展望將于到來的通脹周期

1、內(nèi)容目錄 HYPERLINK l _TOC_250013 從經(jīng)濟周期角度看通脹 5 HYPERLINK l _TOC_250012 中國 5 HYPERLINK l _TOC_250011 美國 6 HYPERLINK l _TOC_250010 疫苗對消費側(cè)的幫助 8 HYPERLINK l _TOC_250009 從貨幣超發(fā)角度看通脹 9 HYPERLINK l _TOC_250008 貨幣流通速度放緩 10 HYPERLINK l _TOC_250007 貨幣乘數(shù)下降 11 HYPERLINK l _TOC_250006 技術(shù)進步 14 HYPERLINK l _TOC_250005 全

2、球化 15 HYPERLINK l _TOC_250004 老齡化 17 HYPERLINK l _TOC_250003 貧富差距 19 HYPERLINK l _TOC_250002 本輪貨幣超發(fā)的作用有何不同？ 19 HYPERLINK l _TOC_250001 2.8 小結(jié) 21 HYPERLINK l _TOC_250000 核心結(jié)論與投資建議 22圖表目錄圖 1：我國 GDP 同比增速與 CPI、PPI 同比增速的變動趨勢基本一致 5圖 2：我國經(jīng)濟增長的主要驅(qū)動力 6圖 3：美國 GDP 同比增速與 CPI、PPI 同比增速的變動趨勢基本一致 7圖 4：美國經(jīng)濟的增長動力 7圖

3、5：美國個人總收入二季度不降反升 8圖 6：中國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入 8圖 7：我國失業(yè)率 5 月開始下降 8圖 8：百度搜索指數(shù) 8圖 9：美國消費者信心指數(shù)與零售增速正相關(guān) 9圖 10：中國消費者信心指數(shù)與社零增速大多數(shù)時候正相關(guān) 9圖 11：美國的個人儲蓄率居于歷史高位 9圖 12：中美歐日 CPI 當月同比（%） 10圖 13：貨幣流通速度下降 11圖 14：貨幣政策基準利率（%） 11圖 15：美國貨幣乘數(shù)在 2008 年金融危機后大幅下滑 11圖 16：美國貨幣乘數(shù)今年 6 月開始有所回升 11圖 17：中國的貨幣乘數(shù)高于美日歐 12圖 18：美國超儲率 12圖 19：日本超儲率

4、 12圖 20：歐洲超儲率 13圖 21：我國超儲率位于歷史低位 13圖 22：標普 500 回購指數(shù)與標普 500 指數(shù) 13圖 23：美國房價指數(shù) 13圖 24：中國房價指數(shù) 14圖 25：歐洲、日本房價指數(shù) 14圖 26：科技進步降低了生產(chǎn)成本 15圖 27：網(wǎng)上零售占比逐漸提高 15圖 28：全球貿(mào)易開放度在 2008 年達到瓶頸 16圖 29：全球 GDP 與 CPI 16圖 30：中國和美國之間的貿(mào)易關(guān)稅 17圖 31：我國放松計劃生育政策 18圖 32：我國出生率和出生人口不斷下降 18圖 33：中國老齡化程度逐漸提高 18圖 34：我國老齡化率還處于全球主要經(jīng)濟體的中下游 18

5、圖 35：美國不同財富等級的家庭收入恢復情況 19圖 36：中美日歐的廣義貨幣同比增速（%） 21圖 37：美國 PCE 同比 22圖 38：中國廣義貨幣增長傳導至通脹回升存在一年以內(nèi)時滯 22圖 39：美國廣義貨幣增長傳導至通脹回升存在一年以內(nèi)時滯 22圖 40：日本廣義貨幣增長傳導至通脹回升存在一年以內(nèi)時滯 23圖 41：歐洲廣義貨幣增長傳導至通脹的時滯效應(yīng)不及中美日明顯 23圖 42：CRB 商品指數(shù)反映通貨膨脹水平 23圖 43：供需結(jié)構(gòu)決定油價 24圖 44：全球主要國家定期航班數(shù)量同比降幅逐漸收窄 24圖 45：STR 中國大陸樣本酒店的入住率恢復至去年八成 24圖 46：我國觀影

6、限制放開，影院消費開始恢復 24圖 47：未來美元貶值支撐金價 25圖 48：通脹上行期金價同步上行 25圖 49：通脹水平與短期利率 25圖 50：通脹水平與長期利率 25表 1：通常情況下我國 GDP 同比增速的拐點比 CPI、PPI 同比的拐點領(lǐng)先或同步 6表 2：通常情況下美國 GDP 同比增速的拐點比 CPI、PPI 同比的拐點領(lǐng)先或同步 7表 3：Lei Lv，Zhixin Liu 和 Yingying Xu（2019）回歸結(jié)果 14表 4：中美日歐的財政政策 20從經(jīng)濟周期角度看通脹凱恩斯主義認為，通貨膨脹是由供給和需求的缺口來確定的。在經(jīng)濟見底或者衰退之后，隨著經(jīng)濟的復蘇，市場

7、需求回暖，需求逐漸超過供給，從而帶動了物價的上漲，因此經(jīng)濟增長將是物價增長變化的先行指標。中國觀察我國 GDP 同比增速和通脹水平（CPI、PPI）增速的來看，可以看到兩者的變動趨勢基本一致。而且，通常情況下，GDP 的拐點會比通脹的拐點領(lǐng)先半年到一年半的時間。尤其是在經(jīng)濟明顯下行之后，GDP 的低點通常領(lǐng)先通脹的低點 1-11 個月不等，但都在一年以內(nèi)。例如，中國在 1998 年和 2008 年經(jīng)濟增速見底之后，第二年 CPI 都出現(xiàn)了明顯的上漲。1998 年，我國實際GDP 同比增速在 6 月觸及 6.9%的周期低點后，CPI 在 1999 年 5 月達到-2.2%的低點，隨后開始上行，而

