中国基础货币与超储率的测算

　　文/新浪财经意见领袖（微信公众号kopleader）专栏作家 周文渊、王中兴

　　基础货币是市场流动性的基础，是银行间市场资金的来源。

　　对于金融市场而言，基础货币是一个非常重要的内容；现代货币的本质是信用货币，是商业银行的货币负债，基础货币则中央银行（货币当局）的货币负债，后者是前者创造的源泉，是整个商业银行体系借以创造存款货币的基础。因此，基础货币是市场流动性的基础，是银行间市场资金的来源。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　基础货币的供应变化完全始自中央银行，因此，中央银行资产负债表中“资金来源”与“资金运用”是实现基础货币增减变化的主要工具。如上图1示是2017年7月份的“货币当局资产负债表”，所谓基础货币，即为负债端的“储备货币”项，包括“货币发行”（流通中的现金M0与银行库存现金）、“其他存款性公司存款”（即准备金存款，包括法定存款准备金与超额存款准备金）、以及“非金融机构存款”（支付机构交存人民银行的客户备付金存款，该项长期为0，大部分情形下占比较小可忽略）。2006年至今，中国央行的储备货币规模基本上趋势性上升，2017年7月，储备货币规模29.9万亿，其中货币发行7.3万亿，存款准备金22.5万亿，非金融性公司存款0.09万亿。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　从本质上讲，基础货币即为央行的净货币负债。信用货币的创造的过程是由商业银行的资产扩张行为直接创造货币，那么基础货币的创造过程也是来源于央行资产端的扩张。因此，我们通常分析基础货币，并不从其货币发行与存款准备金的组成成分来分析，而是从资产端外汇资产等部分的变动来分析。

　　根据资产恒等于负债的会计关系，我们很容易从货币当局资产负债表中得到基础货币的决定公式：

　　基础货币=国外资产+对政府债权+对其他存款性公司债权+对其他金融性公司债权+对非金融性公司债权+其他资产-不计入储备货币的金融性公司存款-债券发行-国外负债-政府存款-自有资金-其它负债

　　上式是根据资产负债表直接得出的，如此多的统计品类反而使得基础货币的分析变得复杂，因此有必要进一步简化公式。

　　资产端（资金运用）：

　　如下图示为2017年7月货币当局报表资产端的各个组成部分，外汇占款占比61%，对其他存款性公司债权占比26%是最大的两个组成部分，对政府债权和其他国外资产占比4%，其余部分占比较小。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　国外资产：国外资产是央行资产负债表资产端最重要的组成部分，如下图1所示，自2002年至2014年初，国外资产占总资产比重直线攀升，一度达到85%，近年来虽有下滑，仍然有60%以上。从央行公布数据来看，国外资产有三大组成部分：外汇、黄金、其他国外资产（主要记录央行持有的国际货币基金组织头寸、SDR等）。从图2来看，外汇资产占比在90%以上，是央行被动投放基础货币的主要方式；黄金占比较少，且总额保持稳定；其他国外资产也基本稳定，2007年8月央行曾要求商业银行以外汇缴存本币存款准备金，从而导致此块内容在2007年占比骤升的现象。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　对其他存款性公司债权：反映了央行对商业银行、政策性银行等其他存款性公司的再贴现、再贷款、逆回购操作和结构性货币政策工具余额，主要记录央行主动投放基础货币的方式。从历史上看，2010年之前，这一项变动并不大，随着基础货币投放量的增大，这一项占比持续下降。2010年之后，随着新型货币政策工具的发展与应用，对其他存款性公司债权项无论是额度还是占比都得到了大幅的提升，目前该项占央行资产负债表资产端比重约26%。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　资产端其他部分：央行财务报表资产端主要受到国外资产（主要是外汇占款）和对其他金融性公司债权的影响，其他部分或者长期基本不变（对政府债权、对其他金融性公司债权），或者占比较小（对非金融性公司债券，占比不超过0.03%），或者是包含内容难以查证（其他资产）。例如对政府债权项主要包含特别国债和部分历史遗留，在2007年8月至12月，财政部共发行8期特别国债，发行总金额1.55万亿。这此特别国债最终被央行购买，因此带来对政府债权项的陡增。但这项操作更多的是资产端各项之间相互增减，并没有引起总资产的变动。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　负债端（资金来源）：

