互联网金融用户选择行为特征及影响因素研究——以天津市为例

沈红丽，李 鑫，郭 沁，刘腾飞，王 楠，杨子娴

（天津商业大学经济学院，天津300134）

1 问题的提出

近年来，移动互联网行业飞速发展，第三方支付、P2P网络借贷和众筹融资等日益普及，互联网金融成为金融领域最受瞩目的潮流之一，实现了资源的跨时空配置，满足了投融资方式的多样化需求，实现了传统金融行业的改造升级。近几年来，我国第三方支付市场迅猛发展，市场交易规模呈现逐年上涨的态势，市场交易额从2010年的5.1万亿元发展到2016年的57.9万亿元，年均增长率达到49.92%，在2016年甚至高达85.6%。而在央行发放的共267张支付牌照的市场份额占比中，支付宝和财付通的市场份额位居前列，分别高达52.3%和33.7%。截至2017年1月底，P2P网络借贷的正常运营平台为2 388家，相比于最红火时期的4 000多家，尽管缩水了近一半，但是经过网贷的监管之年（2016年）后，剩下的都是经过市场考验和政府监管的优质平台，这些优质平台为互联网金融的良性循环发展提供了坚实的基础。

早在1995年，虽然网上银行、易保在线的网络投保等形式进入了人们的生活，但是这时的互联网只是为金融机构提供技术支持。直到2005年，互联网与金融的结合从技术领域深入到金融业务领域，互联网金融进入萌芽发展阶段，这一阶段以网络借贷和第三方支付机构的发展为标识。2013年是互联网金融迅猛发展的一年，被称为“互联网金融元年”。这一阶段以P2P网络借贷、众筹融资等的迅猛发展为标志，互联网金融进入爆发式增长阶段。2014年国家明确鼓励互联网金融创新发展，分类适度监管。目前的互联网金融进入行业细化阶段，分为支付、销售、众筹和借贷四个产品体系。余额宝、支付宝、手机信贷与团购、微信支付与订票、新年红包等的涌现标志着互联网金融移动支付逐步渗透到传统金融行业，对传统金融的发展带来了新的挑战。

随着互联网的飞速发展，互联网金融的运营与操作流程简单、快捷、透明、直接[1]，在人们的日常生活中越来越重要。用户可以通过手机等移动设备随时随地转账付款、购买金融理财产品等由于互联网金融的这种即时性、便利性、低成本的优势，使其用户越来越多，因此，研究互联网金融的用户选择行为变得日益重要，如互联网金融用户选择行为的特征有哪些、主要影响因素是什么、影响是否显著、程度如何等对于互联网金融的发展具有重要意义。

2 文献综述与研究假设

2.1 文献综述

互联网金融用户选择行为特征及影响因素方面的研究目前主要基于用户基本信息的问卷调查以及TAM模型等。如，在对互联网金融用户的基本因素（年龄、职业、金融消费习惯等）的调研发现，用户群体以年轻人为主，年龄一般集中在22～26岁之间；职业相对比较稳定，主要以教师、公务员以及公司职员等为主；消费习惯主要以生活和工作为主（高岚，2016）[2]。基于问卷调查和TAM模型的实证研究表明：良好的客户体验、多层次市场需求的满足、技术创新应用等对互联网金融用户选择有显著的影响，而安全性、风险和监管等因素并没有对用户选择行为造成负向影响（施青华、刘兰娟，2015）[3]。同样，张成虎、李霖魁（2015）认为信任和感知有用性是客户选择余额宝的决定因素，感知多维风险（如感知经济风险和感知安全风险）对客户使用意愿的负向影响显著，感知易用性的作用则大幅弱化[4]。刘彬斌（2016）认为影响互联网金融用户忠诚的关键因素是满意，二者呈显著正相关，而网络外部性、感知价值、感知愉悦性与用户忠诚显著相关，但网络外部性与用户满意的影响不显著[5]。

