人口拐点、刘易斯拐点和储蓄/投资拐点——关于中国经济前景的讨论，本文主要内容关键词为：拐点论文,中国经济论文,刘易斯论文,前景论文,人口论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
JEL分类号：E2 J1 01
一、中国经济成功的故事：人口转变的视角
过去三十年中国经济年均近10%的高速增长堪称人类奇迹。正是因为这样的奇迹，目下似乎有两种普遍却截然相反的情绪：一种是以为过去的高速增长，即使有些许放缓，也将持续若干个十年，另一种则是担忧高速增长会因为某个因素、尤其是老龄化戛然而止。要判断这两种情绪合理与否，首先需要回顾一下中国经济成功的故事。
对于中国经济成功的故事，存在着许多版本。例如，有对政府治理和制度变革的分析，如钱颖一(2003)的“中国特色的联邦主义”论、周黎安(2007)的“官场升迁”论，以及王小鲁(2000)关于制度变革的讨论；有从技术进步和产业结构变迁角度的分析，如刘伟和张辉(2008)对要素生产率(劳动生产率和全要素生产率)的结构变迁效应和技术进步效应的分析，赵志耘等人(2007)对“资本体现式技术进步”的测算；有基于内生增长模型的讨论，如李扬和殷剑峰(2005)建立的基于劳动力转移的内生增长模型和课题组(2006)关于“干中学”的分析；等等。不过，所有这些解读似乎都可以在这样一个现象的基础上予以融会贯通：人口转变。
(一)人口转变和人口红利
根据人口转变理论(demographic transition theory)(Bloom，Canning and Sevilla，2001；蔡昉，2010)，伴随着经济的发展，人口再生产会经历三个阶段：(1)高出生、高死亡、高增长阶段。这一阶段的高死亡率反映了落后贫困的经济和恶劣的医疗卫生状况。(2)高出生、低死亡、高增长阶段。在这一阶段，经济和医疗卫生条件得到改善，死亡率下降，但较高的幼儿抚养比压制着经济的腾飞。(3)低出生、低死亡、低增长阶段。在从第二阶段到第三阶段的演变过程中，会产生一个重要的人口结构变化：生育率的下降使得幼儿抚养比下降，同时，老年抚养比还未及上升，这使得总抚养比下降、劳动年龄人口比重上升——这构成了人口红利(demographic dividend)的必要条件。在中国，劳动年龄人口比重的显著上升始于1976年——在此之前一直维持在56%左右的水平上，而改革开放起始的1978年“恰好”也是中国劳动年龄人口比重开始超过全球水平的年份(图1)，此后该比重经历了两轮上升周期(1976-1995、1996-2010)，直至2010年达到72%强。
在适当的条件下，劳动人口比重的上升会产生三个效应：(1)劳动力供给的增加。需要补充的是，如发展经济学所说，增加的劳动力如果依然集中在边际产出几近为零的传统农业部门，就不会成为促进经济增长的有效供给。(2)如果劳动力能够获得非农产业的就业机会，则储蓄率、投资率会上升，这又反过来促进有效劳动力的形成。(3)人口预期寿命的延长和收入的上升会提高人们对人力资本的重视以及获得教育从而积累人力资本的能力，技术进步加快。这三个效应的叠加即是“人口红利”。在这三种效应中，有效劳动力和资本的增加是“皮”，人力资本积累是“毛”——尽管它对前两者有反馈作用。
(二)人口红利：劳动力供给效应
图1中国与全球年劳动年龄(15～64岁)及人口比重(%)对比
资料来源：世界银行。
图2中国劳动年龄人口比重(%，右轴)和非农就业比重(%，左轴)
资料来源：根据世界银行和《中国统计年鉴》数据计算。
从国内的文献看，人口转变的劳动力供给效应得到了更多的关注：如蔡昉(2008)关于人口转变与劳动力供给的分析，课题组(2006，2007)关于劳动力供给与“干中学”的讨论。劳动年龄人口比重上升所产生的劳动力供给效应在图2中得到了直观的反映：1976年，中国的非农就业比重摆脱20%的历史均值，持续上升至2010年超过了60%。简单的线性回归分析表明，在此期间，劳动年龄人口比重每上升1个百分点，非农就业比重上升2.3个百分点左右。如李扬和殷剑峰(2005)的分析，劳动力的转移与非农就业比重的持续上升导致了资本边际收益几乎不变的内生增长。
然而，如Bloom等(2001)所说，人口红利并非必然，它的出现依赖于恰当的政策措施——改革。改革的效应可以从非农就业比重一阶差分的变化中观察到①。在图3中，我们可以看到，从1976年到2010年，非农就业比重有四个跳跃和波动周期，这四个周期又分别对应着四个重要的改革阶段：1978年，中共十一届三中全会召开，非农就业比重跃升了3.8个百分点；1984年，中共十二届三中全会召开，非农就业比重跃升3个百分点；1993年，中共十四届三中全会召开，非农就业比重的增幅从1993年到1995年连续三年维持在2个百分点以上；从1999年到2001年推出了系列重大改革开放措施(如住房体制改革、国有企业和国有银行改革、加入WTO等)，这些改革和开放措施的红利随后逐步释放，并在2004年到2006年间得到集中体现——在这三年中，非农就业比重的增幅再次如20世纪90年代那样连续三年保持在2个百分点以上②。事实上，劳动力转移不仅构成了经济内生增长的基础，也构成了经济周期性波动的基本机制。如图3所示，上述四个劳动力转移的波动周期正好对应着1976年以来的四个经济周期，而进入21世纪后中国经济周期的拉长同劳动力转移周期的拉长密切相关(殷剑峰，2006)。
