程博輝

摘 要：為了建立一個合理的知識付費服務(wù)質(zhì)量評估指標(biāo)體系，以推動知識付費行業(yè)的健康發(fā)展，本文基于SERVQUAL模型，在文獻調(diào)查、用戶訪談和專家調(diào)查的基礎(chǔ)上形成知識付費服務(wù)質(zhì)量初始評估體系，通過因子分析方法對初始指標(biāo)體系進行調(diào)整，最終得到基于SERVQUAL的知識付費服務(wù)質(zhì)量評估模型。新的評估模型由友好性、保證性、可靠性、易用性、有用性等5個維度和16個指標(biāo)構(gòu)成。文章對指標(biāo)體系進行闡釋并對指標(biāo)變動的原因進行了分析。

關(guān)鍵詞：SERVQUAL；知識付費；質(zhì)量評估；服務(wù)質(zhì)量

中圖分類號：F49 文獻標(biāo)識碼：A 文章編號：1671-0037（2019）2-25-6

DOI：10.19345/j.cxkj.1671-0037.2019.02.005

知識付費是在信息爆炸的背景下，以付費的形式向用戶提供知識內(nèi)容服務(wù)，從而幫助用戶緩解“知識焦慮”的行為。作為一種新興的知識信息提供與獲取方式，知識付費服務(wù)以其碎片化和高效率的特點，受到越來越多人的青睞。知乎、分答、喜馬拉雅、得到、在行等多款知識付費平臺于2016年出現(xiàn)并進入快速發(fā)展階段，用戶規(guī)模增長迅速。據(jù)統(tǒng)計，2016年知識付費用戶規(guī)模約9 300萬人，2017年用戶規(guī)模約1.88億人，2018年用戶規(guī)模約2.92億人，用戶規(guī)模呈現(xiàn)高速增長的態(tài)勢[1]。此外，2017年知識付費類平臺月度使用時長全年增幅也超過100%[2]。然而，伴隨著知識付費服務(wù)行業(yè)的發(fā)展，知識付費服務(wù)的質(zhì)量問題也顯現(xiàn)出來，降低了用戶體驗繼而影響到用戶對知識付費服務(wù)的使用。例如，有用戶抱怨“知識付費物無所值”，所購買的“知識”與其預(yù)期差距較大等。在這種背景下，需要一個相對合理的評估模型對知識付費平臺提供的服務(wù)進行質(zhì)量評估，以促進知識付費服務(wù)的發(fā)展。

現(xiàn)有知識付費服務(wù)的相關(guān)研究多集中在知識付費平臺的運行模式與特征[3-4]、傳播模式[5-6]，用戶知識付費行為的意愿[7-9]、動機[10]、影響因素[11-12]等方面，缺乏對知識付費服務(wù)質(zhì)量的研究。對知識付費服務(wù)質(zhì)量進行評估有助于促進知識付費行業(yè)健康發(fā)展，也是增強用戶滿意度和提高服務(wù)質(zhì)量的關(guān)鍵所在。本文從用戶視角出發(fā)，將SERVQUAL模型引入知識付費行業(yè)，試圖建立合理的知識付費服務(wù)質(zhì)量評估模型，以促進知識付費服務(wù)提供方提升服務(wù)質(zhì)量，改進用戶體驗，推動知識付費服務(wù)行業(yè)的良性發(fā)展。

1 SERVQUAL模型及其應(yīng)用

服務(wù)質(zhì)量指服務(wù)能夠滿足規(guī)定或潛在要求的特征和特性的總和。由于服務(wù)本身具有的無形性、異質(zhì)性和不可分離的特點，服務(wù)質(zhì)量難以測量。服務(wù)質(zhì)量的評估研究是學(xué)術(shù)界長期關(guān)注的問題。國內(nèi)外學(xué)者針對服務(wù)質(zhì)量評估提出了許多模型和方法。其中，以美國營銷學(xué)家Parasuraman等人于1988年提出的SERVQUAL模型最具有代表性[13]。SERVQUAL模型被認為是具有廣泛適用性的、最典型的服務(wù)質(zhì)量評估方法，其核心是“服務(wù)質(zhì)量差距模型”，即服務(wù)質(zhì)量取決于用戶所期望的服務(wù)水平與用戶實際感知的服務(wù)水平的差別程度，提供優(yōu)質(zhì)服務(wù)的關(guān)鍵就在于超出用戶的期望水平。SERVQUAL模型由5個維度構(gòu)成，即有形性（Tangibles）、響應(yīng)性（Responsiveness）、可靠性（Reliability）、保證性（Assurance）、移情性（Empathy）。各維度的具體含義如表1所示。

