导 读
2026年下半年，中国消费的结构性特征进一步凸显。一线城市零售表现弱于低线城市，人口流动在其中扮演了关键角色；55岁以上群体消费持续强劲，青年消费明显乏力，银发经济潜力加速显现。收入尤其是财产性收入的收缩，构成拖累消费的核心因素。
与此同时，中美零售总额差距在近年再度扩大，根源在于疫情应对方式、房地产财富效应与汇率折算的差异，服务业消费更是拉开差距的关键领域。在“去全球化”实质演变为规则重塑的国际背景下，扩大内需与提振消费，已成为稳定经济、改善全球关系的核心抓手。
6月27日，中国财富管理50人论坛举办“2026年下半年宏观经济形势分析：K型经济的挑战与应对”研讨会，笔者受邀出席并做专题发言，深入剖析当前消费分化的真相、中美零售差距扩大的三大原因，以及服务业释放潜力的政策空间。详情请参阅全文！
一、“K型分化”标签下的消费真相
当前整体消费态势相当严峻，最核心的制约来自于居民收入。收入下行趋势愈发清晰，增速逐年放缓，财产性收入的收缩尤为突出。在这样的前提下，仅从消费谈消费，几乎触不到问题的根源。
从中长期来看，情势更为棘手。一个颇具代表性的维度是：北京幼儿园入园人数近五年从22万降至12万，降幅约四成；上海同期也减少了15万人，缩水约30%。背后实际上是人口下行的直接反映。
“K型分化”的传统逻辑是，北京、上海、深圳、杭州这类人工智能等新兴产业活跃的大城市，经济表现相对更强。但京东零售数据却讲了一个截然相反的故事：一线城市在零售层面表现更差，北京5月零售额同比下降超过5%，上海同比下滑逾4%。而四五线城市反而更好。推敲其成因可以发现，尽管北上广深表面上看人工智能等行业走势良好，人口总量却在收缩，尤以外来务工群体为甚。大城市谋生不易，这部分人群往往选择回乡，但并非回归农村，而是落脚县城。他们在四五线城市安定下来后，相关的消费行为也随之转移，零售数据便顺着这条路径流向了低线城市。
因此，从表面上看，“K型分化”似乎意味着头部城市在经济上一马当先，但实际的零售数据却表明一线城市正承受最大压力。并不存在K型头部城市经济表现好，零售额就必然上升的对应关系。从大数据的反馈来看，人工智能等产业在本地发展得好，并不等同于当地整体经济就强、消费能力就旺，真实关联很可能反而是逆向的。
从年龄维度来看，目前55岁以上群体的消费最为坚挺。这一年龄层大多已退休，收入下降的忧虑小，也不存在失业的困扰。相比之下，25岁以下年轻人的消费则最为疲弱。因此，老年人在护理服务等领域的消费潜力巨大，“银发经济”蕴藏着可观的市场空间。综观当前消费境况，压力整体偏大。下半年唯一可期待的因素在于基数效应。去年以旧换新政策推高的基数集中在上半年，而下半年不少地方的以旧换新补贴政策迎来收尾，基数预计随之走低，这使得今年上半年承受的压力最大。进入下半年，基数效应会有所缓和，这也是目前能看到的下半年消费可能温和改善的唯一缘由。而从收入等角度审视，人均客单价的下行趋势较为显著，尤其在一线城市，这构成了眼下消费的核心症结。
二、中美零售差距扩大的三大原因
笔者近期的一项中美零售市场比较研究，揭示出了一个值得深入分析的趋势：据官方统计数字，在26年前的2000年，中国零售市场规模仅为美国的六分之一。加入世贸组织后，中国经济的供给端快速崛起，需求侧同步壮大。从2000年到2019年，生产与需求一路同频上升。2019年，中国零售额距美国仅差4%。基于当时明显向好的追赶态势，曾有乐观预期认为中国零售总额将在两年内超越美国，成为全球最大的零售市场。然而，从2020年开始，中美零售总额的差距反而持续走阔。到去年，中国零售额已比美国低约20%。
从美国的六分之一追到仅差4%，如今差距又扩大至约20%，梳理下来，过去五六年消费差距重新拉大的背后，主要有三大动因：
（一）政策应对方式的差异
美国在疫情期间采取了直接向居民发放现金的财政刺激政策，美联储也配合扩表，这种简单直接的转移支付快速推高了零售消费。而中国的政策重心则落在生产端，通过减税降费等手段支持企业，并未对居民端采用直接补贴的方式。疫情期间曾有建议效仿香港的成功经验，发放消费券；此后推出的以旧换新，虽在实质上带有变相消费券性质，但推出时点相对较晚。
（二）房地产财富效应走向的背离
过去五年，美国房价大幅攀升，部分地区累计涨幅甚至翻倍，显著提振了居民的账面财富与消费信心。而中国的情况相反，房价普遍回落30%至50%，而房地产恰恰是居民财富中占比最大的部分，资产缩水直接抑制了消费意愿和能力。
（三）汇率折算带来的放大效应
在将零售额换算为美元进行比较时，人民币汇率从2019年高点6.3附近贬至7.3，近期虽回升至6.8左右，但仍较高点时要低。这一变化，使得以美元计价的中国零售总额相应收缩。
除上述三个因素外，服务业消费的巨大差异同样不容忽视。中国与美国最大的零售差距，事实上集中在服务业领域。目前，国家层面已经高度重视并大力推动消费服务业发展，如汽车后市场、游艇经济等赛道。这些行业的需求本已蓄积于民间，并不需要政府直接补贴，只是过去受安全标准、限制等因素的压抑。一旦相关政策放开，仅这两条赛道每年就有望释放出万亿级消费增量，显示出中国消费仍有可观的潜力。进一步而言，在关注“K型分化”、劳动生产率与人工智能影响时，还有一个值得留意的现象：尽管AI和新兴产业在快速发展，然而中国整体劳动生产率、净资产收益率和总资产收益率并未同步提升，反而持续走低。这与美国形成了鲜明对照。美国伴随人工智能的崛起，劳动生产率与企业盈利均大幅上行。同样在新能源、汽车等赛道，中国企业的利润承压，内卷严重。为何技术进步未能体现在生产效率和资产回报上，其原因仍需深入剖析。
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