吳忠才 鄒芳

摘 要： 新冠肺炎疫情期間，在消費(fèi)者處于居家隔離狀態(tài)下，大部分消費(fèi)者選擇線上消費(fèi)，維持了基本生活的平穩(wěn)運(yùn)行。采取問(wèn)卷調(diào)查的形式收集數(shù)據(jù)，以疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化為因變量，設(shè)計(jì)了21個(gè)影響因素為自變量，運(yùn)用最優(yōu)標(biāo)度回歸方法，對(duì)引起這些變化的因素進(jìn)行分析，找出影響最為顯著的因素，并從正面引導(dǎo)社會(huì)輿論、加大新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加強(qiáng)線上交易平臺(tái)監(jiān)管等方面提出對(duì)策建議。

關(guān)鍵詞： 重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件；家庭線上消費(fèi)；影響因素；最優(yōu)標(biāo)度回歸分析

中圖分類號(hào)： F724.6 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼： A 文章編號(hào)： 1674-9448 （2020） 03-0005-07

An Empirical Study on Influences of Online Household Consumption in Major Public Health Emergencies

WU Zhong-cai ZOU Fang

（School of Economics and Management， Hunan Institute of Science and Technology，

Hunan Yueyang 414006， China）

Abstract： During the COVID-19 epidemic， most consumers choose online consumption to maintain the smooth operation of basic life under the condition that consumers are in isolation at home. Using questionnaire to collect data， which compared the family home quarantine epidemic shopping online to change as the dependent variables. Designed 21 influencing factors as independent variables， and the factors that caused these changes were analyzed by using the optomal scale regression method and the most significant factors were found out. And puts forward some countermeasures and suggestions from the aspects of guiding public opinions positively， increasing the construction of new infrastructure and strengthening the supervision of online trading platform.

Key words： major public health emergencies，online household consumption， influencing factors， optimal scaling regression analysis

一、引言

新冠肺炎疫情自2020年春節(jié)爆發(fā)至今，已在全球范圍內(nèi)嚴(yán)重影響了人們的正常學(xué)習(xí)、工作和生活。疫情期間，我國(guó)各省、自治區(qū)、直轄市啟動(dòng)了重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件一級(jí)響應(yīng)，實(shí)行嚴(yán)格的防控機(jī)制，如關(guān)閉購(gòu)物商場(chǎng)、電影院、游樂(lè)場(chǎng)、旅游景區(qū)、餐廳、KTV等一系列娛樂(lè)消費(fèi)場(chǎng)所，并通過(guò)政府為主導(dǎo)，社區(qū)、村委會(huì)為輔，引導(dǎo)居民進(jìn)行居家隔離等防控措施，從而使得居民生活受到嚴(yán)重影響。新冠肺炎疫情爆發(fā)至今，學(xué)者們對(duì)新冠肺炎疫情的影響展開了系列相關(guān)研究，主要包括以下幾個(gè)方面。