图3 中国GDP增长率(%，左轴)和非农就业比重的差分(右轴)
资料来源：根据《中国统计年鉴》数据计算。
图4 中国劳动年龄人口比重(%，右轴)和储蓄率、投资率(%，左轴)
资料来源：根据《中国统计年鉴》数据计算。
(三)储蓄和资本积累效应
上述文献主要关注的是人口结构变化带来的劳动力供给效应，人口红利的另一个部分——高储蓄以及以此为基础的高投资——似乎没有得到足够重视。在笔者看来，储蓄率和投资率的上升更为重要。原因有三：(1)对于中国这样的发展中经济体，劳动力丰富，但资本稀缺，因此，资本宽化(capital widening)和资本深化(capital deepening)是走出“人口陷阱”、“贫困陷阱”进而推动经济增长的基本前提——在发展经济学中，这被称作“资本原教旨主义”(capital fundamentalism)(波金斯等，2006)。(2)劳动力的转移，即劳动力供给效应只有在劳动力能够与资本相匹配，从而加入非农产业的生产过程中才能实现。(3)正如后面将要看到的，“刘易斯拐点”、“人口拐点”这种人口和劳动力的变化固然重要，但是，储蓄率和投资率的趋势性变化对经济增长和稳定至少具有同样深刻的影响。
图4显示，伴随劳动年龄人口比重的上升，中国的储蓄率和投资率也划过了类似的轨迹。利用简单的线性回归可以发现，劳动年龄人口比重每上升1个百分点，储蓄率会上升1.2～1.5个百分点。同时，由于储蓄构成了投资的基础，储蓄率每上升1个百分点，投资率会上升0.5～0.6个百分点。
与其他处于类似发展阶段的国家进行比较，我们也可以看到，高储蓄和高投资的作用甚至比劳动力供给效应更为有力。如表1所示，在1981-2010年的三个十年中，中国的GDP增长率显著高于印度和巴西，与此同时，中国的劳动年龄人口比重只是略微超过两国，但是，中国的储蓄率和投资率却高出印巴两国1倍左右。如果说巴西的人均GDP比中国高，因而两国处于不同的发展阶段，进而对投资和储蓄有不同要求的话，那么，中国人均GDP在20世纪90年代超过印度则无疑要归功于高投资率及其背后的高储蓄率了。
二、刘易斯拐点、人口拐点、储蓄/资本拐点：定义、关系及影响
如果说过去三十多年中国的高速经济增长是基于人口转变的“三高”——高劳动年龄人口比重、高储蓄率、高投资率，那么，现在令人关注的是，在人口转变进入到人口再生产第三个阶段的中、后期时，高速增长的中国经济可能会因老龄化而面临戛然而止的拐点。对此，蔡昉(2008、2010)分析了人口老龄化和“刘易斯拐点”的经济影响——这些文献构成了本文讨论的基础，但是，它们无疑是局部均衡范式的，因为其中只有劳动力这一个生产要素，没有考虑与劳动力相配合的资本要素的影响。并且，有关人口结构变化与刘易斯拐点的关系似乎尚有进一步明确的必要。本节利用一个简单的索洛模型，界定和探讨了人口拐点、刘易斯拐点和一个新的拐点——“储蓄/投资拐点”的关系及其对经济增长的影响。
(一)索洛模型中的人口转变、劳动力转移和经济增长
设经济中总人口为N，劳动年龄人口为W，劳动年龄人口比重为：D=W/N。为考虑劳动力转移效应，设劳动年龄人口W中总量为L的人口参与生产、获得收入、提供储蓄——这部分人口以下简称“劳动力”，其余人口假定处于隐性失业状态③。定义劳动力转移率T为劳动年龄人口中劳动力的比重：T=L/W，则劳动力在总人口中的比重为：l=L/N=T×D。由于只关注人口结构变化，因此，假设总人口保持在N不变，这样，劳动力的增长率就是劳动力在总人口中比重的增长率：
这种随着劳动力转移或者人口转变而发生的人均收入下降的结果，源于储蓄没有跟上劳动力增长的步伐，即没有资本宽化。事实上，如果起始的工资水平仅仅只够维持生存的话，那么，新增的劳动力根本无法加入到生产活动中，因为工资水平不可能下降到生存水平以下。这样，新增的劳动力只能闲置，劳动力供给效应无法产生。在两部门模型中，新增的人口就留在了农业部门，成为隐性失业人口，经济陷入“人口陷阱”或“贫困陷阱”。
而总人口的人均产出则上升到大于
的水平(图5中未标出)。于是，尽管总人口的人均收入水平在上升，但是，劳动力的人均工资保持不变(这就是“刘易斯拐点”之前的状况)。
图5 考虑人口转变和劳动力转移的索洛模型
(二)拐点的定义
现在，在上述模型的背景下，我们来界定拐点。首先看“人口拐点”。事实上，在之前的文献中，这个拐点的定义并不明确——它可以是总人口增长的拐点或者人口结构变化的拐点等。这里，我们专注于人口转变导致的人口结构变化的拐点，因此，将人口拐点分为两种：(1)水平拐点，即劳动年龄人口比重D的下降，
；(2)一阶拐点，即劳动年龄人口比重的增速的下降，
。
