Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy

Podobne dokumenty
Zadanie 1 Zakładając liniową relację między wydatkami na obuwie a dochodem oszacować MNK parametry modelu: y t. X 1 t. Tabela 1.

Proces modelowania zjawiska handlu zagranicznego towarami

Ekonometria. Zajęcia

Testowanie hipotez statystycznych związanych ą z szacowaniem i oceną ą modelu ekonometrycznego

Ćwiczenia IV

Wprowadzenie do analizy korelacji i regresji

Metody Ilościowe w Socjologii

Estymacja parametrów modeli liniowych oraz ocena jakości dopasowania modeli do danych empirycznych

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2017/2018

TEST STATYSTYCZNY. Jeżeli hipotezę zerową odrzucimy na danym poziomie istotności, to odrzucimy ją na każdym większym poziomie istotności.

K wartość kapitału zaangażowanego w proces produkcji, w tys. jp.

parametrów strukturalnych modelu = Y zmienna objaśniana, X 1,X 2,,X k zmienne objaśniające, k zmiennych objaśniających,

Projekt zaliczeniowy z Ekonometrii i prognozowania Wyższa Szkoła Bankowa w Toruniu 2014/2015

Ekonometria Ćwiczenia 19/01/05

Prognozowanie na podstawie modelu ekonometrycznego

Regresja wielokrotna jest metodą statystyczną, w której oceniamy wpływ wielu zmiennych niezależnych (X1, X2, X3,...) na zmienną zależną (Y).

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 12

Statystyka w pracy badawczej nauczyciela Wykład 4: Analiza współzależności. dr inż. Walery Susłow walery.suslow@ie.tu.koszalin.pl

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

BADANIE WPŁYWU ZMIAN STOPY REFERENCYJNEJ NBP I PRZECIĘTNEGO WYNAGRODZENIA W GOSPODARCE NARODOWEJ NA WARTOŚĆ TRANSAKCJI DOKONANYCH KARTAMI PŁATNICZYMI

Przykład 2. Stopa bezrobocia

EKONOMETRIA STOSOWANA PRZYKŁADOWE ZADANIA EGZAMINACYJNE

Ekonometria. Ćwiczenia nr 3. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

REGRESJA I KORELACJA MODEL REGRESJI LINIOWEJ MODEL REGRESJI WIELORAKIEJ. Analiza regresji i korelacji

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

Narzędzia statystyczne i ekonometryczne. Wykład 1. dr Paweł Baranowski

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

Rozdział 8. Regresja. Definiowanie modelu

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

Regresja wieloraka Ogólny problem obliczeniowy: dopasowanie linii prostej do zbioru punktów. Najprostszy przypadek - jedna zmienna zależna i jedna

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

Ekonometria. Weryfikacja modelu. Paweł Cibis 12 maja 2007

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka Katarzyna Rosiak-Lada

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

Wydział Matematyki. Testy zgodności. Wykład 03

Stanisław Cichocki. Natalia Neherbecka. Zajęcia 13

Metoda najmniejszych kwadratów

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

TESTY NIEPARAMETRYCZNE. 1. Testy równości średnich bez założenia normalności rozkładu zmiennych: Manna-Whitney a i Kruskala-Wallisa.

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

Niestacjonarne zmienne czasowe własności i testowanie

Diagnostyka w Pakiecie Stata

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Wykład 9

Statystyka i opracowanie danych- W 8 Wnioskowanie statystyczne. Testy statystyczne. Weryfikacja hipotez statystycznych.

2. Założenie niezależności zakłóceń modelu - autokorelacja składnika losowego - test Durbina - Watsona

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

Analiza Danych Sprawozdanie regresja Marek Lewandowski Inf 59817

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

SIGMA KWADRAT. Weryfikacja hipotez statystycznych. Statystyka i demografia CZWARTY LUBELSKI KONKURS STATYSTYCZNO-DEMOGRAFICZNY

Wykład 3 Hipotezy statystyczne

WSTĘP DO REGRESJI LOGISTYCZNEJ. Dr Wioleta Drobik-Czwarno

Egzamin z ekonometrii wersja IiE, MSEMAT

Kalibracja. W obu przypadkach jeśli mamy dane, to możemy znaleźć równowagę: Konwesatorium z Ekonometrii, IV rok, WNE UW 1

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI REGRESJA LINIOWA

Stanisław Cihcocki. Natalia Nehrebecka

KORELACJE I REGRESJA LINIOWA

Stanisław Cichocki Natalia Nehrebecka. Zajęcia 8

e) Oszacuj parametry modelu za pomocą MNK. Zapisz postać modelu po oszacowaniu wraz z błędami szacunku.

