芦哲 S0600524110003
占烁 S0600524120005
相关研报：
核心观点
核心观点：近几年消费和房地产出现了一个长期持续的地区性背离：低线城市消费较强、地产偏弱，高线城市消费较弱、地产更强，这一现象在2020年之前并不存在。我们发现，人口迁移趋势的变化是导致这一背离的重要原因。2020年之后，人口流动半径明显缩短，出现了从跨省转向省内、从一线超大城市转向二线省会和区域中心、甚至回流低线的新趋势，这将持续重塑未来消费和房地产需求的空间配置。
（1）消费“向下”、房地产“向上”：消费和房地产的两个背离。一是总量层面，4月社零同比增速从1.7%降至0.2%，但70城二手房价环比跌幅收窄至-0.2%（2025年3月以来最低），这种短期背离主要源于价格和补贴政策变化。二是地区层面的长期背离：2020-2024年一线、二线、三线及以下社零复合增速分别为1.2%、3.8%、4.6%，但房价区间最大跌幅却分别为-12.8%、-16.4%、-17.2%；而2015-2019年并无这种背离，说明2020年后有结构性因素发生了变化。
（2）人口流动和渗透率是地区背离的根源。低线消费强劲，源于人口流出放缓叠加耐用品和非耐用品渗透率均未饱和；一线消费偏弱是商品消费成熟化与人口流入放缓共同所致，服务消费并不差，如2025年北京社零同比下降2.9%但服务消费增长5%。房地产逻辑相反：2020年七普显示82.5%的低线城市人均住房已超过1间（平均1.24间），住房需求已饱和，而一线城市人均仅0.91间，叠加核心资产稀缺与中高收入人口仍向高线集中，支撑了高线房价韧性。
（3）300个地级市的人口流动新格局：人口流动总强度下降，流动半径缩短，跨省转向省内，一线净流出，二线净流入，三线及以下流出放缓。全国跨省净迁移总量从2015年前后的约400万降至2019年以来的约200万；同时，2019-2025年跨省流动农民工减少743万，省内流动则增加1324万。地级市层面，二线城市是2020年后唯一净流入的能级（净流入823万），一线则从435万净流入转为20万净流出；省会和计划单列市占本省常住人口比重从2020年的22.3%升至2024年的23.0%，是最大受益者；三线及以下城市净流出收窄，可能存在一定回流。
（4）人口回流的三大原因。一是经济追赶。中部、西部人均GDP分别于2021、2022年突破1万美元，2025年达1.17万和1.11万美元。二是产业转移。东部出口占比从2012年的85.6%降至2025年的79.0%,中部从5.5%升至9.5%，西部从5.6%升至9.2%。三是就业结构变化。农民工就业从建筑业转向制造业，前者更多跨省、后者更多省内；而大学生就业从市场化机构到“考公热”，公职岗位按行政体系铺开，各省市县比一线城市有更多机会。
（5）从人口流动看城市需求前景。房价更多受户籍人口影响， 消费更多受常住人口影响。我们用2020-2024年常住人口和户籍人口的增减，将有数据的293个地级市分成4类。常住户籍双流入城市从2015-2020年的128个减至2020-2024年的68个（其中二线城市27个，占37个二线城市的73%），双流出城市从89个增至161个（97.5%为三线及以下，面临消费与地产双重压力）；只增常住、户籍流出的城市从17增至32个（消费下沉的载体但购房承压）；只增户籍、常住流出的从59降至32个（房价更有韧性但消费承压）。
风险提示：（1）数据样本与统计口径偏差风险。（2）服务消费统计缺失风险。（3）仅凭人口因素研判消费与地产走势存在风险。
内容目录
1. 为何消费“向下”、地产“向上”？
1.1. 消费和房地产的背离
