永华配资罕见的美国“股债汇”三杀：1971年至今只发生过6次

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　　中金点睛

　　美国宣布加征关税之后，出现了股债汇“三杀”的罕见局面。除了交易因素以外，从基本面上来讲，市场在定价“美国的滞胀”以及一个“没那么差的欧元区”。与美国罕见的股债汇“三杀”对应的是人民币汇率韧性。人民币汇率的韧性为松货币增加了空间。除了传统的松货币工具以外，干预风险溢价是更值得关注的政策选择，央行的结构性工具目前已经在稳定资本市场上有所尝试。

　　Abstract

　　摘要

　　美国宣布加征关税之后，出现了股债汇“三杀”的罕见局面。除了交易因素以外，从基本面上来讲，市场在定价“美国的滞胀”以及一个“没那么差的欧元区”。从1971年1月到现在，美国股债汇同时出现明显下跌[1]的月份只有6个，如果4月美股、美债、美元不再大幅变化，2025年的4月将是1971年以来第7个单月美国股债汇都出现明显下跌的月份。一般来说，美股下跌、美债上涨、美元上涨是投资者更适应的资产变化组合。但如果美国面临的是“滞胀”风险，同时其他经济可以凭借“非美国”的力量支撑基本面，那么就有可能出现美国股债汇三杀的局面。2022年12月的美国股债汇三杀可以帮助我们理解这一轮调整的逻辑。

　　与美国罕见的股债汇“三杀”对应的是人民币汇率韧性。截至4月中旬，尽管美国对华已累计加征超100%关税[2]、远高于2018-2019年贸易摩擦期间的18%，但人民币对美元、日元和新兴市场货币贬值幅度明显低于2018-2019年，人民币对美元汇率也强于我们基于国债利差、中国资产风险溢价、美元投资者杠杆行为和贸易政策不确定性指数搭建的模型所预测的区间[3]。

　　人民币汇率的韧性为松货币增加了空间。降低利率中枢能有效降成本，存量贷款利率每下调10个bp就相当于节省2654亿元利息费用。居民平均消费倾向仍然有0.66，利率下降也可能支持消费。向前看，我们认为基本面是决定降息的关键因素，目前衍生品计入的中国降息预期已经接近去年12月的水平。

　　干预风险溢价是更值得关注的政策选择，央行的结构性工具目前已经在稳定资本市场上有所尝试[4]。对我国10年期国债利率的拆解显示，预期的短期名义利率和期限溢价当前均处于历史低位，二者可分别解释2021年至今国债利率下降的一半左右，反映市场可能计入了一个缓慢下调的政策利率路径，以及很低的长期加息预期。然而，利率过低会导致银行净息差缩窄，削弱降息对信贷的刺激作用，还可能助长银行投机行为，影响金融稳定。在此情况下，央行可通过扩表压低风险溢价，更有助于稳定经济增长。当前我国央行资产负债表有扩张空间。央行扩表也需要财政配合，海外经验表明这种协同能降低私人部门承担的风险，保障政策实施效果。

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　　一、人民币汇率超预期稳定

　　美国加征关税以来，美元并未走强，反而出现股债汇“三杀”的状况，这是历史上比较罕见的。4月至今，美元指数累计下跌5%，标普500指数下跌6%，10年期美债利率上升11个基点（美债价格下跌）。从1971年1月到现在，美国股债汇同时出现明显下跌[5]的月份只有6个，如果4月美股、美债、美元不再大幅变化，2025年的4月将是1971年以来第7个单月美国股债汇都出现明显下跌的月份（图表1）。

　　图表1：1971年至今，美国股债汇同时明显下跌的月份只有6个

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　一般来说，美股下跌、美债上涨、美元上涨是投资者更适应的资产变化组合。如果美国增长下行，由于盈利预期下调，美股就会下行。与此同时，由于增长下行，通胀也会下行，货币政策随之放松，利率也会下降，美国国债就会上涨。而作为全球重要的需求引擎和流动性的提供者，一旦美国经济增长下行，其他国家的基本面会比美国更差、政策空间相对美国更小，美元会扮演避险资产的角色，因此美元一般会上涨。

