2020年初，新冠肺炎在全国范围内暴发，对居民生活和企业生产都造成了巨大影响。有鉴于此，全国已有多个省市级政府采用消费券这一财政手段用以纾困、提振信心。本文简要介绍了我国各地政府发放消费券的特殊背景和发放情况，梳理了不同消费券的设计特征，并探究了影响消费券发放决策的潜在因素。
消费券概况
2020年初，新冠肺炎疫情在全球范围内迅速蔓延，全球主要经济体增速下滑，虽然我国在疫情防控和刺激经济方面一直走在世界前列，但是疫情蔓延对我国经济的冲击前所未有。据国家统计局数据显示，2020年中国一季度国内生产总值（GDP）同比增速为-6.8%，呈明显放缓趋势。经济进入下行周期，在出口方面，海关总署披露数据显示，2020年一季度，中国货物贸易进出口总值同比增速为-6.4%，出口总值同比下降11.4%。投资方面，私人部门受到疫情影响，投资情况不容乐观，主要还是依靠政府部门的力量。在投资与出口这两驾马车短暂“失灵”的情况下，消费在促进我国经济复苏中发挥着愈加重要的基础性作用。
受疫情冲击，2020年消费疲软，一季度社会消费品零售总额同比下降19.0%。为促进国内消费，在国内疫情基本得以控制之时，3月13日，发改委等23个部门联合发布了《关于促进消费扩容提质加快形成强大国内市场的实施意见》，提出一系列助力消费扩容的举措。为落实党中央精神，在市场“无形的手”不能发挥有效作用之时，各地政府相继出台各类消费券，充分发挥政府“有形的手”的作用，拉动内需，复苏经济。
消费券的基本概念
消费券一般是指在经济极速下滑期间，由政府部门出资为居民发放的一种支付凭证，居民领取消费券后，在指定期限和限定商家消费时，通过消费券可以享受一定金额的抵扣，由于这部分资金出自政府财政，因而商家和消费者都是消费券的受益者。政府通过转移支付促进居民消费，以少量的资金撬动更多的消费金额，以此拉动经济增长。消费券曾在我国台湾、美国、日本、法国等国家和地区推行过，并取得了一定成效，我国此时推出消费券不失为一种及时有效的短期经济措施。
我国各地政府发放消费券大多采取的是“政商合作”的方式，即政府牵头，企业协同发放，线上线下联动。消费券的发放依托互联网平台，如美团、支付宝、京东等。这些平台自身拥有足够多的流量，消费券借助这些平台不仅能够带动更多的商户参与活动，还能够引导消费券与商家促销相结合，从而扩大消费券的发放效果。如果消费券仅适用于大型商超、家电零售等领域，居民大多会将消费券用来购买生活用品，而生活用品本身属于必需品，受疫情影响并不严重，消费券只起到了替代作用，并不能发挥乘数效用，刺激经济的效果将大打折扣。如果消费券还适用于餐饮、旅游、住宿等产业链上游行业，在促进消费的同时横向带动其关联行业发展，拉动更多企业扩大再生产，进而增加就业岗位，并带来进一步的消费，在这样的良性循环下，经济得以复苏。
数字消费券的经济意义
消费券历来是政府在经济下行时期用以纾困、提振经济的有效逆周期调节手段，世界各国政府均具有丰富的实践经验。随着时代的发展、经济理论的完善以及科技手段的进步，消费券自身也在不断进化，其演变路径可以概括为“现金—普通消费券—数字消费券”。2020年初，新冠肺炎疫情暴发，我国各级政府积极响应中央号召，在“互联网平台+数字消费券”领域迈出全新的一步，既完成了刺激消费拉动需求的政策使命，也彰显了我国政务系统长期以来不断数字化智慧化的努力成果。数字消费券不但继承了传统消费券的经济意义，同时还兼具新时代技术水平和政策理念所赋予的经济效能。
在传统经济意义方面，对企业而言，消费券的发放优于政府直接补贴。在经济下行或衰退期，消费券通过“促进终端消费—企业扩大再生产—企业用工稳定—员工收入提升—消费需求增加”的良性循环机制，从刺激消费端来实现供给端的平稳恢复，对企业而言更加“健康”，使企业的扩大再生产做到“有的放矢”。对中小微企业而言，发放消费券间接起到减免税收的作用。对个人而言，政府发放消费券的效果要优于发放现金。一方面我国居民具有高储蓄率的特点，发放现金给居民很难进入消费市场，而消费券可以在短期内直接刺激消费增长，从而完成其政策使命；另一方面，多地政府消费券采用“满减”设计模式，消费时需达到一定门槛才能抵用，具有现金无法比拟的乘数效应。
