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蔡昉中国新型城镇化如何成为经济增长源泉

蔡昉:

中国新型城镇化如何成为经济增长源泉

——一个供给侧视角

一、引言

自2012年始,中国经济经历了一个显著的增长减速,综合考虑减速的节奏、深度以及持续时间,这次减速可以说是改革开放以来前所未有的。

虽然在2009年前后世界金融危机期间中国实施了大规模刺激政策,对增长速度产生了一定的非趋势性的或扰动性的影响,中国GDP增长率仍然从2007年(14.2%)或“十一五”(平均11.3%)的峰值,大幅下降到“十二五”的7.8%,到2015年又下降到6.9%。

更重要的特点是,这个减速趋势迄今为止尚未呈现人们在周期时期急切期望看到的(止跌回升的)谷底。

因此,正像世界经济减速一样,中国经济减速已经成为一个引人关注的经济学课题。

鉴于中国所处的经济发展阶段(中等偏上收入组,人均GDP约7800美元),中国能否正确应对这个减速挑战,也关乎其能否避免“中等收入陷阱”这样一个大命题。

实施正确的政策成功应对挑战,必须以准确判断经济形势和发展阶段为前提。

诸多研究者出于惯常的思维方式和分析框架,把这次中国经济减速解释为并等同于在整个改革开放时期,因需求侧冲击而不时出现的周期现象,并且开出了通过扩大投资进行刺激的药方。

例如,林毅夫(2011)的分析就包含了两个方面。

第一,通过把中国出口跌落与金融危机以来世界经济和全球贸易低迷,以及其他发展中国家出口下降的事实关联在一起,尝试论证中国经济减速是由于(外部)需求侧因素所致。

第二,通过把中国当前的发展阶段(以人均GDP相当于美国的百分比衡量)与其他东亚经济体的同等阶段,即日本的1951年、新加坡的1967年、台湾地区的1975年和韩国的1977年相比较,用后发优势分析框架论证中国尚有很大的高速增长潜力。

例如,数据表明,这些经济体在到达这一节点之后的20年中,分别实现了9.2%、8.6%、8.3%和7.6%的经济增长率。

由此似乎中国仍有8%的年均增长率潜力。

但是,这种比较经济发展阶段的方法,忽略了人口因素对经济增长的作用以及中国的“未富先老”特征。

考虑或者忽略这个因素往往得出大相径庭的结论,即如果按照劳动年龄人口的增长变化趋势做判断得出的结论就与按照人均GDP标准得出的结论不尽相同。

我们以15—59岁劳动年龄人口到达峰值(随后就进入负增长)的时间作为比较的基准(*1.比较所用数据来自于UN-Dept(2011)。

),2010年中国的发展阶段,实际上相当于日本的1990—1995年、韩国的2010—2015年,以及新加坡的2015—2020年。

如果把人口抚养比(14岁及以下和60岁及以上人口与15—59岁人口的比例)作为人口红利的一个代理指标,日本、韩国和新加坡的抚养比显著上升的时间点,也远远迟于按照人均收入水平定义的时间点。

例如,日本的人口抚养比虽然于1970年左右降到最低点,但是,真正开始显著上升则迟至20世纪90年代才发生。

而韩国和新加坡的抚养比上升,在时间上则大体与中国相同。

也就是说,相应于人均GDP水平来说,中国人口转变的速度格外快,人口红利丧失的转折点更是提早到来。

考虑到过去30多年高速经济增长对人口红利的高度依赖性,以及人口红利既早且快地消失这些因素,蔡昉和陆旸(2013)根据人口转变趋势对生产要素供给和全要素生产率的影响,估计了1979—2020年中国GDP的潜在增长率。

从各时期的平均数来看,1979—1994年间为9.66%,1995—2010年间为10.34%,2011—2015年间下降到7.55%,预计在2016—2020年间进一步下降到6.20%。

由此来看,中国经济减速是人口红利消失从而潜在增长率下降的表现,而不是需求侧因素造成的宏观经济周期。

越来越多的经济学家开始从长期经济增长的角度理解中国经济减速。

例如,巴罗(Barro,2016)认为任何国家不可能长期偏离2%这个趋同“铁律”,因此,他预计中国经济增长率很快将下降到3%—4%,断言中国不可能在“十三五”时期实现官方确定的6%—7%的增长率目标。

