2025年，中国消费市场发生了很多的变化，我们既看到不同品类销量的起落，也察觉到人们选择背后的逻辑正在悄然改写，当某类产品成为爆款、某个趋势突然走红，或许我们更应追问，在数字的增长之外，人们究竟在为什么而买单？

京东消费及产业发展研究院特邀脉策科技首席经济学家、粤港澳大湾区大数据研究院首席数据科学家陈沁博士，基于客观消费数据，共同剖析2025年消费市场的“质变”逻辑：

本研究尝试将2025年的消费还原为三次根本追问：

这笔消费，是得到了即时满足，还是为未来投资？是为了自身生活满足，还是更好的连接他人？是为了获得某种实用功能，还是为了获取情绪价值？通过将消费品置于“时间、关系、功用”这三重维度下进行解构的研究方法，超越商品品类的表象，探索驱动消费行为的深层动机变化。

对于研究核心发现，小编进行了先一轮的学习，学习笔记如下：

2025年，中国消费增长的主航道，集中在“即时 × 孤独 × 功能”的消费模式上。一人用的实用小家电、个人日常护理品都是此类消费的典型例子。换言之，在2025年，消费更多集中在“当下就用得上，主要为自己用，解决现实问题”。相较而言，服务于人际往来的消费，其增长动力相对较弱。

从城市层级来看，一二线城市消费增长更集中在“未来x孤独x情绪”维度，一线城市的消费增长最容易被“情绪价值“所牵引，三至五城市的消费增长则更偏向“即时x连接x功能”维度。学一项新技能、进行身体保养、添置一台好用的咖啡机，或是买一个能让自己开心的 LABUBU——生活在一二线城市的人们更倾向于为“自己”“以后”和“情绪价值”付费。相比之下，在四五线城市，诸如节日礼盒、改善家用条件的大家电的品类更受欢迎，大家更愿意为当下就能使用的体验、现实中的人际连接以及明确可感知的功能提升买单。

从具体省份与区域来看，东北地区的消费增长整体更偏向“即时 × 孤独 × 功能”维度，用更务实的心理把眼前的生活安排好、把个人日常打理顺，是消费增长的核心场景。华东、华南地区则更偏向“未来 × 情绪”方向，提升居住舒适度、培养长期兴趣、塑造稳定而有质感的生活方式，他们投入不急于立刻见效，往往是为更好的生活状态做准备。西南、西北地区的消费增长则更偏向“连接 x 实用”，不少支出增长围绕家庭协作、亲友往来和日常关系的顺畅展开，强调实用、耐用、能一起用。

从性别和年龄来看，相较整体人群，16–35 岁人群整体更偏务实；而进入 36–45 岁的男性和 46–55 岁的女性，对商品“情绪价值”的关注度更高。不同的是，36–45岁男性更偏向“孤独型”情绪消费，而 46–55 岁女性则更偏向“关系型”情绪消费。举例来说，面对一笔非刚需支出，一个能装点工作台的鱼缸或桌面盆景，可能对35–46岁的男性更具吸引力；而一件适用于日常社交场合佩戴的首饰，则可能更容易打动46–55岁的女性。

若假设不同代际的人群在进入同一个年龄段后的消费偏好趋同，比如00后进入40岁之后和80后进入40岁之后的消费偏好是趋同的。从整体人群结构来看，未来五年后，中国消费偏好的中心仍会处于“即时 x孤独 x 实用”的象限，但消费增长的中心会向“更在乎长期效用“、”更在乎人际连接“、”更为实用“的方向偏转。

报告原文如下：

商品的三重性质——时间、关系与功用

消费的划分，有多种维度。按照消费的形态，可能包括服务消费、实体消费；按照消费的种类，可能包括食品、衣着、交通……等维度的消费变化，当前的统计数据已经足够丰富。

但是不难发现的是，同一个品类的消费和消费之间，亦会存在差异，同样是购买图书，不同的城市表现完全不同，一定在某种程度上体现了人们消费倾向的差异。“读马克思“，还是” 读马斯克”，或者是其他类似的消费差异，到底应该怎样映射到消费的不同维度？在本次分析中，我们将消费从三个维度进行了划分。

1， 时间指向。

这一笔消费，到底是用来满足即时需求的，还是用来满足未来需求的？

如果消费者为了现在的情绪、欲望或便利而花钱，比如买一杯咖啡，点一份外卖，为了看短视频而充值，那么这种消费在此次研究中会被标签为“即时满足消费”。

如果消费者的消费更接近于“储蓄”、“投资”，而不是为了当下的满足，比如购买健身器材，购买考试书籍，购买保险，给孩子报名培训班，那么这类消费，在此次研究中会被标签为“未来导向消费”。

