网络金融信息服务质量评价研究_以垂直财经网站为例_聂进

情报、信息与共享

Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　＆Ｓｈａｒｉｎｇ

［作者简介］　聂进，博士，副教授，研究方向：互联网金融服务与管理，Ｅｍａｉｌ：ｊｉｎｎｉｅ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ；郭章根，硕士研究生，研究方向：互联网金融服务。

网络金融信息服务质量评价研究

———以垂直财经网站为例

Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｓｔｕｄｙ　

ａ　Ｐｅｒｓｐｅｃｔｉｖｅ　ｏｆ　ｔｈｅ　Ｖｅｒｔｉｃａｌ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　Ｗｅｂｓｉｔｅｓ聂　进　郭章根

（武汉大学信息管理学院，武汉，４３０

０７２）［摘要］　随着互联网金融的迅速发展，网络金融信息服务成为研究的热点。文章在网络信息服务质量评价的理论基础上结合网络金融信息服务领域自身的特点，尝试性地提出网络金融信息服务质量评价指标体系，并加以分析。同时将垂直财经网站作为研究对象对模型进行实证研究，运用ＳＰＳＳ数据分析软件对数据多维度分析，依据实证研究结果，提出了相关网络金融信息服务质量改进的建议，以有助于互联网金融企业调整网络服务方向提升服务质量。［关键词］　网络金融信息服务　服务质量　评价　指标权重　垂直财经网站

［中图分类号］Ｇ３５０　［文献标识码］Ａ　［文章编号］１００３－２７９７（２０１４）０６－００９１－１０　ＤＯＩ：１０．１３３６６／ｊ

．ｄｉｋ．２０１４．０６．０９１［Ａｂｓｔｒａｃｔ］　Ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｂｅｃａｍｅ　ａ　ｈｏｔ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｔｏｐｉｃ　ａｓ　ｔｈｅ　ｆａｓｔ　ｄｅｖｅｌｏｐｍｅｎｔ　ｏｆ　ｉｎｔｅｒｎｅｔ　ｆｉｎａｎｃｅ．Ｔｈｅ　ｐａｐｅｒ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ｆｏｕｎｄａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｔｈｅｏｒｙ　

ａｎｄ　ｔｈｅ　ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ　ｏｆ　ｎｅｔｗｏｒｋｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ，ｉｎｔｅｎｄ　ｔｏ　ｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅ　ａｎｄ　ａｎａｌｙｚｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　ｉｎｄｅｘａｔｉｏｎ　ｓｙｓ－ｔｅｍ．Ｗｅ　ｓｅｌｅｃｔ　ｖｅｒｔｉｃａｌ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｗｅｂｓｉｔｅ　ｐｌａｔｆｏｒｍ　ａｓ　ｏｕｒ　ｅｍｐｉｒｉｃａｌ　ｓｔｕｄｙ　

ｍｏｄｅｌ　ａｎｄ　ｉｍｐｌｅｍｅｎｔｅｄ　ＳＰＰＳ　ｓｏｆｔｗａｒｅ　ａｓ　ｏｕｒ　ｔｏｏｌ　ｔｏａｎａｌｙｚｅ　ｃｏｌｌｅｃｔｅｄ　ｄａｔａ．Ａｃｃｏｒｄｉｎｇ　ｔｏ　ｔｈｅ　ｒｅｓｕｌｔ　ｏｆ　ｓｔｕｄｙ，ｗｅ　ｐｒｏｖｉｄｅｄ　ｓｕｇｇｅｓｔｉｏｎｓ　ｆｏｒ　ｔｈｅ　ｎｅｔｗｏｒｋ　ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅｑｕａｌｉｔｙ　ｉｍｐｒｏｖｅｍｅｎｔ　ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｈｅｌｐ　

ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｉｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ　ｔｏ　ａｄｊｕｓｔ　ｔｈｅ　ｄｉｒｅｃｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｑｕａｌｉｔｙ　ｏｆ　ｔｈｅ　ｓｅｒｖｉｃｅ．［Ｋｅｙ　

ｗｏｒｄｓ］　Ｎｅｔｗｏｒｋ　Ｆｉｎａｎｃｉａｌ　ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ　ｓｅｒｖｉｃｅ　Ｓｅｒｖｉｃｅ　ｑｕａｌｉｔｙ　Ｅｖａｌｕａｔｉｏｎ　Ｉｎｄｅｘ　ｗｅｉｇｈｔｓ　Ｖｅｒｔｉｃａｌ　ｆｉｎａｎｃｅ　ｗｅｂｓｉｔｅ１　导言

金融信息服务业是金融行业的核心内容，金融信息服务产业其功能在于为金融产品提供交易、分析平台和投资理财渠道，保障客户能获取专业而及时的金融资讯，促进开展金融活动并创造更高的经济价值。

金融信息是金融交易过程中各种金融现象发展变化、相互联系及其特征的真实反映，是与金融活动

相关的各种知识、消息、情报和资料的总和［

１］

。伴随互联网和信息技术的发展，许多传统的金融机构或非金融机构通过建立金融信息服务网来为广大用户提供综合、及时、多样化的信息。网络金融信息服务是

通过互联网为用户提供证券、股票、基金、投资理财等

经济类相关信息的一种服务形式［

２］

。网络金融信息服务能够为用户提供多种网络金融信息数据为金融决策与交易提供依据，为用户在金融交易中规避风险、获取收益提供保障。垂直化、细分化是互联网金融财经信息服务的基本发展方向，财经网站指所有提供网络财经资讯相关服务的网络平台，包括门户财经频道和垂直财经网站；狭义的财经网站仅包括垂直的，以财金资讯为主要服务内容、营业收入以广告为主的网站，垂直财经网站包括：门户类、股票基金类、新闻资讯类、特色类等，垂直网站即垂直某一项服务或某一领域。它主要是针对各传统门户网站的财经

