Гипотеза о «обратном Робин Гуде» возвращается, в свежей эконометрической шляпе и с очень большим числом. Это утверждение знакомо: программы вознаграждения по кредитным картам позволяют состоятельным держателям карт обыскать карманы у бедных потребителей, которые платят наличными или дебетом. Новая оценка стала более убедительной. В недавнем Рабочий документ , группа учёных утверждала, что американские потребители, оплачивающие наличными и дебетовыми картами, ежегодно переводят примерно 30 миллиардов долларов пользователям кредитных карт. Из этой суммы авторы оценивают, что 9,2 миллиарда долларов приходится от домохозяйств с доходом менее 150 000 долларов в год к домохозяйствам с доходом выше этого порога.

Неудивительно, что сторонники Закон о конкуренции кредитных карт , Закон штата Иллинойс о запрете платы за обмен , и всё больше предложений на уровне штатов воспользовались бумагой как новым доказательством того, что программы вознаграждения по кредитным картам перераспределяют богатство вверх. Но это утверждение основано на героических предположениях о том, где люди покупают, что покупают, как торговцы устанавливают цены и действительно ли наличные дешевле карт. Этот пост смотрит более скептично.

Обратная история Робина Гуда сталкивается с препятствием

Авторы статьи — Марк Иган, Грегор Матвос, Амит Серу, Лулу Ванг и Винсент Яо — заслуживают признания за создание амбициозных моделей и применение сложных эконометрических техник к паре необычайно богатых наборов данных. Таким образом, они избегают некоторых очевидных методологических недостатков, которые преследовали их обоих Исследования Федерального резервного банка Бостона и Исследование Федерального резервного банка Филадельфии Ранее мы критиковали.

Те ранние статьи выдвигали знакомое утверждение «обратного Робин Гуда»: бедные потребители субсидируют более состоятельных потребителей через программы вознаграждения по кредитным картам. Как Иган и др. . Однако правильно заметите, что «[r]Электронное распределение в платежной системе требует от потребителей, использующих разные способы оплаты, совершать покупки в одних и тех же магазинах.»

Это удивительно важный момент. Поскольку в предыдущих исследованиях не было данных о транзакциях, они не смогли установить, что наличные и пользователи кредитных карт на самом деле совершали покупки у одних и тех же торговцев. Не преодолев этот базовый барьер с доказательствами, они не смогли продемонстрировать перераспределение, которое якобы измеряли.

Иган и др. . хотя бы частично решают эту проблему, объединяя данные о расчёте карт на уровне фирмы от Fiserv — торгового эквайера, обрабатывающего транзакции по картам — с данными на уровне предприятия с Clover, платформы точек продаж Fiserv. Данные Clover включают транзакции по картам, наличным и чекам примерно для 800 000 торговцев. Используя эти данные, авторы показывают, что по стоимости транзакций пользователи кредитных карт обычно не совершают покупки в тех же магазинах, что и наличные.

В частности, авторы отмечают, что в наборе данных Clover, охватывающем период с 2019 по 2022 годы:

В среднем наличные составляют около 11% долларов транзакций (взвешенное по долларам между торговцами; Рисунок 2b). Однако это скрывает значительную гетерогенность. Примерно в двух третях наблюдений за торговые годы наличные составляют менее 2% транзакций. В отличие от этого, для трети торговцев, для которых наличные составляют не менее 2% от продаж, они в среднем составляют 30% их транзакций — а для торговцев — в 90 th процентиль — более 80%, что подчёркивает концентрацию использования наличных среди части торговцев.

Вывод очевиден:

Для двух третей компаний, где использование наличных практически отсутствует, возможности для перераспределения между наличными и пользователями карт ограничены. Аналогично, в компаниях, где наличные являются основным способом оплаты, перераспределение ограничено. Перераспределение по своей сути требует смешанной платёжной среды, поэтому распределение в составе платежей напрямую ограничивает возможности кросс-субсидирования.

Другими словами, нарратив о «обратном Робин Гуде» о массовых переводах от бедных пользователей наличных к более состоятельным пользователям кредитных карт, по крайней мере поначалу, кажется, что сталкивается с первым же препятствием.

