2025年家庭户二十年变迁：从家庭户的变化看我国居民内需潜力

家庭户的主要特点与变化

从 2000 年的全国第五次人口普查，到 2020 年全国第七次人口普查，二十年期间，我国家庭户数量 增速快于总人口增速，但同时家庭户表现出扁平化和小规模化的特点。

家庭户的变化特点

《中华人民共和国户口登记条例》第五条“户口登记以户为单位。同主管人共同居住一处的立为一户， 以主管人为户主。单身居住的自立一户，以本人为户主。居住在机关、团体、学校、企业、事业等 单位内部和公共宿舍的户口共立一户或者分别立户。户主负责按照本条例的规定申报户口登记”的规 定。根据公安部门的户口管理规定要求，分户的一个前提条件是合法的固定住所（包括租房）。

家庭户在各省分布差异很大

全国第五次人口普查时，我国总人口 12.66 亿人，全国第六次人口普查时，我国总人口 13.40 亿人， 全国第七次人口普查时，我国总人口 14.12 亿人，前后两个十年期间，我国人口总量保持持续增长， 但总人口增速从 5.8%降至 5.4%。 同时期，集体户无论是数量还是集体户人数的增速，都远超人口总体表现。五普到六普期间，集体 户数量增长 147.0%，集体户人数增长 144.3%，六普到七普期间，集体户数量增长 180.7%，集体户 人数增长 126.0%。集体户户数增速高于集体户人数增长，这一特点在 2010 年至 2020 年的十年期间 表现的更加明显。 家庭户变化与集体户既有相同之处，也有明显差异。与集体户类似的是，在前后两个十年当中，家 庭户户数分别增长 15.3%和 23.1%，家庭户人口数增速则维持在 3.9%，户数增速明显更高；不同的 是，家庭户人口数增速较全国总人口增速更低。从家庭户人口在总人口占比变化看，也是一直处于 下降趋势当中，从 2000 年的 94.82%到 2010 年的 93.04%再到 2020 年的 91.70%，从六普到七普，家 庭户人口数占比下行的幅度较之前的十年有所收窄。

从地区分布看，二十年间家庭户的分布比集体户分布的变化更小。 家庭户分布占比较高的省份，也是我国传统的人口大省。从地理上看，主要集中在华南、华东、华 北的河北省、西南的四川省等地区，其中家庭户占比最高的五个省份分别是广东、山东、河南、四 川和江苏；在最近三次人口普查期间，全国家庭户占比最高的前十个省份较为固定，2020 年前十的 省份，家庭户占比共计达到 57.73%。 集体户分布占比较高的省份，从地区看也集中在华南、华东、华北的河北省、西南的四川省等地区， 但集体户占比变化受经济发展的影响更加显著。比如以三次普查期间全国各省集体户占比前十省份 变化看，五普和六普期间，上海集体户占比较高，但七普期间占比下滑，湖南在五普和六普期间集 体户占比较低，但七普占比大幅上升，福建省的家庭户占比较低，但集体户占比在三次普查期间均 位于全国前十范围内。 从经济数据统计的角度看，集体户更多与企事业单位经营活动相关，因此我们以下分析更加侧重于 家庭户数据的变化。从总量数据来看，家庭户具备两个明显特点，一是户数增长比家庭户人数增长 幅度更大，二是家庭户的分布有明显地域特点。

家庭户分类特点的变化

家庭户有两个统计特点，一是家庭户类别，如一代户、二代户等，代表的是所属同一家庭户中的成 员的不同辈分，二是家庭户规模，如一人户、二人户等，代表的是同一家庭户中共有几名成员。 2000 年五普的时候，我国的家庭户类别主要是二代户，家庭户规模主要是三人户，占比最高的两类 家庭户分别是二代三人户和二代四人户，共计占比 47.02%；2010 年六普的时候，我国的家庭户主要 类型仍是二代户和三人户，但占比最高的两类家庭户变成了二代三人户和一代二人户，共计占比 44.10%；2020 年七普的时候，我国家庭户类别出现较大变化，主要类型变成了一代户和二人户，占 比最高的两类家庭户变成了一代一人户和一代二人户，47.79%。 二代户一般情况下是父母和子女，一代户的情况比较复杂，从年龄分，可能是老年人、已婚成年人、 未婚成年人或者未成年人；二代三人户和二代四人户，一般情况下是一对夫妻与子女，五普和六普 的数据中，无论是二代三人户还是二代四人户，二代户都是我国家庭户的主体，但是六普数据中， 一代户的占比大幅上升，一代二人户首次进入我国家庭户主要构成成分的范围，七普中一代户成了 我国家庭户的主体，无论是一代一人户还是一代二人户，一定程度上都意味着家庭户中子女缺位。 我们认为一代户占比上升背后的原因较为多样，可能包括但不限于：老龄化，少子化，人口流动， 经济能力提升导致的不同辈分分居，房地产政策的影响等等。但确实需要注意，一代户占比上升的 背后，可能对我国居民社会需求和经济发展产生潜在影响。

从家庭户类别的变化情况看，五普到六普期间，下降的主要是二代户，三代户和四代户占比也有下 降，但降幅均不到 1 个百分点，六普到七普期间，主要下降的还是二代户，但是三代户下降幅度超 过 4 个百分点，对比两个十年期间，一代户占比上升的速度明显加快；从家庭户规模的变化情况看， 五普到六普期间，下降幅度较大的主要是四人户，其次是五人户，再次是三人户，占比上升的主要 是二人户，六普到七普期间，下降的主要是三人户，其次是四人户和五人户，但占比上升最多的是 一人户，且升幅超过 10 个百分点。 从家庭户分类结构变化的情况看，两个十年期间，占比下降的都是二代四人户和二代三人户，占比 上升的都是一代一人户和一代二人户。一代一人户占比快速上升的趋势，从六普的时候已经出现了， 并且从六普到七普，不同于二代户及以上家庭户规模以下降为主，不同规模一代户的占比，在两个 十年期间都是持续上升的。

从城市领先乡镇，到城镇乡已无差别。 2000 年，镇和乡的家庭户分类结构高度相似，占比最高的都是二代三人户，其次是二代四人户，再 次才是一代二人户；但是城的家庭户分类结构有所不同，占比最高的是二代三人户，其次是一代二 人户，再次是二代四人户。 2010 年，城镇乡的家庭户分类仅在占比上有所差异，结构上高度趋同：占比最高的都是二代三人户， 其次是一代二人户。但城的家庭户结构占比仅次于上述两者的是一代一人户，且占比高达 17.95%， 相较之下，镇虽然也是一代一人户，但占比 14.10%仅略高于二代四人户的 13.51%，乡占比与城镇有 较大不同，占比第三高的是二代四人户，比例 15.73%，但此时乡的一代一人户占比也升至 12.44%， 是城镇乡中五普到六普一代一人户占比上升速度最快的。 2020 年城镇乡的分类结构排序已经基本没有差别，占比最高的分别是一代一人户、一代二人户和二 代三人户，其中乡的一代一人户和一代二人户占比，甚至略高于镇。我们认为这一定程度上说明， 家庭户分类结构变化的大背景，对全国范围内不同地区不同规模城镇的影响是一致的。

分地区和类别看，华东地区和华南地区家庭户类别变动最大。 五普到六普期间，我国六大地区的家庭户类别变化仍有小幅分化。其中占比上升的不仅有一代户， 还有华南地区的三代户和四代户，且各家庭户类别当中，不仅华南和华东地区波动偏大，三代户中 降幅最大的是西南、东北和华东地区，西南地区的四代户占比降幅也较大。 六普到七普期间，六大地区的家庭户类别最大的变化基本集中在华南和华东地区，并且除了一代户 占比升幅不同但都大幅度上升之外，其他类别的家庭户占比均有不同程度的下降。与此前的十年相 比，一代户占比上升最快的区域，从华东转向华南。

分地区和规模看，近两个十年期间，家庭户规模的变动，最多体现在变动幅度上，在地区上变化不 大。 五普到六普期间，一人户和二人户占比上升，三人户和四人户占比基本下降；三人户占比下降幅度 较大的是华东和西南地区，四人户占比下降幅度较大的是华东和华南地区。 六普到七普期间，不同家庭户规模、不同地区的变动趋势都与此前十年基本一致，不同的是，对比 前后两个十年，一人户和二人户占比上升较快的地区，都从华东地区变成了华南地区，西北地区的 三人户占比从上升转为下降。

从二代三人户到一代一人户

家庭户在各省之间分布是不均衡的，所以横向对比各省的数据代表性不强。比如 2020 年，华东家庭 户占比 30.38%，华南占比 27.57%，二十年间这两个地区的家庭户占比持续在高位。因此我们主要对 比的是各省的各类型家庭户，在前后两个十年间，在全国同类型家庭户占比结构变化的情况。

对比两个十年，各省家庭户规模结构的变化

2010 年相较 2000 年，全国范围内三人户占比下降 3.09 个百分点，但是三人户占比下降的情况，在 全国范围内代表性不强，31 个省市中，仅有 11 个省份三人户占比下降幅度超过全国平均水平，部 分省份三人户占比甚至是上升的，如西北地区、华南部分沿海地区，以及山西省。三人户占比下降 较多的地区主要是东北地区、长三角地区、川渝地区和京津地区。 2020 年相较于 2010 年，三人户占比下降的情况，在各省市当中已经相当普遍，但是同样存在下降 幅度在各省市分布不均的情况：31 个省市当中，仅有 10 个省市的降幅超过全国平均水平。下降较 多的主要是东北地区、长三角地区、京津地区、内蒙古和山东。 对比前后两个十年，三人户在我国家庭户规模结构中占比下行速度在加快，但是各省占比下行的速 度仍存在较大差异。相同的是，三人户占比的下行，主要是由东北地区、长三角地区和京津地区主 导的。

与三人户占比下降对应的是一人户占比上升。 考虑到全国范围内和各省的一人户，在过去二十年间都是大幅增加的，因此我们重点关注了 2020 年 七普的一人户数据，和对比 2000 年五普，二十年期间一人户的占比变化情况。 2020 年，一人户在我国全部按规模分类的家庭户中占比 25.39%，从各省的一人户在省内家庭户占比 结构来看，比例超过全国平均水平的省份仅有 11 个，一定程度上表明各省之间一人户占比结构差异 较大，这与三人户的变化特点类似。但是不同的是，一人户占比较高的省份分布，没有特别明显的 地区特征，我国六大地区当中，均有省份的一人户占比超过全国平均水平，其中既有如广东、上海 等人口净流入地区，也有黑龙江、辽宁等人口净流出地区，既有浙江等经济发达地区，也有西藏等 偏远地区，既有四川等家庭户稠密地区，也有陕西等家庭户占比并非中高水平的地区。 对比 2000 年一人户在同类型同范围内占比情况来看。二十年间，我国一人户占比上升了 17.09 个百 分点，同时期全国范围内有 12 个省的一人户占比上升幅度超过全国平均水平。整体来看，一人户占 比上升幅度较大的省份，与七普一人户占比偏高的省份大体类似，存在差异的是，升幅偏高但占比 不高的省份是吉林和青海，升幅偏弱但占比偏高的省份是上海。

