第一篇
从经济周期到债务周期

第一章
货币、信用如何驱动经济和债务

在各类市场分析方法论中，“货币—信用”分析框架占据了相当重要的地位。它连接了金融市场与实体经济，从流动性传导的角度反映了在货币周期与信用周期的更迭下，不同大类资产配置的表现。有别于传统分析方法中仅仅聚焦于基本面的方法，“货币—信用”分析框架还考虑了金融体系内部的资金供需分配情况，在金融市场日益发达、金融产品愈发丰富的今天，“货币—信用”分析框架的应用不断拓展，也衍生了更多的投研方法，不仅对市场投资提供指导，也成为监管部门关注流动性变化，防范金融风险的重要视角。

“货币—信用”分析框架

“货币—信用”分析框架的初步搭建和“美林时钟”较为类似，都是从两个维度出发，根据各自周期内不同的情况，最终以2 × 2组合构成“四象限”，在每一个“象限”中都存在胜率相对高的投资策略。接下来，我们将介绍常用的观测指标并搭建基本分析框架，并据此复盘，以验证框架的效果。

“货币—信用”分析框架的指标选取与概念搭建

首先，我们回顾一下美林时钟（见图1-1）。美林时钟理论是金融投资交易里最基础的框架之一，其将经济周期划分为过热、滞胀、衰退、复苏4个阶段，并进一步将周期轮动效应与资产配置和行业布局策略相结合，形成一套清晰的逻辑体系。债券作为资产的一种形式，其往往被认为在美林时钟的经济衰退阶段表现最佳。在这个阶段，名义经济增速和价格水平持续回落，社会生产供需同步低迷，经济不景气的悲观预期导致投资者风险偏好较为保守，对债券等相对稳定的避险资产需求度上升，债市也进入通常意义上的牛市。

然而从选取指标的角度，美林时钟更多是从增长与通胀两个宏观维度去考察经济周期的变化，整体分析与结论也更侧重于实体经济的波动。而对债券、股票等金融产品来说，二级市场上的买卖交易导致其本身与金融体系内部的资金供需情况更紧密。具体来说，相比于实体经济的周期波动，货币供给和融资需求分别作为金融体系价和量的两个维度，对债市周期轮动的指引更强。虽然实体经济的走势从根本上决定了所有资产的收益中枢，但金融体系作为一个高度反映预期的流通市场，如果完全将债市的分析框架建立在美林时钟的周期划分上，难免会出现一些偏差和滞后。因此依托于金融市场的供需逻辑，我们构建了“货币—信用”分析框架，以更具体地研究债券市场的波动变化。

如何构建“货币—信用”分析框架？货币政策的宽紧极大程度决定了流入金融体系的资金规模，承载着金融市场的供给属性。从政策角度来看，货币政策的宽紧本质上是央行实施宏观经济调控的“外生工具”，具有明确的目的性。无论是推动经济复苏或是抑制通胀增长，央行实施“宽货币”或是“紧货币”对应的中介目标一定也是达成社会信用条件的宽松或收紧，即“宽货币”导向“宽信用”，“紧货币”导向“紧信用”。

然而在实践中，我们也常常看到有关“宽货币+紧信用”“紧货币+宽信用”的描述。出现这种货币与信用周期错位的主要原因在于，虽然货币政策对应货币供给作为“外生工具”，是直接由央行决定的，但信用条件作为社会融资信贷条件的表现，实际上更多反映的是市场机构、投资者和实体经济共同的“内生预期”。这种预期虽与央行的货币政策态度关联，但同样受制于经济周期、风险事件、市场信心等其他因素的变化。

以2022年为例，由于基本面压力较大，央行年初货币政策定调宽松，意图通过“宽货币”工具达成“宽信用”目标，最终推动经济复苏向暖。但在海外大幅加息、疫情持续扰动、高温限电以及地产断贷等一系列风险事件影响下，投资者对经济增长的预期较为悲观。这也导致虽然央行持续货币宽松，但市场加杠杆和融资意愿依然审慎偏紧，信用派生和扩张受到制约，最终形成“宽货币+紧信用”的组合模式。反之，在经济过热时期，市场信贷意愿回落同样可能滞后于央行“紧货币”的目标调整，形成“紧货币+宽信用”的组合模式。

由上述分析，参考美林时钟的周期轮动，我们可以将“货币—信用”分析框架划分为“宽货币+宽信用”“紧货币+宽信用”“紧货币+紧信用”“宽货币+紧信用”4个阶段（见图1-2）。那么在上述4个阶段中，宏观经济运行和债市又有何不同表现？

• 宽货币+宽信用。央行资金供给意愿增加，居民和企业融资需求增加。对未来经济的乐观预期显著推动社会加杠杆行为，投资者风险偏好逐步修复。对股票等收益更高的进攻性资产需求增加，债券等防御性资产的需求下降，但流动性宽松同样对债市形成强利好。整体来看，这个阶段股市转牛，而债市处于牛熊未定的震荡阶段。

