消费金融财政刺激：来自中国数字优惠券的证据

消费者融资财政刺激：来自中国数字优惠券的证据 景丁雷、雷江、露西·马斯尔、马修·J·诺托维多 工作论文 32376 http://www.nber.org/papers/w32376 国家经济研究局 1050 马萨诸塞大道 剑桥，马萨诸塞州 02138 2024年4月 我们衷心感谢清华大学-芝加哥大学经济与金融联合研究中心的资助。Msall承认得到了国家科学基金会研究生研究奖学金计划（Grant No. DGE-1746045）的支持。本文中表达的意见、发现、结论或建议均为作者的观点，并不一定反映国家科学基金会或政府的观点。本文中表达的观点是作者的观点，并不一定反映美国国家经济研究局的观点。 NBER工作论文仅供讨论和评论。它们尚未经过同行评审，也未接受官方NBER出版物伴随的NBER董事会的审查。 © 2024 由 Jing Ding, Lei Jiang, Lucy Msall 和 Matthew J. Notowidigdo 撰写。保留所有权利。未经明确许可，可以引用不超过两段短文，前提是要给予全文信用，包括©通知。 消费者融资财政刺激：来自中国数字优惠券的证据 邓静，姜磊，露西·马斯尔，马修·J·诺托维多格 NBER 工作论文 No. 32376 2024年4月 JEL 分类号：E21，G50，H30 摘要 2020年，中国地方政府开始发放数字券以刺激特定类别如餐厅和超市的消费。通过一家大型电子商务平台的数据以及分组估计方法，我们发现这些券引发了政府每支出1元产生3.1至3.3元的大幅消费增长。大规模的消费响应并非来自对非目标消费类别的替代或来自短期跨期替代。为了合理化这些结果，我们开发了一个动态消费模型，展示了优惠券的最低消费门槛如何创建暂时性的缺口，进而导致大规模的消费响应。 露西·马斯尔 博士，芝加哥大学布斯商学院芝加哥，伊利诺伊州 60637 lmsall@chicagobooth.edu 金丁 哈尔滨工业大学 dingjingut@gmail.com 清华大学经济与管理学院北京 100084，中国jianglei@sem.tsinghua.edu.cn Matthew J. NotowidigdoUniversity of ChicagoBooth School of Business5807 S Woodlawn AveChicago, IL 60637and NBERnoto@chicagobooth.edu 高源（采访者）：一些发达国家选择了现金支付。你认为中国为何应该将消费券作为主要的刺激手段？ 林毅夫（世界银行首席经济学家，2008-2012年）：中国的情况不同。如果现金被分配，除了少数立即购买必需品的弱势群体外，大多数人可能会将钱存入银行，而未必会消费。很难实现保护家庭和企业的双重功能。 解放日报，2020年5月31日 1 引言 1 引言 许多国家在经济衰退期间发放刺激支付以提高消费。例如，美国政府在过去的三次经济衰退中向家庭发放了刺激支付，每次家庭都利用这笔支付立即增加消费。例如，在美国，政府发放了数十亿美元的（Johnson 等人，2006 年;Shapiro and Slemrod 2009;帕克等人，2022年). 许多政府也在过去三次经济衰退期间对家庭进行刺激支付，每次家庭都利用刺激政策针对经济中的特定行业。例如，在2008-2009年，即时消费的支付（Johnson 等人，2006 年;Shapiro and Slemrod 2009;帕克大萧条期间，美国政府为汽车行业提供了针对性的财政支持。et al. 2022). 许多政府还通过“以旧换新”计划和首次经济住房支持等政策，针对特定行业进行财政刺激 。例如，在2008-2009年的大衰退期间，美国政府提供了针对首次购房者的税收抵免（。