信用隱私保護：公眾意識與行為因素定量研究

毛通

摘要：大數(shù)據(jù)等科技手段在給整個社會和公眾帶來便利和益處的同時，也引發(fā)了有關個人隱私安全的擔憂。文章在個人信用隱私保護行為理論分析基礎上，采用計量經(jīng)濟模型對信用隱私保護行為能力的影響因素進行定量分析和實證檢驗。將影響因素分為個體因素、環(huán)境因素、心理因素和經(jīng)驗因素，并對解釋變量進行最優(yōu)尺度回歸。實證研究結果表明，上述因素對個人信用隱私保護行為能力存在顯著影響。文章最后提出了加快推進隱私保護立法、加大隱私泄露懲處力度、健全企業(yè)自律、重視個人隱私保護宣教和推動隱私保護技術等方面的政策建議。

關鍵詞：信用隱私? 隱私保護? 影響因素? 最優(yōu)回歸

一、引言

個人信用信息是法律規(guī)制下的信息中表征主體信用狀況的信息，是一個附屬于個人信息的子概念[1]。國內(nèi)外對個人信用信息范圍的界定并不統(tǒng)一。在歐美等發(fā)達國家中，個人信用信息的范圍大致包括：身份識別信息、賬戶信息、關聯(lián)信息、公共記錄信息、不良記錄信息等[2]。我國有關立法所界定的個人信用信息主要包括反映個人基本信息的個人身份情況、表征個人商業(yè)信用的商業(yè)信用記錄、影響個人信用的社會公共信息記錄以及反映個人守法情況的有關訴訟及處罰記錄等。個人信用信息隱私是隱私在個人信用信息領域的延伸，彰顯了個人信用信息的人格利益[3]。

作為驅動數(shù)字經(jīng)濟的重要引擎，大數(shù)據(jù)等科技手段給整個社會和公眾帶來便利和益處的同時，也引發(fā)了有關個人隱私安全的擔憂，個人信息的不當擴散與使用越來越成為危害公民民事權利的一個社會性問題。發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟，不能以犧牲公眾個人隱私權利作為代價。黨和政府多次強調了保護個人隱私安全的重要性。除了從制度層面構建個人信用隱私保護的防火墻，以及規(guī)范用信部門對信用隱私信息使用的權責，公民個人提高對自身信用隱私信息的保護意識和能力也尤為必要。

二、個人信用隱私保護行為的文獻評述

個人對信用隱私自我保護的意識和行為能力受到許多因素的影響。對行為影響因素開展相應研究，既有助于提高公眾信用自我保護意識，更好地管理個人信用隱私信息，同時也對當前構建健康可持續(xù)的社會信用體系具有重要的價值。目前已經(jīng)有不少文獻對個人隱私保護行為的影響因素進行相關的理論分析和實證研究。

一些學者考察了個性特征變量（如：性別、年齡、受教育程度、網(wǎng)齡等）對隱私關注的影響。楊姝、任利成和王刊良（2008）對個性特征變量對隱私關注影響的實證研究，通過對我國網(wǎng)絡用戶隱私的關注程度進行測度，并運用性別差異等理論，考察了個性特征變量對隱私關注的影響。實證研究結果顯示，女性的信息控制權感知水平高于男性，受教育水平越高對信息被收集的擔憂程度越高，網(wǎng)齡越長隱私關注程度、控制權感知和信息被收集的擔憂程度反而越低[4][5]。蔣驍和季紹波（2009）探討了網(wǎng)絡隱私關注與行為意向影響因素的概念模型，包括文化因素、制度因素、個人因素和風險因素，并針對中國特有的文化和制度情境，對網(wǎng)絡隱私關注和行為意向的關鍵影響因素進行了分析[6]。

也有一些學者將影響個人網(wǎng)絡隱私保護行為的隱私區(qū)分為宏觀因素和微觀因素。高錫榮和楊康（2012）從微觀層面探討網(wǎng)絡隱私保護行為的影響因素，其認為互聯(lián)網(wǎng)用戶的網(wǎng)絡隱私保護行為，受其隱私關注程度、感知公平程度、感知投訴效益等因素的直接影響。[7]

除上述影響因素之外，還有另外一些文獻關注了其他方面的因素對隱私保護行為的影響，例如隱私關注度、自我表露等。申琦（2013，2015）運用“網(wǎng)絡信息隱私關注”概念模型，以大學生為研究對象，運用上海市大學生網(wǎng)絡使用狀況調查的數(shù)據(jù)，探討一般網(wǎng)絡使用行為中的網(wǎng)絡信息隱私關注、網(wǎng)絡隱私保護行為的狀況及其理論關系，并以實證的方法，分析了手機微信移動應用（APP）中大學生隱私關注、自我表露與隱私保護行為三者之間的關系。結果顯示，大學生會依據(jù)關系親疏有選擇地表露個人信息;他們更傾向對親密的人表露個人信息;即便是面對親密朋友，他們也不會更多地表露敏感信息。他們的社交網(wǎng)絡隱私關注度較高，但隱私保護行為一般;隱私關注對自我表露產(chǎn)生負向顯著影響;自我表露敏感信息對網(wǎng)絡隱私保護行為產(chǎn)生負向顯著影響。[8][9]

