常亦荻
一、引言
儲(chǔ)蓄國(guó)債是政府面向個(gè)人投資者發(fā)行、以吸收個(gè)人儲(chǔ)蓄資金為目的,滿足長(zhǎng)期儲(chǔ)蓄性投資需求的不可流通記名國(guó)債品種。作為金邊債券以其低風(fēng)險(xiǎn)、免納利息稅等優(yōu)勢(shì)一直贏得廣大投資者,特別是穩(wěn)健性投資者青睞。近年來(lái),由于受理財(cái)產(chǎn)品豐饒、利率市場(chǎng)化等因素影響,儲(chǔ)蓄國(guó)債投資者結(jié)構(gòu)也呈現(xiàn)出新特點(diǎn)。為深入了解廣大投資者對(duì)儲(chǔ)蓄國(guó)債的認(rèn)知、投資行為和投資需求,繁榮國(guó)債發(fā)行市場(chǎng)、拓寬儲(chǔ)蓄國(guó)債發(fā)行渠道,本文采取電子問(wèn)卷形式對(duì)儲(chǔ)蓄國(guó)債投資行為展開調(diào)查。此次調(diào)查先通過(guò)逐步回歸模型篩選出對(duì)因變量具有顯著影響的自變量,再通過(guò)分層回歸模型分析說(shuō)明對(duì)國(guó)債投資者投資意愿的影響情況,并根據(jù)實(shí)證分析結(jié)果提出相關(guān)建議。
二、唐山轄區(qū)儲(chǔ)蓄國(guó)債市場(chǎng)銷售整體狀況
唐山市是我國(guó)北方較發(fā)達(dá)的中等城市,經(jīng)濟(jì)體量多年位居河北省首位。上世紀(jì)的八、九十年代儲(chǔ)蓄國(guó)債銷售火爆搶購(gòu)堪稱“日光”一景。然而自2018年開始,儲(chǔ)蓄國(guó)債的銷售從總量上出現(xiàn)波動(dòng),從時(shí)間上開始拉長(zhǎng),儲(chǔ)蓄國(guó)債不再單一式廣受投資者追捧,呈現(xiàn)波動(dòng)狀態(tài)。2017年,唐山轄區(qū)銷售儲(chǔ)蓄國(guó)債182,967.00萬(wàn)元,其中,儲(chǔ)蓄國(guó)債(憑證式)8期,累計(jì)銷售金額為71,627.64萬(wàn)元,儲(chǔ)蓄式國(guó)債(電子式)10期,累計(jì)銷售金額為111,339.36萬(wàn)元;2018年,唐山轄區(qū)銷售儲(chǔ)蓄國(guó)債185,240.61萬(wàn)元,同比增長(zhǎng)1.2%,其中,儲(chǔ)蓄國(guó)債(憑證式)8期,累計(jì)銷售金額為61,255.95萬(wàn)元,同比下降14.5%,儲(chǔ)蓄式國(guó)債(電子式)10期,累計(jì)銷售金額為123,984.66萬(wàn)元,同比增長(zhǎng)11.4%;2019年,唐山轄區(qū)儲(chǔ)蓄國(guó)債累計(jì)銷售金額166,651.03萬(wàn)元,同比下降10.0%,其中,儲(chǔ)蓄國(guó)債(憑證式)8期,累計(jì)銷售金額60,414.68萬(wàn)元,同比下降1.3%,儲(chǔ)蓄式國(guó)債(電子式)14期,累計(jì)銷售金額106,236.35萬(wàn)元,同比下降14.3%(具體情況如表1)。從購(gòu)買方式看,儲(chǔ)蓄國(guó)債(電子式)銷售總額占全年銷售總額60%以上,儲(chǔ)蓄國(guó)債(憑證式)銷售總額呈現(xiàn)每年遞減趨勢(shì)。
三、問(wèn)卷調(diào)查基本情況及特點(diǎn)
(一)問(wèn)卷發(fā)放
本次問(wèn)卷調(diào)查對(duì)象為唐山轄內(nèi)各國(guó)債承銷機(jī)構(gòu)投資理財(cái)客戶,由各網(wǎng)點(diǎn)理財(cái)經(jīng)理、大堂經(jīng)理等國(guó)債咨詢員在臨柜客戶中隨機(jī)選擇。調(diào)查采取引導(dǎo)調(diào)查對(duì)象用手機(jī)掃描二維碼通道,以電子問(wèn)卷答題的方式進(jìn)行(具體情況如表2)。
(二)問(wèn)卷因子分類
1.年齡與性別。調(diào)查問(wèn)卷顯示,參與調(diào)查的投資者,占比最高的是31-40歲的投資者,達(dá)40.6%;其次是18-30歲投資者,占比為30.1%;40歲以上的投資者累計(jì)占比28.3%。其中,女性投資者占比62.8%,超過(guò)男性。
