1.简介
手机银行，以我们今天所知的形式，已经存在了一段时间了。十多年前，它主要是通过短信服务（SMS）进行的，这在当时已经足够了。网络和移动应用程序设计的最新进展使金融机构能够开发更灵活、安全和可用的解决方案。如今，大多数人都是通过智能手机或平板电脑上的移动应用程序来消费银行服务。智能手机的使用增加了对手机银行应用程序的需求，促使其提供商提供新的和改进的服务和功能[1]. 因此，银行员工和客户之间面对面的互动需求减少了[2]. 尽管新的、更方便的银行服务正在实施，但银行在开发移动应用程序时往往低估了特征因素[三]. 客户信任作为现代世界金融体系的一个重要特征，也经常被银行忽视。 从密集的大都市地区到偏远的农村地区，世界许多地方都在使用手机银行应用程序及其服务。手机银行特别适用于那些无法访问当地金融机构的人，它为各种服务提供了优雅的解决方案，例如访问银行帐户信息、帐户余额/交易历史概述、提交交易、进行投资或在银行出现问题时联系客户支持。与基于计算机的网上银行相比，手机银行提供了诸如真正的时间和地点自由以及金融交易的高效执行等好处[4]. 客户享受快速便捷的服务，而银行作为其供应商，凭借降低成本的附加优势获得客户忠诚度[5]. 然而，在许多发展中国家，由于不同的技术限制，例如智能手机无法访问和基础设施差，手机银行没有得到广泛应用[1,6]. 传统、形象和风险障碍等各种认知障碍影响客户在使用手机银行时的行为[7]. 克罗地亚的银行客户认为手机银行比网上银行更安全[8]. 有几个论据支持这一说法，第一个论据是，手机银行应用程序通常只在一个特定设备上使用，其中包含用户身份模块（SIM）卡的电话号码注册到了银行帐户。相反，网上银行可以在任何设备上使用。虽然移动银行应用程序通常实施生物特征或双因素身份验证（2FA）方法，提供额外的保护层，但移动银行的基础设施可能会遭受各种类型的攻击[9]. 质量检查使银行能够开发更方便、高效、更安全的手机银行应用程序，并改进和增强其提供的服务。 最近的新冠肺炎疫情对手机银行的采用产生了巨大影响。客户已经形成了新的习惯，使用手机银行应用程序已经成为日常活动。Ali等人进行的一项研究[10]发现新冠肺炎威胁对客户使用手机银行应用程序的意向和实际使用之间的关系有调节作用。根据富达国家信息服务（FIS）[11]2020年4月初，新的手机银行注册量比2020年3月的日均增长了约200%。此外，2020年4月13日，登录次数比2020年3月的日平均值高85%[11]. 截至2021年5月，美国大多数客户都使用手机银行应用程序检查其账户余额[12]. 最近在克罗地亚进行的一项研究的结果[8]指出支付账单的可能性是使用手机银行的主要动机因素，其次是监控账户余额、储蓄账户、信用卡交易、贷款支付以及接收新服务通知的可能性，这被认为是最不相关的动机因素。普洛希特和阿罗拉[13]对手机银行应用的决定因素进行了研究，主要关注这方面的好处和挑战。他们的研究结果表明，手机银行最常见的好处是降低成本、缩短时间和个性化，而最常见的挑战与系统的整体质量、安全性、监管环境和经济可行性有关。据Khemiri和Jallouli介绍[14]，改进移动银行应用程序的下一步是实施新技术，如大数据、物联网和区块链。 本文的主要目标是检查克罗地亚主要使用的手机银行应用程序的感知质量。因此，我们提出了以下研究问题：
手机银行应用程序提供的哪些服务最常用？
手机银行应用程序的主要优点和缺点是什么？
不同手机银行应用程序之间的感知质量是否存在显著差异？
不同年龄组的用户对手机银行应用程序的感知质量是否存在显著差异？
感知质量的哪些维度有助于客户的满意度及其与继续使用手机银行应用程序相关的行为意图？
为了获得上述研究问题的答案，我们进行了一项实证研究。基于对该领域最新和相关文献的回顾，我们确定了构成手机银行应用程序感知质量的八个结构，并以概念模型的形式提出了一个研究框架，该模型代表了这些结构的相互作用。作为后续行动，我们以使用后问卷的形式设计了一个测量工具，用于从克罗地亚手机银行应用程序用户的代表性样本中收集数据。研究模型的有效性和可靠性以及用偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）方法检验的结构之间的假设关系。根据从用户那里收集的数据，我们确定了三个不同年龄组的手机银行应用程序用户，并确定了克罗地亚最常使用的四个手机银行应用程序。然后，我们应用Kruskal–Wallis测试来确定被检查的手机银行应用程序之间以及已确定的用户年龄组之间的感知质量是否存在显著差异。最后，使用描述性统计分析通过开放式项目收集的定性数据，从而确定评估的手机银行应用程序的优缺点。
这项工作的贡献可以总结如下：
