城鎮居民個人理財需求影響因素研究

彭見瓊 呂德宏

（西北農林科技大學經濟管理學院 陜西 楊凌 712100）

城鎮居民個人理財需求影響因素研究

彭見瓊 呂德宏

（西北農林科技大學經濟管理學院 陜西 楊凌 712100）

本文通過調查問卷所得數據，研究了城鎮居民個人理財需求影響因素。研究發現，居民所處生命周期階段與外部信息環境對居民購買理財產品有非常顯著的影響作用。銀行信譽實力、居民風險偏好屬性、理財產品特性在一定程度影響居民的理財行為；居民對理財產品風險認知對其理財行為無顯著影響。

理財需求 因子分析 Logistic回歸

隨著居民財富的日益增長，理財業務的發展逐漸成為銀行新的利潤增長點。個人理財業務是一種全方位、分層次、個性化的服務；指銀行利用掌握的客戶信息與金融產品，分析客戶的生活、財務狀況，通過了解和發掘客戶需求，制定客戶財務管理目標和計劃，并幫助選擇金融產品以實現客戶理財目標的一系列綜合金融服務。目前大多數學者僅從理論層面分析各因素以及各因素與客戶選擇服務之間的關系，缺乏一定的定量分析；本文通過對重慶市各區縣居民理財需求調查問卷結果進行分析，力圖掌握真正影響居民選擇購買理財產品的因素，以期對我國商業銀行開展個人理財業務有一定的參考意義。

一、文獻綜述

（一）國外文獻 國外學者對理財業務問題關注已久，并取得大量成果，目的在于找出影響消費者消費行為的重要因素以及消費者在金融服務和金融機構選擇過程中的影響因素及其相對的重要性。經濟學家莫迪里亞尼(Modigliani)（1952）提出的生命周期理論很好的解釋了消費者的消費行為；該理論指出，個人是在相當長的時間內計劃他的消費和儲蓄行為的，在整個生命周期內實現消費的最佳配置。Anderson(1976)認為銀行聲譽及實力、工作人員的服務態度、服務的費用、親友的推薦和業務的便捷性是影響客戶選擇銀行服務的幾個關鍵因素。邁克爾·波特（2005）提出，銀行應根據自身的特點和優勢細分客戶群體，滿足不同客戶群體的差異化要求，同時逐漸提升自己競爭優勢與核心競爭力，樹立銀行品牌，吸引更多優質客戶進而擴大其市場占有份額。Joe Peppard（2008）指出個人理財業務是基于納入電子商務活動、渠道管理、關系管理和后臺、前臺辦公集成在一個客戶中心的戰略。

（二）國內文獻 在國內，陳繼紅、鄭振歐（2003）認為，個人理財服務是一套把銀行形象、產品與服務、信息科技系統、服務環境、人員配置和營銷宣傳等多方面互相結合的綜合化及個人化服務。黃國平（2009）指出，商業銀行個人理財業務正處于從“產品導向”的發展模式向“以服務為中心”綜合性發展模式提升的轉變期，銀行理財業務發展中既面臨外部環境問題也有銀行本身實力和理念問題。李麗麗、陳啟書等（2007）通過我國個人理財產品的市場存活性分析，給出了我國商業銀行理財產品開發的立足點：以市場需求為導向，著眼于成本低、收益高的項目。

二、研究設計

（一）樣本選取和數據來源 本文樣本和數據來源于2010年1-5月對重慶市各區縣的調研問卷。調查問卷涉及了城鎮居民的個人特征、外部環境、理財產品特性以及銀行硬軟件設施等對居民選擇理財行為的影響狀況。本問卷遵循隨機原則，共發放250份問卷，收回215有效問卷，回收率為86%。

（二）研究方法 本文首先對調查出的數據進行因子分析，通過主成分法提取6個因子，然后在因子分析的基礎上用Logistic模型進一步研究影響居民選擇理財的因素。因子分析是一種將具有相關性的多個變量轉換成少數幾個不相關的綜合指標的多元統計分析方法。轉換后的綜合指標能夠反映原始變量的絕大部分信息，同時解決了變量間的多重共線性，提高模型的準確性。因子分析模型的一般模型：Xi=ai1F1+ai2F2+...aimFm+εi（i=1,2，...，p）。

其中,Xi為觀測到的隨機變量,Fi為第i個公共因子,是不可觀測的變量,aij（j=1,2，...，m）為因子載荷,εi是特殊因子,代表公共因子以外的影響因素，實際分析時忽略不計。Logistic回歸類似于線性回歸模型，但它更適用于因變量為二值的情況；用選取的主成分作為Logistic分析的解釋變量來研究影響居民選擇購買理財產品的因素，彌補了單純的Logistic分析存在的共線性和原始變量數據信息丟失等問題。

