2018年出生人口絕不可能低於1500萬,我立一個flag_風聞
观察者网用户_239226-2019-01-16 10:52
我一直強調一件事:生育率是很難通過外力改變的,即便是計劃生育這樣的強力政策,對生育率的改變也很有限。
正因為難以改變,才會有着極強的慣性。就像通過幾顆顆星球短時期的運行軌跡,天文學家就能計算出它幾十年後的相對位置一樣,用十年前的人口數據,我們就能八九不離十地預計到今天的出生人口數字。
我2012年時和導師寫過一篇簡單的文章,2013年發表在《金融研究》上,使用了2010年人口普查數據。當時的預測結果是中國人口在2024年會達到上限14.1億,然後開始下降。具體到每一年來看,我們的模型認為到中國人口在2017年是13.89億(實際值13.90億,見中華人民共和國2017年國民經濟和社會發展統計公報),2018年會達到13.94億。

不過,在那篇6年前發表的文章裏,我們使用的人口模型非常簡陋,他高估了一孩數量,又沒有預計到隨之而來的二孩政策帶來的二孩增加,錯進錯出,碰巧和當前的許多結果十分接近。在修正模型後,不考慮存量二孩的出生,我們的預測是2018年的出生人口在1452到1474萬人之間。如果考慮到存量二孩生育意願的持續釋放,最終的出生人口必定要多於1474萬人。
那麼,2018年大約會釋放多少存量二孩生育意願?做一個簡單的反事實計算,將理論出生人口和實際出生人口作比較,可以發現2016年和2017年分別因全面二孩政策增加了了260萬和220萬出生人口。如果2018年全面二孩增加的人口能達到100萬的量級,2018年的出生人口應當在1550萬到1580萬左右。
因此,在2018年出生人口數字公佈之前10天,我在這裏先立一個flag,2018年出生人口絕不可能低於1500萬。
再來看第二個問題——為什麼這幾年的出生人口開始快速下降?從1786萬人,到1723萬,到1550萬到1580萬上下,是什麼原因,讓我們經歷了2016年的本世紀出生人口的最高峯之後,立刻迎來本世紀以來出生人口的最低谷?
許多人想用房價上升,或者是生存壓力的變化來解釋這個現象。這些東西能影響生育意願嗎?能。但會有多大影響?
1,這兩年的房價,是突發上漲,遠超2009年或者2016年的上漲速度了嗎?
2,這兩年的生存壓力,是突發上升,遠超1995到1997年的千萬人大下崗,或者2008年的全球金融危機了嗎?
下圖列出了從1990年到2017年的歷年出生率,在這張圖上,試試看把所有重要的所有大事件往線上裝,你馬上就能發現,比起出生率變動的大趨勢,什麼經濟危機、房價上升,都是連浪花都激不起一朵的小插曲罷了。

但如果排除了房價或者生存壓力的影響,還有哪些原因導致了生育數量在這幾年大幅度下降呢?
主要有三個。
第一,育齡女性總人數下降,且生育年齡處於峯值的女性逐漸減少,這個因素雖然難以解釋短期生育波動,但卻是導致生育長期下降的根本原因,見下圖:

以生育高峯22到30歲為例,2018年22歲的女性人口743萬,30歲人口1219萬,每推移一年,生育高峯的女性便減少500萬人。
且育齡女性峯值——1990年出生的女性人口——開始逐漸遠離生育率峯值(26歲),生育數量減少也就成了必然。
第二,存量二孩意願在2016和2017年快速釋放之後,今年已經沒有多少二孩生育意願可供實現,他減少了二孩出生數量。
在之前的文章中,我們計算了全面二孩政策可能會釋放的生育意願,按照2010年人口普查數字計算,可能會有1000萬二孩生育意願將被釋放出來。
但這個存量數字可能會隨着時間的推移縮小,甚至逐漸消除。2013年和2015年時,我國各做了一次生育意願的追蹤調查,做成四格表的話見下圖:在2013年想生二孩的一孩家庭,到了2015年再問,四成還想生(22.6/54.1),近六成改口不想生了(31.5/54.1)。

那麼,1000萬左右的二孩生育意願,扣除這幾年內被消除的意願,再減去2016和2017年分別已經實現的260萬和220萬,還剩多少呢?我估計大約在100萬左右,這是我唯一不確定的數字,到底是過於樂觀還是過於悲觀,看10天之後的統計公報結果了。
第三,也是最容易讓人忽略的一點,是女性教育結構的變化,他減少了一孩出生數量。
幾乎所有對人口進行預測的文章,都忽略了這點。可如果忽略了這一點,就沒辦法理解許多數據的「異常」變化。當單獨二孩、全面二孩等政策放開時,二孩數量先上升再下降是很容易理解的。可是,為什麼一孩數量卻會單調下降得如此之快,從2010年的1000萬人左右,下降到2017年的724萬人?
這件導致一孩數量大幅度下降的事件並沒有發生在現在,而是發生在1990到1995年。
先看下圖:

