大學生網(wǎng)絡借貸的感知風險研究

(南京師范大學 江蘇 南京 210046)

一、引言

自2009年大學生信用卡被銀監(jiān)會叫停，銀行退出大學生借貸市場以來，消費金融平臺、P2P平臺進軍校園借貸市場。2014年，電商巨頭也瞄準了這一市場，阿里巴巴、京東、蘇寧易購和國美在線都相繼推出了借貸產(chǎn)品。

大學生借貸市場的出現(xiàn)是由于大學生作為法律上完全民事行為能力人卻無法做到經(jīng)濟獨立之間的矛盾。久融金融曾統(tǒng)計，保守地測算全國大學生網(wǎng)絡借貸行業(yè)規(guī)?？蛇_1000億。巨大的經(jīng)濟利益使大量的網(wǎng)絡借貸平臺涌入，至2015年年底，約有3300多家網(wǎng)絡借貸平臺正常運營。行業(yè)迅速發(fā)展的同時，很多不良網(wǎng)絡借貸平臺進入市場引發(fā)的問題也慢慢暴露出來，發(fā)生了多起威脅人生安全的暴力催收事件、因無法償還貸款而選擇自殺事件以及引起過廣泛社會討論的女大學生校園裸貸事件。由于校園貸造成的種種惡劣影響，2016年8月，銀監(jiān)會發(fā)文要求校園網(wǎng)絡借貸平臺嚴肅整改。2016年到2018年這三年間，網(wǎng)絡借貸平臺數(shù)量逐年急劇下降，至2018年2月底，網(wǎng)貸平臺數(shù)量降至1700余家，約為2015年年底數(shù)量的一半。

校園網(wǎng)絡借貸造成的悲劇一方面是法律監(jiān)管不到位，一方面也是因為大學生缺乏防范風險方面的意識。本文通過引入感知風險理論，來探究大學生在網(wǎng)絡借貸過程中的感知風險與其使用網(wǎng)絡借貸平臺的意愿之間的關系，從而為線管部門規(guī)范網(wǎng)絡借貸平臺，以及大學生在網(wǎng)絡借貸過程中的消費決策提供建議。

二、感知風險及理論假設

Bauer(1960)最早從心理學的角度提出了感知風險的概念，認為消費者所采取的行動有可能產(chǎn)生無法預期的令人不悅的結(jié)果。[1]Peter和Ryan提出感知風險是消費者對購買行為中出現(xiàn)損失不確定性的預期以及這種預期對購買決策的制約作用。[2]消費者因為這種可能的損失的預期，會產(chǎn)生焦灼、痛苦的消極情緒。Featherman(2002)將感知風險應用到互聯(lián)網(wǎng)商務領域，指出，感知風險是使用過程中對預想的結(jié)果產(chǎn)生損失的可能性的判斷。[3]

為了度量大學生在網(wǎng)絡借貸過程中的感知風險，需要選取一些可計量的指標來推斷。Cunningham(1967)將感知風險分為績效風險和社會心理風險，以此為基礎，將績效風險分為經(jīng)濟風險、精力風險和時間風險。[4]， Kaplan(1974)將其劃分為財務風險、產(chǎn)品表現(xiàn)風險、人身傷害風險、社會風險和心理風險。[5]Featherman(2003)將電子商務中的感知風險劃分為七個維度，分別是績效風險、財務風險、時間風險、心理風險、社會風險、隱私風險和整體風險。[6]葉乃沂等(2014)將感知風險劃分為網(wǎng)絡商店不可靠風險、產(chǎn)品效果風險、金錢損失風險、配送風險和個人信息被盜用風險。[7]

本文選取了以下四個維度

隱私風險：喪失對個人信息控制的可能性，比如你的信息在不知情或不允許的情況下被使用。

財務風險：一開始的購買價及后來維護所需的成本。

社會風險：因購買決策失誤而受到他人嘲笑、疏遠而產(chǎn)生的風險。

網(wǎng)貸平臺不可靠風險：強調(diào)無門檻、無抵押等而淡化高利率等潛在風險，由此而產(chǎn)生的風險。

并提出以下假設：

H1：隱私風險對大學生網(wǎng)絡借貸意愿有負相關關系；

H2：財務風險對大學生網(wǎng)絡借貸意愿有負相關關系；

H3：社會風險對大學生網(wǎng)絡借貸意愿有負相關關系；

H4：網(wǎng)貸平臺不可靠風險對大學生網(wǎng)絡借貸意愿有負相關關系。

建立如下模型：

三、數(shù)據(jù)分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本研究將調(diào)查對象集中在大學生群體，采取線上調(diào)查問卷的方式收集數(shù)據(jù)。問卷釆用了李克特 5 級量表的形式：1 分表示非常不同意；2 分表示不同意；3 分表示不確定；4 分表示同意；5分表示非常同意。

問卷分為三個部分，第一個部分是接受調(diào)查者的基礎信息，第二個部分是對感知風險的測量，第三個部分是對大學生網(wǎng)絡借貸平臺使用意愿的調(diào)查。第二和第三個部分采取的李克特量表的形式進行調(diào)查。

