双边市场视角下零售商移动支付采纳研究

张向宁，孙秋碧

（福州大学经济与管理学院，福建福州350116）

一、引言

中国互联网络信息中心（CNNIC）2017年8月发布的《第40次中国互联网络发展状况统计报告》显示，我国手机网民规模达7.24亿人，较2016年底增加2 830万人，网民中使用手机上网人群占比由2016年底的95.1%提升至96.3%，上网设备进一步向移动端集中。随着移动网络的不断完善以及智能手机的进一步普及，移动互联网应用向用户各类生活需求深入渗透，移动支付等应用商务需求越来越大。移动支付出现以来，市场呈现出了银行、第三方支付、通信运营商等三大移动支付服务提供商竞争合作的局面。随着移动支付市场的迅速发展，为争夺市场，三大移动支付服务提供商不断加大投入，市场竞争日趋激烈，三分天下的格局逐渐显现。[1]

随着市场不断变革，移动支付服务提供商已不仅只是为消费者提供产品或服务，而是为供需互补的双边群体（零售商和消费者）提供平台，从单边市场主导者转变为双边市场的服务提供者。移动支付服务提供商通过不同的市场策略，可促使零售商和消费者在平台上交互，既能满足消费者需求，实现零售商效用，还能使自身利益最大化，实现双边市场下的多方共赢。然而现实情况是，在移动支付服务提供商方面出现了收支不平衡、客户流失等问题，零售商存在着平台未充分使用问题，消费者存在着对平台选择困难、操作不便等问题。究其原因，技术未被充分采纳、规模效应不明显仍是重要原因之一，但哪些因素会影响零售商和消费者采纳移动支付并不确定。因此，有必要分别从零售商和消费者角度整合相关理论来构建移动支付采纳的影响因素模型，从而明确影响移动支付采纳的因素以及在双边市场下群体间的相互影响。

二、文献综述

（一）双边市场

罗切特（Rochet）等[2]率先提出了双边市场这一概念，指出具有网络外部性的市场都存在双边市场表征，平台利润来源于双边互动。赖特（Wright）[3]、阿姆斯特朗（Armstrong）等[4]从交易模式、价格结构非中性及网络外部性方面对双边市场进行了规定。在特征方面，关注的不仅是平台经济行为，还有买卖双方行为，双边市场具有需求互补性、交叉网络外部性及价格结构非中性的特征[5-6]。在类型方面，主要从平台行为功能、所有权、市场复杂程度、竞争情况等方面进行划分，其中埃文斯（Evans）[7]根据行为功能将其分成市场制造型、受众制造型和需求协调型的分类方法因为相对科学而得到学者们的认可。在市场行为方面，主要围绕定价、一体化和差异化进行研究，且以定价为主。[8]阿姆斯特朗等[4]通过引入网络外部性建立两步定价模型，其最大贡献是提出了不对称定价。国内学者多是在阿姆斯特朗的基础上进行拓展研究，如郭三党等[9]研究了在组间网络外部效应和正负不对称组内网络外部效应共同作用下的网络团购定价策略。

（二）移动支付采纳

移动支付采纳属于信息技术采纳范畴，信息技术采纳已形成来源于理性行为理论（TRA）的以技术接受模型（TAM）为核心并在其基础上进行扩展的采纳模型，文卡特斯（Venkatesh）等[10]综合了理性行为理论8个模型提出了整合性技术接受模型（UTAUT），解释了行为意愿70%方差，从此整合模型成为信息技术采纳的主要研究方向。波斯提（Pousttchi）[11]较早通过问卷调查验证了成本、安全、便利性对于个人采纳的影响。弗朗西斯科（Francisco）等[12]基于技术接受模型验证了社会影响、主观规范、信任、感知易用性、感知有用性、态度、风险的影响。里卡多（Ricardo）等[13]以整合性技术接受模型为基础验证了期望行为、期望努力、社会影响、感知风险、感知成本对行为意愿的影响。蒂亚戈（Tiago）等[14]结合整合性技术接受模型2代和创新扩散理论（IDT），验证了期望行为、期望努力、社会影响、便利环境、娱乐动机、感知技术安全性的影响。国内研究起步较晚，曹媛媛[15]基于任务技术匹配（TTF）模型视角对企业采纳移动支付进行了定性研究。朱阁等[16]从价值理论模型出发，验证了功能价值、社会价值、感知风险、感知费用通过中介变量态度对采纳意愿的影响。刘百灵等[17]基于交换理论和双因素理论，验证了资金激励、感知愉悦性、信息质量、企业信誉、隐私政策有效性等对感知利益、风险的影响，进而影响采纳意愿。

