李偉龍，高齊圣

（青島大學 經(jīng)濟學院，山東 青島 266071）

一、引言

隨著我國金融業(yè)開放程度的不斷加深，外國銀行紛紛進駐中國市場，對我國商業(yè)銀行構(gòu)成巨大威脅。如果我國商業(yè)銀行不主動采取應(yīng)對措施，勢必會造成大批客戶流失，從而導致銀行利潤下降，影響銀行的長遠發(fā)展。因此，我國商業(yè)銀行應(yīng)該轉(zhuǎn)變經(jīng)營理念，積極為客戶提供高質(zhì)量的服務(wù)，努力滿足客戶的個性化需求，在不斷開發(fā)新客戶的同時，盡量挽留住老客戶，實施高效的客戶關(guān)系管理戰(zhàn)略，從而贏得客戶對銀行的滿意和忠誠，提高商業(yè)銀行的核心競爭力。

客戶忠誠已經(jīng)成為國際、國內(nèi)商業(yè)銀行關(guān)注的焦點，國內(nèi)外已有大量的學者對客戶忠誠的定義、分析方法以及測量模型進行了深入研究。本文旨在從態(tài)度和行為兩個維度研究我國商業(yè)銀行客戶忠誠度。由于研究客戶忠誠度涉及諸多因素，因此多元統(tǒng)計技術(shù)中的相關(guān)模型被廣泛應(yīng)用到此類研究中。相關(guān)模型是一種多維度簡化技術(shù)，可以消除多個因素之間的多重共線性，其中最為常用的是因子分析和主成分分析[1]。通過調(diào)查分析，我們得到了影響客戶忠誠度的若干因素，然后通過因子分析提取少數(shù)公共因子，以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠和行為忠誠為因變量，建立聯(lián)立方程模型，分析影響商業(yè)銀行客戶忠誠度的各個因素間的真實關(guān)系，旨在為商業(yè)銀行管理者制定科學的客戶關(guān)系管理策略及提高客戶忠誠度方面提供科學合理的依據(jù)。

二、文獻回顧

對于客戶忠誠的研究，學術(shù)界主要有客戶態(tài)度忠誠論、客戶行為忠誠論以及客戶忠誠綜合論三種理論觀點。隨著研究的不斷深入，如今學者更偏向于客戶忠誠綜合論。Richard Oliver（1999）綜合前人觀點，認為客戶忠誠是客戶對自己偏愛的產(chǎn)品有著強烈的購買意愿，并且不受環(huán)境變化的影響始終堅持購買所鐘愛產(chǎn)品的行為[2]。陸娟（2005）認為，顧客忠誠應(yīng)該是行為忠誠和態(tài)度忠誠的綜合反映，不僅要表現(xiàn)為高頻率的重復(fù)購買行為，而且還要有對偏愛產(chǎn)品積極態(tài)度取向的態(tài)度忠誠[3]。鄒鵬等（2008）以錢包份額作為測量客戶行為忠誠的指標，從態(tài)度和行為兩個維度測量了內(nèi)地信用卡客戶忠誠度，結(jié)果顯示基于兩個維度的客戶忠誠度模型擬合要優(yōu)于單一維度的客戶忠誠度模型[4]。李惠璠等（2012）通過建立顧客忠誠的結(jié)構(gòu)方程模型得出，態(tài)度忠誠和行為忠誠之間顯著正相關(guān)，并且指出顧客態(tài)度忠誠是行為忠誠的直接影響因素[5]。這些研究成果都顯示客戶忠誠度應(yīng)當分別從態(tài)度忠誠和行為忠誠兩個方面進行研究，這樣更有助于商業(yè)銀行區(qū)分客戶行為的差異性，有針對性地進行客戶關(guān)系管理。

