信用卡用户持续使用行为实证研究 文／郭宇嘉 曹淑艳Summary：本文在对信用卡用户使用行为进行理论研究和模型设计的基础上，提出用信用卡用户采纳后持续使用模型，并采用问卷调查数据与结构方程方法进行实证研究，在理论上以期全面、深刻地解释及预测信用卡用户持续使用行为规律；在实践上将帮助银行进一步明确消费群体的需求，帮助银行减少决策的盲目性和随意性，进一步细分市场，为用户提供差异化服务Keys：信用卡持续使用行为引言信用卡与有形产品的区别在于它的服务期很长，银行的收入来源是在持卡者对功能的使用中实现的近年来，国内信用卡由于缺乏客户细分和明确的市场定位，产品、服务和竞争手段同质化问题严重，不少发卡行盲目追求发卡数量，造成大量的睡眠卡，给银行造成很大的资源浪费本文重点研究信用卡用户采纳后行为的影响因素，并采用问卷调查法进行实证研究1 理论基础及文献综述1.1 技术接受与持续使用Davis 提出的技术接受模型（TAM）探讨了外部因素对使用者的内部信念、态度及意向的影响，进而影响信息系统使用的情况（Davis, 1989）Oliver 提出的期望确认理论指出：消费者是以购买前期望与购买后绩效表现出的比较结果，判断是否对产品或服务满意，满意度成为再次购买或使用的参考依据。
Bhattacherjee(2001) 基于期望确认理论通过引入系统满意度、期望确认程度等构念构建了基于ECT 的IS 持续使用模型，丰富了持续使用理论我国学者在采纳后行为的研究中，主要将重点集中于信息系统的采纳、SNS 网络持续使用以及移动通讯服务的采纳后行为（王玮，2010），而较少研究关于信用卡使用行为的持续性研究本文根据以上用于信息技术领域采纳后行为模型进行经过适当变化，构建模型进行实证研究1.2 消费者行为学理论与模型影响消费者行为的因素包括个体、心理、环境等多方面的因素霍金斯等学者在消费者行为总体模型中将其影响因素分为内部因素和外部因素两大部分E.K.B 模式强调态度的形成及态度与购买决策的相关性；霍华德- 谢恩模式强调个体知觉、学习过程及态度、意向的形成对购买行为的影响( 程华，2003)布莱克韦尔等(2003) 学者弥补了上述研究中对于购买后的使用较少关注、周围环境对消费者行为的影响的不足，形成了消费者行为研究的概念性框架该模型认为消费者自身、产品特性、宣传手段等对消费者在信用卡相关使用各个环境均有影响1) 消费者个体影响因素Awh 和Waters(1974) 研究持卡人对信贷的总体态度和对银行信用卡的态度的研究发现，活跃持卡人在两种态度上均较不活跃持卡人更为正面，说明态度与信用卡使用行为之间有着显著的相关关系。
2) 消费者所处的社会和文化环境Mathews 和Slocum(1969) 的研究发现：社会阶层越高的人越倾向于将信用卡作为方便的支付工具，社会阶层越低的人越倾向于用信用卡做消费信贷Awn 和Waters(1974) 的研究发现年龄越大则不活跃可能越高，社会经济地位越高则为活跃客户的可能性越大2 研究设计2.1 模型建立本文以TAM 模型和ECT-ISC 模型为基础，结合消费者行为理论，联系信用卡使用者的实际状况归纳出信用卡用户持续使用行为模型，如图1 所示图1 消费者信用卡用户持续使用行为模型( 本研究归纳)2.2 研究假设根据上述模型，得出假设如表1 所示：3 问卷调查和统计分析3.1 问卷设计和发放调查问卷共分两部分，第一部分是调查对象的基本资料包括年龄、教育程度、月收入及所在城区等情况；第二部分是信用卡使用情况的测量，采用李克特七级测量量表，通过33 个指标分别对模型中的11 个因子进行测量3.2 问卷分析工具和分析方法在处理数据的过程中，首先使用SPSS 软件进行样本的描述性统计分析和信度分析接着使用结构模型化方程建模，采用偏最小二乘法分别进行测量模型、结构模型的分析3.3 基础统计分析3.3.1 数据采集情况本研究共发放调查问卷200 份，回收问卷112 份，回收率56%，有效问卷份92 份，有效率82%。
3.3.2 描述性统计分析（1）人口统计资料在被调查者中，男性占56.5%，女性占43.5%在教育程度方面，硕士及以上占6.5%，本科比例达14.1%，专科比例为62.0%，高中及以下为17.4%年龄方面，18~29 岁的占78.3%，30~39 岁的占12.0%，40~49 岁的占7.6,50~59 岁的占7.6%，大于60 岁的没有月收入方面，1000 以下的占到29.3%，1000~2000 元的比例达19.6%，2000~3000 元的比例为25.0%，3000~4000 元的比例达14.1%，4000 元以上占12.0%2）信用卡使用情况从最初使用信用卡的因素来看，受朋友推荐的比例为35.9%，家长办理的比例达10.9% 银行发卡占39.1%，新闻广告占1.1%，报刊杂志占13.0%3.4 信度和效度分析为保证在研究分析中使用的数据可信，本研究用Cronbach 的一致性系数（α 系数）来研究所使用量表的信度进行分析评价一般而言，Cronbachα 在0.7 以上为较高的信度，大于0.8 表示信度非常好从表2 可以看出Cronbachα 在0.8以上，可见问卷信度令人满意评定效度常用的有内容效度、构思效度、聚合效度与辨别效度等方法（王重鸣，1990）。
