互聯(lián)網(wǎng)金融背景下大學(xué)生投資理財(cái)現(xiàn)狀及其影響因素研究-以陜西省高校大學(xué)生為例

0引言互聯(lián)網(wǎng)金融是傳統(tǒng)金融行業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)相結(jié)合的新興領(lǐng)域，在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的驅(qū)動(dòng)下，投資理財(cái)產(chǎn)品不斷推陳出新，創(chuàng)新性大幅提升。大學(xué)生作為社會(huì)的一個(gè)特殊群體，其接納新鮮事物的速度較快，是互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)闹饕獏⑴c者。本文的主要研究問(wèn)題是分析互聯(lián)網(wǎng)金融背景下大學(xué)生投資理財(cái)?shù)默F(xiàn)狀并對(duì)其影響因素進(jìn)行探究。首先，閱讀已有關(guān)于大學(xué)生投資理財(cái)?shù)南嚓P(guān)文獻(xiàn)，結(jié)合實(shí)際情況找到影響大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的關(guān)鍵因素并設(shè)計(jì)問(wèn)卷。其次，通過(guò)隨機(jī)抽樣的方式發(fā)放問(wèn)卷，以175名陜西省高校大學(xué)生為研究對(duì)象，對(duì)大學(xué)生投資理財(cái)現(xiàn)狀進(jìn)行分析。隨后，建立二元Logistic回歸模型和多元線性回歸模型，研究家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度、學(xué)校教育程度對(duì)互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為及其收益率的影響。最后，提出相應(yīng)的對(duì)策建議。本文的研究結(jié)果一方面有助于在校大學(xué)生正確運(yùn)用互聯(lián)網(wǎng)金融進(jìn)行投資理財(cái)、提高其收益率、幫助其樹(shù)立正確合理的理財(cái)觀念，另一方面也有助于家庭和學(xué)校多方努力，通過(guò)培養(yǎng)和教育，幫助大學(xué)生合理地進(jìn)行投資理財(cái)。1文獻(xiàn)綜述1.1國(guó)外研究文獻(xiàn)綜述西方國(guó)家研究大學(xué)生理財(cái)行為開(kāi)始較早，這可能與西方國(guó)家注重培養(yǎng)大學(xué)生的理財(cái)意識(shí)有關(guān)，其學(xué)校的理財(cái)教育體系也較為成熟。ShoshShahrabani[1]認(rèn)為性別、國(guó)籍、年級(jí)和主修專業(yè)是影響大學(xué)生理財(cái)?shù)闹匾蛩亍aiyangChen等人[2]研究發(fā)現(xiàn)專業(yè)、性別、經(jīng)歷和知識(shí)的匱乏等因素是影響大學(xué)生理財(cái)?shù)闹匾蛩?。以上研究說(shuō)明影響大學(xué)生進(jìn)行投資理財(cái)?shù)囊蛩匕▽I(yè)、性別、國(guó)籍、經(jīng)歷、自身金融知識(shí)的儲(chǔ)備等。Norvilitis和MacLean[3]認(rèn)為家庭是影響大學(xué)生投資理財(cái)?shù)闹匾蛩刂?。PamelaM.LaBorde等[4]認(rèn)為高校的理財(cái)教育會(huì)對(duì)大學(xué)生的理財(cái)素養(yǎng)產(chǎn)生顯著影響。以上研究說(shuō)明身處不同投資理財(cái)氛圍、接受不同教育的大學(xué)生群體在投資理財(cái)上存在認(rèn)知偏差。KellyLalonde等人[5]通過(guò)調(diào)查發(fā)現(xiàn)學(xué)生對(duì)理財(cái)?shù)呐d趣是影響大學(xué)生理財(cái)素養(yǎng)的重要因素。AniCarolineGrigionPotrich等人[6]認(rèn)為大學(xué)生的金融態(tài)度對(duì)投資理財(cái)行為具有積極影響。以上研究結(jié)果說(shuō)明大學(xué)生的態(tài)度和興趣，即心理因素對(duì)投資理財(cái)具有一定的影響。1.2國(guó)內(nèi)研究文獻(xiàn)綜述國(guó)內(nèi)在大學(xué)生投資理財(cái)領(lǐng)域的文章數(shù)量在2015至2019年有增加的趨勢(shì)，在2020年后增速變緩，這和中國(guó)投資理財(cái)行業(yè)在近幾年的高速發(fā)展和2020年新冠疫情改變了大學(xué)生的理財(cái)投資欲望有關(guān)。目前，大學(xué)生具有較強(qiáng)的投資理財(cái)潛在需求[7]，國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)大學(xué)生投資理財(cái)?shù)挠绊懸蛩胤治鲋饕性诖髮W(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、專業(yè)、所處環(huán)境的投資理財(cái)氛圍、資金安全性、收益率、資金來(lái)源和所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異等方面。大學(xué)生所處環(huán)境的投資理財(cái)氛圍也會(huì)影響其投資理財(cái)行為，王瑋琪[8]和安榮花[9]認(rèn)為家庭成員有投資理財(cái)行為會(huì)更注重孩子的理財(cái)能力的培養(yǎng)，通過(guò)與投資理財(cái)相關(guān)的交流，也可以獲取一定的投資理財(cái)知識(shí)，因此，大學(xué)生是否進(jìn)行投資理財(cái)和父母是否進(jìn)行投資理財(cái)之間顯著正相關(guān)[10-12]，但也有學(xué)者認(rèn)為大學(xué)生會(huì)根據(jù)產(chǎn)品特性自主選擇，與家庭因素關(guān)聯(lián)不大[13]。