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本研究采用文献计量学方法探究驱动金融科技（FinTech）服务采纳意愿的核心影响因素。研究人员借助VOSviewer与RStudio Biblioshiny等文献计量工具，对Web of Science与Scopus数据库中2016至2023年间发表的849篇
本研究采用文献计量学方法探究驱动金融科技（FinTech）服务采纳意愿的核心影响因素。研究人员借助VOSviewer与RStudio Biblioshiny等文献计量工具，对Web of Science与Scopus数据库中2016至2023年间发表的849篇相关文献进行系统分析，旨在识别该领域的研究趋势、核心作者群体及显著研究缺口。本研究的独特贡献在于其双重研究视角：一方面系统描绘当前学术研究图景，另一方面着重揭示性别差异、品牌形象与财务健康等尚未得到充分探索的研究盲区。此外，本研究将FinTech采纳行为置于金融包容性与绿色金融等更广泛的社会发展目标框架下，为学术界与实践界提供了重要启示。研究核心发现表明，信任、金融素养与绿色金融在塑造用户采纳行为中发挥着关键作用。上述结论为未来FinTech采纳研究奠定了理论基础，尤其为中小微企业的FinTech应用、可持续发展影响以及联盟营销在推动用户参与和金融包容性中的作用指明了研究方向。据研究人员所知，这是首项在FinTech采纳领域提出整合联盟营销、绿色金融与企业品牌资产等未被充分探讨构念的创新理论框架的文献计量研究。
引言
金融行业长期面临金融危机冲击、监管改革推进、盈利空间收窄以及COVID-19疫情等多重挑战，这迫切要求行业通过技术变革实现转型，进而催生了金融科技（FinTech）企业的蓬勃发展。FinTech企业依托区块链、人工智能（AI）及移动平台等前沿技术，为传统金融服务难以覆盖的人群提供创新、可及且高效的金融解决方案。与传统金融机构相比，FinTech企业更注重客户需求响应、组织灵活性以及在现行银行监管体系之外的运营能力，使其能够快速适应市场变化，提供传统机构受限于遗留系统难以实现的创新性金融产品。移动支付、点对点借贷及区块链应用等技术创新显著提升了金融服务的可获得性，有效赋能了无银行账户与未充分享有银行服务的人群。尽管学术关注度与发文量近年来急剧增长，但FinTech领域的学术研究仍处于起步阶段，现有研究主要聚焦于投资与信贷、区块链与加密货币、支付与结算、众筹、传统银行业影响、金融包容性、智能投顾及智能合约等细分主题，且大部分成果发表于近四年内。然而，关于FinTech服务采纳的决定性因素尚未得到系统性审视。虽然数字技术普及推动了金融服务数字化转型，但社会文化因素（如信任与金融素养）如何与技术革新交互影响采纳行为的研究仍相对匮乏。信任机制在不同人口统计学特征与区域情境下的作用机制尚待深入探索，同时除技术维度外，行为与心理因素对用户采纳的影响也未得到足够重视。联盟营销作为促进FinTech采纳的新兴手段，其在提升用户参与度与金融素养方面的实证证据尤为稀缺。基于此，本研究旨在回答“影响FinTech服务采纳的关键因素有哪些”这一核心问题，具体目标包括：通过文献计量分析识别FinTech采纳领域的关键趋势与高影响力成果；挖掘关键研究缺口，特别是传统与数字金融服务融合、信任与金融素养等行为因素的整合以及联盟营销等新变量的作用；提出包含性别差异、区域异质性与绿色金融等未被充分探索变量的未来研究议程。本研究首次将文献计量分析与上述研究盲区的探索相结合，特别是社会文化因素与新兴营销策略的交叉研究，并构建了整合联盟营销、品牌形象与绿色金融等构念的概念框架，拓展了FinTech采纳研究的理论边界。研究采用VOSviewer与RStudio Biblioshiny进行文献计量分析，通过关键词聚类、共被引网络等方法识别研究前沿，并结合技术接受模型（TAM）构建理解用户行为的整合框架。TAM通过感知有用性（PU）、感知易用性（PEOU）与使用行为意向（BI）等核心构念，为解析用户对创新金融服务的接受机制提供了坚实的理论基础。
