劉亞萍　尹晨璐

【摘 要】 在互聯(lián)網(wǎng)文娛蓬勃發(fā)展和新冠肺炎疫情爆發(fā)的背景下，本文研究了疫情對(duì)在線視頻消費(fèi)的影響及作用機(jī)制。首先，運(yùn)用DID模型實(shí)證分析了疫情對(duì)在線視頻用戶月均消費(fèi)支出和日均觀看時(shí)間的影響，實(shí)證結(jié)果表明：疫情顯著增加了用戶觀看在線視頻的時(shí)間，但對(duì)促進(jìn)在線視頻消費(fèi)支出的作用并不顯著。進(jìn)一步地，采用Probit模型實(shí)證分析了用戶增加在線視頻觀看時(shí)間的影響因素。上述研究結(jié)果不僅可以讓用戶感知疫情對(duì)在線視頻消費(fèi)的影響，也為愛優(yōu)騰等在線視頻播放平臺(tái)制定營(yíng)銷策略、提升用戶付費(fèi)意愿提供了參考依據(jù)，具有一定的實(shí)踐意義。

【關(guān)鍵詞】 疫情 在線視頻 DID模型 Probit模型

一、引言

隨著科技的進(jìn)步，線上經(jīng)濟(jì)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)和發(fā)展發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，消費(fèi)者對(duì)于線上產(chǎn)品或服務(wù)的需求日益增加，這都極大刺激了消費(fèi)者對(duì)互聯(lián)網(wǎng)文娛的需求，而在線視頻是互聯(lián)網(wǎng)文娛的重要組成部分，在人們的生活中發(fā)揮著不可或缺的作用.新冠疫情下，旅游、電影等線下娛樂活動(dòng)受到嚴(yán)重沖擊，相反，線上娛樂呈現(xiàn)蓬勃發(fā)展的態(tài)勢(shì)。

在互聯(lián)網(wǎng)文娛蓬勃發(fā)展的背景下，相關(guān)消費(fèi)市場(chǎng)愈發(fā)受到關(guān)注。當(dāng)前對(duì)互聯(lián)網(wǎng)文娛的研究主要集中于網(wǎng)絡(luò)游戲領(lǐng)域，張春華[1]建構(gòu)出網(wǎng)絡(luò)游戲消費(fèi)行為影響因子量表體系。

新冠肺炎疫情爆發(fā)后，疫情對(duì)社會(huì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響以及居民消費(fèi)的影響成為探討的熱門話題。田盛丹[2]從宏觀角度，構(gòu)建一般均衡模型，并模擬了所產(chǎn)生的可能沖擊場(chǎng)景，量化分析了疫情對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)和行業(yè)帶來的影響。鐘瑛等[3]則認(rèn)為疫情會(huì)加大政府財(cái)政增支和減收的雙重壓力，影響物價(jià)穩(wěn)定，并針對(duì)宏觀調(diào)控、就業(yè)和需求三個(gè)維度提出對(duì)策。秦宇等[4]從宏中微觀層面分析了疫情對(duì)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響。李柳潁等[5]則分析了疫情對(duì)居民消費(fèi)行為的影響及形成機(jī)制。

上述研究成果為本研究奠定了良好基礎(chǔ)，但當(dāng)前學(xué)者對(duì)于疫情影響的研究主要在宏觀層面，關(guān)于某一具體細(xì)分領(lǐng)域的研究較少。此外，盡管互聯(lián)網(wǎng)文娛興起，但學(xué)者關(guān)于在線視頻消費(fèi)的研究尚少，少數(shù)研究?jī)H集中在定性層面。綜上，本文旨在研究此次新型冠狀病毒肺炎疫情對(duì)居民在線視頻消費(fèi)的影響，并從如下兩個(gè)角度進(jìn)行研究：其一，衡量一個(gè)行業(yè)發(fā)展具有代表性的常用指標(biāo)為收入，因此本研究首先關(guān)注疫情對(duì)用戶消費(fèi)金額的影響;其次，在線娛樂市場(chǎng)具有特殊性，用戶并非只能通過付費(fèi)方式來獲取視頻資源，因此本文進(jìn)一步研究疫情對(duì)用戶在線視頻觀看時(shí)間的影響。

