这是扑克推送的第 120 张思维导图：货币政策的一个动态判断机制：从央行和商银行角度。
本文来自肖立晟宏观经济分析 ，作者： 肖立晟、杨晓。如需转载，请联系原作者。更多精彩内容，请下载扑克财经App（iOS及安卓版本均可下载）。
本文试着从央行和商行角度建立货币政策一个动态判断机制。央行角度，分析央行主要通过调节哪些因子控制广义货币，以及央行使用各种货币政策的时机，各种货币政策的政策效果。商业银行角度，分析影响广义货币变化的主要因子，并结合央行调控手段，判断未来M2总体趋势和货币政策取向。
央行角度
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货币乘数的政策含义
1、货币乘数为什么很重要
数量调控方面，央行主要通过调整货币乘数和基础货币控制广义货币M2，通过考察货币乘数各因子在各个时期对M2变化的贡献度，则可以清晰的判别央行未来货币政策的取向。货币供应的传统分析框架是M=m×B，其中M是广义货币供应，在我国为M2，B是基础货币。基础货币主要组成部分为法定存款准备金和超额存款准备金，这主要也由法定准款准备金率和超额存款准备金率决定，而这两者都是货币乘数的重要组成部分。
在央行资产负债表中，基础货币和M2的组成为：
（1）基础货币=M0+其他存款性公司存款（法定存准+超额存准）+其他存款（非金融机构存款+其他存款性公司库存现金)
基础货币B反映在中央银行资产负债表上即负债端的储备货币科目，包括：货币发行、其他存款性公司存款和非金融机构存款三个子科目。对B进一步拆分，可按其对广义货币供给的作用分成四个部分B=M0+R+E+O，其中R和E是对金融机构在央行存款的拆分，分别是法定存款准备金和超额存款准备金。而O是非存款性金融机构在央行的存款与各金融机构库存现金的总和，两者共性在于同属银行体系中的基础货币，却不能通过商业银行体系派生出广义货币，实际上并不具有流动性或创造流动性的功能。这样，我们就可以从央行的资产负债表出发，对货币乘数m进行解构。
（2）广义货币=M0+由商业银行体系派生出的广义货币存款D
从货币派生的角度来看，M2应该为现金漏损和派生出的货币组成，也即M2由流通中的现金M0与各金融机构基于基础货币扩张的一般存款D组成。D即为缴纳法定存款准备金率和超额存款准备金率的基础。
因此，货币乘数的表达式为：
由货币派生公式，可以得出广义货币供给M2是由B、c、r、e和o决定的。其中B为基础货币、c为现金比率，r为法定存款准备金率，e是超额存款准备金率，o为其他存款比率。
在不同时期，由于央行会对一般存款和广义货币的口径进行微调，故上述表达式可能会与央行实际公布的数据有出入，但不影响分析结果。
2、货币乘数的变化和政策含义
2015年以来货币乘数上升以对冲基础货币的下降。2014年以来，央行货币投放方式逐步由外汇占款转移至调整存款准备金率和基础货币投放（如公开市场操作）。因此，2014年后货币乘数出现大幅攀升，自2015年5月以来，货币乘数m上行速度加快，在2018年10月达到历史高位6.02。而与此同时，M2同比增速却并未呈现同步提升现象。货币乘数是广义货币供给M2与基础货币
货币乘数的变化反映了货币政策调控手段的改变。外汇下降之后，央行调控货币政策更为灵活、主动，目前多以调整存款准备金、公开市场操作和各类创新型货币工具为主。
公开市场操作和创新型货币政策投放基础货币的优势在于滴灌细耕，未来货币政策或将推出更多创新型工具，并探索确定价格确定机制和工具。
法定存款准备金是货币乘数最重要组成部分。广义货币供给M2是由基础货币和现金比率、法定存款准备金率、超额存款准备金率和其他存款比率决定的。通过考察货币乘数各因素在各个时期对M2变化的贡献度，可以清晰的观察和预测央行的调控手段和央行未来货币政策的取向。
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货币乘数各因子对
