流動性格局是否發(fā)生了變化

1、流動性格局是否發(fā)生了變化？從 4 月 30 日開始，債市出現(xiàn)了一波較為明顯的調(diào)整。比較令人意外的是，在這期間實際上資金面并未顯著收緊，除了供給加碼外，也沒有特別明顯的事件沖擊。那么債市究竟為何出現(xiàn)調(diào)整？流動性的格局是否發(fā)生了改變？資金面寬松的預(yù)期是否可以持續(xù)？本文將從 4 月金融數(shù)據(jù)和托管量數(shù)據(jù)出發(fā)，試圖回答上述問題。金融數(shù)據(jù)概覽：居民恢復(fù)，財政發(fā)力，企業(yè)存貸兩旺4 月金融數(shù)據(jù)再次表現(xiàn)亮眼，社融、信貸、M2 增速均超出市場預(yù)期，我們根據(jù)不同部門進行分解，可以大致描繪出 4 月金融數(shù)據(jù)的狀態(tài)：居民端基本恢復(fù)正常，財政端繼續(xù)發(fā)力，企業(yè)端存貸兩旺，流動性回流表內(nèi)，非銀端存款高增，但更多是季節(jié)波動。居

2、民端：金融行為基本恢復(fù)正常首先觀察居民相關(guān)金融數(shù)據(jù)：4 月短期貸款為近五年同期最高；與購房需求直接相關(guān)的長期貸款繼續(xù)保持在 4000 億以上的水平，與歷史季節(jié)性相近；居民存款雖出現(xiàn)了近 8000 億元的下降，但按照季節(jié)性規(guī)律，4 月居民存款往往出現(xiàn)下降，也符合規(guī)律。同時，再觀察 20 年前四個月的變化，會發(fā)現(xiàn)居民短期貸款逐漸由負轉(zhuǎn)正；1 月因春節(jié)因素 M0 和居民存款大增，但 2-3 月受到疫情影響，居民消費和實體投資意愿受阻，M0 降幅和居民存款降幅始終不及歷史季節(jié)性。4 月居民短期貸款略高于季節(jié)性增長，而 M0 和居民存款略高于季節(jié)性下降，都說明從金融角度看，居民行為已基本恢復(fù)常態(tài)，消費與

3、實體投資意愿都有所提升，使得現(xiàn)金和居民存款有效轉(zhuǎn)化為企業(yè)存款。 圖表1： 4 月居民相關(guān)金融數(shù)據(jù)符合歷史季節(jié)性 圖表2： 環(huán)比看，居民金融行為已恢復(fù)常態(tài)（億元）2016 4 2017 4 2018 4 2019 4 2020 4-0-0-0-0-06000400020000-2000-4000-6000-8000-10000-12000-14000-16000居民短期貸款居民長期貸款居民存款（億元）2020-012020-022020-032020-0450000400003000020000100000-10000-20000短期存款居民存款M0資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 財

4、政端：繼續(xù)發(fā)力，減稅效應(yīng)支撐流動性月財政存款僅增加529 億元，遠低于前四年同期5000 億以上的水平。財政支出發(fā)力與減稅功不可沒，也使得 4 月繳稅階段資金面平穩(wěn)度過。月是企業(yè)所得稅清繳月份， 按前四年同期季節(jié)性規(guī)律將帶來 2000-5000 億的資金回籠。雖然財政支出加大和減稅優(yōu)惠仍將繼續(xù)發(fā)揮作用，但考慮 5 月繳稅的基數(shù)是 19 年企業(yè)利潤而非 20 年，預(yù)計 5月繳稅對流動性的擾動相對 4 月或略有加大。圖表3： 4 月財政存款增加幅度遠低于歷史平均水平（億元）1000090008000700060005000400030002000100004月財政存款5月財政存款201620172

