中国人口红利的国际比较与测算

杨艳琳　曹成

摘要：对中国、日本、韩国、印度人口红利进行国际比较的基础上，本文使用卢卡斯人力资本模型对1982—2014年中国经济增长的影响因素进行分解。现阶段中国人口红利对经济增长的贡献并不明显。结合中国人口大国国情，本文认为“全面两孩”政策对人口结构改善和人口红利增加的作用较弱，从维持较高劳动参与率、培育人才红利、提高全要素生产率方面提出了促进中国经济持续稳定发展的政策建议。

关键词：人口红利；人才红利；人力资本模型；“全面两孩”政策；全要素生产率

中图分类号：F241.2 文献标志码：A 文章编号：1001-862X（2016）05-0035-008

一般认为，中国人口红利自1990年开始出现；随着抚养比由降转升，人口红利到2010年出现拐点；2030年左右中国将失去人口红利。2012年以来，中国经济增速出现下滑，引发众多学者对人口红利式微下中国经济能否平稳增长的担心。研究中国人口红利的变化趋势及各个要素对经济增长的贡献大小，不仅是对改革开放后的经济发展经验的总结，对经济“新常态”下未来的发展方式的选择也具有重要的指导意义。此外，在“全面两孩”政策落地初期，研究测算“全面两孩”政策对人口红利的影响也具有较强的前瞻意义。

一、 问题的提出和文献综述

人口红利源自对“东亚奇迹”的研究。布鲁姆和威廉姆森（1997）在研究东亚经济在1970—1995年间的高速增长时，发现人口结构的转变可以解释其三分之一的增长。[1]此后，布鲁姆等（2002）正式提出了“人口红利”这个概念，其意义为劳动年龄人口占总人口比重的上升，形成低抚养比、高储蓄率、高投资的有利于经济社会发展的局面。[2]

中国学者对人口红利问题开展了大量研究。蔡昉、王德文（1999）对中国1982—1997年间经济增长的源泉进行分解，认为劳动力数量贡献为23.71%，人力资本贡献为23.70%，劳动力的转移贡献为20.23%。[3]蔡昉（2004）的研究指出，中国较低的抚养比使劳动参与率保持在较高水平上，同时提升了储蓄率，有利于经济的发展，并预测2010年人口红利将迎来拐点。[4]蔡昉、王德文（2005）的研究将人口红利从劳动要素中剥离，指出1982—2000年中国总抚养比下降20.1%，推动人均GDP增长速度提高2.3个百分点，大约对同期人均GDP增长贡献了四分之一。[5]陈友华（2005）的研究指出中国人口红利期相对短暂，2030年后就将面临人口负债，建议逐步放松计划生育政策。[6]车士义、陈卫、郭琳（2011）的研究将劳动力素质纳入模型，测算出1978—2008年劳动力质量对经济增长贡献占10.4%，总人口增加占6%，人口结构改变占3%。[7]

2015年，世界银行《长寿与繁荣——东亚和太平洋地区的老龄化问题》报告指出：东亚、东南亚经济体普遍拥有人口红利窗口，但面临着比欧美更快速的老龄化问题。[8]高比重的适龄劳动人口经过40年左右的“人口红利”期逐步迈入老年，较低的生育率又使得新增劳动人口不足，造成了比发达国家更快的老龄化速度。西方学者常常喜欢用“人口红利”、“人口悬崖”、“人口危机”等受政治家喜爱的词汇，但是所谓“人口红利”本质上不过是向未来的借贷。

二、人口红利的国际比较

（一）国际比较的目的和对象的选取

本文选取人口转变早于中国30多年的日本、“亚洲四小龙”之一的韩国作为比较对象，总结利用人口红利的经验、吸取发展过程中的教训。同时，将年轻的人口大国印度作为潜在竞争对手，对比分析中国和印度劳动力的数量与素质，以说明中国与印度人口红利对两国未来经济增长与竞争力的影响。

在国际上，一般选取抚养比作为衡量人口红利的主要指标，其定义为依赖型人口（14岁以下人口、65岁及以上人口之和）与劳动年龄人口（15—64岁人口）之比，抚养比低于50%即为人口红利期。图1为中国、印度、日本、韩国1960—2014年抚养比的变化，可以看出，中国与韩国正处于人口红利时期，印度即将进入人口红利期，日本已经失去人口红利。

