曹亞南

摘要：本文以民營征信機構(gòu)一芝麻信用為例，研究了芝麻分認(rèn)可度對大學(xué)生群體網(wǎng)上消費行為的影響，網(wǎng)上消費行為指淘寶和天貓的消費行為。本文主要采用了文獻研究與實證研究的方法，通過文獻研究得出本文的研究基礎(chǔ)，利用問卷調(diào)查得出樣本數(shù)據(jù)，采用SPSS22.0進行統(tǒng)計分析，主要進行了問卷信度與效度分析、相關(guān)性分析、回歸分析。通過數(shù)據(jù)分析證明芝麻分認(rèn)可度對于大學(xué)生群體網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為都有正相關(guān)影響。

關(guān)鍵詞：互聯(lián)網(wǎng)個人征信；網(wǎng)絡(luò)消費行為；大學(xué)生群體

一、文獻綜述

（一）個人征信體系概述

個人信用征信是指依法設(shè)立的個人信用征信機構(gòu)對個人信用信息進行采集和加工，并根據(jù)用戶要求提供個人信用信息查詢和評估服務(wù)的活動。

白云（2013）以信息經(jīng)濟學(xué)的視角從理論研究中得出個人征信體系是為了克服信息不對稱帶來的“逆向選擇”和“道德風(fēng)險”問題，并從交易費用理論的角度了個人征信體系的建設(shè)是很有必要的。[1]

陳實（2012）總結(jié)了國外個人征信體系的模式主要有政府主導(dǎo)模式、市場主導(dǎo)模式、行業(yè)主導(dǎo)模式三種，并從征信機構(gòu)設(shè)立目的、強制性、信息收集全面性、消費者隱私保護等方面對公共征信機構(gòu)與私營征信機構(gòu)進行了比較。[2]

（二）互聯(lián)網(wǎng)個人征信

互聯(lián)網(wǎng)個人征信是信用評估的一種重要模式，它通過采集個人在互聯(lián)網(wǎng)交易或使用互聯(lián)網(wǎng)各類服務(wù)中留下的信息數(shù)據(jù)，并結(jié)合線下渠道采集的信息數(shù)據(jù)，利用大數(shù)據(jù)、云計算等技術(shù)進行信用評估。

唐方方（2015）認(rèn)為我國目前個人征信平臺可分為五類，分別是電商平臺、社交平臺、金融平臺、支付端、公共服務(wù)平臺，其中芝麻信用是電商平臺的代表。文章從信息來源、類型、處理、輸出、商業(yè)模式等方面比較了五類征信機構(gòu)的差異，最后探討了征信平臺間合作模式。[3]

Luo（2012）認(rèn)為電子商務(wù)的發(fā)展與征信體系的建設(shè)息息相關(guān)，電子商務(wù)的發(fā)展提供的用戶交易數(shù)據(jù)既可以為信用體系的建設(shè)提供數(shù)據(jù)源同時電子商務(wù)的健康發(fā)展也離不開完善的個人體系的構(gòu)建。[4]

王冠（2015）通過分析芝麻信用的征信體系是如何建立以及建立過程中存在的問題，進而為我國互聯(lián)網(wǎng)征信體系的建立提供參考和借鑒。[5]

（三）消費行為

消費者行為在廣義上是指消費者為索取、使用消費物品所采取的各種行動以及先于且決定這些行動的決策過程，甚至是包括消費收入的取得等一系列復(fù)雜的過程。傳統(tǒng)的消費行為模式及營銷法則是AIDMA模式（Attention注意，Interest興趣，Desire欲望，Memory記憶，Action行動），這種方式是單方面的。電通廣告集團公司指出，在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下企業(yè)營銷方式應(yīng)該由AIDMA模式向AISAS模式轉(zhuǎn)變，其中AISAS的兩個“S”分別是“search”和“share”。

