What moves payment card use?



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Transcript:

Evidence from a survey on Italian university students di David Pelilli pelilli@gmail.com Dottorando di Ricerca in Banca e Finanza Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Agenda Obiettivi e RQ Il mercato degli strumenti di pagamento cashless in Europa La letteratura di riferimento Metodologia di ricerca Descrizione del campione Risultati dell analisi Commenti, limitazioni e spunti di ricerca futuri

Obiettivo e RQ Questo lavoro intende individuare i fattori che più sono capaci di influenzare l utilizzo delle carte di pagamento, considerando simultaneamente l approccio motivazionale della TPB (Theory of Planned Behavior), le grandezze più rilevanti dei modelli di accettazione tecnologica (TAM), le caratteristiche intrinseche di efficienza ed efficacia ascrivibili a questo tipo di strumenti e le abitudini di pagamento della clientela In altri termini il paper vuole rispondere alla seguente domanda di ricerca: RQ1: Quanto influiscono sulla frequenza d uso delle carte di pagamento le attitudini personali, l accettazione dell innovazione tecnologica ed i caratteri di efficacia ed efficienza percepita delle carte stesse?

Il mercato europeo degli strumenti di pagamento GR Due gruppi distinti I S P F LUX AU D IRE P B NET FIN Source ECB Bluebook, 2006. La grandezza delle bolle rappresenta il tasso di penetrazione delle carte di pagamento sulla popolazione. Il coinvolgimento dei merchants, la disponibilità della rete ATM e POS ed il tasso di penetrazione delle carte sulla popolazione potrebbero non essere sufficienti a fornire delle ragionevoli spiegazioni inerenti il comportamento d adozione e d uso dei due lati del mercato (merchants e titolari)

Differenti approcci in letteratura La letteratura ha studiato l utilizzo delle carte di pagamento considerando sia fattori macro che microeconomici Variabili istituzionali e macroeconomiche (Humphrey et al., 1996; Shy, Tarkka, 2002; Humphrey et al., 2001) Esistenza di un mercato two-sided (Rysman, 2006) Attitudini della clientela e comportamento d uso (Hirschman, 1982; Mantel, 2000; Stavins, 2001; Oleson, 2004) Propensione ad utilizzare devices tecnologici (Hayashi, Klee, 2003) Modelli più generali di accettazione della tecnologia (TAM) (Davis, 1989; Davis et al., 1989; Venkatesh et al., 2002)

I modelli di accettazione della tecnologia (TAM) Gli indicatori più utilizzati da questi modelli riguardano la facilità d uso e l utilità percepita (Davis, 1989; Davis et al., 1989) I modelli TAM sono stati utilmente impiegati per caratterizzare i drivers connessi all adozione del banking online Secondo l analisi di alcuni autori (Hayashi and Klee, 2003) gli individui che utilizzano le nuove tecnologie risultano più propensi ad adottare forme elettroniche di pagamento

La Teoria del Comportamento Pianificato (TPB) Fonte: Ajzen, 1991 Alcuni lavori empirici hanno applicato la TPB alle carte di pagamento, sviluppando delle scale di misurazione in grado di cogliere tali fenomeni (Furnham, 1984; Xiao et al., 1995; Hayhoe et al., 1999), ma nessuno ha mai utilizzato congiuntamente anche le grandezze inerenti i modelli TAM.

Metodologia della ricerca (1) E stato realizzato un focus group (Ajzen, 2002) con studenti universitari italiani Una prima versione del questionario è stato testato su un campione ristretto di 12 studenti La versione finale del questionario (27 domande) è apparsa per tre settimane sul sito internet di una delle Università partecipanti Il questionario è stato compilato da una campione di 624 studenti universitari italiani provenienti da più di 22 università E stato infine sviluppato un modello lineare in grado di spiegare la frequenza d uso dei diversi strumenti di pagamento (carte di credito, bancomat e carte prepagate) solo tra gli studenti titolari di almeno una carta di pagamento

