货币政策与信用卡消费
引言
本文利用信用卡数据分析货币政策对消费者支出的影响。相对于传统消费指标，这些数据具有两个关键优势。信用卡数据频率很高，提供了日常交易的信息。这使得在政策发布前后货币政策冲击的时间与支出数据准确匹配成为可能，从而优化了对货币政策影响的识别。目前的货币政策冲击研究都是基于低频的传统消费数据，偏差导致货币政策冲击的影响减小。高频信用卡数据有助于匹配其他控制变量的时间。高频信用卡数据使得更准确地检验货币政策的传导滞后性成为可能，提供了对研究不同期限利率冲击传导速度差异的新视角。
信用卡数据可用来检验货币政策传导过程中各种形式的潜在异质性。通过个人交易的详细信息，这些数据可用来区分货币政策对不同商品和服务支出的影响。此外，信用卡公司会收集用户的个人信息，这使得研究货币政策对不同人群的影响的异质性成为可能。统计部门的传统消费数据在很大程度上依赖于住户调查，而住户调查存在一定的局限性，如样本量有限、报告误差以及不同调查波次之间的时滞。近年来，由于调查的回复率不断下降，这些问题变得更加突出。通过实时记录大量用户的实际支出，信用卡数据可以克服这些限制。
本文使用了Fable Data提供的德国信用卡数据，时间跨度为2017—2021年。Fable Data收集了数以亿计的消费交易数据，覆盖了100多万用户。为了捕捉货币政策冲击，我们采用了Altavilla等人编制的欧洲央行政策公告期间金融市场的高频波动数据。我们利用本地预测来评估货币政策冲击对信用卡支出的影响。研究发现，正向利率冲击——以政策公布期2年期收益率的上升来衡量——对消费有显著的负面影响。这种影响滞后约6个月开始显现：涉及信用卡交易数量和平均消费金额的减少。短期利率的冲击对信用卡消费的影响要快得多。相反的是，在控制了2年期利率的变动后，长期利率的冲击对消费没有显著影响。
这些结果补充了有关常规与非常规货币政策相对有效性的文献，由于缺乏高频宏观经济数据，迄今为止这些文献主要关注对金融市场的影响。本文研究表明，常规政策利率变化对消费的影响比非常规政策工具（如前瞻性指导和量化宽松）更有效，后者往往对长期收益率产生影响。这些研究结果对当前抑制通货膨胀的努力具有重要的政策意义。考虑到为抑制通胀预期而给总需求降温时，因为加息的传导速度更快，其比量化紧缩更可取。利用政策利率加速货币传导还可以降低中央银行过度收紧货币政策的风险。
本文从多个方面扩展了计量经济学分析，利用信用卡数据的识别优势进一步研究货币传导效应。不同的利率变动导致货币政策对支出的影响并不对称，正向利率冲击会引发支出收缩，而负向利率冲击则无法有效刺激支出。这些发现与近期基于美国数据的研究结果一致，并凸显了在经济衰退期间财政政策刺激需求的必要性。本文还研究了利率冲击的传导如何依赖于股票价格的同期反应。通过货币政策公告期间利率与股票价格之间的共同走势能够区分货币政策立场的外生变化与信息冲击。例如，外生的货币政策紧缩应导致利率上升和股票价格下跌。相反，如果货币政策公告释放了预期的积极信息，则会引发利率和股票价格的上涨。此外，研究还发现正利率冲击与股价下跌会导致支出大幅收缩。在正利率冲击与股价上升的情况下，消费者会增加支出。
我们研究了货币政策的异质性效应。货币政策对不同经济部门的影响是不对称的，即货币紧缩大幅减少了对可自由支配商品的消费支出，却提振了基本消费品的支出。有证据表明，货币紧缩政策对高收入信用卡用户的影响更大，即财务约束较小的消费者的跨期替代效应更强。而货币政策在不同性别、年龄组以及在线上与线下购买之间似乎没有不同的影响。早期的货币政策对家庭消费影响研究仅限于使用统计部门提供的宏观数据，有抵押贷款的家庭对货币政策冲击的反应比租房者和完全产权者更强。不过，住户调查数据也有很大的局限性，即观察频率低、自我报告消费的测量误差以及样本量小。
为了增加分析样本，新的研究利用了大量行政数据。有研究利用挪威税务记录中的收入和财富数据，以年为频率构建了家庭支出，并根据家庭的流动性状况研究了家庭支出对货币政策冲击的敏感性。使用行政数据具有很大的优势，如覆盖人口的普遍性和家庭资产负债表的详细信息。相对于调查和行政数据而言，信用卡数据具有频率高、计量准确的优势。
为了捕捉货币政策冲击，本文借鉴了高频识别的方法：通过研究政策发布前后金融市场的波动，揭示货币政策的冲击。大多数研究侧重于这些冲击对金融市场变量的影响。我们的分析通过更好地匹配货币政策冲击与每日信用卡交易的时间，加强了对货币政策传导的识别。这也使得我们有可能更详细地研究货币政策传导机制，例如研究不同利率期限的传导滞后期差异。此外，我们还区分了货币政策对不同消费类别和信用卡用户特征的影响。
