【摘 要】
:
随着我国非现金支付工具的发展,其改变我国居民的消费方式与消费习惯的同时,也受到我国居民消费的转型升级的巨大影响。支付工具种类的增多,支付市场的不断细分,支付工具间、支付参与主体间的竞合关系日益复杂。这给我国传统银行业金融机构的业务带来巨大冲击的同时,政府在如何制定长久且有效的市场机制时也面临着很大的挑战。而支付市场的竞争实质上就是对终端用户的竞争,因此需要从微观层面了解影响用户支付选择行为的因素。
论文部分内容阅读
随着我国非现金支付工具的发展,其改变我国居民的消费方式与消费习惯的同时,也受到我国居民消费的转型升级的巨大影响。支付工具种类的增多,支付市场的不断细分,支付工具间、支付参与主体间的竞合关系日益复杂。这给我国传统银行业金融机构的业务带来巨大冲击的同时,政府在如何制定长久且有效的市场机制时也面临着很大的挑战。而支付市场的竞争实质上就是对终端用户的竞争,因此需要从微观层面了解影响用户支付选择行为的因素。这不仅有助于支付服务机构了解用户市场,更有助于在当前支付工具市场快速演化发展过程中分析支付工具间的替代规律,为各支付机构市场竞争策略和政府引导政策提供依据。本文从支付消费场景、支付金额与人口特征三大重要因素探究其对用户支付工具使用选择的影响,主要内容包括以下几个方面。第一,本文在探究居民总消费与消费结构对于支付工具选择的影响时,通过聚类方法把消费者划分成偏小额消费为主用户、偏大额消费为主用户以及小中大额消费用户三大类,并采用逻辑回归、随机梯度树、XGBoost等五种机器学习模型进行支付工具使用选择预测。结果显示XGBoost算法的预测表现最优,本文进一步基于该模型构建SHAP解释模型,得到结论总消费、用户消费结构、用户异质性对现金与非现金支付工具选择均有显著的影响。其中总消费与现金支付工具使用呈负向影响,与非现金支付工具使用则呈正向影响。偏小额结构用户偏好使用现金,偏大额结构用户偏好使用信用卡。用户异质性方面,年龄、文化程度、家庭年收入、性别是最主要的影响因素。第二,本文在探究居民消费类型对于支付工具选择的影响时,采用RF、GBDT、Cat Boost三种基于集成树的特征筛选算法和上一部分相同的五种机器学习模型相结合的方法,进行支付工具选择预测。结果显示RF-XGBoost组合模型预测性能最优,通过SHAP解释模型得到结论,消费细分场景与支付金额大小对于用户非现金支付工具使用具有显著影响,特别是伙食费、日常用品、美容支出、交通费、教育培训、旅游支出、医疗支出、网购等几大类。其中现金支付工具对于伙食费、日常用品等小额支付场景有明显的偏好,而非现金支付工具则对教育、旅游、医疗等大额支付场景更为偏好。总体而言,本文基于前期研究较为全面考虑了影响用户支付工具选择的影响因素,并通过机器学习模型进一步证实我国支付工具在不同消费场景和不同消费金额下的差异。该研究是对中国支付市场分析不足的补充,对于我国快速演化发展的支付市场具有一定的理论和实践价值。
其他文献
面对复杂的决策目标和多变的决策环境,不同知识背景下的决策者提供的评估信息往往存在较大差异,故发展群体共识决策模型和方法尤为重要。同时,不同决策者在对目标进行评估时呈现不同的自信水平,而决策者自信水平对最终决策结果存在较大影响。此外,语言是决策者常用的信息表达形式,而由犹豫模糊语言信息拓展而来的概率语言信息和双层语言信息能够表达更加复杂的决策信息,受到业界和学术界的重视。因此,本文以提高群决策的有效
改革开放四十多年来,伴随着我国经济的持续高速增长,我国旅游业的也保持了较长时期的持续发展。然而,在旅游发展过程中,人们更多地强调追求经济效益,忽略了旅游对环境的影响,导致了旅游资源的破坏、旅游景区的环境质量下降等一系列环境问题。旅游这样一种人类活动,对景区自然环境造成的严重破坏将不可避免地会阻碍旅游业本身的可持续发展,同时也会连带产生相关的负面效益。所以,旅游环境保护问题已经成为旅游产业发展中的一
