大学生互联网理财的非理性影响因素研究及对策分析

郭楚洋 王一玎 林川淞 吴博凯 薄斌

摘 要：随着互联网技术的发展和金融创新的推动，理财方式由原来单一的线下理财转变为线上线下双线理财，线上理财具有快捷、便利等特点，降低了理财的门槛，吸引了更多的投资者。本文通过logistics回归模型进行数据分析，认为大学生群体在理财中存在明显的非理性行为，其非理性行为与环境、教育等因素具有明显的相关性，学校和平台应该在学生理财的教育、理财产品设计等方面进行改进，保障大学生群体的权益，提高学生的财务管理能力。

关键词：大学生;互联网理财;非理性;理财策略;理财教育

本文索引：郭楚洋，王一玎，林川淞，等.<变量 2>[J].中国商论，2022（12）：-048.

中图分类号：F724.6 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2022）06（b）--03

随着信息通信技术的进步，互联网理财作为信息时代一种新产物进入越来越多人的视线，对传统的理财方式也产生了深远的影响，互联网理财不仅简化了传统金融市场的交易模式和交易渠道，还在一定程度上推动了中国的金融创新。除了上述的一些优势外，互联网理财还存在着诸多的弊端，由于其理财方式简便易懂并且离人们的生活较近，所以在第三方支付平台或互联网上随处可见关于互联网理财的广告，这些广告会用较高的回报率来吸引没有理财经验的群体，其中对于那些风险识别能力不足的人来说，投资上的一步失误就有可能造成无法挽回的损失。

1 文献综述

互联网金融产品具有技术上的排他性， 参与互联网理财需要有良好的金融和经济方面的知识，而大学生群体往往被认为是理财知识储备量低且抗风险能力较差的群体，他们的超前消费观和不足的消费能力会使其陷入一些互联网理财陷阱，最后甚至血本无归。从宏观环境上来看，年轻人具有正确的投资理财观念也是对未来理财环境的一种保障，然而当前的互联网理财环境及体系并不适合大多数大学生。一方面，大学生的可支配资金处于上升趋势，但与社会平均投资金额相比仍相差很多，即使理财门槛降低了，但由于互联网理财产品更新迭代快，而相关法律总是滞后出台，所以一些平台会存在一定的监管盲区，并伴有信息泄露、平台漏洞等安全隐患（刘海滢，2016），就导致大学生群体需要面临较高的资金风险。另一方面，理财广告用高额回报吸引大学生，在大学生群体进入平台后，很容易受从众心理影响而盲目投资，加之互联网理财产品品类复杂繁多，大学生不能在投资时保持足够的理性且缺乏相关的专业知识，最后往往不会得到预期的回报（段兆轩、陈叶叶，2021）。

国内有学者认为，投资者进行投资行为时是兼顾理性与非理性的（郭晨、周玉斌，2016），而非理性因素可以分为性格、经历等个人差异的内部因素和制度、环境等外部因素，这些都会影响投资者的投资选择并会贯穿投资者的整个决策过程（卞娜，2013）。还有学者认为，投资理财行为在很大程度上受信息的影响，一个投资行为的完成往往是非常复杂的，想要获得全部或大部分信息也不是容易的事，问题就在于投资者只能根据自己现有的信息进行判断和选择，而信息的不对称在很大程度会影响投资者最终的收益结局（张成翠，2014）。

综上，上述研究的不足之处在于并没有具体区分出不同群体投资非理性的影响因素，故本文将通过模型确定现实中影响大学生在进行投资理财行为时的非理性因素。基于此结果，探究高校及社会应如何对大学生群体开展有针对性的理财教育，并寻找适合大学生的互联网投资理财策略。

2 变量选择与模型建立

2.1 被解释变量与模型选择

引用风险偏好程度的分类方法，将样本因变量划分为风险回避、风险中立和风险追求三个等级并进行赋值，三个等级分别采用投资者在面对风险时的投资态度来衡量其进行理财行为中的理性占比，三个分类的理性占比逐渐下降且其间跨度相同，故为有序回归，在此假设的基础上，由于拟合因变量数量大于二，故选择有序多分类logistics回归模型。

2.2 问卷数据收集与解释变量选择

问卷包括大学生的基本情况、消费情况、财富管理、投资理财等可能影响大学生理性的因素。本次问卷的调查对象是天津各高校的本科生，問卷共发放212份，回收问卷212份，有效问卷189份。最终的评估结果为风险厌恶、风险中立和风险追求三个等级的大学生占比依次为41.3%、35.4%、23.3%。解释变量决定将可能影响投资理财时非理性程度的因素分为性别、年级、一次投资期限、理财的考量点、理财动机、消费习惯和专业类别七个内部自身因素的变量和月可支配资金、理财环境、利率变动三个外部因素。其中，因为各个自变量的哑变量设置均为离散型变量，故不再设置协变量。

3 实证与结果分析

3.1 实证结果

由表1可知，sig值为0.044<0.05，说明至少有一个自变量有效，即不含自变量的模型和含有自变量的模型具有显著差异，此结果具有统计学意义，也说明了模型拟合良好有效。由表2可知，在显著性0.05的水平上通过检验的自变量有月可支配闲置资金、理财环境、消费习惯和理财动机四个因素，进一步说明大学生在进行理财行为时其理性占比与性别、年级、所学专业没有联系。由表3可知，sig值为0.291>0.05，表示不拒绝偏回归系数βi值相同的原假设，说明回归方程平行，再次说明可以采用有序多分类logistics回归。