一是疫情對(duì)企業(yè)的影響及對(duì)策分析，主要集中于疫情對(duì)中小微企業(yè)影響的研究，如：蔡雅萱[1]、于敏等[2]、陳曉昕[3]、于震[4]、石聰聰[5] 在分析新冠肺炎疫情給中小企業(yè)帶來(lái)的沖擊的基礎(chǔ)上，提出疫情期間中小企業(yè)保持穩(wěn)定發(fā)展的對(duì)策建議。二是疫情對(duì)各行各業(yè)的影響及對(duì)策分析，李谷成[6]、李叢希等[7]、胡曉龍[8]、舒暢等[9]、張成明[10]主要研究了新冠肺炎疫情對(duì)農(nóng)業(yè)的影響后，結(jié)合現(xiàn)狀提出拓寬農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)渠道、加強(qiáng)地方督導(dǎo)、改善農(nóng)村醫(yī)療條件等建議；祝鎧[11]、范欣等[12]主要研究了新冠肺炎疫情對(duì)旅游業(yè)的影響，并結(jié)合具體情況提出疫情下旅游業(yè)復(fù)蘇發(fā)展的對(duì)策；陳楚宣等[13]、周國(guó)光[14]主要研究了新冠肺炎疫情對(duì)交通運(yùn)輸業(yè)的影響從政府、企業(yè)角度提出完善突發(fā)事件應(yīng)對(duì)機(jī)制、擴(kuò)大稅收減免范圍、做好風(fēng)險(xiǎn)分析、資金規(guī)劃等建議；梁鵬等[15]從行業(yè)、企業(yè)兩個(gè)角度分析了此次疫情對(duì)餐飲業(yè)的影響，提出相應(yīng)財(cái)政、稅收等政策建議；黃程棟等[16]認(rèn)為應(yīng)在金融信貸、土地開發(fā)、稅收等方面出臺(tái)相應(yīng)政策，從而促進(jìn)疫情期間房地產(chǎn)市場(chǎng)平穩(wěn)健康發(fā)展。三是疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響及對(duì)策分析，其中鐘瑛等[17]從就業(yè)、需求和宏觀調(diào)控等三個(gè)角度提出應(yīng)對(duì)疫情給宏觀經(jīng)濟(jì)帶來(lái)的巨大沖擊的具體措施。另一些學(xué)者則是針對(duì)某一區(qū)域的疫情帶來(lái)的影響提出相關(guān)建議，其中胡興旺等[18]從多維度分析疫情對(duì)河南經(jīng)濟(jì)的影響，進(jìn)而提出對(duì)策建議，趙忠秀等[19]分析了新冠肺炎對(duì)山東經(jīng)濟(jì)及產(chǎn)業(yè)鏈造成的負(fù)面影響，提出對(duì)策；楊迪[20]通過(guò)對(duì)比非典時(shí)期秦皇島經(jīng)濟(jì)受到的影響，有針對(duì)性的提出應(yīng)對(duì)舉措；秦尊文等[21]認(rèn)為：疫情對(duì)湖北長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響不大，對(duì)短期經(jīng)濟(jì)造成明顯沖擊，因此要堅(jiān)定信心、化危為機(jī)、超前謀劃，從而取得防治新冠肺炎、恢復(fù)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雙戰(zhàn)役的勝利 ?？偟膩?lái)說(shuō)，關(guān)于新冠肺炎疫情的影響研究已經(jīng)得到了研究者們的普遍關(guān)注，但是對(duì)于隔離期間線上消費(fèi)的影響因素等一些微觀方面的問(wèn)題還有待加強(qiáng)研究，本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查，對(duì)新冠肺炎疫情期間家庭線上消費(fèi)影響因素進(jìn)行實(shí)證分析，并提出相應(yīng)對(duì)策建議，為政府相關(guān)部門決策提供理論依據(jù)和政策建議。

二、數(shù)據(jù)收集與研究方法

（一）數(shù)據(jù)收集

本文通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查方式獲取數(shù)據(jù)，此問(wèn)卷調(diào)查是在湖南理工學(xué)院經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士研究生課程中，由碩士研究生鄒芳、鄒冬梅、陽(yáng)繼英、聶來(lái)、宋振宇、王濤、彭詩(shī)雨，共同設(shè)計(jì)初稿，由吳忠才老師對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行修改、補(bǔ)充和完善，最后由研究生宋振宇在問(wèn)卷星系統(tǒng)中錄入，再通過(guò)師生在微信朋友圈、微信群、QQ群等方式在線發(fā)放問(wèn)卷，開展問(wèn)卷調(diào)查。開展問(wèn)卷調(diào)查的起止時(shí)間是2020年5月8日至5月29日，時(shí)間跨度3周，此次問(wèn)卷調(diào)查最終回收有效問(wèn)卷1591份，系統(tǒng)內(nèi)問(wèn)卷有效回收率為100%，問(wèn)卷總量表信度檢驗(yàn)的Alpha系數(shù)為0.896，表明問(wèn)卷信度可以接受。

