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金融数据分析手册
来源：奇霖宏观
红塔证券研究所所长、首席经济学家李奇霖
金融数据在每月的10-15日由央行发布 ， 这个数据很重要 ， 是投资者关注的焦点 。
一是因为数据受到统计手段和统计方法的干扰较少 ， 相对而言比较准确 。
二是金融数据往往是经济的领先指标 ， 逻辑上来讲 ， 实体要好起来 ， 钱先得给到位 ， 项目有了配套融资 ， 才能上马 ， 然后才能拉动经济增长 ， 兵马未动粮草先行 。 经验来看 ， 金融数据领先经济增长有一、两个季度 。
金融数据的主要内容可以分为两个部分：
按金融机构的资产端 ， 有社会融资规模（简称社融）与新增人民币信贷数据 ， 大体可以反映实体的融资需求和金融机构放贷意愿；
按金融机构的负债端 ， 有货币供应量（M0、M1、M2）与新增人民币存款数据 ， 大体可以反映实体经济层的流动性多寡 。
我们这篇文章主要分析这两部分 ， 试图解决两个问题：
第一 ， 这些数据的统计范围包括哪些 ， 是如何统计的？
第二 ， 当一份金融数据摆在我们面前时 ， 我们应该怎么去分析它 ， 又怎么去通过它来判断未来的资产价格的走势？
1
社融与人民币贷款数据概览
社融数据 ， 央行会公布两种口径 ， 一个是当月新增规模（增量） ， 第二个是存量规模数据 。
比如2021年1月央行公布的社融数据 ， 新增5.17万亿 ， 存量289.74万亿 ， 前者是当月新增值 ， 后者是存量值 。
在数据分析过程当中 ， 主要是看新增值 ， 因为当月的新增社融能很快地揭示实体融资需求和金融扩表意愿 ， 一般是拿这个月的新增值和上个月的环比、去年同期的数据去做分析 。
而社融存量数据主要是看社融存量的同比数据 。
比如2020年四季度 ， 因为疫情对经济的冲击减弱 ， 经济陆续回归正常 ， 货币政策也在回归常态化 ， 不可能保持和疫情期间一样的宽松货币政策 ， 所以市场都在讨论社融是不是要见顶了 。
至于说见顶不见顶的标志 ， 指的就是社融存量同比是不是见顶 。 从数据来看 ， 2020年10月的社融同比高达13.7% ， 随后就持续下行至2021年1月的13% ， 社融同比数据确实有见顶的可能性 。

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图1/23

需要注意的是 ， 当月新增规模是新的投放总量扣除到期后的净融资规模 ， 不是总的投放量 。 这里有一个问题 ， 存量债务的利息和本金要不要算在新增社融里？
举一个简单的例子说明这个问题 。
假设有一个企业 ， 借了银行A 100万的资金 ， 利率10% ， 第二年要偿还110万给银行A 。
企业从银行A借了100万的时候 ， 金融对实体的支持是100万 ， 这个时候新增社融是100万 ， 存量社融也是100万；
到了还钱的时候 ， 出于多种原因 ， 企业投资的项目没有效益 ， 为了活下去 ， 只能借新还旧 ， 企业需要从银行B借110万还给银行A 。
这个时候 ， 企业从金融机构获得的支持是110万 ， 因为企业欠了银行110万 ， 社融存量变成了110万 ， 新增的社融是10万 。
也就是说 ， 新增社融里会包括企业需要偿还的利息部分 。 随着债务水涨船高 ， 利息会不断累积 ， 占用新增社融 ， 并推高社融存量 。
还需要注意的是 ， 新增社融非常容易受到季节性因素的影响 ， 在做分析的时候 ， 不仅要和上个月对比 ， 最好也要和去年同期去对比 ， 否则容易有误判 。
新增社融季节性冲量特征体现在1月、3月、6月、9月与11月会有明显扩张 ， 而在4月、5月、7月、10月和12月会有明显的收缩 。
看上去各个月份的季节性波动很繁杂 ， 其实仔细看是有规律可循的 。
最明显的是 ， 1月是新增社融最高的时候 ， 几乎每年都如此 。
因为每年年初银行会有谋求开门红、早投放早收益的考虑；对应的 ， 12月一般是新增社融的低点 ， 为明年开门红储备项目 ， 而且到了12月 ， 银行的信贷额度可能也用的差不多了 。分页标题#e#
然后就是季末的时候会多放点 ， 季末用力过猛后下个季度的初月就少放点 。 因为在每个季末 ， 银行内部有业绩指标的考核压力 ， 监管会来看银行支持了小微企业没有 ， 支持了制造业企业没有 ， 为满足考核要求 ， 银行业务人员会在季末冲量 ， 然后下个月项目就少了 ， 所以社融新增就增不动了 。

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图2/23

新增社融的季节性规律主要源于新增人民币信贷的季节性规律 ， 所以新增社融的季节性规律和新增人民币信贷的季节性规律是一样的 。
因此 ， 新增社融数据是有高波动性的 。 在分析一个高波动数据的时候 ， 一定得先过滤掉季节性影响 ， 绝不能把季节性的波动当成趋势 。
在分析新增社融数据的时候 ， 首先可以看新增社融数据与市场预期值的差距 。
市场预期值一般会考虑季节性影响 ， 因为市场预期值一般是分析师在过往年份的当月均值基础上加减、或根据对银行资产负债部门草根调研所得 。
从债券的角度来说 ， 若实际值低于预期值 ， 交易盘短期会买入债券并下修对未来经济增长的判断；若高于预期 ， 则相反 。
社融数据反映的是社融对实体经济的支持 ， 2011年社融才开始正式统计 ， 因为过去不需要 。
2011年以前中国金融体系主体是银行 ， 对实体的支持主要是靠信贷 ， 也没有什么金融创新 ， 社融和信贷无论是新增还是总量都比较接近 。
但2011年后 ， 随着金融创新的加快 ， 影子银行兴起 ， 非标与债券融资对社融的影响力显著增强 ， 贷款与社融的增速裂口增大 ， 趋势也出现了分化 ， 信贷变化的信号意义下降了 。
要看金融数据对经济的影响 ， 首要得看社融 ， 光看贷款是不够的了 。

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图3/23

比如2017年的时候 ， 社融因为非标高增长 ， 增速比人民币信贷增速要高 ， 但到了2018年后 ， 随着金融去杠杆影响逐步显现 ， 人民币信贷反而成为金融的稳定器 ， 社融因非标持续萎缩 ， 增速被持续拖累 。
2
社融的分项分析
分项分析很重要 。
透过分项 ， 一方面我们可以了解社融与信贷增长的质量 。
因为诸如短期贷款、非银贷款、票据融资等分项由于期限短 ， 与企业部门资本开支所需要的中长期资金不匹配 ， 很难带动实体出现持续的扩张 。
有时候票据就是冲信贷额度用的 ， 票据高增长反而意味着实体融资需求不行 ， 银行有额度用不出去 ， 只能靠票据 。
所以 ， 如果社融和信贷的高增长是由这些数据分项推动的 ， 那么这种高总量并没有显著的意义 。
另一方面 ， 我们可以了解社融与信贷高增长（低增长）背后的驱动因素 ， 验证我们对经济与金融环境做出的判断是否准确 ， 也可以与监管、货币、信用、财政、国内外宏观经济环境等因素进行比较 ， 从而提前预判现在融资高增长（低增长）的趋势能否持续 。
我们可以将社融分为四个大项 ， 四个大项里有十二、三个小项：
1、表内信贷：人民币贷款、外币贷款；
2、表外融资：未贴现银行承兑汇票、信托贷款、委托贷款；
3、直接融资：非金融企业境内股票融资、企业债券融资；
4、其他：保险公司赔偿、投资性房地产、小额贷款合同、贷款公司贷款、存款性金融机构资产支持证券（2018年7月纳入）、贷款核销（2018年7月纳入）、政府债券（含地方专项债券、地方一般债券、国债） 。
政府债券是2019年12月开始纳入 ， 但政府债券里的地方专项债券是2018年9月开始纳入的 ， 2019年12月主要是加入了地方政府一般债券和国债 。
在这十二项中 ， 人民币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现承兑汇票、债券融资和政府债券六项是单项占比较高、影响较大的类别 。 其中 ， 非标指的是委托贷款、信托贷款、未贴现承兑汇票三项合起来 。
因此当我们对某一个月的社融数据进行分析时 ， 我们主要分析的也是这六类 。

