宋俊輝
(哈爾濱商業大學金融學院,哈爾濱 150028)
互聯網金融行業的發展催生了互聯網金融理財這一全新的理財方式,相較于傳統的理財方式,互聯網金融理財具有操作便捷、贖回周期靈活、所需資金量小等優點。這些優點也正好迎合了大學生的理財需求,大學生作為未來理財的主力軍,在上學期間可以通過互聯網金融理財這一方式積累一些理財經驗,同時還能通過理財實踐獲得一些理財技能,培養自己的理財意識。但由于大學生缺乏獨立的判斷,理財行為容易受到身邊同學、家長意見的左右,同時還容易受市場信息的誤導,輕信互聯網理財平臺高利率的承諾從而產生虧損。因此,通過對大學生互聯網金融理財意愿的影響因素的分析,引導大學生樹立正確的理財意識是很有必要的。本研究采用結構方程模型的方法,通過對大學生互聯網理財參與意愿的影響因素的分析,一方面,對大學生互聯網金融的理財行為給出建議,幫助大學生樹立正確的投資理財觀念;另一方面,對互聯網金融理財平臺的發展給出建議,希望能更好地促進其發展。
先建立一個由測量方程和結構方程組成的用于表示可觀測變量和潛變量之間因果關系的結構方程模型。具體可表示為:X=Λx+δ;Y=Λy+ε。為外生觀測變量向量,是反映大學生對互聯網金融理財平臺安全性的擔憂、大學生個人主觀規范、互聯網金融理財平臺的理財收益、大學生互聯網金融理財參與意愿其他影響因素的指標;為內生觀測變量向量,是反映大學生互聯網金融理財意愿的指標;Λx、Λy 分別表示外生潛變量、內生潛變量各自與其觀測變量的關聯系數矩陣;ξ 為外生潛變量,指安全性擔憂、個人主觀規范、互聯網金融理財方式評價、理財收益;η 為內生潛變量,指互聯網金融理財意愿;ε和δ 分別表示測量誤差向量。
然后,構建外生潛變量與內生潛變量之間的結構方程模型η=Bη+Γξ+ξ。B 和Γ 分別為內生潛變量和外生潛變量的系數矩陣;ξ 為結構方程的隨機誤差項。ε 與η、ξ 及δ 無相關,而δ 與ε、η 及ξ 也無相關。
通過對文獻的梳理和實地發放調查問卷,本研究將對大學生互聯網金融理財意愿的影響因素分為四大類:一是互聯網金融理財的理財收益。大學生理財的目的大都是為了用自己的剩余可支配資金獲得一些額外收益,而由于大學生獲取信息的途徑較少,往往只能根據互聯網金融理財平臺所給出的理財收益來判斷自己的資金投資回報率,投資回報率越高其參與互聯網金融理財的意愿也就越高。二是大學生的主觀規范。大學生群體的特殊性在于:一方面,部分大學生由于家境富裕、生活條件優越,導致其可支配資金比較多;另一方面,大學生群體普遍沒有太多的投資理財經驗,缺乏自己的獨立判斷,在作決定的時候容易受到身邊同學和家長意見的影響,根據他們的意見來作出是否進行投資的決定。三是大學生個人對于互聯網金融理財這種理財方式的評價。從個人的角度來說,如果他們認為這種理財方式具有較好的發展前景,愿意把自己的剩余可支配資金通過這種方式進行理財投資,并且還會將這種方式推薦給身邊的同學和朋友,那么他們自己使用這種方式進行理財的意愿也就越高。四是大學生個人對于這種理財方式的安全性的擔憂。由于互聯網金融行業近些年來發展迅速,導致國家監管層面并不能及時出臺相應的法律法規進行監管,這也導致了人們對于互聯網金融理財平臺的安全性的擔憂,擔心自己資金的安全性,這種擔憂越強,其使用互聯網金融理財的意愿也就越低。故本研究提出如下假設:
H1:互聯網金融的理財收益越高,大學生使用互聯網金融理財的意愿也就越高。
H2:大學生的主觀規范和其使用互聯網金融理財的意愿具有正相關關系。
H3:大學生對互聯網金融理財的評價越高,其使用互聯網金融理財的意愿越高。
H4:大學生對互聯網金融理財這種理財方式的安全性的擔憂越高,其使用這種理財方式的意愿越低,即二者具有負相關關系。
基于研究假設和對文獻的梳理總結,本研究問卷設計主要包含兩個部分:第一部分是對大學生部分基本信息進行簡單統計,第二部分也是問卷的主體部分,采用了李克特七級量表的形式對相應題項進行了測量(量表部分如表1 所示)。

