互联网金融视角下大学生金融素养与教育

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  互联网金融深入人们的日常生活,互联网支付、互联网理财、互联网贷款、互联网消费、互联网征信等对人们的正常生活影响越来越大,同时互联网金融的风险也愈加凸显。大学生是社会财富的薄弱群体,当今校园屡屡出现大学生刷单被骗转账、大学生陷入网贷平台还款困境等金融风险事件,这些风险事件不禁引发我们对大学生金融素养的思考。目前,不少学者已经研究了我国消费者的金融素养水平及其影响因素,但大多数没有把互联网金融放入金融素养的考察范围。随着当今互联网对人们的影响越来越大,我们在考察探究消费者金融素养水平时应将互联网金融相关因素加入到金融素养的衡量中,因此本文基于前人对金融素养水平的研究,在测度金融素养水平时加入了互联网金融因素,以便更准确的衡量金融素养水平。
  互联网带来了金融消费的多元化,在线支付、移动支付、网络借贷等互联网平台的出现,使互联网金融成为人们生活必不可少的一部分,但其也给不法分子提供了诈骗新技术,各种网络转账骗子不断出现,给人们的生活带来了更大的风险,金融安全亦成为人们甚至国家关注的重点话题。金融安全问题必须通过加强人们的金融教育来提升,故而金融教育的重要性更加突出。为此,我们通过问卷调查将金融素养进行量化,探究影响金融素养的重要影响因素——金融教育,分析了金融素养与金融教育的相关性,得出金融素养与金融教育显著呈正相关,故加强金融教育,可以提升金融素养水平的结论。
  一、金融素养与金融教育概述
  1.金融素养概述。目前国际上对金融素养的定义:“金融素养是一种金融意识、知识、技能态度和行为的综合,人們需要具备一定的金融素养以作出合理的金融决策,最终实现个人的金融福利。”本文中金融素养的含义借鉴央行《消费者金融素养调查简要报告》中有关金融素养的定义,即从四个维度阐述金融素养:金融知识、金融技能、金融行为和金融态度。金融知识不仅包括货币、银行卡、储蓄、贷款、信用、利息、通货膨胀、风险等基本的金融概念、产品和服务知识,同时还包括了更加复杂衍生品的知识。金融技能指消费者将金融知识运用于个人理财规划、金融产品和服务的选择等个人日常金融生活的能力。金融行为是消费者在日常生活对自己财务的实际执行能力,是可观测的最终结果。金融态度是个人对金融的整体认知和意识,能够反映金融消费者对风险的偏好程度。较高的金融素养水平能够帮助大学生辨别金融诈骗,从而降低金融风险,进而提升大学生对金融市场的参与度。因此,研究大学生金融素养与金融教育水平及其相关关系,可为我们制定提升金融素养水平政策提供实证依据。
  2.金融教育。有相关研究表明,接受过金融教育的消费者其金融素养会更高。例如Chen和Volpe(1998)以美国大学生为调查对象,分析研究了其金融素养水平,结果显示,主修学科对学生问卷答题的正确率有显著影响,主修经济学及相关学科的学生答题正确率较高,为60.72%,而主修与经济学无关学科的学生答题正确率比较低,为49.94%。这说明接受过金融教育的人比没有接受过金融教育的人金融素养更高,金融教育是提升金融素养的一个有效途径。
  本文将金融教育分为了三个维度:学校教育、家庭教育及自主教育,运用实证数据,利用因子分析法计算了浙江省大学生的金融教育水平,同时用实证数据分析了金融素养与金融教育之间的相关性,研究发现,金融素养与金融教育显著正相关,因此,加强金融教育是提升金融素养水平的一个有效渠道。
  二、大学生金融素养与金融教育测量及其相关性研究
  1.数据来源与样本描述性分析。①数据来源。本文数据来源于浙江同济科技学院院级课题的问卷调查数据,该问卷以浙江省大学为调查对象进行随机调查,调查期间共发放386份电子问卷,收回有效问卷376份,问卷有效率为97.4%。②样本描述性分析。本文问卷的发放范围是浙江省大学生,通过对问卷数据进行描述性分析发现样本数据的分布特征为:在性别分布上女生占62%,男生占38%;在学历分布上,专科学生占比最高,达到81%,其次是本科生占比11%;在专业分布上,经管类专业学生答问卷数量最多占比为62%,这可能与问卷题目中含有“金融”二字有关,其他专业占比为38%,基本符合问卷分析的要求。从互联网金融安全的数据分布来看,约70%的学生没有发生过金融安全事故,说明浙江省大学生整体金融安全意识比较强,但仍有30%的学生发生过不同类型的金融事故,其中“网上转账或付款被骗”人数占比高达15%,这说明部分大学生互联网金融安全教育有待提升。从大学生对金融教育的态度来看,89%的学生认为金融教育“非常重要”或“比较重要”,说明大学生群体比较希望接受金融相关方面的教育。
  2.利用主成分分析法计算大学生金融素养水平。本文选取问卷中的10个变量作为衡量金融素养水平的初始因子,运用SPSS对这10个初始因子进行了KMO 和巴特利特检验,结果显示,KMO值为0.755,巴特利特检验P值为0.000,因此两个检验都显著,故所选变量可以进行因子分析。本文采用了SPSS中“主成分分析法”,对关于金融素养的变量进行分析,通过多次测算,选取提取比例在50%以上的10个初始因子,在经过5次迭代后得到4个主成分,其累计的方差贡献率为59.597%。并根据成分矩阵,我们定义衡量金融素养的四个主成分分别为金融知识F11、金融行为F12、金融态度F13、金融技能F14,并得到衡量金融素养的计算公式如下:
  F1=17.029%* F11 14.613%* F12 14.296%*F13 13.658%* F14
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