互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融對(duì)大學(xué)生的影響及其風(fēng)險(xiǎn)防范

施維 黃萍

摘要：互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融是未來(lái)消費(fèi)必然趨勢(shì)，作為龐大的大學(xué)生消費(fèi)群體常常面臨風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)薄弱而造成經(jīng)濟(jì)損失。為了研究不同的風(fēng)險(xiǎn)特征對(duì)大學(xué)生消費(fèi)意識(shí)的影響強(qiáng)弱，本文設(shè)計(jì)問(wèn)卷對(duì)以淮海工學(xué)院為代表的大學(xué)生群體展開(kāi)了調(diào)查，根據(jù)300份有效問(wèn)卷的數(shù)據(jù)，構(gòu)建了Logistic回歸模型分析他們的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)水平。結(jié)果顯示：大學(xué)生對(duì)安全風(fēng)險(xiǎn)、維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、自控風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)四項(xiàng)指標(biāo)的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)依次遞減。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融 ?風(fēng)險(xiǎn)意識(shí) ?風(fēng)險(xiǎn)防范

一、引言

互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融是以“互聯(lián)網(wǎng)+消費(fèi)金融”的新型金融服務(wù)方式，滿足個(gè)人或家庭對(duì)最終商品和服務(wù)的消費(fèi)需求而提供的金融服務(wù)，是傳統(tǒng)消費(fèi)金融活動(dòng)各環(huán)節(jié)的電子化、網(wǎng)絡(luò)化、信息化，大大提升了效率。其作為傳統(tǒng)金融業(yè)的創(chuàng)新和發(fā)展，因操作簡(jiǎn)單、成本低、效率高、覆蓋面廣、發(fā)展快，日益滿足大眾的需要，特別是年輕的消費(fèi)者——大學(xué)生群體。而他們因社會(huì)經(jīng)驗(yàn)不足、理財(cái)觀不成熟、維權(quán)意識(shí)薄弱，極易受到虛假信息的誘惑，給不法分子的行騙以可乘之機(jī)，造成經(jīng)濟(jì)損失。因此，我們將會(huì)在互聯(lián)網(wǎng)金融的背景下分析大學(xué)生的風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)，對(duì)風(fēng)險(xiǎn)逐條提出對(duì)策，以求控制風(fēng)險(xiǎn)，發(fā)揮大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融的積極作用。

二、大學(xué)生消費(fèi)金融的使用情況和風(fēng)險(xiǎn)種類(lèi)分析

（一）大學(xué)生的可支配收入情況

據(jù)大學(xué)生年度消費(fèi)報(bào)告調(diào)查的數(shù)據(jù)顯示，2017年我國(guó)大學(xué)生在校生約30175430人，大學(xué)生日常可支配金額均為1405元/月，其中必要支出如吃飯、交通、輔導(dǎo)資料、電話費(fèi)、醫(yī)療費(fèi)等812元/月，非必要支出如個(gè)人社交娛樂(lè)消費(fèi)、零食飲料消費(fèi)、鞋帽服飾以及護(hù)膚彩妝消費(fèi)等593元/月。2017年大學(xué)生年度消費(fèi)規(guī)模高達(dá)3815.68億元。

（二）大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)金融的使用頻率分析

圖1顯示了關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融使用頻率的問(wèn)卷調(diào)查情況。根據(jù)調(diào)查發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)大學(xué)生經(jīng)?；蝾l繁使用互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)占最大比例，其比例高達(dá)33.88%和34.87%，一周使用次數(shù)多為每周五次左右。這表明，當(dāng)代大學(xué)生成長(zhǎng)于較成熟的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，作為互聯(lián)網(wǎng)的經(jīng)常使用者面臨的風(fēng)險(xiǎn)種類(lèi)也會(huì)隨著科技的進(jìn)步變得越來(lái)越多。

（三）大學(xué)生使用互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融面臨的風(fēng)險(xiǎn)種類(lèi)分析

