舍融教学白研究 ２０１４年第６期（总第１５８期） 基于态度和行为的银行客户忠诚度分析 李伟龙，高齐圣 （青岛大学经济学院，山东青岛２６６０７１） 摘要：随着银行业竞争的日益激烈，客户忠诚度已经成为商业银行盈利的核心竞争力。通过从态度和行为两个维度 ＿对客户忠诚度进行的研究表明，商业银行环境越好、工作人员服务越周到、产品特性越符合客户需求，客户对银行信 任度越高，客户越容易在态度上和情感上忠诚于银行，其中员工素质对客户态度忠诚影响最大，说明客户最关注的是 银行工作人员的综合素质；客户的转换成本、客户态度忠诚对客户行为忠诚都有显著正影响，但其中后者的忠诚影响 最大。 关键词：因子分析；联立方程模型；态度忠诚；行为忠诚 文献标识码：Ａ 文章编号：１００６—３５４４（２０１４）０６—００３８—０４ 中图分类号：Ｆ８３０ 主成分分析ｌ１１。通过调查分析，我们得到了影响客户 随着我国金融业开放程度的不断加深，外国银 行纷纷进驻中国市场，对我国商业银行构成巨大威 胁。如果我国商业银行不主动采取应对措施，势必会 忠诚度的若干因素，然后通过因子分析提取少数公 共因子，以商业银行客户态度忠诚和行为忠诚为因 变量，建立联立方程模型，分析影响商业银行客户忠 诚度的各个因素间的真实关系，旨在为商业银行管 理者制定科学的客户关系管理策略及提高客户忠诚 度方面提供科学合理的依据。 造成大批客户流失，从而导致银行利润下降，影响银 行的长远发展。因此，我国商业银行应该转变经营理 念，积极为客户提供高质量的服务，努力满足客户的 个性化需求，在不断开发新客户的同时，尽量挽留住 老客户，实施高效的客户关系管理战略，从而赢得 二、文献回顾 对于客户忠诚的研究，学术界主要有客户态度 忠诚论、客户行为忠诚论以及客户忠诚综合论三种 理论观点。随着研究的不断深入，如今学者更偏向于 客户对银行的满意和忠诚，提高商业银行的核心竞 争力。 客户忠诚已经成为国际、国内商业银行关注的 焦点，国内外已有大量的学者对客户忠诚的定义、分 析方法以及测量模型进行了深入研究。本文旨在从 客户忠诚综合论。Ｒｉｃｈａｒｄ Ｏｌｉｖｅｒ（１９９９）综合前人观 点，认为客户忠诚是客户对自己偏爱的产品有着强 烈的购买意愿，并且不受环境变化的影响始终坚持 购买所钟爱产品的行为［２１。陆娟（２００５）认为，顾客忠 诚应该是行为忠诚和态度忠诚的综合反映，不仅要 表现为高频率的重复购买行为，而且还要有对偏爱 态度和行为两个维度研究我国商业银行客户忠诚 度。由于研究客户忠诚度涉及诸多因素，因此多元统 计技术中的相关模型被广泛应用到此类研究中。相 关模型是一种度简化技术，可以消除多个因素 之间的多重共线性，其中最为常用的是因子分析和 收稿日期：２０１４—０９—２９ 产品积极态度取向的态度忠诚［３１。邹鹏等（２００８）以 钱包份额作为测量客户行为忠诚的指标，从态度和 行为两个维度测量了内地信用卡客户忠诚度，结果 显示基于两个维度的客户忠诚度模型拟合要优于单 一基金项目：教育部人文社会科学研究规划基金项目（１１ Ｙ．１Ａ６３００１９） 作者简介：李伟龙（１９８８一），男，山东东营人，青岛大学经济学院金融 学硕士研究生，研究方向为商业银行经营管理；高齐圣 （１９６６一），男，山东潍坊人，青岛大学经济学院副院长、教 维度的客户忠诚度模型 。李惠瑶等（２０１２）通过 建立顾客忠诚的结构方程模型得出，态度忠诚和行 授、博士生导师，研究方向为教学质量管理与质量控制。 ３８ 为忠诚之间显著正相关，并且指出顾客态度忠诚是 金融教学与研宓 行为忠诚的直接影响因素ｆ５１。这些研究成果都显示 客户忠诚度应当分别从态度忠诚和行为忠诚两个方 面进行研究，这样更有助于商业银行区分客户行为 ２０１４年第６期（总第１５８期） 本文研究以商业银行客户态度忠诚度和行为忠 诚度为因变量，通过查阅文献获悉，态度忠诚与行为 忠诚之间有一定的相关关系。陆娟、邹鹏、李惠瑶等 的差异性，有针对性地进行客户关系管理。 人都通过深入研究认为态度忠诚和行为忠诚之间是 正相关关系［３１－［５］，态度忠诚是行为忠诚的必要条件。 三、客户忠诚度模型 （一）借用因子分析提取潜在变量 因此，仅仅通过构建单一的方程并不能准确表达出 所有自变量与因变量之间的关系，因为态度忠诚既 因子分析主要是利用降维的思想，在损失很少 信息的前提下，由研究原始变量之间依赖关系出发， 把一些具有错综复杂关系的变量归结为几个不相关 要作为方程中的因变量，又要在行为忠诚方程中充 当自变量。所以，这里需要构建一个联立方程模型， 这样才能把整个实际关系准确地描述出来［６］。 综合因子的多元统计方法，被广泛应用于经济学、心 理学等多个领域。本文在研究商业银行客户忠诚度 时，找出了若干影响因素，由于各因素之间本质上的 联系，它们之间在很大程度上可能存在较强的相关 关系，即多重共线性问题。在这种情况下，如果直接 利用普通最小二乘法（ＯＬＳ）对模型中的参数进行估 计，可能会使参数估计值偏离真值，从而导致模型无 效。因子分析常被用来解决多重共线性问题，是一种 多变量简化技术，可以在损失信息极少的情况下提取 出少数关键因子，从而合理避开变量间的多重共线性 问题。其实，这些关键变量是客观存在的，但却无法 通过观测直接得到，往往通过一些可以直接测量的 变量来间接反映这些潜在变量。通过因子分析，就可 将这些变量间的潜在结构推导出来。如式（１）所示： ＝ （１） 式（１）即为直接观测变量与所提取潜在变量之 间的结构关系方程。其中， 是直接观测变量构成的 向量， 是提取出的潜在变量构成的向量（潜在变量 个数的确定一般以公共因子累积方差贡献率达 ８０％为准则），Ａｘ是 与 之间的关系矩阵，实质是 因子分析中 在 上的因子载荷矩阵，６是 的观 测误差。 为了保证 与６的性，式（１）还需要满足 （ ）＝ ，根据式（１）可推导出： ＝ Ｘ＋６ （２） 式（２）同时也需要满足Ｅ（￣ｌＸ）＝ 。其中， 是 与 之间的多元回归系数矩阵，实质是 的 逆矩阵，是因子分析中的因子得分矩阵，ｓ是回归残 差，反映了 未被解释的部分，且 与 不相关。采 用统计软件ＳＰＳＳ１８．０进行分析，就可得出 、 ， 从而可以用直接观测变量把潜在变量表示出来。 （二）建立联立方程模型 １．模型的建立 假设客户态度忠诚度为 。，行为忠诚度为Ｊ，７：， 其影响因素为提取出的各个潜在变量，分别记为 ， …，， ，并且叼 还受到叼，的影响。建立联立方程模 型得： ［ ］＝［兰 ］［ ］＋［ ： ：：： ：］ ｌ【Ｊｌ ＋［三 ］ 其中，卢 （１＜ ＜ｎ）表示 。， ：，…， 对叼 ，叼２的 影响大小，ｓ ， 表示随机干扰项。 ２．模型参数估计 在实际的计量经济立方程模型中，恰好识 别的方程很少出现，一般情况下方程都是过度识别 的，这种情况下，方程不能用普通最小二乘法进行参 数估计，而二阶段最小二乘法是解决这种问题的最 普遍方法，它不仅可以对ｆ合好识别方程进行估计，而 且还可以对过度识别方程进行估计。