本文来自微信公众号：非程创新（ID：Future-Hub），作者：Stephen Deng，前篇：《在非洲，要收入多少才算“中产”？》，题图来自：视觉中国
DFS Lab是一家早期创业加速器，为创业者提供资金、辅导以及战略咨询，助力其在非洲早期市场打磨、创立和发展数字商业企业。
我们之前讨论了“早期市场的盲区”的概念①：我们认为每个人，包括我们自己，都需要注意一系列偏见。总结观点如下：
“高收入国家拥有驱动数字经济快速增长的环境，而早期市场中经常遇到落地困难的现实，我们把这两者之间的差距称为“早期市场的盲区”。随着西方市场的数字经济发展，全世界也形成了一些范式，包括科技市场是怎样建构的，一个成功的科技公司是什么样的，等等。这些范式影响着创业者和投资人，影响着他们的商业策略和投资决策。”
本篇文章将深入探讨经常被我们误解的两个领域——非洲的市场规模及其消费者购买力。
广义地说，在科技领域营利有三种方式：你可以把货卖给企业（如微软、台积电）；你可以把货卖给个人（如亚马逊、苹果、阿里巴巴）；或者你可以通过广告把人卖给企业（如脸书、谷歌、腾讯）。当然这些公司也在做其他业务，例如亚马逊的AWS显然是B2B服务。许多公司也会涉及这三个模式的某种组合，但这是三种主要的模式。
VC投资的创业公司最主要的任务就是寻找这三个模式下的需求。创新是无穷尽的，工程师总能创造出新的产品和解决方案，但人们会为哪一个买单呢？
虽然我们并不先知先觉（这毕竟是一个经验问题），但这并不意味着所有的创新都是均等创造出来的。对消费者购买力有更深刻的认识对于理解机会在哪里以及如何应对它们至关重要——尤其对上面提到的后两个模式。
在本篇文章中，我们将用原始数据来衡量收入和消费能力。对于一个给定的收入水平，有多少是可以自由支配的，而不是花在必需品上？每个级别有多少人？诸如此类。这些数字并不是万能的，因为还有其他的影响因素，例如心理、文化、宏观环境、不断升级的用户需求等。但是忽视数据会导致错觉。数据虽然没有给出答案，但可以形成一些边界，限定一些可行性。
本文数据：我们将要研究的主要数据来自PovCalNet，这是世界银行为对比衡量各国收入和消费水平而已经实施了几十年的一个老项目。通过详细的家庭调查，他们尽最大努力估计家庭中每个成年人的每日消费支出金额。从这个数据库中，我们可以推算出每个国家、每个地区的收入分配。
虽然该数据确实有其局限性，但它是现有的最佳数据。关于此数据的局限性讨论可参考文末附录。
注：这些数据也被很多文章广泛引用，如非洲开发银行的分析报告②和华尔街日报相关分析文章③，两者都证明了非洲有一个庞大且不断增长的中产阶级，与中国不相上下。鉴于中国的中产阶级比非洲富裕3倍~5倍，我们认为这种估计与非洲的真实情况有很大偏差。
非洲的整体情况是什么样的？
下图显示在撒哈拉以南非洲，大部分人们生活支出很低，主要消费能力集中在社会前10%的少数富裕阶层人群身上，这些高端人群每天消费5美元以上。从地区一级的数据看，大多数国家看起来大致相似（除了博茨瓦纳和南非这种有更多人每天消费超过10美元的少数国家之外）。这也与更富裕的国家很相似，因为大部分购买力集中在头部最富裕的阶层。但在非洲，实际收入水平要低得多。例如，非洲前1%消费者每天消费仅20美元，这一数字仍然低于美国和欧洲大部分地区的国家贫困线。
严格来说，这里的数字不是衡量收入，而是衡量每个成年人每天的消费。因此，一个每天消费5美元的成年人将每月消费大约30*5美元=150美元，每年消费1825美元，并且通常会获得大致相同的收入，除非他们生产大量商品供家庭消费（例如农业），或者拿出储蓄进行消费，或者支付大量税款（不算消费）或其他特殊情况。
这些数据是经过基于购买力调整的，即5美元的消费被假定为人们可以用5美元在美国购买的商品和服务的数量（而不是人们用5美元在当地中可以购买的商品和服务）。不过，一般来认为这些数字大致等于收入是相当安全的。（可以在附件或如下链接查看更多数据详情：http://iresearch.worldbank.org/PovcalNet/introduction.aspx）
上面同样数据以表格形式展示如下：
那大家都在谈论的新一代经济能力处于上升期并被数字化链接的城市年轻消费者呢？