（四）個人征信對消費行為的影響

目前國內(nèi)關(guān)于個人征信對消費行為的影響主要體現(xiàn)在傳統(tǒng)意義上的征信對于消費者整體消費行為的影響，并未體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)消費行為的特征且都是定性的研究。劉東（2007）認(rèn)為在授信方與借款人重復(fù)博弈的過程中，授信方可以根據(jù)借款人以往的信用歷史判斷是否授信給借款方，并得出最終博弈的結(jié)果是借款人會約束自己的行為來提高自己在授信方處的信用評分。[6]

二、研究模型與研究設(shè)計

（一）研究模型

本文認(rèn)為基于用戶互聯(lián)網(wǎng)行為數(shù)據(jù)的個人征信對用戶的網(wǎng)絡(luò)消費行為是有影響的，以大學(xué)生群體作為調(diào)研人群，以芝麻分作為研究對象，建立了理論模型。該模型以芝麻分認(rèn)可度作為自變量，以用戶的網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為作為因變量。

（二）研究假設(shè)

劉玫（2006）研究了聲譽視角下個人征信的效用，個人征信對個人信用行為的約束作用主要表現(xiàn)在，在個人與銀行的重復(fù)博弈過程中，個人前一次的行為表現(xiàn)會作為參數(shù)納入銀行后一次博弈的行動函數(shù)中，即個人不得不考慮聲譽（reputation）對其信用等級帶來的影響。[7]

基于網(wǎng)絡(luò)消費行為AISAS模式以及訪談，本文得出芝麻分認(rèn)可度對大學(xué)生群體消費行為影響主要體現(xiàn)在“A-Action”和“S-Share”，即購買決策和分享。網(wǎng)購頻率和消費金融產(chǎn)品的使用都屬于購買決策時的環(huán)節(jié)，分享行為屬于網(wǎng)絡(luò)消費行為最后一個環(huán)節(jié)。本研究的假設(shè)如下：

Ⅱ1：芝麻分認(rèn)可度正向顯著地影響大學(xué)生群體網(wǎng)購頻率

Ⅱ2：芝麻分認(rèn)可度正向顯著地影響大學(xué)生群體消費金融產(chǎn)品使用情況

Ⅱ3：芝麻分認(rèn)可度正向顯著地影響大學(xué)生群體的分享行為

（三）問卷設(shè)計

本研究的測量工具是問卷，問卷設(shè)計分為三大部分，分別是個人基本信息部分、芝麻分關(guān)注情況以及核心部分。核心部分是以李克特5點量表的形式設(shè)置的，基于研究假設(shè)，分別對芝麻分認(rèn)可度、網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為進行了測量。

三、數(shù)據(jù)處理與假設(shè)檢驗

（一）描述性統(tǒng)計分析

問卷發(fā)放渠道主要是通過微信、QQ、微博、貼吧以及問卷星，共回收315份問卷，其中有效問卷200份，無效問卷115份，有效率為63.5%。

研究的樣本是關(guān)注芝麻分的大學(xué)生群體，研究目標(biāo)是芝麻分認(rèn)可度對其網(wǎng)絡(luò)消費行為的影響，而芝麻分一般在支付寶APP上查看，因此不使用支付寶的用戶、身份不是大學(xué)生、不關(guān)注芝麻分的問卷視為無效問卷，有效問卷為200。本文作者所處的環(huán)境主要是校園環(huán)境，所以問卷的填寫者98%是大學(xué)生，這與本文的研究初衷是相符合的。關(guān)注芝麻分的樣本占據(jù)了66.89%，這些也是本文的有效樣本。關(guān)注芝麻分的大學(xué)生群體分?jǐn)?shù)都在600分以上，這說明樣本的信譽屬于良好及以上。

（二）信效度分析

1.信度分析

信度主要是反映同一維度下多個題項之間的可靠性、一致性和穩(wěn)定性的指標(biāo)，這主要是通過測量結(jié)果展示，即測驗結(jié)果是否反映了被測者的穩(wěn)定的、一貫性的真實特征。本文采用信度Cronbach's Alpha系數(shù)衡量同一維度下各測量項目的一致性，當(dāng)信度系數(shù)Cronbach's Alpha大于0.7時，認(rèn)為可靠行較強。經(jīng)過信度分析，芝麻分認(rèn)可度、網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為的信度系數(shù)分別為0.862、0.752、0.871、0.860。

