Einflussfaktoren auf Akzeptanz mobilen Bezahlens

Ein Ländervergleich zwischen China und Deutschland


Seminararbeit, 2020

53 Seiten, Note: 1,0


Leseprobe

Inhaltsverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Tabellenverzeichnis

Vorbemerkung

1 Einführung

2 Begriffliche und theoretische Grundlagen
2.1 Mobiles Bezahlen
2.2 Akzeptanz und Technologieakzeptanzmodell nach Davis
2.3 Einflussfaktoren und Hypothetisches Modell

3 Empirische Untersuchung
3.1 Untersuchungsdesign
3.2 Operationalisierung der Messgrößen
3.3 Datenauswertung
3.4 Ergebnisse und Diskussion

4 Schlussbetrachtung
4.1 Handlungsempfehlungen für die Praxis
4.2 Limitationen und Implikationen für die weitere Forschung

Anhang

Literaturverzeichnis

Abbildungsverzeichnis

Abbildung 1: Technologieakzeptanzmodell (TAM) nach Davis

Abbildung 2: Hypothetisches Modell

Abbildung 3: Ergebnisse der einfachen Regressionsanalyse aus den chinesischen Stichproben

Abbildung 4: Ergebnisse der einfachen Regressionsanalyse aus den deutschen Stichproben

Tabellenverzeichnis

Tabelle 1: Ausgewählte Untersuchungen und Einflussfaktoren

Tabelle 2: Stichprobenzusammensetzung

Tabelle 3: Bezahlverhalten der befragten Chinesen

Tabelle 4: Bezahlverhalten der befragten Deutschen

Vorbemerkung

Zur geschlechtsneutralen Formulierung: Um eine bessere Lesbarkeit zu gewährleisten, wurde in dieser Seminararbeit auf die geschlechtsspezifische Differenzierung wie z. B. „Mitarbeiter/-innen“ verzichtet. Gleichwohl gelten die entsprechenden Begriffe in dieser Seminararbeit grundsätzlich für alle Geschlechter.

1 Einführung

Mobiles Bezahlen (engl. Mobile Payment) stellt eine erweiterte, elektronische Bezahlmethode dar, die auf mobilen Endgeräten wie dem Smartphone basiert.1 Während Chinesen den Komfort durch mobiles Bezahlen in vollen Zügen genießen und sich allmählich in Richtung einer bargeldlosen Gesellschaft bewegen,2 sind die Vorbehalte gegen diese neuartige Bezahlmethode in Deutschland groß.3 Lediglich 2,6 % der Einwohner hierzulande nutzen diese Bezahlmethode bspw. in stationären Geschäften, in China sind es 35,2 %.4 Auch im europäischen Vergleich hinkt Deutschland den anderen Ländern bezüglich der aktuellen und zukünftigen Nutzung mobilen Bezahlens hinterher.5 Folglich stellen sich die Fragen: Warum ist die Akzeptanz dieser Bezahlmethode in China so hoch und die in Deutschland so niedrig? Liegt dieser Kontrast wirklich in der unterschiedlichen Denkweise hinsichtlich der Innovationsoffenheit und der Sicherheitssehnsucht zwischen beiden Ländern begründet?6

Um den vorgenannten Kontrast zu ergründen, setzt sich die vorliegende Arbeit zum Ziel, länderspezifische Einflussfaktoren einzeln zu identifizieren, (a) die positiv oder negativ auf die Akzeptanz mobilen Bezahlens wirken und (b) aus denen wirksame Maßnahmen als Handlungsempfehlungen zur Erhöhung der Akzeptanz in China bzw. in Deutschland abgeleitet werden können. Dieses Ziel soll durch die Beantwortung folgender Forschungsfragen erreicht werden:

Welche einzelnen Einflussfaktoren weisen eine positive oder negative Wirkung auf die Akzeptanz mobilen Bezahlens in China auf und welche in Deutschland?

Diese Seminararbeit gliedert sich in vier Kapitel. Nach dieser Einführung werden in Kapitel 2 unter anderem die theoretischen Grundlagen (z. B. das Technologieakzeptanzmodell nach Davis) dargestellt und die zu überprüfenden Einflussfaktoren aus vier ausgewählten Untersuchungen abgeleitet. Anschließend befasst sich Kapitel 3 mit der Einzelüberprüfung dieser Einflussfaktoren mittels einer quantitativen Untersuchung. In Kapitel 4 schließt diese Arbeit insbesondere mit den Handlungsempfehlungen ab.

2 Begriffliche und theoretische Grundlagen

Dieses Kapitel dient (a) der Definition der zentralen Begriffe „Akzeptanz“ und „Mobiles Bezahlen“, (b) der theoretischen Fundierung der Technologieakzeptanz und (c) der Ableitung der hier zu überprüfenden Einflussfaktoren aus vier ausgewählten Untersuchungen.

