■ M1与M2增速的剪刀差可作为信用环境监测的有效补充

M2增速与社融增速是判断宏观信用松紧环境的最常用指标。不过，随着M2与社融存量规模的持续性显著增大，此类存量增速指标对信用环境变化的敏感性在相应降低。我们认为M1M2增速剪刀差可作为信用环境监测的有效补充：① M1增速指标波动性强，M1、M2增速剪刀差的敏感性也因M1增速的高波动性而显著提升。② M1、M2剪刀差可突出反映企业资金占比和其资金的活化程度，这一定程度可以认为是新一轮周期的同步，甚至是先行指标。若将M1、M2增速差与常用的信用指标进行比较，可以看出M1、M2增速差对最新一轮信用变化的反映明显更为清晰，敏感性和前瞻性均相对更优。

 

■ M1M2增速差对名义GDP增速、大宗商品价格具有较强前瞻指示意义

 

M1M2增速差与名义GDP增速之间的相关性较为明显，进入21世纪后，二者基本均表现出了3-4年左右的周期特征，前者较为领先。M1M2增速差的前瞻意义不仅体现在频率优势上，对较为明显的拐点进行观察可以看到：2000年一季度名义GDP增速明显攀升，而M1M2增速差在1999年下半年即已开始趋势性地攀升；2009年三季度GDP增速开始显著攀升，而M1M2增速差在2009年初即开始趋势攀升； 2016年一季度GDP增速开始上升，而M1M2增速差在2015年下半年开始趋势上升。M1M2增速差对物价指标的领先性同样显著。考虑到2018年，M1M2增速差持续大幅下行，但螺纹钢价格仍在顶部区域盘整，预计未来螺纹钢结束盘整、开始下行概率很大。

 

■ M1M2增速差对资产价格的周期关系相对同步

 

M1M2增速差与房价的周期关系相对同步、M1M2增速差略领先。值得关注的是，2018年二者出现了明显背离，信用环境仍紧张但房价逆势回升。房屋销量与M1M2增速差的相关性同样相当强烈，与房价不同的是，销量与信用环境并未出现背离，2018年销售增速仍保持低迷。事实上，2018年房价的上涨更多是市场趋冷的背景下，房企不再捂盘、高价盘入市的结果（下半年限签放开对价格也有一定助推），而并不是楼市在火爆回暖。在这样的背景下，M1M2增速差与房价增速之间出现的背离难言持续。另外M1M2增速差也与股指也显示出了较为相同的周期性特征，二者拐点在时间上较同步。

 

■ 三年一轮的短周期会即将启动吗？

 

M1M2增速差是否仍将保持过去以来的周期性，在2019年开启新一轮上升周期，并带动经济与资产价格回升？我们认为考虑到债务驱动已存阻力、长期红利进一步消逝，新一轮的信用扩张与经济扩张可能并不会太顺畅。在政策端的努力之下，2019年社融增速、M1M2增速差可能会出现企稳，但是否会就此进入新一轮的扩张周期还有待进一步的确认。而即使3-4年的短周期仍将继续保持，但在长周期逐步进入下行阶段的背景下（债务周期、人口周期等），这新一轮短周期的“上升繁荣期”也很可能将明显弱于以往。

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一、判断信用环境的指标选择：M1M2增速差需重点关注

 

众所周知，M2增速与社融增速是判断宏观信用松紧环境的最常用指标。不过，随着M2与社融存量规模的持续性显著增大（2018年M2规模已高达183万亿，社融规模达193万亿），此类存量增速指标对信用环境变化的敏感性也在相应持续降低。近几年M2增速的走势特征更是清晰地反映了这一点，2018年M2增速甚至仅在8%-9%之间持续保持平稳，明显较低的波动性显然难以较好地展示出当前信用环境的边际变化。目前来看，社融增速指标的实用性与M2增速相比相对更佳，但是客观来说，仍然具有存量规模逐步庞大后敏感性随之下降的缺憾。如此一来，挑选边际敏感性更佳的指标以作为信用环境监测的有效补充显然变得更为必要。对此，我们认为M1与M2增速的剪刀差、社融与贷款增速的剪刀差这两个指标值得跟踪关注。

 

M1与M2增速的剪刀差可作为信用环境监测的有效补充，其逻辑在于：

 

