1. 引言
1.1. 研究背景
中央人民政府指出，人口老龄化是人类社会发展的共同趋势，也是我国今后较长时期的基本国情。近年来，我国老龄化社会呈现出绝对规模大、发展速度快等一系列新的发展态势和特征。国家统计局发布的最新数据显示，2023年末，我国60周岁及以上人口超2.96亿，占总人口比重为21.1%，可见我国现阶段处于加速老龄化阶段，老年人口基数大，老龄化速度快。在这一背景下，老龄市场潜力迅速增加，老龄经济体量庞大、“老龄经济”“银发经济”不断被提及。中华人民共和国民政部指出，目前我国银发经济市场规模在7万亿元左右，占GDP比重大约为6%。并且根据复旦大学老龄研究院的一项报告预测，到2035年，银发经济市场规模将达到30万亿元左右，占GDP比重约10%。
由此可见，银发市场蕴藏了巨大的消费潜力，银发经济的发展也促进了我国经济的进一步发展。随着老年人群生活观念的转变和生活水平的提高，其消费结构和消费需求发生了显著改变，其对于文化娱乐、社交等方面的消费需求剧增，并普遍呈现品质化、多元化、个性化、便利化等趋势，消费类型逐渐从生存型走向享受型，从而导致老年群体对于餐饮美食以及聊天社交这两类文娱活动的需求也急剧攀升。目前虽然我国的银发经济覆盖面广，但现阶段相关产业主要集中在护理、保健等基础养老服务方面。而老年人多元化、差异化、个性化的迫切需求，却尚未得到有效满足。因此，在传统正餐市场格局渐趋稳定的情况下，符合老年人社交需求的下午茶行业则呈现出巨大的增长空间以及稳定的增长速度，其不但展现出了老龄化为社会带来的消费新潜力，也为发展银发经济提供了新机遇。
1.2. 研究目的及意义
随着中国老龄化程度不断加深，和老年人群文化娱乐和社交活动的需求日益增长。下午茶行业作为能够满足老年人对社交和美食需求的新兴领域，给银发经济的发展带来了新潜力和新机遇。然而，目前关于银发经济和下午茶市场的研究相对较少，缺乏对老年人饮食、社交方面消费行为影响因素的系统分析。因此，本研究旨在探讨银发下午茶的市场背景、以及影响老年人下午茶消费行为的因素，并提出相关对策建议，进一步了解老龄化背景下银发消费市场的情况，有助于我们更好地把握市场动态，挖掘潜在商机，为行业发展提供参考。
本研究选择上海市的老年群体作为研究对象，其一是因为上海的老龄化程度较高，并且银发市场规模庞大且成熟，其发展潜力较大；其二，上海作为一个国际大都市，其经济总体发展水平较高，消费观念较为成熟，下午茶的文化较浓厚且老年人参与度高和接受度也相对较高，更具有代表性。通过对上海市老年人下午茶消费行为的深入研究，可以为中国其他地区的银发经济发展提供借鉴和启示。
本研究从中国老年人社交活动出发，具体聚焦于上海老年群体在下午茶店进行社交活动这一现象，分析影响其社交活动的因素，并在此基础上分析社交活动对老年人健康、消费以及生活满意度等方面的影响，为人口老龄化问题等相关研究提供了重要的新思路。同时也为政府及相关部门制定政策措施时提供参考，推动行业健康发展，促进银发经济发展，其对于建设老年友好型社会具有深刻的现实意义。
2. 文献综述
2.1. 国内外文献综述
梳理过往国内外有关老年人消费的影响因素的文献。如李国君(2024)通过构建由政府、企业、老年人、社会共同参与的老年消费市场开发模型，根据银发经济市场容量，将全国31个省份分为四个梯队[1]。以四个梯队所代表的不同省份为研究对象，分析老年人的消费年龄特点以及分析影响老年人消费的因素。结果表明，老年人消费曲线整体呈现“前稳后翘”的球杆状。老年人的消费水平受身体状况、收入水平、消费观念等因素的影响，呈现显著的个体差异。詹韵秋(2024)等采用分层APC交叉分类随机效应模型，提出三个基本假设：1. 老年人口发展与享受支出占比会随年龄增长而下降。2. 老年人口发展与享受支出占比会随时期推移而提高。3. 不同出生队列老年人口发展与享受支出占比存在显著差异。在这些假设的前提下，对选取的五期数据进行实证分析，以60岁及以上的老年人为研究对象，在分层随机模型中进行分析，得出以下结论：1. 在年龄效应方面，老年人口年龄与消费结构升级呈现倒“U”型关系，部分验证假设1。2. 在时期效应方面，老年人口发展与享受支出占比会随时期推移而提高。3. 在队列效应方面，不同出生队列的老年人的发展与享受支出占比不同，最高点出现在1949~1951年间[2]。笪静(2023)等基于中国健康与养老追踪调查(CHARLS)的数据，利用OLS回归以及工具变量法实证分析社交活动对农村老年人消费总额与消费不同维度的影响及其组群差异。研究结果显示：参与社交活动对农村老年人消费总额以及不同维度的消费支出均具有显著的正向影响，对享受型消费的促进作用最为显著[3]。倪晨旭(2024)等基于中国老年社会追踪调查数据，构建一个微观层面的简化模型，以老年家庭人均消费水平为被解释变量，根据马斯洛需求层次理论，评估老年优待型公共服务高级对老年人消费的影响效果，研究表明两年优待型公共服务对老年家庭消费具有显著的“挤入效应”，老年优待型公共服务对老年人消费的促进效应在不同人群和地区存在显著差异[4]。
