我国消费者生活方式地区差异研究

中国消费者生活方式地区差异的实证研究

——以上海、北京、武汉、青岛、沈阳为例

李东进陈一鸣吴波

摘要中国地域大、亚文化圈多，因此，在中国进行市场营销活动不可忽视区域差异，而了解区域消费差异则需要了解不同地区的生活方式差异，同时，生活方式还是进行市场细分的有效工具。本文对我国大陆地区的上海、北京、武汉、青岛、沈阳五个典型城市展开了消费者生活方式地区差异的实证研究。本研究通过因子分析提取出了生活方式的七个构面，通过多元方差分析发现中国不同地区生活方式在整体上存在差异，通过频次分析给出了不同群体在不同地区间的分布情况，最后通过列联表分析进一步验证了这种差异的显著性。

关键词生活方式；地区差异；生活方式测量；生活方式细分

李东进：南开大学商学院市场营销系教授 E-mail: djli1280@https://www.wendangku.net/doc/107083392.html,

陈一鸣：南开大学商学院市场营销方向硕士研究生

吴波：南开大学商学院市场营销方向硕士研究生

基金资助：本研究得到韩国学术振兴财团项目（批准号KRF-2006-B00065）和国家自然科学基金项目（批准号70672033）的支持。

引言

根据英国经济学家EUI的调查，把中国看成4个或更多市场的公司基本上都在市场竞争中获胜，而把中国看成是一个和两个市场的公司大多在竞争中失利[1]。可见，在中国进行市场营销活动不可忽视区域消费差异，而且需要在此基础上进行有效的市场细分。

总体来看，消费行为区域差异的学术研究路线有两条：一条是经济学的研究路线，主要从宏观层面研究区域消费差异，这种从宏观层面展开的国家层级的细分通常综合使用了国家或地区的经济、政治、地理及人口统计信息[2、3]；另一条是心理学－营销管理为主的研究路线，主要从微观层面研究区域消费差异，研究的心理变量包括价值观、态度、意见、兴趣等[4]。而价值观、态度、意见和兴趣实际上都是属于生活方式的范畴[5~7]。因此要了解我国的区域消费差异有必要了解我国不同地区的生活方式差异。

研究者们通常会使用人口统计因素、社会阶层和心理特征进行市场细分。然而人口统计因素缺乏丰富性并经常需要其他数据来补充；社会阶层比人口统计因素更具深度，但同样需要数据补充以对消费者有更深刻的认识；心理特征往往很丰富但用于广大民众时可能会缺乏信度，另外，心理量表得到的数据往往难以实际操作。而生活方式的引入，弥补了传统研究方法的不足，将人口统计因素的优点与心理特征研究的丰富性融为一体，揭示了消费者日常行为的方方面面以及他们的感情、态度和观念，为营销者理解消费者行为提供了一条有效途径，这是以前单从产品或经常使用的诸如人口统计因素这样的分类测量中所得不到的[8]。

本研究从实证角度对上海、北京、武汉、青岛、沈阳这五个典型大陆城市进行研究，以判断这五个城市的生活方式是否存在差异，在判断差异的同时了解不同生活方式群体在这五个城市的分布情况，从而为企业的营销工作提供指导意见。

一、文献回顾

（一）生活方式的含义

生活方式的概念起源于心理学和社会学，指的是个人认知于一定的社会、文化空间下所显现的外在形态[9]。Lazer于1963年首次将生活方式引入了营销领域，认为生活方式是一个系统的概念，代表着某一个群体或社会阶层在生活上所表现出来的特征；而这种特征具体表现在一个动态模式中，是文化、价值观、人口统计变量、社会地位、参照群体、家族、人格、动机、认知、学习及营销活动等各个层面的综合体[10]。Wells & Tigert在1971年将这种特征进一步明朗化，指出它包括一个人的态度、信念、期望、恐惧及偏见等，并反映在平时对时间、金钱与精力的支配上[11]。而Plummer(1974)从生活方式的系统概念出发，认为生活方式类型提供了一个更加广泛、更加立体化的视角来看待消费者，营销者们可通过最相关的产品、传播、媒体和促销等来更加聪明地思考自己的消费者。这是因为消费者个体的自我观念和生活方式体现了消费者需求和兴趣的不同[12、13]，同样还会影响消费者的决策过程，并对消费者需求的确定，信息的搜集，购前评估，购买乃至产品购买后阶段都产生影响[14~17]。由此可见，生活方式影响到消费行为的各个层面，它就是一个人自我观念的具体表现，由过去体验、内心特征和当时的情景共同塑造而成，反映了一个人如何生活[17]。Kotler在1997年给出了自己对生活方式的定义：生活方式是由人的心理图案反映的生活形式，包括消费者活动（工作、嗜好、购买活动、运动和社会活动）、兴趣（食品、服装、家庭、休闲）和观念（关于自己、社会事物、商业和产品）；他还指出生活方式表现的内容远比人的社会阶层或个性要多，它勾画出一个人在社会中的行动和兴趣的形式[18]。虽然各个时期对生活方式的定义有所不同，但趋于反映一个信息，即在有限的资源下，个人或群体如何分配资源，表现为活动、兴趣、意见方面的特征。

