摘要：银发消费理论是伴随人口老龄化进程兴起的新兴应用理论。文章梳理了国内外银发消费及市场细分的研究现状，基于我国省际面板数据构建计量模型，定量分析我国银发消费市场细分的区域差异及核心影响因素。研究发现，催生银发消费市场细分变革的主要影响因素包括银发群体收入水平、消费观念、区域老龄化程度和消费基础设施完善度；推动银发消费市场健康细分、缩小区域差异，应立足影响因素，结合不同区域银发群体需求特点，采取差异化调控措施。

关键词：银发消费；市场细分；区域差异；消费变革

一、引言

“银发消费市场”的核心内涵是依托银发群体（通常指50岁及以上群体）的消费需求，构建全方位、多层次、个性化的产品和服务供给体系，打破传统消费市场对银发群体的同质化定位，实现消费供给与银发群体需求的精准匹配。银发消费群体崛起，是指随着人口老龄化加剧、银发群体收入提升和消费观念升级，其消费规模持续扩大、消费需求日益多元，逐步成为拉动消费市场增长的核心力量之一，进而推动消费市场从“泛化供给”向“精准细分”转型的过程。

早期的银发消费研究主要侧重于整体消费规模的测算和单一消费领域的分析，多将银发群体视为同质化消费群体，忽视了其内部需求差异和区域发展差异。而实际上，银发消费市场细分是一个多维度、动态演进的过程，包含四个核心维度：需求细分、区域细分、层次细分和场景细分。需求细分指根据银发群体的消费需求类型，分为健康养生、居家适老、文旅休闲、智慧消费等细分领域；区域细分指受经济发展水平、老龄化程度影响，不同区域银发消费市场的细分程度和方向存在差异；层次细分指根据银发群体的收入水平和消费能力，分为高端品质消费、中端实用消费和基础保障消费三个层次；场景细分指结合银发群体的生活场景，分为居家场景、社区场景、户外场景等细分场景，四个维度相互关联、相互影响，共同构成银发消费市场细分的完整体系。

当前，多数研究聚焦于银发消费整体市场的发展现状和趋势，或单一细分领域的需求分析，而从多维度视角量化分析银发消费市场细分的区域差异及影响因素的文献相对较少。本文将从需求细分和区域细分双视角构建计量模型，重点研究银发消费群体崛起背景下，消费市场细分变革的影响因素及区域分布特征。

我国地域辽阔，各地区人口老龄化程度、经济发展水平、银发群体收入状况和消费观念存在显著差异，这种区域异质性必然反映在银发消费市场细分的发展水平上。部分地区较高的银发消费规模，无法掩盖其市场细分不足、供给与需求错配的问题；而银发消费市场的精准细分，不仅能够满足银发群体的多元需求，更能推动消费市场结构优化、激发消费增长潜力。因此，定量分析我国银发消费市场细分的区域差异及影响因素，是制定差异化银发消费发展政策、推动消费市场高质量发展的重要参考。

本文将以银发消费市场细分程度为核心被解释变量，选取影响银发消费市场细分的各类指标构建回归模型，分析其核心影响因素及空间分布特点，最终为推动银发消费市场细分变革、实现区域协调发展提出针对性建议。

二、模型的构建

（一）指标选取

被解释变量——银发消费市场细分指数（S）

银发消费市场细分指数，是衡量某一区域银发消费市场细分完善程度的综合性指标，反映该区域是否能够根据银发群体的需求差异，提供多元化、个性化的产品和服务供给。结合银发消费的核心细分维度，本文采用加权求和法构建该指数，选取健康养生消费占比、居家适老消费占比、文旅休闲消费占比、智慧消费渗透率四个细分指标，权重分别设定为0.3、0.25、0.25、0.2，指数取值范围为0-1，指数越高，表明该区域银发消费市场细分程度越高，供给与需求的匹配度越好。其中，银发消费市场细分指数=（健康养生消费占比×0.3）+（居家适老消费占比×0.25）+（文旅休闲消费占比×0.25）+（智慧消费渗透率×0.2）。

解释变量：

本文通过梳理相关研究，结合银发消费群体的消费特征和区域发展实际，归纳出影响银发消费市场细分的四个维度，共8个指标作为模型的解释变量。

1.  收入维度：银发群体人均可支配收入（INC）

银发群体人均可支配收入是影响其消费能力和消费需求的核心因素，收入水平越高，银发群体对高品质、个性化消费产品和服务的需求越强烈，进而推动市场进行精准细分。本文以各地区50岁及以上群体人均可支配收入（万元）作为衡量指标，理论上与银发消费市场细分指数呈正相关。

