李婷婷 周莎莎 陳遠(yuǎn)高 楊水清

1 引言

近年來(lái)，隨著優(yōu)質(zhì)互聯(lián)網(wǎng)內(nèi)容的增加和人們產(chǎn)權(quán)意識(shí)的增強(qiáng)，知識(shí)付費(fèi)成為一種新的商業(yè)模式。其本質(zhì)在于把知識(shí)變成產(chǎn)品或服務(wù)，以實(shí)現(xiàn)其商業(yè)價(jià)值[1]。這種新型電子商務(wù)模式為用戶獲取高質(zhì)量知識(shí)提供便捷渠道，被廣大用戶接受和使用。然而，隨著知識(shí)內(nèi)容同質(zhì)化、宣傳缺乏真實(shí)性等問(wèn)題的出現(xiàn)，大多數(shù)知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)面臨著用戶粘性低、回購(gòu)率低等問(wèn)題[2]。滿意度作為影響消費(fèi)者重復(fù)購(gòu)買行為的關(guān)鍵因素，對(duì)在線知識(shí)付費(fèi)市場(chǎng)的可持續(xù)發(fā)展起著至關(guān)重要的作用[3]。

知識(shí)作為一種體驗(yàn)型產(chǎn)品，其效用在使用前較難衡量。為降低潛在的購(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)，知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)利用知識(shí)提供者和消費(fèi)者生成的各種信息線索，向潛在消費(fèi)者傳遞關(guān)于知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品質(zhì)量和知識(shí)提供者能力的信號(hào)，進(jìn)而影響其產(chǎn)品購(gòu)買決策。已有研究發(fā)現(xiàn)，有效的信息線索對(duì)消費(fèi)者購(gòu)前、購(gòu)中和購(gòu)后的行為決策有著重要影響作用，且消費(fèi)者對(duì)信息線索的依賴程度因其所處環(huán)境的不同而存在差異[4]。然而，在知識(shí)付費(fèi)情境下，信息線索如何影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度尚未得到充分探究。眾多知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)推出了會(huì)員免費(fèi)和付費(fèi)模式，注冊(cè)會(huì)員用戶可以享受會(huì)員免費(fèi)模式下的知識(shí)內(nèi)容，而付費(fèi)模式下的知識(shí)內(nèi)容則需要用戶額外付費(fèi)。兩種模式下，消費(fèi)者的涉入度和感知風(fēng)險(xiǎn)可能存在差異，因而對(duì)不同信息線索的依賴程度可能不同。此外，現(xiàn)有探究知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度影響因素的研究多基于統(tǒng)計(jì)分析方法[5-6]，難以厘清不同影響因素之間相互依賴形成的復(fù)雜因果關(guān)系[7]。

因此，本文以知乎Live作為研究對(duì)象，基于線索診斷理論（Cue diagnosticity theory）[8]和認(rèn)知失調(diào)理論（Cognitive dissonance theory）[9]構(gòu)建信息線索影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的理論模型，結(jié)合回歸分析和模糊集定性比較分析（Fuzzy set qualitative comparative analysis,fsQCA）方法探究不同付費(fèi)模式下信息線索對(duì)用戶滿意度的作用差異及組合差異。本文的創(chuàng)新點(diǎn)主要體現(xiàn)在以下方面：首先，將線索診斷理論應(yīng)用于知識(shí)付費(fèi)領(lǐng)域，闡述信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的影響機(jī)理，豐富線索診斷理論的應(yīng)用場(chǎng)景；其次，探究不同付費(fèi)模式下信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的作用差異，拓展在線知識(shí)付費(fèi)研究?jī)?nèi)容；最后，探究不同付費(fèi)模式下信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度影響的組合差異，為實(shí)現(xiàn)在線知識(shí)付費(fèi)可持續(xù)發(fā)展提供實(shí)踐指導(dǎo)。

2 文獻(xiàn)綜述

2.1 在線知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度研究

現(xiàn)有研究主要從消費(fèi)者自身、知識(shí)提供者、知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品及知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)等層面探究用戶滿意度的影響因素。從消費(fèi)者層面出發(fā)，現(xiàn)有研究主要以期望確認(rèn)理論和感知價(jià)值理論為指導(dǎo)，證實(shí)用戶的感知價(jià)值、感知有用性、感知成本、期望、確認(rèn)等因素能夠影響其滿意度[2,10]。此外，研究發(fā)現(xiàn)知識(shí)提供者的音調(diào)、聲音強(qiáng)度、語(yǔ)速等特征[11-12]，知識(shí)產(chǎn)品的價(jià)格和內(nèi)容質(zhì)量[13-14]，以及知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)的功能和機(jī)制是影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的重要因素[15]。雖然已有研究基于不同視角對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的影響因素進(jìn)行了探討，但是鮮有研究從信息線索角度進(jìn)行考察。本文探究影響消費(fèi)者滿意度的信息線索因素，能夠進(jìn)一步拓展現(xiàn)有研究。