除以上的问卷调查及模型分析之外，对于互联网金融用户选择的影响因素的研究大多以定性分析为主，其中影响分正向和负向两方面。正向影响主要包括互联网金融低成本、及时性和便利性等自身优势方面，负向影响主要包括互联网金融的信息泄露、风险等自身劣势等方面。吴晓求（2015）指出互联网金融的优势主要集中在支付功能、资源配置和融资领域，特别是小微贷款方面[5]。夏政（2015）认为互联网金融能够有效降低信息不对称，进而能够防范道德风险和逆向选择问题，这主要归功于互联网金融在信息搜寻、获取、处理等方面的技术优势[6]。此外，由于互联网金融具有完善的法律保障体系，用户能够长期地监管资金，方便了人们的日常生活，这也是更多的用户选择互联网金融的原因（高岚，2016）[2]。然而任何事物都具有两面性，互联网金融也有自身的劣势，如风险问题、监管、信用缺失等方面。风险问题尤为重要。由于互联网金融中海量客户信息与个人隐私信息通过网络存储和传播，信息安全问题突出，因此存在信息泄露风险和安全风险（王俊、赵国锋，2017）[7]，互联网金融与实体经济逐渐脱钩导致的投机风险，互联网金融网络可能存在漏洞的技术安全风险，互联网金融存在外部监管法律缺失、监管缺位导致的监管风险等等（孙杰、贺晨，2015）[8]。此外，互联网金融还存在不当宣传推介和产品销售，如虚假产品宣传、违规销售等问题（冯乾、王海军，2017）[9]。

2.2 研究假设

从以上研究成果可知，互联网金融用户选择行为的主要影响因素有用户自身特征，如年龄、职业、收入等基本因素，以及互联网金融自身的特征，如便利性、用户体验、安全性及风险、发展前景等。由此提出如下假设：

假设1：年龄越大对互联网金融的使用越少。互联网金融主要借助于互联网和移动通信技术来实现资金融通和支付功能，因此对新技术的使用有一定的要求[10]。年轻人对新事物的接受能力较强，对新技术的使用和适应也较快。

假设2：职业越稳定对互联网金融的使用越多。通常稳定的职业具有稳定的收入来源，互联网金融作为一种方便、快捷的金融模式，是个人和家庭首选的投资理财工具。与职业不稳定者相比，在企事业单位工作的职业稳定者会更多地选择使用互联网金融。

假设3：用户体验越好，对互联网金融的使用越多。传统金融等正规金融机构需要实地排队来办理业务，而互联网金融的操作流程完全标准化，业务处理速度快，足不出户便能解决问题，能有效降低时间和资金成本。因此，良好的用户体验会显著影响互联网金融的用户选择行为。

假设4：便利性增加了用户对互联网金融的选择和使用。根据4C营销理论，企业应充分重视顾客在购买产品过程中的便利性，应该为顾客提供最大的购物和使用便利[11]。因此，客户的便利性体验会增加对互联网金融的选择和使用。

假设5：安全性显著影响互联网金融的用户选择行为，安全性越高，人们对它的使用越多。互联网金融中存在恶意骗贷、“跑路”事件等信用风险，信息泄露等数据安全风险，黑客攻击等技术风险，甚至会面临比传统金融更大的利率风险，以及资金链断裂的支付危机，这些都会扰乱互联网金融的正常运作。

假设6：互联网金融的发展前景显著影响其用户选择行为，发展前景越好，人们对它的使用越多。近几年来，互联网金融迅猛发展，其发展前景被越来越多的人看好，进而有利于形成良好的市场预期。

3 互联网金融用户选择行为分析

3.1 数据来源

本次调研对象为天津市市内六区（和平区、河西区、南开区、河东区、河北区、红桥区）的年龄18～55周岁的居民，调研时间为2017年1月—2017年3月，调研方式为实地随机发放问卷，共发放问卷400份，回收381份，其中有效问卷364份，问卷有效率91%。

对回收的364份有效问卷进行分析，发现互联网金融使用者达到277位，使用率为76%，可见互联网金融这种新兴的金融模式已经得到大部分人的认可，使用较为普遍，覆盖率较高。