对比两个十年，各省家庭户类别结构的变化

五普到六普和六普到七普的两个十年期间，我国二代户整体处于净下降状态。 前一个十年，我国二代户总数净下降 973 万户，但是二代户的变动，在各省的分布差异较大。共有 11 个省份二代户总量有所上升，升幅较大的是广东省，增加 192 万户，其次是上海和新疆，其他省 份二代户增量均在 50 万户以下，下降幅度超过 100 万户的省份是河南、湖南、湖北、四川、山东、 安徽和江苏；从地区来看，华东二代户数量下降最多，其次是西南和华南，西北二代户数量整体小 幅增加。 后一个十年当中，我国二代户总数净下降 1077 万户，降幅有所加大。二代户的变动，在各省的分布 差异进一步加大，31 个省市区中，8 个地区的二代户总数有所上升，但除了广东省升幅达到 137 万 户以外，其他省份的升幅都在 25 万户以下，但这一时期二代户数量下降幅度超过 100 万户的省份仅 有 5 个，分别是黑龙江、辽宁、吉林、四川和山东，此外降幅较大的是河南和内蒙古。从地区来看， 这一时期二代户降幅最大的是东北地区，并且降幅远超紧随其后的西南、华东和华北地区。

一代户与一人户有较大区别，一人户一定是一代户，但是一代户包括一人户和多人户。 2020 年，我国一代户在全部家庭户中的占比达到 49.5%，31 个省市区中有 13 个一代户占比超过全 国平均水平；2000 年至 2020 年期间，我国一代户占比上升了 27.8 个百分点，31 个省市区中有 15 个一代户占比上升幅度超过全国平均水平。从全国范围内来看，一代户占比上升是个相当普遍的现 象。 从 2020 年的情况看，一代户占比高于全国平均水平的地区，主要集中在华北（河北除外）、东北、 长三角、珠三角和川渝地区。 从二十年间一代户占比变化幅度看，升幅高于全国平均水平的地区主要是华北（河北除外）、东北、 安徽、川渝和西北地区。 二者的差异，主要在长三角地区一代户占比高，和西北地区一代户占比上升幅度大。

一人户

2020 年，我国共有一人户数量 1.25 亿户，从全国范围内来看，一人户的分布主要集中在华东地区和 华南地区；2020 年较 2010 年我国一人户增加 0.67 亿户，增量的一人户则在华南地区分布最多，其 次是华东地区。 分省市区来看，2020 年我国一人户分布占比较高的地区，主要集中在中部地区、江浙地区、广东、 四川、河北、山东等；2020 年较 2010 年增量一人户的分布大体类似，但是明显存在差异的，一是 辽宁，在增量一人户中的占比更高，但总量一人户占比相对不突出，与之相反的是安徽，在增量一 人户中的占比不突出，但在总量一人户中的占比更高。

一人户分年龄段的分布结构特点，略超我们预期。我们此前较为关注的是适婚年龄段的未婚一人户 情况，以及高龄段的丧偶一人户情况，但是从 2020 年七普的数据来看，45 岁-49 岁和 50 岁-54 岁两 个年龄段的一人户占比均超过 8%，与 55 岁-59 岁年龄段一起，一人户占比达到 25.07%，仅略低于 25 岁-39 岁适婚年龄段一人户占比的 25.67%，超过了 65 岁以上的一人户比例 23.86%。 对比 2020 年一人户结构与 2010 年的变化来看，各年龄段中占比上升的，一是 30-34 岁和 25-29 岁适 婚年龄段的一代户占比，上升幅度为 3.55 个百分点，二是 50-54 岁、55-59 岁和 45-49 岁年龄段的一 代户，上升幅度共计 3.83 个百分点。在我国老龄化进程不断加深的背景下，60 岁以上一人户的占比 在六普至七普期间，还下降了 1.53 个百分点。

六普到七普十年间，25-39 岁年龄段新增一人户 1875 万户，45-59 岁年龄段新增一人户 1906 万户。 对比两个年龄段新增一人户在地区的分布来看，华南和华东地区占比最高，在 25-39 岁年龄段新增 一人户共计 62.83%，在 45-59 岁年龄段占比共计 56.07%。其中最有代表性的地区是广东，在 25-39 岁年龄段新增一人户占比 18.22%，在 45-59 岁年龄段占比 11.47%。其他占比超过 5%的省份包括四 川、浙江、江苏和河南。

但是在七普数据中，我们发现 25-39 岁和 45-59 岁两个年龄段一人户在各省分布的结构，与全国范围 内一人户整体分布的结构差异较大。 以广东省为例，2020 年广东人一人户共计 1411 万户，在全国一人户中占比 11.24%，是一人户分布 最多的省份；25-39 岁年龄段中，广东省一人户 578 万户，在全国同年龄段一人户中占比 17.95%， 远高于全国范围内一人户中广东省的占比 11.24%；45-59 岁年龄段中，广东省一人户 306 万户，在 全国同年龄段一人户中占比 9.74%，明显低于全国范围内一人户中广东省的占比。 类似的差异特点，在全国不同地区之间存在一定共性。 比如 25-39 岁年龄段的一人户中，较全国整体水平偏高的地区，集中在京津、沪浙、西北、西南部 分地区、广东和福建等地区；而 45-59 岁年龄段的一人户中，较全国整体水平偏高的地区，与 25-39 岁年龄段的分布差异较大，主要地区包括东北、西北、西南、两湖和内蒙地区。

2000 年我国家庭户平均规模为 3.46 人/户，2010 年降至 3.09 人/户，2020 年进一步下降至 2.62 人/ 户，通过以上分析，我们发现我国家庭户基本情况和变化情况有两个明显特点：一是地区特点鲜明， 不仅是家庭户的分布具有鲜明的地区特点，家庭户的变化情况也有鲜明的地区特点；二是与经济增 长和人口流动有较强的相关性。

家庭户变化的主要原因之一是流动人口

2020 年我国总人口 14.10 亿人，其中非流动人口 9.09 亿人，流动人口 4.93 亿人；流动人口中，市内 流动人口 1.88 亿人，省内流动人口 1.79 亿人，跨省流动人口 1.25 亿人。

流动人口总体特征

人口流动对家庭户的变化影响较大，比较五普、六普、七普的数据，新增流动人口较多的地区，新 增家庭户也较多，说明流动人口存在一定比例会转化为本地居民，但这种转化比例在近二十年中也 在不断演变。 六普相较五普时期，新增流动人口转化为新增本地居民的相关系数为 0.7114，但七普相较六普时期， 新增流动人口的转化比例小幅下降至 0.6959。考虑到 2000 年-2020 年期间，我国劳动力总量出现了 拐点，同时少子老龄化特点加强，因此造成居民转化率下降的原因中，可能存在流动人口结构性变 化的影响。

报告中统计的“流动人口”口径，是根据全国人口普查中，居住在本乡、镇、街道，但是户口在外乡、 镇、街道，且离开户口登记地半年以上的居民。 从全国范围内看，流动人口比例不断上升。2000 年，我国全国流动人口总量 1.44 亿人，占比 11.62%， 2010 年，全国流动人口总量 2.61 亿人，占比 19.58%，2020 年，我国流动人口总量达到 4.93 亿人， 流动人口占比已经升至 34.95%。一定程度上说明，我国居民人口流动性增加。 2020 年，从全国各地区流动人口占比来看，流动人口较多集中在华南地区和华东地区，其中占比最 高的省份是广东，流动人口占全国流动人口比例达到 12.31%，其次是浙江、江苏、山东、四川、河 南等地。 但是流动人口多，不一定各地区流动人口比例高。二者比例一致的，比如广东、浙江等，流动人口 总量多，同时本地区流动人口结构也高，但不一致的比如北京、上海、重庆、福建等，流动人口总 量相对偏低，但本地区流动人口结构占比高，以及江苏、四川等，流动人口总量较高，但本地区流 动人口结构占比偏低。

2020 年相较 2010 年，流动人口的年龄结构有上升的趋势。2010 年，按年龄分布的我国流动人口总 量中，占比超过 10%的年龄段集中在 15 岁-39 岁区间中，占比合计达到 59.83%，其中占比最高的是 20-24 岁，达到 15.87%；2020 年，按年龄分布的我国流动人口总量中，占比超过 10%的年龄段仅有 30-34 岁区间，比例也仅为 11.81%，15 岁-39 岁区间中，占比合计下降至 46.13%。 从人口流动原因看，七普和六普相比也出现明显变化。七普中，人口流动占比最高的原因仍是工作 就业，但占比从 2010 年的 48.97%降至 2020 年的 38.66%，类似变化的还有随同离开/投亲靠友；占 比结构变化较小的是学习培训；占比大幅上升的是拆迁/搬家，从 2010 年的 9.30%大幅上升至 2020 年的 20.00%。与 2010 年统计口径不同的是，2020 年统计中出现了照料孙子女、为子女就学和养老/ 康养三个人口流动原因，在统计中的占比分别为 2.28%、1.66%和 1.48%，一定程度上反映了我国人 口老龄化过程，对流动人口总量和结构的影响。

从流动时长结构变化看，三年成为六普和七普人口流动时间结构变化的分水岭，2020 年流动时长在 三年以下的人口占比 45.21%，相较 2010 年的占比 56.82%明显下降；分流动时长区间对比，2020 年 流动时长在三年以内的分类比例，均较 2010 年有不同程度的下降，但流动时长在三年以上的分类， 其占比则有不同程度的上升，占比上升最明显的是五年以上流动时长人口占比，从 2010 年的 27.85% 升至 2020 年的 36.88%。 分地区看，2020 年较 2010 年新增的流动人口中，按流动时长分类结构划分，时长在五年以上的占 比 47.05%，其次是半年至一年占比 14.81%，与七普和六普的流动人口总量时长分布结构，在五年以 下占比逐步递减不同的是，七普较六普新增的流动人口，流动时长在一年至两年的占比最低，仅为 6.22%。我们认为这或表明，流动人口在一年后成为本地居民的转化率较此前明显上升。综合流动时 长和地区分布来看，华南和华东的流动人口均占较高比例，值得注意的是，西南地区流动时长在一 年至两年的新增流动人口占比较高，而流动时长超过五年的新增流动人口结构中，华北占比偏高。