2.2 購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)

認(rèn)知失調(diào)理論指出當(dāng)個(gè)體感知自己不同時(shí)期的態(tài)度或態(tài)度與行為之間相互矛盾時(shí)會(huì)產(chǎn)生認(rèn)知不和諧狀態(tài)，即認(rèn)知失調(diào)。認(rèn)知失調(diào)會(huì)引起心理的不適感，促使個(gè)體去努力減少失調(diào)[9]。當(dāng)消費(fèi)者在購(gòu)前和購(gòu)后對(duì)產(chǎn)品認(rèn)知不一致時(shí)會(huì)引發(fā)購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)。為了降低認(rèn)知失調(diào)出現(xiàn)的可能性，消費(fèi)者在購(gòu)買之前需要有效的信息來(lái)輔助做出合理的決策。不少學(xué)者基于認(rèn)知失調(diào)理論解釋消費(fèi)者的購(gòu)后滿意度。例如，Tseng[16]對(duì)旅游業(yè)的研究發(fā)現(xiàn)，購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)負(fù)向影響消費(fèi)者購(gòu)后滿意度，而消費(fèi)者的評(píng)論作為購(gòu)前信息能夠降低該負(fù)面影響；Sabokro等[17]研究發(fā)現(xiàn)，明智的購(gòu)買決策會(huì)減少消費(fèi)者購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)，對(duì)消費(fèi)者滿意度有積極影響。在線知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品相對(duì)于搜索型產(chǎn)品給消費(fèi)者帶來(lái)的感知風(fēng)險(xiǎn)更高，購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)更容易發(fā)生。有效的信息線索可以通過(guò)降低消費(fèi)者購(gòu)買不確定性及購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)而提高其滿意度。因此，本文基于購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)視角，探究購(gòu)前信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的影響。

3 研究模型與假設(shè)

3.1 研究模型

線索診斷理論認(rèn)為消費(fèi)者依賴線索的診斷性來(lái)幫助他們做出質(zhì)量判斷[8]。所謂診斷性，即某條線索在多大程度上能夠幫助個(gè)體對(duì)產(chǎn)品的質(zhì)量做出正確判斷。根據(jù)診斷性的高低，線索可以分為高范圍線索和低范圍線索[18]。高范圍線索的形成需要長(zhǎng)時(shí)間精力和資金的投入，具有較高的可靠性，而低范圍線索易受商家操控，具有較低的可靠性。值得注意的是，相同的線索在不同情境下可能具有不同的診斷性[19]。當(dāng)消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)高或決策困難時(shí)，消費(fèi)者對(duì)信息線索的依賴會(huì)增強(qiáng)。此外，研究表明多種信息線索并非孤立而是共同作用于消費(fèi)者決策過(guò)程[20]。

知識(shí)付費(fèi)情境下，買賣雙方存在信息不對(duì)稱，消費(fèi)者可以利用信息線索進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量推斷。不同付費(fèi)模式下，消費(fèi)者的涉入程度和感知風(fēng)險(xiǎn)不同，其對(duì)線索的依賴程度可能存在差異。因此，不同付費(fèi)模式下觸發(fā)消費(fèi)者滿意度的線索組合可能存在差異。本文選取知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、價(jià)格、持續(xù)時(shí)間及知識(shí)提供者免費(fèi)回答數(shù)量作為低范圍線索，知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品評(píng)論數(shù)量和知識(shí)提供者聲譽(yù)作為高范圍線索，探究這些信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的影響作用，以及不同付費(fèi)模式下的作用差異。此外，運(yùn)用fsQCA方法探究不同付費(fèi)模式下觸發(fā)用戶滿意度的因素組合差異性。本文的研究框架如圖1所示。

圖1 研究模型Fig.1 Research Model

3.2 研究假設(shè)

3.2.1 低范圍線索對(duì)滿意度的影響

本文考慮的低范圍線索包含知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、持續(xù)時(shí)間、價(jià)格以及知識(shí)提供者免費(fèi)回答數(shù)量。產(chǎn)品簡(jiǎn)介是以文字或圖片的形式對(duì)知識(shí)產(chǎn)品進(jìn)行詳細(xì)的介紹；持續(xù)時(shí)間能夠反映知識(shí)提供者在組織和傳達(dá)知識(shí)內(nèi)容上花費(fèi)的時(shí)間和精力；價(jià)格即為消費(fèi)者收聽(tīng)/觀看知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品所需的費(fèi)用；免費(fèi)回答數(shù)量則反映知識(shí)提供者的責(zé)任和仁慈。雖然這些信息線索可以為消費(fèi)者判斷產(chǎn)品質(zhì)量提供診斷價(jià)值，但他們都是由知識(shí)提供者直接管理，易被更改，具有較低的可靠性[21]，因而歸為低范圍線索。