• 紧货币+宽信用。央行资金供给意愿减小，但居民和企业融资需求保持高涨。信用条件的变化滞后于货币流动性的收紧，社会加杠杆行为与投资者风险偏好仍较为积极。整体来看，这个阶段股市转牛，而债市转熊。

• 紧货币+紧信用。央行资金供给意愿减小，居民和企业融资需求减小。对未来经济的悲观预期显著收束社会加杠杆行为，投资者风险偏好逐步回落。对股票等收益更高的进攻性资产需求减少，债券等防御性资产的需求上升，但流动性紧缩同样对债市形成强利空。整体来看，这个阶段股市转熊，而债市处于牛熊未定的震荡阶段。

• 宽货币+紧信用。央行资金供给意愿增加，居民和企业融资需求保持低迷。信用条件的变化滞后于货币流动性的放宽，社会加杠杆行为与投资者风险偏好仍较为消极。整体来看，这个阶段股市转熊，而债市转牛。

以上分析仅限于逻辑层面的机制推导，而在宏观经济与金融市场的实际运行过程中，市场突发事件、外部风险与周期轮动间本身的滞后效应均会导致市场表现与预期不符，但“货币—信用”机制的构建仍能为投资者判断市场行情和建立投资策略提供重要指导。

在介绍完“货币—信用”分析框架的基本概念后，就需要进一步明确定义货币和信用松紧的方法或指标，以结合历史数据对债市的周期轮动进行更精确的定位。

那么如何定义货币框架的松紧？通常来说，我们可以通过央行货币政策目标、央行货币政策工具信号和资金面利率指标来界定货币框架的放宽和收紧。这3类方法中，前两者侧重于定性分析，而资金面利率指标则侧重于定量刻画。在定性分析中，央行货币政策目标更为笼统；而央行货币政策工具信号则更为具体，但同时具有以下阶段性特点。

第一，央行货币政策目标。历年以来央行都会对当年的货币政策目标属性进行描述定位。综合来看，央行的货币政策目标总体可划分为宽松、稳健、从紧三类。而结合经济实际运行情况，稳健的货币政策目标在实施中还可划分为中性、略宽松、略紧缩以及灵活适度等类型。由于货币政策是政府实施宏观经济调控的重要工具之一，因此央行货币政策目标的变动具备极强的目标性和动态性，同时与经济形势密切相关。历史上，央行的货币政策目标既有为刺激经济修复的宽松阶段，如2008年金融危机和2020年新冠疫情初期；也有应对经济过热和金融泡沫的从紧阶段，如2006—2008年金融危机前的经济高速增长期。然而综合来看，稳健的货币政策仍是我国长期持续且占主导地位的政策目标，但稳健中灵活适度、略紧缩、略宽松及中性的表述切换仍能反映央行对宏观流动性的政策基调（见表1-1）。

第二，央行货币政策工具信号。根据中国人民银行货币政策司披露的信息，央行货币政策工具具体可以分为9类，包括公开市场业务、存款准备金制度、中央银行贷款业务、利率政策、常备借贷便利（SLF）、中期借贷便利（MLF）、抵押补充贷款、定向中期借贷便利和结构性货币政策工具。其中公开市场业务、存款准备金制度以及中央银行贷款业务中的再贴现政策是央行调控市场流动性最核心的常备工具。由于货币政策目标仅是央行对未来流动性供给的笼统描述，因此考察货币政策工具的阶段性变化可以帮助投资者更直观有效地刻画央行货币政策目标状态的转变，尤其是“由宽到紧”和“由紧到宽”的切换。从实际效果来看，公开市场操作（OMO）作为更高频的工具，正、逆回购和MLF的投放往往最先发出货币政策目标切换的信号。而针对部分特殊时间点，如岁末年初和节假日前后，不同年份间货币政策工具的差异性同样能为投资者判断当年货币条件宽紧提供旁证。此外，SLF、MLF等新型货币政策工具通过与商业银行“一对一”的模式实现市场定制化和结构化融资，2013年以后的重要性也逐渐提升。该类工具在推出后规模与重要性不断增加，也逐渐成为市场判断央行货币政策态度的又一重要工具指标。央行常用货币政策工具见表1-2。

第三，资金面利率指标。银行间市场存款类机构7天质押式回购利率（DR007）作为央行货币政策工具的操作目标之一，可以有效且定量地反映金融体系内流动性的供需变动情况。当资金面利率上行，机构间融资成本上升，表明市场整体资金供给不足，货币条件转向紧缩。反之，当利率下行，机构间融资成本降低，表明市场整体资金供给增加，货币条件转向宽松。结合DR007月均值的历史走势，并与央行货币政策目标描述和工具信号进行对照，我们可以具体刻画2015年以来货币条件松紧的周期变化（见图1-3）。