本质上，不同时间维度的消费差异在于时间折现，如果某一笔支出能够被描述为“为了以后怎样怎样”，就归入未来导向；反之归入即时满足。

2， 关系指向。

这一笔消费，是否是为了建立/维持消费者与他人或社会的联系而存在的？

如果这一笔消费不以建立/维护具体关系为目的，比如个人饮食、生活、娱乐、兴趣，典型的场景是一人完成，一人享用，这一笔消费就被归类于“孤独消费”。

如果一笔消费主要目的是建立、维持或强化人与人的连接——家庭连接、亲密关系、朋友社交、同事协作、社群归属……那么这一笔消费就被归类为“连接消费”。礼赠、家庭场景、用于加强工作归属的消费，都属于“连接消费”。

3， 功用指向。

这一笔消费，核心价值是“情绪/感受”，还是“功能/解决问题”？

以实用性为主导，需要解决明确问题、提高效率、降低风险、维持生活运转的消费，被归类于“功能消费”。

以情感体验为主导：愉悦、治愈、仪式感、审美、身份表达、奖励自己、获得陪伴感的消费，被归类为“情绪消费”。

这三种消费的分类，分别从三个正交的维度，体现了消费的差异。

时间指向——价值兑现上，是为了“现在就要”，还是为了“以后更好”？

关系指向——在人的社会性上，是为了“一个人过得更好”，还是“与他人在一起过得更好”？

功用指向——在价值类型上，是为了“解决问题”，还是为了“获得体验”？

使用最新大语言模型，我们将京东上的2565种分品类消费商品全部打上了时间-关系-功用的三大维度标签，并从中间点分开后，得到8个象限，八个象限中每一个的代表性商品和其含义如下表所示：