流动人口以流动半径作为划分，可以分为市内流动人口、省内流动人口和跨省流动人口，不同流动 半径的人口也有结构性特点。 2000 年市内流动人口占比最高，其次是跨省流动人口；2010 年，市内流动人口占比依然处于最高水 平，但三者占比差异较小，人口流动半径结构较为平均；2020 年，流动人口结构再次调整，市内流 动人口占比 38.25%仍处于较高水平，但省内流动人口占比上升至 36.42%，明显超过跨省流动人口比 例 25.33%。 并且，不同流动半径人口，在全国各地区的分布差异较大。以七普的数据为例，2020 年我国市内流 动人口分布占比较高的地区分别是河南、山东、四川、河北、广东、江苏等地，省内流动人口分布 占比较高的地区分别是广东、四川、河南、江苏、山东等地，虽然排序较为类似，但是结构占比差 异明显加大，跨省流动人口分布占比较高的地区则是广东、浙江、上海、江苏、北京等地。从特点 来看，流动半径越大，流动人口的地区集中度越高。

省内流动人口的特征

省内流动人口的数据没有方向性，其中包括省会城市居民流向省内其他城市的情况，也有省内其他 城市居民流向省会城市和居民在非省会城市之间流动的情况。以下分析中，省内流动人口也包括了 市内流动人口，因此数据仅能解释省内流动人口的基本特点，但不代表省内居民流动方向的趋势性 特点。 2020 年七普包括市内流动人口在内的省内流动人口 3.68 亿人，较 2010 年六普的省内流动人口 1.75 亿人，多增了 1.93 亿人。 从地区分布来看，多增的省内流动人口，仍主要集中在华南和华东地区，特别是广东、河南、四川、 山东等人口大省，此外多增省内流动人口较多的地区还有安徽、河北、湖南、湖北等地。

按受教育情况分类

按受教育程度分类，省内流动人口结构以小学及初中为主，但随着经济发展，大专及本科受教育程 度的流动人口占比上升。 2010 年，省内流动人口中，小学及初中受教育程度的占比最高，达到 51.0%，其次是高中，再次是 大专及本科；2020 年，省内流动人口中，小学及初中受教育程度的人数仍处于最高水平，但占比下 降至 47.4%，结构上与六普时期不同的是，大专及本科受教育程度的省内流动人口占比上升至 24.2%， 超过高中成为占比第二高人群。从七普较六普多增省内流动人口的受教育程度分布结构看，大专及 本科流动人口占比达到 27.42%，此外硕士及以上流动人口占比也升至 1.41%，表明教育人口红利对 省内流动人口的影响较为明显；另一方面，小学以下受教育程度的流动人口占比也快速上升至 8.16%， 远高于六普时期的 2.1%，我们认为其背后可能有城镇化进程的影响。

分地区来看，七普较六普多增的省内流动人口，基本遵循华南和华东地区占比高、东北和西北地区 占比低的特点，但在不同地区、按受教育程度的分布结构仍有差异。 按受教育程度分类来看，华北和华东地区硕士及以上省内流动人口占比明显偏高，与之相较的是高 中受教育程度的省内流动人口，华南地区占比明显偏高，小学及初中占比偏高的地区是东北和西南， 西北地区则是小学以下占比偏高。

如果以受教育程度在大专及本科，来代表从 2010 年到 2020 年新增的省内教育红利流动人口，则新 增的 5245 万人，分布较高的地区分别是广东、河南、四川、山东和江苏，此外安徽、河北、浙江、 湖北和湖南，也有较多新增省内教育红利流动人口。

按流动原因分类

七普和六普，省内人口流动的主要原因比较类似，主要包括工作就业、学习培训、随同离开/投亲靠 友，以及拆迁/搬家。 与六普相比，七普人口流动的原因统计上，新增了三项，分别是照料孙子女、为子女就学和养老/康 养，从七普省内按原因分的流动人口结构来看，三者占比分别为 2.30%、2.13%和 1.73%，虽然占比 不高，但一定程度上反映出我国老龄化、少子化、以及持续多年的人口流动对居民生活方式的改变。 此外，七普占比较高的前三个省内人口流动原因分别是工作就业（28.60%）、拆迁/搬家（25.47%） 和随同离开/投亲靠友（13.22%），这一结构与六普占比较高的工作就业、随同离开/投亲靠友和学习 培训有明显差异。 从七普较六普多增的省内流动人口 1.93 亿人，按原因的分布结构看，占比最高的是拆迁/搬家，比例 达到 36.38%，我们认为形成这一现象的重要原因或是 2014 年前后的棚改货币化安置；占比次高的 是工作就业和学习培训，分别为 22.66%和 10.74%，这也是较长时间以来我国人口流动的主要原因。

细看拆迁/搬家这一因素，对省内流动人口的影响。 六普时期，我国因拆迁/搬家形成的省内流动人口总量 2354 万人，从地域分布看，占比较高的地区 仍集中在北京、长三角、广东等经济发达地区，以及山东、河南、四川和湖北等人口稠密地区，此 外占比较高的还包括辽宁。整体来看，六普时期因拆迁/搬家形成的省内流动人口分布，与我国流动 人口的整体分布特征相似。 七普时期，我国因拆迁/搬家形成的省内流动人口总量增加至 9370 万人，从地域分布看，类似广东、 江苏等经济发达地区，四川、河南、山东、湖北等人口稠密地区，占比依然较高，但是较六普时期 不同的是，七普时期，东北地区的黑龙江，华东地区的安徽，华南地区的湖南，因拆迁/搬家形成的 省内流动人口占比大幅上升。

相较之下，工作就业对省内流动人口结构变化的影响就比较小。 六普时期，因工作就业原因产生的省内流动人口总量为 0.62 亿人，七普时期升至 1.05 亿人，虽然流 动人口增加较多，但在各地区之间分布结构变化不大。 六普时期，因工作就业原因产生的省内流动人口，主要分布在华南的广东、河南和两湖地区，以及 华东的江浙、山东和福建地区，此外则是西南的四川和云南。 七普时期，因工作就业原因产生的省内流动人口，仍主要分布在上述地区，较六普占比变动较显著 的地区，上升较多的是河南、广东、安徽、河北、四川，下降较多的是江苏、黑龙江、福建、内蒙 古、辽宁、湖北、山西、浙江。

从 2020 年新增的照料孙子女、为子女就学和养老/康养三个因素总计情况来看： 一是各地区内，三个新增因素的省内流动人口，在各自地区总省内流动人口中的占比。从全国情况 来看，该占比为 6.17%，从地区来看，占比明显偏低的是华南，其次是西南，占比偏高的省份，主 要集中在西北、华东、华北和东北地区。 二是全国范围内，三个新增因素的省内流动人口，在各地区的分布。占比偏高的省份包括了四川、 江苏、山东、安徽、河南、广东等地，这与省内流动人口在全国各地区分布的情况类似，但是明显 不同的是，华北地区的河北和山西占比也较高。

跨省流动人口的特征

人口跨省流动的方向性较强。 以七普跨省流动人口数据为例。2020 年我国跨省流动人口共计 1.25 亿人，但从普查数据看，各地区 人口净流动方向明显不同。整体来看，跨省人口净流入占比较高的地区主要集中广东、京津和长三 角，流入人口比例高于流出人口比例分别为 22.38%、8.56%和 23.93%；而净流出的地区则相对分散， 其中占比较高的地区包括河南、安徽、四川、贵州等，我们将其大致也分为三个地区，分别是安徽 江西、河南两湖、以及川渝贵州，流出人口比例高于流入人口比例分别为 12.04%、20.05%和 13.67%。

与六普相比，各地区七普跨省流动人口的变化存在四个趋势，分别是净流入且流入加速，如新疆、 海南等地，净流入但流入减缓，如广东、京津、长三角、福建等地，净流出且流出加速，如河南、 贵州、广西等地，以及净流出但流出减缓，如两湖、川渝、安徽、江西等地。

以七普数据为例，主要人口流入地区的流动人口来源差异较大。 京津地区的流入人口，来源占比最高的是河北 25.70%，其次是河南 15.27%，以及山东 9.15%；从地 区来看，则主要来自华北的河北、山西、内蒙，东北三省，华东的安徽、山东，华南的河南，以及 西南的四川。 长三角地区的流入人口，来源占比最高的是安徽的 23.38%，其次是河南的 16.24%和贵州的 9.51%； 从地区来看，则主要来自华东的江苏、安徽、江西和山东，华南的河南、湖北和湖南，西南的四川、 贵州和云南。 广东地区的流入人口，来源占比最高的是广西 23.40%，其次是湖南的 17.27%和河南 9.36%；从地区 来看，则主要来自华南的河南、湖北、湖南和广西，西南的重庆、四川、贵州和云南，以及华东的 福建和江西。 整体来看，来自东北和华北地区的跨省流入人口，较大比例净流入京津地区，华东地区的流入人口， 流向主要是长三角，在京津和广东地区之间没有明显差异，华南和西南地区的流入人口则较大比例 流向广东，其次是长三角。我们认为这一定程度上说明，跨省流动人口是存在明显流动半径的。

同样以七普数据为例，从人口流出来看，同样有三个地区较为集中。 一是华东的安徽、江西地区。七普期间合计流出 1786 万人，从流向分布看，占比最高的是浙江，达 到 26.42%，其次是江苏占比 19.05%和上海占比 16.40%。从地区上看，安徽、江西地区流出的人口， 主要流向是华东地区，其次是华南地区。 二是华南的河南、两湖地区。七普期间合计流出 3013 万人，从流向分布看，占比最高的是广东，达 到 34.97%，其次是浙江，占比 12.42%，和江苏，占比 9.00%。从地区上看，河南、两湖地区流出的 人口，主要流向是广东，其次是长三角，再者是京津。 三是西南的川渝、贵州地区。七普期间合计流出 2299 万人，从流向分布看，占比最高的是广东，达 到 24.57%，其次是浙江，占比也在 20.74%的较高水平，再者是福建，占比 8.38%。从地区上看，川 渝、贵州流出的人口，主要是流向长三角和广东，此外西南地区内部，跨省流动的人口也较多。 整体来看，七普期间，人口大省基于人力资源优势，仍是跨省流动人口的主要地区；安徽江西、河 南两湖和川渝贵州的流出人口，都较为一致的流向了广东、长三角地区，但同时三个地区的流出人 口也有各自特点，如安徽江西流出的人口进入河南两湖地区的比例也较高，河南两湖流出的人口进 入京津的比例，较其他两个人口流出地区更高，川渝贵州流出的人口在流入其他地区的同时，在西 南地区内部跨省流动的比例也较高。

