衡量广义流动性的主要金融指标 分析与预测

周冠南 梁伟超

摘要：信贷规模、社会融资规模、货币增速等是衡量广义流动性的主要指标，而这些指标的周期性变化即构成金融周期。本文从信贷规模、社会融资规模、货币增速的细分项和规律出发，分析如何跟踪和预测这些指标，以期为金融周期判断和债券市场投资提出可供参考的研究方法。

关键词：广义流动性  新增信贷  社会融资规模  货币增速

在流动性分析框架中，流动性可分为狭义流动性和广义流动性。所谓狭义流动性，一般指银行间流动性，可以将商业银行存款准备金、基础货币和非银行金融机构的流动性归入其中;所谓广义流动性，一般指社会信用，即在信用货币制度下，金融机构体系通过货币创造机制向非金融机构体系提供的“社会资源”。社会信用从金融机构资产负债表的资产端来看，主要呈现为信贷、社会融资等形态;从金融机构资产负债表的负债端来看，主要呈现为广义货币等形态。信贷规模、社会融资规模、货币增速等是衡量广义流动性的主要指标，而这些指标的周期性变化即构成金融周期。本文将对信贷规模、社会融资规模、货币增速等金融指标进行分析，探讨如何跟踪和预测这些指标，以期为判断金融周期和投资债券市场提供参考。

信贷规模分析与预测

（一）信贷规模分析

对信贷规模进行跟踪的难点在于其数据变化并不直观：其一，信贷规模受季节性因素影响大;其二，信贷规模受到结构性因素的影响，结构性因素主要包括信贷的部门分布和期限分布;其三，信贷规模受到货币当局政策（含金融监管）、商业银行信贷供给、社会主体融资需求等多重因素交织影响，对各因素影响程度的辨别难度大。针对这些难点，本文提出如下解决思路。

1.选取信贷余额同比增速或12个月新增信贷移动平均同比增速等指标来平滑季节性因素影响

信贷规模的季节性因素主要是新增信贷的季节性波动。从2015—2018年的情况来看，1月基本为年内新增信贷投放的高点，若春节在1月，则高峰效应可能较弱;年内季度投放占比基本遵循依次递减的规律;第二、三季度的季内投放占比遵循“季末冲高、季初回落”的规律;第四季度各月投放占比一般都较低，12月投放通常会明显回落（见图1）。新增信贷季节性波动规律较明显，但规律又时常被打破，其绝对值变动和同比变化包含了较多的噪音信息。然而，对噪音信息的过滤必然带来信息损失，因此需要在观察趋势和捕捉信息之间做出权衡。

信贷余额同比增速是存量同比概念，与增量同比相比，存量同比波动更为平缓，且存量同比概念与M2同比增速等保持一致，从经济意义上可以更好地刻画信贷与经济增速之间的关系。

此外，中国人民银行相关部门负责人曾指出，“观察货币信贷数据宜将考察周期拉长一些。在一个时点上，不能只看一个点，要看数据的加权平均值;在一段时间序列上，也不能只看一个点，要看数据的移动平均值。”由此看来，中国人民银行更强调用移动平均法来反映信贷趋势性变化。就移动平均法而言，选择合适的移动平均时间长度较为重要，笔者分别用3个月、6个月和12个月对新增信贷做移动平均，并观察其变化，可以发现选择3个和6个月时仍存在较多噪音信息，选择12个月可以较好地过滤出新增信贷的变化趋势。

综上，可以选取信贷余额同比增速或12个月新增信贷移动平均同比增速，来平滑新增信贷的季节性影响，以反映信贷规模的趋势性变化和政策调控对信贷投放的影响。

2.对影响信贷规模的部门分布和期限分布等结构性因素进行拆解分析

从部门来看，信贷分布在居民部门、非金融性公司及其他部门（以下简称“企业部门”）、非银行金融机构部门。在我国，企业部门信贷存量占比高于居民部门，但居民部门占比处于上行趋势。这在一定程度上反映出经济增长动力仍较为依赖投资，但存在向消费驱动转变的趋势。