让我们从一个简单的问题开始，有多少人每天消费超过10美元？这是一个人为武断设置的门槛，但我们相信大多数创业者都瞄准了这一群体（也许不知道他们的确切收入是多少）。在这个收入水平上，人们开始发现了智能手机的普及率、银行账户的拥有率以及其他推动更高水平数字化的因素。
因为这一群体消费能力比较强，在人口密度高的城市地区更容易通过数字化手段或者线下推广方式触达这一群体，因此科技公司更倾向于针对这一群体提供服务。
然而，下面的数据显示：
超过这一门槛的人口数量相对较少。
他们大多分散在非洲大陆10个~15个较大的城市里。
在某种程度上，我们认为这是一个很容易进入的市场，但也是一个成长空间挑战很大的市场。仅仅瞄准这个市场就可能意味着一家初创企业将停留在细分市场上；他们一开始会快速获得这些更富有、更数字化的一小撮用户，迅速增长，并脱颖而出，但是一旦达到当地市场空间的极限时，将停滞不前。
这就是为什么许多创业在其早期就开始考虑国际扩张④的原因之一——扩张到其他国家的首都城市，那里有高收入数字消费者。我们相信非洲的许多初创公司都面临着这种命运。
按照每天消费10美元以上的人口数量进行国家排名
我们将一些非洲之外的市场纳入进来进行比较。
那么最大的机会在哪？
如果我们进一步降低收入门槛，去研究更大的人群呢？人口数量的增加量是否超过了收入的降低量（以及更低的可自由支配的比例）？幸运的是，这些数据使我们能够找到解决这个问题的线索。
我们首先估计每个美元收入层级有多少人（我们可以用PovCalNet数据来估计），然后我们看看每个收入层级人群可能有多少可自由支配的收入，也就是其可能在衣食住行和其他一些纯粹必需品以外的东西上的支出。除了那些出售基本必需品或帮助人们创造额外收入的公司外，大多数B2C科技初创公司都在寻求从人们的可自由支配的支出中赚钱。
下面的图表摘自Banerjee和Duflo（2008）的一篇论文，在该论文中，他们量化了收入从1美元到10美元的人们花费在食物（主要必需品）上的收入比例，发现这一比例从最穷阶层收入的65%下降到最富裕阶层收入的50%。除此之外，我们还增加了大约收入的10%，用于支付衣物、居住和其他一些基本费用。（10%是一个估计值，但与其他学术研究的方法类似，这个比例可能是保守的，即低于实际比例）。
由此我们计算出收入中可自由支配的比例，从25%（或0.25美元/天）到40%（或4.00美元/天）。（对于最高收入阶层，我们假设其收入中可自由支配的比例稳定在70%，但这一假设对曲线形状影响不大）。
PovCalNet的数据可以做这个估计，但需要大量的工作和重新格式化，所以我们采用了上述银行的人群收入数据，并将其拟合为一个曲线。论文作者那里有这个过程的细节。Banerjee和Duflo都是最近的诺贝尔奖得主。（其论文链接如下：https://economics.mit.edu/files/10881。他们论文的数据与其他论文的数据相似，例如http://www.bristol.ac.uk/efm/media/workingpapers/working papers/pdffiles/dp16677.pdf）他们使用的基础数据与PovCalNet（世界银行LSMS调查）在13个发展中国家（包括但不限于非洲国家）的基础数据相同。
根据每一个美元收入阶层的人数，我们可以计算出每个收入阶层总的可自由支配消费能力。可自由支配的比例会随着收入的增加而增加，而每一阶层的人数通常会随之下降。下图是实际数据的权衡曲线。
重要的是，我们可以看到，尽管3美元/天以下低收入阶层是主要人口，但其总的可自由支配收入相对较少，他们的收入几乎全部花在了必需品上。该图的峰值约为收入在4美元~6美元的人群，这个阶层人口数量较少刚好被其较高收入相互抵消掉了。
此外，随着收入增加其对应的人口数量快速下降，甚至比收入增长的速度还要快，因此绝对消费能力在下降。有趣的是，收入在5美元/天~10美元/天区间的阶层（仅占总人口的10%）的消费能力（按曲线下面积计算）大约是收入在0美元/天~4美元/天区间阶层（占人口的85%）的消费能力的两倍。
从我们的经验来看，这些每天收入5美元~10美元区间的消费者作为一个群体是相当一致的，即彼此之间的相似性高于收入为20美元/天的高收入群体，也高于2美元~4美元/天收入区间的低收入群体，因此这代表了一个相似性较高并具有巨大消费能力的细分市场。
降低获客和渠道成本是关键
