Структурная трансформация экономики КНР в условиях демографического спада как условие устойчивого развития

Цель: выявление механизмов структурной трансформации экономики Китайской Народной Республики в условиях демографического спада и старения населения, а также оценка потенциала применения элементов данного опыта для экономической политики Российской Федерации, сталкивающейся со схожими вызовами.
Методы: в основу исследования положен междисциплинарный подход, интегрирующий методы экономического анализа, демографии и исследований устойчивого развития. Применены системный анализ данных официальной статистики КНР и международных организаций, сравнительный анализ стратегических документов китайского руководства («Сделано в Китае 2025», «Двойная циркуляция»), а также критический обзор научной литературы.
Результаты: установлено, что демографический спад выступает ключевым системным ограничением, катализирующим переход КНР от экстенсивной модели роста к инновационной. Конкретизированы стратегические направления этой трансформации: технологический апгрейд и движение вверх по глобальным цепочкам создания стоимости, масштабные инвестиции в человеческий капитал, тотальная автоматизация и развитие зеленой экономики. Выявлена противоречивость промежуточных итогов: впечатляющие успехи в создании высокотехнологичных секторов (ВИЭ, электромобили) сочетаются с сохранением системных рисков (высокая долговая нагрузка, доминирование госсектора, слабый внутренний спрос). Для России доказана целесообразность не прямого копирования китайских мер, а заимствования стратегического подхода, признающего демографический вызов императивом для долгосрочного курса на построение инновационной экономики, основанной на знаниях.
Научная новизна: заключается в рассмотрении демографического фактора не как фонового условия, а как центрального детерминанта, обостряющего системные дисбалансы и определяющего выбор стратегий развития КНР. Проведен сравнительный анализ применимости китайского опыта для России с акцентом на фундаментальные различия их политико-экономических моделей.
Практическая значимость: результаты исследования могут быть использованы российскими органами государственной власти при разработке долгосрочных стратегий экономического развития и демографической политики. Результаты представляют ценность для экспертного и научного сообщества, занимающегося проблемами структурных преобразований и адаптации к демографическим изменениям.

1. Волкова, М. Д., Круглова, М. С. (2024). От демографического дивиденда к устойчивому развитию КНР в условиях стареющего населения: взгляд китайских экспертов. Russian Journal of Economics and Law, 18(3), 559–576. EDN: DJMBKL. DOI: 10.21202/2782-2923.2024.3.559-576

2. Коротаев, А. В., Зинькина, Ю. В. (2014). Математическое моделирование и сценарное прогнозирование демографического будущего КНР. Восточная аналитика, 4, 36–41.

3. Власова, В. В., Гохберг, Л. М., Дитковский, К. А. и др. (2023). Наука. Технологии. Инновации: 2023: краткий статистический сборник. Москва: НИУ ВШЭ.

4. Островский, А. В. (2022). Долгосрочные цели Китая: исторический скачок к экономической мощи и обществу всеобщей зажиточности. Ориенталистика, 5(4), 805–821. EDN: REMCDT. DOI: 10.31696/2618-7043-2022-5-4-805-821

5. Портяков, В. Я. (2015). Современная корректировка модели экономического роста в Китае: теория и практика. Общество и государство в Китае, 45(2), 596–608. EDN: YLJSXJ

6. Федеральная служба государственной статистики (Росстат). (2023). Демографический ежегодник России. 2022: стат. сб. Москва.

7. Acemoglu, D., & Restrepo, P. (2022). Demographics and Automation. The Review of Economic Studies, 89(1), 1–44. EDN: GFZETN. DOI: 10.1093/restud/rdab031

8. Bairam, A., Omarova, M., Aldabek, N., & Yem, N. (2025). China’s Dual Circulation Strategy: An Overview of the Key Drivers. Journal of Posthumanism, 5(5), 954–964. https://doi.org/10.63332/joph.v5i5.1414

9. Bairoliya, N., & Miller, R. (2021). Demographic Transition, Human Capital and Economic Growth in China. Journal of Economic Dynamics and Control, 127, 1–57, 104117. EDN: QPADQW. DOI: 10.1016/j.jedc.2021.104117

10. Bloom, D. E., Canning, D., & Sevilla, J. (2003). The Demographic Dividend: A New Perspective on the Economic Consequences of Population Change. RAND Corporation.

11. Cai, F. (2010). Demographic Transition, Demographic Dividend, and Lewis Turning Point in China. China Economic Journal, 3(2), 107–119. https://doi.org/10.1080/17538963.2010.511917

12. Cao, J., Ho, M. S., Hu, W., & Jorgenson, D. (2020). Effective labor supply and growth outlook in China. China Economic Review, 61, 101398. EDN: FIFIQJ. DOI: 10.1016/j.chieco.2020.101398

13. Chan, K. W. (2021). China's Hukou System: Markets, Migrants and Institutional Change. Palgrave Macmillan. https://doi.org/10.1007/978-3-030-51402-0

14. Glawe, L., & Wagner, H. (2020). China in the middle-income trap? China Economic Review, 60, 101264. EDN: APCKIS. 10.1016/j.chieco.2019.01.003

15. Guarino, A. (2023). The Economic Implications of China’s Demographic Problems. Journal of Economics and Public Finance, 9(4), 176. EDN: ZJTZFS. DOI: 10.22158/jepf.v9n4p176

16. Guo, Y., Liu, M., Wang, J., Xia, Y., & Zhao, D. (2023). Demographic Challenge: The Rise of the Silver Economy in China. Advances in Economics, Management and Political Sciences, 34, 121–126. EDN: IZFTUT. DOI: 10.54254/2754-1169/34/20231688

17. Hu, M., Xiao, L., & Qiu, H. (2024). The effects of population aging on industrial structure upgrading: Empirical analysis of provincial and threshold characteristics in China. Chinese Journal of Population, Resources and Environment, 22(3), 356–366. EDN: SUVBBZ. DOI: 10.1016/j.cjpre.2024.04.042

18. Huang, Y. (2020). Capitalism with Chinese Characteristics: Entrepreneurship and the State. Cambridge University Press.