广义货币变化贡献率
1、货币乘数结构变化
由货币乘数的公式可知，货币乘数主要由B基础货币、c现金比率、r法定存款准备金率，e超额存款准备金率、o其他存款比率。其中，c、r、e和o的分子分别为M0、法定存款准备金、超额存款准备金、非存款性金融机构在央行的存款与各金融机构库存现金的总和，分母均为由商业银行体系派生出的广义货币存款D。
货币乘数的表达式：
货币乘数各因子中，法定存款准备金和超额存款准备金的变化是货币乘数变化的主要原因。
货币乘数中r、e和o的变化与货币乘数方向相反，也即r、e和o越小则货币乘数越大。法定存款准备金率r量级较超额存款准备金率e和其他存款比率o大很多，因此货币乘数变化主要靠r变化，即使在央行规定的法定存款准备金率不变的情况下，由于D的变化，我们计算的法定存款准备金率也会因为D变化而变化。
2015年后降准使得法定存款准备金率大幅下降。法定存款准备金率自2015年以来大幅下降，这也是上文说明的2015年以来货币乘数迅速上涨的主要原因。2015年起，央行为了对冲外汇占款的流出，频繁下调法定存款准备金率，间隔两年后央行又于2018年进行了四次降准，由此投放了大量的流动性。2015年1季度，计算的法定存款准备金率为16.41%，至2018年3季度则降至11.88%。
2015年以来超额存款准备金呈震荡下行趋势，进一步助推货币乘数上涨。超额存款准备金率一直被认为是衡量银行间市场的可融出资金规模的重要指标。排除掉春节等重大节日对超额存款准备金率的影响，2016年12月以来，超储率基本在1.5%上下浮动，而在这之前长期维持在2%的中枢上下震荡的水平。超储率走低部分原因是商业银行流动性管理水平和支付系统电子化程度的提高，降低其保有超额存款储备金的必要性。两项指标的持续下行是推高货币乘数的重要因素。
其他存款比率2018年大幅上升主因口径调整，整体影响不大。货币乘数公式中的其他存款主要由商业银行的库存现金和央行负债端的其他非金融机构存款组成，两者的共同点在于都处于基础货币和流通中的现金之间的“夹层地带”。后者主要是支付机构放在央行账上的备付金。随着互联网金融的发展和支付宝、微信等支付软件盛行，非金融机构存款增速很快，但是其他存款整体占比较小，对货币乘数影响不大。
此外，现金比率呈缓慢下行趋势。现金比率主要衡量流通中的现金占D的比率。M0波动本身具有很强的季节性因素，从长期看，现金比率的趋势是向下的。
2、货币乘数各因子对M2变化的相对贡献率
各决定因素对货币供应量的影响不是简单相加的，且各变量的变动也是非连续的，故考察各个因素对货币供应量的影响仅能采用近似估算的对数分析方法进行。取对数后数据会更加平稳，消除了模型的共线性和异方差性。
通过用对数法将各决定因素单独变化对M2的影响分离，从而估算出各因素对货币供应量的贡献度及变化情况。根据M=mxB，各因子对最终货币供应量的变化贡献率，应当是当其他变量保持初值不变时M的变化，如：∆lnM=lnMt-lnM0
为计算连续贡献率以及变化，我们取季度数据滚动的年度变化贡献率。如，在上式中，Mt为2018Q3数据，M0则为2017 Q3数据。
根据计算，各因子对M2变化的贡献存在以下规律：
（1）M2变化主要由基础货币B变化和法定存款准备金率r变化决定，超额存款准备金率e也有一定贡献，其他因子贡献率相对较小。
（2）基础货币B和法定存款准备金率r是货币政策调控的两种基本手段，这两种基本手段基本上呈现反向关系，也即在动用调整法定存款准备金率的时候，投放基础货币就会相对减少。
（3）法定存款准备金率r的变化对M2变化的贡献度呈不断上升态势。法定存款准备金率r在2012年之前贡献率基本为负值，之后逐步转正。
（4）超额存款准备金率e的贡献率与基础货币B的贡献率走势基本一致，也即基础货币投放较多的时候，超储率相对较高。
