李迅雷：从人口流向看中国经济

编者语：

人口的流动反映了中国经济格局的变化。随着经济增速的下降、人口老龄化，中国经济更多地体现出一种分化和此消彼长。从目前统计来看，中国三线、四线和五线城市全部都是净流出；净流入比较多的地方主要还是一线城市、新一线城市和二线城市；长三角、珠三角的内部各城市的人口也存在明显的分化。近年来，全球科技进步明显放缓，劳动生产率的增速明显下降，中国也不例外。未来的经济增长将更多地依赖于人力资源，人口及资本的集中度提高仍会持续。人力资源以市场为导向，追求投资回报率，要相信市场的力量、人力资源的力量，全球的人口流动是全球化不可阻挡的趋势。

本文为中泰证券(行情600918,诊股)首席经济学家李迅雷在“北大汇丰金融前沿对话”的演讲整理稿，作者在文中探讨了人口的流动对中国经济格局变化的影响。敬请阅读。

人口流动的趋势

中国的人口流向的总体趋势，就过去一段时间而言，整体是由中西部地区往东南地区流动，我们称之为“孔雀东南飞”。因为那个年代高速公路、高铁较少，总体流向还是往长三角和珠三角这两个方向流动。往长三角走的是318国道，往珠三角走的是321国道。

当时的321国道集聚了大量的农民工。十年前我写了篇文章《从国道到高铁：一场变迁一场梦》，认为中国能够成为全球制造业第一大国，主要是靠本国农村地区大量的廉价劳动力转移。作为中国第一大省的广东，其制造业得以迅猛发展的人力资源要素大量来自中西部地区的农村。321国道，从成都出发，经过内江、泸州、贵阳、桂林、梧州、肇庆至广州，跨越四个省，长度为2220公里，是一条非常值得纪念的道路。因为它是从西部通向中国经济最发达的省份广东，通向让中国成为制造业大国的珠江三角洲。四川是中国人口第一大省（在重庆没有设直辖市之前），是外出农民工最多的省份；贵州因地少人多导致贫困；与321国道挨得比较近的是湘西，也属于非常贫困的地区；而即便是粤西，同样也比较贫困。外资在珠三角市场需要大量的农民工，这种人口的大量流入使得中国经济能够迅猛发展，中国制造业也逐步发展起来了。

当时，每逢春节，大约有十几万摩托车大军沿着321国道返回广西、贵州、湖南和四川老家过年，成了春运交通线上一道特殊的风景。2017年时这条返乡之路还比较繁忙，其峰值可能是在2012年。之后中国新增农民工的数量不断减少。321国道是中国持续很长时间的一条从西往东的中国人口流向之路。这条路这两年开始稀稀落落了，从2018年开始出现显著变化，主要是因为现在珠三角的农民工人数已经出现了净流出。国家统计局关于农民工统计调查报告显示，2018年，珠三角农民工净流出就达186万，2019年净流出超过100万。总体来讲，中国人口从农民工开始，已经开始逆向流动。农民工逆向流动的主要原因，一方面是整个广东，以及全国的经济增速都在放缓，低端制造业有些外迁去了东南亚；另一方面，有些低端制造业内迁，所以农民工反流现象就出现了。也就是说，中国的农民工在大致经历了近40年的东移之后，开始陆续返回老家。

图1：2018/2019年农民工净增量

2019年，我们曾经根据不同地区的彩票销量和发电量增速变化这两个维度来寻找农民工的迁徙路径。福利彩票主要的购买者是农民工，因为农民工是中低收入阶层，他们希望能够改变命运。而发电量的增速可以反映经济的活跃程度。通过分析这两个维度，可以发现中西部地区，如四川、云南和安徽这三个省份彩票的销售量相对增长较快，发电量的增速相对也较高。这也从侧面证明了农民工的流向发生了变化。

