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        人口大勢如何左右商業(yè)創(chuàng)新?

        2021-06-17 09:49:14侯明哲
        銷售與市場·渠道版 2021年6期
        關(guān)鍵詞:老齡化人口用戶

        侯明哲

        攜程創(chuàng)始人梁建章同時(shí)也是人口研究專家,他曾寫下《人口創(chuàng)新力:大國崛起的機(jī)會與陷阱》,詳盡分析了未來美國、歐洲、日本、印度的人口優(yōu)劣勢。

        他指出,對一個(gè)國家而言,假定技術(shù)條件、人口素質(zhì)、人口智商相當(dāng),人口的規(guī)模和結(jié)構(gòu)將成為決定經(jīng)濟(jì)創(chuàng)新的關(guān)鍵因素。而未來的國家競爭,將主要在創(chuàng)新領(lǐng)域展開。相比而言,人口大國更易獲得規(guī)模龐大的市場和人才儲備,從而在創(chuàng)新方面具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢。

        關(guān)于人口與創(chuàng)新的關(guān)系,梁建章從三個(gè)方面展開論述:“首先,人口具有規(guī)模效應(yīng),即人口越多市場越大,創(chuàng)新力越強(qiáng),主要體現(xiàn)在制造業(yè)、服務(wù)業(yè)和創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)上;其次是聚集效應(yīng),人口分布越集中,人際交流就越密切、相互學(xué)習(xí)越方便,因此,城市越大,創(chuàng)新力越強(qiáng)。再次是年齡結(jié)構(gòu)效應(yīng)。人口日趨老齡化將導(dǎo)致勞動力短缺、經(jīng)濟(jì)活力下降,從而抑制創(chuàng)新?!?/p>

        結(jié)合第七次全國人口普查數(shù)據(jù),中國人口規(guī)模仍然是全球第一,大量勞動力資源讓中國成為全球制造中心;人口聚集讓電商蓬勃發(fā)展,而中國高鐵和5G之所以發(fā)展迅速,也和聚集不無關(guān)系;老齡化是每個(gè)國家都無法回避的,但老齡化也同時(shí)倒逼國家和企業(yè)更快地創(chuàng)新,德國工業(yè)4.0及中國大地的未來工廠正上演著數(shù)字化的奇跡。

        人口大勢影響著產(chǎn)業(yè)布局、資本流向以及商業(yè)創(chuàng)新。那么,我國在人口方面正在表現(xiàn)出怎樣的大勢?

        人口分布和流向:都市圈經(jīng)濟(jì)

        居住在城鎮(zhèn)的人口為90199萬人,占63.89%;居住在鄉(xiāng)村的人口為50979萬人,占36.11%,中國已經(jīng)進(jìn)入城市化的新時(shí)代。

        中國城市化第一階段的關(guān)鍵詞是同步,大量農(nóng)民進(jìn)城,這個(gè)階段的特征是,一二三四線城市和縣城同步出現(xiàn)了人口激增,房價(jià)普漲,農(nóng)村人口大量流出,基本只剩下老人和孩子,農(nóng)村大量房子閑置,甚至土地也出現(xiàn)撂荒情況。

        第二階段的關(guān)鍵詞是分化,中國進(jìn)入數(shù)字化時(shí)代,人才和產(chǎn)業(yè)都出現(xiàn)了馬太效應(yīng),都市群形成,如京津冀都市群、長三角都市群、粵港澳大灣區(qū)、成渝都市群等,未來三四線和縣城人口會向一二線城市以及城市群聚集。以前是城鄉(xiāng)差距,未來是城市等級的差距。

        總體而言,人口由北向南、由西向東的遷移非常明顯。

        人口和城市發(fā)展高度相關(guān),廣東為人口凈流入第一省,當(dāng)然也是經(jīng)濟(jì)第一省。東北的沒落和人口流出密切相關(guān),因?yàn)闁|北近10年流失1101萬人,海南有1000萬人口,其中東北人大約占100萬左右。

        杭州、深圳等都處于人口凈流入城市前列,這些城市的人口落戶政策也吸引了大量的年輕人和高學(xué)歷人群,他們在創(chuàng)造價(jià)值的同時(shí)也會產(chǎn)生一系列支出,拉動當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)。深圳是座年輕的城市,60歲及以上人口占比僅為5.36%,比全省平均低6.99個(gè)百分點(diǎn),比全國平均低13.34個(gè)百分點(diǎn)。它還是廣東常住人口增長最多的城市、廣東最“青春”的城市、廣東每10萬人口中擁有大學(xué)(指大專及以上)文化程度人數(shù)最多的城市。深圳的教育雖然落后,但是依靠人口流入紅利,創(chuàng)造了城市發(fā)展的奇跡。