　　但如果美国面临的是“滞胀”风险，同时其他经济体可以凭借“非美国”的力量支撑基本面，那么就有可能出现美国股债汇三杀的局面。2022年12月的美国股债汇三杀可以帮助我们理解这一轮的状况，当时市场在定价美国的滞胀以及欧洲和日本好于预期的基本面。2022年12月美联储议息会议的点阵图超出市场预期，当时商品通胀回落，但服务通胀粘性较强、劳动力市场供给比较紧，这也是美联储认为通胀风险还没有解除、需要保持较高利率的重要原因，因此美债收益率上升，而过紧的货币政策加剧了市场对衰退的担忧，因此美股下跌。以上的情况直接体现在了2022年12月（尤其是下半月）的股债双杀。

　　当时，在定价美国“滞胀”的同时，欧洲和日本经济的基本面反而好于预期，导致美元兑欧元、日元都出现了贬值。在进入4季度之前，欧元和日元兑美元的汇率都达到了20年的最低水平。受到俄乌冲突的影响，市场一直担心欧元区能源危机发酵，然而，进入12月后，北半球出现异常暖冬，北半球气温大举反弹，导致供暖需求下降，欧洲的天然气库存不降反升，之前市场担心的能源危机并未上演[6]；2022年12月20日，日本央行公布的货币政策声明“变相”地放弃了超宽松的货币政策，出乎意料地调整了收益率控制曲线（Yield Curve Control，YCC），将10年期日本国债收益率的波动范围的目标水平从±0.25%扩大到±0.5%。我们认为这本质上反映了日本通胀持续上升后带来的货币政策调整。

　　图表2：美国“滞胀”且非美国家基本面较好时，美国可能出现股债汇“三杀”

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　我们认为图表2揭示的机制仍然可以帮助我们理解这一次美国的股债汇三杀：从基本面上来讲，市场在定价“美国的滞胀”以及一个“没那么差的欧元区”。

　　► 美国政府的两个长期目标看起来不符合基本常识。美国政府认为加征关税最终可以实现两个目的（合理性面临较大质疑），一是制造业回流，二是减少贸易逆差。这两个目的之后有“两笔账”很难算得清楚。第一是劳动力资源的账本，美国目前基本处于充分就业的状态，失业率达到历史较低位（图表3），从宏观上来说并没有多余的劳动力资源可以用于制造业。第二是经常账户的账本，从总量层面来看，我们认为美国经常账户并没有显著失衡。如图表4所示，如果只看制造业的话，2024年美国制造业的贸易逆差约1.59万亿美元，占GDP的5.44%。然而，美国在农业、能源领域有较大的贸易顺差，2024年美国的农产品贸易顺差为230亿美元，占GDP的0.08%，能源和矿产品贸易顺差为820亿美元[7]，占GDP的0.28%。同时，经常账户除了包括货物贸易还有服务贸易，美国服务贸易常年处于顺差状态，2024年美国服务贸易顺差约2950亿美元，占GDP的1%。综合来看，2024年美国的货物贸易和服务贸易赤字占GDP的比重为3.14%，贸易并未显著失衡（图表4）。

　　图表3：美国当前失业率处于历史较低位

　　资料来源：Haver Analytics，中金公司研究部

　　图表4：美国在农产品、能源和矿产品、服务贸易领域都存在顺差

　　资料来源：Haver Analytics，中金公司研究部

　　► 如何在劳动力充分就业、经常账户没有显著失衡的状态下达到制造业回流和缩小经常账户赤字的目标呢？从宏观上来说，美国可能需要一场衰退才能实现这些目标。内需减少之后才可能有富余的劳动力用于制造业就业，同时内需减少之后可以降低对海外产品的需求来降低贸易逆差。综合来看，美国政府以极端方式挑战全球的经贸秩序，似乎要用一场衰退来实现本就不合理的经济目标，投资者很难接受这样的逻辑。更进一步地，美国选择的衰退是由供给冲击（关税）引起的衰退，这种模式对价格的影响有较强的结构特征，使得投资者难以确定美联储未来的政策路径。一方面，关税上升或将导致美国进口品的价格上升；但另一方面，4月3日欧佩克+宣布增产原油、俄乌局势并未进一步恶化，全球油价大幅下跌。市场既不敢确信最终的通胀走势，也不敢确信美联储到底是选择更重视通胀还是更重视增长，同时还在担忧美债净供给的上升。因此，即使在基差交易和利率互换套利交易引起的去杠杆暂时平静之后，美债利率仍然居高不下。

