中国人口往何处去？（2026年版）

本文来自微信公众号： 李迅雷金融与投资 ，作者：李迅雷唐军李倩云

本篇报告是我们第三篇关于人口出生、老龄化及人口流向等趋势预测的报告。前两篇报告分别基于2022年和2024年全国及各省市公布的人口数据进行分析和预测。由于近年来地方政府公布的人口相关数据有减少趋势，对我们的分析和预测带来一定难度。从前两份报告的预测结果看，我们高估了上年度出生人口的数量，低估了预期寿命的提高速度。为此，本篇报告调整了预测模型。自2022年中国首次出现总人口下降以来，我们一直关注人口变化趋势，包括人口年龄结构、性别结构、人口在不同地域之间的流动趋向，人口流动与产业结构的关系等。

为何25年新出生人口少于预期？

在《中国人口往何处去？》（2023年版）中，基于当时的分析和假定，预测了我国人口和老龄化的发展趋势。当时的核心假设有两点：1）取2018和2019年的生育数据来推算较为真实的生育意愿水平（考虑到2016年放开生育政策后，前期积压的二胎生育需求释放造成2016和2017年生育率偏高，以及2020-2022年期间疫情防控可能造成部分人推迟生育）；2）生育意愿下降的趋势参考日本、韩国等（从国际经验看，随着我国城市化率和人均收入继续提升，生育意愿将继续下降）。基于这两个假设，结合我国育龄妇女的数量和年龄结构分布，对我国未来的人口变化和老龄化趋势进行了预测。

在2024年新出生人口等数据公布后，发现原有的假设似乎过于乐观，因此在《中国人口往何处去（2025年简洁版）》中，下修了假设一的生育率的起点值，仍保持假设二的生育率下降趋势。当时得到的主要预测结论有：

1）2025年新出生人口将下降到900万以下，2028年跌破800万，2035年可能跌破700万，之后十年的下降速度会有所放缓。

2）从总人口数量看，2027年我国总人口将可能跌破14亿，2039年跌破13亿，2047年跌破12亿。

3）老龄化速度将加快，预计2032年将达到超老龄化社会的标准，到2048年将达到日本目前的老龄化水平（日本是目前老龄化最严重的国家）。

2025年统计局公布的我国新出生人口数为792万，低于我们模型预测值890万左右。从2022到2025的三年间，模型高估了新出生人口的同时，预测的总人口数却小于实际公布值。这说明模型对高龄段的死亡率假设也偏高，也可以理解为平均寿命的实际增长速度超过我们模型的原来假设。

也就是说，我国人口对经济带来的实际影响要比预期的更大。如出生人口如此早跌破800万，说明大家对未来个人和家庭的发展前景不太乐观。而总人口的降幅又低于预期，说明老人的平均寿命在延长，老龄化进程进一步加快，财政负担则相应加重。

进一步修正人口预测模型：

核心假设——

分年龄段的生育率和死亡率

之前的预测模型中，主要对生育率的起点值和下降速度进行了假设，而对各个年龄段的死亡率只是参照了过去的规律，但从近几年的预测结果来看，高龄段的死亡率（即平均寿命）的变化对我国的总人口的预测和老龄化率影响比较大，因此需要在模型假定中认真考虑。

为了更清晰地说明本文人口预测模型的逻辑，绘制示意图如下（图表1）。模型中涉及的核心假设有两方面：一是各年龄段的生育率假设，目前是什么水平，未来如何变化；二是分年龄段的死亡率。有了这两个假设，就能按照时间推移，预测未来的各年龄段的人口数。

比如，从现有的育龄妇女的年龄分布结合各个年龄段的生育率，就能计算出新出生人口数。每过5年，大体就能知道0-4岁的人口数。又假定了每个年龄段的死亡率，所以从5年前的0-4岁人口数就可以推出5-9岁的人口数，以此类推，就计算出了各个年龄段的人口数。结合性别比，又可以得到各年龄段的育龄妇女数，然后又可以结合生育率推测出接下来的新出生人口数，如此就形成了不断往后预测的闭环。

图表1 人口及年龄结构预测模型示意图

数据来源：中泰研究所

值得一提的是，假定各年龄段的生育率及其变化趋势比直接假定总和生育率要更科学和合理。这是因为我国过去的婴儿潮以及计划生育政策造成不同年龄段的育龄妇女分布很不均匀，比如35-49岁的育龄妇女占比明显大于15-29岁的，这会造成总和生育率有些失真，波动幅度也会比较大，直接作为参数设定容易造成更大的预测误差。