未来导向+孤独消费+功能型

对自我生活的长期改善

代表性品类：

o 医药｜心血管药物

o 个人护理｜牙膏

未来导向+连接消费+功能型

对社会生活的长期改善

代表性品类：

o 数码｜智能儿童手表

o 运动户外｜羽毛球拍

未来导向+孤独消费+情绪型

偏长期的自我取悦或生活方式升级。

代表性品类：

o 居家布艺｜缝纫DIY工具材料

o 宠物生活｜水族类宠物

未来导向+连接消费+情绪型

关系维护与情绪价值，强调体面、仪式、情感表达。

代表性品类：

o 酒类｜陈年白酒

o 休闲食品｜喜糖

即时满足+孤独消费+功能型

日常刚需、即时可用，更多个人自用的功能消费。

代表性品类：

o 家庭清洁/纸品｜抽纸

o 粮油调味｜方便面

即时满足+连接消费+功能型

即时场景下的多人或家庭协作型功能消费

代表性品类：

o 电脑、办公｜摄像头

o 厨具｜纸杯

即时满足+孤独消费+情绪型

即时的自我犒赏/娱乐与感官刺激，偏个人情绪消费。

代表性品类：

o 电脑、办公｜游戏软件

o 休闲食品｜辣条/面筋制品

即时满足+连接消费+情绪型

即时社交/聚会/玩乐消费，“跟人一起爽”。

代表性品类：

o 运动户外｜麻将牌九

o 生鲜｜火锅食材

图1：消费三维属性坐标图例

图注：本图体现时间（即时-未来）、关系（孤独-连接）与 功用（功能-情绪）三个正交维度和对应例子

不同的时间-关系-功用维度，谁的增长最快？

我们对每一个城市、每一类商品的销售额和销售量增速进行了回归分析——

Ln(1+增长率)=b1*时间维度+b2*关系维度+b3*功用维度+地区哑变量

通过这样的回归分析，可以看到不同维度的商品，哪一些有着更快的增长。

结果如下：

表格 1：商品销售额增长与不同商品维度的相关性

可以看到，几个维度的系数全都为负。这意味着：

1. 未来导向得分更高的品类增速更慢（更偏即时满足的品类相对更快），一个倾向于未来性质的商品会比即时性质的商品增速慢约5.0%。

2. 连接消费得分更高的品类增速更慢（更偏孤独消费的品类相对更快），一个倾向于连接性质的商品会比孤独性质的商品增速慢约11.0%。

3. 情绪型得分更高的品类增速更慢（更偏功能型的品类相对更快），一个倾向于情绪性质的商品会比功能性质的商品增速慢约11.9%）。

图2：消费三维属性坐标图例

图注：本图体现2025年，整体消费增长更偏向于“即时“、”孤独”、”功能”维度

控制城市固定效应后，未来/连接/情绪三维得分越高的品类，增速越慢，说明2025年，人们消费的增长仍然更偏向于“即时-孤独-功能”的商品象限。

不同人群的消费偏好

表1的结果告诉我们，在全国平均水平上，整体消费增长更偏向于“即时“、”孤独”、”功能”维度，但它并不能回答一系列精确到人群的问题：

一线和二线之间，谁更偏情绪？

哪个年龄×性别人群更容易被情绪价值带动？

……

为了解答这些问题，我们进行了一项细致的比较分析（方法论见文末附录）。

简单来说，我们为不同城市、省份、年龄和性别的人群分别打分，观察他们在三大维度上的“偏科”情况。这份“偏好成绩单”的核心是“相对值”，而非“绝对值”。

如表1，分数（Z值）：代表一个群体相对于全国所有群体的平均水平，在某个维度上的偏好强度。正分意味着“比平均更偏好”，负分意味着“比平均更不偏好”。一个“未来-连接-情绪”的群体，意味着他们的消费增长，相比全国平均，更由面向未来的、为社交和人际关系的、为情绪价值的消费所驱动，由此把差异分解到“哪个城市层级/哪个省份/哪个人群更偏向某个维度组合”，并在三维空间里直观看到它们相对平均值的偏移方向与强度。

表2

在每一组分析里，我们都将给出同一套三视图。可以将每一张图理解为“两个维度偏离度”的平面投影（右/上=更偏高分侧；左/下=更偏低分侧），并按四象限理解其含义。

城市等级：

高线与低线城市，到底有什么差异？

对一线到六线分别在组内回归并标准化，得到下表：

图3：城市等级三维图：维度敏感度偏离

图注：本图展示在2025 年，不同城市等级，在不同消费特征上，相对全国平均的偏离程度，反映增长结构差异。如：一线城市相比整体更偏“未来“、”孤独“、”情绪“消费。

三视图如下：

图4：城市等级消费偏好：“时间“与”连接“维度

图注：此图横轴代表“未来导向偏离度”，越靠左，消费增长越偏向“即时满足”；纵轴代表“连接型消费偏离度”，越靠下，表示消费增长越偏向“孤独消费”。整体来看，高线城市（一线、二线）偏向“未来-孤独”组合，而低线城市的消费增长整体最偏向“即时”（三、四、六线）和“连接”（三、五、六线）。

图5：城市等级消费偏好：“时间“与”情绪“维度

图注：此图横轴代表“未来导向偏离度”，越靠左，消费增长越偏向“即时满足”；纵轴代表“情绪型消费偏离度”，越靠下，表示消费增长越偏向“实用功能消费”。

图6：城市等级消费偏好：“连接“与”情绪“维度

图注：此图横轴代表“连接导向偏离度”，越靠左，消费增长越偏向“孤独消费”；纵轴代表“情绪型消费偏离度”，越靠下，表示消费增长越偏向“实用功能消费”。

从以上三图中可以看到，

在时间x连接图上，一线/二线更靠近④象限，即“未来导向”ד孤独导向”、五线城市处在①象限中，倾向于未来×连接；三线城市在②象限，即时×连接；四线城市在③象限，即时×孤独。

在时间×情绪图上，一线/二线更靠近①象限未来×情绪、五线更靠近④未来×功能；相比整体，一线城市的消费增量最易被情绪价值牵动（z=1.67）。

在连接×情绪二维图上，一线/二线更靠近②孤独×情绪、三线/六线/五线更靠近④连接×功能。

总体上，一线/二线更容易为“生活方式升级式的情绪价值”类型的商品带来增长，而低线级更像由家庭协作与功能改善拉动。

区域省份：同一套消费维度

在不同地方长出不同的样子

如果说城市等级是“结构层级”，省份更像“文化—产业—生活方式”的综合体。我们用同样的方法对部分省份/地区做了组内回归并标准化，得到下面的三维位置与三视图。

图6：省份三维图：维度敏感度偏离

图注：本图展示在2025年，不同省份/地区，在不同消费特征上，相对全国平均的偏离程度，反映增长结构差异。如：贵州相比全国更偏“未来“、”连接“、”功能“消费。

部分省份/地区三视图如下：

图7：省份/地区消费增长偏好：“时间“与”连接“维度

图8：省份/地区消费增长偏好：“时间“与”功用“维度

图9：省份/地区消费增长偏好：“连接“与”功用“维度

基于城市分层，可以发现，东北三省（辽宁、吉林、黑龙江）全都落在“即时-孤独-功能“ 区间。相对全国平均，东北更容易“在即时兑现、个人自用、解决问题”的品类上跑出更高增速。华东/华南整体偏“未来+情绪”，西北/西南整体偏“连接+功能”。

