Preview

Стратегические решения и риск-менеджмент

Расширенный поиск

ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРИНЯТИЕ ИННОВАЦИЙ В СФЕРЕ ПЛАТЕЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ

https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-3-86-93

Полный текст:

Аннотация

Безналичные платежные инструменты обеспечивают пока незначительную часть платежей, но использование инновационных продуктов в этой сфере растет довольно высокими темпами. Проанализированы факторы, влияющие на распространение и принятие инноваций в платежной сфере, в целях разработки концептуальной модели процесса принятия данного вида инноваций. В результате были выявлены экономико-технологические и социально-демографические факторы, оказывающие наибольшее влияние на рассматриваемый процесс, а также специфические зависимости между ними. Для моделирования поведения потребителя было предложено использовать параметры, отражающие фактический уровень информированности об инновации, намерения использовать инновацию и использования инновации. В результате была построена концептуальная модель, учитывающая факторы, определяющие принятие инноваций в платежной сфере и состояние агента.

Для цитирования:


Погосян А.М. ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРИНЯТИЕ ИННОВАЦИЙ В СФЕРЕ ПЛАТЕЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2016;(3):86-93. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-3-86-93

For citation:


Pogosyan A.M. А STUDY OF FACTORS AFFECTING THE DIFFUSION AND ACCEPTANCE OF PAYMENT SERVICES INNOVATION. Strategic decisions and risk management. 2016;(3):86-93. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-3-86-93

Для рынка розничных платежных услуг России актуальна проблема перехода от наличных денег к безналичным платежным инструментам. Результаты исследования Банка России «Поведе­ние потребителей в сфере розничных платежных услуг», проведенного в сотрудничестве с Нацио­нальным агентством финансовых исследований (НАФИ), показали, что наличные деньги являются самым востребованным средством платежа. Пода­вляющее большинство опрошенных (89,6%) еже­дневно или несколько раз в неделю используют наличные деньги при осуществлении платежей и переводов [Рынок, 2014].

Безналичные платежные инструменты обе­спечивают пока незначительную часть платежей, но использование инновационных продуктов в этой сфере растет высокими темпами за счет внедрения информационных технологий в повсе­дневную жизнь и возросшей мобильности насе­ления [Payments disrupted, 2015]. Потребительские предпочтения меняются благодаря удобству бес­контактных карт и мобильных платежей. Многие исследования указывают на то, что люди стали более открытыми для экспериментирования - по­требители готовы использовать новые платежные услуги: интернет-банкинг, мобильные приложения и др. [Mobile financial services, 2016].

Настоящая статья подготовлена по результатам анализа исследований факторов, влияющих на рас­пространение и принятие платежных инноваций и новых информационных технологий (сходных с платежными инновациями по восприятию их потре­бителями). Анализ проводится с целью изучить под­ходы к разработке концептуальной модели процесса распространения и принятия платежных инноваций.

Изучению процесса распространения иннова­ций в платежной сфере посвящены многие работы российских и зарубежных ученых. В частности, А.В. Трачуком, Д.Ю. Гомбелиовским (2012) ис­следовались перспективы распространения безна­личных розничных платежей; А.В. Трачуком, Г.В. Корниловым (2013) выявлены особенности и зако­номерности распространения инноваций в сфере производства банкнот.

Анализируя процесс распространения безна­личных платежей на розничном рынке, А.В. Трачук, Г.В. Корнилов (2013) определяют три основные группы факторов, влияющих на распространение и принятие платежных инноваций (табл. 1).

Анализ экономико­технологических факторов

Основой для изучения экономико-технологи­ческих факторов может служить модель приня­тия технологии Дэвиса (МПТ) [Davis F. D, Fred D., 1989], созданная на основе теории обоснованного действия (ГОД), разработанной М. Фишбейном и А.Айзеном [FishbeinM., Ajzen I., 1975], и теории запланированного поведения (ТЗП), предложенной А.Aйзеном (1985) в качестве расширения (ГОД) [Ajzen I., 1991].

МПТ является теоретической основой для про­гнозирования принятия и использования новых ин­формационных технологий в организациях [Chau, 1996, Davis F. D, 1989, Venkatesh V, Davis, F. D., 2000, WuJ. H., Wang S. C., 2005]. Модель предпо­лагает, что использование инновации непосред­ственно определяется намерением использовать ее, которое зависит от отношения потребителей к использованию инновации, и ее субъективной полезности - степени уверенности, что инновация повысит производительность. Отношение поль­зователей и субъективная полезность инновации, в свою очередь, зависят от субъективной просто­ты использования - степени уверенности, что ис­пользование инновации не требует никаких усилий [Davis F. D., FredD., 1989].

