知识型虚拟社群用户付费意愿影响因素研究*——基于国内外34 项实证研究的元分析

林宝灯，陈凯旋

（1.福建江夏学院 经济贸易学院，福建 福州 350108；2.英国卡迪夫大学 商学院，威尔士 卡迪夫 CF10 3EY）

一、引言

在移动互联网飞速发展的今天，共享经济市场交易规模持续扩大。中国国家信息中心《中国共享经济发展报告（2022）》中的数据显示，2020年我国共享经济市场交易规模约为33773 亿人民币，从市场规模来看，知识技能领域共享经济市场规模位居前三，达到4010 亿人民币，且2021年知识技能领域的增速较快，达到13.2%[1]，由此可见共享经济在知识技能领域仍有很大的发展空间。近年来，在中国出现了许多免费知识共享互联网平台，如百度文库、搜狗百科等，这些免费平台上的信息交流与共享在帮助人们的同时，也出现了严重的知识产权侵权问题。正是这一问题的出现，针对互联网版权问题的相关法律法规及政策逐步得到了完善。在知识内容产品著作权得到保护以后，人们的版权意识也在不断提升。与此同时，中国移动互联网基础设施的不断优化和普及为知识付费提供了技术支持。第51 次《中国互联网络发展状况统计报告》的数据表明，截至2022年12 月我国网民每周在线时长已达26.7 个小时[2]，可见互联网已经深入地渗透到人们的日常生活中。此外，我国网民使用手机上网的比例高达99.8%，手机是人们互联网接入的最主要设备。伴随着手机等移动终端的普及，移动用户个体对于知识的焦虑以及内容消费碎片化等个体化因素使得他们更愿意对知识进行付费，知识付费用户规模不断扩大。

政策法律对知识产权的完善、网络技术的优化支持及用户自身对知识内容的需求等各方面要素的综合作用下，2016 年成为“知识付费元年”。各个知识虚拟社群如知乎live、喜马拉雅FM、得到APP等产品不断涌现。伴随着平台之间不断地拉锯、竞争，也产生了诸如平台同质化、平台内容质量差等问题。本文通过元分析的方法针对知识型虚拟社群用户付费意愿已有研究进行定量分析，针对结论提出建议以更好地帮助平台企业了解及优化自身平台体验和产品质量，并从用户和行业监管的视角给出一些决策建议。

二、相关文献回顾

（一）知识型虚拟社群

虚拟社群，又被称为电子社群或是电脑社群，Rheingol 在1993 年出版的《虚拟社群》一书中提出了这一概念。虚拟社群是由计算机组成的虚拟空间，它是社会的集合。虚拟社群是一种新兴的社会性组织，它具有表达自由、缺乏集中控制、多对多传播以及成员中的自发行为四大特征。虚拟社群的特性是由互联网技术的虚拟性、开放性、互联性等特点所决定的，而其中最主要的基本特征就是虚拟社群具有虚拟性及开放性[3]。约翰·哈格尔和阿瑟·阿姆斯特朗于1998 年在《网络利益》一书中重点阐述了虚拟社群的虚拟性，即所谓“虚拟社群”就是为别人提供与爱好有关或者可以提供集中化沟通交流的线上平台[4]。国内学者李庆军等基于文献计量的方法对虚拟学术社区进行研究，结果表明该领域的经典理论包括社会认知理论、社会资本理论和融知发酵理论等[5]。对于虚拟社群的分类，余佳蔓等认为虚拟社群可以分为知识型虚拟社群、品牌虚拟社群、社交虚拟社群和游戏虚拟社群四种类型。其中，知识型虚拟社群就是指基于网络平台，注重用户的使用体验，以知识性内容为主，可以学习到专业知识且具有较好的用户交互平台[6]。陈波、向辉结合“使用与满足”的基本原理和虚拟文化空间特征，将用户需求分为信息需求、情感需求和交际需求。知乎提供的问答社区平台可满足用户对专业知识的需要以及情感诉求，而且可通过问答及私信等的方式实现用户间的沟通交流与合作，满足交际需求，知乎社群正是知识型虚拟社群的一个典型代表[7]。