第一，M1增速波动性强。2018年M1存量规模仅55万亿，不到M2与社融规模的三分之一，较低的存量规模会使得其增速指标可以更加清晰地显示出近期的边际变化。M1、M2增速剪刀差的敏感性也因M1增速的高波动性而显著提升。

 

第二，M1、M2剪刀差可突出反映企业资金占比和其资金的活化程度。除现金（M0）之外，M1的口径仅包括企业与机关团体的活期存款，而M2的口径中还进一步包括企业定期、居民、非银机构存款，所以M1、M2剪刀差作为二者之间的相对指标是企业资金占比和其资金活化程度的突出反映，而这一定程度可以认为是信用周期、经济周期的同步，甚至是先行指标。这是因为：

 

企业的融资、投资、生产行为推动新一轮周期的产生。在这个过程中，融资行为导致企业的资金占比先行提升，经济逐步进入上升阶段，而随着人工成本的提升、经营预期的下滑，资金从企业部门向居民和非银机构转移（发工资、买理财），经济逐步进入下行阶段。同时，经营预期的好转、经营活动的回暖也会带来企业资金的活化，而经营预期下滑、经营活动趋冷则会提升企业对定期存款的偏好。

 

在房地产带动新一轮周期的逻辑下，除了企业融资的增加之外，居民部门资金也会向企业部门进行转移（居民付款买房），所以这一情形也会使得企业部门资金占比成为信用周期、经济周期的先行指标。

 

社融与贷款增速的剪刀差可作为信用环境监测的有效补充，其逻辑在于：在各类金融创新和直接融资的发展之下，近十年债券融资、银行表外等大资管业务逐步成为企业融资的重要补充。虽然理论上，直接融资的成本应该低于间接融资（省去了银行为自身盈利而附加在间接融资价格上的成本），但是由于贷款可得性的缘故，低资质的中小企业对债券、表外融资渠道更加依赖，所以在信用收紧、风险偏好下滑、中小企业首当其冲受到拖累的时候，直接融资、表外业务规模的收缩要明显强于贷款，由此社融增速会相较贷款增速更快走低。当然，在金融监管、房地产调控成为信用收缩的引发因素时，社融增速将相较贷款增速受到更多的负面影响的逻辑就更加简单直接了。

 

从数据上看，M1与M2增速差、社融与贷款增速差对信用周期的反映基本一致。不过进一步比较来说，M1与M2增速差这个指标要相对更优，理由在于：①M1与M2增速差的敏感性更强，2005年末、2009年初、2015年末M1与M2增速差均先于社融与贷款增速差回升。社融与贷款增速差也存有规模过大后降低敏感性的弊病。②社融与贷款增速差在金融创新发展之前的时期难以较好地体现出信用周期。2009年之前我国贷款在社融中占比高达80%左右，社融与贷款增速的差异并不明显，在金融创新与直接融资出现较大发展之后，社融与贷款增速差反映信用周期的逻辑才开始逐步显现。例如，2004-2005年，贷款增速带动社融增速同步下滑，这一时期社融与贷款增速差并未能如M1、M2增速差一般显示出信用的紧缩。③M1与M2增速差的时间跨度明显更长，数据甚至可以追溯至90年代初。

 

 

若将M1、M2增速差与常用的信用指标：M2增速、社融增速、企业实际贷款需求增速（由央行调查公布，但频度为季度）进行比较，可以看出M1、M2增速差对最新一轮信用变化的反映明显更为清晰，敏感性和前瞻性均相对更优。

 

二、信用环境与经济增长、物价、资产价格的关系

 

M1、M2增速差的高敏感性使得其相应具备有一定的预示意义。以下我们将分别对信用短周期变迁之下的经济增长、物价、股市、楼市的表现进行观察，如果M1M2增速差对上述指标呈现出较好的同步性、甚至是前瞻性，这将对预测带来帮助。

 

1、经济增长：M1M2增速差对名义GDP增速具较强前瞻意义

 

M1、M2增速差指标显示，从90年代中期开始，我国信用环境每隔3-4年左右出现一个短周期，一共出现7个信用短周期，2002-2005年和2015-2018年这两个周期约达4年时间，其余5个短周期均大约持续3年时间。