 

Таблица 1

Факторы, влияющие на распространение платежных инструментов

Базовый экономический фактор

Экономико-технологический фактор

Социально-культурный фактор

•          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

•   Простота использования;

•   технологичность использования;

•   устойчивость к мошенничеству;

•   универсальность;

•   обращаемость;

•   автономность;

•   обеспечение микроплатежей;

•   ликвидность;

•       экономически рациональная стоимость обслужива­ния торговой операции для покупателей;

•       экономически рациональная стоимость обслужива­ния торговых операций для продавцов;

•   удобство расчетов в интернете;

•   удобство управления личными финансами;

•   анонимность;

•   затраты, связанные с эмиссией;

•   возможность получения эмиссионного дохода

•   Возрастная структура населения;

•       соотношение групп людей с раз­ными уровнями доходов;

•   отношение к новым технологиям;

•   социальный статус;

•   образование;

•   культура использования денег

МПТ применяется для изучения широкого спектра вопросов, в том числе принятия интернет- банкинга [Lee M. C. 2009], а также выбора решений самообслуживания [Dabholkar P.A., Bagozzi R. P., 2002]. МПТ первоначально была предназначена для прогнозирования использования IT-систем на рабочем месте, но переменные МПТ также при­менимы для прогнозирования принятия потребите­лями самых разных продуктов. МПТ может быть расширена за счет факторов, имеющих отношение к специфичным технологиям, какими являются платежные услуги. V. Venkatesh, F. D. Davis (2000) предложили МПТ2, включив субъективные нормы в качестве одного из определяющих факторов вос­принимаемой полезности в оригинальную модель. Venkatesh, M. G. Morris, G. B. Davis (2003) разра­ботали теорию принятия и использования техно­логий на основе анализа литературы о принятии технологий пользователем - восьми известных мо­делей, включая ТОД, ТЗП, МПТ и теории диффу­зии инноваций.

Основной зависимой переменной в исследовани­ях МПТ является намерение использовать [Van der Heijden H., 2003, Venkatesh V, Morris M. G., Davis G. B., 2003], определяемое как вероятность того, что чело­век будет использовать технологию. Согласно МПТ, главным связующим звеном между другими пере­менными и намерением использовать является от­ношение к использованию технологии [DavisF. D., BagozziR. P., WarshawP. R., 1989, DavisF. D, FredD., 1989], то есть категория, характеризующая поло­жительную или отрицательную оценку технологии потребителем. Установлена прямая связь между на­мерением использовать и отношением к использова­нию технологии [YangH.-D., YooY, 2004].

Рассматривая отношение потребителей к тех­нологии, исследователи показывают, что при оцен­ке технологии потребители оценивают не фак­тические (объективные) характеристики новой технологии, а воспринимаемые ими характеристи­ки [VenkateshV, DavisF. D., 1996]. Пользователи готовы принять нововведения, если они обеспе­чивают уникальное преимущество по сравнению с существующими решениями [Rogers E. M., 1995]. В контексте МПТ этот аспект отражен в факторе воспринимаемой полезности. Высокий показатель воспринимаемой полезности указывает на соответ­ствие технологии целям пользователя [Davis F. D., FredD., 1989].

С учетом технических особенностей компьюте­ров и мобильных устройств простота использова­ния становится обязательным фактором принятия мобильных приложений [Venkatesh V, 2000]. Это особенно актуально для мобильных платежных ус­луг, которые конкурируют с традиционными спосо­бами оплаты.

Воспринимаемая безопасность является одним из самых важных факторов, влияющих на реше­ние потребителей использовать платежные услуги [Hamlet C., Strube M., 2000, Black N. J., Lockett A., Winklhofer H. et al., 2002, Giglio V, 2002; Howcroft B., Hamilton R., Hewer P, 2002]. Выявлены следующие причины:

  • многие люди не имели опыта в использовании платежных услуг [BauerH. H., HammerschmidtM., FalkT., 2005];
  • услуги (в отличие от продуктов) по своей при­роде оцениваются с трудом и воспринимаются как более рискованные [GefenD., KarahannaE., StraubD. W., 2003; Mitchell-W., 1999];
  • платежная услуга часто ассоциируется с высо­кой вероятностью потери персональных дан­ных [BauerH. H., HammerschmidtM., FalkT., 2005; GefenD., KarahannaE., StraubD. W., 2003]. По данным исследования компании Thorton

Consulting, 67% американских банков считают, что проблема безопасности является основным препятствием для использования интернет-банкин­га. Сходные результаты показали клиенты интер­нет-банкинга в Латинской Америке.