本文的其余部分结构如下。下一节将提供我们实证研究的理论背景。第三部分介绍了研究方法。第四部分报告了实证研究的结果，第五部分进行了讨论。第六部分解释了这项研究的局限性。最后一节给出了结论和未来的工作方向。
2.文献综述
手机银行是一个微妙的话题，因为它涉及对用户资金和私人数据的操纵。多年来，手机银行的用户使用率一直在稳步增长，但由于新冠肺炎疫情，越来越多的人在家工作，我们目睹了首次使用手机银行的消费者激增，大大提高了手机银行的普及率。虽然移动银行代表着远程银行服务方面的突破，但克罗地亚的许多银行客户仍然对其安全性感到担忧[8]. 因此，需要定期检查移动银行应用程序的总体感知质量，尤其是个人数据的安全性和金融交易执行的性能。本节简要概述了当前有关评估手机银行应用程序的服务质量、采用率和成功率的相关研究。 2.1. 移动银行应用程序的服务质量
服务质量表示与移动银行应用程序的交互符合客户需求的程度。手机银行应用程序的高服务质量会导致客户的满意度，进而导致客户的忠诚度[15]. 因此，手机银行应用程序满足客户的期望和需求非常重要。服务质量已经过各种测量仪器的评估，其中最著名的是SERVQUAL[16]. 该量表从五个不同的维度考察了服务质量的本质，包括有形性、可靠性、响应性、保证性和移情性。阿米里·阿格达伊和法加纳[17]应用SERVQUAL对手机银行的服务质量进行了检查，发现在上述五个维度中，只有保证不会影响满意度。Shankar等人[2]发现隐私和安全、客户支持、交互性、效率和内容是评估手机银行服务质量的关键维度。最近的一项研究[18]从克罗地亚银行客户收集的数据显示，移动银行服务的安全性、简单性和可变性对移动银行的感知质量有显著影响，进而影响银行的声誉。作为对移动银行服务质量研究的结果，Jun和Palacios[19]得出的结论是，方便、准确、多样的移动应用服务功能、易用性和持续改进被认为是客户满意度的主要来源。另一方面，Arcand等人[三]在考察手机银行服务质量时，发现乐趣、社交性和信任是承诺/满意度的重要前因。Rejman Petrović等人[20]指出安全/隐私、感知有用性、感知易用性、设计和享受是客户满意度的重要预测因素，而客户满意度反过来又对使用手机银行服务的意愿产生了强烈影响。新冠肺炎疫情期间进行的一项研究结果表明，如果考虑到从弱势群体的经验中得出的建议，手机银行应用程序的服务质量和性能可以大大提高[21]. 2.2. 手机银行应用程序的采用
采用是指特定技术拥有足够数量的忠实用户的程度。林和王[22]研究表明，信任对移动商务客户的满意度和忠诚度有显著贡献。周[23]发现在考虑采用手机银行时，保证、普遍性和感知易用性会影响信任，而普遍性、感知易用度和个人创新性会影响流量体验。同一作者还发现，信任对流量体验有显著影响，这两个因素决定了使用意向，而这反过来又有助于手机银行的实际使用[23]. 应对新冠肺炎疫情期间手机银行应用挑战的研究结果[24]发现手机银行服务的质量和感知使用成本对客户满意度有显著贡献。姆斯韦利和马韦拉[25]发现老年人使用手机银行受到技术和非技术因素的影响。Saprikis等人[26]进行了一项比较研究，以确定激励个人采用或不采用手机银行应用程序的因素是否存在差异。他们发现，性能预期、社会影响和奖励会影响手机银行应用程序用户和非用户的行为意图[26]. 虽然便利条件、焦虑和安全性是手机银行应用程序用户行为意图的重要决定因素，但手机银行应用软件非用户的风险也是如此[26]. 最后，努力期望似乎既不影响手机银行应用程序的用户也不影响非用户的行为意图[26]. Kumar等人[27]发现感知易用性、感知有用性、个人创新、主观规范和信任对印度手机银行的采纳意向有显著影响。约旦采用手机银行的最新研究结果[28]表明绩效预期、努力预期、社会影响、感知风险、感知信任和服务质量是行为意图的重要预测因素，而便利条件在这种情况下并不显著。尽管手机银行的普及呈现出积极的趋势，但手机银行应用的普及率仍然很低，尤其是在第三世界国家[29,30]. 2.3. 手机银行应用程序的成功
可持续发展确保应用不仅在当前而且在未来都是相关的。Shankar等人[31]采用文本分析方法探索可持续银行应用的关键成功因素。他们的研究结果与之前的研究结果相吻合，表明隐私、安全、导航、客户支持、便利和效率是可持续银行应用程序的关键因素[31]. 根据Ghobakhloo和Fathi的研究结果[32]手机银行服务满意度受手机银行经验优势、手机银行应用系统质量和手机银行应用信息质量的影响，而手机银行服务的满意度和使用后信任对手机银行服务态度忠诚有显著影响。钟和权[33]发现信任调节的系统质量和信息质量感知对手机银行服务满意度有显著影响。周[34]发现在考虑手机银行时，初始信任和感知有用性是使用意图的主要驱动因素。目前的研究已证实系统质量[35,36,37]、信息质量[35,36,38]、服务质量[36]，信任[35]以及感知到的有用性[37]极大地提高了人们对手机银行的满意度。然而，尽管Damabi等人[38]Lee和Chung进行的一项研究发现，用户界面设计显著影响客户对手机银行的满意度[35]在这方面正好相反。 2.4. 填补空白
