从信贷脉冲和广义信贷看货币政策如何发力

1、一、金融数据的季节性特征信贷数据具有季节性从新增人民币贷款上看，信贷数据具有明显的季节性，可归纳出两项主要特征。特征 1：1 月份冲高，12 月份回落。2017 年至今，1 月份新增人民贷款数量均为全年最高，银行选择在年初投放大量贷款主要有几方面考虑，一是年初信贷额度充足，“早投放早受益”；二是年初贷款需求高，临近春节，各大企业发放员工年终奖、囤货，资金面趋紧。因此，各大金融机构在规划全年信贷额度时，通常在一季度追求“开门红”，1 月份新增贷款可达全年 15以上，整个一季度可达 30以上。12 月份信贷增量回落，是因为此时信贷额度已使用得差不多，银行要为下一年开门红储备项目。特征 2：除四季度

2、外，前三季度季初回落，季末冲高。季末信贷冲高是因为银行实行季度考核，分支机构和前台人员在季末的业绩压力较大。四季度例外，一是年末信贷额度所剩无几，银行需减缓信贷投放以应对监管要求；二是前文提到的“开门红”因素，因此四季度通常是 11 月份投放较多，提前安排好剩余额度。图 1：新增人民币贷款的显著季节性资料来源: 万得，从存量上看，信贷余额增速与“去杠杆”政策基调相吻合，金融危机后长期保持稳定、整体缓慢下行。金融危机后信贷余额增速整体平稳，2017 年开始央行将表外理财纳入 MPA 考核，金融去杠杆拉开序幕，结构上表外融资规模快速压降，总量上信贷余额增速中枢下沉至 13以下。可观察到居民、企业部

3、门杠杆率的上升速度开始放缓，直至 2020 年，受疫情影响居民企业杠杆率再度明显上升。今年以来信用有所收缩，信贷余额增速由年初 12.7下降至 6 月份的 12.3，央行强化“保持宏观杠杆率基本稳定”的政策基调，居民企业杠杆率明显收敛。图 2：金融危机后信贷余额增速长期保持稳定、整体缓慢下行资料来源: 万得，M2 数据具有季节性M2 主要由居民和企业存款构成。从定义上看，M1=流通中货币（MO）+单位活期存款，M2=M1+准货币（单位定期存款+个人存款+其他存款）。基于 2020 全年数据，流通中货币占 M2 比例不及 4，广义货币供应量主要由居民和企业的各项存款构成，其中单位活期、定期存款之

4、和，与个人存款份额相差无几，均为 42左右。除此之外，其他存款所占份额在 11左右，主要包含了非银金融机构存款，如证券公司客户保证金等。图 3：M2 中的各个分项占比资料来源: 万得，存款端来看，居民与企业存款的季度变化特征是一致的，每逢季末冲高，季初回落。季末新增存款冲高，主要原因是银行等存款类机构按季考核业绩，每逢季末都会加大揽储力度。居民与企业存款的主要分歧在于春节前后，春节前居民存款走高、企业存款走低，春节后反向变化。无论是居民还是企业端，新增存款在每年 1 月、2 月的变化情况往往不同，这主要系每年春节时点不同所致。春节前企业存款走低，是由于企业发放员工年终奖，同时 1 月份是四季度

5、后的首月，存在缴税因素。相应地，居民存款会在春节前走高，因为收到了企业的年终奖等薪资发放，属于“存款转移”现象。到了春节期间及春节后，居民大量消费，存款再度由居民流向企业。图 4：居民存款季末冲高、季初回落，春节前走高资料来源: 万得，图 5：企业存款季末冲高、季初回落，春节前走低资料来源: 万得，非银存款与股市行情的关联很大。非银金融机构存款是“准货币：其他存款”中的重要组成部分，同样会对 M2波动产生影响。股市行情好的时候，居民会将资金从居民存款转换为保证金存放到券商账户中，券商又将这部分保证金存入银行收取利息。因此股市行情向好的时候（比如 2015 年上半年、2020 年夏季、2021

