改革開放以來，中國經濟迅猛崛起，從一個農業大國華麗轉身，成為全球制造業大國乃至強國，制造業的體量更是占到全球三分之一左右。中國經濟若按購買力平價計算，無可置疑地成為全球第一大經濟體。中國經濟迄今仍維持中高速增長，這既有我國的體制性優勢，又與中國人民勤勞、聰明、節儉的傳統文化相關。本文就當前經濟的某些獨特現象從文化或歷史的角度進行分析，其目的是增加一些觀察經濟的維度，而非否定或替代主因。

中國成為富裕國家

或具有歷史必然性

曾經在全球長期處于農業社會的漫長歲月里，我國的農業技術水平一直是全球領先的。即便到了1820年，中國的GDP總規模幾乎占到了全球的三分之一，中國是名副其實的全球第一經濟大國。

但1820年以后，歐洲工業革命帶來的技術進步，勞動生產率水平大幅提高，使得歐洲的經濟增長突飛猛進，中國則在清朝落后的體制性止步不前，差距不斷擴大。中國變得相對落后。尤其1840年鴉片戰爭以后，中國經濟進一步衰落。加上之后連年的戰爭，中國缺乏和平發展的機遇。

新中國成立之后，中國大力發展工業，獨立自主地建立起門類齊全的工業體系。但盡管如此，中國與發達國家之間的差距并沒有顯著縮小。為此，2013年正式提出中華民族偉大復興的“中國夢”目標，復興的含義就是再次興旺發達。

為何中國必然將成為富裕國家呢？首先，傳統的節儉文化使得中國成為高儲蓄國家，高儲蓄意味著投資相對多、消費相對少。據統計，過去15年來，拉動GDP的三駕馬車中，資本形成（投資）對GDP的貢獻平均在40%以上，大約是全球各國平均水平的兩倍。

主要經濟體資本形成（投資）對GDP的貢獻

資料來源：Wind，中泰國際

其次，中國從上世紀70年代末開始了改革開放的進程，大量FDI的流入助推中國經濟高速增長，人口紅利、城鎮化和重化工業化成為后發優勢。從農村實行土地承包制，到大力發展民營經濟，勞動生產率水平大幅提高。從下圖中不難看出，中國經濟真正的高增長發生在1990年以后。

1961-2021年中、韓、印人均GDP

資料來源：Wind，中泰國際

第三，我國舉國體制的優勢有利于經濟穩增長。比較中國和日本45年來的名義GDP增速走勢，發現中國從沒有出現過經濟負增長，而日本出現了五次經濟負增長。幾乎所有國家在那么長的歲月里都出現過兩次或兩次以上的負增長。

中日名義GDP增速

資料來源：WIND，中泰國際

注：名義GDP增速=(1+實際GDP增速)*(1+GDP平減指數同比增速)-1

目前我國的人均GDP水平雖然還沒有達到高收入國際的門檻，但已經超過了全球平均水平。在全球人口總量繼續擴大的同時，中國人口數量則在回落，估計2049年將跌破12億，故只要經濟超過發達國家的增速，我國終將成為富裕國家。

如果把全球以華人為主的經濟體的人均GDP作統計歸納，如中國香港、中國澳門、中國臺灣和新加坡，均超過3萬美元，即發達經濟體的門檻。即便在美國，華裔的收入水平也要高于白人。

美國各族群的家庭收入比較

資料來源：通過DeepSeek檢索

為何中國會出現未富先老現象

——從人口政策視角看經濟奇跡

我國已經步入深度老齡化社會，即2021年65歲及以上人口超過14%，2025年已經達到15.9%。但人均GDP水平還未達到高收入經濟體的門檻。不過，全球超過1億人口的國家共有16個，除了美國和日本，其他均未成為高收入國家，而中國在這些還未成為高收入國家中的人均GDP水平相對較高（2025年為1.39萬美元，與俄羅斯和墨西哥接近）。這是否說明，人口大國對人均收入提升帶來一定難度？