1.1.1. 背离维度：总量和地区、短期与长期
1.1.2. 人口流动和渗透率是影响地区背离的重要因素
1.2. 中国香港经验：人口流入后，消费和房价先后回升
2. 300个地级市的人口流动
2.1. 总量：跨省流动总量下降，更偏向于省内流动
2.2. 区域格局：东部吸纳减弱，中部和东北流出放缓
2.3. 300个地级市：从跨省到省内，从一线到省会
3. 原因：为何人口回流中西部、回流省内？
3.1. 经济差距缩小和国内产业转移
3.2. 农民工和大学生的就业偏好变化
4. 人口流动如何影响消费和房地产需求？
5. 风险提示
正文
消费和房地产存在长期背离，过去几年低线城市消费较强、地产偏弱，高线城市消费较弱、地产更强。人口流动是导致这一差异的重要因素。我们将通过300个地级市人口流动的研究，来探究人口因素将如何在空间层面上重新配置需求。
1. 为何消费“向下”、地产“向上”？
1.1. 消费和房地产的背离
1.1.1. 背离维度：总量和地区、短期与长期
近期我们看到了消费和房地产在两个层面的背离。
第一个是总量层面，消费增速回落，但房地产市场出现了量价改善，4月社零同比增速从1.7%降至0.2%，但70城二手房价环比降幅收窄至-0.2%，是2025年3月以来最低降幅。
第二个是地区层面，消费需求下沉和房地产需求“上移”同时存在，低线和农村消费强于一二线城市，但一二线城市房地产表现好于低线城市。2020年-2024年，一线、二线、三线及以下的社零复合增速分别为1.2%、3.8%、4.6%[1]，但房价区间最大跌幅分别为-12.8%、-16.4%、-17.2%。但用同样的数据，当我们把时间改为2015-2019年，发现并没有这种背离，一线城市房价涨幅最大，同时消费增速最高。
消费和房地产都是居民部门的支出决策，面临的购买力和预期等约束因素是相似的，为何会在总量和地区两个维度上，都出现完全相反的结果？
总量层面的背离是短期的，主要受到价格和补贴政策等因素影响。4月消费增速回落、房地产市场改善，我们认为背后是同一个问题，即是否足够便宜。居民消费在去年上半年面临“以旧换新”补贴和低物价，这两个因素保障了消费品足够便宜，因此去年前4月社零同比增速达到4.7%。而今年4月，这两个因素都在减弱，加上部分耐用品需求提前至去年释放，使得消费增速回落。房地产是相反的故事，经过去年下半年的调整后，今年初房价在比较低的水平，潜在买家纷纷出手。因此，我们看到这轮二手房成交，刚需的热度更高。北京90平以下二手房价年初以来上涨1.6%，而90-144平、144平以上分别上涨0.5%、0.7%。价格和政策的影响使得消费和地产短期背离，长期来看还是趋于一致。
但地区层面的背离，即低线城市消费较强、地产偏弱，高线城市消费较弱、地产更强，是过去几年长期存在的现象，难以用短期支出决策或政策刺激所解释，并且是2020年后才有的问题，在2020年之前并没有，一定是这几年有什么因素发生了改变。
1.1.2. 人口流动和渗透率是影响地区背离的重要因素
2020年后，低线消费更强，是因为人口流动改变了不同消费品类的增长空间。一线城市人口流入放缓甚至转为净流出，二线成为人口流入主体，三线及以下出现一定回流导致净流出明显减少。对应到消费结构上，耐用品在一线已高度饱和，更多是更新需求，人口流入放缓后很难再靠新增家庭带动；非耐用品则主要由人口数量和消费频次决定，一线人口外溢，会直接压低高频消费增速。相反，低线虽然收入绝对水平不高，但人口状况较2020年之前有所改善，加上耐用品和非耐用品消费都未饱和，渗透率提高加上人口流出放缓，因此低线社零表现出更强的韧性。
