融通基金邹曦：周期崛起的正确姿势——A股市场展望
2021年前三季度，A股市场表现出周期崛起的态势，钢铁、煤炭、有色金属、化工等行业大幅上涨，表现遥遥领先市场，而周期板块的表现能否持续是市场普遍关心的问题。
我们认为，这些中上游资源品行业在产品价格上涨推动下的强劲表现，其背后的原因既有短期因素又有长期因素。客观来说，异常的短期因素占主导，因此其可持续性有待观察，但是从中长期来说，可能宣示着中国进入新的发展阶段，为周期板块整体创造了系统性重估的机会。今年以来中上游资源品行业的表现更像是“为王前驱”，周期板块崛起的深入演进，有必要从稳定性和持续性进一步寻找方向，其中房地产基建产业链值得关注。
1、短期扰动因素推动资源品价格上涨
本轮资源品供需关系紧张导致的产品价格上涨，主要受到新冠疫情后全球经济结构失衡等短期因素影响，“双碳、能耗双控”等中长期因素影响有限。新冠疫情爆发之后，海外经济体尤其是美国，推出了力度史无前例的财政货币刺激政策，基本上一年时间走完了2008年全球金融危机之后6-7年的路。美国本轮刺激偏向于财政政策，导致其居民消费需求尤其是实物消费需求急剧膨胀，已经明显超过疫情前的合理增长水平。
与此同时，由于中国抗疫得力，被动成为全球工业品的主要保供力量，出口份额迅速提升。出口需求快速增长，疫情导致消费尤其是服务消费低迷，同时为清理历史旧账，房地产基建相关投资受到抑制，导致中国经济的需求结构出现一定程度的扭曲。中国经济在2019年开始进入新的发展阶段之后，正常的经济生态应该是出口、消费保持合理增长，投资维持低位稳定增长，各种需求的配比关系比较均衡。
但是疫情导致需求结构阶段性紊乱，从而经济体系内在摩擦加剧。一方面，全球短期过度的实物消费需求与中国有限的资源品供应能力不匹配，导致国内能源、金属、化工等产品价格大幅上涨；另一方面，服务业就业人口很难无缝平滑地向制造业转换，存在一定程度隐性的摩擦性就业不足，导致居民整体的收入和消费难以回复到疫情前正常的增长水平。
从煤炭产量、火电发电量、电力需求量等数据来看，需求尤其是出口工业品需求过于旺盛，是资源品价格上涨的主因，而市场目前普遍关注的“双碳、能耗双控”等因素，更多的属于情绪影响。
资源品供需关系紧张状况的持续性，主要取决于海外尤其是美国需求的持续。根据历史经验，本轮疫情过程中美国经济的杠杆率尤其是政府杠杆率大幅提高，整体需求的持续性存疑。同时，当疫情逐渐恢复，美国消费需求从实物转向服务，中国出口需求逐步回落应该是大概率。今年4季度，美国财政支出退坡，叠加购债Taper启动，将是一个重要的观察点。
至于受到广泛期待的稳定资源品价格的政策干预，中央政府已明确定义为“市场化手段”，同时还在反复强调对“双高”项目的严格控制，更多的纾困政策措施立足于缓解企业的财务、经营成本，维护好市场主体。这意味着我们需要忍受经济体系短期的结构性摩擦，不能采取违背长期导向的权宜之计来应对短期的经济问题，最好的做法是等待经济规律自然发挥作用，否则当异常需求脉冲的潮水退去之后，又会留下一堆过剩的高耗能产能。
2、资源品供需关系紧张宣示中国经济进入新的发展阶段
从中长期经济结构的视角来看，目前资源品供需关系紧张的状态更类似于2002-2003年。当前市场普遍用2010年4季度国内部分地区的“拉闸限电”来研究类比今年8-9月以来能源供应的紧张，更多地从“能耗双控”政策的角度来考量。
实际上，远至2002-2003年，同样出现过中上游行业供应紧张的状况，当时统称为“煤电油运”。1999年开始，中国经济已经进入新的发展阶段。国企改革提升了经济运行效率，并加速了市场出清；房地产市场改革，出口导向型经济的蓬勃发展，以及重化工业化的加速推进，为中国经济增长打开新的空间。直至2002-2003年，以“煤电油运”的供应紧张为典型现象，才确认中国经济已经进入了“黄金十年”，其背后的逻辑在于供给端对于需求的持续增长估计不足。
回过头来看，从2019年开始，中国经济大概率已经再次进入新的发展阶段。从制度的角度来看，投融资体制改革提升了经济运行效率，财税体制改革和房地产市场长效机制的建立，抑制了地方融资平台和房地产行业的无效融资需求的无序扩张，同时加速了低效产能和过剩库存的有效出清，经济内生风险充分释放；从产业的角度来看，中国制造重新崛起，人的城市化加速推进，为中国经济增长打开新的空间。
碳达峰和碳中和，将促进中国占据优势的电动车和光伏产业链的发展，可以归结到中国制造重新崛起的因素之中；共同富裕，将降低中国社会的贫富差距，促进经济的持续增长，而共同富裕最有力的抓手，就是人的城市化。
在新的发展阶段，中国经济增长的持续性和稳定性将明显提升。我们预计，未来3-5年中国经济的潜在增长率可以保持5.5%左右的水平，之后5年也不会出现明显的下降。同时，过去二十年，投资阶段性超前产生的供给与当期需求的不匹配，导致中国经济出现较大幅度的波动，进入新的发展阶段之后，基建与房地产领域无序的投资冲动行为受到有效制约，相关投资产生的供给与当期需求的匹配程度将大幅提升，中国经济的波动性将大幅降低。
2020-2021年逐渐显现出来的资源品供应紧张状况，从中长期的角度来看，一定程度上可能与2002-2003年有类似之处，体现了供给端对于需求的持续增长估计不足，验证了中国经济已经进入持续稳定发展的新阶段。
虽然目前来看，短期异常的海外需求确实是主导因素，但是我们可以试想一下，当海外需求脉冲的潮水退去之后，中国经济将焕发出新的面貌。
首先，经过疫情考验的坚强的制造业体系，以及新能源相关产业链的优势地位，将确保出口好于疫情前基本陷入零增长的水平，进入合理增长的状态；其次，经过有效出清，得到合理约束的房地产行业和地方融资平台，将确保房地产和基建投资维持低位稳定增长；第三，随着人的城市化加速推进，共同富裕的目标将以较低的社会成本逐步达成，消费将重新回到合理增长的水平。中国经济增长的持续性，能够保证能源和原材料需求的中长期稳定增长，反过来说，资源品供应紧张可能正好验证了中国经济已经进入新的发展阶段。
中长期需求的稳定增长并不意味着中长期供需关系的紧张，起点的现象相似并不意味着未来的走向会雷同。首先，美国过度刺激消费需求带来的全球需求超速增长的持续性存疑，全球并未真正进入需求持续扩张的大周期。在未来可见的时期，如果美国的实物消费需求回落至正常水平，中国出口需求的脉冲会随之回落。虽然目前对房地产基建投资需求的严厉抑制届时将有所放松，但是在“不以房地产作为经济刺激手段”的明确政策导向指引下，相关投资需求只是逐步回归正常化，很难想象会进行强力刺激，预计难以完全对冲出口需求的下行。
其次，二十年前的中国，快速融入全球贸易体系，加速城市化，叠加重化工业化的需求释放，因而对能源和原材料的需求持续高速增长。而目前进入的新的发展阶段的特点有所不同，工程师红利推动的制造业升级更强于劳动力红利释放带来的规模扩张，人的城市化的重点落脚在已进城中低收入人群消费需求的升级，因此整体需求的增长在于持续性而非绝对增速水平。
第三，双碳目标的约束，对能耗和环保的要求，决定了非化石能源将逐步成为新增能源供应的主要组成部分，能源转型会进一步制约对资源品需求的快速增长。由此可见，资源品供需关系紧张中长期来看并不成立。