从期限来看，我国中长期贷款占比高于短期贷款。其中，短期贷款以企业部门短期贷款（含票据融资）为主。居民短期贷款与居民消费行为密切相关，受季节性和节假日因素影响大。在中长期贷款中，企业部门占比同样高于居民部门，居民中长期贷款与房地产销售相关性较高，企业中长期贷款与企业的投资需求关系较为密切。

3.区分影响信贷供给和需求的因素至关重要，但難度较大，可以借助相应的替代指标进行分析

从信贷需求来看，可以将中国人民银行的银行家问卷调查报告所公布的贷款需求指数作为跟踪信贷需求变化的指标，但该报告季度公布的频率很难满足债市投资者的需求。由于票据直贴利率主要受到资金利率和信贷需求两个因素影响，而资金利率可以用同期限同业存单到期收益率来表示，因此可以将票据直贴利率减同期限同业存单到期收益率之差作为描述信贷需求的高频指标（见图2）。

从信贷供给来看，信贷政策是商业银行信贷供给的主要决定因素之一。通常，当季的信贷政策定调将对下一季度的信贷供给产生趋势性影响，因此可将中国人民银行货币政策委员会例会对信贷政策的定调作为预测未来信贷供给方向的依据，将银行贷款审批指数作为事后分析和验证的替代指标。

（二）信贷规模预测

从理论上讲，随着一个经济体经济总量规模的增长，其要求的新增信贷规模也将随之增长，两者增速应该维持相对稳定的关系。但实践中，由于新增信贷受货币政策、监管政策等因素的影响，两者的关系会发生变动。观测近十几年我国新增信贷规模和不变价国内生产总值（GDP）增加量之间的关系，发现两者比值较为稳定但也明显受到政策因素的扰动。因此，可通过预测未来GDP增速来推算信贷规模增速，最后基于政策因素，对信贷规模的变动区间进行调整。

首先，估计2020年的不变价GDP增加量。在经济增长维持在合理区间的前提下，2020年的不变价GDP增加量预计为5.5万亿元左右。

其次，推算信贷规模增速。2019年新增信贷规模为16.8万亿元，新增信贷规模/不变价GDP增加量的比值为3.27，较2018年小幅上升。预计2020年政策将维持稳定，两者比值大概率保持稳定或小幅上升，若上升，假设其上升幅度和2019年相同，则2020年两者比值可能为3.27～3.39。由此可推算出2020年新增信贷规模或为18万亿～18.6万亿元，对应的信贷余额增速为11.8%～12.4%。

最后，基于政策因素对信贷增速的区间范围进行调整。从当前经济结构来看，房地产作为信贷投放的重要领域，对信贷规模影响较大。假设房地产调控政策不松动，则2020年房地产贷款余额增速大概率延续2016年和2019年6%左右的回落幅度。即使房地产调控政策松动，房地产贷款余额增速至多维持2018年0.9%的回落幅度，再次上行的概率不大。因此，2020年房地产贷款余额增速回落幅度或为0～6%。按照2019年29%的房地产贷款余额占比计算，2020年房地产贷款余额增速回落或拖累总体信贷余额增速回落0～1.8%，则信贷余额增速区间或为10.7%～12.5%。同时，政策支持制造业、小微企业、民营企业的力度在加大，投向这些领域的信贷增速上升或部分对冲房地产贷款增速回落，且地方存量债务置换对表内信贷也有支撑，故上文估计的2020年11.8%～12.4%的增速水平基本合理。

社会融资规模分析与预测

根据《中国统计年鉴》，社会融资规模是指一定时期内实体经济从金融体系获得的资金总额。社会融资与新增信贷的区别在于，新增信贷是从金融机构资产负债表的资产端出发进行统计，而社会融资则是从企业资产负债表的负债端和权益端出发，统计实体经济从金融体系获得的资金。之所以提出社会融资规模这一指标，是因为随着金融发展、创新和监管套利行为的增多，表外融资和直接融资成为融资的重要方式，着眼于金融机构资产端的传统统计指标并不能完全表达实体经济的融资状况。近年来，随着表外资产回表政策的落地，社会融资规模的口径经历了数次调整。下文将对社会融资规模的传统项目和调整项目分别进行介绍、分析与预测。

