張鵬 施美程

摘要：從人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變是新發(fā)展階段人口轉(zhuǎn)型的主要特征。文章回顧總結(jié)了中國(guó)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的歷史過程與經(jīng)驗(yàn)特征，指出人口轉(zhuǎn)型使得中國(guó)總體人口形勢(shì)已由人口紅利時(shí)期總量過剩、勞動(dòng)力年輕和充裕與撫養(yǎng)比下降的優(yōu)勢(shì)逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝谪?fù)債時(shí)期總量減少、勞動(dòng)力稀缺和老化與撫養(yǎng)比上升的挑戰(zhàn)，其主要挑戰(zhàn)來自于人口總量負(fù)債、人口結(jié)構(gòu)負(fù)債、人口性別負(fù)債和人力資本負(fù)債等四方面。雖然中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債方向轉(zhuǎn)型不可阻擋，但未雨綢繆，通過全面開發(fā)質(zhì)量紅利、充分挖掘人才紅利/知識(shí)紅利、持續(xù)提高健康紅利和挖潛提高老齡化紅利等應(yīng)對(duì)策略，就能有效減緩甚至抵消人口負(fù)債對(duì)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的沖擊，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與人口轉(zhuǎn)型相互促進(jìn)、相得益彰。

關(guān)鍵詞：人口轉(zhuǎn)型;人口紅利;人口負(fù)債;應(yīng)對(duì)策略

中圖分類號(hào)：C924.24? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? 文章編號(hào)：1001-862X（2021）06-0020-009

隨著第七次全國(guó)人口普查結(jié)果的公布，中國(guó)人口轉(zhuǎn)型問題再次成為社會(huì)各界熱議的焦點(diǎn)話題。第七次全國(guó)人口普查數(shù)據(jù)顯示，中國(guó)60歲以上人口比例已經(jīng)達(dá)到18.7%，而65歲以上人口更是達(dá)到13.5%。第六次全國(guó)人口普查以來十年間，中國(guó)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型速度快、范圍廣，引發(fā)了我們對(duì)中國(guó)整體進(jìn)入深度老齡化社會(huì)后各項(xiàng)應(yīng)對(duì)政策的思考。2021年6月26日中共中央和國(guó)務(wù)院印發(fā)《中共中央、國(guó)務(wù)院關(guān)于優(yōu)化生育政策、促進(jìn)人口長(zhǎng)期均衡發(fā)展的決定》指出：“預(yù)計(jì)‘十四五’期間我國(guó)人口將進(jìn)入中度老齡化階段，2035年前后進(jìn)入重度老齡化階段，將對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行全領(lǐng)域、社會(huì)建設(shè)各環(huán)節(jié)、社會(huì)文化多方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響?！边@一論斷一方面意味著改革開放以來我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要驅(qū)動(dòng)力之一的充裕勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)稟賦正在喪失，人口紅利窗口期逐步關(guān)閉，人口紅利期享受的勞動(dòng)力資源“資產(chǎn)”正逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝诶淆g化時(shí)期高撫養(yǎng)人口“負(fù)債”;另一方面也反映了人口負(fù)債只是假設(shè)從人口演變過程的“不變性”或靜態(tài)性視角前瞻性地預(yù)測(cè)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變的可能結(jié)果，但未雨綢繆，充分發(fā)揮主觀能動(dòng)性，適時(shí)適度干預(yù)人口轉(zhuǎn)變過程，其預(yù)期結(jié)果就會(huì)有利于解決或至少緩解現(xiàn)階段人口自然轉(zhuǎn)變過程中可能出現(xiàn)的各種問題，充分認(rèn)識(shí)和挖掘新發(fā)展階段中國(guó)人口轉(zhuǎn)型的潛在挑戰(zhàn)和各種機(jī)會(huì)，化被動(dòng)為主動(dòng)、化危機(jī)為機(jī)會(huì)，實(shí)現(xiàn)從數(shù)量型人口向質(zhì)量型人口的轉(zhuǎn)變。本文首先回顧了人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型理論和中國(guó)數(shù)千年特別是新中國(guó)成立后人口轉(zhuǎn)型的主要特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上分析了新發(fā)展階段中國(guó)人口轉(zhuǎn)型的主要挑戰(zhàn)，即從人口紅利階段向人口負(fù)債階段過渡可能遇到的各種問題，最后結(jié)合發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)和現(xiàn)階段中國(guó)實(shí)際，提出了從人口紅利到人口負(fù)債轉(zhuǎn)變的應(yīng)對(duì)策略，回答了新發(fā)展階段應(yīng)對(duì)中國(guó)人口轉(zhuǎn)型的主要戰(zhàn)略方略、具體政策抓手。

一、中國(guó)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型回顧

工業(yè)革命之前，生產(chǎn)力水平的低下導(dǎo)致人口長(zhǎng)期處于高出生、高死亡和低增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)。隨著工業(yè)革命的興起，歐洲一些工業(yè)化國(guó)家得益于生產(chǎn)力的發(fā)展和衛(wèi)生、醫(yī)療條件的改善，扭轉(zhuǎn)了之前的高死亡率，進(jìn)入了人口持續(xù)增加的階段。其后，隨著出生率的下降，人口向低出生、低死亡和低增長(zhǎng)的階段轉(zhuǎn)變。經(jīng)典的人口轉(zhuǎn)變理論闡述了西方工業(yè)化國(guó)家在現(xiàn)代化過程中出現(xiàn)的人口轉(zhuǎn)變特征與歷史事實(shí)。1929年美國(guó)社會(huì)學(xué)家、人口學(xué)家湯普森[1]在其著作《人口》一書中，從世界人口出生率、死亡率、經(jīng)濟(jì)發(fā)展和生活水平等變化中將世界人口發(fā)展劃分為三類地區(qū)，體現(xiàn)了人口發(fā)展的三個(gè)階段。第一類主要是出生率和死亡率都極高的亞非拉地區(qū)，第二類主要是出生率和死亡率都下降，但死亡率下降快于出生率的意大利、西班牙和中歐地區(qū)，第三類主要是出生率和死亡率都下降，但出生率下降快于死亡率的西歐地區(qū)。美國(guó)人口學(xué)者諾特斯坦[2]提出了系統(tǒng)的三階段人口轉(zhuǎn)變學(xué)說。在第一階段，人口出生率和死亡率都處于較高水平，人口自然增長(zhǎng)率長(zhǎng)期處于臨界點(diǎn)，人口總體規(guī)模增長(zhǎng)非常有限。第二階段，由于出生率下降滯后于死亡率，人口自然增長(zhǎng)率也提高較快，形成一個(gè)“嬰兒潮”，少兒撫養(yǎng)比快速提升。而隨后生育率持續(xù)下降，人口年齡結(jié)構(gòu)逐漸發(fā)生變化。在第三階段，死亡率逐漸下降并保持在較低水平，生育率下降至可更替水平甚至以下。“嬰兒潮”出生孩子進(jìn)入老年，社會(huì)中的老年人比重上升，老年撫養(yǎng)比不斷提高，人口老齡化現(xiàn)象越來越嚴(yán)重。

