蘆哲 S0600524110003

占爍 S0600524120005

相關研報：

核心觀點

核心觀點：近幾年消費和房地產出現了一個長期持續的地區性背離：低線城市消費較強、地產偏弱，高線城市消費較弱、地產更強，這一現象在2020年之前并不存在。我們發現，人口遷移趨勢的變化是導致這一背離的重要原因。2020年之后，人口流動半徑明顯縮短，出現了從跨省轉向省內、從一線超大城市轉向二線省會和區域中心、甚至回流低線的新趨勢，這將持續重塑未來消費和房地產需求的空間配置。

（1）消費“向下”、房地產“向上”：消費和房地產的兩個背離。一是總量層面，4月社零同比增速從1.7%降至0.2%，但70城二手房價環比跌幅收窄至-0.2%（2025年3月以來最低），這種短期背離主要源于價格和補貼政策變化。二是地區層面的長期背離：2020-2024年一線、二線、三線及以下社零復合增速分別為1.2%、3.8%、4.6%，但房價區間最大跌幅卻分別為-12.8%、-16.4%、-17.2%；而2015-2019年并無這種背離，說明2020年后有結構性因素發生了變化。

（2）人口流動和滲透率是地區背離的根源。低線消費強勁，源于人口流出放緩疊加耐用品和非耐用品滲透率均未飽和；一線消費偏弱是商品消費成熟化與人口流入放緩共同所致，服務消費并不差，如2025年北京社零同比下降2.9%但服務消費增長5%。房地產邏輯相反：2020年七普顯示82.5%的低線城市人均住房已超過1間（平均1.24間），住房需求已飽和，而一線城市人均僅0.91間，疊加核心資產稀缺與中高收入人口仍向高線集中，支撐了高線房價韌性。

（3）300個地級市的人口流動新格局：人口流動總強度下降，流動半徑縮短，跨省轉向省內，一線凈流出，二線凈流入，三線及以下流出放緩。全國跨省凈遷移總量從2015年前后的約400萬降至2019年以來的約200萬；同時，2019-2025年跨省流動農民工減少743萬，省內流動則增加1324萬。地級市層面，二線城市是2020年后唯一凈流入的能級（凈流入823萬），一線則從435萬凈流入轉為20萬凈流出；省會和計劃單列市占本省常住人口比重從2020年的22.3%升至2024年的23.0%，是最大受益者；三線及以下城市凈流出收窄，可能存在一定回流。

（4）人口回流的三大原因。一是經濟追趕。中部、西部人均GDP分別于2021、2022年突破1萬美元，2025年達1.17萬和1.11萬美元。二是產業轉移。東部出口占比從2012年的85.6%降至2025年的79.0%,中部從5.5%升至9.5%，西部從5.6%升至9.2%。三是就業結構變化。農民工就業從建筑業轉向制造業，前者更多跨省、后者更多省內；而大學生就業從市場化機構到“考公熱”，公職崗位按行政體系鋪開，各省市縣比一線城市有更多機會。

（5）從人口流動看城市需求前景。房價更多受戶籍人口影響， 消費更多受常住人口影響。我們用2020-2024年常住人口和戶籍人口的增減，將有數據的293個地級市分成4類。常住戶籍雙流入城市從2015-2020年的128個減至2020-2024年的68個（其中二線城市27個，占37個二線城市的73%），雙流出城市從89個增至161個（97.5%為三線及以下，面臨消費與地產雙重壓力）；只增常住、戶籍流出的城市從17增至32個（消費下沉的載體但購房承壓）；只增戶籍、常住流出的從59降至32個（房價更有韌性但消費承壓）。

風險提示：（1）數據樣本與統計口徑偏差風險。（2）服務消費統計缺失風險。（3）僅憑人口因素研判消費與地產走勢存在風險。

內容目錄

1. 為何消費“向下”、地產“向上”？

1.1. 消費和房地產的背離

1.1.1. 背離維度：總量和地區、短期與長期

1.1.2. 人口流動和滲透率是影響地區背離的重要因素

1.2. 中國香港經驗：人口流入后，消費和房價先后回升

2. 300個地級市的人口流動

2.1. 總量：跨省流動總量下降，更偏向于省內流動

2.2. 區域格局：東部吸納減弱，中部和東北流出放緩

2.3. 300個地級市：從跨省到省內，從一線到省會

3. 原因：為何人口回流中西部、回流省內？

3.1. 經濟差距縮小和國內產業轉移

3.2. 農民工和大學生的就業偏好變化

4. 人口流動如何影響消費和房地產需求？

5. 風險提示

正文

消費和房地產存在長期背離，過去幾年低線城市消費較強、地產偏弱，高線城市消費較弱、地產更強。人口流動是導致這一差異的重要因素。我們將通過300個地級市人口流動的研究，來探究人口因素將如何在空間層面上重新配置需求。

