貨幣供給結構調整與市場流動性萎縮

徐仲昆

摘要： 本文基于我國基礎貨幣供給結構調整，對市場流動性萎縮的形成機理進行了剖析。同時，利用2007—2015年相關數據，構建出BVAR模型，對引致流動性萎縮的主要因素進行了分析。研究結果表明：實體經濟與虛擬經濟之間存在的背離，是流動性萎縮產生的根源；國內市場風險增強和實際融資成本上升起到助推作用；為遏制市場流動性萎縮加劇，就需要中國人民銀行將調節的重心放在有效降低市場利率和減輕實體經濟實際融資成本等方面；還應對資本市場進行調控，遏制虛擬經濟逆周期過度上漲，為市場活力的發揮和經濟結構的調整創造良好的宏觀環境。

關鍵詞：貨幣供給；市場流動性；融資成本；BVAR模型

中圖分類號：F83031文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2015）10-0068-06

一、問題的提出

2011年以來，隨著我國經濟增長速度的持續回落，國內市場的流動性也快速從持續性過剩向結構性短缺轉變，以“錢荒”和市場流動性萎縮為代表的貨幣供給失衡成為宏觀經濟運行的常態形式。流動性萎縮的持續存在，引致經濟運行的內在矛盾日益加劇，突出表現在：內外經濟失衡程度加深，商品與資產價格波動幅度加大，企業實際融資成本高企，虛擬經濟偏離于實體經濟的程度加劇。為緩解國內市場出現的流動性萎縮，中國人民銀行先后設立公開市場短期流動性調節工具SLO、常設借貸便利SLF，以及中期借貸便利MLF等創新型調節工具，對市場流動性進行反向調節。之后，為進一步遏制流動性萎縮的加劇，中國人民銀行于2014年4月起，先后兩次定向對縣域農村商業銀行、農村合作銀行以及“三農”和小微企業貸款達到一定比例的商業銀行分別下調法定存款準備金率0500—2個百分點，2015年2月以后，又兩次對國內大中型金融機構下調法定存款準備金率共計1500個百分點，四次降準共向市場釋放流動性近3萬億元。同時，為調整市場預期，降低實體經濟融資成本，中國人民銀行還從2014年11月起，3次降低金融機構基準利率水平，降息幅度分別為0400%、0250%和0250%。雖然，國內貨幣政策的調整頻次和調節力度已屬歷史罕見，然而，市場流動性萎縮的程度并未得到緩解，甚至還在進一步放大。從國內貨幣供應量增速來看，廣義貨幣M2增速已從2011年1季度的高點16600%降低到2015年1季度的11600%。同期，狹義貨幣M1增速更是從15%下跌到2900%的歷史最低點。以M1/M2所代表的市場整體流動性更是從0350持續下降到0260，市場流動性萎縮的程度甚至要比2013年2季度國內銀行體系出現“錢荒”時更為嚴峻。這就說明，2014年以來，中國人民銀行所執行的貨幣政策在應對流動性萎縮方面效果欠佳。為何在貨幣政策逐步放寬的背景下，國內市場流動性萎縮更加顯著？如何有效遏制流動性萎縮的加劇？這些問題已經成為我國貨幣金融領域需要深入分析和探討的焦點問題。

二、國內外相關文獻研究綜述

流動性是世界各國金融領域最前沿的研究課題 [1]，目前，國內外相關文獻研究主要集中于以下幾個方面：

第一，對流動性萎縮進行界定和測量。Liu[2]認為，流動性萎縮反映的是實際貨幣存量低于均衡水平的程度，是國內貨幣迷失和貨幣政策目標不明所導致的資本流動性沉淀；Borio 和Lowe[3]利用本國貨幣供給量與GDP比率的偏離趨勢，來衡量市場流動性萎縮的程度；Becker[4]從價格缺口、實際貨幣缺口、名義貨幣缺口和貨幣過剩等方面提出了流動性萎縮的測算方法。