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图4/23

2.1.表内业务：人民币贷款和外币贷款
人民币贷款是直接体现在银行资产负债表中且以人民币为计算单位的贷款 。
社融口径下新增的人民币贷款与央行专门公布的新增人民币贷款口径是不同的 。
因为社融体现的是金融体系对实体部门的支持情况 ， 所以社融中的人民币贷款分项不包括非银贷款 。 而央行公布的新增人民币贷款没有这个统计原则 ， 包含了非银贷款 。分页标题#e#
除这个差别外 ， 社融口径下的新增人民币贷款和央行专门公布的新增人民币贷款有很强的一致性 。
谁会找银行借钱呢？一般就是居民、企业和非银同业了 。 所以 ， 新增人民币信贷可以从流向分为企业部门、居民部门和非银部门三个类别 。
先来看企业部门的信贷数据 。
企业部门贷款又可以分为三类：短期贷款、票据融资以及中长期贷款 。
短期贷款是指期限在1年期以下的贷款 ， 常和票据融资联系在一起 。 因为票据融资的期限也很短 ， 功能上很相似 ， 基本上都是被用来补充营运资金、偿还到期负债或结算等 ， 和企业部门的现金流关联密切 。
票据融资有时候可以作为银行风险偏好和实体融资需求强弱的象征 。 和企业贷款相比 ， 票据的期限更短 ， 也可流通交易（转帖） ， 其背后要么有产业链中的核心企业信用背书 ， 能开商票的一般都是有话语权的大企业 ， 要么是有银行的信用做担保 ， 也就是银票 ， 信用风险更低 。
所以 ， 当我们看到银行大量增加票据融资规模时 ， 一般会认为银行现在是一个低风险偏好的状态 。
当经济不好的时候 ， 政策会要求逆周期调控 ， 往往会要求银行加大对实体的信贷支持 ， 信贷额度也会给得比较多 。
但这个时候 ， 由于经济还没好起来 ， 银行怕不良 ， 企业也没什么融资需求 ， 信贷额度一般也用不完 。
票据作为低风险信贷 ， 在这种时候往往会被银行所重视 ， 成为他们开展业务的主要抓手 ， 因为信贷额度用不完 ， 下期额度有可能被收回 ， 为了用完额度 ， 银行不得已加大票据投放 ， 从而造成票据融资的高增长 。
我们可以通过票据利率高频的跟踪票据融资的情况 。
票据利率一般由两个部分决定 ， 一个是银行使用票据融资的意愿 ， 显然银行放出去的票据融资越多 ， 票据融资的利率越低 ， 银行越不愿意投放票据 ， 票据融资的利率越高；第二个是银行自身的负债成本 ， 负债成本越高 ， 银行的票据利率越高 。
为了反映银行投放票据的情况 ， 要过滤掉自身负债成本的影响 ， 如果说看到票据利率和银行自身负债成本有明显的背离：
1）比如说负债成本没动但票据利率往上 ， 证明银行不愿意投放票据 ， 信贷额度更愿意给贷款 ， 这侧面说明实体融资需求强 ， 金融数据的质量高；
2）负债成本没动但票据利率往下 ， 证明银行在加大投放票据 ， 银行用不完信贷额度 ， 实体融资需求不行 ， 金融数据没什么质量 。
举个例子 。
2021年1月 ， 我们注意到1月中旬的时候 ， 银行的负债成本（3M Shibor利率）没怎么动 ， 但票据利率迅速上升 ， 这说明1月的信贷需求很强 ， 银行也有很强的投放意愿 。
等到2021年2月 ， 1月金融数据出来的时候 ， 也可以印证这一推断 ， 票据融资下降了1405亿 ， 去年同期多3596亿 ， 而新增人民币贷款新增了3.58万亿 ， 是历史的最高值 。

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图5/23

票据融资有时候也被用来套利 。
一方面 ， 票据融资的利率锚定的是Shibor ， 当货币政策宽松时 ， 票据融资利率往往会被打到比较低的水平 ， 和银行理财、结构性存款或大额存单等高息产品之间存在着比较高的利差 ， 因此很多企业可能会用贴现后资金去购买这些高息产品 。
另一方面 ， 银行为增加存款负债和信贷规模 ， 有时也会纵容企业无真实贸易背景的套利行为 。 比如 ， 企业先将货币资金用来做结构性存款 ， 然后银行据此向企业开具银行承兑汇票 ， 企业再把汇票向银行贴现 ， 将货币资金置换出来 。
对企业来说 ， 它付出了贴现利率 ， 得到了结构性存款的高利率 ， 整个过程 ， 没有实体的贸易往来做支撑 。
企业短期贷款和票据融资 ， 更多体现的是企业流动性管理的诉求 ， 对实体本身的状况指示意义较弱 ， 而企业中长期贷款与企业资本开支需求是相对应的 ， 一般来说 ， 企业中长期贷款多用来购置设备和建设工程 ， 如果企业中长期贷款高增长 ， 要么对应了基建、地产投资 ， 要么对应了制造业投资 。
因此 ， 企业中长期贷款更能体现实体的资本开支需求和融资需求 ， 相比于企业短期贷款和票据融资 ， 企业中长期贷款的变化与实体经济增长的关联度要高得多 。 在新增的企业贷款数据里 ， 企业中长期占比越高 ， 意味着信贷结构越好 ， 对实体的支持也就越强 。
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图6/23

企业中长期信贷占比往上走的时候 ， 也确实是对应经济复苏的时候 。
从图6来看 ， 比较典型的是2009年 ， 当时为了对抗全球金融危机 ， 集中推出了4万亿的措施 ， 中国开始了大规模基础设施建设 ， 所以当时企业中长期贷款占比出现了大幅上升 。
还有一次是2016年三季度到2017年年中 ， 当时做了供给侧改革 ， 部分制造业企业市场份额快速上升 ， 份额快速上升之后 ， 有了设备更新改造的需求 ， 所以 ， 当时企业中长期贷款与制造业设备更新的投资需求相匹配 。
2020年下半年 ， 企业中长期贷款占比也有一波明显的回升 。 2020年上半年经济受到了新冠疫情的影响 ， 政策是希望银行加大对企业的支持 ， 但由于企业没有资本开支的融资需求只有运营周转的融资需求 ， 所以上半年放的都是短期流动性贷款 ， 到了下半年 ， 中国率先从疫情走出来 ， 经济复苏的趋势越来越确定 ， 企业补库存和扩大产能的融资需求开始凸显 ， 企业中长期贷款占比再度上升 。
表外非标项中的“信托贷款”和“委托贷款”期限也相对偏长 ， 也常被企业部门用来购置设备和建设工程 ， 所以我们可以把这三项加总起来考察 。
从历史数据看 ， 企业中长期贷款+委托贷款+信托贷款的累计同比增速与10年国开债的收益率是正相关关系 ， 而且有一定的领先 。 所以 ， 企业中长期贷款+委托贷款+信托贷款的累计增速是比较好的判断利率走势的指标 ， 这应该是金融数据分析的核心意义之一 。

