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1、互联网金融W景下大学生投郎1财现状及其影响因素研究一以幅S省高校大学生为例O引言互联网金融是传统金融行业与互联网技术相结合的新兴领域，在互联网技术的驱动下，投资理财产品不断推陈出新，创新性大幅提升。大学生作为社会的一个特殊群体，其接纳新鲜事物的速度较快，是互联网投资理财的主要参与者。本文的主要研究问题是分析互联网金融背景下大学生投资理财的现状并对其影响因素进行探究。首先，阅读已有关于大学生投资理财的相关文献，结合实际情况找到影响大学生互联网投资理财行为的关键因素并设计问卷。其次，通过随机抽样的方式发放问卷，以175名陕西省高校大学生为研究对象，对大学生投资理财现状进行分析。随后，建立二元1.o
2、giStiC回归模型和多元线性回归模型，研究家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度、学校教育程度对互联网投资理财行为及其收益率的影响。最后，提出相应的对策建议。本文的研究结果一方面有助于在校大学生正确运用互联网金融进行投资理财.、提高其收益率、帮助其树立正确合理的理财观念，另一方面也有助于家庭和学校多方努力，通过培养和教育，帮助大学生合理地进行投资理财二1文献综述1.1 国外研究文献综述西方国家研究大学生理财行为开始较早，这可能与西方国家注重培养大学生的理财意识有关，其学校的理财教育体系也较为成熟。ShOShShahrabani1认为性别、国籍、年级和主修专业是影响大学生理财的重要
3、因素。HaiyangChen等人2研究发现专业、性别、经历和知识的匮乏等因素是影响大学生理财的重要因素。以上研究说明影响大学生进行投资理财的因素包括专业、性别、国籍、经历、自身金融知识的储备等。Norvilitis和MaC1.ean网认为家庭是影响大学生投资理财的重要因素之一。PamelaM.1.aBorde等4认为高校的理财教育会对大学生的理财素养产生显著影响。以上研究说明身处不同投资理财氛围、接受不同教育的大学生群体在投资理财上存在认知偏差。Kelly1.alonde等人5通过调查发现学生对理财的兴趣是影响大学生理财素养的重要因素。AniCarolineGrigionPotrich等人认为
4、大学生的金融态度对投资理财行为具有积极影响。以上研究结果说明大学生的态度和兴趣，即心理因素对投资理财具有一定的影响。1.2 国内研究文献综述国内在大学生投资理财领域的文章数量在2015至2019年有增加的趋势，在2020年后增速变缓，这和中国投资理财行业在近几年的高速发展和2020年新冠疫情改变了大学生的理财投资欲望有关。目前，大学生具有较强的投资理财潜在需求7,国内相关文献对大学生投资理财的影响因素分析主要集中在大学生的风险偏好程度、专业、所处环境的投资理财氛围、资金安全性、收益率、资金来源和所在地的经济发展水平差异等方面。大学生所处环境的投资理财氛围也会影响其投资理财行为，王玮琪网和安荣花
5、9认为家庭成员有投资理财行为会更注重孩子的理财能力的培养，通过与投资理财相关的交流，也可以获取一定的投资理财知识，因此，大学生是否进行投资理财和父母是否进行投资理财之间显著正相关10-12,但也有学者认为大学生会根据产品特性自主选择，与家庭因素关联不大13。此外，校园理财氛围与大学生的投资理财倾向有正相关关系，周围人是否进行投资理财也会影响自身是否进行投资理财14。国内大学生投资理财追求较高收益的同时也将风险控制在较低的水平或为了规避风险而不进行投资理财15,他们会选择储蓄、保险等风险较小的投资产品，回避股票、债券、期货和基金等风险较高的产品以减少其投资理财风险16。风险偏好程度是影响消费者是