普利切特和萨默斯(PritchettandSummers,2014)也预测中国经济将迅速“回归均值”,即在2013—2023年间降到5.01%,2023—2033年间则下降到3.28%。

(*2.中文版见“亚洲超高经济增速将回落至全球平均水平”,《比较》第76辑,第1—40页。

)虽然在这类使用众多国家长期历史数据的研究中,在揭示“放之四海而皆准”的减速规律的同时,也不乏探索减速的国别因素的尝试(如Eichengreenetal,2013),但是,总体而言,此类研究忽略了为什么减速以及如何保持长期适度增长的中国特色因素,因而必然得出比实际情景“悲观”得多的预言,无意中助长了唱衰中国的论调和做空中国的打算。

因此,中国经济的长期可持续增长,不应该按照周期性框架去寻求见底反弹(V字形),而应该着眼于消除体制性障碍,挖掘生产要素(劳动力)供给和全要素生产率提高的潜力,保持中国经济在与发展阶段相符合的减速区间内增长,即尽可能平滑而缓慢地减速(L字形),直至完成从中等偏上收入阶段到高收入阶段的过渡。

通过户籍制度改革把新型城镇化转化为经济增长源泉,就是符合这一思路的结构性改革举措。

新型城镇化具有从需求侧拉动经济增长的作用,固然是一个重要的角度,已经得到决策者和研究者的充分关注。

例如,李克强总理在2016年《政府工作报告》中,把推进新型城镇化作为“深挖国内需求潜力”的一项举措,称之为中国最大的内需潜力和发展动能所在。

蔡昉和王美艳(2015)也具体测算了农民工市民化可能产生的扩大消费内需的效果。

更进一步,特别是为了把新型城镇化与供给侧结构性改革有机联系起来,本文着眼于城镇化对提高劳动力供给和全要素生产率,从而提高潜在增长率的重要作用(*3.除另有注明之外,本文所依据的人口总数和各类结构数字系作者的预测(参见郭震威,2016)。

)。

二、中国增长奇迹及其城镇化引擎

中国自20世纪70年代末以来史无前例的高速经济增长,提供了一个典型的二元经济发展经验。

从这个增长的构成源泉可以揭示出,正是二元经济发展过程的重要特征即劳动力无限供给,保证了充足的人力资源和人力资本、高储蓄率和高资本回报率,以及劳动力转移带来的资源再配置效率(构成全要素生产率提高的很大部分)。

所有这些因素源自有利的人口转变阶段,因此被称为人口红利(CaiandZhao,2012)。

人口红利支撑的高速经济增长,同时伴随着同样高速的城镇化进程。

中国城镇化率从1978年的17.9%提高到2014年的54.8%,年平均提高速度为3.2%,不啻为世界经济史上另一个由中国创造的发展奇迹。

更具有奇迹般意义的是,中国的农业劳动力转移或乡—城迁移,不仅是人类和平历史上最大规模的人口流动,也构成高速城镇化的主要源泉。

因此,研究中国的城镇化,不能不对农民工这个人口群体给予格外关注。

以下,我们从几个驱动经济增长的动力方面,考察中国的城镇化以及其中劳动力转移的贡献。

首先,农民工主导的城镇化满足城市经济对劳动力的需求。

二元经济发展的独特之处在于劳动力无限供给,而这个特征具体体现在以农业劳动力转移为核心的高速城镇化上。

在城镇人口转变速度从而老龄化进程快于农村,以及城镇非农产业扩张快于农业和农村经济的条件下,农村劳动力向城镇产业转移不可或缺。

事实上,与15—59岁劳动年龄人口一道,城镇户籍人口就业总量已于2010年达到峰值,使城镇就业继续增长的因素则在于农民工的持续增长。

依据一些统计信息,并在做出合理假设的情况下(*4.估算细节可参见Cai(2016)中对表3.2的说明。

),我们把2001—2014年间的历年城镇就业总量的构成进行了分解(表1)。

观察表1各列数字,可以发现许多有意思的信息。

第1列是按照城镇户籍人口进行的就业统计,该总量自2011年开始便进入负增长。

第2列是被逐渐纳入城镇就业总量统计中的农民工人数,不仅总量在增长,被计入的比例也在提高,其对城镇就业总量的统计意义上的贡献(占统计内城镇就业的比重,即第2列占第3列的百分比),从2001年的3.0%提高到2014年的30.8%。