SERVQUAL模型已成功應(yīng)用于供電服務(wù)[14]、快遞服務(wù)[15]、圖書館服務(wù)[16]等多個領(lǐng)域的質(zhì)量評估，并取得了良好的效果。1994年，Kettinger和Lee證實SERVQUAL模型適合信息服務(wù)質(zhì)量的評價。知識付費服務(wù)本質(zhì)上屬于信息服務(wù)，其質(zhì)量可以理解為知識付費服務(wù)提供方提供的知識產(chǎn)品或服務(wù)達到或超過消費者期望的程度。在此意義上，知識付費服務(wù)的質(zhì)量和用戶的感知、期望密切相關(guān)。因此，可以采用SERVQUAL模型對知識付費服務(wù)進行質(zhì)量評估。

2 研究思路與方法設(shè)計

2.1 研究思路

本文借鑒SERVQUAL模型衡量服務(wù)質(zhì)量的5個維度及部分指標(biāo)，并以此作為構(gòu)建知識付費服務(wù)質(zhì)量評估體系的基礎(chǔ)。首先，將SERVQUAL模型引入知識付費服務(wù)質(zhì)量評估，在文獻回顧和重點用戶訪談的基礎(chǔ)上構(gòu)建知識付費服務(wù)質(zhì)量評估初始指標(biāo)體系。其次，通過用戶調(diào)查和因子分析，對初始指標(biāo)體系進行篩選。最后，建立基于SERVQUAL的知識付費服務(wù)質(zhì)量評估模型并對其進行闡釋。

2.2 初始指標(biāo)體系的構(gòu)建

知識付費服務(wù)依托一定的平臺向用戶提供付費知識服務(wù)，平臺是其服務(wù)載體，知識內(nèi)容是其內(nèi)核。用戶對知識付費服務(wù)質(zhì)量的感知包括對知識付費平臺的使用體驗和對知識內(nèi)容質(zhì)量的感知。鑒于此，初始評價指標(biāo)體系的構(gòu)建應(yīng)當(dāng)包括知識付費服務(wù)平臺的運行質(zhì)量和知識服務(wù)的內(nèi)容質(zhì)量兩個方面。根據(jù)專家、用戶反饋和維度的適用性，在SERVQUAL模型已有5個維度的基礎(chǔ)上增加易用性（Usefulness）維度。

三級指標(biāo)的采集通過如下方式進行：首先，通過對已有相關(guān)文獻的梳理，篩選出相關(guān)指標(biāo)并進行改編，合理歸置于相應(yīng)維度下；其次，根據(jù)用戶訪談構(gòu)建一些指標(biāo)歸置于相應(yīng)維度下；最后，向5位領(lǐng)域?qū)＜艺髟円庖姡瑢Τ跏贾笜?biāo)體系進行補充和適當(dāng)調(diào)整。由于要使用因子分析方法對初始指標(biāo)進行篩選和精簡，初始指標(biāo)應(yīng)盡可能詳細、全面。依上述方法構(gòu)建的初始指標(biāo)體系如表2所示。

2.3 問卷調(diào)查

用戶調(diào)查圍繞用戶對知識付費服務(wù)質(zhì)量的實際感受和期望進行，以問卷形式展開。調(diào)查問卷由兩部分組成：第一部分為用戶基本信息，包括性別、年齡、職業(yè)、學(xué)歷以及是否接受過知識付費服務(wù)。第二部分為問卷主體，針對初始指標(biāo)體系中的各項指標(biāo)進行。具體是把各項指標(biāo)轉(zhuǎn)化為正面描述的問題，在每個問題下設(shè)置期望值和實際感受兩個打分項，打分采用李克特7級量表，數(shù)字從1至7分別代表：非常不滿意、不滿意、比較不滿意、一般、比較滿意、滿意、非常滿意。

考慮到知識付費服務(wù)用戶多為網(wǎng)絡(luò)用戶，故選擇通過網(wǎng)絡(luò)發(fā)放問卷。將問卷鏈接發(fā)送到QQ、微信等社交平臺進行擴散傳播。問卷正式發(fā)放前進行了預(yù)測試，預(yù)測試中共回收有效問卷62份，其cronbach's alpha系數(shù)為0.95（大于0.8），表明問卷數(shù)據(jù)具有很高的可信度，可以進行正式發(fā)放。