Имеются значительные различия в оценке на­дежности способов совершения переводов и пла­тежей наличными и безналичными деньгами, без­опасность (устойчивость к мошенничеству) нового платежного инструмента необходимо оценивать в различных аспектах:

  • фактический уровень обеспечения безопасно­сти;
  • восприятие уровня безопасности клиентом;
  • наличие механизмов борьбы с мошенниче­ством (возврат средств клиенту, активное расследование случаев мошенничества, меропри­ятия по профилактике) [Рынок, 2014].

Воспринимаемая совместимость охватывает соотношение новшества с существующими мо­делями поведения и опытом. Воспринимаемая совместимость положительно воздействует на от­ношение к использованию технологии и на воспри­нимаемую полезность [Hardgrave B. C., Davis F. D., Riemenschneider C. K. 2003]. Кроме того, есть основания полагать, что воспринимаемая совме­стимость оказывает непосредственное влияние на намерение использовать технологию [Mallat N., Rossi M., Tuunainen V. K. et al., 2006].

Воспринимаемое удобство определяется в ка­честве важнейшего фактора принятия инновацион­ных технологий [Ramsay J., Smith M., 1999].

Некоторые аспекты удобства зависят от вре­мени и усилий, которые должен потратить потре­битель при покупке продукта [BrownL. G., 1990]. Другие исследователи расширили понятие удобства до всех аспектов, напрямую не связанных с покуп­кой, - например, наличие 24-часового обслужива­ния, домашний доступ [GerrardR, Cunningham J. B, 2003], доступ в любой точке мира, экономия вре­мени [Liao Z., Cheung M. T., 2002], а также широкий спектр доступных услуг. Воспринимаемое удобство было самой влиятельной переменной общего при­нятия четырех исследуемых видов электронной коммерции [Eastin M., 2002].

Пользователи сталкиваются с неопределенно­стью и риском - несут неденежные издержки, свя­занные с решением о принятии платежной услуги, и в то же время вынуждены оплачивать фактиче­ские расходы на оборудование, стоимость доступа [WuJ. H., Wang S. C., 2005]. Предполагаемый риск и воспринимаемая плата являются двумя основными факторами, которые мешают потребителям освоить новые платежные услуги [LuarnP., LinH. H., 2005].

Воспринимаемый риск считается основным препятствием для будущего роста интернет-ком­мерции [PavlouP.A., 2003; ParkC., JunJ. K., 2003]. Риск трактуется как неопределенность и по­следствия, связанные с действиями потребителя [Bauer R.A., 1960]. Использование банковских услуг через интернет является достаточно новым для многих людей, низкий уровень информирован­ности об интернет-банкинге является основным фактором в намерении людей не принимать его [Sathye M., 1999].

Анализ социально­демографических факторов

Социальное влияние отражает воздействие со­циума на принятие инноваций [Cooper R., Zmud R., 1990]. В исследовании распространения мобильной коммерции [LuJ. Yao J., Yu C., 2005] моделируется социальное влияние в форме субъективной нормы и имиджа с учетом добровольности использования мобильных платежных услуг. Имидж определяется как степень, в которой использование инноваций вос­принимается как повышение своего статуса в своей социальной среде [Moore G., Benbasat , 1991].

Эмпирически доказана связь между социальным влиянием и отношением к использованию [Lewis W., Agarwal R., Sambamurthy V, 2003], а также между социальным влиянием и намерением использовать платежные услуги [Lu J. Yao J., Yu C., 2005].

Вместе с тем социальное влияние также имеет тенденцию уменьшать предполагаемый риск при­нятия инновации, поскольку в определенной сте­пени представляет доказательства правильности решения о принятии [Karahanna E., Straub D. W., Chervany N. L., 1999].

Мобильность потребителя, предположительно, обусловит более позитивное отношение к использо­ванию мобильных платежных услуг и намерение ис­пользовать их [Dahlberg T., MallatN., OorniA., 2003].

Склонность к использованию инноваций в об­ласти информационных технологий определяется как готовность индивида попробовать новые ин­формационные технологии. Разработанная Э. Род­жерсом теория диффузии инноваций предполагает описание принятия инноваций членами общества в виде кривой нормального распределения. По­требители разделены на следующие группы: нова­торы, ранние последователи, раннее большинство и позднее большинство [Rogers E. M., 1995].

