粤开宏观：如何发展服务消费？中国服务消费的特征事实、制约因素和提振路径

　　摘要

    　　中央经济工作会议明确提出“扩大服务消费”。服务消费是总需求的重要组成部分，也是提振消费的重要着力点；服务业就业吸纳能力强，扩大服务消费是稳增长、稳就业、稳民生的重要抓手。但服务消费不同于商品消费，除了商品消费的共性外，还存在收入弹性更高、供需同步性、耗时性、高度依赖人口聚集等特点。我国服务消费发展面临收入预期不稳、居民闲暇较少、流动人口城市化不足、供给不足等制约因素，有必要采取措施予以破解。本文分析了当前我国服务消费的总体现状和主要特征，梳理当前服务消费的主要制约因素，提出提振服务消费的基本路径。

    　　一、服务消费的特点与发展服务消费的意义

    　　不同于商品消费，服务消费的特点主要体现为四个方面：收入弹性高、供需同步性、规模经济和聚集效应明显、难以标准化复制和远距离运输，因此需要：更稳定的收入增长支持、更多闲暇时间、更集中的人口和更家庭化的消费场景、更强的供给能力。

    　　一是服务消费的收入弹性更高、对居民收入变化更为敏感，需要更稳定的收入增长支持。商品到服务是生存型消费到发展型消费的过程，是发展水平和收入水平提高的产物。服务消费的收入弹性系数普遍大于1，意味着收入增长加快时，服务消费增长会更快；但当收入增速放缓或预期不稳时，服务消费放缓速度会大于收入变化。

    　　二是服务消费具有供需同步性，需要更多闲暇时间，易受休假制度影响。 服务消费的供给过程和消费过程往往同步进行，任何时间上的错配都会导致服务价值的丧失。这使得服务消费更加依赖于消费者的闲暇时间。因此，休假制度的完善程度会直接影响服务消费。

    　　三是服务消费的规模经济和聚集效应更突出，更依赖于人口集聚，需要更家庭化的消费场景。人口越集中、城市能级越高，服务消费供给会越充分、质量越高。同时，教育、医疗、养老、文旅等服务消费具有明显的家庭化特征，流动人口如果与家庭分离，其在工作地的服务消费意愿会十分受限。推动流动人口实现家庭随迁，与此同时使人口进一步集聚，对服务消费发展具有重要意义。

    　　四是服务更难实现标准化复制和远距离传输，对供给能力的要求更高。 商品生产可以实现标准化、规模化制造，并通过现代物流体系实现远距离配送。

    　　但服务的无形性、异质性等特点决定了其难以像商品一样实现完全标准化。

    　　这种特性要求各类服务行业有更完善的市场准入和行业规范体系，并对各地区的服务供给能力提出了更高要求。

    　　在我国当前的宏观经济形势和发展阶段下，服务消费的重要性也日益凸显：

    　　一是其边际效用递减效应更弱、消费上限更高、吸纳就业能力突出，是稳增长、稳就业、稳民生的重要抓手；二是本地化特征突出，大部分服务消费支出可直接转化为本地的收入和就业，能有力促进区域均衡发展、提高城市活力；三是服务消费的发展有利于满足居民消费结构从商品到服务的升级趋势，有助于人力资本积累、推动社会个体更加平等地参与收入分配，是民生福祉改善的重要支撑；四是高质量的服务消费还能够加速技术扩散，推动知识型经济发展，提升整体经济的创新能力和竞争力。

    　　二、我国服务消费的基本特征事实

    　　从整体趋势和结构分析，我国服务消费呈现如下特征：

    　　第一，服务消费整体稳步增长，但尚未恢复至2020 年之前的趋势水平。2013年至2024 年，居民人均服务性消费从0.5 万元提升至1.3 万元，占总消费支出的比重从39.7%上升到46.1%。2020 年居民消费受到了疫情外生冲击后，商品消费韧性较强，在2021 年就已经恢复到了趋势水平之上。但服务消费在2020 年受到的冲击更为猛烈，并且到2024 年也未恢复至趋势水平。

    　　第二，我国当前的服务消费水平相对于发展阶段略显滞后，与发达国家差距明显。40 个经济体的历史数据显示：服务消费占比与经济发展水平呈现明显的正相关关系，我国目前的人均GDP 水平对应的服务消费占比应超过50%，而目前的实际水平与之存在4 个百分点以上的差距。与主要发达国家比较，我国服务消费水平的差距更加显著：2023 年，美国服务消费占比为66%，日本、法国、英国均接近60%，德国为50%，较中国高出5-20 个百分点不等。

    　　第三，在结构上，住房服务在服务消费中占比最高，改善型服务消费占比有所下降，住宿、养老、金融等服务占比很低。2023 年居住服务（含自住房服务和租赁房服务）占服务消费比重为34.6%，虽较2013 年下降，但仍然在各类消费占比最高。旅馆住宿、社会保护（含养老、慈善救助等）和金融服务在统计上全部归于“其他服务”，但“其他服务”占服务消费比重很低，不足3%。改善性较强的交通通信、教育文娱消费占比在2019 年后下降，反映出近年改善性较强的服务消费的增长较为受限。

