我國“校園貸”的需求結構與信用風險分析

文/劉剛

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我國“校園貸”的需求結構與信用風險分析

文/劉剛

上海大學

隨著互聯網金融發展，校園貸迅速進駐各高校，但存在諸多問題，且大學生信用意識淡薄，導致近年來不良“校園貸”引發的悲劇屢見不鮮。本項目通過問卷調查發現全國各高校大學生使用校園貸的情況，基于問卷數據，使用logistic模型從大學生角度探究影響違約行為的潛在因素?；诨貧w結果，對比國內外主要校園貸平臺發展模式及違約風險影響因素和國內外主要校園貸平臺發展模式及違約風險影響因素，探究出當前我國校園貸平臺所存在的問題。

校園貸；課風險；違約；回歸分析

1 相關樣本選取和模型設計

1.1相關樣本選取

為了解影響校園貸違約的因素，本文以全國大學生為調查對象，進行較大規模的問卷調查。采用線上調研的方法，共收回有效問卷266份，其中103位受訪者使用過校園貸，其中有30人違約，73人未違約。

本文擬對上述數據進行統計分析和開展實證研究。調查的基本內容大致包括：一是受訪者的基本情況，包括性別、教育背景、學習成績等；二是受訪者的收支情況，包括每月的生活費水平，是否有過沖動消費及沖動消費的金額；三是受訪者參與校園貸情況，包括是否使用過校園貸以及貸款金額、是否違約、家長和學校是否進行過校園貸的教育等。

根據調查結果，假設學生的教育背景、每月生活費水平、在校成績、沖動消費金額、貸款金額、學校和家長是否提醒過關于校園貸的問題、是否了解單利復利的計算方法等會影響其違約行為。因此將上述指標引入Logistic模型，利用Eviews9.0，對103份樣本數據進行回歸分析，從而得出結論。

1.2變量選擇

關于被解釋變量，使用虛擬變量是否有過校園貸違約情況進行衡量，借款人到期未繳款即為違約。故若有過違約情況為1，無則為0。本文分別從受訪者的基本情況、收支情況、參與校園貸情況三方面進行變量選擇。

首先，對受訪者基本情況進行分析。第一，受訪者的教育背景Education可以衡量學歷程度，本文將?？瀑x值為1，本科賦值為2，碩士賦值為3，博士賦值為4。第二，受訪者的在校成績School可以衡量學生是否有掛科現象，若有掛科現象即為1，無掛科現象則為0。。

其次，從生活費水平和一般沖動消費金額兩方面對學生的收支情況進行分析。本調查將學生生活費水平Life分為0-1000元、1000-1500元、1500-2000元、2000元以上四類，分別賦值為1、2、3、4；對于沖動消費的金額Buy，若學生從來沒有沖動消費則賦值為0，若沖動消費在100元以下賦值為1，100-500元賦值為2，500-1000元賦值為3，1000元以上賦值為4。

最后，從學校和家長是否對學生進行過校園貸的相關教育、學生對利息的了解程度以及受訪者貸款金額三方面分析學生參與校園貸的情況。第一，學校和家長是否對受訪者進行過校園貸的教育Parents可以衡量學生對校園貸的了解程度，若進行過教育記為1，沒有進行過教育則記為0。第二，學生是否了解單利復利的計算方法Interest可以看出學生是否有金融基本常識，若了解即為1，不了解則為0；第三，學生累計貸款校園貸的金額Amount分為0-1000元、1000-2000元、2000-3000元、3000-10000元以及10000元以上，分別賦值為1、2、3、4、5。

1.3理論假設

假設1：受訪者的教育背景與校園貸違約呈負相關。?？茖W生更容易發生校園貸違約情況，本科生次之，碩士和博士不容易發生違約情況。

假設2：受訪者是否有掛科現象與校園貸違約呈正相關。如果受訪者有掛科現象，更傾向于發生校園貸違約情況。

假設3：受訪者的生活費水平與校園貸違約呈負相關。受訪者平時生活費水平越高說明有更多的錢去消費，不容易去借校園貸。

假設4：受訪者沖動消費金額與校園貸違約呈正相關。受訪者沖動消費金額越大，說明學生消費觀不正確，校園貸違約可能性越大。

假設5：學校和家長是否對受訪者進行過校園貸的教育與校園貸違約呈負相關。若學校和家長對受訪者進行過校園貸的教育，則學生不容易違約。

假設6：受訪者對單利復利是否了解與校園貸違約呈負相關。如果受訪者對單利復利了解，則說明受訪者具備一定的金融基礎知識，違約可能性較小。

假設7：受訪者貸款金額與校園貸違約呈正相關。受訪者貸款校園貸金額越多，違約可能越大。

1.4模型的建立

根據上述變量我們建立如下模型：

1.5數據的描述性統計

1.受訪者基本信息：調查對象是全國大學生，其中男性占比38.35%，女性占比61.65%。教育背景方面，本科生147人，占比55.26%；?？?7人，占比21.42%；研究生37人，占比13.90%；博士生25人，占比9.39%。在校無掛科人數占比79.32%,有掛科占比20.67%。