（二）基于生活方式的市场细分

作为市场细分工具，生活方式有着独特的优越性。“生活方式细分”已经成为营销目的的一个十分有用的概念[19、20]。利用生活方式进行市场细分首先需要对生活方式进行测量，用来衡量生活方式的量表主要有两种，分别是AIO量表和V ALS量表。

AIO量表也就是“活动、兴趣、观念量表”，该量表设计的基本思路是：“生活方式是指一个人的态度、信念、期望、恐惧、偏见等特征，并反映在平时对时间、金钱与精力的支配上，而这种支配方式的不同可通过个体在活动、兴趣及观念上的差异而得以体现[21]。”因此该量表最初通过活动、兴趣和观念这三个维度来设计问题考察消费者的生活方式。Plummer(1974)又将人口统计变量引入到AIO量表中，修正后的AIO量表包含4个主要维度及36个子维度；Plummer还提出在设计量表时，应先根据研究的需要来确定从主要维度发展出哪些子维度，然后再根据子维度来设计不同的衡量问题。

AIO量表在市场细分方面的应用相当广泛，1987年台湾十家广告公司联手进行了一项“生活方式与消费者行为大调查”，分别对成年人和青年人的AIO进行调查，并加以分类。结果表明，成年男性消费者大致可分为：自名雅皮族，草根劳力族、刻板规律族、暴发声色族、孤芳自赏族。青少年消费者可分为：进取宝宝族、前卫享受族和群聚逐流族。女性消费者可分为：都市新贵族、勤俭妈妈族、热心主妇族和积极自我族[22]。Orsay Kucukemiroglu(1999)运用AIO量表对土耳其消费者进行市场细分，提取出8个生活方式因子：时尚意识、领导意识、家庭观念、健康意识、无忧无虑、社区意识、价格意识以及实用意识，在这8个因子的基础上，结合民族中心主义、人口统计因素、社会经济因素等将消费者分为：自由/趋势设定者、适度/生还者以及传统/保守者[23]。

V ALS量表即“价值观和生活方式量表”，它是SRI（斯坦福国际研究院）1978年基于约1600户美国家庭的调查研究提出的，它是第一个融合了人们的社会价值——他们生命的主要驱动力，基于理论的心理体系[24]。V ALS从两个视角来建立生活方式群体：一是社会心理学家马斯洛（1954）的“需求层次理论”；二是社会学家戴维·瑞斯曼（1950）的“驱动说”。在此基础上该量表将消费者分成了挣扎着、维持者、归属者、模仿者、成就者、自我者、体验者、社会关注者和整合者9大类，并用66个测量项目来区分各个群体。

为了更好地吸引营销者们使用V ALS，1989年SRI对V ALS做出了较大的修改，引进了被称为V ALS2的量表。较原来的量表V ALS2有着更加广泛的心理学基础，更加侧重于活动与兴趣，与消费者购买行为的关系更为直接，更多地选择那些具有相对持久性的态度和价值观来反映个人生活方式[25]。V ALS2基于4个人口统计变量和38个项目从两个层面上来构建量表。第一个层面是从看待世界的方式上将消费者分成原则导向、地位导向、行为导向三种导向类型。这三种自我取向决定了个人所追求的目标和行为的种类；第二个层面是资源拥有的多寡，其涉及心理、体能、人口统计因素和物质手段等各个方面，反映了个人追求他们占支配地位自我取向的能力。该量表将消费者分成了实现者、完成者、成就者、体验者、信奉者、奋斗者、制造者和挣扎者八大类。

中国的生活方式量表中比较具有代表性的是由吴垠所开发的China-V ALS量表。China-V ALS量表即“中国的价值观和生活方式量表”，也称为“中国分群范式量表”。它以心理变量为分类基础，提取出了11种价值意识来反映主体性和主体态度的意识[26]。