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图7/23

看完了企业部门的信贷后 ， 再来看居民部门的信贷分析 。
居民部门的拆解和企业部门很像 ， 也是按期限 ， 分成短期贷款和中长期贷款两部分 。
居民短期贷款按照商业银行的资产负债表分类 ， 主要包括了短期个人经营性贷款（用于住房装修、私营企业主或个体工商户以自然人名义的贷款等）、信用卡透支、消费贷款（如车贷）等 。
居民中长期贷款主要以个人住房按揭抵押贷款为主 ， 和地产销售存在着较强的相关性 ， 所以在分析这一项时 ， 我们常和地产政策与形势相联系 。
居民信贷相对来说要好分析一些 ， 居民短期贷款对应的是大件消费 ， 需要分期的那种；居民中长期贷款就是购房 。
这几年来 ， 居民部门杠杆加得比较快 ， 一方面是房地产相对较高的景气度 ， 另一方面也是消费金融的快速兴起 。
这是因为居民短期贷款具有分散性 ， 风险低 ， 不良率可控的特点 ， 而且可较为方便地用于做资产证券化的底层资产 ， 市场认可度较好 ， 金融机构可以在配置后尽可能地加快周转 。
再加上90-00后对于信用卡和贷款消费的接受度明显要高一些 ， 而且随着互联网的渗透 ， 移动支付与信用消费的绑定 ， 年轻人可以非常容易地实现杠杆消费 。
由于贷款出了银行后 ， 银行没有办法去追踪贷款的使用与流向 ， 随着房价的上涨 ， 首付压力越来越大 ， 所以很多时候 ， 短期贷款也常被个人用于凑首付加杠杆买房 ， 也进一步强化了居民短贷的增长趋势 。

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图8/23

人民币贷款看完后 ， 再来看外币贷款 。
外币贷款是金融机构以票据贴现、信贷、垫款等方式向非金融企业与居民发放的 ， 以外币为计算单位的贷款 。
出于可比性的考虑 ， 央行在统计时会将其折算成人民币进行加总 。
从使用用途上来讲 ， 外币贷款主要用于进口商品付汇或资本账户下的对外投资 。 考虑到国内资本账户仍然存在较强的管制 ， 对外投资的规模要远小于进口 。 因此很多时候 ， 外币贷款更多是用于进口商品的付汇 。
所以 ， 我们能看到进口金额当月同比增速与新增外币贷款规模存在明显的正相关性 。

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图9/23

同时 ， 由于贷款以外币计价 ， 所以对非金融企业来说 ， 最大的风险在于汇率风险 ， 因为人民币汇率如果贬值了 ， 企业就得用更多的人民币去偿还外币贷款 ， 企业就会少用外币贷款；相反 ， 当人民币汇率升值预期很强的时候 ， 企业会考虑多用外币贷款 ， 偿还压力也没那么大 。

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图10/23

2.2.表外业务：信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票分页标题#e#
这一个部分是由信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票三个分项组成 。
先来看信托贷款 。
在统计时 ， 央行依据的是《理财与资金信托专项统计制度》 。
根据这个制度 ， 信托公司要按月报送各资金池月末的资产负债情况 ， 尤其是对除回购与拆借外的贷款资产 ， 要逐笔统计明细信息 ， 以此来获得信托贷款的规模与具体投向 。
因为这种统计方法是直接从信托公司的放款终端去统计的 ， 所以不管资金是来自于哪 ， 中间经过了多少嵌套 ， 有多复杂的交易结构 ， 都不会影响信托贷款规模的真实性与准确性 ， 从而也就不存在金融创新导致信托贷款被低估或被高估的情况 。
在对信托贷款进行分析时 ， 我们通常会结合当时的经济与金融环境展开 ， 寻找信托贷款规模变化的内在原因 ， 并推测未来的演变趋势 。
比如 ， 现在政策积极宽信用 ， 地方加快发专项债 ， 扩大基建投资稳增长 ， 那么信托贷款在需求端可能就存在一定的支撑；金融严监管 ， 要去通道去资金池 ， 信托公司业务开展难度加大 ， 信托计划的资金募集会受影响 ， 信托贷款就可能会出现大幅的萎缩等 。

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图11/23

2012-2013年还有2016-2017年的信托贷款扩张 ， 都是受到了融资需求的影响 。
2012年是新一轮稳增长周期 ， 叠加2009年四万亿很多长期基建项目还没有完工 ， 表内监管严 ， 还有套利的诉求 ， 导致信托贷款大幅增长 。
2016-2017年是因为地方政府隐性债务扩张和房价上涨房地产拿地融资需求强劲导致信托贷款大幅增长 。
相应地 ， 2014-2015年信托贷款低迷也是受到了融资需求的影响 ， 反腐和房地产市场的下行压抑了实体融资需求 ， 导致信托贷款持续下行 。
真正的拐点是2018年 ， 持续的金融强监管措施让信托贷款长期萎靡不振了 ， 可以说是持续了好几年的负增长 。
一个是非标项目得和理财产品的期限匹配 ， 不让理财搞资金池 ， 理财得转型为净值型；第二个是不让搞多重嵌套 ， 而且也对融资需求方地方政府隐性债务和房企融资做了限制 。
居民部门过去对信托产品比较偏爱 ， 还有一个重要原因是 ， 老百姓把信托产品当成无风险、具有刚兑属性的产品了 。
但随着实体杠杆率往上走 ， 前期信托贷款贷出去的资金不便宜 ， 不少融资主体到期还本付息的难度在加大 ， 信托产品的刚兑属性被动摇 。
信托未来很难以银行的影子存在 ， 未来的大方向是做好财富管理和财富代际传承 ， 回归信托本源 ， 未来社融口径下的信托贷款可能会在较长的时间都低迷下去 。
再来看委托贷款 。
对于社会融资规模中的委托贷款 ， 央行定义的是：
“社会融资规模中的委托贷款只包括由企事业单位及个人等委托人提供资金 ， 由金融机构（即贷款人或受托人）根据委托人确定的贷款对象、用途、金额、期限、利率等向境内实体经济代为发放、监督使用并协助收回的一般委托贷款 。 ”
简单来说 ， 委托贷款就是委托人提供资金 ， 由委托人确定贷款对象 ， 然后商业银行来帮委托人放款 。
这个过程当中 ， 委托人一般是个人或者企业 ， 银行不承担信用风险 ， 只是帮助放款 。
但在实际运行过程当中 ， 委托人有可能是募集的资管产品 ， 比如信托、各类资管计划、有限合伙基金 ， 然后给银行 ， 由银行放款 。
从委托贷款的本源来看 ， 银行应该只是委托方的代理人 ， 帮忙放款 ， 不承担信用风险 。
但实际上因为表内贷款有诸多限制 ， 比如给城投、开发商放、两高一剩企业放贷不符合监管导向 ， 银行为了让业务能顺利做下去 ， 会把表内信贷转移到表外 ， 通过委贷的形式给他们放 ， 然后银行给这笔委托贷款做信用担保 。
显然 ， 这样下去是会给金融体系和实体经济持续积累金融风险的 ， 也不符合经济转型和调结构的政策初衷 ， 于是2018年出来了委贷新规 。
委贷新规的几个核心点：
1、资金来源不得是受托管理的他人资金 ， 这就意味着委托人不能是信托、基金子、券商资管等资管产品了；
2、银行不能代委托人确定借款人 ， 或为委托贷款提供各种形式的担保；
这意味着通过资管产品 ， 把资金通过委托贷款 ， 以表外的形式 ， 发放到银行指定客户 ， 并由银行提供担保的“假委贷、真非标”模式 ， 就此终结 。
从事实来看 ， 委贷新规出台后 ， 委托贷款的增量持续为负 ， 委托贷款自此回归了本源 。分页标题#e#

