2022年金融数据专题分析 金融数据如何去预测？

一、金融数据是什么？

1.1. 金融机构资产端：社融以及信贷

1.1.1 社融的诞生和口径变迁

社融是社会融资规模的简称，在 2011 年央行的年度工作会议中提出并正式进入 货币政策制定，是指实体经济（境内非金融企业和住户）从银行、信托等金融体 系内获得的资金，属于金融机构的资产端，而传统的货币供应量来源于金融机构 的负债端。

该指标包括 9 个大项，即人民币贷款、外币贷款、信托贷款、委托贷款、未贴现 银行承兑汇票、政府债券、企业债、存款类机构资产支持证券、贷款核销等，可 以全面反映金融与经济关系，以及金融对实体经济资金支持的总量状况。

之所以在 2011年设立社融指标，是因为在 2011年前后我国实体经济的融资方式 发生了较大变化。2011 年之前，我国实体融资以银行主导的间接融资占绝对主导， 直接融资比例较小，社融与信贷差别不大，因此也就没有统计社融的必要。但是 随着金融创新，实体经济融资渠道逐渐多元化，非标、企业债券融资等渠道也逐 渐成为实体融资中非常重要的一部分，仅仅观察表内信贷规模的变化已经无法准 确把握金融对实体的支持力度，信贷和社融常常出现背离，背离恰恰反映了实体 表外融资的旺盛程度。社融相比于信贷，反映更为全面。

2018 年以来，社融的统计口径共发生四次调整，其中两次在 2018年，两次发生 在 2019 年。2018 年 7 月，社融中的“其他”纳入“存款类金融机构资产支持证券、 贷款核销”，9 月地方政府专项债券纳入社融中的“政府债券”。前者主要是因为若 不考虑这两项，信贷规模可能被低估；后者主要是因为地方融资平台与政府脱钩 之后，融资主体发生变化对社融统计产生扰动。

“存款类金融机构资产支持证券、贷款核销”在理论上表现为信贷规模的减少， 但事实上实体企业并不会因为 ABS和贷款核销而减少融资，若剔除这两项， 便会低估金融系统对实体的支持力度。2018年之后，ABS发行规模和贷款核 销都有所加大。2018 年 9 月两项之和高达 1612 亿元，而彼时信贷规模也仅 为 1.46 万亿。

地方政府专项债券从性质上是为了满足地方公益性项目的资金需求，并不纳 入预算赤字管理。但从 2014 年 43 号文发布之后，地方融资平台与政府融资 脱钩，平台融资规模大幅下降，而与此同时，地方政府专项债券在 2015 年之 前不足 1000 亿元，而后不断增长，2018 年已经达到 1.35 万亿，2020 年疫情 年达到 3.75 万亿，2021 年的预算规模也在 3.65 万亿。若不将专项债纳入社 融口径，则地方融资平台融资的大幅下降会被错误地解读为金融体系对实体 的融资大幅下降，从而低估社会融资规模。而事实上，部分地方融资平台先 前的融资需求已经用专项债来进行满足，融资主体从平台公司转移为了地方 政府。

2019 年 9 月，央行将交易所企业资产支持证券纳入“企业债券”。这是因为证券公 司、基金公司子公司在交易所发行资产支持证券，大多数都是用企业的应收账款 和小贷公司的贷款作为基础资产，反映了金融对实体经济的支持。

2019 年 12 月，央行将国债、地方政府一般债券和地方政府专项债券统一纳入合 并为“政府债券”。这是因为不论是国债还是专项债等，募集资金都是运用支持实 体经济，这种调整的背后体现了货币政策与财政政策的协调配合，反映了两个“钱袋子”对于社会信用总量的影响程度。

1.1.2 社融总量层面的两大关注点：存量同比和新增规模

每月中旬央行一般会公布两种口径的社融数据，一个是存量规模数据，另一个是 当月新增规模，即增量数据。我们通常所说的信用周期见底或者见顶，指的是社 融存量同比增速是否见底或者见顶。

由于增量数据波动大，我们常常最为关心社融存量的同比数据。社融规模存量是指仍然存留在实体经济体系内、支撑实体经济发展的融资规模。市场中我们常讨 论的“信用收缩（紧信用）”、“信用扩张（宽信用）”等，观测的指标就是社融存 量同比增速。我们常常用“社融是否见顶”，“社融是否触底反弹”，“社融是否企稳” 来观察信用收缩和扩张的情况，这些拐点的判断均指的是社融存量同比增速的拐 点。

最近一轮社融的“顶”出现在 2020年 10月，彼时社融存量同比增速触及13.7% 之后见顶回落，此后一路下行至 2021 年 5 月的 11%，体现了货币政策在四 季度由“宽信用”转向“紧信用”。

最近一轮社融的社融“底”出现在 2021 年 9 月，2021 年 5月前开启了信用收 缩之路，6 月社融增速企稳在 11%，信用收缩最快的时刻已经过去。表明 2021 年四季度已经从“紧信用”过渡到“稳信用”。

社融新增规模指的是当月投放总量扣除到期后的净融资规模，对短期动态平衡有 更好的发现和解释能力。一方面，需求端，新增社融能很快地揭示实体融资需求； 另一方面，供给端，其可以很好得反映银行扩表意愿，因此可以借以推测货币政 策的变化。需要注意的是，新增社融中既包含债务本金，也包含存量债务的利息。

社融新增规模具有非常明显的季节性，环比波动较大，常常需要测算同比多增/少 减的规模来进行解读。这种季节性波动主要来自其中人民币贷款的季节性波动。 这种季节性主要有两大表现。

第一，年内主要表现为季末冲量走高，季初走低，比如 3、6、9 月为银行季 末考核时点，常常为满足考核指标而有较大的投放意愿。

第二，1 月和 11 月也会呈现明显扩张。由于银行有“早投放、早收益”的倾向， 1 月常常为信贷和社融的“开门红”，近年来 1 月份社融规模占比可以达到全 年的 15%左右。而四季度整体上是全年信贷额度较低的季度，但 11 月常常因为银行为提前安排剩余额度而投放有所扩大。一般而言，年底 12 月时，信 贷额度常常所剩无几，规模也为全年较低水平。

