作者：楊為敩

來源：緻我們深愛的債券市場

摘要

1、 當商業銀行把錢投放出去後，往往債務方（企業、居民、非銀）還會把錢存回銀行，這就形成了一筆存款派生。

2、 觀察存款派生的效果，往往存在着投放端及結果端兩個角度：

1） 結果端的數據就是兩個口徑的存款指标，其中M2更為常用也更為科學；

2） 投放端的數據包含其他存款性公司資産負債表的三大債權，以及信貸收支表中的信貸及投資數據，二者都可以代表資金的風險偏好。

3、 投放口徑的數據不夠完美的原因是，至少還存在着兩條資金的投放密道，投放端數據是無法監控到的：

1） 數據的一個盲區是：銀行的表内資金通過另一家銀行的表外理财對外投放；

2） 表内委外的統計也存在着遺漏之處。

4、 結果口徑的數據也存在一些比投放端數據更少的部分：

1） 對于企業及居民存款來說，有3%左右的存款不計入M2，但依然可以派生存款；

2） 資管産品的托管資産不包含于M2中，但M2統計納入非存款機構持有的貨币基金後，M2統計不足的情況出現了一些修正；

2 貨币的派生：過程及結果：

在前文中，筆者已經詳述了商業銀行的三大債權及存款的兩個層次。在貨币派生的過程中，前者往往代表着過程，而後者則代表着結果。

2.1 貨币派生結果的常用指标——M2：

在定義存款派生之前，我們先需要定義存款。存款通常有兩個維度：M2及一般性存款，而無論從哪個概念來看，這一定義在近些年都發生了一些重要的調整。在早年間，所謂存款僅主要指居民存款和企業存款，而在2011年非銀存款納入M2口徑、2015年非銀存款納入一般存款口徑之後，非銀存款已經成為我們讨論存款的一個重要部分。

而相對于一般存款來說，我們更常用M2去觀察貨币派生的效果。M2和一般存款的口徑存在些許不同。首先，M2包括M0，而一般存款則不包括M0，M0盡管不算典型的存款，但也是商業銀行貨币投放的結果，在考慮商業銀行信用投放時，不應将其排除在外；其二，一般存款包含财政存款，而M2不包括财政存款，财政存款雖也從根源上來自于銀行信用派生的貨币，但經由一些貨币轉移後，這些貨币最後流入财政賬戶，且作為政策儲備被“封存”了起來，甚至也同時脫離了基礎貨币的統計範疇。每筆财政存款盡管都會對應一筆信用投放，但在我們考慮信用投放的效果時，不應将其考慮在内。

2.2 貨币派生的過程指标

2.2.1 來自資産負債表的角度：

如果粗糙地用其他存款性公司資産負債表的資産端去觀察存款派生的話，那麼早先我們在探讨存款派生時，隻需要更多關心其他存款性公司的兩項指标：對非金融機構債權及對其他居民部門債權，而在存款口徑加入非銀存款之後，其他存款性公司對非銀金融機構也是需要重點考慮的部分。

之所以其他存款性公司的四大債權中的對其他存款性公司債權未在考慮範疇之内，在很大程度上是因商業銀行中的同業存款或同業存放并不算作存款。

在資産負債表中，我們經常會用這三個跟存款派生直接相關的債權（對居民、企業、非銀金融機構債權）加在一起，去觀察銀行部門的派生效果。事實上，當貨币被銀行通過這三個債權其中之一的方式投放出去之後，這筆貨币就進入到實體層面，不但可以投資于實體建設，還可以投資于風險市場。由此來看，如果以股票市場來舉例去代表風險市場的話，我們會發現在大多數情況下，股票市場的走勢與這三個債權的加總走勢是一緻的。

2.2.2 來自信貸收支表的角度：

另一個觀測角度是信貸收支表，央行自2015年開始，除了公布金融機構的信貸收支表外，還公布存款類金融機構信貸收支表（隻含央行及銀行業存款性機構，不含銀行業非存款性機構）。這個存款類金融機構信貸收支表和其他存款性公司的資産負債表的統計主體基本一緻，都屬于偏窄的口徑，相對于金融機構信貸收支表來說，其可以更好地描述銀行行為；然而，存款類金融機構信貸收支表因曆史數據有限，在研究曆史的周期運行時，對我們的參鑒作用不大。

