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兩岸口徑對照 : 中國與台灣「可支配所得」的統計差異與行銷啟示

  • By 吳 天元
  • 吳 天元
  • 21 9 月, 2026
  • 3:25 下午
  • 沒有評論

品牌行銷 × 兩岸對照

兩岸口徑對照

中國與台灣「可支配所得」的統計差異與行銷啟示

一個跨境品牌做台灣市場,用「年收入百萬」當客群門檻,看起來合理。同個品牌進中國市場,套用同樣邏輯,設定「年收入十萬人民幣(約新台幣45萬)」當門檻,看起來也合理。

但你拿到的數字是這樣的。中國國家統計局公布,2024年全國居民人均可支配收入41,314元人民幣(以1人民幣≈4.5新台幣計算,約合新台幣18.6萬),月均約3,443元人民幣(約合新台幣15,500元)。連上海、北京這樣的一線城市,月均可支配收入也才7,100出頭人民幣(約合新台幣32,000元)。你以為年收入十萬人民幣(約合新台幣45萬)的人在中國滿街跑,實際上,全國平均連一半都不到。

你用的數字,跟你想像的不是同一個東西。

 

口徑差異:五個維度的拆解

先說結論:兩岸的「可支配所得」數字,不能直接比。不是因為匯率,而是因為統計口徑不同。口徑不同,你看到的市場規模可能差了一倍以上。

比較項目 中國(國家統計局) 台灣(主計總處)
計算基準 收付實現制(只算實際收到的錢) 調查制(問卷調查推算)
分組方式 五等分位(各20%) 十等分位(各10%)
城鄉區分 分城鎮/農村兩套數據 不分城鄉
收入構成 拆四項:工資/經營/財產/轉移 不拆分
統計單位 人均(含不工作的老人小孩) 所得收入者(只有有收入的人)

這張表裡的每一行差異,都會讓你對市場規模的判斷產生偏差。

先看最關鍵的一行:統計單位。中國的「人均可支配收入」是把全家收入除以全家人口數,包括不工作的老人和小孩。台灣的「所得收入者平均每人可支配所得」只算有收入的人。分母不同,數字自然差了一大截。

打個比方。一個四口之家,父母兩人工作,年收入合計新台幣80萬,兩個小孩不上班。用台灣的算法,這個家庭的「所得收入者」平均可支配所得是新台幣40萬。用中國的算法,除以四口人,人均可支配所得只有新台幣20萬。同一個家庭,兩個算法差了一倍。你用中國的「人均」數字去估算市場規模,會低估消費者的實際購買力。用台灣的「所得收入者」數字去套中國市場,會高估。

再看收入構成。中國把可支配收入拆成四項:工資、經營、財產、轉移。其中工資佔56.5%,財產只佔8.3%,這兩個數字後面會用到。這個拆法的好處是,你能看到一個人的收入結構。一個月薪人民幣八千(約新台幣36,000元)的上班族和一個月營收人民幣八千的小店老闆,表面收入一樣,但前者的收入幾乎全是工資,後者還有經營收入和財產收入的空間。他們的消費力和風險承受度完全不同。

台灣沒有這種拆法。主計總處公布的是總額和平均、中位數,不細分收入來源。這意味著在台灣做市場分析,你看到的收入數字是「混在一起」的,無法區分一個人的可支配所得裡有多少是死工資、有多少是資產收益。

 

數字能直接比嗎:三個陷阱

那麼,兩岸的數字到底能不能比?能比方向,不能比絕對值。

中國2024年全國居民人均可支配收入41,314元人民幣(約合新台幣18.6萬),台灣全體所得收入者平均60.6萬新台幣。看起來台灣高很多。這裡先用兩岸官方公布的平均數做粗略對比,但正如第一篇所說,平均數會掩蓋結構。下面三個陷阱,就是在拆解這個「平均對平均」的比較為什麼站不住。

第一個,分母不同。前面說過,中國是「人均」(含不工作者),台灣是「所得收入者」(只有有收入的人)。如果把台灣也換算成同一口徑(每人而非所得收入者),差距從3.1倍縮小到2.3倍。