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图12/23

未贴现银行承兑汇票是三项表外业务中最为神秘的一项 。
它的波动非常大 ， 对社融的影响也较为显著 ， 但很多时候大部分市场研究都会避开或仅仅只言片语地略过此项 ， 所以很多人对这一项不是很了解 ， 尤其是和票据融资相比 ， 有什么差别和联系 ， 更是让人疑惑 。
假设有一家企业A ， 向批发商预定了100万的货物 ， 但短期内没办法立刻给批发商全款 。 于是它找到了银行B ， 让银行B给批发商写张期限为6个月的“欠条” ， 并让银行在6个月后代替企业支付100万的货款 。
这里的“欠条”就是银行承兑汇票 。
如果过了3个月 ， 批发商也缺资金周转 ， 那么它可以把银行承兑汇票转让给银行C来变现 。 这个转让过程 ， 我们称为贴现或直贴 。
贴现后 ， 银行承兑汇票就进入了银行体系 ， 变成了一种类似于债券的资产 ， 银行C可以把它转让给另一个银行D 。 这个过程我们称为转帖 ， 等同于二级股票或债券市场上的买卖交易 。
造成银行承兑汇票规模变化的原因比较复杂 ， 比较常见的有：
1）监管约束 。 比如前几年某大行出现票据大案后 ， 银保监会加强了对票据业务的监管 ， 造成未贴现银行承兑汇票明显减少 。
2）获取存款 。 一般来说 ， 银行在答应企业开具承兑汇票前 ， 会要求企业在银行内存入相应比例的保证金 。 如果资金充裕 ， 企业可以选择100%的保证金 ， 以定期存款、存单或结构性存款等形式存入银行来获取其中的利息收入 。
3）融资需求 。 如果现金流紧张 ， 企业也可选择20%、30%或50%等其他比例的保证金 ， 低于承兑汇票面额的金额以企业在银行的授信额度来抵补 ， 以达到“以少博多”的杠杆功能 。
由于承兑汇票业务可以为银行带来存款负债 ， 且不占用表内资本 ， 所以很多时候 ， 银行自身也存在着做大冲量的内在动力 。
2.3.直接融资：债券融资与股票融资
企业债券融资的统计方式比较复杂 ， 它是每个月由交易所、中央国债登记结算公司、交易商协会等负责注册、登记与托管的机构 ， 将各类债券数据报送给央行 ， 然后央行再进行加总统计所得 。
具体券种包括非金融企业发行的企业债、超短期融资券、短期融资券、中期票据、中小企业集合票据、非公开定向融资工具、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 。
不过 ， 如果我们自己依照央行发布的券种口径做加总 ， 试图提前预测出当月的债券融资规模 ， 会发现不管如何组合 ， 最后的结果虽然在趋势上是一致的 ， 但不精确 ， 与实际值存在着或多或少的差距 。
所以 ， 从我们目前了解到的情况来看 ， 企业债券融资的统计口径事实上是一个黑箱 。
但好就好在具体数据虽然有差异 ， 趋势是一致的 。
在具体分析时 ， 因为趋势的可预测性 ， 企业债券融资的趋势性变化是可以对照信用债市场一级配置需求情况的 ， 企业债券新增规模的变化和债券市场行情、投资者与非金融企业的行为关联密切 。
当信用债配置需求强的时候 ， 企业债券新增融资一般不低 ， 相反 ， 企业债券新增融资压力较大 ， 可以根据每个月的信用债市场交投情况做高频的跟踪 。
股票融资指非金融企业通过境内正规金融市场进行的股票融资 ， 具体包括IPO、定向增发等方式 ， 受监管政策和股票市场行情影响较大 。
当股票市场是牛市 ， IPO多的时候 ， 这块新增量就会放大 ， 不过股票融资毕竟在国内还不是主流 ， 每个月高的时候也就新增1000亿出头 ， 低的时候只有几百亿 ， 分析社融的时候不需要太过关注 。
2.4.其他项目
这部分一共囊括了六个子项目 ， 其中投资性房地产、保险公司赔偿、其他融资规模很小 ， 影响不大 ， 2011年后央行就不再公开披露相关数据了 。
另外三项贷款核销、存款类金融机构资产支持证券、地方专项债规模较大 ， 是2018年才纳入社融统计范围的新项目 。
2019年12月起 ， 央行将国债和地方一般债券也纳入到了社会融资规模统计 ， 与原有地方专项债合并为政府债券指标 ， 地方专项债不再单独统计了 。
为什么要把贷款核销、存款类金融机构资产支持证券、政府债券这三项纳入社融呢？
贷款核销与存款类金融机构资产支持证券 ， 是因为两者都会使银行表内的贷款存量减少 ， 但实际上又已经支持了实体 ， 有加回去的必要 。分页标题#e#
对政府债券 ， 是因为原本银行可以把资金用于支持实体 ， 但现在拿去配置了政府债券 ， 由政府去做基建或其他项目来代替非金融企业部门来支持实体经济了 ， 也可以看做金融体系对实体经济的支持 ， 满足社融的统计原则 。
有时候政府债券会给社融带来较大的扰动 。
以2020年为例 ， 经济受新冠疫情影响下行压力较大 ， 二季度集中出台了逆周期调节政策 ， 新增特别国债1万亿 ， 赤字规模3.76万亿（比2019年多了1万亿） ， 新增专项债3.75万亿（比2019年多了1.6万亿） 。
集中的逆周期调节措施出台 ， 导致社融口径下的政府债券融资较2019年出现了明显的上升 ， 2019年新增的政府债券融资规模是4.7万亿 ， 占了2019年新增社融的18% ， 而2020年新增的政府债券融资规模上升到了8.34万亿 ， 占了2020年新增社融的24% 。

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图13/23

问题还没结束 。
二季度中国控制好疫情后 ， 2020年全年经济表现得比想象中的好 ， 逆周期调整措施到了2020年三季度以后 ， 就没再加码了 。
也就是说 ， 2020年发了很多政府债券 ， 后来经济好了 ， 再加上地方政府专项债券资金要对应项目 ， 资金使用监管比较严格 ， 导致资金沉淀在财政存款账户里 ， 2021年需要新增的政府债券规模少了 。
所以市场就担心 ， 2021年社融会不会因为政府债券融资规模大幅下降而被拖累？
如果仅看数据本身 ， 2021年社融确实会被政府债券融资拖累 ， 政府债券发行额度没有在2021年一季度提前下发 ， 2020年的都还没有用完 。 所以 ， 2020年四季度以来 ， 老口径的社融同比下降的速度要比新口径慢很多 。
但这并不就意味着信用环境真的就出现了快速收缩 。
因为去年很多政府债券募集的资金 ， 在去年并没有投下去 ， 也就是说 ， 虽然计入到了社融 ， 但还没用到实体里去 ， 所以2020年实体没有“享受”到专项债资金的好处 。
相应的 ， 2021年政府债券发行是少了 ， 但去年募集的钱是放在今年用的 ， 所以从对实体支持的真实效果来看 ， 也没那么悲观 。

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图14/23

3
货币供应量分析
对货币供应量 ， 央行会公布三个口径的数据 ， 分别是M0、M1（狭义货币）、M2（广义货币） 。
M0是流通中的现金 ， 等于商业银行的库存现金和社会公众现金（通俗理解是放钱包里的现钞）之和 ， M0的活性最高 ， 从钱包里拿出来就可以购物 ， 是流动性最强最活跃的货币 。
M1是流动性次于M0的货币 ， 等于M0再加上单位的活期存款 ， 其中单位包括“企业、事业机关、部队及其他团体” 。
M2=M1+准货币 。 准货币包括储蓄存款、单位定期存款以及其他存款 。
其他存款包罗万象 ， 从1994年至今 ， 有过四次改变 ， 具体内容和原因 ， 可以参考下表 ， 不再表述 。