假定各年龄段的生育率，也需要符合客观逻辑，比如假定未来15-24岁的生育率会继续下降，而30-49岁的生育率则可能相对上升，但由分年龄段生育率计算得到的总和生育率的变化需要符合我们的假设前提。比如，悲观情况下，总和生育率继续下降，或者乐观情况下假定总和生育率能有所回升。

此外，假定了各年龄段死亡率的变化，其实就是假定了人均预期寿命的变化。人均预期寿命就是根据各年龄段的死亡率计算得到的。相对于平均离世年龄，人均预期寿命是指现在出生的人，按照现在的分年龄段的死亡率，预期能活到的平均寿命，它不会受到年龄结构的影响。而平均离世年龄，是指当年所有离世的人口的平均年龄，这相对容易统计，但会受年龄结构的影响。比如随着婴儿潮出生的人口步入高龄阶段，每年离世的高龄人口占比更高，这就会拉高平均离世年龄。

我国老龄化率预测的情景分析

为了分析不同生育率和预期寿命变化的情况下我国老龄化率的变化趋势，本文假定以下三种情形：

悲观：总和生育率继续按照目前趋势下降，人均预期寿命的上升速度一直保持年均提升0.2岁左右。

中性：总和生育率维持当前的低水平（1.05左右），不再继续下降，人均预期寿命在达到80以上时，增速将降至平均每年0.1岁左右。

乐观：总和生育率在各种政策支持下缓慢回升至1.3以上的水平，之后增速放缓，人均预期寿命在达到85岁以后增速进一步放缓至平均每年0.05岁。

在三种情景假设下，模型得到的预测结果如图表2。可以总结得到以下结论：

1）2050年前我国人口老龄化率快速提升不可避免。即使是乐观情形下，生育率明显回升，对2050年前的老龄化率（65岁以上人口占比）影响都不明显。这是因为目前的年龄结构决定了未来二三十年的老龄化加速的进程。

2）中性和悲观的假设下，我国未来的老龄化率和抚养比将达到比较夸张的水平。在中性和悲观的假设下，2100年我国的老龄化率和抚养比（老人、儿童/15-64岁劳动年龄人口）将分别达到41%、90%和50%、120%。

3）如果接下来能明显提高生育率，对降低2050年之后的老龄化率和抚养比率有明显帮助。在乐观情形下，生育率明显提高，则2100年的老龄化率和抚养比率明显降低。

4）乐观情形下生育率提高，短期抚养比反而更高。乐观情形下预测的2050年抚养比反而高于中性和悲观情形，这是因为生育率提高短期提高了儿童抚养比。

5）总人口加速下降的趋势不可避免。三种假设情形下，总人口都将迎来较大幅度的下降，这也是由我国目前的人口年龄结构决定的。

图表2 我国老龄化率预测的情景分析

数据来源：wind，中泰研究所

具体来看，总和生育率如果按照当前的下降趋势（悲观情形），到2050年将下降到0.93，2100年下降到0.87。目前全球生育率最低的韩国2025年总和生育率为0.80。

图表3 三种假设情形下总和生育率的走势

数据来源：wind，中泰研究所

关于新出生人口，如果不能明显提升生育率，悲观和中性情形下，2050年的新出生人口数将降到500-600万区间，2100年将下降到200万以下。在乐观情形下（总和生育率回升到1.3以上），新出生人口数在2050年为790万左右，2100年降到350万左右，长期降幅还是比较大。

图表4 三种假设情形下新出生人口数的变化趋势

数据来源：wind，中泰研究所

关于老龄化，2050年前，三种假设情形下的老龄化率上升速度都很快，差异不大，2030年左右将达到20%（联合国深度老龄化社会标准），2050年左右达到29%（目前老龄化最严重的国家日本的水平）。之后三种情形下的老龄化率走势开始分化，悲观情形下老龄化率将一路走高至50%，而乐观情形下，老龄化率的在达到37%的高点后回落至2100年的32%。

图表5 三种假设情形下老龄化率的变化趋势

数据来源：wind，中泰研究所

从国际比较看，中国从深度老龄化步入超老龄化社会，估计只需要10年时间，而德国该阶段经历了36年时间，法国用了24年时间，日本经历了12年时间。故中国确实存在老龄化加速现象。

关于抚养比，在2060年之前，三种情形下的抚养比都呈明显上升趋势，随后的十几年里较为平缓，之后再次上行，直到2085年左右见顶。其中乐观情形的抚养比最高达到91%左右，然后回落至2100年的74%左右。悲观情形下抚养比最高将达到125%的夸张程度，2100年仍保持120%左右的高位。

