互聯網個人征信對用戶消費行為的影響研究

曹亞南

摘要：本文以民營征信機構一芝麻信用為例，研究了芝麻分認可度對大學生群體網上消費行為的影響，網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，利用問卷調查得出樣本數據，采用SPSS22.0進行統計分析，主要進行了問卷信度與效度分析、相關性分析、回歸分析。通過數據分析證明芝麻分認可度對于大學生群體網購頻率、消費金融產品使用情況、分享行為都有正相關影響。

關鍵詞：互聯網個人征信；網絡消費行為；大學生群體

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立的個人信用征信機構對個人信用信息進行采集和加工，并根據用戶要求提供個人信用信息查詢和評估服務的活動。

白云（2013）以信息經濟學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“道德風險”問題，并從交易費用理論的角度了個人征信體系的建設是很有必要的。[1]

陳實（2012）總結了國外個人征信體系的模式主要有政府主導模式、市場主導模式、行業主導模式三種，并從征信機構設立目的、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與私營征信機構進行了比較。[2]

（二）互聯網個人征信

互聯網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網交易或使用互聯網各類服務中留下的信息數據，并結合線下渠道采集的信息數據，利用大數據、云計算等技術進行信用評估。

唐方方（2015）認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、商業模式等方面比較了五類征信機構的差異，最后探討了征信平臺間合作模式。[3]

Luo（2012）認為電子商務的發展與征信體系的建設息息相關，電子商務的發展提供的用戶交易數據既可以為信用體系的建設提供數據源同時電子商務的健康發展也離不開完善的個人體系的構建。[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，進而為我國互聯網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雜的過程。傳統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，在網絡環境下企業營銷方式應該由AIDMA模式向AISAS模式轉變，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

目前國內關于個人征信對消費行為的影響主要體現在傳統意義上的征信對于消費者整體消費行為的影響，并未體現網絡消費行為的特征且都是定性的研究。劉東（2007）認為在授信方與借款人重復博弈的過程中，授信方可以根據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、研究模型與研究設計

（一）研究模型

本文認為基于用戶互聯網行為數據的個人征信對用戶的網絡消費行為是有影響的，以大學生群體作為調研人群，以芝麻分作為研究對象，建立了理論模型。該模型以芝麻分認可度作為自變量，以用戶的網購頻率、消費金融產品使用情況、分享行為作為因變量。

（二）研究假設

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在，在個人與銀行的重復博弈過程中，個人前一次的行為表現會作為參數納入銀行后一次博弈的行動函數中，即個人不得不考慮聲譽（reputation）對其信用等級帶來的影響。[7]

基于網絡消費行為AISAS模式以及訪談，本文得出芝麻分認可度對大學生群體消費行為影響主要體現在“A-Action”和“S-Share”，即購買決策和分享。網購頻率和消費金融產品的使用都屬于購買決策時的環節，分享行為屬于網絡消費行為最后一個環節。本研究的假設如下：

Ⅱ1：芝麻分認可度正向顯著地影響大學生群體網購頻率

Ⅱ2：芝麻分認可度正向顯著地影響大學生群體消費金融產品使用情況

Ⅱ3：芝麻分認可度正向顯著地影響大學生群體的分享行為

（三）問卷設計

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

三、數據處理與假設檢驗

（一）描述性統計分析

問卷發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%。

研究的樣本是關注芝麻分的大學生群體，研究目標是芝麻分認可度對其網絡消費行為的影響，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、身份不是大學生、不關注芝麻分的問卷視為無效問卷，有效問卷為200。本文作者所處的環境主要是校園環境，所以問卷的填寫者98%是大學生，這與本文的研究初衷是相符合的。關注芝麻分的樣本占據了66.89%，這些也是本文的有效樣本。關注芝麻分的大學生群體分數都在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、一致性和穩定性的指標，這主要是通過測量結果展示，即測驗結果是否反映了被測者的穩定的、一貫性的真實特征。本文采用信度Cronbach's Alpha系數衡量同一維度下各測量項目的一致性，當信度系數Cronbach's Alpha大于0.7時，認為可靠行較強。經過信度分析，芝麻分認可度、網購頻率、消費金融產品使用情況、分享行為的信度系數分別為0.862、0.752、0.871、0.860。