根据刘易斯最初的文章(Lewis，1954)，“刘易斯拐点”被定义为劳动力从无限供给到稀缺的转折点，即劳动力供给曲线从水平段到上升段的过渡点，其识别标志是劳动力要素的价格——工资开始从维持劳动力基本生存的水平逐步提高。以后，在Ranis and Fei(1961)的模型中，刘易斯拐点进一步被分为两个转折点：(1)短缺点(shortage point，通常称为“刘易斯第一拐点”)，这与起初的定义一样；(2)商业化点(commercialization point，通常称为“刘易斯第二拐点”)，即劳动力供给曲线从缓慢上升到陡峭上升的转折点，这也意味着工资从缓慢增加到快速增加(图6)。进入第二个转折点之后，二元经济模式消失，劳动力从传统产业(落后的农业)向现代产业(非农产业和现代农业)的转移全部完成，不发达、发展中经济体转变为发达经济体。在本文，这意味着
。
图6 刘易斯拐点示意图
所以，仅仅就刘易斯拐点而言，它并非“妖魔鬼怪”，它只是代表经济进入到了更高级的发展阶段。此外，刘易斯拐点反映的是劳动力的供求关系，识别刘易斯拐点应该看工资水平，不能简单地计算劳动力供给数量的变化。因为劳动力供给数量的变化既不能代表供求关系的变化，也不能反映与劳动力匹配的资本要素的变化。
最后，我们来定义“储蓄/投资拐点”。这个拐点的定义很简单，就是储蓄率和投资率的趋势性下降的转折点。不过，这里也有一个需要澄清的问题：在封闭经济中，储蓄率等于投资率，因此，储蓄率的转折点和投资率的转折点是同一的；在开放经济中，外部储蓄的输入或本国储蓄的输出使得这两个转折点可能发生差异。不过，“F-H假说”(Feldstein and Horioka，1980)表明，对于绝大多数国家来说，国内储蓄构成了国内投资的基础，投资率的趋势不太可能长期偏离储蓄率的趋势⑤。因此，我们在这里暂且将两个转折点合二为一。
(三)索洛模型中拐点的相互关系和影响：三个推论
继续在上述索洛模型的框架下讨论。首先看刘易斯拐点。在局部均衡的框架(Lewis，1954；Ranis and Fei，1961；蔡昉，2008)下，这个拐点反映的仅仅是劳动力要素的供求状况。但是，在这里，拐点的发生还取决于资本与劳动力的关系。显然，如果储蓄大于资本宽化水平，即出现资本深化的话：
推论1：在人口转变和劳动力转移的过程中，资本深化将导致刘易斯第一拐点出现，经济处于加速增长阶段。
总人口的人均产出水平是否会因为人口拐点而降低，根据(2)式，则取决于下式：
即，劳动力人均资本存量越低，或者，生产函数中资本贡献度越高，人均资本提高的资本深化效应就越可能超过劳动力减少的劳动力供给效应。(9)式实际上也可以转换为(8)式增长率的形式(反之亦然)，即：
由此，我们可以得到下述推论⑦：
推论2：在刘易斯第二拐点到来，或者劳动力转移增速小于劳动年龄人口比重降速的情况下，人口水平拐点是否导致经济减速和人均收入水平下降，取决于资本深化效应是否超过了劳动力供给效应。人均资本存量越低，生产函数中资本贡献度越高，资本深化越可能抵补劳动力减少造成的产出损失。
显然，人口水平拐点未必会导致“灾难”，人口一阶拐点更不会了。最后看储蓄/投资拐点。虽然人口拐点未必会产生灾难性的后果，但是，如果伴随着人口拐点，储蓄率也出现了拐点——例如，由于储蓄的收入弹性大于替代弹性，或者，由于优厚的养老保险体制，或者由于危机导致收入的急促下降(如第四节分析的案例)，则情况就完全不同了。在图5中，我们假设储蓄率从s下降到s"，则新的储蓄线
决定了劳动力的人均资本存量和人均产出维持在
。同时，劳动年龄人口比重的下降使得总人口的人均产出从
下降到
。所以，由于储蓄率下降使得资本深化停滞，伴随人口拐点的储蓄/投资拐点将至少导致总人口人均产出的下降。如果储蓄率下降幅度过大，以至于资本宽化也无法维持，则劳动力的人均产出也将下降。因此，我们有最后一个推论：
推论3：在刘易斯第二拐点之后，或者劳动力转移增速小于劳动年龄人口比重降速的情况下，人口水平拐点和储蓄/投资拐点的同时出现将导致经济减速和总人口人均产出的下降。
三、中国经济面临哪个拐点？
在第一节中，我们回顾了中国经济增长的基本机制——基于人口转变的劳动力供给效应和资本深化效应，而第二节的模型分析则表明，老龄化所对应的人口拐点只有在特定条件下才会对经济增长产生负面影响，即：在刘易斯第二拐点之后，如果同时出现人口拐点和储蓄/投资拐点，则将导致经济增速乃至人均产出水平的下降。所以，目下学界和媒体所热议的人口老龄化问题并非关键，关键问题在于是否会出现三个拐点的叠加。以下我们将会看到，虽然中国的人口拐点已经或即将来到，但是，仅从劳动力这一个生产要素的状况来考察，刘易斯第二拐点并未到来，储蓄/投资拐点也言之尚早，这说明劳动力供给和资本深化还将成为未来若干年中国经济增长的主要动力。
(一)人口拐点
毫无疑问，中国的人口拐点已经或即将来到。2003年，劳动人口比重的增幅达到20世纪90年代以来的峰值，人口一阶拐点出现。根据世界银行的预测，至2015年——人口的水平拐点，中国劳动年龄人口比重将达到峰值。自此以后，老龄化将导致劳动年龄人口比重迅速下降，并于2019年降低到世界平均水平以下(图7)。
图7 中国劳动年龄人口比重(%，右轴)及其一阶差分(左轴)
注：2010年后的数据为世界银行预测数。
资料来源：世界银行。
图8 中国实际人均GDP指数与工资指数
注：上年=100。
资料来源：《中国统计年鉴》。