2.1 Mobiles Bezahlen

Mobiles Bezahlen wird als Erweiterung der bereits vorhandenen elektronischen Bezahllösungen (z. B. Kreditkartenzahlung im Internet, PayPal) um eine auf mobilen Endgeräten wie dem Smartphone basierende Bezahlmethode angesehen.7 Die verbreitete Nutzung mobiler Endgeräte, gestützt auf den immer einfacheren Internetzugang und die immer schnellere Datenübertragung via Mobilfunk, eröffnet den Unternehmen die Möglichkeit, mobile Endgeräte und mobile Dienste/Anwendungen (die sogenannten Apps) in ihre Geschäftsprozesse zu integrieren. Dementsprechend wird die mobile Abwicklung der Geschäftsprozesse als Mobile Business verstanden. Ein Teil des Mobile Business, der sich mit dem Transaktionsprozess (z. B. Suche, Auswahl, Bestellung und Bezahlung in einem Internetshop) befasst, wird als Mobile Commerce bezeichnet. Insofern ist mobiles Bezahlen dem Mobile Commerce untergeordnet.8

Sowohl in der Literatur als auch in der Praxis finden sich unterschiedliche Definitionen des Begriffs „Mobiles Bezahlen“. Daraus lassen sich jedoch folgende vier Definitionsmerkmale ableiten:9

1. Transaktionen,
2. die Beteiligten,
3. elektronische Abwicklung von Zahlungsvorgängen,
4. mittels mobiler Endgeräte, z. B. Smartphones, Smartwatches.

KPMG und ECC Handel haben eine umfassende Begriffsdefinition formuliert, die alle vier Definitionsmerkmale beinhaltet und deshalb Berücksichtigung in dieser Arbeit findet. Nach der Modifikation werden hier unter dem Begriff „Mobiles Bezahlen“ Transaktionen verstanden, bei denen die Zahlungspflichtigen mobile Endgeräte zur elektronischen Abwicklung von Zahlungen an die Begünstigten einsetzen.10

Demnach kann das mobile Bezahlen in folgenden vier Bezahlszenarien zum Einsatz kommen:11

1. in Internetshops, stationär am PC oder mobil via Smartphones;
2. in stationären oder beweglichen Geschäften, z. B. in Lebensmittelläden oder für Taxifahrten;
3. an Automaten wie Fahrkartenautomaten;
4. zwischen Privatpersonen, um bspw. eine gemeinsame Rechnung anteilig zu begleichen.

In diesen Bezahlszenarien können Smartphone-Nutzer auf unterschiedliche Technologien zurückgreifen, die das mobile Bezahlen umsetzen. Zu diesen Technologien12 zählen z. B. SMS-Technik, QR-Codes/Strichcodes und NFC-Technologie.13 Während in Deutschland NFC-Technologie (z. B. Apple Pay) und QR-Codes (z. B. Payback Pay) vor allem in stationären Geschäften weiter verbreitet sind,14 finden in China hauptsächlich QR-Codes (z. B. Alipay, WeChat Pay) Anwendung.15

Zusammenfassend lässt sich festhalten, dass es sich beim mobilen Bezahlen um eine neuartige Bezahlmethode handelt, bei der z. B. das Smartphone als ein zeit- und ortsunabhängiges Bezahlinstrument fungiert.16 Eine innovative, funktionsfähige Technologie wie diese neue Art des Bezahlens ist für ihren Erfolg jedoch nicht allein entscheidend, sondern vielmehr ihre Akzeptanz bei den Nutzern.17 Eine theoretische Auseinandersetzung mit dem Thema „Akzeptanz“ erfolgt im nächsten Abschnitt.

2.2 Akzeptanz und Technologieakzeptanzmodell nach Davis

Zuerst gilt es, das Begriffsverständnis von „Akzeptanz“ zu bestimmen. Im Rahmen der Digitalen Wirtschaft, in deren Mittelpunkt die Nutzung der digitalen Technologien (z. B. Internet, Smartphone) steht,18 wird Akzeptanz als ein dynamischer Prozess verstanden, der aus drei aufeinanderfolgenden Phasen besteht:19

1. Einstellungsakzeptanz als innere Begutachtung,
2. Handlungsakzeptanz als konkrete Übernahme und
3. Nutzungsakzeptanz als intensive Nutzung einer bestimmten Technologie durch die Nutzer.

Damit eine Technologie jedoch von der vorherigen in die nächste Phase gelangen kann und es zu keinem Akzeptanzabbruch kommt, wird das Vorhandensein der in der vorherigen Phase definierten Akzeptanz vorausgesetzt. Demzufolge ist eine dauerhafte Akzeptanz der Technologie nur dann gegeben, wenn sie alle drei Phasen erfolgreich durchlaufen hat.20

Während sich in China der Anteil der Nutzer an der Gesamtbevölkerung, die z. B. in stationären Geschäften mit dem Smartphone bezahlen, im Jahr 2019 auf 35,2 % beläuft, liegt dieser Anteil in Deutschland nur bei 2,6 %.21 Aufgrund dieser vergleichsweise geringen Nutzung bei Deutschen, ist es nicht zielführend, die Handlungs- und/oder Nutzungsakzeptanz, die sich auf ein sichtbares Verhalten von Deutschen gegenüber dieser Bezahlmethode bezieht, zu untersuchen und einem Vergleich zwischen beiden Ländern zu unterziehen.

