最新《中国消费者分群的研究》.doc
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1、Four short words sum up what has lifted most successful individuals above the crowd: a little bit more.-author-date中国消费者分群的研究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 This study employs research data collected from the lifestyle statements of 70,684 adults aged 15-64 in 30 main Chinese cities in
2、2001.Our aim was to explore peoples bustling of China by social stratification and lifestyle.Factors analysis was conducted to test attitudes toward life, and 33-item, 11-factor (Cum Pct 61.38%) were identified. 14 groups were divided into five major social stratification groups after cluster, discr
3、iminant (93.7% of original grouped cases correctly classified) and corresponding analysis had been conducted. Social stratification by job, schooling and personal income.China-Vals structure is built, and accordingly taken as the base model.Keyword 14 groups, Lifestyle, Social stratification, China-
4、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)(values and lifestyles)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
5、。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(values and lifestyles)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
6、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
7、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
8、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
9、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21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
10、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。22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。23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
11、。24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SPSS 8.0 for Windows。三 分析与结果31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
12、.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0.6315.2715.27我向往发达国家的生活方式0.79我向往过浪漫的生活0.80C2广告是生活中必不可少的东西0.5910.6125.89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0.73C3我喜欢追求流行、时髦与新奇的东西0.585.6331.52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0.67C4我偏爱对健康美容有益的食物0.705.2936
13、.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0.62C5我做事一向都有计划0.664.0840.88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0.66C6购物前我通常会比较几家商店同类商品的价格0.723.9444.82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0.68C7与电视相比,我更愿意从报纸中获取信息0.673.7048.52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0.65C8有时我会买一些不需要的东西自娱0.753.4952.01我经常会很冲动地做
14、些事情0.79C9我喜欢花时间与家人呆在一起0.763.1755.18对我来说,家庭比事业更加重要0.86C10对我来说,股票和股份的风险太大0.823.1358.31如果有富余的钱, 我更愿意把它存入银行0.76C11我工作只是为了谋生0.783.0861.38金钱是衡量成功的最佳标准0.80Extraction Method: Principal Component Analysis. Rotation Method: Varimax with Kaiser Normalization. a Rotation converged in 10 iterations.仔细考察表1中11个因子中
15、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32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
16、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
17、子)C1C2C3C4C5C6C7C8C9C10C111-0.480.070.340.16-0.42-0.58-0.420.380.831.160.1220.951.250.24-0.62-0.29-0.19-0.96-0.230.27-0.50-0.2530.43-0.220.28-0.040.741.10-0.02-0.25-0.81-0.61-0.184-0.410.290.11-0.35-0.170.620.63-0.970.95-0.09-0.215-0.69-0.290.31-0.02-0.590.480.840.900.20-0.54-0.566-0.60-0.370.390.01
18、0.16-0.24-0.02-1.10-0.44-0.041.2570.140.36-0.581.09-0.700.68-0.21-0.09-0.230.330.1580.11-0.20-0.470.390.980.09-0.070.100.600.22-0.0190.130.560.741.000.13-0.970.600.18-0.46-0.60-0.5210-0.21-0.640.77-0.47-0.160.24-0.58-0.06-0.601.02-0.7411-0.690.370.05-0.50-0.160.14-0.510.94-0.27-0.551.0312-0.39-0.47-
19、1.21-0.38-0.34-0.64-0.31-0.40-0.34-0.39-0.68131.29-0.860.29-0.27-0.53-0.400.000.280.26-0.400.53140.500.65-0.16-0.560.35-0.330.900.40-0.510.790.10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 LambdaFdf1df2Sig.C1.6812508.
20、4981369509.000C2.7281995.762.000C3.7082208.101.000C4.7291987.380.000C5.7112169.445.000C6.7012279.276.000C7.7431854.244.000C8.6952342.666.000C9.7072219.665.000C10.6742582.377.000C11.6862444.727.000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9
21、4.5%,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(%)NN总体比率(%)1经济头脑族415796.443136.22求实稳健族339794.535955.173传统生活族4213964388
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