跨越采納漏斗：前期間斷、用戶學(xué)習(xí)與持續(xù)使用

○ 董曉松 霍依凡 趙 星

引言

促進(jìn)用戶采納與加速新產(chǎn)品擴(kuò)散是企業(yè)降低用戶流失率和保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)的重要手段。[1]在數(shù)字平臺(tái)中，出于隱私保護(hù)和金融安全需要設(shè)置多個(gè)信息確認(rèn)環(huán)節(jié)，使得用戶采納變成一個(gè)復(fù)雜的多階段操作過(guò)程。而多階段操作既是數(shù)字新產(chǎn)品采納的一個(gè)重要特性，又是用戶流失的重要前因。[2]同時(shí)，在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，用戶在多產(chǎn)品、多品牌、多渠道間頻繁轉(zhuǎn)換、不斷更新，表現(xiàn)出更為顯著的轉(zhuǎn)換性、短暫性等流體消費(fèi)（LiquidConsumption）特征。[3]因此，數(shù)字平臺(tái)類企業(yè)不但希望用戶快速采納，而且更加希望用戶持續(xù)使用。

用戶采納問(wèn)題一直是營(yíng)銷學(xué)的研究熱點(diǎn)。Andrews等、[4]楊水清等、[5]鄧朝華等、[6]Turel等[7]將移動(dòng)技術(shù)和電子商務(wù)的采納結(jié)果歸結(jié)為采納意愿的高低，指出感知有用性、界面設(shè)計(jì)、主觀規(guī)范、感知社會(huì)影響力、感知行為控制、技術(shù)與任務(wù)的匹配等是移動(dòng)技術(shù)和平臺(tái)采納的重要影響因素。但是，Honka等[8]的研究認(rèn)為采納不是一次性形成的意愿，而是一個(gè)包括意識(shí)、考慮、決策等的多階段思維過(guò)程。進(jìn)一步，Tsai[9]發(fā)現(xiàn)采納還是一個(gè)涉及嘗新、學(xué)習(xí)和重復(fù)等的多階段行為過(guò)程，多種內(nèi)外部因素在不同階段分別發(fā)揮作用。Donmez等[10]則直接利用網(wǎng)站數(shù)據(jù)觀察到這種多階段決策與行動(dòng)的現(xiàn)象，發(fā)現(xiàn)在線注冊(cè)后僅有40% 的用戶會(huì)登錄，29% 的用戶會(huì)購(gòu)買，13.6% 的用戶會(huì)持續(xù)使用該平臺(tái)。可見，采納不僅是一個(gè)多階段過(guò)程，而且在此過(guò)程中用戶還將不斷流失，由于其形狀類似漏斗（如圖1所示），所以被稱為采納漏斗（AdoptionFunnel）。[11]

Bechte[12]于20世紀(jì)80年代初針對(duì)生產(chǎn)系統(tǒng)中的計(jì)劃與控制提出漏斗模型，此后學(xué)者將漏斗模型應(yīng)用于物流學(xué)、管理學(xué)等不同領(lǐng)域，形成一系列漏斗模型。如Wang[13]以模擬技術(shù)構(gòu)建創(chuàng)新漏斗，通過(guò)降低經(jīng)過(guò)漏斗各階段的風(fēng)險(xiǎn)，使研發(fā)項(xiàng)目利益最大化。韓文民等[14]從物資管理角度指出降低漏斗模型中物流時(shí)間、加快運(yùn)輸速度，可以創(chuàng)造產(chǎn)品的空間效益。在營(yíng)銷學(xué)方面，Hoban等[15]基于二元Logit 模型分析了因在線廣告而形成的用戶購(gòu)買漏斗，通過(guò)計(jì)算廣告在各階段的邊際效應(yīng)和彈性，發(fā)現(xiàn)在不同購(gòu)買階段展示在線廣告的漏斗效應(yīng)。蔡淑琴等[16]從客戶關(guān)系管理出發(fā)，認(rèn)為銷售漏斗是一個(gè)涉及價(jià)值評(píng)估、用戶劃分及用戶維系的動(dòng)態(tài)系統(tǒng)模型，運(yùn)用銷售漏斗模型原理可以幫助企業(yè)識(shí)別和維系大客戶。在數(shù)字商業(yè)時(shí)代，隨著數(shù)字產(chǎn)品的操作變得復(fù)雜、替代更加多樣，以及消費(fèi)者時(shí)間成本提升、耐心下降，[17]企業(yè)更為關(guān)注用戶如何快速通過(guò)采納漏斗遏制數(shù)字產(chǎn)品的用戶流失。

圖1 用戶多階段采納漏斗過(guò)程

因此，本研究基于采納漏斗模型，利用API 接口方式跟蹤采集中國(guó)電信翼支付平臺(tái)14351 位用戶的行為數(shù)據(jù)，實(shí)證分析影響用戶采納的間斷因素。具體而言：第一，應(yīng)用采納漏斗理論，以前期間斷闡釋后期采納，為移動(dòng)支付采納研究提供新的視角。研究不僅分析了影響持續(xù)使用的間斷負(fù)向因素，而且發(fā)現(xiàn)了不同間斷對(duì)用戶采納作用大小的差異。第二，將用戶采納區(qū)分為用戶前期注冊(cè)操作階段、中期采用學(xué)習(xí)階段及最終持續(xù)使用階段，并將采納頻次作為持續(xù)使用的延伸研究指標(biāo)，從而得以從整體闡釋用戶逐階漸進(jìn)的行為忠誠(chéng)機(jī)理。第三，同時(shí)探討用戶學(xué)習(xí)對(duì)用戶采納的正向因素，著重研究用戶學(xué)習(xí)對(duì)間斷負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用，發(fā)現(xiàn)不同類型的學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用存在差異，為企業(yè)激發(fā)用戶行為忠誠(chéng)提供更豐富的解決方案。第四，以宕機(jī)時(shí)間作為采納間斷的工具變量，既幫助本研究得到更為可信的結(jié)論，也為后續(xù)研究提供了新工具方法。

一、文獻(xiàn)回顧與研究假設(shè)

1.用戶采納的階段和間斷

（1）用戶采納的階段

用戶采納并非一蹴而就，而是一個(gè)連續(xù)多階段的過(guò)程。多階段用戶采納的研究涉及信息系統(tǒng)、營(yíng)銷學(xué)、管理學(xué)與心理學(xué)等領(lǐng)域。Park等[18]依據(jù)技術(shù)接受模型（TAM）和計(jì)劃行為理論（TPB）等提出電子支付用戶采納行為模型，并將用戶的技術(shù)采納界定為使用意愿與實(shí)際使用兩個(gè)階段。Cheung等[19]在總結(jié)大量在線消費(fèi)者行為文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，將意圖（Intention）、采用（Adoption）、繼續(xù)（Continuance）三個(gè)階段聯(lián)系起來(lái)建立一個(gè)整合的在線用戶采納行為模型。劉枚蓮等[20]則從消費(fèi)者短期粘性和長(zhǎng)期粘性的形成機(jī)理出發(fā)，將消費(fèi)者購(gòu)買及消費(fèi)體驗(yàn)過(guò)程區(qū)分為初次體驗(yàn)與多次體驗(yàn)兩個(gè)階段。利用網(wǎng)上銀行平臺(tái)數(shù)據(jù)，Lambrecht等[21]將用戶采用銀行服務(wù)技術(shù)的行為分為試用（Trial）和繼續(xù)使用（ContinueUsage）。通過(guò)對(duì)用戶采納行為文獻(xiàn)的回顧，說(shuō)明用戶采納具有多階段性，是一個(gè)包括初次采用行為和初次采用后行為，即持續(xù)使用和擴(kuò)散的動(dòng)態(tài)過(guò)程。

