基于社會(huì)交換理論的互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)使用意愿影響因素研究

陳國(guó)宏， 李小倩， 任大帥

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

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基于社會(huì)交換理論的互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)使用意愿影響因素研究

陳國(guó)宏， 李小倩， 任大帥

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

近年來(lái)，在金融市場(chǎng)和信息技術(shù)的雙重推動(dòng)下，互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)發(fā)展異常迅速，研究互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)用戶使用意愿的影響因素及形成機(jī)制對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)獲得持續(xù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)尤為重要。本研究跳出以往以TAM模型為主要框架的思路，基于社會(huì)交換理論，構(gòu)建用戶互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)使用意愿影響因素模型。實(shí)證分析結(jié)果顯示：感知價(jià)值(正向)、感知風(fēng)險(xiǎn)(負(fù)向)是影響用戶使用網(wǎng)絡(luò)理財(cái)?shù)臎Q定性因素，但感知風(fēng)險(xiǎn)的影響低于感知價(jià)值；互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)中商家的服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)安全性、個(gè)體創(chuàng)新性及社會(huì)影響是通過(guò)感知價(jià)值這個(gè)中間變量影響用戶使用意愿的形成，但對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著。最后，根據(jù)研究結(jié)果提出建議，為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)和機(jī)構(gòu)的持續(xù)健康發(fā)展提供管理參考。

TAM模型； 社會(huì)交換理論； 互聯(lián)網(wǎng)金融； 使用意愿； 影響因素

近年來(lái)，互聯(lián)網(wǎng)金融如P2P網(wǎng)貸、第三方支付、眾籌、大數(shù)據(jù)金融等在我國(guó)正快速發(fā)展；互聯(lián)網(wǎng)金融借助互聯(lián)網(wǎng)和現(xiàn)代信息技術(shù)，整合各種金融業(yè)務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)資金的支付、融通，是一種基于線上的新型金融模式?；ヂ?lián)網(wǎng)金融平臺(tái)可以吸納用戶閑散資金用于借貸，而用戶則可以獲得比傳統(tǒng)銀行理財(cái)更高的收益，因此使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)已經(jīng)成為很多人的選擇。據(jù)2016年《中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展報(bào)告》統(tǒng)計(jì)顯示：2016年中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)的整體市場(chǎng)規(guī)模將上升到17.8萬(wàn)億，未來(lái)五年互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)年平均復(fù)合增長(zhǎng)率預(yù)計(jì)為24.67%，到2020年預(yù)計(jì)將達(dá)43萬(wàn)億[1]。互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)依托信息網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的信息化處理方式有效降低了用戶的交易成本和進(jìn)入門(mén)檻，提升了交易效率，擴(kuò)寬了用戶的投資門(mén)道，發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)全面提升金融資源的配置效率具有重大的促進(jìn)作用，對(duì)普惠金融的發(fā)展具有重要現(xiàn)實(shí)意義。但與此同時(shí)，互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)慕灰篆h(huán)境虛擬難控，跑路、壞賬、黑客攻擊等現(xiàn)象層出不窮，現(xiàn)行的監(jiān)管政策、法律法規(guī)及制度仍不完善，且由于信息不對(duì)稱以及用戶在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下的經(jīng)驗(yàn)不足等，致使用戶在理財(cái)交易中面臨的風(fēng)險(xiǎn)要比傳統(tǒng)線下金融業(yè)高，這在很大程度上影響了互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)某掷m(xù)健康發(fā)展；用戶一方面希望體驗(yàn)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)帶來(lái)的優(yōu)勢(shì)及好處，另一方面也擔(dān)憂互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)存在的諸多隱藏風(fēng)險(xiǎn)和不確定性。在互聯(lián)網(wǎng)金融服務(wù)市場(chǎng)中，究竟是什么原因促使廣大的用戶選擇并接受互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)？從中有哪些影響因素？基于此，我們有必要去探討影響用戶接受互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)囊蛩亍?/p>

目前關(guān)于互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)难芯恐?，多以定性研究或研究宏觀產(chǎn)業(yè)監(jiān)管和機(jī)構(gòu)運(yùn)行模式為主，對(duì)于微觀層面的用戶接受行為的研究則比較少，且多以TAM模型及其擴(kuò)展模型為主要研究框架，而互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品的市場(chǎng)擴(kuò)散在很大程度上來(lái)說(shuō)是由用戶的接受程度決定的，而非由互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)決定。因此，從微觀視角即用戶行為視角去探討互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)行業(yè)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)了解用戶需求，推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融的持續(xù)健康發(fā)展具有重要意義。另外，用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)相比傳統(tǒng)金融理財(cái)?shù)囊粋€(gè)重要區(qū)別是互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)作為一種新興事物給用戶使用帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)不僅包括用戶可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也包括信息泄露的隱私風(fēng)險(xiǎn)。由于用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)存在一個(gè)利益與風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡過(guò)程，因此，用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)與感知價(jià)值在用戶的行為決策中起到一個(gè)極其重要的作用。

本文跳出以往研究以TAM為主要研究框架的思路，結(jié)合社會(huì)交換理論(Social Exchange Theory，SET)，從感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)角度出發(fā)，重點(diǎn)研究互聯(lián)網(wǎng)金融背景下影響用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)南嚓P(guān)影響因素，并利用AMOS進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，最后根據(jù)研究結(jié)果提出相關(guān)建議，為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)更好地了解用戶的行為與需求，提升企業(yè)服務(wù)質(zhì)量，以及為互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)和機(jī)構(gòu)的持續(xù)健康發(fā)展提供參考。