剔除季节性波动之后，若当月社融新增规模不及预期，则说明实体经济融资体量 不及预期，市场常常会下修对未来实体经济的增速。

1.1.3 社融和信贷的各分项分析：了解融资增长质量的窗口

社融和信贷的分项分析是我们了解融资增长质量的重要切入口，因为社融和信贷 总量高并不一定意味着融资将延续高增长，比如当支撑高总量的因素是票据、短 贷等分项时，由于资金期限短难以带动企业中长期投资便难以拉动融资的持续扩 张。

我们首先将社融拆解成直接融资、间接融资、其他融资三个层面：

首先是间接融资层面，包含表内的人民币贷款和外币贷款以及表外的信托贷款、 委托贷款和未贴现银行承兑汇票。

社融口径的新增人民币贷款与央行单独公布的新增人民币贷款口径存在差异，前 者不包含非银贷款而后者包含，这是因为社融反映金融体系对实体经济的支持情 况，而非银贷款反映的是金融体系内部的资金流动。按投向的经济部门的不同划 分为企业、居民两大类。

企业部门的信贷分析尤为重要，可以拆分成短期贷款、票据融资和中长期贷款三 项（由于融资租赁和垫款规模较小，分别在 200-300 亿和 100-300 亿之间，一般 不作单独分析）。其中企业短期贷款和票据融资期限在 1年以下，用于企业维持 营运、偿还负债等，与企业中长期投资关系较小，若该部分占比较高，则信贷的 质量偏差。短贷呈现明显的季节性，1 月、3 月、6 月、9 月新增量处于高位，1 月主因年初开门红银行大量投放各类信贷，3 月、6 月、9 月的高增受季度末冲贷 影响，6 月尤为明显。

票据融资规模的高低与实体融资需求强弱呈现明显的负相关，并且与银行风险偏 好高度相关。具体而言，若实体融资需求趋弱时，银行往往为维持信贷额度不被 收回而投放大量票据，也就是市场上常说的“票据冲量”，这属于被动增加票据投 放的情形。此外，若经济趋于下行、企业信用风险上升时，银行也可能主动收缩 信贷投放比例转而投放票据，反映银行风险偏好处于低位。

企业中长期贷款与资本开支直接挂钩，往往与实体经济增长高度相关，往往在年初和季末相对较高，但是其季节性并没有企业短贷和票据融资明显。

居民部门信贷占新增人民币贷款比重在 40%~60%，其同比波动较企业贷款更小 且通常能够部分对冲企业贷款的同比变化，但是自疫情以来居民部门信贷波动有 所放大，对信贷整体的影响更加明显，在分析金融数据时需要特别注意。

居民信贷可以分为短期贷款和中长期贷款，短期贷款包含个人经营性贷款、信用 卡和消费贷款，中长期贷款以住房按揭贷款为主，住房按揭贷款占居民中长期贷 款的 80%左右，其余为个人中长期经营性贷款。

外币贷款是金融机构已信贷、贴现、垫款等方式向非金融企业与居民发放，以外 币为计价单位的贷款，多用于进口付汇。

间接融资层面另一分析重点是“表外三项”，即信托贷款、委托贷款和未贴现银行 承兑汇票。

信托贷款，指信托公司运用信托计划吸收的资金，对信托投资计划规定的单 位和项目发放的贷款，不列入信托公司资产负债表。2018 年以前，新增信托 贷款规模受融资需求影响明显，特别是基建和地产的融资需求，而自2018年 资管新规颁布以来，政策因素影响占上峰，金融强监管下，信托公司开展业 务的难度大大增加，新增信托贷款持续为负。

委托贷款，指企事业单位及个人作为委托人提供资金，由当地金融机构代为 发放、监督使用并协助收回的贷款。2018 年以前委托贷款通常是银行投资于 城投、开发商、两高一剩企业的渠道，而自 2018 年委贷新规颁布后，要求 资金来源不能是资管产品，同时银行不能代委托人确定借款人或提供担保， 因此过去“假委贷、真非标”模式终结，新增委托贷款也自此持续为负。

未贴现银行承兑汇票是表外三项当中近几年波动最大的一项，其新增规模通常在 -2000 亿~4000 亿左右，对新增社融的影响也较为显著。根据中国人民银行官网 定义，未贴现银行承兑汇票在统计上体现为企业签发的全部银行承兑汇票扣减已 在当地银行表内贴现的部分。特别需要关注的是，新增社融中未贴票变化与企业 票据融资的背离，当前者增长、后者收窄时往往对应实体融资需求旺盛；反之， 则实体融资需求趋弱。

其次是直接融资层面，包含非金融企业股权融资、企业债券。企业债券是社融分 析的重点项目，指的是非金融企业债券发行的净融资额，包括企业债、中期票据、 短期融资券、超短期融资券、非公开定向融资工具、中小企业集合票据、资产支 持票据、公司债、可转债、可分离可转债和中小企业私募债等。

非金融企业股权融资指在境内注册的非金融企业在境内正规金融市场获得的股 票融资，但因为规模不大，通常在 1000 亿左右，因此不是社融分析重点。

最后是其他项，包括贷款核销、存款类金融机构资产支持证券、政府债券、投资 性房地产、保险公司赔偿和其他融资，后三项规模较小、影响不大，央行在 2011 年后不再公开披露后三项数据。贷款核销、存款类金融机构资产支持证券是在 2018 年 7 月纳入社融统计范畴的，原因在于二者实际上是过去已经发行的信贷， 是支持了实体经济的，若不考虑则会低估实际的社融规模。政府债券项目发生过 两次重要变动，一次在 2018 年 9 月将地方政府专项债纳入统计，主因先前部分 地方融资平台的融资需求已经用专项债来满足，融资主体从平台转移向地方政府； 另一次在 2019 年 12 月将国债、地方政府一般债和地方政府专项债合并为“政府 债券”，这只是项目的合并，并不存在口径规模调整。

