澳女性选民中首次弃工党转向一国党
2026 年 6 月 4 日
一盆凉水泼下。 – 1 – 最近，有报道6月楼市数据不错，虽然被质疑把安置房也算到新房面积里了，但各地营造楼市回暖的意思还是很明显的。 没想到被统计局泼了一盆凉水： 中国人均住房面积超41平方米：平均每户居住面积达到111平方。 这个数据是七普分项数据。 人口普查十年一次，特别是这次始于2020年的第七次人口普查，不但查人口，还查住房情况。 为什么人们重视这次人口普查的数据，因为真的是花了大力气上门调查的数据，比样本抽查更真实可靠。 如今，这份住房情况的数据终于出炉了。 数据显示，中国家庭户人均居住面积达41.76平方米，平均每户居住面积达到111.18平方米，其中城市家庭人均居住面积为36.52平方米。 单纯从整体数据看，中国人均居住面积已超过发达国家40平左右的平均水平，即便只看城市居民，也与发达国家接近。 什么意思？ 就是从总体上来看，中国的房子已经过剩了。 把时间拉长一点，中国这40年来人均住房面积的变化。 从不到10平米到超过40平米，总量和平均数上已经足够了。 按照房地产的分析框架，长期看人口，未来人口下降的趋势不可逆转，而房子总量已经过剩，楼市面临最直接的问题就是： 增量需求在哪里？ – 2 – 整体过剩的前提下，局部的分配其实是不平衡的。 不平衡的情况要分两方面来说： 区域的不平衡，人均的不平衡。 区域的不平衡很好理解，农村人口流失，人均住房面积肯定偏大，特别是中西部农村，很多村里只剩下老人。 同样的情况也普遍存在于人口净流出的小城，相对于这些小城，都市圈的住房其实是比较紧张的。 这里面有一个争议的问题： 面对区域的不平衡，是发展中西部吸引人口回流，还是进一步壮大都市圈。 从政策上看，这些年的建设用地指标倾向于中西部，导致都市圈建设用地不足，但是近年来都市圈为了应对老龄化和楼市压力又开始抢人大战，其实造成了一定程度上的资源错配。 我还是倾向于依靠先天禀赋先聚集再溢出达到区域平衡的，应该给都市圈更多用地指标，把供应提上去，把价格降下去。 另一个不平衡就比较好理解了，有的一家多套房，有的一套都没有。 在总量和人均数据上，这些都体现不出来。 其实，在七普开始的时候，大家很希望这次花了大力气可以把空置房的数据真实的统计出来。 但现在没有公布，我估计可能不是没有数据，而是比较敏感吧，就像不动产全国联网，搞了多少年了，据说今年年底能建成查询。 所以，对于人均的不平衡，最好的办法是房产税，这个问题很复杂，在法理上一直有争议，为了规避争议连名字都改成房地产税，变成持有环节的税，但是在调节上确实有用。 – 3 – 结语 总结一下： 从总量上看，中国的房子已经过剩了，但是从分布上来看，显然是不平衡的。 如何缓解不平衡的问题呢？有分歧： 一是均衡发展，给偏远地区政策支持，让人口回流，一是给都市圈用地指标，缓解大城市住房难题，然后通过都市圈经济溢出效应带动区域平衡发展。 选择哪一种，都会对当地的楼市产生影响。 我是倾向于解决大城市住房问题的，偏远地区的问题短期可以靠转移支付，长期靠都市圈溢出效应。 再来就是房地产税，短期也不容易出台，时机不对，何况房产在中国居民财富构成中占绝对多的比重，操作起来也会更加谨慎。 所以，未来的楼市，就要从这些存量的不平衡中，寻找解决自身问题的方法了，大灌水搞增量的时代一去不返了。 （全文转自微信公众号中产先生）
