潘莉 肖琴
摘要:隨著信用支付迅速發(fā)展,移動(dòng)支付是否安全、是否得到用戶(hù)的信任以及如何提升用戶(hù)信任度已成為當(dāng)前研究熱點(diǎn)。本文通過(guò)實(shí)證分析,從用戶(hù)角度研究其對(duì)移動(dòng)支付的信任度。本文通過(guò)問(wèn)卷發(fā)放的方式收集整理數(shù)據(jù)并運(yùn)用SPSS統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行描述性分析、信度分析、多元回歸分析,得到影響移動(dòng)支付信任度的主要因素并為有效提升用戶(hù)對(duì)移動(dòng)支付的信任度提供意見(jiàn)和建議。
關(guān)鍵詞:移動(dòng)支付;信任度;風(fēng)險(xiǎn)感知
1引言
以互聯(lián)網(wǎng)的普及和智能手機(jī)的廣泛使用作為基礎(chǔ),移動(dòng)支付行業(yè)在支付領(lǐng)域中的規(guī)模不斷擴(kuò)大。就關(guān)于該領(lǐng)域的研究大部分偏重于理論研究,實(shí)證方面的研究相對(duì)較少,且研究大部分是研究用戶(hù)忠誠(chéng)度或影響用戶(hù)選擇該移動(dòng)支付的因素,而以用戶(hù)信任度為主的研究相對(duì)較少。本文將以移動(dòng)支付方式中的“支付寶”和“微信”的用戶(hù)作為研究對(duì)象,收集數(shù)據(jù),對(duì)比分析影響用戶(hù)對(duì)自己正在使用的移動(dòng)支付方式信任度的因素。
對(duì)于移動(dòng)支付信任度的影響因素文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn),影響因素一般分為三類(lèi):一類(lèi)是影響移動(dòng)支付信任的基本因素,常用于構(gòu)建移動(dòng)支付模型,如感知有用性、感知風(fēng)險(xiǎn)、感知成本、可信度、社交價(jià)值等;第二類(lèi)是消費(fèi)者因素,消費(fèi)者的個(gè)人特征也會(huì)影響到對(duì)移動(dòng)支付的信任,如月收入、文化背景等;第三類(lèi)是運(yùn)營(yíng)商因素,如使用情景、系統(tǒng)安全性等。
以互聯(lián)網(wǎng)的普及和智能手機(jī)的廣泛使用作為基礎(chǔ),移動(dòng)支付行業(yè)發(fā)展迅速,并且在支付領(lǐng)域中的規(guī)模不斷擴(kuò)大。但是關(guān)于該領(lǐng)域的研究大部分偏重于理論研究,實(shí)證方面的研究相對(duì)較少,且研究大部分是研究用戶(hù)忠誠(chéng)度或影響用戶(hù)選擇該移動(dòng)支付的因素,而以用戶(hù)信任度為主的研究相對(duì)較少。本文將以移動(dòng)支付方式中的“支付寶”和“微信”的用戶(hù)作為研究對(duì)象,收集數(shù)據(jù),對(duì)比分析影響用戶(hù)對(duì)自己正在使用的移動(dòng)支付方式信任度的因素。
2分析研究框架
本文擬從文獻(xiàn)研究出發(fā),確定適合于本文研究方向的問(wèn)題,發(fā)放問(wèn)卷收集問(wèn)卷,并根據(jù)問(wèn)卷數(shù)據(jù)收集結(jié)果,采用描述性統(tǒng)計(jì)分析對(duì)樣本的構(gòu)成進(jìn)行分析。然后利用SPSS統(tǒng)計(jì)軟件完成對(duì)數(shù)據(jù)的信度分析、參數(shù)檢驗(yàn)、相關(guān)分析和多元回歸分析,對(duì)比研究支付寶和微信數(shù)據(jù),得出影響移動(dòng)支付信任度的相關(guān)因素。
3實(shí)證分析
3.1數(shù)據(jù)來(lái)源
本文的問(wèn)卷由兩部分構(gòu)成,第一部分包括三個(gè)影響因素(移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素),為調(diào)查問(wèn)卷的主體部分。第二部分為被調(diào)查者個(gè)人基本情況,包括性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷等7個(gè)問(wèn)題。
本文問(wèn)卷的調(diào)查時(shí)間為2018年3月25日至4月25日,為期20天,問(wèn)卷通過(guò)網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷的形式發(fā)放,通過(guò)QQ群、微信群以及朋友的轉(zhuǎn)發(fā)等方式擴(kuò)散問(wèn)卷。
問(wèn)卷截止日期共收回問(wèn)卷277份,篩選完成后,有效問(wèn)卷253份,有效率為91.34%。
3.2信度分析
本文樣本的總體信度分析的克朗巴哈α系數(shù)值為0.779,大于0.7,表明本文樣本總體上信度比較好。分析發(fā)現(xiàn)各變量的克朗巴哈α系數(shù)值均大于0.7,因此本文各變量及測(cè)量指標(biāo)具有較好的內(nèi)部一致性。