1. 為何消費“向下”、地產“向上”？

1.1. 消費和房地產的背離

1.1.1. 背離維度：總量和地區、短期與長期

近期我們看到了消費和房地產在兩個層面的背離。

第一個是總量層面，消費增速回落，但房地產市場出現了量價改善，4月社零同比增速從1.7%降至0.2%，但70城二手房價環比降幅收窄至-0.2%，是2025年3月以來最低降幅。

第二個是地區層面，消費需求下沉和房地產需求“上移”同時存在，低線和農村消費強于一二線城市，但一二線城市房地產表現好于低線城市。2020年-2024年，一線、二線、三線及以下的社零復合增速分別為1.2%、3.8%、4.6%[1]，但房價區間最大跌幅分別為-12.8%、-16.4%、-17.2%。但用同樣的數據，當我們把時間改為2015-2019年，發現并沒有這種背離，一線城市房價漲幅最大，同時消費增速最高。

消費和房地產都是居民部門的支出決策，面臨的購買力和預期等約束因素是相似的，為何會在總量和地區兩個維度上，都出現完全相反的結果？

總量層面的背離是短期的，主要受到價格和補貼政策等因素影響。4月消費增速回落、房地產市場改善，我們認為背后是同一個問題，即是否足夠便宜。居民消費在去年上半年面臨“以舊換新”補貼和低物價，這兩個因素保障了消費品足夠便宜，因此去年前4月社零同比增速達到4.7%。而今年4月，這兩個因素都在減弱，加上部分耐用品需求提前至去年釋放，使得消費增速回落。房地產是相反的故事，經過去年下半年的調整后，今年初房價在比較低的水平，潛在買家紛紛出手。因此，我們看到這輪二手房成交，剛需的熱度更高。北京90平以下二手房價年初以來上漲1.6%，而90-144平、144平以上分別上漲0.5%、0.7%。價格和政策的影響使得消費和地產短期背離，長期來看還是趨于一致。

但地區層面的背離，即低線城市消費較強、地產偏弱，高線城市消費較弱、地產更強，是過去幾年長期存在的現象，難以用短期支出決策或政策刺激所解釋，并且是2020年后才有的問題，在2020年之前并沒有，一定是這幾年有什么因素發生了改變。

1.1.2. 人口流動和滲透率是影響地區背離的重要因素

2020年后，低線消費更強，是因為人口流動改變了不同消費品類的增長空間。一線城市人口流入放緩甚至轉為凈流出，二線成為人口流入主體，三線及以下出現一定回流導致凈流出明顯減少。對應到消費結構上，耐用品在一線已高度飽和，更多是更新需求，人口流入放緩后很難再靠新增家庭帶動；非耐用品則主要由人口數量和消費頻次決定，一線人口外溢，會直接壓低高頻消費增速。相反，低線雖然收入絕對水平不高，但人口狀況較2020年之前有所改善，加上耐用品和非耐用品消費都未飽和，滲透率提高加上人口流出放緩，因此低線社零表現出更強的韌性。

但一線消費偏弱不等于一線居民消費需求不足，而是高線城市的商品消費成熟化與人口流入放緩疊加，使社零口徑天然不占優，真正仍有增長空間的是服務消費。這里人口流動的影響更復雜：部分人口外溢會削弱一線基礎消費，但高收入人口、專業服務人口、年輕中產和全國性客流仍然向高線城市集中，反而支撐高質量服務需求。問題在于，高線城市服務消費不是需求飽和，而是優質供給不足，所以往往會出現社零偏弱，但服務供不應求。如2025年北京社零同比下降2.9%，但服務消費同比增長5%。

房地產和消費不同。人口回流可以增加低線城市的消費頻次，但短期未必形成購房需求。住房需求在上一輪城鎮化、棚改和商品房擴張中已經提前滿足，對于回流省內的人口而言，短期往往不缺住房。從2020年七普結果來看，超過八成（82.5%）的低線城市住房需求已飽和，人均住房間數超過1間，平均是1.24間，而一線城市平均只有0.91間。

