林寶燈，陳凱旋

（1.福建江夏學(xué)院 經(jīng)濟(jì)貿(mào)易學(xué)院，福建 福州 350108；2.英國卡迪夫大學(xué) 商學(xué)院，威爾士 卡迪夫 CF10 3EY）

一、引言

在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)飛速發(fā)展的今天，共享經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)交易規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大。中國國家信息中心《中國共享經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告（2022）》中的數(shù)據(jù)顯示，2020年我國共享經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)交易規(guī)模約為33773 億人民幣，從市場(chǎng)規(guī)模來看，知識(shí)技能領(lǐng)域共享經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)規(guī)模位居前三，達(dá)到4010 億人民幣，且2021年知識(shí)技能領(lǐng)域的增速較快，達(dá)到13.2%[1]，由此可見共享經(jīng)濟(jì)在知識(shí)技能領(lǐng)域仍有很大的發(fā)展空間。近年來，在中國出現(xiàn)了許多免費(fèi)知識(shí)共享互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，如百度文庫、搜狗百科等，這些免費(fèi)平臺(tái)上的信息交流與共享在幫助人們的同時(shí)，也出現(xiàn)了嚴(yán)重的知識(shí)產(chǎn)權(quán)侵權(quán)問題。正是這一問題的出現(xiàn)，針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)版權(quán)問題的相關(guān)法律法規(guī)及政策逐步得到了完善。在知識(shí)內(nèi)容產(chǎn)品著作權(quán)得到保護(hù)以后，人們的版權(quán)意識(shí)也在不斷提升。與此同時(shí)，中國移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施的不斷優(yōu)化和普及為知識(shí)付費(fèi)提供了技術(shù)支持。第51 次《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》的數(shù)據(jù)表明，截至2022年12 月我國網(wǎng)民每周在線時(shí)長(zhǎng)已達(dá)26.7 個(gè)小時(shí)[2]，可見互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)深入地滲透到人們的日常生活中。此外，我國網(wǎng)民使用手機(jī)上網(wǎng)的比例高達(dá)99.8%，手機(jī)是人們互聯(lián)網(wǎng)接入的最主要設(shè)備。伴隨著手機(jī)等移動(dòng)終端的普及，移動(dòng)用戶個(gè)體對(duì)于知識(shí)的焦慮以及內(nèi)容消費(fèi)碎片化等個(gè)體化因素使得他們更愿意對(duì)知識(shí)進(jìn)行付費(fèi)，知識(shí)付費(fèi)用戶規(guī)模不斷擴(kuò)大。

政策法律對(duì)知識(shí)產(chǎn)權(quán)的完善、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的優(yōu)化支持及用戶自身對(duì)知識(shí)內(nèi)容的需求等各方面要素的綜合作用下，2016 年成為“知識(shí)付費(fèi)元年”。各個(gè)知識(shí)虛擬社群如知乎live、喜馬拉雅FM、得到APP等產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。伴隨著平臺(tái)之間不斷地拉鋸、競(jìng)爭(zhēng)，也產(chǎn)生了諸如平臺(tái)同質(zhì)化、平臺(tái)內(nèi)容質(zhì)量差等問題。本文通過元分析的方法針對(duì)知識(shí)型虛擬社群用戶付費(fèi)意愿已有研究進(jìn)行定量分析，針對(duì)結(jié)論提出建議以更好地幫助平臺(tái)企業(yè)了解及優(yōu)化自身平臺(tái)體驗(yàn)和產(chǎn)品質(zhì)量，并從用戶和行業(yè)監(jiān)管的視角給出一些決策建議。