（三）變量定義 本文將這眾多因素歸納為居民個人特征、產品特性、銀行硬軟件設施、外部環境四個方面。為便于下文研究，定義因變量Y為二元變量，代表居民是否購買過理財產品，取值“1”表示“是”，取值“0”表示“否”。X10-X19表示居民對目前理財市場的認知狀況，采用李克特五點量表法進行打分，打分標準為：1-5分表示“完全不同意”-“完全同意”，分數越大，贊同程度越高。其他變量定義見表（1）。

表1 變量定義及描述性統計

表2 KMO值和Bartlett球體檢驗值

表3 特征值和因子貢獻率

表4 旋轉后的因子成分矩陣

三、實證檢驗

（一）描述性統計 描述性統計結果見表（1）。

（二）因子分析 采用因子分析，借助SPSS16.0軟件對自變量X1至X19進行數據分析。在分析過程中主要采用以下幾個步驟：首先，采用主成分分析法求解因子載荷矩陣；第二，在提取公因子時選取特征值大于1的因子；第三，在因子旋轉時采用最大方差分析法。將19個指標納入做因子分析，KMO值為0.710，Bartlett球形檢驗值統計量的顯著性概率為0.000，說明數據具有相關性，是適合做因子分析的。但是由于第一次旋轉結果中，X13產品期限，X15銀行設施2個變量不能很好的包含在因子中，因此考慮剔除此2個變量進行第二次因子分析，分析結果如表（2）所示?？梢园l現，KMO值為0.713，Bartlett球形檢驗值統計量的顯著性概率為0.000，說明數據具有相關性，是適合做因子分析的。表（3）顯示，按照公因子的提取原則即特征值大于1，應該提取6個因子，它們所解釋的方差占總方差的63.655%，說明6個因子就可以解釋原始數據的大部分信息。根據旋轉后的因子成分矩陣（表4）顯示，可以提取6個公因子。將原來的17個變量用6個公因子來表示。在公因子FAC1中，X16業務辦理方式、X17人員態度、X18人員專業化程度、X19銀行實力具有較大的載荷，因此可以將第一個因子命名為銀行實力影響因子。在公因子FAC2中X10存款利率、X11產品風險、X12產品收益、X14起始金額具有較大的載荷，因此可以將第二個因子命名為產品特性影響因子。在公因子FAC3中X2年齡、X3婚姻狀況、X5收入三個變量具有較大的載荷，因此可以將第三個公因子命名生命周期影響因子。在公因子FAC4中X4學歷、X6了解程度、X8信息獲取三個變量具有較大的載荷，因此可以將第四個公因子命名信息環境影響因子。在公因子FAC5中，X7居民對理財產品的風險認知具有較大載荷，因此可以將第五個公因子命名為風險認知影響因子在公因子FAC6中，X1性別、X9風險偏好具有較大載荷，因此可以將第六個公因子命名為風險偏好影響因子。

（三）回歸分析 根據因子分析得到的六個變量F1（銀行實力影響因子）、F2（產品特性影響因子）、F3（生命周期影響因子）、F4（信息環境影響因子）、F5（風險認知影響因子）、F6（風險偏好影響因子），作為自變量建立居民個人理財需求影響因素的logistic回歸模型：Logit（P）=β0+β1F1+β2F2+β3F3+β4F4+β5F5+β6F6。采用“Enter”全部指標編入法進行回歸。軟件分析結果顯示：最終得到模型的卡方值為68.603，顯著性水平為．000，說明模型包含的自變量，整體檢驗非常顯著。同時Cox&Snell R2為0.415，Nagelkerke R2為0.553，說明方程的擬和度較好。由Hosmer-Lemeshow統計值的概率P為0.730大于顯著性水平0.05，因此不應拒絕零假設，說明模型的擬合優度較高。從分類表可以看出，Logistic模型識別居民購買理財產品的準確率為98.3%，未購買產品的預測準確率為76.2%,總的準確率為83.7%，說明模型具有良好的準確性。利用SPSS16.0軟件進行Logistic模型回歸分析，估計結果見表（5）?？梢缘贸鯨ogistic模型的形式為：Logit（P）=1.935+0.426F1+0.348F2+1.081F3+0.683F4-0.108F5+0.414F6。