因此，低線商品消費受益于人口回流和低滲透，高線商品消費受制于成熟化和人口流入放緩，使得社零出現分化；而低線地產受制于住房高飽和，高線地產則受益于核心資產稀缺和中高收入人口仍然集中，使得房價出現分化。最終出現了低線城市消費較強、地產偏弱，高線城市消費較弱、地產更強的局面。

1.2. 中國香港經驗：人口流入后，消費和房價先后回升

中國香港過去幾年的人才計劃吸引了大量高收入的年輕人流入，為當地需求復蘇奠定基礎。2025年中國香港《行政長官2025年施政報告[1]》指出：“自本屆政府推出一系列新的輸入人才政策，至今已有超過23萬人才來港工作和發展……95%高于香港收入中位數2萬多元……經不同計劃來港的人才大部分很年輕，七成在40歲以下”

受到人口流入因素的驅動，中國香港總人口自2022年年中開始回升，這帶動了住房租賃、零售消費、住宅交易量的率先回暖。零售價值指數在2022年12月見底，房租指數在2023年1月見底，住宅成交量在2024年3月見底。

最后是房價周期見底回升。香港房價在2019年12月和2021年9月形成兩個頂部，2021年10月后明顯下行，直到2025年3月見底，歷時41個月（3.4年）。截至2026年3月，已經從低點累計回升9.8%。人口流入通常先支撐租房、零售和本地服務，再逐步影響購房和資產預期，這正是城市需求修復的常見順序。

內地人口流動的變化同樣會影響總需求在不同城市間的分布。而過去幾年我們看到全國范圍內人口流動已經發生變化，人口流動半徑明顯縮短，越來越多流動人口從從跨省轉向省內、從一線超大城市轉向二線省會和區域中心，甚至回流低線城市，這一趨勢如果延續，會對未來全國范圍內的消費和房地產需求的空間配置產生巨大影響。

2. 300個地級市的人口流動

2.1. 總量：跨省流動總量下降，更偏向于省內流動

流動人口總量減少。2025年1%人口抽樣調查數據顯示，全國流動人口為3.578億人，相比2020年七普的3.758億，減少了1800萬。

中國人口流動已經從高遷移階段切換到低遷移階段。31省凈遷移總量從2015年前后的400萬左右降至2019年以來的200萬左右，跨省凈遷移強度明顯減弱。這說明人口仍在流動，但不再像過去那樣大規模、遠距離地向少數沿海城市單向集中。

農民工流動半徑的收縮進一步印證了這一變化。2019-2025年，跨省流動農民工減少了743萬，而省內流動增加了1324萬。中部地區作為勞務輸出地，變化最為明顯，2019年中部地區外出農民工中約有六成是跨省流動，只有四成在省內；但到了2025年，這一比例已經接近5:5。這表明人口沒有停止外出就業，只是更多留在省內、鄰近城市和更短就業半徑之內。

2.2. 區域格局：東部吸納減弱，中部和東北流出放緩

從四大地區來看，東部仍然是人口凈流入核心，但吸納能力已經明顯弱化。東部機械增長長期顯著為正，但趨勢持續下行：2015-2016年每年吸引常住人口流入約200萬人，2017-2019年平均降至110萬人左右，2023-2024年平均開始低于100萬人。東部仍是最重要的流入地，但已經從強吸納轉向弱吸納。

中部是回流最明顯的區域，人口由持續外流轉向階段性回流。2017-2019年，中部地區年均流出約120萬人；到2022年一度轉為凈流入46.8萬人，隨后在2023-2024年重新小幅流出，年均不到50萬人。與過去相比，中部人口外流壓力已經大幅減輕，甚至出現回流。

東北人口外流明顯放緩。2017-2019年，東北地區每年流出人口都超過100萬；到2023-2024年，年均流出僅16萬人左右。外流放緩一方面可能意味著區域吸引力邊際改善，另一方面也可能意味著年輕人口已流出較多，剩余人口繼續遷出的能力和意愿都在下降。

2.3. 300個地級市：從跨省到省內，從一線到省會

地級市層面的人口重心正在從一線轉向二線省會和強區域中心。為了比較不同能級城市的人口變化，我們利用GDP總量、城區人口和行政等級三個指標，將有可比數據的296個地級市劃分為一到五線：一線4個，二線37個，三線50個，四線72個，五線133個。

