杨涛：从支付清算看经济金融运行
发布时间：2017-12-26 12:26:24作者：杨涛来源：浏览：
打印
7月15日，新供给2017年第二季度宏观经济形势分析会在上海举行，本次会议聚焦“深化供给侧改革，打造中国经济新引擎 ”，由华夏新供给经济学研究院、中国新供给经济学50人论坛、中国养老金融50人论坛主办，长江养老保险承办。
中国新供给经济学50人论坛成员、中国社会科学院金融研究所所长助理杨涛从支付清算角度剖析了经济金融运行的情况，对于二季度宏观经济的预测，基于汇兑等支付方式和银行行内支付系统业务，拟合后的结果是6.89。
以下为实录：
杨涛：我的主题是“从支付清算看经济金融运行”，说到经济清算，从中央考虑的是重要性问题，老百姓角度考虑的是移动支付问题。其实背后最重要的是证券清算结算机制的问题。特别是宏观层面，有大量可以进行宏观分析、宏观预测的。正如贾康老师一开始用“挖掘机指数”，就是因为宏观分析中，原有指标的相关性、可控性、不可篡改性。我们发现有这么一些可以研究和思考的东西。
首先简单用几张图片看一下支付清算数据与宏观经济运行的关系。过去这些年，基于清算指标来看，如果从这样的视角，似乎在理解M2/GDP的关系中，不仅考虑到高储蓄银行主导问题，还有整个金融体系深化程度不断提高的问题。当然这里面可能有微妙的不同情况。比如说基于支付清算角度看的时候，有时候会想到，那么似乎在广义货币里，是不是随着新技术电子化的发展，还有一些可能大于广义货币的流动性足够高的，可替代的资产没有进来。这就对M2可以有不同看法。
过去居民储蓄一直放在M2里，但是与银行卡有关的个人账户从M2已经移到M1里。所以有大量背后有价值的东西值得我们进一步思考。创造每单位GDP所对应的支付清算业务，是在不断膨胀，不断快速发展的，这背后除了实体经济因素，其他因素，金融自身因素究竟对这样的变化起到什么影响？也引起我们思考。
许多指标与宏观经济增长与CPI等数据之间有非常密切的联系，这样我们在动态上是可以做一些预测和观察的。当然现实中，涉及到数据获取涉及到数据口径调整，有时候稳定性是受一定影响的。比如我们长期跟踪过程中，随着阶段性变化，有一些变量与宏观变量的关系，发生了相关性密切程度的变化。这背后是不是有新常态是产生的复杂影响呢？其实我们也有研究描述。
用几个简单图再给大家一点直观感受，比如说非先进支付工具与实际GDP增长率关系。我们可以做一些不同期限的拟合。再比如基于银行卡跨行支付的GDP的增长率拟合，同样也可以给我们看到，起码可以在一半程度上，对未来GDP同比增速也有比较好的拟合效应。我们再看基于综合清算指标的实际GDP的增速拟合。这样的数据，我们可以看到对于实际经济的拟合程度更高。当然不同变量，不同指标选择，如何更好的与实际GDP的增长相吻合呢？现在最大问题是受到数据稳定问题，一方面数据能不能获取，另外一方面数据稳定调整的。
再看一下，基于单位银行结算帐户的CPI同比增长率拟合，我们说支付清算指标的时候，可以由支付工具指标，也可以有支付系统指标，也可以有帐户指标。大家可以看到与宏观指标之间有千丝万缕关系。因为不管是什么交易行为，最终回落到支付清算的业务的资金流量上。除了这样基于宏观方面的分析，基于支付清算指标，还可以做大量区域性结构性的分析。对不同银行业机构、非银行业机构也做了很多研究，再比如区域之间也做了很多研究，得了一些结论，可能和大家直观感受不一定一样。
比如说2007年以来，大结构可能有一些相对比较稳定的状况。比如说北京、上海、深圳，在全国资金流动中一直位居前列。但是还有一些结构性因素，比如说资金流动分散化趋势出现了逆转，2007年开始，北京、上海、深圳作为整体在资金流动中的比重不断下降。从2014年开始出现一些逆转，三个地方作为整体又开始上升。这有什么区域性内涵呢？值得我们进一步思考。
另外我们可以看到，上海在全国资金流动中的地位，虽然定义为国际金融中心。但是如果从资金清算角度来看，似乎距离中心还有一点点差距。比如说我们看一下北京上海深圳内部资金的流动占比，上海可以给我们直观感受。另外地区之间资金流动的状况，可以看到，虽然去年上海比重略有上升，但是距离北京还是比较远的。这里面有什么内涵值得我们思考呢？同样值得我们关注。
最后对2017年第二季度做一些简单预测，可以用多指标对宏观做点预测，主要考虑数据获取问题。现在更多基于汇兑等支付方式和银行行内支付系统业务，我们对实际增速也可以做简单拟合，实际上解释能力也是比较高的。我们可以看多基于这一模型，2017年第一季度与第二季度的实际GDP增长率是6.9和6.89，前者和公布是比较近的。这个预测，有待下一步的检验。另外我们通过汇兑等支付方式以及银行卡支付这样的消费更密切的指标，可以由一个直观感受。
基于这样的拟合模型，可以看到2017年一季度和二季度CPI增长率分别为1.62%和1.44%。涉及到CPI拟合涉及到的数据难度更多。总而言之，在清算指标方面进一步挖掘与宏观经济的关系。希望也得到各方的批评和帮助。谢谢大家！
