基于ELM模型知識付費用戶使用意愿的影響因素研究

石 珂

(貴州師范大學經(jīng)濟與管理學院 貴州 貴陽 550000)

一、引言

知識付費指用戶出于明確需求目的而付費購買的碎片化知識活動，用戶付費購買的產(chǎn)品是經(jīng)知識付費內(nèi)容生產(chǎn)者對自身認知盈余(人的知識、能力、經(jīng)驗等)加工處理后的產(chǎn)物。據(jù)中國青年報社會調(diào)查中心2016年出具的調(diào)查報告顯示，在受訪人群中，有63.6%的人支持為知識付費，73.9%的人會為了某類問題答案付費。與之相對應(yīng)的是大量知識付費平臺的誕生，例如“喜馬拉雅FM”、“知乎”、“得到”等。在此背景下，對于知識付費用戶使用意愿影響因素研究是非常有現(xiàn)實意義的。

本文以精細加工可能性模型(Elaboration Likelihood Model)為基礎(chǔ)，參考已有研究結(jié)論，結(jié)合感知質(zhì)量、感知成本、社會影響等因素構(gòu)建知識付費用戶使用意愿模型。以問卷調(diào)查的方式收集收據(jù)以探討知識付費用戶知識付費使用意愿問題。

二、文獻回顧

(一)精細加工可能性理論

美國心理學家Petty&Cacioppo于1986年首先提出精細加工可能性模型(ELM)，主要用于討論信息說服過程中個體態(tài)度的轉(zhuǎn)變過程[1]。該模型認為,用戶態(tài)度的轉(zhuǎn)變通過中央路徑和邊緣路徑這兩條路徑進行。中心路徑下用戶對獲得信息的處理更為深入、思考更為細致，進而使自身態(tài)度產(chǎn)生改變。而在邊緣路徑下，用戶更多依據(jù)信息相關(guān)的外圍線索做出判斷。ELM模型發(fā)展至今，已被廣泛用于用戶使用意愿/行為的研究中[2-3]。

(二)知識付費相關(guān)研究

我國移動互聯(lián)網(wǎng)在近十年來得到了飛速的發(fā)展，以微信支付、支付寶為首的移動支付在逐漸改變著公眾的支付習慣，同時網(wǎng)絡(luò)版權(quán)法律體系得到進一步完善，為正版付費為優(yōu)質(zhì)內(nèi)容付費的理念逐漸深入人心。目前對于知識付費的研究主要集中在對知識付費意愿/行為影響因素的研究上。已有眾多學者對相關(guān)的影響因素做出論證。

國內(nèi)學者關(guān)于知識付費的研究日趨多樣化,李鋼等通過計劃行為理論驗證了社會影響以及感知質(zhì)量對用戶知識付費行為的正向影響[4]。趙保國采用期望確認模型對知識付費用戶進行調(diào)研，證明用戶知識付費持續(xù)使用意愿受感知有用性的正向影響[5]。張帥通過對調(diào)查對象做半結(jié)構(gòu)化訪談,對得到的資料進行定性分析得到影響知識付費行為的影響因素主要有信息質(zhì)量、個體需求、主觀規(guī)范等七種[6]。

ELM模型作為一款經(jīng)典的雙路徑模型,從用戶態(tài)度的變化路徑入手來解釋用戶對信息系統(tǒng)的采納或使用意愿。本文采用ELM模型作為理論基礎(chǔ),探索中心路徑與邊緣路徑下的知識付費用戶使用意愿的影響因素以及作用機理。

三、研究假設(shè)與模型構(gòu)建

(一)中心路徑

1.感知質(zhì)量

信息質(zhì)量是ELM模型中心路徑是最為關(guān)鍵的影響因素，而用戶在對信息質(zhì)量的判斷過程中很少采用客觀質(zhì)量，往往采用自己主觀的感知質(zhì)量來評判產(chǎn)品或服務(wù)質(zhì)量[7]。對于知識付費而言，用戶的感知質(zhì)量越高越有可能對知識付費使用產(chǎn)生積極的態(tài)度。綜上做出以下假設(shè)：

H1：用戶對知識付費的感知質(zhì)量正向影響用戶知識付費使用態(tài)度。

2.感知有用性

前文提到，用戶使用知識付費的最終目的是為了滿足個人需求，用戶獲取到知識付費產(chǎn)品后自身需求做匹配的過程中勢必會對產(chǎn)品包含的信息做深入的分析思考，此時用戶處于高精細化加工狀態(tài)。當知識付費產(chǎn)品滿足用戶的個人需求時，可以認為這些知識付費產(chǎn)品是有用的。程曉宇在其研究中證明，感知有用性作為中心路徑下的關(guān)鍵變量對用戶付費閱讀態(tài)度有正向影響[8]。因此，將感知有用性歸為中心路徑并作出以下假設(shè)：

