作为14亿分之一理解中国：人与人口如何建立关联？| 随机波动048
illustration credit: 黄雷蕾（微博@黄雷蕾Linali）
我们对人口有许多好奇。
包括对于最基本的知识的好奇——普查是怎么做的？为什么我们有户口身份证还要普查？人口普查的历史始于何时？
包括关于日前公布的第七次人口普查数据的好奇——总和生育率低至1.3有多么严重？出生人口性别比111.3意味着什么？男性人口比女性人口多3000万是怎么来的？人户分离人口达到4.93亿是怎样一个概念？
也包括一些延伸开去的、更深层次的好奇——我们能想象一个人口负增长的世界吗？我们一直以来对人口红利的认识是否有夸大的成分？人口学研究和个体生活之间存在哪些张力？如果以当下的数据对未来做预判和政策建议，人口学要如何面对误判的可能？人与人口的概念可以在何种层面上产生交汇？作为14亿分之一的具体人要如何感知庞大而复杂的数据，并与之获得关联？
带着许许多多疑问，随机波动前往中国人民大学，跟人口与发展研究中心研究员、副教授靳永爱上了一节课。靳老师的讲解不仅让我们意识到了人口学研究宏大的空间与时间维度，也让我们理解了人口学是如何提出问题、影响政策从而关切具体的人的。这些数据是你也是我，内含着我们的生死、婚育、位移与生活的方方面面，如果我们无论如何都是这14亿分之一，我们便要一起面对和接受一个在今天看来可能陌生的、少子化的、老龄化的、流动着的未来。
人口普查ABC：中国在周朝就有人口普查制度
傅适野：我们想首先了解一下关于人口普查的基本知识，比如我国的人口普查的方式是怎样的？和平常的一些人口抽查有什么区别？人口调查具体是怎么开展的呢？
靳永爱：人口普查有很悠久的历史，到目前为止，全世界有200多个国家会定期开展人口普查。最早的全国范围内的人口普查出现于1749年的瑞典，美国紧随其后，在1790年开始做第一次全国范围内的人口普查，后来形成了这样一个历史传统，每10年做一次人口普查。其他很多国家包括中国、新加坡、日本等等都有人口普查的传统和历史。
中国历史上一直都有人口统计，可以追溯到舜禹时期。因为人口对于赋税、征兵等等方面都是很重要的信息，所以在周朝就有人口普查制度了。到1928年，中国试图做一次全国范围内的人口普查，当时做得不那么完整，覆盖没那么好，那次普查和后面一些估计的数据综合起来，在1931年发表了全国人口为47480万人的结果，这就是“四万万人”的说法的来历。
新中国成立以后，我们已经进行了7次全国范围内的人口普查。前三次人口普查分别是在1954年、1963年和1982年，后面就形成了规律性的每十年一次的人口普查，分别是在1990年、2000年、2010年和2020年。
实际上，除了人口普查，我们会每5年进行一次1%的人口抽样调查，以及每年会有一次1‰的人口抽样调查，很多调查项目跟普查一样。这些都是我们了解人口情况的非常重要的信息来源。
冷建国：普查的意思是查到一个国家里的每一个人，对嘛？
靳永爱：对，普查就是普遍调查，是每一个人都会被纳入进来的。但实际上，普查有短表和长表之分，我国从2000年第五次人口普查开始采用短表和长表相结合的方式，因为整个普查的成本是非常高的，每增加一个项目带来的成本都是不可估量的，所以我们将普遍调查和10%的抽样调查相结合，10%填长表的人会被问到更丰富的信息，包括婚姻、生育、就业和迁移等等。
冷建国：第七次人口普查的发布会提到了本次普查的一些特点，比如普查员数量高达700多万人，普查也采用了一些新的方式，包括网络手段。
靳永爱：第七次人口普查一个最大的特点就是全面的电子化，这是信息技术发展的结果。电子化有几个很重要的优点，一是省去了中间的录入的过程，可以帮助减少人工录入的误差。之前我们还要面对大量问卷的运输和保存工作，电子化也可以提高效率，工作人员在后台可以进行实时的监控，看到各地具体的一些情况。
