《中国消费者分群的研究》.docx
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《中国消费者分群的研究》
关于中国居民分群范式（China-Vals）的研究
Abstract
Thisstudyemploysresearchdatacollectedfromthelifestylestatementsof70,684adults'aged15-64in30mainChinesecitiesin2001.Ouraimwastoexplorepeople’sbustlingofChinabysocialstratificationandlifestyle.
Factorsanalysiswasconductedtotestattitudestowardlife,and33-item,11-factor（CumPct61.38%）wereidentified.14groupsweredividedintofivemajorsocialstratificationgroupsaftercluster,discriminant（93.7%oforiginalgroupedcasescorrectlyclassified）andcorrespondinganalysishadbeenconducted.Socialstratificationbyjob,schoolingandpersonalincome.
China-Valsstructureisbuilt,andaccordinglytakenasthebasemodel.
Keyword
14groups,Lifestyle,Socialstratification,China-Vals
一引言
近年来，我国消费者的观念和行为越来越复杂，以消费者为中心的市场竞争形势已使许多企业的市场研究由一般性的社会统计变量向消费者的生活形态、价值观等深层展开。
然而，在国内这一领域的营销理论基本沿用VALS2模型（价值观及生活方式）（valuesandlifestyles）成果。
生活形态的概念最早是心理学家Adler（1927）首先提出的，它是个人认知于一定的社会、文化空间下所显现的外在形态。
威廉·莱泽（1963）将“价值观与生活形态”这样一个早为社会学家所熟悉的概念引入到了营销学领域。
由于这一概念比社会阶层更为生动地揭示了人们的消费方式，逐步得到了营销管理学及消费社会学的应用与关注。
米歇尔（1978）基于大约1600户美国家庭的调查研究，设计出称为VALS（valuesandlifestyles）的系统，开始应用于商业并被200多家公司和广告代理商运用于营销实践中。
VALS模型从于两个视角来建立生活方式群体。
一是基于社会心理学家马斯洛（1954）需求等级理论。
二是基于美国社会学家戴维·瑞斯曼（1950）提出的“驱动说”，1989年VALS修改为VALS2，将美国成年人划分为8个消费群体并在欧美得到了广泛应用。
但是，东方国家的日本没能直接地应用VALS2，而是使用的SRI公司与NTTdata联合开发的Japan-Vals。
同欧美比较而言，作为与欧美市场经济及法制同样高度发达的日本，“VALS”模式不能通用的根源应该是欧美“守猎民族”与东方“农耕民族”文化底蕴及价值观的巨大差异。
而我国的文化背景虽与日本同属“农耕民族文化圈”,但是,又别于经济发展程度与社会结构的差异。
因而，照搬西方营销理论及VALS2和Japan-Vals应用于复杂经济态势环境下的中国是十分困难的。
近几年，一方面，我国多家大型市场研究机构、企业为了适应分层与分众的消费趋势，开始运用实证的、定量的研究方法陆续取得了一些应用成果。
张仲梁（1999）提出了8类分群概念。
向采发（1999）研究了上海市消费者的生活方式，定量分析出六类群体。
何建新等（2001）基于16400个居民调查进行了消费者层的划分及应用研究。
IMI公司（2001）调查的7个城市的7093样本得出了7大“IMI消费群”，中国AC尼尔森（2002）在三个主要城市利用CATI调查了1，500多名被访者得出5种不同面貌群体等。
但是，从其中发表的成果来看，就基础研究而言，调查方法或是样本量代表性、统计意义水平（累积贡献度）及分群的正确判别率等尚存在着很大的商榷空间，特别是还没有形成与Vals模型接近的既有理论基础又具有广泛应用性的社会分层结构范式。
另一方面，主要以我国研究机构、高等院校为代表的围绕着社会分层的研究成果也有所出现。
李强（1997）提出社会分层是一种隐藏在社会结构内部的关系，反映的是社会资源在各群体之间的一种分配的观点。
陆学艺等（2001）《当代中国社会阶层研究报告》基于社会、经济、生活方式差异日益明晰化的现象，提出了新的社会阶层划分标准。
该体系把原来的“两个阶级一个阶层（工人阶级、农民阶级和知识分子阶层）”的社会结构，变成了十大阶层，富于时代感，引起了海内外舆论的普遍关注。
