作者：廣發證券首席宏觀分析師 郭磊 博士

投資要點

第一，看短期用顯微鏡，看長期用望遠鏡。一種常見的認識誤區是把短期邏輯線性外推至長期。

第二，中國過去三十年的高增長和產業升級本質上源於兩個紅利。

第三，為什麼我對未來10年的中國經濟不悲觀：從Nature和Science論文數量的邊際變化談起。

第四，經濟增長的第一階段往往靠人口（低勞動力成本），第二階段往往靠資本（高儲蓄率、高投資率），第三階段則往往靠R&D（工程師紅利）。

第五，當前中國的研發和創新整體反映的仍是50-70年代出生人群高等教育（比例很低）的成就；而下一波紅利將來自於80-90一代成為研創主力人群。

第六，10年之後中國會有超過2.5億人口受過高等教育，他們帶來的創新量級將極其可觀。

第七，從高等教育毛入學率看日本、韓國與“中等收入陷阱”國家的差別，中國比較可能的是複製前一路徑。

第八，對中國經濟悲觀往往源於結構性因素，但結構性因素在過去三十年一直循環存在和循環解決，從來沒有“出清”過。判斷中長期問題，要素驅動力是一個最主要的線索。

正文

看短期用顯微鏡，看長期用望遠鏡。我們在2018年年中預判短週期經濟增長會有“兩輪放緩”，即隨著出口、房地產開工這兩條關鍵線索的觸頂，經濟增長將會在2018年Q4和2019年H1兩階段下臺階。如今，諸多先導指標正初步驗證這一判斷。

但一種常見的認識誤區是把短期現象、短期邏輯線性外推至長期，含糊地說中國經濟未來十年、二十年會如何如何。尤其在中美貿易摩擦升級後，類似於“中等收入陷阱”等宏大判斷也更為頻繁出現。客觀來說，這類概念作為假設框架可以探討，但作為定論則似乎有失嚴謹。

短期和長期是兩個世界，短期波動往往是經濟各要素的週期性均值回覆，中長期則包含著一些內生趨勢性。短期看上去天衣無縫、一定能夠成立的幾十條邏輯，放在長期可能都是細枝末節，即並不是不對，只是並非是事情的關鍵。對長期判斷最重要的是找到那條“關鍵”邏輯。看短期用顯微鏡，看長期用望遠鏡。

中國過去三十年的高增長和產業升級本質上源於兩個紅利。我們先來複盤一下過去。中國經濟過去30年的增長，本質上是兩大驅動，一是“制度紅利”，從價格改革到就業分配市場化；從家庭聯產承包到企業股份制改造；從三資企業到經濟特區；從住房制度改革到現代金融體制框架初步形成，一系列市場化變革紅利帶來了經濟效率提升；二是“人口紅利”，80年代嬰兒潮的成長史基本上就是中國人口紅利的釋放歷史，這部分人群在18-20歲的時候源源不斷提供了低成本勞動力，而等到他們成長到25歲以上又引發了一輪買房置業的集中需求，所以它先後帶來了中國出口產業鏈的黃金時代和中國房地產產業鏈的黃金時代。

為什麼我對未來10年的中國經濟不悲觀：從Nature和Science論文數量的邊際變化談起。沿著上面兩個紅利往後看，中國經濟改革還在繼續，但現代經濟畢竟不是轉軌經濟，制度變革的邊際收益很難與經濟發展初期相比；人口總量還在以每年0.5%的速度上升，但人口紅利在增量上也已度過高峰期，老齡化逐漸加快。與人口紅利相關的領域，從加工製造業到房地產，似乎都註定是昨日黃花。這恰是很多人用悲觀姿態推演未來的理由。

但這裡面容易忽視的一個因素就是轉型時期教育、研發、創新動力（工程師紅利）的形成。對一個國家的經濟增長來說，技術和創新因素的貢獻往往是到一定階段才會加速。

我舉一個例子，那就是頂級科學期刊上的論文數量，發頂刊是每個研究人員的夢想。其實早在1881年，中國人就曾在Nature發過文章，那是由物理學家Tyndall翻譯的清代科學家徐壽通過一個小實驗對自己著作On sound的評論和質疑。可惜後來很長的時間裡，我們都沒有在徐前輩卓越才華的基礎上更進一步。

但近年來中國頂刊科研文章開始突飛猛進。僅2018年1-8月，中國科研人員在Nature、Science和Cell三大頂級期刊上就發表論文68篇。這與10年前、15年前相比是一個不容忽視的進步。

按照Nature Index根據其引用的68個全球自然科學一線期刊的數據庫統計，2012年至2016年的5年間，中國的論文發表數快速增長48%。

科研的規模化往往有一個臨界點，臨界點突破之後變化還是挺明顯的。

科研的下游就是企業端的研發，發明專利是一個代表性指標。從全球PCT專利的申請量來看，今年1-8月美國佔當年全球PCT專利申請量的23%，日本佔21%，中國佔20%，德國佔8%，韓國佔6%，其餘國家均佔比很少。而中國PCT專利申請量也是近年才開始加速，在2011年之後形成一個明顯的拐點，2006年的時候中國只佔全球的3%，2010年的時候佔7%，2014年到12%，2016年到19%。

