【广发宏观郭磊】为什么我对未来10年的中国经济不悲观？

郭磊宏观茶座 2020-09-08

广发证券首席宏观分析师郭磊博士

guolei@gf.com.cn

投资要点

第一，看短期用显微镜，看长期用望远镜。一种常见的认识误区是把短期逻辑线性外推至长期。

第二，中国过去三十年的高增长和产业升级本质上源于两个红利。

第三，为什么我对未来10年的中国经济不悲观：从Nature和Science论文数量的边际变化谈起。

第四，经济增长的第一阶段往往靠人口（低劳动力成本），第二阶段往往靠资本（高储蓄率、高投资率），第三阶段则往往靠R&D（工程师红利）。

第五，当前中国的研发和创新整体反映的仍是50-70年代出生人群高等教育（比例很低）的成就；而下一波红利将来自于80-90一代成为研创主力人群。

第六，10年之后中国会有超过2.5亿人口受过高等教育，他们带来的创新量级将极其可观。

第七，从高等教育毛入学率看日本、韩国与“中等收入陷阱”国家的差别，中国比较可能的是复制前一路径。

第八，对中国经济悲观往往源于结构性因素，但结构性因素在过去三十年一直循环存在和循环解决，从来没有“出清”过。判断中长期问题，要素驱动力是一个最主要的线索。

正文

看短期用显微镜，看长期用望远镜。我们在2018年年中预判短周期经济增长会有“两轮放缓”，即随着出口、房地产开工这两条关键线索的触顶，经济增长将会在2018年Q4和2019年H1两阶段下台阶。如今，诸多先导指标正初步验证这一判断。

但一种常见的认识误区是把短期现象、短期逻辑线性外推至长期，含糊地说中国经济未来十年、二十年会如何如何。尤其在中美贸易摩擦升级后，类似于“中等收入陷阱”等宏大判断也更为频繁出现。客观来说，这类概念作为假设框架可以探讨，但作为定论则似乎有失严谨。

短期和长期是两个世界，短期波动往往是经济各要素的周期性均值回复，中长期则包含着一些内生趋势性。短期看上去天衣无缝、一定能够成立的几十条逻辑，放在长期可能都是细枝末节，即并不是不对，只是并非是事情的关键。对长期判断最重要的是找到那条“关键”逻辑。看短期用显微镜，看长期用望远镜。

中国过去三十年的高增长和产业升级本质上源于两个红利。我们先来复盘一下过去。中国经济过去30年的增长，本质上是两大驱动，一是“制度红利”，从价格改革到就业分配市场化；从家庭联产承包到企业股份制改造；从三资企业到经济特区；从住房制度改革到现代金融体制框架初步形成，一系列市场化变革红利带来了经济效率提升；二是“人口红利”，80年代婴儿潮的成长史基本上就是中国人口红利的释放历史，这部分人群在18-20岁的时候源源不断提供了低成本劳动力，而等到他们成长到25岁以上又引发了一轮买房置业的集中需求，所以它先后带来了中国出口产业链的黄金时代和中国房地产产业链的黄金时代。

为什么我对未来10年的中国经济不悲观：从Nature和Science论文数量的边际变化谈起。沿着上面两个红利往后看，中国经济改革还在继续，但现代经济毕竟不是转轨经济，制度变革的边际收益很难与经济发展初期相比；人口总量还在以每年0.5%的速度上升，但人口红利在增量上也已度过高峰期，老龄化逐渐加快。与人口红利相关的领域，从加工制造业到房地产，似乎都注定是昨日黄花。这恰是很多人用悲观姿态推演未来的理由。

但这里面容易忽视的一个因素就是转型时期教育、研发、创新动力（工程师红利）的形成。对一个国家的经济增长来说，技术和创新因素的贡献往往是到一定阶段才会加速。

我举一个例子，那就是顶级科学期刊上的论文数量，发顶刊是每个研究人员的梦想。其实早在1881年，中国人就曾在Nature发过文章，那是由物理学家Tyndall翻译的清代科学家徐寿通过一个小实验对自己著作On sound的评论和质疑。可惜后来很长的时间里，我们都没有在徐前辈卓越才华的基础上更进一步。

但近年来中国顶刊科研文章开始突飞猛进。仅2018年1-8月，中国科研人员在Nature、Science和Cell三大顶级期刊上就发表论文68篇。这与10年前、15年前相比是一个不容忽视的进步。

按照Nature Index根据其引用的68个全球自然科学一线期刊的数据库统计，2012年至2016年的5年间，中国的论文发表数快速增长48%。

科研的规模化往往有一个临界点，临界点突破之后变化还是挺明显的。

科研的下游就是企业端的研发，发明专利是一个代表性指标。从全球PCT专利的申请量来看，今年1-8月美国占当年全球PCT专利申请量的23%，日本占21%，中国占20%，德国占8%，韩国占6%，其余国家均占比很少。而中国PCT专利申请量也是近年才开始加速，在2011年之后形成一个明显的拐点，2006年的时候中国只占全球的3%，2010年的时候占7%，2014年到12%，2016年到19%。