在問(wèn)卷設(shè)計(jì)過(guò)程中，因變量主要選擇的是疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化，變化分為三類，分別是明顯減少、差不多、明顯增多。自變量的選擇，一共設(shè)置了受收入變化的影響、受社會(huì)輿論的影響、受身邊熟人的影響、受家里孩子的影響、受商品原產(chǎn)地影響、受傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣的影響、受交易平臺(tái)的影響、受商品質(zhì)量的影響、受商圈區(qū)位的影響、受商圈距離的影響、受商圈品牌的影響、受商圈規(guī)模的影響、受商圈業(yè)態(tài)的影響、受線上促銷的影響、受天氣變化的影響、受個(gè)人偏好的影響、受送貨速度的影響、受居家隔離心情影響、受不能直接聯(lián)系商家的影響、受擔(dān)心去超市交叉感染的影響、受擔(dān)心網(wǎng)購(gòu)交叉感染的影響等21個(gè)可能的影響因素。運(yùn)用李克特五級(jí)量表，即：影響非常大、影響比較大、影響一般、影響不大、沒(méi)有影響，實(shí)證分析中分別賦值5、4、3、2、1，以下每個(gè)因素的具體得分代表該因素對(duì)被調(diào)查者的影響程度。

對(duì)樣本進(jìn)行簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)（如表1所示），不難發(fā)現(xiàn)：從性別結(jié)構(gòu)來(lái)看，男性與女性的比例分別為30.17%與69.83%，女性所占比例超過(guò)男性的2倍。從年齡結(jié)構(gòu)看，18～30歲之間的比例為65.43%，是主要的年齡群體。從學(xué)歷看，?？坪捅究扑嫉谋壤^高，分別為31.24%與40.98%。從職業(yè)看，學(xué)生所占的比例為53.17%，占比最高；其次是專業(yè)技術(shù)人員為21.94%。從月收入看，0～3000元占比58.58%，其次是3000～6000元占比21.94%，中低收入占比較大。

（二）研究方法選擇

采用SPSS 23.0對(duì)1591份數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和最優(yōu)標(biāo)度回歸模型構(gòu)建。最優(yōu)標(biāo)度回歸模型，也稱為分類回歸模型。之所以選擇最優(yōu)標(biāo)度回歸模型，是因?yàn)閱?wèn)卷調(diào)查表中設(shè)計(jì)的各因素幾乎全為分類變量。而普通線性回歸模型，隱含的假設(shè)條件之一是自變量是連續(xù)變量，但問(wèn)卷調(diào)查的實(shí)際情況是，自變量幾乎都是分類變量。若使用普通線性回歸模型，那么在處理分類變量時(shí)，就會(huì)被默認(rèn)作為連續(xù)變量，從而產(chǎn)生一系列問(wèn)題，可能導(dǎo)致信息丟失和結(jié)論錯(cuò)誤。

而最優(yōu)標(biāo)度回歸模型可以有效解決上述問(wèn)題，能夠?qū)⒏鞣诸愖兞康牟煌≈颠M(jìn)行科學(xué)的量化處理。最優(yōu)標(biāo)度回歸模型對(duì)分類變量進(jìn)行量化處理的基本思想與處理方法，就是在假設(shè)各自變量間的相互關(guān)系為線性的前提條件下，使用一定的算法對(duì)各自變量進(jìn)行反復(fù)迭代，直到軟件為各原始分類變量自動(dòng)尋找到一個(gè)最優(yōu)的量化評(píng)分為止，然后再使用這個(gè)剛尋找到的最優(yōu)量化評(píng)分，去代替模型中的原始分類變量，從而開展模型的后續(xù)分析與運(yùn)算，使得最優(yōu)標(biāo)度回歸分析方法的適用范圍得到拓展。

三、最優(yōu)標(biāo)度回歸模型構(gòu)建

（一）描述性分析

對(duì)疫情期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額變化以及疫情居家隔離期間家庭的線上購(gòu)物各因素的影響進(jìn)行頻率統(tǒng)計(jì)，從表2疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化統(tǒng)計(jì)表可知，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度沒(méi)有明顯變化的占47.6%；消費(fèi)額度明顯減少的占35.8%，這可能與疫情隔離期間不能出門減少社交，故而聚餐消費(fèi)、休閑娛樂(lè)活動(dòng)會(huì)減少，居家而不用出門也會(huì)減少對(duì)服裝服飾購(gòu)買的需求；消費(fèi)額度明顯增多的占16.6%，由于春節(jié)假期與疫情的疊加，手機(jī)游戲、視頻影音（視頻APP會(huì)員充值、線上影院等）成為廣大群眾消遣時(shí)間的選擇，同時(shí)，消費(fèi)者在疫情爆發(fā)期，會(huì)提前囤積生活物資、防疫用品等等，除此之外，在線教育、在線醫(yī)療（醫(yī)療O2O、在線問(wèn)診等）的支出的增加也較多。

