基于Logistic模型的城镇居民投资理财影响因素分析

施洋 吴振宇 邓玲

摘要：随着金融市场的发展和人民生活水平的提高，家庭投资理财行为已成为居民生活的重要内容。文章采用 Logistic 模型对长沙市居民家庭理财需求影响因素进行统计和回归分析，结果表明，学历、家庭收入稳定性、获取理财知识的难易程度，对于理财产品的风险收益偏好及居民家庭理财需求存在显著的正相关。并据此提出促进居民家庭理财业务健康发展的相关建议。

关键词：Logistic 模型;城镇居民;家庭理财;影响因素

一、引言

自20世纪90年代，我国一些商业银行就开始尝试向客户提供专业投资顾问服务和面向个人的外汇理财服务，到目前为止，商业银行的个人理财业务已成为金融市场不可或缺的一部分，近年来，我国商业银行个人理财业务呈“指数式”猛速发展，截至2018年年底，銀行理财规模达到了31万亿元，约占资产管理行业总规模的25%，在各类资产管理机构中所占比例最高。而到了2019年3月，已有近30家商业银行宣布计划设立理财子公司。

随着我国商业银行理财产品的多元化和差异化发展，我国城乡居民理财意愿也日益增长。长沙作为省会城市，是湖南的政治、经济、文化中心，同时也是全国两型社会建设综合配套改革试验区的核心城市，长沙市城镇居民家庭收入水平一直在稳步上升，希望通过投资理财来实现个人或家庭资产财富的保值增值的长沙市居民也日益增加。就我国城市居民投资理财的现状看，城市居民已经具备一定的投资理财意识，相当一部分居民也有了一定的投资实践。但居民的投资行为依然存在盲从、理财产品选择不当、忽视金融风险等诸多问题，因此，分析影响居民投资理财的具体因素，引导居民树立正确的投资理财意识，设计规范的理财产品是当前金融机构面临的新问题。本文主要以长沙市城镇居民为例，运用Logistic模型实证分析长沙市城镇居民投资理财影响因素，具有一定的理论意义与实践意义。

二、文献回顾与研究假说

（一）文献回顾

国外学者很早就关注了居民的投资理财业务的问题，并且进行了深入的研究，取得了大量成果。例如经济学家莫迪利亚尼（1952）提出生命周期理论，指出在相当长的时间内，人们会有计划进行消费和储蓄，并期望实现在整个生命周期内消费投资的最优化配置。弗里德曼（1956）年提出持久收入理论，理论指出决定了人们的消费支出的，不是现在当时的收入，而是预期的未来持久的收入，理性的投资者会结合长期中的收入来安排他的消费储蓄行为。温德尔·斯密（1956）提出“市场细分”理论，认为一个市场的顾客是有差异的，这些差异来自于顾客自身不同的需求，以及寻求不同的利益，而构成一个个不同的细分市场，掌握不同细分市场的群体需求，发现消费者的满意程度，才能采取相应的营销策略。Anderso（1976）指出，影响客户选择银行服务的几个主要因素除了有银行声誉、实力，职工的服务态度和交易费用以外，还包括亲友的推荐和银行办理业务的便捷性有关。

随着我国经济发展，金融市场不断繁荣，理财行业也在飞速发展，金融投资已经成为我国现代化发展的社会主流，家庭投资已经成为了家庭生活的重要内容（刘瑶，2017）。许多学者开始对居民投资理财行为进行了相关研究。尹阳、蔡敏（2008）等学者对南京市城镇居民的一项研究表明，客户学历、职业、性别及客户对理财产品的认可度与理财行为呈现显著的正相关周亚玲通过对上海城镇居民个人投资理财需求影响因素分析的研究得出，收入、年龄、学历、获取理财知识的难易程度、银行的信誉、实力等因素和居民自身理财需求有正相关;张辉（2016）认为近年来人均可支配收入的提高、消费体制改革使居民的支出结构、投资需求和储蓄动机发生了根本性的变化，房地产投资投入比和家庭住房负债比都很高，据此认为家庭投资理财的与家庭贷款存在相关性。部分学者也针对消费者投资策略提出了相关建议，如王景文、姜亚洁（2017）在《我国普通家庭投资理财策略分析》。

总的来说，国内外学者对于居民理财的偏好需求和行为影响因素都有不少的研究。学历、收入等人口因素、风险与收益等心理因素、已有投资经验等行为因素都会对居民投资行为产生影响。然而现有研究中，对长沙这类中等收入城市居民的投资行为研究较少，在不多的研究中，调查分析较多，缺乏科学的研究方法和有效的结果验证。因此，本文在前人基础上，运用Logistic模型实证分析长沙市居民投资行为及其影响因素，具有一定的理论意义和实践价值。

（二）研究假设

基于市场细分理论，城镇居民从市场差异来看，主要有人口、心理和行为三大因素的差异。研究假设居民的家庭投资意愿受到人口因素、心理因素和行为因素三大因素的影响。同时，这三大因素也受到居民自身禀赋、家庭禀赋、收益与风险等内外部因素的影响。相应地，提出城镇居民家庭投资意愿的假说模型。