正是由于农民工的这一统计意义上的贡献,使得城镇就业总量从数字上仍然可以保持增长(第3列),近年来的增长甚至可达千万人以上(第4列)。

可见,这里有一个统计上的悄然变化。

实际上,2014年全国经济活动人口的增量仅为380万,如果不考虑转移劳动力的话,城镇就业不可能产生新增量。

不过,客观地说,这并不暗示官方的城镇就业统计数据不实。

实际上,随着农民工在城镇企业就业稳定性的提高,特别是越来越多的农民工签订了劳动合同,参加了各项基本社会保险项目,他们越来越倾向于被企业看作是花名册上的职工,自然更可能被统计到官方就业数字里面。

此外,正如第5列显示,虽然数量在递减,但仍有很大比重的农民工,迄今尚未被统计到官方的城镇就业之中。

一旦把这些人纳入城镇就业统计,农民工对城镇就业扩大的贡献则更为显著。

其次,帮助维持高储蓄率和高资本回报率,保证资本积累对经济增长的高贡献率。

由于两个原因,相比于留在农村的劳动力和城镇本地的劳动力而言,农村转移劳动力具有年龄明显年轻的特点。

第一,人口流动的一般经验显示,在人力资本及其他人口学特征上具有优势的群体更倾向于流动,使得农民工群体在年龄上比留守劳动力占优势。

第二,城镇人口转变领先于农村,因而老龄化进程来得比农村更早,因此,农民工在年龄上也明显比城镇劳动力占优势。

这一情况意味着,农民工进城改变(降低)了城镇的人口抚养比,从而帮助保持“食之者寡、生之者众”的人口结构,从而可支撑较高的储蓄率。

例如,我们利用2010年第六次人口普查数据,把城镇常住人口中有城镇户口的(本地居民)与没有城镇户口的(外来人口)进行比较(图1),可以看到,前者的抚养比为0.43,后者为0.18。

这种情形说明,没有户籍的外来人口进入城镇并成为常住居民,可以把城镇常住人口的抚养比显著地降低到0.35。

不仅如此,靠农民工得以保持的劳动力无限供给的特征,可以使资本积累从而投资增长获得所需的劳动力供给,以至资本报酬不会出现递减现象,加上劳动力部门间转移可以创造资源再配置效率,使投资回报率得以维持在较高的水平。

正如研究所示,中国经济在较长时期内的确保持了较高的资本回报率(参见白重恩等人,2006,中文版见《比较》第28辑,第1—22页)。

正是由于上述两个条件,许多研究得出了资本积累对经济增长具有占绝对优势的贡献。

如在蔡昉和赵文(2012)的模型中,1982—2009年间中国GDP增长率中来自资本积累的贡献高达71%。

第三,作为城镇就业增量主体的农民工,有助于改善城镇劳动力的整体人力资本。

一般认为农业转移劳动力受教育程度较低,属于低技能或非熟练劳动力,因此,农民工不会对城镇劳动力群体的人力资本改善做出什么积极贡献。

的确,平均来看,农民工的人均受教育程度低于城镇户籍劳动力。

例如,根据2010年中国城镇劳动力调查(CULS)数据(*5.该调查系2009年底到2010年初,中国社会科学院人口与劳动经济研究所在上海、武汉、沈阳、福州、西安和广州六个城市进行的劳动力调查数据。

该调查根据分阶段随机抽样原则,在每个城市分别抽取了700户城市居民家庭和600户外来人口(农民工)家庭。

),农民工平均受教育年限为9.5年,城镇本地劳动力为12.1年,两者之间有2.6年的差距。

然而,如果考虑到两个劳动力群体的年龄分布特点,农民工对于城镇劳动力的人力资本贡献就是正面的了。

例如,在CULS的样本中,农民工和城镇本地劳动力的年龄中位数分别为33岁和40岁。

在图2中,我们展示两个群体的年龄分布和分年龄的受教育年限。

以0点为基点,图2的上部反映农民工分年龄构成及分年龄组受教育年限,图2的下部反映城镇本地劳动力的分年龄构成及分年龄组受教育年限。

从中可以看到,由于农民工年龄较轻,而且特定的年龄组具有较高的受教育程度,他们对逐年退出劳动力市场的城镇职工形成替代,就可以提高总体劳动力的人力资本。

例如,21—25岁组农民工的受教育年限为13.3年,这个群体对55—59岁组城镇本地劳动力(受教育年限为10.1年)的替代,增加城镇劳动力整体受教育年限的效果就是显著的。

