一、引言

　　以往中小企业始终贷款困难，同时它们即使可以得到贷款，也要较其他大型企业付出太多的成本。随着网络的发展，互联网金融成为了时下最热门的领域之一，它是一种利用现代高新技术手段来进行资金融通的新型融资形式。这种新型形式在互联网发展的推动下蓬勃发展，蕴含着巨大的能量。它的出现也为一些中小企业提供了一种融资的渠道，从而极大限度地解决了它们贷款困难的问题。

  二、互联网金融融资功能的使用现状

　　在本文中我们调查了浙江省500家中小型企业，并以此为样本。同时各个城市的经济水平不同，这也会对影响本次研究的结果，因此我们根据2013年《第一次财经》公布的城市排名，将数据中所有的地级市划分等级，总共分为5个等级，并在这5个等级中各抽取1个城市，即杭州、绍兴、宁波、衢州以及湖州。随后我们向这些城市中的经营收入在2000万元以下的中小企业发放问卷，每个城市都分别包含100家这样的企业，最后除去一些数据不全的问卷之外，我们共收到了373份可以使用的问卷。

  1.使用侧重于支付结算功能

　　（1）使用情况。根据我们获得的数据可知不通晓互联网平台的中小企业的占比为8%，虽然通晓但是实际上并未使用的企业占比为29%，既通晓又在使用的企业占比为63%。由此可知在未来将有更多的企业学习、了解和使用这一平台所带来的便利。但是仍然有29%的企业虽然知道这一新型融资形式，但是却未使用过它，可见现实中还是有不少的企业不大信任这种新的融资形式。
　　（2）使用功能。在本文中我们参照传统金融的业务分块将互联网金融这种新型融资形式分为支付结算、融资以及投资理财三个功能，并对这三个部分的使用情况进行了统计，结果如表1。根据表1可知，在236家知晓并使用互联网金融的企业中，使用转账、在线支付、自助缴费功能的企业分别占85%、82%和65%，也就是说大多数的公司还是侧重于使用互联网金融平台的支付结算功能，对于它另外的两个功能——投资理财和融资这一功能使用并不是很多，甚至几乎没有使用过它的贷款功能。由此可见互联网金融的出现并未像我们猜想的那样有效解决中小企业贷款困难的问题，未来还需改进以更好的解决这一困难。
　　表1 中小企业对互联网金融功能的使用情况

  2.融资平台太单一 

　　我们对现在市场上存在的互联网金融平台进行了分类，大致分为以下几类：大数据服务平台，包括京东、苏宁等;P2P模式，包括合力贷、和信贷等;众筹模式。基于这些类型的平台我们进行了统计，发现样本中有一些企业对于这些平台并不是很了解，而且并非充分了解这些平台的企业就占比39%。除此之外，根据问卷还可以知道样本中的企业更加倾向于使用类似于京东这样的大数据服务平台，这些企业占比34%。但是剩下的两类型的平台在我国发展得却相对缓慢，在解决中小企业贷款困难这一问题上的作用也是十分有限的。

  3.贷款获得率不高

　　根据问卷结果可知这些企业能够贷到资金的概率并不是很高，其中表示“容易获得”的只有11%，与此相对的“较难获得”的占比则达到57%，可见现在中小企业还是很难通过互联网金融获得贷款。之所以会出现这样的情况，还是要归因于以下几点原因：就大数据服务平台而言，它主要还是为自身平台内的商家或企业提供贷款，存在一些局限性。就P2P模式而言，这类平台尚在发展中，对于风险的控制管理不是很完善，极有可能会出现坏账、骗贷这些问题，在一些新闻中我们也经常见到有关这类平台倒闭的案例。基于上述原因，这类平台往往贷款的效率不是很高，同时批贷的概率也很低。还有就是企业自身的原因，有些企业本身并不了解这种融资形式，故而使用效率不高。

  三、基于TAM理论模型的分析

  1.模型的构建和假设的提出

　　（1）构建模型
　　在现有关于研究用户行为的文献中，很多都使用了TAM模型。根据此模型的理论可知。使用意向决定用户行为，而他的使用意向又是由感知有用性和感知易用性决定的。本文研究的互联网金融本身就归属于信息技术领域，故而可以使用这一模型进行分析。
　　感知风险：为了提高研究的可说服性，我们在TAM模型的基础上引入一些外部变量，包括感知风险、主观规范以及服务保障，这些外部变量是根据互联网金融的特征获得的。
　　互联网金融其实也是一种金融产品，故而本身存在着很大的风险，故而我们引入了感知风险。
　　主观规范：随着互联网金融的发展，这类新事物也成为了大众关注的对象，并且媒体以及学术界都对它进行大力宣传，这也或多或少地影响了中小企业的使用意向。
　　服务保障：这种新的融资形式存在一定的虚拟性，故而这些平台在处理客户问题以及售后服务上的效率也在影响中小企业的使用意向。最终我们构建图1的TAM模型。
　　图1 中小企业对互联网金融的使用意向模型图

