基于Logistic模型的城鎮居民投資理財影響因素分析

施洋 吳振宇 鄧玲

摘要：隨著金融市場的發展和人民生活水平的提高，家庭投資理財行為已成為居民生活的重要內容。文章采用 Logistic 模型對長沙市居民家庭理財需求影響因素進行統計和回歸分析，結果表明，學歷、家庭收入穩定性、獲取理財知識的難易程度，對于理財產品的風險收益偏好及居民家庭理財需求存在顯著的正相關。并據此提出促進居民家庭理財業務健康發展的相關建議。

關鍵詞：Logistic 模型;城鎮居民;家庭理財;影響因素

一、引言

自20世紀90年代，我國一些商業銀行就開始嘗試向客戶提供專業投資顧問服務和面向個人的外匯理財服務，到目前為止，商業銀行的個人理財業務已成為金融市場不可或缺的一部分，近年來，我國商業銀行個人理財業務呈“指數式”猛速發展，截至2018年年底，銀行理財規模達到了31萬億元，約占資產管理行業總規模的25%，在各類資產管理機構中所占比例最高。而到了2019年3月，已有近30家商業銀行宣布計劃設立理財子公司。

隨著我國商業銀行理財產品的多元化和差異化發展，我國城鄉居民理財意愿也日益增長。長沙作為省會城市，是湖南的政治、經濟、文化中心，同時也是全國兩型社會建設綜合配套改革試驗區的核心城市，長沙市城鎮居民家庭收入水平一直在穩步上升，希望通過投資理財來實現個人或家庭資產財富的保值增值的長沙市居民也日益增加。就我國城市居民投資理財的現狀看，城市居民已經具備一定的投資理財意識，相當一部分居民也有了一定的投資實踐。但居民的投資行為依然存在盲從、理財產品選擇不當、忽視金融風險等諸多問題，因此，分析影響居民投資理財的具體因素，引導居民樹立正確的投資理財意識，設計規范的理財產品是當前金融機構面臨的新問題。本文主要以長沙市城鎮居民為例，運用Logistic模型實證分析長沙市城鎮居民投資理財影響因素，具有一定的理論意義與實踐意義。

二、文獻回顧與研究假說

（一）文獻回顧

國外學者很早就關注了居民的投資理財業務的問題，并且進行了深入的研究，取得了大量成果。例如經濟學家莫迪利亞尼（1952）提出生命周期理論，指出在相當長的時間內，人們會有計劃進行消費和儲蓄，并期望實現在整個生命周期內消費投資的最優化配置。弗里德曼（1956）年提出持久收入理論，理論指出決定了人們的消費支出的，不是現在當時的收入，而是預期的未來持久的收入，理性的投資者會結合長期中的收入來安排他的消費儲蓄行為。溫德爾·斯密（1956）提出“市場細分”理論，認為一個市場的顧客是有差異的，這些差異來自于顧客自身不同的需求，以及尋求不同的利益，而構成一個個不同的細分市場，掌握不同細分市場的群體需求，發現消費者的滿意程度，才能采取相應的營銷策略。Anderso（1976）指出，影響客戶選擇銀行服務的幾個主要因素除了有銀行聲譽、實力，職工的服務態度和交易費用以外，還包括親友的推薦和銀行辦理業務的便捷性有關。

隨著我國經濟發展，金融市場不斷繁榮，理財行業也在飛速發展，金融投資已經成為我國現代化發展的社會主流，家庭投資已經成為了家庭生活的重要內容（劉瑤，2017）。許多學者開始對居民投資理財行為進行了相關研究。尹陽、蔡敏（2008）等學者對南京市城鎮居民的一項研究表明，客戶學歷、職業、性別及客戶對理財產品的認可度與理財行為呈現顯著的正相關周亞玲通過對上海城鎮居民個人投資理財需求影響因素分析的研究得出，收入、年齡、學歷、獲取理財知識的難易程度、銀行的信譽、實力等因素和居民自身理財需求有正相關;張輝（2016）認為近年來人均可支配收入的提高、消費體制改革使居民的支出結構、投資需求和儲蓄動機發生了根本性的變化，房地產投資投入比和家庭住房負債比都很高，據此認為家庭投資理財的與家庭貸款存在相關性。部分學者也針對消費者投資策略提出了相關建議，如王景文、姜亞潔（2017）在《我國普通家庭投資理財策略分析》。