一、文獻(xiàn)綜述

研究用戶采納和使用行為的理論主要涉及經(jīng)濟(jì)學(xué)、社會(huì)學(xué)、營(yíng)銷學(xué)和行為科學(xué)等領(lǐng)域，主要包括理性行為理論(TRA)、計(jì)劃行為理論(TPB)、創(chuàng)新擴(kuò)散理論(IDT)、技術(shù)接受模型(TAM)、UTAUT模型和動(dòng)機(jī)模型(MM)等，在這些理論和模型中，應(yīng)用最為廣泛的是Davis提出的技術(shù)接受模型及其擴(kuò)展模型，該模型認(rèn)為感知有用性和感知易用性是決定用戶行為的關(guān)鍵因素；隨著互聯(lián)網(wǎng)金融的快速發(fā)展，TAM被學(xué)者大量運(yùn)用到互聯(lián)網(wǎng)金融的接受和使用行為研究中。Schierz(2010)[2]基于TAM模型和IDT理論對(duì)用戶采納移動(dòng)支付進(jìn)行了研究，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)感知有用性、感知安全等變量通過(guò)影響用戶的使用態(tài)度進(jìn)而影響其采納意愿。施青華、劉蘭娟(2015)[3]基于 TAM 模型，構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)金融用戶接受影響因素模型并進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)市場(chǎng)需求、客戶體驗(yàn)、技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)用等因素顯著影響用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融，而安全、風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管政策等并不顯著影響用戶的接受程度。張成虎、李霖魁(2015)[4]通過(guò)引入多維風(fēng)險(xiǎn)感知和信任理論對(duì)TAM模型進(jìn)行擴(kuò)展，以余額寶為例構(gòu)建了互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)支付模式下用戶接受意愿模型，研究結(jié)果顯示信任和感知有用性是用戶選擇余額寶的決定性因素，感知多維風(fēng)險(xiǎn)則負(fù)向影響用戶接受意愿，而感知易用性的影響則不顯著。羅長(zhǎng)利、朱小棟(2015)[9]也基于整合的TAM模型，對(duì)用戶使用余額寶進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)感知易用性、感知有用性、感知收益、主觀規(guī)范等顯著正向影響用戶的使用意愿，而風(fēng)險(xiǎn)包括安全、時(shí)間和經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)顯著負(fù)向影響用戶使用意愿，但社會(huì)風(fēng)險(xiǎn)和心理風(fēng)險(xiǎn)的影響則不顯著。魏明俠、黃林、夏雨(2015)[6]基于余額寶的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)，利用TAM模型構(gòu)建用戶網(wǎng)上理財(cái)采納意愿模型，研究結(jié)果表明感知風(fēng)險(xiǎn)對(duì)余額寶采納意愿的影響不顯著，TAM無(wú)法有效的解釋余額寶采納意愿。

TAM模型最早被提出來(lái)是用于預(yù)測(cè)信息系統(tǒng)的接受和使用行為，而互聯(lián)網(wǎng)金融是基于互聯(lián)網(wǎng)的一種新型金融模式，互聯(lián)網(wǎng)金融和信息系統(tǒng)之間存在一定的差異性，TAM在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下的應(yīng)用和解釋還有待更進(jìn)一步的研究；并且我們可以發(fā)現(xiàn)，不同學(xué)者在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下運(yùn)用TAM模型研究用戶接受或使用意愿的結(jié)果存在一定的差異；另外，學(xué)者們對(duì)感知易用性和感知有用性在使用意愿影響中的實(shí)證研究結(jié)果也略有不同，也有學(xué)者實(shí)證證明TAM無(wú)法有效的解釋余額寶采納意愿；所以對(duì)于TAM模型在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下的應(yīng)用我們還有待進(jìn)一步的探討。另外，我們可以看到學(xué)者運(yùn)用TAM模型研究互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)主要還是圍繞TAM模型的感知有用性、感知易用性等建構(gòu)來(lái)檢驗(yàn)各種前置因素對(duì)用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)意愿的影響，但實(shí)際上用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)相比傳統(tǒng)金融理財(cái)?shù)囊粋€(gè)重要區(qū)別是互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)作為一種新型事物給用戶使用帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，這種風(fēng)險(xiǎn)不僅包括用戶可能面臨的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)也包括信息泄露的隱私風(fēng)險(xiǎn)。由于用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)倪^(guò)程中存在一個(gè)利益和風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡過(guò)程，因此，用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)與感知價(jià)值在用戶的行為決策中起到一個(gè)極其重要的作用。

基于上述分析，本研究基于社會(huì)交換理論(Social Exchange Theory，SET)對(duì)用戶行為決策中風(fēng)險(xiǎn)和利益的權(quán)衡過(guò)程進(jìn)行解釋。該理論最早由社會(huì)學(xué)家Homans[7]于1958年在研究結(jié)構(gòu)功能主義時(shí)提出來(lái)的，他認(rèn)為人類行為受到某種能夠帶來(lái)獎(jiǎng)勵(lì)和報(bào)酬的交換活動(dòng)的支配，人類的一切社會(huì)活動(dòng)都可以看作是一種交換行為，而人的目的是追求利益價(jià)值最大化，是一個(gè)計(jì)算得失的理性過(guò)程。因此，人們會(huì)重復(fù)能夠獲得回報(bào)的行為而避免重復(fù)受到懲罰的行為。隨后學(xué)者Blau(1964)[8]以社會(huì)結(jié)構(gòu)為基礎(chǔ)進(jìn)一步發(fā)展了社會(huì)交換理論，他認(rèn)為個(gè)體只有當(dāng)其獲利大于其成本時(shí)，才會(huì)參與交換，人們的交換行為是對(duì)交換價(jià)值的追求和對(duì)交換風(fēng)險(xiǎn)的規(guī)避。

當(dāng)從社會(huì)交換的角度來(lái)分析用戶是否愿意使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)時(shí)，可以將用戶的行為決策看成是一種交換過(guò)程。用戶在決定是否使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)時(shí)會(huì)依據(jù)利益最大化的原則來(lái)權(quán)衡其決策所獲得的收益和面臨的風(fēng)險(xiǎn)，因此可以將用戶的行為決策過(guò)程表述為：W(X)=感知價(jià)值-感知風(fēng)險(xiǎn)，其中感知價(jià)值會(huì)驅(qū)使用戶實(shí)施這一行為，而感知風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)使用戶拒絕實(shí)施這一行為，并且只有當(dāng)采取這種行為能夠帶來(lái)持續(xù)收益時(shí)，人們才會(huì)重復(fù)這一行為。當(dāng)用戶選擇使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)母兄獌r(jià)值大于感知風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，他將獲得正向收益，會(huì)傾向于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)選擇使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)，反之則會(huì)拒絕使用，并且當(dāng)能夠獲得持續(xù)正向收益時(shí)，用戶才會(huì)選擇重復(fù)使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)。

