大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸風(fēng)險防范策略

大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸風(fēng)險防范策略摘要為研究大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸的影響因素及防范策略，以螞蟻花唄為例，通過問卷調(diào)查獲取相關(guān)風(fēng)險數(shù)據(jù)，運用二元Logistic回歸模型進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：每月收入、花唄額度、其為研究大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸的影響因素及防范策略，以螞蟻花唄為例，通過問卷調(diào)查獲取相關(guān)風(fēng)險數(shù)據(jù)，運用二元Logistic回歸模型進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：每月收入、花唄額度、其他平臺使用情況、分期利率是大學(xué)生使用花唄平臺進行消費信貸產(chǎn)生風(fēng)險的主要決定因素。因此，平臺要想防控風(fēng)險，需要加強貸前審核力度，嚴(yán)格貸后監(jiān)督，特別要針對大學(xué)生群體的特征，進行特殊的風(fēng)險監(jiān)控方法，從而減少平臺被違約的風(fēng)險。關(guān)鍵詞：螞蟻花唄;大學(xué)生;信貸消費;二元Logistic回歸一、引言根據(jù)2018年大學(xué)生消費洞察報告披露的數(shù)據(jù)，大學(xué)生年度消費規(guī)模已達(dá)3815.68億元，2017年高校在校生數(shù)量達(dá)到三千多萬人，年度日?？芍浣痤~達(dá)千億規(guī)模，大學(xué)生的消費信貸潛力非常大。研究發(fā)現(xiàn)，出于互聯(lián)網(wǎng)的安全性、按期還款能力等的考慮，大部分大學(xué)生都會選擇采用互聯(lián)網(wǎng)消費信貸(王紅諭，2017)1。據(jù)洞察報告顯示，大學(xué)生使用線上支付的比例達(dá)96.8%，在利率相同的情況下，53.1%大學(xué)生優(yōu)先考慮螞蟻花唄和京東白條作為透支方式;陳思佳(2013)2的研究發(fā)現(xiàn)大學(xué)生使用最多的平臺是螞蟻花唄。研究還發(fā)現(xiàn)同齡人在互連網(wǎng)消費信貸決策行為上表現(xiàn)的作用更顯著，有45.3%的大學(xué)生會向親友推薦好用的品牌。但受同伴的影響，個人信貸消費額度會過度放大，并且可能因此陷入不良信貸危機(郭朝陽，2009;苗淑娟、李萍萍、徐穎，2016)3?；ヂ?lián)網(wǎng)消費信貸風(fēng)險的產(chǎn)生也與供方風(fēng)險控制能力相關(guān)。研究發(fā)現(xiàn)，"螞蟻花唄"目前依托大數(shù)據(jù)開展的審核越來越放松，由于在信貸實操層面的經(jīng)驗不足，平臺對風(fēng)險的控制能力弱于銀行信用卡(李茁寧，2017)4。但是，在信用卡使用方面，螞蟻花唄的用戶有60%沒有使用過(王雷，2014)5。大學(xué)生具有較強的超前消費意識，是互聯(lián)網(wǎng)消費信貸的主力軍，對于信貸平臺而言，消費市場增長潛力大部分來自于大學(xué)生。但是，大學(xué)生是具有易沖動消費、過度消費特點的特殊消費群體，且沒有穩(wěn)定的收入來源作為還款保障，如果平臺一味地追求經(jīng)濟利益，沒有做好"貸前評估，貸后追蹤"，大學(xué)生消費信貸風(fēng)險一旦發(fā)生，既會影響大學(xué)生的財產(chǎn)安全和信用記錄，也會給平臺帶來損失。針對大學(xué)生消費信貸風(fēng)險問題，現(xiàn)有研究更多的是從大學(xué)生這一信貸需求端出發(fā)研究如何防控風(fēng)險，但對以互聯(lián)網(wǎng)信貸平臺為代表的供方防控體系研究涉及不多，本文以"螞蟻花唄"為例，分析大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸風(fēng)險的決定因素，從信貸供方的角度識別風(fēng)險的影響因素并提出防范和化解風(fēng)險的策略建議。