新冠肺炎疫情對在線視頻消費的影響及作用機制分析

劉亞萍　尹晨璐

【摘 要】 在互聯網文娛蓬勃發展和新冠肺炎疫情爆發的背景下，本文研究了疫情對在線視頻消費的影響及作用機制。首先，運用DID模型實證分析了疫情對在線視頻用戶月均消費支出和日均觀看時間的影響，實證結果表明：疫情顯著增加了用戶觀看在線視頻的時間，但對促進在線視頻消費支出的作用并不顯著。進一步地，采用Probit模型實證分析了用戶增加在線視頻觀看時間的影響因素。上述研究結果不僅可以讓用戶感知疫情對在線視頻消費的影響，也為愛優騰等在線視頻播放平臺制定營銷策略、提升用戶付費意愿提供了參考依據，具有一定的實踐意義。

【關鍵詞】 疫情 在線視頻 DID模型 Probit模型

一、引言

隨著科技的進步，線上經濟對國民經濟的增長和發展發揮著至關重要的作用，消費者對于線上產品或服務的需求日益增加，這都極大刺激了消費者對互聯網文娛的需求，而在線視頻是互聯網文娛的重要組成部分，在人們的生活中發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受到嚴重沖擊，相反，線上娛樂呈現蓬勃發展的態勢。

在互聯網文娛蓬勃發展的背景下，相關消費市場愈發受到關注。當前對互聯網文娛的研究主要集中于網絡游戲領域，張春華[1]建構出網絡游戲消費行為影響因子量表體系。

新冠肺炎疫情爆發后，疫情對社會宏觀經濟的影響以及居民消費的影響成為探討的熱門話題。田盛丹[2]從宏觀角度，構建一般均衡模型，并模擬了所產生的可能沖擊場景，量化分析了疫情對宏觀經濟和行業帶來的影響。鐘瑛等[3]則認為疫情會加大政府財政增支和減收的雙重壓力，影響物價穩定，并針對宏觀調控、就業和需求三個維度提出對策。秦宇等[4]從宏中微觀層面分析了疫情對我國經濟的影響。李柳潁等[5]則分析了疫情對居民消費行為的影響及形成機制。

上述研究成果為本研究奠定了良好基礎，但當前學者對于疫情影響的研究主要在宏觀層面，關于某一具體細分領域的研究較少。此外，盡管互聯網文娛興起，但學者關于在線視頻消費的研究尚少，少數研究僅集中在定性層面。綜上，本文旨在研究此次新型冠狀病毒肺炎疫情對居民在線視頻消費的影響，并從如下兩個角度進行研究：其一，衡量一個行業發展具有代表性的常用指標為收入，因此本研究首先關注疫情對用戶消費金額的影響;其次，在線娛樂市場具有特殊性，用戶并非只能通過付費方式來獲取視頻資源，因此本文進一步研究疫情對用戶在線視頻觀看時間的影響。

二、疫情對在線視頻消費影響的實證分析

（一）數據與變量

本文通過發放調查問卷收集數據，以在線視頻支出和在線視頻時間作為被解釋變量;虛擬變量“組別因素（g）”表示是否發生疫情，變量值為1時表示該發生疫情的年份即2020年、0 表示2019年;變量“時間因素（d）”表示疫情發生時間，該變量在春節之后取值為1，春節之前取值為0。為了檢驗疫情沖擊的影響，進一步設置g、d交互項，當兩個虛擬變量都取1時，該變量取值為1，否則為0。

（二）模型構建

新冠肺炎疫情是獨立于經濟系統發生的外生沖擊，由于疫情發生在全國范圍，本文以2019年未發生疫情的樣本數據作為對照組，以2020年受到疫情影響的樣本數據作為實驗組，在模型中引入“是否發生疫情”的虛擬變量did（2020年發生疫情對應的變量值為1，2019年為0）與表示“疫情發生時間”的虛擬變量（此次疫情發生時間與春節時間一致，令春節之后對應的變量值為1，之前為0）的交乘項。因此，對于2019年的數據，春節之前和之后對應的did值均為0;對于2020年的數據，春節之前的did值為0、之后為1。為減少模型的設定偏誤，本文進一步添加控制變量，模型變為（i=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、教育水平五個控制變量。