二線城市是2020年以來唯一實現常住人口凈流入的城市能級。2020-2024年，二線城市凈流入823萬人，雖然比2015-2020年凈流入量減少了約1600萬，但二線是2020年后五個能級中唯一凈流入的城市群體，2020-2024年二線城市常住人口比重提高了0.7個點至28.05%。

一線城市從凈流入變為凈流出。4個一線城市常住人口從2015-2020年的凈流入435萬人，轉為2020-2024年的凈流出20萬人。從人口占比看，一線城市常住人口比重在2020年后僅提高0.05個百分點，明顯低于上一階段的0.38個百分點。

省會和計劃單列市是2020年后人口流動的最大受益者。一線從凈流入轉為凈流出、二線仍有凈流入，這跟我們前面的結論是一致的，即人口流動半徑縮短，從跨省轉向省內，二線城市大多是省會、計劃單列市、區域中心城市，也因此成為2020年后人口流動的最大受益者。從占本省常住人口的比重來看，2020-2024年，27個省級地區中，除西藏占比小幅下降0.01個百分點外，其余省份的省會和計劃單列市占比全部提高；合計來看，省會和計劃單列市占本省常住人口的比例從2020年的22.3%提高到2024年的23.0%。即跨省流動下降之后，人口并沒有均勻回流，而是更多集中到省內行政、產業和公共服務資源最強的城市。

三線及以下城市的人口流出也有改善，存在一定的人口回流。2020-2024年，三線城市凈流出從122萬降至28萬，四線城市從1083萬降至399萬，五線城市從1944萬降至539萬。由于人口凈遷移量=遷入-遷出，凈遷出量收窄，一方面意味著本地流出人口減少，另一方面也意味著人口有所回流。

總體看，人口仍在集中，只是集中方式已經變了。過去是跨省向一線和沿海集中，現在則更多表現為省內向二線、省會和區域中心集中，同時低線城市流出放緩甚至出現一定回流。

3. 原因：為何人口回流中西部、回流省內？

3.1. 經濟差距縮小和國內產業轉移

中西部收入追趕，是人口回流省內的基礎條件。中部和西部分別在2021年、2022年人均GDP超過1萬美元，2025年進一步達到1.17萬美元和1.11萬美元。同時，從居民可支配收入增速來看，過去幾年人均GDP更低的地區，收入增速更快。因此，地區間絕對差距仍然存在，但隨著中西部地區的追趕，地區差距已經不像過去那樣足以支撐大規模、遠距離、長期性的單向遷移。

產業鏈向中西部擴散，直接帶回來一部分制造業崗位。以出口比重為例，東部地區占全國出口的比重從2012年的85.6%降至2025年的79.0%，同期中部地區從5.5%升至9.5%，西部地區從5.6%升至9.2%。產業從東部沿海向中西部擴散后，就業機會也隨之向省會城市、地級市和縣域工業園區擴散。

3.2. 農民工和大學生的就業偏好變化

就業結構變化，也是人口流動趨勢變化的重要原因。

一方面，農民工就業從建筑業向制造業轉變，隨著產業轉移而回流中西部和省內。以2021年為起點，建筑業占農民工就業的比重從19.0%降至2025年的13.8%，制造業則從27.1%回升至28.2%，繼續維持最大吸納行業的位置。建筑業天然更依賴跨省流動和項目制遷徙，制造業則更容易隨著產業轉移在省內承接，因此就業機會的空間分布正在變近。

另一方面，大學生就業偏好也出現從高線城市向低線地區變化。2021年以后，市場化就業的不確定性上升，考公考編熱度明顯提高，國考最終過審人數從2021年的約140萬人升至2026年的約321萬人。相比只在少數東部核心城市競爭平臺型崗位，公務員和事業單位崗位是按行政體系鋪開，分布在31個省份、300多個地級市和約3000個縣級行政單元，因此會把更多青年人口留在省會、地級市和縣域層面。

4. 人口流動如何影響消費和房地產需求？

人口流動對消費和房地產的作用機制并不相同，戶籍人口對購房影響更大，常住人口對消費影響更大。房地產更依賴戶籍人口，因為買房對應的是家庭沉淀和長期定居預期，房價和戶籍人口的相關系數為0.16，和常住人口的相關系數為0.06；消費更依賴常住人口，因為餐飲、零售和本地生活服務都發生在實際居住地，社零和常住人口的相關系數是0.12，和戶籍人口的相關系數是0.03。

