如何理解分化的消费数据

2024-08-28 15:21:15 - 第一财经

(本文作者宋雪涛,天风证券宏观经济首席分析师)

中国有14亿人口,其中7.8亿是劳动人口(经济活动人口),而这7.8亿劳动人口的收入存在一定分化。

前国家税务总局副局长许善达曾表示,目前个税缴纳人数不过1亿人,据此估算纳税人数占就业人口的比重不到13%,占全国人口的比重不到8%。

这意味着在中国如果你交税了(个税起征标准为5000元,考虑个税抵扣,月收入水平可能会高于个税起征点数千元),你的收入水平在就业人口里就能排到13%,在总人口里能排到前8%。所以相对而言,在中国,能够缴纳个税的人并不算多。

中国居民月可支配收入平均在3268元左右,就业人员可支配收入在6231元左右,大多数人既不到缴纳个税的水平,也和财产性收入、居民加杠杆的关系不大。

所以如果从个体感受推导整体,那么可能会存在很大偏差。

一、分化的消费

过去几个月,国内的消费数据引发市场关注。

首先是地域上的差异。

一线城市的消费数据明显比全国差得多。上个月我们的报告提到了,6月4个一线城市消费增速为负,上海6月社零同比为-9.4%,广州为-9.3%,北京为-6.3%,深圳为-2.2%。

一线和全国的消费增速差异实际上在疫情结束后就开始出现。2023年一线城市和全国社零增速的差异在1-3个百分点,2024年差异拉大到3-5个百分点。

2024年上半年,一线城市社零同比-0.7%,二线城市社零同比3.1%,三四线等城市社零同比4.6%。东部地区社零增速2.7%,西部地区社零增速3.7%,中部地区社零增速5%。

如何理解分化的消费数据

如何理解分化的消费数据

其次是限额以上和限额以下的差异。

7月限额以上社零同比为-0.1%,限额以下是4.5%。6月限额以上社零同比为-0.6%,限额以下是3.9%。限额以下社零增速明显高于限额以上零售,6月和7月也都是靠限额以下社零把整体增速拉到了正增长。

限额以上企业规模往往较大(如零售业年主营业务收入需要在500万以上,住宿和餐饮业年收入需要在200万以上),主要是连锁品牌和大型商业,限额以下则包括了街边小店、个体商户等企业,这是低能级城市消费和乡村消费的主要供给方,代表了真正的人间烟火气和广大的下沉市场。

这反映出中国今天消费的复杂性。一二线城市感受到的是消费增速低迷,甚至上海一度快接近两位数负增长,但在三四五六线城市乡村还有更大的下沉市场,那里反而呈现出的是依然韧性甚至旺盛的消费需求。

二、背后的原因很大程度与房价和收入有关。

消费分化的背后是居民收入和资产端的分化。

从资产端来看,房地产是居民最主要的资产,央行数据显示2019年户均住房资产为187.8万元,占居民家庭资产的59.1%。

过去一年,一线城市房价相比二三四线城市,跌得更晚,也跌得更快。2024年7月统计局数据显示一线城市二手住宅价格同比下跌8.8%,二线、三线城市同比分别下跌8.2%、8.1%。另外,相比于三四线城市,一线城市房价在2023年前后才开始明显下行(深圳房价下行相对较早),但下行幅度较快,目前北京、上海、深圳、广州房价相较于此前最高点跌幅均超过了20%。

2024年7月全国房价已经跌回至2017年的水平,相比于2021年下跌了12.6%,相比于2019年下跌了10.2%。根据商品房销售面积估算,大约有46.1%的购房者出现了资产净损失。

一、二线城市由于房价更高,资产净损失的规模也更大。其中,中国最大的住房资产净损失群体,可能是2017-2023年期间的一、二线城市购房者。

根据贝壳研究院发布的《2021年新居住消费调查报告》,中国35个大中城市新房和二手房购房者平均年龄约为33.3岁,具体到一线城市,新房和二手房购房者的平均年龄约为34.4岁和35.1岁。

上面所说的2017-2023年期间的一二线城市购房群体,主要是90后的初次购房群体和80后的改善换房群体。这也是中国负债比重最高的群体。

央行2019年调查数据显示,居民家庭负债集中于中青年和高学历家庭。受调查家庭中,户主年龄为26-35岁的家庭负债参与率最高(有负债家庭数/总家庭数),为73.1%;随着年龄增长,家庭负债参与率逐渐下降,户主年龄为65岁及以上的家庭负债参与率最低,为25.1%。中青年群体的户均债务规模、资产负债率、债务收入比也都高于其他家庭。