但一线消费偏弱不等于一线居民消费需求不足，而是高线城市的商品消费成熟化与人口流入放缓叠加，使社零口径天然不占优，真正仍有增长空间的是服务消费。这里人口流动的影响更复杂：部分人口外溢会削弱一线基础消费，但高收入人口、专业服务人口、年轻中产和全国性客流仍然向高线城市集中，反而支撑高质量服务需求。问题在于，高线城市服务消费不是需求饱和，而是优质供给不足，所以往往会出现社零偏弱，但服务供不应求。如2025年北京社零同比下降2.9%，但服务消费同比增长5%。
房地产和消费不同。人口回流可以增加低线城市的消费频次，但短期未必形成购房需求。住房需求在上一轮城镇化、棚改和商品房扩张中已经提前满足，对于回流省内的人口而言，短期往往不缺住房。从2020年七普结果来看，超过八成（82.5%）的低线城市住房需求已饱和，人均住房间数超过1间，平均是1.24间，而一线城市平均只有0.91间。
因此，低线商品消费受益于人口回流和低渗透，高线商品消费受制于成熟化和人口流入放缓，使得社零出现分化；而低线地产受制于住房高饱和，高线地产则受益于核心资产稀缺和中高收入人口仍然集中，使得房价出现分化。最终出现了低线城市消费较强、地产偏弱，高线城市消费较弱、地产更强的局面。
1.2. 中国香港经验：人口流入后，消费和房价先后回升
中国香港过去几年的人才计划吸引了大量高收入的年轻人流入，为当地需求复苏奠定基础。2025年中国香港《行政长官2025年施政报告[1]》指出：“自本届政府推出一系列新的输入人才政策，至今已有超过23万人才来港工作和发展……95%高于香港收入中位数2万多元……经不同计划来港的人才大部分很年轻，七成在40岁以下”
受到人口流入因素的驱动，中国香港总人口自2022年年中开始回升，这带动了住房租赁、零售消费、住宅交易量的率先回暖。零售价值指数在2022年12月见底，房租指数在2023年1月见底，住宅成交量在2024年3月见底。
最后是房价周期见底回升。香港房价在2019年12月和2021年9月形成两个顶部，2021年10月后明显下行，直到2025年3月见底，历时41个月（3.4年）。截至2026年3月，已经从低点累计回升9.8%。人口流入通常先支撑租房、零售和本地服务，再逐步影响购房和资产预期，这正是城市需求修复的常见顺序。
内地人口流动的变化同样会影响总需求在不同城市间的分布。而过去几年我们看到全国范围内人口流动已经发生变化，人口流动半径明显缩短，越来越多流动人口从从跨省转向省内、从一线超大城市转向二线省会和区域中心，甚至回流低线城市，这一趋势如果延续，会对未来全国范围内的消费和房地产需求的空间配置产生巨大影响。
2. 300个地级市的人口流动
2.1. 总量：跨省流动总量下降，更偏向于省内流动
流动人口总量减少。2025年1%人口抽样调查数据显示，全国流动人口为3.578亿人，相比2020年七普的3.758亿，减少了1800万。
中国人口流动已经从高迁移阶段切换到低迁移阶段。31省净迁移总量从2015年前后的400万左右降至2019年以来的200万左右，跨省净迁移强度明显减弱。这说明人口仍在流动，但不再像过去那样大规模、远距离地向少数沿海城市单向集中。
农民工流动半径的收缩进一步印证了这一变化。2019-2025年，跨省流动农民工减少了743万，而省内流动增加了1324万。中部地区作为劳务输出地，变化最为明显，2019年中部地区外出农民工中约有六成是跨省流动，只有四成在省内；但到了2025年，这一比例已经接近5:5。这表明人口没有停止外出就业，只是更多留在省内、邻近城市和更短就业半径之内。
2.2. 区域格局：东部吸纳减弱，中部和东北流出放缓