三、客戶忠誠度模型

（一）借用因子分析提取潛在變量

因子分析主要是利用降維的思想，在損失很少信息的前提下，由研究原始變量之間依賴關(guān)系出發(fā)，把一些具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸結(jié)為幾個不相關(guān)綜合因子的多元統(tǒng)計方法，被廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟學、心理學等多個領(lǐng)域。本文在研究商業(yè)銀行客戶忠誠度時，找出了若干影響因素，由于各因素之間本質(zhì)上的聯(lián)系，它們之間在很大程度上可能存在較強的相關(guān)關(guān)系，即多重共線性問題。在這種情況下，如果直接利用普通最小二乘法（OLS）對模型中的參數(shù)進行估計，可能會使參數(shù)估計值偏離真值，從而導致模型無效。因子分析常被用來解決多重共線性問題，是一種多變量簡化技術(shù)，可以在損失信息極少的情況下提取出少數(shù)關(guān)鍵因子，從而合理避開變量間的多重共線性問題。其實，這些關(guān)鍵變量是客觀存在的，但卻無法通過觀測直接得到，往往通過一些可以直接測量的變量來間接反映這些潛在變量。通過因子分析，就可將這些變量間的潛在結(jié)構(gòu)推導出來。如式（1）所示：

式（1）即為直接觀測變量與所提取潛在變量之間的結(jié)構(gòu)關(guān)系方程。其中，X是直接觀測變量構(gòu)成的向量，ξ是提取出的潛在變量構(gòu)成的向量（潛在變量個數(shù)的確定一般以公共因子累積方差貢獻率達80%為準則），Λx是X與ξ之間的關(guān)系矩陣，實質(zhì)是因子分析中X在ξ上的因子載荷矩陣，δ是X的觀測誤差。

為了保證X與δ的獨立性，式（1）還需要滿足E（X|ξ）=ΛXξ，根據(jù)式（1）可推導出：

式（2）同時也需要滿足 E（ξ|X）=ΛξX。其中，Λξ是ξ與X之間的多元回歸系數(shù)矩陣，實質(zhì)是Λx的逆矩陣，是因子分析中的因子得分矩陣，ε是回歸殘差，反映了ξ未被解釋的部分，且ξ與ε不相關(guān)。采用統(tǒng)計軟件SPSS18.0進行分析，就可得出Λx、Λξ，從而可以用直接觀測變量把潛在變量表示出來。

（二）建立聯(lián)立方程模型

1.模型的建立

本文研究以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠度和行為忠誠度為因變量，通過查閱文獻獲悉，態(tài)度忠誠與行為忠誠之間有一定的相關(guān)關(guān)系。陸娟、鄒鵬、李惠璠等人都通過深入研究認為態(tài)度忠誠和行為忠誠之間是正相關(guān)關(guān)系[3]-[5]，態(tài)度忠誠是行為忠誠的必要條件。因此，僅僅通過構(gòu)建單一的方程并不能準確表達出所有自變量與因變量之間的關(guān)系，因為態(tài)度忠誠既要作為方程中的因變量，又要在行為忠誠方程中充當自變量。所以，這里需要構(gòu)建一個聯(lián)立方程模型，這樣才能把整個實際關(guān)系準確地描述出來[6]。

假設(shè)客戶態(tài)度忠誠度為η1，行為忠誠度為η2，其影響因素為提取出的各個潛在變量，分別記為ξ1，ξ2，…，ξn，并且 η2還受到 η1的影響。建立聯(lián)立方程模型得：