在互联网技术为消费券赋能的“新经济意义”方面，数字消费券能够聚合数据、算法、算力等新要素，对人群进行精准画像，为各地政府的精准决策提供了科学依据。不少地方政府均施行消费券多轮发放，互联网技术的应用能够实现在消费券首轮发放前通过问卷调查等形式制定初步发放策略，并在各轮结束后依据新获得的数据对发放策略不断调整，解决了发多少、怎么发、给谁发等核心问题。
此外，数字消费券依托互联网平台进行发放，进一步培育了全国用户数字化消费的习惯，同时也帮助所有参与消费券活动的商户提升了数字化营销能力，对我国实体经济的转型升级具有推动作用。
本报告根据地方政府消费券政策发放主体的不同，将消费券政策分为省市级政策和地市级政策。截至2020年6月6日，根据公开信息统计得出，在省级政策中，我国已经有14个省市级政府发布了消费券政策。发放消费券的省市主要集中在我国东部和南部地区，中部和西部发放省级消费券政策的态度并不积极。根据2020年2月至6月期间每月出台省市级消费券政策的省份数量可知，4月是出台省市级消费券政策的高峰期，此时我国逐渐进入后疫情时代，百货、餐饮等商业活动急需复苏，省市级政府此时出台消费券以期重振线下消费。具体来看，首先出台省级消费券政策的省份为广西和湖南，二者都于3月出台消费券政策，4月出台消费券的省份分别为江西、天津、海南、山东和贵州，5月和6月皆有3个省份推行消费券，分别为浙江、黑龙江和江苏，内蒙古、北京和重庆。截至目前，作为疫情暴发的中心地，湖北省尚未出台相关省级消费券政策。
截至2020年6月6日，数据显示，我国已有155个地级城市推行消费券政策，发放消费券的地级城市主要集中在我国中北部和东南部地区。与省市级消费券政策一致，4月是地市级政府发布消费券政策的高峰时期，共计有95个城市。具体来看，济南于3月2日发放消费券，是国内首家发放消费券的城市，疫情重灾区的武汉在4月19日发布消费券政策。
各城市发放消费券的力度不尽相同。图1为我国地市级政府消费券的发放总额情况。通过公开数据统计，共有126个地市级政府有消费券发放面额总量数据。其中，发放消费券总额小于5000万元的城市共计有93个，占比（74%）最多；发放消费券总额在5000万～1亿元和大于1亿元的城市分别有11个和22个，占比依次为8%和18%。图2为我国地市级城市消费券发放总额与2018年当地财政收入的占比情况。据图2可知，约有近半数地级市消费券发放总额占2018年当地财政收入总额的比例不足0.1%；近九成地级市消费券发放总额占2018年当地财政收入总额的比例不足0.5%；仅有3%的地级市消费券发放总额占2018年当地财政收入总额的比例大于1%，这些城市依次为合肥、东莞、赣州、吉安、衢州、三门峡、濮阳、攀枝花、福州、嘉兴、阜阳、珠海、绍兴、成都、郑州、深圳、杭州、金华、咸阳、台州、温州和武汉。
如表1所示，有11个省市级地区有发放面额总量数据，其中浙江省和北京市发放消费券的总额最高，分别为2.2亿元和122亿元。本报告还发现，除北京市发放的消费券总额占比（2.11%）较高外，各省市级地区发放消费券总额占当地2018年财政收入的比例都不超过0.1%。
根据地市级政府消费券和省市级政府消费券发放面额总量可以看出，地市级政府消费券发放总额较高的城市主要集中在我国经济较为发达的东部沿海地区。值得注意的是，浙江省实力强劲，省下多个地级市发放消费券总额均位于全国前列，如杭州、温州、嘉兴、绍兴、台州以及金华等城市消费券的发放总额都在1亿元以上，并且发放总额皆超过20亿元。武汉和郑州作为中部地区中实力强劲的省会城市，其政府消费券发放总额分别为5亿元和2亿元。此外，发放消费券力度在1亿元以上的城市还有深圳、成都、福州、咸阳、珠海、阜阳等。省市级消费券政策中发放面额总量较高的地区主要位于我国经济发达的东部沿海和西南部地区。作为首都，北京发放消费券的面额总量居于全国第一。