政府债券对社融带来的扰动需要特别注意，比如自2020年Q2起财政部集中采取 逆周期调节手段，使 2020 年全年政府债券融资规模超 8.3 万亿，达到当年新增社 融的 24%，占比远高于历史均值；2021 年上半年地方债发行速度缓慢对社融形成 拖累，特别是 2 月、7 月这两个时点叠加到期规模大，净融资额仅 450 多亿和 2000 多亿，对当月新增社融产生扰动。

1.2. 金融机构负债端：货币加存款

1.2.1. 货币层次划分和 M2 口径变迁

社融、信贷、货币供应量均是广义流动性层次的衡量指标，用于判断实体经济层 面信用扩张状况，反映实体供需两方的均衡结果，与银行间的狭义流动性、资本 市场流动性相互替代、竞争。与社融、信贷等金融机构资产端指标不同，货币供 应量基于银行负债端，仅从银行信用派生角度出发，不考虑实体经济从非银金融 机构及资本市场获得的资金支持。因此，若融资活动未影响银行资产端配置和扩 张情况，则不会影响货币供应量数据，但会在社融数据有所体现。

货币供应量按流动性高低划分为 M0、M1、M2 三个层次：

M0（流通中的现金）=商业银行库存现金+流通于公众手中的现金；

M1（狭义货币）=M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款；

M2（广义货币）=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+ 证券公司客户保证金+信托类存款+其他存款

人民银行自 1994年 10月开始公布货币供应量数据，发展至今，经历三次口径变 化：

2001 年 6 月计入证券公司客户保证金；

2011 年 10 月纳入住房公积金中心存款和非存款类金融机构在存款类金融机 构的存款；

2018 年 1 月用非存款机构部门持有的货币市场基金取代货币市场基金存款 （含存单）。

三次口径变化均反映金融市场发展和金融工具创新背景下，用作支付手段和流通 手段的货币范畴的拓展。比如，证券公司客户保证金来自居民活期储蓄和企业活 期存款，与其相互转化，实际上也是存量货币的一部分；住房公积金存款和非银 存款由于其规模不断扩大，对存量货币的影响也不可忽视；非银机构持有的货币 市场基金，在“互联网+” 推动支付能力迅速提升，流动性不亚于 M2 层次，且对 表内存款产生分流，若不纳入考量则会低估广义货币规模，此外统计对象为非存 款机构，也能避免重复计算银行吸收用于投资货币基金的居民或企业存款。

1.2.2. 定义法和信用派生法探析 M2 本质

方法一：定义法拆解货币供应量

M0 同比通常在 1-2 月波动较大，而在 3-12 月维持平稳，主因春节前居民提现需 求，而随着居民春节支出形成企业存款，春节后 M0 又会大幅回落。比如 2016 年、 2017 年、2019 年春节均在 1 月底或 2 月初，带动 1 月 M0 抬升，2 月回落；2018 年、2021 年春节在 2 月中旬，因此这两年 2 月的 M0 相对处于高位，3 月有所回 落；2020 年虽然春节在 1 月底，但是受疫情影响，2 月居民提现需求持续升高。

从定义出发，拆分 M1 和 M2 的贡献因素会发现流通中现金贡献很小，因此我们 在分析 M1同比和 M2同比时，主要考虑存款结构变化和存款规模变化的影响。

方法二：信用派生角度分析货币供应量

除定义法拆解影响货币供应量的因素之外，更本质上，我们可以从信用派生角度 分析影响 M2 的因素，这里我们借助金融机构人民币信贷收支表进行推导。

根据 M2 定义和资金来源等于资金运用的关系：

M2=流通中的货币+非金融机构存款+非银金融机构存款

=各项存款-财政性存款+流通中的货币

=（各项贷款+债券投资+股权及其他投资+黄金占款+外汇占款+在国际金融机构资 产）-金融债券-对国际金融机构负债-其他资产项目-财政性存款

由于对国际金融机构负债、黄金占款、在国际金融机构资产规模过小，可以忽略 不计，于是有：M2=各项贷款+(债券投资-金融债券)+股权及其他投资+外汇占款财政性存款-其他项目。该公式揭示了广义货币的创造渠道，包括信贷投放、银行 购买的非金融债券、股权及其他投资、央行外汇占款。

信贷投放是货币派生的主要来源，银行通过对居民或企业发放贷款，形成相 应存款，新产生的存款缴纳准备金后又能够继续投放贷款，依次循环派生出 存款货币。按借款人类型划分，有住户贷款、企业贷款、非银金融机构贷款， 其中非银金融机构贷款规模很小，在 3000-5000亿左右，仅占境内贷款的0.2%， 而其余两项住户和企业贷款规模占比约为 35%、65%。

银行购买的非金融债券主要包括国债、地方政府债、企业债券三类，购买国 债和地方政府债意味着资金进入政府部门，增加财政存款，而政府部门只有 将财政存款支出才能够形成居民和企业部门的存款，进而产生货币派生；银 行投资企业债券则直接形成企业存款，数倍派生出存款货币，对M2正贡献。

股权及其他投资主要指银行持有的资管计划、理财产品、公募基金、非标等 资管类产品。银行购买资管计划、理财、公募基金，资金流向非银，则增加 非银存款；银行购买非标，资金流向企业，增加企业存款。不论哪类存款， 都将进入信用派生中，对 M2 正贡献。

外汇占款对央行而言是基础货币的被动投放，投放的基础货币作为银行的超 准可以用于贷放，派生存款。而投放的规模取决于两方面因素，一是外汇收 入，即经常账户下出口的收入和资本账户下资金流入的收入，二是实体部门 结汇意愿和银行向央行结汇意愿，前者与人民币升贬值预期有关，后者除升 贬值预期外还与银行外汇头寸管理需要有关。