8、 PPI 則是在 1998 年 11 月就觸底反彈。2008 年金融危機時期，我國實際 GDP 同比增速在 2009 年 3 月達到 6.4%的低點，CPI 和 PPI 在 2009 年 7 月就都達到底部，隨后進入上行周期，并在 2011 年 7 月達到周期高點。在經(jīng)濟大幅下行的情況下，作為逆周期調(diào)節(jié)的基建，以及受到政策刺激的地產(chǎn)率先恢復，疊加全球經(jīng)濟復蘇后外需的回升，這三點使得工業(yè)品價格回暖，也就是 PPI 的逐步走強。經(jīng)濟好轉(zhuǎn)，居民收入水平的提高帶動了消費需求的復蘇，因此 CPI（尤其是非食品項 CPI）會迎來上升。2020 年由于新冠疫情的影響，我國 GDP 在 2020Q1 創(chuàng)下了-

9、6.8%的同比增速，是 1992 年有記錄以來的最低值。但隨著二季度經(jīng)濟解封、逐步好轉(zhuǎn)，PPI 已經(jīng)在 2020 年 5 月觸底（-3.7%），盡管 CPI 仍未見底，但是非食品項 CPI 在 7 月達到 0%的低點。我們認為，今年下半年到明年一季度，在食品項 CPI 的高基數(shù)效應(yīng)下，CPI 總體仍然呈現(xiàn)下降趨勢，今年四季度重回 2%以下。預(yù)計今年我國 CPI 累計同比增速大約為 2.5%，PPI 累計同比約為-1.5%。但隨著基數(shù)效應(yīng)的褪去，以及下游消費需求的回暖，CPI 將在明年二季度進入上升通道，工業(yè)生產(chǎn)需求改善推動 PPI 轉(zhuǎn)正。圖 1：我國 GDP 同比增速與CPI、PPI 同比增速

10、的變動趨勢基本一致GDP:不變價:當季同比 %GDP:現(xiàn)價:當季值:同比 %CPI:當月同比 %PPI當月同比 %403020100-10-201992-01 1995-04 1998-07 2001-10 2005-01 2008-04 2011-07 2014-10 2018-01資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心表 1：通常情況下我國 GDP 同比增速的拐點比 CPI、PPI 同比的拐點領(lǐng)先或同步實際 GDP名義 GDPCPICPI:非食品PPI高點1993 年 3 月1994 年 6 月1994 年 10 月-低點1998 年 6 月1998 年 6 月1999 年 5 月-1998

11、 年 11 月高點2007 年 6 月2007 年 9 月2008 年 2 月2008 年 8 月2008 年 8 月低點2009 年 3 月2009 年 6 月2009 年 7 月2009 年 7 月2009 年 7 月高點2010 年 3 月2011 年 6 月2011 年 7 月2011 年 6 月2011 年 7 月低點2020 年 3 月2020 年 3 月-2020 年 7 月2020 年 5 月資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心圖 2：我國經(jīng)濟增長的主要驅(qū)動力706050403020100-10-20-30-40GDP:現(xiàn)價:累計同比 %固定資產(chǎn)投資完成額:基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)投資:累

12、計同比 %房地產(chǎn)開發(fā)投資完成額:累計同比 %社會消費品零售總額:累計同比 % 出口金額:累計同比 %2000-01 2002-05 2004-09 2007-01 2009-05 2011-09 2014-01 2016-05 2018-09資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心美國觀察美國，我們同樣可以發(fā)現(xiàn)，美國 GDP 同比增速的拐點比通脹的拐點領(lǐng)先一年或者同步。在美國經(jīng)濟衰退后，通脹的低點在 GDP 的低點出現(xiàn)后的一年內(nèi)看到，尤其是進入 2000 年后， GDP 的拐點基本只領(lǐng)先通脹的拐點一個季度左右。例如，2001 年由于互聯(lián)網(wǎng)科技泡沫引起的經(jīng)濟衰退，美國實際 GDP 在 2001 年

13、12 月最低達到 0.15%的同比增速，CPI 和 PPI 在 2002年 1 月就見底回升。2008-2009 年金融危機后，美國實際 GDP 同比增速在 2009 年 6 月達到-3.92%的底部，CPI 和 PPI 在 2009 年 7 月就觸底反彈，11 月回到正增長。CPI 在 2011 年 9月最高達到 3.9%，PPI 在 2011 年 6 月最高達到 11.1%。美國是這次疫情最嚴重的國家，目前累計確診超過 700 萬人，位居世界第一。但每日新增確診人數(shù)已經(jīng)從 7 月峰值的 8 萬人明顯下降至現(xiàn)在的 4 萬多人。二次疫情爆發(fā)中最嚴重的加利福尼亞州、佛羅里達州、德克薩斯州目前也已

14、經(jīng)大幅好轉(zhuǎn)。2020 年二季度，美國 GDP 環(huán)比下降 31.7%，是二戰(zhàn)以來的最低值。美國 PPI、CPI、核心 CPI 也都分別在 2020 年 4 月、5 月、6月達到了最低值，并開始回升。美國通脹水平更快觸底，主要是因為美國在疫情尚未完全控制的時候過早重啟經(jīng)濟，因此導致了 7-8 月的二次疫情，拖累了三季度的復蘇進度。我們預(yù)計今年美國 CPI 累計同比大約為 1.2%。我們預(yù)測新冠疫苗在今年四季度得到美國 FDA 的批準，明年一季度開始在美國接種。消費有希望迎來更加強勁的復蘇，我們認為從 2021 年二季度開始美國的通脹中樞將會逐漸抬升，若疫苗進展和經(jīng)濟復蘇超預(yù)期，明年下半年美國的通脹

15、水平有很大的概率會超過 3%。圖 3：美國 GDP 同比增速與CPI、PPI 同比增速的變動趨勢基本一致20151050-5-10-15-20美國:GDP:不變價:折年數(shù):同比 %美國:GDP:現(xiàn)價:折年數(shù):季調(diào):同比 %美國:CPI:當月同比 %美國:PPI:所有商品:同比:非季調(diào) %1980-01 1984-08 1989-03 1993-10 1998-05 2002-12 2007-07 2012-02 2016-09資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心表 2：通常情況下美國 GDP 同比增速的拐點比 CPI、PPI 同比的拐點領(lǐng)先或同步實際 GDP名義 GDPCPIPPI核心CPI低

