网上支付方式的调查与影响因素研究

□吴效萱 郭 蓉 秦 瑶 李家琪 张 哲 郭安邦

一、引言

二十一世纪科技日新月异，互联网时代迅速席卷全球。越来越多的国内外学者开始研究网络支付问题。大学生作为时代前沿，随着人数不断扩大，潜在的消费能力越来越强。本文以大学生网上支付方式作为研究对象，建立一套相应的评价模型。

传统的现金交易逐渐被网上支付取代，网络购物平台与网络支付方式结合形成了一种新的购物体系，极大程度上刺激了大学生群体的网上消费水平。国内学者通过研究电子支付发展现状，从不同角度分析得出对该行业相关方面的建议。本文希望从大学生消费者出发，增进其对网上支付的认识，指导支付方式的选择。首先利用大量数据拟合建立线性回归模型，然后提取特征点列进行匹配修正，最终建立评价函数表达式。

二、模型假设和符号说明

（一）模型假设

1.收集的数据真实有效；

2.对不同支付方式评价客观，不存在个人偏见；

3.选取的调查样本充分随机。

（二）符号说明

变量X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 Y1 Y2说明网上支付提供的便捷度网上支付安全等级社会潮流程度个人消费水平等级支付密码遗忘概率不同支付方式兼容程度相关部门监管力度支付的安全保障等级网上支付带来的便捷度网上支付存在的风险

三、问题分析

根据查阅的相关资料，设计调查问卷问题了解当前大学生的支付现状，就不同年级、不同性别、不同城市的大学生消费方式、金额以及体验过程展开调查，通过回收问卷采集基本信息作为样本。进一步对样本信息检验校正并分析整理以确定大学生网上支付方式与相关影响因素之间的定性关系。

在定性关系的基础上，运用概率论与数理统计理论，借助SPSS软件进行多元回归分析以及主成分分析、因子分析确定网上支付方式的选择与影响因素之间的相关系数，建立针对不同人群的不同函数关系，最终建立大学生消费者网上支付方式使用意愿与便捷性、信誉、完善程度、成本等因素的回归方程模型，增进对网上支付的认识，同时为商家和消费者提供更加有理有据的建议。

四、模型建立

（一）定性分析

整理问卷调查数据，利用SPSS软件对原始数据进行可靠性分析，结果如表1。

表1 问卷数据可靠性分析可靠性统计

个案处理摘要

因为表1中的克隆巴赫系数为0.075，所以确保了原始数据及之后结果的准确性。

大学生主观或客观因素是否影响网上支付，这些变量间的关系非连续变量而是等级变量。问卷调查每道题中的选项并非特定数值，而是有序变量，取值表示观测对象的某种顺序关系，也是基于“质”因素的变量，而不是典型的数据变量。因此选择Kendall’s等级相关方法进行变量间的相关分析。

（二）定量分析

我们做了关于网上支付方式中遇到的问题及建议的各个选项之间的相关性分析，结果见表2，表中标记出了相关性显著较大的一组数。

从表2标注中可以看到大学生的客观条件，如：所处年级、性别、大学所处城市等，与大学生支付方式的选择以及支付的满意程度之间没有显著的相关性。但网上支付过程中，诸如支付密码遗忘、安全隐患支付方式不兼容等主观因素问题都不同程度的出现过。因此主观性因素较大程度地影响了支付方式的选择，所以本文选择主观因素作为此次调查的研究内容。

表2 支付方式与客观因素相关性分析

您的年龄是：您的性别是：肯德尔tau_b 您就读的大学位于几线城市：您平均每个月的消费总金额大约是多少元：相关系数显著性（双尾）N相关系数显著性（双尾）N相关系数显著性（双尾）N相关系数显著性（双尾）N您的年龄是：1.000_166.164.026 166.124.077 166-.068.319 166您就读的大学位于几线城市：.124.077 166.013.858 166 1.000_166-.200.004 166您的性别是：.164.026 166 1.000_166.013.858 166-.052.398 166您平均每个月的消费总金额大约是多少元：-.068.319 166-.062.398 166-.200.004 166 1.000_166您更多使用的是网上网上支付还是现金支付：-.093.207 166-.071.361 166-.088.239 166.004.951 166您对网上支付体验的满意度：-.082.243 166-.042.570 166.015.835 166.063.366 166