5、01820192020資料來源：Wind, 企業(yè)端：貸款、債券與存款的全面高增，非標依舊低迷企業(yè)端的表現(xiàn)也非常給力，無論是票據(jù)融資，企業(yè)中長期貸款，還是債券融資，均高于歷史同期水平。受到融資端的帶動，企業(yè)存款也創(chuàng)下了 1.17 萬億的增加量，為歷年 4 月之最。與此同時，表外融資尚未見明顯起色，社融三項合計幾乎為零，說明企業(yè)的融資方式更多集中在貸款端與債券端。 圖表4： 多項企業(yè)端金融數(shù)據(jù)高于歷史同期水平 圖表5： 表外融資未見明顯改善（億元）14000120001000080006000400020000-2000-40002017-042018-042019-042020-04（億元）15

6、0001000050002015-012015-052015-092016-012016-052016-092017-012017-052017-092018-012018-052018-092019-012019-052019-092020-010-5000委托貸款信托貸款未貼現(xiàn)承兌匯票-10000資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 企業(yè)端貸款和存款數(shù)據(jù)雙雙強勁增長可能對應(yīng)著實體流動性的改善。對于銀行體系而言，由于具有資產(chǎn)創(chuàng)造負債的信用派生能力，因此如果企業(yè)和居民融資多用于實體經(jīng)濟，無論是通過信貸、債券還是非標融資，最終都會在銀行負債端形成企業(yè)存款。而去年社融與信貸反彈，但 M2 未

7、見起色，則說明創(chuàng)造出的大量流動性停留在表外，寬貨幣向?qū)捫庞棉D(zhuǎn)化比較慢。近兩個月 M2 反彈速度更快，則說明企業(yè)存款與貸款同步增長，流動性流向?qū)嶓w的路徑或更加通暢。但有一個問題也值得注意：企業(yè)存款和 M2 的快速反彈，除了一般存款的貢獻外，結(jié)構(gòu)性存款的貢獻亦功不可沒。特別是去年中國銀保監(jiān)會辦公廳關(guān)于進一步規(guī)范商業(yè)銀行結(jié)構(gòu)性存款業(yè)務(wù)的通知下發(fā)之后。該文件規(guī)定，商業(yè)銀行應(yīng)當將結(jié)構(gòu)性存款納入表內(nèi)核算，雖然與之前算作表外理財相比，喪失了不繳納存款準備金和存款保險保費，不計提資本和撥備的優(yōu)勢，但在今年又具備了另一個優(yōu)勢：疫情出現(xiàn)后，逆周期調(diào)節(jié)政策加碼，銀行面臨著較大信貸投放壓力。在這一壓力之下，流動性考核

8、等相關(guān)指標也會面臨較大壓力。比如存貸比，雖然不是考核指標，但依然納入日常監(jiān)管。因此，銀行在今年的特殊環(huán)境下有動力做大表內(nèi)負債，如果實體回流速度較慢，那么結(jié)構(gòu)性存款既可以提供給企業(yè)更高利息，又可以算做一般存款，反而成為了做大表內(nèi)負債的有效工具。我們再次更新 Wind 統(tǒng)計的上市公司理財產(chǎn)品購買情況，會發(fā)現(xiàn)無論銀行理財產(chǎn)品、信托理財產(chǎn)品還是基金理財產(chǎn)品，2020 年 1-4 月的同比增速都出現(xiàn)了 50%-60%的下降。但結(jié)構(gòu)性存款卻逆勢增加 5.2%，反映企業(yè)理財需求確實正在從表外理財向表內(nèi)結(jié)構(gòu)性存款進行轉(zhuǎn)移，這也有助于 M2 的反彈。當然，就目前數(shù)據(jù)而言，我們并不能完全分解出 4 月大幅增加的企

