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1

第二波婴儿潮

1）2016年统计局数据下的出生率反弹至过去15年以来最高，卫计委分娩活产数据还要多60万。

2015年12月27日，全国人大常委会表决通过了人口与计划生育法修正案，全面二孩于2016年1月1日起正式实施。

根据国家统计局发布的1‰抽样调查推算数据，2016年全年出生人口达到1786万人；根据卫计委统计数据，2016年全年住院分娩活产数达1846万人；考虑到99%的住院率，实际生育数应大于这个数据。

统计局口径的2016年中国出生率为12.95‰，属过去15年以来最高。

2）2017年出生率可能会进一步走高，2016-2020年将是一波婴儿潮，这将是继80-87后的第二波婴儿潮。

由于政策效果释放的渐进性和二孩生育意愿的社会化特征，2016年应该只是一个开始，二胎放开后的绝大部分新增孕育并没有体现在2016年的数据中。

根据人口模型，我们估计2017年的出生率水平将进一步抬升。实际上，卫计委数据显示，2017年前5个月全国住院分娩活产数为740.7万人，比2016年同期增加7.8%。

十九大报告指出“积极应对人口老龄化”，从理论上来说不排除未来生育政策可能会进一步放开。即使从最保守的情形来看，2016-2020年已大概率为一波婴儿潮。1980年以来的近40年中，中国几乎只有1980-1987一波婴儿潮，2016年政策放开后开启的是第二波婴儿潮。

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2

对房子和婴儿比较敏感的

25-34岁人口比例其实在上升

劳动人口（15-64岁）是一个粗略概念，25-34岁这部分比例其实在上升。

1）很多研究都是基于劳动人口比例的下降，但没有进一步拆分。

劳动人口比例的下降被不少研究作为内生需求下降的证据，这一点就中长期来说不无道理，但就短期来看，需要考虑的逻辑包括：1）虽然劳动人口比例在下降，但与经济趋势增速相关性更高的劳动人口增速正经历短期企稳；2）劳动人口（15-54岁人口）是一个粗略概念，需要再进一步做出拆分。

2）对房子和婴儿比较敏感的25-34岁人口比例还在继续上升。

25-34岁人口比例在2009年左右是一个谷底，占总人口比例为13.2%，此后连续7年上升，2016年是过去8年高点的16.77%。

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3

全面二孩带来婴儿潮预期，

带来这一轮地产强势

1）本轮地产销售脉冲时间偏长，力度偏强，在限购环境下是超预期的。

本轮地产销售维持在正增长水平从单月销售增速的角度是25个月，从累计销售增速的角度是27个月以上。在持续的限购环境下，这一表现是超预期的。

2）棚改贡献只是一角，尤其不能解释一二线销售也偏强的问题。

2017年棚改目标600万套，按货币化安置比例55%来估算，根据去化金额=棚户区完工套数×套均面积×全国商品房销售均价，可简单估算出2017年货币化安置去化金额，约占全国商品房销售之比约为17%左右。

3）本轮地产偏强与全面二孩带来的婴儿潮预期有关。

草根调研显示，就2016-2017年相对旺盛的房地产需求来说，二孩带来的新房购买需求、置换需求（两房换三房四房等）、学区房购买需求是重要驱动之一，比较类似的消费表现是SUV汽车购买比例的上升。

根据卫计委数据，2017年前5个月出生的婴儿中，二孩及以上的比例已经在57%以上，较2016年变化迅速。二孩生育率的上升必然带来购房和房屋置换需求。

4）婴儿潮影响除地产领域外还包括一个更广泛的产业链，所以经验数据显示人口增速对于经济表现有较强解释力。

除地产领域外，婴儿潮对于包括汽车、家电、母婴用品、食品、服装、教育、娱乐、医疗等领域的需求存在广泛驱动。就产业链的传递来说，这一边际增量的驱动不容低估。

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4

从“80-87”人群的成长过程

看中国产业结构第三次变迁

1）80-87婴儿潮的成长历程带来中国产业结构的三次变迁

1980年中国的出生率是18.21‰，后一直维持相对高位，至1987年的高点为23.33‰，此后开始下行，至1990年回落至20‰以下。

80年代婴儿潮人群在18-20岁的时段（1998-2007年）是中国出口产业链最好的阶段。婴儿潮出生人群在18-20岁的时候，即1998-2007年前后，中国的劳动力供给极其丰富。低劳动力成本伴随着市场化和对外开放进程的加快，中国出口产业链迎来了最好的阶段。

80年代婴儿潮人群在25-28岁的时段（2005-2015年）是中国地产产业链最好的阶段。在2005-2015年间，婴儿潮出生人群面临首次买房置业的需求，并由此带动中国房地产行业的“黄金十年”。房地产行业的兴盛带动了一个庞大的地产系产业链。

80年代婴儿潮人群在35-38岁的时段（2015-2025年）将是中国“制造强国”和“美好生活”需求最好的阶段。随着人口周期的进一步演进，婴儿潮出生人群将进入35-38岁的年龄，这一阶段将是中国产业链升级的第三个阶段。这一阶段将大致对应十九大所描述的“制造强国”和“美好生活”两大线索。

