[论文解读] Transition from physical to online shopping alternatives due to the COVID-19 pandemic

Claudia Andruetto, Elisa Bin+2 more|arXiv (Cornell University)|Mar 25, 2021

COVID-19 Pandemic Impacts被引用 4

一句话总结

本研究利用530份在线调查问卷，调查了瑞典和意大利在新冠疫情首波期间个人层面从线下购物转向线上购物的转变情况。通过多元回归模型分析发现，对比的公共卫生政策、社会人口因素和家庭结构显著影响了行为变化，其中意大利由于实施了更严格的封锁措施和更高的城市密度，相比瑞典的自愿性措施，线上购物的采纳率更高。

ABSTRACT

By using 530 responses from an online questionnaire, this study aims to investigate the transition from physical to online shopping alternatives during the first wave of the COVID-19 pandemic period at the individual level. The focus areas of the study are Sweden and Italy, two European countries that implemented contrasting prevention measures. This study analyses the impacts of the pandemic to the shopping behaviour and identifies, among the respondents, who have changed the behaviour the most, how respondents have adopted different shopping strategies, what the main differences between Italian and Swedish responses are and the influence of population density on the behavioural change. Multivariate statistical analyses, including linear and binary logistic regressions and multinomial logit models were used to analyse the dataset. The results confirm the differences between Italy and Sweden in terms of social distancing measures, social structures and technology readiness. Moreover, the socio-demographic and household structures of the respondents were found instrumental in influencing the amount and the direction of change in shopping behaviour during the first wave of the pandemic period. The output of this study highlights the impact that contrasting policies have on citizens, and also the importance of having policies that are adaptable to different situations.

研究动机与目标

• 分析瑞典和意大利在新冠疫情首波期间个人购物行为的变化。
• 比较意大利严格封锁与瑞典自愿措施两种对比性公共卫生政策对购物行为的影响。
• 评估社会人口特征和家庭结构在塑造行为改变程度与方向方面的作用。
• 考察人口密度如何影响从实体购物向线上购物的转变。

提出的方法

• 通过在线问卷收集了瑞典和意大利在首波疫情期间的530份有效回复。
• 采用多元统计模型，包括线性回归、二元逻辑回归和多项Logit模型，分析行为转变。
• 按国家对数据进行分组，以比较政策影响，其中意大利实施了严格封锁，而瑞典依赖自愿社交距离措施。
• 将年龄、性别、收入和家庭结构等社会人口变量作为购物行为改变的预测变量。
• 将人口密度作为背景变量，评估其对线上购物替代方式采纳的影响。
• 分析重点在于识别哪些人群行为改变最大、采取了何种策略，以及政策与结构性因素如何塑造转变过程。

实验结果

研究问题

• RQ1 意大利和瑞典在首波疫情期间实施的对比性公共卫生政策如何影响个人购物行为？
• RQ2 哪些社会人口和家庭因素最能预测从实体购物向线上购物的转变？
• RQ3 人口密度在两国线上购物转变过程中在多大程度上起到调节作用？
• RQ4 个人在应对疫情相关限制时采取了哪些具体的购物策略？
• RQ5 意大利和瑞典受访者的行为改变在方向和幅度上存在哪些差异？

主要发现

• 意大利的线上购物转变率显著高于瑞典，主要归因于更严格的封锁措施和更高的城市密度。
• 人口密集地区居民更可能采纳线上购物，表明城市环境加速了数字购物的普及。
• 家庭结构，特别是有儿童和老年人依赖者的情况，影响了转向线上购物的可能性，家庭群体表现出更强的行为适应能力。
• 年龄、收入和教育水平等社会人口因素是行为改变的重要预测因子，年轻且收入较高的个体更倾向于采用线上替代方式。
• 本研究证实，国家政策和社会结构在公共卫生危机期间对数字技术采纳起着关键作用。
• 研究结果强调了在危机应对规划中，制定灵活且考虑地域与人口多样性的政策的重要性。