图表6 三种假设情形下抚养比的变化趋势

数据来源：wind，中泰研究所

从总人口数量来看，三种假设情形下我国总人口都将明显的减少。未来两年我国总人口很可能跌破14亿，2037年左右跌破13亿，2050年左右跌破12亿，2060年左右将跌破10亿，2070年左右跌破8亿。到2100年，中性和悲观假设下我国人口将减少至4亿左右，乐观情形下也将减少至5亿左右。

图表7 三种假设情形下我国总人口的变化趋势

数据来源：wind，中泰研究所

提升我国生育率的几点思考

低生育率几乎是社会经济发展的必然结果。在《中国人口往何处去？》（2023年版）里就有分析到，全球主要国家里，城镇化率越高、人均收入越高的国家和地区生育率越低的规律非常明显。比如，城镇化率高、生育率低的国家里既包括了很多欧洲富国，也有韩国、日本等亚洲国家，还有阿联酋、卡塔尔等伊斯兰国家。因此，低生育率应该引起重视，探讨和制定科学的应对措施，但不应该渲染无意义的社会焦虑。

鼓励生育的政策在农村和小城镇地区可能更有效果。从城镇化率越高的国家和地区生育率越低这一规律就能说明，在农村和小城镇地区鼓励和提高生育率的难度应该明显小于生活压力大的大城市。从我国2020年第七次人口普查的数据来看，城镇总和生育率为1.20左右，而乡村总和生育率有1.54，乡村的生育率优势主要来自二孩、三孩及以上。因此，如何解决农村大龄男青年结婚难的社会问题也与提高生育率高度相关。

鼓励生育二孩和多孩的政策可能更有效果。在《中国人口往何处去（2025年简洁版）》里，对比了我国与日本、法国、英国等地区分年龄段的生育率，发现我国在15-19岁、20-24岁、25-29岁年龄段的生育率明显高于日本、英格兰与威尔士、苏格兰，而在30-34岁、35-39岁、40-44岁年龄段，我国生育率都明显低于其他几个国家或地区。而我国育龄妇女的平均初产年龄明显低于其他几个国家，终生不婚和终生不生育的比率也远低于欧美、日本等发达国家。更低的生育率，说明我国生育二孩和多孩的比率是明显偏低的。从全球的经验来看，经济越发达、社会越进步，意味着民众的选择越自由，就一定会有更多的人选择不婚或不育。出台政策刺激这些人结婚生育的效果肯定不如刺激愿意生育的家庭多生二孩、多孩，应出台相关配套政策，减轻多孩家庭的抚养成本。

性别失衡可能是制约生育率提高的重要因素。《中国人口往何处去？》（2023年版）中就有提到，在2006-2010年我国的新出生的人口中（今年为16-20岁，五年后陆续进入婚龄），男性比女性多出约20%，之后出生的性别差有所缩小，但仍维持在115:100以上，直到2016年以后才回落至105:100。

可见，未来十年陆续进入婚育年龄的年轻人中，性别失衡将比较严重。与此同时，在不同学历水平上的性别失衡更加严重，进一步增加了年轻人的婚配难度。如图2，在普通高校本科与研究生中，女生占比不断提升，2011年之后稳定高于50%。但在20-29岁的年龄段中，女性占比是低于50%的，且呈现继续下降的趋势。

2006-2015年新出生人口中，男女性别比例始终维持在115:100以上（其中2006-2010年在120:100以上）。可能到2031年以后，2006-2015年出生的将逐步步入25-34岁的关键生育年龄，预计失衡的性别比例将对结婚率和生育率产生明显影响。

在高学历群体中，女生占比更高，而总人口里女性占比是偏低的，这意味着低学历群体里，男女性别差就更悬殊了。这就带来了低学历男性，尤其是农村和小城镇的，很难找到合适的婚配对象。而在传统观念里，女生更希望找比自己能力更强的男性，这可能也让高学历的女性感到不容易找到合适的婚配对象。如何解决这些婚配难题对提升我国生育率至关重要。

图表8 本科与研究生中女生占比更高

数据来源：wind，中泰研究所

注：数据截至2020年，之后教育部没有公布女生占比的数据

在本科及以上学历的群体中，女生占比持续上升，2020年达到53%左右，而总人口里女性占比是偏低的，这意味着低学历群体里，男女性别差就更悬殊了。以2006-2010年间出生人口的性别比120:100为例，若本科及以上学历占比为30%，女生比例为53%，这意味着本科以下学历的群体中，男女性别比将达到137:100左右。