本文基于前人的研究成果并结合老年人消费的因素的情况，在影响银发群体消费因素中身体状况、家庭状况、收入水平、消费观念等因素上选取了每月可支配收入、健康状况、婚姻状况、生活满意度等建立二元Logistic回归模型，采用卡方分析、似然比检验、拟合优度检验得出回归分析结果。
2.2. 文献述评
本文基于前人的研究成果并结合老年人消费的因素的情况，在影响银发群体消费因素中身体状况、家庭状况、收入水平、消费观念等因素上选取了每月可支配收入、健康状况、婚姻状况、生活满意度等建立二元Logistic回归模型，采用卡方分析、似然比检验、拟合优度检验得出回归分析结果。
从个体，家庭，社会三个维度进行分析，在个体维度方面，由于老年人群内部的异质性，因此年龄、收入、健康状况、生活所在地等人口学特征在很大程度上影响着老年人的消费行为。研究结果强调了身体健康状况、经济状况和生活满意度对下午茶消费的基础性作用，这与李国君(2024)等、笪静(2023)等、倪晨旭(2024)等所指出的身体状况、收入水平、社交活动方面影响消费的结论有一定的一致性。詹韵秋(2024)等人提出的假设认为老年人口发展与享受支出占比会随年龄增长而下降，而根据对数据的实证分析，可以得知老年人口发展与享受支出占比并不会随时期推移而下降，其反而会随着时期推移而上升，其对高龄老年人群的消费影响并不显著。可支配收入被证明是影响老年人消费的重要因素，它不仅对消费水平有明显的正向作用，还推动了消费结构的优化。
在现有文献中，对老年人的消费行为的研究大多发生在经济学领域，聚焦于老年人消费水平的提升和老龄市场的开发等议题，但缺乏对老年人饮食社交这一细分消费行为及其影响因素的探讨。与现有文献不同的是，本研究更聚焦于下午茶这一特定消费场景。在家庭维度，本研究提出婚姻状况与老年人下午茶消费意愿的积极关系，这在一定程度上丰富了家庭因素对老年人消费影响的研究。在社会维度，强调服务态度对老年人下午茶消费行为的重要性，凸显了社会因素在特定消费中的保障性作用。
2.3. 创新点
一方面，以往的研究往往将老年人的消费行为作为一个整体来考虑，而忽略了他们在特定时间和场景下的消费特点。本研究对银发族的消费场景进行了细化，聚焦于老年群体在下午茶方面的消费行为，填补了该领域研究的空白。这种细分有助于更精准地了解老年群体的消费特征和需求，为老年产业的市场细分提供了新的视角，也为相关企业提供了如何更好地服务老年顾客的策略建议。
另一方面，本研究对老年群体进行了细致的画像细分。不同年龄、性别、经济条件、生活方式的老年人在下午茶消费上可能存在显著差异。通过对群体画像的细分，我们能够更深入地理解不同子群体在消费特征和需求上的异同，这对于制定差异化的市场策略具有重要意义。
3. 理论基础
3.1. 消费者行为理论
消费者行为理论是指研究消费者在购买商品或服务时所展现出的心理、社会和经济行为的理论体系。其旨在解释消费者做出购买决策的原因和过程，揭示消费者行为背后的动机、偏好和影响因素，从而帮助企业更好地理解消费者，预测市场需求，制定营销策略，提高产品销售和服务满意度。
消费者消费商品的动机源于消费者本身的欲望。欲望即“需要而没有”，指一个人想要但还没有得到某种东西的一种心理感觉。物品之所以能成为用于交换的商品，原因在于商品恰好具有满足消费者某些方面欲望的能力。
人们的欲望是消费者对商品需求的动因，商品具有满足消费者欲望的能力，消费者则依据商品对欲望满足的程度来选择不同的商品及相应的数量。消费者拥有或消费商品或服务对欲望的满足程度被称为商品或服务的效用。一种商品或服务效用的大小，取决于消费者的主观心理评价，由消费者欲望的强度所决定。而欲望的强度又是人们的内在或生理需要的反映，所以同一种商品对不同的消费者或者一个消费者的不同状态而言，其效用满足程度也会有所不同。
在消费者行为的研究中，人们对不同年龄段消费者的行为特点也进行了深入研究。以沪上老年人下午茶消费行为为例，老年人作为一个特定的消费群体，其消费行为也受到欲望驱动的影响。老年人在下午茶消费中，可能追求的不仅仅是口味的满足，更可能是一种社交、情感交流的需求。因此，他们在选择下午茶场所、食物种类和消费金额时，会考虑到与朋友、家人的聚会、交流和享受的因素，而非仅仅是食物本身的口感。这种情感需求也构成了老年人消费行为的一部分。此外，老年人的消费行为还受到其他因素的影响，比如收入水平、健康状况、社会环境等。一些老年人可能会根据自身经济情况和健康状况选择不同档次的下午茶场所和食物，以平衡消费和享受的需求。社会环境的影响也会促使老年人在消费行为中展现出特定的偏好和习惯。
3.2. 情感消费理论
在当代社会，情感问题已经成为一个备受关注和研究的课题，其释义和变化变得愈加错综复杂。人们从不同角度和领域开始深入研究情感，试图理解情感对个体和社会的重要性。20世纪80年代，情感社会化正式确立为一个专门的研究领域，并逐渐引起学术界和社会的广泛关注。