China-V ALS将消费者划分成14类群体，并基于“主客观价值”和“二元论”的基本观点，将其分为积极形态派、求进务实派以及平稳现实派三大派别。

虽然东西方的文化本身存在差异，但本研究在对东西方主流生活方式量表进行整理归纳后，总结出以下几点相似之处：第一，有着广泛的心理学基础；第二，从多个维度出发，透彻地理解消费者；第三，可用于归类。

（三）生活方式国家和地区的差异研究

生活方式信息对于产品定位和市场细分非常有用，它能帮助跨国公司理解不同文化下的

消费者[8、27]。然而，生活方式在不同国家和地区是存在差异的。Douglas与Urban(1977)对美国、英国和法国的妇女生活方式类型进行了对比研究，发现尽管形成每个因子的态度语句在每个国家并不相同，但这三个国家妇女生活方式的类型和基本维度都非常相似。他们推测生活方式类型中所暗含的差异在不同的产品类型间也是不一样的，因此某个国家的目标顾客群体对产品或营销战略的反应通常并不能轻易地用于另一个国家[28]。Tai和Tam(1997)对香港和新加坡消费者生活方式的异同点进行了测量，发现香港和新加坡消费者最大的差别在于文化和传统价值观上。香港消费者一般更为传统保守，并建议营销者们在开发品牌定位时要适应目标顾客群体的准则和习惯。Tai和Tam(1997)还运用AIO变量，通过因子分析提取出妇女角色与感知、家人取向、品牌意识、家庭取向、自信、沉迷工作、价格意识、政治兴趣、环境意识、关注体重、家庭整洁、健康意识12个生活方式衡量因子对大中国下（选取了广州、香港和台湾三地）的女性消费者进行了生活方式比较分析，发现台湾与香港的女性在沉迷工作、品牌意识、女性角色和感知、健康意识四个方面与广州存在差异，而在环境意识、自信以及家人取向方面台湾与香港和广州存在差异；他们还在后续研究中指出中国内陆的女性样本采自广州可能会严重受到香港文化的影响，广州的消费者在行为上与上海和北京也许会存在不同，那么在未来的研究中可对这三个城市的女性消费者生活方式进行横截面比较[29]。

可以看到，生活方式在不同国家，国家与地区甚至同一国家的不同地区之间也会存在差异，而这将直接对营销实践造成影响。因此对中国这么一个不同地区经济发展程度与社会结构差异较大的国家进行地区生活方式研究是有极大的理论和实践价值的。

二、研究设计

（一）研究问题

通过前面的文献回顾我们知道，Tai和Tam(1997)运用AIO变量，通过妇女角色与感知、家人取向、品牌意识、家庭取向、自信、工作狂、价格意识、政治兴趣、环境意识、关注体重、家庭整洁、健康意识这12个生活方式因子构面对大中国下（选取了广州、香港和台湾三地）的女性消费者进行了生活方式比较分析；王海忠（2002）借助AIO测量项目从时尚意识、家庭观念、价格意识、社区意识和领导意识这5个生活方式构面出发，依据消费者民族中心主义对消费者进行划分；吴垠(2005)从心里测量项目提出11个构面——新生活意识、广告意识、时尚新潮意识、饮食健康意识、个性成就意识、经济消费意识、媒介意识、随意性意识、家庭生活意识、理财意识以及工作金钱意识上来对我国消费者生活方式展开研究，划分不同的群体——可以看出目前关于我国消费者生活方式构面还没有一个统一的定论，但都有一个共性，就是基于AIO测量项目来选取变量，进而提取生活方式构面展开研究。另外，在我国进行市场营销活动不可忽视区域消费差异，需要进行有效的市场细分。而了解我国的区域消费差异有必要了解我国不同地区的生活方式差异，同时生活方式的引入弥补了传统市场细分研究方法的不足，为营销者理解消费者行为提供了一条有效途径。但我国不同地区消费者生活方式差异研究很少。本研究目的是通过实证分析发现我国不同地区消费者生活方式差异，以此为企业营销细分策略提供客观依据。为此本研究设计了以下研究问题；

研究问题1：我国消费者生活方式构面包含哪些方面?