二、相關(guān)文獻(xiàn)回顧

（一）知識(shí)型虛擬社群

虛擬社群，又被稱為電子社群或是電腦社群，Rheingol 在1993 年出版的《虛擬社群》一書中提出了這一概念。虛擬社群是由計(jì)算機(jī)組成的虛擬空間，它是社會(huì)的集合。虛擬社群是一種新興的社會(huì)性組織，它具有表達(dá)自由、缺乏集中控制、多對(duì)多傳播以及成員中的自發(fā)行為四大特征。虛擬社群的特性是由互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的虛擬性、開放性、互聯(lián)性等特點(diǎn)所決定的，而其中最主要的基本特征就是虛擬社群具有虛擬性及開放性[3]。約翰·哈格爾和阿瑟·阿姆斯特朗于1998 年在《網(wǎng)絡(luò)利益》一書中重點(diǎn)闡述了虛擬社群的虛擬性，即所謂“虛擬社群”就是為別人提供與愛好有關(guān)或者可以提供集中化溝通交流的線上平臺(tái)[4]。國內(nèi)學(xué)者李慶軍等基于文獻(xiàn)計(jì)量的方法對(duì)虛擬學(xué)術(shù)社區(qū)進(jìn)行研究，結(jié)果表明該領(lǐng)域的經(jīng)典理論包括社會(huì)認(rèn)知理論、社會(huì)資本理論和融知發(fā)酵理論等[5]。對(duì)于虛擬社群的分類，余佳蔓等認(rèn)為虛擬社群可以分為知識(shí)型虛擬社群、品牌虛擬社群、社交虛擬社群和游戲虛擬社群四種類型。其中，知識(shí)型虛擬社群就是指基于網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，注重用戶的使用體驗(yàn)，以知識(shí)性內(nèi)容為主，可以學(xué)習(xí)到專業(yè)知識(shí)且具有較好的用戶交互平臺(tái)[6]。陳波、向輝結(jié)合“使用與滿足”的基本原理和虛擬文化空間特征，將用戶需求分為信息需求、情感需求和交際需求。知乎提供的問答社區(qū)平臺(tái)可滿足用戶對(duì)專業(yè)知識(shí)的需要以及情感訴求，而且可通過問答及私信等的方式實(shí)現(xiàn)用戶間的溝通交流與合作，滿足交際需求，知乎社群正是知識(shí)型虛擬社群的一個(gè)典型代表[7]。

（二）知識(shí)付費(fèi)

知識(shí)共享歷經(jīng)了從1.0 到3.0 的發(fā)展過程，“1.0”是在互聯(lián)網(wǎng)百度百科搜索技術(shù)基礎(chǔ)上的非動(dòng)態(tài)知識(shí)獲??；“2.0”是豆瓣、知乎等可以進(jìn)行知識(shí)交換的社區(qū)；現(xiàn)如今的“3.0”時(shí)代是一個(gè)知識(shí)共享的時(shí)代，最大的特點(diǎn)就是可以隨時(shí)互動(dòng)并且達(dá)成知識(shí)變現(xiàn)[8]。由此可見，知識(shí)付費(fèi)是從一開始靜態(tài)的知識(shí)共享，到知識(shí)交換再到知識(shí)付費(fèi)。盧恒等[9]在相關(guān)研究的基礎(chǔ)上，提出知識(shí)付費(fèi)就是消費(fèi)者個(gè)人為線上知識(shí)的產(chǎn)品和服務(wù)項(xiàng)目進(jìn)行付費(fèi)的行為，這一行為也是消費(fèi)的早期知識(shí)付費(fèi)管理決策、中期知識(shí)文化教育和后期知識(shí)內(nèi)化個(gè)人行為的總和。近年來，中國知識(shí)付費(fèi)行業(yè)迅速發(fā)展壯大，從2019年的278 億付費(fèi)市場(chǎng)規(guī)模，再到2020 年時(shí)突破了390 億元，實(shí)現(xiàn)持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)[10]。隨著中國互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)水平的提高，知識(shí)付費(fèi)將再次大幅度享有收益，行業(yè)經(jīng)營規(guī)模將會(huì)有著更進(jìn)一步的增長(zhǎng)。

（三）用戶知識(shí)付費(fèi)意愿影響因素

自2016 年“知識(shí)付費(fèi)元年”以來，知識(shí)型虛擬社群以多種形式出現(xiàn)，主要有付費(fèi)問答、付費(fèi)咨詢、付費(fèi)社群等模式，誕生出諸如知乎live、知識(shí)星球、喜馬拉雅FM、問咖等平臺(tái)。針對(duì)這些平臺(tái)，專家學(xué)者們?cè)噲D探究知識(shí)型虛擬社群用戶付費(fèi)意愿影響因素，以便更好地了解并完善知識(shí)型虛擬社群平臺(tái)，促進(jìn)其持續(xù)健康發(fā)展，大致分為以下三個(gè)方面：

