大學生的個人信用評價調查研究

蔡雅汝 袁靜

【摘要】構建一個衡量大學生個人信用的指標體系，通過對大學生的信用狀況進行抽樣問卷調查，應用SPSS軟件進行信度與效度檢驗，應用AMOS軟件進行結構方程模型的驗證、優化。優化模型有利于學校對大學生的管理，也有利于個人信用評價體系的建設。

【關鍵詞】信用評價 指標體系 結構方程模型

一、調查方案設計

（一）構建評價體系

影響大學生信用評價的因素有很多，本次研究主要分為以下五個方面：學習上的信用狀況、工作上的信用狀況、對將來就業的態度、經濟上的信用狀況、日常生活的信用狀況。關于學習，主要需要了解大學生在學習期間的考試作弊狀況、曠課遲到早退次數、完成課業任務情況、是否有違紀行為、父母教育情況五大方面；關于學生工作，主要考慮在干部工作期間的作風以及完成工作態度等。就業態度上，主要了解對于今后求職以及工作后這兩個方面的信用問題。經濟方面，則是通過與朋友之間的金錢往來，歸還信用卡及其他欠款，還有相關費用的繳納來進行調查。最后生活方面主要考量寢室生活以及人際交往間的信用狀況。

（二）設計調查問卷

問卷主要包括以下幾個方面：一是被調查學生的性別、年齡及生活費；二是通過李克特7級量表從學習、工作、就業、經濟、生活五個方面測評學生的信用程度高低；三是學生對于誠信的態度。7級量表相較平時常用的5級量表來說，測量的顆粒度更小，對被調查者的綜合要求也更高，適用于素質較高的大學生群體。問卷在題目評分上設置為1-7分，大多數題項設計為評分越高信用越高，但也有少數題項設計為評分越高信用越低。因此在處理數據時，要先對這些評分越高信用越低的題項的結果進行反向處理，保證綜合評價的一致性。

（三）采集與篩選數據

數據采集主要通過在網絡發放問卷的形式。利用統一設計的問卷，對城市學院大一到大四學生進行調查，調查時間在2016年6-7月。本次問卷擬發放200份，共收到208份答卷，其中205份為有效問卷，作為分析的數據來源。

二、信度與效度檢驗

（一）信度檢驗

信度（Reliability）即可靠性，是指采用同樣的方法對同一對象重復測量時所得結果的一致性程度。本次信度分析主要通過Cronbach's Alpha系數來檢驗內部一致性，一般要求Alpha 系數大于0.6。根據收集的數據信息，結果顯示所有信用指標的Alpha 系數均大于0.6。除了工作信用系數略低為0.610外，其他的指標均大于0.7，表明模型可靠性較高，使用問卷設計的提問來分析這五種類型的信用是可信的。

（二）效度檢驗

效度（Validity）即有效性，它是指測量工具或手段能夠準確測出所需測量的事物的程度。效度分為三種類型：內容效度、準則效度和結構效度。效度分析有多種方法，其測量結果反映效度的不同方面。本次效度分析采用結構效度分析法，通過因子分析來測量指標體系的效度。因子分析的結果顯示，通過主成分分析法提取成分和Kaiser標準化的正交旋轉法處理得到的旋轉矩陣，旋轉后得到6個因子。觀察發現，各分信用都有其相對應的因子，且因子載荷量基本均大于0.5，可認為該問卷的結構是有效度的。

三、結構方程模型調優

結構方程模型（SEM）是一種包含路徑分析和因素分析等多種分析的多元統計技術。它能夠很好地處理多原因、多結果之間的關系，在處理不可直接觀測的變量（潛變量）上也有優勢。結構方程模型容許自變量和因變量含測量誤差，容許更大彈性的測量模型，能估計模型的整體擬合程度。

（一）初始模型

利用AMOS軟件構建了初始模型，然后進行賦值處理并得出檢驗結果。當模型擬合效果比較差，可以根據模型修正指標進行模型擴展（Model？Building）或模型限制（Model？Trimming）。模型擴展是指通過釋放部分限制路徑或添加新路徑，使模型結構更加合理，通常在提高模型擬合程度時使用；模型限制是指通過刪除或限制部分路徑，使模型結構更加簡潔，通常在提高模型可識別性時使用。