如上节理论模型中的推论2所说，人口拐点对于经济的影响是不确定的，取决于资本与劳动力的关系，即增加的人均资本是否能够抵补减少的劳动力。所以，关键问题在于资本和劳动力的数量变化。对于发达国家，可能由于那里的劳动力转移早已经完成，因此，关注点集中在资本的变化，即老龄化是将导致资本深化还是“资本浅化”(capital shallowing)(Auerbach等，1990；Brooks，2003；Kotlikoff等，2001)——但结论远非确定。在经历了三十多年人口红利的中国，学者们似乎更加关注劳动力数量的变化，即刘易斯拐点。
(二)刘易斯拐点
上节模型已经说明，人口拐点并不必然意味着刘易斯拐点的到来，后者除了取决于劳动年龄人口比重之外，还同资本深化、劳动力转移有关。就中国的情况而言，在两个刘易斯拐点中，对于第一拐点(短缺点)的到来，由于观察到的工资上涨现象，目前“似乎”能够达成一致。如图8所示，自1998年亚洲金融危机之后，城镇单位的工资指数增速即快于人均GDP增速，剔除1998-2000年的异常值，在2001年到2010年的十年间，工资增速平均高于人均GDP增速2.6个百分点。由于城镇单位中的国有企业可能存在着垄断和非市场因素，仅考虑城镇集体单位的工资，也可以发现，进入21世纪以来工资水平出现了快速上涨：在2001-2010年间，城镇集体单位工资增速平均高于人均GDP增速2.4个百分点。
然而，从初次分配总收入的构成看(图9)，刘易斯第一拐点又似乎没有来到。在国民收入的初次分配中，劳动者报酬在2002年前保持平稳，2002年到2008年间却从54%下降到48%，财产收入则从10%上升到18%。如果劳动者报酬和财产收入分别对应于劳动力要素和资本要素的报酬，那么，初次收入分配格局的这种变化显然与刘易斯第一拐点所说的工资上涨是矛盾的。2009年劳动者报酬的占比较2008年略有提高，但也没有恢复到2002年前的比重。
图9 中国初次分配总收入的构成(%)
资料来源：根据CEIC中国资金流量表数据计算。
如果说刘易斯第一拐点的证据存在矛盾的话，那么，对于刘易斯第二拐点的到来，则存在显著的疑问。蔡昉(2010)主要从人口转变，即本文所说的人口拐点的角度，认为这个拐点的到来“无论在理论上还是实证上，都是有充分依据的”。但是，即使不考虑资本要素和工资的变化，仅从劳动力数量的角度来考虑问题，那么，如第二节所说，只有所有劳动力转移到现代部门(第二节模型中的隐性失业消失)，才标志着第二拐点的出现。
如果采用通常的衡量劳动力转移的指标——非农就业占全部就业的比重，可以看到，中国的刘易斯第二拐点并未出现。表2显示，尽管中国的劳动力转移远远快于“金砖国家”中的巴西，尤其是印度，但是，截至2010年，中国的非农就业比重也只有63%强，而美、日、德的非农就业比重均稳定在93%以上的水平，即使是经济发展水平略高于中国的巴西也达到了83%。
不过，现在有一个流行的观点认为，虽然中国的农业就业人口比重依然很高，但是，由于农业人口的老龄化，这部分人口已经缺乏转移到非农产业的意愿和能力。此种观点值得商榷。因为老龄化与劳动力转移无必然联系，而且，中国的老龄化程度并不比那些劳动力转移已经完成或者接近完成的国家高。观察表2，在2010年，美、日、德这些发达国家的老龄人口占全部人口的比重均高于甚至远远高于中国。但是，这些国家非农就业人口占总人口的比重基本稳定在61%～65%的高水平，比中国的45.8%高出近20个百分点；在老龄化程度与中国差不多的巴西(2010年老龄人口比重为7%)，非农就业也达到总人口的55.84%。所以，如果纯粹从人口结构的角度看，即使中国老龄化程度在未来超过了世界平均水平，总人口中依然有20个百分点左右需要转移到非农产业。
老龄化对劳动力转移的影响也可以用一个简单的计算来说明。根据世界银行数据，在2010年中国的总人口中，幼儿比重和老龄人口比重分别为19.41%和8.19%；到2020年，这两个比重分别预测为14.82%和10.60%。2010年非农产业就业人数占总人口的比重为45.8%，农业就业人数占总人口的比重是26.6%。现在做一个极端的假设：由于农业就业人口的年龄过大，2020年老龄人口比重的上升完全来自过去的农业就业人口，这样，在2020年的总人口中，农业就业和非农就业的比重将分别是24.19%和50.38%。
在上述极端假设下，老龄化使得非农就业在总人口的比重比2010年上升了不到5个百分点，还没有达到巴西2010年的水平。因此，在总人口数量基本没有变化的情况下，劳动力转移的压力依然很大，人口老龄化没有吞噬劳动力转移的空间。
(三)储蓄/投资拐点
既然人口拐点并不意味着刘易斯第二拐点的到来，我们就需要关注储蓄/投资拐点了，因为这个拐点决定了资本宽化、资本深化乃至劳动力转移能否持续。由于投资与经济增长直接相关，储蓄只是决定了是否有支撑投资的内部资源，因此先看投资拐点。
判断投资拐点是否到来，即判断投资率是否会出现长期、趋势性下降的转折点，首先需要考察投资的效率。衡量投资效率的一个指标是“增量资本/产出比”(Incremental Capital/Output ratio)，即支撑1个百分点经济增长所需要的资本/产出比的上升幅度。这个指标越低，说明资本投入的效率越高。表3显示，尽管从20世纪80年代到21世纪第一个十年，中国的增量资本/产出比在不断上升，但是，依然低于印度和巴西，更是远远低于美、日、德等发达国家。进一步回顾历史，美、日、德这些发达国家在早期的发展阶段同样具有较低的增量资本/产出比。例如，在1869-1888年，美国的增量资本/产出比为3.8；在第二次世界大战后，日、德经济起飞的1959-1970年和1952-1958年，两国的增量资本/产出比分别低至4.2和3.4⑧。除了计算增量资本/产出比之外，其他一些更加深入的研究，例如赵志耘等人(2007)对“资本体现式技术进步”的测算，同样也证明了中国资本投入的效率。