但是，这些社会分层研究并不能应用于消费者生活形态，心理及价值观等更深层方面的分析。
李路路（1999）指出“中国的社会分层研究，主题丰富，但深化、拓展不够”。
综上所述，基于复杂环境下的中国消费者的社会分层与分群结构的探讨尚存巨大的研究空间，迫切需要出现具有中国特色的应用性、规范性研究成果。
本文通过全国30个城市的70684位消费者的入户调查（数据来源：
CMMS2001），以被访者的生活形态为分类基础，进行了分群结构范式的探索研究。
其中国居民分群范式的五层14族群的结构（China-Vals模型）平均正确判别率为93.7%，11项分群指标的累积贡献度为61.38%，其结果比较同类研究数据是相当理想的。
二研究方法
2．1抽样调查：
按照居住在不同城市的15-64岁成年人口密度分配样本，分层与系统抽样相结合的抽样方法进行抽样，抽样的具体步骤采用分层二阶段抽样进行，首先将被调查城市各行政区域的访问样本数量按人口比例分配；第一阶段，将各区的居委会编号排列，按各区分配到的居委会数量，抽取居委会；第二阶段，将选中的居委会的家庭户编号排列，按系统抽样法在各居委会中抽取20个户样本。
每户采用Kish表抽取一人调查。
2001年度分4期执行。
2．2调查城市：
调查的30个城市是北京、上海、广州、成都、天津、沈阳、济南、南京、武汉、福州、西安、昆明、重庆、厦门、深圳、杭州、郑州、青岛、大连、哈尔滨，长春、太原、长沙、南宁、海口、佛山、宁波、苏州、南昌、合肥。
2001年度共入户面访了70，684个居民。
2．3测试工具：
采用通常的心理描述测试法。
即采用一系列关于对社会活动、价值观念等内容的陈述语句，测试问题随机排列。
请被访者根据自己的情况做出判断。
回答中采用5分尺度评价法，1分表示非常同意，5分表示非常不同意。
97条测试语句ALPHA信度系数为0.90。
2．4统计分析：
本研究的数据分析是采用多变量的统计方法进行。
使用的数量方法有因子分析、聚类及判别分析，指数分析、交互分析及卡方检验、对应分析等。
主要过程有应用性价值观的探索及数据结构的检验，评价因素的抽出分群探索及分群数目的界定，最后进行分群的结构解析。
统计软件包为SPSS8.0forWindows。
三分析与结果
3．1因子分析
为了探讨居民心理意识层面的特征。
本研究应用因子分析将系列相关因素综合为一个因子，经正交旋转、反复检验97项测试语句后，去掉单一测试语句，最后抽取出特征值大于1的33个语句，共11个评价因素，如表1所示，选取测试语句的因子负荷量大于0.58。
累积方差贡献率（%）为61.38。
表1各因子测量语句的分析参数结果
因子
测量语句
因子负荷
方差贡献率（%）
累积方差贡献率（%）
C1
吸引异性的注目是我很喜欢的感觉
0.63
15.27
15.27
我向往发达国家的生活方式
0.79
我向往过浪漫的生活
0.80
C2
广告是生活中必不可少的东西
0.59
10.61
25.89
我很注意街上的广告
0.75
我经常阅读报纸及杂志中的广告
0.77
电视上的广告和节目我都喜欢
0.73
C3
我喜欢追求流行、时髦与新奇的东西
0.58
5.63
31.52
流行与实用之间我比较喜欢流行
0.69
如果东西坏了，我会更换而不是修理
0.69
我往往是最早购买最新技术产品的人
0.67
C4
我偏爱对健康美容有益的食物
0.70
5.29
36.80
我喜欢尝试新的食物品种
0.68
我对饮食非常讲究
0.73
我认为自己的饮食是有益健康的
0.62
C5
我做事一向都有计划
0.66
4.08
40.88
我做事一向果断，不会犹豫不决
0.66
我对我的成就寄以很大的期望
0.67
对我来说，家人认为我做得成功是很重要的
0.66
C6
购物前我通常会比较几家商店同类商品的价格
0.72
3.94
44.82
我通常选择购买最便宜的产品
0.80
我对自己的花销非常谨慎
0.68
C7
与电视相比,我更愿意从报纸中获取信息
0.67
3.70
48.52
我将阅读过的杂志保留起来
0.79
杂志帮助我跟上最新潮流
0.65
C8
有时我会买一些不需要的东西自娱
0.75
3.49
52.01
我经常会很冲动地做些事情
0.79
C9
我喜欢花时间与家人呆在一起
0.76
3.17
55.18
对我来说，家庭比事业更加重要
0.86
C10
对我来说,股票和股份的风险太大
0.82
3.13
58.31
如果有富余的钱,我更愿意把它存入银行
0.76
C11
我工作只是为了谋生
0.78
3.08
61.38
金钱是衡量成功的最佳标准
0.80
ExtractionMethod:
PrincipalComponentAnalysis.RotationMethod:
VarimaxwithKaiserNormalization.aRotationconvergedin10iterations.