但这些只是消费支出数字——初创公司关心的是利润，因此我们必须考虑客户获取以及商品销售的成本。把这些成本因素考虑到计算公式中，曲线图将会发生较大变化。
随着商品成本上升，一些处于最低端的消费者将没有能力购买该商品（也就是说，即使我们获得了他们的所有可自由支配收入，尽管这几乎是不可能的，获得商品或服务的成本仍然会高于他们的所有可自由支配收入）。
此外，曲线的峰值将移向更高的收入阶层，因为不仅该阶层有更多的钱，而且该阶层集中分布在少数人群中，这使得获得客户每一美金可自由支配支出的成本也将更低。
我们假设无论收入水平多少，获客成本都基本一样。有人可能会说，获得富人用户的成本更高——我们认为，获得低收入用户（收入低于5美元/天）的成本实际上高于其他人，因为通过数字渠道触达他们往往相当困难，而且需要招募地面推广团队。这些图表是一种简化图，因为每种产品的获客成本会有所不同，在某些程度上，创业者通常会通过“创新”来发现低成本服务或获取用户的方式。
下面的图表展示了扣除不同阶层获客成本后的可自由支配净收入情况——我们可以看到，随着成本上升，峰值从收入5美元/天处变到了收入将近20美元/天的地方，曲线之下的面积（总的潜在市场价值）急剧缩小。从另一个角度来看，刚好是成反比的：任何能以更低成本模式获得或服务客户的创业者，将获得巨大的市场价值，使更多的人成为可能的客户。
扣除获客和服务每位客户的成本后的年度支出净额（美元）
作为盈利能力的指标，我们计算得出从下面第1行 ~5行5个实际年度成本增长值的曲线：
上述分析假设大多数初创企业都在提供瞄准人们可自由支配收入的服务。下面我们将包含生活必需品支出在内的所有支出都计算在内，再做一个类似的曲线，我们将看到一个更大的市场，用户消费能力的峰值出现在收入为2美元/天~5美元/天之间。
这与“金字塔底部”的观点一致，即低收入人群在食品和其他基本生活必需品方面有很大的消费能力。尽管如此，我们可以看出，每天生活费不足2美元的庞大群体的总消费能力仍然是相对有限的。（备注：Prahalad和Hart在2002年的BoP论文原文，主要引用了快速消费品类的基本生活必需品的例子，如联合利华的肥皂，这与我们的分析是一致的。https://www.strategy-business.com/article/11518?gko=9b3b4⑥）
从以上分析中我们可以得到什么结论呢?
上面的分析采用了数据驱动的方法来解决一些非常基本的问题。我们在其他一些观察中看到如下观点：
非洲正在快速发展中，其拥有年轻的城市人口，在生产力和资源利用率方面有许多提升的机会——因此，在科技领域有许多值得我们乐观的理由！但与中国、印尼或拉丁美洲等市场相比，纯粹2C的互联网应用项目在变现方面将面临特有的挑战；
许多纯粹2C的互联网应用程序将很容易获得收入水平达到10美元/天以上的富裕人群的市场，但由于这一人群的规模有限，将导致其面临着业务规模增长停滞的风险；
纯数据意义上，最大的商业机会是收入水平在4美元/天~8美元/天之间的消费者。这个收入区间聚集了最多的可自由支配收入，因为这个消费群体的消费能力超过了基本的必需品支出，而且其人口数量相对较多。也就是说，对于大多数人来说，获得和服务于人口规模最庞大的用户的成本是贵得令人望而却步的，并且这一成本是成功的关键因素；
相反，那些能够以创新的低成本方式（例如，与社区团体、政府、USSD接口、病毒式社群营销等合作）来获得和服务于收入在4美元/天~8美元/天之间的用户的创业者将有机会通过打开这些用户的新市场而创造巨大价值；
专注于提供初级必需品（通过直接销售或提高价值链效率）的企业会有一个更大的潜在目标市场；
另外，一些能显著提高人们收入水平的商业模式，如临时工或有卖方市场的领域，不符合上面分析的逻辑，并且这些商业模式在提高低收入人群的收入水平的同时，有潜力从其身上获得很大收益；
最后，虽然这些数据勾画出的图表表明B2C模式将面临挑战，但我们确信，专注于优化价值链、提高效率与资源利用率、中小企业数字化以及提高普遍生产力的B2B商业模式具有巨大的潜力——我们将在另一篇文章中讨论这一点。
附件：世界银行PovCalNet数据简介
PovCalNet是世界银行的一个有着几十年历史的项目，旨在编制各国收入和消费的可对比指标。