二、疫情對(duì)在線視頻消費(fèi)影響的實(shí)證分析

（一）數(shù)據(jù)與變量

本文通過發(fā)放調(diào)查問卷收集數(shù)據(jù)，以在線視頻支出和在線視頻時(shí)間作為被解釋變量;虛擬變量“組別因素（g）”表示是否發(fā)生疫情，變量值為1時(shí)表示該發(fā)生疫情的年份即2020年、0 表示2019年;變量“時(shí)間因素（d）”表示疫情發(fā)生時(shí)間，該變量在春節(jié)之后取值為1，春節(jié)之前取值為0。為了檢驗(yàn)疫情沖擊的影響，進(jìn)一步設(shè)置g、d交互項(xiàng)，當(dāng)兩個(gè)虛擬變量都取1時(shí)，該變量取值為1，否則為0。

（二）模型構(gòu)建

新冠肺炎疫情是獨(dú)立于經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)發(fā)生的外生沖擊，由于疫情發(fā)生在全國(guó)范圍，本文以2019年未發(fā)生疫情的樣本數(shù)據(jù)作為對(duì)照組，以2020年受到疫情影響的樣本數(shù)據(jù)作為實(shí)驗(yàn)組，在模型中引入“是否發(fā)生疫情”的虛擬變量did（2020年發(fā)生疫情對(duì)應(yīng)的變量值為1，2019年為0）與表示“疫情發(fā)生時(shí)間”的虛擬變量（此次疫情發(fā)生時(shí)間與春節(jié)時(shí)間一致，令春節(jié)之后對(duì)應(yīng)的變量值為1，之前為0）的交乘項(xiàng)。因此，對(duì)于2019年的數(shù)據(jù)，春節(jié)之前和之后對(duì)應(yīng)的did值均為0;對(duì)于2020年的數(shù)據(jù)，春節(jié)之前的did值為0、之后為1。為減少模型的設(shè)定偏誤，本文進(jìn)一步添加控制變量，模型變?yōu)椋╥=1，2…; t=1，2），為疫情沖擊影響，包含了性別、年齡、戶籍類型、家庭人均月收入、教育水平五個(gè)控制變量。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

本節(jié)運(yùn)用DID模型從在線視頻月均消費(fèi)支出和日均觀看時(shí)長(zhǎng)兩個(gè)層面對(duì)疫情沖擊的影響進(jìn)行分析。首先是疫情對(duì)在線視頻消費(fèi)支出的實(shí)證結(jié)果，由模型（1）可以看出，對(duì)在線視頻消費(fèi)支出的促進(jìn)效果并不顯著;在進(jìn)一步加入控制變量的模型（2）中，影響系數(shù)仍不顯著。其次是對(duì)消費(fèi)時(shí)間的影響，模型（3）結(jié)果顯示，疫情能夠增加消費(fèi)者觀看在線視頻的時(shí)間，作用系數(shù)為0.6224;將控制變量引入模型后，仍在0.05的顯著性性水平下有效，可見該效應(yīng)是穩(wěn)定的。

上表結(jié)果顯示：疫情對(duì)于在線視頻消費(fèi)時(shí)長(zhǎng)有顯著的促進(jìn)效果，但對(duì)在線視頻消費(fèi)支出的促進(jìn)效果并不顯著。在線視頻作為一項(xiàng)用戶基數(shù)龐大的文娛產(chǎn)品，疫情期間，居民需要泛娛樂來舒緩情緒，并且復(fù)工時(shí)間延后使人們有更多的閑暇時(shí)間，釋放出巨大的在線視頻消費(fèi)需求。此外，消費(fèi)者將更多時(shí)間用于觀看在線視頻，這在一定程度上能驅(qū)動(dòng)用戶付費(fèi)意愿，但實(shí)證結(jié)果是在線視頻消費(fèi)支出的促進(jìn)效果并不顯著，間接反映出用戶對(duì)在線視頻付費(fèi)不積極的現(xiàn)象。這可能的原因是：用戶也可通過很多渠道獲取一些付費(fèi)視頻資源，而一些經(jīng)濟(jì)比較自由的消費(fèi)者會(huì)相應(yīng)增加付費(fèi)觀看支出。