初次采用不是采納行為的終結(jié)，而是發(fā)揮了承前啟后的重要橋梁作用。對(duì)于前期注冊(cè)操作階段，王偉軍等[22]通過(guò)研究表明數(shù)字平臺(tái)的注冊(cè)友好性是影響用戶初次采用的重要因素，并指出平臺(tái)操作中斷增加移動(dòng)支付環(huán)境的不確定性，從而減少用戶初次采用。Abdollahzadeh等[23]認(rèn)為減少用戶停頓時(shí)間可以有效提升移動(dòng)支付平臺(tái)的運(yùn)行效率，從而增加用戶的初次采用意愿。對(duì)于后期持續(xù)使用階段，Jiang等[24]明確指出初次采用僅僅說(shuō)明用戶接受新技術(shù)，并不代表用戶未來(lái)會(huì)持續(xù)使用新技術(shù)，多種因素可能導(dǎo)致初次采用者成為“僵尸用戶”。Schwarz[25]發(fā)現(xiàn)移動(dòng)平臺(tái)復(fù)雜度較大會(huì)使用戶采用后的感知質(zhì)量下降，最終影響未來(lái)重復(fù)使用的意愿。此外，Bahrick[26]從心理學(xué)角度指出用戶選擇初次采用后會(huì)經(jīng)過(guò)一個(gè)反復(fù)記憶和學(xué)習(xí)的過(guò)程，如果在此階段缺少重復(fù)的學(xué)習(xí)，會(huì)增加用戶的重復(fù)使用成本，從而降低用戶持續(xù)使用的概率。

（2）用戶采納的間斷

采納漏斗的核心問(wèn)題是采納間斷，采納過(guò)程中間斷廣泛存在。[27]對(duì)于間斷形成機(jī)理，Rogers等[28]從創(chuàng)新擴(kuò)散理論出發(fā)，提出認(rèn)知、說(shuō)服、決定、使用和確認(rèn)五個(gè)階段構(gòu)成消費(fèi)者購(gòu)買行為的全過(guò)程，為間斷的形成提供理論基礎(chǔ)與劃分框架。Magdalena、[29]Oliver[30]從社會(huì)心理學(xué)和組織行為視角解釋間斷的形成，指出用戶通過(guò)購(gòu)買前的期望和購(gòu)買后的感知效用的差值決定是否再次采納。Wu等[31]則從功能角度對(duì)間斷的形成進(jìn)行闡釋，指出產(chǎn)品功能越多越容易導(dǎo)致用戶抱怨、不滿意，即用戶的功能疲勞感導(dǎo)致了間斷的產(chǎn)生。

間斷既是多階段采納的結(jié)果，又是影響用戶采納的重要前因?，F(xiàn)有研究認(rèn)為間斷可分為三類。第一類間斷是指非持續(xù)使用和降低使用頻率。如McFarlane[32]認(rèn)為間斷是對(duì)一個(gè)過(guò)程或人類活動(dòng)的改變和干擾，它延遲或阻礙了用戶的采納進(jìn)程。Birsen等[33]直接將間斷定義為用戶的非持續(xù)使用行為，并指出不同的間斷階段會(huì)對(duì)用戶使用意愿產(chǎn)生不同的影響。第二類間斷是指停止使用或轉(zhuǎn)移平臺(tái)。如Shaikh等[34]通過(guò)對(duì)用戶采納“網(wǎng)上銀行”數(shù)據(jù)的分析，指出間斷通過(guò)改變用戶的信息加工方式進(jìn)而影響他們選擇平臺(tái)服務(wù)的決策。張成虎等[35]將間斷視為一種多重任務(wù)處理，并認(rèn)為間斷的存在引發(fā)消費(fèi)者向其他商家轉(zhuǎn)移。Guo等[36]則將間斷界定為因外界事物引發(fā)的當(dāng)前任務(wù)強(qiáng)制性中斷?？梢?，相關(guān)研究并沒有將上述兩類間斷視為影響采納的前因，而是作為采納的一種結(jié)果。但是，本研究更關(guān)心的是作為持續(xù)使用前因的間斷，即由短暫中斷構(gòu)成的第三類間斷。Jett等[37]的研究指出間斷是在完整采納過(guò)程中插入的延遲，即一種短暫中斷。Jhang等[38]進(jìn)一步認(rèn)為用戶可以接受臨近目標(biāo)時(shí)產(chǎn)生的短暫中斷，因?yàn)榻咏瓿赡繕?biāo)增加用戶的吸引力，削弱了短暫中斷的負(fù)面影響。Katidioti等[39]認(rèn)為在一次完整的消費(fèi)過(guò)程中，短暫中斷對(duì)用戶決策的影響表現(xiàn)為用戶被動(dòng)改變現(xiàn)有狀態(tài)。本文的研究目的是觀察間斷對(duì)采納的影響，因此，沿襲第三類間斷的思路，將用戶在采用移動(dòng)支付平臺(tái)服務(wù)前的短暫中斷稱為間斷，即前期間斷。

2.用戶采納的學(xué)習(xí)

學(xué)習(xí)是一個(gè)重要概念，認(rèn)知心理學(xué)家將學(xué)習(xí)視為一個(gè)信息加工和存儲(chǔ)的過(guò)程。[40]從管理學(xué)角度，用戶學(xué)習(xí)的目的是獲得購(gòu)買和消費(fèi)的知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，它在新產(chǎn)品的采用和擴(kuò)散中發(fā)揮重要作用。Hu等[41]通過(guò)研究每日交易網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)用戶在點(diǎn)擊階段點(diǎn)擊的概率隨時(shí)間推移下降，在購(gòu)買階段購(gòu)買的概率隨時(shí)間推移而增加，而實(shí)現(xiàn)兩階段之間的轉(zhuǎn)變?cè)蚴怯脩舻乃阉鲗W(xué)習(xí)，即學(xué)習(xí)可以使用戶不斷積累知識(shí)，從而有效促進(jìn)用戶采納。邢志斌等[42]進(jìn)一步指出，在網(wǎng)絡(luò)購(gòu)物環(huán)境下，不同的學(xué)習(xí)方式對(duì)決策、行為的影響效果有區(qū)別。Merlo等[43]則通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較“看中學(xué)”和“干中學(xué)”兩種學(xué)習(xí)方式的效果，發(fā)現(xiàn)兩種學(xué)習(xí)方式對(duì)用戶的決策質(zhì)量有不同程度的影響。觀察學(xué)習(xí)理論和體驗(yàn)學(xué)習(xí)理論可以有效闡釋上述兩種學(xué)習(xí)方式，其中觀察學(xué)習(xí)是指通過(guò)觀察他人的行為而形成行為的過(guò)程，體驗(yàn)學(xué)習(xí)強(qiáng)調(diào)個(gè)體通過(guò)實(shí)踐獲取知識(shí)、技能和態(tài)度的學(xué)習(xí)方式。[44]較少有學(xué)者將間斷和學(xué)習(xí)聯(lián)系起來(lái)研究對(duì)用戶采納的影響，本文不僅發(fā)掘了間斷影響用戶采納的機(jī)理，而且找到抑制間斷負(fù)向影響的學(xué)習(xí)變量。

