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农村互联网金融农户忠诚度影响因素

摘　要：以４７３户农户数据为依据,采用多群组结构方程模型,分别对三类互联网金融服务提供商农户忠诚度影响因素进行了考察.结果表明：农村互联网金融农户忠诚度不高,农户金融服务满意度和金融产品满意度是影响农户忠诚度最基本的因素；比较三类金融服务提供商农户忠诚度影响因素发现,农户对于“三农”服务商和以“蚂蚁金服”为代表的互联网金融的忠诚为冲动型忠诚,对于正规金融机构网上金融部门的忠诚为认知型忠诚.基于此,建议农村互联网金融服务提供商在大数据分析基础上构建客户评价体系,有效区分客户类别,并对客户进行差异化营销与管理.三类农村互联网金融服务提供商可尝试建立金融共生模式,优势互补,探索金融科技服务的全新模式.

关键词：互联网金融；农户忠诚度；多群组结构方程模型

中图分类号：Ｆ３２３．９文献标识码：Ａ文章编号：１００９－９１０７（２０１８）０６－０１１４－０７

一、文献综述

２０１６年一号文件指出,引导互联网金融、移动金融规范发展,２０１７年一号文件中,鼓励金融机构利用互联网技术,为农业经营主体提供小额存贷款、支付结算和保险等金融服务.在政策支持与鼓励背景下,互联网金融得以蓬勃发展,并强势进入农村金融领域.其中,以大北农为代表的“三农”服务商,以“蚂蚁金服”为代表的互联网金融企业和以中国农业银行、邮政储蓄银行、村镇银行等为代表的农村正规金融机构网上金融部门三类农村互联网金融服务提供商的发展较为突出.创新的互联网金融模式给农村金融带来了极大的竞争效应,也对传统农村金融机构产生较大的冲击,使其不得不进行变革.企业的核心竞争力是建立和发展客户忠诚度的能力.因此,在竞争激烈的农村互联网金融领域,研究其客户忠诚,对于规范农村互联网金融发展,提高农村正规金融机构的服务水平,增强其竞争能力,充分发挥支农功能,促进农村经济发展具有重大的现实意义.

对于客户忠诚度的研究,Ｏｌｉｖｅｒ将客户忠诚定义为：高度承诺在未来一贯地重复购买偏好的产品或服务,并因此产生对同一品牌系列产品或服务的重复购买行为,而且不会因为市场态势的变化和竞争性产品营销的吸引而产生转移行为［１］.史雁军定义了４类不同程度的客户忠诚行为：一是冲动型忠诚,即基于意向的忠诚.冲动型忠诚的客户决策过程比较简单,非常容易受外在的因素影响,尤其是与相关的促销.对于冲动型忠诚者来说,往往竞争对手的一个更优惠的促销信息就可能把这个顾客吸引过去.

二是情感型忠诚,即基于偏好的忠诚.人们是因为喜欢而去购买.三是认知型忠诚,即基于信息的忠诚.认知型忠诚是理性的忠诚,人们对于商品的功能特征、性价比等具体信息的了解而产生的购买行为.四是行为型忠诚,即基于行动的忠诚.客户已经形成了一种购买惯性,这样的客户为了购买企业的产品或服务,愿意克服一些障碍,比如愿意为了企业发布的某个新产品排队等待很长时间［２］.具体到商业银行客户忠诚的含义,吴精卫认为,对银行某种产品与服务的认可与购买,不因其他银行采取的服务、产品竞争行为而受影响［３］.

国内文献中对于互联网金融客户忠诚度影响因素的研究较少,代表性文献例如陈晶萍等对于网上银行客户忠诚度影响因素的研究,采用了问卷调查分析方法,并得出结论：便利、明晰的服务内容、安全性、手续费（年费）和网上银行的主动性是影响客户忠诚度的显著因素［４］.

还有部分研究人员采用计量分析方法考察金融机构客户忠诚度影响因素,王瑞雪基于客户满意和客户价值两大理论,构造出商业银行客户忠诚度模型,得出结论：顾客忠诚度是顾客满意、顾客价值和企业形象相互影响、相互作用的直接后果［５］.部分学者重点研究了客户忠诚度的某一方面影响因素.陈伟等基于国内１０家商业银行３６４份调查数据分析结果,从品牌公信力这一全新的视角,运用结构方程模型,测量品牌公信力对商业银行客户忠诚度的影响［６］.