16、點1982 年 9 月1982 年 9 月1983 年 7 月1983 年 1 月1983 年 6 月高點1984 年 3 月1984 年 3 月1990 年 10 月1990 年 10 月1991 年 1 月低點1991 年 3 月1991 年 3 月1992 年 1 月1991 年 10 月1992 年 9 月高點2000 年 6 月2000 年 6 月2000 年 3 月2001 年 1 月2001 年 11 月低點2001 年 12 月2001 年 12 月2002 年 1 月2002 年 1 月2001 年 11 月高點2003 年 12 月2005 年 3 月2008 年 7 月2

17、008 年 7 月2006 年 9 月低點2009 年 6 月2009 年 6 月2009 年 7 月2009 年 7 月2010 年 10 月高點2015 年 3 月2018 年 6 月2018 年 6 月2018 年 7 月2018 年 7 月低點2020 年 6 月2020 年 6 月2020 年 5 月2020 年 4 月2020 年 6 月資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心圖 4：美國經(jīng)濟的增長動力6040200-20-40-60-80美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:季調(diào) %美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:個人消費支出:季調(diào) %美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:國內(nèi)生產(chǎn)最終銷售

18、:季調(diào) %美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:國內(nèi)私人投資總額:季調(diào) %美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:商品和服務(wù)出口:季調(diào) %美國:GDP:不變價:環(huán)比折年率:政府消費支出和投資總額:季調(diào) %2000-03 2002-07 2004-11 2007-03 2009-07 2011-11 2014-03 2016-07 2018-11資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心疫苗對消費側(cè)的幫助未來新冠疫苗的成功上市將會加速通脹的到來。如果疫苗能成功上市使用，將會顯著提振消費者信心，從而帶動消費復蘇，導致通脹水平的回升。一方面，從消費能力來看，居民部門的收入在這次疫情中受到的影響相對較小。由于美國的萬

19、億財政刺激法案，直接發(fā)放補助給居民，因此美國居民的個人收入在疫情中反而上升。今年 4月美國個人總收入環(huán)比增長 12.21%，同比增長 14.06%。5-6 月略有回落，但 7 月又環(huán)比增長 0.35%，5-7 月同比增速維持在 8%左右。中國方面，城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率已經(jīng)從 2 月的高點 6.2%下降到 8 月的 5.6%，百度搜索指數(shù)顯示“失業(yè)金領(lǐng)取條件”的搜索頻率從 3 月高點回落到了一般水平，“找工作”的搜索頻率也從 1 月底和 3 月底的高位下降。從收入角度來看，我國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入在第二季度同比增長 2.63%，比第一季度的0.5%上升了2.13 個百分點。圖 5：美國個人總收入二季

20、度不降反升圖 6：中國城鎮(zhèn)居民人均可支配收入美國:個人總收入:季調(diào):折年數(shù):同比 %美國:個人總收入:季調(diào):折年數(shù):同比 %4500016400001435000123000010250008200006150004100002500000城鎮(zhèn)居民人均可支配收入:累計值（元）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入:累計同比（%，右軸）城鎮(zhèn)居民人均可支配收入:實際累計同比（%，右軸）2520151050-5-102018/1/12018/8/12019/3/12019/10/12020/5/12003-03 2006-09 2010-03 2013-09 2017-03資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來

21、源：WIND，西部證券研發(fā)中心圖 7：我國失業(yè)率 5 月開始下降圖 8：百度搜索指數(shù)6.565.554.54城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率 %31個大城市城鎮(zhèn)調(diào)查失業(yè)率 %就業(yè)人員調(diào)查失業(yè)率:25-59歲 %35000300002500020000150001000050000百度搜索指數(shù):找工作百度搜索指數(shù):招聘百度搜索指數(shù):招工信息百度搜索指數(shù):失業(yè)金領(lǐng)取條件2018-012018-082019-032019-102020-052020-01-012020-04-012020-07-01資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心另一方面，從消費意愿來說，消費者信心指數(shù)與零售額

22、同比增速具有明顯的正相關(guān)關(guān)系。8 月美國密歇根大學消費者信心指數(shù)回升到 74.1，同時美國零售總額 7 月同比增速也上升到了 2.74%。中國消費者信心指數(shù) 7 月上升到 117.2，同時 8 月社會消費品零售總額當月同比增長0.5%，今年首次回到正增長。我們注意到，目前美國居民儲蓄率在 7 月為 17.8%，較 4 月的33.7%下降了 15.9 個百分點，但仍然居于歷史高位，這說明了居民的消費意愿還沒有完全恢復。因此我們認為，如果疫情影響隨著疫苗的接種而消退，同時美國居民的消費能力仍在，消費意愿的回升將會推動消費的快速回暖，居民儲蓄率將會繼續(xù)下降。我們認為，在疫苗成功上市之后，消費者信心會

23、得到極大的提振，居民消費會大幅回補，尤其是此前受“社交距離限制”影響較大的服務(wù)業(yè)消費。圖 9：美國消費者信心指數(shù)與零售增速正相關(guān)圖 10：中國消費者信心指數(shù)與社零增速大多數(shù)時候正相關(guān)151050-5-10-15-20-25美國:零售和食品服務(wù)銷售額:總計:季調(diào):同比（%，左軸）美國:密歇根大學消費者信心指數(shù)（右軸）12010080604020013012512011511010510095908580消費者信心指數(shù)(月)社會消費品零售總額:當月同比（%，右軸）302520151050-5-10-15-20-251993-011998-122004-112010-102016-092000-01

24、2004-062008-112013-042017-09資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心美國:個人儲蓄存款占可支配收入比例:季調(diào):折年數(shù) %美國:個人儲蓄存款占可支配收入比例:季調(diào):折年數(shù) %圖 11：美國的個人儲蓄率居于歷史高位40353025201510501959/1 1964/9 1970/5 1976/1 1981/9 1987/5 1993/1 1998/9 2004/5 2010/1 2015/9資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心從貨幣超發(fā)角度看通脹貨幣主義學派認為，貨幣供給是決定經(jīng)濟增長率的最重要的因素。正如弗里德曼所說，一切通脹現(xiàn)象都

