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摘要：随着互联网技术的快速发展，互联网金融产品踊跃出现，特别是以余额宝为代表的互联网金融理财产品充斥在社会的各个方面，导致互联网理财市场的竞争日益激烈。在众多产品中，如何赢得客户成为互联网商家关注的重点。为此，本文借鉴UTAUT模型，分析互联网金融产品购买行为影响因素。实证研究表明，绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知价值、感知风险等对互联网金融产品购买行为都具有重要的影响。为此，互联网商家简化产品设计，关注消费者体验，提升消费者努力期望和绩效期望，增强产品感知价值，降低感知风险，提高消费者的使用意愿，促进购买行为转化。
关键词：互联网金融;购买行为;影响因素;UTAUT模型
随着互联网信息技术在国内的快速发展，互联网金融在中国呈现出蓬勃发展的态势。互联网金融极大的提高了金融服务效率，降低了理财服务成本，对金融行业产生了巨大的影响。在互联网金融快速发展背景下，市场环境更加复杂，互联网金融商家抓住机遇，迎接挑战的同时，需要把握消费者的需求。为此，本文从消费者购买互联网金融产品的意愿着手，参考和借鉴UTAUT模型，构建互联网金融产品购买行为影响因素模型，通过实证分析，对互联网金融产品购买行为影响因素进行检验，从而为互联网金融产品营销以及互联网金融产品体系完善提供理论依据与实践参考。
1 研究假设与模型构建
1.1研究假设
UTAUT模型包括绩效期望（PE）、努力期望（EE）、社会影响（SI）和促成因素（FC）4个核心变量。互联网金融产品具有特殊性，是信息时代的产物，其便利性、易用性成为消费者关注的重点。同时，互联网金融产品增加了支付风险、对消费者隐私权保护提出了挑战。为此，在UTAUT模型基础上，增加了感知价值和感知风险，旨在对互联网金融产品购买行为及其影响因素进行全面系统的研究。
绩效期望（PE）主要是消费者对互联网金融产品有用程度的感知。国内外研究成果表明，绩效期望能够显著提高消费者的使用意愿。为此，提出假设：
H1：消费者对互联网金融产品的绩效期望对产品使用意愿有正向影响。
努力期望（EE）主要反映互联网金融产品的难易程度，以及消费者对互联网金融产品的满意度情况。消费者的努力期望越高，其互联网金融产品的使用意愿就更高。为此，提出假设：
H2：消费者对互联网金融产品的努力期望对使用意愿有正向影响。
H3：消费者对互联网金融产品的努力期望对绩效期望有正向影响。
社会影响（SI）是消费者周围的个人或者组织，包括亲人、同事、同学等，都会影响消费者消费意向及行为。不同研究表明，社会影响对消费者的使用意愿有显著的影响。结合课题研究，提出假设：
H4：消费者的社会影响对互联网金融产品使用意愿有正向影响，
H5：消费者的社会影响对互联网金融产品绩效期望有正向影响。
便利条件（FC）是购买互联网金融产品具有良好的经济条件、技术条件等。大部分学者研究表明，便利条件对购买行为直接产生显著影响。因此，可以提出假设：
H6：消费者的便利条件对互联网金融产品购买行为有显著的正向影响。
感知风险（PR）主要是消费者在购买互联网金融产品时可能存在的风险，以及可能产生的预期损失。例如，消费者在购买互联网金融产品时账号信息泄露，或者是互联网金融产品与预期不一致等。根据上述分析，提出以下研究假设：
H7：消费者对互联网金融产品的感知风险对互联网金融产品使用意愿有负面影响。
感知价值（PV）是消费者在购买互联网金融产品过程中，互联网金融产品品牌知名度越高，更能够促使消费者的购买行为。根据上述分析，提出以下研究假设：
H8：消费者对互联网金融产品的感知价值越高，越能促进消费者的使用意愿。
使用意愿（BI）是指消费者想要购买互联网金融产品的期望程度。消费者购买互联网金融产品的意愿越强，越能促使其购买行为的发生。因此，提出以下研究假设：