（三）述评及研究视角

上述文献对双边市场、移动支付采纳进行了研究，但同时还有些问题值得探讨。其一，对具有双边市场特征的信息技术采纳关注不够；其二，从消费者角度分析影响移动支付采纳的研究较多，也形成了相对固定的研究范式，但对零售商采纳的关注较少；其三，对零售商采纳的研究大多数还停留在对个体层面态度、意向的分析，将其视为组织采纳来研究的较少。与原有研究相比，本文可能存在的贡献是：其一，以应用于组织采纳的任务技术匹配模型为基础，融入创新扩散理论中的关键变量以及对零售商决策起重要作用的成本因素，构建零售商采纳移动支付的影响因素模型；其二，对具有双边市场特征的信息技术采纳提供一个研究范式；其三，以双边市场为理论基础，探讨需求互补性、交叉网络外部性特征下双边用户间的影响机理。需要说明的是，尽管大多数学者关于消费者采纳的研究未考虑到双边市场问题，但由于消费者采纳的影响因素研究相对成熟，且基于双边市场特征提出的影响双边用户采纳的关键变量（即另一端用户行为意愿）是一致的，因此本文仅从零售商端来研究双边市场下的移动支付采纳问题。

三、研究理论与假设模型

文卡特斯等提出整合性技术接受模型时分析了信息技术采纳背后所遵循的基本逻辑，即认知信念影响行为意愿，进而影响使用行为。在任务技术匹配模型中呈现了认知信念直接影响使用行为的逻辑，但最终的实证结果却表明认知信念对使用行为的影响很小。[18]其中重要的原因就是缺少行为意愿这一中介变量，因此本文采用认知信念、行为意愿、使用行为的分析逻辑。

（一）基于信息技术采纳的影响因素分析

创新扩散理论在移动支付领域的应用相对于其他采纳理论有三点优势：一是移动支付最终采纳属于创新扩散问题，而创新扩散理论正是创新扩散的经典理论；二是零售商对移动支付兼容性的需求大，兼容性是移动支付与其他系统结合最重要的指标，而它正是创新扩散理论的特殊指标之一；三是创新扩散理论不仅适用于个人采纳，更适用于组织采纳。对零售商采纳的研究对象虽然是管理者个人，但管理者主要考虑组织利益，这与任务技术匹配模型以任务为导向的研究逻辑相符。创新扩散理论和任务技术匹配模型在单独解释组织采纳过程中存在一些不足，如创新扩散理论在解释实际应用中，缺少对任务的关注；任务技术匹配模型在任务技术匹配与使用行为之间缺乏沟通，无法反映其作用于组织行为的内在机制。因此，本文将创新扩散理论和任务技术匹配模型结合，这一思路也得到了不少学者的认可，如邓朝华等[19]、基姆（Kim）等[20]基于创新扩散理论和任务技术匹配模型对企业移动服务、个人信息系统采纳分别进行了实证研究。

1.零售商采纳移动支付的结果变量

使用行为（UB）是个人或组织利用移动支付的实际行为，行为意愿（BI）是零售商使用移动支付主观意向的强烈程度。在信息技术采纳领域，无论是自我报告测量还是实际使用测量，行为意愿与使用行为间的强相关系数都为0.50左右。基于以上分析提出以下假设：