3.2 变量设定及描述统计分析

互联网金融用户选择行为以是否经常使用互联网金融来衡量，1表示是，0表示否。

特征变量主要包含以下两个方面：

一是基本特征方面：（1）性别，为虚拟变量，1表示男性，0表示女性。（2）年龄，5表示 18～25 岁；4表示 26～35岁，3表示 36～45岁，2表示 46～55岁，1表示56岁以上。此为定序变量，年龄越大数值越小，反向指标。（3）受教育程度即学历，1表示高中及其以下，2表示专科，3表示本科，4表示硕士及其以上。此为定序变量，学历越高，数值越大，正向指标。（4）职业，虚拟变量，个体户及自由职业者为1，企事业单位员工为0。（5）月收入，1 000元以下为 1，1 000～2 000 元为 2，2 000～3 000 元为 3，3 000～4 000 元为 4，4 000～6 000 元为 5，6 000～8 000元为 6，8 000～10 000 元为 7，1万元以上为8。此为定序变量，收入越多数值越大，正向指标。

二是对互联网金融的认知方面：（6）便利性，互联网金融是否给你的生活带来了便利性，为虚拟变量，1表示是，0表是否。（7）用户体验，互联网金融是否提供了平民金融的良好体验，为虚拟变量，1表示是，0表示否。（8）安全性及风险，互联网金融的安全性，顺序变量，安全为3，一般为2，不安全为1。（9）发展前景，对互联网金融发展前景的认识：3表示认为发展前景较好，2表示认为发展前景一般，1表示认为发展前景不好。此为顺序变量，发展前景越好，数值越大，正向指标。（10）与传统金融的关系，互联网金融与传统金融相互替代为1，相互促进为0。

对互联网金融用户选择行为及相关特征变量的描述统计分析如表1所示。

表1 变量的描述统计分析

通过表1的描述统计分析可知，在调查中，互联网金融用户高达76%，使用率较高。年龄均值为4.382，说明互联网金融用户年龄主要集中在18～35岁之间，而高岚（2016）对此项的调研结果为22～36岁，基本一致[2]。受教育程度的均值为2.511，说明互联网金融用户的受教育程度相对较高。职业的调查结果显示互联网金融用户大多数是企事业单位员工。月收入均值为2.937，说明互联网金融用户的收入状况一般，对于大多数工薪阶层来说，互联网金融是首选。便利性以及用户体验的均值分别为0.824和0.775，说明人们普遍认为互联网金融使用方便，能够为客户提供良好的用户体验。对互联网金融安全性与发展前景认知的均值分别为2.126和2.654，表明多数人认为互联网金融比较安全，并且具有良好的发展前景。与传统金融的关系均值为0.331，说明大部分人认为互联网金融与传统金融是相互促进的。标准差的分析结果显示，除了月收入的标准差较大以外，其他各变量的标准差均在1个标准差范围内，说明用户的月收入差距较大。

3.3 单因素方差分析

利用单因素方差分析研究被调查者相关特征变量（基本信息和对互联网金融的认知）对互联网金融用户选择的差异性影响，其中，用户选择差异性用变量“是否选择使用互联网金融”表示，为简化表表述，以下用Q项代替，单因素方差分析结果如表2所示。

表2 单因素方差分析

在被调查者基本信息的各因素中，除了性别外，年龄、受教育程度、职业和月收入均对“是否选择使用互联网金融”（Q项）有显著差异。性别对Q项的差异不显著，说明互联网金融的使用并不因为性别而存在差异。年龄在5%的显著性水平下对Q项有显著差异，年龄在36～45岁的Q项均值为1①，表明在调查范围内，该年龄段互联网金融使用率100%，而18～25岁的该值为0.719 6。相比年轻人，36～45岁年龄段的人处于事业稳定期，有一定的积蓄可用于投资理财等，对互联网金融的使用较多。45岁以上该值为75%，随着年龄的增大，对互联网金融这一新兴事物的接受程度有所下降。受教育程度在5%的显著性水平下对Q项有显著差异，大专学历的调查者对互联网金融的使用率高达88%，其余学历的该比率均为75%左右。职业在5%的显著性水平下对Q项有显著差异，说明个体及自由职业者与企事业单位人员相比，在互联网金融的使用方面存在显著差异。月收入在1%的显著性水平下对Q项有显著差异，从均值来看，如月收入在3 000～4 000的Q项均值为0.567 6，而月收入在8 000～10 000的Q项均值为0.888 9，可见收入越高，对互联网金融的使用越多。

