本文根据公开资料撰写，仅供信息交流，不构成任何投资建议。

这是一篇酝酿了半年的文章，涉及统计学、宏观经济、地理气候、投资等多个方面的知识。

我先问几个问题：

1. 我们都知道华东和华南地区比较富裕，但是这些地区的财富水平有区别吗？其他地区的财富水平又如何呢？如何知道某个地区的财富水平呢？

2. 不同地区的人口比例是否一致？过去10年，总体的人口迁移模式是怎样的？

3. 财富水平的分布有什么样的规律？它与地理和气候有何关系？

4. 研究这类数据对投资有什么帮助？

01

数据显示

我们通常用人均可支配收入来观察一个地方的富裕程度。但我实际对比发现，除河北的唐山、石家庄，广西的柳州、南宁、桂林外，很多城镇的人均可支配收入基本都在3.5万左右，人均社会消费品零售额（以下简称社会消费）大多在1.3万左右。除湖北的武汉和湖南的长沙、株洲外，很多城镇的收入与前者差不多，但人均社会消费分别为2.5万至4.3万和1.9万至2.8万，明显高于前者。显然，这是不合逻辑的。

这可能是因为低收入人群的收入被高收入人群平均了。如果有中位数收入就更好了，但我只能找到十几个一二线城市的数据，绝大多数城市的数据缺失。不过，我们可以用其他数字来观察。

一群人的人均收入是另一群人的N倍，但他们的人均消费不会是另一群人的N倍。富人不会把钱全部花光，而是会拿来买房、理财、股票、期货、创业。所以理论上，人均消费能力更能反映当地的中位收入。与消费能力相关的数据是人均社会消费和消费支出。

以下是长沙市2020年国民经济和社会发展统计公报（以下简称《统计公报》）中的两份数据，您可以参考以下结构图：

消费支出多少还算合理，长三角、珠三角的人均支出明显是中西部大部分城市的一倍以上，跟我们的直观感受差不多。但也有明显的缺陷，一是把租房、住房、医疗、教育等非自愿性支出都算进去了，这些支出就算没钱也要花。二是很多地区的消费支出差不多，比如前文提到的河北、湖南、湖北很多地方，但实地观察发现还是有很大差异的。

因此我以前都是用人均社会消费来观察收入水平，虽然接近直观感受，但我也发现：南京、苏州极高，高于北京、上海。广州、深圳的人均社会消费远低于北京、上海，武汉的人均社会消费与北京、上海不相上下，远高于苏南。另外，长沙的社会消费既有零售，也有批发（各占1/8），因为零售价包括出厂价加上经销商溢价和终端溢价，所以比批发价要高，但本质上还是一种商品的消费，直接相加就是双重计算。

最后，经过反复尝试，我发现用人均社会消费+城镇居民消费支出（以下简称人均社会消费支出）更合适。我决定以此来推断中位数收入/消费能力。理论上，人均社会消费应该与人均城乡消费支出相对应，但大多数城市的统计公报都是将城镇支出和农村支出分开列出，没有城乡居民消费支出这一项。要查各地第七次全国人口普查报告才能得到城乡人口数，再去计算，工作量太大。考虑到各地实际人口以城镇居多，农村占比小，消费支出也少得多，所以城镇支出近似于人均城乡支出。得到的数字总体上和直观的差不多，但有些时候还是有遗憾的，比如扬州就觉得统计值偏低，而武汉、南京就觉得统计值偏高。

另外，2020年大部分地区的居民消费和社会消费都有一定程度的下降，基本沿用2019/20年的最高数字。为了更直观，我把人均社会消费或者支出+社会消费涂上了不同的颜色，越绿表示越低，越红表示越高。

02

区域和省级统计数据

以下是中国大陆各省的人口、可支配收入、消费支出、社会消费、人均社会消费等数据。

下面提到的区域有一个澄清，就是江西省到底属于华中还是华东。我查了资料，主要是因为历史上管理上的变化，曾经划到华中，后来划到华东，目前说法不一。官方划分是华东，但是有的上市公司划在华中，比如李子园（招股说明书），有的划在华东，比如安井食品（招股说明书）。微观上，江西人的辣味，江西的语言，经济都感觉和隔壁的湖南太像了。我身边的江西人上学都是坐火车去湖南的，所以后面文字中我还是按照我的直觉，还是划在华中。