胡未央等构建以服务质量、转换成本、关系信任、银行形象为外生潜变量顾客满意度、感知价值和客户忠诚度为内生潜变量的结构方程模型.在实际调研数据的基础上运用偏最小二乘估计法（ＰＬＳ）对模型进行检验分析,验证了手机银行个人客户忠诚度的影响因素以及各因素之间的影响路径与影响程度［７］.刘学芳等构建了商业银行客户满意度结构模型,通过相关分析验证了客户满意度与客户忠诚度之间存在显著的正相关关系,通过回归分析得出服务效率满意度对客户忠诚度的影响最大,产品收益满意度、银行形象满意度、服务设施满意度和服务收费满意度对客户忠诚度的影响依次减小［８］.

通过对相关文献的梳理发现：（１）国内学者关于商业银行个人客户忠诚度及其影响因素的研究深入且全面,但尚未发现对农村互联网金融个人客户农户忠诚度影响因素的分析探讨.（２）结构方程分析方法越来越受到学者的关注,基于此,本文将以４７３户接受农村互联网金融服务的农户数据为依据,根据样本农户参与的互联网金融提供商类别分为３组,应用多群组结构方程模型考察影响农村互联网客户忠诚度的因素,并进行比较分析,以期为互联网金融和农村正规金融的健康发展提供实证依据.

二、理论基础、模型构建及变量定义

（一）理论基础

客户忠诚在概念化和度量方面先后经历了“顾客行为”（是否重复或持续购买）、“行为和态度”（持续购买和正面肯定的态度）、“认知情感行为”的动态过程三个阶段后,学术界基本达成共识：服务忠诚是一个多维度的概念.因此,许多学者提出了“认知忠诚”“情感忠诚”和“行为忠诚”的外化指标.考虑到“农村互联网金融主要个人客户群体为农户”的实际情况,本文在借鉴国内学者关于银行业客户忠诚测量体系的基础上,对互联网金融客户忠诚的含义做了调整,从“态度忠诚”和“行为忠诚”两个方面展开对农户忠诚度的评价：一是态度忠诚,主要表现为曾经接受农村互联网金融服务的农户是否有意向再接受其服务；二是行为忠诚,主要表现为农户重复接受农村互联网金融服务的行为.

目前学术界对于忠诚度影响因素的研究建立在满意度理论和顾客价值理论两大理论之上.早期的满意度理论认为,顾客满意是顾客忠诚的前提条件.但后期研究证明,顾客满意只是顾客忠诚的必要条件,而不是充分条件.二是顾客价值论.顾客价值又称为客户感观价值.Ｚａｉｔｈａｍｌ在１９８８年首先从顾客角度提出了顾客感知价值理论,将顾客感知价值定义为：顾客所能感知到的利得与其在获取产品或服务中所付出的成本进行权衡后对产品或服务效用的整体评价［９］.ＭｃＤｏｕｇａｌ指出顾客感知价值与顾客满意之间存在正向相关的关系［１０］.

基于客户满意和客户价值两大理论,我国学者对金融机构客户忠诚度影响因素展开研究［７-８］.大量实证分析表明,影响金融机构客户忠诚度的因素主要集中在产品与服务质量、机构形象、转换成本、顾客感知价值、顾客满意度等方面.与传统金融机构客户忠诚度相比,农村互联网金融客户忠诚度具有以下特点：一是由于业务范围的限制,农村互联网金融企业提供的金融服务主要包括网上支付、小额贷款和理财服务.因此,农村互联网金融客户忠诚度的研究主要基于农户对以上三种金融服务的主观评价；二是农村互联网金融的主要个人客户群体为农户,客户忠诚度的含义引申为农村互联网金融农户忠诚度.因此,本文在综合顾客满意度理论与顾客价值理论的基础上,根据农村互联网金融的实际特点,提炼出可能影响农户忠诚度的主要因素,包括农户金融服务满意度、农户金融产品满意度、农户对互联网企业形象的评价,农户对转换成本的评价４个方面.

（二）模型建立与研究假设

１．构建假说模型.采用多群组结构方程模型比较农户对３类农村互联网金融服务提供商忠诚度的影响因素,原因在于多群组ＳＥＭ分析在评估适配于某一样本的模型是否也适配于其他不同的样本群体,即评估研究者所提出的假设模型在不同样本间是否相等或参数是否具有不变性［１１］.

根据前文理论分析构建农村互联网金融机构农户忠诚度影响因素假说模型,如图１所示.

