在線支付客戶接受度的影響因素研究

[摘要] 在線支付是電子商務(wù)系統(tǒng)中一項(xiàng)關(guān)鍵功能，由于在線支付流程設(shè)計(jì)、技術(shù)安全等因素，對(duì)在線支付產(chǎn)品的推廣和營(yíng)銷方式一直處于探索極端。本文在對(duì)接受能力強(qiáng)的大學(xué)生群體調(diào)查研究的基礎(chǔ)上，提出了在線支付產(chǎn)品的推廣思路。

[關(guān)鍵詞] 電子商務(wù) 在線支付 TAM

在經(jīng)濟(jì)全球化的趨勢(shì)下，電子商務(wù)憑借便捷、低成本的優(yōu)勢(shì)日益深入人心，作為電子商務(wù)的核心環(huán)節(jié)，在線支付也得到了迅速的發(fā)展。在電子商務(wù)蓬勃發(fā)展的今天，大學(xué)生已成為不容忽視的消費(fèi)者群體，當(dāng)代大學(xué)生敢于嘗試新事物，學(xué)習(xí)能力強(qiáng)，比較容易接受電子商務(wù)的商業(yè)模式，使得他們成為最早使用在線支付的群體之一。目前國(guó)內(nèi)外對(duì)在線支付的研究主要集中在技術(shù)層面上，而從消費(fèi)者的角度對(duì)使用在線支付平臺(tái)的影響因素進(jìn)行的相關(guān)研究較少，因此在大學(xué)生中開展對(duì)在線支付情況的調(diào)查研究具有理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。

一、研究模型

Davis，Bagozzi和Warshaw等于1989年提出了著名的科技接受模型（Technology Acceptance Model，TAM），意圖用一個(gè)一般化的理論解釋科技接受度的決定因素。后經(jīng)Adams等(1992)對(duì)改模型進(jìn)行修正，目前已經(jīng)成為研究新技術(shù)擴(kuò)散最常用的模型之一。TAM主張認(rèn)知有用性與易用性會(huì)影響是使用科技的態(tài)度，進(jìn)而影響具體的行為表示。所謂認(rèn)知的有用性（perceived usefulness）指使用者主觀地認(rèn)為使用這種科技和管理方式地收益。而認(rèn)知的易用性（perceived ease of use）指使用者所認(rèn)知到的科技使用程度。此外，使用者的認(rèn)知易用性也會(huì)強(qiáng)化使用者對(duì)科技地認(rèn)知有用性。例如可以節(jié)省更多地心力去完成其他的任務(wù)，進(jìn)而影響使用者對(duì)于使用此技術(shù)的態(tài)度。

跟據(jù)TAM接受模型的假設(shè)，同時(shí)結(jié)合中國(guó)在線支付的現(xiàn)狀，本研究將安全性也作為影響在線支付的因素進(jìn)行調(diào)查分析，將安全性作為控制變量加入到調(diào)查問卷中。

二、研究方法

1.問卷及樣本

本研究的問卷包括三個(gè)部分：第一部分調(diào)查被調(diào)查者的個(gè)人基本信息。 第二部分調(diào)查未使用在線支付者“沒有在線支付的原因”。第三部分根據(jù)TAM模型，從易用性、有用性、安全性三個(gè)不同維度來對(duì)影響在線支付滿意度進(jìn)行研究，問題以克特七點(diǎn)量表設(shè)計(jì)。

本研究共發(fā)放調(diào)查問卷250份，回收調(diào)查問卷237份，其中有效調(diào)查問卷177份，全部作為樣本。樣本有效率為74.6%。

2.信度檢驗(yàn)

在滿意度檢驗(yàn)變量間內(nèi)部信度上，用Cronbach’s alpha系數(shù)來進(jìn)行檢驗(yàn)。三個(gè)維度的所有問題設(shè)置的Cronbach’s alpha系數(shù)都>0.5，足以保證了問卷問題內(nèi)部信度。

三、數(shù)據(jù)分析

描述性統(tǒng)計(jì):

首先對(duì)被調(diào)查者是否使用在線支付進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，使用者所占比例為47%，基本上有一半的被調(diào)查者有使用在線支付的經(jīng)驗(yàn)。而參與調(diào)研的男女比例為38：62。而為了調(diào)研性別與是否使用在線支付間是否存在相關(guān)性，我們通過品質(zhì)相關(guān)進(jìn)行分析，P值為0.827>0.05，也就是說兩者之間并不相關(guān)。

