基于Logistic回归法的网络视频用户付费意愿研究

余秋菊，晋守博

(宿州学院 数学与统计学院，安徽 宿州 234000)

近年来，网络视频行业得到了快速发展，CNNIC在《中国互联网络发展状况统计报告》中显示：截至2019年6月，我国网络视频用户规模达7.59亿，较去年年底增长3391万，占网民整体的88.8%.由此表明，观看网络视频已成为人们休闲娱乐的主要方式之一.但长期以来，网络视频存在质量低、宽带成本高以及内容创新不够等问题，逐渐衍生并发展了网络视频付费业务，用户使用付费业务可获得较多稀缺资源，如网剧、微电影和各种综艺节目等.由此网络付费视频业务也成为各大网络经营商获取盈利的主要手段之一，越来越多的学者也开始关注并研究付费视频业务：如张旋在文[1]中指出视频网站运营成本过高及盗版的横行是引起付费视频模式出现的主要原因；夏芳在文[2]的对比研究中指出付费视频的盈利模式为广告盈利、内容来源和版权保护三方面.高旭阳和林起劲分别在文[3]和[4]中研究了视频付费市场，探寻网络付费视频的发展方向.马佳莹和孙明辉分别在文[5]和[6]中研究了影响网络视频用户付费意愿的相关因素，均表明视频类型、感知度等因素会显著影响用户付费意愿.另外，文[7]分析了青少年使用网络视频的频率和偏好，文[8]比较了中美视频付费网站的差异.目前，关于小型城市居民使用付费视频的研究较少，本文将以宿州市居民为研究对象，对宿州市居民付费意愿的影响因素进行分析.

1 研究方法

针对宿州市居民付费意愿问题，采用简单随机抽样、多阶段不等概率抽样方法共发放1010份问卷，实际回收900份问卷，其中有效问卷为866份.此次问卷设计包含三方面内容：一是受访者的基本信息，即性别、年龄、职业等；二是受访者的基本行为，即是否产生付费行为、付费网站的选择、付费方式的选择以及付费视频的支出等；三是受访者的使用感知，即对付费视频的满意度、成本感知、娱乐感知等.

因子分析和Logistic回归分析法是本文采用的主要方法，因子分析的基本思想是采用一种降维的方式将多个具有相关关系的原始变量总结为少数几个具有综合代表性的公共因子，其因子分析模型为：

Logistic回归分析常用来研究某一现象发生的概率大小及其影响因素，本文采用的是未分组数据的Logistic回归模型.设y为0-1型因变量，xi(i=1,2,…p)是与y相关的变量，n组样品数据为xi1,xi2,…,xip,yi，其中yi是0-1型随机变量.y与x的关系式为：

E(yi)=πi=f(β0+β1xi1+…+βpxip)，

根据yi的概率密度函数可得对数似然函数，对于Logistic回归，将

带入对数似然函数可得：

利用极大似然估计求取Logistic回归系数的估计值，使上式取值达到最大.

2 结果分析

2.1 样本分布

针对问卷中出现的多选题，采用多选项二分法进行编码；对出现的缺失值，采用均值替代法；对出现的极端值，采用直接剔除的方式.并且对问卷中的使用感知题的选项按照5个等级进行赋值量化.最后利用预处理后的数据进行质量评估，其结果如下表所示：

表1 可靠性度量

由表1可知，信度分析中Cronbach’s Alpha为0.865，且基于标准化的Cronbach’s Alpha为0.854，表明问卷的可靠性较好.

根据统计数据可得样本分布情况，如表2所示：

表2 样本情况表

由表2可见，受访者中男性和女性比例相差较小，分别为46.1%、53.9%，而且在不同性别、不同层次的月收入水平和学历下均会产生付费行为，由此表明网络付费视频行业的逐渐发展.