消费券抵扣面额
前面提到，我国不少地方政府希望通过推出消费券政策来拉动当地经济，发挥消费券的乘数效应，使得当地的消费规模大于其消费券发放规模。为了更好地理解我国各地政府想要拉动的消费总量，除了研究各地消费券的发放总额外，研究政策中的“乘数”也有一定帮助。本报告将采用“最小杠杆”对消费券的乘数效应进行保守估计。
首先，大部分地方政府消费券在设计时，不同面额消费券的“预期杠杆”是相等的。以吕梁市为例，其消费券的抵扣规则为“满30减3，满100减10、满200减20、满1000减100”。可以看出，消费者若要使用其中任意一种面额的消费券，至少需要购买10倍于消费券面额的商品或服务，此时的“最小杠杆”等于1000%。也就是说，吕梁市政府投放了2000万元的通用消费券，在完全核销的前提下，希望撬动2亿元的地方消费。
其次，部分地方政府消费券在设计时，不同面额的消费券所对应的“预期杠杆”并不相等。以鄂州市为例，其消费券的抵扣规则为“满30减10，满50减20，满100减50”。可以看到，10元券的预期杠杆是3倍，20元券的预期杠杆是2.5倍，50元券的预期杠杆是2倍，此时的“最小杠杆”等于200%。之所以如此设定，原因有二：一是假设消费者是“理性人”，一定会选择其中打折力度最大的消费券进行抵扣，10元券相当于打六七折，20元券相当于打六折，50元券相当于打五折，那么消费者必定优先选择50元券进行抵扣；二是假设消费者将券包中的10元券、20元券和50元券全部核销，那么根据“木桶原理”，鄂州市政府发放的2000万元价值的券包，至少能够拉动当地4000万元的消费。因此，考虑到核销率低于100%，“最小杠杆”可以更为真实地反映地方版消费券实际拉动的乘数效应。
然后，极少数地方政府消费券的设计比较特殊，可以将其从样本中除去。以长春市为例，其消费券的满减规则是“消费者在指定商家消费单笔满200元及以上时，即获得一次赠券机会，获得率100%，消费券面额随机产生，面额设置为20元、50元、100元、500元、1000元五档”，由于消费者是先进行消费，再获得消费券，所以消费者无法根据抵扣规则制定自己的消费金额。此时乘数效应或“最小杠杆”也失去了意义，因此不予考虑。
最后，对于同时发放了不同品类消费券的城市，“最小杠杆”的选取将优先考虑零售和餐饮通用券，由于其他类型消费券的实际发放力度和实际核销率相对较小，即使“最小杠杆”出现在这些消费券中，也将忽略不计。以南京市首轮发放的消费券为例，其券包由“满150减100元”餐饮通用券、“满101减100元”信息券、“满100减50元”图书券和“满30减30元”体育券组成。可以得到，餐饮券的预期杠杆为150%，信息券的预期杠杆为101%，图书券的预期杠杆为200%，体育券的预期杠杆100%。虽然体育券和信息券的杠杆率最低，但由于这两类消费券的实际核销率和实际发放力度远低于餐饮类型通用券，可以忽略不计，应选取餐饮类通用券的预期杠杆（150%）作为“最小杠杆”。
由图3可知，在符合条件的149个省市级政府中，绝大多数省市级政府消费券的杠杆率在100%～400%内。其中，选择100%～200%为“最小杠杆”的省市级政府数量最多（43家），选择200%～300%和300%～400%的省市级政府分别为36家和38家，有20家省市级政府的“最小杠杆”选择在400%～500%，几乎没有省市级政府的杠杆率处于500%～900%之间。最后，有9家政府选择了900%～1000%较为激进的预期杠杆率。