3.間斷、學(xué)習(xí)與移動(dòng)支付采納

（1）前期間斷與移動(dòng)支付采納

學(xué)者們從技術(shù)采納、在線時(shí)間、感知風(fēng)險(xiǎn)及熟悉度等角度探討前期間斷對(duì)用戶采納的影響。Kupor等[45]指出技術(shù)采用過(guò)程的多階段性創(chuàng)造了采納間斷，進(jìn)而降低了用戶持續(xù)使用的意愿。Hitt等[46]也指出技術(shù)采用過(guò)程中早期間斷對(duì)后期持續(xù)使用具有顯著負(fù)面影響。何長(zhǎng)征等[47]則認(rèn)為在線累計(jì)時(shí)間少的情境下，用戶使用經(jīng)驗(yàn)會(huì)較少，從而用戶采納行為也較少發(fā)生。Wright等[48]從跨時(shí)間選擇理論指出采納過(guò)程中的間斷將影響不同類型感知的重要性，認(rèn)為當(dāng)間斷時(shí)間持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)會(huì)對(duì)用戶持續(xù)使用產(chǎn)生顯著影響。于輝等[49]從間斷風(fēng)險(xiǎn)的角度指出平臺(tái)系統(tǒng)造成的間斷對(duì)在線消費(fèi)有著重大影響，間斷會(huì)降低企業(yè)銷售的整體效率。此外，Kim等[50]指出在一個(gè)特定的過(guò)程中，間斷會(huì)使用戶忘記積累的知識(shí)，如用戶需要記住瀏覽的銀行網(wǎng)站、功能、登錄細(xì)節(jié)和密碼等，減緩采納的進(jìn)程，從而降低用戶的持續(xù)使用意愿。Venkatesh等[51]的研究進(jìn)一步指出服務(wù)間斷對(duì)新產(chǎn)品采納意圖和使用的影響，并發(fā)現(xiàn)間斷導(dǎo)致消費(fèi)者對(duì)平臺(tái)服務(wù)的不熟悉，這會(huì)降低用戶控制感、自我效能及決策信心，從而削弱用戶采納意圖和行為。綜上，提出如下假設(shè)：

H1a：前期間斷降低用戶初次采用移動(dòng)支付平臺(tái)的概率

H1b：前期間斷降低用戶在初次采用后持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)的概率

H1c：前期間斷降低用戶在初次采用后持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)的頻次

（2）用戶學(xué)習(xí)與移動(dòng)支付采納

觀察學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于消費(fèi)者從眾行為的研究。Geng等[52]通過(guò)光點(diǎn)移動(dòng)試驗(yàn)指出人們往往將通過(guò)觀察他人行為獲取的信息作為決策依據(jù)。但是，消費(fèi)者受他人信息的影響并不代表他們是盲目的，這恰恰是用戶在有限信息的前提下對(duì)實(shí)際情況做出判斷的一種有效方式，并且根據(jù)羊群理論，群體規(guī)模越大或贊成某觀點(diǎn)的人越多，對(duì)用戶的影響力越強(qiáng)。[53]如Kim等[54]指出消費(fèi)者通過(guò)觀察航空事故發(fā)生率的高低來(lái)判斷其產(chǎn)品和服務(wù)的安全性，并普遍認(rèn)同高失事率的航班信息會(huì)降低用戶的采納意愿。在數(shù)字商業(yè)環(huán)境下，用戶可以通過(guò)觀察他人的數(shù)字消費(fèi)行為做出決策。[55]蓋建華等[56]認(rèn)為消費(fèi)者關(guān)于產(chǎn)品信息的搜索、評(píng)論的感知等構(gòu)成了消費(fèi)者的觀察學(xué)習(xí)過(guò)程，用戶通過(guò)模仿、學(xué)習(xí)成功經(jīng)驗(yàn)實(shí)現(xiàn)對(duì)在線平臺(tái)服務(wù)的采納。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H2a：觀察學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷與用戶初次采用的關(guān)系，即隨著用戶觀察學(xué)習(xí)越頻繁，前期間斷對(duì)用戶初次采用移動(dòng)支付平臺(tái)的負(fù)向影響將會(huì)被減弱

H2b：觀察學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷與用戶持續(xù)使用概率的關(guān)系，即用戶觀察學(xué)習(xí)越頻繁，前期間斷對(duì)用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)的負(fù)向影響將會(huì)被減弱

H2c：觀察學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷與用戶持續(xù)使用頻次的關(guān)系，即用戶觀察學(xué)習(xí)越頻繁，前期間斷對(duì)用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)頻次的負(fù)向影響將會(huì)被減弱

體驗(yàn)學(xué)習(xí)可以提升用戶技能，降低使用成本。Qu等[57]的研究指出多數(shù)產(chǎn)品的學(xué)習(xí)都要經(jīng)歷一個(gè)體驗(yàn)過(guò)程，并表明借由多種方式提升體驗(yàn)學(xué)習(xí)頻次，可以有效提升用戶采納的概率。Schwarz[58]認(rèn)為在用戶采納過(guò)程中，間斷使用戶缺乏進(jìn)行持續(xù)使用的完整經(jīng)驗(yàn)，而頻繁體驗(yàn)學(xué)習(xí)可以有效促進(jìn)用戶技能，從而增強(qiáng)持續(xù)使用。另一方面，體驗(yàn)學(xué)習(xí)可以提升用戶對(duì)產(chǎn)品的信任。黃沛等[59]的研究指出在線環(huán)境下，企業(yè)如果能為消費(fèi)者提供與其知識(shí)和經(jīng)歷相匹配的信息，會(huì)增加消費(fèi)者對(duì)企業(yè)的信任，減少間斷的發(fā)生，從而提升用戶對(duì)支付產(chǎn)品的采納。Johnson等[60]認(rèn)為用戶只有在完成初次交易后才得以完整把握新產(chǎn)品，實(shí)現(xiàn)體驗(yàn)學(xué)習(xí)，因此他們將采納學(xué)習(xí)的衡量指標(biāo)設(shè)置為初次采用后用戶的登錄頻次。據(jù)此，本文提出以下假設(shè)：

H3a：體驗(yàn)學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷與用戶持續(xù)使用的關(guān)系，即用戶體驗(yàn)學(xué)習(xí)越頻繁，前期間斷對(duì)用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)的負(fù)向影響將會(huì)被減弱

H3b：體驗(yàn)學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷與用戶持續(xù)使用頻次的關(guān)系，即用戶體驗(yàn)學(xué)習(xí)越頻繁，前期間斷對(duì)用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)頻次的負(fù)向影響將會(huì)被減弱

圖2 移動(dòng)支付用戶采納研究框架

基于上述假設(shè)，本文對(duì)初次采用和持續(xù)使用兩個(gè)目標(biāo)構(gòu)建了研究框架（如圖2所示）。

二、樣本選擇與研究設(shè)計(jì)