　　► 与此同时，欧洲的基本面展现出韧性。3月，德国议会通过决议放宽“债务刹车”，允许国防开支突破GDP的1%，并拓宽国防开支的范围，在军事装备升级的基础上，还允许资金用于民防、信息安全等。此外，德国议会还通过了5000亿欧元规模的基础设施投资基金，重点支持现代交通网络、数字基础设施、可再生能源和住房建设等，我们认为这有望拉动对各类原材料及相关制造业产品的需求[8]。此外，4月欧佩克+同意自5月起向市场增加供应41.1万桶原油/日，使全球油价承压[9]。稳定且充足的原油供应可降低欧洲制造业企业的能源成本，叠加财政扩张带来的增量需求，有利于企业扩大生产规模，支撑欧洲经济增长。

　　美元的弱势反映了全球对美元的相对需求下降，这在一定程度上也会缓解人民币兑美元汇率的贬值压力。再加上央行反复强调纠正“人民币定价的单边预期”。因此我们看到，人民币汇率的走势相对于2018-2019年中美贸易摩擦时期要更有韧性：

　　► 除了对欧元贬值幅度较大以外，人民币对其他货币的贬值幅度都要小于2018-2019年贸易摩擦时期。自2月1日特朗普宣布对中国加征10%关税至4月18日，以中美贸易额加权平均关税税率计算[10]，美国对华已累计加征超100%关税，期间人民币对美元累计贬值0.53%，对日元贬值8.45%，对东盟货币[11]和墨西哥比索分别贬值2.16%和4.15%。而2018-2019年中美贸易摩擦期间人民币贬值幅度明显更大：2018年3月至2019年9月，美国对华累计加征约18%关税，人民币对美元贬值11.27%，对日元贬值10.80%，对东盟货币和墨西哥比索分别贬值7.12%和6.86%（图表5）。

　　► 人民币对美元汇率也明显强于传统模型预测的区间。在此前的专题报告当中[12]，我们搭建了一个由中美10年期国债利差、中国风险溢价指数（民间融资利差和住宅租金利差的综合）、美元投资者风险偏好（以美国金融系统杠杆指数衡量）、美国贸易政策不确定性指数组成的回归模型永华配资，来拟合美元兑人民币的汇率。截至2025年4月18日，人民币兑美元汇率实际为7.30元/美元，低于我们的模型拟合的95%置信区间下限（7.43元/美元）（图表6）。

　　图表5：美国本轮对华加征关税后，人民币贬值幅度低于2018-2019年中美贸易摩擦期间

　　注：统计截至2025年4月18日。对东盟货币汇率采用新加坡元、越南盾、泰铢、马来西亚林吉特汇率加权平均计算，2018-2019年币值使用2017年中国对上述四国出口额为权重，2025年币值使用2024年中国对上述四国出口额为权重。美国对华加征关税幅度为PIIE根据中美贸易额计算的加权平均税率变化幅度

　　资料来源：PIIE，Wind，中金公司研究部

　　图表6：人民币汇率强于我们模型预测的区间

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　二、人民币韧性为松货币创造空间

　　从实体经济角度来讲，人民币贬值有利于缓冲外需下降对经济增长的拖累。2018-2019年中美贸易摩擦期间，美国累计对华加征关税约18%，同时期内人民币对美元贬值幅度约11.3%（图表7）。人民币兑美元汇率贬值的节奏与关税税率上升的节奏较为一致：当关税摩擦烈度较高时，人民币贬值的幅度也较大。人民币贬值一定程度上对冲了关税税率的上升：调整汇率因素后，美国对华关税税率实际上只上升了7个百分点左右，低于不考虑汇率因素时的18个百分点。当然，从另一方面来看，汇率走弱将从资本项下带来金融条件紧缩效应，二者权衡，汇率贬值的效果未必为正。

