人口系列2：朝不保暮顺势而为.pdf

1 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 证券研究报告 策略 研究 策略专题 策略专题 20210628 Table_Main 朝不保暮，顺势而为 人口系列 2 报告要点： 不能把人口红利期的生产、消费方式直接代入到红利消退期 ， 顺应老 龄化、少子化趋势，新的消费热点和产业升级动力就在其中 。 城镇化、 老龄化、 少子化 交互影响 。 朝阳产业的 需求萎缩 沿着母婴消费、早教、 幼教 、 在线教育的路径传导 。 新生代 家庭规模收缩， 房地产 刚性需求 堪忧 ， 只 有净流入地可幸免 。 我国 势必 成为 老龄化消费大国， 60 后 “新”老年财富积累 强 ，拥抱互联网， 利于形成 新消费热点 ， 医美，智 能设备、机器人 、 宠物 等 。 工业智能化、农业机械化 趋势不可阻挡。 正文摘要 渐进的中度老龄化 ，显著 的出生人口 下降 。 2025年前后迎来剧烈的育 龄人口数量降幅，出生人口 下降 引发逐渐传导的需求冲击。 低出生率 是老龄化、城镇化的自然结果 ，省级 数据 体现出三者的相关性。 出台鼓 励生育的政策，与认清、适应少子化趋势这一事实，应当并行。对于投 资而言，风险主要来自于少子化，而新机会蕴藏于老龄化。 教育行业的“朝阳”定位动摇，面临需求的多米诺骨牌效应。 参考我 国女性平均初育年龄和出生人口的历史数据，提示未来十年的风险。小 学适龄人数从 2024 年开始调头向下，教育行业总体将从增量市场变成 存量竞争，对于流程相对固定的 K12 教育行业，“人口 *24 小时”就是 无形的需求上限。 我国曾经历 出生人口下降 、 受教育的比例和 水平 迅 速 上升 的阶段； 如今， 社会受教育程度已提升至较高水准。 教育渗透率 提升 空间有限。 “ 421” 家庭结构下的房地产需求 变化 。 80 后支撑过往十年房价上 涨，往后面临 90、 00 后家庭规模收缩压力，刚性需求堪 忧。 中小户型 将更受青睐， 2005 年至 2018 年，我国家庭户规模在 2.97 至 3.17 人之 间徘徊， 2019年之后明显下行。 2020年家庭户平均规模为 2.62人。 考虑人口年龄结构、中青年群体负担，必须坚持“房住不炒”，不可过分 透支未来需求。 房地产面临无可奈何的需求大幅萎缩， 只 有 人口流入 地可以幸免。 2030年老龄化消费大国 ： 60后“新”老年， 80后家庭 支柱 。 我国网 民 50岁以上占比从 2015年的 9.2%上升至 2020年底 26.3%，互联网成 功向中高龄人群渗透，未来银发人群接受新事物能力将大大高于现在， 建议关注医美，智能 设备 、服务机器人，宠物等行业。 集采 与 医保谈 判双管齐下，企业寻求以量换价，利于充分释放人口老龄化伴随的医药 需求。 日本经验值得反思：避免形成“低欲望社会”，需要强大的保障 体系 作为支撑。第三支柱养老保险、重疾险 前景广阔。 机器替代人力：工业智能化、农业机械化 。 传统行业人工成本压力增 强，工业数字化或是出路 ， 市场对数字经济的关注目光从消费端投向增 量空间更大的产业端。 人口下降的趋势会加快农业机械化。中国多山 的地形、精耕细作的传统使得中国农业机械化的进程较为缓慢。未来大 型化农机装备潜力大，工业品、农产品的价格挂钩通过能源实现 。 风险提示： 人口出生不及预期，老龄化程度超预期加速 ； 政府应对老龄 化措施具有渐进性，实际效果需观测 ； 预测与实际存在偏差。 证券分析师 姚佩 执业证号： S0600520090005 Table_Report 相关研究 1、策略专题 -击鼓传花：通胀 下的毛利传导 -20210623 2021- 06-23 2、东吴策略公募的热与外 资的冷 市场温度计 2021- 06-22 3、消费：周期品以外的第二 战场 2021-06-21 4、行业风火轮 消费复 苏： K型收敛，大众崛起 2021-06-18 5、债市对股市传导的几个经 验 2021-06-18 Table_Author 2021 年 06月 28日 2 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 内容目录 1. 渐进的中度老龄化， 显著的出生人口下降 . 4 1.1. 头重脚轻的趋势：老龄化与少子化 . 4 1.2. 难以逆转的规律：低出生率是老龄化、城镇化的自然结果 . 6 2. 朝 阳产业的后续乏力 . 