这种杠杆率的分布是由何造成的呢？在100%～200%的43家省市级政府中，存在个别极端情况。例如厦门市政府消费券政策选择了100%的杠杆率，消费券设计为“满50.01减50”，完全舍弃了乘数效应。这主要得益于厦门市受疫情影响较小，同时市政府应当具有不错的财政收入，并相信市民的消费欲望受到疫情冲击的程度较小，只要稍加鼓励就会完成反弹。此外，部分省市级政府选择了高达10倍（1000%）的预期杠杆率。为此，本报告后续将采用回归分析来探究何种因素能够影响地方政府消费券杠杆率的设计。
消费券品类
为保证数字消费券的发放和使用能够有条不紊地进行，各地政府会事先通过协商或自主报名的形式，确定消费券活动所覆盖的行业和商户，使得之后推出的消费券在品类上具有较强的针对性。虽然有部分政府将消费券命名为“通用电子消费券”，但在覆盖的商户名单中，往往能找到其具体对应的行业。本报告将截至2020年6月6日前发放的所有消费券品类归为餐饮、零售、文旅、汽车、家电、体育、信息七种。
餐饮消费券主要用于线下实体门店的满减消费，部分餐饮消费券也支持消费者在饿了么、美团等主流外卖平台进行线上抵扣。餐饮消费券是所有披露了具体品类的省市级政府中占比最高的，共有141个地方政府选择发放，占比为85%。由于该类消费券十分契合国人“民以食为天”的消费观念，因此拉动消费的乘数效应最为明显。此外，餐饮行业中以小微企业为主，其风险防控能力较差，疫情期间遭受的损失也较为惨重，但餐饮业又具有轻资产和投资回报快的特性。因此，消费券的短期刺激对餐饮业能够起到最好的回血效果。
零售消费券的细分门类最多，我们将商超券、百货券、购物券、电商券、特产券等以快消类商品或生活必需品为主要抵扣对象的消费券统称为零售消费券。结果显示，共有120个省市级政府发放了零售消费券，占比为72%。疫情自2020年1月底暴发，至4月初逐渐稳定，居民处于完全禁足状态也不过一个多月，不可能完全停止对生活必需品的消费。因而，零售消费券搭配商家自身让利，能快速清理库存，回归正常运营状态，从而刺激产业链上游厂家尽快恢复生产，将疫情造成的损失最小化。
文旅消费券主要用于酒店住宿、景区门票的满减优惠，图书购买消费券也划归于此类，但占比很小。结果显示，共有67个地方政府发放了文旅消费券，占比为40%。与前两种消费券不同的是，文旅消费券的发放主要集中在江苏、浙江、海南、云南、广东、福建、江西等疫情扩散相对不严重的将旅游业作为支柱产业的省市。由于疫情暴发于除夕前后，这些东南沿海地区经营酒店、景区的企业的旺季收入损失惨重，文旅消费券旨在精准刺激和提振这两种产业。另外，旅游业能够带动周边产业共同恢复。数据显示，在这67个发放文旅消费券的省市级地方政府中，有51家政府同时发放了餐饮消费券，有46家政府同时发放了零售消费券。例如，亳州市政府直接配套发放了价值80元的特产购物券。由此可见，地方政府在制定消费券政策时会考虑不同品类间的联动性。
统计显示，发放家电消费券的地方政府仅有15个，占比为9%。消费券作为短期工具，对非生活必需品消费的短期刺激效果显然没有对零售业消费的刺激效果明显。因此使用这一手段的地方政府相对较少，优惠力度也相对较小，主要作为配套政策推出。
汽车消费券包括购车券和加油券。加油券在疫情不严重地区能够起到刺激市民出行的效果。其中，购车券和家电消费券有点类似，一个平均收入水平家庭购车与否是由长期需求决定的，依靠优惠力度不超过1万元的购车券来撬动20倍甚至30倍的经济杠杆还是有一定难度的。以金华市的汽车消费券为例，“购买3万元（含）以上10万元以下车辆补贴3000元；购买10万元（含）以上20万元以下车辆补贴5000元；购买20万元（含）以上30万元以下车辆补贴8000元；购买30万元（含）以上车辆补贴1万元”。可见，随着消费档次提高，相应的最大杠杆率也随之增大，分别为10倍、20倍、25倍和30倍。可以推断出汽车消费券主要针对于有硬性代步需求的、原本计划在疫情暴发前后买车的家庭，但对于那些原本计划要更新换代或是购买二车、三车的家庭而言，他们更可能选择持币观望，这部分损失相对难以用消费券回补。
