调查样本结构与背景概览 [page::11]

• 样本数159,211，有效反映六类消费券用户分布，餐饮券用户占比最高64.5%。

- 女性用户比例较高63.9%，台北市居民与非台北居民分布均衡，年轻用户占优。

支出替代效应分析 [page::12][page::13]

• 体育券替代率最高，范围40.5%-72.8%，体现体育消费习惯性强。

- 住宿券替代率最低，为12%-24%，显示较强的新增消费能力。

• 年龄较大群体替代率显著更高，居住台北市者替代率也较高，性别影响不显著。

诱导消费效应分析 [page::15][page::17]

• 住宿券诱导消费率最高，为72.5%至251.6%，用户额外支出普遍为券面值两倍左右。

- 体育券虽替代率较高，但诱导消费率依然较强。

• 年龄越大用户诱导消费越多，女性用户体育券诱导消费显著高于男性，且台北市用户总体诱导消费更多。

面额强度效应及边际消费影响 [page::16][page::19]

| 消费券类型 | 额度强度效应下界 (百万NT$) | 额度强度效应上界 (百万NT$) |
|------------|--------------------------|--------------------------|
| 住宿 | 527.85 | 860.70 |
| 餐饮 | 155.87 | 164.69 |
| 文化 | 97.50 | 117.87 |
| 体育 | 28.55 | 116.78 |
| 市场 | 167.22 | 182.46 |
| 农业 | 100.35 | 140.44 |

• 额外发放刺激券带来显著诱导消费增加，尤其是住宿券的边际效应大于1。

经济影响与投入产出分析 [page::20][page::21][page::23]

| 消费券类型 | 原始金额 (百万NT$) | 消费诱导需求（悲观)(百万NT$) | 乘数（悲观） | 消费诱导需求（乐观)(百万NT$) | 乘数（乐观） |
|------------------|----------------|--------------------------|------------|--------------------------|------------|
| 住宿 | 11.28 | 17.84 | 1.58 | 33.17 | 2.94 |
| 餐饮 | 412.85 | 453.21 | 1.10 | 735.77 | 1.78 |
| 文化 | 29.04 | 33.53 | 1.15 | 49.30 | 1.70 |
| 体育 | 14.52 | 11.45 | 0.79 | 23.69 | 1.63 |
| 市场 | 95.80 | 144.92 | 1.51 | 187.05 | 1.95 |
| 农业 | 21.04 | 28.88 | 1.37 | 35.98 | 1.71 |
| 总计 | 584.53 | 689.83 | 1.18 | 1,064.96 | 1.82 |

• 由资本投入转化为区域经济产出，乘数效应明显，最高可达1.762。

- 零售和餐饮服务行业获益最大，其次为艺术娱乐、住宿与金融等行业。

• 其他非直接目标行业通过产业联动亦见显著增长。

政策启示 [page::22]

• 消费者行为对政策成效关键，定向设计的数字券优于现金直转。

- 优先发放替代效应低、诱导消费高的券类，提高财政乘数。

• 扩大资格覆盖非本地用户可放大城市经济拉动。

Spending Behavior and Economic Impacts of Urban Digital Consumption Vouchers — Comprehensive Report Analysis

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1. 元数据与概览（引言与报告概览）

• 报告标题：Spending Behavior and Economic Impacts of Urban Digital Consumption Vouchers

- 作者与机构：
- Ming-Huan Liou & Shou-Yung Yin，台湾经济研究院 & 国立台北大学
- Hsiang-Wen Mao，国立台湾大学

• 发布时间：2025年7月16日（版本）

- 报告主题：评估台北市数字消费券计划（Taipei Bear Vouchers 2.0）的消费行为影响和经济刺激效果，重点分析不同类型消费券的支出替代效应、诱导消费效应及面额变动的边际刺激效应。

• 核心论点：

- 不同类型消费券对消费行为的刺激效果差异显著。
- 住宿券因替代效应低、诱导效应高而最能激发额外消费。
- 运动券则多为替代消费，边际刺激效应因预期的策略调整更为明显。
- 通过行为参数调整，区域经济乘数显著提高，间接效益对未受目标影响的行业亦有促进。

• 作者传达的核心信息：消费券的设计和分配必须考虑消费者实际行为，优化消费券种类和面额以最大化财政乘数及经济振兴效果[page::0,1,2]。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言（第1页）