9、業(yè)存款中有多少是結(jié)構(gòu)性存款的貢獻，有多少是一般存款的貢獻。此外，雖然目前存在企業(yè)低息融資高息配置結(jié)構(gòu)性存款的理論套利空間，結(jié)構(gòu)性存款高增也確實意味著存在資金空轉(zhuǎn)的可能性，但也不能完全等同于 M2 的高增均來自于資金套利，實體需求恢復(fù)導(dǎo)致企業(yè)貸款存款雙雙高增的邏輯并不能因此證偽。但另一方面，我們也觀察到近期 M1 反彈幅度持續(xù)小于 M2，在居民存款恢復(fù)常態(tài)后，更合理的解釋是企業(yè)存款的活期存款占比在減少，也從側(cè)面印證了上述邏輯，企業(yè)存款的結(jié)構(gòu)組成依然值得繼續(xù)關(guān)注。圖表6： 20 年企業(yè)理財途徑從表外向表內(nèi)轉(zhuǎn)移（億元）400020000-2000-4000-6000-8000-100002020年1

10、-4月2019年1-4月20年同比增幅10.00%0.00%-10.00%-20.00%-30.00%-40.00%-50.00%-60.00%-70.00%資料來源：Wind, 非銀端：存款高增，但與 3 月降幅過大有關(guān)4 月非銀貸款與歷史季節(jié)性較為一致，但存款超過 8000 億，為歷史同期次高水平。一般而言，非銀存款高增可能有如下幾方面原因：第一，股市成交量放大，保證金存款增加，但 4 月股市成交量相對 3 月有所下滑，并不支持；第二，存款利率較高，非銀機構(gòu)加大存款配置力度，雖然 4 月資金利率水平較低，但考慮到月初超額存款準備金利率下調(diào)后，市場預(yù)期未來資金利率可能會更低，加之上文論述的銀

11、行存在高息攬儲動力，可能是一個解釋因素；第三，表外或非銀流動性充足，暫時將尚未配置的資金以存款的形式進行短期配置。正是最后一點導(dǎo)致了非銀存款明顯的季節(jié)性波動。每逢季末，銀行為了應(yīng)對季度考核，回收金融資產(chǎn)投資，理財回流表內(nèi)，表外流動性緊張，非銀存款下降；每逢季初，再發(fā)生上述行為的逆過程，非銀存款上升。我們觀察 4 月托管量發(fā)現(xiàn)，銀行理財?shù)冉鹑诋a(chǎn)品凈資產(chǎn)確實在4 月按照季節(jié)性因素如期反彈，使之成為解釋非銀存款高增的合理理由。但如果綜合考慮 3-4 月數(shù)據(jù)，3 月非銀存款下降幅度也是近四年之最，這就造成 4 月非銀存款上升更多是月度之間的正常波動，不必過度解讀。 圖表7： 4 月非銀存款增幅較大 圖

12、表8： 4 月非銀存款高增主要源于 3 月大幅下降2015-04 2016-04 2017-04 2018-04 2019-04 2020-042017201820192020120001000080006000400020000100004月月350000-5000-10000-15000非銀貸款非銀存款-2000-20000資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 目前是怎樣的流動性格局？從上述分析中，我們大致描繪了 4 月各部門的金融行為。那么各部門行為將如何影響流動性，未來資金市場和債券市場又將出現(xiàn)什么變化呢？同時，我們也觀察到 4 月社融與 M2 的增速差進一步收窄，按照歷史經(jīng)驗，

13、這是否又意味著債市利率仍將繼續(xù)下行呢？討論上述問題之前，我們再花一點時間討論社融與 M2 到底衡量了什么。我們可以構(gòu)建一個實體部門的資產(chǎn)負債表，社融衡量了這個資產(chǎn)負債表的負債規(guī)模，M2 則衡量這個資產(chǎn)負債表的存入銀行表內(nèi)的資產(chǎn)規(guī)模。如果社融與 M2 缺口走闊，意味著實體部門融資后，配置了大量表外資產(chǎn)。這又對應(yīng)了兩種可能：第一，實體經(jīng)濟也在大量利用表外融資，使得表內(nèi)加表外的資產(chǎn)和負債平衡；第二，實體經(jīng)濟受到表內(nèi)融資表外投資的驅(qū)動，使得流動性從表內(nèi)轉(zhuǎn)移到表外。反之，當該缺口收窄時，要么意味著實體經(jīng)濟在減少表外融資，要么意味著流動性在從表外回歸表內(nèi)。與之類似，我們也可以根據(jù)信貸收支表構(gòu)建銀行表內(nèi)的資

