文 献 综 述

截至2013年，作为电商的支持性行业的第三方支付就已经达到了53729.8亿的交易规模。2013年，中国已有250家企业获得第三方支付牌照。截至2015年中，我国网上支付使用用户规模达到3.59亿。但是，与中国网民数量相比，第三方支付依然具有较大的增长空间。因此，进一步理解第三方支付平台的风险来源与特征、个体对第三方支付平台的风险感知及其对第三方支付平台使用意愿的影响路径，对于进一步发展第三方支付平台有着重要的意义（Kamel Rouibah, Paul Benjamin Lowry, Yujong Hwang，2016）。本文拟从个体风险认知理论、第三方支付平台风险特征和个体风险感知对第三方支付平台使用意愿的影响三个方面评述前人的研究，并指出本文未来的研究方向。

一、风险以及个体风险认知

（一） 对风险性质的界定

从风险切入，Yates、stone（1994）将风险分解为三个部分，即不确定性、损失、损失的显著性^[1]，与二者相似，Sitkin、Pablo（1996）为风险分析确立三个维度，即对结果的不确定性、期望、可能性^[2]。张萍（2013）将风险按表现形式区分为现实与非现实风险；按影响范围分为个体和群体风险^[3]。由此可见，风险是人类活动的内在特征，其源于对未来结果的不可知性，其内在地包含了不确定性及不确定性的暴露这两方面。

对于个体风险认知，张昱、孙志丽（2011）强调，人的本质属性在于其社会性，而社会结构在转型，如以家庭为单位的社会非正式社会支持体系及单位制提供的正式社会支持体系在的作用在削弱或瓦解而相应的功能性社会组织还未形成主流，进而使个体的安全与社会信任缺失^[4]。本文则认为个体风险认知是行为人对决策按自己意愿发展的可控性与概率测算，即行为人对风险进行把控的信心Slovic（1987）。个体风险认知基于信任度，这一方面是指行为人对自身风险把控能力的信任程度，另一方面指行为人对外部环境的信任程度。

（二） 个体风险认知差异性的影响因素

个体风险认知基于信任度，而每个个体，每个群体由于主客观条件不同，其活动环境与心理状态的多样性意味着个体风险认知水平的差异。学术界对相关影响因素的研究主要着眼于人口统计学变量等外生变量。刘晓鹰、张明善、占英春（2012）将个体风险认知总结为个体对待风险的态度，并归纳出影响个体风险认知的外部因素包括政府媒体、群体效应、领导者风格、个体信任度等 ^[5]。张萍（2013）则指出，影响风险认知的因素包括收入水平、城乡区位、学历社会信任水平、个人经历、年龄、职业、民族、性别。个体风险认知有机地包含着个体风险偏好，而风险偏好的研究对实际运用有更强的现实意义。王晟和蔡明超（2011）通过以545个家庭样本数据为基础的实证研究考察年龄、受教育程度、健康状况、婚姻状况、金融背景情况对居民的风险偏好状况的影响。他们发现年龄与金融背景与居民风险偏好成正相关，而其余因素影响不显著^[6]。李泉和马莉莉（2011）则分析道，健康情况、收入水平、学历、财富状况和儿童抚养情况等因素对居民的风险偏好程度有显著影响^[7]。王渊等（2016）在940户家庭样本的基础上，使用Tobit模型，以年龄、性别、健康状况、受教育水平、医疗保险状况、家庭财产状况、可支配收入、职业状况、金融知识储备为控制变量研究居民风险偏好对资产结构的风险性与分散性进行研究 ^[8]。王琎和吴卫星（2014）实证研究发现已婚女性比单身女性有更大的风险偏好，而这种差异在男性中不显著^[9]。

更进一步，有学术研究跳出传统理性行为理论的限制与传统经济学对理性经济人的假设，在”主观风险偏好不等同于实际行为”的基础上分析主客观风险偏好之间的差异，及更加专注与对特定群体进行区别研究。

李烜、阳镇、张雅倩（2015）利用CHFS数据（共7698户家庭样本）利用Ordered Probit 以及Tobit 模型对各个因素在主观风险偏好和客观风险偏好两方面进行区别分析。回归结果表明，男性比女性，城市居民较农村居民，中国东部居民比中西部居民有更大的风险偏好。陈其进、陈华（2014）基于RUMIC2009对城镇居民、农民工、农村居民等三类居民群体，研究发现，风险偏好者虽然占总体较少，但也有相当数量，不同群体有明显不同的风险偏好，其水平受居民教育年限、房产价值、人力资本、社会网络与社会信任、风险教育背景等因素影响 ^[11]。