В модели склонность к использованию иннова­ций в области информационных технологий была включена в оригинальную модель Дэвиса. По­казано, что потребители с большей склонностью к использованию инноваций в области информа­ционных технологий более позитивно восприни­мают технологии с точки зрения простоты исполь­зования, совместимости и намерены использовать их [Agarwal R., Prasad J., 1998].

Изучение влияния лица, учреждения и обще­ства на убеждения о полезности новой технологии, ориентированные на отдельных работников ин­теллектуального труда, показало, что склонность к использованию инноваций в области информа­ционных технологий оказывает сильное влияние на воспринимаемую полезность технологии [Lu J., Liu C., Yu C., 2008].

Люди, более склонные к использованию ин­новаций в области информационных технологий, демонстрируют положительное отношение к ри­ску и больше уверенности в своей способности принимать или использовать инновации [Lewis W., Agarwal R., Sambamurthy V, 2003]. Иными словами, они должны иметь высокую устойчивость к риску и более вероятно примут инновации. Следователь­но, рассматриваемая способность негативно влияет на предполагаемый риск использования платежных услуг.

Если критерии принятия до использования инновации формируются главным образом на ос­нове косвенного опыта потребителей, то критерии принятия после ее использования формируются в основном на основе прошлого опыта. Разумно предположить, что при определении поведенче­ских намерений важность поведенческих аспектов, социального влияния, а также личностных качеств отличаются на этапах до и после принятия инно­вации.

С точки зрения поведенческих аспектов убеж­дения, основанные на непосредственном опыте работы с конкретной системой, определяют по­ведение точнее, чем убеждения, сформирован­ные на основе косвенного опыта [Karahanna E., Straub D. W., Chervany N. L., 1999].

Как показывают эмпирические данные, прямое воздействие социального влияния на намерения может быть ослаблено в течение долгого времени с увеличением опыта. Знание и убеждения о систе­ме неконкретны до ее принятия, поэтому потреби­тель должен больше полагаться на мнения других людей [Venkatesh V., Davis F. D., 2000]. Следователь­но, на этапах после принятия социальное влияние будет снижаться, как так сильные и слабые стороны платежной услуги стали известны благодаря непо­средственному опыту.

Демографические характеристики также ока­зывают влияние на принятие инноваций. Напри­мер, люди с высшим образованием имеют склон­ность к использованию компьютеров и обладают хорошими навыками обработки информации. По­требители среднего возраста чаще, чем молодые или пожилые люди, используют интернет-банкинг [Akinci S., Aksoy S., Atilgan E., 2004].

Имеются значительные различия в использовании и восприятии безналичных средств платежа различ­ными группами населения. [Рынок, 2014]. В первую очередь к влиятельным факторам относятся возраст, уровень образования, размер населенного пункта, где проживает респондент. Например, почти 70% респон­дентов из Москвы и Санкт-Петербурга осуществляли безналичные платежи и переводы, почти 25% опро­шенных делали это еженедельно или чаще; в сельской местности эти показатели составляют 36,9 и 10,3% соответственно. Среди респондентов, пользующих­ся безналичными средствами платежа, 63,3% имеют высшее или неполное высшее образование, 39,5% - среднее образование, 24,1% - начальное образование.

Наиболее значимые различия в использовании электронных денежных средств разными соци­ально-демографическими группами респондентов прослеживаются в возрастном разрезе выборки.

Безналичные платежи и переводы наиболее активно используют респонденты до 45 лет: в воз­растной группе от 18 до 24 лет - 58,8%, от 25 до 34 лет - 65,3%, от 35 до 44 лет - 59,5%; респон­денты в возрастной группе от 45 до 59 лет - 47,8% и лишь 21,4% - от 60 лет и старше.

Платежи и переводы через интернет больше всего используют респонденты в возрасте от 25 до 44 лет (в возрастной группе 25-34 года - 30,8%, 35-44 года - 29,4%). Активность самых молодых респондентов выборки (группа 18-24 года) со­ставила 22,5%. Самые старшие участники опро­са (группа 60+) используют данную услугу вдвое реже, чем остальные респонденты.