從社會(huì)交換的視角，本研究將用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融的行為看成是一種人與系統(tǒng)的人機(jī)交互過(guò)程，并探討用戶感知價(jià)值、感知風(fēng)險(xiǎn)及其前置影響因素對(duì)用戶使用意愿的影響。研究的問(wèn)題主要體現(xiàn)在以下兩個(gè)方面：首先了解、探討用戶在決定是否愿意使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)時(shí)的判斷、決策過(guò)程是什么？其次從人機(jī)交互系統(tǒng)兩個(gè)方面來(lái)回答什么因素影響用戶的使用意愿？如何影響？本研究中將人機(jī)交互系統(tǒng)中人的方面歸為個(gè)體差異，機(jī)的方面歸為互聯(lián)網(wǎng)金融特性，從這兩個(gè)方面出發(fā)來(lái)分析影響用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)決策過(guò)程的作用機(jī)理和影響因素，以期能夠豐富現(xiàn)有理論對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)使用意愿的解釋，并且在實(shí)踐上為互聯(lián)網(wǎng)金融企業(yè)了解用戶的行為與需求，提升服務(wù)質(zhì)量和客戶滿意度提供管理啟示。

二、研究模型與研究假設(shè)

(一)研究模型

本研究選取服務(wù)質(zhì)量、網(wǎng)絡(luò)安全性、個(gè)人創(chuàng)新性和社會(huì)影響這四個(gè)因素作為人機(jī)交互的前置影響因素；其次，結(jié)合社會(huì)交換理論，將用戶社會(huì)交換過(guò)程中看成是利益和風(fēng)險(xiǎn)權(quán)衡過(guò)程，選取感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)作為中介變量；結(jié)果變量為用戶的反應(yīng)和行為，即使用意愿。本研究以社會(huì)交換理論為基礎(chǔ)，構(gòu)建的互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)用戶使用意愿的研究模型具體如圖1。

圖1 研究模型

(二)研究假設(shè)

1.服務(wù)質(zhì)量(SQ)

服務(wù)質(zhì)量是用戶對(duì)實(shí)際感知的服務(wù)與期望服務(wù)之間的感知比較；Dodds，Monroe(1985)[9]在其研究中,認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量和產(chǎn)品質(zhì)量是影響消費(fèi)者購(gòu)買決策的關(guān)鍵因素；查金祥、陳明亮(2005)[10]、陳林芬、王重鳴(2005)[11]分別研究了電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量與購(gòu)買意愿之間的關(guān)系，研究結(jié)果都顯示服務(wù)質(zhì)量顯著正向影響消費(fèi)者的購(gòu)買意愿；CroninJr、Hulta(2000)[12]研究表明服務(wù)質(zhì)量正向影響消費(fèi)者的感知價(jià)值，F(xiàn)assnancht、Kose(2007)[13]則認(rèn)為電子商務(wù)服務(wù)質(zhì)量越完善，顧客的感知價(jià)值更高；與傳統(tǒng)金融服務(wù)相比，互聯(lián)網(wǎng)金融能夠提供給用戶全天候、隨時(shí)隨地的便捷和交互服務(wù)，并且能夠?yàn)橛脩籼峁┖Ａ坷碡?cái)信息和搜索結(jié)果，大大降低了用戶獲取理財(cái)信息的成本，同時(shí)也提高了所獲理財(cái)信息的精確度。相比傳統(tǒng)金融，互聯(lián)網(wǎng)金融最首要的優(yōu)勢(shì)即能夠?yàn)橛脩籼峁﹥?yōu)良的服務(wù)，其服務(wù)質(zhì)量的好壞直接關(guān)系到用戶的感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)。因此，提出如下假設(shè)：

H1a 服務(wù)質(zhì)量正向影響用戶的感知價(jià)值；

H1b 服務(wù)質(zhì)量負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

2.網(wǎng)絡(luò)安全性(NC)

網(wǎng)絡(luò)安全性是用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)商家保護(hù)個(gè)人信息和財(cái)務(wù)支付隱私上所感受到的安全程度。在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下，互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)陌踩允怯脩粜湃钨u家并產(chǎn)生實(shí)際行動(dòng)的一個(gè)重要影響因素?；ヂ?lián)網(wǎng)金融理財(cái)涉及用戶的隱私和財(cái)產(chǎn)安全，因此，提高互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)陌踩燥@得尤為重要；米利群(2009)[23]在研究網(wǎng)絡(luò)銀行時(shí)發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)銀行的安全性顯著正向影響顧客滿意，而顧客滿意又顯著正向影響顧客的重復(fù)使用意愿。徐長(zhǎng)江,丁聰聰(2012)[24]基于技術(shù)接受模型構(gòu)建了網(wǎng)絡(luò)銀行用戶采納模型，研究發(fā)現(xiàn)用戶的個(gè)人創(chuàng)新性和感知安全性顯著影響用戶對(duì)網(wǎng)絡(luò)銀行的使用意愿。因此，提高網(wǎng)絡(luò)安全性有利于增加用戶的信心，提高用戶滿意度，進(jìn)而推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)陌l(fā)展。據(jù)此，提出以下假設(shè)：

H2a 網(wǎng)絡(luò)安全性正向影響用戶的感知價(jià)值；

H2b 網(wǎng)絡(luò)安全性負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

3.個(gè)人創(chuàng)新性(PI)

個(gè)人創(chuàng)新性是個(gè)體對(duì)嘗試新事物的傾向，它是用戶具有的一種內(nèi)在的、持久的個(gè)性特征。正是這一個(gè)性特征成為用戶采納新產(chǎn)品、新服務(wù)的動(dòng)力，影響其購(gòu)買意愿及決策行為。Im、Bayues(2003)[16]研究發(fā)現(xiàn)用戶個(gè)人創(chuàng)新性顯著正向影響消費(fèi)者對(duì)新產(chǎn)品的購(gòu)買決策。Lassar、Manolis、Lassar(2005)[17]在研究網(wǎng)上銀行時(shí)實(shí)證證實(shí)了用戶個(gè)人創(chuàng)新性顯著影響用戶對(duì)網(wǎng)上銀行的接受。常亞平、朱東紅(2007)[18]從消費(fèi)者個(gè)人創(chuàng)新性角度研究了消費(fèi)者的網(wǎng)購(gòu)意愿，研究表明消費(fèi)者個(gè)人創(chuàng)新性是影響用戶網(wǎng)購(gòu)的一個(gè)重要因素；互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)是基于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展起來(lái)的，能夠?yàn)橛脩籼峁┤鞜o(wú)休和隨時(shí)隨地的服務(wù)，對(duì)用戶而言是一種新型事務(wù)，大多數(shù)用戶在這方面的專業(yè)知識(shí)還比較少，因此個(gè)人創(chuàng)新性在用戶互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)氖褂靡庠钢邪缪葜粋€(gè)極其重要的角色。因此，提出如下假設(shè)：