在完成对货币框架的搭建后，我们需要进一步对信用框架的松紧变化进行定义。逻辑上，信用与货币作为一个硬币的两面，信用条件的派生衍变也会同步反映在货币供应量的变化上。我们通常采用广义货币供应量（M2）同比增速和社会融资（简称“社融”）规模存量同比增速两类指标来反映社会信贷条件的波动。

• M2同比增速。M2是指流通于银行体系之外的现金加上企业存款、居民储蓄存款以及其他存款。理论上，狭义货币供应量（M1）往往被认为反映着经济中的现实购买力，而M2则在此基础上反映现实和社会的潜在购买力。如果M2出现高速增长，流通于银行体系中的货币体量大幅增长，相应地也为社会信贷扩张提供了更多潜在货币。此时社会投资活跃度提高，信用条件出现改善并转向宽松。反之，如果M2增速回落，流通于银行体系的货币体量收缩，社会信贷扩张动力不足。居民对现金的需求增加导致投资低迷，信用条件出现恶化并转向紧缩。

• 社融存量同比增速。社融与M2实际上是一个硬币的两面，体现为：社融是金融体系的资产，是实体经济的负债；M2是金融体系的负债，是实体经济的资产。但在实际操作中，M2增速有时会与信用变化出现背离。例如2015年8—12月，这一阶段内M2增速持续增长，但社会信用派生不尽如人意，尤其是社融增速维持下滑。2015年以后，国家统计局开始公布月频的社融数据，为了更精确地定位社会信用条件的松紧变化，市场逐渐开始更多地采用社融存量增速这一指标衡量信用条件。

结合社融存量同比增速的历史走势，并与M2的同比增速进行对照，我们可以具体刻画2015年以来信用条件松紧的周期变化（见图1-4）。

将货币条件与信用条件的松紧变化相结合，我们完成了对“货币—信用”分析框架的初步建构。而正如前文所述，不同组合状态下债市的收益表现与牛熊逻辑不尽相同，“货币—信用”周期轮转的精确定位能帮助债券投资者对历史债市进行更有效的复盘，并为未来的配置策略提供具有前瞻性的经验总结。

“货币—信用”周期轮转的历史复盘

参考“货币—信用”分析框架的周期轮转变化，同时结合央行货币政策、经济周期波动、海内外各类风险事件影响，2014年7月以来债券市场经历了以下10次行情切换。

1.2014年7月—2015年12月（牛市）。在经历了2014年的大幅上涨后，2015年1—2月，在降准、经济悲观预期和全球债市大涨的联动作用下，利率债收益率迅速走低，7月股市大跌，风险偏好回落，资金回归债市，加上8月央行货币宽松再启，增量资金不断涌入债市，开启了下半年第二轮债市快牛。

2.2016年1月—2016年10月（震荡市）。2016年开启的宏观审慎评估体系（MPA）考核导致债市被动去杠杆，债市利率回升。年中由于经济数据再度下行，银行资金面转宽以及较强的配置需求，债市进入脆弱牛市。直到10月下旬，在一系列因素累积和事件爆发下，债市收益率一度飙升，终迎调整。

3.2016年11月—2017年11月（熊市）。央行开始主动去杠杆、收紧资金面，市场开始修正房地产紧缩预期，国内黑色系价格高涨，直到国海证券“萝卜章事件”引发了国债期货上市以来第一次跌停。此后，“金融监管去杠杆”几乎成为2017年全年市场的唯一逻辑。

4.2017年12月—2018年12月（牛市）。2018年年初以来流动性持续宽松，“宽货币”政策得到确认，而在连续3个月的社融存量同比增速回落后，“宽货币+紧信用”的格局得以确认。在此期间，中美贸易战也催化了市场对于经济发展的担忧，推动债市行情。

5.2019年1月—2019年10月（震荡市）。2019年年初利率阶段性触底，央行明确宽信用目标，然而年内基本面走弱，叠加中美贸易战和包商银行事件助推，债市利率在基本面改善、风险催化以及宽信用之间震荡运行。

6.2019年11月—2020年4月（牛市）。受新冠疫情影响，央行为了支撑经济，货币政策基调以金融委确定的“扩总量”为指导，逆回购大规模投放、降准降息、再贷款、再贴现等总量宽松政策陆续落地，资金面保持宽松。同时，国内外疫情的不确定性，使得市场对经济的悲观预期和避险情绪升温，整体利好债市，收益率一度下行至历史低位。

7.2020年5月—2020年11月（熊市）。国内由于疫情防控措施得当，疫情得到有效控制，伴随着经济逐步恢复，货币政策基调也从“扩总量”逐步转向“总量适度”。5月央行公开市场操作趋于谨慎，受基本面修复、特别国债供给放量和结构性存款监管加码影响，利空因素逐步积累，债市收益率上行调整。