在 M2 的公式中需要减去财政性存款这一项，这是因为财政存款趴在央行资 产负债表的负债端，如果政府部门不支出是不会形成居民和企业存款从而进 入银行体系进行货币派生的。而财政存款规模与缴税、财政支出和政府债券 净融资有关，缴税量的减少、财政支出的增加和政府债净发行对 M2将是正 贡献。

利用金融机构人民币信贷收支表中各项存款、财政性存款和流通中货币项目计算 拟合 M2 值，发现拟合的 M2 环比增量与实际增量接近，因此该方法分析 M2 是 可行的。

二、如何分析金融数据？

2.1. 把握规律：2016-2021 金融数据复盘

结合社融、信贷、存款的分项数据，我们梳理了 2016 年至今金融数据变化的趋 势和驱动因素，以便于更好的理解金融数据变化的规律和其背后的经济含义与 投资指向。

2016年社融增速整体处于磨底状态，在12.2%-13.4%之间波动，阶段性高点出现 在 1 月、4 月和 11 月，年中呈现先下行后上行特征，全年低点在 7 月。2016 年 社融主要支撑因素来自居民抵押贷款的增长，主因政府出台刺激地产去库存政策 下居民加杠杆更为积极；此外，基建领域贷款也有支撑，并带动表外委托贷款保 持高位。主要拖累来自经济下行压力和供给侧结构性改革去产能要求下，银行风 险偏好持续下降，企业内生资金需求不足；此外，票据违规操作案使央行监管趋 严，银行谨慎投放票据，表内票融和表外未贴票持续处于低位。企业表内信贷疲 弱显著拖累社融表现，即使房贷+基建贷款增长也难以对冲。

M1 增速和 M2 增速 整体处于高位，M1 增速除 1 月、2 月外均位于 20%以上，M2 增速从年初 14%缓 慢下行，M2-M1 剪刀差始为负。存款活期化现象主因地产销售火热下居民储蓄存 款大量转化为地产开发商活期存款，此外基建投资增长也带动相关企业存款活期化。M2 增速回落主要受非银存款同比减少，主因股市行情低迷下券商保证金减 少所致。

2017 年社融增速从 1 月最高点 16.4%逐步回落至年底的 14.1%，除 7 月、10 月 有小幅反弹外，其余月份逐次回落。年初社融增速冲高除 1 月季节性信贷开门红 外，主因企业中长贷的恢复和上一年居民抵押贷款人为压降额度的释放。企业信 贷因制造业贷款需求改善和基建投资加速，同时去通道、去资金池等资管监管促 使非标转标下，相较同期表现更强，是支撑当年社融的主要因素。但随着房地产 调控趋严的效果显现，居民中长贷持续走弱，同时资管计划严监管下除信托贷款 外的表外项目均持续承压，债市受金融去杠杆影响持续低迷导致企业债融资疲弱， 票据融资持续严监管等这些因素拖累社融走弱。M1、M2 仍保持相对较高增速但 自年初以来持续滑落，M2-M1 剪刀差绝对值收窄，地产销售趋弱下存款活期化 现象逐步消退。

2018年社融存量增速延续自 2017年 7月以来的下滑趋势，从年初的13.4%滑落 至年底 10.3%，且当月增量整体弱于 2017 年。社融持续滑落主因表内+表外双萎 缩，一方面，委贷新规、资管新规颁布下信托贷款、委托贷款持续压降，表外三 项自 3 月起转负，当月新增量均值约-2500 亿；另一方面，企业运营活力不佳叠 加低等级城投和轻工制造业信用风险持续升温下银行风险偏好降低，导致表内企 业短贷、中长贷疲弱，同时居民按揭仍偏紧。

2018 年的支撑因素主要在票据融资 和居民短贷，前者主因票据贴现套利行为，即票据贴现利率低于存款利率时，企 业在一家银行进行票据贴现获取资金并存入另一家银行，以此获得息差收益，后 者主因银行业向零售贷款领域的持续转型带动短期消费贷高增。M1 增速自年初 大幅下滑，全年跌幅近 15个百分点，M2同比下行相对较缓，全年跌 0.8个百分 点，M2-M1 剪刀差转正且不断扩大，反映实体融资条件恶化下信贷派生能力减 弱，同时企业经营活力不足。

社融在 2019年维持在 10.6%-11.2%之间波动，处于低位磨底状态，阶段性高点 在 3 月和 6 月。表内信贷上半年维持温和增速，下半年自 8 月以来表现超预期， 基建投资回暖带动企业中长贷增速回升。受委贷新规、资管新规影响表外持续压 降，但压降幅度较 2018 年有所收敛，信托贷款、委托贷款两项合计月均压降规 模在 1000 亿左右。企业债表现平平，略弱于同期，个别月份对社融有支撑。政府 债融资在下半年放量，并且 6 月、7 月对社融支撑较强，主要受专项债用作项目 资本金新规和地方政府隐性债务置换拉动。M1 增速、M2 增速受企业融资条件 改善有所回升，非标融资压降规模收敛也助于 M2 回升，M2-M1 剪刀差不断收 窄反映企业经营活力恢复。

2020年社融增速从底部 10.7%左右不断爬坡至 10月高点 13.7%，年末进入下行 通道。2020 年社融增速上行主要受“政策先发力、需求后回暖”带动，疫情对实体 部门融资冲击仅在 2 月较为明显，3 月起在政府定向降准、再贷款再贴现工具发 力下，企业融资条件大幅改善，社融增速也不断攀升，基建配套贷款、制造业中 长期贷款是信贷投放的主要领域，同时地方债额度下达早、发行进度快也对社融 起到明显支撑。居民信贷方面，自 6 月起地产销售反弹带动居民中长贷高增，居 民短贷在消费需求修复以及短贷弥补购房资金缺口因素支持下也较同期有明显 增长。

