周冠南 梁偉超

摘要：信貸規(guī)模、社會(huì)融資規(guī)模、貨幣增速等是衡量廣義流動(dòng)性的主要指標(biāo)，而這些指標(biāo)的周期性變化即構(gòu)成金融周期。本文從信貸規(guī)模、社會(huì)融資規(guī)模、貨幣增速的細(xì)分項(xiàng)和規(guī)律出發(fā)，分析如何跟蹤和預(yù)測(cè)這些指標(biāo)，以期為金融周期判斷和債券市場(chǎng)投資提出可供參考的研究方法。

關(guān)鍵詞：廣義流動(dòng)性? 新增信貸? 社會(huì)融資規(guī)模? 貨幣增速

在流動(dòng)性分析框架中，流動(dòng)性可分為狹義流動(dòng)性和廣義流動(dòng)性。所謂狹義流動(dòng)性，一般指銀行間流動(dòng)性，可以將商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金、基礎(chǔ)貨幣和非銀行金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性歸入其中;所謂廣義流動(dòng)性，一般指社會(huì)信用，即在信用貨幣制度下，金融機(jī)構(gòu)體系通過(guò)貨幣創(chuàng)造機(jī)制向非金融機(jī)構(gòu)體系提供的“社會(huì)資源”。社會(huì)信用從金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的資產(chǎn)端來(lái)看，主要呈現(xiàn)為信貸、社會(huì)融資等形態(tài);從金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的負(fù)債端來(lái)看，主要呈現(xiàn)為廣義貨幣等形態(tài)。信貸規(guī)模、社會(huì)融資規(guī)模、貨幣增速等是衡量廣義流動(dòng)性的主要指標(biāo)，而這些指標(biāo)的周期性變化即構(gòu)成金融周期。本文將對(duì)信貸規(guī)模、社會(huì)融資規(guī)模、貨幣增速等金融指標(biāo)進(jìn)行分析，探討如何跟蹤和預(yù)測(cè)這些指標(biāo)，以期為判斷金融周期和投資債券市場(chǎng)提供參考。

信貸規(guī)模分析與預(yù)測(cè)

（一）信貸規(guī)模分析

對(duì)信貸規(guī)模進(jìn)行跟蹤的難點(diǎn)在于其數(shù)據(jù)變化并不直觀：其一，信貸規(guī)模受季節(jié)性因素影響大;其二，信貸規(guī)模受到結(jié)構(gòu)性因素的影響，結(jié)構(gòu)性因素主要包括信貸的部門分布和期限分布;其三，信貸規(guī)模受到貨幣當(dāng)局政策（含金融監(jiān)管）、商業(yè)銀行信貸供給、社會(huì)主體融資需求等多重因素交織影響，對(duì)各因素影響程度的辨別難度大。針對(duì)這些難點(diǎn)，本文提出如下解決思路。

1.選取信貸余額同比增速或12個(gè)月新增信貸移動(dòng)平均同比增速等指標(biāo)來(lái)平滑季節(jié)性因素影響

信貸規(guī)模的季節(jié)性因素主要是新增信貸的季節(jié)性波動(dòng)。從2015—2018年的情況來(lái)看，1月基本為年內(nèi)新增信貸投放的高點(diǎn)，若春節(jié)在1月，則高峰效應(yīng)可能較弱;年內(nèi)季度投放占比基本遵循依次遞減的規(guī)律;第二、三季度的季內(nèi)投放占比遵循“季末沖高、季初回落”的規(guī)律;第四季度各月投放占比一般都較低，12月投放通常會(huì)明顯回落（見(jiàn)圖1）。新增信貸季節(jié)性波動(dòng)規(guī)律較明顯，但規(guī)律又時(shí)常被打破，其絕對(duì)值變動(dòng)和同比變化包含了較多的噪音信息。然而，對(duì)噪音信息的過(guò)濾必然帶來(lái)信息損失，因此需要在觀察趨勢(shì)和捕捉信息之間做出權(quán)衡。

信貸余額同比增速是存量同比概念，與增量同比相比，存量同比波動(dòng)更為平緩，且存量同比概念與M2同比增速等保持一致，從經(jīng)濟(jì)意義上可以更好地刻畫(huà)信貸與經(jīng)濟(jì)增速之間的關(guān)系。