（二）知识付费

知识共享历经了从1.0 到3.0 的发展过程，“1.0”是在互联网百度百科搜索技术基础上的非动态知识获取；“2.0”是豆瓣、知乎等可以进行知识交换的社区；现如今的“3.0”时代是一个知识共享的时代，最大的特点就是可以随时互动并且达成知识变现[8]。由此可见，知识付费是从一开始静态的知识共享，到知识交换再到知识付费。卢恒等[9]在相关研究的基础上，提出知识付费就是消费者个人为线上知识的产品和服务项目进行付费的行为，这一行为也是消费的早期知识付费管理决策、中期知识文化教育和后期知识内化个人行为的总和。近年来，中国知识付费行业迅速发展壮大，从2019年的278 亿付费市场规模，再到2020 年时突破了390 亿元，实现持续稳定增长[10]。随着中国互联网技术发展和互联网行业水平的提高，知识付费将再次大幅度享有收益，行业经营规模将会有着更进一步的增长。

（三）用户知识付费意愿影响因素

自2016 年“知识付费元年”以来，知识型虚拟社群以多种形式出现，主要有付费问答、付费咨询、付费社群等模式，诞生出诸如知乎live、知识星球、喜马拉雅FM、问咖等平台。针对这些平台，专家学者们试图探究知识型虚拟社群用户付费意愿影响因素，以便更好地了解并完善知识型虚拟社群平台，促进其持续健康发展，大致分为以下三个方面：

在用户层面，学者对于付费意愿的研究主要聚焦在用户自身对知识付费的感知、心理需求、个人习惯、期望等。对知识付费的感知的系列相关研究呈现出感知价值[11]、感知易用性[12]、感知有用性[13]和感知趣味性[14]等都在不同程度上影响着用户付费意愿的结果。用户自身的各类需求也影响着付费意愿，如Need for Affiliation（联系需求）[15]、知识管理需求[16]、工具性需求及娱乐性需求[17]等。学者基于“推—拉—锚定模型”以从免费到付费这一角度认为习惯会负向影响转移意愿[18]，进而影响付费行为，同时个人付费意识[19]、版权意识[20]也正潜移默化地影响着付费行为。相关研究表明绩效期望会正向影响到用户付费[14]，用户期望达到理想效果的同时亦期望从中获得各种利益，学者们也针对其中相关影响因素进行实证分析得出相应结论，如期望获益、内容收益、经济收益[18]等均正向影响用户付费意愿。

在知识提供层面，相关学者主要以产品内容质量、意见领袖影响等因素对用户付费意愿的影响进行了相关研究。知识产品本身质量是用户十分关注的问题，其知识质量焦虑[21]、内容质量[13]、课程信息质量[22]等相关影响因素正向影响付费意愿。而基于分享者角度，分享者声誉及分享者口碑通过人际信任进而影响知识付费意愿[23]。此外，社会压力抑或是有影响力的个人或者团体对于用户的知识付费意愿具有显著影响作用[14]。

在知识虚拟社群平台层面，平台信任、平台体验、平台的交互性等影响因素在不同程度上影响着用户付费意愿。认证认可制度正向影响着用户的付费意愿[24]，用户的信任[14]对于付费意愿也起到一定的正向作用。更多学者从平台自身能力和条件的角度去研究用户的付费意愿，涵盖系统知识力量及技术力量、技术性、便利条件[23]等。

综上可以得知，虚拟社群的知识付费意愿影响因素包含用户层面、知识提供层面和平台层面等，诸多学者进行了相关探索也取得了可喜的丰硕成果，但是在研究结论方面还不够稳定，且知识型虚拟社群付费影响因素的相关综述多集中在质性研究方面，缺乏对文献的量化研究。因此有必要利用元分析的方法对已有的相关主题实证研究进行定量分析，通过搭建知识型虚拟社群付费影响因素框架，使用异质性检验和敏感性分析来阐明不同实证研究之间的差异原因，给知识付费的虚拟社群平台管理者和该领域的后续研究者提供更为系统和准确的参考。