城镇化进程放缓

城镇化增速下降

2025年，我国城镇化率进一步提升至67.89%，但增幅已经明显换挡。相较于2012-2020年间城镇化率年均增幅1.34%，2021年我国城镇化率突破64%后，近5年年均增幅仅为0.80%。按此增幅计算，我国城镇化率将于2028年前后突破70%的理论拐点，进入城镇化稳定期，城镇化年均增幅还将持续下降。

图表9 城镇化进程放缓

数据来源：wind，中泰研究所

在五线及以上的337座城市中，共有185座城市2025年常住人口相比2024年减少（由于城市数据披露不全，未剔除自然增长因素），占城市总数的一半以上；另有65座城市尚未公布2025年常住人口数据。这些城市主要集中在三线及以下城市中。可见中小城市的城镇化进程面临较大困难。

图表10-11 2025年城市常住人口变化

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除自然增长因素

注：城市分级依据第一财经・新一线城市研究所 2025 年 5 月发布的《2025 新一线城市魅力排行榜》划分。榜单以商业资源集聚度、城市枢纽性、城市人活跃度、新经济竞争力、未来可塑性五大维度，结合品牌门店、互联网用户行为等多源大数据综合评定。

农民工流动性下降

2010年代，全国农民工数量年均增加500万人以上，农村到城镇的单向大规模迁移，形成了城镇化快速扩张的主线。2025年，全国农民工总量30115万人，比上年仅增加142万人，增长率进一步下降至0.5%。其中，本地农民工12109万人，比上年增加7万人，增长0.1%；外出农民工18006万人，比上年增加135万人，增长0.8%。

图表12 农民工规模增速持续放缓

数据来源：《2025年全国农民工监察调查报告》，中泰证券研究所

农民工规模增速持续下降之外，另一个明显现象是跨省流动的农民工比例持续下降。大量农民不再远距离跨省务工，转向县城、市域就近就业，异地大规模跨城转移规模收缩。2025年外出农民工中，跨省流动6765万人，比上年减少75万人，下降1.1%；省内流动11241万人，比上年增加210万人，增长1.9%。跨省流动规模占外出农民工比重为37.6%，比上年下降0.7个百分点。

按输出地分，即使是在跨省流动占比最高的中部地区（51.4%），这一比例也在明显下降。2025年农民工的平均年龄达到43.3岁，其中50岁以上的农民工占比上升至32%。告老还乡的农民工数量在今后将不断增加，今后随着老龄化加速，农民工的流动性还会进一步下降。

图表13 2016-2025年各区域农民工跨省流动占比

数据来源：《2025年全国农民工监察调查报告》，中泰证券研究所

大城市化进程仍然较快

强省、都市圈、制造业强市持续吸纳外来人口

农村可流动的剩余劳动力趋于枯竭，大城市人口增加主要来自于城镇内部的结构调整，以及大城市化进程加深。剔除人口自然增长因素后，人口进一步向广东、浙江、江苏聚集。

2025年广东省人口净流入（剔除人口自然增长因素）50万，超越浙江38.9万人和江苏22.7万人，重回第一。重庆人口净流入由负转正，并以11.5万人位居第四。四川和安徽曾在2023-2024年间出现大幅人口净流入，而2025年转为人口净流出。

图表14 2025年我国各省人口净流入（出）情况

数据来源：wind，中泰研究所，数据剔除人口自然增长因素

浙江成为最具活力的省份

拉长时间看，我国人口持续向沿江沿海、内陆核心城市群集聚，长三角、珠三角、成渝人口净流入居前。浙江省作为人口规模大省，若剥离人口自然增长的影响，近八年来其常住人口净流入增幅达7.6%，增长速度显著高于全国其他省份。

广东省、江苏省、四川省在庞大的常住人口存量基础上，同期常住人口净流入增速维持在1%—2%区间，进一步强化了国内人口向核心区域集聚的发展格局。海南、新疆、重庆、上海、福建、陕西及西藏，虽然常住人口总数相对偏低，但也在近八年间保持了净流入态势。河南、湖南、湖北、河北、山东、安徽六个人口大省，则在同期呈现人口净流出特征。