H3a 個(gè)人創(chuàng)新性正向影響用戶的感知價(jià)值；

H3b 個(gè)人創(chuàng)新性負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

4.社會(huì)影響(SI)

社會(huì)影響來(lái)源于TPB和TAM2模型中的主觀規(guī)范，是指?jìng)€(gè)體決策會(huì)受到他人態(tài)度或觀點(diǎn)的影響，社會(huì)影響理論被廣泛的用來(lái)解釋人的行為。李淑彪、龍其龍、郭濤(2012)[19]根據(jù)理性行為理論和TAM模型，構(gòu)建了中國(guó)網(wǎng)絡(luò)銀行使用意愿影響因素模型，研究顯示主觀規(guī)范顯著影響用戶的使用意愿；邱均平、楊強(qiáng)、郭麗琳(2015)[20]在研究用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品的影響因素時(shí)，發(fā)現(xiàn)社會(huì)影響對(duì)用戶感知風(fēng)險(xiǎn)和行為意向影響顯著。馬小龍、劉蘭娟(2016)[21]基于 UTAUT模型，對(duì)城鎮(zhèn)居民使用互聯(lián)網(wǎng)社交理財(cái)產(chǎn)品的影響因素進(jìn)行了研究，研究結(jié)果表明社會(huì)影響顯著影響用戶使用社交理財(cái)產(chǎn)品意愿。我國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融是一個(gè)新型產(chǎn)業(yè)，受到金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)的廣泛關(guān)注，同時(shí)，社會(huì)影響與感知風(fēng)險(xiǎn)存在相關(guān)性，因?yàn)橛脩粼谑褂没ヂ?lián)網(wǎng)金融理財(cái)時(shí)，其面臨的技術(shù)、金融和政策風(fēng)險(xiǎn)是能夠影響用戶的感知。因此，提出如下假設(shè)：

H4a 社會(huì)影響正向影響用戶的感知價(jià)值；

H4b 社會(huì)影響負(fù)向影響用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)。

5.感知價(jià)值(PV)與使用意愿(PI)

感知價(jià)值是指用戶對(duì)購(gòu)買的商品或服務(wù)的一個(gè)總體性評(píng)價(jià)。使用意愿則是個(gè)體使用某一產(chǎn)品或服務(wù)的傾向。相關(guān)學(xué)者在感知價(jià)值與使用意愿關(guān)系的研究中，基本上都實(shí)證證明了感知價(jià)值顯著正向影響用戶的使用意愿，并且隨著用戶感知價(jià)值的增加，其使用意愿也會(huì)增加；Petrick(2002)[22]從感知價(jià)值維度的視角出發(fā)，實(shí)證驗(yàn)證了服務(wù)業(yè)中用戶感知價(jià)值顯著正向影響用戶的購(gòu)買行為；李先國(guó)，陳寧頡，張新圣(2017)[23]從群體認(rèn)同和品牌認(rèn)同的雙中介視角實(shí)證驗(yàn)證了虛擬品牌社區(qū)的感知價(jià)值通過(guò)直接機(jī)制和間接機(jī)制都顯著影響用戶對(duì)新產(chǎn)品的購(gòu)買意愿?；ヂ?lián)網(wǎng)金融理財(cái)為用戶尤其是個(gè)人用戶提供了極為便捷的投資途徑，相比傳統(tǒng)理財(cái)，互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)更具有成本、時(shí)空、成本優(yōu)勢(shì)，因此能夠極大的增強(qiáng)用戶的感知價(jià)值，進(jìn)而促進(jìn)用戶的使用意愿?；诖?，提出如下假設(shè)：

H5 感知價(jià)值正向影響用戶的使用意愿。

6.感知風(fēng)險(xiǎn)(PR)與使用意愿(PI)

感知風(fēng)險(xiǎn)是指用戶在進(jìn)行某個(gè)行為決策時(shí)可能遭受風(fēng)險(xiǎn)的感知；在互聯(lián)網(wǎng)金融環(huán)境下，感知風(fēng)險(xiǎn)是指用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)產(chǎn)品的過(guò)程中可能遭受風(fēng)險(xiǎn)的主觀感受。很多實(shí)證研究結(jié)果顯示感知風(fēng)險(xiǎn)能夠顯著影響用戶的使用意愿。Martins(2013)[24]通過(guò)對(duì)網(wǎng)上銀行的用戶接受行為進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)、功能風(fēng)險(xiǎn)和隱私風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)用戶的使用意愿產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)。張玉喜(2002)[25]根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)源，將互聯(lián)網(wǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)分為互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)風(fēng)險(xiǎn)及金融業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)兩種。Lee(2009)[26]則發(fā)現(xiàn)感知風(fēng)險(xiǎn)顯著降低了用戶對(duì)網(wǎng)上銀行的使用意愿；在互聯(lián)網(wǎng)金融模型下，用戶需要在網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)上提交個(gè)人信息、銀行卡信息、身份信息等來(lái)進(jìn)行支付和網(wǎng)絡(luò)理財(cái)活動(dòng)，因此會(huì)有對(duì)個(gè)人隱私泄露、資金損失等風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂，從而會(huì)影響用戶的行為決策?；诖?，提出如下假設(shè):

