范文一:蚂蚁花呗的现状与前景
网上支付与结算
课程论文
题目:
院系名称:专业班级:学生姓名: 号:
2017年 1 月 5 日
蚂蚁花呗的现状与前景分析
摘要:
近年来随着网购人数的增多,网上支付方式也呈现出多元化状态,随着人们消费观念的改变,出现了类似于网络信用卡的新的支付方式——蚂蚁花呗。本文将针对蚂蚁花呗的应用场景、用户群体、授信额度、还款方式概述其发展现状,以双十一期间花呗献力例证其作用。最后,针对蚂蚁花呗的现状对其前景进行分析。
关键词:蚂蚁花呗,信用消费,利弊,前景
引言:
近年来随着网购人数的增多,网上支付方式的多元化,人们消费观念的改变而出现了新的支付方式——蚂蚁花呗。蚂蚁花呗自2015年4月正是上线以来受到了广大消费者尤其是80后90后的消费者的一致认同与喜爱,这个基于天猫、淘宝阿里系购物平台的赊购支付方式解决的年轻消费者口袋里余额不足的窘境。2015年7月蚂蚁花呗走出阿里系平台接入唯品会等40多家外部电商平台,为其他平台的消费者带来支付上的便利。为了更好的服务消费者花呗摆脱线上购物平台的舒服走入线下,让这种赊购方式无处不在。在经历了2015、2016两年双十一的洗礼蚂蚁花呗这种支付方式早已深入人心,不仅潜移默化的改变着人们的消费习惯,更同芝麻信用一起建立起互联网的信用体系,为人们带来更多便利。我将通过本文对蚂蚁花呗的现状进行分析并对其前景提出我的个人见解,希望可以让更多人了解蚂蚁花呗。
一、蚂蚁花呗的应用场景
蚂蚁花呗自2015年4月正式上线以来,主要用于淘宝与天猫购物,淘宝与天猫大部分商户商品可以申请使用蚂蚁花呗进行支付。在发展的过程中为了更好的服务消费者,花呗先是走出了阿里系的电商平台,共接入了40多家外部消费平台:大部分电商购物平台,比如亚马逊、苏宁等;本地生活服务类网站,比如口碑、美团、大众点评等;主流3C类官方商城,比如乐视、海尔、小米、OPPO等官方商城;以及海外购物的部分网站。之后更是打破线上的平台的制约,走向线下。目前,花呗已经可以覆盖并支持大部分线下商家的付款。
二、蚂蚁花呗的用户群体
蚂蚁花呗一上线就受到了网购一族的大力追捧,据统计显示,花粉的用户33%是“90后”,“80后”用户则占48.5%,而“70后”用户是14.3%。由此可见相对其他支付方式,蚂蚁花呗吸引了更多的新生代消费群体。
对年轻用户而言,蚂蚁花呗的吸引力在于可凭信用额度购物,而且免息期最高可达56天,这对于年轻用户有着不小的吸引力,毕竟传统的信用卡形式的信用消费的门槛较高,对于年轻买家来说有着繁琐的流程以及不晓得难度,而蚂蚁花呗的出现作为小额电子信用卡的形式出现给年轻人带来了许多便利。据统计在蚂蚁花呗用户中,潮女、吃货成为主力军,数据显示,使用蚂蚁花呗购买的商品中,女装、饰品、美妆护肤、女包、女鞋等潮流女性商品占比超过20%;零食、特产、饮料等食品类商品以10%的占比排第二;其后是数码、母婴用品等。这也符合这类新生代消费群体的消费习惯,且花呗在开创之初其可用金额本身不高,也无法消费于一些3c数码产品。
数据同时显示,用户使用蚂蚁花呗更多通过手机完成,其移动交易占比达到六成。在现有的新生代消费人群中,年轻用户多使用移动支付,而一些70后则更偏向于使用pc端进行支付,这也符合用户的使用习惯。目前,包括功能开通、账单查询、还款等,蚂蚁花呗已全部实现移动应用操作,在移动支付日益
流行的今天,蚂蚁花呗有望成为杀手级移动支付应用并逐渐改变用户的移动消费支付习惯。
三、蚂蚁花呗的授信额度
蚂蚁花呗会根据消费者的网购情况、支付习惯、信用风险等综合考虑,通过大数据运算,结合风控模型,授予用户500-50000不等的消费额度。蚂蚁花呗的额度依据用户在平台上所积累的消费、还款等行为授予,用户在平台上的各种行为是动态和变化的,相应的额度也是动态的,当用户一段周期内的行为良好,且符合提额政策,其相应额度则可能提升。这种动态的平衡在满足一部分消费者的消费需求之外也给了他们充足的消费动力,根据其月消费情况对其额度进行上调下调以满足不同用户的不同需求。利用大数据实现个性化额度定制,既能满足消费者的需求也不会造成过多浪费。
蚂蚁花呗通过大数据对消费者的个人信息以及消费情况制订了一系列对应的管理体系,将它门组建成一种信用评分机制——芝麻信用,通过芝麻信用分的高低决定信贷数额的多少,也决定是否开启对应新功能的试用权限(如借呗等)。银行在发行信用卡的时候会根据持卡人的存款信息等为用户进行信用评级以及额度办理,同样的蚂蚁花呗在风控方面为了保证其发行额度有安全保障也会根据用户的具体情况给出量化的信用结果,这个结果就是芝麻信用分。芝麻信用分对于消费者来说不仅仅是一个数据那么简单,它的好处是显而易见的,就目前而言,芝麻信用分在750分以上的人群在进行申根签证时可以免去绝大多数的材料及手续。信用分在600以上可以在北上广等城市对应的信用点免费借用雨伞与充电宝等物品,在郑州,大卫城设置了这样的信用点,不但为人们的支付提供了便利,高的信用积分在人们出行时也会提供不同程度的便利,而且就现有的芝麻信用积分的发展状况来看,未来这种福利会不断地增多。
四、蚂蚁花呗的还款方式
用户在消费时,可以预支蚂蚁花呗的额度,在确认收货后的下个月的10号进行还款,免息期最长可达41天。除了“这月买,下月还,超长免息”的消费体验,蚂蚁花呗还推出了花呗分期的功能,消费者可以分3、6、9、12个月进行还款。
每个月10号为花呗的还款日,用户需要将已经产生的花呗账单在还款日进行还清。到期还款日当天系统依次自动扣除支付宝账户余额、余额宝(需开通余额宝代扣功能)、借记卡快捷支付(含卡通)用于还款已出账单未还部分。也可以主动进行还款。为避免逾期,请确保支付宝账户金额充足。如果逾期不还每天将收取万分之五的逾期费。
在官方的陈述中说明免息期最长可达41天,但是在实际使用中却可以达到56天左右,例如在8月16号购买物品,在9月1日进行确认收货,则在10月10日前还款即可。这不能算是漏洞只是利用的淘宝最长确认收货时间的小技巧,这也恰恰反映出蚂蚁花呗的还款方式对于消费者来说是非常便利的,且会不定期提供分期免手续费的活动与优惠,对于余额不足却又想之出消费的人来说确实是非常便利的一件事情。
五、花呗双十一大显身手
第八个天猫双十一的交易额最终定格在1207亿元,据蚂蚁金服公布的数据,双11全天完成支付10.5亿笔,峰值达到12万笔/秒。其中,余额宝占比11%,花呗占比20%。保险总保单量6亿笔,保障金额达224亿元。据蚂蚁金服研究院的测算,花呗、消费保险等新金融服务,将双11的消费力提升了20%。
据蚂蚁金服方面介绍,花呗的系统每天可以处理2亿条实时消息,平均每位员工可以服务200万用户。基于大数据的风控能力,10万多个风控维度指标,100个预测模型,花呗的不良率远低于行业平均水平。双11的前30分钟,使用花呗付款的笔数达到3802万笔;双11全天,花呗创纪录完成超过1亿笔付款。统计显示消费者在使用花呗后,月度消费能力大约能提升10%。月
均消费1000元以下的中低收入人群,月度消费金额更是提升50%。从此数据可以看出蚂蚁花呗对于刺激消费者进行消费的作用是显而易见的,而这个数据也可以侧面反映出低收入人群对于信用消费的诉求。在传统的基于信用卡产生的信用消费对这些低收入者是不友好,而蚂蚁花呗不会因为没有住房没有工作没有存款这些而降低对你信用的评级。这对传统的信用消费或许会成为很大的冲击。
除了卖货,新金融也给商家的双11备货提供了支撑。蚂蚁金服副总裁、网商银行行长俞胜法透露,今年的9-10月,网商银行给133万家中小商户提供了近500亿元贷款,帮助商家备战。保险方面,据悉,今年共有9家保险公司提供了双11的消费保险,保单总量6亿笔,保障金额高达224亿元。
六、蚂蚁花呗套现危机
有人的地方就有江湖,有信用卡消费的地方,就有套现的存在。随着互联网金融平台以迅雷不及掩耳之势渗透入人们的生活,人们发现,不仅可从银行申请贷款和信用卡,还能从以京东金融、蚂蚁金服等互联网金融机构获得贷款,这也让白条和花呗等产品成为套现“门路”。
面对繁琐的京东白条套现,花呗的出现打开了新世界的大门。淘宝人人可以开店,换而言之,每个人在理论上都可以开一个店铺进行花呗套现,而且淘宝可以销售不产生物流的虚拟商品,交易几乎实时完成,这也就不再要求从业者有二次销售的渠道能力。套现的从业门槛在瞬间降到了最低,市场也红火起来。
