依托支付数据监控区域经济可行性研究

李广明

（上海金融学院，上海201209）

一、绪 论

区域经济的“区域”是指拥有多种类型的资源、可以进行多种生产性和非生产性社会经济活动的一片相对较大的空间范围。区域经济状态的监测对于了解区域的经济景气情况、经济发展趋势，及时采取有针对性的前期布局、中后期管理具有十分重要的意义。目前，与区域经济相关的各项数据来自于统计局、工商局、地税局、国税局等众多不同的单位和部门，存在数据标准不同、首次统计方法不一致、时间滞后、受季节性市场性因素影响较多等问题，不能完全真实地反映当前的区域经济状态。支付数据是指企业、个人等社会公众在业务往来、消费、各类缴费活动中，通过银行网关或第三方支付账户所支付款项的数据体现。随着大数据、云计算等技术的推广，越来越多的经济活动通过线上和线下的支付工具来完成。支付数据可以真实体现社会公众所发生经济活动的类型、数量、规模、活跃程度、频率等内容。中国人民银行的支付结算系统中存储有各类非金融机构和金融机构的支付业务数据，比如支付交易、财税业务、业务经营、参与金融市场交易等数据，在某种程度上可以说央行掌握反映区域经济的重要数据。央行可以充分发挥掌握完整的支付数据的优势，建立依托支付数据的区域经济监测体系，为金融和宏观经济政策的制定提供有效支持。

二、研究现状

已有很多学者对某一种经济活动对整体经济规模的影响和他们之间的相关性进行分析，比如支付数据与国民经济的相关性。其研究具有以下几个特点：

（1）研究方法多采用回归分析方法，根据已获取的经济表象数据进行相关性分析，来验证研究对象是否具有相关性。

（2）选取的变量较少，多为2个变量间的相关性分析。所选取变量代表的经济特征有限，并不能全面代表经济活动。

（3）缺少对经济规模整体评价指标的描述以及相关数据的分析。对于经济变量间的影响程度分析较少。

本文将根据《上海统计年鉴》等官方统计指标，整理建立区域经济监测指标体系，并对指标进行简化。基于《支付系统发展报告》整理支付数据。以上海市2002年、2007年和2012年42部门投入产出表为基础，使用投入产出分析法来分析支付数据与区域经济其它产业间的直接和间接关联关系，并加以实证。

三、相关概念

投入产出系数是进行投入产出分析的重要工具。投入产出系数包括直接消耗系数、完全消耗系数、感应度系数、影响力系数和各种诱发系数。

（1）直接消耗系数

直接消耗系数，记为 aij（i，j＝1，2，…，n），是指在生产经营过程中第 j产品（或产业）部门的单位总产出所直接消耗的第i产品部门货物或服务的价值量，将各产品（或产业）部门的直接消耗系数用表的形式表现就是直接消耗系数表或直接消耗系数矩阵。直接消耗系数是用第j产品（或产业）部门的总投入去除该产品部门（或产业）生产经营中所直接消耗的第i产品部门的货物或服务的价值量，用公式表示为：

直接消耗系数体现了列昂惕夫模型中生产结构的基本特征，它充分揭示了国民经济各部门之间的技术经济联系，即部门之间相互依存和相互制约关系的强弱，并为构造投入产出模型提供了重要的经济参数。直接消耗系数的取值范围在0≦aij＜1之间，aij越大，说明第j部门对第i部门的直接依赖性越强；aij越小，说明第j部门对第i部门的直接依赖性越弱；aij＝0则说明第j部门对第i部门没有直接的依赖关系。

（2）直接分配系数

直接分配系数是从产出角度分析产业之间直接技术经济联系的指标，是指某产品（或产业）部门分配给某一产业作为中间产品直接使用的价值占金融业产品总产出的比例。直接分配系数越大，说明该产品（或产业）部门对其它产业的直接供给推动作用越大，其它产业对金融业的需求就越大。用公式表示为：

当j＝1，2，…，n时，xij为第i部门提供给第j部门中间使用的货物或服务的价值量，Mi为进口，Xi为i部门货物或服务的总供给量。

支付数据作为国民经济中重要的交易体现，以其服务和产品为纽带与其它产业发生经济联系。利用消耗系数列分析上海市支付数据的后向关联效应，也称为需求拉动效应；用分配系数行分析前向关联效应，也称为供给推动效应，从而得出上海市支付数据与国民经济其它产业的关联效应。