在用戶層面，學(xué)者對(duì)于付費(fèi)意愿的研究主要聚焦在用戶自身對(duì)知識(shí)付費(fèi)的感知、心理需求、個(gè)人習(xí)慣、期望等。對(duì)知識(shí)付費(fèi)的感知的系列相關(guān)研究呈現(xiàn)出感知價(jià)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響著用戶付費(fèi)意愿的結(jié)果。用戶自身的各類需求也影響著付費(fèi)意愿，如Need for Affiliation（聯(lián)系需求）[15]、知識(shí)管理需求[16]、工具性需求及娛樂性需求[17]等。學(xué)者基于“推—拉—錨定模型”以從免費(fèi)到付費(fèi)這一角度認(rèn)為習(xí)慣會(huì)負(fù)向影響轉(zhuǎn)移意愿[18]，進(jìn)而影響付費(fèi)行為，同時(shí)個(gè)人付費(fèi)意識(shí)[19]、版權(quán)意識(shí)[20]也正潛移默化地影響著付費(fèi)行為。相關(guān)研究表明績(jī)效期望會(huì)正向影響到用戶付費(fèi)[14]，用戶期望達(dá)到理想效果的同時(shí)亦期望從中獲得各種利益，學(xué)者們也針對(duì)其中相關(guān)影響因素進(jìn)行實(shí)證分析得出相應(yīng)結(jié)論，如期望獲益、內(nèi)容收益、經(jīng)濟(jì)收益[18]等均正向影響用戶付費(fèi)意愿。

在知識(shí)提供層面，相關(guān)學(xué)者主要以產(chǎn)品內(nèi)容質(zhì)量、意見領(lǐng)袖影響等因素對(duì)用戶付費(fèi)意愿的影響進(jìn)行了相關(guān)研究。知識(shí)產(chǎn)品本身質(zhì)量是用戶十分關(guān)注的問題，其知識(shí)質(zhì)量焦慮[21]、內(nèi)容質(zhì)量[13]、課程信息質(zhì)量[22]等相關(guān)影響因素正向影響付費(fèi)意愿。而基于分享者角度，分享者聲譽(yù)及分享者口碑通過人際信任進(jìn)而影響知識(shí)付費(fèi)意愿[23]。此外，社會(huì)壓力抑或是有影響力的個(gè)人或者團(tuán)體對(duì)于用戶的知識(shí)付費(fèi)意愿具有顯著影響作用[14]。

在知識(shí)虛擬社群平臺(tái)層面，平臺(tái)信任、平臺(tái)體驗(yàn)、平臺(tái)的交互性等影響因素在不同程度上影響著用戶付費(fèi)意愿。認(rèn)證認(rèn)可制度正向影響著用戶的付費(fèi)意愿[24]，用戶的信任[14]對(duì)于付費(fèi)意愿也起到一定的正向作用。更多學(xué)者從平臺(tái)自身能力和條件的角度去研究用戶的付費(fèi)意愿，涵蓋系統(tǒng)知識(shí)力量及技術(shù)力量、技術(shù)性、便利條件[23]等。

綜上可以得知，虛擬社群的知識(shí)付費(fèi)意愿影響因素包含用戶層面、知識(shí)提供層面和平臺(tái)層面等，諸多學(xué)者進(jìn)行了相關(guān)探索也取得了可喜的豐碩成果，但是在研究結(jié)論方面還不夠穩(wěn)定，且知識(shí)型虛擬社群付費(fèi)影響因素的相關(guān)綜述多集中在質(zhì)性研究方面，缺乏對(duì)文獻(xiàn)的量化研究。因此有必要利用元分析的方法對(duì)已有的相關(guān)主題實(shí)證研究進(jìn)行定量分析，通過搭建知識(shí)型虛擬社群付費(fèi)影響因素框架，使用異質(zhì)性檢驗(yàn)和敏感性分析來闡明不同實(shí)證研究之間的差異原因，給知識(shí)付費(fèi)的虛擬社群平臺(tái)管理者和該領(lǐng)域的后續(xù)研究者提供更為系統(tǒng)和準(zhǔn)確的參考。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究方法

元分析（Meta-Analysis）又叫做薈萃分析，美國教育心理學(xué)家Glass 在總結(jié)了Fisher、Beecher等學(xué)者的研究成果的基礎(chǔ)上，對(duì)“Primary”及“Secondary analysis”進(jìn)行辨析后提出了“元分析”的概念，即通過對(duì)大量個(gè)體調(diào)查數(shù)據(jù)所構(gòu)成的集合進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，并通過統(tǒng)計(jì)分析方法取代隨意性描述分析方法，元分析比傳統(tǒng)文獻(xiàn)綜述更具科學(xué)性[25]。學(xué)者Hedges[26]等對(duì)Glass 的研究方法進(jìn)行改進(jìn)之后，得到用相關(guān)系數(shù)進(jìn)行元分析的方法。Lipsey 和Wilson[27]認(rèn)為以效果量進(jìn)行量化分析的過程，用相關(guān)系數(shù)做元分析處理得出的數(shù)據(jù)結(jié)果是最好的指標(biāo)。本研究中采用相關(guān)系數(shù)，綜合使用Stata 數(shù)據(jù)分析軟件以及CMA3.3 專業(yè)元分析軟件對(duì)知識(shí)虛擬社群用戶付費(fèi)意愿相關(guān)的影響因素進(jìn)行元分析。

