Macro-control and Financial Risk under the Money Supply Mechanism
陈奎宏 CHEN Kui-hong；王晨轩 WANG Chen-xuan；李欣萌 LI Xin-meng；荆豪 JING Hao
（河南财经政法大学，郑州 450046）
（Henan University of Economics and Law，Zhengzhou 450046，China）
摘要：经济新常态下，我国人口红利逐渐丧失，以出口为导向的经济增长战略效率降低，经济发展依靠债务驱动投资。本文以货币供给机制、宏观调控政策和金融风险为研究对象，通过逻辑分析、数据验证等方法得出结论，并提出建议。
Abstract: Under the new economic normal, China's demographic dividend is gradually lost. The export-oriented economic growth strategy is less efficient, and economic development relies on debt-driven investment. This paper takes the money supply mechanism, macro-control policy and financial risk as the research object, and draws conclusions through logic analysis, data verification and other methods, and makes recommendations.
关键词：货币供给机制；宏观调控；金融风险；货币乘数
Key words: money supply mechanism；macroeconomic regulation；financial risk；currency multiplier
中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2019）26-0039-04
0 引言
近年来，我国经济增长速度维持在6.5%左右，处于中等增长速度。经济新常态下，以出口导向推动经济增长的战略逐步失去效率。从国际贸易来看，我国贸易顺差逐渐减小；在金融方面，外汇储备长期处于下降趋势，在2015年，我国外汇流失达6万亿人民币。
在现在的经济社会中，从消费到生产再到国家部门，债务规模庞大，经济发展依靠债务驱动投资。随着社会融资规模高速增长，人民币贷款不断上升，派生货币数量增加，货币供应量快速增长，仅10年间我国的货币供应量翻了两番，其增加额近130万亿。
本文通过研究货币供给机制，整理社会融资规模、存款准备金率、货币供应量、货币乘数等相关数据，通过逻辑、数据之间的关系从而揭示宏观调控中的金融风险，并提出相应政策建议，以防范和化解金融风险。
1 经济驱动模式转变与货币供给机制
1.1 宏观经济的投资负债驱动
改革开放以来，我国经济通过人口红利优势选择出口导向型发展模式，农村劳动力从“无价”到有价，劳动要素货币化开启（张平，2017）。同时，对外贸易产生巨大顺差，实现了经济的高速发展。
经济进入新常态后，人口红利不断消失，以出口为导向的经济战略效率下降，经济发展通过负债投资驱动。为应对2008年金融危机，我国推出高达四万亿的投资计划，推动了我国基础设施建设，带动了政府投资和城镇化大发展。根据央行统计数据显示，我国社会融资规模存量截止到2019年6月共计213万亿，同比增长速度达到10.9%，其中人民币贷款144万亿，同比增长速度达到13.2%，且其中人民贷款占比高达68%。
图1是2016年1月到2019年6月我国社会融资规模存量和人民币贷款存量增速。
图1中数据可知，从2012年到2019年，我国社会融资规模大都处于10%的增长速度，并且人民币贷款增长速度在13%左右，而这期间我国GDP增长速度处于7%左右。我国社会债务规模十分庞大，当前经济的发展靠债务驱动，经济体的发展需要不断新增信贷来维持资金链的运行，需要不断提供新增贷款来维持债务经济体的运行。
1.2 宏观经济对货币供给的影响
货币供给机制包含了商业银行的存款货币创造和中央人民银行货币供给机制。根据央行资产负债表等各项数据来看：货币供应量M2=货币乘数k*基础货币Mb，各项存款D=准备金R+派生存款Dl（各项贷款），基础货币Mb =流通中的现金M0+准备金R，准备金R=法定存款准备金t+超额存款准备金e。
所以，货币供应量M2=流通中的货币M0+法定存款准备金t+超额存款准备金e+派生存款Dl=基础货币Mb+派生存款Dl，货币乘数k=货币供应量M2/基础货币Mb。因此货币供给主要由基础货币和派生存款构成，我国的派生存款是部分存款准备金制度下的产物。