14、產(chǎn)負債表， M2 衡量這個資產(chǎn)負債表的負債規(guī)模，MPA 考核中的廣義信貸則衡量這個資產(chǎn)負債表的資產(chǎn)規(guī)模。如果廣義信貸與 M2 缺口走闊，意味著銀行資產(chǎn)端創(chuàng)造出的流動性，最終并沒有以一般存款的形式回流到負債端。這也對應(yīng)了兩種可能：第一，銀行主動加杠桿，創(chuàng)造出的流動性投向了表外產(chǎn)品但未進一步投向?qū)嶓w；第二，實體經(jīng)濟獲得流動性后再次將流動性投向表外，并未形成一般存款。反之，但該缺口收窄時，要么意味著銀行在主動去杠桿，減少金融產(chǎn)品投資，要么意味著實體流動性在從表外回歸表內(nèi)。 圖表9： 按照新口徑還原社融與對應(yīng) M2 歷史增速 圖表10：同一口徑下的 M2 與廣義信貸歷史增速 40.00%35.00%3

15、0.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%社融-M2廣義社融增速修正M2增速15.00%10.00%5.00%0.00%-5.00%2008-012008-122009-112010-102011-092012-082013-072014-062015-052016-042017-032018-022019-012019-12-10.00%40.00%35.00%30.00%25.00%20.00%15.00%10.00%5.00%0.00%廣義信貸-M2修正M2增速廣義信貸增速14.00%12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.

16、00%-2.00%-4.00%2008-012008-122009-112010-102011-092012-082013-072014-062015-052016-042017-032018-022019-012019-12-6.00%資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 基于上述不同情況，根據(jù)實體端的資產(chǎn)負債表變化，和銀行端的資產(chǎn)負債表變化，可以構(gòu)建如下四個象限，分別代表了流動性的不同格局：第一象限，意味著實體部門獲得流動性更多依賴表外，但銀行創(chuàng)造出的流動性依然回流表內(nèi)，說明銀行未有主動加杠桿跡象，更可能對應(yīng)以地產(chǎn)或城投為代表的實體部門在利用表外融資的流動性格局，如 2012 年下半

17、年-2013 年，2016 年底-2017 年等，對應(yīng)債券熊市；第二象限，意味著實體部門的流動性更多依賴表外，同時銀行創(chuàng)造出的流動性也停留在表外。存在兩種可能：一種是經(jīng)濟增長勢頭比較強勁，銀行主動利用表外業(yè)務(wù)擴張，實體主動利用表外融資，如 2011年，對債市利空；第二種是銀行將流動性投向?qū)嶓w，但實體卻增加金融產(chǎn)品的投資，而金融產(chǎn)品并未將流動性有效傳導(dǎo)到實體經(jīng)濟，使得流動性被動停留在表外，如 2019 年，量多價高的格局對債市中性；第三象限，意味著實體部門的流動性對表外依賴減少，同時銀行創(chuàng)造 出大量流動性停留在表外，說明企業(yè)融資意愿并不強，銀行創(chuàng)造流動 性更多是主動加杠桿投資金融產(chǎn)品，也就是我們

18、經(jīng)常提到的資金空轉(zhuǎn)，如 2014-2016 年，對應(yīng)債券牛市；第四象限，意味著實體部門的流動性對表外依賴度減少，同時銀行創(chuàng)造出的流動性也在向表內(nèi)回流。也存在兩種可能：一種是表外融資被監(jiān)管壓制，流動性被動回流表內(nèi)，如 2011 年底-2012 年上半年，2018年等，對債市利多；第二種是銀行將流動性投向?qū)嶓w，同時主動引導(dǎo)實體將流動性從表外回流表內(nèi)，對債市中性。圖表11：流動性格局的四象限銀行表外比重上升銀行表外比重下降經(jīng)濟復(fù)蘇：2011年實體利用表外融資需求旺盛：實體表外比重上升or流動性從表內(nèi)流向表外：2012下半年-2013年、2016年底-2017年2019年金融整頓：2011年底-201