Die Einstellungsakzeptanz hingegen bietet sich für die vorliegende Arbeit als ein geeignetes Untersuchungskonstrukt an, weil diese (a) aus einer inneren, somit unsichtbaren Bewertung einer bestimmten Technologie in Verbindung mit Wert- und Zielvorstellungen eines Individuums resultiert und (b) sein zukünftiges Verhalten gegenüber dieser Technologie (im Sinne von der Handlungs- und Nutzungsakzeptanz) prognostizieren kann.22 In diesem Zusammenhang wird hier der Begriff „Akzeptanz“ als innere, zeitlich relativ stabile Bereitschaft definiert, die die Gefühle, das Wissen und die Nutzungsabsicht eines Individuums bezüglich des mobilen Bezahlens umfasst.23

Als theoretischer Ausgangspunkt der geplanten Untersuchung dient das viel zitierte und empirisch bestätigte Technologieakzeptanzmodell (Technology Acceptance Model/TAM) nach Davis.24 Dieses Modell stellt eine Modifikation der weitverbreiteten sozialpsychologischen Theorie des überlegten Handelns (Theory of Reasoned Action/TRA) nach Fishbein und Ajzen dar und zielt speziell darauf ab, Akzeptanz von Computertechnologien zu erklären und daraus akzeptanzfördernde Maßnahmen ableiten zu können.25

Wie in Abbildung 1 veranschaulicht, werden die Einstellung und die Absicht zur Nutzung einer infrage kommenden Technologie sowie die tatsächliche Nutzung dadurch beeinflusst, ob die Nutzer diese Technologie als nützlich (großer Nutzen für bestimmte Zwecke) und benutzerfreundlich (geringer Aufwand bei der Anwendung) einschätzen. Von primärer Bedeutung für diese Einschätzung sind die externen Einflussfaktoren, die sich bspw. auf Eigenschaften dieser Technologie (z. B. Leistungsfähigkeit) und situative Bedingungen (z. B. Kundenservice im Notfall) beziehen. Zudem kann die Nützlichkeit dieser Technologie aufgrund der besonders stark wahrgenommenen Benutzerfreundlichkeit höher gewichtet werden, indem die Anwender bspw. der ihren Bedürfnissen entsprechenden Handhabung einen wesentlichen Beitrag zur Erfüllung bestimmter Zwecke zuschreiben (z. B. intuitive Menüführung als Beitrag zum Zeitsparen). Wird die Nützlichkeit höher gewichtet, so kann sich diese auch direkt auf die Nutzungsabsicht auswirken, auch trotz einer gegensätzlichen Einstellung zur Nutzung (z. B. Internetnutzung trotz Datenschutzbedenken).26

Abbildung 1: Technologieakzeptanzmodell (TAM) nach Davis*

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: In Anlehnung an Davis, F. D. u. a., User Acceptance, 1989, S. 985

Als eine der Stärken des TAM gilt seine Einfachheit, da für die Erklärung der Akzeptanz nur zwei Faktoren nötig sind: Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit. Diese Einfachheit wird zugleich auch als eine seiner Schwächen angesehen, weil das TAM weitere entscheidende Faktoren nicht berücksichtigt. Dennoch fungiert das TAM als theoretischer Ausgangspunkt zahlreicher Untersuchungen, auch in Bezug auf das mobile Bezahlen.27 Dabei gehen die Untersuchungen auf die vorgenannte Schwäche des TAM ein und erweitern dies um weitere Faktoren aus verwandten Theorien.28 Aus solchen Untersuchungen werden Einflussfaktoren auf die Akzeptanz für diese Arbeit abgeleitet. Dies ist Gegenstand des nächsten Abschnitts.

2.3 Einflussfaktoren und Hypothetisches Modell

Aus forschungsökonomischen Gründen beschränkt sich diese Arbeit auf vier Untersuchungen: zwei aus dem chinesischsprachigen und zwei aus dem deutschsprachigen Raum. Die Auswahl erfolgte nach folgenden Kriterien:

1) Wissenschaftlichkeit: publizierte Untersuchungen in Fachmedien,
2) Thema: Akzeptanz mobilen Bezahlens bei den Nutzern,
3) Region: chinesischsprachiger oder deutschsprachiger Raum,
4) Theorie: das TAM mit Erweiterung,
5) Design: quantitativ und primär.

Die vier ausgewählten Untersuchungen nahmen insgesamt 21 Einflussfaktoren unter die Lupe.29 Tabelle 1 fasst diese Einflussfaktoren und die Informationen zu den ausgewählten Untersuchungen zusammen.