由分析結(jié)果可知，所有變量的Cronbach'sAlpha系數(shù)均大于0.7，說明量表有較好的一致性與穩(wěn)定性，可以被接受。

2.效度分析

效度是指所測量到的結(jié)果反映所想要考察內(nèi)容的程度，測量結(jié)果與要考察的內(nèi)容越吻合，則效度越高。題項之間有很強的聯(lián)系（即KMO值和Bartlett球形檢驗值滿足時）時，才可容易通過因子分析的方式來檢驗效度。在適用于題項的系數(shù)時，KMO值只需在O-1之間即可。具體可做因子分析的標(biāo)準(zhǔn)為：在大于0.9時，就是非常適合；在0.7-0.9之間時，就是適合；在0.6-0.7時，就表現(xiàn)不太適合；小于0.6時，顯示不適合。各變量的效度分析如下：

（1）芝麻分認(rèn)可度效度分析

通過效度分析可知，KMO值為0.722，則芝麻分認(rèn)可度測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結(jié)果中，卡方值284.688，數(shù)值較大，所對應(yīng)P值<0.01，證明Bartlett球形檢驗有顯著意義，芝麻分認(rèn)可度測量量表適合做因子分析，因此效度較好。

（2）網(wǎng)購頻率效度分析

KMO值為0.694，則網(wǎng)購頻率測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結(jié)果中，卡方值140.571，數(shù)值較大，所對應(yīng)P值

（3）消費金融產(chǎn)品使用情況效度分析

KMO值為0.736，則消費金融產(chǎn)品使用情況測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結(jié)果中，卡方值297.308，數(shù)值較大，所對應(yīng)P值

（4）分享行為效度分析

KMO值為0.804，則分享行為測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結(jié)果中，卡方值376.646，數(shù)值較大，所對應(yīng)P值<0.01，證明Bartlett球形檢驗的零假設(shè)不成立，則分享行為測量量表適合做因子分析，因此效度較好。

綜上所述，芝麻分認(rèn)可度、網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為都適合做因子分析，量表效度較好。

（三）相關(guān)性分析

相關(guān)分析主要用來刻畫變量之間聯(lián)系的密切程度，主要用相關(guān)系數(shù)來刻畫。本文采用Pearson系數(shù)研究，一般認(rèn)為當(dāng)sig.<=0.05時，Pearson系數(shù)具有統(tǒng)計學(xué)意義。變量間的相關(guān)分析結(jié)果如下：

1.芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率相關(guān)性分析

經(jīng)過相關(guān)分析可知，芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率之間的相關(guān)系數(shù)為0.568，p值小于0.01，統(tǒng)計學(xué)意義顯著，證明芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

2.芝麻分認(rèn)可度與消費金融產(chǎn)品使用情況相關(guān)性分析

芝麻分認(rèn)可度與消費金融產(chǎn)品使用情況之間的相關(guān)系數(shù)為0.555，p值小于0.01，統(tǒng)計學(xué)意義顯著，證明芝麻分認(rèn)可度與消費金融產(chǎn)品使用情況有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

3.芝麻分認(rèn)可度與分享行為相關(guān)性分析

芝麻分認(rèn)可度與分享行為之間的相關(guān)系數(shù)為0.561，p值小于0.01，統(tǒng)計學(xué)意義顯著，證明芝麻分認(rèn)可度與分享行為有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

（四）回歸分析

回歸分析可以幫助人們準(zhǔn)確把握變量受一個或多個變量的影響程度，可以從擬合優(yōu)度、回歸方程顯著性、回歸系數(shù)顯著性三個方面進行統(tǒng)計檢驗。本文主要考慮一個自變量對多個因變量的影響，采用一元線性回歸方程進行分析，因此只考慮擬合優(yōu)度以及回歸系數(shù)顯著性。