商业模式的创新也是进步很快。但在贸易摩擦之后，大众的价值判断有一种重技术轻商业模式的倾向，我们就暂且不谈。

从新兴市场国家的成长案例来看，经济增长的第一阶段往往靠人口（低劳动力成本），第二阶段往往靠资本（高储蓄率、高投资率），第三阶段则往往靠R&D（工程师红利）。中国的产业变迁也基本符合，第一阶段对应出口产业链的黄金期，第二阶段对应的是房地产产业链的黄金期，第三阶段则产业链会逐渐朝“高端制造+美好生活”靠拢，即技术型制造业和服务业。如果一个国家在科研、企业端研发上以这样的速度在快速进步，我们有什么理由对于未来10年的经济太过悲观？

当前中国的研发和创新整体反映的仍是50-70年代高等教育（比例低）的成就；而下一波红利将来自于80-90一代成为研创主力人群。科研的背后归根到底还是教育，是人。建国后的1950-1960年，中国每年高等教育毕业人数只有几万人。1978年恢复高考后大学生数量有明显上升，但1982-1992年十年的大学毕业生加起来也不过只有520万人。等到70后（1992-2000年前后毕业）走上前台，高等教育人才进一步累积，但即使如此，它所对应的高校毕业人数不过又增加了700万左右。

目前中国的科研和创新，如果我们把结果想象成一个正态分布，它整体反映的应该主要是50-70年代出生人群高等教育的成就，即目前40-70岁这一代科研精英，至少引导者是这一个群体。从人口比例来看，这一代人仍算是精英教育的结果，即占总人口比重很低。

受益于家庭经济条件好转、教育环境变化和大学扩招，中国80年以后出生的人群受教育条件改善明显，受高等教育人数激增。80年一代读大学的十年（我们大致以1999-2009这十年看），新增大学毕业生激增至3300万以上。等到90后读大学（以2009-2016年的八年来看），受高等教育人群又增加了5300万。1998-2016年，中国完成高等教育的人数共增加了8200万。最近5年中国科研的加速，是这一更广泛的群体开始崭露头角的结果。

目前80年出生的人38岁，95年出生的人24岁。显然，下一波研发和创新红利将来自于这两个代际群体成为研发和创新中坚力量的时候。

10年之后中国会有超过2.5亿人口受过高等教育，他们带来的创新量级将极其可观。粗略估算，10年之后，中国将会有超过2.5亿人受过高等教育，是目前人数的一倍以上，至2035年受过高等教育的人口将大概率超过3亿。

我们可以设想下受过高等教育的人口增长至2.5-3亿意味着什么，对全世界来说，它都是一个规模庞大的高素质劳动人口增量。未来10年中国高素质劳动力的形成将带来一轮可观的效率提升和创新潮，它将对应着经济的一轮创新红利。

从高等教育毛入学率看日本、韩国与“中等收入陷阱”国家的差别，中国比较可能的是复制前一路径。从国际比较的角度来看，教育发展的梯度确实与经济发展的梯度有相关性。我们可以通过一个指标即高等教育毛入学率来看一下。高等教育毛入学率（Gross enrolment ratio）是指高等教育在学人数与适龄人口之比，这个数据可以大致衡量一个国家高等教育的发展程度和发展路径。

成功跨越中等收入陷阱的国家，其高等教育一般都曾经历过快速发展期。韩国的高等教育毛入学率在70年代的时候只有6-7%；80年代超过30%；90年代末的时候超过70%，2000年后进一步达90%以上。日本在90年代的时候在30-40%，2000年之后超过60%。而“中等收入陷阱”的国家，以墨西哥为例（最近10年人均GDP在8000-9000美元左右），其高等教育毛入学率在最近几年才超过30%。

中国比较像前一路径。2017年10月，教育部部长陈宝生指出中国高等教育毛入学率到2020年要达到50%。

对中国经济悲观往往源于结构性因素，但结构性因素在过去三十年一直存在和解决，从来没有“出清”过。判断中长期问题，要素驱动力是一个最主要的线索。对中国经济的悲观认识，在过去三十年中曾出现过很多轮，但中国的人均GDP还是从1987年的250美元，变成1997年的780美元、2007年的2700美元，以及2017年的8800美元。

对中国经济过于悲观的观点，往往出于对经济结构性问题的认识，即经济存在这样或那样的结构性问题，需要一场“出清”，但又由于种种约束难以完成；但实际上，我们观察过去三十年的中国经济增长不难发现，增长和结构是两个永恒的话题，结构性问题基本上每五年就会集中浮现一轮，结构调整基本上每五年也会有一轮。周期性浮现，滚动式解决，并不存在所谓的彻底“出清”。

判断中长期经济增长是一个很冰冷的，需要排除公知化情绪的过程。我们需要分清哪是趋势，哪是噪声。在我们看来，增长的“要素驱动力”存不存在是一个关键。比如：

1978-1998年，所有权和使用权分离所带来的制度红利是一个最主要的线索，包括农村家庭联产承包、集体所有制企业崛起、国企利润包干等都是这一线索下的过程，要素驱动力是“激励机制”。

1998-2008年，靠人口红利融入全球分工和专业化是一个最主要的线索，中国出口产业链形成并壮大，要素驱动力是“劳动力成本”。

2008-2016年，快速上升的基建和房地产覆盖是一个主要线索，要素驱动是力“高储蓄率和高投资转化”。

未来十年，劳动密集型产业可能会大量向东南亚等地转移，同时，中国继续产业升级，中高端制造进一步成型，“研发、教育和工程师红利”可能是一个重要的要素驱动。

风险提示

经济下行超预期

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