此外，校園理財(cái)氛圍與大學(xué)生的投資理財(cái)傾向有正相關(guān)關(guān)系，周?chē)耸欠襁M(jìn)行投資理財(cái)也會(huì)影響自身是否進(jìn)行投資理財(cái)[14]。國(guó)內(nèi)大學(xué)生投資理財(cái)追求較高收益的同時(shí)也將風(fēng)險(xiǎn)控制在較低的水平或?yàn)榱艘?guī)避風(fēng)險(xiǎn)而不進(jìn)行投資理財(cái)[15]，他們會(huì)選擇儲(chǔ)蓄、保險(xiǎn)等風(fēng)險(xiǎn)較小的投資產(chǎn)品，回避股票、債券、期貨和基金等風(fēng)險(xiǎn)較高的產(chǎn)品以減少其投資理財(cái)風(fēng)險(xiǎn)[16]。風(fēng)險(xiǎn)偏好程度是影響消費(fèi)者是否投資理財(cái)?shù)闹匾绊懸蛩?，劉慧敏[17]認(rèn)為風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高的消費(fèi)者投資理財(cái)意愿越強(qiáng)，但劉念[14]卻認(rèn)為隨著風(fēng)險(xiǎn)的遞增，大學(xué)生的投資傾向逐漸降低。也有研究表明大學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度越高，更可能在投資中獲得較高的收益[18]。從金融專業(yè)素養(yǎng)角度，大學(xué)生對(duì)投資理財(cái)方面知識(shí)了解較少[19]。但大學(xué)生的金融專業(yè)素養(yǎng)越高，在投資中獲得收益可能越大，即金融專業(yè)素養(yǎng)對(duì)投資收益具有一定的積極效應(yīng)[18]。學(xué)校與投資理財(cái)相關(guān)的教育程度也是影響大學(xué)生是否進(jìn)行投資理財(cái)?shù)闹匾蛩兀塘S[20]認(rèn)為學(xué)校對(duì)投資理財(cái)培訓(xùn)的情況對(duì)大學(xué)生投資理財(cái)有正向影響，但孫博[21]認(rèn)為學(xué)校理財(cái)培訓(xùn)情況對(duì)高校學(xué)生是否進(jìn)行投資理財(cái)無(wú)顯著影響。除此之外，大學(xué)生在進(jìn)行投資理財(cái)會(huì)受到性別、年齡、所在地區(qū)、戶籍、學(xué)校類(lèi)型、專業(yè)等因素的影響[21-22]。1.3文獻(xiàn)述評(píng)綜上所述，對(duì)大學(xué)生投資理財(cái)影響因素，國(guó)內(nèi)外學(xué)者從各個(gè)角度提出了不同的看法。較為一致的是，大學(xué)生的專業(yè)、性別、周邊投資理財(cái)氛圍、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、所在地區(qū)、專業(yè)知識(shí)與學(xué)校相關(guān)教育對(duì)大學(xué)生投資理財(cái)行為存在一定的影響。但在如何影響、影響程度上并未形成統(tǒng)一。此外，當(dāng)前從互聯(lián)網(wǎng)金融這一視角下分析探究大學(xué)生投資理財(cái)?shù)难芯枯^少，所研究的影響因素還不夠全面，例如大學(xué)生的自信程度等因素。受調(diào)研的時(shí)間地點(diǎn)不同、調(diào)查對(duì)象的文化和教育存在差異、投資理財(cái)工具與組合日新月異、互聯(lián)網(wǎng)金融市場(chǎng)的快速發(fā)展等多方面影響，導(dǎo)致了大學(xué)生對(duì)投資理財(cái)?shù)目捶ê托袨橐膊煌罱K導(dǎo)致其收益率也大有不同。因此，本文立足于現(xiàn)狀，結(jié)合已有文獻(xiàn)，以陜西省在校大學(xué)生為研究對(duì)象，使用二元Logistic回歸模型和多元線性回歸模型，分別探究家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度、學(xué)校教育程度對(duì)大學(xué)生是否進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)和大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)收益率的影響，并據(jù)此提出相應(yīng)的意見(jiàn)和建議。2研究設(shè)計(jì)2.1調(diào)查與研究方法本文研究對(duì)象為陜西省高校大學(xué)生，通過(guò)線上線下相結(jié)合的方式發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷，以獲取其個(gè)人基本信息、家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度與學(xué)校教育程度等信息。本文采用隨機(jī)抽樣的方式，共發(fā)放調(diào)查問(wèn)卷200份，經(jīng)仔細(xì)篩選，剔除不完整、多答、用時(shí)過(guò)短等無(wú)效問(wèn)卷后，共獲得175份有效問(wèn)卷，問(wèn)卷有效率為87.5%。使用Excel對(duì)有效問(wèn)卷信息進(jìn)行整理后，再利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件，采用頻數(shù)分析、獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、二元Logistic回歸分析、多元線性回歸分析方法研究陜西省大學(xué)生投資理財(cái)現(xiàn)狀及其影響因素。2.2變量測(cè)量本文所需數(shù)據(jù)無(wú)法從公開(kāi)統(tǒng)計(jì)資料中獲取，因此，本文采用結(jié)構(gòu)化問(wèn)卷作為研究工具。問(wèn)卷設(shè)計(jì)是在已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，并結(jié)合實(shí)地訪談與大學(xué)生投資理財(cái)現(xiàn)狀設(shè)計(jì)的。主要包括個(gè)人基本信息、家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度與學(xué)校教育程度等六方面。