2.收入水平。調(diào)查問(wèn)卷顯示,參與調(diào)查的投資者,個(gè)人年收入大多集中在10萬(wàn)元以下,占比83.8%;家庭年收入大多集中在20萬(wàn)元以下,占比88.1%;家庭凈資產(chǎn)規(guī)模大都集中在50萬(wàn)元以下,占比80.4%。
3.信息獲取和購(gòu)買渠道。調(diào)查問(wèn)卷顯示,414人次是由國(guó)債承銷團(tuán)成員分支機(jī)構(gòu)理財(cái)經(jīng)理推薦,330人次是銀行大屏幕、折頁(yè)宣傳選擇投資儲(chǔ)蓄國(guó)債,319人次通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)等新媒體渠道獲取國(guó)債發(fā)行信息。國(guó)債投資者購(gòu)買國(guó)債渠道依舊以銀行網(wǎng)點(diǎn)柜臺(tái)為主,有434人次;其次是網(wǎng)上銀行渠道,有257人次。
四、實(shí)證分析
(一)數(shù)據(jù)來(lái)源
根據(jù)數(shù)據(jù)可得性,樣本選取唐山市15家國(guó)債承銷團(tuán)成員分支機(jī)構(gòu)共計(jì)2005名國(guó)債投資者進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查,問(wèn)卷回收率100%且沒有缺失數(shù)據(jù)。
(二)模型選擇
由于問(wèn)卷中自變量較多,本文先通過(guò)逐步回歸模型篩選出對(duì)因變量具有顯著影響的自變量,再通過(guò)分層回歸模型分析深入說(shuō)明對(duì)國(guó)債投資者投資意愿的影響情況。
(三)逐步回歸模型
以投資者是否購(gòu)買國(guó)債作為因變量,購(gòu)買過(guò)記為0,反之記為1。假設(shè)年齡、性別、家庭可投資流動(dòng)資產(chǎn)規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)偏好、期限偏好、投資頻率、投資目的、儲(chǔ)蓄國(guó)債優(yōu)勢(shì)、相關(guān)投資產(chǎn)品、投資環(huán)境、國(guó)債宣傳等13個(gè)自變量會(huì)影響投資者是否購(gòu)買國(guó)債。采用spssau對(duì)模型展開逐步回歸分析和經(jīng)過(guò)分析,模型通過(guò)F檢驗(yàn)(F =123787.466,p=0),說(shuō)明模型有效。但針對(duì)模型中VIF大于10可能存在的共線性問(wèn)題,剔除掉相關(guān)關(guān)系緊密的自變量后重新分析,逐步回歸模型具體影響情況如下:國(guó)債宣傳、投資環(huán)境、投資目的、期限偏好、性別、風(fēng)險(xiǎn)偏好、投資頻率和相關(guān)投資產(chǎn)品等8個(gè)自變量在模型中R2值為0.998,意味著篩選出的這八個(gè)自變量可以解釋投資者是否購(gòu)買國(guó)債99.8%的變化原因。
(四)分層回歸模型
分層回歸模型是研究自變量對(duì)于因變量的影響關(guān)系,通過(guò)分成多個(gè)模型進(jìn)行分析,以判斷自變量增加時(shí)帶來(lái)的R2值的變化情況,分為以下幾步:一是分析模型擬合情況,對(duì)R2和VIF值進(jìn)行分析,判斷是否存在多重共線性問(wèn)題;二是分析自變量顯著性,如果顯著,則說(shuō)明自變量對(duì)因變量有影響關(guān)系,再具體分析影響的方向;三是分析自變量對(duì)因變量的影響程度。
1.模型建立。本次分層回歸分析共涉及3個(gè)層次,分別為分層1(個(gè)人信息)、分層2(投資者投資特征)和分層3(社會(huì)影響因素),因變量為投資者是否購(gòu)買國(guó)債。分層1中自變量為性別,分層2在分層1的基礎(chǔ)上加入風(fēng)險(xiǎn)偏好、期限偏好、投資頻率和投資目的,分層3在分層2的基礎(chǔ)上加入相關(guān)投資產(chǎn)品、投資環(huán)境和國(guó)債宣傳。