（二）數(shù)據(jù)來源

元分析法的主要數(shù)據(jù)均來自已發(fā)表的論著。本研究在多個(gè)數(shù)據(jù)庫檢索各類型的樣本文獻(xiàn)以盡量避免發(fā)表偏倚的情況，包含外文數(shù)據(jù)庫如Web of science、Science Direct 等以及中文數(shù)據(jù)庫如CNKI（中國知識(shí)基礎(chǔ)設(shè)施工程）、萬方、維普等，檢索日期為2022 年3 月20 日。使用“高級(jí)檢索”模式，通過“虛擬社群”“知識(shí)付費(fèi)”“付費(fèi)意愿”“問答社區(qū)”等關(guān)鍵詞在中文數(shù)據(jù)庫中進(jìn)行組合檢索，同時(shí)在外文數(shù)據(jù)庫中采用關(guān)鍵詞“influence factors”“pay intention”“pay for knowledge”“purchase intention”等進(jìn)行檢索，檢索出中文文獻(xiàn)4500 篇、英文文獻(xiàn)3186 篇。首先閱讀各種文獻(xiàn)的文章標(biāo)題、關(guān)鍵詞和摘要，在本研究所檢索到的文獻(xiàn)中，有很多知識(shí)付費(fèi)行業(yè)領(lǐng)域不相關(guān)的付費(fèi)意愿分析，進(jìn)一步通讀文獻(xiàn)后，發(fā)現(xiàn)極少有和知識(shí)型虛擬社群用戶有關(guān)的或知識(shí)付費(fèi)意愿有關(guān)的實(shí)證分析。因而，必須通過對(duì)關(guān)鍵詞的不斷優(yōu)化進(jìn)一步篩選有關(guān)文獻(xiàn)以選取適合此次元分析的文獻(xiàn)，所遵循的文獻(xiàn)篩選標(biāo)準(zhǔn)為：（1）選擇的文獻(xiàn)應(yīng)該是針對(duì)影響因素的實(shí)證研究，不能是案例分析、純理論等；（2）樣本文獻(xiàn)含有知識(shí)型虛擬社群與用戶知識(shí)付費(fèi)意愿有關(guān)的影響因素；（3）數(shù)據(jù)信息詳細(xì)完整，文獻(xiàn)中需要有自變量與知識(shí)付費(fèi)意愿相關(guān)系數(shù)的研究或者t 值、p值等可以計(jì)算出相關(guān)系數(shù)的數(shù)值；（4）選擇的文獻(xiàn)必須確保樣本的獨(dú)立性。最終通過人工篩選，符合要求的有：中文文獻(xiàn)30 篇，英文文獻(xiàn)4 篇，其中涉及學(xué)術(shù)期刊（25 篇）、學(xué)位論文（9 篇），文獻(xiàn)的時(shí)間跨度從2018 年1 月至2022 年2 月。

（三）數(shù)據(jù)編碼及數(shù)據(jù)處理

根據(jù)樣本文獻(xiàn)中提供的相關(guān)數(shù)據(jù)，本研究初步制定信息編碼表作為原始數(shù)據(jù)代入進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。編碼信息中包括文獻(xiàn)作者、發(fā)表的年份、影響因素、文獻(xiàn)的類型以及相關(guān)系數(shù)等。為了防止編碼產(chǎn)生錯(cuò)誤或者誤差，在這次研究中，主要由統(tǒng)一編碼人員相隔一周來對(duì)所選樣本文獻(xiàn)進(jìn)行二次編碼及后續(xù)檢驗(yàn)。

本研究從樣本文獻(xiàn)中抽取與付費(fèi)意愿相關(guān)的相關(guān)系數(shù)作為效應(yīng)量。若文獻(xiàn)中含有相關(guān)系數(shù)r，則通過相關(guān)系數(shù)經(jīng)過Fisher’s Z[28]進(jìn)行轉(zhuǎn)換得到增強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)作為效應(yīng)量，F(xiàn)isher 轉(zhuǎn)換公式如下式（1）所示：