迄今为止,花呗套现发展了约一年多的时间,但无论是手续费还是交易模型,都已经完成了数次的迭代。最初,花呗套现的手续费只有4%,而经过几次洗牌,现在的手续费稳定在10%-15%之间。至于交易模型,最初的形态是双方QQ沟通,淘宝拍下商品,卖家扣除手续费打款,买家确认收货。这个模式虽然高效,但漏洞百出,卖家可能会遭遇职业骗子的敲诈,买家的财产安全也很难
被保证。因而时至今日,更常见的模式是商品正常交易,用户在收货之后申请退货退款,整个流程在淘宝官方的全程监控中完成,如此,交易的安全性大大提高了。
淘宝并非对花呗套现的行为毫无作为。2015年7月,日益猖獗的花呗套现迫使淘宝进行了一次大洗牌。淘宝开始限制假聊天的对话模型,并查封了一大批退换货频率极高的可疑店铺。「黑色七月」引发的后果是,套现的风险和难度都有所增加,市场供不应求。套现的手续费因此暴涨,最高一度达到20%,但套现行为并没有因此杜绝。文字的假聊被封锁之后,买卖双方改为用图片进行交流,后来,日益演变到了退货退款的模式。为了降低退换货在整体交易中所占的比例,套现团队可以伪造大量的真实交易进行冲抵,平台方很难识别。
此时,花呗套现已经基本结束了各自为战的野蛮生长期,逐渐走向团队化经营。销售、推广、中介、客服、店铺运营以及资本提供方的职能逐渐清晰,步步形成链条。花呗套现在如今似乎已经不见了端倪,但事实上其沉于水面的部分却已经根深蒂固,这成为了遏制蚂蚁花呗下一步发展的重要瓶颈,虽然表面上看起来套现没有什么影响,最终钱还是会回到蚂蚁花呗账户手中。但是这种虚假的消费热度会造成用户的额度越来越高以及虚假数据的产生,在大数据时代这样的虚假数据会对花呗整体的发展与判断产生难以磨灭的影响。如果放人这样的行为不管,蚂蚁花呗可能会在一些重大的决策上产生失误造成巨大损失。因此蚂蚁花呗如果要发展一定要解决这方面的危机。
七、蚂蚁花呗逾期利率威胁
先交代一个背景,央行在今年4月份曾发布《关于信用卡业务有关事项的通知》,大幅放宽对信用卡的约束。消息一出,便搅动信用卡市场的神经,部分银行立刻表示会研究推出新的费率政策,让利持卡人。业内人士表示,《通知》的发布让信用卡更具灵活性,未来信用卡与互联网消费金融的比拼将开始进入白热化。
当前,越来越多的消费者接受了淘宝购物使用花呗,京东购物使用京东白条。这两种消费金融工具类似信用卡,却不是信用卡。用京东消费金融事业部总经理许凌的话说:“这是赊购服务。”
不可否认,以蚂蚁花呗和京东白条为代表的互联网消费金融产品,瓜分了很大一块信用卡业务的市场份额。从2015年信用卡发卡量7年来首度出现负增长就可以看出,如果信用卡再不积极应对,恐怕很快就只有招架之功,没有还手之力了。央行此次发布的《通知》,就有此深意。如取消现行统一规定的信用卡透支利率标准,实行透支利率上限、下限区间管理,上限为现行透支利率标准日利率万分之五,下限在日利率万分之五的基础上下浮30%。如果商业银行将信用卡透支利率下浮到底,则日利率为万分之三点五,这一水平已经可以和互联网金融抗衡。目前,蚂蚁花呗的逾期利率为每日万分之五,京东白条的逾期利率为每日万分之三。
不难看出,对于蚂蚁花呗的竞品京东白条与传统信用卡来说花呗在逾期利率上是没有优势的,虽然不能说这是一场危机,但是对于蚂蚁花呗的发展来说确实存在一定的威胁。相比蚂蚁花呗,传统的信用卡占据着信用消费的大部分市场,传统的信用消费群体在没有接触花呗前利率的下降将使花呗很难改变这部分用户的使用习惯,而这部分传统信用消费用户往往拥有很强的消费能力即使占比不多却也要努力争取。因此信用卡与京东白条如果借此发力将会对蚂蚁花呗带来很大威胁。花呗如果想在信用消费市场独占鳌头,一定要警惕竞争者的威胁。
结论:
综上,蚂蚁花呗在现有的消费金融领域中独占鳌头,其用户覆盖了大部分的网购消费者,这种赊销的方式不但刺激着网购者的消费需求,也增强了其对网购平台的的用户黏性。其降低了信用消费的门槛未来不断向线下场所的覆盖会让其成为一种常用的支付方式而便利人们的生活。随着人们消费水平以及信用消费习惯的养成,花呗势必会与信用卡平分中国的信用消费市场,通过芝麻信用的发展整合信用福利将与花呗的支付方式强强联手,形成最便利的信用支付体系。
参考文献: 〔1〕虎嗅-默尔索,虎嗅,《揭秘“花呗套现”暴利产业链 日流水可达千万》 〔2〕DT财经-张弦,《用了那么久花呗和白条 你需要知道它们的内幕》 〔3〕新浪科技,《双十一全天蚂蚁金服支付10.5亿笔 花呗占20%》 〔4〕新闻晨报,《信用卡PK互金消费平台 分期手续费花呗最高》
〔5〕环球网,《蚂蚁花呗:2016新数码时代消费趋势报告》
范文二:蚂蚁花呗解读
对蚂蚁花呗的个人解读
摘要:随着网购人数的日益增多,网上的支付方式也呈现一种多样化的状态,由于网银付款的程序繁杂,更多便捷的支付方式久而久之便取代了它。阿里旗下的支付宝与各银行合作开发出便捷的支付方式最先被人们接受和熟练运用,渐渐地,随着人们消费观念的进步,许多人喜欢用信用卡购物,考虑到这一点,一种网上的“信用卡”横空出世——蚂蚁花呗。这是一款支付宝与蚂蚁金服合作完成的新的支付方式,简单便捷,也解决了一些群体支付宝里余额不足的“赊购”的消费行为。
关键字:支付方式 蚂蚁花呗 市场背景 初衷 可行性 影响 利弊 前景
一、金融服务产品的市场背景
纵观现在的网购市场,除了支付宝能够与传统的银行抗衡,已经没有其他的网购支付工具可以战胜传统银行了,所以蚂蚁金服选择和支付宝联手霸占网购市场,是非常聪明的一种做法了。说到这里,大家就会想象得到未来就是支付宝的世界了,支付宝的金融项目已经横跨了整个金融界,现在把传统的信用卡业务也搬到网络上了,更好地融合了资金,对于未来的发展也是非常有帮助的。而蚂蚁金服大力的支持也是促进蚂蚁花呗更好的在网购市场上站稳脚跟。
二、对蚂蚁花呗的认知
蚂蚁花呗其实就是蚂蚁金服旗下的一个信贷业务,它主要是与支付宝相结合,共同推出的花呗这个业务,其实也就是一种“赊账’服务,主要是针对网购,对于不了解花呗的人来说,往往觉得是支付宝推出的产品,其实不然,它真正是
归属于蚂蚁金服,只不过借助了支付宝这个很好的平台,让更多人知道了花呗这项业务。
花呗的开通就只需客户登录支付宝钱包的最新版一键就可以开通了,但是蚂蚁微贷会根据用户的一些网购习惯和活跃程度才会给与一定的额度,据说到目前为止,有人的额度达到了5万,不过这也算是蚂蚁金服和支付宝强强联手的一个表现吧。
三、蚂蚁花呗的设计初衷及可行性分析
如今我们年轻人都喜欢网购,网购似乎已经成为我们生活中不可或缺的一部分,但我们又恰好都是一群购买力不算很强的一群人,花呗的开发初衷正是考虑到这些从而推出了花呗,对于我们这些网购的主力军来说更是促进提前消费,这对整个网购市场来说都是很有帮助的,同时我们年轻人更是会忠于花呗的业务而放弃传统的信用卡服务。
四、蚂蚁花呗的运行效果及影响
据阿里公布最新消息显示,双11购物狂欢节截止中午12时许,天猫销售交易额以576亿打破2014年双11全天交易额纪录。在交出这份出彩成绩单背后,支付新方式——蚂蚁花呗表现出众,庞大的用户需求量涌入不免使得银行等支付平台造成了短暂的拥卡现象,而作为初次参加双11购物节的蚂蚁花呗数据喜人,在双11开幕半小时交易额就达到了45亿,第一小时交易笔数达到2288万笔,平均每笔支付用时0.035秒,刷新双11首分钟支付成功率纪录,成为保障用户支付体验的最大功臣。
五、蚂蚁花呗的利弊
六、蚂蚁花呗在市场中的发展前景
范文三:蚂蚁花呗提额
正心、正念、正行为,打造最具影响力的正能量平台!
淘宝购物神器,当然是花呗,但大家都知道不支持主动申请提高额度,网络上盛传一种提高花呗额度的方法:关闭花呗再开通能提升额度,完全无济于事好不好!!!为了清除这些流传,维护网络的和平与正义( →_→),小编为大家整理这套完整的攻略,希望大家喜欢~~
关闭花呗再开通不能提额是为什么?很多盆友按照网络流传的方法,先关闭再开通花呗,说这样就可以提高额度,这样做真的能提升额度么?可以确定这样做是于事无补的!流传不可信,祸害广大盆友哇~~ 之所以不能成功,原因在于:花呗的额度是按客户的消费与信用来定的,消费越高,信用越高你的额度就会越大!关闭后重新开通,你的消费不会增加,你的信用还是原来一样,所以你这样操作不可能提额的!有些网友照做后,额度不变,有些则失去花呗的功能,赔了夫人又折兵,有木有!!