研究问题2：我国消费者生活方式在不同地区间是否存在差异？

（二）问卷设计

本研究的问卷由两部分构成：第一部分是基于AIO的生活方式测量项目；第二部分是人口统计信息的相关项目。生活方式测量项目的选择上还要满足三点：与中国人相关，对营销者有帮助，以及可测量性。

问卷上既包含标准的也包含特别的生活方式语句，一共65条。使用标准语句的原因是

这些语句已经被不同的研究者们测试过，具有很好的信度和效度；而特殊语句的使用主要是

考虑到东西方文化差异。在测量上选用李克特五分量表法。

（三）抽样调查

本研究所调查的五个城市——上海、北京、武汉、青岛、沈阳分别是我国人口密集的东

部南方沿海地区，华北地区，华中地区，东部北方沿海地区以及东北地区很具影响力的城市，

这五个城市在经济、消费、文化等方面都存在差异：

从经济上来看，06年的GDP排名显示上海、北京、青岛、武汉和沈阳分别位居第1、

第2、第10、第16、第18位；就人均收入来看，上海、北京、青岛分别位居第5、第8、

第30位，而武汉、沈阳未进入前50。

从消费水平上来看，基于一般性娱乐消费指数、综合物价指数、意外消费估算，以上海

消费指数为1，北京为0.95居于第二位，青岛为0.68居于第22位，而武汉和沈阳未进前30

位。

就文化属性上来看，上海属于江南文化，北京属于燕赵文化，青岛属于齐鲁文化，武汉

属于荆楚文化，而沈阳则隶属于东北文化。

在调查人群上选择当地居民（以拥有当地户口为判断标准），因为他们的生活方式更能

代表当地的生活方式。

在抽样上高校与社会抽样相结合——每个地区高校和社会问卷数量各占一半——一方

面这比单纯从高校调查更具代表性；另一方面相对整个地区完全的随机抽样，这会让年轻人

占的比例更大些，而年轻人代表着未来的消费趋势，因此他们的生活方式观念在一般意义和

长久来看最为营销者们关注。学校和社会内部各自的抽样都按照简单随机抽样进行。

本次调查共发放问卷1700份，五个城市各340份；有效问卷1144份，其中上海215

份、北京207份、武汉260份、青岛254份、沈阳208份。

三、分析与结果讨论

（一）信度与效度分析

本研究对65条生活方式问卷项目的信度检验上采用Cronbach’s Alpha系数作为检验标

准。经计算得到：整体样本的Cronbach’s Alpha为0.926，其中上海为0.927、北京为0.932、

武汉为0.921、青岛为0.918、沈阳为0.930。这表明问卷项目的设计非常理想，不论是整体

上还是地区间进行测量都具有很高的信度。

通过信度检验可知问卷项目的内部一致性和可靠性，不过信度高的问卷不一定有效，还

得进行进一步的检验以提取出对本研究有效的语句。本研究的效度检验包括内容效度、会聚

效度和区别效度三个方面。

本研究中生活方式问卷项目是依据国内外学者常用的生活方式测量项目设计的，而且经

过专家们的检验，因此内容上具有较高效度。

在会聚效度方面可以先进行探索性因子分析，将原有变量按满足有效会聚的一定标准进

行筛选。本研究按特征值大于1、因子荷载高于0.6的标准，经正交最大旋转反复筛选后选

取了24条测量项目来做进一步的研究。

在会聚效度的验证性因子分析中这24条测量项目组成了7个构面。对这7个构面利用Lisrel 8.70进行区别效度的检验可发现它们之间相关系数在95%置信区间内不包含1.0，这

意味着没有相同的因子，可以认为所选取生活方式分析构面具有区别有效性，各因子相关系

数如表1所示。

表1 生活方式构面的相关关系与标准误差

F1 F2 F3 F4 F5 F6 F7

1.000

F1

F2 0.37 (0.03)

1.000

F3 0.53 (0.03)

0.42

(0.03) 1.000 F4 0.42 (0.04)

0.23 (0.04) 0.30 (0.04) 1.000 F5 0.05 (0.05)

0.02 (0.06) 0.19 (0.05) 0.33 (0.05) 1.000 F6 0.38 (0.04)

0.20 (0.04) 0.36 (0.04) 0.45 (0.04) 0.20 (0.06) 1.000 F7 -0.11 (0.02) -0.09 (0.02) -0.09 (0.02) -0.07 (0.02) -0.04 (0.02) -0.06 (0.02) 1.000 另外，Lisrel 分析的NFI=0.94、NNFI=0.95、CFI=0.96、GFI=0.94，这说明提取构面与现实的拟和度很高，这也验证了前面探索性因子分析中所提取生活方式构面的合理性。