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

2.效度分析

效度是指所測量到的結果反映所想要考察內容的程度，測量結果與要考察的內容越吻合，則效度越高。題項之間有很強的聯系（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時，KMO值只需在O-1之間即可。具體可做因子分析的標準為：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）芝麻分認可度效度分析

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

（2）網購頻率效度分析

KMO值為0.694，則網購頻率測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結果中，卡方值140.571，數值較大，所對應P值

（3）消費金融產品使用情況效度分析

KMO值為0.736，則消費金融產品使用情況測量量表適合做因子分析；Bartlett球形檢驗結果中，卡方值297.308，數值較大，所對應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球形檢驗結果中，卡方值376.646，數值較大，所對應P值<0.01，證明Bartlett球形檢驗的零假設不成立，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，芝麻分認可度、網購頻率、消費金融產品使用情況、分享行為都適合做因子分析，量表效度較好。

（三）相關性分析

相關分析主要用來刻畫變量之間聯系的密切程度，主要用相關系數來刻畫。本文采用Pearson系數研究，一般認為當sig.<=0.05時，Pearson系數具有統計學意義。變量間的相關分析結果如下：

1.芝麻分認可度與網購頻率相關性分析

經過相關分析可知，芝麻分認可度與網購頻率之間的相關系數為0.568，p值小于0.01，統計學意義顯著，證明芝麻分認可度與網購頻率有顯著的正相關關系。

2.芝麻分認可度與消費金融產品使用情況相關性分析

芝麻分認可度與消費金融產品使用情況之間的相關系數為0.555，p值小于0.01，統計學意義顯著，證明芝麻分認可度與消費金融產品使用情況有顯著的正相關關系。

3.芝麻分認可度與分享行為相關性分析

芝麻分認可度與分享行為之間的相關系數為0.561，p值小于0.01，統計學意義顯著，證明芝麻分認可度與分享行為有顯著的正相關關系。

（四）回歸分析

回歸分析可以幫助人們準確把握變量受一個或多個變量的影響程度，可以從擬合優度、回歸方程顯著性、回歸系數顯著性三個方面進行統計檢驗。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，因此只考慮擬合優度以及回歸系數顯著性。

1.芝麻分認可度與網購頻率的回歸分析

以芝麻分認可度作為自變量，網購頻率作為因變量，進行回歸分析。調整后的R方為0.319，說明自變量對因變量的解釋程度為31.9%。芝麻分認可度的回歸系數為0.651，對應的P值<0.01，說明芝麻分認可度會對網購頻率產生正向影響且影響顯著，因此對應假設成立。

2.芝麻分認可度與消費金融產品使用情況的回歸分析

以芝麻分認可度作為自變量，以消費金融產品使用情況作為因變量，回歸分析結果如下：調整后的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。芝麻分認可度的回歸系數為0.824，對應的P值<0.01，說明芝麻分認可度會對消費金融產品使用情況產生正向影響且影響顯著，因此對應假設成立。

3.芝麻分認可度與分享行為的回歸分析

以芝麻分認可度作為自變量，以分享行為作為因變量，回歸分析結果如下：

調整后的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。芝麻分認可度的回歸系數為0.731，對應的P值<0.01，說明芝麻分認可度會對分享行為產生正向影響且影響顯著，因此對應假設成立。

（五）假設檢驗

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

（一）芝麻分認可度與網購頻率顯著正相關

大學生群體對芝麻分認可度與其網購頻率呈正相關關系，即對芝麻分認可度越高，那么相應地其在淘寶購物的頻率越高。

（二）芝麻分認可度與消費金融產品使用情況顯著正相關

大學生群體對芝麻分的認可度與其消費金融產品的使用情況呈正相關關系，即對芝麻分認可度越高，消費金融產品使用越多，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，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品。

（三）芝麻分認可度與分享行為顯著正相關

大學生群體對芝麻分的認可度與其分享行為呈正相關關系，即對芝麻分認可度越高，用戶的分享行為越多。因為用戶的分享行為體現的是其行為偏好，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濟學基礎[J].法學論壇，2013，2（28）：74-78.

[2]陳實.個人征信體系國際比較及其啟示[J].金融論壇，2012，10：75-80.

[3]唐方方.中國互聯網個人征信機構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.