（二）中国、日本、韩国的经济奇迹与人口红利

1.人口红利推动经济奇迹，中国人口红利已出现拐点

日本人口红利期开始于1963年，1991年达到抚养比最低点，2005年人口红利消失，前后持续时间约为42年。在经历1986—1991年的泡沫增长期后，日本进入“失去的二十年”，该时点恰好与人口红利拐点吻合，这引发了众多学者对中国人口红利拐点后经济能否实现平稳增长的担忧。

朝鲜战争结束后，韩国人口出现爆发性增长，1955—1963年间新增人口758万人，此次“婴儿潮”为韩国经济发展提供了充足的劳动力；1960—1996年间韩国经济持续高速发展，从战争的废墟转变为世界第11大经济体，被称为“汉江奇迹”。韩国人口结构转变与中国同步，人口红利开始于1987年，2009年左右抚养比开始上升，据韩国统计厅预测，韩国人口红利将于2025年前后消失。

中国抚养比在1988—1994年间一直在50%左右，1990年首次向下突破50%，人口红利窗口打开；此后，抚养比逐年下降，2010年到达最低点34.2%；2011—2014年，抚养比逐年上升。按照“全面两孩”政策实施后的人口预测，2030年左右该数值将上升到50%。中国人口红利窗口期约为40年，与日本、韩国相近。1978—2010年，中国年均国内生产总值增长率高达9.87%，持续三十多年的经济增长被称为“中国奇迹”。

综上所述，人口红利是日本、韩国、中国经济奇迹的原因之一。2010年，中国抚养比出现拐点，敲响了人口红利式微的警钟；拐点后两年，中国经济增长率逐年下滑，2012—2015年，中国GDP的增速分别为7.7%、7.7%、7.3%、6.9%。因此，应当高度重视人口红利转变信号，积极出台人口红利逐步减少的应对策略，实现经济平稳过渡。

2.关注低生育率、老龄化问题，及时调整计划生育政策

日本人口红利的变化与老龄化同步进行。1970年，日本65岁以上人口占总人口比重超过7%，开始步入老龄化社会；1995年该比例超过14%，进入老龄型社会；2015年该比例更是高达26%，为超老龄社会。

韩国计划生育政策随经济、人口发展几经调整，具有重要借鉴意义[9]。1962年韩国开始实行“家庭计划”政策，使韩国生育率从1970年的4.71降至1985年的1.67。1996年韩国人口政策从控制人口数量转向提高人口素质，但是生育率依然持续下滑；2005年韩国正式启动鼓励生育政策。然而，近十年来韩国总和生育率并未提高，仅为1.2左右，被认为陷入“低生育率陷阱”。

因此，及时调整计划生育政策对缓解老龄化问题、防止陷入“低生育率陷阱”具有重要意义。2002年，中国65岁以上老人占比达到7%，步入老龄化社会；该数值预计将在2023年突破14%，彼时中国将步入老龄型社会。考察中国、日本、韩国步入老龄化社会时（65岁以上老人占比7%）人均GDP数值，中国2002年人均GDP为1142美元，仅为日本1970年的1/2、韩国1999年的1/9；考察三国人口红利拐点时（抚养比达到50%）人均GDP，2010年中国人均GDP为4628美元，仅为日本1991年的1/6、韩国2009年的1/4。与日本、韩国相比，中国存在严重的“未富先老”现象，因而应对老龄化问题也更为迫切。

（三）印度人口红利情况与中国的对策

1.印度即将进入人口红利期，竞争关系不可避免

印度人口转变相对滞后，尽管人口总数仍在增长，但是人口结构优势逐渐显现。2014年，其总抚养比为53.14%，接近人口红利水平，印度人口年龄结构十分年轻，0—14岁人口占到总人口的29.2%，15—64岁适龄劳动人口占到总人口的65.3%。2014年，印度经济活动人口大幅低于中国，究其原因是印度劳动参与率特别是女性劳动参与率的低下。（见表2）人口大国印度即将进入人口红利期，势必在劳动密集型产业方面与中国形成极强的竞争。