2）为何第三次变迁是“高端制造”和“美好生活”？

萌芽中的第三次变迁：为何是高端制造、新产业、医药健康、休闲消费、教育养老等产业链？我们可以通过80-87人口的代际传递继续解析这一问题：

首先是年龄结构与“高端制造”。80年代婴儿潮人群的年龄渐增，青年人口比重下降，劳动密集型产业已难有优势，所以中国的未来一定是高端制造。

其次是教育经历与“工程师红利”。80年代婴儿潮人群整体受过系统化的教育，这一代人成为职业主力的阶段是中国“工程师红利”和新产业赶超开始加速的阶段。

再次是高抚养比与医药健康养老。80年代婴儿潮人群中年化，而且整体面临高抚养比，这将带来医药、健康、养老等产业需求的上升。

然后是学龄子女与教育需求。80年代婴儿潮人群的子女正值学龄，教育需求处于快速上升的阶段。

最后是收入效应与“消费升级”。80年代婴儿潮人群正处于职业生涯黄金期，收入效应会推动休闲消费、娱乐、旅游等需求的上升。

上述产业链，统称为“高端制造”和“美好生活”。

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5

什么是“工程师红利”？

为什么中国经济存在“工程师红利”？

人口不止有数量，人口素质亦是供给端效率的重要影响因子之一。工程师红利是指教育、研发、创新所带来的红利。

由于前期的一系列因素的积累，中国的工程师红利正在形成：

第一，人才：过去10年中国培养了6000万大学毕业生和450万研究生，以及大量的留学归国人才，人才累积雄厚。

第二，技术：经历“863计划”、“973计划”、“国家重点研发计划”等国家主导的战略性科技研发的积累和突破，很多产业技术领域与国际前沿的差距在不断缩小。

权威科研论文数量是衡量人才和科技领域发展程度的一个重要指标。根据Nature杂志依据其测算方法（Nature index，主要根据68种全球一流期刊的论文发表数据）的排名，中国科研论文数量加权评分已经居全球第二位。

第三，研发：2009年之后，经济快速增长期过去。企业粗放式竞争的难度加大，于是R&D投入开始显著上升，前期投入如今迎来一个技术收获期。PCT专利申请量是衡量一国研发能力和创新能力的重要指标。根据WIPO数据，2016年美国、日本、中国专利申请量分别为5.66万件（同比增长-0.95%），4.52万件（同比增长2.6%），4.31万件（同比增长44%）。按照目前增速，中国PCT专利申请量很可能在两年内居全球第一位。

第四，孵化：国家对创新产业的引导和地方政府竞争性的高新区建设及对创新创业产业的扶植，带来中国良好的创新环境；同时中国资本存量又有优势，目前已是位居全球前列的VC市场。一批初创型科技企业也已崭露头角，根据德勤和投中信息发布的《中美独角兽研究报告》，中国独角兽企业数量已全球第二，全球占比为38.9%。

我们知道，古生物学上存在寒武纪生命大爆发（Cambrian Explosion）的现象，一系列背景决定了当前中国“工程师红利”和技术赶超处于一个“寒武纪时代”。

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6

人口红利引导中国制造业做大，

“工程师红利”将引导中国制造业升级、做强

从1980年到2010年，是中国人口红利释放的三十年，人口红利推动中国制造业做大；同样，2017年至2035年，是中国工程师红利释放的二十年，工程师红利将驱动中国制造业升级、做强。

十九大关于产业创新的导向是B端创新，即创新主体是国家和企业，重点是技术，B端创新将推动“工程师红利”释放。十九大关于2035年（第二个一百年的前15年）目标的表述是“经济实力、科技实力将大幅跃升，跻身创新型国家前列”，一是经济，二就是科技，“创新型国家前列”这样一个目标意味着中国将进入“工程师红利”释放的黄金阶段。

十九大指出“加强国家创新体系建设，强化战略科技力量。深化科技体制改革，建立以企业为主体、市场为导向、产学研深度融合的技术创新体系，加强对中小企业创新的支持，促进科技成果转化”。值得注意的是，会议精神指出创新主体是国家和企业，即战略重点是B端创新而不是C端创新。一个粗略的理解是，C端创新的点在商业模式，B端创新的点在技术。B端创新将有助于推动“工程师红利”释放。

政策环境和产业估值环境的改变将激励企业加快进入“研发收获期”：

政策、市场和估值环境将会推动前期研发有动力进入兑现或变现，即一轮“研发收获期”将会出现。政策环境将驱动一二级市场对相关资产估值环境的变化。

我们以“人脸识别”这样一个AI的热门应用领域为例，从一级市场的案例可以看到，中国人脸识别领域的独角兽们在2017年加快了融资。为何会有这样的一种现象出现？

我们认为，一个重要的因素是政策环境，以及由政策环境驱动的市场环境、估值环境的变化让企业有动力加快进入“研发收获期”，即把前期研发积累的成果兑现或者变现，以更雄厚的资本去抢占技术制高点或者在市场份额上获得先发优势。

简单来说，“B端创新”、“研发收获期”，以及“一级市场映射”可以成为我们关注工程师红利相关资产的一条重要线索。

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