表外方面，委托贷款降幅收窄反映基建配套资金需求，未贴票反弹反映商 业贸易活动的修复。11 月社融增速如期触顶回落，主要来自金融监管周期趋严下 非标融资收缩，并且地方专项债在 10 月已发行完毕对年末支撑有限，企业债方面受 10 月华晨集团违约、11 月永煤违约冲击融资低迷。M2 增速受“宽货币”影 响再次进入上行通道，M1增速受疫情短暂影响下行后 3月开启反弹，M2-M1剪 刀差持续收窄，经济主体修复迅速。 2021年社融增速总体仍然处于下行通道中，12月反弹至 10.3%，信贷增速小幅 走弱至 11.6%。

2021 年上半年社融下行来自四方面原因：第一，2020 年针对企 业大规模投放短贷纾困在 2021 年上半年陆续到期，企业短贷和票据融资同比明 显少增；第二，资管新规将在 2021 年末到期，表外融资自 3 月起持续高压将； 第三，2020 年财政资金淤积尚未完全用于支出，2021 年政府债发行速度慢；第 四，企业债融资受 2020 年末信用违约事件影响发债难度增加，并且信用债到期 规模大拉低净融资。而上半年的支撑因素仍在于居民、企业中长贷同比处于高位， 印证上半年地产销售景气和企业盈利支持融资需求持续旺盛。

年底，银行端主动 后置信贷投放节奏导致企业中长贷表现不佳。居民中长贷受短贷受房价环比下跌、 房产税尚未落地影响同比多减。年底银行“以票冲贷”，助力 2022 年信贷开门 红。表外处于持续压降中，资管新规在 2021 年年底到期的影响仍需注意。企业 债随着到期高峰过去，净融资表现边际好转。政府债下半年发行放量成为社融的 主要支撑。M1 增速持续下行，M2 回落相对缓和，受财政存款扰动以波动为主， M2-M1 剪刀差在上半年收窄，至年底止步收敛，后续持续性仍待观察。

2.2. 月度分析案例——2021 年 12 月金融数据

事件：2021 年金融数据以“总量一般，结构欠佳”收官，政府债券、企业债券 是支撑，而企业中长贷、居民贷款均仍疲弱，既反映了内生需求不足，也指向 银行可能信贷投放后置，蓄力 2022 年一季度“开门红”。

第一步，分析总量数据，主要包括季节性因素和非季节性因素两方面。

每年 12 月新增社融往往有季节性走低，主因年末银行主动后置信贷投放节奏。 2021 年 12 月社融增速小幅反弹 0.2 个百分点至 10.3%，基本符合国君预期，小幅低于市场预期，同比多增 6508 亿。基数效应消退后，社融读数进入回升通 道。至此，2021 年全年新增社融规模达到 31.35 万亿，较 2020 年的 34.8 万亿退 坡 3.5 万亿左右，幅度仅次于 2018 年实体经济去杠杆之年，充分体现 2021 年的 信用格局是“紧信用”。

第二步，拆解新增信贷分项。由于信贷是社融最重要的组成，先对信贷结构数 据进行分析有利于我们更好的去理解社融变化，这里需要注意社融中不包含非 银贷款，因此非银贷款增长则对社融口径信贷分流作用加大，反之减少。

居民部门，居民中长贷结束 10 月以来的多增，再次同比多减 834 亿，弱于 2019、2020 年同期，与 12 月销售数据再度走弱相互印证，反映了在房价环比下跌、房 产税尚未落地之前，居民购房仍多数处于观望状态。

企业部门，1）企业中长贷表现不佳，结合“短贷和票融”同比多增 2800 多亿的数 据来看，可能是 12 月银行端主动后置信贷投放节奏，蓄力 2022 年开门红。2）12 月末票据利率大幅下跌，接近零点，这一方面指向 12 月实体融资意愿仍然较弱， 从票据供给端体现供给不足，另一方面指向 12 月稳信贷政策下银行信贷额度充 足，从票据需求端体现需求非常旺盛。

第三步，拆解社融其他分项。除新增人民币信贷外，社融中表外融资、企业债 券、政府债券三项是社融当月变化的重要因素，应着重分析。

非标，由于低基数，非标虽然同比改善 981 亿元，符合预期，但实际压降幅度 仍不小，特别是信托贷款压降最明显，新增为-4580 亿，较 2021 年 11 月进一 步收缩，低于市场预期，指向三点核心信息。

1）证实了当前房企信托渠道融资 仍然受到房企违约事件影响，并没有明显放松。2）考虑到 12 月为资管新规过 渡期倒计时阶段，资金流向仍受到管制，“两压一降”严监管依然存在。在年初 （2021 年 2 月 7 日）监管部门要求融资类信托规模再降 1 万亿，违规金融同业 通道清零，风险处置 3000 亿以上；房地产规模不超过 2020 年末。而在年末， 监管部门再次要求各信托公司以 2020 年底的主动管理类融资信托规模为基础， 2021 年必须继续压降约 20%的比例；至于通道类业务，监管部门给出的处理意 见是，“应清尽清、能清尽清”。3）非标产品集中在到期也是本月非标融资规模 下降的重要原因。一方面，每年 12 月均为非标到期高峰，另一方面，由于资管 新规于 2022 年 1 月 1 日正式实施，大量前期不合规的非标产品到期截止日设 定在 12 月。根据中国信托业协会的数据，2021 年 12 月信托到期规模达到了 5577 亿元，是全年最高水平。