        未來,隨著戶口制度改革,人戶分離,以及醫(yī)療、教育等與戶口解綁,租房會逐步取代買房觀念,加之交通的不斷改善,人的流動性會大大加速,甚至?xí)霈F(xiàn)一周在多個(gè)城市工作的局面,并且居住和休閑分布在不同區(qū)域。人口頻繁流動也會帶來頻繁更換工作的情況,離職率提升,未來數(shù)字化時(shí)代,協(xié)同辦公將興起,合作制也會逐步取代一部分雇傭制。

        用戶密度越大,基礎(chǔ)設(shè)施就越完善,同時(shí)物流成本、營銷成本降低,用戶本地化生態(tài)越做越大。當(dāng)今社群經(jīng)濟(jì)和分享經(jīng)濟(jì)越來越火,原因也大抵如此,用戶距離越近,社交關(guān)系就越親密,分享頻次就越高,分享成本也就越低,就更容易形成一種線上線下互動的關(guān)系。

        人口年齡:老齡化經(jīng)濟(jì)

        2002年,中國64歲以上老年人占總?cè)丝诒戎剡_(dá)到7.08%,超過聯(lián)合國老齡社會判定標(biāo)準(zhǔn)7%的臨界點(diǎn),表示中國已經(jīng)進(jìn)入老齡化階段。我國老齡化有幾個(gè)特點(diǎn):

        1.規(guī)模大

        中國老年人口規(guī)模長期居于世界第一,此次普查數(shù)據(jù)顯示,60歲及以上人口達(dá)到2.64億,比2019年增加1013萬人。其中,65歲及以上人口達(dá)到1.9億,比2019年增加1460萬人。

        2.增速快

        60歲及以上人口為26402萬人,占18.70%。2000~2019年,我國65歲及以上老年人口占比從7%上升至12.6%,預(yù)計(jì)2022年超過14%,這意味著我國將由老齡化社會進(jìn)入深度老齡化社會,而這一過程僅用22年,遠(yuǎn)快于更早進(jìn)入老齡社會的法國(140年)和瑞典(85年),也快于美國(72年)。

        3.未富先老

        和其他國家相比,我國老齡化來得太早,也就是我們常說的未富先老。發(fā)達(dá)國家老齡化通常發(fā)生在高收入階段,其進(jìn)入老齡化社會時(shí)人均GDP多在2000美元以上,進(jìn)入深度老齡化社會時(shí)多在3萬美元以上,但我國該數(shù)字分別為約1000美元、1萬美元,表明“未富先老”現(xiàn)象在我國表現(xiàn)更為突出。

        老齡化會對商業(yè)帶來哪些影響?

        由于壽命延長,延遲退休也是全世界的趨勢。如果從2022年起實(shí)施延遲退休,每年延遲6個(gè)月,按照現(xiàn)行的退休框架(女職工50歲、女干部55歲、男性60歲),那么2022年退休年齡將分別是50.5歲、55.5歲和60.5歲。

        雖然壽命增長了,但大多數(shù)人處于亞健康或三高狀態(tài),加之老人有了更多的收入保障,衍生的行業(yè)也非常多,比如健康醫(yī)藥、健康養(yǎng)生、綠色食品、護(hù)理、理財(cái)、旅游、殯葬業(yè)等。

        年輕時(shí)賺錢,年老時(shí)花錢。一方面,老齡化會在一定程度上導(dǎo)致儲蓄率持續(xù)下降,而儲蓄率下降對消費(fèi)乃至金融都會產(chǎn)生重大影響;另一方面,老人的消費(fèi)能力和欲望降低,猶如現(xiàn)在的日本,進(jìn)入了一個(gè)低欲望社會。

        對于企業(yè)來說,最大的挑戰(zhàn)是人口老化帶來的品牌老化、企業(yè)老化。很多老字號為什么沒落?就是因?yàn)樵邢M(fèi)人群老了,而新的人群還沒培養(yǎng)起來。所以,做百年企業(yè)就要注意人口陷阱,讓用戶年輕化,同時(shí)關(guān)注用戶全生命周期的管理。

        企業(yè)除了讓用戶年輕化,還要讓員工年輕化,尤其是創(chuàng)新驅(qū)動的公司?;ヂ?lián)網(wǎng)公司的員工普遍在35歲左右,一旦過了35歲,就會感到深深的危機(jī)。所以在年齡這個(gè)層面,有心理年齡、身體年齡和實(shí)際年齡,它影響著員工狀態(tài)和企業(yè)發(fā)展。

        人口低生育:家庭微小化、用戶個(gè)性化

        2016年全面放開二孩政策帶來的二胎出生人口的增長,也就是很多人預(yù)測的第四波嬰兒潮,實(shí)際上并沒有帶來如潮般夸張的人口增長。2020年我國育齡婦女總和生育率為1.3,已經(jīng)處于較低水平。這主要受到育齡婦女?dāng)?shù)量持續(xù)減少、二孩效應(yīng)逐步減弱的影響,當(dāng)然也有些身體方面的因素。

        與家庭結(jié)構(gòu)密切相關(guān)的是結(jié)婚率走低而離婚率走高。從民政部發(fā)布的數(shù)據(jù)來看,2019年,全國結(jié)婚登記人數(shù)下降為927.33萬對,2020年全國結(jié)婚登記人數(shù)為813.1萬對,同比下降12.2%,再創(chuàng)新低。從2002年開始,我國的全國離婚率一直在上升,多年來居高不下。2019年的離婚人數(shù)達(dá)到470.06萬對。盡管2020年下降為373萬對,卻有著由于疫情的原因造成數(shù)據(jù)的不穩(wěn)定。國內(nèi)的離婚率已高達(dá)43%,一線城市就更高了。

        這些會對商業(yè)產(chǎn)生哪些影響?