• 引入COVID-19疫情对经济的深远冲击及各国采取的扩张性财政政策，两类主流工具：

- 紧急救援（补助企业和家庭）
- 经济刺激（现金发放或消费券）

• 各国政策差异：

- 美国2.2万亿美元现金转移
- 日本300兆日元刺激
- 韩国、星加坡一次性现金支付
- 台湾实行多元消费券，针对受疫情冲击严重行业发放限制性消费券。

• 区分现金转移与消费券的优劣：

- 现金转移灵活、成本低，但容易被储蓄或还债，难以定向行业支持。
- 消费券限制使用，能更好导向目标产业，但纸质成本高。

• 数字消费券优势包括低成本、快速发放及实时追踪，有助提高政策执行效率[page::1]。

2.2 文献回顾（第2-4页）

• 现金转移的消费边际倾向(MPC)普遍有限，仅部分转为消费，多用于还债或储蓄（MPC约0.2-0.9）。

- 纸质消费券因缺乏使用限制，替代现金支付，刺激作用有限（台湾2008年MPC约0.243）。

• 数字消费券则通过门槛设置及过期机制促使即时消费，集中促进受冲击行业（饮食、零售），中国案例显示高达3倍消费乘数，但短期性强，且对中小企业带来不同影响，需要周详设计以兼顾公平性[page::2,3,4]。

2.3 研究设计与数据（第4-5页）

• 台北市经济规模、结构及疫情期间行业受创状况简述。

- “台北熊消费券2.0”数字券计划，共六类消费券，涵盖住宿、饮食、文化、运动、市集以及农业。

• 签发额度、使用条件及有效期设计，均针对刺激受创行业并促进快速消费。

- 额外发放“奖励券”构成自然差异试验，有助量化刺激强度影响。

• 数据采集采用台北PASS平台问卷，159,211条有效问卷，用户均为实际券使用者，数据真实性高[page::4,5]。

2.4 实证方法（第5-10页）

• 主要分析变量定义：

- 支出替代率（Expenditure Substitution，ES）：反映发放券是否被用作已有计划消费的替代。
- 诱导消费率（Induced Consumption，IC）：表示实际花费高于券面额的比例。
- 刺激强度效应（Intensity of Treatment，IT）：通过比较原始券和额外券的边际消费差距估计。

• 统计方法特别考虑了自我报告偏差，通过分组最小观察均值设定上限，应用分层Bootstrap生成置信区间保障估计稳健性。

- 区域输入产出模型结合2016年数据与台北行业统计构建区域投输入系数矩阵，依赖SLQ（Simple Location Quotient）方法调整国表投入产出矩阵，捕捉行业集中度差异。

• 经济影响通过模型传导消费变化对整个工业体系的乘数效应，涵盖直接与间接行业输出变动[page::5-10]。

2.5 样本结构（第11页）

• 六类消费券中，饮食券使用率最高占64.5%，其次为市集券（22.7%）和文化券（6.4%）。

- 调查用户女性比例较男性偏高（63.9%），台北市与外县市使用者大致均分，但住宿券外县市用户比例较高，表明存在旅行住宿需求。

• 年龄层集中于50岁以下，反映数字工具使用习惯[page::11]。

2.6 核心实证结果分析（第12-19页）

2.6.1 支出替代效应

• 六类券中运动券替代率最高，（区间40.5%-72.8%），反映运动消费为惯性消费，限制场馆使用导致替代性强。

- 住宿券最低替代率（12%-24%），最高新增消费潜力。

• 饮食、文化、市集及农业处于中等替代率区间（18.8%-38.5%）。

- 老年人群替代率较高，居民台北替代率普遍高于外县市。

• 性别差异对替代率无显著影响。

- 图1展示各细分群体区间估计，替代率差异显著[page::12,13,14]。

2.6.2 诱导消费效应

• 住宿券诱导消费率最高，范围72.5%-251.6%，说明消费者使用住宿券时平均额外花费约为券面额的两倍。

- 运动券虽替代高但诱导消费亦高，可能因单价偏高。

• 市集券诱导消费率大于饮食、文化及农业券。

- 与1.0版本比较，2.0版本住宿券诱导消费明显增强。

• 年龄越高诱导消费越强烈，老年消费者更可能产生额外支出，性别方面女性运动券诱导消费显著强于男性。

- 居住台北者运动诱导消费更高，反映其较高的可自由支配支出水平。

• 图2直观展示诱导消费在性别、年龄、居住地上的差异[page::15,17,18]。

2.6.3 刺激强度效应

• 利用额外奖励券自然实验，测算不同券面额对诱导消费的边际影响。

- 住宿券额外500新台币面额的诱导消费边际效应最大，信心区间显示乘数超过1，表明每多发1元券带来超过1元新增消费。

• 饮食、文化、农业券面额差400新台币时追加诱导消费逾25%。

- 运动及市集券边际效应相对较小，可能受限于奖励券不可预期性或商家促销激励。

• 表4汇总估计结果，单位均为新台币百万[page::16,19]。

2.6.4 与既往研究对比

• 中国数字券（Xing et al., 2023）乘数高达3.07，主要因使用期限极短（7天），刺激紧迫。

- 台湾2009年纸质券项目MPC约0.25，诱导消费远低于2.0数字方案。

• 对比分析显示数字方案通过限制使用范围及地域导向，相比全国广泛分发的纸质效应甚佳。

- 本文聚焦券用户的“处理效应”，排除未登记群体潜在行为异质性，以精准测量政策的实际经济贡献[page::19]。

2.7 经济影响分析（第20-23页）

• 输入产出模型估计基于券预算及行为调整的诱导消费量：

- 初始预算584.53百万新台币，饮食券占70.63%，市集券16.39%，其它较小。
- 支出调整公式为 $\text{预算} \times (1 - E Sk) \times (1 + I Ck)$。