H6 感知風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響用戶的使用意愿。

三、研究方法

(一)問(wèn)卷內(nèi)容結(jié)構(gòu)安排

本研究通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查方式收集數(shù)據(jù)，問(wèn)卷由三部分組成：第一部分：?jiǎn)柧砘拘畔?；第二部分：被調(diào)查者的基本信息；第三部分：研究模型結(jié)構(gòu)變量的測(cè)度項(xiàng)。測(cè)量度采用Likert的7級(jí)量表，1至7分別表示非常不贊同到非常贊同；測(cè)度項(xiàng)由現(xiàn)有文獻(xiàn)得來(lái)，保證了研究問(wèn)卷的內(nèi)容效度，具體見(jiàn)表1。

問(wèn)卷首先由互聯(lián)網(wǎng)金融研究領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行審查并加以修改，形成了本研究問(wèn)卷。選取93位具有使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)經(jīng)驗(yàn)的用戶進(jìn)行前測(cè)，根據(jù)他們反饋的結(jié)果修改問(wèn)卷，最后正式確定問(wèn)卷；本問(wèn)卷包含7個(gè)變量，21個(gè)測(cè)量項(xiàng)。

(二)數(shù)據(jù)收集

本文主要研究用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)男纬蓹C(jī)制及使用意愿影響因素，要求被調(diào)查的網(wǎng)絡(luò)用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的各種因素和情景比較熟悉。數(shù)據(jù)收集采用網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷形式，在專業(yè)問(wèn)卷網(wǎng)站“問(wèn)卷星”上將問(wèn)卷編輯成網(wǎng)頁(yè)形式，采用雪球抽樣收集數(shù)據(jù)，即通過(guò)電子郵件、QQ、微信和微博等形式，將文件網(wǎng)頁(yè)地址鏈接發(fā)給研究者所在高校院系有互聯(lián)網(wǎng)金融產(chǎn)品購(gòu)買和使用經(jīng)驗(yàn)(如支付寶、網(wǎng)絡(luò)理財(cái)產(chǎn)品等)的本科生、研究生和高校老師，并通過(guò)他們的人際關(guān)系網(wǎng)進(jìn)行擴(kuò)散。網(wǎng)絡(luò)問(wèn)卷發(fā)放歷時(shí)一個(gè)月，共收集電子問(wèn)卷數(shù)據(jù)523份，除去未參與使用互聯(lián)網(wǎng)金融和未購(gòu)買互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的問(wèn)卷176份，最終回收有效問(wèn)卷共347份。

樣本由157名男性(45.24%)和190名女性(54.60%)組成，絕大部分被調(diào)查者年齡在16-29歲之間(95.97%)；具有專科及以上學(xué)歷324人(93.37%)；個(gè)人月收入1000元及以上137人(39.48%)；累計(jì)具有互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)7個(gè)月以上經(jīng)驗(yàn)的237人(68.30%)；累計(jì)具有3次及以上購(gòu)買互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的204人(58.79%)。詳細(xì)樣本人口特征統(tǒng)計(jì)如表2所示。

表1 問(wèn)卷量表構(gòu)造及來(lái)源

因素潛在變量item觀測(cè)變量商務(wù)因素服務(wù)質(zhì)量(servicequality)SQ1在互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)木W(wǎng)站上,人們可以很容易地找到相關(guān)的客戶政策信息(例如,隱私、糾紛細(xì)節(jié))SQ2在互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)木W(wǎng)站上,人們可以很容易地找到有關(guān)產(chǎn)品或服務(wù)的詳細(xì)信息SQ3在互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)木W(wǎng)站上,人們可以很容易地找到相關(guān)的客戶服務(wù)信息電子因素網(wǎng)絡(luò)安全性(NetworkSecurity)NS1互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)脑诰€付款方式較為安全NS2互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)挠唵瓮瓿珊?相關(guān)信息不會(huì)被截取、泄漏、用于其它用途NS3互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)?shù)纳碳易⒅貙?duì)消費(fèi)者個(gè)人隱私的保護(hù)個(gè)體因素個(gè)人創(chuàng)新性(Personalinnovative)PI1與周圍的人相比,我往往更早使用新的產(chǎn)品或技術(shù)PI2我總是很積極地去嘗試新的產(chǎn)品或技術(shù)PI3新的產(chǎn)品或技術(shù)使我興奮環(huán)境因素社會(huì)影響(socialinfluence)SI1對(duì)我很重要的人認(rèn)為我應(yīng)該使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)SI2對(duì)我影響很大的人認(rèn)為我應(yīng)該使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)SI3使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)與我的身份相符感知價(jià)值(Perceivedvalue)PV1相對(duì)我支付的費(fèi)用,使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)物超所值PV2相對(duì)我付出的努力,使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)是值得的PV3總的來(lái)說(shuō),使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)是值得的感知風(fēng)險(xiǎn)(Perceivedrisk)PR1在網(wǎng)上透露個(gè)人信息會(huì)讓我感覺(jué)不安全PR2我覺(jué)得參與互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)會(huì)有很大的風(fēng)險(xiǎn)PR3我覺(jué)得參與互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)會(huì)有很大的潛在損失使用意愿(Intentiontouse)ITU1我會(huì)推薦我的朋友使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品ITU2我會(huì)參與互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)并購(gòu)買所需商品ITU3如有需要購(gòu)買其他產(chǎn)品,我會(huì)再次參與互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)

注：?jiǎn)柧砹勘順?gòu)造參考了HWANG、LEE、TARIQ、HSUCL、PAVLOUA等學(xué)者研究成果。

四、數(shù)據(jù)分析與模型檢驗(yàn)

(一)信度和效度檢驗(yàn)

研究使用因子效度檢驗(yàn)方法，使用SPSS 21軟件最大方差正交旋轉(zhuǎn)法進(jìn)行主成分分析，數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明樣本的KMO值為0.839，大于KAISER的推薦值0.5，說(shuō)明數(shù)據(jù)非常適合進(jìn)行主成份分析。主成分分析結(jié)果見(jiàn)表3，旋轉(zhuǎn)后的矩陣共析出7個(gè)因子，解釋了78.660%的方差。所有的變量在相關(guān)因子上具有相對(duì)高負(fù)荷和低負(fù)荷特性，說(shuō)明了量表具有相對(duì)好的區(qū)分效度和收斂效度。采用Harman'a單一因子檢測(cè)，每個(gè)因子被檢測(cè)的方差不超過(guò)20%，表明研究中的共同方法偏差不是一個(gè)嚴(yán)重問(wèn)題。