三、研究设计

（一）研究方法

元分析（Meta-Analysis）又叫做荟萃分析，美国教育心理学家Glass 在总结了Fisher、Beecher等学者的研究成果的基础上，对“Primary”及“Secondary analysis”进行辨析后提出了“元分析”的概念，即通过对大量个体调查数据所构成的集合进行统计学分析，并通过统计分析方法取代随意性描述分析方法，元分析比传统文献综述更具科学性[25]。学者Hedges[26]等对Glass 的研究方法进行改进之后，得到用相关系数进行元分析的方法。Lipsey 和Wilson[27]认为以效果量进行量化分析的过程，用相关系数做元分析处理得出的数据结果是最好的指标。本研究中采用相关系数，综合使用Stata 数据分析软件以及CMA3.3 专业元分析软件对知识虚拟社群用户付费意愿相关的影响因素进行元分析。

（二）数据来源

元分析法的主要数据均来自已发表的论著。本研究在多个数据库检索各类型的样本文献以尽量避免发表偏倚的情况，包含外文数据库如Web of science、Science Direct 等以及中文数据库如CNKI（中国知识基础设施工程）、万方、维普等，检索日期为2022 年3 月20 日。使用“高级检索”模式，通过“虚拟社群”“知识付费”“付费意愿”“问答社区”等关键词在中文数据库中进行组合检索，同时在外文数据库中采用关键词“influence factors”“pay intention”“pay for knowledge”“purchase intention”等进行检索，检索出中文文献4500 篇、英文文献3186 篇。首先阅读各种文献的文章标题、关键词和摘要，在本研究所检索到的文献中，有很多知识付费行业领域不相关的付费意愿分析，进一步通读文献后，发现极少有和知识型虚拟社群用户有关的或知识付费意愿有关的实证分析。因而，必须通过对关键词的不断优化进一步筛选有关文献以选取适合此次元分析的文献，所遵循的文献筛选标准为：（1）选择的文献应该是针对影响因素的实证研究，不能是案例分析、纯理论等；（2）样本文献含有知识型虚拟社群与用户知识付费意愿有关的影响因素；（3）数据信息详细完整，文献中需要有自变量与知识付费意愿相关系数的研究或者t 值、p值等可以计算出相关系数的数值；（4）选择的文献必须确保样本的独立性。最终通过人工筛选，符合要求的有：中文文献30 篇，英文文献4 篇，其中涉及学术期刊（25 篇）、学位论文（9 篇），文献的时间跨度从2018 年1 月至2022 年2 月。

（三）数据编码及数据处理

根据样本文献中提供的相关数据，本研究初步制定信息编码表作为原始数据代入进行数据分析。编码信息中包括文献作者、发表的年份、影响因素、文献的类型以及相关系数等。为了防止编码产生错误或者误差，在这次研究中，主要由统一编码人员相隔一周来对所选样本文献进行二次编码及后续检验。

本研究从样本文献中抽取与付费意愿相关的相关系数作为效应量。若文献中含有相关系数r，则通过相关系数经过Fisher’s Z[28]进行转换得到增强的相关系数作为效应量，Fisher 转换公式如下式（1）所示：

若文献中没有直接报告相关系数，则通过文献中报告的非标准化回归系数b 及其标准误SE进行计算得出其标准化系数后，再进行Fisher’s Z转换为最终效应值。在研究中，当出现两种以上的测量方式报告同一变量时，取多种测量方式的平均值提升构念的效度，如取人际信任和平台信任两种路径系数的平均值作为信任与知识付费意愿之间的相关关系进行编码。