此外，中國(guó)人民銀行相關(guān)部門負(fù)責(zé)人曾指出，“觀察貨幣信貸數(shù)據(jù)宜將考察周期拉長(zhǎng)一些。在一個(gè)時(shí)點(diǎn)上，不能只看一個(gè)點(diǎn)，要看數(shù)據(jù)的加權(quán)平均值;在一段時(shí)間序列上，也不能只看一個(gè)點(diǎn)，要看數(shù)據(jù)的移動(dòng)平均值?！庇纱丝磥?lái)，中國(guó)人民銀行更強(qiáng)調(diào)用移動(dòng)平均法來(lái)反映信貸趨勢(shì)性變化。就移動(dòng)平均法而言，選擇合適的移動(dòng)平均時(shí)間長(zhǎng)度較為重要，筆者分別用3個(gè)月、6個(gè)月和12個(gè)月對(duì)新增信貸做移動(dòng)平均，并觀察其變化，可以發(fā)現(xiàn)選擇3個(gè)和6個(gè)月時(shí)仍存在較多噪音信息，選擇12個(gè)月可以較好地過(guò)濾出新增信貸的變化趨勢(shì)。

綜上，可以選取信貸余額同比增速或12個(gè)月新增信貸移動(dòng)平均同比增速，來(lái)平滑新增信貸的季節(jié)性影響，以反映信貸規(guī)模的趨勢(shì)性變化和政策調(diào)控對(duì)信貸投放的影響。

2.對(duì)影響信貸規(guī)模的部門分布和期限分布等結(jié)構(gòu)性因素進(jìn)行拆解分析

從部門來(lái)看，信貸分布在居民部門、非金融性公司及其他部門（以下簡(jiǎn)稱“企業(yè)部門”）、非銀行金融機(jī)構(gòu)部門。在我國(guó)，企業(yè)部門信貸存量占比高于居民部門，但居民部門占比處于上行趨勢(shì)。這在一定程度上反映出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力仍較為依賴投資，但存在向消費(fèi)驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的趨勢(shì)。

從期限來(lái)看，我國(guó)中長(zhǎng)期貸款占比高于短期貸款。其中，短期貸款以企業(yè)部門短期貸款（含票據(jù)融資）為主。居民短期貸款與居民消費(fèi)行為密切相關(guān)，受季節(jié)性和節(jié)假日因素影響大。在中長(zhǎng)期貸款中，企業(yè)部門占比同樣高于居民部門，居民中長(zhǎng)期貸款與房地產(chǎn)銷售相關(guān)性較高，企業(yè)中長(zhǎng)期貸款與企業(yè)的投資需求關(guān)系較為密切。

3.區(qū)分影響信貸供給和需求的因素至關(guān)重要，但難度較大，可以借助相應(yīng)的替代指標(biāo)進(jìn)行分析

從信貸需求來(lái)看，可以將中國(guó)人民銀行的銀行家問(wèn)卷調(diào)查報(bào)告所公布的貸款需求指數(shù)作為跟蹤信貸需求變化的指標(biāo)，但該報(bào)告季度公布的頻率很難滿足債市投資者的需求。由于票據(jù)直貼利率主要受到資金利率和信貸需求兩個(gè)因素影響，而資金利率可以用同期限同業(yè)存單到期收益率來(lái)表示，因此可以將票據(jù)直貼利率減同期限同業(yè)存單到期收益率之差作為描述信貸需求的高頻指標(biāo)（見(jiàn)圖2）。

從信貸供給來(lái)看，信貸政策是商業(yè)銀行信貸供給的主要決定因素之一。通常，當(dāng)季的信貸政策定調(diào)將對(duì)下一季度的信貸供給產(chǎn)生趨勢(shì)性影響，因此可將中國(guó)人民銀行貨幣政策委員會(huì)例會(huì)對(duì)信貸政策的定調(diào)作為預(yù)測(cè)未來(lái)信貸供給方向的依據(jù)，將銀行貸款審批指數(shù)作為事后分析和驗(yàn)證的替代指標(biāo)。

（二）信貸規(guī)模預(yù)測(cè)

從理論上講，隨著一個(gè)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)總量規(guī)模的增長(zhǎng)，其要求的新增信貸規(guī)模也將隨之增長(zhǎng)，兩者增速應(yīng)該維持相對(duì)穩(wěn)定的關(guān)系。但實(shí)踐中，由于新增信貸受貨幣政策、監(jiān)管政策等因素的影響，兩者的關(guān)系會(huì)發(fā)生變動(dòng)。觀測(cè)近十幾年我國(guó)新增信貸規(guī)模和不變價(jià)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）增加量之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)兩者比值較為穩(wěn)定但也明顯受到政策因素的擾動(dòng)。因此，可通過(guò)預(yù)測(cè)未來(lái)GDP增速來(lái)推算信貸規(guī)模增速，最后基于政策因素，對(duì)信貸規(guī)模的變動(dòng)區(qū)間進(jìn)行調(diào)整。

