信用卡使用行為影響因素分析

宋紅敏 范杰

摘 要：本文采用清華大學中國金融研究中心（CCFR）“中國家庭金融研究調查”數據，構建逐步回歸Logistic模型，分析信用卡使用行為的影響因素。研究的主要結果和啟示是：不確定性導致的預防性動機會顯著影響信用卡使用行為，有醫療保險的家庭使用信用卡的概率大大高于沒有醫療保險的家庭；家庭總收入越高、教育程度越高，使用信用卡的概率越大；年輕人是使用信用卡的主力，特別是25—34歲的年輕人；企業及公司的管理者、工人和普通員工、個體戶和小企業主、自由職業者更傾向于使用信用卡。

關鍵詞：信用卡；行為；影響因素；Logistic回歸

中圖分類號：F830.589 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2015）09-0067-05

根據中國人民銀行公布的最新統計報告，截至2015年第1季度末，我國信用卡在用發卡量為4.24億張，人均持有信用卡0.31張。信用卡授信總額為6.23萬億元，信用卡平均授信額度1.47萬元，授信使用率40.99%，較上年同期上漲1.72個百分點。信用卡業務利潤在商業銀行個人金融服務利潤構成中占的比重越來越大，受到各家銀行的高度重視。但是，互聯網金融的快速發展，深刻地改變了消費信貸市場的競爭格局。從2014年開始，京東“白條”，蘇寧“任性付”、阿里“花唄”、微眾銀行“微粒貸”、百度“有錢”等金融創新紛紛涌現。這些產品都具有先消費后還款的功能，于是又催生了一個新的概念：虛擬信用卡。顯然，網絡虛擬信用卡比銀行有形的信用卡更加方便、快捷，門檻也更低。面對網絡虛擬信用卡的異軍突起，商業銀行傳統的信用卡業務面臨前所未有的挑戰。商業銀行需要在深刻理解目標客戶的信用卡使用行為的基礎上，采取差異化市場定位，以鞏固和發展信用卡業務的市場份額。本文的研究目的是驗證信用卡使用行為的影響因素，為商業銀行制定差異化戰略和有針對性的營銷策略提供決策參考。

一、信用卡使用行為的影響因素

（一）文獻綜述

前期的相關研究發現，信用卡使用行為主要受到收入、人口統計變量（如年齡、性別、教育程度等）、態度變量和社會環境等因素的影響。

1. 收入。收入被認為是影響信用卡使用行為的最重要的因素，對于收入的影響現有的相關研究并未達成一致的結論。利文斯通和倫特（Livingstone和Lunt，1992）認為大多數人會選擇比實際的社會階層高一級的階層作為參照群體，為了達到參照群體的生活標準，人們傾向于利用信用卡實現提前消費，因此中低收入人群是使用信用卡的主體。朱和米克斯（Zhu和Meeks，1994）的研究也顯示低收入群體更傾向于使用信用卡，但是往往面臨著較強的信貸約束和更多的債務問題。與此相反，董志勇和狄曉嬌（2007）的實證分析發現，收入越低的消費者對信用卡各項功能的利用越不充分，對透支行為的認同程度越低。江明華和任曉煒（2004）的研究也表明，高收入群體的信用卡透支比例總體上遠高于低收入群體。

2. 人口統計變量。關于年齡與信用卡使用行為之間的關系，現有的研究基本上都得到了一致的結論：年輕人是信用卡使用的主體。董志勇和狄曉嬌（2007）的實證分析發現，除了年齡外，性別也是影響信用卡使用行為的重要因素。韓德昌和王大海（2007）的研究結論則是性別對大學生使用信用卡有顯著影響，女大學生更傾向于使用信用卡。但是，也有研究表明，大學生是否持有信用卡與收入和所學專業有關，與性別無關。

3. 態度變量。大量的研究證明了積極的信用卡態度會導致更多的信用卡使用行為（如黃卉和沈洪波，2010；樊綱，2015）。王麗麗等（2010）的實證分析進一步表明信用卡態度的各個維度（行為態度維度、情感態度維度和認知態度維度）、金錢態度的權利威望維度和維持保留維度、負債態度。王大海等（2012）的研究證明金錢信用態度以及消費文化對信用卡使用行為和分期付款行為均具有顯著的影響。

4. 社會環境。信用卡使用行為受到消費者所處的社會環境的顯著影響。詹尼弗（Jeninfer，1997）認為社會環境影響更多地來自父母及家庭，韓德昌和王大海（2007）證明了大學生信用卡行為主要受社群規范性影響。易秋霖（2010）的調查顯示個人持有信用卡的原因主要是通過“朋友影響”，其次通過“銀行推銷”。樊綱（2015）的調查顯示外界刺激（如商品促銷打折、商品包裝和朋友的建議等）會顯著影響其循環信用使用行為。

