“大国千城”系列报告二：“迁徙中国”背后的细节.pdf

证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 未经许可，禁止转载 证 券 研 究 报 告 【 资产配置专题 报告 】 “ 迁徙中国 ”背后的细节 “大国千城”系列报告 二 摘要 0-14 岁人口的上修表明 历史 出生人口被 年度数据所低估，历史出生率的上修 意味着 当下 出生率 的下降斜率更大 。 数据上修后， 2012 年前后的生育小高峰 与 1987 年为顶的婴儿潮大致对应，全面二孩政策产生的生育小高峰也并未超 出 2012 年的出生规模。出生人口 2018 年以后的加速回落和初婚登记人口的快 速下降，预示着未来几年出生人口将快速下降。 2011-2019 年的平均总和生育率在 1.48-1.64 之间 ， 十四五期间我国 或 将进入低 生育率陷阱。 根据 年度统计出生人口及七普数据对出生人口的上修，我们测算 了中国实际的总和生育率水平 ， 2011-2019 年中国平均总和生育率在 1.48-1.64 之间，远 低于同等发展水平国家水平，显著低于 OECD 国家水平（ 1.74） ， 处 在低生育率陷 阱线 边缘 。考虑到一孩生育率的持续下降趋势和二孩累积效应的 消散， 如无 政策调整 ，十四五期间我国 大概率 将进入低生育率陷阱。 十四五期间可能是生育政策全面松动的最后时间窗口 。 中国 最后一波婴儿潮 （ 1985-1991）出生的育龄女性十三五期间大部分处在生育率最高的 25-29 岁 区间， 十四五期间将处在 30-34 岁区间， 至 2025 年 将尽数超过 34 岁， 2025 年以后的鼓励生育政策 将 事倍功半。 人口跨省流动比 年度数据所反映 的 情况要 强得多，大部分省份历史出生人口 或随迁子女迁入被历史数据低估。 广东和浙江的人口流入和东三省的人口流出 远比历史数据 所反映的更强，福建、河南、陕西、广西、北京、山东的人口上 修完全来自 青少年人口的贡献，也就是全部由生育或者随迁子女迁入贡献。 2010 年以来 ，内陆到沿海的人口跨省流动并未明显 放缓 ，浙江、福建、海南 等部分沿海省份人口流入加速 。 以往的 年度人口统计数据 显示， 内陆到沿海的 人口跨省流动大幅放缓，但从七普数据看这个情况并不存在 ， 部分省份如浙江、 福建、海南甚至存在人口流入加速，广东、江苏人口流入 规模也 与 2000-2010 年持平 。 内陆省份人口老龄化程度分化加剧，对应着老龄化 超前省份未来将更老，也 更可能 引发 人口流失。 内陆省份的人口增长大幅分化，分化的主线逻辑之一是 人口结构，由于中国正处在老龄化加速期， 老年人口占比越高的省份，其占比 增速也越 高， 预计内陆省份人口结构将对人口增长产生越来越大的影响。 除东 三省外，老龄化 较超前的重庆、四川、安徽、山东的人口增长未来五年可能下 降很快。 新型城镇化改革以来，中国城镇化进入双引擎模式，内陆本地城镇化和沿海 异地城镇化一并提速，而后者被年度统计数据大幅低估。 已有的普查数据表 明广东、浙江、江苏等东部沿海省份的人口流入被年度数据大幅低估，由于人 口流入绝 大部分成为城镇常住人口，年度数据对东部沿海省份人口流入的低估 和对其城镇人口增量的低估事实上是同一件事。年度数据对东部省份城镇化、 人口流动的低估主要发生在新型城镇化改革后的 2015-2019 年，东部省份的城 镇化再加速被大幅低估，在新型城镇化改革的推动下，中国的城镇化进入了由 中西部内陆省份本地城镇化和东部沿海省份异地城镇化一并提速的城镇化双 引擎模式。 中国城镇户籍人口与常住人口差距达到了 2.61 亿的历史新高，户籍改革有望 进一步提速。 2020 年中国常住人口城镇化率和户籍城镇化率分别达到了 63.89%和 45.40%，超额完成了 新型城镇化规划发展目标，但 户籍人口城镇化 率与常住人口城镇化率差距缩小的发展目标并未实现，二者的差距反而扩大了 0.35 个百分点，城镇户籍人口与常住人口差距达到了 2.61 亿的历史新高，为 推动户籍人口城镇化，十四五期间户籍改革有望进一步提速。 风险提示： 部分数据为估算值，需要人口普查数据进一步披露验证。 证券分析师：牛播坤 电话： 010-66500825 邮箱： 执业编号： S0360514030002 相关研究报告 低利率之下，海外固定收益绝对回报策略如何 实现收益增厚 “固收 +”系列报告专题三 2020-11-24 后疫情时期的共振与分化 2021 年海外大 类资产配置展望 2021-01-16 后疫情时代中国出口的确定性在哪里 全球 产业链系列报告之四 2021-01-17 从纺织机械出口看中国的产业升级 全球产 业链系列之五 2021-02-03 什么锻造了中国房地产市场的韧性 “大国 千城”系列报告一 2021-05-09 华创证券研究所 多资产配置研究 资产配置专题 2021 年 05 月 17 日 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 未经许可，禁止转载 投资 主题 报告亮点 基于普查数据对年度数据进行上修，修正过去对于出生率、生育率和人口流动 认识的偏差 。 