　　图表7：上一轮中美贸易摩擦期间，人民币有所贬值

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　在人民币汇率偏稳的情况下，松货币的空间被打开，比如适当降低利率。截至2025年3月，中国境内人民币贷款总量为265.4万亿元，存量贷款利率每下调10个bp就相当于节省2654亿元利息费用（相当于GDP的0.2%）。考虑到截至2024年底，商业银行净息差已降至历史新低的1.52%，较不良贷款率（1.50%）仅高出2bp（图表8）。如果真的进行存量贷款利息调降，存款利率大概率也要同时下降。总需求对利率可能仍然有弹性。中国仍然处在正常利率空间，贷款利率仍然明显高于0。我们以国家统计局住户调查的居民人均消费支出占人均可支配收入的比例计算，2024全年中国居民平均消费倾向仍然有0.66左右。截至2025年3月底，居民部门共有约83.9万亿元的贷款，贷款利率每下降0.1个百分点，平均可以为居民部门节省利息支出约839亿元，即使假设按照平均消费倾向的一半（0.33）进行消费，也可以创造约277亿元消费支出。

　　此外，中美10年期国债利差一直以来被认为是中国降息的一个制约因素。原因在于，市场认为货币政策需要考虑汇率的稳定，如果中国降息导致中国国债利率下行，与美国国债的利率差距进一步扩大，可能会加大人民币的贬值压力。4月初特朗普宣布对等关税至4月18日，美国10年期国债利率由4.17%左右升至4.34%，中国10年期国债利率则从1.81%降至1.65%左右，中美10年期国债利差走阔近33bp，但人民币兑美元汇率贬值幅度不到0.5%，为后续可能的降息留有空间。

　　从历史上来看，决定货币政策更重要的变量还是经济增长的走势。我们在之前的报告《稳汇率之后的宽松空间》中指出，稳汇率不一定会阻碍降息，两者有时几乎会同时出现，关键还是在于基本面的形势。举例来说，2020年2-4月疫情冲击期间，人民币兑美元汇率有快速破7的趋势，央行于3月将全口径跨境融资宏观审慎调节参数由1上调至1.25以对冲人民币贬值压力，同时分别于2月初、3月底两次下调7天逆回购利率共30bp，于2月、4月两次下调MLF利率共30bp。另外，2023年二季度末、三季度初我国处于应对经济下行压力的关键时期，人民币兑美元汇率从6月初的7.12贬值至6月底的7.26，7月下旬，央行将全口径跨境融资宏观审慎调节参数由1.25上调至1.5，同时于6月初下调7天逆回购利率10bp，于6月、8月两次下调MLF利率共35bp。基本面的形势会改变货币政策目标的排序，今年一季度由于财政发力、增长相对较好，货币政策的重点转向金融稳定，资金利率维持了一个相对较紧的态势，至3月中旬，市场几乎完全回吐了去年10月底以来的降息预期（图表9）。

　　4月以来，随着美国对华关税落地，市场对于货币宽松的预期再起，目前衍生品市场隐含降息预期接近去年12月底的水平。目前关税摩擦的影响还有待观察，但如果经济的下行压力显现，降息概率将上升。

　　图表8：当前商业银行净息差已降至历史新低，与不良贷款率接近

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　图表9：目前衍生品市场隐含降息预期已回落至去年年底水平

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　三、从无风险利率到风险溢价

　　政策利率下调可以到什么水平？当前我国长端利率水平隐含了市场对货币政策什么样的预期？对我国10年期国债利率的理解可以从它的两个组成部分入手：预期的短期名义利率和期限溢价（图表10）。

