無論近期金融數據表現還是未來貨币政策導向均出現寬松趨向。一方面，剛公布的3月份金融數據全面超出市場期望。一季度社會融資規模增量累計12.06萬億，創下單季曆史新高；一季度人民币貸款增加8.34萬億元，為有記錄以來新高；M2同比增速加快至9.7%。與此同時，3月份CPI同比增長1.5%，中斷了去年11月份以來的下降趨勢，開始回升，超出預期。另一方面，在貨币供給量與通脹均超預期的情況下，寬貨币預期再起。受疫情沖擊影響，經濟下行壓力加大，貨币政策将加碼寬松。4月6日國常會指出“貨币政策要發揮總量和結構雙重功能，加大對實體經濟的支持”；4月13日國常會決定，适時運用降準等貨币政策工具，推動銀行增強信貸投放能力，進一步加大金融對實體經濟的支持力度。

因此，有人擔心，若我國進一步實施貨币寬松，會不會也引發新的通貨膨脹？畢竟美國2020年執行寬松貨币政策引起的大通脹還沒消停呢。

本文将基于貨币政策、通貨膨脹與貨币流通速度之間的關系研究來回答這一問題。

一、數量方程式與貨币流通速度

1885年，數學家、天文學家和經濟學家西蒙∙紐科姆出版了《政治經濟學原理》一書。這本書非常清晰的介紹了流量和存量之間的區别，更重要的是它還叙述了一個更為簡明的關系，紐科姆稱之為交易方程。後來，美國經濟學家費雪把它作為貨币數量論重新加以介紹，也就是今天我們所知道的這個方程：

MV=PQ

其中：

M=貨币數量

V=貨币流通速度

P=物價水平

Q=商品與服務數量

即貨币數量（M）與貨币流通速度（V）的乘積始終恒等于物價水平（P）與商品服務數量（Q）的乘積。

數量方程式的左邊是貨币供給與貨币流通速度的乘積，右邊是商品服務價格和數量的乘積。方程式的兩邊都有内在的不穩定因素，比如右邊的不穩定因素包括梅茨勒的存貨效應、克拉克的加速度效應、穆勒的過度投資等。在任何方程式中，如果穩定了一邊，那麼就可以穩定整個方程式。顯然，通常情況下，穩定數量方程式左邊的貨币供給比穩定右邊容易很多。事實上，弗裡德曼基于控制貨币存量的固定增長就可以管理經濟周期問題的思想把紐科姆的數量方程式重新挖掘出來。

我們将采用數量方程式讨論物價水平（P）與貨币供給量（M）及貨币流通速度（V）的關系，特别是物價水平（P）與貨币流通速度（V）的關系，它常常被忽視。在社會生産生活節奏猛烈變化的時期，比如當前新冠疫情加劇的時候，忽視貨币流通速度（V）的變化就無法準确理解貨币政策的後果，比方新冠疫情爆發後中美兩國都實行了貨币寬松政策，為什麼在中國沒有看到大通脹而在美國出現了大通脹。

測度貨币流通速度是個複雜的問題。在一些分析中，通常根據恒等式倒算出來貨币流通速度：V=PQ/M。但是這樣推算出來的貨币流通速度經常受到質疑，因為在應用數量方程式分析貨币數量與物價關系時用到的貨币流通速度又由貨币數量和物價來衡量，所以就出現了小貓追着自己尾巴轉圈圈的怪象。

好在通常情況下經濟社會的運轉是平穩有序的，可以不失一般的假設：貨币流通速度是相對穩定的，或者說貨币流通速度的變化率幾乎等于0。在這種情況下，貨币需求增速幾乎完全取決于PQ的增速，一旦貨币超發，即貨币供給增速遠高于PQ增速，則會引發通貨膨脹。

但是，世界總在常與無常中流轉變換。新冠疫情就是一樁世間無常之事，它打破了社會的經濟活動秩序，也改變我們觀察經濟的常用視角。作為經濟社會運行的基礎，物流及人員流動等發生了異常的變動，貨币流通速度基本穩定的前提假設發生了颠覆性的變化。

類似新冠這樣的大流行病毒對經濟的影響，以前隻在曆史書中見過對它的描述。加之貨币流通速度本身的難以測度，新冠疫情對貨币流通速度會造成什麼樣的沖擊，我們很難知道。因此，在評估貨币政策效果時容易陷入盲人摸象的境地，甚至在出台貨币政策時就根本是盲目的，不知道貨币供給增加到底是夠量還是不夠量。

理論上，新冠疫情期間，由于保持社交距離的原因，人流、物流等放緩節奏，與資金流通相關的貨币流通速度(V)也将受到嚴重阻滞。因此，人流、物流的速度與貨币流通速度的變化會存在密切的數量關系。

對比美國貨币流通速度變化和與平常相比的城市人員活動百分比Citymapper活動指數，确實可以驚奇的發現：疫情期間美國貨币流通速度的變動走勢和人員活動放緩走勢基本是一緻的。新冠疫情給無論社會經濟活動還是貨币金融活動都帶來了巨大的沖擊，貨币流通速度确實受到顯著的改變。數量方程式提醒我們：在通貨膨脹管理、貨币供給方面，政策制定者不能對貨币流通速度的變化視而不見；否則，政策制定者将自食其果。

我國相關職能部門沒有公布貨币流通速度的統計數據，我們嘗試根據數量方程式倒推計算出貨币流通速度即V=PQ/M的變化情況，這裡采用名義GDP來代替PQ。同樣可以發現：我國的貨币流通速度變化與人員活動變化兩者的走勢幾乎是一緻的。