(二)描述性統(tǒng)計

本次調(diào)查問卷共回收283份問卷，剔除無效問卷37 份， 最終獲取有效問卷 246 份，對回收的有效問卷進行描述性統(tǒng)計分析，如表1所示。

表1樣本特征的描述性統(tǒng)計分析

(三)信度分析

信度分析用于研究量表的內(nèi)部一致性。本文采用最常用的Cronbach’Alpha 系數(shù)來檢驗量表的內(nèi)部一致性。Cronbach’Alpha的值越大，表示其信度越高。本研究使用spss24.0得出的信度檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 信度分析

由表2可以看出，隱私風險、財務風險和網(wǎng)貸平臺不可靠風險的Cronbach’Alpha>0.7，說明研究數(shù)據(jù)信度質(zhì)量良好，而社會風險的Cronbach’Alpha>0.6說明研究數(shù)據(jù)信都質(zhì)量可以接受。

(四)效度檢驗

在效度檢驗上，運用spss24.0對各變量進行KMO 樣本測度指標和 Bartlett 球形

檢驗指標，見表3。由表3 可知，各變量的Bartlett 球形度檢驗統(tǒng)計值的概率均為0.000。財務風險、社會風險和網(wǎng)貸平臺不可靠風險的KMO值均大于0.6，適合做因子分析。而隱私風險因為只有兩道題，KMO值只能為0.5，也認為適合做因子分析。接下來采用主成成分法，對有效問卷進行分析。經(jīng)過 Varimax 旋轉(zhuǎn)之后，從12個問項中提取出了4個公共因子，符合本調(diào)查問卷設計四個維度。這12個項目在所屬因子上的負荷均大于0.5，說明量表有較好的效度。

表3 KMO 與 Bartlett 的檢驗

(五)假設檢驗

采取逐步回歸分析對大學生網(wǎng)絡借貸感知風險對其使用意愿的影響進行分析。

通過相關關系分析，隱私風險、財務風險、社會風險和網(wǎng)貸平臺不可靠風險之間均有顯著地相關關系，可以進行接下來的回歸分析。

隱私風險和財務風險被模型自動識別不顯著，移出模型。

如表4所示，調(diào)整后R方在0.3左右，能夠接受。

表4 模型摘要

a.預測變量：(常量),D

b.預測變量：(常量),D、S

P表示隱私風險，F(xiàn)表示財務風險，S表示社會風險，D表示網(wǎng)片平臺不可靠風險

由表5可知，顯著性均為0.000，模型是非常顯著地。

a.因變量：D

b.預測變量：(常量),D

c.預測變量：(常量),D、S

由表6中的系數(shù)及檢驗結(jié)果可知，回歸方程為W=4.794-0.336*S-0.391*D

(W表示大學生網(wǎng)絡借貸平臺的使用意愿)

表6 系數(shù)a

a.因變量：W

四、結(jié)論和分析

從上述路徑系數(shù)的顯著性可以得出，四個假設中有兩個得到驗證。H3：大學生網(wǎng)絡借貸的社會風險按對其使用意愿有負面影響，和H4：大學生網(wǎng)絡借貸的網(wǎng)貸平臺不可靠風險對其使用意愿有負面影響得到了驗證。而隱私風險和財務風險對其使用意愿影響不顯著。根據(jù)上述結(jié)論，提出如下建議：

1、對大學生群體：隱私風險和財務風險對使用意愿沒有顯著的相關性，前者說明大學生對自身隱私的防范意識比較薄弱，后者說明大學生對部分網(wǎng)絡借貸隱藏的高利率套路不夠了解。大學生群體在選擇網(wǎng)絡借貸的過程中，應當選擇正規(guī)的借貸平臺。如阿里旗下的“螞蟻金融”推出的借貸產(chǎn)品，或者是京東白條等以消費為目的的借貸產(chǎn)品，從而避免因平臺不可靠而導致的危險。在選擇是否借貸的過程中，應與身邊的家人、朋友商量，避免沖動選擇。

2、對政府相關職能部門：政府的相關職能部門應做好對不良網(wǎng)貸平臺整改、規(guī)范工作，嚴格執(zhí)行《關于進一步加強校園貸規(guī)范管理工作的通知》中的內(nèi)容。銀監(jiān)會也應當積極落實并監(jiān)督相關商業(yè)銀行和政策性銀行等及時開展大學生信貸金融服務， 在風險可控的前提下推出針對大學生在消費、創(chuàng)業(yè)及培訓等目的下的具有定制化、規(guī)范化的金融產(chǎn)品。

3、對大學生網(wǎng)貸平臺的企業(yè)：違規(guī)經(jīng)營校園貸的平臺應當積極停止在校大學生的借貸業(yè)務；對于其他校園貸平臺與商家，應當規(guī)范借款流程，公開企業(yè)信息，讓大學生消費者做到對平臺的信任，同時也應當具備一定的社會責任感，不應當誘導大學生超前消費、過度消費和非理性消費。