第三方移動支付對居民消費價格指數影響的實證分析

劉萬華

內容摘要：本文首先在理論上放棄了費雪方程式中關于貨幣流通速度不變的假設，引入第三方移動支付貨幣流通速度的概念，從而對費雪方程式進行拓展。實證方面，文章選取2013-2017年第三方移動支付的季度數據，并建立廣義線性模型（GLM）對理論分析進行驗證。研究結果表明：第三方移動支付的快速發展對居民消費價格指數存在持續的沖擊作用，并且這種沖擊在不斷上升。

關鍵詞：第三方移動支付 消費價格指數 貨幣流通速度 廣義線性模型

文獻綜述

從國外的研究成果來看，早在1996年，國際清算銀行（BIS）就針對移動支付進行相關研究，并在后續的報告中提出移動支付的出現將會對貨幣供給以及貨幣政策的有效性產生影響。Dorn（1996）從控制論的角度出發進行深入研究，結果表明移動支付對居民消費價格指數變化的影響機制十分復雜，而不僅是呈現線性的變化趨勢。Hebbink（1996）通過研究之后也得出類似結論，即移動支付的發展會通過改變市場中基礎貨幣供應量和貨幣流通速度，進而對居民消費價格指數的變化產生復雜影響，但是他同時也認為這種影響的作用方向是不確定的。隨著第三方移動支付的興起，Hawkins（2002）、Susan（2002）認為，第三方移動支付的發展會顯著改變貨幣乘數，中央銀行即使能夠控制基礎貨幣量的投放也無法改變貨幣流通速度，因此第三方移動支付的發展極有可能會給國民經濟帶來通貨膨脹的風險。

從國內的研究來看：第一，王魯濱（1999）通過建立多元線性回歸模型進行實證研究后發現，第三方移動支付企業通過發行虛擬數字貨幣，可以對市場中真實流通的貨幣產生替代作用，這將會加快貨幣的周轉速度，推動居民消費價格指數的上漲。唐平（2005）認為，隨著第三方移動支付使用范圍不斷擴大，不同的貨幣需求動機之間的界限變得逐漸模糊，并且資金的平均流通速度在高速變化。第二，周光友（2006，2007）認為第三方移動支付對真實貨幣的替代作用可以使貨幣周轉速度產生兩方面的效應：轉化效應和加速效應。這兩種效應反而會降低貨幣的流通速度，從而對居民消費價格指數的上漲具有抑制作用。第三，尹龍（2000）認為第三方移動支付對貨幣流通速度的影響具有隨機性，王亮（2014）提出第三方移動支付使居民消費價格指數的變化呈V字形特征，在第一階段，第三方移動支付的發展對市場中真實貨幣的替代作用較弱，因此居民消費價格指數呈現下降的趨勢；在第二階段，第三方移動支付對市場中真實貨幣的替代作用增強，因此這將會刺激居民消費價格指數的攀升。

理論分析與模型設定

（一）費雪方程式的修正

根據前文的分析，為了在費雪方程式中加入第三方移動支付的影響，做如下基本假設：第三方移動支付所有數字貨幣均記入其在銀行的對公賬戶；第三方移動企業吸收資金以及自身發行數字貨幣均被記入M2的范疇；商業銀行移動支付的虛擬貨幣不記入數字貨幣的范疇；數字貨幣和真實貨幣在研究中可以被區分?；谏鲜隼碚摫尘昂捅疚慕o出的四點假設，可以將費雪方程式修正為如下形式：

在方程式（9）中，cpi表示居民消費價格指數，v表示傳統貨幣流通速度變化率，v′ 表示數字貨幣流通速度增長率，m表示貨幣供給量M1增長率，m′ 表示第三方移動支付企業發行的數字貨幣增長速度，gdp表示國民經濟增長速度，pay表示第三方移動支付在經濟中使用規模的增長速度。從方程式（9）可以看出，影響居民消費價格指數cpi的因素主要包括以下幾個方面：傳統的貨幣流通速度、央行貨幣供應量的增長速度、第三方移動支付的增長率以及國民經濟的發展情況。對于費雪方程式的修正結果，可以給出如下的經濟學解釋：第三方移動支付的貨幣周轉速度快，并且可以降低時間成本和交易成本，這些優良特性都會促使消費提高第三方移動支付的使用頻率，提高了支付的效率，改變了支付結構。因此，第三方移動支付的貨幣周轉速度顯著高于商品和勞務的增加速度，并且支付規模也在不斷擴大，此時各種商品和生產要素價格上升的通道打開，從而促進了居民消費價格指數的上升。

（二）GLM模型設定

從修正后的費雪方程式可以看出，居民消費價格指數cpi與其他解釋變量之間的關系是線性的。但是方程中解釋變量的個數較多，并且被解釋變量cpi也無法滿足正態分布假定。為了能夠盡可能獲取每個變量所包含的信息，本文將進一步放寬被解釋變量符合正態分布的假定，建立廣義線性模型（GLM）。該模型是由Nelder、Wedderburn在1972年提出的，是經典線性模型的回歸分析和方差分析的一個發展和衍生，相對于一般線性模型，GLM的被解釋變量不再要求滿足正態分布這一形式，而是指數分布族中的任意一種分布皆可。自變量的線性組合不再解釋因變量的均值，而是通過一個連接函數來解釋因變量的某個函數值。值得一提的是，這里說的連接函數必須符合單調可導的條件。廣義線性模型主要是由以下三個方面組成：