信息線索能夠消除消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量及產(chǎn)品匹配的不確定性，輔助其做出正確的購(gòu)買決策，進(jìn)而降低出現(xiàn)購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)的可能性[22]。具體而言，詳細(xì)的產(chǎn)品簡(jiǎn)介包含更多關(guān)于知識(shí)產(chǎn)品內(nèi)容的細(xì)節(jié)，能夠幫助消費(fèi)者更好地理解知識(shí)產(chǎn)品，有效提升消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量及產(chǎn)品與其需求匹配的認(rèn)知[23]。持續(xù)時(shí)間反映了知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的生產(chǎn)成本，較高的產(chǎn)品生產(chǎn)成本預(yù)示著可靠的性能表現(xiàn)。已有研究證實(shí)消費(fèi)者對(duì)商家努力的感知與產(chǎn)品質(zhì)量認(rèn)知密切相關(guān)[24]。知識(shí)生產(chǎn)過(guò)程耗費(fèi)的時(shí)間精力越多，消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的不確定性感知越低，其購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)的可能性也越低。同樣，對(duì)平臺(tái)用戶提問(wèn)的免費(fèi)回答能夠展現(xiàn)知識(shí)提供者的能力和責(zé)任感，拉近與消費(fèi)者之間的感知距離，降低消費(fèi)者出現(xiàn)購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)的可能性。在線知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品作為典型的體驗(yàn)型產(chǎn)品存在較高的信息不對(duì)稱問(wèn)題，在各項(xiàng)保障機(jī)制不完善的情況下，較高的價(jià)格會(huì)增加消費(fèi)者對(duì)知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的感知不確定性[25]，進(jìn)而增加購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)的可能性，降低其知識(shí)付費(fèi)滿意度。因此，鑒于以上論述提出假設(shè)：

H1：低范圍線索-（a）簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、（b）持續(xù)時(shí)間和（c）免費(fèi)回答數(shù)量正向影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度，（d）價(jià)格負(fù)向影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度。

3.2.2 高范圍線索對(duì)滿意度的影響

本文考慮的高范圍線索包含知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品評(píng)論數(shù)量和知識(shí)提供者聲譽(yù)。知識(shí)產(chǎn)品的評(píng)論數(shù)量越多，表明該產(chǎn)品或服務(wù)的受歡迎程度越高，具有較高的可靠性[25]。此外，知識(shí)提供者的聲譽(yù)作為反映其自身能力及知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品質(zhì)量的有效信號(hào)，能夠增強(qiáng)消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的感知[25]。高聲譽(yù)是知識(shí)提供者當(dāng)前和過(guò)去努力的結(jié)果，需要其投入大量時(shí)間和精力，且不可在短時(shí)間內(nèi)獲得，因而具有較高的可靠性[26]。因此，本文將這些線索歸類為高范圍線索。

與上述低范圍線索相比，高范圍線索對(duì)于降低消費(fèi)者購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)具有更為重要的作用。一方面，高評(píng)論數(shù)量增強(qiáng)了評(píng)論的可靠性，一定程度上表明該產(chǎn)品或服務(wù)具有較高的人氣[27]；另一方面，較多的評(píng)論數(shù)量可以為消費(fèi)者提供更多關(guān)于產(chǎn)品的有用信息，進(jìn)一步減弱消費(fèi)者對(duì)產(chǎn)品質(zhì)量的感知不確定性[28]。與評(píng)論數(shù)量類似，知識(shí)提供者獲得反映其聲譽(yù)的贊同數(shù)、喜歡數(shù)或收藏?cái)?shù)越多，表明其能力越高。同時(shí)，較高的聲譽(yù)反映了知識(shí)提供者長(zhǎng)期良好的表現(xiàn)，是消費(fèi)者建立對(duì)其產(chǎn)品質(zhì)量預(yù)期的基礎(chǔ)，能夠有效降低消費(fèi)者對(duì)其知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品質(zhì)量的感知不確定性[29]，減少消費(fèi)者購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)，進(jìn)而提高其購(gòu)后滿意度。鑒于以上論述提出假設(shè)：

H2：高范圍線索-（a）評(píng)論數(shù)量和（b）知識(shí)提供者聲譽(yù)正向影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度。