本文采用兩步法分別對(duì)測(cè)量模型和結(jié)構(gòu)模型進(jìn)行檢驗(yàn)，對(duì)測(cè)量模型使用驗(yàn)證性因子分析(CFA)進(jìn)行測(cè)量項(xiàng)的信度和效度檢測(cè)見(jiàn)表4；共有21個(gè)測(cè)度項(xiàng)測(cè)量7個(gè)變量：服務(wù)質(zhì)量(SQ)、網(wǎng)絡(luò)安全性(NS)、個(gè)人創(chuàng)新性(PI)、社會(huì)影響(SI)、感知價(jià)值(PV)、感知風(fēng)險(xiǎn)(PR)、和使用意愿(ITU)。從表4可以看出，除了NS3、SI1、PR1的標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載分別為0.629、0.681、0.644略低于0.7外，其他的都大于0.7，并都在0.001水平上顯著；變量的Cronbach′s Alpha值都大于0.7，說(shuō)明測(cè)度項(xiàng)具有較好的信度，且變量的平均獲取方差即AVE都大于0.5，說(shuō)明數(shù)據(jù)具有很好的收斂效度。

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)測(cè)度項(xiàng)的區(qū)分效度，比較變量相關(guān)系數(shù)與AVE平方根的大小，見(jiàn)表5，從表中可知：所有平均獲取方差即AVE的平方根(表中對(duì)角線加粗?jǐn)?shù)字)都大于因子間的相關(guān)系數(shù)，說(shuō)明變量具有很好的區(qū)分效度。

(二)模型分析與假設(shè)檢驗(yàn)

本研究在確認(rèn)測(cè)量問(wèn)卷及測(cè)量模型的信度與效度的基礎(chǔ)上，利用AMOS 21對(duì)理論模型的結(jié)構(gòu)關(guān)系進(jìn)行分析，基于最大似然估計(jì)法來(lái)計(jì)算假設(shè)模型的擬合指標(biāo)和各個(gè)路徑系數(shù)的估計(jì)值，檢驗(yàn)假設(shè)并考察變量間的路徑影響關(guān)系。研究模型的擬合指標(biāo)推薦參考范圍和模型實(shí)際檢驗(yàn)結(jié)果擬合指數(shù)如表6所示。除GFI指數(shù)略低于推薦值，其它主要擬合指數(shù)都優(yōu)于推薦值，因此從整體上看，本次研究假設(shè)的理論模型與數(shù)據(jù)擬合情況較好，理論模型可以接受。

表2 研究樣本特征表(容量347份)

研究指標(biāo)問(wèn)題選項(xiàng)數(shù)據(jù)容量所占百分百(%)性別女性男性19015754.60%45.24%年齡15歲及以下16-22歲23-29歲30-39歲40-49歲及以上8204129422.31%58.79%37.18%1.15%0.58%學(xué)歷初中及以下高中/中專/技校大學(xué)?？?本科研究生及以上419275491.16%5.48%79.25%14.12%個(gè)人月收入(元)1000元以下1001-2000元2001-3000元3001-5000元5001-8000元8000元以上210382340171960.52%10.95%6.63%11.53%4.90%5.48%累計(jì)使用互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的時(shí)長(zhǎng)1-6個(gè)月7-12個(gè)月13-24個(gè)月2年以上11075689431.70%21.61%19.60%27.09%累計(jì)購(gòu)買互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的次數(shù)1-2次3-4次4-6次6次以上14366607841.21%19.02%17.29%22.48%近期購(gòu)買互聯(lián)網(wǎng)理財(cái)產(chǎn)品的平臺(tái)余額寶(151人)43.52%;微信理財(cái)通(35人)10.09%;平安陸金所(19人)5.48%;百度理財(cái)(18人)5.19%;人人貸(18人)5.19%;宜人貸(17人)4.90%;拍拍貸(16人)4.61%;紅嶺創(chuàng)投(16人)4.61%;其他(57人)16.43%

表3 最大方差旋轉(zhuǎn)后因子負(fù)載矩陣

因子1234567使用意愿10.8610.1830.1220.1400.080-0.0510.083使用意愿20.8940.1610.0630.1190.1580.0220.085使用意愿30.8780.1270.0550.1370.170-0.0030.029感知價(jià)值10.1940.8240.1650.1880.1370.0930.194感知價(jià)值20.1480.8400.1780.2050.1600.0770.128感知價(jià)值30.2080.8260.2030.2110.1140.0640.143個(gè)人創(chuàng)新性10.0150.1930.8210.2130.147-0.0580.132個(gè)人創(chuàng)新性20.1320.2100.8660.1740.1070.0270.121個(gè)人創(chuàng)新性30.1120.1020.8150.2010.1560.1350.152社會(huì)影響10.0230.1540.3140.770-0.048-0.0980.085社會(huì)影響20.2260.2710.2150.8010.110-0.0040.170社會(huì)影響30.2420.1840.1290.8420.1400.0600.107服務(wù)質(zhì)量10.1010.0820.1890.0720.8090.0790.058服務(wù)質(zhì)量20.2540.1470.0880.1080.7690.0300.150服務(wù)質(zhì)量30.0680.1170.0820.0030.8810.0410.128感知風(fēng)險(xiǎn)10.1860.161-0.081-0.0640.1010.7900.133感知風(fēng)險(xiǎn)2-0.1060.0740.043-0.0100.0050.904-0.038感知風(fēng)險(xiǎn)3-0.075-0.0370.1020.0360.0420.848-0.007網(wǎng)絡(luò)安全性10.0580.1910.0840.3670.2580.0130.648網(wǎng)絡(luò)安全性20.0130.0970.1710.1930.059-0.0200.815網(wǎng)絡(luò)安全性30.1150.1370.110-0.0620.0970.0750.709

表4 分量表效度檢測(cè)