　　► 预期的短期名义利率路径指示了市场对短期利率中枢的预期。如果未来的短期利率路径是完全确定的，那么根据无套利条件，持有10年期国债的年化回报应该与滚动10年持有1年期国债或者滚动120个月持有1个月repo的年化回报相同，此时10年期国债利率应等于一系列未来短期利率的几何均值。预期的短期名义利率水平反映了投资者对未来名义中性利率的预期，也计入了央行将政策利率保持在名义中性利率之下（之上）以刺激总需求（压低通胀）的可能性。进一步地，对名义中性利率的预期则隐含了市场对长期通胀和长期实际利率的看法，如果市场对未来增长较为谨慎，则名义利率预期也可能处于低位。

　　► 期限溢价指的是现实中未来短期利率路径不确定、可能发生超预期波动时，投资者所要求的额外风险补偿。不同于根据短端和长端利率差距计算的期限利差，期限溢价无法直接观测，需要在无套利条件等假设下使用理论模型计算。期限溢价隐含了投资者对未来中性利率波动和货币政策波动的看法，市场对未来基本面和货币政策路径的预期越一致，期限溢价可能越低。

　　图表10：10年期国债利率可拆解为预期的短期名义利率和期限溢价

　　资料来源：中金公司研究部

　　我们的模型显示，中国10年期国债利率的下行并不能完全用降息预期来解释：对短端利率预期的下调只解释了国债利率下降的一半，另一半则是由期限溢价的下降解释。学界常用仿射期限溢价模型来拆解长端利率。基于ACM和Hamilton-Wu两种仿射期限溢价模型[13]，我们将10年期国债利率拆解为预期的短期名义利率和期限溢价两部分。模型拆解结果显示，2021年2月[14]至2025年4月，10年期国债利率累计下行了169bp，其中预期的短期名义利率下行了75bp，期限溢价下行了90bp（图表11），剩余4bp为模型拟合误差。期限溢价可解释这段时期内10年期国债利率下行的53%。我们的模型显示，目前10年期国债利率隐含的预期短端利率和期限溢价水平分别为1.30%和0.37%。

　　图表11：模型显示，期限溢价下行可解释2021年2月至今10年期国债利率下行的53%

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　更直观地讲，利率曲线结构隐含的市场交易逻辑是这样的：央行对短端利率的下调可能非常谨慎，但是在一个较长的时间内、央行加息的可能性较低。

　　加息可能性较低是容易理解的，因为中国有一系列的结构性问题还需要时间去化解。私人部门来看，截至2024年底，我国居民、非金融企业杠杆率分别为61.4%、168.4%，均处于历史较高位。政府部门来看，目前地方仍处于债务化解阶段，虽然中央于去年底推出增加地方债务限额置换存量隐性债务等一揽子化债措施，但今年1-2月全国税收收入同比负增、土地出让收入仍在下滑，加上融资平台存量债务仍然不低、融资仍处于严监管状态，地方偿债压力仍然不轻：3月6日，潘功胜行长在全国人大记者会上表示，2024年末融资平台经营性金融债务规模约14.8万亿元[15]。此外，房地产仍面临去库存压力，截至3月底全国商品房待售面积达7.9亿平方米，同比增长5.1%，需求侧的保障房供给和城中村改造对商品房去化的贡献或有限：由于十四五期间筹建进度靠前，今年多数人口净流入城市的保障房计划供应套数持平或略低于去年[16]。私人部门杠杆、地方债务、房地产库存仍然需要时间消化，居民通胀预期位于2005年以来的最低位，收入信心也比较弱，为了保持经济增长可持续，利率需要保持在较低水平。

　　一个并不严谨但听上去符合常识的推论是：如果基本面还有压力、长周期内加息的概率很低，那么降息的可能性就要相对大一些、政策利率的水平也会较低。但利率曲线反映的市场预期并不是这样。从我们对利率曲线模型的拆解来看，市场预期未来长周期的名义短期利率中枢仍然要高于1%永华配资，距离现在的政策利率水平并没有太大的下调空间。

