最近有三件事情与收入水平有比较强烈的相关性：
社区团购，下沉市场；
美团应届生年薪35W+，严重倒挂老员工；
蚂蚁上市造富，将产生至少59位亿万富豪；
从对社会群体影响的范围上看，上述三件事情从上至下影响范围是逐步变小的。
有很多人抱怨自己数十万的年收入不够用，还有很多人靠着三四千的月薪养活一整个家庭，甚至还有人连干净的饮用水都没有办法得到保障。
从数据的角度来说，从美团的外卖单价与用户数量、到统计年鉴、到北师大收入分配研究再到个税与政府报告、再到中国家庭金融调查，均基本能够验证本文标题所列的数据：
月入1千的还有6亿人，而月入能到2万的只有70万人 理解中国的真实收入水平
中国人的真实收入水平一直在困扰着我，所以我今天认真的撰写这一篇文章，好认真梳理自己对整个社会收入水平、贫富差距的认知，也希望看到本篇文章的朋友可以建立起这个认知。
「中国统计年鉴」的数据
首先从《中国统计年鉴-2020》中，可以看到「全国居民按收入五等份分组的家庭人均可支配收入」、「城镇居民按收入五等份分组的家庭人均可支配收入」、「农村居民按收入五等份分组的家庭人均可支配收入」。
我们可以看到2019年，城镇常住人口数8.4843亿人，农村常住人口数5.5162亿人。城镇就业人口4.4247亿人，农村就业人口3.3224亿人。
（单位：万人） 城镇 农村 常住人口数 84843 55162 就业人口 44247 33224 ▲ 表一：2019年城镇及农村常住与就业人口
对于全国、城镇、农村居民家庭人均可支配收入基本如下：
（单位：元） 农村家庭人均可支配收入 城镇家庭人均可支配收入 全国家庭人均可支配收入 0-20% 4262.6 15549.4 7380.4 20%-40% 9754.1 26783.7 15777.0 40%-60% 13984.2 37875.8 25034.7 60%-80% 19732.4 52907.3 39230.5 80%-100% 36049.4 91682.6 76400.7 ▲ 表二：2019年农村、城镇、全国居民五等份家庭人均可支配收入
我们再换算到月收入会更直观一些，以下用「月收入」指代「家庭人均可支配月收入」。
全国范围内对于13.9亿人来说：
至少有2.8亿人的月收入低于1300元；至少有5.5亿人的月收入低于2100元；至少有8.4亿人的月收入低于3300元。
对于城市常住人口8.48亿人来说：
至少有1.7亿人的月收入低于2200元；至少有3.4亿人的月收入低于3200元；至少有5亿人的月收入低于4400元；
对于农村常住人口5.52亿人来说：
至少有2.2亿人的月收入低于820元；至少有3.3亿人的月收入低于1200元；至少有4.4亿人的月收入低于1650元；
「北师大中国收入分配研究」的数据
从北京师范大学中国收入分配研究院的报告的数据如下：
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▲ 表三：北京师范大学收入研究报告
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▲ 图一：中金研报 - 基于北师大收入研究报告的分布情况
与统计年鉴中的数据进行比照。
统计年鉴中，全国范围内对于13.9亿人来说：
至少有2.8亿人的月收入低于1300元；至少有5.5亿人的月收入低于2100元；至少有8.4亿人的月收入低于3300元；至少有11.1亿人的月收入低于6400元。
而北师大的数据，针对家庭人均月收入：
有7.9亿人的月收入低于1500元，这个数字恰好能和李总经理的"6亿人月收入1000元"匹配起来的；
月收入在3000元至5000元的有1.5亿人；
月收入高于5000元的只有7000万人，对应着人口分位数是5%；
月收入高于20000元的只有70万人，对应着人口分为数是0.05%；
「个税与政府报告」的数据
5月28日，从总理在十三届全国人大三次会议闭幕出席记者会时的发言：“有6亿人每个月的收入也就1000元。”
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▲ 图二：总理发言搜索引擎截图
这个数据与北师大及统计年鉴的数据均是可以对应上的。
8月31日，财政部新闻发布会上财政部副部长程丽华表示：“仅以基本减除费用标准提高到每月5000元这一项因素来测算，修法后个人所得税的纳税人占城镇就业人员的比例将由现在的44%降至15%。”
从纳税数据倒推，中国有6400万人的月工资性收入在5000元以上，从收入的结构来说，工资收入只是其中一部分，而家庭人均月收入又会比这个收入要低，所以我们也可以理解为如上表述的数据中应该是可以互相印证的。
同时，还有一个数据与工资性收入5000万人比较接近的是中国的拥有本科学历的人口数量，截止2019年底国家统计局的对本科学历占总人口的比例数据为3.8%，即约5300万人。
对于家庭人均可支配收入，在不追求精确的前提下，简单粗暴转换一种描述方式：月收入过5000就超过了90%的中国人，月收入过10000就超过了97%的中国人。
「中国家庭金融调查」的数据