2.受訪者參與校園貸情況：針對參與校園貸的統計分析情況，受訪者中有103人使用過校園貸產品，占比38.72%。對于累計貸款金額的統計，大多數集中在1000~2000元（38.83%）和1000元以下（29.13%），有3人表示累計貸款金額高達10000元以上。關于違約情況，有30人表示違約，73人表示未違約。關于對校園貸平臺的評價，有41.32%表示無違規行為，22.08%表示存在注冊門檻過低，20.50%表示存在虛假宣傳，13.56%表示存在隱藏資費標準，這在一定程度上說明校園貸平臺的管理缺陷主要表現在審核程度不嚴謹。

1.5各影響因素的的描述性統計分析

針對參與使用過校園貸產品的103位受訪者，我們進行了總體的描述性統計分析，根據所顯示的均值水平，我們可以發現：教育程度集中在本科背景，生活費水平集中在1000-2000元之間，沖動消費金額集中在100-500元之間，累計貸款金額在1000-2000元。通過比較各項指標的數值，我們初步得出一些可能影響大學生校園貸違約的因素。

我們可以發現，在教育程度、累計貸款金額、學?；蚣议L是否給予提醒上面存在著顯著性的差異。在教育程度方面，違約樣本均值為1.5，未違約組均值為2.2，可以看出，受教育程度的人越不容易違約。在累計貸款金額方面，違約樣本均值為2.8，未違約組均值為1.9。這表明，累計貸款金額越大意味著違約風險越高。從學校和家長的教育層面來看，違約樣本均值為0.5，未違約樣本均值為0.7，可以看出，家長或者學校的教育對于防止發生違約具有積極的促進作用。

2 實證結果

回歸方程：

線性概率的參數可以采用0.25的粗略估計，即將估計的系數乘以0.25可以得到解釋變量對被解釋變量發生可能性的影響，結果如下：

1.其他解釋變量保持不變的情況下，(Education)教育每增加一個等級，使用校園貸產品的學生違約的可能性下降1.3/4*100%=32.5%；

2.其他解釋變量不變的情況下，(School)在學校有掛科現象的學生使用校園貸違約的可能性比沒有掛科現象的學生多0.98/4*100%=24.5%；

3.其他解釋變量不變的情況下，(Buy) 沖動消費的水平每上升一個等級，使用校園貸產品的學生違約的可能性上升0.44/4*100%=11%；

4.其他解釋變量不變的情況下，(Parents) 接受過學校和家長校園貸教育的學生違約的可能性比沒有接受過相關教育的學生少0.98/4*100%=24.5%；

5.其他解釋變量不變的情況下，(Interest) 了解相關利息計算金融知識的學生違約的可能性比不了解相關知識的學生少0.99/4*100%=24.75%；

6.其他解釋變量不變的情況下，(Amount)累計的貸款金額每增加一個等級，使用校園貸產品的學生違約的可能性上升0.83/4*100%=20.75%。

3 研究結論

本文通過logistic模型對103位使用過校園貸的受訪者進行分析，通過剔除不符合預期和不顯著變量，最終得到?？茖W生更容易發生校園貸違約情況，可能是由于專科學生使用校園貸人數較多、風險意識更低，違約可能性更大，而本科生、碩士及博士更不易違約；學生的在校成績也可能反應其信用狀況，如果受訪者有掛科現象，更傾向于發生校園貸違約情況；學生沖動消費金額越大，說明學生消費不理性、消費觀不正確，校園貸違約可能性越大；若學校和家長對受訪者進行過校園貸的教育，則學生的警惕性會提高，越不容易違約；如果受訪者對單利復利了解，則說明受訪者具備一定的金融基礎知識，有較強的甄別能力，違約可能性較??；受訪者貸款校園貸金額越多，還款壓力越大，則違約可能越大，違約風險增加。

[1]廖茂忠.學生貸款違約影響因素研究[D].華中科技大學.2008

[2]關于大學生選擇校園分期金融產品的影響因素的調查[D]. 李啟明.西南財經大學 2016.

[3]大學生“校園網貸”發展問題及對策研究——以中國藥科大學學生為例[J]. 孫振淋.現代商貿工業.2016(30).