M2/GDP的新形势:或将持续上升——宏观经济专题报告

蒋飞

核心观点

截至2022年底，我国M2/GDP接近220%，明显高于多数国家。余永定、韩平、李斌等多位学者曾经对我国的货币化程度（即M2/GDP）进行相关研究，并测算出其动态演进路径和上限值。我们用其模型带入最新数据测算，M2/GDP的上限或在2.4左右。

但鉴于目前我国货币化程度不断提高，且并没有收敛迹象。我们认为M2/GDP logistic动态演进路径中的一个核心假设可能并不完全成立。该假设认为货币流通速度（以M2为基准的货币流通速度GDP/M2）逐步下降，并且随着货币化程度越高，货币流通速度下降得越来越慢。因此货币流通速度降低到一定程度后就会趋于稳定。但从实际数据看，货币流通速度的变化率并不是逐步减小，反而并不稳定。

我们认为货币流通速度可能会持续下降。我们结合多国面板数据回归，证明储蓄率或银行信用占比的上升都可能带来货币流通速度的下降。当前无论是(M2-M1)/M2，还是储蓄存款同比增速都在快速上升，同时银行信贷占GDP比重也在不断上升，因此我国货币流通速度可能会持续下降，相应的，M2/GDP可能持续上升。

日本包括经济、人口、房地产和金融等多方面指标都领先于我国。我们回溯日本M2/GDP，在2000年后达到第一个极值后，2008年以来再次快速攀升，2020年跳升至280%，远超2000年的230%。我们提示应吸取日本教训，警惕“流动性陷阱”，珍惜当下改革时间窗口，加快改革步伐，让居民消费意愿趋势上提升，让经济发展模式转变为依靠消费推动的可持续发展模式，让资本市场融资替代银行融资体系。

1.M₂/GDP上升趋势暂未放缓

长期以来我国M2增速多数时间高于名义GDP增速，但我国CPI却维持相对低位。货币供应高速增长却没有带来严重通货膨胀，这就是困扰学术界多年的“中国之谜”。我们在前期报告《中国货币高增长为何不引起高通胀？》中已经讨论过，这与我国投资驱动的经济增长模式、银行间接融资为主的金融市场结构、较高的储蓄率以及我国通胀数据的计算方式（未计入商品房价格变动）等都有关系。本篇文章我们将从实证的角度再来深入分析一下。

截止到2022年底，我国的M2总量为266万亿，名义GDP为121万亿左右，M2/GDP接近220%。与国际相比明显过高，比如2022年底，美国的M2总量为21.4万亿美元，名义GDP为25.5万亿美元，M2只占GDP的84%左右；截止到2022年，德国、法国的M2与GDP之比也不超过100%。这其中当然有一定的原因在于国外统计M2与我国口径有所不同，例如美国M2不包括10万美元以上的定期存款，这就会造成美国M2/GDP会低估。我们用世界银行统计的“广义货币[1]占GDP比重”进行对比，美国2020年广义货币占GDP比重达到111.5%，仍然远低于我国同期的211.9%。

当前我国经济已由高速增长阶段转向高质量发展阶段，经济增速或将逐步放缓，货币供应也需适应经济发展的脚步。本文我们重点想探讨M2/GDP这一指标是否存在上限值？还是可能仍将持续上升？实际上余永定（2002）、韩平、李斌、崔永（2005）、李斌和伍戈（2013）已经进行过相关研究。余永定(2002)在其设定的货币运行规则中,求解出了 M2/GDP的动态增长路径,并据此估算了我国M2/GDP的增长上限。而韩平等（2005）在余文基础上推出了一个Logistic方程刻画M2/GDP的动态路径，并预测增长上限值在2.4-3.4之间；李斌等（2013）在此公式基础上测算这一比值的上限大致在2.2-2.3左右。实际上我们看到2022年底这一比值已经达到2.2，而且并没有显示出放缓的迹象。

2.M2/GDP 动态演进路径

由于李斌（2013）推出的公式使用了 1980-2012 年数据，可能不适用于目前实际情况。我们试图对我国 M2/GDP 的动态演进重新进行模拟，并对其未来变化进行一些预测。韩平（2005）从货币数量方程 MV=PY 出发推导出具有 Logistic 曲线性状的 M2/GDP 动态演进路径。公式如下：