１

９

频道而言的，相对来说，垂直财经网站的内容更专业、也更具深度，除了最新的财经资讯以及评论之外，还会提供一些信息类产品和增值服务，如和讯财经网所提供的新闻周刊、和讯预测以及理财产品和理财培训等。ＩＲｅｓｅａｒｃｈ艾瑞咨询推出的网民连续用户行为研究系统ｉＵｓｅｒＴｒａｃｋｅｒ最新数据显示，２０１３年７月，垂直财经网站日均覆盖人数为２４９２万人，相比２０１０年９月的监测数据１８５９万人已经取得了快速的增长。

网络金融信息服务质量评价是在传统的信息资源评价和目前网络信息资源评价的基础上，根据网络金融信息服务领域自身的特点以及用户需求建立的服务质量评价指标与体系，并在实践中对指标体系不断加以改进，以帮助用户获取更好的网络金融信息服务。本文选取垂直财经网站领域的探析来研究网络金融信息服务质量评价，其原因在于网络金融信息服务种类多样，特点各异，而垂直财经网站目前已经成为用户获取网络金融信息服务的主要渠道，其用户数量巨大、发展迅速，具有专业化和提供个性化服务的特点，是网络金融信息服务未来的发展方向，在网络金融信息服务领域具有较强的代表性。

２　相关文献评述

金融业作为服务性很强的一个产业，其服务质量的研究对金融业的发展意义重大。从网络角度研究金融信息将促进互联网金融这种创新型金融服务。由于相关网络金融信息服务质量的研究内容非常有限，我们借助网络信息服务质量的理论与实践作为研究的出发点。

２．１　网络信息服务质量研究

１９９８年Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎ，Ｚｅｉｔｈａｍｌ　＆Ｂｅｒｒｙ（１９８８）提出了ＳＥＲＶＱＵＡＬ模型，指出：可感知性、可靠性、反应性、保证性和情感性是决定服务质量的关键性因素。模型利用差值函数来测量服务质量，共包括２２项测量标准，模型被广泛应用于信息系统服务测量

上［

３］

。２０００年Ｂａｒｎｅｓ　＆Ｖｉｄｇｅｎ在检验了英国四所管理学院学校网站质量后，

以质量功能部署为基础框架，找出初步ＷＥＢＱＵＡＬ在经过信度和效度验证后，得到了一个以消费者观点出发的网站质量表

（ＷＥＢＱＵＡＬ［４］

）

。此量表共包含２４个问项，采用五点表，最后得出：网站易用性、网站体验、信息、沟通与整合四个构面。２００２年Ｊｉａｎｇ，Ｋｌｅｉｎ　＆Ｃａｒｒ通过对ＩＳ专家的采样调查，检验了ＳＥＲＶＱＵＡＬ模型来衡量信息系统质量的有效性，并针对不同的人群，如根据用户、专家等信息，建立了通用的结构。他们认为该模型是

评价ＩＳ服务质量的有效工具［５］

。２００

２年，Ｚｅｉｔｈａｍｌ，Ｐａｒａｓｕｒａｍａｎ　＆Ｍａｌｈｏｔｒａ以较早服务质量及其测量工具的研究为基础，提出了第一个网络信息服务质量的定义，

即网站提供高效和有效的购物、购买和送达的便利程度［６］

。２００

５年，他们在研究中将电子商务网络信息服务质量定义为一个网站能够方便、快捷、并且有效地购物、采购和交货的程度。

国外在该领域的研究较早，主要呈现的特点是不同学者从不同点的角度分别提出了网络信息服务质量评价指标。Ｗｉｌｋｉｎｓｏｎ等（１９９７）创立了包含客观、准确的来源、

信息门类和信息量和信息时间跨度五个方面的ＯＡＳＩＳ评价系统［７］

；ＪｉｍＫａｐ

ｏｕｎ（１９９８）以表格方式提出ｗｅｂ信息评价的５条标准：

准确性、权威性、客观性、传播性以及覆盖面［

８］

。还有在该方面比较具有代表性和总结性的研究“１０Ｃ”原则，具体是指内容、置信度、批判性思考、版权、引文、连贯性、审查制度、可连接性、可比性以及范围。

关于网络信息服务质量评价，国内综合类研究占多数，只有少数对细分领域的研究。李纯青、孙英和郭承运（２００４）在ＳＥＲＶＱＡＬ及ＴＡＭ模型的基础上，提出ｅ－服务质量的影响因素有可靠性、

反应性、易用性、客户关怀、安全性和信任［９］

。张珍连（２００５）在对ＳＥ－

ＲＶＱＵＡＬ模型改善的基础上构建了针对网络信息服务的评价体系，探索对网络信息服务机构服务质量评价

的实现［

１０］

。而对网络信息资源服务的分支领域信息质量评价的研究则主要有：孙茂（２００５）根据对ＳＥ－ＲＶＱＵＡＬ模型的五个层面进行改进建立评价指标对证券公司网站的信息服务质量做出评价。王云娣（２００７）构建了针对政府网站信息服务能力评价指标体系，确定权重并通过实例对其进行了综合评价；焦玉英等（２００８）从用户角度出发，在借鉴有关的ｅ－服务质量评价模型的基础上建立基于用户满意度的网络