图表15 2017年末至2025年各省人口净流入增速

数据来源：wind，中泰研究所，数据已剔除人口自然增长因素

在大都市圈中，人口进一步向核心城市集中。截至2025年，浙江、江苏、广东、四川的主要城市（杭州+宁波、苏州+南京、深圳+广州、成都）常住人口已经占至全省人口的30%左右。从常住人口的变化来看，核心城市为这些区域的常住人口规模增长贡献了主要增量。

2017年至2025年的八年中，广州和深圳常住人口增量占广东省全省的一半以上，杭州和宁波人口增量在全省占比超过了95%，而苏州和南京、成都的人口增量远大于全省的人口增长规模。2025年，江苏和四川省全省呈现常住人口收缩的环境下，苏州和南京、成都仍保持人口增长。可以料见都市圈的人口聚集度还将进一步提升。（由于城市数据的出生/死亡数据披露不完全，涉及城市的常住人口统计暂未剔除人口自然增长。）

图表16-18 大都市圈人口集中度持续提升

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除人口自然增长因素

省域城镇化集中在省会城市

实际上，即便是经济相对欠发达或人口规模相对较小的省份，其省会城市的人口几乎全部呈现常住人口扩容的特征。2025年，除石家庄和西宁人口小幅下行（分别为减少300人、1300人），及南昌尚未公布最新数据，其余省会城市均为人口扩增。受老龄化和区域人口外流影响，2017至2025年间哈尔滨常住人口累计减少104.2万人，但依靠冰雪旅游带动短期务工回流，以及省内周边少量流入，2024年及2025年哈尔滨人口增加11万人。

拉长时间，省会城市也是省内常住人口增长的主要来源。如有些处在东北、西部和中部的省份，过去8年间人口流失，但其省会城市人口仍在增加，省会城市对周边城市存在明显虹吸效应。（由于城市数据的出生/死亡数据披露不完全，涉及城市的常住人口统计暂未剔除人口自然增长。）

图表19-20 欠发达省份：2017至2025年省会城市累计人口变化与全省对比

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除人口自然增长因素

图表21-22 欠发达省份：

2025年省会城市人口变化与全省对比

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除人口自然增长因素

中国或将进入“被动”城镇化阶段

所谓被动城镇化，是指城镇化率提高步入到不再以农业人口向城镇转移为主的阶段；换言之，在总人口下降的超长周期下，城镇化率水平的提高主要靠农村人口自然下降率高于城镇人口的自然下降率，以及行政区划变化来实现。

以日本为例，2000-2010年城市化率的提升主要是行政区划调整和町村老龄人口去世造成的被动提升，而非人口主动流入（秦虹，王艳飞，2024）。且日本人口主要流向东京都和大阪，导致这两大城市的房价在2010年以后较为坚挺，而其它城市的房价很弱。这就可以解释为何日本城市化率水平从1991年房地产泡沫破灭时的77%，上升到2010年的90%，而房价却连持续下跌的原因，因为被动城市化并没有给城市带来新增的购房需求。

图表23：中国和日本的城市化率（%）

来源：WIND，中泰国际

预期到2030年前后，也就是城镇化率达到70%以后，中国或将进入到被动城镇化阶段。为何中国城镇化率的上升空间要小于日本及欧美国家呢？原因在于未富先老，即步入到深度老龄化之后，人口的流动性下降了，且随着人口老龄化的加速，流动性会继续下降。

由于中国基础医疗条件的城乡差距存在，农村的预期寿命低于城镇，故农村人口的自然下降率要超过城市，导致城镇化水平被动上升。另一因素则由于随着大城市进程的加快，大部分三、四、五线城市人口净流出，加之自然死亡因素，撤县设区等行政区划的变化，也会使得部分农村人口在不迁徙的情况下，成为城镇人口。

从产业发展看区域人口迁移

制造业出口周期带来人口潮汐

2025年广东省常住人口增加79万，其中自然增长29万，省外净流入50万。即便剔除人口自然增长因素，单靠迁移流入广东仍为全国人口吸纳第一大省，远超排名第二浙江的38.9万和排名第三江苏的22.7万的净流入规模。2025年全国人口增长前十大城市中，就有6座城市属于广东省。其中，深圳、广州两大超一线城市虹吸影响外，东莞、佛山、中山、惠州均为制造业出口大市。

图表24 2025年全国人口增长前十大城市

数据来源：wind，中泰研究所

制造业是广东支柱型产业，剔除人口自然增长因素后的广东省人口净流入与中国出口增速有较强的正相关性。2000至2019年间，我国出口持续高速增长，广东常年为全国人口净流入第一大省。2022年出口短期承压，制造业用工收缩，广东省人口流入速度明显放缓。2024至2025年我国出口转暖，广东省也重回人口净流入第一大省。