表（5）顯示，居民理財需求的主要影響因素及其顯著性和影響程度歸納如下：第二因子主要反映了存款利率波動程度、產品本身的風險、產品收益穩定性、理財產品起始金額對居民理財的影響，在0.1水平顯著，且因子回歸系數為正，說明存款利率波動幅度越小，產品風險越低，產品收益越穩定以及起始金額越低，居民越選擇購買理財產品。第一因子綜合反映了銀行設施方面的因素，由業務辦理方式、人員態度、人員專業化程度、銀行綜合實力四個因素組成。在模型中對居民是否有理財需求在0.05水平顯著，且系數為正。這說明，在其他條件不變的情況下，銀行辦理理財業務的方式越多元化，銀行工作人員態度越好，理財人員專業化程度越高，銀行綜合實力越強，居民選擇購買理財產品的可能性就越大。第六因子反映了居民性別、風險偏好對居民選擇理財的影響程度，其在0.05水平下顯著，且因子回歸系數為正，說明男性居民、風險偏好型的居民更愿意選擇購買理財產品，這是因為男性本身風險承受能力強，因而選擇理財產品這一新鮮事物的可能性就越大。風險喜好型居民一般為了獲取更大的投資回報，更愿意購買各種理財產品。第三因子反映了居民年齡、婚姻狀況、收入對其理財需求影響程度，在0.01水平顯著，并對居民理財需求有正向關系。說明年齡越大和婚后的居民更趨向購買理財產品，因為其財富累積程度逐漸增大；同時，隨著收入的增加，居民希望將積累的資金更多的轉化為投資，以取得更多的投資回報。第四因子反映了居民受教育程度、理財信息的獲取難易程度、對理財的了解程度對理財選擇的影響，其在0.01水平顯著，說明學歷越高，獲取信息越容易及對理財越了解的居民越趨向于購買理財產品。這是由于隨著學歷的增高，本身對理財認知的覺悟也相對較高，從而獲取信息越容易，對理財了解更清楚就越容易根據自己資產狀況調整自己的投資策略。第五因子反映了居民對理財產品的風險認知狀況對居民理財的影響程度，未通過檢驗。但是其因子回歸系數為負，說明居民越是認為理財產品風險越高，其購買理財產品的幾率越小，符合金融學資產組合理論。

表5 模型估計結果

四、結論與建議

運用因子分析法及Logistic回歸來研究影響居民購買理財產品的因素，主要結論有：各種因素的重要性和影響程度有明顯差異；首先，居民理財需求的影響主要來自個人所處生命周期階段及居民所處信息環境：居民年齡、婚姻狀況、家庭月收入、學歷、對理財信息的了解程度以及獲取理財信息的難易程度。其次，銀行業務辦理的方式、銀行工作人員服務態度、銀行工作人員專業化程度、銀行實力與居民風險偏好屬性對居民理財需求的選擇也有較顯著的影響；然后，同期存款利率的波動、理財產品本身的風險屬性、產品收益及理財起始金額對居民選擇理財有輕微影響。同時還發現，居民對產品的風險認知狀況、理財產品的期限、銀行環境設備對居有民選擇理財產品的影響不明顯。為了能充分落實“以客戶為中心，以需求為導向”的原則，提供有針對性的服務，滿足城鎮居民實際需求，本文認為商業銀行可以在以下幾個方面提高理財業務的發展：第一，提高客戶管理水平，建立基于個人生命周期的客戶關系管理系統，實行客戶服務的差別化管理。清楚地根據客戶的年齡、性別、婚姻狀況、家庭收入、學歷狀況、風險承受能力、理財目標及財務狀況等開展綜合理財咨詢、服務等，充分挖掘并滿足客戶在人生每一個階段的不同理財需求狀況，建立一生的合作關系。第二，充分利用現代化技術提高營銷手段，加大理財產品和專業服務的宣傳，提升居民理財意識。除傳統的銀行客戶介紹，宣傳單、戶外廣告、理財中心、理財專柜等，應加大電話銀行、手機銀行、網絡銀行、自助銀行以及全國聯網的ATM機與POS機的滲透率，使客戶能在任何時間任何地點實現與銀行的互動式無縫對接。第三，提高員工素質，提升銀行形象，增強核心競爭力。加強員工專業知識培訓的同時更要注重強化員工的服務禮儀、道德水平的培訓；注重銀行品牌及形象的建立和配合，突顯銀行服務的專業性和獨特性。第四，加快產品創新，促進市場細分，提供分層服務。開發和設計更符合目標客戶需要的產品與服務，針對不同資產的客戶設定不同的開戶條件、服務方式等并實施差別定價策略，爭取以不同的產品類型吸引不同客戶群體，從而支持收入和利潤的增長。

［1］〔美〕邁克爾·波特：《競爭優勢》，華夏出版社2005年版。

［2］陳繼紅、鄭振歐：《香港銀行業個人理財服務發展的背景及內容比較》，《金融論壇》2003年第11期。

［3］黃國平：《中國銀行理財業務發展模式和路徑選擇》，《財經問題究》2009年第9期。

［4］李麗麗、陳啟書：《銀行個人理財產品開發的供需分析》，《新金融》2007年第7期。

［5］徐銳釗、周俊淑：《商業銀行個人理財業務需求影響因素實證分析》，《經濟學動態》2009年第3期。

［6］謝懷筑、陳利敏：《美國個人理財業的發展歷程及對我國的啟示》，《中國金融》2004年第11期。

［7］Joe Peppard.CustomerRelationship Management in Financial Services.EuropeanManagement Journal,2008.

彭見瓊（1982-），女，重慶市人，西北農林科技大學經濟管理學院碩士研究生

呂德宏（1969-），男，陜西永壽人，西北農林科技大學經濟管理學院教授

（編輯 虹云）