文/意見領袖專欄作家 蔣飛、仝垚煒

　　核心觀點

　　截至2022年底，我國M2/GDP接近220%，明顯高于多數國家。余永定、韓平、李斌等多位學者曾經對我國的貨幣化程度（即M2/GDP）進行相關研究，并測算出其動態演進路徑和上限值。我們用其模型帶入最新數據測算，M2/GDP的上限或在2.4左右。

　　但鑒于目前我國貨幣化程度不斷提高，且并沒有收斂跡象。我們認為M2/GDP logistic動態演進路徑中的一個核心假設可能并不完全成立。該假設認為貨幣流通速度（以M2為基準的貨幣流通速度GDP/M2）逐步下降，并且隨著貨幣化程度越高，貨幣流通速度下降得越來越慢。因此貨幣流通速度降低到一定程度后就會趨于穩定。但從實際數據看，貨幣流通速度的變化率并不是逐步減小，反而并不穩定。

　　我們認為貨幣流通速度可能會持續下降。我們結合多國面板數據回歸，證明儲蓄率或銀行信用占比的上升都可能帶來貨幣流通速度的下降。當前無論是（M2-M1）/M2，還是儲蓄存款同比增速都在快速上升，同時銀行信貸占GDP比重也在不斷上升，因此我國貨幣流通速度可能會持續下降，相應的，M2/GDP可能持續上升。

　　日本包括經濟、人口、房地產和金融等多方面指標都領先于我國。我們回溯日本M2/GDP，在2000年后達到第一個極值后，2008年以來再次快速攀升，2020年跳升至280%，遠超2000年的230%。我們提示應吸取日本教訓，警惕“流動性陷阱”，珍惜當下改革時間窗口，加快改革步伐，讓居民消費意愿趨勢上提升，讓經濟發展模式轉變為依靠消費推動的可持續發展模式，讓資本市場融資替代銀行融資體系。

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　　M2/GDP上升趨勢暫未放緩

　　長期以來我國M2增速多數時間高于名義GDP增速，但我國CPI卻維持相對低位。貨幣供應高速增長卻沒有帶來嚴重通貨膨脹，這就是困擾學術界多年的“中國之謎”。我們在前期報告《中國貨幣高增長為何不引起高通脹？》中已經討論過，這與我國投資驅動的經濟增長模式、銀行間接融資為主的金融市場結構、較高的儲蓄率以及我國通脹數據的計算方式（未計入商品房價格變動）等都有關系。本篇文章我們將從實證的角度再來深入分析一下。

　　截止到2022年底，我國的M2總量為266萬億，名義GDP為121萬億左右，M2/GDP接近220%。與國際相比明顯過高，比如2022年底，美國的M2總量為21.4萬億美元，名義GDP為25.5萬億美元，M2只占GDP的84%左右；截止到2022年，德國、法國的M2與GDP之比也不超過100%。這其中當然有一定的原因在于國外統計M2與我國口徑有所不同，例如美國M2不包括10萬美元以上的定期存款，這就會造成美國M2/GDP會低估。我們用世界銀行統計的“廣義貨幣[1]占GDP比重”進行對比，美國2020年廣義貨幣占GDP比重達到111.5%，仍然遠低于我國同期的211.9%。

　　當前我國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，經濟增速或將逐步放緩，貨幣供應也需適應經濟發展的腳步。本文我們重點想探討M2/GDP這一指標是否存在上限值？還是可能仍將持續上升？實際上余永定（2002）、韓平、李斌、崔永（2005）、李斌和伍戈（2013）已經進行過相關研究。余永定（2002）在其設定的貨幣運行規則中，求解出了 M2/GDP的動態增長路徑，并據此估算了我國M2/GDP的增長上限。而韓平等（2005）在余文基礎上推出了一個Logistic方程刻畫M2/GDP的動態路徑，并預測增長上限值在2.4-3.4之間；李斌等（2013）在此公式基礎上測算這一比值的上限大致在2.2-2.3左右。實際上我們看到2022年底這一比值已經達到2.2，而且并沒有顯示出放緩的跡象。

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　　M2/GDP 動態演進路徑

　　由于李斌（2013）推出的公式使用了 1980-2012 年數據，可能不適用于目前實際情況。我們試圖對我國 M2/GDP 的動態演進重新進行模擬，并對其未來變化進行一些預測。韓平（2005）從貨幣數量方程 MV=PY 出發推導出具有 Logistic 曲線性狀的 M2/GDP 動態演進路徑。公式如下：

