在线服务平台用户付费意愿行为及影响因素研究

沐光雨，李钊金，邓晓兵，柳佳欣

(1.吉林财经大学 管理科学与信息工程学院，吉林 长春 130117；2.吉林大学 数学学院，吉林 长春 130022)

0 引言

随着互联网技术的发展，共享经济时代也随之而来.如今共享的产品和服务不仅仅局限于出行、住宿等领域，还逐渐发展到了知识服务领域[1].在此发展过程中也促进了分享平台运营模式的创新——从之前免费获取共享知识的时代转变成了如今部分信息需付费获取的交易时代[2].2016年作为在线知识付费的发展元年，各大平台开始推出各类知识付费产品，在线知识付费用户数量快速增长.此后所涉及的在线服务付费行业领域越来越广泛.

近年来，国内外学者基于各种理论和方法，对用户付费意愿以及付费行为的影响因素进行实证研究.2018年，李武等[3]基于感知价值理论，提出四个感知因素：感知收益包括内容收益和经济收益、以及感知付出包括费用付出和其他成本付出，对用户的付费意愿进行深入研究；赵杨等[4]基于社会资本理论，以知识供给者为基础从结构型社会资本、关系型社会资本和认知型社会资本三个角度搭建用户付费意愿影响因素模型；赵宇翔等[5]基于社会交换理论和社会资本理论，对传统知识问答平台和新兴知识问答平台之间的相同点和不同点进行比较分析，在此基础上对提问者的付费意愿进行实证研究；2019年，卢恒[6]基于现状偏差理论，构建语音问答社区用户的付费意愿研究模型，并对其模型的实用性进行检验；2020年，卢恒等[7]将现状偏差理论与理性选择理论相结合，进一步分析影响在线问答社区用户付费意愿的潜在变量，同时采用模糊集的定性比较分析方法分析变量之间的因果关系，形成付费意愿模型.

从理论层面的研究来看，很多学者都是把在线服务平台按种类划分单独进行研究，而在当前各类在线服务平台整体繁荣发展的情况下，把各种类型的在线服务平台合并在一起研究用户付费意愿影响因素还较为缺乏.因此本文将总结各类型在线服务平台的用户付费意愿，分析各平台共有的影响因素，形成较为全面的在线服务平台用户付费意愿的研究模型，进一步丰富整个在线服务平台的实践研究.

1 相关理论

1.1 信号理论

1973年，M.Spence[8]提出信号理论模型，奠定了信号理论发展基础和研究方向.信号理论主要是针对买卖双方之间信息不对称的状况下市场互动的研究.其基本思想是：由于信息存在不对称性产生了逆向选择、道德风险和信用风险等问题，掌握信息优势和信息劣势的各方，尝试使用某种信号向对方传递自己手中掌握的“真实”信息.信号理论包含三个组成部分，分别是信号发送者、信号以及信号接收者.本文中，信号发送者是服务供给者，信号为付费服务，信号接收者则是在线服务平台上的用户.

1.2 理性选择理论

1990年，J.S.Coleman[9]首次提出理性选择理论.理性选择理论可以简单概括为理性目标最优化或效用最大化，即个体在做决策之前会考虑评估所有备选方案的潜在成本和未来收益，依据成本最小化和收益最大化的原则做出最正确的决策.理性选择理论是应用系统不同组成部分的行为来解释整个系统的行为，因此在信息系统领域中，关于用户对信息系统和信息技术的接受度、满意度以及使用行为等的预测和分析都可以应用理性选择理论.在用户付费行为中，用户的付费意愿是消费者对产品或服务在权衡积极方面和消极方面后的心理结果，用户对产品或服务满意度以及价格判断过程可以视为付费行为的成本收益计算[10].因此，本文根据理性选择理论提出转换成本和价值增值两个影响因素.

