2018年出生人口绝不可能低于1500万，我立一个flag_风闻

我一直强调一件事：生育率是很难通过外力改变的，即便是计划生育这样的强力政策，对生育率的改变也很有限。

正因为难以改变，才会有着极强的惯性。就像通过几颗颗星球短时期的运行轨迹，天文学家就能计算出它几十年后的相对位置一样，用十年前的人口数据，我们就能八九不离十地预计到今天的出生人口数字。

我2012年时和导师写过一篇简单的文章，2013年发表在《金融研究》上，使用了2010年人口普查数据。当时的预测结果是中国人口在2024年会达到上限14.1亿，然后开始下降。具体到每一年来看，我们的模型认为到中国人口在2017年是13.89亿（实际值13.90亿，见中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报），2018年会达到13.94亿。

不过，在那篇6年前发表的文章里，我们使用的人口模型非常简陋，他高估了一孩数量，又没有预计到随之而来的二孩政策带来的二孩增加，错进错出，碰巧和当前的许多结果十分接近。在修正模型后，不考虑存量二孩的出生，我们的预测是2018年的出生人口在1452到1474万人之间。如果考虑到存量二孩生育意愿的持续释放，最终的出生人口必定要多于1474万人。

那么，2018年大约会释放多少存量二孩生育意愿？做一个简单的反事实计算，将理论出生人口和实际出生人口作比较，可以发现2016年和2017年分别因全面二孩政策增加了了260万和220万出生人口。如果2018年全面二孩增加的人口能达到100万的量级，2018年的出生人口应当在1550万到1580万左右。

因此，在2018年出生人口数字公布之前10天，我在这里先立一个flag，2018年出生人口绝不可能低于1500万。

再来看第二个问题——为什么这几年的出生人口开始快速下降？从1786万人，到1723万，到1550万到1580万上下，是什么原因，让我们经历了2016年的本世纪出生人口的最高峰之后，立刻迎来本世纪以来出生人口的最低谷？

许多人想用房价上升，或者是生存压力的变化来解释这个现象。这些东西能影响生育意愿吗？能。但会有多大影响？

1，这两年的房价，是突发上涨，远超2009年或者2016年的上涨速度了吗？

2，这两年的生存压力，是突发上升，远超1995到1997年的千万人大下岗，或者2008年的全球金融危机了吗？

下图列出了从1990年到2017年的历年出生率，在这张图上，试试看把所有重要的所有大事件往线上装，你马上就能发现，比起出生率变动的大趋势，什么经济危机、房价上升，都是连浪花都激不起一朵的小插曲罢了。

但如果排除了房价或者生存压力的影响，还有哪些原因导致了生育数量在这几年大幅度下降呢？

主要有三个。

第一，育龄女性总人数下降，且生育年龄处于峰值的女性逐渐减少，这个因素虽然难以解释短期生育波动，但却是导致生育长期下降的根本原因，见下图：

以生育高峰22到30岁为例，2018年22岁的女性人口743万，30岁人口1219万，每推移一年，生育高峰的女性便减少500万人。

且育龄女性峰值——1990年出生的女性人口——开始逐渐远离生育率峰值（26岁），生育数量减少也就成了必然。

第二，存量二孩意愿在2016和2017年快速释放之后，今年已经没有多少二孩生育意愿可供实现，他减少了二孩出生数量。

在之前的文章中，我们计算了全面二孩政策可能会释放的生育意愿，按照2010年人口普查数字计算，可能会有1000万二孩生育意愿将被释放出来。

但这个存量数字可能会随着时间的推移缩小，甚至逐渐消除。2013年和2015年时，我国各做了一次生育意愿的追踪调查，做成四格表的话见下图：在2013年想生二孩的一孩家庭，到了2015年再问，四成还想生（22.6/54.1），近六成改口不想生了（31.5/54.1）。

那么，1000万左右的二孩生育意愿，扣除这几年内被消除的意愿，再减去2016和2017年分别已经实现的260万和220万，还剩多少呢？我估计大约在100万左右，这是我唯一不确定的数字，到底是过于乐观还是过于悲观，看10天之后的统计公报结果了。

第三，也是最容易让人忽略的一点，是女性教育结构的变化，他减少了一孩出生数量。

几乎所有对人口进行预测的文章，都忽略了这点。可如果忽略了这一点，就没办法理解许多数据的「异常」变化。当单独二孩、全面二孩等政策放开时，二孩数量先上升再下降是很容易理解的。可是，为什么一孩数量却会单调下降得如此之快，从2010年的1000万人左右，下降到2017年的724万人？