短期需求的脉冲与中长期需求的持续稳定增长，要求政府调控“有形的手”进行合理应对。一方面，不能因为短期供需关系的紧张就紧急大干快上“双高”项目，形成未来2-3年的过剩产能；另一方面，又不能无顾现实需求的稳定增长和风、光等新能源发展的渐进性，“一刀切”地猛烈削减传统能源和原材料的新建产能。否则，就会陷入“一放就乱，一管就死”的旧有循环。这可能就是中央政府强调“跨周期调控”的题中应有之义吧！
为什么近期中央政府强调不搞“运动式减碳”，相关部委提出对煤炭、火电产能的合理增长要予以满足，应该都是基于中长期因素的考量。当然，投融资体制改革有效推进，对地方政府融资平台、房地产企业等微观主体的有效约束，也为跨周期目标的实现提供了制度保障。
3、资源品行业股价的强劲表现可能只是周期崛起的序曲
如果中上游资源品价格上涨更多取决于短期的异常需求，而非中长期的“双碳、能耗双控”政策，其持续性是值得怀疑的。依据正常的投资逻辑，相关行业和公司很难赋予较高的估值，或者说估值提升的空间有限。那么，这是不是意味着周期板块的行情就要结束了呢？恰恰相反，我们认为周期板块的机会才刚刚开始。如果资源品价格的上涨意味着中国经济进入新的发展阶段，持续性和稳定性大幅提升，将有力地支持周期板块的系统性重估。
中国经济的需求结构将逐步回归正常，市场出清接近尾声，房地产基建相关产业链基本面或将改善。可以预计，当出口需求逐渐回落之时，出口一枝独秀，“我花开罢百花杀”的格局将有所改观，需求结构将重新趋向均衡，经济体系的内部摩擦将逐步缓解。
从未来3-6个月的时期来看，房地产基建相关的投资值得重点关注。如果出口尚未回落，现有的摩擦状况短期继续持续，制造业和居民消费将继续受到伤害，需要通过适度放松房地产信贷，加大基建投资来稳定经济和就业；如果出口明显回落，则意味着美国过度刺激占据全球有效供给的局面扭转，为中国发展内需腾出了空间，可以适度放松对房地产和基建投资的抑制，通过恢复内需来稳增长。
同时，政策性市场出清阶段性进入尾声，无论是2020年4季度有关国企的严重债务违约，还是2021年3季度逐步显性化的房地产高杠杆企业的困境，都表明对地方政府隐性债务的整顿和房地产行业低效产能的清理已见到明显成效。重大事件意味着有效约束的建立，意味着新的运行机制的建立，在中国特定的制度环境下，已经具备放松过度压制，推动房地产融资和基建投资重新回归正常化的条件。就像2004-2005年，在对国有银行体系进行深度整顿之后，其经营行为阶段性得到有效规范，以国有银行在海外资本市场上市为标志，银行体系扩张信用的能力得到全面恢复。
货币信用格局可能根本扭转，市场风格转向低估值。2021年初以来的“紧信用货币宽”或将逐步转向“宽信用货币紧”，导致市场风格从成长转向低估值。从资金需求结构来看，出口和制造业资金周转速度较快，资金需求强度较低；房地产基建相关行业资金周转速度较慢，资金需求强度较高。年初以来出口相关行业高速增长，房地产基建行业受到政策压制，需求结构因素必然导致信用扩张较慢，形成了紧信用的状况。
由于今年以来货币政策维持严格中性，因此剩余流动性自然提升，出现了货币宽的结果。未来如果出口逐渐回落，房地产基建相关行业逐步回升，信用扩张将得以加速，宽信用格局形成，预计货币政策同样将维持严格中性，因此剩余流动性自然下降，货币将会变紧。在这种情况下，市场风格将发生转变，低估值板块在基本面出现改善的情况将会加速上涨。
在中国经济进入新发展阶段的背景下，周期板块将可能打破A股市场固有的偏见。在经历了资源品行业充分表现的序曲之后，周期崛起将会持续演化，这也是A股市场整体走出震荡格局，突破向上的前提条件。由于盈利增长的持续性和稳定性已成为周期板块重估的主要前提，因此“损有余补不足”的均值回归定律在周期板块或将发挥作用。综合盈利增长预期改善和市场风格转变两方面考虑，我们认为以房地产基建产业链为代表的低估值周期板块或将成为未来一段时间的市场主线。#投资##价值投资日志[超话]#
2021年前三季度，A股市场表现出周期崛起的态势，钢铁、煤炭、有色金属、化工等行业大幅上涨，表现遥遥领先市场，而周期板块的表现能否持续是市场普遍关心的问题。
我们认为，这些中上游资源品行业在产品价格上涨推动下的强劲表现，其背后的原因既有短期因素又有长期因素。客观来说，异常的短期因素占主导，因此其可持续性有待观察，但是从中长期来说，可能宣示着中国进入新的发展阶段，为周期板块整体创造了系统性重估的机会。今年以来中上游资源品行业的表现更像是“为王前驱”，周期板块崛起的深入演进，有必要从稳定性和持续性进一步寻找方向，其中房地产基建产业链值得关注。
1、短期扰动因素推动资源品价格上涨
本轮资源品供需关系紧张导致的产品价格上涨，主要受到新冠疫情后全球经济结构失衡等短期因素影响，“双碳、能耗双控”等中长期因素影响有限。新冠疫情爆发之后，海外经济体尤其是美国，推出了力度史无前例的财政货币刺激政策，基本上一年时间走完了2008年全球金融危机之后6-7年的路。美国本轮刺激偏向于财政政策，导致其居民消费需求尤其是实物消费需求急剧膨胀，已经明显超过疫情前的合理增长水平。
与此同时，由于中国抗疫得力，被动成为全球工业品的主要保供力量，出口份额迅速提升。出口需求快速增长，疫情导致消费尤其是服务消费低迷，同时为清理历史旧账，房地产基建相关投资受到抑制，导致中国经济的需求结构出现一定程度的扭曲。中国经济在2019年开始进入新的发展阶段之后，正常的经济生态应该是出口、消费保持合理增长，投资维持低位稳定增长，各种需求的配比关系比较均衡。
但是疫情导致需求结构阶段性紊乱，从而经济体系内在摩擦加剧。一方面，全球短期过度的实物消费需求与中国有限的资源品供应能力不匹配，导致国内能源、金属、化工等产品价格大幅上涨；另一方面，服务业就业人口很难无缝平滑地向制造业转换，存在一定程度隐性的摩擦性就业不足，导致居民整体的收入和消费难以回复到疫情前正常的增长水平。
从煤炭产量、火电发电量、电力需求量等数据来看，需求尤其是出口工业品需求过于旺盛，是资源品价格上涨的主因，而市场目前普遍关注的“双碳、能耗双控”等因素，更多的属于情绪影响。
资源品供需关系紧张状况的持续性，主要取决于海外尤其是美国需求的持续。根据历史经验，本轮疫情过程中美国经济的杠杆率尤其是政府杠杆率大幅提高，整体需求的持续性存疑。同时，当疫情逐渐恢复，美国消费需求从实物转向服务，中国出口需求逐步回落应该是大概率。今年4季度，美国财政支出退坡，叠加购债Taper启动，将是一个重要的观察点。
至于受到广泛期待的稳定资源品价格的政策干预，中央政府已明确定义为“市场化手段”，同时还在反复强调对“双高”项目的严格控制，更多的纾困政策措施立足于缓解企业的财务、经营成本，维护好市场主体。这意味着我们需要忍受经济体系短期的结构性摩擦，不能采取违背长期导向的权宜之计来应对短期的经济问题，最好的做法是等待经济规律自然发挥作用，否则当异常需求脉冲的潮水退去之后，又会留下一堆过剩的高耗能产能。
2、资源品供需关系紧张宣示中国经济进入新的发展阶段