文献综述
FinTech：理论基础
FinTech指将先进数字技术整合至金融服务中以提升服务可及性与效率的实践，其通过AI、区块链与数字身份验证等技术重塑传统金融格局并对在位机构形成挑战，尤其为边缘化与未充分服务人群提供了更具包容性的金融解决方案。FinTech服务涵盖支付、保险、信贷、投资管理及数据分析、数字身份验证、网络安全与区块链技术等辅助功能，其发展经历了从利基解决方案到主流全球金融主体的演进阶段。FinTech生态系统可划分为支付系统、众筹、点对点借贷、监管科技（RegTech）与数字资产管理等九大相互关联的领域，这些领域通过互补功能共同促进金融包容性与传统服务现代化。例如，众筹平台与点对点借贷为中小企业 democratize 了资本获取渠道，忠诚度计划与金融教育工具则增强了客户粘性与金融素养。RegTech通过自动化“了解你的客户”（KYC）等合规流程提升了交易安全性与用户信任。数字基础设施（尤其是智能手机与移动操作系统）的普及降低了行业准入门槛，推动FinTech市场以25.18%的年复合增长率（CAGR）扩张，预计2028年市场规模将达到5149亿美元。COVID-19疫情加速了FinTech采纳进程，封锁措施促使个人与中小企业依赖数字渠道完成金融交易，且这种数字化行为习惯在后疫情时代得以延续。然而，弥合技术创新与用户信任之间的鸿沟仍是核心挑战，构建可信度、保障数据安全与隐私保护是关键障碍。正向口碑传播与用户预期也显著影响公众使用FinTech服务的意愿。总体而言，FinTech通过创新驱动 democratize 了金融准入并提升了金融包容性，其敏捷性与可靠性使其成为替代传统银行模式的重要选择，尤其在公众对传统机构信任度下降的背景下，这为探究具体采纳驱动因素提出了迫切需求。
FinTech采纳意愿的决定因素
FinTech的扩散深刻改变了消费者与金融服务的互动模式，社会影响、参与策略与金融素养等多重因素共同塑造用户采纳行为。社会动力学因素在个体缺乏直接经验时尤为关键，同伴推荐与社会认同构成重要的决策线索。采用非正式、具亲和力的沟通风格的FinTech平台往往能获得更高用户参与度。游戏化技术（如基于奖励的交互设计与用户挑战）嵌入移动钱包等应用可有效提升用户粘性与长期留存率。当前消费者倾向于选择性使用FinTech服务，例如在数字支付或智能投顾等特定场景使用专业平台，同时保留与传统银行的业务关系。为促进广泛采纳，金融机构需清晰传达FinTech工具的功能优势（如智能投顾与实时财务规划），并利用早期使用者经验构建信任与熟悉感。金融素养较高的个体更能有效识别并使用FinTech服务。联盟中介（如顾问与社区倡导者）在降低技术门槛、提升市场渗透率与支持FinTech生态系统中扮演关键角色。
技术接受模型（TAM）
技术接受模型（TAM）为分析FinTech采纳提供了稳健的理论框架，其核心构念包括感知有用性（PU）、感知易用性（PEOU）与使用行为意向（BI）。PU反映用户认为技术提升任务绩效的程度，PEOU体现用户感知的系统使用所需努力程度，二者共同决定BI。在FinTech情境下，PU通常与速度、便捷性及个性化金融解决方案的可获得性相关，PEOU则在弥补技术与金融素养差距方面至关重要。服务质量、风险感知与数据安全等外部变量进一步调节用户采纳意向。Venkatesh等学者对TAM的扩展模型纳入了系统质量、社会支持与用户体验等要素，更全面地解释了数字金融环境中信任、安全与互操作性等核心关切。