企业债净融资，1）企业债融新增 2225 亿，同比改善 1789 亿，但环比回落近 2000 亿，并且与 2018 年实体去杠杆以及 2019 年稳杠杆年份相比，也分别低于 2018 年 1670 亿元、1368 亿元。因此，新增规模仍是弱于季节性的，而同比实 现多增核心仍然是因为 “永煤事件”造成了 2020 年 11、12 月的较低基数，其 次是 12 月资金面压力不大，银行配置信用债较多。2）从具体数据看，企业债 融正在逐步改善。一方面，房企类债券净融资略有回落，主因是 12 月份为房企 境内债到期高峰，偿债压力较大，而非发债再度出现收缩。随着政策四季度以 来对房企境内发债约束放松，企业债融已经成为房企表内融资的替代，2021 年 12 月房企境内发债较 11 月继续改善，环比增长 18%。另一方面，随着岁末财 政支出提速，城投债的融资也有所恢复，连续两月保持 2000 亿元以上的净融资 规模。

政府债净融资，政府债券新增 1.17 万亿，同比多增 4590 亿，是支撑社融的核 心力量。由于地方专项债在 2021 年 11 月底前基本完成目标，12 月政府债融主 要贡献来自于国债，12 月国债共发行 7649 亿元，净融资 6291 亿元。配合财政 存款数据同比多减 762 亿元，环比减少近 3000 亿元可知，财政支出进一步加 速，印证财政周期反弹。

第四步，分析货币供应量数据和存款数据。虽然货币供应量指标较社融而言反映 的信息相对更少，但是它提供了金融机构负债端视角，便于我们对之前的结论进 行交叉验证。

首先，结合存款数据分析货币供应量变化原因。12 月，居民（同比多增 2157 亿）、 企业（同比多增 2711 亿）、机关团体（多增 7831 亿）以及非银存款（同比多增 2711 亿）均有改善，叠加财政存款多减 762 亿元，以及 2020 年底的低基数， 共同助推 M2 回升。M1 回暖主因低基数，目前 3.5%的水平仍然属于历史低位， 整体货币活化程度指向企业经济活动仍弱。经济基本面尚未企稳，稳增长的政 策仍需加力。

其次，分析 M2-M1 剪刀差的变化。12 月，M2-M1 剪刀差至 5.5%，与 11 月保 持一致，完全符合国君预期。剪刀差虽然止步收敛，但由于 M1、M2 双双回暖， 这一持平数据似乎透露着经济的积极信号。但我们认为，搭配社融表现和存款 数据，12 月 M1、M2 双双回升既有基数原因，也有年底财政支出加快、非银存 款多增的影响，后续持续性仍有待观察。

最后，得出结论。12 月社融反弹幅度基本符合预期，但结构指向内生信贷 弱，债融是支撑。政府债年末继续发力，担当社融核心支撑；企业债虽新增 规模不大，但结构改善、积极苗头已经初现；非标在严监管下仍然面临着不 小的实际压降幅度。信贷仍然偏弱，结构欠佳。企业端面临着内需不足和银 行后置信贷投放节奏的双重压力，居民端受房产政策和疫情影响，中长贷和 短贷均表现欠佳。货币端 M2-M1 剪刀差与 11 月持平，政府债放量、财政支 出增加，叠加低基数助推 M2 回升，M1 回暖因低基数，印证稳信用已来。

三、金融数据与实体经济的关联

3.1. 社融信贷各分项对实体经济的领先启示

企业中长期贷款与资本开支直接挂钩，往往与实体经济增长高度相关，企业中长 期贷款占比越高，信贷质量越好，对实体经济的支持作用越强。中长贷往往在年 初和季末相对较高，但是其季节性并没有企业短贷和票据融资明显。此外，由于 表外信托贷款、委托贷款也能为企业提供中长期资金，综合考虑这三项的累计同 比可以作为判断 10 年期国债收益率变化的领先指标。

短期贷款受居民消费倾向影响，从历史数据看，居民短期贷款同比变化与社会消 费品零售总额同比正相关并具有领先性，可以作为领先指标预判社零变化；由于 汽车贷款是主导居民短期贷款变化的关键因素，居民短期贷款指标对汽车零售数 据也具有较好的预判意义。

而中长期贷款主要与房地产市场景气程度相关，比如2021年年初随着疫后房市 消费的修复，商品房销售额累计同比大幅走高，相应地，居民中长期贷款也达近 十年同比最高，而随着“三道红线”、房贷新规等房地产严调控效果逐步显现，居 民中长期贷款同比与房地产销售同比同时回落。

新增外币贷款的规模主要与两类因素明显相关，一是对外贸易中的进口金额，这 是考虑到我国资本账户仍存在管制，资本账户下对外投资规模远小于进口规模， 外币贷款更多用于进口付汇。二是人民币汇率，预期人民币贬值，企业将减少借 入外币贷款避免未来提高的还款成本，当预期人民币升值时，企业将更愿意借入 外币贷款。

3.2. M2-M1、社融-M2 剪刀差背后的信息

从经济含义上讲 M2-M1 表示准货币部分，即流动性弱于活期存款的那部分货币， 主要包含企业定期存款、居民储蓄存款和其他存款。

M2-M1剪刀差反映经济的活跃程度，能够前瞻性的判断经济景气情况，剪刀差收 窄时经济活跃度高，原因在于当企业对经济前景乐观时，补库或资本开支的需求 使企业将其他存款或理财转移为活期存款，带动 M1 上升，M2-M1 剪刀差收窄。

反之，企业对经济前景悲观，将活期存款定期化或理财化，将带动 M2-M1 剪刀差 扩张。居民部门也是如此，当经济活跃度高，居民消费意愿较强时，会将储蓄用于消费，转化为现金，进而转化为企业活期存款，带动 M2-M1 剪刀差收窄。

此外，分析 M2-M1剪刀差时还需关注房地产销售和政府债务的影响。比如2015 年 10 月至 2016 年 4 月期间，名义工业增加值增速持续为负，经济景气度较差， 但是却观察到 M2-M1 剪刀差进一步收窄甚至转负，这与房地产销售的大幅上行 和地方政府债务发行置换城投公司信贷有关。一方面，房地产销售回暖带动居民 储蓄向房地产开发商活期存款转化，压窄 M2-M1 剪刀差；另一方面，地方政府净 融资置换城投平台贷款，在城投平台尚未偿还信贷之前，形成平台的活期存款， 进而对剪刀差形成压力。