 

M1M2增速差与名义GDP增速之间的相关性较为明显。进入21世纪后，除了2012-2015年不甚显著之外，我国名义GDP同样表现出了3-4年左右的周期特征。由于M1、M2增速是月度指标，而GDP增速是季度指标，所以更加高频的M1M2增速差指标对经济增长的情况具有较强前瞻预示意义。M1M2增速差的前瞻意义不仅体现在频率优势上，对较为明显的拐点进行观察可以看到：2000年一季度名义GDP增速明显攀升，而M1M2增速差在1999年下半年即已开始趋势性地攀升；2009年三季度GDP增速开始显著攀升，而M1M2增速差在2009年初即开始趋势攀升；在最新一轮的周期中，2016年一季度GDP增速开始上升，而M1M2增速差在2015年下半年开始趋势上升。

 

不过，我国实际GDP增速所显示出的周期性波动频率明显要低于M1M2增速差。我国GDP增速走势从90年代初开始，仅表现为两个“V”字型和一个“L”型，明显低于M1M2增速差所显示出的7个周期性波动。

 

值得一提的是，从经济增速的走势上看，其除了显示出3-4年一轮的短周期之外，明显还有相对更长的周期性特征：虽然存有短周期波动，但21世纪前八年，经济增长总体呈上升趋势，而最近的八年里，经济增长总体的下行趋势非常显著。毕竟长期范围内，除了信用环境之外，经济增长还与人口、外贸环境、生产效率（科技、改革因素）等多重因素密切相关。考虑到目前我国在体量上已经成为全球第二大经济体，21世纪初人口红利、改革红利、外贸红利、科技红利也已经逐步消逝，未来长期范围内，我国经济增长大概率将延续当前“低增速低波动”的格局。（短期范围内，M1M2增速差、经济增长是否将再度开启新一轮短周期，我们将在下一章讨论）。

 

2、物价指数：M1M2增速差明显领先于物价指标

 

物价指标与M1M2增速差显示出了非常相似的周期性，在时间上，M1M2增速差领先于物价指标。不过由于2012年后我国CPI指标也与GDP增速指标一样，开始持续保持“低增速低波动”的状态，所以2012年后M1M2增速差与CPI增速的相关性降低。但M1M2增速差与PPI的周期性仍然明显相关。

 

接下来，我们将M1M2增速差与螺纹钢价格增速关键拐点所处的时间点进行详细分析，以观察历史上相距多长时间后价格指标会随着M1M2增速差发生变化。之所以选择螺纹钢价格增速指标，不仅因为这一指标相对于PPI而言弹性更大，更重要的是，分析结论可以直接作为螺纹钢商品投资的参考。

 

我们选取了三个拐点最为显著的周期来进行观察：

 

2006年1月，M1M2增速差触底，同年3月，螺纹钢价格增速触底，时间间隔2个月。2007年全年，M1M2增速差均在盘整，2007年12月该指标形成最后的见顶，次年6月，螺纹钢价格指标见顶，时间间隔6个月。

 

2009年1月，M1M2增速差触底，同年5月，螺纹钢价格增速触底，时间间隔4个月。2010年1月，M1M2增速差见顶，间隔3个月后，螺纹钢价格增速停止上升，间隔18个月后，螺纹钢价格增速最后见顶（螺纹钢价格增速在顶部盘整17个月）。

 

2015年6月，M1M2增速差最后触底，同年12月，螺纹钢价格增速触底，时间间隔6个月。2016年7月，M1M2增速差见顶，间隔7个月后，螺纹钢价格增速停止上升，间隔14个月后，螺纹钢价格增速最后见顶（螺纹钢价格增速在顶部盘整8个月）。

 

由此可见，M1M2增速差与螺纹钢价格增速的时间间隔约2-7个月，如果包含盘整时间在内则是可能是2-18个月。当前，如果从投资参考的角度来看，M1M2增速差与螺纹钢绝对价格之间的滞后时间差更加值得关注：

 

2006年底部，二者时间差为10个月。07-08年的顶部，二者时间差为6个月。2009年底部，二者时间差为3个月。10-11年的顶部，二者时间差为19个月。2015年底部，二者时间差为6个月。

 