第二，分析流動性萎縮產生的原因。Farhi和Tysvioaki[5]認為，當本國產業結構難以滿足消費結構升級需要時，剩余消費能力必然會轉向金融產品，由此就會引發流動性萎縮；趙海華[6]發現，中國人民銀行貨幣政策的調整會導致流動性萎縮；賀強和徐云松[7]認為，流動性萎縮的根源在于國內實體經濟出現問題；張曉玫和弋琳 [8]認為，本質是資金不愿進入實體經濟，只能在金融機構和虛擬經濟間“自我循環”。

第三，對流動性萎縮的影響進行探討。Chung 和Hrazdil[9]發現，流動性萎縮可導致市場的交易效率顯著降低；Asness等[10]認為，流動性萎縮可引發國內資產價格出現大幅度波動；Franzoni等[11]指出，流動性萎縮會對本國企業的資本結構產生實質性損害，進而會降低企業的市場價值；Hameed等[12] 、Amihud等[13] 認為，流動性萎縮能夠導致資產定價機制出現紊亂，最終引致金融危機爆發；龐曉波等[14]發現，流動性萎縮可造成國內產品市場和金融市場出現“雙失衡”，進而會影響到宏觀經濟目標的實現；耿同勁[15]認為，流動性萎縮加劇了實體經濟和虛擬經濟間的矛盾。

第四，探討流動性萎縮的調節措施。Ng[16]指出，當經濟處于下行階段并出現流動性萎縮時，中央銀行應適時采用擴張性政策實施反向調節；中國人民銀行上海總部課題組[17]提出，中國人民銀行應從完善流動性供給工具、加強流動性供給預期管理來解決流動性萎縮問題；張金成[18]認為，在對流動性萎縮進行管理和調控時，應使貨幣政策操作與逆周期宏觀審慎監管政策協調配合，引導流動性進行適度的逆周期變化，以實現宏觀經濟穩定運行。

從國內外相關文獻研究可以看出，現階段對流動性萎縮所進行的研究已較為豐富，但在某些方面還存在不足。特別是尚未結合貨幣供給結構的調整，對流動性萎縮的內在機理進行剖析，進而揭示經濟下行階段流動性萎縮的產生、傳導及其演變趨勢。鑒于此，本文基于貨幣供給結構的調整，揭示“新常態”下我國流動性緊縮的根源，從流動性萎縮的 “源頭”和“流向”上揭示治理和防范的重點和方向，為人民銀行優化貨幣供給結構，平抑市場流動性失衡，促進宏觀經濟持續、穩定、健康發展創造條件。

三、貨幣供給結構調整與流動性萎縮的形成機理

自2005年7月人民幣匯率形成機制改革以來，受人民幣升值和進出口貿易的雙重影響，我國外匯儲備開始迅猛增加，中國人民銀行被迫通過購買外匯儲備資產形成大量外匯占款。外匯占款的增加又導致中國人民銀行資產負債表中作為負債項目的儲備資產快速增加，進而形成基礎貨幣投放。至美國金融危機爆發前的2008年1季度，我國外匯儲備總量由0800萬億美元增至1700萬億美元，季度平均增長速度高達到41%，外匯占款在基礎貨幣中所占比重也由最初的42700%迅速增加到96100%，外匯占款成為基礎貨幣投放乃至貨幣供給調節的主要途徑。人民銀行基礎貨幣供給結構從原始的現金發行、債券逆回購為主，貼現貸款為輔，逐漸向外匯占款為主，其他投放方式為輔轉變。由于在這一階段，國內宏觀經濟正處于上行周期，中國人民銀行的基礎貨幣投放過猛，一度造成市場流動性過剩，以及商品與資產價格過快上漲。為此，中國人民銀行又通過提高法定存款準備金率，發行央行票據對流動性實行對沖，還相應提高了基準利率水平，以此控制貨幣供應量的規模和增速。總體來看，在這一時期，國內流動性的變動還處于中國人民銀行的可控范圍內。