部分存款准备金制度相对于全额准备金制度而言的，在部分存款准备金制度下，央行规定法定存款准备金率，银行吸收存款按法定存款准备金率向央行缴纳法定存款准备金，未缴纳的部分银行通过信贷发放社会，成为派生存款。基础货币和派生存款在货币供给机制下共同影响货币的供给量。货币供应量受货币乘数和基础货币影响，货币乘数受法定存款准备金率、超额存款准备金率等因素制约，隐含了货币传递机制，影响着货币供给。
图2是1999年12月到2019年6月我国存款性金融机构各项贷款和各项存款余额同比增长图，从图中可以看出我国各项贷款和各项存款在经历一段超高速增长以后现在分别维持在15%和10%左右的高速增长。
我国货币供应量主要有派生存款和基础货币构成，各项贷款余额的增长直接影响我国货币供应量，反映到或货币供应量中。
在货币体系中，货币供应量的衡量有三个层次分别为M0、M1、M2，M0是流通中的现金，货币M0=流通中的现金，即流通于银行体系之外的现金，狭义货币M1=M0+活期存款，广义货币M2=M1+准货币，这三个指标反映了我国的货币供应情况，当前在中国人民银行公布的数据中，2019年6月我国的广义货币供应量M2供应量192万亿，狭义货币M1供应量56万亿，货币M0供应量7.2万亿。
而从2009年6月到2019年6月我国广义货币M2从56万亿增长到了192万亿，狭义货币M1从19万亿增长到56万亿增长了近40万亿。我国货币供应量在10年里增长了两倍。M2更达到了百万亿级别，M2的增长速度也维持在10%左右。
2 货币供给与经济调控、金融风险
货币供应量的增加不是无限的，受到存款性金融机构派生存款数量（各项贷款）和基础货币的影响，而派生存款的增加受部分存款准备金制度与初始存款的制约，货币供应量的持续增加必然受到制约，货币当局需要不断对宏观金融进行调控维持货币供应量的增加。
2.1 央行的宏观金融调控
为了维持经济的发展以及银行信贷的增加，央行通过降低存款准备金率和增加基础货币的方式来进行金融的宏观调控，来应对潜在金融风险。与上文逻辑推导的M2的影响因素一致。
在降准方面，从2018年到2019年我国央行对大型存款类金融机构和中小型存款类金融机构降准达五次，大型存款类金融机构人民币存款准备金率从17%降至13.5%，中小型存款类金融机构人民币存款准备金从15%降至11.5%。央行频繁降准来释放准备金使存款类金融机构进行货币派生。
在基础货币方面，我国的基础货币对应央行数据为货币当局资产负债表里的负债科目储备货币，主要有货币发行，即央行发行的现金，包括社会中M0和存款性机构的库存现金；其他存款性公司存款，即商业银行等存款机构在中央银行的准备金；还有非金融机构存款，即支付机构存于央行的备付金存款。当前我国基础货币由31万亿，其中货币发行7.8万亿，其他存款性公司存款22万亿，非金融机构存款1.3万。
根据央行数据可知，短期内我国基础货币中其他存款性公司存款有所下降，这是存款准备金率降低以及支付公司吸收了部分基础货币的短期结果，但在近10年里我国基础货币还是呈现增长趋势。而当今社会债务规模十分庞大，债务经济体需要不断新增信贷来维持资金链的运行，更需要大量的融资资金来维持资金链的运作。
2.2 宏观调控下的货币供给
准备金=基础货币-M0，我国经济中的流通中的货币M0保持长期稳定，而基础货币方面，2015年外汇储备萎缩导致外汇占款减少，央行对商行的MLF等货币政策创新工具形成的再贷款对外汇进行了补充，所以也保持了相对的稳定。央行降准，我国法定存款准备金率下降，通过释放流动性，来维持金融的平稳运行。对于存款性金融机构来说准备金还包括超额存款准备金。法定存款准备金与超额存款准备金，两者之和就是准备金，这里我们引入一个实际的准备金率。
实际的准备金率=准备金/各项存款
实际存款准备金率反映了金融系统中存款性金融机构的派生存款能力，当实际存款准备金率不断降低无限接近法定存款准备金率时，说明实际存款准备金率达到了自身最大值。准备金采用的数据为存款性金融机构资产负债表中资产科目准备金，各项存款的数据为金融机构信贷收支表中的各项贷款，两者的比为真实的存款准备金率。图3还展示了中小型存款类金融机构存款准备金率和大型存款类金融机构存款准备金率。
从图3中数据可以看出近五年来实际存款准备金率已经与中小型存款类金融机构准备金率相重合（央行定向降准，不能准确量化，以及有货币创新工具影响真实的存款准备金数量，存在实际存款准备金位于中小机构存款准备金率之下），这可以展示我国货币派生在降低存款准备金率等宏观政策中在不断接近其自身最大值。
货币乘数是基于部分准备金制度下，银行信贷可以派生货币现象导致而产生的。假如银行执行100%的准备金制度，或者银行采取直接融资模式等，都不会有货币乘数这个概念的。这种货币派生模式下，货币供应量M2是大于基础货币供应量的，因此货币供应量M2就必然与基础货币之间有一个大于1的比值。