情感消费理论的研究涉及到不同消费主体的情感投入、消费过程中不同阶段的情感影响、权力感与消费行为的关系。在参与到情感消费中时，每个个体不仅仅是情感的享受者，也是情感的生产者，消费本身为情感产生提供了条件和场景。通过消费某种产品或服务，个体可以获得情感上的满足和愉悦体验。
总之，随着社会的不断发展和变迁，情感问题在当代社会消费中扮演着越来越重要的角色。理解情感消费的特点和机制，不仅可以帮助个体获得情感上的满足和认同感，也可以为企业提供市场营销思路和策略，推动经济和社会的发展。情感消费不仅仅是一种消费行为，更是一种社会化和情感交流的方式。
情感消费理论为探讨沪上银发消费中的情感内容和机制提供了可能，关于老年人下午茶消费行为阶段中是否存在多元化情感动机和结构性情感需求，可以结合情感消费理论进一步观察、分析和细化。
4. 数据的获取与处理
4.1. 样本容量的确定
在正式调查之前，我们首先对入样的先进行预调查，可以得到问卷所需的最小样本量。我们对入样的12个街道的在沪老年人分别发放10份问卷，回收120份，得到109份，有效问卷率为91%。对回收问卷数据进行信效度检验，修正检测结果不理想的项目。
从理论上讲，样本量越大越好，但受到环境、人力、经济成本的因素的限制，通常无法做到理论上的大样本。因此，本文以置信区间法作为理论依据来确定具有统计意义的样本量。
根据公式：
其中，n为样本量；z为置信区间相关的标准误差；p为总体的估计误差性；q为100 − p；e为相对误差量。
另置信水平为95%，相对误差e为2%，以无效问卷7%作为期望无效问卷率p，通过计算可得最小样本量n为765。
4.2. 预处理情况
为提高收回问卷数据质量，在数据录入前，调查组将逻辑明显错误的地方设置为无效问卷。筛选完成后再把剩下的问卷录入Excel，进行二次筛选。将出现前后答案矛盾、乱填等情况的问卷删除。
最终共计每个区发放375份问卷，平均每个街道125份，收集到1500份问卷。经问卷核查，剔除无效问卷22份，最终收集有效问卷1478份。其中年轻群体730份，银发群体748份。
5. 因子分析与聚类分析
为了进一步研究银发下午茶消费群体的消费特征，本文利用因子分析法与系统聚类算法对主力消费人群(情感导向型)、潜力消费人群(质量追求型)、跟风消费人群以及保守消费人群进行分析，描绘这四类群体的画像。
5.1. 因子分析法
本文采用的是因子分析法，这充分考虑到所选取变量的复杂性较高、重叠性较高、不易区分等特点，因此将这些变量通过降维，进行分组，使得相关性高的变量聚在一起，从而减少本文需要分析的变量数量，并检验变量间的关系。
5.1.1. 因子分析的适合度检验
因子分析的适合度检验方法主要有Bartlett球形检验、KMO检验以及相关系数矩阵。本文对选取的变量进行了KMO和Bartlett的检验，检验发现KMO的值为0.703，高于0.6，适合性中度，符合因子分析要求。同时，Bartlett球形检验的结果显示，Bartlett球形检验的显著性p值为0.000***，该值小于0.05，水平上呈现显著性，可以拒绝巴特利特球形检验的原假设。两种检验结果均说明原始数据适合于因子分析，采用因子模型是适宜的。
5.1.2. 确定提取因子个数
本文采用主成分分析法提取因子。
因子分析要求提取的公因子对整体数据的累积方差解释率不小于85%，前6个因子变量累积方差解释率超过了85%，达到了88%以上，说明这6个因子变量涵盖的信息足够表达12个原始指标数据所能表达的信息，因此选取这6个因子作为公共因子(表1)。
Table 1. Total variance interpretation
表1. 总方差解释
| 总方差解释 |
| 成分 |
旋转前方差解释率 |
旋转后方差解释率 |
| 特征根 |
方差解释率(%) |
累积方差解释率(%) |
特征根 |
方差解释率(%) |
累积方差解释率(%) |
| 1 |
4.613 |
38.438 |
38.438 |
259.671 |
21.639 |
21.639 |
| 2 |
2.139 |
17.828 |
56.265 |
253.081 |
21.09 |
42.729 |
| 3 |
1.36 |
11.333 |
67.598 |
209.247 |
17.437 |
60.167 |
| 4 |
1.073 |
8.938 |
76.535 |
122.818 |
10.235 |
70.401 |
| 5 |
0.812 |
6.769 |
83.305 |
114.301 |
9.525 |
79.926 |
| 6 |
0.607 |
5.057 |
88.361 |
101.22 |
8.435 |
88.361 |
| 7 |
0.509 |
4.246 |
92.607 |
|
|
|
| 8 |
0.406 |