傅适野：第七次人口普查首次用了报身份证的方式，这种方式会给数据带来什么样的影响？
靳永爱：我们系翟振武教授写过一篇文章，专门论证为什么要把身份证纳入到普查里面来。身份证纳入普查有一个优势，身份证号对于每个人来说都是唯一的。以前可能会有一个人有两个身份证、两个人用一个身份证号等情况，近些年公安部门做了很多工作，对身份证进行清理，到现在为止，我国基本上能够实现一个人一个身份证号，每个人有一个独立的unique identity。
从普查数据的角度来看，这可以帮助我们减少重报的风险。一些针对2010年六普数据的学术研究发现，16~22岁的人口会出现较多的重报问题，主要是因为这一年龄段的人口流动较大。身份证能够很好地避免这种重报，每个人有一个身份证号，居住地和户籍地只登记一次。
人口总量
傅适野：在基础的科普之后，接下来我们希望具体探讨一下第七次人口普查的一些数据，从人口学家的角度来看，这些数据为什么是这样的，以及长远来看会带来怎样的影响。日前公布的数据中比较受关注的几项是人口总量、出生率、性别比、人口结构以及流动人口，靳老师能不能首先介绍一下七人普的数据反映了过去10年间我国人口总量方面一些怎样的变化？
靳永爱：第七次普查的人口总量是14.12亿，跟10年前相比，人口增长了7200万左右，但我们可以看到总体增长速度变缓了。我们可以划分时间段来计算年平均增长速度。在第六次人口普查到第七次普查之间，年平均增长率是0.53%，比2000年第五次普查到2010年第六次普查之间的年平均增长速度更缓。
生育率
傅适野：提到人口增速减缓，就不可避免要涉及生育率的问题，因为女性生育关系到整个人口再生产的核心。
靳永爱：在前几天的普查数据发布会上，国家统计局在答记者时提到几个数字——这一次普查发现出生人口是1200万左右，总和生育率是1.3，这一点引起了很多讨论。从国际上来看，1.3属于极低生育水平，因为我们有一个通行的标准，即1.3~1.5代表很低生育水平，1.3以下就是极低生育水平。
傅适野：什么叫“总和生育率”？
靳永爱：大众更容易理解的是一个人平均生几个孩子，但是通过调查来了解这一点是很难的，就要追踪一个人在整个生育期——如果按15~49岁来算就是30多年——里的生育数量，非常困难，不利于当下公共政策部门做出一些政策的应对。所以人口学领域就发展出一个“总和生育率”的指标，是有一个假想的队列，如果按照某一个时期、每一个年龄的育龄妇女生育情况度过整个育龄期15-49岁的平均生育孩子数。简单地理解，相当于把你一生的生育平分到了每一年来完成百分之多少，这样一生下来你就平均有多少个孩子。
如果生育水平长期比较稳定的话，这个数据确实能反映整体上一个人平均而言一生中生育孩子的数量，但对于包括中国在内的一些国家来说，受政策影响，不同时期生育情况的变化太大，所以总和生育率反映的只是当下情况。
傅适野：谈到生育率，我们也经常提到一个概念“世代更替水平”（replacement fertility），靳老师可以解释一下这个概念吗？
靳永爱：世代更替水平也是在我们领域很常用的一个概念，指的是子代数量能够替代父母一代数量的生育水平。如果从一个家庭的角度来看，夫妻两人要生2个孩子才能完成替代，但实际上，我们的更替水平一般是2.1，为什么不是2？是因为孩子从出生到活到父母那个年龄中间是有死亡风险的，把死亡的因素考虑进来，总和生育率达到2.1左右就是更替水平。
冷建国：我读到一些外媒对于七人普数据的分析，有些在探讨是不是独生子女政策影响至今，导致了中国今天生育率走低，也有一种声音认为，事实上全世界许多国家都正在经历生育率降低的阶段，这是经济发展水平提高的一个必然结果，这两种意见之间存在一个交锋。靳老师怎么看？
