货币政策何去何从？

今年5月以来，市场利率的快速上行，未来货币政策走势也备受市场关注。我们首先分析中国货币政策的主要驱动因素，并在此基础上展望未来的货币政策走势。

债券供给并非利率的决定性因素，债券供给多并未导致利率上升，反倒利率较低时债券净发行更多。

如何衡量货币政策的松紧？我们将数量型和价格型货币政策较明显的松紧态度进行简化统一衡量，并发现短端基准利率（3个月SHIBOR）兼顾了准确性和灵敏性，不仅能体现货币政策的强信号调整，也能捕捉到央行的操作意图。

货币政策的态势可以从经济周期和金融周期两个维度，增长、通胀和楼市三个因素去理解。我们以实际产出缺口衡量增长表现；服务CPI与PPI作为通胀的衡量指标；土地成交价款作为房地产的代表。2013年以来，货币政策对房地产的反应变快变强，而对增长的反应似乎有所减弱。今年5月以来，负产出缺口收窄带动利率低位回升，而土地市场火热推动利率升至去年底高位。

2021年是经济与金融“再平衡”的一年。从经济周期来看，再平衡体现为需求追赶供给，负产出缺口继续收窄，但收窄速度难比今年，也不至于出现供小于求，服务CPI同比和PPI通缩修复，但不至于支持在当前基础上收紧货币政策。2021年也是金融再平衡的一年，今年非生产性加杠杆导致明年偿债负担上升，信用风险暴露已初现端倪，或带来经济自发“紧信用”。

货币政策主要在防止债务扩张和避免信用紧缩之间取得平衡。在经过一段时间的监管后，如果明年楼市局部过热风险得以有效控制，利率在当前的基础上进一步上行的可能性不大，而信用风险升温带来的自发“紧信用”或需“松货币”来对冲。

正文

今年5月以来，市场利率的快速上行受到了市场的广泛关注，经济复苏带动的负产出缺口和负核心通胀缺口的收窄可以解释利率上行，但经济尚未恢复到疫情前，市场利率（以1年期和10年期国债收益率为例，截至11月20日分别达2.95%和3.31%）却均已达到甚至升超去年四季度的高点（2.70%和3.31%）。是什么驱动利率持续上行？未来货币政策又将何去何从？近期的信用事件又将对货币政策产生怎样的影响？

我们从短期利率的历史走势出发（暂不考虑长端利率期限利差的影响因素），分析了债券供给、货币政策对短期利率的影响，并搭建框架分析不同时期货币政策的影响因素（增长、通胀、楼市、信用风险），以期更好地把握未来短期利率与货币政策的走势。

债券供给对利率影响多大？

债券供给并非短期市场利率的主要决定因素。利率（或债券价格）是债券供求平衡的结果，债券供给增加而需求不变时，会导致债券价格下跌、利率上升。而债券的需求由流动性决定，流动性又由央行的货币政策态度决定。一般而言，在政府债券供给外生性增加时，央行也会相应增加流动性，因而利率的变化更多的是央行货币政策意图的体现。从历史上来看，短期利率和政府债券供给并没有必然的正向联系，从总体债券供给看，2014年以来甚至和短期利率出现了较强的负相关，债券供给多并未导致利率上升，反倒利率较低时其他债券净发行更多。

图表： 市场利率和政府债券供给相关性不大

资料来源：万得资讯，中金公司(58.360, 1.23, 2.15%)研究部

图表： 近年市场利率和总体债券供给负相关

货币政策的驱动因素

如何衡量货币政策的松紧？

央行既有数量型的货币政策工具（公开市场操作、降准），也有价格型的货币政策工具（存贷款基准利率、公开市场操作利率等），有强信号、大幅度的调整，也有日常、渐进式的操作，在政策工具日益多样化的情况下，如何简化衡量货币政策的态度是一件非常重要的事。

我们对央行货币政策较明显的态度变化进行统一简化衡量：央行降息和/或降准的月份货币政策为放松（记为-1），加息/升准的月份货币政策为收紧（记为+1），其他月份为不变（记为0）。

货币政策逐步从数量型向价格型转变。2016年央行提出利率走廊的概念，以常备借贷利率（SLF）为上限，超额存款准备金利率为下限，DR007是走廊的基准利率。央行在2007年推出了SHIBOR，希望将其培育为一个公认、权威的利率基准，以替代中央银行设定的存贷款利率。经过十余年悉心培育，目前SHIBOR的基准性大大提高。隔夜、7天SHIBOR与DR001、DR007的相关性分别为99%和95%。3个月SHIBOR与同期限同业存单发行利率的相关性在90%左右。

3个月SHIBOR能比较好地刻画货币政策态势。资金的供给和需求，其实是经济周期和金融周期在资金市场上的映射，央行作为短端资金市场的重要参与方，会参考经济基本面和资产价格灵活调整货币政策、引导短期利率。从历史数据上讲，我们发现3个月SHIBOR与央行的货币政策态度高度相关。SHIBOR兼顾了准确性和灵敏性，不仅能体现货币政策的强信号调整，也能捕捉到央行的渐进式操作意图。

图表： 3M   SHIBOR能较好地代表货币政策态度

图表： 3M   SHIBOR与10年期国债收益率走势基本一致

理解货币政策的黑匣子：两个维度、三个因素

央行政策的态度可以从经济周期和金融周期两个维度去理解。传统的货币政策主要盯住经济周期，政策目标是经济增长、控制通胀和充分就业，目的是使经济运行在潜在产出水平附近。但是在金融危机之后，全球央行开始进一步重视金融周期，货币政策的目标也在增加，有了更多其他考量，如金融稳定、资产价格、收入分配等。中国的货币政策框架也发生了类似的变化，在金融危机之后，央行更加重视资产价格楼市、宏观杠杆率等金融周期变量。