2.扩大人才红利，推动产业升级，积极应对竞争

2014年，印度与中国的劳动力素质差距仍然悬殊。印度人口人均预期寿命比中国短了7.8年，其15岁以上人口识字率比中国低25.82个百分点，实际平均受教育年限低于中国2.1年，预期受教育年限低于中国1.4年，按照购买力平价计算的人均GNI低于中国7050美元（见表2）。目前来看，中国在劳动力素质方面还存在较大优势，但是印度在人口红利方面比较优势明显。

三、模型的选取和实证分析

（一）模型的构建

经济增长的原因复杂多变，各国发展的路径各不相同，中国过去的经济奇迹绝非几个模型、几个变量就可以解释的。但是本文依然希望通过计量分析定量地测算资本要素、劳动要素、人才红利对中国过去30多年经济发展的推动作用。

在经典的索罗增长模型中，资本和劳动是推动经济增长的两大源泉。在实证研究的文献中，柯布-道格拉斯形式的生产函数被广泛用于经济增长的实证研究。其模型为：

Y=AK？琢L1-？琢eu （1）

其中Y、K、L分别为总产出、资本要素、劳动要素，A为全要素生产水平，u为残差项。

此后的新增长理论认为，人力资本（也就是通常所说的人才红利）是决定长期经济增长的重要要素，它取决于劳动力数量的多少和教育水平的高低。在两要素增长模型中加入受教育水平变量h可以得到著名的卢卡斯人力资本模型。该模型如下：

Y=AK？琢L？茁h？酌eu （2）

其中Y、K、L、h分别为总产出、资本要素、劳动要素、人力资本要素，A为除去资本、劳动、人力资本要素外的全要素生产水平，u为残差项。

索罗增长理论与新增长理论均没有将制度变革作为经济增长的原因进行分析。客观来说，制度变迁也难以寻找合适的代理变量。然而，制度的改变对中国经济增长有着极其重要的作用。为解决此问题，本文在随后的研究中将时间分段，观察不同时间段、改革开放不同程度下各要素对经济增长的贡献率的变化。

（二）数据处理

总产出Y选取中国1982—2014年国内生产总值数据，通过GDP平减指数去除通货膨胀影响，调整为以1982年为基期的数据。本文数据均来自国家统计局数据库。

资本要素K选取中国1982—2014年固定资本形成总额数据，通过固定资产投资平减指数去除通货膨胀影响。

劳动要素L选取1982—2014年经济活动人口数据。与众多研究不同，此处没有选择15—64岁劳动年龄人口数据，主要原因是中国劳动参与率的变化使得劳动供给与劳动年龄人口数量出现背离，经济活动人口可以更好地反映劳动力供给的变化。

人力资本要素h选取6岁以上人口人均受教育年限，数据来源为人口普查资料和人口抽样调查资料。计算方法为小学以6年计算，初中以9年计算，高中以12年计算，大专以上按照16年计算。1983—1986年，中国未进行人口抽样调查，该期间的数据通过估算得来。

（三） 实证分析

将卢卡斯人力资本模型（2）两边取对数可得：

lnY=lnA+？琢lnK+？茁lnL+？酌lnh+u（3）

将上文处理的数据代入模型（3），通过计量经济学软件Eviews8.0回归，获得以下结果：

lnY=-6.257399+0.561879lnK+0.777087lnL+1.35482lnh（4）

t值 -4.37 12.31 4.75 3.38

R2=0.998 D.W.=0.653 S.E.=0.043

中国包含资本、劳动、受教育要素的卢卡斯人力资本模型如下：

Y=AK0.562L0.777h1.358（5）

其中α、β、γ的数值分别为资本的产出弹性、劳动的产出弹性、人才红利的产出弹性。

1982—2014年，GDP年均增长yr=10.02%，资本形成额年均增长kr=11.36%，经济活动人口年均增长lr=1.75%，人均受教育年限年均增长hr=1.74%。由此，可以计算资本要素的贡献度为EK=α*kr/yr=56.69%，劳动要素的贡献率为EL=β*lr/yr= 13.57%，人才红利要素贡献率为EH=γ*hr/yr=23.59%；除去资本、劳动、人才红利之外的全要素生产率贡献率为EA=6.15%。

将劳动要素的贡献进一步分解为总人口增加和人口红利两部分。1982—2014年，中国总人口由10.17亿上升至13.68亿；经济活动人口占总人口比重由44.93%上升至58.26%。由此，可以计算出总人口增加对经济增长的贡献占7.30%，而以经济活动人口占总人口比重衡量的人口红利对经济增长的贡献仅占6.27%。

