基于SEM模型的消費者消費信貸行為及影響因素研究

摘 要：隨著互聯網金融的迅速普及，傳統消費方式已經發生了巨大變革。消費者的消費信貸行為受到多重因素的影響。本文擬在結構方程模型的指導下，主要從四個外潛變量出發，對影響互聯網消費信貸行為意向的因素進行分析。通過TAM模型設計調查問卷，進行探索性因素分析及驗證性因素分析，以便更好地對互聯網金融模式下消費者的消費信貸行為進行研究。

關鍵詞：互聯網金融 消費信貸 結構方程

中圖分類號：F832 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2017）04（a）-030-04

互聯網金融是傳統金融與互聯網技術的結合，近年來在我國不斷得到發展，同時也沖擊著傳統的借貸方式。隨著支付寶的普及以及2013年年中推出的余額寶，到現在正在火速普及的互聯網消費信貸（如螞蟻花唄、京東白條等）無不讓互聯網金融成為近幾年熱度不斷的時詞?；ヂ摼W金融的發展給金融業帶來了一種新的發展思維和理念。

消費者在這種新型消費方式下必然會改變部分傳統的消費方式，這其中，不僅體現在消費者本身年齡層的變化，同時也體現在選擇互聯網金融借貸影響因素的變化。因此，本文主要針對這些影響因素展開研究。

1 文獻綜述

互聯網金融依托于支付、云計算、社交網絡以及搜索引擎等網絡工具，以實現資金融通、支付和信息中介為目標，是傳統金融行業與互聯網科技與精神相結合的新興金融業態[1]。隨著互聯網金融競爭的升級，國內電商巨頭紛紛涉足互聯網消費信貸領域。2013年底，新浪推出了“信用寶”，在國內首度試水網絡信用支付，但只限于游戲虛擬產品交易。2014年初，京東推出了“京東白條”，首次將互聯網信用支付擴展到了實物交易。2014年7月，阿里巴巴推出了“天貓分期購”，2015年初，又推出了“花唄”。同期，蘇寧易購“零錢貸”也低調上線。這一系列“賒購”概念推出的個人消費信貸產品，在一定程度上具有虛擬信用卡的功能[2]。

相比于國外，我國互聯網金融起步較晚，有關互聯網金融及其模式下消費信貸的研究也相對較少，然而我國互聯網金融市場卻在蓬勃發展。有研究認為，互聯網金融模式下電商個人消費信貸產品蓬勃發展的原因是國內潛力巨大的消費信貸市場以及大數據的累積應用。

隨著互聯網金融的發展以及消費者消費習慣的改變，互聯網消費信貸產品不斷豐富。不同的互聯網消費信貸產品通過授信額度、還款方式、還款期限等不同的產品特征吸引著消費者做出不同的消費信貸選擇。

文獻中表示，較多使用互聯網消費信貸產品產品的是80后和90后的年輕人，尤其是在校大學生，較早地使用互聯網以及互聯網購物使他們更容易接受螞蟻金服、京東白條等這類新興互聯網消費信貸產品。而消費理念的改變以及對更高端物質的需求也是消費者們選擇進行互聯網消費信貸的原因。方便、快捷、高效的互聯網消費信貸產品更是吸引現代化快節奏生活的年輕人。

2 研究過程

2.1 調查問卷的編制

本文以消費者為總體，從中隨機抽取樣本進行研究。問卷的編制在文獻閱讀研究基礎上，加以運用了技術接受模型（TAM模型）。充分考慮到消費者的年齡、職業以及收入情況等因素。問卷分為四個部分，共29個問題。第一部分是問卷卷首語；第二部分是個人信息，包括性別、年齡以及職業、收入等基本信息，共4個問題；第三部分是關于消費者網上消費以及互聯網消費信貸產品使用情況的基礎信息，共4個問題；第四部分是技術接受模型的核心部分，其中消費能力4個問題（其中一個為重復問題用于篩選有效問卷），系統實用性3個問題，社群影響2個問題，借貸條件4個問題，感知有用性2個問題，感知易用性3個問題，行為意向2個問題。問卷的第二部分為選擇題，第三部分采用Likert5點計分法。

本階段研究采取紙質調查問卷與網絡調查問卷相結合的方式進行問卷發放，共發放問卷450份，其中紙質問卷250份，網絡問卷200份。問卷回收443份，有效問卷412份。

