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    家庭理財(cái)收入影響因素的實(shí)證研究
    ——基于武漢市江夏藏龍島區(qū)居民的調(diào)查分析

    2020-11-27 09:47:56湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院湖北武漢430205
    關(guān)鍵詞:滿意度影響模型

    羅 瑤(湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院,湖北 武漢430205)

    來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局以及CEIC 的數(shù)據(jù)顯示, 近20 年來(lái),我國(guó)居民的儲(chǔ)蓄率始終高于世界平均水平。 過去,大部分家庭理財(cái)意識(shí)淡薄, 一般都會(huì)選擇將儲(chǔ)蓄資金直接存儲(chǔ)到銀行。然而,面對(duì)時(shí)不時(shí)通貨膨脹所帶來(lái)的“負(fù)利率”現(xiàn)象,選擇儲(chǔ)蓄存款的居民家庭事實(shí)上會(huì)蒙受不小的損失。 近年來(lái),隨著我國(guó)金融市場(chǎng)的發(fā)展,居民家庭投資理財(cái)手段與方式的選擇越來(lái)越多多樣化。 在多變的市場(chǎng)上,一些家庭可以通過不同的投資方式獲得較為理想的投資回報(bào),而部分家庭卻存在著適得其反的現(xiàn)象,不僅沒有獲得合適的收入,還遭受了經(jīng)濟(jì)上的虧損,嚴(yán)重的甚至是上當(dāng)受騙。 這些不僅給現(xiàn)如今的居民家庭帶來(lái)挑戰(zhàn),也會(huì)影響金融市場(chǎng)的穩(wěn)定。 在家庭理財(cái)收入呈現(xiàn)出不同狀態(tài)的基礎(chǔ)上,研究家庭理財(cái)收入水平高低背后的影響因素,不僅對(duì)居民家庭投資理財(cái)行為的選擇意義重大, 而且也有利于金融機(jī)構(gòu)改進(jìn)對(duì)居民的投資理財(cái)服務(wù),有利于監(jiān)管層面完善金融市場(chǎng)監(jiān)管。

    一、居民家庭理財(cái)收入影響因素的實(shí)證研究思路

    本文以前期對(duì)湖北武漢市江夏區(qū)藏龍島地區(qū)居民的調(diào)查收集的數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。 由于影響居民家庭理財(cái)收入的因素較為繁雜,本文擬首先運(yùn)用層次分析法(AHP)進(jìn)行篩選,找出影響家庭理財(cái)收入的顯著性因素, 再用二元Logostic 回歸模型判斷這些顯著性因素對(duì)居民理財(cái)收入的影響方向和影響程度。

    (一)研究的數(shù)據(jù)來(lái)源

    為完成由本人主持的省級(jí)大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目“湖北省農(nóng)村地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品服務(wù)平臺(tái)得推廣” 的研究,本人于2018 年7 月中旬在湖北省江夏區(qū)藏龍島地區(qū)進(jìn)行了一個(gè)星期的實(shí)地調(diào)查, 通過隨機(jī)走訪的方式向當(dāng)?shù)鼐用癜l(fā)放300 份問卷調(diào)查,調(diào)查共16 個(gè)涉及問題(調(diào)查問卷附后)。 最后,剔除無(wú)效問卷,總共收集有效問卷204 份。

    (二)層次分析法

    通常,人們進(jìn)行問卷調(diào)查時(shí),難免需要對(duì)所調(diào)查問卷的信息提前做篩選。 先對(duì)影響行為主體決策的各方面復(fù)雜因素進(jìn)行層次分析,則可以起到相似的作用,且結(jié)果比單純靠經(jīng)驗(yàn)判斷更科學(xué)、合理。 層次分析法是一種定性與定量相結(jié)合的、系統(tǒng)的、層次化的決策分析方法,決策者根據(jù)經(jīng)驗(yàn)判斷各因素間的相對(duì)重要程度,再合理地給出各個(gè)層次的標(biāo)準(zhǔn)權(quán)重,利用所得的權(quán)數(shù)找出各因素的先后次序, 比較有效地應(yīng)用于那些難以單純用定量方法解決的問題。層次分析法是將半定性、半定量問題轉(zhuǎn)化成定量問題的一種十分有用的方法。 結(jié)合本文研究實(shí)際情況和層次分析法的優(yōu)點(diǎn), 所以在此選擇先通過這種方法初步找出影響家庭理財(cái)收入的因素, 為本文奠定研究對(duì)象基礎(chǔ)。