　　那么为什么市场预期的未来短期名义利率（1.3%）仍然比1%要高呢？我们认为这可能是对短期货币政策态势的反应。央行主管媒体金融时报曾在2024年2月18日发表《利率政策实际效果正逐步显现》[17]指出，“当政策利率过低时，货币需求迅速扩大，货币政策可能失效，也即政策利率存在阈值。当政策利率低于阈值时，货币政策作用将大幅衰减”。所谓“货币政策作用将大幅衰减”，实际上是有学术研究支撑的。一方面，利率过低时银行净息差显著缩窄，导致银行借贷意愿降低。BIS基于全球银行的研究表明，利率下降对银行息差有非线性影响，短端利率越低，每单位利率下降对银行净息差的拖累越大，刺激信贷的作用也越弱；当短端利率低于一定阈值后，利率进一步下降无法继续带来银行信贷增长，这被一些学者形象地称为“reversal rate”，即利率太低时再降息无助于信贷宽松[18]。图表8显示这问题在中国可能也有所显现。另一方面，低利率、低息差环境可能助长金融机构的投机行为，影响金融稳定。德国央行的研究表明，08年金融危机后极低的利率环境促使德国的商业银行放贷给风险更大的企业：截至2021年底，德国商业银行向债务-EBITDA比例高于中位数的企业发放的贷款占贷款总额的73%[19]。BIS、波士顿联储的研究则发现，低利率下银行存贷业务利润降低，因此主动转向金融产品投机、证券承销、资本市场中介等风险相对更高的业务[20]，或者缩短存款期限、拉长贷款期限和投资久期，导致资产和负债的期限错配更加严重[21]。

　　出于维持货币政策效果和金融稳定的考量，如果无风险利率的调整有约束，央行也可以扩表压低风险溢价。我们在报告《货币政策如何“超常规”》中指出，名义利率由两个部分组成：一个是无风险利率，一个是风险溢价。当前我国虽然大部分利率在下降，但仍有民间融资利率、小额贷款利率在上升，驱动它们上升的因素正是风险溢价，也就是借款人对风险的厌恶。我们综合民间融资利差和住宅租金回报利差计算的风险溢价指数表明，中国当前的风险溢价可能处于不低的位置。

　　从海外央行的经验来看，在经济和金融遭受较大压力的时候，央行会突破传统思维，扩大可接受的抵押品范围，调整基础货币的投放方式，主动承担一部分风险，通过资产负债表扩张降低风险溢价。例如2008年金融危机期间，美联储设立了定期资产支持证券借贷便利（TALF）和商业票据信贷便利（CPFF），资产支持证券和商业票据在当时都面临收益率走高、发行量下降、流动性承压的问题[22]（图表12）。在TALF下，个人和法人可以将高评级资产支持证券抵押给美联储，获取期限3-5年的无追索权贷款。在CPFF下，美联储设立一个SPV向符合条件的发行企业购买高评级商业票据。两类资产的信用利差在美联储出手后显著下降，发行量稳步回升，企业融资成本因此改善[23]。类似的例子还有日本央行于疫情期间设立的支持中小企业融资计划（NFPM，接受金融机构向中小企业发放的贷款作为抵押）和支持企业融资计划（SFSO，接受企业债、商业票据、资产支持证券等多种抵押品）等。

　　图表12：美联储降息过程中扩大了购买和接受抵押的资产范围

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　中国央行历史上也有类似的直接或者间接干预风险溢价经验，目前也在积极尝试。在2020-2022年这三年时间里，央行一方面调降存款准备金率200bp以上，下调MLF利率、7天逆回购利率各50bp，另一方面积极通过多种结构性工具将信贷资源更有效地传导到经济中的关键部门和薄弱环节，如创设普惠小微企业贷款支持工具支持受疫情冲击较严重的小微企业，创立科技创新再贷款和普惠养老专项再贷款支持经济结构转型，设立保交楼贷款支持计划促进房地产市场信心恢复等（图表13）。2024年9月，央行又创设证券、基金、保险公司互换便利（SFISF）和股票回购、增持专项再贷款两类再贷款工具为股票市场提供流动性支持。SFISF首期规模5000亿元，截至3月底已执行两批互换便利、总额超过1000亿元；股票回购、增持专项再贷款首期额度3000亿元，目前已超过400家公司公开披露股票回购增持再贷款，贷款额度上限近800亿元。