然而，美國金融危機爆發以來，受國際市場有效需求降低的影響，我國進出口貿易在波動中出現快速回落，宏觀經濟運行進入下行周期，外匯占款增速以及在基礎貨幣中所占比重也在波動中快速回落。至2015年1季度，外匯占款增速已由2007年3季度43500%的最大增幅降低至-4700%的最小值點，外匯占款在基礎貨幣中所占比重已由2009年2季度的最大值101800%跌至73600%，基礎貨幣增速也由2008年2季度32600%的最大值點降至目前的最小值7400%。基礎貨幣增速、外匯占款增速、外匯占款在基礎貨幣中所占比重的變動趨勢如圖1所示。

圖1基礎貨幣、外匯占款增速與所占比重變動對照圖

外匯占款增速以及在基礎貨幣中所占比重的持續回落，造成基礎貨幣投放規模和增速出現快速下降，為維持基礎貨幣和貨幣供應量的穩定，就需要中國人民銀行采用其他方式來彌補基礎貨幣投放的不足，由此又造成國內基礎貨幣投放結構的重新調整。在這一階段，基礎貨幣投放的方式也從以前的主動沖銷轉向被動注入。在宏觀經濟運行處于正常周期時，中國人民銀行可利用債券正回購、增發現金以及擴大貼現貸款規模來增加基礎貨幣供給，以此提高貨幣供應量增速，還可運用SLO、SLF和MLF等創新型工具，配合降準和降息，引導市場流動性保持穩定。但是，當國內經濟增長速度持續降低，宏觀經濟景氣程度不斷下降時，上述調節方法的有效性將會被極大程度弱化，國內市場的流動性萎縮將會進一步強化。

首先，隨著國內經濟增長速度的下滑，實體經濟的銷售價格和利潤水平會持續下降，市場風險預期由此會顯著增強，國內金融機構對能夠獲得穩定收益的無風險債券的需求會相應增加，從而降低了人民銀行正回購操作的執行效果。2010年以來，我國消費價格指數和生產者價格指數、固定資產投資價格指數、出口價格指數均出現持續下降，以宏觀一致合成指數所反映的經濟景氣指數也已經降到歷史最低點，如圖2所示。

圖2價格水平與經濟景氣指數變動對照圖

其次，隨著國內價格水平和經濟景氣指數的持續下降，經濟主體對市場風險的預期也顯著增強，從而抬高了金融機構向實體經濟發放貸款的利率水平，中國人民銀行在運用SLO、SLF、MLF等工具提供流動性時，由于這些工具本身會增加金融機構的資金使用成本，因而會進一步提高市場貸款利率，從而導致國內實際融資成本大幅提升，實體經濟從金融機構獲得貸款的積極性也會顯著下降，這就制約了中國人民銀行運用貼現貸款和各種流動性工具進行調節的總體效果。2010年以來，以中國人民銀行公布的國內金融機構加權平均貸款利率所衡量的名義市場利率已由5700%上漲到6900%，以實際貸款利率所衡量的實體經濟實際融資成本由3810%上升到5640%。同期，規模以上工業企業的名義利潤率的平均水平在劇烈波動中由6370%下降到5850%。國內以實際貸款利率所衡量的實體經濟融資成本、名義貸款利率、規模以上工業企業名義利潤率的變動趨勢如圖3所示。