19、2年上半年、實體表外比重下降資金空轉(zhuǎn)：2014-2016年2018年or流動性從表外流向表內(nèi)：2020年1-4月資料來源：Wind, 結(jié)合我們前文對 4 月金融數(shù)據(jù)的分析，不難看出目前流動性格局就處在第四象限之中，雖然不給債市帶來單邊的利多或者利空，但會形成以下兩個特點：第一，流動性從表外回流表內(nèi)，因此銀行表內(nèi)行為成為影響債市走勢的核心力量，形成銀行表內(nèi)放貸（或買債）高息攬儲再放貸（或買債）的循環(huán)。事實上我們從托管量已經(jīng)看出， 1-4 月銀行表內(nèi)配債需求已經(jīng)受到信貸投放的擠壓，進入 5 月，由于利率債供給再度放量，對債券的擠出效應(yīng)更加明顯。第二，非銀機構(gòu)對債市的邊際影響變大，但不穩(wěn)定性增強。由

20、于流動性從表外回流表內(nèi)，表內(nèi)又形成良性循環(huán)，并未有加大金融產(chǎn)品投資的動力，因此非銀機構(gòu)主要通過加減杠桿的方式參與債市，而加減杠桿的行為又容易順勢而為，追漲殺跌，因此就會放大債市的波動。我們從托管量的變化中也能看出今年 1-4 月與去年不同的特點（由于上清所出現(xiàn)口徑調(diào)整，故均只采用中債登數(shù)據(jù)），也驗證了上述邏輯判斷：首先，各類銀行托管量增幅均不及去年同期水平，同時銀行理財產(chǎn)品降幅大于去年同期水平，而證券公司和非法人產(chǎn)品增幅遠大于去年同期。其次，如果扣除回購量，則各類機構(gòu)都是相對去年略有增長，區(qū)別不大。因此，說明在同樣債券大牛市的背景下，銀行和理財都在降低債市杠桿，而券商和廣義基金則在大幅增加杠桿

21、。事實上臨近 4 月末，券商和廣義基金就出現(xiàn)了高位降杠桿的跡象，也是造成 4月收益率曲線陡峭化的原因之一，我們在下文的托管量分析中會詳細闡述。 圖表12：1-4 月銀行&理財與券商&基金反向 圖表13：銀行減杠桿，非銀加杠桿1600014000120001000080006000400020000-2000-40002020年1-4月托管量2019年1-4月托管量2020年1-4月托管量（扣除回購）2019年1-4月托管量（扣除回購）1600014000120001000080006000400020000-2000資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 基于上述分析，我們對后市流動性的變

22、化就有了這樣一個判斷：第一，對于資金面來說，我們并不悲觀。從以往的例子看出，資金面發(fā)生反轉(zhuǎn)，要么是金融機構(gòu)主動去杠桿，央行引導(dǎo)資金利率上行，需要流動性格局處在第三象限末期；要么是實體經(jīng)濟快速加杠桿，資金利率被動上行，需要流動性格局擺動到第一象限。目前流動性回流表內(nèi)，雖有套利的可能性，但解決此問題更多依靠銀行表內(nèi)負債端的下行，而很難想象依靠實體融資利率的上行去解決，因此資金利率處在低位運行的概率仍大。第二，對于債市流動性來說，如果收益率進一步下行還是得依靠銀行行為主動發(fā)生變化，重新增配債券，從而帶動非銀機構(gòu)再次入場。有三種可能性：一是實體融資需求不可持續(xù)，社融和信貸重新回落，銀行表內(nèi)資金轉(zhuǎn)向配置