中国公布第七次人口普查数据之后，引发的批评甚多，最受诟病的是数据严重失真。中国统计数据造假是种体制病，从政权诞生之日开始就存在。在计划生育被世界痛诟之前，人口数据是瞒报、漏报，如今变成虚增人口，也算是中国人口数据统计的新问题。但中国人口问题的真正要害却被一些讨论者带偏了 。 人口从经济欠发达地区流往城市并非中国独有，严重的是经济结构病态 我仔细看了一下被集中痛诟的一个问题：从各省人口来看，明显呈现南多北少，东多西少的情况，一些北方和西部省份已经出现人口负增长。区域间人口结构较为不均衡。北方和西部省份已经出现人口负增长。 中国经济南部比北部发达，东部比西部繁荣，人口从经济欠发达地区流往相对发达地区，是市场经济下的人口流动规律，全世界都如此。东北衰落、西部本就欠发达，尤其是西北部沙漠多的缺水地区，不利于人类生存，这些地区的青壮年能够迁往南部与东部并生存下来，既说明中国社会的流动性增强，也证明当代青年的生存适应能力较前辈要强。 美国也是如此，近几年出现逃离纽约、旧金山、芝加哥等情况，是这些民主党州坚持政治正确，比如大量引进非移、BLM活动频繁、税收太重，导致不少公司离开，本地经济衰落，自然带走了一批人口而且是优质人口。 真正严重的问题是中国经济欠发达地区的经济结构极不正常，不少地区连财政都不能自给。比如最近被中国媒体热炒的中国陕西佛坪县，整个县城的常住人口只有八千多人，但在政府、事业单位上班的，仅公开的数据就有2194名，全县机关事业单位养老保险人数2991人。2018年该县地方财政收入为3943万元，2019年3660万元，这两年的财政支出分别为8亿元、7.97亿元，是个不能自给依靠中央财政喂奶的寄生型地区。佛坪的情况比较极端，但在中国偏远地区的县，当地青年缺乏就业机会却是共同的现象。 基于上述理由，讨论中国人口分布不均衡是个看起来严肃的假问题，由于经济地理的差别、经济发展程度的差异，世界上没有哪个国家的人口均衡分布在不同的地区。只有极权国家喜欢控制人口流动并认为人口均衡分布在各地区是正常的。 中国特色的“老龄化”忧虑 按照联合国标准，一个国家或地区的老年人口比重超过7%即可认定进入老龄化社会，14%即表示“中度老龄化”，中国65岁及以上老年人口占比已达13.5%，舆论一直称老龄化问题迫在眉睫，仿佛中国老无所养仅仅是老年人口过多的问题。 联合国曾颁布过World Population Prospects, the 2012 Revision，该项目分别预测了世界各国在2014年、2030年、2050年老龄化人口，人类现正处在2014-2030的中间阶段。 2014年，中国以老龄化人口占14.4%排在第52位。同年录得96个国家的人口数据，世界上老龄化人口超过20%的共有33个国家。 2030年，在同样的96个国家当中，中国以老龄化人口占总人口比23.8排在第43位。这一年，世界上有14个国家的老龄人口超过30%，发展中国家只有马尔他、斯洛文尼亚列入其中。 老龄化程度比中国高的多是西方国家，但也有阿尔巴尼亚、阿根廷、黑山共和国等国，但排在中国之后的基本都是发展中国家。 老龄化问题最严重的是日本，2014年为32.8%，2030年为37.5%。日本与欧盟等国的老有所养都解决得比较好，但这些国家的老龄人口占比都远高于中国。由此可见，中国的养老问题不是老龄化人口增多的问题，而是养老体制问题，这是一个政治兼经济政策问题。尤其是考虑到农村老年人口约有7700万，这个群体几乎完全没有任何社会保险（医保、养老），老无所养问题非常严重。 少子化≠人口红利消失 将少子化与人口红利划等号，很容易被证伪。World Population Prospects, the 2012 Revision列举的96国人口年龄结构数据表明，年轻人口比例高的国家，都是出生率失控的非洲国家与中东国家，以及亚洲国家，比如巴西、土耳其、哥伦比亚、委内瑞拉、秘鲁、南非、印度、印尼、洪都拉斯、伊拉克、巴基斯坦、约旦、孟加拉国等等，但这些国家恰好是青年失业率最高的国家与地区。 