網民的情緒是真實的,擠掉水分之后,普通人真實的收入水平,依舊與互聯網上“遍地是年薪百萬”的浮躁風氣相去甚遠。 最近,想必你也在網上看到過這樣一條新聞。
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“中金數據顯示,月收入5000以下占總人口95%,累計13.28億人,月收入在5000元以上即超過全國95%的人”。 8 a8 w% m& Z0 C2 R n
在互聯網信息繭房營造的普遍焦慮之下,如此接地氣的數據顯得尤為清新脫俗。很快,這則消息就通過視頻、文字、圖片等方式被廣泛傳播,輔之以各種聳動的標題——
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“最權威收入分級出來了,你在哪個層次?” “中金公司公布最新人均月收入,月入5000元以上就是富人。” “中金數據:月薪五千以下占總人口95%,看完你還焦慮嗎?”
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有人對此表示認可,認為“這才是去掉互聯網濾鏡的、最真實的收入水平”,也有人提出質疑,“全國月收入2萬以上的只有70萬人?光是半個深圳都不止這些”。 然而,除了一張因反復保存傳播而充滿電子包漿的“中國家庭人均月收入分布情況”的圖表,以及在此基礎之上衍生出的各色討論,你很難在中文互聯網上找到更多有價值的內容。 2 ^. E& Z& `1 G+ ]% h# z% e
看到這,你大概也會產生一連串的疑問:這個數據真的是中金公司出具的嗎? 原始數據的出 處在哪里? 以及更重要的——在中國,月入五千到底是什么水平? - @+ W& l) X) ]' z/ u# l
01 “開局一張圖,內容全靠編”先說結論,這個所謂的“中金數據”,是一個烏龍。 通過圖片識別檢索,不難發現,該圖表的最早出處,是2020年11月由中金公司出具的一份研報,標題為《交易類平臺研究框架:基于“多快好省”的模型》。值得注意的是,在中金公司官網上,該研報的分類為傳媒&互聯網,并非經濟金融。
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報告中,與“中國家庭人均月收入分布情況”一同列出的數據,是“2018年美團騎手每月工作收入”。結合上下文,該段落意在論證一個猜想模型:外賣軟件的核心用戶是時間比騎手更值錢的用戶,即時薪高于配送員的用戶更傾向于點外賣。 : J* X5 j3 C# I d& g
因此,報告中引用的“家庭人均月收入分布情況”僅為論證外賣軟件的商業模式和增長潛力的手段,而非目的。
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中金研報中涉及“中國家庭人均月收入分布情況”的內容。/《交易類平臺研究框架:基于“多快好省”的模型》 " S* B# t l$ p( }9 e
沿著這條斷章取義的線索往下挖,我又發現了一個好消息和一個壞消息。
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好消息是,這個數據雖然與中金公司沒關系,但來源是與國家統計局有著密切合作的北京師范大學中國收入分配研究院,依舊是比較值得信賴的數據。 $ I) k+ N D8 E
壞消息是,這個數據大概率是十年前的。 02 月入五千,真的很難擊敗95%的人
) T7 D: q3 P G- D# a O& f具體來說,中金公司這篇報告所使用的數據,援引自北京師范大學中國收入分配研究院的兩位研究員發布在《財新周刊》上的一篇文章,發布于2020年6月。 * V- O1 q( s8 g7 _) d2 [: p
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文章稱,這是北京師范大學收入分配研究院課題組基于國家統計局的16萬戶樣本,分層線性隨機抽取了7萬個代表性樣本,進行的分析數據。/《月收入不足千元,這6億人都在哪》 : G. m. ?) \2 B/ Y0 V2 Y
文章中公布的數據,曾引起過多輪爭議,只不過,比起“月收入5000元就超過95%的人”,之前人們更加關心的是“月入超過兩萬元的居然只有70萬人”和“有9.46億人月收入低于兩千元”。
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近年來,也不斷有財經博主對于這一數據的真實性表示懷疑。
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2021年,“風云學會陳經”發布微博質疑該數據出自CHIP2013(由北京師范大學中國收入分配研究院發起的中國居民收入調查項目)的數據,明顯帶有滯后性,且信息采集主要依靠受訪者自主填報,有較大主觀性。 & w' ^& _$ U1 T4 q1 {* k
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CHIP項目的最新報告為CHIP2018,但當時尚未對外公布,許多研究是基于CHIP2013的數據。/微博 ( \$ \3 g @( [. F+ w
關于居民收入水平,另一個常用數據是國家統計局公布的居民可支配收入。可支配收入是指居民可用于最終消費支出和儲蓄的總和,既包括現金收入,也包括實物收入。 ; L# i) V3 q# v9 J P# u/ u
可支配收入有四種來源。一是工資性收入 (除工資外,還有獎金、津貼、過節費、來自單位的實物收入等) ;二是經營凈收入 (從全部生產經營收入中扣除生產成本、固定資產折舊和稅金后的凈收入) ;三是財產凈收入 (家庭從擁有的動產、不動產所獲得的收入,包括存款利息、股票紅利、房屋租金等) ;四是轉移凈收入 (養老金和離退休金、社會救濟和補助、贍養收入等) 。
3 k0 I8 l& Y# NCHIP大體沿用了這一思路,但在部分細節上有所區別。 " t$ v. a& c. Z, a* w: B