既然从资本投入效率看，高的投资率还有维持的必要，那么，就有必要进一步分析支撑投资的国内储蓄情况，即：会否出现储蓄率长期、趋势性下降的储蓄拐点。对此，了解一下过去储蓄率上升的原因不无裨益。就过去三十年来不断攀升的储蓄率，总量上的分析不足以揭示出背后的成因和机制，需要剖析储蓄的部门结构(李扬和殷剑峰，2007)。
总体的国民储蓄可以被分解为居民、企业(金融和非金融企业)、政府等三个部门的储蓄，企业的储蓄就是其可支配收入(即利润)，而居民和政府的储蓄是各自的可支配收入减去各自消费后的剩余。因此，总储蓄率就等于各个部门的储蓄率之和：
储蓄率=居民储蓄率+企业储蓄率+政府储蓄率=居民储蓄倾向×居民收入占比+企业收入占比+政府储蓄倾向×政府收入占比
上式表明，影响总储蓄率的因素包括居民和政府部门的储蓄倾向以及收入在各部门的分配。显然，储蓄倾向下降、收入分配向储蓄倾向更低的部门分配都将导致总体的储蓄率下降。
表4给出了2002-2009年的储蓄部门结构。由于全球危机的影响，2002-2008年的数据和2009年的数据存在很大的不同。在2002-2008年间，居民部门的储蓄在总储蓄中的比重持续下降，而企业和政府部门的储蓄份额持续上升。2002年，居民、企业、政府部门的储蓄率分别为20.61%、18.03%和0.63%，三部门储蓄占总储蓄比重分别为52.5%、45.9%、1.6%；到2008年，三部门的储蓄率分别为23.81%、20.98%和6.02%，占总储蓄比重分别为46.9%、41.3%和11.9%。所以，直接受人口结构变化影响的居民部门储蓄只占总储蓄的一半不到。
就储蓄的涨幅而言，从2002年到2008年，居民、企业和政府的储蓄率分别上升了3.2、3.0和5.4个百分点。显然，政府部门储蓄率的涨幅最大——这又源于政府部门储蓄倾向的急剧上涨和政府部门在收入分配中的比重上升。进一步分析政府部门储蓄所对应的资金运用(包括资本转移、资本形成、净金融投资等)，可以发现，政府部门的储蓄主要是用于资本转移以及政府部门自身的投资。所以，2002-2008年储蓄率的上升基本符合之前的分析(李扬和殷剑峰，2007)：政府部门的储蓄倾向上升以及收入分配向政府部门的倾斜构成了中国储蓄率上升的重要原因，而这又同政府部门没有有效承担公共服务职能(政府消费比重过低)和政府介入经济活动过深(政府直接和通过资本转移间接参与的资本形成活动)有关。
2009年的储蓄部门结构发生了很大的变化，并导致储蓄率出现了十年来的第一次下降。首先是政府部门的储蓄率下降，原因之一在于危机后扩张政策使得政府消费上升、储蓄倾向下降，原因之二在于生产税和收入税的轻微下降及其导致的政府收入占比下降；其次是企业部门的储蓄率下降，而这主要是因为企业增加值的过快下降——2009年企业增加值的同比增速仅为6%强，远低于2008年的19%，同时企业成本的增速依然维持在较高的11%强；最后是居民部门的储蓄倾向和收入占比的同时提高——这部分抵补了企业和政府部门的储蓄率降幅。2009年的三个变化分别使得企业、政府和居民的储蓄率变动了-1.77、-0.96和1.25个百分点，三部门总储蓄率下降了1.48个百分点。
现在的问题是：2009年的储蓄率下降是不是储蓄率长期、趋势性下降的拐点？上述分析表明，在2009年储蓄率下降的过程中，居民部门的储蓄倾向并没有出现向下的调整，因此，除了危机后扩张政策对政府储蓄倾向的影响之外，2009年储蓄率的下降主要源于危机对政府和企业部门收入的冲击。显然，在刘易斯第二拐点还没有到来，增量资本/产出比依然较低的情况下，防范危机的冲击是避免出现储蓄/投资拐点的要旨。
图10 高收入国家储蓄率(%，左轴)和劳动年龄人口比重(%，右轴)
资料来源：世界银行。
四、刘易斯拐点后的双重拐点危机：发达国家的经验教训
第三节的分析表明，仅从人口和劳动力就业状况看，刘易斯第二拐点并没有到来；并且，从资本效率和储蓄部门结构看，在没有大的危机冲击的情况下，也不会出现储蓄/投资拐点。所以，值得关注的问题就在于：会不会发生一次冲击力巨大的危机，从而使得储蓄/投资拐点提前到来？由于资本积累是劳动力转移的前提，这也将触发刘易斯第二拐点的提前到来。在回答这个问题之前，我们首先来看一下发达国家的经验教训。
(一)双重拐点危机：全球危机和国别案例
与两次石油危机以后发生的历次国际金融危机不同，2008年爆发的全球金融危机是一场源于发达国家并以发达国家为重灾区的危机。对于这场危机的讨论还正在展开，远未结束。不过，一个值得关注的现象就是，在危机爆发的前一年，发达国家总体上都进入了双重拐点(图10)：受人口老龄化的影响，2007年高收入国家的劳动年龄人口比重达到高峰；同时，也就在2007年，高收入国家的储蓄率也达到了十年来的高点。由于发达国家都已经完成了劳动力从传统农业向现代产业的转移，因此，这场危机可以界定为刘易斯拐点后的双重拐点危机。