从四大地区来看，东部仍然是人口净流入核心，但吸纳能力已经明显弱化。东部机械增长长期显著为正，但趋势持续下行：2015-2016年每年吸引常住人口流入约200万人，2017-2019年平均降至110万人左右，2023-2024年平均开始低于100万人。东部仍是最重要的流入地，但已经从强吸纳转向弱吸纳。
中部是回流最明显的区域，人口由持续外流转向阶段性回流。2017-2019年，中部地区年均流出约120万人；到2022年一度转为净流入46.8万人，随后在2023-2024年重新小幅流出，年均不到50万人。与过去相比，中部人口外流压力已经大幅减轻，甚至出现回流。
东北人口外流明显放缓。2017-2019年，东北地区每年流出人口都超过100万；到2023-2024年，年均流出仅16万人左右。外流放缓一方面可能意味着区域吸引力边际改善，另一方面也可能意味着年轻人口已流出较多，剩余人口继续迁出的能力和意愿都在下降。
2.3. 300个地级市：从跨省到省内，从一线到省会
地级市层面的人口重心正在从一线转向二线省会和强区域中心。为了比较不同能级城市的人口变化，我们利用GDP总量、城区人口和行政等级三个指标，将有可比数据的296个地级市划分为一到五线：一线4个，二线37个，三线50个，四线72个，五线133个。
二线城市是2020年以来唯一实现常住人口净流入的城市能级。2020-2024年，二线城市净流入823万人，虽然比2015-2020年净流入量减少了约1600万，但二线是2020年后五个能级中唯一净流入的城市群体，2020-2024年二线城市常住人口比重提高了0.7个点至28.05%。
一线城市从净流入变为净流出。4个一线城市常住人口从2015-2020年的净流入435万人，转为2020-2024年的净流出20万人。从人口占比看，一线城市常住人口比重在2020年后仅提高0.05个百分点，明显低于上一阶段的0.38个百分点。
省会和计划单列市是2020年后人口流动的最大受益者。一线从净流入转为净流出、二线仍有净流入，这跟我们前面的结论是一致的，即人口流动半径缩短，从跨省转向省内，二线城市大多是省会、计划单列市、区域中心城市，也因此成为2020年后人口流动的最大受益者。从占本省常住人口的比重来看，2020-2024年，27个省级地区中，除西藏占比小幅下降0.01个百分点外，其余省份的省会和计划单列市占比全部提高；合计来看，省会和计划单列市占本省常住人口的比例从2020年的22.3%提高到2024年的23.0%。即跨省流动下降之后，人口并没有均匀回流，而是更多集中到省内行政、产业和公共服务资源最强的城市。
三线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，三线城市净流出从122万降至28万，四线城市从1083万降至399万，五线城市从1944万降至539万。由于人口净迁移量=迁入-迁出，净迁出量收窄，一方面意味着本地流出人口减少，另一方面也意味着人口有所回流。
总体看，人口仍在集中，只是集中方式已经变了。过去是跨省向一线和沿海集中，现在则更多表现为省内向二线、省会和区域中心集中，同时低线城市流出放缓甚至出现一定回流。
3. 原因：为何人口回流中西部、回流省内？
3.1. 经济差距缩小和国内产业转移
中西部收入追赶，是人口回流省内的基础条件。中部和西部分别在2021年、2022年人均GDP超过1万美元，2025年进一步达到1.17万美元和1.11万美元。同时，从居民可支配收入增速来看，过去几年人均GDP更低的地区，收入增速更快。因此，地区间绝对差距仍然存在，但随着中西部地区的追赶，地区差距已经不像过去那样足以支撑大规模、远距离、长期性的单向迁移。
