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【摘 要】 在互联网文娱蓬勃发展和新冠肺炎疫情爆发的背景下，本文研究了疫情对在线视频消费的影响及作用机制。首先，运用DID模型实证分析了疫情对在线视频用户月均消费支出和日均观看时间的影响，实证结果表明：疫情显著增加了用户观看在线视频的时间，但对促进在线视频消费支出的作用并不显著。进一步地，采用Probit模型实证分析了用户增加在线视频观看时间的影响因素。上述研究结果不仅可以让用户感知疫情对在线视频消费的影响，也为爱优腾等在线视频播放平台制定营销策略、提升用户付费意愿提供了参考依据，具有一定的实践意义。
【关键词】 疫情 在线视频 DID模型 Probit模型
一、引言
随着科技的进步，线上经济对国民经济的增长和发展发挥着至关重要的作用，消费者对于线上产品或服务的需求日益增加，这都极大刺激了消费者对互联网文娱的需求，而在线视频是互联网文娱的重要组成部分，在人们的生活中发挥着不可或缺的作用.新冠疫情下，旅游、电影等线下娱乐活动受到严重冲击，相反，线上娱乐呈现蓬勃发展的态势。
在互联网文娱蓬勃发展的背景下，相关消费市场愈发受到关注。当前对互联网文娱的研究主要集中于网络游戏领域，张春华[1]建构出网络游戏消费行为影响因子量表体系。
新冠肺炎疫情爆发后，疫情对社会宏观经济的影响以及居民消费的影响成为探讨的热门话题。田盛丹[2]从宏观角度，构建一般均衡模型，并模拟了所产生的可能冲击场景，量化分析了疫情对宏观经济和行业带来的影响。钟瑛等[3]则认为疫情会加大政府财政增支和减收的双重压力，影响物价稳定，并针对宏观调控、就业和需求三个维度提出对策。秦宇等[4]从宏中微观层面分析了疫情对我国经济的影响。李柳颍等[5]则分析了疫情对居民消费行为的影响及形成机制。
上述研究成果为本研究奠定了良好基础，但当前学者对于疫情影响的研究主要在宏观层面，关于某一具体细分领域的研究较少。此外，尽管互联网文娱兴起，但学者关于在线视频消费的研究尚少，少数研究仅集中在定性层面。综上，本文旨在研究此次新型冠状病毒肺炎疫情对居民在线视频消费的影响，并从如下两个角度进行研究：其一，衡量一个行业发展具有代表性的常用指标为收入，因此本研究首先关注疫情对用户消费金额的影响;其次，在线娱乐市场具有特殊性，用户并非只能通过付费方式来获取视频资源，因此本文进一步研究疫情对用户在线视频观看时间的影响。
二、疫情对在线视频消费影响的实证分析
（一）数据与变量
本文通过发放调查问卷收集数据，以在线视频支出和在线视频时间作为被解释变量;虚拟变量“组别因素（g）”表示是否发生疫情，变量值为1时表示该发生疫情的年份即2020年、0 表示2019年;变量“时间因素（d）”表示疫情发生时间，该变量在春节之后取值为1，春节之前取值为0。为了检验疫情冲击的影响，进一步设置g、d交互项，当两个虚拟变量都取1时，该变量取值为1，否则为0。
（二）模型构建
新冠肺炎疫情是独立于经济系统发生的外生冲击，由于疫情发生在全国范围，本文以2019年未发生疫情的样本数据作为对照组，以2020年受到疫情影响的样本数据作为实验组，在模型中引入“是否发生疫情”的虚拟变量did（2020年发生疫情对应的变量值为1，2019年为0）与表示“疫情发生时间”的虚拟变量（此次疫情发生时间与春节时间一致，令春节之后对应的变量值为1，之前为0）的交乘项。因此，对于2019年的数据，春节之前和之后对应的did值均为0;对于2020年的数据，春节之前的did值为0、之后为1。为减少模型的设定偏误，本文进一步添加控制变量，模型变为（i=1，2…; t=1，2），为疫情冲击影响，包含了性别、年龄、户籍类型、家庭人均月收入、教育水平五个控制变量。
（二）实证结果分析
本节运用DID模型从在线视频月均消费支出和日均观看时长两个层面对疫情冲击的影响进行分析。首先是疫情对在线视频消费支出的实证结果，由模型（1）可以看出，对在线视频消费支出的促进效果并不显著;在进一步加入控制变量的模型（2）中，影响系数仍不显著。其次是对消费时间的影响，模型（3）结果显示，疫情能够增加消费者观看在线视频的时间，作用系数为0.6224;将控制变量引入模型后，仍在0.05的显著性性水平下有效，可见该效应是稳定的。
上表结果显示：疫情对于在线视频消费时长有显著的促进效果，但对在线视频消费支出的促进效果并不显著。在线视频作为一项用户基数庞大的文娱产品，疫情期间，居民需要泛娱乐来舒缓情绪，并且复工时间延后使人们有更多的闲暇时间，释放出巨大的在线视频消费需求。此外，消费者将更多时间用于观看在线视频，这在一定程度上能驱动用户付费意愿，但实证结果是在线视频消费支出的促进效果并不显著，间接反映出用户对在线视频付费不积极的现象。这可能的原因是：用户也可通过很多渠道获取一些付费视频资源，而一些经济比较自由的消费者会相应增加付费观看支出。