若文獻(xiàn)中沒有直接報(bào)告相關(guān)系數(shù)，則通過文獻(xiàn)中報(bào)告的非標(biāo)準(zhǔn)化回歸系數(shù)b 及其標(biāo)準(zhǔn)誤SE進(jìn)行計(jì)算得出其標(biāo)準(zhǔn)化系數(shù)后，再進(jìn)行Fisher’s Z轉(zhuǎn)換為最終效應(yīng)值。在研究中，當(dāng)出現(xiàn)兩種以上的測(cè)量方式報(bào)告同一變量時(shí)，取多種測(cè)量方式的平均值提升構(gòu)念的效度，如取人際信任和平臺(tái)信任兩種路徑系數(shù)的平均值作為信任與知識(shí)付費(fèi)意愿之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行編碼。

此次研究的編碼過程中存在影響因素含義相近但以不同方式進(jìn)行命名的情況，通過多次編碼及比對(duì)之后，將相似的自變量合并入出現(xiàn)頻率最高的那一個(gè)自變量（如績(jī)效期望與感知有用性具有相近含義，故將其合并修正為發(fā)生頻率最高的感知有用性），最終選擇頻次高于或者等于7 的自變量進(jìn)行元分析，所納入的自變量包括：（1）感知價(jià)值，是指?jìng)€(gè)人在感知產(chǎn)品或服務(wù)的過程中對(duì)產(chǎn)品或服務(wù)的主觀認(rèn)知，減掉得到產(chǎn)品或服務(wù)的成本后的主觀評(píng)價(jià)；（2）感知有用性，是指?jìng)€(gè)人通過使用某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)對(duì)自己工作或?qū)W習(xí)等方面提升的程度；（3）感知易用性，是指?jìng)€(gè)人對(duì)某個(gè)產(chǎn)品或服務(wù)在使用過程中的操作難易程度；（4）主觀規(guī)范，是指?jìng)€(gè)人對(duì)于是否采取某種特定行為所感受到的社會(huì)壓力；（5）信任，是指?jìng)€(gè)人愿意承受風(fēng)險(xiǎn)和不確定性的意愿；（6）感知成本，是指消費(fèi)者在交易產(chǎn)品或服務(wù)的整個(gè)過程中所涉及的時(shí)間、金錢等的成本消耗。

四、整體元分析

（一）發(fā)表偏倚檢驗(yàn)

元分析是一種觀察性研究，一般來說有顯著影響關(guān)系的研究和沒有顯著影響關(guān)系的研究相比，有顯著影響關(guān)系的文章更容易被報(bào)告和發(fā)表，因此可能出現(xiàn)低顯著性的文章不被納入進(jìn)行發(fā)表偏倚檢驗(yàn)的情況。發(fā)表偏倚檢驗(yàn)可以通過觀察漏斗圖中分布是否對(duì)稱、Begg’s 的秩相關(guān)法、Egger’s回歸法以及失安全系數(shù)法來進(jìn)行檢驗(yàn)。漏斗圖是一種定性方式，根據(jù)樣本文獻(xiàn)分布是否對(duì)稱來判斷文章是否存在發(fā)表偏倚的方法，由于不同觀察者可能得出不一樣的結(jié)論，故具有主觀性。因此Begg’s 檢驗(yàn)[29]、Egger’s 檢驗(yàn)[30]等定量方法得出的數(shù)值用于分析文獻(xiàn)更能準(zhǔn)確判斷是否存在發(fā)表偏倚。此外，Rosenthal[31]提出的失安全系數(shù)也可作為評(píng)估出版偏倚的指標(biāo)。本研究使用CMA3.3 軟件對(duì)所納入的影響因素進(jìn)行Egger’s 檢驗(yàn)。Egger 檢驗(yàn)中，p>0.05，則代表不存在發(fā)表偏倚的情況。在本研究中，感知價(jià)值（p=0.608）、感知有用性（p=0.057）、主觀規(guī)范（p=0.156）、感知成本（p=0.163）、信任（p=0.946）的p 值均大于0.05。除開感知易用性（p=0.033<0.05）低于推薦值外，其余影響因素都高于0.05，因此可以認(rèn)為本研究受發(fā)表偏倚影響的干擾較小，元分析結(jié)果有效。

（二）異質(zhì)性檢驗(yàn)