我們用常住人口衡量“流動吸納能力”、用戶籍人口衡量“家庭沉淀能力”，可以把293個地級市分成四類。

2020年以后，常住和戶籍人口都增加的城市變得更加稀缺。2015-2020年，還有128個城市同時增加常住人口和戶籍人口；到2020-2024年，這類城市只剩68個。與此同時，常住人口和戶籍人口都減少的城市從89個增加到161個，說明真正兼具吸納能力和沉淀能力的城市正在變少。

2020-2024年，68個常住戶籍雙流入城市中，二線城市有27個，占37個二線城市的73%，這表明以省會和計劃單列市為代表的區域中心城市，相對于其他城市而言，有更多的需求機會，既有增量常住人口支撐實現消費的擴張，又有增量戶籍人口支撐住房需求。

常住流入、戶籍流出城市在2020年之前只有17個，2020年后增加到32個，且大部分都是三線及以下城市（29/32），這類城市是消費下沉的重要載體，但由于最終落戶人口沒有增長，購房需求會面臨壓力。

戶籍流入、常住流出城市從2020年之前的59個減少到32個，這些城市包括兩類，一是部分高能級城市放開落戶政策，如北京、上海都在此類；二是更多的三線及以下城市（29/32）。這類城市新增落戶帶來的購房需求更強，房價更有韌性，但由于常住人口流出，消費需求面臨一定壓力。

常住戶籍雙流出城市面臨的是消費和房地產的雙重壓力。2020-2024年，這類城市增加到161個，其中三線及以下占97.5%（157/161），雙流出城市同時面臨消費和房地產的雙重壓力。

分線來看，2020年后，二線城市是常住和戶籍人口韌性最強的，一線和三四線都有所走弱。一線城市從2015-2020年全部屬于常住戶籍雙流入，變成2020-2024年只有2個仍保持常住和戶籍同步增長，另外2個表現為常住人口減少但戶籍人口增加。這說明一線城市仍有吸引力，但高成本、人口調控和居住壓力削弱了常住人口繼續擴張的空間。二線城市是最穩定的核心，2015-2020年有29個屬于常住戶籍雙流入，2020-2024年小幅減至27個，說明強二線和省會仍是人口再配置的最大承接地。三線城市開始分化，常住戶籍雙流入城市從28個降到14個，雙流出型從6個升到18個。四五線則明顯轉向收縮，四線中雙流出型從22個升到53個，五線從60個升到86個。

因此，人口變動對于消費和房地產需求而言，最重要的意義在于分層。能同時增加常住人口和戶籍人口的城市，消費和房地產都有支撐；只能增加常住人口的城市，消費、租賃和服務業會更強，但商品房購買未必強；戶籍人口仍增長但常住人口減少的城市，住房需求可能仍有韌性；兩類人口都減少的城市，則會從增量市場轉向存量市場，消費結構偏基礎化、養老化，房地產繼續承壓。

5. 風險提示

（1）數據樣本與統計口徑偏差風險。地級市常住人口來自于1‰抽樣，2025年進行的1%人口抽樣數據公布后，可能對年度常住人口數據做出修正，部分城市的人口流動方向可能因數據修正而出現變化。

（2）服務消費統計缺失風險。社零數據主要統計商品消費，未充分納入教育、醫療、文旅等服務消費，服務消費統計的缺失，可能影響人口流動與消費關系的判斷。

（3）僅憑人口因素研判消費與地產走勢存在風險。人口因素并非決定消費與房地產走勢的唯一變量。居民收入預期、物價波動、產業景氣、地產調控政策、市場庫存及購房情緒等關鍵變量均會顯著影響需求，單一人口維度分析的結論存在不穩定風險。

來自報告《消費“向下”、地產“向上”：300個地級市人口流動與需求變遷》

東吳宏觀蘆哲團隊介紹

蘆哲

東吳證券首席經濟學家

研究所聯席所長

蘆哲博士，現任東吳證券首席經濟學家、董事總經理、研究所聯席所長。證券業協會首席經濟學家專業委員，中國首席經濟學家論壇成員。

曾任職于世界銀行（華盛頓總部）、華泰證券等機構。在JIMF、《世界經濟》、《金融研究》等發表多篇學術作品。第五屆鄧子基財經研究獎得主 ，并榮獲新財富、水晶球、金牛獎等多項資本市場獎項。

清華、人大、央財等多所大學專業研究生導師和EMBA教授。

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