重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件期間家庭線上消費(fèi)與滿意度的關(guān)聯(lián)研究

（湖南理工學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院 湖南 岳陽 414006）

一、引言

2019年底爆發(fā)的新冠肺炎疫情，嚴(yán)重影響了我國和世界經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。疫情最嚴(yán)重期間，企業(yè)停工停產(chǎn)，要素流通受阻，服務(wù)行業(yè)受到嚴(yán)重沖擊，為避免疫情擴(kuò)散，線下消費(fèi)活動幾乎停滯。受疫情影響，我國迅速采取了“聯(lián)防聯(lián)控”等防控措施，對人口聚集的居民小區(qū)采取了管控措施，減少了居民出行次數(shù)，各地居民消費(fèi)方式發(fā)生了顯著變化。

據(jù)現(xiàn)有研究顯示，消費(fèi)受疫情影響較大，其中住宿、餐飲、批零、旅游等服務(wù)行業(yè)受沖擊影響嚴(yán)重[1]。在新冠疫情影響下，居民的消費(fèi)意愿是有所下降的，“報復(fù)性消費(fèi)”行為也僅只存在于極小部分的人群中，人群占比很小[2]。消費(fèi)滿意度的提高，會顯著提高人們的生活質(zhì)量，而生活滿意度又是衡量人們，特別是老年人生活質(zhì)量和福祉的重要指標(biāo)[3]。

針對疫情期間居民家庭消費(fèi)變化情況，項(xiàng)目組設(shè)計完成了一項(xiàng)線上調(diào)查問卷。從調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，疫情期間中國家庭消費(fèi)額基本沒變，但線上消費(fèi)明顯增加，線下消費(fèi)受到?jīng)_擊。項(xiàng)目選取居民家庭線上消費(fèi)頻次和消費(fèi)金額，展開其與居民線上消費(fèi)滿意度的關(guān)聯(lián)研究，以期為政府、企業(yè)和商家，在提高居民線上消費(fèi)方面提供決策參考。

二、資料及方法

（一）資料來源

本文所有數(shù)據(jù)資料來源于湖南理工學(xué)院經(jīng)管學(xué)院課題組共同設(shè)計完成的一項(xiàng)線上調(diào)查問卷，問卷調(diào)查內(nèi)容為疫情期間居民線上消費(fèi)情況。問卷發(fā)放時間為2020年5月8日，回收時間為2020年5月29日，共有1591人參與填寫了問卷，問卷回收率100%。調(diào)查的問題主要涉及疫情隔離期間居民線上消費(fèi)頻次、消費(fèi)金額以及消費(fèi)滿意度等相關(guān)問題。

（二）研究方法

本文采用SPSS軟件，對收回數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析，采用最優(yōu)尺度回歸統(tǒng)計分析方法進(jìn)行建模[4]。最優(yōu)尺度回歸分析是SPSS23.0的一個應(yīng)用程序模塊，因變量和自變量可以為各種類型的分類變量。分析時采用一定的非線性變換對原始分類變量進(jìn)行轉(zhuǎn)換，然后反復(fù)迭代以找到一個最佳方程式[5]。

本研究所用問卷的指標(biāo)選項(xiàng)分為幾類，對于購物頻次和每次購物金額的調(diào)查選項(xiàng)是區(qū)間范圍而非具體數(shù)字，因此，本研究采用最優(yōu)尺度回歸分析方法最為合適。

三、變量選擇

根據(jù)研究目的和現(xiàn)有數(shù)據(jù)，對疫情期間居民線上消費(fèi)頻次、每次消費(fèi)金額與購物方式、配送模式、送貨速度、送貨騎手、商品價格、商品質(zhì)量、商品庫存、是否買齊所需、客服互動、售后評價的滿意度進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析，將消費(fèi)頻次作為因變量（Y1）、每次消費(fèi)金額作為因變量（Y2），自變量為購物方式（X1）、配送模式（X2）、送貨速度（X3）、送貨騎手（X4）、商品價格（X5）、商品質(zhì)量（X6）、商品庫存（X7）、是否買齊所需（X8）、客服互動（X9）、售后評價（X10）、政府消費(fèi)券金額大?。╔11）、政府消費(fèi)券使用便利性滿意度（X12）。

（一）疫情期間居民線上消費(fèi)頻次與滿意度關(guān)聯(lián)研究

1.消費(fèi)頻次情況統(tǒng)計

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計，疫情居家隔離期間，46%的家庭購物頻次為一周一次，39%的家庭購物頻次為一周多次，11%的家庭購物頻次為兩周一次，三周一次和四周一次的比例僅僅只有2%。說明疫情期間，消費(fèi)者日常開銷尚未受到影響，短期消費(fèi)基礎(chǔ)仍有保障。詳見圖1。

