个人对互联网理财产品投资偏好的研究

总结发现，对个人来说，亲友推荐、媒体宣传、制度完善程度等来自社会的信息构成了其对互联网理财产品的风险评价;同时互联网理财产品自身的安全性、收益性等特性也会影响个人的风险感知、绩效期望等;而个人对产品的认知程度、风险感知、绩效期望和投资目的都会帮助其明确投资偏好。基于此，可以提出以下假设：

H1：“社会影响”会正向影响个人对互联网理财产品的“风险感知”。

H2：“产品特性”会正向影响个人对互联网理财产品的“风险感知”。

H3：“产品特性”会正向影响个人对互联网理财产品的“绩效期望”。

H4：“风险感知”会负向影响个人对互联网理财产品的“投资偏好”。

H5：“绩效期望”会正向影响个人对互联网理财产品的“投资偏好”。

H6：“认知程度”会正向影响个人对互联网理财产品的“投资偏好”。

H7：“投资目的”会正向影响个人对互联网理财产品的“投资偏好”。

3 模型设定

本文以TAM（Technology Acceptance Model）模型为基础，结合实际经验和知识，设定了互联网理财产品的“产品特性”“社会影响”，个人用户的“风险感知”“绩效期望”，对互联网理财产品的“认知程度”“投资目的”和“投资偏好”7个潜在变量，并建立了个人对互联网理财产品的投资偏好模型。

图1 模型的结构路径

4 实证分析

4.1 数据来源

本文采用李克特5级形式量表编制了有关用户行为偏好的问卷为方便统计分析，将“风险感知”相关问题的5级形式量表方向反转。，以北京市互联网用户为调查对象，采用电子问卷的形式展开调查。共回收700份问卷，其中637份为有效问卷。

4.2 模型检验

通过对潜变量分别进行信度、效度分析，最终舍弃了H1。

以CMIN/df、GFI、AGFI、NFI、CFI 及RMSEA作为主要评价指标检验模型是否合理，对假设模型进行拟合分析的输出结果如表1所示。结果数据表明，除了NFI和RMSEA的实际测量值与评价标准有较小差距外，其他指标均在合理范围内，整体来看初始模型拟合程度尚可，还需要进一步修正。

从参数估计结果来看，“风险感知”“认知程度”和“投资目的”对“投资偏好”的影响不显著，故假设H4、H6、H7不成立，其余路径都通过了显著性检验，且均呈现正相关关系。

4.3 模型修正

根据路径系数对应的p值大小和模型修正标准，删除结果中非常不显著的路径H6，并调整H4和H7的路径，将“绩效期望”设定为这两条路径的中介变量，即假设H8：“风险感知”会负向影响个人对互联网理财产品的“绩效期望”，假设H9：“投资目的”会正向影响个人对互联网理财产品的“绩效期望”。

根据修正指数MI和临界比率CR进行模型扩展和模型限制，经过反复调整得到最优的结构方程模型，拟合结果如表2所示，所有指标都有了较大程度的改善，均在合理范围之内，表明模型拟合程度较好。

各潜变量之间的路径均通过了显著性检验，建立个人对互联网理财产品的投资偏好模型，如图2所示。

5 总结与建议

本文基于TAM模型构建了结构方程模型，证实了绩效期望、风险感知、产品特性、投资目的为个人投资偏好的影响因素，其中“绩效期望”和“产品特性”的影响较大，且为直接影响，而“风险感知”和“投资目的”通过“绩效期望”這个中介变量来间接影响投资偏好，且影响较小。在直接效应之外，“产品特性”还可以作用于“绩效期望”和“风险感知”，进而影响“投资偏好”。

因此，互联网理财产品的提供者应重点关注影响投资偏好的有关因素，具体可以从以下两个方面进行改进：

第一，在个人投资者中开展风险测度，对信息咨询服务进行细化。产品特性对投资偏好具有非常显著的影响，互联网金融企业可根据收入、需求等情况对市场进行细分，针对性地调整产品特性，搭配合适的营销手段进行推广，满足不同个人用户的需求。

第二，注重“品牌战略”，降低个人投资者感知风险。感知风险是唯一对投资偏好有负向影响的因素。运营者应通过公开透明的企业内部约束和必要的外在宣传手段提升企业形象，建立企业品牌，以降低投资者感知风险。

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