从中长期经济结构的视角来看，目前资源品供需关系紧张的状态更类似于2002-2003年。当前市场普遍用2010年4季度国内部分地区的“拉闸限电”来研究类比今年8-9月以来能源供应的紧张，更多地从“能耗双控”政策的角度来考量。
实际上，远至2002-2003年，同样出现过中上游行业供应紧张的状况，当时统称为“煤电油运”。1999年开始，中国经济已经进入新的发展阶段。国企改革提升了经济运行效率，并加速了市场出清；房地产市场改革，出口导向型经济的蓬勃发展，以及重化工业化的加速推进，为中国经济增长打开新的空间。直至2002-2003年，以“煤电油运”的供应紧张为典型现象，才确认中国经济已经进入了“黄金十年”，其背后的逻辑在于供给端对于需求的持续增长估计不足。
回过头来看，从2019年开始，中国经济大概率已经再次进入新的发展阶段。从制度的角度来看，投融资体制改革提升了经济运行效率，财税体制改革和房地产市场长效机制的建立，抑制了地方融资平台和房地产行业的无效融资需求的无序扩张，同时加速了低效产能和过剩库存的有效出清，经济内生风险充分释放；从产业的角度来看，中国制造重新崛起，人的城市化加速推进，为中国经济增长打开新的空间。
碳达峰和碳中和，将促进中国占据优势的电动车和光伏产业链的发展，可以归结到中国制造重新崛起的因素之中；共同富裕，将降低中国社会的贫富差距，促进经济的持续增长，而共同富裕最有力的抓手，就是人的城市化。
在新的发展阶段，中国经济增长的持续性和稳定性将明显提升。我们预计，未来3-5年中国经济的潜在增长率可以保持5.5%左右的水平，之后5年也不会出现明显的下降。同时，过去二十年，投资阶段性超前产生的供给与当期需求的不匹配，导致中国经济出现较大幅度的波动，进入新的发展阶段之后，基建与房地产领域无序的投资冲动行为受到有效制约，相关投资产生的供给与当期需求的匹配程度将大幅提升，中国经济的波动性将大幅降低。
2020-2021年逐渐显现出来的资源品供应紧张状况，从中长期的角度来看，一定程度上可能与2002-2003年有类似之处，体现了供给端对于需求的持续增长估计不足，验证了中国经济已经进入持续稳定发展的新阶段。
虽然目前来看，短期异常的海外需求确实是主导因素，但是我们可以试想一下，当海外需求脉冲的潮水退去之后，中国经济将焕发出新的面貌。
首先，经过疫情考验的坚强的制造业体系，以及新能源相关产业链的优势地位，将确保出口好于疫情前基本陷入零增长的水平，进入合理增长的状态；其次，经过有效出清，得到合理约束的房地产行业和地方融资平台，将确保房地产和基建投资维持低位稳定增长；第三，随着人的城市化加速推进，共同富裕的目标将以较低的社会成本逐步达成，消费将重新回到合理增长的水平。中国经济增长的持续性，能够保证能源和原材料需求的中长期稳定增长，反过来说，资源品供应紧张可能正好验证了中国经济已经进入新的发展阶段。
中长期需求的稳定增长并不意味着中长期供需关系的紧张，起点的现象相似并不意味着未来的走向会雷同。首先，美国过度刺激消费需求带来的全球需求超速增长的持续性存疑，全球并未真正进入需求持续扩张的大周期。在未来可见的时期，如果美国的实物消费需求回落至正常水平，中国出口需求的脉冲会随之回落。虽然目前对房地产基建投资需求的严厉抑制届时将有所放松，但是在“不以房地产作为经济刺激手段”的明确政策导向指引下，相关投资需求只是逐步回归正常化，很难想象会进行强力刺激，预计难以完全对冲出口需求的下行。
其次，二十年前的中国，快速融入全球贸易体系，加速城市化，叠加重化工业化的需求释放，因而对能源和原材料的需求持续高速增长。而目前进入的新的发展阶段的特点有所不同，工程师红利推动的制造业升级更强于劳动力红利释放带来的规模扩张，人的城市化的重点落脚在已进城中低收入人群消费需求的升级，因此整体需求的增长在于持续性而非绝对增速水平。
第三，双碳目标的约束，对能耗和环保的要求，决定了非化石能源将逐步成为新增能源供应的主要组成部分，能源转型会进一步制约对资源品需求的快速增长。由此可见，资源品供需关系紧张中长期来看并不成立。
短期需求的脉冲与中长期需求的持续稳定增长，要求政府调控“有形的手”进行合理应对。一方面，不能因为短期供需关系的紧张就紧急大干快上“双高”项目，形成未来2-3年的过剩产能；另一方面，又不能无顾现实需求的稳定增长和风、光等新能源发展的渐进性，“一刀切”地猛烈削减传统能源和原材料的新建产能。否则，就会陷入“一放就乱，一管就死”的旧有循环。这可能就是中央政府强调“跨周期调控”的题中应有之义吧！
为什么近期中央政府强调不搞“运动式减碳”，相关部委提出对煤炭、火电产能的合理增长要予以满足，应该都是基于中长期因素的考量。当然，投融资体制改革有效推进，对地方政府融资平台、房地产企业等微观主体的有效约束，也为跨周期目标的实现提供了制度保障。
3、资源品行业股价的强劲表现可能只是周期崛起的序曲
如果中上游资源品价格上涨更多取决于短期的异常需求，而非中长期的“双碳、能耗双控”政策，其持续性是值得怀疑的。依据正常的投资逻辑，相关行业和公司很难赋予较高的估值，或者说估值提升的空间有限。那么，这是不是意味着周期板块的行情就要结束了呢？恰恰相反，我们认为周期板块的机会才刚刚开始。如果资源品价格的上涨意味着中国经济进入新的发展阶段，持续性和稳定性大幅提升，将有力地支持周期板块的系统性重估。
中国经济的需求结构将逐步回归正常，市场出清接近尾声，房地产基建相关产业链基本面或将改善。可以预计，当出口需求逐渐回落之时，出口一枝独秀，“我花开罢百花杀”的格局将有所改观，需求结构将重新趋向均衡，经济体系的内部摩擦将逐步缓解。
从未来3-6个月的时期来看，房地产基建相关的投资值得重点关注。如果出口尚未回落，现有的摩擦状况短期继续持续，制造业和居民消费将继续受到伤害，需要通过适度放松房地产信贷，加大基建投资来稳定经济和就业；如果出口明显回落，则意味着美国过度刺激占据全球有效供给的局面扭转，为中国发展内需腾出了空间，可以适度放松对房地产和基建投资的抑制，通过恢复内需来稳增长。
同时，政策性市场出清阶段性进入尾声，无论是2020年4季度有关国企的严重债务违约，还是2021年3季度逐步显性化的房地产高杠杆企业的困境，都表明对地方政府隐性债务的整顿和房地产行业低效产能的清理已见到明显成效。重大事件意味着有效约束的建立，意味着新的运行机制的建立，在中国特定的制度环境下，已经具备放松过度压制，推动房地产融资和基建投资重新回归正常化的条件。就像2004-2005年，在对国有银行体系进行深度整顿之后，其经营行为阶段性得到有效规范，以国有银行在海外资本市场上市为标志，银行体系扩张信用的能力得到全面恢复。
货币信用格局可能根本扭转，市场风格转向低估值。2021年初以来的“紧信用货币宽”或将逐步转向“宽信用货币紧”，导致市场风格从成长转向低估值。从资金需求结构来看，出口和制造业资金周转速度较快，资金需求强度较低；房地产基建相关行业资金周转速度较慢，资金需求强度较高。年初以来出口相关行业高速增长，房地产基建行业受到政策压制，需求结构因素必然导致信用扩张较慢，形成了紧信用的状况。
