在線知識付費意愿影響因素實證研究

宋天晴，連鎬珺，胡海彤，李宴賓

(南開大學(xué) 商學(xué)院，天津 300110)

1 研究背景

當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展方興未艾，伴隨互聯(lián)網(wǎng)而產(chǎn)生的相關(guān)行業(yè)和經(jīng)濟(jì)形態(tài)也如火如荼地發(fā)展著，而“在線知識付費”就是這些產(chǎn)業(yè)衍生出的典型的經(jīng)濟(jì)形態(tài)。這一新興消費行為也讓人們感受到了互聯(lián)網(wǎng)強大的衍生服務(wù)功能，越來越受到人們的關(guān)注。在線知識付費，簡言之，即通過在線平臺這一載體，把知識轉(zhuǎn)變?yōu)榉?wù)或者產(chǎn)品。這種模式，一方面，可以提高人們篩選信息的效率，激發(fā)創(chuàng)作者生產(chǎn)更多優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容，另一方面，也可以促進(jìn)商業(yè)價值最大化。自2016年至今，在線知識付費仍然高速發(fā)展著，隨著荔枝微課、得到、知乎大學(xué)、樊登讀書等在線知識付費平臺的涌起，知識付費用戶以及知識付費產(chǎn)品在數(shù)量上也有了飛速地增長，并且呈現(xiàn)出指數(shù)增長的態(tài)勢。

在著名咨詢公司艾瑞咨詢2019年發(fā)布的《2018-2019中國知識付費行業(yè)研究與商業(yè)投資決策分析報告》中，中國知識付費用戶數(shù)量增長飛速，2018年中國知識付費用戶為2.92億人，2019年則有3.87億人之多，預(yù)計2020年有望超過4億人。而隨著社會對終身學(xué)習(xí)觀念的認(rèn)同，人們對知識的需求將被放大，加上移動支付技術(shù)的不斷改進(jìn)，從而使得人們知識付費的習(xí)慣逐漸養(yǎng)成，在線知識付費市場也隨之不斷擴(kuò)大。

對在線知識付費意愿影響因素進(jìn)行研究，一方面，有利于洞悉消費者為知識付費的需求，剖析當(dāng)下在線知識付費發(fā)展中存在的相關(guān)問題，也為知識生產(chǎn)者的權(quán)益提供了保障，從而刺激知識生產(chǎn)者的積極性。另一方面，從知識付費平臺和產(chǎn)品的角度來看，作為知識付費產(chǎn)品和平臺調(diào)整、改進(jìn)的重要依據(jù)，用戶的付費需求和意愿需要重點關(guān)注。知識生產(chǎn)者也可以通過在線付費意愿影響因素的調(diào)查以及分析結(jié)論，調(diào)整知識生產(chǎn)策略，增加用戶黏性。同時，在線付費意愿影響因素的研究在很大程度上也為知識付費平臺優(yōu)化資源配置和提升服務(wù)質(zhì)量上給予了科學(xué)的參考，從而為在線知識付費的穩(wěn)定發(fā)展保駕護(hù)航。

2 文獻(xiàn)綜述

伴隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的“春風(fēng)”，知識付費在互聯(lián)網(wǎng)模式下有了更大的發(fā)展機(jī)遇，知識付費用戶也有了更多知識共享的方式和渠道，用戶知識付費意愿也隨之增強，從而進(jìn)一步促進(jìn)了知識付費規(guī)模的擴(kuò)大。在《中國青年報》2016年的調(diào)查中，就已經(jīng)有很大比例的受訪者對知識付費表示認(rèn)同，63.6%的受訪者認(rèn)為知識付費的發(fā)展順應(yīng)了時代發(fā)展，并持支持和樂觀的態(tài)度，而且有多達(dá)73.9%的受訪者表現(xiàn)出為網(wǎng)絡(luò)問答等知識付費產(chǎn)品付費的意愿。