在区域层面，“连接”维度与“情绪”维度呈现负相关。这意味着，当一个地区的消费增长更侧重于人际连接时，更倾向于带来产生具体功能改善的”功能型社交消费“增长，而非单纯的“情绪型社交消费”。

而未来维度和情绪则是同向的，常常同时偏高。这表现为，当一个地区的消费更侧重长远规划时，其对情绪价值的追求也往往更高。这类情绪价值通常关联于持久的品质、审美与仪式感，可视为对生活方式的长期投资，而非即时的犒赏。

年龄×性别：代际与性别差异

把“偏好”刻在三维空间里

对每个年龄×性别组别在组内回归并标准化后，绘制三视图如下：

年龄×性别三视图如下：

图10：年龄x性别消费增长偏好：“时间“与”连接“维度

图11：年龄x性别消费增长偏好：“时间“与”功用“维度

图12：年龄x性别消费增长偏好：“连接“与”功用“维度

2025年，情绪价值对消费的拉动作用，随年龄呈现鲜明的 U型曲线。

曲线的两端是属于情绪高地：青少年是情绪消费的绝对主力，其受情绪价值的驱动显著高于整体水平（女性z=2.16，男性z=1.35）。

曲线的谷底是功能主义：16-35岁的群体集体转向务实，对功能的追求显著强于整体，情绪价值对其消费的拉动作用最弱。

曲线的回升显示出了一定的性别分化：步入中年，情绪消费缓慢回暖，但略有差异：

36-45岁的男性更偏向 “悦己式情绪消费” ，通过消费构筑个人的精神角落。

46-55岁的女性则更侧重 “关系型情绪消费” ，消费成为维系人际关系、情感与品质的纽带。

向未来看：

用人口结构推演 5 年后的三维消费倾向

以上计算，为当前不同区域、经济社会状况和年龄×性别的人群进行了一轮“消费倾向画像”。但我们需要知道的是，未来会如何变化？在文章《扩大内需的秘密，藏在这两个窗口中》，作者使用20余年的数据证明了一点——消费的差异，主要出现在年龄上，并非出现在代际上。也就是说，25岁的人，和35岁的人，会有比较大的消费习惯差异；但1980年出生的25岁人口，和2000年出生的25岁人口，其消费习惯并没有多少改变。这多少是一个让人出乎意料的结论，但它也说明当前中国的消费变迁，主要是组间差异带来的，而非组内差异。

这个结论，使我们能够通过当前的人口，预测未来的消费变迁。使用来自《中国统计年鉴（2025）》表C02-08的2024 年分年龄、性别人口数，对上一节每个组别的三维偏离度做人口加权平均，得到“当前偏好中心”；再用“年轻 5 岁推算未来同年龄段”的方法，计算未来5年每个年龄、性别的人口。

比如2030年的30岁人口，就是2025年的25岁人口乘以一定生存率得到的。假设五年之后的每个年龄人口的消费偏好和当前的消费偏好一致，将五年后的每个年龄、性别人口再乘以每个年龄、性别人口的消费偏好，可以得到 5 年后偏好中心。

当前和五年后的平均消费偏好如下表所示：

移动路径如下图所示：

图13：人口结构推演三维图

图注：本图显示，相比2025年的“即时“、”孤独“、”实用“，5年后，中国整体消费增长偏好虽然仍在“即时”、“孤独”、“实用”象限，但偏好中心正在向“未来“、”连接“、”实用“的方向偏转

蓝点为“当前”，红点为“5年后”，连线表示人口结构变化带来的三维偏好中心移动方向。

整体漂移幅度不大，但方向很清晰：时间维度向未来偏转、关系维度向连接偏转；功用维度则向着更为实用的方向偏转，意味着未来的消费会在“长期改善 + 关系场景 + 功能兑现”里找到增量，“纯情绪溢价”的消费则会减少。对应品类上，增长机会更可能出现在“未来×连接”（家庭配置/照护）与“未来×实用”（生活方式升级）这两类结构化消费。