3.2.3 不同付費(fèi)模式下信息線索的作用差異

用戶群體的不斷擴(kuò)大，使得各大網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)開(kāi)始在內(nèi)容提供模式方面尋求新的發(fā)展空間。目前知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)較為常見(jiàn)的內(nèi)容提供模式有付費(fèi)模式和會(huì)員免費(fèi)模式。付費(fèi)模式下的知識(shí)內(nèi)容不論消費(fèi)者是否為會(huì)員都需要支付相應(yīng)的費(fèi)用才能收聽(tīng)/觀看，而會(huì)員免費(fèi)模式下的知識(shí)內(nèi)容對(duì)注冊(cè)會(huì)員用戶免費(fèi)開(kāi)放。Li等[30]提出，對(duì)游覽目的地積極的期望會(huì)導(dǎo)致強(qiáng)烈的涉入度。同樣，知識(shí)付費(fèi)情境下，相較于會(huì)員打包銷售的模式，單場(chǎng)付費(fèi)模式通常以其優(yōu)質(zhì)的內(nèi)容吸引更多用戶，也使得消費(fèi)者對(duì)單場(chǎng)付費(fèi)產(chǎn)品的質(zhì)量期待更高[31-32]。因此，與會(huì)員免費(fèi)模式相比，消費(fèi)者對(duì)付費(fèi)模式下的知識(shí)產(chǎn)品涉入度更高。朱翊敏等[33]指出，購(gòu)買涉入度高的產(chǎn)品會(huì)增加消費(fèi)者的感知風(fēng)險(xiǎn)，使其愿意付出更多時(shí)間和精力處理信息線索，以便做出合理的購(gòu)買決策；Hong[34]指出，情境涉入度與消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)正向相關(guān)。因此，本文預(yù)期，消費(fèi)者對(duì)付費(fèi)模式下知識(shí)產(chǎn)品的高涉入度會(huì)增加其對(duì)產(chǎn)品的感知風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而對(duì)產(chǎn)品及知識(shí)提供者相關(guān)的信息投入更多的注意力，以降低購(gòu)后認(rèn)知失調(diào)出現(xiàn)的可能性。綜上所述，我們提出假設(shè)：

H3：相比會(huì)員免費(fèi)模式，付費(fèi)模式下的信息線索對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的影響作用更強(qiáng)。

3.2.4 不同付費(fèi)模式下信息線索的組合差異

知識(shí)付費(fèi)情境下，用戶的購(gòu)后滿意度是受多種信息線索共同影響的復(fù)雜過(guò)程，而在不同情境下，線索的組合效應(yīng)可能存在差異。范哲[35]對(duì)求職搜尋行為的研究發(fā)現(xiàn)，求職者在不同的求職情境下信息搜尋的影響因素條件組態(tài)存在差異；黃夢(mèng)梅等[36]在對(duì)知識(shí)付費(fèi)意愿的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)分析中發(fā)現(xiàn)，不同知識(shí)付費(fèi)領(lǐng)域下用戶知識(shí)付費(fèi)意愿的影響因素條件組態(tài)存在差異。不同付費(fèi)模式下，價(jià)格導(dǎo)致的感知風(fēng)險(xiǎn)的差異性進(jìn)一步增加了線索之間組合配置的復(fù)雜性。消費(fèi)者感知風(fēng)險(xiǎn)越高，信息搜尋行為越多[37]。因此，相比于會(huì)員免費(fèi)知識(shí)產(chǎn)品，本研究預(yù)期消費(fèi)者對(duì)付費(fèi)知識(shí)產(chǎn)品的高涉入度會(huì)進(jìn)一步提升其感知風(fēng)險(xiǎn)，使得觸發(fā)其購(gòu)后滿意度的線索組合更復(fù)雜。綜上所述，我們提出假設(shè)：

H4：不同付費(fèi)模式下，引起知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的信息線索組合存在差異。

4 研究設(shè)計(jì)

4.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取中國(guó)最大的社會(huì)化問(wèn)答社區(qū)“知乎”中的Live模塊作為數(shù)據(jù)來(lái)源。該模塊于2016年推出，旨在為用戶提供語(yǔ)音直播和問(wèn)答服務(wù)。之后，該平臺(tái)于2017年12月22日推出會(huì)員免費(fèi)計(jì)劃，為訂閱用戶提供更多高質(zhì)量?jī)?nèi)容，吸引了大量知識(shí)付費(fèi)用戶。2021年5月15日至6月15日期間，筆者運(yùn)用python爬蟲(chóng)技術(shù)共獲取知乎Live中自推出會(huì)員免費(fèi)計(jì)劃以來(lái)全部的付費(fèi)Live和會(huì)員免費(fèi)Live信息，并收集每場(chǎng)Live演講者的相關(guān)信息。經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理，刪除會(huì)員免費(fèi)模式下由于重復(fù)發(fā)布而包含以往付費(fèi)用戶評(píng)論得分的Live以及不同領(lǐng)域下重復(fù)的Live，最終得到2,630條Live信息，包括775條付費(fèi)Live和1,855條會(huì)員免費(fèi)Live。