Самый высокий удельный вес пользователей электронных денежных средств отмечался среди респондентов до 25 лет (19,4%). Среди них больше всего и тех, кто намерен использовать электронные денежные средства в будущем (25,7%). Для сравне­ния: востребованность данного платежного инстру­мента в других возрастных группах была на 8-14 процентных пункта ниже. Респонденты 45 лет и старше используют электронные денежные средства крайне редко, хотя 12-15% из них все же вы­сказывают интерес к их использованию в будущем.

 

Таблица 2

Основные факторы, влияющие на распространение и принятие платеж­ных инноваций и новых информационных технологий, и их связь с кате­гориями «намерение использовать инновацию», «отношение к использо­ванию инновации»

Фактор

Отношение к использованию инновации

Намерение использовать инновацию

Экономико-технологические факторы

Воспринимаемая полезность

+

Нет связи

Воспринимаемая простота

+

Нет связи

Воспринимаемая безопасность

+

Нет связи

Воспринимаемая совместимость

+

+

Воспринимаемое удобство

+

Нет связи

Воспринимаемый риск

Нет связи

Воспринимаемая плата

Нет связи

Социально-демографические факторы

Социальное влияние

+

+

Мобильность потребителя

+

+

Склонность к использованию инноваций в области информа­ционных технологий

+

+

Возраст

Нет связи

Образование

+

Нет связи

Место проживания (размер насе­ленного пункта)

+

Нет связи

Доля участников опроса, совершающих пла­тежи и переводы с использованием мобильных устройств, составляет 26,8% в возрастной группе до 25 лет, более чем в восемь раз превышает со­ответствующий показатель в группе лиц 60 лет и старше (3,3%) и в два раза - в группе 45-59 лет (13,3%).

К основным результатам проведенного анализа можно отнести следующее:

  1. Изучены основные факторы, влияющие на распространение и принятие платежных инно­ваций и новых информационных технологий.
  2. Исследованы категории «отношение к исполь­зованию инновации» и «намерение использовать ин­новацию» и их связь с изученными факторами.
  3. Анализ исследований показал значительные различия в восприятии потребительских свойств платежных инноваций «принявшими» и «не при­нявшими» инновацию, что определяется способом оценки инновации: на основе собственного опыта или мнения других людей. В то же время результат восприятия человеком потребительских свойств платежной инновации напрямую определяет его отношение к использованию инновации и намере­ние использовать инновацию.
  4. Установлены значительные различия в ди­намике процесса распространения и принятия платежных инноваций среди различных поведен­ческих групп, что обусловлено влиянием социаль­но-демографических факторов.
  5. В ходе анализа изучена модель выбора пла­тежной услуги из набора, в который входили на­личные деньги, чеки и кредитные карты (каждая платежная услуга имеет различные транзакци­онные и альтернативные издержки). Таким обра­зом, показано, что для совершения платежа у по­требителя существует возможность выбора того или иного средства платежа; причем выбор имеет­ся как до принятия платежной инновации, так и по­сле ее принятия.

По результатам проведенного анализа можно сделать следующие выводы:

  1. Факторы, влияющие на распространение и принятие платежных инноваций и новых инфор­мационных технологий, также оказывают значи­тельное влияние на распространение и принятие платежных сервисов.

Необходимо провести оценку влияния каждого фактора. Для этого планируется разработать оце­ночные шкалы, собрать необходимые статистиче­ские данные и выполнить аналитические расчеты. Статистические данные планируется получить пу­тем опроса.

  1. Выявленные различия в динамике распространения платежных инноваций среди разных поведенческих групп требуют проведения даль­нейших исследований существующих подходов к моделированию данного процесса. Можно рас­смотреть два варианта построения модели, задаю­щих направление для дальнейших исследований.

Первый вариант предполагает выделение ха­рактерных поведенческих групп и построение для каждой поведенческой группы отдельной мо­дели распространения инновации.

Второй вариант основан на агентской модели поведения потребителей и использовании двух ме­ханизмов: механизма распространения инновации и механизма принятия инновации. Механизм рас­пространения задает общую динамику процесса распространения платежной инновации для всех поведенческих групп, а механизм принятия ин­новации, учитывая влияние различных факторов на восприятие потребительских свойств инновации конкретным агентом, моделирует процесс перехода агента в состояние «принятия инновации».

 

Таблица 3

Моделируемые состояния потребителя

Состояние потребителя

Информиро­ванность

Намерение использовать

Использование

Не информирован

0

0

0

Информирован, но не намерен

1

0

0

Информирован и намерен

1

1

0

Использует

1

1

1

  1. Рассматривая категории «информирован­ность потребителя об инновации», «отношение к использованию инновации» и «намерение ис­пользовать инновацию» в контексте построения модели распространения и принятия пла­тежных инноваций, полагаем возможным использовать их в качестве моделируемых состояний потребителя.