靳永爱：我们一直很反对把中国的生育政策单一称作“独生子女政策”，它实际上是一个政策的体系。在上世纪80年代初期，一开始实行的是“一孩政策”；后来发现在农村推行会产生一些问题，为了符合实际情况，我国在19个省份相继实现“一孩半政策”——如果第一胎是女孩的话，一对夫妇可以再生一个孩子，一些地方也有“两孩政策”的试点；之后，各个省份相继实行“双独政策”——夫妻两人都是独生子女的话，可以生两个孩子。2013年1月1号开始实行“单独政策”，即夫妻双方只要有一方是独生子女，就可以生两个孩子。到2016年1月1号，我国开始实行“全面两孩政策”。所以，我们国家整个政策处于一个在不断完善的过程中，不能单独称为“独生子女政策”。
冷建国：最近美国播客节目The Daily有两期探讨了日本和美国生育率走低的原因，日本那期更多分析了社会性别文化层面的问题，对美国来说，学者认为存在着育儿成本不断增高、育龄不断推后、社会环境不是特别安全等等现实原因。您刚才提到2016年初我国开始实施“全面二孩政策”，2016-2018年之间人口生育率有所上升，之后还是继续往下走，您觉得有哪些方面的原因？
靳永爱：“全面二孩政策”实施以后效果还是有的，我们可以看到，二孩比例在提高。为什么我们生育率依然很低？其实在于一孩生育比较少。
如果直接分析原因的话，第一就是育龄妇女规模在不断下降，出生人数肯定会下降。第二是结婚生育时间的推迟，这个因素影响很大，2010年我国平均初婚年龄为23.8岁，根据中国家庭追踪调查2018年的数据，平均初婚年龄已经推迟到了26.5岁。同样地，在中国，结婚一般发生在生育之前，平均初育年龄也会随着结婚年龄的推迟而推迟，一孩生育的推迟也带来了总和生育率的下降和出生人数的下降。
在中国，二孩生育意愿整体上并不高，但一孩生育还是比较普遍的。当然这背后也有很多原因：一方面，生育养育的成本不断提高；另一方面，有性别平等意识的文化女性如果不能很好地平衡工作和家庭的话，她的生育意愿也自然会降低。
第三是政策方面的原因。我国还没有建立完善的针对0~3岁婴幼儿的早期托幼服务体系，如果生育之后孩子缺少照料和支持，人们的生育意愿也不会高。
冷建国：我们提到生育率降低，一方面会认为是社会经济发展水平提高的必然结果，但同时又普遍觉得这似乎是一个比较悲观的事实。为什么会有这样一种反差呢？
靳永爱：在中国，生育率下降在前期阶段可能受政策影响较大，到后面的阶段，当社会经济发展到一定的程度，就会发挥更主要的影响。但在全世界范围来看，生育水平也不是随着经济发展而一直无限制下降的，有些国家降到一定程度之后也会出现回升。
冷建国：现阶段我们能看到的整个社会支持做得比较好的、经济发展水平特别高的一个样本，可能就是北欧。北欧国家的生育水平大概是怎样的？是否显著高于东亚的发达国家比如韩国和日本呢？
靳永爱：对，北欧整体要高一些。有研究者发现，社会经济发展到一定水平，用人类发展指数来看的话，会先出现一个下降的过程，随着社会经济发展程度继续提高，又会出现一个回升。也就是说，当社会资源丰富到一定程度，养育孩子的成本可能不再是一个太大问题的时候，生育率会有回升。另一个很重要的原因在于北欧国家性别平等的文化，夫妻都会承担家庭照料工作。所以，如果一个国家性别平等做得更好的话，对生育率提高是很有帮助的。
傅适野：我们聊生育问题很多时候是从政策层面出发的，但我们也看到互联网上很多和我们同年龄段的女性会表达强烈的推迟生育的意愿，甚至恐婚恐惧的想法。人口学家怎么看待数据、政策与现实生活中个体的生育选择之间的间隙？七人普数据出来之后，也有学者在呼吁全面开放生育，但我们也知道，政策的倡导和个体的决定之间是有很大距离的。