6、年初），非银金融机构存款通常会冲高，居民存款回落。但当股市行情变差时，非银金融机构存款会流失。另一方面，居民申赎理财产品对非银存款也有很大影响，而非银存款多少又会间接对金融资产价格产生影响。非银存款波动也呈现一定的季节性，每逢季末下行，主要与银行应对 MPA 考核有关。银行每个季末都要应对 MPA考核，在考核资产负债情况时，银行需满足广义信贷增速等指标，因此也就存在季末压缩广义信贷的动机。从广义信贷构成上看，银行在压缩“股权及其他投资”、“存放非存款类金融机构款项”时，均会对非银存款产生缩量影响。这两项资产中，前者主要是各类资管计划和券商集合，后者主要是银行拆存在非银机构的款项。图 6：非银存

7、款与股市行情的关联很大资料来源: 万得，不可忽略财政存款对 M2 的扰动。在定义上，财政存款并未纳入 M2 的统计口径，但财政存款增减对居民、企业存款的变化有较大影响，进而扰动 M2。从性质上看，比之居民和企业存款，财政存款大多存放在央行，因此财政存款不参与货币创造。当财政存款增加时，资金流向政府部门，会锁住一部分流动性；当财政存款因为财政开支而下降时，资金回流实体经济，企业等部门获得了更多流动性。因此，财政存款上升对 M1、M2 是缩量影响，财政存款下降对 M1、M2 是增量影响。从规律上看，财政存款季末放量，年末力度最大，跨季首月冲高。每个季末是财政资金的投放时点，尤其以年末力度最大，12

8、 月财政存款的下降幅度最为明显。跨季首月财政存款冲高是由于税收因素，首先税收是财政资金的最主要来源，其次所得税、部分增值税等主力税种可按季申报缴纳，因此 1、4、7、10 作为跨季首月的缴税金额最高。二季度往往在 5 月也会出现高点，是因为 5 月是上半年企业所得税的汇算清缴时点。图 7：财政存款的季节性变化资料来源: 万得，M2 的季节特征：年初高位，季末冲高，季初回落。季末居民、企业存款上行，同时财政存款放量，对应 M2 冲高。季初缴税因素影响大，财政存款上升，居民、企业存款下降，对应 M2 回落。年初居民与企业存款互相转移，M2主要受到财政存款和央行公开市场操作的两方面影响。由于税收因素

9、，1 月份财政存款上行，M2 有下行压力。但历年来央行在春节前呵护流动性的态度都十分明显，其中有我们提到的资金面趋紧因素，也与重大节假日前居民企业的消费习惯有关。总的来看，春节前流动性较充裕，M2 在 1 月份通常处于高位水平。图 8：M2 年初高位，季末冲高、季初回落资料来源: 万得，票据融资的机动灵活性银行可通过调整票据融资规模运用信贷额度，在投放端具备灵活性。票据融资的风险相对较低，商票通常有信用较好的企业背书，银票则有银行做信用担保。票据融资的期限较短，常用于企业补充流动性，与企业短期贷款类似。因此，票据融资和企业中长期贷款之间存在替代关系，当企业中长贷需求较旺盛时，银行会压缩票据融资

10、规模、腾挪信贷额度以优先满足中长期贷款需求；反之，银行会大量投放票据融资，以满足信贷增长指标。图 9：票据融资规模与企业中长期贷款反向变化资料来源: 万得，企业可通过票据融资进行套利，在融资端具备机动性。当票据融资利率较低时，企业的融资成本较小，可在借入票据融资的同时购买结构性存款来套利。观察历史数据可发现，当 3 月期国股银票转贴现利率下行时，票据融资规模往往呈现出增长态势。但需要注意，融资端需求只是催化因素之一，票据融资规模的变化，还与银行的投放意愿相关。影响银行投放票据融资的因素，主要有企业融资期限、信贷额度、负债成本等等。票据融资利率与 DR007 关联度较高。当资金面较为紧张时，银行