商業模式的創新也是進步很快。但在貿易摩擦之後，大眾的價值判斷有一種重技術輕商業模式的傾向，我們就暫且不談。

從新興市場國家的成長案例來看，經濟增長的第一階段往往靠人口（低勞動力成本），第二階段往往靠資本（高儲蓄率、高投資率），第三階段則往往靠R&D（工程師紅利）。中國的產業變遷也基本符合，第一階段對應出口產業鏈的黃金期，第二階段對應的是房地產產業鏈的黃金期，第三階段則產業鏈會逐漸朝“高端製造+美好生活”靠攏，即技術型製造業和服務業。如果一個國家在科研、企業端研發上以這樣的速度在快速進步，我們有什麼理由對於未來10年的經濟太過悲觀？

當前中國的研發和創新整體反映的仍是50-70年代高等教育（比例低）的成就；而下一波紅利將來自於80-90一代成為研創主力人群。科研的背後歸根到底還是教育，是人。建國後的1950-1960年，中國每年高等教育畢業人數只有幾萬人。1978年恢復高考後大學生數量有明顯上升，但1982-1992年十年的大學畢業生加起來也不過只有520萬人。等到70後（1992-2000年前後畢業）走上前臺，高等教育人才進一步累積，但即使如此，它所對應的高校畢業人數不過又增加了700萬左右。

目前中國的科研和創新，如果我們把結果想象成一個正態分佈，它整體反映的應該主要是50-70年代出生人群高等教育的成就，即目前40-70歲這一代科研精英，至少引導者是這一個群體。從人口比例來看，這一代人仍算是精英教育的結果，即佔總人口比重很低。

受益於家庭經濟條件好轉、教育環境變化和大學擴招，中國80年以後出生的人群受教育條件改善明顯，受高等教育人數激增。80年一代讀大學的十年（我們大致以1999-2009這十年看），新增大學畢業生激增至3300萬以上。等到90後讀大學（以2009-2016年的八年來看），受高等教育人群又增加了5300萬。1998-2016年，中國完成高等教育的人數共增加了8200萬。最近5年中國科研的加速，是這一更廣泛的群體開始嶄露頭角的結果。

目前80年出生的人38歲，95年出生的人24歲。顯然，下一波研發和創新紅利將來自於這兩個代際群體成為研發和創新中堅力量的時候。

10年之後中國會有超過2.5億人口受過高等教育，他們帶來的創新量級將極其可觀。粗略估算，10年之後，中國將會有超過2.5億人受過高等教育，是目前人數的一倍以上，至2035年受過高等教育的人口將大概率超過3億。

我們可以設想下受過高等教育的人口增長至2.5-3億意味著什麼，對全世界來說，它都是一個規模龐大的高素質勞動人口增量。未來10年中國高素質勞動力的形成將帶來一輪可觀的效率提升和創新潮，它將對應著經濟的一輪創新紅利。

從高等教育毛入學率看日本、韓國與“中等收入陷阱”國家的差別，中國比較可能的是複製前一路徑。從國際比較的角度來看，教育發展的梯度確實與經濟發展的梯度有相關性。我們可以通過一個指標即高等教育毛入學率來看一下。高等教育毛入學率（Gross enrolment ratio）是指高等教育在學人數與適齡人口之比，這個數據可以大致衡量一個國家高等教育的發展程度和發展路徑。

成功跨越中等收入陷阱的國家，其高等教育一般都曾經歷過快速發展期。韓國的高等教育毛入學率在70年代的時候只有6-7%；80年代超過30%；90年代末的時候超過70%，2000年後進一步達90%以上。日本在90年代的時候在30-40%，2000年之後超過60%。而“中等收入陷阱”的國家，以墨西哥為例（最近10年人均GDP在8000-9000美元左右），其高等教育毛入學率在最近幾年才超過30%。

中國比較像前一路徑。2017年10月，教育部部長陳寶生指出中國高等教育毛入學率到2020年要達到50%。

對中國經濟悲觀往往源於結構性因素，但結構性因素在過去三十年一直存在和解決，從來沒有“出清”過。判斷中長期問題，要素驅動力是一個最主要的線索。對中國經濟的悲觀認識，在過去三十年中曾出現過很多輪，但中國的人均GDP還是從1987年的250美元，變成1997年的780美元、2007年的2700美元，以及2017年的8800美元。

對中國經濟過於悲觀的觀點，往往出於對經濟結構性問題的認識，即經濟存在這樣或那樣的結構性問題，需要一場“出清”，但又由於種種約束難以完成；但實際上，我們觀察過去三十年的中國經濟增長不難發現，增長和結構是兩個永恆的話題，結構性問題基本上每五年就會集中浮現一輪，結構調整基本上每五年也會有一輪。週期性浮現，滾動式解決，並不存在所謂的徹底“出清”。

判斷中長期經濟增長是一個很冰冷的，需要排除公知化情緒的過程。我們需要分清哪是趨勢，哪是噪聲。在我們看來，增長的“要素驅動力”存不存在是一個關鍵。比如：

1978-1998年，所有權和使用權分離所帶來的制度紅利是一個最主要的線索，包括農村家庭聯產承包、集體所有制企業崛起、國企利潤包乾等都是這一線索下的過程，要素驅動力是“激勵機制”。

1998-2008年，靠人口紅利融入全球分工和專業化是一個最主要的線索，中國出口產業鏈形成並壯大，要素驅動力是“勞動力成本”。

2008-2016年，快速上升的基建和房地產覆蓋是一個主要線索，要素驅動是力“高儲蓄率和高投資轉化”。

未來十年，勞動密集型產業可能會大量向東南亞等地轉移，同時，中國繼續產業升級，中高端製造進一步成型，“研發、教育和工程師紅利”可能是一個重要的要素驅動。

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經濟下行超預期