（5）央行一般在经济基本面较好的时候，动用投放基础货币B方式，在经济相对较差的时候采取降低法定存款准备金率r的方式。
值得注意的是，法定存款准备金率r与M2存在时滞正相关关系，其他因子关系不明显。由上文可知，M2变化的主要贡献来自于基础货币B和法定存款准备金率r，结合M2增速，我们发现，法定存款准备金率r与M2存在明显的时滞性正相关关系。根据数据来看，法定存款准备金率r的贡献率在M2见底之前就见底，在M2见顶之前就已经见顶。也即法定存款准备金率r不仅对M2的贡献较大，而且相对前瞻。
在整个经济周期运行过程中，调控/运行的时间规律为：法定存款准备金率r>M2增速>经济增速>通胀。经济周期运行过程中，M2增速通常领先于经济增长2-3个季度。而根据本文的分析，法定存款准备金率是M2变化的主要因素，因此，法定存款准备金率的变化是整个金融数据乃至经济数据的前瞻指标。
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央行货币政策的动态判断逻辑
1、首先判断央行货币政策是调整法定存款准备金率r还是投放基础货币
M2变动受到基础货币B、法定存款准备金率r、超额存款准备金率e以及现金比率c、其他存款比率o的影响。其中基础货币B和法定存款准备金率r是主要影响因素，而这两者并不独立，起此彼伏。因此我们在分析货币政策走势的时候，首先需要判断央行在一定时期内主要采取哪种手段。以2017年以来的货币政策为例，2017年Q3到2018年降准前，法定存款准备金率对M2的贡献率由于基础货币贡献率下降被动上升。2018年降准之后，法定存款准备金率的贡献率迅速上升，同时基础货币贡献率迅速下行与法定存款准备金率贡献率形成交叉。则从2018年降准开始可以判定央行主要采取调整r为主的手段。
2、如何预判央行要采取调整r还是B的手段？
通过M2增速和经济基本面等因素判断央行是否采取调整r的手段。上文可知，M2相对滞后于r贡献率的变化，因此可以根据M2本身的周期性规律判断下行趋势及拐点，同时辅之以经济周期规律判断经济是否处于下行周期。若M2进入下行周期且已经低位徘徊较长时间，同时经济周期开始进入下行周期，则可以从基本面判断央行或将采取调整r的手段。
3、综合考虑各因素对M2变化的影响
基础货币B和存款准备金率r是货币政策两个主要手段，但是超额存款准备金率e等在特定时期也有较大贡献，因此需要结合特定时期综合考量各个因子贡献率。
4、评估央行货币政策的效果
经计算，法定存款准备金率r不仅对广义货币的贡献率越来越大，而且法定存款准备金的政策效果有所上升。在法定存款准备金相同的情况下，用我们计算的r（R/D）与央行公布的大型和中小型银行法定存款准备金率相比较，若r（R/D）<r大型，则说明降准的效果较好。因为R相同的情况下，必然是D扩张规模较大。
2011-2015年，r（R/D）与大型银行的法定存款准备金率之间的差距逐步扩大，两者差距达到4个百分点左右，2016年以后一直保持在4个百分点左右。
同时，考虑到基础货币和法定存款准备金率两种政策往往不同时使用。因此，降准的时候效果较好，不降准的时候参考基础货币的投放力度。
除了以上数量型工具，央行的价格调节工具也逐步增强。央行的利率调整工具主要有调整OMO和SLF、MLF等创新型货币供给的利率，调整再贴现利率和央票利率等，还有基准利率。但是鉴于我国利率市场化还有待完善，银行间等市场化利率和间接融资利率衔接不够通畅，且本文主要探讨相对完善的数量型调控，因此在此不拖笔。
总体来看，我国货币政策调整工具相对较少，最有效的即为法定存款准备金率的调整。但是自2017年以来，广义货币M2增速持续低位徘徊，货币政策整体调节效果整体下降。这就需要再看货币政策在商业银行的传导。
商业银行角度
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广义货币M2结构变化
1、广义货币M2结构