19. International Federation of Robotics (IFR). (2023). World Robotics Report 2023. Frankfurt: IFR.

20. Jackson, R., & Nakashima, K. (2021). China's Long March to Retirement Reform: The Aging of the Middle Kingdom. Center for Strategic and International Studies (CSIS).

21. Lardy, N. R. (2019). The State Strikes Back: The End of Economic Reform in China? Peterson Institute for International Economics.

22. Li, W., Chen, S., Wang, J., Zhao, L., & Wang, D. (2019). Fertility cost in China should be borne by the state. The Lancet Global Health, 7(6), e708. https://doi.org/10.1016/S2214-109X(19)30155-X

23. Lin, J. Y. (2013). Demystifying the Chinese Economy. In The Oxford Handbook of the Chinese Economy. Oxford University Press. https://doi.org/10.1111/j.1467-8462.2013.12035.x

24. Liu, Y., & Jia, M. (2023). The Impact of Population Aging on Green Innovation: An Empirical Analysis Based on Inter-Provincial Data in China. Sustainability, 15(4), 3305. EDN: DSONCA. DOI: 10.3390/su15043305

25. Meng, F., & Wen, X. (2024). Can digital economy compensate the effect of aging on total factor productivity? PLoS One, 19(4), e0301500. EDN: TPKZQG. DOI: 10.1371/journal.pone.0301500

26. Meng, K. (2018). China's Pension Reforms: Political Institutions, Skill Formation and Pension Policy in China (1st ed.). Routledge. https://doi.org/10.4324/9781351061667

27. Meng, X. (2023). China's 40 Years Demographic Dividend and Labor Supply: The Quantity Myth. IZA Discussion Paper No. 16207. https://doi.org/10.2139/ssrn.4471340

28. National Bureau of Statistics of China (NBS). (2023). Statistical Communiqué of the People's Republic of China on the 2022 National Economic and Social Development.

29. National Health Commission of China. (2022). 关于印发“十四五”健康老龄化规划的通知 [Notice on Issuing the "14th Five-Year" Plan for Healthy Ageing]. (In Chin.).

30. National Science Foundation. (2022). Science and Engineering Indicators 2022: The State of U.S. Science and Engineering.

31. Naughton, B. (2018). The Chinese Economy: Adaptation and Growth. MIT Press.

32. Ogawa, N., Mansor, N., Lee, S.-H., Abrigo, M., & Aris, T. (2021). Population Aging and the Three Demographic Dividends in Asia. Asian Development Review, 38(1), 32–67. EDN: KCJHXK. DOI: 10.1162/adev_a_00157

33. Prettner, K., & Bloom, D. E. (2021). The Economic Effects of Population Aging. In J. F. Shogren (Ed.), Encyclopedia of Energy, Natural Resource, and Environmental Economics.

34. Romer, P. M. (1990). Endogenous Technological Change. Journal of Political Economy, 98(5), 71–102. EDN: HIWUWF. DOI: 10.1086/261725

35. Rozelle, S., & Hell, N. (2020). Invisible China: How the Urban-Rural Divide Threatens China's Rise. University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226740515.001.0001

36. Sha, X., Li, B., Zhao, Z., Yin, X., Dong, J., Yang, Y., & Xu, Z. (2025). How Does Population Aging Affect New Quality Productivity in Economic Sustainability? An Empirical Study Based on Mediating Mechanisms and Moderating Effects. Sustainability, 17(18), 8249. https://doi.org/10.3390/su17188249

37. Song, Z., Storesletten, K., & Zilibotti, F. (2014). Growing (with Capital Controls) like China. IMF Economic Review, 62(3), 327–370. EDN: DFZCMG. DOI: 10.1057/imfer.2014.20

38. State Council of the People's Republic of China. (2021). 中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要 [The 14th Five-Year Plan for National Economic and Social Development of the People's Republic of China and the Outline of Long-Range Objectives for 2035]. (In Chin.).

39. United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. (2022). World Population Prospects 2022.

40. Wang, Y., Crowley, F., Doran, J., & O’Connor, M. (2025). Job automation in China: who is at risk and where are they located? Cogent Economics & Finance, 13(1). https://doi.org/10.1080/23322039.2025.2517389

41. World Bank Open Data. (2023). Population ages 15-64 (% of total population) - China. Retrieved from https://data.worldbank.org

42. World Bank. (2020). Live Long and Prosper: Aging in East Asia and Pacific.

43. Wübbeke, J., Meissner, M., Zenglein, M. J., Ives, J., & Conrad, B. (2016). Made in China 2025: The making of a high-tech superpower and consequences for industrial countries. MERICS Papers on China.

44. Xu, S. (2023). China’s climate governance for carbon neutrality: regulatory gaps and the ways forward. Humanities and Social Sciences Communications, 10, 853. EDN: POLVEF. DOI: 10.1057/s41599-023-02381-8

45. Zhang, L., Mu, R., Zhan, Y., Yu, J., Liu, L., Yu, Y., & Zhang, J. (2022). Digital economy, energy efficiency, and carbon emissions: Evidence from provincial panel data in China. Science of The Total Environment, 852, 158403. EDN: SWHQOW. DOI: 10.1016/j.scitotenv.2022.158403