由于今年以来货币政策维持严格中性，因此剩余流动性自然提升，出现了货币宽的结果。未来如果出口逐渐回落，房地产基建相关行业逐步回升，信用扩张将得以加速，宽信用格局形成，预计货币政策同样将维持严格中性，因此剩余流动性自然下降，货币将会变紧。在这种情况下，市场风格将发生转变，低估值板块在基本面出现改善的情况将会加速上涨。
在中国经济进入新发展阶段的背景下，周期板块将可能打破A股市场固有的偏见。在经历了资源品行业充分表现的序曲之后，周期崛起将会持续演化，这也是A股市场整体走出震荡格局，突破向上的前提条件。由于盈利增长的持续性和稳定性已成为周期板块重估的主要前提，因此“损有余补不足”的均值回归定律在周期板块或将发挥作用。综合盈利增长预期改善和市场风格转变两方面考虑，我们认为以房地产基建产业链为代表的低估值周期板块或将成为未来一段时间的市场主线。#投资##价值投资日志[超话]#
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
商业楼宇的改造
商业建筑处于快速技术发展的前沿。5G即将到来，物联网(IoT)将在未来几年内实现约300亿个连接设备，以及目前未知的创新和发明，将对带宽提出额外要求，这些都在推动建筑和建筑的变革
对构建网络提出进一步要求的另一个变化是从“构建安全”到“构建安心”的转变。这种微妙但重大的转变正在发生，因为企业不仅必须包括传统的物理安全系统，包括门锁硬件、门禁、警报和视频监控，还必须实施和管理健康和安全监控系统，如温度检测，社交距离措施和房间入住率。随着新技术的不断引入，迫切需要的不仅仅是满足新的和现有的需求，还要计划如何在未来很好地支持新系统。
随着变革的迅速进行，先进的基础设施层对于支持不断发展和新技术的连接至关重要，同时也为我们尚未了解的未来元素提供了灵活性。
构建自动化和控制的无缝连接，以及跨公共平台的IT和OT应用的融合，其本质是将数据通信视为一种公用事业——第四公用事业。这不是一个新颖的概念，它已经存在了至少15年，但是将信息作为一种公用事业从来没有像现在这样重要。过去，有人声称各种服务或产品是第四公用事业，而另一些人则说第四公用事业涵盖了整个网络基础设施。
实际上，它是一种概念;一种数字化转型的方法，将有助于满足基本的业务挑战和目标。它强调了一个现实，即今天，从联网设备收集的情报和信息与天然气、水和电一样重要。
这些连接设备的汇聚点位于商业建筑内。融合并不是什么新鲜事——从支持语音和数据的单一网络开始，发展到支持其他系统，如视频监控和访问控制。而现在，整个建筑物中连接技术的数量对基础设施提出了新的要求，以支持更高水平的性能和可靠性。如果其中的建筑物不具备智能功能，智慧城市就无法发展。智能设备、自动化和控制需要基础设施来支持它们，而技术增长的核心在于建筑物本身。
如果预测正确，到2060年全球建筑数量将翻一番。从为教育后代而建造的校园，到照顾老一辈的公共服务基层设施，技术引发了一场智能建筑革命，以改善我们对这些空间的使用，使它们更加高效、灵活和高效。但是连接第四个公用事业与水或煤气并不完全相同。技术迫使建筑运营商改变他们对管理建筑的看法，并需要更加重视减轻网络威胁。成功取决于利用融合和管理多个系统方面的进步，布线基础设施可以弥合信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的差距。
这似乎是一种不太可能的关联，但商业建筑的连接和融合的未来将取决于建筑施工过程中选择的数据电缆。这不仅会显著影响技术的增长和融合，还会影响:
可用空间
建设成本
运营费用
面临安全技术挑战
安全性不仅仅依赖于访问控制和监视需求的基础设施。以健康、安全和福祉为重中之重，企业正在扩大如何使用现有工具和基础设施资源来满足这些扩大的需求。其中一个例子是使用网络摄像机和占用计数器来准确测量实时占用水平，以更好地实现社交距离。摄像头还可用于热成像和 PPE 检测，从本质上说是物联网传感器。无论你是要确定访客趋势和高峰访客时间，还是要比较不同地点的表现，基于数据的决策都有助于根据入住率来规划运营。
企业也在建筑物内采用安全监控。出于健康和安全考虑，一个挤满了人的商业建筑的监测要求与一个由于混合或场外工作协议而占用很少或没有占用的建筑非常不同。由于可能发生入室盗窃、破坏环境和破坏公物的行为，必须对可能没有安全保障或几乎没有安全保障的空出区域进行监测。
这些变化和适应，从健康安全到监控需求，是整体IP迁移的一部分，其中视频监控、访问控制、火灾、入侵检测和数据通信集成在一个单一的网络上。例如，一个商业建筑的入侵系统可能会在门和窗户上安装数十个安全传感器，一直到屋顶。再加上外围安全的控制和通信——这正在创造一种技术的洪流，所有这些都在一个超负荷的系统上融合。
为了维持这种和随后的网络融合，建筑依赖于支持子系统、技术和应用的基础设施层的新方法。
对公用事业级基础设施的需求
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
跟上楼宇技术变化速度的关键是先进的基础设施层，它支持无缝连接、楼宇自动化和控制，以及跨通用平台的 IT 和 OT 应用的融合。
如前所述，布线的选择会对空间和成本产生直接和长期的影响，但也会影响建筑业主和运营商满足当前和未来需求的能力。对支持 OT 生命周期的基础设施层的需求也应该支持更长的 IT 生命周期。
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
布线基础设施可以通过价值工程来降低成本，但这种方法不一定支持建筑技术的发展，也不一定提供第四公用事业所期望的性能和可靠性。为了最大限度地提高投资回报，你的组织将需要一个能够提高网络性能、支持优化电力交付并减少安全漏洞的基础设施层。
WESCO和anexter的公用事业级基础设施(UTG)是一个技术平台、保证计划和设计方法，支持在一个公共平台上的多个子系统和技术应用所需的一切。UTG由一个公用事业就绪的结构化布线系统、先进的电力传输和增强的网络安全保护组成，实现了智能建筑的发展，并使电缆基础设施与建筑的生命周期保持一致。
边缘融合和扩展距离
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
UTG电缆经过Underwriter’s Laboratories和第三方的测试和认证，比标准UTP电缆走得更远。商品级电缆的距离限制要求每100米建一个布线柜，以保证商业建筑内的全覆盖。UTG的一个直接好处是，它减少了所需的电信机房数量，潜在地为设施提供了更多可用空间，并消除了建造这些房间的成本。
UTG电缆可以传输150米或492英尺的数据和电力，比标准高出164英尺。为更多的设备提供更高级的基础设施意味着更少的不同的子系统、更少的现场交易和更快的建造。这降低了成本，并使施工过程中工作人员更容易保持社交距离
克服全球挑战
全球部署中固有的复杂程度来自于跨多个国家、地区、大陆和时区以多种语言和货币工作的各种利益相关者。尝试与当地海关和物流协调项目截止日期可能具有挑战性、耗时且成本高昂。
UTG 在全球范围内可用，帮助你定义企业基础设施标准，通过以下方式使你的组织的系统功能在全球范围内保持一致：