２

９

信息服务质量评价指标体系［１１］。裴玲等（２００９）则提

出了一套完整的网站服务质量评价体系，包括评价指

标体系、用户评价过程的规范以及决策分析方法［１２］。

赵杨（２００９）则是以行业信息中心网站为评价目标，从

信息可用性、充足性、专业性、易用性和交互性五个层

面构建了指标体系并以高新技术行业为实证研究对

象进行了实证分析［１３］；汪祖柱等（２０１０）建立了包括电

子商务服务质量、网站系统质量、网站信息质量在内

的电子商务网站服务质量评价体系［１４］。

２．２　网络金融信息研究

网络金融信息具有内容庞杂、瞬息万变，数据处

理运算量巨大、精密度要求高，信息反馈要求及时等

特点。随着互联网金融的发展变化，第三方支付、Ｐ２Ｐ

人人网贷、众筹、大数据金融、网络金融信息化机构建

设、互联网金融门户等已成为当前互联网金融主要模

式，金融模式的创新将带来对金融信息服务的更新和

更高的需求。我国网络金融业与发达国家比较起步

较晚，网络金融信息服务方面的研究明显不足。

国内外关于网络金融信息服务的研究相对较少，

国内学者主要是从定性的角度进行的研究，翟烨

（２００９）从多个角度对国内网络金融信息服务的现状

研究着手，对目前国内网络信息服务存在的问题进行

探讨，并对发展趋势进行预测。贾君枝，翟烨（２００９）

分析了国外网络金融信息服务的特点，对中美网络金

融信息服务加以对比研究［１５］。

在金融信息服务模式方面，翟烨在基于语义Ｗｅｂ

的金融信息服务模式探讨中进行了阐述与分析。

综上所述，随着互联网的不断发展以及网络信息

资源的膨胀，网络信息服务质量评价在国内外的研究

较为成熟，在综合评价领域已经形成了一定的体系。

虽然它的应用已经扩展到很多具体的范畴，如：网上

证券、电子商务网站、政府网站等，但仍然有许多领域

涉及较少，如本文所研究的网络金融信息服务。另

外，综合性研究的不足在于，为了使评价指标体系最

大可能地适用于各分支，在指标的设定中就不得不尽

量宽泛化定义各指标，使得综合类的评价指标丰富，

专门网站的评价指标缺乏［７］。所以综合类指标研究

结果对于专门网站的研究来说意义不大，对专门网站

的信息服务质量方面的改进作用也不明显。随着不

同领域用户信息服务要求逐渐分化，针对专门领域网

站的指标体系的建立也将势在必行，以使专门性网站

的信息服务能更好地满足用户的需求，为用户提供更

高质量的信息服务。

３　指标体系建立

在研究过程中，具体金融信息服务评价等指标体

系尚处于空白，因此，我们借鉴和采纳了网络信息服

务质量评价指标体系的基本原理与方法。

３．１　网络金融信息服务质量评价指标体系

张泽梅（２００６）指出网络环境下信息服务质量评

价体系的构建必须符合一定的原则：广泛使用原则、

客观实际原则和直接易用原则［１６］。而本文评价指标

体系的建立考虑了从用户角度出发、适用性和可测量

性，从用户角度出发是因为对评价对象进行评价的最

终目的在于为用户提供更高质量的信息服务，只有从

用户角度出发才能全面了解用户的需要和期望。适

用性指的是评价指标的设定对其评价目标的具体适

用情况，根据评价目标所具有的特点制定指标才能更

准确地做出评价。而可测量性则是针对指标项是否

能够准确的衡量出来，如果指标项的设定无法测量，

那么它对评价体系也就毫无意义。

建立本文的网络金融信息服务质量评价指标体

系之前，总结目前学者在进行网络信息服务质量评价

研究时建立的服务质量评价体系结构的状况如下：赵

伟（２０１０）等在对个性化信息服务能力评价指标体系

构造时分别从服务基础设施与环境、信息资源、服务

技术与方式、服务效果四个方面着手进行分析［１７］。除

此之外，国内学者孙茂（２００５）在对证券公司网站信息

服务质量的研究过程中，分别从信息技术层、内容组

织层以及人机交互层三个层面建立指标体系对其进

行实证研究［１８］。这对本文网络金融信息服务质量评

价指标体系的建立有一定的借鉴意义，本文结合了上

述指标确立原则以及网络金融信息服务提供网站自

身服务的特点，对各指标进行修改和重新设计，分别

从操作使用、信息质量以及个性化信息服务三个方面

确立了对网络金融信息服务质量的评价指标体系。

本文在指标体系构建的过程中充分考虑了网络

３

９

金融信息服务的发展现状，以使指标体系更具有针对性和创新性。在操作使用一级指标下，安全性、移动端以及交易功能即反应了网络金融信息服务现阶段的特性，其服务的不断整合使得各网站开始纷纷引入交易功能，这就使安全性问题更为凸显，而用户在移动端获取信息的需求则是互联网发展的大势所趋。信息质量指标的三个方面，全面性、专业性以及时效性不仅仅是信息服务网站的基本要求，对于网络金融

信息服务来说显得尤为重要，这是由于用户获取网络金融信息服务是与其金融决策息息相关的。另外，个性化信息服务作为一个一级指标单独分离出来也是结合了网络金融信息服务的特点，尤其是其中的个性化增值服务，它作为网络金融信息服务类网站营利的主要渠道已经应用的越来越普遍。参照各学者的研究成果，本文所提出的网络金融信息服务质量评价指标体系如图１所示