H1：行为意愿对使用行为有正向影响。

2.零售商采纳移动支付的前因变量

相对优势（RA）是零售商所感知到的移动支付相对于其他技术的优势程度，包括经济效益、社会效益、时间节约等，实际上，为了与任务技术匹配模型保持一致性，本文主要考虑的是在效率、效果或质量方面的优势程度。零售商通过移动支付能快速完成交易，无需识别真假币，支付效率高，综合费率低，财务风险低，还可快速获取消费者信息，这些优势会促使零售商有更强的采纳意愿。兼容性（COM）是移动支付与零售商的价值观、经验和需要的一致程度，属于认知兼容，而与其他技术的一致程度则属于技术兼容，两个层面的兼容既考虑了潜在采纳者，还考虑了技术本身，对于零售商采纳移动支付的行为意愿都扮演着重要角色。复杂性（CPL）是零售商感知到移动支付被使用和理解的难易程度，在很多研究中复杂性都被认为是采纳决策的阻碍者。使用复杂性的创新技术来完成工作任务需要花费更多的时间、更多的努力，这将消极影响潜在采纳者的满意度，从而影响其采纳意愿。基于以上分析提出以下假设：

H2a：相对优势对行为意愿有正向影响。

H2b：兼容性对行为意愿有正向影响。

H2c：复杂性对行为意愿有负向影响。

任务技术匹配是移动支付在协助零售商完成一系列工作中表现的程度，是零售商任务需求、能力及移动支付三者之间的一致性程度。在此前理性行为理论、技术接受模型的研究中，都认为诸如感知有用户性等认知信念对使用行为的影响是通过行为意愿这一中介变量来体现，而任务技术匹配正是这样的认知信念，如在移动产品领域，任务和技术的匹配好，将鼓励用户的使用意愿，相反则会减少用户的使用意愿。[21]当认为某一特定技术与组织希望完成的任务相匹配时，这一技术对于完成工作任务是有用的，可以体现出自己的相对优势。当组织的任务和技术相匹配时，在技术方面投入的时间和精力就会减少，对这一技术的掌握就会更全面。有学者还整合技术接受模型和任务技术匹配模型对慕课（Mooc）的使用意愿进行研究，证明了任务技术匹配对感知有用性、易用性的正向影响。[22]因为相对优势、复杂性与感知有用性、感知易用性的相似（相反）定义和测量，我们认为任务技术匹配通过中介变量相对优势和复杂性影响行为意愿。基于以上分析提出以下假设：

H3a：任务技术匹配对行为意愿有正向影响。

H3b：任务技术匹配对相对优势有正向影响。

H3c：任务技术匹配对复杂性有负向影响。

感知成本（PC）是零售商采纳移动支付在经济和认知努力方面的投入程度，一般来说，移动支付服务提供商对零售商的收费按照两步制进行，包括前期的一次性投入以及按交易额或者交易次数收取的费用，除了这些收费以外，零售商还需要投入大量的人力和物力，对人员进行培训，这影响着零售商利润，进而影响零售商决策。有不少学者研究了成本和创新扩散之间的关系，如洪（Hong）等[23]发现，潜在采纳电子商务的管理者面对巨额操作成本时是非常不愿采纳的。基于以上分析提出以下假设：

H4：感知成本对行为意愿有负向影响。

（二）基于双边市场特征的影响因素分析

从价格结构非中性的角度来看，阿姆斯特朗等[4]向平台两边收取注册费或者采用两步收费制的定价模型，解释了平台不对称定价的机理。双边市场定价的原则是为了吸收更多双边用户聚集在市场和平台上，不拘泥于某一方的盈亏，往往采用的是不对称定价，以低价甚至补贴的形式培养客户，通过网络外部性效应吸引更多的客户到平台，并在另一边收取较高的费用以保证平台的收入和盈利。平台面对存在网络外部性以及需求价格弹性不同的两边用户，定价的核心问题在于为平台吸引尽可能多的用户。目前，移动支付服务提供商大多是通过采取对零售商高收费、对消费者低收费的定价方式来进行。实际上，对消费者是按照交易情况收取交易费用，如流量费、资金转出费，而设备费、功能费等免收；对零售商按照两步收费制，一方面收取注册费或接入费，另一方面按照交易情况收取交易费用。

移动支付平台的消费者和零售商分别用C和M表示，其使用平台的效用为Uc和Um，Nc和Nm分别为平台两边的用户数量，Cc为平台对消费者每次交易的成本，Cm为平台对零售商每次交易的成本，Cmm为平台对零售商提供服务的固定成本。平台对消费者收取的交易费为Pc，对零售商收取的注册费为Pmm，交易费为Pm，Pc和Pm与交易次数有关，设消费者和零售商的交易次数在区间[0，tc]和[0，tm]上服从均匀分布，λ为用户搜索到合适交易对象的概率，αc为零售商对消费者的外部性强度系数，αm为消费者对零售商的外部性强度系数。根据以上可列出如下关系式：

