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不同經濟發展水平地區個人養老理財需求的影響因素

2018-12-14 01:50:48芮菁尹媛媛
中國市場 2018年31期
關鍵詞:影響因素

芮菁 尹媛媛

摘要:本文對江蘇省不同經濟發展水平地區的7個市城鎮居民進行問卷調查,運用Logistic回歸模型分析不同經濟發展水平地區居民個人養老理財需求的影響因素。結果表明,在經濟發展水平相對較高的蘇南蘇中地區,對個人養老理財需求有顯著性影響的因素由大到小依次是居民對養老理財的了解程度、風險偏好、銀行實力認知、受教育程度和收入。在經濟發展水平相對落后的蘇北地區,居民的銀行實力認知、年齡層次、了解程度和風險偏好顯著影響著個人養老理財需求。此外,理財收益認知因素在不同經濟發展水平地區沒有顯著性影響。

關鍵詞:個人養老理財;理財需求;影響因素;不同經濟發展水平地區

1引言

我國人口老齡化進程加快,預計到2020年我國老齡化水平達到17.17%,進入重度老齡化社會。其中江蘇省人口老齡化情況較為嚴重,2017年末全省60周歲以上老年人口達1623萬,占比20.21%,到2029年60歲以上老年人口占比將超過30%。我國現行基本養老保險和企業年金體系已經難以滿足社會日益增長的養老需求。張佩、毛茜(2014)指出要引導人們及早制定并實施養老理財規劃,重視并加強對金融工具的學習和使用,合理配置自身養老資產[1]。

雖然我國的養老金融起步較晚,但隨著養老理財的全方位發展,國內學者對影響個人養老理財需求的因素有了較為深入的研究。在居民個人特質方面,尹詩曼,張鑫,史茜(2017)通過對無錫市養老金融情況的調研,得出居民年齡對居民理財需求有顯著的負關系,以及居民收入、受教育情況與養老理財需求存在正相關關系的結論[2]。徐小換,方婷(2012)認為家庭理財需求受到即期收入、未來收入和可預期的支出以及工作時間、退休時間等因素的影響[3]。從理財產品特征角度考慮,吳雅琴、呂曉東(2016)對錦州市個人理財現狀進行了研究,發現老年人對于理財產品的選擇主要是考慮到理財產品的收益性[4]。此外,彭見瓊、呂德宏(2012)指出銀行的實力以及信譽在一定程度影響著居民的理財行為,實力信譽的增強有利于促進居民理財需求[5]。王桂玲(2014)認為金融機構服務創新不足、信息披露不足、專業化程度低等妨礙了個人養老理財規劃的實行,構建商業銀行養老金融產品體系的過程中,需要加強養老金融業務的轉型,創新養老理財方式,從而迎合養老市場的發展需求[6]。

綜上,國內多數學者有關于個人養老理財需求的研究主要針對老年居民,這忽略了中青年群體對養老理財的需求日益加強的現狀。此外以往的研究多針對單個地區進行調研,經濟發展水平不同的地區個人養老理財需求不同,存在以偏概全的缺陷。鑒于此,本文試圖通過對江蘇省不同經濟發展水平地區進行比較分析,分析不同經濟發展水平地區影響個人養老理財需求因素的差異情況,采用Logistic回歸方法檢驗影響因素及其影響方向和程度。希望通過研究為我國養老金融市場的發展提供具體的指導意見。

2研究設計

2.1數據來源及樣本特征

樣本的數據來源于2017年8-10月對江蘇省7個市城鎮居民的問卷調查。調查范圍為江蘇省的蘇南、蘇中、蘇北地區。在經濟較發達的蘇南地區,選取南京、蘇州作為代表城市;在蘇中地區,選取揚州、南通作為代表城市;在經濟落后的蘇北地區,選取宿遷、淮安和連云港作為代表城市。本文采用線上線下結合的方式發放調查問卷,共發放500份。剔除無效問卷后,最終得到455份有效問卷,問卷有效率達到91% 。其中蘇南地區157份,占比31.40%,蘇中地區139份,占比27.80%,蘇北地區204份,占比40.80%.。本次調研釆取的是隨機抽樣方法,選擇樣本時主要考慮了地域要素、各市的人口規模情況等,做到樣本分布的均勻性和分散性。

2.2變量選取和模型構建

基于前文提出的假設,本文建立Logistic回歸模型對不同經濟發展水平地區居民養老理財需求的影響因素進行深入的實證分析,結合調查的問卷統計和研究目的,本文選入模型的解釋變量如表1所示。

由于個人養老理財需求包括無需求和有需求兩種情況,是一個典型的二元離散變量,可以用0和1表示,且根據前文分析個人養老理財需求的主要可能影響因素,故采用二元Logistic計量模型,模型基本形式如下:

其中, 表示第i個受訪者的選擇行為,即“是否選擇購買個人養老理財產品”,模型的隨機項為 ; 表示該回歸模型的常數項; 表示選擇的解釋變量,即性別、年齡、學歷、收入、理財收益認識、風險偏好、對養老理財了解程度、銀行實力認知; 表示各個變量的回歸系數。

3實證結果分析

本文采用stata14.0軟件,剔除了異常值后,通過Logistic模型檢驗結果分析。本文分別對蘇南蘇中地區和蘇北地區進行回歸分析,結果顯示蘇南、蘇中地區的模型回歸似然比LR檢驗值為41.76,蘇北地區的LR檢驗值為46.16,且兩個回歸模型在顯著性水平1%下均通過了檢驗。表明該模型能有效的擬合數據。