图１的假说模型中,以农户忠诚度为内生潜变量,以农户金融服务满意度、农户金融产品满意度、农户对企业形象的评价、农户对转换成本的评价为外源潜变量.其中,农户金融服务满意度特征包括金融服务质量满意度、与客户沟通平台满意度；农户金融产品满意度特征包括对产品收益（便利程度）的评价、对金融产品多样性评价；农户对企业形象的评价包括对机构专业性、安全性、资金实力的评价；农户对转换成本的评价包括对转换互联网金融服务机构所产生的心理成本、通信费用、资金成本的评价.

基于以上分析,提出如下假设：

Ｈ１：农户对金融产品的满意度与农户忠诚度具有正向影响.

Ｈ２：农户对金融服务质量的满意度与农户忠诚度具有正向影响.

Ｈ３：农户对企业形象的评价与农户忠诚度具有正向影响.由金融专业性强、安全可靠、资金实力雄厚的农村互联网金融服务提供商提供金融服务,农户的满意度会更高,农户对其忠诚度越高.

Ｈ４：农户对转换成本的评价与农户忠诚度具有正向影响.一般情况下,农户转换成本越高,选择其他金融机构的几率越小,偏好于某一类农村互联网金融服务提供商的可能性越大.

２．构建农户忠诚度影响因素的结构方程分析模型.具体内容如下：

（三）变量定义

基于多群组结构方程分析农户忠诚度,选择的控制变量为农村互联网金融服务提供商的３个类型：“三农”服务商、以蚂蚁金服为代表的互联网金融企业和农村正规金融机构的互联网金融部门.根据选择接受金融服务提供商的差异,将样本农户分为３个群组.

内生潜变量“农村互联网金融机构农户忠诚度”以农户再次接受金融服务意向和农户５年间重复接受金融服务行为来度量.其中,狓１１为农户再次接受金融服务意向,狓１２为农户重复接受金融服务行为.

从农户对金融服务满意度、金融产品满意度以及对企业形象评价和对转换成本评价４个方面选取１０个可观测变量.包括金融服务质量满意度,与客户沟通平台满意度,对产品收益（便利）的评价,对产品多样性的评价,对农村互联网金融服务提供商的专业性、安全性、资金实力的评价,对转换金融服务提供商产生的心理成本、通信费用、资金成本的评价,依次命名为x１～x１０.各变量的定义与赋值见表１.

三、数据来源和样本科学性检验

（一）数据来源

本文所使用的数据来源于课题组２０１７年７－９月对陕西省部分县域农户所做的抽样调查.问卷所调查的对象为曾经接受农村互联网金融服务的农户.在对农户进行入户调查时,农户根据自己的经历,自行判断是否对农村互联网金融服务提供商忠诚.课题组共发放问卷５００份,收回５００份,其中４７３份为有效问卷,问卷有效率为９４．６０％.

（二）样本统计性描述

１．农户个体特征和家庭基本情况.样本中农户年龄分布为：中老年居多,其中,４０～４９岁的农户占总样本的３２．３８％,５０～５９岁的农户占３２．２６％.

从户主文化程度来看,初中学历居多,占５１．７３％,说明样本农户整体受教育程度不高.从农户对农村互联网金融的了解程度看,回答“很了解”或是“基本了解”的农户占样本总数的５４．２３％,说明农户对农村互联网金融服务提供商的认知水平不高.农户家庭生产类型中,农业为主兼营其他的农户家庭最多,占３７．６３％,纯农业生产的农户占２３．４９％,表明样本农户中农业生产类型不再具有显著优势,农户选择逐渐趋于多样化.

２．农户忠诚度分析.４７３户样本中,过去５年间具有重复接受金融服务的农户占５７．０８％,而未来具有再次接受金融服务意愿的农户占４７．１５％.说明样本农户对农村互联网金融企业的忠诚度并不高.

（三）样本科学性检验信度与效度分析

为保证研究结论的有效性,需要对样本数据进行信度和效度分析.样本的信度检验采用Ｃｒｏｎ-ｂａｃｈ’ｓα系数作为测量指标.采用统计软件ＳＰＳＳ对样本数据的潜变量及可观测变量进行信度分析.样本农户数据的诸变量中,潜变量Ｃｒｏｎｂａｃｈ’ｓα值为０．８８,信度质量居于中上水平,说明各项测量指标的一致性较强.同时,对潜变量的观测指标采用主成分因子与方差最大正交旋转方法进行分析,可观测变量标准因子载荷系数在０．７６～０．９６之间,均大于临界值０．５,说明诸潜在变量的结构效度良好.