投资 逻辑 受出生率和人口流动较大的行业前景需要重估。 首当其冲的是 母婴和房地产行 业，但需要考虑未来可能的政策变动。 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 3 图表目录 图表 1 出生人口上修后与滞后 25 年出生人口的对应与背离趋势 . 4 图表 2 登记结婚人数与滞后 25 年出生人口的对应和背离 . 5 图表 3 中国总和生育率估算 . 6 图表 4 中国生育率所处的位置 . 6 图表 5 育龄妇女分年龄段生育率（ ） . 7 图表 6 不同年龄育龄妇女的总人口占比演变（ %） . 7 图表 7 人口普查数据中各省人口数据的损不足而补有余 . 8 图表 8 各省人口跳增 /跳减的原因四象限图 . 9 图表 9 从人口年度统计数据看 2010 年以来东部沿海经济强省人口增长大幅放缓 . 10 图表 10 从七普数据看并不存在内陆到沿海人口流动的大幅放缓 . 10 图表 11 老龄人口占比对人口增长的负面影响 . 11 图表 12 老龄人口占比越大，增速越高 . 11 图表 13 年度数据所 反映的东部和中西部对城镇化的贡献（新增城镇人口，万人） . 12 图表 14 各省 2000-2010 年城镇人口年均增量与 2010-2015 年城镇人口年均增量对比 12 图表 15 各省 2010-2015 年城镇人口年均增量与 2015-2019 年城镇人口年均增量对比 13 图表 16 各省 2000-2010 年城镇人口年均增量与 2010-2019 年城镇人口年均增量对比 13 图表 17 中国的城镇常住人口、城镇户籍人口及其差距 . 14 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 4 2021 年 5 月 11 日，国家统计局公布了第七次人口普查的主要数据， 普查数据相对于年 度数据的跳增 /跳减可以视为对年度抽样调查数据中系统性误差的一次性修正，系统性误 差是多年累积产生，而非一年的结果。 由于第七次人口普查目前 披露 的数据尚不充分， 我们仅聚焦于生育问题和区域人口流动问题， 试图 勾勒 “迁移中国 ”背后 更多的细节 ，区 域人口净流入（机械增长）是区域人口增长扣除自然增长的部分，因此我们的分析从出 生率和生育率开始 。 对 2007 年以来出生的 0-14 岁人口的上修， 意味着 当下 出生率 正在以更快的 速度 下降 。 如果将全国普通小学 招生人数前置 6 年作为实际的出生人口，那么 2006 年 -2014 年的 年 度统计出生人口低估了 8.12%，与七普数据 0-14岁人口的上修比例相当。如果我们将 1591 万人的一次性上修部分，扣除 2006 年 -2014 年小学 招生人数（前置 6 年）与年度统计出 生人口间的差异，并考虑分年龄的死亡率， 2015-2019 年的出生人口需要年均上修 63 万 人，平均上修 3.9%。 出生人口经过上修后，与滞后 25 年的出生人口存在了粗略的对应 ， 2012 年前后的生育小高峰与 1987 年为顶峰的婴儿潮基本对应， 差别在于顶峰的出生人 口规模从 1987 年的 2550 万人缩减到了 2012 年的 1867 万人 。 2016-2017 年全面二孩政策 产生的生育小高峰并未超出 2012 年的数字，且出生人口在 2018 年以后加速回落。滞后 25 年的出生人口与结婚登记人数，尤其是初婚登记人数之间的背离预示着未来几年出生 人口将快速下降。（因为 2020 年的特殊情况， 2021 年出生人口很可能会反弹，此后继 续下降） 图表 1 出生人口上修后与滞后 25 年出生人口的对应与背离趋势 资料来源： 第七次人口普查公报数据， Choice， 华创证券 1,200.00 1,375.00 1,550.00 1,725.00 1,900.00 2,075.00 2,250.00 2,425.00 2,600.00 1200 1300 1400 1500 1600 1700 1800 1900 2000 年度统计出生人口 全国普通小学招生数（前置 6年） 上修出生人口 滞后 25年的出生人口（右） 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 5 图表 2 登记结婚人数与滞后 25 年出生人口的对应和背离 资料来源： Choice， 华创证券 2011-2019 年的平均总和生育率在 1.48-1.64 之间 ，这也 意味着 当下 总和生育率 的下降速 度更快， 十四五期间我国 或 将进入低生育率陷阱。 