從2016年開始，隨著知識付費的不斷興起，我國學(xué)界對于用戶在線知識付費行為的研究也開始增多。王文韜、張帥等運用質(zhì)性研究方法，通過訪談提煉出了影響用戶在線知識付費行為的7個因素，這7個因素分別為主觀規(guī)范、信息質(zhì)量、經(jīng)濟(jì)因素、個體需求、便利條件、個體認(rèn)知和替代品，并且認(rèn)為個體需求和信息質(zhì)量是這些影響消費意愿的因素中最重要的兩個[1]。全貞花、謝情采用UTAUT模型，結(jié)合用戶不同的個性特征，最終確定個人知識管理、努力期望、個人創(chuàng)新、績效期望、交互動機(jī)、社會影響、感知趣味性等7個影響用戶付費行為選擇的因素，她們也認(rèn)為消費者的最終消費行為不僅受到消費者內(nèi)在特質(zhì)與消費動機(jī)的影響，同時也會受產(chǎn)品不同的本性屬性的影響[2]。李鋼、盧艷強等運用行為計劃理論，同時融入感知價值理論和理性行為理論構(gòu)建了用戶知識付費行為的模型，通過對模型的分析，最終認(rèn)為付費行為不僅會受到付費意愿的影響，同時也會受到知覺行為控制的直接影響；付費態(tài)度與付費行為受到感知費用負(fù)向直接影響等相關(guān)結(jié)論[3]。趙楊、袁析妮等運用社會資本理論，分別通過關(guān)系型社會資本、認(rèn)知型社會資本和知識供給者的結(jié)構(gòu)型社會資本3個不同維度構(gòu)建了用戶知識付費行為影響因素模型，并根據(jù)對知乎“l(fā)ive”的相關(guān)數(shù)據(jù)的研究，基于負(fù)二項面板回歸分析對其影響因素模型進(jìn)行了最終的驗證，結(jié)果顯示，知識生產(chǎn)者的發(fā)表文章數(shù)、回答問題數(shù)、是否實名認(rèn)證、點贊數(shù)、粉絲數(shù)、是否標(biāo)注專業(yè)領(lǐng)域等相關(guān)外部特征對用戶最終的知識付費都產(chǎn)生了明顯的正向影響[4]。但是，當(dāng)前學(xué)界的相關(guān)文獻(xiàn)針對所得出的研究結(jié)論而提供給知識付費平臺的有些建議還不夠全面，鑒于此，筆者希望從具有可行性的實踐啟示出發(fā)，既通過多元線性回歸分析進(jìn)行實證研究，進(jìn)而得出有價值的結(jié)論，又同時為在線知識付費平臺提供建設(shè)性的建議。

3 研究模型與假設(shè)

3.1 理論基礎(chǔ)

3.1.1 付費意愿(Purchase Intention，PI)。又稱支付意愿，是用戶購買某種特定產(chǎn)品或品牌的可能性，被證實可作為預(yù)測消費行為的重要指標(biāo)。許多電子商務(wù)的研究表明，用戶付費意愿是衡量能否進(jìn)行電子商務(wù)交易的重要指標(biāo)。綜合前人的研究，在本研究中付費意愿是指在線知識付費平臺中，用戶購買知識產(chǎn)品或服務(wù)的主觀意愿。以往對于付費意愿的研究主要有以下幾個方面：①以消費者態(tài)度理論為基礎(chǔ)的付費意愿研究[5]； ②以計劃行為理論為基礎(chǔ)的付費意愿研究[3]； ③以感知價值理論為基礎(chǔ)的付費意愿研究[4]。本研究應(yīng)用并驗證了付費意愿理論和感知價值的影響，以及用戶對于在線知識付費產(chǎn)品或服務(wù)的感知價值的相關(guān)影響因素，從幾個常見維度來探索影響消費者選擇知識付費行為的因素。

3.1.2 感知價值理論( Perceived Value，PV)。 源于消費行為學(xué)，V.A.Zeithaml認(rèn)為感知價值是用戶在消費過程中對所獲得收益與所付出的成本比較權(quán)衡的結(jié)果[6]。之后 W.B.Monore等進(jìn)一步深化了該概念，認(rèn)為感知價值是感知利得與感知利失之間的比重。也就是說，人們認(rèn)為可以通過增加提供的利得或降低購買和使用它的利失來增加價值。在電子商務(wù)環(huán)境，很多學(xué)者都證實了感知價值對消費者付費意愿的積極影響[7]，并將其視為影響用戶付費意愿的最關(guān)鍵因素。

本研究在構(gòu)建模型時，將用戶的感知價值作為影響用戶是否付費的一個因素，使用感知成本和感知有用性兩個因素來衡量知識商品的感知價值，從而判斷其對用戶知識付費決策的影響程度。