2.2 描述性統計分析

本次調查有效參與人數總共412人，其中女性人數居多，占比57.04%，而年齡跨度也較大，從15歲以下到41歲以上均有。整理問卷的過程中我們發現，問卷人群多集中在31～40歲的人士，以此為基點，向兩端均呈遞減趨勢。但總體來看，以中年人士為主，其次是16～30歲的青年人。在這些被調查者中，以普通職員，專業人員，企業管理者和在校學生為主。其中，普通職員111人，占比最大，為26.94%，農林牧漁勞動者最少，僅有1人，占比0.24%，無退休人員。

而個人月收入情況為：5001～8000元的月收入人群最多，而本次調查中由于學生群體參與調查度高，故沒有收入的比例也相對較大，為18.45%，不容忽視的是，月收入在3001～5000元和8000～12000元之間的人數同樣是本次被調查的主要人群。在這些受訪人群中，網購的頻率多集中在“每周都會看”的區間里，為136人占比33.01%，其他頻率的分布人數大致相當，多為7%左右。每月在網上購物的消費量在1000元以上的人數較少，絕大多數的消費水平都在1000元以下，分布階段較為平均，沒有極值存在。

在是否使用過互聯網消費信貸產品的問題上，大多數人多持否定答案，這與我們的調查對象范圍及互聯網消費信貸產品尚未完全普遍化不無關系。具體只有約47%的調查對象表示使用過，而未使用者中因為不喜歡負債的占比約25%；擔心會忘記去還款而產生利息損失的占比約7%；擔心會影響到未來消費的占比約4%；而表示因為身邊使用的人少，想等到普及后使用的占比約6.5%。

在使用過互聯網消費信貸產品的194人中，我們從感知的有用性和感知的易用性兩方面進行了調查。其中具體互聯網消費信貸產品使用情況如下：使用過螞蟻花唄的占比61.34%；使用過京東白條的占比14.43%；使用過天貓分期的占比31.96%；使用過零錢貸的占比36.6%，其他使用不在考慮范圍內產品的占比4.64%。

另外，本研究七個部分的描述性統計如表1所示。

從表1可以看出，本次調查的樣本感知易用性的得分最高，達到4.92分，感知有用性的得分也在3分以上。系統實用性、社群影響、借貸條件的得分均在3分以上，說明系統使用性、社群影響和借貸條件都處于較好層次。行為意向的得分也在3分以上，而本次研究所設定的互聯網消費信貸行為意向都是正向的，說明調查樣本群體具有良好的的互聯網消費信貸行為意向。表1七個變量中，只有消費能力的得分較低，只有2.97。

3 數據分析

針對調查問卷的數據，本文提出如下8個假設。

H1：消費能力對感知有用性有積極的直接的影響；

H2：系統實用性對感知有用性有積極的直接的影響；

H3：網絡借貸氛圍對感知有用性有正向的顯著影響，并通過感知有用性影響互聯網消費信貸行為意向；

H4：借貸條件對感知有用性有正向的顯著影響，并通過感知有用性影響互聯網消費信貸行為意向；

H5：消費能力對感知易用性有積極的直接的影響；

H6：系統實用性對感知易用性有積極的直接的影響；

H7：網絡借貸氛圍對感知易用性有正向的顯著影響，并通過感知易用性影響互聯網消費信貸行為意向；

H8：借貸條件對感知易用性有正向的顯著影響，并通過感知有用性影響互聯網消費信貸行為意向。

3.1 探索性因素分析

3.1.1 問卷效度檢驗

對于全部有效問卷，所得數據利用SPSS進行統計分析。首先進行項目分析，結果表明，所有題目決斷值（CR）均達顯著，具有一定的辨別度。而通過分析可靠性統計量，對本問卷進行信度分析。本問卷的信度分析采用Cronbach’s（α系數），其結果如表2所示。根據可靠性統計量分析發現，本問卷的α系數大于0.9，說明本問卷具有很好的可信度。

3.1.2 問卷信度檢驗

各部分的信度分析如表3所示。根據統計學原理，α系數大于0.9說明具有較好的信度。本問卷各變量α系數都大于0.9，因此，可以說明各部分都具有較好的可信度。

3.2 驗證性因素分析

3.2.1 模型概述及分析

隨著互聯網金融領域的成熟，傳統的消費信貸逐步走向平臺化、電子化。這為消費者信貸模式的發展革新帶來了不言而喻的作用。從20世紀60年代起，企業的經營觀念已從生產取向、推銷取向發展為營銷取向，自然，傳統的理論研究模型已經無法滿足人們深入分析的需要。由此，我們從結構方程模型，即SEM（structural equation model）模型出發進行消費者消費信貸行為及其影響因素的研究。目前，在國內外普遍缺乏運用該種模型進行消費模式的研究，我們試圖從此切入，用一個不一樣的視角來填補這方面空白。