（二）数据分析

通过因子分析我们就能够找出本研究的生活方式构面，从而解决第一个研究问题，进而对不同地区的生活方式进行比较；而通过多元方差分析就能实现这种比较，判断在生活方式的整体层面上各地区是否存在差异以及各个构面在不同地区的异同情况，从而解决第二个研究问题。最后，通过聚类分析和频次分析进行市场细分并通过不同类型人群在地区间所占比重的差异情况验证多元方差分析结果的合理性，并给出各类人群在不同地区的分布情况。

1.研究问题1的分析

对所筛选出来的24个变量通过主成分分析法进行因子分析时，KMO 检验为0.858，这表明筛选语句适合做因子分析，其方差解释率累计达60.460%，能够较好地解释总体。最后萃取出了7个因子，各项目的因子荷载如表2所示。

表2 变量的计量内容和可靠性系数 因子 变量

测量项目 可靠性系数(α) C1

我购买服装时相比休闲服，我更加注重时尚性 0.727 C2

我非常关心电视、报纸、杂志等媒体上的有关时装信息 0.717 C3

我对颜色和款式的感觉比他人好 0.698 C4

我容易接受或愿意赶上新潮流或新时尚 0.692 C5

我向别人提出时装方面的建议 0.684 F1 C6

我愿意为服装打扮花钱 0.680 C7

在外就餐比家里吃更有味道 0.785 C8 在外就餐的目的并不是味道，而是为了不落后于他人 0.781 C9

在外就餐时，相比中餐更喜欢西餐 0.718 C10

虽然对家庭有些负担，但我还是喜欢在外就餐 0.708 F2

C11

虽然价格贵，但氛围好我就在外就餐 0.650 C12

我认为从广告中得到的信息有助于购物 0.769 C13

看了广告后购买的食品比较多 0.768 C14

虽然价格比较高，但我喜欢购买广告上看过的产品 0.727 F3 C15

我平时关注广告 0.674 C16

我对我现在的业余生活感到满意 0.767 F4 C17 我积极投入到提高自身能力的各种活动 0.752

C18 我通常与家人一起出去玩0.627

C19 在外就餐时，我一般穿休闲服0.785

F5

C20 我喜欢穿便于活动的休闲服0.784

C21 购物之前我一般作购物目录0.840

F6

C22 购买产品时我一般较多地搜寻相关信息0.767

C23 在经济条件许可的前提下，相比郊区我会选择市中心0.765

F7

C24 相比安静的地区，我更喜欢热闹的地方0.763 本研究依据因子所包括测量项目的含义，将以上七个因子分别命名为：“追求时尚”因

子、“看重面子”因子、“信赖广告”因子、“积极生活”因子、“偏好休闲”因子、“消费理性”因

子、“偏好交际”因子。

2．研究问题2的分析

根据每个因子所代表变量，可算出每个样本在不同因子上的得分（因子得分为所代表变

量得分的算数平均）。因此我们对研究问题2分两个阶段进行分析，即多元方差分析和聚类

分析等。

以提取的这七个生活方式评价因子为基础变量，对1144个有效样本在评价因子上的得

分进行多元方差分析，其中的因变量为这7个生活方式评价因子，自变量为不同的地区。

多元方差分析的前提条件是要求各样本独立、正态分布、方差齐，对于前两者在样本足

够大的情况下都能满足，而对于方差齐则容易因为极个别格子方差不齐而导致检验不能通

过。本次分析中Box检验的M值为128.299，P值=0.163，这说明本研究的数据非常符合多

变量方差齐性的要求。本次分析的Levene单变量方差齐性检定如表3所示。

表3 Levene单变量方差齐性检定

单变量（因子）名称 F df1 `df2 Sig.

F1 追求时尚 2.069 4 1519 0.083 F2 看重面子0.953 4 1519 0.432 F3 信赖广告 1.637 4 1519 0.163 F4 积极生活0.668 4 1519 0.614 F5 偏好休闲 1.448 4 1519 0.216 F6 消费理性 2.003 4 1519 0.092 F7 偏好交际0.275 4 1519 0.894 可见每个单变量也都非常符合方差齐性的要求，本研究采用多元方差分析是很适宜的。

