施维 黄萍

摘要：互联网消费金融是未来消费必然趋势，作为庞大的大学生消费群体常常面临风险意识薄弱而造成经济损失。为了研究不同的风险特征对大学生消费意识的影响强弱，本文设计问卷对以淮海工学院为代表的大学生群体展开了调查，根据300份有效问卷的数据，构建了Logistic回归模型分析他们的风险意识水平。结果显示：大学生对安全风险、维权风险、自控风险、法律风险四项指标的风险意识依次递减。

关键词：互联网消费金融  风险意识  风险防范

一、引言

互联网消费金融是以“互联网+消费金融”的新型金融服务方式，满足个人或家庭对最终商品和服务的消费需求而提供的金融服务，是传统消费金融活动各环节的电子化、网络化、信息化，大大提升了效率。其作为传统金融业的创新和发展，因操作简单、成本低、效率高、覆盖面广、发展快，日益满足大众的需要，特别是年轻的消费者——大学生群体。而他们因社会经验不足、理财观不成熟、维权意识薄弱，极易受到虚假信息的诱惑，给不法分子的行骗以可乘之机，造成经济损失。因此，我们将会在互联网金融的背景下分析大学生的风险防范意识，对风险逐条提出对策，以求控制风险，发挥大学生互联网消费金融的积极作用。

二、大学生消费金融的使用情况和风险种类分析

（一）大学生的可支配收入情况

据大学生年度消费报告调查的数据显示，2017年我国大学生在校生约30175430人，大学生日常可支配金额均为1405元/月，其中必要支出如吃饭、交通、辅导资料、电话费、医疗费等812元/月，非必要支出如个人社交娱乐消费、零食饮料消费、鞋帽服饰以及护肤彩妆消费等593元/月。2017年大学生年度消费规模高达3815.68亿元。

（二）大学生互联网金融的使用频率分析

图1显示了关于互联网金融使用频率的问卷调查情况。根据调查发现，现大学生经常或频繁使用互联网金融消费占最大比例，其比例高達33.88%和34.87%，一周使用次数多为每周五次左右。这表明，当代大学生成长于较成熟的互联网时代，作为互联网的经常使用者面临的风险种类也会随着科技的进步变得越来越多。

（三）大学生使用互联网消费金融面临的风险种类分析

根据问卷调查数据显示，安全风险高达35.86%，网络技术安全问题所导致的信息泄露仍被认为是当务之急;其次是占比26.97%的维权风险，即交易过程中缺乏自我保护和维权意识的风险;法律风险和信誉风险都与网贷、校园贷非法借款暴力催款有关，本文统称为法律风险，占比15.79%;自控风险被认为是超支透支等不成熟的财务规划导致，统称自控风险，占比为26.97%。

三、构建大学生互联网消费金融风险意识水平的理论模型

（一）理论模型构建

关于风险意识的指数模型，国内外主要有两种构建方法，一个是单变量指数，另一个是多变量指数。因互联网消费金融风险的成因多源，采用多变量指数方法，能更全面准确得出风险认知的强弱，所以建立Logistic回归模型，根据样本大学生风险意识数据，估计出各参数值，进而求得各风险水平下所对应的风险识别概率。根据大学生互联网金融消费的特点，从第三方平台计算机系统技术、大学生自身和网络产品投资人三个角度，将总风险分为安全风险，维权风险，法律风险和自控风险4个种类，并将其设为4个自变量，构建大学生互联网消费金融风险意识指数模型（1）。

（1）式中，X1指安全风险;X2指维权风险;X3指法律风险;X4指自控风险。

（二）变量解释

对问卷结果分析，我们将大学生面临的风险统归为以下四类。

变量X1为安全风险，主要来自于第三方平台计算机系统技术的欠缺，如QQ微信社交账号盗号，信息泄露，免密支付安全问题等;

变量X2 为维权风险，主要来自大学生自身涉世未深，缺乏自我保护意识和维权意识，过分相信广告宣传，如兼职群刷单、工作交定金等;

变量X3 为法律风险，主要来自投资人，通过网贷、校园贷设定高额利息等;

变量X4 为自控风险，主要来自大学生不够成熟的理财观念和财务规划能力，而造成超支透支的行为。

将每个风险变量总值设置为10分，总计40分，分值设置如表1所示。若某同学身边或自己曾发生过QQ微信盗号、手机中毒、校园贷和透支，将各项分值相加，则该同学总分值为11分。

因变量Y为分值变量，若第i位大学生未发生风险或未意识到身边的潜在风险，其分值≤2分则将其归为对互联网风险未意识者，记为0;反之，将身边乃至自己亲身经历过风险的大学生，且分值≥3分则归为风险意识者，记为1。