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图15/23

既然货币供应量是由存款和流通中的现金（比例不足5% ， 基本忽略）构成 ， 那么我们就从存款入手 ， 分析各项存款规模变化的原因 ， 从而得到M1与M2增速上涨或下降的驱动因素 。
具体来看 ， 有以下几个因素是分析货币供应量比较常用的 。
先来看存款波动的季节性因素 。
和贷款一样 ， 每个季末银行内部都会有存款规模考核 ， 所以每个银行到了季末的时候 ， 都会提高揽储的力度 ， 增加表内的居民或企业存款 ， 有些银行会将到期理财暂时转入表内做存款等 。
当然因为每年都会有这样的事 ， 所以如果是同比增速 ， 会很自然的将这种季节性的效应给抹掉 。
在具体分析某一个季末月的存款规模时 ， 可以将该数值与季节性均值相比 ， 从而看这种季节性冲量效应的强弱与贡献 。

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图16/23

春节的时点也容易出现存款的异动 。 很多企业在春节前发年终奖 ， 所以我们会看到在1月份或2月份 ， 企业端的存款规模会大幅减少 ， 而居民端的存款规模会有很明显的上涨 。
还需要关注财政存款的变化引发的存款波动 。
特别注意的是 ， 央行在披露货币供应量的同时 ， 还会披露财政存款的规模 ， 但财政存款不在M2的口径范围内 。
一旦财政存款增加 ， 就意味着企业把钱上缴给了国库 ， 货币从企业或个人手中流向了政府部门 ， 存留于实体经济的钱少了 。分页标题#e#
相反 ， 当财政存款下降 ， 就意味着国库里的钱流向了实体经济 ， 货币从政府部门到了企业部门 ， 存留于实体经济的钱多了 。
因此 ， 财政存款增长会拖累M1和 M2；财政存款的下降会提升M1和M2 。
财政存款有其自身的季节性变化 。 一般来讲 ， 1、4、5、7、10月是财政存款上缴月 ， 而3、6、9、12月（也就是每个季末）是财政资金投放的时点 。
尤其是每年年底 ， 12月份的时候 ， 由于财政会突击花钱 ， 财政存款是大幅下降的 ， 财政资金会大笔流向实体 ， 进而推高货币供应量 。
最后可以通过信用派生的变化看货币供应量的强弱 。
根据货币银行学原理 ， 存款是由贷款派生的 。 央行如果给银行100块初始资金 ， 银行将100块贷款给企业 ， 企业会再把这100块存入另一个银行 ， 这时存款增加100 。
获得这100块的银行 ， 又把钱贷款给了另外一个企业 ， 企业又把钱存在了第三个银行 ， 在不考虑存款准备金上缴和漏损的前提下 ， 存款就变成了200块……
循环下去 ， 存款就随着贷款的增长而不断增长 。 所以 ， 如果信用派生能力强 ， 那么存款自然容易有比较高的增速 。
一般来讲 ， 信用派生的几个渠道是人民币贷款、非标融资、新增企业债券融资等等 ， 是从金融机构资产端变化而来 ， 我们也可以通过金融机构资产端的变化去找对应 。
怎么做呢？不妨从存款类金融机构的信贷收支表入手 。
根据图16所显示的信贷收支表科目 ， 扣除掉规模较小的对国际金融机构负债、对国际金融机构资产、黄金外汇占款三项后 ， 利用资金来源等于资金使用的原则 ， 进行移项变换 ， 我们可以得到以下等式：
M2=各项存款-财政存款+流通中货币
=各项贷款+债券投资-财政存款+股权及其他投资+中央银行外汇占款-金融债券-其他
=各项贷款+（债券投资-金融债券）+（股权及其他投资-其他）+中央银行外汇占款-财政存款
=各项贷款+一级市场信用债投资+非标+外汇占款-财政存款

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图17/23

通过对信贷收支表的调整 ， 可以看出M2的几个创造渠道 ， 无非是各项贷款、债券投资、非标、中央银行外汇占款这几项 ， 财政存款是扣减项 。
1、贷款可以派生出存款 ， 对M2是正贡献 。
2、债券投资主要是银行自营持有的国债、地方政府债以及非金融企业发行的信用债 ， 但要扣减掉其他诸如政策性银行债、存单及二级资本债等债券 ， 因为这部分没有直接创造存款 。 债券投资扣减金融债券的部分才是能够反映创造存款的债券投资部分 。
如果银行自营持有的是国债+地方政府债 ， 那么相当于货币流向了政府部门 ， 增加的是财政存款 ， 所以我们在等式右边减掉了一个财政存款 ， 将这部分债券投资规模去掉 。
只有国债+地方债用于了财政支出 ， 财政的钱转化为了企业的钱 ， 才能算成是存款 。
如果银行自营持有的非金融企业发行的信用债 ， 那么这些资金会带来银行企业存款的增长 ， 对M2同样是正贡献 。
因此 ， 债券投资能够增加M2的部分主要指的是一级市场上的信用债投资 。
3、股权及其他投资项里 ， 主要是银行自营持有的非标、券商资管计划、同业理财、公募基金等资管产品 。
如果投资的是非标 ， 那么资金直接流向了企业部门 ， 增加的是企业存款；如果投资的是券商资管计划、公募基金等资管产品 ， 那么资金流向了非银机构 ， 短期增加的是非银存款 ， 非银存款也计入M2 ， 如果非银买了债 ， 或者做了非标 ， 还是会回到实体 ， 同样对M2是正向贡献 。
不过在股权及其他投资项里 ， 要扣减其他项 ， 这一项目前没有一个明确的答案 ， 从我们了解得到的信息来看 ， 这一项主要是用来平衡资金运用和资金来源的等式关系的 ， 但它的波动似乎与金融同业活动头寸没有轧差干净有关 ， 所以把它扣减在表内委托和非标投资里 。
4、央行口径的外汇占款 。 这个代表的是外部力量带来的增长动力 ， 当出口企业收到外汇时 ， 它们找商业银行结汇 ， 这个过程让企业得到了人民币（存在了银行体系） ， 银行得到了外汇 ， 企业存款得到了增加 。
将M2的变化转化为贷款、银行自营信用债投资、非标、外汇占款、财政存款可以方便我们去归因 ， 也方便去预测 。
4
金融数据的隐藏信息
在所有的统计数据中 ， 金融数据可能是最被投资者所重视与关心的数据 。分页标题#e#
对债券来说 ， 好的金融数据一方面会驱动经济转好 ， 使货币政策收紧或转向 ， 短端利率上行 ， 并最终传导至长端；另一方面说明实体有足够的能够创造出较多的高收益非标资产 ， 挤压银行自营、保险与银行理财等机构的配债额度 ， 从而直接造成债券市场流动性的流失 。
而对股票来说 ， 好的金融数据可能意味着企业盈利的好转 ， 风险偏好的回升 ， 也意味着居民部门/企业部门可用于购置股票的货币资金增多 ， 会有更多的流动性入市 。
除此之外 ， 现在市场研究者还对金融数据进行了更多的变形转换 ， 来更好的揭示金融数据对各类金融资产价格走势的指示意义 ， 比较常见的有（M1-M2）增速（俗称剪刀差）、社融-M2增速 。
先来看M1-M2的剪刀差 。
M1的构成是企业活期存款和流通中的现金 ， 由于可以随时支取 ， 相对来说是流动性更强的货币供应 。 所以 ， 直观来理解 ， 如果货币供应结构中 ， M1的占比更高 ， 那么货币在实体的潜在流通速度就更快 ， 对实体的促进作用就会更强 。
具体来讲 ， 如果企业对未来预期谨慎 ， 对增长前景悲观 ， 企业会更倾向于低风险的金融投资 ， 将存款定期化 ， 或者买货基、保本银行理财、大额存单等 ， 这个时候M1会向M2转化 ， M1-M2剪刀差就会收窄 。
相反 ， 如果企业对未来增长前景乐观 ， 准备补库存或者扩大资本开支的话 ， 企业会选择将存款活期化 ， 以随时应对补库存和扩大资本开支所需要的现金 ， 这个时候企业账户上活期存款的部分占比会相对较高 ， M1-M2剪刀差就会扩大 。
所以M1-M2这一指标可以被认为是企业对未来的预期反映 。
除此之外 ， 房地产销售转好也会导致M1-M2同比差值扩大 。
在一手房认购时 ， 居民部门购买开发商新盘 ， 实际等同于居民部门的储蓄存款（M2）转向了企业部门的存款 。
尤其在地产销售转好的同时 ， 如果开发商对未来楼市预期乐观 ， 可能有购地的动作 ， 那么由居民储蓄存款转来的企业存款大概率会以活期形式沉淀在企业活期账户上 ， 也就是M1了 。
地产对经济增长的重要性不言而喻 ， 地产向上的周期与M1-M2同比差值扩大对应 ， 也从另一角度论证了M1-M2剪刀差对增长的判断有前瞻性 。
在运用这一指标的时候 ， 有一点需要注意 ， 那就是在春节期间 ， 由于工资奖金支付的需要 ， 企业的活期存款会大幅转向居民储蓄存款 。 如果春节时间错位 ， 则会对M1同比读数产生较大的扰动 。 为了消除这种干扰 ， 我们一般会对每年1月和2月的M1余额数据做平均处理 。
如果经处理后的M1-M2同比差值在扩大 ， 或者M1/M2在往上走 ， 大体可以反映企业层面对未来经济增长预期是向好的 ， 反之则是悲观的 。
我们以工业增加值与PPI之和来近似拟合名义经济增长水平 ， 会发现M1-M2同比差值确实对增长具有一定领先性 ， 且拟合度较高 。

