SES与消费多样性总体关联显著 [page::7][page::8]

• 纽约州居民中，高中位收入地区的居民访问更多品牌、跨越更广的品牌SES分布及价格层次。

- 三种多样性度量(香农熵标准差等)均与中位收入呈正相关，相关系数分别为0.292、0.471、0.358，显著性均高于0.001。

品牌访客收入分布与价格档次对比 [page::6][page::7]

• 高价品牌如Valentino、Gucci吸引中高低收入访客，显示显著的社会象征及多样性消费。

- 便宜品牌Lidl访客中也包含高收入群体，反映低调消费或跨层次消费行为。

不同行业及地域差异分析 [page::8][page::9]

| 行业类别 | 熵与收入关联 | 标准差与收入关联 | 价格熵与收入关联 | 品牌数量 | 品牌SES标准差 | 品牌价格标准差 |
|----------------------|-----------|------------|-------------|-------|-----------|-----------|
| 娱乐、赌博及休闲产业 | 0.329 | 0.246 | 0.153 | 89 | 19314 | 1.035 |
| 杂货零售商 | 0.270 | 0.216 | 0.083 | 49 | 23878 | 0.598 |
| 服装及饰品店 | 0.239 | 0.098 | 0.232 | 203 | 19654 | 0.768 |
| 餐饮服务 | 0.238 | 0.444 | 0.404 | 297 | 18584 | 0.663 |
| 必需品行业收入关联更弱 | 0.07~0.1 | 0.02~0.16 | 0.03~0.21 | - | - | - |

• 城市（纽约市）中收入与消费多样性的相关性显著减弱，可能因城市消费环境的高密度和多元性削弱了SES差异的影响。

多重回归控制地理与人口变量后的结果 [page::10]

| 变量 | 熵与品牌 | SES标准差 | 价格熵 |
|------------------|-------------|-----------|------------|
| 中位收入 | 0.586 | 0.363 | 0.230 |
| 收入变异 | -0.169 | 0.032 | 0.011 |
| 移动距离 | -0.207 | -0.168 | -0.085 |
| 当地品牌供给多样性 | 0.160 | 0.226 | 0.089 |
| 是否在纽约市 | -0.111 | -0.502 | 0.501 |
| 人口学变量(年龄、性别、白人比例、受教育程度) | 混合影响 | 混合影响 | 混合影响 |

• 最高收入是消费多样性的最主要解释变量，地理移动及品牌供应对控制后影响有限，排除地理约束的替代解释。

量化因子/策略相关分析

本研报无具体量化交易因子或策略内容，属于社会科学实证研究范畴。

稳健性测试与不同指标验证 [page::11][page::34]

• 用教育水平替代收入作为SES指标，得出基本一致结论，虽然在部分必需品行业教育指标与多样性的关系较弱甚至负相关。

- 在德州数据复现核心结果且部分关联强度更明显，提升结果的广泛适用性。

小结 [page::12][page::13]

• 移动追踪大数据支持高SES群体具备品牌和价格多样性消费行为，是社会不平等的延伸。

- 该多样性难以用简单地理或经济限制解释，体现文化及生活方式的深层差异。

• 分析只能解读群体层面多样化，难以区分是群体内部个体多元还是群体由多元的个体组成（即泛食性 vs. 小众消费不同机制）。

深度分析报告：《High Socioeconomic Status is Associated with Diverse Consumption across Brands and Price Levels》

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1. 元数据与概览

报告标题：High Socioeconomic Status is Associated with Diverse Consumption across Brands and Price Levels
作者：Yuanmo He, Milena Tsvetkova
机构：伦敦政治经济学院方法论系（Department of Methodology, London School of Economics and Political Science）
发布日期：2025年6月18日
主题：研究高社会经济地位（SES）与消费者品牌及价格层次的多样性消费之间的关联，聚焦美国纽约州及德克萨斯州的移动追踪大数据。