H9：消费者对互联网金融产品使用意愿正向影响购买行为。
1.2模型构建
为了分析互联网金融产品购买行为的影响因素，在借鉴UTAUT模型的基础上，从绩效期望PE、努力期望EE、社会影响SI、便利条件FC、感知风险PR、感知价值PV等因素出发，检验这些因素对互联网金融产品购买行为的影响。最终生成的互联网金融产品购买行为的影响因素模型如图1-1所示。
2 问卷设计与数据采集
2.1问卷设计
本文对互联网金融产品购买行为的影响因素进行研究，为此以广大消费者作为调查对象展开调查，了解消费者关于互联网金融产品的使用意愿和购买行为习惯。
本次问卷调查主要包括两大部分：第一部分是“个人基本信息”，主要是统计被调查者的个人信息，包括性别、年龄、职业等，第二部分是“影响消费者购买互联网金融产品的因素”，具体是对绩效期望、努力期望、感知成本、感知價值、感知风险等变量进行问卷。本研究采用Likert5级量表进行打分，1～5分分别表示完全不同意、比较不同意、不确定、比较同意完全同意。
本次问卷共计发放320份，扣除无效问卷后最终回收有效问卷305份，有效回收率达到95.3%。
2.2数据采集
本文使用SPSS对有效问卷进行描述性统计分析，在此基础上，运用AMOS软件对变量进行路径分析，验证变量之间的相互关系。
3 数据分析与模型检验
3.1假设检验
在互联网金融产品购买行为影响因素相关变量描述性统计分析基础上，本文采用结构方程模型，对变量进行拟合测量，通过模型路径分析了解各变量之间的关系。模型分析路径见图3-1所示。 通过图3-1可知，各个潜在变量之间的标准化路径系数都大于0.5，小于0.95，说明基本符合模型的参数标准。
通过模型适配度检验的指标系数来看，卡方自由度比值为2.264，RFI值为0.845，与参数的标准范围明显不符，说明模型并不完全适配，仍然需要进一步调整。
3.2模型修正
对模型进行修正并重新进行路径分析，修正后卡方自由比为1.901，RFI值达到0.905，各个指标的拟合度均在理想标准值的范围内。由此可知，修正后模型适配状况良好，与数据样本具有较好的模型拟合度。
采用最大似然法估算标准回归系数，从而检验模型路径系数显著性，各个路径之间的显著性水平见表3-2所示。
从表3-2可以发现，努力期望、感知价值、绩效期望、社会影响对消费者的互联网金融产品使用意愿有显著的正向影响，而感知风险与使用意愿呈负相关关系。努力期望对感知价值和绩效期望都具有显著正向影响，且社会影响正向显著影响绩效期望。使用意愿对互联网金融产品购买行为产生显著正向影响，同时，便利条件也直接正向影响互联网金融产品购买行为。
进一步分析互联网金融产品购买路径分析各项效果值结果表明，互联网金融产品使用意愿影响程度大小的排序依次是：感知价值（0.703）、绩效期望（0.318）、努力期望（0.265）、社会影响（0.260）、感知风险（-0.091），除了感知风险对互联网金融产品使用意愿产生负面影响外，其他因素均对互联网金融产品使用意愿有正向作用。互联网金融产品购买行为影响因素大小排序为：使用意愿（0.863）、努力期望（0.652）、社会影响（0.428）。
4 结论与建议
4.1结论
结合UTAUT模型的相关理论，构建互联网金融产品购买行为影响因素模型，分析绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知风险、感知价值等因素对互联网金融产品使用意愿及购买行为的影响。通过结构方程模型检验发现，使用意愿、感知价值、努力期望、绩效期望、社会影响、便利条件、感知风险都显著影响消费者对互联网金融产品的购买行为。其中，感知价值、绩效期望、努力期望、社会影响对互联网金融产品使用意愿及购买行为有显著正向影响，感知风险对互联网金融产品使用意愿产生负面影响。互联网金融产品购买行为影响因素大小排序为使用意愿、努力期望、社会影响。
4.2建议