由定性分析虽然可以粗略确定相关影响因素对大学生选择网上支付方式的干扰程度大小，但无法决断全部影响因素是否都对大学生网上选择支付方式起着决定性作用，甚至将一些干扰程度小的成分因子也作为问题模型的一部分，无疑造成一种累赘，因此应当对模型进行定量分析，对模型适当进行简化。

简化过程采用分层的思想，将庞大复杂的问题转化为若干较小的局部问题。从表2标注中可以看到，大学生的客观条件，如：所处年级、性别、大学所处城市等，与大学生支付方式的选择以及支付的满意程度之间并没有显著的相关性，所以选择主观因素作为此次调查的研究内容。我们对主观因素进行层次化，对个人网上支付方式及其影响因素做定量分析。

关于主观因素，可将其分为积极因素和消极因素。积极因素指网购前后消费额度的变化、网购货物送达时间、网购商品种类等；消极因素指网上支付过程遇到的问题，如支付密码遗忘，网络安全隐患，支付方式不兼容，管理混乱、假冒伪劣商品多，售后服务差、物流和快递有缺陷等。

选取表2中的积极因素数据，通过SPSS软件对其进行分析，如下表3。

表3 积极因素线性拟合分析

系数Q7_1 Q7_2 Q7_3 Q7_4未标准化系数B 2.035.299.841.506标准误差.052.356.407.213标准化系数Beta.562.166.182.216标准误差.078.078.078.078 t 39.02.838 2.064 2.371显著性.800.403.041.019

通过表3数据观察到，将用户的体验满意度和影响用户使用过程中的积极因素进行线性回归拟合后，得到了拟合优度R=0.849，R2=0.721，拟合程度较好，且表中Anova表示方差分析结果，主要看F（方差分析）和sig（显著性差异）两个值，这是一个对整个回归方程的总体检验，指的是整个回归方程有没有使用价值（与随机瞎猜相比），其F值对应的sig值为0.004小于0.05，可以认为回归方程是有用的。

在一定的误差范围内认为满足函数表达式：

选取表2中的消极因素数据，通过SPSS软件对其进行分析，如下表4。

表4 消极因素线性拟合分析

系数Q11_选项3 Q11_选项2 Q11_选项1 Q11_选项4未标准化系数B.664.386.375.913标准误差.179.187.198.169标准化系数Beta.150.102.067.307标准误差.041.049.036.057 t 3.712 2.060 1.893 5.389显著性.000.041.060.000

ANOVA

通过表4数据观察到，将用户的体验满意度和影响用户使用过程中的消极因素进行线性回归拟合后得到R=0.922，R2=0.850，拟合程度较好。与表3分析方法相同，其F值对应的sig值为0.006小于0.05，所以认为回归方程是有用的。

在一定的误差范围内认为满足函数表达式：

在该模型中，充分考虑到了不同特征类型大学生的支付现状，并据此优化了建立的线性回归模型，使函数的使用范围更加广泛。

五、算法设计

（一）算法思想：因子分析

运用主成分分析法对所有因素进行分析，目的是提取出对大学生选择支付方式具有显著影响的因子，这些因子是大学生选择不同支付方式时考虑的关注点，应该同时作为商家和各种支付平台的关注焦点。

（二）程序框图

在初始推断和相关分析的基础上，我们研究的各变量之间关系如下图所示：

六、模型评价

（一）模型优点

在我们优化出最终的线性回归模型中，比较充分考虑到了不同特征类型大学生的支付现状。针对影响大学生网上支付方式的诸多因素进行分类，并结合实际情况，及时摒弃对支付方式影响不大的客观因素，在此基础上分别研究主观因素中的两个方向的因子，具有鲜明的目的性。最终线性模型有望解决如今网上支付方式繁多且使用不便的弊端，为净化网络环境，优化网上支付方式提供指导意义。

（二）模型缺点

由于技术和时间的局限，我们所得到的线性模型还存在很多缺点，希望在今后的研究中能在此些方面改进，如：

第一，时代的发展日新月异，网上支付尚处于发展阶段，本文建立的函数模型适用于当前社会，并不能适应时代瞬息万变的发展局势。

第二，在新事物发展变化的过程中，最终影响大学生支付方式的因素多而杂乱，各变量之间也可能存在相关性，产生复合影响，我们所做的模型，忽略了此方面的作用，有待继续改进。

第三，基于线性关系的方向，我们得到了最后的模型，然而同样的，我们也可以使用拟合度更高的非线性模型建模，比如，二次函数、指数函数、根式函数等，在逐步探索变量间的相互关系后，应用合适的非线性模型势必取得更佳的模型解释效果，然而暂时还未能实现。