1.研究樣本與數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取翼支付平臺(tái)2017年1月至2018年9月的用戶交易量及用戶背景信息作為研究的總樣本，樣本周期為21 個(gè)月。初始樣本總共包含14351 位用戶的數(shù)據(jù)，篩選并剔除掉數(shù)據(jù)缺失的樣本、注冊(cè)與登錄時(shí)間順序不一致的樣本、用戶初次采用及持續(xù)使用全過(guò)程的樣本。最終有效樣本為12369 位用戶，這些用戶在這期間內(nèi)注冊(cè)翼支付APP，并在樣本周期內(nèi)至少進(jìn)行了一次交易。樣本數(shù)據(jù)包括用戶屬性信息，如年齡、性別、收入、所在地區(qū)、注冊(cè)渠道及選擇的運(yùn)營(yíng)商等。根據(jù)前人研究及每位用戶采納平臺(tái)行為數(shù)據(jù)信息，包括用戶在移動(dòng)支付平臺(tái)的注冊(cè)日期、輸入身份信息的時(shí)間、綁定銀行卡的時(shí)間、登錄次數(shù)、初次交易時(shí)間、持續(xù)交易時(shí)間及交易量界定用戶采納全過(guò)程（如圖3所示）。

圖3 移動(dòng)支付用戶采納過(guò)程

2.變量構(gòu)建

基于API接口方式采集的原始數(shù)據(jù)集，本文構(gòu)建了研究中的被解釋變量和解釋變量。使用的面板數(shù)據(jù)中，i 代表每一位平臺(tái)用戶，t 代表時(shí)間，主要研究平臺(tái)用戶i 在時(shí)間t 下的間斷水平對(duì)用戶采納的影響。研究主要有三類變量，被解釋變量是用戶采納，解釋變量是前期間斷與用戶學(xué)習(xí)，控制變量是與平臺(tái)用戶相關(guān)的可能影響到用戶采納的其他變量。

（1）被解釋變量

用戶采納是主要的被解釋變量，依據(jù)前人的研究和平臺(tái)數(shù)據(jù)特征，本文將用戶采納區(qū)分為初次采用和持續(xù)使用，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)更關(guān)注獲得持續(xù)使用的用戶，進(jìn)一步將持續(xù)使用區(qū)分為概率與頻次兩個(gè)遞進(jìn)的維度。①初次采用i,t：如果用戶i 在時(shí)間t 采用移動(dòng)支付平臺(tái)進(jìn)行第一次交易，變量取值為1，否則取值為0。②持續(xù)使用i,t：如果用戶i 三個(gè)月內(nèi)兩次以上使用移動(dòng)支付平臺(tái)，用戶持續(xù)使用的概率越高，取值為1，否則取值為0。③采納頻次i,t：用戶i 在時(shí)間t 借助移動(dòng)支付工具以一定的頻次進(jìn)行持續(xù)使用和交易，本研究最終指向企業(yè)更關(guān)注的用戶采納頻次問(wèn)題。

（2）核心變量

本文的主要解釋變量是前期間斷和用戶學(xué)習(xí)兩類，其中前期間斷涉及三個(gè)間斷劃分，由于間斷數(shù)據(jù)的整體時(shí)間跨度較短，我們以月作為時(shí)間區(qū)間的劃分：①間斷1i,t：用戶i 在時(shí)間t 注冊(cè)登錄后開通賬戶（錄入身份證信息）前的第一個(gè)間斷。②間斷2i,t：用戶i 在時(shí)間t 開通賬戶后錄入銀行卡信息之前的第二個(gè)間斷。③間斷3i,t：用戶i 在時(shí)間t 錄入身份信息后初次采用前的最后一個(gè)間斷。用戶學(xué)習(xí)則可區(qū)分為兩種學(xué)習(xí)方式：①觀察學(xué)習(xí)i,t：根據(jù)羊群理論，本文以用戶i 于時(shí)間t 所在地級(jí)市采用翼支付方式的商家數(shù)量作為觀察指標(biāo)；②體驗(yàn)學(xué)習(xí)i,t：本文以用戶i 在時(shí)間t 的登錄次數(shù)作為衡量指標(biāo)。

（3）控制變量

表1 變量定義

為了控制其他可能影響平臺(tái)用戶進(jìn)行采納的因素，本文將其納入分析并用Zi 表示控制變量向量：①年齡i,t：用戶i 在時(shí)間t 時(shí)的年齡，已有年齡數(shù)據(jù)分布在17-87 歲、②性別i,t，用戶i 在時(shí)間t 的男性賦值為1，女性賦值為0。③收入i,t：?jiǎn)柧碚{(diào)查中將家庭可支配年收入分成五級(jí)，對(duì)每一級(jí)用戶i 在時(shí)間t 的年收入取平均值，20 萬(wàn)元以下取值為10，20-50 萬(wàn)元取值35，50-100 萬(wàn)元取值75，100-500 萬(wàn)元取值300，500 萬(wàn)元以上取值500。④注冊(cè)渠道i,t是用戶i 在時(shí)間t 通過(guò)何種渠道完成注冊(cè)，其中選擇手機(jī)客戶端注冊(cè)的用戶取值為1，非手機(jī)客戶端注冊(cè)的用戶取值為0。⑤運(yùn)營(yíng)商i,t：用戶i 在時(shí)間t 選擇的三大運(yùn)營(yíng)商，其中電信取值為1，非電信取值為0。⑥感知利得i,t：感知利得包括物態(tài)因素、服務(wù)因素及與產(chǎn)品使用相關(guān)的技術(shù)支持等質(zhì)量要素。本文選擇用戶i在時(shí)間t 每次支付時(shí)使用的優(yōu)惠券金額合計(jì)的平均值作為衡量指標(biāo)。⑦省份和月份：作為排除干擾的手段，在間斷發(fā)生的模型中設(shè)置空間固定效應(yīng)與時(shí)間固定效應(yīng)項(xiàng)，以控制可能的月份或特定狀態(tài)的因素。具體變量定義見表1。

3.模型建立

根據(jù)被解釋變量數(shù)據(jù)特征的不同，采用Probit 估計(jì)方法對(duì)用戶初次采用和持續(xù)使用進(jìn)行回歸，采用OLS估計(jì)方法對(duì)用戶的采納頻次進(jìn)行回歸。

研究1：為了驗(yàn)證前期間斷對(duì)用戶初次采用的負(fù)向影響及觀察學(xué)習(xí)對(duì)負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用，我們構(gòu)建模型（1）以檢驗(yàn)假設(shè)1a、假設(shè)1b 和假設(shè)1c：

研究2：為了驗(yàn)證前期間斷對(duì)用戶持續(xù)使用的負(fù)向影響及用戶學(xué)習(xí)對(duì)負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用，我們構(gòu)建模型（2）以檢驗(yàn)假設(shè)2a、假設(shè)2b、假設(shè)2c，構(gòu)建模型（3）以檢驗(yàn)假設(shè)3a 和假設(shè)3b：

