2026年消费第二曲线系列之二：消费的韧性，人口，购买力和一颗蓝莓

消费的迷失：指数表现的低迷与宏观数据的韧性

2024 年 9 月 24 日以来，万得全 A 已累计上涨 72.6%1。但其中，消费股在权益市场中 的表现持续偏弱。长江可选消费指数、长江必选消费指数相对 Wind 全 A 涨幅差值分别 达到 29.6pp，48.5pp。股票市场作为“宏观经济的晴雨表”，展现出的消费复苏叙事并 不强劲：核心 CPI 低位运行、补贴强弱成为企业盈利的锚，似乎都指向着消费内生性需 求的系统性不足。

然而，从宏观数据似乎提供了截然不同的叙事，过去几年，消费在总需求中扮演的角色 变得愈发重要：在投资驱动模式式微的环境下，最终消费支出对 GDP 增长的贡献率在 过去五年保持增长趋势，在 2025 年达到 52%，远高于资本形成总额和净出口的贡献率 （分别为 15.3%，32.7%）。

由此引发出两个问题： 宏观数据和市场收益为何“不同凉热”？ GDP 中枢下行的环境下，国内消费的韧性从何而来？

消费的地理“广度”：低线级消费的兴起

虽然当下一线城市2消费“体感”偏弱，但一线城市并不能代表全国的情况。 从官方数据口径来看，低线级消费的社零增速普遍高于高线级。我们将各省区市分别按 2025 年社零规模和增速来进行划分： 1） 将社零规模、社零增速均高于中位数的省区市，定义为“明星地区”； 2） 将社零规模低于中位数、社零增速高于中位数的省区市，定义为“机会地区”； 3） 将社零规模、社零增速均低于中位数，但增速仍大于 0 的省区市，定义为“后进地 区”； 4） 将社零增速低于 0 的省份，定义为“下降地区”； 通过分类发现，一线城市及社零规模最大的江苏均落在增速为负的““退地地区”。而大部 分经济相对较弱的中西部地区落在“明星地区”或““机会地区”，反映了低线级城市集中的 地区消费增速普遍高于高线级城市集中地区。

这一判断在微观上市企业层面同样得到印证。 对比商业地产运营及营业收入数据，门店更多分布于一线和新一线城市的恒隆广场，其 租赁收入同比在 2020 年以后整体呈回落趋势。而更广泛布局二线及以下城市的吾悦广 场，租赁收入同比同期内整体回升，2022 年后同比增速反超恒隆广场，侧面反映高低 线级城市消费景气的分化。 因此我们认为，当下消费格局的一个突出特点是，高线级城市消费放缓趋势明显，城市 消费呈现线级越低、消费复苏节奏越快的趋势。 但关键在于，为什么过去收入基数低，消费动能偏弱的低线级城市当下的消费韧性反而 更高？

而通过乘数公式来拆解消费增长的动能可以发现，驱动消费增长的来源无非三点：

1）人口增长；2）收入提升；3）消费率上升（储蓄率下降）。

第一，低线级消费热度更高，人口是最直观而合理的要素。 过去五年，尽管总人口的增长速度放缓，但内部人口迁徙方向仍值得关注，从百度迁徙 年度级别的净流入和净流出数据可以看出，人口流动整体呈现““下沉”趋势，人口从一 线、新一线、二线城市流出，向三线及以下城市的人口流入； 分省份来看，2025 年，中部、西北、华北省区市有更强的吸纳能力。

更进一步，人口为何会呈现向低线级流动的趋势？未来人口流动的趋势又当如何？ 通常来讲，一个城市重要的流动人口有两种，一是进城务工的农民工群体，随建筑项目 所在地的变动而迁徙，二是毕业后的学生群体，薪资高低是其选择就业地的重要考量。 而近年来，一线城市的就业形势经历了两重变化： 一是基建发展重心变化，建筑业向中西部倾斜，导致农民工流动方向改变； 二是传统高薪行业进入高质量发展时期，不合理高薪被取缔，相关就业人员被挤出。 第一，通过分析外出农民工的输出地区占比，我们发现： 一方面，2021 年后，农民工就业中，建筑业的占比也明显下滑。表明在投资持续高质量 发展的当下，另一方面，2022 年，随着房价上涨趋势转向，农民工向东部地区输出的占 比显著减少，而流入中西部的农民工占比上升。

另一方面，高线级城市的薪酬结构调整也减少了对相关行业人才的吸引力。以上海为例， 今年来，随着金融、教育、互联网等行业行业收入增速放缓，相关就业人口增速同步放 缓，可能出现了向其他地区更低线级城市流动的趋势。

除此以外，，在分析低线级消费为什么表现更 高时，在更大的消费群体之外、也需要考虑收入和平均消费倾向的变化方向。 从收入层面来看： 第一，平均收入水平上，城镇居民可支配收入增速排名来看，过去几年，三四线城市更 集中的中西部居民可支配收入增速明显快于一线城市和其他东部沿海省份， 第二，最低工资标准上，随着振兴中西部区域发展的战略不断推进，2022-2025 年，各 地区平均最低工资水平和一线城市间的差距均在缩小。

从消费倾向来看，低线级城市的平均消费倾向与高线级城市也并无明显差别。 383 个地级市的样本分析显示，各地居民边际消费倾向与 GDP 高低并无明显关系；将 城市按线级分组后“（二线及以上为高线级，其余为低线级），高低线级边际消费倾向的 t 检验 p 值为 0.37，并不存在明显差异。

因此，通过整合人口、收入和消费倾向的线索，我们能拼凑出低线级消费的大致叙事： 近年来，在建筑业转型、高薪行业调整的大势下，人口完成了向三四线、中西部区域的 下沉。新的消费群体注入为当地的消费存量注入了更多的增量资金。而在此之外，低线 级、中西部区域的收入市场化程度相对较低、基数较小，因而其增速中枢相较于一线、 东部地区也更有韧性。 更大消费的“盘子”、以及更有韧性的收入增速的共同承托下，低线级城市的消费成为 了新时期宏观消费数据的关键支撑，而相比于更市场化的一线城市，低线级城市消费信 息较少的被上市公司的业绩数据覆盖，因而构成了宏观消费数据和消费指数表现分化的 第一个原因。