　　央行的扩表行为或已经体现在对股票市场的支持当中。今年4月初美国对等关税落地后，我国股票市场经历较大幅度调整，央行发言人表态称“坚定支持中央汇金公司加大力度增持股票市场指数基金，并在必要时向中央汇金公司提供充足的再贷款支持，坚决维护资本市场平稳运行”。[24]

　　图表13：人民银行在2020-2022年的主要货币政策回顾

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　中国央行资产负债表相对GDP的比例处于历史较低水平。中国自2009年以来，央行资产负债表相对GDP的比例不断降低，主要依靠降低存款准备金率保证可流通的基础货币供应。截至2025年2月，中国央行资产负债表占GDP的比例为35%，处于过去20年以来的17%分位数，客观上存在扩张空间。与央行资产负债表占GDP比例下降相对应的，则是商业银行资产负债表的不断扩张：截至2024年底，我国银行业总资产约445万亿元，是GDP的约3.3倍，而2009年时仅为2.2倍（图表14）。

　　图表14：中国央行与银行总资产相对GDP的变化

　　资料来源：Wind，中金公司研究部

　　在不确定性较大的时刻，央行扩表更需要财政的配合，如果仍然要求私人部门承担全部风险的话，央行的扩表行动可能不一定顺畅。参考海外的经验来看，央行财政的配合有多种方式，既有可能是央行从二级市场购买国债，也有可能是财政出资本金设立特殊目的公司、央行给予资金进行支持等，或者央行直接扩大可接受抵押品的范围、干预风险资产市场。例如美联储于2020年3-4月设立了主街贷款计划（MSLP）和工资保障计划流动性工具（PPPLF），在MSLP下，美联储通过SPV购买金融机构向中小企业发放的合资格贷款的95%份额，并与金融机构按照95%和5%比例共担风险；如遇坏账，美联储首先使用所购买贷款的利息收入弥补损失，此后可使用美国财政部提供的750亿美元信用保护。在PPPLF下，金融机构以向小企业发放的工资保障计划贷款为抵押从美联储获得低息贷款。由于所有PPP贷款均获得了美国小企业管理局的100%担保，因此美联储PPPLF工具的信用风险事实上全部由美国财政承担。我们的统计显示，美国、英国、日本央行在疫情期间推出的13个结构性工具中，央行承担全部或部分风险的有9个，财政提供完全和部分担保的有8个，实际产生坏账的只有4个，且坏账率小于2%（图表15，图表16）。海外央行直接干预风险溢价未必会亏损，有时还能带来收益，即使承受一部分亏损，央行执行货币政策的职能也不会受到影响，央行在财政配合下主动承担一部分风险有助于扩表行动更加顺畅。

　　图表15：美英日在疫情期间推出的13个政策工具中，多数由央行承担部分或全部风险

　　注：统计截至2024年12月。工具包括美国的定期资产支持证券借贷便利（TALF），商业票据信贷便利（CPFF），一级交易商信贷便利（PDCF），企业信贷便利（CCF），货币市场基金流动性便利（MMFLF），主街贷款计划（MSLP），工资保障计划流动性工具（PPPLF），英国的恢复贷款计划（BBLS），疫情企业贷款计划（CBILS），疫情大企业贷款计划（CLBILS），支持中小企业的定期融资计划（TFSME），日本的支持中小企业融资计划（NFPM），支持企业融资计划（SFSO）

　　资料来源：美联储，英国央行，日本央行，中金公司研究部

　　图表16：美英日在疫情期间推出的13个政策工具名单

　　注：统计截至2024年12月

　　资料来源：美联储，英国央行，日本央行，中金公司研究部

　　[1]美元指数跌幅超过2%、美国国债利率上升的相对幅度超过利率水平的1%、标普500下跌超过4%

　　[2]数据来源于彼得森国际经济研究所（PIIE）：https：//www.piie.com/research/piie-charts/2019/us-china-trade-war-tariffs-date-chart

　　[3]模型细节见我们之前的报告《关税扰动对汇率影响多大？》

　　[4]关于风险溢价和货币政策应对方法的详细讨论见我们之前的报告《货币政策如何“超常规”》

　　[5]美元指数跌幅超过2%、美国国债利率上升的相对幅度超过利率水平的1%、标普500下跌超过4%

　　[6]https：//www.cma.gov.cn/2011xwzx/2011xqxxw/2011xqxyw/202301/t20230119_5271518.html

