農(nóng)村移動支付發(fā)展現(xiàn)狀及影響因素實證研究

杜鑫文 楊宜晨

摘 要：近年來，我國農(nóng)村地區(qū)移動支付發(fā)展迅速，但是受主客觀因素影響，移動支付在農(nóng)村的發(fā)展遇到了較大阻力?；趯颖鞭r(nóng)村地區(qū)的調(diào)研，通過分析移動支付在農(nóng)村發(fā)展中遇到的問題和障礙，如農(nóng)民傳統(tǒng)觀念、移動支付安全問題等，并結合因子分析和Logistic回歸分析實證研究。對移動支付助力農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展提供理論指導，為有關部門決策提供參考。

關鍵詞：移動支付? 農(nóng)村地區(qū)? 實證研究

移動支付的迅速發(fā)展為經(jīng)濟增長帶來了新的助力和機會，研究表明移動支付在消費總支出的比例中每增加10%，就能帶動GDP增長0.5%。近年來，它不僅在城市中應用普及，逐漸形成無縫覆蓋，而且在農(nóng)村地區(qū)應用范圍也迅速擴大，但是受主客觀因素影響，移動支付在助力農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展的過程中也遇到了較大阻力。黨的十九大以來鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略不斷推進，出臺政策《關于實施鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的意見》《鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略規(guī)劃（2018—2022年）》。在以上相關背景下，研究農(nóng)村地區(qū)移動支付發(fā)展現(xiàn)狀及影響因素，探究移動支付如何助力于農(nóng)村經(jīng)濟發(fā)展，具有重要的決策參考價值和理論指導意義。

1 農(nóng)村移動支付影響因素實證分析

1.1 農(nóng)村移動支付使用主體基本情況

為了解農(nóng)村移動支付認知和使用主體基本現(xiàn)狀，我們以河北省為例，選取了張家口市、保定市、唐山市、邯鄲市等地的農(nóng)村進行實地調(diào)研和線上發(fā)放問卷，并進行了問卷數(shù)據(jù)收集。前期一共發(fā)放問卷185份，最終回收有效問卷176份，有效問卷率為95.14%。從性別、年齡、受教育程度、習慣支付選擇、收入等方面對農(nóng)村移動支付的使用認知進行全方位統(tǒng)計。

受調(diào)查者中，男性占比52.8%、女性占比47.2%，相差較小不影響整體分析;從受調(diào)查者的年齡段來說，農(nóng)村36～50歲的居民較多，這與農(nóng)村老齡化、空心化有一定的關系;從受教育程度方面來說，農(nóng)村居民大多數(shù)是高中及以下學歷，這會直接影響農(nóng)村移動支付的使用情況;從支付方式方面來說，現(xiàn)金支付占比65.3%，移動支付占比23.9%，可知農(nóng)村地區(qū)移動支付的使用率還是要低于傳統(tǒng)現(xiàn)金支付的。

1.2 因子分析

本次調(diào)查問卷共設計了15個客觀題，其中第2題與年齡有關，第4題與文化程度有關，第5題與收入有關，第6題與支付習慣有關，第7題與使用頻率有關，第10題與使用范圍有關，第11題與方便程度有關，第14題與安全程度有關。

為方便實證分析結果的描述，我們將年齡、文化程度、收入、支付習慣、使用頻率、使用范圍、方便程度、安全程度8個作為因子分析的自變量Qi。由于自變量較多，對影響農(nóng)村移動支付發(fā)展的因素結果分析非常復雜，所以先對其進行降維，即因子分析。對數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett檢驗的結果，如表1所示。

由表1可知，KMO=0.749>0.7，Bartlett檢驗的近似卡方值為434.659，對應的概率值p=0.000<0.05，說明原始變量相關性強，適合做因子分析。

在因子分析中，若特征值大于1就可以提取為主成分因子，故本研究提取三個因子為主成分因子，如表2所示。

提取方法：主成分分析法。

我們提取三個主成分因子，再次對旋轉后的成分矩陣表如表3所示，進行分析：第一個公共因子F1，與第7題、第6題、第4題、第5題、第2題密切，反映了影響農(nóng)村移動支付發(fā)展的客觀條件，所以將其命名為“基本因子”;第二個公共因子F2，與第11題密切，反映了移動支付本身方便性因素，所以將其命名為“便攜性因子”;第三個公共因子F3，與第14題密切，反映了安全程度這一人們普遍重視的因素，所以將其命名為“安全性因子”。

1.3 Logistic回歸分析

通過因子分析，我們得到三個影響農(nóng)村移動支付發(fā)展的主成分因子，接著我們運用Logistic回歸模型，進一步研究影響農(nóng)村移動支付發(fā)展的因素。

表4是以農(nóng)村居民使用移動支付的頻率為因變量，三個主成分因子為自變量構成的模型似然比檢驗結果，可以看出，基本因子、便攜性因子、安全性因子的似然比卡方值分別為173.531、35.277、36.960，反映了各個自變量在模型中產(chǎn)生的效應，三者的p值均小于0.05，說明三個主成分因子的效應都是顯著的，應納入。

通過前期對各種猜想的影響因素進行因子分析及移動支付使用頻率與三個主成分因子的Logistic回歸分析， 我們用“基本因子”“便攜性因子”“安全性因子”這三個因子較為完整地概括了影響農(nóng)村移動支付發(fā)展的因素。從回歸方程分析得出，經(jīng)常不使用移動支付的村民受便捷性因子影響最大，可能是農(nóng)村的老年人群體，接受能力低、缺乏移動設備、沒有感受到移動支付的方便性。另外使用次數(shù)不是很頻繁的用戶受安全性因子影響最大，加強安全和隱私的保護將進一步提高其滿意度。

2 影響移動支付發(fā)展的因素

2.1 農(nóng)民的傳統(tǒng)觀念束縛了移動支付業(yè)務發(fā)展

農(nóng)民的傳統(tǒng)觀念在很大程度上影響了其對新生事物的接受和應用能力。很多農(nóng)民沒有接受過系統(tǒng)、長時間的教育，缺乏探索和接受新事物的動力和能力，沒有切身體會到移動支付帶給生活的快捷性、方便性、安全性等好處，思想認識滯后于支付服務市場發(fā)展現(xiàn)狀。導致很多農(nóng)村居民對以移動支付為代表的新興支付工具反映緩慢，接受程度不高。

2.2 移動支付賬戶安全和信息泄露問題突出

移動支付的賬戶安全和信息泄露是農(nóng)村居民在使用移動支付的過程中擔心的問題。網(wǎng)絡是移動支付的主要載體，一些犯罪分子往往利用這些網(wǎng)絡漏洞，以抽獎中獎、贈禮等說辭誘騙用戶點擊詐騙鏈接，從而造成手機移動支付中賬戶和密碼的泄露及財產(chǎn)的損失。另外在用戶使用移動支付的過程中，瀏覽、購買產(chǎn)生的對廠家和企業(yè)有價值的消費者的個人信息數(shù)據(jù)都容易被記錄。

2.3 移動支付消費場景覆蓋率低