11、放出去的票据融资较少，票据融资利率抬升；当资金面较为宽松时，票据融资规模放量，票据融资利率通常会回落。相比一般贷款来说，票据融资调整速度较快，票据融资大幅增长有时候能提前反映货币宽松。图 10：当票据融资利率下降时，票据融资规模往往会上升资料来源: 万得，图 11：票据融资利率与 DR007 关联度较高资料来源: 万得，二、根据社会融资规模和信贷脉冲预判经济动能社融和信贷脉冲的异同社会融资规模反映的是金融对实体经济的资金支持，相关概念是在 2010 年底的中央经济工作会议上首次提出“保持合理的社会融资规模”。时至今日，社融已成为我国金融调控、制定货币政策时重点关注的对象，也是投资者研判金融市场

12、走势和政策动态的重要依据，相关数据每月 10-15 日由央行发布。社融和信贷脉冲的主要区别，在于前者常用存量概念，而后者属于增量概念。从总量层面分析社融时，主要关注存量数据的同比增速变化。至于信贷脉冲，这一概念最早由经济学家 Michael Biggs 在 2008 年提出，是指广义信贷增量占名义 GDP 比重的变化。在经济学意义上，GDP 中的一部分是由借贷行为所创造，尤其是投资支出，主要依赖于新增信贷。因此相比社融或信贷存量占名义 GDP 的变化，信贷脉冲能够更好地反映货币“加速度”对经济增长的影响。信贷脉冲是全球经济的领先指标，在主要经济体央行频繁宽松的背景下，其指示性意义有所弱化。在很

13、长一段时间里，主要经济体信贷脉冲与 GDP 增速的关联度都比较高，美国和日本的信贷脉冲均领先 GDP 增速大约 2 至 3 个季度，欧元区信贷脉冲与 GDP 增速的同步性相对更高一些。金融危机后，信贷脉冲与发达经济体 GDP 增速的相关性有所弱化，体现在信贷脉冲有较大波动时，经济增速相对较平稳。一个重要原因在于，以美欧为首的发达经济体央行，在历轮经济周期中频繁采取宽松政策，推高了全球流动性，大量资金注入实体经济，亦有大笔资金流向了房地产和金融市场，削弱了信贷扩张对实体经济增长的传导效果。图 12：美国信贷脉冲与 GDP 同比增速资料来源: BIS 官网，万得，图 13：欧元区信贷脉冲与 GDP

14、 同比增速资料来源: BIS 官网，万得，图 14：日本信贷脉冲与 GDP 同比增速资料来源: BIS 官网，万得，金融危机前后，中国信贷脉冲与经济增速的相关性较强。2003 至 2011 年期间，中国信贷脉冲领先GDP 增速 2-3个季度，滞后 2 个季度的信贷脉冲与 GDP 增速间的关联程度更高一些。2010 年后，中国经济发展进入新常态， GDP 增速进入长期平稳区间，信贷脉冲的指示性作用有所弱化。新冠疫情爆发后，2020 年 9 月中国信贷脉冲再次下探，2021 年 6 月最新数据为-1.08，时隔 2 年再度为负。如何测算中国信贷脉冲？需要去纠结的，主要是广义信贷的统计口径。国际清算

15、银行 BIS 是较早开展广义信贷相关研究的国际机构，并对外发布了广义信贷的概念、涵盖范围。2010 年 12 月，巴塞尔委员会在逆周期资本指引中正式提出，广义信贷有别于侠义的银行贷款，是指境内私人非金融部门的全部债务余额，包括境内和境外主体对境内私人非金融部门发放的贷款、债务证券及其他债务融资工具。在测算中国广义信贷时，我们主要依据 BIS 的划分标准：中国广义信贷=社会融资规模-非金融企业境内股票融资-政府债券-存款类金融机构资产支持证券-贷款核销依据这一测算标准，我们对当季广义信贷增量做 4 期移动平均，对当季名义 GDP 做年化处理（4 期滚动求和），当季信贷脉冲等于：广义信贷增量（季调