變量測(cè)量項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)負(fù)載CRAVECronbach'sAlpha服務(wù)質(zhì)量SQ10.745SQ20.761SQ30.8560.8310.6220.825網(wǎng)絡(luò)安全性NS10.825NS20.711NS30.6290.7680.5270.752個(gè)人創(chuàng)新性PI10.816PI20.920PI30.8190.8890.7280.886社會(huì)影響SI10.681SI20.958SI30.8710.8800.7130.869感知價(jià)值PV10.875PV20.877PV30.8800.9090.7700.910感知風(fēng)險(xiǎn)PR10.644PR20.968PR30.7120.8260.6200.811使用意愿ITU10.860ITU20.925ITU30.8630.9140.7800.912

表5 變量相關(guān)系數(shù)矩陣與AVE平方根(區(qū)分效度)

MeanStd.SQNSPISIPVPRITUSQ3.28751.200040.789NS3.42511.200360.3540.726PI3.72261.186280.3470.3900.853SI3.91281.155930.2470.4040.5120.844PV3.21591.010610.3640.4350.4650.5130.877PR3.00781.057780.1340.0880.0860.0010.1710.787ITU3.20921.306070.3480.2420.2610.3720.4280.0210.883

注：對(duì)角線加粗?jǐn)?shù)字為AVE平方根，其他為相關(guān)系數(shù)

表6 模型擬合度標(biāo)準(zhǔn)值和實(shí)際測(cè)量值

擬合度指標(biāo)X2/dfRMSEAGFIAGFICFINFIIFI推薦值<3<0.08>0.90>0.80>0.90>0.90>0.90結(jié)構(gòu)方程模型2.1210.0610.8950.8600.9480.9060.948

結(jié)構(gòu)模型變量間構(gòu)造關(guān)系的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)、T值、P值以及研究假設(shè)檢驗(yàn)的結(jié)果匯總?cè)绫?所示。從結(jié)果來(lái)看，除假設(shè)H1b、H2b、H3b、H4b 四個(gè)假設(shè)沒(méi)得到支持外，其余假設(shè)都得到支持，其中H1a、H2a和H6在0.05水平上顯著,H3a 在0.01水平上顯著，H4a、H5在0.001水平上顯著，最終得出的模型路徑系數(shù)如圖2所示。

表7 假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果

假設(shè)關(guān)系標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)T值P值結(jié)論假設(shè)H1aSQ→PV0.1382.5400.011*支持假設(shè)H1bSQ→PR0.0600.9790.328不支持假設(shè)H2aNS→PV0.2562.3780.017*支持假設(shè)H2bNS→PR-0.024-0.2080.835不支持假設(shè)H3aPI→PV0.1743.0030.003**支持假設(shè)H3bPI→PR0.0781.1760.240不支持假設(shè)H4aSI→PV0.2964.949***支持假設(shè)H4bSI→PR-0.052-0.7760.438不支持假設(shè)H5PV→ITU0.6178.221***支持假設(shè)H6PR→ITU-0.167-2.1720.030*支持

*、**、***分別表示在0.05、0.01、0.001水平上顯著。

注：*、**、***分別表示在0.05、0.01、0.001水平上顯著圖2 模型檢驗(yàn)結(jié)果

五、研究結(jié)論與建議

(一)結(jié)果分析與相關(guān)建議

實(shí)證研究結(jié)果顯示感知價(jià)值(0.620，p<0.001)、感知風(fēng)險(xiǎn)(-0.178，p<0.05)是影響用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)臎Q定性因素。在互聯(lián)網(wǎng)金融特性方面，服務(wù)質(zhì)量(0.129，p<0.05)、網(wǎng)絡(luò)安全性0.263，p<0.05)顯著正向影響用戶的感知價(jià)值，而對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著。在個(gè)體差異方面，個(gè)人創(chuàng)新性(0.163，p<0.01)、社會(huì)影響(0.304，p<0.001)顯著正向影響用戶的感知價(jià)值，而對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著。

從以上的研究結(jié)果中，我們可以知道互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)姆?wù)質(zhì)量越好，用戶對(duì)該互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)母兄獌r(jià)值越高，更愿意使用它。互聯(lián)網(wǎng)金融區(qū)別于傳統(tǒng)金融服務(wù)的一個(gè)最重要的優(yōu)勢(shì)就是它能夠全天候、隨時(shí)隨地提供給用戶優(yōu)良的服務(wù)，因此用戶選擇互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)囊粋€(gè)關(guān)鍵因素就是其提供的服務(wù)所帶來(lái)的的正面效果。從已有文獻(xiàn)中我們已經(jīng)發(fā)現(xiàn)服務(wù)質(zhì)量與用戶感知價(jià)值之間的正向關(guān)系，這讓我們能夠更好的理解互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)姆?wù)質(zhì)量與用戶感知價(jià)值之間顯著正向關(guān)系的研究結(jié)果；服務(wù)質(zhì)量對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著，其原因可能是服務(wù)質(zhì)量是用戶對(duì)實(shí)際感知的服務(wù)與期望服務(wù)之間的比較，服務(wù)質(zhì)量的好壞影響的是用戶對(duì)這一事物的態(tài)度和滿意度，而感知風(fēng)險(xiǎn)則表示的是用戶對(duì)某一決策結(jié)果的不確定，因此，服務(wù)質(zhì)量的好壞并不一定能減少或消除用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)所帶來(lái)的不確定性。從互聯(lián)網(wǎng)金融特性的另一個(gè)角度來(lái)看，網(wǎng)絡(luò)安全性越高，用戶在個(gè)人信息、財(cái)務(wù)支付等隱私上所感受到的安全保障越高，從而更容易產(chǎn)生對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)平臺(tái)的信任，這將大大提升該用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融平臺(tái)的感知價(jià)值。在本研究中，網(wǎng)絡(luò)安全性對(duì)用戶感知風(fēng)險(xiǎn)的影響不顯著；對(duì)于出現(xiàn)不同的結(jié)果，比較具有說(shuō)服力的解釋可能是源于最近幾年第三方支付平臺(tái)(如支付寶)的廣泛運(yùn)用，其能夠?yàn)橛脩粼谥Ц哆^(guò)程中及支付后提供擔(dān)保，因此，用戶在財(cái)務(wù)損失和個(gè)人隱私泄露等方面風(fēng)險(xiǎn)的擔(dān)憂大大降低。