7 2.1. 教育 “朝阳行业 ”的定位动摇 ， 多米诺骨牌效应显现 . 7 2.2. “421” 家庭结构下的房地产需求悄然改变 . 8 2.3. 劳动密集型行业面临转移压力 . 10 3. “新 ”老年的 “新 ”需求 . 10 3.1. 2030年老龄化的消费大国 . 10 3.2. 新消费热点：高端制造、机器人、智能设备等 . 12 3.3. 老龄需求待释放，药企以量换价，缓和高价刚需矛盾 . 12 3.4. 消费的后盾：发展第三支柱养老保险、重疾险 . 14 3.5. 机器替代人力：工业智能化、农业机械化 . 15 4. 风险提示 . 17 3 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 图表目录 图 1：中国人口的三个重要区间 . 5 图 2：中国人口老龄化程度及预测 . 5 图 3：中国人口金字塔（ 2019 年） . 5 图 4： 2025年中国人口金字塔预测 . 5 图 5： 2030年中国人口金字塔预测 . 6 图 6： 2020年末上海市户籍人口金字塔 . 6 图 7：各省份结婚率、生育率和老龄化程度比较 . 7 图 8：生育意愿与城镇化率 . 7 图 9： 25-29岁人口数量自 2016年下降 . 8 图 10：学龄人口数量下降，但高考录取人数上升 . 8 图 11：学龄人口的受教育 比例和程度已显著上升 . 8 图 12：小学、初中适龄人数在 2024、 2030年后下降 . 8 图 13：家庭户规模缩小， 2020年已经低于 3人 . 9 图 14：我国居民部门杠杆率快速攀升 . 9 图 15：我国个人住房贷款余额持续增长 . 10 图 16：广东各市十年人口变化与 2020年二手房涨幅 . 10 图 17：美国老龄阶段医疗、个护、娱乐支出占比提高 . 11 图 18：美国的收入曲线和消费曲线（ 2019年） . 11 图 19： 2019年按户主年龄分组的城镇家庭资产统计 . 12 图 20： 1976年后，日本储蓄率与劳动人口比率均下降 . 12 图 21：医疗支出随老龄化加深而递增 . 13 图 22： 2017年心脑血管疾病治疗费用集中在老年人群 . 13 图 23： 2016-2020年医保谈判成功品种的数量 . 14 图 24：剔除财政补贴后，医保基金存在开支缺口 . 14 图 25： 2019年我国城镇职工养老保险收支情况 . 15 图 26：健康险在人身险中复合增速较高 . 15 图 27：劳动年龄人口比重从 2011年开始逐年下降 . 15 图 28： 鸿海科技集团 Foxconn“全球组装交货 ”布局 . 15 图 29：家电企业率先开展数字化转型 . 16 图 30： 2019、 2020年主要农机产品产量 . 16 图 31：全球谷物价格指数和原油价格增速高度相关 . 16 4 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 人口 铸造 历史 ，尊重 规律 ，顺势而为。 改革开放 四十年 ， 前两 波婴儿 潮 成就了 人口 红利 ，经济快速 增长 、 房地产高歌猛进 、 城镇化 、 消费升级 的蓬勃之路，都有 人口 优势 的托举。 如今 我们到了这一时点：人口重任前所未有，年轻力量不足， 新增人口 数 走低 。 令人担忧人口困局如何破解 ，本专题 观点：不能把人口红利期的生产、消费方式直接代 入到红利消退期。顺应老龄化、少子化趋势，新的消费热点和产业升级动力就在其中。 1. 渐进的 中 度老龄化 ， 显著 的出生人口 下降 人口金字塔揭示未来重任 ， 人口红利 减弱 ： 十年之内，渐进的 中度 老龄化 ， 显著 的 出生人口 下降 。 本文分析中国的人口结构，着重把握三个区间： 60后： 1962-1973婴儿 潮（每年新出生人口超 2400 万）， 80 后： 1985-1991 婴儿潮 （每年新出生人口超 2200 万） ， 00后： 1997-2003年 新生儿锐减（ 6 年 间 下降 22%至 1599万 ）。 若观 2019 年的中 国人口金字塔， 这三个区间表现 为 45-54 岁和 30-34 岁人口横柱，以及金字塔底部较短 的 15-19岁人口横柱 。 目前， 上海是中国老龄化程度最高的地方 之一 ， 画出 2030 年全国 人口金字塔的预测图，发现 2020年末的上海人口金字塔类似 2030年中国将要面临的人 口 情况 ， 人口 红利 减弱 ， 老龄人口 庞大，压力和问题日益突出。 