此次研究的编码过程中存在影响因素含义相近但以不同方式进行命名的情况，通过多次编码及比对之后，将相似的自变量合并入出现频率最高的那一个自变量（如绩效期望与感知有用性具有相近含义，故将其合并修正为发生频率最高的感知有用性），最终选择频次高于或者等于7 的自变量进行元分析，所纳入的自变量包括：（1）感知价值，是指个人在感知产品或服务的过程中对产品或服务的主观认知，减掉得到产品或服务的成本后的主观评价；（2）感知有用性，是指个人通过使用某个产品或服务对自己工作或学习等方面提升的程度；（3）感知易用性，是指个人对某个产品或服务在使用过程中的操作难易程度；（4）主观规范，是指个人对于是否采取某种特定行为所感受到的社会压力；（5）信任，是指个人愿意承受风险和不确定性的意愿；（6）感知成本，是指消费者在交易产品或服务的整个过程中所涉及的时间、金钱等的成本消耗。

四、整体元分析

（一）发表偏倚检验

元分析是一种观察性研究，一般来说有显著影响关系的研究和没有显著影响关系的研究相比，有显著影响关系的文章更容易被报告和发表，因此可能出现低显著性的文章不被纳入进行发表偏倚检验的情况。发表偏倚检验可以通过观察漏斗图中分布是否对称、Begg’s 的秩相关法、Egger’s回归法以及失安全系数法来进行检验。漏斗图是一种定性方式，根据样本文献分布是否对称来判断文章是否存在发表偏倚的方法，由于不同观察者可能得出不一样的结论，故具有主观性。因此Begg’s 检验[29]、Egger’s 检验[30]等定量方法得出的数值用于分析文献更能准确判断是否存在发表偏倚。此外，Rosenthal[31]提出的失安全系数也可作为评估出版偏倚的指标。本研究使用CMA3.3 软件对所纳入的影响因素进行Egger’s 检验。Egger 检验中，p>0.05，则代表不存在发表偏倚的情况。在本研究中，感知价值（p=0.608）、感知有用性（p=0.057）、主观规范（p=0.156）、感知成本（p=0.163）、信任（p=0.946）的p 值均大于0.05。除开感知易用性（p=0.033<0.05）低于推荐值外，其余影响因素都高于0.05，因此可以认为本研究受发表偏倚影响的干扰较小，元分析结果有效。

（二）异质性检验

异质性检验是检验各个研究是否属于同一分布，常见的检验方式为Q 检验和I2检验。其中，Q 检验是检验理论变异Q 和观测变异df 是否具有差别，而I2检验是用于叙述每一个研究造成的变异而不是抽样误差所引起的变异占总变异的百分比。由于Q检验不能准确得出异质性的大小的精确值，因此本研究中选用I2来检验异质性。依据Cochrane 系统评价，由于本研究中所纳入的变量I2均高于或等于50%，故六个影响因素均为中、高异质性，应使用随机效应模型。随机效应模型不但考虑到研究内的样本权重，还依据研究内和研究间的变异测算权重值。因而，就固定效应和随机效应而言，选用随机效应模型具备更大的置信区间和更保守的结果。

（三）研究结果

根据异质性分析，I2越大样本间异质性越大，因此选用随机效应模型以消除异质性，并对效应值进行合并。对于合并效应值r 可采用Cohen[32]提出的划分标准，当r＜0.1 时，表明影响因素与付费意愿基本无相关关系；当0.1≤r＜0.3 时，表明影响因素与付费意愿为低相关关系；当0.3≤r＜0.5 时，表明影响因素与付费意愿为中度相关；当r＞0.5 时，表明影响因素与付费意愿为高相关关系。权重代表每个纳入研究的文献的权重，权重越大，对合并结果影响越大。p 值（p-value）是用来判定假设检验结果的参数，表明样本中的差异是由抽样误差所致的概率，一般p＜0.05 表明有统计学差异，p＜0.01 表明为显著统计学差异，p＜0.001 表明有极为显著的统计学差异。敏感性分析就是通过逐个剔除样本，研究其对合并效应值的影响，反复进行Meta 分析，将得到的结果与原效应量进行比较，如果剔除某个文献，效应量与原效应量没有发生明显变化，则结果稳定，反之则需进一步分析加以验证。