3.1.3 現(xiàn)狀偏差理論(StatusQuo Bias Theory)。又稱安于現(xiàn)狀偏差，由Samuelson 和Zeckhauser于1988年提出并通過實驗證實：個體在決策時，傾向于堅持已經(jīng)存在的狀況或決定[8]。在研究中，他們認(rèn)為現(xiàn)狀偏差由認(rèn)知誤解、轉(zhuǎn)換成本和心理承諾3個因素引起。研究表明，個體的感知可以被現(xiàn)狀偏差的因素影響，進(jìn)而影響人的理性決策[9]。例如，Kyootai和 Kailash兩位學(xué)者認(rèn)為，用戶在考慮是否使用創(chuàng)新信息通信技術(shù)的決策時，會側(cè)重于理性分析成本和收益比重，而用戶的現(xiàn)狀偏差往往會影響其認(rèn)知，從而導(dǎo)致在決策的過程中出現(xiàn)非理性或者有限理性[10]。

現(xiàn)狀偏差往往存在一些較為普遍的心理機(jī)制支撐。如損失規(guī)避(Loss aversion)、后悔理論(Regret Theory)等。其中，前者是預(yù)期理論的一個較為核心的概念，指的是在等量的收益和損失相比的條件下，損失會使人們所產(chǎn)生的心理感受更加的強烈。而現(xiàn)狀偏差則屬于損失規(guī)避的一種外在表現(xiàn)(Kahneman et al.，1991； 劉歡，梁竹苑，李紓，2009)。其中，后悔理論則是指個體在意識到，如果選擇其他行為會產(chǎn)生比當(dāng)下更好的結(jié)果時產(chǎn)生的一種基于認(rèn)知的消極情緒 (Zeelenberg，1999)。如果個體預(yù)期在決策后將會體驗到后悔情緒[11]，那么，個體會在決策中傾向于避免這種情緒對于自身的消極體驗，以使個體的預(yù)期后悔值最小化 (Loomes&Sugden，1982)[12]。也就是說，個體往往會為了規(guī)避預(yù)期的消極感受，傾向于選擇不作為、維持現(xiàn)狀的決策。

現(xiàn)狀偏差視角是從個體現(xiàn)有的行為模式出發(fā)，通過觀察判斷用戶現(xiàn)狀偏差，可以幫助分析用戶新舊行為轉(zhuǎn)換的過程。在沒有轉(zhuǎn)變成本與不確定性影響的決策情境中仍然存在安于現(xiàn)狀偏差，這與現(xiàn)實中我們對現(xiàn)狀的理性偏好不同，但是在決策情景中這種決策偏差非常的普遍。很多研究表明，個人在投資、管理、消費以及職業(yè)選擇等決策情境中，都會不同程度地出現(xiàn)安于現(xiàn)狀偏差。在線知識付費平臺基于虛擬的云平臺來交換知識商品，在商品交換中轉(zhuǎn)換成本和心里承諾等層面的現(xiàn)狀偏差因素都會影響個體對知識是否付費的決策。因此，本研究將用戶現(xiàn)狀偏差作為影響用戶是否付費的一個因素，從現(xiàn)狀偏差的視角，使用感知風(fēng)險因素來判斷其對用戶知識付費決策的影響。

3.2 研究模型與假設(shè)

筆者基于之前學(xué)者研究的基礎(chǔ)，結(jié)合了實際使用在線知識付費平臺的體驗，總結(jié)出5項可能會影響用戶付費體驗的影響因素，構(gòu)建在線知識付費意愿影響因素的模型，如圖1所示。

圖1 研究模型框架

3.2.1 感知有用。 在本研究中，感知有用性(perceived uselessness，PU)定義為用戶認(rèn)為使用新技術(shù)將增強或改善績效的程度。而其中，有用性指的是用戶認(rèn)為知識產(chǎn)品能夠提高其知識或技能，從而提高工作績效。有不少研究者證明，移動支付感知有用性正向影響感知價值，而感知價值的提升往往會導(dǎo)致正面影響用戶滿意度和購買意向[13～15]。

因此有理由認(rèn)為，當(dāng)用戶在知識付費平臺的使用過程中，覺得知識產(chǎn)品的有用性較高時，會認(rèn)為知識產(chǎn)品更具有知識性和應(yīng)用性，此時用戶會認(rèn)為該知識產(chǎn)品更具有價值，同時也會更愿意為知識產(chǎn)品付費。所以，我們假設(shè)：