Обычно для моделирования поведения потребителя используют два состояния: «принял инновацию» и «не принял инно­вацию». В предложенном варианте количе­ство состояний увеличивается до четырех:

  • «не знает об инновации»;
  • «знает, но не намеревается использо­вать»;
  • «знает и намеревается использовать»;
  • «использует».

Эти состояния потребителя могут быть описаны тремя параметрами:

  • степень информированности об инновации;
  • степень намерения использовать инновацию;
  • степень использования инновации.

Упрощенная схема модели принятия платежных инноваций

В простейшем случае указанные параметры могут быть бинарными: «информирован» - «не ин­формирован», «намерен» - «не намерен», «использует» - «не использует» (табл. 3).

В общем случае эти параметры должны отражать фактический уровень информи­рованности об инновации, намерения ис­пользовать инновацию и использования инновации. Например, в случае платежной инновации сам факт принятия инновации (порог принятия) не означает для провайде­ра получение дохода; доход обеспечивается только более или менее интенсивным использо­ванием платежной инновации после ее принятия. Следовательно, более точно степень использования платежной инновации потребителем будут отра­жать не бинарные значения, а общий объем плате­жей или количество транзакций.

  1. Обобщив сделанные выводы, можно предло­жить следующий упрощенный вариант построения модели распространения платежных сервисов (см. рисунок).

Модель включает четыре основных механизма:

  • механизм распространения платежной иннова­ции;
  • механизм принятия платежной инновации;
  • модель поведения потребителей;
  • механизм выбора средства платежа.

Для моделирования поведения потребителей используется агентская модель: каждый потреби­тель реализован как самостоятельный агент, харак­теризующийся возрастом, уровнем образования, местом жительства. Состояние каждого агента определяется тремя параметрами:

  • степенью информированности об инновации;
  • степенью намерения использовать инновацию;
  • степенью использования инновации.

Механизм распространения инноваций зада­ет общую динамику распространения инновации для механизма принятия инновации, то есть опре­деляет количество агентов, принявших инновацию в каждый момент времени.

Механизм принятия инновации, учитывая пове­денческие особенности каждого агента, постепенно изменяет его отношение к инновации. Агенты последовательно проходят состояния:

  • «не знает об инновации»;
  • «знает, но не намеревается использовать»;
  • «знает и намеревается использовать»;
  • «использует».

Механизм выбора средства платежа модели­рует процесс выбора агентом средства платежа при возникновении у него необходимости совер­шить платеж.

Механизм выбора средства платежа учитывает тот факт, что потребитель может выбрать любое средство платежа для осуществления платежа (се­годня большая доля платежей осуществляется тра­диционным способом - наличными деньгами). Ме­ханизм выбора должен учитывать поведенческие особенности агента, потребительские свойства (всех) средств платежа, назначение платежа. Также механизм выбора средства платежа учитывает со­стояние агента: при выборе средства платежа аген­ты, «принявшие» инновацию, могут выбрать пла­тежную инновацию как один из вариантов, агенты, «не принявшие» инновацию, могут выбрать любое средство платежа, кроме платежной инновации.

Механизм выбора средства платежа может быть реализован на основе модели множественно­го выбора. В качестве параметров выбора исполь­зуются все рассмотренные факторы, в качестве ва­риантов выбора используются различные средства платежа.

Об авторе

А. М. Погосян
ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации»
Россия
Аспирант кафедры «Стратегический и антикризисный менеджмент» ФГОБУ ВО «Финансовый университет при Правительстве Российской Федерации». Область научных интересов: управление инновационными процессами, совершенствование стратегий коммерциализации инноваций, распространение платежных сервисов.


Список литературы

1. Рынок розничных платежных услуг: поведение потребителей (2014)/Центральный банк Российской Федерации, Национальное агентство финансовых исследований // Платежные и расчетные системы. Серия «Анализ и статистика». Вып. 42. С. 1–64.

2. Трачук, А. В., Голембиовский Д. Ю. (2012) Перспективы безналичных розничных платежей // Деньги и кредит. № 7. С. 24–32.

3. Трачук, А. В., Корнилов Г. В. (2013) Динамика процессов внедрения инноваций в области производства банкнот // Деньги и кредит. № 9. С. 3–9.