。

图１　网络金融信息服务质量评价指标体系

３．２　对指标体系中各指标项的具体解释３．２．１　操作使用

操作使用是网站在提供信息服务时被用户感知的基础，也是对网络金融信息服务质量评价时必须考虑的首要因素，网站的操作使用包含的内容很多，比如说载入速度、网站导航、站内信息检索、安全性、信息呈现和展示等方面。由于信息技术的不断发展，其中的一些因素逐渐实现了标准化，大多数网站在这些方面表现并无差异。网站的载入速度就是如此，网络带宽的增加以及网站设计水平的不断提高，使得网站的载入速度在各网站间并没有明显的差异。而就本文所研究的提供网络金融信息服务的网站来说，在操作使用方面主要考虑的因素有金融网站导航、金融信息检索、网站使用的安全性、移动端情况以及网站交易功能这几个方面。

（１

）金融网站导航实质上就是指网站的地图，它能帮助用户更快地获取想访问的金融信息，网站导航系统的专业质量水平影响着用户对网站的感受，这在很大程度上影响到用户使用网站获取金融信息服务的便利性。

（２

）站内检索是在网站具有高价值的信息资源的前提下，为用户提供高效的信息查询服务，是对金融网站服务质量的提升，是网站建设中针对用户使用网站的便利性所提供的必要功能，同时也是研究网站用

户行为的一种有效的工具［

１９］

。所以金融信息检索也是用户操作使用垂直类财经网站必须考量的一个因素，伴随着信息的爆炸性增长，用户要在信息网站找到自己所需的信息仅仅依靠网站导航是不够的，尤其是在信息量庞大、信息增长速度极快的网络金融信息服务领域，这就更需要功能强大的站内检索工具来帮