Szymon Bargłowski, sb39345 MODEL. 1. Równania rozpatrywanego modelu: 1 PKB t = a 1 a 2 E t a 3 Invest t 1

Własności statystyczne regresji liniowej. Wykład 4

EKONOMETRIA. Prof. dr hab. Eugeniusz Gatnar.

Statystyka matematyczna dla leśników

Zmienne zależne i niezależne

Analiza regresji - weryfikacja założeń

Mikroekonometria 5. Mikołaj Czajkowski Wiktor Budziński

Ekonometria egzamin 07/03/2018

Egzamin z ekonometrii - wersja ogólna

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Przykład 1 ceny mieszkań

Ekonometria. Własności składnika losowego. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Ekonometria egzamin 06/03/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Wykorzystanie testu t dla pojedynczej próby we wnioskowaniu statystycznym

Śniadanie prasowe Warszawa, 1 lutego 2012 r. Problematyka opłaty interchange na rynku bezgotówkowych płatności kartowych w Polsce

INFORMACJA O KARTACH PŁATNICZYCH

( x) Równanie regresji liniowej ma postać. By obliczyć współczynniki a i b należy posłużyć się następującymi wzorami 1 : Gdzie:

Błędy przy testowaniu hipotez statystycznych. Decyzja H 0 jest prawdziwa H 0 jest faszywa

WIELKA SGH-OWA POWTÓRKA ZE STATYSTYKI. Test zgodności i analiza wariancji Analiza wariancji

RÓWNOWAŻNOŚĆ METOD BADAWCZYCH

Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka - W 9 Testy statystyczne testy zgodności. Dr Anna ADRIAN Paw B5, pok407

Model 1: Estymacja KMNK z wykorzystaniem 4877 obserwacji Zmienna zależna: y

Analiza autokorelacji

Estymator jest nieobciążony, jeśli jego wartośd oczekiwana pokrywa się z wartością szacowanego parametru.

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

Zadanie 1. a) Przeprowadzono test RESET. Czy model ma poprawną formę funkcyjną? 1

STATYSTYKA I DOŚWIADCZALNICTWO Wykład 7

Wielowymiarowa analiza regresji. Regresja wieloraka, wielokrotna

Statystyka opisowa. Wykład V. Regresja liniowa wieloraka

Płatności bezgotówkowe w Polsce wczoraj, dziś i jutro

Testowanie hipotez statystycznych

Obniżenie interchange szansą na wzrost ilości transakcji bezgotówkowych. Konferencja Klubu Parlamentarnego Ruch Palikota 24 lipca 2012 r.

STRESZCZENIE. rozprawy doktorskiej pt. Zmienne jakościowe w procesie wyceny wartości rynkowej nieruchomości. Ujęcie statystyczne.

Ekonometria egzamin 02/02/ W trakcie egzaminu wolno używać jedynie długopisu o innym kolorze atramentu niż czerwony oraz kalkulatora.

Statystyka od podstaw Janina Jóźwiak, Jarosław Podgórski

Stanisław Cichocki. Natalia Nehrebecka. Zajęcia 15-16

Transkrypt:

#0# Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia nr 5/2017 (89), cz. 1 DOI: 10.18276/frfu.2017.89/1-14 s. 183 192 Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy Marlena Grzelczak * Streszczenie: Cel Zbadanie wpływu transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu kart płatniczych na poziom wzrostu gospodarczego w Polsce, mierzonego wskaźnikiem przedstawiającym relację wartości transakcji wykonanych przy użyciu karty do PKB per capita w poszczególnych kwartałach, począwszy od czwartego 2003 roku i skończywszy na trzecim 2016 roku. Metodologia badania Model ekonometryczny sporządzony metodą najmniejszych kwadratów. Wynik Pozytywnie zweryfikowano postawioną hipotezę badawczą, że płatności bezgotówkowe dokonane kartami płatniczymi mają dodatni wpływ na wzrost gospodarczy. Badanie empiryczne wykazało, że wzrost liczby transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce o 1% spowodowało wzrost wskaźnika opisującego relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu wspomnianego instrumentu płatniczego do PKB na osobę o 0,29% w badanym okresie, przy pozostałych czynnikach niezmienionych. Natomiast wzrost wartości tego typu transakcji o 1% oznaczało wzrost omawianego wskaźnika o 0,28% w tym samym okresie i przy założeniu ceteris paribus. Oryginalność/wartość Zastosowana metoda badawcza pozwoliła zmierzyć siłę i kierunek wpływu ilości i wartości transakcji bezgotówkowych na wskaźnik uwzględniający PKB per capita. Słowa kluczowe: karty płatnicze; PKB per capita, transakcje bezgotówkowe Wprowadzenie Przez obrót bezgotówkowy rozumie się rozliczenie pieniężne, w którym obie strony dłużnik i wierzyciel posiadają rachunek bankowy i na żadnym etapie rozliczeń nie dochodzi do użycia gotówki (NBP, 2008, s. 9). Jest to także jeden ze wskaźników poziomu obrotu gospodarczego danego kraju. Ważny obszar w obrocie bezgotówkowym stanowią karty płatnicze 1, których najwięcej przypada na kraje wysoko rozwinięte (Bolt, Schmiedel, 2012, s. 6). Wzrost roli kart płatniczych w Polsce potwierdzają m.in. publikacje Narodowego Banku Polskiego dotyczące ich skali wykorzystania. Celem działań związanych z rozwojem rynku kart płatniczych było m.in. obniżenie opłaty interchange, a także stworzenie sprzyjających warunków do pojawienia się innowacji związanych z kartami płatniczymi na szeroką skalę. Wśród czynników mających duże znaczenie dla rozwoju obrotu bezgotówkowego wymienić można m.in.: czynniki kulturowe, * mgr Marlena Grzelczak, Uniwersytet Łódzki, Wydział Ekonomiczno-Socjologiczny, ul. P.O.W. 3/5, 90-255 Łódź, e-mail: marlena.grzelczak@wp.pl. 1 W opracowaniu pod pojęciem kart płatniczych rozumie się karty debetowe, kredytowe, obciążeniowe i przedpłacone.