    (三)二元Logistic 回歸模型

    在層次分析法做出家庭理財(cái)收入影響因素的篩選之后,接著運(yùn)用二元Logistic 模型尋找各因素對(duì)家庭理財(cái)收入影響的具體情況。 二元Logistic 是一個(gè)非線性的回歸模型,用于研究解釋變量對(duì)被解釋變量的影響關(guān)系, 其最大的好處在于可以解決二元類問題。目前,該回歸模型被廣泛應(yīng)用于金融行業(yè)的分析中,如:判斷銀行的客戶是否是個(gè)好客戶、客戶貸款是否會(huì)違約等問題上。本文借鑒此類分析思路,將所需討論影響家庭理財(cái)收入的問題轉(zhuǎn)化為各因素是否影響家庭理財(cái)收入的高低,變成為一個(gè)二元類問題,再結(jié)合來(lái)自湖北省江夏區(qū)藏龍島地區(qū)實(shí)地調(diào)查問卷收集到的數(shù)據(jù), 通過IBM SPSS 軟件進(jìn)行二元logistics 回歸,求出最后較為合理的影響因素,使問題得到簡(jiǎn)化的同時(shí)也更加科學(xué)。

    二、基于層次分析法(AHP)的家庭理財(cái)收入影響因素的確定

    (一)建立層次結(jié)構(gòu)模型

    將尋找影響家庭理財(cái)?shù)囊蛩剡@個(gè)決策目標(biāo)分解為三個(gè)層次,最上層是目標(biāo)層用M 表示,即為影響居民家庭理財(cái)收入的關(guān)鍵因素;中間層為準(zhǔn)則層用C 表示,包括居民家庭本身因素C1、金融市場(chǎng)因素C2 兩個(gè)指標(biāo);最下一層則為方案層,即六個(gè)影響因素成員最高學(xué)歷P1,理財(cái)知識(shí)了解程度P2,風(fēng)險(xiǎn)偏好P3, 產(chǎn)品市場(chǎng)滿意度P4, 產(chǎn)品宣傳度P5, 產(chǎn)品多樣性P6。 (如圖1 所示)

    圖1 層次分析圖示

    (二)模型求解

    1. 構(gòu)造判斷矩陣M-C:判別矩陣的構(gòu)造根據(jù)下表1 的規(guī)則,給出兩兩之間的權(quán)重。在此家庭本身對(duì)金融機(jī)構(gòu)的權(quán)重是2,則金融機(jī)構(gòu)對(duì)家庭本身的權(quán)重是0.5,由此將準(zhǔn)則層C 中兩個(gè)元素C1,C2 形成如下表2 中的對(duì)比較矩陣。

    表1 權(quán)重賦值規(guī)則

    表2 比較矩陣

    求解M-C 的特征值, 易解得λmax=2, 且權(quán)重向量,由公式,于是根據(jù)和表3 中n 與RI 的關(guān)系表,計(jì)算得到CR=0<0.1,通過了一致性檢驗(yàn)。

    表3 n 與RI 的關(guān)系

    2. 構(gòu)造判斷矩陣C1-P、C2-P 及C3-P,每個(gè)矩陣內(nèi)各元素兩兩相比,得如下比較矩陣(表4、表5)。

    表4 C1-P

    表5 C2-P

    同1 中準(zhǔn)則層矩陣的解法,求解表4 中矩陣C1-P 的特征值,易解得λmax=3.0012, 且權(quán)重向量,由公式, 于是根據(jù)和表3, 計(jì)算得到CR=0.0010<0.1,通過了一致性檢驗(yàn)。

    求解表4 中矩陣C2-P 的特征值, 易解得λmax=3.0027,且權(quán)重向量,由公式,于是根據(jù)和表2,計(jì)算得到CR=0.0023<0.1,通過了一致性檢驗(yàn)。

