[摘要] 本文主要从大学生消费群体角度出发，以淘宝网的支付宝为例，通过结构方程建模，研究影响大学生群体采用电子支付平台的个体因素有哪些，并且通过技术接受模型（tam）来研究感知有用性和感知易用性对个体差异的调节程度。
[关键词] 技术接受模型 电子支付平台 感知有用性 感知易用性
一、引言
随着经济和信息技术的不断发展,我国的电子商务也快速发展。目前国内外对电子支付平台的研究主要集中在技术层面上,如对电子支付平台的系统架构、安全技术、业务流程、运行模式等有较多的研究,而从消费者的角度出发,对使用电子支付平台的影响因素进行研究的文章目前很少。因此,本文主要从大学生消费群体角度出发,以淘宝网的支付宝为例,通过技术接受模型(tam)来研究影响大学生群体采用电子支付平台的个体因素有哪些。
二、tam模型
预测信息技术的采纳与应用一直是信息系统领域的一个关键问题，围绕这个问题许多模型也应允而生,其中最著名的、应用最为广泛的就是技术接受模型(technology acceptance model，tam）。tam模型最初是由davis等学者1989年提出的。tam模型认为个体使用信息系统的行为是由使用系统的行为意向引起的，行为意向由个体对使用系统的态度和感知信息系统有用pu（perceived usefulness)共同决定。态度反映了个体对使用系统喜欢或不喜欢的感觉,它由感知有用和感知使用方便peou(perceived ease of use)决定。Www.133229.CoM感知越有用的技术、感知使用越方便的技术，对采用该技术的态度和意图就越明确,也就越有可能采用该技术。
大量的、有影响力的研究已经证实了tam模型,并且进一步地扩展了tam模型,改进后的模型省略了态度变量,并指出感知有用性和感知易用性能完全调节外部变量对意图和行为的影响。2005年andrew burton-jones和geoffrey s.hubona通过实证研究证明了个体差异作为外部变量对新信息技术的采用有着直接的、重要的影响。
三、假设模型
根据前文所述，tam模型主要应用在信息技术接受的研究上，而支付宝作为一种第三方担保的电子支付平台无疑是一种新型的信息技术，并且目前还很少有人用tam模型来研究这个领域。本人利用andrew burton-jones和geoffrey s. hubona提出的扩展了的tam模型来研究目前大学生对于第三方担保的电子支付方式的使用情况，假设模型如图所示。
在中国互联网发展状况统计报告(2007)中目前中国网民的特征有:网民性别、网民年龄、网民文化程度、网民个人月收入、网民职业等，结合其他文献本人从中选取了一些作为个体差异的变量。
1.月消费额假设
支付宝作为电子购物方式要求用户具有一定的收入水平,具备必须的设备,如电脑、网上银行账户等,而且网上支付比传统的交易存在更多的风险,要求用户能承受一定的经济风险,所以用户的收入水平可能会影响到是否愿意使用支付宝进行网上支付。
2.性别假设
关于性别对于信息技术接受上的影响已经有许多研究，相比男性，女性可能会在网上购物时感受到更多的风险。
3.系别假设
职业不同，接触信息技术的机会就可能不同。在大学里，不同的系由于课程设置不同，因此文科、理工科和商科可能会在使用信息技术上有所差别。
4.地区假设
大学生来自全国各个不同的地区，东西部地区的信息化差异非常大，有些来自西部的同学在进入大学前还没有真正接触过电脑，而有些东部沿海地区的同学已经有了好几年的网龄，这样的差异势必会造成对同一种技术的接受程度的不同，因此生源地的不同可能会影响到信息技术的接受。
5.性格假设