４

９

助用户快速地找到所需信息。

（３）金融网站安全是指对网站进行管理和控制并

采取一定的技术措施从而确保在一个网站环境里金

融信息数据的机密化、完整性及可使用性受到有效的

保护［２０］。安全性是用户在使用互联网时尤其需要关

注的一点，网络金融信息服务的不断整合和发展使它

提供的服务内容日趋齐全，开始引入了和金融机构合

作的金融交易服务。交易过程中所涉及的用户账户

信息、交易信息等关系到用户的切身利益，所以安全

性是网络金融信息服务质量评价考虑的一个重点

因素。

（４）移动端使用情况是在如今移动设备不断普

及、功能不断增强的条件下不得不考虑的一个内容，

用户的许多行为不断转向移动端，其中也包括网络金

融信息获取，所以网络金融信息服务网站在移动端的

情况下也是操作使用指标之下必须考虑的一个因素。

（５）伴随网络金融信息服务的不断完善，许多网

站开始和第三方机构合作为用户提供一些交易类服

务如股票、基金、证券交易等。这些交易类服务的提

供使得用户可以在该网站实现网络金融信息服务的

集成，为用户提供更大的便利性。

３．２．２　金融网站信息质量

伴随网络的发展与信息服务的深化以及信息用

户的日趋成熟，关于网站信息质量的研究也在不断的

深入与拓展。国外学者Ｓｈｉｒｌｅｅ－ａｎｎ　Ｋｎｉｇｈｔ　＆Ｊａｎｉｃｅ

Ｂｕｒｎ指出，信息质量是个多维概念，内涵丰富，随研究

者视角的变化而呈现出不同特征［２１］。而对于笔者所

研究的网络金融信息服务领域而言，网站信息质量是

必须考量的最重要指标，用户访问网站的最终目的是

为了获取其所需的有价值的信息，所以网站信息质量

的优劣关乎用户是否选择服务的关键。网络金融信

息是用户在金融交易活动中做出决策的重要参考因

素，而对于用户来说，金融信息的专业性、全面性以及

时效性是其最为关注的三个方面。

（１）专业性的金融信息能够帮助用户做出正确的

决策，这关系到用户在金融活动中的切身利益，信息

的来源更专业、客观性更强就意味着对用户的价值更

大，否则就会对用户形成误导，使其承受损失。

（２）金融信息全面与否决定了垂直财经网站的用

户规模，网络金融的不断发展以及金融创新使得网络

金融信息的种类也越来越多，而不同的用户可能对金

融信息有着不一样的需求，网站如果要满足更多用户

的信息需求就必须提供更加全面的网络金融信息。

（３）时效性是衡量信息价值的一个重要因素，对

于用户来说在不同的时期对于信息的需求是不一样

的，信息时效性的另一个表现就是信息在某些时间段

的价值显得尤为重要，而一旦过了这个时间段，信息

便会严重贬值。所以垂直财经网站要紧紧把握用户

对信息需求的变化，即时为用户提供更有价值的

信息。

３．２．３　个性化金融信息服务

伴随着互联网的不断发展以及信息资源数量的

爆炸性增长，用户在互联网上获取信息面临着严重的

效率和质量问题，“信息过载”问题也显得越来越严

重。在网络金融领域更是如此，每天产生的交易数据

和交易信息以极快的速度增长，用户获取所需的信息

尤为困难。这就需要金融网站能不断创新，为用户提

供更加贴心、个性化的信息服务，不断提高用户满意

度，所以本文在对网络金融信息服务质量评价时将个

性化信息服务的提供作为单独的一个二级指标。所

谓个性化信息服务，首先它应该是一种能满足用户的

个体信息需求的服务，即根据用户提出的明确要求，

或通过对用户个性、习惯的分析而主动向用户提供其

可能需要的信息和服务；其次它应该是一种培养个

性，引导信息需求的服务，以此促进信息业的多样与

多元化发展［２２］。

针对网络金融信息领域的情况，将个性化信息服

务分为三个不同的方面：

（１）个性化板块，即网站可以为用户提供个性化

的定制页面，用户可以自己选择设计入口网页的内

容，如自己感兴趣的金融投资信息、财经资讯、个人账

户信息等。

（２）个性化信息推荐：网站记录用户信息，如用户

访问内容、访问时长、多次访问性以及注册用户行为习

惯等，生成用户信息库，深入解析用户的信息需求，针

对不同用户需求及使用习惯，通过电子邮件、手机短信

５

９

和微信的形式向用户发送包括宏观、行业、公司研究、每日股评、新股投资分析等专业报告，主动开展信息推送服务，推送出满足用户需求的网络金融信息。

（３

）个性化增值服务是网络金融信息服务提供商收入的一个重要来源，通过为用户提供更为专业、全面的信息咨询服务，为用户的投资理财行为提出更合理的建议。３．

３　指标体系权重指标体系建立之后我们必须要考虑的一个问题是指标体系是从三个不同的角度对网络金融信息服务质量进行的考量，而每个角度又分为不同的指标，这些指标对网络金融信息服务质量的影响程度是各不相同的，我们运用了层次分析法计算出最低层次上各个指标对总目标影响的相对强度。层次分析法（Ａｎａｌｙｔｉｃ　Ｈｉｅｒａｒｃｈｙ　

Ｐｒｏｃｅｓｓ，简称ＡＨＰ）是由美国匹兹堡大学教授Ｔ．Ｌ．Ｓａａｔｙ在２０世纪７０年代中期提出的，它是将与决策相关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。层次分析法一共分为四个步骤：建立递阶层次结构、构造判断矩阵、层次单排序一次性检验以及层次总排序一次性检验，下面将进行具体的阐述。３．

３．１　建立递阶层次结构上述指标体系可将其看作递阶层次结构，递阶层次的第一层为目标层，即为网络金融信息服务质量评价，第二阶层为准则层，包括操作使用、金融信息质量与个性化金融信息服务三个方面；第三层作为指标层则是对上述准则层的细分。我们将目标层用Ａ表示，三个准则层则分别表示为Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３，指标层表示为Ｂ１１—Ｂ１５、Ｂ２１—Ｂ２３、Ｂ３１—Ｂ３３。３．３．

２　构造判断矩阵对每层中各个元素的相对重要性用数值给出判断，并构造矩阵。下表即表示，相对于Ａｋ来说Ｂｉ与Ｂｊ的相对重要性，

其重要性的表示通常取值为１～９以及他们的倒数来进行标度。１、３、５、７、９标度的含义分别是两个元素相比，二者同样重要、前者比后者稍微重要、明显重要、强烈重要以及极端重要，２、４、６、８则取上述各判断的中间值，其中判断矩阵中各指标之间的相对重要性取值主要是通过专家咨询法获得的。

表１　判断矩阵

ＡｋＢ１Ｂ２…ＢｎＢ１Ｂ１１Ｂ１２…Ｂ１ｎＢ２Ｂ２１Ｂ２２…Ｂ２ｎ……………Ｂｎ

Ｂｎ

１Ｂｎ

２…

Ｂｎ

ｎ３．３．

３　层次单排序一次性检验在此我们使用层次分析软件ｙａａｈｐ进行一致性检验，在进行检验之前需要在该软件中，绘制出递阶层次结构并将我们构造的比较矩阵数值一次输入判断矩阵中。通过该软件的计算，我们可以从中获得判断矩阵的最大特征根λｍａｘ，一致性指标ＣＩ＝（λｍａｘ－ｎ

）／（ｎ－１），ＣＩ越小表示具有越大的一致性，当ＣＩ＝０时，判断矩阵具有完全一致性。而将ＣＩ与平均随机一致性指标ＲＩ进行比较就可以得出一致性比率ＣＲ＝ＣＩ／ＲＩ，如果ＣＲ＜０．１０，则此判断矩阵具有满意的一致性。以下表格即为我们通过ｙａａｈｐ软件最终计算出的各项值，通过表２～表５可以看出四个矩阵的ＣＲ均小于０．１，