其中 m(t)表示 t 时期的 M2/GDP，β代表货币流通速度变化率。这一公式表明，M2/GDP存在一个上限值 L。

值得注意的是，韩平（2005）推出 Logistic 公式时假定：货币流通速度逐步下降，并且下降的速度越来越慢（货币流通速度就是 GDP/M2）。理论上说,由于货币流通速度减缓与货币化进程密切相关(Bordo and Jonung,1981;易纲,1996),随着货币化进程的推进,货币流通速度下降的幅度会受到货币化的约束而逐渐减缓。因而韩平等假定两者成反向变动关系,货币化程度（m=M2/GDP）越高,货币流通速度变化率（β，即??/???）越小。

我们暂时认为这一假定成立，参考韩平（2005）文章的方法，选取 1987 年-2022 年数据，建立具有 Logistic 曲线性状的 M2/GDP 动态演进路径。

我们首先运用三和值法来确定 Logistic 方程的初始值，由于三和值法对数据平滑性要求较高，因而运用 H-P 滤波方法对 M2/GDP 数据作了平滑处理。将数列分为三组(每组 12个数据)，运用三和值法可得到参数估计值:

从检验结果看，模型的拟合优度达到 0.977。

我们分别将我们测算的系数和李斌（2013）测算的系数分别带入方程，并与我国M2/GDP 的真实变动路径进行对比。根据李斌等测算的公式，2022 年 M2/GDP 分别应该是 2.04 左右；实际上 2022 年我国的 M2/GDP 出现跃升，表明其上限值并不止于 2.2 左右，甚至从其走势来看，直线也能以 0.9697 的 R 平方进行拟合，M2/GDP 甚至并不一定存在一个上限。

3.货币流通速度为何可能持续下降？

M2/GDP的动态增长路径有一个重要假设，即货币流通速度（以M2为基准的货币流通速度GDP/M2）逐步下降，并且随着货币化程度越高，货币流通速度变化率越小。从实际数据看，货币流通速度的变化率并不是逐步减小，反而并不稳定。我们将货币化程度M2/GDP先进行HP滤波处理，发现货币化程度与货币流通速度变化率存在一定的负相关关系，但这有可能是数据处理带来的趋势性误差。直接用平滑后的数据对货币流通速度的变化率进行推断，未免过于理想化。因此，未来货币流通速度是否会收敛至一个大于0的确定值并不确定，换句话说，M2/GDP可能并没有一个稳定的演进路径。

实际上M2/GDP的增长受到储蓄率、融资结构多方面因素的影响。我们用世界银行统计的“国内总储蓄占GDP比重”代替储蓄率，另外以“银行部门提供的国内信用占GDP比重”来表现一国对银行融资的依赖。以“广义货币/GDP”数据代表M2/GDP。各国储蓄率与银行信用占比与对应的货币/GDP具有一定的相关关系。

我们选取2001-2018年17个经济体(包括中国、日本、韩国、新加坡、马来西亚、越南、美国、英国、法国、德国、澳大利亚、新西兰、墨西哥、巴西、俄罗斯、印度、南非) 的相关数据构建模型来探讨储蓄率、银行信用占比对一国广义货币/GDP的影响。

其中M代表样本国家广义货币M2/GDP，S为样本国家储蓄率(储蓄/GDP)，B代表样本国家银行信用/GDP，下标i为各经济体，t为年份。我们采用确定效应变截距模型的估计结果显示，模型的调整后R平方=0.976，F检验的显著水平为 0.000，表明模型的拟合效果不错。使用融资结构和储蓄率这两个变量可以较好地解释各国货币/GDP 水平。模型中β1 =0.23， β2=0.56，显示储蓄率和银行信用占比每上升1个百分点，将导致该经济体货币/GDP 值分别上升约 0.23 和0.56个百分点。

从此框架我们也容易推出，货币流通速度GDP/M2也会受到储蓄率和融资结构的影响，储蓄率或者银行信用占比的上升都可能带来货币流通速度的下降。而货币流通速度下降能否变慢（变化率变小），一定程度上取决于储蓄率或银行信用占比的增速是否在变小。从历史数据来看，两者的增速都未呈现明显的收窄迹象，比如2020年以来我国储蓄率增速就在提高，银行信用占比的增速也呈现出很不稳定的变化，货币流通速度变化率并未呈现出如模型所预测的减小趋势。

