中国五大城市个人投资者生活形态研究

中国五大城市个人投资者生活形态研究

基于人口统计变量的市场细分和企业生活形态的内涵考虑到个人投资者在投资和金融融资方面的多样化，稳定增长的个人已成为金融机构争夺的对象。由于中国金融市场有着独特的制度背景和市场微观结构,导致个人投资者呈现出不一样的金融产品消费特征。金融机构能否及时捕捉这种独特性并转化为营销策略,成为金融机构营销能力高低的重要体现。为此,各大金融机构极力想了解和掌握个人投资者的消费心理和消费行为特征。人口统计变量一度成为金融机构了解客户特征和进行客户细分的重要依据,而营销大师Kotler指出:消费者在确认需求后,还会受文化、社会、个人心理等层面因素的影响,并反映在消费行为上。其中,生活形态是消费者在内外因素交互作用影响下所反应出来的重要衡量指标,生活形态能够反映社会或者社会中群体在其生活模式上所具有的独特特征。另外,基于细分市场特征的营销竞争已使商家的市场研究由一般性的人口统计变量向消费者的生活形态、价值观等深层展开,因为基于人口统计变量的市场细分只能为理解消费者提供有限的信息,而消费者的生活形态、价值观等能从侧面反映其心理特征和行为特点,进而折射出购买偏好,从而为商家更准确地把握市场特征和设计营销策略提供依据。是故,生活形态在消费者行为和市场营销领域得到了广泛应用。为此,本文聚焦于中国五大城市的个人投资者群体,了解其生活形态具有什么样的特征,分析其生活形态在人口统计学指标的差异,探查其生活形态对投资行为的影响。对个人投资者的生活形态及相关问题进行研究,不仅可以进一步丰富生活形态研究的成果,也可为企业尤其是金融机构的营销实践提供一些基础素材。回顾、研究假设和方法1、生活形态与个人投资者生活形态的概念由心理学家Adler于1927年首先提出,是指个人认知于一定的社会、文化空间下所显现出来的外在形态。Feldman和Thielbar概括了生活形态的四个特点:生活形态是一种群体现象;生活形态覆盖了生活的某些方面;生活形态反映了一个人的核心生活利益;生活形态在不同人口统计变量上表现出差异。有关生活形态的研究主要集中在三个方面:一是描述特定区域、范围内人群的生活形态,如Felson、Falah、Tai等、吴垠等;二是分析某一特定群体的生活形态差异,如Henblom对女同性恋者生活形态的分析、Pohjolainen对退休后老年人生活形态的分析、Wenger对无子女者生活形态的分析等;三是研究特定生活形态对自己及他人的影响,如Klecka考察了母亲的生活形态对青少年性别角色社会化的影响,Bootsma考察了生活形态对夫妻居住地点选择的影响。Lazer最早将生活形态概念引入到市场营销研究当中,他认为生活形态是“社会或者社会中群体的一种独特生活模式”,是文化、价值观、资源等力量造成的结果,影响着消费者行为的方方面面。Plummer认为生活形态除了包含人口统计变量的优点之外,还具有其它重要功能,如用于区隔市场、用于研发契合目标市场需求的产品、了解消费者行为特征并与其做沟通交流、拟定契合消费者生活形态的广告策略等。Plummer、Kotler等进一步研究认为生活形态是人们以活动(Activity)、兴趣(Interest)和观点(Opinion)的形式表现出来的生活状态,它描绘的是与其生活的环境进行着交互作用的“整个人”,其表现的内容远比人的社会阶层或个性要多。有关生活形态对消费者行为的影响,Engel等提出了EKB模式,描述了生活形态对消费者决策的影响;Hawkins等发现:生活形态影响一个人的需求及态度,进而影响其消费行为,消费的结果便会加强或者维持个人的生活形态。