靳永爱：是的。我们在做研究和政策建议的时候，肯定只能从宏观上看到一种平均的影响，我们看到的只是“是/否”。对于个体而言，选择当然是非常多样化的，做出决策的过程也非常复杂。
我觉得这是两个方面的问题，彼此不矛盾。从政策的角度出发，我们肯定需要了解民意，所以社会调查很重要，我们需要去知道大家到底都在想什么，从而得出数据，然后再基于数据，来制定包容性的生育政策，进而创造一个更友好的生育环境。政策制定者需要看到整体的、宏观的结果，同时这也是每个个体综合决策的结果，反过来，这些个体的决策也确实会受到政策的影响。举一个例子，如果托幼机构做得很好，0~3岁的托幼服务质量很高，对于人们生育意愿的提高平均而言也是有用的——这里所说的“平均而言”，就是每一个个体做出的综合的决策的结果。
性别比
傅适野：性别比也是在我们讨论人口问题时大家很关注的一个指标。七人普数据发布会称，我国出生人口性别比为111.3，较2010年下降6.8，但依然处于一个很高的水平。靳老师能否讲一下性别比这个概念，以及它在人口数据中反映的一些问题。
靳永爱：111.3是我们说的出生人口性别比，指某一个时期内出生人口中男婴和女婴的相对比例，即每出生100个女婴对应的男婴的数量。我国的出生人口性别比在80年代后期有一个升高的过程，一直持续到2000-2010年，2010年以后出现了缓慢的下降，所以出生性别比失衡有一个逐渐改善的过程。
出生性别比升高的原因是多方面的，比如中国社会长期以来存在男孩偏好，在生育政策——只能生一个或两个——挤压的情况下，就会出现性别选择的行为。后面随着国家治理性别比失衡的力度加大，整个社会观念也在变化，出生性别比逐渐下降，我相信未来还会继续下降，到一个正常的水平。我们说的正常范围是103~107之间，并不是说100才是正常水平，因为自然规律就是出生时男孩要比女孩要多一些，之后男性各年龄段的死亡率都比女性高，这样就在一个很大的范围内实现了人口性别之间的平衡。
冷建国：目前中国的男性人口比女性人口多3000万人，这是在一个正常范围内的数字吗？
靳永爱：我看到大家都在讲“3000万光棍”的问题，我们之前也针对15~44岁这样一个婚育期年龄段的人口做过一个大概的预测，预测结果也是，在2030年左右，会有3000万左右的男性多出来。
这里涉及到人口整体性别比问题。七人普公布，我国目前整体人口性别比是105左右，高于世界上很多国家，这也是此前我国出生性别比偏高、长期以来累积的一个结果，所以出现了这样较大程度的男性多于女性的现象。
傅适野：我看读到果壳一篇文章对于性别比的分析，文章提出，现在的性别比会影响未来人口的性别比及人口构成，男性人口比女性多可能导致的问题，一个是养老困难，因为这些独居老年男性可能缺少生活上的保障和家庭网络的支持，第二是增犯罪率会升高。这一情况也会带来外籍新娘的问题，我们在之前的报道里也看到过越南新娘的故事。从政策制定的角度来看，是否会考虑到这些问题，以及我们要怎么在后面的政策中校正性别比的问题呢？
靳永爱：男性比女性多，尤其是在婚育高峰期，人数多出这么多，确实可能引发一些社会问题。尤其对中国社会而言，整体上，家庭养老还是发挥了很大的作用，以婚姻为基础的、稳定的家庭结构本身对于社会和谐发展也很重要。
对男性自身而言，养老会成为一个很大的问题，政府在这方面的负担也会比较重。现在可能还没有专门针对“剩男”的政策，但很多政策实际上能够把这些人覆盖进来，比如针对贫困地区的一些扶贫政策，因为婚姻市场中被剩下来的男性多来自于贫困地区，通过扶贫可以改善他的经济状况。
傅适野：当我们看这些数据的时候，会发现其实是“剩男”更多，但互联网空间的讨论更多集中在“剩女”身上，人口数据呈现出来的东西，和我们平常在网络上看到的热点话题形成了一种错位。
老龄化