如上所述，居民和企业的储蓄意愿影响货币流通速度。我国的(M2-M1)/M2可以较好地体现居民和企业的储蓄倾向，但由于其他国家并未有类似指标，我们才用“国内储蓄占GDP比重”进行面板分析。在分析国内储蓄意愿时，我们发现，无论是(M2-M1)/M2，还是储蓄存款同比增速都在快速上升，尤其是近半年储蓄意愿又再提大幅提高，这意味着我国的货币流通速度又在快速下降，而非降速收窄。

由于我国宏观杠杆率较高、房地产周期转向以及人口老龄化等因素，又叠加三年新冠病毒疫情影响，居民和企业资产负债表受损，储蓄意愿呈现快速上升趋势。同时投融资体制改革较慢，银行信贷仍然是主要信用创造模式，银行信贷占GDP比重也在不断上升，因此我国货币流通速度可能会持续下降。

4.日本货币流通速度历史和警示

研究我国的货币流通速度与货币化程度，日本是一个很好的借鉴。日本是世界上少数M2/GDP比值高于我国的国家。根据世界银行的数据，早在1970年，日本广义货币/GDP已经超过100%，此后伴随着经济发展而持续升高。90年代后的十多年里，随着日本房地产和股市泡沫破灭，日本快速降息试图挽救，十年国债利率从1990年最高的7.9%降至1998年的最低0.9%，货币化程度也逐渐在2000年附近升至顶点的229%，此后的2001年-2007年一直维持在195%左右的水平。

但这一稳定水平没有持续太久，2008年以来日本持续实施宽松货币政策，利率一降再降，日本货币化程度又开始快速回升，2016年广义货币/GDP升至240%，也是在这一年，日本十年期国债收益率降至负值，在“流动性陷阱”中越陷越深。2020年疫情爆发，日本货币化程度更是比上年大幅跳升30个百分点至281%，远远突破了2000年的极高点230%。

从历史数据来看，日本包括经济、人口、房地产和金融等多方面指标都领先于我国。以货币流通速度（GDP/M2）为例，我国这一指标与26年前的日本有许多相同之处。

货币流通速度持续下降说明居民储蓄倾向持续增加，发生“流动性陷阱”的概率逐渐加大。同时如果仍然依靠债务融资为主的银行创造货币模式，我国债务只会越滚越大，直至利率降到零甚至负值，届时只能通过央行扩表等其他非常规方式进行调控。

正如央行行长易纲所言：'珍惜正常的货币政策空间，使得我国能够在正常的货币政策空间中，尽量长地延续正常的货币政策'。因此在这段维持正常的货币政策时间内，我国应加快改革步伐，让居民消费意愿趋势上提升，让经济发展模式转变为依靠消费推动的可持续发展模式，让资本市场融资替代银行融资体系。吸取日本教训，珍惜当下改革时间窗口，加快经济模式转型。

风险提示

国内宏观经济政策不及预期；统计模型与实际可能不完全符合；统计数据与实际数据有偏差；国企改革不及预期。

[1]世界银行定义：广义货币指银行外的货币；除中央政府外的活期存款；除中央政府外的居民定期、储蓄和外币存款；银行和旅行支票；其他证券如存单和商业票据之和。

参考文献：

[1]韩平,李斌,崔永.我国M2/GDP的动态增长路径、货币供应量与政策选择[J].经济研究,2005(10):37-47.

[2]余永定.M2/GDP的动态增长路径[J].世界经济,2002(12):3-13.

[3]应习文.M2/GDP长期上升的理论分析与实证检验[J].金融监管研究,2021,No.116(08):32-48.DOI:10.13490/j.cnki.frr.2021.08.003.

[4]许璞,郑贞.我国货币流通速度影响因素的实证分析[J].经济问题,2010,No.375(11):95-99.DOI:10.16011/j.cnki.jjwt.2010.11.021.

[5]李宏瑾,任羽菲.金融结构、经济效率与M2/GDP的关系——基于跨国面板数据的实证研究[J].经济与管理研究,2020,41(05):79-90.DOI:10.13502/j.cnki.issn1000-7636.2020.05.006.

（蒋飞为长城证券首席策略分析师）