这件导致一孩数量大幅度下降的事件并没有发生在现在，而是发生在1990到1995年。

先看下图：

上图数据来自2015年1%人口抽样调查表4-1，呈现了不同出生年份和性别的人口在2015年时获得本科教育的概率。

上图我们可以看到三个阶段

一，1980年以前出生的人口，无论是男性（蓝线）还是女性（橙线），能获得大学教育的比例都在10%以下。而且女性获得本科教育的比例也总是比男性更低。

二，从1980年开始到1990年，男性和女性能够获得本科教育的比例进入停滞期，仅从10%上升到12%。这批人口在1998到2008年左右进入大学，在此期间虽然有大幅度的扩招，但仍然赶不上这个阶段的大规模人口出生增长——从每年1900万人，上升到每年2800万人。在这个时间段内，1986年出生的女性，第一次在获得本科教育的概率上超过了男性。

三，从1991年开始，一切都改变了。仅仅5年，1995年出生的女性获得本科教育的概率就上升到33%，且已经开始甩开同龄男性仅为26%的本科教育概率。

从最新数据看，1998年出生的女性获得本科教育的概率已经稳定在35%左右。

5年，从12%增加到33%，五分之一的女性由于晚生了五年获得了本科教育，他们原来可能获得哪一类教育？

初中。

当然不是直接将初中生变成本科生，而是一个逐级递进的过程，更多初中女生能考上高中，更多初中女生能考上大学。

从上图可以看到，1990年到1995年出生的人口，女性的初中学历占比从42%下降到20%，下降了整整22%。而男性从41%下降到26%，仅下降15%。

这五年内出生的女生，在受教育程度上，开始甩开男生。

除此之外，女性获得大专教育的比例略有上升，获得高中教育的比例略有下降，但都没有本科和初中的此消彼长如此明显。

现在，假设其他教育情况分布情况不变，只是让其中五分之一的女性从初中学历变成本科学历，在生育上会发生什么变化？

上图是2010年人口普查时初中教育水平和本科教育水平女性的分年龄生育率。可以看到，两者差异非常大。

第一个差异是两条曲线与x轴围成的面积，他代表一个代表性女性在整个育龄可能会生育的孩子数量，初中学历的女性平均一生会生育1.75个孩子，而本科学历的女性一生只会生育1.09个孩子。

第二个差异是她们的生育开始时间和达到峰值的时间——从16到26岁的阶段，初中学历的女性的出生率都要高于本科学历女性，这个阶段两者生育的数量达到了0.8个孩子的差异。

将这个差异放在1990到1995年出生的女性人口上（这几年的女性出生人数在900到1300万左右，为了计算方便使用1000万），我们可以算出，由于220万女性从只能上初中变成了有机会上大学，1990年和1995年出生的女性人口，在她们26岁以前，生育的数量就已经相差176万。

上图是两种不同假设下的分年度一孩出生数量，蓝线的假设是，1990年之后出生的女性的教育结构完全和1990年相同。而橙线使用真实的教育结构给1990年之后的女性赋值。

可以看到，两条线的差异从2010年开始逐渐扩大，在2016年超过了200万，且在2017年和2018年达到了峰值，约为220万。为什么我们会看到一孩的出生量下降如此快？1990到1995年出生的女性截然不同的教育结构也许就是解答的钥匙。

因此，若我们仅仅去观察育龄女性总体的平均生育率变化，比如用2010年的分年龄生育率固定地推算每年的出生人口，和真实出生的人口数值当然会相差越来越大，于是让很多研究者为了去解释这个现象，就开始用房价变化，用生存压力去解释这个所谓的「生育率降低」。

但当我们考虑到教育结构在1990到1995年出生的女性人口之间出现突变后，真实的数据就能被完美地拟合出来。根本不需要每组人口的生育率进行任何变化，当然也更不需要房价和生存压力来进行多余的解释了。

最后，还剩下最后两个问题——

一，为什么1991年之后出生的人口的教育结构出现了这样大的变化？

其直接原因当然是91年之后的出生率大幅度降低，在这个答案的第一张图表中就能看到。第二则是由于1990年后，严格一孩的计划生育进入当地政府一票否决的阶段，计划生育比之前抓得更紧。这几个因素一道起作用，使得91年之后的出生人口大幅度降低，并在2010年之后获得了更好的教育。

二，为什么女性受到的教育改善远高于男性？

这更容易理解，我们看2015年的《中国教育统计年鉴》其中的第7页，各级各类学校女学生数，他的本科生中，男生数量比女生数量是88:100。

而根据2015年1%人口抽样调查的4-1，2016年对应的18到22岁人口中，男性获得本科的概率是女性获得本科概率的76%。为什么会有这样的差异？考虑一个简单的公式

用下式除以上式，可得

所以你看，人口学就是这样，很没意思，又很有意思。

没意思是说，人口不像经济，当你去预测未来十年的人口变化时，你用一个非常简单的模型就可以得到很好的结果，完全不需要考虑什么房价啦生存压力啦金融危机啦，只要你不漏掉重要的人口学变量，比如不同生育组别的结构，就一定能得到正确的趋势。

而有意思则是说。要解释现在的人口变化，你常常可以在过去五十年的更重大的事件里找到原因。许多当年不经意种下的种子——可能是好种子，也可能是坏种子——不知道在什么时候，在什么地方就盛开了出人意料的花。