1.1. 头重脚轻的 趋势：老龄化与少子化 趋势一：老龄化 带来 的 需求 变化 超 出 预期 ， 积极应对人口老龄化上升为国家战略 。 未来十年，第一批 1962-1973“ 60后 婴儿潮”将迈入退休年龄，人口红利 减弱 ，整个社 会养老负担加重；另一方面， 第二波 1985-1991 “ 80后 婴儿潮” 依然是消费主力 ， 养老 压力 剧增 。 根据 3月 8日国新办发布会 的消息， 预计“十四五”我国将进入中度老龄化 阶段，“十四五”纲要草案将积极应对人口老龄化上升为国家战略。 按照人口模型 预 测 ，我国进入 中度老龄化社会 的时点约 在 2025年（ 60岁以上人口比例超过 20%） 。 2020 年， 中国 60 周岁及以上人口约 2.6 亿 ， 比重达到 18.7%，其中 65 岁及以上人口比重达 到 13.5%， 整个社会养老负担加重 的同时， 新兴消费热点将在老年人中涌现 。提到老龄 化社会，许多基于 过去 “老年人消费习惯”的预测，放在 1962-1973 年 这辈 “新老年” 身上都要被打破 。 新增的 刚需 包括 医疗医药医美，另外还值得关注社交平台、智能家居 穿戴、服务机器人 、 宠物类情感伴侣 等需求 。 趋势二： 出生人口 显著下降 引发 逐渐传导的需求冲击 。 新生儿 的 减少 基础原因是育 龄人口数量下降 ，辅之以生育意愿下降 。 代代相承，新生人口下降是结果，更 将成 未来 的前因， 因此关建在于 提高生育意愿，尽早稳定出生人口数量。 我国出生人口从 1987年 2550万，下降至 2003年 1600万， 2003-2015年每年出生人口 稳定 在 1600万左右 。 2015 年 又 稍下降，正是对应了 1988 年出生人口的小幅下降 （ 2015 年我国女性平均初育年龄 为 26.3 岁 ） 。 2016 年 全面放开 二胎， 连续两年出生人口超 1700 万，但 下降趋势不可避 免， 2018-2020年每年 出生人口 同比下降 11%、 4%、 15%（ 2020年按公安部 户籍登记 数 据 ） 。 依次类推， 2025年 前后会迎来剧烈的育龄人口数量降幅 。 从 2018年开始的出生人 5 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 口下降，会沿着 早教、幼教、学校、在线教育 、地产 的路径 逐渐传导， 教育行业 、房地 产 会面临无可奈何的 需求 大幅萎缩 ， 只有人口流入地可以 幸免。 综上， 基于人口结构预测至 2030年 ，投资 机会 包括 医疗 、 医药 、 医美，养老保险， 宠物等情感陪护，高端制造和机器人，社交平台 ； 提示 风险的领域 是 传统制造业（劳动 力密集型），教育、地产、汽车、家电。 图 1： 中国人口的三个重要区间 图 2： 中国人口老龄化程度及预测 数据来源： Wind， 东吴证券研究所 数据来源： 国家统计局 ， 东吴证券研究所 图 3： 中国人口金字塔（ 2019年） 图 4： 2025年 中国人口金字塔 预测 数据来源： 国家统计局 ， 东吴证券研究所 数据来源： PopulationP， 东吴证券研究所 400 0 600 0 800 0 100 00 120 00 140 00 160 00 500 100 0 150 0 200 0 250 0 300 0 350 0 出生人数（左轴，万人） 25 - 29 岁人口（右轴，万人） 29 年前至 25 年前的新生人口总和（右轴，万人） 10 12 14 16 18 20 22 24 26 6 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 图 5： 2030年中国人口金字塔预测 图 6： 2020年末上海市户籍人口金字塔 数据来源： PopulationP， 东吴证券研究所 数据来源： 上海市统计局 ， 东吴证券研究所 1.2. 难以逆转 的 规律： 低 出生率 是 老龄化 、 城镇化 的自然结果 出生率 是结果， 按照如下公式，是结婚（ 适龄 结婚 人口 ） 和 生子（ 生育意愿）的自 然反应 。 难以逆转 的老龄化趋势意味着适龄婚育人口 基数 的减少，而城镇化进程 意味着 人口增长从数量转为质量增长， 这 既体现为单位育儿成本的增长，也体现为 单位人口素 质的提升，从农业社会到工业社会转型 过程中 ， 生育意愿 会出现 自然下降，因此低出生 率是 难以逆转的 规律，只能尊重与适应 。 