進(jìn)一步對(duì)基本信息進(jìn)行均值與方差的統(tǒng)計(jì)分析后，可以發(fā)現(xiàn)，不同的特征在是否使用在線支付上均值是有比較大的差異的。如表1所示，“月消費(fèi)情況”項(xiàng)中，使用者的均值為3.5，月消費(fèi)水平基本為900元左右，而未使用在線支付的人群中，只有2.4839，則在600元左右。而有的特征如“上網(wǎng)時(shí)間”，則在使用在線支付與未使用者間均值沒有明顯的差異。

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

在對(duì)沒有使用在線支付的被調(diào)查者原因的統(tǒng)計(jì)中，如圖所示，安全因素成為使用在線支付一個(gè)最主要的影響因素，48%的人都對(duì)安全性有很大的懷疑。這也是在線支付需要極力解決的最主要問題。

圖 未使用在線支付的原因

四、影響使用在線支付的個(gè)人基本信息分析

Logistic回歸:

根據(jù)方差分析所得出的結(jié)論，本研究對(duì)“月消費(fèi)情況”、“計(jì)算機(jī)水平”、“網(wǎng)齡”與“是否使用在線支付”進(jìn)行了Logistic回歸，以研究“月消費(fèi)情況”、“計(jì)算機(jī)水平”、“網(wǎng)齡”對(duì)“是否使用在線支付”的解釋程度。通過計(jì)算可得，Nagelkerke R2為0.454，說明回歸模型可以解釋因變量總方差的45.4%。 Hosmer - Lemeshow統(tǒng)計(jì)量>0.05，接受觀測(cè)數(shù)據(jù)和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)之間沒有顯著差異的零假設(shè)，可以認(rèn)為模型與數(shù)據(jù)擬和度較好。

62名使用在線支付的被調(diào)查者被正確的預(yù)測(cè)的，22名使用在線支付的被調(diào)查者被預(yù)測(cè)為沒有使用在線支付，正確率73.8%。同理可得，未使用在線支付的被調(diào)查被正確預(yù)測(cè)的正確率為75.3%，模型的總正確率為74.6%。

從表2中可以得出學(xué)生“是否使用在線支付”與“月消費(fèi)情況”、“計(jì)算機(jī)水平”和“網(wǎng)齡”之間的函數(shù)關(guān)系式。同時(shí)可以看出月消費(fèi)水平越高、計(jì)算機(jī)水平越高、網(wǎng)齡越長(zhǎng)的學(xué)生越傾向使用在線支付工具。此外，“月消費(fèi)情況”對(duì)“是否使用在線支付”的影響不如“計(jì)算機(jī)水平”和“網(wǎng)齡”強(qiáng)。

表2 方程系數(shù)

五、使用在線支付者滿意度分析

1.因子分析

為了研究對(duì)影響使用在線支付滿意度的因素進(jìn)行歸類統(tǒng)計(jì)分析，本研究對(duì)問卷第三部分進(jìn)行了因子分析與回歸分析。因子分析中，KMO球形檢驗(yàn)值為0.806>0.5，非常適合用因子分析來進(jìn)行解釋；同時(shí)P值為0，拒絕球型。通過最大vaximax方差旋轉(zhuǎn)得出三個(gè)因子，也就是影響在線支付滿意度的三個(gè)維度：易用性，有用性，安全性。 三個(gè)因子合起來總共可以解釋77.5%的樣本方差，可以說三個(gè)因子對(duì)樣本的解釋效果是比較好的。

表3 旋轉(zhuǎn)后因子矩陣

2.回歸分析

根據(jù)因子分析得出的三個(gè)因子，以滿意度為因變量進(jìn)行逐步回歸分析。

通過SPSS分析可得R2為0.500，回歸模型可以解釋因變量總方差的50%。而F檢驗(yàn)值顯示為26.617，也說明回歸方程比較好的解釋了變量間的關(guān)系。同時(shí)在0.05的置信度下，在線支付滿意度與易用性正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.499，說明當(dāng)消費(fèi)者認(rèn)為在線支付的過程是容易掌握的，其滿意度就越高；在線支付滿意度與有用性正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.466，說明當(dāng)消費(fèi)者認(rèn)為在線支付是十分有用的，其滿意度就越高；在線支付滿意度與安全性正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.182，說明當(dāng)消費(fèi)者認(rèn)為在線支付是安全的，則其滿意度就越高。

通過這部分的分析還可以發(fā)現(xiàn)，能夠看到易用性和有用性的相關(guān)系數(shù)較大，也就是說在影響在線支付的滿意度中，消費(fèi)者對(duì)在線支付的認(rèn)知易用性及有用性將在很大程度上影響其滿意度，繼續(xù)使用的意向等。結(jié)果比較意外的是，安全性與滿意度的相關(guān)系數(shù)與其它兩個(gè)因素比較而言，影響并不大。

表4 方程系數(shù)

