感知因素和外部因素對消費者持續購買意向的影響：滿意和信任的中介作用

摘 要：在線知識付費平臺以其成熟、多樣化的知識產品和服務而極具市場價值。特別是在中國，在線知識付費平臺的市場規模和目標用戶迅速發展壯大，然而由于風險增加等原因，用戶的滿意度和信任度有所下降。基于TAM 理論建立研究模型，以滿意度和信任度為中介，考察用戶感知因素和外部因素與持續購買意向之間的關系，并采用結構方程建模（SEM）方法評估了用戶持續購買意向的潛在因素。研究結果表明，用戶感知價值正向影響用戶滿意度；外部因素也正向影響用戶滿意度；用戶的感知價值和外部因素會通過滿意度和信任度這兩個間接因素對其持續購買意向產生影響。

關鍵詞：知識付費平臺；外部因素；感知價值；持續購買意向

中圖分類號：F49""文獻標識碼：A

doi：10.3969/j.issn.1672-2272.202309122

The Effect of Cognitive and Experiential Elements on Consumer’s Continuous Purchase Intention： Mediation Role of Satisfaction and Trust

Abstract：Online knowledge payment platforms have great market value due to their mature and diverse knowledge products and services. Especially in China， the market size and target users of online knowledge payment platforms are rapidly growing and expanding. However， due to increased risk issues， user satisfaction and trust have decreased. A research model was established based on TAM theory， with satisfaction and trust as mediators， to examine the relationship between user perception factors， external factors， and sustained purchase intention. Structural equation modeling （SEM） was used to evaluate the potential factors of user sustained purchase intention. The research results indicate that user perceived value has a positive impact on user satisfaction; External factors also have a positive impact on user satisfaction; The perceived value of users and external factors will have an impact on their willingness to continue purchasing through two indirect factors， satisfaction and trust.

Key Words：Knowledge Payment Platform;Experiential Elements; Perceived Value， Continuous Purchase Intention

0 引言

近年來，知識付費平臺作為便捷、實用的信息檢索平臺，已成為不同目標人群獲取和分享知識的必備工具。隨著知識產品和服務的普及，移動互聯網的廣泛應用和消費模式的升級使知識付費產業日趨成熟。互聯網不僅改變了人們獲取信息的習慣，提高了人們創造知識的能力，還改變了知識分享和傳播的方式[1]。特別是在知識共享經濟迅速發展時期，知識供需開始從免費知識模式轉向付費知識模式，知識付費平臺通過訂閱和直接購買等付費方式為用戶提供知識產品和服務，而知識提供者則通過系統化的流程貢獻結構化、標準化的知識產品或服務來獲取收益[2]。盡管傳統的問答平臺提供了一個開放的環境，鼓勵人們回答問題，并且不受身份、背景、職業等限制，但實際上卻很少有問答平臺能提供有價值的知識，讓人們獲得專業和可靠的信息。因此，這也是一些問答平臺和知識共享社區轉變為付費知識平臺的重要原因之一[3]。

從全球市場來看，知識付費平臺被廣泛采納和使用，其中包括美國的Quora、雅虎問答、Stack Overflow，中國的百度知道、喜馬拉雅、知乎，韓國的Knowledge-iN等[4]。值得一提的是，2020年中國知識付費用戶超過5.4億[5]，其中有聲讀物的市場規模已達到947億元。根據Data.iiMedia發布的數據預測，在線知識付費行業的市場規模預計將在2025年飆升至18 027億元[6]，知識付費行業前景廣闊。因此，探索影響用戶購買意向的影響因素就顯得尤為重要。但是，隨著知識平臺領域的廣泛性和內容多樣性的發展，用戶的再購買意向和市場聲譽卻開始下降[7-9]。其中，平臺產品和服務的同質化使得現有的知識付費平臺難以吸引新客戶和拓展市場[10]。對于知識付費平臺運營企業來說，有必要考察和挖掘正向影響因素，激發用戶的持續購買意向，從而制定可行的管理制度和市場策略。

從電子商務的角度來看，購買決策通常取決于外部效應和用戶個人的認知水平[11]，因此對這兩方面進行深入分析是研究知識產品購買意向的有效方法。另外，信任問題和風險問題是影響知識付費平臺使用意向的最主要障礙[12]。首先，付費問答旨在解決特定的專業問題，這需要用戶對知識提供者或平臺具有較高的信任度[13]。因為用戶在知識提供者回答除價格以外的問題之前，很難獲得有關知識產品的信息[14]。信任成為建立交易關系的關鍵環節。其次，當用戶在網絡平臺進行交易時，信任可以幫助用戶識別有價值的產品或服務，降低不確定性[3]。因此，信任是降低用戶在在線知識平臺上感知風險的重要因素，有必要對信任與用戶滿意度以及支付意向之間的關系進行研究，下面重點探討影響用戶在知識付費平臺上持續購買意向的影響要素。