傳統方式下研究消費者行為路線主要從兩個方面：一是實證主義的研究路線；二是所謂后現代闡釋主義路線[3]。本文所采用的SEM模型即是通過實證研究進行的，通過抽樣調查得到大量的定量數據并運用統計軟件進行分析，得到消費者在多種因素影響下的消費信貸行為模式。其主要優點是可以同時處理多個因變量，容許自變量和因變量含有測量誤差，在因子分析過程中同時估計出因子的結構，容許更大彈性的測量模型，估計出整個模型的擬合程度[4]。這其中包括兩部分：測量模型和結構模型。測量模型部分因為用來求出觀測指標與潛變量之間的關系，結構模型部分用來求出潛變量與潛變量之間的關系。研究互聯網金融環境下的消費信貸影響因素，一部分影響因素是潛在變量，而潛在變量卻是不可直接觀測到的，這樣，結構模型就顯現出了它的優勢所在。以下是基本分析思路。

測量模型能夠起到驗證作用，可以始終圍繞消費信貸模式展開分析。而它的運作機制也不是單一進行的，通過兩個方程的構建可以互相滲透與補充，使得影響因素的研究不再是空套理論。這兩個方程分別是用外生潛在變量ξ與外生觀測指標向量X的關系和內生潛在變量η與內生觀測指標向量Y的關系構建而成。

結構模型主要用來研究潛在影響因素，通過所研究的消費信貸行為影響因素，假定外生潛變量與內生潛變量有因果關系來構建方程：

其中，η與ξ的含義與測量模型相同，B是m×m系數矩陣，作用是研究對η即消費信貸行為的內生潛變量的影響，Γ是m×n系數矩陣，作用是研究ξ對η的影響，即消費信貸行為的外生潛在變量對內生潛在變量的影響，ζ是m×1殘差向量，即對消費信貸行為研究中欠缺部分所存在一定的誤差。

通過以上方程的構建，我們可以用SEM模型詳細研究互聯網金融模式下消費者消費信貸行為，通過結構方程模型的構建、擬合、評價及修正過程（如果有必要的話）這三個步驟進一步分析研究消費信貸行為的影響因素。因此，我們可以通過SEM模型為研究消費信貸行為提供一個全新視角，從而進行更深入的分析研究。

3.2.2 結構方程模型路徑系數分析

本文采用AMOS21.0進行結構方程的驗證。

運行AMOS21.0，圖1是該結構方程模型的初始路徑圖。

其中，矩形表示顯變量，橢圓形表示潛在變量，圓形代表殘差項。用不同的線條表示變量之間的關系，單向箭頭表示兩個變量之間具有效應關系，雙向箭頭表示兩個變量之間具有相關關系，沒有箭頭相連的變量之間表示沒有直接關系。其中，消費能力ξ1、系統實用性ξ2、網絡借貸氛圍ξ3、借貸條件ξ4是外生潛變量，分別對應9個外生顯變量，即從x1到x9分別是還款利率、還款期限、借貸額度、提前消費、時間成本低、群體普及度、傳播速度、申請簡單、借貸門檻低；而感知有用性η1、感知易用性η3和互聯網消費信貸行為意向η2屬于內生潛變量，分別對應3個內生顯變量，即從y1到y3分別為使用意愿、互聯網消費信貸使用行為和使用頻率。除了上述顯變量與潛變量，模型還存在12個顯變量的殘差變量和3個潛變量的殘差變量。其非標準化路徑系數值默認為1，以使該模型在AMOS軟件中的驗證過程能夠成立。該模型的路徑系數及檢驗結果如表4所示。

由表4可知，假設H1、H2、H3、H5不成立，H4、H6、H7和H8成立。

3.2.3 結構方程模型的修正及擬合程度分析

修正后的結構方程模型路徑圖如圖2所示。

對此，我們進行模型擬合評價，以進一步檢驗修正后的模型是否符合前述得出的假設檢驗結果。在模型評價時，主要以總體卡方檢驗、擬合優度指數、調和擬合優度指數與比較擬合指數作為評價標準，為了全面分析路徑模型的整體擬合情況，本文采用8個適配指標進行對應分析。以下是具體的分析結果。

