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网络投资理财个人用户接受行为影响因素研究 　　摘要：笔者基于UTAUT模型和相关文献，构建了网络投资理财个人用户接受模型，分析影响个人用户接受网络投资理财的关键性因素以及这些因素间的相互关系。通过结构方程模型进行经验研究，结果表明：接受意愿和便利条件共同决定了个人用户对网络投资理财的接受行为；绩效期望、感知风险是影响接受意愿的主要因素；产品特性通过各因素正向影响个人用户的接受行为。这对运营者精准把握个人用户需求，抓住互联网金融领域内的发展契机，开展精准的营销活动具有重要意义。  　　关键词：网络投资理财；个人用户；接受行为  　　中图分类号：F830.59文献标识码：A  　　文章编号：1000-176X（2016）08-0050-06  　　一、引言  　　网络已成为人们开展金融活动的重要入口。在互联网金融的热潮下，消费者对网络投资理财表现出强烈的需求。2013年阿里巴巴集团推出余额宝服务，仅上线6天用户数量即突破100万户，日均净申购额逾五六千万元[1]，火爆程度震惊社会各界，彰显了互联网金融领域巨大的发展潜能和利润空间。  　　然而，余额宝成功后，众多效仿者竞相推出“类余额宝”的理财产品，却没有获得如余额宝一样的成功效果；消费者对P2P网络借贷等模式中的网络投资理财活动的整体关注度和参与度仍然较低。因此，研究个人用户对于网络投资理财的接受行为，精准把握用户需求，对于相关运营者抓住互联网金融领域内的发展契机，开展精准的营销活动具有重要意义。  　　目前，研究网络投资理财层面的文献较少，研究内容也主要集中在发展趋势[2-3]、优势与劣势[4]、投资风险[5-6]和政策监管[7]等四个方面，并没有关于个人用户网络投资理财行为的定量研究。笔者试图对个人用户的网络投资理财接受行为影响因素进行研究，填充网络投资理财领域内的研究空白，依托于UTAUT模型，定量分析影响个人用户接受网络投资理财的关键性因素以及这些因素间的相互关系，并提出营销建议。  　　二、模型及假设  　　（一）网络投资理财的基本内涵  　　现阶段还没有学者明确地对网络投资理财进行界定。中国互联网络信息中心[8]将互联网投资理财产品定义为：“互联网公司或银行发行的，只能通过互联网渠道购买的类余额宝类理财产品，该类产品具有高收益、低门槛、高流动性的特点”。  　　结合学者们对个人投资理财概念的界定[9]-[12]，笔者认为，网络投资理财是指个人审视自己的资产状况及风险承受能力，利用网络投资工具合理运用财务资源，实现财产的保值增值。该定义中的网络投资理财工具是指基于互联网特色而建立的在线投资理财产品，只能通过互联网渠道购买。对于传统理财产品，如果仅将服务渠道拓展到网络上，而对产品本身没有任何改变，则不应属于网络投资理财工具范围之内，例如在线炒股。  　　（二）理论模型及假设  　　个人用户对网络投资理财的接受过程可以分为两个部分：一是个人用户对网络投资理财模式的接受过程，这一过程类似于对一个新技术的接受过程，可以通过对于信息技术接受行为具有极强解释力的UTAUT（UnifiedTheoryofAcceptanceanelUseofTechnology）模型进行模拟。二是个人用户在产品特性、理财认知程度等非功能价值因素的影响下，最终形成接受行为。因此，笔者在UTAUT模型的基础上进行修订补充，从而建立个人用户的接受模型，如图1所示。  　　1.UTAUT原始模型的相关研究假设  　　对于网络投资理财活动，由于尚处于发展的初期阶段，用户群体在控制变量方面的差异不甚明显，因此并未将控制变量纳入研究范围。同时，根据TAM模型，个人用户对网络投资理财的努力期望会对绩效期望产生影响。对于个人用户来说，当他认为网络投资理财操作起来比较简单，才会愿意接受网络投资理财活动，并发现网络投资理财可以带来绩效上的提高。基于以上分析，笔者提出如下假设：  　　H1：个人用户对网络投资理财的努力期望会正向影响绩效期望。  　　H2：个人用户对网络投资理财的努力期望会正向影响接受意愿。  　　H3：个人用户对网络投资理财的绩效期望会正向影响接受意愿。  　　H4：个人用户受到的社会影响会正向影响接受意愿。  　　H5：个人用户感知到的网络投资理财便利条件会正向影响接受行为。  　　H6：个人用户对网络投资理财的接受意愿会正向影响接受行为。  　　2.新增变量的相关研究假设  　　（1）理财认知程度  　　Robb和Sharpe[13]指出，学历和金融知识对高校学生理财行为有重要影响。Veld-Merkoulova[14]研究了投资者背景对个人投资决策的影响作用。笔者认为，理财认知程度是对居民理财意识的衡量，指个人用户对于投资理财活动的整体认知，包括个人对理财的关心程度和理财知识的储备两个方面。