8.2020年12月—2022年8月（牛市）。2021年，在基本面利好和流动性呵护之下，债券市场震荡慢牛，尤其是下半年基建投资见底、制造业投资疲弱、地产链条下行压力逐渐显现，第三季度降准落地、宽松加码，驱动全年债市行情。进入2022年，流动性维持宽松，在疫情扰动之下，“资产荒”逻辑加深，推动利率再下一城。

9.2022年9月—2022年10月（震荡市）。全球经济疲软引导外需回落，叠加国内疫情分散化多点扰动，基本面仍相对承压。然而二十大前后密集出台一系列稳增长和稳地产政策，市场对经济修复预期增加，同时人民币阶段性贬值导致央行宽货币节奏放缓。债市资金面有所收紧。利好与利空交织下，债市整体偏强震荡，长债利率弱势调整。

10.2022年11月—2022年12月（熊市）。11月疫情防控政策调整优化，开放预期叠加宽地产、稳增长及扩内需政策推动市场对经济修复形成“强预期”。投资者风险偏好大幅修复，对保守资产需求回落，理财负债端压力显著增加。机构为应对赎回而大规模抛售现券和债券型基金（简称“债基”），利率波动和投机行为进一步形成二次挤兑。在风险事件下债市迅速转熊，收益率大幅攀升。

2014年7月以来，“货币—信用”情况见图1-5和表1-3。

流动性传导与资金面分析

“货币—信用”分析框架的出现，进一步强化了流动性分析的重要性。金融的本质是“资金融通”，旨在实现资源的合理高效配置，而流动性便是贯穿始终的关键命题。接下来，我们将全面梳理流动性传导的过程，并介绍流动性分析中常用的相关指标，最后围绕“金融空转”这个问题进行深入探讨。

流动性的内涵与传导过程

不同语境下的流动性概念

“流动性”是一个很复杂的概念，在日常研究中，主要涉及银行间市场和信用市场，可以分为狭义流动性和广义流动性（见图1-6）。狭义流动性通常指央行投放至银行体系的基础货币，与银行体系的超储水平较为对应，一般用五因素模型来分析预测，影响着资金面的波动和短端利率走势。广义流动性还包含了银行给实体投放信贷形成的派生货币，与实体融资需求以及金融机构行为有关，决定较长一段时间的利率走势，对长端利率走势的影响更大。

流动性传导框架

不考虑权益市场以及更复杂的衍生品市场等，我们将流动性传导的主体大致分为央行、金融机构（可以划分为存款类金融机构以及非银机构）以及实体部门，在传导的过程中，各类重要利率指标也在互相影响。从各层次流动性之间的关系来看，传导链条大致可以按照“央行—银行间市场—实体经济”（严格来说，央行也是银行间市场的一部分，但为了后续区分市场利率与政策利率，故而在此单独列示）来划分，而银行间市场又可以分为期限较短的货币市场和期限较长的债券市场。央行向金融机构（主要是银行）投放基础货币，金融机构之间的投资交易、贷款投放、非标投资等行为再将其派生传递，最终流入实体部门。借助这一链条，央行可以通过货币政策工具的量、价调整，引导金融市场稳定有序运行，一旦在某个环节流动性传导出现了问题，监管部门也可以及时对症下药，避免风险扩散（见图1-7）。

常见的流动性观测指标

超储率：放在银行门口的钱

超额储备金是商业银行等其他存款性公司除法定存款准备金外，因业务支付的需要，还要在中央银行储存一定数额应付日常业务需要的备付金，包括库存现金、超额存款准备金等。超储率综合地考虑了银行整体的可用资金状况，更代表银行闲置资金的充裕程度，因而其变化情况也反映了流动性的松紧。

超额储备=超储率×各项存款余额=其他存款性公司储备资产-法定存款准备金=其他存款性公司储备资产-需缴准的存款×平均存款准备金率

受限于数据可得性，将其变式为：

超储率= [其他存款性公司储备资产-（M2-M0-各类保证金存款）×平均存款准备金率]÷各项存款余额

我们在近期内法定存款准备金率没有调整的情况下，默认平均存款准备金率没有改变并通过最近一次官方公布的超储率倒算得出（见图1-8）。

银行间市场杠杆率：投资者情绪与行为的直接反映

当资金面维持平稳，资金利率较低时，投资者往往通过加大回购抬高杠杆以增厚收益，因此债市杠杆率作为市场情绪的晴雨表，既反映了投资者对资金面的态度，反过来也会影响后续流动性的供需格局，以下是债券市场杠杆率计算公式。