但未富先老的最主要原因是中國在1977年之前的經濟增速較低、而人口增長卻較快。

例如，我國的第二次嬰兒潮是從1962年到1974年，期間中國共出生3.36億人口，即這13年間，年均出生2580萬人口。盡管計劃生育政策是1971年提出的，但被寫入憲法并成為國策是在1982年，而出生人口的顯著下降則是在1987年以后。

1950年至今中國出生人口數量變化

資料來源：WIND，中泰國際

中國1979年至2012年這34年的年均GDP增速達到9.8%，除了改革開放帶來的體制性原因外，與人口紅利有很大關系，而之所以能夠在這段時期形成巨大的人口紅利，是因為1962-1974年的嬰兒潮及1975年以后計劃生育政策開始見效，導致這一階段勞動力供給充裕且撫養比大幅下降。

2011年以后，我國人口撫養比開始上升，人口紅利逐步消減、老齡化率則快速上升。這就可以解釋為何2010年前，中國經濟能夠持續34年的實現超高增長的奇跡，而之后卻一路下行的原因——從鼓勵生育到計劃生育，上世紀60-70年代的人口政策，對20-40年后的經濟增速的變化構成因果關系。

從下圖中發現，1992年，盡管我國實行改革開放已經10多年了，但由于基數較低，我國GDP占全球的份額只有1.6%，但人口卻占全球22%。如今，我國人口占比已經降至了17.5%，而GDP總量最高上升至18.6%，主要靠90年代以來的經濟騰飛。

各經濟體GDP占世界比重（美元計價）

資料來源：WIND，IMF，中泰國際

注：2025年數據根據IMF2026年1月公布WEO數據庫中的初步數計算

當然，由于我國的具有全球較好的公共醫療體制，居民部門獲得較高質量的醫療服務，故我國人口的預期壽命已經接近發達國家的平均水平；與此同時，我國出生人口數量卻大幅銳減，總和生育率水平處于全球末端，兩大現象可能也是導致未富先老的次要原因。

那么，為何西方高收入國家普遍都呈現“未老先富”現象呢？其實還是一種先發優勢。從第一次工業革命（1765-1840年）到第三次工業革命，都發生在西方；且西方國家開放度較高，人口和資本的流動相當便利，使得生產要素的配置較為合理，在上世紀獲得了較高的生產率。

富裕實際上是一個相對概念，符合二八定律，即如果全球收入前20%的人口定義為富裕人口的話，剩余80%的人口的收入水平即便不斷提高，但只要仍低于前20%的人口，依然為非富裕人口。

如印度的人均GDP水平不足中國的四分之一，但估計印度再過10年左右也將成為老齡化社會，即60歲及以上人口占比超過14%，即便今后每年GDP增速達到10%，其結果仍是未富先老。

古人云，少壯不努力老大徒傷悲。1945年結束的二戰，相當于推倒從來。當時的日本受益于美國的支持成為發達經濟體，而亞洲四小龍則受益于承接了西方國家的產業轉移，也成為發達經濟體。中國盡管一向非常努力，則是因為建國40多年后才走上了社會主義市場經濟的道路。說明財富可以通過積累來補償，時間一旦流逝，是補不回來的。

產能過剩持續的背后：

把因果鏈拉長至60年

當前經濟領域聽到最多的一個詞叫供強需弱，其實就是產能過剩。通常認為，解決產能過剩問題并不難，一方面可以增加需求，另一方面減少供給，但事實卻很難解決。筆者曾做個計算，從2010年末至2025年末，我國生產者價格指數PPI15年漲幅為零，而同期M2的漲幅達到369%。

從下圖中不難發現，我國2011年起PPI持續下行，一直到2016年的供給側結構性改革后才止跌回穩。在PPI的分項中，生活資料價格相對穩定，而生產資料的價格則波動較大。

我國PPI的走勢（失去十五年）

資料來源：WIND，中泰國際

為何PPI從2011年開始出現大幅下跌呢？發現GDP增速也是從2011年開始跌破10%的，從此之后我國的GDP再沒有出現過兩位數的增長。或許是2008年為應對全球金融危機而推出的兩年4萬億財政投入，這導致了2011年及以后財政支出增長相對減少，故經濟增速也相應回落。