4.2 變量定義與測(cè)量

因變量為滿意度，通過(guò)每條Live的總體評(píng)分來(lái)衡量。評(píng)分等級(jí)為1到10，評(píng)分等級(jí)越高表明消費(fèi)者滿意度越高。自變量包括低范圍線索和高范圍線索：簡(jiǎn)介長(zhǎng)度指Live簡(jiǎn)介的文本長(zhǎng)度；持續(xù)時(shí)間指Live播放的總持續(xù)時(shí)間；價(jià)格指消費(fèi)者進(jìn)入該場(chǎng)Live所需的費(fèi)用；免費(fèi)回答數(shù)量指知識(shí)提供者在社會(huì)化問(wèn)答社區(qū)免費(fèi)回答問(wèn)題的數(shù)量；評(píng)論數(shù)量指每場(chǎng)Live獲得的評(píng)論總量；聲譽(yù)是由知識(shí)提供者在社會(huì)化問(wèn)答社區(qū)收到的贊同、喜歡和收藏?cái)?shù)來(lái)表征。借鑒Fang等[23]的研究，本文采用這三個(gè)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的平均值來(lái)衡量知識(shí)提供者的聲譽(yù)。調(diào)節(jié)變量為L(zhǎng)ive的付費(fèi)模式。知乎Live共包含兩種模式，即會(huì)員免費(fèi)和付費(fèi)模式。依據(jù)Live的付費(fèi)模式分類，構(gòu)建虛擬變量，若Live為付費(fèi)模式則取值為1，否則為0。

控制變量包含知識(shí)提供者是否進(jìn)行了身份認(rèn)證、Live的標(biāo)題長(zhǎng)度、Live直播過(guò)程中補(bǔ)充的回答數(shù)以及文件數(shù)。Live直播過(guò)程中補(bǔ)充的回答數(shù)及文件數(shù)只有會(huì)員用戶或購(gòu)買后才能查看，因而不能作為購(gòu)前線索，但其對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶的消費(fèi)體驗(yàn)產(chǎn)生影響，因此作為控制變量。此外，考慮到Live類別以及Live發(fā)布時(shí)間可能影響結(jié)果變量，我們依據(jù)Live類別（包含財(cái)商、成長(zhǎng)、科學(xué)、通關(guān)等11種類型）構(gòu)建類別虛擬變量，依據(jù)Live發(fā)布日期的年月份構(gòu)建時(shí)間虛擬變量。主要變量和控制變量的測(cè)量說(shuō)明如表1所示。

表1 變量測(cè)量說(shuō)明Table 1 Description of Variable Measurement

5 實(shí)證結(jié)果及分析

5.1 回歸分析結(jié)果

5.1.1 描述性統(tǒng)計(jì)分析

表2為變量的描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析結(jié)果，矩陣中相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值都小于0.6，并且所有變量的VIF值都遠(yuǎn)低于公認(rèn)的閾值5，表明不存在多重共線性問(wèn)題[5]。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)及相關(guān)性分析結(jié)果Table 2 Results of Descriptive Statistics and Correlation Analysis

5.1.2 模型結(jié)果

表3呈現(xiàn)了使用最小二乘法的模型估計(jì)結(jié)果。模型1為僅含控制變量的結(jié)果，結(jié)果顯示，知識(shí)提供者身份認(rèn)證、Live標(biāo)題長(zhǎng)度、補(bǔ)充回答和補(bǔ)充文件數(shù)量均顯著正向影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度，其R2為0.21。加入自變量后，模型2的R2增加到0.32，表明自變量對(duì)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度有直接影響。

表3 模型估計(jì)結(jié)果Table 3 Model Estimation Results

模型2的結(jié)果顯示，低范圍線索中，簡(jiǎn)介長(zhǎng)度和持續(xù)時(shí)間的系數(shù)為正，價(jià)格的系數(shù)為負(fù)，均影響顯著，而免費(fèi)回答數(shù)量的影響不顯著，假設(shè)1得到部分驗(yàn)證。高范圍線索中，評(píng)論數(shù)量和聲譽(yù)的系數(shù)均為正，且影響顯著，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

模型3為加入付費(fèi)模式與信息線索交互項(xiàng)的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，與會(huì)員免費(fèi)模式相比，付費(fèi)模式下簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、持續(xù)時(shí)間、免費(fèi)回答數(shù)量、評(píng)論數(shù)量和聲譽(yù)對(duì)用戶滿意度影響作用更強(qiáng)，而價(jià)格在兩種付費(fèi)模式下對(duì)用戶滿意度的影響不存在差異。因此，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

5.2 fsQCA分析結(jié)果

5.2.1 變量的選取及校準(zhǔn)

本文選取簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、價(jià)格、持續(xù)時(shí)間、免費(fèi)回答數(shù)量、評(píng)論數(shù)量和聲譽(yù)作為前因條件研究不同付費(fèi)模式下影響消費(fèi)者購(gòu)后滿意度的組態(tài)路徑。在分析前，首先參考Ragin[38]提出的5%、95%和交叉點(diǎn)50%的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行校準(zhǔn)。在此過(guò)程中，為了避免由于案例難以歸類而不被分析的情況，本文參照Fiss[39]的做法對(duì)出現(xiàn)模糊隸屬分?jǐn)?shù)0.5的集合在其小于1的隸屬分?jǐn)?shù)上增加0.001。