少子化对于家庭来说是个大问题，据说中国失独老人至少已超过200万，这是一个需要政府与社会共同关怀的问题，但它与人口红利消失之间不能划等号。在少子化与人口红利消失之间划等号的人忽视了一个问题：人口红利的实现需要年轻人充分就业。 中国自从改革开放以来、1990年代由于港台日韩资本涌入，2001年加入WTO后成为世界工厂，正是就业率高速成长阶段，自然能够实现人口红利。但从2010年代以来，因劳动密集型产业逐渐转出中国，世界工厂地位式微，青年就业问题日益艰困，城乡都有大量啃老族出现，人口红利自然无法实现。 说明这个问题，只要对比一下全球青年失业率，就知道中国在胡温时期的黄金十年的人口红利是个多么特殊的现象。 全球青年失业是个积累了二十余年的问题。国际劳工组织于2000年10月发布的《全球青年就业趋势》指出，1999—2019年20年间，青年的劳动力市场参与率总体呈现全球下降趋势，从53.1%下降了约12个百分点，而这期间青年人口总数却增长了3亿。从地区差异看，2019年青年的劳动力市场参与率北美最高，为52.6%；最低的是北非和阿拉伯地区，为27%；东亚地区为45.2%，高于全球41.2%的平均水平——请注意，如前所述，这几个地区是老龄化人口比例最低的地区，但这些国家的青年并没有什么就业机会，也成为2015年以来欧洲难民潮的主要来源之地。由此可见，人口年龄结构年轻化只是实现人口红利的一个条件，但不是前提条件。 随着中国世界工厂地位不再，产业链在全球范围内重组，加之现代产业体系更依赖自动化设备和人力资本的素质，青年人口出生率下降引起的劳动力数量下降不是真正值得担忧的问题，而是人口质量。 截至现在，中国仍然是世界第一人口大国，也是对外输出移民第三大国，石油等主要资源对外依赖程度逾60%，30%的粮食依赖进口。这种物质支撑系统极为脆弱且国际信任度极低的国度，如何避开人口的“马尔萨斯陷阱”，理性对待本国的人口问题是为至要。 （※作者为中国湖南邵阳人、作家、中国经济社会学者。现今流亡美国，曾任职于湖南财经学院、暨南大学和《深圳法制报》报社。长期从事中国当代经济社会问题研究。著有《中国：溃而不崩》、《中国的陷阱》、《雾锁中国：中国大陆控制媒体大揭密》等书。原文出处）
关于人口普查数据问题，这是我的第三篇文章了，也是最后一篇。本篇之后，这个事我就搁下了。接下来我将会继续关注如火如荼的通胀潮。这么说吧，通胀潮可比人口数据吓人多了。 就在昨天晚上，国家统计局对我的连续两篇文章做出了隔空回应，并发在了官网上，地址是：http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/202105/t20210512_1817360.html （该链接目前已失效） 。我截了个回应标题放在下面，有兴趣的朋友可以去看看。话说你国家统计局既然都正式回应了，那么我第一篇被夹掉了的文章能不能也顺便给我恢复了呢？大家都是研究探讨嘛，道理越辩越明嘛，你把我嘴巴堵上了再作出跟我探讨的姿态，这个姿态也不是很大方嘛，对不对？ 网页截图 接下来我们进入正式讨论环节。国家统计局这个回应的意思我总结一下，是这样的：除了十年一次的大普查之外，其它年份的抽样调查都是不准确的，会遗漏人口，累计下来遗漏了整整一千万的人口。幸亏这次普查使用了电子信息技术（也就是与户籍信息系统联了个网），不再纯粹使用手写版这种低级手段，所以国家统计局把隐藏在深山老林里的黑户都挖了出来。 对这个回应，我的第一反应是：真厉害，给国家统计局点赞！