（一）社会融资规模传统项目分析与预测

1.社会融资信贷分项

社会融资口径下新增信贷与上文存贷款口径下新增信贷的区别在于，前者不包括非银贷款。但非银贷款波动规律较弱、规模占比小，对社会融资规模的影响微乎其微，因此对社会融资口径下新增信贷的预测仍可按存贷款口径下新增信贷的预测方法进行。

外币贷款在社会融资中被单独列示，增量波动较小，对社会融资的影响较小。就规律性而言，其与人民币汇率的相关性较强，即人民币汇率贬值可促进外币贷款增量减少，升值可促进外币贷款增量上升。就预测而言，可以根据汇率波动和近期变化进行大致估算。

2.表外融资项

表外融资项主要包括信托贷款、委托贷款和未贴现银行承兑汇票三项（以下简称“表外三项”）。表外三项是银行信用在表外扩张的结果，与新增信贷波动高度一致，也呈现出明显的季节性规律（见图3）。对2020年表外三项之和做大致判断可得，随着表外资产回表政策的推进，表外三项存量的缩减或将持续，但政策边际影响力递减，缩减规模可能下降。

具体来看，对信托贷款的跟踪，可参考用益信托数据。虽然受统计口径影响，用益信托數据与社会融资中的信托贷款分项数据存在差异，但仍可将其作为定性判断信托贷款增减的指标。对委托贷款的跟踪，没有较好的高频数据，一般根据季节性均值和监管变化进行估算。对未贴现银行承兑汇票的跟踪，可以结合上海票据交易所数据，通过承兑发生额和贴现发生额来判断票据市场的总体情绪，为规模变化方向判断提供佐证。若市场情绪较好，一级市场开票量较大，则很有可能带来未贴现银行承兑汇票规模的上升。

（二）社会融资调整项目分析与预测

对于社会融资调整项目，下文将以调整时间为线索一一进行介绍。

2018年7月，中国人民银行将存款类金融机构资产支持证券（ABS）和贷款核销纳入社会融资规模统计。其中，存款类金融机构ABS与中国银保监会的ABS净融资数据有较强的相关性，可以借助后者进行预测;贷款核销的季节性规律强，同期变化规模基本相同，因此可据此估计未来本项变动规模。

2018年9月，中国人民银行将地方政府专项债券（以下简称“专项债”）纳入社会融资规模统计。专项债可借助财政部口径数据进行统计，但需要注意两点：第一，社会融资统计的专项债为新增专项债，不包括再融资专项债和置换专项债，因为后两者并不带来实体融资的增量。第二，中国人民银行口径下的新增专项债和财政部口径下的新增专项债统计的区别在于，前者按照债权债务在托管机构登记日统计，后者以发行日为统计标准。跟踪时，需通过公布的专项债上市日进行相应调整。

2019年9月，中国人民银行将交易所企业ABS纳入企业债券指标。此次社会融资口径的调整并非新加入某项统计指标，而是将企业债券指标的统计范围扩大。企业ABS虽然以出售企业资产方式进行融资，但从融资角度来看其与其他企业的债券融资行为没有差别，故中国人民银行可能从指标完善角度将其加入到企业债券项中。由于历史上企业ABS发行量的波动较小，月底新增规模最高时也未超过1000亿元，故本次口径调整对社会融资规模增速的影响微乎其微。企业债券发行的季节性规律显著，因此可以通过历史数据来预测其未来变动情况。

在预测社会融资中另一个直接融资项——股票融资项时，需要注意的是，其统计的是非金融企业的股票融资额，须剔除金融机构的股票融资额，且从数据上看，其统计的是交易所A股市场的股票融资额。由于股票融资增量变化较小，因此对社会融资规模的影响也微乎其微。

除上述分项外，社会融资中还存在其他未公布数据的分项，包括保险公司赔偿、小额贷款公司提供的贷款等，但这些分项总量不大，对社会融资统计的影响较小。

货币增速的分析与预测

（一）货币层次的划分及其与货币当局资产负债表的勾稽关系

中国人民银行对货币层次的划分由来已久，并进行了多次口径调整，现行标准如下：M0即“流通中的货币”，也是我们通常所说的现金或通货;M1即“货币”，也称为狭义货币，M1=M0+单位活期存款;M2即“货币和准货币”，也称为广义货币，M2=M1+单位定期存款+个人存款+其他存款。