25、是貨幣現(xiàn)象。全球央行一般就是出于貨幣主義理論，才會相信并運用寬松貨幣政策以達到目標通脹水平。在美國，一般美聯(lián)儲制定貨幣政策是不會受到政府干預(yù)的。美聯(lián)儲的核心關(guān)注點是穩(wěn)定物價，促進充分就業(yè)和實現(xiàn)穩(wěn)定的經(jīng)濟增長。但是 2008 年金融危機過后一直到 2019 年，美聯(lián)儲實行了三輪 QE，歐洲央行和日本央行先后采用 QE、負利率，但歐美發(fā)達國家的通脹情況依舊低迷，中美歐日的 CPI 同比增速在 2010年至今的平均值分別為 2.7%、1.7%、1.3%、0.5%。中國的 CPI 增速雖然高于美歐日，但波動性和周期性也明顯小于 2010 年之前。圖 12：中美歐日 CPI 當月同比（%）中國美國歐元區(qū)

26、日本1086420-2-41997/1 1999/3 2001/5 2003/7 2005/9 2007/11 2010/1 2012/3 2014/5 2016/7 2018/9資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心盡管美日歐多次進行 QE 和低利率，但發(fā)達國家的通脹情況依舊低迷。貨幣超發(fā)對通脹的推升作用為什么失效了呢？我們認為，貨幣政策失效主要體現(xiàn)在兩方面：1）貨幣流通速度放緩； 2）貨幣乘數(shù)下降。接下來主要是對這兩個現(xiàn)象的闡述以及原因的分析。貨幣流通速度放緩貨幣數(shù)量論的理論公式是 MV=PQ，其中 M 是貨幣供應(yīng)量，V 是貨幣流通速度，P 是物價，Q是商品和服務(wù)產(chǎn)出的數(shù)量，PQ 為名義經(jīng)濟

27、產(chǎn)出。假設(shè)貨幣流通速度和產(chǎn)出數(shù)量短期內(nèi)保持不變，那么當貨幣供應(yīng)量 M 增長的時候，物價水平 P 也會隨之上行。我們一般會將貨幣流通速度 V 看作是名義 GDP 與廣義貨幣供應(yīng)量（通常中美用 M2）的比值。在發(fā)展中經(jīng)濟體中，貨幣的流通速度通常較高，而在發(fā)達經(jīng)濟體中，貨幣的流通速度較低。貨幣流通速度是在給定時間內(nèi)使用一種貨幣單位購買國內(nèi)生產(chǎn)的商品和服務(wù)的頻率。換句話說，它是每單位時間花費一單位貨幣購買商品和服務(wù)的次數(shù)。如果貨幣的流通速度增加，那么一個 經(jīng)濟體中的個體之間就會發(fā)生更多的交易。所以，貨幣流通速度可以反映消費者和企業(yè)是在儲 蓄還是在花費支出他們的錢。貨幣速度增加表明實體經(jīng)濟強勁，交易換手

28、多；而貨幣速度下降 則表明實體經(jīng)濟疲弱，貨幣交換速度慢。貨幣流通速度下降最主要的原因就是私人部門對儲藏貨幣的意愿高于支出意愿，這主要有兩個因素：1）金融危機之后經(jīng)濟低迷，企業(yè)投資意愿、居民消費意愿都很低。2）利率大幅下降，導致投資者配置更多的流動資金，而不是國債等生息資產(chǎn)。非常規(guī)的貨幣政策采取極低利率（甚至是零利率）來刺激私人部門的貨幣需求，但反而加劇了衰退。根據(jù)美國圣路易斯聯(lián)儲測算，在衰退之前，10 年期美國國債利率每下降 1%，基礎(chǔ)貨幣的流通速度就會下降 0.17 個百分點。由于 10 年期國債利率在 2008 年到 2013 年之間下降了大約 0.5 個百分點，根據(jù)圣路易斯聯(lián)儲的線性模型

29、，貨幣流通速度應(yīng)該是下降了 0.085 個百分點。但實際上真正的流通速度下降了5.85 個百分點，大約是模型預(yù)測值的 69 倍。這是因為短期債券的名義利率已經(jīng)下降到了 0%，無風險的流動資產(chǎn)再也不是大家平時認為的短期國債，而是現(xiàn)金。我們認為貨幣流通速度基本是長期下降趨勢，主要有兩點原因。1）經(jīng)濟貨幣化程度提高，貨幣需求增長。經(jīng)濟貨幣化程度越高，代表經(jīng)濟中用貨幣為媒介進行的經(jīng)濟活動越多，那么微觀主體的貨幣需求量越大，存在超額的貨幣需求，所以貨幣需求的增速會大于 GDP 的增速，即 M2/GDP 趨于上行，因此貨幣流通速度（GDP/M2）保持下降趨勢。2）利率的長期下降趨勢。即上文所說的，利率越下

30、降到極低值后，人們只愿意持有貨幣，貨幣就會陷入流動性陷阱，導致貨幣流通速度減緩。當然，貨幣流通速度的下降也有逐漸放緩的跡象。這主要是因為金融創(chuàng)新工具的出現(xiàn)，網(wǎng)上銀行、移動支付等工具可以加快貨幣的轉(zhuǎn)換交易，持有貨幣的機會成本增加，那么人們的交易動機就會加強，從而加快貨幣流通。圖 13：貨幣流通速度下降圖 14：貨幣政策基準利率（%）2.521.510.50美國M2貨幣流通速度中國貨幣流通速度美國歐洲日本76543210-11970/3 1978/11 1987/7 1996/3 2004/11 2013/72000/1/32005/1/32010/1/32015/1/32020/1/3資料來源：

31、Bloomberg，西部證券研發(fā)中心資料來源：Bloomberg，西部證券研發(fā)中心貨幣乘數(shù)下降貨幣乘數(shù)下降，央行提供的大量基礎(chǔ)貨幣無法創(chuàng)造更多的廣義貨幣也是金融危機后全球通脹低迷的重要原因之一。貨幣乘數(shù)是指廣義貨幣 M 與基礎(chǔ)貨幣 m 的比值，也就是說，貨幣乘數(shù)是一單位基礎(chǔ)貨幣所產(chǎn)生的貨幣量。貨幣乘數(shù)的大小決定了貨幣供給擴張能力的大小。因此，央行可以通過增發(fā)貨幣來擴張基礎(chǔ)貨幣，但無法決定貨幣乘數(shù)，無法決定商業(yè)銀行的信貸行為，從而無法決定廣義貨幣。金融危機后，美國、歐洲、日本的貨幣乘數(shù)都在不斷下降，截至 2020年 8 月，日本已經(jīng)下降至 2.56，美國和歐元區(qū)在 4 左右，而中國的貨幣乘數(shù)偏高