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图18/23

再来看如何理解社融-M2的增速差 。
社融和M2是同一枚硬币的两面 。
社融代表的是所有金融机构表内表外业务创造出来的总资产 ， M2代表的是银行体系的负债 ， 银行的负债是与资产相伴共生的 ， 上个部分也详细阐述过 ， M2本质上也是银行体系各类资产所派生出来的 。
但两者既有相似的地方 ， 也有不同之处 。
先明确社融的定义 ， 社融反映的是金融机构对实体经济的信贷支持 ， 这里既包括了银行 ， 也包括了非银 。
但M2不同 ， M2是银行的负债端 ， 主体是银行的存款 。
按照这个定义 ， 社融和M2的区别就出来了：
1、M2有外汇占款和财政存款 ， 外汇占款增加和财政存款减少会抬高M2 ， 但是 ， 这不是金融机构的行为 ， 不会计入社融 。
因此 ， 外汇占款提高（下降）和财政存款下降（提高）会收窄（提高）社融与M2之间的缺口 。
2、如果银行通过资管产品买一级的企业债和非标 ， 会创造出企业存款 ， 这里既有社融扩张也包括了M2扩张 ， 社融与M2的差值不变 。
3、如果是居民部门或者企业部门买了理财、资管产品（表外业务） ， 理财、资管产品投了一级的企业债和非标 ， 这里有社融的扩张 ， 因为金融机构支持了实体 ， 但这里M2是不变的 ， 因此 ， 社融和M2会走阔 。
外汇占款自从2012年以后 ， 对M2的影响变得很小 ， 社融和M2之差主要想表达的是非银机构和表外业务的扩张情况 。
当社融同比增速-M2同比增速的差值走阔 ， 表外资产规模扩张时 ， 说明实体融资需求较强 ， 在耗完了银行体系的融资额度后 ， 还有较多尚未得到满足的融资需求要靠非银来补充 。分页标题#e#
而这些银行表内没法满足的融资需求都有哪些呢？
按照以往经验 ， 主要就是那些监管有限额的 ， 需要借助通道或者非标来做的 ， 比如房地产、城投基建和两高一剩等行业 ， 而这些正是中国经济周期波动的主要推手 。
因此当（社融-M2）增速之差走阔时 ， 往往说明实体融资需求好 ， 表内搞不定了还需要表外才能满足实体的融资需求 ， 债券收益率会有上行的压力 ， 反之则有下行的动力 。
所以 ， 我们能看到（社融-M2）增速之差和十年国开收益率有着一定的正相关性 。

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图19/23

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案例分析
先看一个上行周期的金融数据 。
在一个上升周期中 ， 2020年10月社融数据出现了下降 ， 2020年10月社融新增1.4万亿 ， 9月新增是3.4万亿 ， 和上个月相比降得都可以用“腰斩”来形容了 。
第一步 ， 面对单月的数据下降 ， 需要排除的是季节性压力 。
每年10月社融都会有季节性滑落 ， 9月有监管指标考核的压力 ， 得多放点 ， 既然9月把储备项目都放没了 ， 到了10月 ， 信贷自然就不那么给力了 。
这个时候最好看同比 ， 实际上存量社融同比增长13.7% ， 再度创下年内新高 。 因此 ， 2020年10月新增社融的下降主要是季节性因素 ， 还不太要紧 ， 存量的同比增速目前还是稳定的 。

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图20/23

第二步 ， 可以看社融除信贷以外的几个分项 。
分析信贷数据前 ， 可以看社融的其他几个分项 。
企业债净融资2522亿 ， 无论是同比还是环比 ， 都是变多的 ， 同比多了490亿 ， 环比多了1110亿 。
其实2020年下半年以来 ， 债券市场是下跌的 ， 债券市场收益率持续上行 。
那为什么在这债券市场熊市的时候 ， 企业债融资会上升呢？
主要是因为理财对信用债的配置需求很强 。 2020年有一波银行结构性存款的监管 ， 排除有部分存款转化为银行理财 ， 而企业债可以提供的票息高 ， 理财对企业债的配置需求是刚性的 。
但是11月以来 ， 近期AAA国企连续出现信用违约 ， 需要关注近期AAA国企债风险的传导效应 。 截至11月10日 ， 今年违约的超1200亿债券中 ， AAA级国企债违约金额占比32% 。
AAA的国企都可以违约 ， 说明国企刚兑信仰已经被打破了 ， 这肯定是会影响金融机构的配置意愿的 ， 后续企业债新增量肯定会受负面影响 。
总之 ， 企业债券融资部分需要密切关注债券市场的运行状况 。
一般来讲 ， 当企业债券的票息和资金成本之间的利差走得很阔的时候 ， 企业债的配置需求都不会太差 。
当货币政策调整 ， 资金面持续收紧的时候 ， 因为资金利率短期升太快 ， 和企业债的票息利差收窄 ， 再加上钱紧 ， 没办法做配置 ， 这个时候一级的企业债配置需求就会比较弱了 。
当刚兑打破 ， 信用违约出现的时候 ， 这个时候对企业债的违约风险大家都比较担心 ， 这个时候企业债配置需求也会比较弱 。
看完企业债券之后再来看非标 。
非标是信托贷款+委托贷款+未贴现承兑汇票之和 ， 2020年10月净融资为-2138亿 ， 虽然比去年同期减少206亿 ， 但实际上 ， 非标的压力仍然不小 。
分析信托贷款的数据 ， 可以看用益信托网的统计 。
根据用益信托网的统计 ， 9月发行了2144亿 ， 而10月共发行信托1808亿 ， 是下降的 。 但是10月信托到期量减少了不少 ， 从9月的1740亿降低到1223亿 。
从数据来看 ， 显然是到期量下降支撑了信托贷款 ， 如果没有新的增量 ， 到期量减少不可持续 ， 信托贷款的压力就大了 。
事实上也是如此 ， 11月和12月信托贷款的到期规模会明显上升 ， 11月和12月到期规模分别为1659亿和2346亿 。 而信托的增量还是受到融资类信托的监管 ， 压降压力很大 。