仔细考察表1中11个因子中所包含陈述的实际意义，抽取概念后进行了因子命名。
如；第6因子（C6）—“经济消费意识”是由3条测量语句得出：
1，购物前我通常会比较几家商店同类商品的价格；2，我通常选择购买最便宜的产品；3，我对自己的花销非常谨慎。
其因子负荷在0.68以上。
表示大部分被访者具有经济消费意识。
其他因子名称抽取方法相同，各因子的名称如表2所示。
表2抽取的生活形态的基本因素
因子
因素名称
因子
因素名称
C1
新生活意识
C7
媒介意识
C2
广告意识
C8
随意性意识
C3
时尚新潮意识
C9
家庭生活意识
C4
饮食健康意识
C10
理财意识
C5
个性成就意识
C11
工作金钱意识
C6
经济消费意识
3．2聚类分析
聚类分析是根据生活形态所抽取的11个评价因素为基础变量，对70，684个样本在评价因素上的得分进行非谱系聚类分析，将其区分为意识导向互异的14个分众群体。
然后对其分众集中度进行了纯度检验。
表3是旋转后各因子（主成分）与组别的均值结果。
根据表中每一类群居民的因子的特征，我们最终将消费者的生活形态分为14个类别，即：
组别1为经济头脑族，组别2为求实稳健族，组别3传统生活族，组别4为个性表现族，组别5为平稳小康族，组别6为工作成就族，组别7为理智事业族，组别8随社会流族，组别9消费节省族，组别10工作坚实族，组别11平稳求进族，组别12经济时尚族，组别13现实生活族，最后组别14为勤俭生活族。
表3旋转后各因子（主成分）与组别的均值
组别
主成分（因子）
C1
C2
C3
C4
C5
C6
C7
C8
C9
C10
C11
1
-0.48
0.07
0.34
0.16
-0.42
-0.58
-0.42
0.38
0.83
1.16
0.12
2
0.95
1.25
0.24
-0.62
-0.29
-0.19
-0.96
-0.23
0.27
-0.50
-0.25
3
0.43
-0.22
0.28
-0.04
0.74
1.10
-0.02
-0.25
-0.81
-0.61
-0.18
4
-0.41
0.29
0.11
-0.35
-0.17
0.62
0.63
-0.97
0.95
-0.09
-0.21
5
-0.69
-0.29
0.31
-0.02
-0.59
0.48
0.84
0.90
0.20
-0.54
-0.56
6
-0.60
-0.37
0.39
0.01
0.16
-0.24
-0.02
-1.10
-0.44
-0.04
1.25
7
0.14
0.36
-0.58
1.09
-0.70
0.68
-0.21
-0.09
-0.23
0.33
0.15
8
0.11
-0.20
-0.47
0.39
0.98
0.09
-0.07
0.10
0.60
0.22
-0.01
9
0.13
0.56
0.74
1.00
0.13
-0.97
0.60
0.18
-0.46
-0.60
-0.52
10
-0.21
-0.64
0.77
-0.47
-0.16
0.24
-0.58
-0.06
-0.60
1.02
-0.74
11
-0.69
0.37
0.05
-0.50
-0.16
0.14
-0.51
0.94
-0.27
-0.55
1.03
12
-0.39
-0.47
-1.21
-0.38
-0.34
-0.64
-0.31
-0.40
-0.34
-0.39
-0.68
13
1.29
-0.86
0.29
-0.27
-0.53
-0.40
0.00
0.28
0.26
-0.40
0.53
14
0.50
0.65
-0.16
-0.56
0.35
-0.33
0.90
0.40
-0.51
0.79
0.10
表4的判别分析的均值检验结果显示F值的C2最小为1995.762，C10最大为2582.377，Sig值均极低。
说明这些变量在不同类群中均值不同是由于类群间差异所致。
而不是有随机误差引起的。
表明各组中均值差异显著。
表4判别分析的均值检验结果
Wilks'Lambda
F
df1
df2
Sig.