四、衡量大学生互联网消费金融风险意识水平的实证分析

（一）大学生互联网消费金融风险特征差异的实证检验

首先，设计大学生互联网消费金融风险问卷，并以淮海工学院大一至大四的在校大学生为研究对象展开调查。截至2018年08月2日，共计发放600份调查问卷，收回问卷360份，有效问卷300份。

其次，对问卷结果归纳分析，将风险成因定为X1、X2、X3、X4四个变量。将300位同学的数值由总值降序的方式排列，分值较高的前30%大学生作为风险意识较强组，分值较低的后30%的大学生作为风险意识较低组。最终确定了风险意识强组和风险意识弱组各90组样本观测。

再次，对各解释变量进行相关性分析。结果表明，安全风险、维权风险、法律风险、自控风险这4个解释变量的相关系数均在0.5以下，相关性较弱，符合Logistic回归模型的建模要求。

最后，对各解释变量的均值在强、弱风险意识组之间是否存在显著性差异进行t检验。表2的t检验结果显示，各指标的t统计量所对应的P值均小于0.05，说明在5%的显著性水平下，4个指标的均值在不同风险意识组之间存在显著性差异，也就是说，这4个解释变量能较好反映大学生风险意识程度的强弱。

（二）Logistic回归分析

根据式（1）的风险意识指数模型，将样本企业中强风险意识组的因变量取值设定为0，弱风险意识组设定为1，并以安全风险（X1）、维权风险（X2）、法律风险（X3）、自控风险（X4）4个指标为自变量，运用logistic回归分析，结果见表3。其中Nagelkerke R2统计量是衡量Logistic模型拟合优度的主要指标，该指标越高说明模型的拟合效果越好。

由以上结果，可以得到大学生风险意识指数模型（2）式。

由3可知，各解释变量的p值均小于0.05，说明安全风险、维权风险、法律风险和自控风险对互联网消费意识的影响是显著的。

FZ值趋近于1，表示大学生对互联网消费金融意识风险能力越强;FZ值趋近于0，表示大学生意识风险能力越弱。将数据代入，得到300个观察值的FZ，求出均值为0.6830，表明以淮海工学院为代表的大学生对互联网消费金融风险意识较强。

五、大学生对互联网金融风险防范的对策

通過Logistic回归模型和大学生风险意识指数的实证结果，可以得到以下结论。

首先，从回归方程中的回归系数来看，安全风险回归系数高达0.040，也就是说，安全风险是大学生认为当前面临的最大风险。想要更有效的规避安全风险，需要从多方面的介入，在完善学校学生个人信息保护的法律法规的同时，加强学校信息管理部门的监督，加强教育和督促学生浏览绿色安全性较高的网站。对计算机硬件，网络设备必须采取安全防护措施从网络层隔离互联网和内网，并对网关做病毒过滤和入侵行为检测。除外，相关第三方支付平台或软件应加强网络技术水平，避免产生的不必要的经济损失。

其次，从风险意识程度的角度来讲，大学生对互联网上存在的法律风险意识敏感度较高，这也与高校思想教育和社会打击不良借款力度息息相关。为了继续减弱这一风险性，我们仍需及时更新或出台对新型互联网消费金融风险的法律法规，营造良好的网络消费环境。在该环境下，加强对非金融机构和中介平台各行为的监管，做到依法监管、分类监管、协同监管，确保监管到位。在控制法律风险的同时，对互联网消费金融违法犯罪保持严打态势，绝不姑息欺诈、诈骗、非法集资、非法吸收公众存款、恶意放贷和暴力催收等违法犯罪活动。

最后，从大学生自身的角度来看，一方面，大学生因涉世未深，缺乏较强的自我保护和维权意识。学校应与时俱进开展日常管理，积极预防为理念，大到开设理财专业课、金融知识宣传、案例分析，小到各个班级团支书开展相关主题班会等途径。另一方面，大学生要加强金钱自我管控能力，避免片面追求个性化、时尚化、随性化，只顾满足虚荣心，形成不成熟的理财观念和薄弱的财务规划能力，导致超前、畸形、过度、盲目消费。学校应将金融风险意识、健康消费观纳入思想政治教育和素质教育体系，学生家长加强三观教育、心理健康教育和维权教育，引导大学生理性消费，科学维权。

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基金项目：本文系2018年度大学生创新创业训练计划项目“大学生对互联网金融风险的认知及其防控问题研究”（Z201811641111011）和2018年淮海工学院高等教育科学研究课题“以科研和竞赛为特色的金融专业 1+1团队导师制提升本科生创新能力研究”（GJ2018-19）的阶段性研究成果。

（作者单位：江苏海洋大学;施维为淮海工学院商学院金融学专业学生;黄萍为硕士研究生、讲师）