從表3疫情居家隔離期間各因素對(duì)家庭線上購(gòu)物的影響統(tǒng)計(jì)可知，疫情期間各因素對(duì)家庭購(gòu)物（此處家庭購(gòu)物包括家庭購(gòu)物方式、單次購(gòu)物金額，購(gòu)物頻次、購(gòu)物商品類型、購(gòu)物動(dòng)機(jī)等等）的影響總體相差不大，其中商品質(zhì)量、送貨速度、個(gè)人偏好及擔(dān)心去超市交叉感染影響略高一些。

（二）最優(yōu)標(biāo)度回歸分析

將因變量定義為“有序”，自變量均定位“有序”進(jìn)行最優(yōu)標(biāo)度回歸分析，參與分析的樣本數(shù)據(jù)有1591個(gè)，沒(méi)有缺失值。初次實(shí)驗(yàn)該模型的R2為0.054，修整后的可決系數(shù)為0.027，模型解釋程度值較低，需要進(jìn)一步修正模型。根據(jù)表4的ANOVA方差分析表可知，P值為0.000，非常顯著說(shuō)明模型具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

將初步設(shè)計(jì)的21個(gè)影響因素全部作為自變量，以疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化作為因變量，運(yùn)用最優(yōu)標(biāo)度回歸模型，得到如表5所示結(jié)果。

由表5可知，社會(huì)輿論、傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣、交易平臺(tái)、個(gè)人偏好以及擔(dān)心去超市交叉感染概率P-值分別為0.000、0.036、0.023、0.008、0.000，均小于顯著性水平0.05，說(shuō)明社會(huì)輿論、傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣、交易平臺(tái)、個(gè)人偏好以及擔(dān)心去超市交叉感染這五個(gè)因素對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化的影響中表現(xiàn)出顯著的判別能力，即存在顯著影響，其中社會(huì)輿論與擔(dān)心去超市交叉感染兩個(gè)因素影響最為顯著。

其他16個(gè)因素對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化的影響中表現(xiàn)出無(wú)顯著判別能力。根據(jù)表6統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)：疫情期間家庭消費(fèi)商品主要為生活物質(zhì)、疫情醫(yī)療防護(hù)物資的采購(gòu)。疫情期間，因?yàn)楦綦x的原因，大多數(shù)消費(fèi)者無(wú)法上班收入會(huì)有所下降，消費(fèi)者會(huì)減少線上非必需品的消費(fèi)，但因生存的需要，消費(fèi)者們會(huì)加大對(duì)生活物資和疫情醫(yī)療防護(hù)物資的采購(gòu)，因此，盡管疫情隔離期間收入會(huì)有變化，但是線上消費(fèi)總額并不會(huì)受到太大影響；疫情期間，消費(fèi)者們對(duì)商品的需求主要集中在必備生活物資和醫(yī)療防護(hù)物資這兩個(gè)方面，對(duì)生活必備品不會(huì)受到身邊熟人的影響；孩子的消費(fèi)一般是水果、零食、線上學(xué)習(xí)，水果零食為生活物資、線上消費(fèi)占比小，且基礎(chǔ)教育階段線上教育全部是免費(fèi)的，故而線上消費(fèi)額度也不會(huì)受家里孩子的影響；因?yàn)楦綦x期間大部分商品處于供不應(yīng)求狀態(tài)，且基本上是就近配送，所以消費(fèi)者們往往在線上采購(gòu)消費(fèi)時(shí)不會(huì)受到受商品原產(chǎn)地、商品質(zhì)量、商圈區(qū)位、商圈距離、商圈品牌、商圈規(guī)模、商圈業(yè)態(tài)、線上促銷、送貨速度、不能直接聯(lián)系商家的影響；由于疫情期間消費(fèi)者處于隔離狀態(tài)，因而大部分活動(dòng)時(shí)間都在室內(nèi)，不可以出門，家庭成員、家庭結(jié)構(gòu)均不會(huì)有變化，故而消費(fèi)額度也不會(huì)受到天氣變化、居家隔離心情的影響；配送過(guò)程中，大部分商家都會(huì)對(duì)配送商品噴灑消毒藥劑，且人們的防護(hù)意識(shí)也是非常的強(qiáng)，在收貨時(shí)往往會(huì)采取一定的消毒措施，所以消費(fèi)額度也不會(huì)因?yàn)閾?dān)心網(wǎng)購(gòu)交叉感染而產(chǎn)生較大變化。