从资金来源的角度，广义货币供给M2的源泉可以被分为“货币”和“信用”。前者依赖于央行真实发行的货币，而央行的货币发行主要源于其外汇占款的增加，后者主要与商业银行的经营行为有关，是商业银行基于资产扩张而创造出来的信用货币，主要包括对其他非金融机构债权和对其他居民部门的债权。综上，M2可以简单归纳为：
M2=外汇占款+商业银行对非金融机构债权+商业银行对其他居民部门债权+其他
其中：
对其他居民部门债权=居民短期贷款+居民中长期贷款=居民消费性贷款+居民经营性贷款
对非金融机构债权=非金融企业及机关团体短期贷款+中长期贷款+票据融资+融资租赁+各项垫款+企业债
其他=银行自营非标+调整项
2、广义货币M2结构变化
分部门来看，近年来居民部门占比上升弥补外汇占款占比下降。对非金融机构债权和对居民债权是M2主要构成部分，其次为外汇占款和自营非标和调整项。截至2018年11月，这四项分别占比54%、26%、12%和8%。
分部门来看，次贷危机以来，非金融企业债部门占比震荡略下行，由2009年7月的59%降至2018年11月的54%。而期间居民部门占比不断上升，由12%升至26%，上升了一倍多。外汇占款下行趋势稳定，由28%降至12%，下降了一倍还多。自营非标和调整项占比有上行趋势但大多在10%以内。
居民部门中长期贷款占比增加主因房地产周期。居民中长期贷款自2015年以来迅速上升，2015年初中长期贷款在居民总贷款中占比65%左右，2018年11月这一比例已经上升至71%。居民杠杆率上升主因中长期贷款上升，而中长期贷款的重要流向为房地产，2015年新一轮的房地产周期开启，房地产销售迅速上升。
企业部门结构变化不大，中长期贷款有所上升。企业部门贷款主要由中长期贷款、短期贷款和票据融资组成，由于融资租赁和各项垫款占比较小，暂不考虑。2015年初中长期贷款在企业总贷款中占比53%左右，2018年11月这一比例已经上升至59%，短期贷款占比则由42%降至34%。
按照M2结构中各因子占比大小，M2主要由企业中长期贷款、居民中长期贷款、企业短期贷款、外汇占款、自营非标调整项、居民短期贷款和票据融资组成。其中：
（1）企业中长期贷款占比25%-28%左右，短期贷款占比16%-20%左右，分别是M2结构的第一组成部分和第二/三组成部分。
（2）居民中长期贷款占比12%-18%左右，是M2结构的第二/三组成部分。
（3）外汇占款占比11%-20%左右，是M2结构的第四组成部分。
（4）自营非标和调整项占比4%-11%左右，是M2结构的第五/六组成部分。
（5）居民短期贷款占比6%-8%左右，是M2结构的第五/六组成部分。
（6）票据融资占比3%左右，是M2结构的第七组成部分。
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各部门/权重因子对
广义货币变化贡献率
1、各部门对M2变化的贡献率
根据计算，企业部门和居民部门是M2最大的拉动项，2017年以来M2下滑主因为自营非标和调整项的下降。我们继续量化测算各部门对M2变化的贡献率。
贡献率公式为∆X/∆M，为求得连续贡献率以便观察其变化，我们采用月度数据，计算月度数据的年度滚动变化，如∆M为M2由2017年11月到2018年11月变化，∆H为居民部门2017年11月至2018年11月变化。企业、居民、外汇占款、自营非标调整项对M2变化贡献率之和为100%。
根据计算，各部门对M2变化贡献率有下规律：
（1）企业部门和居民部门是M2最大的拉动项，2017年来贡献率大幅上升。2010年以来，企业和居民部门两者对M2增速的贡献率之和在70%-120%之间。2017年以来贡献率不断上升，由2017年1月的70%升至2018年11月的120%。与此同时，银行自营非标和调整项不断下降。