一、信用卡数据
本文分析使用了Fable Data提供的德国家庭信用卡数据，样本范围从2017年2月至2021年12月。这些数据报告了单笔交易的消费金额，包括交易日、付款账户、商户类别以及交易类别（线下或线上）。对于每个信用卡账户都能够观察到其所有者的特征，如性别、年龄段以及收入水平。
由于消费者可以开立和关闭信用卡账户，因此数据会受到大量消费者新增和流失的影响。为了减少这方面的问题，Fable Data采用基于个人账户所有者消费模式的标准，构建了一个消费者“核心面板”，这些消费者的账户可能会长期保持活跃。Fable Data向我们提供了这个核心面板，其中包括100多万个账户的约1.6亿笔交易。
图1显示了数据的几个主要特征。在新冠疫情之前，信用卡消费的年增长率在10%—15%范围内，体现了家庭信用卡使用的增长。2020年3月新冠疫情严重时，消费突然萎缩，到2021年春季，随着健康状况的改善和疫苗接种活动的开始，消费恢复了正增长。图1显示交易次数（广延边际）和单笔交易平均金额（集约边际）的增长率。在新冠疫情之前，信用卡交易次数增长迅速，而平均单笔交易金额却有所下降。这反映出信用卡支付的普及率越来越高，越来越多地用于小额消费。在新冠疫情严重时，交易次数和每笔交易的平均消费额都急剧下降。
信用卡支出的动态与国民账户数据中的个人消费动态密切相关。由图1可知，信用卡支出数据按季度汇总，与国民账户的频率一致，信用卡消费是总支出动态的代表。然而，信用卡支出遗漏了一些重要的支出类别，例如汽车和昂贵的耐用品。因此，分析结果应被解释为更能反映非耐用消费品的情况。
利用信用卡交易数据提供的颗粒度信息，图1的（c）图显示了以欧元为单位的月平均支出在不同账户间的分布情况。从图中可以看出月平均消费额为357欧元，标准差为250欧元。分布显示月均消费低于1000欧元的占多数。实际上，图中右边的尾部比显示的要长得多，有几个账户的月平均支出超过了10000欧元。
Fable Data根据商品类型提供了支出类别的详细信息（例如，旅行费用为自由支配支出）和商家类型（例如，在杂货店的消费为必需品）。图1的（d）图显示了平均支出份额。第二大支出类别包括基本消费品，占总支出的近20%。
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图1 信用卡数据 下载原图
注：集约边际和广延边际分别按每笔交易支出和交易次数计算。图1的（b）图中信用卡数据按季度汇总，图1的（c）图中显示了各账户每月平均消费额的分布，最高达2000欧元，图1的（d）图中的消费份额是将所有天数和账户中每个类别的消费额相加，再除以总消费额得出。
二、货币政策对信用卡消费的影响
为了研究货币政策对信用卡消费的影响，本文利用货币政策公告前后利率的高频变化来识别货币政策冲击。这种方法由Kuttner等首创，前文提到的大量文献都采用了这种方法。识别假设是，在央行公告的狭窄窗口内，利率变化是由意料之外的货币政策决定驱动的。这种方法需要注意——与货币政策公告相关的利率变动也可能包含有关经济前景强度的信息效应。在后文我们将证明：使用更复杂的计量经济学规范，可以更好地隔离纯粹的货币政策冲击与信息效应，结果是稳健的。
我们从欧元区货币政策事件研究数据库（EA—MPD）中获取了欧洲央行货币政策公告前后利率的高频变化数据。该数据集由Altavilla等人编制，提供了不同期限利率变动的全面信息。由于在我们的分析期间（2017—2021年），欧元区的政策利率基本保持在—0.4%到—0.5%，因此货币政策大多通过前瞻性指导运作。本文研究对2年期收益率的冲击，而非对极短期利率的冲击。为了研究利率冲击对信用卡支出的影响，首先对以下本地预测模型进行了估计：
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变量St表示在时间t的信用卡消费对数，因变量是h=[0，…，365]期间信用卡消费额相对于t—1时的累计对数差值。主要的自变量是利率冲击，It—p，回归包含一系列控制变量。如图1所示，分析样本期间的信用卡支出受到新冠疫情的严重影响。我们控制了几个相关变量，即感染病例数的对数（cases）、反映封锁限制严格程度的指数（stringency）以及概括流行病期间提供的收入支持和债务减免措施的指数（support）。
为了考虑因变量的持续性，回归还控制了信用卡消费同比对数差额的滞后期，sj=Sj—Sj-365。我们加入了一周的滞后期（即P=7）。增加滞后期的数量并不会对结果产生实质性的改变。最后，回归包括周内和年内的固定效应，标准误差不受异方差和自相关影响。