“?应该怎么?提??”1花呗提额攻略一:余额宝存1000以上,每天都存,越多越好,额度每天增加,放三到五天以后再去开通花呗。存钱到余额宝以后去天猫买点小东西,用余额宝分期购买,三到五天后必出额度。此外,也要配合以下几点, 1、转账到支付宝1000以上,如有余力,多多益善,保持收益一个星期以上; 2、购买支付宝推出的一些定存理财产品,比如招财宝; 3、把支付宝安全等级开通,级别调到最高。花呗涉及支付问题,如果你的账户安全等级不够,可能也会阻碍花呗的开通和使用; 4、有信用卡的用户,多绑定信用卡,付款尽量使用信用卡付款; 5、淘宝账号要有经常有消费记录;
6、尝试频繁使用支付宝购买小额实物产品。
7、用刷蚂蚁花呗的POS机经常小额消费,相当于淘宝购物,这样芝麻信用提高了,花呗提度也随之提额。
2花呗提额攻略二: 想要提高花呗的额度,提高芝麻信用分是一定要的,芝麻信用分提高了才能提高花呗额度哦。因为花呗的额度就是根据你的信用分来给的,信用分越高,花呗的额度就越大(参考下图)。现在,支付宝每月更新一次芝麻分。
范文四:蚂蚁花呗一天用几次 蚂蚁的一天
蚂蚁花呗一天用几次 蚂蚁的一天
蚂蚁的一天 今天,蚂蚁们又要到外面去找食物。它们在操场上排好队,蚂蚁将军一声令下:“出发~”蚂蚁们便跑步奔出洞口。
大家今天得到的东西真不少~有饼干渣、蚂蚱、糖果、鱼骨头。这时,有一只蚂蚁发现了一只又肥又大的青虫,它连忙叫来几十只蚂蚁,和它一起搬那只大青虫。蚂蚁们冲到大青虫身上咬,但大青虫一点也不在乎,它慢慢地扭了扭屁股,蚂蚁们就全部掉了下来。蚂蚁们不灰心,它们又去叫了几百只蚂蚁,和它们一起战斗。蚂蚁们飞快地奔了上去,拼命地咬。大青虫有点害怕了,它往左转了几圈,又往右转了几圈,可是只掉下来几只蚂蚁,其它的蚂蚁都紧紧的咬着大青虫,最后全身爬满了蚂蚁的大青虫终于被打败了,众蚂蚁齐心协力把大青虫搬回洞里。
一只警察蚁跑来报告说:“将军,有六只工兵蚁到邻国的餐馆喝酒去了。”将军大怒说:“把它们给我捉来,大家都在这里劳动,它们却跑去吃喝了,真不像话~”警察蚁便去捉拿在酒馆里的工兵蚁。一会儿,又有一只侦察蚁报告说:“将军,有十几只礼仪蚁去ok厅了。”将军怒火冲天地说:“把它们给我捉回来,真是气死我了。”
这时一个头戴乌纱帽、身穿黑色长袍的蚁王侍官叫道:“圣旨到~皇帝诏曰,朕念各工兵蚁搬食辛苦,特许每个工兵蚁的口粮再加一毫克,钦此~”工兵蚁们兴奋极了,大喊:“皇上万岁,
万万岁~”
这时,警察蚁把那些进餐馆和去ok厅的蚂蚁押了上来,将军叫道:“把它们押进大牢,严加看守~”听完将军的话,警察蚁便把它们押回了洞里的牢房。
蚂蚁们一天的劳动结束了,那些勤劳的蚂蚁得到了奖赏,而那些偷懒的蚂蚁受到了惩罚。
蚂蚁的一天相关内容:快乐在哪里 在森林中住着一只小松鼠,它和爸爸妈妈一起住在一个松树洞中,它没有好朋友,也没人陪它一起嬉戏,所以性格也不开朗,整天都是一副垂头丧气的样子,微笑很少在它的脸上出现。...
草木皆兵的故事 这个成语于《晋书。苻坚载记》,坚与苻融登城而望王师,见部阵齐整,将士精锐;又北望八公山上草木,皆类人形。公元383年,基本上统一了北方的前秦皇帝苻坚,率领90万兵马,南下攻伐东晋。
灰姑娘 一天,小姑娘下山了,山很高,要下来很费事,所以,小姑娘使出了独门绝招――滑梯功,从山上滑了下来。小姑娘的身上粘上了一毫米的灰尘,她仅有的一条白裙子成了灰裙子。没办法,谁叫她家太穷了,买不起汰渍洗衣粉。
新编龟兔赛跑作文 新编龟兔赛跑作文(1)几年后,随着时代发展,,森林中的生活水平越来越高了,山岗上造起了一座座别墅,有阳台,有花园,就连商场也多的数不清了。
蜡烛 在一个商店里,有一包白蜡烛,它们觉得自己是最无能
的。这包白蜡烛非常羡慕那些不同形状的蜡烛,彩色的蜡烛、带音乐的蜡烛甚至连一包包红色的蜡烛也很羡慕呢~
犯法的老狼 在森林里,有一只可爱的兔子,叫菁菁。这天,菁菁像平时一样,一边走路一边寻思,(怎样对付老狼),不过这一次他差点没把自己毁了。救命~救命~路边传来一个声音,原来是老狼被压在一块大石头底下。
爱美的刺猬 最近,森林王国开了一家彩虹理发店,生意可好了,就连万兽服从的狮子大王每天到那儿把褪色的毛染回原本色彩,把不卷的头毛烫卷,而大王的助理-灰狼先生也时常来洗头,为此彩虹理发店从此名声大震,成为家喻户晓的名店。
小猫波比 小猫波比独自生活在海边,每天早上他都会到海边去钓鱼。有一天,波比钓到一条大鱼怎么拉也拉不上来,当他用力拉时不小心掉进了海里。波比拼命往上游,但却被什么东西钩住似的,不管怎么使劲游还是往下沉。波比一直沉啊沉,沉到了海底。
范文五:基于“蚂蚁花呗”的网络消费对大学生的影响
宁波理工学院
题 目 基于“花呗”的信用评价对大学生
网络消费的影响研究 姓 名 陈学祥 学 号 3120113070 专业班级 12电子商务2班 指导教师 李成刚 学 院 经济与贸易学院 完成日期 2016年5月28日
摘要
伴随着我国互联网金融的发展,产生了一系列网络信贷消费分期平台。2014年12月27日,蚂蚁金服一项类似信用卡的服务“花呗”上线,根据芝麻信用分数值的不同,“花呗”用户可享受到1000至30000元个人消费信贷额度。然后对基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响程度进行分析,给大学生网络消费提出有针对性的建议。
本文通过“花呗”在大学生群体普及运用的背景下,首先通过对国内外文献的梳理,根据信用评价的特点,对“花呗”产生的因素进行全面剖析,进行对影响“花呗”信贷额度的信用评价模型构建。然后通过问卷调查的形式对大学生群体在网络消费中对“花呗”的使用程度等调查研究,根据数据统计进行实证分析得出“花呗”对大学生群体网络消费的影响研究。最后对大学生的网络信贷消费提出合理的建议。
关键词:花呗;信用评价;网络消费;消费观
I
Abstract
Along with the development of China's Internet banking, resulting in a series of network credit consumption staging platform. Ant gold service a similar to a credit card service "flower chant" on-line, December 27, 2014. according to different sesame credit value, "Bai flower users can enjoy 1000 to 30000 yuan of personal consumption credit. However based on the analysis of "Bai Hua," the credit evaluation of college students network consumption degree of influence, to the college students' network consumption puts forward corresponding suggestions.
The " Checklater" in college students the popularity of the use of background. Firstly, through combing the literature at home and abroad, according to the characteristics of credit evaluation, factors on the "flower chant" of comprehensive analysis, impact "flower chant" credit evaluation model was constructed. Then through the form of questionnaire survey of college students in the network consumption use level of " Checklater" investigation and study, according to the
statistical data of empirical analysis to draw the "flowers chant" effect of college students network consumption. Put forward reasonable suggestions for college students' network credit consumption finally.