上圖數據來自2015年1%人口抽樣調查表4-1,呈現了不同出生年份和性別的人口在2015年時獲得本科教育的概率。
上圖我們可以看到三個階段
一,1980年以前出生的人口,無論是男性(藍線)還是女性(橙線),能獲得大學教育的比例都在10%以下。而且女性獲得本科教育的比例也總是比男性更低。
二,從1980年開始到1990年,男性和女性能夠獲得本科教育的比例進入停滯期,僅從10%上升到12%。這批人口在1998到2008年左右進入大學,在此期間雖然有大幅度的擴招,但仍然趕不上這個階段的大規模人口出生增長——從每年1900萬人,上升到每年2800萬人。在這個時間段內,1986年出生的女性,第一次在獲得本科教育的概率上超過了男性。
三,從1991年開始,一切都改變了。僅僅5年,1995年出生的女性獲得本科教育的概率就上升到33%,且已經開始甩開同齡男性僅為26%的本科教育概率。
從最新數據看,1998年出生的女性獲得本科教育的概率已經穩定在35%左右。
5年,從12%增加到33%,五分之一的女性由於晚生了五年獲得了本科教育,他們原來可能獲得哪一類教育?
初中。
當然不是直接將初中生變成本科生,而是一個逐級遞進的過程,更多初中女生能考上高中,更多初中女生能考上大學。

從上圖可以看到,1990年到1995年出生的人口,女性的初中學歷佔比從42%下降到20%,下降了整整22%。而男性從41%下降到26%,僅下降15%。
這五年內出生的女生,在受教育程度上,開始甩開男生。
除此之外,女性獲得大專教育的比例略有上升,獲得高中教育的比例略有下降,但都沒有本科和初中的此消彼長如此明顯。
現在,假設其他教育情況分佈情況不變,只是讓其中五分之一的女性從初中學歷變成本科學歷,在生育上會發生什麼變化?

上圖是2010年人口普查時初中教育水平和本科教育水平女性的分年齡生育率。可以看到,兩者差異非常大。
第一個差異是兩條曲線與x軸圍成的面積,他代表一個代表性女性在整個育齡可能會生育的孩子數量,初中學歷的女性平均一生會生育1.75個孩子,而本科學歷的女性一生只會生育1.09個孩子。
第二個差異是她們的生育開始時間和達到峯值的時間——從16到26歲的階段,初中學歷的女性的出生率都要高於本科學歷女性,這個階段兩者生育的數量達到了0.8個孩子的差異。
將這個差異放在1990到1995年出生的女性人口上(這幾年的女性出生人數在900到1300萬左右,為了計算方便使用1000萬),我們可以算出,由於220萬女性從只能上初中變成了有機會上大學,1990年和1995年出生的女性人口,在她們26歲以前,生育的數量就已經相差176萬。

上圖是兩種不同假設下的分年度一孩出生數量,藍線的假設是,1990年之後出生的女性的教育結構完全和1990年相同。而橙線使用真實的教育結構給1990年之後的女性賦值。
可以看到,兩條線的差異從2010年開始逐漸擴大,在2016年超過了200萬,且在2017年和2018年達到了峯值,約為220萬。為什麼我們會看到一孩的出生量下降如此快?1990到1995年出生的女性截然不同的教育結構也許就是解答的鑰匙。
因此,若我們僅僅去觀察育齡女性總體的平均生育率變化,比如用2010年的分年齡生育率固定地推算每年的出生人口,和真實出生的人口數值當然會相差越來越大,於是讓很多研究者為了去解釋這個現象,就開始用房價變化,用生存壓力去解釋這個所謂的「生育率降低」。
但當我們考慮到教育結構在1990到1995年出生的女性人口之間出現突變後,真實的數據就能被完美地擬合出來。根本不需要每組人口的生育率進行任何變化,當然也更不需要房價和生存壓力來進行多餘的解釋了。
最後,還剩下最後兩個問題——
一,為什麼1991年之後出生的人口的教育結構出現了這樣大的變化?
其直接原因當然是91年之後的出生率大幅度降低,在這個答案的第一張圖表中就能看到。第二則是由於1990年後,嚴格一孩的計劃生育進入當地政府一票否決的階段,計劃生育比之前抓得更緊。這幾個因素一道起作用,使得91年之後的出生人口大幅度降低,並在2010年之後獲得了更好的教育。
二,為什麼女性受到的教育改善遠高於男性?
這更容易理解,我們看2015年的《中國教育統計年鑑》其中的第7頁,各級各類學校女學生數,他的本科生中,男生數量比女生數量是88:100。

而根據2015年1%人口抽樣調查的4-1,2016年對應的18到22歲人口中,男性獲得本科的概率是女性獲得本科概率的76%。為什麼會有這樣的差異?考慮一個簡單的公式

用下式除以上式,可得

所以你看,人口學就是這樣,很沒意思,又很有意思。
沒意思是説,人口不像經濟,當你去預測未來十年的人口變化時,你用一個非常簡單的模型就可以得到很好的結果,完全不需要考慮什麼房價啦生存壓力啦金融危機啦,只要你不漏掉重要的人口學變量,比如不同生育組別的結構,就一定能得到正確的趨勢。
而有意思則是説。要解釋現在的人口變化,你常常可以在過去五十年的更重大的事件裏找到原因。許多當年不經意種下的種子——可能是好種子,也可能是壞種子——不知道在什麼時候,在什麼地方就盛開了出人意料的花。