5.2.2 必要性分析

數(shù)據(jù)校準(zhǔn)后進(jìn)行必要性條件測(cè)試。必要條件是指結(jié)果變量存在時(shí)必然存在的條件變量。一般認(rèn)為，單個(gè)條件必要性超過(guò)0.9，則構(gòu)成必要條件[40]。結(jié)果顯示，所有條件變量的必要性均低于0.9，表明不存在必要條件，因而需要將所有前因變量組合進(jìn)行充分性分析。

5.2.3 真值表構(gòu)建

在校準(zhǔn)后的模糊集數(shù)據(jù)表基礎(chǔ)上生成真值表。當(dāng)樣本數(shù)超過(guò)150時(shí)，應(yīng)設(shè)置大于1的頻率閾值，并確保至少80%的案例留存率[41]。因此，本研究將會(huì)員免費(fèi)模式下的案例頻率閾值設(shè)置為12，保留了95%的案例[40]，并根據(jù)Fiss[39]的建議，將原始一致性閾值設(shè)置為0.8?？紤]到會(huì)員免費(fèi)數(shù)據(jù)在一致性值上存在自然斷裂（即將一致性值按從高到低進(jìn)行排序后，兩個(gè)連續(xù)數(shù)值間存在較大差值）[42-43]，將PRI一致性截?cái)嘀翟O(shè)置為0.8。其次，按照上述規(guī)則，將付費(fèi)模式下的案例頻率設(shè)置為3，原始一致性設(shè)置為0.8，PRI一致性門檻值設(shè)定為0.75[43]。

5.2.4 定性比較分析結(jié)果

表4呈現(xiàn)了兩種模式下用于解釋消費(fèi)者高滿意度的驅(qū)動(dòng)路徑。會(huì)員免費(fèi)模式下存在三條驅(qū)動(dòng)路徑，模型的總體一致性結(jié)果為0.910，各前因條件的一致性均超過(guò)0.9，總體覆蓋率為0.390；付費(fèi)模式下存在四條驅(qū)動(dòng)路徑，模型的總體一致性結(jié)果為0.938，各前因條件的一致性均超過(guò)0.9，總體覆蓋率為0.413，兩種付費(fèi)模式均滿足了覆蓋率和一致性要求，具有理想的解釋效果。具體組態(tài)模式如下：

表4 不同付費(fèi)模式下滿意度條件組態(tài)Table 4 Configurationof Satisfaction Conditions Under Different Payment Modes

會(huì)員免費(fèi)模式下，存在兩種類型三條驅(qū)動(dòng)路徑觸發(fā)用戶高滿意度，即價(jià)格不敏感型和高價(jià)格偏好型。價(jià)格不敏感型包含模式S1和S2，該組態(tài)表明，存在一類對(duì)價(jià)格不敏感的用戶群體，當(dāng)產(chǎn)品簡(jiǎn)介比較短或免費(fèi)回答數(shù)量較低時(shí)，滿足產(chǎn)品持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、評(píng)論數(shù)量多以及聲譽(yù)高三個(gè)條件能夠觸發(fā)其高滿意度。高價(jià)格偏好型（S3）組態(tài)表明，該類消費(fèi)者不看重產(chǎn)品簡(jiǎn)介或免費(fèi)回答數(shù)量，當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格較高時(shí)，滿足持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、評(píng)論數(shù)量多以及聲譽(yù)高的條件將觸發(fā)其高滿意度。

付費(fèi)模式下，存在三種類型四條驅(qū)動(dòng)路徑觸發(fā)消費(fèi)者高滿意度，即價(jià)格不敏感型、低價(jià)格偏好型和高價(jià)格偏好型。價(jià)格不敏感型（W1）組態(tài)表明，存在一類消費(fèi)者對(duì)價(jià)格不敏感，當(dāng)產(chǎn)品持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、評(píng)論數(shù)量多、聲譽(yù)高同時(shí)免費(fèi)回答數(shù)量較多時(shí)能觸發(fā)其高滿意度。低價(jià)格偏好型包含模式W2和W3，該組態(tài)表明當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格低時(shí)，滿足簡(jiǎn)介詳細(xì)、持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)、評(píng)論數(shù)量多、聲譽(yù)高且免費(fèi)回答數(shù)量較多時(shí)即可觸發(fā)其高滿意度。高價(jià)格偏好型（W4）組態(tài)表明當(dāng)產(chǎn)品價(jià)格較高時(shí)，消費(fèi)者對(duì)低范圍線索更為重視，只要提供高質(zhì)量的低范圍線索，同時(shí)輔以高數(shù)量的評(píng)論即可觸發(fā)其高滿意度。