产业链向中西部扩散，直接带回来一部分制造业岗位。以出口比重为例，东部地区占全国出口的比重从2012年的85.6%降至2025年的79.0%，同期中部地区从5.5%升至9.5%，西部地区从5.6%升至9.2%。产业从东部沿海向中西部扩散后，就业机会也随之向省会城市、地级市和县域工业园区扩散。
3.2. 农民工和大学生的就业偏好变化
就业结构变化，也是人口流动趋势变化的重要原因。
一方面，农民工就业从建筑业向制造业转变，随着产业转移而回流中西部和省内。以2021年为起点，建筑业占农民工就业的比重从19.0%降至2025年的13.8%，制造业则从27.1%回升至28.2%，继续维持最大吸纳行业的位置。建筑业天然更依赖跨省流动和项目制迁徙，制造业则更容易随着产业转移在省内承接，因此就业机会的空间分布正在变近。
另一方面，大学生就业偏好也出现从高线城市向低线地区变化。2021年以后，市场化就业的不确定性上升，考公考编热度明显提高，国考最终过审人数从2021年的约140万人升至2026年的约321万人。相比只在少数东部核心城市竞争平台型岗位，公务员和事业单位岗位是按行政体系铺开，分布在31个省份、300多个地级市和约3000个县级行政单元，因此会把更多青年人口留在省会、地级市和县域层面。
4. 人口流动如何影响消费和房地产需求？
人口流动对消费和房地产的作用机制并不相同，户籍人口对购房影响更大，常住人口对消费影响更大。房地产更依赖户籍人口，因为买房对应的是家庭沉淀和长期定居预期，房价和户籍人口的相关系数为0.16，和常住人口的相关系数为0.06；消费更依赖常住人口，因为餐饮、零售和本地生活服务都发生在实际居住地，社零和常住人口的相关系数是0.12，和户籍人口的相关系数是0.03。
我们用常住人口衡量“流动吸纳能力”、用户籍人口衡量“家庭沉淀能力”，可以把293个地级市分成四类。
2020年以后，常住和户籍人口都增加的城市变得更加稀缺。2015-2020年，还有128个城市同时增加常住人口和户籍人口；到2020-2024年，这类城市只剩68个。与此同时，常住人口和户籍人口都减少的城市从89个增加到161个，说明真正兼具吸纳能力和沉淀能力的城市正在变少。
2020-2024年，68个常住户籍双流入城市中，二线城市有27个，占37个二线城市的73%，这表明以省会和计划单列市为代表的区域中心城市，相对于其他城市而言，有更多的需求机会，既有增量常住人口支撑实现消费的扩张，又有增量户籍人口支撑住房需求。
常住流入、户籍流出城市在2020年之前只有17个，2020年后增加到32个，且大部分都是三线及以下城市（29/32），这类城市是消费下沉的重要载体，但由于最终落户人口没有增长，购房需求会面临压力。
户籍流入、常住流出城市从2020年之前的59个减少到32个，这些城市包括两类，一是部分高能级城市放开落户政策，如北京、上海都在此类；二是更多的三线及以下城市（29/32）。这类城市新增落户带来的购房需求更强，房价更有韧性，但由于常住人口流出，消费需求面临一定压力。
常住户籍双流出城市面临的是消费和房地产的双重压力。2020-2024年，这类城市增加到161个，其中三线及以下占97.5%（157/161），双流出城市同时面临消费和房地产的双重压力。
分线来看，2020年后，二线城市是常住和户籍人口韧性最强的，一线和三四线都有所走弱。一线城市从2015-2020年全部属于常住户籍双流入，变成2020-2024年只有2个仍保持常住和户籍同步增长，另外2个表现为常住人口减少但户籍人口增加。这说明一线城市仍有吸引力，但高成本、人口调控和居住压力削弱了常住人口继续扩张的空间。二线城市是最稳定的核心，2015-2020年有29个属于常住户籍双流入，2020-2024年小幅减至27个，说明强二线和省会仍是人口再配置的最大承接地。三线城市开始分化，常住户籍双流入城市从28个降到14个，双流出型从6个升到18个。四五线则明显转向收缩，四线中双流出型从22个升到53个，五线从60个升到86个。