Metodologia della ricerca (2) Il questionario è stato suddiviso in 5 parti Livelli d uso dei servizi bancari ed abitudini di pagamento Comportamenti ed attitudini riguardanti gli strumenti di pagamento cashless Percezione delle caratteristiche dei diversi strumenti di pagamento elettronici e non (cash) Adozione e tasso di sostituzione dell innovazione tecnologica Caratteristiche socio-demografiche Alcuni lavori precedenti (Furnham, 1984; Xiao et al., 1995; Hayhoe et al., 1999) hanno applicato la TPB alle carte di pagamento, sviluppando delle scale semantiche in grado di misurare correttamente le sue grandezze relative

Metodologia della ricerca (3) L aggregazione degli item in indicatori misurabili è avvenuta seguendo una scala di Likert additiva (Likert, 1932) (del tipo per nulla/pienamente d accordo) così come suggerito dalla letteratura (Xiao et al., 1995; Rosenberg, Hoyland, 1960) Le possibili risposte inerenti la tecnologia e la percezione delle caratteristiche degli strumenti di pagamento sono state codificate sulla base di una scala di Likert numerica a 5 punti

Le determinanti nell uso delle carte di pagamento Emozionale, cognitivo-razionale, comportamentale Norme soggettive Controllo comportamentale percepito Utilità, facilità d uso, familiarità nell uso, fiducia nei devices tecnologici Numerosità e frequenza di sostituzione dei devices tecnologici Percepita efficacia ed efficenza delle carte/del contante Motivazioni ed attitudini personali Accettazione e sensibilità all innovazione tecnologica Caratteristiche strumenti cash vs. card TPB TAM Banking account (+internet) Owned cards Livelli di bancarizzazione e abitudini di pagamento

Descrizione del campione (1) Fasce d età 18 21 anni 22 25 anni Maschi 11.5% 20.2% Femmine 22.8% 40.1% 34.3% 60.3% Fuori sede No 62.82% Si 37.18% 26 30 anni 31 35 anni 36 40 anni Totale complessivo 2.2% 0.0% 0.0% 34.0% 2.4% 0.5% 0.3% 66.0% 4.6% 0.5% 0.3% 100.0% Residenza Nord 47% Sud 27% Centro 25% Isole 2% Ampiezza del comune di residenza Oltre 1.000.000 di abitanti 19.07% Tra 500.000 ed 1.000.000 di abitanti 2.72% Tra 100.000 e 500.000 abitanti 6.57% Tra 50.000 e 100.000 abitanti 18.91% Meno di 50.000 abitanti 52.72% Titolo di studio Diploma scuola superiore Laurea triennale Femmine 61% 39% Maschi 63% 37% Totale complessivo 62% 38%

Descrizione del campione (2) Sei titolare Sei titolare di uno di un di un conto conto corrente corrente... Titolarità strumenti di pagamento 50% 41% 40% 40% 30% 20% 10% 4% 15% bancario postale sia bancario che postale no 0% Bancomat Postepay Carta di credito (Visa, Mastercard) Altra carta prepagata Borsellino Altra carta di elettronico credito (es. PayPal) Nessuna La frequenza d'uso dei diversi strumenti di pagamento (solo titolari) 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% Mai Raramente durante l'anno 2/3 volte al mese 2/3 volte alla settimana Quotidianamente Carta di credito Carta di debito Carta prepagata Assegno

Carte di pagamento e caratteri della transazione Strumenti di pagamento e valore della transazione (negozio fisico) 100% 80% 60% 40% 20% Carta di credito Carta prepagata Contante PagoBancomat Assegno 0% fino a 20 21-50 51-150 151-300 oltre 300 Strumenti di pagamento e valore della transazione (internet) 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% fino a 20 21-50 51-150 151-300 oltre 300 Carta di credito Carta prepagata Contrassegno (contante alla consegna) PagoBancomat Carta di credito alla consegna

Risultati dell analisi (1) Le relazioni identificate dalla TPB (Ajzen, 1991) tra le attitudini personali (eccetto quella comportamentale) ed i fattori inerenti le norme soggettive ed il controllo comportamentale percepito risultano confermate dall analisi empirica Anche la funzione mitigatrice del controllo comportamentale percepito sulle altre variabili è confermata (Kidwell, Turrisi, 2004) I risultati riguardanti l accettazione e la sensibilità all innovazione tecnologica sono coerenti con quelli dei modelli TAM (Davis, 1989; Davis et al., 1989; Venkatesh et al., 2002) Tali variabili risultano correlate anche alla percepita efficacia ed efficienza attribuita alle carte di pagamento Esiste una relazione positiva tra controllo comportamentale percepito ed efficacia ed efficienza delle carte; tale relazione risulta negativa se si riferisce ai giudizi di efficacia ed efficienza associati al contante