H1：用戶對知識產(chǎn)品的感知有用性顯著正向影響其付費意愿。

3.2.2 感知熱度。 人們在生活工作中進(jìn)行行為決策時，不管是主動還是被動，都或多或少會受到社會的影響。對于本研究討論的在線知識付費平臺的使用來說，感知熱度(Perceived heat，PH)就是來衡量社會影響程度的[15]。文中的社會影響主要是指用戶感受到的周圍環(huán)境及比較重要的人認(rèn)為其應(yīng)當(dāng)付費使用知識問答的程度。其中，周圍環(huán)境的社會影響主要包括網(wǎng)絡(luò)口碑、微博熱搜、廣告等；比較重要的人則主要指的是家人、朋友、同事、同學(xué)、意見領(lǐng)袖等。

通過小組成員討論的經(jīng)歷，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)某個產(chǎn)品網(wǎng)絡(luò)口碑更加積極，或者家人、朋友、同事等身邊比較重要的人都在使用某項產(chǎn)品的時候，我們往往會傾向于花錢購買該產(chǎn)品。因此在本研究中，我們假設(shè)：

H2：用戶對知識產(chǎn)品的感知熱度顯著正向影響其付費意愿。

3.2.3 感知成本。感知成本(Perceived costs，PC)定義為使用在線知識付費平臺的預(yù)期的所有不利結(jié)果[16]。如我們理論部分所述，個體在面對是否使用付費問答社區(qū)知識付費的問題時會進(jìn)行收益成本分析。的確，使用別人的勞動果實可以帶來節(jié)省時間和精力、獲得有價值的信息等諸多好處；但也可能面臨著一些風(fēng)險和成本，如經(jīng)濟(jì)損失、誤導(dǎo)性建議、隱私泄露等。

如果用戶預(yù)期到自己可能受到的所有不利結(jié)果，可能會影響用戶的付費意愿。因此，本研究做出如下假設(shè)：

H3：用戶對知識產(chǎn)品的感知成本顯著負(fù)向影響其付費意愿。

3.2.4 任務(wù)壓力。 社會認(rèn)知認(rèn)為，自我效能感是激發(fā)和控制個體動機(jī)和行為的核心變量。自我效能(Self-efficacy)通常指個體對實施某種行為所感知的能否勝任所需要的個人能力。在面對工作或者學(xué)習(xí)的具體情境的時候，我們往往會衡量個人能力水平與工作要求水平，同時判斷任務(wù)的時間緊急程度。不同類型的任務(wù)給人帶來的壓力程度是不同的，其中工作要求水平較高且時間更為緊急的任務(wù)壓力程度更大。

緩解壓力相關(guān)理論認(rèn)為，理性人在認(rèn)為自己面對的任務(wù)壓力(Task pressure，TP)較大，時間較為緊迫的情況下，會為了減小由情境因素導(dǎo)致的壓力而采取積極的行動措施[17]。筆者將在線知識付費平臺的用戶作為理性人，研究其在不同任務(wù)壓力的情況下，是否會為了緩解壓力而選擇付費知識產(chǎn)品。因此，筆者假設(shè)：

H4：用戶自身的任務(wù)壓力顯著正向影響其付費意愿。

3.2.5 感知風(fēng)險。 感知風(fēng)險( perceived risk，PR) 是阻礙用戶網(wǎng)絡(luò)付費的重要影響因素。將感知風(fēng)險定義為用戶在網(wǎng)絡(luò)交易中對潛在的不確定消極因素的感知。

消費者之所以感知到風(fēng)險是因為他們不能夠預(yù)測到購買行為會導(dǎo)致哪些結(jié)果以及各種結(jié)果出現(xiàn)的概率。在網(wǎng)絡(luò)購物的情況下，有3種主要風(fēng)險：金融風(fēng)險，產(chǎn)品風(fēng)險和信息風(fēng)險，且被證實對消費者行為意向有顯著負(fù)影響。因此，用戶在虛擬社區(qū)進(jìn)行知識付費時，感知到如果在線知識付費平臺無法持續(xù)提供精品知識、產(chǎn)品質(zhì)量不過關(guān)等風(fēng)險，可能會降低對產(chǎn)品價值的感知，所以本文假設(shè)：