伴随着互联网和高科技的迅速发展,给各行各业尤其是中小型企业带来猛烈的冲击。作为国民经济的重要组成部分,中小企业在刺激国民生产总值增长、提高就业率、增加社会稳定性等方面发挥着不可替代的作用。技术的进步与发展给中小企业既带来机遇也带来威胁,管理的革命早已拉开序幕,M公司作为金融行业中小企业也在这场革命中奋力前行。本文仅从人力资源薪酬管理的角度对M公司进行调研、分析、诊断并给出解决方案,为M公司的发展提
2019年底,新冠疫情作为特大型公共卫生事件,对世界经济和人民生活造成重创。为控制疫情,多个国家开始实施居家令,并采取严格的限制措施。航班停飞致使世界旅游业陷入停滞,封锁、宵禁、停业等政策遏制了游客的出行和要素流动,产业发展面临严峻考验。疫情暴发以来,我国政府果断采取了一系列最全面最彻底的防控措施,经历数月的严防严控后,最终使疫情在国内得到基本控制。出于经济和社会的原因,政府放松了部分限制性措施。
直播电商是网络直播的一个细分领域,随着抖音、快手等拥有巨大流量优势的社交内容平台的进入,直播电商的市场规模真正得到了快速扩大。2020年,一场疫情突如其来,长时间的居家工作、生活加速了消费者直播购物习惯的形成,也迎来了直播带货的第二次高速增长。截至2021年6月,电商直播用户规模已达到3.84亿,并持续增长。另一方面,主播行业由于门槛低、收入可观,各行各业的人纷纷涌入,草根、明星、网红、企业高层,
信息技术(information technology,IT)在工作场所中的广泛应用在给员工带去积极影响的同时,也令他们在工作时间得以借助手机、电脑等工具通过互联网更加“便利”地进行与工作无关的活动。此种违反组织相关规范的行为被称为网络怠工。全球知名权威调查机构IDC的报告指出:员工在工作场所中有30%至40%使用互联网的活动与工作无关;另据著名网络安全公司Websense披露:员工在工作场所出于
中国加入WTO以来,经济持续高速增长带来了居民财富的不断积累以及高净值人群的不断增长,我国现在已是全球第二大财富管理市场。截至2020年我国个人可投资资产总规模达到了241万亿人民币,2018年到2020年的年复合增长率达到了13%,同期高净值人群年复合增长率达到了15%。随着近年来我国金融市场的不断改革,在“利率市场化”、“资管新规”、“房住不炒”等多项政策的共同影响下,无论居民的资产配置诉求还
信用风险预测是金融机构在借贷等业务中一个重要而又具有挑战性的问题。有效的风险预测模型能揭示可能存在的信用风险,为金融机构决策提供建议和支持。决策者通过调整经营策略和采取对应措施便能有效降低甚至化解风险、减少经济损失,宏观上更有利于维系市场经济稳定健康可持续地发展。在进行信用风险预测时,通常会面临如下两个关键问题:(1)信用风险数据中的违约用户与正常履约用户的样本数目极不平衡。(2)大数据征信能够采
在党的十九届五中全会上,习近平总书记指出,“经济、社会、文化、生态等各领域都要体现高质量发展的要求”。我国过去那种低水平的、粗放式的发展,造成了资源的大量消耗和环境严重污染,特别是水污染和空气污染的情况很突出。这种发展模式已经不适应目前发展的要求。在水污染防治方面,改革开放以来,我国采取了一系列的措施,也取得一定的成效,但水污染治理仍然任重道远。中国许多地区之所以走上粗放式、不可持续的高投入高产出
调查显示,50.2%的员工认为在每日工作中,有超过11%的工作任务是毫无意义的、甚至应由他人完成,如上级要求员工协助其处理家务,要求医护人员去做无关的打扫卫生工作等,这些被定义为不合规任务,即被员工视作不应该做且超出专业期望的工作。作为一种职业压力源,不合规任务与个体的角色规范预期相背离,不仅忽视了个体的自尊还会影响他们对职业价值的评估,这种角色期望的落差会对员工造成威胁,进而可能会促使员工采取一