　　从负债端来看，央行负债85%都是基础货币（储备货币），还有约11%是政府存款，其余各项占比不超过2%。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　政府存款：由于我国实行的是委托国库制度，央行会经理中央国库和地方国库管理预算内收支。从历史走势上看，政府存款在2012年趋势上升，近些年趋于平稳波动，且波动具有明显的季节性。年内来看，从环比增速来看，财政存款在1、4、5、7、10月份明显上升，又再3、6、9、12月明显下降，且每年12月下降幅度尤其大。原因在于，每年4、5、10月是企业上缴企业所得税的集中时期，财政存款规模明显上升；而3、6、9、12月为财政支出集中时期，财政存款规模明显下降。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　债券发行：中国货币当局资产负债表上发行债券科目核算的是中国人民银行在银行间市场发行的、金融机构持有的尚未到期的央行票据。央行票据分为两部分，一种是为了对冲外汇占款而发行的普通央票，也是央行票据的主要部分；另一种是农村信用社改革过程中为了置换金融机构的不良资产而发行的专项央票。如下图所示是央票存量的历史走势，央票存量在2008年曾经达到4.5万亿元的高度，通过央票发行回笼的基础货币甚至占到了50%以上。此后央行考虑央票票息转而采用其他方式对冲外汇占款，央票发行规模逐渐萎缩，至今已经逐渐退出历史舞台。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　负债端其余部分：除储备货币项与以上提到的两项之外，央行资产负债表负债端其余部分占比较小，且变动不大。需要说明的是“其它负债”科目，这一项主要包括正回购余额，以及金融机构以外汇形式缴存法定存款准备金（对应资产端“其他国外资产”项）等。在2007年8月，央行要求商业银行利用外汇缴存存款准备金，同时引起了资产端“其他国外资产”和负债端“其它负债”科目的跃升，两相抵消实际对基础货币影响并不大。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　总结：简化的基础货币分析框架

　　我们研究央行资产负债表的最终目的是测算基础货币与超额准备金率，前文细致分析了央行报表各个科目包含的内容与历史走势，对基础货币影响较大的科目为：外汇占款、对其他存款性公司债权（央行公开市场操作）、政府存款，以及在历史数据分析中要加入的“债券发行”项。

　　因此可以得到一个简化的公式：

　　基础货币=外汇占款+对其他存款性公司债权-政府存款-债券发行（或有）+误差

　　如下图示，是我们采用简化公式计算的基础货币与央行公布数据的比较，我们计算的基础货币与真实数据存在3万亿左右的差额，且比较稳定，因此我们可以在上式加入3万亿的误差项进行调整。

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　以上简化公式有助于我们分析基础货币的结构，但在实际应用中比起绝对存量，我们有时更加关注增量变化。下图是近年来影响基础货币环比月增量的央行报表各科目的走势图（对负债端各科目采用相反数进行处理），可以看出，就增量而言影响基础货币变动的依然是“对其他存款性公司债权”、“政府负债”、“外汇占款”、“债券发行”，尤其是进入2017年以来，央票基本已无存量，外汇占款变动趋于稳定，前两者的影响日益增大。

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　从增量上看，我们可以得到以下简化公式

　　∆基础货币=∆外汇占款+∆对其他存款性公司债权（公开市场操作）-∆政府负债-∆债券发行（或有）+误差

　　同样，我们计算了采用简化公式计算的基础货币环比变化与实际变化的关系图，如下图示，大部分时间我们简化公式计算的基础货币变化额与实际变化走势一致，但是在2014年3月、2015年3~6月出现了较大差别，结合上图可以看出这些月份基础货币变动的影响科目中“其他资产”与“其它负债”项出现了较大的变化。但是我们上文中也指出，该两项央行并没有权威的公告点明其中包含的成分，这给我们的分析造成一定困难，但像其他负债部分应该与央行正回购操作有关，我们在实际操作中同时考虑正回购与逆回购就可以避免类似问题。

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　基础货币环比增长的预测

　　总体来看，中央银行影响基础货币变动的主要工具与渠道是公开市场操作、财政存款吞吐以及外汇占款吞吐。这三个渠道的性质并不相同，其中公开市场操作在很大程度上是取决于中央银行自身的意愿，具有相对可操控性。财政性存款的吞吐变化在很大程度上是与我国的财税政策相关联的，中央银行才能综合衡量流动性的变化。需要特别说明的是外汇占款的变动，这个项目的变动在很大程度上是不受中央银行意愿支配的，是我国基础货币被动投放的重要渠道。基础货币同时具有内生性和外生性的属性，其总体变化综合反映了我国货币政策、财政政策以及汇率政策。

