基于Cox模型的商业银行顾客资产风险影响因素

李云飞，周 镭，任静思

(西安工程大学管理学院，陕西西安710048)

银行卡作为一种非常重要的金融支付工具，在方便顾客交易的同时，也极大地推动了银行业的快速发展，从而受到业界的广泛关注。然而，随着我国银行卡市场整体规模的不断扩大，市场竞争空前加剧，各大银行为抢占先机，不断推出新的优惠措施，用于吸引新顾客和维系老顾客，从而实现顾客资产份额的不断扩大，提升顾客资产的盈利水平。

顾客资产作为一种无形资产，其本身的经营和管理存在着一定的风险性。根据BOLTON和LEMON等的研究，顾客关系维持时间的长短影响顾客资产的盈利性，而银行卡持卡顾客与银行关系的维系又取决于银行提供的服务质量［1－2］。因此，要提升顾客资产的盈利性，就必须加强企业自身的行为规范，重视对顾客资产的风险管理，以便将顾客资产的风险水平控制在合理的范围内，避免因顾客资产风险过大而造成不必要的经济损失。截至目前，顾客资产风险的研究主要集中在对顾客资产作为无形资产的理论探讨上，认为顾客行为的不确定性是造成顾客资产风险的主要原因，而忽视了企业行为层面给顾客资产的经营和管理所带来的风险。那么，企业自身的哪些行为是引发顾客资产风险的主要原因，企业应该如何通过自身行为的规范来降低顾客资产的风险性，对于这些问题至今还缺乏较为系统的阐释。基于此，笔者在回顾相关文献的基础上，从企业行为层面整理出引发顾客资产风险的11个影响因素，并以西安市商业银行银行卡持有顾客为研究对象，采用Cox模型进行实证研究，以便找出其中的关键要素，从而为顾客资产的风险管理者提供决策支持［3］。

1 建模方法

近年来Cox模型在顾客风险研究领域得到了较好的应用，这主要归因于它对某些具有高风险顾客特征变量的有效识别，以及对顾客转移风险的良好预测［4］。Cox 比例风险模型［5－7］是由英国统计学家COX于1972年提出的，也称比例危险度模型，是生存分析法常用的基本方法之一，相对于其他回归模型而言，它可以在无需依赖任何特定分布假设的条件下，实现对协变量与风险率之间关系的估计。Cox模型的基本表达式如下:

其中:h(t，X)为具有协变量X的个体在时刻t的危险函数(也称瞬时死亡函数);h0(t)为所有危险因素都为0时的基准风险函数，是与时间有关的任意函数，函数形式无任何限定，但为非负值，假定它与h(t，X)是成比例的，h0(t)没有明确的定义和假设的分布，其参数无法估计，为非参数部分;βi为偏回归系数，是需要根据样本估计的参数，它表示在其他协变量不变时，xi每变化一个单位，风险率的自然对数变化βi单位，若βi＞0表明该因素为危险因素，若βi＜0表明该因素为保护因素，若βi=0表明该因素为无关因素;xi为协变量，可以是定量的、定性的或为等级资料。

2 风险影响因素选取和变量设计

2.1 风险影响因素的选取

从顾客资产风险相关研究来看，很多学者是从顾客变量(包括顾客特征变量和顾客行为变量)的角度来探讨顾客资产的风险性，认为顾客行为的主观性和易受影响性是造成顾客资产风险的主要原因。具体而言，是由于顾客的感知失误、不满意、不信任和退出态度等引发顾客购买行为的波动性和顾客关系的脆弱性，进而导致顾客资产的流失性风险、衰退性风险及波动性风险的增加［8］，而忽视了企业行为层面的风险，对引发顾客购买行为波动性和顾客关系脆弱性的原因缺乏深入细致的研究。基于此，笔者结合顾客资产的相关理论，从企业行为层面提取出引发顾客资产风险的11个影响因素，即产品质量 、服务质量、营业环境、价格、便利性、产品功能、产品品种、产品外观、企业社会责任、企业道德和企业信誉。其中产品质量 、服务质量、营业环境、价格、便利性、产品功能、产品品种和产品外观均属于顾客价值的范畴，是企业在经营和管理顾客资产过程中首先考虑的风险因素;由于企业社会责任的履行对顾客满意和顾客忠诚具有显著的间接性影响［9－10］，而顾客满意和顾客忠诚又是影响顾客资产的重要因素，因此，笔者将企业社会责任作为顾客资产风险的影响因素之一;此外，根据ROLANG等的研究结果，企业道德和企业信誉对顾客资产的经营同样有着重要的影响［11］，因此，笔者也将它们视为其中的影响因素。

