鬼撞墙
鬼撞墙

揭露易富贤和反节育派造假,就跟鬼撞墙一般,一次次兜兜转转,把自己撞得头破血流,却怎么都撞不破那屹立如墙、颠扑不破的谎言与谣言。不过一想到这个国家的历史也是如鬼撞墙一般兜圈子,我也就释然了。

智谷趋势怎样通过混淆概念制造出“一个未富先老的中国”

2017年年底,我在网上看到一篇智谷趋势研究所的文章《一个未富先老的中国》( 以下简称《一》文),不看不知道,一看吓一跳:这个名头吓死人的研究所,居然连一些基本概念都没搞清楚,就在这里大放厥词,胡言乱语。而在满篇的硬伤与槽点中,最明显的就是混淆了“抚养比”、“老年抚养比”与“企业养老保险抚养比”的概念

 在《一》文中的“社保基金的窟窿有多大”部分,作者提到人社部发布的《中国社会保险发展报告2016》,接着写道:

这份报告讲了啥呢?先看抚养比。全国平均是2.8,什么意思呢?就是每2.8个劳动力(缴养老保险)要养一位老人

然而,这段文字下面所附的表格却是“中国分地区企业养老保险抚养比(2015-2016)”。

作者显然没有意识到,“抚养比”与“企业养老保险抚养比”是两个根本不同的概念。

综合维基百科中文版词条“抚养比”与英文版“ Dependency ratio ”的介绍,所谓抚养比(准确地说,是总抚养比),指的是“非劳动力人口”与“劳动力人口”之间的比例,其计算公式是:(0-14岁人口与65岁及以上人口之和/15-64岁人口)× 100%(注:英文版维基百科写的是“×100”而非“100%”,但根据Investopedia上该词条的定义,的确应该乘以 100%) 。

而总抚养比又由两部分构成,一部分是少儿抚养比,即0-14岁人口与15-64岁人口之比(注:也有的国家把少儿非劳动力人口与劳动力人口之间的界限定为19岁,如果按这个标准计算的话,则中国的少儿抚养比更大);另一部分是老年抚养比,即65岁及以上人口与 15-64岁人口之比

在《中国老龄化现状2017 中国人口结构及人口老龄化现状分析》(以下简称《中》文)里,按照这个公式算出的中国2015年总抚养比为37%,其中,“少儿抚养比为22.6%,老年抚养比为14.3%”,意思是平均每1个劳动人口要养0.226个孩子(大致相当于每4-5个劳动人口养1个小孩),以及养0.143个老人(大致等于每7个劳动人口养1个老人)。这说明中国的少儿抚养比远比老年抚养比高得多。也即是说,国人养育子女的负担远远超过赡养老人的负担

但《一》文中那张表格提到的“企业养老保险抚养比”则是一个完全不同的概念,根据新华网上的一篇文章《养老保险全国统筹方案最快年底出台抚养比接近1.5》(这篇文章的标题同样把“抚养比”跟“企业养老保险抚养比”这两个概念搞混了),“企业养老保险抚养比”指的是“参保职工人数与领取养老保险待遇人数的比值”。

换句话说呢,这个“企业养老保险抚养比”跟“老年抚养比”大致相反,但又并非完全呈反比。

  说它们大致相反,是因为“企业养老保险抚养比”中的分子“参保职工人数”,大致相当于“老年抚养比”中的分母,即“劳动人口”。说它们并非完全呈反比,是因为劳动人口不可能全部缴纳养老保险,因此它不等于“参保职工人数”;老年的非劳动人口,也不可能全部领取养老保险,因此不等于“领取养老保险待遇人数”。

       由此可见,根据“企业养老保险抚养比”,根本就无法判断一个国家的“老年抚养比”,更无法判断这个国家是否老龄化。

 就拿2017年为例,根据《中》文中提供的数据,我在前面已经算出来,按照“老年抚养比为14.3%”,全国范围内应该有接近(100除以14.3)7个潜在劳动人口养1个老人

       这个数字远远高于《一》文所说的全国平均“抚养比”(实为全国平均的“企业养老保险抚养比”)2.8,即“每2.8个劳动力(缴养老保险)要养一位老人

供养1个老人的潜在劳动人口远远高于实际的缴费人口,这个7-2.8约等于4的差距说明了什么?说明在与每1个老人对应的劳动人口中,只有不到3个交了养老保险,而另外4个应该交但实际并没有交。也即是:中国有一半以上的劳动人口根本没有缴纳养老保险。如果再把农村地区大量根本领不到养老金或者只象征性地领一二百元养老金的老人考虑在内,则实际应该交而没交养老保险的劳动人口,与真正领取养老金的老人之间的比例,将远远超过4比1。

为什么他们不交养老保险呢?因为中国的劳动人口中有大量属于农村户籍,虽然有一些进入城镇打工,当上了所谓的农民工,但农民工中仅有一部分能够进入比较正规的企业工作并缴纳养老保险,另外还有相当大的一部分无法进入此类企业工作,没有缴纳养老保险;或者是进去了,但因薪水太低,缴了养老保险,工资就剩不下几个钱了,因此不愿缴。

 换句话说,也就是中国的城镇地区无法为所有劳动人口提供稳定的工作,中国的经济无法为他们提供稳定的就业与生活环境,无法有效吸纳这些潜在的养老保险缴纳者,无法让他们在满足生存所需之后,还能有余钱去缴纳养老保险养活老人