Risultati dell analisi (2)

Le regressioni sull'uso delle carte di pagamento (studenti con la titolarità di almeno una carta di pagamento) Utilizzo globale delle carte di Utilizzo della Utilizzo della pagamento Risultati dell analisi (3) carta di credito carta di debito Attitudini personali Emozionali 0.147*** 0.121** 0.139** Cognitive -0.097** -0.098 Comportamentali -0.098 Utilizzo della carta prepagata Pressioni sociali e capacità di controllo Norme soggettive 0.130*** Capacità percepita di controllare l'uso 0.142*** 0.123 0.161** Percezioni ed attitudini nei confronti della tecnologia Numero di device tecnologici posseduti 0.262** -0.14 Frequenza di sostituzione di apparecchi tecnologici 0.138*** 0.15*** 0.1* Utilità percepita Facilità d'uso percepita -0.121 0.074 Familiarità percepita 0.09** 0.184** 0.119 Fiducia percepita -0.079* -0.094-0.164** Caratteristiche degli strumenti di pagamento Efficacia delle carte 0.115 0.132 Efficeinza delle carte 0.117 Efficacia del contante Efficienza del contante -0.063* -0.084 Fattori demografici Genere 0.095 Livello d'istruzione 0.123-0.129 Studente fuori sede 0.079** 0.134 0.137 Utilizzo dei servizi bancari ed abitudini di pagamento Numero di carte possedute 0.431*** 0.513*** 0.338*** 0.372*** Titolarità di un conto corrente 0.080* 0.134 0.83*** -0.756*** Utilizzo dell'internet banking 0.182* n 426 426 426 426 R 2 0.412 0.302 0.257 0.172 Adjusted R 2 0.398 0.278 0.241 0.152 F statistics 29.08 12.76 16.12 8.64 White test (p-values) 0.442 0.082 0.042 0.059 Breusch-Pagan test 0.363 0.000 0.426 0.000 VIF (mean) 1.14 1.22 1.20 1.17 *p<0.1 **p<0.05 ***p<0.01

Risultati dell analisi (4) Normalità dei residui Normalità quantili nella distribuzione dei residui Leverage points

Conclusioni, limiti e spunti di ricerca futuri (1) L utilizzo delle carte di pagamento non è solo collegato alle caratteristiche tipiche di questi strumenti, ma anche a variabili attitudinali, motivazionali e di accettazione dell innovazione tecnologica Per tutte le regressioni presentate si osserva come la frequenza d uso sia costantemente correlata al numero di carte di pagamento detenute, in linea con i risultati di studi simili (Xiao et al., 1995) Una maggiore propensione all innovazione, identifica un uso più assiduo delle carte di pagamento (in particolare quelle di credito)

Conclusioni, limiti e spunti di ricerca futuri (2) In termini generali tra tutte le variabili della TPB la componente emozionale (affective) è quella con il peso relativo più importante (Hayhoe et al., 1999) Il controllo comportamentale percepito incide positivamente sull uso delle prepagate Nell uso delle carte prepagate assumono rilevanza (ma con segno negativo rispetto alle altre carte) le variabili tecnologiche Il grado di bancarizzazione rileva positivamente per le carte di debito e negativamente per quelle prepagate sostituibilità con il c/c

Conclusioni, limiti e spunti di ricerca futuri (3) L analisi è stata condotta su un campione di studenti universitari Il fenomeno è stato analizzato esclusivamente dal lato della domanda, considerando l offerta come fattore esogeno Sarebbe utile considerare anche variabili transaction-specific, quali il valore della transazione, il pricing del servizio, le caratteristiche del punto vendita, come ad esempio il livello di contatto con il venditore (online-offline) e la natura del prodotto acquistato (materiale-immateriale)