2.模型結(jié)果分析。分層1(個(gè)人信息)模型R2為0,且對(duì)模型進(jìn)行F檢驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)模型并未通過(guò)F檢驗(yàn)(F =0.004,p=0.947>0.05),也進(jìn)一步說(shuō)明單獨(dú)的自變量“性別”對(duì)投資者是否購(gòu)買國(guó)債不會(huì)產(chǎn)生影響關(guān)系。
針對(duì)分層2(投資者投資特征),在分層1(個(gè)人信息)的基礎(chǔ)上加入風(fēng)險(xiǎn)偏好、期限偏好、投資頻率和投資目的四個(gè)自變量后,F(xiàn)值變化呈現(xiàn)顯著性(p<0.05),意味著這四個(gè)自變量加入后對(duì)模型具有解釋意義。另外,在分層1(個(gè)人信息)的基礎(chǔ)上加入分層2(投資者投資特征)的四個(gè)自變量后R2由0上升至0.997,意味著分層2(投資者投資特征)中四個(gè)自變量加入后對(duì)投資者是否購(gòu)買國(guó)債可以產(chǎn)生99.7%的解釋力度。具體來(lái)看,風(fēng)險(xiǎn)偏好、期限偏好、投資頻率和投資目的的回歸系數(shù)B均為負(fù)數(shù),t值分別為-5.265、-50.681、-5.798和-16.423且P=0<0.01,因此,四個(gè)自變量對(duì)因變量均呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響關(guān)系。
針對(duì)分層3(社會(huì)影響因素),在分層2(投資者投資特征)的基礎(chǔ)上加入相關(guān)投資產(chǎn)品、投資環(huán)境、國(guó)債宣傳三個(gè)自變量后,R2由0.997上升為0.998,意味著加入三個(gè)自變量后對(duì)投資者是否購(gòu)買國(guó)債可以產(chǎn)生99.8%的解釋力度。具體來(lái)看,相關(guān)投資產(chǎn)品、投資環(huán)境、國(guó)債宣傳的回歸系數(shù)B均為負(fù)數(shù),t值分別為-4.752、-0.068和-0.3039且p=0<0.01,因此三個(gè)自變量加入后對(duì)因變量均呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向影響關(guān)系。
(五)回歸分析結(jié)果
1.投資者投資特征為影響投資者是否購(gòu)買國(guó)債的主要因素,保守型投資者更偏愛投資儲(chǔ)蓄國(guó)債。根據(jù)分層回歸模型結(jié)果,單獨(dú)研究性別對(duì)因變量并不會(huì)產(chǎn)生顯著影響,但當(dāng)加入風(fēng)險(xiǎn)偏好、期限偏好、投資頻率和投資目的等購(gòu)買人投資特征時(shí),可以產(chǎn)生99.7%的解釋力度,低風(fēng)險(xiǎn)、短期限、不定期投資和以資產(chǎn)保值增值為目的的投資者更偏愛投資儲(chǔ)蓄國(guó)債。
2.當(dāng)投資環(huán)境惡化、相關(guān)投資產(chǎn)品收益不佳時(shí),投資者更青睞投資儲(chǔ)蓄國(guó)債。根據(jù)分層回歸模型結(jié)果來(lái)看,在投資者投資特征基礎(chǔ)上加入投資環(huán)境、相關(guān)投資產(chǎn)品情況等社會(huì)影響因素時(shí),與投資者是否購(gòu)買國(guó)債產(chǎn)生顯著負(fù)向影響關(guān)系,即當(dāng)投資環(huán)境惡化,相關(guān)投資產(chǎn)品收益不佳時(shí),投資者為了使自己資產(chǎn)保值時(shí)會(huì)更青睞投資儲(chǔ)蓄國(guó)債。
3.國(guó)債宣傳力度與儲(chǔ)蓄國(guó)債銷售額度不匹配導(dǎo)致出現(xiàn)儲(chǔ)蓄國(guó)債投資者“購(gòu)債難”問(wèn)題。根據(jù)分層回歸模型結(jié)果,國(guó)債宣傳力度與投資者是否購(gòu)買國(guó)債呈現(xiàn)顯著負(fù)向影響關(guān)系,結(jié)合實(shí)地調(diào)研情況了解到,由于國(guó)債宣傳力度不斷擴(kuò)大,加之因新冠疫情停發(fā)多期國(guó)債等原因,導(dǎo)致投資者積累了大量?jī)?chǔ)蓄國(guó)債購(gòu)買力。而每期儲(chǔ)蓄國(guó)債銷售額度有限,造成很多投資者接收到國(guó)債宣傳信息卻因額度不足出現(xiàn)“購(gòu)債難”的問(wèn)題。