    結(jié)論:根據(jù)上述分析知,各個(gè)方案均通過了一致性檢驗(yàn),表明上述因素重要度之間協(xié)調(diào)性合理,邏輯合理。接下來(lái)只用判斷各因素的總權(quán)重大小, 并對(duì)其進(jìn)行排序就能得出各元素之間的序列,從而能夠選出相對(duì)較優(yōu)的影響家庭理財(cái)?shù)囊蛩亍?/p>

    3. 分層排序與總排序一致性檢驗(yàn)。 根據(jù)上述計(jì)算可知三個(gè)判斷矩陣的權(quán)重向量,可以得到下表的分層排序,如表6、表7、表8 所示。

    表6

    表7

    表8

    根據(jù)上述三個(gè)表的權(quán)重值, 設(shè)M-C 中的權(quán)重值用bi表示,C-P 中的權(quán)重用aj表示, 根據(jù)公式權(quán)重公式,m、n 表示因素個(gè)數(shù),計(jì)算出總排序,并計(jì)算其一致性指標(biāo)值,如下表9 所示。

    由上表,可知各元素的總體排序,根據(jù)排序可以依次選出合適的因素指標(biāo),同時(shí)得知總排序指標(biāo)率=0.0058<0.1,則通過了一致性檢驗(yàn)。

    (三)模型結(jié)論與分析

    根據(jù)表9 總排序與一致性中的結(jié)論,可知P 層每個(gè)影響因素所占的總權(quán)重。 將最終用如下圖示直觀表示如下:

    圖2 影響因素權(quán)重排列圖

    由上圖可知, 將影響家庭理財(cái)?shù)母鱾€(gè)因素所占的比值由高到低排列, 本文選擇前四個(gè)占比較大的因素作為指標(biāo)體系的不同分支,即:家庭成員最高學(xué)歷、理財(cái)知識(shí)了解程度、產(chǎn)品市場(chǎng)滿意度、風(fēng)險(xiǎn)偏好。由此確定了影響家庭理財(cái)收入的四個(gè)關(guān)鍵因素, 為之后各關(guān)鍵因素是如何影響家庭理財(cái)收入做好了鋪墊。

    三、 基于Logistic 模型的江夏藏龍島居民理財(cái)收入影響因素的實(shí)證分析

    (一)二元Logistic 分析模型的建立

    1. 變量的選擇及數(shù)據(jù)處理

    本文以上述層次分析法權(quán)重排序選出的家庭成員最高學(xué)歷、理財(cái)知識(shí)了解程度、產(chǎn)品市場(chǎng)滿意度、風(fēng)險(xiǎn)偏好四個(gè)因素為自變量,以家庭理財(cái)收入為因變量。

    由于原問卷選項(xiàng)多為多選且為文字?jǐn)⑹觯?我們將所調(diào)查部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理,采取0-1 處理得辦法,這樣更適合所選擇模型對(duì)數(shù)據(jù)類型的要求。為了方便閱讀,對(duì)具體數(shù)據(jù)處理進(jìn)行說明如下:家庭成員最高學(xué)歷為本科及以上,則表示學(xué)歷高,用“1”表示;否則表示學(xué)歷低,用“0”表示。理財(cái)知識(shí)了解程度中了解及很了解用“1”表示;了解程度一般及不了解用“0”表示。產(chǎn)品市場(chǎng)滿意度中非常滿意及很滿意用“1”表示;一般滿意及不滿意用“0”表示。 風(fēng)險(xiǎn)偏好中偏好高風(fēng)險(xiǎn)用“1”表示;偏好低風(fēng)險(xiǎn)及中間風(fēng)險(xiǎn)用“0”表示。 家庭理財(cái)收入中理財(cái)收入超過5 萬(wàn)元,則表示收入高,用“1”表示;低于5 萬(wàn)元,則表示收入不高,用“0”表示。最終,模型各個(gè)因素的賦值描述如表10 所示:

    表10 變量賦值

    2. 二元Logistic 模型的建立及分析

    該模型的建立在于尋找影響家庭理財(cái)收入高低的因素,收入高為1,收入低為0。 運(yùn)用二元Logistic 回歸模型來(lái)判斷影響家庭理財(cái)收入的影響因素,具體公式為:

    運(yùn)用SPSS 軟件計(jì)算得,選取計(jì)算的關(guān)鍵結(jié)果如表11、表12 所示。

    表11 總體百分比

    表12 方程中的變量

    (1)根據(jù)表11,可以知道模型總體百分比為84.3%,即用所引用的204 個(gè)樣本數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)家庭理財(cái)收入高的準(zhǔn)確度為84.3%。 準(zhǔn)確度大于60%,則表示模型擬合比較好,模型建立合理。

    (2)從表12 中,得到家庭成員最高學(xué)歷、理財(cái)知識(shí)了解程度、產(chǎn)品滿意度這三個(gè)變量的顯著性均小于0.05,表示這三個(gè)變量對(duì)家庭理財(cái)收入有顯著影響。 而風(fēng)險(xiǎn)偏好變量的顯著性為0.683,大于0.05,則是否偏好高風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于家庭理財(cái)收入是否高并無(wú)很大影響。 具體說來(lái),在本次實(shí)地調(diào)研中,發(fā)現(xiàn)一些偏好高風(fēng)險(xiǎn)的家庭存在著理財(cái)收入高或者理財(cái)收入不高的家庭數(shù)量類似;同時(shí),在偏好中低風(fēng)險(xiǎn)的家庭中,家庭理財(cái)收入高和理財(cái)收入不高的家庭數(shù)量也差異不大,所以綜合來(lái)說,風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)是否家庭理財(cái)收入高影響并不很明顯, 即各類風(fēng)險(xiǎn)偏好的家庭中理財(cái)收入是多樣化的,沒有明顯的影響趨向。

    (3)通過表12,可知家庭成員最高學(xué)歷的回歸系數(shù)為2.138、理財(cái)知識(shí)了解程度回歸系數(shù)為3.300、產(chǎn)品滿意度的回歸系數(shù)為1.587,均為正數(shù),且均大于0.05。表示這三個(gè)變量對(duì)家庭理財(cái)收入是否高有著顯著性影響,且正向影響。即家庭成員最高學(xué)歷越高,家庭理財(cái)收入越高;理財(cái)知識(shí)了解程度越高,家庭理財(cái)收入越高;理財(cái)產(chǎn)品滿意度越高,家庭理財(cái)收入也越高。

    (二)模型結(jié)論

    本模型在層次分析法模型所得出結(jié)論之上, 進(jìn)一步對(duì)所選擇的影響因素進(jìn)行深入求證, 構(gòu)建出對(duì)家庭理財(cái)收入有顯著影響的因素體系。通過上述分析,可以得出家庭成員最高學(xué)歷、理財(cái)知識(shí)了解程度、產(chǎn)品滿意度對(duì)家庭理財(cái)收入是否高有著顯著性影響,且正向影響。而風(fēng)險(xiǎn)偏好則對(duì)家庭理財(cái)收入是否較高影響并不明顯, 各種風(fēng)險(xiǎn)偏好類型的家庭都有著理財(cái)收入高或者不高的情況, 且各種風(fēng)險(xiǎn)偏好對(duì)應(yīng)的兩種理財(cái)收入類型數(shù)量上相當(dāng)。

    四、研究啟示

    前述實(shí)證研究結(jié)論表明,家庭成員最高學(xué)歷、家庭對(duì)理財(cái)知識(shí)的了解程度以及居民對(duì)理財(cái)產(chǎn)品的滿意度對(duì)家庭理財(cái)收入的影響較大。 這其中家庭對(duì)理財(cái)知識(shí)的了解程度及居民對(duì)理財(cái)產(chǎn)品的滿意程度既跟家庭自身有關(guān), 也跟金融機(jī)構(gòu)提供的理財(cái)服務(wù)有關(guān)。 因此,要提高居民家庭理財(cái)收入,無(wú)論是居民家庭自身還是理財(cái)市場(chǎng)的服務(wù)方都需要采取一定的措施。

    (一)居民要注重家庭成員的學(xué)歷水平、加強(qiáng)理財(cái)知識(shí)的學(xué)習(xí)