根据年度统计生育率 所 隐含的 出生人 口与年度统计出生人口之间的差异，我们测算了年度统计出生人口隐含的总和生育率（包 括中性估计和悲观估计 1），并根据出生人口上修，进一步测算了上修后的出生人口隐含 的总和生育率水平（包括中性估计和最悲观估计），最终得出 2011 年至 2019 年平均总 和生育率在 1.48-1.64 之间，与 2015 年统计局的主张基本吻合。这个生育率水平有多高 ? 即使是经过了上修的数据，仍然 远远低于同等发展水平国家的总和生育率水平，显著低 于 OECD 国家的平均总和生育率水平（ 1.74） ， 处在低生育率陷阱线的边缘 。考虑到一 孩生育率的持续下降趋势和二孩累积效应的消散， 如无 政策调整 ，十四五期间我国 大概 率 将进入低生育率陷阱。 1 中性估计假设每一个实际的出生人口面临相等的统计遗漏概率，悲观估计假设出生人口统计遗漏集中于人口占比较高的 育龄妇女年龄段，结合粗出生率公式 CBR = 49=15 和总和生育率公式 TFR = 49=15 进行估算，其中 是各 年龄育龄妇女人口的总人口占比， 是各年龄育龄妇女的生育率（ age-specific fertility rates）。 1,000.00 1,200.00 1,400.00 1,600.00 1,800.00 2,000.00 2,200.00 2,400.00 2,600.00 2,800.00 3,000.00 20 00 20 02 20 04 20 06 20 08 20 10 20 12 20 14 20 16 20 18 20 20 20 22 20 24 20 26 20 28 20 30 出生人口滞后 25年 登记结婚人数 登记结婚人数：初婚 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 6 图表 3 中国总和生育率估算 资料来源： 第七次人口普查公报数据， Choice， 华创证券 图表 4 中国生育率所处的位置 资料来源： 第七次人口普查公报数据， UN population Division， Choice， 华创证券 1.2 1.3 1.4 1.5 1.6 1.7 1.8 1.9 年度出生人口推算（中性估计） 年度出生人口推算（悲观估计） 考虑出生人口上修（中性估计） 考虑出生人口上修（悲观估计） 中国（ UN） , 1.66 中国 (考虑出生人口上 修，中性估计） , 1.64 中国（考虑出生人口上 修，悲观估计） , 1.57 中国（基于出生人口年度数 据，中性估计） , 1.53 中国（基于出生人口年度 数据，悲观估计） , 1.48 0 1 2 3 4 5 6 7 8 6 7 8 9 10 11 12 13 各国总和生育率（ TF R） 各国购买力人均 GDP（对数值） 各国 中国 低生育率陷阱线， TFR=1.5 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 7 十四五期间可能是鼓励生育的最后有利时间窗口 。 中国 最后一波婴儿潮（ 1985-1991）出 生的育龄女性十三五期间大部分年龄处在生育率最高的 25-29 岁区间（图表 5、 6） ，十 四五期间将处在 30-34 岁区间， 2025 年后超过 34 岁， 2025 年以后的鼓励生育政策必然 事倍功半，社会效益不佳。 图表 5 育龄妇女分年龄段生育率 （ ） 资料来源： Choice， 华创证券 图表 6 不同年龄育龄妇女的总人口占比演变（ %） 资料来源： Choice， 华创证券 0.00 20.00 40.00 60.00 80.00 100.00 120.00 15-19 20-24 25-29 30-34 35-39 40-44 45-49 一孩 二孩 三孩及以上 0.00 0.20 0.40 0.60 0.80 1.00 1.20 15 岁 16 岁 17 岁 18 岁 19 岁 20 岁 21 岁 22 岁 23 岁 24 岁 25 岁 26 岁 27 岁 28 岁 29 岁 30 岁 31 岁 32 岁 33 岁 34 岁 35 岁 36 岁 37 岁 38 岁 39 岁 40 岁 41 岁 42 岁 43 岁 44 岁 45 岁 46 岁 47 岁 48 岁 49 岁 2010 2015 2019 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 8 各省人口 数量 的跳增 /跳减 反映了人口跨省流动比 年度数据所反映 的 情况 强得多 ， 各省 0-14 岁人口占比 的 普遍跳增 2反映了大部分省份 历史出生人口 或随迁子女迁入被历史数 据低估。 