基于UTAUT的移动支付用户接受模型研究

发布时间：2017-08-29 19:23

  本文关键词：基于UTAUT的移动支付用户接受模型研究

  更多相关文章： 移动支付 UTAUT 用户接受 支付场景

【摘要】：移动支付作为新支付手段,是计算机通信技术与移动电子商务相结合的产品。它不仅提高了支付时的用户体验,而且为互联网公司、运营商、第三方支付机构和服务商带来了新的机会,逐渐在全球受到了各方的关注。近年来,全球移动支付产业发展迅速,实现了用户数量和交易规模快速增长。在2013年,中国移动互联网市场实现了快速发展,并为移动支付市场放量奠定了一定的基础。移动智能终端快速普及,手机和智能手机用户规模分别达到13.04亿和7.24亿,移动互联网特别是移动电子商务的快速发展带动移动支付需求快速增长。经过近几年的积极布局,智能终端、移动互联网技术、资本企业和产业链在移动支付领域得到飞速发展,中国移动支付行业将在2014年度交易规模突破2000亿元。支付手段的电子化和移动化是不可避免的必然趋势。与此同时,移动支付也面临着信用体系、技术实现、产业链成熟度、用户使用习惯等方面的瓶颈。 这篇论文主要是研究影响用户接受移动支付的因素。为了研究用户对移动支付的行为意愿和使用行为,本论文的基础模型是选用由Venkatech提出的整合型技术接受和使用模型(UTAUT),本文将支付场景加入到模型中作为影响用户使用移动支付的因子之一,另外结合感知风险理论提出了影响移动支付用户行为的因素以及研究假设。之后采用实证研究的方法,运用统计分析软件SPSS和结构方程模型对最终数据进行统计与分析,并对假设的影响因素进行了检验。研究结果表明,用户的绩效期望、努力期望、感知风险、支付场景以及使用移动支付过程中的促进因素对用户使用移动支付的意愿有显著正向影响。最后,基于模型的分析结果,从提升用户感知有用性、降低用户感知风险、重视社会影响力度、扩大支付场景、拓展业务领域等方面给出移动支付业务推广提出建议。 根据问卷调查和结构方程建模最后得出影响用户使用移动支付意愿的主要因素是绩效期望、努力期望、感知风险、支付场景,根据数据分析发现用户不使用移动支付的原因主要是不了解移动支付服务和担心财产安全,而使用移动支付服务的原因主要是使用方便快捷,并且不受地域约束及节约时间。
【关键词】：移动支付 UTAUT 用户接受 支付场景
【学位授予单位】：广东工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：F724.6;F49
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-7
• 目录7-11
• Content11-14
• 第一章 绪论14-19
• 1.1 研究背景14-15
• 1.2 研究目的15
• 1.3 研究意义15
• 1.4 研究创新15-16
• 1.5 研究方法16
• 1.6 研究内容16-17
• 1.7 论文框架17-19
• 第二章 基本理论回顾19-34
• 2.1 移动支付的基本概念19-24
• 2.1.1 移动支付的定义19-20
• 2.1.2 移动支付的分类20-22
• 2.1.3 移动支付的特点22
• 2.1.4 移动支付的市场运营环境22-24
• 2.2 用户技术接受模型理论综述24-31
• 2.2.1 理性行为理论(TRA理论)24-25
• 2.2.2 计划行为理论(TPB理论)25-26
• 2.2.3 技术接受理论(TAM理论)26-27
• 2.2.4 技术接受理论2(TAM2理论)27-29
• 2.2.5 整合型技术接受与使用模型(UTAUT模型)29-31
• 2.3 感知风险理论综述31-33
• 2.3.1 感知风险理论的概念31-32
• 2.3.2 感知风险理论的维度32-33
• 2.4 本章小结33-34
• 第三章 研究模型框架与假设提出34-42
• 3.1 基于UTAUT的移动支付用户接受模型34-35
• 3.2 模型研究变量及测量维度35-39
• 3.2.1 绩效期望36
• 3.2.2 努力期望36
• 3.2.3 社会影响36-37
• 3.2.4 感知风险37
• 3.2.5 支付场景37-38
• 3.2.6 促进因素38
• 3.2.7 使用意愿38
• 3.2.8 使用行为38-39
• 3.3 模型假设39-41
• 3.3.1 绩效期望与使用意愿39
• 3.3.2 努力期望与使用意愿39-40
• 3.3.3 社会影响与使用意愿40
• 3.3.4 感知风险与使用意愿40
• 3.3.5 支付场景与使用意愿40-41
• 3.3.6 促进因素与使用行为41
• 3.4 本章小结41-42
• 第四章 问卷设计与前测42-50
• 4.1 潜在变量的设计42-43
• 4.2 问卷设计和前测43-49
• 4.2.1 问卷结构设计43-44
• 4.2.2 问卷前测44-49
• 4.2.2.1 样本描述性统计44-45
• 4.2.2.2 前测样本数据的信度分析45-46
• 4.2.2.3 前测样本数据的效度分析与因子分析46-49
• 4.2.3 前测问卷的修正49
• 4.3 正式问卷发放与回收49
• 4.4 本章小结49-50
• 第五章 数据收集与实证分析50-60
• 5.1 描述性统计分析50-51
• 5.2 信度分析51-52
• 5.3 效度分析52-54
• 5.4 模型假设检验分析54-58
• 5.4.1 模型辨识54-55
• 5.4.2 数据拟合和模型55-56
• 5.4.3 模型假设检验56-58
• 5.4.4 模型假设检验总结58
• 5.5 研究结论58-60
• 第六章 研究结论及建议60-65
• 6.1 移动支付业务运营建议60-63
• 6.1.1 提升用户的感知有用性60-61
• 6.1.2 降低用户感知风险61
• 6.1.3 重视社会影响力度61-62
• 6.1.4 扩大支付场景62
• 6.1.5 拓展业务领域62-63
• 6.2 研究不足及下一步的研究计划63-64
• 6.2.1 研究不足63
• 6.2.2 下一步研究计划63-64
• 6.3 本章小结64-65
• 参考文献65-69
• 攻读学位期间发表的论文69-71
• 致谢71-72
• 附录72-74

【引证文献】

中国期刊全文数据库 前1条

1 刘影;范鹏飞;;基于UTAUT理论的物联网应用用户接受实证研究[J];南京邮电大学学报(社会科学版);2016年01期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 陈洋;基于移动支付服务价值的互联网支付用户渠道转移行为研究[D];江苏大学;2016年

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 周珊;移动支付使用者接受研究[D];北京印刷学院;2015年

2 徐亮;O2O电子商务模式下消费者行为研究[D];上海大学;2015年

，

本文编号：755023