting parenthood policies in European countries: A Literature Review", A Report to the European Commission. https://www.usda.gov/media/blog/2017/01/13/cost-raising-child

[51] 劉娜、李小瑛、顏璐，2021年，「中國家庭育兒成本——基於等價尺度福利比較的測度」，《人口與經濟》，1: 50-67。

[52] 彭文生：《漸行漸遠的紅利》，社科文獻出版社2013年版。

[53] 謝超、陳健恆、張帥帥、姚澤宇等：《雙支柱金融體系與好的社會》，2022年7月11日。

[54] http://www.news.cn/politics/cpc20/2022-10/25/c_1129079429.htm

[55] Lee, H. J., & Hwang, Y. S. (2021). Housing Cost Burdens and Parental Support for Young Renters in South Korea. Sustainability, 13(19), 11105

[56] Wilkins, E. (2019). Low fertility: A review of the determinants. UNFPA Working Paper, vol. 2.

[57] Blanchet, D., & Ekert-Jaffé, O. (1994). The demographic impact of family benefits: Evidence from a micro-model and from macro-data. in The family, the market and the state in ageing societies. Clarendon Press, Oxford, 79-103.

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[59] Ornelas, I. J., & Perreira, K. M. (2011). The role of migration in the development of depressive symptoms among Latino immigrant parents in the USA. Social Science & Medicine, 73, 1169-1177.

[60] 中金公司研究部、中金研究院：《第十六章 創新金融：並非資本市場的獨角戲》，《創新：不滅的火炬》，2022年2月。

文章來源

本文參考：2022年11月24日中金研究院已發布的《跨越「新人口陷阱」的可能路徑》，作者信息為：

謝超 SAC 執業證書編號：S0080520100001

顏曉暢 SAC 執業證書編號：S0080122070232

吳雲傑 SAC 執業證書編號：S0080122010005

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