最后,剩余劳动力从农业向非农产业的转移塑造了一个库兹涅茨过程,实现了资源再配置。

库兹涅茨指出产业结构变化的关键,是资源从生产率较低的部门向生产率更高的部门转移,从而经济整体的资源配置效率得以提高。

我们可以将此视作“库兹涅茨式”产业结构演进过程(参见Aoki,2012)。

研究表明,劳动力转移产生资源再配置效率,是亚洲经济体产业结构变化的一个典型特征(McMillanandRodrik,2011),也构成中国改革开放时期劳动生产率或全要素生产率提高的重要组成部分(BosworthandCollins,2008),并对这一时期的经济增长做出显著贡献(如都阳,2014)。

通过合理修正国家统计局关于农业劳动力的定义,都阳和王美艳(2010)重新估算了2009年的实际农业劳动力,表明官方数字把农业劳动力高估了约13.4个百分点。

本文根据这个口径,扩展并重新构造了1984—2014年间的实际农业劳动力数据,得出的结论是,到2014年,实际务农劳动力的比重,至少比国家统计局的数字低10个百分点(图3)。

这一估计数,与朱晓东等人(BrandtandZhu,2010)使用其他数据来源所做的估计高度一致。

在估算中,我们把官方数据与重估数据之间的差额,作为残差处理,在正常劳动力市场状况下,这个“残差”劳动力分别分布在第二产业和第三产业,在以往时期,当非农产业遭遇冲击时,也常常回到农业这个剩余劳动力蓄水池中。

不过,随着农业机械化水平从而劳动生产率的提高,农业越来越不发挥剩余劳动力蓄水池的作用了。

三、现有城镇化模式的人口学分解

从人口学的角度,城镇化即城市人口增长及比重提高有两个来源,分别为城镇人口的自然增长和机械增长(迁移)。

在生育率下降特别是城镇生育率更早下降的情况下,城镇化率的提高更倚重于人口迁移。

而中国人口迁移的一个最富特色的构成部分就是农村劳动力(又称为外出农民工)向城镇的大规模转移。

按照统计定义,城镇常住人口是指在城镇居住6个月及以上的人口,外出农民工是指离开本乡镇6个月及以上的农村劳动力。

农民工中96%进入各级城镇,故这个人口群体实际上被统计为常住城镇人口。

因此,我们可以对国家统计局城镇化数据和农民工监测调查数据进行比较,从农民工数量增长情况粗略地看其对常住人口城镇化的贡献。

按照国家统计局定义的口径,2014年城镇常住人口为7.49亿,城镇化率为54.8%。

其中户籍人口占42.5%,农民工(1.68亿)占12.3%,农民工占全部城镇常住人口的比重,即对城镇化的贡献率为22.5%。

在2004—2014年间,城镇常住人口年均增长3.3%,农民工增长率为3.6%,农民工对这期间城镇化率的提高做出了24.2%的贡献。

从人口学分析,可以得到更精确的关于农民工对常住人口城镇化贡献的估计。

根据人口居住地与户籍登记地是否分离,中国城镇人口的机械增长,可以进一步区分为非户籍迁移(户口仍在农村,即农民工)和户籍迁移(户口随本人转移到城镇)两种情况,后者可进一步区分为就地转移(居住地不变,户籍性质由农业人口改变为非农业人口)和异地迁入两种情况。

局限于数据的可获得性,本文仅对2010年城镇人口增长量进行分解。

首先,我们将城镇常住人口的增长量做出分解。

根据国家统计局公布的数据,这个增长量等于2010年城镇人口66978万与2009年城镇人口64512万之差,为2466万人。

根据国家统计局公布的全国人口自然增长数据(在普查数据基础上做了调整),在城镇新增常住人口中,城镇自然增长量为出生人口(722万)减去死亡人口(332万),即390万人。