16、后）/年化名义 GDP 的同比变化。图 15：中国信贷脉冲与 GDP 同比增速资料来源: BIS 官网，万得，表 1：BIS 划分下的中国广义信贷统计口径不同口径起始时间名称统计口径-国内银行部门提供给非金融部门的信贷基于定义，类似社融口径下人民币贷款1985-2001银行部门提供给非金融部门的信贷社融口径下人民币贷款+外汇各项贷款2002-2005金融部门提供给非金融部门的信贷社融口径下人民币贷款+外汇各项贷款+其他金融机构提供的人民币贷款-广义信贷（国际收支金融账户:年度）-广义信贷（国际收支金融账户:季度）-社融口径下人民币贷款+外汇各项贷款+非银机构2006-2016所有部门提供给非金

17、融部门（居民+非金融企业）的信贷信托及委托贷款+公司债+其他（保险公司赔偿+投资性房地产+其他融资）2016 年至今所有部门提供给非金融部门（居民+非金融企业）的信贷注：起始时间为“-”的口径未应用于测算中国广义信贷资料来源: BIS 官网，社会融资规模-非金融企业境内股票融资-政府债券-存款类金融机构资产支持证券-贷款核销社融和信贷脉冲对经济动能的影响社会融资规模体现广义的实体融资需求，当社融增长提速时，经济动能趋于释放。月度频率的社融存量数据自 2016 年起才开始发布，但月度增量数据已最早回溯至 2002 年，我们可据此测算 2003 年以来的社融存量同比增速。结合历史数据来看，社融存量

18、增速与 GDP 增速、工业增加值增速的关联度较高，通常领先其他两项指标 2-3个季度。当社融增长提速时，我们通常认为实体经济获得了更有力的资金支持，企业顺利开工经营，并逐步带动经济向好发展。图 16：社融存量增速对 GDP 增速、工业增加值同比的领先性资料来源: 万得，中国信贷脉冲对经济总量的指示性意义如何？信贷脉冲对我国经济增长指示性意义较强的时期，主要是金融危机前后，彼时国内四万亿投资、几轮房地产刺激政策、地方政府融资平台等多部门通过加杠杆刺激，产生了大量的信贷需求。2010 年以后，尤其从 2016 年四季度开始，中国进入金融周期的下半场，信贷增速回落、经济结构调整改善、新旧动能切换，信

19、贷脉冲与 GDP 增速的相关性有所减弱。信贷脉冲与房价、发电量增速的关联度较高。尽管信贷脉冲与经济总量的相关性有所下降，但与一些结构性指标的关联度较高。比如信贷脉冲与房价指数的相关性很高，领先后者大约 2 个季度，这是由于房地产市场获取信贷的能力很强，当信贷加速度提升，预示着有更多资金流入了房地产市场，这既是需求端火热的表现，也在结果上推升了房产价格。再者，信贷脉冲与发电量增速的关联度也很高，领先后者大约 1 个季度。从宏观逻辑上解释，发电量是工业生产的领先指标，而工业生产情况是对经济运行状况的反映，这说明，信贷增长加快对实体经济具有积极意义，企业融到了资金，将有效刺激生产、开工，用电需求增多

20、，发电量也随之上升。图 17：信贷脉冲对房价的领先性资料来源: 万得，图 18：信贷脉冲对发电量增速的领先性资料来源: 万得，三、根据私人部门广义信贷预判经济动能私人部门广义信贷指标构建构建“私人部门广义信贷”指标，更加精准地评判经济动能。在第三部分的内容中我们已介绍到，BIS 发布了不同国家不同统计口径下的广义信贷测算标准，其中有一个细分概念是“私人非金融部门（Private Non-financial Sector）”，这类概念在其他国家的使用非常普遍。对比之下，使用社会融资规模判断经济动能，存在不够准确之处，原因在于：社融中非金融企业境内股票融资一项，属于股权融资范畴，并不属于信用范畴。