当前该领域的研究主要是探讨移动银行的安全和信任方面、服务质量以及采用和成功的决定因素，而很少有研究涉及移动银行应用程序的总体感知质量及其相关维度。尽管文献提供了常用于解释手机银行质量的不同模型，但大多数模型侧重于应用程序的社会方面，而非技术方面。现有的大多数研究都涉及手机银行应用程序的实用方面，而享乐方面的研究在这方面被忽视了。在考虑研究设计时，通常只使用一种统计方法对收集的数据进行分析并对设定的假设进行测试。最后，针对克罗地亚手机银行的实证研究相当罕见。因此，在我们的实证研究中，我们将考察克罗地亚普遍使用的手机银行应用程序的感知质量的实用性和享乐性方面。除了测试提出的概念模型的有效性和可靠性之外，我们还将分析不同手机银行应用程序之间以及不同用户年龄组之间感知质量的差异，并确定手机银行应用的哪些特殊性代表了它们的优缺点。
3.方法
3.1. 研究框架
手机银行应用程序提供各种服务，例如银行帐户详细信息概述、金融交易执行和贷款申请。客户通过使用这些功能以及非可变维度（如响应性、效率、反馈、易用性、有用性和私人数据的安全性）来感知质量，这会导致对手机银行应用程序的满意/不满意，并影响与消费者继续使用手机银行相关的行为意向。
响应性（RES）是指手机银行应用程序对用户请求和操作的快速反应程度[39]. 尽管金融交易的执行可能需要时间，特别是从一家银行到另一家银行或国外，但手机银行应用程序需要确保交易看起来是即时的，即使交易在几小时或几天后完成。响应迅速的手机银行应用程序使用户能够在短时间内提交多笔交易，这使其成为一种高效且易于使用的支付方式[19]. 在这方面，我们提出以下假设： 上一页。 响应能力对手机银行应用程序的效率具有显著的积极影响。
下表2。 响应能力对手机银行应用程序的易用性具有显著的积极影响。
效率（EFF）表示使用手机银行应用程序节省客户资源的程度[40]. 无论何时何地，只要客户需要，都可以使用银行服务，并为执行即时操作（如转账或账单支付）提供支持[41]只需轻轻敲打几下，而不是在银行排队，就可以节省时间，从而使手机银行应用程序对客户有利。因此，我们提出以下假设： H3、。 效率对手机银行应用程序的有用性具有显著的积极影响。
反馈质量（FEDQ）表示手机银行应用程序提供的通知对用户来说简明明确的程度[42]. 来自手机银行应用程序的清晰易懂的反馈有助于监控银行帐户更改，并简化对已进行和即将进行（已启动但尚未影响银行帐户余额）的交易、到期付款等的洞察[34]. 鉴于手机银行应用程序提供的反馈质量会影响用户管理个人财务的行为，我们提出以下假设： H4。 反馈质量对手机银行应用程序的易用性具有显著的积极影响。
易用性（Ease）表示与手机银行应用程序的轻松交互程度[43]. 根据Raza等人[44]，感知到的易用性显著影响感知到的有用性，这反过来又对手机银行的采用做出了积极贡献。因此，我们提出以下假设： H5。 易用性对移动银行应用程序的有用性具有显著的积极影响。
虽然客户满意度（SAT）表示手机银行应用程序满足客户期望的程度，但有用性（USE）是指手机银行应用软件的使用在多大程度上提高了客户进行金融交易的绩效[45]. Metlo等人最近完成的一项研究[46]揭示了有用性和易用性是银行业客户满意度的重要决定因素。此外，Sampaio等人进行的研究结果[47]表明手机银行提供的好处与客户满意度呈正相关。因此，我们提出以下假设： H6。 在手机银行应用程序的背景下，易用性对客户满意度具有显著的积极影响。
H7。 在手机银行应用程序的背景下，实用性对客户满意度具有显著的积极影响。
个人数据安全性（SEC）表示客户数据免受未经授权访问和使用的保护程度[48]. 银行应采取生物特征认证等重大措施，提供安全的手机银行服务。Shankar等人进行的Pareto分析[2]证实了安全性是手机银行应用程序质量最重要的维度之一。具有实现的安全保护机制的移动应用程序使人们在使用它们时感到安全和放松。在这方面，我们提出以下假设： H8。 在手机银行应用程序的背景下，个人数据的安全性对客户满意度有着显著的积极影响。
行为意图（BEH）是指客户愿意向对其重要的人推荐手机银行应用程序并继续使用这些应用程序的程度[40]. 当前的研究发现，客户满意度对组织的盈利能力和行为意图有重大影响，例如重复购买、对组织说积极的话以及提供建议[49,50]. 因此，我们提出以下假设： H9。 在手机银行应用背景下，客户满意度对客户行为意向具有显著的正向影响。