以上模型中，OLi,t×Int_1i,t是觀察學(xué)習(xí)與間斷1 的交互項(xiàng)，OLi,t×Int_2i,t是觀察學(xué)習(xí)與間斷2 的交互項(xiàng)，OLi,t×Int_3i,t是觀察學(xué)習(xí)與間斷3 的交互項(xiàng)。ELi,t×Int_1i,t是體驗(yàn)學(xué)習(xí)與間斷1 的交互項(xiàng)，ELi,t×Int_2i,t是體驗(yàn)學(xué)習(xí)與間斷2 的交互項(xiàng)，ELi,t×Int_3i,t是體驗(yàn)學(xué)習(xí)與間斷3 的交互項(xiàng)。Zi是與平臺(tái)用戶相關(guān)的可能影響到用戶采納的控制變量，Probit（.）為條件概率，F(xiàn)（.）為累積分布函數(shù)，εi、ξi、ηi分別為三個(gè)模型的隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

三、實(shí)證結(jié)果與檢驗(yàn)分析

1.描述性統(tǒng)計(jì)分析

本文對(duì)每位平臺(tái)用戶i 時(shí)間t 的行為數(shù)據(jù)特征進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)，所有數(shù)據(jù)均截止于數(shù)據(jù)收集時(shí)間，結(jié)果如表2所示。用戶初次采用時(shí)，間斷1 的均值明顯大于間斷2，且間斷2 的時(shí)間間隔更集中。模型2 和模型3 中可以觀察到同樣的結(jié)果，說(shuō)明了心理時(shí)間距離因素對(duì)用戶進(jìn)行網(wǎng)上注冊(cè)、錄入信息的過(guò)程的影響是連貫的，但隨著決策階段進(jìn)行首次交易的臨近，用戶做出選擇的猶豫期反而會(huì)增加，體現(xiàn)在間斷3 均值和標(biāo)準(zhǔn)差值提高。此外，用戶初次采用與間斷1、間斷2 的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.009、-0.012，在1% 水平上顯著負(fù)相關(guān)，初步驗(yàn)證了H1a 的合理性。

表2 研究1主要變量描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)

進(jìn)一步篩選平臺(tái)用戶行為數(shù)據(jù)后，對(duì)模型2 和模型3 的主要變量進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)性分析，結(jié)果如表3所示。間斷1、間斷2、間斷3 與用戶持續(xù)使用的概率和頻次的相關(guān)性系數(shù)分別為-0.097、-0.033、-0.214及-0.026、-0.063、-0.082，在1% 水平上顯著負(fù)相關(guān)，說(shuō)明前期間斷的時(shí)間越短，用戶越可能選擇持續(xù)使用和以一定的頻次進(jìn)行采用，為H1b、H1c 提供了初步證明。體驗(yàn)學(xué)習(xí)的相關(guān)性系數(shù)有正有負(fù)，表現(xiàn)出與假設(shè)相左的結(jié)果，有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。觀察學(xué)習(xí)的相關(guān)性系數(shù)在持續(xù)使用的概率和頻次中分別為0.040、0.053，在1% 的水平上具有顯著正向影響，初步驗(yàn)證了H3a 和H3b 的合理性。

表3 研究2主要變量描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)系數(shù)

平臺(tái)用戶初次采用、持續(xù)使用的概率和頻次與間斷1 的相關(guān)性表達(dá)如圖4所示。根據(jù)對(duì)相關(guān)性的判斷，前期間斷較小的用戶傾向于采納，表現(xiàn)在散點(diǎn)圖中的點(diǎn)集中在散點(diǎn)圖的左上方。相反，前期間斷較大的用戶傾向于不采納，因此，點(diǎn)集中在散點(diǎn)圖的右下方。在采納頻次的散點(diǎn)圖中，各點(diǎn)連線的大致分布趨勢(shì)是一條斜率為負(fù)的直線，可以發(fā)現(xiàn)，前期間斷與采納頻次之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。對(duì)于間斷2、間斷3 與初次采用、持續(xù)使用的概率和頻次之間存在類似的結(jié)論（如圖5 和圖6所示）。

圖4 初次采用、持續(xù)使用的概率和頻次與間斷1的位置關(guān)系

2.回歸結(jié)果分析

（1）研究1：初次采用的影響因素

本研究使用Probit 方法估計(jì)回歸模型，檢驗(yàn)前期間斷對(duì)用戶初次采用的負(fù)向影響及觀察學(xué)習(xí)對(duì)負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用，表4 展示了相關(guān)的回歸結(jié)果。結(jié)果（a）考慮間斷1 和間斷2，結(jié)果（b）考慮間斷1、間斷2 和觀察學(xué)習(xí)，結(jié)果（c）考慮間斷1、間斷2 及其與觀察學(xué)習(xí)的交互項(xiàng)。此外，不同于 OLS 回歸模型，Probit 模型的系數(shù)不能反映解釋變量一個(gè)單位變化所導(dǎo)致的被解釋變量變化的概率，因此除了回歸系數(shù)，本文還同時(shí)報(bào)告了變量的邊際效應(yīng)，以反映解釋變量對(duì)用戶是否選擇初次采用移動(dòng)支付概率的影響。所有模型均采用異方差穩(wěn)健的標(biāo)準(zhǔn)誤。

圖5 初次采用、持續(xù)使用的概率和頻次與間斷2的位置關(guān)系

從總體上看，模型的擬合優(yōu)度較好。解釋變量系數(shù)符號(hào)與預(yù)測(cè)相符且擬合值的顯著性較高。隨著控制變量的不斷增加，各系數(shù)值變化較為平穩(wěn)，沒有大幅波動(dòng)，符號(hào)也沒有發(fā)生反轉(zhuǎn)，顯著性基本保持不變。這說(shuō)明模型1 能基本反映前期間斷、觀察學(xué)習(xí)對(duì)用戶初次采用的影響狀況。

圖6 持續(xù)使用的概率和頻次與間斷3的位置關(guān)系

表4 初次采用的影響因素分析

結(jié)果（c）為完整模型的回歸結(jié)果，我們以此來(lái)說(shuō)明各變量之間的影響關(guān)系。間斷1 和間斷2 的系數(shù)分別為-0.232（p ＜0.05）、-0.205（p ＜0.01），說(shuō)明間斷1 和間斷2 對(duì)用戶初次采用有顯著的負(fù)效應(yīng)，即間斷時(shí)間越短，用戶越會(huì)選擇進(jìn)行交易，實(shí)現(xiàn)初次采用。其邊際效應(yīng)分別為-0.010（p＜0.01）、-0.009（p＜0.01），說(shuō)明間斷1、間斷2 每減少一單位時(shí)間，用戶初次采用移動(dòng)支付的概率分別提高1%、0.9%。該結(jié)論符合一般經(jīng)驗(yàn)事實(shí)，因?yàn)殚g斷的時(shí)間越長(zhǎng)，由于采納漏斗原理的存在，用戶間斷了初始注冊(cè)后的采用過(guò)程，可能不記得服務(wù)的特性、好處或者步驟，進(jìn)行交易的可能性也隨之大大降低，以上結(jié)論與H1a 一致。觀察學(xué)習(xí)交叉項(xiàng)的系數(shù)分別為0.545（p ＜0.01）、0.423（p ＜0.01），在結(jié)果（a）和（b）中，間斷1 和間斷2 的系數(shù)均為負(fù)值，與觀察學(xué)習(xí)變量交叉后的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明觀察學(xué)習(xí)可以調(diào)節(jié)前期間斷用戶初次采用的負(fù)向影響，該結(jié)論與H2a 相符合。圖7 提供了間斷1、間斷2 與觀察學(xué)習(xí)之間相互作用的三維圖，表明隨著觀察學(xué)習(xí)頻繁增加，長(zhǎng)間斷和短間斷用戶在初次采用移動(dòng)支付工具上的差異慢慢變小。而且，在用戶初次采用中，觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷1 的調(diào)節(jié)作用大于對(duì)間斷2 的調(diào)節(jié)作用。