　　其中 m（t）表示 t 時期的 M2/GDP，β代表貨幣流通速度變化率。這一公式表明，M2/GDP存在一個上限值 L。

　　值得注意的是，韓平（2005）推出 Logistic 公式時假定：貨幣流通速度逐步下降，并且下降的速度越來越慢（貨幣流通速度就是 GDP/M2）。理論上說，由于貨幣流通速度減緩與貨幣化進程密切相關（Bordo and Jonung，1981；易綱，1996），隨著貨幣化進程的推進，貨幣流通速度下降的幅度會受到貨幣化的約束而逐漸減緩。因而韓平等假定兩者成反向變動關系，貨幣化程度（m=M2/GDP）越高，貨幣流通速度變化率（β，即????/??????）越小。

　　我們暫時認為這一假定成立，參考韓平（2005）文章的方法，選取 1987 年-2022 年數據，建立具有 Logistic 曲線性狀的 M2/GDP 動態演進路徑。

　　我們首先運用三和值法來確定 Logistic 方程的初始值，由于三和值法對數據平滑性要求較高，因而運用 H-P 濾波方法對 M2/GDP 數據作了平滑處理。將數列分為三組（每組 12個數據），運用三和值法可得到參數估計值：

　　此時，M2/GDP 的動態路徑將表現為先加速上升，經過拐點后加速度逐漸減緩，最終趨于一個增長上限的變化特點。我們接著運用非線性最小二乘法（NLS） 進行參數的精確估計。將上述計算作為初始參數經過 500 次迭代，迭代因子為 0.001，得到三個參數的估算值：

　　從檢驗結果看，模型的擬合優度達到 0.977。

　　我們分別將我們測算的系數和李斌（2013）測算的系數分別帶入方程，并與我國M2/GDP 的真實變動路徑進行對比。根據李斌等測算的公式，2022 年 M2/GDP 分別應該是 2.04 左右；實際上 2022 年我國的 M2/GDP 出現躍升，表明其上限值并不止于 2.2 左右，甚至從其走勢來看，直線也能以 0.9697 的 R 平方進行擬合，M2/GDP 甚至并不一定存在一個上限。

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　　貨幣流通速度

　　為何可能持續下降？

　　M2/GDP的動態增長路徑有一個重要假設，即貨幣流通速度（以M2為基準的貨幣流通速度GDP/M2）逐步下降，并且隨著貨幣化程度越高，貨幣流通速度變化率越小。從實際數據看，貨幣流通速度的變化率并不是逐步減小，反而并不穩定。我們將貨幣化程度M2/GDP先進行HP濾波處理，發現貨幣化程度與貨幣流通速度變化率存在一定的負相關關系，但這有可能是數據處理帶來的趨勢性誤差。直接用平滑后的數據對貨幣流通速度的變化率進行推斷，未免過于理想化。因此，未來貨幣流通速度是否會收斂至一個大于0的確定值并不確定，換句話說，M2/GDP可能并沒有一個穩定的演進路徑。

　　實際上M2/GDP的增長受到儲蓄率、融資結構多方面因素的影響。我們用世界銀行統計的“國內總儲蓄占GDP比重”代替儲蓄率，另外以“銀行部門提供的國內信用占GDP比重”來表現一國對銀行融資的依賴。以“廣義貨幣/GDP”數據代表M2/GDP。各國儲蓄率與銀行信用占比與對應的貨幣/GDP具有一定的相關關系。

　　我們選取2001-2018年17個經濟體（包括中國、日本、韓國、新加坡、馬來西亞、越南、美國、英國、法國、德國、澳大利亞、新西蘭、墨西哥、巴西、俄羅斯、印度、南非） 的相關數據構建模型來探討儲蓄率、銀行信用占比對一國廣義貨幣/GDP的影響。

　　其中M代表樣本國家廣義貨幣M2/GDP，S為樣本國家儲蓄率（儲蓄/GDP），B代表樣本國家銀行信用/GDP，下標i為各經濟體，t為年份。我們采用確定效應變截距模型的估計結果顯示，模型的調整后R平方=0.976，F檢驗的顯著水平為 0.000，表明模型的擬合效果不錯。使用融資結構和儲蓄率這兩個變量可以較好地解釋各國貨幣/GDP 水平。模型中β1 =0.23， β2=0.56，顯示儲蓄率和銀行信用占比每上升1個百分點，將導致該經濟體貨幣/GDP 值分別上升約 0.23 和0.56個百分點。

　　從此框架我們也容易推出，貨幣流通速度GDP/M2也會受到儲蓄率和融資結構的影響，儲蓄率或者銀行信用占比的上升都可能帶來貨幣流通速度的下降。而貨幣流通速度下降能否變慢（變化率變小），一定程度上取決于儲蓄率或銀行信用占比的增速是否在變小。從歷史數據來看，兩者的增速都未呈現明顯的收窄跡象，比如2020年以來我國儲蓄率增速就在提高，銀行信用占比的增速也呈現出很不穩定的變化，貨幣流通速度變化率并未呈現出如模型所預測的減小趨勢。