（四）结果分析

由模型（5）可知，1982—2014年，资本要素对中国经济增长的贡献率最高，人才红利要素和劳动要素次之。其中，资本要素的产出弹性较低，劳动要素的产出弹性稍高，人才红利要素的产出弹性最高，为资本要素的2.4倍、劳动要素的1.74倍。

上文的模型（5）得出了资本对1982—2014年中国经济增长的贡献度约为56.69%的结论，然而，这个比重并不是一成不变的。中国的经济发展呈现出鲜明的转轨经济特点，资本、劳动和人才红利要素的贡献在不同时期贡献各异。本文将1982—2014年分为1982—1992年、1993—2002年、2003—2008年、2009—2014年四个时段分别进行测算，其结果（见表3）可以增强对中国经济增长源泉和发展方式转变的了解。

资本要素的贡献度在1982—2008年间持续上升，全球金融危机后（2008—2014年）贡献度不再上升，但是仍然处于高位（78.05%）。物质资本投资加速使得中国经济增长对投资的依赖不断加强。为保持经济平稳增长，政府仍然应当保证一定的投资强度。

劳动要素贡献度在中国改革开放初期（1982—1992年）贡献度曾经高达29.35%，随后逐渐下降至1993—2002年的8.69%，2003—2008年间甚至低于4%，2009—2014年略有回升，但是也处于低位。趋向老龄化的人口结构使得经济活动人口增加量十分有限，劳动要素贡献将长期处于低位，远期将为负值。

人才红利要素的贡献度在1982—2008年间也呈现出持续的下降，但是在2009—2014年间出现大幅回升，达到23.34%。人才红利贡献度有过较大幅度的波动，但是其在经济增长中仍然扮演了不可或缺的角色。目前，人才红利正处于快速上升期，其产出弹性高、增长空间大，可以成为经济“新常态”下的新动力。

四、结论与政策建议

（一）主要结论

本文首先对中国、日本、韩国人口结构转变进行国际比较，得出中国人口红利已经出现拐点，并且存在严重的“未富先老”现象的结论。这意味着中国必须尽力延长人口红利，积极应对老龄化问题，防止出现低生育率问题。此外，本文通过中国、印度劳动力数量和素质的对比和预测，得出印度即将进入人口红利期、将在劳动密集型产业方面与中国形成极强的竞争的结论，指出中国必须维持劳动力素质优势，提升人才红利以应对竞争。

随后，本文通过对1982—2014年中国经济高速增长的因素进行分析，得出资本要素对经济增长的贡献高达56.69%，人才红利的贡献其次，为23.59%，劳动要素的贡献率为13.57%，未解释因素贡献为6.15%。其中，资本要素的产出弹性较低，劳动要素的产出弹性稍高，人才红利要素的产出弹性最高。将劳动力贡献进一步分解，发现其中总人口增加贡献占7.30%，人口红利贡献较低，仅占6.27%。这说明，人口红利在中国过去的经济增长中的作用只是一定的，并没有多数学者和媒体所认为的那么大；它也说明，仅仅依靠扩大出生人口和增加劳动力供给，不足以持久地推动经济增长和稳定发展。尽管如此，中国仍然需要维持有限的人口红利来推动经济增长。

最后，本文研究了各个要素在不同时间段内的贡献变化。资本要素对经济增长贡献在2008年前持续上升，2009—2014年间维持高位；劳动要素贡献度持续下降，目前仍然处于低位；人才红利贡献度在2008年前持续下降，2009年后大幅回升。本文认为，中国经济增长对物质资本投资依赖较重，现阶段中国人口红利对经济增长的贡献并不明显，人才红利正处于快速上升期，有望成为未来经济增长的新动力。

（二）政策建议

1.有效实施“全面两孩”政策，不断优化人口结构

现有研究人口红利的实证分析文献大都提出了“放松计划生育”、“提高总和生育率”，甚至完全放弃计划生育，并鼓励生育的政策建议。2015年10月，中国共产党十八届五中全会通过的《决定》提出，全面实施一对夫妇可生育两个孩子的政策，这表明计划生育政策出现了重大转变。在“全面两孩”政策实施初期，有必要关注“全面两孩”政策对人口结构改善的作用大小问题。[10]