本研究的问卷主要参考了相关文献中的问卷量表，因此具有较高的内容效度聚合效度主要是通过确认型因子分析来检验，如表3 所示测量项目在相应的一阶潜变量上因子负荷均在0.6 以上，具有较好的聚合效度辨别效度主要通过平均抽取方差（Average Variance Extracted，AVE）来检验AVE 反映了潜变量的测量指标与测量误差相比，在多大程度上捕获了此潜变量的变化表3 是一阶潜变量的相关系数矩阵，对角线为相应的AVE 的平方根，该表反映了潜变量AVE 的平方根均大于0.707，且大于其他潜变量之间的相关系数，表明该模型具有较好的辨别效度3.5 结构模型分析在测量模型经过实证检验后，利用PLS 方法检验概念之间的结构关系模型，如图2 所示，研究模型的实证结果主要包括以下几点：(1) 研究模型的R2 整体达到了0.614，说明它可以解释用户持续使用意向50% 以上的方差，模型总体上具备了较强的解释能力2) 结果模型分析表明， 研究假设H1-H3、H4a、H4d、H4e、H5、H6 均得到了数据统计的有效支持，使用行为意愿与满意度之间的路径系数最高，其次是满意度与持续使用行为意向、使用态度与使用行为意愿。
感知成本、感知易用性与使用行为意愿之间的路径系数偏低3) 结构模型分析表明，研究假设H4b、H1b、H1c、H1d、H6a、H6b 的部分并未得到有效的支持，其中感知易用性与使用态度及使用行为意愿、感知有用性使用行为意愿、个体因素及社会因素与使用行为意愿之间没有统计意义上的因果关系，这可能是由于调查群体的局限性所造成4) 结构模型分析表明，经济文化因素对用户使用意愿有显著影响，而个体因素和社会因素与用户使用意向没有统计上的因果关系，原因可能是由于调查群体学历及收入偏低所造成5 研究结论及不足本文以信用卡用户持续使用为背景，对于用户在初始采纳后持续使用的影响因素及行为模式进行了文献综述与分析，在此基础上扩展与改进TAM 模型和基于ECT 的IS 持续使用模型，提出信用卡用户持续使用行为模型，并进行数据收集与统计分析等实证研究主要的研究结论包括以下几个方面：（1）TAM 模型和基于ECT 的IS 持续使用模型，对于信用卡用户持续使用行为研究是较为适用的，用户满意度，使用行为意愿是进行用户持续使用研究所必须考虑的关键因素2）涉入度与使用态度及使用行为意愿均有显著作用感知风险与使用态度及使用行为意愿均未有显著的相关作用。
3）个体因素和社会因素对使用行为意愿均未有显著的相关作用，而经济文化因素对使用行为意愿有显著作用由于研究时间的有限性和研究的局限性，本文也存在一些不足在数据获取上，数据大多取自网上，且填写问卷者多为在校学生这个群体，不能全面反映整个社会使用信用卡的情况，尤其是乡镇等地人群的使用情况此外，对于涉入度在感知风险、感知促成条件、感知有用性及感知易用性对使用行为意愿的影响中所起的调节作用并未做深入研究Reference[1] 张楠，郭迅华，陈国青，信息技术初期接受扩展模型及其实证研究，系统工程理论与时间2007.9.[2] 鲁耀斌，徐红梅，技术接受模型及其相关理论的比较研究，科技进步与对策 2001.10.30.[3] 秦敏，徐升华. 基于过程的信息系统采纳行为模型及实证研究，情报学报，2008，27(5)：733-739.[4] 王玮. 企业信息系统采纳后使用行为研究, 现代管理科学，2010.01：100-102.[5] 殷国鹏，杨波.SNS 用户持续行为的理论模型及实证研究. 信息系统学报，2010.05(6)：53-64[6] 罗格·D· 布莱克韦尔(Roger D.slaekwell) 等. 消费者行为学[M]( 第9 版)，机械工业出版社，2003 年4 月.[7] Mathews，H. Lee，Slocum，John W. Jr.，“Social class and Commercial Bank Credit Card Usage，”Journal of Marketing，Vol.33(January,1969)，pp.71-78.[8] Jing M，Zhou Y. Study on online consumer behavior based on TAM and perceived risk［J].Shanghai Management Science，2005，(5)：5 - 7.[9] Dai, L, Huang, L.H, Yi, H.D, How B2C Service Quality Influences Website Continuance，Proceeding of the 9th PacificAsia Conference on Information Systems, Bangkok，Thailand， 2005.[10] Bhattacherjee A. Understanding information systems continuance: an expectation-confirmation mode[J].MIS Quarterly，2001，25(3)：351-370.[11] Venkatesh，V．，Morri S，M．G．，DayiS，G．B．，and DaviS．F．D． User Acceptance of Information Technology：Toward a Unified View．MISOuarterly，2003，27(3)：425—478．[12] Oliver. A cognitive model for the antecedents and consequences of satisfaction[J]. Journal of Marketing Research，1980，17：460-469.[13] AwhR.Y.，WatersD.，”Discriminant Analysis of Economic，Demographic，and Attitudinal Characteristics of BankCharge-Card Holders： A Case Study ”。