在已建立的模 型中，叼 作为解释变量出现在叼：的方程中，导致Ｊ，７。 可能与随机干扰项 相关。在同一个模型中，随机 干扰项 。， ：也可能相关。因此，卵。可能与 ：相关， 如果直接用普通最小二乘法可能会导致参数的有偏 估计量。在实际估计中，我们往往首先用最，＇ｂ－－乘法 估计叼 ，得到面 这个确定的值，然后用面。代替 。，再 用最／ｂ－乘法估计＇７ 。因为面。是所有前定变量的函 数，由此保证了面。与 的不相关性，进而保证了参 数与模型的准确性。 四、实证研究 （一）变量设计与数据收集 通过调查研究，把影响商业银行客户忠诚度的 诸多因素归结为１５个方面，分别是：银行内部环境 。、银行交通便利程度 、银行员工服务态度 、银 ３９ 含融教学与研究 行员工办事效率Ｘ 、银行员工业务知识全面性 、 ２０１４年第６期（总第１５８期） 表２因子载荷阵ａ 银行员工耐心程度 、银行产品收益 、银行产品 安全性 、银行产品种类多样化 、银行信誉度 ．。、指标 丽 银行处理客户投诉及时准确性 ｍ银行对客户 的隐私保密工作 ：、银行对客户提供紧急措施 改换银行是否支付额外费用 、改换银行是否蒙受 巨大损失 。 。此外，设定两个内生因变量：客户态度 忠诚 。、客户行为忠诚＇７：。 通过向青岛市多家商业银行发放调查问卷收集 样本数据，共发放问卷１４０份，收回有效问卷１１９ 份，有效问卷回收率为８５％，利用李克特五级量表 处理问卷，得到分析数据。 （二）提取潜在变量 １．数据检验 通过检验，影响商业银行客户忠诚度的１５个自 变量之间存在多重共线性，不适合直接进行参数估 计。根据统计分析理论，对调查问卷中包含的变量数 据进行巴特利特球形检验和ＫＭＯ检验１７］，结果见表 １。表１中概率Ｐ值接近于０，ＫＭＯ值为０．８３７＞０．８， 说明变量数据非常适合做因子分析。 表１ ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ检验结果 取样足够度的Ｋａｉｓｅｒ－Ｍｅｙｅｒ－Ｏｌｋｉｎ度量 Ｏ．８３７ ２．提取因子 运用统计软件ＳＰＳＳ１８．０，按照公共因子累积方 差贡献率达８０％的准则ｌ７Ｊ，提取出５个公因子，累积 方差贡献率为８２．８７％，提取的公因子隋况如表２所 示。表２中的数据能够直观地表现出提取的潜在变 量是由哪些观测变量提供主要信息。 （三）建立联立方程模型 以商业银行客户态度忠诚和行为忠诚为因变 量，以提取的五个潜在变量 、＆、 、 、螽为自变量， 建立联立方程模型如下： ｆ叼 ］ 『０ ０］ｆ叼ｔ］ ｆ卢 卢 ｚ卢 ，卢 卢 ｓ］ 【叼２ Ｊ 【 ０ Ｊ【叼２ ｊ 【卢２１ 笠 卢２３ ２４卢２５ Ｊ ｚ 利用二阶段最／Ｊ￣Ｚ．乘法对模型进行参数估计 得： ［【 ］Ｊ【＝［。０ ．５５２。０］¨［ 叼：］Ｊ＋。 ｆＯ．１２６ ０．３２１ ０．１５５ ０２３０ ０］ ｆ一０．８９３ １ 【０ ０ ０ ０ ０．２８８ Ｊ ＋ｌ【 Ｉ一０．７２５ Ｊ ４ 通过结构图更能形象直观地表示联立方程模型 中各变量之间的关系，如图１所示。 图１结构图 （四）模型评价 表３和表４分别是商业银行客户态度忠诚方程 含融教学与研究 的方差分析表和参数估计表，由表中数据可以看出， 模型拟合是良好的，参数估计值都是统计显著的。因 此，建立的回归模型是合适的。 