分省来看， 广东 和 浙江 的人口流入和东三省的人口流出远比历史数据所反映的 更强（图表 7） ， 福建、河南、陕西、广西、北京、山东 的人口上修完全是青少年人口 的贡献，也就是全部由生育或者随迁子女迁入贡献（图表 8） 。 图表 7 人口普查数据中各省人口数据的损不足而补有余 资料来源： 第七次人口普查公报数据， Choice， 华创证券 2 与全国层面的年度统计出生人口经过了抽样误差和调查误差的修正不同，各省年度统计的出生人口是原始数据，因此用 各省人口普查的 0-14 岁人口与历史出生人口数据比较意义不大，我们从 0-14 岁人口占比的跳增 /跳减去理解数据的上修 / 下修。 北京 辽宁 河南 西藏宁夏 天津 山西 安徽江西 重庆 甘肃 吉林 上海 浙江 福建 山东 湖北 湖南 广西 海南贵州 云南 陕西 新疆 江苏 广东 河北 青海 内蒙古 四川 黑龙江 -20.00% -15.00% -10.00% -5.00% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 2020 人口增长 2014-2019人口复合增长 上修显 著区间 下修显 著区间 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 9 图表 8 各省人口跳增 /跳减的原因四象限图 资料来源： 第七次人口普查公报数据， Choice， 华创证券 2010 年以来 ，内陆到 东部 沿海的人口跨省流动 并未如年度调查数据预示的出现大幅放缓， 部分省份如浙江、福建、海南甚至存在人口流入加速，广东、江苏人口流入与 2000-2010 年持平 。 此前公布的年度人口统计数据显示，与 2000-2010 年相比， 2010 年以来 沿海省 份人口增长率经历了大幅下降，也即内陆到沿海的人口跨省流动大幅放缓（图表 9）。 以广东、浙江为例，广东的人口复合增长率从 2000 年至 2010 年的 1.90%降低到了 2010-2019 年的 1.10%， 浙江的人口复合增长率从 2000 年至 2010 年的 1.53%降低到了 2010-2019 年的 0.80%，考虑人口增长中包含了自然增长的部分，人口流入放缓了一半以 上。但基于七普数据，可以看到广东过去十年的人口复合增长率（ 1.90%）与 2000-2010 年的持平，浙江过去十年的人口复合增长率（ 1.72%）甚至高于 2000-2010 年的水平（ 1.53%） （图表 10），如果我们假设沿海省份过去十年自然增长率与 2000-2010 年相当， 浙江、 福建、海南存在人口流入加速，广东、江苏人口流入与 2000-2010 年持平 （图表 10）。 内陆省份人口 老龄化 程度分化加剧，对应着老龄化超前省份未来将更老，也更可能产生 人口流失 。 内陆省份的人口增长大幅分化， 分化的主线逻辑之一是人口结构，每增加 1% 的老龄人口占比，人口增长就要受到 1.31 的负面影响（图表 11，剔除了京沪津苏浙粤 的影响）， 4%的老龄人口占比差异即可抹平全国平均的人口自然增长率。由于中国正处 在老龄化加速期， 2010 年以来，老年人口占比越高的省份，其占比的增速也越快（图表 12）， 预计内陆省份人口结构将对人口增长产生越来越大的影响。其中，除东三省外， 老龄化比较超前的重庆、四川、安徽、山东的人口增长未来五年可能下降很快。 北京 辽宁 河南 西藏 宁夏 天津 山西 安徽 江西 重庆 甘肃 吉林 上海 浙江 福建 山东 湖北湖南 广西 海南 贵州 云南 陕西 新疆 江苏 广东 河北 青海 内蒙古 四川 黑龙江 -20.00% -15.00% -10.00% -5.00% 0.00% 5.00% 10.00% -2.00% -1.00% 0.00% 1.00% 2.00% 3.00% 4.00% 5.00% 总人口增长扣除 0-14 岁人口增长的拉动 0-14岁人口增长对总人口增长的拉动 人口流入上修 生育（流出地）或随迁子女 迁入（流入地）上修 人口流出上修 生育（流出地）或随迁子女 迁入（流入地）上修 人口上修全靠生育或者随迁子女 人口流入上修 生育（流出地）或随迁子女 迁入（流入地）上修 人口流出上修 生育（流出地）或随迁子女 迁入（流入地）下修 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 10 图表 9 从人口年度统计数据看 