另外，从长三角的农民工数据可以发现，2018年长三角的农民工还是净流入，但2019年长三角的农民工也已出现净流出。一方面原因是中国的人口老龄化，农民工的平均年龄已经达到了41岁，他们会选择回到离家相对近的那些城市继续工作。根据国家统计局的数据，2019年我国东部省份的人口净流入是150万，但如果减去农民工的流出部分，实际整个中高端人才的流入数量还是较多的。这也是一种新的格局。

图2：2017年后中国人口“东迁”规模持续走高

因此，中国的农民工开始从长三角和珠三角这两个中国经济最热、体量最大的区域往外流，流向西部地区和南部地区，现在称之为“孔雀西南飞”。另外一个变化是非农民工人口向南流动，现在整体人口的流向的格局是从北往南。2019年的数据有显著的变化，之前，珠三角的人口流入量超过长三角，因为按照省份来比较，历年来广东的人口净流入量是全国第一，排在第二位的是浙江省。所谓的净流入其实是用常住人口的变化减去自然增长，比如广东常住人口数量从1.1亿变成1.2亿，自然生长有500万，实际净流入就是500万。

图3：2019年中国各省市人口净流入（出）

除了广东和浙江这两个省之外，其他省份的人口净变动非常小。比如，仅次于广东的第二大经济体的江苏省，2019年的人口净流入只有2万，说明经济的活跃度和人口的流动性跟广东相比差很多。另外一个奇怪的现象是，浙江的人口基数大约只有广东的一半多，但浙江2019年的人口净流入量却超过广东。因为从经济体量来说，浙江排名第四，广东排名第一，但仔细分析可以发现，这是因为广东的农民工流出非常多。2018年广东农民工流出有185万，人口净增长84万，人口净增长是扣除农民工的净流出后的数据，因此实际净流入量其实接近270万。因此，广东或者说珠三角的“腾笼换鸟”非常明显，但对浙江来说，可能更多地是“筑巢引凤”。虽然浙江人口净流入量是第一，但是净流出量并不多。

人口流动反映的中国经济格局

研究人口流向的原因，实际上是想用这个指标来反映中国的经济格局。区域经济格局正在发生深刻的变化。之前有提到长三角和珠三角，没有提到京津冀一体化。京津冀的人口基本上是零增长。上海、深圳、广州都有很明显的辐射效应，而北京则更多是一个虹吸效应，没有对周边经济有明显的带动作用。人口流动本身就是一个经济现象，不管是农民工还是一般大学生，在选择职业时，肯定追求投资回报率的最大化，这决定了个人的迁徙行为。

如果一个地方有大量的人口流入，说明这个地方有更多的就业机会，有更好的发展前景，可以获得更多的收入，那么这也反映出一个地区经济的好坏和经济发展的前景。我在2016年时写了篇文章《温州人的“一带一路”始于计划经济时代》，讲到了温州人的“一带一路”。温州人在计划经济时代就已经开始了“一带一路”，因为温州人多地少，人均耕地面积只有0.4亩，而全国平均为1.4亩。所以在农业经济时代，温州人只有往外走才能够有发展机会，他们很早就流向了中西部地区。在计划经济时代，东北、西北都属于8类地区，也就是工资最高的地区，需要服务业。服务业对于温州人来说，是赚钱的最初手段，而另一条路径是出国。因此，某个地方的人的行为，受传统文化的影响比较小，更多的是一种经济行为。

改革开放以来，中国经济经过了40多年的发展，目前这种经济的存量特征越来越明显。随着经济增速的下降、人口老龄化，中国经济更多地体现出一种分化和此消彼长。所以我们看到长三角和珠三角繁华的同时，也要看到有些地方比较落后，有些地方出现人口净流出。从2012年起，劳动年龄人口的数量已经开始逐年减少，到目前为止，劳动年龄人口的数量累计已经下降了2800多万。一方面存量经济此消彼长，另一方面劳动年龄人口净减少，中国的流动人口数量也在不断减少。这就意味着大部分地方会出现人口的净流出，少部分地方会出现人口的净流入。