H2：用戶對知識付費感知有用性正向影響用戶知識付費使用態(tài)度。

3.易理解性

易理解性指用戶對于內(nèi)容容易理解程度的感知，Zhang認為信息質(zhì)量的特征包含易理解性[9]，而信息質(zhì)量是中心路徑下影響因素。章萌在關(guān)于有聲閱讀的研究中認為易理解性對態(tài)度有正向影響[10]。綜上本研究將易理解性歸為中心路徑并作出以下假設(shè)

H3：知識付費的易理解性正向影響用戶知識付費使用態(tài)度

4.感知成本

感知成本是指顧客在消費過程感知到的付出。在Kim對移動互聯(lián)網(wǎng)采用意愿研究中指出感知成本對用戶的使用態(tài)度有明顯影響作用[11]。用戶在對產(chǎn)品或服務(wù)的消費過程中會對其形成一定的評價，該評價會作用于用戶在同類型產(chǎn)品或服務(wù)的使用行為上，這與ELM中心路徑下對用戶信息處理的方式一致。因此，本研究將感知成本歸為中心路徑，并提出以下假設(shè):

H4：用戶的感知成本越高越負向影響用戶知識付費使用態(tài)度。

(二)邊緣路徑

1.信源可信度

邊緣路徑是個體缺乏足夠的動機以及深入分析信息的能力時主要影響用戶的路徑，個體更有可能通過產(chǎn)品信息的外在因素作為最終決策的參考。信源可信度是指個體對于信息來源感到信任的程度。查先進認為微博學術(shù)信息的信源可信度顯著正向影響用戶對學術(shù)信息的認知反應(yīng)和情感反應(yīng)[12]。在本研究中，當用戶處于低精細加工可能性時，對知識付費產(chǎn)品生產(chǎn)者和平臺可信度的感知很有可能影響其使用意愿，因此本研究將信源可信度歸為邊緣路徑，并提出以下假設(shè)：

H5：知識付費的信源可信度正向影響用戶知識付費使用態(tài)度。

2.社會影響

社會影響是指用戶面對知識付費內(nèi)容時受到周圍人或經(jīng)常使用的平臺推薦等外界環(huán)境的影響。當用戶看到身邊朋友都在使用或推薦使用知識付費時，可能會提升對知識付費內(nèi)容的關(guān)注與信任。程曉宇[13]在其研究中證實了移動閱讀用戶受到的社會影響對用戶態(tài)度有正向影響。本研究認為，當用戶對知識付費的相關(guān)信息分析意愿和能力不足時,社會影響對用戶知識付費使用意愿的影響可能更強，因此，本研究認為社會影響屬于邊緣路徑，并提出以下假設(shè)：

H6:用戶的社會影響正向影響用戶知識付費使用態(tài)度。

(三)態(tài)度

態(tài)度是指個人對該項行為所抱持的正面或負面的感覺，用戶使用態(tài)度對使用意愿的影響已經(jīng)得到眾多學者的驗證，根據(jù)計劃行為理論，用戶的使用意愿受用戶使用態(tài)度的正向影響[14]。李鋼的研究證實了在知識付費的使用情景下，用戶對知識付費的使用態(tài)度正向影響其使用意愿[15]。

H7：用戶對知識付費使用態(tài)度正向影響使用意愿

綜上所述，本文以ELM模型為基礎(chǔ)，構(gòu)建了用戶知識付費使用意愿影響因素的概

念模型(見圖1)。

圖1 研究模型

四、數(shù)據(jù)收集與分析

(一)信度與效度分析檢驗

信度檢驗通過Cronbach's α系數(shù)以及組合信度(CR)來衡量。如表2所示,各變量Cronbach's α值均大于或接近0.7,同時組合信度值均大于0.7，可以認為本問卷信度較好。效度通過檢驗收斂效度和區(qū)分效度實現(xiàn)。本研究變量下所有測量項因子載荷均接近或大于0.7，收斂效度很好。本研究各變量平均抽取變異量的平方根(AVE)大于各變量之間相關(guān)系數(shù)(如表3所示)，可以認為區(qū)分效度良好。

表2 問卷信度與效度分析

表3 相關(guān)系數(shù)與AVE平方根

注：對角線為AVE平方根

(二)結(jié)構(gòu)方程模型檢驗

本研究通過PLS算法計算得到模型各路徑標準化系數(shù)。采用Bootstrapping算法進行顯著性檢驗,樣本容量為1000,研究假設(shè)檢驗結(jié)果見圖2所示。