消费者的期望效用：

零售商的期望效用：

从式（1）、式（2）可知，消费者和零售商采纳移动支付的基本前提是完成交易的净剩余大于零，期望效用不为负，即：

其中双边用户人数与效用大小正相关，即

可得平台的利润函数为：

由式（1）、式（4）推出：

由式（2）、式（3）推出：

显然，平台一方的效用不仅和自身的交易费有关，还和另一边的收益和网络外部性强度有关。

将式（3）、式（4）代入式（5），可得平台的利润函数为：

当π对Uc和Um分别求偏导数为0时，移动支付服务提供商获取最大利润，此时的消费者和零售商使用平台的效用分别为：

由式（7）、式（8）可推出平台利润最大化时对消费者和零售商的价格结构如下：

从式（9）可知，当αm足够大时，平台对消费者收取的交易费Pc可以很小，甚至是负数（补贴），从而吸引消费者使用；当消费者人数增加，根据式（2），零售商使用平台的效用上升，平台就能对零售商收更高的费用，从而弥补对消费者的成本支出，这与目前大多数移动支付服务提供商所采取的定价策略是一致的。由式（9）、式（10）可知，平台对双边用户的定价与成本（正相关）、对对方网络外部性强度（负相关）以及需求价格弹性（负相关）的关系。因此，平台在定价时需综合考虑零售商和消费者的感知成本以及双边网络外部性的差异，尤其是消费者对零售商网络外部性强度大时，消费者行为意愿对零售商行为意愿将产生较大影响，平台定价倾向于对零售商收取较高费用。根据平台两边的效用函数可以判断，任何一方在交互中获得的效用不仅和自身的交易费用有关，还和另一边用户的效用和网络外部性有关。也就是说，不论处于双边市场平台的哪一边，为获取最大效用，一方面要降低自身使用平台的成本；另一方面要通过各种手段吸引另一边用户的积极参与，使得另一边用户在双方的交互中，为本边用户提供效用。在这种不断的交互中，双边最终达到一种平衡，这正是双边市场需求互补性和交叉网络外部性特征的重要表现。

因此，移动支付平台两边零售商和消费者的效用不仅取决于自身投入及同类用户规模，还依赖于对方规模。对零售商而言，越多的消费者有采纳意愿，就越有必要考虑采纳，才能让客户有好的体验，否则客户将流失；反之，消费者如果不予采纳，那么零售商使用移动支付所付出的成本就无法通过交易来弥补，零售商也会无意采纳。因此，消费者采纳移动支付的行为意愿（CBI）影响零售商采纳移动支付的行为意愿（BI）。基于以上分析提出以下假设：

H5：消费者采纳行为意愿对零售商采纳行为意愿有正向影响。

四、实证分析

（一）数据分析方法

本文的重点是确定影响零售商采纳的主要因素以及各因素的影响程度，必须在数据可靠的基础上选择一个适用的统计分析方法。信息技术采纳研究应用最多的方法是结构方程模型（SEM），相对于传统统计分析方法，结构方程模型可以通过设定显变量的方法测量认知、组织环境等难以测量的潜变量，允许各指标中存在测量误差，且能处理多个因变量，可对因子结构和因子关系同时进行估计。因此，本文利用结构方程模型来对移动支付采纳进行研究。

（二）变量定义及问卷构成

本文中的测量大多来自国外相关研究，对成熟量表进行双向翻译，对少数无现成测量的，则根据有关文献与学者建议确定变量测量，形成问卷初稿。然后，对来自高校和企业的5位信息化专家进行访谈，对量表表述进行修改，用修改的问卷随机抽取部分零售商进行预试并完善问卷，形成最终问卷，涉及8个变量，所有变量均采用李克特7级量表。