問卷發(fā)放時間為2018年5月1日至15日，歷時兩周，共回收問卷484份，初篩得到263份使用過知識付費服務(wù)的問卷。為保證本次調(diào)查的有效性，將這263份問卷作為總樣本，再次將所有問題回答相同等顯失合理性的問卷作為無效問卷進行剔除，最終得到有效問卷249份。樣本用戶基本信息見表3。

3 知識付費服務(wù)質(zhì)量評估模型構(gòu)建

3.1 信效度分析

信度被用來檢驗問卷結(jié)果可靠性，通常以cronbach's alpha系數(shù)作為衡量指標(biāo)。檢驗證明本次問卷信度為0.97（大于0.8），說明問卷具有良好的可信性。利用SPSS21.0對問卷數(shù)據(jù)進行KMO檢驗和Bartlett球形檢驗，KMO值為0.969，Bartlett球形檢驗的概率P值為0.000，這表明問卷數(shù)據(jù)適合進行因子分析。

3.2 指標(biāo)篩選

指標(biāo)篩選采用探究性因子分析方法進行。探究性因子分析通過對關(guān)系復(fù)雜變量進行分析，提取出少數(shù)核心變量來表示原來變量的主要信息，是簡化初始指標(biāo)的有效方法。本次分析采用SPSS21.0進行探究性因子分析，抽取方法選擇主成分法，旋轉(zhuǎn)方法采用最大方差法。提取公因子的個數(shù)根據(jù)因子貢獻率確定，通常認為所提取公因子的累計方差貢獻率大于70%時效果比較理想。本次試驗提取到5個公因子時，累計方差貢獻率為71.764%，如表4所示。

Nunnally等認為，因子負荷在一公因子下應(yīng)該大于0.5且在其他公因子下應(yīng)該小于0.3，否則就應(yīng)該將其刪除。但國內(nèi)外學(xué)者在實際研究過程中對0.3的限制進行了適當(dāng)放寬。本次研究將這一限制放寬到0.45，即刪除在任何一個公因子下因子負荷不超過0.5或在兩個以上公因子下因子負荷大于0.45的指標(biāo)。根據(jù)上述標(biāo)準(zhǔn)，表4中T1、EA1、EM4、EM5、EM6共5項指標(biāo)不符合要求，予以刪除。重復(fù)以上操作，刪除RS2、RS4、A2、A3共4項指標(biāo)。再次重復(fù)上述操作，直至各項指標(biāo)符合標(biāo)準(zhǔn)，具體操作過程見表5。

經(jīng)過上述幾次重復(fù)操作，各項指標(biāo)最終符合上文標(biāo)準(zhǔn)。此時，提取出5個公因子，因子累計方差貢獻率為79.588%，如表6所示。

為保持與初始模型一致，將公因子3命名為“可靠性”，公因子5命名為“易用性”，公因子4命名為“保證性”。公因子2由“有形性”“響應(yīng)性”兩維度融合而成，其下T2、T3、RS1、RS3四項指標(biāo)共同指向?qū)τ脩舻挠押贸潭?，因而將公因?命名為“友好性”。此外，EM7、EM8、EM9、EM0這四項所構(gòu)成的維度已不符合SERVQUAL模型中“移情性”含義，各項指標(biāo)指向了有用性，故將公因子1更名為“有用性”。

4 結(jié)果分析

根據(jù)上述探究性因子分析的結(jié)果，建立知識付費服務(wù)質(zhì)量評估指標(biāo)模型，如表7所示。

友好性維度衡量的是平臺與用戶交互的友好程度。用戶界面是否合理、版本更新速度的快慢、幫助用戶的意愿強弱以及回復(fù)用戶的及時程度均能反映知識付費服務(wù)平臺是否重視用戶、是否愿意與用戶交流，在很大程度上影響用戶對知識付費服務(wù)的體驗和感知，從而影響其對知識付費服務(wù)質(zhì)量的評判。正如劉高勇等人所認為的那樣，一個良好的交互環(huán)境能夠給用戶的信息心理帶來愉悅感，激發(fā)用戶交互信息行為。

保證性維度衡量的是用戶對平臺的信任程度，包括對知識內(nèi)容和服務(wù)安全性的信賴。知識內(nèi)容的科學(xué)準(zhǔn)確性是用戶信賴知識付費平臺、愿意為知識付費的重要因素，支付的安全性則可以增強用戶的使用體驗，二者共同提升用戶對知識付費服務(wù)質(zhì)量的感知水平。Yu等人研究發(fā)現(xiàn)，用戶信任不僅對在線用戶的態(tài)度有積極影響，而且對在線用戶的采納意圖也產(chǎn)生正向作用。在知識付費服務(wù)中，用戶信任不僅影響用戶的選擇行為，也影響著用戶對服務(wù)質(zhì)量的感知。

