互联网消费信贷对大学生的影响
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[提要] 在国家大力开拓国内消费市场、刺激消费的大潮下，以互联网为代表的数字技术日新月异，形成以“互联网+”为核心特征的消费格局。与此同时，大学生群体则逐步在消费市场占据重要地位，互联网信贷对大学生消费的影响逐步深入。本文通过问卷调查，分析大学生消费的主要影响因素，建立可用于预测的二元逻辑回归模型，并由此对互联网消费平台、政府、学生提出可行性对策建议。
关键词：互联网消费信贷;方差分析;邏辑回归
基金项目：华北理工大学大学生创新创业训练项目（项目编号：x2018226）;华北理工大学教育教学改革研究与实践项目：“《社会调查研究方法》三阶段实践教学体系研究”（项目编号：Q1676-08）;大创项目小组成员：封同新、王铮、吴丹、阮红月、张福金、荣亚亚
中图分类号：F83 文献标识码：A
收录日期：2019年3月1日
一、引言
近年来，互联网信贷作为一种新兴的消费工具正在渗透到大众生活的方方面面，而消费观念更加开放前卫的年轻人成为消费市场的主流人群，社会主流的消费模式也由传统的保守理性消费变为提前消费、信用消费。而大学生正处于心智发展阶段，消费观念尚未成熟，且生活费来源单一、金额不高，因此他们有着分期付款和消费的需求。随着互联网消费信贷的出现，克服了传统消费业务使用门槛高、便捷度较低的短板，有效地缓解了大学生短期资金需求，让大学生也能够享受到提前消费的乐趣，大大缓解了大学生的“流动性约束”。陈煦煦（2018）指出大学生的年龄、每月生活费影响其每月使用互联网贷款金额，性别与大学生每月贷款额有一定的相关性。孔琪（2017）认为影响大学生对互联网消费信贷产品使用意向的因素为社会影响（一般表现为群体效应）和使用者态度，且两者均产生积极的影响，影响大学生使用态度的因素为感知易用、有用、风险和消费者创新性，其中风险产生消极的影响。杜钦炎（2017）建立了高校学生对互联网信贷产品消费风险感知模型，经因子分析后得出三个具有代表性的风险因子，即安全交易感知风险、网购伴随感知风险、售后服务感知风险，即为一级指标，“易用性、有用性、风险”作为其中的二级指标。
鉴于此，本文选取基本信息、大学生消费特征、互联网消费信贷情况以及感知情况作为一级指标，依次逐级深入。以某大学全体本科生为研究对象，通过对该校大学生互联网消费信贷产品的使用情况进行调研，了解大学生群体的互联网信贷消费现状，通过分析各类互联网消费信贷产品与大学生群体特征的关联，进而探究互联网消费信贷的发展对大学生消费心理、观念、行为及消费水平的影响。
二、研究设计
（一）问卷设计。基本信息包括性别、年级、专业、是否独生子女、户口类别、是否恋爱，此类变量属于探索性题目，旨在探究基本信息对互联网消费信贷使用是否有影响。消费特征类题目旨在希望通过研究得出其对大学生消费影响的权重，判断其影响的大小。感知情况部分采用5级利克特量表（1代表“完全不同意”，5代表“完全同意”）来测度。
（二）调查方案与问卷回收。选取某大学全体本科学生作为目标总体，第一阶段按照年级分层进行分层抽样，层数为4;第二阶段按照学院在层内进行配额抽样，以学院规模为权重。共发放500份纸质版调查问卷，采用现场调查方式，问卷回收率100%，最终纳入统计的有效问卷为453份，有效率为90.6%。
三、实证分析
（一）信度与效度。在语义差异量表中，Alpha系数为0.821，说明问卷整体设计较为科学，结果有较高的可信度。KMO统计量值=0.747>0.7，Bartlett球形检验值P<0.05，均证明该变量适合利用因子分析进行综合分析。根据累积方差贡献率超过85%的经验准则提取出4个公因子，从因子分析的结果中，可以看出各个公因子分别与某一些题目高度关联，这些题目正是事先规定好的分类模块，与问卷的结构相符，因此该问卷整体通过了效度检验。
（二）描述性统计分析。在平均月收入的调查中，结果基本成正态分布，与现实情况相符。根据平均月消费和平均网上消费支出的调查结果对比可以看出，大部分在校学生的网上消费金额在可控范围内，500元以下占62.25%;大学生在进行互联网消费信贷时，按照产品类别所占比重依次为：服饰类（31.55%）、食品类（18.79%）、电子产品类（11.18%）、日用品类（16.52%）、学习用品类（13.35%）、其他类（8.60%），与大学生日常需求相吻合，样本分布较为合理。大学生消费具有不平衡性和多样性，不平衡性体现在性别和专业的分布不平衡，女生相对于男生浏览网站的时间高得多，因此互联网消费信贷的需求也相对多一些;经管类学生理财意识较强，因此使用互联网消费信贷需求较低。多样性则体现在大学生的消费涉及生活消费、学习消费和文化娱乐消费等各种方面。此外，在对信贷平台的熟悉度方面，蚂蚁花呗/借呗的得分最高，为3.896;其次为京东白条为2.1833;苏宁任意付、唯品花等均不足2。用户使用感知方面，高达49.23%的受访者认为“申请注册手续繁琐”，成为制约大学生群体良好用户体验的主要因素。此外，产品种类不够丰富、客户端页面设计单调、贷款额度偏低等也在一定程度上降低了大学生群体的产品用户感知体验。