從中國(guó)實(shí)際看，漫長(zhǎng)的封建社會(huì)時(shí)期中國(guó)人口轉(zhuǎn)變總體對(duì)應(yīng)于諾特斯坦中第一階段。雖然從歷史上看，中國(guó)較為先進(jìn)的農(nóng)業(yè)文明有利于人口的繁衍生息，使得中國(guó)在封建社會(huì)總體上人口保持了較快增長(zhǎng)，但縱向比較看仍然處于緩慢增長(zhǎng)水平，特別是遇到天災(zāi)、戰(zhàn)爭(zhēng)、瘟疫等突發(fā)事件，人口更是出現(xiàn)較大負(fù)增長(zhǎng)。根據(jù)麥克伊韋迪和瓊斯（1992）[3]的統(tǒng)計(jì)，中國(guó)大約在公元1100年左右人口才達(dá)到1億，18世紀(jì)前期中國(guó)人口突破2億人，18世紀(jì)晚期已經(jīng)達(dá)到3億人以上，鴉片戰(zhàn)爭(zhēng)前中國(guó)人口已經(jīng)突破4億。此后由于內(nèi)憂外患、戰(zhàn)爭(zhēng)等因素沖擊，人口增長(zhǎng)速度變緩，直至新中國(guó)成立前人口才達(dá)到5億多。新中國(guó)成立后，中國(guó)正式開啟了邁向工業(yè)化國(guó)家新征程，特別是醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)的普及，人口死亡率快速下降，人口自然增長(zhǎng)率保持在較高水平。1954年中國(guó)人口總量突破6億，1964年人口突破7億，1969年突破8億，1974年人口突破9億，平均五年人口就要增長(zhǎng)1億。由于人口過快增長(zhǎng)，中國(guó)于20世紀(jì)70年代末推出了計(jì)劃生育政策，但由于基數(shù)較大和較高的人口增長(zhǎng)慣性，使得改革開放后人口增長(zhǎng)依然保持在較高水平，1981年人口首次突破10億，1988年突破11億，1995年突破12億，平均7年人口增長(zhǎng)一億。以上總結(jié)可以發(fā)現(xiàn)，中國(guó)人口增長(zhǎng)在新世紀(jì)前都處于較高水平，基本對(duì)應(yīng)諾特斯坦中的第二階段。從2000年開始，中國(guó)65歲以上人口占比首次達(dá)到聯(lián)合國(guó)關(guān)于老齡化社會(huì)7%的界定標(biāo)準(zhǔn)，人口老齡化比率不斷攀升，而人口出生率持續(xù)走低，因此新世紀(jì)以來，中國(guó)人口轉(zhuǎn)型基本上符合諾特斯坦中的第三階段，2005年中國(guó)人口達(dá)到13億后，一直到2019年才突破14億，14年間人口增量才能達(dá)到1億，人口增億速度相對(duì)20世紀(jì)下半葉已經(jīng)顯著降低。

綜上，從中國(guó)人口轉(zhuǎn)變演進(jìn)現(xiàn)實(shí)看，隨著生育率的下降和預(yù)期壽命的增長(zhǎng)，中國(guó)人口演變已經(jīng)轉(zhuǎn)變至第三階段，人口低增長(zhǎng)甚至負(fù)增長(zhǎng)將會(huì)是常態(tài)，人口過剩問題將會(huì)成為歷史。從人口內(nèi)部結(jié)構(gòu)看，人口金字塔可以窺見人口細(xì)分年齡結(jié)構(gòu)變化，圖1中分別顯示的是中國(guó)2000年、2020年和2050年人口年齡結(jié)構(gòu)金字塔?？梢园l(fā)現(xiàn)：第一，人口轉(zhuǎn)型至第三階段后，中國(guó)人口結(jié)構(gòu)向倒金字塔方向轉(zhuǎn)型已經(jīng)明顯，圖1中2000年人口金字塔基的低齡人口組別（0—4歲、5—9歲）比例減少明顯，占比較大的年齡組別分別為10—14歲、25—29歲和30—34歲三個(gè)年齡組，這基本對(duì)應(yīng)1970、1980年代嬰兒潮人口，這樣的低撫養(yǎng)比人口結(jié)構(gòu)（少兒人口與老年人口占比相對(duì)較低）為隨后開啟的高速工業(yè)化提供了廉價(jià)的勞動(dòng)力資源;第二，2020年中國(guó)人口結(jié)構(gòu)則向倒金字塔方向更進(jìn)一步，勞動(dòng)力平均年齡中樞向后移動(dòng)，占比較大的年齡組別分別為30—34歲和50—54歲，而老齡人口占比相比2000年大幅升高，而金字塔基的少兒人口占比進(jìn)一步降低，少子化傾向和老齡化問題日漸突出;第三，即使在適度干預(yù)的中等生育率情形下，中國(guó)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變步伐至少在2050年不可逆轉(zhuǎn)，人口老齡化問題必然浮出水面并成為巨大冰山。2050年中國(guó)人口結(jié)構(gòu)中占比最大的為60—64歲年齡組，年齡結(jié)構(gòu)中樞進(jìn)一步后移。此外，人口結(jié)構(gòu)的快速轉(zhuǎn)變除了從結(jié)構(gòu)上帶來勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)老化、少子化和老齡化等問題外，從數(shù)量看長(zhǎng)期必然帶來人口規(guī)模的負(fù)增長(zhǎng)。根據(jù)聯(lián)合國(guó)人口展望（World Population Prospects 2019）的最新預(yù)測(cè)，中國(guó)人口總量在2031年達(dá)到14.64億的峰值后逐漸下降，到本世紀(jì)中葉將會(huì)減少到14.02億。因此，無論從規(guī)模還是結(jié)構(gòu)上看，人口轉(zhuǎn)型使得中國(guó)總體人口形勢(shì)已由人口紅利時(shí)期總量過剩、勞動(dòng)力年輕和充裕與撫養(yǎng)比下降的優(yōu)勢(shì)，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝谪?fù)債時(shí)期總量減少、勞動(dòng)力稀缺和老化與撫養(yǎng)比上升的劣勢(shì)[4]，無疑人口轉(zhuǎn)型將從總量和結(jié)構(gòu)兩個(gè)方面對(duì)高質(zhì)量發(fā)展形成夾擊。值得一提的是，發(fā)達(dá)國(guó)家人口轉(zhuǎn)變至諾特斯坦第三階段已多數(shù)實(shí)現(xiàn)現(xiàn)代化，國(guó)民收入在當(dāng)時(shí)已經(jīng)達(dá)到高收入國(guó)家水平，而我國(guó)人口轉(zhuǎn)型至第三階段后收入依然處于發(fā)展中國(guó)家水平，是真正意義上的未富先老，故對(duì)新發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)社會(huì)持續(xù)發(fā)展挑戰(zhàn)更大。