货币各层次数据主要来自中国人民银行发布的货币当局资产负债表和其他存款性公司资产负债表。具体而言：

M0=货币发行（货币当局资产负债表）-库存现金（其他存款性公司资产负债表），即通常所指的现金仅是货币发行的一部分，货币发行还包括其他存款性公司的库存现金。

M1中的单位活期存款即其他存款性公司资产负债表中纳入广义货币的单位活期存款。

M2中的单位定期存款即其他存款性公司资产负债表中纳入广义货币的单位定期存款;个人存款是指该表中纳入广义货币的个人存款;其他存款对应科目为“对其他金融性公司负债中计入广义货币的存款”，主要体现非银行金融机构在银行系统的存款。

（二）从资产端看M2

无论是货币层次的划分还是其与货币当局资产负债表的勾稽关系，均是按照M2的定义从金融机构资产负债表的负债端来看的。国内有学者系统论述过贷款创造存款的理论，认为在分析负债端存款数据的变动时，季节性因素较为显著，但解析变化背后的其他驱动因素难度较大。所以，本文将换一个角度，通过资产负债表的对应关系，从资产端的变动分析负债端M2的变化。

从存款类金融机构信贷收支表的科目结构（见表1）来看，广义货币分布与其资金来源有大致的对应关系，即M0与流通中的货币大致对应，个人存款与住户存款大致对应，单位存款与非金融企业存款加机关团体存款之和大致对应，M2中的其他存款与非银行业金融机构存款大致对应。所以有：

M2≈住户存款+非金融企业存款+机关团体存款+非银行业金融机构存款+流通中货币

根据资金来源和资金运用相等，移项得到：

M2≈（各项贷款+债券投资+在国际金融机构资产+股权及其他投资+黄金占款+外汇占款）-（财政存款+境外存款+金融债券+对国际金融机构负债+其他）

再稍加整理，可得：

M2≈各项贷款+债券净投资+股权及其他投资+外汇占款-政府存款-其他+其余各项

其中，债券净投资=债券投资-金融债券;其他是信贷收支表资金来源方项目，为信贷资金来源与运用的平衡项目;其余各項=黄金占款+在国际金融机构资产-对国际金融机构负债-境外存款，其余各项的规模相对较小，变动也较小。

根据上述方法计算资产端各项对M2同比增速的拉动作用（见图4），可以发现：第一，2016年之后M2同比增速的系统性下行主要来自股权及其他投资项的缩减，而股权及其他投资主要是指商业银行在表内的非标投资等，这或源于去杠杆工作的推进;第二，外汇占款变化对M2同比增速的影响已经不大;第三，当前各项贷款和债券净投资是支撑M2同比增速稳定的主要力量。

（三）如何看待M2与M1的增速差

M1增速变化主要取决于单位活期存款的变动，在一定程度上可以反映企业流动资产的变化。从M1同比增速和工业企业流动资产平均余额同比增速的历史走势来看，前者的高点和低点通常领先于后者。这也与理论相符，因为活期存款作为企业流动资产中流动性较高的类别，对流动资产的整体变动方向往往具有领先意义。M2代表经济总量的价值形式。M2和M1的增速差与工业企业资产合计同比增速和工业企业流动资产平均余额同比增速之差有一定的相关关系，即前者领先于后者（见图5）。后者可以作为企业流动性的反向指标，其下行意味着企业流动性改善。所以，M2和M1的增速差在一定程度上可以预示实体经济的经营绩效状况，借此可推断总体经济的景气情况。

从2019年的情况来看，在M1同比增速触底后，M2和M1的增速差似有触顶回落的态势，反映出企业流动资产平均余额同比增速回落的趋势或将结束，可能意味着企业流动性状况将有所企稳，实体经济经营绩效状况或能改善。不过，根据指标的领先关系，从M1增速触底到M2和M1的增速差趋稳，再到企业流动性状况改善，仍需一段时间。总体来说，基本面触底的迹象显露，但企稳迹象尚不足，仍需密切观察M1增速、M2和M1的增速差在拐点后的走势。

作者单位：华创证券研究所

责任编辑：罗邦敏  刘颖