　　中央银行每个月中旬公布货币当局资产负债表，从中就可以清晰地看到上月储备货币的具体情况。本文接下来部分解决的问题是站在月末，央行还没有公布数据的时间点对基础货币的当月增长值进行预估和测算。之所以测算增长值而非绝对存量，一方面是因为测算的方便，另一方面我们站在月末是可以看到上月数据的，只需要估计当月的增长值也就实际上知道了当月的存量。

　　从上文的分析可以知道，在近年央票不再发行的情况下，货币政策的变动与外汇占款、公开市场操作、财政存款变动有关。我们预测基础货币的变动就需要预测这三个方面的变动。

　　外汇占款

　　外汇占款很大程度上是央行无法控制的、被动投放货币的途径。外汇占款主要与我国资本项目账户和经常项目账户相关。但该项目账户也是低频数据，我们采取汇率ExR、美联储联邦基金利率FFR（反映外部货币政策影响）以及前期自身值作为自变量，构建带外生变量的AR自回归模型进行预测（作者对同比数据、环比比例数据也分别进行了建模尝试，最终发现还是初始环比增加值数据效果更好。当然，模型可以进一步复杂化，此处仅为说明问题）。

　　当月外汇占款增加值=-218.21+0.537×上月增加值+0.253×上上月增加值+77.9×FFR+48.8×ExR

　　下图所示为模型预测的外汇占款增加值与实际增加值的比较，模型预测值与实际值走势基本一致，误差较小。但是也有AR模型固有的通病，对拐点反应滞后。若采用此模型，当前是2017年9月初，可以预测8月外汇占款增加值的数据为85.87亿元．

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　政府存款预测：

　　如前所述，政府存款具有很强的季节性（见图8b），从环比增速来看，财政存款在1、4、5、7、10月份明显上升，又再3、6、9、12月明显下降，且每年12月下降幅度尤其大，历年基本变动不大。因此我们可以简单的采用历年平均增速来作为当月增速的合理预期。历年增速如下表15所示。

　　8月环比均值为0.1%，7月政府存款38442.69亿，可以预期8月增量为38.4亿。实际上2017年7月环比增加36.74%，远高于历史均值14.9%，按常理政府会在8月增加消费，我们计算的8月增量可能偏高。

　　公开市场操作

　　这一部分本身就有高频数据，央行每日公布公开市场操作量及价格，可以按时跟踪。央行货币政策在近年来注重创新，新型工具种类和期限很多。此处为了回测，我们采用Wind公布的“公开市场操作：货币净投放”（主要包括正、逆回购带来的净投放）、常备借贷便利余额变动、中期借贷便利余额变动以及当月新增抵押补充贷款的和进行近似处理。如下图示，是我们计算的公开市场操作带来的货币投放与实际央行报表“对非存款性金融公司债权”科目的对比，可以看出，我们的模型与实际值变动基本一致。按照模型，8月份的公开市场操作投放货币-1323.6亿元（回笼货币1323.6亿元）。

　　对费存款性金融公司债权变动科目对比

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　至于货币发行项，我国自2013年之后再没发行过央行票据，货币发行项主要是央票的存量。这一部分也在逐渐退出历史舞台。今年以来实际上这一项已经不再公布。

　　我们采取以上方法测算得到的基础货币增量与实际增量的对比关系如下图17所示。大部分时候我们的预测值与实际值差别并不大，变动趋势也基本一致。个别时间，例如2017年7月我们预测的值是717.8，实际值是-4673.55，差别较大的原因是政府存款的超预期增加。根据我们的模型，8月货币增量预期为-1264.32亿元，环比减少0.42%，如果经历了7月份超预期的政府存款增加之后，8月份政府存款会比预测减少较多，那么模型计算的货币增量可能会低估实际值。

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　超储率的测算

　　如果说央行报表中的储备货币是货币创造的基础，那么超额存款准备金就是真正意义上的“高能货币”。商业银行就是针对它的派生操作，才产生了货币供应量的概念，这是从实体经济角度而言。如果单纯聚焦到银行间货币以及债券市场，超额存款准备金的多与少直接对应了市场中的资金丰裕度。简言之，经常在银行间市场所提到的资金充裕与否所指的基本上对应于商业银行超额存款准备金的多少。