从受教育程度的分布看，跨省流动人口教育人口红利占比虽然在近十年有所上升，但相较省内流动 人口的结构，在整体上不明显，主要体现在结构上。 从跨省流动人口整体上看，六普和七普结构比较类似，占比最高的都是小学及初中人群，但在六普 期间，占比次高的是高中人群，其次是大专及本科人群。七普期间，小学及初中受教育程度的占比 依然最高且超过半数，达到 58.2%的较高水平，但相较六普，大专及本科人群占比大幅上行至 19.3%， 硕士及以上人群占比也从 2010 年的 0.5%上升至 1.6%。 从 2020 年较 2010 年多增的跨省流动人口，按受教育程度分布的情况看，占比最高的是大专及本科， 达到 36.0%，同时小学及初中受教育程度的跨省流动多增人口占比仅为 33.8%。 从三个主要人口流入的地区情况看，教育人口红利的流入结构更明显。京津地区多增的跨省流动人 口中，大专及本科人口占比达到 95.5%，同时硕士及以上人口占比也达到 17.9%，与此同时，是小学 及初中人口净下降，一定程度上表明，京津地区的跨省流入人口结构调整是三个地区当中最明显的； 长三角地区新增跨省流动人口结构中，占比最高的也是大专及本科人口，比例达到 40.7%，同时硕 士及以上人口占比 4.7%，此外由于长三角地区虽然新增流入人口结构中，高中及以下人口占比合计 仅为 54.6%，整体偏低，人口结构调整幅度明显小于京津地区；广东地区结构与全国类似，小学及 初中人口占比最高，但与全国的情况相比，广东地区的新增流入人口中，大专及本科人口占比仅为 24.4%，硕士及以上人口占比仅为 1.3%，明显低于全国整体水平，主要是高中及以下各受教育程度 分类的结构高于全国整体水平。

七普较六普新增跨省流动人口中，受教育程度是小学及初中的人口在不同地区的分布结构，调整的 情况较为明显。其中最显著的是，在上海、北京和天津三个地区，处于净流出的情况；同时多增人 口分布占比超过 10%的地区，是广东（26.67%）和浙江（16.81%），占比超过 5%的地区，是山东 （8.24%）、江苏（6.95%）、河北（6.45%）和新疆（5.52%），占比超过 3%的地区，是四川（4.13%）、 重庆（3.51%）和云南（3.43%）。整体来看，主要集中在广东、上海周边、北京周边、以及西南等 地。 七普较六普新增跨省流动人口中，受教育程度是大专及本科的人口在不同地区的分布结构，整体比 较集中，主要仍是京津、长三角和广东，此外占比较高的地区还有山东、湖北和四川，我们认为这 一定程度上说明，我国经济增长极在逐渐向中部地区和其他沿海地区转移。

对比七普和六普中，受教育程度是硕士及以上的人口在不同地区的分布结构可以看出：一方面，2020 年占比较高的地区，依然明显集中在京津、长三角和广东地区；另一方面，以北京、上海和广东为 代表的教育人口红利集中地区，2020 年硕士及以上跨省流动人口的占比较 2010 年均有不同程度的 下降，占比偏高且较 2010 年上升的地区则是湖北、陕西、江苏、浙江等地区。我们认为教育人口红 利的边际流动不仅受各地区经济增长客观情况的影响，同时也可能在中长时间内，对各地区的经济 发展产生影响。

跨省流动人口的原因相对集中，且在六普和七普期间，按原因分布的比例也相对稳定。 两次人口普查期间，工作就业都是跨省人口流动的最重要因素，其次是随同离开/投亲靠友和学习培 训，七普时期，因拆迁/搬家形成的跨省流动人口占比快速上升，超过婚姻嫁娶成为排名第四的流动 原因。 从七普较六普多增的跨省流动人口，按原因分布的情况来看，新增的跨省流动人口比例与存量比例 差异较大。首先是工作就业仍是第一原因，但占比仅为 48.8%，远低于六普的 77.2%，其次是因学习 培训形成的跨省流动人口，占比为 16.2%，我们认为这与教育人口红利逐年上升有关，三是七普新 增的三个统计口径中，照料孙子女占比 7.1%，养老/康养占比 2.3%，为子女就学占比 0.9%，表明我 国银发经济或处于发展初期，未来发展空间较大。

从工作就业因素造成的跨省流动人口看，地区分布依然集中，但结构边际调整也比较显著。 2020 年，因工作就业原因形成的跨省流动人口总量 8527 万人，从地区分布看，广东占比 28.7%，是 占比最高的省份，从地区看，京津占比 9.0%，江浙沪占比 33.2%，三个区域累计在全国因工作就业 形成的跨省流动人口比例达到 70.9%。 从多增的情况看，七普较六普多增的因工作就业原因形成的跨省流动人口 1901 万人，从地区分布看， 一是出现了天津和内蒙古因工作原因新增跨省流动人口净下降的情况，二是广东占比 29.4%，对跨 省就业人口的吸引力进一步增强，三是长三角地区就业形势结构性改变，上海占比仅为 3.5%，江苏 占比 6.6%，均低于七普总量比例，但浙江占比 17.3%，表明浙江对跨省劳动力的吸引力在增强，四 是京津地区整体对跨省工作就业人群的吸引力在下降，五是七普到六普期间，工作吸引力明显增加 的地区包括华东的山东，西南的重庆、四川、云南，以及西北的新疆。

我国银发经济发展潜力较大。 从七普数据来看，2020 年我国因照料孙子女原因形成的跨省流动人口共计 278 万人，因养老/康养原 因形成的跨省流动人口共计 91 万人。 从地区分布情况看，照料孙子女的跨省流动人口，主要分布在跨省人口净流入较为集中的地区，如 京津、长三角和广东，此外还有山东、川渝和新疆；养老/康养的跨省流动人口的分布情况有所差异， 占比超过 10%的地区是广东，占比超过 7%的地区是北京、海南和四川，占比超过 5%的地区是山东、 河北和上海。

家庭户中的住房

从 2000 年到 2020 年的二十年间，我国家庭户住房条件已经有较大的进步和改善，但考虑到全国不 同地区的现有住房条件和全国范围内的人口流动，我们认为家庭户住房需求仍有较大释放空间。

普查中的家庭户住房

居民改善住房条件的需求一直存在。 二十年间我国人均住房面积持续增加。2000 年我国人均住房建筑面积为 22.77 平方米/人，2010 年增 长至 31.06 平方米/人，2020 年进一步增长至 41.76 平方米/人，从增幅来看，2010 年较 2000 年增长 36.41%，2020 年较 2010 年增长 34.45%，增幅略有下降，但整体仍处于较高增长水平。分地区来看， 2000 年全国各地区人均住房面积差异相对较小，华东、两湖、川渝、河北等地区的人均住房建筑面 积相对较高；2000 年至 2010 年期间，经济快速发展、全国范围内人口流动加剧，人均住房建筑面 积情况略有变化，主要体现在以上海为代表的人口净流入地区人均住房面积增长相对缓慢，安徽等 人口净流出地区增幅更大；2020 年相较 2010 年，差异主要体现在人均住房建筑面积的增幅上，这 一阶段，增幅较大的地区主要是人口流动相对较弱的地区。

户均住房建筑面积与城镇化率相关。从七普户均住房建筑面积看，全国平均水平为 111.18 平方米/ 户，但在全国范围内不同地区的差异较明显，平均户均住房建筑面积最高的是西南地区，其次是华 南地区和华东地区，大约在 120 平方米/户左右，整体偏低的是东北地区和华北地区，均在 90 平方 米/户以下。不同地区的户均住房建筑面积差异，一定程度上与城镇化率的差异有关，城镇化率最低 的西藏，户均住房建筑面积达到 159.16 平方米/户，城镇化率最高的上海，户均住房建筑面积仅为 75.96 平方米/户，从 2020 年各地区户均住房建筑面积和城镇化率的数据来看，也存在明显的负相关 关系。

同时期不同地区家庭户均住房间数变化差异较大。从住房间数看，2000 年户均 2.72 间/户，2010 年 为 3.12 间/户，2020 年为 3.20 间/户，整体也呈现逐渐增长的趋势。但不同地区的户均住房间数变化 有两个特点：一是虽然整体户均住房间数是上升的，但是地区之间差异较大，部分地区的户均住房 间数还出现了下降，比如 2010 年较 2000 年，有 5 个地区的户均住房间数下降，而 2020 年较 2010 年有 8 个地区户均住房间数下降；二是从 2000 年到 2020 年期间，户均住房间数较高的地区逐渐从 华北和华东部分地区，以及西北，变为华南、华东和西南部分地区，而户均住房间数较低的地区， 基本集中在东北地区，以及华北部分地区和长三角部分地区等。

七普较六普和五普，三间住房占比持续上升。 五普时期，我国的家庭户住房结构相对更加集中，其中二间占比达到 35.24%，一间占比为 19.38%； 2010 年及 2020 年与 2000 年相比，一个明显的特点就是一间和二间的住房占比持续显著下降，同时 三间及以上的住房占比则有不同程度的上升。2020 年，我国家庭户三间住房的家庭占比最高，升至 31.36%，一间住房的家庭占比降至 11.99%，二间住房的家庭占比降至 27.38%；需要注意的是，对 比 2020 年和 2010 年，比较显著的变化规律是一间和二间占比下降，三间占比大幅上升，但是四间 及以上的家庭户住房占比变化规律性相对较弱，一定程度上表明，从整体来看我国家庭户居民住房 条件改善，集中在对三间住房的需求上升。

2020 年不同地区的户均住房间数，结构差异较大。人口净流入地区，一间和二间住房的占比整体相 对偏高。其中三个地区一间住房的占比都明显高于全国平均水平，广东占比 31.54%，京津占比 23.00%， 江浙沪占比 20.54%；二间住房的占比存在差异，京津占比 44.84%，明显高于全国平均水平，同时高 于其他两个人口净流入地区，江浙沪占比 27.15%，与全国水平基本持平，广东占比 18.16%，低于全 国平均水平。 人口净流出地区的最大特点，与净流入地区相对应，是一间和二间住房的占比明显低于全国平均水 平。从结构上看，三个人口净流出地区的住房结构特点高度相似，均表现为一间和二间占比明显偏 低，三间和四间占比偏高。 其他地区的住房特点可以大致分为三类：一是以华北和东北为代表的北方地区，二间住房这一分类 下占比明显偏高；二是以华东、华南和西南其他地区为代表的中部和西南部地区，二间住房占比明 显偏低，同时四间住房占比明显偏高；三是西北地区，其住房结构与全国平均水平整体相似的同时， 具备二间和三间占比略高、一间占比略低的特点。

