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摘要:大學生群體作為青年群體的主體之一，具有強迫性消費的特點。近年來，大學生高利貸、校園貸、裸貸等現象頻有發生。畸形消費觀念和貸款行為的轉變不僅要靠自我實現、家庭引導和學校教育，也需要社會大環境的引導，因此將征信范圍拓寬至大學生群體實屬必要。本文在分析了大學生消費特點和目前主流征信渠道的基礎上，將大學生征信模型按照行為分、經濟分和消費分三種劃分，依據主流建模技術對大學生信用評分建立提出了建議，并對評分后續應用進行研討。
關鍵詞:大學生；大數據；信用體系；消費者心理
隨著我國經濟的發展，金融工具的使用呈現爆發式增長趨勢，而與此同時，由于信用體系的不健全，信用風險也隨之大大增加。大學生群體具有強迫性消費特點，以及盲目從眾和攀比的心理特征，在諸多互聯網商家的正向激勵面前，大學生容易按照“心理賬戶”預期，也即內心對于消費品自身價值判斷而產生的消費價格預期，做出非理性決策，因此產生更多超支現象和貸款現象。目前社會對于大學生的經濟誠信教育尚有缺乏，征信體系在大學生群體中的普及極為必要。
一、大學生消費特點
從2010年的“援交門”，到2015年的校園貸，再到2017年的裸貸，媒體的不斷曝光將公眾一次次拉回對大學生經濟行為的討論中。大學生需要大量金錢現象產生的原因歸結于其入不敷出的異常消費行為。在眾多對大學生消費心理的研究中，主要的理論有從眾性消費[1]、炫耀性消費[2]和沖動性消費[3]理論。隨著強迫行為的研究深入，強迫性消費[4]因結合了心理學和行為經濟學理論，成為了研究大學生消費心理的最新觀點。強迫性消費[4]被廣為認同的觀念是，效用產生在消費行為本身而非商品本身。本質上講，這是一種非理性的消費行為，往往為宣泄某種負面情緒或填補某一缺失需求。在行為經濟學研究中，物質主義因具有一定時代特點，對于解釋強迫性消費有著重要的指導意義。物質主義指以物質享受為生活第一要義，在生活中對于物質需求極端重視。在信息時代，物質主義在各種媒介中廣泛傳播，客觀上影響了在這一時代背景下成長起來的21世紀青年。2012年王財玉等人[4]根據經改良的單一構念的強迫性量表研究發現，在大學生群體中，物質主義和強迫性消費呈現正相關關系，社會支持則會削弱物質主義對強迫性消費的激勵作用。這一結果驗證了物質主義對于強迫性消費的正向作用，同時反映了社會影響的作用。物質主義思想傳播也使人與人之間的依賴關系延伸至人與物，引發了人對消費品的價值認同及情感宣泄。這一延伸也使得心理賬戶，也即個體對于消費品價值的主觀定義，與實際賬戶之間偏誤進一步加大，驗證了心理賬戶影響下的非理性經濟行為。2019年王玉潔在研究中發現大學生對心理賬戶效應反映明顯，對于心理賬戶反映越明顯的大學生越具有強迫性消費傾向[5]。這一結果進一步論證了，大學生在面對互聯網商家的正向激勵時，其追求物質的心理得到極大滿足，心理賬戶估價也得到獲利心理暗示，以至于其容易產生強迫性消費傾向。由于大學生具有強迫性消費傾向，社會支持的作用不容忽視，對于大學生的社會性幫助和溝通對于解決大學生異常消費行為十分必要。在此基礎上，大學生失信受罰的誠信規則教育，對提高大學生誠信素養和控制大學生異常消費而言有莫大幫助。
二、主流征信渠道以及大學生信用評分
(一)國內主流征信渠道
目前個人征信主流的方向有三種，以銀行金融征信、消費工具金融征信和政府社會行為征信[6]。銀行屆征信以央行征信為主，主要從各大小商業銀行的信貸歷史和理財狀況分析個人信用程度。消費工具征信由2015年支付寶推出的“芝麻信用”和2018年以央行牽頭的“百行征信”體系為主，主要從自身軟件的使用情況分析消費信用，目前征信分數已應用到公共物品借用、簽證和酒店住宿等領域。政府征信由鐵道部、法院等部門進行個人履約行為收集，傾向于收集個人行為信用信息，對于“霸座”和“老賴”行為進行整治。
(二)大學生信用評分具體設計
1.大學生信用評分的構成要素。對于大學生而言，可獲得征信信息的渠道有兩個——學校和支付工具。學校在大學生征信中，主要可以同時充當社會中“政府”和“銀行”的角色，提供大學生的遵守規則履約信息和存貯型校園卡的消費信息，大學生常見履約行為如考試作弊情況、論文抄襲情況和圖書歸還情況等。支付工具可以提供大學生校外消費信息，例如以花唄為主的小額貸款和以淘寶為首的網購消費信息。參照葉湘榕[7]2019年對個人信用評分研究，我們把大學生在學校和支付工具中的信用內容，在征信體系中分別設置為行為分、經濟分和消費分。(1)行為分。大學生校內行為分主要依托大學生校規遵守情況和助人為樂情況，數據來源為學校學生表現數據庫。主要指標設立例如論文抄襲、考試作弊和圖書逾期等負指標，以及例如獻血、志愿服務和拾金不昧等正指標。其中正負指標作用的因變量為行為分。