        1.家庭微小化

        低生育率將會沖擊很多社會傳統(tǒng),比如家庭觀念淡化,出現(xiàn)越來越多的單身、小家庭模式。這類市場已經(jīng)顯現(xiàn),比如小家庭甚至一人食的小家電興起,單身公寓崛起,甚至現(xiàn)在還出現(xiàn)了社區(qū)共享廚房,因?yàn)槟贻p人很少做飯,外賣幾乎占據(jù)了日常餐飲。

        2.社群營銷和話題內(nèi)容營銷

        由于新媒體的崛起,大家的興趣與價(jià)值觀都不盡相同,每個(gè)人都活在自己的思維圈層里,用戶個(gè)性化加劇,同時(shí)孤獨(dú)感增強(qiáng)。所以,未來的營銷除了需要挖掘用戶畫像的標(biāo)簽數(shù)據(jù),還要圍繞價(jià)值觀構(gòu)建新的用戶社群,滿足用戶的情感社交需求。

        3.優(yōu)育

        數(shù)據(jù)顯示,人口受教育程度大幅度提高,擁有大學(xué)文化程度(大專以上)的人口為2.183億人,相當(dāng)于擁有大學(xué)文化以上人口占全國人口的比例達(dá)到15.4%以上,文盲率減少為2.67%。中國已經(jīng)從人口紅利時(shí)代進(jìn)入到人腦紅利時(shí)代、工程師紅利時(shí)代。

        低生育率帶來的一個(gè)顯著變化就是優(yōu)育。雖然生得少,但投入得更多,育兒成本大幅提升。在“起跑線”階段,月嫂、早教、游樂場等機(jī)構(gòu)崛起;在K12階段,投入比拼就更激烈了,比如動輒上千萬元的學(xué)區(qū)房。

        這里還有一個(gè)普遍現(xiàn)象,那就是大量奶爸的出現(xiàn)。男人不一定主外,很多兒童用品可能是爸爸包辦。比如簡愛的“父愛配方”概念,很多針對兒童的品牌也在不斷主攻寶爸。

        4.無性別消費(fèi)趨勢

        在本次公開的人口數(shù)據(jù)上,雖然出生人口在性別上沒有進(jìn)一步拉大差距的趨勢,但在實(shí)際的消費(fèi)行為上,無性別的趨勢越來越明顯。從時(shí)尚界到服裝、美妝等,都在逐漸掀起“無性別主義”的風(fēng)潮,打破性別界限、不區(qū)分男女款、更隨性自由的產(chǎn)品和設(shè)計(jì)越來越多。

        5.AI加劇人群分化和內(nèi)卷

        如今的孩子和AI社會相伴,借助AI,勞動生產(chǎn)率將產(chǎn)生質(zhì)的飛躍,因此我們對生育率下滑也不必過多擔(dān)憂,畢竟中國同樣擁有一定的科技優(yōu)勢,可以減輕低生育率帶來的壓力。

        不過,有了科技加持,人與人之間的差距也會增大,這同樣會加劇人群分化和內(nèi)卷。無論是孩子還是大人都是如此,比如李佳琦、薇婭等網(wǎng)紅一年產(chǎn)出利潤超過很多上市公司利潤。所以,優(yōu)秀的公司一直都在拼命挖更優(yōu)秀的人,從而對其他公司進(jìn)行降維打擊。

        6.寵物經(jīng)濟(jì)

        低生育率還助推了寵物經(jīng)濟(jì)的崛起,大量年輕人養(yǎng)寵物,尤其是獨(dú)處的人,寵物成為他們的情感寄托,成為生活的一部分。

        最大的趨勢就是人口大勢。在用戶至上的今天,我們需要了解人口大勢,在人口集中化、老齡化、低生育等的基礎(chǔ)上挖掘用戶畫像,從屬性數(shù)據(jù)到行為數(shù)據(jù)到心理數(shù)據(jù),讓商業(yè)更加人性化,形成更多用戶資產(chǎn),以用戶驅(qū)動商業(yè)。

        作者:螞蟻鏈大學(xué)認(rèn)證專家、數(shù)字商業(yè)實(shí)戰(zhàn)專家,講授過《企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型》《數(shù)字營銷》《重構(gòu)人貨場,智慧新零售》《區(qū)塊鏈基礎(chǔ)與應(yīng)用》《新媒體+品牌營銷》等數(shù)百場課程

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