引言
数字转型已经改变了音乐产业的生产方式、分销体系以及消费模式（Karmarkar and Apte, 2007, Koh et al., 2019）。唱片公司和艺人现在可以以较低的成本制作和分发音乐，并通过流媒体服务、社交媒体等数字平台推广其音乐（Waldfogel, 2017）。随着流媒体时代的到来，音乐消费的概念从拥有转向了访问，导致艺术家的收入生成机制发生了变化（Dolata, 2020）。根据国际唱片业协会（IFPI）的数据，自2014年起，数字流媒体收入急剧增长，自2017年以来成为艺术家的主要收入来源，并在2025年占总收入的69.6%（IFPI, 2026）。随着流媒体服务在音乐消费市场中迅速扩大其份额，相关研究探讨了这些服务对音乐产业收入结构的影响（例如，Nguyen et al., 2014, Aguiar and Martens, 2016, Lee et al., 2020, Aguiar and Waldfogel, 2021）。
除流媒体时代之外，随着近期通过各种社交媒体平台进行音乐消费的增加，多平台策略正被积极用作唱片公司的推广策略。Instagram和TikTok等平台被用于通过舞蹈挑战等短视频内容推广音乐片段。例如，全球K-pop艺术家BTS在TikTok上独家发布了他们新单曲"ON"的30秒片段（TikTok, 2021）。由于社交媒体平台的多样性和互连性，消费者很容易接触到各种音乐。因此，研究社交媒体平台（如YouTube和TikTok）对音乐产业影响的研究有所增加。关于社交媒体与音乐销量之间的关系存在不同观点。一些人认为这些平台是免费的抽样形式，与音乐销量存在竞争关系（例如，Hiller, 2016, Winkler et al., 2024）。另一些人则提出社交媒体增加了音乐的可达性，并通过用户生成内容提供推广效益，从而与音乐销量呈互补关系（例如，Kretschmer and Peukert, 2020, Wl?mert et al., 2024）。
与此同时，注意人们最常使用哪些方式接触音乐是重要的。根据IFPI的《Engaging with Music 2022》报告，视频流媒体是最广泛使用的音乐参与方式，全球82%的音乐听众使用它，位居第一，超过音频流媒体（74%）和TikTok等短视频应用（68%）。短视频平台作为发现和参与渠道尤为突出：50%的所有听众使用短视频应用，音乐占在这些平台上观看内容总时长的63%。视频流媒体的高排名部分反映了平台的多功能性，表明通过视频的被动或偶发接触已成为越来越普遍的音乐消费模式。
尽管多样性和复杂性不断增加，但仍存在研究空白。具体来说，现有的实证研究通常使用事件驱动的准实验（例如，内容移除）来检验双边平台对，这能捕捉到静态的处理效应，但无法刻画溢出效应在多个平台上同时展开的每日动态变化。为了弥补这一差距，本研究旨在探索音乐消费中多平台之间的互动关系，包括流媒体服务和在线社交媒体。我们采用面板向量自回归（PVAR）模型，该模型适合捕捉这些平台之间的动态互动。我们聚焦于K-pop音乐，该领域用户生成内容被积极发布和分享，反映了社交媒体上音乐消费的参与性特征。数据集包括43位K-pop艺人的93首歌曲的11,598条观测数据，涵盖从2022年1月到2023年5月的时期。
主要发现的总结如下。第一，TikTok与YouTube和流媒体服务之间存在统计上显著的正向动态关联，表明互补关系以及TikTok发挥推广作用的模式。第二，从TikTok到YouTube的正向关联更快、更强，而与音频流媒体服务的关联持续时间更长。第三，平台之间的互动因艺人特有属性而不同，正式的跨组检验支持了这些差异中的若干项。基于艺人所属机构财力强度的子组分析显示，我们与TikTok相关的结果存在对比。对于财力雄厚的大型机构，TikTok与其他平台的关系是互补的，与主要结果一致。另一方面，对于小型机构，TikTok与流媒体平台的关系呈现竞争和替代关系，且这种大小差异在统计上显著。在基于艺人性别的探索性子组分析中，TikTok与YouTube的关联在两组中均保持显著正向。然而，TikTok与流媒体服务的关联在男性艺人中为负，在女性艺人中接近零，且该差异在跨组间也是统计上显著的；我们将这些与性别相关的模式解读为探索性异质性，而非先验假设的检验。
本研究的结果提供了基于各平台功能特征（例如短视频、长视频、音频）的数字内容消费模式的见解，不仅有助于音乐产业研究，也有助于数字平台之间互动的研究。即，虽然我们的结果与TikTok发挥推广作用相一致，但跨平台关联的强度和方向可能因艺人和内容特征而异。与依赖静态双重差分设计且通常仅检验单一或双边平台对的先前研究不同，我们的方法使我们能够追踪溢出效应如何在三个异质平台上同时动态展开，并检验格式兼容性如何塑造这些溢出效应的速度和持久性。
本文其余部分结构如下。首先，我们讨论相关的先前研究，然后形式化理论背景和研究问题。接下来，我们提供数据集和模型规范的详细概述。然后，我们呈现实证分析结果并提供管理启示。最后，我们强调本研究对现有研究的贡献，并以对未来工作的建议作为结论。