Tabelle 1: Ausgewählte Untersuchungen und Einflussfaktoren*

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Als Nächstes werden diese 21 Einflussfaktoren näher erläutert, um (a) die inhaltlichen Überschneidungen zwischen diesen Faktoren aufzudecken, (b) die sich überschneidenden Faktoren zusammenzufügen, (c) den restlichen Faktoren dadurch Kompaktheit zu verleihen und (d) den Einfluss der jeweiligen Faktoren auf die Akzeptanz als Annahme daraus abzuleiten.

Kompatibilität:

Damit ist die Vereinbarkeit des mobilen Bezahlens insbesondere mit den Werten und dem Lebensstil des Nutzers gemeint. Dieser Faktor stammt aus der Diffusionstheorie nach Rogers und wirkt sich direkt auf die Einstellung zur Nutzung aus. Daher lautet die Annahme: Je höher die wahrgenommene Kompatibilität ist, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.30

Risiko:

Das wahrgenommene Risiko resultiert aus dem Unsicherheitsgefühl, dass die Nutzung des mobilen Bezahlens ein hohes Risikopotenzial in sich birgt, die Kontrolle über eigenes Geld, private Daten etc. durch Diebstahl, Missbrauch, Spionage o. Ä. zu verlieren. Dieser Faktor spiegelt die gesamten Sicherheitsbedenken des potenziellen Nutzers wider und stellt damit die erste Akzeptanzbarriere dar. Insofern lautet die Annahme: Je niedriger das wahrgenommene Risiko ist, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.31

Nützlichkeit und Benutzerfreundlichkeit:

Das Verständnis dieser beiden Faktoren in den vier Untersuchungen stimmt mit dem im TAM32 überein. Es lässt sich annehmen: Je höher die Wahrnehmung ist, dass das mobile Bezahlen nützlich oder leicht handhabbar ist, desto höher ist die Akzeptanz dieser Bezahlmethode.33

Subjektive Norm:

Dieser Faktor bezieht sich auf die für den Nutzer bedeutsamen Personen (z. B. Familie, Freunde). Nimmt der potenzielle Nutzer bei dieser Personengruppe subjektiv wahr, dass die Nutzung des mobilen Bezahlens erwünscht ist, so passt er sich an diese Erwünschtheit aus seinem sozialen Umfeld als „Norm“ an. Diesen sozialen Einfluss auf ein bestimmtes Verhalten haben Fishbein und Ajzen bereits in ihrer TRA thematisiert. Es kann angenommen werden: Je höher die Wahrnehmung ist, dass die Nutzung des mobilen Bezahlens den subjektiven Normen entspricht, desto höher ist die Akzeptanz dieser Bezahlmethode.34

Eigene Mobilität:

Damit ist die Mobilität des Nutzers gemeint, die aus der Zeit- und Ortsunabhängigkeit des mobilen Bezahlens resultiert.35 Mit dieser Unabhängigkeit befasst sich der Faktor „Allgegenwärtigkeit“ ausführlich.

Wissen:

Wegen der inhaltlichen Überschneidung wird dieser Faktor zum Faktor „Aufnahmefähigkeit“ hinzugefügt.

Allgegenwärtigkeit:

Hierbei geht es darum, dass die Nutzung des mobilen Bezahlens unabhängig von Zeit und Ort ist. Diese Unabhängigkeit beschert dem Nutzer hohe Flexibilität, jederzeit und überall konsumieren zu können (z. B. Onlineshopping, Nutzung im Ausland). Als Indikatoren für die Allgegenwärtigkeit gelten (a) der Geschäftsumfang, d. h. Umfang von Produkten/Dienstleistungen, die mittels des mobilen Bezahlens erhältlich sind; und (b) die Anzahl von Geschäften, die diese Bezahlmethode akzeptieren. Folglich ist die Annahme naheliegend: Je höher die wahrgenommene Allgegenwärtigkeit ist, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.36

Persönliche Innovationsbereitschaft:

Weist der potenzielle Nutzer üblicherweise eine hohe Bereitschaft auf, aktuelle Informationstechnologien zeitnah auszuprobieren und in seinen Alltag zu integrieren, so ist er neugierig auf das mobile Bezahlen und auch bereit, dieses zu nutzen. Solche Nutzer verfügen über ein hohes Maß an Selbstvertrauen und erweisen sich als technologieaffin und risikofreudig. Daher lautet die Annahme: Je höher die persönliche Innovationsbereitschaft, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.37

Sozialer Einfluss:

Siehe Faktor „Subjektive Norm“.

