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电子货币对内需消费升级的影响研究

2021-06-19 22:58 来源:www.xdsyzzs.com 发布:现代商业 阅读:

钟棋琛  芝加哥洛约拉大学

摘要:在2020年新冠疫情期间,电子货币和和消费升级成为疫后经济复苏重要助力,有必要重新审视电子货币对内需消费升级的影响。因此,本文建立了电子货币规模对内需消费升级的向量自回归模型,得到电子货币规模对消费升级存在显著的单向格兰杰因果关系,还发现电子货币规模对消费升级存在滞时性影响,这说明电子货币规模有助于居民人均消费增长,发挥内需消费对经济增长的驱动作用,引导我国消费向更高层次发展。本文建议,我国要鼓励电子货币的深入发展,重视数字货币的应用推广,完善电子货币监测体系,才能从全方位为数字货币时代奠定基础,充分发挥消费升级的协同效应。

关键词:电子货币;数字货币;内需消费;消费升级

一、引言

如今,支付宝和微信支付已经成为了我国日常消费的主要支付方式,数字支付技术支持了更便捷的支付体验,即使在没有网络的情况下,也能通过人脸识别、二维码、指纹识别等技术完成支付认证,实现收支双方的无缝支付。可以看出,电子货币的普及化促进了货币虚拟化发展,促使消费支出不再受到随时携带的交易型货币量所限制,大额货币支出的心理损失得到降低,借助蚂蚁花呗等来实现即时消费贷款,令消费行为越来越趋于即时性、冲动性和跨期性,消费者的流动性约束消失。

其实,电子货币本质是通过信息技术将银行余额通过第三方平台呈现一种虚拟货币,其支付交易原理仍然依托于银行间的转账。而在20204月,我国也开始正式试点数字货币,该货币不同于传统电子货币,是央行直接向公众发行的一种数字货币,不必由第三方支付和商业银行作为中介存在,完全由数字技术和密码学技术来实现货币的基础功能。在未来,传统电子货币和新型数字货币将共同打造“无现金社会”,日常生活的交易和转账再也不用受到额度限制,消费交易成本进一步被降低,促使更多消费者通过虚拟货币来进行经济活动,产生更高层次的消费行为

二、文献综述

(一)宏观经济视角

在以往的文献中,较少有学者探讨过电子货币对宏观经济的影响,而且学者的研究观点往往集中于货币政策领域。周光友和徐泽坤(2011)较早探究过电子货币对通货膨胀的作用,作者认为电子货币加快的货币流通,促使社会经济过于繁荣,物价开始快速增长。郭立(2015)借助VEC模型考察了两者关系,发现电子货币会在各个时期作用于通货膨胀。李淑锦等(2015)和方兴等(2017)则从支付创新角度出发,通过实证研究得出电子货币加大货币流通速度。帅青红等(2018)借助宏观经济数据得到,电子支付规模对经济增长起到了积极作用,但是经济却更能促进电子支付。

(二)互联网金融视角

在消费方面,大部分学者从互联网金融来探讨了消费促进作用。崔海燕(2016)通过互联网支付数据来代表互联网金融指标,作者得出互联网支付货币促进了居民消费。严相如(2017)通过省级面板数据得出,互联网金融可以促进大部分地区的消费增长。樊雲(2018)借助中国家庭金融调查数据的研究得到,第三方支付使用可以促进家庭消费。

(三)数字货币视角

另外,也有个别学者从数字货币的角度进行分析。国际和王文涛(2020)从数字货币为视角,梳理了其能帮助消费者优化消费结构的作用、路径和对策,分析内容更多侧重于消费者安全。周永林(2017)认为数字货币会从场景角度促进消费升级。

(四)小结

根据过去研究文献来看,较少有学者考察过电子货币对消费的作用,相关研究也大多采用理论分析,缺乏模型和数据的支撑。2020年初,一场新冠疫情影响对我国经济造成了严峻打击,但是虚拟经济却在疫情期间大放异彩,人们可以足不出户完成消费支出,虚拟货币和消费升级都成为疫后经济复苏重要助力。在这个背景下,有必要重新审视电子货币对内需消费升级的影响,这一方面能了解虚拟货币对消费升级的作用机理,另一方面可以为我国经济复苏提供可行性建议。因此,本文研究了电子货币规模对内需消费升级的影响。

三、电子货币规模对内需消费升级的影响理论

(一)信贷资本理论

由于电子货币是由商业银行参与的一种账户余额转移的电子化活动,看似是电子货币发生不同持有人的交易流通,本质上是银行内存款的相互转移,货币仍然停留在银行内。于是,第三方支付和商业银行可以形成了一种数据共享体系,记录企业和个人账户的资金往来,建立大数据信贷风险的防范体系,以便于提供多层次的信贷服务,特别是对小微企业提供了更多扶持,促进市场的多层次供给,满足内需消费升级的需求。