双重拐点与危机的接踵而至并非巧合。在表5中，我们给出了此次危机的两个重灾国——危机爆发点的美国和随后成为欧元区危机焦点的西班牙——的人口、储蓄率与投资率的变化，同时，表5中还给出了1990年陷入危机并在随后经历了长期萧条的日本以及此次危机中表现不错的德国的相应数据。可以看到，这四个国家在人口一阶拐点之后大约3年到4年的时间里，就发生了人口水平拐点，而在人口水平拐点后，美、日、西班牙的GDP增长率均值都出现了较大幅度的下降，只有德国是个例外——水平拐点后的GDP增长率均值甚至高于之前。这种差异再次说明人口并非决定经济增长绩效的唯一因素：观察水平拐点前后劳动年龄人口比重的变化可以发现，德国劳动年龄人口比重的降幅为1.44个百分点，高于美国和西班牙的降幅。
进一步观察这些国家的储蓄率和投资率，我们发现，与人口拐点相伴的储蓄/投资拐点才是危机国家与德国的差异所在。例如，日本的储蓄拐点和投资拐点发生在1991年和1990年，正好在其人口一阶拐点和水平拐点之间；美国的储蓄和投资拐点都发生在人口水平拐点出现的2006年；西班牙的储蓄拐点在2003年，与人口一阶拐点的年份相同，但是，由于欧元区的成立为其借用外部储蓄提供了便利，西班牙的投资拐点发生在2007年——比人口水平拐点晚两年；德国，一个看起来从未经历严重危机的国家，在人口拐点的时候没有发生储蓄/投资拐点，相反，在水平拐点后，储蓄率和投资率分别上升了1.81和0.3个百分点。
(二)双重拐点危机的导火索：房地产泡沫和信用膨胀
如第二节所分析，刘易斯拐点后的双重拐点意味着劳动力和资本要素的同时减少，其结果必然是经济增速乃至人均产出水平的下降。但是，经济减速并不意味着要爆发危机。作为一种非线性的经济活动形式，危机的爆发还有其他因素——房地产泡沫和信用膨胀。
首先，在发生危机的国家，我们都可以观察到房地产泡沫的形成与崩溃(表6)。日本、美国、西班牙的房地产价格顶点分别发生在1991、2007年和2008年，基本对应于这几个国家的人口水平拐点和储蓄/投资拐点：顶点前十年的房价涨幅最低为西班牙的65%，最高为美国的94%；顶点后的跌幅最低为西班牙的1%，最高为日本的44%。由于美国和西班牙的危机尚未结束，最终的房价跌幅还待观察。
其次，在发生危机的国家，还可以观察到显著的信用膨胀。在房地产价格达到顶点的年份，日本、美国、西班牙的信贷/GDP之比均超过了200%。与顶点前十年相比，上涨幅度最低的为美国的46%，最高的为西班牙的99%。不过，由于美国的金融体系不同于其他国家，其信贷/GDP之比大大低估了美国的信用膨胀程度(参见殷剑峰，2009)。
注：由于日本的拐点发生在1990年左右，所以日本的各项统计均为拐点前十年和后十年；美国和西班牙的拐点较晚，因此，拐点后的统计均为拐点发生年份至2010年的数据，如美国劳动年龄人口比重在拐点后的降幅为2006年到2010年的统计；另外，美国的储蓄拐点为自1984年趋势性下降过程中的阶段性拐点，即2003-2006年；德国没有发生储蓄/投资拐点，因此，储蓄率和投资率在拐点前后的升幅与降幅指的是人口水平拐点前后的变化。
资料来源：根据世界银行数据计算。
注：日本的房地产价格为日本城市土地价格指数；美国的房地产价格为全美房价指数，顶点后的变化为2007-2011年数据；西班牙的房地产价格为欧元区住房价格指数，顶点后的变化为2008-2011年的数据；德国的房地产价格为住房新开工价格指数，由于德国没有经历房地产泡沫危机，顶点指的是德国人口水平拐点发生的1987年。
资料来源：根据CEIC、世界银行数据计算。
人口拐点与房地产价格的涨跌在逻辑上似乎不难解释：在拐点前，劳动年龄人口比重的上升推动了住房的需求，而拐点后需求的下降扭转了房地产价格。可是，德国的房地产价格变化并不符合这个逻辑：德国的人口水平拐点发生在1987年，此前十年房价上涨了50%——略低于欧元区2008年顶点前的涨幅，此后十年房价依然上涨了38%。能够解释德国房地产价格没有暴跌的一个重要因素就是对信贷的控制：在人口水平拐点前十年，德国的信贷/GDP之比只有82%，水平拐点的年份较十年前上升了15个百分点，但大大低于发生危机的国家。
所以，这里的案例分析说明，人口拐点至多只是房地产价格暴跌的必要条件，充分条件应该是信贷膨胀的不可持续。至于储蓄/投资拐点，它既可能是信贷膨胀、房地产价格不可持续的因，更可能是后两者的果。例如，在日本“资产负债表式衰退”的过程中(Koo，2009)，资产价格暴跌迫使企业部门为修复资产负债表而大幅度削减投资，进而导致失业率上升和居民部门的收入下降，后者又推动了居民部门储蓄率的下降(许多家庭甚至因为没有收入而处于零储蓄的状况)。根据日本资金流量表的数据(CEIC数据)，1991年日本居民部门的储蓄率为12%左右，危机后持续下滑，至2008年只有2%。与日本不同，在没有发生危机的德国，居民部门的储蓄率(德国中央银行数据)自人口拐点出现迄今一直维持在10%以上。
(三)中国能够避免双重拐点危机吗？
图11 中国的信贷/GDP(%，左轴)和房价(元/平米，右轴)