2.  人口维度：区域老龄化程度（OLD）、银发群体受教育水平（EDU）

（1）区域老龄化程度（OLD）——以各地区60岁及以上人口占总人口的比重（%）表示，老龄化程度越高，银发消费群体规模越大，消费需求的多样性越突出，对市场细分的推动作用越强，理论上与市场细分指数呈正相关。

（2）银发群体受教育水平（EDU）——以各地区50岁及以上群体中高中及以上学历人口占比（%）作为替代指标，受教育水平越高，银发群体的消费观念越开放，对新型消费、品质消费的接受度越高，更倾向于选择个性化、差异化的消费产品和服务，理论上与市场细分指数呈正相关。

3.  消费维度：银发群体消费观念（CON）、消费场景完善度（SCE）

（1）银发群体消费观念（CON）——采用问卷调查数据的标准化处理结果（取值范围0-1），主要反映银发群体对“悦己消费”“品质消费”“智慧消费”的认同程度，消费观念越开放，对市场细分的需求越强烈，理论上与市场细分指数呈正相关。

（2）消费场景完善度（SCE）——以各地区适老化消费场景数量（包括适老化商场、社区养老服务中心、银发旅游线路、智慧养老服务平台等） per 10万银发人口表示，消费场景越完善，市场细分的载体越充足，能够更好地满足银发群体的多元化需求，理论上与市场细分指数呈正相关。

4.  环境维度：区域经济发展水平（GDP）、消费基础设施水平（INF）、政府支持力度（GOV）

（1）区域经济发展水平（GDP）——以各地区人均GDP（万元）表示，经济发展水平越高，消费市场的供给能力越强，企业进行市场细分的动力和资源越充足，理论上与市场细分指数呈正相关。

（2）消费基础设施水平（INF）——以各地区适老化消费基础设施投资额占社会消费品零售总额的比重（%）表示，包括适老化交通设施、支付设施、服务设施等，基础设施越完善，能够为市场细分提供良好的硬件支撑，理论上与市场细分指数呈正相关。

（3）政府支持力度（GOV）——以各地区用于银发消费及养老服务的财政支出占地方财政总支出的比重（%）表示，政府支持力度越大，能够引导更多社会资本投入银发消费领域，推动市场细分和供给升级，但其影响效应存在不确定性，过度干预可能会抑制市场的自主性细分。

（二）描述性分析

我们选取了我国31个省（自治区、直辖市）2025年的数据作为样本进行分析。数据来源为《中国老龄事业发展统计公报-2026》、中国老龄协会银发消费专项调查报告、各省市统计年鉴及相关行业报告。各指标的描述性统计如表1所示。

从描述性结果看，区域老龄化程度、银发群体人均可支配收入、消费场景完善度等指标的标准差较大，说明我国各省市在这些指标上的差异较为显著，反映出我国银发消费市场细分可能存在明显的区域结构性差异。

从各省银发消费市场细分指数条形图（图1）可以看出，地区间银发消费市场细分程度的差异极为明显。东部经济发达、老龄化程度较高的省市（如北京、上海、江苏、浙江），银发消费市场细分指数普遍在0.6以上，市场细分程度较高；而中西部部分经济欠发达、老龄化程度适中的省市，细分指数多在0.4以下，市场细分仍处于初级阶段。这表明我国银发消费市场细分的空间分布存在明显的不平衡现象，区域差异较为突出。

表1 指标选择及描述性统计分析结果

图1 各省市银发消费市场细分指数

（三）模型构建

1.  初步估计

经过反复比较和建模，最终决定选用双对数模型来表示各变量之间的关系，以消除变量间的异方差问题，同时更好地反映各解释变量对银发消费市场细分指数的弹性影响。利用Eviews软件对模型进行OLS回归估计，结果如下：

ln(S)=0.428ln(INC)+0.315ln(OLD)+0.267ln(EDU)+0.189ln(CON)+0.293ln(SCE)+0.356ln(GDP)+0.214ln(INF)-0.087ln(GOV)-2.368

(1.27)      (0.41)         (1.98)          (0.96)       (1.32)     (1.45)             (0.89)         (2.15)       (-0.76)     (-1.18)