(二)交易成本理论

货币电子化催生了一系列互联网场景的消费活动,尤其是在互联网场景推出线上虚拟服务,减少了商品和服务流通成本,并通过电子交易开通“自动扣款”功能,利用人们的惰性来挖掘和维护高层次消费。同时,电子货币促使跨时空交易变为可能,长尾市场服务供应方可以轻易进入平台市场,解决小众商品的消费和供给成本,并由平台实现个性化定制产品,拓宽产品价格层次水平,打破大众化标准品的市场局限,释放小众的高层次消费需求。

(三)心理账户理论

根据心理账户理论,传统的现金支付情况下,消费者的消费决策受到携带现金量的约束,会让消费直观感受现金的减少,提高了短期内的心理成本,促使消费者更倾向于节制性消费。然而,无现金社会下,电子钱包缺乏让消费者对现金损失的感知,也没有携带现金量的约束,因为所有货币资产都被统一管理于支付平台账户当中。因此,对移动支付的使用频率对消费额度有积极影响,促使其购买更高层次的商品,消除购买奢侈品的犹豫心理。

(四)数据营销理论

在电子货币时代,货币流通支付都能有迹可循,可以记录消费者的消费过程,包括了个人信息、消费时间、消费类别、消费地点等,建立更透明化的消费者画像库,从而提供精准化的商品推荐,尤其是个性化、小众化、定制化产品,有助于促成高层次消费、

四、电子货币规模对内需消费升级的影响研究

(一)研究设计

本文研究将采用向量自回归模型(VAR)来考察电子货币规模对消费升级的影响。数据选用自Wind数据库和国家统计局,总共包括了20102020年的季度数据。限于数据的可获得性,在参考了谢露(2019)和贾丽平等(2020)的文献后,决定以互联网支付规模与移动支付规模的自然对数来衡量电子货币规模,同时引用了孙早和许薛璐(2018的文献,分别用居民人均消费的同比增速来考察消费升级。控制变量选择了居民人均可支配收入增速和物价指数。

1  变量设定

变量

测算方法

符号

消费升级

居民人均消费的同比增速(%

CI

电子货币规模

互联网支付规模与移动支付规模的自然对数

EM

人均可支配收入

居民人均可支配收入的同比增速(%

Y

物价指数

消费物价指数

CPI

    (二)描述性统计和相关性分析

2中显示了消费升级、电子货币规模、人均可支配收入以及物价指数的描述性统计结果,表3中显示了各组变量的相关性分析,系数最高的是人均可支配收入(Y)和消费升级(CI),系数为0.7784。另外,电子货币规模和控制变量的相关性系数均低于0.7,这说明本文模型不存在伪回归问题。

2  描述性统计

 

LOG(EM)

Y

CI

CPI

 Mean

11.0506

8.7813

7.4374

5.5923

 Median

10.4768

7.9678

7.5618

1.5000

 Maximum

13.3391

15.3717

16.3603

39.0000

 Minimum

8.2025

0.4986

-9.5251

-6.4000

 Std. Dev.

1.7745

3.0107

4.6716

9.6263

 Skewness

0.0388

0.0907

-1.6618

1.6148

 Kurtosis

1.4094

3.9257

7.5980

5.4497

3  相关性分析

 

LOG(EM)

Y

CI

CPI

LOG(EM)

1.0000

-0.5566

-0.5942

0.2828

Y

-0.5566

1.0000

0.7784

-0.1232

CI

-0.5942

0.7784

1.0000

-0.3259

CPI

0.2828

-0.1232

-0.3259

1.0000

    (三)平稳性检验

由于向量自回归模型要求时间序列平稳且关系稳定,需要经过单位根和协整检验。ADF检验结果显示本文研究序列属于一阶单整,消费升级、电子货币规模以及控制变量的一阶差分项都通过了5%的显著性水平。同时,在Johansen协整检验中得出,不能拒绝消费升级和其他序列的协整关系,这代表消费升级、电子货币规模以及控制变量存在长期稳定的联系。

4  平稳性检验

检验对象

检验结果

P

LOG(EM)

-1.0914

0.7093

一阶差分LOG(EM)

-5.0484

0.0002

CI

-2.4135

0.1449

一阶差分CI

-6.5188

0.0000

Y

-2.2439

0.1949

一阶差分Y

-7.3830

0.0000

CPI

-3.0166

0.1431

一阶差分CPI

-4.1947

0.0024

5  迹统计量检验

Hypothesized

No. of CE(s)

Eigenvalue

Trace

Statistic

0.0500

Critical Value

Prob.**

None *

0.7221

92.7420

47.8561

0.0000

At most 1 *

0.5920

50.4914

29.7971

0.0001

At most 2 *

0.4227

20.9094

15.4947

0.0069

At most 3

0.0808

2.7812

3.8415

0.0954

    (四)格兰杰因果检验

根据表6中显示,在5%的显著性水平,不能拒绝电子货币规模不是消费升级的格兰杰原因,一定程度证实了两者的单向关系。同时,在10%的显著性水平下,不能拒绝居民收入和CPI是消费升级的格兰杰原因。这说明本文的解释变量和控制变量都能单向预测消费升级的未来变化。

6  格兰杰因果检验

 Null Hypothesis:

Obs

F-Statistic

Prob.