圖3企業利潤率、名義與實際貸款利率變動對照圖

最后，隨著實體經濟利潤的下滑和實際融資成本的上升，社會融資規模顯著降低，經濟增長速度進一步回落，實體經濟和虛擬經濟之間的失衡程度不斷加劇，市場流動性萎縮程度也會進一步加深。一方面，在“融資難、融資貴”的市場環境下，社會融資規模增速整體呈現出下降趨勢，從而對國內經濟增長速度產生制約，上市融資成為當前實體經濟籌措資金和降低融資成本的最優選擇。另一方面，國內存款利率的持續降低，造成資金富余者將閑置資金投向收益高的理財產品或資本市場。在供求關系作用下，促成了近期我國資本市場的逆勢繁榮，并由此吸引了市場上大量流動性資金。同時，大量以長期項目投資為依托的理財產品，又促成了金融機構資金表外化，流動資金長期化，由此引發狹義貨幣廣義化，市場流動性也隨之迅速降低。2010年以來，我國規模以上工業企業的名義利潤率與名義貸款利息率之間的缺口已由0300%下降到-1%，利潤率和融資成本呈現出的“倒掛”現象，引致社會融資規模增速在大幅度波動中呈現下降趨勢，21個季度的平均增速僅為5400%，遠低于GDP增長速度；國內股票市場籌資規模增速在波動中持續上升，其季度平均值已達64100%，籌資規模和增速已恢復至2008年以前水平；而以M1/M2所代表的市場流動性則持續降低到歷史最低點。我國社會融資規模增速、股票市場籌資規模增速、GDP增長速度以及市場流動性變動如圖4與圖5所示。

圖4社會融資規模、股票籌資規模增速變動對照圖

圖5市場流動性與GDP增速變動對照圖

從以上分析可以看出，我國貨幣供給結構調整與市場流動性萎縮之間存在以下傳導機制：2010年以來，受國際市場有效需求降低影響，我國外匯占款規模和增速出現回落，引致中國人民銀行基礎貨幣投放結構發生改變，造成國內價格水平持續降低，市場風險預期強化，并引發市場實際融資成本的提高和實體經濟利潤的下降。受其影響，國內有效需求開始降低，經濟增長速度出現持續下滑，進而倒逼實體經濟對融資方式進行適應性調整，由此又導致資金在實體經濟和虛擬經濟之間的配置失衡，最終引發市場流動性萎縮和經濟增長速度的進一步降低。

四、經驗分析與檢驗

為了能夠揭示市場流動性、貨幣供給結構以及其他變量之間存在的趨勢變動關系。可以構建向量自回歸模型，利用脈沖響應函數和方差分解方法，計算出不同變量對市場流動性所產生的直接或間接影響，進而確定出不同變量的影響權重，并以此權重值來判斷和評估在長期趨勢變動中，不同變量對市場流動性萎縮的影響大小。為此，可以將狹義貨幣與廣義貨幣之比M1/M2作為市場流動性測度的指標；以外匯占款在基礎貨幣中所占比重作為貨幣供給結構變動的測度指標；以經濟景氣指數衡量市場風險大小；以實際貸款利率衡量融資成本；以社會融資規模總量增速以及股票市場融資規模增速作為實體經濟和虛擬經濟變動的測度指標，其中，社會融資規模總量增速的變化還能反映國內市場總需求的變動；此外，還可將GDP增長率、CPI作為其他解釋變量。上述變量可選取2007年1季度至2015年1季度時間序列數據，數據來源于中國人民銀行網站和中經網統計數據庫并經過整理。利用ADF檢驗發現，上述變量指標在1%顯著性水平上是非平穩序列，經過1階差分后變為平穩序列。利用協整檢驗發現，在5%顯著性水平上，跡統計量和最大特征值統計量均表明上述變量之間存在協整關系，說明變量之間存在穩定的長期趨勢變動關系。

考慮到在進行經驗分析時所使用的季度時間序列數據相對較少，為增強研究結果的精確度，可以構建貝葉斯向量自回歸模型BVAR來展開分析，BVAR模型可以用以下等式來表示：