3.384 |
95.991 |
|
|
|
| 9 |
0.238 |
1.985 |
97.977 |
|
|
|
| 10 |
0.181 |
1.51 |
99.487 |
|
|
|
| 11 |
0.061 |
0.512 |
99.999 |
|
|
|
| 12 |
|
0.001 |
100 |
|
|
|
5.1.3. 对成分矩阵进行旋转
通过对旋转后因子载荷系数表的解读，可以清晰地看出各个变量与提取的公共因子之间的关联程度，以及每个变量在公共因子中的贡献程度。
据表2可得，因子1 (第一列)与经济状况、个人可支配收入和生活满意度的相关系数较大，说明第一因子主要反映了银发群体对下午茶的购买潜力，命名为“消费潜力”；因子2 (第二列)与对下午茶了解程度、认同程度的相关系数较大，说明第二因子主要反映了银发群体对于消费下午茶的态度，命名为“消费态度”；因子3 (第三列)与消费频率、消费金额的相关系数较大，说明第三因子主要反映了银发群体消费下午茶的行为，命名为“消费行为”；因子4 (第四列)与下午茶倾向的购买方式的相关系数较大，命名为“消费偏好”；因子5 (第五列)与愿意消费下午茶的程度的相关系数较大，命名为“消费意愿”；因子6 (第六列)与子女数量、居住情况和婚姻状况的相关系数较大，命名为“家庭状况”。
Table 2. The component matrix after rotation
表2. 旋转后的成分矩阵
| 旋转后因子载荷系数表 |
|
旋转后因子载荷系数 |
共同度
(公因子方差) |
| 因子1 |
因子2 |
因子3 |
因子4 |
因子5 |
因子6 |
| 子女数量 |
−0.021 |
0.813 |
−0.162 |
0.209 |
0.054 |
0.611 |
0.747 |
| 居住情况 |
0.001 |
0.218 |
−0.846 |
0.188 |
−0.057 |
0.501 |
0.891 |
| 对下午茶了解程度 |
−0.115 |
0.917 |
−0.092 |
−0.217 |
−0.089 |
−0.137 |
0.936 |
| 对下午茶认同程度 |
−0.115 |
0.917 |
−0.096 |
−0.221 |
−0.087 |
−0.143 |
0.939 |
| 愿意消费下午茶的程度 |
0.147 |
−0.054 |
−0.041 |
0.079 |
0.969 |
0.046 |
0.974 |
| 经济状况 |
0.930 |
−0.036 |
0.068 |
0.086 |
0.008 |
0.131 |
0.888 |
| 消费金额 |
0.341 |
−0.184 |
0.803 |
0.104 |
−0.034 |
−0.282 |
0.884 |
| 个人可支配收入 |
0.766 |
−0.182 |
0.389 |
−0.083 |
0.249 |
0.322 |
0.944 |
| 婚姻状况 |
0.505 |
−0.134 |
0.151 |
−0.059 |
0.075 |
0.788 |
0.926 |
| 消费频率 |
0.486 |
0.001 |
0.642 |
0.109 |
−0.115 |
0.208 |
0.716 |
| 生活满意度 |
0.699 |
−0.169 |
0.311 |
−0.362 |
0.308 |
0.101 |
0.849 |
下午茶倾向单点、套餐以及购卡
的偏好程度 |
−0.040 |
−0.156 |
0.000 |
0.936 |
0.079 |
−0.042 |
0.91 |
5.1.4. 计算因子得分
由上可以得到：
5.2. 聚类模型的建立
5.2.1. 聚类因子的选取
本文从问卷调查项目中选取了以下六个基本特征作为聚类分析的指标：消费态度因子、消费潜力因子、家庭状况因子、消费意愿因子、消费偏好因子、消费行为因子。
5.2.2. 系统聚类分析结果
我们大致可以根据表3、表4，分为四类人群，根据每类人群因子得分表，先对不同的消费者进行描述，然后对人群进行命名。我们分为：主力人群(情感导向型)、潜力人群(质量追求型)、跟风人群以及保守人群(图1)。
Table 3. Factor score table
表3. 因子得分表
| 成分矩阵表 |
| 名称 |
成分 |
| 成分1 |
成分2 |
成分3 |
成分4 |
成分5 |
成分6 |
| 子女数量 |
−0.011 |
0.41 |
0.041 |
0.288 |
0.09 |
0.258 |
| 居住情况 |
0.424 |
−0.039 |
−0.58 |
0.097 |
−0.125 |
−0.368 |
| 对下午茶了解程度 |
0.02 |
0.378 |
0.093 |
−0.085 |
0.019 |
−0.074 |
| 对下午茶认同程度 |
0.022 |