4. Трачук, А. В., Корнилов Г. В. (2013) Анализ факторов, влияющих на распространение безналичных платежей на розничном рынке // Вестник Финансового университета. № 4. С. 6–20.

5. Agarwal R., Prasad J. (1998) A conceptual and operational de?nition of personal innovativeness in the domain of information technology // Information Systems Research. Vol. 2 № 9. Р. 204–215.

6. Ajzen I. (1991). The theory of planned behavior. Organizational Behavior and Human Decision Processes. Vol. 50, № 2. Р. 179–211.

7. Bauer R. A. (1960) Consumer behavior as risk taking, In // Proceedings of the 43rd Conference of the American Marketing Association/Ed. R. F. Hancock; American Marketing Association. Chicago, IL. Р. 389–398.

8. Bauer H. H., Hammerschmidt M., Falk T. (2005) Measuring the quality of e-banking portals // International Journal of Bank Marketing. Vol. 23, № 2. Р. 153–175.

9. Black N. J., Lockett A., Winklhofer H. et al. (2002) Modelling consumer choice of distribution channels: an illustration from financial services // The International Journal of Bank Marketing. Vol. 20, № 4. Р. 161–173.

10. Brown L. G. (1990) Convenience in services marketing // Journal of Service Marketing. № 4. Р. 53–59.

11. Cooper R., Zmud R. (1990) Information technology implementation research: A technological diffusion approach. // Management Science. Vol. 2, № 36. P. 123–139.

12. Dabholkar P. A., Bagozzi R. P. (2002) An attitudinal model of technology-based selfservice. moderating effects of consumer traits and situational factors // Journal of the Academy of Marketing Science. Vol. 3, № 30. P. 184–201.

13. Dahlberg T., Mallat N., Oorni A. (2003) Consumer acceptance of mobile payment solutions. // mBusiness – The Second International Conference on Mobile Business/Ed. G. M. Giaglis. Vienna. P. 211–218.

14. Davis F. D., Bagozzi R. P., Warshaw P. R. (1989) User acceptance of computer technology // Management Science. Vol. 8, № 35. P. 982–1003.

15. Davis F. D., Fred D. (1989) Perceived Usefulness, Perceived Ease Of Use, And User Acceptance Of Information Technology // MIS Quarterly, ABI/INFORM Global. Vol. 3, № 13. P. 319–340.

16. Eastin M. (2002). Diffusion of E-commerce: An Analysis of the Adoption of Four E-commerce Activities // Telemetric and Informatics. Vol. 3, № 19. P. 251–267.

17. Fishbein M., Ajzen I. (1985). Belief, Attitudes, Intention and Behavior: An Introduction to Theory and Research // Ajzen I. From intentions to actions: A theory of planned behavior. Reading MA: Addision-Wasely.

18. Gefen D., Karahanna E., Straub D. W. (2003) Trust and TAM in online shopping: an integrated model. // MIS Quarterly. № 27. P. 51–90.

19. Gerrard P., Cunningham J. B. (2003) The diffusion of Internet banking among Singapore consumers. International Journal of Bank Marketing. Vol. 21, № 1. P. 16–28.

20. Giglio V. (2002) Privacy in the world of cyber banking: emerging legal issues and how you are protected // The Secured Lender. March/April. P. 48–60.

21. Hamlet C., Strube M. (2000) Community banks go online, ABA Banking Journal's 2000 White Paper // Banking on the Internet. March. P. 61–65.

22. Hardgrave B. C., Davis F. D., Riemenschneider C. K. (2003) Investigating determinants of software developers’ intentions to follow methodologies // Journal of Management Information Systems. Vol. 1, № 20. P. 123–151.

23. Howcroft B., Hamilton R., Hewer P. (2002) Consumer attitude and the usage and adoption of home-based banking in the United Kingdom // International Journal of Bank Marketing. Vol. 20, № 3, P. 111–121.

24. Karahanna E., Straub D. W., Chervany N. L. (1999) Information technology adoption across time: A cross-sectional comparison of pre-adoption and post-adoption beliefs. MIS Quarterly. Vol. 2, № 23. P. 183–213.

25. Lee M. C. (2009) Factors influencing the adoption of internet banking: An integration of TAM and TPB with perceived risk and perceived benefit // Electronic Commerce Research and Applications. Vol. 3, № 8, P. 130–141.

26. Lewis W., Agarwal R., Sambamurthy V. (2003) Sources of in?uence on beliefs about information technology use: An empirical study of knowledge workers // MIS Quarterly. Vol. 4, № 27. P. 657–678.