首先，估計(jì)2020年的不變價(jià)GDP增加量。在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)維持在合理區(qū)間的前提下，2020年的不變價(jià)GDP增加量預(yù)計(jì)為5.5萬(wàn)億元左右。

其次，推算信貸規(guī)模增速。2019年新增信貸規(guī)模為16.8萬(wàn)億元，新增信貸規(guī)模/不變價(jià)GDP增加量的比值為3.27，較2018年小幅上升。預(yù)計(jì)2020年政策將維持穩(wěn)定，兩者比值大概率保持穩(wěn)定或小幅上升，若上升，假設(shè)其上升幅度和2019年相同，則2020年兩者比值可能為3.27～3.39。由此可推算出2020年新增信貸規(guī)模或?yàn)?8萬(wàn)億～18.6萬(wàn)億元，對(duì)應(yīng)的信貸余額增速為11.8%～12.4%。

最后，基于政策因素對(duì)信貸增速的區(qū)間范圍進(jìn)行調(diào)整。從當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)來(lái)看，房地產(chǎn)作為信貸投放的重要領(lǐng)域，對(duì)信貸規(guī)模影響較大。假設(shè)房地產(chǎn)調(diào)控政策不松動(dòng)，則2020年房地產(chǎn)貸款余額增速大概率延續(xù)2016年和2019年6%左右的回落幅度。即使房地產(chǎn)調(diào)控政策松動(dòng)，房地產(chǎn)貸款余額增速至多維持2018年0.9%的回落幅度，再次上行的概率不大。因此，2020年房地產(chǎn)貸款余額增速回落幅度或?yàn)?～6%。按照2019年29%的房地產(chǎn)貸款余額占比計(jì)算，2020年房地產(chǎn)貸款余額增速回落或拖累總體信貸余額增速回落0～1.8%，則信貸余額增速區(qū)間或?yàn)?0.7%～12.5%。同時(shí)，政策支持制造業(yè)、小微企業(yè)、民營(yíng)企業(yè)的力度在加大，投向這些領(lǐng)域的信貸增速上升或部分對(duì)沖房地產(chǎn)貸款增速回落，且地方存量債務(wù)置換對(duì)表內(nèi)信貸也有支撐，故上文估計(jì)的2020年11.8%～12.4%的增速水平基本合理。

社會(huì)融資規(guī)模分析與預(yù)測(cè)

根據(jù)《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，社會(huì)融資規(guī)模是指一定時(shí)期內(nèi)實(shí)體經(jīng)濟(jì)從金融體系獲得的資金總額。社會(huì)融資與新增信貸的區(qū)別在于，新增信貸是從金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的資產(chǎn)端出發(fā)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，而社會(huì)融資則是從企業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表的負(fù)債端和權(quán)益端出發(fā)，統(tǒng)計(jì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)從金融體系獲得的資金。之所以提出社會(huì)融資規(guī)模這一指標(biāo)，是因?yàn)殡S著金融發(fā)展、創(chuàng)新和監(jiān)管套利行為的增多，表外融資和直接融資成為融資的重要方式，著眼于金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)端的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)并不能完全表達(dá)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資狀況。近年來(lái)，隨著表外資產(chǎn)回表政策的落地，社會(huì)融資規(guī)模的口徑經(jīng)歷了數(shù)次調(diào)整。下文將對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的傳統(tǒng)項(xiàng)目和調(diào)整項(xiàng)目分別進(jìn)行介紹、分析與預(yù)測(cè)。

（一）社會(huì)融資規(guī)模傳統(tǒng)項(xiàng)目分析與預(yù)測(cè)

1.社會(huì)融資信貸分項(xiàng)

社會(huì)融資口徑下新增信貸與上文存貸款口徑下新增信貸的區(qū)別在于，前者不包括非銀貸款。但非銀貸款波動(dòng)規(guī)律較弱、規(guī)模占比小，對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的影響微乎其微，因此對(duì)社會(huì)融資口徑下新增信貸的預(yù)測(cè)仍可按存貸款口徑下新增信貸的預(yù)測(cè)方法進(jìn)行。