其中，β1i，β2i（1＜i＜n）表示ξ1，ξ2，…，ξn對η1，η2的影響大小，ε1，ε2表示隨機干擾項。

2.模型參數(shù)估計

在實際的計量經(jīng)濟學聯(lián)立方程模型中，恰好識別的方程很少出現(xiàn)，一般情況下方程都是過度識別的，這種情況下，方程不能用普通最小二乘法進行參數(shù)估計，而二階段最小二乘法是解決這種問題的最普遍方法，它不僅可以對恰好識別方程進行估計，而且還可以對過度識別方程進行估計。在已建立的模型中，η1作為解釋變量出現(xiàn)在η2的方程中，導致η1可能與隨機干擾項ε1相關(guān)。在同一個模型中，隨機干擾項 ε1，ε2也可能相關(guān)。因此，η1可能與 ε2相關(guān)，如果直接用普通最小二乘法可能會導致參數(shù)的有偏估計量。在實際估計中，我們往往首先用最小二乘法估計 η1，得到1這個確定的值，然后用1代替 η1，再用最小二乘法估計η2。因為1是所有前定變量的函數(shù)，由此保證了1與ε2的不相關(guān)性，進而保證了參數(shù)與模型的準確性。

四、實證研究

（一）變量設(shè)計與數(shù)據(jù)收集

通過調(diào)查研究，把影響商業(yè)銀行客戶忠誠度的諸多因素歸結(jié)為15個方面，分別是：銀行內(nèi)部環(huán)境X1、銀行交通便利程度X2、銀行員工服務(wù)態(tài)度X3、銀行員工辦事效率X4、銀行員工業(yè)務(wù)知識全面性X5、銀行員工耐心程度X6、銀行產(chǎn)品收益X7、銀行產(chǎn)品安全性X8、銀行產(chǎn)品種類多樣化X9、銀行信譽度X10、銀行處理客戶投訴及時準確性X11、銀行對客戶的隱私保密工作X12、銀行對客戶提供緊急措施X13、改換銀行是否支付額外費用X14、改換銀行是否蒙受巨大損失X15。此外，設(shè)定兩個內(nèi)生因變量：客戶態(tài)度忠誠 η1、客戶行為忠誠 η2。

通過向青島市多家商業(yè)銀行發(fā)放調(diào)查問卷收集樣本數(shù)據(jù)，共發(fā)放問卷140份，收回有效問卷119份，有效問卷回收率為85%，利用李克特五級量表處理問卷，得到分析數(shù)據(jù)。

（二）提取潛在變量

1.數(shù)據(jù)檢驗

通過檢驗，影響商業(yè)銀行客戶忠誠度的15個自變量之間存在多重共線性，不適合直接進行參數(shù)估計。根據(jù)統(tǒng)計分析理論，對調(diào)查問卷中包含的變量數(shù)據(jù)進行巴特利特球形檢驗和KMO檢驗[7]，結(jié)果見表1。表1中概率P值接近于0，KMO值為0.837＞0.8，說明變量數(shù)據(jù)非常適合做因子分析。

表1 KMO和Bartlett檢驗結(jié)果

2.提取因子

運用統(tǒng)計軟件SPSS18.0，按照公共因子累積方差貢獻率達80%的準則[7]，提取出5個公因子，累積方差貢獻率為82.87%，提取的公因子情況如表2所示。表2中的數(shù)據(jù)能夠直觀地表現(xiàn)出提取的潛在變量是由哪些觀測變量提供主要信息。

（三）建立聯(lián)立方程模型

以商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠和行為忠誠為因變量，以提取的五個潛在變量 ξ1、ξ2、ξ3、ξ4、ξ5為自變量，建立聯(lián)立方程模型如下：

表2 因子載荷陣a

利用二階段最小二乘法對模型進行參數(shù)估計得：

通過結(jié)構(gòu)圖更能形象直觀地表示聯(lián)立方程模型中各變量之間的關(guān)系，如圖1所示。

圖1 結(jié)構(gòu)圖

（四）模型評價

表3和表4分別是商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠方程的方差分析表和參數(shù)估計表，由表中數(shù)據(jù)可以看出，模型擬合是良好的，參數(shù)估計值都是統(tǒng)計顯著的。因此，建立的回歸模型是合適的。