27. Liao Z., Cheung M. T. (2002) Internet-based e-banking and consumer attitudes: an empirical study // Information & Management. Vol. 39, № 4. P. 283–295.

28. Lu J., Liu C., Yu C. et al. (2008) Determinants of accepting wireless mobile data services in China // Information & Management. Vol. 1, № 45. P. 52–64.

29. Lu J., Yao J., Yu C. (2005) Personal innovativeness, social in?uences and adoption of wireless Internet services via mobile technology // The Journal of Strategic Information Systems. Vol. 3, № 14. P. 245–268.

30. Luarn P., Lin H. H. (2005) Toward an understanding of the behavioral intention to use mobile banking // Computers in Human Behavior. Vol. 6, № 21. P. 873–891.

31. Mallat N., Rossi M., Tuunainen V. K. et al. (2006) The impact of use situation and mobility on the acceptance of mobile ticketing services // Proceedings of the 39th Hawaii International Conference on System Sciences, Hawaii.

32. Mitchell V. W. (1999) Consumer perceived risk: conceptualizations and models // European Journal of Marketing. Vol. 1–2, № 33. P. 163–195.

33. Mobile financial services. Raising the bar on customer engagement (2016): A research report by the Deloitte Center for Financial Services. [S. l.:] Deloitte University Press. 24 p.

34. Moore G., Benbasat I. (1991) Development of an instrument to measure the perceptions of adopting an information technology innovation // Information Systems Research. Vol. 3, № 2. P. 192–222.

35. Park C., Jun J. K. (2003) Effects of internet usage, perceived risks, and innovativeness // International Marketing Review. Vol. 20, №. 5. P. 534–553.

36. Pavlou P. A. (2003) Consumer acceptance of electronic commerce: integrating trust and risk with the technology acceptance model // International Journal of Electronic Commerce. Vol. 3, № 7. P. 69–103.

37. Payments disrupted – an emerging landscape (2015): A research report/Deloitte Center for Financial Services. [S. l.:] Deloitte University Press. 44 p.

38. Ramsay J., Smith M. (1999) Managing consumer channel usage in the Australian banking sector // Managerial Auditing Journal. Vol. 14, № 7. P. 32–33.

39. Rogers E. M. (1995) Diffusion of innovations. 4th ed. New York: The Free Press.

40. Sathye M. (1999) Adoption of Internet banking by Australian consumers: an empirical investigation // International Journal of Bank Marketing, Vol. 17, № 7. P. 324–34.

41. Van der Heijden H. (2003) Factors influencing the usage of Websites: the case of a generic portal in The Netherlands // Information and Management. Vol. 6, № 40. P. 541–549.

42. Venkatesh V. (2000) Determinants of perceived ease of use: integrating control, intrinsic motivation, and emotion into the technology acceptance model // Information Systems Research. Vol. 4, № 11. P. 342–365.

43. Venkatesh V., Davis F.?D. (2000) A theoretical extension of the technology acceptance model: four longitudinal field studies. Management Science. Vol. 2 № 46. P. 186–204.

44. Venkatesh V., Davis, F. D. (1996) A model of the antecedents of perceived ease of use: development and test. // Decision Sciences. Vol. 3, № 27. P. 451–481.

45. Venkatesh V., Morris M. G., Davis G. B. et al. (2003) User acceptance of information technology: Toward a unified view // MIS Quarterly. Vol. 3, № 27. P. 425–478.

46. Wu J. H., Wang S. C. (2005) What drives mobile commerce? An empirical evaluation of the revised technology acceptance model // Information & Management. Vol. 5, № 42. P. 719–729.

47. Yang H. D., Yoo Y. (2004) It’s all about attitude: revisiting the technology acceptance model // Decision Support Systems. № 38. P. 19–31.


Для цитирования:


Погосян А.М. ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА РАСПРОСТРАНЕНИЕ И ПРИНЯТИЕ ИННОВАЦИЙ В СФЕРЕ ПЛАТЕЖНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2016;(3):86-93. https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-3-86-93

For citation:


Pogosyan A.M. А STUDY OF FACTORS AFFECTING THE DIFFUSION AND ACCEPTANCE OF PAYMENT SERVICES INNOVATION. Strategic decisions and risk management. 2016;(3):86-93. (In Russ.) https://doi.org/10.17747/2078-8886-2016-3-86-93

Просмотров: 395


ISSN 2618-947X (Print)
ISSN 2618-9984 (Online)