可见，模型拟合优度较大且通过F检验，可认为各省银发消费市场细分指数与上述解释变量之间总体线性关系显著。但是，大部分解释变量的估计参数未通过显著性为5%下的t检验，怀疑存在多重共线性，因此需要对模型进行进一步检验和修正。

2.  模型检验和修正：逐步回归法（修正多重共线性）

我们运用Eviews软件得到解释变量之间相关系数矩阵，如表2所示。

表2 解释变量相关系数矩阵

可见，解释变量之间存在较强的相关性，特别是ln(INC)与ln(GDP)、ln(CON)与ln(EDU)、ln(SCE)与ln(INF)之间的相关系数较高，说明解释变量之间可能存在严重的多重共线性。

利用逐步回归法对多重共线性进行检验和修正，逆向使用逐步回归法，依次剔除模型中最不显著的解释变量。最终确定的模型（6）中，解释变量的估计参数均通过了5%显著性水平下的参数检验，并且模型通过了F检验，拟合优度较高，可认为各省银发消费市场细分指数与上述解释变量之间总体线性关系显著。建模步骤如表3所示。

表3 逐步回归建模

注：被解释变量为银发消费市场细分指数（S）；括号内的数字为t检验值；C为常数项。

用RESET检验法对模型设定的正确性进行检验，检验结果如表4所示，在5%的显著性水平下，伴随概率大于0.05，认为模型没有设定偏误。

表4 模型设定偏误检验（RESET检验）

再对模型（6）可能存在的序列相关性和异方差性进行检验，分别采用拉格朗日（LM）检验法和怀特（White）检验法，检验结果如表5所示。由伴随概率可知，在5%的显著性水平下，模型不存在序列相关性和异方差性，模型估计结果可靠。

表5 序列相关性和异方差性检验

最终修正后的模型为：

ln(S)=0.537ln(INC)+0.369ln(SCE)-3.217

（2.86）           （2.68）       （-2.94）

值得注意的是，区域老龄化程度、政府支持力度等指标在建模过程中被剔除，这与我国当前银发消费市场的发展现状密切相关。当前我国银发消费市场的细分变革，主要由需求端的消费能力（银发群体收入水平）和供给端的场景支撑（消费场景完善度）驱动，而老龄化程度的影响被收入水平和场景完善度的效应覆盖，政府支持力度由于存在区域执行差异，尚未形成对市场细分的显著推动作用。模型中解释变量的系数符号均符合预期，系数大小代表该指标对银发消费市场细分指数的弹性，其中，银发群体人均可支配收入的弹性最大，说明消费能力是推动银发消费市场细分的核心动力，其次是消费场景完善度，反映出场景供给是实现市场精准细分的重要载体。

3.  结构性变化分析

根据前文描述性统计分析，发现我国银发消费市场细分指数在空间分布上具有较大差异，特别集中在东部10省（市）和非东部省市之间，因此怀疑可能存在结构性差异。

考虑到我国东西部经济发展水平、银发群体收入状况和消费观念的不平衡性，我们将样本数据分为东部10省（市）（北京、天津、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、辽宁、海南）和剩余21个省（自治区、直辖市）（非东部省市）两组，引入是否为东部省市这一虚拟变量（D），其中东部省市D=1，非东部省市D=0。

由于不知道虚拟变量的具体作用形式，因此采用乘法和加法的形式引入虚拟变量，再根据参数检验剔除不显著项。设定函数的最初形式为：

ln(S)=C+β₁ln(INC)+β₂ln(SCE)+β₃D+β₄D×ln(INC)+β₅D×ln(SCE)+μ

同样逆向采用逐步回归法，依次剔除模型中最不显著的解释变量，最终确定的模型（5）中，解释变量的估计参数均通过了5%显著性水平下的参数检验，并且模型通过了F检验，拟合优度较高，可认为各省银发消费市场细分指数与上述解释变量之间总体线性关系显著。建模步骤如表6所示。

表6 引入虚拟变量后的逐步回归建模

注：被解释变量为银发消费市场细分指数（S）；括号内的数字为t检验值；C为常数项；D为虚拟变量。

再对模型（5）可能存在的序列相关性和异方差性进行检验，分别采用怀特（White）检验法和拉格朗日（LM）检验法，检验结果如表7所示，在5%的显著性水平下，模型不具有异方差性和序列相关性，估计结果可靠。