我們在跟蹤貨币派生的周期時，往往會忽略樣本的差異，而選用更長的數據流（金融機構口徑信貸收支表）。在信貸收支表中，可能派生存款的資金運用端有兩個：各項貸款和有價證券及投資（包含債券投資與股權及其他投資），從這兩塊資産去推測貨币派生依然對我們的風險市場或實體經濟研判有意義。

2.2.3 二者之間的微妙差異：

來自資産負債表和信貸收支表的投放數據在口徑上存在着微小的差異。譬如：信貸收支表的統計主體包括央行，而資産負債表中的某些投資（包括股權）計入其他資産項，如果我們對這些差異做一些對仗化處理，會發現資産負債表和信貸收支表給出的貨币投放數據差異不太大，大多數的差異都在5%以内，這個差異我們可以暫且歸為估值統計的方法差異或樣本及會計處理差異帶來的殘差項。

3 關于數據之間的對仗及背離

3.1 關于“投入”和“産出”的差異：

理論上，來自資産負債表和信貸收支表的投放數據和M2是相互對仗的，這分别相當于資金的“投入”和“産出”。但投入端及産出端的數據，仍然存在着一些差異，尤其是對于其他存款性公司的“三個債權”來說，M2要比該數據多了将近12萬億。

以三大債權為例，M2與其的大緻差異如下：

3.2 資産負債表的“三個債權”所不能解釋的：

商業銀行給企業、居民、非銀金融機構供應資金，并不是完全通過“三個債權”來進行的，大多數情況下至少還存在着兩個投放密道：

其一，銀行可以以表外理财為媒介去供應資金：銀行A把某筆表内資金去購買銀行B的表外理财，然後在銀行B的表外理财購買信貸等資産的過程中，這筆錢轉為企業存款，計入M2，但是，這筆錢在當初從銀行A投放出來時，卻計入其他存款性公司對其他存款性公司債權（并未在三個債權之中）。

對于信貸收支表來說，這種操作甚至是不入表的，在這筆錢從銀行A轉移到銀行B的過程裡，這個交易直接給軋差掉了，而這筆錢又是通過銀行B的表外投出去的，兩個環節都沒有入表。

其二，委外也是一個從“三個債權”以外的渠道把錢投放出去的方式。商業銀行把錢委托給非銀的過程，有很多并非計入“其他存款性公司對非銀金融機構債權”，而是計入“其他資産”，但這筆錢經由非銀投放出去後，也有很大可以形成M2的可能性。

對于信貸收支表來說，對委外的統計是相對周全的。

3.3 M2所不能解釋的：

從結果這個視角出發的話，從銀行投放出來的錢，也不一定會形成M2。

首先，對于企業及居民存款來說，有3%左右的存款屬可轉讓存款或其他類型的存款，是不計入M2的，這部分存款盡管可以繼續派生存款，但并不在貨币乘數的統計之内。

其二，當某筆錢從銀行投放出來，借貸者不一定把這筆錢存在銀行，而有可能用這筆錢去買資管産品，資管産品的錢并沒有轉為非銀存款，而是轉為托管資産變成了銀行的表外資産。

如果這筆錢被資管産品投放出去（可能投向企業），還是可能被轉為M2，但資管産品必然是存在漏出的：資管産品的倉位不會100%，貨币也不一定全都投向一級市場，這時沉澱在産品裡的資金就會成為用M2研究貨币派生的漏計項。

資産托管這個因素對我們度量貨币派生造成了越來越大的困難，因為資産托管的規模常年以高于M2的速度在增長，以最新的情況為例，根據《中國資産托管行業發展報告》，2017年年末銀行業資産托管規模為141.5萬億元，比起2016年末，仍然有約16%的增長。

然而，在2018年之後，M2的統計中多了非存款機構持有的貨币基金，并在公布M2時追溯了2017年全年的數據，這個修正其實在一定程度上改善了因資産托管而造成的M2統計不足的現象。