C1
.681
2508.498
13
69509
.000
C2
.728
1995.762
.000
C3
.708
2208.101
.000
C4
.729
1987.380
.000
C5
.711
2169.445
.000
C6
.701
2279.276
.000
C7
.743
1854.244
.000
C8
.695
2342.666
.000
C9
.707
2219.665
.000
C10
.674
2582.377
.000
C11
.686
2444.727
.000
表5为判别回代检验结果。
从表中数据可以看到，包含组别14变量的判别函数进行分类的小结。
可以看出“经济头脑族”的4313个样本中，有4157个样本被判别正确。
分类错判率为3.6%。
“求实稳健族”的正确判别率为94.5%，占总体比率13.95%的最大族群“随社会流族”的正确判别率为96.5%。
其他族群的正确判别率如表5中所示。
总体69523个样本中65175个样本被正确判别，各组群的平均正确判别率为93.7%。
考虑到分群的量化功能，过多将导致操作繁琐，过少将引起分群纯度下降，14分群的数据结果说明每一群内的同质性极高。
为避免尽可能会融入的主观判断，14分群的名称的产生是基于测试语句中的关键词综合提取并经多人反复验证后得出。
表5判别回代检验结果
组别
略称
n
回代比率（%）
N
N总体比率（%）
1
经济头脑族
4157
96.4
4313
6.2
2
求实稳健族
3397
94.5
3595
5.17
3
传统生活族
4213
96
4388
6.31
4
个性表现族
4477
92.3
4850
6.98
5
平稳小康族
4092
94.1
4350
6.26
6
工作成就族
4418
94.9
4655
6.7
7
理智事业族
4592
90
5105
7.34
8
随社会流族
9356
96.5
9697
13.95
9
消费节省族
4209
93.7
4493
6.46
10
工作坚实族
3856
92.4
4172
6
11
平稳求进族
4157
92.7
4486
6.45
12
经济时尚族
5713
96.3
5935
8.54
13
现实生活族
4347
92.1
4722
6.79
14
勤俭生活族
4191
88
4762
6.85
65175
93.7
69523
93.7%oforiginalgroupedcasescorrectlyclassified.