通過(guò)對(duì)比可知，相比于會(huì)員免費(fèi)模式，付費(fèi)模式下由于涉入度和感知風(fēng)險(xiǎn)的增強(qiáng)，無(wú)論是何種價(jià)格偏好類型的消費(fèi)者對(duì)線索的關(guān)注都更為復(fù)雜。同時(shí)，消費(fèi)者在付費(fèi)模式下對(duì)產(chǎn)品價(jià)格的感知更復(fù)雜，導(dǎo)致該模式下存在更多引致消費(fèi)者高滿意度的組態(tài)路徑。因此，假設(shè)4得到了驗(yàn)證。此外，對(duì)比回歸分析與fsQCA結(jié)果，兩種方法均顯示低范圍線索和高范圍線索對(duì)用戶滿意度都具有重要的影響作用。不同之處在于回歸分析結(jié)果表明價(jià)格對(duì)消費(fèi)者滿意度存在負(fù)向影響，而fsQCA結(jié)果顯示兩種付費(fèi)模式下均存在價(jià)格不敏感型和高價(jià)格偏好消費(fèi)群體。造成這種差異的原因在于回歸分析得到的是單個(gè)變量的平均凈效應(yīng)，但并不是數(shù)據(jù)集中的所有案例都支持這一正向或負(fù)向的凈效應(yīng)；而fsQCA方法考慮變量間的因果組合關(guān)系，能夠觀察到不同條件組合下變量的影響差異[44]。這進(jìn)一步證實(shí)了兩種方法的互補(bǔ)性。

6 研究結(jié)論與啟示

6.1 研究結(jié)論

本文基于線索診斷理論和認(rèn)知失調(diào)理論，利用回歸分析檢驗(yàn)知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度形成的理論模型，并通過(guò)fsQCA方法剖析不同付費(fèi)模式下的線索組合效應(yīng)，綜合得出如下結(jié)論：第一，產(chǎn)品簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、持續(xù)時(shí)間、評(píng)論數(shù)量及提供者聲譽(yù)均顯著正向影響消費(fèi)者滿意度，價(jià)格對(duì)滿意度的影響作用則是負(fù)向的。免費(fèi)回答數(shù)量對(duì)消費(fèi)者滿意度的影響不顯著，可能的解釋是，消費(fèi)者在付費(fèi)前能夠依據(jù)知識(shí)提供者的免費(fèi)回答質(zhì)量對(duì)其能力進(jìn)行評(píng)估，但免費(fèi)回答數(shù)量多不一定質(zhì)量高。第二，相比于會(huì)員免費(fèi)模式，付費(fèi)模式下產(chǎn)品簡(jiǎn)介長(zhǎng)度、持續(xù)時(shí)間、知識(shí)提供者免費(fèi)回答數(shù)量、產(chǎn)品評(píng)論數(shù)量和知識(shí)提供者聲譽(yù)對(duì)消費(fèi)者滿意度的影響作用更強(qiáng)，而價(jià)格的作用在兩種付費(fèi)模式下不存在顯著差異?？赡艿脑蚴莾r(jià)格同時(shí)作為質(zhì)量信號(hào)和成本信號(hào)影響消費(fèi)者的質(zhì)量感知，即使會(huì)員免費(fèi)模式下會(huì)員用戶無(wú)需為知識(shí)產(chǎn)品付費(fèi)，但價(jià)格同樣作為質(zhì)量信號(hào)吸引消費(fèi)者的關(guān)注。第三，不同付費(fèi)模式下，影響消費(fèi)者滿意度的線索組合存在差異。會(huì)員免費(fèi)模式下，消費(fèi)者滿意度主要受產(chǎn)品持續(xù)時(shí)間、評(píng)論數(shù)量及知識(shí)提供者聲譽(yù)的影響；而付費(fèi)模式下，引發(fā)消費(fèi)者高滿意度的線索組合路徑更多，對(duì)低范圍和高范圍線索的依賴更強(qiáng)。

6.2 理論意義

本文主要的理論貢獻(xiàn)可總結(jié)為三方面。第一，通過(guò)確定知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品和提供者相關(guān)的信息線索作為用戶滿意度的重要預(yù)測(cè)因素，擴(kuò)展了現(xiàn)有在線知識(shí)付費(fèi)相關(guān)研究。目前關(guān)于在線知識(shí)付費(fèi)的研究主要集中于探討如何吸引消費(fèi)者購(gòu)買和提高知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的銷量[25,45]，對(duì)于消費(fèi)者滿意度的探究相對(duì)較少。本文利用線索診斷理論和認(rèn)知失調(diào)理論為理解信息線索對(duì)消費(fèi)者在線知識(shí)購(gòu)后滿意度的影響提供了新的理論視角。第二，挖掘了不同付費(fèi)模式下信息線索對(duì)用戶滿意度的作用差異。以往鮮有文獻(xiàn)從付費(fèi)模式出發(fā)探討消費(fèi)者在線知識(shí)付費(fèi)行為，本文基于新的研究視角揭示了信息線索在不同付費(fèi)模式下對(duì)用戶滿意度的作用差異，豐富了在線知識(shí)付費(fèi)相關(guān)研究。第三，揭示了不同付費(fèi)模式下信息線索對(duì)用戶滿意度影響的組合差異。