第六次全国人口普查（2010年）与第七次全国人口普查（2020年）期间各地区人口变化情况如下：

可以看出，近十年来，华东、华南地区是人口流入最多的地区，而华南地区人口流入主要在广东，进一步在珠三角九市（广州、深圳、佛山、东莞、中山、珠海、江门、肇庆、惠州）。

下图是各地区65岁及以上人口占比变化情况。

可以看出，各地区老龄人口都有一定程度的增加，但相对而言，西北、华南地区人口较为年轻，西南地区其次，华北、华中地区居中，华东、东北地区人口老龄化最为严重。

以下是各地区人口与人均社会消费支出的比较。

与普遍印象一致，华东地区最富裕，华南地区其次，华北地区、华中地区和西南地区居中，东北和西北地区相对较穷。

但数据统计不能止步于此，区域内、甚至省内的平均化问题同样严重。

区域差异

以普遍认为比较富裕的江苏为例：

可见江苏的富裕程度并不均匀，难怪总有人说苏南（南京、苏州、无锡、常州、镇江）富于苏中（泰州、扬州、南通），苏中富于苏北（盐城、淮安、徐州、连云港、宿迁）。

但说到江苏的分化，与广东相比就逊色多了，毕竟苏北地区居民收入、人均社会消费还接近全国平均水平。

粤东、粤西、粤北的揭阳、梅州、清远等地，居民收入和社会消费水平甚至远低于全国水平，这也印证了“最富的都在广东，最穷的也在广东”的说法。

如果说真正做到财富分配均匀，全国除了浙江省，真的没有别的省份了。

（你们明显已经实现共同富裕了^_^，而且浙江的城乡收入差距小很多，其他很多省份都在2：1以上，而浙江基本在1.8：1左右。）

限于篇幅，本文不宜一一列举各省之间的差异，这里只给出一些简要的数据。我把人均社会消费支出的分布以4.5万和7万为界（全国平均水平也正好在5.7万的中间），分成三个区间（以下分别称为低/中/高消费组）。

以下城市统计我主要统计的是4000万以上人口省份中300万以上的城市，大概140个（全国294个），人口大概9亿（占比65%左右）。3000-4000万人口的中等省份，除了省会，各地收入差别不大，采用剔除省会或者topN的平均值来计算。3000万以下人口的省份，大部分省会都不是很发达，就直接用全省平均值。主要是因为后两类人口占比小，但城市多，大多是小规模城市，统计起来得不偿失。总样本覆盖12.4亿人，占比接近90%，基本接近所有情况。

以下是各消费群体人口分布对比：

华东地区高消费群体的人口数高于其他两组之和。华南地区高消费群体的人口数高于其他两组但没有之和高。华中地区和西南地区高消费群体的人口数较少，中低消费群体大致相当，华中地区略优于西南地区。低消费群体主要在西北地区和东北地区。上图中，华北地区的平均消费能力略优于西南地区和华中地区，但现在看来，确实被严重平均化了。

下面是各消费群体社会消费总额的对比图，华东地区的占比比上图还要大。

以下为各消费群体人均社会消费支出对比图：

03

分配

以下为中等消费组城市名单及主要数据（符合下方分布模式的城市名称以橙色标记）：

以下为高消费城市名单及主要数据（符合下图分布模式的城市名称以红色标注）：

低消费人群名单我就不列了，基本上300万人口以下的城市，除了华东的一些小城市（马鞍山、丽水等）、西北、东北的一些资源型城市（大庆、嘉峪关等）或者省会城市，大部分都在低消费人群名单里。

中高消费人群的城市有近100个，基本不可能记住，我仔细看了很久，结合当地地图等资料，发现了以下几个规律。

高消费城市主要有：

1.沿海产业圈靠近内陆城市；2.内陆省会城市、交通枢纽，人口密集。

大部分中等消费城市是：

1.沿海产业圈外围地区；2.靠近内陆人口大省省会地区；3.主要河流中下游地区。

要解释这一切，首先要说一下中国降水的分布情况。众所周知，秦岭和淮河是中国南北的分界线，大致对应800毫米等降水线。这条线以北是西北、东北、华北、河南和山东大部分地区以及四川西部。由于降水量少，没有较大的内陆河流。近几十年来，华北地区地下水位不断下降，导致沉降区多，打井成本上升。直到南水北调工程引入华北后，情况才有所好转。南方河网众多，其中很多河网直接通向大海。