0.377 |
0.09 |
−0.089 |
0.021 |
−0.078 |
| 愿意消费下午茶的程度 |
−0.113 |
0.063 |
0.037 |
0.033 |
0.928 |
−0.072 |
| 经济状况 |
0.615 |
0.018 |
−0.261 |
0.105 |
−0.206 |
−0.235 |
| 消费金额 |
0.103 |
0.03 |
0.458 |
0.11 |
−0.007 |
−0.543 |
| 个人可支配收入 |
0.239 |
0.017 |
0.023 |
−0.025 |
0.089 |
0.089 |
| 婚姻状况 |
−0.021 |
0.032 |
−0.084 |
0.032 |
−0.097 |
0.872 |
| 消费频率 |
0.083 |
0.131 |
0.305 |
0.181 |
−0.166 |
0.106 |
| 生活满意度 |
0.288 |
−0.044 |
−0.024 |
−0.297 |
0.182 |
−0.225 |
| 下午茶倾向单点、套餐以及购卡的偏好程度 |
−0.01 |
0.054 |
0.072 |
0.783 |
0.047 |
0.033 |
Table 4. Factor composite score sheet
表4. 因子综合得分表
|
F1 |
F2 |
F3 |
F4 |
F5 |
F6 |
| 第一类 |
2.5203 |
1.8356 |
1.6115 |
1.1254 |
1.5135 |
2.1121 |
| 第二类 |
1.3142 |
1.0162 |
1.4111 |
1.0256 |
2.3804 |
1.1545 |
| 第三类 |
0.6442 |
0.5115 |
2.7456 |
0.4232 |
0.6457 |
0.8756 |
| 第四类 |
0.5112 |
0.4645 |
0.6478 |
0.4112 |
0.4236 |
0.5465 |
第一类人群：此类人群的消费潜力最高，且家庭状况很好，对于享受下午茶的感受很正向，表现出了乐观的认同态度。我们将这类人群命名为主力人群，即一群对于下午茶有着良好消费能力、自身的经济能力可以支撑其去消费下午茶的老年群体；同时，这类人群受情感需求的影响大，因此这类人群也是情感导向型的人群，主要体现在这类群体的家庭和谐、幸福指数高。
第二类人群：此类人群的消费行为相对较高，但不如第一类人群。但他们认为下午茶还是令人轻松且愉悦的。突出的特征为，这类人群的消费意愿最高，因此我们将这类人群命名为潜力人群(质量追求型)，即一群对下午茶有较多了解，较多消费下午茶产品的人群。这类群体的消费水平不是限制因素，而更容易受到产品本身的影响而去消费。
第三类人群：此类人群的消费行为是四类人群中最高的，但对于下午茶产品的了解程度较低。我们将这类人群命名为跟风人群，但这类人群其实并不了解下午茶，对下午茶产品作出的消费更多可能上是因为跟风而进行的消费。对于这类人群，去探讨如何培养他们的忠诚度，也是我们的一个新的方向。
第四类人群：此类人群对于下午茶的消费行为最低，并且非常不了解下午茶产品，对于下午茶产品也没有明显的要求与偏好，同时对于下午茶产品的认可程度也很低。我们将这类人群命名为保守人群，即不太愿意去了解新事物，并且受自身消费能力限制的人群。
Figure 1. Four types of consumer population characteristics portrait
图1. 四类消费人群特征画像
6. 二元Logistic回归分析
“沪上银发”下午茶的消费意愿受到各种因素的影响。因此有必要通过建立计量模型进一步考察性别、学历、月收入、户口性质等因素对是否选择下午茶消费的影响，进而确定群体的显著特征。
考虑到消费意愿是一个二分类变量，只涉及“是”、“否”两种回答，因此选择二元Logistic回归分析，建立二元选择模型。
6.1. 变量设定和模型探索
由于影响因素比较多，并不能确定单个影响因素是否会对“是否会进行下午茶消费”这一因变量产生影响，为了筛选确实对因变量有影响的自变量进行分析，我们在进行二元Logistic回归分析之前就单个因素的影响情况进行分析。
对于每月可支配收入这一连续型随机变量影响因素，采用方差分析进行分析。
从方差分析结果(表5)来看，下午茶消费意愿与每月可支配收入呈现出显著性差异。所以，可以将年龄这一影响因素在后续分析中剔除。
Table 5. Anova result
表5. 方差分析结果
|
是否选择出门进行下午茶消费(平均值 ± 标准差) |
F |
p |
| 0.0 (n = 555) |
1.0 (n = 225) |
| a. 每月可支配收入 |
4.70 ± 1.48 |
3.67 ± 1.58 |
73.961 |
0.000** |
*p < 0.05, **p < 0.01.