消费升级不是电子货币规模的格兰杰原因

37

0.1474

0.8635

电子货币规模不是消费升级的格兰杰原因

 

3.6197

0.0383

消费升级不是居民收入的格兰杰原因

37

0.1044

0.9012

居民收入不是消费升级的格兰杰原因

 

2.7619

0.0783

 CPI不是消费升级的格兰杰原因

37

3.2361

0.0525

消费升级不是CPI的格兰杰原因

 

1.9490

0.1590

 (五)VAR模型分析

本文根据AIC准则来选取电子货币规模对消费升级VAR模型的最优滞后项。结果显示,滞后4阶的AIC统计量为15.1229,应当说明建立VAR4)模型来考察消费升级模型。

7  最优滞后项检验

Lag

LogL

LR

FPE

AIC

SC

HQ

0

-251.3639

NA

61.8782

15.4766

15.65800*

15.5376

1

-219.8904

14.0195

67.6025

15.5085

17.1411

16.0578

2

-206.1580

16.6454

87.7552

15.6459

18.0041

16.4394

3

-190.2665

15.4099

114.1522

15.6525

18.7362

16.6901

4

-229.5288

37.05362*

43.85341*

15.1229*

16.0299

15.42812*

5

-183.1790

5.1545

319.4371

16.1927

20.0020

17.4744

 

8呈现了电子货币规模以及控制变量对消费升级的影响系数,表中第2列是VAR4)的分析结果,可以根据t统计量来判断系数的显著与否。模型的调整R方为0.1913,说明电子货币规模和控制变量对消费升级的解释力度为19.13%。另外,图1中显示了逆AR根图,各个点都在都在单位圆内,代表消费升级的VAR4)模型设定合理。

8  最优滞后项检验

变量

系数

标准差

t统计量

D(CI(-1))

-0.5457

-0.2748

[-1.98588]

D(CI(-2))

-0.3686

-0.3030

[-1.21657]

D(CI(-3))

-0.2190

-0.4177

[-0.52437]

D(CI(-4))

-0.4203

-0.3876

[-1.08429]

D(LOG(EM(-1)))

-5.3726

-4.7476

[-1.13166]

D(LOG(EM(-2)))

8.9019

-5.0000

[ 1.78038]

D(LOG(EM(-3)))

-2.5446

-5.1503

[-0.49407]

D(LOG(EM(-4)))

-4.4556

-4.4600

[-0.99902]

D(Y(-1))

0.9642

-0.5238

[ 1.84087]

D(Y(-2))

-0.3522

-0.6064

[-0.58076]

D(Y(-3))

-0.8346

-0.5297

[-1.57543]

D(Y(-4))

-0.3403

-0.5648

[-0.60248]

D(CPI(-1))

-0.2348

-0.1735

[-1.35284]

D(CPI(-2))

0.1001

-0.2032

[ 0.49257]

D(CPI(-3))

-0.4904

-0.2280

[-2.15078]

D(CPI(-4))

0.3316

-0.2453

[ 1.35181]

C

-0.2843

-1.3971

[-0.20350]

 R-squared

0.5834

 Adj. R-squared

0.1913

 Sum sq. resids

214.4638

 S.E. equation

3.5518

 F-statistic

1.4880

 Log likelihood

-79.5542

图1 逆AR根检验

1 AR根检验

(六)脉冲响应分析

2中显示了电子货币规模以及控制变量对消费升级的脉冲响应图,图中蓝色曲线表达了在自变量提高1个标准差单位后,消费升级会随着时期发生如何变化。首先,可以从图中得知,在电子货币规模增长1个标准差后,短期内消费增长不会出现明显变化,但是在第5期呈现明显的增长,随后影响效果为零。这说明电子货币规模可以在5个季度后促进消费升级,影响效果存在较长的滞时性。

另外,若居民收入水平增长1个标准差,12的季度后会出现明显的消费升级,但是随后会立即收缩回落,并在3个季度后达到负值,再回归到零点呈现震荡。这说明收入增长会在短期内促进消费升级,并可能会出现透支效应。若CPI增长1个标准差,12个季度后消费升级将出现明显负面作用,这反映了价格和消费之间的需求弹性作用。