在所有设施中安装面向未来的基础设施。
提供有保证的性能和互操作性，同时简化媒体选择和设计。
利用全球 50 多个国家/地区的 UTG 认证集成商网络。
商业建筑的未来
随着技术的不断发展，它对你的网络提出的日益增长的需求意味着你的基础设施必须为未来做好准备，以避免代价高昂的翻新和更换升级。如果你将信息视为第四公用事业，则需要构建支持它的基础设施。 UTG 通过构建一个通用平台来使用第四公用事业，该平台可以支持具有连接性、电源和安全性的多个子系统，同时更好地与长期建筑生命周期保持一致。这是商品级电缆无法实现的。
最小合规商品级电缆受距离限制。UTG 建立在基于标准的架构之上，允许直接连接和扩展数据和视频的距离。扩展距离的优势使你能够以更少的电信机房在更大的区域内支持更多的设备，因此你可以更有效地利用零售或办公空间，同时减少构建时间和成本。 UTG 还提供电源优化，通过采用 PoE 来减少建筑电源负载，帮助组织提高能源效率。
因此，基础设施布线的选择确实会产生重大的直接、短期和长期影响。 公用事业级基础设施简化了整体设计，提供了更多可用的楼面空间，降低了建筑成本，并提供了一个面向未来的商业建筑。
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
商业楼宇的改造
商业建筑处于快速技术发展的前沿。5G即将到来，物联网(IoT)将在未来几年内实现约300亿个连接设备，以及目前未知的创新和发明，将对带宽提出额外要求，这些都在推动建筑和建筑的变革
对构建网络提出进一步要求的另一个变化是从“构建安全”到“构建安心”的转变。这种微妙但重大的转变正在发生，因为企业不仅必须包括传统的物理安全系统，包括门锁硬件、门禁、警报和视频监控，还必须实施和管理健康和安全监控系统，如温度检测，社交距离措施和房间入住率。随着新技术的不断引入，迫切需要的不仅仅是满足新的和现有的需求，还要计划如何在未来很好地支持新系统。
随着变革的迅速进行，先进的基础设施层对于支持不断发展和新技术的连接至关重要，同时也为我们尚未了解的未来元素提供了灵活性。
构建自动化和控制的无缝连接，以及跨公共平台的IT和OT应用的融合，其本质是将数据通信视为一种公用事业——第四公用事业。这不是一个新颖的概念，它已经存在了至少15年，但是将信息作为一种公用事业从来没有像现在这样重要。过去，有人声称各种服务或产品是第四公用事业，而另一些人则说第四公用事业涵盖了整个网络基础设施。
实际上，它是一种概念;一种数字化转型的方法，将有助于满足基本的业务挑战和目标。它强调了一个现实，即今天，从联网设备收集的情报和信息与天然气、水和电一样重要。
这些连接设备的汇聚点位于商业建筑内。融合并不是什么新鲜事——从支持语音和数据的单一网络开始，发展到支持其他系统，如视频监控和访问控制。而现在，整个建筑物中连接技术的数量对基础设施提出了新的要求，以支持更高水平的性能和可靠性。如果其中的建筑物不具备智能功能，智慧城市就无法发展。智能设备、自动化和控制需要基础设施来支持它们，而技术增长的核心在于建筑物本身。
如果预测正确，到2060年全球建筑数量将翻一番。从为教育后代而建造的校园，到照顾老一辈的公共服务基层设施，技术引发了一场智能建筑革命，以改善我们对这些空间的使用，使它们更加高效、灵活和高效。但是连接第四个公用事业与水或煤气并不完全相同。技术迫使建筑运营商改变他们对管理建筑的看法，并需要更加重视减轻网络威胁。成功取决于利用融合和管理多个系统方面的进步，布线基础设施可以弥合信息技术（IT）和运营技术（OT）之间的差距。
这似乎是一种不太可能的关联，但商业建筑的连接和融合的未来将取决于建筑施工过程中选择的数据电缆。这不仅会显著影响技术的增长和融合，还会影响:
可用空间
建设成本
运营费用
面临安全技术挑战
安全性不仅仅依赖于访问控制和监视需求的基础设施。以健康、安全和福祉为重中之重，企业正在扩大如何使用现有工具和基础设施资源来满足这些扩大的需求。其中一个例子是使用网络摄像机和占用计数器来准确测量实时占用水平，以更好地实现社交距离。摄像头还可用于热成像和 PPE 检测，从本质上说是物联网传感器。无论你是要确定访客趋势和高峰访客时间，还是要比较不同地点的表现，基于数据的决策都有助于根据入住率来规划运营。
企业也在建筑物内采用安全监控。出于健康和安全考虑，一个挤满了人的商业建筑的监测要求与一个由于混合或场外工作协议而占用很少或没有占用的建筑非常不同。由于可能发生入室盗窃、破坏环境和破坏公物的行为，必须对可能没有安全保障或几乎没有安全保障的空出区域进行监测。
这些变化和适应，从健康安全到监控需求，是整体IP迁移的一部分，其中视频监控、访问控制、火灾、入侵检测和数据通信集成在一个单一的网络上。例如，一个商业建筑的入侵系统可能会在门和窗户上安装数十个安全传感器，一直到屋顶。再加上外围安全的控制和通信——这正在创造一种技术的洪流，所有这些都在一个超负荷的系统上融合。
为了维持这种和随后的网络融合，建筑依赖于支持子系统、技术和应用的基础设施层的新方法。
对公用事业级基础设施的需求
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
跟上楼宇技术变化速度的关键是先进的基础设施层，它支持无缝连接、楼宇自动化和控制，以及跨通用平台的 IT 和 OT 应用的融合。
如前所述，布线的选择会对空间和成本产生直接和长期的影响，但也会影响建筑业主和运营商满足当前和未来需求的能力。对支持 OT 生命周期的基础设施层的需求也应该支持更长的 IT 生命周期。
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
布线基础设施可以通过价值工程来降低成本，但这种方法不一定支持建筑技术的发展，也不一定提供第四公用事业所期望的性能和可靠性。为了最大限度地提高投资回报，你的组织将需要一个能够提高网络性能、支持优化电力交付并减少安全漏洞的基础设施层。
WESCO和anexter的公用事业级基础设施(UTG)是一个技术平台、保证计划和设计方法，支持在一个公共平台上的多个子系统和技术应用所需的一切。UTG由一个公用事业就绪的结构化布线系统、先进的电力传输和增强的网络安全保护组成，实现了智能建筑的发展，并使电缆基础设施与建筑的生命周期保持一致。
边缘融合和扩展距离
布线技术持续演变，满足不断扩展的应用需求
UTG电缆经过Underwriter’s Laboratories和第三方的测试和认证，比标准UTP电缆走得更远。商品级电缆的距离限制要求每100米建一个布线柜，以保证商业建筑内的全覆盖。UTG的一个直接好处是，它减少了所需的电信机房数量，潜在地为设施提供了更多可用空间，并消除了建造这些房间的成本。
UTG电缆可以传输150米或492英尺的数据和电力，比标准高出164英尺。为更多的设备提供更高级的基础设施意味着更少的不同的子系统、更少的现场交易和更快的建造。这降低了成本，并使施工过程中工作人员更容易保持社交距离
克服全球挑战