32、，8 月達到 7.17，是歷史紀錄最高值。圖 15：美國貨幣乘數(shù)在 2008 年金融危機后大幅下滑圖 16：美國貨幣乘數(shù)今年 6 月開始有所回升6000000500000040000003000000200000010000000美國基礎(chǔ)貨幣（百萬美元）美國貨幣乘數(shù)（右軸）14120121001080860640420200-20美國基礎(chǔ)貨幣同比增速（%）美國M2同比增速（%）美國貨幣乘數(shù)（右軸） 1098765432101959/1 1969/5 1979/9 1990/1 2000/5 2010/92008/1 2009/11 2011/9 2013/7 2015/5 2017/3 201

33、9/1資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心圖 17：中國的貨幣乘數(shù)高于美日歐日本中國美國歐元區(qū)141210864202000/1/12002/8/12005/3/1 2007/10/1 2010/5/1 2012/12/1 2015/7/12018/2/1資料來源：WIND，Bloomberg，西部證券研發(fā)中心發(fā)達國家央行投放的基礎(chǔ)貨幣為什么沒有傳導至廣義貨幣和通脹呢？首先，商業(yè)銀行形成貨幣堰塞湖，沒有全部流向?qū)嶓w經(jīng)濟。央行投放的基礎(chǔ)貨幣是需要經(jīng)過銀行體系來傳導至企業(yè)、居民和政府部門的。然而，金融危機后，銀行資產(chǎn)負債受損，惜貸意愿加劇，再加上金融監(jiān)管要求趨嚴

34、，所以最終央行投放的流動性都堆積在了商業(yè)銀行，儲存在央行資產(chǎn)負債表上，超額準備金率明顯提高。我們可以看到，中國的貨幣乘數(shù)水平明顯高于美日歐經(jīng)濟體，8 月中國貨幣乘數(shù)為 7.17，創(chuàng)下歷史記錄。同時超額存款準備金率在二季度末下降到 1.6%，接近歷史最低水平，主要是因為央行在今年 4 月初下調(diào)了超額準備金利率，鼓勵銀行更多的將超儲用于信貸投放等，體現(xiàn)了上半年我國貨幣環(huán)境大幅寬松，但下降空間有限說明下半年貨幣政策邊際收緊。但超儲率過低則有可能使銀行體系流動性緊張，存單和短債利率上行，往后看，我們認為央行再次通過降準來釋放流動性的可能性不高，貨幣乘數(shù)和超儲率將維持區(qū)間震蕩。圖 18：美國超儲率圖 1

35、9：日本超儲率3500000300000025000002000000150000010000005000000美國超額準備金（百萬美元）超額準備金率（右軸）30%25%20%15%10%5%0%450000040000003500000300000025000002000000150000010000005000000日本超額準備金（億日元）超額準備金率（右軸）60%50%40%30%20%10%0%2000/1/52006/1/52012/1/52018/1/52001/12/312008/12/312015/12/31資料來源：Bloomberg，西部證券研發(fā)中心資料來源：Bloombe

36、rg，西部證券研發(fā)中心圖 20：歐洲超儲率圖 21：我國超儲率位于歷史低位25000002000000150000010000005000000歐元區(qū)超額準備金（百萬歐元）超額準備金率（右軸）25%9820%7615%510%435%20%1超額存款準備金率(超儲率)（%）中國貨幣乘數(shù)（右軸)876543212000/1/12005/3/12010/5/12015/7/1001997/12/12003/9/12009/6/12015/3/1資料來源：Bloomberg，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心其次，實體經(jīng)濟需求不足，流動性進入金融體系資本市場，狹義通脹消失。經(jīng)濟危機

37、后，企業(yè)生產(chǎn)投資和居民消費謹慎，對下游消費品的總體需求減少。在低利率的融資環(huán)境下，企業(yè)用拿到的資金來回購股票來，從而推升公司股價。從 2009 年的 3 月最低點到 2019 年末，美國標普 500 回購指數(shù)與標普 500 指數(shù)分別累計上漲了 570%、378%，（標普 500 回購指數(shù)衡量的是標普 500 指數(shù)中具有最高回購比率的前 100 只股票），回購指數(shù)跑贏標普 500 指數(shù) 193 個百分點。在居民部門，消費信心低、擔憂未來不確定性的居民會選擇銀行存款，風險偏好更高的居民消費則會選擇收益率較高的房地產(chǎn)、股票、債券等，所以就導致了投資品價格上漲，而消費品價格低迷，表面上看狹義通脹沒有回

38、升。圖 22：標普 500 回購指數(shù)與標普 500 指數(shù)圖 23：美國房價指數(shù)美國:標準普爾/CS房價指數(shù):20個大中城市2500020000150001000050000標普500回購指數(shù)標普500指數(shù)美國:標準普爾/CS房價指數(shù):20個大中城市2010-2020累計上漲54%240220200180160140120100金融危機后2000/1/32005/1/32010/1/32015/1/32020/1/32000-012004-032008-052012-072016-09資料來源：Bloomberg，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心圖 24：中國房價指數(shù)圖 25

39、：歐洲、日本房價指數(shù)樣本住宅平均價格:百城平均（元/平方米）樣本住宅平均價格:百城平均（元/平方米）160001500014000130001200011000100009000800012512011511010510095908580歐元區(qū):房價指數(shù)日本:房價指數(shù):住宅2010-2020累計上漲73%2010-2020歐洲累計上漲21%日本累計上漲18%2010-062012-072014-082016-092018-102005-03 2007-10 2010-05 2012-12 2015-07 2018-02資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心技術(shù)

