CC BY
40
2.3. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ВЛИЯНИЯ ФАКТОРОВ НА ПРОЦЕСС ДИФФУЗИИ ИННОВАЦИОННЫХ ПЛАТЕЖНЫХ ПРОДУКТОВ
Погосян Александра Михайловна, аспирант Департамента менеджмента Место учебы: Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации
Аннотация: в настоящей статье выявлены факторы, оказывающие существенное влияние на принятие потребителями и торгово-сервисными предприятиями инноваций, предлагаемых в платежной сфере. Первая группа факторов принятия платежных сервисов оказывает влияние на восприятие технологий потребителями (физическими лицами), вторая - продавцами или ритейлерами. Для выявления значимости факторов использовалась последовательная методология, включающая проведение глубинных полуструктурированных интервью, составление анкеты и онлайн - анкетирование потребителей и компаний сети распространения платежных сервисов. В результате сформирована регрессионная модель, позволяющая определить силу и значимость влияния отобранных для анкеты факторов. Ключевые слова: платежные технологии, платежный сервис, инновационные платежные продукты.
DETERMINATION OF THE INFLUENCE FACTORS ON THE DIFFUSION PROCESS OF INNOVATIVE PAYMENT PRODUCTS
Pogosyan Alexandra M., Ph.D. candidate, Department of management
Study place: Financial University under the Government of the Russian Federation
pogosyan-alex@mail. ru
Annotation: in this article the factors which have a significant effect on the acceptance by consumers and by merchants for innovation provided in the payment field. The first group of factors of the adoption of the payment services affects the perception of the technology by consumers (natural persons), the other sellers or retailers. To identify the significance of factors used consistent methodology, including the conduct of semi-structured deep interviews, preparation of questionnaires and online survey of consumers and companies in the distribution network of payment services. As a result, a regression model allowing to determine the strength and significance of the effect selected for the questionnaire factors. Keywords: payment systems, payment service, innovative payment products.
Интернет-технологии привели к существенным изменениям в характере платежного ландшафта. Соответственно произошел взрывной рост количества осуществляемых безналичных платежей. Одной из последних тенденций является рост их исполнения небанковскими организациями. В прошлом году в так называемый финтех было инвестировано 12 млрд. долл. частного капитала, что помогло тысячам новых компаний сформировать, завоевать клиентов и расширить масштабы своей деятельности. У наиболее перспективных финтех компаний есть специфическое для клиента предложение, как правило, в плохо обслуживаемой или не обслуживаемой традиционными поставщиками финансовых услуг сфере, также обеспечивающее «интуитивно понятное» использование. Некоторые из этих традиционных поставщиков финансовых услуг начали сотрудничать с финтех-компаниями через партнерство, бизнес-инкубаторы и прямые приобретения. Действуя таким образом, они пытаются определить уровень угрозы и получить ответы на основные вопросы: сколько потребителей (физических лиц) и ритейлеров использует финтех-продукты? Каков профиль пользователей? В чем причина для использования ф и нтех- п родукто в?
Учет факторов принятия платежных инноваций пользователями необходим для их эффективной коммерциализации.
Индивидуальные характеристики потребителей и факторы, влияющие на процесс принятия финтех продуктов можно рассматривать с точки зрения моделей поведения потребителей. В многочисленных работах исследователи дополняли существующие модели различными факторами
принятия электронных розничных платежных инструментов. Например, в работе Ким и др. [Kim et al, 2010 [4] показана значимая роль фактора безопасности платежа, в исследовании [Mallat и др., 2009 [6] утверждается, что главную роль играет контекст использования платежа.
Согласно результатам исследований принятия различных розничных электронных и мобильных платежных инструментов [Mallat, 2007 [5] на распространение оказывают большое влияние так называемые сетевые эффекты. Сетевой эффект наблюдается на односторонних рынках, где как отправитель, так и получатель находятся на стороне потребления данной услуги. Примерами таких платежных услуг являются услуги P2P (англ. peer-to-peer), B2B (англ. business to business), и межбанковские платежные системы RTGS (англ. Real Time Gross Settlement), обычно используемые для проведения крупных платежей.
Вопросы критической массы еще сложнее на двустороннем рынке, где имеются два различных типа пользователей, такие как потребители и предприятия торговли (услуг). На таком рынке принятие электронных розничных платежей оказывают влияние и так называемые внутренние сетевые эффекты, так как данные услуги должны быть приняты продавцами и потребителями. Следовательно, принятие продавцами платежного сервиса зависит от принятия платежного сервиса потребителями, и наоборот.