二、"螞蟻花唄"面臨的主要風(fēng)險問題(一)客戶信用評價不嚴(yán)謹(jǐn)對于平臺自身而言，信用風(fēng)險是平臺目前所面臨的主要風(fēng)險。平臺的信用評級工作完全由獨立于第三方的評級機構(gòu)操作，這也是它控制信用風(fēng)險的特殊之處。平臺是由客戶的芝麻信用分?jǐn)?shù)來判斷給予客戶發(fā)放多少額度，而芝麻信用是由管理機構(gòu)評估，該機構(gòu)不僅擁有強大的大數(shù)據(jù)技術(shù)、云計算數(shù)據(jù)以及建模能力，而且還通過線上的消費數(shù)據(jù)、整合歷史的消費記錄來劃分不同的等級，進而判斷發(fā)放多少額度。但是，作為評估依據(jù)的數(shù)據(jù)是不全面的。數(shù)據(jù)僅僅是線上的數(shù)據(jù)，缺少線下數(shù)據(jù)，并且僅僅只有該平臺數(shù)據(jù)，其他平臺上的交易數(shù)據(jù)不能得到。這就使其不能全方位地對客戶進行評估判斷。尤其對于大學(xué)生這類特殊群體，沒有獨立的現(xiàn)金流來償還債務(wù)，如果不能做好貸前的審慎評估，就可能產(chǎn)生違約事件，而大范圍的違約則會產(chǎn)生大量壞賬，在資金周轉(zhuǎn)問題上，平臺可能會面臨巨大困難。(二)壞賬追回成本高大學(xué)生個人貸款的數(shù)額相對較少，而對于這些欠款數(shù)額較低的客戶，如果選擇進行追回，其追回成本相對是比較高的。并且它的成本往往大于其欠款數(shù)額。如果從效益最大化的角度來看，對于大學(xué)生這小部分的欠款是不應(yīng)該追回的。但是，一部分資金流失是由這些眾多小額貸款集合造成，這樣就可能造成惡性循環(huán)，加大公司的資金成本。因此對大學(xué)生這類數(shù)額較少的借貸，如何把握好貸后跟蹤監(jiān)管以及違約處理問題，花唄平臺面臨著兩難。三、風(fēng)險分布及決定因素的實證分析(一)樣本選擇與調(diào)查為獲取大學(xué)生使用"螞蟻花唄"平臺進行消費信貸的風(fēng)險信息，本文采用調(diào)查問卷的方式，在2019年2月到2019年3月選取了武漢部分高校的學(xué)生進行調(diào)查，其中包含的高校包括：?？?、普通本科、以及211/985高校。為了保證數(shù)據(jù)的有效性，在三種類型高校中選擇相當(dāng)?shù)臄?shù)量?？偣彩栈貑柧?85份，剔除無效問卷1份，總共收回有效問卷184份，所獲數(shù)據(jù)總體情況如表1所示。(二)風(fēng)險影響因素的相關(guān)性分析1.影響因素的選取(1)每月收入。每月收入包含3類：大學(xué)生的生活費、兼職以及獎學(xué)金。而大學(xué)生每月還款的能力主要來源于這些收入，這無疑是大學(xué)生能否按時還款的因素之一，也是"花唄"平臺控制額度發(fā)放的重要因素之一。(2)平臺分期利率。分期的期數(shù)和費率分為3種：第一種是3期，第二種是6期，第三種是12期，費率分別是2.5%、4.5%、8.8%?；▎h分期利率也是風(fēng)險存在一個很重要的因素，大學(xué)生能否接受每月的分期利率，對于他們是否會選擇分期來緩解每月的還貸壓力，以及能否承擔(dān)每月分期利息至關(guān)重要。(3)花唄額度?；▎h額度也是"花唄"平臺可能存在風(fēng)險的重要因素之一。作為"螞蟻"平臺，"花唄"業(yè)務(wù)的開通主要是為了賺取利潤，平臺通過視頻以及學(xué)籍、身份證認(rèn)證等方法來確保真實信息，并根據(jù)其消費信息等大數(shù)據(jù)統(tǒng)計提升額度。大學(xué)生雖然是一個重要消費群體，但是大學(xué)生擁有過多的"花唄"額度也可能提高大學(xué)生在信貸消費中出現(xiàn)違約問題的可能性。(4)其他平臺使用情況。近幾年，各平臺推出了"京東白條""借唄"等借貸業(yè)務(wù)。各種平臺都針對大學(xué)生開啟了小額貸款服務(wù)，如果大學(xué)生同時使用多種平臺進行借貸，那么就會產(chǎn)生多重還貸壓力，這對于花唄平臺來說也是一種不可忽視的風(fēng)險因素。2.相關(guān)性分析根據(jù)前述理論分析，將每月收入、平臺分期利率、花唄額度、是否同時使用其他平臺這4個變量分別與是否按時還款這一變量進行相關(guān)性分析，分析結(jié)果如表2所示。從表2可以看出，每月收入、分期利率、花唄額度、是否同時使用其他借貸平臺與能否按時還花唄之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.729、-0.464、-0.640、-0.505，即|r|分別為0.729、0.464、0.640、0.505。