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基于TAM模型对P2P理财行为影响因素探究

时间:2018-03-04 17:14:56    来源:互联网整理    作者:匿名  浏览次数:
[导语]   [摘 要]作为一个新兴行业,P2P行业在先后经历高速发展期和风险爆发期后,逐步进入规范有序的发展轨道。文章立足技术接受模型(TAM)相关理论基础,结合P2P网络借贷平台的功能特点,加入

[摘 要]作为一个新兴行业,P2P行业在先后经历高速发展期和风险爆发期后,逐步进入规范有序的发展轨道。文章立足技术接受模型(TAM)相关理论基础,结合P2P网络借贷平台的功能特点,加入了期望收益、资金流动性等变量,对传统TAM模型进行了修正,并验证了感知有用性、感知风险性、主观规范等变量对行为意图存在直接或间接的关系。

[关键词]P2P理财;行为意图;影响因素;技术接受模型

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2018.04.063

1 引 言

现今学界对于P2P行业的研究尚不完善,大多数集中于行业的运营和监管层面。为此,文章拟从行为倾向角度出发,对P2P行业用户理财行为进行分析,旨在探究用户对P2P平台的接受或拒绝的原因,从而进一步为产品的创新和行业的发展提供建议。

2 文献综述及理论基础

2.1 相关研究现状

尤努利(1983)首次提出了P2P的概念,提倡以商业贷款的方式将闲置资金提供给存在资金需求的人群,以使个人的资金需求得到满足,从而提高闲散资金的利用率。随着“互联网+”模式的普及发展,P2P有了更为新颖、丰富的含义。

2.2 技术接受模型理论

结构方程模型(SEM)是一种重要的量化研究方法,普遍应用于行为与社会研究领域。技术接受模型(TAM)属于结构方程模型中的一种,由Davis(1989)在理性行为理论(TRA)基础上,结合了自我效能理论、期望理论模型等相关理论后提出的,随后经过多位学者的改进,形成了现在常用的TAM模型。

3 研究的设计与开展

3.1 假设提出和模型构建

文章的研究立足技术接受模型及其扩展模型,并根据已有文献的分析成果,结合P2P网络借贷平台的特点,引入了期望收益(Expected Return,ER)和资金流动性(Capital Liquidity,CL)变量,对传统TAM模型进行了丰富和修正,构建出了P2P理财行为倾向分析模型,具体如下所述。

(1)感知有用性。感知有用性(PU),指个人在应用某一系统时,对于该系统给予自身的帮助、促进作用的认可程度。据此,本文提出假设:

假设H1:用户对P2P网络借贷平台的感知有用性与其行为意图正相关。

(2)感知易用性。感知易用性(PEOU),指用户在使用某一系统时,对操作简易性程度的感知,反映了使用者对掌握系统所需花费的精力、时间的认知。据此,本文提出假设:

假设H2:用户对P2P网络借贷平台的感知易用性与其感知有用性正相关。

因此,本研究认为,用户对P2P网络借贷平台的感知易用性直接影响其对P2P平臺的行为意图。据此,本文提出假设:

假设H3:用户对P2P网络借贷平台的感知易用性与其行为意图正相关。

(3)信任。信任(TRUST),指用户对于系统安全性有着理性预期,并愿意作为信任者,接受系统的意愿。据此,本文提出假设:

假设H4:用户对P2P网络借贷平台的感知易用性与其行为意图正相关。

(4)主观规范。主观规范提出的TAM2模型,指用户所处环境对自身是否采纳特定系统的影响程度。据此,本文提出假设:

假设H5:用户对P2P网络借贷平台的主观规范与其行为意图正相关。

假设H6:用户对P2P网络借贷平台的主观规范与其感知有用性正相关。

(5)期望收益。期望收益(ER),指人们在使用P2P平台开展理财行为时,对该行为可获收益的理性预期。因此,用户对P2P网络借贷平台的有用性评估取决于其对该投资的预期收益。据此,本文提出假设:

假设H7:用户对P2P网络借贷平台的期望收益与其感知有用性正相关。

(6)资金流动性。资金流动性(CL),指P2P理财资产的变现时间和理财产品的赎现速度。因此,用户对于P2P理财资金的流动性评估将在一定程度上影响其对P2P平台的有用性认知。据此,本文提出假设:

假设H8:用户对P2P网络借贷平台的资金流动性与其感知有用性正相关。

3.2 问卷的设计与发放

本次研究立足技术接受模型和SPSS数据分析软件的相关理论进行问卷设计,根据互联网金融和P2P借贷平台的特点,结合现有研究中提出的相应变量类型以及相关调查结果,对每一个变量设置了相应的测量指标。

问卷发放通过线上结合线下的方式,采取随机抽样方式,调查用户P2P理财行为与各潜在因素的相应指标情况。共计发放问卷504份,其中有效问卷为425份。

3.3 样本描述性统计

在对425名被调查者的问卷结果进行描述性统计分析后,研究团队发现在被调查团体中,男性调查者为284名,占总体的66.82%,女性为141名,占总体的33.18%;在年龄分布层面,20~40岁的被调查者占到了总体的96.94%,符合这一群体的行为偏好和行业的时尚特性;在P2P平台使用层面,93.65%的被调查者表示自己曾使用过或现在仍在使用P2P平台,理财金额为500~3000元不等;在平台偏好方面,94.59%的被调查者选择了或有意选择如陆金服、鑫合汇等较为规范、经营业绩较好的P2P平台,与P2P行业规范化发展的趋势相契合。

3.4 问卷信度与效度分析

(1)信度分析。信度检验用以评估问卷数据的稳定性与一致性,量表的信度越大,则测量的信度越大,标准误越小。文章利用数据分析软件SPSS 19.0对调查问卷获得的数据结果进行Cronbachs α信度检验。调查问卷整体的Cronbachs α系数为0.871,表明问卷的整体信度较好。同时因素分量表的Cronbachs α系数的最低值超过了0.7,说明问卷的信度分析结果良好。endprint

(2)效度分析。效度即调查问卷结果的正确性或可靠性,是衡量所欲测变量测量可靠程度的指标。本文采用SPSS 19.0和AMOS 23.0软件对问卷进行结构效度检验,结构效度检验包括探索性因子分析与验证性因子分析(CFA)。

文章对数据从个体认知和网贷认知两个维度分别进行探索性因子分析,并得出本次问卷数据的探索性因子分析结果。个体认知和网贷认知维度的KMO值分别为0.783和0.755,表示量表的效度较好,可以进行探索性因子分析,在采用主成分分析法限定提取出4个因子后,题项的因子负荷均大于0.7,累计解释总方差大于60%,表明问卷的结构效度较好,可以接受。

3.5 数据处理和假设检验

在本次调研中,仅主观规范和感知有用性之间的路径系数小于0.05,变量之间关系不显著,其余路径系数均大于0.05,说明变量间存在着显著的正相关性。同时,研究团队根据路径假设验证,仅假设H6 的临界比C.R.值为-0.615, 其余路径的C.R.值均大于1.96,表明仅假设H6被拒绝,其余假设得到了支持。

3.6 模型的修正和检验

因验证过程中存在路径未得到支持,本文对模型进行了逐步修正,并对修正后的模型进行了验证性因子分析(CFA)。χ2/df、PMR值分别小于5和0.05 表示模型可以接受,PMR的值小于0.05表明模型可以接受,GFI、TLI、NFI、IFI、CFI在0到1之间,应大于或接近0.90,越接近1越好,RMSEA值的合理区间在0到1之间,数值越小表明结果越好。对比以上标准,本文建立的TAM模型可以接受。

根据上述研究分析结果,假设H1、H2、H3、H4、H5、H7、H8得到了验证,假设H6被拒绝。

4 P2P行业发展建议

在P2P借贷平台的运营过程中,资金的安全尤為重要,因此银监会于2017年出台了《网络借贷资金存管业务指引》,初步建立了P2P借贷平台资金的第三方存管制度。截至2017年7月,网贷之家的数据显示现有的5916家P2P平台中有3826家是问题平台。作为互联网金融平台,P2P网络借贷平台大大降低了金融服务的门槛,让更多人可以通过平台进行投资和借贷服务。P2P平台应当将目标市场定位在拥有闲散资金的客户群体上,让更多的中下阶层客户享受金融服务。

参考文献:

[1]罗长利,朱小栋.基于TAM/TPB和感知风险的余额宝使用意愿影响因素实证研究[J].现代情报,2015(2).

[2]董昀,李鑫.互联网金融的发展:基于文献的探究[J].金融评论,2014(5).

[3]王文韬,谢阳群,谢笑.关于D&M信息系统成功模型演化和进展的研究[J].情报理论与实践,2014(6).

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