比如,國家統計局使用的統計方法是“五等份分組” (即按照人均收入水平,將所有樣本平均分為五個等份) ,每份占20%,處于最高20%的收入群體為高收入組,其下為中間偏上收入組、中間收入組、中間偏下收入組、低收入組;CHIP則是“十等份分組”,每份占10%,從低到高分別為最低組、第二組、第三組……第九組和最高組。
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而無論是國家統計局還是CHIP統計口徑的居民平均收入,都是“家庭人均可支配收入”,人均可支配收入5000元,相當于一個標準的三口之家中,夫妻每人每月收入7500元,或者家有二孩時,夫妻每人每月收入1萬元。 通常來說,CHIP的樣本抽取自國家統計局城鄉一體化住戶調查大樣本庫,與同年官方公布的數據出入并不大。
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而按照國家統計局歷年公布的“居民收入五等分”的數據,在2013年,人均月收入在3954.75元就可以超過90%的人,到了2019年,想要超過90%的人則需要月入6366.75元。
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歷年中國居民五等分分組人均年收入數據。/《中國居民收入的五檔劃分與差異對比》
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因此,北京師范大學在2020年發布的“使用2019年數據”制作的圖表,顯然與2013年的國內居民收入水平更加接近。也就是說,那個火爆全網的讓你感到安慰的“最新權威收入分級”,用的可能是十年前的收入數據。
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綜上所述,我們似乎可以這樣說,月收入在5000元以上,你就超過了95%的來自2013年的中國人。 那么,問題來了,放到社交平臺上“年薪百萬遍地走”“月薪兩萬不如狗”的今天,月入五千又是個什么水平? # \0 A9 u8 n% k- K3 s
03 月入五千,到底是什么水平- q/ y! C2 C: M
根據國家統計局上個月公布的2022年居民收入和消費支出情況,2022年,全國居民人均可支配收入36883元,比上年名義增長5.0%,其中城鎮和農村居民人均可支配收入分別為49283元和20133元。 $ K( Q7 k# \* Q! ?/ C* ?; ]0 i
據了解,在住戶調查中,高收入人群參與調查的配合程度可能更低,導致這部分人群占比偏低,進而導致收入差距被低估。
9 I% k, M, @; t0 C+ Z9 G+ |8 H國家統計局公布的居民收入,是在住戶調查數據的基礎上結合個人所得稅信息,校正高收入人群代表性不足的情況之后得到的。 . u, \4 M/ P/ P7 f
而比起容易被少數高收入者拉高的平均數,更具有代表性的則是中位數。中位數是按順序排列的一組統計數據中居于中間位置的數,超過中位數,就意味著你超過了一半以上的人。
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2022年,全國居民人均可支配收入中位數31370元,其中,城鎮居民人均可支配收入中位數45123元,農村居民人均可支配收入中位數17734元,平均到每個月,分別約為3760.3元和1477.8元。 2022年,按全國居民五等份收入分組,低收入組人均可支配收入8601元,中間偏下收入組19303元,中間收入組30598元,中間偏上收入組47397元,高收入組90116元。平均到每個月,分別約為716元、1608.58元、2549.83元、3949.75元和7509.67元。 0 g/ f: j g% M" B
因此,當一個人的月可支配收入超過7509.67元,他就達到了高收入組的平均數,又因為平均數會被少數高收入者拉高,居民收入的平均數大概率大高于中位數,這意味著7509.76元/月的收入,超過了20%的高收入組的一半人,即在總人口中排進前10%,超過90%的人。 0 _3 N* |/ O, `/ u1 K% v! {
以此類推,3949.75元的可支配月收入可以超過70%的人、2549.83元可以超過50%的人、1608.58元可以超過30%的人、716元可以超過10%的人。 結合家庭成員來算,一個擁有兩個子女的四口之家,兩個成年人每月可支配收入之和為10199.32元 (平均每人每月5099.66元) ,就能超過50%以上的家庭。 * N4 |1 ^$ L6 ~; K) V. z6 W' G
總的來說,盡管“月收入5000元以下占95%”的新聞多少有些斷章取義、以訛傳訛之嫌,但網民的情緒是真實的,擠掉水分之后,普通人真實的收入水平,依舊與互聯網上“遍地是年薪百萬”的浮躁風氣相去甚遠。 不過從另一個角度看,拋開地域、家庭、工作性質等因素等不談,單看收入數字,其實沒那么多可比性。同樣月薪5000元,在縣城和省會城市的生活水平顯然不可同日而語;而即使同樣是一線城市,在北京和廣州月薪8000元的體驗也一定大相徑庭。
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“一出生就有人告訴我們,生活是場賽跑,不跑快點就會慘遭蹂躪,哪怕是出生,我們都得和3億個精子賽跑。”十多年前的高分印度電影《三傻大鬧寶萊塢》里的這句名臺詞,早早地為我們當下的生活寫下了最好的注腳。
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對于不少人來說,應試教育下的排名已經遠去很久,但這種思維留下的烙印,似乎仍然在深刻地影響我們。
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人生不只一個維度,不去想自己的收入擊敗了多少人,又被多少人所擊敗,我們的幸福感可能會超過更多人。
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