图2 脉冲响应分析图

2 脉冲响应分析图

(七)稳健性检验

在稳健性检验中,考虑到增长率指标可能会丢失重要信息,所以采用各个变量的规模数值来建模分析,分别采用居民人均消费(Y2)、互联网支付规模与移动支付规模(EM)以及居民人均可支配收入(Y2)以及消费物价指数(CPI)进行VAR分析,同样选择了VAR4)模型,得出的脉冲响应分析图如图3所示。可以得到,图中信息结论与先前是一致的,电子货币规模在14个季度内能促进消费升级,在冲击后的第2个季度、第4个季度和第6个季度最明显,而之后的影响效果几乎为零。

图3  脉冲响应分析图

3  脉冲响应分析图

(八)结论

根据实证研究发现,电子货币规模和消费升级都属于同阶单整序列,两者具有长期稳定的协整关系。在格兰杰因果检验中,进一步得到电子货币规模对消费升级的显著单向作用,这证实了电子货币可以促进消费升级的假设。在脉冲响应图分析中,发现电子货币规模不会立即促进消费升级,两者关系存在一个滞时性,这可能是因为我国电子货币应用处于迅速发展期,企业与个人对电子货币支付交易需要有适应期。总体来说,电子货币规模有助于居民人均消费增长,逐步提高享受性消费的比重,发挥内需消费对经济增长的驱动作用,引导我国消费向更高层次发展。

五、政策建议

(一)鼓励电子货币的深入发展

电子货币作为虚拟价值流通媒介,可以大幅降低社会交易成本,提高人们的交易现金流动性,促进社会高层次产品和服务供给,从供需角度衔接消费升级,所以要重视电子货币对经济的“润滑剂”作用。建议我国鼓励电子货币支付行业的发展,从居民消费升级的需求满足出发,将电子货币和场景支付联系起来,比如水、电、煤、学费等日常消费行业,让电子支付行业深入渗透消费场景领域,增加人们消费生活的便捷性。另外,可以将电子货币和农村扶贫联系起来,将第三方支付渠道和农村电商扶贫协作,利用电子支付打通为农产品流通市场,便捷化农贸市场的交易结算,释放农村地区的消费潜能。

(二)重视数字货币的应用推广

由于电子货币对消费升级的影响效果具有滞时性,一定程度说明电子货币推广中遇到一些困难,并不能迅速拉动消费需求的增长,这可能是因为我国现行金融政策重视金融安全,所以设置了电子货币的支付限额。而在未来,法定数字会逐步取代传统电子货币的地位,短期内可能会对我国虚拟货币体系产生冲击,这需要我国在数字货币推广中重视便捷性,可以由商业银行和第三方支付平台来代理我国数字人民币钱包,仍然迎合人们的支付习惯,并逐步放宽电子货币账户划转资金的监管,最大限度释放支付便捷性,并利用官方数字人民币的安全性特点,进一步释放消费升级。

(三)完善电子货币监测体系

电子货币是互联网金融浪潮的产物,在我国形成和发展时间较短,国内缺乏对电子货币监测能力,这滋生了洗钱风险、杠杆风险和信用风险,影响了货币供应体系的稳定性,也难以建立电子货币和宏观经济调控的关联模型,不利于我国出台消费升级的相关政策。因此,建议我国构造一套整合电子货币和数字货币的监管体系,实时监控电子货币平台的资金流动、备付金和账户数据,以便于量化电子货币流通规模对消费升级的影响,科学化设计扩大内需消费的利好政策,提供消费升级促进的安全性政策。

参考文献

[1]周光友,徐泽坤.电子货币对通货膨胀影响的实证研究[J].财经理论与实践,2011,32(06):14-19.

[2]郭立.我国电子货币发展的通货膨胀效应实证研究[J].金融理论与实践,2015 (11):43-46.

[3] 李淑锦,张小龙.第三方互联网支付对中国货币流通速度的影响[J].金融论坛,2015,20(12):25-33.

[4]方兴,郭子睿.第三方互联网支付、货币流通速度与货币政策有效性——基于TVP-VAR模型的研究[J].经济问题探索,2017(03):183-190.

[5]帅青红,李成林,胡宏鑫,.我国电子支付与经济增长的关系[J].财经科学,2018(09): 74-85.

[6]崔海燕.互联网金融对中国居民消费的影响研究[J].经济问题探索,2016,402(01):162-166.

[7]严相如.互联网金融对中国居民消费的影响[D].厦门大学,2017

[8]樊雲.第三方支付对家庭消费的影响研究[D].大连理工大学,2017

[9]周永林.央行数字货币及其对消费者的可能影响[J].清华金融评论,2017(06):67-68.

[10]周永林.央行数字货币实现模式[J].中国金融,2017(05):59-60.

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