H5：用戶對能否從知識產(chǎn)品獲取知識的感知風(fēng)險，顯著負(fù)向影響其付費意愿。

4 研究設(shè)計

4.1 問卷設(shè)計

本研究中數(shù)據(jù)收集主要采用了問卷調(diào)查法。為確保問卷具有科學(xué)性、規(guī)范性和合理性，問卷設(shè)計共分為以下3個部分：①問卷說明，包括調(diào)查者的身份、問卷的匿名性與問卷的用途；②人口特征及在線知識付費平臺的使用與消費概況，包括性別、年齡、受教育程度、常用的知識獲取方式和愿意付費的知識內(nèi)容類型等幾項問題，考慮消費者個人因素對于其付費意愿的影響；③包含6個潛在變量、14個指標(biāo)題項的5級Likert調(diào)研問題。

表1 變量與題項

其中第三部分的調(diào)研問題是為了檢驗上文所提出的在線知識付費意愿影響因素模型以及假設(shè)。本文參考了已有的相關(guān)研究，并結(jié)合在線知識付費平臺用戶進(jìn)行知識付費的現(xiàn)實情境，采用小組討論的方法，根據(jù)本研究的特定研究目標(biāo)進(jìn)行適當(dāng)調(diào)整和改編，設(shè)計開發(fā)出了用于測量潛在變量的五級量表，語言描述較為清晰，文字表達(dá)也無歧義。具體潛在變量和指標(biāo)題項內(nèi)容見表1。

4.2 數(shù)據(jù)收集

在正式調(diào)研之前，本研究首先進(jìn)行了小樣本的預(yù)測試，根據(jù)被調(diào)查者的反饋意見，謹(jǐn)慎地修改了測量題項中含義不明或存在歧義的語句，以確保正式調(diào)查時被調(diào)查者能夠很好地理解并準(zhǔn)確填寫。之后我們借助問卷星網(wǎng)絡(luò)平臺發(fā)布調(diào)查問卷，開展大規(guī)模的正式調(diào)查，通過微信朋友圈、微信群、QQ群等網(wǎng)絡(luò)渠道邀請被調(diào)查者參與，并設(shè)置1/3中獎率的1元人民幣紅包以鼓勵被調(diào)查者積極地填寫問卷。本次調(diào)查共發(fā)放并回收了275份反饋問卷，來源于全國27個省份，經(jīng)檢查問卷全部有效，問卷的有效率為100%。

5 數(shù)據(jù)分析

5.1 描述性統(tǒng)計分析

研究對象的人口統(tǒng)計基本信息如表2所示。從本次調(diào)查的性別結(jié)構(gòu)來看，男性占總樣本的36.36%，女性所占百分比為63.64%，性別占比差別較大；在年齡結(jié)構(gòu)方面，大多數(shù)被調(diào)查者的年齡介于18歲～30歲之間，其中18歲～25歲的占比60.73%，26歲～30歲占比24.36%；通過調(diào)查，受教育程度的分布情況中大專及以下所占比例最低，為6.18%，本科和碩士所占比例最高，分別為46.91%和39.27%，博士及以上占比為7.64%。

根據(jù)問卷調(diào)查的情況，本研究的調(diào)查對象主要為18歲～25歲的本科與碩士人群，雖然男女?dāng)?shù)量差別較大，但對于調(diào)研問題的回應(yīng)并無明顯分化，這樣的樣本分布是相對合理的。

表2 人口統(tǒng)計信息

對被調(diào)查者在線知識付費使用情況相關(guān)問題進(jìn)行描述性統(tǒng)計分析的主要結(jié)果如圖2、圖3所示：調(diào)查對象主導(dǎo)的知識獲取方式為上網(wǎng)瀏覽和搜索，占比98.18%；其次是與他人溝通和討論，占比69.09%；閱讀書籍和雜志占比54.91%，通過電視和廣播占比45.54%，其他方式占比為1.09%。愿意付費的內(nèi)容類型中最受歡迎的是學(xué)習(xí)參考類，占比90.18%；其次是實用信息類，占比57.45%；消遣娛樂類占比為31.27%，資訊新聞類和其他內(nèi)容占比較低，分別為14.91%和1.45%。

被調(diào)查者曾使用過的在線知識付費平臺的統(tǒng)計結(jié)果如圖4、圖5所示，按照受歡迎程度的排序依次為百度文庫(78.18%)、有道(63.27%)、知乎(53.45%)、慕課(47.27%)、喜馬拉雅FM(43.27%)、丁香醫(yī)生(30.91%)、微博問答(26.55%)和得到(20%)等在線知識付費平臺，有74.55%的被調(diào)查者在使用以上在線知識付費平臺時曾購買過付費產(chǎn)品或服務(wù)，25.45%的調(diào)查者則表示從未進(jìn)行過付費。