Keyword:Checklater;Credit evaluation;Network consumption;Consumption view
II
目 录
摘要................................................................ I ABSTRACT .......................................................... II 1. 引言............................................................. 1 1.1 研究背景 ...................................................... 1
1.2 选题的目的和意义.............................................. 1 1.3 研究的基本内容................................................ 2
1.4 研究方法...................................................... 2
2. 国内外文献综述................................................... 3 2.1 信用评价的相关文献综述 ........................................ 3
2.2信用评价模型的相关文献综述 .................................... 3
2.3 关于大学生消费的相关文献综述 .................................. 4
2.3.1 我国大学生消费者行为特征 .................................. 4
2.4 影响我国大学生消费的因素 ...................................... 5
2.5 信用评价对大学生网络消费的影响实证研究 ........................ 6
3. 因素分析与假设模型构建........................................... 7 3.1 信用评价对大学生网络消费的影响因素分析 ........................ 7
3.1.1 行为偏好 .................................................. 7
3.1.2 身份特质 .................................................. 7
3.1.3 人脉关系 .................................................. 7
3.1.4 履约能力 .................................................. 8
3.1.5 信用历史 .................................................. 8
3.2 研究假设 ...................................................... 8
3.3 模型构建 ...................................................... 8
4. 问卷设计和统计性描述............................................ 10 4.1 问卷设计 ..................................................... 10
4.1.1 问卷设计思路 ............................................. 10
4.1.2 问卷设计结构 ............................................. 10
4.2 问卷收集 ..................................................... 11
III
4.2.1 问卷收集方法 ............................................. 11
4.2.2 问卷收集情况 ............................................. 11
4.3 调研结果的统计分析 ........................................... 11
4.3.1 大学生群体基础信息统计描述 ............................... 11
5.信用评价对大学生网络消费的影响研究因素的实证分析................. 15
5.1 信度分析 ..................................................... 15
5.2 效度分析 ..................................................... 15
5.3 效度分析 ..................................................... 16
5.3.1 因子分析的前提条件 ....................................... 16
5.3.2 因子提取 ................................................. 16
5.4 假设检验 ..................................................... 19
5.4.1 相关分析 ................................................. 19
5.4.2 回归分析 ................................................. 23
5.5 检验结果和模型修订 ........................................... 26
5.5.1 检验结果 ................................................. 26
5.5.2 结果分析 ................................................. 26
5.5.3 模型修正 ................................................. 27
6. 研究结论与展望.................................................. 28 6.1 对大学生网络消费的影响因素的结论和建议 ....................... 28
6.1.1 总结论 ................................................... 28
6.1.2 对大学生使用信贷产品进行网络消费的建议 ................... 28
6.2 研究不足与展望 ............................................... 29
参考文献........................................................... 30 附录一:问卷调查................................................... 32 附录二:问卷调查影像资料........................................... 35 致谢............................................................... 36
IV
1. 引言
1.1 研究背景
2015年1月 28 日上午 ,蚂蚁金服旗下支付宝芝麻信用对部分用户进行公测,它的第一个产品叫 “ 芝麻信用分 ” ,芝麻信用分在 350 分 到 950 分 区间中的任意一个数。2015年3月27日,蚂蚁金服一项类似信用卡的服务“花呗”上线,根据芝麻信用分数,“花呗”用户可得到相应的信用额度可供消费使用。这无疑是给了消费需求强但收入低、无法办理信用卡的大学生群体送来了一张虚拟信用卡。
作为一个特殊的群体,当代大学生崇尚个性,追求物质享受,在消费群体中属于需求量比较大的类型。对于“花呗”这类网络信贷消费产品的出现,大学生群体对它的了解认识度是怎样,用户需求是怎样,又受到哪些方面因素的影响;所以对基于“花呗”的信用评价对我国大学生网络消费的影响研究很有必要。 1.2 选题的目的和意义
随着互联网金融的发展,分期购物平台的普及,和大学生消费观念的改变。产生了中国有史以来首个个人信用评分--- “ 芝麻信用分 ” ,分值在 350 -950之间 ,根据用户间不同的芝麻信用分,可以获得相应的消费额度。还可进行分期付款消费等。这给了支付宝主要用户群体之一---大学生一个难得的消费信贷额度。作为大学生,在拥有了“花呗”额度后在网络消费中能够使用支付宝“花呗”进行超前消费,而基于“花呗”的信用评价---芝麻信用分则是对用户群体的一个信用评价值,它决定了用户的“花呗”额度。面对“花呗”这一消费信贷额度,作为大学生的用户,是否愿意接受;是否愿意使用;对它的看法又是如何。
本文将结合大学生基于“花呗”的网络消费影响因素及学者们的研究报告的基础上;通过使用问卷调查等办法,使用数理统计软件进行相关模型分析。研究大学生网络消费的影响因素,通过调查“花呗”对大学生网络消费影响的研究报告,最后给大学生提供宝贵的建议和意见;让大学生要树立科学的消费观念、理
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财观念和负债风险意识。
1.3 研究的基本内容
本研究的基本内容是针对大学生群体不同的年级段、不同的性别、不同的网络消费习惯和消费需求等,以问卷形式调研大学生对花呗类信贷消费产品的了解、如何看待网络虚拟消费额度、大学生是否有意愿使用信贷消费等问题展开调查。
1.4 研究方法
本研究使用数量研究法和问卷调查发的方法。
1(数量研究法:被称为统计分析法,通过问卷形式获得的数据进行统计分析,运用SPSS22.0统计工具,对大学生关于信贷消费产品的个人需求等数据进行分析研究。
2(问卷调查法:设计基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响研究调查问卷,经填写完成,回收整理,筛选录入数据,进行统计和分析研究。
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2. 国内外文献综述
2.1 信用评价的相关文献综述
周路菡(2015)认为,在我们社会中信用是基础设施;在大数据时代下我国已经进入了互联网信用时代。张琪(2015)这么认为:拥有一个完善的信用体系对我们市场经济的发展是非常大的帮助;随着互联网技术的发展及应用为个人征信体系的发展创造了技术条件。美国的特里哈里斯教授(2014)也表示,信用风险评估在近年来已经吸引了来自世界各地的金融机构及管理人员的关注。对于用户而言,通过累计“芝麻分”,蚂蚁金服将给“芝麻分”相对应的用户开通旗下个人消费信贷产品“花呗”,以及个人小额借贷“借呗”服务。 2.2信用评价模型的相关文献综述