根據(jù)問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，安全風(fēng)險(xiǎn)高達(dá)35.86%，網(wǎng)絡(luò)技術(shù)安全問(wèn)題所導(dǎo)致的信息泄露仍被認(rèn)為是當(dāng)務(wù)之急;其次是占比26.97%的維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，即交易過(guò)程中缺乏自我保護(hù)和維權(quán)意識(shí)的風(fēng)險(xiǎn);法律風(fēng)險(xiǎn)和信譽(yù)風(fēng)險(xiǎn)都與網(wǎng)貸、校園貸非法借款暴力催款有關(guān)，本文統(tǒng)稱(chēng)為法律風(fēng)險(xiǎn)，占比15.79%;自控風(fēng)險(xiǎn)被認(rèn)為是超支透支等不成熟的財(cái)務(wù)規(guī)劃導(dǎo)致，統(tǒng)稱(chēng)自控風(fēng)險(xiǎn)，占比為26.97%。

三、構(gòu)建大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)水平的理論模型

（一）理論模型構(gòu)建

關(guān)于風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)的指數(shù)模型，國(guó)內(nèi)外主要有兩種構(gòu)建方法，一個(gè)是單變量指數(shù)，另一個(gè)是多變量指數(shù)。因互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)的成因多源，采用多變量指數(shù)方法，能更全面準(zhǔn)確得出風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知的強(qiáng)弱，所以建立Logistic回歸模型，根據(jù)樣本大學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)數(shù)據(jù)，估計(jì)出各參數(shù)值，進(jìn)而求得各風(fēng)險(xiǎn)水平下所對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別概率。根據(jù)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)金融消費(fèi)的特點(diǎn)，從第三方平臺(tái)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)、大學(xué)生自身和網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品投資人三個(gè)角度，將總風(fēng)險(xiǎn)分為安全風(fēng)險(xiǎn)，維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，法律風(fēng)險(xiǎn)和自控風(fēng)險(xiǎn)4個(gè)種類(lèi)，并將其設(shè)為4個(gè)自變量，構(gòu)建大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)指數(shù)模型（1）。

（1）式中，X1指安全風(fēng)險(xiǎn);X2指維權(quán)風(fēng)險(xiǎn);X3指法律風(fēng)險(xiǎn);X4指自控風(fēng)險(xiǎn)。

（二）變量解釋

對(duì)問(wèn)卷結(jié)果分析，我們將大學(xué)生面臨的風(fēng)險(xiǎn)統(tǒng)歸為以下四類(lèi)。

變量X1為安全風(fēng)險(xiǎn)，主要來(lái)自于第三方平臺(tái)計(jì)算機(jī)系統(tǒng)技術(shù)的欠缺，如QQ微信社交賬號(hào)盜號(hào)，信息泄露，免密支付安全問(wèn)題等;

變量X2 為維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)，主要來(lái)自大學(xué)生自身涉世未深，缺乏自我保護(hù)意識(shí)和維權(quán)意識(shí)，過(guò)分相信廣告宣傳，如兼職群刷單、工作交定金等;

變量X3 為法律風(fēng)險(xiǎn)，主要來(lái)自投資人，通過(guò)網(wǎng)貸、校園貸設(shè)定高額利息等;

變量X4 為自控風(fēng)險(xiǎn)，主要來(lái)自大學(xué)生不夠成熟的理財(cái)觀念和財(cái)務(wù)規(guī)劃能力，而造成超支透支的行為。

將每個(gè)風(fēng)險(xiǎn)變量總值設(shè)置為10分，總計(jì)40分，分值設(shè)置如表1所示。若某同學(xué)身邊或自己曾發(fā)生過(guò)QQ微信盜號(hào)、手機(jī)中毒、校園貸和透支，將各項(xiàng)分值相加，則該同學(xué)總分值為11分。