三、疫情促進(jìn)在線視頻觀看的機(jī)制分析

（一）模型構(gòu)建

疫情對(duì)用戶觀看在線視頻的時(shí)間的影響可以分為增加和不增加兩種情況，可以用虛擬變量來表示，本部分采用Probit模型分析疫情增加在線娛樂觀看時(shí)間的影響機(jī)制。

用Y=1和Y=0分別表示即疫情爆發(fā)后相比于之前即2020年春節(jié)之后相比于之前對(duì)在線視頻市場(chǎng)花費(fèi)時(shí)間增加與否，得到模型：。上式中，為兩種情形機(jī)會(huì)比的對(duì)數(shù)，（i=1，2，3，4，5）為解釋變量，包括性別、年齡、受教育程度、家庭人均月收入以及戶籍五個(gè)變量。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

下表為疫情促進(jìn)在線視頻觀看的影響因素的實(shí)證結(jié)果。

回歸結(jié)果顯示，性別對(duì)在線視頻觀看時(shí)間增加具有顯著影響，能夠通過0.05水平的顯著性檢驗(yàn)，且邊際效應(yīng)為0.2252，這表明女性受疫情影響而增加在線視頻觀看時(shí)間的概率比男性高22%。家庭人均月收入對(duì)在線視頻觀看時(shí)間的增加具有顯著影響，且邊際效應(yīng)為-0.0002，家庭人均月收入每增加1000元，在線視頻觀看時(shí)間減少約0.2小時(shí)，可能的原因是收入水平更高家庭的家庭成員對(duì)互聯(lián)網(wǎng)娛樂產(chǎn)品的消費(fèi)低于收入水平較低的家庭。受教育程度對(duì)在線視頻觀看時(shí)間增加具有顯著影響，且邊際效應(yīng)為0.1097，這表明高學(xué)歷者受疫情影響而增加在線視頻觀看時(shí)間的概率比低學(xué)歷者高約10%，這可能是因?yàn)楦邔W(xué)歷者學(xué)習(xí)和工作至于的自由可支配時(shí)間多于低學(xué)歷者，因而會(huì)相應(yīng)增加對(duì)在線視頻的觀看時(shí)間。

【參考文獻(xiàn)】

[1] 張春華，溫盧.網(wǎng)絡(luò)游戲消費(fèi)行為及其影響因素的實(shí)證研究——基于高校學(xué)生性別、學(xué)歷的差異化分析[J].江蘇社會(huì)科學(xué)，2018（06）：50-58.

[2] 田盛丹.新冠肺炎疫情及其應(yīng)對(duì)政策對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響——基于可計(jì)算一般均衡模型的分析[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)， 2020（06）：1-19.

[3] 鐘瑛，陳盼.新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響與對(duì)策探討[J].理論探討，2020（03）：85-90.

[4] 秦宇，李鋼.新冠肺炎疫情對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)挑戰(zhàn)與影響的調(diào)查綜述[J].區(qū)域經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2020（03）：146-156.

[5] 李柳潁，武佳藤.新冠肺炎疫情對(duì)居民消費(fèi)行為的影響及形成機(jī)制分析[J].消費(fèi)經(jīng)濟(jì)， 2020（06）：1-12.

作者簡(jiǎn)介：劉亞萍，（1997-）女，漢族，山東濰坊人，碩士，單位：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理研究院，研究方向：應(yīng)用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué);尹晨璐，（1998-）女，漢族，浙江臺(tái)州人，碩士，單位：中央財(cái)經(jīng)大學(xué)中國(guó)經(jīng)濟(jì)與管理研究院，研究方向：應(yīng)用微觀經(jīng)濟(jì)學(xué)