2.2 不同人群产生付费行为的特征

不同人群观的付费方式、会员开通时长、付费支出等均有所差异，利用对应分析进行研究，年龄在18-26岁的用户产生付费行为的特征是月付费视频支出为50元以下、每日观看付费视频时间为1 h以内以及付费方式为包月/年会员制.年龄在45岁及以上的用户产生付费行为的特征是月付费视频支出为50-100元，并且采用单片付费、即看即付的方式.18岁以下或27-35岁的用户即采用单片付费、即看即付的方式，也采用包月/年会员制方式.由此表明，不同人群产生的视频付费行为有所区别，年龄与付费方式、观看付费视频时间及月付费视频支出均有一定联系.

2.3 不同人群对付费视频的满意度分析

对问卷中满意度的选项按照等级进行赋值量化，其中将非常不满意、不满意、一般、满意、非常满意5个选项分别赋值1、2、3、4、5，对数据进行因子分析.

表3 KMO和Bartlett的检验

由表3可知，KMO的取值为0.879>0.8，Bartlett的球形度检验概率P值为0.000，表明适合作因子分析.

表4 解释的总方差

由表4可知，提取的两个因子分别解释原有变量41.874%、29.96%的信息，共解释原有变量71.833%的信息，说明这两个因子对原有变量的代表性较好.

表5 旋转成份矩阵

由表5可知，第一个因子主要解释付费视频的画面清晰度、跳过广告、优先观看及资源量4个变量，可命名为客观影响因素，第二个因子主要解释付费的标准、观影体验和会员福利三个变量，可命名为主观影响因素.

2.4 付费视频意愿的影响因素分析

根据因子分析中的成份得分系数矩阵可得因子得分，利用因子得分(FAC1、FAC2)、产生过付费行为受访者的性别(x1)、年龄(x2)、学历(x3)、月收入水平(x4)以及是否选择继续付费(y)等变量进行Logistic回归分析，其中y为被解释变量，FAC1、FAC2、x1、x2、x3、x4为解释变量.

表6 Logistic回归分析表

由回归分析表6可得Logistic回归方程：

其中第一个因子的因子得分概率P值为0.017<0.05，所以该因子得分对被解释变量有显著影响，即客观影响因素(付费视频的画面清晰度、跳过广告、优先观看、资源量)会对继续付费意愿产生显著影响.性别的概率P值为0.017<0.05，即性别对被解释变量也有显著影响.而第二个因子得分、学历、年龄和月可支配收入均对被解释变量无显著影响.

3 结论与建议

文中采用问卷方式对网络视频付费意愿进行分析，并通过对不同人群产生付费行为特征分析、付费视频观看满意度分析、付费视频意愿的影响因素分析，得出的结论有：一是年龄与付费方式、观看付费视频时间及月付费视频支出均有相关关系.二是影响付费视频满意度的因素主要有客观影响因素和主观影响因素，且客观影响因素的影响权重高于主观影响因素权重.三是客观影响因素(付费视频的画面清晰度、跳过广告、优先观看、资源量)和性别会对继续付费意愿产生显著影响.

根据问卷结果，可提出的建议有：一是加强网络付费视频的推广，提升网络付费视频的普遍性.付费视频网站运营商要充分利用社交媒体的人际传播作用，对各自的付费内容进行推广.目前最有效的社交媒体是微博、微信，也可以通过流量明星的宜传，在短时间内将最新资讯推荐给海量粉丝，起到非常好的传播效果.二是强化付费视频的观看效果，提升用户忠诚度和满意度.付费视频网站运营商应提升视频制作技术，努力提升视频画面清晰度，尤其是各网站的自制视频.其次是最大程度提高用户的权益，主要运用跳过广告、优先观看稀缺资源以及独家代理正版版权等手段提升用户满意度和忠诚度.三是提供更多的增值服务.付费视频网站运营商需根据自身的特点制定具有个性化的增值服务，如为VIP付费会员提供网剧探班、参与综艺节目录制、参加明星见面会等.当然为了付费视频能够更加有内容、有质量，各网站运营商必须要加大监管审核力度，建立切实可行的奖惩机制.