184 Marlena Grzelczak tradycje, zaufanie do instytucji finansowych, a także poziom zamożności społeczeństwa i poziom rozwoju gospodarczego (Damińska i in., 2008, s. 2). W kontekście kart płatniczych na szczególną uwagę zasługują: struktura kosztowa opłaty za korzystanie z kart, charakterystyka lokalizacji dostęp do terminali oraz charakterystyka transakcji wartość i ilość transakcji wykonanych z użyciem kart płatniczych (Kose, Jansen, 2013, s. 989). W niniejszym opracowaniu skonfrontowano wartość transakcji dokonywanych przy użyciu kart płatniczych w odniesieniu do PKB na osobę, przedstawiono w formie wskaźnika. Sformułowano hipotezę badawczą mówiącą o tym, że wzrost transakcji bezgotówkowych z użyciem kart płatniczych wpływa pozytywnie na wzrost gospodarczy. W związku z tym zaproponowano badanie empiryczne, które pozwoli zweryfikować postawioną hipotezę i ocenić czy faktycznie wzrost liczby i wartości transakcji kartowych na przestrzeni ostatniego kwartału 2003 roku oraz trzeciego kwartału 2016 roku oddziałuje na sformułowany wskaźnik dodatnio. Badanie uwzględni ponadto siłę i kierunek oddziaływania tych zmiennych na ustalony wskaźnik. W związku z tym, że omawiane zjawisko jest złożone, o wielu czynnikach zakłócających wpływ zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, w celu jak największej efektywności zastosowanej metody postanowiono wykorzystać metodę opartą na modelu ekonometrycznym w oparciu o dane sektora bankowego. Wybór tej metody został podyktowany tym, że w wyniku dodania do równania do regresji zaburzenia stochastycznego, zwanego inaczej błędem losowym (składnikiem losowym) powstaje możliwość ujęcia w badaniu sumarycznym oddziaływania na zmienną objaśnianą innych czynników pominiętych w równaniu. Z drugiej strony sam błąd losowy może wynikać z niewłaściwej postaci równania matematycznego, z błędów pomiaru zmiennych, bądź z niepoprawności postawionej hipotezy (Górecki, 2007, s. 8 9). 1. Teoretyczne podstawy konstrukcji modelu ekonometrycznego Przegląd literatury obejmujący badania teoretyczne dotyczące wpływu obrotu bezgotówkowego na gospodarkę, jak również wyniki dotychczasowych badań empirycznych w oparciu o różne modele ekonometryczne poświęcone temu zagadnieniu i liczne raporty wskazują na pozytywny wpływ obrotu bezgotówkowego na gospodarkę. Wzrost gospodarczy obejmuje dodatnie zmiany o charakterze ilościowym w gospodarce, których odzwierciedleniem jest wzrost wielkości produktu krajowego brutto oraz PKB per capita (Ratajczak, 2000, s. 83). PKB na mieszkańca w danym kraju stanowi także ważny czynnik, jeżeli chodzi o ocenę poziomu zamożności społeczeństwa. Dotychczasowe wyniki badań NBP wskazują, że wraz ze wzrostem dobrobytu społeczeństwa rośnie liczba transakcji dokonywanych przy użyciu bezgotówkowych instrumentów płatniczych (NBP, 2013, s. 44 45). Najnowsze wyniki z zakresu oddziaływania obrotu bezgotówkowego na wzrost gospodarczy w skali marko publikowane są w corocznych raportach autorów V. Singha i M. Zandiego (2016, s. 1 31). W latach 2011 2015 przeprowadzili oni badanie w oparciu o dane

Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy 185 makroekonomiczne 70 krajów świata. Stwierdzili, że płatności detaliczne powodują wzrost handlu i konsumpcji, co z kolei wspiera produkcję i ogólny wzrost gospodarczy. Ponadto dostrzegli dodatnią korelację miedzy penetracją i używaniem kart płatniczych a wzrostem gospodarczym. Zwiększenie wykorzystania płatności elektronicznych, w szczególności kartami kredytowymi, debetowymi przedpłaconymi spowodowało wzrost konsumpcji o 0,2% na rynkach wschodzących i 0,14% w krajach rozwiniętych oraz zwiększenie PKB odpowiednio o 0,11% i 0,08%. Pozytywne relacje między płatnościami bezgotówkowymi a wzrostem gospodarczym dostrzegli także I. Hasan, T. Renzis oraz De H. Schmiedel (2012, s. 1 41). Zbadali oni zależność między płatnościami detalicznymi a ogólnym wzrostem gospodarczym w oparciu o dane 27 krajów na przestrzeni lat 1995 2009. Wyniki ich badań przeprowadzone na przestrzeni lat 1995 2009 na próbie 27 krajów dowiodły, że elektroniczne płatności detaliczne (e-płatności) stymulują ogólny wzrost gospodarczy, konsumpcję i handel. Podobne zdanie na ten temat mieli Slozko i Pelo (2014, s. 130 140), a także M. Cirasino i J.A. Garcia (2008, s. 1 78). Zaprezentowane wyniki badań opierały się głównie na analizie wpływu płatności bezgotówkowych dokonywanych głównie przy użyciu kart płatniczych na składowe popytu globalnego. Nieco inne podejście w analizach stosował A. Jail czy M. Idrees, którzy swoje analizy wzrostu gospodarczego koncentrowali na badaniach strony podażowej i bazowali na przekształceniach funkcji produkcji Solowa, bądź Cobba-Douglasa (Jalil, Idrees, 2013, s. 383 388). W Polsce podobne analizy przeprowadzono w 2014 roku. Było to pierwsze kompleksowe badanie, na podstawie którego zweryfikowano hipotezy o negatywnym wpływie struktury płatności gotówkowych i pozytywnym oddziaływaniu struktury płatności bezgotówkowych na poziom dochodu narodowego przy wykorzystaniu modelu ekonometrycznego (Uczelnia Łazarskiego, 2014, s. 1 52). Analizując szczegółowe wnioski związane z oddziaływaniem obrotu bezgotówkowego należy podkreślić, że wpływ obrotu na rozwój gospodarczy może być różny w zależności od instrumentu za pośrednictwem którego dokonywana jest płatność bezgotówkowa. O ile pozytywna zależność jest udowodniona, o tyle nie znana jest jej siła, którą trudno jest ustalić. Model ekonometryczny jest to uproszczone odwzorowanie związków zachodzących w wyróżnionej części rzeczywistości. Estymacja parametrów modelu w niniejszym opracowaniu przeprowadzona została metodą najmniejszych kwadratów (MNK). Przed ostateczną wersją estymacji przetestowano kilka wariantów równania po to, by zaobserwować wpływ zestawu różnych zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą, wykorzystując m.in. dane agentów rozliczeniowych, które jednak okazały się nieistotne statystycznie. Wyjściowe równanie regresji wykorzystane w modelu przyjęło następującą postać (Górecki, 2007, s. 21): y x x x gdzie: y t zmienna objaśniana, x 1t,, x nt zmienne objaśniające, ε t składnik losowy. t =α 0 +α 1 1+α 2 2 + +α n nt +εt,