從現(xiàn)有文獻研究情況來看，個人隱私保護的相關研究主要集中于個人網(wǎng)絡隱私影響因素的分析，而對個人信用隱私保護行為及其影響因素的研究較為匱乏。文章通過對公眾個人信用隱私自主行為意識的大范圍問卷調查，對不同特征的群體個人信用隱私保護意識水平、隱私保護行為能力進行分類比較，并從中找到造成上述群體差異的原因;通過對信用隱私保護行為影響因素進行實證分析，對影響個人信用隱私保護行為的特征變量進行定量分析和檢驗，對當前學術界有關個人信用隱私保護行為影響因素的一些假設和研究進行論證。

三、理論模型與研究假設

基于已有文獻研究相關成果以及信用隱私相關內(nèi)涵與范圍界定，文章將個人信用隱私分為五大類，分別為身份隱私、交易隱私、社交隱私、消費隱私和生活隱私。關于上述信用隱私保護行為，文章認為可以從信用隱私信息生命周期角度劃分為四種：第一種為個人信用隱私信息的生產(chǎn)行為，主要分析個人會在什么樣的條件下提供與己相關的信用隱私信息;第二種為個人信用隱私信息的管理行為，主要分析個人會對信用隱私信息的保管習慣和管理方式;第三種為個人信用隱私信息的使用行為，主要分析個人在使用信用信息時的行為習慣與偏好;第四種為個人信用隱私信息的處理行為，主要分析對使用后所產(chǎn)生的信用隱私信息的處理方式。

針對上述四種行為的影響因素，文章將其區(qū)分為四類：

第一類影響因素為環(huán)境因素，環(huán)境因素是影響信用隱私保護行為的外部因素。主要包括隱私保護法律法規(guī)等環(huán)境制度因素、國家對于打擊隱私泄露方面的懲處力度因素、企業(yè)關于維護個人隱私信息的行業(yè)自律因素、全社會各領域關于個人隱私保護的宣傳教育因素，以及當前技術條件下對個人信用隱私保護的手段和能力因素。

第二類影響因素為個體因素，個體因素是影響信用隱私保護行為的內(nèi)部因素之一。由于個體性別、年齡、學歷、職業(yè)等特征上的差異，最終會對信用隱私保護行為產(chǎn)生相應影響。

第三類影響因素為心理因素，心理因素屬于內(nèi)部影響因素。有別于第二類個體因素，心理因素更多源于個人心理活動，包括個人對信用隱私的認知能力或認知水平，個人對信用環(huán)境的信任程度等內(nèi)心的心理活動。

第四類影響因素為經(jīng)驗因素，經(jīng)驗因素同樣屬于內(nèi)部影響因素。經(jīng)驗因素更多取決于個體曾經(jīng)遭遇的信用隱私泄露經(jīng)歷及危害、個人的自我隱私保護能力等。個體的曾經(jīng)遭遇的隱私泄露經(jīng)歷越多，危害越大，個人自我隱私保護能力越強，從而對信用隱私保護行為將產(chǎn)生影響。

四、個人信用隱私保護行為影響因素的實證分析

（一）計量模型設定

根據(jù)上述理論模型，本文將個人信用隱私保護行為的影響因素計量模型設定如下：

（式1）

在上式中，因變量為個人信用隱私保護行為，=隱私產(chǎn)生+隱私存儲+隱私使用+隱私處理;解釋變量包括：F1為環(huán)境因素，=制度環(huán)境+懲處力度+企業(yè)自律+宣傳教育+技術能力;F2為個體因素，=（性別、年齡、學歷、職業(yè)）;F3為心理因素，=（認知水平，信任程度）;F4為經(jīng)驗因素，=（泄露經(jīng)歷，自保能力）。

在上述模型設定中，因變量個人信用隱私保護行為數(shù)值型變量，采用態(tài)度量表測算;解釋變量F1、F2、F3和F4則既包括定類尺度變量，也包括定序尺度和數(shù)值型變量。根據(jù)上述變量特征，本文采用最優(yōu)尺度回歸模型。