目前统计来看，中国三线、四线和五线城市的人口数量全部都是净流出。净流入比较多的地方主要还是一线城市、新一线城市和二线城市。从过去的数据来看，山东省属于人口净流出最大省份，连续三年累计人口净流出量也排在全国第一。虽然山东是人口第二大省、GDP第三大省，但是从目前趋势来看，今后5年，浙江的GDP总量大概率会超过山东。但如果仔细区分，其实山东的一些核心城市，比如说济南、青岛、烟台，人口还是净流入，这说明这些城市经济亮点还存在。还有很多中西部省份人口净流出，只有省会城市有人口的净流入，其他地级市的人口都是净流出，比较典型代表是陕西和江西。

图4：山东省各地级市人口净迁入（万人）

图5：江西市各地级市人口净迁入

图6：陕西省各地级市人口净迁入

中国在还没有成为发达经济体之前，就已经面临人口老龄化，2025年后还会进入深度的人口老龄化。所以，我们必须用两个维度来看中国城市化率的提升空间，而不是仅仅认为中国现在城市化率水平只有60%。这没有考虑到人口老龄化问题、人口流动性放缓的问题。我认可人口的大城市化，因为大城市才有更多的机会，未来大城市化率的提升空间还会有。大城市主要是分布在一线、新一线、二线城市，从2019年的数据来看，中国人口净流入最多的前十大城市，有8个是分布在粤港澳大湾区、杭州湾湾区、长江经济带这3条线上。

图7：中国大城市，三四五线城市人口净流出

长三角内部也出现了分化：2019年人口净流入中的90%流向了杭州、宁波和温州，绍兴等其他城市人口基本上没有流入，人口的流入集中度很高。广东省内部的分化也非常严重：人口大部分都是流向了粤港澳大湾区，主要还是深圳、广州和佛山，珠海、东莞和惠州也略有流入，但广东省大部分城市人口是净流出。这是一个分化的时代，也是一个此消彼长的时代，不可能什么地方都有发展机会。就未来而言，有发展机会的城市会越来越少，而不是越来越多。因为中国经济已经步入了一个存量经济主导的时代，中国的劳动年龄人口已经出现了净减少，所以各地方的“抢人”政策基本会失败。从人口角度来讲，未来的经济肯定还会进一步下行。2017年，西安出台“抢人”政策，结果全国大量的人流向了西安。当前，各个地方“抢人”的成本越来越高，但是效果不一定好。因为大家看的并不是简单的政策，而是这个城市有没有发展空间。

图8：2019年主要城市常住人口增量（万人）

区域经济政策和全球经济格局

现在区域经济政策越来越多，所谓的经济技术开发区、高新区等，遍布全国。我们有西部大开发、东北振兴、中部崛起，但关键还是要看效果。比如，我国先后有4大经济特区，深圳、厦门、珠海和汕头。目前，深圳无疑是最成功的，珠海、厦门相对较好，汕头相对较弱。人口净流出最典型的是喀什，其实在2010年喀什就已经是经济特区，当初的提出口号是“东有深圳，西有喀什”，目标是5年内喀什的人均GDP达到全国平均水平。到2020年，喀什的人均GDP还只是全国平均水平的1/3，说明有很多东西理想和现实差距较远，这是值得我们去思考的。我的逻辑是设立的特区、自贸区、高新技术开发区越多，成功率恐怕就越低。

从投资角度来讲，很多人看到政策出台，就想这个地方有投资机会，但一定要分析哪些地方的成功率会比较高，哪些地方成功率可能会比较低。这主要是看要素，包括劳动力要素、技术要素、土地要素和资本要素。劳动力是一个非常重要的要素，劳动力的背后反映出了资金的流向。很多政策总是带有美好愿望，实际结果使得资金流和人口流反着走。对于那些资金流和人口流反着走的区域，我觉得投资的意义恐怕不大，因为要素之间要相互协同。

从全球来看，1820年以后，受益于第一次工业革命、第二次工业革命和第三次工业革命，全球经济突飞猛进，全球劳动生产率得到显著提高，这是人类历史上的奇迹。但在过去20年，中国乃至全球整体的劳动生产率水平、科技进步在放缓，也就是现在经济增长可能更多地依赖于人力资源。