2.2 变量设计

由于Cox模型对生存时间的独特要求，笔者将生存时间定义为商业银行持卡顾客从与其建立业务关系开始到正式注销银行卡结束业务关系的这段时间。结合上述可能会对商业银行顾客资产带来风险的要素进行变量设计，从而获得顾客对商业银行在经营和管理顾客资产过程中所表现出来的各种行为要素的整体认知程度。具体设计的变量分组与赋值如表1所示。

表1 变量分组与赋值

3 问卷信度分析

笔者采用典型抽样方法，通过对西安市各社区附近的商业银行网点直接发放问卷来获取调研数据，发放对象主要是商业银行银行卡持有顾客。该调研共发放问卷347份，回收问卷334份，剔除缺失问卷和不合格问卷，有效问卷为327份。按照顾客持有银行卡的情况，将有效问卷划分为完全数据和删失数据，其中完全数据107份，约占32.7%;删失数据220份。在327份有效问卷中，男性顾客约占45.6%，女性顾客约占54.4%;交通银行42份、浦发银行32份、中信银行34份、建设银行45份、华夏银行28份、农业银行24份、兴业银行22份、工商银行32份、光大银行27份、民生银行26份、其他银行15份。

4 Cox模型的构建

4.1 比例风险假设检验

在运用Cox模型进行多因素分析时，必须对其进行比例风险假设的验证，所谓满足比例风险假设，就是说比例风险是一个不随时间变化的常数，或者说，一个观测个体的风险与任一其他观测个体的风险成比例，比例常数与时间无关。如果检验结果不满足比例风险假设，那么模型的实际分析结果就会受到影响。笔者运用SPSS16.0中的时依协变量的Cox回归对其进行比例风险假设的检验，运行结果显示，这7个时依协变量的P值均大于0.05，说明它们均满足比例风险的假设条件。具体分析结果如表2所示。

表2 7个独立影响因素的比例风险假设检验结果

4.2 Cox回归模型的建立

在利用 Cox模型进行估计分析时，采用SPSS16.0统计分析软件中“Survival”分析的“Cox Regression”过程，以逐步回归方法建立回归模型，得到Cox回归分析结果，如表3所示。

表3 Cox模型回归结果分析

由表3可知，在Cox回归模型中有7个协变量包括产品质量x1，服务质量x2，价格x4，便利性x5，企业社会责任x9，企业道德x10，企业信誉 x11通过了显著性检验;其余4个协变量包括营业环境x3，产品功能x6，产品品种x7，产品外观x8则未通过显著性检验。现将通过显著性检验的7个协变量引入到Cox模型当中，得到Cox危险率函数模型如式(2)所示。