Bt=Ct+A1Bt-1+A2Bt-2+…+APBt-p+ωt （1）

其中，參數B是由N個變量所構成的矩陣向量；參數t用來代表具體的季度值；C是決定矩陣，且為N′1階；A為N′×N階系數矩陣；隨機誤差項ωt服從正態分布，其均值為0，標準差為δ。若假定式（1）中的各個變量全部遵循里特曼先驗分布，并且該先驗分布包含了所需的各類有用信息，等式中所有變量的標準離差均可以根據變量滯后階數的變動進行相應調整，則對于式（1）中的某個變量x，其第m階滯后值的里特曼先驗標準離差可用以下方程組來測度：

s（j，x，m）=α·g（m）·f（j，x）·sjsX

g（m）=m-b（2）

其中，α代表變量的整體緊縮程度，可以用來衡量自變量系數滯后1期的標準差；sj為向量自回歸方程中變量j離差的標準差；g（m）代表滯后延遲函數，在其表達式中，變量b為衰減系數，用來衡量過去信息對當前信息適用性的整體衰減程度；f（j，x）用來衡量相對于變量j，其他滯后變量對j自身滯后量的具體影響權重；sj/sx用來測算不同變量j和x之間的差比。在BVAR模型的具體使用過程中，首先，可以預先設定α的參數集為{1，1，1，1，007，0100，4}；f（j，x）的參數集為{0，0500，1，1500}；b的值可以選擇1或2。其次，根據運算結果可以確定α的最優先驗設定值為001，衰減系數b的值為1。

從BVAR模型的研究結果來看，在其他條件均不改變時，對以外匯占款在基礎貨幣中所占比重來反映的貨幣供給結構施加1單位正向沖擊，市場流動性在6個季度內會進行同向變動，并在第6個季度達到最大值，提高約0006單位，表明在貨幣供給結構調整中，外匯占款所占比重越小，市場流動性萎縮的程度越顯著；對以經濟景氣指數所代表的市場風險施加1單位正向沖擊，市場流動性在6個季度內會進行同向變動，并在第2個季度達到最大值，提高約0038單位，說明當宏觀經濟景氣程度越低時，市場風險程度越高，流動性萎縮的程度會強化；對以實際貸款利率衡量的實際融資成本施加1單位正向沖擊，市場流動性會在6個月內進行反向調整，并在第2個季度達到最小，降低約0038單位，說明當實體經濟的實際融資成本越高時，市場流動性萎縮的程度越嚴重；對社會融資規模增速施加1單位正向沖擊，市場流動性會在6個季度內進行同向變動，并在第6個季度達到最大值，提高約0003單位，說明實體經濟的增長速度越緩慢，市場流動性萎縮的程度越明顯，對股票市場融資規模增速施加1單位正向沖擊，在前2個季度內，市場流動性會進行微弱的同向調整，而在后4個季度，市場流動性加速進行反向變動，并在第6個季度達到最小值，降低約0001單位。從以社會融資規模所代表的實體經濟和以股票市場融資規模所代表的虛擬經濟的影響程度來看，兩者對市場流動性的整體影響達到0004單位，表明實體經濟與虛擬經濟的背離程度越大，市場流動性萎縮的程度越高；國內GDP增速和CPI所代表的物價水平變動，也會對市場流動性產生正向影響，與此對應，市場流動性調整的最大幅度分別為0003單位和0001單位。

進一步利用方差分解進行研究發現：在影響市場流動性指標方差變動的各項因素中，經濟景氣指數和實際融資成本的影響相對最為顯著；社會融資規模、股票市場融資規模增速的影響也較為顯著，并且這兩項指標的影響權重之和超出其他指標，說明實體經濟與虛擬經濟在發展中出現的背離是引致國內市場流動性萎縮的根源，而其他變量的影響程度則相對較小。

五、主要結論與啟示

本文基于我國基礎貨幣供給結構的調整，對國內市場流動性萎縮的形成機理進行了剖析。在此基礎上，利用2007年1季度至2015年1季度相關變量的時間序列數據，通過構建BVAR模型，對引致市場流動性萎縮的主要因素進行了經驗分析，并得出以下結論和啟示：