（二）現有研究不足及主要研究目標

現有的相關研究在兩個方面存在不足：一是絕大多數研究都是采用調查問卷的方式獲得數據，基本上都是以大學生為樣本，這就限制了研究結論應用的普遍性；二是國外關于信用卡使用行為影響因素的研究，大多基于發達國家完善的社會保障體系的背景。而國內不具有這樣的條件。本文研究的主要目標就是驗證由不確定性導致的預防性動機是否會影響信用卡使用行為，囿于數據本身限制，我們將問題簡化為家庭養老保險和醫療保險是否會對信用卡使用行為產生影響。

二、數據來源和描述統計

（一）數據來源

本文采用清華大學中國金融研究中心（CCFR）進行的“中國家庭金融研究調查”（2012）的數據，構建逐步回歸Logistic模型，分析信用卡使用行為的影響因素。考慮到我國各地區金融發展水平差異較大，故只選用北京市和上海市的調查數據。其中北京市的樣本數量為160個，上海市的樣本數量為150個，合計樣本容量為310個。

（二）描述統計

1. 性別和年齡。如表1所示，在全部310個調查對象中，男性109人，女性201人。其中有信用卡的男性54人，占男性總體比例的49.5%；有信用卡的女性80人，占女性總體比例的39.8%。

我們把調查對象根據年齡分為6組，如表2所示。從表2中可以看出有信用卡使用行為的人主要集中在25—50歲之間，其中接近一半（48.5%）為25—34歲的年輕人。從有信用卡的人數在本年齡組占比也可以看出，25—34歲年齡組有信用卡的人數占比是最高的（66.3%）。這個結果與前期的相關研究得到的結論是一致的，年輕人對信用卡接受程度較高，對信用卡各項功能的理解和應用也更全面，是使用信用卡的主力。尤其是年齡分布在25—34歲的年輕人，是商業銀行信用卡業務的主要目標客戶。

2. 職業和受教育程度。被調查對象的職業分布如表3所示。從表3我們得到的一個直觀印象是，有信用卡的消費者的職業分布主要集中在企業管理人員（32.1%）和工人與普通職員（44%）兩類。從有信用卡人數在本職業中占比來看，排在前三位的職業分別是：企業管理人員（占比67.2%）、教師醫生律師（占比55.6%）、工人與普通職員（占比46.8%），顯著高于其他職業。但是我們也注意到，政府與事業單位職業中有信用卡的人數占比并不高，甚至低于工人與普通職員，這顯然不能從銀行信用卡的供給方面尋找原因，只能從需求方面尋找原因。我們只能推斷政府與事業單位的被調查對象由于工作性質的緣故，對信用卡的使用意愿不強。

被調查對象的受教育程度分布如表4所示。由表4可以看出有信用卡人群的受教育程度主要集中在大專、本科及以上。有信用卡行為人數在本類別占比隨受教育程度升高而增大，這可能有兩方面原因：其一，從需求方分析，受教育程度越高，掌握的金融知識越多，更容易接受信用卡消費；其二，從供給方分析，受教育程度越高，向銀行申請信用卡越容易獲批。

3. 收入。我們把被調查對象按照收入分成5組，各組的信用卡使用情況如表5所示。從表5可以看出有信用卡使用行為的被調查對象收入集中在最低的兩組（合計占比90.3%），這說明低收入的消費者有更強的信用卡消費需求。但是，從有信用卡人數在本類別占比的數據來看，中等收入及以上的消費者，持有信用卡的比例是100%。這一方面說明，信用卡在我國中高收入群體中的滲透率是非常高的，已經實現了100%全覆蓋，甚至人手不止一張信用卡；另一方面說明，中高收入群體市場已經基本上接近飽和，商業銀行信用卡業務發展要么在中低收入群體開拓新的市場，要么用創新型思維推動信用卡的更新換代。

4. 家庭負擔。被調查對象家庭贍養的老人數量如表6所示。從表中我們可以得到的一個直觀的認識：贍養老人數量在3位及4位以上的家庭，半數以上有信用卡使用行為，占比顯著高于平均水平（43.2%）。這說明，贍養老人數量較多的家庭經濟負擔比較重，因此信用卡的需求也比較大。

5. 社會保障。如表7所示，絕大多數（73.1%）有信用卡的被調查對象家庭成員全部享有醫療保險，家庭成員都沒有醫療保險的被調查對象則僅有2.2%持有信用卡。從有信用卡人數在本類別占比也可以得到相同的結論，即醫療保險與信用卡持卡行為顯著正相關，家庭成員享有的醫療保險越完善，使用信用卡的意愿越強。原因可能是多方面的，一方面醫療保障越健全，家庭面臨的未來不確定性越小，沒有了后顧之憂，就敢于透支消費；另一方面，也有可能是有完善醫療保險的家庭收入水平也比較高，商業銀行信用卡營銷的力度比較大。