在对互联网金融的认知各因素中，只有发展前景对Q项有显著差异。在1%的显著性水平下，对发展前景的不同认知对Q项有显著差异。通过均值分析可知，对发展前景不看好或一般者，其Q项均值分别为0.625 1和0.630 2，而对发展前景看好者Q项均值为0.802 2，说明看好互联网发展前景者会较多的选择使用互联网金融。

3.4 用户选择行为的影响因素分析——Logistic回归模型

为进一步分析各变量对互联网金融用户选择行为的影响方向和程度，以互联网金融用户选择行为为因变量，以被调查者基本信息和对互联网金融的认知两方面的特征因素为自变量，运用SPSS19.0软件进行Logistic模型回归分析[12]，结果如表3所示。

表3 Logistic模型回归分析结果

从表3可以看出，在调查者基本信息的因素中，除性别因素外，年龄、学历、职业和收入均对互联网金融的选择有显著影响。性别对互联网金融的选择影响系数为0.299（不显著），说明相对于女性来说，男性更多的使用互联网金融，但这种影响并不显著。虽然男性和女性在互联网金融的使用方面明显不同，通常来讲，男性偏爱证券股票，女性偏爱支付和购物，但在性别方面的使用比例并无太大差异。因此，性别对互联网金融用户选择行为的影响并不显著。年龄对互联网金融用户选择在5%的水平下显著，影响系数为-0.478，说明年龄越大对互联网金融的使用越少，符合假设1。首先，互联网金融的使用需要熟悉移动互联网技术，这对于老年人来说属于新生事物，与年轻人相比更难以接受并学习，如《金融用户分析报告（2016）》指出，30岁以下的年轻人使用移动支付、理财及手机银行的比例达到了60%～80%。其次，老年人对互联网金融产品的安全性认知更低，他们更多的选择去银行办理业务。受教育程度对互联网金融的选择在5%的水平下显著，系数为0.977，说明学历越高越倾向于使用互联网金融。通常，学历越高者的投资理财方式也越灵活，而余额宝、P2P网贷、众筹融资等都比较方便、灵活。因此，作为新兴的金融模式，互联网金融更受到高学历者的青睐。职业对互联网金融的选择在5%的水平下显著，系数为-0.948，说明相比于职业较稳定的企事业单位员工，个体户及自由职业者则不太稳定，其对互联网金融的选择较少。这与高岚的调研结果一致[2]，符合假设2。收入对互联网金融的选择在5%的水平下显著，系数为-0.132，说明收入越高对互联网金融的使用越少。互联网金融的以其较低的投资门槛和灵活的投资周期，能够吸引大部分有理财需求的工薪阶层。但由于互联网金融的安全性，对于高收入的人群来说，传统金融更安全且有更好的体验。

表3中对互联网金融认知的影响因素中，互联网金融带来的便利性及良好的用户体验系数均为正，说明互联网金融带来的便利性及良好的用户体验认知越强，用户越倾向于选择互联网金融，这符合假设3和假设4。由于用户可随时随地使用互联网金融的产品和服务，因此，与传统金融相比，互联网金融的成本更低，但可能由于样本数目的局限性，这种影响并不显著。发展前景对互联网金融的选择影响系数为0.535，且在1%的水平下显著，说明对互联网金融的发展前景越有信心，对互联网金融的使用就越多，符合假设6。根据《中国互联网金融用户分析报告（2015年）》对互联网金融发展前景的调查可知，近一半的网民对其发展前景非常看好，近30%的网民持谨慎乐观态度。可见，网民对互联网金融发展前景的乐观态度对互联网金融的迅猛发展有重要作用。因此，对互联网金融发展前景的认知对用户选择互联网金融的影响显著为正。安全性认知对互联网金融的选择影响为负，而且不显著。此结果与假设5及实际情况有一定的出入，可能与样本选择和样本数目有关。相互关系表示互联网金融与传统金融的关系，回归系数-0.584（显著），说明与二者相互促进相比，认为互联网金融与传统金融相互替代者对互联网金融的使用较少。互联网金融具有方便、快捷、成本低等特点，可以弥补传统金融的许多不足，但是其本身的风险也是不可忽视的一个重要因素，二者理应相互促进，是互补的状态。认为二者相互替代者对二者关系缺乏客观、公正的认识，势必对互联网金融的使用产生负向影响。