冷建国：当我们说生育率走低，一个非常直观的结果就是老龄化加重，他们刚好是社会人口结构的两端。如果年轻人变少、老年人增多的话，劳动力和养老保险的未来似乎也都比较严峻。生育率降低是不是必然代表着老龄化的增强？
靳永爱：当然。生的孩子越来越少，底部的人就越来越少，而对现阶段的中国来讲，不断进入老年的这一批人，他们当时的出生人数是非常高的，所以顶部人口持续增多，老年人口比例也将不断上升，老龄化就会加快发展。
冷建国：在很多研究者看来，中国面对的老龄化跟西方不太一样，中国社会的老龄化被认为是“未富先老”——在我们的家庭可支配收入还没有到达发达国家水平的时候，老龄化提前到来了。您认为这是中国面对的一个很特殊的老龄化状况吗？
靳永爱：是的，好多人都在提“未富先老”，这确实是我们国家的一个特点。我国的经济发展还没到那么发达的程度，但是现在的老龄化问题已经很严峻。虽然从比例上来看，我们跟很多国家相比可能没有很高，但我们的人口基数大，老年人口的绝对规模就大。每一个个体老年人的各方面需求都要满足，对整个社会来讲是一个很重的负担。
冷建国：刚才您提到了低龄儿童的社会照护，可以让年轻人更放心地生育，另一端的老龄人口其实也面临照护缺失的问题。随着老年人口数量不断增加，整个社会需要更多的医疗机构和照护体系。
靳永爱：我们面对的是一个长期的、不可逆转的人口变化趋势——老龄化不可逆转，生育水平想要再回到2以上短期内应该也是不可能的事情了。社会要适应这样的变化，政策制定就一定要适应这种新的趋势，制定更有利于提高人们福祉的支持性的政策。
流动人口
傅适野：七人普引发关注的另一个点就是流动人口问题，最新统计数据是流动人口有3.76亿，比2019年的抽查多了1.4亿。
靳永爱：今年流动人口数据一出，大家非常诧异，怎么会突然增这么多？我想有两个方面的原因。一方面肯定是普查覆盖更完全了，漏报率更低，数据更准确了。那为什么跟2019年的数据有这么大的差异呢？2019年我国做的是一次1/1000人口抽样调查，除了本身抽样的误差之外，也会存在一些漏报问题。疫情期间人口管理更完善，挨家挨户的排查使得社区掌握的信息更加完整，对后面的信息收集也是有帮助的。另一方面，人口流动越来越频繁，流动人口呈增加趋势，所以流动人口增多是必然的。
傅适野：七人普提供了一项数据，2020年我国人户分离人口达到4.93亿人，约占总人口的35%。所以流动人口的衡量指标是怎样的？就是人户分离吗？
靳永爱：怎样识别流动人口，简单地看，就是常住地和户口所在地是否一致。当然，人户分离并不完全是流动人口的概念，这4.93亿里包含了市内人户分离人口。比如我在海淀租房长期居住、工作，但我户口在朝阳，这种市内的人户分离不算作流动人口。
所以人户分离分为两类人：一类是远离家乡到“外地”经营 、就业或学习等的人 ,这一类就是我们经常说的流动人口，就是七普公布的3.76亿；另一类是在一个城市市区范围内因为工作、搬迁等原因而形成居住地与户口登记地相分离的人。这两类人特征是很不一样的。从2000年第五次人口普查起，普查数据可以开始区分市内人户分离人口了。
傅适野：这样算下来，相当于每4个中国人里就有1个是流动人口，比例是非常高的。但我觉得在讨论流动人口的时候，一种倾向是把流动人口和进城务工人员划等号，内含一种污名化的倾向。但从数据上来看，如此巨大的流动人口群体其实包含了各个阶级、性别、受教育程度，并不是铁板一块。
靳永爱：对，流动人口内部的差异性非常大。以前我们印象中的流动人口是从农村到城市打工，实际上随着社会发展，我们不仅有城乡流动，城城的流动也非常多。
政策制定应该考虑到流动人口内部的异质性以及不同群体之间需求的不同。比如，带孩子的和单身未婚的流动人口，其需求是不一样的；有些父母随迁，老人的的医疗报销和养老等等问题也都要纳入考量，不能仅仅把流动人口看成一个简单的数字。