    　　三、当前制约我国服务消费的主要因素

    　　一是服务消费的收入弹性更高，居民收入预期和增速变化影响更大。本文测算得出，服务性质较强的交通通信、医疗保健、教育文娱消费的收入弹性均大于1。在收入增长减速时，这些服务消费的下降幅度显著大于收入的变化。

    　　2020 年至今，我国居民收入预期的稳定性下降，收入增长偏缓。服务消费因为有着更高的收入弹性，受到拖累更深，恢复进度不及商品消费。

    　　二是社保体系对服务消费的支持有待加强。当前我国社保体系的突出问题是覆盖面仍不足、均等化程度有待提高，这在一定程度上制约了服务消费的发展。尚有约19%的城镇就业人员未参与城镇职工社保，城乡居民社保的待遇水平显著低于职工社保。对于保障水平较低的群体而言，他们需要为未来的养老、医疗等支出进行更多的储蓄准备，这必然会压缩当前的消费支出，特别是服务消费支出。

    　　三是劳动者工作时间较长，服务消费潜力有待释放。根据国家统计局数据估算，我国2023 年企业职工年度工作时间要较OECD 国家均值高出48%，较人均GDP 与我国相当的墨西哥也要高出约9%。居民闲暇时间相对不足，一　　定程度制约了文体娱乐、旅游等服务消费。此外，由于工作时间较长、实际休假时间较短，我国文旅等服务消费往往在春节、国庆等假期“爆发式”集中释放，季节性波动过强。这给交通基础设施和服务供给带来较大压力和挑战。

    　　四是流动人口城市化仍有较大空间，流动人口服务消费受到制约。当前流动人口以家庭为单位的城市化程度不足，流动人口大部分的时间里脱离家庭生活。这种与家庭的分离状态严重制约了流动人口的服务消费意愿，城市流动人口市民化的最终目标，应该是实现流动人口家庭成员随迁至常住地。“家庭整体进城”带来的服务消费增量远超单个劳动力流动的影响，可以构成服务消费增长的重要推动力。

    　　五是部分服务领域存在供给短板，未能充分满足消费需求。例如，养老服务方面，养老床位稳步增长但总体供给量仍显短缺，同时空置率较高，或反映服务质量和可接受度有待提高。旅游住宿方面，也存在公共设施和服务配套不足、服务质量不均衡、服务同质化等短板。文体服务方面，我国人均体育场馆面积大幅低于发达国家。这种差距不仅体现在设施的数量上，也体现在设施的质量和可达性上。

    　　四、提振服务消费的思考及政策建议

    　　提振服务消费需要从需求端的收入保障和供给端的质量提升两个方面同时发力，通过系统性的政策组合，推动服务消费实现高质量发展。

    　　一是需求端刺激消费的政策转向服务消费，推动“以旧换新”政策从商品逐步转向服务。2023 年以来，消费品“以旧换新”效果较好，但可能透支了一部分未来的耐用品需求。下一步刺激政策应侧重于收入弹性更高的服务消费，这些消费正是当前拖累整体消费的主要部分，消费券、消费补贴等鼓励消费的手段应注意向服务消费倾斜，以获取更大的政策效果。

    　　二是推动“国资-财政-社保”联动改革，增加国资上缴财政并专项用于提高社保体系建设，提高城乡居民养老金待遇，缩小与城镇职工的差距，降低其预防性储蓄需求、释放服务消费潜力。如果将城乡居民养老金中的月均财政补贴（约180 元），提高到城镇职工所享受补贴的70%水平（约560 元），则需要的资金规模约8000 亿元。可加大国资上缴财政力度再专项补贴城乡居民养老金，提高社保体系均等化水平，降低居民尤其是未参与职工社保居民的预防性储蓄需求，释放服务消费潜力。

    　　三是在落实劳动者权益保护的基础上优化休息休假制度，适当增加下半年的公共假期，增加劳动者闲暇时间，在提振服务消费的同时，平滑服务消费需求释放的节奏。一方面，应进一步落实劳动者权益保护，促进现有周末和法定假期“应休尽休”，完善落实现有加班调休和带薪年假制度。另一方面，可考虑优化法定假期安排、适度增加法定假期。不仅可以直接提振服务消费，还可以有效平滑服务消费波动，缓解资源调度压力。

    　　四是重点解决流动人口子女义务教育问题，加快推进大中城市以家庭为单位的流动人口城市化进程。流动人口能够与家庭成员在工作地团聚，是服务消费提振的重要基础条件。应重点解决流动人口子女义务教育入学问题，并完善住房保障制度。

    　　五是注重发挥公共投资的力量，补齐养老、旅游、文体等领域的服务消费供给短板、提升服务质量。这些服务领域供给存在公共性，社会力量难以独立承担供给任务，公共投资应发挥引领作用，配合、吸引社会资本进入这些服务供给领域。

    　　六是放开文旅、医疗、教育、养老等服务业市场准入并强化监管，促进优胜劣汰，为消费者提供更好的服务。优化市场准入门槛，激发市场活力。加强服务业标准化建设，建立健全服务质量评价体系。完善消费者权益保护机制，营造安全放心的消费环境。

    　　风险提示：服务消费统计数据偏少可能导致数据分析的准确度有待提高