二、中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)型的挑戰(zhàn)

由于人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)型嵌入了經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和政治等多方面因素，使得人口轉(zhuǎn)型過程與可能實(shí)現(xiàn)路徑具備多樣性，相應(yīng)地中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn)體現(xiàn)在多個(gè)方面：（1）人口負(fù)債首先體現(xiàn)為總量負(fù)債，總量負(fù)債可以從總?cè)丝谝?guī)模和勞動(dòng)力規(guī)模兩個(gè)維度所面臨的挑戰(zhàn)來理解。（2）結(jié)構(gòu)負(fù)債方面，首先，人口老齡化程度加深，龐大的銀發(fā)人口將對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各方面產(chǎn)生深遠(yuǎn)影響;其次，勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)老化，勞動(dòng)力平均年齡結(jié)構(gòu)不斷提高，勞動(dòng)力老化除了生理上表現(xiàn)為勞動(dòng)力生產(chǎn)效率下降外，還可能通過創(chuàng)新行為、企業(yè)家精神等因素影響社會(huì)整體創(chuàng)新活力，從而可能拖累經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);最后，結(jié)構(gòu)負(fù)債還表現(xiàn)為少子化傾向越來越嚴(yán)重，育齡婦女生育意愿越來越低，使得人口金字塔向倒金字塔方向發(fā)展越來越明顯。（3）性別負(fù)債。性別負(fù)債反映了先前人口轉(zhuǎn)型過程中特別是受計(jì)劃生育政策和傳統(tǒng)觀念等干擾所導(dǎo)致的人們生育行為中對(duì)男性的偏好，長(zhǎng)期必然帶來性別比例失調(diào)，對(duì)婚姻匹配、生育率等造成負(fù)面影響。（4）人力資本負(fù)債，反映了現(xiàn)階段勞動(dòng)力人力資本不能完全滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型之需，勞動(dòng)力就業(yè)漂移現(xiàn)象突出[5]，有效人力資本之需與有效人力資本供給缺口之“負(fù)債”。在中國(guó)大規(guī)模工業(yè)化過程中對(duì)中低層次人力資本有大量需求，而隨著工業(yè)化的完成和向城市化轉(zhuǎn)型，勞動(dòng)力中低層次人力資本特征顯然不能滿足城市化階段對(duì)高層次人力資本的需求。

（一）總量負(fù)債

中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)型將對(duì)人口總量增長(zhǎng)和勞動(dòng)力總量增長(zhǎng)兩方面形成沖擊。首先，人口轉(zhuǎn)型必然帶來人口總量發(fā)生嬗變。從歷年中國(guó)人口增長(zhǎng)率看，中國(guó)人口增長(zhǎng)高峰期基本出現(xiàn)在1990年代之前，其間中國(guó)人口增長(zhǎng)率都大于1%，增長(zhǎng)頂峰為1965—1970年，這五年人口增長(zhǎng)率達(dá)到2.51%。從1990年后人口增長(zhǎng)率便一路下降，2015—2020年人口增長(zhǎng)率僅有0.4%。人口增長(zhǎng)率的不斷下降必然帶來人口總量增長(zhǎng)放緩，增長(zhǎng)“加速度”下降。因此，隨著人口增長(zhǎng)率不斷降低必然會(huì)導(dǎo)致人口總體規(guī)模增長(zhǎng)趨緩甚至停滯。按照聯(lián)合國(guó)世界人口展望（2019）的預(yù)測(cè)，在低生育率情形下，中國(guó)總體人口規(guī)模在2024年達(dá)到頂峰，人口總量峰值約為14.5億，之后便進(jìn)入人口負(fù)增長(zhǎng)區(qū)間，在本世紀(jì)中葉中國(guó)人口總體規(guī)模將會(huì)縮減至12.9億;在中生育率情形下，中國(guó)人口峰值出現(xiàn)在2031年，人口總量將會(huì)達(dá)到14.6億峰值，之后人口增長(zhǎng)便進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，在本世紀(jì)中葉中國(guó)人口將會(huì)縮減至約14.1億;在高生育率情形下，中國(guó)人口規(guī)模峰值出現(xiàn)在2044年，人口總量約為15.2億，之后人口規(guī)模便會(huì)不斷下降，2050年人口總量約為15.1億。中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變帶來的人口總量縮減是必然趨勢(shì)，由于人作為生產(chǎn)者和消費(fèi)者的統(tǒng)一體，人口負(fù)增長(zhǎng)必然對(duì)社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)形成負(fù)向沖擊，如何減緩人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代的過快到來，并及早準(zhǔn)備人口負(fù)增長(zhǎng)時(shí)代到來后的各項(xiàng)對(duì)沖預(yù)案，是人口轉(zhuǎn)型所面臨的首要挑戰(zhàn)。

其次，總量負(fù)債除體現(xiàn)為人口負(fù)增長(zhǎng)趨勢(shì)不可逆之外，還體現(xiàn)在勞動(dòng)力規(guī)模在達(dá)到峰值后也會(huì)進(jìn)入負(fù)增長(zhǎng)區(qū)間，徹底實(shí)現(xiàn)由人口紅利時(shí)期勞動(dòng)力總量充裕和廉價(jià)向人口負(fù)債時(shí)期勞動(dòng)力總量短缺和用工成本上漲轉(zhuǎn)變。表1中15—59歲或15—64歲兩個(gè)勞動(dòng)年齡人口組別，前者在2010年達(dá)到69.1%峰值便不斷下降，2020年下降至64.9%，而后者也同樣峰值出現(xiàn)在2010年，其后便不斷降低。考慮到中國(guó)勞動(dòng)力接受教育程度持續(xù)提高，勞動(dòng)力進(jìn)入勞動(dòng)力市場(chǎng)的年齡不斷延后，表1還統(tǒng)計(jì)了20—64歲和25—64歲兩個(gè)組別比重變化，二者增長(zhǎng)峰值都出現(xiàn)在2015年，此后便不斷下降。