1.芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率的回歸分析

以芝麻分認(rèn)可度作為自變量，網(wǎng)購頻率作為因變量，進行回歸分析。調(diào)整后的R方為0.319，說明自變量對因變量的解釋程度為31.9%。芝麻分認(rèn)可度的回歸系數(shù)為0.651，對應(yīng)的P值<0.01，說明芝麻分認(rèn)可度會對網(wǎng)購頻率產(chǎn)生正向影響且影響顯著，因此對應(yīng)假設(shè)成立。

2.芝麻分認(rèn)可度與消費金融產(chǎn)品使用情況的回歸分析

以芝麻分認(rèn)可度作為自變量，以消費金融產(chǎn)品使用情況作為因變量，回歸分析結(jié)果如下：調(diào)整后的R方為0.304，說明自變量對因變量的解釋程度為30.4%，說明模型選取的自變量解釋程度較高。芝麻分認(rèn)可度的回歸系數(shù)為0.824，對應(yīng)的P值<0.01，說明芝麻分認(rèn)可度會對消費金融產(chǎn)品使用情況產(chǎn)生正向影響且影響顯著，因此對應(yīng)假設(shè)成立。

3.芝麻分認(rèn)可度與分享行為的回歸分析

以芝麻分認(rèn)可度作為自變量，以分享行為作為因變量，回歸分析結(jié)果如下：

調(diào)整后的R方為0.311，說明自變量對因變量的解釋程度為31.1%，說明模型選取的自變量解釋程度較高。芝麻分認(rèn)可度的回歸系數(shù)為0.731，對應(yīng)的P值<0.01，說明芝麻分認(rèn)可度會對分享行為產(chǎn)生正向影響且影響顯著，因此對應(yīng)假設(shè)成立。

（五）假設(shè)檢驗

本文使用SPSS22.0對收集到的200份有效樣本進行了描述性統(tǒng)計分析、信效度分析、相關(guān)性分析以及回歸分析。上述分析驗證了芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率、消費金融產(chǎn)品使用情況、分享行為的之間的關(guān)系，即H1、H2、H3均成立。四、研究結(jié)論

（一）芝麻分認(rèn)可度與網(wǎng)購頻率顯著正相關(guān)

大學(xué)生群體對芝麻分認(rèn)可度與其網(wǎng)購頻率呈正相關(guān)關(guān)系，即對芝麻分認(rèn)可度越高，那么相應(yīng)地其在淘寶購物的頻率越高。

（二）芝麻分認(rèn)可度與消費金融產(chǎn)品使用情況顯著正相關(guān)

大學(xué)生群體對芝麻分的認(rèn)可度與其消費金融產(chǎn)品的使用情況呈正相關(guān)關(guān)系，即對芝麻分認(rèn)可度越高，消費金融產(chǎn)品使用越多，此處主要是以螞蟻花唄的使用情況為例。使用消費金融產(chǎn)品會影響用戶的信用歷史，而信用歷史也是芝麻分評估的一個依據(jù)，用戶出于想提高芝麻分的心理可能會更多地使用螞蟻花唄這類的消費金融產(chǎn)品。

（三）芝麻分認(rèn)可度與分享行為顯著正相關(guān)

大學(xué)生群體對芝麻分的認(rèn)可度與其分享行為呈正相關(guān)關(guān)系，即對芝麻分認(rèn)可度越高，用戶的分享行為越多。因為用戶的分享行為體現(xiàn)的是其行為偏好，行為偏好也是影響芝麻分的一個維度，因此為了提高芝麻分，用戶在分享行為上更主動。

參考文獻：

[1]白云.個人征信體系的法經(jīng)濟學(xué)基礎(chǔ)[J].法學(xué)論壇，2013，2（28）：74-78.

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[3]唐方方.中國互聯(lián)網(wǎng)個人征信機構(gòu)差異分析與合作模式探討[J].清華金融評論，2015，9：93-98.

[4]Luo S.Establishment of the PersonalCredit System in the Network Environment[M].Advances in Automation and Robotics，Vol.2.Springer Berlin Heidelberg， 2012： 147-151.