40、進步全球科技進步在一定程度提高了普通商品的生產(chǎn)效率，降低了整體生產(chǎn)成本，對普通消費品價格的上漲形成壓制。全球科技進步從提高生產(chǎn)效率、加速資源流動、信息透明化和加快學習進程等渠道優(yōu)化了資源配置，比如自動化機器、移動電話的產(chǎn)生、4G/5G 網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，極大的降低了信息交流成本。利用科技進步的企業(yè)能提供更低的價格和更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，打破市面上老企業(yè)的定價優(yōu)勢，這意味著更具競爭力的市場和更透明的價格。以美國為例，2001 年至今，計算機、電子產(chǎn)品和服務(wù)的價格一直在下降，其他技術(shù)的投入也導致了生產(chǎn)成本和最終商品價格每年下降大約 0.5%。2017 年 6 月美國國家統(tǒng)計局表示，電信服務(wù)提供商 Verizon

41、 提供無限量數(shù)據(jù)包的這一決定導致美國核心通脹當月下降了 0.2%。技術(shù)創(chuàng)新對通脹產(chǎn)生了許多負面影響。在學術(shù)界，Lei Lv，Zhixin Liu 和 Yingying Xu（2019）通過對美國歷史數(shù)據(jù)的實證檢驗研究發(fā)現(xiàn)：1）無論是在 1991-2016 年還是以 2008 年為界限分隔開的前后兩個時間段內(nèi)，科技進步和全球化都對低通脹有很好的解釋力；2）國內(nèi)外的產(chǎn)出缺口對美國國內(nèi)通脹水平的影響在逐漸減弱，但是科技對通脹的影響正在增強，在三個時間段的模型中科技變量的系數(shù)均為負數(shù)，表明對通脹的負面影響，并且在 1%的置信水平上持續(xù)顯著。表 3：Lei Lv，Zhixin Liu 和 Yingyin

42、g Xu（2019）回歸結(jié)果模型 1：1991Q1-2016Q4模型 2：2008Q2 之前模型 3：2008Q2 之后當前期望的物價變動E(t)(t+1)0.03（0.08）0.06(0.21)0.27(0.18)通脹滯后項(t-1)0.38*（0.06）0.51*(0.14)0.16*(0.08)國內(nèi)產(chǎn)出缺口-0.03*（0.01）0.009(0.05)-0.02*(0.01)加權(quán)平均國外的實際產(chǎn)出缺口0.003（0.01）-0.01(0.05)0.02*(0.02)科技變量（四個科技子行業(yè)的 PPI 加權(quán)求和）-0.11*（0.01）-0.12*(0.01)-0.14*(0.01)其他影

43、響通脹的控制變量0.02*（0.01)-0.002(0.02)0.04(0.05)匯率影響-0.008*(0.003)-0.03*(0.01)0.004(0.004)非農(nóng)就業(yè)勞動力生產(chǎn)效率-0.02*(0.01)-0.02(0.02)0.01(0.01)R0.930.920.94資料來源：Lei Lv，Zhixin Liu 和 Yingying Xu（2019），西部證券研發(fā)中心注：置信水平為 1%，5%，10%時的顯著性分別用*，*，*代表。括號中是標準差。以國內(nèi)電商行業(yè)為例，2019 年全國電子商務(wù)交易額近 35 萬億元，其中實物商品網(wǎng)上零售額8.5 萬億，占社零售總額 20.7%，比去年

44、同期上升 2.3 個百分點。電商行業(yè)通過其對傳統(tǒng)供應(yīng)端的整合和零散化處理，減少渠道加價，近年來通過 C2M（用戶直連制造）、KOL 推廣等方式進一步壓縮供應(yīng)鏈，同時對需求端進行用戶培養(yǎng)及大數(shù)據(jù)下潛在客戶的精細化匹配，最終給消費者提供更加便宜、但質(zhì)量不變的商品和服務(wù)。但是，2008 年金融危機至今，除了移動互聯(lián)網(wǎng)的興起，人類科技再也沒有出現(xiàn)像工業(yè)革命、科技革命一樣的巨大創(chuàng)新進步?？梢灶A(yù)見的是，經(jīng)歷了新冠疫情之后，后面各國政府以及產(chǎn)業(yè)界對于科技的發(fā)展方向會集中在醫(yī)藥、新能源、5G、自動駕駛以及芯片等領(lǐng)域。和移動互聯(lián)網(wǎng)對于價格的壓制比起來，這些科技發(fā)展方向?qū)τ趦r格的壓制可能會有所弱化。當然，疫情使得

45、更多消費者選擇線上購物，但是邊際上來看這個因素在 2021 年會有所消退。因此，中期來看，我們認為科技進步對全球通脹中樞的壓制會有所減弱。圖 26：科技進步降低了生產(chǎn)成本圖 27：網(wǎng)上零售占比逐漸提高450000400000350000300000250000200000150000100000500000社會消費品零售總額（億元）實物商品網(wǎng)上零售額（億元）實物網(wǎng)上零售占比（%，右軸）201620172018201925%20%15%10%5%0%資料來源：公開資料整理，西部證券研發(fā)中心資料來源：國家統(tǒng)計局，西部證券研發(fā)中心全球化全球化進程自二戰(zhàn)后至今已發(fā)展近八十年，如果以全球進出口總額與全球

46、 GDP 之比來衡量全球貿(mào)易一體化程度，在 2008 年金融危機后達到瓶頸階段。隨著全球化的進程，生產(chǎn)效率獲得了極大的提升，同時也使得全球主要國家進入高增長、低通脹的黃金時代。以我國為例，在進入世貿(mào)組織 WTO 后經(jīng)濟飛速發(fā)展，延續(xù)了改革開放后高增長勢頭，中國對世界經(jīng)濟的貢獻從改革開放初的 2%上升到了 2010 年的 13%，成為僅次于美國之后的第二大經(jīng)濟體。在自由貿(mào)易體制下，資本、技術(shù)、商品自由流通，使得全球化生產(chǎn)后的生產(chǎn)成本及交易費用顯著下降，如航運成本、通訊成本等。從上世紀 90 年代起至 2008 年金融危機前夕，全球化帶來的紅利使得全球經(jīng)濟維持在 3%的增速，而通脹水平中樞逐漸下降