　　[7]为全面反映美国能源和矿产品的贸易情况，我们将制造业中的“石油和煤炭产品”摘出合并到了能源和矿产品大类

　　[8]https：//www.reuters.com/world/europe/key-details-germanys-proposed-fiscal-rule-changes-infrastructure-splurge-2025-03-04/

　　[9]http://www.sinopecnews.com.cn/xnews/content/2025-04/18/content_7123721.html

　　[10]数据来源于彼得森国际经济研究所（PIIE）：https：//www.piie.com/research/piie-charts/2019/us-china-trade-war-tariffs-date-chart

　　[11]对东盟货币汇率采用新加坡元、越南盾、泰铢、马来西亚林吉特汇率加权平均计算，2018-2019年币值使用2017年中国对上述四国出口额为权重，2025年币值使用2024年中国对上述四国出口额为权重

　　[12]详见我们之前的报告《关税扰动对汇率影响多大？》

　　[13]通俗地说，仿射期限结构模型假设零息债券收益率曲线上的所有收益率都是几个潜在定价因子的线性函数，在投资者无法通过买卖不同期限债券套利的假设下，我们可以解出这一线性函数关系的参数，进而计算出投资者预期的未来短期利率。预期的未来短期利率与观测到的长期收益率之间的差距即为期限溢价。ACM模型和Hamilton-Wu模型都遵循上述原理，二者的区别在于求解线性函数关系的参数所用的方法不同。我们使用两种模型拆解长期利率的结果相近，因此我们采用两种模型的平均值。关于ACM模型，参见：Adrian， T．， Crump， R． K．， & Moench， E．（2013）． Pricing the term structure with linear regressions． Journal of Financial Economics， 110（1）， 110-138．，关于Hamilton-Wu模型，参见：Hamilton， J． D．， & Wu， J． C．（2012）． Identification and estimation of Gaussian affine term structure models． Journal of Econometrics， 168（2）， 315-331．

　　[14]2021-2022年期间，10年期国债利率的高点出现在2021年2月（3.33%）

　　[15]http://lianghui.people.com.cn/2025/GB/460064/460183/index.html

　　[16]参见我们之前的报告《房地产修复的成色如何？》

　　[17]https：//mp.weixin.qq.com/s/xJ55bfcJoeZmhC38FdIAug

　　[18]参见：Borio， C．， & Gambacorta， L．（2017）． Monetary policy and bank lending in a low interest rate environment： diminishing effectiveness？． Journal of Macroeconomics， 54， 217-231．，文中定义的短端利率阈值是3个月银行间利率低于1.25%

　　[19]https：//www.bundesbank.de/en/press/speeches/financial-stability-and-monetary-policy-from-low-for-long-to-the-new-normal-910300

　　[20]Brei， M．， Borio， C．， & Gambacorta， L．（2019）． Bank intermediation activity in a low‐interest‐rate environment． BIS working paper

　　[21]Wang， J． C．（2017）． Banks‘ search for yield in the low interest rate environment： a tale of regulatory adaptation （No． 17-3， pp． 1-90）． Federal Reserve Bank of Boston．

　　[22]关于TALF，参见https：//elischolar.library.yale.edu/cgi/viewcontent.cgi？article=1114&context=journal-of-financial-crises；关于CPFF，参见https：//elischolar.library.yale.edu/cgi/viewcontent.cgi？article=1082&context=journal-of-financial-crises

　　[23]参见Campbell， S．， Covitz， D．， Nelson， W．， & Pence， K．（2011）． Securitization markets and central banking： An evaluation of the term asset-backed securities loan facility． Journal of Monetary Economics， 58（5）， 518-531．，以及Duca， J． V．（2013）． Did the commercial paper funding facility prevent a great depression style money market meltdown？． Journal of Financial Stability， 9（4）， 747-758．

　　[24]http://www.pbc.gov.cn/goutongjiaoliu/113456/113469/5665330/index.html

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