圖2 被調(diào)查者常用的知識獲取方式

圖3 被調(diào)查者愿意付費的知識內(nèi)容類型

圖4 被調(diào)查者曾經(jīng)使用過的在線知識付費平臺

圖5 被調(diào)查者是否在使用過的在線知識付費平臺進(jìn)行付費

以上調(diào)查結(jié)果反映，樣本群體普遍使用網(wǎng)絡(luò)在線的途徑來獲取知識，并注重圍繞知識內(nèi)容的溝通與交流，在線知識付費平臺由于其便捷性和交互感成為人們獲取知識的優(yōu)先選擇。被調(diào)查者所使用過的知識付費平臺也非常多元，就其特點來看，調(diào)查對象更加看中知識資源的專業(yè)性和全面性，傾向于使用百度文庫、有道、知乎等更加權(quán)威的知識付費平臺，多數(shù)人曾在使用過的知識付費平臺進(jìn)行消費，他們更加愿意為學(xué)習(xí)參考或?qū)嵱眯畔㈩愋偷膬?nèi)容進(jìn)行付費。

5.2 信度與效度分析

5.2.1 信度分析。筆者利用SPSS對問卷進(jìn)行可靠性檢驗分析，分析結(jié)果如表3所示。本問卷各變量的Cronbach’s Alpha值介于0.707～0.858之間(>0.7)，表明本研究的量表具有較好的信度。

表3 測量表的Cronbach’s α系數(shù)值

5.2.2 效度分析。 對樣本進(jìn)行效度檢驗，結(jié)果如表4所示，本問卷的樣本充分性KMO測試系數(shù)為0.784，樣本分布的巴特利球體檢驗卡方值為1 202.628，顯著性為0.000，表明適宜做因子分析。

內(nèi)容效度、收斂效度通常用來衡量測量模型的效度。文中的所有題項均改編自已有文獻(xiàn)，并進(jìn)行了預(yù)調(diào)查，因此，有理由認(rèn)為量表具有較好的內(nèi)容效度。對問卷進(jìn)行驗證性因子分析，AVE(averagevarianceextracted)是抽取的平均方差，一般認(rèn)為AVE大于0.5表明潛變量具有理想的收斂效度。文中的AVE值為0.662，因此本測量模型收斂效度較理想。

表4 測量表的KMO和巴特利特檢驗

5.3 相關(guān)性分析

筆者采用SPSS對問卷數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析，結(jié)果如表5所示。**表示在0.01級別(雙尾)相關(guān)性顯著。文中的自變量為感知有用性、感知熱度、感知成本、任務(wù)壓力、感知風(fēng)險，因變量為付費意愿，從結(jié)果中可以看出，自變量與因變量存在顯著的相關(guān)關(guān)系。

表5 相關(guān)性分析結(jié)果

5.4 多元線性回歸分析

基于上述相關(guān)關(guān)系的結(jié)論，本文構(gòu)建多元線性回歸模型如下：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5

其中：Y代表支付意愿，X1、X2、X3、X4、X5分別代表5個自變量：感知有用性、感知熱度、感知成本、任務(wù)壓力、感知風(fēng)險。β0為常量，β1、β2、β3、β4、β5為相關(guān)系數(shù)。

對模型進(jìn)行回歸分析，以α=0.05顯著性水平作為檢驗標(biāo)準(zhǔn)(即 Sig.值<0.05 )對變量進(jìn)行顯著性檢驗，結(jié)果如表6所示。結(jié)果顯示，各變量通過了顯著性檢驗，說明至少有一個自變量對因變量有顯著影響。

表6 顯著性檢驗結(jié)果

各自變量系數(shù)的回歸結(jié)果如表7所示，從結(jié)果中可以看出，感知成本和感知風(fēng)險對付費意愿的影響是不顯著的，感知有用性、感知熱度、任務(wù)壓力對付費意愿的影響顯著，均為正向影響付費意愿，即感知有用性越高付費意愿越高，感知熱度越高付費意愿越高，任務(wù)壓力越高付費意愿越高，且從系數(shù)大小可以看出感知有用性對付費意愿的影響最大。