（二）結(jié)構(gòu)負(fù)債

結(jié)構(gòu)負(fù)債說明了從人口紅利時(shí)代向人口負(fù)債時(shí)代轉(zhuǎn)型人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生的整體性變化，人口紅利時(shí)代勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)比重大、撫養(yǎng)人口（少兒人口與老年人口）較少的“資產(chǎn)”型結(jié)構(gòu)特征，轉(zhuǎn)變?nèi)丝谪?fù)債時(shí)代撫養(yǎng)人口（主要為老年人口）比重逐步加大、勞動(dòng)力人口逐步減少的“負(fù)債”型結(jié)構(gòu)。

首先，從撫養(yǎng)人口總體趨勢(shì)看，少兒撫養(yǎng)比總體下降和老年撫養(yǎng)比持續(xù)上升使得不同時(shí)期撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)差異明顯。新中國(guó)成立后，隨著嬰兒潮的出現(xiàn)，少兒撫養(yǎng)比曾在1965年一度上升至74.3%，反映了同時(shí)期人口負(fù)擔(dān)成本主要集中于新出生人口增長(zhǎng)所帶來的育兒成本，應(yīng)當(dāng)說在改革開放前中國(guó)人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)主要集中于少兒人口。隨著1970年代逐步推出計(jì)劃生育措施，中國(guó)少兒撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)便持續(xù)下降，老年人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)不斷上升，特別是2010年后，老年撫養(yǎng)比加速上升，這一趨勢(shì)也印證了文首對(duì)我國(guó)老齡化演變趨勢(shì)的準(zhǔn)確判斷，可以預(yù)見未來短期內(nèi)我國(guó)老齡化加速趨勢(shì)不會(huì)改變。其次，與撫養(yǎng)人口比重特別是老年人口撫養(yǎng)比重上升相對(duì)應(yīng)，我國(guó)勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)也將深度調(diào)整。從勞動(dòng)力規(guī)?？矗?5—64歲人口占比從2020年70.3%下降至2050年59.8%（圖2）;除了勞動(dòng)力總量減少外，勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)也在不斷老化，中國(guó)人口年齡中位數(shù)已從改革開放初期1980年21.9歲上升至2020年38.4歲，中國(guó)人口年齡中位數(shù)已經(jīng)逼近于主要發(fā)達(dá)國(guó)家，遠(yuǎn)高于發(fā)展中國(guó)家平均水平。因此，中國(guó)人口轉(zhuǎn)型的結(jié)構(gòu)負(fù)債特征已經(jīng)較為明顯，特別是在未富先老的情況下，如何在邁向共同富裕道路上平滑人口結(jié)構(gòu)負(fù)債的沖擊，順利實(shí)現(xiàn)從“資產(chǎn)”型人口向“負(fù)債”型人口轉(zhuǎn)變，也是新發(fā)展階段要解決的重要議題。

（三）性別負(fù)債

性別負(fù)債反映了性別比例長(zhǎng)期失衡的現(xiàn)象。已有研究認(rèn)為男孩具有更高價(jià)值，能夠滿足父母不同層次需求，顯著降低家庭存續(xù)等方面風(fēng)險(xiǎn)，因此生育男孩是家庭特別是農(nóng)村家庭的理性選擇，這在亞洲一些國(guó)家或地區(qū)表現(xiàn)最為明顯，男性偏好和“消失的女孩”即是這方面突出表現(xiàn)。就中國(guó)而言，20世紀(jì)70年代后推行的計(jì)劃生育政策，一胎的硬性要求下必然使得育齡夫婦更加偏好于男孩，性別偏好問題更加突出。性別負(fù)債一方面加劇了性別比例失衡，導(dǎo)致一系列社會(huì)問題產(chǎn)生;另一方面性別負(fù)債在不同年齡段之間存在明顯差異，最明顯特征就是婚育年齡段人口性別比例失衡問題更加嚴(yán)重，婚育女性較少和婚育男性較多，“男大不能當(dāng)婚”，這對(duì)于婚姻匹配、生育等行為都將造成明顯沖擊，從而也對(duì)人口增長(zhǎng)和社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生負(fù)面影響。

總?cè)丝谛詣e比表征每100位女性所對(duì)應(yīng)的男性數(shù)量。目前中國(guó)性別比例失調(diào)顯著高于世界平均水平，更高于東亞國(guó)家、中等收入國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家平均水平。如果從人口結(jié)構(gòu)內(nèi)部看性別失衡情況就更值得關(guān)注。從分年齡段女性比率視角進(jìn)一步考察中國(guó)性別比例情況，女性比率表征了每100名男性所對(duì)應(yīng)的女性人數(shù)，其反映的問題在于，真正處于婚育年齡段男性，譬如18—23歲或25—49歲，性別失衡現(xiàn)象表現(xiàn)最為明顯，特別是前者大有愈演愈烈之勢(shì)，這將直接導(dǎo)致婚育男性婚姻匹配存在障礙，婚姻匹配概率降低，“男大不能當(dāng)婚”現(xiàn)象更加普遍，特別是在農(nóng)村地區(qū)或邊遠(yuǎn)、欠發(fā)達(dá)地區(qū)表現(xiàn)更為明顯。

（四）人力資本負(fù)債

人力資本負(fù)債反映了改革開放后我國(guó)以廉價(jià)勞動(dòng)力開啟的快速工業(yè)化過程強(qiáng)化了干中學(xué)、兩頭在外出口加工模式，其對(duì)勞動(dòng)力人力資本要求較低，中低層次人力資本即能滿足流水線作業(yè)、工業(yè)化大規(guī)模生產(chǎn)需要，勞動(dòng)力總體人力資本處于較低水平。隨著從工業(yè)化向城市化轉(zhuǎn)型，工業(yè)化時(shí)期大量中低層次人力資本勞動(dòng)力轉(zhuǎn)型障礙較大，新發(fā)展階段對(duì)高層次人力資本需求和中低層次人力資本供給存在錯(cuò)配，有效人力資本供需存在缺口。