異質(zhì)性檢驗(yàn)是檢驗(yàn)各個(gè)研究是否屬于同一分布，常見的檢驗(yàn)方式為Q 檢驗(yàn)和I2檢驗(yàn)。其中，Q 檢驗(yàn)是檢驗(yàn)理論變異Q 和觀測(cè)變異df 是否具有差別，而I2檢驗(yàn)是用于敘述每一個(gè)研究造成的變異而不是抽樣誤差所引起的變異占總變異的百分比。由于Q檢驗(yàn)不能準(zhǔn)確得出異質(zhì)性的大小的精確值，因此本研究中選用I2來檢驗(yàn)異質(zhì)性。依據(jù)Cochrane 系統(tǒng)評(píng)價(jià)，由于本研究中所納入的變量I2均高于或等于50%，故六個(gè)影響因素均為中、高異質(zhì)性，應(yīng)使用隨機(jī)效應(yīng)模型。隨機(jī)效應(yīng)模型不但考慮到研究?jī)?nèi)的樣本權(quán)重，還依據(jù)研究?jī)?nèi)和研究間的變異測(cè)算權(quán)重值。因而，就固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)而言，選用隨機(jī)效應(yīng)模型具備更大的置信區(qū)間和更保守的結(jié)果。

（三）研究結(jié)果

根據(jù)異質(zhì)性分析，I2越大樣本間異質(zhì)性越大，因此選用隨機(jī)效應(yīng)模型以消除異質(zhì)性，并對(duì)效應(yīng)值進(jìn)行合并。對(duì)于合并效應(yīng)值r 可采用Cohen[32]提出的劃分標(biāo)準(zhǔn)，當(dāng)r＜0.1 時(shí)，表明影響因素與付費(fèi)意愿基本無相關(guān)關(guān)系；當(dāng)0.1≤r＜0.3 時(shí)，表明影響因素與付費(fèi)意愿為低相關(guān)關(guān)系；當(dāng)0.3≤r＜0.5 時(shí)，表明影響因素與付費(fèi)意愿為中度相關(guān)；當(dāng)r＞0.5 時(shí)，表明影響因素與付費(fèi)意愿為高相關(guān)關(guān)系。權(quán)重代表每個(gè)納入研究的文獻(xiàn)的權(quán)重，權(quán)重越大，對(duì)合并結(jié)果影響越大。p 值（p-value）是用來判定假設(shè)檢驗(yàn)結(jié)果的參數(shù)，表明樣本中的差異是由抽樣誤差所致的概率，一般p＜0.05 表明有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，p＜0.01 表明為顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，p＜0.001 表明有極為顯著的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。敏感性分析就是通過逐個(gè)剔除樣本，研究其對(duì)合并效應(yīng)值的影響，反復(fù)進(jìn)行Meta 分析，將得到的結(jié)果與原效應(yīng)量進(jìn)行比較，如果剔除某個(gè)文獻(xiàn)，效應(yīng)量與原效應(yīng)量沒有發(fā)生明顯變化，則結(jié)果穩(wěn)定，反之則需進(jìn)一步分析加以驗(yàn)證。

1.感知價(jià)值對(duì)知識(shí)虛擬社群用戶付費(fèi)意愿的影響

從圖1 可看出，與感知價(jià)值相關(guān)的13 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值為r=0.520，說明感知價(jià)值與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿高度相關(guān)（r>0.5）且為正相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=5.097（p<0.001）達(dá)到了統(tǒng)計(jì)顯著水平，各樣本間權(quán)重都在7.7%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖2 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=0.58）與原效應(yīng)量（0.52）間未發(fā)生明顯變化，各參數(shù)均介于[0.35，0.80]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖1 感知價(jià)值整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖2 感知價(jià)值敏感性分析結(jié)果

2.感知有用性對(duì)知識(shí)虛擬社群付費(fèi)意愿的影響

從圖3 可看出，與感知有用性有關(guān)的12 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值r=0.362，說明感知有用性與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿中度相關(guān)（0.3＜r≤0.5）且為正相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=7.105（p<0.001）達(dá)到了統(tǒng)計(jì)顯著水平，各樣本間權(quán)重都在8.5%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖4 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=0.38）與原效應(yīng)量（0.36）間未發(fā)生明顯變化，參數(shù)均介于[0.27，0.48]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖3 感知有用性整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖4 感知有用性敏感性分析結(jié)果