 由此可见,中国的养老金不足并非《一》文所说的人口老化所致,而是经济发展程度不够就业不充分导致的。“未富”是真的,“先老”则未必。

此外,少儿抚养比较高,可能也是造成这种现状的另外两个原因。

实际上,《中》文提供的另外几个数据也间接地证明了后个论点。2015年,中国的总抚养比为37%,其中少儿抚养比为22.6%,老年抚养比为14.3%。也就是说,中国劳动人口的抚养负担重,主要不是老年人太多,而是少儿太多。为了把收入拿去养活更多的小孩,很多农民工也就无力缴纳养老保险了。是小孩太多,抢走了部分本该用来供养老人的资源。如果孩子少一些,劳动人口的负担轻一些,他们就有更多余钱缴纳养老保险去养活老人了。

当然,城乡二元户籍制也是导致农民工不愿缴纳养老保险的原因。但那不是本文讨论的重点,我就不在这里展开细说了。

总而言之,智谷趋势不仅混淆了几个概念,因此搞错了造成中国养老基金不足的原因,并且还给出了错误的解决方案。

 “智谷趋势”那篇文章的作者有可能是真的搞不懂(总)抚养比、老年抚养比和企业养老保险抚养比这三个概念,因为在该文后面的论述中,他(们)一直都把“企业养老保险抚养比”说成是“抚养比”(他们实际想说的应该是“老年抚养比”,因为文中根本没讨论少儿抚养比的问题)。

 例如,文中说“国有资本划转终究解决的只是过去的历史遗留问题,而它无法解决的是中国人口的日渐老去,以及伴随而来的抚养比下降”。

 实际上,如果真的是(老年)抚养比下降,也就是老年人口与劳动力人口的比例下降,那说明传说中的“老龄化”减轻了,而非相反。

 若《一》文作者是真的不懂这几个概念的区别,那说明他(们)的学术水平非常非常差,但却滥竽充数,乱提建议。话说最近几年兲朝内外滥竽充数的南郭先生好像特别多,不信的话就看看那些来自三教九流、各行各业的“人口学家”吧,妇产科专业的,电脑专业的,法律专业的,嘛专业都没有的……啥人都有,反而本行研究人口学的没有几个。

 值得注意的是,截至2017年12月26日下午约17点,在谷歌上搜索“一个未富先老的中国”+智谷,可获得11 200个结果,如此庞大的转载数还揭示了一个更加恐怖的事实:全球中文网络媒体有成千上万的编辑,都没搞清楚这三个概念的区别,一直在以讹传讹。

但是,发现兲朝知识界混淆这几个“抚养比”概念的,并非只有我一个人。其实,早在3年前的2014年年底,就有人写文章揭露这个问题(见《养老保险“抚养比”是否谬论?》(刚刚试了下,这篇文章已经失踪了)。然而遗憾的是,学界一直将错就错,没有纠正这个错误。

 也有可能“智谷趋势”那篇文章的作者并非真的缺乏常识,而是故意混淆这三个概念,目的是颠倒黑白,把老龄化当作中国养老基金不足的替罪羊,而不去探究造成这一状况的真实原因。

 “智谷趋势”的作者这么做的最终目的,则是为了提出后面那个不靠谱的解决方案:鼓励生育(原文是:“加速老去的人口毫无疑问对社保基金是压力,国有资本划拨解决的是过去遗留的支出问题,但解决不了人口老去的创收问题。要解决这点,推迟退休年龄是必然的,另一个办法是回到人口问题上:鼓励生育。”)。

 其实,这种靠鼓励生育来解决养老金不足的办法,往好里说,也只能算远水救不得近火;往坏里说则是南辕北辙,搞不好就适得其反。

 因为,就算这几年多生的人口长大后能够贡献更多养老金,那也是一二十年之后的事情了,而养老金不足却是当下火烧眉毛、迫在眉睫的大问题。可是,万一中国的经济到那时依然没有起色呢?那么他们不仅无法贡献更多的养老金,反倒会增加就业压力,有可能带来一连串的社会、经济和政治问题。

 分析到这里,《一》文作者身为反节育派的立场已经昭然若揭。实际上,故意混淆一些基本概念,或者偷换概念,颠倒黑白,一直都是反节育派惯用的欺瞒手法。这方面我已经揭露很多,读者如果感兴趣,可以翻看笔者以前的一些文章。 

 根据网上查到的资料,“智谷趋势研究中心”是“广州智谷趋势数据服务有限公司旗下的智库,由来自杰出媒体、一流网络和著名智库的人士创办,致力于对中国政治、经济大趋势进行严肃、专业、数据化的分析预测,并基于新媒体和移动互联网向大众提供领先趋势资讯。”

 不过,从本文对《一个未富先老的中国》的上述分析看,它的这位(些)不敢署名的作者不过是缺乏基本常识、滥竽充数的假专家,但愿他(们)不是来自威斯康星大学的“高级科学家”或来自中国青年政治学院的“反计生教授”,虽然该文作者的学术水平跟那两位造假大师非常接近。

 当然,在这个由“初二博士”领导的国家,“智谷趋势”之流的“研究中心”,用诸如此类狗屁不通的文章糊弄决策者,已经是绰绰有余。但该文也糊弄了成千上万精明的中文网站编辑,就值得警惕了。有鉴于此,建议“智谷趋势”更名为“愚人谷趋势”,更符合它的实际行为。

 这个事实也再一次说明,GFW带来的信息隔绝效应,已经对中国的知识界和决策者产生不利影响:它让知识分子无法接触到更新、更准确的知识和信息,也让当权者被各种有意或无意扭曲歪曲的建议所误导,作出错误的决策。

CC BY-NC-ND 2.0

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