十分湊巧的是，2011年也是我國人口撫養比結束長期下行的第一年，此后撫養比開始了緩慢上行。實際上人口撫養比與經濟增長之間存在明顯的負相關，如1976年前我國的人口撫養比一直維持在80%以上，即平均10個勞動者養8個老人和小孩。撫養比最高的時候是1966年，達到82.3%。

由于70年代開始實行計劃生育政策，一直持續了40多年時間，這段時期勞動人口大幅增加，而出生人口卻顯著下降，使得1977-2010年這44年間撫養比例大幅下降，到2010年降至37.2%。

中國總撫養比構成

資料來源：WIND，世界銀行，中泰國際

而且，這輪撫養比例的上升，是以老年人口的快速增長為特征的，少年兒童的人口數量則顯著下降。由于老人（尤其在中國、韓國）的消費率明顯低于其他所有年齡段，這或許可以解釋2011年以后社會總需求與總供給的缺口擴大的需求側原因。

此外，我國居民部門不同收入群體的收入結構超穩定，也構成了有效需求不足剛性化的一個因素。畢竟收入決定消費，中低收入群體的收入對消費的影響更大。如過去12年，我國居民部門的可支配收入占比結構幾乎沒有變化。

我國五等分居民家庭收入分配情況

資料來源：國家統計局，中泰國際

從供給側看，由于中國經濟長期實施趕超戰略，故我國在基礎設施、制造業和房地產（2021年前）方面的投資規模都非常巨大，而投資從短期看屬于內需，可以拉動GDP的增長；從中長期看，則是供給的增加，故投資是當年實現GDP增速目標的關鍵抓手，這就可以解釋為何我國投資增速長期維持高位、地方為拉動投資而導致債務增速遠超GDP增速的原因。

最近中央提出要樹立正確的政績觀，是希望改變某些地方在招商引資和科技類項目投資等方面的陋習，避免競相優惠、盲目投資、重復建設等現象反復出現。冰凍三尺非一日之寒，要改變供強虛弱的局面，讓物價回升，需要久久為功。

中國樓市上漲期為何那么長

——房地產見底了嗎？

決定房價走勢的，大致有四個主要因素：老齡化率、城市化率、名義GDP增長率和居民部門的償債率。老齡化率這個指標沒有什么爭議的，但城市化率則有頗多爭議。如看好房地產的，一般都要強調中國的城鎮化率水平還較低，有很大的空間，且戶籍城鎮化率水平更低，至少城鎮化率水平要到80%，故樓市價格的上升空間仍然較大。

但從下圖中可以發現，日本1991年房地產泡沫破滅時，城市化率水平為77.4%，到2010年已經達到90%，但樓市卻持續下跌了19年，即城市化水平的提高并沒有改變樓市下行走勢。中國2021年的城鎮化率水平為64.7%，如今則提高至67.9%。

中日城市化進程比較：從主動到被動

資料來源：WIND，世界銀行，中泰國際

若對撫養比或老齡化率作國際比較，發現日本1992年的撫養比為最低點，僅晚于樓市泡沫破滅一年。且日本1995年便步入到深度老齡化社會。中國撫養比在2010年達到最低點，2011年開始回升，步入深度老齡化的時間則為2021年。因此，從老齡化率或撫養比的角度看，相比日本，中國樓市見頂的時間明顯延后。

中日撫養比比較

資料來源：WIND，世界銀行，中泰國際

從名義GDP的增速看，日本的名義GDP增速在1988年達到了20%的高點，三年后樓市見頂回落；中國名義GDP增速有兩個高點，分別是2007年的23%和2010年的18%。但中國樓市見頂的時間為2021年。