Таким образом, еще одними важными факторами для проникновения и распространения электронных розничных платежей являются факторы восприятия инструментов
электронных розничных платежей продавцами или ри-тейлерами. Вместе с тем, число исследований, рассматривающих организационное технологическое принятия в электронных и мобильных розничных платежах и связанных областях, весьма ограниченно. Это связано с общей сложностью вопроса, т.к. подобное исследование должно рассмотреть два уровня принятия инноваций: организационный и внутриорганизационный.
При изучении факторов, оказывающих наибольшее влияние на решение потребителей о принятии новой технологии, выделяют три группы факторов:
I Базовые экономические факторы;
II Факторы, связанные с характеристиками самого новшества;
III Факторы, связанные с личностными и демографическими характеристиками потребителя - пол, возраст, уровень дохода, и проч.
Изучению процесса распространения инноваций в платежной сфере посвящены многие работы российских и зарубежных ученых. В частности, А.В. Трачуком, Д.Ю. Гомбелиовским [8] исследовались перспективы распространения безналичных розничных платежей. Анализируя процесс распространения безналичных платежей на розничном рынке, А.В. Трачук, Г.В. Корнилов [9] выделяют следующие базовые экономические факторы:
- Объем денег в обращении;
- Отношение ВВП к объему денег в обращении;
- Количество точек продажи;
- Объем внутреннего рынка;
- Транспортная инфраструктура;
- Сети стационарной и мобильной связи;
- Доступность Интернета;
- Стоимость поддержания платежной системы для государства.
Характеристики платежных сервисов. Выделяют две группы
характеристик технологий, в том числе и платежных сервисов: общие и специфические. Общие характеристики новшества выявил Э. Роджерс [12] в своей работе «Диффузия инноваций» и отнес к ним:
1. Совместимость - согласованность нового продукта с существующими ценностями, прошлым опытом и потребностями потенциальных покупателей;
2. Сравнительное преимущество - кажущаяся степень превосходства нового продукта над тем, который он замещает,
3. Тестируемость - возможность опробовать новинку,
4. Сложность использования - кажущаяся трудность использования нового продукта и понимания механизма его действия.
5. Наглядность - степень очевидности результатов применения новинки.
Специфические характеристики технологий были определены Ф. Дэвисом [Davis, 1989 [13]: скорость, надежность, удовольствие от использования, контроль процесса использования, риск использования, который обозначает неопределенность возможных последствий от использования новых технологий.
Как было отмечено ранее, выделяют личностные и демографические характеристики потребителей. К демографическим относят факторы:
1. Возраст потребителей. Влияние возраста на использование новых технологий достаточно неоднозначно. В работах многочисленных исследованиях показано, что влияние возраста на готовность использования обусловлено видом новых технологий. В других работах А.В. Трачука, Г.В. Корнилова [10],
Mallat et al., 2009 [6]; Schierz et al., 2010 [7] показано, что люди пожилого возраста менее готовы к использованию новых технологий и начинают применять их позже других.
2. Гендерное отличие. В отношении использования платежных сервисов также нельзя сделать однозначных выводов: в работах [Schierz et al., 2010 [7] показано, что существенных отличий в поведении мужчин и женщин при использовании электронных платежных сервисов нет, а в работах [Goeke and Pousttchi, 2010 [3] говорится о том, что мужчины более склонны в целом к применению информационно - коммуникационных технологий, таких как интернет - банкинг, мобильных банкинг, покупка товаров онлайн.
3. Размер населенного пункта, в котором проживает пользователь платежной услуги. Наличие данного фактора подтверждается невысокой долей использующих безналичные средства платежа в сельской местности. Как правило, чем больше размер населенного пункта, тем чаще его жители совершают платежи и переводы с использованием безналичных средств платежа. Только 36,9% респондентов в сельской местности осуществляли безналичные платежи и переводы, при этом 10,3% опрошенных делали это еженедельно или чаще.
4. Образование. Наличие данного фактора подтверждается невысокой долей использующих безналичные средства платежа людей, имеющих среднее и начальное образование. Более половины (63,3%) участников опроса, имеющих высшее или неполное высшее образование, пользуются безналичными средствами платежа, что в 2,6 раза больше, чем в группе респондентов, имеющих начальное образование (24,1%) и на 12 процентных пунктов больше, чем в группе респондентов со средним образованием (39,5%).