1 文獻綜述

1.1 用戶在知識付費平臺的持續支付行為

知識付費平臺是指能夠向有需要的人提供特定的、專業的知識或信息的平臺。知識付費平臺具有保持知識產品和服務的多樣性、高質量性、專業性和準確性的特征[10]。根據知識傳播過程，線上知識的獲取一般分為免費在線知識共享和在線知識付費兩種方式[15]。與免費在線知識共享相比，知識付費平臺的用戶需要支付一定的費用才能獲取知識，這些知識產品的表現形式包括問答、音頻、視頻、圖文等[10]。從信息傳遞的角度來看，知識付費行為主要由3個概念驅動：知識轉移、知識共享和知識交流。知識轉移不僅包括知識提供者的知識共享行為，還涉及知識需求者的獲取和應用行為[16]。在線知識共享是一種多維消費，它與知識轉移和傳播的視角相關[17]。許多學者基于組織公正[18]、信任理論[19]、社會認知理論[20]和動機理論[3]等不同視角關注知識共享行為。知識交流既與知識轉移相關，也與知識共享相關。因此，雖然知識付費行為具有典型的電子商務特征，但在知識付費平臺上的知識交互過程中，知識轉移、知識共享和知識交流在知識付費行為中仍占據重要地位[16]。

社會各界對知識付費的發展與壯大給予了極大的關注。隨著知識付費行業的可持續發展，如何平衡知識提供者、知識需求者和知識平臺三方的利益，提高他們的持續購買意向，是在市場研究中頗有價值的問題。目前，大多數研究都集中于探索用戶持續使用知識付費平臺的因素，并根據研究內容將知識付費平臺持續使用細化為持續使用意向或行為、持續分享行為和持續付費行為[10]。從持續使用意向的角度來看，這些研究通常與個人-社會-技術-組織（ISTO）模型[17]、技術接受模型（TAM）[21]、計劃行為理論[22]、期望確認模型（ECM）、信息系統持續性期望確認模型（ECM-ISC） [23]和創新阻力理論[12]等理論相結合。最新研究表明，影響繼續使用意向或行為的因素可由兩部分驅動：環境和個人 [24]。環境因素包括平臺或系統質量[8]、主觀規范[14]、易用性[23]，個人因素一般與知識付費平臺的感知價值[9-10]、信任、滿意度、習慣或態度有關。從知識付費決策的角度來看，大多數學者都注重探討用戶在持續使用知識付費平臺過程中的價值認知與滿意度之間的關系。用戶的感知價值通常分為不同的維度，如感知享樂價值、感知實用價值和感知社交價值[20]。同樣，個人對特定產品或服務能否被其他產品或服務替代的感知以及感知性價比也被視為知識平臺購買決策過程中的要素[13]。一些研究者還使用了產品或信息質量[14，25]、享受、互惠[26]和自我效能[27]等概念來解釋和定義感知價值。此外，感知風險[12，3]和感知成本[8]等也被視為直接或間接影響知識購買行為決策的關鍵因素。

1.2 持續購買意向中的滿意度和信任度

信任度和滿意度在持續使用行為研究中被廣泛討論。根據關系理論，信任度和滿意度可以與消費者建立穩固而長期的關系[11]。從信息系統的角度看，滿意度與用戶對信息系統的評價有關[8]。換言之，它是用戶在體驗知識付費平臺的服務和產品時的主觀感受。Bhattacherjee[23]強調，“用戶對信息系統的持續使用意向主要取決于他們對先前信息系統使用的滿意度”。這意味著用戶的滿意度會對用戶的持續使用意向產生直接的積極影響。同樣，信任在共享經濟中具有重要作用[13]，它是一種基于情景的反應從而影響人們的行為[19]。由于知識付費平臺需要高水平的用戶信任，因為在知識提供者就相關問題做出貢獻或解答之前，用戶幾乎不知道與答案相關的信息[13]。因此，很大部分的用戶愿意在基于對知識提供者信任的基礎上將免費知識轉換為付費知識[28]。在以往關于滿意度與信任度之間關系的研究中，部分研究者認為滿意度是信任度的先決條件。一方面，隨著消費者滿意度的提高，信任度也會隨之提高，重復購買也就有可能實現。另一方面，信任可以改善消費者的積極態度，影響他們的購買意向、滿意度、忠誠度并增加轉換行為[11]。在最近的研究中，研究者考慮將信任分為不同的概念，例如針對特定知識提供者的信任[1]、知識提供者的聲譽[19]、仁慈、能力和誠信[13]等來分析信任對知識平臺持續購買意向的積極影響。