冷建国：人户分离比例这么高，一方面体现了当下流动的便捷性以及中国的城市化程度，但是另一方面是不是也挑战了我国的户籍制度？
靳永爱：流动人口研究大家段成荣老师认为，我们现在已经实现了从“乡土中国”向“迁徙中国”的转变，流动人口会越来越多，中国社会要适应这样大规模人口流动的状态，我们就是这样流动的社会。传统的城乡二元分割的户籍制度，可能已经不能适应现在的这种情况了。
流动人口在流入地需要各方面的服务，住房、就业、孩子上学等等，相应政策制度确实应该做出一些改革，让流动人口更好地融入。我们讲美好的生活，其实是大家一起美好的生活。我们刚刚讲到要提倡生育政策的包容性，其实，其他政策包括流动人口政策也要具有包容性。
冷建国：流动人口规模如此大，当然体现了整个社会的活力，是否也体现了资源分配的巨大的不平衡？
靳永爱：一方面我们经济在发展，整个社会有活力，大家可以通过流动来实现资源配置。当然另一方面，我们整个经济发展水平和资源分配还是很不均的，所以人口主要还流向东南沿海的大城市。
冷建国：近年来一些城市开始了抢人才大战，比如杭州、天津等城市发布政策吸引符合条件的人落户，这是不是对于年轻劳动力逐渐减少的一种前瞻性的对策呢？
靳永爱：有这个可能，更大的原因还是各个城市有自己的发展战略、思路和规划，而人才在今天越来越重要，我们之前讲人口红利更注重数量上的红利，但在劳动年龄人口减少的当下，我们更需要质量上的红利，所以各个城市在抢人过程中还是更关注受教育程度高的人群。
冷建国：我们以前比较少从这样的角度来想问题，我觉得人口学有一个超级宏大的视角。不仅是空间上的超大——把黑龙江和海南的、西北和东南的人口就这样放在一起来讲。在时间上也是超大的——当我们讲生育率，预测的可能是五六十年之后的老龄化状况；当我们讲出生人口性别比，想到的可能是三十年后这一代人进入婚育期将要出现的问题。
另外，人口学要为其他许多学科以及多方面的政策制定提供一个参照、标准或基础。所以，接下来我们也想探讨一下关于人口学的问题，是不是人少了这个地球就不会好了、人口政策如何适应变化、怎样理解人口学上的一些误判，以及人口与人的关系。
傅适野：宏大的人口是由一个个具体的人构成的，有一些符合人口学宏观的规律，有一些可能是一个偏差，这种宏大和具体之间的张力很有意思。
The Daily采访了一位研究美国人口普查数据的一位女性学者，采访者一直在表达对于人口减少的焦虑，比如我们会不会劳动力短缺、是不是影响经济发展、会不会难以保持世界第一强国的地位。国内可能也有类似的焦虑，但我记得“严肃的人口学八卦”里有文章表示，虽然现在是正增长的趋势，但实际上已经出现“内在的负增长”，可能再过五六年时间，我国人口就会表现为负增长。我们想问的是，负增长可以吗？我们能想象一种人口不那么急速增长的世界吗？
靳永爱：大家对人口负增长的讨论比较多，担忧主要表现在几个方面。第一是经济增长方面，底部人口减少，老龄化又严重，劳动生产率就会下降，社会抚养的负担会影响到创新和整个经济的活力与发展。另外，从国家安全的角度出发，人口当然是最基础的也是最重要的。如果人口不断缩减，一个国家在国防安全方面也会有担忧。从个体、家庭、社会三方面来看，每一个家庭、个体以及全社会的负担都会加重，巨大的压力也可能影响社会稳定。当然，对于人口负增长也有一些不同观点，比如人口减少也可以在一定程度上缓解人地紧张关系和资源环境压力。
此外，老龄化本身不一定必然影响经济发展。美国之前发布过一个报告，研究的是老龄化和经济增长之间的关系，发现老龄化程度对经济增长的影响非常小。其实，老年人口拥有多年工作经验，这是一种很重要的人力资本，是有可能转化为一种资源的。而且，老年人口增多也会促进养老相关产业的发展，可能会出现一些新的经济增长点。所以，对于人口负增长，并没有一个共识性是好还是坏的结论。