另外，每兩者之間不相關(guān)的雙側(cè)檢驗值為0.000，表中的雙星號標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是在顯著性水平為0.01以下，認(rèn)為標(biāo)記的相關(guān)系數(shù)是顯著的，驗證了每兩者顯著相關(guān)的關(guān)系。其中每月收入與是否能按時還花唄之間的相關(guān)度較強。而分期利率、花唄額度也具有一定的相關(guān)性，但是相關(guān)性相對較弱。可以得出影響平臺風(fēng)險因素的大小為：分期利率(三)模型構(gòu)建本文的分析目的就是要對"螞蟻花唄"平臺主要存在的風(fēng)險進行識別并分析其影響因素，本文主要是對"風(fēng)險識別"里的風(fēng)險源以及風(fēng)險原因進行評估，對風(fēng)險因素的影響程度進行量化評價。根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果，本文因變量Y是由大學(xué)生使用"螞蟻花唄"后"能否按時還款"來界定，采用二元Logistic回歸模型，并用該模型對數(shù)據(jù)進行分析，建立二項式分布，其中二項式分布的取值為0和1，其中Y服從該分布，對應(yīng)的條件分別為"不使用花唄"和"使用花唄"。自變量有8個，分別為：性別(x1)、學(xué)歷(x2)、每月花唄額度(x3)、每月收入(x4)、分期利率接受度(x5)、其他平臺使用情況(x6)、花唄額度是否夠用(x7)、還款壓力大小(x8)，以上述變量為基礎(chǔ)，構(gòu)建二元Logistic回歸模型如下：其中a0是常數(shù)項，ak是各指標(biāo)所對應(yīng)的回歸系數(shù)，e為常數(shù)項，P是數(shù)值并且在01之間。(四)分析結(jié)果全部的自變量和因變量分別進入方程后，最終擬合優(yōu)度R2為0.677，說明自變量X可以解釋因變量Y的67.7%的變化原因，擬合優(yōu)度良好。具體如表3。表4反映了模型的預(yù)測準(zhǔn)確性指標(biāo)，模型對可能按時還花唄和不能按時還花唄中人群預(yù)測命中率都極高，"不能的"到了97.2%，"能的"達(dá)到了94.8%，綜合的預(yù)測準(zhǔn)確度也達(dá)到了96.2%，表明其預(yù)測精確度很好。由于在本次問卷調(diào)查中能按時還款和不能按時還款的比重相當(dāng)，使得兩者預(yù)測值比較合理，最終結(jié)果的精確度也很好。具體如表4所示。為了對整體回歸是否顯著進行檢驗須先進行Wald檢驗。最后被選中的變量是：每月收入(x3)、分期利率接受度(x4)、其他借貸平臺使用情況(x5)、花唄額度是否夠用(x6)、還款壓力大小(x7)，擬合優(yōu)度較好。該模型說明，大學(xué)生使用"花唄"平臺存在風(fēng)險的影響因素中，每月收入(x3)、分期利率接受度(x4)、其他借貸平臺使用情況(x5)、花唄額度是否夠用(x6)、還款壓力大小(x7)5個因素對因變量有顯著影響。(五)主要結(jié)論(1)每月收入：在本次問卷調(diào)查中，設(shè)計了4類收入。結(jié)果表明：每月收入越多，越會按時進行每月"花唄"平臺還款，不能按時還款的可能性就越小，反之，可能性就越大。高收入大學(xué)生群體比低收入大學(xué)生群體違約風(fēng)險要低。(2)分期利率接受度：在本次利率接受度方面采取了兩種選擇：是或否。結(jié)果表明：越能接受分期利率的學(xué)生，越能按時還款。反之，越不能接受分期利率的學(xué)生，越不能按時還款。意味著每月分期利率的多少在一定上能決定學(xué)生會不會選擇進行分期，能否承擔(dān)每月的利息，是否會緩解每月還貸壓力。(3)其他借貸平臺使用情況：在本次平臺使用情況下設(shè)計了兩種選擇：同時使用其他平臺和只用"螞蟻花唄"。研究結(jié)果表明：同時使用其他平臺的學(xué)生，不能按時還款違約的風(fēng)險大，只使用"花唄"平臺的學(xué)生，違約的風(fēng)險壓力就相對要小。(4)花唄額度是否夠用：本次問卷調(diào)查中，設(shè)計了夠用和不夠用兩個選項。研究的結(jié)果表明：認(rèn)為花唄額度夠用的學(xué)生，每月更能按時進行還款，違約風(fēng)險相對就小。反之，那些認(rèn)為花唄額度不夠用的學(xué)生，更有可能不按時還款，違約風(fēng)險相對就大。