總的來說，國內外學者對于居民理財的偏好需求和行為影響因素都有不少的研究。學歷、收入等人口因素、風險與收益等心理因素、已有投資經驗等行為因素都會對居民投資行為產生影響。然而現有研究中，對長沙這類中等收入城市居民的投資行為研究較少，在不多的研究中，調查分析較多，缺乏科學的研究方法和有效的結果驗證。因此，本文在前人基礎上，運用Logistic模型實證分析長沙市居民投資行為及其影響因素，具有一定的理論意義和實踐價值。

（二）研究假設

基于市場細分理論，城鎮居民從市場差異來看，主要有人口、心理和行為三大因素的差異。研究假設居民的家庭投資意愿受到人口因素、心理因素和行為因素三大因素的影響。同時，這三大因素也受到居民自身稟賦、家庭稟賦、收益與風險等內外部因素的影響。相應地，提出城鎮居民家庭投資意愿的假說模型。

1. 人口因素與居民投資意愿

弗里德曼（1956）提出的持久收入理論，認為消費者的持久性收入決定了他的消費支出，理性的投資者會根據長期中的收入水平來安排他的消費和投資。居民自身稟賦、家庭稟賦也對其行為決策存在很大關系【周亞玲（2015）、劉宇翔（2010）、韓微微（2014）、楊朝軍（2018）】。提出假設H1～H4。

H1：學歷對居民投資意愿有正向影響。

H2：收入水平對居民投醫意愿有正向影響。

H3：收入穩定性對居民投資意愿有正向影響。

H4：債務比例對居民投資意愿有反向影響。

2. 心理因素與居民投資意愿

居民投資決策需要比較預期收益與成本。對收益和成本的心理偏好是投資者進行決策行為的影響因素。根據托賓（1952）的資產選擇理論，絕大部分居民都是風向規避者，預期收益越高，投資意愿越強烈，預期風險成本越高，則會抑制投資意愿。基于該理論，提出假設H5～H6。

H5：預期收益對居民投資意愿有正向影響。

H6：預期成本對居民投資意愿有反向影響。

3. 行為因素與居民投資意愿

郭沈俊（2014）的研究表明，有銀行員工參與理財產品信息傳播的理財產品比沒有銀行員工參與傳播的理財產品客戶量明顯多。越容易獲得信息的居民也會更大概率進行投資理財。同時過去的投資收益率也潛在影響居民近期是否選擇投資理財。基于以上分析，提出假設H7～H9：

H7：過去的投資收益水平對居民投資意愿有正向影響。

H8：已有的投資年限對居民投資意愿有正向影響。

H9：獲取信息對居民投資意愿有正向影響。

三、數據來源與研究方法

（一）模型設定

本文基于市場細分理論，從人口、心理和行為幾大因素入手，研究它們與居民投資意愿之間的相互關系，并據此建假說模型。本文采用 Logistic 模型對長沙市居民家庭投資意愿及其影響因素進行分析，建立模型如下：

pi=p（yi=1），yi=1，購買理財產品0，沒有購買理財產品

其中，p為事件{yi=1}發生的概率，β0為常數項，β=（β1，β2…β3）為回歸系數。

（二）變量設計

本文采用 Logistic 模型，分析了長沙市城鎮居民的家庭投資理財需求影響因素，并且根據數據的可用性選擇了9個自變量。為便于下文研究，定義因變量y為二元變量，代表了近半年居民家庭是否購買過理財產品或者進行過投資理財行為，取值“1”表示 “近期購買了理財產品”，取值“0”表示“未購買”。自變量的定義和賦值見表1。