　　如上所述，居民和企業的儲蓄意愿影響貨幣流通速度。我國的（M2-M1）/M2可以較好地體現居民和企業的儲蓄傾向，但由于其他國家并未有類似指標，我們才用“國內儲蓄占GDP比重”進行面板分析。在分析國內儲蓄意愿時，我們發現，無論是（M2-M1）/M2，還是儲蓄存款同比增速都在快速上升，尤其是近半年儲蓄意愿又再提大幅提高，這意味著我國的貨幣流通速度又在快速下降，而非降速收窄。

　　由于我國宏觀杠桿率較高、房地產周期轉向以及人口老齡化等因素，又疊加三年新冠病毒疫情影響，居民和企業資產負債表受損，儲蓄意愿呈現快速上升趨勢。同時投融資體制改革較慢，銀行信貸仍然是主要信用創造模式，銀行信貸占GDP比重也在不斷上升，因此我國貨幣流通速度可能會持續下降。

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　　日本貨幣流通速度歷史和警示

　　研究我國的貨幣流通速度與貨幣化程度，日本是一個很好的借鑒。日本是世界上少數M2/GDP比值高于我國的國家。根據世界銀行的數據，早在1970年，日本廣義貨幣/GDP已經超過100%，此后伴隨著經濟發展而持續升高。90年代后的十多年里，隨著日本房地產和股市泡沫破滅，日本快速降息試圖挽救，十年國債利率從1990年最高的7.9%降至1998年的最低0.9%，貨幣化程度也逐漸在2000年附近升至頂點的229%，此后的2001年-2007年一直維持在195%左右的水平。

　　但這一穩定水平沒有持續太久，2008年以來日本持續實施寬松貨幣政策，利率一降再降，日本貨幣化程度又開始快速回升，2016年廣義貨幣/GDP升至240%，也是在這一年，日本十年期國債收益率降至負值，在“流動性陷阱”中越陷越深。2020年疫情爆發，日本貨幣化程度更是比上年大幅跳升30個百分點至281%，遠遠突破了2000年的極高點230%。

　　從歷史數據來看，日本包括經濟、人口、房地產和金融等多方面指標都領先于我國。以貨幣流通速度（GDP/M2）為例，我國這一指標與26年前的日本有許多相同之處。

　　貨幣流通速度持續下降說明居民儲蓄傾向持續增加，發生“流動性陷阱”的概率逐漸加大。同時如果仍然依靠債務融資為主的銀行創造貨幣模式，我國債務只會越滾越大，直至利率降到零甚至負值，屆時只能通過央行擴表等其他非常規方式進行調控。

　　正如央行行長易綱所言：“珍惜正常的貨幣政策空間，使得我國能夠在正常的貨幣政策空間中，盡量長地延續正常的貨幣政策”。因此在這段維持正常的貨幣政策時間內，我國應加快改革步伐，讓居民消費意愿趨勢上提升，讓經濟發展模式轉變為依靠消費推動的可持續發展模式，讓資本市場融資替代銀行融資體系。吸取日本教訓，珍惜當下改革時間窗口，加快經濟模式轉型。

　　風險提示

　　國內宏觀經濟政策不及預期；統計模型與實際可能不完全符合；統計數據與實際數據有偏差；國企改革不及預期。

　　[1]世界銀行定義：廣義貨幣指銀行外的貨幣；除中央政府外的活期存款；除中央政府外的居民定期、儲蓄和外幣存款；銀行和旅行支票；其他證券如存單和商業票據之和。

　　參考文獻：

　　[1]韓平，李斌，崔永．我國M2/GDP的動態增長路徑、貨幣供應量與政策選擇[J]．經濟研究，2005（10）：37-47．

　　[2]余永定．M2/GDP的動態增長路徑[J]．世界經濟，2002（12）：3-13．

　　[3]應習文．M2/GDP長期上升的理論分析與實證檢驗[J]．金融監管研究，2021，No.116（08）：32-48.DOI：10.13490/j.cnki.frr.2021.08.003．

　　[4]許璞，鄭貞．我國貨幣流通速度影響因素的實證分析[J]．經濟問題，2010，No.375（11）：95-99.DOI：10.16011/j.cnki.jjwt.2010.11.021．

　　[5]李宏瑾，任羽菲．金融結構、經濟效率與M2/GDP的關系——基于跨國面板數據的實證研究[J]．經濟與管理研究，2020，41（05）：79-90.DOI：10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2020.05.006．

　　證券研究報告：

　　《M2/GDP的新形勢：或將持續上升——宏觀經濟專題報告》

　　對外發布時間：

　　2023年2月24日

　　報告發布機構：

　　長城證券股份有限公司（已獲中國證監會許可的證券投資咨詢業務資格）

　　(本文作者介紹：長城證券首席宏觀分析師，專注大類資產配置)