本次人口普查的一个核心技术要点是什么呢，是每个人都要统计身份证号，由此与户籍信息系统实现了相互关联。对这一点，国家统计局在事前事后都反复予以了强调（官网地址：http://www.stats.gov.cn/tjsj/sjjd/202105/t20210512_1817336.html ，该链接目前已失效），这里也给一个截图，注意我用红色框标起来的部分。 网页截图 在这里，我的第一个问题是：那些被隐藏起来了的千万人口，他们到底有没有身份证号**？**如果这上千万的人口居然长期没有身份证号，那么他们这么多年来是怎么生活的？他们是怎么处理社保医疗银行和交通出行问题的？他们到底生活在哪里？公安部门和民政部门这么多年都在干什么？为什么有上千万的黑户，这两个部门居然始终不闻不问？ 由于存在这些根本无法解答的疑问，所以我又干了一件很有趣的事：找出这些隐藏起来的千万人口，到底分布在哪里。虽然国家统计局非常严肃的要求，不能拿2020年的普查数据与2019年的抽样调查数据做对比，不过，为了找出那隐藏起来的一千万人口到底在哪里，我依然进行了一番了对比。我将本次人口普查公报上的分省数据，与2019年各省发布的人口数据，进行了对比。毫无疑问，年度增量最大的省份，就是在历年的抽样调查中隐藏了人口的省份。数据表在下面。请各位在阅读下表的时候先猜一下，这上千万黑户，是不是隐藏在了中西部的深山老林里。 网页截图 （解释一下，2020年的分省人口之和140978万，较第七次人口普查结果141178万，少了两百万人。这两百万是军人，不纳入分省人口统计。2019年分省人口之和140385万，较当年度国家统计局发布的140005万，又多了380万。考虑到分省数据未计入军人的问题，其实是多了500多万。所以，2019年国家统计局事实上基于重复计算的问题，下调了各省的汇总数据。在人口问题上，重复计算才是最令人头疼的事。隐瞒人口？不存在的。） 呵呵，各位被上表吓了一跳吧。数据比较的结果令人难以置信：按照2020年第七次人口普查的结果来看，广东隐藏了1080万人口，浙江隐藏了607万人口，江苏隐藏了405万人口，合计超过两千万。而中西部地区的人口增长量并不大，乃至还有15个省份是负增长。正负相抵之后，还隐藏了足足一千万人口。我十分好奇的是，粤浙苏三省，到底能够怎么隐藏这两千万人口？这三个富裕省份，那真是走出家门就必须要用身份证，没有身份证寸步难行，这两千万人是怎么做到没有身份证长期生存的？凭什么啊？有没有这么强的生存能力啊？ 接下来我们再来看一下，这隐藏起来的千万级的人口，是哪个年龄段的人口。为了更清晰的说明问题，我将1990年至今的所有人口分年龄数据都放了出来。我再强调一次：虽然国家统计局反复说普查数据不能与其它年份进行同比比较，不过没关系嘛，我们通过这个比较，可以挖掘出到底哪个年龄段的人口里面有那上千万的隐藏起来的黑户嘛，呵呵呵。 网页截图 综合两张表的数据来看，所以国家统计局的意思就是：粤浙苏三省，隐藏了数以千万计的老人和儿童。通过第七次人口普查， 这些隐藏人口终于被挖了出来。对这个结论，你信不信？ 儿童我也就不多说了，这三省居然还有上千万儿童出生之后不办出生证的，也是出乎我的意料。关键在于，这三省的老人是怎么隐藏下来的？他们这一辈子的黑户，是怎么生存的？要知道这是广东浙江和江苏啊，商品经济高度发达，社保基本上实现了全覆盖，基层农村政治组织也极其完善。在这三个省混成了老年黑户，这到底是怎么操作的啊？这明显操作不能啊！如果非黑户，就只会重复统计，不会遗漏。 不好意思，我个人实在是缺乏足够的想象力，不能理解这个问题。我现在越来越迫切的希望，我大中国除了我之外，居然真的还能冒出来一位新的数据大咖，他精研数据，逻辑清晰，能够修整出一份挑不出逻辑缺陷的人口数据。让我一看之下，就大为叹服，并竖起大拇指，给这整份数据表点赞！ 毕竟，数据与数据之间，永远都是存在强逻辑关联的。逻辑，还是逻辑！最重要的，永远都是逻辑！谢谢各位。关于人口问题，我的论述就到这里。我们下一篇文章，还是重新聚焦通胀问题吧。 （全文转自微信公众号数据归集处，原文现已被删除。）