生育率 =新出生人口 总人口 = 新出生人口适龄生育人口 适龄生育人口 总人口 =生育意愿 适龄生育人口占比 老龄化程度越高， 适龄生育人口 越少，出生率越低 。 出生率 的高低 是结果， 出生率 受到 生育意愿和适龄生育人口 双重影响。 一个简单常识， 老龄化程度越高， 适龄生育人 口占比就越低， 如图 7我们看到老龄化明显的 北京、上海、天津以及东北地区，人口出 生率都较低 ，相反西部地区如西藏、宁夏、青海、贵州，老龄化程度不大，也拥有较高 的人生出生率。 城镇化率 越高 ， 生育 意愿 越低 ，出生率越低 。 有可能 改变 的 是 生育意愿 ，比如近期 “三孩”政策放开 。 生育意愿 表面看是 结婚生子的自然结果， 实际受城镇化影响很大。 根据 部分 省区市人口统计年鉴 披露 的 分年龄段数据 ， 计算 2019 年 生育意愿 （新出生人 口 /适龄人口），发现城镇化率较高的地区如北京、 天津、江苏， 生育意愿 更 低 ，低城镇 化地区如 安徽、河南、江西等地，生育意愿较高。 黑龙江是 2019 年我国出生率最低的 省份 之一 ， 而 结婚率在各省份中处于中游 ，可能与 区域风俗有关。 上述分析 数据样本有 限，但仍可以有所启发：少子化 与 老龄化、城镇化 趋势 紧密相连 ，为充分释放生育潜力， 需要着眼长远 、着眼全局 的 系统工程 。 增强生育政策包容性 ，与认清 、适应 少子化趋势 7 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 这一事实，应当并行。 对于投资而言，风险主要来自于少子化，而新机会蕴藏于老龄化。 图 7： 各省份结婚率、生育率和老龄化程度比较 图 8： 生育 意愿与城镇化率 数据来源： 国家统计局 ， 民政部， 东吴证券研究所 数据来源： 各地人口统计年鉴 ， 东吴证券研究所 2. 朝阳产业的后续乏力 2.1. 教育“朝阳行业”的定位动摇， 多米诺骨牌效应显现 教育行业面临需求的 多米诺骨牌 效应 。 2018 年至今持续下降的出生人口对母婴消 费行业已产生影响 ，而 参考我国女性平均初育年龄（ 2017年， 26.8岁）和出生人口的历 史数据， 2025年前后会迎来更剧烈的出生人口下降。沿着母婴消费、早教、幼教 、学校、 在线教育的路径逐渐传导， 这些 行业面临无可奈何的需求 量 大幅萎缩 。 教育行业 遭受 需求端 持续 冲击，尤其是流程相对固定的 K12 教育 。 分析 数据发现 朝阳产业 并不是全然乐观，而 须 提示未来十年客观存在的危机。 2018 年出生人口下降， 即 将在 2025 年传导 为 小学入学 人数的 下降。 如果看 十年 ， 参考小学、初中适龄人数， 小升初、初升高的竞争依旧激烈，家长对子女教育的投入 依旧高企，似乎 都指向蓬勃向 好的行业趋势 ； 但 新生儿 下降带来的 教育 市场萎缩 趋势 客观存在 ，且 已经在传导中 ， 早 教幼教不久就会 感受到寒意 ，小学班级的规模也会明显缩小 ， 小学 适龄人数 从 2024 年 开始调头向下。 根据 出生人口粗略估计 小学、初中学生 数量变化 ， 我国小学适龄人数在 2024 年之后不再增长， 初中适龄人数 2030年之 后转入下降趋势 。 必须承认 教育行业 总 体 将从增量市场变成存量竞争， 例如 流程相对固定的 K12 教育行业 ， 不管家长 如何 重 视，“ 人口 *24 小时 ” 就是无形的需求上限，由于 孩子 个人时间的有限，新的培训方式、 学科热点出现，将会对其他教育服务形成明显的挤出效应。 相关 公司需要寻求新的突破 ， 例如 创造或紧跟教育需求热点、 继续开发在线教育赛道 、探索小 城市下沉市场 。 教育渗透率提升空间有限，社会 受教育程度已提升至较高水准 。 “十年树木，百年 树人”的古训深入人心，我国已经经历过 1987-2003年的出生人口下降，但是教育行业 0% 2% 4% 6% 8% 10% 12% 14% 16% 18% 0 2 4 6 8 10 12 14 16 西 藏 宁 夏 青 海 贵 州 广 西 福 建 海 南 云 南 江 西 广 东 安 徽 山 东 湖 北 河 南 河 北 四 川 甘 肃 陕 西 浙 江 重 庆 湖 南 江 苏 山 西 内 蒙 古 新 疆 北 京 上 海 天 津 辽 宁 吉 林 黑 龙 江 2019 年结婚率（ ，左轴） 2019 年人口出生率（ ，左轴） 2019 年老年人口比率（右轴） 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100 %0 2 4 6 8 10 12 14 安 徽 河 南 福 建 江 西 江 苏 天 津 北 京 黑 龙 江 人口出生率（ ， 2019 年，左轴） 21 - 30 岁人群的生育意愿（ % ， 20 1 9 年，左轴） 城镇化率（ 2019 年，右轴） 8 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 在此期间始终蓬勃发展。