1.感知价值对知识虚拟社群用户付费意愿的影响

从图1 可看出，与感知价值相关的13 个样本文献的合并效应值为r=0.520，说明感知价值与虚拟社群用户付费意愿高度相关（r>0.5）且为正相关关系，合并效应量Z=5.097（p<0.001）达到了统计显著水平，各样本间权重都在7.7%左右，对合并结果的影响较为平均。从图2 可看出，敏感性分析后效应量（r=0.58）与原效应量（0.52）间未发生明显变化，各参数均介于[0.35，0.80]区间范围内，结果稳定。

图1 感知价值整体效应检验结果

图2 感知价值敏感性分析结果

2.感知有用性对知识虚拟社群付费意愿的影响

从图3 可看出，与感知有用性有关的12 个样本文献的合并效应值r=0.362，说明感知有用性与虚拟社群用户付费意愿中度相关（0.3＜r≤0.5）且为正相关关系，合并效应量Z=7.105（p<0.001）达到了统计显著水平，各样本间权重都在8.5%左右，对合并结果的影响较为平均。从图4 可看出，敏感性分析后效应量（r=0.38）与原效应量（0.36）间未发生明显变化，参数均介于[0.27，0.48]区间范围内，结果稳定。

图3 感知有用性整体效应检验结果

图4 感知有用性敏感性分析结果

3.主观规范对知识虚拟社群用户知识付费的影响

从图5 可看出，与主观规范有关的11 个样本文献的合并效应值r=0.193，说明主观规范与虚拟社群用户付费意愿低相关（0.1≤r＜0.3）且为正相关关系，合并效应量Z=4.940（p<0.001）达到了统计显著水平，各样本间权重都在9%左右，对合并结果的影响较为平均。从图6 可看出，敏感性分析后效应量（r=0.20）与原效应量（0.19）间未发生明显变化，参数均介于[0.12，0.27]区间范围内，结果稳定。

图5 主观规范整体效应检验结果

图6 主观规范敏感性分析结果

4.感知成本对知识虚拟社群付费意愿的影响

从图7 可看出，与感知成本有关的11 个样本文献的合并效应值r=-0.173，说明感知成本与虚拟社群用户付费意愿低相关（0.1≤r＜0.3）且为负相关关系，合并效应量Z=-5.223（p<0.001）达到了统计显著水平，各样本间权重都在9%左右，对合并结果的影响较为平均。从图8 可看出，敏感性分析后效应量（r=-0.17）与原效应量（-0.17）间未发生变化，参数均介于[-0.24，-0.11]区间范围内，结果稳定。

图7 感知成本整体效应检验结果

图8 感知成本敏感性分析结果

5.信任对知识虚拟社群付费意愿的影响

从图9 可看出，与信任有关的7 个样本文献的合并效应值r=0.259，说明信任与虚拟社群用户付费意愿低相关（0.1≤r＜0.3）且为正相关关系，合并效应量Z=3.709（p<0.001）达到了统计显著水平，各样本间权重都在14%左右，对合并结果的影响较为平均。从图10 可看出，敏感性分析后效应量（r=0.27）与原效应量（0.27）间未发生变化，参数均介于[0.13，0.41]区间范围内，结果稳定。

图9 信任整体效应检验结果

图10 信任敏感性分析结果

6.感知易用性对知识虚拟社群付费意愿的影响

从图11 可看出，与感知易用性有关的7 个样本文献的合并效应值r=0.293，说明感知易用性与虚拟社群用户付费意愿低相关（0.1≤r＜0.3）且为正相关关系，合并效应量Z=3.181（p<0.05）具有一定统计学差异，各样本间权重都在14%左右，对合并结果的影响较为平均。从图12 可看出，敏感性分析后效应量（r=0.30）与原效应量（0.29）间未发生明显变化，参数均介于[0.12，0.49]区间范围内，结果稳定。