我们再来看另一张中国的地形图。

很明显，中国西部多为高原，东部比较平坦。俗话说水往低处流，所以南方的大量降雨，落在西部，继续向东聚集，形成一条宽阔的河流，最后流入大海。也就是河流到达大海。

众所周知，水运成本比其他方式低很多。在有江河入海的地区，企业可以以更低的成本引进原材料，以更低的成本将产品配送到全国各地，其他地区将很难与之竞争。而且越往下游走，距离大海越近，原材料运输成本就越低。除非有自然资源优势（比如内蒙古）或者技术优势（比如北京）。

综上所述,降雨和地形因素导致南部经济好于北部,下游东部好于中上游中部和西部。

具体来说，我们把中高消费城市和地形图结合起来，先看长三角，中高消费组城市用红色框标注，蓝色箭头为长江方向。

苏皖两省比较富裕的城市基本都位于长江沿岸，位于长江与东海交汇处的上海成为最大赢家，而经济状况最好、人口最集中的浙北和浙东地区城市也基本都位于东海沿岸，距离长江入海口不远。

另外，我利用地图上的距离测量工具测量了江浙沪主要发达城市之间的距离，通过对比下面珠三角地图中对应的距离和比例尺，就能明白为何长三角的经济总量和富裕城市数量远超珠三角，毕竟深度和空间要大得多。

另外，细心的网友会注意到，在淘宝买东西，服装、帽子、包包等小商品大多从江浙发货，电子产品则多从广州、深圳发货。这也是运输成本的差异，广州、深圳虽然江海相连，但位于中国大陆最南端，不像江浙沪那样位于中部。如果同样做这些大批量、低价值的商品，运到内陆的成本要高很多，同等品质很难和江浙公司竞争。电子产品大多体积小，价值高，所以运输成本要低很多。

下面我们来看福建经济区，富裕城市也分布在沿海，但由于没有大江大河通往内陆，经济区面积小很多。

胶东半岛（山东青岛、烟台、威海、潍坊）和辽东半岛（辽宁大连、营口、鞍山）的情况类似，就不带图介绍了。

我们看一下下图中珠江三角洲的情况。

富裕城市基本分布在珠江、西江和南海的交汇处，截图外的东、北、西三面分别是潮汕、茂名、湛江等城市群，与珠三角隔着重重山脉，经济实力弱很多。

那么，为什么与广东相邻、降水量差不多、同样处于沿海的广西，人均消费支出和社会消费却排在全国垫底的位置呢？除去消费水平在全国中游的柳州和南宁，以及旅游资源相对宽裕的桂林，其他城市的数据更是低得惊人。我在网上搜索了一下，发现各种解释，基本都是胡思乱想，或者本末倒置，以人口推断经济。要知道，人是跟着产业走的，产业兴旺，人才就会聚集。其实，我们看地图也能找到答案。

上图中我用箭头标出了珠江水系（广东省内的珠江、西江、北江等）及其上游广西境内的浔江、桂江等。箭头下方有一条蓝色的曲线，可以清晰的看到这个水系越往下游越粗，越往上游越细，甚至看不出来。这就是上游和下游之间的差距。

河流越往下游，流域内汇集的降水越多，河道越宽。这样，不仅上游比下游离海更远，运输成本更高，而且由于河道太窄、水太浅，大船过不去，或者勉强过却容易拥堵、调度困难，小船的吞吐量和效率就低得多（单位成本高）。我在湖北、江苏的长江沿岸，湖南中北部的湘江沿岸都亲身证实过这一点。

下图为长江中上游湖北、湖南、四川、重庆、贵州五省区地图。

我用蓝、绿、黄三色箭头标出了长江、湘江（及洞庭湖）、汉江的方向，很明显，主要富裕城市也都在长江沿岸，或与长江相连的湘江、汉江。这也造就了中西部最强的城市武汉、长沙（高消费组顶端），而不在长江上的中部城市成都、贵阳、郑州，以及西北地区的西安则弱得多（中消费组上限）。

最后我们来总结一下城市富裕的原因：

1 降水分布与地理位置（地势高低、是否有山脉遮挡）共同决定了当地是否与江河大海相连、距离大海的远近、河流的宽窄等，是产业圈集聚的根本因素。

2、历史原因造成的人口集中，以及在此基础上行政权力的集中造成的资源集中（省会独大现象）。

04

帮助投资

我找到了一些产品线全面、渗透率高的上市公司，并对比了他们在各个地区的营收。

我发现这样一个规律：各个地区低价商品的人均消费量差不多（比如海天味业），高价商品更多集中在中高收入地区（比如涪陵榨菜、绝味食品、安井食品），地区收入比重也大致接近上述地区的中高消费人群比重。