七普较六普的人均住房面积，结构上明显改善。 五普时期，家庭户人均住房面积比例最高的是 20-29 平方米，占比 26.58%，其次是 13-16 平方米， 占比 15.08%；六普时期，家庭户人均住房面积结构较五普的变化，主要集中在 29 平米以下的各区 间，占比均较五普下降，30 平方米以上的各区间占比则有不同程度的上升，升幅最明显的是 50 平 方米以上的家庭户占比升至 21.60%；七普家庭户人均住房面积持续改善的趋势更加明显，相较六普 的分化面积区间进一步上升，人均住房面积在 39 平方米以下的各区间占比均较六普有不同程度下降， 但 40 平方米以上的家庭占比大幅上升，其中 50 以上的占比大幅上升至 37.76%。 比较六普到七普的十年，不同地区之间，人均住房面积变化的结构差异较大。人口净流入地区的家 庭户人均住房面积也在改善，但改善幅度较小，其中三个地区在 8 平方米以下的人均住房面积区间， 改善的幅度超过全国平均水平，但在 9-19 平方米区间内改善的幅度不及全国平均水平，在 20-39 平 方米区间内，三个人口净流入地区的占比较六普时期基本持平，在 40 平方米以上的区间，人口净流 入地区的人均住房建筑面积改善幅度明显低于全国平均水平。 人口净流出地区的情况与净流入地区的情况大致相反，以安徽江西和河南两湖为代表，在 50 平方米 及以上区间，人均住房面积改善的幅度大幅好于全国平均水平，但在 13-49 平方米区间的改善情况 相对不显著。 其他地区的变化规律包括：一是华北和东北的人均住房面积变化情况比较相似，在 19 平方米以下的 区间，以及 30-49 平方米的区间，改善幅度好于全国平均水平；二是华东其他地区的人均住房面积 变化，在所有地区中相对最小；三是华南和西南其他地区的人均住房面积改善幅度最大的区间，是 50 平方米及以上；四是西北地区人均住房面积变化与全国平均水平趋势类似，改善幅度略好。

七普时期一代户数占比上升，带动一代户中二间和三间住房占比上升幅度较大，而二代户数整体占 比下降，因此影响二代户各分类占比均有不同程度下降。2010 年，一代户和二代户合计占比 82.00%， 按家庭户房间数量划分，其中占比最高的是二代二间，占比 14.07%，其次是二代三间，占比 13.83%； 2020 年一代户和二代户合计占比 85.54%，按家庭户房间数量划分，其中占比最高的是一代二间，占 比 14.75%，其次是二代三间，占比 13.69%。 从一代户和二代户内部结构看，七普的三间房占比上升幅度都最大。一代户按住房间数分，2010 年 占比最高的是一间，比例 30.69%，并且随着房间数增加，占比递减，2020 年占比最高的是二间，比 例为 30.97%，与 2010 年相比，二间及以上房间数占比均有不同程度上升，升幅最大的是三间，仅 有房间数为一间的比例大幅下滑；二代户按住房间数分，2010 年占比最高的是二间，比例 29.41%， 其次是三间，占比 28.92%，2020 年占比最高的是三间，比例 36.11%，其次是二间，占比 27.49%， 从二代户的住房间数分布结构看，七普与六普高度相似，主要差异体现在幅度上。对比七普和六普 两个时期，一代户和二代户的住房间数结构看，占比上升幅度最大的都是三间，占比下降幅度最大 的都是一间。

从七普数据看，全国范围内一代户主要住房结构是二间和三间，二代户主要住房结构是三间，其次 是二间，三代户则主要是三间，其次是五间。但不同地区的住房条件差异较大。 一代户中，人口净流入地区一间房的占比普遍较高，特别是广东和江浙沪，一间房的占比是所有房 型中最高的；但在人口净流出地区中，三间房的占比是最高的，且三个主要净流出地区的三间占比 均超过 30%，其次是二间；在其他地区中，华北、东北和西北二间占比最高，华东三间占比最高， 华南和西南地区，三间、二间和一间的占比在各地区中最相近。 二代户中，人口净流入地区三间房的占比明显上升，比较例外的是京津，二间的占比依然明显高于 其他房型；在人口净流出地区，三间的占比依然最高，且二间和一间的占比较一代户大幅下降；其 他地区中，三间的占比都有不同程度的上升，与之相对的是一间占比下降，值得关注的是，东北地 区的住房结构与其他地区差异较大，依然是二间占比高度集中。 三代户中，五间及以上的占比大幅上升。人口净流入地区中，广东五间及以上住房占比上升的幅度 最大，江浙沪地区在四间和五间及以上占比上升幅度差异相对较小，京津地区则更加均衡的体现在 三间、四间和五间及以上；人口净流出地区中，安徽江西和河南两湖地区，五间及以上住房的占比 均最高，川渝贵州地区虽然三间占比最高，但五间及以上占比较二代户升幅较大；其他地区中，华 南及西南地区五间及以上占比最高，华北、华东和西北地区，三间占比最高，但五间及以上占比仅 略低，东北地区仍是二间占比最高。

抽查中的家庭户住房

以下数据均来自普查数据中的长表，为 10%比例抽查数据，因此仅计算结构。

住房建成时间

2010 年至 2020 年的十年间，我国家庭户住房的年龄结构已经明显优化。从以家庭户为单位的住房 建成时间结构看，2010 年超过 88%的住房建成时间在 1980 年之后，其中 1980-1989 年占比 20.91%， 1990-1999 年占比 33.19%，2000 年以后占比 34.14%；2020 年这一比例上升到了 95.80%，其中 1980-1989 年占比 10.25%，1990-1999 年占比 20.55%，2000 以后占比 65.00%。从以家庭户住房面积 为单位的住房建成时间结构看，2020 年抽查的家庭户统计数据中，建成时间在 2000 年以后的家庭 户住房面积占比 68.77%，建成时间在 1990 年-1999 年的比例为 19.74%，建成时间在 1980-1989 年的 比例为 8.44%；与 2010 年相比，可以明显看出我国居民家庭户住房条件的结构性改善，其中住房建 成时间在 1999 年及之前的住房面积，均较 2010 年有不同程度的下降，并且建成时间在 1979 年及之 前的分类，较 2010 年净下降比例均超过 50%，在此之外，1980-1989 年建成的住房面积降幅 39.85%， 1990-1999 年建成的住房面积降幅 24.79%，2000 年之后建成的住房面积增长 129.57%。

但是七普中各地区 1980 年代和 1990 年代的住房占比仍有近三分之一。从七普的数据中，建成时间 在 1980-1999 年的家庭户数，在各地区的分布情况看，地区间的差异较大：整体来看，现存 80 年代 和 90 年代住房较多的地区，主要是山东、广东，在全国同类型住房中占比均超过 8%，其次是江苏、 河北、河南、四川、浙江，占比均超过 5%，再次是湖南、湖北、辽宁，占比超过 4%，上述十个地 区累计占比达到 62.19%。我们认为上述地区可能是下一阶段棚改和旧改的重点地区。

住房来源

对比三次人口普查，在住房来源分类上，每次普查都有细微变化：六普较五普，在购房分类中，增 加了“购买二手房”，在租房分类中，从五普的“租用公有住房”和“租用商品房”分类，变为“租赁廉租 住房”和“租赁其他住房”；七普较六普，在购房分类中，将原有的“购买商品房”细化为“购买新建商品 房”，将“购买经济适用房”细化为“购买经济适用房/两限房”，在租房分类中，将六普的“租赁廉租住 房”细化为“租赁廉租住房/公租房”；此外，七普较六普还增加了“继承或赠予”这一分类。 按照 2020 年的统计分类口径来看，我国居民家庭户住房来源结构具备几个特点：一是自建住房的比 例最高，虽然自 2000 年以来占比不断下降，但截至 2020 年仍有 46.03%，二是购买新建商品房的比 例加速上升，截至 2020 年占比达到 20.87%，仅次于自建住房，三是租赁住房占比较高，2020 年租 赁其他住房占比 12.24%，租赁廉租住房/公租房占比 2.35%，合计 14.59%，四是购买二手房的占比 快速上升，2010 年购买二手房比例为 2.73%，2020 年已经升至 6.82%。

自建住房在全国各地区的分布差异较大，2020 年自建住房的地区分布结构，与 2010 年相比也有明 显分化。七普数据显示，2020 年我国自建住房较多分布在华南和华东地区。从自建住房占比情况看， 最高的是河南，占比 9.12%，其次是山东占比 8.81%、河北 6.88%和四川 6.85%，占比在 5%以上的 地区还有江苏、安徽和广东，占比超过 4.5%的地区还有湖北和广西，上述地区合计占比 63.23%。与 2010 年自建住房在各地区的分布结构看，占比上升的地区包括华北的河北，华东的安徽、江西、福 建，华南各省，以及西南的贵州、云南、西藏，占比下降较多的地区则有东北地区、江苏、四川等。

租赁住房较为集中在人口净流入地区，2020 年较 2010 年，租赁住房在各地区的分布结构变化较大。 我们合并计算租赁廉租住房/公租房和租赁其他住房，作为租赁住房数据，2020 年，各地区租赁住房 分布差异较大，占比最高的广东达到 23.28%，浙江占比 11.48%次之，长三角的上海和江苏占比分别 为 5.23%和 5.28%，北京占比 4.10%，人口净流入地区的占比合计达到 50.43%。但与 2010 年相比， 各地区租赁住房的结构有较大变化，一是体现为京津和长三角租赁住房的占比明显下降，二是广东 租赁住房的占比仍在大幅上升，三是人口净流出地区和人口大省租赁住房的占比也存在不同程度的 上升。

住房租金

从住房租金的情况看，大部分月租金分布在 2000 元以下区间。从七普数据显示看，87.86%的租户， 月租金在 2000 元以下，其中占比最高的是月租金 200-500 元的区间，比例为 28.88%，其次是 500-1000 元区间，比例为 26.89%，以及 1000-2000 元区间，比例为 20.77%。 但住房租金的地区分布差异较大。从租金分类的角度看，广东和江浙沪因为租户较多，因此在各租 金分类中占比都较高，除此之外，我们认为在人口净流入地区之外，500 元以下区间和 500-2000 元 区间的分布相对均衡，对各地区来说，差异较大的是租金 2000-4000 元区间，从占比来看，河南两 湖和华东其他地区占比相对较高。从各地区内部租金结构看，最特别的是京津地区，4000 元以上占 比高达 19.7%，2000-4000 元占比也较高，达到 20.0%，其他人口净流入地区的租金结构相对类似， 占比最高的是 500-2000 元，其次是 500 元以下，整体来看人口净流入地区的租金相对较高；人口净 流出地区和其他地区中的华北、东北和华东租金结构相对类似，占比最高的是 500-2000 元，其次是 500 元以下；华南其他、西南其他和西北地区的租金结构比较类似，占比最高的是 500 元以下。 月租费用 4000 元以上的家庭户分布，可能关系到地区后续购房需求。从各地区内部 4000 元以上租 户在全部租户的占比分布来看，占比最高的是北京，为 24.39%，其次是上海，为 15.70%，广东虽然 人口净流入多，但地区内租金 4000 元以上的占比仅为 2.82%，其他占比较高的地区包括黑龙江、西 藏、内蒙古、浙江、贵州、江苏等地。