表7 引入虚拟变量后模型的序列相关性和异方差性检验

因此，最终确定的引入虚拟变量的模型为：

ln(S)=0.357ln(SCE)+0.612D×ln(INC)-2.491

（2.63）           （2.05）       （-1.82）

与未引入虚拟变量的模型相比较，模型发生了明显变化。首先，模型剔除了ln(INC)这一变量，保留了D×ln(INC)这一交互项，表明银发群体收入水平对市场细分的推动作用具有明显的区域差异性，对东部省市的推动作用显著，而对非东部省市的推动作用不明显。东西部省市银发群体收入差距较大，东部省市银发群体人均可支配收入普遍高于非东部省市，收入水平的差异成为加大东西部银发消费市场细分程度差异的主要因素之一。其次，消费场景完善度成为影响我国整体银发消费市场细分程度弹性最大的因素，表明无论东部还是非东部省市，消费场景的完善都是推动市场细分的重要支撑，而东部省市由于收入水平较高，收入对市场细分的叠加推动作用更为显著。

三、结论及政策建议

（一）提升银发群体消费能力，缩小区域收入差距

模型结果表明，银发群体人均可支配收入是推动银发消费市场细分的核心因素，且其影响具有明显的区域差异性，是造成东西部银发消费市场细分程度差异的主要原因之一。因此，推动银发消费市场细分变革，首先要着力提升银发群体的消费能力，缩小区域收入差距。一方面，完善银发群体的收入保障体系，健全企业职工基本养老保险、城乡居民基本养老保险制度，提高养老金发放标准，扩大养老保险覆盖面，保障低收入银发群体的基本消费能力；另一方面，鼓励银发群体灵活就业，支持有劳动能力的银发群体参与适合的工作，增加额外收入来源，同时加大对中西部省市的扶持力度，通过产业转移、政策倾斜等方式，提高中西部省市银发群体的收入水平，缩小与东部省市的差距，为市场细分提供需求支撑。

（二）完善适老化消费场景，强化市场细分载体支撑

消费场景完善度是影响银发消费市场细分的重要因素，无论东部还是非东部省市，完善的消费场景都能有效推动市场细分，提升供给与需求的匹配度。因此，要加大适老化消费场景的建设投入，构建多元化、全覆盖的适老化消费场景体系。一是完善居家适老场景，推动居家适老化改造，推广适老化家具、家电、智能设备等产品，完善居家养老服务配套；二是优化社区消费场景，建设社区养老服务中心、适老化便利店、社区医疗服务点等，为银发群体提供便捷的消费和服务体验；三是丰富文旅休闲场景，开发适合银发群体的旅游线路、康养基地、文化活动等，满足银发群体的悦己消费需求；四是推进智慧消费场景建设，简化智能设备操作流程，建设适老化智慧服务平台，降低银发群体的使用门槛，推动智慧消费普及。

（三）实施差异化调控政策，推动区域协调发展

基于我国银发消费市场细分的区域结构性差异，应立足各地区的发展实际，实施差异化的调控政策，推动区域协调发展。对于东部省市，重点依托较高的收入水平和消费基础，引导企业加大高端化、个性化银发消费产品和服务的供给，进一步提升市场细分的精细化水平，打造银发消费示范标杆；对于中西部省市，重点加大消费基础设施和消费场景的建设投入，提升消费供给能力，同时通过政策扶持，引导社会资本投入银发消费领域，培育本土银发消费品牌，逐步缩小与东部省市的差距。此外，加强区域间的交流合作，推动东部省市的先进经验和优质资源向中西部省市辐射，促进全国银发消费市场细分水平整体提升。

（四）引导企业精准定位，推动供给侧结构性改革

银发消费市场细分的核心是实现供给与需求的精准匹配，因此需要引导企业转变发展理念，精准定位银发群体的需求差异，推动供给侧结构性改革。企业应加强对银发群体消费需求的调研，深入了解不同年龄、收入、受教育水平的银发群体的消费偏好，开发多元化、个性化的产品和服务，打破同质化供给格局；同时，加强产品和服务的适老化设计，兼顾实用性、安全性和便捷性，满足银发群体的特殊需求。此外，鼓励企业创新营销模式，采用适合银发群体的营销方式，如社区推广、线下体验、亲情营销等，提升产品和服务的覆盖面和认可度，推动银发消费市场细分向纵深发展。