最優(yōu)尺度變換專門用于解決在統(tǒng)計建模時如何對分類變量進行量化的問題，其基本思路是基于希望擬合的模型框架，分析各級別對因變量影響的強弱變換，在保證變換后各變量間的聯(lián)系為線性的前提下，采用一定的非線性變換方法進行反復迭代，從而為原始分類變量的每一個類別找到最佳的量化評分，隨后在相應模型中使用量化評分替代原始變量進行后續(xù)分析。這樣就可將各種傳統(tǒng)分析方法的適用范圍一舉擴展到全部的測量尺度，如對無序多分類變量、有序多分類變量和連續(xù)性變量同時進行回歸分析[10]。

（二）變量定義

上述各因變量和解釋變量相關定義及賦值如下表所示。

（三）數(shù)據(jù)來源說明

作者于2018年7月初實施了一次針對個人信用隱私保護的專項調查，至9月底結束，歷時3個月。此次調研由近30位志愿者組成，期間累計發(fā)放并成功回收的問卷量達到1066份。調查問卷的發(fā)放途徑包括以下三種方式：第一，由浙江金融職業(yè)學院投保學院的兩位指導老師各自帶領兩支調研團隊，利用大學生暑期社會實踐活動的機會，在浙江嘉興海寧和臺州兩地的商場、超市、住宅小區(qū)等人流較大的地區(qū)現(xiàn)場發(fā)放問卷;第二，由志愿者在戶籍所在地，對當?shù)鼐用窕蜃暨M行問卷調查;第三，在問卷星平臺制作和發(fā)布電子問卷，然后由志愿者通過二維碼或微信、QQ鏈接的方式邀請受訪對象參與調查。調查數(shù)據(jù)用專業(yè)的SPSS統(tǒng)計軟件整理并進行相應的統(tǒng)計分析。

從回收樣本的情況來看，此次調查回收的樣本數(shù)據(jù)覆蓋全國25個?。ㄖ陛犑校┙?20個區(qū)（縣），樣本數(shù)量大，覆蓋范圍廣。由于事先制定了詳細的配額計劃，受訪對象的性別比例、代際比例、職業(yè)分布、學歷分布均達到分析要求，樣本代表性較好。

（四）計量結果及分析

結合（式1），文章運用此次調研回收的實證數(shù)據(jù)進行最優(yōu)尺度回歸，基于模型效果最優(yōu)化原則，首先對原始變量進行變換，將各變量轉換為適當?shù)牧炕u分，然后使用量化評分替代原變量進行回歸分析，模型相關計量結果具體如下。

1.模型擬合優(yōu)度檢驗。以隱私保護行為為因變量，以環(huán)境因素、個體因素（性別、年齡、學歷、職業(yè)）、心理因素、經(jīng)驗因素（隱私保護經(jīng)歷、自我保護能力）對其進行最優(yōu)尺度回歸。從最優(yōu)尺度回歸模型的擬合優(yōu)度檢驗結果來看（見表2）：調整R方值為0.877，預測誤差為0.121。從中可以看出，模型的整體擬合效果較為理想，誤差較小。

因變量：隱私保護行為Y

預測變量： 環(huán)境因素 你的性別是？ 您的年齡是 您的職業(yè)是 您的學歷 心理因素 隱私保護經(jīng)歷 自我保護能力

2.模型顯著性檢驗。通過運用ANOVA（方差分析）對上述回歸模型進行顯著性檢驗。結果顯示（見表3），回歸模型的F值為420.085，P值為0.000，因此，模型具有統(tǒng)計學意義。

因變量：隱私保護行為Y

預測變量： 環(huán)境因素 你的性別是？ 您的年齡是 您的職業(yè)是 您的學歷 心理因素 隱私保護經(jīng)歷 自我保護能力

3.模型參數(shù)回歸結果及顯著性。從各解釋變量的回歸結果來看（見表4）：除環(huán)境因素在0.1（雙側）水平顯著，職業(yè)和自我保護能力在0.05%（雙側）水平上顯著，其余變量（個體因素中的性別、年齡、學歷，心理因素，經(jīng)驗因素中的隱私保護經(jīng)歷）均在0.01（雙側）水平上顯著，對被解釋變量隱私保護行為具有顯著的統(tǒng)計學意義。

因變量： 隱私保護行為Y

4.模型參數(shù)的相關性和容差分析。對模型進一步進行分析，表5中給出各自變量對因變量的相關性分析，其中偏相關是控制了其他變量對因、自變量的影響后的估計，部分相關則只控制其他變量對因變量的影響。影響重要性是根據(jù)標準化系數(shù)和相關系數(shù)計算出的自變量在模型中的重要程度的百分比，數(shù)值越大表明該變量對因變量預測越重要。容差/容忍度表示該變量對因變量的影響中不能夠被其他自變量所解釋的比例，越大越好。從結果分析來看，環(huán)境因素、年齡、心理因素的重要性數(shù)值較大，表明其對因變量的預測較為重要，其次為性別和隱私保護經(jīng)歷，職業(yè)、學歷和自我保護能力因素的重要性得分最低。從容差分析來看，除年齡和職業(yè)的容差值略偏小，其余解釋變量的容差都較大。