在此之前，我們知道M2等同于M0與納入廣義貨币的各項一般存款之和，而在M2納入非存款機構持有的貨币基金之後，這二者之間出現了約萬億級别的差異，這個差異應該就是非存款機構持有的貨币基金。

貨币基金本源于居民、企業及非銀金融機構的資産，而貨币基金的靈活性和短期性更決定着居民、企業對這些資産随時都可能存在着追索權，因此，貨币基金代表着購買人的潛在購買力，本應計算入M2反映貨币的派生情況。

3.4 就當前的情況來看，M2口徑可能更加準确：

相對來說，“産出側”的數據M2比起“投入側”來說要更為靠譜一些。一方面，“投入側”的數據無法度量“銀行-表外理财”這個鍊條對實體的支持，但M2數據會将其包含在内；另一方面，有些貨币派生是脫離銀行體系而内生的（居民買貨币基金，貨币基金再去支持企業），這個線索是很難被以商業銀行為觀察點的“投入側”數據所觀察到的。

4、關于貨币乘數

4.1 貨币乘數：意義及走勢：

除了觀察貨币總派生之外，人們也會用貨币乘數去衡量存款的派生情況。

一個角度上的差異是：貨币乘數是個“單位”的概念，即單位基礎貨币能創造多少存款，而銀行的總的信用派生情況（三個債權、M2）不僅考慮了單位貨币的派生效率，還考慮了貨币的量（即使單位貨币派生效率不高，但貨币的量足夠大，“三個債權”也會上升，但貨币乘數則會下降）。

央行計算貨币乘數的方式是：M2/基礎貨币。這兩個數據都是按月公布的（基礎貨币是央行資産負債表項下的儲備貨币），因此，我們不必等到央行按季度公布貨币乘數時才能知曉貨币乘數的近況，而是在季度中用最新的M2和基礎貨币相除即可知曉最新的貨币乘數的走勢。

過去的20年間，貨币乘數的趨勢可以大體分成三段：1998Q4-2006Q2是貨币乘數的上升階段，而在2006Q2後，貨币乘數轉為下降，一直到2011Q3，貨币乘數才又轉為上升。當前來看，貨币乘數已經到達5.7以上，這已經是該數據存在以來的最高水平。

4.2 貨币乘數：意義不大的指标

4.2.1 貨币乘數蘊含的信息多為事後：

貨币乘數所蘊含的信息中，很多是已發生的、事後的，該指标對未來的預見意義是不足的。

基礎貨币作為貨币乘數的分母，并不是一個很準确地衡量資金面松緊的指标，其原因是基礎貨币中的法定準備金，隻是過去貨币曾經發生過派生的遺留物。

我們假設在貨币漏出及超儲率都為0，且存款準備金率在20%的情況下，100元的基礎貨币最終可派生為接近500元的總存款，然而，總存款每增加一部分，市場上的剩餘流動性反而會減少一部分，當存款無限向500元接近時，剩餘流動性也會無限向0接近。總存款的增加越多，法定存款準備金的增加也越多，剩餘流動性越少，而法定存款金，而僅代表着過去存款派生的情況。

過去所形成的法定準備金還停留在貨币乘數計算公式的分母中，且影響着貨币乘數的水平，這已經幹擾了貨币乘數的預見性。

與此同時，基礎貨币也幾乎很難體現準備金率的調整對真實流動性的影響。準備金率調整的實質就是把一部分資金在法定準備金和超額準備金中來回轉換，而正是因為基礎貨币同時包括法定準備金和超額準備金，所以貨币政策在動用準備金率調整工具時，幾乎不會影響基礎貨币本身。

而相反，有時貨币政策調整準備金率，對基礎貨币反而會形成反向作用。在2007Q4-2008Q3、2009Q3-2011Q2這兩段時間内，央行盡管大幅增加了準備金率，但為了對沖上調準備金率對流動性的過度負面的影響，央行在其他手段上做了一些對沖。譬如，央行并沒有對沖當時逐步增加的外彙占款，并且通過“對其他存款性公司債權”（再貸款、再貼現）還補充了一部分流動性。因此，基礎貨币在央行上調準備金率的階段，反而會因央行的對沖手段而明顯擴張，但如果我們扣掉法定準備金（考慮存準率的調整對基礎貨币的影響）的話，會看到實際的流動性并沒有基礎貨币所表現得那麼好，反而還是因為上調準備金率的影響而明顯下降。