可靠性維度強調(diào)的是服務(wù)履約能力對服務(wù)質(zhì)量的影響。對知識付費服務(wù)而言，可靠性維度衡量的是平臺履行服務(wù)尤其是長期為用戶提供穩(wěn)定有效服務(wù)的能力，是知識付費服務(wù)質(zhì)量的一個基礎(chǔ)性維度。技術(shù)手段能有效地減少卡頓、閃退現(xiàn)象，提升用戶體驗的流暢性；內(nèi)容及時更新使用戶能夠接受有效的知識服務(wù)；真實有效的服務(wù)描述有助于用戶做出合理選擇。

易用性維度衡量的是用戶通過知識付費服務(wù)平臺獲取知識內(nèi)容的難易程度。知識付費服務(wù)平臺大量的服務(wù)信息容易使用戶產(chǎn)生疲倦和厭煩心理，這一心理對用戶的服務(wù)質(zhì)量感知具有消極影響?？焖贆z索功能減輕用戶信息獲取的壓力，合理的信息分類能夠幫助用戶減少時間成本，有效緩解用戶信息疲倦。信息獲取易用性在眾多信息服務(wù)質(zhì)量評估研究中一直是一個重要維度，影響用戶對整體服務(wù)水平的感知。

有用性維度衡量的是服務(wù)內(nèi)容質(zhì)量的高低。張帥等人在研究中發(fā)現(xiàn)，信息質(zhì)量是影響用戶知識付費行為的關(guān)鍵因素[11]，而信息質(zhì)量包括內(nèi)容質(zhì)量和表達質(zhì)量。高質(zhì)量的知識內(nèi)容能更好地滿足用戶對知識的需求；精練、易理解的語言有助于提高知識的表達質(zhì)量，確保用戶對知識的充分利用。在“知識焦慮”的背景下，知識付費服務(wù)平臺若能為用戶提供精練、實用的知識，幫助用戶緩解知識焦慮，對于獲得用戶認可、提高用戶滿意度有重要意義。

與初始評估指標(biāo)體系相比，新評估模型呈現(xiàn)出以下變化和特點：第一，指標(biāo)更加簡明合理。因子分析的結(jié)果刪除了T1、RS2、RS4等14項指標(biāo)，減少了指標(biāo)個數(shù)。指標(biāo)被刪除的原因有以下幾個：①不同用戶對同一問題認知不同導(dǎo)致評分差異大，由此導(dǎo)致各維度下因子負荷較低。②某些指標(biāo)用戶關(guān)注不多、感受不深，用戶評分具有一定的隨意性。③不同用戶對某些指標(biāo)的實際感受差異較小，用戶評分出現(xiàn)集中現(xiàn)象。④樣本數(shù)量有限，存在一些偏差。這些因素的存在可能導(dǎo)致某些指標(biāo)看起來不那么合乎單個個體的感受。第二，評估維度隨指標(biāo)刪減發(fā)生變化，更精練易用?！坝行涡浴薄绊憫?yīng)性”兩個維度合并成為“友好性”，“移情性”維度更名為“有用性”。新的指標(biāo)體系從用戶視角出發(fā)，展示了知識付費服務(wù)質(zhì)量的5個構(gòu)成要素和相關(guān)指標(biāo)。從表7可以看出，該指標(biāo)體系以用戶為中心，著眼于用戶對服務(wù)質(zhì)量的體驗，符合人們對服務(wù)質(zhì)量概念的認知。在服務(wù)質(zhì)量評估的實際操作中，這些指標(biāo)可以直接轉(zhuǎn)化成相應(yīng)的問題，具有較好的可操作性。后續(xù)的研究中將通過實證研究進一步就此評估模型的可用性和有效性進行檢驗。

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Abstract： The paper aims to establish a reasonable evaluation index system for knowledge paid service， to promote the development of knowledge paid industry. Based on SERVQUAL model， an initial quality evaluation system for knowledge paid service was formed by documents review， expert survey and user interview. After adjusting the initial index system by factor analysis method， the final quality evaluation model based on SERVQUAL was obtained. The new model is composed of 5 dimensions and 16 indexes， including friendliness， assurance， reliability， usability and usefulness. On the basis of the interpretation of the new index system， the causes of index changes were analyzed in this paper.

Key words： SERVQUAL； knowledge payment； quality evaluation； service quality