四、支付业务与其它产业的关联分析

根据银监会发布的统计数据显示，截至2014年12月末，中国银行业金融机构境内外本外币资产总额达172万亿元，其中非现金支付业务为617亿元，占比0．0004%，2013年金融业总资产为150万亿元，非现金支付业务为550亿元，占比0．00038%，2012年金融业总资产为136万亿元，非现金支付业务为480亿元，占比0．00035%，可发现金融业总资产额同支付业务额大致成线性分布，其中支付业务大概占比万分之0．4左右。选取上海市2005年、2007年和2012年42部门支付产出表，以金融业资产总额的万分之0．4表示支付数据量，分析支付数据与国民经济其它部门间的关联关系。

（一）支付数据与其后向关联产业的关联分析

支付数据的后向关联效应，即需求拉动效应，是指支付数据相关产业的发展需要消耗其它产业提供的生产要素、产品或服务，体现了支付数据对其它产业的依赖程度，通常用直接消耗系数来衡量。根据投入产出表，计算直接消耗系数矩阵中支付业务对其它产业的消耗系数列与该列合计值的比值，得出支付数据直接消耗系数结构比例，将其按照由大到小的顺序排列，然后将直接消耗系数结构比例进行累加，按照一个经验数字（取0．8），则认为后面的产业与支付数据关联作用不明显，计算结果见表1：

表1 支付数据与其它产业后向直接关联

分别对2002年、2007年和 2012年上海市投入产出表的直接消耗系数表进行量化分析，结果显示支付业务与大部分产业的直接关联效应较高。2002年，与支付业务有直接后向关联关系的产业共有 33个，后向关联密切的产业有 9个，这些产业在支付业务直接消耗总量中的总消耗比例达 61%。2007年投入产出表 42部门中，与支付业务有直接后向关联关系的产业有 35个，后向关联密切的产业有 10个，这些产业在支付业务直接消耗总量中的总消耗比例达 69%。2012年投入产出表 42个部门中，与支付业务直接后向关联的产业共有 35个，而后向关联密切的产业只有 7个，这些产业在支付业务直接消耗总量中的总消耗比例达 79%。从以上数据分析中可以看出，支付业务对后向关联密切的产业具有较强的依赖性，对这些产业的直接需求拉动效应相对较大。

（二）支付数据与各产业的前向关联分析

前向关联效应，也称为供给推动效应，是指某产业的发展对直接或间接消耗其产品或服务的下游产业的影响。选取直接分配系数分析支付业务的前向关联效应，分配系数越大，说明产业之间的前向关联效应越大。对我国2002年、2007年和 2012年的投入产出流量表进行直接分配系数的计算，选取与支付业务直接前向关联密切的产业方法与选择后向关联密切产业相同，计算结果见下表：

表2 支付数据与其它产业前向直接关联

2002年 42个部门中与支付业务密切关联的产业有 15个，其直接分配系数结构比例累加达 70%，其中支付数据对商业、金融业、IT产业、房地产业等产业的供给较多。对2007年 42部门的直接分配系数表进行分析，支付业务密切关联的产业有 11个，占支付业务直接分配的 74%。对上海市 2012年 42部门的直接分配系数表进行分析，42个产业均与支付业务有直接前向关联关系，其中与金融业密切关联的产业有 11个，占支付业务直接分配的74%。总体上看，支付业务对这些产业的供给推动作用较强。

五、支付数据与区域经济的实证分析

选取上海市统计年鉴、支付体系发展报告数据，对大额支付数据、小额支付数据与区域经济发展进行实证分析。分析步骤如下：

（1）对区域经济运行监控体系及相关数据进行主成分分析，缩减变量；

（2）对区域经济运行数据和支付数据进行单位根检验，检验其是否为平稳序列；

（3）对区域经济运行数据和支付数据进行协整分析，判断其相关性。

（一）区域经济运行监测主成分分析

根据主成分分析法对区域经济运行监测指标进行主成分提取，得出2个主成分，如下表所示。2个主向量可分别总结归纳为投资和消费。

表3 成份矩阵

（二）经济运行数据与支付数据的协整分析

1．单位根检验

本文采用的是ADF（Augmented Dickey Fuller）单位根平稳性检验，检验的原假设为时间序列是非平稳的。ADF平稳性检验是基于模型：

式中，k为最优滞后期。“若检验值在一定的置信水平下大于临界值，则拒绝原假设，即时间序列为平稳的，否则不拒绝原假设，时间序列是非平稳的”。

采用Eview6．0对2010—2013年区域经济运行数据FACT和大额支付数据zfsj进行ADF单位根检验，分析数据的平稳性。发现原始数据经过1阶差分后，不含有单位根，即FACT和zfsj都是一阶单整的，可进行协整分析。