相关系数βph反映了信用卡支出对利率冲击的累积反应。图2的（a）图显示，2年期德国债券的利率上调对信用卡消费产生了显著的负向影响，这种影响在冲击后约6个月显现，对支出造成较大影响——2年期债券收益率一个标准差的冲击会使信用卡消费减少高达1.7%。图2的（b）图显示，利率冲击对信用卡消费的影响是通过集约边际和广延边际产生的。换言之，利率的意外上调会导致交易次数和平均交易金额的减少。利率对消费支出的影响对于通过通货膨胀降低名义支出也很强劲。
根据信用卡数据的高频率，使用利率冲击的成熟度（即受货币政策影响的收益率曲线的特定部分）检验货币传导速度可能存在差异。这一分析为传统利率政策(影响短期利率)与非传统工具(如前瞻性指引和量化宽松)的相对有效性的辩论提供了依据。为了比较不同期限利率冲击的影响，我们扩展了公式（1），纳入了利率冲击对3个月和10年期债券收益率的影响。
图2显示了信用卡消费对一个标准差利率冲击的反应。图2的（c）图显示，3个月期债券收益率上升一个标准差，往往会导致信用卡支出立即下降，一个月内的降幅约为0.8%，这种对消费的负面影响持续约6个月。相反，如图2的（d）图所示，在控制2年期收益率后，10年期收益率的利率冲击与信用卡支出无显著相关性。这些结果表明，传统政策利率的变化很可能通过对短期利率的影响而迅速影响家庭支出。通过对中长期利率的影响，前瞻性指导和量化宽松似乎涉及更长的传导滞后期。我们还识别了传统政策利率变化和非常规货币工具导致的利率冲击，也证实了以上结果。
公式（1）中的实证框架可以沿着不同的维度灵活扩展，从而更详细地研究货币传导影响。我们研究收缩性和扩张性货币政策冲击对经济活动的影响是否对称。最近的实证分析表明货币紧缩对经济活动有明显的负面影响，而货币宽松的影响较弱，往往没有统计意义。为了区分正负利率冲击的影响，我们将利率冲击对2年期收益率的影响与表示利率上升或下降的虚拟变量D+t-p和D-t-p交互作用，从而扩展公式（1):
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图2 信用卡消费对利率冲击的反应（%） 下载原图
注：（a）图中的总消费额是按每日信用卡消费额90天移动平均值的同比变化百分比计算的。（b）图中的集约边际和广延边际分别按每笔交易支出和交易次数的90天移动平均值的同比变化百分比计算。直线表示点估计值，阴影区域对应90%的置信区间。
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图3显示了信用卡消费对2年期利率冲击的反应，并区分了正向冲击和负向冲击。正利率冲击会导致信用卡消费大幅下降。这种影响比图2的（a）图中所示的更为明显，在图2的（a）图中，没有区分正利率冲击和负利率冲击。相反，负利率冲击无法刺激消费，相关反应在统计上并不显著。
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图3 利率冲击的非对称效应（百分比） 下载原图
注：信用卡支出按其90天移动平均值的同比变化百分比计算。回归包含对新冠疫情阶段、封锁严格程度、收入支持和债务减免措施指标以及周内和年内固定效应的控制。直线表示点估计值，阴影区域对应90%的置信区间。
这些结果通过完善货币政策冲击的识别，更好地解释了可能的信息效应。在货币政策宣布前后突然加息，通常被解读为货币政策立场的外生性收紧。其基本假设是私人市场和中央银行共享相同的信息集，因此任何市场反应都包含了对中央银行政策立场反应的转变。然而，如果中央银行能够获取私人信息或更有效地处理公共信息，货币政策公告也可能揭示有关经济前景的信息。在这种情况下，正利率冲击可能引发信息冲击。
厘清这些渠道非常重要，因为由信息冲击驱动的正利率冲击可能会促进而非抑制消费支出。最近的相关研究利用了政策公布前后股价的反应：货币政策立场的强硬转变将导致利率上升，同时股价下跌。相反，预示经济前景转强的正面信息冲击会推高利率，并推高股票估值。
为了纳入这一识别方案，我们扩展了公式（2），并加入了政策公布前后利率变动与同期股价反应之间的交互项：
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变量SPt-p反映的是围绕欧洲央行政策公告的股价变化，尤其是欧洲STOXX 50指数。该回归模型可用于估计信用卡支出对利率冲击的反应，条件是股票价格的同期反应。