1. 人口因素与居民投资意愿

弗里德曼（1956）提出的持久收入理论，认为消费者的持久性收入决定了他的消费支出，理性的投资者会根据长期中的收入水平来安排他的消费和投资。居民自身禀赋、家庭禀赋也对其行为决策存在很大关系【周亚玲（2015）、刘宇翔（2010）、韩微微（2014）、杨朝军（2018）】。提出假设H1～H4。

H1：学历对居民投资意愿有正向影响。

H2：收入水平对居民投医意愿有正向影响。

H3：收入稳定性对居民投资意愿有正向影响。

H4：债务比例对居民投资意愿有反向影响。

2. 心理因素与居民投资意愿

居民投资决策需要比较预期收益与成本。对收益和成本的心理偏好是投资者进行决策行为的影响因素。根据托宾（1952）的资产选择理论，绝大部分居民都是风向规避者，预期收益越高，投资意愿越强烈，预期风险成本越高，则会抑制投资意愿。基于该理论，提出假设H5～H6。

H5：预期收益对居民投资意愿有正向影响。

H6：预期成本对居民投资意愿有反向影响。

3. 行为因素与居民投资意愿

郭沈俊（2014）的研究表明，有银行员工参与理财产品信息传播的理财产品比没有银行员工参与传播的理财产品客户量明显多。越容易获得信息的居民也会更大概率进行投资理财。同时过去的投资收益率也潜在影响居民近期是否选择投资理财。基于以上分析，提出假设H7～H9：

H7：过去的投资收益水平对居民投资意愿有正向影响。

H8：已有的投资年限对居民投资意愿有正向影响。

H9：获取信息对居民投资意愿有正向影响。

三、数据来源与研究方法

（一）模型设定

本文基于市场细分理论，从人口、心理和行为几大因素入手，研究它们与居民投资意愿之间的相互关系，并据此建假说模型。本文采用 Logistic 模型对长沙市居民家庭投资意愿及其影响因素进行分析，建立模型如下：

pi=p（yi=1），yi=1，购买理财产品0，没有购买理财产品

其中，p为事件{yi=1}发生的概率，β0为常数项，β=（β1，β2…β3）为回归系数。

（二）变量设计

本文采用 Logistic 模型，分析了长沙市城镇居民的家庭投资理财需求影响因素，并且根据数据的可用性选择了9个自变量。为便于下文研究，定义因变量y为二元变量，代表了近半年居民家庭是否购买过理财产品或者进行过投资理财行为，取值“1”表示 “近期购买了理财产品”，取值“0”表示“未购买”。自变量的定义和赋值见表1。

（三）数据来源与样本特征

本文数据来源于2019年立项的“城镇居民投资理财影响因素分析，以长沙市为例”课题小组对于长沙市的城镇居民的问卷调查。课题组成员主要由金融学、经济学、工商管理专业的本科生组成，共计5名。课题组于2019年10月在湖南省长沙市的6个城区（芙蓉区、岳麓区、雨花区、天心区、开福区、望城区）进行抽样调查，从每个区随机抽取1个超市和1个商场作为调查点，共12个调查点，每个调查点随机选择50位居民进行调查。为了确保问卷科学有效，小组于5月在长沙市天心区进行了一次预调查，并根据调查结果对原问卷和模型进行了修改。该数据将不参与最终模型分析。研究小组共计发放了600份问卷，回收了600份。排除填写不完整和极端值的无效问卷后，有效问卷543份，有效回收率为90.5%。样品的基本特性如表2所示。

如表2所示，首先，在人口因素方面，从受教育程度上看，受访对象拥有小学及以下学历者占1%，初中学历者占19%，高中或中专学历者占15%，大专或本科学历者占比50%，大学以上学历者占15%。从收入水平上看，大多分布在10万以下和20万～30万之间，其中家庭年收入在10万以下的家庭占33%，10萬～20万的占38%，20万～30万占17%，30万～40万的占5%，40万以上者占7%。从收入稳定性上看，认为自己家庭收入非常稳定的占10%，认为稳定的占47%，认为一般的占40%，认为不稳定的占3%，非常不稳定的占1%;从家庭贷款情况来看，有小额贷款的较多，占53%，大额贷款的占15%，无贷款的占32%。由此可见，受访长沙市居民具有一定程度的受教育程度，中等收入水平，家庭收入稳定，家庭负债压力较小。

其次，在心理因素方面，受访居民对风险和收益的偏好中，7%非常注重风险，41%注重风险，38%无所谓，14%不注重风险;对于收益，6%的居民非常注重收益，32%注重收益率，47%无所谓，15%表示不注重收益率。根据市场细分理论，客户需求特征具有差异性，因此，根据其偏好设计和推荐差异化的投资产品就显得十分必要。