1.3 理論框架： TAM 模型

根據知識付費平臺的特點，技術接受模型（TAM）[21]被廣泛應用于討論影響用戶對在線知識平臺使用意向的研究。在 TAM 模型中，Davis提出了兩個基本變量：感知有用性和感知易用性[21]。很多研究基于這兩個變量展開研究，探討用戶在使用在線知識服務或平臺過程中認知因素的作用，如自我認知[22]、服務便利性[21]和感知享受[8]對滿意度的影響。同樣，之前一些擴展 TAM 模型的研究也強調了技術的性能預期、努力預期、社會影響和便利條件等影響因素的重要性[5]。這是因為基于技術的虛擬平臺或網站設計等因素，直接影響用戶個人使用在線平臺的體驗[1]。因此，在后續研究中，有必要將網站或系統設計等平臺性能視為影響付費意向的外部變量。

在識別用戶購買決策的認知因素方面，Li等[14]通過對18位用戶的訪談，認為感知價值是影響用戶在線知識消費行為的虛擬因素。一方面，人們在使用知識付費平臺時具有認知需求，例如尋求專業信息或學科專業、考試、就業等知識[28]。另一方面，在心理層面，人們不僅有實現個人目標的需求，還有影響或控制他人權力的需求。這些需求會讓個人希望與他人建立社會聯系并期望實現與他人的良好關系從而直接影響人們的行為動機。因此，用戶對成就、權力和從屬關系的需求增加了其對知識問答的參與度，從而對他們的知識購買意向產生顯著的積極影響[2]。參與感與個人對所購產品的感知重要性、興趣和相關性水平有關[3]，當知識內容有價值或有趣并能滿足用戶的最大需求時，用戶就產生強大的購買愿意。因此，Zhang等[3]將用戶的感知價值分為兩個維度：實用價值和娛樂價值，以闡釋消費者在電子書中付費意向的影響作用。同樣，Liu等[9]也強調了感知價值的重要作用，并將其擴展為感知實用價值、感知享樂價值和感知社交價值的概念，來探究影響用戶在知識付費平臺上的持續購買意向。

因此，除了考慮人們在使用網絡知識平臺時的功利性收益和享樂性收益外，還要考慮社交因素對購買行為的影響。在以往的研究中，研究者通常運用主觀規范[30-31]、社交聯系[18]、社交認可[25]、互惠、社會互動聯系[17]、社交存在[32]、社交資本[33]和社交影響[34]等概念來解釋社交因素如何影響用戶在知識平臺上的決策。例如，Shi等[25]指出，從信息搜尋的角度來看，社交認可對用戶在問答社區中的付費意向和付費行為有負向調節作用。因此，本文從滿足消費者多方面需求出發，從網站設計、用戶互動體驗、感知實用價值、感知娛樂價值和感知社交價值等方面入手，探討它們對知識付費平臺用戶持續購買意向的影響。

2 模型構建與研究假設

2.1 模型構建

如前所述，消費者的持續購買意向受到一系列認知及外部因素的引導。這些因素直接或間接地影響著用戶對平臺產品和服務的滿意度和信任度，其中感知價值作為重要因素關系到激勵和影響用戶更高層次的目標行為[3]。感知價值是消費者對某一特定服務的總體評價，這種評價主要基于利益和成本的比較[10]，它可以從多個維度進行評價，例如感知實用價值、感知享樂價值和感知社交價值這3個維度就對知識平臺的購買決策具有重大影響[3，9]。因此，本文將從這3個維度進行討論，構建理論框架，如圖1所示。

2.2 研究假設

互動性（IN）。互動性可指與交互有關的信息交換和處理過程，也可指與系統、網站或應用程序特征有關的技術或功能交互。用戶感知層面的交互或混合過程、認知視角和特征的交互也被視為互動性的一部分[21]。作為一種外部信號，互動性在本文中主要指網站或應用程序根據用戶的查詢和搜索動態生成結果的能力[11]。因為幾乎所有知識付費平臺的版本都包括移動版和非移動版，這使得用戶需要在數字系統中完成檢索任務并順利進行使用[16]。有研究指出，用戶對數字系統的依賴性對其滿意度和持續使用意向有顯著的積極影響[35]。因此，用戶的付費意向受用戶交互體驗的影響，從而間接影響他們的支付行為[5]。