5. Регион, в котором проживает пользователь платежной услуги. Наличие данного фактора подтверждается неравной институциональной обеспеченностью населения регионов России платежными услугами. Так, в целом по России количество учреждений банков, включая учреждения Банка России, в расчете на 1 млн. жителей составило на начало 2013 г. 325 ед. По сравнению с 2008 г. прирост учреждений, оказывающих платежные услуги, составил лишь 12,5%. По данным Банка России, самый высокий уровень обеспеченности населения банковскими подразделениями отмечался в Московском регионе и Приволжском федеральном округе, а самый низкий - в Северо-Кавказском федеральном округе. Похожая ситуация наблюдалась с банкоматами - уровень обеспеченности на 100000 населения был высоким, по сравнению другими странами - 184,7 в 2014 г., а в территориальном разрезе - очень низким - 13,6. Одной из причин такого низкого развития сети банкоматов является то, что кредитные учреждения в последнее время направляли свои усилия на модернизацию и их оптимальное размещение, а не на количественное расширение банкоматов.
Вместе с тем демографические характеристики не дают полного понимания процесса восприятия новых электронных платежных сервисов, поэтому необходимо рассматривать личностные характеристики пользователей, к которым относят:
- Уверенность в способности использования нового платежного сервиса [Chen, 2008 [1], Kim et al., 2010 [4]. Всегда, когда технология сложна для использования потребителем от нее отказываются и не используют в дальнейшем. Уверенность в использовании сервиса влияет на воспринимаемую полезность технологий и восприятие потребителем новой технологии;
- боязнь технологии означает страх перед использованием новой технологии и является наиболее часто встречающимся препятствием
для восприятия новой технологии. Боязнь технологий отрицательно влияет на процесс восприятия технологий и характеризует нежелание потребителя использовать технические нововведения [Chen, 2008 [1];
- социальное давление характеризует в какой степени социальное окружение оказывает влияние на поведение человека в отношении использования новых электронных платежных сервисов [Mallat, 2007 [5];
- технологическая готовность описывает насколько потребитель готов к использованию новых платежных сервисов и в зависимости от этого процесс восприятия может ускориться или наоборот замедлиться [Kim et al., 2010 [4] Mallat, 2007 [5]; Schierz et al., 2010 [7]. В Таблице 1 выделены факторы, значимость которых подтверждена соответствующими исследованиями.
Таблица 1
Факторы, оказывающие значимое влияние на принятие потребите-
лями розничных электронных платежей
Факторы принятия Исследования, подтверждающие значимость соответствующего фактора
Сложность использования Arvidsson, 2014; Chen, 2008; Constantiou et al., 2006; Duane et al., 2014; Gefen et al., 2003; Goeke and Pousttchi, 2010; Harrison et al., 2014; Hsu et al., 2011; Kim et al., 2010a; Mallat 2007; Mallat et al., 2009; Schierz et al., 2010; Shaw, 2014; van der Heijden, 2002
Удовольствие от использования Chen, 2008; Duane et al., 2014; Gefen et al., 2003; Goeke and Pousttchi, 2010; Hsu et al., 2011; Kim et al., 2010a; Schierz et al., 2010; Shaw, 2014; Wu and Wang, 2005
Совместимость Chen, 2008; Gerrard and Cunningham, 2003; Mallat, 2007; Mallat et al., 2009; Schierz et al., 2010; Szmigin and Bourne, 1999; Wu and Wang, 2005; Yang et al., 2012
Сравнительное преимущество Arvidsson, 2014; Gerrard and Cunningham, 2003; Mallat, 2007; Puschel et al., 2010; Szmigin and Bourne, 1999; Yang et al., 2012
Безопасность Hamlet C., Strube M., 2000, Black N. J., Lockett A., Winklho-fer H. et al., 2002, Giglio V., 2002; Howcroft B., Hamilton R., Hewer P., 2002.
Затраты Constantiou et al., 2006; Harrison et al., 2014; van der Heijden, 2002; Venkatesh et al., 2012; Wu and Wang, 2005; Yang et al., 2012
Сетевые эффекты, отсутствие критической массы принявших Goeke and Pousttchi, 2010; Kauffman et al., 2000; Mallat, 2007
Факторы принятия Исследования, подтверждающие значимость соответствующего фактора
Техническая выполнимость (интеграция, масштабируемость, удаленный доступ, инфраструктура, сложность, и т.д.) van der Heijden, 2002; Plouffe et al., 2000; Mallat and Tuunainen, 2008
Воспринятые риски (безопасность, инвестиции) Mallat and Tuunainen, 2008; van der Heijden, 2002
Воспринятые преимущества и потребность в альтернативных платежных системах Mallat and Tuunainen, 2008
Стоимость (Операционный сбор) Mallat and Tuunainen, 2008; Plouffe et al., 2000; van der Heijden, 2002
Сетевые эффекты, отсутствие «критической массы» пользователей Mallat and Tuunainen, 2008; van der Heijden, 2002 Constantiou et al., 2006; Harrison et al., 2014; van der Heijden, 2002; Venkatesh et al., 2012; Wu and Wang, 2005; Yang et al., 2012
Затраты Constantiou et al., 2006; Harrison et al., 2014; van der Heijden, 2002; Venkatesh et al., 2012; Wu and Wang, 2005; Yang et al., 2012
Легкость в использовании van der Heijden, 2002
Источник: составлено автором
Как отмечалось ранее, важными факторами для проникновения и распространения электронных розничных платежей являются факторы их восприятия торгово-сервисными предприятиями.