当然，从长远角度，我们提倡人口均衡发展，人口也不能无限制地负增长下去。所以其实规模可能不是问题的关键，大家担心的并不是规模下降这一单一的事实，而是担心规模下降过程中人口结构带来的一系列问题，比如我们刚才谈到的老龄化问题和社会负担问题。
傅适野：说到老年人或许不会成为负担，也可以转化为人口的资本或者红利，人口学是否是在经济发展的前提下来展开研究的呢？人口学的基础就是这样一种视角吗？还是说可以有一些不同的想象？
靳永爱：人口与经济两个因素是相互联系、不可分割的——人口的发展建立在经济发展的基础之上，经济的发展也依赖于一个国家现有的人口发展。我们现在提倡高质量的经济增长，这里面一个很关键问题就是人口怎样均衡发展，怎么在相互依存的关系之下同时实现这两个目标。虽然人口本身听起来似乎冷冰冰的，但它的概念和数字本身都是一个个体组起来的，这些个体需要的资源从哪里来呢？就从经济发展中来。
冷建国：我前段时间读到一篇对经济学家聂辉华的采访，他认为，996泛滥是因为目前劳动力供需不匹配，一个员工倒下了，还有千千万万人在等着补这个位置，所以大厂的剥削才会这样严重。当未来中国人口结构改变，当中国也出现像国外那样的老年空姐时，劳动力供需关系就会发生变化，996也就不会存在了，廉价劳动力变成了宝贵劳动力。
靳永爱：这是有可能的。我们都知道美国的人力成本就特别贵，外卖、快递、搬家的费用都很高。当我们进入深度老龄化社会的时候，年轻的劳动力肯定会更宝贵，在劳动力市场的价格也会提高，这是整个社会发展的一个结果。
冷建国：除了社会政策，可能我们每个人都要去适应这样一种变化，要习惯没那么廉价的劳动力，没那么便捷的生活，说不定以后会有一个机器人帮你给车加油。您觉得人工智能可以帮助我们应对人口减少的趋势吗？
靳永爱：我刚刚在深圳参加了一个关于人工智能和计算人口学的会议，其中就有讨论人工智能跟人口之间的关系。我们知道机器人能够在一定程度上替代人力，一些劳动密集型的工作可以交给机器人来做，但一些与会者也讲到，机器人的出现实际上也可以创造新的岗位。大家以往会担心机器人替代人类会带来严重的失业问题，但有学者认为，机器人创造的新的岗位甚至会比原来的岗位更多。
傅适野：经济学家屈宏斌之前在微博上谈到，对人口数据的焦虑其实来自对人口红利的夸大。靳老师如何看待这个问题？
靳永爱：上世纪八九十年代以来，我国经济增长非常快，可以说是东亚的一个发展奇迹，人口因素在其中确实非常重要。我们整体的社会抚养负担非常低，在推动经济发展的过程中起到了很大的作用。社科院的蔡昉老师做过一些推算，认为1980年代到2000年期间，经济增长中有大概25%~26%比例要归功于人口红利的作用。
当然，我们也不能陷入人口决定论之中。单一的人口因素肯定不足以直接推动经济发展，它是跟外部环境、政策环境、制度环境一起综合发挥作用的，所谓天时地利人和，才能推动经济的快速发展。在1978年改革开放之后，我国整个经济环境和对外开放环境都很好，各种政策制度也处于比较好的状态，才能把所谓人口红利的作用充分发挥出来。
傅适野：去年我国人口破14亿的时候，微博上有一个“我是14亿分之一”的tag，似乎是在庞大人口数量和个体之间建立一种联结。我自己的学科背景是人类学，很多时候是把人口学当作一个宏大的知识背景，也有学者会写文章强调，人类学对于人口学的忽视是很急迫的一个问题。
我们在人类学里会读很经典的福柯的论述，他认为人口是一个非常现代的概念，把惩罚性机制变成了一种规训型机制，把人口作为一种可以动用的资源。很多学者在谈中国生育政策的时候也会有类似的角度，把计划生育视作实现生命政治的一种手段，实现对人口的管理和控制，进而把人变为数字或机器。