该论文的核心论点是：高SES人群在消费品牌和价格层级上显示出更大的多样性，既体现在“杂食性”(omnivorous consumption)也体现在基于生活方式的小众消费（niche consumption）上。报告通过大规模移动数据揭示了这种多样性消费与经济社会地位之间存在显著相关关系，且此关系不能简单归因于地理限制等表面因素，而是源自更深层次的社会文化机制。[page::0,1,2]

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2. 逐节深度解读

2.1 摘要与引言

作者指出消费行为受经济、社会与文化多重力量驱动。低经济约束释放了个体在社交和文化层面进行多元消费的空间，即“杂食性消费”及“小众生活方式消费”。研究通过追踪纽约州数以千计的Census Block Groups（CBGs，人口普查块级群体）与相应品牌门店的海量移动数据，发现高收入与消费多样性显著相关，即高SES群体跨不同品牌及不同价格层消费更广。该关系在生活必需品消费、城市中心区（纽约市）相对较弱。通过对教育水平和德克萨斯州数据的复现，结论稳健。更重要的是，这种现象难以被简单的地理限制解释，强调了社会文化因素的重要性。[page::0,1]

2.2 理论背景

文中综合传统与最新社会学、社会心理学及文化消费理论：

• 传统理论强调消费作为社会地位区分手段，包括Veblen的“炫耀性消费”，Bourdieu的文化资本与品味区分理论。

- 现代研究显示高SES人群倾向“杂食性”和多样化文化消费，同时参与隐性、不显著的小众消费（如反全球化、健康生活等生活方式消费）。

• 此外，高SES的经济资本允许其消费不受产品价格拘束，更多体现社会文化层面的身份认同和区分。

该章节阐述了多样性消费的理论基础，即经济约束松弛促进了消费的文化多元性，隐含两种消费模式：杂食性——广泛跨品牌价格层消费；小众性——在特定消费小众领域内多样化消费（图1）。这一综合视角支持报告提出的“多样性假说”——高SES群体的消费体现为品牌及价格层面的高多样性。[page::1,2]

2.3 研究方法

数据源：

• SafeGraph移动定位数据，覆盖美国超过7000品牌的品牌门店访客数据；

- 美国人口普查局CBG级中位家庭收入及教育数据；

• Yelp平台品牌价格水平（$到$$$$表示不同价格区间）评分数据。

样本选择：

• 以纽约州2019年10月购物数据为主，选取包含品牌门店的POIs，最终构建含924品牌和13653个CBGs的双边网络。

- CBG作为最小地理单位（居民600-3000人），代表消费社区热点。

• Yelp价格水平为品牌价格的相对指标。

分析方法：

• 品牌层面：用品牌访客CBG的中位收入的中位数作为品牌的SES指标；

- CBG层面：计算三种多样性指标——品牌访问的Shannon熵、品牌SES标准差、品牌价格水平的Shannon熵，衡量消费多样性；

• 统计检验：皮尔逊相关、LASSO回归模型、分行业及地区分组分析；

- 控制变量包括收入变异性、地理流动性、品牌可获得性及人口统计变量（年龄、性别、种族、教育程度）。

此外，教育水平亦被用作SES替代指标，且在德克萨斯州予以数据和结论复现。[page::3,4,5]

2.4 结果解析

2.4.1 品牌访客的经济分布与价格关系

• LASSO回归模型成功用品牌的访客贡献预测CBG中位收入，测试集上的预测与实际收入相关系数达0.748，说明消费品牌偏好强烈关联SES，但非仅由价格驱动；

- 各Yelp价格分类内品牌访客中位收入分布呈显著差异：整体更高价品牌肯定吸引高收入访客，但低价品牌中不乏吸引中高收入群体（如Lidl），豪侈品牌中亦有相对低收入访客（如Gucci），反映复杂的社会文化消费行为；

• 图2和图3分别展示价格级别与品牌访客SES和典型品牌访客SES分布，突出多样性与不完全价格决定的现象。[page::6,7]