圖1 疫情居家隔離期間家庭購物頻次百分比圖

2.最優(yōu)尺度回歸分析方法

這里以居民線上消費(fèi)購物頻次為因變量Y1，以購物方式（X1）、配送模式（X2）、送貨速度（X3）、送貨騎手（X4）、商品價格（X5）、商品質(zhì)量（X6）、商品庫存（X7）、買齊所需（X8）、客服互動（X9）、售后評價（X10）、政府消費(fèi)券金額大?。╔11）、政府消費(fèi)券使用便利性滿意度（X12）為自變量，進(jìn)行最優(yōu)尺度回歸分析，結(jié)果見下表1～表3。

根據(jù)回歸模型分析，居民購買頻次與購物方式滿意度、商品庫存滿意度、是否買齊所需滿意度、客服互動滿意度、售后評價、政府消費(fèi)券使用便利性滿意度的顯著性系數(shù)分別為0.003、0.017、0.008、0.000、0.000、0.009，均小于0.05，顯著相關(guān)。居民購買頻次與配送模式、送貨速度、送貨騎手、商品價格、商品質(zhì)量、政府消費(fèi)券金額大小滿意度的顯著性系數(shù)分別為0.308、0.404、0.512、0.444、0.134、0.583，均大于0.05，顯著不相關(guān)。去除不相關(guān)的因素，重新分析之后相關(guān)系數(shù)變化見表3。

表1 居民線上消費(fèi)頻次與居民消費(fèi)滿意度描述性統(tǒng)計資料

表2 居民線上消費(fèi)頻次與居民消費(fèi)滿意度關(guān)聯(lián)系數(shù)

表3 居民線上消費(fèi)頻次與居民消費(fèi)滿意度關(guān)聯(lián)系數(shù)變化

根據(jù)回歸分析得出回歸方程：Y1=X1*0.115+X7*0.078+X8*0.085+X9*0.141+X10*0.130+X12*0.125。可見，影響居民線上購物頻次的因素從大到小分別是客服互動、售后評價、政府消費(fèi)券使用便利性、購買方式、商品庫存、是否買齊所需?？头訉用褓徺I頻次影響最大，其次是售后評價，說明商家的服務(wù)質(zhì)量直接影響居民購物頻次。商品庫存對居民購買頻次的影響較小，因?yàn)槟撤N商品缺貨，居民可以通過其他渠道或者其他時間買到替代品，不影響購物次數(shù)。

（二）疫情期間居民每次線上消費(fèi)金額與滿意度關(guān)聯(lián)研究

1.每次消費(fèi)金額統(tǒng)計

根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)統(tǒng)計，疫情居家隔離期間，有58%的居民家庭每次消費(fèi)金額為100～300元，消費(fèi)金額在100元以內(nèi)、300～600元的占比均為18%，消費(fèi)金額在600～900元的占4%，消費(fèi)金額在900元以上的僅占2%。詳見圖2。

2.最優(yōu)尺度回歸分析方法

這里以居民線上消費(fèi)每次購物金額為因變量Y2，以購物方式（X1）、配送模式（X2）、送貨速度（X3）、送貨騎手（X4）、商品價格（X5）、商品質(zhì)量（X6）、商品庫存（X7）、買齊所需（X8）、客服互動（X9）、售后評價（X10）、政府消費(fèi)券金額大?。╔11）、政府消費(fèi)券使用便利性滿意度（X12）為自變量，進(jìn)行最優(yōu)尺度回歸分析，結(jié)果見表4～表6。

根據(jù)回歸模型分析，居民每次購買金額與購物方式滿意度、送貨速度滿意度、商品價格滿意度、商品質(zhì)量滿意度、商品庫存滿意度、是否買齊所需滿意度、客服互動滿意度、售后評價滿意度、政府消費(fèi)券金額大小滿意度、政府消費(fèi)券使用便利性滿意度的顯著性系數(shù)分別為0.026、0.010、0.000、0.004、0.000、0.000、0.001、0.000、0.000、0.001，均小于0.05，顯著相關(guān)。居民每次購買金額與配送模式、送貨騎手滿意度的顯著性系數(shù)分別為0.275、0.108，均大于0.05，顯著不相關(guān)。去除不相關(guān)的因素，重新分析之后相關(guān)系數(shù)變化見表6。

圖2 疫情居家隔離期間家庭每次購物金額百分比圖

表4 居民每次線上消費(fèi)金額與居民消費(fèi)滿意度描述性統(tǒng)計資料

表5 居民每次線上消費(fèi)金額與居民消費(fèi)滿意度關(guān)聯(lián)系數(shù)