江明辉(2015)认为:随着国内外对信用评价研究的不断深入,个人信用评价模型也经历了从统计学方法到非参数方法、运筹学方法再到人工智能方法的演变过程,同时由单一模型到组合模型逐渐演进。美国德罗尔-帕纳斯教授认为信用评价模型是一种线性回归模型,这个回归模型将确定信用评价和借贷还款时间之间的回归关系。目前关于个人信用风险评分模型种类繁多,根据黄秋彧(2015)的研究表明,目前常见的信用评分模型有决策树、logistic 回归、probit 回归、支持向量机、神经网络模型等;工商银行北京市分行课题组(2015)获得客户信用风险分析是通过综合考察影响个人及家庭内外环境的因素。对个人及家庭的资产状况、未来现金流情况、经济承受能力、履约情况和信誉度通过科学严谨的分析进行全面评判和定价。
而与“花呗”分值相关联的芝麻信用则是借鉴了美国的FICO评分系统。姜琳(2015)认为美国的FICO评分模式是根据客户的信用偿还历史、信用账户数、使用信用的年限、正在使用的信用类型、新开立的信用账户这五个因素来划分分值范围。
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2.3 关于大学生消费的相关文献综述
2.3.1 我国大学生消费者行为特征
据孙倩倩(2015)的研究我们得知:至2014年底,全国在校大学生数高达2468.1万;根据《大学生蓝皮书》资料显示,2014年我国大学生人均消费支出约8400元;可见大学生群体俨然成为一个庞大的消费群体。虽然我们大学生还未实现经济上的独立,但毫无疑问在社会中已经成为消费的主力军之一。本文在分析前人文献的基础上得出大学生消费者的主要特征如下:
(1)消费结构多元化趋势越来越明显
姚贝(2015)认为在以往大学生文体消费是消费结构占比最大的一部分,然后是服装消费。然而目前这种消费结构伴随着经济的发展已经产生变化,消费结构越来越多元化;其中最明显的就是大学生人情消费的比例开始大幅度上升,此外,互联网信息消费,各种娱乐消费,旅游消费也水涨船高。
(2)消费的差异性增大
消费差异性存在性别差异、地区差异上等等。不同性别消费的结构差异较大。目存在一个严峻的问题就是大学生盲目消费现象比较突出;在消费结构中会产生很多没有必要的消费。而且这些消费的结构与学生实际承受能力之间也有很大的不对称现象。根据刘朋朋(2015)的调查报告显示,由于我国地区贫富不均,大学生消费水平也具有一定差异性。一般来说,不同的地区、不同的经济发展水平会导致家庭经济收入不均衡,家庭经济收入基本决定了大学生的消费水平,不同地区经济发展水平的不平衡性会导致不同地区大学生消费水平产生较大的差异。
(3)盲目心理和攀比心理越来越明显
大学生消费中的盲目心理日益突,尤其是对着近年来电子商务的日趋成熟,购物网站的宣传和诱惑导致大学生经常盲目消费。唐郡(2015)认为当代大学生较易出现攀比和从众,普遍具有强烈的自尊心和好胜心。另外,汪勇刚(2014)认为,大学生消费者容易出现攀比心理。大学生心理尚未完全成熟,可塑性强。他们容易受到社会风气或学校环境的影响;学生之间争强好胜、爱慕虚荣。滋生出以享受主义、炫富、虚荣心、以自我为中心等不良消费心理。
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(4)从众心理
当前大学生消费中的一种重要负面心理影响因素就是从众心理。程诚(2015)表示大学生群体在消费上经常盲目从众,很容易就会受到周边同学的影响。近年来的“双 11 购物狂欢节”就是商家利用广大消费者的从众心理打造的一个成功的营销活动。而我们发现在“双11”中大学生群体开始成为消费大军的先锋部队。这表明大学生群体的自我认识不够,经常在消费中会随波逐流进行不必要的消费。
2.4 影响我国大学生消费的因素
当前大学生存在的攀比消费、从众消费、冲动消费等现象主要是受多方面因素影响的。一方面是和消费者的个人价值取向有关,另一方面和整个社会大环境以及互联网和电子商务的迅速发展有关。
(1)个人内在因素的影响
邓金(2015)认为当代大学生出现不正确的消费观一方面源于自身心理不够成熟。现在的大学生中大多数都是独生子女,当我们在学习、生活以及人际交往中受到一些不良消费观的影响时,会对原来正确的消费观念产生动摇;从而会出现一些随大流、攀比、无节制的高消费行为。
(2)社会大环境的负面思潮的影响
刘楠楠(2015)称:如今的大众传媒,是借助电视、广播、网络等媒介向人们传递信息的,具有时效性、公开性和覆盖面广等特征;大众传媒的诱导性可以从以下两方面论述:第一,随着科技的发展,大众传媒加速了信息的流通,提供信息的渠道日渐多维化,给大学生提供了丰富的信息资源;第二,大众传媒有时禁不起社会利益的诱惑,对一些社会上不良风气大肆报道,对大学生正确消费观的形成产生很大的障碍。李海峰(2015)认为,随着经济全球化的发生,资本主义国家所奉行的消费至上、个人主义及享乐主义的不良价值观念和生活方式,容易让高校大学生在消费过程中倾向于自我满足,喜爱物质消费,这对大学生树立正确的消费观产生了较大的影响。
(3)互联网和电子商务发展的影响
据郭琳娜(2015)的调查报告,2013 年以来,我国互联网金融的蓬勃兴起,
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分期消费平台也如雨后春笋般在市场中快速成长发展。广大学生群体对这些分期消费平台接受度较高,由于这些产品使用时方便快捷,所以大学生很认可并乐于使用它们。分期消费一方面大大刺激大学生的消费欲望,助长学生的不正确的消费观念的形成;另一方面分期消费对大学生的个人信用也产生很大的影响。大学生在办理这些分期消费的前提条件非常简单,有的只需要学生证和个人身份证即可,存在很多不规范的现象,如果逾期还款或者不还款大学生的个人信用将会出现一些污点。孙良(2014)表示我们当前已经进入了互联网购物时代,而大学生们的校园生活深受电子商务的冲击,现在只要利用互联网,不出宿舍就能在全国甚至全世界购物。而现在各大高校宿舍门口成山的快递包裹已成为校园新景。 2.5 信用评价对大学生网络消费的影响实证研究
熊富标(2015)认为,大数据时代下互联网为社会诚信的奖惩机制和舆论扬抑机制的建立提供了约束性式;这些约束和规范效应已经初现端倪,如为了体现诚信评分的价值和效益。叶文辉(2015)认为,当前芝麻信用和阿里电商平台上许多特约商户及蚂蚁微贷等展开合作;芝麻信用为这些合作伙伴提供用户个人信用分值的植入功能。比如用户芝麻信用分值600 分以上就可获得神州租车提供的租车免押金服务;以及“阿里旅行?去啊”提供的3000 余家国内酒店先入住,离店后再付款的“信用住”服务。芝麻信用分还开始进入个人消费金融领域;芝麻信用状况在600分以上的用户,可获得“花呗”1000-20000的消费额度,并在淘宝、天猫平台上用“花呗”额度消费。芝麻信用状况为“良好”(即芝麻信用分在 分600以上)的用户,还可申请开通“借呗”,享受低利息额度在 3千至2万元的个人小额贷款等。
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3. 因素分析与假设模型构建
3.1 信用评价对大学生网络消费的影响因素分析
信用评价主要由组成芝麻分的五大影响因素形成,以下具体陈列总结了芝麻信用评价对花呗额度的影响因素,分别为行为偏好、身份特质、人脉关系、履约能力和信用历史。这些因素主要来自电商交易数据、互联网金融数据以及许多合作伙伴的用户自主信息提交渠道。芝麻信用的大数据中拥有近3亿实名用户,覆盖近一半中国网民;涵盖了包括购物、支付、投资、生活、公益等上百种场景数据。因此本文的整体思路是用此模型展示芝麻信用评价和花呗对大学生网络消费的影响程度并进行剖析。
3.1.1 行为偏好
芝麻信用在行为偏好这一因素上的评分主要是根据用户平常进行的网络购物、缴费支付、转账收账等活动中的行为偏好经过大数据统计得到的评分结果。例如:用户通过支付宝有没有按时交纳水电费,或者在支付宝上面是否有爱心捐赠记录等;又或者一个用户经常在网上购买纸尿裤,那么在大数据上他可能会被归类为父母,比较有责任心;如果一个用户喜欢购买奢侈品,大数据会认为此人消费层消费水平较高,信用可能较好等等之类。由此可见,不同行为偏好的用户其信用评价分值是不同的,因此本文将行为偏好作为此次研究的一个因素之一。 3.1.2 身份特质
身份特质是指用户的个人特殊的属性,不同的群体有不同的身份属性,也包括用户在使用的一些支付宝等服务过程中留下真实的个人基本信息。可以从公安、学校、工商、法院等各大公用部门获得的实名认证的个人资料;如职业、学历学籍、手机和地址类的信息则可以侧面反映用户的稳定性。因此身份特质也是研究信用评价必不可少的考虑因素。
3.1.3 人脉关系
简而言之,人脉关系就是由用户的身份特征及跟好友之间的互动程度所决定的。芝麻信用会参考用户的好友是否也拥有良好的信用记录;参考目前已有情况
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来看,芝麻分是按照一定的模型计算出来的,主要是通过用户在支付宝所积累的各种记录或者从第三方平台所获取的用户个人数据。用户是不会有任何一个单项信息能够直接或完全决定个人的芝麻分。因此人脉关系这一因素对于信用评价也是具有研究意义。
3.1.4 履约能力
履约能力表示用户在享用各类信用服务的同时能够保证及时履行相关约定。即:用户能否拥有足够的财富和综合实力来偿还贷款或者履行相关约定。诸如用户的支付账户余额、余额宝余额、房产信息、车产信息等。履约能力因素对信用评价的影响还是较大。因此本文履约能力作为此次研究的一个因素之一。 3.1.5 信用历史
信用历史包括用户的信用卡还款记录、互联网小额借贷还款记录、水电煤缴费、罚单处理等;也包涵了用户法律纠纷、破产、支付记录等信用信息。信用历史因素也是影响用户信用评价的重要原因之一。
3.2 研究假设
基于本研究已选用的五大影响因素,结合本研究的目的,做出以下假设。
H1:行为偏好与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H2:信用历史与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H3:履约能力与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H4:身份特质与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H5:人脉关系与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响; 3.3 模型构建
根据国内外相关文献的理论研究分析,总结出影响大学生信贷消费额度的因素主要为行为偏好、身份特质、人脉关系、履约能力、信用历史五个因素。本文在借鉴前人研究模型的基础上,结合自己的观点,构建了本文研究的模型。
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履约能力
信用历史
行为偏好 芝麻分 花呗额度
人脉关系
身份特质
图3.1芝麻分信用评价影响研究
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4. 问卷设计和统计性描述
4.1 问卷设计
4.1.1 问卷设计思路
本次问卷的设计是基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响进行设计,对使用“花呗”类信贷消费的大学生群体进行调研,分析“花呗”类信贷产品对大学生网络消费的影响,大学生对“花呗”类信贷消费的了解、使用意愿及如何看待的调研。为了保证问卷的有效性和措辞的准确性,在问卷发放之前,征询了一些老师和同学的建议,对问卷的部分内容进行了修改,然后随机抽取了50位网友进行试调研,观察收集到的数据的信度和效度,剔除影响不显著的因素,对一些数据效果不好的内容进行修改,最终形成问卷正稿。 4.1.2 问卷设计结构
本次问卷主要由三部分构成,其中第二、三部分是本文问卷设计的核心。大致内容如下:
第一部分主要为大学生群体的基本信息,包括年级、性别、每月生活费用等方面,旨在了解大学生的各项基本信息。
第二部分主要包括调查对象对花呗的了解、如何看待花呗这类网络信贷消费产品、大学生是否愿意使用等。
第三部分包含了三方面内容:一是大学生群体大学生对个人是否需要信贷消费产品的需求调研等。二是大学生对超前消费、分期还款等行为的看法等。三是大学生对网络信贷消费普及现象的看法和个人理解。
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4.2 问卷收集
4.2.1 问卷收集方法
本次问卷的发放收集主要通过问卷星网站辅之以问卷星网站平台来展开数据的调查与收集,本文主要针对在宁波大学生群体发放问卷,线上将网页版的问卷地址通过QQ(群)、微信、微博和贴吧等形式传播,一些社交网站通过好友转发分享功能可以吸引很多不同年级的大学生来帮忙填写,如微博、微信等。另外被调查者点击地址开始答题到完成生成问卷后问卷星网站可以通过分享抽奖来吸引被调查者从而扩大问卷的填写人群。不过为了保证数据的有效性和真实性,对每个IP地址限填一份。线下填写在浙大宁波理工学院和宁波城市职业技术学院等高校的食堂随机选择学生进行发放,最后将纸质问卷逐份录入到网上,从而得到最后的统计数据。
4.2.2 问卷收集情况
本研究通过线上问卷平台和线下问卷的回收,总共发放问卷300份,实际收回问卷254份,调查问卷的回收率为84%。其中有效问卷数量为204份,有效率为80%。
4.3 调研结果的统计分析
4.3.1 大学生群体基础信息统计描述
现对问卷中的问题作如下基础统计分析,对多选题作交叉分组下的分析和多重响应分析。通过表5.1可以看出,本次调查获得的204份有效问卷中,问卷参与者最主要的特征是男性较多,这与我国的人口性别特征基本相符。年级段主要集中在大四,这与问卷的发放渠道有关,此次问卷部分发放在本人的微信朋友圈中,朋友、同学进行填写转发。本研究的每月生活费用样本中1000-1500元和1500元以上占了总样本的 77.46%,这表明了现阶段我国经济发展迅速,物价水平较高,导致大学生消费水平也水涨船高,网络消费的能力也较强。
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表4.1 性别、年级、每月生活费用频数统计表
频数 百分比(%)
男112 54.9
有效 女92 45.1
总计 204 100
24 11.76 大一
大二21 10.29
有效 大三34 16.67
大四110 53.92
大五15 7.35
总计 204 100
7 3.43 500以下
500-1000 39 19.12
有效
1000-1500 99 39.71
1500以上 96 37.75
总计 204 100 从表5.2中样本是:您是否有除父母提供的生活费以外的收入可以看出,本研究所收集的样本中都是大学生,但还是有高达66.54比例的填写者有除父母提供的生活费以外的收入。可见在大学中还是有一大部分大学生并不是一味靠着父母的给与而生活,好多都会在课余时间去做一些兼职,赚点生活费,会靠自己的努力劳动获得更多的收入。
表4.2是否有除父母提供的生活费以外的收入
频数 百分比(%)
有135 66.54
有效
没有69 33.46
总计 204 100
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从表5.3可以看出,大学生群体每月生活费用的收支状况有三种状况,一种是收大于支,说明了此类答卷者平时主要靠课余时间的兼职获得较多的兼职收入,对自己的消费水平把控的较好,也可能相对节约;一种是收支相抵,此类答卷者占了近一半,说明此类答卷者是介于使用和不使用网络信贷消费产品之一的人群;另一种是入不敷出,表明此类答卷者每月总会进行一些超过自己经济承受能力的消费,说明他们消费欲望较强,也说明他们也是网络信贷消费的主要人群。
表4.3大学生每月生活费用的收支状况
42 20.59 收大于支
有效 收支相抵109 53.43
入不敷出53 25.98
总计 204 100
从表5.4中我们可以看出,在学生群体中还是有一部分拥有信用卡,占调查
因为“花呗”是一种类似于信用卡的网络消费信贷额度,人群的百分之19.69。
功能基本上和信用卡相似,只不过花呗只能在网络上使用;但随着我国信用卡办理门槛的上升,大学生是基本上无法办理信用卡,所以“花呗”类网络信贷消费产品便成了广大大学生的追捧的互联网金融对象。
表4.4 大学生是否拥有信用卡
频数 百分比 是否拥有信用卡
有效 有50 19.69%
没有 204 80.31%
总计 204 100
从表5.5可以出来,通过对大学生是否了解“花呗”和是否开通过“花呗”的交叉分析可以发现:在有了解或者知道一些的回答中间,绝大部分人都开通过“花呗”,可见一方面由于花呗的推广方式做的非常好,另一方面大学生群体对“花呗”的使用意愿也较强。
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表4.5 是否了解与是开通“花呗”交叉制表
9、您是否开通过蚂蚁花呗, 总
开通过 没开通过 计 7、您是否了解过什么是花呗吗, 不了解 8 4 12
了解 123 3 126
知道一53 13 66 些
总计 184 20 204
通过表5.6我们可以明显发现,大学生使用“花呗”之前,每月进行网络消费的额度主要集中在500元以下,占比约54.7%;但在使用“花呗”之后,每个月网络消费额度有了较大的变化,主要集中在500-1000区间之内。相比大学生使用“花呗”之前样本比例,使用“花呗”之后的每月网络消费额度都较之前发生了较大的改变,网络消费额度都呈现上涨的现象,说明了大学生群体对“花呗”使用意愿和使用频率还是较高的。
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5.信用评价对大学生网络消费的影响研究因素的实证分析 5.1 信度分析
信度分析表示一种可靠性。问卷的信度越高,其结果的可信度越高。目前最常用的是由L.J.Cronbach在1950年首次提出来的验证信度的方法Cronbachα系数来测量信度。学者们会比较认用可α系数来衡量信度的方法;即α系数取值为0-1,越大说明信度越高。目前,学者普遍已经将 Cronbachα系数认作最适用于李克特量表的信度检验方法,所以本文量表采用此方法来检验量表的内部一致性。
表5.1 可靠性统计量
基于标准化项的 项数 Cronbach's Alpha Cronbachs Alpha
.941 .940 19
本研究利用 SPSS22.0 对“花呗”网络累信贷对大学生网络消费的影响量表数据进行可靠性分析。分析结果如表5.1所示。通过表中数据可以看出,α系数大于0.9说明此量表的信度甚佳。
5.2 效度分析
效度是量表测量结果的准确程度的表示。如果效度越高那么量表久越能体现研究因素的内容。根据问卷产生的量表的效度分析采用 KMO 值检验和 Bartlett 球型检定显著性检验。Bartlett 球型检定显著性检验是另一个验证是否可以做因子分析的工具,如果Bartlett 球型检定显著性检验结果为显著,则说明可以进行因子分析。
表 5.2 KMO和Bartlett的检验
取样足够度的 Kaiser-Meyer-Olkin .923 度量。
Bartlett 的球形近似卡方 2185.915
度检验 df .71
Sig. .000
KMO和Bartlett球形检验的判断指标如下:KMO在0.9以上,非常适合;0.8-0.9,很适合;0.7-0.8,适合;0.6-0.7,不太适合;0.5-0.6,勉强适合;
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小于0.5,不适合。本文对影响大学生“花呗”的五大因素共19个题项进行检验,结果显示(见表5.2):KMO值为0.861;Bartlett球体检验统计量观测值为3954.728;显著性概率是0.000,小于1接近0,表明了变量之间具有较强的相关性,较适合做因子分析。
5.3 效度分析
5.3.1 因子分析的前提条件
在进行因子分析前,本文已经采用了(Bartlett test of sphericity)检验和KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)检验,检验结果呈显著,因此表明本问卷适合进行因子分析。
5.3.2 因子提取
我们采用的是主成分分析方法来提取公共因子;将选择初始特征值大于1的因子为公因子。再依据相关系数矩阵的特征值和相应的方差贡献率(如表5.3),得到前三个特征值的方差累计贡献率为65.313%;对原有变量的信息丢失较少,所以因子分析的效果较理想,最后就保留3个公因子对影响大学生网络消费的因素进行研究。
表5.3 解释总方差
初始特征值 提取平方和载入 旋转平方和载入 成方差方差累方差分 总计 的 % 累积 % 总计 的% 积 % 总计 的% 累积 % 1 9.259.2548.704.6548.708 48.708 48.708 24.505 24.505 4 4 8 6
2 2.052.0559.504.3310.798 59.506 10.798 22.806 47.311 2 2 6 3
3 1.101.1065.313.425.807 65.313 5.807 18.002 65.313 3 3 3 0
4 .846 4.453 69.766
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续表5.3 解释总方差
5 .694 3.651 73.417 6 .648 3.412 76.829
7 .533 2.808 79.636
8 .516 2.716 82.352
9 .464 2.443 84.795
10 .434 2.285 87.080
11 .368 1.935 89.015
12 .364 1.913 90.929
13 .341 1.793 92.722
14 .316 1.663 94.385 15 .290 1.527 95.912
16 .221 1.164 97.076
17 .200 1.053 98.130
18 .188 .989 99.119
19 100.00 .167 .881 0
提取方法:主成份分析。
本文采用方差最大法对因子载荷矩阵实行正交旋转以使因子具有命名解释性,如表5.4所示。我们可以看到,序列号为7、9、11、13、15、21、22、24在第一个因子上有较高的载荷,第一个因子主要解释了这几个变量,即有很强的相关性,故可解释命名为行为偏好。命名8、10、12、19、20、21、23、25为人脉关系因子;命名18-21为用户体验因子;命名14、16、17、18为身份特质因子。
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表5.4 旋转成份矩阵
元件
1 2 3
11、当我的可支配收入短缺时,消费时我会想到使用网络消.费信贷 788
13、我认为使用网络消费信贷可以增加消费者的物质幸福感 .
703
24、在使用网络信贷消费后,还款资金不足时我会选择分期.还款 697
7、我认为大学生需要网络消费信贷 .
677
9、我认为合理使用网络消费信贷是合适的 .
661
22、自从有了网络消费信贷之后,我的网络消费比之前增加.了好多 577
15、针对大学生群体,网络信贷平台经常推出一些免息活动..促使学生去使用消费信贷 536 500
21、当别人向我寻求超前消费意见时,我会推荐他使用网络..消费信贷 515 506
20、我周围的同学和朋友们认为使用网络消费信贷是个好主.意 764
23、我已经习惯使用网络消费信贷,以后会更多使用网络消.费信贷 757
10、我把网络消费信贷当做消费方式的第一选择 .