多项实证研究验证了TAM在FinTech领域的适用性，表明PEOU、PU与数据安全是影响采纳意向的关键前因，透明安全的IT基础设施是促进用户信心与行业发展的基石。除TAM外，整合统一技术接受与使用理论（UTAUT）、创新扩散理论、信任-风险视角及隐私计算理论等互补框架，可引入绩效期望、便利条件、社会影响、相对优势、复杂性、可观察性以及隐私收益-风险权衡等情境化、行为化与结构化因素，进一步增强对FinTech采纳行为的解释力。FinTech在促进金融包容性与缓解收入不平等方面的作用亦受到联合国2030议程与G20数字普惠金融原则的关注，凸显了其作为实现更公平金融服务可及的关键赋能者的地位。
方法论
本研究采用文献计量学方法以确保研究的全面性、严谨性与结果可靠性。数据来源于Web of Science（WoS）与Scopus两大权威数据库，因其具备全球覆盖性、多学科索引与严格的同行评审质量控制，可最大限度减少数据遗漏与选择偏差。检索策略采用统一的主题词组合：“FinTech”、“adoption”、“intention”、“attitude”与“use”，并根据两个数据库的检索语法规则进行适配。筛选标准设定文献发表时间上限为2023年底，未设起始时间，最终最早纳入文献为2016年发表，精准覆盖了FinTech学术研究的爆发期。仅纳入商业、金融、经济与管理学科领域的同行评审期刊论文，排除会议论文、书籍章节与非英语出版物。初始检索获得2904篇文献（WoS 2017篇，Scopus 887篇），经去重与标题摘要筛选后，最终保留849篇符合纳入标准的文献进行分析。研究采用VOSviewer与RStudio Biblioshiny作为分析工具。VOSviewer用于构建作者合作网络、文献共被引图谱与关键词共现可视化网络，参数设置要求关键词至少出现5次、作者至少合作发表3篇文献、文献至少被引10次以捕捉领域核心趋势。RStudio Biblioshiny则用于执行高级文献计量分析，包括识别高被引文献、核心作者与权威期刊，并生成主题演化地图与趋势分析，参数要求关键词至少出现10次且作者H指数不低于3，以确保分析结果代表性与高质量，同时增强研究的可复现性。
数据分析
研究发现
年度发文量
关于FinTech采纳意愿的学术产出始于2016年，此后呈显著增长态势，尤其在2020年后斜率陡增。这一增长轨迹与数字平台演进、金融服务数字化加速及COVID-19疫情的推动作用同步，验证了TAM等理论框架在技术快速采纳期的适用性。
文献被引情况
截至2023年，被引频次最高的10篇文献中，前三篇均发表于2018年，表明文献影响力不完全取决于发表年份。这些高被引文献涵盖了FinTech革命对支付、加密货币、区块链、跨境支付、借贷、存款服务、投资管理、市场交易、风险管理及智能投顾的影响，分析了监管套利如何推动FinTech借贷机构兴起，探讨了AI驱动的智能投顾对金融业态的重塑，以及区块链技术应用中消费者信任的调节机制。这些研究普遍强调了感知有用性（PU）、感知易用性（PEOU）、信任、安全与绩效等TAM及其扩展模型的核心构念在用户评估数字金融解决方案有效性时的关键作用。
作者分析
在FinTech采纳研究领域，Zhang Y以11篇发文量位居首位，Liu Y以8篇次之，Chen C、Chen S、Chen X与Okoli T各贡献7篇文献。从本地学术影响力看，Chen X与Gupta S的H指数均为5，表现最为突出。
国家/地区发文分布
中国（480篇）、美国（278篇）、英国（180篇）、印度（158篇）与马来西亚（131篇）是FinTech采纳研究的主要贡献国家。美国与英国依托纽约与伦敦等传统国际金融中心的地位持续引领研究，中国则凭借FinTech产业的爆发式增长成为该领域的重要研究力量。