个人用户的理财认知程度越高，对理财中投资风险的不确定性感知就会越少；同时，其对理财的关注度也高，更愿意参与网络投资理财活动，对此笔者提出如下假设：  　　H7：理财认知程度负向影响个人用户感知风险。  　　H8：理财认知程度正向影响个人用户接受意愿。  　　（2）产品特性  　　网络投资理财产品是网络投资理财行为发生的基础。彭见琼和吕德宏[15]通过实证研究指出，理财产品的风险属性、产品收益、理财起始金额对居民选择投资理财有轻微影响。Kapoor等[11]提出投资收益、投资增长性以及投资的流动性是影响投资决策的因素。苏雯[4]认为，网络理财产品流动性强于大部分银行理财产品，但稳健性整体来说相对较低。  　　产品特性在网络投资理财活动中是个非常重要的因素。通过对余额宝、P2P网络借贷等模式的分析，笔者认为，产品特性是指在网络投资理财过程中，个人用户对于理财产品各方面特征的感知，主要涉及产品收益、产品风险属性、理财起始金额、投资期限和流动性五个方面。  　　网络投资理财的产品特性使个人用户更加能够感知到效用和优势；同时产品的部分特征，比如在流动性方面，有些产品提供“随时赎回”，也进一步降低了个人用户的感知风险。对此笔者提出如下假设：  　　H9：网络投资理财中的产品特性正向影响绩效期望。  　　H10：网络投资理财中的产品特性负向影响感知风险。  　　（3）感知风险  　　Bauer在1960年将感知风险引入消费者研究中，此后很多学者将感知风险视为用户行为研究中的一项重要因素[16-17]。投资理财活动必然伴随着一定的风险[11]。笔者将网络投资理财中的感知风险定义为个人用户在网络投资理财中，对预计可能发生的、与开始期望不相符的负面结果的心理预期，并将风险重点聚焦在非系统性风险方面，主要包括财务风险、功能风险、心理风险和时间风险。  　　个人用户在网络投资理财过程中会对可能出现的风险进行评价，一旦个人用户认为可能会出现伤害自身利益的风险，就会产生抵触情绪。这种对风险的认知，在接收到他人传达的积极消息时，会得到缓解。对此笔者提出如下假设：  　　H11：社会影响负向影响个人用户对网络投资理财的感知风险。  　　H12：个人用户对网络投资理财的感知风险负向影响接受意愿。  　　三、研究设计  　　（一）问卷设计  　　笔者基于前人的成熟量表，结合网络投资理财的特点，对各变量的测度量表进行再设计，如表1所示。通过小规模访谈、问卷前测、问卷修正等过程最终形成包括34个问项的正式调查问卷。问卷包括两个部分：第一部分是有关调查对象的基本信息，包括学历、性别、年龄和月可支配收入等；第二部分是网络投资理财行为测量量表，采用Likert五级量表对理财认知程度、产品特性、感知风险等9个变量进行逐一测量。问卷前测以实地问卷调查的形式展开。  　　（二）调研方法及样本特征  　　采用互联网调查法进行数据的正式收集，通过社交网站链接分享、即时通信工具转发、发送电子邮件等方式发放问卷，共计回收297份问卷，按照“答案重复、关键问项答案缺失、IP重复、明显低于平均填答时间”的标准剔除无效问卷后，得到有效问卷286份，有效问卷率达96.300%，样本量符合进行结构方程模型分析的基本要求[20]。  　　样本基本资料统计结果显示，样本学历水平较高，硕士占比44.410%，本科占比40.210%；性别方面，女性数量占54.550%略高于男性；69.930%的样本年龄集中在25—35岁；月收入在3001—10000元范围内的人数达86.360%，显示大多数为中等收入人群。  　　四、数据分析  　　（一）信度、效度检验  　　通过SPSS22.0软件，采用Cronbachsα系数进行信度分析。从表2可以看出，各变量的Cronbachsα系数均大于0.500，可见问卷具有较好的内部一致性，问卷设计合理。  　　笔者所使用的量表绝大多数来自于过去公开发表的成熟量表和文献，并且通过访谈和前测，修正了问项表述的不当之处，因此，问卷具有较好的内容效度。在建构效度方面，笔者采用因子分析法进行检验。分析结果显示，各变量的KMO值均大于0.600，表明样本数据适合进行因子分析；各变量均只提取出一个公共因子，并且各测量指标的因子载荷均大于0.450，表明问卷结构效度较高。  　　（二）模型检验  　　笔者采用AMOS22.0软件对假设模型进行拟合分析，以χ2/df、GFI、AGFI、NFI、CFI及RMSEA作为主要评价指标检验模型是否成立。各指标评价标准和实际测量结果如表3所示。  　　从表3可以看出，评价指标χ2/df、GFI、AGFI、NFI、CFI和RMSEA的实际测量值分别为2.075、0.745、0.736、0.751、0.913和0.072，均在合理范围之内，表明假设模型拟合程度较高。  　　同时，假设模型路径系数回归结果显示