3．3指数分析
为了探求各组别的职业特质的主要差异，进行了特征性指数（TGI指数）分析。
表6显示的是特征性指数的结果。
考虑到特征的显著性，可以认为大于115和小于85以外的指数具有显著性特征。
如表中所示，“经济头脑族”中企业管理人员的特征指数为122.9，自由职业者为134.4；求实稳健族中“党政机关/事业单位干部”和“专业人员”的指数大于115，而“个体户/自营职业者”、“自由职业者”小于85。
“传统生活族”指数没有显著性特征。
“个性表现族”，“平稳小康族”。
“工作成就族”的专业人员，“理智事业族”中“党政机关/事业单位干部”，“企业管理人员”的特征指数均大于115。
“随社会流族”中“党政机关/事业单位干部”的指数小于85外，其余各项没有显著性特征。
值得注意的是“消费节省族”和“勤俭生活族”中“企业一般职工”的指数均大于115，说明了这两组群中“企业一般职工”特征明显。
表6各组别的职业特质指数（TGI指数）
组别
党政机关/事业单位干部
专业人员
企业管理人员
企业一般职工
个体户/自营职业者
自由职业者
经济头脑族
98.1
112.8
122.9
84.6
81.8
134.4
求实稳健族
137.2
117.7
101.3
89.8
66.9
69.1
传统生活族
103.4
102.0
84.2
107.4
93.0
79.8
个性表现族
83.6
93.9
114.6
87.2
142.8
159.1
平稳小康族
82.0
82.3
99.9
101.9
147.9
125.0
工作成就族
107.1
119.2
96.7
90.7
87.1
104.2
理智事业族
127.4
108.5
127.3
73.3
111.7
118.1
随社会流族
79.6
91.8
97.8
107.4
108.7
110.7
消费节省族
54.5
56.1
61.2
148.7
109.8
112.6
工作坚实族
103.5
109.6
113.8
89.0
93.1
103.4
平稳求进族
130.0
130.2
97.2
81.6
89.2
62.6
经济时尚族
83.7
88.8
94.5
110.4
108.1
102.8
现实生活族
122.0
111.7
103.9
98.4
60.5
55.2
勤俭生活族
100.0
87.6
88.3
115.3
89.2
83.8
3．4对应分析
为了准确发现各组别特征性，对14组群与职业特质、文化程度、个人收入进行了多元和单元对应的探索性分析，多元对应分析的知觉图可以得到其对应结果，但是由于变量过多图示分辨不够清晰。
本文仅用单元对应分析的知觉图表达，其效果对应于多元分析。
从图1职业特质与组别的对应关系中我们可以观察到各个组群的对应关系，职业特质与那个组群距离越近，其在这个组群上的特征越明显。
组别7（理智事业族）与“党政机关/事业单位干部”，“企业管理人员”的距离十分接近。
而组别9（消费节省族）和组别14（勤俭生活族）与“企业一般职工”关系距离接近。
这一点同特征性指数的结果完全一致。
组别
略称
1
经济头脑族
2
求实稳健族
3
传统生活族
4
个性表现族
5
平稳小康族
6
工作成就族
7
理智事业族
8
随社会流族
9
消费节省族
10
工作坚实族
11
平稳求进族
12
经济时尚族
13
现实生活族
14
勤俭生活族
图1职业特质与组别的对应关系
图2是个人经济收入与组别的对应关系的知觉图。
如图所示F1与F2共为98%，F1为93%，而F2只有4%。
由此可以看出F1即横坐标为最主要判别尺度。
观察与图1同理，组别7（理智事业族）与“党政机关/事业单位干部”，“高段收入水平”的距离十分接近。
而组别9（消费节省族）和组别14（勤俭生活族）与“低段收入水平”关系距离接近。
组别4（个性表现族）与“高段收入水平”的相关距离也比较接近。
组别4为个性表现族，组别5（平稳小康族），组别6（工作成就族），组别8（随社会流族），组别10（工作坚实族），组别11（平稳求进族），组别12（经济时尚族）与“中段收入水平”的距离接近。
组别
略称
1
经济头脑族
2
求实稳健族
3
传统生活族
4
个性表现族
5
平稳小康族
6
工作成就族
7
理智事业族
8
随社会流族
9
消费节省族
10
工作坚实族
11
平稳求进族
12
经济时尚族
13
现实生活族
14
勤俭生活族
图2个人经济收入与组别的对应关系
图3是文化程度与组别的对应关系图。
F1与F2共为99%，F1为92%，而F2只有8%。
F1为主要观察尺度。
组别1（经济头脑族），组别6（工作成就族），组别7（理智事业族），组别4（个性表现族），组别10（工作坚实族）及组别11（平稳求进族）与“大专大学及以上”距离接近。
而组别9（消费节省族）和组别14（勤俭生活族）与“小学”和“初中”的关系距离位于两者之间。
说明了着两组的文化程度水平较低。
图3文化程度与组别的对应关系
组别
略称
1
经济头脑族
2
求实稳健族
3
传统生活族
4
个性表现族
5
平稳小康族
6
工作成就族
7
理智事业族
8
随社会流族
9
升级会员 