按照卫生与计划生育委员会预测，“全面两孩”政策在2050年时，可以为中国累计增加3000万适龄劳动人口，老年人占总人口的比重降低两个百分点。长期来看，中国15—64岁适龄劳动人口仍然比较充裕，2020年为9.9亿，2030年为9.58亿，2050年为8.27亿；但是在短期内，由于少儿抚养比的快速提高，人口红利期将于2030年结束，比“单独二孩”政策下提早4年结束。[11]如果按照刘家强、唐代盛（2015）的估计，以抚养比50%为界限，“全面两孩”政策下的人口红利期将于2035年结束，仅比“单独二孩”政策的人口红利期延长1年，2031年后的总抚养比将较“单独二孩”政策的总抚养比低1～2个百分点。[12]

仅从人口红利角度评估，“全面两孩”政策对产生新的人口红利作用比较微弱。“全面两孩”政策对15—64岁劳动年龄人口数量的提升需要15到20年才能见到效果，在此之前都会提高少儿抚养比，在短期内减少人口红利，同时还会降低女性劳动参与率，减少经济活动人口。实施“全面两孩”政策所新增加的人口还会进一步加大对社会、资源与环境的压力，中国巨大的就业压力将长期存在[13]，而长期持久地严格控制人口数量增长和不断提高人口质量是减轻未来的就业压力和实现劳动力供求均衡的战略需要[14]，因此，中国的“计划生育基本国策必须长期坚持”。

但是从中国人口的长期均衡发展来看，“全面两孩”政策对于改善中国人口结构和实现人口均衡发展存在积极影响，可以适度延缓老龄化趋势，对于促进中国人口与经济社会长期均衡发展有积极影响。

2.维持较高的劳动参与率，稳定人口红利

劳动参与率是影响劳动力供给的重要因素。相比欧美发达国家，东亚各国的劳动参与率均处于较高水平。2014年，中国适龄劳动人口劳动参与率为71.4%，处于东亚各国的中游水平，大幅领先于高收入国家组均值60.7%。若以中高等收入国家组均值67.15%为基准，抚养比达到50%，经济活动人口占总人口比重只需高于44.77%即进入人口红利期。按此测算，中国人口红利期始于1986年，2010年出现拐点，相比使用抚养比为指标，人口红利早开始4年，并将延续更长时间。

中国15—64岁适龄劳动人口劳动参与率自1990年的78.9%逐年下降至2010年的70.7%后又小幅回升至2014年的71.4%。根据郭林、车士义（2011）的研究，1990—2010年中国劳动参与率逐渐下降是符合社会发展规律的，教育事业的发展减少了青年人口进入劳动力市场的数量，大学的扩招使得人力资本得到深化，为未来提供了高质量的劳动人口。[15]本文建议维持较高的劳动参与率而非“提高劳动参与率”，主要考虑“全面两孩”政策实施后，中国女性新增加的生育行为将直接降低目前较高的劳动参与率。据此提出以下两点建议。

第一，维持较高的女性劳动参与率，稳定人口红利。1990—2014年，15—64岁女性劳动参与率日本由57.10%上升至65.40%，韩国由49.70%上升至65.60%。社会观念的改变及女性受教育程度提高，使得更多受教育的女性参与工作，婚育后退出劳动力市场的情况也逐渐减少。2016年是实施“全面两孩”政策元年，为应对女性增加生育而减少劳动参与所出现的新挑战，中国应该积极制定与“全面两孩”政策相应的配套制度和福利措施，完善产假政策；鼓励女性生育后积极进入劳动力市场，此外还可以学习借鉴欧美弹性工作制度，维护女性工作权益、生育权利。

第二，尽快延迟退休年龄，延长人口红利期。中国现行的法定退休年龄为男性60岁，女干部55岁，女工人50岁。该项政策制定于1978年，已经严重滞后于现代社会发展的需要，造成了大量低龄退休人员，导致劳动力资源的巨大浪费。根据2015年《人口与劳动绿皮书》中“十三五”时期人口发展战略研究建议，2017年完成养老金并轨时，统一女性退休年龄为55岁，2018年开始，女性退休年龄每三年延迟1岁，男性退休年龄每6年延迟一岁，直至2045年同时达到65岁。[16]尽快延迟退休年龄，可以维持部分劳动年龄人口的就业、降低赡养比率，进一步维持较高的劳动参与率，从而延长人口红利期。