教育行业为何能避免出生人口下行拖累？虽然学龄人口少了， 但受教育的比例和程度 快速 上升，表现为 高考参加率和录取率 持续提升。本文计算一个 简单比例：高考报名人数 /18 年前出生 人口， 这一近似的“参加高考率”从 2000 年的 16.6%上升到 2020 年的 65.0%；与此同时，高考录取率（高考录取人数 /高考 报名人数） 从 2000 年的 58.9%上升到 2020 年的 90.3%。在欣喜于人口素质提升的同时，也要意识 到， 受教育水平 和比例 提升至较高水准 后，进一步 提升 的空间就有限了。 图 9： 25-29岁 人口 数量 自 2016年 下降 图 10： 学龄人口数量下降， 但 高考录取人数上升 数据来源： Wind， 东吴证券研究所 数据来源： Wind， 东吴证券研究所 图 11： 学龄人口的 受教育比例和程度 已显著 上升 图 12： 小学 、 初中适龄人数在 2024、 2030年 后下降 数据来源： Wind， 东吴证券研究所 数据来源： Wind， 东吴证券研究所 2.2. “ 421” 家庭结构 下的房地产 需求 悄然改变 80后支撑 过 往 十年房价上涨 ，往后面临 90、 00后 家庭规模 收缩压力 ， 刚性 需求堪 忧 。 中国指数研究院数据显示， 我国 25-34 岁年轻人是第一大购房群体 (占总购房人数 50%)， 35-44岁中年人是第二大购房群体 (占总购房人数 24.5%)。 年轻人 刚需购房仍在整 体购房需求中占据主导地位。 2010年后， 1985-1991婴儿潮（每年新出生人口超 2200万） 步入购房刚需年龄段，强劲的 置业 需求释放， 是过去十年间房价上涨的重要支撑。 90 年 0 200 0 400 0 600 0 80 0 0 100 00 120 00 140 00 25 - 29 岁女性人口（万人） 25 - 29 岁人口（万人） 0 500 100 0 150 0 20 0 0 250 0 300 0 18 年前出生人口 ( 万人 ) 高考报名人数 ( 万人 ) 高考录取人数 ( 万人 ) 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100 % 高考录取率 参加高考率 0 200 0 400 0 600 0 800 0 10 0 00 12 0 00 140 00 160 00 小学适龄人数（万人） 初中适龄人数（万人） 9 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 代开始，我国出生人口总体保持缓步下行的趋势，这决定了未来十年年轻人 (25岁 -34岁 ) 对房产的刚性需求会较过去十年有所降低。“ 421”，即夫妻双方父母 +独生子女夫妻 +下 一代独生 /二胎的家庭模式逐渐形成 ，如果家庭住宅数多于“小辈人数 +1”，独生子女夫 妻为下一代备房的 新增 需求也 未必 存在 。中国传统的置业理想对应的是人丁兴旺的家族， 与 目前 收缩的 家庭规模是不契合的 。 未来中小户型将更受青睐， 2005 年至 2018 年，我 国家庭户规模在 2.97至 3.17 人之间徘徊， 2019年之后再次出现明显下行，根据七普数 据， 2020 年家庭户平均规模为 2.62 人。 当然， 房屋需求也与家庭数相关， 我国家庭户 数量自 2000年来，每 5年数据为 3.48亿、 3.95亿、 4.02亿、 4.09亿、 4.94亿户， 2015- 2020年间呈现一个陡然增加的态势 ，这也是过去五年房价上涨的重要支撑。 考虑人口年龄结构 、 中 青年 群体 负担 ，必须坚持“房住不炒”，不 可 过分透支未来 需求 。 居民改革开放以来的财富积累，加上杠杆作用， 绝大部分 变成住房。 