中國經濟下一個新紅利正在形成（影響深遠！）全面二孩帶來嬰兒潮預期

源自：格隆汇

作者：郭磊

2016-2020年是80-87年後第二波嬰兒潮

1）2016年統計局數據下的出生率反彈至過去15年以來最高，衛計委分娩活產數據還要多60萬。

2015年12月27日，全國人大常委會表決通過了人口與計劃生育法修正案，全面二孩於2016年1月1日起正式實施。

根據國家統計局發佈的1‰抽樣調查推算數據，2016年全年出生人口達到1786萬人；根據衛計委統計數據，2016年全年住院分娩活產數達1846萬人；考慮到99%的住院率，實際生育數應大於這個數據。

統計局口徑的2016年中國出生率為12.95‰，屬過去15年以來最高。

2）2017年出生率可能會進一步走高，2016-2020年將是一波嬰兒潮，這將是繼80-87後的第二波嬰兒潮。

由於政策效果釋放的漸進性和二孩生育意願的社會化特徵，2016年應該只是一個開始，二胎放開後的絕大部分新增孕育並沒有體現在2016年的數據中。

根據人口模型，我們估計2017年的出生率水準將進一步抬升。實際上，衛計委數據顯示，2017年前5個月全國住院分娩活產數為740.7萬人，比2016年同期增加7.8%。

十九大報告指出“積極應對人口老齡化”，從理論上來說不排除未來生育政策可能會進一步放開。即使從最保守的情形來看，2016-2020年已大概率為一波嬰兒潮。1980年以來的近40年中，中國幾乎只有1980-1987一波嬰兒潮，2016年政策放開後開啟的是第二波嬰兒潮。

對房子和嬰兒比較敏感的25-34歲人口比例其實在上升

勞動人口（15-64歲）是一個粗略概念，25-34歲這部分比例其實在上升。

1）很多研究都是基於勞動人口比例的下降，但沒有進一步拆分。

勞動人口比例的下降被不少研究作為內生需求下降的證據，這一點就中長期來說不無道理，但就短期來看，需要考慮的邏輯包括：1）雖然勞動人口比例在下降，但與經濟趨勢增速相關性更高的勞動人口增速正經曆短期企穩；2）勞動人口（15-54歲人口）是一個粗略概念，需要再進一步做出拆分。

2）對房子和嬰兒比較敏感的25-34歲人口比例還在繼續上升。

25-34歲人口比例在2009年左右是一個穀底，占總人口比例為13.2%，此後連續7年上升，2016年是過去8年高點的16.77%。

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全面二孩帶來嬰兒潮預期，帶來這一輪地產強勢

1）本輪地產銷售脈衝時間偏長，力度偏強，在限購環境下是超預期的。

本輪地產銷售維持在正增長水準從單月銷售增速的角度是25個月，從累計銷售增速的角度是27個月以上。在持續的限購環境下，這一表現是超預期的。

2）棚改貢獻只是一角，尤其不能解釋一二線銷售也偏強的問題。

2017年棚改目標600萬套，按貨幣化安置比例55%來估算，根據去化金額=棚戶區完工套數×套均面積×全國商品房銷售均價，可簡單估算出2017年貨幣化安置去化金額，約占全國商品房銷售之比約為17%左右。

3）本輪地產偏強與全面二孩帶來的嬰兒潮預期有關。

草根調研顯示，就2016-2017年相對旺盛的房地產需求來說，二孩帶來的新房購買需求、置換需求（兩房換三房四房等）、學區房購買需求是重要驅動之一，比較類似的消費表現是SUV汽車購買比例的上升。

根據衛計委數據，2017年前5個月出生的嬰兒中，二孩及以上的比例已經在57%以上，較2016年變化迅速。二孩生育率的上升必然帶來購房和房屋置換需求。

4）嬰兒潮影響除地產領域外還包括一個更廣泛的產業鏈，所以經驗數據顯示人口增速對於經濟表現有較強解釋力。

除地產領域外，嬰兒潮對於包括汽車、家電、母嬰用品、食品、服裝、教育、娛樂、醫療等領域的需求存在廣泛驅動。就產業鏈的傳遞來說，這一邊際增量的驅動不容低估。

從“80-87”人群的成長過程看中國產業結構第三次變遷

1）80-87嬰兒潮的成長歷程帶來中國產業結構的三次變遷

1980年中國的出生率是18.21‰，後一直維持相對高位，至1987年的高點為23.33‰，此後開始下行，至1990年回落至20‰以下。

80年代嬰兒潮人群在18-20歲的時段（1998-2007年）是中國出口產業鏈最好的階段。嬰兒潮出生人群在18-20歲的時候，即1998-2007年前後，中國的勞動力供給極其豐富。低勞動力成本伴隨著市場化和對外開放進程的加快，中國出口產業鏈迎來了最好的階段。

80年代嬰兒潮人群在25-28歲的時段（2005-2015年）是中國地產產業鏈最好的階段。在2005-2015年間，嬰兒潮出生人群面臨首次買房置業的需求，並由此帶動中國房地產行業的“黃金十年”。房地產行業的興盛帶動了一個龐大的地產系產業鏈。

80年代嬰兒潮人群在35-38歲的時段（2015-2025年）將是中國“製造強國”和“美好生活”需求最好的階段。隨著人口週期的進一步演進，嬰兒潮出生人群將進入35-38歲的年齡，這一階段將是中國產業鏈升級的第三個階段。這一階段將大致對應十九大所描述的“製造強國”和“美好生活”兩大線索。