表示通过一次性检验。表２　Ｂ１－Ｂ３的三阶判断矩阵及其权重向量

Ａ　

Ｂ１Ｂ２Ｂ３ＷＢ１１　１／３　２　０．２３８５Ｂ２３　

１　

４　０．６２０５Ｂ３１／２　

１／４　

１　

０．１

３６５ＣＩ＝０．０１７６　ＲＩ＝０．５８　λｍａｘ＝

３．０１８３　ＣＲ＝ＣＩ／ＲＩ＝０．０３０３＜０．１０表３　Ｂ１１－Ｂ１５的五阶判断矩阵及其权重向量

Ｂ１Ｂ１１Ｂ１２Ｂ１３Ｂ１４Ｂ１５ＷＢ１１１　

２　３　５　５　０．４２７２Ｂ１２１／２　１　

３　４　３　０．２７９６Ｂ１３１／３　１／３　１　

３　２　０．１４４６Ｂ１４１／５　１／４　１／３　１　２　０．０６９２Ｂ１

５１／５　

１／３　

１／２　

１　

１　

０．０７９４

ＣＩ＝０．０２２５　ＲＩ＝１．１２　λｍａｘ＝

５．１０１０　ＣＲ＝０．０２０１＜０．１０表４　Ｂ２１－Ｂ２３的三阶判断矩阵及其权重向量

Ｂ２Ｂ２１Ｂ２２Ｂ２３ＷＢ２１１　１　２　０．３８７４Ｂ２２１　

１　

３　０．４４３４Ｂ２３

１／２　

１／３　

１　

０．１６９２

ＣＩ＝０．０１７６　ＲＩ＝０．５８λｍａｘ＝

３．０１８３　ＣＲ＝ＣＩ／ＲＩ＝０．０３０３＜０．１０６

９

表５　Ｂ３１－Ｂ３３的三阶判断矩阵及其权重向量

Ｂ３Ｂ３１Ｂ３２Ｂ３３Ｗ

Ｂ３１１　１　１／２　０．２５００

Ｂ３２１　１　１／２　０．２５００

Ｂ３３２　２　１　０．５０００

ＣＩ＝０．００００　ＲＩ＝０．５８λｍａｘ＝３．００００　ＣＲ＝ＣＩ／ＲＩ＝０．００００＜０．１０

３．３．４　层次总排序一次性检验

递阶层次结构总一致性指标是由从上而下的将

每一层次中各判断矩阵一致性指标乘以自身判断准

则的权重，然后对该层以上各层次取和得到。层次总

排序一致性指标也是将每个判断矩阵的随机一致性

指标乘以自身判断准则权重，并对以上各层次求和。

由此我们就可以求得总体的一致性比率，即总体的一

致性指标除以总体的平均随机一致性指标，计算结果

即为ＣＲ＝００２３４＜０．１０，说明该结构具有较好的一致

性。下表即为我们最终确定的层次总排序情况，

表格最后一列列出的数值表示各指标相对于总

目标的权重，根据权重我们可以清晰的看出各指标对

网络金融信息服务质量的不同影响程度。

表６　层次总排序

准则层

Ｂ１Ｂ２Ｂ３

０．２３８５　０．６２０５　０．１３６５

各指标相对于

总目标的权重

指

标

层

Ｂ１１０．４２７２　０．１０１９

Ｂ１２０．２７９６　０．０６６７

Ｂ１３０．１４４６　０．０３４４

Ｂ１４０．０６９２　０．０１６５

Ｂ１５０．０７９４　０．０１９０

Ｂ２１０．３８７４　０．２４０３

Ｂ２２０．４４３４　０．２７５１

Ｂ２３０．１６９２　０．１０５０

Ｂ３１０．２５００　０．０３４１

Ｂ３２０．２５００　０．０３４１

Ｂ３３０．５０００　０．０６８２

４　实证研究

４．１　问卷基本分析

问卷是从用户对于垂直财经网站金融信息服务

的实际感知和期望两个维度进行设计的，每个维度下

面又分别从指标体系的三个方面提出问题，各问题的

答案选项采用５级量表的形式，实际感知中“１”表示

完全不同意，“５”表示完全同意；期望值调查中“１”表

示期望值最低，“５”表示期望值最高。在进行问卷发

放的具体过程中并没有设定在具体的哪个垂直财经

网站上，而是针对该行业信息服务目前的一个总体的

情况，具体涉及的垂直财经网站包括东方财富网、和

讯网、第一财经、金融界、大智慧这几个目前国内用户

数最多的网站，并在问卷中具体给出了网站链接，以

备不太熟悉的问卷填写者在回答问卷之前对网站进

行实际体验。由于问卷的调查领域有一定的专业性，

所以问卷的发放必须有所选择，被调查者需要对网络

金融领域有所了解。我们发放问卷的形式是通过互

联网将事先设计好的问卷以链接或文档的形式进行

有选择的发放。我们针对不同的调查者一共发放了

了１３０份问卷，最终我们一共回收了１１４份，剔除其

中填写问卷时间小于３０秒以及问卷答案项全部相同

的问卷，最终得到有效问卷１０６份，问卷回收率达到

８７．７％，回收问卷的有效率达到９３．０％。以下将会从

问卷的信度、问卷的适用性以及模型拟合度三个方面

分别对问卷进行基础性分析。

（１）信度分析。信度分析即可靠性分析，是指我

们采用同样的方法对同一对象重复测量时所得结果

的一致性。目前最常用的信度系数为克隆巴赫α系

数，在本调查中利用ＳＰＳＳ１９．０软件计算的α系数达

到０．９３４，说明问卷的主体部分内部一致性较为严密，

设计偏差很小。另外我们还分别计算了三个一级指

标的克隆巴赫α系数，分别为０．８１０、０．７５５、０．７９３，这

也可以看出各一级指标内部也有较好的一致性。

（２）适用性分析。通过网络问卷的调查方法我们

一共收到了１０６份有效的问卷，其中男性占４３．８６％，

女性５６．１４，基本达到均衡。１８～３５岁年龄段之间的

比重为８４．１２％，也符合网络金融信息服务作为一种

新兴的服务使用群体趋于年轻化的特点，另外在使用

填写问卷所使用的时间上１～６分钟的答题者占到了

总体的９２．２４％，也表明该问卷的填写时间基本合适。

（３）模型拟合度分析。由于本文在写作过程中对

具体的二级指标与一级指标之间的关系作了初步的

设定，如金融信息全面性、金融信息专业性与金融信

息时效性这三个指标都已经被归为信息质量指标之

７

９

下，使用主成分分析法再来对所有二级指标重新提取几个主成分就有悖于我们初步设定的指标体系，所以本文在数据分析部分对我们的指标体系进行了模型拟合度分析，以检测定事前定义因子的模型拟合实际数据的能力，以试图检验观测变量的因子个数和因子载荷是否与基于预先建立的理论的预期一致。本文主要采用Ａｍｏｓ２１来进行拟合度分析，且使用最大似然估计（Ｍａｘｉｍｕｍ　