货币乘数是研究货币供应的基础，是货币供应量同基础货币的比率。货币乘数的大小决定了货币供给扩张能力的大小，反映了基础货币派生能力。货币乘数反映了我国当前的货币乘数约为6.2左右，意味着我国的货币供应量是基础货币的6.2倍。
图4是我国1999年12月到2019年6月的货币乘数，从图中可以看出在2019年之前我国货币乘数在2014年1月达到最低值，此后一直呈现增长趋势，2019年以前货币乘数一直位于6以下，2019年以后货币乘数突破了6，并在2019年6月达到6.2。
在我国的转账结算制度下，经济主体之间的交易与清算全都通过电子货币进行。尤其在现阶段我国移动互联网的普及下，电子货币加快了货币的流通，提高了货币的使用效率，也使得存款性金融机构的超额准备金率低。存款性金融机构只用准备较少的超额存款准备金来用于日常的结算和清算，将大量存款用于存款派生，推动了货币乘数的持续新高。
2.3 货币供给与金融风险
基础货币的构成主要由货币发行、存款性金融机构存款（准备金）和非金融机构存款构成，货币乘数是货币供应量与基础货币的比值。在货币乘数比较高与实际存款准备金率的情况下，当发生某些事件引起挤兑等其他大量货币退出存款性金融机构的现象就会引起信用的巨大收缩，从而引发其流动性危机而造成社会的系统性金融风险。
虽然当前挤兑现象发生的概率较小，但我国基础货币中外汇占款比重较高，且在央行资产中，外汇占比接近60%，从最高时的82%到现在已经下降20多个百分点，且还有下降的趋势，外汇大量流失的资本出逃，同样会引发系统性金融风险。
本世纪初到2014年由于外汇流入导致我国外汇占款剧增中国央行资产负债表持续扩张：由2002年的4.5万亿扩张到2014年末的33.82万亿。2014年后，外汇流入减少甚至部分时段转为流出，外汇占款一度负增长。为了应对我国外汇储备减少，央行通过MLF、PLS、TMLF等货币政策工具给存款性金融机构补充了流动性防止了危机的出现，而MLF、PLS、TMLF等货币政策工具的本质是央行对商行有抵押的再贷款，再贷款由2014年末的2.5万亿增长至2018年末的11.15万亿，增长了3.5倍，成为近些年来货币当局货币资产负债表增长最快的科目。其中MLF由0.6万亿增长至4.9万亿，PSL由不足0.6万亿增至3.4万亿。在2018年和2019年央行通过五次降准，释放了存款性金融机构的准备金。
央行短期货币政策创新工具实质上是央行对存款性金融机构的再贷款，是央行对存款性金融机构的债权，本质上是央行将存款性金融机构的法定存款准备金作为贷款投放到金融系统中，减少了央行系统内的实际准备金，当前央行也频繁降低法定存款准备金来释放准备金。当发生金融风险事件引起挤兑或者外汇出逃等事件，在当前货币乘数较高的情况下，会引发社会的系统性金融风险。
3 结论和政策建议
3.1 研究结论
本文通过研究货币供给、经济调控与金融风险，通过逻辑分析，数据验证等方法，形成以下结论：
①宏观经济的发展依靠债务等间接融资方式的驱动推动了银行信贷规模的快速增长，从而提高了派生货币及社会杠杆，增加了货币供应量。
②货币的派生受部分存款准备金制度的制约，央行通过降准等方式进行宏观调控，并通过货币政策创新工具补充基础货币，这导致金融系统内实际存款准备金率不断降低、货币乘数的不断提高。
③央行宏观调控政策延缓了金融风险的出现但加重了社会中蕴含的金融风险，货币乘数的提高使得外汇占款为主的基础货币的流失造成巨大的信用收缩，会引发系统性金融风险。
3.2 政策建议
①调整和优化融资结构。我国银行业体系比较完善，融资结构以间接信贷融资为主，其中人民币贷款高达68%。以人民币为主的间接贷款参与了货币派生，大幅增加了我国的货币供应量。人民币贷款的快速扩张加大了社会的负债规模，增加了社会的杠杆，增加了社会的系统性金融风险。股权融资和债权融资，引发的风险较小，没有杠杆效应，并且股权融资没有偿还性。因此要积极调整社会融资结构，增加股权融资和债券融资在社会融资中比重，完善资本市场规则，减少人民币贷款的比重，优化社会融资路径。
②控制货币供应与社会杠杆，防范系统性风险。我国贷款与存款的比率以及社会杠杆率较高。据公开数据显示，我国有多个城市贷款与存款比率超过了100%，银行通过信贷派生大量存款，增加了货币供应量。存款性金融机构要控制货币供应，控制社会杠杆率，增加超额准备金，增强自身安全性，积极防范系统性金融风险。
③稳定基础货币，稳定外汇储备。货币当局要积极稳定基础货币、外汇储备，防范外汇出逃对我国基础货币的影响，控制资本流出。在实际存款准备金率接近法定存款准备金率以及货币乘数较高的情况下，基础货币的减少将引发系统性金融风险，而外汇是基础货币中比较薄弱的一环，因此要稳定基础货币，稳定外汇储备。
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