所以一二线城市的80后和90后,既是购房主力,也是负债主力,在房价下跌的过程中,承受了最多的净资产损失。

如何理解分化的消费数据

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如何理解分化的消费数据

不同年龄、不同城市的居民,不仅资产增速和负债水平存在分化,收入增速也存在分化。

上半年个人所得税增速-5.7%(占就业人数不到9%),但居民可支配收入增长5.4%;可支配收入的中位数增速高于平均增速0.5个百分点。这些反映出一个事实:高收入群体的收入增速低于中低收入群体的收入增速。

统计局数据显示,经营性收入和工资性收入在近两年间的增速,明显好于财产性收入。今年上半年经营性收入增速为6.4%,在各种收入中增长最快,高于财产性收入4.3个百分点。工资性收入同比增长5.8%,变化相对较小。

如何理解分化的消费数据

财产性收入(利息收入、出租房屋收入等)大幅回落对高收入群体的影响更大。2019年央行报告显示总资产前20%家庭的金融资产持有率为87.9%,后20%家庭的持有率仅有29.8%。北京、上海、广东的财产性收入占可支配收入的比重为16%、13.5%、13%,宁夏、青海、吉林、辽宁等地居民财产性收入占比仅3.1%、3.7%、4.4%、4.5%。

相比中高收入群体,低收入群体更依赖劳动所得的工资性收入和经营性收入,这两类收入占比高出中高收入群体4.98和3.62个百分点,其中工资性收入占比为68%。

高收入群体,面临的是收入增速下降、住房资产净损失(2017年以来的购房者,主要集中在高收入群体)、债务参与率高等问题,体现为提前还贷和消费降级(限额以上的社零增速低)。

靠经营性收入和工资性收入为主的中低收入群体,过去几年没有获得杠杆驱动的资产增值,但从23年开始收入改善,体现为大众消费旺盛(限额以下的社零增速高)和服务消费高增(2023年服务零售同比增长20%,2024年7月累计同比增长7.2%,显著高于社零增速)。以农民工为例,2023年以来就业情况的好转对收入和消费形成支撑,2023年以来农民工调查失业率低于城镇调查失业率0.4个百分点。

如何理解分化的消费数据

如何理解分化的消费数据

如何理解分化的消费数据

中国很大很复杂,不能从一线城市高收入群体的单一视角去观察中国。从微观体感去推知宏观情况,在今天正在快速转型的中国并不适用,我们依然要从宏观这个集合概念出发,来理解经济转型的过程。

三、一些调查数据也提供了很好的补充。

第一个调查是西南财大的中国家庭经入户调查,2024年高中低各收入分组家庭的消费整体增加,但最高收入和最低收入分组家庭的区别很大。

30万以上年收入家庭今年一季度的消费变动指数低于2023年四季度水平,但是5-10万元和5万元以下年收入家庭的消费变动指数高于2023年四季度水平。

如何理解分化的消费数据

西南财大调查数据再次证明了前面的发现:一二线城市高收入有贷款家庭的消费增速持续回落,广大中低收入家庭的消费持续恢复。

另一个调查数据来自麦肯锡,这个报告在过去几个月流传广泛。麦肯锡调查了11930个样本,涵盖1234线城市和农村,高中低收入和各个年龄段,主要内容是被调查者的日常消费占比和未来消费预期。

消费预期最悲观的群体是一二线城市的三四十岁的“千禧一代”,即80后、90后,这个群体经历了房价的快速上涨,但是普遍带有杠杆,买房需要贷款,经历了房价的快速上涨和下跌。

消费预期最乐观的群体是58-65岁的中高收入银发阶层和25岁以下的Z世代。银发阶层不仅没有债务负担,还有可观的退休金收入,住房资产基本是靠分配或改造补偿,而不是加杠杆购买,所以没有太大负担。

Z世代(00年以后出生)刚刚开始工作,有些甚至还没开始工作,他们的父母是42-57岁的X世代(60后、70后),父母购房时价格很便宜,贷款负担不大,房产又出现了比较大的增值,因此Z世代还没到开始负债的时间,资产上可能又有父母的支持,所以麦肯锡调查显示这个群体的消费预期也很乐观。

另外,中高收入的三线城市的中年人(42-57岁)和中老年人(58-65岁)也是中国最乐观的群体。三线城市的生活成本相对较低,房价也低,不需要杠杆买房,过去两年的房价下跌对三线城市的影响小于一二线城市,即使住房资产缩水,也没有明显的负担感,所以普遍对未来日常消费增长预期较高。

人间烟火气与消费降级是两个群体,或许悲欢并不相通。

如何理解分化的消费数据

(本文仅代表作者个人观点)

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