47、。貿(mào)易開放度貿(mào)易開放度圖 28：全球貿(mào)易開放度在 2008 年達到瓶頸圖 29：全球 GDP 與 CPI全球?qū)嶋HGDP同比增速（%）全球CPI同比增速（%）70%60%50%40%30%20%10%0%1960年1968年1976年1984年1992年2000年2008年2016年141210864201981 1985 1989 1993 1997 2001 2005 2009 2013 2017資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，世界銀行，西部證券研發(fā)中心除了上述原因之外，有部分學者的研究指向全球化可能也是一個通縮的力量。來自國際清算銀行BIS 的 Raphael Au

48、er, Claudio Borio 和Andrew Filardo 在 2017 年構(gòu)建了因變量相對全球因子（relative global factor，簡稱 RGF）來分析這個問題。他們構(gòu)建了三個自變量：1）CMTO，貿(mào)易開放度的傳統(tǒng)度量方法，即進出口總值/GDP，綜合考慮了中間品和最終品；2）ITO，中間貿(mào)易品的進出口總值/GDP；3）FTO，最終貿(mào)易品的進出口總值/GDP。實證檢驗結(jié)果表明： 1）貿(mào)易開放度越大，全球因素對一國通脹水平的影響越大；2）具體來看，中間品的貿(mào)易開放度越大，也就是說，全球產(chǎn)業(yè)鏈越分散，那么全球因素對一國通脹水平的影響越大。近年來，逆全球化愈演愈烈。2017 年

49、之前一系列國際事件開啟了逆全球化進程：英國脫歐，歐洲難民危機，特朗普當選美國總統(tǒng)，通過終止“夢想者”、發(fā)布“禁穆令”等政策推動反移民。2017 年以后，逆全球化趨勢愈發(fā)明顯。中美貿(mào)易摩擦不斷，2018 年貿(mào)易戰(zhàn)掀起又一輪中美貿(mào)易爭端。2018 年，美國對歐盟鋼鋁產(chǎn)品分別征收 25%、10%關(guān)稅，后對價值數(shù)十億美元的歐洲產(chǎn)品征收關(guān)稅，并暫?！皵?shù)字稅”談判。世界貿(mào)易不確定性指數(shù)自 2018 年開始上升，在今年一季度達到 392，創(chuàng)下歷史最高值。我們認為，后疫情時代的逆全球化趨勢會有所升溫，對全球產(chǎn)業(yè)鏈形成沖擊。美國、德國和法國將于 2020 年、2021 年和 2022 年分別進行大選，民粹主義在

50、發(fā)達國家崛起，進一步引發(fā)逆全球化運動、推動反移民。逆全球化進程對過往數(shù)十年形成的全球產(chǎn)業(yè)鏈形成了沖擊，今年初意外爆發(fā)的新冠疫情使得供應(yīng)鏈斷裂，各國紛紛鼓勵倡導制造業(yè)回流，生產(chǎn)成本增加，將提高商品和服務(wù)的價格水平，從而推升通脹中樞上行。圖 30：中國和美國之間的貿(mào)易關(guān)稅美對中中對美25%20%15%10%5%0%2018年1月2018年5月2018年9月2019年1月2019年5月2019年9月2020年1月資料來源：PIIE，西部證券研發(fā)中心老齡化人口老齡化也是導致近年來全球大放水，但通貨膨脹水平不及預(yù)期的一大因素。人口老齡化可能會導致經(jīng)濟潛在產(chǎn)出水平下降，從而弱化貨幣政策傳導渠道及信貸傳導渠

51、道的有效性。在潛在產(chǎn)出降低以及信貸需求萎縮等因素共同作用下，老齡經(jīng)濟體滑入“通貨緊縮陷阱”的風險增大。為了研究人口結(jié)構(gòu)對通脹水平的影響，波蘭央行經(jīng)濟學家 Paulina Broniatowska（2017）對 1971-2014 年之間經(jīng)合組織 OECD 中 32 個國家的經(jīng)濟和人口數(shù)據(jù)進行了實證檢驗。Paulina使用了三種變量來代表人口結(jié)構(gòu)：撫養(yǎng)比率，少兒人口撫養(yǎng)比率，老年人撫養(yǎng)比率。同時她還加入了基礎(chǔ)貨幣增速、GDP 同比等非人口結(jié)構(gòu)的變量?；貧w結(jié)果表明，撫養(yǎng)比率（包括少兒人口和老齡人口）對通脹水平具有正向的影響，在 GLS 模型下，撫養(yǎng)比率的系數(shù)為正數(shù)（0.089）且在 1%的置信水平

52、上顯著。在得到相關(guān)性顯著后，Paulina 分別用少兒人口撫養(yǎng)比率和老年人撫養(yǎng)比率進行回歸，結(jié)果表明，老年人撫養(yǎng)比率對通脹水平的影響更顯著，老年人撫養(yǎng)比率的系數(shù)為負數(shù)（-0.304），并且在 1%的置信水平上顯著，這說明，老齡化越高，通脹水平越低。中國作為全球老齡化人口最多、老齡化上升速度最快的國家之一，在國內(nèi)放松計劃生育政策后，雖因生育堆積效應(yīng)出生人口在 20162017 年略有反彈，但近年來出生人口大幅減少、適齡夫妻生育欲望大幅降低，人口老齡化問題凸顯。2019 年我國老齡化率為 12.6%，較 2018 年上升 0.63 個百分點，20332034 年左右將進入老齡化率超 20%紅線的超

53、級老齡化社會。這會對整體宏觀經(jīng)濟及經(jīng)濟政策產(chǎn)生較大壓力。圖 31：我國放松計劃生育政策資料來源：公開資料整理，西部證券研發(fā)中心圖 32：我國出生率和出生人口不斷下降圖 33：中國老齡化程度逐漸提高3500300025002000150010005000出生人數(shù) 萬人出生率 ，右軸200005018000451600040140003512000253010000208000156000104000520000065歲及以上人口（萬人）老齡化率（%，右軸）14%12%10%8%6%4%2%0%1949 1957 1965 1973 1981 1989 1997 2005 20131990 199