目前，螺纹钢价格已经在顶部区域盘整长达一年的时间，其2017年12月的阶段性高点已经与M1M2增速差的顶部相隔17个月，若以其2018年10月的高点计，则已相隔27个月。纵然螺纹钢最新的这一轮价格上涨有供给端收缩逻辑的很大推动，但考虑到当前主逻辑已经逐步从供给端过度至需求端，在这样的格局下，螺纹钢在未来结束盘整，正式开启下行趋势的概率很大。（受巴西矿难的影响，当前黑色系价格可能仍将偏强，但这一供给端的短期逻辑预计难抵未来需求端走弱的长期逻辑）。

 

 

3、股市：二者的拐点时间契合

 

M1M2增速差同样与股票指数（上证综指）之间显示出了较为相同的周期性特征。从数据上直观来看，二者的拐点在时间上基本同步。2015年因为银行配资流入股市的缘故，股指甚至略领先于M1M2增速差，率先进入牛市。

 

4、楼市：背离将难以持续

 

M1M2增速差与房价的周期关系相对同步、M1M2增速差略领先。2009年、2012年、2015年的二者触底的时间基本一致，2007年的顶部M1M2增速差仅略领先1个月，2010年的顶部领先3个月，2016年的顶部领先4个月。

 

在M1M2增速差与房价的关系上，最值得说明的是，当前二者出现了明显的背离。2018年，房价增速指标开始明显的掉头向上，但是M1M2增速差继续显著下滑。2018年信用环境仍然明显偏紧是市场共识，然而在这样的背景下，房价却出现逆势回升。

 

不过，虽然2018年房价与M1M2增速差代表的信用环境出现背离，房屋销量与M1M2增速差仍保持着较为完美的同步关系。数据显示，M1M2增速差与商品房销售面积增速之间的相关性同样强烈，且在部分时期商品房销售面积增速甚至领先于M1M2增速差：首先，2009年、2012年、2015年的二者触底的时间是基本一致的（这与房价、M1M2增速差时间关系一样），2010年的触顶二者同样在时间上同步，但2009年的顶部商品房销售面积增速要领先2个月，2016年的顶部商品房销售面积增速要领先3个月。更为重要的是，在2018年信用环境仍然偏紧的时期，销售面积增速继续保持低迷，并未如房价指标一样出现新一轮的上升。

 

事实上，2018年房价的上涨更多是房企不再捂盘、高价盘入市的结果（下半年限签放开对价格也有一定助推），并不是楼市在火爆回暖。目前，不仅房屋销售端仍然保持低迷（居民购房热情不高），房企的行为也是相当谨慎，可以看到：①房企的资金仍然紧张。房企资金来源增速指标在2018年仅微幅改善，且主要是自筹资金和预售资金（加快推盘）的贡献，其外部融资仍然非常紧张，贷款资金增速持续保持负区间。②房企拿地动力明显放缓。在资金和预期的共同作用下，2018年房企拿地动力已然明显放缓。2018年土地购置费增速仍然高企，但主要是土地购置费可延期一年支付的因素所致；“本年土地成交价款”这一指标是以成交时间点来计算（没有土地购置费的滞后性），这一指标的增速水平在2018年明显下滑。

 

在这样的背景下，M1M2增速差与房价增速之间出现的“背离”难言持续，事实上从环比的视角来看，2018年9月开始，房价环比增速也已开始明显走低。

 

三、三年一轮的短周期会即将启动吗

 

通过上述分析可以知道，M1M2增速差对经济增速和物价较为领先、与资产价格的波动较为同步，这便引出了新的问题——M1M2增速差是否仍将保持过去以来的周期性，在2019年开启新一轮上升周期，并带动经济与资产价格回升？

 

对此，我们的看法是，对于2019年将再度进入新一轮周期不可过于乐观。虽然，货币政策从2018年开始就已经频频发力，R007也已经降到了2016年10月开启金融监管之前的明显低位，但是在新增动能缺失的当下，再度重启新一轮信用扩张周期确实存有阻力，至少其“上升繁荣期”很可能将明显弱于以往。新增动能的缺失将包括两个方面：债务驱动受阻、以前的长期红利进一步消逝：

 

1、庞大的存量债务规模带来巨大的偿债付息压力

 