1.3 现状偏差理论

现状偏差理论于1988年由W.Samuelson和R.Zeckhauser[11]提出，指的是个体倾向于保持现有的状态或决定，是一种非理性的决策偏差.即使当下的客观情况劣于其他选择或出现信息不完整的情况，个体还是会做出维持目前的决定，且认为不管倾向于任何决定的改变都是一种损失.现状偏差可以大致分为两类：外源的现状偏差和内源的现状偏差.外源的现状偏差主要表现为不作为或者坚持现有的决定，而内源的现状偏差则主要表现为坚持过去的选择.对用户付费行为的研究除去各种客观因素和外界条件，往往还伴随用户自身主观的感受，致使每个人对相同事物的看法产生差异.且人们在新旧事物的选择上，由于可能对新事物不全面了解，接受新事物能力不强，导致人们会更加倾向于保持现状或者重复以往的决定.国内外学者一般都认为认知误解、理性决策、心理承诺是引起现状偏差的三个主要维度.在本文构建的模型中，现状偏差理论的影响因素均来自于以上三方面，并对变量进行归纳总结剔除，包括社会因素和客观因素两个角度.社会因素包括其他消费者评价和广告宣传，而客观因素则包括付费情景.

2 研究假设与模型构建

2.1 研究假设

本文针对在线服务平台用户付费意愿行为及影响因素研究，设计如下变量：服务需求者维度包括个人免费观念变量；付费服务维度包括有用性变量；服务供给者维度包括声誉及行为信息变量；感知价值维度包括转换成本和价值增值两个变量；社会因素维度包括其他消费者评价和广告宣传两个变量；客观因素维度包括付费情景变量，变量定义及研究假设具体如下.

2.1.1 个人免费观念

随着互联网技术和共享经济的发展，很长一段时间互联网所提供的产品、服务等都是免费的，致使大部分用户潜意识存在免费观念.而且互联网产品以及服务都具有虚拟性和可复制性，使人们更倾向于免费获取各类服务.李武等[12]研究发现，尽管用户重视获取的服务和产品内容质量，但是付费时优先考虑能否通过其他渠道获取免费资源，免费观念显著影响内容质量和用户付费意愿之间的关系.因此，本文提出如下假设：

H1a 用户的个人免费观念对用户的在线服务平台的付费意愿有负向显著影响.

2.1.2 有用性

用户付费意愿中，有用性是用户使用在线服务平台付费后所带来的各种好处，不仅包括在线服务平台付费购买的丰富资源和个性化服务，还包括平台发放的各种代金券、积分、等级上升等专属福利和优惠政策，这些对用户的学习、工作和生活是有帮助的.陈启全[13]针对用户关于移动支付的付费影响因素进行研究，研究结果发现有用性正向影响影响用户的使用意愿.鉴于此，本文提出如下假设：

H1b 在线服务平台付费服务的有用性对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.1.3 声誉及行为信息

在线付费服务平台上，服务供给者的声誉和行为信息受粉丝数、好评量、服务次数、发布文章数、是否实名制认证、是否为专业人士等因素影响.如果拥有高数量粉丝、高点赞量、高评论量的服务供给者向服务需求者提供的产品和服务质量更优，则用户会更加倾向于产生信任，从而产生付费意愿.翟莉[14]对影响我国在线社会网络用户行为进行探析，研究发现在线社会网络用户影响力的研究与声誉和行为信息更好的服务供给者——“意见领袖”紧密相关；赵杨[4]对问答平台用户付费行为影响因素进行研究，结果表明知识供给者的个人简介和行为信息对用户付费行为具有显著正向影响.鉴于此，本文提出如下假设：

H1c 在线服务平台服务供给者的声誉及行为信息对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.1.4 转换成本

1980年，迈克·波特首次提出转换成本概念，即转换过程中产生的临时性成本和转换后的永久性成本.如果用户从原来免费的产品或服务平台转向付费平台，会产生学习如何使用在线服务平台所付出的时间和经历即临时性成本，还会产生使用在线服务平台付费的金钱即永久性成本.卢恒等[6]研究语音问答社区用户知识付费意愿时发现，转换成本对用户知识付费意愿有显著影响，并且感知成本在转换成本和付费意愿之间起到中介作用.鉴于此，本文提出如下假设：

H2a 用户使用在线服务平台的转换成本对用户的付费意愿有负向显著影响.