资料来源：“信贷/GDP”根据世界银行数据计算，“房价”来自2011《中国统计年鉴》的全国商品房平均销售价格。
德国的经验表明，人口拐点后并不必然发生储蓄/投资拐点，关键在于防止出现信用膨胀伴随的房地产价格快速上涨。就中国情况而言⑨，在2000-2008年全球危机爆发期间，房价上涨了80%，但是，由于GDP增速的加快和偏紧的宏观调控，信贷/GDP之比自2003年后一直在下降(图11)。全球危机爆发后，在扩张的财政政策，尤其是宽松的信贷政策推动下，信贷/GDP之比由2008年的120%上升到2010年的146%，同时房价涨幅达38%。
2008年后信贷与房价同时上涨的现象值得关注。信用的膨胀始于2009年：人民币信贷收支表的统计(中国人民银行网站数据)表明，2008年底的全部贷款为30万亿，而截至2012年9月份已经达到62万亿，过去4年间贷款存量的增幅相当于2008年前30年的增幅。至于房价的上涨，这常常被归因于供不应求。然而，这方面的信息是混乱的。从每年城镇新增家庭和新增商品住宅的套数来看，供给满足不了需求。例如，表7显示，2010年新增商品住宅只有不到6百万套，而新增城镇家庭超过了7百万户，供给只是需求的0.76倍。但是，根据面积来统计的供求关系看，供给无疑都超过了需求。同样以2010年为例，新竣工商品住宅面积为8.69亿平米，新增需求面积为7.79亿平米，供给是需求的1.11倍。
套数统计和面积统计的差异反映了中国住房市场的结构性矛盾：平均住宅面积过大，中小户型的住房供应不足。或许正是基于这样的认识，政策当局自2011年开始“强制”推行保障房建设。根据住房与城乡建设部统计(来自CEIC数据)，截至2011年12月份，新开工保障房1032万套，竣工432万套。如果将保障房竣工套数加入到表7中的话，那么，即使是按照套数来计算的供求关系，也出现了供过于求的现象。
当然，对于可能发生的住房供过于求，我们可以寄希望于中国的城市化。表8中统计了若干国家的城市人口比重：中国不仅低于美、日、德这样的发达国家，同样低于墨西哥和巴西这样的新兴经济体。可是，城市化依赖于(广义的)工业化。没有后者，城市人口的增长将带来大量的失业和城市贫困人口的聚集。统计各国城市化与非农就业的关系，我们似乎发现一个规律：美、日、德这些发达国家城市人口比重一般只相当于非农就业比重的60%～80%左右，这意味着城市化与非农就业是同步的。但是，在墨西哥、巴西(常被当作陷入“中等收入陷阱”的典型案例)，城市人口比重相当于非农就业比重的90%以上——由于这两国较高的劳动年龄人口比重，这意味着城市聚集了大量无法获得非农产业就业的人口。
2010年，中国的城市人口比重/非农就业比重为70%，介于日本和德国之间。如果假设2010年美国的这个指标(83.64%)是一个不会导致城市出现大量失业和贫困人口的安全线，同时假设劳动力转移停滞，中国的非农就业比重维持在2010年的水平(63%)，那么，城市人口的比重至多上升到53%——只比2010年高出8个百分点左右。换言之，没有持续的劳动力从农业向非农产业的转移，城市化空间并不如我们想象中的那么大。这或许也意味着，如果劳动力转移停滞，双重拐点的危机并非空穴来风。
五、结语
过去三十多年的高速增长造就了过于乐观和过于悲观的两种情绪。对于后者，本文已经证明，老龄化时代的来临和人口拐点并不必然意味着刘易斯第二拐点和储蓄/投资拐点的到来，这也意味着过去推动中国经济高速增长的两个动力，即劳动力供给效应和资本积累效应依然存在。对于前者，本文指出，如果由于某种因素——例如信用膨胀推动的房地产价格泡沫——导致劳动力转移停滞，从而刘易斯第二拐点提前到来，那么，人口拐点和储蓄/投资拐点的叠加将使得我们面临“硬着陆”甚至长期的萧条。
所以，对于乐观主义者，我们需要共同探讨的问题是：如何防止危机的发生？2009年的“四万亿”财政扩张政策固然无错，但2009年以来“大跃进”式的信用膨胀却不得不让人担忧。虽然目前的信贷/GDP低于发生危机的日本、美国和西班牙，可是，短期内巨额的贷款增量可能会在未来几年造成不可忽视的金融风险——回忆一下，亚洲金融危机后我们的信贷/GDP只有120%，低于现在的水平，但那时处理巨额不良资产的艰难至今让人记忆犹新。
同样，对于悲观主义者，我们也需要讨论一个问题：如何继续推动劳动力的转移和促进资本积累？就此而言，第三节的分析表明，老龄化并未吞噬劳动力转移的空间，人口拐点不必然意味着刘易斯第二拐点的到来。按照世界银行关于中国人口的预测，假设中国能够维持过去20年非农就业/总人口比重增加的速度，那么，到2019年，中国的非农就业/全部就业将达到发达国家平均90%左右的水平⑩。换言之，2019年前后将是劳动力转移完成的截止点。
