克日 ，伟易博举行“扩大内需的政策立异与配合富足”学术钻研会 ，约请来自相关领域的专家学者与企业高层齐聚一堂 ，配合探讨目今形势下怎样通过政策立异扩大内需和增进配合富足。伟易博市场营销学系沈俏蔚教授做主旨演讲。以下内容凭证演讲内容整理。
一、消耗券研究的大配景
研究的大配景是疫情给中国经济包括消耗造成了重大的攻击 ，我们可以看到 2020年社会消耗品零售总额有一个显着的下降 ，2021年有所恢复 ，相较前一年有12%的增添。可是从月度数据看同比消耗增添非�；郝� ，特殊是第四序度 ，某些行业如餐饮业在11-12月甚至是负增添 ，相较于2020年同期有所下降。在这个情形下怎样刺激消耗、提振消耗是一个主要的议题。
数据泉源：国家统计局
别的 ，消耗已经成为中国经济最大的增添力。那么常见的消耗刺激政策有哪些？全天下规模主要的财务津贴方面的消耗刺激政策包括现金津贴以及小我私家所得税的退税。好比在疫情时代许多国家和地区接纳了向老黎民发钱的方法来度过疫情难关和提升消耗。在评估这些政策时我们体贴的主要指标是边际消耗倾向MPC ，指的就是一元钱政府津贴有几多可以转化成为人们的消耗。许多研究发明无论是通过现金津贴方法照旧退税方法 ，边际消耗倾向的值都在0.2-0.4区间 ，即一元钱的政府津贴或许有20%至40%转化为了消耗 ，剩下的部分是转化为了储备。关于一项政策 ，我们希望边际消耗倾向越高越好 ，由于它不但意味着能够直接发动消耗 ，并且通过乘数效应能够对经济爆发更大的影响。
二、立异政策工具：电子消耗券
我们发明了一个很是有立异性的政策工具 ，电子消耗券。
在2020年3月疫情有所缓解的时间 ，杭州和广西等地方已经最先实验大规模地发放电子消耗券 ，并且在接下来3个月间 ，我们看到天下有31个省份 ，两百多个都会都发放了消耗券。这是我们第一次看到大规模地发放消耗券 ，并且这个政策工具有着很是奇异的特征。第一 ，以杭州的消耗券发放为例 ，第一期发放的是5张40减10元的满减券 ，即在消耗购物的时间每破费40块钱有10块钱的抵扣 ，这10块钱的抵扣来自政府津贴 ，相较于通例的现金津贴 ，这样的政策工具的津贴额是较量小的。第二 ，消耗券是通过第三方电子支付平台来发放的 ，具有很是无邪的特征 ，消费券的设计、券种、发放时间都可以无邪掌握和一直优化、刷新 ，这是电子消耗券很是鲜明的特色。在消耗券发放之后 ，伟易博和蚂蚁研究院联合团队对这个新型政策工具举行了深入的研究。
我们感兴趣的第一个问题是这样小额的消耗券是否能够有用地动员新增消耗？若是重复地多次发放 ，边际效果是否会下降？以及怎样去优化消耗券的设计？这内里的部分研究效果已经于2021年12月揭晓在了治理学学术期刊Management Science上 ，接下来就我们怎样通过研究去回覆上面提出来的问题做一些简朴的先容。
三、杭州消耗券研究
首先伟易博研究是针对杭州消耗券。杭州从2020年3月尾最先到4月尾一连发放了5轮消耗券 ，消耗券接纳了很是简朴的满40减10元的设计 ，只是在第二轮有较量大额的消耗券的发放 ，如满100减25元和满300减45元。5轮发放的一连时间都是7天 ，都是通过支付宝平台以先到先得的方法来发放。我们在这里接纳了实证预计的方法 ，详细来说我们在每一期消耗券发放的时间 ，抽样20万用户 ，其中包括从乐成抢到消耗券的消耗者中随机抽取10万人组成实验组 ，以及从在很是靠近的时间窗口抢券而没有抢到券的消耗者中随机抽取10万人组成比照组 ，通过计量的方法准确预计消耗券关于新增消耗的作用。详细来看 ，我们收罗了这20万用户在消耗券发放前一周以及发放当周和在之后的消耗数据。各人可以看到绿色线就是代表拿到消耗券的用户 ，红色线代表没有拿到消耗券的用户 ，这两组在消耗券发放之前的消耗模式是很是相似的 ，可是很显着 ，拿到券的用户在之后一周的消耗有显着的提升 ，相关于比照组来说 ，新增消耗部分才是消耗券能够发动的特殊消耗 ，也是我们要预计的重点。
我们基于几轮消耗券发放的大数据 ，对每一轮都做了严谨的预计。以第一期为例 ，获得消耗券的消耗者 ，在有用期当周相较于比照组有
125元的新增消耗�Ｋ剂康秸挠杏媒蛱寄�35元（凭证核销率盘算） ，可以算出政府1元的有用津贴能够发动3.5元的新增消耗 ，即MPC抵达了3.5。通过对其他几轮消耗券发放的预计同样我们发明了很是高的MPC ，在3.4-5.8之间。我们从中获得两个主要结论。
第一 ，小额消耗券虽然额度很是小 ，可是发动消耗的作用是很大的（MPC很是高） ，比之前文献中研究的其他消耗刺激工具的MPC要大好几倍。对此伟易博诠释一方面是由于满减券自己的设计 ，另一方面是由于一些经济学的因素 ，好比由于消耗者好禁止易抢到消耗券 ，会以为不去消耗就相当于铺张了政府津贴（即损失厌恶）。