全球部署中固有的复杂程度来自于跨多个国家、地区、大陆和时区以多种语言和货币工作的各种利益相关者。尝试与当地海关和物流协调项目截止日期可能具有挑战性、耗时且成本高昂。
UTG 在全球范围内可用，帮助你定义企业基础设施标准，通过以下方式使你的组织的系统功能在全球范围内保持一致：
在所有设施中安装面向未来的基础设施。
提供有保证的性能和互操作性，同时简化媒体选择和设计。
利用全球 50 多个国家/地区的 UTG 认证集成商网络。
商业建筑的未来
随着技术的不断发展，它对你的网络提出的日益增长的需求意味着你的基础设施必须为未来做好准备，以避免代价高昂的翻新和更换升级。如果你将信息视为第四公用事业，则需要构建支持它的基础设施。 UTG 通过构建一个通用平台来使用第四公用事业，该平台可以支持具有连接性、电源和安全性的多个子系统，同时更好地与长期建筑生命周期保持一致。这是商品级电缆无法实现的。
最小合规商品级电缆受距离限制。UTG 建立在基于标准的架构之上，允许直接连接和扩展数据和视频的距离。扩展距离的优势使你能够以更少的电信机房在更大的区域内支持更多的设备，因此你可以更有效地利用零售或办公空间，同时减少构建时间和成本。 UTG 还提供电源优化，通过采用 PoE 来减少建筑电源负载，帮助组织提高能源效率。
因此，基础设施布线的选择确实会产生重大的直接、短期和长期影响。 公用事业级基础设施简化了整体设计，提供了更多可用的楼面空间，降低了建筑成本，并提供了一个面向未来的商业建筑。
5月11日国家统计局公布了第七次人口普查的汇总数据，总数为14.12亿，并且给出了三个年龄段的人口数量，0到14岁有2.533亿，15到59岁有8.944亿，60岁以上有2.640亿，而每个年龄的人口数量可能要等到下半年才会公布。对比六普和五普中分年龄的人口数据，以及最近25年国家统计局每年出布的出生人口和死亡人口，借助我建立的人口预测模型，我们可以得出很多有意义甚至令人惊叹的结论。
一， 0到14岁人口
六普中0到4岁人口为0.755亿，过去十年公布的出生人口总数为1.591亿(含2020年的1200万)，合计只有2.346亿，比七普中0到14岁人口少了1800万。2006年到2010年公布的出生人口合计为0.799亿，比六普中的人数多了440万。我在七普公布前的预测是，七普中10到14岁人口应该会上调至0.80亿，增加450万人，因为六普时漏报户口的小孩到了上学年龄就报上户口了，但根据从三普到六普的经验，0到9岁的小孩仍然会有一部分在七普时漏掉，假设只每年公布的出生人数低3%，大约会少450万，二者相抵，那么0到14年人口还是2.346亿。
但七普公布的实际数据比我之前的估计多出1800万。在缺少更详细的信息下，我们只好假设每个年龄再多出120万人，那么10到14岁人口为0.86亿，而0到9岁人口1.67亿，比这十年每年出布的出生人口总数1.591亿还多800万，平均每年多80万。经过这个估算调整后，七普中0到5岁人口为9830万(每年公布的汇总数9350万加上调整的480万)，所以6到14岁人口数大约为1.550亿（2.533－0.983)，而这九年期间教育部公布的上小学一年级的学生总人数为1.586亿，上学人数略高2.3%(只需要上小学一年级的平均年龄每年下降八九天)，这说明我的估算基本正确。
当然，我们也可以用另外一种更加简单方法来分析七普中0到14岁人口分布。过去十五年国家统计局公布的出生人口总数为2.390亿，比七普中的人数少1430万，平均每年少95万。如果我们在每年出生人口上加上95万，那么6到14岁总人数为1.541亿(这9年出布的出生人口为1.456亿)，和以上的估计几乎一样。
人口普查在11月1日进行，两个月的时间差可以忽略不计，因为每年出生人口的变化较小。从零岁到15岁的累计死亡率约1.4%(近十年零岁婴儿的死亡率平均为0.55%)，按平均经过时间算，现在0到14岁这群人在过去十年的总死亡率不超过0.8%(注意到11到14岁人群在2010年六普时已经一岁以上了)，大约在200万人左右，可以忽略不计，也可以在这篇文章中将相关数据进行调整。
二， 15到59岁人口
六普中5到14岁人口只有1.458亿，而对应的这十年，国家统计局公布的出生人口合计为1.767亿，居然比人口普查多出了3090万人，平均每年差了300万，误差之大令人惊叹，特别是对在六普时已经到了上学年龄的儿童。除了六普时超生不敢报户口外，还有一个原因，六普是第一次将户籍人口统计改为常住人口统计，很多工作人员并不熟悉，漏掉或者重复计算都很普遍。七普时，我想超生不敢报户口的人应该比较少了，并且普查工作人员也熟悉了新的规则。所以我估计七普中20到24岁人口约1.75亿(对应的六年后上小学一年级总人数为1.77亿)，基本上等于上述公布的1.767亿。为什么我们选择用每年公布的出生人口作为七普中的15到24岁的人口数据？这是受到两方面的约束，一是看15岁以下的人口，平均每年比公布的出生人口多95万，而国家统计局并没有说最近20年在统计方法上有什么变化，所以我们无法对15到24岁人口作出完全相反的调整；二是如果在每年公布的出生人口之上再加上几十万作为七普中的人口数，十年就多出了几百万，那么从下一段落中的计算可以看出，25到59岁人口比预期的要少四千几百万，这么大的误差也是难以想像的，所以我们决定不做任何调整了(少了170万可认为是死亡人数)。
因为七普中15到59岁人口为8.944亿，那么25到59岁人口应该为7.20亿。六普中，15到49岁人口为7.74亿，按照我的人口模型，这群人在六普到七普之间的死亡总人数为1400万(死亡人数的估计误差最多两三百万)，那么到七普时，25岁到59岁人口应该为7.60亿，现在实际数据居然少了4000万，到底是什么原因？我认为主要原因是六普时多算了，当时很多外出打工的人被重复计算了，也就是说既在老家被算上了(五普口径)，又在打工的地方被普查了。和五普相比中5到39岁人口7.67亿相比，六普中15到49岁人口应该为7.52亿左右，但六普普查结果为7.74亿，多出了2200万。当然七普普查有误差也是可能的，25到59岁的人也许被少统计了一两千万。
三，60岁以上人口
六普中50岁以上人口为3.377亿。最近十年，统计局出布的总死亡人数0.95亿。每年死亡人数中80%在60岁以上，85%在50岁以上，所以按平均水平算，六普中50岁以上人最近十年的死亡人数约占83%，大约0.79亿，所以直接推算出七普中60岁以上人口总数应该为2.59亿，而实际公布的数为2.64亿，多出了500万人。可能有三个原因产生误差，一是六普时这个年龄段的人口少算了，二是在七普中多算了，三是我模型中的死亡人数高估了这个年龄段实际死亡人数(每年可能有三四十万的误差)。
四，劳动力人口问题
从2012年开始，社科院人口所就预测，每年劳动力人口将减少300万左右，直至2019年，八年累计减少2400万，从2011年的9.18亿降到2019年的8.94亿。中国劳动力人口的定义是指16岁到59岁人口，这个预测100%是基于六普中各个年龄的人口数，现在看来这个结论是错的离谱，而几乎所有券商的宏观分析师都不动脑子地引用这个结论。