杠杆率=银行间债券市场托管量÷ （银行间债券市场托管量-待购回债券余额）

其中，托管量利用中央国债登记结算有限责任公司（简称“中债登”）公布的银行间债券市场托管量，然而中债登不再公布回购余额，因此我们利用对市场上每日各期限质押式回购交易量测算月末时点的待回购债券余额（由于买断式总余额相比于质押式规模较小，因此我们忽略该指标）。银行间市场杠杆率测算值如图1-9所示。

回购成交量与隔夜占比：投资者情绪与行为的间接反映

质押式回购成交量可以在短期内反映出回购交易的频率，也是侧面观察投资者情绪的一个指标，但是由于其近几年基本上呈现出逐年上升的趋势，在观察较长一段时间的杠杆变化时，从绝对数值上不容易体现出来其真实加杠杆的情况（见图1-10），而隔夜回购占比避免了绝对值整体处于上升空间下带来的扰动因素，因此是非常适合的杠杆情况观察与预警指标。隔夜质押式回购成交量在所有期限的回购中占比最大，通常在70%以上。隔夜回购成交量可以反映出当前市场滚动续作的频率，成交量越高，说明市场期限错配情况和期限套利情况越严重，87%和90%是两个重要的水位线（见图1-11）。

空转倍数：基于“46号文”量身定制的指标

2017年，《关于开展银行业“监管套利、空转套利、关联套利”专项治理的通知》（银监办〔2017〕46号，简称“46号文”）发布，主要目标是交叉性金融，并确定以资金方为标准落实风险管理责任。根据“46号文”的监管精神，对涉及银行信用的空转资金，包括信贷、票据、理财及同业资金，我们用表内外信贷（银行信贷+信托贷款+委托贷款）、未到期商业汇票、理财产品存续余额及同业融入（对其他金融性公司负债+对其他存款性公司负债+同业存单托管余额）来估算涉及银行信用的资金总规模。资金空转程度则为其与流入实体经济、用于实际经营的资金规模的比值，即空转倍数= （表内外信贷+未到期商业汇票+理财产品存续余额+同业融入）/（扣除票据的信贷+企业债券+信托贷款+委托贷款+非现金支付业务：商业汇票）。空转倍数涵盖的范围更广，相较于杠杆率等指标能够更直接地衡量资金空转的情况，但弊端在于更新频率较低，难以反映一些短期事件和市场行为（见图1-12）。

“金融空转”问题的防范与化解

“金融空转”的本质是流动性配置失衡，既包括资金在银行业金融机构内部流转，也包括资金流向实体经济前被拉长融资链条来套利的行为。从实际情况来看，资金停留在金融体系内的情形包括金融市场投机等业务，拉长融资链条则包括同业业务向以收益为目的的投资行为转变，借助理财信托拓展通道等的“加杠杆”业务，其最主要的危害在于，阻碍资金流向实体，抬高实体经济获取资金的成本，违背了金融服务实体的初衷。空转抬高的资金成本最终仍将转嫁于实体经济，当成本高企至实体企业无法承受，或是仅有高风险实体企业可以承受时，资金就会继续滞留在金融体系或固定流向泡沫聚集的行业内，形成了恶性循环，延伸的资金链条也将不断积累潜在的系统性风险。因此“金融空转”问题的发生与化解，一直是监管和市场关心的话题。

两轮典型“金融空转”的回顾

1.2015—2016年：金融加杠杆与同业扩张。2015年起，国家为了应对经济下行的压力、维护金融市场的稳定、助力实体经济的发展，先后多次下调存贷款基准利率与存款准备金率，并运用各类货币政策工具增加市场流动性与可贷资金。在宽松的政策操作下，7天期逆回购利率中枢由2014年年末的4%降至2015年年中的2.5%，为投资者提供了预期相对稳定的流动性环境，但也为后续各类期限错配、多层嵌套等行为提供了空间。

市场流动性的充裕状态使得银行自营资金需要寻找更多合意资产进行配置，而此时恰逢货币基金（简称“货基”）发展起步之际，由于货基存在免税以及流动性强的特点，大量自营资金流入其中，推动货基规模快速增长。同时，较低的利率使得银行利用同业存单进行负债管理的成本大幅下降，而且彼时同业存单并未纳入同业负债项目，可以绕过监管部门对风险指标的限制，因此许多银行开始通过大量发行同业存单进行主动负债和加杠杆，再用融入的资金去进行同业理财投资等。而同业存单流动性好，收益率也具备一定的吸引力，因此也成为货基的优质资产。至此，各类金融产品之间的联结已经形成，构成了“自营—货基—同业存单—同业理财”的空转链。虽然在这个过程中，各类投资都是正常的同业业务，但随着各环节产品规模持续扩张、加杠杆行为愈演愈烈，整个链条变得复杂且脆弱，资金在金融市场里空转构筑了“繁荣假象”，但实体经济在这一过程中并未获得有效的支持或服务。