图表25 广东省人口净流入与进出口增速

数据来源：wind，中泰研究所，人口净流入数据已剔除人口自然增长因素

从未来的趋势看，传统工业制造业利润下行仍是长期趋势，传统制造很难再依靠扩产大规模新增普通岗位。叠加劳动人口总量逐年减少，以及工业机器人、AI在生产制造领域中的逐步应用，制造业整体吸纳低技能劳动力的上限或将逐年走低。

图表26 广东省工业企业利润

数据来源：wind，中泰研究所

民营经济和数字经济的高度活跃形成了人口蓄水池

长三角区域相对老龄化程度高，人口净增长主要依赖外来流入。2025年浙江省常住人口自然减少7.9万，江苏省自然减少30.7万，但剔除人口自然萎缩因素后，浙江省和江苏省的跨省人口净流入分别为38.9万人和22.7万人。

以杭州为代表的小微企业、电商、跨境贸易的快速发展，提供了大量灵活就业岗位。创业门槛相对较低，不仅吸引打工人，也吸纳创业者。而江苏在高端装备、化工、生物医药、半导体等高端制造领域底盘扎实，苏南工业园区高新企业密集，重点吸纳技术工人、理工科高校毕业生。

从未来的趋势看，高新技术及第三产业所吸纳的就业人数会越来越多。目前，按我国统计口径的第三产业占GDP的比重为57%，占就业人口的比重为49%，中间约有8%的差值空间。若参照美国的数据，美国第三产业就业人数占比长期以来都要略高于第三产业GDP占比，2025年美国第三产业就业人数占比进一步上升至84%。

图表27 我国服务业就业总数增加空间很大

高新技术产业规模和收入增速仍在快速扩张期，产业扩容及高附加值溢价对包括年轻人、技术人群在内的人口形成强大的跨区域吸引力，配套服务人口又随高新产业扩张同步流入，形成完整人口集聚生态。浙江、上海、江苏在高新制造业、数字经济、服务业提供海量岗位，多点同步吸纳人口，是长三角人口聚集的主要驱动力。

图表29 高新技术产业规模和收入增速仍在快速扩张期

数据来源：wind，中泰研究所

中西部核心城市吸引人口回流

我国中西部覆盖18个省及直辖市，国土面积占全国70%以上，涵盖超5亿人口，是国家战略腹地。全国统一大市场的建设，正在推动中西部地区形成更强的产业承接能力，以成渝、武汉、郑州、长沙、西安、合肥为代表的中西部核心城市，一方面在电子信息、新能源汽车、装备制造等产业布局完整产业链，一方面依托庞大本地消费市场改善城市基本条件，形成对内吸引力，吸引周边人口就近务工。

2017年至2025年间，成渝、武汉、郑州、长沙、西安、合肥常住人口增长均超百万，成都更是以549万的人口增量领先。2025年这些城市依旧保持人口正增长，重庆常住人口总数虽有下降，但主要因人口自然因素影响，剔除人口自然增长后，2025年重庆人口净流入11.5万人，位居全国省/直辖市第四。

图表30 中西部制造业强市对周边人口形成虹吸

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除人口自然增长因素

另一方面，中西部地区煤炭、油气、矿产、风能太阳能等自然资源富集，随着能源与矿产资源在新兴行业中重要性的提升，资源项目建设创造大量就业岗位，并带动配套产业发展，吸引外省技术工人、专业人才流入，也对中西部农村剩余劳动力形成吸引，留住本地青壮年，缓解本地劳动力流失。

图表31 资源型城镇培育拉动人口扩容

数据来源：wind，中泰研究所，数据未剔除人口自然增长因素

从长期趋势看，随着人口老龄化加速，人口的流动性也会下降。但同时，由于大城市的综合公共服务和就业机会多于中小城市，我国的大城市进程还会持续较长实际，人口超过1000万以上的城市数量会越来越多。今后可能不少五线城市会面临合并的可能，就是我国过去的自然村大量合并一样。

总人口的减少和人口老龄化带来的流动性减弱，使得我国今后交通基础设施的过剩问题日趋严峻，并带来一定的财政压力。此外，人口老龄化加速，会带来社保缺口扩大，财政预算支出中用于填补社保缺口的比重将扩大，这些问题都需要未雨绸缪。

（鉴于2022年至今地方各级统计部门公布的人口数据越来越少，尤其在出生人口和死亡人口等方面的数据，给我们人口研究带来不便，敬请谅解）