2.1.5 价值增值

价值增值包括无形资产增值、技术含量增值、社会效益增值以及团队能力增值等.在线服务付费意愿中，用户可能通过付费行为，花费更少的时间找到所需产品或服务，提高学习、工作和生活效率.并且付费后，可能获得更多优势和荣誉等潜在的经济效益，提高用户的感知收益.方爱华[15]在研究虚拟社区用户知识付费意愿发现，感知收益会正向影响用户知识付费的意愿.鉴于此，本文提出如下假设：

H2b 在线服务平台付费服务的价值增值对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.1.6 其他消费者评价

随着互联网技术不断发展，消费者评价方式转变为网络评价，人们获取产品或服务信息的评价也更加方便且全面.周方舟[16]研究消费者评价对于消费者行为的影响机理，对网络口碑和消费者购买意愿进行相关分析，发现其他消费者的评价对消费者购买意愿有显著影响关系.鉴于此，本文提出如下假设：

H3a 在线服务平台其他消费者对平台的评价对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.1.7 广告宣传

在线服务付费意愿中，广告宣传可以帮助平台和服务供给者介绍产品或服务的功能、质量，吸引用户付费；同时可以帮助用户在短时间内找到自己所需要的产品和服务，降低用户时间成本，甚至有些用户看见平台推出自己感兴趣的广告会直接产生付费意愿.雷文静等[17]经过研究发现，广告宣传会影响消费者的付费意愿，优质的广告内容对消费者的付费意愿影响更加强烈.鉴于此，本文提出如下假设：

H3b 在线服务平台的广告宣传对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.1.8 付费情景

付费情景大致可分为两类：用户产生付费意愿前所处的情景和用户正在进行付费行为时的情景.国外学者将用户产生付费意愿前所处的情景大致划分为三个程度，重要性、困难性和紧急性，当用户面临紧急性情景时更容易产生付费意愿.当用户正在进行付费行为时，在线服务平台的付费工具和支付流程就显得尤为重要，使用普遍的付费工具和简洁明了的支付流程在很大程度上会促使用户产生付费意愿.因此，本文提出如下假设：

H3c 在线服务平台用户的付费情景对用户的付费意愿有正向显著影响.

2.2 模型构建

本文以在线服务平台用户的付费意愿为研究对象，基于信号理论、理性选择理论和现状偏差理论，融入个人免费观念、有用性、声誉及行为信息等新的变量，构建在线服务平台用户付费意愿的研究模型，对影响用户付费意愿的各种因素进行深入探讨，如图1所示.

图1 在线服务平台用户付费意愿研究模型

3 研究方法

3.1 研究对象与步骤

本文采用调查问卷的方法收集数据，调查问卷由基本信息和矩阵量表两部分组成，矩阵量表是对变量的具体测量.在初步形成调查问卷后，对问卷进行前测分析，根据问卷前测样本数据分析结构对问卷进行修改.利用问卷星发放问卷，对收集的数据进行统计，运用AMOS24.0软件验证所提出的研究假设，对所构建的研究模型进行修正.

3.2 测量量表开发

为保证测量量表的信效度，针对本文研究特定视角进行调整，主要从个人免费观念、有用性、声誉及行为信息、转换成本、价值增值、其他消费者评价、广告宣传、付费情景和付费意愿8个方面进行测量，且问卷中9个潜在变量有3—4个问项测量，共计27个题目.采用李克特5级量表形式，赋予1—5个分值，并对各分值进行解释.其中1代表非常不同意，2代表不同意，3代表不确定，4代表同意，5代表非常同意.测量量表问项见表1，量表分值的计算采用求均值法.

表1 测量量表问项

续表1

4 研究结果及建议

4.1 描述性统计分析

本文调查问卷的发放与回收主要借助专业调查工具问卷星进行，共收集346份调查问卷，无效样本为23份，有效样本数为323份，样本回收有效率为93.35%.

调查问卷样本人口统计特征如下：

(1)性别方面：男性137人，占比为42.7%；女性186人，占比为57.6%.

(2)年龄方面：在18岁以下的占比10.5%；18～25岁之间占比30.3%；26～30岁之间占比19.5%；31～35岁之间占比21.1%；36～40岁之间占比10.2%；40岁以上占比8.4%.