结语：

在折叠的时代里，重塑生活的坐标

当我们把目光从复杂的回归系数、散点图和三维模型中抽离，重新审视2025年的中国消费图景时，我们会发现，这份由京东海量数据呈现的，不仅仅是一份关于“买什么”的清单，更是一道关于“怎么活”的提问。

通过对消费品的三维解构，我们试图用时间、关系、功用这三把标尺，去丈量消费者的消费行为中个体内心的投射。

1. 坚硬的底色：孤独与务实的引力

首先，数据告诉我们，即便是在2025年，中国消费市场的主河道依然流淌在“即时-孤独-功能”的象限里。数据显示，未来、连接、情绪得分越高的商品，其整体增速反而越慢。“即时-孤独-功能”依然构成了当前消费市场最庞大、最坚固的基本盘。

2. 空间的折叠：一线的“悦己”与五线的“连接”

不同层级的城市呈现出截然不同的消费面貌。

在一线与二线城市，消费更偏向“未来-孤独-情绪”。这类城市中的消费者更青睐个体的自我投资。人们在独处中寻找生活方式的升级，用长期的投入来构建精神角落。

而在低线城市，生活逻辑则转向“即时-连接-功能”，显示出这里的消费依然是家庭协作的纽带。如果说大城市的消费是个体的修行，下沉市场的消费则是熟人社会中亲情与关系的延展。

3. 时间的流向：从瞬间刺激到长期价值

人口结构的演变，预示了消费意愿的迁徙方向。

年轻群体固然偏爱即时满足与情绪价值，但随着年龄增长，消费逻辑必然向“功能”与“长期改善”回归。基于人口数据的推演显示，未来五年，随着社会整体年龄中枢的上移，消费重心将缓慢向“未来”与“连接”漂移。

这意味着，单纯依赖感官刺激的“多巴胺经济”或许会退潮，而能够提供确定性预期、承载长期情感价值的“内啡肽经济”——如健康管理、家庭礼赠、深度体验——将迎来结构性的增长。

4. 结语：在变化中寻找锚点

回归本质，消费只是人们解决生活问题、安放身心需求的方案。

总结来看，2025年的消费图景十分清晰：主河道依然是务实的“即时-孤独-功能”，这是生存的基本盘；但新的支流正在改道，增长的机会将更多出现在“长期改善 + 关系场景 + 稳定情绪”的组合之中。

附录：人群分层分析方法论

为了解答“不同人群差异从哪里来”的问题，我们把回归从“整体”拆解到“组内”，并把各组的系数放到同一把尺子上比较。

第 1 步：统一口径与样本清洗我们对“增速”统一做 ln(1+x) 变换（x 为扣除 1 的同比增速）。

第 2 步：对每个组做一次“组内回归”

ln(1+增长率)_{g,i} = α_g + β_{g,time}·time_i + β_{g,relation}·relation_i + β_{g,emotion}·emotion_i + ε_{g,i}

这里 i 是品类（或品类×地域）层面的观测。

β_{g,d} 的含义是：在组 g 内，维度 d 得分更高的品类，增速更容易变快还是变慢。系数越大，表示该组对该维度“更友好/更敏感”。

第 3 步：把不同组的系数“对齐”到可比较的 z 尺度由于整体上三个维度的系数普遍为负，我们关心的是“相对平均值”谁更偏向高分侧。做法是对每个维度 d：

· 先算所有组的平均系数：β̄_d = mean_g(β_{g,d})

· 再算偏离值：Δβ_{g,d} = β_{g,d} - β̄_d

· 最后标准化：z_{g,d} = Δβ_{g,d} / sd_g(Δβ_{g,d})

举个例子，当某一个组别的时间消费维度系数为-0.01时，该数字仍然是负的，但比起全国平均的-0.0517更接近零，说明这个组别仍然更倾向于购买“即时”性质的消费品，但是相比于全国平均水平，这个组别的购买倾向，在时间上更偏向于“未来”性质的消费品。

第 4 步：用 z 的正负把每个组映射到 8 个象限

这样做的意义在于：我们能把差异分解到“哪个城市层级/哪个省份/哪个人群更偏向某个维度组合”，并在三维空间里直观看到它们相对平均值的偏移方向与强度。

在每一组分析里，我们都会给出了同一套三视图。读图时可以把每一张图理解为“两个维度偏离度”的平面投影（右/上=更偏高分侧；左/下=更偏低分侧），并按四象限理解其含义。