因此，綜合以上分析，可以認為采用最優(yōu)尺度回歸整體效果較為理想。

因變量： 隱私保護行為Y

五、主要結論和政策建議

（一）主要結論

從上述關于個人信用隱私保護行為的各影響因素定量分析結果來看，我們可以得到以下幾點結論：

第一，環(huán)境因素對個人信用隱私保護行為的影響是顯著的，且是負相關關系。個人對當前的信用隱私保護環(huán)境越是滿意，其越傾向于放松個人信用隱私的自我防護意識，導致其隱私保護行為的得分越低。

第二，個體因素中的性別、年齡、學歷等因素對信用隱私保護行為具有顯著影響，其中男性的信用隱私保護行為得分低于女性，年齡較長的人其自身的信用隱私保護行為越強，學歷層次越高的人其信用隱私保護行為越強。從職業(yè)對信用隱私保護行為的影響來看，雖然存在統(tǒng)計意義上的影響，但并不十分明顯，因此不同職業(yè)對信用隱私保護行為的影響呈現(xiàn)一定的分歧，在若干職業(yè)群體中似乎存在差異，但在另一些職業(yè)群體中并不顯著，需要進一步細分和研究。

第三，心理因素對信用隱私保護行為的影響是顯著的，個人對信用隱私保護的認知水平，對當前網(wǎng)絡環(huán)境的信任程度均會對信用隱私保護行為產(chǎn)生影響。個人的信用隱私保護意識越強，對網(wǎng)絡環(huán)境的信任度越低，則越傾向于強化自我隱私保護。

第四，經(jīng)驗因素對信用隱私保護行為的影響是顯著的，且是正向的影響關系。經(jīng)驗因素中的個人隱私泄露經(jīng)歷對個人信用隱私保護行為的影響尤為明顯，曾經(jīng)遭遇較為嚴重的隱私泄露經(jīng)歷和后果的受訪者，其個人信用隱私保護行為越強;經(jīng)驗因素中的個人信用隱私自我保護能力對信用隱私保護行為影響同樣是正向顯著的，信用隱私自我保護能力越強，其信用隱私保護行為的得分就越高。

（二）政策建議

第一，加快出臺個人網(wǎng)絡隱私保護立法。中國還沒有出臺《個人隱私保護法》或者《網(wǎng)絡隱私保護法》，關于個人隱私的大部分條款是散落在《憲法》《刑法》多部法規(guī)里，隱私保護立法嚴重滯后。在國外，美國有《隱私權法》《電子通訊隱私法》等隱私保護相關立法，歐盟有《個人數(shù)據(jù)保護指令》《GDPR-歐盟通用數(shù)據(jù)保護法》。因此國內(nèi)的隱私保護立法顯得尤為迫切。

第二，明確個人信用隱私權各主客體的具體權利與義務，將數(shù)據(jù)所有權回歸公眾。大數(shù)據(jù)背景下個人數(shù)據(jù)信息更容易受他人非法侵害，侵害發(fā)生后，技術上證明難度大與法律上保護相對欠缺，受害者個人信用隱私權益難以保障。要想切實保護好公民的個人信用隱私權，需要我們明確個人信用隱私權各主客體的具體權力與義務，將數(shù)據(jù)的所有權重新交回公眾。

第三，加大政策扶持力度，推動以區(qū)塊鏈為代表的新技術在個人隱私信息保護中的應用?；趨^(qū)塊鏈的分布式特性、密碼學等技術手段，為個人信用隱私信息保護提供了全新的解決思路。但目前區(qū)塊鏈技術在落地應用方面還存在諸多困難，國內(nèi)也有一些優(yōu)秀的區(qū)塊鏈公司在個人隱私保護和數(shù)據(jù)所有權回歸方面做了有益的嘗試，但整體而言，整個區(qū)塊鏈行業(yè)的發(fā)展還遠遠滯后于當前公眾個人隱私保護的迫切需求，需要進一步加大政策的扶持力度。

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[10]張文彤，董偉. SPSS統(tǒng)計分析高級教程（第3版）[M].北京：高等教育出版社.

基金項目：本文受2017年教育部人文社科規(guī)劃基金項目（17YJA790059）;2018年教育部人文社科規(guī)劃基金項目（18YJC790117）資助。

（作者單位：浙江金融職業(yè)學院）