“脱实向虚”的发展苗头已经威胁到金融市场的长期安全与稳定，引起相关部门高度重视。2017年央行持续强化MPA考核，将表外理财纳入银行广义信贷考核口径，强化对商业银行同业资产盲目扩张的约束；同年年初，银监会发布了《关于银行业风险防控工作的指导意见》，并下发了《关于开展银行业“违法、违规、违章”行为专项治理工作的通知》和“46号文”。这一系列文件表明金融去杠杆政策在加速落地，银行同业业务创新成为监管重点，对同业存单的严监管已至。严监管加快了银行去杠杆的步伐，许多机构出于监管压力收缩同业链条，资产端也随之同步收缩，给各类资产带来抛压。此前利多债市的根基被动摇，长达两年的熊市就此开启。

2.2019—2020年：“票据—结存”链条下的空转套利。2019年，为支持民营及小微企业的发展，央行持续推进宽信用政策，银行也积极通过票据贴现增加对中小企业的授信，因此票据融资规模持续扩大。与此同时，受资管新规的影响，保本理财产品持续收缩，导致商业银行负债端资金来源减少，银行对存款等资金的需求增强，因此转而采用结构性存款这类利率较高的产品以吸引储户。然而，较低的贴现率与较高的结构性存款利率为企业提供了套利的空间，企业可以在购买较高利率的结构性存款后，将其质押并开立利息前置的银票，最后以较低利率在市场上贴现，获得高于本金的融资额，赚取无风险套利收益，甚至可以不断滚动这一操作。监管层发现这一问题后进行了严厉打击，对于开票的真实贸易背景展开严格调查，本轮空转很快便平息了下来。

2020年新冠疫情暴发后，为保障经济、促进民生改善，央行持续推进积极宽松的货币政策，银行间市场流动性充足，贴现率持续下行。但由于结构性存款收益率的相对刚性，二者利差不断增大。加之此时实体经济较为疲软，市场需求不足，与以较低利率资金来投资、生产相比，部分企业更愿意投资结构性存款产品进行套利，这使得结构性存款规模迎来第二轮扩张，资金空转问题也随之加重。而面对这一轮空转，监管层重心转移至结构性存款，对于其规模和收益率均提出了较高的限制，结构性存款规模自2020年第二季度高点快速压降，预期收益率也逐步恢复至相对合理的区间。

“金融空转”治理的规律总结

从两轮“金融空转”的发生背景与监管举措来看，宽松的资金面是问题产生的温床，因此监管首先要控制泛滥的流动性，“锁短放长”，边际收敛资金面，抬升短端利率，短期内对于总量型的货币政策工具使用会更加谨慎。与此同时，为了引导资金顺利流入实体，尤其是流入重点领域和薄弱环节，也会进行一系列的政策引导。例如，2020年央行曾先后进行三批再贷款、再贴现投放，合计规模达到了1.8万亿元。

其次，金融监管及货币政策的收紧力度与基本面情况成反比，与空转的复杂程度成正比。监管的收紧短期内难免会对经济增长带来一定的压力，因此在措施的选择和力度的控制上，监管部门均需要结合基本面的情况灵活调控、相机抉择。如果基本面环境较好，修复的确定性较高，那么监管措施会更加严格，在经济可承受的改革阵痛阈值以下，尽快扭转不合理的金融资源错配问题；反之，如果经济增长压力较大，市场情绪悲观，那么监管政策与货币政策的出台也要相对温和，避免进一步放大风险，加剧市场的波动。

最后，空转的复杂程度也决定了修正的紧迫性，如果影响范围较小、风险相对可控，那么政策给市场的调整时间也会更宽松。综合来看，金融监管及货币政策的收紧力度与基本面情况成反比，与空转的复杂程度成正比。2015年空转问题更严重但基本面压力较小，因此我们看到了一系列严格的监管和市场的快速、大幅调整；2020年则相反，新冠疫情带给经济的不确定性高于“票据—结存”套利的危害，因此虽然监管对这一模式有所打击，但是货币政策更多是边际收敛，引导资金利率向常态回归，而非收紧。

金融数据的价值

每月中上旬，央行都会公布前一个月的金融数据，这也是宏观经济研究以及市场投资者都非常关注的话题，围绕金融数据的预测分析对于策略的制定都有着重要的影响。接下来，我们将介绍常见的金融数据与分析思路，并在最后的部分将各类指标与债市表现进行综合分析，从而为未来投资寻找最优的领先信号。

货币供应量的基本概念

在人们漫长的货币探索史中，不仅货币形式发生了巨大的转变（从实物到信用），货币创造的原理也不断革新。社会的运转离不开货币的流动，在“量入为出、以收定支”的货币观指导下，人们对“货币来自循环派生”这一观点深信不疑，但在信用货币体系全面铺开的背景下，能够正确概括商业银行实际业务过程的贷款创造存款理论开始受到人们的重视，并逐步成为目前国内理解货币派生过程的主导理论，货币供应量及其结构也因此成为宏观经济以及债券研究的日常话题。