　　（2）定義变量
　　感知有用性：中小企业觉得使用这一新融资形式——互联网金融可以增加自身绩效的程度。感知易用性：中小企业觉得使用它的容易程度。感知风险性：中小企业在使用它时发生金钱上损失或出现公司机密泄露的可能性。服务保障：互联网金融这些平台在处理售后问题、回答客户问题等方面的能力。使用意向：中小企业本身愿意使用这种新的融资形式的程度。 　　（3）提出假设
　　本文提出了如下几个假设：
　　H1：感知有用性对于中小企业的使用意图存在着正向影响，即两者之间是正相关关系。
　　H2：感知易用性对于中小企业的使用意图存在着正向影响，即两者之间是正相关关系。
　　H3：感知风险性对于中小企业的使用意图存在着负向影响，即两者之间是负相关关系。
　　H4：主观规范对于中小企业的使用意图存在着正向影响，即两者之间是正相关关系。
　　H5：服务保障对于中小企业的使用意图存在着正向影响，即两者之间是正相关关系。
　　表2包含了上述变量的监测指标：
　　表2 变量监测指标

  2.统计结果

　　信度分析：我们使用SPSS软件并且就已有数据做了信度分析，如果Cronbach的α值低于0.6，这就意味着我们在设计问卷或者定义变量等过程中存在一些问题。结果显示6个变量的Cronbach的α值都大于0.6，这也就意味着我们的数据可靠，可以很好的反映真实结果。
　　效度分析：运用因子分析法测验了问卷的结构，同时提取了公因子。若是KMO的值大于0.6，此外Bartlett’s球状检验显著性的概率小于0.001，则可以认为本研究能够做因子分析。之后再提取公因子，这里我们使用主成分分析法，筛选出了特征根>1的公因子，同时使用方差最大旋转法正交旋转处于同一维度下的数个公因子，最终得到5个变量。
　　相关分析：在这一阶段我们使用了pearson相关系数，结果显示只有主观规范X4的r值为0.097，未通过显著性检验，其他的变量皆通过了。
　　回归分析：我们使用了多元逐步回归法，即逐一把变量带入到方程中，并且时刻关注系数是否变化以及变化的结果，从而最后构建了最具说服力的方程，如表3：
　　表3 回归结果

　　根据表3，我们发现X1、X2、X3和X5的系數为0.604、0.526、-0.477以及0.331，且皆显著，这就说明了上述变量皆显著影响中小企业的使用意向。基于此我们可以证明假设1、2、3、5皆成立，且感知有用性的影响对使用意向的影响最大，其系数为0.604。感知易用性的系数为0.526，影响程度位居第二。影响排在第三的是感知风险性，系数为-0.477。最后就是服务保障，系数为0.331。但是假设4并不成立，因为企业是否使用互联网金融多数是由企业自身利益决定的，与媒体等的宣传关系不大。

  四、使用互联网金融解决中小企业贷款难的一些建议

　　第一，企业在使用互联网金融时面临着资金损失、信息泄露的隐患，因此要进一步巩固这些平台的安全性。第二，一些企业未使用互联网金融，是因为本身并不是很了解它，故而可以为这些企业提供一些有关的培训。第三，一些企业不使用它是因为这些平台在风险管理上存在缺陷，因此我们要进一步加强完善它的风险管理以及融资监管制度。第四，要尽快建设征信系统，提高信息透明程度，同时还可以与传统金融模式结合提高它在中小企业中的使用率。

  参考文献：

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　　[2]孙杰，贺晨.大数据时代的互联网金融创新及传统银行转型[J].财经科学，2015（1）：11-16.
　　[3]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融模式研究[J].新金融评论，2012（1）：11-22.
　　[4]谢平，邹传伟，刘海二.互联网金融的基础理论[J].金融研究，2015，No.422（08）：5-16.
　　[5]谢清河.我国互联网金融发展问题研究[J].经济研究参考，2013（49）：31-38.
　　（作者单位：南京市第十三中学）