第二個,城鄉差距被平均了。中國分城鎮和農村兩套數據。城鎮居民人均可支配收入54,188元人民幣(約合新台幣24.4萬),農村23,119元人民幣(約合新台幣10.4萬),差距2.34倍。台灣不分城鄉,但台北和花蓮的差距同樣存在,只是被「全體平均」抹平了。中國的城鄉分組,反而讓你看到了台灣數據裡看不到的結構。

第三個,收付實現制會漏掉一些東西。中國統計按收付實現制原則核算,一次性、非經常性所得(遺產、饋贈、博彩所得、婚喪禮金)不計入可支配收入,歸入「非收入所得」。台灣的調查則相對寬鬆,一些非經常性收入也會被計入。這讓台灣的數字在邊際上偏高。

比較項目 中國(2024年) 台灣(2024年)
全國/全體平均 41,314元人民幣
(約新台幣18.6萬)
60.6萬新台幣
中位數 34,707元人民幣
(約新台幣15.6萬)
49.9萬新台幣
城鎮/最高 54,188元人民幣
(約新台幣24.4萬)
121萬/戶(最高20%)
農村/最低 23,119元人民幣
(約新台幣10.4萬)
19.6萬/戶(最低20%)
城鄉/貧富倍數 2.34倍(城鄉) 6.17倍(五等分)

這張表裡最值得注意的不是兩岸的絕對數字差距,而是最後一行。中國城鄉差距2.34倍,台灣五等分位貧富差距6.17倍。台灣的所得分配不均程度,比中國的城鄉差距更極端。這對品牌的含義是:台灣市場的消費力分化更嚴重,高端和低端之間的鴻溝更大,中間市場正在被擠壓。

 

陸學藝階層理論:三種資源決定天花板

數字告訴你差距有多大,但要理解差距為什麼存在,需要一個更深的框架。

中國社會學家陸學藝團隊對當代中國社會階層的研究,提供了一個好用的透鏡。他們以職業分類為基礎,依據三種資源的佔有狀況劃分階層:組織資源、經濟資源、文化資源。這三種資源的佔有差異,直接決定了不同職業階層的收入與可支配所得水平。

這三種資源是什麼意思?用案例來講最清楚。

組織資源

就是你在體制裡的位置。一個在北京部委工作的處長,月薪可能只有人民幣一萬五(約新台幣67,500元)。但他擁有的組織資源,讓他能接觸到政策資訊、人脈網絡、資源分配的決策圈。他的可支配所得天花板,不在工資單上,而在他的位置能帶來什麼。一個同樣月薪人民幣一萬五的私企業白領,沒有組織資源,他的可支配所得天花板就是他的工資。

經濟資源

就是你擁有的資本和資產。一個在深圳開了三家奶茶店的老闆,月利潤可能人民幣五萬(約新台幣22.5萬)。但他的經濟資源不只是這五萬,還包括三家店的資產價值、供應鏈議價能力、以及擴張的槓桿空間。他的可支配所得會隨著資產增值而增長,而一個月薪新台幣22.5萬的打工者,可支配所得只隨著調薪增長。前者是資產驅動,後者是勞動驅動。

文化資源

就是你的教育程度和專業技能。一個擁有AI演算法專利的工程師,月薪人民幣三萬(約新台幣135,000元),但他的文化資源讓他能接觸到更高的薪資天花板和跳槽溢價。一個同樣月薪新台幣135,000元的傳統行業業務員,文化資源有限,薪資天花板很快就到了。

這個框架跟台灣的數據可以對話。台灣主管經理人平均150萬,基層勞力工44.9萬,差距3.3倍。陸學藝的框架告訴你,這個差距不只是「賺多少」的問題,而是「你佔有什麼樣的資源」的問題。主管經理人佔有的是組織資源和經濟資源,基層勞力工三種資源都稀缺。

對品牌客群設定的含義是:與其用收入區間分層,不如用「資源佔有類型」分層。一個月薪新台幣135,000元但擁有房產的台北公務員,和一個月薪新台幣225,000元但租房的科技業工程師,誰的消費力更穩定?從資源佔有的角度看,公務員的組織資源(穩定就業、退休金、醫療保障)讓他的可支配所得更抗風險,即使數字較低。工程師的經濟資源(高薪資)讓他的可支配所得更高,但波動也更大。