今年4月份我在微博上写文章批驳了这个观点，当时依据的就是统计局每年(1996到2003年)公布的出生人口数量。从以上第二部分的分析讨论可以看出，七普中15到24岁的人口数量和这期间每年公布的出生人口总数几乎一样，也就是说平均每个年龄比六普中对应的17到24岁人口(他们从2012年到2019年进入劳动力人口)多300万，也许有的年龄是多200万，有的多400万。所以从2012年到2019年的劳动力人口，每年应该几乎不变，可能会上下波动几十万人，八年累计的变化应该在三四百万之内。
六十年代的出生人口高峰是从1963年开始的，等到2023年他们开始退体(或者说不再计入现行口径下的劳动力人口了)，中国的劳动力人口每年将下降800万左右，之后十二年累计减少一亿人，要到2035年以后下降趋势才会减缓。
五，和2019年底公布的人口数据比较
2019年底统计局公布的人口总数是14.00亿，去年出生人口宣称为1200万，而死亡约1040万，本来预计2020年人口应该有14.02亿。公布七普人口为14.12 亿，正好多出了1000万。
下图中0到15岁人口为2.494 亿，和2004到2019年公布的出生人口总数2.591亿相比，居然少了970万人。根据我的模型，这十年期间这组人的死亡总数应该为两三百万，统计局模型下的死亡人数居然是我的三到五倍。难道是卫健委明显低估了这十年期间婴儿和幼儿死亡率？实在想像不出统计局每年还会做其他向下的调整，因为最终七普的数据是多出了近两千万。
根据2019年底分年龄段的人口(注意到15岁的年龄分段不一样)，我们先来预测2020年年龄段的人口。首先0到14岁人口应该为2.494亿加上2020年出生人口 1200万，减去2005和2006年出生人口3200万，等于2.29亿，比七普中的2.53亿少了2400万。
再推算2020年底60岁以上人口，应该等于2019年底的2.539亿加上2019年的59岁人口1410万，减去这个年龄段的死亡人数约800万，等于2.60亿，比七普中公布的2.64亿少了400万。
因为七普总人数比预期的多了1000万，所以15到59岁人口比预期多了1800万(=2400＋400－1000)。七普中实施公布的数据为8.964亿，所以根据2019年底推算出来的人口只有8.78亿。
如果对15到24岁人口数量做同样的调整(第二部分第一段)，那么0到24岁人口比2019年底的预期多了5400万，60岁以上人口多了400万，那么25岁到59岁人口少了4800万。
六，各省市人口变化的问题
最后我们看一下各省的人口数据。下图这个比较有点意思，广东，江苏和浙江分别比2019年底增加了1100万，400万和600万人口，主要原因是原来的外来务工人口少算了，但人口流出大省河南居然也增加了300万，主要原因是原来超生没有报户口的太多了，贵州的情况也类似，并且比例远超河南，贵州的出省打工的比例也应该低于河南，所以超生的比例应该更高。
过去十年，每年各省公布的人口等于上一年人口加上出生人口，减去死亡人口，几乎不考虑每年流动人口的变化和户口补报的情况。三个直辖市京津沪应该是个例外(重庆的情况因为超生不太清楚)，因为每年流入的人口占总人口的比例较高，所以每年在年报中公布的常住人口数量，是估计了每年的净流入人数，但从下面的表格可以看出，北京和上海有所低估，而天津则是高估太多了。
大多数省份的人口都比2019年公布的数据减少了。令人惊叹的是，天津市居然减少了175万，比例超过11%，降幅仅次于黑龙江的15%，比其他省份都高，看来天津的经济发展真的不行了。
如果看省内各地市的人口流向，基本上都是向省会和发达城市流入。以吉林省为例，2010年长春市人口只占全省人口的31%，到2020年时已经占到了38%，我估计未来将占50%左右(因为现在省会的年轻人占比高于其他地级市)，同时全省的人口会继续减少。再看江苏省，苏南各城市在七普中的人口比2019年的＂官方人口＂大幅提高，苏中城市如扬州和泰州变化很小，而苏北各城市普遍下降。
七，总结
中国七普中的人口年龄结构比原来预期的年轻很多。取以上两种不同估算方法的均值，0到24岁人口多了大约5000万，而25岁到59岁人口少了约4500万。比较六普和七普中的不同年龄人口数量，差异实在太大了，但每次官方都宣称普查的质量是最高的，甚至说抽样检测表明误差小于千分之三。虽然我感觉七普比六普靠谱多了，但仍然无法＂合理估计＂七普中各个年龄人口数量的误差(目前尚未公布)，还要等八普和九普来验证。
一， 0到14岁人口
六普中0到4岁人口为0.755亿，过去十年公布的出生人口总数为1.591亿(含2020年的1200万)，合计只有2.346亿，比七普中0到14岁人口少了1800万。2006年到2010年公布的出生人口合计为0.799亿，比六普中的人数多了440万。我在七普公布前的预测是，七普中10到14岁人口应该会上调至0.80亿，增加450万人，因为六普时漏报户口的小孩到了上学年龄就报上户口了，但根据从三普到六普的经验，0到9岁的小孩仍然会有一部分在七普时漏掉，假设只每年公布的出生人数低3%，大约会少450万，二者相抵，那么0到14年人口还是2.346亿。
但七普公布的实际数据比我之前的估计多出1800万。在缺少更详细的信息下，我们只好假设每个年龄再多出120万人，那么10到14岁人口为0.86亿，而0到9岁人口1.67亿，比这十年每年出布的出生人口总数1.591亿还多800万，平均每年多80万。经过这个估算调整后，七普中0到5岁人口为9830万(每年公布的汇总数9350万加上调整的480万)，所以6到14岁人口数大约为1.550亿（2.533－0.983)，而这九年期间教育部公布的上小学一年级的学生总人数为1.586亿，上学人数略高2.3%(只需要上小学一年级的平均年龄每年下降八九天)，这说明我的估算基本正确。
当然，我们也可以用另外一种更加简单方法来分析七普中0到14岁人口分布。过去十五年国家统计局公布的出生人口总数为2.390亿，比七普中的人数少1430万，平均每年少95万。如果我们在每年出生人口上加上95万，那么6到14岁总人数为1.541亿(这9年出布的出生人口为1.456亿)，和以上的估计几乎一样。
人口普查在11月1日进行，两个月的时间差可以忽略不计，因为每年出生人口的变化较小。从零岁到15岁的累计死亡率约1.4%(近十年零岁婴儿的死亡率平均为0.55%)，按平均经过时间算，现在0到14岁这群人在过去十年的总死亡率不超过0.8%(注意到11到14岁人群在2010年六普时已经一岁以上了)，大约在200万人左右，可以忽略不计，也可以在这篇文章中将相关数据进行调整。
二， 15到59岁人口
