大学生第三方支付行为影响因素研究

刘桥飞 潘莉

摘 要：我国第三方支付类业务的发展逐渐成熟，然而支付市场繁荣的同时也带来了残酷的竞争。由于高校学生这一消费群体将是未来十年到二十年的主力消费人群，了解他们的消费偏好、支付方式能更好的把握未来消费趋势及发展方向，因此本文以高校在校生作为主要研究对象，运用SPSS软件对问卷调查所收集到的数据进行因子分析，得到影响消费者第三方支付行为的主要因素，为第三方支付平台提出针对性的建议。进而改进第三方支付的服务状态增加客户满意度和忠诚度。

关键词：消费者;第三方支付;影响因素;因子分析

1.引言

近年来，由于第三方支付有低成本、易操作、对需求反应快等好处，被众多的消费群体视为最主要支付方式。因此，国内企业已经开始使用第三方支付交易方式来降低交易成本，赢得市场，从而构建新的产业链。截至目前，已有266家公司获得了支付业务许可。在未来两年中，中国在线支付交易规模将继续飞快发展，并且我国的第三方支付普及程度已经达到一个比较高的水平了，在我国支付市场越来越大的同时，市场竞争也越来越大。因此，研究第三方支付的安全、服务水平、便捷程度等影响消费者使用意愿这类问题对于第三方支付类企业在这个市场竞争中脱颖而出，求取生存空间具有很重要的现实意义。

2.数据来源

2.1问卷设计

本文选择从第三方支付的安全性、便利性、服务性、行为意向这几个方面设计问卷。

问卷设计大致分为两个板块。第一板块是个人基本信息的调查，第二板块是消费者的行为信息部分。

在正式投放问卷前，为了保证问卷合理性，进行了预调查和信度分析，以确保正式问卷的准确合理。本文采用 Bernbach α 系数，用来衡量量表中的信度系数，信度系数越高反映量表的内在一致性越高。对问卷进行信度检验发现Bernbach α 系数都大于0.8，说明数据的可信度非常高，可以认为本次问卷设计的较为科学，内部一致性良好，收集的信息可靠。

2.2问卷数据收集

本文通过微信、QQ等网络交流APP为主的形式发放问卷，发放问卷420份，其中有效问卷 401 份，所以最终问卷有效率为 95.5%。其中，雷同卷、答案不完整被视为无效问卷。经过筛选收回的调查问卷，在排除所有无效问卷后，样本数据符合结构方程模型的基本要求。

3.大学生第三方支付行为影响因素实证分析

3.1模型构建

在多元统计分析方法中，因子分析是一种利用降维思想，由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发。根据原始变量之间的相关性强弱进行分类，得到一种公共因子结构来代表原始变量的分析方法。因此，本文拟采用因子分析对问卷数据作实证分析。

由于因子分析对数据有相关性要求，因此本文在进行因子分析之前检测各指标之间的相关性，使用KMO值和球形检验法验证数据的相关性。

3.2KMO和球形检验

从SPSS因子分析结论中显示，KMO值为0.882.大于0.7，且球形检验的Sig值为0.000且比0.01小，可以认为结构效度好，样本数据具有显著的相关性，可以进行因子分析。

3.3提取公因子

从利用SPSS软件得到解释的总方差，本文选取特征值大于1的公因子。 考虑到累计百分比因素，本文选取了前6个公因子。

由表1，可见前6个变量的累积方差贡献率达到77.76%，可以将原有变量简化成6个公因子。

3.4因子旋转及命名

提取出6个公因子，让20个变量减少为6个综合变量，本文为了方便對因子做出解释，需要使用极大方差法的方法来旋转分析，使得20个变量在6个因子上的得分有效分化，从而使得每个公因子里面，只有少数原始变量的因子载荷超过0.8，并据此对公因子进行命名。

因子旋转后，将原始20个影响高校学生第三方支付行为的变量减少为6个公因子，并由每个变量在6个公因子下的得分高低命名，如表2所示。

由表3中的结果可以发现本研究中的20个变量得到保留，并可以从中提取了6个公因子来代表原始变量，它们分别是安全因素、便捷因素、服务因素、消费者感知、满意度、信任度。

4.总结与展望

本文利用SPSS软件运用因子分析法对大学生第三方支付影响因素分析，分析结论发现：安全因素、便捷因素、服务因素、消费者感知、满意度、信任度是影响大学生第三方支付行为主要影响因素。第三方支付类企业可从通过进一步提高第三方支付的安全性能、便捷性、感知度，从而增加客户的满意度和忠诚度。同时，本文在研究过程中还存在样本量不足，问卷质量有待提高等诸多不足之处，未来可以通过增加样本容量，完善问卷质量等方向对该问题做进一步深入研究。

参考文献：

[1] 李琳，赵钰洁.消费者第三方支付行为的影响因素分析——基于CHFS（2013）[J].行政事业资产与财务，2019（05）：39-40+29.

[2] 李豪. 移动时代第三方支付对消费者行为的影响[D].山东大学，2018.

[3] 张子怡，浅析第三方支付的发展机遇及挑战[J]，2018

作者简介：

1.刘桥飞，成都信息工程大学统计学院学生。

2.潘莉，成都信息工程大学统计学院讲师，硕士;研究方向：金融数量分析。