虽然M2增速、社融增速均有起有落地显示着周期性特征，但事实上由于这些增速指标长期持续性地处于正区间，所以我国信用衍生规模一直在不断扩大。而从杠杆率的视角来看，我国信用衍生的增长速度持续超过真实的经济增长，由此造成杠杆率在数十年间持续攀升。所以，若以杠杆率来作为周期性的刻画指标，我国则是在数十年间持续地处于信用的扩张阶段，还从未经历过一个完整的信用周期。

 

目前我国宏观存量债务超GDP的2.5倍（杠杆率超250%），如此高的杠杆率水平，对实体经济形成了很大的偿债付息压力：当前我国总融资中有相当大的比例需要用来借新还旧，2018年我国非金融信用债的总偿还量在总发行量中的占比高达67%，净新增融资的空间仅3成。而在这仅3成的净新增融资中，企业还需拿出相当大的比例用来支付利息，如果用6%的利率进行估算，我国社融净新增融资超4成需要用来偿付利息。由此可见，未来在如此大的偿债付息压力的基础上继续进行信用扩张的空间确实已经不大。

 

2、曾创造“中国奇迹”的长期红利在进一步消逝

 

债务驱动难以为继的同时，曾创造“中国奇迹”的长期红利也在进一步消逝。这在外贸与人口方面最为显著。

 

我国外贸红利的缺失体现在两个层面，其一是我国国际贸易比较优势在下滑，21世纪初期显著低廉的劳动力成本优势、低估且稳定的汇率优势已然不复存在，土地价格的持续高涨又对企业成本带来了进一步的提升；目前我国对外商投资的吸引力在明显降低，而外商来华投资并出口外销是我国出口的重要构成部分。其二是来自美国的拉动力在减弱。中美贸易争端自然是最为直观的因素之一，美国要求降低贸易失衡的诉求大概率将在谈判中得到满足。值得尤其指出的是，在持续二十多年高额贸易逆差和财政赤字问题（双赤字）的客观制约之下，美国进一步加杠杆在全球消费的动能已经在明显减弱：美国经常账户的货物与服务进口数据显示，该指标在70s、80s、90s、00s、2010-2017的平均增速在逐步下滑，分别为：18.1%、9.1%、7.9%、5.5%、5.2%，近八年的5.2%似乎并没有较21世纪前10年的5.5%明显下滑，但是若排除掉被金融危机影响的2009和2010年的异常值不计，美国2000-2008年的进口增速均值实为8.7%，而2011-2017年的进口增速均值仅有3.2%。所以即使特朗普没有对中国发难，来自美国的拉动动能也难以长期持续，而特朗普发起的贸易争端将这一潜在负面影响更快地摆在了中国面前。（当然，贸易战的发生也是具有历史必然性的，因为贸易失衡除了带来美国双赤字，还带来了美国制造业的衰落和相伴而生的失业问题，这同样意味着贸易失衡不可能长期持续）。

 

人口红利进一步消退。据社科院预测，我国总人口可能将在2027年进入负增长（8年后），而这一预测还是基于生育率持续保持在官方公布的1.6%这一水平的假设基础上。考虑到未来生育率应该仍趋于下滑(生存压力、教育价格高企等)，我国总人口负增长的压力很可能会更快到来。我国人口红利进一步消减不仅存在于总人口方面，我国人口结构同样在恶化：虽然总人口仍在正增，但我国劳动人口规模却早在2014年即已开始负增长，劳动人口占比的下降更是在2011年即已开始；而根据联合国的预测，我国抚养比（非劳动人口/劳动人口）还将在未来数十年里以明显快于世界平均水平的速度攀升。

 

以综合来看，我们认为，在债务驱动已存阻力、以前的长期红利进一步缺失的背景下，新一轮的信用扩张与经济扩张可能并不会太顺畅。在政策端的努力之下，2019年，社融增速、M1M2增速差可能会出现企稳，但是否会就此进入新一轮的扩张周期还有待进一步的确认。而即使3-4年的短周期仍将继续保持，但在长周期逐步进入下行阶段的背景下（债务周期、人口周期等），这新一轮短周期的 “上升繁荣期”也很可能将明显弱于以往。

 

注：本文为平安证券宏观组宏观专题报告，欢迎转载，但请务必注明出处。