54、4 1998 2002 2006 2010 2014 2018 資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心資料來源：WIND，西部證券研發(fā)中心但目前我國老齡化率還處于全球主要經(jīng)濟體的中下游，與美國老齡化率 15%相近，且近年來并未出現(xiàn)大幅增加。我們認為，中國在進入全面人口老齡化之前，雖然人口問題日漸嚴峻，但目前國內(nèi)老齡化現(xiàn)象并不顯著影響貨幣政策及通脹預(yù)期。圖 34：我國老齡化率還處于全球主要經(jīng)濟體的中下游30%25%20%15%10%5%0%2019主要國家老齡化程度日意德法本大國國利英加澳國拿大大利亞美俄中印南國羅國度非斯資料來源：聯(lián)合國，西部證券研發(fā)中心貧富差距貧富差距是導致有效需求下降的另一因

55、素。參考 2008 年金融危機后美國家庭收入數(shù)據(jù)為例，富有人群在遇到經(jīng)濟惡化、負面沖擊時能更好地應(yīng)對。美國不同財富等級的家庭收入變化中，高/中/低收入的三類家庭在經(jīng)濟恢復上有明顯差距。用 CPI 調(diào)整過后的家庭收入為例（以 2000年為基值 100），可以看到在高收入級別家庭以前所未有的速度攀升的同時，低收入家庭在金融危機后 10 年才恢復到危機前的水平，而且此次疫情還將對其進一步重創(chuàng)，而高收入家庭（前 20%）在金融危機后迅速恢復。圖 35：美國不同財富等級的家庭收入恢復情況后20%后60%前20%12512011511010510095908580200020022004200620082

56、0102012201420162018資料來源：Census Bureau，西部證券研發(fā)中心傳統(tǒng)經(jīng)濟理論認為，居民邊際消費傾向隨收入水平提高而遞減。因為隨著收入水平提高，消費需求已經(jīng)逐漸飽和，更多表現(xiàn)為儲蓄和投資傾向。貨幣政策具備的逆周期調(diào)節(jié)模式也有著“再分配”概念，富人財產(chǎn)性收入上漲較快，而低收入群體擁有的金融資產(chǎn)較少，在高收入群體邊際消費傾向低于低收入群體時，對于需求的提振不如預(yù)期，也可能會壓低消費品價格。這一點也可以部分解釋發(fā)達國家在 2008 年之后為何通脹部分受到抑制。本輪貨幣超發(fā)的作用有何不同？2020 年新冠疫情背景下，全球財政政策與貨幣政策雙管齊下，提高了央行投放基礎(chǔ)貨幣的效率

57、，幫助流動性更好地流入實體經(jīng)濟。企業(yè)和居民部門資產(chǎn)負債表受到的沖擊弱于 2008 年金融危機時期，疫情過后雖然短期投資和消費需求可能尚未恢復，但中長期看顯著提高了未來通脹上升的可能。今年全球各大經(jīng)濟體不僅出臺貨幣政策釋放天量流動性，同時也通過了巨額規(guī)模的財政政策，不僅挽救了 3 月的流動性危機，同時也盡量幫助使企業(yè)和居民部門在疫情期間由于隔離、經(jīng)濟停擺所遭受到的損失最小化。以美國為例，美國今年合計出臺了 2.8 萬億美元規(guī)模的財政政策，其中就包括直接向居民家庭發(fā)放補助金，以及向小型企業(yè)提供補貼貸款，幫助企業(yè)渡過難關(guān)的同時也盡可能地減少裁員。除了三項法案之外，8 月 8 日美國總統(tǒng)特朗普簽署了四

58、項行政命令，宣布延長部分救濟措施，涉及失業(yè)救濟金、薪資稅、學生貸款減免以及聯(lián)邦暫停驅(qū)逐令，其中一項命令將提供每周 400 美元的額外失業(yè)援助。目前美國新一輪的規(guī)模也是上萬億美元的財政刺激法案正在國會商討中，但由于大選期限臨近，兩黨矛盾激化，短期有所受阻，但是仍然有通過的可能。表 4：中美日歐的財政政策國家財政政策美國2.8 萬億美元3 月 6 日和 18 日分別出臺了價值 83 億美元的冠狀病毒防范和響應(yīng)補充撥款法案和價值 1920 億美元的家庭第一個冠狀病毒應(yīng)對法案用于：（i）病毒測試；轉(zhuǎn)移到各州以獲得醫(yī)療補助資金；疫苗，治療劑和診斷劑的開發(fā)；支持疾病預(yù)防控制中心的應(yīng)對措施。（ii）2 周帶

59、薪病假；感染者最多可獲得 3 個月的緊急假（按 2/3 的薪水）；糧食援助；轉(zhuǎn)移到各州，以資助擴大的失業(yè)保險。（iii）擴大小型企業(yè)管理局的貸款補貼。（iv）12.5 億美元的國際援助。3 月 27 日出臺了價值 2.3 萬億美元的CARES 法案，包括：（i）2,930 億美元用于向個人提供一次性退稅；（ii）2,680 億美元用于擴大失業(yè)救濟金；（iii）250 億美元為最弱勢群體提供食品安全網(wǎng)；（iv）5100 億美元，通過提供貸款，擔保和支持美聯(lián)儲 13（3）計劃來防止公司破產(chǎn)；（v）3,490 億美元可豁免的小企業(yè)管理局貸款和擔保，以幫助留住工人的小企業(yè)；（vi）1000 億美元用于

60、醫(yī)院；（vii）1500 億美元用于向州和地方政府轉(zhuǎn)移；（viii）499 億美元的國際援助（包括用于IMF 的新借款安排的 280 億特別提款權(quán)）。4 月 24 日通過了價值 4830 億美元的薪酬保護計劃和醫(yī)療保健增強法。立法包括：（i）3,210 億美元用于額外的可免除的小企業(yè)管理局貸款和擔保，以幫助留住工人的小企業(yè)；（ii）620 億美元用于小型企業(yè)管理局，以提供贈款和貸款幫助小型企業(yè)；（iii）750 億美元用于醫(yī)院；（iv）250 億美元用于擴大病毒測試。歐盟1.32 萬億歐元3 月 30 日歐盟宣布 370 億歐元疫情投資計劃，以支持對醫(yī)院，中小企業(yè)，勞動力市場和受壓地區(qū)的公共投