學生行為主要由學生主觀意愿決定，葉湘榕在其論文中將這一意愿歸于“誠信品質”，充分解釋了學生行為的內在根源，因此，本文沿用這一概念進行描述。(2)經濟分。由于大部分大學生基本生活費由家庭提供，其還貸經濟來源主要也來自家庭，因此此處在經濟分設定時將家庭人均年收入定為大學生收入水平評價指標。經濟分的來源主要為區間型指標，例如家庭人均年收入和校園卡月消費額。此處區間型定義為收入區間和消費區間，用以界定學生還款能力。經濟分數據來源可有學校學生基本情況調查數據庫和校園卡消費明細管理部門提供。(3)消費分。大學生消費分主要來源于支付工具，評價對象主要為大學生除日常生活飲食開支外的消費行為和貸款行為，例如逾期還款情況和欠費情況。由于大學生壓縮飲食開支以滿足其他消費需求的行為屬于收入分配內部調節，對于其他個體無影響，因此這里不再將網購等消費占比考慮在消費指標內。2.大學生誠信分構建技術。傳統大學生征信采取積分制打分方式，導致信用結果呈現階梯式和極小區分度的特點。為解決大學生個體差異問題，可以借鑒近年來專業人士對于個人征信的評級方法。在互聯網企業征信系統中，以芝麻信用為例，其借鑒美國FICO模型，使用傳統的5C模型。由于阿里巴巴旗下豐富的業務，采集指標點的范圍較大，使其具有豐富信用數據來源的優勢。芝麻信用的評估體系[8]主要包括個人特征、支付歷史、網購偏好、人脈信息以及黑名單。目前學術界主流的信用評估模型有層次分析法、神經網絡以及支持向量機等。學者劉廣等[8]在2015年運用層次分析法對廣東省六所高校部分大學生進行信用評級，觀察大學生的信用狀況。層次分析因其高可操作性，廣泛使用于建模中。但其需要有專家學者構造合理的判斷矩陣，對經驗和知識的豐富程度要求較高，同時主觀性較大，很容易形成不一致的判斷矩陣。學者金婷等[9]在2009年等引入FA-BP模型對大學生信貸等級進行評價，實現了評價的智能化和自我優化。學者袁章帥等[10]在2019年實現了改進的離散型螢火蟲算法(IGSO)，并結合BP神經網絡得到協同集成并行算法構建了大學生個人信用評價模型。神經網絡因其很好的自適應性、自組織性，在信用評估模型中應用十分普遍，但其容易產生局部極小，收斂速度慢等問題，具有過度適應數據的傾向，這樣導致新數據無法很好的應用于模型，同時，神經網絡輸出的結果，很難被解釋。學者王明愷等[11]在2005年基于支持向量機(SVM)的方法在評價貸款大學生個人信用應用時具有一定優越性，并且試探性的建立了大學生助學貸款個人信用評價來分析模型，同時指出支持向量機的方法適用于小樣本預測回歸，具有較強的泛化能力。學者劉瀟雅等[12]在2019年通過UCI兩組公開數據集，使用C4.5決策樹和支持向量機的信息處理方法，研究了個人信用評估的問題，有效的彌補了支持向量機在多數據處理時性能不佳的問題。另外，數據的采集是信用評價體系普遍的一大痛點，現在的區塊鏈技術很好的補充了這個空缺，其不可篡改性使上鏈的數據安全性和可靠性有了很好的保證，但目前還未落地實施。
三、大學生信用評級的未來應用
大學生信用評級主要可以使用于校內校外兩大方面。在校內，校方可使用大學生誠信品質類分數，用于校內評優等活動，以作為對于大學生誠信行為的正面鼓勵和教育。另外，目前學術不端現象頻發，誠信分的設置對于督促大學生學習專業知識和打擊抄襲作弊行為有一定的積極作用。輔導員可以根據學生誠信情況進行針對性的幫助和指導，做到對于學業不端正和品質不誠信的“早發現，早杜絕”，讓學校和教育部也更直觀感受到學生的誠信情況。在校外，信用評級可以過濾掉信用不良的學生，降低不良貸款數和違約率。雖然信用良好的在校大學生貸款需求較低，但其在畢業走向社會時有可能需要銀行貸款。這時信用考量便可以運用到金融機構的授信決策中，一定程度上降低其壞賬率。同樣在背景調查方面，信用分可為公司篩選信用品質良好的人才。為公司增加投資培養人才回報，降低員工跳槽風險。另外創業投資方可根據大學生信用信息決定是否支持大學生創業；租房公司、房東或租戶可根據大學生信用情況決定是否租房給大學生，降低拖欠房租和室內盜竊風險。在校內信用評級大環境下，大學生也得到了規則教育，明白了失信無小事的道理。總體大學生信用評分隨著校方和社會的重視，將會有逐年提高的趨勢。對于信用評分使用者而言，大學生整體信用水平的提升對于其開展各類業務有莫大幫助。
四、結語
大學生信用體系的建立依賴于多方數據合作和有效模型建立，除此之外，學校可采取正面引導方式進行誠信教育和規則教育，提高大學生綜合誠信素質。誠信教育不應僅停留在學業范疇，學校應對于大學生的經濟行為進行誠信教育和心理疏導，預防超支借貸行為，校內嚴懲失信行為，讓大學生在踏入社會之前體會到守約的重要性，對于個人非理性經濟行為進行自我約束。
作者:谷悅嘉 許贏 王江盼 單位:上海立信會計金融學院財稅與公共管理學院 上海立信會計金融學院金融科技學院