通过研究发现，使用意愿、感知价值、努力期望、绩效期望、社会影响、便利条件、感知风险等都是影响消费者购买互联网金融产品的重要因素。因此，互联网金融产品商家应该从这几个方面入手，促进消费者展开购买行为：
一是简化产品设计。在移动互联网背景下，互联网金融产品种类繁多，竞争十分激烈。消费者更倾向于足不出户就能进行在线消费。这就需要互联网金融产品满足用户的易用性需求，一旦互联网金融产品易用性较差，很难赢得用户的关注。因此，互联网金融产品的商家应该注重提高产品的易用性，简化产品设计，提高互联网金融产品的易用性，从而增强消费者粘性和忠诚度，扩大消费者群体，使互联网金融产品早众多产品汇总脱颖而出。
二是提高互联网金融产品感知价值。感知价值是消费者在使用产品的过程中对感知到的利得和成本付出进传权衡后产生的对产品整体效用的评价。互联网金融产品感知价值具体体现在使用便利性、使用价值、社会认可度以及附加价值等方面。在激烈的市场环境下，感知价值是影响消费者购买行为的关键。在选择众多的互联网金融理财市场中，较高的感知价值必将赢得较多的客户群。因此，互联网金融商家需要满足消费者需求，凸显互联网金融理财产品的感知价值，才能提高客户满意度，赢取较大的市场份额。
三是降低互联网金融理财产品的感知风险。作为时代的产物，互联网金融产品天生具有监管缺失的特点，再加上其层出不穷的创新，现有的金融监管体系更是分身乏术，监管政策的出台往往落后于产品的创新，这不仅导致市场定位不明确，还不可避免地滋生一系列的欺诈、盗用及窃取等违法活动，这些都严重阻碍着互联网金融的发展。因此，需要建立和完善互联网金融的法律法规体系，商家必须构建安全技术保障体系，在规范行业健康发展的同时也能保障消费者资金的安全，提高互联网金融系统的防黑客、防病毒能力，降低消费者感知风险，提升消费者努力期望，从而促进消费者展开购买行为。
参考文献
[1]杨威.互联网金融理財产品使用的影响因素探析[J].中国商论，2019（06）：45-46.
[2]牟方华.互联网金融理财产品使用影响因素分析[J].现代营销（经营版），2018（11）：204.
[3]罗雅丹.基于创新扩散理论的互联网金融产品消费影响因素研究[J].现代营销（创富信息版），2018（10）：45-46.
[4]莫子昌.消费者购买互联网金融理财产品的影响因素研究[J].企业改革与管理，2018（11）：64-65.
[5]王云丽.互联网金融理财产品使用影响因素研究[J].科技经济导刊，2018，26（16）：198+200.
关键词：互联网金融;购买行为;影响因素;UTAUT模型
随着互联网信息技术在国内的快速发展，互联网金融在中国呈现出蓬勃发展的态势。互联网金融极大的提高了金融服务效率，降低了理财服务成本，对金融行业产生了巨大的影响。在互联网金融快速发展背景下，市场环境更加复杂，互联网金融商家抓住机遇，迎接挑战的同时，需要把握消费者的需求。为此，本文从消费者购买互联网金融产品的意愿着手，参考和借鉴UTAUT模型，构建互联网金融产品购买行为影响因素模型，通过实证分析，对互联网金融产品购买行为影响因素进行检验，从而为互联网金融产品营销以及互联网金融产品体系完善提供理论依据与实践参考。
1 研究假设与模型构建
1.1研究假设
UTAUT模型包括绩效期望（PE）、努力期望（EE）、社会影响（SI）和促成因素（FC）4个核心变量。互联网金融产品具有特殊性，是信息时代的产物，其便利性、易用性成为消费者关注的重点。同时，互联网金融产品增加了支付风险、对消费者隐私权保护提出了挑战。为此，在UTAUT模型基础上，增加了感知价值和感知风险，旨在对互联网金融产品购买行为及其影响因素进行全面系统的研究。
绩效期望（PE）主要是消费者对互联网金融产品有用程度的感知。国内外研究成果表明，绩效期望能够显著提高消费者的使用意愿。为此，提出假设：
H1：消费者对互联网金融产品的绩效期望对产品使用意愿有正向影响。
努力期望（EE）主要反映互联网金融产品的难易程度，以及消费者对互联网金融产品的满意度情况。消费者的努力期望越高，其互联网金融产品的使用意愿就更高。为此，提出假设：