六、研究結(jié)論及實(shí)踐意義

從本以上研究分析中可以看出，“月消費(fèi)情況”、“計(jì)算機(jī)水平”、“網(wǎng)齡”是影響學(xué)生“是否使用網(wǎng)上支付”的主要因素，而“性別”、“每日上網(wǎng)時(shí)間”對(duì)其沒有顯著影響。

在網(wǎng)上支付滿意度的分析中可以看出，易用性和有用性的相關(guān)系數(shù)較大，也就是說在影響網(wǎng)上支付的滿意度中，消費(fèi)者對(duì)網(wǎng)上支付的認(rèn)知易用性及有用性將在很大程度上影響其滿意度，繼續(xù)使用的意向等。

結(jié)果比較意外的是，安全性與滿意度的相關(guān)系數(shù)并不大，這與未使用者對(duì)網(wǎng)上支付安全性存在很大的懷疑存在明顯的差異。一個(gè)可能的原因是，對(duì)于未使用者而言，基于中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)本身發(fā)展的現(xiàn)狀，信用制度的不健全，使得人們更多的擔(dān)心網(wǎng)上支付的安全性問題。而當(dāng)使用后，安全問題出現(xiàn)的頻率非常小，因此認(rèn)知到的網(wǎng)上支付的安全性就會(huì)提高，更多的關(guān)注的是使用網(wǎng)上支付的易用性和有用性。

通過研究可以看出，對(duì)于網(wǎng)上支付，大學(xué)生是顯示出了比較高的興趣，而隨著電子商務(wù)的進(jìn)一步發(fā)展，網(wǎng)上支付也將隨之得到大力的推廣，為了獲取更多的客戶，提高網(wǎng)上支付開通及使用過程的流程，規(guī)范網(wǎng)上支付費(fèi)用的收取，將是網(wǎng)上支付提供商擴(kuò)大市場(chǎng)占有率需要不斷改進(jìn)的地方。

對(duì)于網(wǎng)上支付提供商而言，本文的研究還指出在網(wǎng)上支付新客戶與老客戶的營(yíng)銷策略和服務(wù)策略上就要有所區(qū)別：新客戶更加關(guān)注安全因素，而老客戶對(duì)操作的便捷性有更高的要求，才能提高其滿意度，隨著網(wǎng)上支付的發(fā)展，這一市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)也不斷加劇，更多的提供商加入到網(wǎng)上支付的市場(chǎng)中，因此網(wǎng)上支付提供商需要不斷提高其服務(wù)水平，加強(qiáng)客戶認(rèn)知到的滿意度，來保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

七、研究的局限性和未來研究方向

1.研究局限性

本次調(diào)研共發(fā)放調(diào)查問卷250份，回收調(diào)查問卷237份，其中有效調(diào)查問卷177份。而浙江大學(xué)紫金港校區(qū)的本科生數(shù)超過了20000人。可以進(jìn)一步提高樣本量，使分析結(jié)果更具有效度。

調(diào)查問卷的結(jié)構(gòu)可以進(jìn)行進(jìn)一步的修正，由于第二部分問題比第三部分明顯少，有的被調(diào)查者為了方便選擇“未使用過網(wǎng)上支付”。同時(shí)問卷中忽略了一些其它因素（物流配送，制度保證）等的影響，可能會(huì)對(duì)分析結(jié)果產(chǎn)生影響。

在數(shù)據(jù)分析方法上，對(duì)數(shù)據(jù)的挖掘不夠深入，可以更加深入的研究各個(gè)屬性之間的關(guān)系；可以使用Analysis Server、DB Miner等數(shù)據(jù)挖掘軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘。

2.未來研究方向

通過本文的研究可以看出，安全性的影響在使用者和為使用者之間是存在很大差異的，那么在尋求新客戶和保持老客戶時(shí)就需要不同的策略研究。同時(shí)現(xiàn)在對(duì)網(wǎng)上支付的品牌傾向性越來越強(qiáng)，在建設(shè)網(wǎng)上支付品牌時(shí)需要考慮那些因素的影響值得進(jìn)一步探討。而網(wǎng)上支付與網(wǎng)下物流配送的協(xié)調(diào)性如何，也將在很大程度上影響網(wǎng)上支付的發(fā)展。

參考文獻(xiàn):

[1]Davis， F.D.， R.P. Bagozzi， and P.R. Warshaw， User Acceptance of Computer Technology: A Comparison of Two Theoretical Models. Management Science， 1989. 35(8): p. 982-1003

[2]Lawrence， L. and N. Venkatraman， Determinants of information technology outsourcing: a cross-sectional analysis. J. Manage. Inf. Syst.， 1992. 9(1): p. 7-24

[3]鐘紅山:電子商務(wù)支付流程優(yōu)化設(shè)計(jì).商業(yè)時(shí)代，2007.32(73-74)