农户参与数字普惠金融感知风险的构面研究_王丽媛.pdf
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1、山西农经/2023 年 4 期描述指标特征比例/性别男女3763年龄18 周岁以下1950 周岁51 周岁以上352045学历高中以下高中或中专本科或同等学历研究生以上4537153家庭年收入2 万元以下2 万7 万元7 万18 万元18 万元以上12442717表 1样本基本信息基金项目:教育部人文社会科学研究青年基金项目资助“农户感知风险对数字普惠金融参与度的影响机制及纾解策略研究”(21YJC630134);河北省高等学校人文社会科学研究项目资助“主观金融素养对个人网上投资参与度的调节交互效应”(SZ201074);河北省省级科技计划资助(22567630H)、河北省科技金融协同创新中心
2、开放基金项目(STFCIC202214)“农户参与数字普惠金融的感知风险构面研究”;国家级大学生创新创业训练计划项目“微弱经济体参与数字普惠金融的风险感知及激励策略研究”(202211420008)。作者简介:王丽媛(1992),女,汉族,河北保定人,博士,讲师,研究方向为数字普惠金融、金融消费者行为。张丹阳(2001),女,汉族,河北保定人,本科,研究方向为金融营销。曹金霖(2002),女,汉族,河北石家庄人,本科,研究方向为金融营销。DOI:10.16675/14-1065/f.2023.04.054农户参与数字普惠金融感知风险的构面研究 王丽媛1,2,张丹阳2,曹金霖2摘要:化解农户感知
3、风险,有助于提升农户的数字普惠金融参与度,促进乡村振兴和共同富裕。本研究运用 322 份有效问卷,通过探索性因子分析,对我国农户参与数字普惠金融的感知风险的构面进行了研究,发现农户使用数字普惠金融产品或服务存在 6 个构面的感知风险,分别是感知信息安全风险、感知功能风险、感知操作风险、感知社会风险、感知合规风险及感知心理风险,累计解释了 77.559的变异量。对此,应多措并举弱化农户感知风险。关键词:数字普惠金融;感知风险;构面研究文章编号:1004-7026(2023)04-0174-03中国图书分类号:F832;F323文献标志码:A(1.河北金融学院金融创新与风险管理研究中心,河北保定0
4、71051;2.河北金融学院金融与投资学院,河北保定071051)1问题提出乡村振兴是关系全面建设社会主义现代化国家、实现第二个百年奋斗目标的全局性、历史性任务1。其中,数字普惠金融借助创新的力量,降低服务成本、扩大服务范围,提高农村金融服务水平,已成为支持乡村振兴战略落地和实施的重要推手。2021 年中央一号文件首次提出发展农村数字普惠金融。然而 中国县域数字普惠金融发展指数研究报告 2020 显示,中国农村各地的数字普惠金融发展水平仍然很低,尚存在多种障碍。农户作为农村数字普惠金融的主要受众,一方面受教育程度较低、金融知识欠缺、投资经验不足,对数字普惠金融风险评估过高;另一方面,农户对数字
5、技术不熟悉,对网络环境不信任。农户群体较高的感知风险,导致了较低的数字普惠金融参与度,不利于农村数字普惠金融的发展2。现有研究多考察客观存在的风险对数字普惠金融发展的影响,需要指出的是,农村数字普惠金融的参与主体是农户,农户金融素养不高、互联网知识不足、投资经验匮乏,不一定能理解某些客观存在的风险,而某些客观不存在或者可以忽略的风险又会被主观放大,农户感知风险对参与度有更深刻的影响3-5。目前,结合数字普惠金融目标群体特征开展的感知风险研究十分匮乏。基于此,拟基于感知风险理论,从农户主观心理感知的微观研究视角出发,对农户参与数字普惠金融感知风险的构面进行研究,并据此提出农户感知风险的纾解策略,
6、研究结论将具有重要的理论和现实指导意义。2数字普惠金融感知风险的要素发现本研究综合了现有文献中所有可能构成农户感知风险的因素,通过人员调查,并咨询金融学专家意见,对感知风险要素进行了修改和整理,最终形成了本研究初始化状态下的 35 个要素,并置于数字普惠金融环境下的 10 个感知风险构面中。利用问卷星网站平台以及人员访问的方式发放问卷。问卷的发放量为 500 份,有效问卷为 322 份,有效率为 64.4。样本基本信息的描述性统计分析结果如表 1 所示。1743农户参与数字普惠金融感知风险构面分析本研究运用 SPSS 27.0 软件对调研数据进行探索性因子分析,以探讨农户参与数字普惠金融感知风
7、险的构面。在提取因子前,首先对样本充分性进行检验。3.1KMO 和巴特利球形检验由表 2 可知,样本充分性 KMO 测试系数为 0.934,大于 0.9;样本分布的 Bartlett 检验卡方值为 13204.186,自由度为 595,P值是 0,小于 0.01,通过了1的显著性检验,说明数据具有相关性,非常适合进行因子分析。3.2主成分提取使用 SPSS 27.0 对 35 个要素进行因子分析,结果如表 3 所示,初始特征值大于 1 的因子共有 6 个,累计解释方差变异为 77.559。说明 35 个要素提取的KMO 取样适切性量数巴特利特球形度检验0.934bartlett13 204.1
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