根據(jù)社會(huì)輿論、傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣、交易平臺(tái)、個(gè)人偏好以及擔(dān)心去超市交叉感染這幾個(gè)因素的β值可知，社會(huì)輿論的β值為0.131，表示社會(huì)輿論對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為正相關(guān)，社會(huì)輿論每增加一個(gè)單位，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化增加0.131；傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣的β值為0.088，表示傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為正相關(guān)，傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣每增加一個(gè)單位，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化增加0.088；擔(dān)心去超市交叉感染的β值為0.171，表示擔(dān)心去超市交叉感染對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為正相關(guān)，擔(dān)心去超市交叉感染每增加一個(gè)單位，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化增加0.171；交易平臺(tái)的β值為-0.082，表示交易平臺(tái)對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為負(fù)相關(guān)，交易平臺(tái)每增加一個(gè)單位，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化減少0.082；個(gè)人偏好的β值為-110，表示個(gè)人偏好對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為負(fù)相關(guān)，個(gè)人偏好每增加一個(gè)單位，疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化減少0.110。而其他16個(gè)因素的概率P-值均大于顯著性水平0.05，說(shuō)明其對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化無(wú)顯著影響。

通過(guò)上述分析可知，社會(huì)輿論對(duì)疫情隔離期間家庭線上購(gòu)物線上消費(fèi)額度有顯著影響，因?yàn)樯鐣?huì)對(duì)疫情的討論，以及親戚朋友電話或微信交流，了解到疫情持續(xù)時(shí)間以及疫情嚴(yán)重情況，從而會(huì)增加醫(yī)療物質(zhì)的采購(gòu)，或者增加生活物質(zhì)的儲(chǔ)備，這些都會(huì)直接影響該家庭的線上消費(fèi)額度；交易平臺(tái)對(duì)疫情隔離期間家庭線上購(gòu)物線上消費(fèi)額度有顯著影響，交易平臺(tái)操作是否便利、投訴處理是否及時(shí)、商品質(zhì)量是否能有效保障，這一些都會(huì)成為消費(fèi)者在考慮是否選擇在平臺(tái)進(jìn)行線上消費(fèi)的重要因素；個(gè)人偏好對(duì)疫情隔離期間家庭購(gòu)物線上消費(fèi)額度有顯著影響，“穿衣戴帽各有所好、蘿卜白菜所有所愛(ài)”，消費(fèi)者根據(jù)自身的喜好來(lái)決定購(gòu)物的種類以及數(shù)量，從而影響著線上消費(fèi)的額度；傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣對(duì)疫情隔離期間家庭購(gòu)物線上消費(fèi)額度有顯著影響，在購(gòu)物過(guò)程中，有的人理智節(jié)約、有的人自由隨意，這些消費(fèi)習(xí)慣也會(huì)對(duì)線上消費(fèi)的額度有一定的影響；擔(dān)心去超市交叉感染對(duì)疫情隔離期間家庭線上購(gòu)物線上消費(fèi)額度有顯著影響，這應(yīng)該是與疫情期間人們對(duì)疫情傳播渠道與傳染源未知的一種擔(dān)憂和恐慌有關(guān)，人們無(wú)法確定在超市接觸的人以及配送人員是否攜帶新冠病毒從而會(huì)減少這方面的行為，因此會(huì)造成線下消費(fèi)額度的下降，線上消費(fèi)額度的增加。