Однако ситуация становится сложнее — как для наличных операций, к которым мы вернёмся позже, так и для 89% продаж, осуществляемых через дебетовые и кредитные карты. В этом плане — Иган и др. . Обратите внимание:

Распределение продаж по кредитным картам бимодальное, с пиками примерно на 25% и 70%. Эта бимодальность свидетельствует о том, что хотя кредитные карты составляют в среднем 53% транзакций по карте, продавцы обычно делятся на две чёткие группы: те, где кредит составляет около 25% транзакций по карте, и Те, где он составляет около 75%. Эта модель имеет последствия для перекрёстного субсидирования. Дебетовые карты имеют более низкие комиссии за обмен и бонусы по сравнению с кредитными картами. Так же, как денежные операции могут субсидировать вознаграждения по кредитным картам, транзакции по дебетовым картам также могут играть субсидирующее влияние. Бимодальный характер распределения говорит о значительном разнообразии в платежном миксе по картам на уровне торговцев — что снова ограничивает потенциал перекрёстного субсидирования, поскольку многие торговцы зависят от одного типа оплаты.

Этот вывод указывает на возможность перекрёстного субсидирования между пользователями дебетовых карт и пользователей кредитных карт, особенно в секторах, где использование дебетовых и наличных остаётся относительно высоким, таких как продуктовые магазины, автозаправки и рестораны.

Тем не менее, данные указывают на значительную сортировку среди клиентов. На рисунке ниже показаны крупные пики около 20% использования кредитных карт, за которыми следует длительное сокращение. Иными словами, относительно небольшая часть торговцев занимает непропорционально большую долю денежных и дебетовых операций. Как объясняют авторы: «Эта дисперсия важна, поскольку подразумевает, что даже внутри одного сектора потребители с разными предпочтениями в оплате склонны делать покупки у разных продавцов, что усиливает роль сортировки в формировании перераспределения.»

Это ещё больше сужает возможности для значимого кросс-субсидирования внутри магазинов. Совокупные данные, опубликованные Иганом и др. . Сделайте историю перераспределения более масштабной, чем предполагаемая поддержка базовых моделей на уровне торговцев.

Есть ещё одна сложность, которую газета не может решить: различия в том, что покупатели покупают в одном магазине. Перекрёстное субсидирование более вероятно, если потребители, использующие разные способы оплаты, покупают товары с схожей маржой и ценовой структурой.

Имеющиеся данные свидетельствуют о том, что потребители с высоким доходом и более образованными систематически покупают другие товары, чем потребители с низким доходом, особенно в продуктовых магазинах. Исследования постоянно показывают, что состоятельные потребители склонны покупать продукты, которые рекламируются как более здоровые или более премиальные, например.

Продуктовые магазины часто получают более высокую валовую маржу на премиальных упакованных продуктах, Продукты с частной маркой «wellness» , и другие отличительные товары, чем на товарах или базовых товарах национального бренда. В той мере, в какой эти продукты с более высокой маржинальностью непропорционально покупаются пользователями кредитных карт, экономика может развиваться прямо в противоположную сторону по сравнению с историей «обратного Робин Гуда». Пользователи кредитных карт могли бы, по сути, субсидировать покупателей с низкой маржинальностью, включая пользователей дебетовых карт.

Более фундаментально, это иллюстрирует более широкий недостаток гипотезы «обратного Робин Гуда». Теория выделяет один компонент торговых издержек — комиссии за обмен — игнорируя более широкую ценовую экосистему, в которой работают торговцы. То, что актуально для продуктовых магазинов, вероятно, применимо ко многим розничным секторам. Если более состоятельные потребители непропорционально часто покупают премиальные товары и услуги, торговцы могут компенсировать более высокие расходы на обмен за счёт более высокой маржи по этим покупкам, что устраняет любые значимые перекрестные субсидии.

Действительно, многие компании работают именно по такой модели с разнообразной маржинальностью. Основные потребители обеспечивают масштаб и объём, а меньшее число премиальных клиентов приносит большую часть прибыли. Авиакомпании — классический пример: премиальные салоны фактически субсидируют места эконом-класса. Продуктовые магазины и другие ритейлеры часто работают примерно так же.

