寬信用還有機(jī)會嗎？——關(guān)于信用擴(kuò)張的簡單事實梳理
時間：2021-11-11
信用擴(kuò)張的速度是決定短期宏觀表現(xiàn)的最重要變量，或許沒有之一。
疫情爆發(fā)之后，中國曾出現(xiàn)了連續(xù)四個季度的快速信用擴(kuò)張。2020年當(dāng)年新增社融的規(guī)模接近35萬億元，不僅絕對值是歷史最高，新增社融與GDP之比也是歷史最高。這一輪信用擴(kuò)張的頂點是2020年四季度。今年3月以來，M1、M2和社融等貨幣指標(biāo)的同比增速一路下行，信用擴(kuò)張開始進(jìn)入下半場。
我們認(rèn)為，信用擴(kuò)張的速度能否穩(wěn)住并回升，是判斷2022年宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)的主邏輯。
過去這些年，究竟誰在寬信用？
要回答這個問題，首先要明確過去這些年，究竟誰才是擴(kuò)信用的主力軍。
本文沒有按照傳統(tǒng)的居民、政府和企業(yè)三部門劃分，因為每個部門里有不同的故事。房地產(chǎn)企業(yè)和出口企業(yè)雖然都屬于企業(yè)部門，但實際上處于兩個“平行世界”。因此，本文重點關(guān)注兩個當(dāng)下最重要的主題，即房地產(chǎn)和廣義政府行為。其中，房地產(chǎn)相關(guān)的信用擴(kuò)張既包括房地產(chǎn)公司的開發(fā)貸款和發(fā)債，也包括個人房貸的增量（正規(guī)和非正規(guī)）。廣義政府行為既包括為財政開前門而不斷擴(kuò)張的政府債務(wù)，同時也包括由基建投資延伸出的隱性負(fù)債并由此實現(xiàn)的信用擴(kuò)張。
本文選擇用社會融資規(guī)模增量來衡量信用擴(kuò)張變化，而沒有用普遍意義上的社會融資規(guī)模存量的同比增速來衡量信用擴(kuò)張速度，主要有兩方面的考慮。一是絕對值更加直觀，能夠清晰看到信用擴(kuò)張是更多還是更少。特別是經(jīng)過統(tǒng)計范圍對齊和平滑之后的社融增量指標(biāo)，每一輪起伏看得更加清晰、直觀。二是過去十年里，社融存量同比和社融增量絕對值對應(yīng)的信用周期大致相同，而在起始和結(jié)束階段，社融增量的表現(xiàn)更加敏感一些。
按照上述邏輯對當(dāng)年新增社融進(jìn)行拆分（具體的技術(shù)細(xì)節(jié)見文后附錄），可以發(fā)現(xiàn)近五年來，房地產(chǎn)和廣義政府行為對信用擴(kuò)張實際上起到了主導(dǎo)作用。如圖1，2015-2019 年，廣義政府行為對信用擴(kuò)張的貢獻(xiàn)都在50%以上，加上房地產(chǎn)相關(guān)的部分，兩者對信用擴(kuò)張的加總解釋力在80%左右。剩余的其他部分包括個人消費貸款、制造業(yè)投資貸款和短期流動貸款等等。從量級上看，這部分很難成為實現(xiàn)信用擴(kuò)張的主力。換言之，如果房地產(chǎn)和基建投資不能發(fā)揮更大的作用，接下來或許很難看到信用擴(kuò)張出現(xiàn)實質(zhì)性的改善。
圖1 不同部門新增社融占比
值得注意的是，雖然基建投資增速在2018年出現(xiàn)顯著下滑，但廣義政府行為對信用擴(kuò)張的解釋力卻大幅增強(qiáng)了。數(shù)據(jù)層面的原因是2018年分母部分社融增量的降幅過大，而基建投資增速雖然大幅下滑，但同比增速依然是正的，導(dǎo)致廣義政府行為帶來的信用擴(kuò)張絕對值基本保持穩(wěn)定，所以解釋力被動上升。當(dāng)然，由于其中涉及到大量估算，所以這個時期廣義政府行為對應(yīng)的信用擴(kuò)張規(guī)模存在高估的可能性，但在量級和現(xiàn)實解釋力方面應(yīng)不會有明顯誤判。
信用擴(kuò)張的基本模式
除了從主題（/部門）層面觀察信用擴(kuò)張，我們還可以從過去幾輪信用變化中探尋信用擴(kuò)張的基本模式。用經(jīng)12個月平滑后的新增社融規(guī)模來衡量的信用變化，如圖2所示，過去十五年里共出現(xiàn)了四輪真正意義上的信用擴(kuò)張，起始點分別是2009年初，2012年中，2015年中以及2020年二季度。
圖2 信用擴(kuò)張的基本模式
觀察上述四次信用擴(kuò)張階段，可以總結(jié)出如下基本模式：
（1）在實現(xiàn)信用擴(kuò)張之前，總能看到利率快速下降，且利率曲線快速變陡。這表明央行此時的貨幣政策取向變得寬松，短端利率下降更快。
（2）此后，隨著信用擴(kuò)張正式到來，利率水平會逐漸上升，前期快速陡峭化的曲線也會逐漸變平。
其中，貨幣政策放松是實現(xiàn)信用擴(kuò)張的必要條件而非充分條件。一個典型的例子是2014年初，出現(xiàn)類似情況（即利率下行且利率曲線快速變陡）時，有兩個重要背景：
一是市場剛經(jīng)歷了2013年下半年的“錢荒”沖擊。這一階段的利率下行一部分源自央行的政策調(diào)整，還有一部分是前期利率過快上漲的回調(diào)。