2012年时，西南财经大学和中国人民银行总行金融研究所联合成立的中国家庭金融调查与研究中心制作完成并发布了第一份《中国家庭金融调查报告》。
本文引用的数据来自于2017年的数据集，调查问卷有139页PDF，考虑到数据获取与分析的时间，这里我引用「知乎用户-叶林楠」的分析内容作为本章内容的部分数据参考。
编号 百分位数 家庭人均收入（元/年） 家庭人均收入（元/月） 0 10% 1833.33 152.78
1 20% 4868.08 405.67 2 30% 8123.67 676.97 3 40% 11701.54 975.13 4 50% 15733.33 1311.11 5 60% 20667.10 1722.26 6 70% 26903.69 2241.97 7 80% 35673.14 2972.76 8 90% 53079.91 4423.33 9 95% 76845.00 6403.75 10 99% 192378.74 16031.56 11 99.9% 717423.11 59785.25 ▲ 表四：中国家庭金融调查报告中的家庭人均收入情况
从上述数据中可以很清晰的看到：
当你的收入月收入超过6400的时候，你就处于全国5%的位置，这个人群的数量对应着7000万人；
当你的月收入超过16000的时候，你就处于全国1%的位置，这个人群的数量对应着1400万人；
当你的月收入超过60000的时候，你就处于全国0.1%的位置，这个人群数量对应着140万人；
似乎这与以上的数据也是一致的，相对北师大的数据来说，这个数据在高收入群体的数量要大很多。
其次，家庭金融调查的数据也显示：
中国家庭储蓄主要集中在高收入家庭，收入最高的10%的家庭储蓄率为60.6%，收入前10%家庭储蓄占比74.9%；
截至2014年8月，中国家庭资产平均为121.69万元，城市家庭平均为247.60万元，农村家庭平均为37.70万元；
截至2014年八月，城市家庭资产中平均有93万元为住房资产，而农村家庭资产中平均有22.3万元为住房资产；
似乎可以看到资产分配的不平等要比收入分配的不平等更加剧烈。
「美团外卖」的数据
基于对服务购买的认知，我想先跟大家达成一点一致：
即在外卖服务这一技术附加值较低的服务上，或者说基本等同于说购买劳动力)；这种持续的购买行为的发生一般建立在，用户（买家）认为自己的时间要比服务供给方（卖家）更"值钱"。
更容易被理解的表述就是：当你的时薪高于骑手时薪的时候，你的点单欲望会有明显提升，收入越高，对外送费越不敏感，点单也会越频繁。
首先，我们先看看美团2018年与2019的年度报告：
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▲ 图三：美团2018年度报告经营数据
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▲ 图四：美团2019年度报告经营数据
从年报中的数据我们可以看到如下数据：
- 美团全职骑手的平均工资水平为5,968元，外卖每单平均用餐1.2人，我们可以倒推出来，这个临界值是4,973元，也就是月薪高于4973元的用户，更容易成为美团的高频核心用户；
- 美团外卖核心用户约有3000万人（平均每年消费120单外卖），非核心用户约3亿（每年消费17单）；
- 美团目前日均有4000万外卖订单数量；
- 美团外卖的客单价，2015年-2020年中分别是：25、37、42、44、45、48元，最新的数字已经快逼近50元（未剔除补贴）；
- 核心客户每个月点10单，如果按照50元的均价，那就是500元的支出，注意，这500元，并不是这个人全部的餐饮支出，按照一个月早中晚90餐来看，这10餐只占11%，那么剩下80顿如果按照10元均价，他在吃饭上的花销也会逼近1300元；
回过头来看收入、外卖核心用户的关系：
- 中国有7000万人月收入在5000元以上，而这个用户群体也就是美团外卖业务能更扩张的最大的用户数量了，更何况外卖点单很多时候会「拼单」；
- 5000元的可支配收入里，将近30%被花费在了吃饭上「实际情况可能更多」，租房以及其他购物需求会比吃饭更多；
如果我们将这个美团外卖业务的增量拿核心用户数量来做正比的话：
当下美团外卖的核心用户数量为3000万人，类比7000万月收入5000以上的人群；
如果我们将点外卖这个行为的「拼单」行为算上的话；
仅仅谈外卖业务，美团的增长预期已经很低了。
所以美团需要有第二个增长曲线，也就是我们看到的「社区团购」业务。
用类似的逻辑，也可以看到淘宝、拼多多、滴滴等业务下沉的倾向与策略。
月收入 用户群体数 匹配业务 当前公司 5000+ 7000万 外卖、专车、休闲零食、游戏 美团、滴滴、腾讯、网易 3000-5000 15000万人 电商 淘宝、拼多多 2000-3000 20000万人 社区团购 美团优选、橙心优选、多多买菜 0-2000 70000万人 N/A N/A
总结
从网络上流传的一句话可以初步看到不同群体间的行为、经历的差异的巨大。
13亿人从未出国；
10亿人没有做过飞机；
5亿人没有用过马桶；
来自各种信源的数据 当我们尝试用收入去理解这些问题的时候，仿佛可以找到一些答案，但的确这种解释并不十分有力。