三、疫情促进在线视频观看的机制分析
（一）模型构建
疫情对用户观看在线视频的时间的影响可以分为增加和不增加两种情况，可以用虚拟变量来表示，本部分采用Probit模型分析疫情增加在线娱乐观看时间的影响机制。
用Y=1和Y=0分别表示即疫情爆发后相比于之前即2020年春节之后相比于之前对在线视频市场花费时间增加与否，得到模型：。上式中，为两种情形机会比的对数，（i=1，2，3，4，5）为解释变量，包括性别、年龄、受教育程度、家庭人均月收入以及户籍五个变量。
（二）实证结果分析
下表为疫情促进在线视频观看的影响因素的實证结果。
回归结果显示，性别对在线视频观看时间增加具有显著影响，能够通过0.05水平的显著性检验，且边际效应为0.2252，这表明女性受疫情影响而增加在线视频观看时间的概率比男性高22%。家庭人均月收入对在线视频观看时间的增加具有显著影响，且边际效应为-0.0002，家庭人均月收入每增加1000元，在线视频观看时间减少约0.2小时，可能的原因是收入水平更高家庭的家庭成员对互联网娱乐产品的消费低于收入水平较低的家庭。受教育程度对在线视频观看时间增加具有显著影响，且边际效应为0.1097，这表明高学历者受疫情影响而增加在线视频观看时间的概率比低学历者高约10%，这可能是因为高学历者学习和工作至于的自由可支配时间多于低学历者，因而会相应增加对在线视频的观看时间。
【参考文献】
[1] 张春华，温卢.网络游戏消费行为及其影响因素的实证研究——基于高校学生性别、学历的差异化分析[J].江苏社会科学，2018（06）：50-58.
[2] 田盛丹.新冠肺炎疫情及其应对政策对我国宏观经济的影响——基于可计算一般均衡模型的分析[J].消费经济， 2020（06）：1-19.
[3] 钟瑛，陈盼.新冠肺炎疫情对中国宏观经济的影响与对策探讨[J].理论探讨，2020（03）：85-90.
[4] 秦宇，李钢.新冠肺炎疫情对中国经济挑战与影响的调查综述[J].区域经济评论，2020（03）：146-156.
[5] 李柳颍，武佳藤.新冠肺炎疫情对居民消费行为的影响及形成机制分析[J].消费经济， 2020（06）：1-12.
作者简介：刘亚萍，（1997-）女，汉族，山东潍坊人，硕士，单位：中央财经大学中国经济与管理研究院，研究方向：应用微观经济学;尹晨璐，（1998-）女，汉族，浙江台州人，硕士，单位：中央财经大学中国经济与管理研究院，研究方向：应用微观经济学
【关键词】 疫情 在线视频 DID模型 Probit模型
一、引言
随着科技的进步，线上经济对国民经济的增长和发展发挥着至关重要的作用，消费者对于线上产品或服务的需求日益增加，这都极大刺激了消费者对互联网文娱的需求，而在线视频是互联网文娱的重要组成部分，在人们的生活中发挥着不可或缺的作用.新冠疫情下，旅游、电影等线下娱乐活动受到严重冲击，相反，线上娱乐呈现蓬勃发展的态势。
在互联网文娱蓬勃发展的背景下，相关消费市场愈发受到关注。当前对互联网文娱的研究主要集中于网络游戏领域，张春华[1]建构出网络游戏消费行为影响因子量表体系。
新冠肺炎疫情爆发后，疫情对社会宏观经济的影响以及居民消费的影响成为探讨的热门话题。田盛丹[2]从宏观角度，构建一般均衡模型，并模拟了所产生的可能冲击场景，量化分析了疫情对宏观经济和行业带来的影响。钟瑛等[3]则认为疫情会加大政府财政增支和减收的双重压力，影响物价稳定，并针对宏观调控、就业和需求三个维度提出对策。秦宇等[4]从宏中微观层面分析了疫情对我国经济的影响。李柳颍等[5]则分析了疫情对居民消费行为的影响及形成机制。
上述研究成果为本研究奠定了良好基础，但当前学者对于疫情影响的研究主要在宏观层面，关于某一具体细分领域的研究较少。此外，尽管互联网文娱兴起，但学者关于在线视频消费的研究尚少，少数研究仅集中在定性层面。综上，本文旨在研究此次新型冠状病毒肺炎疫情对居民在线视频消费的影响，并从如下两个角度进行研究：其一，衡量一个行业发展具有代表性的常用指标为收入，因此本研究首先关注疫情对用户消费金额的影响;其次，在线娱乐市场具有特殊性，用户并非只能通过付费方式来获取视频资源，因此本文进一步研究疫情对用户在线视频观看时间的影响。
二、疫情对在线视频消费影响的实证分析
（一）数据与变量