根据市场货币流动性的不同，一般把货币供应量划分为3个层次，即M0、M1、M2（实际上也存在M3，但应用范围不及前者）。

M0 =流通中现金（包括居民和企业持有的现金）

M0是流动性最强的货币，与消费密切相关，也受到节日影响而呈现出季节性波动特征。

M1 = M0 +企业存款+机关团体部队存款+农村存款+信用卡类存款（个人持有）

M1中企业存款占据主体，代表企业基于当前形势对未来经营的判断，当预期乐观时，企业倾向于持有更多的活期存款以备投资生产，因此M1增速提升意味着市场资金具有活力。

M2= M1 +城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款

M2涵盖一切可能成为现实购买力的货币形式，代表着未来潜在购买力，反映社会总需求的变化和未来通胀的压力状况（见图1-13）。

社会融资规模及其分项

社会融资规模是指实体经济（非金融企业和住户）从金融体系中获得的资金，与传统的信贷规模不同，它还包括从证券业和保险业等非银体系获得的资金。社融统计由多项子指标构成，主要包括人民币贷款、外币贷款、表外融资（委托贷款、信托贷款、未贴现银行承兑汇票）、企业债券、非金融企业境内股票和政府债券等。

从图1-14可以看出，人民币贷款是实体经济的主要融资工具，需要注意的是，这里社融口径下的人民币贷款不包含银行业机构拆放给非银机构的款项（后文介绍信贷口径下的人民币贷款则包含了非银贷款）。委托贷款和信托贷款均为表外融资，以往曾被称为“影子银行”，是实体融资的重要补充，不过近年来随着监管的加强，整体规模有所压缩。企业债券和股票融资都是当前重要的直接融资工具，随着我国金融市场的持续发展，二者的规模和占比正在不断提升。2019年12月起，央行进一步完善社融统计，将“国债”和“地方政府一般债券”纳入社融统计，与原有“地方政府专项债券”合并为“政府债券”指标。

社融这一指标诞生之初，曾被误解为“统计口径扩大的货币供应量”，但实际上二者有着本质的不同。社融包含的贷款、债券等内容，反映的是金融体系的资产、实体经济的负债；而货币供应量包含的现金、存款等内容，则是站在了金融机构负债端的角度，反映的是金融体系对实体提供的购买力。货币供应量成为货币政策传导机制中的中介目标，而社融则是从资产端角度而来的对照与补充，二者相辅相成，共同为货币政策调整以及市场投资策略提供重要的参考信息。

信贷数据的总量与结构

信贷数据的关注要点

人民币贷款根据贷款主体和期限可以简单划分为居民短贷、居民中长贷、企业短贷、企业中长贷、票据融资以及非银贷款，其中短贷是指期限在一年以内的贷款。居民短贷主要与日常消费相关，伴随着人们借贷消费的理念深入以及信用卡与互联网的普及发展，银行零售业务也越发重视这一领域。而居民中长贷则主要取决于住房按揭贷款的投放情况，随着近年“房住不炒”政策的推行，居民中长贷增长也趋于平缓。非金融企业借贷款项包括了短贷、中长贷以及票据融资，其中票据属于相对特殊的一种融资方式，我们将在下一部分“从票据利率预判信贷情况”进行详细阐释。非银贷款是信贷口径下“人民币贷款”与社融口径下人民币贷款的重要差异项。2022年新增信贷情况如图1-15所示。

在各个贷款分项中，企业中长贷是更受关注的一个类别。企业举借中长期信贷往往是为购置机器设备、购置住房或者扩建厂房等资本性开支需求进行筹资，通常反映着经济内生增长动能的提升。新增中长期信贷在新增贷款中的占比同贷款需求指数的同比变动有较强的相关性（见图1-16）。由于金融数据的公布是领先央行贷款需求指数的，因此新增中长贷的情况也是观察信贷需求的一个工具。

从票据利率预判信贷情况

信贷数据一直都是市场高度关注的指标，对于实体融资需求和信用宽紧进程的判断都有重要的指示意义，因此信贷数据的预测也成为债市投融分析中备受关注的话题。在传统方法中，市场会通过观察月末票据贴现率走势来预判当月信贷投放景气度，但2022年以来信贷数据与票据利率的关联性明显减弱，因此我们需要对背后的原因以及改良的方式进行讨论。

票据拥有资金属性和信贷属性，其中信贷属性体现在，诸多银行机构包括财务公司在内，都会将票据流动性的调整和规模的调整作为贷款规模调控的最后一道防线。因为除票据以外的一些信贷资产的流转和调控所需要的周期都比较长，但票据融资需要的时间很短，因此部分银行内部会在接近月末向票据经营部门释放信号，通过票据来满足央行对整个信贷规模管理的要求，因此票据的利率波动会受到信贷供需情况的影响，反之也会对整个信贷市场以及债券市场有吹哨效应。具体来说，票据利率在月末下行，意味着银行在月末借助票据给信贷“冲量”，那么该月信贷增长往往表现较弱；反之亦然。银行承兑汇票流程如图1-17所示。