中國(guó)過去四十年的大規(guī)模工業(yè)化，最大程度地開發(fā)了以中等教育擴(kuò)張為特征的第一次人力資本開發(fā)，張鵬等（2019）[5]發(fā)現(xiàn)中國(guó)20—39歲年齡人口受教育程度高于40—64歲年齡組人口，中國(guó)20—39歲和40—64歲接受中等教育勞動(dòng)力比例已經(jīng)接近和超越發(fā)達(dá)國(guó)家，但20—39歲和40—64歲接受大專以上教育勞動(dòng)力比例與發(fā)達(dá)國(guó)家差距較大，這種趨勢(shì)契合了中國(guó)大規(guī)模工業(yè)化對(duì)勞動(dòng)力需求的特征。未來十五年內(nèi)，隨著40—64歲年齡組人口逐步步入退休年齡，退出勞動(dòng)力市場(chǎng)，現(xiàn)階段20—39歲年齡組的人力資本分布特征決定了中國(guó)未來十五年內(nèi)仍然以中等教育為主、高等教育為輔的人力資本結(jié)構(gòu)為主導(dǎo)，低層次人力資本“雍塞”和高層次人力資本不足問題并存，二元市場(chǎng)分割特征明顯。造成的問題一方面表現(xiàn)為與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)不匹配的大量低層次人力資本勞動(dòng)力漂移在城市邊緣和城市低端產(chǎn)業(yè)，其原因在于服務(wù)業(yè)時(shí)期工業(yè)比重持續(xù)下降帶來中等教育勞動(dòng)力需求萎縮，另一方面低端服務(wù)業(yè)蔓延和低質(zhì)量城市化又會(huì)對(duì)產(chǎn)業(yè)升級(jí)形成掣肘，使得相對(duì)不足的高層次人力資本勞動(dòng)力反而顯得相對(duì)“過?！?，對(duì)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型造成負(fù)面影響。

三、新發(fā)展階段中國(guó)應(yīng)對(duì)人口負(fù)債的策略

從上文分析可知，中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債方向轉(zhuǎn)型不可阻擋，總量負(fù)債、結(jié)構(gòu)負(fù)債、性別負(fù)債和人力資本負(fù)債是中國(guó)未來跨越新發(fā)展階段和邁向現(xiàn)代化征程不可逾越的人口轉(zhuǎn)型問題。發(fā)達(dá)國(guó)家經(jīng)驗(yàn)也表明人口老齡化時(shí)代到來是必然的，但大多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家并沒有因人口結(jié)構(gòu)向負(fù)債方向轉(zhuǎn)型而喪失增長(zhǎng)動(dòng)力，相反卻在人口負(fù)債時(shí)代到來之前或之際未雨綢繆采取了很多政策措施，有效地避免和減緩了人口負(fù)債對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的沖擊。現(xiàn)實(shí)和經(jīng)驗(yàn)也必然催生理論研究方面的進(jìn)展，正是由于發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體更早經(jīng)歷了向人口負(fù)債的轉(zhuǎn)型，相應(yīng)地考察人口負(fù)債與經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)關(guān)系的文獻(xiàn)也較為豐富。Cutler et al（1990）[6]首次探討了人口負(fù)債影響長(zhǎng)期增長(zhǎng)的三個(gè)渠道：第一，從數(shù)量上看，長(zhǎng)期來看人口負(fù)債必然加劇老齡化程度，逐步帶來勞動(dòng)力總量的減少，從而從勞動(dòng)力供給上產(chǎn)生對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的掣肘;第二，人口老齡化使得勞動(dòng)力相對(duì)稀缺而資本相對(duì)豐裕，勞均資本增加，資本深化現(xiàn)象明顯;第三，勞動(dòng)力稀缺還可能激勵(lì)替代勞動(dòng)節(jié)約型技術(shù)創(chuàng)新，譬如歷史上不斷出現(xiàn)的新機(jī)器逐漸替代勞動(dòng)及最近人工智能的興起帶來機(jī)器人對(duì)勞動(dòng)力替代或置換的討論等。綜上，無論是資本深化還是技術(shù)創(chuàng)新都能在長(zhǎng)期中促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，它們都能在一定程度上抵消第一個(gè)渠道中人口負(fù)債后勞動(dòng)力數(shù)量減少的負(fù)面沖擊，但孰高孰低還無定論，這也說明人口負(fù)債對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)沖擊的影響機(jī)理、方向還需要更加深入的研究。Aksoy et al（2019）[7]在加入人口結(jié)構(gòu)和創(chuàng)新部門的動(dòng)態(tài)一般均衡模型中分析了人口老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新行為的影響，在使用聯(lián)合國(guó)人口展望預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬后發(fā)現(xiàn)人口老齡化將會(huì)使得創(chuàng)新部門勞動(dòng)力不斷減少、人力資本積累減緩和勞動(dòng)生產(chǎn)率下降，長(zhǎng)期中對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)面影響;Eggertsson et al（2019）[8]使用168個(gè)國(guó)家1990—2008年的數(shù)據(jù)驗(yàn)證了人口老齡化能夠帶來資本深化及由此而來的實(shí)際利率下降和人均產(chǎn)出增長(zhǎng)的事實(shí)，但這一結(jié)論在2008年金融危機(jī)后發(fā)生了改變，其機(jī)理主要在于發(fā)達(dá)國(guó)家受名義利率零利率下限（zero lower bound）限制，使得實(shí)際利率不能調(diào)整至合意水平，導(dǎo)致企業(yè)投資下降，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)很可能陷入長(zhǎng)期停滯（secular stagnation）。此外，Braun et al（2009）、Ikeda and Saito（2014）、Gagnon et al（2016）、Maestas et al（2016）、Carvalho et al（2016）、Lee and Shin（2019）[9-14]等理論和實(shí)證分析結(jié)果研究也發(fā)現(xiàn)上述文獻(xiàn)類似的結(jié)論，即人口負(fù)債將會(huì)對(duì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)帶來負(fù)面效應(yīng)。

近年來隨著人工智能、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)的發(fā)展，新科技革命對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)各方面都產(chǎn)生巨大影響，無疑對(duì)人口要素在增長(zhǎng)中的作用沖擊也較大。一些文獻(xiàn)從此視角的確發(fā)現(xiàn)了不同的結(jié)論，這方面最典型的為Acemoglu and Restrepo（2017）和 Acemoglu and Restrepo（2018）[15-16]的研究，作者在加入自動(dòng)化技術(shù)的增長(zhǎng)框架下發(fā)現(xiàn)人口老齡化雖然帶來勞動(dòng)力投入減少，但也促進(jìn)自動(dòng)化或人工智能技術(shù)的應(yīng)用，技術(shù)進(jìn)步效應(yīng)彌補(bǔ)了勞動(dòng)力減少，自動(dòng)化、人工智能等新技術(shù)能夠?qū)趧?dòng)力實(shí)現(xiàn)替代，導(dǎo)致人口老齡化能夠促進(jìn)長(zhǎng)期增長(zhǎng)，因此人口負(fù)債對(duì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的沖擊也將隨著人工智能技術(shù)的應(yīng)用而緩解。