图1提出了由上述结构和假设组成的研究模型。根据Jun和Palacios进行的一项研究的结果，提出了一个模型的概念[19]重点在于揭示移动银行服务质量的关键维度。 Kruskal–Wallis检验的无效假设是各组的平均等级相同。客户年龄是手机银行服务质量和采用率的关键决定因素。Merhi等人进行的一项研究的结果[51]表明消费者的行为意向、表现和努力预期会因年龄而显著降低。因此，我们提出以下假设： H10。 不同年龄段的客户对手机银行应用程序的感知质量没有显著差异。
考虑到所有移动应用程序共享基本功能，但也有可能影响其感知质量的特殊性，我们提出以下假设：
H11。 在各种手机银行应用程序之间，感知质量没有显著差异。
3.2. 仪器
2022年6月，通过谷歌表单在线管理使用后调查问卷收集数据。调查问卷包括4个与参与者人口统计相关的项目（性别、年龄、职业和最常用于进行金融交易的手机银行应用程序），2个开放式项目，用于收集评估的手机银行申请的优缺点数据，34个项目用于探索构成研究框架的8个构念的各个方面：反应性（3个项目）、效率（5个项目），易用性（5个选项），有用性（5项），反馈质量（4项），个人数据安全性（4个选项）、客户满意度（4个项目）和行为意向（4个条目）。列出了34个项目的初始池可以在中找到附录A。对问卷项目的回答按照五点李克特量表进行调整（1-强烈反对，5-强烈同意）。 为了评估提出的研究框架的有效性和可靠性，并测试已建立的假设，我们采用了偏最小二乘结构方程建模（PLS-SEM）方法。PLS-SEM通过检查普通最小二乘（OLS）回归重复序列中的部分模型关系，最大化内生结构的解释方差[41]. 在PLS-SEM中，构建分数被估计为测量其方面的项目的精确线性组合[52]. 我们决定使用PLS-SEM而不是基于协方差的SEM（CB-SEM）是基于以下三个主要原因：（1）PLS-SEM不需要严格的理论背景，因此非常适合探索性研究[53]; （2） 当样本量相对较小时，PLS-SEM与CB-SEM相比具有更高的统计能力[54]; （3） PLS-SEM算法根据中心极限定理转换明显偏离正态分布的数据，从而使参数估计高度可靠[55]. PLS-SEM路径分析要求最小样本大小为[56]：（i）分配给模型中最复杂结构的最大项数的10倍，或（ii）对内生结构有影响的最大外生结构项数的十倍。在所提出的研究模型中，最复杂的结构用五个项目来衡量，而对内生结构贡献最大的外生结构是三个。鉴于我们研究所需的最小样本量为50，130的样本量被认为是足够的。软件工具SmartPLS 4.0.8.4[57]用于评估测量和结构模型的心理测量特征。 Kruskal–Wallis试验[58]是单因素方差分析（单向方差分析）的非参数对应项。它不假设残差的正态分布，这使得它适合比较两个以上的独立样本[59]. 在我们的实证研究中，Kruskal–Wallis检验用于确定在手机银行应用程序用户的几个年龄组之间以及在我们的研究中涉及的手机银行应用软件之间，感知质量是否存在显著差异。描述性统计数据用于确定所审查的手机银行应用程序的利弊。使用IBM SPSS 26软件进行Kruskal–Wallis测试和描述性统计[60]. 3.3. 研究参与者和评估的移动银行应用程序
共有130名受试者（男性64.6%，女性35.4%）参加了该研究。样本包括59.2%的学生、38.5%的员工和2.4%的退休参与者。受访者的年龄从19岁到63岁不等（M=29.2，SD=12.9）。在进行研究时，60%的参与者年龄在21至23岁之间。近三分之一（31.5%）的样本使用“PBZ手机银行”，21.5%的样本使用了“Erste Bank”的“George”，18.5%的样本消费了“Zagrebačka banka”的“m-zaba”，17.7%的样本使用的是“OTP m-banking”当他们需要进行金融交易时，例如支付账单或检查银行账户的余额。其余10.9%的研究参与者是其他手机银行应用程序的用户。我们实证研究中评估的上述手机银行应用程序的登录屏幕如所示图2. 当考虑到手机银行应用程序提供的服务的使用频率时，我们发现大多数（91.5%）的研究参与者正在了解银行账户余额，其中67.7%正在进行转账，53.1%的用户正在了解交易历史，42.3%的银行客户正在使用“扫描支付”功能（通过扫描二维码或条形码实现账单支付的服务），16.2%的受访者为完成的电子购买进行交易签名，而14.6%的研究参与者正在使用手机银行应用程序购买手机凭单。
4.结果