Amos提供了兩種模型修正指標，其中修正指數（Modification Index）用于模型擴展，臨界比率（Critical Ratio）用于模型限制。在模型擬合優度指標中，■（相對卡方或規范卡方）指標正常一般在1～5之間，值越小模型擬合度越高。在原始模型中，檢驗結果該指標為2.682，是可接受的。然后看RMR（殘差均方根）與RMSEA（近似誤差均方根），同樣都是值越小模型擬合度越高，一般認為小于0.08較好。本模型檢驗結果RMR為0.265，RMSEA為0.09，說明初始模型擬合性基本可以。接著是CFI（比較擬合指數），該值范圍在0～1之間，一般認為要大于0.9，而且越大越好。模型檢驗結果CFI為0.809，說明比較擬合指數稍低。指標PCFI（簡約調整適配指數）一般標準為大于0.5，模型檢驗結果為0.732，擬合度較好。綜上各指標，表明初始模型的擬合度基本達到要求，但模型復雜度較高，希望模型在簡化的基礎上能夠保持甚至達到更好的擬合度。

（二）階段性簡化

模型簡化思路如下：根據之前的效度分析，發現在旋轉成分矩陣中，Q6.1（工作操守）、Q6.3（工作泄密）、Q8.5（按時繳費）、Q9.5（寢室使用違禁物品）這四個變量在其所屬成份的因子載荷較小，分別為0.210、0.146、0.295以及0.247，因此將這四個變量剔除。通過剔除部分因子載荷小的變量所得的新模型的擬合指數如下：在改進后的模型中，■（相對卡方或規范卡方）的數值下降為2.617，擬合度有所上升。然后看RMR（殘差均方根）值在本模型中為0.224，有所下降，簡化后的模型擬合度上升了，但相對0.08的標準還是有差距。下一個指標RMSEA數值下降為0.088，簡化后的模型擬合度增強，與標準已很接近。接著是CFI（比較擬合指數）數值上升至0.851，擬合度變優，但比0.9的標準還差一點。最后一個指標PCFI（簡約調整適配指數）數值為0.752，也有所上升，也顯示擬合程度變優。綜上各指標，表明模型進行了一定的簡化后擬合度有所上升。

（三）最終簡化模型

模型進一步簡化的思路是，選擇各分信用的標準回歸系數最大的兩個變量，剩下的全部剔除，最終保留10個變量。觀察各擬合指數，看是否能滿足模型的擬合度不變甚至更優。在簡化的模型中，■（相對卡方或規范卡方）的數值大幅下降為1.589，擬合度上升非常明顯。然后RMR（殘差均方根）值大幅下降為0.094，接近標準值。RMSEA數值下降為0.053，明顯小于0.08，說明模型擬合度非常好。接著是CFI（比較擬合指數）數值上升至0.980接近為1，明顯大于0.90，說明擬合度非常好。最后一個指標PCFI（簡約調整適配指數）數值雖然下降為0.653，但大于0.5，擬合度仍然是很優秀的。綜上各指標，表明最終簡化模型擬合度相較初始模型有大幅提升。

最終保留模型的變量為：Y總信用；Q5學習信用；Q6工作信用；Q7就業信用；Q8經濟信用；Q9生活信用；Q5-2考試作弊；Q5-3作業抄襲；Q6-2工作認真Q6-4工作紀律；Q7-4剽竊創意；Q7-5不正當競爭；Q8-1借錢不還；Q8-2拾金不昧；Q9-2不重承諾；Q9-4公共財物保護。以上這些變量組成最終簡化模型的指標體系。

四、優化模型的應用

優化模型把影響大學生信用的因素分為學習、工作、就業、經濟以及生活五個方面。以標準化路徑系數為權重進行加權平均，可得出各分信用分數和總信用分數。采用優化后的模型對城市學院大學生的信用狀況進行評估，信用平均分數為5.72，處于中上水平。其中較為重要的是經濟與生活兩方面，占比均為26%，其次是就業占比24%、學習占比18%，工作占比6%。調查結果顯示，同學之間的經濟往來信用良好，欠錢不還的情況很少。生活中的人際交往有著良好的信用，大部分學生能信守承諾并保護公共財物。從學習信用看，考試作弊情況較少，但抄襲作業情況需要引起重視。在工作信用上，學生干部工作基本是認真負責的。學生對于職業操守有較好的認知，這可能與學校積極開展促進就業的活動有關。

參考文獻

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