Основными факторами, влияющими на принятие инноваций на организационном уровне, являются особенности деятельности принявших инновацию компаний (поставщики, посредники и проч.), инновационные особенности компаний, принявших инновацию, и межфирменные (сетевые) взаимосвязи. К внутриорганизационным факторам следует отнести - личные особенности сотрудников компании, система внутренней помощи в компании, отношение сотрудников к инновациям. В Таблица 2 обобщены факторы, влияющие на принятие электронных платежных сервисов компаниями.
Таблица 2
Факторы, влияющие на принятие электронных платежных инструментов компаниями
Источник: составлено автором
Существенный вклад в исследование диффузии электронных платежных инструментов является попытка определить относительное преимущество электронных платежей для различных участников рынка как фактора, стимулирующего распространение электронных платежных инструментов. В большинстве работ указываются основные факторы, влияющие на намерение использовать электронные платежные сервисы: удобство, независимость местоположения и время. Эти же факторы рассматривались Mallat, 2007 [5], но при этом автор добавил факторы экономической выгоды, более дешевого обслуживания, и сокращения издержек для общества в целом.
Как следует из вышеизложенного, на скорость распространения электронных платежных инструментов влияют две категории факторов восприятия: как потребителями, так и компаниями, использующими сервисы. Так как базовые экономические факторы влияют на принятие инноваций обеими группами пользователей, при выявлении значимых факторов они не учитывались.
Для выявления среди перечисленных факторов значимых, использовалась последовательная методология, включающая следующие этапы:
1. Качественный этап:
1.1. Проведение глубинных полуструктурированных интервью с представителями двух групп пользователей мобильных платежных сервисов:
а) потребителями (физическими лицами) сервисов из числа взрослого населения в возрасте от 19 до 67 лет в общем количестве 37 человек;
б) представителями компаний сети распространения в общем количестве 18 человек по одному представителю от каждой компании.
1.2. Определение непараметрических коэффициентов корреляции Спирмена (ps) для ранжированных данных с целью признания связи между компонентами модели значимой и последующий отбор общих и специфических характеристик платежных сервисов (факторов) для дальнейшего тестирования;
2. Количественный этап:
2.1. Составление анкет по итогам первого этапа.
2.2. Проведение онлайн-анкетирования двух сторон принятия мобильных платежных сервисов: потребителей в общем количестве 609 человек и представителей компаний сети распространения в общем количестве 128 человек по одному представителю от каждой компании.
3. Формирование регрессионной модели, позволяющей определить силу и значимость влияния отобранных факторов на принятие нового платежного сервиса как
потребителями, так и представителями компаний сети распространения.
Для определения факторов, значимо влияющих на принятие платежных сервисов, на первом этапе были проведены полуструктурированные интервью на основе многоступенчатой стратифицированной вероятностной выборки. Кроме того, на основе данных, полученных в ходе интервью с представителями компаний, были выявлены общие характеристики тех компаний, представители которых включались в выборку.
На втором этапе был рассчитан индекс для основных факторов, влияющих на восприятие платежных сервисов. В число таких факторов были включены совместимость, возможность тестирования, воспринимаемость, сравнительное преимущество, сложность, скорость, надежность, удовольствие от использования, контроль процесса использования, риск использования. Индекс представлял собой частоту упоминаний отдельных факторов и был получен путем суммирования числа их упоминаний в анкете. Сводные данные о частоте упоминаний факторов восприятия платежных сервисов приведены в 3.
Таблица 3
Частота упоминания факторов восприятия платежных
сервисов в модели Ф. Дэвиса
Процент упоминаний
Общие
1 Совместимость 28,4
2 возможность тестирования 58,9
3 воспринимаемость 42,6
4 сравнительное преимущество 79,4
5 сложность 41,2
специфические:
6 скорость 34,6
7 надежность 83,9
8 удовольствие от использования 55,6
9 контроль процесса использования 81,5
10 риск использования 84,8
Источник: составлено автором
Аналогичный индекс в виде частоты упоминаний рассчитывался и для представителей компаний. Сводные данные о частоте упоминаний отдельных факторов представителями компаний приведены в Таблице 4.