個(gè)人基本信息包括是否投資互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品(prob)、互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)氖找媛?yield)、性別、學(xué)校所在地、年級(jí)、所學(xué)專業(yè)、月均生活費(fèi)等。家庭投資氛圍(atmosphere)、金融專業(yè)素養(yǎng)(expertise)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度(risk)、自信程度(confidence)與學(xué)校教育程度(education)的測(cè)度均采用李克特5點(diǎn)量表尺，依次由1分到5分代表非常低到非常高。2.3樣本基本信息本文所收集的175份有效問(wèn)卷中，有36名研究對(duì)象沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷，其基本特征見(jiàn)表1。表1沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的樣本基本信息由上表可知，在沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的36個(gè)研究對(duì)象中，男性有16人(44.4%)、女性有20人(55.6%)。從學(xué)校所在地來(lái)看，陜北地區(qū)有5人(13.9%)、關(guān)中地區(qū)有26人(72.2%)、陜南地區(qū)有5人(13.9%)。從所學(xué)專業(yè)來(lái)看，經(jīng)管類(lèi)專業(yè)的有7人(19.4%)、非經(jīng)管類(lèi)專業(yè)的有29人(80.6%)。從學(xué)校所在地來(lái)看，月均生活費(fèi)1000～1500元的有26人(72.2%)、月均生活費(fèi)1500～2000元的有10人(27.8%)。從年級(jí)來(lái)看，大一學(xué)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%)。有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的139名研究對(duì)象的樣本特征如表2。由上表可知，在有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的139個(gè)研究對(duì)象中，從互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)氖找媛蕘?lái)看，收益率在(-∞，-10%)之間的有21人(15.1%)、在[-10%，-5%)之間的有24人(17.3%)、在[-5%，0%)之間的有11人(7.9%)、在[0，5%)之間的有49人(35.3%)、在[5%，10%)之間的有22人(15.8%)、在[10，＋∞%)之間的有12人(8.6%)。從性別來(lái)看，男性有65人(46.8%)、女性有74人(53.2%)。從學(xué)校所在地來(lái)看，學(xué)校所在地在陜北地區(qū)的有16人(11.5%)、學(xué)校所在地在關(guān)中地區(qū)的有113人(81.3%)、學(xué)校所在地在陜南地區(qū)的有10人(7.2%)。從所學(xué)專業(yè)來(lái)看，經(jīng)管類(lèi)專業(yè)有113人(81.3%)、非經(jīng)管類(lèi)專業(yè)有26人(20.9%)。從月均生活費(fèi)來(lái)看，月均生活費(fèi)1000～1500元的有38人(27.3%)、月均生活費(fèi)1500～2000元的有65人(46.8%)、月均生活費(fèi)2000～2500元的有26人(18.7%)、月均生活費(fèi)2500元以上的有10人(7.2%)。從年級(jí)來(lái)看，大一學(xué)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%)。對(duì)比以上兩組數(shù)據(jù)可初步得知，性別因素不會(huì)對(duì)是否進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)產(chǎn)生顯著影響；學(xué)校所在地所產(chǎn)生的顯著差異可能是因?yàn)殛兾魇「咝４蟛糠治挥陉P(guān)中地區(qū)；經(jīng)管類(lèi)專業(yè)的大學(xué)生更傾向于進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)；生活費(fèi)較高的大學(xué)生更傾向于進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)；在有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的大學(xué)生中，其收益率普遍為正，且絕大部分收益率在0%～5%之間。2.4模型設(shè)定2.4.1大學(xué)生是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的影響因素分析研究大學(xué)生是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的影響因素，要以大學(xué)生是否進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)作為因變量，該變量為“0～1”變量，“有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為”賦值為1，“沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為”賦值為0。因此，采用二元Logistic回歸分析。設(shè)P為大學(xué)生有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率(0＜P＜1)，1～P為大學(xué)生沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率，并對(duì)P做logit轉(zhuǎn)換，以為因變量，具體回歸模型如下:由上式可得:其中，β0為常數(shù)項(xiàng)，βi為回歸系數(shù)，xi為第i個(gè)變量矩陣。