（三）数据收集和描述性统计

本文通过问卷调查的形式收集数据，由于研究对象是零售商，而具体填写问卷的为组织中的个体，这些个体往往容易带有个人的主观感受，可能会导致问卷数据仅反映个人的感知特征而不是组织的行为特征，而且容易受到群体中其他用户的影响。因此，本文以市场、销售、财务等部门的管理人员或零售商负责人中对移动支付有一定了解的人作为关键知情人，以这部分人为调查对象，在福建省范围内通过现场发放和网络发放相结合的方式向零售商发放问卷，调查时间为2016年9月至12月。共发放问卷400份，实际回收问卷311份，对于变量问项都缺失的问卷予以删除，个别测度缺失的通过均值替换，形成有效问卷307份，有效回收率76.75%。从样本描述性统计看，50%以上的零售商成立2年以内，76.87%的零售商支持使用移动支付进行结算；微信支付和支付宝使用比例分别为78.81%和83.47%，银联推出的云闪付虽然占比不高（13.14%），但让我们看到了近距离无线通信（NFC）支付的发展空间。

（四）数据质量评估

在以自我报告形式收集数据的问卷调查中，容易出现共同方法偏差和不回复偏差。本文通过匿名、随机排列顺序、专家访谈以及预试修改来控制共同方法偏差，并使用Harman单因素检验数据，不存在只析出一个因子或某个因子解释力特别大的情况，严重共同方法偏差也不存在。问卷通过人工发放，存在不回复样本，本文以问卷发放30天为限把问卷分成早期回复（243份）和晚期回复（68份），通过卡方检验比较早、晚两组样本在地区和成立时间分布上没有显著差异（P＜0.1）。

（五）信度和效度分析

对于意愿、态度等问卷的测度，一般用克隆巴赫系数（Cronbach’s α）法，数据显示各变量克隆巴赫系数都超过0.7，表明量表有较好信度。本文的问项大都借鉴经典文献，并经专家修订，内容效度得到保证。结构效度通常分为收敛效度和判别效度，可通过因子分析检验，计算得到KMO值为0.854，巴特莱特统计值显著异于0，样本均适合做因子分析。

在探索性因子分析时，采用主成分分析法提取变异程度较高的重要因子，通过最大方差旋转因子，以特征根大于1提取因子，通过6次迭代后收敛，共得到特征根大于1的因子8个，与研究变量相对应，累计方差解释率为84.89%，各问项在其所测变量上的因子负载都大于0.5，交叉变量的因子负载均小于0.5，因子结构清晰。

本文应用结构方程软件MPLUS7.0对数据进行验证性因子分析，考虑到数据的非正态性，采用极大似然估计伴标准误和均值校正的卡方检验（MLM）进行估计，主要拟合指标如下：CFI（0.958），TLI（0.952），RMSEA（0.047），SRMR（0.063），卡方自由度比值（2.4）。以上指标皆显示模型有较好的拟合性。[24]

对于收敛效度，模型中各指标在对应因子上的标准化系数大于0.7，平均抽取方差（AVE）高于0.50，建构信度（CR）大于0.7，量表具有良好的收敛效度。对于区别效度，坎贝尔（Campell）等[25]和索伦森（Sorensen）等[26]提出因子间相关系数须小于0.85的建议。通过表1可以看出，对角线上数字显示的AVE值平方根均大于对应系数，说明量表具有良好判别效度。

（六）结构模型检验

本文使用结构方程模型检验的结果如图1所示，从中可以看出，使用行为显著受到行为意愿（β=0.375，p＜0.001）影响，支持假设H1。行为意愿受到任务技术匹配的正向影响最大（β=0.317，p＜0.001），紧接着依次是消费者行为意愿（β=0.206，p＜0.001）、相对优势（β=0.172，p＜0.001）、兼容性（β=0.129，p＜0.05），同时，复杂性（β=-0.087，p＜0.05）、感知成本（β=-0.13，p＜0.01）负向影响行为意愿，因此假设H2a、H2b、H2c、H3a、H4、H5分别被支持。相对优势和复杂性均显著地受到任务技术匹配（β=0.312，p＜0.001；β=-0.344，p＜0.001）的影响，分别支持假设H3b和H3c。