712
12、我会使用网络消费信贷,即使我手头现金充足 .
688
8、我喜欢使用网络消费信贷 .
661
25、如果可能,我会增加使用网络消费信贷的频率和金额 ..
412 649
19、我周围的同学和朋友很多都在使用网络消费信贷 ..
584 480
17、我认为滥用网络消费信贷会产生较大的经济压力 .
823
16、使用网络消费信贷时我会量力而行,更加理性消费 .
795
18、使用网络消费信贷后我会更加注意个人财务状况,提高.理财意识 791
18
14、使用网络消费信贷后,我会更加注意自己的个人历史信..用 542 630
提取方法:主成份分析。 旋转方法:具有 Kaiser 标准化的正交旋转法。
a. 旋转在 8 次迭代后收敛。
针对上述的因子,我们发现信用历史和履约能力两个因子在模型中的影响效果最低;主要是由于研究的对象是几乎没有收入的大学生群体,所以他们在经济社会中基本上没有信用历史可查,也涉及不到社会信用履约能力的范围。所以现在将本文的研究假设进行修正,修整如下:
H1:行为偏好与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H2:身份特质与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
H3:人脉关系与信用评价有正相关关系,对大学生网络消费产生正向影响;
对因子间的相关性进行验证,其结果如表5.5所示,三个因子没有线性相关性,符合因子分析的效果。
表5.5 成份得分协方差矩阵
成分 1 2 3
1 1.000 .000 .000
2 .000 1.000 .000
3 .000 .000 1.000
提取方法 :主成份。
旋转法 :具有 Kaiser 标准化的正
交旋转法。
5.4 假设检验
5.4.1 相关分析
一般来说将相关系数定义为 r,r 的取值范围是从-1 到 1,r 值的正负情况表示正相关或者负相关,用 r 的绝对值的大小来判断相关的程度,|r|越大说明相关程度越大,反之|r|越接近于 0 则表示相关关系越弱。
此次研究采用了皮尔逊(Pearson)相关系数做基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费影响因素的相关分析,分析数据为各个因素的题项的平均分。分析结果如表5.6。通过这一步可以初步了信用评价和三个因素之间的关系。
19
表5.6 相关性分析
25、如果
可能,我
会增加
使用网
络消费
信贷的
行为偏人脉关身份特频率和
好 系 质 金额 行为偏好 皮尔森 (Pearson) **1 .000 .000 .412 相关
显著性 (双侧) 1.000 1.000 .000
N 178 178 178 178 人脉关系 皮尔森 (Pearson) **.000 1 .000 .649 相关
显著性 (双侧) 1.000 1.000 .000
N 178 178 178 178 身份特质 皮尔森 (Pearson) .000 .000 1 .072 相关
显著性 (双侧) 1.000 1.000 .342
N 178 178 178 178 25、如果可能,我会增皮尔森 (Pearson) ****.412 .649 .072 1 加使用网络消费信贷相关
的频率和金额 显著性 (双侧) .000 .000 .342
N 178 178 178 178 **. 在 0.01 水平(双侧)上显著相关。
通过表5.6可看出影响信用评价的行为偏好、人脉关系、身份特质三个因素与大学生网络消费的相关关系中,它们的相关系数分别为0.412、0.649、0.072,由此可以初步判断影响大学生网络消费的主要因素与与行为偏好正相关;与人脉关系强正相关;与身份特质是弱正相关。
为了进一步了解大学生网络消费影响与三个因素之间更为细致的关系,本文把六个因素与自身包含的自因素也进行了相关性分析,结果如下:
20
(1)行为偏好
表5.7 行为偏好与子因子相关性分析 序Pearson相关显著性(双子因子 N 列 性 侧)
我认为大学生需要7 .000 252 .677 网络消费信贷
我认为合理使用网
9 .000 252 络消费信贷是合适.661
的
当我的可支配收入
短缺时,消费时我会11 .000 252 .788 想到使用网络消费
信贷
我认为使用网络消
13 .000 252 费信贷可以增加消.703
费者的物质幸福感
针对大学生群体,网
络信贷平台经常推
15 出一些免息活动促.536 .000 252
使学生去使用消费
信贷
当别人向我寻求超
前消费意见时,我会21 .000 252 .515 推荐他使用网络消
费信贷
自从有了网络消费
信贷之后,我的网络22 .577 .000 252 消费比之前增加了
好多
在使用网络消费信
贷后,还款资金不足24 .000 252 .697 时我会选择分期还
款
由表5.7可知,行为偏好因子与其包含的子因子都存在显著性的正相关,其
中7、9子因子与行为偏好因子成非常强相关;15、21、22子因子与身份特质因
子成强相关;而9-12子因子则与人脉关系因子成中度相关。
21
(2)人脉关系
表5.8 人脉关系与子因子相关性分析 序Pearson相关显著性(双子因子 N 列 性 侧)
我喜欢使用网络消8 .000 252 .661 费信贷
我把网络信贷消费
10 .000 252 当做消费方式的第.712
一选择
我会使用网络信贷
12 .000 252 消费,即使我手头现.688
金充足
我周围的同学和朋
19 友很多都在使用网.584 .000 252
络消费信贷
我周围的同学和朋
20 .000 252 友很多都在使用网.584
络消费信贷
当别人向我寻求超
前次奥菲意见时,我21 .000 252 .506 会推荐他使用网络
消费信贷
我已经习惯使用网
络消费信贷,以后会23 .757 .000 252 更多使用网络消费
信贷
如果可能,我会增加
25 使用网络消费信贷.649 .000 252
频率和金额
从表5.8可知,人脉关系因子与其包含的子因子都存在显著性的正相关,其
中23子因子与人脉关系因子成非常强相关;19、20子因子与人脉关系因子成强
相关;而21子因子则与人脉关系因子成中度相关。
22
(3)身份特质
表5.9 身份特质与子因子相关性分析
序Pearson相关显著性(双子因子 N 列 性 侧)
使用网络消费信贷
14 .000 252 后,我会更加注意自.630
己的个人信用历史
使用网络消费信贷
16 .000 252 时我会量力而行,更.795
加理性消费
我认识滥用网络消
17 费信贷会产生较大.823 .000 252
的经济压力
使用网络消费信贷
后我会更加注意个18 .791 .000 252 人财务状况,提高理
财意识
由表5.9可知,身份特质因子与其包含的子因子都存在显著性正相关,其中16、17子因子与身份特质因子成强相关;14子因子与身份特质因子成中度相关。 5.4.2 回归分析
在上述的相关分析中我们可以初步判断大学生网络消费与三个因素的关系,但是由于相关分析研究的是两个因素间的单独相关情况,但实际上,因素间是会相互影响,我们需要对三个因素进行回归分析来研究它们对大学生网络消费的影响。
在相关分析的基础上会产生回归分析;回归分析是根据数理统计的手段来推算因变量和自变量之间的一个拟合模型,最后会因为因变量和自变量的数据变动而形成一个体现因变量和自变量管的回归方程。本研究利用 SPSS22.0 的多元线性回归来对大学生网络消费影响因素进行回归分析。
通过分析可以得到大学生网络消费与行为偏好、人脉关系、身份特质三个因素之间的综合影响情况。回归结果如表5.10所示:
23
表5.10 模型汇总
变更统计资料 调整标准偏
后 R 斜度错R 平方显著性F 模型 R R 方 方 误 变更 F 值变更 df1 df2 值变更 1 .772 .596 .590 .640 .596 85.732 3 174 .000 a. 预测值:(常熟),身份特质, 人脉关系, 行为偏好
表5.10为回归模型的拟合优度结果,它是用来反映回归方程拟合情况的,R方是整个模型的判定系数,R方取值在0到1之间,R方越高说明整个回归模型的拟合程度越高,也就是说自变量能解释因变量的程度越高。在本次因变量和自变量的回归结果中,R方值为0.596,说明本次回归分析得出的回归方程中三个自变量解释了59.6%的因变量用户黏着度,且调整后的R方为0.590,差距不是很大,说明本次回归分析得出的基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响分析效果还是不错的,回归方程对因变量的解释程度也是可以的。
表5.11 显著性分析
平均值平
模型 平方和 df 方 F 显著性
b1 回归 105.344 3 35.115 85.732 .000
殘差 71.268 174 .410
总计 176.612 177
a. 因变量: 25、如果可能,我会增加使用网络消费信贷的频率
和金额
b. 预测值:(常数),身份特质, 人脉关系, 行为偏好
我们在基于“花呗”的信用评价大学生网络消费的各个因素进行了回归分析后得出的回归方程进行了显著性检验,将采用的F值检验,就是当F值显著(Sig值小于0.05)时回归方程具有显著性。从表5.11可以看出本次回归方程的F值为85.732,显著水平小于0.05,表示通过了显著性检验,最后表明本次的回归分析得到具有现实意义的回归方程。
上面拟合优度检验得出本次方程拟合程度较好,有时候因素之间存在多重共线性会导致 R 方值较大,为了排除这种情况,特进行共线性检验。多重共线性的判断指标有容忍度和方差膨胀因素,容忍度即为下表中的容差、方差膨胀因素就是下表最后一列的VIF。通常情况下容差得到的值越接近于0说明产生共线性
24
问题的可能性越大。容差值小于0.1或者VIF大于10时表示共线性问题比较严重。本次回归分析中行为偏好、人脉关系、身份特质三个因素的容差均大于0.1,VIF均小于10,所以可以认为本次回归的三个自变量之间基本上不存在多重共线性问题。
我们用回归系数显著性检验的主要目的是检测各个因素的回归系数是否显著,其显著性水平用t检验来判断。从表中可以看行为偏好、人脉关系、身份特质三个因素之间的t检验值和常量t检验值的显著性水平(Sig列数据)均小于0.05的显著水平,所以这些自变量和常数均可以放入基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响的回归方程之中。
表5.12 多重共线性的检验和回归系数显著性检验
标准
非标准化化系共线性统计
系数 数 相关 量
标
准显
误著
模型 B 差 Beta T 性 零阶 部分 部分 允差 VIF 1 (常3.24.0467.5.00 数) 2 8 76 0
行为偏.048.55.001.00.411 .412 .412 .544 .412 1.000 好 8 1 0 0
人脉关.0413.4.001.00.649 .649 .649 .715 .649 1.000 系 8 86 0 0
身份特.041.48.131.00.072 .072 .072 .112 .072 1.000 质 8 9 8 0 a. 因变量\: 25、如果可能,我会增加使用网络消费信贷的频率和金额
通过表5.12基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费影响的回归方程为:
Y=0.399X+0.271X+0.158X+0.182X+0.123X+0.13X+0.3917 123456
因为在前面相关分析中已经初步证实影响信用评价的行为偏好、人脉关系、身份特质三个因素与大学生网络消费的影响是显著相关的,在本次回归分析中各个因素与信用评价的线性关系也是显著的,所以可以认为在信用评价中,行为偏好度越高则大学生网络消费需求越高,H1假设成立;人脉关系越多、越复杂则
