宏观经济专题报告：M2/GDP的新形势：或将持续上升

分析师 蒋飞0755-83537175 Email:jiangfei@cgws.com 执业证书编号：S1070521080001李相龙0755-23820694 Email:lxlong@cgws.com 执业证书编号：S1070522040001联系人（研究助理）：仝垚炜0086-13680337457 Email:tongyaowei@cgws.com 从业证书编号：S1070122040023联系人（研究助理）：贺昕煜0086-13021212875 Email:hexinyu@cgws.com 从业证书编号：S1070122050027 相关报告 《人民币汇率料将兑现我们预期》2022-04-25 《美国消费增速向正常水平回归》2022-04-18 《 疫情影响超预期 ， 政策放松再加码 》2021-04-11 《中美十年期国债利差继续缩窄》2021-03-28 《宽松货币、地产政策可期》2021-03-21 《稳增长需地产、货币政策发力》2021-03- 1.M/GDP上升趋势暂未放缓 长期以来我国M2增速多数时间高于名义GDP增速，但我国CPI却维持相对低位。货币供应高速增长却没有带来严重通货膨胀，这就是困扰学术界多年的“中国之谜”。我们在前期报告《中国货币高增长为何不引起高通胀？》中已经讨论过，这与我国投资驱动的经济增长模式、银行间接融资为主的金融市场结构、较高的储蓄率以及我国通胀数据的计算方式（未计入商品房价格变动）等都有关系。本篇文章我们将从实证的角度再来深入分析一下。 截止到2022年底，我国的M2总量为266万亿，名义GDP为121万亿左右，M2/GDP接近220%。与国际相比明显过高，比如2022年底，美国的M2总量为21.4万亿美元，名义GDP为25.5万亿美元，M2只占GDP的84%左右；截止到2022年，德国、法国的M2与GDP之比也不超过100%。这其中当然有一定的原因在于国外统计M2与我国口径有所不同，例如美国M2不包括10万美元以上的定期存款，这就会造成美国M2/GDP会低估。我们用世界银行统计的“广义货币占GDP比重”进行对比，美国2020年广义货币占GDP比重达到111.5%，仍然远低于我国同期的211.9%。 图1：我国M2增速多数时间高于GDP增速 图2：中日美法德广义货币/GDP对比（截至2020年） 当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济增速或将逐步放缓，货币供应也需适应经济发展的脚步。本文我们重点想探讨M2/GDP这一指标是否存在上限值？ 还是可能仍将持续上升？实际上余永定（2002）、韩平、李斌、崔永（2005）、李斌和伍戈（2013）已经进行过相关研究。余永定(2002)在其设定的货币运行规则中,求解出了M2/GDP的动态增长路径,并据此估算了我国M2/GDP的增长上限。而韩平等（2005）在余文基础上推出了一个Logistic方程刻画M2/GDP的动态路径，并预测增长上限值在2.4-3.4之间；李斌等（2013）在此公式基础上测算这一比值的上限大致在2.2-2.3左右。 实际上我们看到2022年底这一比值已经达到2.2，而且并没有显示出放缓的迹象。 2.M2/GDP动态演进路径 由于李斌（2013）推出的公式使用了1980-2012年数据，可能不适用于目前实际情况。 我们试图对我国M2/GDP的动态演进重新进行模拟，并对其未来变化进行一些预测。韩平（2005）从货币数量方程MV=PY出发推导出具有Logistic曲线性状的M2/GDP动态演进路径。公式如下： 𝐿1+𝛼∗𝑒 𝐿−𝑚𝑚 𝑚(𝑡)= 其中：𝛼= −𝛽∗𝑡 其中m(t)表示t时期的M2/GDP，β代表货币流通速度变化率。这一公式表明，M2/GDP存在一个上限值L。 