第三，在行为因素方面，从居民获取信息的难易程度看，绝大多数居民并不认为难以获得理财信息，但也并非容易，依旧有12%的居民认为难以获取到理财信息。这说明尽管银行和各种金融机构采取网络、地推等各类方式营销投资产品，但是对居民来说，获取信息依旧存在一定门槛，信息不对称一定程度上阻碍了居民的投资需求。

四、实证结果与分析

（一）多重共线性检验

本文选用了9个解释变量，这些变量间可能存在多重共线性。因此，在具体分析之前，我们先对自变量之间是否存在多重共线性进行相关分析。

分析结果如表3所示。

如果容忍度（Tolerance）小于0.1或方差膨胀因子（VIF）大于10，则表示存在多重共线性存在，本例中容忍度均远大于0.1，且方差膨胀因子均小于10，所以可以判断不存在多重共线性。因此，可以进行下一步的 Logistic 回归分析。

（二）假说检验

利用 SPSS 21软件进行 Logistic 模型回归分析，采用“Enter”全部指标编入法进行回归，软件分析结果显示：

Cox&Snell R2和Nagelkerke R2分别为0.353 和0.520，均大于 0.15，说明该模型拟合优度较好，Logistic 回归模型的解释能力较强。

Hosmer-Lemeshow检验是指一种判断模型拟合优度的检验，它的功能是表示拟合值和观测值的吻合程度，Hosmer-Lemeshow检验的p值为0.078，大于0.05，据此判断检验通过。

分类表显示，Logistic模型识别长沙居民家庭中进行投资理财的准确率为91.6%，未购买产品的预测准确率为58.0%，总体准确率为83.1%，说明该模型具有良好的准确性。

得到如下的Logistic模型：

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

结果显示，学历X1（p=0.003），收入稳定性X3（p=0.049），是否注重理财的投资回报率X4（p=0.000），是否注重投资的风险X5（p=0.003）获取信息难易程度X7（p=0.007）和过去有无投资经验X8（p=0.000）有统计学意义，而收入水平X2（p=0.199），家庭贷款情况X6（p=0.128）近期收益率X9（p=0.258）未能通过显著性检验，并且分析发现存在多重共线性关系，因此没有统计学意义。

（三）结果分析

从回归结果的系数看，学历对因变量的影响为正，假设H1成立，说明学历越高进行投资理财的更多，同时通常学历更高的家庭普遍收入更高，更有意愿进行投资理财，其本身将对理财的认知度和觉悟性，相对于其他低学历者而言更高一些，同时获取一些与理财相关的信息较容易，渠道广泛，并且能够根据自身的资产情况进行正确合理的投资组合。收入稳定性对因变量影响为正，假设H3成立，说明收入越不稳定的家庭越不会进行投资理财，收入不稳定普遍厌恶在家庭主要收入来源以外的其他风险因素。对理财的风险偏好和收益偏好对因变量的影响都为正，假设H5成立，说明对越重视这两个因素的更愿意进行投资理财。过去理财经验对因变量的影响为正，假设H8成立，这说明有过投资理财经验的家庭一般能够通过投资理财获得资产增值。最后，获取理财信息的难易程度对因变量的影响为正，假设H9成立，说明获取理财信息越容易的家庭的理财机会更多。

五、结论与建议

综合上述研究發现，学历、家庭收入稳定性、获取理财知识的难易程度，对于理财产品的风险收益偏好及居民个人理财需求存在显著的正相关。同时发现居民投资大多会选择股票、保险和房地产投资，并且不选择投资的理由大多是不了解理财产品、认为理财产品可能风险和资金不足，针对上述调查结果提出以下四点可行性建议：第一，精准定位客户层级，梯度规划理财产品。商业银行应该对服务对象的理财服务层级进行精准定位，按其基本情况针对性地匹配理财产品。例如对于收入不够稳定的客户，这类客户风险承担能力低，但是希望寻求稳定性收益，因此根据这类客户分析和研究理财产品，应该强化产品风控，保证本金安全，实现风险与收益的有效平衡。第二，健全理财宣传系统，全方位吸纳客户。商业银行将个人金融理财业务的产品信息公布到网络银行之上，为客户了解业务产品提供便利，同时也能有效扩大银行的客户群体和分布范围，全方位吸纳普通客户与潜在客户。第三，培养理财顾问综合业务素质，服务多层次客户。商业银行可为客户独立设计可行性投资理财方案，给予具体的操作指导，及时收集客户的反馈意见，对理财方案的实施结果进行分析，并撰写回访报告。第四，加强个人理财产品的创新，打造理财产品品牌化。理财产品不仅要个性化差异化，也应当体现银行服务的准确定位和文化内涵，真正打造出理财产品品牌化。

参考文献：

[1]刘瑶.家庭投资理财的现状和对策[J].经贸实践，2017（01）：114.

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[9]郭沈俊.基于社会计算的银行理财产品信息传播分析技术研究[D].上海：复旦大学，2014.

*本文为国家级大学生创新创业训练计划项目“城镇居民家庭投资理财现状及影响因素研究——以长沙市为例”（S201912653001）研究成果。

（作者单位：湖南农业大学东方科技学院）