平臺設計 （DKP）。知識付費平臺系統應具備令人滿意的可訪問性、檢索和輸入的用戶友好性、可搜索性、適應性和靈活性[17]。在網站進行支付時，良好的網站設計可以減少用戶的感知威脅性[36]。因此，平臺的設計特點將對平臺所提供產品和服務的質量評價以及消費者滿意度產生影響[11]。如前文所述，良好的視覺設計會讓客戶對產品產生強烈的興趣[37]。Wijenayake等[38]指出了設計對用戶行為的積極影響，即網站設計中強烈的視覺感受、新穎的交互設計會增加用戶的使用頻率和時長。因此，知識付費平臺的設計是影響用戶付費決策的關鍵因素。當在線知識社區擁有一個高質量及良好設計的平臺時，用戶會更加滿意并愿意持續使用[24]。此外，用戶對知識平臺的性能預期也是促進用戶付費意向的重要因素[5]。基于此，本文提出如下假設：

H1a：互動性對用戶滿意度有積極影響；

H1b：知識付費平臺的設計對用戶滿意度有積極影響。

感知實用價值 （PUV） 。感知實用價值是指知識付費平臺帶來的工具性和功能性利益[20]，如獨特性和便利性，側重于用戶對效用和性能的感知[7]。基于常見的購物心理，人們在網上購物時，產品和服務的功能、價格和質量被認為是關鍵的預期要求[39]。

感知娛樂價值（PHV）。感知娛樂價值與愉快的體驗或感受有關，是知識平臺帶來的情感或精神反應[7]。它可以用好奇心以及知識產品和服務的流量來衡量[20]。而購買者的購買行為通常以尋找愉悅感為主，他們通常追求從服務體驗中獲得愉悅感[3]。因此，PHV被認為是測量用戶滿意度的一個重要指標。

感知社交價值 （PSV）。感知社交價值是用戶滿意度和購買意向的重要預測因素[14]。它關系到消費者與知識提供者、平臺和其他消費者建立和維持關系的程度[24]。Li等[14]強調，高水平的社交價值會提高用戶對社交商業網站的滿意度，增強他們的購買意向。

先前的研究通過實證方法估計了PUV、PHV和PSV對滿意度和用戶行為的影響。Gan等[40]指出，PUV、PHV和PSV均對個人滿意度和購買意向有積極影響。此外，當平臺能夠滿足用戶的價值需求時，如知識產品的完整性、生動性和相關性，用戶會更加信任知識提供者，并愿意付費[1]。同樣，用戶的PUV（如講師的專業知識）會影響用戶對在線付費課程的評價，從而顯著影響用戶對平臺的信任度[7]。基于此，本文提出如下假設：

H2a：感知實用價值對用戶滿意度有積極影響；

H2b：感知享樂價值對用戶滿意度有積極影響；

H2c：感知社交價值對用戶滿意度有積極影響。

滿意度（SA）。滿意度和信任度具有密切相關性。以往研究指出，滿意度可被視為產生信任的先決條件。消費者的滿意度可以增強他們的信任度，提高其再次購買的概率[11]。消費者的歷史滿意度可用于評估之前的交易，并預測客戶的意向和行為[41]。用戶對知識付費平臺的信任主要與他們對平臺的相關技術、個人隱私安全、知識提供者以及對信息系統的信任相關。知識付費平臺在該方面的實現情況一定程度上影響了用戶對平臺的滿意度[42]。基于此，本文提出如下假設：

H3： 用戶滿意度在互動性、平臺設計、感知實用性、感知娛樂性、感知社交性之間具有中介作用；

H4：用戶對所購知識產品或服務的滿意度會對其信任度產生積極影響。

信任（TR）。信任在網絡學習意向中分別起著直接和間接的作用。與信任理論維度相對應，直接信任與信任方所信任的對象有關，而間接信任則受兩種不同方式的影響。具體來說，它會受到之前與受托方有過關系的第三方提供的受托方的聲譽，或者是受托方從他人提供的反饋中積累的聲譽的影響[12]。事實上，擁有強大認證和眾多粉絲的知識提供者會獲得更多的話題熱度和付費咨詢。也就是說，與用戶信任相關的知識生產者的聲譽和可靠性等要素會直接影響用戶對知識產品的購買決策[1]。此外，信任類別也會影響知識共享的持續意向，學者們發現信任對知識共享行為的影響因信任類別的不同而不同[18]，例如經濟型信任、信息型信任和認同型信任[43]。另外，信息風險、財務風險和隱私風險的存在不僅影響用戶的滿意程度還會影響人們網絡支付意向[44]。基于此，本文提出如下假設：