值得注意的是，韩平（2005）推出Logistic公式时假定：货币流通速度逐步下降，并且下降的速度越来越慢（货币流通速度就是 GDP/M2 ）。理论上说,由于货币流通速度减缓与货币化进程密切相关(Bordo and Jonung,1981;易纲,1996),随着货币化进程的推进,货币流通速度下降的幅度会受到货币化的约束而逐渐减缓。因而韩平等假定两者成反向变动 𝑑𝑚/𝑑𝑡𝑚 关系,货币化程度（m=M2/GDP）越高,货币流通速度变化率（β，即 ）越小。 我们暂时认为这一假定成立，参考韩平（2005）文章的方法，选取1987年-2022年数据，建立具有Logistic曲线性状的M2/GDP动态演进路径。 我们首先运用三和值法来确定Logistic方程的初始值，由于三和值法对数据平滑性要求较高，因而运用H-P滤波方法对M2/GDP数据作了平滑处理。将数列分为三组(每组12个数据)，运用三和值法可得到参数估计值: 𝐿=7.1508𝛼=2.7927𝛽=0.0295 00 0 此时，M2/GDP的动态路径将表现为先加速上升，经过拐点后加速度逐渐减缓，最终趋于一个增长上限的变化特点。我们接着运用非线性最小二乘法(NLS)进行参数的精确估计。将上述计算作为初始参数经过500次迭代，迭代因子为0.001，得到三个参数的估算值: 𝐿=2.4020𝛼=2.8759𝛽=0.0872 从检验结果看，模型的拟合优度达到0.977。 图3：模型预测与真实M2/GDP 我们分别将我们测算的系数和李斌（2013）测算的系数分别带入方程，并与我国M2/GDP的真实变动路径进行对比。根据李斌等测算的公式，2022年M2/GDP分别应该是2.04左右；实际上2022年我国的M2/GDP出现跃升，表明其上限值并不止于2.2左右，甚至从其走势来看，直线也能以0.9697的R平方进行拟合，M2/GDP甚至并不一定存在一个上限。 图4：M2/GDP可能没有上限值 3.货币流通速度为何可能持续下降？ M2/GDP的动态增长路径有一个重要假设，即货币流通速度（以M2为基准的货币流通速度 GDP/M2 ）逐步下降，并且随着货币化程度越高，货币流通速度变化率越小。从实际数据看，货币流通速度的变化率并不是逐步减小，反而并不稳定。我们将货币化程度M2/GDP先进行HP滤波处理，发现货币化程度与货币流通速度变化率存在一定的负相关关系，但这有可能是数据处理带来的趋势性误差。直接用平滑后的数据对货币流通速度的变化率进行推断，未免过于理想化。因此，未来货币流通速度是否会收敛至一个大于0的确定值并不确定，换句话说，M2/GDP可能并没有一个稳定的演进路径。 图5：货币流通速度滤波后趋势较为明显 图6：货币流通速度及其变化率 实际上M2/GDP的增长受到储蓄率、融资结构多方面因素的影响。我们用世界银行统计的“国内总储蓄占GDP比重”代替储蓄率，另外以“银行部门提供的国内信用占GDP比重”来表现一国对银行融资的依赖。以“广义货币/GDP”数据代表M2/GDP。 各国储蓄率与银行信用占比与对应的货币/GDP具有一定的相关关系。 图7：各经济体储蓄率与广义货币/GDP 图8：各经济体银行信用与广义货币/GDP 我们选取2001-2018年17个经济体(包括中国、日本、韩国、新加坡、马来西亚、越南、美国、英国、法国、德国、澳大利亚、新西兰、墨西哥、巴西、俄罗斯、印度、南非)的相关数据构建模型来探讨储蓄率、银行信用占比对一国广义货币/GDP的影响。 𝑀=𝛼+𝛽𝑆+𝛽𝐵+𝜀 𝑖,𝑡 𝑡 1𝑖,𝑡2𝑖,𝑡𝑖,𝑡 其中M代表样本国家广义货币M2/GDP，S为样本国家储蓄率(储蓄/GDP)，B代表样本国家银行信用/GDP，下标i为各经济体，t为年份。我们采用确定效应变截距模型的估计结果显示，模型的调整后R平方=0.976，F检验的显著水平为0.000，表明模型的拟合效果不错。使用融资结构和储蓄率这两个变量可以较好地解释各国货币/GDP水平。