2020年初爆发的“新冠疫情”对我国生产、流通、分配、消费等国民经济循环各环节都造成了巨大冲击,实体经济特别是线下消费受到严重影响,陷入了长时间的低迷困境。在常态化疫情防控下,全国各地都相继采取了一系列刺激消费的政策有力的促进消费回补和潜力释放。在党中央国务院统一领导,各地政府积极科学防控努力下,3月底我国疫情得到较为有效的控制。但是经济恢复需要时间,人民群众的消费意愿也需要激发引导。本文利用2019年1月1日至2020年9月30日的全国的每日线下消费交易流水微观高频数据,具有即时性、样本量大、颗粒度小等特点,可以快速反映线下消费运行情况,尤其适合对重大突发事件的影响进行实时监测分析,较好地弥补了传统宏观统计数据和调查数据的缺陷。本文采用此数据多维度的分析了“新冠疫情”对全国各地区、各省市、各行业、本地外地线下消费带来的短期冲击。本文又使用PVAR模型对各省市的线下消费交易额与交易笔数各自与各省市每日公布的新增确诊病例数量和新增死亡病例数量之间做分析。进而确定各变量之间的因果或相关关系:每日新增死亡病例和确诊病例数量的增加对线下消费交易额和线下消费交易笔数都有负面的影响;每日新增死亡病例数量的增加比每日新增确诊病例数量的增加对线下消费交易额和线下消费交易笔数的负面影响程度更大,时间更长。从短期看,“新冠疫情”严重的影响了全国居民的消费习惯和消费意愿,各地政府应大力发展新型消费来推动消费持续性增长。从中期看,各地政府应以高效直接的刺激政策来减弱“新冠疫情”影响,加大宏观调控力度来防止“新冠疫情”短期冲击演变成趋势性变化。从长期看,政府部门应通过深化改革提高居民消费率来推动经济稳步增长。本文的创新点在于采用了目前国内最大的线下消费交易流水（大数据源）数据并使用大数据技术来创新性的多维度的分析了“新冠疫情”对全国各地区、各省市、各行业、本地外地居民线下消费带来的短期冲击的影响。