对于生活所在地、性别、户口性质、学历、婚姻状况、子女数量、身体健康情况、生活满意度可支配收入这些分类变量影响因素，采用交叉(卡方)分析进行分析。
Table 6. Cross (Chi-square) analysis results
表6. 交叉(卡方)分析结果
| 题目 |
名称 |
是否选择出门进行下午茶消费
(平均值 ± 标准差) (%) |
总计 |
χ2 |
p |
| 0 |
1 |
| b. 生活所在地 |
1 |
135 (24.32) |
110 (48.89) |
245 (31.41) |
44.84 |
0.000** |
| 2 |
420 (75.68) |
115 (51.11) |
535 (68.59) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| c. 性别 |
1 |
238 (42.88) |
110 (48.89) |
348 (44.62) |
2.337 |
0.126 |
| 2 |
317 (57.12) |
115 (51.11) |
432 (55.38) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| d. 户口性质 |
1 |
183 (32.97) |
108 (48.00) |
291 (37.31) |
15.457 |
0.000** |
| 2 |
372 (67.03) |
117 (52.00) |
489 (62.69) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| e. 学历 |
1 |
82 (14.77) |
57 (25.33) |
139 (17.82) |
41.546 |
0.000** |
| 2 |
222 (40.00) |
60 (26.67) |
282 (36.15) |
| 3 |
188 (33.87) |
53 (23.56) |
241 (30.90) |
| 4 |
63 (11.35) |
55 (24.44) |
118 (15.13) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| e. 婚姻状况 |
1 |
475 (85.59) |
180 (80.00) |
655 (83.97) |
3.712 |
0.054 |
| 2 |
80 (14.41) |
45 (20.00) |
125 (16.03) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| f. 现有子女数量 |
1 |
27 (4.86) |
8 (3.56) |
35 (4.49) |
26.053 |
0.000** |
| 2 |
150 (27.03) |
94 (41.78) |
244 (31.28) |
| 3 |
280 (50.45) |
72 (32.00) |
352 (45.13) |
| 4 |
68 (12.25) |
34 (15.11) |
102 (13.08) |
| 5 |
30 (5.41) |
17 (7.56) |
47 (6.03) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| g. 身体健康情况 |
1 |
48 (8.65) |
40 (17.78) |
88 (11.28) |
22.724 |
0.000** |
| 2 |
180 (32.43) |
90 (40.00) |
270 (34.62) |
| 3 |
327 (58.92) |
95 (42.22) |
422 (54.10) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
| h. 生活满意度 |
1 |
43 (7.75) |
45 (20.00) |
88 (11.28) |
51.02 |
0.000** |
| 2 |
192 (34.59) |
109 (48.44) |
301 (38.59) |
| 3 |
320 (57.66) |
71 (31.56) |
391 (50.13) |
| 总计 |
555 |
225 |
780 |
*p < 0.05, **p < 0.01.
从上表6可以看出，生活所在地、户口性质、学历、现有子女数量、身体健康情况、生活满意度会对下午茶消费行为呈现出显著性(p < 0.05)，对这6项变量予以保留。
而性别、婚姻状况这共2项不会对下午茶消费行为表现出显著性(p > 0.05)。所以，可以将性别、婚姻状况这两个影响因素在后续分析中剔除。
基于上述分析，在筛选出了无关影响因素后，进行多重共线性判断。
Table 7. Linear regression analysis results
表7. 线性回归分析结果
|
非标准化系数 |
标准化系数 |
t |
p |
共线性诊断 |
| B |
标准误 |
Beta |
VIF |
容忍度 |
| 常数 |
1.161 |
0.116 |
- |
10.016 |
0.000** |
- |
- |
| b. 生活所在地 |
−0.137 |
0.036 |
−0.141 |
−3.825 |
0.000** |
1.226 |
0.816 |
| d. 户口性质 |
−0.022 |
0.034 |
−0.023 |
−0.639 |
0.523 |
1.172 |
0.853 |
| e. 学历 |
0.03 |
0.016 |
0.063 |
1.841 |
0.066 |
1.071 |
0.934 |
| f. 现有子女数量 |
−0.017 |
0.017 |
−0.034 |
−0.968 |
0.334 |
1.096 |
0.912 |
| a. 平均每个月可支配收入(养老保险/退休金/工资) |
0.058 |
0.01 |
0.201 |
5.576 |
0.000** |
1.183 |
0.845 |
| g. 身体健康情况 |
0.065 |
0.023 |
0.098 |
2.803 |
0.005** |
1.102 |
0.907 |
| h. 生活满意度 |
0.091 |
0.024 |
0.136 |
3.782 |
0.000** |
1.179 |
0.848 |
| R2 |
0.15 |
| 调整R2 |
0.141 |
| F |
F (8,771) = 17.015, p = 0.000 |
| D-W值 |
1.97 |
| 因变量：是否选择出门进行下午茶消费 |
*p < 0.05, **p < 0.01.