上文我们借助金融机构信贷收支表分析 M2 信用派生本质上是银行信贷投放、购 买非金融债券、股权及其他投资和外汇占款增加投放的货币，而社融则不仅包含 银行渠道，还包括银行表外、非银金融机构、直接融资等渠道扩张的信用。因此 社融-M2剪刀差反映的主要为社会全部信用规模当中通过银行表内之外的其他 渠道满足的部分，当剪刀差走扩时，实体融资需求较强，需要用表外和直接融资满足的那部分融资需求扩张，反之，剪刀差收窄时，实体融资需求偏弱。

此外，社融-M2剪刀差也可以看作是信用与货币之差，它可以作为 10年期国债 收益率变化的领先指标，当社融-M2 走扩时，意味着实体信用扩张相对于货币扩 张幅度更大，或信用收缩相对于货币收缩幅度更小，此时利空债券；反之，当社 融-M2 收窄时，实体信用扩张相较货币扩张幅度小，或者实体信用收缩较货币收 缩幅度更大，意味着实体融资需求偏弱，而广义流动性相对偏充裕，则利好债券。

四、 如何预测金融数据？

4.1. 信贷社融

4.1.1. 近月预测：利用高频数据进行分项预测

由于受政策调控影响明显，社融较难定量推测。对于近月的预测，常用的方法是 对核心分项通过高频数据来进行预判。我们同样按照从表内到表外的顺序进行预 测。

表内票据融资：票融可以直接观测票据市场演绎，可以观察的高频指标是“国股 银票转贴利率”，其中又以 3 个月的转贴利率衡量效果最好。在预测中，我们可 以将这一利率与作为银行负债成本的 3 个月 shibor 利率比较，如果 3 个月 shibor 利率变化不大，而国股银票转贴利率出现明显抬升，这说明票据价格需要足够低 才能吸引银行投放票据，此时银行往往更倾向于信贷投放，比如历年的开年“信 贷开门红”，2021 年 1-2 月，2022 年 1-2 月。而如果 3 个月 shibor 利率较稳定的 情况下，国股银票转贴利率出现明显下降，则说明银行信贷额度较多，但是实体 信贷需求不足，银行有动力“以票充贷”，比如 2021 年 12 月。在票据利率下行 明显的月份，当月社融中的票据融资常常表现为多增，而实体信贷数据，特别是 中长贷数据，表现较弱，比如 2021 年下半年的紧信用阶段。

企业短贷：企业短贷和票融常常结合起来，用于衡量企业的短期化融资倾向。在 金融危机以来的 5 轮信用扩张中，宽信用的第一阶段均是企业短贷和票融首先出 现同比增速的回升以及同比多增。企业短贷作为企业的流动性资金需求，具有较 显著的季节性，进而可以通过历史均值来进行预判。而在疫情年份之后需要额外 的考虑一点特殊性，即央行直达型结构货币政策工具的使用常计入企业短贷，这 些直达型工具大多目的是帮助企业度过难关，而不是促发企业资本开支。因此， 在疫情之后，预测企业短贷需要结合对直达工具的跟踪。

居民短贷：居民短贷主要由居民经营贷和短期消费贷款组成，反映的是当前居民 的消费意愿，滞后于反映经济活力的 PMI 约 2 个季度。

居民中长贷：如上文所述，居民中长期贷款中 80%~85%是居民的按揭贷款，因此 每月高频的“30 大中城市商品房成交面积与销售额”可以作为居民中长贷的风向 标。

企业中长贷：企业中长贷主要反应了企业的中长期融资需求，与企业开展固定资 产投资的意愿关系更紧密，与企业对经济前景的预期有关，因而也较难预测。企 业中长贷大概可以分为地产企业、基建相关企业和城投平台以及制造业企业三大 信用载体。其中基建相关中长贷常为配合基建项目的跟进贷款，因此，地方发行 的专项债对于基建相关中长贷具有 1 个季度左右的领先性。而基建相关贷款是属 于政府加杠杆行为，是企业中长贷三大信用扩张主体中最领先启动的一项。因此， 可以将建安工程及基建投资增速作为企业中长贷的最领先指标，其次则是地产投 资增速，最后同步和相对滞后的指标是制造业投资增速。

政府债券：分为国债和地方债，均可以从 wind 得到高频数据，除个别月份央行 口径与中债登口径存在登记时点的错位导致的误差以外，大部分情况下，两者基 本可以匹配。此外，每个季度地方政府均会陆续公布下一季度的发债计划，我们 也可以跟踪地方债发行计划来预判后续的政府债融。虽然最终实际发行与计划发 行之间存在一定差异，如 2015 年的江苏地方债，但误差同样较小，绝大多数时 间用计划发行来预判效果较好。

企业债券：根据企业债券的构成，我们可以利用信用债市场的高频发行与到期数 据预测当月企业债融资规模，其变化趋势与央行公布的最终数据一致，与最终数 据偏差在-1000 亿~1000 亿左右。同时，企业债融资情况也与债市违约情况有关， 企业债接连暴雷时期往往融资不佳。而非金融企业股权融资新增量与股票市场行 情明显相关。

表外贷款（委托、信托贷款）：社融中信托贷款新增量对应信托贷款净融资额，数 据可以从协会以及用益信托网找到。委托贷款以银行作为纽带，可以从借入方（主 要是上市公司）公布的委托贷款公告中得到高频数据，但该项披露并不强制要求， 因此委托贷款数据较难预测。但是委托贷款 2018 年来进入了下降通道，叠加近年 来波动较小，对社融整体影响不大。

未贴票：正如上文所述，作为表外票据融资的未贴票与表内票据融资常常此消彼 长，并且未贴票由于需要基于真实交易，常常反映企业的真实票据需求。在经济 上行周期当期，企业的真实票据需求也会增加。我们可以通过票据融资情况、PMI 以及季节性来预估未贴票的变化。