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图21/23

第三步 ， 可以看信贷数据了 。
信贷的压力前面有过分析 ， 季节性因素影响很大 ， 9月底各种普惠贷款、制造业贷款指标考核 ， 银行怎么都得多放点 。 既然9月放过了 ， 10月就下来了 。
先来看居民部门 。
10月居民中长期贷款还新增了4059亿 ， 比去年同期3500多亿要高一些 。 虽然从高频数据30大中城市商品房的成交面积来看 ， 同比数据从10.8%大幅下滑到-0.8% ， 说明房地产整体有一定下行压力 。
但从结构上来看 ， 一线城市的房地产销售状况挺好 ， 上海和深圳的房价还在上涨 ， 整体来看 ， 一线和核心二线城市的强势只要还在 ， 居民中长期贷款的支撑就能看到 。 未来居民的中长期贷款将继续维持高位 。分页标题#e#
而且从房企的角度来说 ， 现在外部融资卡得紧 ， 依靠销售回款 ， 降低资产负债率是非常重要的 ， 房地产销售回款占整个房企资金来源50%以上 。 趁现在房子的总体销量趋势还有景气度 ， 应该继续加快周转 ， 抓紧把现金捏在自己手里 ， 免得以后被动了 。
房企降负债会加大一手房供给 ， 目前来看 ， 一线和核心二线的一手房是有限价的 ， 比周边二手房普遍低20-30% ， 如果房企加快周转 ， 扩大一手房供给 ， 居民中长期贷款还能有较强的支撑 。
简而言之 ， 在分析居民中长期贷款的时候 ， 要非常清楚地分析当时房地产市场的状况 ， 这个对居民中长期贷款的判断至关重要 。
然后看居民短期贷款 。
居民短期贷款下降得很快 ， 从3394亿下降到了272亿 ， 和去年同期的623亿相比也不算多 。 看到这样的数据 ， 就得从居民消费上去找原因了 。
考虑到2020年的宏观大环境 ， 10月居民短期贷款下降主要还是疫情对消费的影响 。
“十一”期间消费只占去年的70-80%左右 ， 虽然大家对疫情已经没那么紧张了 ， 但有两个问题还是没有解决：1）疫情并没有消失 ， 远门出行还是有不确定性 ， 尤其是带孩子的旅游 ， 一般都会谨慎；2）学校管理得还是很严 ， 不少高校是不能随便让学生出门的 ， 而学生又是通过消费贷款消费非常重要的群体 ， 所以居民贷款表现不佳 。
简而言之 ， 在分析居民短期贷款的时候 ， 要分析当时的消费市场的状况 ， 尤其是大件可以分期的消费市场的状况 ， 比如汽车、电子产品等 。
看完居民部门后 ， 接着看企业部门 。
从数据来看 ， 企业部门的信贷是非常好的 ， 这也正是对社融的趋势不太担心的重要原因 。
非金融企业新增贷款2335亿元 ， 同比多增了1073亿元 。 而且在总量增加的同时 ， 结构继续优化 ， 企业信贷结构是偏长期的 。 企业短期信贷少了837亿 ， 票据融资少了1124亿 ， 但企业中长期贷增加了4113亿 。
这主要是因为：1）2020年一季度为了对抗疫情 ， 银行给企业放的人民币短期贷款和票据现在在陆续到期；2）企业通过票据融资搞金融套利被监管控制住 ， 结构化存款被强制压降 ， 通过票据融资买结构化存款的途径被堵；3）银行对制造业中长期贷款的政策支持叠加制造业融资需求本身也在恢复 。
需要注意的是 ， 企业的制造业投资意愿或会回升 。 主要是疫情对经济的影响、对企业的预期已经没那么大了 ， 出口超预期也让部分制造业企业感受到了产能不足 ， 主动补库存目前已经出现 ， 在廉价信贷支持下 ， 后续制造业投资（要么是新增产能、要么是技改）大概率会上升 。