穩定不代表花得多,但代表花得久。一個可支配所得波動大的工程師,可能在年終獎金到帳那個月大手筆消費,平時縮衣節食。公務員的可支配所得雖然數字較低,但每個月都差不多,消費節奏更可預測。品牌做會員分級時,「穩定消費者」和「脈衝消費者」的經營策略完全不同。

 

皮凱蒂 r > g:差距為什麼會自動擴大

陸學藝的框架解釋了「為什麼不同人的可支配所得天花板不同」。法國經濟學家皮凱蒂(Thomas Piketty)的理論,則解釋了「為什麼這些天花板之間的差距會自動擴大」。

皮凱蒂在《21世紀資本論》裡提出一個核心不等式:r > g。r是資本收益率(利潤、股息、利息、租金),g是經濟增長率。當資本收益率長期高於經濟增長率,財富會自動向少數人集中。過去的財富增值速度,快過社會總產出的增長速度。

用案例講。一個房東和一個軟體工程師,2020年都在台北工作。房東擁有一間2,000萬的房子,每年漲價3%,一年資產增值60萬。工程師年薪120萬,每年調薪3%,一年多3.6萬。五年後,房東的資產增值了318萬,工程師的薪資增長了19萬。差距不是在縮小,而是在加速擴大。

這就是r > g的力量。房東的收入來自資本(r),工程師的收入來自勞動(g)。只要資本收益率持續高於經濟增長率,房東的財富增長就會永遠跑在工程師前面。

皮凱蒂還發現了一個現象,他稱之為「超級經理人」。根據皮凱蒂在《21世紀資本論》中引用的數據,1973年,美國CEO的平均薪酬是普通工人的20倍。到2013年,這個數字變成257倍。上市公司CEO平均年薪1,050萬美元。但研究發現,這些超高薪酬跟個人貢獻的關聯很小,更多取決於經濟週期和行業景氣。CEO的高薪不完全是「市場定價」,更多是利益群體之間的互相抬價。

這個現象在兩岸都成立,但表現形式不同。

在中國,皮凱蒂的r > g才剛開始發力。中國居民收入構成裡,財產淨收入只佔8.3%。大多數中國人的收入還是勞動收入,資本收益的佔比很低。這意味著r > g的分化力量還在蓄力階段。但北京、上海、廣東的居民財產性收入佔比分別達到16%、13.5%、13%,已經開始出現資本收益驅動財富集中的跡象。

在台灣,r > g的效應已經顯現。主計總處2025年數據顯示,最高所得20%與最低所得20%的家庭差距擴大到6.17倍,創近14年新高。吉尼係數0.341。台灣的「超級經理人」現象同樣可見:民意代表及主管經理人平均可支配所得150.1萬,是全體平均60.6萬的2.48倍。皮凱蒂說的「勞動收入不平等也是貧富分化的重要力量」,在台灣的數據裡得到了驗證。

比較項目 中國 台灣
r > g 階段 蓄力期(財產收入佔8.3%) 顯現期(貧富差距6.17倍,14年新高)
超級經理人現象 新興(互聯網/金融高管) 成熟(主管經理人2.48倍於平均)
分化主戰場 城鄉差距2.34倍 行業/職業差距3.3倍
品牌含義 高端市場集中度將持續上升 中間市場持續被擠壓

這張表對品牌的含義很直接。在中國,r > g的分化力量還在蓄力,意味著高端市場的規模會持續擴大,但目前的消費力集中度還沒到頂。在台灣,分化已經成熟,中間市場正在萎縮,品牌要嘛往上走做高端,要嘛往下走做性價比,中間路線越來越難走。

兩岸口徑對照 : 中國與台灣「可支配所得」的統計差異與行銷啟示

行銷啟示:三個核心觀點

第一

跨境品牌做中國市場,估算目標客群規模時,不能用台灣的「平均收入」邏輯套用。中國的「人均」分母更大,數字自然更低。你應該看的是五等分位裡的高收入組,而不是全國平均。中國2024年高收入組人均可支配收入大約是低收入組的5倍以上。如果你做的是中高端品牌,你的目標客群不是14億人,而是頭部20%裡的城鎮居民,不到2億人。這個數字跟你的直覺差距有多大,你的市場規劃就需要修正多少。