Таблица 4
Частота упоминания факторов восприятия платежных сервисов компаниями сети распространения
8 Легкость в использовании 36,7
Внешние факторы
9 Изменения на рынке, влияющие на решение компании об использовании инновации 62,7
10 Решения регуляторов (органов власти), затрагивающие решения компаний об использовании новых технологий 96,3
11 Технологические изменения в отрасли, влияющие на решения компании 73,5
Источник: составлено автором
Затем были рассчитаны непараметрические коэффициенты корреляции Спирмена для ранжированных данных. Для признания связи между компонентами модели значимой коэффициент корреляции должен был превышать пороговое значение 0,50. Корреляционный анализ показал, что принятие нового платежного сервиса связано с общими характеристиками платежного сервиса: возможностью тестирования нового сервиса ^ = 0,59) и его сравнительным преимуществом ^ = 0,73). Специфические характеристики платежного сервиса коррелируют с надежностью использования ^ = 0,74), контролем процесса использования ^ = 0,62) и уровнем риска использования ^ = 0,66). В целом контент-анализ проведенных с потребителями интервью показал взаимосвязи между основными компонентами модели Ф. Дэвиса и обеспечил дополнительное обоснование для разработанной анкеты, позволяющей проанализировать наиболее значимые для восприятия платежных сервисов факторы.
Корреляционный анализ показал, что принятие нового платежного сервиса компаниями сети распространения связано с внутриорганизационными факторами: сетевые эффекты (наличие критической массы пользователей) ^ = 0,88), стоимость (операционный сбор) ^ = 0,73) - затраты на запуск сервиса ^ = 0,64), - воспринятое преимущество ^ = 0,82).
Внешние факторы коррелируют с решениями регуляторов ^ = 0,92), изменениями на рынке, влияющими на решение компании об использовании инновации ^ = 0,53) технологическими изменениями в отрасли ^ = 0,61).
В целом контент-анализ проведенных с представителями компаний сети распространения интервью показал взаимосвязи между основными компонентами моделей и обеспечил дополнительное обоснование для разработанной анкеты, позволяющей проанализировать наиболее значимые для восприятия платежных сервисов факторы.
Описание переменных:
В качестве контрольных переменных использовались показатели количества банковских карт у потребителей, количества проведения безналичных платежей. Аналогично была сформирована анкета для анализа факторов восприятия электронных платежных сервисов компаниями сети распространения.
Итак, результаты факторного анализа применялись для расчета силы влияния факторов на восприятие электронных платежных сервисов потребителями, задействованных в регрессионном анализе по следующим моделям (Таблица 5):
Процент упоминаний
Внутриорганизационные факторы
1 Техническая выполнимость (интеграция, масштабируемость, удаленный доступ, инфраструктура, сложность, и т.д.) 31,6
2 Наличие человеческих ресурсов 19,3
3 Воспринятые риски (безопасность, инвестиции) 45,9
4 Воспринятые преимущества и потребность в альтернативных платежных системах 76,3
5 Стоимость (Операционный сбор) 74,1
6 Сетевые эффекты, наличие «критической массы» пользователей 83,9
7 Затраты 81,5
Таблица 5
_Описание процедуры анализа данных_
1.1.1.1.1.1 У; = ft + ft * TEST + А * ОРТ + ft * USE; + ft, * EASE; + ft; * SEC + A, * CON + A * RISK + (1)
1.1.1.1.1.2 где Yi - показатель восприятия электронного платежного сервиса потребителями (бинарная переменная, где 1 - электронный платежный сервис принят для использования потребителем; 0 - не принят),
1.1.1.1.1.3 TEST i - возможность тестирования электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.4 ОРТ i - воспринятое потребителем преимущество использования нового электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.5 USEi - сложность использования потребителями электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.6 EASEi - воспринятое потребителем удовольствие от использования электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.7 SECi - воспринятая потребителями надежность использования электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.8 CON_i - возможность контроля потребителями процесса осуществления платежа при использовании электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.9 RISK_i - воспринятый потребителем риск использования электронного платежного сервиса._
1.1.1.1.1.10 Анализ влияния демографических характеристик потребителей анализировался при помощи модели:
1.1.1.1.1.11 Ydem i = ft, + ft * Age; + ft * Gender; + ft * SELF_EFF; + ft * FEAT_TECH; + ft * SOC_PRES; + ft * TEH_READ; + £; (2)
1.1.1.1.1.12 где Ydem_i - показатель восприятия электронного платежного сервиса потребителями (бинарная переменная, где 1 - мобильный платежный сервис принят для использования потребителем; 0 - не принят),
1.1.1.1.1.13 Age i - возраст потребителя,
1.1.1.1.1.14 Gender_i - влияние гендерного отличия потребителей на использование нового электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.15 SELF_EFFi - восприятие потребителями самоэффективности при использовании электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.16 FEAT_TECHi - боязнь потребителями новых технологий электронного платежей,
1.1.1.1.1.17 SOC_PRESi - социальное давление использования электронного платежного сервиса на потребителей,
1.1.1.1.1.18 !tEH_READ] _i - технологическая готовность использования потребителями электронного платежного сервиса.