表1 零售商采纳模型的AVE值平方根与因子间系数矩阵

五、结论与启示

图1 零售商采纳模型

本文在信息技术采纳组织层面的主要方法基础上，考虑双边市场特征，构建了零售商对移动支付采纳的影响因素模型，通过对假设进行检验，得出以下结论。第一，零售商希望降低交易成本、提高效率的工作任务与移动支付的特征匹配时，零售商使用的行为意愿显著增强，而且这种影响是所有影响中最明显的，除此之外，还通过复杂性和相对优势间接影响零售商行为意愿。第二，零售商所感知到的移动支付相对于其他技术的优势程度越高，零售商使用的行为意愿越强；移动支付与零售商的价值观、经验需要及其他技术的一致性程度越高，零售商使用的行为意愿越强；零售商感知到移动支付被使用和理解的难度越大，零售商使用的行为意愿越弱。第三，零售商采纳移动支付需要在经济和认知努力方面的投入程度越高，零售商使用的行为意愿越弱。第四，在零售商和消费者需求互补性和交叉网络外部性方面，消费者对移动支付的行为意愿越强，零售商采纳意愿越强，这是除了任务技术匹配外最重要的影响变量，表明消费者采纳行为意愿纳入模型讨论的必要性。

通过对以上结论的分析，本文主要有以下几点启示。第一，基于任务技术匹配的分析，任务与技术的匹配度排在所有影响零售商决策因素的首位，因此移动支付服务提供商的所有决策都应确保这一匹配是合适的。具体来说，应做好零售商的需求分析，剖析零售商的工作任务，并与自身提供的功能进行匹配性比较，准确定位零售商需求，向不同类型零售商提供个性化的定制服务，同时确保产品以及产品应用环境的正常运行，在出现故障后及时处理，解决零售商后顾之忧。第二，基于双边市场特征的分析，消费者行为意愿对零售商行为意愿的影响排在任务技术匹配之后，说明拥有可观数量的消费者对移动支付服务提供商争夺市场的重要性。因此，移动支付服务提供商应在零售商和消费者间寻求平衡，所有营销、定价策略首先要确保消费者不流失，在此条件下针对消费者可给予更多补贴和优惠，持续快速积累活跃消费者，并及时收集消费者使用数据，加强与零售商的信息沟通，增强零售商信心。第三，基于创新扩散理论中相对优势、兼容性以及复杂性的分析，移动支付服务提供商应采取以下三项措施：一是要分析竞争对手产品优劣，取长补短，对零售商提供产品试用服务，增进零售商对产品相对优势的了解，加大对自身产品优势和成功推广案例的宣传，同时，推动政府在信息安全和知识产权等方面制定相关法规，建立信用风险控制体系，与保险公司合作推出快速理赔等，降低财务风险[27]；二是产品开发设计要适应不同零售商决策者的价值观和经验水平，还应实现与零售商其他正在运行系统的对接融合，如与资金、财务、产品销售、展示以及客户关系管理等系统的匹配，解决信息孤岛问题；三是降低产品被使用和理解的难度，开发符合零售商操作习惯的界面，制作简单易懂的操作使用手册，上门安装并对零售商进行免费培训。第四，基于成本的分析，在市场进入初期，移动支付服务提供商应整合产业链，对零售商充分让利，可通过取消两步制收费中的一次性费用，如安装服务免费，仅以交易额或者交易次数为基准，对零售商按照一定的优惠收费，同时，通过提供附加服务功能，带动零售商立足现有支付环境，了解消费者行为，开辟新渠道、新场景和新型商业模式，建立高频互动和更加紧密的客户关系，降低金融成本。

作为实证研究，本文还存在一些不足之处。第一，移动支付产业链实际上由移动支付应用服务商、服务提供商（发卡）、平台运营商、收单机构、通信运营商、消费者和零售商等多个环节构成，而限于篇幅，本文仅将零售商作为研究对象，未来的研究可以将产业链上下游拆分成多个双边市场进行分析。第二，本文注重一种研究范式的提出，所探索的影响因素不一定全面，未来的研究可融入其他变量，以提升模型解释力。第三，任何一个研究项目都是在广泛性与研究资源之间的一个折中，本文只在福建省内进行调查，有一定的局限性。

[1]邱琼，韩炜.2016年中国移动消费分析[J].中国流通经济，2017（1）：94-106.

[2]ROCHET J，TIROLE J.Platform competition in two-sided markets[J].Journal of European economic association，2003（1）：990-1 029.

[3]WIGHT J.The determinants of optimal interchange fees in payment systems[J].Journal of industrial economics，2004（52）：1-26.