四、對(duì)策及建議

根據(jù)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局2020年第一季度人均消費(fèi)支出中數(shù)據(jù)顯示人均消費(fèi)支出減少12.5%，相較于2003年的“非典”，新冠肺炎疫情初期由于與中國(guó)傳統(tǒng)節(jié)日春節(jié)疊加，此期間人口流動(dòng)大，人們對(duì)新冠肺炎病毒認(rèn)識(shí)不夠，使得此次疫情擴(kuò)散范圍變得更廣、造成的影響也更加嚴(yán)重，其中武漢“封城”的措施更是史無(wú)前例，在一系列措施下，中國(guó)疫情得到了有效控制，但考慮到近期世界各國(guó)的疫情形勢(shì)，輸入性沖擊值得警惕，疫情的未來(lái)演化仍不明朗；不僅如此，病毒具有很強(qiáng)的不確定性，未來(lái)生活中，是否會(huì)遭受其他傳染性疾病的攻擊也未可知，因而，為緩解疫情隔離期間消費(fèi)者消費(fèi)額度的驟減，如何提高消費(fèi)者線上消費(fèi)額度有著非常重要的作用。

以上實(shí)證研究表明，社會(huì)輿論、傳統(tǒng)購(gòu)物習(xí)慣、交易平臺(tái)、個(gè)人偏好以及擔(dān)心去超市交叉感染五個(gè)因素會(huì)對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度產(chǎn)生較大影響。政府的政策，無(wú)論是疫情防控政策還是財(cái)政、貨幣、就業(yè)政策，都是對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)運(yùn)行不確定性的內(nèi)生反應(yīng)，以政策注入確定來(lái)對(duì)沖疫情不確定性帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)[22]。對(duì)此，我們提出以下建議：

一是正面引導(dǎo)社會(huì)輿論，引導(dǎo)群眾形成積極樂(lè)觀的輿論氛圍。在全媒體時(shí)代，除了從事新聞信息發(fā)布、具有媒體屬性和輿論動(dòng)員功能的傳播平臺(tái)外，現(xiàn)實(shí)生活中的每個(gè)人都有可能成為輿論的發(fā)起者，且傳播速度更快，影響范圍更廣。在全媒體傳播格局對(duì)輿論宣傳引導(dǎo)工作提出新要求的形勢(shì)下，職能部門要加強(qiáng)對(duì)輿論宣傳的引導(dǎo)，堅(jiān)持目標(biāo)導(dǎo)向，創(chuàng)新思路和方式方法，全面提升對(duì)輿論宣傳的引導(dǎo)。

二是加大新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)在線消費(fèi)市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展。政府加大對(duì)5G、人工智能、互聯(lián)網(wǎng)、物流網(wǎng)等一些新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的資金投入，加速中國(guó)數(shù)字化發(fā)展，鼓勵(lì)消費(fèi)者網(wǎng)購(gòu)、在線教育、在線醫(yī)療、遠(yuǎn)程辦公，在線娛樂(lè)等，從而促進(jìn)線上消費(fèi)市場(chǎng)穩(wěn)定發(fā)展。

三是加強(qiáng)對(duì)線上交易平臺(tái)的監(jiān)管，創(chuàng)造健康向好線上交易平臺(tái)環(huán)境。交易平臺(tái)對(duì)疫情居家隔離期間相較于平時(shí)家庭購(gòu)物線上消費(fèi)總額度變化影響為負(fù)相關(guān)，這與電子商務(wù)等虛擬網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的制度環(huán)境不完善，有關(guān)法律法規(guī)建設(shè)相對(duì)滯后，政府公共服務(wù)和市場(chǎng)監(jiān)管有待增強(qiáng)，信用發(fā)展有待加強(qiáng)，網(wǎng)上侵犯知識(shí)產(chǎn)權(quán)和制售假冒偽劣商品、惡意欺詐、違法犯罪等問(wèn)題不斷發(fā)生，網(wǎng)絡(luò)交易糾紛處理難度較大等存在一定的關(guān)系。因此，政府要加強(qiáng)對(duì)線上交易平臺(tái)的監(jiān)管力度，增強(qiáng)廣大消費(fèi)者對(duì)電商交易的信心。

參考文獻(xiàn)：

[1]蔡雅萱.新冠肺炎疫情對(duì)中小企業(yè)的影響及對(duì)策研究——以NT公司為例[J].財(cái)務(wù)管理研究，2020，（04）：59-64.