注意，本文既然命名为“人口之惑”，那就意味着整体数据中，存在逻辑上无法自洽之处。为了彻底说明问题，我必须从最基础的部分开始讲起。国家统计局官网今天发布了2020年第七次人口普查的1-8号公报数据，它们在官网的截图长成下面这样： 网页截图 （官网地址为：http://www.stats.gov.cn/tjsj/） 根据这次的普查公报，我们得到了一些关键数据：2020年全国人口总量为141178万人（不含港澳台），较2019年的140005万人，大幅增加1173万。注意，2019年的数据为人口抽样调查的结果。除了10年一次的人口普查之外，这种人口抽样调查每年都会进行，逢5的年份为1%抽样，其它年份为1‰抽样。由于近年来我国全面实现了个人信息的电子化，除了极个别的情况，公安部门打开电脑，可以查阅全国每个人的详细户籍登记信息、手机信息及社保信息等。这套个人电子信息系统有效协助了人口抽样调查的开展，相关调查可以将有限的精力集中在出生人口、死亡人口以及搬迁人口这种变数上，因此每年的数据可信度都很高。就今时今日来说，出生之后完全不办户籍登记的情况，几乎已经不存在了，即便是超生人口，也可以先办一个出生证，罚款可以以后再说，隐瞒人口的意义不大。理解了这样的背景，我们再来将本次人口普查数据中的总人口、15-64岁人口、65岁以上人口数据摘录出来，并入1990年至今的大表内。到这里，不和谐之处就体现出来了。 网页截图 我国历年的新增人口，1990年为1629万，此后逐年下降。从2000年开始新增人口下降到了1000万以下，为957万。2010年的新增人口继续下降到641万。注意，这些年份都有人口普查，新增人口数的下降趋势是非常明显的。2010年后，我国分步放开了二胎，所以新增人口数量有所反复，2016年达到了阶段性峰值809万，但是此后又开始迅速萎缩，2019年的人口增量只剩下467万。考虑到2016年后我国全面实现了户籍信息的电子化，这意味着2016年之后的抽样人口数据已经非常可信了，放开二胎之后的人口再次进入萎缩趋势，也是非常明显的。 然而2020年的普查数据横空出世，当年度全国新增人口1173万！这真是石破天惊，让人目瞪口呆。1173万，较2019年的新增人口467万，足足增加了151.2%！就这种增幅，实在是犀利到令人不知道应该怎么评价了。 对于这种突如其来的人口增量，我们当然有必要挖一挖根由。有意思的是，15-64周岁的适龄劳动人口，并没有增长，而是出现了下降，从2019年的98910万，下降到了2020年的96776万，年度降幅2.16%，这导致2020年扣除在校学生之后的适龄劳动力占比下降到了63.1%，倒退到了上世纪80年代的水平。这种降幅是符合我们的一贯理解的，毕竟每一年的新增人口都在下降，人口老龄化，一定会导致劳动力的总量下降。所以扣除在校学生的适龄劳动人口在2014年达到峰值的93566万之后就一路下降，2020年持续下降到89019万，相当于2007年的劳动力水平，这是非常正常的数据。 然而恶搞之处在于，65岁以上老年人口的数据突然出现了暴增：2020年的数据为19064万，较2019年的17603万，增加了1461万。而此前老年人口的年度增幅也就是900万这个区间，2020年即便是多一点，1000万出头也就是了，达到1461万这个数量级，让我实在是无法理解。