（2）研究2a：持續(xù)使用概率的影響因素

圖7 觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷1和間斷2的調(diào)節(jié)作用

表5 展示了研究2a 的回歸結(jié)果，結(jié)果（c）為完整模型的回歸結(jié)果，我們以此來(lái)說(shuō)明各變量之間的影響關(guān)系。

表5 體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用1

在結(jié)果（c）中，間斷1、間斷2、間斷3 的回歸系數(shù)分別為-0.792（p＜0.01）、-0.859（p＜0.01）、-0.0003（p ＜0.01），說(shuō)明間斷1、間斷2、間斷3 與用戶持續(xù)使用概率之間呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，其邊際效應(yīng)分別為-0.212（p ＜0.01）、-0.311（p ＜0.01）、-0.0004（p ＜0.01），說(shuō)明間斷1、間斷2 和間斷3 每減少一單位時(shí)間，用戶持續(xù)采用新產(chǎn)品的概率分別增加21.2%、31.1%、0.04%。該結(jié)論與H1b 一致，即前期間斷越短，用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付平臺(tái)的概率越高。同時(shí)，本研究還發(fā)現(xiàn)三個(gè)間斷系數(shù)絕對(duì)值呈現(xiàn)小、大、小的順序關(guān)系，說(shuō)明用戶處于前期注冊(cè)階段時(shí)，出于好奇、嘗新等心理，樂意進(jìn)行注冊(cè)操作，此時(shí)間斷的負(fù)向影響較小；當(dāng)進(jìn)行到中期學(xué)習(xí)階段，由于感知學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)的存在，用戶會(huì)缺乏耐心，從而有一部分用戶選擇放棄操作，此時(shí)間斷的負(fù)向影響是較大的；當(dāng)跨越中期階段進(jìn)入后期持續(xù)使用階段，由于目標(biāo)臨近性、新產(chǎn)品的吸引等作用，用戶選擇完成注冊(cè)操作并采用新產(chǎn)品，此時(shí)間斷的負(fù)向影響較小。

在結(jié)果（a）和（b）中三個(gè)間斷的系數(shù)顯著為負(fù)，在結(jié)果（c）中用戶學(xué)習(xí)與間斷的交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，說(shuō)明學(xué)習(xí)可以調(diào)節(jié)間斷對(duì)用戶持續(xù)采納概率的負(fù)向影響。具體而言，觀察學(xué)習(xí)與三個(gè)間斷交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0.005（p ＜0.01）、0.006（p ＜0.01）、0.003（p ＜0.01），用戶觀察學(xué)習(xí)越頻繁，間斷發(fā)生的可能性越小，越可能提高用戶持續(xù)使用移動(dòng)支付進(jìn)行交易的概率，該結(jié)論與H2b 一致；體驗(yàn)學(xué)習(xí)與前期間斷交互項(xiàng)的系數(shù)分別為0.013（p ＜0.01）、0.012（p ＜0.01）、0.010（p ＜0.01），說(shuō)明用戶可以通過(guò)對(duì)平臺(tái)相關(guān)知識(shí)的學(xué)習(xí)及反復(fù)回憶鞏固知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)，對(duì)于平臺(tái)用戶而言，這可以大大減少間斷的發(fā)生，提升使用平臺(tái)服務(wù)進(jìn)行交易的可能性，該結(jié)論與H3a 一致。圖8 為估計(jì)持續(xù)使用概率時(shí)用戶學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷調(diào)節(jié)作用的三維圖。六張圖都顯示，隨著用戶學(xué)習(xí)更頻繁，用戶面對(duì)較長(zhǎng)間斷和較短間斷時(shí)，持續(xù)使用概率的差異慢慢變小。而且，對(duì)于持續(xù)使用的概率問(wèn)題，觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷1、間斷2 和間斷3 的調(diào)節(jié)作用呈現(xiàn)小、大、小的特點(diǎn)，這說(shuō)明觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用與間斷對(duì)持續(xù)使用概率的作用方向一致；體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)三個(gè)間斷的調(diào)節(jié)作用大小呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)，說(shuō)明在前期操作階段和中期學(xué)習(xí)階段，用戶體驗(yàn)學(xué)習(xí)發(fā)揮的作用要優(yōu)于用戶持續(xù)使用階段，這可能是由于用戶在這一階段體驗(yàn)感受不佳、功能疲勞，促使用戶放棄采納。

（3）研究2b：持續(xù)使用頻次的影響因素

數(shù)字平臺(tái)企業(yè)更加關(guān)心的用戶采納行為是作為用戶持續(xù)使用的延伸及指向用戶的行為忠誠(chéng)結(jié)果的采納頻次。研究2b 對(duì)用戶持續(xù)使用頻次進(jìn)行OLS 估計(jì)，通過(guò)逐漸加入解釋變量的方法考察解釋變量對(duì)被解釋變量的穩(wěn)健性。具體而言，先將主要的解釋變量納入回歸，然后再將控制變量分別納入回歸，觀察前期間斷、用戶學(xué)習(xí)與用戶持續(xù)使用之間的關(guān)系，回歸結(jié)果如表6所示。

在研究2b 中，結(jié)果（8）是完整模型的回歸結(jié)果。我們以此來(lái)說(shuō)明各變量之間的影響關(guān)系。三個(gè)前期間斷的系數(shù)分別為-1.756（p＜0.01）、-2.180（p＜0.01）、-0.008（p ＜0.01），說(shuō)明間斷越短，用戶越會(huì)保持一定的頻次使用移動(dòng)支付平臺(tái)進(jìn)行交易，即前期間斷與用戶持續(xù)使用頻次之間存在負(fù)向關(guān)系，這一結(jié)論與H1c 相符。在結(jié)果（1）到（7）中，三個(gè)間斷的系數(shù)顯著為負(fù)，在結(jié)果（8）中觀察學(xué)習(xí)與間斷交叉項(xiàng)的系數(shù)分別為0.013（p＜0.05）、0.019（p ＜0.1）、0.010（p ＜0.01），說(shuō)明用戶觀察學(xué)習(xí)越頻繁，越可能削弱前期間斷的負(fù)向影響，用戶越可能以一定的頻次采用平臺(tái)服務(wù)進(jìn)行交易，這與H2c 一致；體驗(yàn)學(xué)習(xí)交叉項(xiàng)的系數(shù)分別為0.016（p ＜0.01）、0.015（p ＜0.01）、0.010（p ＜0.1），說(shuō)明體驗(yàn)學(xué)習(xí)可以削弱間斷對(duì)采納的負(fù)向影響，這與H3b 一致。圖9 為估計(jì)持續(xù)使用頻次時(shí)用戶學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷調(diào)節(jié)作用的三維圖。六張圖顯示，隨著用戶學(xué)習(xí)更頻繁，用戶面對(duì)較長(zhǎng)間斷和較短間斷時(shí)，持續(xù)使用概率的差異慢慢變??；而且，觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用呈現(xiàn)小、大、小的特點(diǎn)，這與三個(gè)間斷系數(shù)絕對(duì)值大小正向?qū)?yīng)，即間斷負(fù)向影響小時(shí)觀察學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)作用小，間斷負(fù)向影響大時(shí)觀察學(xué)習(xí)調(diào)節(jié)作用大，體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)三個(gè)間斷的調(diào)節(jié)作用大小呈現(xiàn)遞減的規(guī)律。