黨的十九屆五中全會(huì)通過的《中共中央關(guān)于制定國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和二〇三五年遠(yuǎn)景目標(biāo)的建議》提出，實(shí)施積極應(yīng)對(duì)人口老齡化國(guó)家戰(zhàn)略。這說明國(guó)家從戰(zhàn)略層面驗(yàn)證了人口紅利向人口負(fù)債時(shí)代轉(zhuǎn)型后，通過積極主動(dòng)有為的政策干預(yù)和人們主觀行為的調(diào)整，能夠?qū)⑷丝谪?fù)債的沖擊、負(fù)擔(dān)一定程度上轉(zhuǎn)化為機(jī)遇、動(dòng)力。這也提示我們需要從更廣義視角認(rèn)識(shí)人口負(fù)債轉(zhuǎn)型對(duì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)的作用機(jī)制和影響渠道，特別是要改變?nèi)丝诩t利時(shí)代將人口僅僅作為充裕和廉價(jià)勞動(dòng)力的代名詞，而是將人口轉(zhuǎn)型與人力資本投資、資本深化、勞動(dòng)生產(chǎn)率、創(chuàng)新行為等人口“質(zhì)量”特征相聯(lián)系，進(jìn)而通過久久為功的長(zhǎng)期政策設(shè)計(jì)，充分挖掘人口知識(shí)紅利/人才紅利，持續(xù)提高國(guó)民健康紅利，挖潛提高老齡化紅利，將國(guó)家行動(dòng)與個(gè)體生育、儲(chǔ)蓄、教育、就業(yè)等異質(zhì)性行為相關(guān)聯(lián)起來，最后人口轉(zhuǎn)型的“負(fù)債”性也可能部分或全部轉(zhuǎn)化為“資產(chǎn)”性。

（一）全面開發(fā)質(zhì)量紅利

全面開發(fā)人口質(zhì)量紅利，最主要的任務(wù)就是提高人口整體人力資本水平。提高人口人力資本水平除了涉及不斷加大教育投入之外，更要重視人口生命周期下不同階段人力資本積累的有效銜接，譬如學(xué)齡前教育至義務(wù)教育階段銜接、中等教育與高等教育銜接、職業(yè)教育與在校教育銜接、高等教育與踏入工作崗位后在職培訓(xùn)或干中學(xué)等銜接。以高等教育為例，雖然我國(guó)高等教育規(guī)模位居世界第一，高校招生人數(shù)和畢業(yè)生人數(shù)一直處于高速增長(zhǎng)狀態(tài)，但受高等教育人口比重仍顯著低于很多發(fā)達(dá)國(guó)家，與此同時(shí)大學(xué)生就業(yè)難問題仍然突出，這背后反映的問題可能在于高等教育與實(shí)際銜接不緊，高校人力資本積累在踏入社會(huì)后將會(huì)面臨“斷層”，生命周期下人力資本積累出現(xiàn)了“間斷點(diǎn)”，造成的結(jié)果必然是大量青年畢業(yè)生就業(yè)漂移，就業(yè)漂移于低端職業(yè)和城市化邊緣，長(zhǎng)期來看必然造成人力資本損耗，對(duì)個(gè)人職業(yè)階梯爬升和現(xiàn)代化國(guó)家轉(zhuǎn)型將是極為不利的。因此，未來相當(dāng)長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)首要任務(wù)在于暢通生命周期視域下人力資本積累通道，做到不同生命周期階段人力資本積累有效銜接。

從時(shí)間跨度看，人力資本積累分為學(xué)齡前、學(xué)齡階段、青年時(shí)期和工作時(shí)期。從具體內(nèi)容上看，人力資本積累分為學(xué)齡前干預(yù)即兒童早期發(fā)展（Early Children Development）、學(xué)齡接受教育階段、青年時(shí)期接受進(jìn)一步的高等教育或者職業(yè)教育、工作時(shí)期通過在職學(xué)習(xí)培訓(xùn)提高技能等。時(shí)間和內(nèi)容是相互銜接、有機(jī)統(tǒng)一的整體，今天學(xué)齡兒童就是明天的青年、今天的青年就是昨天的學(xué)齡期兒童，某一環(huán)節(jié)內(nèi)容建設(shè)缺失都會(huì)對(duì)個(gè)體生命周期下人力資本積累形成負(fù)面影響。從目前我國(guó)現(xiàn)實(shí)看，青年人口中接受中等教育水平已經(jīng)趕上主要發(fā)達(dá)國(guó)家水平，但青年時(shí)期無論是高等教育還是職業(yè)教育、職業(yè)訓(xùn)練等內(nèi)容都無法滿足中國(guó)經(jīng)濟(jì)由資本和要素推動(dòng)轉(zhuǎn)向知識(shí)和技術(shù)效率驅(qū)動(dòng)的要求，青年時(shí)期向工作時(shí)期過渡銜接出現(xiàn)問題，高等教育雖然從規(guī)模上有了大幅提高，但高等教育人口與發(fā)達(dá)國(guó)家還有較大差距，而職業(yè)教育在師資、辦學(xué)模式、資金支持和資格認(rèn)證等多個(gè)方面都限制了職業(yè)教育的社會(huì)認(rèn)可和教學(xué)質(zhì)量提高。因此，全面開發(fā)人口質(zhì)量紅利關(guān)鍵不在于學(xué)齡期和學(xué)齡期前，其目標(biāo)直指中國(guó)高等教育質(zhì)量、職業(yè)教育質(zhì)量，未來應(yīng)大力發(fā)展類似于德國(guó)的雙元制教育體系，將教育與職業(yè)發(fā)展有效銜接，實(shí)現(xiàn)個(gè)體進(jìn)步與國(guó)家發(fā)展相統(tǒng)一。