Vertrauen:

Während sich der Faktor „Risiko“ mit diversen Sicherheitsbedenken befasst, spiegelt der Faktor „Vertrauen“ die Überzeugung wider, dass der Prozess des mobilen Bezahlens erwartungsgemäß abgewickelt wird. Hierbei setzt der Nutzer sein Vertrauen in alle daran mitwirkenden Unternehmen. Es werden besonders diejenigen Unternehmen als vertrauenswürdig erachtet, die einen hohen Bekanntheitsgrad und ein hohes Ansehen aufweisen. Daher liegt die Annahme nahe: Je höher das wahrgenommene Vertrauen ist, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.38

Kosten:

Der Faktor „Kosten“ wird als die zweite Akzeptanzbarriere angesehen. Werden durch die Nutzung des mobilen Bezahlens unverhältnismäßig hohe Kosten entstehen (z. B. Grundgebühr, Anschaffungs- und Transaktionskosten), so wird der potenzielle Nutzer diese Bezahlmethode ablehnen. Daher lässt sich annehmen: Je niedriger die gesamten Kosten für die Nutzung des mobilen Bezahlens sind, desto höher ist die Akzeptanz dieser Bezahlmethode.39

Erprobbarkeit:

Wie die Kompatibilität, stammt die Erprobbarkeit ebenfalls aus der Diffusionstheorie nach Rogers. Mit der Erprobbarkeit ist gemeint, inwieweit das mobile Bezahlen vorab ausprobiert werden kann. Es wird angenommen, dass der potenzielle Nutzer seine Bedenken gegen diese Bezahlmethode überwindet und die Akzeptanz bei ihm steigt, indem er diese im Vorfeld erproben darf.40

Zusatznutzen:

Dieser Faktor ist auf folgende Annahme zurückzuführen: Dafür, dass der potenzielle Nutzer von seinen altvertrauten Bezahlmethoden freiwillig zum mobilen Bezahlen wechselt, reicht es nicht aus, wenn er das mobile Bezahlen nur als eine alternative Bezahlmethode (Hauptnutzen) wahrnimmt, sondern es bedarf zusätzlicher Vorteile für ihn als Anreize, im Sinne exklusiver Aktionen, von denen der Nutzer nur durch das Bezahlen per Smartphone profitieren kann.41

Aufnahmefähigkeit:

Hierbei geht es um das Wissen über das mobile Bezahlen. Es wird angenommen, dass die Akzeptanz dieser Bezahlmethode beim Nutzer steigt, wenn er dieses neue Wissen verstanden, verinnerlicht hat und schließlich anwenden kann.42

Attraktivität der Alternativen:

Dieser Faktor stellt die dritte Akzeptanzbarriere dar. Sind die gebräuchlichen, alternativen Bezahlmethoden für den potenziellen Nutzer vorteilhafter, so ist es schwierig, ihn vom Bezahlen per Smartphone zu überzeugen. Daher ist die Annahme naheliegend: Je niedriger die wahrgenommene Attraktivität der alternativen Bezahlmethoden ist, desto höher ist die Akzeptanz des mobilen Bezahlens.43

Systemsicherheit:

Siehe Faktor „Risiko“.

Anzahl der Akzeptanzstellen:

Siehe Faktor „Allgegenwärtigkeit“.

Marke:

Hierbei wird betont, dass die Nutzung des mobilen Bezahlens auch davon abhängt, ob dem potenziellen Nutzer die an dieser Bezahlmethode mitwirkenden Marken /Unternehmen bekannt sind.44 Somit besteht hier eine inhaltliche Überschneidung mit dem Faktor „Vertrauen“.

Geschäftsumfang:

Siehe Faktor „Allgegenwärtigkeit“.

Nutzungssituation:

Hierbei wird der Nutzen des mobilen Bezahlens hinsichtlich der bestimmten Situationen verdeutlicht, in denen das mobile Bezahlen die Ansprüche des Nutzers besser erfüllen kann als andere Bezahlmethoden.45 Die inhaltliche Überschneidung mit dem Faktor „Nützlichkeit“ ist somit gegeben.

Damit endet die Ableitung der Einflussfaktoren auf die Akzeptanz des mobilen Bezahlens aus den vier ausgewählten Untersuchungen. Aufgrund der inhaltlichen Überschneidungen wurden die ursprünglichen 21 Faktoren auf 13 reduziert. Abbildung 2 fasst diese 13 Einflussfaktoren durch ein hypothetisches Modell anschaulich zusammen. Dabei werden die drei Akzeptanzbarrieren auf der rechten Seite, die zehn anderen Einflussfaktoren als Akzeptanzfaktoren auf der linken Seite dargestellt. Die Einzelüberprüfung der Akzeptanzfaktoren und -barrieren mittels einer empirischen Untersuchung wird im nächsten Kapitel beschrieben.

Abbildung 2: Hypothetisches Modell*

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

3. Empirische Untersuchung

Dieses Kapitel befasst sich zuerst mit dem Untersuchungsdesign, dann mit der Operationalisierung der Messgrößen und mit der Datenauswertung. Abschließend werden die Untersuchungsergebnisse vorgestellt.

3.1 Untersuchungsdesign

Zur Einzelüberprüfung der angenommenen Einflüsse wurde – im Einklang mit dem Ziel dieser Arbeit46 – eine deskriptive47 Untersuchung mittels quantitativer Methoden, gestützt auf die primär erhobenen Querschnittsdaten aus China und aus Deutschland, durchgeführt. Dafür wurden aus forschungsökonomischen Gründen zwei elektronische Fragebögen (eine Fassung auf Chinesisch48 und eine auf Deutsch) zur standardisierten Online-Befragung verwendet und die potenziellen Teilnehmer per Zufall eingeladen.