3.主觀規(guī)范對(duì)知識(shí)虛擬社群用戶知識(shí)付費(fèi)的影響

從圖5 可看出，與主觀規(guī)范有關(guān)的11 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值r=0.193，說明主觀規(guī)范與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿低相關(guān)（0.1≤r＜0.3）且為正相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=4.940（p<0.001）達(dá)到了統(tǒng)計(jì)顯著水平，各樣本間權(quán)重都在9%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖6 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=0.20）與原效應(yīng)量（0.19）間未發(fā)生明顯變化，參數(shù)均介于[0.12，0.27]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖5 主觀規(guī)范整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖6 主觀規(guī)范敏感性分析結(jié)果

4.感知成本對(duì)知識(shí)虛擬社群付費(fèi)意愿的影響

從圖7 可看出，與感知成本有關(guān)的11 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值r=-0.173，說明感知成本與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿低相關(guān)（0.1≤r＜0.3）且為負(fù)相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=-5.223（p<0.001）達(dá)到了統(tǒng)計(jì)顯著水平，各樣本間權(quán)重都在9%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖8 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=-0.17）與原效應(yīng)量（-0.17）間未發(fā)生變化，參數(shù)均介于[-0.24，-0.11]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖7 感知成本整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖8 感知成本敏感性分析結(jié)果

5.信任對(duì)知識(shí)虛擬社群付費(fèi)意愿的影響

從圖9 可看出，與信任有關(guān)的7 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值r=0.259，說明信任與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿低相關(guān)（0.1≤r＜0.3）且為正相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=3.709（p<0.001）達(dá)到了統(tǒng)計(jì)顯著水平，各樣本間權(quán)重都在14%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖10 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=0.27）與原效應(yīng)量（0.27）間未發(fā)生變化，參數(shù)均介于[0.13，0.41]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖9 信任整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖10 信任敏感性分析結(jié)果

6.感知易用性對(duì)知識(shí)虛擬社群付費(fèi)意愿的影響

從圖11 可看出，與感知易用性有關(guān)的7 個(gè)樣本文獻(xiàn)的合并效應(yīng)值r=0.293，說明感知易用性與虛擬社群用戶付費(fèi)意愿低相關(guān)（0.1≤r＜0.3）且為正相關(guān)關(guān)系，合并效應(yīng)量Z=3.181（p<0.05）具有一定統(tǒng)計(jì)學(xué)差異，各樣本間權(quán)重都在14%左右，對(duì)合并結(jié)果的影響較為平均。從圖12 可看出，敏感性分析后效應(yīng)量（r=0.30）與原效應(yīng)量（0.29）間未發(fā)生明顯變化，參數(shù)均介于[0.12，0.49]區(qū)間范圍內(nèi)，結(jié)果穩(wěn)定。

圖11 感知易用性整體效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果

圖12 感知易用性敏感性分析結(jié)果

五、結(jié)語

知識(shí)型虛擬社群用戶知識(shí)付費(fèi)意愿及所納入的6 個(gè)影響因素的關(guān)系經(jīng)上述檢驗(yàn)后都十分穩(wěn)健。本研究6 個(gè)影響因素中，除感知成本對(duì)知識(shí)付費(fèi)意愿具有負(fù)向影響外，其余影響因素對(duì)知識(shí)付費(fèi)意愿都在不同程度上具有正向的影響。對(duì)于知識(shí)付費(fèi)意愿來說，感知價(jià)值對(duì)于知識(shí)付費(fèi)意愿影響最大，其次是感知有用性、感知易用性、信任和主觀規(guī)范，感知成本的作用影響最低。元分析是針對(duì)已有研究進(jìn)行第二次判斷和分析，能夠得出更具普適性的研究結(jié)論，與定性研究可能具有的隨意性相比更加科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)、認(rèn)真細(xì)致。元分析相較于單項(xiàng)研究具有彌合相同研究的不一致、查驗(yàn)單一研究沒法得到的關(guān)聯(lián)而探尋研究領(lǐng)域的潛在性關(guān)聯(lián)等特征。因此元分析的研究不單單是得出結(jié)論，而是根據(jù)結(jié)論去提出更多的潛在發(fā)展前景。基于對(duì)知識(shí)付費(fèi)意愿的有效研究后，本研究綜合感知價(jià)值、感知有用性、感知成本、感知易用性、信任、主觀規(guī)范這六個(gè)影響因素，對(duì)知識(shí)付費(fèi)行業(yè)體系從用戶、知識(shí)虛擬社群和行業(yè)監(jiān)管三個(gè)角度提出一些管理建議：