表6 體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用2

圖8 持續(xù)使用概率中用戶學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷的調(diào)節(jié)作用

圖9 持續(xù)使用頻次中用戶學(xué)習(xí)對(duì)前期間斷的調(diào)節(jié)作用

四、內(nèi)生性檢驗(yàn)與穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)

為了保證研究結(jié)論的嚴(yán)謹(jǐn)性，研究運(yùn)用IV-2SLS法進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)，這是因?yàn)楹茈y從經(jīng)驗(yàn)上確定采納過(guò)程的初始階段間斷對(duì)以后持續(xù)使用影響的因果關(guān)系。用戶在采納早期階段的間斷和持續(xù)使用缺失之間的關(guān)系，可能并不代表因果關(guān)系，而僅僅是因?yàn)榭蛻舻漠愘|(zhì)性，如技術(shù)能力的差異、時(shí)間成本或互聯(lián)網(wǎng)接入的可用性。[61]為了確定因果關(guān)系，我們需要在早期的采用階段引入一個(gè)外部間斷源，這種間斷與未觀察到的導(dǎo)致用戶持續(xù)使用的屬性沒有關(guān)聯(lián)。

研究使用2017年1月至2018年4月之間發(fā)生的服務(wù)器“宕機(jī)”事件作為一個(gè)合理的外部間斷源。將“宕機(jī)”的時(shí)間跨度作為工具變量，是因?yàn)椤板礄C(jī)”只通過(guò)前期間斷這樣一種單一的因果渠道影響后期采納，在這種背景下，這種因果關(guān)系只會(huì)通過(guò)前期間斷而不是其他方式影響用戶的后期使用行為。從表7所示的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，三個(gè)模型中解釋變量的回歸系數(shù)及顯著性變化不大，說(shuō)明工具變量法的估計(jì)有效。

表7 間斷與用戶采納兩階段最小二乘（2SLS）的回歸結(jié)果

為了進(jìn)一步確保工具變量有效性，利用Cragg-DonaldWaldF 統(tǒng)計(jì)值進(jìn)行了弱工具變量檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示，發(fā)現(xiàn)Cragg-Donald 檢驗(yàn)的F 統(tǒng)計(jì)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于Stock-Yogo 弱工具變量閾值，說(shuō)明不存在弱工具變量問(wèn)題。

表8 弱工具變量Cragg-Donald檢驗(yàn)的F統(tǒng)計(jì)量

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步檢驗(yàn)以上數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論的穩(wěn)健性，本研究選取不同的估計(jì)方法對(duì)三個(gè)模型的主要變量進(jìn)行檢驗(yàn)。對(duì)模型1 和模型2 的檢驗(yàn)采用OLS 估計(jì)方法，采用Poisson 方法對(duì)模型3 進(jìn)行估計(jì)，檢驗(yàn)的結(jié)果如表9所示。從用戶初次采用的回歸結(jié)果來(lái)看，間斷1、間斷2 和用戶觀察學(xué)習(xí)的顯著性沒有較大波動(dòng)，其符號(hào)也沒有發(fā)生改變，說(shuō)明用戶初次采用與間斷1、間斷2、觀察學(xué)習(xí)及觀察學(xué)習(xí)的調(diào)節(jié)作用的結(jié)論是穩(wěn)健的。從用戶持續(xù)使用的概率和頻次來(lái)看，前期間斷、用戶學(xué)習(xí)分別對(duì)用戶持續(xù)使用的概率和頻次存在負(fù)向、正向的影響，說(shuō)明本研究通過(guò)了穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

表9 估計(jì)方法替換的回歸結(jié)果

五、研究結(jié)論與討論

1.結(jié)論與貢獻(xiàn)

用戶對(duì)數(shù)字平臺(tái)企業(yè)提供的在線服務(wù)的采納是一個(gè)包括前期操作階段、中期學(xué)習(xí)階段及后期持續(xù)使用階段的多階段采納漏斗過(guò)程。本文選取中國(guó)電信翼支付公司的用戶交易平臺(tái)數(shù)據(jù)，基于移動(dòng)支付采納漏斗視角探討前期間斷對(duì)用戶采納的影響機(jī)理，并將用戶學(xué)習(xí)變量納入分析，重點(diǎn)考察用戶學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用，得出以下結(jié)論：

第一，前期間斷將顯著降低用戶的初次采用、持續(xù)使用概率和頻次，即間斷可以有效闡釋用戶移動(dòng)支付平臺(tái)使用率低的問(wèn)題。同時(shí)，研究還發(fā)現(xiàn)處于不同階段的間斷對(duì)用戶采納的影響大小具有差異性。具體而言，在初次采用中，兩個(gè)間斷系數(shù)絕對(duì)值呈現(xiàn)遞減趨勢(shì)；在持續(xù)使用中，三個(gè)間斷系數(shù)絕對(duì)值呈現(xiàn)小、大、小的順序關(guān)系，說(shuō)明用戶處于前期注冊(cè)階段時(shí)間斷的負(fù)向影響較小，當(dāng)進(jìn)行到中期學(xué)習(xí)階段，間斷的負(fù)向影響較大；當(dāng)跨越中期階段進(jìn)入后期持續(xù)使用階段間斷的負(fù)向影響較小。第二，用戶學(xué)習(xí)和用戶采納行為之間存在正向關(guān)系，而且用戶學(xué)習(xí)對(duì)用戶采納行為作用的大小不同，如在初次采用和持續(xù)使用概率中，觀察學(xué)習(xí)對(duì)前種采納行為的影響大于后者，這說(shuō)明用戶在前期操作階段和中期學(xué)習(xí)階段偏向通過(guò)模仿使用、瀏覽網(wǎng)站、記憶信息等的觀察學(xué)習(xí)方式。第三，用戶學(xué)習(xí)正向調(diào)節(jié)前期間斷對(duì)用戶采納的負(fù)向影響，而且，觀察學(xué)習(xí)對(duì)不同階段的間斷的調(diào)節(jié)作用具有一定的差異。在初次采用和持續(xù)使用概率中，觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷1 的調(diào)節(jié)作用大于對(duì)間斷2 的調(diào)節(jié)作用；持續(xù)使用頻次中，觀察學(xué)習(xí)對(duì)間斷2 的調(diào)節(jié)作用大于對(duì)間斷1 的調(diào)節(jié)作用。第四，體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)不同階段的間斷的調(diào)節(jié)作用也具有一定的差異，在持續(xù)使用的概率中，體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)三個(gè)間斷的調(diào)節(jié)作用呈現(xiàn)遞減的趨勢(shì)，而在持續(xù)使用的頻次中，體驗(yàn)學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用也呈現(xiàn)相同的趨勢(shì)（如表10所示）。