六普中5到14岁人口只有1.458亿，而对应的这十年，国家统计局公布的出生人口合计为1.767亿，居然比人口普查多出了3090万人，平均每年差了300万，误差之大令人惊叹，特别是对在六普时已经到了上学年龄的儿童。除了六普时超生不敢报户口外，还有一个原因，六普是第一次将户籍人口统计改为常住人口统计，很多工作人员并不熟悉，漏掉或者重复计算都很普遍。七普时，我想超生不敢报户口的人应该比较少了，并且普查工作人员也熟悉了新的规则。所以我估计七普中20到24岁人口约1.75亿(对应的六年后上小学一年级总人数为1.77亿)，基本上等于上述公布的1.767亿。为什么我们选择用每年公布的出生人口作为七普中的15到24岁的人口数据？这是受到两方面的约束，一是看15岁以下的人口，平均每年比公布的出生人口多95万，而国家统计局并没有说最近20年在统计方法上有什么变化，所以我们无法对15到24岁人口作出完全相反的调整；二是如果在每年公布的出生人口之上再加上几十万作为七普中的人口数，十年就多出了几百万，那么从下一段落中的计算可以看出，25到59岁人口比预期的要少四千几百万，这么大的误差也是难以想像的，所以我们决定不做任何调整了(少了170万可认为是死亡人数)。
因为七普中15到59岁人口为8.944亿，那么25到59岁人口应该为7.20亿。六普中，15到49岁人口为7.74亿，按照我的人口模型，这群人在六普到七普之间的死亡总人数为1400万(死亡人数的估计误差最多两三百万)，那么到七普时，25岁到59岁人口应该为7.60亿，现在实际数据居然少了4000万，到底是什么原因？我认为主要原因是六普时多算了，当时很多外出打工的人被重复计算了，也就是说既在老家被算上了(五普口径)，又在打工的地方被普查了。和五普相比中5到39岁人口7.67亿相比，六普中15到49岁人口应该为7.52亿左右，但六普普查结果为7.74亿，多出了2200万。当然七普普查有误差也是可能的，25到59岁的人也许被少统计了一两千万。
三，60岁以上人口
六普中50岁以上人口为3.377亿。最近十年，统计局出布的总死亡人数0.95亿。每年死亡人数中80%在60岁以上，85%在50岁以上，所以按平均水平算，六普中50岁以上人最近十年的死亡人数约占83%，大约0.79亿，所以直接推算出七普中60岁以上人口总数应该为2.59亿，而实际公布的数为2.64亿，多出了500万人。可能有三个原因产生误差，一是六普时这个年龄段的人口少算了，二是在七普中多算了，三是我模型中的死亡人数高估了这个年龄段实际死亡人数(每年可能有三四十万的误差)。
四，劳动力人口问题
从2012年开始，社科院人口所就预测，每年劳动力人口将减少300万左右，直至2019年，八年累计减少2400万，从2011年的9.18亿降到2019年的8.94亿。中国劳动力人口的定义是指16岁到59岁人口，这个预测100%是基于六普中各个年龄的人口数，现在看来这个结论是错的离谱，而几乎所有券商的宏观分析师都不动脑子地引用这个结论。
今年4月份我在微博上写文章批驳了这个观点，当时依据的就是统计局每年(1996到2003年)公布的出生人口数量。从以上第二部分的分析讨论可以看出，七普中15到24岁的人口数量和这期间每年公布的出生人口总数几乎一样，也就是说平均每个年龄比六普中对应的17到24岁人口(他们从2012年到2019年进入劳动力人口)多300万，也许有的年龄是多200万，有的多400万。所以从2012年到2019年的劳动力人口，每年应该几乎不变，可能会上下波动几十万人，八年累计的变化应该在三四百万之内。
六十年代的出生人口高峰是从1963年开始的，等到2023年他们开始退体(或者说不再计入现行口径下的劳动力人口了)，中国的劳动力人口每年将下降800万左右，之后十二年累计减少一亿人，要到2035年以后下降趋势才会减缓。
五，和2019年底公布的人口数据比较
2019年底统计局公布的人口总数是14.00亿，去年出生人口宣称为1200万，而死亡约1040万，本来预计2020年人口应该有14.02亿。公布七普人口为14.12 亿，正好多出了1000万。
下图中0到15岁人口为2.494 亿，和2004到2019年公布的出生人口总数2.591亿相比，居然少了970万人。根据我的模型，这十年期间这组人的死亡总数应该为两三百万，统计局模型下的死亡人数居然是我的三到五倍。难道是卫健委明显低估了这十年期间婴儿和幼儿死亡率？实在想像不出统计局每年还会做其他向下的调整，因为最终七普的数据是多出了近两千万。
根据2019年底分年龄段的人口(注意到15岁的年龄分段不一样)，我们先来预测2020年年龄段的人口。首先0到14岁人口应该为2.494亿加上2020年出生人口 1200万，减去2005和2006年出生人口3200万，等于2.29亿，比七普中的2.53亿少了2400万。
再推算2020年底60岁以上人口，应该等于2019年底的2.539亿加上2019年的59岁人口1410万，减去这个年龄段的死亡人数约800万，等于2.60亿，比七普中公布的2.64亿少了400万。
因为七普总人数比预期的多了1000万，所以15到59岁人口比预期多了1800万(=2400＋400－1000)。七普中实施公布的数据为8.964亿，所以根据2019年底推算出来的人口只有8.78亿。
如果对15到24岁人口数量做同样的调整(第二部分第一段)，那么0到24岁人口比2019年底的预期多了5400万，60岁以上人口多了400万，那么25岁到59岁人口少了4800万。
六，各省市人口变化的问题
最后我们看一下各省的人口数据。下图这个比较有点意思，广东，江苏和浙江分别比2019年底增加了1100万，400万和600万人口，主要原因是原来的外来务工人口少算了，但人口流出大省河南居然也增加了300万，主要原因是原来超生没有报户口的太多了，贵州的情况也类似，并且比例远超河南，贵州的出省打工的比例也应该低于河南，所以超生的比例应该更高。
过去十年，每年各省公布的人口等于上一年人口加上出生人口，减去死亡人口，几乎不考虑每年流动人口的变化和户口补报的情况。三个直辖市京津沪应该是个例外(重庆的情况因为超生不太清楚)，因为每年流入的人口占总人口的比例较高，所以每年在年报中公布的常住人口数量，是估计了每年的净流入人数，但从下面的表格可以看出，北京和上海有所低估，而天津则是高估太多了。
大多数省份的人口都比2019年公布的数据减少了。令人惊叹的是，天津市居然减少了175万，比例超过11%，降幅仅次于黑龙江的15%，比其他省份都高，看来天津的经济发展真的不行了。
如果看省内各地市的人口流向，基本上都是向省会和发达城市流入。以吉林省为例，2010年长春市人口只占全省人口的31%，到2020年时已经占到了38%，我估计未来将占50%左右(因为现在省会的年轻人占比高于其他地级市)，同时全省的人口会继续减少。再看江苏省，苏南各城市在七普中的人口比2019年的＂官方人口＂大幅提高，苏中城市如扬州和泰州变化很小，而苏北各城市普遍下降。
七，总结
中国七普中的人口年龄结构比原来预期的年轻很多。取以上两种不同估算方法的均值，0到24岁人口多了大约5000万，而25岁到59岁人口少了约4500万。比较六普和七普中的不同年龄人口数量，差异实在太大了，但每次官方都宣称普查的质量是最高的，甚至说抽样检测表明误差小于千分之三。虽然我感觉七普比六普靠谱多了，但仍然无法＂合理估计＂七普中各个年龄人口数量的误差(目前尚未公布)，还要等八普和九普来验证。
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