2020年新增的年满65周岁的老人，也就是1955年出生的老人。1955年我国的人口出生率突然暴涨了一轮吗？当年度较1954年多出生了几百万人口？基于这个疑问，我查阅了一下国家统计局官网数据库里的1950年代的人口出生率，顺手截了个图（见下图）。结论非常清晰：1955年的人口出生率32.60‰，远低于1954年的37.97‰；人口自然增长率20.32‰，也远低于1954年的24.79‰。1955年的出生率和人口自然增长率都较1954年有了大幅下降。所以，2020年突然增加的1641万65岁以上老年人口，我个人真不知道是怎么来的。 网页截图 这里必须说一下，1955年我国总人口61465万，当年度出生人口2004万。我把这个数据加粗，放大，希望大家记住这个数据，我们待会儿还会用到。 接下来我们继续深入分析人口增量的由来。毫无疑问，人口增量=当年度新出生人口-死亡人口。2020年的人口出生率和死亡率，在目前的普查公报里没有发布，或许未来会在普查详细数据库里发布，总之现在还看不到。不过没关系，我们精通数学，并且有此前历年的数据，我们可以自己算出来。 本次普查公报发布了2020年的人口年龄构成表，见下图： 网页截图 关键数据在于0-14岁的总人口数，25338万。恰好，我搜集了此前每一年的人口出生数，从2006-2019年的出生人口合计为22738万，我们假设其中任何一个儿童都不会夭折，全都是健康宝宝，天使宝宝，扣减一下，我们就得出了2020年的出生人口为：25338万-22738万=2600万。一个非常吉利的数据。 好吧，现在2020年的年度新增人口有了，1173万；出生数据也有了，2600万，那么，2020年的死亡人口数据也可以反算出来了：2600-1173=1427万。 接下来我们把这组数据同样放进1990年至今的人口出生率和死亡率数据表，供各位感受一下： 网页截图 2020年的人口出生率突然就达到了18.41‰，恢复到了1990年代早期的水平。这个数据我就不多解释了，总之就是非常厉害。关键是死亡数据，2020年死亡了1427万人，远远超出此前接近1千万的水平。死亡率8.30‰，也是远远超出近十年千分之五以下的平均水平。这是怎么回事？ 更关键的问题还在于，这个死亡数据，与老年人口数据之间，出现了非常严重的逻辑上的不自洽。2020年65岁以上老年人口新增了1641万，当年度我国死亡人口1427万。今时今日我国死亡人口基本上都是老年人，年轻人的死亡率还是非常低的，这一点我们还是要相信，毕竟这是常识。所以，这意味着，2020年一定要有超过3千万的老年人口补充进入65岁以上老年人口这个群体，才能实现老龄人口的数据增长，才能实现数据逻辑的自洽！ 然而，最令人无法理解的事情发生了：1955年我国出生人口为2004万，即便这些人在随后的穷折腾里平安喜乐的活了下来，一个都没有中途夭折，然后改革开放之后他们也完完整整的熬过了90年代初期的通胀潮、90年代后期的下岗潮，然后一个不剩的干到了退休，并活到了现在，也远远凑不够3千万的数！ 所以，就2020年的人口数据而言，我实在不知道应该怎么分析。数据与数据之间，是存在逻辑上的强关联的。尝试对任何一个数据进行优化，都会对整个数据逻辑链条带来巨大冲击。就2020年的人口普查数据而言，我个人缺乏平复这种冲击的能力。希望我大中国能除了我之外，还能再诞生一位数据大咖，可以分析整个人口数据链条，将我上面的这些疑惑之处，全都完美的解决。如果有的话，希望各位能在本公号后台给我留言，让我看到。谢谢！ （全文转自微信公众号数据归集处，原文已被删除）