（二）充分挖掘人才紅利/知識(shí)紅利

無論從理論還是現(xiàn)實(shí)看，以生育率下降、勞動(dòng)年齡人口減少、人口老齡化等特征為主的人口轉(zhuǎn)型第三階段是經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的必然結(jié)果，代表著人類物質(zhì)文明和精神文明的高度。因此，以數(shù)量特征為主的人口紅利消失必然使得中國(guó)大規(guī)模工業(yè)化時(shí)期勞動(dòng)密集型和通用技術(shù)為主的傳統(tǒng)部門喪失優(yōu)勢(shì)，傳統(tǒng)廉價(jià)勞動(dòng)力優(yōu)勢(shì)向人口質(zhì)量?jī)?yōu)勢(shì)轉(zhuǎn)變是新發(fā)展階段轉(zhuǎn)型的必然要求。隨著中國(guó)從工業(yè)化向城市化轉(zhuǎn)型，特別是適應(yīng)新一輪科技革命在經(jīng)濟(jì)發(fā)展和各類社會(huì)場(chǎng)景中的廣泛滲透，新經(jīng)濟(jì)、新業(yè)態(tài)、新模式更是層出不窮，經(jīng)濟(jì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)中創(chuàng)新的成分越來越大，對(duì)勞動(dòng)力要素也由原來主要倚重于其廉價(jià)性轉(zhuǎn)向其高質(zhì)量。我國(guó)人口負(fù)債轉(zhuǎn)型也對(duì)應(yīng)著勞動(dòng)力受教育程度的同步提高，以及與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型相伴的規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)工人群體。各地區(qū)勞動(dòng)力質(zhì)量的提高以及高素質(zhì)勞動(dòng)占比的持續(xù)上升，其內(nèi)部必然蘊(yùn)藏著豐富的人才紅利、知識(shí)紅利、工程師紅利，必將有利于“第二次人口紅利”的開發(fā)，并逐漸形成新發(fā)展階段勞動(dòng)力的數(shù)量溢價(jià)不斷消失而勞動(dòng)力的知識(shí)溢價(jià)不斷上升的新局面。人才紅利/知識(shí)紅利的形成和擴(kuò)大，一方面緩解人口紅利消失對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的潛在不利影響，使經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新發(fā)展階段后也能夠保持中高速增長(zhǎng)水平，化解了勞動(dòng)力短缺所帶來的對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的掣肘，另一方面能夠助力中國(guó)經(jīng)濟(jì)由量變?yōu)橹鬓D(zhuǎn)向質(zhì)量提高，推動(dòng)宏觀增長(zhǎng)、中觀產(chǎn)業(yè)和微觀企業(yè)主體邁向高端水平。

（三）持續(xù)提高健康紅利

人力資本是體現(xiàn)在勞動(dòng)者身上的資本，如勞動(dòng)者的知識(shí)技能、文化技術(shù)水平與健康狀況等。目前，我們關(guān)注人力資本提高主要強(qiáng)調(diào)勞動(dòng)者知識(shí)、技能的儲(chǔ)備情況，而對(duì)勞動(dòng)力健康情況關(guān)注度不夠高。勞動(dòng)力健康不僅包含生理健康，更蘊(yùn)含心理健康。隨著醫(yī)療衛(wèi)生技術(shù)的更新迭代和日益普及，體檢范圍擴(kuò)大和篩查程度提高，有利于及早發(fā)現(xiàn)潛在健康威脅。另外，中國(guó)城市化還在不斷提高，廣大進(jìn)城農(nóng)民工和遷移至城市的新型農(nóng)民，除了在破除戶籍限制、生育、就業(yè)和子女就學(xué)等歧視性規(guī)定之外，還應(yīng)該特別關(guān)注進(jìn)城人員與城市的社會(huì)融合程度提高，真正做到人進(jìn)城、心落地，完成向市民化的轉(zhuǎn)變，這也是心理健康的重要體現(xiàn)之一。

（四）挖潛提高老齡化紅利

人口負(fù)債時(shí)代要將老年人口作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的資產(chǎn)而非負(fù)債來看待。但是我國(guó)在挖潛提高老齡化紅利方面還有很長(zhǎng)的路要走，其主要表現(xiàn)為勞動(dòng)參與率低，未能充分利用老年人口所蘊(yùn)含的人力資本。我國(guó)目前相對(duì)剛性的退休制度，使得老年人口法定退休年齡在生理退休年齡[17]到達(dá)之前就過早退出了勞動(dòng)力市場(chǎng)，特別是企業(yè)和機(jī)關(guān)事業(yè)單位一些退休人員，都是老年人口中人力資本層次較高的群體，這種現(xiàn)象也構(gòu)成人力資本的極大浪費(fèi)。中國(guó)與OECD主要成員國(guó)退休年齡比較，可以發(fā)現(xiàn)我國(guó)法定退休年齡偏低，勞動(dòng)力過早退出了勞動(dòng)力市場(chǎng)。根據(jù)第六次人口普查數(shù)據(jù)，2010年中國(guó)人口的平均預(yù)期壽命是74.83歲，比1990年的71.4歲增加三歲左右。隨著人口預(yù)期壽命和健康狀況的不斷改善，未來延長(zhǎng)退休年齡成為可能。這樣可以彌補(bǔ)中國(guó)第一次人口紅利消失后，勞動(dòng)力資源不斷減少的威脅，成為利用第二次人口紅利的主要契機(jī)。未來應(yīng)逐步實(shí)行彈性退休制度，有效和合理利用老年人資源，鼓勵(lì)老年人從事教育傳授、社會(huì)公益、社區(qū)服務(wù)和老年服務(wù)等活動(dòng)。改變退休人口隱性就業(yè)為顯性就業(yè)，既不增加就業(yè)壓力又能客觀反映中國(guó)就業(yè)人口的結(jié)構(gòu)和就業(yè)分布狀況，實(shí)現(xiàn)提高勞動(dòng)年齡人口就業(yè)率目標(biāo)向提高總?cè)丝诰蜆I(yè)率目標(biāo)的過渡，更好地為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展服務(wù)。

四、結(jié) 論

人口作為生產(chǎn)者與消費(fèi)者的統(tǒng)一體，其總量與結(jié)構(gòu)變化是構(gòu)成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要影響因素。伴隨著人口老齡化時(shí)代的到來，改革開放以來人口撫養(yǎng)負(fù)擔(dān)較輕、勞動(dòng)力規(guī)模充裕的人口紅利窗口期逐漸關(guān)閉，從人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變是新發(fā)展階段人口轉(zhuǎn)型的主要特征，全面考察從人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變過程的特征、趨勢(shì)、潛在影響，并適度干預(yù)能夠?qū)⑷丝诩t利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變的負(fù)面影響降至最低，同時(shí)也能辯證地看待轉(zhuǎn)變中的潛在機(jī)遇，化被動(dòng)為主動(dòng)，為新發(fā)展階段經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型提供支撐。