    分析表明更高的教育水平, 意味著居民家庭有著更高的理財(cái)意識(shí)和理財(cái)知識(shí)學(xué)習(xí)能力,因此,居民家庭要盡可能地增加成員的教育支出,盡可能提高家庭成員的學(xué)歷水平。 當(dāng)然,家庭成員的學(xué)歷水平不僅是實(shí)現(xiàn)更高理財(cái)水平的要求, 也是更好地立足社會(huì)的保證。 其次,無(wú)論是何種學(xué)歷水平的家庭,面對(duì)日新月異的金融市場(chǎng), 加強(qiáng)投資理財(cái)新知識(shí)的學(xué)習(xí)也必不可少。 更高的學(xué)歷水平、不斷累積的理財(cái)知識(shí),才會(huì)提高家庭成員在投資理財(cái)活動(dòng)中識(shí)別理財(cái)騙局、發(fā)現(xiàn)理財(cái)機(jī)遇、掌握現(xiàn)代理財(cái)手段的能力。 唯有如此, 才能提高家庭理財(cái)收入水平,提升理財(cái)收入對(duì)家庭收入的貢獻(xiàn)度。

    (二)金融機(jī)構(gòu)需要?jiǎng)?chuàng)新理財(cái)產(chǎn)品,提高居民家庭對(duì)理財(cái)產(chǎn)品的滿意度

    金融機(jī)構(gòu)是民居投資理財(cái)產(chǎn)品的供給方, 金融機(jī)構(gòu)要想在日益增加的居民投資理財(cái)市場(chǎng)占有更大的市場(chǎng)份額, 就需要關(guān)注居民投資理財(cái)需求的變化,加大產(chǎn)品創(chuàng)新力度。另一方面,不同層次居民具有不同的投資理財(cái)需求,金融機(jī)構(gòu)要實(shí)行差異化的產(chǎn)品開發(fā)戰(zhàn)略,開發(fā)出多樣化的投資理財(cái)產(chǎn)品,豐富居民的理財(cái)選擇。此外,金融機(jī)構(gòu)還需要加大對(duì)居民家庭的理財(cái)知識(shí)的宣傳力度及改進(jìn)居民投資理財(cái)產(chǎn)品的營(yíng)銷方式,以居民喜聞樂見的方式, 增加居民對(duì)理財(cái)知識(shí)的認(rèn)知和對(duì)理財(cái)產(chǎn)品的了解, 提高居民對(duì)金融機(jī)構(gòu)提供的理財(cái)產(chǎn)品服務(wù)的滿意度。

    (三)監(jiān)管層需要提高監(jiān)管力度,創(chuàng)造令居民家庭滿意的投資環(huán)境

    居民對(duì)金融機(jī)構(gòu)提供的理財(cái)產(chǎn)品的滿意度既與理財(cái)產(chǎn)品本身的設(shè)計(jì)及金融機(jī)構(gòu)的服務(wù)有關(guān), 還與整體理財(cái)市場(chǎng)的環(huán)境有密不可分的關(guān)系。不可否認(rèn),近年來(lái)我國(guó)金融市場(chǎng)上不斷上演的一幕幕投資理財(cái)騙局, 在一定程度上降低了居民對(duì)金融機(jī)構(gòu)提供的理財(cái)服務(wù)的信任度, 自然會(huì)危及居民對(duì)整體市場(chǎng)理財(cái)服務(wù)的滿意度。 宏觀層面的投資環(huán)境建設(shè)離不開強(qiáng)有力的金融監(jiān)管。 因此,金融監(jiān)管部門應(yīng)該加大監(jiān)管力度,在促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)規(guī)范自身的市場(chǎng)行為的同時(shí), 嚴(yán)厲打擊對(duì)各類投資理財(cái)中的行騙行為, 切實(shí)為社會(huì)提供一個(gè)令人滿意的投資理財(cái)環(huán)境。

    五、結(jié)語(yǔ)

    受限于人力成本與時(shí)間成本, 本文收集到的數(shù)據(jù)僅僅有204 條。 在查數(shù)據(jù)集受到限制的情況下,本文無(wú)法支持對(duì)復(fù)雜的多變量模型進(jìn)行模擬。因?yàn)椋^于復(fù)雜的模型需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來(lái)使其具有一般特性。 否則就會(huì)使模型受到噪聲的大幅影響。 其次,本文簡(jiǎn)化了變量的形式,可能會(huì)與實(shí)際問題有所偏差,讓我們的模型難以準(zhǔn)確捕捉到問題背后的真實(shí)規(guī)律。與此同時(shí),本文仍然可能存在著其他方面的缺陷,也由衷的懇請(qǐng)老師能給予指正,本文將盡力去完善。

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