21、政府债券这一项，主要反映政府的逆周期调节，代表的是“政府之手”，而不是经济内生力量。存款类金融机构资产支持证券一项，是银行等机构将信贷资产通过证券化方式予以出售，资金最终流入金融机构，而非实体经济。因此，我们在社融中剔除上述三项，得到“私人部门广义信贷”指标，该指标代表的是“市场之手”和经济内生力量，用来更加精准地评判经济动能。可以看到，与 BIS 划分下的广义信贷相比，私人部门广义信贷在范围上有所不同，其一是贷款核销，该项会使得表内信贷存量减少，但实际上已经支持了实体，应当包含在内。其二是投资性房地产，该项属于非债务融资，理应剔除，但该项数据自 2011 年以后就不再披露了，且规模相对较小，

22、因此忽略不计。表 2：私人部门广义信贷统计口径大分项小分项BIS 广义信贷私人部门广义信贷表内信贷人民币贷款外币贷款+委托贷款+表外融资信托贷款+未贴现银行承兑汇票+直接融资非金融企业境内股票融资企业债券融资-+-+政府债券-存款类金融机构资产支持证券-贷款核销-+其他其他融资+投资性房地产+-保险公司赔偿+资料来源: BIS 官网，私人部门广义信贷对经济动能的影响2000 年至今，私人部门广义信贷曾出现三次快速上行，当前处于下行通道。阶段 1：2005-2006 年。2004 年全球经济强增长，受益于良好的宏观环境，国内信贷需求快速上升。同时企业融资渠道多元化，非银贷款以及企业发债规模大幅增

23、长。由于资金支持到位，从结果上看，部分行业甚至出现了投资过热的现象。阶段 2：2008-2010 年。彼时国内四万亿投资、几轮房地产刺激政策、地方政府融资平台等多部门通过加杠杆刺激，产生了大量的信贷需求，私人部门广义信贷增速在此期间由 15.9飙升至 35.6。阶段 3：2012-2013 年。实体经济从非银体系中获得的债务融资规模加速增长，2012 年信托贷款同比增长 75， 2013 年同比增长 61。2014 年以后，对银行表外融资监管趋严，私人部门广义信贷增速放缓。图 19：2000 年以来我国私人部门广义信贷曾出现 3 次快速上行资料来源: 万得，观察私人部门广义信贷相对 GDP 比

24、例的变化，我国信贷的边际产出效率长期以来在下降。2014 年我国经济增速换挡，稳增长诉求显现，私人部门广义信贷增速进入下行通道。形成鲜明对比的是，私人部门广义信贷相对 GDP的比例却在不断攀升，2020 年 9 月达到 226.79的历史高点。这意味着，我国每形成单位 GDP 所需要的私人部门债务融资在上升，信贷资金的边际产出效率在下降。相比发达经济体，我国私人部门广义信贷占 GDP 的比例也较高，美国、欧元区、日本的相关指标在金融危机后就基本进入平稳区间，去年在疫情的影响下再度抬头。今年以来，我国私人部门广义信贷占 GDP 比例在不断下降。今年 1 月份该比例高达 226.3，为历史次高值，

25、但随后连续下行，6 月份最新数据为 221.7。图 20：今年以来我国私人部门广义信贷占 GDP 比例在不断下降资料来源: 万得，图 21：相比发达经济体，我国私人部门广义信贷相对 GDP 比例较高资料来源: BIS 官网，万得，我国信贷边际产出效率下降，与房地产行业吸收信贷能力较强有关。可以看到，私人部门广义信贷的存量增速与房价增速的关联度较高，领先后者大约 1 个季度。从结构上看，人民币贷款占私人部门广义信贷的比重最高， 2010 年以来基本保持在 72上下。2017 年以来表外融资规模明显压降，2020 年末占比已降至 10以下，今年以来仍在收缩。在人民币贷款中，居民中长期贷款（主要是房