本文回顧總結(jié)了中國(guó)人口結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的歷史過程與經(jīng)驗(yàn)特征，指出人口轉(zhuǎn)型使得中國(guó)總體人口形勢(shì)已由人口紅利時(shí)期總量過剩、勞動(dòng)力年輕和充裕與撫養(yǎng)比下降的優(yōu)勢(shì)，逐步轉(zhuǎn)變?yōu)槿丝谪?fù)債時(shí)期總量減少、勞動(dòng)力稀缺和老化與撫養(yǎng)比上升的挑戰(zhàn)。具體而言，主要挑戰(zhàn)來自于以下四個(gè)方面：第一，勞動(dòng)力規(guī)模和人口規(guī)模持續(xù)減少的總量負(fù)債，說明中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)變帶來的勞動(dòng)力總量和人口總量縮減是必然趨勢(shì)，人口負(fù)增長(zhǎng)必然對(duì)社會(huì)生產(chǎn)與消費(fèi)形成負(fù)向沖擊;第二，少子化、深度老齡化和勞動(dòng)力結(jié)構(gòu)老化為特征的結(jié)構(gòu)負(fù)債，這說明從人口紅利向人口負(fù)債轉(zhuǎn)型人口年齡結(jié)構(gòu)發(fā)生的整體性變化，人口紅利時(shí)代勞動(dòng)力年齡結(jié)構(gòu)比重大、撫養(yǎng)人口較少的“資產(chǎn)”型結(jié)構(gòu)特征，讓位于人口負(fù)債時(shí)代撫養(yǎng)人口比重逐步加大、勞動(dòng)力人口逐步減少的“負(fù)債”型結(jié)構(gòu);第三，男女性別比例失調(diào)和婚配障礙為特點(diǎn)的性別負(fù)債，這不僅對(duì)婚姻匹配、生育等行為造成明顯沖擊，也對(duì)人口增長(zhǎng)和社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生負(fù)面影響;第四，現(xiàn)階段勞動(dòng)力人力資本不能完全滿足經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型的需求，有效人力資本需求與有效人力資本供給缺口之人力資本負(fù)債，對(duì)勞動(dòng)力人力資本有效積累形成負(fù)面影響。

雖然中國(guó)人口紅利向人口負(fù)債方向轉(zhuǎn)型不可阻擋，但是世界發(fā)展歷史特別是發(fā)達(dá)國(guó)家發(fā)展過程表明，未雨綢繆，化被動(dòng)為主動(dòng)，適度干預(yù)人口轉(zhuǎn)變過程并采取積極措施可以減緩人口轉(zhuǎn)變的負(fù)面沖擊，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型與人口轉(zhuǎn)型相互促進(jìn)、相得益彰。本文指出了在新發(fā)展階段應(yīng)對(duì)人口負(fù)債的主要策略：第一，全面開發(fā)質(zhì)量紅利，提高整體人力資本水平。提高人力資本水平除了涉及不斷加大教育投入之外，更要重視人口生命周期下不同階段人力資本積累的有效銜接，暢通生命周期視域下人力資本積累通道，做到不同生命周期階段人力資本積累有效銜接。第二，充分挖掘人才紅利/知識(shí)紅利。改革開放以來，與產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型相伴的規(guī)模最大的產(chǎn)業(yè)工人群體說明了勞動(dòng)力受教育程度的不斷提高，中國(guó)勞動(dòng)力質(zhì)量提高使得勞動(dòng)力內(nèi)部必然蘊(yùn)藏著豐富的人才紅利、知識(shí)紅利、工程師紅利，有利于形成新發(fā)展階段勞動(dòng)力的數(shù)量溢價(jià)不斷消失而勞動(dòng)力的知識(shí)溢價(jià)不斷上升的新局面。第三，持續(xù)提高健康紅利，不僅要關(guān)注勞動(dòng)力生理健康，更要關(guān)心其心理健康。特別注重城市化進(jìn)程中人地分離農(nóng)民工群體及隨遷子女的身心健康，真正做到人進(jìn)城、心落地，完成向市民化的轉(zhuǎn)變。第四，挖潛提高老齡化紅利。要將老年人口作為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的資產(chǎn)而非負(fù)債來看待，通過延遲退休、創(chuàng)業(yè)等政策積極提高老年勞動(dòng)力參與率，減緩過快老齡化對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)系統(tǒng)的沖擊。

參考文獻(xiàn)：

[1]W.S.Thompson. Population[J].American Journal of Sociology，34（1929），959-975.

[2]Notestein F.W.Some Demographic Aspects of Aging[J].Proceedings of the American Philosophical Society，1954，98（1），38–45.

[3]科林.麥克伊韋迪，理查德.瓊斯.世界人口歷史圖集[M].陳海宏，劉文濤，譯.北京：東方出版社，1992：192.

[4]Cooley T，Henriksen E.The Demographic Deficit[J].Journal of Monetary Economics，2018，93：45-62.

[5]張鵬，張平，袁富華.中國(guó)就業(yè)系統(tǒng)的演進(jìn)、摩擦與轉(zhuǎn)型——?jiǎng)趧?dòng)力市場(chǎng)微觀實(shí)證與體制分析[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（12）：4-20.

[6]Cutler D M，Poterba J M，Sheiner L M，et al.An Aging Society：Opportunity or Challenge？[J].Brookings Papers on Economic Activity，1990，1990（1）：1-73.

[7]Aksoy Y，Basso H S，Smith R P，et al.Demographic Structure and Macroeconomic Trends[J].American Economic Journal：Macroeconomics，2019，11（1）：193-222.

[8]Eggertsson G B，Lancastre M，Summers L H.Aging，Output per Capita，and Secular Stagnation[J].American Economic Review：Insights，2019，1（3）：325-342.

[9]Braun R A，Ikeda D，Joines D H.The Saving Rate in Japan：Why It Has Fallen and Why It Will Remain Low[J].International Economic Review，2009，50（1）：291-321.

[10]Ikeda D，Saito M.The Effects of Demographic Changes on the Real Interest Rate in Japan[J].Japan and the World Economy，2014，32：37-48.

[11]Gagnon E，Johannsen B K，Lopez-Salido D.UnderStanding the New Normal：the Role of Demographics[J].2016.

[12]Maestas，Nicole，Kathleen J.Mullen，and David Powell.The Effect of Population Aging on Economic Growth，the Labor Force and Productivity[R]. National Bureau of Economic Research Working Paper 22452，2016.

[13]Carvalho C，F(xiàn)errero A，Nechio F.Demographics and Real Interest Rates：Inspecting the Mechanism[J].European Economic Review，2016，88：208-226.

[14]Lee H H，Shin K.Nonlinear Effects of Population Aging on Economic Growth[J].Japan and the World Economy，2019，51：100963.

[15]Acemoglu D，Restrepo P.Secular Stagnation？ The Effect of Aging on Economic Growth in the Age of Automation[J].American Economic Review，2017，107（5）：174-179.

[16]Acemoglu D，Restrepo P.Demographics and Automation[R].National Bureau of Economic Research，2018.

[17]盧敏，彭希哲.基于期望余壽理論的老年定義新思考與中國(guó)人口態(tài)勢(shì)重新測(cè)算[J].人口學(xué)刊，2018，40（4）：5-18.

（責(zé)任編輯 吳曉妹）