在我们的分析样本中，大多数情况下利率和股票价格的变动方向是相反的，这表明货币政策冲击比信息冲击更为普遍。但是，利率和股价走势相同的情况也有很多，因此可以根据利率和股价的共同走势来区分其对信用卡消费的影响。
如果正利率冲击与股票价格同期下跌有关，则会引发信用卡支出的显著收缩，从而反映出货币政策的紧缩转变。相反，当正向利率冲击与股价上涨同时出现时，往往会对支出产生扩张效应，这反映了经济前景强劲的正向信号冲击。然而，这种扩张效应持续时间较短。这与中央银行通过内生性地收紧货币政策来冷却经济活动，从而对有关经济前景强度的利好消息做出反应的观点是一致的。结果证实：不管股价的反应如何，负利率冲击对信用卡消费仍然没有显著影响。
三、货币政策的异质性效应
信用卡数据具有很大的潜力，可以揭示货币政策在不同消费类别和信用卡用户之间的传导可能存在的异质性。我们按相关群体i（即消费类别、消费类型、年龄组和收入水平）对信用卡消费进行汇总，并对公式（4）进行面板估计：
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当因变量属于第i组时，虚拟变量Gi取1，否则取0。
图4显示了回归结果，重点是正利率冲击对同期股票价格下跌的影响。图4的（a）图显示了货币紧缩对不同支出类别的差异化影响。虽然可自由支配的消费支出大幅缩减，但家庭并没有减少基本消费品的支出。实际上，货币紧缩似乎适度增加了基本消费品支出，这可能反映了可自由支配商品和基本商品之间的替代效应。如图4的（b）图所示，区分线上购买和线下购买时，并没有发现货币传导的差异。
在信用卡用户的个人特征方面，可以获得性别和年龄组的信息，以及Fable Data根据居住地估算用户收入水平的分类变量。图4的（c）图显示，货币传导似乎并不因年龄组而异。研究也没有发现性别差异的证据。图4的（d）图表明，货币紧缩对高收入用户的支出影响更大。这反映出高收入消费者受到的借贷限制较少，因此对利率上升引发的跨期替代效应反应更强烈。在解释这些结果时，需要考虑到德国的收入差异较小，信用卡用户的收入分布比总人口更窄。
四、结论
本文通过来自德国100多万个信用卡账户的新型交易级数据，研究货币政策对家庭支出的传导。与传统的消费数据相比，这些数据具有两大优势。
第一大优势是这些数据以每日的频率提供。优化了对货币政策传导效率的识别，将消费数据与货币政策冲击精确匹配。分析发现，货币政策公告引发的2年期利率上升对信用卡支出产生了显著的负面影响，这种影响滞后约6个月才会显现。短期利率的冲击对消费支出的传导速度更快，而长期利率的冲击在控制了2年期利率的变化后没有显著影响。这些结果提供了新的证据，说明不同的货币政策工具对消费者支出的影响取决于它们对收益率曲线的哪一段影响更大。分析还显示，货币政策对家庭支出的影响极不对称。货币紧缩会导致支出明显收缩，而货币宽松似乎无法有效刺激消费。如果加息与股票市场价格下跌同时发生，加息的收缩效应就会特别明显，而股票市场价格下跌能更准确地反映外生紧缩货币政策的效应。相反，如果利率冲击为正，同时股票价格上升，信用卡支出往往会适度增加，这反映了有关经济前景的正面信息冲击。
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图4 货币紧缩的异质效应检验（百分比） 下载原图
注：该图显示了在股价反应为负的条件下，信用卡消费对正利率冲击的反应。信用卡支出按其90天移动平均值的同比变化百分比计算。利率冲击捕捉的是货币政策公布期间2年期德国债券价格的变动。股价反应捕捉的是货币政策公布期间欧洲STOXX 50指数的变动。线条表示点估计值，阴影区域对应90%的置信区间。
第二个关键优势是通过收集个人交易和信用卡持有者的信息，能够在更细的层面研究货币传导效率。本文为这一前景广阔的研究提供了一些初步见解。货币政策往往会对不同支出类别产生不同的影响。事实上，在货币紧缩之后，必需品的支出往往会适度增加，这可能是因为可自由支配商品的替代效应。有证据表明，货币紧缩政策对高收入家庭的影响可能更大。相反，货币政策对线上和线下消费以及不同性别和年龄组的影响没有显著差别。
通过展示信用卡数据在评估货币政策对消费者支出影响方面的潜力，本文为今后的研究开辟了富有成效的途径。首先，Fable Data正在努力扩大银行卡交易数据的收集范围，未来可以通过他国数据验证货币政策传导过程中的跨国差异。其次，随着更多隐私保护协议的完善，以及信用卡用户相关信息的丰富，将有可能进一步研究货币传导如何因人口和经济特征而异。最后，本文使用的信用卡数据和实证方法也可用于研究其他类型冲击的影响，例如由财政政策引起的冲击。