1.1.1.1.1.19 Анализ факторов восприятия электронных платежных сервисов компаниями сети распространения был проведен и по следующей модели: 1.1.1.1.1.1.20 Z; = ft + ft * Т + ft * RK; + ft * UR; + ft * COST; + ft * C; + ft * MARK; + ft * TR; + ft * GR; + £; (3)
1.1.1.1.1.21 где Zi - показатель приятия электронного платежного сервиса компаниями сети распространения (бинарная переменная, где 1 - электронного платежный сервис принят для использования компанией; 0 - не принят),
1.1.1.1.1.22 Ti - возможность технической выполнимости для использования электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.23 RKi - воспринятые компаниями сети распространения риски, связанные с использованием электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.24 URi - воспринятые компанией преимущества использования электронного платежного сервиса и потребность в альтернативных платежных системах,
1.1.1.1.1.25 Ci - сетевые эффекты, отсутствие «критической массы» пользователей электронным платежным сервисом,
1.1.1.1.1.26 MARKi - давление рынка, влияющее на принятие электронных платежных сервисов компаниями сети распространения,
1.1.1.1.1.27 COST_i - стоимость (операционный сбор) за использование электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.28 TR_i - технологические изменения в отрасли, способствующие принятию электронного платежного сервиса,
1.1.1.1.1.29 GR_i - решения регуляторов (органов власти), затрагивающие решения компаний об использовании новых технологий.
С помощью метода максимального правдоподобия были определены стандартизированные и нестандартизирован-ные коэффициенты регрессии (Таблицы 6-8). Нестандарди-зированные коэффициенты использовались для тестирования гипотез, а стандартизированные - для определения факторов, которые в большей степени влияли на восприятие электронных платежных сервисов потребителями и компаниями сети распространения.
Таблица 3
Принятие технологий электронных платежных сервисов потребителями: влияние общих и специфических факторов
Источник: составлено автором
+ - здесь и далее обозначение гипотезы соответствует ее формулировке по тексту; * - значимость коэффициента р < 0,10;
** - значимость коэффициента р < 0,05; *** - значимость коэффициента р < 0,01. В скобках даны стандартные ошибки.
В Таблица 4 приведены результаты регрессионного анализа влияния демографических характеристик потребителей на процесс принятия электронных платежных сервисов.
Таблица 4
Принятие электронных платежных сервисов: влияние демографиче-
ских характеристик потребителей
Независимые показатели Гипотезы Нестандиртизи-рованные коэффициенты Станда р-тизиро-ванные коэффициенты
Константа (^0) 0,312 (0,111)
Возраст (Agei) Гипотеза 2(л)+ - 0,228 ***(0,02) - 0,231***
Пол (Gender i) Гипотеза 2(м) 0,056* (0,012) 0,058*
Са моэффе ктивн ость (SELF-EFFi) Гипотеза 2(н) 0,162* (0,042) 0,163*
Боязнь технологии (FEAT_TECHi) Гипотеза 2(о) - 0,219* (0,109) - 0,214*
Социальное давление (SOC PRESi) Гипотеза 2(п) 0,316 ***(0,023) 0,317***
Технологическая готовность (TEH_READ;) Гипотеза 2(р) 0,297** (0,094) 0,291**
Скорректированный R -квадрат 0,565
Количество на бл юде-ний 609
Источник: составлено автором
+ - здесь и далее обозначение гипотезы соответствует ее
формулировке по тексту; * - значимость коэффициента р < 0,10; ** - значимость коэффициента р < 0,05; *** - значимость коэффициента р < 0,01. В скобках даны стандартные ошибки.