分子M2的變化與分母（基礎貨币）的關系不大，而與更為真實的流動性（扣除法定準備金的基礎貨币）關系更大。那麼，在那兩段時間裡，分子因真實流動性收緊而下降，而分母又因央行的對沖行為而擡高，于是造成了貨币乘數的明顯下降。相反，2008Q4-2009Q2貨币乘數的上升，也是因為真實流動性和基礎貨币反着走所導緻的。

但這些都是事後信息，隻有當準備金率的變化影響了分子M2，才會明顯體現在貨币乘數的變化之中，而在準備金率調整的初期，貨币乘數是很難體現這些變化的。

4.2.2 貨币乘數是一個慢指标：

貨币乘數是一個長期指标，我們去盯貨币乘數的邊際變化的意義不大。

隻有在貨币政策劇烈變化時（大幅上調或下調準備金率），貨币乘數才能跟随貨币政策産生一些波動，而在多數貨币政策變化不劇烈的年份，貨币乘數是常态上升的。

在大多數情況下，基礎貨币的增長是低于M2的增長的，在分母增長常态高于分子增長的情況下，自然會引緻貨币乘數的常态上升。隻有在貨币政策劇烈變化，導緻基礎貨币增長向上或向下頻繁突破M2增長時，貨币乘數才能産生一些波動。

接下來的問題是：為什麼基礎貨币的供應的速度要慢于存款增長。

貨币乘數的另外一個公式是：

其中，Rc為現金漏損率，Rd為法定準備金率，Re為超額準備金率。由此可見，貨币乘數與現金漏損率、法定準備金率及超額準備金率相關。

從幾個影響指标可以很清晰地看到，影響貨币乘數長趨勢上升的根源應該是銀行超儲率的下降及現金漏出率的下降。而法定準備金率尚在偏高的位置，不足以解釋當前新高的貨币乘數。

現金漏出率的下降很大程度與非現金支付業務的發展，尤其是電子支付業務的發展有關，票據、網上支付及移動支付在近年都得以快速發展，人們手中留存現金的必要性在降低。此外，随着商業銀行的流動性管理的能力的提升以及金融深化的不斷演進，銀行的超儲率也在總體下降。

4.3 貨币乘數的相對意義及可能性替代:

對于貨币乘數來講，可能一個略為有意義的事情是：貨币乘數是存在天花闆的，因此，當貨币乘數接近這個天花闆時，整個貨币體系就失去了快速派生的能力。

而這個天花闆就是法定準備金率的倒數。根據貨币乘數的計算公式不難看出，當Rc及Re為0時，貨币乘數會達到最大值，即1/Rc。

對于實際情況來說，1/Rc這個天花闆也并不嚴謹，其可能會體現在以下幾個方面：

1）1/Rc的默認是所有存款都必須繳準備金率，而M2中的非銀存款是暫且不繳準備金率的，這會導緻如果錢經由非銀派生出去，是不存在法定準備金率帶來的摩擦損耗的。

2）2008年之後，我們執行的是差異化準備金率，大銀行與中小銀行的法定準備金率并不相同，這導緻我們很難用某個法定準備金率去衡量全部資金的貨币乘數上限。

不過，從經驗上看，貨币乘數還是難以超過其理論上限（1/法定準備金率）。

當然，如果貨币乘數能達到其理論上限的話，那已經出現了相當極端的狀況：一則幾乎所有的流動性都變成了法定準備金，再次上繳至央行，基礎貨币也全部由法定準備金組成；二則M0的數量也為0。

如此的話，一旦貨币乘數飙到上限的話，另一個現象則是基礎貨币中可流動的資金規模（貨币發行 超額存準規模）為零。因此，除了貨币乘數之外，我們也可以觀察（貨币發行 超額存準規模）的增長速度變化去監控存款的可派生空間，而後者納含的信息更多一些，除了流動性的派生空間之外，可派生貨币的流動性的邊際也可以通過這一指标而監控到。

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