通过多元方差检验中Wilks’ Lambda检验可看出，以这7个因子为变量进行的多元方差

分析，显著性水平达到0.001，这说明各地区在生活方式上确实存在显著差异。其中各因子

的地区差异测试如表4所示。

表4 地区差异测量

来源因变量均值平方 F 显著性水平

F1（追求时尚）0.616 0.909 0.458

F2（看重面子） 2.226 2.675 0.031

F3（信赖广告） 2.599 3.788 0.005

F4（积极生活） 2.067 3.348 0.010

F5（偏好休闲）0.758 1.001 0.406

F6（消费理性）0.851 0.902 0.462

F7（偏好交际） 2.171 2.628 0.033

根据显著性水平低于0.05为差异显著，高于0.05为差异不显著，由表4可以看出追求时尚、

偏好休闲、消费理性因子在各地区间的统计差异并不显著，可以认为各地区生活方式在这些

因子上大致相同，经S-N-K进一步检验，发现追求时尚、偏好休闲、消费理性因子的显著性

水平分别是0.292、0.499、0.412，这说明各地区在追求时尚、偏好休闲和消费理性方面并无

显著差异。而且追求时尚、偏好休闲、消费理性因子在各地区得分均值均大于3，这说明各

地区对时尚追求、偏好休闲和消费理性方面都持肯定态度。

另外，表4中偏好交际因子地区差异的显著性水平有0.033，跟0.05很接近，因此该因子

在不同地区间可能具有同质性，经S-N-K法的进一步检验发现偏好交际因子在青岛、武汉、

北京、沈阳、上海的得分均值分别是2.76、2.78、2.93、2.94、2.95，显著性水平为0.156，这

说明该因子确实具有同质性。而且得分均值均小于3，这说明各地区在偏好交际方面都持否

定态度。

另外，在看重面子、信赖广告和积极生活三个方面，五个地区并不完全相同，经S-N-K

发检验可知这些差异因子在各地区的得分均值和分群类型（见表5）。

表5 S-N-K法下地区差异因子得分均值及分群类型

子集

因子地区

1 2

武汉 2.32

北京 2.36 2.36

上海 2.40 2.40 F2（看重面子）

青岛 2.45 2.45

沈阳 2.58

显著性水平0.338 0.062

上海 3.18

沈阳 3.21

青岛 3.28 3.28 F3(信赖广告)

北京 3.29 3.29

武汉 3.45

显著性水平0.513 0.073

上海 3.38

沈阳 3.42

武汉 3.43 F4(积极生活)