江蘇省經濟水平發展較高的蘇南蘇中地區,和發展水平較低的蘇北地區養老理財需求有較大差異。通過回歸模型可以得出,居民對養老理財的了解程度、銀行能力認知水平和風險偏好這三個變量對兩個地區的需求都有顯著性影響,居民的性別和理財收益認知對兩個地區的需求沒有顯著性影響,其他變量對不同經濟水平地區居民養老理財需求的影響均不相同。在蘇南和蘇中地區,有顯著性影響的因素有以下5個:教育程度、收入、了解程度、銀行能力認知水平和風險偏好,其中顯著性水平小于1%的有了解程度;在蘇北地區,有顯著性影響的因素有以下4個:年齡層次、了解程度、銀行能力認知水平和風險偏好。

詳細分析如下:

(1)居民年齡層次。蘇北地區年齡因素對養老理財需求影響顯著,而蘇南和蘇中地區影響不顯著。本文通過stata軟件的一次項和二次項回歸,發現在經濟發展水平較低的蘇北地區年齡層次需求呈倒“U”型,中青年即將面臨老年危機,出于保障老年生活質量的考慮,對養老理財需求較其他年齡層次高。

(2)受教育程度。兩個地區學歷因素對養老理財需求都有顯著性影響,蘇南蘇中地區相對于蘇北地區影響更顯著一些,通過了5%顯著性檢驗。因為蘇北地區經濟發達程度較低,不同教育程度的居民收入差距較小,故對養老理財的需求沒有影響。在經濟較發達的蘇南蘇中地區,居民學歷差距大,對養老理財需求影響顯著。

(3)居民收入。蘇南蘇中地區處于長江三角洲地區,毗鄰金融中心上海,經濟發展水平較高,且農民工等外來人口較多,居民人均收入差距較蘇北大,所以蘇南蘇中地區居民收入水平的高低對養老理財需求有顯著性影響。此外,本文發現收入與養老理財需求呈正相關。隨著居民人均可支配收入的增加,需要更多的保值增值渠道,因此對養老理財的需求也越大。

(4)理財認知。不同經濟發展水平地區居民對養老理財的了解程度和養老理財需求都顯著的正相關關系,說明對養老理財業務了解程度越高的居民更傾向于選擇養老理財業務。蘇南蘇中地區其顯著性程度相對于蘇北地區更高,這是因為蘇南蘇中地區經濟發展水平較高,受教育程度高的居民養老理財理念更為成熟,因此了解程度因素的影響程度較大。

(5)銀行實力認知。銀行實力認知因素由工作人員態度,人員專業化程度和辦理手續繁簡程度三個方面組成。結果顯示蘇南蘇中地區和蘇北地區銀行實力認知對養老理財需求在5%水平上有顯著性影響,且系數為正。這說明,銀行服務人員態度越好,理財人員專業化程度越高,辦理手續繁簡程度越低,居民對銀行實力認知越強,對養老理財需求越大。蘇北地區銀行實力認知因素影響較蘇南、蘇中地區更具有顯著性。

(6)風險偏好。風險偏好因素顯著影響居民個人養老理財需求行為。風險偏好變量在5%的水平上顯著,且系數為正值,居民對理財風險越偏好,風險承受能力越高,個人養老理財需求也會加大。在兩個地區中,因為居民都傾向于相對較高收益的理財業務,理財收益認知因素對養老理財需求均沒有顯著性影響。

4結論及建議

在經濟發展水平較高的蘇南蘇中地區,對個人養老理財需求有顯著性影響的因素依次是居民對養老理財的了解程度、風險偏好、銀行實力認知、受教育程度和收入。在經濟發展水平較低的蘇北地區,居民的銀行實力認知、年齡層次、了解程度、風險偏好因素顯著影響著個人養老理財需求。因此,居民應該轉變落后的理財理念,加強對養老理財知識的了解程度以及風險防范意識,合理規劃理財提高經濟效益。商業銀行需要從老年居民個人特征的角度考慮,開發出合理的養老投資產品,保證理財產品的安全性和穩定性[7],此外,銀行等金融機構應該根據不同區域影響養老理財需求的因素,因地制宜選擇合理的政策促進中國養老金融體系的協調發展。

參考文獻

[1]張佩,毛茜.中國養老金融創新發展:現實障礙、經驗借鑒與應對策略[J].西南金融,2014(7):43-47

[2]尹詩曼,張鑫,史茜.養老金融市場研究——以無錫地區為例[J].市場周刊(理論研究),2017(3):90-92.

[3]徐小換, 方婷. 居民收入與家庭理財產品選擇趨勢分析[J]. 金融縱橫, 2012(3):52-56.

[4]吳雅琴,呂曉樂.老年人養老理財規劃研究[J].現代營銷(下), 2016(12):105-107.

[5]彭見瓊, 呂德宏. 城鎮居民個人理財需求影響因素研究[J]. 財會通訊, 2012(21):123-125.

[6]王桂玲.河北省老年人養老理財規劃問題研究[D].保定:河北金融學院, 2014.

[7]陳游.中國社會老齡化背景下商業銀行養老金融業務創新的機遇——借鑒美國經驗[J].現代經濟探討, 2014 (6):69-73.

基金項目:2017年校級大學生創新創業訓練計劃項目(項目編號:1727A08)

作者簡介:芮菁(1997—),女,漢族,江蘇淮安人,南京農業大學金融學院。

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