在金融市场当中,个人投资者是一重要群体,其生活形态的差异引起了学者们的关注。Barnewall对个人投资者的生活形态进行了全面分析,并基于生活形态的特征把个人投资者分成两类:主动投资者和被动投资者。主动投资者自信心较强,大多属于风险偏好者,且富有较强的挑战意识和冒险精神;相反,被动投资者自信心相对较弱,大部分是风险规避者,且保守意识较强,投资比较谨慎。William的研究证实了Barnewall的观点,并且他还发现了一个有趣的现象,在股票及基金上投资较多或者较少的两类人,在社区组织以及志愿工作的参与程度上有所区别。在股票及基金上投资较多的投资者在生活当中会花更多的时间与金融市场分析师进行交流,而不是参与到各种组织或志愿工作当中。DeBondt对欧洲个人投资者的生活形态进行了相关研究,结果显示,54%的人在一年当中会读5本及以上的书,70%的人习惯用信用卡,44%的人订阅每天的报纸,54%的人有出游的经历。Sultana则在对印度个人投资者生活形态的研究中发现,大多数印度个人投资者平时会从纸质媒体、电子媒体等阅读大量关于投资方面的信息。2、生活形态细化本文聚焦于生活形态研究的两个方面。一是探析某一特殊人群(中国境内的个人投资者)的生活形态特征及其在人口统计学上的差异;二是考察这一特殊人群的生活形态特征对其某些特定投资行为(如决策依据选择、风险偏好)的影响。针对此主题的研究主要基于以下考虑:对生活形态的很大一部分研究集中在客户细分上,以客户视角为基础的细分方法从维度上来说与客户的三个基本特征密切相关——人口特征、行为特征、心理特征。早期研究当中,学者们假设人口特征与消费需求之间具有一定的联系。这个阶段“地理”因素作为一个重要的细分变量最先进入人们视野,在此基础上,以人口统计学变量(年龄、性别、学历、收入等)进行客户细分成为理论与实践工作的一个主流方法,它适用于了解基本的客户结构。随后出现了一种以客户生命阶段(life-stage)为维度内涵的细分方法,它加强了人口特征与客户需求之间的逻辑联系。相应地,基于人口统计的细分就转化为对客户生命阶段的划分。但是这些细分变量对于客户的描述过于笼统使得上述假设中的联系只具有弱相关性,因而仅将外在特征作为细分依据受到了学者的质疑。此时,注重透过行为表象深入行为背后心理的内涵,借助逻辑假设来推断客户的购买偏好和习惯,最终达到细分目的的心理细分开始得到重视。生活形态细分就属于心理细分中非常重要的一种。另外,从方法上来说,人口统计细分的细分标准在客户细分之前已经确定好,这属于事前细分,而生活形态细分的细分标准是在细分过程中逐渐清晰的,属于事后细分。这种细分方法相对于前者有较强的推理依据,更为客观合理。对生活形态维度的研究基于一种假设——对客户了解得越多,对他们就能采取越有效的营销手段。尽管Lazer强调了生活形态的系统性但是对其内涵并没有做出明确的界定。直到Wells和Tigert提出用AIO来表达生活形态,才使得系统性得到了体现。在此基础上,Plummer认为深入了解消费者的生活形态有助于公司更好地进行市场细分和产品定位,他明确提出利用人口统计变量来丰富生活形态。由此,生活形态的内涵扩展到四维,包含了36个子维度,Plummer同时提出在设计量表时,应先根据研究的需要确定从四个主维度中发展出哪些子维度,然后再根据子维度设计不同的测量问题。个人投资者是一类针对金融产品/服务的特殊消费群体,但如同普通消费者一样,不同的个人投资者有着不同的消费偏好,而这些消费偏好受到消费者自身价值观、态度、意见和兴趣的影响。因此,深入了解个人投资者的生活形态有助于更好地了解其投资偏好,进而促使金融机构能为个人投资者提供更合适、贴切的产品和服务,实现个人投资者和金融机构的双赢。