從個(gè)體差異來(lái)看，擁有較強(qiáng)個(gè)人創(chuàng)新性的用戶在使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)方面擁有較高的感知價(jià)值。創(chuàng)新性強(qiáng)的個(gè)體擁有比較強(qiáng)的外傾傾向，能夠更主動(dòng)的接受新鮮事物，并從中獲得更強(qiáng)烈的滿足感，這將促使感知價(jià)值的提升。個(gè)人創(chuàng)新性對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)影響不顯著的原因可能是個(gè)人創(chuàng)新性強(qiáng)的個(gè)體更具有冒險(xiǎn)精神，更能夠承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)去嘗試新鮮事物，所以他們對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的感知相對(duì)于創(chuàng)新性低的個(gè)體也就不明顯。從個(gè)體差異的另一個(gè)方面來(lái)說(shuō)，社會(huì)影響在提高用戶感知價(jià)值中具有較強(qiáng)的影響力，而對(duì)感知風(fēng)險(xiǎn)影響則不顯著，其原因是個(gè)體在決定是否使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)時(shí)，會(huì)參考他人的態(tài)度和觀點(diǎn)，如果他人贊同個(gè)體這一決定，個(gè)體則會(huì)在這一群體中收獲聲譽(yù)和成就感，因而其感知通過(guò)參與這一行為能夠收獲較大的價(jià)值。但是，他人的態(tài)度和觀點(diǎn)并不一定能消除用戶對(duì)陌生事物的疑惑感，因此也就不能降低用戶的感知風(fēng)險(xiǎn)；同時(shí)，現(xiàn)在使用或潛在使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)娜后w主要是青年，青年群體更具冒險(xiǎn)精神，在周圍個(gè)體的影響下，他們更有可能選擇承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)來(lái)追求新事物、時(shí)尚元素，所以他們的風(fēng)險(xiǎn)感知也就大大削減。

另外，實(shí)證研究結(jié)果也證實(shí)了用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)是一個(gè)價(jià)值和風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡過(guò)程，感知價(jià)值會(huì)促使用戶更愿意使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)，而感知風(fēng)險(xiǎn)將降低用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)囊庠浮?/p>

本研究對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)、商家和監(jiān)管機(jī)構(gòu)等更好的推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融發(fā)展也具有重要啟示。首先，作為互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，要不斷改善服務(wù)質(zhì)量，以滿足不同層次、不同需求用戶的要求；其次，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融機(jī)構(gòu)，既要加強(qiáng)支付安全保障方面的技術(shù)，確保用戶資金財(cái)產(chǎn)的安全，同時(shí)也要注意避免用戶個(gè)人信息和隱私泄露，進(jìn)而增加用戶的價(jià)值感知，提高用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)氖褂靡庠?。第三，?duì)相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)來(lái)說(shuō)，要不斷完善互聯(lián)網(wǎng)金融監(jiān)管體制，采取合理有效的措施增進(jìn)用戶對(duì)互聯(lián)網(wǎng)金融的了解。相信在金融機(jī)構(gòu)、商家和監(jiān)管機(jī)構(gòu)三方面的共同努力下，中國(guó)互聯(lián)網(wǎng)金融將會(huì)持續(xù)健康發(fā)展。

(二)理論貢獻(xiàn)與局限性

1.理論貢獻(xiàn)

本研究的理論貢獻(xiàn)主要有兩點(diǎn)：第一，本研究基于社會(huì)交換理論將用戶使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)看作是一種交換的行為過(guò)程，即用戶的感知價(jià)值和感知風(fēng)險(xiǎn)的權(quán)衡決定著其使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)囊庠?。這不同于以往以TAM模型及其擴(kuò)展模型為主要研究框架的思路，擴(kuò)展了社會(huì)交換理論的解釋力。第二，本研究將個(gè)人創(chuàng)新性作為個(gè)體差異的一個(gè)維度考慮進(jìn)入研究模型，為更好了解用戶個(gè)性特征在使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)中的作用給出實(shí)證支持。

2.局限性

本研究的局限性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：(1)本研究的相關(guān)影響因素未來(lái)可作更進(jìn)一步的細(xì)化及分類，觀察并探討細(xì)化、分類后的影響因素對(duì)用戶接受或使用互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)?shù)挠绊懀詫?shí)現(xiàn)更深入化的研究。(2)在問(wèn)卷的發(fā)放和收集過(guò)程中，由于時(shí)間、精力的限制，收集的樣本數(shù)量有限，且多為有過(guò)互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)經(jīng)驗(yàn)的大學(xué)生、研究生和高校老師，對(duì)沒(méi)有互聯(lián)網(wǎng)金融理財(cái)經(jīng)驗(yàn)的潛在消費(fèi)人群購(gòu)買意愿的研究還有待進(jìn)一步探索。

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(責(zé)任編輯：杜紅琴)

Research on Factors Influencing The Use Intention of Internet Finance Based on Social Exchange Theory

CHEN Guo-hong, LI Xiao-qian, REN Da-shuai

(School of Economics & Management, Fuzhou University, Fuzhou 350116, China)

In recent years, driven by the two wheels of financial market and information technology,the Internet finance has experienced an extremely rapid development. It is very important to investigate influencing factors and forming mechanism of the Internet financial users' using intention in order to ensure the sustainable competitive advantages of Internet financial enterprises. Different from the popular TAM model, the article constructs a novel willingness influencing factors model based on the social exchange theory. Results show that perceived value (positive) and perceived risk (negative) are the decisive factors that affect the user's use of network finance, but the impact of perceived risk is lower than that of perceived value;Internet financial merchants′ service quality, network security, individual creativity and social influence affect the using intention through their impacts on the intermediate variable of perceived value and it’s not significant on perceived risk. Finally, according to the research results,this paper puts forward suggestions, providing management reference for sustainable and healthy development of the Internet financial industry and institutions.

TAM model; social exchange theory; internet finance; using intention; influencing factors

2017-05-14

國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(70973022,71403052)；國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金后期資助項(xiàng)目(15FGL005)。

陳國(guó)宏，男，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授, 博士生導(dǎo)師，研究方向：電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為；李小倩，女，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為；任大帥，男，福州大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院博士研究生，研究方向：電子商務(wù)與網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)行為。

F832.2

A

1008-2603(2017)03-0077-11