另一個背景是2013年房地產(chǎn)調(diào)控政策呈現(xiàn)全年趨嚴(yán)且逐漸加碼的狀態(tài)，2014年初房地產(chǎn)新開工面積出現(xiàn)大幅下滑，2014年全年新開工面積同比增速為-10%。
信用擴(kuò)張的起始總是來自于貨幣政策的調(diào)整，但到了正式啟動階段，往往又會對應(yīng)利率持續(xù)上漲。這并非意味著利率與信用變化是單向且線性的關(guān)系。簡單說，利率就是資金的價格。一方面，信用擴(kuò)張意味著對資金的需求在增加，這會推升利率水平。另一方面，利率上升意味著資金變得更貴，反過來又會抑制信用擴(kuò)張。這兩個機(jī)制究竟哪個占主導(dǎo)，或者在哪個層面更能反映某種機(jī)制，值得進(jìn)一步探討。
本文運用HP濾波將利率和新增社融規(guī)模兩個指標(biāo)的趨勢項和周期項分離，發(fā)現(xiàn)一個有趣的事實。如圖3、圖4所示，在周期項層面，新增社融規(guī)模比較穩(wěn)定地領(lǐng)先于利率，領(lǐng)先周期大概為三個季度。而在趨勢項層面，利率變化又比較穩(wěn)定地領(lǐng)先于新增社融規(guī)模，領(lǐng)先周期大概也是三個季度。這或許說明，利率上升對信用擴(kuò)張的抑制作用是一種偏長期的影響，或者是一種趨勢性的影響。周期層面，更多還是信用變化在引領(lǐng)利率的變化。
圖3 周期項：信用擴(kuò)張領(lǐng)先9個月
圖4 趨勢項增速：利率領(lǐng)先9個月
綜上所述，脫離了現(xiàn)實中的經(jīng)濟(jì)主體就無法實現(xiàn)信用擴(kuò)張，其中最重要的就是房地產(chǎn)相關(guān)的部分和廣義政府部門。接下來，要想看到信用擴(kuò)張，可能首先需要觀察到央行的貨幣政策變化以及利率曲線的變化。而在信用擴(kuò)張尚無明顯端倪的情況下，利率的大方向是相對比較確定的。
附錄：
1. 社會融資規(guī)模的統(tǒng)計口徑在2017年前后發(fā)生了變化，最主要的內(nèi)容是納入了一般政府債務(wù)，所以要在前面逐月增加當(dāng)月新增的一般政府債務(wù)規(guī)模，做到指標(biāo)統(tǒng)計口徑前后對齊。
2. 房地產(chǎn)相關(guān)的信用包括以下幾部分：（1）房地產(chǎn)企業(yè)當(dāng)年新增的信用債規(guī)模；（2）商業(yè)性房地產(chǎn)貸款規(guī)模，包括個人住房貸款和房地產(chǎn)開發(fā)貸款；（3）非常規(guī)個人住房貸款，主要是指通過住戶長期經(jīng)營貸款違規(guī)流入房地產(chǎn)的部分。這個現(xiàn)象在2017年收緊房貸后比較普遍，2020年尤為突出。處理方法是用2006-2015年的住戶長期房貸均值水平衡量正常貸款規(guī)模，然后用2016-2019年的住戶中長期經(jīng)營貸款減去正常貸款規(guī)模，差額部分是非常規(guī)個人住房貸款。
3. 廣義政府部門的信用包括以下幾部分：（1）一般債和專項債；（2）用間接法測算的基建對應(yīng)的隱性負(fù)債，具體方法是用基建投資規(guī)模減去預(yù)算內(nèi)資金和民間投資（背后的邏輯可參考朱鶴，盛中明：基建投資低迷之謎）。
但是，此處存在一個問題，即2017年之后不再公布基建投資規(guī)模絕對值，只能靠同比數(shù)據(jù)倒推。這種做法在合成新的同比增速時或許沒有太大影響，但有可能會高估的基建投資規(guī)模和隱性負(fù)債規(guī)模的絕對值。這一點同樣體現(xiàn)在總體固定資產(chǎn)投資指標(biāo)上，用固定資產(chǎn)投資規(guī)模算出的同比增速，在2017年之后顯著低于公布的增速，但在房地產(chǎn)開發(fā)投資數(shù)據(jù)上沒有出現(xiàn)。根據(jù)統(tǒng)計局的官方解釋，這是統(tǒng)計口徑和樣本企業(yè)出現(xiàn)了調(diào)整。
因此，為了避免高估這部分負(fù)債，需要計算一個折算系數(shù)來盡可能消除這部分影響。我們的處理方法是：首先用實際公布的同比數(shù)據(jù)倒推出一個“虛擬”的總體固定資產(chǎn)投資規(guī)模，然后折算系數(shù)=（實際總體固定資產(chǎn)投資規(guī)模-房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模）/（“虛擬”的總體固定資產(chǎn)投資規(guī)模-房地產(chǎn)開發(fā)投資規(guī)模）。結(jié)果表明，該折算系數(shù)在2017-2020年分別是0.985，0.925，0.721，0.636。這說明折算系數(shù)的引入很有必要。同時，在經(jīng)過系數(shù)修正后的隱性負(fù)債規(guī)模增量在2018年基本與2017年持平，在2019-2020年顯著下降，與現(xiàn)實情況基本吻合。
4. HP濾波方法中的lambda參數(shù)設(shè)為14400。
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