2010 年以来东部沿海经济强省人口增长大幅放缓 资料来源： 第七次人口普查公报数据，第六次人口普查数据 ， Choice， 华创证券 图表 10 从 七普数据看并不存在内陆到沿海人口流动的大幅放缓 资料来源： 第七次人口普查公报数据，第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 北京 辽宁 河南 西藏 宁夏 天津 山西 安徽 江西 重庆 甘肃 吉林 上海 浙江 福建 山东 湖北 湖南 广西 海南 贵州 云南 陕西 新疆 江苏 广东 河北 青海 内蒙古 四川 黑龙江 -2.00% -1.50% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% 3.50% 4.00% 2010 -2019 年人口复合增长率 2000-2010年人口复合增长率 北京 辽宁 河南 西藏 宁夏 天津 山西 安徽 江西 重庆 甘肃 吉林 上海 浙江 福建 山东 湖北 湖南 广西 海南 贵州 云南 陕西 新疆 江苏 广东 河北 青海 内蒙古 四川 黑龙江 -2.00% -1.50% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% -1.00% -0.50% 0.00% 0.50% 1.00% 1.50% 2.00% 2.50% 3.00% 3.50% 4.00% 2010 -2020 年人口复合增长率 2000-2010年人口复合增长率 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 11 图表 11 老龄人口占比对人口增长的负面影响 图表 12 老龄人口占比越大，增速越高 资料来源： 第七次人口普查公报数据，第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 资料来源： 第七次人口普查公报数据，第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 新型城镇化改革以来， 中国城镇化进入双引擎模式 ，内陆本地城镇化和沿海异地城镇化 一并提速，而后者被年度统计数据大幅低估。 从年度数据看 ， 2010 年以来城镇化显著减 速，主要由东部省份的城镇化放缓导致（图表 13、 14），内陆省份城镇化反而小幅加速， 虽然 2015 年后广东浙江城镇化再加速（图表 15），但并未回到 2000-2010 年的水平， 2010-2019 年的数据显示城镇化 “减速 ”中的韧性全部是由中西部省份带来（图表 13、 16）， 其中广东、江苏、浙江三省的城镇化减速非常明显，最终使得 2010-2019 年的城镇化增 速比 2000-2010 年略降。但 七普数据 却 显示 ， 过去十年中国的城镇化总体上并未放缓， 甚至略有提速，这表明年度数据低估了中国的城镇化增量。虽然各省城镇化率的普查数 据尚未公布，但已有的普查数据表明广东、浙江、江苏等东部沿海省份的人口流入被年 度数据大幅低估，由于人口流入绝大部分成为城镇常住人口，年度数据对东部沿海省份 人口流入的低估和对其城镇人口增量的低估事实上是同一件事 。如果我们将数据跳增中 超出历史趋势的部分视为一次性上修，并 假设其全部为新增城镇人口 3，并同时对数据跳 增的江苏、福建、北京、上海进行相同处理，可以看到广东、浙江、福建在 2010-2020 年事实上经历了城镇化的加速， 而 江苏城镇化减速的幅度大幅缩小（图表 16），这六个 省市的上修能够解释 2020 年城镇化率上修的 85%。我们倾向认为，年度数据对东部省份 城镇化、人口流动的低估主要发生在新型城镇化改革后的 2015-2019 年，东部省份的城 镇化再加速被大幅低估，在新型城镇化改革的推动下，中国的城镇化进入了由中西部内 陆省份本地城镇化和东部沿海省份异地城镇化一并提速的城镇化双引擎模式 。 3 此处忽略了农村人口自然增长被低估的部分，考虑到三省农村人口比例较低且数据跳增幅度巨大，这种简化处理并不影 响结论。 