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图22/23

企业中长期贷款一般对应的是基建、地产投资和制造业投资三类 ， 最能反映实体资本开支意愿和实体融资需求的状况 ， 分析的时候要找到对应 ， 看是什么在驱动企业中长期贷款 ， 进而在判断实体投资趋势的时候 ， 就能知道未来的投资增长的引擎在哪 。
第四步 ， 可以看人民币存款和货币供应量数据了 。
2020年10月的金融数据最让人迷茫的点是存款为啥少了这么多 ， 居民新增存款少了9569亿 ， 企业存款少了8642亿 。
存款下降自然导致了M2增速不给力 ， M2同比从10.9%下降到10.5% ， 绝对量也比上个月少了1.4万亿 。
主要原因是：
1、结构性存款继续在压降 ， 通过票据融资向结构性存款套利的链条被卡住了 ， 年底如果结构性存款要压降到去年年底的2/3的话 ， 年底前还要压降2万亿左右 。
理财产品一般是作为结构性存款的替代产品存在的 ， 如果居民储蓄转向理财产品 ， 理财产品去做一级市场的企业债和非标投资 ， 会计入到社融而不会计入到M2 。
2、财政存款的钱还没用出去 ， 新增了9000多亿 ， 10月作为季初的第一个月是缴税大月 ， 财政存款一般会季节性上升 ， 不过今年财政存款上升的幅度远超了季节性 。 一方面 ， 政府债券发行得多 ， 财政存款积累得多 ， 另一方面 ， 也是更重要的原因 ， 政府债券募集的资金向基建投资传导有问题 ， 所以今年我们经常看到财政存款高增的状况 。
从这个现象也可以推测出 ， 专项债向基建投资的传导不是太顺畅 。 后两个月的基建投资 ， 也很难有想象空间了 。
不过需要关注的信号是M1同比上升到了9.1% ， 绝对量上了6887亿 ， 与企业存款下降形成了鲜明的对比！
M1是M0+企业活期存款 ， 企业存款下降 ， 但M1上升 ， M0和9月比也是下降 ， 这说明M1的上升是企业活期存款导致的 。分页标题#e#
企业存款活期化意味着什么呢？这说明企业的预期确实在好转了 ， 开始把企业存款结构活期化 。 企业开始有购买原材料、加大补库存和扩大资本开支的需要了 。
第五步 ， 下结论 。
1、2020年10月社融同比仍然维持高位 ， 增量下降主要是季节性的原因 ， 不过考虑到今年抗疫 ， 为了支持实体 ， 货币宽松 ， 信用投放多 ， 基数很高 ， 未来社融同比增速会慢慢降下去了 。
2、但即使后续社融同比见顶 ， 对实体的影响也不会太大 ， 因为存款的结构发生了变化 ， 企业的预期在好转 ， 企业存款结构在活期化 ， 对应了较强的主动补库存和原材料购置预期 。
3、经济后续大概率继续偏强运行 ， 债券的不确定性还是比较高 ， 股票和商品的机会（主动补库存看上游原材料价格上涨）较为确定 。
再看一个下行周期的金融数据 。
比较典型的是2018年 ， 金融去杠杆对金融数据产生了明显的冲击 ， 全年金融数据都处于下行趋势 。
但是2018年6月新增社融高达2万亿 ， 人民币信贷新增1.84万亿 ， 均较5月明显反弹 。
看了一个上行周期下降的单月数据 ， 现在再看一个下行周期上升的单月数据 。
第一步先看季节性因素 。
总量上 ， 2万亿新增社融和1.84万亿的新增信贷确实比5月多了不少 ， 但是 ， 过去三年银行信贷都呈现出六月出现峰值的季节性规律 ， 可能因为银行在季末考核压力下有冲量的习惯 ， 企业由于二季报披露时间有融资美化现金流的考量 。
要过滤掉季节性因素 ， 最便捷的办法是看同比 。 从数据来看 ， 2018年6月社融存量同比为11.76% ， 较5月12.2%的增速是下降的 。
也就是说 ， 新增社融虽然高于5月 ， 但同比压力还是很大 ， 这说明社融的好转只是季节性好转 ， 而不是趋势上的反转 ， 当然 ， 需要更多的细节去做支撑 。
第二步看社融除信贷以外的分项 。
未贴现票据、信托和委托贷款分别下降了3650、1576 和 1623 亿 ， 降幅均较上月有所扩大 ， 延续了今年以来持续下降的趋势 。
原因很简单 ， 非标和表外融资是金融去杠杆政策重点打击的对象 。
委托贷款大幅下降是因为委贷新规 ， 让委贷回归了本源 ， 没办法通过资管产品 ， 让银行的表内客户表外化 。
信托贷款是受到了去通道化、多重嵌套监管以及资管新规的冲击（产品的资金来源和项目期限必须匹配） ， 可以预见的是 ， 随着金融去杠杆措施和影子银行监管常态化 ， 信托贷款未来的增量也不是很乐观 ， 将持续拖累社融 。
未贴现票据降幅最为明显 ， 是因为表内加速贴票的影响 ， 对应的是表内票据融资大幅增长 ， 表内票据大幅增长也不是什么好现象 ， 大概率反映的是实体融资需求不强和银行信贷额度充裕之间的矛盾 。
企业债券融资有反弹 ， 从5月的-351亿上升到了1307亿 。 企业债券融资之所以能够反弹 ， 是因为经济有下行压力之后 ， 货币政策较为宽松 ， 资金利率维持着低位 ， 而且去年债券市场是个熊市 ， 企业债的票息较高 ， 有套息的空间 。
但是企业债融资的结构问题 ， 期限持续短期化、资质逐步高评级化 ， 也就是说 ， 信用债市场冰火两重天的现象很明显 ， 一方面高评级的企业很容易获得融资 ， 尤其是AAA和AA+以上的城投；另一方面 ， 融资的期限结构偏短 ， 融资再滚动压力不断加剧 ， 短期融资毕竟没有长期融资稳定 ， 很容易出现续存不上 ， 融资链条断裂的风险 。
而且 ， 随着金融去杠杆的进行 ， 资管新规和理财产品净值化改造 ， 理财产品越来越关注资产标的变现能力 ， 这也是为什么理财产品加大了高评级、短久期资产的布局 ， 以前长久期、低评级那些流动性不好的品种都是靠资金池滚动的模式持有的 ， 现在改成净值型后 ， 长久期、低评级的买方力量就消失了 。
随着长久期、低评级的发行人发行压力加大 ， 企业发行人的再融资压力就会加剧 ， 出现信用事件的可能性就会加大 ， 现在需要关注的是流动性风险可能向信用风险转化 ， 进而进一步压抑市场对低评级发行人的配置需求 。
也就是说 ， 尽管企业债净融资在恢复 ， 但信用债是在分层的 ， 只有高评级、短久期兼具的企业债发行人受益 ， 而低评级、长久期发行人融资难度仍在不断加大 。
对于实体的资本开支来说 ， 是需要长期的钱的 ， 短久期的债券发行只适合流动性运营管理 ， 不适合做投资 ， 因此 ， 虽然企业债发行反弹 ， 但对实体的支持还是很有限 。分页标题#e#
第三步 ， 可以看信贷数据了 。
1.84万亿的新增信贷看起来比5月多了不少 ， 但前文也提到过 ， 这只是季末冲量导致的季节性上升 ， 反映不了趋势 。
从数据来看 ， 银行更偏爱居民贷款 。 6月新增居民贷款 7073 亿 ， 较上月增幅扩大 ， 其中短贷和中长贷分别新增 2370和4634亿 。
银行为什么更喜欢居民贷款呢？
从居民短期贷款的角度来说 ， 消费贷款有助于缓解银行的资产荒压力 。
首先 ， 居民消费贷额度普遍偏小 ， 对于利率的敏感性远不如大额贷款的企业 ， 可收取较高的利率 。
其次 ， 居民短期贷款具有分散性、风险低、不良率尚且可控的特点 ， 毕竟在国内我们听说过企业破产 ， 但没听过个人破产 。
再次 ， 居民短贷可较为方便地用于做资产证券化的底层资产 ， 市场认可度较好 ， 银行可以在配置后尽可能地加快周转 。
最后 ， 互联网平台通过大数据化获取了居民的底层消费信息 ， 缓解了银行资产配置的信息不对称问题 ， 不用大额抵押物 ， 不用收入证明 ， 一样可以放款 。 互联网平台也让居民贷款更加容易 。
从居民中长期贷款的角度来说 ， 按揭可以拉长银行资产久期 ， 在企业融资需求萎缩 ， 银行风险偏好低的时候 ， 按揭贷款有较强的避险和收益实现的双重功能 ， 而且三、四线城市受益于棚户区改造货币化安置 ， 一、二线城市的新盘受益于限价（与周边二手房价格倒挂） ， 二手房价格稳定 ， 购房需求好 。
但2018年6月企业的信贷数据不容乐观 。
企业短贷贷款新增量不低 ， 有2592亿 ， 中长期贷款新增乏力 ， 新增 4001亿 ， 与上月基本持平 ， 低于去年同期的5778亿 。 可见 ， 用于资本开支的非金融企业中长期贷款在显著恶化 。
真正一枝独秀的是票据融资 ， 新增了4500多亿 ， 而且6月的票据利率是加速向下的 ， 银行贴票意愿非常强 。

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图23/23

为什么6月票据融资会增这么多呢？因为6月监管层给了金融机构资金、额度与指导 ， 银行存在着加强对实体经济支持的任务 ， 但实体经济本身不好 ， 银行风险偏好也不高 ， 因此不得不选择了风险相对低、期限短的票据资产来冲量 ， 满足监管层的要求 。
从6月的企业信贷数据 ， 也可以推测出非标转标没有那么容易 。 企业与银行之前之所以选择非标作为两者的合作模式 ， 本身就是因为表内贷款无法合规地给予支持 ， 原因可能是行业限制、授信额度管制或其他 ， 现在压缩非标 ， 这些限制性因素依然没有发生改变 ， 银行也不可能贸然把此前不合表内业务规范的非标放在表内 。
第四步 ， 可以看存款和货币供应数据了 。
6月居民部门新增存款1.1万亿 ， 同比大体持平于去年 ， 但企业部门新增存款9500亿 ， 同比少增超过1000亿元 ， 6月M2同比增速进一步降至 8% ， 前值是8.3% ， 创了历史新低 。
存款之所以压力变大 ， 是因为资产端信用派生的问题 。 贷款增量还可以 ， 但表外收缩太快了 ， 表外的收缩削弱了信用创造的能力 。
尽管财政存款6月减少6888 亿元 ， 比往年同期减少的数量都要多 ， 体现了财政支出开始有所发力 ， 但也没有改变存款的颓势 ， 这侧面说明 ， 目前金融去杠杆对实体流动性的挤压 ， 仅依靠信贷 ， 是无法弥补的 。
第五步 ， 可以下结论了 。
1、很明显 ， 因为实体融资需求收缩 ， 银行风险偏好回落 ， 出现了货币向信用传导不畅的问题 ， 也就是说 ， 尽管央行定向降准 ， 给足了银行信贷额度 ， 但还是没能支持好实体 。
2、主要问题在于金融去杠杆、贸易摩擦确实给实体经济放缓产生了较大的压力 ， 信用风险不断释放 ， 导致金融机构风险偏好下降 。
3、在这种宏观背景下 ， 股票、商品等风险资产得谨慎配置 。
4、鉴于现在银行手中持有相对偏多的流动性但信贷领域缺乏足够优质资产 ， 对债券的配置力量会逐渐加强 ， 政策上为防风险与对冲经济下行压力 ， 货币宽松有望进一步加码 ， 利率债和高等级信用债收益率仍有下行的空间 。
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【新浪财经-自媒体综合|李奇霖：新增社融季节性规律源于新增人民币信贷的季节性规律】责任编辑：陈志杰

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