　　忽略非金融性公司存款，基础货币等于现金+准备金，也即：

　　基础货币=货币发行+法定存款准备金+超额准备金

　　则有：

　　∆超额准备金=∆基础货币-∆货币发行-∆法定存款准备金=∆外汇占款+∆公开市场操作-∆财政存款-∆货币发行-∆法定存款准备金

　　影响超储率的因素有五个：外汇占款、央行公开市场操作、财政存款、货币发行和法定存款准备金变动。如前文分析，前三者是影响基础货币的主要因素。在这五个因素中，央行可以控制的是公开市场操作和法定存款准备金，其余三项则相对被动。

　　目前，我国商业银行每旬进行一次法定存款准备金的补退缴，也即：每月的5日、15日、25日是商业银行按照规定调整法定存款准备金余额的时期，每个调整日所对应的存款基期分别是上月月底、当月10日以及当月20日。在每个调整时点采用多退少补的方式进行超额资金规模的调整。央行每季度货币政策执行报告会公布超额准备金率（超储率），但却明显滞后于市场（季后第二月的中旬公布），因此如何相对领先的估算未来的超储率就是流动性分析中的核心的问题。我们可以通过上式估算银行体系的超额准备金变动，并在央行数据上进行调整，从而进一步计算超储率。

　　在每月的基础货币报表中，我们可以清晰的看出基础货币和货币发行的变动，却无法看出法定存款准备金的变动。因此估算超储率，归根到底落脚到了估算法定存款准备金率和需要交纳准备金的存款基数上。

　　存款基数

　　一般情况下 ，人们使用一般性存款作为需缴准的存款的基数，但是随着存款性公司存款种类的不断丰富，由单位存款、个人存款和机关团体存款构成的一般性存款并非全部需缴纳存款保证金。如我们的系列报告一所指出的那样，2015年起，保证金存款计入“各项存款”，纳入M2统计范畴，且缴纳准备金，但是同时纳入的非银行金融机构存款暂不缴纳存款准备金。从存款的种类类别来划分什么存款缴纳准备金什么类型的存款不缴纳是比较难的。我们接下来按照我国货币统计的层次，近似计算存款基数。

　　如货币系列专题报告一所述，我国目前货币供应量划分为M0、M1和M2三个层次。简单地说，

　　M0：流通中的现金。

　　M1：M0+单位活期存款。

　　M2：M1+城乡居民储蓄存款+单位定期存款。

　　由此我们可以采用M2-M0的差值作为存款的基数，但如上文所述，目前并不是所有的存款都需要缴纳存款准备金。考虑数据的可得性和易得性，我们采取“其他存款性公司资产负债表”中的“对其他金融性公司负债——其中纳入广义货币的负债”作为前文中不需要缴纳准备金的“非银行金融机构存款”的替代变量。因此，我们测算的存款基数用下式表示：

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　法定存款准备金

　　在我国法定存款准备金率在不同的时间，针对不同的银行都是不同的。央行公布的数据包括“大型存款类金融机构存款准备金率”和“中小型存款类金融机构存款准备金率”两类数据。我们需要分别估算大型、中小型存款类金融机构存款占比（采用“中资大型银行资产负债表”），再和对应法定准备金率相乘，从而得到法定存款准备金数量的估值。

　　（数据来源：wind，中国人民银行）

　　由此，我们首先计算法定存款准备金数额的变动，再通过货币当局资产负债表直接得出基础货币和货币发行的变动额，然后计算超额准备金的变动额，带入上期数据（上期数据会用公布数据进行修正）计算超储率。从我们的样本来看，根据上述模型测算的超储率与实际值误差不大（见图20），最大不超过0.5个百分点，平均误差在0.06个百分点，模型表现良好。

　　（数据来源：wind，作者计算）

　　需要说明的是，与基础货币站在当月末或次月初的预测不同，超储率的测算是基于央行各类存贷表格已经出来的情况下（即次月中旬），采用公布报表计算存款基数，从而在央行货币政策执行季报出来之前，对超储率有一个预期。若是我们想要更加及时的得到超储率，除了上文提到的方法对基准货币预测之外，还需要对存款基数进行预测。目前我们能看到7月份的央行报表，根据我们的模型，测算7月的超储率为1.13%。

　　(本文作者介绍：国泰君安证券固定收益业务资管管理人、固定收益部研究主管。)