2.4.2大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)收益率的影響因素分析在二元Logistic回歸模型的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步探究了大學(xué)生家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度與學(xué)校教育程度是否會(huì)對(duì)其互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)收益產(chǎn)生影響。因此，對(duì)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的139個(gè)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行多元線性回歸分析，具體回歸模型如下:其中，yieldi表示有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的大學(xué)生的投資理財(cái)收益率，atmosphere表示個(gè)體的家庭投資氛圍，expertise表示個(gè)體的金融專業(yè)素養(yǎng)，risk表示個(gè)體的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，confidence表示個(gè)體的自信程度，education表示個(gè)體的學(xué)校教育程度，β0為常數(shù)項(xiàng)，βi為回歸系數(shù)，εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)。3研究分析3.1二元Logistic回歸分析在進(jìn)行二元Logistic回歸分析前，先使用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，分別檢驗(yàn)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的大學(xué)生和沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的大學(xué)生的家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度與學(xué)校教育程度是否存在差異，從而篩選出確實(shí)對(duì)因變量有影響的自變量進(jìn)行后續(xù)的分析，具體結(jié)果見(jiàn)表3。表3是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為在五個(gè)自變量上的差異分析由表3結(jié)果可知，有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的個(gè)體的家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度顯著高于沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的個(gè)體(p＝0.000)，而有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的個(gè)體和沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的個(gè)體的自信程度、學(xué)校教育程度不存在顯著的差異(p＞0.1)，因此在后續(xù)的二元Logistic回歸分析中，將自信程度和學(xué)校教育程度剔除。借鑒以往文獻(xiàn)做法，為避免截面數(shù)據(jù)可能存在的異方差和多重共線性問(wèn)題，先對(duì)家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度進(jìn)行了容忍度分析和方差膨脹因子分析，分析結(jié)果如表4所示。表4自變量間容忍度和方差膨脹因子由表4結(jié)果可知，三個(gè)自變量的容忍度(Tolerance)都在0.8以上，遠(yuǎn)大于0.1，且方差膨脹因子(VIF)均在1.1左右，遠(yuǎn)小于10，說(shuō)明模型中三個(gè)自變量間不存在嚴(yán)重的多重共線性，可進(jìn)行下一步的二元Logistic回歸分析。以是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為為因變量(0＝否，1＝是)，家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度為自變量，進(jìn)行二元Logistic回歸，具體結(jié)果見(jiàn)表5。表5二元Logistic回歸結(jié)果由表5結(jié)果可知，家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度能顯著地影響互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為。具體而言，家庭投資氛圍會(huì)對(duì)是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為產(chǎn)生顯著的正向影響(p＝0.000)，且家庭投資氛圍每增加一個(gè)單位，有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率將比沒(méi)互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率高334.3%。同樣的，金融專業(yè)素養(yǎng)會(huì)對(duì)是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為產(chǎn)生顯著的正向影響(p＝0.000)，且金融專業(yè)素養(yǎng)每增加一個(gè)單位，有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率將比沒(méi)互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率高411.8%。