盡管如前述這個貨币流通速度計算方法存在小貓追着自己尾巴轉圈圈的怪象以及用名義GDP代理PQ的适用問題，鑒于美國貨币流通速度變化與經濟社會活動變化之間顯示出來的密切關系模式（pattern），在一定程度上我們認為這樣的推算也算合理的，可以用來分析與評估我國貨币供給政策的合理性及通貨膨脹管理水平。退一步講，客運、物流、人員活動的變動情況也可以作為觀察貨币流通速度變化的半定性參照指标。

二、貨币供應、通貨膨脹與貨币流通速度

弗裡德曼說：通貨膨脹歸根結底是個貨币現象。這句話常被理解為：過多的貨币追逐過少的産量，就會産生通脹。

是的，多數時候這樣理解沒有問題。但是當遇到新冠疫情這種世紀沖擊的時候還這樣理解就可能出現認知偏差。

弗裡德曼也是個貨币數量論者。根據數量方程式MV=PQ，影響物價（P）變化的因素顯然除了貨币供給量（M）發生變化還有貨币流通速度的變化（V）。隻有在正常的情況下，貨币流通速度（V）的變化很小，幾乎可以忽略，這時貨币供給是通貨膨脹的主因。但在像發生新冠疫情這樣的非常時期，貨币寬松并不必然就引發通貨膨脹，因為貨币流通速度的變化很大，大到不能被忽視。

比如，我國在2020年疫情初期啟動了寬松的貨币周期，采取了降準、降息等一系列寬貨币政策，M2增速遠高于GDP增速。按照通常的理解，我國應該發生顯著的通貨膨脹才對。但事實上并未發生人們所擔憂的通脹。

這背後的原因就在于發生疫情後，保持社交距離的系列措施令整個經濟社會人流、物流等的節奏放緩，相應的也讓貨币流通速度變緩。貨币流通速度的下降抵消了貨币超發的通脹拉升作用，使得通貨膨脹不曾發生。

随着疫情緩解，貨币流通速度回升，若依舊保持寬松貨币供給，由于數量方程式MV=PQ是個會計恒等式，它一定會讓物價（P）上升，引起通貨膨脹。在這一點上，我國央行理解上還是很到位的。自2020年5月左右起，我國貨币政策逐步正常化，M2增速開始收縮，保證了我國通貨膨脹控制在合理範圍内。

反觀美國，則出現了迥然不同的事情。疫情發生後，為了刺激經濟複蘇美聯儲采取了持續超寬松的貨币政策。2020年，由于貨币流通速度受到阻滞，貨币流通速度的下降抵消了貨币超發的通脹拉升作用，當年美國并未出現令人擔心的通貨膨脹。但是随着疫情防控的常态化，美國經濟持續複蘇,生産、消費也逐步恢複正常，貨币流通速度也逐漸正常化，但是美聯儲并沒有将貨币供給速度降低到合适的水平，廣義貨币M2仍然保持兩位數的增速。最終，超發的貨币疊加其它因素引發美國通貨膨脹高企難下。

也就是說，引發通貨膨脹與否，不僅要看貨币供給量，還要看貨币流通速度，特别是在病毒大流行這樣的非正常時期。

三、貨币政策與貨币流通速度

數量方程式說的很清楚，任何貨币政策的制定者不能隻盯着貨币供給本身，還需要俯下身子仔細觀察經濟社會的活動步伐特别是貨币流通速度的變化。

以當前情況為例，我國接下來要不要采取貨币寬松政策呢？若進一步實施貨币寬松，會不會像美國一樣觸發大通脹呢？我們觀點很簡單，它取決于疫情的走向，同時也取決于央行對貨币流通速度變化的恰當反應。

首先，3月份通脹膨脹超預期與一季度金融數據超預期并沒有什麼聯系。3月份通貨膨脹超預期更多地是由輸入性通貨膨脹引起的。從各個分項指标來看，交通和通信對CPI的拉動作用最大。交通和通信的分項中隻有燃料價格出現了大幅增長。燃料價格的飙升則主要是由于俄烏戰争造成國際原油價格上漲：3月一攬子原油平均價格飙升至113.48美元/桶。

其次，當前貨币流通速度正在變慢。疫情反複背景下，多地防疫政策不斷趨嚴，人流、物流節奏放緩。以北京、上海、廣州、成都、南京、武漢、西安、蘇州、鄭州以及重慶等地的地鐵日均客運量作為觀測對象，可以發現3月份同比-25.85%，4月份同比甚至達到-44.81%。人流、物流放緩，經濟活動怠慢下來，貨币流通速度也自然跟着變慢。

正如前文所說，貨币寬松政策會否引發通貨膨脹要看貨币供給量增加情況，還要看貨币流通速度的變化情況。當前，可采取與貨币流通速度變緩相适應的貨币寬松政策。

總體而言，未來一段時間貨币政策走向依賴于疫情防控：若疫情反複、防控趨嚴，貨币流通速度變緩，則通貨膨脹不會成為貨币寬松的掣肘；若疫情壓力緩解、消費生産恢複正常，貨币流通速度回歸常态，那麼，貨币政策制定者則要充分考慮貨币數量對通貨膨脹的影響，适當收緊流動性。

作者劉曉曙系青島銀行首席經濟學家

更多精彩资讯请关注tft每日頭條，我们将持续为您更新最新资讯!