为什么科技进步在放缓？深圳和广州更具有活力的原因跟人口年龄结构有关，上海的人口老龄化率约是15%，深圳的人口老龄化率大概只有4%，广州7%。这个角度说明，人口的年轻化有利于科技进步，因为专利申请的年龄结构主要集中在年轻人。从全球来看也同样如此，近年来科技进步明显放缓，劳动生产率的增速明显下降，中国也不例外。

总结

最后，表达一下我的几个观点。

第一，存量经济时代是分化的时代，是此消彼长的时代。中国的人口城镇化率已经到了后期，正在进行的是大城市化进程，人口往大城市集中。从目前来看，大趋势是从北往南。从整体来讲，中国的热点还是在南部。随着人口老龄化和产业转移，中国的农民工将往西南方向流动，而产业升级，中高级的人才还是往东部流动，主要是长三角和珠三角这两大区域。另一条线是长江经济带，如成都和重庆在西部地区的经济中心集聚效应比较明显，中部地区主要是以武汉和长沙为主。我的预期是，未来10年粤港澳大湾区及长三角地区的GDP在全球的份额以及在中国的份额还会进一步上升，可能会达到全国GDP总额的50%。

第二，很多城市在过去10年、20年也在谋求发展并且成为一个中心，但经过长时间的建设和投入后，仍然没有建设起来。现在再赋予其新的职能、新的功能，给予新的优惠政策，要发展依旧较为困难。这值得反思。首先，人口的流动是一个经济现象，是市场配置资源，要通过行政来重新配置资源难度非常大。只要回顾历史现实就会发现有很多这样的失败案例，但是很遗憾，我们对于这些失败的案例总结回顾偏少。

第三，人口及资本的集中度提高仍会持续。随着各方面的成本上升和经济增速下降，为了追求投资回报率，会努力让资源配置更加合理、交通运输距离进一步缩短等，所以集中度的提高是一种必然。要追求均衡发展很难，在全世界没有一个成功的案例。同时，给越来越多的地方设立特殊区域、给予特殊优惠政策，是一种资源分散。整体而言，效果也是有限的，因为设立的经济中心越多，成功率就越低，这是一个不可避免的现实。

第四，一定要相信市场的力量、人力资源的力量。人力资源其实也是以市场为导向，需要追求投资回报率。全球的人口流动是全球化不可阻挡的趋势。郑和下西洋不少人认为是为了宣誓中国皇帝的权力，是一个行政行为，而不是市场行为，所以郑和六下西洋什么都没得到。而哥伦布发现新大陆(行情000997,诊股)，得到了一个全球版图，因为哥伦布是有利益需求的，要获得投资回报率，是一种市场行为。全球有这么多人希望移民，中国人在200年前就到了旧金山，就是为了获得一个比较好的投资回报率。墨西哥人来美国，也是希望提高薪酬水平。全球化的趋势没法改变，这也是因为资本的力量。美国的精英阶层向全球扩张的原因是美国经济增速放缓，而全球有很多亮点，因此要在全球配置资源。大家希望到移民去美国本质也是一种经济行为，为了使自己获得更多的资源、更好的发展前景和更多的收入。这种力量引导着全球的资本流动，人口流动。因此，我认为全球化是一个大趋势，虽然全球化的趋势在放缓，但并不会改变这样一种全球化进程。

全球如此，一个国家也是如此。资本总是会流向最有希望的地方，使得该地的经济集中度进一步提高，其他的地方会冷落，这也是一种均衡。当某个地区由于资源少，人口外流后，剩余的少数人就获得相对多的资源或者福利。所以从区域看，可能区域经济不平衡；从人均资源、人均GDP或者人均收入角度来看，人口的流动导致各个区域之间的人均GDP、人均收入相对平衡。如果再加上转移支付的话，这种平衡就有可能做得更好。

（以上文章来源于北大金融评论杂志，文中观点仅代表研究人员个人的看法，不代表任何机构的意见和看法）

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