因此，人口变动对于消费和房地产需求而言，最重要的意义在于分层。能同时增加常住人口和户籍人口的城市，消费和房地产都有支撑；只能增加常住人口的城市，消费、租赁和服务业会更强，但商品房购买未必强；户籍人口仍增长但常住人口减少的城市，住房需求可能仍有韧性；两类人口都减少的城市，则会从增量市场转向存量市场，消费结构偏基础化、养老化，房地产继续承压。
5. 风险提示
（1）数据样本与统计口径偏差风险。地级市常住人口来自于1‰抽样，2025年进行的1%人口抽样数据公布后，可能对年度常住人口数据做出修正，部分城市的人口流动方向可能因数据修正而出现变化。
（2）服务消费统计缺失风险。社零数据主要统计商品消费，未充分纳入教育、医疗、文旅等服务消费，服务消费统计的缺失，可能影响人口流动与消费关系的判断。
（3）仅凭人口因素研判消费与地产走势存在风险。人口因素并非决定消费与房地产走势的唯一变量。居民收入预期、物价波动、产业景气、地产调控政策、市场库存及购房情绪等关键变量均会显著影响需求，单一人口维度分析的结论存在不稳定风险。
来自报告《消费“向下”、地产“向上”：300个地级市人口流动与需求变迁》
东吴宏观芦哲团队介绍
芦哲
东吴证券首席经济学家
研究所联席所长
芦哲博士，现任东吴证券首席经济学家、董事总经理、研究所联席所长。证券业协会首席经济学家专业委员，中国首席经济学家论坛成员。
曾任职于世界银行（华盛顿总部）、华泰证券等机构。在JIMF、《世界经济》、《金融研究》等发表多篇学术作品。第五届邓子基财经研究奖得主 ，并荣获新财富、水晶球、金牛奖等多项资本市场奖项。
清华、人大、央财等多所大学专业研究生导师和EMBA教授。
免责声明
本公众订阅号（微信号：luzhe_marco）由东吴证券研究所宏观团队设立，系本研究团队研究成果发布的唯一订阅号。
本公众号所载的信息仅面向专业投资机构，仅供在新媒体背景下研究观点的及时交流。
本订阅号不是东吴证券研究所宏观团队研究报告的发布平台，所载内容均来自于东吴证券研究所已正式发布的研究报告或对已发布报告进行的跟踪与解读，如需了解详细的报告内容或研究信息，请具体参见东吴证券研究所已发布的完整报告。
本订阅号所载内容不构成对具体证券在具体价位、具体时点、具体市场表现的判断或投资建议，不能够等同于指导具体投资的操作性意见。本订阅号所载内容仅供参考之用，接收人不应单纯依靠本资料的信息而取代自身的独立判断，应自主做出投资决策并自行承担风险。东吴证券研究所及本研究团队不对任何因使用本订阅号所载任何内容所引致或可能引致的损失承担任何责任。
本订阅号对所载内容保留一切法律权利。订阅人对本订阅号发布的所有内容（包括文字、图片、影像等）未经书面许可，禁止复制、转载；经授权进行复制、转载的，需注明出处为“东吴证券研究所”，且不得对本订阅号所截内容进行任何有悖原意的引用、删节或修改。
特别声明
《证券期货投资者适当性管理办法》、《证券经营机构投资者适当性管理实施指引（试行）》于2017年7月1日起正式实施。通过新媒体形式制作的本订阅号推送信息仅面向东吴证券客户中的专业投资者，请勿在未经授权前进行任何形式的转发。若您非东吴证券客户中的专业投资者，为保证服务质量、控制投资风险，请取消关注本订阅号，请勿订阅、接收或使用本订阅号中的任何推送信息。因本订阅号难以设置访问权限，若给您造成不便，烦请谅解！感谢您给予的理解和配合
热门跟贴