本文通过发放调查问卷收集数据，以在线视频支出和在线视频时间作为被解释变量;虚拟变量“组别因素（g）”表示是否发生疫情，变量值为1时表示该发生疫情的年份即2020年、0 表示2019年;变量“时间因素（d）”表示疫情发生时间，该变量在春节之后取值为1，春节之前取值为0。为了检验疫情冲击的影响，进一步设置g、d交互项，当两个虚拟变量都取1时，该变量取值为1，否则为0。
（二）模型构建
新冠肺炎疫情是独立于经济系统发生的外生冲击，由于疫情发生在全国范围，本文以2019年未发生疫情的样本数据作为对照组，以2020年受到疫情影响的样本数据作为实验组，在模型中引入“是否发生疫情”的虚拟变量did（2020年发生疫情对应的变量值为1，2019年为0）与表示“疫情发生时间”的虚拟变量（此次疫情发生时间与春节时间一致，令春节之后对应的变量值为1，之前为0）的交乘项。因此，对于2019年的数据，春节之前和之后对应的did值均为0;对于2020年的数据，春节之前的did值为0、之后为1。为减少模型的设定偏误，本文进一步添加控制变量，模型变为（i=1，2…; t=1，2），为疫情冲击影响，包含了性别、年龄、户籍类型、家庭人均月收入、教育水平五个控制变量。
（二）实证结果分析
本节运用DID模型从在线视频月均消费支出和日均观看时长两个层面对疫情冲击的影响进行分析。首先是疫情对在线视频消费支出的实证结果，由模型（1）可以看出，对在线视频消费支出的促进效果并不显著;在进一步加入控制变量的模型（2）中，影响系数仍不显著。其次是对消费时间的影响，模型（3）结果显示，疫情能够增加消费者观看在线视频的时间，作用系数为0.6224;将控制变量引入模型后，仍在0.05的显著性性水平下有效，可见该效应是稳定的。
上表结果显示：疫情对于在线视频消费时长有显著的促进效果，但对在线视频消费支出的促进效果并不显著。在线视频作为一项用户基数庞大的文娱产品，疫情期间，居民需要泛娱乐来舒缓情绪，并且复工时间延后使人们有更多的闲暇时间，释放出巨大的在线视频消费需求。此外，消费者将更多时间用于观看在线视频，这在一定程度上能驱动用户付费意愿，但实证结果是在线视频消费支出的促进效果并不显著，间接反映出用户对在线视频付费不积极的现象。这可能的原因是：用户也可通过很多渠道获取一些付费视频资源，而一些经济比较自由的消费者会相应增加付费观看支出。
三、疫情促进在线视频观看的机制分析
（一）模型构建
疫情对用户观看在线视频的时间的影响可以分为增加和不增加两种情况，可以用虚拟变量来表示，本部分采用Probit模型分析疫情增加在线娱乐观看时间的影响机制。
用Y=1和Y=0分别表示即疫情爆发后相比于之前即2020年春节之后相比于之前对在线视频市场花费时间增加与否，得到模型：。上式中，为两种情形机会比的对数，（i=1，2，3，4，5）为解释变量，包括性别、年龄、受教育程度、家庭人均月收入以及户籍五个变量。
（二）实证结果分析
下表为疫情促进在线视频观看的影响因素的實证结果。
回归结果显示，性别对在线视频观看时间增加具有显著影响，能够通过0.05水平的显著性检验，且边际效应为0.2252，这表明女性受疫情影响而增加在线视频观看时间的概率比男性高22%。家庭人均月收入对在线视频观看时间的增加具有显著影响，且边际效应为-0.0002，家庭人均月收入每增加1000元，在线视频观看时间减少约0.2小时，可能的原因是收入水平更高家庭的家庭成员对互联网娱乐产品的消费低于收入水平较低的家庭。受教育程度对在线视频观看时间增加具有显著影响，且边际效应为0.1097，这表明高学历者受疫情影响而增加在线视频观看时间的概率比低学历者高约10%，这可能是因为高学历者学习和工作至于的自由可支配时间多于低学历者，因而会相应增加对在线视频的观看时间。
【参考文献】
[1] 张春华，温卢.网络游戏消费行为及其影响因素的实证研究——基于高校学生性别、学历的差异化分析[J].江苏社会科学，2018（06）：50-58.
[2] 田盛丹.新冠肺炎疫情及其应对政策对我国宏观经济的影响——基于可计算一般均衡模型的分析[J].消费经济， 2020（06）：1-19.
[3] 钟瑛，陈盼.新冠肺炎疫情对中国宏观经济的影响与对策探讨[J].理论探讨，2020（03）：85-90.
[4] 秦宇，李钢.新冠肺炎疫情对中国经济挑战与影响的调查综述[J].区域经济评论，2020（03）：146-156.
[5] 李柳颍，武佳藤.新冠肺炎疫情对居民消费行为的影响及形成机制分析[J].消费经济， 2020（06）：1-12.
作者简介：刘亚萍，（1997-）女，汉族，山东潍坊人，硕士，单位：中央财经大学中国经济与管理研究院，研究方向：应用微观经济学;尹晨璐，（1998-）女，汉族，浙江台州人，硕士，单位：中央财经大学中国经济与管理研究院，研究方向：应用微观经济学