2026年下半年，中國消費的結構性特徵進一步突顯。一線城市零售表現弱於低線城市，人口流動在其中扮演了關鍵角色；55歲以上群體消費持續強勁，青年消費明顯乏力，銀髮經濟潛力加速顯現。收入尤其是財產性收入的收縮，構成拖累消費的核心因素。
與此同時，中美零售總額差距在近年再度擴大，根源在於疫情應對方式、房地產財富效應與匯率折算的差異，服務業消費更是拉開差距的關鍵領域。在「去全球化」實質演變為規則重塑的國際背景下，擴大內需與提振消費，已成為穩定經濟、改善全球關係的核心抓手。
6月27日，中國財富管理50人論壇舉辦「2026年下半年宏觀經濟形勢分析：K型經濟的挑戰與應對」研討會，筆者應邀出席並做專題發言，深入剖析當前消費分化的真相、中美零售差距擴大的三大原因，以及服務業釋放潛力的政策空間。
K型分化標籤下的消費真相
當前整體消費態勢相當嚴峻，最核心的制約來自於居民收入。收入下行趨勢愈發清晰，增速逐年放緩，財產性收入的收縮尤為突出。在這樣的前提下，僅從消費談消費，幾乎觸不到問題的根源。
從中長期來看，情勢更為棘手。一個頗具代表性的維度是：北京幼兒園入園人數近5年從22萬降至12萬，降幅約四成；上海同期也減少了15萬人，縮水約30%。背後實際上是人口下行的直接反映。
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「K型分化」的傳統邏輯是，北京、上海、深圳、杭州這類人工智能等新興產業活躍的大城市，經濟表現相對更強。但京東零售數據卻講了一個截然相反的故事：一線城市在零售層面表現更差，北京5月零售額同比下降超過5%，上海同比下滑逾4%。而四、五線城市反而更好。推敲其成因可以發現，儘管北上廣深表面上看人工智能等行業走勢良好，人口總量卻在收縮，尤以外來務工群體為甚。大城市謀生不易，這部分人群往往選擇回鄉，但並非回歸農村，而是落腳縣城。他們在四、五線城市安定下來後，相關的消費行為也隨之轉移，零售數據便順着這條路徑流向了低線城市。
因此，從表面上看，「K型分化」似乎意味着頭部城市在經濟上一馬當先，但實際的零售數據卻表明一線城市正承受最大壓力。並不存在K型頭部城市經濟表現好，零售額就必然上升的對應關係。從大數據的反饋來看，人工智能等產業在本地發展得好，並不等同於當地整體經濟就強、消費能力就旺，真實關聯很可能反而是逆向的。
從年齡維度來看，目前55歲以上群體的消費最為堅挺。這一年齡層大多已退休，收入下降的憂慮小，也不存在失業的困擾。相比之下，25歲以下年輕人的消費則最為疲弱。因此，老年人在護理服務等領域的消費潛力巨大，「銀髮經濟」蘊藏着可觀的市場空間。綜觀當前消費境況，壓力整體偏大。
下半年唯一可期待的因素在於基數效應。去年以舊換新政策推高的基數集中在上半年，而下半年不少地方的以舊換新補貼政策迎來收尾，基數預計隨之走低，這使得今年上半年承受的壓力最大。進入下半年，基數效應會有所緩和，這也是目前能看到的下半年消費可能溫和改善的唯一緣由。而從收入等角度審視，人均客單價的下行趨勢較為顯著，尤其在一線城市，這構成了眼下消費的核心癥結。
中美零售差距擴大的三大原因
筆者近期的一項中美零售市場比較研究，揭示出了一個值得深入分析的趨勢：據官方統計數字，在26年前的2000年，中國零售市場規模僅為美國的六分之一。加入世貿組織後，中國經濟的供給端快速崛起，需求側同步壯大。從2000年到2019年，生產與需求一路同頻上升。2019年，中國零售額距美國僅差4%。基於當時明顯向好的追趕態勢，曾有樂觀預期認為中國零售總額將在兩年內超越美國，成為全球最大的零售市場。然而，從2020年開始，中美零售總額的差距反而持續走闊。到去年，中國零售額已比美國低約20%。
從美國的六分之一追到僅差4%，如今差距又擴大至約20%，梳理下來，過去5、6年消費差距重新拉大的背後，主要有三大動因：
一、政策應對方式的差異。美國在疫情期間採取了直接向居民發放現金的財政刺激政策，聯儲局也配合擴表，這種簡單直接的轉移支付快速推高了零售消費。而中國的政策重心則落在生產端，通過減稅降費等手段支持企業，並未對居民端採用直接補貼的方式。疫情期間曾有建議效仿香港的成功經驗，發放消費券；此後推出的以舊換新，雖在實質上帶有變相消費券性質，但推出時點相對較晚。
二、房地產財富效應走向的背離。過去5年，美國房價大幅攀升，部分地區累計漲幅甚至翻倍，顯著提振了居民的賬面財富與消費信心。而中國的情況相反，房價普遍回落30%至50%，而房地產恰恰是居民財富中佔比最大的部分，資產縮水直接抑制了消費意願和能力。
三、匯率折算帶來的放大效應。在將零售額換算為美元進行比較時，人民幣匯率從2019年高點6.3附近貶至7.3，近期雖回升至6.8左右，但仍較高點時要低。這一變化，使得以美元計價的中國零售總額相應收縮。
除上述三個因素外，服務業消費的巨大差異同樣不容忽視。中國與美國最大的零售差距，事實上集中在服務業領域。目前，國家層面已經高度重視並大力推動消費服務業發展，如汽車後市場、遊艇經濟等賽道。這些行業的需求本已蓄積於民間，並不需要政府直接補貼，只是過去受安全標準、限制等因素的壓抑。一旦相關政策放開，僅這兩條賽道每年就有望釋放出萬億級消費增量，顯示出中國消費仍有可觀的潛力。
進一步而言，在關注「K型分化」、勞動生產率與人工智能影響時，還有一個值得留意的現象：儘管AI和新興產業在快速發展，然而中國整體勞動生產率、淨資產收益率和總資產收益率並未同步提升，反而持續走低。這與美國形成了鮮明對照。美國伴隨人工智能的崛起，勞動生產率與企業盈利均大幅上行。同樣在新能源、汽車等賽道，中國企業的利潤承壓，內卷嚴重。為何技術進步未能體現在生產效率和資產回報上，其原因仍需深入剖析。
原刊於作者微信公眾號，本社獲作者授權轉載。