6.3 實(shí)踐啟示

本文的研究結(jié)論為提升消費(fèi)者在線知識(shí)購(gòu)后滿意度提供了實(shí)踐指南。首先，知識(shí)提供者可以為L(zhǎng)ive提供更詳細(xì)生動(dòng)的產(chǎn)品簡(jiǎn)介，增加知識(shí)講解時(shí)間以及設(shè)置合理的價(jià)格，同時(shí)在知乎免費(fèi)共享社區(qū)提供更多高質(zhì)量的免費(fèi)知識(shí)解答、免費(fèi)課程及文章以獲得更高的聲譽(yù)。知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)可以實(shí)施金錢獎(jiǎng)勵(lì)、虛擬徽章等激勵(lì)措施鼓勵(lì)消費(fèi)者撰寫(xiě)評(píng)論，提供各種反饋功能（評(píng)分、評(píng)論、投票和禮物等）以及建立完善的聲譽(yù)機(jī)制（完善資信評(píng)級(jí)制度以及建立激勵(lì)和懲罰機(jī)制等）。

其次，針對(duì)不同付費(fèi)模式下的知識(shí)產(chǎn)品提供差異化的信息線索。為了降低信息搜索和獲取成本，在線平臺(tái)往往使用標(biāo)準(zhǔn)化設(shè)計(jì)呈現(xiàn)產(chǎn)品/服務(wù)信息。我們的研究結(jié)果建議，平臺(tái)可以通過(guò)突出更重要的屬性來(lái)吸引消費(fèi)者，針對(duì)不同的付費(fèi)模式定制產(chǎn)品信息呈現(xiàn)方式。相比于會(huì)員免費(fèi)模式，知識(shí)提供者應(yīng)更加重視付費(fèi)模式下知識(shí)產(chǎn)品及自身能力相關(guān)信息線索的呈現(xiàn)。知識(shí)提供者可以根據(jù)所提供知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的付費(fèi)模式來(lái)確定合理的線索組合形式以提高線索的有效性。平臺(tái)可以利用大數(shù)據(jù)分析消費(fèi)者購(gòu)買知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品的價(jià)格區(qū)間來(lái)判斷消費(fèi)者的價(jià)格偏好進(jìn)而為知識(shí)提供者提供更合理的方案。

6.4 局限性與未來(lái)研究方向

本研究仍然存在一些不足之處，需在未來(lái)進(jìn)一步探討。首先，僅對(duì)知乎Live平臺(tái)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，該研究結(jié)論在其他平臺(tái)上的適用性還有待檢驗(yàn)。在未來(lái)的研究中，我們將嘗試從不同的知識(shí)付費(fèi)平臺(tái)獲取數(shù)據(jù)，以提高研究模型的適用性。其次，除本文所提出的關(guān)于知識(shí)付費(fèi)產(chǎn)品及知識(shí)提供者相關(guān)的信息線索外，知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的形成可能還存在其他影響因素，未來(lái)研究可以從社會(huì)環(huán)境、平臺(tái)技術(shù)及知識(shí)自身屬性視角切入，剖析更多影響知識(shí)付費(fèi)用戶滿意度的因素。最后，本文使用的是截面數(shù)據(jù)，而產(chǎn)品評(píng)論數(shù)量、知識(shí)提供者聲譽(yù)對(duì)用戶的質(zhì)量感知是一個(gè)動(dòng)態(tài)過(guò)程，使用面板數(shù)據(jù)能夠更好地理解自變量對(duì)滿意度的影響過(guò)程，這也將成為我們未來(lái)的研究方向。

作者貢獻(xiàn)說(shuō)明

李婷婷：提出研究思路，數(shù)據(jù)采集與分析，論文初稿撰寫(xiě)；

周莎莎：論文框架構(gòu)思，論文修改與定稿；

陳遠(yuǎn)高,楊水清：論文理論和方法指導(dǎo)。

支撐數(shù)據(jù)

支撐數(shù)據(jù)由作者自存儲(chǔ)，E-mail：ting882255@163.com。

1.李婷婷.知乎Live 數(shù)據(jù).xlsx. 知乎Live 層面數(shù)據(jù).

2.李婷婷.知乎Live 模糊集定性分析數(shù)據(jù).csv. 模糊集定性比較分析數(shù)據(jù).