26、贷）占到较高比重，基于增量数据计算占比，2017 年 3 月份高点一度达到 49.20。可见我国房地产行业吸收信贷的能力很强。然而，当大量信贷流入房地产时，一是分流了本应进入实体经济的资金，二是推升了相应资产的价格。这正是我国经济所面临的，房价高企和信贷边际产出效率下降的问题。今年以来我国信贷边际产出效率在好转，一大原因是房地产调控力度明显加大，居民房贷进入下行通道。6 月份居民中长期贷款（主要是房贷）增加 5156 亿元，同比少增 1193 亿元，继 5 月后连续出现同比少增，下行速度加快。原因在于今年处于新一轮房地产调控周期，上一次周期可追溯至2017 年5 月，彼时政策面首提“房住不炒”

27、，调控力度明显升级。从居民房贷占比上看，6 月的最新数据已降至 31.87。图 22：私人部门广义信贷存量增速与房价走势较一致资料来源: 万得，图 23：私人部门广义信贷中人民币贷款占比最高，表外融资明显压降资料来源: 万得，图 24：居民中长期贷款占社融口径下人民币贷款的比例资料来源: 万得，图 25：居民房贷进入新一轮下行周期资料来源: 万得，四、根据央行调查问卷预判经济动能什么是央行调查问卷？央行调查问卷包含银行家问卷、企业家问卷、城镇储户问卷共三项调查，按季度发布调查结果。其中企业家问卷调查于 1992 年起建立，调查对象为工业企业，调查内容主要包括企业总体生产状况、生产要素状况、市场

28、需求状况、资金状况、成本效益状况、投资状况和其他等七个方面。城镇储户问卷调查于 1999年建立起，每季在全国各大、中、小城市不同银行网点随机抽取共 20000 名储户作为调查对象。调查内容包括储户对经济运行的总体判断、储蓄及负债情况、消费情况、储户基本情况等四个方面。在分析金融数据时，我们重点关注银行家问卷调查。银行家问卷调查是采用全面调查与抽样调查相结合的方式，对我国境内地市级以上的各类银行机构采取全面调查，对农村信用合作社采用分层 PPS 抽样调查，全国共调查各类银行机构 3200 家左右。调查对象为全国各类银行机构（含外资商业银行机构）的总部负责人，及其一级分支机构、二级分支机构的行长或

29、主管信贷业务的副行长。银行家调查报告中各项指数是如何得来的？引用央行的编制说明：银行家调查报告大部分指数采用扩散指数法进行计算，即计算各选项占比，并分别赋予各选项不同的权重（赋予“好/增长”选项权重为 1，赋予“一般/不变”选项权重为 0.5，赋予“差/下降”选项权重为 0），将各项占比乘以相应权重，加总得出最终指数，所有指数取值均在 0100之间。指数在 50以上，反映该项指标处于向好或扩张状态；低于 50，反映该项指标处于变差或收缩状态。贷款需求指数贷款需求指数分类与计算方法：反映银行家对贷款需求情况判断的扩散指数，可分为 3 大类，共 6 项。在调查问卷中，先统计银行家认为本行本季总体、

30、制造业、基础设施、大型企业、中型企业、小微型企业的贷款需求是“增长”还是“基本不变”，分别计算占比，并分别赋予权重 1 和 0.5 后求和得出。读数越高，表示贷款需求越高。表 3：贷款需求指数分类与计算方法分类方法指数名称计算方法总体贷款总体需求指数在全部接受调查的银行家中，先分别计算认为本行本季不同类型贷款需求“增长”和“基本不变”的占比，再分别赋予权重 1 和 0.5 后求和得出分行业制造业贷款需求指数基础设施贷款需求指数分企业类型大型企业贷款需求指数中型企业贷款需求指数小微型企业贷款需求指数资料来源: 中国人民银行，贷款需求指数有一定的季节特征，一季度需求最旺盛。6 项贷款需求指数都具有