圖2 路徑分析結(jié)果

注：***p<0.001;**p<0.01;*p<0.05

五、研究結(jié)果與啟示

(一)研究結(jié)果

根據(jù)結(jié)果所示：除易理解性對使用態(tài)度的假設(shè)不成立以外，其余假設(shè)均成立，筆者認為，該假設(shè)之所以不成立原因可能在于，用戶購買知識付費產(chǎn)品是明確為了滿足自身需求的行為，相對與直接關(guān)系到用戶最終感知價值的中心路徑下感知質(zhì)量、有用性以及感知成本這三者，產(chǎn)品本身是否易于理解并不是影響用戶知識付費使用態(tài)度的關(guān)鍵性因素。除易理解性外，中心路徑下感知質(zhì)量、有用性與感知成本的相關(guān)假設(shè)都得到了證實，且感知質(zhì)量的路徑系數(shù)大于感知成本與有用性，說明知識付費產(chǎn)品質(zhì)量仍然是用戶在知識付費使用過程中的關(guān)鍵影響因素。

值得注意的是，邊緣路徑下社會影響與信源可信度的路徑系數(shù)比中心路徑下變量更高。筆者認為，這與本次的調(diào)查對象有關(guān)，本研究主要調(diào)查對象大部分為在校學生，當前主要的需求信息大部分從傳統(tǒng)途徑(老師、知網(wǎng))即可獲取。對于知識付費的需求程度不高，主動尋找知識付費產(chǎn)品動機不強，因此邊緣路徑下變量的影響較大。由此說明，在用戶缺乏動機與能力對知識付費的信息質(zhì)量作出判斷或者沒有形成明確的看法時，來自家人、朋友或者對自己有影響的人的推薦對于自身知識付費態(tài)度的變化是非常有影響的。同時，一個可信的信息源也是具有相當?shù)恼f服力。

(二)啟示

研究發(fā)現(xiàn),知識付費產(chǎn)品生產(chǎn)者的可信度是用戶選擇知識付費產(chǎn)品的一個重要因素，用戶更愿意選擇在相關(guān)領(lǐng)域更加具有權(quán)威性以及專業(yè)性的生產(chǎn)者所推出的知識付費產(chǎn)品。一方面專業(yè)生產(chǎn)者生產(chǎn)的內(nèi)容質(zhì)量可以得到保證，另一方面這些頭部內(nèi)容生產(chǎn)者自帶流量。知識付費平臺與這些頭部內(nèi)容生產(chǎn)者建立好良好的合作關(guān)系會吸引一大批的潛在用戶。出于增加用戶量以及為內(nèi)容生產(chǎn)者增加“粉絲”的考慮，知識付費平臺應(yīng)該更加重視生產(chǎn)者與用戶之間的聯(lián)系互動，主動開拓交流渠道,例如開通線上直播、舉辦交流會等。

值得警醒的是，知識付費平臺如果一味依靠頭部生產(chǎn)者產(chǎn)出內(nèi)容是難以為繼的，在與頭部內(nèi)容生產(chǎn)者保持良好合作的同時，知識付費平臺應(yīng)更加主動的去挖掘更多潛在的知識生產(chǎn)者，鼓勵他們生產(chǎn)上傳優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，與更多優(yōu)秀的知識生產(chǎn)者建立良好關(guān)系，這樣知識付費平臺便會有源源不斷的優(yōu)質(zhì)內(nèi)容推出，避免陷入供不應(yīng)求的窘境。在維護好產(chǎn)品內(nèi)容質(zhì)量以及擴大挖掘優(yōu)質(zhì)內(nèi)容的同時，知識付費運營商應(yīng)盡可能滿足不同群體的需求，在社會分工細化如此深入的今天，不同人群的興趣和愛好迥然不同，這要求知識付費運營商一方面應(yīng)擴大知識產(chǎn)品豐富度，為用戶構(gòu)建多元化的內(nèi)容體系，另一方面為用戶打造深度的學習場景，滿足不同用戶的學習需求。

在研究中，社會影響對用戶的影響占據(jù)相當大的比例。這說明用戶對于知識付費的使用態(tài)度容易受到外部環(huán)境壓力以及身邊朋友的影響。對此，為提高用戶的使用意愿，運營者應(yīng)持續(xù)進行口碑建設(shè)，制作話題活動引導用戶在其社交圈(微博、微信等)自發(fā)轉(zhuǎn)載、擴散，以此引發(fā)用戶興趣，吸引更多用戶嘗試體驗。同時，知識付費平臺努力塑造良好企業(yè)形象，在品牌宣傳方面尋求突破和創(chuàng)新，使自身經(jīng)營理念、價值觀念、文化精神深入人心，努力打造社會各界對平臺的良好印象。