由于中國經濟波動相對較小，且從2011年經濟增速開始回落之后，一直維持較低利率水平，且2015年以后不斷降準降息，這或許是讓房地產上行周期持續較長的原因。相比之下，日本在樓市高漲之際大幅上調利率水平，如1989年5月至1990年8月，日本央行連續5次上調利率，從2.5%一路升至6%，最終導致1991年房地產泡沫破滅。

最后，比較中、日美三國的居民部門償債率水平。經濟學界一般都習慣用居民部門的杠桿率來反映居民部門債務水平，但由于我國居民可支配收入占GDP水平偏低，故用居民部門人均季度債務償還額除以居民季度可支配收入更為合理。

中、日、美居民部門償債率

數據來源：BIS，中泰國際

數據顯示，中國居民部門償債率最高時為2021年的四季度，達到15.9%，是日本和美國的兩倍以上。這與中國的樓市高點非常吻合。如今我國的償債率水平已經降至11.7%（2025年三季度），相當于2017年四季度的水平，仍處在歷史的較高位置。相比之下，過去10年來，日、美的居民償債率比較穩定，長期維持在7-8%之間。

從以上四大因素的分析，大致可得出結論：由于我國在土地供給、稅制供給（如房產稅）和政策供給方面具有較強的調控能力，使得房地產上行周期延長了若干年。而市場終究有其節律，如在可以預知的未來，人口老齡化具有不可逆性，城鎮化的后期，不再以農業人口轉移為主要特征，即從過去的“主動城市化”轉為“被動城市化”，從農村人口流向城鎮的城鎮化演變為從中小城市流向大城市的“大城市化”，這些結構性的變化，會加快城市之間房地產的分化。

以日本為例，2000-2010年城市化率的提升主要是行政區劃調整和町村老齡人口去世造成的被動提升，而非人口主動流入（秦虹，王艷飛，2024）。且日本人口主要流向東京都和大阪，導致這兩大城市的房價在2010年以后較為堅挺，而其它城市的房價很弱。因此，日本全國到2025年末實際房價指數大致恢復到2002年中的水平，距離此前高點仍有40%左右差距。

日本實際房價指數（2015年=100）

資料來源：WIND，中泰國際

從住宅類別的角度看，在日本房價恢復上漲的過程中，東京的公寓住宅的價格漲幅高于房屋（即獨棟住宅），或與公寓（特別是核心區高層塔樓）價格上漲更多反映全球資本和富裕階層的投資需求，而獨棟房屋（特別是位于郊區的一戶建）更多反映本地家庭的居住需求有關。

最近上海、北京、深圳等國內一線城市的房地產市場交易出現價升量增的小陽春，但這應該不是全國的普遍現象，對此仍需要進一步觀察。參考中介機構提供的數據，上海房價自2021年至今跌幅并不算大，其中新房跌幅大約在10%左右，但呈現分化現象，即郊區跌得多，市區核心地段甚至還上漲；二手房跌幅在10%到30%之間。在嚴格限制人口流入的政策下，未來上海一旦人口限制放松，增量人口流入的預期還是樂觀的。

就全國而言，由于人口老齡化加速，根據我們的預測模型，到2031年中國或步入超老齡化社會，其速度快于當年的日本。由于2006-2016年出生人口的男女比例在115:100左右，或導致未來10年出生率會更低。預計2028年出生人口將低于700萬，2035年或跌破600萬。

而且，我國總人口自2021年見頂后，持續下行，估計到2027年跌破14億。由于總和生育率水平過低（接近1.0，而維持人口不增不減的水平為2.1），這意味著大部分城市人口都要減少，又由于農村的總人口減少幅度更大，故城鎮化率還在提高。

綜上所述，當今的諸多經濟現象或經濟問題，都與結構性、周期性或體制性因素有關，把時間拉長了看，既有人口周期的因素，也有房地產周期性因素，更有經濟增長（趕超）模式帶來的結構性因素；既有后發優勢，也不可避免的后發劣勢。因此，需要從歷史的和長期的維度來客觀評價當前經濟面臨的機遇和困難，切不可避重就輕。

（中泰證券研究所賀鐘慧博士對本文有重要貢獻）

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