4 结论及对策建议

4.1 结 论

本文基于问卷调查数据，采用描述统计、方差分析和Logistic模型对互联网金融用户选择行为的特征及其影响因素进行分析，得到以下结论：

首先，通过描述统计分析和方差分析可知，互联网金融的总体使用率达到76%，覆盖率较高。用户年龄大部分主要集中在18～35岁，职业多为企事业单位员工，受教育程度相对较高，大多数为工薪阶层。在对互联网金融的认知方面，大多数人认为互联网金融安全性较高，能够为客户提供良好的用户体验，具有良好的发展前景。年龄、受教育程度、职业、月收入和对互联网金融发展前景的认知均对“是否选择使用互联网金融”有显著差异。

其次，通过Logistic模型分析，得出如下结论：在基本信息方面，除性别外，年龄、学历、职业、收入对互联网金融的影响均显著。且年龄越大对互联网金融的使用越少，学历越高对互联网金融的使用越多，职业越稳定越选择使用互联网金融，收入越高对互联网金融的使用越少。在对互联网金融的认知方面，便利性及用户体验对互联网金融用户选择的影响为正，只是这种影响并不显著。发展前景对互联网金融选择行为影响显著为正，对互联网金融的发展前景越有信心，对互联网金融的使用就越多。对互联网金融与传统金融的关系的认知也显著影响互联网金融用户选择行为。

4.2 政策建议

目前，互联网金融已被广大用户群体所接受，应用也比较广泛，但互联网金融还存在自身劣势，如风险等。政府必须加强对互联网金融的监管力度，通过制定相应的法律法规，使用户更加放心安全的使用。同时还应加强互联网金融产品和服务的创新，使之更快更好的发展，吸引更多的用户。从用户使用的角度对互联网金融的发展提出以下几方面的发展建议：

第一，为了防范互联网金融的风险，应大力推进金融监管制度建设，建立高效、系统的金融监管协调机制，加强监管力度[13]。由于互联网金融存在严重的风险隐患而导致互联网金融诈骗事件屡见不鲜，这在一定程度上影响用户对其安全性认知，进而对互联网金融用户选择行为也产生一定的影响，也在一定程度上对互联网金融的未来发展前景产生不利影响。因此，应加强对互联网金融的有序监管，不仅使用户能够放心、安全地使用，也为互联网金融的健康稳定发展提供了保障。

第二，为了提高用户的吸引力，应加强互联网金融产品和服务的创新，推出更多的互联网金融模式。更多类型的创新进入互联网金融领域，特别是模式的创新成为其发展的内在驱动力。通过互联网金融创新，能够有效地加强互联网金融在实体经济中的作用和地位，也为客户提供多层次、多元化的金融需求，促进金融资源合理、优化配置。为了消除互联网金融使用中蕴藏的信息泄露风险、信用风险等问题，应充分借鉴现代互联网模式所提供的市场资源配置能力，使更多用户放心地选择并安全地使用互联网金融。

第三，为了使更多的用户选择和使用互联网金融，拓展互联网金融的发展空间，应加强互联网技术在金融领域应用的创新和实践。互联网金融要想吸引更多的客户、拓宽销售渠道、增强抵御风险的能力就必须加强对新兴的大数据应用、移动互联网以及社交媒体等方面的驾驭能力，为互联网金融用户提供更快更好的服务，同时也满足了互联网金融用户多样化的市场需求。

注 释：

① 该数值及3.3中出现的各均值数据为根据问卷调查整理得出，由于篇幅有限，不在文中一一列出。