4.1. 模型评估
PLS-SEM路径分析算法在近似测量模型参数后估计结构模型中的标准偏回归系数[61]. 因此，对引入的概念模型的心理测量特征进行了两阶段评估。通过检验指标信度、内部一致性、收敛效度和判别效度来检验测量模型的质量。 通过探索项目的标准化负荷及其各自结构来评估指标可靠性。根据赫尔兰净化指南[62]，只有当项目的标准载荷等于或大于0.708时，才应保留在测量模型中。由于USE3、EFF2、EFF4和EASE1项的载荷低于建议的阈值，因此将其从测量模型中删除并进行进一步分析。验证性因素分析（CFA）的结果如表1表明测量模型中所有剩余项目的标准化载荷高于可接受的截止水平。构成测量模型的项目的标准化负荷在0.708至0.937之间，这意味着结构占其项目方差的50.13%至87.80%。 结构的内部一致性使用三个指标进行测试：Cronbachα、复合可靠性（rho_C）和一致可靠性系数（rho_A）。克伦巴赫阿尔法[63]是基于相等项目权重的结构可靠性的下界估计。通过考虑实际项目载荷，综合可靠性[64]提供了比克朗巴赫阿尔法更准确的内部一致性评估。Dijkstra和Henseler提出的一致可靠性系数[65]是结构可靠性的近似精确度量，因此，代表了克朗巴赫阿尔法可靠性和复合可靠性之间的折衷[66]. 对于所有三个指数，在探索性研究中，0.60到0.70之间的值是可以接受的，0.70到0.95之间的值表示良好的内部一致性，而0.95以上的值表示困扰内容有效性的项目冗余[67]. 考虑到SEC3项措词不当，将其从测量模型中删除，这导致个人数据构造相关安全性的所有三个内部一致性指数的值都在可接受范围内。如所示表2，所有三个设定指标的估计值在0.740至0.949之间，因此表明研究框架中所有八个结构具有良好的内部一致性。 用平均方差提取（AVE）检验收敛有效性。AVE值为0.50或更高被认为是可以接受的，因为它表明构造及其项之间的共享方差超过了测量误差方差[66]. 研究结果见表2这意味着研究模型中的所有结构都符合该标准的要求。 判别效度是指一个特定结构与模型中的其余结构相比的独特程度。通过三个指标进行检验：交叉负荷、Fornell–Larcker准则和异质性状-单性状相关比（HTMT）。
交叉载荷测量表明，相关构件上每个项目的外部载荷应大于模型中其余构件上的载荷。如所示表1，这似乎适用于拟议研究框架的测量模型中的所有项目，这表明已经满足了第一个判别效度测量的要求。Fornell–Larcker准则[68]指出每个结构的AVE的平方根应大于其与模型中任何其他结构的最高相关性。结果显示于表3指出每个结构与分配给它的项目（对角线上的粗体值）的方差比与模型中其余结构的方差大，从而确认满足了第二个判别有效性度量的要求。 当构件上的项目加载差异很小时，Fornell–Larcker标准的效果较差[66]Henseler等人[69]提出了相关性的异质性状-单性状比（HTMT）作为判别效度的另一种度量方法。HTMT表示衡量不同结构的所有指标相关性的平均值与衡量相同结构的指标相关性的均值之比。如果模型中有相关的结构，那么大于0.90的值表示没有判别有效性，而在模型中概念不同的结构的情况下，阈值设置为0.85[67]. 如所示表4，研究框架中所有结构的HTMT都低于临界值，这表明已经满足了判别有效性的第三个也是最后一个度量的要求，并且结构之间有足够的差异。所有这些都证实了测量模型是非常可靠和有效的。 一旦确定测量模型足够，就通过测试共线性、路径显著性、决定系数、效应大小、预测相关性的相对度量以及面向预测的结果评估来检验结构模型的适当性。
结构模型的评估包括对许多表示结构之间关系的回归方程的估计。如果结构模型中的两个或多个构造捕获了类似的概念，它们将表现出太多的共线性，因此，估计的偏回归系数可能会有偏差。方差通货膨胀因子（VIF）是一个常用的指标，用于确定结构模型中预测结构之间是否存在共线性。尽管VIF值为5或更高表示外源结构之间存在共线问题，但即使VIF值是3，也很容易出现共线问题[66]. 因此，VIF值应接近3或更低。如所示表5，预测结构的VIF值在1.000到1.721之间，从而证实了结构模型中缺乏共线性。 该模型的解释力通过决定系数进行检验()，表示由一组预测因子解释的内生结构方差的比例。研究学科和正在进行的研究的特殊性在确定可接受的[70]. 根据Orehovački的说法[71]，在软件质量评估的实证研究中0.15、0.34和0.46的值分别表示研究模型中外生结构的解释力较弱、中等和显著。通常的做法是解释调整后的因为它调整了关于模型的大小[67]. 