基于行為足跡的大學生信用等級測度與分析

張軍

【摘要】信用是金融活動的基拙，信用評估是金融市場穩定持續發展的關鍵。近年來，以助學貸款、消費信貨、分期付款等為主要形式的金融活動逐漸進入大學校園，然而，由于信用評估的缺失，與大學生相關的金融活動屢現危機。在傳統金融活動進行的征信中，指標大多來自個體的資產狀況和過往的借貨行為等，但大學生社會閱歷不足，普遍缺乏以上資料，因此這種信用評傳常常是無效的。本課題遵循行為金融學的理論與方法，采用嚴謹的量表設計策略，運用科學的社會調查方法，對大學生的信用等級測度量表、大學生的信用表現等進行深入的調查和分析。

【關鍵詞】行為足跡 信用等級測度 信用狀況分析

一、大學生信用等級測度

（一）行為足跡的內涵

行為足跡是反映在個人日常學習和生活中的一些行為。不同于銀行等金融機構利用資產證明、信貸記錄和人際關系等指標評估個人信用狀況，大學生的失信或守信行為僅僅反映在個人日常學習和生活中，缺少社會信用行為。因此，分析大學生的信用等級需要從個體的日常信用出發，通過采集、挖掘和記錄其發生在校園內外的信用行為足跡，來描繪大學生在相關信用行為中展現出的個體特征，用以分析和測度個體的信用等級。

（二）大學生信用等級的測度工具

總加量表，又稱李克特量表，是美國社會心理學家倫西斯.利克特發明的，主要用來測度一些抽象的社會指標?？偧恿勘戆鄠€具有區分度的問題，并且每個問題有相同的選項，對應不同的分值，通過計算被訪者量表問題的總得分，來反映他們在所測問題態度的強弱，從而將不同特征的個體區分開。

本次對個人信用測度的工具是自編的《大學生信用量表》，量表問題主要是在參考相關文獻、總結前人研究的基礎上，了解相關理論后，邀請一部分學生、老師和學生管理人員組成團隊，結合大學生日常生活實際，運用頭腦風暴的方法，形成初始量表的23個問題。為了保證量表問題的區分度和合理性，量表問題既有正向描述也有反向描述，量表問題選項采用Likert 5點評分法，每個量表問題設計為5個選項，從1-5分別為“非常不同意”、“不同意”、“拿不定主意”、“同意”、“非常同意”，正向題目由低至高分別計1至5分，反向問題的分值相反，最后，計算問卷總得分，來反映個人的信用狀況。

（三）個人信用量表的編制程序

為了保證量表設計的合理性和準確性，本文采用了嚴謹的設計思路，具體包含了下面四個步驟：

第一步，提出調查問題。通過查閱相關文獻，考慮我國關于信用的本土化觀點，在理論上構建初始的信用量表體系，然后運用頭腦風暴的方式，確定最初的個人信用量表。

第二步，制定評分規則。對第一步提出的問題，將正反兩個方向和不同程度分為5個等級，從1-5分別為“非常不同意”、“不同意”、“拿不定主意”、“同意”、“非常同意”，正向題目由低至高分別計1至5分，反向問題的分值相反。

第三步，進行測量實驗。為了鑒別上述量表問題，我們分別到各自負責的大學內發放問卷收集數據，對預測問卷進行初測，按照評分規則計算收回問卷的得分，運用項目分析進行檢驗，鑒定各個問題的鑒別力。

第四步，制定總加量表。根據鑒別力的強弱，決定問題的去留，項目分析不顯著的問題，應該剔除。然后，將那些鑒別力強的問題制成總加量表。

（四）大學生信用量表問題的確定

本次調查，在了解相關理論基礎后，邀請了部分學生、老師和學生管理人員組成團隊，結合大學生日常生活實際，運用頭腦風暴的方法，從大學生的生活、學習、情感、道德等方面全面考慮，確定了初始量表的23個問題。比如，“早上和朋友約好時間卻因貪睡而遲到”，反映了個人日常生活中的誠信意識；“和他人交往時會看重對方的信用”，反映了誠信在社會交往中的作用。為了保證量表問題的合理性和區分度，我們利用臨界比率法和題總相關法對初始量表進行檢驗，通過計算問卷總分，對前后得分30%的高低兩組進行獨立性T檢驗，結果發現，有9個問題沒有通過顯著性檢驗，因此，最終的個人信用量表包含了下面14個問題，如：“和他人交往時，我很看重對方的信用”；“我堅信，老實人總是吃虧”；“在答應朋友做某事后，我會努力完成”；“我從不踐踏草坪；我的老師對我很放心”等。

二、大學生個人信用現狀分析

本次調查以河南大學的學生為樣本開展調查研究。本次調查，發放紙質問卷共計504份，其中有效問卷463份，有效比例為92%。游程檢驗、信度檢驗和效度檢驗等顯示調查過程和調查數據是合理有效的。本文基于收集的樣本數據，對大學生的個人信用整體水平和信用與性別的交叉分析進行統計分析。

（一）個人信用的整體水平

為了解河南大學學生的個人信用的總體水平，為進一步統計分析提供依據，特對其進行了檢驗，通過計算每一個樣本的信用得分，并且繪制了正態分布Q-Q圖及直方圖。從正態分布Q-Q圖可以得出，被采訪者的信用得分都趨近于一條直線，樣本得分符合正態性；從正態分布直方圖可以得出，個人信用總得分為60分左右的頻率達到了最高80，個人信用總得分低于50的處在20以下的頻率，總體上來看，個人信用總得分分值主要集中在55-65之間。總體來說，個人信用得分符合正態性，而且個人信用得分總體一般。

（二）個人信用等級與性別之間的交叉分析

為了了解不同性別的學生信用狀況的差別，本文也將個人信用得分與性別進行交叉分析，從最終結果可以得出，男性和女性的個人信用總得分最高分值都趨近70；男性個人信用總得分為58分的頻率最高，達到40；女性個人信用總得分為59分的頻率最高，達到55；整體上來說，女生的個人信用得分比男生略高。這是因為，信用的另一面往往是風險，一般來說女生偏向于低風險，因此其信用狀況往往較好，而男生傾向于高風險，其信用狀況也相對較低。

三、結論

本文通過利用李克特量表方法編制了大學生信用評估量表，對大學生的信用等級進行測度。結果表明，在不同方面具有不同特征的高校學生，個人信用狀況有所差別，并且出現了明顯的兩極分化。從總體來看，大學生的信用狀況總體一般；從性別的角度來看，女生的信用狀況比男生略高。

參考文獻：

[1]張志俊.大學生信用等級評估方法研究[J].學校黨建與思想教育，2005，（3）.