第一，我國貨幣供給結構與市場流動性存在聯動機制。2010年以來，受國際市場有效需求降低影響，我國外匯占款規模和增速出現回落，引致中國人民銀行基礎貨幣投放結構發生改變，造成國內價格水平持續降低，市場風險預期強化，并引發實際融資成本提高和實體經濟利潤下降。受其影響，國內有效需求開始降低，經濟增長速度出現持續下滑，進而倒逼實體經濟融資方式進行適應性調整，由此又導致資金在實體經濟和虛擬經濟之間的配置失衡，最終引發市場流動性萎縮和經濟增長速度的進一步降低。

第二，在引致市場流動性萎縮的主要因素中，實體經濟與虛擬經濟在發展中出現的背離是其產生的根源；由國內宏觀經濟景氣程度下降所造成的市場風險增強，以及實際融資成本上升，在客觀上起到了助推作用；國內價格水平的下降和GDP增長速度的下滑雖然也能夠對流動性萎縮產生推動，但總體效果相對較弱。

第三，為了能夠遏制國內市場流動性萎縮的加劇，就需要中國人民銀行在“降準、降息”的基礎上，進一步增強貨幣政策的執行力度，將政策調節的重心放在有效降低市場利率，減輕實體經濟實際融資成本等方面。同時，還應對國內資本市場進行必要調控，積極引導市場預期，以遏制虛擬經濟逆周期過度上漲，扭轉實體經濟與虛擬經濟之間存在的背離趨勢，為市場活力的發揮以及經濟結構的調整創造出良好的宏觀環境。

參考文獻：

[1]Sadka ，RLiquidity Risk and Accounting Information[J]Journal of Accounting and Economics， 2011，52（2-3）：144-152

[2]Liu，W A Liquidity-Augmented Capital Asset Pricing Model[J]Journal of Financial Economics，2006，82（3）：631-671

[3]Borio ，M ，Lowe， P Asset Prices， Financial and Monetary Stability： Exploring the Nexus[R]BIS WP 114，2002

[4]Becker， SIs the Next Global Liquidity Glut on Its Way[R]Bank Research Current Issues 2009

[5]Farhi， EM G ， Tysvioaki ，AA Theory of Iiquidity and Regulation of Financial Intermediation[R]NBER Working Paper，2007

[6]趙海華我國貨幣流動性失衡的原因探析[J]統計與決策，2013，（1）：176-179

[7]賀強，徐云松 “錢荒”溯源[J]價格理論與實踐，2013，（7）：26-29

[8]張曉玫，弋琳 貨幣空轉與銀行間市場流動性——基于我國“錢荒”事件研究[J]財經科學，2013，（12）：20-28

[9]Chung ，D ，Hrazdil， KLiquidity and Market Efficiency： A Large Sample Study[J]Journal of Banking and Finance，2010，34（10）：2346-2357

[10]Asness，C，Frazzini，A ，Pedersen，L H Leverage Aversion and Risk Parity[J]Financial Analysts Journal，2012，68（1）：47-59

[11]Franzoni，F，Nowak，E ，Phalippou， L Private Equity Performance and Liquidity Risk[J]The Journal of Finance，2012，67（6）：2341-2373

[12]Hameed，A，Kang，W ，Viswanathan， S Stock Market Declines and Liquidity[J]The Journal of Finance，2010，65（1）：257-293

[13]Amihud，Y，Mendelson，H ，Pedersen， LH Market Liquidity： Asset Pricing，Risk，and Crises[M]London：Cambridge University Press，2013

[14]龐曉波，王作文，王國銘流動性失衡與物價和股價波動[J]東北師大學報（哲學社會科學版），2013，（1）：39-43

[15]耿同勁 貨幣空轉 ： 中國銀行業“錢荒”的起點及其防范[J]財經科學，2014，（2）：1-9

[16]Ng，JThe Effect of Information Quality on Liquidity Risk[J]Journal of Accounting and Economics，2011，52 （2-3）：126-143

[17]中國人民銀行上海總部課題組 中國央行流動性供給機制：問題及改進[J]上海金融，2013，（11）：56-62

[18]張金城 貨幣政策調控、流動性管理與宏觀經濟穩定[J]國際金融研究，2014，（3）：7-20

（責任編輯：孟耀）