从上表7可以看出，VIF值均小于5，说明模型并不存在共线性问题。模型建立有效，可以进行下一步分析，进行二元Logistic回归分析前的数据预处理。
在正式回归分析前，我们对于数据进行预处理(数据编码)，将“是否会进行下午茶消费”作为消费意愿的标准，并将其表示为因变量：当选择“是”时，说明有消费意愿，y取值为1；当选择为“否”时，y取值为0。
6.2. 模型的建立
由上表8，模型公式为：
P为y = 1的概率，即“选择出门进行下午茶消费”的概率，1 − P为y = 0的概率，即“不选择出门进行下午茶消费”的意愿。
Table 8. Binary Logistic regression analysis results summary
表8. 二元Logistic回归分析结果汇总
| 项 |
回归系数 |
标准误 |
z值 |
Wald χ2 |
p值 |
OR值 |
OR值95% CI |
| b. 生活所在地 |
−0.67 |
0.188 |
−3.556 |
12.645 |
0 |
0.512 |
0.354~0.740 |
| d. 户口性质 |
−0.146 |
0.183 |
−0.799 |
0.638 |
0.424 |
0.864 |
0.603~1.237 |
| e. 学历 |
0.153 |
0.09 |
1.704 |
2.903 |
0.088 |
1.166 |
0.977~1.390 |
| f. 现有子女数量 |
−0.084 |
0.097 |
−0.865 |
0.748 |
0.387 |
0.92 |
0.760~1.112 |
| a. 平均每个月可支配收入 |
0.312 |
0.058 |
5.334 |
28.449 |
0 |
0.732 |
0.653~0.821 |
| g. 身体健康情况 |
0.346 |
0.125 |
2.767 |
7.655 |
0.006 |
0.708 |
0.554~0.904 |
| h. 生活满意度 |
0.472 |
0.13 |
3.624 |
13.136 |
0 |
0.624 |
0.483~0.805 |
| 截距 |
3.482 |
0.644 |
5.404 |
29.207 |
0 |
32.534 |
9.202~115.028 |
| 因变量：是否选择出门进行下午茶消费 |
| McFadden R方：0.128 |
| Cox & Snell R方：0.142 |
| Nagelkerke R方：0.204 |
6.3. 回归结果
6.3.1. 下午茶消费意愿与收入呈正向关系
“a. 平均每个月可支配收入”的回归系数值为−0.312，并且呈现出0.01水平的显著性(z = −5.334, p = 0.000 < 0.01)，意味着平均每个月可支配收入对“选择出门进行下午茶消费”产生显著的负向影响关系。即平均每个月可支配收入越多，越可能进行下午茶消费行为。并且优势比(OR值)为0.732，意味着每个月可支配收入(养老保险/退休金/工资)增加一个单位时，选择出门进行下午茶消费的变化(减少)幅度为0.732倍。
6.3.2. 下午茶消费意愿与身体健康状况呈正向关系
“g. 身体健康情况”的回归系数值为0.346，并且呈现出0.01水平的显著性(z = 2.767, p = 0.006 < 0.01)，意味着身体健康情况会对“是否选择出门进行下午茶消费”产生显著的正向影响关系。即身体健康状况越好，越可能进行下午茶消费行为。并且优势比(OR值)为0.708，意味着身体健康情况增加一个单位时，“是否选择出门进行下午茶消费”的变化(增加)幅度为0.708倍。
6.3.3. 下午茶消费意愿与生活满意度呈正向关系
“h. 生活满意度”的回归系数值为0.472，并且呈现出0.01水平的显著性(z = 3.624, p = 0.000 < 0.01)，意味着生活满意度会对“是否选择出门进行下午茶消费”产生显著的正向影响关系。即生活满意度越高，越可能进行下午茶消费行为。并且优势比(OR值)为0.624，意味着生活满意度增加一个单位时，“是否会选择出门进行下午茶消费”的变化(增加)幅度为0.624倍。
综上所述，生活所在地为城市，平均每个月可支配收入更多，身体健康状况越好，生活满意度越高的人群，越可能进行下午茶消费行为。而户口性质、学历、现有子女数量并不会对下午茶消费行为产生显著影响。
7. 结论与对策建议
7.1. 结论
7.1.1. 个体维度是影响老年人下午茶消费活动的基础性因素
据调查发现，身体健康状况越好，老年人可能更愿意外出消费下午茶，享受社交和美食带来的愉悦，而健康状况较差的老年人可能更倾向于选择在家中休息。
同时个体的经济状况也会影响下午茶消费的决策，拥有高水平的月平均可支配收入的老年人，更愿意外出进行下午茶消费。该群体不需要担心温饱问题，并且有能力花费一定比例的开支在满足自我精神和放松娱乐上。