隨機部分：該部分主要是表示因變量Y的概率分布，它是由符合某個指數分布族的一系列觀測值yT=（y1，y2，…，yN） 組成。那么因變量中的任意一個觀測值 yi的概率密度函數可以描述為如下形式：

實證分析

（一）變量選取

根據研究目的，本文選取了2013年第一季度—2017年第四季度的相關時間序列數據。第三方移動支付的數據主要來源于艾瑞咨詢每季度發布的《第三方移動支付季度報告》；GDP的增長率數據來源于東方財富網和《2014—2017年統計年鑒》；M1增長率數據主要來源于搜狐財經和央行發布的《金融統計報告》；居民消費價格指數cpi數據主要來源于央行官方網站和東方財富網?；谇拔牡募僭O，將傳統的貨幣流通速度用GDP和M1的比值衡量，帶回歸方程可以具體寫成如下形式：

（二）數據處理與估計結果

由于本文選取的是季節性數據，因此回歸結果有可能受到季節性波動的影響。為了消除這種影響，本文使用X-13方法將所有數據都作了季節性調整，使得時間序列變化趨勢圖盡可能平滑。在stata14中導入各變量數據，模型輸出結果如表1所示。

從GLM模型輸出結果可以看出，在0.05的置信水平下，解釋變量的系數對應的p值都小于0.05，可以認為估計效果是比較顯著的，而且系數的正負也與實際經濟意義相符合。替代系數之后的輸出方程：

（三）穩健性檢驗

為了檢驗模型設定的形式是否存在誤差，拉姆齊構建了模型設定誤差的一般檢驗方法，即RESET檢驗。該檢驗的原假設為：模型設定形式不存在誤差；備擇假設為：模型設定存在設定誤差。接下來，對表1中模型的估計結果進行RESET檢驗，具體檢驗結果如表2所示。

從表2中模型的穩健性檢驗結果來看，F統計量的值為3.109987，伴隨概率為0.2382。在0.05的臨界值下，該結果無法拒絕原假設。因此，可以認為本文中廣義線性模型的設定形式是正確的。

（四）回歸系數的Wald檢驗

由于本文對費雪方程式進行修正，模型實際上是一個恒等的方程，但是在廣義線性模型中，本文沒有考慮模型系數的限制條件。因此可以在模型估計的過程中加入對回歸系數的限制條件，對模型的系數進行Wald檢驗。根據研究的需要，加入如下限制條件：β1=0，β2=0，β3=0，β4=0 。Wald檢驗的具體結果如表3所示。

Wald檢驗的F統計量為14.22098，p值為0.0021，在0.05的臨界值下，顯著拒絕原假設，即C（1）=0，C（2）=0，C（3）=0，C（4）=0的假設不成立。因此，原模型的回歸結果的系數值是顯著并且可信的。

（五）置信橢圓

置信橢圓描繪的是系數估計限制條件的兩兩配合的聯合置信區域，假設有T個觀測值，需要估計P個系數，系數估計的兩個限制條件為f1（b） 和f2（b） ，定義函數f：Rp→R2 ，，則置信水平為1-α的聯合置信橢圓方程為：

在方程式（15）中，Z是橢圓上的點，V是系數的方差矩陣估計，C1-α是相應分布的置信水平1-α的臨界值。在GLM模型中默認選擇α=0.05，輸出結果如圖1所示。

從圖1可以看出，居民消費價格指數cpi的系數與其他三個控制變量系數的聯合置信橢圓，絕大部分都落在了95%水平的置信區域之內。可以認為，各變量的估計參數是有效可信的。

結論

從以上對費雪方程式修正后的關鍵方程（9）以及GLM實證結果可以看出，居民消費價格指數CPI不僅取決于貨幣供給量M1的增長率、國民經濟增長率gdp、傳統貨幣流通速度v，還會受到第三方移動支付快速發展的影響。由于傳統的支付方式在支付領域依然占據主要地位，人們的支付習慣在短時間內馬上全部改變不太現實，因此，第三方移動支付對傳統支付方式的替代是一個循序漸進的過程。第三方移動支付的發展對居民消費價格指數乃至通貨膨脹率的影響，應該充分引起當局者的關注，應充分考慮到這種變化和影響作用，選擇合適的政策工具，以便能實現物價穩定的經濟目標。支付數字貨幣對貨幣供應體系的沖擊使影響貨幣供給量的因素變得更加復雜，貨幣供給更多地呈現出內生性和多元化，貨幣供給量的政策效果將會不斷被減弱，對第三方移動支付行業的指導與調整將更能適應未來金融體系的變化，從而使貨幣政策目標能夠更好地能實現。在進行宏觀貨幣體系的調控時，要充分考慮到第三方移動支付的增長對于不同層次貨幣的流通速度帶來的正向影響，應該把第三方移動支付納入央行的貨幣體系進行有效的監管。

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