(資料圖)
核心觀點
截至2022年底，我國M2/GDP接近220%，明顯高于多數(shù)國家。余永定、韓平、李斌等多位學(xué)者曾經(jīng)對我國的貨幣化程度（即M2/GDP）進行相關(guān)研究，并測算出其動態(tài)演進路徑和上限值。我們用其模型帶入最新數(shù)據(jù)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(tài)演進路徑中的一個核心假設(shè)可能并不完全成立。該假設(shè)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(wěn)定。但從實際數(shù)據(jù)看，貨幣流通速度的變化率并不是逐步減小，反而并不穩(wěn)定。
我們認為貨幣流通速度可能會持續(xù)下降。我們結(jié)合多國面板數(shù)據(jù)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(xù)下降，相應(yīng)的，M2/GDP可能持續(xù)上升。
日本包括經(jīng)濟、人口、房地產(chǎn)和金融等多方面指標都領(lǐng)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(yīng)吸取日本教訓(xùn)，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(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽肯M推動的可持續(xù)發(fā)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(shù)時間高于名義GDP增速，但我國CPI卻維持相對低位。貨幣供應(yīng)高速增長卻沒有帶來嚴重通貨膨脹，這就是困擾學(xué)術(shù)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(jīng)討論過，這與我國投資驅(qū)動的經(jīng)濟增長模式、銀行間接融資為主的金融市場結(jié)構(gòu)、較高的儲蓄率以及我國通脹數(shù)據(jù)的計算方式（未計入商品房價格變動）等都有關(guān)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(tǒng)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(tǒng)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(jīng)濟已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，經(jīng)濟增速或?qū)⒅鸩椒啪彛泿殴?yīng)也需適應(yīng)經(jīng)濟發(fā)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(xù)上升？實際上余永定（2002）、韓平、李斌、崔永（2005）、李斌和伍戈（2013）已經(jīng)進行過相關(guān)研究。余永定（2002）在其設(shè)定的貨幣運行規(guī)則中，求解出了 M2/GDP的動態(tài)增長路徑，并據(jù)此估算了我國M2/GDP的增長上限。而韓平等（2005）在余文基礎(chǔ)上推出了一個Logistic方程刻畫M2/GDP的動態(tài)路徑，并預(yù)測增長上限值在2.4-3.4之間；李斌等（2013）在此公式基礎(chǔ)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(jīng)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(tài)演進路徑
由于李斌（2013）推出的公式使用了 1980-2012 年數(shù)據(jù)，可能不適用于目前實際情況。我們試圖對我國 M2/GDP 的動態(tài)演進重新進行模擬，并對其未來變化進行一些預(yù)測。韓平（2005）從貨幣數(shù)量方程 MV=PY 出發(fā)推導(dǎo)出具有 Logistic 曲線性狀的 M2/GDP 動態(tài)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(guān)（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(guān)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(shù)據(jù)，建立具有 Logistic 曲線性狀的 M2/GDP 動態(tài)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(shù)據(jù)平滑性要求較高，因而運用 H-P 濾波方法對 M2/GDP 數(shù)據(jù)作了平滑處理。將數(shù)列分為三組（每組 12個數(shù)據(jù)），運用三和值法可得到參數(shù)估計值:
此時，M2/GDP 的動態(tài)路徑將表現(xiàn)為先加速上升，經(jīng)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(shù)的精確估計。將上述計算作為初始參數(shù)經(jīng)過 500 次迭代，迭代因子為 0.001，得到三個參數(shù)的估算值:
從檢驗結(jié)果看，模型的擬合優(yōu)度達到 0.977。
我們分別將我們測算的系數(shù)和李斌（2013）測算的系數(shù)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(jù)李斌等測算的公式，2022 年 M2/GDP 分別應(yīng)該是 2.04 左右；實際上2022 年我國的 M2/GDP 出現(xiàn)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(xù)下降？
M2/GDP的動態(tài)增長路徑有一個重要假設(shè)，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(shù)據(jù)看，貨幣流通速度的變化率并不是逐步減小，反而并不穩(wěn)定。我們將貨幣化程度M2/GDP先進行HP濾波處理，發(fā)現(xiàn)貨幣化程度與貨幣流通速度變化率存在一定的負相關(guān)關(guān)系，但這有可能是數(shù)據(jù)處理帶來的趨勢性誤差。直接用平滑后的數(shù)據(jù)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(wěn)定的演進路徑。
實際上M2/GDP的增長受到儲蓄率、融資結(jié)構(gòu)多方面因素的影響。我們用世界銀行統(tǒng)計的“國內(nèi)總儲蓄占GDP比重”代替儲蓄率，另外以“銀行部門提供的國內(nèi)信用占GDP比重”來表現(xiàn)一國對銀行融資的依賴。以“廣義貨幣/GDP”數(shù)據(jù)代表M2/GDP。各國儲蓄率與銀行信用占比與對應(yīng)的貨幣/GDP具有一定的相關(guān)關(guān)系。
我們選取2001-2018年17個經(jīng)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(guān)數(shù)據(jù)構(gòu)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(jīng)濟體，t為年份。我們采用確定效應(yīng)變截距模型的估計結(jié)果顯示，模型的調(diào)整后R平方=0.976，F(xiàn)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(jié)構(gòu)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(dǎo)致該經(jīng)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(jié)構(gòu)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(shù)據(jù)來看，兩者的增速都未呈現(xiàn)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(xiàn)出很不穩(wěn)定的變化，貨幣流通速度變化率并未呈現(xiàn)出如模型所預(yù)測的減小趨勢。
如上所述，居民和企業(yè)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(xiàn)居民和企業(yè)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(nèi)儲蓄占GDP比重”進行面板分析。在分析國內(nèi)儲蓄意愿時，我們發(fā)現(xiàn)，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(chǎn)周期轉(zhuǎn)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(yè)資產(chǎn)負債表受損，儲蓄意愿呈現(xiàn)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(chuàng)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(xù)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(shù)M2/GDP比值高于我國的國家。根據(jù)世界銀行的數(shù)據(jù)，早在1970年，日本廣義貨幣/GDP已經(jīng)超過100%，此后伴隨著經(jīng)濟發(fā)展而持續(xù)升高。90年代后的十多年里，隨著日本房地產(chǎn)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(wěn)定水平?jīng)]有持續(xù)太久，2008年以來日本持續(xù)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(fā)，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(shù)據(jù)來看，日本包括經(jīng)濟、人口、房地產(chǎn)和金融等多方面指標都領(lǐng)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(xù)下降說明居民儲蓄傾向持續(xù)增加，發(fā)生“流動性陷阱”的概率逐漸加大。同時如果仍然依靠債務(wù)融資為主的銀行創(chuàng)造貨幣模式，我國債務(wù)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(guī)方式進行調(diào)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(xù)正常的貨幣政策"。因此在這段維持正常的貨幣政策時間內(nèi)，我國應(yīng)加快改革步伐，讓居民消費意愿趨勢上提升，讓經(jīng)濟發(fā)展模式轉(zhuǎn)變?yōu)橐揽肯M推動的可持續(xù)發(fā)展模式，讓資本市場融資替代銀行融資體系。吸取日本教訓(xùn)，珍惜當下改革時間窗口，加快經(jīng)濟模式轉(zhuǎn)型。
風險提示
國內(nèi)宏觀經(jīng)濟政策不及預(yù)期；統(tǒng)計模型與實際可能不完全符合；統(tǒng)計數(shù)據(jù)與實際數(shù)據(jù)有偏差；國企改革不及預(yù)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(yè)票據(jù)之和。