Ｌｉｋｅｌｉｈｏｏｄ）模型参数。在利用ＳＰＳＳＡｍｏｓ２１对本文收集到的数据与模型之间的拟合度进行具体分析前，有必要对数据进行定义，在以下分析所使用的符号中Ｂ１－Ｂ３分别表示指标体系所提出的３个一级指标，分别是操作使用、金融信息质量和个性化金融信息服务，而Ｂ１１－Ｂ１５、Ｂ２１－Ｂ２３、Ｂ３１－Ｂ３３则分别对应指标体系中的１

１个二级指标。表７　假设模型的系数估计结果

Ｅｓｔｉｍａｔｅ　Ｓ．

Ｅ．Ｃ．Ｒ．Ｐ　Ｌａｂ

ｅｌＢ１５←Ｂ１．５８９．０６１　９．６６１＊＊＊Ｂ１４←Ｂ１．７９２．０６０　１３．２６０＊＊＊Ｂ１３←Ｂ１．８５５．０８２　１０．４８８＊＊＊Ｂ１２←Ｂ１．８６０．０６１　

１４．０２６

＊＊＊

Ｂ１１←Ｂ１１．０００Ｂ２３←Ｂ２．９４６．０６２　１５．３７５＊＊＊Ｂ２２←Ｂ２．６９９．０６６　

１０．６００

＊＊＊

Ｂ２１←Ｂ２１．０００Ｂ３３←Ｂ３．８３３．０５９　１４．１８９＊＊＊Ｂ３２←Ｂ３．９１５．０６４　

１４．３４１

＊＊＊

Ｂ３１←Ｂ３

１．０

００ 潜变量与潜变量间的回归系数称为路径系数，潜变量与可测变量间的回归系数称为载荷系数。通过表７中数据的路径系数分析我们可以得出潜变量以及可测变量之间的显著性关系。如表７中的可测变量Ｂ１５（网站交易功能）对潜变量Ｂ１（操作使用）的路径系数０．５８９，其ＣＲ值为９．６６１，相应的Ｐ值小于０．００１，则可以认为这个路

径系数在９５％的置信度之下与０存在显著差异。同理，从上述表格中我们还可以看出，除了Ｂ１１、Ｂ２

１、Ｂ３１的系数被权定位１之外，网站的操作使用Ｂ１对Ｂ１　２（站内检索）、Ｂ

１　３（安全性）、Ｂ１　４（移动端），网站信息质量Ｂ２对于Ｂ２２（信息专业性）和Ｂ２３（信息时效性），Ｂ３个性化服务对于Ｂ３２（

个性化信息推荐）和Ｂ３３（个性化增值服务）均具有显著性的影响（Ｐ＜０．００１

）。另外，从表７中我们还可以看到在潜变量与各观察变量的路径系数中（如Ｂ１　１和Ｂ１之间、Ｂ２１与Ｂ２之间以及Ｂ３１和Ｂ３之间）的３个观察变量的值为“１”，而其余的观察变量则不是。其中的“１”表示识别性，在非标准化的估计值中作为解释的基准。以其中的Ｂ２作为解释，基准变量“１”设定在Ｂ２１（信息全面性）上，而另外的两个测量变量Ｂ２２（信息专业性）与Ｂ２３（信息时效性）对Ｂ２的影响分别为０．９４６和０．６９９，可见对于信息质量影响的因素中从小到大依次为信息时效性、信息专业性和信息全面性。

表８　Ｆ１－Ｆ

３的相关标准化系数Ｅｓｔｉｍａｔｅ　Ｓ．Ｅ．Ｃ．Ｒ．ＰＬａｂｅｌＢ１Ｂ２．９７０．０２１　４５．３７４＊＊＊Ｂ１Ｂ３．９４２．０２３　４１．１８９＊＊＊Ｂ２

Ｂ３

．９８

１．０２２　

４４．９１０

＊＊＊

表９　模型各拟合指标

ＧＦＩ　

ＣＭＩＮ　

ＤＦ　ＣＭＩＮ／ＤＦ　ＣＦＩ　

ＴＬＩ　

ＮＦＩ

０．８４６　１１０．２０２　４４　

２．５０５　０．８７９　０．８４８　０．

８１６ 从表８中的相关标准化系数中，

可以看到标准化测量模型的路径系数所有因子载荷大于０．５且路径系数都及其显著（ｐ＜０．００１），Ｂ１－Ｂ３相关标准化路径系数在０．９４２～０．９８１之间说明各因子之间呈现出极高的正相关关系。而根据表９中对模型的验证性因子分析还得出模型的各拟合指标，ＣＭＩＮ／ＤＦ＝２．５０５＜３，ＧＦＩ＞０．８，ＧＦＩ＞０．８，ＮＮＦＩ＞０．８，ＮＦＩ＞０．８，ＲＭＳＥＡ＝０．１２，各指标除ＲＭＳＥＡ外均达标，ＲＭＳＥＡ＞０．０８。所以我们最终得出模型拟合指标整体较好的结论，表明设计的网络金融信息服务质量评价模型和我们研究收集的数据具有较好的适配程度。４．２　信息服务质量分析

根据我们的垂直财经网站所收集的数据，我们还可以得出用户对于当下垂直财经网站所提供的网络金融信息服务的实际情况。表１０是对垂直财经网站金融信息服务情况的具体分析，分别针对问卷中各问题的平均值和标准差进行了统计，包含了感知服务水