因變量Y為分值變量，若第i位大學(xué)生未發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)或未意識(shí)到身邊的潛在風(fēng)險(xiǎn)，其分值≤2分則將其歸為對(duì)互聯(lián)網(wǎng)風(fēng)險(xiǎn)未意識(shí)者，記為0;反之，將身邊乃至自己親身經(jīng)歷過(guò)風(fēng)險(xiǎn)的大學(xué)生，且分值≥3分則歸為風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)者，記為1。

四、衡量大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)水平的實(shí)證分析

（一）大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)特征差異的實(shí)證檢驗(yàn)

首先，設(shè)計(jì)大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)卷，并以淮海工學(xué)院大一至大四的在校大學(xué)生為研究對(duì)象展開(kāi)調(diào)查。截至2018年08月2日，共計(jì)發(fā)放600份調(diào)查問(wèn)卷，收回問(wèn)卷360份，有效問(wèn)卷300份。

其次，對(duì)問(wèn)卷結(jié)果歸納分析，將風(fēng)險(xiǎn)成因定為X1、X2、X3、X4四個(gè)變量。將300位同學(xué)的數(shù)值由總值降序的方式排列，分值較高的前30%大學(xué)生作為風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)較強(qiáng)組，分值較低的后30%的大學(xué)生作為風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)較低組。最終確定了風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)強(qiáng)組和風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)弱組各90組樣本觀測(cè)。

再次，對(duì)各解釋變量進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果表明，安全風(fēng)險(xiǎn)、維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)、自控風(fēng)險(xiǎn)這4個(gè)解釋變量的相關(guān)系數(shù)均在0.5以下，相關(guān)性較弱，符合Logistic回歸模型的建模要求。

最后，對(duì)各解釋變量的均值在強(qiáng)、弱風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)組之間是否存在顯著性差異進(jìn)行t檢驗(yàn)。表2的t檢驗(yàn)結(jié)果顯示，各指標(biāo)的t統(tǒng)計(jì)量所對(duì)應(yīng)的P值均小于0.05，說(shuō)明在5%的顯著性水平下，4個(gè)指標(biāo)的均值在不同風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)組之間存在顯著性差異，也就是說(shuō)，這4個(gè)解釋變量能較好反映大學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)程度的強(qiáng)弱。

（二）Logistic回歸分析

根據(jù)式（1）的風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)指數(shù)模型，將樣本企業(yè)中強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)組的因變量取值設(shè)定為0，弱風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)組設(shè)定為1，并以安全風(fēng)險(xiǎn)（X1）、維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)（X2）、法律風(fēng)險(xiǎn)（X3）、自控風(fēng)險(xiǎn)（X4）4個(gè)指標(biāo)為自變量，運(yùn)用logistic回歸分析，結(jié)果見(jiàn)表3。其中Nagelkerke R2統(tǒng)計(jì)量是衡量Logistic模型擬合優(yōu)度的主要指標(biāo)，該指標(biāo)越高說(shuō)明模型的擬合效果越好。

由以上結(jié)果，可以得到大學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)指數(shù)模型（2）式。

由3可知，各解釋變量的p值均小于0.05，說(shuō)明安全風(fēng)險(xiǎn)、維權(quán)風(fēng)險(xiǎn)、法律風(fēng)險(xiǎn)和自控風(fēng)險(xiǎn)對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)意識(shí)的影響是顯著的。

FZ值趨近于1，表示大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融意識(shí)風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng);FZ值趨近于0，表示大學(xué)生意識(shí)風(fēng)險(xiǎn)能力越弱。將數(shù)據(jù)代入，得到300個(gè)觀察值的FZ，求出均值為0.6830，表明以淮海工學(xué)院為代表的大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)較強(qiáng)。

五、大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)防范的對(duì)策

通過(guò)Logistic回歸模型和大學(xué)生風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)指數(shù)的實(shí)證結(jié)果，可以得到以下結(jié)論。