基于以上分析得出结论：样本数据具有良好的信度和效度,可以进行深入分析.

四、模型实证分析

（一）模型识别

１．犓犕犗和犅犪狉狋犾犲狋狋球形检验.使用分析软件ＳＰＳＳ对样本数据进行犓犕犗样本测度及犅犪狉狋犾犲狋狋球体检验.调查数据的犓犕犗的值为０．８２,大于临界值０．７,犅犪狉狋犾犲狋狋球体检验的χ２值为７１４．９９ ,且犘＝０．００.这说明母群体的相关矩阵之间有共同因素存在.即样本数据适合作因子分析.

２．模型识别基于机构类型的多群组结构方程分析.利用ＡＭＯＳ１７．０对数据进行运算.ＡＭＯＳ根据３个群组的假设模型图提供了６个模型,包括１个参数未加限制的模型和５个参数限制模型.从６个模型中选择最适配模型.

通过对６个模型输出结果比较分析,最终选择模型Ⅵ最严格限制模型（测量系数、结构系数、结构协方差、结构残差、测量残差均相等）.模型Ⅵ 可以识别,且农户３个群组的非标准化估计值因果关系模型图的自由参数数值均相同,模型中均未出现负的误差方差,表示模型基本适配度合理.

为０．９４、０．９０、０．９６和０．９２,均大于０．９０的参考值,犚犕犛犈犃值为０．０４６,小于０．０５,也达到适配标准（见表２）.即在模型Ⅵ的适配度统计量中,除卡方值（显著水平）未达到模型适配标准外,其余统计量均达到标准指标.整体而言,最严格限制的模型－模型Ⅵ可以被接受.

（二）模型结果分析

多群组分析标准化估计结果值见表３.从表３可看出,群组Ⅰ中,４个假设的标准化回归系数值不仅都为正,而且在０．０５的水平下显著,前文提出的４个假设均得到支持.农户金融服务满意度、金融产品满意度、对企业形象的评价,对转换成本的评价４个潜变量对农村正规金融机构网上金融部门农户忠诚度影响的路径系数分别为０．９００、０．３８２、０．２７２、０．２４３.

说明农户金融服务满意度因素对网上金融部门农户忠诚度的影响最大,其次为农户金融产品满意度的影响,机构形象评价和转换成本评价对农户忠诚度的影响较小；群组Ⅱ和群组Ⅲ的估计结果中,只有农户金融服务满意度和金融产品满意度２个变量通过显著性检验,成为影响农户忠诚度的显著因素.

１．农户金融服务满意度特征变量.３个群组中反映农户金融服务满意度的可观测变量均与农户忠诚度显著正相关,且与客户沟通平台满意度的标准化路径系数均高于金融服务质量满意度.说明与客户沟通平台是金融服务满意度潜变量中最显著的因素.出现这一情况的原因在于,农户期望金融服务部门能提供有效的沟通渠道,及时的信息反馈,准确的服务指引,以获得高质量的金融服务.

２．农户金融产品满意度特征变量.３个群组中反映农户金融产品满意度的可观测变量均与农户忠诚度显著正相关.群组Ⅰ中,对金融产品多样性评价的标准化路径系数高于对产品收益（便利）评价,而群组Ⅱ、组Ⅲ中,对贷款收益（便利）的标准化路径系数较高.这一结果说明农户对于“三农”服务商和互联网金融企业提供金融服务的便利性和收益性较为敏感,比较而言,农户对正规金融部门网上金融机构的期望居于较高层次,期待多样化可供选择的金融产品.

３．农户对企业形象的评价特征变量.农户对企业形象评价特征变量显著正向影响正规金融机构网上金融部门农户忠诚度.在反映此潜变量的可观测变量中,农户对机构专业性评价是其中最显著的因素,其次为“农户对资金实力的评价”.对比其他农村互联网金融服务提供商,农户考察正规金融机构的首要因素是金融机构的专业性和资金实力,因为专业性与金融服务流程的规范性有关,而资金实力可能直接影响到农户获得批准的贷款金额和理财收益.