（2）2017年以来M2下滑主因为自营非标和调整项的下降。2017年以来，企业、居民和外汇占款贡献率都有所上升。而银行自营非标和调整项贡献率断崖式下跌，2016年12月，自营非标和调整项对M2增长的贡献率为46%，2018年1月降至3%，11月进一步降至-19%。
（3）居民部门在2016年末至2018年初贡献率超过企业部门。在M2整体结构占比中，企业部门占比大概为居民部门2倍多，但是2016年末到2018年初，居民部门对M2增长的贡献率大幅超过企业部门。2016年10月居民部门对M2增长的贡献率超过企业部门1.16个百分点，2017年5月居民部门对M2贡献率超过企业部门16.53个百分点，居民部门贡献率47.33%，企业部门30.54%。直至2018年6月，企业部门对M2的贡献率才开始超过居民部门贡献率。
（4）企业部门在2016年年中至2017年年初降杠杆，拖累M2整体增速。2016年7月，企业部门贡献率为62.63%，2017年3月降至26.43%，之后逐步上升。企业部门贡献率下降，部分源于银行自营非标和调整项大幅上涨。
（5）外汇占款2018年以来拖累逐步缩小。外汇占款对M2贡献率2015年之后转负，直至2016年11月降至最低点-21.1%，之后保持逐步上升，2018年全年位于-2%-0%之间。
居民中长期贷款贡献率与房地产销售同比增速走势基本一致。居民部门结构中，居民中长期贷款贡献率在65%-95%之间，短期贷款贡献率则在5%-35%之间。
自2015年来最近的一轮房地产周期存在明显的“厚尾”现象，也即房地产周期延长，导致居民杠杆率不断上升。本轮房地产周期货币政策和房地产政策同时放松，加之棚改货币化等政策的实施，作为前瞻数据的房地产销售厚尾时长达到31个月以上。尤其三四线城市销售出现“双峰”现象，房价出现一定程度的超涨。2017年下半年以来，房地产销售增速和居民中长期贷款贡献率下降，居民部门对M2增速的贡献率也有所减缓。
企业中长期贷款贡献率与经济周期走势相关性较高。企业部门结构中，企业中长期贷款贡献率波动较大，贡献率范围在30%-150%之间，短期贷款贡献率则在0%-35%之间，票据融资贡献率在-50%-20%之间。企业中长期贷款与经济周期走势基本一致，根据我们的经济周期模型，经济于2017年末见顶回落，企业中长期贷款贡献率也在2017年年末见顶回落。
2、各权重因子对M2变化的贡献率
从M2的各个权重因子来看，企业和居民部门是M2变化贡献率的主要来源，鉴于外汇占款负向贡献率，银行自营非标贡献率大幅下降至负值，这两项未来趋势并不乐观，我们着重分析较为稳健的居民和企业部门。
（1）企业中长期贷款对M2变化贡献率最大，贡献率在22%-46%左右。2017年下半年以来，企业中长期贷款贡献率有所上升。
（2）居民中长期贷款对M2变化贡献率其次，贡献率在20%-40%左右。
（3）居民短期贷款对M2变化贡献率在4%-17%左右。2017年下半年贡献率上升。
（4）企业短期贷款对M2变化贡献率在3%-12%左右。2018年以来贡献率下降。
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商行对货币政策影响的
动态判断逻辑
商行是央行货币政策推行的重要渠道，对货币政策的预测意义在于预测货币政策传导顺畅程度和传导方向，也即哪个部门是货币政策的发力点，货币政策有的放矢。
1、辨别广义货币M2的权重因子背后的经济逻辑
分部门来看，企业部门和居民部门是M2结构和变化的最重要推动力。其中，企业和居民中长期贷款是主要构成部分。
居民中长期贷款与房地产销售基本同步，而房地产销售属于经济周期的前瞻性指标。居民贷款主要由居民中长期贷款组成，在房地产周期上行期，居民中长期贷款的占比和贡献率增大，随着房地产周期进入下行期，居民中长期贷款占比和贡献率有所下降，下降的部分由企业中长期贷款接棒。本轮房地产周期过程中，居民逐步加杠杆，居民中长期贷款对M2变化的贡献度一度超过企业短期贷款。鉴于本轮房地产周期已经进入下行周期，居民部门对于M2变化的贡献度将有所收敛。
