A Review of the Impact of Third-party Payment on Chinese Residents’ Consumption
Notice bibliographique
Résumé
The progressive emergence of different third-party payment systems in the recent past has increased transaction convenience, reduced costs, lowered financial restraints, and simplified access to one's money.The research on thirdparty payment and consumer behaviour has attracted more and more attention.Based on the current situation of the influence of third-party payment methods on Chinese residents' consumption, combined with existing research literature, this paper has sorted out the research results of third-party payment, third-party payment and residents' consumption research results.The results show that third-party payment methods such as WeChat and Alipay have significantly increased the consumption rate of some Chinese residents, mainly related to consumers' perception of increased security, loan choice and convenience.However, third-party payment methods have also exposed consumers to severe risks such as money loss with the ever-increasing issues of hacking, identity theft, fraud schemes, and scamming.They also increase spending habits while reducing saving tendencies, making them less appealing.A discussion and analysis of the impacts of third-party payment methods on the consumption of Chinese residents show they generally increase expenditure.The downside of the E-payment methods, like losing money via hacking, can be reduced with improvements to the systems to increase consumption rates.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».