H5： 用戶的信任在滿意度和持續支付意向之間具有中介作用；

H6：用戶對所購知識產品或服務的信任會對其持續購買意向產生積極影響。

3 研究方法

3.1 變量測量題項及方法

通過對以往文獻的梳理，本研究在理論框架中構建了8個變量，這些變量采用多項目量表進行測量，并根據選讀設備的具體語境和內容對措辭進行了適當修改。每個項目均采用李克特5級量表，其中1表示非常同意，5表示非常不同意。用“感知實用價值（PUV）”“感知娛樂價值（PHV）”和“感知社交價值（PSV）”3個維度來評估用戶認知過程的程度，用“互動性（IN）”和“平臺設計（DKP）”來描述外部影響因素，這5個變量分別由3個題項組成。滿意（SA）、信任 （TR） 和持續購買意向 （CPI） 分別由4個題項組成，如表1所示。

3.2 數據收集

根據艾媒咨詢（Data.iiMedia）2023年知識付費行業預測數據顯示，2015-2025年中國知識付費市場具有潛在發展價值[6]。因此，本研究通過在線問卷平臺收集知識付費平臺用戶的數據，并通過微信等流行社交媒體應用進行發放，以識別他們的潛在購買意向。本研究采用問卷調查法向知識付費平臺用戶發放問卷，一共回收438份問卷，其中16份無效問卷（填寫時間少于60 s或多于300 s）。為了收集符合本研究背景的數據，調查中還設置了一些問題，如 “您是否使用過知識付費平臺，是否了解知識產品和服務？”此外，剔除了在第二次篩選中顯示從未購買過任何知識產品/服務的32個樣本，最后獲得有效問卷390份，有效問卷回收率89.0%。調查主要分為3個部分。第一部分涉及調查對象的主要統計特征，包括性別、年齡和教育背景；第二部分涉及知識產品/服務的使用頻率、使用時長、使用場合和購買次數；第三部分是根據現有量表提出的問題。

調查數據顯示，按性別看，男性占比55.1%，女性占比44.9%；按年齡看，18～30歲占比46.7%，31～40歲占比36.9%；按教育背景看，本科及以上學歷占比62.8%，碩士和博士學歷占比23.3%，表明大多數受訪者受過高等教育；在使用頻率方面，46.2%的人每周使用幾次；在使用場合方面，調查對象更喜歡在睡前和中午使用，分別占比31.3%和33.8%，說明用戶通常在空閑時間使用。調查結果顯示，69.5%的用戶會再次選擇購買相關的知識產品或服務。樣本特征統計結果見表2。

4 數據分析

4.1 測量模型

本研究采用問卷調查法來收集樣本數據，采用定量方法來估計和驗證假設的相關性，使用AMOS軟件和SPSS軟件作為處理工具來分析數據。根據以往的研究，用Cronbach’s α值來驗證因子的可靠性，用確認性因子分析（CFA）和結構方程模型（SEM）來研究要素和特征之間的關系。本研究采用CFA和SEM是為了在分析過程中實現更靈活的假設和更小的測量誤差。

CFA方法是驗證信度、收斂效度和區分效度的常用方法，可以在最新文獻的基礎上討論特征的測量區分。Cronbach’s α和綜合信度（CR）用于說明量表的信度和效度。根據一般標準，當Cronbach’s α大于0.7且CR大于0.7時，認為模型具有合理的內部一致性[3]。由表3可知，各變量的Cronbach’s α值在0.763～0.939之間，表明各項目具有較好的信度。另外，結果中最低因子載荷數為0.668，超過了0.5的最低認可值，各變量的平均提取方差（AVE）也大于0.5，表明各項目具有較好的收斂效度。由表4可知，所有潛變量的AVE平方根都高于它們的相關系數，表明模型具有充分的判別效度。

4.2 結構模型

根據以往的文獻，最大似然估計是提供模型估計值的常用過程[3]。本研究通過使用模型擬合指標的實際值與推薦值的比較來證明模型擬合的可接受性，公認的擬合指標有χ2 /df、GFI、RMSEA、TLI、CFI、NFI 和 AGFI。由表5可知，χ2 /df值為1.355，低于推薦值3；AGFI為0.906，TLI為0.974，CFI為0.977，NFI為0.917，均高于0.09的可接受值；RMSEA為0.03，小于認可值0.08，說明所有模型擬合指數都是可以接受的。同時，通過AMOS計算出變量的路徑系數和相應的顯著性水平，結果如表6所示。結構模型檢驗結果如圖2所示，共得出7個假設，這些假設在統計學上均顯著（plt;0.01）。