外幣貸款在社會(huì)融資中被單獨(dú)列示，增量波動(dòng)較小，對(duì)社會(huì)融資的影響較小。就規(guī)律性而言，其與人民幣匯率的相關(guān)性較強(qiáng)，即人民幣匯率貶值可促進(jìn)外幣貸款增量減少，升值可促進(jìn)外幣貸款增量上升。就預(yù)測(cè)而言，可以根據(jù)匯率波動(dòng)和近期變化進(jìn)行大致估算。

2.表外融資項(xiàng)

表外融資項(xiàng)主要包括信托貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票三項(xiàng)（以下簡(jiǎn)稱“表外三項(xiàng)”）。表外三項(xiàng)是銀行信用在表外擴(kuò)張的結(jié)果，與新增信貸波動(dòng)高度一致，也呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)性規(guī)律（見(jiàn)圖3）。對(duì)2020年表外三項(xiàng)之和做大致判斷可得，隨著表外資產(chǎn)回表政策的推進(jìn)，表外三項(xiàng)存量的縮減或?qū)⒊掷m(xù)，但政策邊際影響力遞減，縮減規(guī)?？赡芟陆?。

具體來(lái)看，對(duì)信托貸款的跟蹤，可參考用益信托數(shù)據(jù)。雖然受統(tǒng)計(jì)口徑影響，用益信托數(shù)據(jù)與社會(huì)融資中的信托貸款分項(xiàng)數(shù)據(jù)存在差異，但仍可將其作為定性判斷信托貸款增減的指標(biāo)。對(duì)委托貸款的跟蹤，沒(méi)有較好的高頻數(shù)據(jù)，一般根據(jù)季節(jié)性均值和監(jiān)管變化進(jìn)行估算。對(duì)未貼現(xiàn)銀行承兌匯票的跟蹤，可以結(jié)合上海票據(jù)交易所數(shù)據(jù)，通過(guò)承兌發(fā)生額和貼現(xiàn)發(fā)生額來(lái)判斷票據(jù)市場(chǎng)的總體情緒，為規(guī)模變化方向判斷提供佐證。若市場(chǎng)情緒較好，一級(jí)市場(chǎng)開(kāi)票量較大，則很有可能帶來(lái)未貼現(xiàn)銀行承兌匯票規(guī)模的上升。

（二）社會(huì)融資調(diào)整項(xiàng)目分析與預(yù)測(cè)

對(duì)于社會(huì)融資調(diào)整項(xiàng)目，下文將以調(diào)整時(shí)間為線索一一進(jìn)行介紹。

2018年7月，中國(guó)人民銀行將存款類金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)支持證券（ABS）和貸款核銷納入社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)。其中，存款類金融機(jī)構(gòu)ABS與中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)的ABS凈融資數(shù)據(jù)有較強(qiáng)的相關(guān)性，可以借助后者進(jìn)行預(yù)測(cè);貸款核銷的季節(jié)性規(guī)律強(qiáng)，同期變化規(guī)?；鞠嗤?，因此可據(jù)此估計(jì)未來(lái)本項(xiàng)變動(dòng)規(guī)模。

2018年9月，中國(guó)人民銀行將地方政府專項(xiàng)債券（以下簡(jiǎn)稱“專項(xiàng)債”）納入社會(huì)融資規(guī)模統(tǒng)計(jì)。專項(xiàng)債可借助財(cái)政部口徑數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，但需要注意兩點(diǎn)：第一，社會(huì)融資統(tǒng)計(jì)的專項(xiàng)債為新增專項(xiàng)債，不包括再融資專項(xiàng)債和置換專項(xiàng)債，因?yàn)楹髢烧卟⒉粠?lái)實(shí)體融資的增量。第二，中國(guó)人民銀行口徑下的新增專項(xiàng)債和財(cái)政部口徑下的新增專項(xiàng)債統(tǒng)計(jì)的區(qū)別在于，前者按照債權(quán)債務(wù)在托管機(jī)構(gòu)登記日統(tǒng)計(jì)，后者以發(fā)行日為統(tǒng)計(jì)標(biāo)準(zhǔn)。跟蹤時(shí)，需通過(guò)公布的專項(xiàng)債上市日進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整。