研究结果见表6结果表明，39.5%的行为意图方差是由顾客满意度解释的，40.3%的易用性方差是由反应性和反馈质量解释的，20.3%的效率方差是由响应性解释的，60.9%的顾客满意度方差是由易用性解释的，个人数据的有用性和安全性，而45.2%的有用性差异是由效率和易用性引起的。综上所述，顾客满意度和有用性的决定因素具有较强的解释力，行为意图和易用性的预测因素具有中等的解释力；而反应性的先行因素具有较弱的解释力。 通过评估路径系数的优度，检验了研究框架中结构之间的假设相互作用。通过自举重采样过程，使用渐近双尾t统计量检验路径系数的显著性。虽然案例数与样本大小相同，但引导样本数为5.000。测试假设的结果见表7发现易用性（β=0.277，第页<0.05），有效性（β=0.465，第页<0.0001），以及个人数据的安全性（β=0.228，第页<0.05）显著提高客户满意度，从而分别为H6、H7和H8提供支持。数据分析还发现反应性（β=0.459，第页<0.0001）和反馈质量（β=0.282，第页<0.0001）显著影响易用性，从而支持假设H2和H4。此外，效率（β=0.380，第页<0.0001）和易用性（β=0.369，第页<0.0001）对有用性有显著影响，因此分别证明支持H3和H5。研究结果还表明，反应性（β=0.460，第页<0.0001）是效率和客户满意度的重要决定因素（β=0.634，第页<0.0001）是行为意向的重要先行因素，它分别为H1和H9提供支持。 效果大小()指内生结构决定系数的变化。的值0.02、0.15或0.35表示外源结构对内源结构的影响分别较小、中等或较大[72]. 考虑到表8、客户满意度(=0.671）对行为意向有很大影响。有用性强烈影响客户满意度(=0.348），使用方便(=0.119）和私有数据的安全性(= 0.115). 响应能力(=0.277）对易用性有中等影响，而易用性又受反馈质量的影响(=0.104）。最后，似乎响应能力中等(=0.268）效率前辈(=0.157）和易用性(=0.148）对有用性有中等影响。 非参数Stone的[73]和盖瑟的[74]交叉验证冗余度量利用盲折叠重用技术预测内生结构的项目通常被用于测试外生结构的预测有效性。然而，由于结合样本外预测和样本内解释能力[75]，它不代表样本外预测的度量[66]. 为了解决上述问题，Shmueli等人[75,76]开发了PLSpredict算法，作为评估模型预测相关性的替代方法。PLSpredict使用k-fold交叉验证（其中fold是总样本的一个子组，k是子组的数量）来确定模型是否优于最原始的线性回归基准（称为定义为分析样本中的指标均值）[66,67,76]. PLS路径模型高于0的值的预测误差比最原始的基准给出的值要小可以类似地解释为，其值大于0、0.25和0.5表示PLS路径模型的预测相关性较小、中等和较大[66]. 模型的预测能力通常用均方根误差（RMSE）进行检验，但在预测误差分布高度不对称的情况下，应使用平均绝对误差（MAE）作为替代[76]. 评估程序表示RMSE（或MAE）值与原始基准的比较，该基准使用线性回归模型（LM）生成项目预测。比较结果可以是以下之一[76]：（a）如果RMSE（或MAE）值的预测误差高于所有项目的原始LM基准，则该模型缺乏预测能力；（b） 如果与原始LM基准相比，大多数内生结构项具有更高的预测误差，这表明模型的预测能力较低；（c） 如果与天真的LM基准相比，少数（或相同数量）的构建项目具有更高的预测误差，这表明该模型具有中等的预测能力；（d） 如果与天真的LM基准相比，没有一个项目具有更高的RMSE（或MAE）值，则该模型具有很高的预测能力。 对误差直方图的目视检查发现，预测误差的分布高度不对称。因此，我们基于MAE进行预测能力评估。如第四列所示表9与原始LM_MAE基准相比，大多数内生构建项具有更高的PLS-SEM_MAE值，这表明该模型的预测能力较低。 中的更改反映相对影响()在预测结构模型中内生结构的观测值时，使用了外生结构。根据[53],值为0.02、0.15或0.35表示特定的外源结构在预测内源性结构方面分别具有弱、中度或实质性相关性。的值计算如下[72]:指的是当模型估计中包含观测到的外生结构时，内生结构的值指的是当观测到的外生结构被排除在模型估计之外时，内生结构的值。研究结果见表10建议客户满意度(=0.227）在预测与手机银行应用程序持续交互相关的行为意图方面具有中等相关性。响应速度快(=0.252）是中等预测值，反馈质量(=0.075）似乎是移动银行应用程序易用性的弱预测因子。响应性(=0.224）也被发现在预测手机银行应用程序的效率方面具有中等相关性。虽然易于使用(=0.242）具有中等相关性和个人数据安全性(=0.062）相关性、有用性弱(=0.013）在预测客户对手机银行应用程序的满意度方面没有足够的相关性。最后，易用性似乎相关性较弱(=0.119）预测移动银行应用程序的有用性，而效率相关性不够(=0.005）。 4.2. 用户组比较