表7 回歸結(jié)果

最終模型結(jié)果如下：

Y=0.901+0.416X1+0.123X2+0.143X4

6 結(jié)論與啟示

6.1 研究發(fā)現(xiàn)

本研究根據(jù)感知價值理論檢驗了在線環(huán)境下影響用戶知識付費意愿的因素。感知有用性、感知熱度、任務(wù)壓力被發(fā)現(xiàn)是知識產(chǎn)品付費意愿的關(guān)鍵性因素。這項研究可以總結(jié)出一些有價值的發(fā)現(xiàn)。在顯著影響在線用戶付費意愿的因素中，假設(shè)H1、H2和H4均成立，上述結(jié)果表明感知有用性、感知熱度和用戶任務(wù)壓力對付費意愿有顯著正影響。

①在線用戶的感知有用性值顯著正向影響其付費意愿。這意味著在知識付費情境中，感知有用性是重要的決定因素。如果用戶愿意花費時間、經(jīng)歷、金錢去使用付費知識產(chǎn)品，他們會產(chǎn)生強烈的付費意愿。這項發(fā)現(xiàn)與之前的研究一致。 ②在線用戶的感知熱度值顯著正向影響其付費意愿。在線平臺容易形成平臺型的產(chǎn)品，平臺通過不斷的廣告投入和人際傳播形成口碑，吸引大量用戶注冊使用，并進(jìn)行付費問答。 ③在線用戶的任務(wù)壓力值顯著正向影響其付費意愿。人們身處具體情境時，通常會同時面臨多種不同的任務(wù)，將任務(wù)按照時間緊急程度和重要程度兩個維度進(jìn)行劃分，可以將其劃分到4個象限，分別為重要且緊急的任務(wù)、重要但不緊急的任務(wù)、不重要但是緊急的任務(wù)和不重要且不緊急的任務(wù)。不同類型的任務(wù)對人造成的壓力各不相同，其中重要且緊急任務(wù)給人造成的壓力最大。緩解壓力相關(guān)理論認(rèn)為理性人通常會為減小由情境因素導(dǎo)致的壓力而采取有意識的行動，即任務(wù)越重要、越緊急，理性人所承受的任務(wù)壓力越大，完成任務(wù)的迫切程度越高，對完成任務(wù)的知識需求越急迫，越可能主動采取積極措施。在一些具有任務(wù)壓力的場景中，用戶可以通過此類平臺，花費一定費用，快速獲得答案，提高知識獲取的效率，解決實際問題，此類情景亦能顯著影響用戶付費使用的意愿。

6.2 實踐啟示

本研究對內(nèi)容創(chuàng)作者和在線知識付費平臺運營商具有以下指導(dǎo)意義： ① 感知有用性是影響付費意愿的核心因素。因此，知識付費平臺創(chuàng)作者應(yīng)注意到用戶的個體差異，站在用戶的角度思考，為用戶尋找真正有用的知識產(chǎn)品，這意味著運營商要貼合用戶情景、了解用戶需求、探求知識產(chǎn)品價值、完善產(chǎn)品契合度，從實用性角度出發(fā)調(diào)研用戶，為用戶提供更多有用的知識付費產(chǎn)品，讓用戶獲得實在的利益。 ②任務(wù)壓力也會對付費信息行為產(chǎn)生影響，平臺可以對某些專業(yè)任務(wù)模塊進(jìn)行細(xì)致業(yè)務(wù)劃分，比如升職、求學(xué)及學(xué)業(yè)緊急任務(wù)下的知識需求等，隨著人們學(xué)習(xí)和工作的壓力逐漸增大，任務(wù)壓力所帶來的知識付費意愿就越來越大，平臺可以利用好任務(wù)壓力這一顯著影響因素，有針對性地提供相應(yīng)任務(wù)下用戶所需要的知識付費內(nèi)容，從而有利于平臺經(jīng)營增長。 ③注重口碑宣傳，增強平臺影響力，建立與用戶的長期信任。平臺應(yīng)注重宣傳推廣，增強在社交平臺中的口碑宣傳，可通過明星、大V或社交入口等形式引流，但要想辦法留住因好奇而來的廣大用戶，將用戶規(guī)模做大，建立與用戶的長期信任，產(chǎn)生平臺的網(wǎng)絡(luò)和規(guī)模效應(yīng)。