3.大力培育人才红利，弥补人口红利减少的缺口

2015年，中国国内生产总值增长6.9%，人均GDP突破8000美元，正处于跨越“中等收入陷阱”的关键时期。日本、韩国、台湾地区跨越中等收入陷阱的经验是，重视教育事业发展，将科技创新作为推动经济发展的重要动能。

依据联合国2015年《人类发展报告》，中国人类发展指数（HDI）为0.726，达到高等人文发展国家水平。然而，与超高人文发展国家相比，中国成人平均受教育年限为7.55年（联合国算法），大幅低于日本的11.7年、韩国的11.95年。[17]从培育人才红利的客观需求来看，中国教育事业发展依然任重道远，因此本文提出如下建议。

第一，各级政府应进一步加大教育投入，为培育人才红利提供财政保障。长期以来，中国财政性教育经费支出占GDP的比例偏低。1993年，国务院提出国家财政性教育投入占GDP的比例达到4%的目标，由于种种原因，此目标于2012年才首次实现。2014年此项指标为4.15%，依然低于韩国4.8%、美国5.3%的水平。“十三五”期间，国家财政性教育经费支出占GDP 比重应争取达到5%以上，各级地方政府的财政性教育经费支出应同步提高。同时，进一步提高教育投入产出效率。教育投入增长将大幅改善全国特别是落后地区的教育设施、办学条件、教育质量，为教育水平提升提供重要保障。

第二，提升教育质量，普及高中阶段教育，发展继续教育是培育人才红利的有效途径。2014年，中国高中阶段教育毛入学率达到86.5%，高等教育毛入学率达到40%，与发达国家还存在着一定的差距。2011—2014年中国进入劳动力队伍的大专以上人数为2500万左右，产生的教育红利（通过劳动力素质及劳动生产率来体现）实际上超过了人口红利减少的负面影响。[18]在未来，教育红利将对经济发展发挥长期性、基础性的作用。因此，需要不断地提升教育质量，积极发展继续教育。

4.推动技术创新，释放制度红利，提高全要素生产率

全要素生产率指在资本、劳动力和其他生产要素不变的情况下，通过科学技术创新、组织管理进步、体制机制优化来实现生产效率的提高。由上文模型（5）可知，1982—1992年、2009—2014年除去资本要素、劳动要素、人才红利之外的全要素生产率为负值，拖累了经济增长。这说明，与鼓励出生人口、增加廉价劳动力投入，通过人口红利来获得经济增长的发展方式相比较，大幅提升全要素生产率以弥补人口红利缺口的发展方式对于中国未来的经济增长显得更加重要。

第一，大力推动科技创新，通过提高技术性全要素生产率来替代人口红利。通过落实“中国制造2025”计划，全面提高制造业创新能力，推进信息化与工业化深度融合，实现到2025年迈入制造业强国行列的目标。与此同时，要落实“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业和现代服务业的结合，将一批兴新产业培育成主导产业；促进电子商务、工业互联网、智能制造的发展，进一步提高技术性全要素生产率，从而有效地替代人口红利。

第二，全面深化改革、释放制度红利，通过提高制度性全要素生产率来替代人口红利。当前，中国经济体制改革进入深水区，改革的核心问题仍然是解决市场和政府之间的关系。习近平总书记明确提出“要使市场在资源配置中起决定性作用”并“更好地发挥政府作用”[19]。2016年，国务院提出要深入推进“新型城镇化”建设。新型城镇化是以人为核心的城镇化，通过对户籍制度、社会保障制度、公共服务均等化的改革，清除体制机制障碍，将使得1亿农村户籍人口在城市落户。[20]此举将大幅提高城镇化质量和就业质量[21]，促进服务业与城镇化的互动发展[22]，优化资源重新配置效率，提升潜在增长率。

总之，“十三五”时期是中国跨越中等收入陷阱的关键阶段，人才红利的多寡关乎中国未来经济社会的可持续发展。面对“新常态”下的种种挑战，必须有效实施“全面两孩”政策、维持较高的劳动参与率以延长人口红利窗口，为经济转型升级留下充足时间空间。

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（责任编辑 吴晓妹）