（三）數據來源與樣本特征

本文數據來源于2019年立項的“城鎮居民投資理財影響因素分析，以長沙市為例”課題小組對于長沙市的城鎮居民的問卷調查。課題組成員主要由金融學、經濟學、工商管理專業的本科生組成，共計5名。課題組于2019年10月在湖南省長沙市的6個城區（芙蓉區、岳麓區、雨花區、天心區、開福區、望城區）進行抽樣調查，從每個區隨機抽取1個超市和1個商場作為調查點，共12個調查點，每個調查點隨機選擇50位居民進行調查。為了確保問卷科學有效，小組于5月在長沙市天心區進行了一次預調查，并根據調查結果對原問卷和模型進行了修改。該數據將不參與最終模型分析。研究小組共計發放了600份問卷，回收了600份。排除填寫不完整和極端值的無效問卷后，有效問卷543份，有效回收率為90.5%。樣品的基本特性如表2所示。

如表2所示，首先，在人口因素方面，從受教育程度上看，受訪對象擁有小學及以下學歷者占1%，初中學歷者占19%，高中或中專學歷者占15%，大專或本科學歷者占比50%，大學以上學歷者占15%。從收入水平上看，大多分布在10萬以下和20萬～30萬之間，其中家庭年收入在10萬以下的家庭占33%，10萬～20萬的占38%，20萬～30萬占17%，30萬～40萬的占5%，40萬以上者占7%。從收入穩定性上看，認為自己家庭收入非常穩定的占10%，認為穩定的占47%，認為一般的占40%，認為不穩定的占3%，非常不穩定的占1%;從家庭貸款情況來看，有小額貸款的較多，占53%，大額貸款的占15%，無貸款的占32%。由此可見，受訪長沙市居民具有一定程度的受教育程度，中等收入水平，家庭收入穩定，家庭負債壓力較小。

其次，在心理因素方面，受訪居民對風險和收益的偏好中，7%非常注重風險，41%注重風險，38%無所謂，14%不注重風險;對于收益，6%的居民非常注重收益，32%注重收益率，47%無所謂，15%表示不注重收益率。根據市場細分理論，客戶需求特征具有差異性，因此，根據其偏好設計和推薦差異化的投資產品就顯得十分必要。

第三，在行為因素方面，從居民獲取信息的難易程度看，絕大多數居民并不認為難以獲得理財信息，但也并非容易，依舊有12%的居民認為難以獲取到理財信息。這說明盡管銀行和各種金融機構采取網絡、地推等各類方式營銷投資產品，但是對居民來說，獲取信息依舊存在一定門檻，信息不對稱一定程度上阻礙了居民的投資需求。

四、實證結果與分析

（一）多重共線性檢驗

本文選用了9個解釋變量，這些變量間可能存在多重共線性。因此，在具體分析之前，我們先對自變量之間是否存在多重共線性進行相關分析。

分析結果如表3所示。

如果容忍度（Tolerance）小于0.1或方差膨脹因子（VIF）大于10，則表示存在多重共線性存在，本例中容忍度均遠大于0.1，且方差膨脹因子均小于10，所以可以判斷不存在多重共線性。因此，可以進行下一步的 Logistic 回歸分析。

（二）假說檢驗

利用 SPSS 21軟件進行 Logistic 模型回歸分析，采用“Enter”全部指標編入法進行回歸，軟件分析結果顯示：

Cox&Snell R2和Nagelkerke R2分別為0.353 和0.520，均大于 0.15，說明該模型擬合優度較好，Logistic 回歸模型的解釋能力較強。