23、債券，目前看短期發(fā)生概率不大；二是央行提供額外流動性對沖利率債供給的加碼，讓銀行表內(nèi)流動性更加充足；三是政策在降低銀行負債成本上進一步發(fā)力，從利差角度讓銀行表內(nèi)有更多動力配置債券。因此，雖然前期債市出現(xiàn)了一定幅度的調(diào)整，但我們對債市依然不悲觀，寬松的資金面仍能提供有效支撐；前期對債市比較樂觀的理由是對于上述可能性二和可能性三給予了過高期望，但遲遲未能兌現(xiàn)，最終引發(fā)非銀高位降杠桿，債市出現(xiàn)調(diào)整。目前看雖基本面有正在改善的跡象，但尚不能完全排除銀行重新增配債券的可能性，短期可以稍做等待兩會前后更明確的政策指引，但不建議恐慌性減倉，債市未到反轉(zhuǎn)時刻。銀行繼續(xù)冷靜，交易型機構(gòu)收斂4 月托管量數(shù)據(jù)點評中

24、債登 4 月托管增量環(huán)比收縮，國債、地方債貢獻居前，國開債明顯拖累。根據(jù)中債登 4 月托管數(shù)據(jù)，托管總額達到 67.32 萬億，環(huán)比增長 0.37 萬億，增幅回落。分項來看，國債、地方債對增量貢獻較大，記賬式國債環(huán)比增長 1116 億，地方債環(huán)比增加 2596 億，政金債環(huán)比減少 568 億，主要是國開債拖累顯著，環(huán)比下滑-1332 億。中票、存單和超短融助上清所托管量增加。上清所托管總量在 4 月達到 24.33 萬億，環(huán)比增 8807 億，增幅走擴（3 月增 3512 億）。中票、存單和超短融貢獻頗多，分別環(huán)比凈增 3314 億元，2472 億元和 1815億元，短融小幅增加 262 億元

25、。下文對機構(gòu)配置和杠桿率進行分析。 圖表14：中債登 4 月托管增量放緩 圖表15：上清所 4 月重要品種的托管變動資料來源：中債登， 資料來源：上清所， 機構(gòu)配置情況：商業(yè)銀行稍有分化，全國性商業(yè)銀行配債力度偏弱，增持地方債、中票及短融，對信用品種態(tài)度不一。大行在 4 月對國債減持 257 億，地方債增持 2207 億，減持政金債 346 億，減持超短融 704 億，此外分別增持短融 179 億，存單 290 億以及中票 550 億。全國性大行的地方債和中票預(yù)計是被動配置，信用債或有拉久期操作。按中債登口徑，地方債 4 月發(fā)行量雖然環(huán)比回落，但仍有 2868 億， 因此全國商行的地方債托管量

26、回升仍有可能是被動配置，并不能表明 完全是主動參與的。此外，中票發(fā)行規(guī)模在 4 月明顯走高，環(huán)比凈增975 億元，全國商行對中票明顯加碼也有可能是被動配置。不過在增持中票和短融的同時，超短融的托管規(guī)模明顯下滑，可能意味著存在信用債拉久期的情況。綜上，全國性大行在 4 月仍沒有返場意愿且較月更為冷淡，地方債和中票雖然增持較多，但不能表明是主動參與。城商行增持地方債、中票、超短融和存單，明顯減持政金債。城商行分別增持地方債 375 億、中票 177 億、超短融 120 億以及存單 264 億，小幅增持短融 6 億，明顯減持政金債 242 億，減持國債 44 億。農(nóng)合商行僅減持政金債和短融，對其它重

27、要券種均增持。農(nóng)合商行增持國債 240 億，地方債 535 億，企業(yè)債 51 億，存單 13 億，超短融 14億，中票 81 億；對政金債和短融分別減持 62 億和 4 億。城商行與全國性大行表現(xiàn)較為一致，而農(nóng)合商行則“獨樹一幟”。商業(yè)銀行的 4 月表現(xiàn)并不一致，全國性大行與城商行的增減持較為一致，對國債和政金債冷淡；但農(nóng)合商行則普遍增持，且對國債增持不小。結(jié)合發(fā)行量看，雖然地方債和中票的托管規(guī)?；厣裏o法證明是主動配置，但全國大行和城商行對一般利率債的冷淡（國債和政金債）是較為確定的。4 月國債和政金債發(fā)行量環(huán)比凈增 666 億和 602 億，而全國大行和城商行則是同期減持的方向，或表明債券收