6、否投资理财的重要影响因素，刘慧敏17认为风险偏好程度越高的消费者投资理财意愿越强，但刘念14却认为随着风险的递增，大学生的投资倾向逐渐降低。也有研究表明大学生的风险偏好程度越高，更可能在投资中获得较高的收益18。从金融专业素养角度，大学生对投资理财方面知识了解较少19。但大学生的金融专业素养越高，在投资中获得收益可能越大，即金融专业素养对投资收益具有一定的积极效应18。学校与投资理财相关的教育程度也是影响大学生是否进行投资理财的重要因素，程力维20认为学校对投资理财培训的情况对大学生投资理财有正向影响，但孙博21认为学校理财培训情况对高校学生是否进行投资理财无显著影响。除此之外，大学生在进行投
7、资理财会受到性别、年龄、所在地区、户籍、学校类型、专业等因素的影响21-22。1. 3文献述评综上所述，对大学生投资理财影响因素，国内外学者从各个角度提出了不同的看法。较为一致的是，大学生的专业、性别、周边投资理财氛围、风险偏好程度、所在地区、专业知识与学校相关教育对大学生投资理财行为存在一定的影响。但在如何影响、影响程度上并未形成统一。此外，当前从互联网金融这一视角下分析探究大学生投资理财的研究较少，所研究的影响因素还不够全面，例如大学生的自信程度等因素。受调研的时间地点不同、调查对象的文化和教育存在差异、投资理财工具与组合日新月异、互联网金融市场的快速发展等多方面影响，导致了大学生对投资理
8、财的看法和行为也不同，最终导致其收益率也大有不同。因此，本文立足于现状，结合已有文献，以陕西省在校大学生为研究对象,使用二元1.OgiStiC回归模型和多元线性回归模型，分别探究家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度、学校教育程度对大学生是否进行互联网投资理财和大学生互联网投资理财收益率的影响，并据此提出相应的意见和建议。2研究设计2.1调查与研究方法本文研究对象为陕西省高校大学生，通过线上线下相结合的方式发放调查问卷，以获取其个人基本信息、家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度与学校教育程度等信息。本文采用随机抽样的方式,共发放调查问卷200份，经仔细筛选，剔除不完整
9、、多答、用时过短等无效问卷后，共获得175份有效问卷，问卷有效率为87.5%。使用EXCel对有效问卷信息进行整理后，再利用SPSS统计软件，采用频数分析、独立样本t检验、二元1.ogiStiC回归分析、多元线性回归分析方法研究陕西省大学生投资理财现状及其影响因素。2. 2变量测量本文所需数据无法从公开统计资料中获取，因此，本文采用结构化问卷作为研究工具。问卷设计是在已有文献的基础上，并结合实地访谈与大学生投资理财现状设计的。主要包括个人基本信息、家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度与学校教育程度等六方面。个人基本信息包括是否投资互联网金融产品(PrOb)、互联网金融理财的收益率
10、(yield)、性别、学校所在地、年级、所学专业、月均生活费等。家庭投资氛围(atmosphere)、金融专业素养(expertise)、风险偏好程度(risk)、自信程度(ConfidenCe)与学校教育程度(education)的测度均采用李克特5点量表尺，依次由1分到5分代表非常低到非常高。2. 3样本基本信息本文所收集的175份有效问卷中，有36名研窕对象没有互联网投资理财经历，其基本特征见表1。表1没有互联网投资理财经历的样本基本信息由上表可知，在没有互联网投资理财经历的36个研究对象中，男性有16人(44.4%)、女性有20人(55.6%)。从学校所在地来看,陕北地区有5人(13.