在第一次比较中，研究参与者被分为四组独立的手机银行应用程序用户。为了确定手机银行应用程序之间的感知质量是否存在显著差异，从而测试H10假设，使用问卷项目收集的数据用于测量质量结构的不同维度，并将这些数据合并为感知质量的单分指标。更具体地说，感知质量的综合测量值代表了每个研究参与者对上述问卷项目的所有回答的算术平均值。由于我们只考虑了四种最常用的手机银行应用程序（PBZ手机银行、Erste George、m-zaba和OTP手机银行）的用户，因此在130名研究参与者中，有116人的回答被用于此分析。Kruskal–Wallis H检验的结果表明，在我们的研究中检查的四个手机银行应用程序之间，感知质量没有统计上的显著差异（χ2（3）=0.648，第页=0.885），从而为H10假设提供了支持。方框图显示了克罗地亚四种常用手机银行应用程序的项目平均值，如所示图3注意，方框图中的点表示轻度异常值。 综合测度分析结果显示，被调查手机银行应用程序的感知质量最高的是m-zaba（m=4.63，SD=0.305），其次是PBZ手机银行（m=4.59，SD=0.369）、Erste-George（m=454，SD=0.469）和OTP手机银行（m=4.49，SD=0.459）这似乎具有最低水平的感知质量。
在第二次比较中，研究对象被分为三个年龄组：19-24岁、25-49岁和50-65岁。第1组（19-24岁）由85名受试者组成，第2组（25-49岁）由25名参与者组成，第3组（50-65岁）由19名受访者组成。这里使用的感知质量综合测量方法与第一次用户组比较中使用的方法相同。Kruskal–Wallis H检验的结果表明，三个年龄组的用户对手机银行应用程序的感知质量存在统计上的显著差异（χ2（2）=8.685，第页=0.13），从而拒绝H11假设。为了跟进这一发现，采用Bonferroni成对比较进行事后分析，其中显著性水平设置为第页应用<0.0167。我们特别发现，感知质量的显著差异（Z=−2.705，第页=0.007）存在于手机银行应用程序用户第一年龄组（19–24岁）和第三年龄组（50–65岁）的研究参与者之间，而其余两两比较的差异不显著。方框图描述了每三个年龄段手机银行应用程序用户的综合感知质量，如所示图4注意，方框图中的点表示轻度异常值，而极端异常值用星号标记。 对综合指标的分析发现，考虑到手机银行应用程序的质量，第三组（50-65岁）用户的要求最低（M=4.74，SD=0.335），因为他们的得分最高，其次是第二组（25-49岁）研究参与者（M=4.64，SD=0.429），而被评估的手机银行应用程序从属于第一个（19-24岁）年龄组的用户那里获得的评分最低（M=4.52，SD=0.392）。
4.3. 手机银行应用程序的利弊
对两个开放式问卷项目的回答进行分析后发现，效率、易用性和实用性是克罗地亚最常用的手机银行应用程序最相关的优势，因为这些质量结构的各个方面分别由46、26和18名受访者报告。只有两名研究参与者将个人数据的安全性作为手机银行应用程序的优势。另一方面，手机银行应用程序的客户认为，缺少相关功能（15）、安全问题（8）、响应问题（7）、使用困难（4）以及各种技术问题，包括常见更新（3）是其最大的缺点。
5.讨论
本文对现有知识体系做出了几点贡献。研究人员可以利用所报告的调查结果作为该领域进一步发展的基础，方法是使用引入的使用后调查问卷来评估本国和金融生态系统中手机银行应用程序的质量。他们还可以用感知质量的其他维度来扩展拟议的研究框架，并检查它们与概念模型中现有结构的相互作用，以及它们对手机银行应用程序用户满意度和行为意向的影响。银行可以使用研究结果作为一组建议，通过减少不必要的功能数量和改进或保留好的功能来提高手机银行应用程序的质量。文献综述和我们的实证研究结果表明，人们使用手机银行应用程序是因为它们的效率和实用性，但一些人仍然关注安全问题，并且缺乏相关功能。提出的概念模型评估结果表明，响应性是考虑手机银行应用程序时的一个重要质量决定因素，因为它会影响其效率和易用性。用户认为移动银行应用程序响应迅速，即使实际性能（例如，事务执行）没有那么高效。根据报告的研究结果，如果手机银行应用程序在一眨眼之间响应客户的请求和行为，它们将使客户能够在短时间内进行多项交易，并被他们视为易于使用的软件，这与Jun和Palacios得出的结论一致[19]. 我们还发现，如果手机银行应用程序能够让用户快速执行金融交易，他们会认为它是互联网银行的有益且合适的替代品，这符合Laukkanen进行的一项研究的结果[41]. 