28、益率的快速下行以及底部徘徊讓很多銀行感到配置價值的缺失，疊加負債端成本的剛性表現(xiàn)，因此對一般利率債更為冷淡。 圖表16：全國商行 4 月對國債、政金債減持 圖表17：城商行減持國債、政金債，加碼信用資料來源：中債登，上清所， 資料來源：中債登，上清所， 圖表18：農(nóng)合商行在 4 月增持國債、中票 圖表19：保險增持地方債，對其它品種仍冷淡資料來源：中債登，上清所， 資料來源：中債登，上清所， 圖表20：券商由利率債切換至信用債 圖表21：非法人產(chǎn)品集中增持信用品種資料來源：中債登，上清所， 資料來源：中債登，上清所， 保險機構(gòu)增持地方債，對其它債種的需求冷淡。保險在 4 月增持地方債（31 億

29、），雖然小幅增持國債（5 億）、短融（1.4 億）和中票（1億），但幅度過??；對其余品種繼續(xù)減持，政金債環(huán)比下滑 90 億，企業(yè)債環(huán)比下滑 23 億，存單下滑 57 億。保險 4 月的配置意愿仍是低谷，增持仍集中在地方債，不過 4 月的超長期限地方債發(fā)行額有所回落，10 年期以上的發(fā)行量下滑至 1216 億。在利率持續(xù)低位徘徊的環(huán)境里，預(yù)計保險資金仍主要青睞超長期限地方債。券商對利率債熱度邊際收斂。券商在 4 月份對一般利率債的積極性有所下滑，增持政金債 34 億，減持國債 24 億、地方債 132 億；同時對超短融和中票分別增持 90 億和 230 億。整體來看，券商對利率債的熱情開始收斂，

30、國債托管規(guī)模轉(zhuǎn)為下滑，而政金債的增幅也環(huán)比收窄，雖然資金面還是偏寬松，但加杠桿不可能無休止的進行下去，加上收益率不斷沖擊新低，使得交易情緒更為謹慎。廣義基金大幅增持國債、存單、超短融和中票，明顯減持地方債。非法人產(chǎn)品在 4 月稍顯謹慎，雖然對國債（652 億）和政金債（84 億）仍是環(huán)比增持，但幅度明顯小于 3 月的 806 億和 2402 億，且地方債轉(zhuǎn)為減持 425 億。對超短融和中票的增持規(guī)模仍大，分別為 2314 億和 2179 億。拆分來看，銀行理財與其它非法人產(chǎn)品在 4 月表現(xiàn)分化。銀行理財在月分別減持國債 181 億、地方債 637 億和政金債 645 億，然而銀行理財?shù)?4 月

31、凈資產(chǎn)是環(huán)比增加 4115 億，也就是說銀行理財并非是因為遇到凈贖回而開啟“減持模式”。結(jié)合發(fā)行量情況來看，國債和政金債的發(fā)行規(guī)模都環(huán)比走高，以上說明銀行理財在 4 月變得謹慎，對一般利率債有明顯的減持動作。將銀行理財從廣義基金扣除后，其它非法人產(chǎn)品對國債和政金債仍存樂觀情緒。除理財以外的廣義基金在 4 月對國債增持 833 億（652+181），增持政金債約 729 億（84+645），至少從一般利率債的角度看（上清所未對銀行理財單獨列示），這些產(chǎn)品仍對利率債保有樂觀的態(tài)度，不過能持續(xù)多久存疑，畢竟加杠桿不可能一直持續(xù)，而債市情緒其實在 4 月底 5 月初也已有弱化跡象。圖表22：4 月份重

32、要券種的發(fā)行環(huán)比凈增情況資料來源：中債登，上清所， 債市杠桿回落，券商主動降與理財被動降以中債登數(shù)據(jù)計算（以下皆同），債市杠桿率在 4 月回落。整體杠桿率從 3 月的 109.7%下滑至 4 月的 107.6%，與過往季節(jié)性保持一致（往年 4 月份杠桿率集中在 108%）。分機構(gòu)看，券商、非法人產(chǎn)品的杠桿降幅最明顯，券商杠桿率從 266%下滑至 258%，非法人產(chǎn)品則從 118%下滑至 111%（銀行理財從 153%下滑至 114%，幅度更大）。同為降杠桿，券商與廣義基金的原因并不一致。4 月份券商的凈資產(chǎn)變動不大（微增 44 億），杠桿率下降的主要原因來自總資產(chǎn)（下滑117 億），或表明券商