2）為何第三次變遷是“高端製造”和“美好生活”？

萌芽中的第三次變遷：為何是高端製造、新產業、醫藥健康、休閒消費、教育養老等產業鏈？我們可以通過80-87人口的代際傳遞繼續解析這一問題：

首先是年齡結構與“高端製造”。80年代嬰兒潮人群的年齡漸增，青年人口比重下降，勞動密集型產業已難有優勢，所以中國的未來一定是高端製造。

其次是教育經歷與“工程師紅利”。80年代嬰兒潮人群整體受過系統化的教育，這一代人成為職業主力的階段是中國“工程師紅利”和新產業趕超開始加速的階段。

再次是高撫養比與醫藥健康養老。80年代嬰兒潮人群中年化，而且整體面臨高撫養比，這將帶來醫藥、健康、養老等產業需求的上升。

然後是學齡子女與教育需求。80年代嬰兒潮人群的子女正值學齡，教育需求處於快速上升的階段。

最後是收入效應與“消費升級”。80年代嬰兒潮人群正處於職業生涯黃金期，收入效應會推動休閒消費、娛樂、旅遊等需求的上升。

上述產業鏈，統稱為“高端製造”和“美好生活”。

什麼是“工程師紅利”？為什麼中國經濟存在“工程師紅利”？

人口不止有數量，人口素質亦是供給端效率的重要影響因數之一。工程師紅利是指教育、研發、創新所帶來的紅利。

由於前期的一系列因素的積累，中國的工程師紅利正在形成：

第一，人才：過去10年中國培養了6000萬大學畢業生和450萬研究生，以及大量的留學歸國人才，人才累積雄厚。

第二，技術：經歷“863計畫”、“973計畫”、“國家重點研發計畫”等國家主導的戰略性科技研發的積累和突破，很多產業技術領域與國際前沿的差距在不斷縮小。

權威科研論文數量是衡量人才和科技領域發展程度的一個重要指標。根據Nature雜誌依據其測算方法（Nature index，主要根據68種全球一流期刊的論文發表數據）的排名，中國科研論文數量加權評分已經居全球第二位。

第三，研發：2009年之後，經濟快速增長期過去。企業粗放式競爭的難度加大，於是R&D投入開始顯著上升，前期投入如今迎來一個技術收穫期。PCT專利申請量是衡量一國研發能力和創新能力的重要指標。根據WIPO數據，2016年美國、日本、中國專利申請量分別為5.66萬件（同比增長-0.95%），4.52萬件（同比增長2.6%），4.31萬件（同比增長44%）。按照目前增速，中國PCT專利申請量很可能在兩年內居全球第一位。

第四，孵化：國家對創新產業的引導和地方政府競爭性的高新區建設及對創新創業產業的扶植，帶來中國良好的創新環境；同時中國資本存量又有優勢，目前已是位居全球前列的VC市場。一批初創型科技企業也已嶄露頭角，根據德勤和投中資訊發佈的《中美獨角獸研究報告》，中國獨角獸企業數量已全球第二，全球占比為38.9%。

我們知道，古生物學上存在寒武紀生命大爆發（Cambrian Explosion）的現象，一系列背景決定了當前中國“工程師紅利”和技術趕超處於一個“寒武紀時代”。

人口紅利引導中國製造業做大，“工程師紅利”將引導中國製造業升級、做強

從1980年到2010年，是中國人口紅利釋放的三十年，人口紅利推動中國製造業做大；同樣，2017年至2035年，是中國工程師紅利釋放的二十年，工程師紅利將驅動中國製造業升級、做強。

十九大關於產業創新的導向是B端創新，即創新主體是國家和企業，重點是技術，B端創新將推動“工程師紅利”釋放。十九大關於2035年（第二個一百年的前15年）目標的表述是“經濟實力、科技實力將大幅躍升，躋身創新型國家前列”，一是經濟，二就是科技，“創新型國家前列”這樣一個目標意味著中國將進入“工程師紅利”釋放的黃金階段。

十九大指出“加強國家創新體系建設，強化戰略科技力量。深化科技體制改革，建立以企業為主體、市場為導向、產學研深度融合的技術創新體系，加強對中小企業創新的支持，促進科技成果轉化”。

值得注意的是，會議精神指出創新主體是國家和企業，即戰略重點是B端創新而不是C端創新。一個粗略的理解是，C端創新的點在商業模式，B端創新的點在技術。B端創新將有助於推動“工程師紅利”釋放。

政策環境和產業估值環境的改變將激勵企業加快進入“研發收穫期”：

政策、市場和估值環境將會推動前期研發有動力進入兌現或變現，即一輪“研發收穫期”將會出現。政策環境將驅動一二級市場對相關資產估值環境的變化。

我們以“人臉識別”這樣一個AI的熱門應用領域為例，從一級市場的案例可以看到，中國人臉識別領域的獨角獸們在2017年加快了融資。為何會有這樣的一種現象出現？

我們認為，一個重要的因素是政策環境，以及由政策環境驅動的市場環境、估值環境的變化讓企業有動力加快進入“研發收穫期”，即把前期研發積累的成果兌現或者變現，以更雄厚的資本去搶佔技術制高點或者在市場份額上獲得先發優勢。

簡單來說，“B端創新”、“研發收穫期”，以及“一級市場映射”可以成為我們關注工程師紅利相關資產的一條重要線索。

注：本文作者：郭磊，来源：格隆汇。點擊本頁左下角可以繼續“閱讀原文”。

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