35 浏览4.2.2 事件时间线（T0点）
4.2.3 事件影响范围
4.3 数据来源与样本构建
4.3.1 城市级数字支付大数据
4.3.2 家庭问卷与访谈数据
4.3.3 数据清洗与匹配
4.4 事件研究法模型设计
4.4.1 事件窗口期设定（[-7,+30]等）
4.4.2 事件冲击的测量指标
4.4.3 多期行为变化分析模型
4.5 变量构建
4.5.1 被解释变量：支付频率、支付金额、渠道迁移
4.5.2 解释变量：事件冲击变量
4.5.3 控制变量
第五章 实证结果分析：事件冲击与行为变化
5.1 事件冲击的短期效应
5.1.1 支付频率变化
5.1.2 支付金额变化
5.1.3 风险行为调整
5.2 中期效应分析
5.2.1 支付方式迁移（信用卡→借记卡→更安全平台）
5.2.2 安全行为增强（改密码、启用二次验证等）
5.2.3 使用意愿恢复轨迹
5.3 异质性分析
5.3.1 高龄家庭
5.3.2 低数字技能家庭
5.3.3 高交易频率家庭
5.4 稳健性检验
5.4.1 更换事件窗口期
5.4.2 分样本估计
5.4.3 假事件检验
第六章 案例研究：典型家庭的行为轨迹分析
6.1 家庭案例选择与访谈方法
6.1.1 受影响家庭
6.1.2 未受影响但恐慌家庭
6.1.3 高警惕与低警惕家庭
6.2 行为轨迹内部机制
6.2.1 事件揭示风险后的即时反应
6.2.2 支付渠道调整路径
6.2.3 数字支付信任重构
6.3 行为差异化的心理解释
6.3.1 风险记忆
6.3.2 安全阈值
6.3.3 技术接受程度
6.4 案例启示
第七章 对策建议
7.1 强化数字支付风险预警与提示机制
7.1.1 事件前预警
7.1.2 事件后及时提示
7.2 完善数字支付平台的安全体系
7.2.1 多因子认证
7.2.2 风险识别算法
7.2.3 用户行为监测机制
7.3 推动家庭数字安全能力建设
7.3.1 数字安全教育
7.3.2 高龄友好型防骗设计
7.3.3 社区数字资产守护计划
7.4 建立城市级网络金融诈骗处置机制
7.4.1 应急响应体系
7.4.2 数据共享与协同治理
7.4.3 受害者保护机制
第八章 研究结论与展望
8.1 主要研究结论
8.2 研究不足
8.3 后续研究方向