根据心理学的研究，性格与行为之间存在联系，并且可以用epq问卷将人的性格分为四种类型:内向不稳定(抑郁质）、内向稳定(粘液质）、外向不稳定(胆汁质）、外向稳定(多血质）。这四种人在日常的生活中行为方式会有差别，这些行为上的差别可能会导致他们对信息技术的接受程度不同。
提出的假设如下：
h1a:生活费用对是否愿意使用支付宝有直接影响，且影响程度超过对pu和peou的影响。
h1b:系别对是否愿意使用支付宝有直接影响，且影响程度超过对pu和peou的影响。
h1c:生源地对是否愿意使用支付宝有直接影响，且影响程度超过对pu和peou的影响。
h1d:性别对是否愿意使用支付宝有直接影响，且影响程度超过对pu和peou的影响。
h1e:性格对是否愿意使用支付宝有直接影响，且影响程度超过对pu和peou的影响。
h2:生活费用与pu正相关，与peou正相关。
h3:系别与pu不相关，与peou正相关。
h4:生源地与pu正相关，与peou正相关。
h5:性别与pu正相关，与peou正相关。
h6:性格与pu正相关，与peou不相关。
四、实证的数据来源
本研究的数据来源于问卷调查，本次调查选取了中文系、计算机系、生物系和信息管理与信息系统系共200名同学作为调查对象,共发放问卷200份,其中有效问卷155份，符合结构方程模型样本量的要求。根据有效问卷的资料统计:在系别分布上,中文系20人,计算机系19人,生物科学系20人,信息管理信息系统和工商管理系96人;在性别分布上,男生占80人,女生占75人;在月消费额分布上，每月开支额在300元～600元的有46人,600元～900元的65人,900元～1200元的33人,1200元以上的10人;在生源分布上,西部生源16人,中部生源30人,东部生源109人,生活在农村的有28人,生活在城市的有127人;在性格分布上，由于本次测试时间有限，并且考虑到问卷问题过长可能会导致问题的回答质量降低,所以只选择了epq中的内外向维度进行度量，性格测试共24个问题，最后将得分加总形成一个人的性格测试分,性格的平均分为6.3,标准误差0.25,中位数6,标准差3.21,方差10.27，峰度-1.06,偏度-0.17,最小值-1,最大值11,置信度(95%)0.50。
五、 实证结果分析
本研究主要以lisrel和amos作为资料分析工具。
1.模型拟合度评价
lisrel软件经运行会自动产生各种整体拟合度参数，整体模型拟合度一般分为三类指标:绝对拟合度、简约拟合度和增值拟合度。拟合指数标准和本模型各指数见表1。
从表中可见，除了rmsea与标准相差0.022外,其他各指标都表现良好,综合来看,本模型拟合较好,不能拒绝此研究模型假设。
2.结构方程模型结果分析与结论
在测试的过程中发现性别、地域（东西部）和生源地（城市/农村）对于使用的影响并不显著（p>0.05），所以在用amos进行影响因素分析时没有把这几项加入，只是考虑了专业、月消费额和性格的影响。实验的结果见表2：
从上面的表格中可以看出:专业与使用与否成负相关，即专业对使用支付宝的影响排名是文科系>理工科系>商科系;而性格对于支付宝使用与否成正相关,即性格测试得分越高(开朗，活泼型)使用支付宝的可能性越大;消费对于使用支付宝的影响是正相关，即每月消费额越大则使用支付宝的可能性越大。
通过上面的数据分析我们可以得出如下的结论(表3）:从实验的结果可以看出个体因素对于最终是否使用支付宝的直接影响是存在的，而且这种影响程度超过了通过感知有用性pu和感知易用性peou的影响。并且进一步发现了生活费用越高的学生越可能使用支付宝进行网上购物;性格外向、具有好交际、热情、冲动的人相对于个性内向、具有好静、稳重、不善言谈的人更可能使用支付宝;而专业对于支付宝的影响，结果正好与假设相反，反而是文科系的同学使用支付宝多于商科系的同学；而生源地和性别等对使用的影响太小，没有达到显著。
六、研究的不足与改进