家庭户变化对经济的潜在影响

家庭户由人构成，按照老中青幼的大致分类看，家庭户人员构成的变化，对居民收入来源、收入结 构以及支出结构等方面都有较大影响。

居民收入

以七普数据为例，看 15 岁以上老中青人群的结构和主要收入来源。 七普数据中，15 岁以上的人群中，45 岁以下人口占比 48.61%，45-49 岁人口占比 9.88%，50-54 岁 人口占比 10.44%，55-59 岁人口占比 8.73%，60 岁及以上人口占比 22.34%。从主要收入来源看，45 岁以下人口 67.8%的收入来自劳动收入，26.1%的收入来自家庭其他成员供养，45-49 岁人群的主要 收入来源结构类似，也是劳动收入占比最高，但从 50-54 岁年龄段开始，虽然其劳动收入占比 69.2%， 仍是占比最高的收入来源，但主要收入来源为离退休金/养老金的占比快速上升至 7.7%，表明我国目 前劳动人口的退休年龄最早出现在 50-54 岁，55-59 岁人口的离退休金/养老金收入占比进一步升至 16.8%，而 60 岁及以上人群的离退休金/养老金收入占比为 34.7%。 对比六普相同年龄段人口的主要收入来源结构看：45-49 岁人群的劳动收入占比在七普期间有所下滑， 同时家庭其他成员供养占比上升，但财产性收入的占比也小幅上升；50-54 岁人群也有劳动收入占比 下滑和家庭其他成员供养占比上升的情况，但离退休金/养老金收入占比有所下降；55-59 岁人群劳 动收入占比大幅下降，明显上升的是退休金/养老金收入和家庭其他成员供养；60 岁以上人群主要收 入结构中，变化最显著的是劳动收入占比下降，退休金/养老金收入占比上升，以及家庭其他成员供 养占比下降。 我们认为对比六普和七普的 15 岁以上人群主要收入来源结构变化情况看，有两个主要结论：一是七 普相较六普，劳动力人口退休年龄出现了一定后移，二是退休人员的收入结构得到改善，对家庭其 他成员供养的依赖程度下降，或表明我国老人的消费力较六普期间有所上升。 从 2023 年我国分年龄段的人口结构情况看，50-54 岁人口占比 8.54%，55-59 岁人口占比 8.16%，是 我国目前人口结构最为集中的两个年龄段，未来五年至十年期间，我国或将进入快速老龄化阶段， 在老年人口离退休金/养老金收入占比上升的趋势下，老年人口的消费需求，或对内需的结构变化有 重要影响。

根据统计局出版的《中国主要统计指标诠释（第二版）》，以城镇居民人均可支配收入统计为例， 计算方法为： 城镇居民人均可支配收入=（家庭总收入-交纳个人所得税-个人交纳的社会保障支出）/家庭人口 根据统计局《住户收支与生活状况调查方案（2021）》，家庭总收入包括的四个部分内容分别是： 工资性收入：指就业人员通过各种途径得到的全部劳动报酬和各种福利，包括受雇于单位或个人、 从事各种自由职业、兼职和零星劳动得到的全部劳动报酬和福利； 经营净收入：指住户或住户成员从事生产经营活动所获得的净收入，是全部经营收入中扣除经营费 用、生产性固定资产折旧和生产税之后得到的净收入，计算公式具体为：经营净收入 = 经营收入 - 经营费用 - 生产性固定资产折旧 - 生产税； 财产净收入：指住户或住户成员将其所拥有的金融资产、住房等非金融资产和自然资源交由其他机 构单位、住户或个人支配而获得的回报并扣除相关的费用之后得到的净收入。财产净收入包括利息 净收入、红利收入、储蓄性保险净收益、转让承包土地经营权租金净收入、出租房屋净收入、出租 其他资产净收入和自有住房折算净租金等； 转移净收入：计算公式为：转移净收入=转移性收入 – 转移性支出；转移性收入指国家、单位、社 会团体对住户的各种经常性转移支付和住户之间的经常性收入转移，包括养老金或退休金、社会救 济和补助、政策性生产补贴、政策性生活补贴、经常性捐赠和赔偿、报销医疗费、住户之间的赡养 收入，以及本住户非常住成员寄回带回的收入等；转移性支出指调查户对国家、单位、住户或个人 的经常性或义务性转移支付，包括缴纳的税款、各项社会保障支出、赡养支出、经常性捐赠和赔偿 支出以及其他经常转移支出等。 需要注意的是，随着经济和社会的发展，《住户收支与生活状况调查方案（2021）》中四项收入包 含的内容，已较 2013 年统计局出版的《中国主要统计指标诠释（第二版）》的相关定义，涵盖范围 明显扩大。 从统计抽样方式来看，“国家统计局采用分层、多阶段、与人口规模大小成比例的概率抽样方法，在 全国 31 个省（区、市）的近 2000 个县（市、区）随机抽选 16 万个居民家庭作为调查户”，综合考 虑从 2010 年第六次人口普查，到 2020 年第七次人口普查期间，我国当前居民收入的现状数据中， 可能既包括了居民收入增长的情况，同时也包括了家庭户规模减小的影响。 另一方面，从我国全部居民人口的收入情况看，稳定工资性收入和拓展财产净收入，或是未来居民 增收的重要方向。

从收入结构看，2013 年以来，我国居民人均可支配收入中，工资性收入占比稳定在 55%-56%附近， 占比上升幅度最大的是转移净收入，从 2013 年的 16.61%升至 2023 年的 18.50%，财产净收入占比也 从 8%以下小幅上升至 8%上方，占比下降的主要是经营净收入。从增速变化看，四个主要收入来源 的分化也较明显。2020 年之前，居民收入结构中增速相对较高的是财产净收入和转移净收入，但 2023 年之后，工资性收入和经营净收入的增速则相对略高。疫情后收入增速下降最明显的是财产净收入， 从 2019 年的 10.11%，降至 2023 年的 4.20%和 2024 年的 2.17%。

居民支出

居民支出数据包括人均消费支出和人均现金消费支出。 从 2019 年-2024 年居民人均消费支出五年复合增速看，整体增速为 5.54%，八个主要分类当中，增 速偏高的是其他用品及服务（8.09%）、交通通信（6.80%）、食品烟酒（6.69%）和医疗保健（6.01%）， 增速最低的分类分别是衣着（2.60%）、生活用品及服务（3.85%）和居住（4.38%）。 从居民现金消费支出结构看，2019 年和 2023 年，占比最高的都是食品烟酒，其次是交通通信和教 育文化娱乐；对比来看，2023 年较 2019 年占比上升的分类主要是食品烟酒，其他占比上升的分类 如交通通信、居住和其他用品及服务，占比升幅相当，占比下降的主要是教育文化娱乐，其次是衣 着，生活用品及服务的占比也小幅下降。 居民消费变化的情况受多方面因素影响：一是统计方法的影响，最明显的是对居住支出的统计方法， 如居民居住消费占比超过 20%，但是居民居住现金消费占比仅略超 10%，城镇居民自有住房服务核 算方法由成本法改为租金法后，可能会影响居民居住支出数据，二是少子老龄化的影响，较为明显 的变化就是以教育和医疗为代表的服务消费的增速整体偏高，三是政策调整和价格因素对居民消费 结构影响较大，如教育和医疗。

以 2023 年居民人均现金消费支出占比为例，来看居民消费细项。衣食住行消费中，占比最高的是食 品，比例超过 20%，其次是交通，比例超过 10%，占比超过 5%的还有饮食服务和衣类；其他消费 中，占比超过 5%的项目则仅有教育和医疗服务。 从历史数据变化趋势看，居民人均现金消费占比持续下降的分类，主要是食品、衣类、通信和文化 娱乐，占比持续上升的分类则是交通、教育和饮食服务。其中存在波动的是，2023 年文化娱乐现金 消费的占比小幅上升，而教育的消费占比开始出现平稳的趋势。

结合生命周期看消费趋势

根据生命周期消费理论的观点，三个阶段的生命周期模型：青年时期、成年时期和老年时期。在青 年时期，人们的收入较低，需要满足基本需求，因此消费倾向较高；在成年时期，人们的收入逐渐 增加，消费倾向逐渐减少；在老年时期，人们的收入开始下降，但消费倾向仍然较高，因为需要满 足养老和医疗等方面的需求。 青年时期（如 20-35 岁），收入端以劳动收入为主，收入水平相对较低，但处于上升期，消费端， 一方面由于需要满足基本生活需求（如住房、教育、社交等），消费占收入比例较高，因此消费倾 向较高，另一方面存在超前消费，可能通过借贷满足短期需求（如信用卡消费），但受未来收入预 期影响较大。 中年时期（如 35-60 岁），收入达到峰值，包括稳定的劳动收入和积累的财富（如房产、投资）， 此阶段可能承担家庭开支（子女教育、赡养老人），消费端有三个特点，一是考虑到为养老做准备， 中年阶段储蓄率最高，消费倾向较青年时期降低，二是消费结构升级，从生存型消费转向享受型（如 旅游、健康管理）和发展型（如教育投资），三是基于长期收入预期，中年人对临时收入变化的反 应较小。 老年时期（如 60 岁以上），收入端劳动收入减少或消失，主要依赖储蓄、养老金或子女赡养，财富 积累可能转化为被动收入（如利息、租金），消费端，一是因医疗、养老等刚性支出增加，但总体 消费能力受限于储蓄规模，消费倾向重新回升，二是消费内容变化，医疗保健支出占比显著上升， 基本生活消费（如食品）占比下降，三是老年人倾向于动用储蓄维持稳定的消费水平，因而消费偏 好相对平滑。

我国的老年人消费增长空间有望打开。 银发消费或是未来快速增长的方向。对比六普和七普两次人口普查数据可以发现，我国 60 岁以上老 人的主要收入来源结构出现明显改善，并且老人的居住状况也出现了显著变化。 六普数据中，老人居住条件占比最高是一个老人的其他情况（42.98%）和两个老人的其他情况 （20.85%），其他占比较高的情况则是一个老人独居的占比为 14.84%，和两个老人居住的占比为 17.81%；七普数据中，一个老人的其他情况（32.25%）依然占比最高，但相较六普比例已经大幅下 降，占比大幅上升的是一个老人独居（21.38%）和两个老人居住（23.45%）。相较于与他人共同居 住，相对独立的居住环境，可能较大程度上影响 60 岁以上人群的消费结构。