2019年9月，中國(guó)人民銀行將交易所企業(yè)ABS納入企業(yè)債券指標(biāo)。此次社會(huì)融資口徑的調(diào)整并非新加入某項(xiàng)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，而是將企業(yè)債券指標(biāo)的統(tǒng)計(jì)范圍擴(kuò)大。企業(yè)ABS雖然以出售企業(yè)資產(chǎn)方式進(jìn)行融資，但從融資角度來(lái)看其與其他企業(yè)的債券融資行為沒(méi)有差別，故中國(guó)人民銀行可能從指標(biāo)完善角度將其加入到企業(yè)債券項(xiàng)中。由于歷史上企業(yè)ABS發(fā)行量的波動(dòng)較小，月底新增規(guī)模最高時(shí)也未超過(guò)1000億元，故本次口徑調(diào)整對(duì)社會(huì)融資規(guī)模增速的影響微乎其微。企業(yè)債券發(fā)行的季節(jié)性規(guī)律顯著，因此可以通過(guò)歷史數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)其未來(lái)變動(dòng)情況。

在預(yù)測(cè)社會(huì)融資中另一個(gè)直接融資項(xiàng)——股票融資項(xiàng)時(shí)，需要注意的是，其統(tǒng)計(jì)的是非金融企業(yè)的股票融資額，須剔除金融機(jī)構(gòu)的股票融資額，且從數(shù)據(jù)上看，其統(tǒng)計(jì)的是交易所A股市場(chǎng)的股票融資額。由于股票融資增量變化較小，因此對(duì)社會(huì)融資規(guī)模的影響也微乎其微。

除上述分項(xiàng)外，社會(huì)融資中還存在其他未公布數(shù)據(jù)的分項(xiàng)，包括保險(xiǎn)公司賠償、小額貸款公司提供的貸款等，但這些分項(xiàng)總量不大，對(duì)社會(huì)融資統(tǒng)計(jì)的影響較小。

貨幣增速的分析與預(yù)測(cè)

（一）貨幣層次的劃分及其與貨幣當(dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表的勾稽關(guān)系

中國(guó)人民銀行對(duì)貨幣層次的劃分由來(lái)已久，并進(jìn)行了多次口徑調(diào)整，現(xiàn)行標(biāo)準(zhǔn)如下：M0即“流通中的貨幣”，也是我們通常所說(shuō)的現(xiàn)金或通貨;M1即“貨幣”，也稱為狹義貨幣，M1=M0+單位活期存款;M2即“貨幣和準(zhǔn)貨幣”，也稱為廣義貨幣，M2=M1+單位定期存款+個(gè)人存款+其他存款。

貨幣各層次數(shù)據(jù)主要來(lái)自中國(guó)人民銀行發(fā)布的貨幣當(dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表和其他存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表。具體而言：

M0=貨幣發(fā)行（貨幣當(dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表）-庫(kù)存現(xiàn)金（其他存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表），即通常所指的現(xiàn)金僅是貨幣發(fā)行的一部分，貨幣發(fā)行還包括其他存款性公司的庫(kù)存現(xiàn)金。

M1中的單位活期存款即其他存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表中納入廣義貨幣的單位活期存款。

M2中的單位定期存款即其他存款性公司資產(chǎn)負(fù)債表中納入廣義貨幣的單位定期存款;個(gè)人存款是指該表中納入廣義貨幣的個(gè)人存款;其他存款對(duì)應(yīng)科目為“對(duì)其他金融性公司負(fù)債中計(jì)入廣義貨幣的存款”，主要體現(xiàn)非銀行金融機(jī)構(gòu)在銀行系統(tǒng)的存款。

（二）從資產(chǎn)端看M2

無(wú)論是貨幣層次的劃分還是其與貨幣當(dāng)局資產(chǎn)負(fù)債表的勾稽關(guān)系，均是按照M2的定義從金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表的負(fù)債端來(lái)看的。國(guó)內(nèi)有學(xué)者系統(tǒng)論述過(guò)貸款創(chuàng)造存款的理論，認(rèn)為在分析負(fù)債端存款數(shù)據(jù)的變動(dòng)時(shí)，季節(jié)性因素較為顯著，但解析變化背后的其他驅(qū)動(dòng)因素難度較大。所以，本文將換一個(gè)角度，通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從資產(chǎn)端的變動(dòng)分析負(fù)債端M2的變化。

從存款類金融機(jī)構(gòu)信貸收支表的科目結(jié)構(gòu)（見(jiàn)表1）來(lái)看，廣義貨幣分布與其資金來(lái)源有大致的對(duì)應(yīng)關(guān)系，即M0與流通中的貨幣大致對(duì)應(yīng)，個(gè)人存款與住戶存款大致對(duì)應(yīng)，單位存款與非金融企業(yè)存款加機(jī)關(guān)團(tuán)體存款之和大致對(duì)應(yīng)，M2中的其他存款與非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存款大致對(duì)應(yīng)。所以有：