Предположение несущей нагрузки

Это напрямую затрагивает вопрос о проходе. Иган и др. Предположим, что торговцы передают 100% затрат на обмен потребителям в виде более высоких цен, хотя при этом есть анализ чувствительности, который снижает показатель до 70%. В отличие от этого, предыдущие исследования — включая те, что мы с Беном Сперри просматривали Вот. —обычно нахожу процент прохода ближе к 30%.

Это различие имеет решающее значение, поскольку предполагаемая скорость прохода прохода лежит в основе Игана и др. Результат; это предположение о несущей нагрузке. Авторы прямо указывают: «в нашей базовой реализации подхода достаточной статистики мы предполагаем полный переход комиссий за обмен к ценам.» Без этого предположения нельзя сформировать общую оценку перераспределения в $30 миллиардов.

Их собственное упражнение по надёжности подчёркивает эту мысль. Когда проход падает с 100% до всё ещё щедрых 70%, предполагаемая сумма переводов пользователям кредитных карт сокращается примерно на треть — до примерно 20 миллиардов долларов. Авторы не рассматривают более низкие показатели прохождения. Вместо этого они утверждают, что доказательства поддерживаютИли что-то близкое к полному проходу. Как обсуждается ниже, это утверждение весьма оспариваемо.

Самой сложной попыткой непосредственно измерить проход развязки остаётся Владимиром Мухарлямовым и Наташей Сарин Изучение поправки Дурбина, которая вводила контроль цен на комиссии за обмен дебетовыми картами для банков с активами более 10 миллиардов долларов — так называемых «покрытых банков». Поправка Дурбина ограничила дебетовый обмен на уровне 0,05% плюс фиксированные комиссии в размере $0,21 и $0,01 для предотвращения мошенничества.

Мухарлямов и Сарин изучили цены на бензин в районах с относительно высокой концентрацией крытых банков и сравнили их с регионами с меньшим числом покрытых банков в период с 2009 по 2013 год — то есть за два года до и через два года после вступления в силу ограничений Дурбина. Они обнаружили доказательства, соответствующие проходу примерно 28%, но результаты не были статистически значимыми, поскольку цены на газ были очень волатильными в изучаемый период.

Иган и др. Следуйте менее прямой стратегии. Вместо того чтобы анализировать сами цены, они анализируют модели расходов в ресторанах. В частности, они сравнивают средние расходы на одного клиента в почтовых индексах с разной концентрацией клиентов с покрытым банком. Другими словами, они косвенно выводят влияние цен через изменения спроса.

Одна из особенностей в том, что поправка Дурбина повлияла на сборы за обмен ресторанов нелинейно. Рестораны с небольшими средними размерами билетов иногда сталкивались с увеличением комиссии за обмен, поскольку покрываемые банки могли применять максимальную фиксированную комиссию для всех транзакций. В отличие от этого, рестораны с большим объёмом билетов обычно сталкивались с падением комиссии за обмен, поскольку фиксированная процентная комиссия становилась меньшей долей в общей транзакции.

Учитывая эти эффекты, Иган и др. По оценкам, рост платы за обмен на один процентный пункт снизил продажи ресторанов примерно на 6,9%, что они интерпретируют как увеличение среднего размера билетов примерно на 1,15%.

Однако есть одна проблема: система «прохода сквозной» газеты работает на слишком высоком уровне агрегации, чтобы отразить, сколько продавцов фактически ценят товары и услуги.

Ритейлеры и рестораны редко применяют единую наценку на все товары. Основные товары, товары начального уровня и товары, вызывающие трафик, часто продаются с очень низкой маржой — или даже с убытком — чтобы привлечь покупателей в магазин. Премиальные товары, дополнения, дискреционные покупки и брендированные товары обычно имеют гораздо более высокую маржу.

В результате, даже если общий размер билетов отражает некоторую реакцию на затраты на оплату и принятие, вероятность этих затрат может значительно различаться в зависимости от того, что именно покупают потребители. Если потребители с низким доходом непропорционально покупают основные товары, а пользователи кредитных карт с высоким доходом — премиальные продукты, десерты, алкоголь, брендовые товары или другие товары с высокой маржей, тогда…