H2：消费者对互联网金融产品的努力期望对使用意愿有正向影响。
H3：消费者对互联网金融产品的努力期望对绩效期望有正向影响。
社会影响（SI）是消费者周围的个人或者组织，包括亲人、同事、同学等，都会影响消费者消费意向及行为。不同研究表明，社会影响对消费者的使用意愿有显著的影响。结合课题研究，提出假设：
H4：消费者的社会影响对互联网金融产品使用意愿有正向影响，
H5：消费者的社会影响对互联网金融产品绩效期望有正向影响。
便利条件（FC）是购买互联网金融产品具有良好的经济条件、技术条件等。大部分学者研究表明，便利条件对购买行为直接产生显著影响。因此，可以提出假设：
H6：消费者的便利条件对互联网金融产品购买行为有显著的正向影响。
感知风险（PR）主要是消费者在购买互联网金融产品时可能存在的风险，以及可能产生的预期损失。例如，消费者在购买互联网金融产品时账号信息泄露，或者是互联网金融产品与预期不一致等。根据上述分析，提出以下研究假设：
H7：消费者对互联网金融产品的感知风险对互联网金融产品使用意愿有负面影响。
感知价值（PV）是消费者在购买互联网金融产品过程中，互联网金融产品品牌知名度越高，更能够促使消费者的购买行为。根据上述分析，提出以下研究假设：
H8：消费者对互联网金融产品的感知价值越高，越能促进消费者的使用意愿。
使用意愿（BI）是指消费者想要购买互联网金融产品的期望程度。消费者购买互联网金融产品的意愿越强，越能促使其购买行为的发生。因此，提出以下研究假设：
H9：消费者对互联网金融产品使用意愿正向影响购买行为。
1.2模型构建
为了分析互联网金融产品购买行为的影响因素，在借鉴UTAUT模型的基础上，从绩效期望PE、努力期望EE、社会影响SI、便利条件FC、感知风险PR、感知价值PV等因素出发，检验这些因素对互联网金融产品购买行为的影响。最终生成的互联网金融产品购买行为的影响因素模型如图1-1所示。
2 问卷设计与数据采集
2.1问卷设计
本文对互联网金融产品购买行为的影响因素进行研究，为此以广大消费者作为调查对象展开调查，了解消费者关于互联网金融产品的使用意愿和购买行为习惯。
本次问卷调查主要包括两大部分：第一部分是“个人基本信息”，主要是统计被调查者的个人信息，包括性别、年龄、职业等，第二部分是“影响消费者购买互联网金融产品的因素”，具体是对绩效期望、努力期望、感知成本、感知價值、感知风险等变量进行问卷。本研究采用Likert5级量表进行打分，1～5分分别表示完全不同意、比较不同意、不确定、比较同意完全同意。
本次问卷共计发放320份，扣除无效问卷后最终回收有效问卷305份，有效回收率达到95.3%。
2.2数据采集
本文使用SPSS对有效问卷进行描述性统计分析，在此基础上，运用AMOS软件对变量进行路径分析，验证变量之间的相互关系。
3 数据分析与模型检验
3.1假设检验
在互联网金融产品购买行为影响因素相关变量描述性统计分析基础上，本文采用结构方程模型，对变量进行拟合测量，通过模型路径分析了解各变量之间的关系。模型分析路径见图3-1所示。 通过图3-1可知，各个潜在变量之间的标准化路径系数都大于0.5，小于0.95，说明基本符合模型的参数标准。
通过模型适配度检验的指标系数来看，卡方自由度比值为2.264，RFI值为0.845，与参数的标准范围明显不符，说明模型并不完全适配，仍然需要进一步调整。
3.2模型修正
对模型进行修正并重新进行路径分析，修正后卡方自由比为1.901，RFI值达到0.905，各个指标的拟合度均在理想标准值的范围内。由此可知，修正后模型适配状况良好，与数据样本具有较好的模型拟合度。
采用最大似然法估算标准回归系数，从而检验模型路径系数显著性，各个路径之间的显著性水平见表3-2所示。