４．农户对转换成本的评价特征变量.农户对转换成本评价特征变量显著正向影响正规金融机构网上金融部门农户忠诚度.在反映此潜变量的可观测变量中,对心理成本评价和对通信费用评价是最显著的两个因素.显然接受正规金融机构网上部门服务的农户对接受金融服务过程中产生的心理成本和通信费用更为敏感,这可能与正规金融机构网上金融部门与其对应的营业网点设置的地点相关.农户接受其金融服务会产生较高的心理成本和通信费用,一定程度上影响了农户对农村互联网金融企业的选择偏好.

五、结论与政策建议

基于以上调研与分析,本文得到如下结论：（１）就样本而言,农户对农村互联网金融企业的忠诚度并不高；（２）农户金融服务满意度和农户金融产品满意度是影响农户忠诚度最基本因素；（３）整理三类农村互联网金融农户忠诚度的影响因素并参照史雁军定义的４类客户忠诚行为,得出结论：农户对于“三农”服务商和“蚂蚁金服”为代表的互联网金融企业的忠诚行为属于冲动型忠诚：农户对互联网金融企业不关心,仅凭金融服务的便利性和收益性而选择接受其金融服务.一旦有更便利、效益更高的互联网金融企业,就会出现流失客户；而农户对于正规金融机构网上金融部门的忠诚行为属于认知型忠诚：农户基于正规金融机构的金融产品与服务的功能特征、金融机构实力特征、其他金融机构同类型产品与服务等具体信息的了解而产生金融服务需求行为.

基于以上分析结果,为了规范农村互联网金融健康发展,农村互联网金融服务提供商应重点加强以下几个方面的工作：

１．构建客户评价体系,有效区分客户类别.在人类日益普及的网络行为背景下,充分利用互联网信息优势,进行大数据分析,有效区分农村互联网金融个人客户农户的忠诚类别,进而农村互联网金融提供商对农户进行精准营销.以“蚂蚁金服”为例,在支付宝为代表的第三方支付ＡＰＰ的支持下,可全面收集客户的公开资料和消费信息,有效鉴定农户对于“蚂蚁金服”的忠诚类别.

２．对客户进行差异化营销与管理.在有效鉴别农户忠诚类别的基础上,农村互联网金融提供商可对农户进行差异化营销与管理.

以贷款业务为例.冲动型农户是偏好低贷款利率信贷产品的客户群体,“三农”服务商和农村互联网金融企业需要侧重培养,提升其忠诚度,最直接的方法为降低信贷产品的利率水平.例如,网贷平台提供信贷产品的平台背景、资金存管方式、保障方式和借款期限等因素显著影响利率水平,因此,引进强有力的投资者、第三方监管客户资金、提供有效的保障方式等行为均可显著降低借款利率水平［１２］.

认知型农户是较为理性的客户群体.对于认知型忠诚的农户,农村互联网金融服务商需要重点维持,预防流失.上文分析中,接受正规金融机构的网上金融部门服务的农户多为认知型忠诚客户.相对于“三农”服务商和网贷平台,正规金融机构的信贷产品具有“贷款利率较低”的优势.为维持认知型农户客户群体,正规金融机构应重点考虑贷款利率的灵活性.例如,依据借款农户的借款期限、借款用途和农业生产周期,创新担保方式、还款方式、灵活的贷款利率.

３．三类农村互联网金融服务提供商可尝试建立金融共生模式.三类农村互联网金融提供商具有各自的优势与劣势.“三农”服务商和以“蚂蚁金服”为代表的互联网金融企业最大的优势为提供的金融服务“门槛低、服务效率高效便捷、注重用户体验”,而“高风险”是其运行存在的主要问题.因此,两类金融服务提供商在接受金融监管、提供“更高效便捷的金融服务”的同时,应提高农户对农村互联网金融的认知水平,同时提升农户基本的金融知识水平和风险认知,以促进互联网体系的健康与安全.

与前两类农村互联网金融服务提供相反,农村正规金融部门的优势在于机构的安全性、专业性及积攒的优质客户群体,劣势在于金融服务的“高效便捷”性差.农业银行、邮政储蓄银行、村镇银行等农村正规金融部门需要提供更优质的金融产品与服务,树立“安全、便利、高收益”的企业形象,建立自身的品牌优势,才能提高客户忠诚度,从而提升核心竞争力,以应对农村互联网金融的巨大冲击.

三类农村互联网金融提供商具有各自的优势与劣势,为促进农村互联网金融的健康发展,农业银行、村镇银行等农村正规金融机构,尤其是中小银行可考虑与ＩＴ服务商、互联网金融企业的合作,优势互补,探索金融科技服务的全新模式.

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