就消費(fèi)券發(fā)放對交易筆數(shù)和交易金額的影響而言，我們最主要的發(fā)現(xiàn)是，在消費(fèi)券發(fā)放后，發(fā)券地區(qū)交易筆數(shù)比未發(fā)券地區(qū)高4.2個(gè)百分點(diǎn)（以2019年12月為100%）?？紤]到大部分地區(qū)發(fā)放消費(fèi)券都是4月以后才開始，以及我們的分析中已經(jīng)控制了城市特征、時(shí)間特征、隨省份不同的時(shí)間趨勢等因素，這個(gè)4.2%是如果沒有消費(fèi)券就完全不會出現(xiàn)的凈效果。值得注意的是，這4.2個(gè)百分點(diǎn)是對全行業(yè)的拉動，由于受消費(fèi)券支持的三個(gè)行業(yè)占比為16%，可以推出了在發(fā)放一個(gè)月內(nèi)，發(fā)券地區(qū)消費(fèi)券支持行業(yè)比未發(fā)券地區(qū)增加了25%，反映出消費(fèi)券政策的良好刺激作用。

那么，交易筆數(shù)的增加是否一定是消費(fèi)券的作用呢？這當(dāng)中是否存在擠出效應(yīng)？也就是說，如果消費(fèi)券通過騰訊發(fā)放，那么為了獲取消費(fèi)券，公眾自然會在微信支付上交易，從而微信支付可以追蹤到更多的交易，但其實(shí)只是“擠出”了其他平臺的交易而并不能代表整個(gè)市場發(fā)生了更多交易。此時(shí)就會高估消費(fèi)券對市場交易的影響。反之，如果消費(fèi)券不通過騰訊發(fā)放，騰訊可能成為被“擠出”的一方，從而追蹤到更少的交易，使得我們低估消費(fèi)券的影響。我們采用三重差分法來研究這個(gè)問題。我們的發(fā)現(xiàn)是沒有證據(jù)說明存在擠出效應(yīng)，也就是說，通過騰訊發(fā)券本身并不會顯著改變交易筆數(shù)的增幅，因而交易筆數(shù)的增加是真實(shí)的。

就消費(fèi)券發(fā)放方式的影響而言，我們采取三重差分法進(jìn)一步分析不同發(fā)放方式是否會影響交易筆數(shù)的增加幅度。我們重點(diǎn)考察三種發(fā)券方式的差異性：搖號發(fā)放或向特定人群發(fā)放、定向低收入人群發(fā)放，以及多平臺或單平臺發(fā)放。其中，搖號發(fā)放顯著增加了交易筆數(shù)和交易金額。在眾多定向人群中，“保家庭”的政策目標(biāo)讓我們關(guān)注定向低收入家庭的消費(fèi)券是否能改善這些家庭的生活水平。我們認(rèn)為，發(fā)放消費(fèi)券有助于支持定向低收入人群。從單平臺還是多平臺發(fā)放消費(fèi)券的角度，我們發(fā)現(xiàn)如果是多平臺發(fā)放，那么交易筆數(shù)增加比單平臺發(fā)放要更多。不過，這一差異目前在統(tǒng)計(jì)上還不夠顯著。

我們還研究了不同特征的城市所發(fā)放的消費(fèi)券是否在刺激效果上有所不同。城市特征主要考慮將城市的三產(chǎn)比例百分?jǐn)?shù)、人均GDP（萬元），和接受上級財(cái)政轉(zhuǎn)移支付占GDP比例的百分?jǐn)?shù)分別交乘，考察這些特征如何影響消費(fèi)券的刺激效果。

我們發(fā)現(xiàn)：第一，三產(chǎn)比例高的地區(qū)消費(fèi)券發(fā)放的效果更為明顯。在這些地區(qū)，交易筆數(shù)比三產(chǎn)占比低的地區(qū)明顯更多?？傮w來看，由于大部分消費(fèi)券都是意在扶持救助餐飲旅游等服務(wù)行業(yè)，所以三產(chǎn)比例高的城市也容易顯示出消費(fèi)券對本地經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生更明顯的刺激。第二，人均GDP高的城市消費(fèi)券的刺激效果更大，交易筆數(shù)和金額都顯著增加。第三，對上級財(cái)政依賴大的城市，即使在發(fā)放消費(fèi)券的情況下，其作用也比對上級財(cái)政依賴較小的地方效果小。這再次印證了并非地方政府不希望發(fā)券，而是經(jīng)濟(jì)基本面和財(cái)政實(shí)力決定了如果發(fā)放金額小，那么效果就較小。對于這樣的地區(qū)，就需要加大資金投入。

（作者為北京大學(xué)國發(fā)院教授、數(shù)字金融研究中心副主任）