銀行卡消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)研究范文

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自從銀行卡流通于我國(guó)的經(jīng)濟(jì)市場(chǎng)，人們的消費(fèi)支付習(xí)慣與消費(fèi)支付方式均發(fā)生了巨大的改變。信用卡所具有的信貸功能與銀行卡多種多樣的支付方式在不同程度上共同影響了消費(fèi)者的消費(fèi)行為，從而促進(jìn)了消費(fèi)的擴(kuò)大與經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。現(xiàn)今，全球正在面臨不同程度的經(jīng)濟(jì)危機(jī)，在這個(gè)大的時(shí)代背景之下，我國(guó)政府相繼出臺(tái)了各種貨幣政策與經(jīng)濟(jì)政策。其中幾項(xiàng)政策，正是以鼓勵(lì)發(fā)展消費(fèi)信貸為方式，做大做好消費(fèi)信貸市場(chǎng)為目的，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的宏觀增長(zhǎng)。由此可以看出，在抑制宏觀經(jīng)濟(jì)不斷下滑的過(guò)程當(dāng)中，消費(fèi)信貸將會(huì)起到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、拉動(dòng)消費(fèi)增長(zhǎng)的作用。不僅如此，從銀行卡產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行機(jī)制之中也可看出，銀行卡具有促進(jìn)消費(fèi)的作用。

尤其在于信用消費(fèi)理論，我們可以得知，信用消費(fèi)與消費(fèi)支出之間存在著正相關(guān)關(guān)系，也就是說(shuō)，信用消費(fèi)可以加大居民的消費(fèi)能力，從而拉動(dòng)居民的消費(fèi)。由宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)中得知，市場(chǎng)需求的擴(kuò)大會(huì)加快市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，因而我們可以將結(jié)論相連得出，信用消費(fèi)的出世，加大了居民的消費(fèi)能力，從而拉動(dòng)了市場(chǎng)內(nèi)需，進(jìn)而加快了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。然而，銀行卡正是信用消費(fèi)最重要、最廣泛的使用方式。因而，可以得出相應(yīng)的預(yù)想，即銀行卡的消費(fèi)，在一定程度上促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

一、研究對(duì)象和方法

本文著重探究銀行卡消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的關(guān)系，所以選取銀行卡消費(fèi)總額和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值兩個(gè)最具代表性的指標(biāo)作為自變量和因變量。在研究方法方面，本文采取的方法有HP濾波法，ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、GRANGER因果檢驗(yàn)以及誤差修正模型來(lái)研究二者之間的關(guān)系。通過(guò)HP濾波法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行季節(jié)趨勢(shì)剔除，保留時(shí)間序列的長(zhǎng)期趨勢(shì)，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF單位根平穩(wěn)性檢驗(yàn)，在數(shù)據(jù)平穩(wěn)性的基礎(chǔ)上進(jìn)行協(xié)整，探究變量之間的長(zhǎng)期關(guān)系，在確定長(zhǎng)期關(guān)系以后，檢驗(yàn)變量之間的因果關(guān)系，一個(gè)變量的變化是否會(huì)引起另一個(gè)變量的變化，然后通過(guò)誤差修正模型對(duì)短期進(jìn)行修正，最后運(yùn)用ARMA模型對(duì)變量未來(lái)趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

二、實(shí)證分析

為了測(cè)度我國(guó)銀行卡消費(fèi)與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)關(guān)系，選用我國(guó)銀行卡消費(fèi)總額與我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值2011年1月～2014年3月的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證分析。影響國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的因素多種多樣，然而由于本文只分析銀行卡消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的相關(guān)關(guān)系，因此，為了使分析更加方便，此次計(jì)量模型只包含銀行卡消費(fèi)總額(萬(wàn)億)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(萬(wàn)億)，而所有其他影響我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素將在此模型中略去。

(一)季節(jié)趨勢(shì)的剔除。對(duì)于時(shí)間序列數(shù)據(jù)，通常會(huì)呈現(xiàn)出季節(jié)性的波動(dòng)特征，這種季節(jié)性波動(dòng)的周期性的存在會(huì)給定量的計(jì)量分析帶來(lái)一些干擾，因此，必須對(duì)季度數(shù)據(jù)進(jìn)行平滑處理，分離其線性趨勢(shì)。根據(jù)數(shù)據(jù)，對(duì)自變量銀行卡消費(fèi)總額X與因變量國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值Y進(jìn)行HP濾波法，得到新的變量HPX與HPY，對(duì)變量HPX與HPY進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理，消除變量的異方差性，得到新的變量LNHPX，LNHPY。經(jīng)過(guò)濾波和取對(duì)處理以后，剔除了季節(jié)趨勢(shì)，消除了異方差，得到了兩變量的長(zhǎng)期趨勢(shì)曲線顯示，LNHPX與LNHPY的變化趨勢(shì)基本趨于一致，由此可以判定兩個(gè)變量之間可能存在穩(wěn)定的數(shù)量關(guān)系。