Независимые показатели Гипотезы Нестандиртизиро-ванные коэффициенты Стандартизированные коэффициенты
Константа (^о) 0,216 (0,031)
Общие факторы
Возможность тестирования (TEST i) Гипотеза 1(б)т 0,421 ***(0,023) 0 419***
Сравнител ьное п реимуще-ство (ОРТ i) Гипотеза 1(г) 0,324*** (0,127) 0,327*
Сложность (USEi) Гипотеза 1(д) - 0,078** (0,212) - 0,081***
Специфические факторы
Удовольствие от использования (EASEi) Гипотеза 1(з) 0,121** (0,041) 0,123
Надежность использования № Гипотеза 1(ж) 0,316 ***(0,091) 0,309***
Контроль процесса использования (С0^) Гипотеза 1(и) 0,363* (0,037) 0,368*
Риск использования Гипотеза 1(к) 0,211*** (0,009) 0,209***
Скорректированный К -квадрат 0,628
Количество наблюдений 609
В Таблице 5 приведены нестандартизированные и стандартизированные коэффициенты регрессии внутриорганизацион-ных характеристик компании и факторов влияния внешней среды на принятие технологий электронных платежей компаниями сети распространения.
Таблица 5
Принятие технологий электронных платежей компаниями сети распространения: влияние внутриорганизационных характеристик и факторов внешней среды
Источник: составлено автором
+ - здесь и далее обозначение гипотезы соответствует ее формулировке по тексту; * - значимость коэффициента р < 0,10; ** - значимость коэффициента р < 0,05; *** - значимость коэффициента р < 0,01. В скобках даны стандартные ошибки.
В ходе исследования выявлены значимые факторы принятия платежных инноваций потребителями, среди которых возможность тестирования, удобство использования, сравнительное преимущество, контроль процесса использования. Итоги анализа показали, что два фактора - «возможность тестирования» и «контроль процесса использования» - имеют коэффициенты почти вдвое большего значения, чем все остальные факторы, включенные в выборку. Таким образом, полученный автором результат статистически подтверждает то обстоятельство, что «возможность тестирования» и «контроль процесса использования» имеют наибольшее значение для поведения потребителя, определяющего факт принятия или непринятия платежного сервиса.
Также были выявлены значимые факторы принятия платежных сервисов точками продаж, среди которых воспринимаемые преимущества и потребность в альтернативных платежных системах, сетевые эффекты, отсутствие критической массы пользователей. Перечисленные факторы оказывают существенное влияние на принятие или отторжение компаниями
инноваций, предлагаемых в платежной сфере. Необходимо подчеркнуть, что в рамках представляемой работы значимые факторы принятия точками продаж впервые рассмотрены комплексно, то есть наряду с аналогичными факторами восприятия у потребителей.
Примечательно, что цена, вопреки предварительным предположениям, не оказалась в числе вышеперечисленных значимых факторов. Такой нетривиальный результат свидетельствует о том, что выделенная автором группа значимых факторов в наибольшей степени зависит от деятельности самих тор-гово-сервисных организаций, нежели от ценовой политики провайдеров.
Статья проверена программой «Антиплагиат». Оригинальность 84,79%.
Список литературы:
1. Chen L. D., 2008 A model of consumer acceptance of mobile payment International journal of mobile communications. 6 (1) p. 32-52.
2. Dahlberg, T., Mallat, N., Ondrus, J., & Zmijewska, A. (2008). Past, present and future of mobile payments research: A literature review. Electronic Commerce Research and Applications, 7(2), pp. 165-181.
3. Goeke L., Pousttchi K., A scenario-based analysis of mobile payment acceptance Mobile Business and 2010 Ninth Global Mobility Roundtable (ICMB-GMR), 2010 pp. 371-378/
4. Kim C. Mirusmonov, M., & Lee, I. (2010). An empirical examination of factors influencing the intention to use mobile payment Computers in Human Behavior 26 (2010) pp. 310-322.
5. Mallat, N. (2007). Exploring consumer adoption of mobile payments - a quantitative study. Journal of Strategic Information Systems, 16, pp. 413432.
6. Mallat N. Rossi M. Tuunainen V., Rni A., 2009 The impact of use context on mobile services acceptance: the case of mobile ticketing? Information & Management 46 (3) 2009, pp.190-195.
7. Schierz P.G. et all Understanding consumer acceptance of mobile payment services: An empirical analysis Electronic Commerce Research and Applications 9 (2010) 209-216.
8. Трачук А.В., Д.Ю. Гомбелиовский Перспективы распространения безналичных розничных платежей // Деньги и кредит 7/2012.
9. Трачук А.В., Корнилов Г.В. Анализ факторов, влияющих на распространение безналичных платежей на розничном рынке. Вестник Финансового университета. 2013. № 4 (76). С. 6-19.
10. Трачук А.В., Корнилов Г.В. Динамика процессов внедрения инноваций в области производства банкнот. Деньги и кредит. 2013. № 9. С. 3-9.
11. Трачук А.В., Линдер Н.В. Трансформация бизнес-моделей электронного бизнеса в условиях нестабильной внешней среды. Эффективное антикризисное управление. 2015. № 2. С. 58-71.