中年人的大宗消费潜力较大。 从七普数据看，我国家庭的汽车保有量仍有提升的空间。从家庭户汽车保有量的整体情况看，58.33% 的家庭户在2020年没有汽车，16.13%的家庭的汽车在10万元以下，17.77%的家庭的汽车价格在10-20 万元区间，整体来看，我国家庭汽车保有量整体有增加的空间，同时消费汽车单价也有上升的空间。 从约六成没有汽车的家庭户地区分布来看，分布比例最高的是河南两湖，占比 15.60%，其次是川渝 贵州，占比 12.22%，整体来看，人口净流出地区的汽车保有量相对偏低，从省市的角度看，广东、 山东、河南、四川、湖南、江苏等地，后续家庭汽车保有量有较大的上升空间。

按照生命周期理论，青年阶段的时间相对较短，但要面对至少三方面的问题：一是婚育，二是就业， 三是收支矛盾。 我国平均初婚年龄不断上行。随着受教育时间的增加，全社会范围内平均初婚年龄存在上行的趋势， 但是从我国的具体情况看，初婚年龄上行的趋势经历了三次斜率的变化：2000 年-2010 年，我国平 均初婚年龄整体上行，但上行速度较慢，从 2000 年的 24.21 岁，升至 2010 年的 24.89 岁，十年期间 平均初婚年龄上行幅度不到 1 岁；2011 年，平均初婚年龄第一次突破了 25 岁，男性和女性初婚年 龄上升斜率都开始明显加大，2011 年-2019 年期间，平均初婚年龄每年上行 0.31 岁，分性别看，期 间男性初婚年龄从 25.93 岁升至 28.48 岁，女性从 24.24 岁升至 26.88 岁；2020 年，受疫情影响，我 国平均初婚年龄大幅上升 0.99 岁，是 1980 年有数据以来，初婚年龄升幅最大的一年。从家庭户的 角度看，初婚年龄不断上升，可能是一人户大幅增加的重要原因之一，从居民消费的角度看，初婚 年龄推后，一定程度上也会影响婚育相关的消费时间相应的后延。 青年人口的调查失业率相较中年人口偏高。从统计局发布的城镇调查失业率看，30-59 岁劳动力自 2023 年 12 月以来的失业率，整体维持在 3.8%-4.2%区间波动，但 25-29 岁劳动力同时期的调查失业 率波动区间是 6.1%-7.2%，16-24 岁劳动力的调查失业率波动区间是 13.2 %-18.8%。另一方面，将每 周平均工作时间在 40 个小时及以上视为全职工作的话，从每周平均工作时间看，2023 年我国劳动 力整体就业压力较 2019 年及之前有所加大。虽然 2016 年以后，全职工作人员占比上行的幅度开始 减小，但整体来看 2011 年到 2019 年期间，20 岁以上年龄段的全职工作人员占比处于持续增加的趋 势当中；这一趋势在疫情后明显出现改变，2023 年各个年龄段的全职工作人员占比都较 2019 年出 现较大幅度下降，其中降幅最大的是 16-24 岁的青年人口，同时该年龄段的全职就业率也回落至 90% 下方。 预期收入下降和支出刚性，推动住户消费贷款需求上升。2015 年之后，我国金融机构住户短期消费 贷款和中长期消费贷款自不同时期开始，增速都出现了较长时间增速下滑的过程。短期消费贷方面， 增速高点出现在 2017 年末至 2018 年初期间，至 2019 年 7 月之前，短期消费贷增速均高于中长期消 费贷，但之后在疫情期间增速波动较大，且增速大幅下滑，2024 年 5 月至 2025 年 2 月期间，已经 连续 10 个月处于负增长区间；中长期消费贷方面，增速高点出现相对较早，在 2016 年底至 2017 年 初，此后也处于长期趋势下行过程中，但在 2020 年期间，与短期消费贷增速大幅下降不同，中长期 消费贷增速明显上升，我们认为这或指向了住户部门当前对消费贷款的需求较为刚性，2022 年 2 月 住户中长期消费贷增速首次落入个位数增长区间，并在 2023 年 4 月快速回落至 2%下方，截至 2025 年 2 月已经延续了 23 个月的低速增长。

结论

对大多数普通人来说，一生过程中大概率经历的家庭户变迁过程包括：出生在一代二人户，成长在 二代三人户或者二代四人户，在高等教育时期从家庭户中脱离并进入高校集体户，毕业后可能作为 流动人口进入就业城市成为单位集体户或城市人才市场集体户中的一员，满足一定条件后，从集体 户中迁出，成为一代一人户，在结婚后有选择地成为一代二人户，生育后成为二代三人户、二代四 人户或更多人口的二代户，在子女进入高等教育阶段后，再次成为一代二人户，或在老龄化阶段经 历其他的家庭户变化。 从统计的角度看，家庭户的变化与居民收支的关系相当密切。在收入方面，二代及以上的家庭户， 较大程度上意味着家庭中有非劳动力人口，因此“人均收入”被家庭户中的人口平均，相较之下，一 代户更多情况下仅包括劳动力人口等有收入来源的人；在支出方面，从分类看，二代及以上的家庭 户，无论是有 15 岁以下人口或 60 岁以上人口，其支出都有比较鲜明的多样化特点，从规模看，劳 动力人口多的家庭户，支出需求相对更大，消费端加杠杆的能力也相对更强。

从 2000 年的全国第五次人口普查，到 2020 年全国第七次人口普查，二十年期间，我国家庭户数量 增速快于总人口增速，但同时家庭户表现出扁平化和小规模化的特点。在前后两个十年当中，家庭 户户数分别增长 15.3%和 23.1%，家庭户人口数增速则维持在 3.9%，户数增速明显更高；从家庭户 人口在总人口占比变化看，从 2000 年的 94.82%到 2010 年的 93.04%再到 2020 年的 91.70%，从六普 到七普，家庭户人口数占比下行的幅度较之前的十年有所收窄。 从地区分布看，家庭户分布占比较高的省份，也是我国传统的人口大省。从地理上看，主要集中在 华南、华东、华北的河北省、西南的四川省等地区，其中家庭户占比最高的五个省份分别是广东、 山东、河南、四川和江苏，在近三次人口普查期间，全国家庭户占比最高的前十个省份较为固定， 2020 年前十的省份，家庭户占比共计达到 57.73%。 2000 年五普的时候，我国的家庭户类别主要是二代户，家庭户规模主要是三人户，占比最高的两类 家庭户分别是二代三人户和二代四人户，共计占比 47.02%；2010 年六普的时候，我国的家庭户主要 类型仍是二代户和三人户，但占比最高的两类家庭户变成了二代三人户和一代二人户，共计占比 44.10%；2020 年七普的时候，我国家庭户类别出现较大变化，主要类型变成了一代户和二人户，占 比最高的两类家庭户变成了一代一人户和一代二人户，47.79%。

家庭户在各省之间分布是不均衡的，所以横向对比各省的数据代表性不强。从各省家庭户规模结构 的变化看，2010 年相较 2000 年，三人户占比下降较多的地区主要是东北地区、长三角地区、川渝 地区和京津地区，2020 年相较于 2010 年，三人户占比下降的情况，在各省市当中已经相当普遍， 下降较多的主要是东北地区、长三角地区、京津地区、内蒙古和山东；与三人户占比下降对应的是 一人户占比上升，从五普到七普的二十年间，我国一人户占比上升了 17.09 个百分点，同时期全国 范围内有 12 个省的一人户占比上升幅度超过全国平均水平。从各省家庭户类别结构的变化来看，五 普到六普和六普到七普的两个十年期间，我国二代户整体处于净下降状态，前一个十年，共有 11 个 省份二代户总量有所上升，升幅较大的是广东省，华东二代户数量下降最多，其次是西南和华南， 后一个十年当中，我国二代户总数净下降 1077 万户，降幅有所加大，31 个省市区中，8 个地区的二 代户总数有所上升，这一时期二代户降幅最大的是东北地区，并且降幅远超紧随其后的西南、华东 和华北地区。 2020 年，我国共有一人户数量 1.25 亿户，从全国范围内来看，一人户的分布主要集中在华东地区和 华南地区；2020 年较 2010 年我国一人户增加 0.67 亿户，增量的一人户则在华南地区分布最多，其 次是华东地区。我们此前较为关注的是适婚年龄段的未婚一人户情况，以及高龄段的丧偶一人户情 况，但是从 2020 年七普的数据来看，45 岁-49 岁和 50 岁-54 岁两个年龄段的一人户占比均超过 8%， 与 55 岁-59 岁年龄段一起，一人户占比达到 25.07%，仅略低于 25 岁-39 岁适婚年龄段一人户占比的 25.67%，超过 65 岁以上的一人户比例 23.86%。 2000 年我国家庭户平均规模为 3.46 人/户，2010 年降至 3.09 人/户，2020 年进一步下降至 2.62 人/ 户，通过以上分析，我们发现我国家庭户基本情况和变化情况有两个明显特点：一是地区特点鲜明， 不仅是家庭户的分布具有鲜明的地区特点，家庭户的变化情况也有鲜明的地区特点；二是与经济增 长和人口流动有较强的相关性。

2020 年我国总人口 14.10 亿人，其中非流动人口 9.09 亿人，流动人口 4.93 亿人；流动人口中，市内 流动人口 1.88 亿人，省内流动人口 1.79 亿人，跨省流动人口 1.25 亿人。人口流动对家庭户的变化 影响较大，比较五普、六普、七普的数据，新增流动人口较多的地区，新增家庭户也较多，说明流 动人口存在一定比例会转化为本地居民，但这种转化比例在近二十年中也在不断演变。 2020 年相较 2010 年，流动人口的年龄结构有上升的趋势；从人口流动原因看，人口流动占比最高 的原因仍是工作就业，但占比从 2010 年的 48.97%降至 2020 年的 38.66%，2020 年统计中出现了照 料孙子女、为子女就学和养老/康养三个人口流动原因；综合流动时长和地区分布来看，华南和华东 的流动人口均占较高比例，值得注意的是，西南地区流动时长在一年至两年的新增流动人口占比较 高，而流动时长超过五年的新增流动人口结构中，华北占比偏高。 流动人口以流动半径作为划分，2000 年市内流动人口占比最高，2020 年，市内流动人口占比 38.25% 仍处于较高水平，但省内流动人口占比上升至 36.42%，明显超过跨省流动人口比例 25.33%。

2020 年七普包括市内流动人口在内的省内流动人口 3.68 亿人，较 2010 年六普的省内流动人口 1.75 亿人，多增了 1.93 亿人。从地区分布来看，多增的省内流动人口，仍主要集中在华南和华东地区， 特别是广东、河南、四川、山东等人口大省，此外多增省内流动人口较多的地区还有安徽、河北、 湖南、湖北等地。按受教育程度分类，省内流动人口结构以小学及初中为主，但随着经济发展，大 专及本科受教育程度的流动人口占比上升。如果以受教育程度在大专及本科，来代表从 2010 年到 2020 年新增的省内教育红利流动人口，则新增的 5245 万人，分布较高的地区分别是广东、河南、 四川、山东和江苏，此外安徽、河北、浙江、湖北和湖南，也有较多新增省内教育红利流动人口。 七普和六普，省内人口流动的主要原因比较类似，主要包括工作就业、学习培训、随同离开/投亲靠 友，以及拆迁/搬家。从七普较六普多增的省内流动人口 1.93 亿人，按原因的分布结构看，占比最高 的是拆迁/搬家，比例达到 36.38%，我们认为形成这一现象的重要原因或是 2014 年前后的棚改货币 化安置；占比次高的是工作就业和学习培训，分别为 22.66%和 10.74%，这也是较长时间以来我国人 口流动的主要原因。从 2020 年新增的照料孙子女、为子女就学和养老/康养三个因素总计情况来看， 占比明显偏低的是华南，其次是西南，占比偏高的省份，主要集中在西北、华东、华北和东北地区。