Hosmer-Lemeshow檢驗是指一種判斷模型擬合優度的檢驗，它的功能是表示擬合值和觀測值的吻合程度，Hosmer-Lemeshow檢驗的p值為0.078，大于0.05，據此判斷檢驗通過。

分類表顯示，Logistic模型識別長沙居民家庭中進行投資理財的準確率為91.6%，未購買產品的預測準確率為58.0%，總體準確率為83.1%，說明該模型具有良好的準確性。

得到如下的Logistic模型：

ln■=-5.317+0.472X1+0.401X3+0.945X4+0.750X5++0.490X7+1，219X8

結果顯示，學歷X1（p=0.003），收入穩定性X3（p=0.049），是否注重理財的投資回報率X4（p=0.000），是否注重投資的風險X5（p=0.003）獲取信息難易程度X7（p=0.007）和過去有無投資經驗X8（p=0.000）有統計學意義，而收入水平X2（p=0.199），家庭貸款情況X6（p=0.128）近期收益率X9（p=0.258）未能通過顯著性檢驗，并且分析發現存在多重共線性關系，因此沒有統計學意義。

（三）結果分析

從回歸結果的系數看，學歷對因變量的影響為正，假設H1成立，說明學歷越高進行投資理財的更多，同時通常學歷更高的家庭普遍收入更高，更有意愿進行投資理財，其本身將對理財的認知度和覺悟性，相對于其他低學歷者而言更高一些，同時獲取一些與理財相關的信息較容易，渠道廣泛，并且能夠根據自身的資產情況進行正確合理的投資組合。收入穩定性對因變量影響為正，假設H3成立，說明收入越不穩定的家庭越不會進行投資理財，收入不穩定普遍厭惡在家庭主要收入來源以外的其他風險因素。對理財的風險偏好和收益偏好對因變量的影響都為正，假設H5成立，說明對越重視這兩個因素的更愿意進行投資理財。過去理財經驗對因變量的影響為正，假設H8成立，這說明有過投資理財經驗的家庭一般能夠通過投資理財獲得資產增值。最后，獲取理財信息的難易程度對因變量的影響為正，假設H9成立，說明獲取理財信息越容易的家庭的理財機會更多。

五、結論與建議

綜合上述研究發現，學歷、家庭收入穩定性、獲取理財知識的難易程度，對于理財產品的風險收益偏好及居民個人理財需求存在顯著的正相關。同時發現居民投資大多會選擇股票、保險和房地產投資，并且不選擇投資的理由大多是不了解理財產品、認為理財產品可能風險和資金不足，針對上述調查結果提出以下四點可行性建議：第一，精準定位客戶層級，梯度規劃理財產品。商業銀行應該對服務對象的理財服務層級進行精準定位，按其基本情況針對性地匹配理財產品。例如對于收入不夠穩定的客戶，這類客戶風險承擔能力低，但是希望尋求穩定性收益，因此根據這類客戶分析和研究理財產品，應該強化產品風控，保證本金安全，實現風險與收益的有效平衡。第二，健全理財宣傳系統，全方位吸納客戶。商業銀行將個人金融理財業務的產品信息公布到網絡銀行之上，為客戶了解業務產品提供便利，同時也能有效擴大銀行的客戶群體和分布范圍，全方位吸納普通客戶與潛在客戶。第三，培養理財顧問綜合業務素質，服務多層次客戶。商業銀行可為客戶獨立設計可行性投資理財方案，給予具體的操作指導，及時收集客戶的反饋意見，對理財方案的實施結果進行分析，并撰寫回訪報告。第四，加強個人理財產品的創新，打造理財產品品牌化。理財產品不僅要個性化差異化，也應當體現銀行服務的準確定位和文化內涵，真正打造出理財產品品牌化。

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*本文為國家級大學生創新創業訓練計劃項目“城鎮居民家庭投資理財現狀及影響因素研究——以長沙市為例”（S201912653001）研究成果。

（作者單位：湖南農業大學東方科技學院）