4.1.2. 远月预测：利用宏观杠杆率的信息

从自上而下的视角，我们可以通过宏观杠杆率，即直接看“M2和社会融资规模 增速要与 GDP 名义增速基本匹配”来预测社融增速。宏观杠杆率的本质为“社 会总负债/总资产”，因此分子端代表债务增长情况，可以用社融中除股票融资以 外的债务类型融资作为代理指标，而分母则为代表名义经济增长的名义 GDP 总 量。过高的宏观杠杆率说明债务扩张明显超过经济增长，表明经济体处于过度负 债当中。央行货币政策执行报告中常常强调“M2 和社会融资规模增速要与 GDP 名义增速基本匹配”实际上就是为了调控宏观杠杆率。在不同的年份里，政策层 对于宏观杠杆率的定调不同，如 2018 年为实体去杠杆，因此，我们可以通过跟踪 央行对宏观杠杆率的表态，来推算未来分子端债务扩张的程度，即扣除股票融资 后的社会融资规模，进而可以估算出社融增速。

以 2019 年为例，央行表述宏观杠杆率基本稳定，而当时 2019 年宏观杠杆率相较 于 2018 年上行 7.2 个点至 246.5%。我们以当时的名义 GDP 增速 7.3%推算当年 社融增速为 10.7%。我们以此作为类比，若 2022 年的宏观杠杆率将有 7 个点左右 的上行空间，则社融增速也将达到 10.5%~11.1%。

4.2. M1、M2 的预测

M1 中长期走势的预判，除了考虑季节性波动以外，还需要关注居民购房行为（居 民储蓄向活动资金转移）、企业活期存款（用于节假日提现、购买库存等短期经营 活动）。

企业活期存款受缴税和银行揽储影响存在明显的季节性，即季初下降、季末抬升 特征，此外企业往往在春节前发放年终奖，因此 1 月或 2 月份，企业活期存款往 往下降，对应 M1-M0 下降，相应的居民存款上升，即 M2-M1 上升。同时春节期 间居民提现需求带动 M0 提升，与 M1-M0 下降有所对冲，对 M1 的影响需要分析 两方力量强弱。

除季节性波动外，还需关注居民购房行为下，储蓄向企业活期存款的转移，这是预判 M1 中长期走势的重要因素，当房地产销售行情向好时，居民通过自有资金 或申请贷款支付部分房款，使企业活期存款增加，带动 M1 同比上行，反之则 M1 趋弱。

由于 M2 包含 M1，在 M1 的基础上包含了城乡居民储蓄存款（活期、定期）、企 业定期性质的存款等。 居

民活期存款同样存在季节性，传统节假日时期活期存款减少，伴随季末银 行揽储，居民活期存款又会回升。

居民定期储蓄与房地产景气度有关，房市销售好的时候，居民定期储蓄往往 下降。

企业定期存款受企业经营情况影响，企业利润抬高，则定期存款往往增加， 但从历史数据看，利润增速变化对定期存款增速影响有限，两者波动幅度并 不一致，并且需要注意企业配置理财产品的需求会对定期存款产生扰动，当 理财产品与定期存款利差处于高位时，定期存款增速往往较低，反之利差处 于低位，则理财分流减弱，定期存款增速较高。

此外，财政存款对 M1同比和 M2同比的影响在预测时也要考虑。财政存款由于 不是居民和企业可以作为流通和支付手段的货币，因此并不计入 M1 和 M2，当 财政存款增加时，M1 和 M2 相应会下降；反之，则 M1 和 M2 上升。一般而言， 1、4、5、7、10 是缴税大月，财政存款增加，M1 和 M2 下降；而 3、6、9、12 月 是财政支出大月，财政存款减少，推高 M1 和 M2，特别是 12 月财政突击花钱， 财政存款下降幅度往往最大。

4.3. 预测时不容忽视的细节：存量相减≠当期增量

值得注意的是，社融存量相减并不等于当期增量。社融增量和社融存量差值之间 一直都存在误差，且大多数情况下，社融增量大于存量之差。

细究二者之间的误差从何而来，我们需要梳理央行公布这两个数据口径的方式和 频率。央行 2015 年公布社融存量季度数据，2016 年公布社融存量月度数据，且 二者均含分项。而在社融增量这方面，2012 年央行即公布社融增量月度数据，并 补充了 2002-2011 年的月度社融增量数据。因此月度社融存量之差与增量之间的 误差，为 2016 年后央行公布的数据之间的误差。月度社融存量之差与社融增量之 间的误差，来自于其细分项，外币贷款、企业债券融资以及其他项之三个分项的 误差是主要原因。

外币贷款分项误差来自使用的汇率不同，社融存量采用期末时点的汇率而社融增 量采用当月平均汇率，月末汇率的大幅波动将加剧两者误差。

企业债券融资分项误差来自统计范围的时间标准不一致，存量统计以起息日为标 准而增量统计以发行日为标准，因此月末几日发行的企业债券可能因起息日在下 月月初从而未纳入月末存量统计，此外不同类型的企业债券发行兑付规则不同也 会造成统计口径的差异。

其他项包括保险公司赔偿、投资性房地产和其他融资，其他项误差主要来自保险 公司赔偿只作增量统计而不作存量统计，原因在于保险公司赔偿从年度看收支相 互抵消，不存在余额概念。 市场在预测社融同比增速时往往用估测的当期增量除以基期存量，由此带来的预 测偏差在 0.01%~0.11%。可以采取以下三步调整：

将外币贷款增量的当月平均汇率转换为月末汇率；

企业债券融资增量中剔除发行日在当月而起息日在下月债券并纳入发行日 在上月而起息日在当月的债券；

其他项增量中剔除保险公司赔偿，调整后的预测偏差缩减到0.03%~0.04%，且在 2020 年 7 月、2020 年 11 月和 2021 年 6 月与存量同比 偏差接近 0%。

编辑：999感冒灵