2019年并不遥远。在本文的逻辑框架中，为了在此之前保持劳动力的继续转移，在此之后防止出现刘易斯第二拐点后的双重拐点危机，有三点至关重要。第一，严防信贷膨胀伴随的房地产价格过快上涨。2009年以来“大跃进”式的信用膨胀和十年来房地产市场逐步呈现出来的种种乱象说明，一方面政府部门应该放弃对货币金融政策的行政干预，另一方面我国弊端重重的住房体制也有必要再做一个彻头彻尾的改革。第二，促进和稳定就业。目前，我们常常将“三化”(城市化、工业化、农业现代化)作为未来推动我国经济增长的动力，但是，如前文所说，没有(广义的)工业化，城市化的空间并不大。所以，在劳动力转移完成之前，促进就业是第一位的，在劳动力转移完成的2019年前后，稳定就业也是第一位的。第三，稳定储蓄和投资。由于我国过去长期对外贸和投资的依赖，现在的舆论和政策更加注重刺激消费。不过，需要注意的是，经济增长只能来自要素投入和技术进步，增加消费可以改善GDP支出结构，但是，它与增长无关，在过度的情况下甚至是反增长的。同时，不合理地强调消费可能导致储蓄乃至投资的长期趋势性下滑，这会成为经济危机的诱因。
上述三点非简单的宏观经济政策可以一蹴而就，而是需要深刻的经济、金融体制的改革。在长期关注美英模式，甚至希望将此模式作为我们的蓝本之后，在我们自己的模式被国外学者错误地归于“国家资本主义”的情况下，中国的学术界或许应该借鉴一下第三种模式——德国模式。在《欧洲资本主义的未来》中，施密特(2010)将德国模式定义为“管理资本主义”，区别于美英的“市场资本主义”和20世纪80年代前法国的“国家资本主义”。
“管理资本主义”不同于自由放任的“市场资本主义”，但其“管理”也非“国家资本主义”中政府对市场赤裸裸的直接干预。在就业方面，“管理资本主义”通过完善的就业培训机制、劳资双方的协商关系，来培养高技能的工人，提供收入丰厚的就业岗位，避免了全球化导致的就业岗位流失；在住房方面，通过合理的住房保障制度，严厉打击“炒房”的措施和独特的住房金融模式，保证了住房供给，同时有效防止了人口拐点后的房价暴跌；在金融方面，以全能银行为主导的金融体系在满足实体经济需要的基础上适应了金融全球化的挑战；独立、稳健的货币政策同时控制住了通货膨胀和信用膨胀，独特的“契约储蓄”模式(contractual saving)则使得居民部门的储蓄率能够在老龄化时期依然保持稳定(Borsch-Supan and Essig,2003)。
当然，世界上没有哪种模式是最优的。唯有与时俱进，不断改革，方能长盛不衰。而不断学习借鉴和勇于改革正是社会主义市场经济模式的灵魂。
注释：
①在人口转变的过程中，中国的改革推动了人口红利的形成。但是，从另一个角度看，改革也是在人口结构变化产生的就业压力下展开的。就业压力首先来自于1976年开始、1978年达到高潮的“知青返城”运动。对于当时的情形，作家梁晓声在小说《今夜有暴风雪》中有一段栩栩如生的刻画：“知识青年大返城的飓风，短短几周内，遍扫黑龙江生产建设兵团。某些师团的知识青年，已经十走八九。四十余万知识青年的返城大军，犹如钱塘江潮，势不可挡。一半师、团、连队，陷于混乱状态。”大量的知青返城客观上要求打破城市里的“一大二公”、发展非公经济，因此，其意义堪比安徽小岗村的承包责任制。
②关于这四个重要改革阶段的具体内容，已经有诸多中共中央的文件和各类文献阐释，此处不赘述。
③本节为示意性的模型，力求简单，因此不考虑非农产业、农业或者现代部门、传统部门这样的两部门模型。两部门模型可以参见李扬、殷剑峰(2005)。
④不考虑技术进步并不代表技术进步不重要，技术进步是永恒的增长之源。但正因为如此，在分析中，技术进步就变成了万能药，因而加入技术进步后也就不能提供任何额外的洞见了。
⑤从20世纪80年代起，投资率趋势长期偏离国内储蓄率趋势的国家只有美国，其储蓄率自1984年开始出现趋势性下降，但投资率较为平稳。关于这一点，参见笔者的分析(殷剑峰，2009)。此外，过去十年中，欧元区国家中的西班牙、希腊等国也出现了类似的情况，即储蓄率趋势性下降、投资率平稳，这反映了欧元区成立为这些国家创造了借用外部储蓄的条件。不过，美国以及欧元区的这些国家都陷入了危机。
⑥例如，日本、韩国和我国台湾地区分别在20世纪60年代和70年代出现了刘易斯拐点(蔡昉，2010)，但那时以及此后的至少十年里都是这些经济体高速增长的时期。
⑦人口拐点对经济增长影响的不确定性已经反映在了关于老龄化的争论中，即老龄化是否会通过资本深化效应使得其对经济增长的负面影响显得不那么可怕(Kotlikoff等，2001)。
⑧参见：China Profitability:Pendulum Swing?,Credit Suisse,14 September 2004。
⑨这里使用的指标很可能不能反映实际情况。就世界银行的“信贷/GDP”之比而言，它基本对应于国内银行贷款与GDP之比，没有考虑银行贷款之外的非信贷信用投放(如债券、信托、银行理财等)；就房价而言，商品住宅的平均价格低估了中心城市和中心区域的房价涨幅，在测度全国房价水平上也存在缺陷。
⑩2010年我国非农就业/总人口为45%，1991-2010年该比重平均增速为2.8%左右。按此平均增速，2019年和2020年我国非农就业/总人口将分别达到60%和62%。世界银行预测那两年我国劳动年龄人口比重将下降到66%和63%，因此，不考虑参与率和失业率的情况下，非农就业/全部就业将达到90%和95%。
标签：投资率论文; 刘易斯拐点论文; 中国统计年鉴论文; 劳动年龄人口论文; 中国的人口论文; 刘易斯模型论文; 刘易斯论文; 美国非农论文; 投资资本论文; 储蓄率论文; 经济资本论文; 人口红利论文; 经济学论文;