表4 变量单位根检验结果

2．协整检验

通过区域经济运行指标和大额支付数据序列平稳性检验表明二者同为一阶单整，符合协整分析的前提，可以进行协整检验。

将FACTt对zfsjt进行回归，得到如下协整回归方程。

利用Eviews6．0对残差μ进行单位根检验，其结果如下所示。

表5 μ的单位根检验结果

单位根检验的结果显示，ut是I（0），即ut是平稳的，因此，接受zfsj与FACT是协整的假设。表明在5%的显著性水平下，区域运行指标和大额支付数据之间存在协整关系。

六、政策建议

现代科技的发展催生了网上支付、第三方支付、移动支付等新的支付形态。目前的支付清算体系覆盖了社会经济活动中的大部分领域，为社会资金的快速流转提供了重要渠道。据统计，2013年，全国共发生电子支付业务257．83 亿笔，金额 1075．16 万亿元，同比分别增长 27．40%和 29．46%。 其中，网上支付业务236．74亿笔，金额1060．78万亿元，同比分别增长 23．06%和28．89%；移动支付业务 16．74 亿笔，金额 9．64 万亿元，同比分别增长 212．86%和317．56%。从大、小额支付数据的月度时间序列来看，2013年GDP同大、小额支付数据规模呈现强烈的正相关关系。可以看出，支付数据的规模是飞速发展的，占国民经济的比重也越来越大。支付数据为政府提高执政能力，保障消费市场和国民经济良性运转提供了丰富的决策依据。支付数据里存有详细的交易相关数据，为分析带来显而易见的好处。

（1）提升审计功能，加强廉政建设

支付数据中包含着个人和企业的交易记录，通过对支付体系中支付工具中流转的支付数据的审计，可以了解资金的流向，提高资金使用率，了解非法违规的行为。通过审计支付数据的流转情况，检查付款方式是否合法，提高监管能力。

（2）监测经济动态

支付数据体现了一段时间的经济运转情况，是消费市场状态的体现。可以在某种程度上稳定地领先于基准循环相应转折点，是为宏观经济预警系统提供预警信号的重要指标。通过对支付数据的分析，可检验宏观经济波动过程是否确已超过某个转折点，进入了另一景气状态。但是也不能完全依据支付数据对经济形势进行判断，因为市场支付状态容易受到价格、通货膨胀等随机因素的影响，还需要根据经济理论和实践来确定。

（3）提高社会诚信

由于我国没有建立有效、完善的信息披露、使用机制，信用服务中介难以通过正常途径获取相对全面的企业信用信息与个人信用信息，造成其信用服务与信用产品的成本偏高、质量偏低，产业也因此难以有效发展。支付数据体现了社会消费状况，是消费者和商家交易状况的真实体现。通过对企业支付账户中资金的变动、流向的分析，以及交易成功比率的分析，可动态了解企业的经营状况，进而推导企业信用状况。

（4）掌握消费市场动态，促进IT技术创新

大型支付企业拥有天然的大数据资源，即支付交易前端产生的大量支付数据，为大数据分析提供了机会。业务规模的扩大使企业积累了大量客户交易行为数据，有助于了解客户行为的变化情况，及时掌握消费市场动态。数据规模的扩大需要相应的技术来处理，应创新商业模式，开拓市场空间，提升企业的服务水平。

（5）建立支付数据的动态实时的监督预警系统

建立动态实时的风险监测、数据分析和业务预警系统。定期检查第三方支付机构提交的财务报表、业务统计表等，联系相关部门查阅交易纠纷相关材料，分析原因，总结经验，发布指导要求。监控指标的选取应用一些先行指标来预测经济未来的发展状况，应用一致指标来反映经济运行的现状。

（6）建立依托支付数据的区域经济监控体系

支付数据可以真实体现社会公众所发生经济活动的类型、数量、规模、活跃程度、频率等内容，通过对支付数据的分析，可以了解该区域在某段时期内的经济结构、规模、发展趋势、景气程度，对于了解区域经济状态具有十分重要的意义。通过建立依托支付数据的区域经济监测体系，可以充分发挥掌握完整的支付数据的优势，有效监测区域经济状态，为金融和宏观经济政策的制定提供有效支持。

综上分析，对于一个致力于廉政高效的政府来讲，面对错综复杂的经济形态，必须借助对于庞大支付数据的分析，实时掌握资金的规模和走向，从以前的无从下手到现在的迅速、快捷的详查，实现质的飞跃。

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