另外，体育消费券主要用于在健身场馆购买健身课程的满减抵扣，共有12个省市级政府采用此政策，占比约为7%。信息消费券主要在三大运营商购买相关服务时使用，共有4个省市级政府采用，占比约为2%。
消费券覆盖人群
整体来看，我国各地发放的消费券在使用人群上以本地市民为主，多数消费券同时也面向在市内工作学习、观光旅游外来人员。此外，消费券主要面向不定向人群，仅有武汉、南京、杭州等城市定向发放消费券给低收入群体，且面额较低。值得注意的是，大多数消费券依托线上平台进行发放，一些老年人对电子设备的使用具有一定难度。比如晋江市要求消费券的使用人群是市内所有支付宝用户（已绑定手机号码且已完成支付宝实名认证）。再比如新余市要求领取消费券的居民需要在“新余市防疫电子通行证”上注册，并进行扫码通行，都对老年人领取消费券加大了难度。
消费券有效期
消费券的有效期是指从消费券领取日至消费券失效日的总时长。各地政府消费券对有效期的表述方式不尽相同，有的指定截止日，有的指明了有效时长。由于各省市级地方政府消费券均采取多轮发放的形式，并且每轮发放消费券的有效期各不相同，因此在样本中同一城市不同轮次发放的消费券区分为不同样本点。
由于消费券是短期调节手段，为刺激消费尽快反弹，大部分省市级地方政府都将消费券的有效期设置得较短。其中，有61轮消费券的有效期为7天（一周），占样本的35%；有31轮消费券的有效期是14天或15天（两周或半个月），占样本的17%；有11轮消费券的有效期为30天（一个月）。由图可知，有效时长小于或等于一个月的消费券共154轮，占整个样本的88%。
此外，从截止日的角度来看，共有134轮消费券截止于2020年5月31日前，占整个样本的77%，说明各省市级地方政府在设计消费券时，都希望其乘数效应尽早启动，进而带动地方经济，实现灾后反弹。
实证结果
表2、表3分别为以消费券发放总额和消费券“最小杠杆”作为因变量的回归结果。探究可能影响消费券发放的因素，包括地方政府的财政自给率（财政收入/财政支出），各地区的发达程度（用人均国内生产总值（GDP）衡量）和人均财政收入。根据表2结果可知，只有地方政府的财政收入/财政支出与消费券的发放总额呈现出非常显著的正相关，而人均GDP对数和人均财政收入并无明显的解释力度。根据表3结果可知，人均GDP对数和财政收入/财政支出对消费券的“最小杠杆”具有较强的解释力度，而人均财政收入的结果不显著。
结论与政策含义
发放消费券是我国地方政府针对新冠肺炎疫情造成的居民部门的需求缺口和企业部门的供给紊乱使用的重要短期调节手段，通过“促进终端消费—企业扩大再生产—企业用工稳定—员工收入提升—消费需求增加”的良性循环机制来实现消费端和供给端的共同恢复。此外，数字消费券是我国地方政务系统多年“数字化”和“智慧化”努力后迈出的一步重要尝试。除了消费券的发放和使用依托微信和支付宝等数字支付平台外，消费券的发放总额、“最小杠杆”等设计特征也实现了“数字化”决策，既考虑了自身的财务情况，也聆听了民意。通过与企业的大数据部门合作、网上调查问卷等方式，地方政府依托现代化技术手段做到了“问政于民、问需于民、问计于民”，并最终“还政于民”。
从实证结果来看，我国发放消费券的省市级地方政府在设计消费券的发放总额时，更多地考虑了自身财政实力。财政自给率越高的地方政府所发放的消费券总额显著更高。在设计消费券的“满减”门槛时，除了财政自给率，地区经济发达程度也拥有较强的解释能力。一方面，财政自给率与“最小杠杆”显著负相关，这表明控制想要拉动的消费目标不变，例如5000万元，财政状况较好的地方政府对“乘数效应”的依赖程度较小，更可能采用直接发放金额接近消费目标的消费券。另一方面，人均GDP与“最小杠杆”显著正相关，一种可能的解释是，地区经济越发达，人均消费能力更强，因而从企业大数据部门的“用户画像”或者网上问卷调查反映出来的消费意愿更强，居民能够接受“杠杆”更高的消费券。