第一，從用戶的角度出發(fā)，感知價(jià)值、感知有用性、感知易用性、感知成本都是基于自身主觀的判斷，因此在體驗(yàn)或者使用的過程中可以根據(jù)這四個(gè)影響因素去綜合考慮是否值得繼續(xù)付費(fèi)購買。此外，用戶也可以根據(jù)其他使用者的使用評(píng)價(jià)或是媒介評(píng)測(cè)對(duì)想要購買的知識(shí)虛擬社群產(chǎn)品形成更客觀的了解。

第二，從知識(shí)虛擬社群的角度出發(fā)，感知價(jià)值和感知有用性影響較為顯著，它和其他因素共同影響用戶付費(fèi)意愿，應(yīng)予以重視。知識(shí)虛擬社群在產(chǎn)品上不僅要注重內(nèi)容質(zhì)量的把控，也要關(guān)注產(chǎn)品的個(gè)性化和產(chǎn)品的價(jià)值，可以通過對(duì)產(chǎn)品間的優(yōu)化組合、個(gè)性定制等方式提升自身產(chǎn)品價(jià)值。感知成本對(duì)用戶的付費(fèi)意愿存在負(fù)向影響，因此虛擬知識(shí)社群應(yīng)當(dāng)關(guān)注產(chǎn)品定價(jià)的合理性。主觀規(guī)范對(duì)于用戶付費(fèi)意愿具有一定的正向影響，知識(shí)虛擬社群應(yīng)充分提升自身平臺(tái)的口碑和社會(huì)影響力，如通過具有影響力的知識(shí)博主進(jìn)行宣傳推廣，使用戶對(duì)平臺(tái)的客觀印象更好。在感知易用性方面，虛擬知識(shí)社群可以對(duì)平臺(tái)操作、界面等進(jìn)行定期優(yōu)化以便利用戶使用。

第三，從行業(yè)監(jiān)管的角度出發(fā)，信任對(duì)于用戶付費(fèi)意愿具有一定的正向影響。隨著國家政府及有關(guān)部門對(duì)知識(shí)付費(fèi)行業(yè)有關(guān)政策和法律的不斷完善，使得知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題逐步引發(fā)重視，個(gè)人對(duì)知識(shí)創(chuàng)作的積極性、主動(dòng)性、創(chuàng)造性不斷提升，進(jìn)而間接提高了知識(shí)虛擬社群知識(shí)產(chǎn)品的質(zhì)量。不僅如此，相關(guān)政策和法律也對(duì)知識(shí)虛擬社群進(jìn)行約束。不斷優(yōu)化和完善對(duì)知識(shí)付費(fèi)行業(yè)的監(jiān)管有利于提升用戶對(duì)產(chǎn)品和平臺(tái)的信任，有效降低付費(fèi)的不確定性和風(fēng)險(xiǎn)性。

此外，本研究具有一定的局限性。首先，元分析無法對(duì)單個(gè)研究進(jìn)行檢驗(yàn)，僅僅是對(duì)總效應(yīng)進(jìn)行分析[33]，即本研究?jī)H對(duì)效應(yīng)值進(jìn)行分析而沒有對(duì)異質(zhì)性來源進(jìn)行分析，可能導(dǎo)致個(gè)別研究觀點(diǎn)信息缺失。其次，在發(fā)表偏倚檢驗(yàn)中，本文中的感知易用性存在一定的發(fā)表偏倚，因而感知易用性的總效應(yīng)存在一定的偏差，這一問題可能是文獻(xiàn)樣本中存在低質(zhì)量研究所導(dǎo)致的。近年來盡管知識(shí)付費(fèi)方面的研究逐漸增多，但針對(duì)知識(shí)型虛擬社群付費(fèi)意愿影響因素的實(shí)證研究還有較大的空缺，因而本研究中經(jīng)過篩選納入的樣本文獻(xiàn)有限。此外，本研究得出感知價(jià)值的影響強(qiáng)度高，是具有普適性的知識(shí)付費(fèi)意愿影響因素，但是在不同的研究中仍存在一定的不一致性，因此可以在后續(xù)的研究中繼續(xù)細(xì)化研究。相比于高影響強(qiáng)度的自變量而言，中或者低影響因素強(qiáng)度的自變量在不同的研究中可能具有不一致的結(jié)論，或者帶有一致性結(jié)論的實(shí)證研究存在數(shù)量不足的可能，因此在后續(xù)的研究中可以進(jìn)一步深入探討顯著性不高的自變量對(duì)于知識(shí)付費(fèi)的影響。