从表3-2可以发现，努力期望、感知价值、绩效期望、社会影响对消费者的互联网金融产品使用意愿有显著的正向影响，而感知风险与使用意愿呈负相关关系。努力期望对感知价值和绩效期望都具有显著正向影响，且社会影响正向显著影响绩效期望。使用意愿对互联网金融产品购买行为产生显著正向影响，同时，便利条件也直接正向影响互联网金融产品购买行为。
进一步分析互联网金融产品购买路径分析各项效果值结果表明，互联网金融产品使用意愿影响程度大小的排序依次是：感知价值（0.703）、绩效期望（0.318）、努力期望（0.265）、社会影响（0.260）、感知风险（-0.091），除了感知风险对互联网金融产品使用意愿产生负面影响外，其他因素均对互联网金融产品使用意愿有正向作用。互联网金融产品购买行为影响因素大小排序为：使用意愿（0.863）、努力期望（0.652）、社会影响（0.428）。
4 结论与建议
4.1结论
结合UTAUT模型的相关理论，构建互联网金融产品购买行为影响因素模型，分析绩效期望、努力期望、社会影响、便利条件、感知风险、感知价值等因素对互联网金融产品使用意愿及购买行为的影响。通过结构方程模型检验发现，使用意愿、感知价值、努力期望、绩效期望、社会影响、便利条件、感知风险都显著影响消费者对互联网金融产品的购买行为。其中，感知价值、绩效期望、努力期望、社会影响对互联网金融产品使用意愿及购买行为有显著正向影响，感知风险对互联网金融产品使用意愿产生负面影响。互联网金融产品购买行为影响因素大小排序为使用意愿、努力期望、社会影响。
4.2建议
通过研究发现，使用意愿、感知价值、努力期望、绩效期望、社会影响、便利条件、感知风险等都是影响消费者购买互联网金融产品的重要因素。因此，互联网金融产品商家应该从这几个方面入手，促进消费者展开购买行为：
一是简化产品设计。在移动互联网背景下，互联网金融产品种类繁多，竞争十分激烈。消费者更倾向于足不出户就能进行在线消费。这就需要互联网金融产品满足用户的易用性需求，一旦互联网金融产品易用性较差，很难赢得用户的关注。因此，互联网金融产品的商家应该注重提高产品的易用性，简化产品设计，提高互联网金融产品的易用性，从而增强消费者粘性和忠诚度，扩大消费者群体，使互联网金融产品早众多产品汇总脱颖而出。
二是提高互联网金融产品感知价值。感知价值是消费者在使用产品的过程中对感知到的利得和成本付出进传权衡后产生的对产品整体效用的评价。互联网金融产品感知价值具体体现在使用便利性、使用价值、社会认可度以及附加价值等方面。在激烈的市场环境下，感知价值是影响消费者购买行为的关键。在选择众多的互联网金融理财市场中，较高的感知价值必将赢得较多的客户群。因此，互联网金融商家需要满足消费者需求，凸显互联网金融理财产品的感知价值，才能提高客户满意度，赢取较大的市场份额。
三是降低互联网金融理财产品的感知风险。作为时代的产物，互联网金融产品天生具有监管缺失的特点，再加上其层出不穷的创新，现有的金融监管体系更是分身乏术，监管政策的出台往往落后于产品的创新，这不仅导致市场定位不明确，还不可避免地滋生一系列的欺诈、盗用及窃取等违法活动，这些都严重阻碍着互联网金融的发展。因此，需要建立和完善互联网金融的法律法规体系，商家必须构建安全技术保障体系，在规范行业健康发展的同时也能保障消费者资金的安全，提高互联网金融系统的防黑客、防病毒能力，降低消费者感知风险，提升消费者努力期望，从而促进消费者展开购买行为。
参考文献
[1]杨威.互联网金融理財产品使用的影响因素探析[J].中国商论，2019（06）：45-46.
[2]牟方华.互联网金融理财产品使用影响因素分析[J].现代营销（经营版），2018（11）：204.
[3]罗雅丹.基于创新扩散理论的互联网金融产品消费影响因素研究[J].现代营销（创富信息版），2018（10）：45-46.
[4]莫子昌.消费者购买互联网金融理财产品的影响因素研究[J].企业改革与管理，2018（11）：64-65.
[5]王云丽.互联网金融理财产品使用影响因素研究[J].科技经济导刊，2018，26（16）：198+200.