[4]AMSTRONG M，WRIGHT J.Two-sided markets，competi⁃tive bottlenecks and exclusive contracts[Z].Mimeo，Univer⁃sity College London，and National University of Singapore，2004.

[5]KATZ M，SHAPIRO C.Network externality，competition and compatibility[J].American economic review，1985（75）：424-440.

[6]宋娟娟，刘伟.双边市场理论视角下物流平台运营机制分析——以公路货运平台为例[J].中国流通经济，2015（10）：28-33.

[7]EVANS D.The antitrust economics of multi-sided platform markets[J].Yale journal on regulation，2003（20）：325-381.

[8]尚雨，郭新茹.基于双边市场理论的网络媒体平台竞争行为研究[J].中国流通经济，2009（11）：67-70.

[9]郭三党，刘思峰，方志耕.基于双边市场理论的网络团购定价策略分析[J].系统工程，2016（1）：76-82.

[10]VENKATESH V，MORRIS M G，DAVIS G B，et al.User acceptance of information technology：toward a unified view[J].MIS quarterly，2003（3）：425-478.

[11]POUSTTCHI K.Conditions for acceptance and usage of mo⁃bile payment procedures[C].The second international con⁃ference on mobile business，Vienna，2003：201-201.

[12]FRANCISCO L C，JUAN S F，FRANCISCO M L.The moderating effect of experience in the adoption of mobile payment tools in virtual social networks：the m-payment ac⁃ceptance model in virtual social networks（mpam-vsn）[J].International journal of information management，2014（34）：151-166.

[13]RICARDO D S A，STELLA N M，DARLY F A.Intention of adoption of mobile payment：an analysis in the light of the unified theory of acceptance and use of technology（utaut）[J].RAI revista de administração e inovação，2016（13）：221-230.

[14]TIAGO O，MANOJ T，Goncalo B，et al.Mobile payment：understanding the determinants of customer adoption and intention to recommend the technology[J].Computers in hu⁃man behavior，2016（61）：404-414.

[15]曹媛媛.基于TTF的企业移动支付采纳行为研究[J].统计与决策，2008（23）：185-186.

[16]朱阁，敖山，戴建华，等.手机移动支付的价值接受度模型及实证研究[J].北京信息科技大学学报，2011（1）：42-48.

[17]刘百灵，夏惠敏，李延晖，等.保健和激励双因素视角下影响移动支付意愿的实证研究[J].管理学报，2017（4）：600-608.

[18]GOODHUE D L，THOMPSON R L.Task-technology fit and individual-performance[J].MIS quarterly，1995（2）：213-236.

[19]邓朝华，鲁耀斌，汪曼.基于IDT/TTF整合模型的企业移动服务采纳实证研究[J].南开管理评论，2008（3）：104-110.

[20]KIM D，AMMETER T.Predicting personal information system adoption using an integrated diffusion model[J].In⁃formation&management，2014（4）：451-461.

[21]CARLOS T，TIAGO O.Performance impact of mobile banking：using the task-technology fit（ttf）approach[J].In⁃ternational journal of bank marketing，2016（4）：434-457.

[22]WU B，CHEN X H.Continuance intention to use moocs：integrating the technology acceptance model（tam）and task technology fit（ttf）model[J].Computers in human be⁃havior，2017（1）：221-232.

[23]HONG W，ZHU K.Migrating to internet-based e-com⁃merce：factors affecting ecommerce adoption and migration at the firm level[J].Information&management，2006（2）：204-221.

[24]HU L T，BENTLER P M.Cutoff criteria for fit indexes in covariance structure analysis：conventional criteria versus new alternatives[J].Structural equation modeling，1999（1）：1-55.

[25]CAMPELL D T，FISKE D W.Convergent and discriminant validation by the multitrait-multimethod matrix[J].Psycho⁃logical bulletin，1959（56）：81-105.

[26]SORENSEN H E，SLATER S F.Development and empiri⁃cal validation of symmetric component measures of multidi⁃mensional constructs：customer and competitor orientation[J].Psychological reports，2008（1）：199-213.

[27]焦瑾璞.移动支付推动普惠金融发展的应用分析与政策建议[J].中国流通经济，2014（7）：7-10.