3.2 结果分析

3.2.1 单月可支配闲置资金

随着中国经济的稳步增长，大学生群体的可支配收入处于递增的趋势。根据调查结果，可将单月可支配闲置资金以100元为组距，从0～400+分为六组。由于对参数估计的输出结果不可直接用于描述，故应转化为OR值，即OR=exp（estimate），根据经转化后的结果发现，随着月可支配闲置资金的增加，大学生发生理性占比降低至少一个等级的可能性从400+样本的4.773倍降到0.46倍，即拥有高可支配闲置资金的大学生更不容易偏向理性，而是选择激进的理财方式。

3.2.2 理财环境

根据样本个体周围家人朋友是否有理财经验和家庭理财教育的多少，将理财环境划分为优良中差四个等级，在换算OR值以后发现，随着大学生投资者周围有过投资行为或正在进行投资行为的人的增加，即理财环境从差到优的过程中，发生理性降低的概率从1.196降到0.769。虽然投资环境为良的实验组和环境为中的对照组呈现与上述相反的结论，但由于环境为良相对于环境为中降低的概率仅为1.041倍，所以总的来说，存在随着投资环境的变好，投资者理财会越来越偏向理性的趋势。

3.2.3 消费习惯

在设置变量阶段，将消费习惯依次设置为“1=不考虑当期收入因素且情感因素占支配地位”“2=消费取决于当期收入”和“3=有固定消费习惯并与当期收入无较大关联”三个哑变量，本变量设置的意义在于验证投资中的不理智程度是否和消费中的不理智呈正相关关系。结果显示，随着大学生在消费中趋于不理智，其换算后的OR值由1.86降为1.22，说明在消费上不理智的大学生往往在投资理财上也会不理智，两者偏向趋同。

3.2.4 理财动机

理财动机的变量分为“1=资产保值”“2=赚零花钱（资产增值）”“3=从众且之前有了解”和“4=从众且之前无了解”四个哑变量。根据换算后OR值的输出结果，前三种动机类型的大学生发生理性降低的概率分别为第四种的0.295倍、0.426倍和0.663倍，说明以资产保值为动机的大学生群体能够更加理智，因为从众心理和以资產增值为动机的大学生在理性占比上更低，更容易感情用事，偏激投资。

以上结果不仅说明了大学生投资理财时影响其理性占比的因素，还显示出性别、年级、所学专业等经常被认为是影响因素的变量并没有想象中的影响力。尤其是在专业这个变量中，经管类的学生和其他三类学生在理性降低的影响因素上并不存在显著性差异，即相对其他三类学生群体，经管类学生本应该有更成熟的理财心态，但结果并非如此，也说明了当前高校理财教育中理论和实践均存在不足。

4 对策及建议

4.1 高校应培养正确的理财观念

大学阶段科学理财观念的养成对大学生今后的生活和工作有极其重要的作用，有的学生由于可支配闲置资金的增多，其投资会偏向盲目和不理性，高校应注重培养这部分学生正确使用资金的方法，正确看待资金的保值与升值，在日常教育教学中融入正确理财观念的教育。最重要的是要让大学生意识到互联网理财的诸多陷阱，意识到互联网理财并不是想象中的门槛那么低，投资时应当保持良好的心态，时刻理性看待投资带来的风险与收益。在投资时，收集足够的信息，制定合理的计划，计算出资金占用时间与预计收益，通过投资组合以获得最大收益，根据自己具体的资金情况，做出较优的决定。

4.2 针对大学生的理财产品

由于大学生有一定的理财意愿，并且这种意愿随经济增长也有增长的趋势，所以必须重视如何优化针对大学生群体的理财产品和体系。相关平台和机构可以单独以大学生群体为目标，进行投资理财产品的个性化和定制化。一方面，互联网行业和金融行业应注意大学生的低额度性和低门槛性等特征，国家可以从法律层面制定针对大学生群体额度和门槛的标准，保证风险等级不应太高。另一方面，平台可以更加灵活的方式在市场投放相关理财投资信息，进行金融创新，从而既能提高大学生群体对投资理财产品购买的积极性，又能让大学生积累一定的理财经验，为之后的理财之路打下坚实的基础。

参考文献

刘海滢.大学生投资理财的风险控制研究：以炒股为例[J].现代商业，2016（12）：180-181.

段兆轩，陈叶叶，雎鹏，等.互联网金融对当代大学生投资理财方式的影响及潜在风险研究[J].商讯，2021（8）：69-70.

Amos Tversky，Daniel Kahneman. Rational Choice and the Framing of Decisions[J]. The Journal of Business，1986，59（4）.

郭晨，周玉斌.大学生投资理财风险认知情况与影响因素分析：以陕西师范大学为例[J].经营与管理，2016（5）：146-148.

卞娜，马连福，高丽.基于投资者关系的投资者行为国外理论研究综述[J].管理学报，2013，10（7）：1086-1092.

张成翠，李阳，张杰.投资行为相关性影响因素的研究：基于银行理财产品选择视角[J].金融理论与实践，2014（7）：37-41.