因此，平臺對大學(xué)生花唄額度的發(fā)放也是一個大學(xué)生"花唄"平臺使用風(fēng)險的影響因素之一。(5)還款壓力大?。好吭逻€款壓力也是能否還款的重要因素之一，研究結(jié)果表明：每月還款壓力大的學(xué)生，不能按時還款。反之，那些每月還款壓力小的學(xué)生，能按時還款，違約風(fēng)險相對也小。可見，在本次研究中大學(xué)生使用"花唄"平臺違約的行為與性別、學(xué)歷等因素沒有直接關(guān)系，而每月收入、分期利率接受度、其他借貸平臺使用情況、花唄額度是否夠用、還款壓力大小為主要風(fēng)險源，與平臺違約風(fēng)險有著關(guān)聯(lián)性。因此，在控制風(fēng)險的問題上，要重點關(guān)注這些方面的因素。四、"螞蟻花唄"平臺防控大學(xué)生借貸風(fēng)險的策略建議1.平臺要加強對大學(xué)生提前消費的教育從"花唄"平臺的數(shù)據(jù)來看，年輕人依舊是平臺上主要信貸消費者，他們有著強烈的消費需求和超前消費觀，因此"花唄"平臺的核心用戶群體是這類年輕群體，雖然平臺認(rèn)識到了這類消費群體，卻并沒有充分認(rèn)識到潛在化的風(fēng)險。這類群體中對于風(fēng)險的大小并不能很好把握，平臺一方面可以在平臺主頁進行相關(guān)賒賬消費理念的隱患以及消費信貸存在風(fēng)險的知識宣傳，在法律規(guī)范下，還可以通過與大學(xué)生學(xué)信網(wǎng)等三方數(shù)據(jù)機構(gòu)進行交互合作，從多方面多角度對大學(xué)生群體進行信貸風(fēng)險相關(guān)知識教育，也可以與高校合作的方式進行一些針對性的信貸知識的宣傳。另一方面，在"花唄"平臺上，可能出現(xiàn)風(fēng)險時，在平臺界面給予標(biāo)志性的提醒和警告，并詳細(xì)解釋此隱患帶來的結(jié)果。2.合理審批并動態(tài)調(diào)整額度而對于大學(xué)生這類特殊群體，平臺不僅根據(jù)消費行為，還結(jié)合了包括學(xué)信網(wǎng)等多方數(shù)據(jù)進行綜合評估來確定其發(fā)放額度。但是，是否提升借款額度完全由大數(shù)據(jù)系統(tǒng)進行判斷，基本上是沒有任何人為的操作，機器運作的固定化的限制難免會造成實際審核和額度提升流程中存在一定的不合理性。大學(xué)生作為網(wǎng)購主要消費者，也是"花唄"平臺主要盈利的客戶群體，平臺會通過額度的提升和臨時額度的發(fā)放來刺激大學(xué)生消費。但是，潛在的風(fēng)險無法預(yù)知。因此，"花唄"應(yīng)該嚴(yán)格進行審批，還要對大學(xué)生進行合理科學(xué)的信貸額度的動態(tài)調(diào)整，建立一個完整的多維度的動態(tài)額度調(diào)整機制。3.加強"花唄"后期放貸監(jiān)督放貸后的監(jiān)管要從日常管理、大數(shù)據(jù)管理及清償管理這三個方面入手。首先要對客戶信息進行多角度、多方面整合。其次根據(jù)現(xiàn)有的大數(shù)據(jù)管理能力，可以保持現(xiàn)有的風(fēng)險指標(biāo)并通過該指標(biāo)添加額外的指標(biāo)作為輔助來為貸后監(jiān)管提供更多的信息跟蹤功能，根據(jù)實名認(rèn)證以及學(xué)信網(wǎng)的真實信息，對大學(xué)生進行特殊管理。最后，設(shè)定專項特殊利率，能夠在一定程度上減輕大學(xué)生還貸壓力，同時要及時對貸后實施跟蹤監(jiān)督，遇到風(fēng)險信息及時給予警告。參考文獻：1雷燕君.基于UTAUT的大學(xué)生校園信貸使用意愿影響因素分析D.成都：西南交通大學(xué)，2018.2劉心怡，劉敏.互聯(lián)網(wǎng)信貸對大學(xué)生消費影響的實證研究-以北京地區(qū)為例J.中國市場,2018(3):49-50.3王紅諭.互聯(lián)網(wǎng)消費信貸對大學(xué)生消費影響研究D.北京：北京外國語大學(xué)，2017.4陳思佳.廣州市大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費金融市場調(diào)研報告D.廣州：廣東財經(jīng)大學(xué)，2015.5蔣敏.大學(xué)生網(wǎng)絡(luò)分期貸款消費行為調(diào)查研究-以武漢市高校為例D.武漢：武漢工程大學(xué)，2017.大學(xué)生互聯(lián)網(wǎng)消費信貸風(fēng)險防范策略來源：河北金融，作者：楊筱溪 段丁強