（三）互联网消费信贷对大学生消费影响因素
1、互联网消费信贷影响因素分析。本文首先对5个探索性变量进行独立样本T检验，以0.5作为置信水平，结果显示，性别与专业T检验P值均小于0.05，因此可以将两个变量作为影响因素引入模型，其余变量T检验结果则显示对互联网消费信贷的消费情况没有显著影响。再分别用年级、平均月消费、平均每天浏览购物网站时间、平均月收入、网购频率与使用消费信贷产品的消费金额构建单因素方差分析模型。在此之前，首先对各个变量的不同类别进行方差齐性检验，结果显示，在95%的置信度下，平均每天浏览购物网站时间、网购频率两个变量表现为方差齐性，可以使用单因素方差分析，其余三者方差非齐。（表1） 可以看出，网购频率的P值小于0.05，说明大学生群体由于网购频率的不同，在使用消费信贷产品的消费方面有显著差异，可将这个变量作为影响未来大学生互联网消费信贷使用的因素引入预测模型;平均每天浏览购物网站时间显示不存在差异性，因此不计入预测模型。此外，对于方差非齐的三个变量（年级、平均月消费、平均月收入）通过相关分析来考察三变量对互联网消费信贷的影响力，结果表明3个变量均能通过相关性检验，对互联网消费信贷有一定的影响作用，因此可将其作为影响因素引入预测模型。
2、大学生未来使用互联网消费信贷产品模型预测。二元选择模型为由两种备选方案中必择其一的个体抉择行为所建立的模型。考虑到是否使用互联网信贷进行消费只涉及到两种回答，使用互联网信贷进行消费和不使用互联网信贷进行消费，回答是一个二分类变量，故建立二元逻辑回归模型。根据前述6项变量（性别、年级、专业、平均月收入、平均月消费、网购频率）构建消费信贷预测模型：P=？琢+？茁jXj。
由于部分变量不显著，尚不能确认在其他变量保持不变的情况下该变量是否对消费信贷存在影响，故我们选择向后筛选法，依次除去P值最大的变量，得出结果见表2。（表2）
由此，得出大学生未来是否会使用互联网消费信贷的预测模型：
P=2.296-0.55B2-0.299B7
其中，B2为年级;B7为平均月收入。高年级大学生使用互联网消费信贷产品的概率较低，平均月收入越高的大学生使用互联网消费信贷的概率越低。年级越高的大学生收入渠道更加多元化，面对升学就业等压力，娱乐消费受到挤压;大学生平均月收入越高，越能满足自身的消费需求，因此使用互联网消费信贷的可能性越低。为评价二元逻辑回归模型对大学生是否使用互联网消费信贷产品的预测性能，在样本中随机抽取200条观测进行验证，逻辑回归预测模型的预测效果为63.1%，其中对使用互联网消费信贷的预测准确率为50.2%，对不使用消费信贷预测准确率為73.8%。
四、结论及建议
大学生性别、年级、专业、平均月收入、平均月消费和网购频率均对其互联网消费信贷的使用情况存在一定的影响，其中，年级与平均月收入两个变量尤为显著，且影响力均为负;大学生消费具有不平衡性和多样性，性别和专业的分布不平衡，经管类学生理财意识较强，因此使用互联网消费信贷需求较低。多样性则体现在大学生的消费涉及生活消费、学习消费和文化娱乐消费等方面。因此，大学生应树立正确的消费观，不盲目从众与攀比，学习理财知识，提高自身的判断能力。正确适度的利用互联网信贷，树立正确的信用观念，关注自身信用状况，根据自己的经济能力使用消费信贷产品。
互联网消费信贷平台种类繁多，使用互联网信贷产品的人数近半，但对互联网消费信贷的认知主要集中在蚂蚁花呗、京东白条两个产品上，且了解程度较低。由此，各个互联网消费平台应做好推广业务，可以设置虚拟销售顾问为高校学生消费者提供详细的咨询服务。对于互联网消费信贷产品，大学生更关注办理信贷手续是否简便、申请流程是否快捷，同时也关注客户端页面是否设计精美，使用流畅。因此，互联网信贷平台要注重加强互联网消费信贷产品服务创新，放开准入，简化注册流程，创造快捷操作方式，提供更便捷优质的服务。
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