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[摘 要]为了客观评价“校园贷”对高校发展的影响，构建了校园贷对普通高校的影响评价体系。该模型包含了高校自身、学生方面、家庭方面、政府方面以及社会方面5个方面的评价指标，采用层次分析法，依据模糊数学理论，得出“校园贷”对高校自身的管理情况以及就业情况影响程度最大。进而针对校园贷负面影响提出应对措施。
[关键词]“校园贷”；层次分析法；模糊数学；应对措施
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）04-0310-01
1.“校园贷”对高校发展的影响建模与求解
以一段时间内唐山市普通高校的发展为研究对象，构建校园贷对此高校发展的影响评价模型。通过对部分学校领导、学生、家長等发放两次问卷最终确定评价指标体系，两次问卷回收率96.75%。
1.1评价指标以及权重
确定三级评价指标，对各个评价指标的权重进行赋值。通过层次分析法确定各个评价指标的权重。一级指标高校自身权重为0.26，学生方面0.23，家庭方面0.18，政府方面0.17，社会方面0.16。
1.2校园贷对高校发展影响评价体系的建立
1）建立综合因素集
校园贷对高效发展的影响评价指标构成因素集，即学校自身、学生方面、家长方面、政府因素、社会因素这5项一级指标，每个因素又分为若干小项。那么其中第i大项j小项则记为 。设总的评判集为 ，设其对应的权重矩阵为 。设 ，其中 ，是对应于 的下一级指标因素集，其对应的权重矩阵为 ，其中， 。
2）设评估集
设评估集为V，则 =（I，II，III，IV，V）。其中，I，II，III，IV，V所对应的分值为：95，85，75，65，55。
3）构建模糊数学评价数学模型
“根据问卷调查打分结果，并通过统计和归一化处理得到更为合理的隶属度”。求出校园贷对高校发展的影响评价的三级指标的权重矩阵 ，其中， 和三级指标的隶属度矩阵：
其中 。则该体系各大项的综合评判集为：
其中 ，并定义：对于模糊矩阵的乘法： ；对于模糊矩阵的加法： 。
经过归一化处理，校园贷对高校发展的影响评价体系二指标的每项得分数学模型为：
，其中 。
根据以上方法我们可以计算出校园贷对高校发展评价各项二级指标的得分、一级指标的得分，并最终得到校园贷对高校发展评价的总体得分数学模型为：
因此通过运用该模糊数学评价模型评价校园贷对高校发展的影响情况，可以将评价指标进行定量化评价。
通过计算，可以得到五个指标的综合评分结果如下：
得分最高的可以说明此项一级指标认为校园贷对高校发展的影响最大。通过结果可以说明“校园贷”对高校自身管理情况和就业情况影响程度显著。
3.结论
针对“校园贷”对高校发展的影响这一问题，通过计算，得到五个指标的综合评分结果，得分最高的可以说明此项一级指标认为校园贷对高校发展的影响最大。通过结果可以说明学校自身这个指标来评价校园贷对高校发展的影响时，认为有很大影响的所占比例大。建立的评价模型使用方法简便，对于校园贷在高校方面的影响具有重要的现实意义，具有较强的针对性，并可以扩展到影响评价的其他领域。针对校园贷引发的负面问题提出的方案具有很强的现实意义，同时也具有很高的可操作性。
参考文献
[1]王丽丽. 模糊数学法结合层次分析法用于清洁生产潜力评估研究[D].重庆大学，2010.
[2]张政. 浅述大学生与校园贷[J]. 科技展望，2017，27（02）：342.
[3]黄志敏，熊纬辉.“校园贷”类P2P平台面临的风险隐患及监管对策[J]. 福建警察学院学报，2016，30（03）：17-22.
作者简介：
封同新（1997—），女，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向：经济统计学、数学建模等。
[关键词]“校园贷”；层次分析法；模糊数学；应对措施
中图分类号：G712 文献标识码：A 文章编号：1009-914X（2019）04-0310-01
1.“校园贷”对高校发展的影响建模与求解
以一段时间内唐山市普通高校的发展为研究对象，构建校园贷对此高校发展的影响评价模型。通过对部分学校领导、学生、家長等发放两次问卷最终确定评价指标体系，两次问卷回收率96.75%。
1.1评价指标以及权重
确定三级评价指标，对各个评价指标的权重进行赋值。通过层次分析法确定各个评价指标的权重。一级指标高校自身权重为0.26，学生方面0.23，家庭方面0.18，政府方面0.17，社会方面0.16。
1.2校园贷对高校发展影响评价体系的建立
1）建立综合因素集
校园贷对高效发展的影响评价指标构成因素集，即学校自身、学生方面、家长方面、政府因素、社会因素这5项一级指标，每个因素又分为若干小项。那么其中第i大项j小项则记为 。设总的评判集为 ，设其对应的权重矩阵为 。设 ，其中 ，是对应于 的下一级指标因素集，其对应的权重矩阵为 ，其中， 。
2）设评估集
设评估集为V，则 =（I，II，III，IV，V）。其中，I，II，III，IV，V所对应的分值为：95，85，75，65，55。
3）构建模糊数学评价数学模型
“根据问卷调查打分结果，并通过统计和归一化处理得到更为合理的隶属度”。求出校园贷对高校发展的影响评价的三级指标的权重矩阵 ，其中， 和三级指标的隶属度矩阵：
其中 。则该体系各大项的综合评判集为：
其中 ，并定义：对于模糊矩阵的乘法： ；对于模糊矩阵的加法： 。
经过归一化处理，校园贷对高校发展的影响评价体系二指标的每项得分数学模型为：
，其中 。
根据以上方法我们可以计算出校园贷对高校发展评价各项二级指标的得分、一级指标的得分，并最终得到校园贷对高校发展评价的总体得分数学模型为：
因此通过运用该模糊数学评价模型评价校园贷对高校发展的影响情况，可以将评价指标进行定量化评价。
通过计算，可以得到五个指标的综合评分结果如下：
得分最高的可以说明此项一级指标认为校园贷对高校发展的影响最大。通过结果可以说明“校园贷”对高校自身管理情况和就业情况影响程度显著。
3.结论
针对“校园贷”对高校发展的影响这一问题，通过计算，得到五个指标的综合评分结果，得分最高的可以说明此项一级指标认为校园贷对高校发展的影响最大。通过结果可以说明学校自身这个指标来评价校园贷对高校发展的影响时，认为有很大影响的所占比例大。建立的评价模型使用方法简便，对于校园贷在高校方面的影响具有重要的现实意义，具有较强的针对性，并可以扩展到影响评价的其他领域。针对校园贷引发的负面问题提出的方案具有很强的现实意义，同时也具有很高的可操作性。
参考文献
[1]王丽丽. 模糊数学法结合层次分析法用于清洁生产潜力评估研究[D].重庆大学，2010.
[2]张政. 浅述大学生与校园贷[J]. 科技展望，2017，27（02）：342.
[3]黄志敏，熊纬辉.“校园贷”类P2P平台面临的风险隐患及监管对策[J]. 福建警察学院学报，2016，30（03）：17-22.
作者简介：
封同新（1997—），女，汉族，河北石家庄人，本科，研究方向：经济统计学、数学建模等。