表３商业银行客户态度忠诚方程方差分析表 模型平方和自由度均方差 Ｓｉｇ Ｆ Ｒ２ 调整Ｒ 回归５０．１ １０ ４ １０．０２２ ０．０００ ５９．０２３ ０．７２１ ０．７０９ 残差１９．３５７ １１５ ０．１７０ 总计６９．４６７ ｌ１９ 表４商业银行客户态度忠诚方程参数检验表 表５和表６分别是商业银行客户行为忠诚方程 的方差分析表和参数估计表，由表中数据可以看出， 模型拟合是非常好的，参数估计值都是统计显著的。 因此，建立的回归模型是非常合适的。 表５商业银行客户行为忠诚方程方差分析表 模型平方和自由度均方差 ｓｉｇ Ｆ Ｒ 调整Ｒ 回归６５．５２９ ２ １０．７５５ ０．０００ ９９．８４０ ０．８４１ ０．８３３ 残差１２．１７３ １１７ ０．１０８ 总计７６．７０２ １１９ 表６商业银行客户行为忠诚方程参数检验表 五、结论与对策 通过建立商业银行客户忠诚度联立方程模型， 分别从态度和行为两个维度对忠诚度进行了研究， 并得到以下结论： 首先，商业银行的硬件设施、员工素质、产品特 征以及客户信任对客户态度忠诚都有显著正影响。 ２０１４年第６期（总第１５８期） 说明商业银行环境越好、工作人员服务越周到、产品 特性越符合客户需求以及客户对银行信任度越高， 客户越容易在态度上和情感上忠诚于银行。其中员 工素质对客户态度忠诚影响最大，说明客户最关注 的是银行工作人员综合素质。 其次，客户的转换成本、客户态度忠诚对客户行 为忠诚都有显著正影响。说明客户转换成本越高、客 户在态度上越倾向于银行，客户越容易形成行为上 的忠诚。其中态度忠诚对行为忠诚影响最大，说明态 度忠诚是行为忠诚的最直接因素，其他因素都是通 过态度忠诚来间接影响行为忠诚。 通过分析可得，商业银行管理者在制定客户管 理关系战略时，应注意以下方面：第一，不断提高银 行营业环境，注重提升工作人员的综合素质，有针 对性地为客户提供个性化产品服务；第二，积极塑造 良好的形象，培养客户对银行的高度信任；第三，加 强与客户的沟通联系，促进感情，让客户在情感上和 态度上依赖于银行服务，进而把客户对银行情感上 的依赖转化成其转换成本障碍，最终赢得客户的忠 诚，保证银行的长远健康发展。 参考文献： ［１］（美）德里克・艾伦，特尼鲁・拉奥．客户满意度数据分析［Ｍ］．陶 峻，李惠，等译．大连：东北财经大学出版社，２００５． １２ ＪＯｌｉｖｅｒ，Ｒｉｃｈａｒｄ Ｌ．Ｗｈｅｎｃｅ Ｃｏｎｓｕｍｅｒ Ｌｏｙａｌｔｙ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ ｏｆ Ｍａｒ－ ｋｅｔｉｎｇ，１９９９（６３）：３３—３４． ［３］陆娟．服务忠诚驱动因素与驱动机理——基于国内外相关理论 和实证研究的系统分析［Ｊ］＿管理世界，２００５（６）：１０７一ｌ１４． ［４］邹鹏，郝媛媛．基于态度和钱包份额两维度的客户忠诚度测量模 型［Ｊ］．管理世界，２００８，２１（３）：５８—６６． ［５］李惠瑶，罗海成，姚唐．企业形象对顾客态度忠诚与行为忠诚 的影响模型——来自零售银行业的证据［Ｊ］．管理评论，２０１２，２４ （６）：８８—９７． ［６］耿金花，高齐圣．基于联立方程的社区满意度模型［Ｊ］．系统工程， ２００７，２５（３）：１１１－１１４． ［７］李素红，陈立文．基于因子分析法的房地产上市公司财务风险评 价［Ｊ］．河北工业大学学报，２０１１。４０（６）：１０１—１０６． （责任编辑：郄彦平；校对：李丹） ４１