25
大学生网络消费需求越高,H2假设成立;身份特质越好则大学生网络消费额度越高,H3假设成立。
通过回归方程,可以看出三个因素对大学生网络消费的影响程度是不同的,按照影响程度大小排列如下X行为偏好>X人脉关系>X身份特质。对大学生网络124
消费影响最大的是行为偏好的因素,其次是人脉关系的因素;影响最弱的是身份特质。
5.5 检验结果和模型修订
5.5.1 检验结果
本文基于“花呗”的信用评价和其三个影响因素行为偏好、人脉关系、身份特质进行了相关分析。由相关分析可知基于“花呗”的信用评价与三个影响因素显著相关。
为了进一步验证其关系,特做了进一步的回归分析。得出基于“花呗”的信用评价的回归方程如下:
Y=0.399X+0.271X+0.158X+0.182X+0.123X+0.13X+0.3917 123456
各因素按照影响程度大小排列如下:
X行为偏好>X人脉关系>X身份特质 124
表5.13假设检验情况表
假设 相关系数 回归系数 检验结果 H1:行为偏好对大学生网络消费产生正0.412 0.411 接受 向影响
H2:人脉关系对大学生网络消费产生正0.649 0.649 接受 向影响
H3:身份特质对大学生网络消费产生正0.72 0.72 接受 向影响
5.5.2 结果分析
上述已经对基于“花呗”的信用评价及其影响因做了一些数据分析,下面根据上述的假设检验结果来对各个因素进行分析。
1)行为偏好对大学生网络消费的影响情况分析 (
通过基于“花呗”的信用评价的回归方程可以看到:行为偏好是影响其网络
26
消费的最重要的因素。由此可以说明大学生的日常行为偏好对自己使用网络信贷消费的影响还是很大的。
(2)人脉关系对大学生网络消费的影响情况分析
通过基于“花呗”的信用评价的回归方程可以看到:人脉关系对大学生进行网络消费影响程度处于行为偏好的影响之后,可见人脉关系因素对大学生进行网线信贷消费的影响还是比较显著的。这是因为大学生群体还没形成正确的消费观金钱观,消费时容易跟风;生活中喜爱攀比之类的不胜枚举,所以在进行网络信贷消费时会出现跟风使用网络信贷消费的情况。
(3)身份特质对大学生网络消费的影响情况分析
通过回归方程可以看到:身份特质是大学生网络消费的第三个影响因素。这一点符合了当代大学生的特殊身份---学生群体。学生群体因为基本没有收入来源,主要靠父母的给养;但是学生群体又是消费欲望较强的群体,所以他们渴望花明天的钱办今天的事,喜爱超前消费,接受并使用网络消费信贷。 5.5.3 模型修正
经过对假设的检验,我们发现信用历史和履约能力这两个因子对信用评价模型的影响最小。主要原因是大学生是一个特殊的群体,他们基本上没有收到,在社会信用中也没有信用历史记录可查询到,并且他们的履约能力也得不到真正的评估;所以信用历史和履约能力对信用评价的影响最小。最后证实原模型并不完全正确,所以对其进行修正,修正后模型如下:
行为偏好
芝麻分 花呗额度 人脉关系
身份特质
图5.1 修正后的模型
27
6. 研究结论与展望
6.1 对大学生网络消费的影响因素的结论和建议
6.1.1 总结论
本文将基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响作为研究对象,在各位学者之前的研究基础上,整理并选取了影响大学生网络消费的五个主要因素:身份特质、行为偏好、履约能力、人脉关系、信用历史。本研究建立信用评价和五个影响因素之间的模型,做出了假设,并设计了李克特五级量表来进行数据调查。然后利用 SPSS 22.0软件来分析量表数据,验证假设的接受情况,并根据研究结果对模型进行了修正处理。
本文得出的主要结论如下:
行为偏好、人脉关系、身份特质对大学生网络消费均有显著影响,其中行为偏好因素对大学生网络消费的影响程度最大,其次为人脉关系因素,影响最小的因素为身份特质因素。
6.1.2 对大学生使用信贷产品进行网络消费的建议
根据本文对基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响相关研究,结合实际情况,对大学生使用网络信贷产品进行的消费给出以下几点建议:
(1) 注意自己的日常消费行为偏好
目前随着我国互联网金融的快速发展,衍生出一大批互联网小额借贷;也出现了很多针对无收入来源的大学生群体的网络信贷消费平台;这对无收入的大学生群体而言一方面满足了他们先买后付的超前消费体验,另一方面容易导致大学生群体身背一系列小额借贷债务。所以通过本次研究建议大学生使用网络消费信贷要量力而行,不能无度使用,要了解自己的还款能力和履约能力。理性看待超前消费,养成科学的消费观。
(2) 保持良好的人脉关系
大学生群体是一群特殊的群体,一方面大家都已经是成年人了,另一方面大家都涉世未深,还未养成正确的世界观、人生观价、和值线观。在对待网络信贷消费时,应该要从自己的实际出发,从自己的个人状况出发,不能随波逐流;别
28
人经常使用网络信贷消费不代表自己也适合使用,每个人的情况都不相同,在进行消费时要理性合理,要与那些滥用网络信贷消费的同学朋友保持适当距离,并不受到他们的影响,才能做出适合自己的消费判断。
(3) 认清自己的身份特质
大学生作为社会新技术、新思想的前沿群体、国家培养的高级专业人才,代表着最先进的流行文化。在使用网络信贷消费同时,需要根据自身情况权衡利弊,要养成认识、重视自己的个人信用的习惯。滥用网络信贷消费未及时还款等会令我们的信用受损,这代价将是巨大的。现在社会上经常爆出某某大学生因为使用小额校园借贷最后利滚利欠债上百万而自杀的真实新闻,所以在此建议大学生要理性看待网络信贷消费,要分析利弊,合理使用网络消费信贷,不能成为为网络信贷平台赚钱的奴隶。
6.2 研究不足与展望
本文在前人研究基础上,经过科学研究分析得出了影响大学生网络消费的三个主要因素,通过调查问卷对大学生网络信贷消费影响情况进行了量表设计和数
经过数据分析得到了一些有效地结论,并对大学生网络信贷消费提出了据采集。
一些建议。在这些成果之外,仍存在一些不足的地方:
第一,由于受到时间和人力物力方面的限制,目前问卷的发放主要人群是宁波本地的几所高校和本人的微信朋友圈中的各地同学,问卷调查的数量也不是很高,所以量表的发放范围和发放数量还有待增加。
第二,本文在前人研究基础上概括并选用了行为偏好、身份特质和人脉关系因素进行数据分析;但在实际情况中,影响大学生进行网络消费会有很多个因素,并且关系较为复杂,所以本文在影响因素选择上可能存在有一定的限制性。
在今后的研究中,可以针对本次研究不足的地方继续进行研究:第一,扩大对大学生网络信贷消费影响因素的研究范围,使影响因素影响模型更加丰富、更加全面;第二,采用多种问卷收集渠道,提高问卷的质量;第三,扩大被调查对象的范围,使问卷的覆盖范围更广、更全面。
29
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31
附录一:问卷调查
基于“花呗”的信用评价对大学生网络消费的影响研究
尊敬的同学:
您好~随着互联网金融的火热发展,越来越多的互联网平台开始涉足网络信贷消费。本论文以阿里巴巴旗下的芝麻信用为例,开展了基于芝麻信用评分为前提的“花呗”对大学生网络消费的影响研究调查。调查的目的是了解当前大学生对花呗此类网络虚拟消费额度的了解情况、使用意向、使用程度及相关建议;在此请您协助填写。希望您提供对每个问题的真实想法。我们将会对调查进行分析整理,形成真实反映现状的问卷,并提交有关部门。您的意见相当宝贵。对于含有个人信息的资料,我们将严格保密,请您放心填写。谢谢您对我们的支持~
一、基本信息:
1、您所在的年级:
A、大一 B、大二 C、大三 D、大四 E、大五
2、您的性别:
A、男 B、女
3、您每个月的生活费是多少:
A、500---1000 B、1000---1500 C、1500---2000 D、2000以上 4、您是否有除父母提供的生活费以外的收入:
A、有 B、没有
5、您每个月生活费的收支状况是,
A、收大于支 B、收支相抵 C、入不敷出
6、您是否拥有信用卡,
A 有 B、没有
7、您是否了解过什么是花呗吗,
A、了解 B、知道一些 C、不了解
8、您是否开通过蚂蚁花呗,
A(开通过 B、没开通过(问卷作废)
9、花呗是一种网络信贷消费额度,您是否愿意使用蚂蚁花呗,
32
A、愿意使用 B、不愿意使用(问卷作废)
10、您愿意使用花呗的原因,(多选题)
A、无手续费、管理费、年费
B、比起信用卡,开通花呗的过程简便,要求少
C、规定时间还款无利息,可以透支消费
D、逾期情况下还款利息低
E、形式新颖
F、便于购物支付,增加网购的付款渠道
G、身边的同学朋友都在用
二、花呗在大学生消费中的运用和使用情况:
11、您是否使用花呗进行分期付款购买过商品,
A、有 B、没有
12、您认为使用花呗给您带来的好处是什么(多选题), A、使用方便,提前预支金额,不用因为没钱购买而纠结 B、在固定的时间内还款不计利息
C、按期还款不影响个人信用记录 D、可以分期免息付款,网购更加便捷,能享受支付优先待遇 三、大学生对花呗类网络信贷消费产品的理解和看法 以下问题中,将花呗、统称为网络消费信贷。
题号 调查项描述 非常不同不同不确同意非常同意
意(1) 意定(3) (4) (5)
(2)
1 我认为大学生需要网络
消费信贷
2 我喜欢使用网络消费信
贷
3 我认为合理使用网络消
费信贷是合适的
4 我把网络消费信贷当做
消费方式的第一选择
5 当我的可支配收入短缺
时,消费时我会想到使
用网络消费信贷
6 我会使用网络消费信
33
贷,即使我手头现金充
足
7 我认为使用网络消费信
贷可以增加消费者的物
质幸福感
8 使用网络消费信贷后,
我会更加注意自己的个
人历史信用
9 针对大学生群体,网络
信贷平台经常推出一些
免息活动促使学生去使
用消费信贷
10 使用网络消费信贷时我
会量力而行,更加理性
消费
11 我认为滥用网络消费信
贷会产生较大的经济压
力
12 使用网络消费信贷后我
会更加注意个人财务状
况,提高理财意识
13 我周围的同学和朋友很
多都在使用网络消费信
贷
14 我周围的同学和朋友们
认为使用网络消费信贷
是个好主意
15 当别人向我寻求超前消
费意见时,我会推荐他
使用网络消费信贷
16 自从有了网络消费信贷
之后,我的网络消费比
之前增加了好多
17 我已经习惯使用网络消
费信贷,以后会更多使
用网络消费信贷
18 在使用网络信贷消费
后,还款资金不足时我
会选择分期还款
19 如果可能,我会增加使
用网络消费信贷的频率
和金额
34
附录二:问卷调查影像资料
本次论文的调查线下发放的主要场所在浙江大学宁波理工学院的食堂及宁波城市学校的食堂。下图为发放问卷所拍摄填卷人影像资料。
35
致谢
四年的大学时光如一出舞台剧般的接近了尾声。在这里首先我要感谢我的论文指导老师李成刚,本次论文的完成离不开老师的辛劳付出,从论文的选题、文献资料的搜集以及正文的撰写,在每一个过程中,老师都给了很重要的建议和指导,尤其是在资料的收集方面,打开了我的思维局限,给我指点了一条非常行之有效的方法。老师深厚的学术修养、认真耐心的指导精神以及宽容的待人风范都让我受益匪浅,写作的过程更是锻炼了我的逻辑思维和细心做事的态度。在此,谨向老师表达我最忠实的感谢和敬意。
其次,我也要感谢陪伴我一起走过大学四年的各位同学,正是我们的一起并肩作战,我们一起欢笑一起疯狂,还有你们的帮助和支持,有了你们传递的正能量,我才有信心去克服一个个困难,迎接未知的挑战,直至本文的顺利完成。
最后,我要感谢给我精神和物质支持的亲爱的家人,你们永远是我最温暖的港湾,给了我前进的动力,是你们赐予我美好的四年大学时光。我很庆幸在大学四年里,认识了很多帮助过我和支持过我的老师和朋友,我将永远怀着一颗感恩的心负爱前行,走向自己理想的彼岸。
36
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