蔡昉：进步全要素生产率 解决未富先老困难

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1、蔡昉：进步全要素生产率解决未富先老困难　　大家下午好，刚才有幸听了一段陶冬先生的演讲，发现我们两个人有很多重合的部份。但是他讲的更多的是直截了当的对我们的投资会有甚么样的影响，我想讲的一个是稍微再远一点，稍微再超脱一点。或许看上往没有那末直接的帮助，但是或许可以帮助看的更长远一些。　　由于我们讲到经济增长的时候，最少也是中期的，20年、30年、50年这样的时期。那末我固然不猜测到那个时候，但是我讲的东西可能和未来更长的时间有关系。整体上来讲，我也是***人口的变化对我们经济增长有甚么样的影响。　　就像刚才陶冬先生讲到的，说现在中国到达了“刘易斯转折点”，但是

2、到底到达了没有？实在有非常多的争辩。由于很多人把不满的情绪，说中国根本不可能到达“刘易斯转折点”，不可能有劳动力短缺，都撒气到我一个人头上。所以我现在采取另外一个策略，我是说我们不一定同意刘易斯转折点到来还是没有到来？但是人口变化有一个特点，就是它和你猜测经济题目，猜测市场全都不一样。人口猜测是不会失败的，因这人口的生命模式不可能在一天两天，一年两年，乃至不可能在三年、五年里面有任何变化。那末在这类不会剧烈变化的情况下，人口结构的变化，人口总量会是一个相当稳定、相当可靠的猜测值。现在国际上有一些组织，他在猜测经济增长的时候只有一个变量，就是人口变量。　　固然

3、你可以叫它“刘易斯转折点”，也能够不叫它“刘易斯转折点”，不管怎样说我们一定要发生一些东西，这些东西对我们未来的增长潜力是有含义的。假如有含义的话，你不管同意不同意转折点，我们可以共同的研究一些结论，共同的往探讨一些题目。　　我们说人口变化并没有甚么了不起，我们说人口老龄化在加重，还是没有西方国家、没有日本老。但是中国最大的特点是未富先老，这个在中国之前历来没有见过的。我们看看支持中国的生育率，我们讲生育率的时候也叫组合生育率。简单的说一个妇女或是一对夫妻毕生生育的孩子数，这张图是分成乡和全国总的生育率的变化。　　我们可以看到这么几个特点。　　中国生育率最大

4、幅度的降落是发生在70年代，就是70年到80年之间，我们开始是6个、7个孩子，降到了3个孩子，乃至比3个孩子还低。在这个以后还发生了明显的变化，我们知道计划生育政策，独生子女政策是1980年正式开始实施，真正中国生育率大幅度的降落是实行独生子女政策之前发生的。也就是说人口变化是不以人的意志为转移的，不是一项政策所决定的，是经济社会发展的综合因素。　　城市和农村在人口转变上，在人口生育率的降落中是有差异。特别是农村降落的慢一些，城市快一些，它就导致了一个结果，也就是说由于生育率降落导致的人口年龄结构的变化，农村的变化会慢一些，这也就是说为甚么我们过往看到的是大

5、范围的农村劳动力活动出来，进进城市满足城市的劳动力需求，这是我们生育率变化的情况。　　我们现在生育率状态是甚么呢？我们很长时间，大家觉得中国还是生育率比较高的国家，实在尽对不是。不是一般的不高，而是相当不一般的低。我们看，我们的总合生育率，中国目前的总的生育率1.4，均匀一对夫妻生育1.4个孩子。我们也知道生育率有一个替换水平，也就是说孩子生出来，要能够把他的父母替换掉，才能长时间看人口是不尽对减少的。这个加上一点磨损系数是2.1，我们看1.4已大大的低于了2.1这个替换水平。我们和世界均匀水平比2.6，我们低的多。和欠发达国家比2.5低的多，而且比发达国家

6、1.6，我们也低了很多。也就是说，我们已经是全球生育率最低的国家之一了，这是最近的研究成果。　　我这个数据来自联合国一个最新的报告，但是这个实在不是外国人的结论，而是你如何依照国家统计局每年提供的人口、年龄数，你估算的话，你也会发现我们的生育率就是1.4，这个是没有错的。这样我们看到中国人口机会窗口封闭的比其他国家要早，我们怎样定义人口红利呢？也就是说，我们把依靠性人口，就是15岁以下的人和65岁以上的人放在份子上，分母是劳动年龄口16到64岁，做出一个人口抚养比。我们可以想象人口抚养比越低，我们劳动力供给越充分，我们人口负担越轻，越轻易实现高的储蓄率，因此

7、它对经济增长提供了一个额外的帮助，我们把这个额外的经济增长确定为人口红利。　　人口抚养比每降落1%，人均GDP增长率进步0.115%，它的含义是说在改革开放时期，由于人口抚养比降落，我们人均GDP增长速度进步了27%，也就是说我们的经济增长、福利改善当中有27%的贡献来自于人口红利，这是我们中国的变化。我们现在还在降落，但是几年之内就上升了。我们还看日本，日本人口抚养比降落到最低的时候是1970年，随后20年里面保持低位，一直到1995年才开始上升。也就是说它人口抚养比降到低点以后，维持了相当长的一段时间。　　我们和韩国、泰国比。中国、韩国、泰国的人口红利的

8、封闭窗口的机会是一样的。我们知道中国比韩国的人均GD