但我有一个朋友是做中国养老院研究的，在实际的田野中她观察到，老年人在描述自己进入养老院的选择时是如何将人口叙事融入个人讲述的。进养老院的决定对他们来说是非常重大的转变，要从家庭转到专业看护机构。她发现，很多老人非常熟悉老龄化的概念，也会在讲述中用国家老龄化问题合理化这一重大选择。这些老年人会说，我来这里，是因为现在国家老龄化问题很严重。他未必真的自愿来到这个机构，但通过这样一套叙事把自己和国家联系了起来。这样一来，他进入养老院的决定就不光是一个小家庭内部的决定，还有一种为国家做贡献的感觉。
我的这位研究者朋友认为，我们要警惕一种把人口完全作为控制手段的话语，或者把控制和人口学研究完全二分的割裂的方式。但反过来，我又会觉得，养老院是一个很特殊的个例，老人以一种正面的方式把自己和数据联系起来，对比来看，一些育龄女性可能是通过较为负面的方式让自己和数据切割，在生育意愿较低的时候和生育叙事做一个隔离。这些都是个体和人口数据形成联结的一种方式。
我也很好奇，对于靳老师来说，你每天要处理很多看似宏大的数据，同时您也是一个在具体生活的人。对您来说，在人口学研究和个人生活之间有重合或者存在张力的部分吗？
靳永爱：这是一个很有意思的探讨。从方法范式上来讲，人口学更偏定量研究，人类学可能更多是一种定性的、关注个体故事的方法，我觉得两者是能够很好地结合的。
人口方面的研究有几个典型特点，一是跟政策密切相关，二是非常关注弱势群体。在这两个视角下，我们会特别重视各种类型的社会调查，比如养老院调查、流动人口调查，我们从调查里发现社会问题，比如养老、医疗报销的问题或，流动人口就业、子女上学的问题等等。我们发现的一些社会问题基本都来源于这样的调查，或者对社会现象的一些观察，在发现问题之后可能会再进行更大范围的数据收集，做出汇总，从数据层面上判断某个现象是个案还是群体性、社会性问题，继而针对性地提出政策建议，比如生育政策、流动人口相关政策，老龄化相关政策等等。
所以，这种研究方式也是从社会调查的观察中逐渐上升的，从具体的人上升到数字，在数字的基础上做出政策建议，这些政策建议再去提升我们所关心的那些群体——特别是弱势群体——的福祉和生活质量。
冷建国：人口学要根据当下的研究与数字做出对未来的预判，会不会有误判的可能呢？比如全面二孩政策放开之前人口学者是否会有对于生育率的乐观情绪，但与现实状况有很大差距呢？
靳永爱：我自己也参与了一些生育政策制定过程中的工作，比如人口测算，我们经常说，人口预测永远是对的，人口预测又永远是错的。因为人口预测是基于当下环境的一些数据和参数进行的，只要你的方法没用错，数据是准确的，你得到的结果肯定就是对的。
但为什么又说人口预测永远都是错的？因为现实处于持续的发展变化当中，参数的设置也是基于假设，所以人口预测不可能完全跟现实一致。就人口预测而言，实际的人口结构基础数据、生育意愿等发生了变化，出生人口数、生育率自然也会跟预测的不同。
傅适野：人口学在谈论误差的时候，跟我们平时理解的误差完全不一样，不是一个量级。我前几天看到一个一席演讲，演讲者是复旦大学社会学家王丰，他从八九十年代开始研究人口，他说，从来没有一个学科，在开始做的时候研究的东西和30年后完全相反。我们讲到人口学有一个非常宏大的时间维度，但我们也能看到，在时间维度上，它自身也是一个变化非常快的学科。
在演讲最后，王丰老师也提到，“人口确实不是简单的数字，我们过去把人口当成分母，当成一个简单的数字，不去看人口背后的每一个人，这种思维我们现在必须要放弃了。”这也是我们想要聊人口学问题的原因，希望了解人口学的研究和思维方式是否能够关切到具体的人。
冷建国：希望我们今天的聊天也可以为大家提供一些兴趣或者入口，去关注之后将陆续公布的更细致的人口普查数据。