3.3描述統(tǒng)計(jì)分析
從性別來(lái)看,男女比例接近1:3,女性比重為男性的三倍,為后續(xù)研究不受性別因素干擾,可以適當(dāng)篩選女性數(shù)據(jù),使男女比例接近于1:1。年齡段主要在19~25歲,都為90后,占81.0%。從學(xué)歷和職業(yè)來(lái)看,大部分還是本科生,占74.7%,職業(yè)里71.1%是學(xué)生。樣本中學(xué)歷普遍較高,可能學(xué)歷高的人對(duì)于更便利的服務(wù)具有更好的接受能力,也可能是因?yàn)楸徽{(diào)查者大部分是剛剛畢業(yè)的大學(xué)生或者正在讀書(shū)的學(xué)生,導(dǎo)致樣本數(shù)據(jù)呈現(xiàn)高學(xué)歷較高。從可支配月收入來(lái)看,3000元一下的消費(fèi)者是樣本的主題,約占72.3%。這與樣本中大部分是未畢業(yè)的學(xué)生有較大關(guān)系。移動(dòng)支付對(duì)于所有人來(lái)說(shuō)都是新生事物,而年輕人對(duì)于新事物的接受程度在年齡上占優(yōu)勢(shì),因此用戶(hù)也呈現(xiàn)年輕化。
3.4多元回歸分析
通過(guò)相關(guān)分析和多重共線(xiàn)性分析,自變量與因變量之間存在相關(guān)性,自變量之間不存在多重共線(xiàn)性,所以可以建立多元回歸模型分析四個(gè)因素是如何影響移動(dòng)支付信任度以及影響程度,因此運(yùn)用多元回歸分析來(lái)深入研究移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素以及個(gè)人因素與移動(dòng)支付信任度之間的因果關(guān)系。
移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素、個(gè)人因素與用戶(hù)對(duì)支付寶信任度之間的因果關(guān)系的結(jié)果表明,移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素均進(jìn)入回歸方程,t值分別為8.609、8.297、5.016,其值均大于2,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)分別為0.366、0.443、0.265,其sig值均小于0.05,說(shuō)明這三個(gè)自變量在0.05的水平上用戶(hù)對(duì)支付寶信任有顯著正向影響。而個(gè)人因素中五個(gè)變量t值都小于1,sig值都大于0.05,說(shuō)明個(gè)人因素對(duì)用戶(hù)支付寶信任度無(wú)顯著影響。
移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素、個(gè)人因素與用戶(hù)對(duì)微信信任度之間的因果關(guān)系的結(jié)果表明,移動(dòng)支付安全因素、移動(dòng)支付APP因素、社會(huì)因素、學(xué)歷進(jìn)入回歸方程,t值分別為2.217、6.138、2.547、2.963,標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)為0.174、0.596、0.242、0.256,其對(duì)應(yīng)的sig值都小于0.05,說(shuō)明這四個(gè)自變量在0.05的水平上顯著正向影響用戶(hù)對(duì)微信支付信任度。而個(gè)人因素中其他四個(gè)因素t值小于1,sig值大于0.05,說(shuō)明個(gè)人因素中性別、年齡、職業(yè)、月收入對(duì)用戶(hù)微信支付信任度無(wú)顯著影響。
4研究結(jié)論及展望
對(duì)比影響支付寶與微信支付信任度的因素,移動(dòng)支付APP因素、移動(dòng)支付安全因素和社會(huì)因素對(duì)支付寶和微信支付信任度都有影響,其中影響支付寶支付信任度的因素中,移動(dòng)支付APP因素影響程度最大,其次是移動(dòng)支付安全,最后是社會(huì)因素。而影響微信支付信任度的因素除了這三個(gè),還有用戶(hù)的學(xué)歷,影響程度依次為移動(dòng)支付APP因素、用戶(hù)學(xué)歷、社會(huì)因素、移動(dòng)支付安全因素。由此,可以從共同的這三個(gè)因素出發(fā)進(jìn)一步提高用戶(hù)對(duì)移動(dòng)支付的信任度。
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作者簡(jiǎn)介:
潘莉,成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院講師,碩士;研究方向:金融數(shù)量分析。
肖琴,成都信息工程大學(xué)統(tǒng)計(jì)學(xué)院學(xué)生
基金項(xiàng)目*本文受2017年四川省教育廳項(xiàng)目《大數(shù)據(jù)技術(shù)在電子商務(wù)中的應(yīng)用研究》立項(xiàng)編號(hào)17ZB0083資助。