从金融周期与经济周期两个维度，我们挑选出三个影响货币政策的因素，分别是：1）增长，2）通胀，3）楼市。增长方面，我们选择实际产出缺口[1]作为衡量指标；通胀方面，我们选择服务CPI与PPI作为衡量指标；金融周期方面，我们选择土地成交价款作为衡量指标。如下表所示，在以上指标的基础上，我们用两种不同的量化方法对3个月SHIBOR进行回归，各指标对利率的领先期及量化方法的概述如下表所示。以上两种方法及相关指标均能够较好地拟合历史上短期利率的走势。

图表： 两种方法所使用的衡量指标及其领先期

注：1． 括号内为各变量的领先期；2． 以上解释变量均进行了标准化处理

资料来源：中金公司研究部

采用以上两种方法以克服指标间的共线性。虽然我们将指标归为三个影响因素，但这些因素同时受到宏观经济基本面的驱动，难免存在较强的相关性。同为通胀指标的服务CPI和PPI相关性不必多言；当产出缺口为正时，经济过热也会引发通胀风险；金融周期上半场，信贷扩张，在土地成交额同比走高的同时也可能带来通胀压力。为了克服指标间的多重共线性，方法一中，我们使用主成分分析（PCA）将两个通胀指标合成为一个价格因素，此举能够在一定程度上改善估计精度，也使得估计的系数更符合经济学直觉，效果较好。方法二中，我们将四个标准化后的解释变量分别单独对3个月SHIBOR（标准化）进行回归，将四个变量以系数的相对大小为权重，求和得到SHIBOR的估计值。总体而言，两种方法在思想上较为类似，只是方法二在通胀因素上的权重相对更大。上述过程均考虑了解释变量的领先期，我们计算了不同领先期的指标对SHIBOR的相关系数，以相关系数最大的一期作为指标的领先期。

除了传统泰勒规则关注的增长和通胀，楼市的热度也会对货币政策产生影响。从历史走势上来看，3个月SHIBOR与产出缺口与通胀呈正相关关系，这是较为经典的泰勒规则，即央行根据通胀与产出缺口的变化调整利率，使经济运行在潜在水平附近。但需要注意的是，央行盯住的通胀指标可能是多元的，历史上服务CPI的同比有很好的预测效果，但是今年PPI的效果似乎更好。我们以土地成交价款的同比增速来衡量地产及土地市场的热度。

图表： 3个月 SHIBOR与服务CPI

2013年以来，货币政策对楼市的反应边际变强、对产出缺口的反应似乎减弱，直到今年受疫情冲击产出缺口的影响才变大。从利率模型在不同时间阶段的参数来看，我们发现：1）2013年后短期利率对土地市场热度的回归系数上升，土地市场热度对利率的领先期缩短；2）短期利率对产出缺口的反映似乎有所减弱；3）短期利率在不同阶段对不同通胀指标的反应有一定差别。

图表： 单变量加权中各指标对SHIBOR的回归系数

注：土地成交价款为当月同比的3月移动平均值资料来源：万得资讯，中金公司研究部

图表： 土地成交价款对 SHIBOR的领先期

总体而言，在我们所研究的三段时期内，虽然三个因素对货币政策的影响程度各有不同，但综合考虑物价、产出缺口与土地成交，基本都能够较好地刻画出历史利率的走势。

今年5月以来，负产出缺口收窄、PPI回升带动利率上行，而土地市场的火爆推动利率升至去年底高点。根据我们的模型，今年初利率的下降受负产出缺口、物价下行、土地交易受阻影响。但5月后，负产出缺口收窄带动利率低位回升，结合量化模型，4月以来土地市场热度持续走高，利率的上行幅度和速度受到这个因素的推动。

货币政策展望

正如我们在年度展望报告《虚实“再平衡”》中所言，2021年是疫情爆发之后经济与金融再平衡的一年。从经济周期来看，再平衡体现为需求追赶供给，负产出缺口会继续收窄，但速度难比今年、且不至于出现供小于求，服务CPI同比和PPI通缩修复，但不至于支持收紧货币政策。2021年也是金融再平衡的一年，体现为市场自发的“紧信用”。今年非生产性加杠杆导致明年偿债负担上升，或带来自发紧信用，近期弱国企信用事件或是苗头。

在此情况下，货币政策将主要在防止债务扩张和避免信用紧缩之间取得平衡。在经过一段时间的监管后，如果明年楼市局部过热风险得以有效控制，我们预计土地成交款增速有望放缓，利率在当前的基础上进一步上行的可能性不大，而信用风险上升或带来经济自发“紧信用”，到一定程度时将需要“松货币”来对冲。

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[1] 以2010Q4的实际GDP为基准，利用季调后的环比增速得到2011年四个季度GDP的水平值，接着利用GDP同比增速推出无季节效应的GDP序列。以HP滤波得到的趋势项作为潜在产出，进而得到各季度的产出缺口。估计2020年之前的趋势项时使用不包含2020年数据的样本

文章来源

本文摘自：2020年11月21日已经发布的《货币政策何去何从？》

分析员 黄文静SAC 执业证书编号：S0080520080004

联系人 周  彭 SAC 执业证书编号：S0080119080009

分析员 张文朗 SAC 执业证书编号：S0080520080009 SFC CE Ref：BFE988

分析员 彭文生SAC 执业证书编号：S0080520060001 SFC CE Ref：ARI892

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