表1 問卷調查量表題項
本次調查的目標群體是鄭州市龍子湖大學城的大學生,通過問卷星進行問卷的發放與收集,在龍子湖大學城進行了定向投放,問卷發放數量為145份,最后累計回收問卷142 份,有效回收率為97%。
調查結果顯示,從總體來看,該地區大學生參與互聯網金融理財的時間較短,大都為兩年以下,其合計占比達到71.1%。他們投在互聯網金融理財的資金數額也比較少,大都為兩千元以下,累計占比達到67%,這也與他們的生活費金額密切相關,因為調查顯示大多數大學生的生活費金額在2400元以下。由此可知,該地區大學生的互聯網金融理財的意識已經有所萌芽,但還未形成普遍的使用該方式進行投資的投資觀念,對這種理財方式的接受程度還有待提高。
1.信度檢驗
在對模型進行數據分析之前,首先應對數據進行信效度檢驗,以確定數據的可靠性和有效性。Cronbach'sα 系數是目前進行信度檢驗比較常用的系數, 該系數的值越高則說明數據的內部一致性越強。由表2 可知,所有分組的Cronbach'sα 系數都大于0.8,該數值遠大于建議值0.6,信度檢驗通過。

表2 變量信度分析
2.效度檢驗
經過數據分析結果可知,KMO的值為0.835,巴特利特球狀檢驗統計值的顯著性概率為0,由表3 可知,CMIN/DF=1.791,GFI=0.849,AGFI=0.785,RMSEA=0.091,這些指標的值均在可接受范圍內,這說明數據的結構效度較好,與模型的擬合效果較好。至此,數據效度檢驗效果良好,效度檢驗通過。
在AMOS 軟件中,采用極大似然估計法對初始模型進行運算,然后根據運行結果通過減少路徑和增加共變關系的方法進行模型修正,修正后的模型如圖1 所示。修正后的模型適配度指數各項指數如表3 所示,各項指標數值均在可接受范圍內。因此,該模型能夠被用來對本研究所提到的理論假設進行檢驗和解釋。

表3 模型整體適配度指標值

圖1 大學生互聯網金融理財使用意愿模型圖
由表4 可知,H1、H2、H3、H4 均通過了假設檢驗,四個假設均得到了證實:由數據分析可得互聯網金融的理財收益越高,大學生使用互聯網金融理財的意愿也就越高;大學生的主觀規范和其使用互聯網金融理財的意愿具有正相關關系;大學生對互聯網金融理財的評價越高,其使用互聯網金融理財的意愿越高;大學生對互聯網金融理財這種理財方式的安全性的擔憂越高,其使用這種理財方式的意愿越低,即二者具有負相關關系(具體數據見表4)。
同時由圖1 可知,互聯網金融理財的理財收益和大學生的使用意愿之間的路徑系數為0.45,大學生的主觀規范和其對互聯網金融理財的使用意愿之間的路徑系數為0.55,可見主觀規范和理財收益對大學生對互聯網金融理財的使用意愿的影響是適中的即具有一般顯著影響。大學生對互聯網金融理財的評價與大學生對其使用意愿之間的路徑系數分別為0.72、0.78、0.82、0.83,即大學生對互聯網金融理財的評價與對互聯網金融理財的參與意愿具有較強的顯著影響。大學生對互聯網金融理財方式安全性的擔憂與其參與意愿之間的路徑系數為-0.26,即二者之間存在較弱的負向顯著影響。
本文通過建立SEM模型,對鄭州龍子湖大學城收集到的有效問卷進行了模型分析。研究表明,大學生對互聯網金融理財的評價、大學生的主觀規范、互聯網金融理財的理財收益這三種因素對大學生使用互聯網金融進行理財的意愿具有正向的顯著影響,其中大學生對互聯網金融理財這種理財方式的評價是影響其使用這種方式進行理財的最重要的變量,主觀規范和理財收益次之。研究結果還表明,大學生對互聯網金融理財這種理財方式的安全性的擔憂與大學生對其使用意愿具有負相關關系,即大學生對其安全性擔憂越強,其使用意愿就越低。
通過模型實證與分析,從互聯網金融理財平臺和大學生兩個角度提出建議。對互聯網金融理財平臺的建議:應將大學生的資金安全放在首位,同時以合理合法的方式提高理財產品的投資回報率來吸引大學生,同時還應注重自身的品牌經營,樹立自己在大學生群體中的口碑,提高大學生對平臺的評價。對大學生的建議:在進行互聯網金融理財時不能盲目聽從身邊人的意見,要有自己的獨立判斷;不能盲目聽信互聯網理財平臺的高收益的宣傳,理財有風險,投資需謹慎,一定要考察互聯網理財平臺是否可靠。