Bei der Beantwortung des sechsteiligen Fragebogens wurden die Teilnehmer gebeten, zunächst ihr Bezahlverhalten zu nennen, dann ihre Einschätzung zu Aussagen49 bezüglich des mobilen Bezahlens abzugeben (1 = stimme gar nicht zu; 4 = teils, teils; 7 = stimme völlig zu). Diejenigen, die das mobile Bezahlen bereits anwenden, wurden bei der Einschätzung ausdrücklich gebeten, an jene Zeit zurückzudenken, bevor sie diese Bezahlmethode zum ersten Mal nutzten. Zudem wurden auch soziodemografische Daten erhoben. Abschließend erfolgte ein Pretest, der aus forschungsökonomischen Gründen nur mit einem kleinen Personenkreis durchgeführt wurde.

Mittels der Umfragesoftware von wjx.cn in China und der von unipark.de in Deutschland wurden zwei Online-Fragebögen am 8. November 2019 erstellt und auch dort veröffentlicht.50 Die anschließende Datenerhebung fand bis 29. November 2019 statt. Anzumerken ist hierzu, dass (a) die Befragungsteilnahme freiwillig war und (b) die erhobenen Daten anonymisiert und vertraulich behandelt wurden. In China füllten insgesamt 67 Teilnehmer den Fragebogen komplett aus. Ihre durchschnittliche Beantwortungszeit lag bei ca. 8 Minuten. Nach der Datenbereinigung insbesondere um die sogenannten Durchklicker51 (n = 8) ergab sich für China eine endgültige Stichprobengröße von n = 59. In Deutschland beantworteten 71 Teilnehmer den Fragebogen vollständig. Sie benötigten dazu im Durchschnitt ca. 11 Minuten. Nach Abzug von Durchklickern (n = 9) ergab sich für Deutschland eine endgültige Stichprobengröße von n = 62. Tabelle 2 fasst die Zusammensetzung der Stichproben der beiden Länder in Form einer Gegenüberstellung zusammen.

Tabelle 2: Stichprobenzusammensetzung (China n = 59, Deutschland n = 62)

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Neben den soziodemografischen Angaben haben die Befragten auch Aussagen zum mobilen Bezahlen eingeschätzt. Der nächste Abschnitt befasst sich mit dem Zustandekommen dieser Aussagen (Operationalisierung der Messgrößen).

3.2 Operationalisierung der Messgrößen

Aus dem hypothetischen Modell52 ist ersichtlich, dass sowohl die zehn Akzeptanzfaktoren als auch die drei Akzeptanzbarrieren die Einflussgrößen auf die Zielgröße „Akzeptanz mobilen Bezahlens“ darstellen. Zur Messung dieser Einfluss- und Zielgrößen (Messgrößen) wurden hier – im Einklang mit den vier ausgewählten Untersuchungen53 – Indikatoren in Form von Aussagen eingesetzt. Nach dem Vergleich und der Modifikation der in den vier Untersuchungen formulierten Aussagen wurde für diese Arbeit ein eigener Aussagenkatalog erstellt.54 Sämtliche Aussagen sind auf einer steigenden siebenstufigen Ratingskala nach dem Zustimmungsgrad einzuschätzen.55

Im nächsten Abschnitt erfolgt die Darlegung der statistischen Verfahren zur Datenauswertung.

3.3 Datenauswertung

Zur Datenauswertung wurden die Statistikprogramme RStudio und PSPP angewandt. Um das Bezahlverhalten der Befragten zu beschreiben, wurde zunächst die Häufigkeit der Nutzung von unterschiedlichen Bezahlmethoden berechnet. Zur Einzelüberprüfung der im hypothetischen Modell dargestellten Einflüsse diente die einfache Regressionsanalyse. Da die Einfluss- und Zielgrößen mittels Indikatoren gemessen wurden, war es notwendig, deren Güte vor der Regressionsanalyse zu prüfen. Dafür wurde (a) das Cronbachs Alpha zur Messung der Reliabilität berechnet und (b) die Faktorenanalyse zur Messung der Validität durchgeführt. Daraus ergab sich Folgendes: Alle eingesetzten Indikatoren konnten in beiden Ländern gute Werte bezüglich der Reliabilität und Validität erzielen. Bei den chinesischen Stichproben lag das Cronbachs Alpha zwischen 0,78 und 0,98; bei den Deutschen zwischen 0,79 und 0,99. Die Faktorladung durch die Faktorenanalyse lag zwischen 0,69 und 0,98 bei den chinesischen Stichproben; zwischen 0,72 und 0,98 bei den Deutschen.56 Damit gingen alle Indikatoren unverändert in die einfache Regressionsanalyse ein. Die Ergebnisse werden im nächsten Abschnitt beschrieben und diskutiert.