图11 感知易用性整体效应检验结果

图12 感知易用性敏感性分析结果

五、结语

知识型虚拟社群用户知识付费意愿及所纳入的6 个影响因素的关系经上述检验后都十分稳健。本研究6 个影响因素中，除感知成本对知识付费意愿具有负向影响外，其余影响因素对知识付费意愿都在不同程度上具有正向的影响。对于知识付费意愿来说，感知价值对于知识付费意愿影响最大，其次是感知有用性、感知易用性、信任和主观规范，感知成本的作用影响最低。元分析是针对已有研究进行第二次判断和分析，能够得出更具普适性的研究结论，与定性研究可能具有的随意性相比更加科学严谨、认真细致。元分析相较于单项研究具有弥合相同研究的不一致、查验单一研究没法得到的关联而探寻研究领域的潜在性关联等特征。因此元分析的研究不单单是得出结论，而是根据结论去提出更多的潜在发展前景。基于对知识付费意愿的有效研究后，本研究综合感知价值、感知有用性、感知成本、感知易用性、信任、主观规范这六个影响因素，对知识付费行业体系从用户、知识虚拟社群和行业监管三个角度提出一些管理建议：

第一，从用户的角度出发，感知价值、感知有用性、感知易用性、感知成本都是基于自身主观的判断，因此在体验或者使用的过程中可以根据这四个影响因素去综合考虑是否值得继续付费购买。此外，用户也可以根据其他使用者的使用评价或是媒介评测对想要购买的知识虚拟社群产品形成更客观的了解。

第二，从知识虚拟社群的角度出发，感知价值和感知有用性影响较为显著，它和其他因素共同影响用户付费意愿，应予以重视。知识虚拟社群在产品上不仅要注重内容质量的把控，也要关注产品的个性化和产品的价值，可以通过对产品间的优化组合、个性定制等方式提升自身产品价值。感知成本对用户的付费意愿存在负向影响，因此虚拟知识社群应当关注产品定价的合理性。主观规范对于用户付费意愿具有一定的正向影响，知识虚拟社群应充分提升自身平台的口碑和社会影响力，如通过具有影响力的知识博主进行宣传推广，使用户对平台的客观印象更好。在感知易用性方面，虚拟知识社群可以对平台操作、界面等进行定期优化以便利用户使用。

第三，从行业监管的角度出发，信任对于用户付费意愿具有一定的正向影响。随着国家政府及有关部门对知识付费行业有关政策和法律的不断完善，使得知识产权问题逐步引发重视，个人对知识创作的积极性、主动性、创造性不断提升，进而间接提高了知识虚拟社群知识产品的质量。不仅如此，相关政策和法律也对知识虚拟社群进行约束。不断优化和完善对知识付费行业的监管有利于提升用户对产品和平台的信任，有效降低付费的不确定性和风险性。

此外，本研究具有一定的局限性。首先，元分析无法对单个研究进行检验，仅仅是对总效应进行分析[33]，即本研究仅对效应值进行分析而没有对异质性来源进行分析，可能导致个别研究观点信息缺失。其次，在发表偏倚检验中，本文中的感知易用性存在一定的发表偏倚，因而感知易用性的总效应存在一定的偏差，这一问题可能是文献样本中存在低质量研究所导致的。近年来尽管知识付费方面的研究逐渐增多，但针对知识型虚拟社群付费意愿影响因素的实证研究还有较大的空缺，因而本研究中经过筛选纳入的样本文献有限。此外，本研究得出感知价值的影响强度高，是具有普适性的知识付费意愿影响因素，但是在不同的研究中仍存在一定的不一致性，因此可以在后续的研究中继续细化研究。相比于高影响强度的自变量而言，中或者低影响因素强度的自变量在不同的研究中可能具有不一致的结论，或者带有一致性结论的实证研究存在数量不足的可能，因此在后续的研究中可以进一步深入探讨显著性不高的自变量对于知识付费的影响。