根据 中国人 民银行课题组 2019 年中国城镇居民家庭资产负债情况调查 ， 我国城镇居民家庭 中， 有一套 、两套、三套及以上 住房的家庭占比为 58.4%、 31.0%、 10.5%，户均拥有住房 1.5 套。 城镇居民家庭的负债以房贷为主。有负债的居民家庭中，户均家庭住房贷款余额为 38.9万元，占家庭总负债的比重为 75.9%。 由于面临购房、成家生子、子女教育等的支 出压力 ， 户主年龄在 2635岁的居民家庭 的 债务规模、资产负债率、债务收入比都要高 于其他家庭。 在家庭跟随市场“上车” 购 房的同时， 2012年至 2020年， 我国 个人住房 贷款余额提高了 3倍有余， 年均增长率 19.8%， 根据 BIS 最新口径的数据， 截 至 2020年 底 ，我国居民部门杠杆率已经攀升至 61.7%， 远高于新兴市场平均的 46.6%， 逐渐 趋向 发达国家均值 77.1%。 人口净流入地维持高位房价的需求支撑较强。 房地产 面临无可奈何的需求大幅萎缩 ， 只有人口流入地可以幸免。 以广东为例，将各市的 房价走势与 七普 人口数据一起分析， 发现这种 关联性是非常明显的。 与 2010 年相比，广东 人口增长较多 超过 200 万的有 深 圳、广州、佛山、东莞， 2020年监测到的二手房价涨幅分别为 34.25%、 11.55%、 4.18%、 47.11%。 图 13： 家庭户规模缩小， 2020年 已经低于 3人 图 14： 我国居民部门杠杆率 快速 攀升 数据来源： 国际清算银行， 东吴证券研究所 数据来源： 国际清算银行 ， 东吴证券研究所 2. 0 2. 5 3. 0 3. 5 4. 0 4. 5 5. 0 家庭户均规模（人 /户） 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 中国居民杠杆率 (%) 发达国家居民杠杆率 (%) 新兴市场居民杠杆率 (%) 10 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 图 15： 我国 个人住房贷款 余额持续增长 图 16： 广东各市十年人口变化与 2020年二手房涨幅 数据来源： 中国人民银行 ， 东吴证券研究所 数据来源： 广东省统计局，数据宝， 东吴证券研究所 2.3. 劳动密集型行业 面临转移压力 劳动年龄人口数量及占比下降 ，整体 受教育程度高，劳动力密集型行业受挫 。我国 2019年 15-64岁劳动年龄人口约为 9.89亿，这一数据在 2013年达到顶点，随后呈现下 降趋势。同时，我国劳动年龄人口占总人口比重从 2011年 的 74.5%逐年下降 至 2019年 70.6%。 这与日本 90年代的老龄化是类似的。 廉价 劳动力 的 优势不再， 制造业转型升级 、寻找新动能 是必然选择。 富士康于 1988 年进驻广东深圳， 后来 将工厂向 内陆 迁移，以降低用工成本 ，这些工厂选址包括 山西太 原 (2003 年 )、重庆市 (2009 年 )、四川成都 (2010 年 )、河南郑州 (2010 年 )。 2007 年开始， 富士康便开始在越南进行小规模投资 ， 2020年富士康加快了投资 越南 的脚步。 当“富士 康” 们 转移出去之后，我们手中拥有什么？ 3. “ 新 ” 老年的 “ 新 ” 需求 3.1. 2030 年老龄化的消费大国 60&80 后是 消费主力， 60 后 变成“ 新 ” 老年 ， 80 后 承担 家庭 支出 。 未来的中国社 会财富结构决定了消费主力是中老年人 ， 再考虑人口绝对数量，年轻人即使声势浩大， 也不是消费主力。但不能以现在的老年人生活，直接预测 60后 （ 1962-1973年出生）的 养老需求。提到老龄化社会，许多基于“老年人消费习惯”的预测，放在这辈人身上都 要被打破。互联网和手机的渗透 是最明显的影响之一 ， 2016 年 微信 上 55岁以上的老年 活跃用户仅有 768 万， 2018 年就激增至 6300 万 。根据美国 2019 年数据 (Consumer Expenditure Survey)， 当人们进入 20 多岁时，消费趋于上升，并在 45-55 岁左右达到高 峰，然后再次下降 ， 然而与美国相比，中国 步入老龄 的 消费者，可能将有更平坦的 消费 曲线 ，主要原因在于前期财富积累 。 