此外，反馈质量显著提高了手机银行应用程序的易用性，这与周的一项研究结果一致[34]，发现来自手机银行应用程序的清晰完整的反馈可以让用户轻松了解账户余额的变化。我们的实证研究结果还表明，如果用户的服务执行毫不费力，他们就会认为手机银行应用程序是有用的，这支持了Raza等人完成的一项研究的结果[44]. 我们还发现，如果手机银行应用程序能够让消费者轻松地执行金融交易，那么消费者将乐于使用该应用程序，这与Metlo等人的研究结果一致[46]. 此外，研究框架分析的结果证实，手机银行应用程序提供的感知利益对客户满意度有显著影响，这也证实了Sampaio等人的发现[47]. Shankar等人[2]强调在处理手机银行应用程序时，安全性是质量的最重要方面之一。对概念模型的分析表明，如果用户在使用手机银行应用程序进行金融交易时感到安全，他们会喜欢使用它。我们还发现，如果手机银行应用软件满足了用户的期望，他们会继续使用它，并将其推荐给与其相关的人，符合当前研究结果[49,50]. Merhi等人[51]研究发现，年龄对手机银行的采用具有显著的调节作用。作为后续调查，我们发现不同年龄组的用户对手机银行应用程序的感知质量存在显著差异。这表明，在设计手机银行应用程序时，应考虑不同年龄组用户的特殊性，尤其是青年和老年客户，因为他们可能会影响人们对手机银行应用质量的看法。然而，当检查不同手机银行应用程序之间的感知质量时，没有发现显著差异。之所以如此，可能是因为所有手机银行应用程序都向其客户提供类似的功能和服务，并共享相同的使用环境。当我们评估研究中涉及的手机银行应用程序的单分数综合衡量标准时，我们发现m-zaba在这方面的感知质量最高，而OTP手机银行的感知质量最低。我们还确认，克罗地亚的消费者和美国的客户一样[12]，最常用的是使用手机银行应用程序检查其银行帐户余额。最后，效率、易用性和实用性被认为是所审查的移动银行应用程序最相关的优点，而缺少功能（尤其是与所提供服务的个性化相关的功能）和安全问题被报告为其主要缺陷。 6.限制
与所有实证研究一样，这一研究也有其局限性，需要承认。首先，研究参与者具有同质性。尽管样本由不同职业的银行客户组成，但其中大多数是20-25岁的学生。鉴于研究参与者的人口统计学异质性可能会导致对使用后问卷项目的完全不同的回答，因此应对报告的结果进行谨慎解释。第二个限制是，所提供的结果不能推广到所有手机银行应用程序，而只能推广到参与研究并在克罗地亚使用的那些应用程序。也就是说，每个手机银行应用程序都有其特殊性，可能会影响对某些或所有质量维度的感知。此外，特定质量方面的相关性可能取决于手机银行应用程序消费者的文化背景。有鉴于此，有必要进行进一步研究，以评估报告结果的稳健性，并得出合理的普遍结论。
7.结论
如果手机银行应用程序的特性符合他们的期望和需求，银行客户将渴望定期使用手机银行应用的功能，并将其推荐给任何需要进行金融交易的人。银行客户将在多大程度上享受与手机银行应用程序的交互，这在很大程度上取决于他们觉得手机银行应用软件有助于他们的财务管理，防止未经授权访问他们的帐户，以及在不需要太多努力的情况下执行金融交易。如果与手机银行应用程序的交互对银行客户来说很简单，并且使用它们提供的服务需要很少的时间，那么他们会发现它们对进行金融交易很有好处。如果银行客户能够及时响应他们的请求，并向他们提供清晰易懂的通知，他们就会认为手机银行应用程序易于使用。最后，如果手机银行应用程序能够快速响应其请求，银行客户将能够立即执行金融交易。用户的年龄对移动银行应用程序的感知质量有很大影响，而银行作为其提供商，在这方面似乎无关紧要。因此，在开发手机银行应用程序时，需要考虑所有年龄组用户的需求。效率、易用性和有用性是感知质量的维度，我们的实证研究中涉及的手机银行应用程序满足了这些维度的要求，因此反映了它们的主要优势。然而，为了提高克罗地亚常用的移动银行应用程序的感知质量，银行需要解决客户报告的安全问题，并增强每个应用程序提供的功能集。在设计新的和升级现有手机银行应用程序时，上述所有内容都可以作为一组建议和指南。
作为我们未来工作的一部分，我们将在所提出的研究模型中，探索在所有粒度级别上被检查的移动银行应用程序之间感知质量的差异，而不仅仅是从我们在当前研究中所做的单分数复合测量的角度。我们还计划扩展引入的研究框架，增加与手机银行应用程序相关的质量的主观和客观维度，这可能会对客户的满意度及其行为意图产生重大影响，从而提高了当前概念模型的预测能力。最后，在我们的进一步研究中，我们将采用不同的方法收集数据，并与来自不同国家的参与者一起增强样本，以确定在考虑手机银行应用时，他们的来源是否以及在多大程度上对质量感知起重要作用。