• 结果显示：

- 饮食券调整后有效消费从453.21至735.77百万，乘数1.10至1.78。
- 住宿券乘数最高，达到1.58-2.94。
- 综合乘数1.18-1.82，明显提升经济刺激力度。

• 产业分布：

- 住宿券对应住宿业
- 饮食、市集、农业券对应零售及餐饮业
- 文化、运动券对应艺术娱乐业

• 产出影响：

- 不包含消费行为时，政策增量产出为566.32百万台币。
- 考量替代与诱导消费后上涨至668.18（悲观）与1029.83百万（乐观）。
- GDP乘数由0.969提升至1.143-1.762。

• 关联产业带动显著：

- 零售餐饮是最大受益产业，产出增幅72.96-321.84百万台币。
- 艺术娱乐、住宿、金融法律等相关服务业亦有显著拉动。

• 表5、6、23具体数值详见对应页，展示初始金额、调整后诱导需求、乘数，及各产业产出增幅[page::20,21,23]。

2.8 结论与政策启示（第22页）

• 消费者行为是消费券政策成效的核心决定因素。

- 与现金转移相比，设计良好的消费券能更有效激发新增消费，且乘数效应更强。

• 优先发放低替代率、高诱导消费效果的券种，提高财政刺激效率。

- 鼓励非本地居民使用消费券以吸引外部消费，助力区域经济复苏。

• 由消费行为驱动的经济活力传导，通过输入产出模型显示政策效益超过原始预算[page::22]。

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3. 图表深度解读

图表1：样本结构（表1，第11页）

• 样本涵盖所有六种消费券有效使用者，总数159,211。

- 饮食券数量最大（102,735），女性占64%+，居住城市分布接近均衡。

• 住宿券男女性比例约43%与57%，非台北居民占超六成，反映跨城旅游需求。

- 年龄主要集中在30-49岁，数字券用户年龄偏年轻。

• 该样本结构与政策实际发券比例高度契合，具代表性和数据可信度。

图表2：支出替代率（表2与图1，第12-14页）

• 不同券种、不同群体替代率区间的置信区间均被详尽展示。

- 运动券替代率最高（平均约56%，置信区间40%-73%），这反映出其消费的刚性和惯性。

• 住宿券最低（约18%，12%-24%），较大新增经济贡献。

- 年龄越大群体替代率越高，表明老年群体消费更计划性强。

• 台北本地居民替代率显著高于其他城市居民，暗示地区消费习惯差异。

- 性别差异无统计显著性。

• 图1的误差线清晰展现不确定范围，支持区分不同客户端特征的政策设计。

图表3：诱导消费率（表3与图2，第15-18页）

• 住宿券诱导消费最强，扩展范围72.5%-251.6%（即平均超过券面额两倍）。

- 运动券尽管替代高，仍有较高诱导率，暗示高单价或高端消费特性。

• 其他券种诱导效应相对较弱但普遍存在积极效果。

- 诱导消费随年龄递增，显示老年人群更倾向追加实际支出。

• 女性运动券诱导率显著高于男性，表明性别消费动机不同。

- 台北居民消费券暴露出更高额外支付意愿，反映消费结构多样性。

图表4：刺激强度估计（表4，第19页）

• 分别估计不同券种奖励券的边际消费增量（单位百万新台币）。

- 住宿券奖励券导致最高追加支出，远超其他券种。

• 饮食、文化、农业券也表现出显著追加消费。

- 市集和运动券奖励券幅度较小，体现可能的饱和效应或计划性限制。

图表5：政策预算与诱导需求及乘数（表5，第21页）

• 饮食券为主力，预算与诱导需求比例变化明显。

- 住宿券乘数最大，最大可达2.94倍，显示高效乘数效应。

• 整体政策诱导需求远高于原始预算，乘数区间1.18-1.82。

图表6：经济效益分行业（表6，第23页）

• 细分19个行业GDP影响，零售餐饮受益最大，超过400百万至700百万区间增长。

- 住宿业、艺术娱乐、金融等服务业亦大幅受益。

• 各行业产出提升对应多样化产业链关联。

- 总体GDP增长显著，乘数效应优于传统估计0.969，上升至1.143-1.762。

• 强调消费券行为调整对经济评估的必要性。

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4. 估值分析（政策乘数与输入产出模型应用）

• 报告基于区域输入产出模型评估消费券的经济乘数效应，运用了SLQ调整的台北市输入产出系数。

- 输入产出模型公式：$\mathbf{y}=(\mathbf{I}-\mathbf{A})^{-1} \times (\Delta \mathbf{F}) \circ V A$，其中$\mathbf{y}$为各行业产出向量，$\mathbf{A}$为技术系数矩阵，$\Delta \mathbf{F}$为基于调整后诱导消费的最终需求变动，$VA$为增值系数。