Mian and Sufi 2012;贝格尔等，2020年通过“现金换油污”计划对汽车行业提供财政支持，并支持 最近，在2020-2021年COVID-19经济衰退期间，各省份和城市通过一项新的首次购房税收抵免政策（Mian and Sufi 2012;伯格等人。中国实施了新型刺激措施，使用政府发行的数字优惠券。这些优惠券 2020). 通过智能手机应用程序发放，旨在鼓励在某些领域消费，如餐馆、杂货店和购物中心。这些领 域在COVID-19大流行初期受到特别严重的打击。中国政府实施了新型定向经济刺激措施，使用政府发行的数字优惠券。这些数字优惠券通过智能手机应用程序发放，旨在鼓励在某些领域消费，如餐馆、杂货店和购物中心。这些领域在COVID-19大流行初期受到特别严重的打击。这些优惠券有固定的消费门槛，消费者在从政府那里获得资金之前需要达到这些门槛——例如，如果总交易额至少为54元，则优惠券将提供18元的食品外卖订单折扣（“至少消费54元，立减18元”）。在消费者从政府那里获得资金之前，需要达到这些门槛。¥¥ 在这篇论文中，我们估计了数字优惠券对消费支出的影响，并评估了政府（例如，如果总优惠券金额达到至少54元，则一张优惠券可减免18元外卖订单费用）“作为财政刺激的有效性”。为此，我们从覆盖中国三个不同城市的多个在线平台交易数据中收集数据，这些平台涵盖了多种类型的优惠券。数据集包括收券人的消费金额、交易时间和日期。不同的优惠券有不同的消费门槛，适用于不同类型的优惠券。在整个论文中，我们定义了“优惠券边际消费倾向”（“coupon MPC”）。MPC券）随着增加门槛并适用于几个不同的消费类别。在本文中，我们定义由于优惠券而产生的消费增量相对于优惠券的财政成本的比率。例如，如果50,000“消费优惠券MPC”（MPC券) 消费券引起的消费增加相对于至少54，优惠18元”的食品外卖券在该城市被使用，那么财政成本就是优惠券的18元财政成本。例如，如果使用了10万张“至少消费”¥¥ ¥ 54，享受¥ 18的食品配送优惠¥×50,000 = 900,000. 如果由优惠券引起的总支出增加为1,800, ×50,000 = 900,优惠券造成的一定量资费用全部提升导致的结果（英文）如果造成的总共提高，在资金支用中。我们如以下详细描述的那样，之所以……MPC券可能是大于一的，因为许多 ¥2,700,000，然后我们得出结论：MPC券= 3.3. 消费者可能需要在目标消费类别中大幅增加他们的支出以 达到消费门槛并利用优惠券。在这样做的时候，如果他们在其他类别中不减少消费，那么他们的总消费将增加超过优惠券的折扣，这是由地方政府提供的资金。正因为如此，我们称这种新的财政刺激形式为消费者融资的财政刺激自无论何时MPC券>1、由政府引起的增加支出部分由消费者承担。 我们通过展示清晰的视觉证据，发现在可以使用的优惠券所在的周，存在显著的“聚集”现象。我们没有发现类似的聚集现象在优惠券分发前后的周，这表明对特定优惠券消费门槛的明确行为反应。然后，我们使用聚集估计器来分析。 克莱文(2016该研究比较了优惠券分发前后整个交易层级支出分布。在假设期初支出分布为有效反事实的情况下，我们可以识别并估计MPC券逐张优惠券通过整合不同时期消费分布之间的差异来进行。 转向我们的主要结果，我们发现一系列MPC券估计范围（1.9至4.6），加权平均为3.1–3.3.我们评估大型MPC券估计数据来自“目标”和“非目标”支出类别之间的替代，使用该平台上所有消费者支出的数据，我们没有发现有意义的不同类别之间的替代证据。我们还发现在短期内几乎没有跨时期替代。MPC券估计在优惠券分发后的几个月内保持相对稳定。我们主要的结果对几种不同的估计支出分布中的“聚集”的方法都具有稳健性，并且我们发现从一种利用数据集中部分优惠券的明确随机分配的替代经验方法中得到了相似的结果。据我们所知，这是首次使用明确随机分配来验证聚集估计器。 在论文的最后部分，我们构建了一个简单的消费者支出动态模型，以理解我们简化形式结果背后的经济学原理。