除了产品类型差异,Douglas和Urban认为生活形态类型中所暗含的地区差异也非常明显,这导致某个区域的消费群体对营销策略的反应通常不能轻易的复制到其它地区。例如,Tai等通过对广州、香港、台湾三地的女性消费者的生活形态分析,发现他们在某些生活形态因子上存在显著差异。进一步,在常见的人口统计学指标上,某些生活形态因子依然可能存在差异。传统金融理论认为投资者是理性的,投资决策建立在效用函数最大化基础之上,只有理性投资者才能在市场竞争当中存活下来,但是传统金融理论忽视了情绪等因素对投资者决策的影响,因此无法解释金融市场中很多奇怪的现象,如过度自信、羊群效应等。由此,行为金融理论诞生并得到了极大发展,它主张投资者不是完全理性的,影响投资行为的因素很多,其中,心理因素占据了一个很重要的位置;投资者是不同质的,投资者的不同个性或状态会导致投资偏好与决策行为差异很大,且投资者对待风险的态度也不是一致的。以往对投资者行为的研究多集中于分析和解释投资者行为,从投资者的角度为投资者的投资策略提供分析框架,而本文从另外一个角度即结合个人投资者的生活形态来分析投资者行为的差异性,注重行为背后心理内涵的生活形态研究使投资者行为当中风险偏好和决策依据选择更为具体化。因此,金融机构可以通过了解个人投资者生活形态与投资者行为之间的关系,对投资者的心理账户进行分类,并针对不同的心理账户提供不同的金融产品和服务。综上,下列问题的浮现,成为本研究的核心目标:(1)个人投资者按生活形态可以细分成哪几种类型?(2)不同生活形态类型的个人投资者在人口统计特征维度上具有什么差异?(3)个人投资者的生活形态特征对其风险偏好和决策依据选择有什么影响?3、研究样本的获取本研究所指的个人投资者是指目前有以个人名义投资股票、债券、定期储蓄、投资型保险以及外汇市场,以实现资产增值为目的的个人投资行为之一的普通居民。数据采集由北京零点调查公司完成,采用多阶段随机抽样的方法,对北京、上海、广州、成都、武汉5座城市符合条件的常住居民进行生活形态、投资特征、投资行为等方面的调查。问卷调查遵循“居委会总体-样本居委会-样本户-个人”的程序,进行随机全户过滤。采用结构式问卷,以入户面对面访问形式进行访问调查。通过电话回访,以每个城市20%的复合比例来核实访问情况,实际统计的最终符合研究条件的个人投资者有效样本量是1427份。正式的调查问卷包含过滤题、背景题、个人投资行为和生活形态四部分。其中,生活形态量表遵照AIO量表和China-VALS量表,并根据中国情境的特殊性以及金融投资行业的特点,经适当修改而成,共包含29条测量项目。遵循Malhotra的建议,在发展中国家(如中国)使用量表进行测度时,其刻度不能过于精细。因此,本研究的量表题项均采用5点李克特,5代表“非常同意”,1代表“非常不同意”。在获取的1427份有效样本当中,272份来自北京,309份来自上海,285份来自广州,208份来自武汉和353份来自成都;样本的性别结构为,男性占46.2%,女性占53.8%;样本的年龄结构为:18岁-29岁占26.1%,30-39岁占25.4%,40-49岁占27.7%,50岁以上占20.8%;样本的学历分布情况为:小学及小学以下占3.9%,初高中占64.8%,大专占16.2%,本科及本科以上占15.1%。数据分析与讨论1、根据公因子特征进行区分对29条测量项目进行KMO检验,KMO值为0.864>0.5,同时Bartlett球形检验的卡方值为7249.276,且P<0.001,说明适合进行因子分析。