《表4 变量ADF检验：新冠疫情中的媒体与公众注意力研究》

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《新冠疫情中的媒体与公众注意力研究》

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注：△表示一阶差分。

本文主要采用格兰杰检验的方法探究疫情规模、媒体疫情注意力、公众疫情注意力之间的因果关系。首先，本研究对需要分析的变量进行了ADF单位根检验（augmented dickey-fuler test），以确保时间序列的平稳性。通过检验结果我们发现，几个变量都存在单位根，均为不平稳序列，因此我们分别对变量进行差分后再进行ADF检验，如表4所示，对公众疫情注意力、媒体疫情注意力、每日新增死亡、确诊和疑似病例一阶差分后，在1%显著水平上均不存在单位根（ADF统计值小于1%临界值），以上差分后变量均可视为平稳序列。接下来，我们对研究问题中涉及的变量间关系进行了协整检验，以判断变量间是否长期稳定均衡的关系，避免变量间伪回归关系的存在。一般认为E-G两步法适合两个变量之间的协整关系检验，即在变量平稳的情况下，建立两变量之间的回归，只要检验其残差是否平稳即可，如果残差平稳，则可以认为变量之间存在协整关系，反之，变量之间不存在协整关系。如表5检验结果所示，差分后的新增死亡和疑似例数与媒体注意力之间均不协整（T值大于10%临界值），说明媒体对疫情的报道注意力与这两个指标之间并不存在长期稳定的影响关系，变量间也就不存在格兰杰因果关系，因此，假设1中“新增疑似/死亡病例数是媒体疫情注意力格兰杰原因”不成立，假设2中“媒体注意力是新增疑似/死亡病例数的格兰杰原因”也被拒绝。其他变量间关系通过协整检验，可进一步进行格兰杰检验。