基于感知风险与信任的移动支付消费者接受度实证研究外文翻译资料

 2022-04-28 22:30:37

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基于感知风险与信任的移动支付消费者接受度实证研究

SHAO Mingxing 1,2, FAN Jing 2, LI Yafang 2

1管理与经济学院

北京理工大学

2国际工商学院

北京外国语大学

北京,中国

电子邮件: shaomingxing@bfsu.edu.cn

摘要--移动支付作为最新兴的互联网支付模式,其消费者接受度的研究已成为学术界和业界关注的热点问题。本文研究了移动支付运营商、移动应用服务提供商和金融机构三个主要参与者对用户使用移动支付意愿的感知风险和用户信任的影响。利用SPSS和PLS对196份问卷进行数据分析的结果发现,移动应用服务提供商感知有用性、感知易用性、感知风险、用户信任以及对金融机构的信任对用户有显著影响。使用移动支付的意图,而用户对移动运营商的信任对用户使用移动支付的意图没有显著影响。同时,验证了感知风险具有中介性. 信任与使用意愿之间的传导效应。用户对移动运营商的信任和对移动应用服务提供商的信任将显著影响用户对移动支付的感知风险,进而进一步影响用户使用移动支付的意愿,而用户对金融组织的信任度则更高。对知觉风险没有显著影响。

关键词--移动支付;技术接受;感知风险;信任;技术接受模型(TAM)

一、引言

关于移动支付的定义,国内外相关组织已经给出了自己的版本,而目前2002手机支付论坛给出的移动支付的定义在业界得到了很好的认可:移动支付,也称为手机支付,指货物或服务的双方使用移动设备作为通过移动通信网络实现业务交易的承运人〔1〕。由于移动支付的优良特性,如移动性、及时性、完整性等,具有广阔的发展前景。随着AliPay、微信支付等优秀应用服务的出现,移动支付进入了一个快速发展的时期。2014年5月26日,中国人民银行公布了2014季度第一季度支付制度的总体情况。统计数据显示,2014季度第一季度共有6亿5900万家移动支付业务,金额分别为3兆8900亿元,同比增长232.20%和255.37%。移动支付业务连续五个季度增长了200%以上,相当于全国消费者每天通过移动支付支付444亿元(2)。随着移动支付的快速发展,移动支付的用户接受已成为学术界研究的热点。在我们的早期研究中,我们发现,感知风险和信任问题仍然是用户在选择是否采用移动支付时会考虑的主要问题之一。杨和他的同行学者(2012)已经证实,感知风险是影响用户接受移动支付的一个重要因素[ 3 ]。李(2005)也证实了信任对消费者使用移动服务的态度和意图有影响(4)。因此,本文考虑了感知风险和信任这两个用户最关心的因素,并研究了它们对用户使用移动支付意愿的影响。同时,根据移动支付的产业链结构,本文首先将移动支付中的用户信任分解为对移动支付的三大主要参与者的信任,分别是移动运营商、移动应用服务提供商和金融组织对用户使用移动支付的注意事项。随后,在经典技术接受模型(TAM)的基础上构建了移动支付接受模型,并讨论了用户感知风险和用户信任对移动运营商、移动应用服务提供商和金融组织用户的影响对用户打算使用移动支付。同时,探讨了感知风险在信任与使用意愿之间的中介传导效应。

二。理论模型与假设

本文从感知有用性(PU)、感知易用性(PEOU)、感知风险(PR)、运营商信任(TIO)、应用服务提供商信任(TIASP)和金融组织信任(TIFO)六个方面对影响移动支付接受度的因素进行了提炼,并选择使用(ITU)作为解释变量的意图,从而构建了一个理论模型。

A.使用意向

理性行动理论和计划行为理论认为,人的行为是由行为意图决定的[ 5 ]。在过去的研究中,研究者已经证明,使用意图是一个可靠的观察变量,并且用户的使用意图与他们的实际行为之间存在着直接的关系。使用意图可以用来预测用户行为[6 ]。因此,本文选取移动支付的用户意愿作为因变量。

B.知觉有用性

感知有用性是指由于使用移动支付而提高用户工作表现或生活质量的程度。作为TAM模型中的一个关键因素,它对使用意图的积极影响已经被大量的实证研究所证实。刘和张(2011)已经证明,通过TAM(7)的扩展和示范,感知有用性是显著影响用户接受移动支付服务的一个重要因素。因此,我们提出以下假设:

H1:感知有用性正向影响使用移动支付的意图。

C.易用性

感知易用性反映了用户容易使用移动支付的程度。信息系统采纳的许多相关研究结果表明,感知易用性对用户采纳具有显著影响,并且对感知有用性有积极影响[8 ]。刘和张(2011)也证明了感知易用性对感知有用性有显著影响,同时对用户对移动支付的接受也有显著的正向影响(7)。

因此,我们提出以下假设:

H2:感知易用性正向影响移动支付的感知有用性。

H3:感知易用性正向影响使用移动支付的意图。

D.感知风险

Stone(1993)认为感知风险是一种损失期望,消费者损失期望越大,消费者感觉风险越大(9)。由于移动支付需要银行账户、信用卡和敏感信息等通过互联网传输,因此用户在移动支付环境中承担更大的风险。只有当他们认为使用移动支付处于低风险时,客户才会愿意接受并自由使用移动支付服务。唐(2008)已证实感知风险显著影响用户使用移动支付的意向(10)。调查结果还显示,78%的用户认为移动支付的高风险是阻碍移动支付使用的主要原因。因此,我们提出假设:

H4:感知风险对使用移动支付的意图产生负面影响。

E.信任运营商

信任指的是一种心理预期或主观信念,人们认为被信任的一方会履行自己的义务作为自己的期望[ 11 ]。移动运营商是指提供移动通信服务的服务部门。中国的移动运营商包括中国移动、中国联通和中国电信。用户对移动运营商的信任是指用户认为移动运营商将为移动支付服务提供安全可靠的数据传输渠道。杨和他的同行学者(2011)已经证实,一方面,移动支付的初始信任对采纳意愿有直接正向的显著影响,另一方面,它通过对感知风险的负面影响间接影响采纳意图(3)。因此,我们提出以下假设:

H5:运营商的信任负面影响用户感知的移动支付风险。

H6:运营商的信任正向影响使用移动支付的意向。

F.应用服务提供商的信任

这里的应用服务提供商是指移动支付应用软件开发商及其服务提供商,如阿里巴巴集团、腾讯、百度等。用户对应用服务提供商的信任是指用户认为应用服务提供商及其提供的应用程序。可以安全、正确地完成移动支付功能,实现与金融机构的安全对接。移动支付应用作为用户使用移动支付服务的前端接口,将在很大程度上决定用户使用移动支付的最直观感受,而用户对应用服务提供商的信任也将在很大程度上决定消费者感知风险和采用互联网。针对移动支付的全过程。因此,我们提出以下假设:

H7:应用服务提供商的信任对用户感知的移动支付风险有负面影响。

H8:信任在应用服务提供商积极影响使用移动支付的意向。

G.金融机构的信托

这里的金融机构是指中国银联和提供移动支付功能的商业银行或参与移动支付业务的商业银行。用户对金融组织的信任是指用户认为金融组织能够在移动支付过程中确保用户账户信息的安全性和隐私性。在对信任进行分析的基础上,提出了如下假设:

H9:金融组织的信任会对用户感知的移动支付风险产生负面影响。

H10:金融组织的信任正向影响使用移动支付的意向。

基于上述假设,我们建立了理论模型,如图1所示。

图1。移动支付的技术接受模型

三、研究方法

设计了一个问卷来验证上述模型。首先,通过阅读以前的文献,通过专家访谈提取初始指标,提取测量指标。我们进行了一个小规模的预测试由28名大学生谁有移动支付经验做修订问卷。最后,根据小样本分析的结果,对一些项目进行修正和修正,最终形成正式的问卷。本研究采用七点李克特量表,从 “不同意强” (1)到 “强同意” (7)。

我们在2014年5月20日至2014年6月1日对所有年龄段的人进行了在线调查。受访者不一定需要使用移动支付的经验。我们首先介绍了移动支付和目前普遍使用的移动支付应用问卷的开头。最后,在拒绝无效问卷后,本研究共收到有效问卷196份。表1显示了具体的统计数据。男58例,女138例。84.2%的受访者来自19至35,受教育程度为93.9%学士或以上。

表1.样品特性

样品特性(n=196)

项目

类型

频率

百分率(%)

性别

58

29.6

138

70.4

年龄

lt;18

2

1

19-25

87

44.4

26-35

78

39.8

gt;35

29

14.8

教育类

高中学

2

1

专科学校

10

5.1

本科生

106

54.1

研究生

60

30.6

博士生

18

9.2

合计

196

100%

四、数据分析

在分析收集到的数据时,我们采用了SEM、SPSS和PLS。我们使用SPSS对样本进行信度和效度分析,然后用PLS对SEM进行检验,以了解变量之间的关系的强度和方向。

A.信度和效度分析

信度指的是测量结果的一致性和稳定性,问卷的信度越高,结果越可靠。克龙巴赫的alpha;系数分析是一种测试可靠性的方法,一般认为alpha;分数超过0.7,表明内部可靠性强(12)。测量可靠性的另一个重要指标是复合可靠性(CR),CR超过0.7,表明内部可靠性强(12)。表2显示每个变量的alpha;分数超过0.8,CR值超过0.9,证实我们的标度具有高可靠性。有效性是衡量有效性的度量标准。我们使用平均方差提取(AVE)来测量规模的收敛效度和AVE超过0.5,表示良好收敛效度 [ 13]。从表2中,每个变量的AVE值超过0.8,表明我们的规模具有良好的收敛效度。然后,通过比较各因子的方差的平方根和因子与其他因素的相关系数来测量判别效度。当变量的平方根值大于两个变量之间的相关系数时,判别有效性可以证明是很好的。

表3显示了模型的判别效度良好。

表二。可靠性与平均方差提取

PU

PEOU

PR

TIO

TIASP

TIFO

ITU

Cronbachrsquo;s alpha

0.938

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