采用正交旋转主成分分析法进行探索性因子分析,按照特征值大于1、因子载荷高于0.5、单个因子包含题项不少于3的标准,最终选取18条测量项目,抽取4个公因子,累积方差解释贡献率达46.864%,如表1所示。第一公因子的特征值为2.808,解释原变量总方差的贡献率达15.602%,共包含7个题项。当第一个公因子特征比较突出时,个人投资者对生活积极进取,敢于挑战新事物并承担一定的风险,乐于接受新知识并对信息保持敏感,将其命名为“进取性”的生活形态;第二公因子的特征值为1.988,解释原变量总方差的贡献率达11.047%,累计贡献为26.649%,共包含4个题项。当第二个公因子特征比较突出时,个人投资者做事目的性明确并会以身作则,相信团队的力量,能够进行良好的团队沟通与协作,将其命名为“合作性”的生活形态;第三公因子的特征值为1.829,解释原变量总方差的贡献率达10.162%,累计贡献为36.810%,共包含4个题项。当第三个公因子特征比较突出时,个人投资者对生活比较失望,看法比较悲观,对自己的许多方面也不满意,且对生活中的事物逐渐失去兴趣,将其命名为“悲观性”的生活形态;第四公因子的特征值为1.810,解释原变量总方差的贡献率达10.054%,累计贡献为46.864%,共包含3个题项。当第四个公因子特征比较突出时,个人投资者喜欢与人交往和相处,善于交际并能得到周围朋友的帮助,将其命名为“交际性”的生活形态。利用结构方程模型软件Amos18.0中的验证性因子分析进行个人投资者生活形态结构稳定性的验证,模型评价指标包括:χ2/df<3,IFI>0.9,CFI>0.9,NFI>0.9,RMSEA<0.08。将18个题项按照探索性因子分析结果显示的因子结构构造模型,数据处理结果显示:χ2/df=2.026,IFI=0.932,CFI=0.931,NFI=0.901,RMSEA=0.042,表明模型和数据之间的拟合度较好。个人投资者生活形态四个维度的Cronbach’sα系数分别为0.795、0.762、0.723和0.753,均在0.7以上;并且所有的路径系数和C.R.值具有统计显著性(p<0.01),说明测量模型具有较好的内部一致性。为检验外部一致性,根据性别、区域等将样本分群,再进行因子分析,结果显示均可得到四个维度,说明测量模型具有一定的外部一致性。综合内部一致性和外部一致性的分析结果,个人投资生活形态量表的信度得到检验。量表的内容效度由专家来判断,经修改少量字词表述后通过;建构效度通过单个题项与整体均值的相关系数来检验,计算结果表明18条题项与整体的相关系数均超过0.4,说明题项的建构效度较好。进一步,收敛效度一般用各因子的平均变异抽取量AVE(Averagevariancesextracted)来检验,经计算,5个因子的AVE值均大于0.5,收敛效度可接受。区分效度通过比较各因子本身AVE值的算术平方根是否大于其与其它因子的相关系数来判断,经计算,各因子AVE值的算术平方根均明显大于其与其它因子的相关系数,说明该量表具有良好的区分效度。2、生活形态的差异不同人口统计学特征的个人投资者在进取性、合作性、悲观性和交际性生活形态方面是否具有显著差异?本研究应用T检验、方差分析等方法进行了检验。(1)男性自我价值的交际性独立样本t检验分析结果显示(见表2):男性与女性投资者仅在进取性生活形态上有显著差异,而在合作性、悲观性以及交际性方面并无差异。虽然男主外女主内的传统观念时至今日已有所改变,但事业对于男人的重要性从来没有改变过。在个人投资领域也是如此,要想获得理想的投资收益,必须不断学习和迎接各种挑战,男人的潜力在于自己的积极进取。