(3)在受教育程度方面：高中及以下占比16.7%；专科或技校占比21.4%；本科(包含在读)所占比例最高达至51.4%；硕士及以上占比10.5%.

(4)收入方面：小于3 000元所占比例最大为37.2%；3 000～5 000元之间占比28.8%；5 000～7 000元之间占比19.2%；大于7 000元占比14.9%.

本文将在线服务平台归纳十大类，分别是：社交类、视频类、游戏类、音频类、购物类、旅游类、学习类、工具类、新闻类和直播类在线服务平台.用户使用过的在线服务平台占比如下：社交类、视频类、游戏类、音频类，这4类是最多用户使用过的在线服务平台，分别占比48.8%、62.2%、45.7%、50.9%；购物类占比35.6%；旅游类占比24.8%；学习类占比15%；工具类占比17.7%；新闻类占比9.3%；直播类占比18.4%；其他类占比4.5%.用户使用过在线服务平台上有过付费行为的占比如下：社交类占比41.1%；视频类占比61.7%；游戏类占比40%；音频类占比43.1%；购物类占比42.5%；旅游类占比46.4%；学习类占比12.7%；工具类占比16.8%；新闻类占比3.6%；直播类占比11.1%；其他类占比4.2%.上述题目均为多选题，因此各选项百分比之和超过100%.

4.2 信度与效度分析

4.2.1 信度分析

通过对样本数据进行可靠性分析得出具体结果，如表2所示.个人免费观念、声誉及行为信息、转换成本、价值增值、其他消费者评价、付费情景和付费意愿的克隆巴赫 Alpha系数分别0.922、0.916、0.902、0.919、0.903、0.937和0.936，都大于0.9，说明其信度非常好；有用性和广告宣传的克隆巴赫 Alpha系数分别为0.868和0.871，都大于0.8，说明其信度也是比较好的.总之，本问卷各个变量的克隆巴赫 Alpha系数值介于0.937和0.868之间(大于0.8)，表明本研究的整体测量量表具有较好的信度.

表2 信度分析

4.2.2 效度分析

对323份样本数据进行KMO值检验和巴特利球形度检验结果如表3所示.问卷整体KMO值为0.096，大于0.9，说明调查问卷整体效度非常好，适合进一步做因子分析.问卷整体巴特利球形度检验显著性水平是0.00，小于0.05，表明各个变量之间的关系很好，适合做进一步因子分析.

表3 效度分析

对样本数据进行探索性因子分析，主要采用主成分分析和最大方差两种方法.分析测量量表的特征值，提取载荷平方和、旋转载荷平方和以及累计百分比，结果如表4所示.解释的总方差显示，按照大于1的标准可以提取9个公共因子，9个公共因子的方差解释率累计86.01%，远远高于60%，可进行下一步验证.

表4 探索性因子分析

求出旋转后的成分矩阵如表5所示.由于小于0.5因子载荷数(*)解释力不足，因此设定因子载荷数只显示大于0.5的内容.共同因素有9个，分别是个人免费观念、有用性、声誉及行为信息、转换成本、价值增值、其他消费者评价、广告宣传、付费情景、付费意愿.在因子分析中，因子所包含的题项至少应该有2项，并且某一题项不应该在多个因子上同时具有较大的符合.表5结果显示，旋转后的矩阵可以看出所有因子均含有2个或2个以上的测量问项，并且某一个题项也没有同时在多个因子上存在较大负荷.所有测量变量的因子载荷数都超过0.7，说明各个题项基本能够有效反映因素关系，问卷整体构建具有较好的效度.

表5 旋转后的成分矩阵

4.3 结构方程模型验证

在结构方程模型构建中将个人免费观念、有用性、声誉及行为信息、转换成本、价值增值、其他消费者评价、广告宣传、付费情景作为自变量，付费意愿作为因变量，运行AMOS24.0得到结构方程模型图.AMOS得到的模型拟合结果如表6所示，各拟合指标均符合模型拟合标准，整体而言模型的拟合程度较好.