辽宁 河南 西藏 宁夏 山西 安徽江西 重庆 甘肃 吉林 福建 山东 湖北 湖南 广西 海南 贵州 云南 陕西 新疆 河北青海 内蒙古 四川 黑龙江 y = -0.1308x + 0.0206 -2% -2% -1% -1% 0% 1% 1% 2% 2% 7% 9% 11% 13% 15% 17% 2010 年 -2020 年人口复合增长率 2010年 60岁以上人口占比 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00%2010 -2020 年 60 岁以上人口占比的增长 2010年 60岁以上人口占比 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 12 图表 13 年度数据所反映的东部和中西部对城镇化的贡献（新增城镇人口，万人） 资料来源： 第五次人口普查数据，第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 图表 14 各省 2000-2010 年城镇人口年均增量与 2010-2015 年城镇人口年均增量对比 资料来源： 第五次人口普查数据，第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 2020 2030 2040 2050 2060 2070 2080 2090 2100 2110 2120 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400 2000-2010 2010-2015 2015-2019 东部 中西部 全国 (右） 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 2010 -2015 年城镇人口年均增量 2000-2010年城镇人口年均增量 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 13 图表 15 各省 2010-2015 年城镇人口年均增量与 2015-2019 年城镇人口年均增量对比 资料来源： 第六次人口普查数据， Choice， 华创证券 图表 16 各省 2000-2010 年城镇人口年均增量与 2010-2019 年城镇人口年均增量对比 资料来源： 第五次人口普查数据，第六次人口普查数据，第七次人口普查公报数据， Choice， 华创证券 中国城镇户籍人口与常住人口差距达到了 2.61亿的 历史新高， 户籍改革有望进一步提速。 2020 年 中国常住人口城镇化率和户籍城镇化率分别达到了 63.89%和 45.40%，超额完成 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁吉林 黑龙江上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 -50 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 2015 -2019 年城镇人口年均增量 2010-2015年城镇人口年均增量 北京 天津 河北 山西 内蒙古 辽宁 吉林 黑龙江 上海 江苏 浙江 安徽 福建 江西 山东 河南 湖北 湖南 广东 广西 海南 重庆 四川 贵州 云南 西藏 陕西 甘肃 青海 宁夏 新疆 广东上修（估计值） 江苏上修（估计值） 浙江上修（估计值） 北京上修（估计值） 上海上修（估计值） 福建上修（估计值） 0 50 100 150 200 250 0 50 100 150 200 250 2010 -2019 年城镇人口年均增量 2000-2010年城镇人口年均增量 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 14 了 国家新型城镇化规划（ 2014 2020 年） 中“ 常住人口城镇化率达到 60%左右，户 籍人口城镇化率达到 45%左右 ”的发展目标，但“ 户籍人口城镇化率与常住人口城镇化 率差距缩小 2 个百分点左右 ”的发展目标并未实现，二者的差距反而扩大了 0.35 个百分 点， 城镇户籍人口与常住人口差距达到了 2.61 亿的 历史新高 ，为推动户籍人口城镇化， 十四五期间户籍改革有望进一步提速。 图表 17 中国的城镇常住人口、城镇户籍人口及其差距 资料来源： Wind， 华创证券 注： 2014 年及以前的城镇户籍人口口径为非农业户籍人口， 2015 年及以后的城镇户籍人口口径为户籍 所在地为城镇建成区的人口 1.00 1.20 1.40 1.60 1.80 2.00 2.20 2.40 2.60 2.80 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00 8.00 9.00 10.00 20 00 20 01 20 02 20 03 20 04 20 05 20 06 20 07 20 08 20 09 20 10 20 11 20 12 20 13 20 14 20 15 20 16 20 17 20 18 20 19 20 20 城镇常住人口 -城镇户籍人口（右） 城镇常住人口 城镇户籍人口 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 15 资产配置与金融产品研究组团队介绍 组长、首席经济学家：牛播坤 华中科技大学经济学博士。