此外，風(fēng)險(xiǎn)偏好程度這一變量的系數(shù)也在1%的顯著性水平上顯著為正(p＝0.004)，且風(fēng)險(xiǎn)偏好程度每增加一個(gè)單位，有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率將比沒(méi)互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的概率高262.1%，說(shuō)明大學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)偏好程度水平與其是否有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為之間也具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。3.2多元線性回歸分析在有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的群體中(共139人)，以互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛蕿橐蜃兞?，家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度、學(xué)校教育程度為自變量，進(jìn)行多元線性回歸分析，具體結(jié)果見(jiàn)表6。表6多元線性回歸結(jié)果由表6可知，家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度與學(xué)校教育程度這五個(gè)自變量的容忍度均遠(yuǎn)大于0.1，VIF均遠(yuǎn)小于10，說(shuō)明自變量之間不存在多重共線性。同時(shí)，表6列出了五個(gè)自變量對(duì)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛氏嚓P(guān)關(guān)系的檢驗(yàn)結(jié)果。具體而言，家庭投資氛圍不會(huì)對(duì)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛视酗@著影響(p＝0.578)。大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛逝c其金融專業(yè)素養(yǎng)在5%的顯著性水平下呈顯著的正相關(guān)關(guān)系(p＝0.012)，即具有較高金融專業(yè)素養(yǎng)的大學(xué)生在互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)過(guò)程中會(huì)有較高的收益率。大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛逝c其風(fēng)險(xiǎn)偏好程度在1%的顯著性水平下呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(p＝0.000)，即在大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)金融投資者中，那些較為保守的、對(duì)風(fēng)險(xiǎn)持謹(jǐn)慎態(tài)度的投資者，相對(duì)較為激進(jìn)的、喜好風(fēng)險(xiǎn)的投資者來(lái)說(shuō)收益率更高。大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛逝c其自信程度在1%的顯著性水平下呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系(p＝0.002)，即在互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)過(guò)程中有較強(qiáng)自信心、對(duì)自身行為十分肯定的大學(xué)生，其收益率更低。學(xué)校教育程度不會(huì)對(duì)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛视酗@著影響(p＝0.082)。4結(jié)論與建議本文以隨機(jī)抽樣的方式，選取了175名來(lái)自陜西省各地區(qū)高校不同年級(jí)及專業(yè)的大學(xué)生為樣本，調(diào)查了其互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)相關(guān)信息和家庭投資氛圍、金融專業(yè)素養(yǎng)、風(fēng)險(xiǎn)偏好程度、自信程度、學(xué)校教育程度，進(jìn)一步檢驗(yàn)了大學(xué)生是否進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)挠绊懸蛩?，同時(shí)也檢驗(yàn)了有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷的大學(xué)生的投資理財(cái)收益受何因素影響。具體研究結(jié)果如下。第一，良好的家庭投資氛圍會(huì)促使大學(xué)生進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)，但不會(huì)對(duì)其收益率有顯著影響。一般而言，大學(xué)生的家庭成員對(duì)其投資理財(cái)持支持態(tài)度、有互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)經(jīng)歷或計(jì)劃，會(huì)促使大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)行為的發(fā)生。但由于家庭成員缺乏一定專業(yè)知識(shí)和客觀判斷，可能無(wú)法提升大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)投資理財(cái)?shù)氖找媛省５诙?，由于金融專業(yè)素養(yǎng)較高的大學(xué)生具備一定的理論知識(shí)和實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，獲取信息的