• 估算的乘数体现了直接消费增加与跨行业联动效应。

- 数值显示考虑消费者行为影响的乘数远高于未调整者，表明单凭预算额估计会严重低估政策效果。

• 灵敏性分析通过分层bootstrap产生置信区间，保证乘数估计稳健[page::9,20,23,31]。

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5. 风险因素评估

• 本文未明确展开消费券政策的直接风险列表，但间接提及了：

- 自我报告偏差的潜在影响，本文设计了保守的偏差调整方法加以缓解。
- 市场推广和消费者预期变动可能影响边际刺激效果。
- 产业间需求变化及行业饱和现象可能限制券面额增加的边际效益。

• 采用双区间置信和最优-最劣估计阶段策略，有效降低数据质量不确定性对结论的影响。

- 对于非数字消费券替代现金型方案，文献回顾提示消费弹性和MPC较低是风险源。

• 扩大消费券至非本地居民，虽能增加区域效益，但也存在政策设计和实施复杂度提升风险[page::2,4,7-10,16,19]。

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6. 批判性视角与细微差别

• 本报告依赖于自我报告型问卷数据，尽管采用多项偏差调整策略，仍受限于数据的固有局限，尤其是非随机样本覆盖的潜在选择偏差。

- 研究聚焦于券使用者群体，未覆盖未登记用户，这限制了政策覆盖范围的普适性评估。

• 乘数估计在乐观与悲观区间浮动较大，提示微观行为和宏观传导机制复杂且存在不确定性。

- 不同行业和消费券类别的替代与诱导效应差异显著，但交叉异质性（例如收入、教育、经济展望）未深度剖析。

• 政策设计假设中，预期效应被视为刺激强度的重要因素，然而对用户行为路径和长期消费模式结构调整未有深入系统探讨。

- 输入产出模型采用2016年数据并通过区域权重调整构建，与当前经济结构可能存在一定脱节。

• 本文提供的稳健估计策略方法较为严谨，但关于电子支付环境特殊性的长期影响尚需进一步研究[page::7-10,19,31]。

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7. 结论性综合

本文详细分析了台北熊消费券2.0数字消费券计划的效果，基于大规模、用户级真实使用数据及区域输入产出模型，深入刻画了消费券对消费者支出行为的影响，明确区分支出替代与诱导消费，并量化不同面额的刺激强度效应。

• 支出替代率分析显示运动券由于消费习惯和使用范围限制，替代率最高（高达70%），住宿券替代率最低（约12%-24%），后者最能激励新增消费。

- 诱导消费效果显著，尤其住宿券用户平均额外支出达到券面值的两倍以上，高龄群体诱导效应更强，女性在运动券类别中额外消费更为明显。

• 刺激强度的边际效应存在，额外发放的奖励券提升了总体消费，尤其住宿券表现突出，形成乘数效应大于1的正反馈。

- 综合投入产出模型评估，调整后的经济乘数范围显著提升至1.18-1.82，表明券政策不仅刺激直接消费，也通过产业链传导产生强大的间接经济效益。

• 按照行业分类，零售餐饮、住宿、艺术娱乐及金融等服务业收益最明显，凸显消费券对服务业的拉动效应。

- 政策设计应聚焦低替代率和高诱导效应的消费券类型，拓展非本地人群使用范围，以最大程度放大财政刺激效果。

• 报告利用严谨的偏差纠正方法及分层Bootstrap保证了行为参数估计的稳健性，增强结论的信赖度。

整体而言，该研究不仅为消费券政策的成本效益评估提供了实证依据，也通过行为经济学视角揭示了不同类别消费券对消费行为的根本性影响，强调了精细化设计在财政刺激政策中的关键价值。数字消费券方案展现的快速传导和高效乘数效应为城市经济复苏和未来危机应对提供了重要政策启示[page::0-2,12-23]。

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附：部分重要图示示例

图1：不同消费券类别支出替代率及置信区间



图2：不同消费券类别诱导消费率及置信区间



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（全文分析共涵盖约3500余字，涵盖内容全面，兼顾理论与实证，提供了详尽的报告核心内容和关键图表解读。）

报告