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一、數據收集

本文根據前人的研究結果，整理得出個人客戶銀行選擇行為的主要影響因素:他人建議、方便性、顧客服務、服務價格和營銷活動，將這五個因素設為影響個人客戶銀行選擇行為的一級指標。為了方便對這五個一級指標的直觀測量，借鑒CharlesBlandkson(2007)［12］(P479)、Almossawi(2001)［6］(P122)、DilpreetSingh和NamrataSandhu(2013)［20］的研究，分別確定五個一級指標的二級指標，二級指標共計23個，如表1所示。然后根據這些二級指標初步制定問卷，問卷的設計遵循合理性、一般性、邏輯性、明確性、非誘導性以及便于整理的原則，采用李克特五級等級量表，提供指標重要程度的五個層次，從1(“很不重要”)到5(“非常重要”)。問卷初步制定后，隨機挑選5個人審閱問卷，查看是否有不當或錯誤、理解困難或歧義的地方，根據其提出的意見，對問卷進行了修正。隨后將調整后的問卷交由長春市中信銀行的相關專業人員審閱，審閱內容包括對問卷設計的合理性、準確性、以及項目是否遺漏(特別是是否遺漏長春地區特有的銀行選擇因素)等。根據中信銀行反饋的建議，重新對問卷進行了修改。問卷修改完成后，隨機選取了10人對問卷進行試填寫。在填寫之前對10人講解了試填的目的及要求，并在填寫過程中詳細記錄填寫人員遇到的問題。試填寫之后，再次對問卷進行調整。最后將調整后的問卷交由兩位專家審閱，最終確定問卷內容。問卷發放于2014年4月在長春市區展開。問卷發放的形式為當面調查，發放渠道主要分為兩類:一是根據對銀行的分類，在各個商業銀行的支行網點展開調查。第二種為隨機向市民發放問卷。問卷共發放170份，有效問卷155份，有效率達91%。其中男性占37.4%，女性占62.4%。被調查者的年齡分布為:15－25歲占52.3%，26－35歲占31.6%，36－45歲占10.3%，46歲以上占5.8%。被調查者的個人年收入分布為:小于2，6000元占47.1%，2，6000－5，0000元占26.8%，5，0001－10，0000元占17.6%，10，0001－15，0000元占3.9%，15萬元以上占4.6%。數據收集所涉及的商業銀行包括長春市內的大型商業銀行、部分股份制商業銀行、郵政儲蓄銀行、城市商業銀行以及農商行①。

二、均值分析

為了對23個影響因素的重要性進行評價，首先使用SPSS軟件計算各個指標的平均值和標準差，并根據均值的大小進行排序，結果見表2。由表2可知，影響長春地區一般客戶銀行選擇行為的首要五個因素分別是:服務質量、服務效率、服務費用低、銀行職工待人禮貌和自助銀行地理位置便利。而最不重要的五個影響因素分別是:在我周圍流行、被家庭使用多年、銀行的網上營銷活動、創新產品和銀行的廣告。可見，個人客戶選擇銀行時更關心的因素主要與顧客服務、服務費用低以及自助銀行的地理位置便利性相關，其中最重要的影響因素是“服務質量”(均值=4.57)。而第三方的影響、創新的銀行產品以及銀行的宣傳對消費者的影響較小。如果考慮到被試者的性別差異，對男女客戶分別進行分析，最終得到了相類似的結果。如表3所示，無論男女，首要的五個因素依然主要與顧客服務、服務費用低以及自助銀行的地理位置便利性相關，而最不重要的五個因素也與之前分析相同，分別是關于第三方的影響、創新的銀行產品和銀行宣傳。對性別進行的單因素方差分析(ANOVA)進一步驗證了上述結論，如表3所示，除了“服務效率”和“存款利率高”之外，其余影響因素在性別方面沒有顯著性差異(在顯著性水平為0.05的前提下，P＞0.05)。可見在性別差異方面，分析結果與上述不區分性別的均值分析一致，即性別差異對個人客戶銀行選擇影響不大。