曾任职于保监会政策研究室。 2011 年加入华创证券研究所。 2013 年新财富最佳分析师第五 名、水晶球卖方分析师第五名、 2015 年新财富最佳分析师第五名、金牛分析师第四名。 高级分析师：郭忠良 曾任职于京东金融战略研究部。 2017 年加入华创证券研究所。 助理研究员：黄雄 南开大学理学硕士， 2019 年加入华创证券研究所。 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 16 华创证券机构销售通讯录 地区 姓名 职 务 办公电话 企业邮箱 北京机构销售部 张昱洁 副总经理、北京机构销售总监 010-66500809 杜博雅 高级销售经理 010-66500827 张菲菲 高级销售经理 010-66500817 侯春钰 销售经理 010-63214670 侯斌 销售经理 010-63214683 过云龙 销售经理 010-63214683 刘懿 销售经理 010-66500867 达娜 销售助理 010-63214683 车一哲 销售经理 广深机构销售部 张娟 副总经理、广深机构销售总监 0755-82828570 汪丽燕 高级销售经理 0755-83715428 段佳音 资深销售经理 0755-82756805 包青青 销售经理 0755-82756805 巢莫雯 销售经理 0755-83024576 董姝彤 销售经理 0755-82871425 张嘉慧 销售助理 0755-82756804 邓洁 销售助理 0755-82756803 上海机构销售部 许彩霞 上海机构销售总监 021-20572536 官逸超 资深销售经理 021-20572555 黄畅 资深销售经理 021-20572257-2552 张佳妮 高级销售经理 021-20572585 吴俊 高级销售经理 021-20572506 柯任 销售经理 021-20572590 蒋瑜 销售经理 021-20572509 施嘉玮 销售经理 021-20572548 私募销售组 潘亚琪 高级销售经理 021-20572559 汪子阳 销售经理 021-20572559 资产配置专题 证监会审核华创证券投资咨询业务资格批文号：证监许可（ 2009） 1210 号 17 华创行业公司投资评级体系 (基准指数沪深 300) 公司投资评级说明： 强推：预期未来 6 个月内超越基准指数 20%以上； 推荐：预期未来 6 个月内超越基准指数 10% 20%； 中性：预期未来 6 个月内相对基准指数变动幅度在 -10% 10%之间； 回避：预期未来 6 个月内相对基准指数跌幅在 10% 20%之间。 行业投资评级说明： 推荐：预期未来 3-6 个月内该行业指数涨幅超过基准指数 5%以上； 中性：预期未来 3-6 个月内该行业指数变动幅度相对基准指数 -5% 5%； 回避：预期未来 3-6 个月内该行业指数跌幅超过基准指数 5%以上。 分析师声明 每位负责撰写本研究报告全部或部分内容的分析师在此作以下声明： 分析师在本报告中对所提及的证券或发行人发表的任何建议和观点均准确地反映了其个人对该证券或发行人的看法和判断；分析师 对任何其他券商发布的所有可能存在雷同的研究 报告不负有任何直接或者间接的可能责任。 免责声明 本报告仅供华创证券有限责任公司（以下简称“本公司”）的客户使用。本公司不会因接收人收到本报告而视其为客户。 本报告所载资料的来源被认为是可靠的，但本公司不保证其准确性或完整性。本报告所载的资料、意见及推测仅反映本公司于发布 本报告当日的判断。在不同时期，本公司可发出与本报告所载资料、意见及推测不一致的报告。本公司在知晓范围内履行披露义务。 报告中的内容和意见仅供参考，并不构成本公司对具体证券买卖的出价或询价。本报告所载信息不构成对所涉及证券的个人投资建 议，也未考虑到个别客户特殊的投资目标、财务状况或需求。客户应考虑本报告中的任何意见或建议是否符合其特定状况，自主作出投 资决策并自行承担投资风险，任何形式的分享证券投资收益或者分担证券投资损失的书面或口头承诺均为无效。本报告中提及的投资价 格和价值以及这些投资带来的预期收入可能会波动。 本报告版权仅为本公司所有，本公司对本报告保留一切权利。未经本公司事先书面许可，任何机构和个人不得以任何形式翻版、复 制、发表或引用本报告的任何部分。如征得本公司许可进行引用、刊发的，需在允许的范围内使用，并注明出处为“华创证券研究”， 且不得对本报告进行任何有悖原意的引用、删节和修改。 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