从历史经验来看，由于票据的信贷属性，月末票据利率与人民币贷款规模同比变化成正相关，与票据融资规模成负相关。然而从2022年下半年的情况来看，票据利率变化虽然在趋势上具备指导预测作用，但是在规模的判断辅佐作用上则出现了下滑，主要原因是监管层督促商业银行控制表内票据贴现的增长，避免出现月末大幅冲量的现象，侧面导致月末票据利率的指示性作用也相应减弱。同时，利率水平的波动也会对判断造成影响（见图1-18）。考虑到资金面等因素的影响，我们将观测指标改良为月末票据利率较全月均值下滑的情况（见图1-19）。同时，将同业存单净融资规模和发行利率纳入辅佐指标，对于预判信贷也具有一定的指示意义。

金融数据对债市投研的指导价值

前文我们介绍了各类金融数据，然而落实到实际应用中，还是更关注这些指标与债市基准利率的关系，尤其是当各类指标提供的信息出现矛盾时，应分析哪类指标在哪些情况下更具备参考意义。下文将选取常见指标与10年期国债到期收益率进行回溯分析。

社融增速是最直观的“宽信用”效果观察指标，当社融增速大幅抬升，债市收益率往往也会随之上行。新增社融直接衡量了融资需求，暗示实体对于经济增长的预期。在信用周期向经济周期的传导过程中，经济回暖特征或下行趋势往往会通过社融提前反映，因而与利率表现出相关性。此外，当社融增速过快，经济出现过热风险时，货币政策收紧的概率也随之增大，从而带动利率上行。并且，市场的资金并不是无限的，当社融高增，银行大量投放信贷时，也会挤占一部分配债力量，使得利率有所走高。

社融与M2反映货币的供需两面，社融—M2同比增速差反映了货币供需矛盾间的较量，是利率的先行指标，当增速差扩大，利率水平预计将随之抬升（见图1-20）。M2从银行负债端展示传统间接融资渠道释放的货币量，社融则从实体企业的角度考量金融对实体的支持力度，二者增速差值走阔，表明实体经济的融资需求或资产扩张速度快于银行M2的派生扩张速度，信用主体对货币的需求更加旺盛，因此对应更高的资金价格，并最终反映到利率这个衡量指标上。若无基础货币的超预期紧缩或扩张，理论上，社融—M2同比增速差应当与10年期国债收益率呈现出正相关关系，且前者的拐点应当相对靠前，这对于债市走势有较好的风向标意义。

M2—M1同比增速差是非金融企业活跃度的重要体现，当企业预期乐观时将扩大生产规模，通过存款活期化来提供充足的现金流以应对生产需求，使得M2向M1转换，因此M2—M1同比增速差与实体企业对于未来经营的乐观程度高度相关，而10年期国债收益率也明显受到经济预期的影响，于是反映在指标中便出现了较高的负相关性。同样站在预期的角度，企业新增中长期贷款占比是观察融资需求和经营预期的重要工具，理论上也会与国债收益率具有较强的相关性。

为了更好地观察各类指标对债市收益率的预测效果，我们将2018年以来社融同比增速（见图1-21）、社融—M2同比增速差（见图1-22）、M2—M1同比增速差（见图1-23）和中长期企业贷款占比（见图1-24）分别与10年期国债到期收益率进行回归，并计算相关系数来判断各指标与债市利率的拟合程度。结果显示，社融—M2同比增速差与国债利率走势的相关性最强，相关系数高达0.70;M2—M1同比增速差和社融同比增速其次，相关系数分别为-0.53和0.25；中长期企业贷款的拟合表现最差，相关系数为-0.14。

新增中长贷占比的指引作用表现较差，一方面是因为用指标本身来代表融资需求，再反映经济预期，最后与国债利率挂钩本身逻辑链条较长，其间会存在诸多其他影响因素；另一方面可能是因为房地产信贷规模较大，对房地产融资监管力度的边际变化会对数据产生较大的扰动，从而削弱新增中长期贷款占比对国债收益率的解释力。

综合来看，在各类常见的利率先行指标中，社融—M2同比增速差和M2—M1同比增速差的指示作用最好，仅仅观察社融同比增速或企业中长贷占比对债市利率走势的参考意义有限。但是在政策聚焦稳增长，市场从“宽货币”向“宽信用”过渡的阶段，社融同比以及企业中长贷占比也会成为市场非常关注的指标。因此社融—M2同比增速差虽然是重要的参考指标，但也不可以完全忽视其他总量数据的信号意义。