北京 3.45

青岛 3.62

显著性水平0.795 1.000 由表5可得出以下三个方面的结论：

第一，在看重面子上，北京、上海和青岛三地得分虽然比武汉略高，比沈阳低些，但在

统计上都不存在显著性差异，从显著性水平上看，与武汉更可以划为一类，而武汉在看重面

子上的得分明显低于沈阳。不过从得分上来看，这五地都低于3分，因此可以认为这五地对

看重面子都大体持否定态度，其中武汉最强烈，其次分别是北京、上海和青岛，沈阳的抵触

心理相对最弱。

第二，在信赖广告方面，青岛和北京两地比上海、沈阳两地得分略高些，比武汉要低些，

但在统计上都不存在显著性差异，从显著性水平上来看，与上海和沈阳更可以划为一类，而

上海和沈阳在信赖广告上的得分明显要低于武汉。不过从得分上来看，这五地都高于3分，

因此可以认为这五地在大体上都信赖广告，其中上海、沈阳信任程度相对最低，武汉和北京

的信任程度相对前两个地方要高些，对广告最为信赖的是武汉。

第三，在积极生活方面，上海、沈阳、武汉和北京四地在统计上不存在差异，而青岛相

对这四地的得分明显高些，单独成一类。另外，从得分上来看，都高于3分，这说明五地市

民在大体上都对自己的业余活动持肯定态度，其中青岛市民对现有业余生活更为满意。

3. 综合分析

以因子分析提取出的7个构面为基础变量，对其得分（这里是标准化得分系数，而不是

前面多元方差分析时所用的变量得分均值）进行快速聚类分析。ANOV A分析结果表明，7

个因子的显著性水平都达到0.001，这说明聚类分析的结果是有意义的。为了尽量减小主观

判断所引起的误差，本研究对因子得分进行了多次聚类，并通过判断回代来检验每次分类的

正确判别率，经比较分析发现，分成7类最为合适，正确判别率达到96.6%（分成5类时这

一比率为96.2%，6类时为94.3%，8类时为93.5%，9类时为93.7%）。这七类的回代比率

分别是：91.7%、96.0%、99.0%、99.4%、92.1%、97.6%、98.3%。

这7类人群的最终聚类中心，也就是其对应的因子标准化得分系数均值，如表6所示：

表6 不同类别的因子标准化得分系数均值表

因子标准化得分系数均值

类别

追求时尚看重面子信赖广告积极生活偏好休闲消费理性偏好交际

1 0.311 -0.40

2 0.527 -1.274 0.685 -0.047 -0.337

2 0.84

3 -0.189 -0.523 0.506 0.368 -1.153 0.150

3 0.431 1.291 0.158 0.225 0.219 0.533 0.108

4 -0.469 0.458 -0.580 -0.59

5 -1.074 -0.244 -0.002

5 -0.338 -0.73

6 -0.889 0.349 0.58

7 0.817 -0.556

6 0.472 -0.682 0.77

7 0.390 -0.896 0.330 -0.130

7 -1.166 -0.137 0.395 0.326 0.376 -0.290 0.610

该表可以反映不同类别与相关因子的亲密程度，一般来讲，得分越高的亲密程度也越高，

但至于这种关系是正向关系还是负向关系无从判断。因此还得借用多元方差分析中用到的因

子构面变量得分均值，计算每类人群对应的因子得分均值，以此来判断类别与因子之间的正

反关系。不同类别下相应因子得分均值如表7所示。

表7 不同类别下的因子得分均值

因子得分均值

类别

追求时尚看重面子信赖广告积极生活偏好休闲消费理性偏好交际

1 3.44 2.1

2 3.64 2.57 4.21 3.26 2.60

2 3.85 2.31 2.97 3.84 3.94 2.39 3.03

3 3.88 3.67 3.7

4 3.83 3.97 4.00 3.05

4 2.86 2.61 2.72 2.88 2.78 2.8

5 2.89

5 2.87 1.6

6 2.51 3.69 4.1

7 3.9

8 2.22

6 3.78 1.98 3.90 3.82 3.03 3.79 2.80

7 2.46 2.21 3.37 3.55 4.04 2.98 3.29

由于类别较多，在对某类人群命名时主要参考因子标准化得分系数均值表中得分最高因

子，必要时借助得分第二高因子进行说明。本研究将表中七类人群分别命名为：“休闲媒介型”、“时尚积极型”、“面子理性型”、“面子淡泊型”、“理性消费型”、“广告信赖型”、“交际

偏好型”。

通过对各地区每类人群的频次分析，可得到各地区每类人群所占的比重，如表8所示。

表8 不同地区每类人群比重

每类人群所占比重(%)

地区休闲媒介

型时尚积极

型

面子理性

型

面子淡泊

型

理性消费

型

广告信赖

型

交际偏好

型

总计

(%)

上海12.6 13.5 15.8 18.6 13.0 9.3 17.2 100 北京14.0 13.5 16.4 11.6 9.7 16.4 18.4 100 武汉16.9 12.3 13.1 14.6 10.8 19.6 12.7 100 青岛10.6 13.4 18.1 12.6 15.4 16.5 13.4 100 沈阳8.2 12.5 20.6 21.2 12.0 10.6 14.9 100 极差8.7 1.2 7.5 9.6 5.7 10.3 5.7 - 标准差 2.90 0.52 2.47 3.70 2.00 3.67 2.19 - 从表8可以看出，时尚积极型、理性消费型和交际偏好型消费者在各地区所占比重的差