[2]于敏，楊波，楊丹青，等.新冠肺炎疫情對(duì)中小企業(yè)的影響及對(duì)策研究[J].財(cái)會(huì)月刊，2020，（06）：128-134.

[3]陳曉昕.新冠肺炎對(duì)海南省中小企業(yè)的影響及對(duì)策建議[J].產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究，2020，（06）：84-85.

[4]于震.新冠肺炎對(duì)中小微外貿(mào)企業(yè)的影響及對(duì)策[J].江蘇商論，2020，（03）：41-43+47.

[5]石聰聰.新冠肺炎對(duì)中小企業(yè)的影響及對(duì)策研究[J].企業(yè)科技與發(fā)展，2020，（03）：1-2.

[6]李谷成.新冠肺炎疫情對(duì)武漢農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)鏈影響及對(duì)策[J].華中農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版），2020，（03）：7-13+168-169.

[7]李叢希，譚硯文.新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品有效供給的主要影響及對(duì)策[J].南方農(nóng)村，2020，（02）：16-22.

[8]胡曉龍，新冠肺炎疫情對(duì)農(nóng)業(yè)農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的影響及對(duì)策[J].湖北金融，2020，（03）：19-23.

[9]舒暢，喬娟.新冠肺炎疫情防控對(duì)畜禽養(yǎng)殖業(yè)的影響及對(duì)策建議——基于全國(guó)786份畜禽養(yǎng)殖場(chǎng)（戶）調(diào)查問(wèn)卷分析[J].中國(guó)畜牧雜志2020，（03）：120-125.

[10]張成明.新冠肺炎疫情對(duì)農(nóng)業(yè)的影響及對(duì)策建議[J].當(dāng)代縣域經(jīng)濟(jì)，2020，（03）：18-21.

[11]祝鎧.新冠肺炎疫情對(duì)我國(guó)旅游業(yè)發(fā)展的影響及對(duì)策研究[J].四川旅游學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，（03）：13-16.

[12]范欣，范真誠(chéng).疫情對(duì)旅游業(yè)的影響及對(duì)策研究[J].2020，（08）：83-85.

[13]陳楚宣，胡豎柱，沈達(dá)揚(yáng)，等.新冠肺炎疫情對(duì)交通企業(yè)的影響及對(duì)策分析[J].廣東經(jīng)濟(jì)，2020，（03）：22-27.

[14]周國(guó)光.新冠肺炎疫情防控對(duì)交通運(yùn)輸行業(yè)的影響及其對(duì)策研究[J].交通財(cái)會(huì)，2020，（03）：4-7+12.

[15]梁鵬，邢麗霞.新冠肺炎對(duì)餐飲業(yè)的影響及對(duì)策研究[J].時(shí)代經(jīng)貿(mào)，2020，（07）：8-12.

[16]黃程棟，劉端怡，吳佳，等.關(guān)于疫情對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響與對(duì)策建議[J].上海房地，2020，（03）：2-6.

[17]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)策探析[J].理論探討，2020，（03）：85-90.

[18]胡興旺，趙艷青.新冠肺炎疫情對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響及應(yīng)付——以河南省為例[J].財(cái)政科學(xué)，2020（04）：85-94.

[19]趙忠秀，楊軍.全球“新冠肺炎”疫情對(duì)山東經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)鏈的影響及對(duì)策[J].經(jīng)濟(jì)與管理評(píng)論，2020，（03）：5-10.

[20]楊迪.新冠肺炎疫情對(duì)秦皇島經(jīng)濟(jì)的影響及對(duì)策[J].河北金融，2020，（03）：27-29+56.

[21]秦尊文，付晨玉.新冠肺炎疫情對(duì)湖北經(jīng)濟(jì)的影響及對(duì)策建議[J].湖北經(jīng)濟(jì)學(xué)院學(xué)報(bào)，2020，（02）：101-105+128.

[22]傅志華，王志剛.新冠肺炎疫情對(duì)居民消費(fèi)的影響與決策[J].財(cái)政科學(xué)，2020，（04）：33-40.