4.3 間接效應檢驗

本研究采用Bootstrapping方法檢驗滿意度和信任度的中介效應。根據Yu[5] 等提出的方法，對間接效應的估計值進行檢驗。由表7可知，所有路徑的p值均小于0.05，路徑的間接效應得到了驗證。如表6所示，所有變量的路徑系數均顯著，并通過滿意度和信任度這兩個中介變量影響持續購買意向，假設H3和H5得到驗證。

5 結論、啟示與展望

5.1 研究結論

本文提出的理論模型為探討用戶持續購買意向的影響因素提供了依據。首先，假設H1a和H1b得到了驗證，表明高質量的平臺互動性和設計會提升用戶價值，促進用戶與平臺之間的互動信息傳遞和接收，進而影響用戶的信任和持續購買意向[21]。互動性和平臺設計的路徑系數分別為0.171和0.267，說明知識付費平臺的外觀設計比互動性更重要。因為在技術發展相同的情況下，每個平臺都能為用戶帶來較好的互動體驗，而高質量且美觀優化的平臺設計則能吸引更多的用戶，從而提高用戶的滿意度和持續使用意向。其次，本研究還探討了感知功利價值、感知享樂價值和感知社交價值對消費者持續購買意向的影響。結果顯示，PHV、PUV和PSV對用戶的CPI均有顯著的正向影響，假設H2a和H2c得到驗證，其中PSV的路徑系數高于PHV和PUV，說明實現社交價值對于用戶做出購買決策是非常重要的。研究結果與TAM 理論一致，證實滿意度是信任產生的先決條件，滿意度的提高會增強用戶對重復購買行為的信任[29]，即滿意度正向影響信任度，從而影響用戶的持續購買意向。

5.2 理論貢獻

本研究實現了多重理論貢獻。一是本研究結合知識付費領域的文獻資料，針對用戶持續購買意向建立了TAM理論模型，根據理論框架來討論用戶持續購買意向的影響要素。由于之前的研究主要集中于消費者滿意度對購買意向的影響[8-9]，以及滿意度和信任度的中介作用，所以本研究則主要依據外部因素和認知因素來探討其如何影響用戶的支付意向，從而對知識付費平臺用戶行為的研究有所貢獻。二是本研究將認知價值分為3個維度，即PUV、PHV 和PSV，其中PUV和PHV用于探討知識產品和服務的功能性和享樂性在購買決策過程中的影響。三是本研究還考慮了具有情感特征的社交價值對用戶意向的影響，外部因素則通過互動性和平臺設計來探討體驗環境對用戶意向的影響。

5.3 實踐啟示

本研究對知識付費平臺制定有價值的策略以激發用戶的持續購買意向具有實際意義。首先，本研究強調了信任在滿意度和持續支付意向之間的關鍵作用。信任是用戶持續支付意向的基本要素，意味著知識平臺需要提高相關產品和服務的質量，以增加用戶的信任度和滿意度，進而增加用戶下一次購買意向。 其次，本研究驗證了認知價值和外部體驗感受是提高消費者滿意度的要素，PHV、PUV、PSV、IN和DKP的改進會提高消費者的信任度和持續購買意向，其中PSV和DKP在用戶滿意度中占據重要地位。這表明平臺不僅要提供優質的產品和服務，例如加強用戶的品牌認同感來提高用戶的PUV和PHV[29]，還要注重實現社交功能來滿足用戶的多樣化需求。隨著互聯網的發展，社交功能在用戶生活中占據了重要地位，用戶希望在獲取知識的過程中有更多的機會與他人交流，分享自己的想法。因此，知識付費平臺除了需要鼓勵知識提供者創造更多有價值的知識來刺激用戶的參與度[27]，還需要增加留言、話題和社交等功能。此外，在知識付費平臺上，美觀的設計也很重要。因為成熟的編程技術基本可以滿足用戶的交互需求，平臺若致力于網站外觀和應用程序的設計，可以吸引更多的年輕用戶。因此，對于知識平臺來說，應根據特定用戶的搜索行為，讓目標客戶先免費獲取有價值的內容，然后再獲取專業、熱門、有吸引力的收費內容[3]；對于知識提供者來說，必須建立用戶的信任度，如提高聲譽、增加免費分享時間、增加誠信次數等。總之，提高用戶的體驗感，擴展產品和服務的更多功能，將提高用戶的滿意度，進而提高用戶對平臺的信任度。

5.4 不足與展望

本研究還有一定的局限性。首先，本研究只研究了感知價值的3個維度對持續支付意向的影響，但用戶感知價值因素中還可能涉及其他因素，如自我愉悅、自我效能感和感知成本等。其次，本研究只關注了中國知識付費平臺市場，限制了其他地區市場的普適性和實用價值，以后的研究可考慮其他地區及多樣化樣本的參與。最后，本研究僅從TAM理論角度出發，在今后的研究中還應考慮更具體的維度和變量來探討用戶在知識付費平臺上的持續購買意向。

參考文獻參考文獻：

[1] DARADKEH M，GAWANMEH A，MANSOOR W.Information adoption patterns and online knowledge payment behavior：the moderating role of product type[J].Information，2022，13（9）：414.