（二）實證結果分析

本節運用DID模型從在線視頻月均消費支出和日均觀看時長兩個層面對疫情沖擊的影響進行分析。首先是疫情對在線視頻消費支出的實證結果，由模型（1）可以看出，對在線視頻消費支出的促進效果并不顯著;在進一步加入控制變量的模型（2）中，影響系數仍不顯著。其次是對消費時間的影響，模型（3）結果顯示，疫情能夠增加消費者觀看在線視頻的時間，作用系數為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，可見該效應是穩定的。

上表結果顯示：疫情對于在線視頻消費時長有顯著的促進效果，但對在線視頻消費支出的促進效果并不顯著。在線視頻作為一項用戶基數龐大的文娛產品，疫情期間，居民需要泛娛樂來舒緩情緒，并且復工時間延后使人們有更多的閑暇時間，釋放出巨大的在線視頻消費需求。此外，消費者將更多時間用于觀看在線視頻，這在一定程度上能驅動用戶付費意愿，但實證結果是在線視頻消費支出的促進效果并不顯著，間接反映出用戶對在線視頻付費不積極的現象。這可能的原因是：用戶也可通過很多渠道獲取一些付費視頻資源，而一些經濟比較自由的消費者會相應增加付費觀看支出。

三、疫情促進在線視頻觀看的機制分析

（一）模型構建

疫情對用戶觀看在線視頻的時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間的影響機制。

用Y=1和Y=0分別表示即疫情爆發后相比于之前即2020年春節之后相比于之前對在線視頻市場花費時間增加與否，得到模型：。上式中，為兩種情形機會比的對數，（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變量。

（二）實證結果分析

下表為疫情促進在線視頻觀看的影響因素的實證結果。

回歸結果顯示，性別對在線視頻觀看時間增加具有顯著影響，能夠通過0.05水平的顯著性檢驗，且邊際效應為0.2252，這表明女性受疫情影響而增加在線視頻觀看時間的概率比男性高22%。家庭人均月收入對在線視頻觀看時間的增加具有顯著影響，且邊際效應為-0.0002，家庭人均月收入每增加1000元，在線視頻觀看時間減少約0.2小時，可能的原因是收入水平更高家庭的家庭成員對互聯網娛樂產品的消費低于收入水平較低的家庭。受教育程度對在線視頻觀看時間增加具有顯著影響，且邊際效應為0.1097，這表明高學歷者受疫情影響而增加在線視頻觀看時間的概率比低學歷者高約10%，這可能是因為高學歷者學習和工作至于的自由可支配時間多于低學歷者，因而會相應增加對在線視頻的觀看時間。

【參考文獻】

[1] 張春華，溫盧.網絡游戲消費行為及其影響因素的實證研究——基于高校學生性別、學歷的差異化分析[J].江蘇社會科學，2018（06）：50-58.

[2] 田盛丹.新冠肺炎疫情及其應對政策對我國宏觀經濟的影響——基于可計算一般均衡模型的分析[J].消費經濟， 2020（06）：1-19.

[3] 鐘瑛，陳盼.新冠肺炎疫情對中國宏觀經濟的影響與對策探討[J].理論探討，2020（03）：85-90.

[4] 秦宇，李鋼.新冠肺炎疫情對中國經濟挑戰與影響的調查綜述[J].區域經濟評論，2020（03）：146-156.

[5] 李柳潁，武佳藤.新冠肺炎疫情對居民消費行為的影響及形成機制分析[J].消費經濟， 2020（06）：1-12.

作者簡介：劉亞萍，（1997-）女，漢族，山東濰坊人，碩士，單位：中央財經大學中國經濟與管理研究院，研究方向：應用微觀經濟學;尹晨璐，（1998-）女，漢族，浙江臺州人，碩士，單位：中央財經大學中國經濟與管理研究院，研究方向：應用微觀經濟學