12. Rogers E.M. Diffusion of innovations (4th ed.). New York: The Free Press, 1995.
13. Davis, F. D., Bagozzi, R. P., Warshaw, P. R. (1989) User acceptance of computer technology // Management Science, Vol. 8 No. 35, P. 9821003.
14. EY 2016 Regulatory agenda updates. The revised Payment Services Directive (PSD II) What you need to know, 2016. 8 p.
15. MasterCard annual report 2015. 50 Years of Shaping the Future. MasterCard, 2016. 102 p.
16. Аналитический отчет Банка России: Платежные и расчетные системы, выпуск № 50, 2016.
17. Аналитический отчет по результатам исследования, проведенного Банком России совместно с Национальным агентством финансовых исследований. Платежные и расчетные системы. Анализ и статистика. Выпуск 42. Рынок розничных платежных услуг: поведение потребителей, 2014.
18. Инновации в розничных платежах (2014) / Центральный банк Российской Федерации, // Платежные и расчетные системы. Международный опыт. Вып. 43. 84 стр.
Независимые показатели Гипотезы Нестандиртизи-рованные коэффициенты Стандартизированные коэффициенты
Константа (^0) 0,191 (0,0134)
Внутриорганизационные характеристики
Техническая выполнимость (интеграция, масштабируе-мост ь, удаленный доступ, инфраструктура, сложность, и т.д.) (Т) Гипотеза 3(а)' 0,183***(0,118) 0,181***
Воспринятые риски (безопасность, инвестиции) ^К;) Гипотеза 3(в) 0,226***(0,015) 0,225
Воспринятые преимущества и потребность в альтернативных платежных системах №) Гипотеза 3(г) 0,451** (0,104) 0,454**
Стоимость (Операционный сбор) (С08Т*) Гипотеза 3(д) - 0,387***(0,209) - 0,385***
Сетевые эффекты, наличие «критической массы» пользователей (С;) Гипотеза 3(е) 0,598***(0,062) 0 599***
Факторы внешней среды
Давление рынка (EASEi) Гипотеза 3(и) 0,396** (0,118) 0,394**
Технологические изменения в отрасли (ТИ^) Гипотеза 3(л) 0,253 ***(0,201) 0 254***
Решения регуляторов (органов власти), затрагивающие решения компаний об использовании новых технологий (ОИ^) Гипотеза 3(к) 0,193 ***(0,023) 0194***
Скорректированный К -квадрат 0,709
Количество наблюдений 128
19. Воронкова Е.К., Громова Е.И., Паушева Т.Е., (2017), Рынок электронных финансовых услуг России и финансовая доступность: проблемы и возможности. Проблемы экономики и юридической практики, 2: 48-50.
20. Трачук А.В., Линдер Н.В. Распространение инструментов электронного бизнеса в России: результаты эмпирического исследования Российский журнал менеджмента. 2017. Т. 15. № 1. С. 27-50.
21. Трачук А.В., Линдер Н.В. Перспективы применения мобильных платежных сервисов в России: теоретический подход к пониманию факторов распространения. Вестник факультета управления СПбГЭУ. 2017. № 1-1. С. 322-328.
22. Трачук А.В., Линдер Н.В. Адаптация российских фирм к изменениям внешней среды: роль инструментов электронного бизнеса. Управленческие науки. 2016. № 1. С. 61-73.
РЕЦЕНЗИЯ
на статью Погосян А.М. «Определение влияния факторов на процесс
диффузии инновационных платежных продуктов» Данная статья посвящена анализу влияния различных факторов на процесс внедрения инновационных платежных продуктов на рынке Р2В, где принятие продавцами платежного сервиса зависит от принятия платежного сервиса потребителями, и наоборот.
В статье на основе анализа сторонних исследований дана характеристика факторов, оказывающих существенное влияние на принятие потребителями и торгово-сервисными предприятиями инноваций, предлагаемых в платежной сфере.
Определение значимости факторов было осуществлено посредством последовательного проведения глубинных полуструктурированных интервью и онлайн-анкетирования потребителей и компаний сети распространения платежных сервисов.
Сформированная в результате исследования регрессионная модель позволила выявить значимые факторы принятия платежных инноваций потребителями, среди которых возможность тестирования, удобство использования, сравнительное преимущество, контроль процесса использования, а также компаниями сети распространения, ведущими из которых являются воспринимаемые преимущества и потребность в альтернативных платежных системах, сетевые эффекты, отсутствие критической массы пользователей.
д-р экон. наук, профессор кафедры Менеджмент организации
Дудин М.Н.