2.4.2 高SES群体消费多样性显著

• 多样性各指标与CBG中位收入均呈正相关（标准化熵分别为0.292、0.471、0.358，显著性均p<0.001）；

- 不同行业中，文化和生活方式相关行业（服饰、娱乐、休闲餐饮等）消费多样性与收入关联更强，必需品行业弱化；

• 纽约市内高SES与消费多样性的关联弱于市外，可能因城市高密度和多样化门店使各种收入水平人士都享有多样化消费；

- 以上体现高SES群体消费自主性及表达文化生活方式的空间更大。[page::7,8,9]

2.4.3 多样性与SES关联非由地理约束解释

• 地理流动性、品牌本地可获得性与收入相关性极低；

- 多元回归控制这些变量后，收入仍是消费多样性的最强预测因子；

• 控制人口老龄化、性别比例、种族构成及教育水平后结论仍然稳健，说明深层社会文化因素主导多样性消费行为，而非纯粹经济或地理限制。[page::9,10]

2.4.4 复制结果与纳入教育指标

• 使用教育比例代替收入复现分析，发现教育与多样性的关联也基本为正，部分指标在个别行业中异号，表明教育与收入在解释消费多样性上存在交互效应与复杂关系；

- 在德克萨斯州数据中，消费多样性与SES（收入、教育）之间的关联更为显著，强化研究结论的普适性；

• SES指标交互作用对多样性影响呈现非线性，指示未来需更细粒度研究不同SES成分的贡献。[page::11]

2.4.5 小众消费模式分析

• 利用node2vec图嵌入和t-SNE可视化，尝试发掘品牌共访构成的消费小众群体；

- 结果未发现预期下低SES群体集中于大规模低价群体、高SES细分为多个小众群体的模式，反而体现高SES群体有更多、更大消费群；

• 说明本研究数据难以直接检验小众消费假说，未来研究应采用个体层面数据予以澄清。[page::23,24]

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3. 图表深度解读

• 图1（第2页）：展示理论框架下的消费多样性假设。左侧显示高SES群体在品牌层面的广泛跨越（omniovorous consumption），右侧显示高SES在多个小众群体间分布（niche consumption）。该图形形象说明两种机制如何共同支持高SES群体消费多样性超越低SES。
• 图2（第6页，品牌访客中位收入vs. Yelp价格等级）：

展示不同价格等级内品牌访客中位收入，蓝色（$）至橙色（$$$$）价格逐级递增。显著发现同一价格等级内，品牌访客收入差异较大，如低价品牌Lidl吸引高收入者，奢侈品牌Gucci吸引部分低收入消费者，打破价格一致决定消费人群的刻板印象。辅助论证消费行为受社会文化因素影响。

• 图3（第7页，典型品牌访客收入分布）：

多个典型品牌访客收入分布直方图，和总体CBG收入分布做对比。发现低价品牌Lidl、Gap游客收入上移趋势，奢侈品牌Gucci和MAC Cosmetics中低收入访客占比高，反映象征性或炫耀性消费；Whole Foods、Valentino吸引全收入阶层，可能体现多样性或跨阶层消费。该图为理解消费分层复杂性提供直观数据。

• 图4（第8页，消费多样性与收入相关散点图）：

三个面板分别为品牌访问熵、品牌访客SES标准差、品牌价格级别熵与CBG中位收入的相关关系，均呈显著正相关，支持高SES消费多样性高的假说。点云显示整体趋势明确，散点密度反映样本分布均匀。

• 表1和表2（第9页）：

- 表1显示各行业内消费多样性与收入相关性，文化娱乐相关行业显著高于必需品行业；
- 表2显示纽约市与市外区别，市外高SES群体消费多样性与收入关联较强，市内关联弱，提示都市生活多样化降低收入对消费多样性的边际影响。