相对而言,女性对于事业的看法显得要平淡一些,对于多数女性而言,更加看重生活的平衡,如事业、家庭、亲情、健康等之间的平衡。(2)个人投资者的主观身心特点单因素方差分析结果显示(见表3):进取性、交际性生活形态在不同年龄段的个人投资者身上存在显著差异,而合作性和悲观性生活形态并无显著差异。在进取性方面,18-29岁年龄段的个人投资者表现的最为突出,学习欲望强烈,乐于接受新知识,敢于挑战新事物;而随着年龄的增长,个人投资者的进取性逐渐衰退。在交际性方面,18-29岁的年轻投资者得分最高,年轻人精力旺盛,乐于与人交往,通过不断与人交往学习更多投资知识和技能是他们立足资本市场的必修课。(3)不同学历员工的学习能力综合表现单因素方差分析结果显示(见表4):进取性和悲观性生活形态在不同学历的个人投资者身上存在显著差异。在进取性方面,大学本科及以上学历的个人投资者得分明显高于其它四种学历水平的投资者,拥有高学历的人对于知识更加渴望,对知识的学习能力要更强,他们勇于创新,更喜欢接受及挑战新的事物;在悲观性方面,初中、小学及以下学历水平的个人投资者得分远远高于其余学历水平,而且学历越高,得分越低,低学历水平投资者一方面可能是因为自己学历水平的原因在社会上受挫,另一方面也有可能是因为自身在投资方面的知识匮乏,导致投资业绩不尽人意,进而导致对生活的看法趋于悲观。(4)成都、北京的正确性单因素方差分析结果显示(见表5):根据0.05的显著性水平,个人投资者生活形态的四个维度在5个城市均具有显著差异。进一步运用S-N-K法进行分析发现:在进取性方面,武汉得分最低,显得比较保守,接受新事物和投资新项目的欲望不强烈;北京和成都的得分最高,尤其是成都,这和目前成都具有良好的投资环境以及快速发展的国民经济不无关系。在合作性方面,成都和北京分为一类,得分小于武汉、广州和上海。上海得分最高,充分体现了国际化大都市的人才和信息优势,个人投资者强调团队沟通与合作。在悲观性方面,上海和广州相比其它三座城市得分较低,说明这两地个人投资者对自己的生活状态比较满意,对于投资新鲜感相对较强。在交际性方面,成都与北京的个人投资者得分最高。由于地域文化使然,成都人的爱交往是出了名的,“摆龙门阵”几乎是所有人的嗜好;而北京人的好交际与北京作为全国的政治文化中心紧密相连,个人投资者看重并善于交际。3、个人投资者不同的“取直觉”和“取自己意见”之间的关系投资行为是个宽泛的概念,本研究聚焦于其中的投资决策依据选择和风险偏好两项。投资决策依据为类别变量,共有三个选项,分别为“借助专业知识”、“凭直觉”和“听取别人意见”;风险偏好为连续变量,1表示风险偏好程度低,5表示风险偏好程度高。依据个人投资者在各个生活形态因子上的得分,分别将其归为两类,第一类个人投资者在因子得分上低于该因子的平均得分,第二类个人投资者在因子得分上高于该因子的平均得分。Logistic分析结果表明(见表6):“借助专业知识”和“听取别人意见”之间,进取性生活形态因子得分与之显著负相关(b=-0.929,p<0.001),说明“借助专业知识”和“听取别人意见”这两种投资决策依据相比,进取性生活形态不明显的个人投资者更倾向于选择听取别人的意见,而进取性生活形态明显的个人投资者更倾向于借助于专业知识自行决策。同时,“借助专业知识”和“凭直觉”之间,进取性生活形态因子得分与之也是显著负相关(b=-0.632,p<0.001),说明“借助专业知识”和“凭直觉”这两种投资决策依据相比,进取性生活形态不明显的个人投资者更倾向于选择凭直觉,而进取性生活形态明显的个人投资者更倾向于借助于专业知识自行决策。