表10 間斷對(duì)用戶采納的作用以及學(xué)習(xí)對(duì)間斷的調(diào)節(jié)作用

用戶采納是企業(yè)營(yíng)銷研究的重要方向，大量研究關(guān)注的是用戶的初次采用，而對(duì)持續(xù)使用的研究較少，從移動(dòng)支付采納漏斗視角下關(guān)注此問(wèn)題的研究更少。因此，本研究的主要貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：第一，在數(shù)字消費(fèi)環(huán)境中，本文提出從采納漏斗視角構(gòu)造整體解釋框架，充分考慮采納過(guò)程的多階段性。數(shù)字新產(chǎn)品的采納過(guò)程并非一蹴而就，研究以移動(dòng)支付平臺(tái)為應(yīng)用背景構(gòu)建數(shù)字新產(chǎn)品采納的多階段漏斗模型，將多階段用戶采納過(guò)程劃分為前期操作階段、中期學(xué)習(xí)階段及后期采納階段，拓展了采納理論。第二，考察前期間斷與持續(xù)使用行為的相關(guān)性，為數(shù)字平臺(tái)企業(yè)預(yù)測(cè)用戶行為找到相對(duì)可靠和可獲得的指標(biāo)。在以往移動(dòng)支付用戶采納行為的研究中，雖然有學(xué)者將初次采用和持續(xù)使用視為一個(gè)連續(xù)的過(guò)程，但較少有學(xué)者將間斷因素納入持續(xù)使用影響分析進(jìn)行考慮。本研究則闡釋了數(shù)字平臺(tái)企業(yè)可以捕捉的前期間斷對(duì)用戶采納行為的影響。第三，探討用戶學(xué)習(xí)對(duì)用戶采納的直接影響機(jī)理及其對(duì)間斷負(fù)向影響的調(diào)節(jié)作用。觀察學(xué)習(xí)和體驗(yàn)學(xué)習(xí)不僅對(duì)用戶采納過(guò)程施加不同程度的影響，而且還在用戶采納和間斷中發(fā)揮著重要調(diào)節(jié)作用，這大大拓展了消費(fèi)者理論中的消費(fèi)者學(xué)習(xí)界定。第四，研究的解釋對(duì)象直接指向數(shù)字平臺(tái)企業(yè)關(guān)心的用戶持續(xù)使用的概率與頻次。用戶跨越前期間斷實(shí)現(xiàn)初次采用后并不意味著采納過(guò)程的終結(jié)，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)仍然面臨用戶流失的現(xiàn)實(shí)。本研究不僅關(guān)注用戶的持續(xù)使用概率，而且延伸至對(duì)用戶采納頻次的研究，為優(yōu)化企業(yè)的漏斗管理、擴(kuò)大忠誠(chéng)用戶群體提供了借鑒。

2.管理啟示

在互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)支持下，用戶線上支付呈現(xiàn)指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。但是，由于用戶采納行為是一個(gè)具有多階段特征的采納漏斗過(guò)程，間斷的發(fā)生不可避免。對(duì)于數(shù)字平臺(tái)企業(yè)管理者而言，如何依據(jù)用戶消費(fèi)心理與習(xí)慣在各階段進(jìn)行間斷風(fēng)險(xiǎn)的管理，并對(duì)企業(yè)可操縱的觀察學(xué)習(xí)、體驗(yàn)學(xué)習(xí)等用戶學(xué)習(xí)因素進(jìn)行有針對(duì)性的營(yíng)銷是在管理實(shí)踐中應(yīng)關(guān)注的焦點(diǎn)問(wèn)題。

依據(jù)本文的研究結(jié)論，我們?yōu)槠髽I(yè)提供以下三方面的營(yíng)銷建議：第一，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該深入挖掘采納漏斗的用戶價(jià)值信息，進(jìn)行有針對(duì)性的用戶管理。本文中采納漏斗的頂部是正在注冊(cè)APP 或?qū)PP 列入清單的潛在用戶，漏斗的中部是初次使用的用戶，漏斗的底部是最終決定長(zhǎng)期持續(xù)使用的用戶。對(duì)數(shù)字平臺(tái)用戶群體的分類應(yīng)對(duì)，不僅可以提升用戶從平臺(tái)服務(wù)中獲得的感知價(jià)值，還可以使平臺(tái)企業(yè)精準(zhǔn)實(shí)施營(yíng)銷策略。第二，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該不斷加強(qiáng)間斷管理，提高用戶初次采用及持續(xù)使用平臺(tái)服務(wù)的可能性。一方面，操作的復(fù)雜性及難度會(huì)直接影響用戶的采納意愿，所以數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該盡可能簡(jiǎn)化操作階段的步驟，為用戶呈現(xiàn)方便、快捷的用戶操作界面及體驗(yàn)；另一方面，服務(wù)不及時(shí)也將導(dǎo)致間斷時(shí)間增加，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該積極優(yōu)化客戶端服務(wù)并及時(shí)響應(yīng)用戶的注冊(cè)及采納平臺(tái)服務(wù)的需求。第三，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該積極提供用戶學(xué)習(xí)空間，逐漸培養(yǎng)其成為忠誠(chéng)用戶群。企業(yè)應(yīng)該引導(dǎo)用戶觀察學(xué)習(xí)實(shí)體店的高采用、用戶的高下載等行為，增強(qiáng)用戶采納的連貫性，提高用戶對(duì)移動(dòng)支付平臺(tái)的初次采用。企業(yè)還可以通過(guò)升級(jí)平臺(tái)功能、設(shè)計(jì)及內(nèi)容吸引用戶群體頻繁上線，提升用戶操作技能和熟練度，增進(jìn)用戶體驗(yàn)學(xué)習(xí)，實(shí)現(xiàn)用戶移動(dòng)支付采納的持續(xù)使用。第四，數(shù)字平臺(tái)企業(yè)應(yīng)該關(guān)注用戶學(xué)習(xí)對(duì)不同階段間斷的調(diào)節(jié)作用，以便有側(cè)重地投放學(xué)習(xí)資源。在前期操作階段和中期學(xué)習(xí)階段投放大量的學(xué)習(xí)資源，在后期持續(xù)使用階段可適當(dāng)縮減學(xué)習(xí)資源，尋找更有效的促進(jìn)用戶采納的方式。

3.研究不足與未來(lái)方向

本研究雖然取得了一些有意義的結(jié)論，然而由于研究議題的復(fù)雜性，以及受時(shí)間、人力、物力等客觀資源所限，仍存在不足和有待完善之處：一是樣本的代表性。本研究以國(guó)內(nèi)翼支付平臺(tái)的用戶數(shù)據(jù)為樣本，但是現(xiàn)實(shí)中移動(dòng)支付平臺(tái)眾多，如支付寶、微信支付。雖然不同支付平臺(tái)的設(shè)計(jì)理念和現(xiàn)實(shí)應(yīng)用大致相同，但用戶群體仍有一定差別。因此，后續(xù)研究中，可以使用更多的用戶數(shù)據(jù)來(lái)驗(yàn)證本文的結(jié)論。二是平臺(tái)的拓展機(jī)制。本研究?jī)H考慮了支付業(yè)務(wù)的持續(xù)使用，而支付平臺(tái)還將消費(fèi)和金融作為主要利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)，對(duì)二者與支付關(guān)系的研究具有相當(dāng)重要的實(shí)踐價(jià)值。后續(xù)研究可以將支付功能的使用視為消費(fèi)和金融采納的重要前因，為移動(dòng)支付平臺(tái)向電商、在線金融商轉(zhuǎn)型升級(jí)提供理論支撐和經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。