人口跨省流动的方向性较强。以七普跨省流动人口数据为例。2020 年我国跨省流动人口共计 1.25 亿 人，跨省人口净流入占比较高的地区主要集中广东、京津和长三角，流入人口比例高于流出人口比 例分别为 22.38%、8.56%和 23.93%；而净流出的地区则相对分散，其中占比较高的地区包括河南、 安徽、四川、贵州等，我们将其大致也分为三个地区，分别是安徽江西、河南两湖、以及川渝贵州， 流出人口比例高于流入人口比例分别为 12.04%、20.05%和 13.67%。 以七普数据为例，主要人口流入地区的流动人口来源差异较大。整体来看，来自东北和华北地区的 跨省流动人口，较大比例净流入京津地区，华东地区的流动人口，流向主要是长三角，在京津和广 东地区之间没有明显差异，华南和西南地区的流动人口则较大比例流向广东，其次是长三角。我们 认为这一定程度上说明，跨省流动人口是存在明显流动半径的。 从受教育程度的分布看，跨省流动人口教育人口红利占比虽然在近十年有所上升，但相较省内流动 人口的结构，在整体上不明显，主要体现在结构上。从 2020 年较 2010 年多增的跨省流动人口，按 受教育程度分布的情况看，占比最高的是大专及本科，达到 36.0%，同时小学及初中受教育程度的 跨省流动多增人口占比仅为 33.8%。七普较六普新增跨省流动人口中，受教育程度是大专及本科的 人口在不同地区的分布结构，整体比较集中，主要仍是京津、长三角和广东，此外占比较高的地区 还有山东、湖北和四川，我们认为这一定程度上说明，我国经济增长极在逐渐向中部地区和其他沿 海地区转移。 从 2000 年到 2020 年的二十年间，我国家庭户住房条件已经有较大的进步和改善，但考虑到全国不 同地区的现有住房条件和全国范围内的人口流动，我们认为家庭户住房需求仍有较大释放空间。

二十年间我国人均住房面积持续增加。2000 年我国人均住房建筑面积为 22.77 平方米/人，2010 年增 长至 31.06 平方米/人，2020 年进一步增长至 41.76 平方米/人。不同地区的户均住房建筑面积差异， 一定程度上与城镇化率的差异有关，城镇化率最低的西藏，户均住房建筑面积达到 159.16 平方米/ 户，城镇化率最高的上海，户均住房建筑面积仅为 75.96 平方米/户，从 2020 年各地区户均住房建筑 面积和城镇化率的数据来看，也存在明显的负相关关系。从住房间数看，不同地区的户均住房间数 变化有两个特点：一是虽然整体户均住房间数是上升的，但是地区之间差异较大，部分地区的户均 住房间数还出现了下降，比如 2010 年较 2000 年，有 5 个地区的户均住房间数下降，而 2020 年较 2010 年有 8 个地区户均住房间数下降；二是从 2000 年到 2020 年期间，户均住房间数较高的地区逐 渐从华北和华东部分地区，以及西北，变为华南、华东和西南部分地区，而户均住房间数较低的地 区，基本集中在东北地区、华北部分地区，以及长三角部分地区等。 从七普数据看，全国范围内一代户主要住房结构是二间和三间，二代户主要住房结构是三间，其次 是二间，三代户则主要是三间，其次是五间。但不同地区的住房条件差异较大。

2010 年至 2020 年的十年间，我国家庭户住房的年龄结构已经明显优化，但是七普中各地区 1980 年 代和 1990 年代的住房占比仍有近三分之一。整体来看，现存 80 年代和 90 年代住房较多的地区，主 要是山东、广东，在全国同类型住房中占比均超过 8%，其次是江苏、河北、河南、四川、浙江，占 比均超过 5%，再次是湖南、湖北、辽宁，占比超过 4%，上述十个地区累计占比达到 62.19%。我们 认为上述地区可能是下一阶段棚改和旧改的重点地区。 在住房来源分类上，按照2020年的统计分类口径来看，我国居民家庭户住房来源结构具备几个特点： 一是自建住房的比例最高，虽然自 2000 年以来占比不断下降，但截至 2020 年仍有 46.03%，二是购 买新建商品房的比例加速上升，截至 2020 年占比达到 20.87%，仅次于自建住房，三是租赁住房占 比较高，2020 年租赁其他住房占比 12.24%，租赁廉租住房/公租房占比 2.35%，合计 14.59%，四是 购买二手房的占比快速上升，2010 年购买二手房比例为 2.73%，2020 年已经升至 6.82%。 从住房租金的情况看，大部分月租金分布在 2000 元以下区间，但住房租金的地区分布差异较大。月 租费用 4000 元以上的家庭户分布，可能关系到地区后续购房需求。从各地区内部 4000 元以上租户 在全部租户的占比分布来看，占比最高的是北京，为 24.39%，其次是上海，为 15.70%，广东虽然人 口净流入多，但地区内租金 4000 元以上的占比仅为 2.82%，其他占比较高的地区包括黑龙江、西藏、 内蒙古、浙江、贵州、江苏等地。

家庭户由人构成，按照老中青幼的大致分类看，家庭户人员构成的变化，对居民收入来源、收入结 构以及支出结构等方面都有较大影响。 以七普数据为例，15 岁以上的人群中，45 岁以下人口占比 48.61%，45-49 岁人口占比 9.88%，50-54 岁人口占比 10.44%，55-59 岁人口占比 8.73%，60 岁及以上人口占比 22.34%。从主要收入来源看， 45 岁以下人口 67.8%的收入来自劳动收入，26.1%的收入来自家庭其他成员供养，45-49 岁人群的主 要收入来源结构类似，也是劳动收入占比最高，但从 50-54 岁年龄段开始，虽然其劳动收入占比 69.2%， 仍是占比最高的收入来源，但主要收入来源为离退休金/养老金的占比快速上升至 7.7%，表明我国目 前劳动人口的退休年龄最早出现在 50-54 岁，55-59 岁人口的离退休金/养老金收入占比进一步升至 16.8%，而 60 岁及以上人群的离退休金/养老金收入占比为 34.7%。 我们认为对比六普和七普的 15 岁以上人群主要收入来源结构变化情况看，有两个主要结论：一是七 普相较六普，劳动力人口退休年龄出现了一定后移，二是退休人员的收入结构得到改善，对家庭其 他成员供养的依赖程度下降，或表明我国老人的消费力较六普期间有所上升。 居民支出数据包括人均消费支出和人均现金消费支出。从居民现金消费支出结构看，2019 年和 2023 年，占比最高的都是食品烟酒，其次是交通通信和教育文化娱乐；对比来看，2023 年较 2019 年占 比上升的分类主要是食品烟酒，其他占比上升的分类如交通通信、居住和其他用品及服务，占比升 幅相当，占比下降的主要是教育文化娱乐，其次是衣着，生活用品及服务的占比也小幅下降。 居民消费变化的情况受多方面因素影响：一是统计方法的影响，最明显的是对居住支出的统计方法， 如居民居住消费占比超过 20%，但是居民居住现金消费占比仅略超 10%，城镇居民自有住房服务核 算方法由成本法改为租金法后，可能会影响居民居住支出数据，二是少子老龄化的影响，较为明显 的变化就是以教育和医疗为代表的服务消费的增速整体偏高，三是政策调整和价格因素对居民消费 结构影响较大，如教育和医疗。从历史数据变化趋势看，居民人均现金消费占比持续下降的分类， 主要是食品、衣类、通信和文化娱乐，占比持续上升的分类则是交通、教育和饮食服务。其中存在 波动的是，2023 年文化娱乐现金消费的占比小幅上升，而教育的消费占比开始出现平稳的趋势。

根据生命周期消费理论的观点，三个阶段的生命周期模型：青年时期、成年时期和老年时期。在青 年时期，人们的收入较低，需要满足基本需求，因此消费倾向较高；在成年时期，人们的收入逐渐 增加，消费倾向逐渐减少；在老年时期，人们的收入开始下降，但消费倾向仍然较高，因为需要满 足养老和医疗等方面的需求。 对比六普和七普两次人口普查数据可以发现，我国 60 岁以上老人的主要收入来源结构出现明显改善， 并且老人的居住状况也出现了显著变化。我国的老年人消费增长空间有望打开，银发消费或是未来 快速增长的方向。 中年人的大宗消费潜力较大。从七普数据看，58.33%的家庭户在 2020 年没有汽车，16.13%的家庭的 汽车在 10 万元以下，17.77%的家庭的汽车价格在 10-20 万元区间，整体来看，我国家庭汽车保有量 整体有增加的空间，同时汽车消费单价也有上升的空间。 青年阶段的时间相对较短，但要面对至少三方面的问题：一是婚育，二是就业，三是收支矛盾。青 年消费能力释放需要解决我国平均初婚年龄不断上行、青年人口的调查失业率相较中年人口偏高、 住户消费贷款需求上升等问题。 综上，从家庭户变化的角度看，我国经济发展潜力依然巨大，但也存在机遇与挑战并存的情况。我 们认为未来一段时间内，居民部门需求端仍有较大发展空间的方向包括：一是以房地产为核心的住 房需求，其中既包含由城镇化率提升和流动性人口增加带来的新增购房需求，也包含目前处于租房 状态和房龄较长的家庭户的换房需求，以及受多孩政策和老龄化影响而出现的改善性住房需求，二 是我国汽车保有量仍有较大提升空间，同时考虑到我国汽车环保标准不断提高，预计部分老旧燃油 车也存在更新需求，三是服务性消费需求增长趋势比较明确，包括但不限于教育、医疗、文化娱乐、 餐饮服务等方面。我们认为以居民生活改善为内在驱动力的需求释放，需要宏观政策提供相对友好 的经济环境：首先是稳定的经济增速和居民就业水平，其次是通过财政支出加力提效，提供城市棚 改、生育补贴、社保和医保等托底民生的公共类服务，再者是提供稳定高效安全的金融服务供给， 降低居民加杠杆的成本，同时营造制度健全、产品丰富的资本市场。

编辑：火腿肠