• 表3（第10页，多元回归）：

显示控制地理流动性、收入变异、品牌可获得性和人口统计变量后，收入对消费多样性的独立预测能力强，确认地理或可得性限制非主要因子，社会文化因素解释力强。

• 附录图、表和复现分析：

包含教育替代SES指标和德克萨斯州数据的完全重复性验证。均趋同于主结论但体现特定领域内的细微复杂性，以及部分小众消费模式的间接证据分析。

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4. 估值分析

本报告属于社会科学研究，并无传统金融估值分析数据，故“不适用”。

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5. 风险因素评估

虽然报告未明确“风险因素”章节，以下潜在局限和风险对结论影响最大：

• 数据偏差风险：移动数据覆盖可能随SES提高而增加，低SES个体代表性不足，可能导致实际多样性差异被高估（第13页）；

- 购买完成风险：访店记录不等同购买，可能存在“橱窗购物”行为，影响低SES实际消费多样性的测量精度；

• 价格指标主观性：Yelp价格数据基于用户评价，存在地区、行业和用户偏差，影响价格层级分类准确度，但主结论中相比绝对价格，主张更看重相对和社交区分意义；

- 数据粒度限制：CBG为群体单位，平均效应遮蔽个人异质性，无法精准分解杂食性消费与小众消费贡献；

报告对这些局限进行了合理讨论，并分析了各项潜在偏差对结论的可能影响方向，大多增强对结论的置信度。[page::12,13]

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6. 批判性视角与细微差别

• 多样性假说虽获得强力支持，但部分测度间存在矛盾，如教育水平与某些消费多样性指标的负相关，提示SES定义及测量的复杂性，以及社会文化结构内部的异质性；

- 纽约市消费多样性与SES关联弱化，说明地理环境的丰富性、社会互动密度可能抑制经济收入对消费行为的影响，提示城市与非城市环境下消费行为机制的差异化；

• 报告基于大规模聚合匿名数据，缺乏个体层面追踪，难以区分不同个人群组内的消费行为模式，未来需结合个体行为数据辅助验证理论机制。

这些分析增强了结论的科学谨慎性，但并未否定整体发现的稳健。[page::11,12]

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7. 结论性综合

本研究基于超过百万的手机追踪大规模数据，综合人口普查及社交媒体评价数据，首次系统证实了高SES人群在日常消费上的显著多样性，涵盖品牌和价格层级两个维度，且此消费多样性跨多行业均显著，文化与生活方式相关行业更为突出。研究构建了消费多样性的理论综合模型，将杂食性消费与小众消费纳入统一框架，揭示经济宽裕如何驱动社会文化区分的日常消费实践。

通过严密的统计检验及地理、人口结构控制，排除多样性差异因地理流动性及品牌可得性差异等简单解释。教育指标和德克萨斯州异地数据复现进一步增强结果的代表性和可靠性。品牌共访网络分析对小众消费假说未提供强支持，提示消费多样性更多由不同SES个体间多样、复杂的消费组合所驱动。

报告指出，低SES消费者受限于经济与文化资源，消费选择集中且单一，无法充分享受市场多样性；高SES通过多样消费体现跨阶层广泛性和细致生活方式区分，增强调节身份与社会地位的能力。社会文化对消费的深层驱动机制说明仅依靠经济政策难以缓解消费及社会不平等，需兼顾文化与社会政策干预。

本研究对理解现代消费社会中的不平等现象提供了新视角，也为后续细化研究特别是基于个体层面数据的消费模式识别奠定方法论基础。

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主要图表截图汇总（markdown格式）：

• 理论模型图示（图1）

• 价格等级与品牌访客SES关系分布（图2）

• 典型品牌访客SES分布（图3）

• 消费多样性与收入相关散点图（图4）

• 品牌共访网络聚类分析-小众消费模式（图D1）

• 德克萨斯州验证数据-收入与教育预测效果（图F2）

• 德克萨斯品牌访客SES价格分布（图F3）

• 德克萨斯典型品牌访客SES分布（图F4）

• 德克萨斯小众消费模式分析（图F10）

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总结

报告科学严谨地将社会经济地位与消费多样性联系起来，证实高SES带来不仅是经济上的充裕，更是社交和文化层面的消费自由度和区分度。研究利用创新的大规模跨品牌门店移动数据，结合丰富的统计手段，反复检验理论假设，揭示现有消费不平等隐秘的文化根源。这对社会学、消费研究和公共政策制定具有重要启示作用。

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报告