[2] LIN S，CHENG K，CHUANG S H.Three needs and information anxiety on knowledge purchase intentions across online knowledge platforms[J].Behavior Science，2021，11（10）：127.

[3] ZHANG M，ZHU M， LIU X，et al.Why should I pay for e-books？ An empirical study to investigate chinese readers’ purchase behavioural intention in the mobile era[J].The Electronic Library，2017，35（3）： 472-493.

[4] SABAHATTINC，DAVARCI M，KARAKAS A.The impact of organizational justice and trust on knowledge sharing behaviour[J].Upravlenets，2022，13（3）：30-45.

[5] YU L，CHEN Z，YAO P，et al.A study on the factors influencing users’ online knowledge paying-behavior based on the UTAUT model[J].Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research，2021，16（5）：1768-1790.

[6] 艾媒咨詢.2015-2025年中國知識付費消費者規模及預測[EB/OL].（2022-07-01）[2023-02-28].https：//data.iimedia.cn/data-classification/theme/30406604.html.

[7] CHEN Y，DING D，MENG L，et al.Understanding consumers’ purchase intention towards online paid courses[J].Information Development，2021，39（1）：19-35.

[8] XU H，ZHANG M，ZENG J，et al.Use of latent dirichlet allocation and structural equation modeling in determining the factors for continuance intention of knowledge payment platform[J].Sustainability，2022，14（15）：8992.

[9] LIU X，ZHANG C，WU J.Explaining consumers’ continuous purchase intention toward subscriber-based knowledge payment platforms： findings from PLS-SEM and fsQCA[J].Aslib Journal of Information Management.2023，75（1）：2050-3806.

[10] HUO H， LI Q.Influencing factors of the continuous use of a knowledge payment platform—fuzzy-set qualitative comparative analysis based on triadic reciprocal determinism[J].Sustainability，2022，14（6）：3696.

[11] FANG Y H，CHIU CM.In justice we trust：exploring knowledge-sharing continuance intentions in virtual communities of practice[J].Computers in Human Behavior，2010，26（2）：235-246.

[12] ARGHYA R，PRADIP K B，YOGESH K D.Exploring barriers affecting e-learning usage intentions：an NLP-based multi-method approach[J].Behaviour amp; Information Technology，2022，41（5）：1002-1018.

[13] ZHAO Y，ZHOU R，YANG B.A 2020 perspective on how knowledge contributor characteristics and reputation affect user payment decisions in paid Qamp;A？an empirical analysis from the perspective of trust theory[J].Electronic Commerce Research and Applications， 2020，40：100942.

[14] LI J，ZHANG S，WANG W，et al.Use of latent dirichlet allocation and structural equation modeling in determining the factors for continuance intention of knowledge payment platform[J].Procedia Computer Science，2017，122：174-179.

[15] ZHANG J，LI X，ZHANG J，et al.Effect of linguistic disfluency on consumer satisfaction： evidence from an online knowledge payment platform[J].Information amp; Management，2023，60（1）：103725.

[16] QI T，WANGT，MA Y，et al.Knowledge payment research：status quo and key issues[J].International Journal of Crowd Science，2019，3（2）：117-137.

[17] NGUYEN T M，Four-dimensional model：a literature review in online organisational knowledge sharing[J].VINE Journal of Information and Knowledge Management Systems，2021，51（1）：109-138.

[18] FANG Y H，CHIU CM.In justice we trust： exploring knowledge-sharing continuance intentions in virtual communities of practice[J].Computers in Human Behavior，2010，26（2）：235-246.

[19] ZHAO Y，ZHAO Y，YUAN X， et al.How knowledge contributor characteristics and reputation affect user payment decision in paid Qamp;A？An empirical analysis from the perspective of trust theory[J].Electronic Commerce Research and Applications，2018，31：1-11.

[20] LIU Z，ZHAO Y，CHEN S，et al.Exploring askers’ switching from free to paid social Qamp;A services： a perspective on the push-pull-mooring framework[J].Information Processingamp;Management，2021，58（1）：102396.

[21] KANG M J，HWANG Y C.Exploring the factors affecting the continued usage intention of IoT-based healthcare wearable devices using the TAM model[J].Sustainability，2022，14（19）：12492.