三、因子分析

為了提高實證研究的質量，本文還采用了因子分析的方法。因子分析是用來定義一般客戶銀行選擇標準的一種方法，有利于進一步探索影響客戶銀行選擇的潛在因子，從而以更加全面的視角看待銀行選擇行為的決定因素。本文先使用軟件分析提取23個影響因素的公共因子，公共因子提取之后再檢驗各個因子的內部一致性，刪除信度較低的因子，從而獲得可靠性更高的個人客戶銀行選擇行為的影響因素模型。用SPSS軟件對數據進行因子分析時，樣本的KMO值為0.739大于0.5，且Bartlett＇sTest的相伴概率值為0，表明適合做因子分析。按照特征值大于1的原則，提取出六個公共因子，具體結果見表4。由表4可知，六個公共因子的累計方差貢獻率達到了66.751%，表明六個公共因子提取了21①個原始指標大部分的信息。為了得到經濟含義更清晰的因子，用最大方差法進行因子旋轉，得到旋轉后的因子載荷陣，具體結果見表5。分析結果顯示:(1)表5中第一個因子F包含支行地理位置便利、自助銀行數量多、支行數量多和自助銀行地理位置便利這四個因素，共同反映了銀行網點對客戶的便利程度，因此命名為網點便利性。(2)第二個因子F2主要包含存款利率高、貸款利率低、信用卡沒有年費、服務費用低和向銀行申請貸款容易這五個價格影響因素，命名為服務價格。(3)第三個因子F3包含的五個項目分別為服務質量、服務效率、銀行重視顧客關系、營業時間的長短、周末和法定節假日營業。因子F3在服務質量、服務效率、銀行重視顧客關系三個因素上的載荷較多，在營業時間的長短和周末及法定節假日營業上的載荷相對較少。營業時間的長短和周末及法定節假日營業在一定程度上也是反映銀行的顧客服務狀況，因此可以把第三個因子命名為顧客服務。(4)第四個因子F4包括創新產品、銀行的廣告、銀行的網上營銷活動三個指標，這三個指標描述的是銀行對客戶的宣傳活動，因此將第四個因子命名為銀行宣傳。(5)第五個因子F5包含銀行職工待人禮貌和銀行的公共關系活動兩個影響因素，反映了銀行自身的形象塑造行為，因此將該因子命名為形象塑造。(6)第六個因子F6由被家庭使用多年和家人、朋友或親戚的建議兩個指標構成，描述的是第三方對個人客戶銀行選擇行為的影響，因此將其命名為他人建議。因子分析過程中計算得出的因子方差貢獻率反映的是各個因子的相對重要性，表6顯示了各個因子的方差貢獻率。由表6可知，六個因子中最重要的三個因子(方差貢獻率由大到小)分別為因子F1、因子F2和因子F3。因子F1的方差貢獻率為26.166%，說明了網點便利性是影響個人客戶銀行選擇的最重要因子。因子F2的方差貢獻率為13.014%，表明服務價格是影響個人客戶銀行選擇的次要因子。因子F3的方差貢獻率為8.375%，是影響個人客戶銀行選擇的第三重要因子。通過對各因子重要程度的評價可知，個人客戶在選擇銀行的時候，十分重視銀行的網點便利性、服務價格以及顧客服務，該結果與上述均值分析的結果基本一致。在因子分析之后，為了進一步了解上述影響因素及提取的各個因子在評價客戶銀行選擇行為的可靠性，本文使用克朗巴哈(Cronbach)內部一致性系數(α系數)對數據進行了可靠性檢驗。分析顯示，該指標體系總體的α系數為0.826，六個因子的α系數如表6所示。檢驗結果表明，因子F5的α系數較低，因此將該因子從模型中刪除，其余的因子都通過了檢驗，α系數都大于0.5，表明該評價模型具有較高的信度。最后，從因子的整體結構可以發現，提取出來的公因子與理論預測比較一致。表7為因子分析結果與理論預測相對比的模型，由表7可知模型擬合結果比較一致。

四、結論

本研究以中國的利率市場化改革為背景，以競爭愈加激烈的銀行業為切入點，建立了個人客戶銀行選擇行為的影響因素模型(表7)，主要的五個維度為方便性、服務價格、顧客服務、營銷活動以及他人建議，其中方便性對應于網點便利性因子，營銷活動對應于銀行宣傳因子。本研究通過均值分析法和因子分析法，使該模型揭示了長春地區個人客戶的銀行選擇行為，研究結果有助于引導長春乃至東北地區的商業銀行更好地認識客戶，為銀行的決策者在制定市場戰略時提供參考。本研究的分析結果表明，長春地區個人客戶在選擇銀行時主要考慮的影響因子是銀行的網點便利性、服務價格和顧客服務，其中二級指標服務質量是最重要的因素。因此，對于中小銀行以及今后成立的民營銀行而言，由于其相對于大型商業銀行在資產及規模等方面的弱勢，盡管不能做到網點覆蓋范圍大而廣，也應盡量滿足客戶的便利性要求。在銀行提供的服務方面，銀行個人客戶不僅重視服務的質量、效率等方面，也重視銀行服務的價格。自2003年《商業銀行服務價格管理暫行辦法》頒布以來，中國商業銀行服務收費范圍已經逐步涵蓋其大部分主要業務，且收費標準不斷上調，這引發了社會公眾的關注與質疑，使得銀行業而臨整體的信譽風險。但長遠來看，商業銀行的吸儲競爭將不斷加劇(陳小憲，2003)［22］，由此可見，商業銀行若想提升競爭力，應該在加強服務的同時，降低服務的價格以爭取更多的客戶。而對于中小銀行和民營銀行而言，客戶對服務和服務價格的重視既是其爭取更多客戶的機會，也是其面臨的巨大挑戰。此外，本研究結果還顯示，消費者的性別對銀行選擇因素的影響差別不大，因此商業銀行在對個人客戶做細分市場時可以不必太重視性別的差異。

作者：池商城卜偉段建宇單位：北京交通大學經濟管理學院北京大學光華管理學院