从回归分析结果来看，服务质量、便利性、企业社会责任、企业道德和企业信誉均同顾客资产的风险性呈负相关关系，它们的回归方程系数βi均小于零，这意味着当它们的水平不断提高时，顾客资产的风险性是降低的。因此，它们都是顾客资产风险的保护因素。而产品质量与价格的回归系数是大于零的，它们是顾客资产风险的危险因素。其原因为:当产品质量增加到一定程度时，企业投入的成本将会不断增大，这时顾客所带来的收益可能无法弥补企业为追求几近完美的产品质量所付出的努力，因此，从这个层面讲，产品质量在某种程度上反而成为企业经营顾客资产的危险因素;但对于服务价格而言，其价格标准的制定就必须要符合市场的要求，如果企业的价格过高，甚至于超过顾客所能接受的范围，势必会给顾客资产的经营造成危害。具体而言，服务质量和便利性程度分别增加一个等级，顾客关系的持续时间就会延长，从而使顾客资产的危险度分别降低1 －0.358=0.642 倍和 1 －0.546=0.454 倍，这本身就符合服务行业的本质。由于企业的顾客(包括商业银行)总是倾向于获得更多的收益而付出更少的努力，如果商业银行的服务质量越到位，便利性程度越高，就会不断增加持卡的顾客数量，延长顾客的持卡时间，从而为商业银行赢得更多的顾客资产的增加值，实现银行与顾客之间的双赢战略;当企业社会责任、企业道德和企业信誉这3个协变量分别增加一个等级时，顾客资产的危险度就会分别降低0.265倍、0.346倍和0.237倍，这说明商业银行的社会责任的履行与否，道德行为的规范与否以及信誉体系的完善与否对于获得和维系顾客资产都具有较大的促进作用。而对于产品质量而言，在其达到一定程度之后，每增加一个等级，生存时间就会缩短，顾客资产的危险度就会增加0.254倍;价格每增加一个等级，顾客资产的危险度就会增加0.457倍，因此商业银行在推出新的产品或服务时必须遵循市场定价机制，以降低顾客资产的风险性。如果按照这7个要素对商业银行顾客资产风险的影响程度的大小进行排列的话，它们依次为:服务质量、价格、便利性、企业道德、企业社会责任、产品质量和企业信誉。

在笔者的研究中，虽然营业环境、产品功能、产品外观和产品品种这4个影响因素均未进入Cox模型当中，但这并不表示它们对顾客资产风险没有任何影响，这可能是它们之间较强的相关性所导致的，即对于显著相关的一组变量来说，如果有一个变量进入到回归模型当中，则另一个变量就很可能被排斥在回归模型之外。如通过对这11个可能的影响因素进行Pearson相关性检验时发现，服务质量与营业环境之间具有非常显著的相关性，其相关系数为0.754，这说明当服务质量进入该模型时，营业环境就会被排除在模型之外，而这一切也只能说明营业环境所反映的相关信息被服务质量所替代了，却无法排除营业环境给顾客资产风险造成的影响。

5 结论

笔者运用Cox模型识别出引发商业银行顾客资产风险的7个要素，其中产品质量和价格为危险因素，服务质量、便利性、企业社会责任、企业道德和企业信誉均为保护因素。因此，对于商业银行的管理者来说，应该在稳定产品或服务价格、保证产品质量标准的前提下，努力提升企业的综合服务水平和顾客的便利性，并不断加强企业在社会责任、道德规范和信誉体系上的建设力度，从而有效降低顾客资产危险度，实现顾客资产的保值增值。

［1］BOLTON R N.A dynamicmodel of the duration of the customer's relationship with a continuous service provider:the role of satisfaction［J］.Marketing Science，1998，17(1):48 －49.

［2］LEMON K，RUSSELLW.A model of customer retention for new－to the world products and services［R］.Durham:Duke University，1995.

［3］刘倩，马辉民.基于客户关系演进的柔性推荐系统分析［J］.武汉理工大学学报:信息与管理工程版，2010，32(6):1002 －1006.

［4］田欣媛，周镭.基于Cox模型的信用卡顾客生命周期影响因素研究［J］.软科学，2010(3):141－144.

［5］王晓鹏，何建敏，马立成.Cox模型在企业财务困境预警中的应用［J］.价值工程，2007(11):4－8.

［6］杜本峰.事件史分析及其应用［M］.北京:经济科学出版社，2008:125－186.

［7］宋光磊，刘红霞.董事会治理风险预警研究:Cox模型的构建［J］.山西财经大学学报，2010(4):76－84.

［8］王海伟.非契约型客户资产风险形成及度量研究［D］.哈尔滨:哈尔滨工业大学图书馆，2007.

［9］魏农建，唐久益.基于企业社会责任的顾客满意实证研究［J］.上海大学学报，2009(2):106－120.

［10］李海芹，张子刚.CSR对企业声誉及顾客忠诚影响的实证研究［J］.南开管理评论，2010，13(1):90 －98.

［11］ROLANG T R，VALARIE A Z，KATHERINE N L.Driving customer equity［M］.New York:The Free Press，2000:12 －87.