此外，生活满意度越高的老年人越有可能进行下午茶消费行为，其将下午茶视为享受生活、增进社交的方式，从中获得愉悦感和满足感。因此，他们更愿意投入时间和金钱进行下午茶消费，以满足自身的需求和享受生活。
7.1.2. 家庭维度是影响老年人下午茶消费活动的重要因素
从家庭层面来说，婚姻状况作为单个相关因素的一种，它与老年人消费下午茶的意愿之间形成了积极的影响关系：已婚群体相对来说更加乐于消费下午茶。可能的原因是婚姻带来的家庭幸福感会促使相关人群向外追求社会幸福感，以满足对自身价值的渴求与对美好生活的更进一步的向往。家庭的幸福以及支持，都反映了老年人的心理健康水平较好，他们对社交活动的积极参与也被视为是一种健康并且积极的适应老龄化的方式。
7.1.3. 社会维度是影响老年人下午茶消费的保障性因素
根据访谈调查，我们了解到服务态度对老年人下午茶消费行为的影响至关重要，这也是健全社会适老化服务的重要表现。对于老年人来说，他们身处社会更注重被尊重、被关心和被呵护的感觉。良好的服务态度能够让老年人感受到社会的温暖和关怀，不仅能够促进老年人的下午茶消费行为，还能够增强他们的社会归属感和幸福感，从而保障老年人更加积极地参与社会活动，促进社会的融合和稳定。
7.2. 对策建议
7.2.1. 推动品牌化发展，培育银发下午茶行业龙头企业
虽然当前我国发展银发经济的工作不断推进，但市场上仍存在着供需不匹配以及品牌同质化的问题，因此建议下午茶行业推动区域品牌的建设，这有利于推动供需结构的升级[5]。
培育沪上银发下午茶行业龙头品牌，由龙头品牌带动辐射，来推动区域下午茶品牌的发展，将有助于提升沪上银发下午茶行业的整体竞争力和影响力。从优质的产品和服务入手，赢得银发群体的信任和忠诚；同时，紧跟国家政策导向，借助政府的支持，推动品牌内部适老化产品和服务的研发；建设区域产业品牌，推动区域产业集群优化升级，持续增强产业集群核心竞争力。
7.2.2. 聚焦多样化需求，扩大产品供给，提升质量水平，制定多价位、多口味的套餐
调查结果显示，银发群体大部分都认为下午茶的咸度和甜度较重，对于银发群体来说，下午茶的口味偏好也是他们消费需求之一。但是目前许多下午茶店家只是迎合了年轻人口味，忽视了银发群体的特殊需求。随着老年人成为下午茶的新客户群，下午茶店家必须认识到不同年龄层对口味的偏好存在差异。
因此，我们建议下午茶商家在下午茶的口味方面，应该加大对银发群体顾客的关注和研究，提供符合他们口味的健康下午茶产品。针对健康意识较强的银发群体，可以推出低糖或低脂口味的产品，以满足他们对控制糖分和盐分摄入、健康饮食的需求。
同时，对于价格方面，建议下午茶店家推出性价比较高以及多价位的下午茶套餐。针对消费水平较低的群体，制定低价位消费套餐；对于频繁消费的老客户群体，可以制定一些优惠策略，从而进一步加强其顾客忠诚度；而对于一些追求品质、有经济实力的消费者，则推出一些精致高档餐品套餐，以满足其对高品质的需求。
7.2.3. 洞察情感需求，丰富下午茶活动，开展老年专场
调查数据显示，老年人的下午茶消费行为存在多元化情感动机。主要体现在银发群体对于下午茶消费的积极和中性情绪的评论超过95%，绝大部分老年群体都选择“开展老年特色活动类型和内容”是更加重要的。因此，洞察老年人的社交需求至关重要。
因此，为了丰富下午茶活动，我们建议下午茶店家可以针对银发群体推出更多富有老年特色的消费活动，从而吸引更多的银发顾客。另外，对于实行积分制的下午茶店家可以在积分兑换的商品中增加一些适合老年人的商品，比如背锤，护腰带，护膝等成本低、高吸引力的适老小物品，以激发银发群体的忠诚度和购买欲。
此外，建议政府或社区可以与下午茶店家进行社会合作，在社区老年公共活动中心举办下午茶活动。由政府组织牵头的下午茶活动，开展老年专场。这样既可以满足老年人的社交需求，也有助于激活社区公共设施的使用率，还可以为下午茶店引入更多客源。这样的合作模式不仅为下午茶店的发展开拓了新的可能性，也为老年人打造一个既美味又温馨的老年友好下午茶空间。
7.2.4. 优化消费市场基础建设，加大投入老年人社区附近的下午茶店铺建设
在基础设施方面，建议政府继续优化消费市场基础建设，加大投入老年人社区附近的下午茶店铺建设，解决农村郊区银发群体下午茶消费有效需求不足的问题，从而提高银发群体生活满意度。政府可以加快出台相关政策，鼓励和支持在农村郊区兴办下午茶店铺，例如提供场地租金补贴、减免创业税等措施，以吸引更多投资者进入这一领域。
在适老化方面，建议政府持续推进“数智化”银发经济的发展[6]。2024年第十四届全国人民代表大会第二次会议重点强调了当前老龄产品市场存在的供需错配问题。因此，我们建议相关部门更进一步加大资金投入，在相关领域如移动支付APP进行适老化升级[7]，提升公共服务的适老化水平，将数字化、智能化与老龄群体自身特点相结合，减轻银发群体的顾虑，以更乐观开放的心态在数字生活中有更多选择与应用[8]。