五、政策建議
(一)精準(zhǔn)投放國(guó)債宣傳信息,細(xì)化宣傳計(jì)劃,優(yōu)化宣傳渠道,提高受眾群體針對(duì)性
根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查情況,個(gè)人年收入10萬(wàn)元以下、家庭年收入20萬(wàn)元以下及家庭凈資產(chǎn)規(guī)模50萬(wàn)元以下的投資者購(gòu)買國(guó)債較多,可針對(duì)此規(guī)模人群重點(diǎn)投放國(guó)債宣傳信息,拓展國(guó)債購(gòu)買群體。
(二)增設(shè)短期儲(chǔ)蓄國(guó)債品種
低風(fēng)險(xiǎn)、短期限、不定期投資和以資產(chǎn)保值增值為目的的投資者更偏愛投資儲(chǔ)蓄國(guó)債。目前,儲(chǔ)蓄國(guó)債發(fā)行品種僅有電子式和憑證式,且期限為三年和五年兩種,結(jié)構(gòu)和種類相對(duì)單一。針對(duì)國(guó)債投資者多為風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避型,可適當(dāng)推出流動(dòng)性更強(qiáng)的短期國(guó)債品種和更具紀(jì)念價(jià)值的國(guó)債產(chǎn)品。如可以發(fā)行三月期、六月期、一年期和兩年期等周期更短的儲(chǔ)蓄國(guó)債品種,滿足投資者流動(dòng)性需求的同時(shí),增加國(guó)債投資者購(gòu)買熱情。
(三)關(guān)注購(gòu)債人群積累的儲(chǔ)蓄國(guó)債認(rèn)購(gòu)需求,加大儲(chǔ)蓄國(guó)債普惠力度
建議關(guān)注購(gòu)債人群積累的儲(chǔ)蓄國(guó)債認(rèn)購(gòu)需求,在因疫情停發(fā)或新一年發(fā)行國(guó)債前夕對(duì)認(rèn)購(gòu)需求進(jìn)行調(diào)查,并通過(guò)提升發(fā)行額度、調(diào)節(jié)發(fā)行進(jìn)度、降低單筆最高購(gòu)買限額等措施加大儲(chǔ)蓄國(guó)債普惠力度。在為投資者宣傳國(guó)債知識(shí)的同時(shí),切實(shí)讓忠實(shí)的國(guó)債投資者能夠買到國(guó)債。
參考文獻(xiàn):
[1]The SPSSAU project (2020).SPSSAU.(Version 20.0)[Online Application Software].Retrieved from https://www.spssau.com.
[2]Sun Dao-de.Selection of the Linear Regression Model According to the Parameter Estimation[J].Wuhan University Journal of Natural Sciences,2000,5(4):400-405.
[3]周俊.問(wèn)卷數(shù)據(jù)分析-破解SPSS的六類分析思路[M].電子工業(yè)出版社,2017.
[4]威廉H·格林.經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析[M].北京:中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社,1998.
[5]張厚粲,徐建平.現(xiàn)代心理與教育統(tǒng)計(jì)學(xué).第3版[M].北京師范大學(xué)出版社,2009.
[6]許波,張金壇.儲(chǔ)蓄國(guó)債投資者結(jié)構(gòu)分析及其完善對(duì)策[J].征信,2014(10):90-92.
[7]申琳.居民儲(chǔ)蓄國(guó)債投資決策的影響因素分析——基于上海市3398份投資者調(diào)查問(wèn)卷的實(shí)證研究[J].上海金融2019(12):71-78.