８

９

平（Ｐ）、期望值（Ｅ）以及服务质量差距，其中服务质量

差距定义为用户感知到的信息服务质量与期望值之

间的差值，当差值为正值时，表示用户感知服务超出

了期望；反之，则表示感知服务不及期望。

通过表１０可以看出感知服务水平中操作使用下

的安全性平均值仅有３．６６，与其他项相差较大，而且

标准差达到了０．９６９，可见获取的调查数据非常的集

中，这在很大程度上说明用户对于垂直财经网站金融

信息服务操作使用的安全性普遍存在较大的疑虑。

另外，感知服务水平平均值最高的几项分别是金融网

站导航（３．９３）、金融信息检索（３．９８）、金融信息时效

性（３．９５）、以及个性化增值服务（３．９５），这说明互联

网技术的进步已经使得网站建设方面的一些技术要

求得到了很好的解决，基本能够满足用户使用的便利

性；另一方面，也说明个性化增值服务已经成为该类

网站盈利的重要渠道，也是保持网站的核心竞争力的

主要方法。

从表１０的期望值一栏中可以看出操作使用、金

融信息质量、个性化金融信息服务三项的平均值差别

较大分别为３．９９、４．２１、３．８０，说明用户最为注重的方

面是垂直财经网站的信息质量，这也是用户获取网络

金融信息服务的首要要求；而用户对于个性化信息服

务期望较低的原因可能在于个性化信息服务目前还

处于起步阶段，个性化信息推荐的技术尚不成熟，应

用范围还不是很广，个性化增值服务还有待发掘。

最后，从服务质量差距中我们也可以得出一些结

论，该栏中绝大多数值为负值，这也反映出垂直财经

网站的信息服务质量还存在许多不足之处，远没达到

用户的期望；另外我们还可以看出其中负值最大的几

项分别为操作使用中的安全性（－０．５２）以及金融信

息质量下的三个方面（－０．３６、－０．２０、－０．２９），这又

进一步印证了上述的分析的正确性。

表１０　网络金融信息服务质量具体分析情况

类指标

感知服务水平（Ｐ）期望值（Ｅ）服务质量差距

序号平均值标准差序号平均值标准差平均值

操作

使用

６　３．９３

７　３．９８

８　３．６６

９　３．８５

１０　３．９１

３．８７

０．７８８

０．８０８

０．９６９

０．７６９

０．７０９

１７

３．８６

４．０３

４．１８

３．９０

４．００

３．９９

０．８４８　０．０７

０．８４９－０．０５

０．９６９－０．５２

０．７９６－０．０５

０．８２０－０．０９

信息

质量

１１　３．８５

１２　３．８９

１３　３．９５

３．９０

０．８７５

０．７８８

０．８４８

１８

４．２１

４．１９

４．２４

４．２１

０．７１６－０．３６

０．７３５－０．２０

０．７２８－０．２９

个性化

服务

１４　３．９２

１５　３．８０

１６　３．９５

３．８９

０．８１７

０．８４８

０．７７７

１９

３．７９

３．８１

３．８１

３．８０

０．８６３　０．１３

０．８８９－０．０１

０．８６７　０．１４

４．３　结论与建议

根据上述对垂直财经网站的实证研究我们可以

看出，目前我国的网络金融信息服务质量仍然有很多

方面需要改善，尤其是网站操作使用中的安全性以及

网站提供的信息质量两个方面，对于二者，用户在获

取网络金融信息服务的过程中均具有较高的期望，但

不同的是在安全性问题上，用户可能在实际的使用过

程中遇到太多的问题而导致其使用体验不佳。除此

之外，在个性化服务方面，垂直财经网站仅仅在网站

盈利主要渠道的个性化增值服务方面做得较好，而在

个性化板块以及个性化信息推荐方面有所欠缺。

具体来说，应该从以下几个方面来提高网站的网

络金融信息服务质量：

（１）安全性是不容忽视的一个问题，伴随网络金融

的不断发展，金融交易将会直接在互联网上完成，网络

金融信息服务平台也在对这些服务进行不断整合，以

实现一站式服务，给用户带来更大的便利，而如何保证

用户交易的安全性则是亟待解决的问题。另一方面，

网络金融信息服务向移动端的延伸也使得安全性问题

面临新的挑战。所以网络金融信息服务提供商要加强

９

９

网站的安全性建设，确保用户的账户安全、交易安全以及移动端安全。除了要在技术措施上加强安全性建设，还应该在管理上强化安全意识，建立完善的信息安全管理体系，以确保用户信息的绝对安全。

（２）应当关注移动端情况与需求，本文在数据中未反映用户对网络金融信息服务在移动端的具体情况，手机等智能终端的普及以及移动互联网的发展刺激了用户在移动端获取信息的需求，通过移动站点或者移动端应用获取信息已经成为用户使用移动终端最主要的目的之一。这就要求信息服务提供商不断加强用户在移动端体验，使用户更方便地获取网络金融信息服务。

（３）由于用户获取网络金融信息服务的主要目的在于帮助自己金融交易行为进行决策，所以信息质量显得尤为重要，不论是信息的全面性、专业性还是时效性，都是服务提供平台需要努力的方向。第一，要不断扩展金融信息的范围，使网站的信息服务能够满足更多用户的需求；第二，信息的专业性是核心问题，信息服务提供商要与金融领域的一些专业权威机构或者个人进行合作；第三，网站要确保信息的时效性，对信息进行及时的更新，让用户了解到最新的金融资讯。

（４）个性化信息服务虽然还处于起步阶段，但对于平台和用户双方来说都非常重要，它使用户能更方便快捷地获取自己所需要的信息和服务，也让平台获取更大的收益。所以网络金融信息服务提供商要不断提高平台的个性化服务水平，把握用户的需求，加强协同过滤、数据挖掘等新技术在个性化推荐系统中的应用，同时完善用户建模和算法系统，使用户能获取到更符合自身需求的信息。目前，个性化增值服务对于网络金融信息服务提供商来说也是值得进一步挖掘的一个方向。

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（收稿日期：２０１４－０９－１０）

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