基于TAM模型的互联网金融产品用户采纳影响因素研究

发布时间：2017-08-09 15:10

  本文关键词：基于TAM模型的互联网金融产品用户采纳影响因素研究

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【摘要】：随着国民经济的发展和居民收入的增加,人们的理财意识越来越强,不再将低回报率的储蓄存款作为投资理财的主要选择,而是对资产的保值增值越来越青睐,各类理财产品应运而生。互联网金融产品是互联网技术与金融产品的创新融合,它借助互联网及移动通信技术,本着互联网公开、透明、共享的特点有利提高了金融产品的透明度,降低了信息不对称而产生的交易风险;且交易平台网络化,省去了开设营业网点的资金投入和运营成本;弥补了部分金融服务盲区,使交易参与者更加大众化,更加有效地实现了资源的优化配置,无论从广度还是深度都给我们日常生活和传统金融体系带来了深刻变革。余额宝作为互联网金融产品的典型代表,是由天弘基金和支付宝平台共同打造的“T+0”模式货币基金。其依靠支付宝雄厚的平台资源,可以很快归集存放在支付宝账户的短期小额资金,且用户不但可以获得稳定而高于活期存款的收益,还可以实时用于消费支付以及转账。但是余额宝的户均持有额仅为3000元左右,大额资金理财,更多的用户会顾及安全问题而选择银行。银行类互联网理财产品其收益性和流动性与余额宝相当,且银行的信誉以及多年经营积累的口碑是余额宝所无法比拟的,风控能力和投资能力也略胜一筹,可是门槛较高,使得一些小额理财的“长尾人群”无法加入。那么面对两类互联金融产品用户考虑的因素有哪些?这些影响因素中哪些又是用户较为关注的?知晓这些答案对互联网金融企业了解用户需求,制定个性、专业化的营销方案具有重要意义。基于此,本文以余额宝及银行理财产品为例,从用户视角出发,探究影响用户对互联网金融产品采纳的因素。本研究通过对国内外相关领域文献的研究和整理,以技术接受模型(tam)为基础,结合感知有用性、感知易用性、感知风险、感知利益、社会影响及使用态度等变量构建了互联网金融产品用户采纳影响因素的研究模型,并通过问卷调查的方式收集了533份问卷,在确保一定信度和效度的基础上对数据进行实证分析。通过实证分析和讨论,本研究主要得出以下结论:(1)影响用户对互联网金融产品使用态度的因素包括感知有用性和感知利益。感知易用性对用户采纳互联网金融产品的态度并不显著,但是对感知有用性影响显著,并通过感知有用性间接影响使用态度。感知风险仅与余额宝用户的使用态度呈显著的负向影响。(2)影响用户对互联网金融产品行为意向的因素包括社会影响和使用态度两个因素。且感知有用性、感知易用性、感知风险和感知利益都通过使用态度间接地影响互联网金融产品的行为意向。(3)余额宝和银行理财产品对各影响因素的调节作用存在差异。感知易用性对余额宝及银行理财产品的影响均不显著,感知风险因素仅对余额宝用户采纳影响显著,对银行理财产品的影响不显著。感知有用性、感知利益对余额宝使用态度影响的显著性要高于银行理财产品,社会影响因素对余额宝行为意向的影响也要显著高于银行理财产品。(4)基于对影响用户互联网金融产品采纳的各因素深度剖析,提出了具体管理建议:第一,以长尾用户需求为导向,关注用户体验的提升;第二,拓宽宣传广度,加大宣传力度,普及互联网理财知识;第三,提升客户信息及资金安全度,降低客户使用顾虑;第四,构建有效监管机制,完善行业法律法规。
【关键词】：互联网金融产品 技术接受模型 采纳行为 影响因素
【学位授予单位】：贵州师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：F724.6;F832.2
【目录】：

• 摘要5-8
• ABSTRACT8-12
• 第一章 绪论12-17
• 第一节 研究背景与意义12-13
• 一、研究背景12
• 二、研究意义12-13
• 第二节 研究内容与方法13-15
• 一、研究内容13-14
• 二、研究方法14
• 三、技术路线14-15
• 第三节 研究创新点15-17
• 第二章 文献综述17-25
• 第一节 互联网金融产品的内涵及研究现状17-19
• 一、互联网金融产品的内涵17-18
• 二、互联网金融产品的研究现状18-19
• 第二节 用户采纳互联网金融产品相关理论研究综述19-21
• 一、理性行为理论19
• 二、计划行为理论19-20
• 三、技术接受模型20-21
• 第三节 互联网金融产品用户接受影响因素相关研究21-23
• 一、社会影响21-22
• 二、感知风险22-23
• 三、感知利益23
• 第四节 文献评述23-25
• 第三章 互联网金融产品用户接受模型研究设计25-33
• 第一节 研究构思与理论模型25-26
• 第二节 研究假设26-29
• 一、主效应假设26-28
• 二、调节效应假设28-29
• 第三节 问卷的设计与调查29-31
• 一、调查对象29-30
• 二、问卷设计30-31
• 第四节 数据分析方法31-33
• 第四章 互联网金融产品用户接受模型实证分析33-50
• 第一节 描述性统计分析33-34
• 第二节信度分析与效度分析34-39
• 一、信度分析34-35
• 二、效度分析35-39
• 第三节 结构方程模型分析39-41
• 第四节 研究结论41-46
• 一、主效应假设检验42-44
• 二、不同理财产品调节作用差异检验44-46
• 第五节 管理建议46-49
• 第六节 研究小结49-50
• 第5章 总结与展望50-52
• 第一节 主要研究结论50-51
• 第二节 研究不足与展望51-52
• 参考文献52-57
• 附录一57-59
• 附录二59-61
• 攻读硕士期间发表学术论文情况61-62
• 致谢62-63

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本文编号：645901