第二

中國市場的消費力集中度比台灣更高,但原因不同。中國的集中度來自城鄉差距和區域不平衡。北京人均可支配收入85,415元人民幣(約新台幣38.4萬),是全國平均的2.07倍。台灣的集中度來自行業和職業分化,金融業從業者可支配所得是住宿餐飲業的1.61倍。品牌在兩岸做市場規劃,需要用不同的「透鏡」。在中國,你的透鏡應該是城市等級和區域。在台灣,你的透鏡應該是行業和職業。用錯透鏡,你會在中國對著農村市場投高端廣告,或在台灣對著服務業從業者推企業級方案。

第三

兩岸都面臨「被平均」的問題,但「平均」掩蓋的東西不同,定價和會員門檻的修正方向也不同。

中國:平均掩蓋的是城鄉差距

  全國平均 農村 城鎮
年可支配 18.6萬 10.4萬 24.4萬
月可支配 1.6萬 8,700元 2萬

(以上均為新台幣)

你用全國平均去定價,等於對著月可支配不到9,000元的人,賣月供13,500元的產品。中國定價建議:城鎮高收入組做上限,農村中位數做下限,分層定價。

台灣:平均掩蓋的是行業和職業差距

  全體平均 基層勞力工 服務工作人員
年可支配 60.6萬 44.9萬 49.9萬
月可支配 5萬 3.7萬 4.2萬

(以上均為新台幣)

你用平均數設會員門檻,等於把月可支配3.7萬的人當成5萬的人來經營。台灣會員門檻建議:用中位數49.9萬而非平均60.6萬做基準,否則門檻會擋掉超過一半的潛在會員。

數字不是客觀的,它取決於你怎麼量。兩岸的統計口徑差異,是認知問題。你用什麼口徑看市場,決定了你看到多大的市場、什麼樣的客群、該定什麼價。

下一篇,我們把前兩篇的數據洞察和理論框架,落地為品牌行銷和會員經營的決策工具。可支配所得這個指標,如何從統計學名詞變成你手上的行銷武器?

 

你用什麼口徑看市場,決定了你看到多大的市場。

 


台灣可支配所得探討系列:

數字背後的真實生活 : 台灣可支配所得的結構性解讀
兩岸口徑對照 : 中國與台灣「可支配所得」的統計差異與行銷啟示
從數據到決策 : 可支配所得如何改變品牌行銷與會員經營


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常見問題

為什麼中國和台灣的可支配所得數字不能直接拿來比較?

兩地統計方式差異很大,包括計算基準、分組方式、城鄉區分、收入拆解與統計單位都不同。中國以人均計算並含不工作人口,台灣則只算有收入者,光是分母不同就會讓數字產生倍數級落差。因此直接比較絕對值容易誤判市場規模。

陸學藝的三種資源理論對品牌客群分析有什麼幫助?

這個理論把收入差距的成因拆解為組織資源、經濟資源與文化資源三種佔有狀況,而不只是看薪資數字。品牌若用資源類型取代單純收入區間做客群分層,能更準確判斷消費者的消費穩定性與風險承受度。

皮凱蒂提出的 r > g 對兩岸市場的意義是什麼?

r > g 指出當資本收益率長期高於經濟成長率時,財富會自動向少數人集中。台灣目前這個效應已明顯顯現,貧富差距創新高;中國則仍處於蓄力階段,財產性收入占比仍偏低,但一線城市已見苗頭。

品牌在中國與台灣做市場規劃時,該用什麼不同的觀察角度?

在中國,消費力集中度主要來自城鄉與區域差異,因此應以城市等級與地域作為分析透鏡;在台灣,差異主要來自行業與職業分化,應以職業類別與產業作為判斷基準,兩者不能套用同一套邏輯。

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具備25年以上網站、數據分析經驗,擁有Google Analytics、Google AdWords、SEO以及 百度關鍵字廣告操作…等多年實務經驗與講師資歷。專精電子商務網站分析、數位廣告成效優化、社群行銷及網路行銷等數據分析優化。

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