M2≈住戶存款+非金融企業(yè)存款+機(jī)關(guān)團(tuán)體存款+非銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存款+流通中貨幣

根據(jù)資金來(lái)源和資金運(yùn)用相等，移項(xiàng)得到：

M2≈（各項(xiàng)貸款+債券投資+在國(guó)際金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)+股權(quán)及其他投資+黃金占款+外匯占款）-（財(cái)政存款+境外存款+金融債券+對(duì)國(guó)際金融機(jī)構(gòu)負(fù)債+其他）

再稍加整理，可得：

M2≈各項(xiàng)貸款+債券凈投資+股權(quán)及其他投資+外匯占款-政府存款-其他+其余各項(xiàng)

其中，債券凈投資=債券投資-金融債券;其他是信貸收支表資金來(lái)源方項(xiàng)目，為信貸資金來(lái)源與運(yùn)用的平衡項(xiàng)目;其余各項(xiàng)=黃金占款+在國(guó)際金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)-對(duì)國(guó)際金融機(jī)構(gòu)負(fù)債-境外存款，其余各項(xiàng)的規(guī)模相對(duì)較小，變動(dòng)也較小。

根據(jù)上述方法計(jì)算資產(chǎn)端各項(xiàng)對(duì)M2同比增速的拉動(dòng)作用（見(jiàn)圖4），可以發(fā)現(xiàn)：第一，2016年之后M2同比增速的系統(tǒng)性下行主要來(lái)自股權(quán)及其他投資項(xiàng)的縮減，而股權(quán)及其他投資主要是指商業(yè)銀行在表內(nèi)的非標(biāo)投資等，這或源于去杠桿工作的推進(jìn);第二，外匯占款變化對(duì)M2同比增速的影響已經(jīng)不大;第三，當(dāng)前各項(xiàng)貸款和債券凈投資是支撐M2同比增速穩(wěn)定的主要力量。

（三）如何看待M2與M1的增速差

M1增速變化主要取決于單位活期存款的變動(dòng)，在一定程度上可以反映企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)的變化。從M1同比增速和工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)平均余額同比增速的歷史走勢(shì)來(lái)看，前者的高點(diǎn)和低點(diǎn)通常領(lǐng)先于后者。這也與理論相符，因?yàn)榛钇诖婵钭鳛槠髽I(yè)流動(dòng)資產(chǎn)中流動(dòng)性較高的類別，對(duì)流動(dòng)資產(chǎn)的整體變動(dòng)方向往往具有領(lǐng)先意義。M2代表經(jīng)濟(jì)總量的價(jià)值形式。M2和M1的增速差與工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)合計(jì)同比增速和工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)平均余額同比增速之差有一定的相關(guān)關(guān)系，即前者領(lǐng)先于后者（見(jiàn)圖5）。后者可以作為企業(yè)流動(dòng)性的反向指標(biāo)，其下行意味著企業(yè)流動(dòng)性改善。所以，M2和M1的增速差在一定程度上可以預(yù)示實(shí)體經(jīng)濟(jì)的經(jīng)營(yíng)績(jī)效狀況，借此可推斷總體經(jīng)濟(jì)的景氣情況。

從2019年的情況來(lái)看，在M1同比增速觸底后，M2和M1的增速差似有觸頂回落的態(tài)勢(shì)，反映出企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)平均余額同比增速回落的趨勢(shì)或?qū)⒔Y(jié)束，可能意味著企業(yè)流動(dòng)性狀況將有所企穩(wěn)，實(shí)體經(jīng)濟(jì)經(jīng)營(yíng)績(jī)效狀況或能改善。不過(guò)，根據(jù)指標(biāo)的領(lǐng)先關(guān)系，從M1增速觸底到M2和M1的增速差趨穩(wěn)，再到企業(yè)流動(dòng)性狀況改善，仍需一段時(shí)間。總體來(lái)說(shuō)，基本面觸底的跡象顯露，但企穩(wěn)跡象尚不足，仍需密切觀察M1增速、M2和M1的增速差在拐點(diǎn)后的走勢(shì)。

作者單位：華創(chuàng)證券研究所

責(zé)任編輯：羅邦敏? 劉穎