中国人民银行课题组于 2019 年 调查全国 3 万余户 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% 0 5 10 15 20 25 30 35 40 个人购房贷款余额（万亿元，左轴） 同比增长（右轴） - 5 % 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 35% 40% - 1 00 0 100 200 300 400 500 600 700 800 深 圳 广 州 佛 山 东 莞 惠 州 中 山 珠 海 茂 名 江 门 肇 庆 汕 头 湛 江 潮 州 河 源 汕 尾 揭 阳 梅 州 2010 - 2020 常住人口变化（万人，左轴） 2020 年二手房价格同比变化（右轴） 11 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 城镇家庭 ，发现 家庭财富峰值年龄段 为 55-64 岁（按户主年龄）， 65 岁及以上 的 家庭 的 负债率 较 低，投资理财需求旺盛，投 资银行理财、资管、信托产品的均值为 23.9 万元， 为整体 水平的 1.4倍，占其家庭金融资产的比重为 34.8 （各年龄段中最高） 。 另外根据 美国经验，老年人有比年轻人更高的服务需求（包括 医疗保健、娱乐和个人护理 ），值得 注意的是，虽然美国 55-64 岁年龄段的总消费低于 35-54 岁人群，但拥有各年段最高的 娱乐消费支出占比。 医美、智能家居、服务陪伴需求成为 “ 新 ” 老年 的“新”需求 。 根据 中国互联网络 信息中心（ CNNIC） 报告 ， 我国网民年龄结构中， 50岁以上占比从 2015年的 9.2%上升 至 2019 年 6 月 13.6%，受疫情宅家、健康码普及等因素影响， 2020 年底该比例跃升至 26.3%，互联网成功向中高龄人群渗透，当然相比于实际人口中 50 岁以上人口比例 （ 33.5%， 2019年）仍有差距。可以预见，未来银发人群的文化水平和接受新事物能力 将大大高于现在，提高移动互联网、智能设备等在银发人群中的渗透率。考虑年龄带来 的新需求，建议关注医美，智能家居、智能穿戴、服务机器人，宠物，家庭医生、互联 网医疗、护理服务，社交平台。 图 17： 美国老龄阶段医疗、个护、娱乐支出占比提 高 图 18：美国的收入曲线和消费曲线（ 2019年） 数据来源： 美国人口普查局 ， 东吴证券研究所 数据来源： 美国人口普查局 ， 东吴证券研究所 日本经验值得反思：避免 形成 “低欲望社会”， 需要 强大的社会保障 作为支撑 。 日 本曾经是一个高储蓄率国家（原因之一： 日本养老金与医疗保险 等 制度不够成熟，居民 担忧老年的生活，因此积极储蓄 ），自 70 年代中期以来，日本的居民储蓄率一直呈明显 下降趋势；从长期来看，人口急剧老龄化是居民储蓄率下降的主要原因。 1975年日本 65 岁以上老人占人口的比例为 7.7%， 2019 年已上升至 28.0%， 25-54 岁劳动人口比率从 1975年的 44.7%下降至 2019年的 37.6%；同期，日本的居民储蓄率从 23.1%下降至 3.2%。 为了减轻财政负担，日本将领取养老金的定额部分的年龄由原来的 60岁延至 65岁，老 年人不得不通过支取储蓄来维持生计。 对 未来 养老负担的预期 会促使劳动人口 储蓄 ， 当 他们 真正步入老年，医疗、介护服务需要大笔开支， 带动社会整体 储蓄率下降。 另外， 除了刚性养老医疗消费，能否诞生新的可选消费热点，是存在疑问的；观察日本现状， 老龄社会、低欲望社会的特征越发明显，“银发经济”集中于医疗、介护服务。 0% 5% 10% 15% 20% 25% 0 - 24 岁 25 - 34 岁 35 - 44 岁 45 - 54 岁 55 - 64 岁 65 岁 食品、烟酒、服饰占总开支比例 个人护理支出占总开支比例 娱乐支出占总开支比例 医疗健康支出占总开支比例 2 3 4 5 6 7 8 9 10 0 - 24 岁 25 - 34 岁 35 - 44 岁 45 - 54 岁 55 - 64 岁 65 - 74 岁 75 岁 税后收入（ 2019 年，万美元） 消费支出（ 2019 年，万美元） 12 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 图 19： 2019年按户主年龄分组的城镇家庭资产统计 图 20： 1976年后， 日本储蓄率 与劳动人口比率均 下降 数据来源： 央行 调查统计司 课题组 ， 东吴证券研究所 数据来源： 日本内阁府 ， OECD， 东吴证券研究所 3.2. 