表8可得出與表7類似結論，有養老保險者是信用卡消費的主要群體（占94%）。從有信用卡人數在本類別占比看，有養老保險的被調查對象中有使用信用卡行為的占比是46.5%，要明顯高于無養老保險的被調查對象（占比20.5%）。這可能是因為完善的社會保障能夠顯著地減少未來的不確定性，有效提升提前消費的意愿，刺激即期消費。社會保障和信用卡使用行為之間是否存在因果關系，還需要后續實證研究進一步證實。

三、實證模型和估計結果

（一）模型構建

1. 模型設定。本文研究的目的是驗證信用卡使用行為的影響因素，由于信用卡使用行為是否發生是一個二分變量，在因變量為非連續型二分變量的時候，適合選取Logistic回歸模型。具體的研究模型為：

[ln（p1-p）=β0+β1X1+β2X2+…+β10X10+ε] （1）

其中，[p]表示發生信用卡使用行為的概率，[1-p]代表信用卡使用行為不發生的概率。[β0]為常數項；[Xi]為解釋變量，[βi]分別代表解釋變量的回歸系數i=1，2，…，10；[ε]為隨機誤差項。

2. 變量定義。信用卡使用行為是否發生為本研究中的被解釋變量，被解釋變量Y的取值為0或者1，其中Y=0表示沒有發生信用卡使用行為，Y=1表示發生信用卡使用行為。根據前面的分析，選取9個變量作為解釋變量，分為個人特征變量和家庭特征變量兩大類，模型中各解釋變量的定義如表9所示。各解釋變量類型不同，家庭總收入X5為數值型變量，其他變量為分類變量，其中性別X1、職業X3、是否有養老保險X8和家庭成員的醫保情況X9等4個變量為無序分類變量，在模型分析前需要先進行啞變量化處理。

（二）估計結果

本文采用向后逐步回歸Logistic模型方法篩選自變量進入回歸模型。向后逐步回歸是事先確定一個剔除自變量的標準，開始時，模型中包含全部自變量，按照自變量對y的貢獻，由小到大依次剔除。每次剔除1個變量，則重新計算未被剔除的各個變量對y的貢獻，直到模型中所有變量均不符合剔除標準，沒有變量可以被剔除為止。自變量一旦被剔除，則不考慮進入模型。本文變量剔除標準為[p=0.10]，變量進入回歸模型的標準為[p=0.05]。

表10說明Cox & Snell [R2]決定系數=35.2%， Nagelkerke [R2]決定系數=47.3%，說明模型中自變量預測因變量的能力一般。

表10：模型摘要

[Step＼&-2 Log likelihood＼&Cox & Snell [R2]＼&Nagelkerke [R2]＼&1＼&285.866＼&0.360＼&0.483＼&5＼&289.355＼&0.352＼&0.473＼&]

表11給出了模型系數的綜合性檢驗結果，顯示了回歸方程顯著性檢驗的總體情況。檢驗的結果表明，經過5次迭代，似然比卡方值是[x2=134.688]，自由度df=11，p=0.000<0.05，說明模型線性回歸關系成立，至少有一個自變量有統計學意義。

模型最終的估計結果如表13所示。設定顯著性水平a=0.05，經過5次迭代之后，由每個自變量對應的p值可見，家庭總收入（p=0.000）、贍養老人數（p=0.001）、教育程度 （p=0.010） 和養老保險（1）（p=0.022）對信用卡使用行為有統計學意義，即共計四個變量進入logistic回歸模型。

四、結論與啟示

結合描述性統計和Logistic模型的回歸結果，我們得到以下幾個具有實踐指導價值的結論：

從整體上看，家庭總收入越高，信用卡使用行為越普遍。中等收入及以上的被調查對象，100%有信用卡使用行為。這說明中高收入群體的信用卡市場已經接近飽和，商業銀行信用卡業務發展需要開辟新的市場或者用創新思維推動產品更新換代。

年輕的消費者更頻繁地使用信用卡，尤其是年齡分布在25—34歲的年輕人，是信用卡使用的主力，也是商業銀行信用卡業務最主要的目標客戶。

受教育程度越高，對信用卡消費的接受程度越高。這也可能有兩方面原因：其一，從需求方分析，受教育程度越高，掌握的金融知識越多，對信用卡的各項功能理解程度越高；其二，從供給方分析，受教育程度越高，向銀行申請信用卡越容易獲得通過。

企業及公司的管理者、工人和普通員工、個體戶和小企業主、自由職業者更傾向于使用信用卡。主要原因應該是這四種職業對信用卡各種功能的需求比較多，因此更愿意使用信用卡。

相對于無醫療保險的家庭，有醫療保險的家庭使用信用卡的概率大大提高。這證明了完善的社會保障能夠顯著地減少未來的不確定性，有效提升提前消費的意愿，刺激即期消費。

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（責任編輯 王 馨；校對 CX，WX）