因此，利用人口经济数据可以通过以下方式帮助投资：

1.根据当地的收入/消费水平判断产品的销量是否具有代表性。

2017年西南地区的球友们收集了几百人对乌江的评价和反馈，得出的结论是乌江的品质并不出众，价格太高。我去年写榨菜的文章里，有江苏的球友说乌江的价格合理，我们的销量很好。这两个结论都是片面的，都是根据当地的销量和消费者评价去推断全国的情况。如果一个产品在某个地方卖得不好，可能是因为溢价太高，而当地收入有限，所以接受人群少，也可能只是没有在当地得到广泛推广。

2 总营收天花板、估值水平、产能利用率问题，可依据高渗透收入地区的营收，粗略估算。

对于平价商品，可以根据高渗透地区的人均销售额来估算其他地区未来的收入上限；对于高端商品，则应根据高渗透地区的中高消费群体与其他地区的比值来计算未来的收入上限。

知道了上限，就能知道公司是处于快速成长期，还是渗透后期的稳定甚至衰退阶段；用最终收益乘以稳定估值的10-15倍，就能知道现在的估值是否有盈利空间，是否合理。

此外，当厂商启动大规模产能扩张计划时，投资者也可以借此思考未来产能是否会超出潜在市场空间？产能利用率是否会下降，导致单位成本上升、利润下降？产能地理布局是否合理（从工厂到潜在消费区域的平均运输半径最短）？

没有工厂的企业应该也能适应，特别是高价位的餐饮企业，具体可以看我年初写的，你觉得九毛九的发展空间和喜茶、奈雪的降价幅度如何？

3 主要针对我这样的专业投资者，可以制定一个比较合理的城市列表进行研究。对于平价商品，我们倾向于去低消费地区检查渗透率。对于高端商品，我们倾向于去中高消费地区，当地销售代表。我总结的优先顺序为（中国）东部（中国）南部（中国）中部和西部（南部）。

4 在上大学或者找工作的关键节点，我们也可以通过这些数据来思考自己应该去哪里，而不是硬挤在几个特大城市里，忍受高房价、高入户门槛、交通拥堵、摇号难、空气污染重的折磨。这也是对我们更广泛意义上的未来投资。

人口经济学的其他维度

在过去的一年里，我还发现了人口经济学的其他方面，主要有以下几个方面。

口味与文化圈：喜欢吃甜的、辣的、咸的等（比如江苏、浙江、上海的人真的都喜欢吃甜食吗？）大文化圈如华东、广东、港澳等，小文化圈如湖南、楚、燕赵、巴蜀、中原等（文化圈对消费者的喜好、影视剧、音乐、观念等影响很大）。

年龄组：1950/60年代、1970/80年代、1990/2000年代出生者的消费观和意识形态。

性别：男性与女性之间意识上的差异。

但相关信息仍在积累，其用途仍在考虑中。

06

结论

以上统计数字仅代表目前的情况，未来还可能发生各种变化。比如广西目前也在建设西江水系，有数据显示，到2020年将建成一条千吨级/3千吨级航道。京津冀一体化、央企外迁也可能带动河北。我估计至少需要3-5年，最多5-10年，相关数据才需要重新审核。

上述研究，源于《竞争战略》中提到的人口经济学概念，以及长期研究各地消费的困惑。俗话说，万事开头难。这个过程充满了我的探索。从去年11月开始，我花了一个多月的时间阅读了大约300份统计公报（每个城市一份统计公报，第七次人口普查公报），查询了100多个收入、人口等统计表。对于社会消费、消费支出等关键数据，2020年很多都是缺失的，或者只有同比增速，要查上一年或前年，或者在各种搜索引擎上搜索资料，才能做出推断。

我认为这些数据很重要，但我经常困惑和纠结，自己是否研究得太仔细，或者做了很多无用功。如果你对这些数据的统计方法、数据背后的原因、数据的投资功能有其他看法，欢迎指正。但本文数据仅供投资参考，希望不要涉及地域歧视、意识形态之争（我自己的家乡也属于低消费群体）。

就像在大海上航行，没有导航设备，就会迷失方向，随波逐流，不知道前方是鸟语花香的孤岛，还是风暴肆虐的大海。希望人口经济学能为我们的投资指明方向。（作者：雪球复八）

参考

1.竞争策略

2 红色和黑色人口数据库

3 高德地图

4 地方政府网站提供的统计公报

5 搜狗、百度百科和搜索、Bing搜索

6 部分数据由@ 提供

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