模型中β=0.23，β=0.56，显示储蓄率和银行信用占比每上升1个百分点，将导致该经济体货币/GDP值分别上升约0.23和0.56个百分点。 从此框架我们也容易推出，货币流通速度 GDP/M2 也会受到储蓄率和融资结构的影响，储蓄率或者银行信用占比的上升都可能带来货币流通速度的下降。而货币流通速度下降能否变慢（变化率变小），一定程度上取决于储蓄率或银行信用占比的增速是否在变小。 从历史数据来看，两者的增速都未呈现明显的收窄迹象，比如2020年以来我国储蓄率增速就在提高，银行信用占比的增速也呈现出很不稳定的变化，货币流通速度变化率并未呈现出如模型所预测的减小趋势。 图9：我国储蓄率与其增速 图10：我国银行信用占比与其增速 如上所述，居民和企业的储蓄意愿影响货币流通速度。我国的(M2- M1)/M2 可以较好地体现居民和企业的储蓄倾向，但由于其他国家并未有类似指标，我们才用“国内储蓄占GDP比重”进行面板分析。在分析国内储蓄意愿时，我们发现，无论是(M2- M1)/M2 ，还是储蓄存款同比增速都在快速上升，尤其是近半年储蓄意愿又再提大幅提高，这意味着我国的货币流通速度又在快速下降，而非降速收窄。 由于我国宏观杠杆率较高、房地产周期转向以及人口老龄化等因素，又叠加三年新冠病毒疫情影响，居民和企业资产负债表受损，储蓄意愿呈现快速上升趋势。同时投融资体制改革较慢，银行信贷仍然是主要信用创造模式，银行信贷占GDP比重也在不断上升，因此我国货币流通速度可能会持续下降。 图11：储蓄倾向(M2- M1)/M1 与国内总储蓄 图12：储蓄存款增速加快 4.日本货币流通速度历史和警示 研究我国的货币流通速度与货币化程度，日本是一个很好的借鉴。日本是世界上少数M2/GDP比值高于我国的国家。根据世界银行的数据，早在1970年，日本广义货币/GDP已经超过100%，此后伴随着经济发展而持续升高。90年代后的十多年里，随着日本房地产和股市泡沫破灭，日本快速降息试图挽救，十年国债利率从1990年最高的7.9%降至1998年的最低0.9%，货币化程度也逐渐在2000年附近升至顶点的229%，此后的2001年-2007年一直维持在195%左右的水平。 但这一稳定水平没有持续太久，2008年以来日本持续实施宽松货币政策，利率一降再降，日本货币化程度又开始快速回升，2016年广义货币/GDP升至240%，也是在这一年，日本十年期国债收益率降至负值，在“流动性陷阱”中越陷越深。2020年疫情爆发，日本货币化程度更是比上年大幅跳升30个百分点至281%，远远突破了2000年的极高点230%。 图13：日本货币化程度与国债收益率 从历史数据来看，日本包括经济、人口、房地产和金融等多方面指标都领先于我国。以货币流通速度（ GDP/M2 ）为例，我国这一指标与26年前的日本有许多相同之处。 图14：日本与中国货币流通速度对比 货币流通速度持续下降说明居民储蓄倾向持续增加，发生“流动性陷阱”的概率逐渐加大。同时如果仍然依靠债务融资为主的银行创造货币模式，我国债务只会越滚越大，直至利率降到零甚至负值，届时只能通过央行扩表等其他非常规方式进行调控。 图15：中日10Y国债收益率对比 图16：储蓄率与日本对比 正如央行行长易纲所言："珍惜正常的货币政策空间，使得我国能够在正常的货币政策空间中，尽量长地延续正常的货币政策"。因此在这段维持正常的货币政策时间内，我国应加快改革步伐，让居民消费意愿趋势上提升，让经济发展模式转变为依靠消费推动的可持续发展模式，让资本市场融资替代银行融资体系。吸取日本教训，珍惜当下改革时间窗口，加快经济模式转型。 图17：中日银行信用占比 图18：中日直接融资占比 5.风险提示 国内宏观经济政策不及预期；统计模型与实际可能不完全符合；统计数据与实际数据有偏差；国企改革不及预期。 参考文献： [1]韩平,李斌,崔永.我国M2/GDP的动态增长路径、货币供应量与政策选择[