新消费热点： 高端制造、机器人、智能设备等 劳动力的越来越富 、 越来越老，制造业升级是必然的产业趋势。 我国劳动力人口红 利逐渐 减弱， 这对于我国劳动力密集型产业会产生很大的冲击，很多企业将面临越来越 高的人工成本。这将催生对机械自动化和人工智能产品的需求，以期代替高昂的人力成 本。以日本为例。上个世纪 80-90年代以来，由于劳动力资源的限制，日本制造业升级 趋势明显。日本科技股整体走势强劲，在行业中排名靠前，其中机器人产业 更为 典型。 日本机器人国内需求在上个世纪 末期 大幅攀升，催生了诸如安川电机 （ 1998-2017 年均 涨幅 31.3%） 和发那科 （ 1998-2017年均涨幅 18.5%） 这样的牛股。 老龄化社会中，不仅生产需要智能化，生活 服务 也需要智能化，智能家居、智能穿 戴、智能定位等产品前景广阔。 银发人群的健康安全问题日益得到人们的关注 ， 智能手 环可以记录日常生活中的锻炼、睡眠、饮食等实时数据，起到通过数据指导健康生活的 作用。智能手环的代表性品牌有小米、华为、苹果、 keep等。智能家电将微处理器、传 感器技术、网络通信技术引入家电设备后形成的家电产品，进一步实现智能家居功能， 能提高了老人生活的便利度，并减轻了老人对于陪护人员的依赖。智能家电的代表性品 牌有海尔、美的、米家等。 3.3. 老龄需求待释放， 药企以量换价，缓和高价刚需矛盾 老年人身体机能老化，医疗费用较高，药品、耗材需求逐渐释放，市场扩张。 老年 人身体机能老化，容易罹患心血管疾病、糖尿病、恶性肿瘤 等病症。以心血管疾病为例， 国家卫健委卫生发展研究中心 的研究员测算了 2017 年心脑血管疾病治疗费用 ， 按患者 年龄绘制出费用曲线， 在全社会 的心脑血管疾病治疗费用 中， 60岁以上老人占比 66.43%， 但 60岁以上老人占全社会总人口比例仅 17.33%。 0 50 100 150 200 250 300 350 400 18 - 25 岁 26 - 35 岁 36 - 45 岁 46 - 55 岁 56 - 64 岁 65 岁及以上 家庭总资产（万元） 34% 36% 38% 40% 42% 44% 46% - 5 % 0% 5% 10% 15% 20% 25% 日本居民储蓄率和劳动人口占比 储蓄率（ 1968 年核算体系，左轴） 储蓄率（ 1993 年核算体系，左轴） 储蓄率（ 2008 年核算体系，左轴） 25 - 54 岁劳动人口占比（右轴） 13 / 18 东吴证券研究所 请务必阅读正文之后的免责声明部分 Table_Yemei 策略专题 图 21： 医疗支出随老龄化加深而递增 图 22： 2017年 心脑血管疾病治疗费用集中在老年人群 数据来源： 国家统计局 ， 东吴证券研究所 数据来源： 心脑血管疾病治疗费用核算与分析 ，东吴证券研究所 集采、医保谈判双管齐下，企业寻求以量换价 ， 利于充分释放 人口老龄化 伴随的 医 药需求 。 过去的医疗行业严重依赖医药代表等中介机构打开销售渠道，营销策略成为市 场竞争的主旋律之一，而医药代表从中获得高昂利润，变相提高了居民用药成本。近年 来我国加快实施医疗行业集采政策，于 2018 年 12 月至 2021 年 2 月进行了 3 次集中采 购，平均降价幅度均超过 50%。集采政策也能削减不必要的营销渠道竞争，招标公示制 度促进市场透明化，削减不必要的营销成本，使得行业向产品为王的方向进步，有利于 行业的长远发展。另一方面，自 2016 年开始的一年一度医保谈判，使得创新药、高端 药等品种更快地纳入医保范围，近两年更是每年纳入 100种以上，加快药品以低价流入 市场，鼓励参与量的竞争。 由于医保基金收入包括了财政补贴，以总收入来评估医保基 金的可持续性 并不准确 ， 剔除 财政补贴后， 医保 基金开支缺口从 2014 年 2191 亿元下 降至 2017年 1469亿元 ，但 2018年后再次上升， 2019年开支缺口 达到 2332亿元。 药价 的大幅下行不仅缓解医保基金压力，更能减轻 群众 的医疗负担 ， 随着国内人口老龄化程 度的加深，医药行业的需求将 得到 快速 、充分 释放， “以量换价”实 际是药企、患者、医 保基金等多方共赢的策略。 5 6 7 8 9 10 11 12 13 农村家庭医疗保健支出比重（ % ） 城镇家庭医疗保健支出比重（ % ） 65 岁及以上人口占比（ % ） 0% 2% 4% 6% 8% 10