首先，從回歸方程中的回歸系數(shù)來(lái)看，安全風(fēng)險(xiǎn)回歸系數(shù)高達(dá)0.040，也就是說(shuō)，安全風(fēng)險(xiǎn)是大學(xué)生認(rèn)為當(dāng)前面臨的最大風(fēng)險(xiǎn)。想要更有效的規(guī)避安全風(fēng)險(xiǎn)，需要從多方面的介入，在完善學(xué)校學(xué)生個(gè)人信息保護(hù)的法律法規(guī)的同時(shí)，加強(qiáng)學(xué)校信息管理部門(mén)的監(jiān)督，加強(qiáng)教育和督促學(xué)生瀏覽綠色安全性較高的網(wǎng)站。對(duì)計(jì)算機(jī)硬件，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備必須采取安全防護(hù)措施從網(wǎng)絡(luò)層隔離互聯(lián)網(wǎng)和內(nèi)網(wǎng)，并對(duì)網(wǎng)關(guān)做病毒過(guò)濾和入侵行為檢測(cè)。除外，相關(guān)第三方支付平臺(tái)或軟件應(yīng)加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)水平，避免產(chǎn)生的不必要的經(jīng)濟(jì)損失。

其次，從風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)程度的角度來(lái)講，大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上存在的法律風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)敏感度較高，這也與高校思想教育和社會(huì)打擊不良借款力度息息相關(guān)。為了繼續(xù)減弱這一風(fēng)險(xiǎn)性，我們?nèi)孕杓皶r(shí)更新或出臺(tái)對(duì)新型互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融風(fēng)險(xiǎn)的法律法規(guī)，營(yíng)造良好的網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)環(huán)境。在該環(huán)境下，加強(qiáng)對(duì)非金融機(jī)構(gòu)和中介平臺(tái)各行為的監(jiān)管，做到依法監(jiān)管、分類(lèi)監(jiān)管、協(xié)同監(jiān)管，確保監(jiān)管到位。在控制法律風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)消費(fèi)金融違法犯罪保持嚴(yán)打態(tài)勢(shì)，絕不姑息欺詐、詐騙、非法集資、非法吸收公眾存款、惡意放貸和暴力催收等違法犯罪活動(dòng)。

最后，從大學(xué)生自身的角度來(lái)看，一方面，大學(xué)生因涉世未深，缺乏較強(qiáng)的自我保護(hù)和維權(quán)意識(shí)。學(xué)校應(yīng)與時(shí)俱進(jìn)開(kāi)展日常管理，積極預(yù)防為理念，大到開(kāi)設(shè)理財(cái)專(zhuān)業(yè)課、金融知識(shí)宣傳、案例分析，小到各個(gè)班級(jí)團(tuán)支書(shū)開(kāi)展相關(guān)主題班會(huì)等途徑。另一方面，大學(xué)生要加強(qiáng)金錢(qián)自我管控能力，避免片面追求個(gè)性化、時(shí)尚化、隨性化，只顧滿足虛榮心，形成不成熟的理財(cái)觀念和薄弱的財(cái)務(wù)規(guī)劃能力，導(dǎo)致超前、畸形、過(guò)度、盲目消費(fèi)。學(xué)校應(yīng)將金融風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)、健康消費(fèi)觀納入思想政治教育和素質(zhì)教育體系，學(xué)生家長(zhǎng)加強(qiáng)三觀教育、心理健康教育和維權(quán)教育，引導(dǎo)大學(xué)生理性消費(fèi)，科學(xué)維權(quán)。

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基金項(xiàng)目：本文系2018年度大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計(jì)劃項(xiàng)目“大學(xué)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知及其防控問(wèn)題研究”（Z201811641111011）和2018年淮海工學(xué)院高等教育科學(xué)研究課題“以科研和競(jìng)賽為特色的金融專(zhuān)業(yè) 1+1團(tuán)隊(duì)導(dǎo)師制提升本科生創(chuàng)新能力研究”（GJ2018-19）的階段性研究成果。

（作者單位：江蘇海洋大學(xué);施維為淮海工學(xué)院商學(xué)院金融學(xué)專(zhuān)業(yè)學(xué)生;黃萍為碩士研究生、講師）