11、9%)、关中地区有26人(72.2%)、陕南地区有5人(13.9%)。从所学专业来看，经管类专业的有7人(19.4%)、非经管类专业的有29人(80.6%)。从学校所在地来看,月均生活费10001500元的有26人(72.2%)、月均生活费1500-2000元的有10人(27.8%)。从年级来看，大一学生有20人(55.6%)、大二有9人(25%)、大三有4人(11.1%)、大四有3人(8.3%)。有互联网投资理财经历的139名研究对象的样本特征如表2。由上表可知，在有互联网投资理财经历的139个研究对象中，从互联网金融理财的收益率来看，收益率在H,-10%)之间的有21人(15.1%)、在-
12、10%,-5%)之间的有24人(17.3%)、在-5%,0%)之间的有11人(7.9%)、在0,5%)之间的有49人(35.3%)、在5%,10%)之间的有22人(15.8%)、在10,+刃)之间的有12人(8.6%)。从性别来看，男性有65人(46.8%)、女性有74人(53.2%)。从学校所在地来看，学校所在地在陕北地区的有16人(11.5%)、学校所在地在关中地区的有113人(81.3%)、学校所在地在陕南地区的有10人(7.2%)。从所学专业来看，经管类专业有113人(81.3%)、非经管类专业有26人(20.9%)。从月均生活费来看，月均生活费10001500元的有38人(27.3%
13、)、月均生活费1500-2000元的有65人(46.8%)、月均生活费2000-2500元的有26人(18.7%)、月均生活费2500元以上的有10人(7.2%)。从年级来看，大一学生有14人(10.1%)、大二有88人(63.3%)、大三有21人(15.1%)、大四有16人(11.5%)。对比以上两组数据可初步得知，性别因素不会对是否进行互联网投资理财产生显著影响；学校所在地所产生的显著差异可能是因为陕西省高校大部分位于关中地区；经管类专业的大学生更倾向于进行互联网投资理财；生活费较高的大学生更倾向于进行互联网投资理财；在有互联网投资理财经历的大学生中，其收益率普遍为正，且绝大部分收益率在0
14、%5%之间。2. 4模型设定2.1.1 大学生是否有互联网投资理财行为的影响因素分析研究大学生是否有互联网投资理财行为的影响因素，要以大学生是否进行互联网投资理财作为因变量，该变量为“01”变量，“有互联网投资理财行为”赋值为1,“没有互联网投资理财行为”赋值为0。因此，采用二元1.OgiStiC回归分析。设P为大学生有互联网投资理财行为的概率(OVPV1),!P为大学生没有互联网投资理财行为的概率，并对P做Iogit转换，以为因变量，具体回归模型如下：由上式可得：其中，BO为常数项，Bi为回归系数，Xi为第i个变量矩阵。2.1.2 大学生互联网投资理财收益率的影响因素分析在二元1.ogiSt
15、iC回归模型的基础上，本文进一步探究了大学生家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度与学校教育程度是否会对其互联网投资理财收益产生影响。因此，对有互联网投资理财经历的139个样本数据进行多元线性回归分析，具体回归模型如下：其中，yield表示有互联网投资理财经历的大学生的投资理财收益率，atmosphere表示个体的家庭投资氛围，expertise表示个体的金融专业素养，risk表示个体的风险偏好程度，CoZidence表示个体的自信程度，education表示个体的学校教育程度，BO为常数项，Bi为回归系数，i为随机误差项。3研究分析3.1 二元1.ogiStiC回归分析在进行二元
16、1.OgiStiC回归分析前，先使用独立样本t检验，分别检验有互联网投资理财经历的大学生和没有互联网投资理财经历的大学生的家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度、自信程度与学校教育程度是否存在差异，从而筛选出确实对因变量有影响的自变量进行后续的分析，具体结果见表3。由表3结果可知，有互联网投资理财行为的个体的家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度显著高于没有互联网投资理财行为的个体(p=0.000),而有互联网投资理财行为的个体和没有互联网投资理财行为的个体的自信程度、学校教育程度不存在显著的差异(p0.1),因此在后续的二元1.OgiStiC回归分析中，将自信程度和学校教育程度剔除。借鉴以往文献做法，为避免截面数据可能存在的异方差和多重共线性问题,先对家庭投资氛围、金融专业素养、风险偏好程度