186 Marlena Grzelczak Otrzymane wyniki zostały zbadane pod względem przydatności w wyjaśnieniu badanego problemu za pomocą testów statystycznych. W celu weryfikacji istotności współczynników regresji posłużono się testem t-studenta, zaś w celu wykrycia autokorelacji wykorzystano test Durbina-Watsona. Zmienność wariancji resztowej zbadano testem White a. Przeprowadzona analiza może zostać wykorzystana jako podstawa do dalszych badań związanych z badanym tematem przy zastosowaniu bardziej zaawansowanych metod badawczych. 2. Estymacja oraz weryfikacja statyczna Postać modelu przed oszacowaniem MNK: ln(wskaźnik) = α 0 + α 1 (ln(tr. bezg)) + α 2 (ln(w.trans.bezg.)) + ε t, gdzie: zmienna objaśniana (endogeniczna): wskaźnik relacja wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu kart płatniczych w Polsce do dochodu na osobę mierzonego Produktem Krajowym Brutto per capita (logarytm naturalny), zmienne objaśniające (egzogeniczne): tr.bezg liczba transakcji bezgotówkowych dokonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce w szt. (logarytm naturalny), w.trans.bezg. wartość transakcji bezgotówkowych przy użyciu kart płatniczych w Polsce w PLN (logarytm naturalny). Postać modelu po oszacowaniu MNK w dodatku do Excela DEMS: ln(wskaźnik) = 2,2785 + 0,2929 (ln(tr.bezg.)) + 0,2829 (ln(w.trans.bezg.)) + ε t t-stat 3,272 4,808 3,640 Tabela 1 zawiera wyniki najlepszej estymacji przeprowadzonej w dodatku do Excela DEMS. Na rysunku 1 zobrazowano zaś dopasowanie wartości teoretycznych do wartości empirycznych. Linia wykropkowana zawiera wartości obliczone na podstawie modelu. Jest to tzw. linia teoretyczna. Z koli linię empiryczną odwzorowuje linia ciągła, zawierająca dane statyczne zmiennej endogenicznej opisującej relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce do dochodu na osobę mierzonego PKB na osobę.

Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy 187 Tabela 1 Wyniki najlepszej estymacji MNK z wykorzystaniem 46 obserwacji od czwartego kwartału 2003 roku do trzeciego kwartału 2016 roku MNK ln(wskaźnik) = 2,2785 + 0,2929 (ln(tr.bezg)) + 0,2829 (ln(w.trans.bezg.)) SE = 0,041 R 2 = 0,991 r = 0,077 Obser = 52 od 2003.4 MAPE = 0,224 KR 2 = 0,991 DW = 1,845 Swob = 49 do 2016.3 J-B = 4,838 p-ist(j-b)= 0,089 F = 2828,006 p-ist(f)= <0.001 zmienna wsp. reg. elas t-stat p-ist(t) wyr. wolny 2,2785 3,272 0,002 ln(tr.bezg) 0,2929 0,3836 4,808 <0.001 ln(w.trans.bezg.) 0,2829 0,4597 3,640 <0.001 Źródło: opracowanie własne w dodatku do Excela DEMS. 15,3 ln(wskaźnik) = 2,2785 + 0,2929 (ln(tr.bezg)) + 0,2829 (ln(w.trans.bezg.)) 0,4 14,5 0,2 13,7 0,1 12,9-0,1 2003.4 2004.3 2005.2 2006.1 2006.4 2007.3 2008.2 2009.1 2009.4 2010.3 2011.2 2012.1 2012.4 2013.3 2014.2 2015.1 2015.4 2016.3 Reszty (oś prawa) Teoretyczna Empiryczna Rysunek 1. Dopasowanie wartości teoretycznych do wartości empirycznych Źródło: opracowanie własne w dodatku do Excela DEMS. Interpretacja wyników estymacji SE = 0,041 przewidywane przez oszacowane równanie wartości zmiennej objaśnianej wyrażonej wskaźnikiem opisującym relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce do dochodu na osobę różnią się średnio od empirycznych wartości tej zmiennej o 0,041%. Innymi słowy, szacując wskaźnik mylimy się średnio o 0,040%.

188 Marlena Grzelczak MAPE = 0,224 oznacza, że średnio mylimy się o 0,224% wartości zmiennej objaśnianej. Średnie błędy oceny parametrów obliczono korzystając ze wzoru przedstawiającego relację współczynników regresji przy danej zmiennej do wyliczonej dla tej zmiennej statystyki t-studenta: αi t S ( ). α = αi S(α 1 ) = 0,06 szacując parametr α 1 przy zmiennej tr.bezg mylimy się średnio o 0,06. S(α 2 ) = 0,08 szacując parametr α 2 przy zmiennej w.trans.bezg. myliśmy się średnio o 0,08. R 2 = 0,991 zmienność zmiennej objaśnianej została w 99,1% objaśniona za pomocą zmienności zmiennych objaśniających użytych w modelu (tr.bezg., w.trans.bezg.). KR 2 = 0,991 oznacza, że 99,10% wariancji zmiennej objaśnianej zostało objaśnione za pomocą równania. 3. Ocena merytoryczna wyników estymacji i interpretacja parametrów modelu Oceny merytorycznej parametrów ekonomicznych dokonano na podstawie oceny znaków znajdujących się przy zmiennych. W ten sposób zbadano kierunek wpływu zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą i dokonano oceny czy jest on zgodny z teorią ekonomią. Po analizie oszacowanych parametrów stwierdzono, że powyższe kryterium zostało spełnione: a) wraz ze wzrostem liczby transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce zwiększa się wskaźnik opisujący relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej do dochodu na osobę w tym samym okresie; b) wraz ze wzrostem wartości transakcji bezgotówkowych kartami płatniczymi w Polsce rośnie wskaźnik opisujący relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej do dochodu na osobę w tym samym okresie. Na podstawie równania będącego rezultatem najlepszej estymacji zbadano także siłę oddziaływania zmiennych objaśniających na zmienną endogeniczną: a) tr.bezg wzrost liczby transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce o 1% powoduje spadek wskaźnika opisującego relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej do dochodu na osobę o 0,29% w tym samym okresie i przy pozostałych czynnikach niezmienionych; b) w.trans.bezg. wzrost wartości transakcji bezgotówkowych kartami płatniczymi w Polsce o 1% powoduje wzrost wskaźnika opisującego relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej do dochodu na osobę o 0,28% w tym samym okresie i przy założeniu ceteris paribus.

Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy 189 Wzrost liczby transakcji z udziałem kart płatniczych szczególnie od stycznia 2014 do stycznia 2016 roku (z 378,4 mln do 689,4 mln) i zwiększenie w tym samym czasie wartości transakcji bezgotówkowych z udziałem omawianych instrumentów płatniczych (z 30,96 mld zł do 43,93 mln zł) to efekt m. in. obniżenia opłaty interchange, którą otrzymuje bank za pośrednictwem organizacji płatniczej. W Polsce największa rolę odgrywają dwa systemy płatnicze Visa i MasterCard. W momencie płatności kartą przez klienta sklep zobowiązany jest uiścić od tej zapłaty prowizję merchant service charge agentowi rozliczeniowemu, a więc firmie obsługującej płatności kartami. Prowizja taka składa się z trzech elementów: marży agenta rozliczeniowego, opłaty assessment przekazywanej na rzecz organizacji płatniczej Visa lub MasterCard oraz opłaty należnej bankowi, który wydał kartę. Jeszcze do końca 2013 r. opłata interchange stanowiła największą część prowizji, sięgającą nawet 80% uiszczanej prze sklepy, czy punkty usługowe z tytułu płatności kartą. Poza tym możliwość dokonywania płatności kartą pojawiała się dopiero od ustalonej kwoty od 10, 15, czy 20 zł. Ograniczenie to wynikało głównie z dość wysokiej w porównaniu do innych krajów Unii Europejskiej stawki opłaty interchange (Krzemiński, 2013). Początkowo obniżenie stawki opłaty intrechange do 0,5% wartości transakcji kartowej za sprawą wejścia w życie ustawy z dnia 30 sierpnia 2013 roku o zmianie ustawy o usługach płatniczych (Dz.U. 2013, poz. 1271 z poźn. zm.), a następnie ustawą z dnia 28 listopada 2014 roku (Dz.U. 2014, poz. 1916 z późn. zm.) do poziomu 0,2% dla kart debetowych i 0,3% dla kart kredytowych zaczęło sprzyjać zwiększeniu obrotu bezgotówkowego (NBP, 2015, s. 5). Pozytywnym skutkiem wprowadzenia ustawy na rynku kartowym był wzrost sieci akceptacji płatności kartowych, większy wolumen transakcji kartowych oraz zniesienie ograniczeń kwotowych przy płatnościach kartą. Oznacza to, że otrzymane wyniki badania empirycznego znajdują swoje uzasadnienie. Ocena statystyczna wyników estymacji Weryfikacji istotności parametrów dokonano za pomocą testu t-studenta Sformułowano następujące hipotezy: H 0 : α = 0 (nieistotność parametrów regresji), H 1 : α 0. α1 Sprawdzianem hipotezy jest statystyka: t ( α 1 ) = posiadająca rozkład t-studenta S ( α1 o (n k) stopniach swobody. ) Dla poziomu istotności α = 0,05 i stopni swobody 52 3 = 49 wartość krytyczna t α = 2,007. Otrzymana wartość bezwzględna statystyki t-studenta dla wyrazu wolnego wynosi: t-stat = 3,272 i jest większa od t α = 2,007, co przy założeniu prawdziwości hipotezy zerowej o nieistotności parametrów regresji daje podstawy do odrzucenia hipotezy H 0 na rzecz hipotezy alternatywnej H 1. Oznacza to, że parametr α 1 różni się w sposób statystycznie istotny, a więc z prawdopodobieństwem 0,95 przyjmuje się, że wyraz wolny ma istotny wpływ na zmienną objaśnianą PKB produkt krajowy brutto per capita. Dla pozostałych dwóch zmiennych także zweryfikowano istotność parametrów, odrzucając hipotezę zerową H 0 na