（1）卡方值。該模型經過卡方檢驗得到P值為0.0005，其顯著性SIG.小于0.05，說明所檢驗的變量是顯著相關的，同時也初步說明理論頻數與實際頻數的擬合度良好。（2）擬合指數GFI。該模型的GRI值為0.91，說明該模型整體的因變量和自變量之間的擬合度非常高，加之該統計量是無量綱系數，有確定的取值范圍，故可信度較高。這樣在后續的分析中，以此來預測該模型變量之間的相互影響是較為可靠的。（3）調整后擬合指數AGFI。該模型的AGFI為0.90，非常接近GFI的值，進一步說明了上一點的結論。（4）漸進殘差均方和平方根RMSEA。該模型此項得值為0.03，該指數為常用擬合指數，一般來說，RMSEA小于0.05可以接受。（5）比較擬合指數CFI。該模型的CFI值為0.95，該指標在小樣本的估計中較為精確，因此非常適合本次調查的統計分析。（6）規準擬合指數NFI。該模型的NFI值為0.88，接近于0.90，擬合度基本達標。（7）非規準擬合指數TLI。該模型的TLI值為0.95，大于0.90，擬合度良好。（8）增值擬合指數IFI。該模型的IFI值為0.95，擬合度良好。

前述四項指標為絕對擬合指標，后述四項為相對擬合指標。各項擬合指標均已基本符合適配標準，上述數據表明該初始模型的擬合度良好，因此本文沒有對其進行進一步驗證。

4 結論與建議

4.1 結論

通過路徑分析及模型適配度指標對所提出的假設進行驗證，與探索性分析得到的結果一致。即H4、H6、H7、H8假設成立。由此得到以下4點結論。

（1）借貸條件對互聯網消費信貸行為意向具有間接性顯著影響。方便的申請程序是吸引大多數消費者參與互聯網金融消費的原因。一方面，商業企業若想刺激消費，增加業務量，那么可以在一系列的外顯變量上適度放松限制；另一方面，當經濟過熱時，也可以適當提高借貸門檻為經濟降溫。（2）系統實用性對感知易用性具有顯著影響，但對互聯網消費信貸行為影響不顯著。這說明借貸額度等外顯變量只是消費者選擇互聯網金融產品的一個基本原因，但不是必要條件，因此，在實際的網絡借貸產品開發中，諸如提前消費、節約時間等條件是這類產品的一個基本標簽。（3）網絡借貸氛圍對互聯網消費信貸行為意向具有間接性顯著影響。這一點如同前述第一個外潛變量，是能夠使互聯網借貸產品發展的重要原因。（4）消費能力對互聯網消費信貸行為意向具有直接性顯著影響。這一條件是提前消費的根本原因，取決于個體差異，同時也是提供互聯網金融信貸產品的企業最不易改變的一點。

4.2 建議

（1）簡化互聯網消費信貸申請程序，適度降低借貸門檻可以大大促進消費者在互聯網金融模式下的消費信貸行為。為此，第三方支付平臺可以選擇推出多樣的理財產品，針對不同收入階層，設置不同的借貸條件，以便在最大程度上盡可能地滿足各類群體的需求。另外，為了提升消費者的感知易用性以契合消費者的心理需求，在理財產品中可以突出某一方面的特點，如前述的借貸額度、時間成本等優勢；（2）企業可以抓住消費者心理，與第三方支付平臺進行對接，支持消費者使用信貸產品支付。前述研究表明，借貸氛圍對于消費信貸行為有著顯著影響，眾多理財產品的推出者可以加大營銷力度，適時宣傳，運用多種合理的營銷手段形成群體效應以有效促進消費者的消費信貸行為。

參考文獻

[1] 郭靖鈺，楊浩浩，白玉，等.互聯網金融對大學生消費行為和理財觀念的影響[J].合作經濟與科學，2015（21）.

[2] 龔丹丹，張穎.互聯網金融模式下消費信貸的比較及控制研究[J].征信，2016，34（1）.

[3] 羅紀寧.消費者行為研究進展評述：方法論與理論范式[J].山東大學學報，2004（4）.

[4] 侯杰泰，溫忠麟，成子娟.結構方程模型及其應用[M].北京：教育科學出版社，2004.