31、这一季节特点，究其原因，一方面是银行在年初的信贷额度最为充足，本着“早投放早受益”原则，通常会在一季度多投放信贷，追求“开门红”。另一方面，银行会因此在贷款政策上给予客户较多优惠，刺激了信贷需求。疫情期间央行放宽信用刺激经济，贷款需求快速上升，今年上半年仍维持在高位。2020 年二季度贷款总体需求指数升至 75.8的高位，随后有所降温。今年一季度升至 77.5，甚至高于宽信用环境下的水平，随后二季度降至 70.5，符合季节性规律，贷款需求仍然较旺盛。分行业来看，2020 年二季度后制造业贷款需求反超基建，与制造业投资增速较快反弹相对映。基建贷款需求指数自 2015 年三季度开始统计以来，基本是

32、高于或接近于总体贷款需求水平。2017 年金融体系严厉去杠杆后，基建贷款需求出现了明显的下降，直到去年二季度制造业后来居上。今年以来，前二季度制造业贷款需求指数录得 72.2、68.7，分别高于基建 1.9、3.6 个百分点，差距在扩大，这与今年以来财政后置的情形相吻合。从两年平均增速来看，制造业投资确实反弹得更快，6 月最新数据为 2.6，已略微反超基建投资（不含电力）增速 2.4。分企业类型来看，小微企业需要得到更多的资金支持。6 月大型中型企业PMI 仍在荣枯线以上，而 5 月、6 月小型企业 PMI 持续低于荣枯线，表明小企业的经营状况不如大型中型企业。从贷款需求上看，小型企业的需求最

33、高，在当前消费复苏较弱、上下游涨价不均的宏观环境下，小微企业需要更多的资金支持。相比之下，中型企业的需求次高，但低于总体水平；大型企业受益于资金链稳固、市场份额大、控制成本能力更强等经营优势，信贷需求一直以来较为稳定，当前读数保持在接近 60的水平，整体低于中小型企业。图 26：2020 年二季度后基建贷款需求反超制造业资料来源: 中国人民银行，万得，图 27：小型企业贷款需求远高于中型和大型企业资料来源: 中国人民银行，万得，图 28：从两年平均增速来看，制造业投资反弹较快资料来源: 万得，银行贷款审批指数银行贷款审批指数计算方法：反映银行家对贷款审批条件松紧的扩散指数，计算方法是在全部接受

34、调查的银行家中，先分别计算认为本行本季审批条件“放松”与“基本不变”的占比，再分别赋予权重 1 和 0.5 后求和得出。指数读数越高，表示银行贷款审批条件越松。当银行贷款审批条件较严时，通常是受到了两方面限制，其一主要是信贷政策收紧，央行通过窗口指导规定银行贷款的重点投向和变动数量。其二可能是宏观环境发生变化，信用风险上升，银行审批信贷从严。疫情期间银行贷款审批大幅放宽，疫情后半场信用快速收紧。疫情期间央行加大货币信贷支持力度以对冲负面影响，设立 3000 亿元亿元专项再贷款定向支持疫情防控重点领域和企业，增加 5000 亿元再贷款再贴现专用额度支持企业有序复工复产，增加再贷款再贴现额度 1

35、万亿元支持经济恢复发展，期间银行贷款审批指数大幅升至 64.7。疫情后半场信用快速收紧，我们可以观察到新增贷款同比和社融增速，都出现了明显下行。相比仍较旺盛的贷款 需求，今年 6 月银行贷款审批指数已降至 50以下，录得 49.8。图 29：相比较旺盛的贷款需求，银行贷款审批指数已回落至 50%以下资料来源: 中国人民银行，万得，货币政策感受指数货币政策感受指数计算方法：反映银行家对货币政策感受程度的指数，计算方法是在全部接受调查的银行家中，先分别计算认为本季货币政策“偏松”和“适度”的占比，再分别赋予权重 1 和 0.5 后求和得出。指数读数越高，表示银行家认为货币政策越宽松。疫情后半场央行及早推进货币政策正常化，今年 2 季度感受