当进取性生活形态比较突出时,个人投资者乐于接受新知识并对信息保持敏感,更有可能掌握充足的投资知识和技巧,同时也更加自信,因而在投资决策时更加依赖自己的专业知识,而不是依据“公开的专家推荐”、“亲友引荐”和“小道消息”等别人的意见,或者凭自己的感觉随意或盲目地进行投资。Logistic分析同时呈现一个有趣的结果:“借助专业知识”和“听取别人意见”之间,交际性生活形态因子得分与之也是显著负相关(b=-0.436,p<0.05),意味着交际性生活形态不明显的个人投资者更倾向于选择听取别人的意见,而交际性生活形态明显的个人投资者更倾向于借助于专业知识自行决策。这可能是因为:交际性生活形态不明显的个人投资者,源于不愿或不善于交际,导致金融投资领域的关系和朋友较少,平时难以从具有良好关系的“专业人士”那里获得有益的投资信息或是投资知识与技巧,但同时这类个人投资者又深知金融市场的高深莫测,感到凭借自己的有限知识和技巧是难以保证获得良好的投资收益的,因而只好从公共渠道(诸如公开的研究报告、公开的机构推荐等)上获得相关信息,从而表现为“听取别人意见”进行投资决策。实际上,调查结果也显示,有20%以上的个人投资者几乎不做什么分析,而是依据“公开的专家推荐”和“小道消息”来做投资决策。进一步,频数分析结果表明(见表7):进取性因子得分高的个人投资者在做投资决策时,比该因子得分低的个人投资者更倾向于借助于专业知识,而更少的去听取别人的意见或消息;类似的,交际性因子得分高的个人投资者比该因子得分低的个人投资者更倾向于借助于专业知识而不是听取别人的意见来进行投资决策。接着,本研究应用相关分析和多元回归分析来探查个人投资者的生活形态与风险偏好之间的可能关系。相关分析结果表明,生活形态的四个因子之间没有显著的相关性(所有p>0.1),进取性因子和交际性因子与风险偏好之间存在显著的正相关关系(p<0.05),合作性因子和悲观性因子与风险偏好之间不存在显著的相关关系(p>0.05)。将个人投资者生活形态四个维度的因子得分作为自变量,风险偏好作为因变量,建立回归方程,分析结果显示(见表8):进取性因子(b=0.121,p<0.01)和交际性因子(b=0.058,p<0.05)与个人投资者的风险偏好显著正相关。可见,进取性生活形态明显的个人投资者,求知求新欲望强烈,潜意识中追求高增长,也能够坦然接受投资亏损,表现为高度的风险偏好;而进取性生活形态不明显的个人投资者,对投资当中投资价值的波动更难以接受,对于风险也持更加保守的态度,关心资产的保值多于增值。类似的,交际性生活形态明显的个人投资者,喜欢广交朋友,多渠道收集信息和增长见识,倾向于认为自己掌握的信息比市场平均信息好,或者认为自己的分析能力比普通投资者高,崇尚高风险高收益。个人投资者的生活形态本文聚焦于中国五大城市的个人投资者群体,了解其生活形态具有什么样的特征,分析其生活形态在人口统计学指标上的差异,探查其生活形态对投资行为的影响。研究发现:个人投资者的生活形态可区分为进取性、合作性、悲观性和交际性四个维度;男性个人投资者在进取性生活形态方面显著强于女性投资者;不同年龄段的个人投资者在进取性、交际性生活形态方面存在显著差异,越年轻的个人投资者,进取性和交际性越明显,积极进取和乐于交际是年轻的个人投资者们不断完善自身知识和技能的一个重要途径;不同学历层次的个人投资者在进取性以及悲观性生活形态方面存在显著差异,高学历的投资者对知识更加渴望,勇于挑战新事物,而低学历的投资者在悲观性生活形态方面表现明显,有可能是因为自身学历低在社会上受挫或者由于自身专业知识的缺乏导致投资收益不尽人意等因素,导致其对生活的看法趋于悲观;在地域方面,个人投资者的四个