阿里巴巴中高端消费指数发布:2018年第四季度指数值为2017年以来最高值

更新日期:2019-03-13
阿里研究院


随着居民可支配收入持续增加,迅速扩大的中等收入人群驱动消费升级,在新生代与女性群体购买力推动下,消费者对产品和服务提出更高要求,表现为追求品质、讲究品牌、寻求商品情感价值,呈现出个性化、多样化、高端化、体验化的消费特点。


阿里巴巴中高端消费指数,简称“中高端消费指数”,即以阿里零售平台上位于中高端价格带的商品销售占比表征居民中高端消费状况的指数,按季度更新。该指数基于阿里零售平台的海量微观消费数据,使用大数据技术分析居民对不同价格带消费品的真实选择,用以刻画居民消费升级的状况。


2019月3月4日,阿里研究院发布2018年第四季度阿里巴巴中高端消费指数及解读。最新数据显示,中高端消费指数值为35.24,指数值较上季度增长1.89,较上年同期增长2.53。本季度阿里巴巴中高端消费指数强劲增长,该季度指数值及季度增加数值均为2017年以来最高值。


阿里巴巴中高端消费指数主要发现

2017年以来,阿里巴巴中高端消费指数按年呈现一季度高开、二季度相对回落、三季度复苏、四季度强劲增长的走势特征,下一年指数值在上年较高水平上保持持续上升的走势(如图1所示)。


2018年第四季度,中高端消费指数录得35.24,指数值较上季度增长1.89,较上年同期增长2.53。该季度指数值及季度增加数值均为2017年以来最高值。


阿里巴巴中高端消费指数季度指数值的变化(季度值差值),用以度量居民消费升级节奏的快慢。如,2018年第四季度较上季度指数值增长1.89,第三季度较上季度指数值增长0.78,表明第四季度消费升级节奏快(如图1所示)。


图1 阿里巴巴中高端消费指数


“双11”位于第四季度,多数品类在“双11”期间呈现不同程度的高端化趋势。数据显示,70%以上的品类“双11”期间中高端消费人数占比相比10月份明显提升一方面,商家促销活动使得大量中高端商品的售价下探到全年最低;另一方面,受购物节大促氛围的影响,大量消费者选择在临近年终时节犒劳自己,从而提升消费档次。供需两方面原因,使得第四季度指数值录得当年最高值。


分城市级别中高端消费指数表现


从城市级别来看,阿里巴巴中高端消费指数呈现三大特征:,中高端消费指数表现与城市经济实力相匹配,城市越发达,中高端指数越高即一线城市中高端消费占比最高;新一线、二线城市依次排列,呈明显的梯队分布;三至五线城市在中高端消费方面处于起步阶段,指数值较为接近。第二,各线城市升级趋势与总指数走向一致即按城市级别分层后,各级城市均呈现消费升级趋势。第三,三至五线城市中高端消费与高线城市中高端消费时间差约两年,升级节奏普遍快于高线城市。2018年第四季度,三至五线城市中高端消费指数值约等于二线城市2017年季度指数值,即中高端消费水平相当。同时,中高端消费指数较上年同期分别增长(按城市分级)2.50、2.31、2.55、2.82、2.83、2.78,三至五线城市升级节奏普遍快于高线城市。

图2 阿里巴巴中高端消费指数分城市级别表现


附录:编制说明


1.数据基础

本研究的数据基础均为阿里巴巴零售平台(天猫、淘宝)上全国各省市超过6亿活跃用户的消费行为数据、超过1000万商家的经营行为数据与20亿商品的基础信息。

2.样本选择

品类层面为了保证阿里巴巴零售平台商品价格的变化可以反应商品品质的变化,指数选取了超过700个市场规模可观持续稳定增长、价格变化稳定的代表性消费品品类,覆盖大家电、小家电、3C数码、服装、箱包鞋帽、美妆个护、家居日用、运动户外、家具、食品、母婴、文化娱乐、医药保健13个行业。

消费者层面,为了降低“新网购用户”及“沉睡用户”对于指数稳定性的影响,当期指数计算只包括网购年龄已超过1年,且最近1年有过实物交易的消费者。

3.中高端消费带划分

以2016年价格分布为研究基础,确定各品类下不同档次的商品对应的价格临界点。在剔除异常价格的基础上,统计出各价格区间对应的商品成交占比,将贡献了10%消费额的头部区间定为高端商品价格区间,将贡献了10%~30%消费额的腰部偏上连续区间定为中高端商品价格区间,将贡献了30%~60%消费额的腰部连续区间定为中端商品价格区间,将贡献了60%~80%消费额的连续区间定为中低端商品价格区间。其他为低端商品价格区间。

4.指数计算

根据确定的价格临界点,统计各行业当期的中高端消费金额,计算在行业总消费金额中的占比。同时,为了消除季节性影响,对季节性品类选取对应季度的价格临界点进行统计,对于非季节性品类选取年度价格临界点进行统计,从而得到行业“中高端消费指数”。再基于行业权重,加权得到总指数。行业权重为上一年该行业消费规模在整体消费中的占比。

5.指数调整机制

指数编制中确定的阈值(价格切分)、品类权重等关键变量,将定期进行调整。更新时可以采用类似股票价格指数的“除数修正法”进行调整,以确保口径变化后指数的平稳衔接。同时,当该指数底层指标的统计口径由于平台业务变更、品类拆分、新增等非消费交易原因发生变化时,需要适时有所调整。


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