城镇人口机械增长量为城镇人口增长量与自然增长量之差,即2076万人(=2466万-390万)。

因此,人口机械变动对2010年城镇人口增长的贡献率为84.2%(=2076万/2466万×100%)。

也就是说,城镇人口增长主要是机械增长的结果。

其次,我们把城镇人口的机械增长量分解为非户籍迁移与户籍迁移。

据国家统计局数据,2010年、2009年全国非户籍迁移总量分别为2.21亿人和2.11亿人。

根据马小红(2014),我们知道了非户籍迁移人口中乡—城迁移、城—城迁移、乡—乡迁移、城—乡迁移的分布,推算2010年乡—城非户籍迁移人口、城—乡非户籍迁移人口分别为14016万和631万,两者之差(1.34亿)即为乡—城净迁入人口。

同理,2009年乡—城净迁入为1.28亿(=13356万-601万)。

因此,2010年乡—城净迁入与2009年乡—城净迁入人口之差(630万)即为2010年乡—城净迁入人口的增量。

由此计算,乡—城非户籍迁移人口对2010年城镇人口增长的贡献率为25.5%(=630万/2466万×100%)。

这部分人口的主体就是进城务工农民工(及其随迁家属)。

第三,我们估算乡—城户籍净迁入人口(城镇人口机械增量减去乡—城非户籍迁移人口增量)为1446万(=2076万-630万)。

因此,户籍迁移人口对2010年城镇人口增长的贡献率为58.6%(=1446万/2466万×100%)。

乡—城户籍迁移人口又分为异地迁入(户籍迁出原乡镇)和就地转移(户籍所在地不变,但户籍性质实现了农转非)两种情况。

根据2014年1‰人口抽样数据推算,2010年乡—城异地户籍迁入人口为123万。

相应的,乡—城就地转移人口为1323万。

这部分人的主体是城镇化过程中,因城乡区划调整被整体划入城镇,从而改变户口性质的那部分人口。

除此之外,我们还可以以“异地迁移”为特征进行分类,即乡—城异地净迁移人口(共为753万)可以区分为两部分:

第一,以人户分离为特征的乡—城异地非户籍净迁移人口,总数为630万,占83.7%;第二,乡—城异地户籍迁入人口,总数123万,仅占16.3%。

我们把以上所做的估算结果列入表2,并简洁地归纳出四个主要结论:

第一,人口机械增长是城镇化的主要动因。

第二,非户籍迁移对城镇化的贡献率约为1/4,主体是进城务工的农民工。

第三,因行政区划变动实现的人口就地转移(即户籍实现农转非),对城镇化具有十分显著的统计意义上的贡献率,但这种变化只是一种统计口径调整,本身并不具有内涵上的实质性改变,如这部分人口就业是否变化与户籍身份并无直接关联。

第四,户籍制度仍然制约着迁移行为和迁移过程,在乡—城迁移人口中,实现人口与户籍同迁的比例很低,且绝大多数不是通常意义上的农民工群体,这形成中国迄今为止的非典型城镇化特点。

户籍制度是中国特有的制度安排,也是迄今硕果仅存的计划经济体制遗产。

从中国城镇化的特点看,户籍制度远非以往人们所理解的那样,仅仅简单作为区分不同居住地和就业所在地,甚至也不是仅仅作为区别提供基本公共服务的制度形式,而是有着更为深刻的发展内涵。

如在表2中所示,在五花八门从而含义不一的城镇新增常住人口中,非户籍迁移人口或外出农民工[表2中(2-1)]是真正意义上的库兹涅茨过程的支撑者,对资源重新配置从而经济增长做出重要的贡献,也决定着城镇化的未来趋势和经济增长的前景。

四、新型城镇化创造改革红利

从中国的人口转变趋势以及独特的城镇化性质进行判断,现有的城镇化速度必然显著减慢。

根据中央政府的规划(中共中央、国务院印发,2014),常住人口城镇化率预计在2020年达到60%左右。

按照这一规划目标,结合对今后中国总人口的预测,我们在表3中列出对截至2030年的城镇化预测。

其中有两个信息值得特别注意。

第一,即使按照国家规划设定的目标进行预测,也可以发现城镇化速度是递减的,从2015年城镇化率提高1.6%(已经大大慢于以往的速度),下降到2030年城镇化率提高0.6%。

第二,按照这个速度要求,需要具有一定数量的乡—城迁移支撑,从2015年的大约1197万人下降到2030年的764万人。

显然,如果每年乡—城迁移人口达不到所要求的规模,按照这个口径统计的城镇化率,届时也便无法达到目标要求。

从目前外出农民工增长的趋势看,保持数百万至上千万乡—城迁移规模增量的假设过于脆弱,将其作为目标则很有可能会落空。

在中国官方文件中,虽然经常把农民工称作农业转移劳动力,其实,这部分人口并不是从农业中转移出来的。

把许多研究揭示的外出农民工以及务农劳动力的人口学特征进行比较,可以得出结论:

正在务农的劳动者处于不利于外出的地位,所以基本上不会成为迁移增量的主体。

事实上,每年新增的外出农民工主要由农村初中和高中毕业生构成,换句话说,主要是16—19岁年龄组的人群。

根据人口预测,无论按照常住人口的口径还是户籍人口的口径,这个人群已经于2014年达到峰值,2015年即显著减少,并从此进入负增长(图4中画出的是农村常住人口中的这个年龄组人数)。

这种人口变化趋势必然降低农业劳动力转移速度。

事实上,根据国家统计局的数据,在2005—2010年间,外出农民工每年增长4%,这个增长率在2014年下降为1.3%,2015年则进一步下降到0.3%。

由于户籍制度的制约,农村劳动力转移尚未成为永久性的,而表现为一种有来有去的模式。

一旦每年新增(年轻)外出劳动力人数少于返乡(年龄较大)农民工人数,将会导致以下结果:

(1)劳动力短缺进一步加剧,使中国制造业的单位劳动成本进一步向发达国家靠近;

(2)大大降低人力资本改善的速度;(3)劳动力无限供给特征进一步弱化,加剧资本报酬递减现象;(4)产生“逆库兹涅茨现象”,资源配置效率从而全要素生产率的提高进一步受阻。

所有这些因素都会降低潜在增长率,增加中国经济保持中高速增长的难度。

一旦以这种口径定义的城镇化显著减速,城镇化对中国经济增长的贡献也就难以持续。

例如,都阳(2014)估计,表现为常住人口城镇化和农民工跨部门转移的劳动力再配置,对中国经济增长的贡献率,已经从2001—2003年的平均27.2%,下降到2010—2012年的平均9.1%,其间共降低了2/3。

那么,是否从此中国城镇化对于经济保持适度增长目标便无所作为了呢?

为回答这个问题,我们先来看看中国经济要实现中高速增长需要哪些条件,新型城镇化怎样与之相关,然后探讨如何通过供给侧结构性改革满足这些条件。

第一,既然中国经济减速原因在于供给侧,缘于人口红利消失后潜在增长率下降,保持适度增长的出路也便在于从供给侧通过结构性改革,消除阻碍劳动力供给和全要素生产率的体制性因素。

第二,劳动年龄人口已经处于负增长,并且经济活动人口即将(预计于2017年)进入负增长时代,因此,劳动力存量在区域之间和部门之间的再配置,譬如提高农村劳动力的非农产业参与率,是增加劳动力供给的唯一可行方式。

第三,目前非典型的城镇化难以持续,制约农民工稳定在城镇居住和就业的体制性障碍在于现行的户籍制度,因此,通过户籍制度改革促进农民工市民化,可以赢得实实在在的改革红利。

对中国经济的模拟表明(CaiandLu,2013),如果在2011—2020年间,每年把非农产业的劳动参与率提高1个百分点,这一期间的年均GDP潜在增长率可以提高0.88个百分点。

如果在同一期间,全要素生产率的年均增长率提高1个百分点,这一时期的年均GDP潜在增长率可以提高0.99个百分点。

可见,通过把农民工转化为市民而不再仅仅作为过客般的劳动者,可以保持农民工作为劳动力供给和资源再配置主要贡献者的地位,从而达到一箭双雕的效果,同时提高劳动参与率(延长人口红利)和资源再配置效率(获得新的可持续增长动力)。

五、结论和政策建议

对经济增长做出重要贡献的中国常住人口城镇化,因其没有解决乡—城迁移者(农民工)市民化问题,不仅因未能提供均等的基本公共服务,使这个群体处于脆弱的经济和社会地位,而且也因农民工就业的不稳定而降低了劳动力供给。

所以,户籍制度尚未得到彻底改革之前的常住人口城镇化,是个半截子的城镇化,不能履行城镇化的全部应有功能。

更值得担忧的是,随着人口转变阶段的变化,这个依靠常住人口推动的城镇化必然显著减速,甚至难以为继,影响中国经济增长的可持续性。

因此

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