企业中长期贷款一般略滞后于房地产销售也即居民中长期贷款，房地产周期对企业中长期贷款影响较大。企业贷款项无论是结构占比还是对M2变化贡献率来说，都是主力，企业贷款以企业中长期贷款为主。企业短期贷款和票据融资也是M2重要组成部分，企业短期贷款与长期贷款走势基本一致，而票据融资变化较大，往往与企业贷款呈反向走势，也即票据融资是企业贷款的一种弥补因素，且占比较小。因此，企业部门我们只需要分析中长期贷款即可判断总体情况。
房地产销售数据和流动性数据（社融和M2增速）分别是房地产周期和经济周期的前瞻性指标。房地产销售数据和流动性数据存在一定同步性，其背后的经济逻辑为房地产的周期性波动，房地产信用派生能力较强，且对于其他行业乃至整个社会总需求都有一定带动作用。这也可以理解为何企业中长期贷款要整体滞后于居民中长期贷款。
外汇占款主要受贸易和国际资本流动影响，自营非标和调整项主要受监管影响，两者整体影响不大。
2、判断M2各个权重因子变化和未来趋势
目前经济周期和房地产周期均处于下行期，居民在本轮房地产周期已经一定程度上完成加杠杆，未来企业杠杆有一定上升空间。从目前的货币政策来看，央行倾向于中小微企业目标也相对明确。
由上文可知，居民中长期贷款贡献率已经随着房地产销售数据的下行有所回落，企业中长期贷款贡献率也随着经济周期的下行出现下行趋势。相对来说，未来企业部门存在一定加杠杆空间，逻辑如下：
一是未来居民加杠杆空间有限。本轮房地产周期厚尾现象严重，下行时间较长，主要是三四线（及五六线）城市在棚改货币化、房地产政策和货币政策的多重刺激下，出现透支现象。根据分析数据来看，除了一二三线城市之外的其他城市房地产销售出现双峰现象，这是十分罕见的。在房地产透支的同时，居民杠杆率得到大幅提升。这对于未来房地产周期的到来产生了延后效应，本应该在2018年见底的房地产销售将会在2019年见底。
二是企业对广义货币的贡献率有所下降，有上升空间。根据我们的经济周期模型，2017年末经济进入衰退前期，相应的企业中长期贷款的贡献率开始下降。相对于居民部门来说，未来企业有一定加杠杆空间，对广义货币M2的增长有带动力。
外汇占款主要受贸易和国际资本流动影响，未来对M2影响不容乐观。虽然2018年以来外汇占款对于M2的拖累逐步减少，但是未来对M2的影响不容乐观。美国和欧洲等经济逐步走弱，出口将受到影响，且考虑到贸易战带来的不确定性影响，外汇占款对M2的贡献可能会重新进入负区间。
银行自营非标和调整项对于M2的拖累趋势确定。银行自营非标的下降是近年来M2变化的主要拖累项，未来自营非标等依然受制于监管改革影响，对M2或将依然负向贡献，但是鉴于本年度基数较小，因此未来的拖累程度或将减小。
3、预判未来M2和货币政策
根据我们的三因子中国经济周期模型，目前经济处于衰退期，M2和社融作为前瞻指标，下行在预期内。经济或将在19年年中或者下半年出现拐点。因此，在货币政策放松的条件下，M2在2019年上半年或有一定上升动力。
结合第一部分分析结果，基础货币B和法定存款准备金率r是货币政策调控的两种基本手段。在经济衰退期，货币政策往往趋向于降准，而法定存款准备金率r的变化对M2变化的贡献度呈不断上升态势，因此可以得出结论，若上半年M2仍动力不足，则仍会有降准空间。
值得注意的问题是，如何判定M2是否动力不足？一般的考量是，合理的M2增速基本上与名义GDP的增速相对一致，或者实际GDP增速+通胀。但是需要考虑到一个现实的问题，M2和社融等流动性数据相对于GDP增速是领先关系，也即不能用当下的M2增速与当下的名义GDP增速相匹配。若未来名义/实际GDP增速中枢下移，则当下的M2增速应该低于当下名义GDP增速。
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