我们将我们的模型校准以匹配我们的数据。MPC券估计并发现匹配我们简化形式结果的关键在于，息票门槛必须设定得高于许多消费者在没 有优惠券的情况下会更愿意在该目标领域支出的金额。这一假设在我们的实证设定中似乎成立，考虑到门槛在前期支出分布中的位置。 我们也使用校准模型来说明如何MPC券该福利成本随优惠券门槛的变化而变化，并计算消费者因接受优惠券而非现金而产生的福利成本。我们发现，消费者获得的消费者福利增加量约为他们本应从相当于现金的等额财政刺激中获得的福利增加量的一半，但使用优惠券的针对性部门支出比使用现金增加得多，突出了优惠券作为刺激措施的有吸引力的针对性特点。 综合考虑，我们的实证和理论结果表明，数字优惠券是一种成本- 有效的方法提供针对特定部门的刺激。1TheMPC券估计的数值很大，而且这种影响持续了好几个月，这意味着相对于其他形式的刺激，通过优惠券增加的开支在财政成本上非常低。 我们的论文对三个主要研究领域做出了贡献。首先，我们为研究消费对财政刺激的反应做出了贡献。这一文献包括上述提到的刺激论文，以及最近关于日本购物券和台湾购物礼券的相关研究（Kan等. 2017;谢等，2010年). 其次，我们的论文对税级差的研究做出了贡献，是在早期研究工作基础上进行的。Blinder and Rosen(1985). 我们纠正了他们在分析线性激励和缺口等效时刻的小误差，我们的纠正表明，在比以前认识到的更广泛的环境中，缺口可能比线性补贴更有优势。我们的实证方法与先前使用“聚合”来推断对税收拐点、税收缺口和最低工资的行为反应的研究密切相关（。Best 等人，2020年;Defusco et al. 2020;Cengiz等人，2019年;克莱文和瓦西姆，2013年). 最后，我们的论文与两篇其他最近关于中国数字优惠券的研究最为密切相关，这两篇研究使用了不同的数据集和实证方法。尽管数据和研究设计不同，但这两篇论文的报告估计值与我们主要结果大体相似。Xing 等人(2021研究单一大型中国城市的数字优惠券并估算平均MPC券通过比较仅差一点未能收到优惠券的“近错失”消费者与仅差一点就收到优惠券的消费者，得出大约3.0的数据。2刘等人(2021使用杭州和广西阿里巴巴发放的优惠券的行政数据，并采用差异-差异方法，将获得优惠券的消费者与未能获得优惠券的随机样本个体进行比较。他们报告了：MPC券在范围3.4-5.8内的估计。相对于这些论文中的分析，我们的研究涉及了更多的城市和券种，以及更广泛范围的券门槛值和折扣。我们还利用了本设定独特的券门槛值和折扣的显式随机分配。我们的分组估计器方法也可以用于我们数据中的所有券种，同时我们采用了“几乎未错过”的研究设计。Xing 等人(2021不可行在我们数据中优惠券采用不完整的情况（这适用于我们数据中的7张15张优惠券中的7张）实施。最后，与前面两篇论文不同，我们开发和校准了一个模型，用于比较优惠券和现金对消费者福利的影响，比较优惠券与临时税收补贴，并评估反事实优惠券设计。 2 背景 与 数据 2.1 中国优惠券计划背景 在应对COVID-19疫情，该疫情减缓了中国经济的情况下，中国许多城市的省级和市级政府发行了数字优惠券以刺激经济。这些优惠券通过现有的技术平台如阿里巴巴、美团和京东以多次“优惠券浪潮”的形式直接发放给消费者。优惠券项目的既定目标是低成本促进消费。优惠券只能在特定类别中使用，以支持当地政策制定者认为受疫情打击最严重的行业，如餐馆和旅游业。 最重要的是，对于我们分析而言，所有的优惠券都设置了消费门槛和折扣金额（“消费至少¥X, 获得 ¥Y（off），并且所有优惠券都有一个短暂的期限，在到期前必须使用（“用或丢”）。许多市政当局在2021-2023年期间继续提供优惠券，部分原因是认为初始优惠券发放的有效性较高。 2.2 数据 我们使用了一家大型在线电子商务平台的数据，该平台发放了优惠券。该平台在许多不同的消费类别中拥有显著的市