异无论从极差还是标准差上都是最小的；面子淡泊型和广告信赖型消费者在各地区所占比重

的差异无论从极差还是标准差上来看都是最大的；休闲媒介型和面子理性型消费者的地区比

重差异较为适中，介于两者之间。

本研究在以地区为行变量，各类人群为列变量进行列联表分析时，以地区内部每类人群

的千分比作为权重（这样可以消除各地区样本绝对数量产生的差异；之所以选择千分比是因

为百分比小数点后面的数字在做分析时会自动被四舍五入掉，影响结果的准确性）；通过列

联表的卡方检验，可发现显著性水平达0.001，这说明中国不同生活方式群体在各地区确实

存在统计显著性差异，即我国消费者在生活方式上存在地区差异。

四、研究结论及启示

（一）研究结果概括

本研究根据AIO量表，结合我国的实际情况，将生活方式通过“追求时尚”、“看重面子”、

“信赖广告”、“积极生活”、“偏好休闲”、“消费理性”和“偏好交际”七个构面体现出来，通过

多元方差分析本研究发现各地区在生活方式整体上是存在统计显著性差异的，其中“追求时

尚”、“偏好休闲”、“消费理性”、“偏好交际”这四方面不存在显著差异，而“看重面子”、“信

赖广告”和“积极生活”这三方面存在显著差异。而且，除了“偏好交际”和“看重面子”这两种

生活方式外，各地区消费者整体上对待其他生活方式都持肯定态度。

依据生活方式组成构面进行聚类分析和频次分析本研究发现：时尚积极型、理性消费型

和交际偏好型这三类人群地区间差异较小；休闲媒介型和面子理性型差异适中；面子淡泊型

和广告信赖型地区间的差异较大。通过列联表分析可以从整体上证明中国消费者生活方式这

种地区间的差异是显著的，即我国消费者的生活方式存在地区差异。

（二）营销启示

根据本研究结果，对企业营销策略有以下启示：企业根据地区间消费者的生活方式差异，

对不同地区消费者进行营销沟通时，应采取“二次本土化”的策略，具体体现在以下方面：第一，本研究中武汉人信赖广告的程度相对其他城市要高、广告信赖型人群的比重也更

大些，青岛和北京次之、沈阳和上海最低，另外就地区内部而言，理性消费型人群在北京和

武汉的比重也较小，那么企业在武汉、青岛、北京进行营销活动时，诉求广告就是积极有力的促销策略；而在上海和沈阳则不应将其作为主要促销策略。

第二，休闲媒介型人群虽然就地区内部而言，武汉占有较大比重，而青岛和沈阳的比重较小，但地区间的差异却较为适中，因此不同地区可较小差异地通过广告对休闲类产品展开宣传或诉求产品的休闲主题；但由于地区内部比重的不同，在武汉投放休闲类产品比重可以大些，而在青岛和沈阳这一比重可以相对小些。

第三，时尚积极型人群在地区间的差异最小，就地区内部而言其分布也较为适中，在各地区内部都既不处于最大位置也不处于最小位置，营销者对于各地区的这类人群可采用近乎相同的方式进行时尚方面的营销工作。类似的还有交际偏好型人群，但上海和北京的这类人群在地区内部占有较大比重，因此在这两个城市投放交际类产品的比重可以更大些，但营销手段上与其他地区相似。

第四，由“面子”构面衍生的面子理性型人群地区差异适中，那么可较小差异地在不同地区开展“面子”营销，一方面得让消费者挣足面子，同时还得让其觉得物有所值。由于就地区内部而言，北京、青岛和沈阳的该类人群比重较大，在这些地区面子产品的投放比例可更大些。而由“面子”构面衍生的面子淡泊型人群地区差异则较大，且就地区内部而言，沈阳和上海的比重较大，这与样本趋于年轻化有关，那么就该类型人群（尤其是年轻人）的营销活动不应将“有面子”作为宣传的主题，且在不同地区应有较大的差别，在沈阳和上海淡泊面子类产品的投放比重可以更大些。

（三）研究局限与后续研究

本研究的不足主要体现在地点选择上，所选的五个城市都是省会城市和直辖市，虽说都是当地很具影响力的城市，但不一定能够很好地代表周边中小城市的情况；另外研究所涉及的地区只有东部南方沿海地区、华北地区、华中地区、东部北方沿海地区以及东北地区，尚未涉及华南和西部地区。后续研究上可进一步扩大调查区域，加入华南和西部地区。同时也可结合具体的产品研究不同的生活方式构面及其差异因子对不同地区消费者购买意愿和偏好的影响。

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The Regional Differences of Chinese Consumers’ Lifestyles: An Empirical Study based on Shanghai, Beijing, Wuhan, Qingdao and

Shenyang

Li Dongjin Chen Yiming Wu Bo

(Business School, Nankai University)

Abstract China is large in size and rich in subcultures, so regional differences can't be ignored when marketing activities are taken. Howerver, knowing the lifestyle differences is needed for knowing the regional differences and meantime lifestyle is an effective tool for segmenting markets. Empirical research of regional differences is done on consumer lifestyles in five typical cities of the mainland, which are Shanghai, Beijing, Wuhan, Qingdao and Shengyang. Seven aspects of lifestyles for this research are extracted through factor analysis. Through multivariate analysis the research finds that lifestyles as a whole are different between different regions in China. Through frequency analysis the research shows the distribution of different groups between different regions. At last, through crosstabs analysis the research further confirms the significance of this difference.

Keywords Lifestyle; Regional differences; Lifestyle measurement; lifestyle segmentation