3.4 Ergebnisse und Diskussion

Zunächst erfolgt die Darstellung des Bezahlverhaltens der Befragten in beiden Ländern. Aus Tabelle 3 ist ersichtlich, dass 9 von 10 der befragten Chinesen (91,5 %) das mobile Bezahlen bevorzugen. 7 von 10 (69,5 %) nutzen dieses mindestens einmal täglich. Dazu wird WeChat Pay am meisten angewandt, gefolgt von Alipay. Der Anteil der Kartenzahlung liegt bei 1,7 %, der Barzahlung bei 6,8 %.

Tabelle 3: Bezahlverhalten der befragten Chinesen

Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten

Quelle: Eigene Darstellung

Tabelle 4 zeigt ein ganz anderes Bild bezüglich des Bezahlverhaltens der befragten Deutschen. Jeder Zweite bevorzugt die Kartenzahlung (50 %), etwa jeder dritte Befragte (29 %) die Barzahlung. Nur jeder Fünfte (21 %) nutzt das mobile Bezahlen. Dazu wird Apple Pay am meisten angewandt, gefolgt von Payback Pay. Zudem zeichnet sich eine niedrigere Nutzungshäufigkeit ab.

[...]


1 Vgl. Meier, A., Stormer, H., eBusiness, 2012, S. 182, 257; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 13, 311 ff.

2 Vgl. eMarketer, China, 2019, o. S.; Gatti, E., Richter, C., Digitales China, 2019, S. 37 f.

3 Vgl. PwC, Mobile Payment, 2016, S. 4; Statista-Expertenbefragung, Mobile Bezahlverfahren, 2017, o. S.; PwC, Mobile Payment, 2019, S. 15 ff.

4 Vgl. Statista, China Penetrationsrate, 2019, o. S.; Statista, Deutschland Penetrationsrate, 2019, o. S.

5 Vgl. PwC, Mobile Payment, 2019, S. 7 f.

6 Vgl. Gatti, E., Richter, C., Digitales China, 2019, S. 33.

7 Vgl. Meier, A., Stormer, H., eBusiness, 2012, S. 182, 257; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 13, 311 ff.

8 Vgl. Aichele, C., Schönberger, M., E-Business, 2016, S. 29 ff.; Hierl, L., Payment 4.0, 2017, S. 82 f.; Wirtz, B. W., Electronic Business, 2018, S. 45 ff.; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 13 ff., 26 ff., 65, 316 ff.

9 Hierzu und im Folgenden vgl. Ausführungen aus der ausgewählten Literatur: Pousttchi, K., Mobile Payment, 2005, S. 21 ff.; Meier, A., Stormer, H., eBusiness, 2012, S. 182, 257 ff.; Aichele, C., Schönberger, M., E-Business, 2016, S. 33; Wirtz, B. W., Electronic Business, 2018, S. 67 f.; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 316 ff.; und vgl. ausgewählte Definitionen aus der Praxis: KPMG, ECC Handel, Mobile Payment, 2010, S. 5; BITKOM, Mobile Payments, 2013, S. 1; PwC, Mobile Payment, 2019, S. 3; ECB, mobile payment, o. J., o. S.; Gartner, Mobile Payment, o. J., o. S.

10 Vgl. KPMG, ECC Handel, Mobile Payment, 2010, S. 5.

11 Hierzu und im Folgenden vgl. Pousttchi, K., Mobile Payment, 2005, S. 22; KPMG, ECC Handel, Mobile Payment, 2010, S. 5; Leschik, S., Mobile Payment, 2012, S. 22 ff.; Hierl, L., Payment 4.0, 2017; S. 82 f.

12 Dem hier definierten Verständnis vom Begriff „Mobiles Bezahlen“ entsprechend werden in der geplanten Untersuchung die eingesetzten Technologien nicht berücksichtigt.

13 Vgl. Leschik, S., Mobile Payment, 2012, S. 37 ff.; Lerner, T., Mobile Payment, 2013, S. 41 ff.; Göbel, C. A., Standards und Technologien, 2017, S. 149 ff. Zur ausführlichen Darstellung der Technologien siehe ebenda.

14 Vgl. Hierl, L., Mobile Payment, 2018, Kapitel 3. Eine genaue Seitenzahlangabe ist an dieser Stelle leider nicht möglich, da es sich bei diesem zitierten Buch um die Kindle-Version (E-Book) handelt, bei der die Seitenzahlen der Bücher nicht ersichtlich sind.

15 Vgl. eMarketer, China, 2019, o. S.

16 Vgl. Aichele, C., Schönberger, M., E-Business, 2016, S. 29 ff.; Hierl, L., Payment 4.0, 2017, S. 82 f.; Wirtz, B. W., Electronic Business, 2018, S. 45 ff.; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 13 ff., 26 ff., 65, 316 ff.