[22] YAO Y，WANG P，JIANG Y，et al. Innovative online learning strategies for the successful construction of student self-awareness during the COVID-19 pandemic：merging TAM with TPB[J].Journal of Innovation amp; Knowledge，2022，7（4）：100252.

[23] BHATTACHERJEE.Understanding information system continuance：an expectation confirmation model[J].MIS Quarterly.2001，25（3）：351-370.

[24] ZHOU T.Understanding online knowledge community user continuance： a social cognitive theory perspective[J].Data Technologies and Applications，2018，52（3）：445-458.

[25] SHI X，ZHENG X，YANG F.Exploring payment behavior for live courses in social Qamp;A communities： an information foraging perspective[J].Information Processing amp; Management，2020，57（4）：104421.

[26] M MIGUEZ R，NARANJO-ZOLOTOV M.17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies（CISTI）[C].Bangkok：IEEE，2022.

[27] YE J H，CHUA C E H.Monetization for content generation and user engagement on social media platforms：evidence from paid Qamp;A[J].IEEE Transactions on Engineering Management，2022，32（9）：1-13.

[28] FILIERI R，RAGUSEO E，VITARI C. Extremely negative ratings and online consumer review helpfulness：the moderating role of product quality signals[J].Journal of Travel Research，2020，60（4）：699-717.

[29] DANG-VAN T，VO-THANH T，WANG J， et al.Luxury hotels’ green practices and consumer brand identification： the roles of perceived green service innovation and perceived values[J].Business Strategy and the Environment，2023，32（7）：4568-4583.

[30] WOO C，YOO J.Exploring the determinants of blockchain acceptance for research data management[J].Journal of Computer Information Systems，2022，63（1）：216-227.

[31] ABDULAZIZ A A.Investigating the influence of cognitive biases and risk perception on the formation of entrepreneurial intentions[D].Belfast：Queen’s University，2022.

[32] CHOU C Y，CHEN J S，LIN S K.Value cocreation in livestreaming and its effect on consumer-simulated experience and continued use intention[J].International Journal of Consumer Studies，2022，46（6）：2183-2199.

[33] LIU X，FENG J.WHICEB 2018 Proceedings[C].Wuhan： AIS， 2018.

[34] FISCHER-PRELER D，BONARETTI D， FISCHBACH K.A protection-motivation perspective to explain intention to use and continue to use mobile warning systems[J].Business amp; Information Systems Engineering，2021，64（2）：167-182.

[35] CARILLO K，SCORNAVACCA E，ZA S.The role of media dependency in predicting continuance intention to use ubiquitous media systems[J].Information amp; Management，2017，54（3）：317-335.

[36] GARCA-SALIRROSAS E，RONDON-EUSEBIO R.17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies （CISTI）[C].Bangkok：IEEE，2022.

[37] JOHN D，JOSEPH S，TRACI J，et al.What signal are you sending？how website quality influences perceptions of product quality and purchase intentions[J].MIS Quarterly，2011，35（2）：373-396.

[38] WIJENAYAKE S，BERKEL N V，KOSTAKOS V，et al.Quantifying determinants of social conformity in an online debating website[J].International Journal of Human-Computer Studies， 2022， 158：102743.

[39] WU Y，HUANG H.Influence of perceived value on consumers’ continuous purchase intention in live-streaming e-commerce—mediated by consumer trust[J].Sustainability，2023，15（5）：4432.

[40] GAN C，WANG W.The influence of perceived value on purchase intention in social commerce context[J].Internet Research，2017，27（4）：772-785.

[41] ZHANG J，ZHANG J，ZHANG M.From free to paid： customer expertise and customer satisfaction on knowledge payment platforms[J].Decision Support Systems，2019，127：113140.

[42] UZIR M U H，Al HALBUSI H，THURASAMY R，et al.The effects of service quality， perceived value and trust in home delivery service personnel on customer satisfaction： evidence from a developing country[J].Journal of Retailing and Consumer Services，2021，63：102721.

[43] UZIR M U H，Al HALBUSI H，THURASAMY R，et al.The effects of service quality，perceived value and trust in home delivery service personnel on customer satisfaction：evidence from a developing country[J].Journal of Retailing and Consumer Services，2021，63：102721.

[44] ALRAWAD M，LUTFI A，ALYATAMA S，et al.Assessing customers perception of online shopping risks：a structural equation modeling-based multigroup analysis[J].Journal of Retailing and Consumer Services，2023，71：103188.

[45] GOO J，HUANG C D.Facilitating relational governance through service level agreements in IT outsourcing： an application of the commitment-trust theory[J].Decision Support Systems，2008，46（1）：216-232.