基于logistic模型当代大学生信用消费影响因素分析———以长沙市为例论文

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　　摘要：随着国内外信用消费的进一步发展，大学生成为新生力量。因此，研究大学生信用消费影响因素对促进大学生理性消费，形成良好的消费观念具有重要意义。文章以长沙市大学生信用消费情况的调研数据为基础，通过构建二分类Logistic回归模型进行实证分析，并对系数进行了Wald检验。研究得出年级、父母工作性质等特征是影响大学生信用消费的重要因素，在此基础上给出合理建议。

　　关键词：信用消费；描述性统计；logistic模型；实证分析

　　一、引言

　　相比于国内，国外对信用消费的研究起步较早。DANES和HIRE(1987)的研究表明，大学生的年龄、兼职情况、住宿情况等与信用卡消费情况显著相关[1]。同时，HAYHOE(2000)等学者发现，对信用卡的使用态度和性别是影响大学生进行信用消费的显著因素[2]。

　　如今，随着国内互联网的普及，国内的信用消费也随之兴起。而大学生信用消费不断发展，引起不少学者对大学生信用消费的深思。Xiaowen Zhu(2021)等学者以社会比较和物质主义作为中介变量，研究互联网的使用是如何影响中国大学生的信用消费。研究表明，信用消费受到物质主义的显著影响[3]。牛玉凤(2018)对宝鸡市城镇居民进行信用消费调查，结果表明居民的年龄越大、学历越高、家庭月收入越高、家庭月支出越多、拥有信用卡的张数越多，发生信用消费行为的概率也就越大[4]。杨银娣(2021)等基于Tobit模型对大学生的信用消费进行分析发现，信贷消费观对大学生信用消费支出有显著影响，学生的自控能力和认知观念对信用消费也有一定的影响[5]。陈园园(2018)通过logistic模型对宁夏地区大学生信用卡消费的影响因素进行研究[6]。

　　由于我国的信用消费起步较晚，监管措施还不够完善。为了更好地了解大学生目前的信用消费情况，本文采用二分类的logistic分析方法，对长沙市大学生的信用消费影响因素进行实证分析。通过找出大学生信用消费的影响因素，为引导大学生树立理性的消费习惯提供参考依据。

　　二、长沙市大学生信用消费情况调查

　　(一)描述性统计

　　通过综合考虑影响信用消费的各种因素，借鉴国内外有关文献的相关指标，在分类，汇总和整理的基础上，同时兼顾数据的可获得性和可行性原则，依次选取：性别、是否为独生子女、是否为城镇户口、年级、专业、月平均生活费、对生活费的满意程度、是否遇到资金缺口、是否对现有资金进行理财、收入来源、室友或者朋友是否进行信用消费、父母的影响、对信用消费的态度等指标，通过这些指标来实证分析大学生的信用消费的影响因素。

　　本文选取长沙市的大学生为调查对象，通过随机问卷调查的方式，共发放调查问卷290份，得到有效问卷275份，有效率为94.8%，符合统计学要求。由表1可以看出：调查对象中男生占49.1%，女生占50.9%，男女比例较为均衡，65%的受访者为独生子女，63.6%的受访者为城镇户口。调查对象主要针对本科生，其中大一至大四分别占比：36.36%、25.82%、55.82%、4%。有58.9%的受访者为经济类相关专业，调查问卷中大学生月平均生活费集中在1000~2000元之间(占比69%)，绝大部分大学生对自己的生活费较为满意，不满意和比较不满意的仅占2.91%。有42.2%的受访者遇到过资金缺口，35.2%的受访者对现有资金进行理财，35%的受访者有除来自父母以外的资金收入，如兼职、勤工、理财等。室友进行信用消费占比36.73%。大学生父母的工作性质中有将近一半(44.73%)的为职工，工作相对稳定，97.4%的受访者的父母是本科或大专及以下学历，而父母进行信用消费占比38.91%。75.6%的受访者对性用消费持支持或中立态度，说明信用消费较受大学生欢迎。在收集的有效问卷中。有114人使用过第三方平台支付进行信用消费，所占比率为41.45%。这说明有很大一部分大学生进行信用消费，对大学生信用消费的影响因素分析有其必要性。

　　数据的描述性统计结果如下：

　　(二)模型的建立

　　根据相关文献[7]本文建立如下方程，假设大学生进行信用消费的概率为P，则1-P为其不进行信用消费的概率，具体的关系式如下：

　　其中，Ln指log以e为底的对数，β0为常量;自变量Xk为筛选出影响大学生信用消费的因子;βk表示各变量的系数。根据logistics模型的性质，一般的最小二乘法和t检验已经不适应于该模型，故Logistic回归系数的估计使用极大似然估计，系数及模型检验使用Wald检验。

　　(三)实证结果

　　通过SPSS对数据进行二分类Logistic回归所得的结果如表3。由表3可以看出，在显著性水平为0.05的情况下，模型中变量X7、X10、X11、X14具有统计意义，在显著性水平扩大为10%的情况下，模型中变量X4、X13具有统计意义。可见，年龄、对生活费的态度、是否有额外收入、朋友及父母是否进行信用消费是影响大学生进行信用消费的主要因素。因而最优的Logistic回归概率方程为:

　　实证结果分析：

　　由表3可以看出，X3、X5、X6、X7、X13、X14的回归系数小于0，这说明调查对象中为城镇户口、财经专业、生活费越高、对生活费越满意、家庭户主的工作性质越好、父母进行信用消费的大学生使用信用消费的概率越低。而X1、X2、X4、X8、X9、X10、X11、X12、X15的回归系数大于0，说明男性、独生子女、年龄越大、遇到过资金缺口、进行理财、有额外收入、朋友进行信用消费、户主教育程度越高、对信用消费持支持态度的大学生进行信用消费的概率越高。

　　在10%显著性水平下显著的变量进行探究，大学生的年级越高，对信用消费的了解更加深入，发生信用消费的概率越大。对生活费越满意，发生信用消费的概率也就会越小。拥有额外收入的学生，即期消费意愿越高，加之支付能力较强，因而进行信用消费的倾向也就越大。相对于父母没有固定工作的大学生，父母工作性质为经商的大学生信用消费的概率更小，笔者认为相对于后者，前者的经济压力更大，需要更多的资金需求，因此，发生信用消费的概率更高受舍友和朋友的影响，身边同龄人有进行信用消费的大学生进行信用消费的倾向也越大。而父母进行信用消费，可推断家中的资金并不充裕，可能需偿还房贷车贷，在该种情形下，大学生更愿意采用保守的花钱策略，进行信用消费的倾向小。

　　其余变量如性别、是否对资金进行理财、资金短缺情况、家庭户主的受教育程度、是否为经济专业、生活费的金额及对信用消费的态度等并不显著。

　　三、针对长沙市大学生信用消费的建议

　　本文对大学生信用消费从以下四个方面提出建议。

　　(一)个人层面：树立正确的消费观

　　制定合理的消费计划。量力而行，根据自身的消费能力，选择消费方式，合理消费。关注经济热点新闻，了解国家的相关经济政策，对未来进行合理预期。在进行信用消费时，提高自身财产安全意识，避免被不法分子诈骗。注意自身财产的风险管理。

　　(二)家庭层面：父母给予正面范例

　　父母是孩子的第一任老师，父母应该正面引导孩子，避免形成畸形的消费观念，加强对孩子的关心关爱，对于信用消费，培养孩子的批判思维，使孩子形成独立的认识，更加全面的认识信用消费的优缺点。

　　(三)学校层面：引导学生认识自身的消费能力及水平

　　学校可以开展相关课程，培养学生科学合理的消费观念，与此同时，学校将强相关金融知识的相关知识，使学生对信用消费有一个科学合理的认识，加强金融风险等相关知识的宣传。对信用消费做出合理引导，使学生有一个全面的认知，促进信用经济持续健康发展。

　　(四)社会层面：完善相关法律体系，媒体发挥正面导向作用

　　政府出台相关政策，对家庭贫困，创业等需要资金的大学生给予帮助。信贷企业，不断提高信贷产品的质量，根据音响大学生信用消费的因素，优化自身营销方式，使自身发展走向良性循环。媒体在社会引导方面发挥着重要作用，发挥媒体的正面导向作用，科普相关知识，寓教于乐。

　　四、结语

　　信用消费可以引导消费，调节消费结构，因此，促进信用消费的健康发展对经济发展具有重要意义。同时，大学生作为未来消费的中坚力量，是消费增长的重要推动者。本文根据长沙市大学生关于信用消费的调查问卷，对影响信用消费的因素进行实证分析，分析内在原因，并提出针对性建议。对大学生如何正确使用信用消费，形成理性消费观提供参考意见。同时，本文丰富了相关领域的数据，为学者深入探索提供支持。

　　参考文献：

　　[1]DANES SHARON M，HIRE TACHIRA K．Money management knowledge of college students[J]．The Journal of Student Financial Aid，1987(17):416．

　　[2]CELIA RAY HAYHOE;LAUREN J.LEACH;PAMELA R.TURNER；MARILYN J.BRUIN;FRANCES C.LAWRENCE.Differences in Spending Habits and Credit Use of College Students.,2000，34(1)：113-133.

　　[3]Xiaowen Zhu,W ei Ren,Qiang Chen,Richard Evans.How does internet usage affect the credit consumption among Chinese college students A mediation model of social comparison and materialism[J].Internet Research,2021,31(03)

　　[4]牛玉兰基于logistic回归模型的宝鸡市信用消费发展情况调查[J].征信,2018,36(02):42-45.

　　[5]杨银娣，严金哲，崔明哲，等基于Tobit模型的大学生信用消费分析研究[J].中南民族大学学报(自然科学版)，2021，40(06):654-660.

　　[6]陈园园.宁夏大学生信用卡消费影响因素研究[D].对外经济贸易大学,2018.

　　[7]于立勇,詹捷辉.基于Logistic回归分析的违约概率预测研究[J].财经研究,2004(09):15-23.

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