通过详细的家庭调查，尽最大努力估计每个成年人在家庭中的每日消费金额。他们衡量的是消费，而不是收入，这就自然而然地避免了每个家庭不同人口之间的差异、或者家庭是否从事自给自足的产业-例如-自给自足的农业就不会被计入收入金额中。
数字以每位成人每天消费金额为计算单位。将该数字乘以365，得出成人每年的消费金额。
一般来说，从这些数据中获得每个家庭消费金额很困难，因为儿童并没有全部都计入成人消费数据中，因此不清楚为家庭实际的消费量要在此基础上增加多少倍。一个很好的经验法则是，儿童消费金额可能是一个成年人消费量的50%，因此对一个有两个成年人和两个孩子的家庭，如果成人消费金额是10美元/天，该家庭消费金额将是2*$10+2*$5=30美元/天。
数据中需要注意的潜在问题：尽管我们相信这是可用的最好数据，但是没有数据是完美的，下面是一些需要注意的潜在偏差：
数据时效性：尽管大多数数据都在5年内的，还有一些收入分配数据是10年前的。每个阶层的人口数量确实会随着经济的增长而变化，但通常不会变化地很快。尽管对于每天消费10美元以上的人来说，其中一些数字最多可能翻了一番（对于非撒哈拉沙漠以南非洲国家，因为其每日消费金额已经是很高的基数了，所以翻一番比较困难），但定性事实会不会很大变化。因此，即使实际上消费金额超过10美元/天的人数可能不是我们预估的5000万人，可能是6000万人或者7000万人，我们不认为这会改变基本的情况。
采样和测量误差：所有数据的误差范围。当我们测量误差范围内的具体误差百分比时，采样和测量误差，对我们计算误差范围内的具体误差百分比非常重要。我们在这里估计大多数百分比的误差幅度大约为3–1%。这实际上意味着，我们对高端收入阶层人口百分比的估算有一些模糊（例如，我们估算一个国家消费量在10美元/天以上的人口占比是1%，实际数字可能是0.5%，或者2%甚至3%）。
这并不会对定性情况有太大改变（即使它可能使任何一个国家的富人人口数量增加一倍）。此外，在地区层面，我们通过在很多调查数据中取平均值的方法，这些调查数据本身的误差百分比很小，因此地区层级上数据可能更准确。
购买力平价（PPP）：这里的美元价值是根据2011年美元购买力平价折算的。我们需要向大多数读者解释说明PPP的含义。一个人在马拉维每天生活费是10美元购买力平价，并不是说他每天靠10美元等额的成马拉维本地货币克瓦查可以购买到的商品生活。
相反，他每天靠的是10美元在美国可以买到的资源生活！这种购买力平价方法确保了可以在各国之间进行比较。此外，2011年（本数据的参考年份）美元价值与2019年美元通货膨胀之后的相差14%，因此这意味着2011年与2019年美元价值对应关系如下：
2011 美元 $2.25 $5.50 $10 $20 $35
2019 美元 $2.56 $6.25 $11 $23 $40
这不会改变分析结果，只是某种程度上，破坏了一些人对价值的直觉。
参考资料：
①https://medium.com/dfs-lab/the-frontier-blind-spot-de7a2f9abe98
②https://www.afdb.org/sites/default/files/documents/publications/the_middle_of_the_pyramid_the_middle_of_the_pyramid.pdf
③https://www.wsj.com/articles/SB10001424052748703703304576296663397991894
④https://medium.com/dfs-lab/why-are-african-startups-launching-in-multiple-countries-before-they-even-hit-seed-stage-funding-94354a89c43f
⑤https://mojaloop.io/
⑥https://www.strategy-business.com/article/11518?gko=9b3b4
本文来自微信公众号：非程创新（ID：Future-Hub），作者：Stephen Deng，本文由Stephen Deng和DFS Lab团队共同撰写。DFS Lab是一家早期创业加速器，为创业者提供资金、辅导以及战略咨询，助力其在非洲早期市场打磨、创立和发展数字商业企业。