表6 模型拟合度检验

在模拟路径系数结果中，一般认为临界比绝对值大于1.96则表明变量之间关系具有显著性.且p值反映出各变量之间的显著性水平，p值以0.05为界，小于0.05则显著性水平可以接受(*)；小于0.01则具有较好的显著性水平(**)；小于0.001则具有极高的显著性水平(***)，模拟路径系数如表7所示.

表7 模拟路径系数

由表7可知，个人免费观念与付费意愿之间的标准化路径系数为-0.188，p值小于0.001，说明用户的个人免费观念对用户的在线服务平台的付费意愿有显著负向影响.有用性与付费意愿之间的标准化路径系数为0.144，p值小于0.05，说明在线服务平台付费服务的有用性对用户的付费意愿有正向显著影响.声誉及行为信息与付费意愿之间的标准化路径系数为0.122，p值小于0.05，说明在线服务平台服务供给者的声誉及行为信息对用户的付费意愿有正向显著影响.转换成本与付费意愿之间的标准化路径系数为-0.116，p值小于0.05，说明用户使用在线服务平台的转换成本对用户的付费意愿有负向显著影响.价值增值与付费意愿之间的标准化路径系数为0.205，p值小于0.05，说明在线服务平台付费服务的价值增值对用户的付费意愿有正向显著影响.广告宣传与付费意愿之间的标准化路径系数为0.141，p值小于0.05，说明在线服务平台的广告宣传对用户的付费意愿有正向显著影响.付费情景与付费意愿之间的标准化路径系数为0.137，p值小于0.05，说明在线服务平台用户的付费情景对用户的付费意愿有正向显著影响.其他消费者评价付费意愿之间的标准化路径系数为-0.021，临界比绝对值小于1.96且p值大于0.05，则表明其他消费者评价付费意愿之间没有显著关系.

根据以上假设验证结果，本研究经过修正后得到最终模拟路径输出结果如图2所示.

图2 结构方程模型输出图

4.4 建议

有用性、声誉及行为信息、价值增值、广告宣传、付费情景对用户付费意愿有显著正向影响；个人免费观念和转换成本对用户付费意愿有显著负向影响.其影响力按大小可排序为：价值增值>个人免费观念>有用性>广告宣传>付费情景>声誉及行为信息>转换成本.因此，要想提高在线服务平台用户付费意愿行为，给出如下建议.

4.4.1 提高服务价值增值，提升用户感知收益

本文构建的模型结果表明，价值增值成为影响用户付费意愿最大影响因素.因此在线服务平台只有提升平台自身优势，提高服务价值增值，才能使用户提升付费意愿.在线服务平台运营商应关注个性差异需求，提供个性化服务；创新付费服务，提升服务品质，提高平台服务水平；为用户提供详细的使用指导，详细划分不同领域内容，降低用户使用平台的时间、金钱等成本[18].

4.4.2 大力宣传版权保护，改变用户免费观念

互联网时代，大部分用户习惯了免费获取网络资源，对付出成本格外敏感，此类行为导致用户版权意识较为薄弱，不能维护原创服务者的合法权益[19].因此，在线服务平台运营商应该大力倡导用户抵制网络盗版支持正版，在一定程度上改变用户免费获取资源、服务的观念；为用户提供优质服务，用户改变获取资源、服务的习惯；同时做好平台安全防范措施，防止平台资源的非正规途径泄露.

4.4.3 鼓励用户真实评价，实现口碑有效传播

对在线服务平台运行商来说，应当鼓励用户分享真实体验，及时针对用户体验对平台进行维护[20]；平台在使用社交媒体渠道进行宣传时，要保证所有内容无夸大虚构成分.在日常维护中，注重平台社区的建设，营造良好的社区氛围，传递真实可靠的体验感，为用户提供更好的线上互动体验.

5 结语

在线服务平台目前正迎来长久发展的关键期，未来将会涌现更多在线服务平台，在线服务产品也将深入人们生活的方方面面，其价值也会不断提高.但是在线服务平台发展过程中也会伴随新问题的产生，因此在未来的研究中可以继续深挖影响在线服务平台的正负向影响因素，进一步为在线服务平台长久发展提出针对性意见，从而吸引更多的用户付费使用资源，不断完善在线服务平台的发展，提升用户使用体验，满足更多用户的个性化需求.