17 Vgl. Leschik, S., Mobile Payment, 2012, S. 71; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 74 f.

18 Vgl. BVDW, Über uns, o. J., o. S.; Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 95 f.

19 Hierzu und im Folgenden vgl. Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 76 ff.

20 Vgl. ebenda.

21 Vgl. Statista, China Penetrationsrate, 2019, o. S.; Statista, Deutschland Penetrationsrate, 2019, o. S.

22 Vgl. Kollmann, T., E-Business, 2019, S. 76 ff.

23 Vgl. Spörrle, M. u. a., Persuasion, 2015, S. 68; Hierl, L., Akzeptanz, 2017, S. 191; Meffert, H. u. a., Marketing, 2019, S. 108 f.

24 Vgl. Schierz, P. G. u. a., mobile payment, 2010, S. 210; Hierl, L., Akzeptanz, 2017, S. 191 f.

25 Vgl. Davis, F. D. u. a., User Acceptance, 1989, S. 983 ff.

26 Vgl. Davis, F. D. u. a., User Acceptance, 1989, S. 985 ff.

27 Vgl. Bagozzi, R. P., Acceptance Model, 2007, S. 244; Schierz, P. G. u. a., mobile payment, 2010, S. 210; Hierl, L., Akzeptanz, 2017, S. 192; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 176 f., 188 f.

28 Vgl. Schierz, P. G. u. a., mobile payment, 2010, S. 210 ff.; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 122 ff.; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 160 ff.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 178, 188 ff., 300 ff.

29 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 579; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 124; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 163; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 304.

30 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 577; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 122 f.; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 160 f.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 267 ff., 295 f.

31 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 576 f.; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 161 f.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 273 f., 298.

32 Siehe dazu Abschnitt 2.2.

33 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 575 f.; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 120 ff.; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 160 f.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 260 ff., 291 ff.

34 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 578; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 122 ff.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 154 f., 269 ff., 296 f.

35 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 578.

36 Vgl. Schierz, P. G., Wirtz, B. W., Akzeptanz, 2009, S. 578; Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 263 ff., 293 f.

37 Vgl. Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 162; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 266 f., 294 f.

38 Vgl. Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 162 f.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 271 ff., 297 f.

39 Vgl. Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123; Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 161 f.; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 274 ff., 299.

40 Vgl. Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 160 ff.

41 Vgl. Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 162.

42 Vgl. Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 162; Ginner, M., Zahlungsdienstleistungen, 2018, S. 290 f.

43 Vgl. Pham, T.-T. T., Ho, J. C., mobile payments, 2015, S. 163.

44 Vgl. Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123.

45 Vgl. Li, J. u. a., Mobile Payment, 2014, S. 123.

46 Siehe Einführung.

47 Vgl. Kuß, A. u. a., Marktforschung, 2018, S. 32 f.

48 Die Übersetzung ins Chinesische erfolgte durch den Verfasser dieser Arbeit.

49 Zur Operationalisierung der Messgrößen siehe Abschnitt 3.2.

50 In Anhang 1 findet sich die chinesische Fassung des Online-Fragebogens, in Anhang 2 die deutsche Fassung.

51 Durchklicker, auch als Umfragefälscher bezeichnet, sind diejenigen Teilnehmer, die den Online-Fragebogen nur zügig durchgeklickt haben. Der Wahrheitsgehalt ihrer Angaben wird somit als niedrig erachtet. Vgl. Theobald, A., Online-Marktforschung, 2017, S. 75 f.

52 Siehe Abbildung 2.

53 Siehe Abschnitt 2.3.

54 Nach Anforderungen an die Fragenformulierung und die Fragebogenentwicklung. Vgl. Döring, N., Bortz, J., Forschungsmethoden, 2016, S. 405 ff.; Kuß, A. u. a., Marktforschung, 2018, S. 82 ff., 119 ff.

55 Der hier erstellte Aussagenkatalog findet sich in Anhang 3.

56 Der Mindestwert des Cronbachs Alpha liegt bei 0,7; der Mindestwert der Faktorladung durch die Faktorenanalyse hingegen bei 0,4. Vgl. Homburg, C., Giering, A., Komplexe Konstrukte, 1996, S. 8, 12.

Ende der Leseprobe aus 53 Seiten

Details

Titel
Einflussfaktoren auf Akzeptanz mobilen Bezahlens
Untertitel
Ein Ländervergleich zwischen China und Deutschland
Hochschule
FOM Hochschule für Oekonomie & Management gemeinnützige GmbH, Stuttgart
Note
1,0
Autor
Jahr
2020
Seiten
53
Katalognummer
V956190
ISBN (eBook)
9783346298126
Sprache
Deutsch
Schlagworte
Marketing, Communication, Electronic Business, E-Business, Mobiles Bezahlen, Mobile Payment, Akzeptanz, Technologieakzeptanzmodell, TAM, WeChat, Alipay, Apple Pay, Google Pay, China, Ländervergleich, quantitativ, Umfrage, Regressionsanalyse, Einstellung, Wirtschaftspsychologie
Arbeit zitieren
Jun Huo (Autor), 2020, Einflussfaktoren auf Akzeptanz mobilen Bezahlens, München, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/956190

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