190 Marlena Grzelczak rzecz hipotezy alternatywnej H 1. Dla zmiennej tr.bezg wartość bezwzględna statystyki t- -Studenta wynosiła t-stat = 4,808, zaś dla zmiennej objaśnianej w.trans.bezg. t-stat = 3,640. Oznacza to, że parametry α 2 i α 3 różnią się od zera w sposób statystycznie istotny, zatem z prawdopodobieństwem 0,95 przyjmujemy, że zmienne objaśniające tr.bezg i w.trans.bezg. istotnie wpływają na zmienną objaśnianą, czyli wskaźnik opisujący relację wartości transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej do dochodu na osobę. Weryfikacja hipotez o autokorelacji reszt za pomocą testu Durbina-Watsona (DW) Sformułowano następujące hipotezy: H 0 : ϱ = 0 (nie istnieje autokorelacja), H 1 : ϱ > 0 (istnieje autokorelacja dodatnia, gdyż współczynnik autokorelacji reszt r > 0). Sprawdzianem hipotezy H 0 przy hipotezie alternatywnej H 1 : ϱ > 0 jest statystyka d. U nas wyliczona wartość d w dodatku DEMS wynosi 1,845. Wartość krytyczna odczytana z tablic dla rozkładu Durbina-Watsona przy n = 52 obserwacjach i k = 2 liczbie zmiennych bez wyrazu wolnego wynosi d L = 1,47 oraz d u = 1,63. Zgodnie z formułą: d > d u, gdyż 1,845 > 1,63. Można zatem stwierdzić, że brak jest podstaw do odrzucenia hipotezy H 0, co oznacza, że nie występuje autokorelacja. Testowanie hipotez o normalności rozkładu reszt Sprawdzianem testu jest statystyka Jarque-Bera (JB). Sformułowano następujące hipotezy: H 0 : reszty mają rozkład normlany, H 1 : reszty nie mają rozkładu normalnego. W modelu otrzymaliśmy wartość statystyki testu: Chi-kwadrat(2) = 2,729. Dla poziomu istotności α = 0,05 wartość krytyczna wynosi 5,991. Obliczona wartość JB nie przekracza wartości krytycznej dla poziomu istotności α = 0,05: JB = 4,838 < 5,991. Oznacza to, że nie ma podstaw do odrzucenia hipotezy H 0 o rozkładzie normlanym składnika losowego na rzecz hipotezy H 1. Zatem składniki losowe podlegają rozkładowi normalnemu. Uwagi końcowe W oparciu o przeprowadzane badanie empiryczne za pomocą modelu ekonometrycznego dla 52 obserwacji kwartalnych dla Polski, można stwierdzić, że postawiona w opracowaniu hipoteza badawcza została zweryfikowana pozytywnie płatności bezgotówkowe dokonane kartami płatniczymi mają dodatni wpływ na wzrost gospodarczy. Otrzymane wyniki zostały zweryfikowane za pomocą testów statystycznych, które potwierdziły poprawność przeprowadzonej estymacji. Ponadto zbadano także siłę i kierunek oddziaływania zmiennych objaśniających na zmienną objaśnianą. Estymacja sporządzona metodą najmniejszych kwadratów wskazuje, że wzrost liczby transakcji bezgotówkowych wykonanych przy użyciu karty płatniczej w Polsce o 1% spowodował wzrost wskaźnika opisującego relację wartości

Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy 191 transakcji bezgotówkowych wykonanych przy udziale kart płatniczych w odniesieniu do PKB na osobę o 0,29% w badanym okresie, przy pozostałych czynnikach niezmienionych. Natomiast wzrost wartości tego rodzaju transakcji o 1% oznaczał wzrost omawianego wskaźnika o 0,28% w tym samym okresie i przy założeniu ceteris paribus. Wzrost liczby transakcji z udziałem kart płatniczych szczególnie od stycznia 2014 do stycznia 2016 roku o 82% i zwiększenie w tym samym czasie wartości transakcji bezgotówkowych z udziałem omawianych instrumentów płatniczych o 42% to efekt m. in. obniżenia opłaty interchange. Literatura Bolt, W., Schmiedel, H. (2012). Pricing for payment cards, competition, and efficiency: a possible guide for SEPA. Annals for Finance, 1 (9), 6. Cirasino, M., Garcia, J.A. (2008). Measuring Payment System Development. Working Paper. Financial Infrastructures Series, Payment Systems Development Group (s. 1 78). The World Bank. Damińska, A., Tochmański, A., Kowalczyk, E., Dąbrowski, K., Ciok, M., Spoz, W., Wiśniewski, M., Niziołek, P., Olkowska, A. (2008). Obrót bezgotówkowy zalety i korzyści wynikające z jego upowszechnienia. Narodowy Bank Polski. Departament Systemu Płatniczego. Grupa Robocza ds. Programu Rozwoju Obrotu Bezgotówkowego przy Koalicji na rzecz Obrotu Bezgotówkowego i Mikropłatności. Warszawa. Dz.U. 2013, poz. 1271 z późn. zm. Ustawa z dn. 30 sieprnia 2013 r. o zmianie ustawy o usługach płatniczych. Dz.U. 2014, poz. 1916 z późn. zm. Ustawa z dn. 28 listopada 2014 r. o zmianie ustawy o usługach płatniczych. Hasan, I., Renzis, T., De Schmiedel, H. (2012). Retail Payments and Economic Growth, Bank of Finland Research. Discussion Papers 19, s. 1 41. http://spotdata.pl/series/152#/view/108002. http://www.nbp.pl/home.aspx?f=/systemplatniczy/karty_platnicze.html. Jalil, A., Idrees, M. (2013). Modeling the impact of education on the economic growth: Evidence from aggregated and dissagregated time series data of Pakistan. Economic Modeling, 31, 383 388. Kose, A., Jansen, D.J. (2013). Choosing how to pay: The influence of foreign backgrounds. Journal of Banking and Finance, 3 (37), 989. Krzemiński, J. (2013). Dlaczego w tak wielu sklepach nie można płacić kartą? Pobrano z: https://www.nbportal.pl/ wiedza/artykuly/finanse/dlaczego_w_tak_wielu_sklepach (10.03.2017). NBP, Departament Systemu Płatniczego (2008). Grupa Robocza ds. Programu Rozwoju Obrotu Bezgotówkowego przy Koalicji na Rzecz Obrotu Bezgotówkowego i Mikropłatności. Obrót bezgotówkowy. Zalety i korzyści wynikające z jego upowszechniania. NBP, Departament Systemu Płatniczego (2013). Porównanie wybranych elementów polskiego systemu płatniczego z systemami innych krajów Unii Europejskiej za 2012 r. Warszawa. NBP, Departament Systemu Płatniczego (2015). Analiza skutków obniżenia opłaty interchange w Polsce. Warszawa. Ratajczak, R. (2000). Infrastruktura a wzrost i rozwój gospodarczy. Ruch Prawniczy i Socjologiczny, 4. Slozko, O., Pelo, A. (2014). The Electronic Payments as a Major Factor for Futher Economic Development. Economics and Sociology, 2 (7), 130 140. Uczelnia Łazarskiego, Doradcy Seendico (2014). Pieniądz gotówkowy i bezgotówkowy a rozwój polskiej gospodarki. Warszawa. Zandi, M., Koropeckyj, S., Singh, V., Matsiras, P. (2016). The Impact of Electronic Payments on Economic Growth. Moody s Analytics, 1 31. THE IMPACT OF NON-CASH TRANSACTIONS WITH THE USE OF DEBIT CARDS ON ECONOMIC GROWTH Abstract: Purpose Determining the impact of non-cash transactions made with the use of debit cards on the level of economic growth in Poland, measured with a rate presenting the relation of value of transactions made with the use of cards to GDP per capita in particular quarters, from the fourth quarter of 2003 to third quarter of 2016.

Powered by TCPDF (www.tcpdf.org) 192 Marlena Grzelczak Design/methodology/approach An econometric model created using the method of least squares. Findings A research hypothesis assuming that non-cash payments made with the use of debit cards have positive impact on economic growth was positively verified. Empirical research showed that an increase in the number of non-cash transactions made with the use of debit card in Poland by 1% caused an increase in rate describing relation of value of non-cash transactions made with the use of the mentioned payment instrument to GDP per capita by 0,29% in the examined period, assuming that other factors remain unchanged. Whereas, an increase in the value of such transactions by 1% meant an increase of this rate by 0,28% in the same period and with ceteris paribus assumption. Originality/value Applied research method enabled to measure the force and direction of the impact of the number and value of non-cash transactions on the rate taking GDP per capita into consideration. Keywords: debit cards; GDP per capita, non-cash transactions Cytowanie Grzelczak, M. (2017). Wpływ transakcji bezgotówkowych z udziałem kart płatniczych na wzrost gospodarczy. Finanse, Rynki Finansowe, Ubezpieczenia, 5 (89/1), 183 192. DOI: 10.18276/frfu.2017.89/1-14. #1#