表6 居民每次線上消費(fèi)金額與居民消費(fèi)滿意度關(guān)聯(lián)系數(shù)變化

根據(jù)回歸分析得出回歸方程：

Y2=X1*0.070+X3*0.083+X5*0.087+X6*0.067+X7*0.200+X8*0.183+X9*0.126+X10*0.168+X11*0.128+X12*0.107?？梢?，影響居民每次消費(fèi)金額的因素從大到小分別是商品庫存、是否買齊所需、售后評價、政府消費(fèi)券金額大小、客服互動、政府消費(fèi)券使用便利性、商品價格、送貨速度、購買方式、商品質(zhì)量。其中，商品庫存對居民每次購買金額的影響最大，其次是是否買齊所需，說明商品庫存和商品種類直接影響居民消費(fèi)金額。而商品質(zhì)量對每次購買金額的影響最小，主要是因?yàn)橐咔槠陂g物資較緊張，居民對商品質(zhì)量要求沒有平時高。政府消費(fèi)券的發(fā)放有利于促進(jìn)短期內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，在有些地區(qū)拉動了線上消費(fèi)，也是居民線上消費(fèi)的一大因素。

四、結(jié)論

通過對收回的1591個樣本進(jìn)行統(tǒng)計分析，經(jīng)實(shí)證研究，得出結(jié)論：疫情期間，影響居民線上購物頻次的因素從大到小分別是客服互動、售后評價、政府消費(fèi)券使用便利性、購買方式、商品庫存、是否買齊所需；客服互動對居民購買頻次影響最大，其次是售后評價，說明商家的服務(wù)質(zhì)量直接影響居民購物頻次，商品庫存對居民購買頻次的影響較小。影響居民每次消費(fèi)金額的因素從大到小分別是商品庫存、是否買齊所需、售后評價、政府消費(fèi)券金額大小、客服互動、政府消費(fèi)券使用便利性、商品價格、送貨速度、購買方式、商品質(zhì)量。商品庫存對居民每次購買金額的影響最大，其次是是否買齊所需，說明商品庫存和商品種類直接影響居民消費(fèi)金額，而商品質(zhì)量對每次購買金額的影響最小，主要是因?yàn)橐咔槠陂g物資較緊張，居民對商品質(zhì)量要求沒有平時高。

五、對策建議

（一）政府方面

面對重大突發(fā)衛(wèi)生事件時，政府既要做好防控工作，也要密切監(jiān)測經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況，做好各種復(fù)雜局面的準(zhǔn)備。要穩(wěn)定居民消費(fèi)，滿足居民生活消費(fèi)需求。

為刺激消費(fèi)，我國多個城市發(fā)放了消費(fèi)券，從短期來看消費(fèi)券能夠一次性提高居民消費(fèi)，但從使用便利性來看，消費(fèi)券多用于服務(wù)業(yè)等實(shí)體消費(fèi)，且個別地方的部分消費(fèi)券需在消費(fèi)達(dá)到一定額度的前提下才能使用，便利性不大。消費(fèi)券只能暫時刺激居民消費(fèi)，想要長期解決重大公共衛(wèi)生事件導(dǎo)致的居民消費(fèi)減少問題，政府可從以下幾個方面入手：

首先，要加大政府支持力度。要穩(wěn)定企業(yè)穩(wěn)定生產(chǎn)，對受影響的行業(yè)和企業(yè)實(shí)行減免政策，加大財政金融支持力度，減輕企業(yè)負(fù)擔(dān)，幫助中小企業(yè)渡過難關(guān)。

其次，要保障物資流通渠道。要確保重要物資和生活必需品的生產(chǎn)流通，鼓勵線上銷售、線下配送流通模式，發(fā)展流通新業(yè)態(tài)新模式，推動流通企業(yè)創(chuàng)新轉(zhuǎn)型，加強(qiáng)市場監(jiān)管，控制重大公共衛(wèi)生風(fēng)險。

最后，擴(kuò)大線上消費(fèi)新業(yè)態(tài)。要加快各行業(yè)智能化升級，開發(fā)在線資源，鼓勵居家消費(fèi)，利用大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新技術(shù)，發(fā)展平臺經(jīng)濟(jì)，創(chuàng)新消費(fèi)新模式。另外政府部門還要加強(qiáng)對線上交易平臺的監(jiān)管力度，從而為居民線上消費(fèi)創(chuàng)造一個健康、講求信用的良好交易平臺環(huán)境[6]。

（二）企業(yè)和商家方面

企業(yè)和商家在生產(chǎn)、銷售過程中，可以從以下三個方面努力：

首先是優(yōu)化購物方式。開發(fā)在線資源新業(yè)態(tài)，建設(shè)智能化購物平臺，多渠道全方位的推廣方便快捷、操作簡單的線上購物模式；

其次是加大商品庫存。受重大公共衛(wèi)生事件影響，企業(yè)面臨停工停產(chǎn)，物資供應(yīng)緊張，市場供不應(yīng)求，因此，企業(yè)和商家應(yīng)該樹立防范未然意識，加大生活必要物資的庫存，全面保障顧客所需。

再次是提高客服互動和售后服務(wù)水平。從研究結(jié)果看出，客服的互動和售后服務(wù)水平直接導(dǎo)致居民購物頻次和消費(fèi)金額，因此，企業(yè)要加強(qiáng)對員工的培訓(xùn)，提高售前和售后的服務(wù)水平，提升顧客消費(fèi)滿意度。