(二)協(xié)整模型。為了使接下來(lái)的協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)軌蝽樌M(jìn)行，決定利用ADF檢驗(yàn)對(duì)LNHPX與LNHPY進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從而看其變量序列是否都為同階單整序列;只有當(dāng)其成立時(shí)，才可進(jìn)行協(xié)整。由單位根檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，LNHPX與LNHPY的ADF值都大于10%臨界值，表明LNHPX與LN-HPY都是非平穩(wěn)序列，而它們的一階差分序列D(LNHPX)與D(LNHPY)的ADF值都小于1%臨界值，表明一階差分序列是平穩(wěn)序列，即LNHPX與LNHPY都為一階單整序列。本文采用回歸殘差單位根檢驗(yàn)法。由此可知，模型可決系數(shù)為0．9886，表明模型對(duì)樣本數(shù)據(jù)擬合較好，且參數(shù)的t統(tǒng)計(jì)量值通過(guò)檢驗(yàn)，F(xiàn)檢驗(yàn)也非常顯著，表明銀行卡消費(fèi)總額的變動(dòng)對(duì)我國(guó)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變動(dòng)有顯著影響。由上述模型，計(jì)算得出殘差序列et=LNHPY－LNHP^Y。第二步，檢驗(yàn)et的平穩(wěn)性。若et為平穩(wěn)的，則X與Y是協(xié)整的，反之，則兩者之間不是協(xié)整的。對(duì)殘差序列et平穩(wěn)性檢驗(yàn)的結(jié)果，在1%的顯著性水平下，t檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為－4．826912，小于相應(yīng)臨界值－4．0681，充分表明殘差序列是平穩(wěn)序列，不存在單位根，說(shuō)明銀行卡消費(fèi)總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在協(xié)整關(guān)系，表明二者之間存在著長(zhǎng)期的均衡關(guān)系。

(三)格蘭杰因果檢驗(yàn)。既然銀行卡消費(fèi)總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，那么，它們之間必然至少存在一組因果關(guān)系。本文采用格蘭杰因果檢驗(yàn)法檢驗(yàn)兩個(gè)變量之間的關(guān)系，P值足夠小，在1%顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為銀行卡消費(fèi)總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間互為因果關(guān)系。銀行卡的消費(fèi)拉動(dòng)內(nèi)需，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，同時(shí)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)又反作用于消費(fèi)，刺激消費(fèi)的增長(zhǎng)。

(四)誤差修正模型。我國(guó)銀行卡消費(fèi)總額與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值之間存在協(xié)整，表明兩者之間有長(zhǎng)期均衡關(guān)系。但從短期來(lái)看，有可能會(huì)出現(xiàn)失衡，為了增加模型精度，把協(xié)整回歸中的殘差項(xiàng)et作為均衡誤差，建立誤差修正模型。上述結(jié)果表明，國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的變化不僅取決于銀行卡消費(fèi)總額的變化，而且還取決于上一期國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值對(duì)均衡水平的偏離，誤差項(xiàng)et－1的系數(shù)－0．1430體現(xiàn)了對(duì)偏離的修正，上一期偏離越遠(yuǎn)，本期修正的量就越大，及系統(tǒng)存在反向誤差修正機(jī)制。

(五)ARMA模型。由LNHPX的相關(guān)系數(shù)圖可以看出，自相關(guān)系數(shù)是拖尾的，而偏相關(guān)系數(shù)是一階結(jié)尾的，所以我們選用AR(1)模型進(jìn)行建模。運(yùn)用最小二乘估計(jì)，得到AR(1)模型的修正可決系數(shù)為0．9992，說(shuō)明模型擬合效果很好，且回歸系數(shù)的t檢驗(yàn)顯著，模型整體的F檢驗(yàn)也十分顯著。利用AR(1)模型對(duì)未來(lái)兩期LNHPX進(jìn)行預(yù)測(cè)，基于AR(1)自回歸模型自變量的預(yù)測(cè)值分別為12．2603億元與12．7087億元，由格蘭杰因果檢驗(yàn)可知，LNHPX與LNHPY之間互為因果關(guān)系，所以我們可以利用LNHPX的預(yù)測(cè)值，帶入?yún)f(xié)整回歸方程預(yù)測(cè)因變量的值。在剔除季節(jié)趨勢(shì)的情況下，2014年第四季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)值為15．8658億元，在95%的置信度水平下，預(yù)測(cè)區(qū)間為(15．1273，16．6398)億元;2015年第一季度國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值預(yù)測(cè)值為16．0110億元，95%置信度水平下的預(yù)測(cè)區(qū)間為(15．2625，16．7970)億元。

三、結(jié)論與建議

(一)拓展銀行卡業(yè)務(wù)功能，提高人民群眾心理粘性。在如今社會(huì)，基本的生活要求大多可以被滿足，人民更加追求便利的生活。銀行應(yīng)加大力度拓展銀行卡業(yè)務(wù)功能，提高銀行卡業(yè)務(wù)給人民帶來(lái)的便利性，如此便會(huì)大大提高人民群眾對(duì)銀行卡消費(fèi)的心理粘性，久而久之轉(zhuǎn)變?yōu)槿嗣裆盍?xí)慣的一部分。

(二)大力發(fā)展農(nóng)村銀行卡業(yè)務(wù)，刺激農(nóng)村消費(fèi)，拉動(dòng)內(nèi)需。隨著城市化進(jìn)程的發(fā)展，城市人口數(shù)量越來(lái)越多，但農(nóng)村常住人口仍然占有極大比重，農(nóng)村的消費(fèi)潛力巨大，大力發(fā)展農(nóng)村銀行卡業(yè)務(wù)，刺激農(nóng)村居民的消費(fèi)意愿，不僅可以拉動(dòng)內(nèi)需，促進(jìn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，而且促進(jìn)農(nóng)村金融體系的發(fā)展，加快農(nóng)村的城市化進(jìn)程。

作者：侍術(shù)凱 張妍 王偉蘅 單位：吉林長(zhǎng)春吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)