表3 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠方程方差分析表

表4 商業(yè)銀行客戶態(tài)度忠誠方程參數(shù)檢驗表

表5和表6分別是商業(yè)銀行客戶行為忠誠方程的方差分析表和參數(shù)估計表，由表中數(shù)據(jù)可以看出，模型擬合是非常好的，參數(shù)估計值都是統(tǒng)計顯著的。因此，建立的回歸模型是非常合適的。

表5 商業(yè)銀行客戶行為忠誠方程方差分析表

表6 商業(yè)銀行客戶行為忠誠方程參數(shù)檢驗表

五、結(jié)論與對策

通過建立商業(yè)銀行客戶忠誠度聯(lián)立方程模型，分別從態(tài)度和行為兩個維度對忠誠度進行了研究，并得到以下結(jié)論：

首先，商業(yè)銀行的硬件設(shè)施、員工素質(zhì)、產(chǎn)品特征以及客戶信任對客戶態(tài)度忠誠都有顯著正影響。說明商業(yè)銀行環(huán)境越好、工作人員服務(wù)越周到、產(chǎn)品特性越符合客戶需求以及客戶對銀行信任度越高，客戶越容易在態(tài)度上和情感上忠誠于銀行。其中員工素質(zhì)對客戶態(tài)度忠誠影響最大，說明客戶最關(guān)注的是銀行工作人員綜合素質(zhì)。

其次，客戶的轉(zhuǎn)換成本、客戶態(tài)度忠誠對客戶行為忠誠都有顯著正影響。說明客戶轉(zhuǎn)換成本越高、客戶在態(tài)度上越傾向于銀行，客戶越容易形成行為上的忠誠。其中態(tài)度忠誠對行為忠誠影響最大，說明態(tài)度忠誠是行為忠誠的最直接因素，其他因素都是通過態(tài)度忠誠來間接影響行為忠誠。

通過分析可得，商業(yè)銀行管理者在制定客戶管理關(guān)系戰(zhàn)略時，應(yīng)注意以下方面：第一，不斷提高銀行營業(yè)環(huán)境，注重提升工作人員的綜合素質(zhì)，有針對性地為客戶提供個性化產(chǎn)品服務(wù)；第二，積極塑造良好的形象，培養(yǎng)客戶對銀行的高度信任；第三，加強與客戶的溝通聯(lián)系，促進感情，讓客戶在情感上和態(tài)度上依賴于銀行服務(wù)，進而把客戶對銀行情感上的依賴轉(zhuǎn)化成其轉(zhuǎn)換成本障礙，最終贏得客戶的忠誠，保證銀行的長遠健康發(fā)展。

［1］（美）德里克·艾倫，特尼魯·拉奧.客戶滿意度數(shù)據(jù)分析［M］.陶峻，李惠，等譯.大連：東北財經(jīng)大學出版社，2005.

［2］Oliver，Richard L.Whence Consumer Loyalty［J］.Journal of Marketing，1999（63）：33-34.

［3］陸娟.服務(wù)忠誠驅(qū)動因素與驅(qū)動機理——基于國內(nèi)外相關(guān)理論和實證研究的系統(tǒng)分析［J］.管理世界，2005（6）：107-114.

［4］鄒鵬，郝媛媛.基于態(tài)度和錢包份額兩維度的客戶忠誠度測量模型［J］.管理世界，2008，21（3）：58-66.

［5］李惠璠，羅海成，姚唐.企業(yè)形象對顧客態(tài)度忠誠與行為忠誠的影響模型——來自零售銀行業(yè)的證據(jù)［J］.管理評論，2012，24（6）：88-97.

［6］耿金花，高齊圣.基于聯(lián)立方程的社區(qū)滿意度模型［J］.系統(tǒng)工程，2007，25（3）：111-114.

［7］李素紅，陳立文.基于因子分析法的房地產(chǎn)上市公司財務(wù)風險評價［J］.河北工業(yè)大學學報，2011，40（6）：101-106.