33、的杠桿下降更多是主動所為。廣義基金雖然杠桿率同樣下滑，但更多是凈資產(chǎn)快速走高而導(dǎo)致的被動式降杠桿，4月總資產(chǎn)增加 893 億而凈資產(chǎn)則大幅增加 7704 億，其中銀行理財?shù)膬糍Y產(chǎn)貢獻了 4115 億，表明產(chǎn)品凈申購對杠桿率存在一定擾動。不過理財杠桿率大幅下滑也有主動因素，其總資產(chǎn)在 4 月下滑 1247 億，從這個角度也能體現(xiàn)出理財 4 月態(tài)度謹慎的情況。 圖表23：債市杠桿率在 4 月回落 圖表24：過往 4 月杠桿中樞在 108%附近資料來源：Wind， 資料來源：Wind， 圖表25：4 月份各類機構(gòu)杠桿水平一覽各類機構(gòu)杠桿率2020年2019年4月3月2月1月12月11月10月9月8月

34、7月6月5月4月3月2月1月全國性商業(yè)銀行95%92.7%94.1%97.1%96.09%97.36%97.65%96.62%97.80%98.27%94.59%97.56%96.77%93.92%94.95%93.90%城市商業(yè)銀行105%106.0%111.3%105.2%107.59%107.51%108.18%107.41%109.06%108.44%105.60%102.85%104.83%103.38%109.78%105.94%農(nóng)村商業(yè)銀行104%104.2%102.8%97.9%104.75%102.78%103.62%104.02%104.06%102.94%104.23%1

35、05.94%108.02%105.28%107.58%105.87%農(nóng)村合作銀行75%72.0%89.4%79.4%88.32%85.74%86.80%93.01%76.52%92.32%97.23%107.72%109.39%91.17%89.32%86.18%村鎮(zhèn)銀行66%74.9%65.1%70.0%76.07%65.77%68.39%75.62%62.88%73.85%78.41%64.32%66.61%78.16%52.86%59.42%外資銀行102%100.9%113.8%101.7%105.59%110.06%104.62%101.25%108.41%104.28%110.62

36、%103.68%107.13%106.41%109.55%108.90%信用社94%97.2%88.8%86.6%102.16%83.70%85.30%99.24%88.80%88.88%104.68%93.71%96.93%102.32%87.85%88.00%保險機構(gòu)105%109.2%108.0%106.0%108.27%107.38%106.16%108.07%108.07%104.96%109.54%105.59%104.02%105.29%108.45%109.30%證券公司258%265.6%256.5%173.3%220.97%231.05%199.27%215.04%204.

37、01%185.03%222.05%208.64%221.62%254.90%223.92%218.40%非法人產(chǎn)品111%118.0%110.5%105.8%110.25%106.50%105.33%106.53%105.80%103.70%114.31%105.39%107.42%119.89%111.56%116.54%商業(yè)銀行理財產(chǎn)品114%153.0%117.1%112.3%131.71%112.03%110.21%119.76%113.24%108.48%146.76%117.26%124.37%159.32%129.67%157.92%資料來源：中債登， 圖表26：4 月份各類機構(gòu)資產(chǎn)水平變動一覽2020年2019年總/凈資產(chǎn)變動(億元)4月3月2月1月12月11月10月9月8月7月6月5月4月3月2月1月總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn) 凈資產(chǎn)總資產(chǎn) 凈資產(chǎn)總資產(chǎn) 凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn) 總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)總資產(chǎn)凈資產(chǎn)全國性商業(yè)銀行1614-609822957572-11729385601227221551 5838878 18281941 -1380-55032953