第二 ，经由几轮的发放 ，消耗券的效果并没有削弱。第三期的发放和第一期一模一样 ，第五期也是很是类似 ，可是我们发明MPC一直较量高 ，没有显着下降。一个缘故原由是新增消耗当中约莫有50%集中在餐饮类以及食物、零售类 ，都是经常爆发的消耗。因此消耗券也是真正惠及到了小微企业以及是受疫情影响最严重的餐饮业等商家 ，消耗券政策对这类商家有正向的资助。
别的我们还发明 ，消耗券发动的新增消耗没有挤出之后的消耗 ，各人并不是把后面要买的工具在有消耗券那一周买了。我们网络了5月份停发消耗券之后 ，一经拿到过消耗券和没有消耗券的人的消耗数据 ，详细研究他们是不是在消耗上有差别 ，发明一经有消耗券的消耗者并没有降低后期的消耗。
上述是我们对杭州消耗券研究的主要的发明。
四、广西消耗券研究
在这里还会有一个问题 ，消耗券在杭州效果好是不是由于杭州自己消耗水平较量高 ，是不是在相对不那么蓬勃的地区 ，消耗券的作用就不显着了？基于这样的问题 ，我们同时研究了广西消耗券。广西的消耗券发放时间跟杭州差未几 ，我们着重研究了前三批的发放。广西是在整个自治区14个都会同时发放消耗券 ，并且在消耗券的设计上有一个一直迭代的历程 ，这给我们提供了另一个很是有意义的研究场景。在第一期发放的时间 ，券种设计较量重大 ，并且接纳了行业券的方法 ，好比有专门针对餐饮的餐饮消耗券 ，有公交消耗券 ，有旅馆景区消耗券等等 ，总计50张 ，政府津贴268元 ，整体核销率不高。到4月9日第二期发放的时间 ，消耗券有了一个重新的设计 ，从行业券转为通用券 ，政府津贴仍然是268元 ，同时整个券包中券的数目从50减到27。这个时间我们发明核销率提高了。到第三期发放的时间 ，消耗券又继续举行简化 ，政府津贴率照旧在20%左右 ，可是核销率是最高的 ，后面的几期发放基本上是第三期的延续。
我们通过广西消耗券数据剖析发明 ，第一 ，消耗券在欠蓬勃地区同样有用。以第三期消耗券数据剖析的效果为例 ，接纳与杭州消耗券同样的要领盘算广西消耗券总体的拉动效果或许是5.4 ，即1元钱政府有用津贴能够发动约5.4元的新增消耗。上图展示了每一个都会的拉动系数 ，我们可以看到拉动系数区间或许在3.8-6.2 ，跟杭州一样我们都看到了很大的MPC拉动系数。凭证都会之间的较量 ，我们可以看到这样的一个关系 ，在经济生长水平相对较低的都会 ，无论是核销率照旧拉动效果都更大一点 ，也就是说在欠蓬勃地区的消耗者似乎关于消耗券发放的活动更为敏感一些 ，这是我们从广西消耗券研究中获得的第一个主要的结论。
第二 ，我们从广西消耗券的一再迭代优化历程中 ，也可以获得一些很是有意义的结论。第一 ，只管各人可能以为行业券更有用 ，好比餐饮券是不是对餐饮自己拉动更好 ，食物券是不是对食物拉动效果更好 ，我们通过比照第一期和第二期的发放发明效果是相反的 ，通用券的效果好于行业券。第一期和第二期的政府津贴是完全一样的 ，都是268元 ，3月26日第一期接纳行业券方法 ，4月9日第二期接纳通用券的方法 ，我们可以发明通用券无论是核销率照旧发动新增消耗都显著高于行业券 ，这是很是有意义的发明。另外我们还发明 ，消耗券设计简朴 ，券种不重大 ，有助于提升实际的效果。
五、延伸讨论
这些是我们对杭州和广西消耗券研究的主要发明 ，在这里做一个延伸的讨论。我们发明小额消耗券无论是在经济蓬勃地区照旧欠蓬勃地区 ，都对新增消耗有很是有用的拉行动用。我们以为消耗券也允许以作为有用的政策工具 ，至少作为古板经济刺激工具之外的增补或者是无邪使用的政策工具。并且我们从消耗券实验中可以看到消耗券关于中小微企业特殊是个体工商户有很是大的拉行动用 ，我们在研究中发明新增消耗当中有50%落在了餐饮、食物、零售板块当中。
我们现在的研究照旧集中在小额消耗券 ，所谓的大额可能也就是两三百元 ，那么若是某些地方真正刊行大额消耗券 ，好比一千减几多或者是更大数额 ，通过大额消耗券发动大件商品的购置 ，会不会在短期内对经济有更大的拉行动用？我想这会是有意义的实验。我们还可以把大额和小额搭配起来看 ，差别情境下是不是会有差别的消耗反应。
另外一个 ，除了前面讲到的满减券 ，我们是不是可以思量用发放现金消耗券的要领直接资助低收入人群的生涯和消耗？谈到消耗券 ，各人会提到其中的公正问题 ，电子消耗券首先需要手机等电子装备才华领取使用 ，那么低收入群体在没有手机的情形下要怎样加入进去？消耗券发放的问题可以跟解决数字鸿沟问题联系起来思量。试想一下若是我们通过各方面的起劲 ，联合电信、财务、民政以及相关企业 ，向低收入群体发松手机装备 ，是不是可以在一定水平上解决这些问题？这会是很是有意义的政策实验。我们在配合富足行动实验室的内部讨论中也讨论过这样的政策实验 ，向一部分低收入群体发松手机 ，他们有了手机以后 ，信息获取更为便当 ，这是不是对他们获取就业时机、提高收入以及改善事情生涯的知足度有资助 ，我想这自己就是配合富足议题下很是有意义的政策实验。
（本文在演讲全文基础上略有修订。）
