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债券研究报告
流动性专题报告之三：论超储率（超额存款准备金率）的测算
——关于五因素模型的思考
报告摘要：
[Table_Summary]
我们曾在《流动性专题报告之一：中国央行资产负债表分析手册》，
按照央行资产负债表的各个科目，进行分别的介绍、分析。随后在《流
动性专题报告之二：央行资产负债表、货币政策与流动性》中，分析
各个科目变动与银行体系流动性的关系，总结央行资产负债表变动的
历史规律。在本篇中，我们将直接聚焦银行间流动性的核心指标——
“超额存款准备金率”，也称超储率，给出我们自己思考的测算方法，
需要估算的项目，也给出了估算的方式方法，以更具有指导意义。
1、五因素模型：超准率，即超额存款准备金占一般性存款的比例。
利用央行资产负债表“总资产=总负债”的恒等式，超额存款准备金
≈外汇占款+对其他存款性公司债权-政府存款-M0-法定存款准备金，
由此可见，超额准备金水平主要与外汇占款、央行公开市场操作、政
府存款、流通中的现金和法定存款准备金五大因素有关。
2、五因素模型有效性检验：几乎一致。测算超准率=（上季度超准+
六因素变化后本季度超准）/本季度超准基数。检验结果表明，基于
这一模型测算得到的超准率与央行每季度公布的超准率几乎一致，误
差控制在 %以内。
3、预测五因素的变动：（1）关键在法准预测。要预测法定准备金，
一是缴准基数，二是法定准备金率，后者预测难度相对更高。对于法
定准备金率，如果准备金政策没有发生变化，存款增速又相对稳定，
那么法定准备金率将保持不变，计算公式为：加权平均法定准备金率
=（存款准备金-超准率*超准基数）/缴准基数，本期法定准备金=本
期缴准基数*上一期加权平均法定准备金率。当央行降准（普降或定
向）时，需要计算扣除降准后新的加权平均法定准备金率。（2）外
汇占款、政府存款、对其他存款性公司债权、M0 等。外汇占款主要
受央行是否干预、人民币汇率走势以及外汇管制程度的影响。对其他
存款性公司债权，我们主要通过跟踪央行公开市场操作来预测。政府
存款具有明显的季节性，呈现“季初增加，季末减少”的特点，除缴
税影响外，财政收支进度、地方债发行、减税降费政策等均会导致政
府存款发生波动。M0 变动存在季节性规律，春节前 1-2 月往往是全
年 M0 最高位，此外，9 月底也常常是 M0 的高位。
5、8 月超准率测算：根据测算，8 月外汇占款变动-50 亿，对其他存
款性公司债权增加 4000 亿，政府存款释放流动性 3000 亿，法准增加
1200 亿，M0 小幅增加 300 亿。超准率为 %，比 6 月底高出
个百分点，当前流动性宽松无虞，超准率稳步回升。
[Table_Invest]
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[Table_
uthor]
证券分析师：李勇
执业证书编号：S0550517090001
证券分析师：刘辰涵
执业证书编号：S0550517100001
010-58034582 liuchenhan@
研究助理：付昊
执业证书编号：S0550118020005
010-58034578 fuhao@
研究助理：邹坤
执业证书编号：S0550518010025
010-58034586 zoukun@
证券研究报告
发布时间：2018/8/22
债券研究报告
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目 录
1. 超额存款准备金率与资金利率 ............................................................. 3
2. 超额存款准备率推导及五因素模型 ...................................................... 5
3. 五因素模型有效性检验：几乎一致 ...................................................... 5
. 法定存款准备金的测算...........................................................................................5
. 非金融机构存款——五因素模型之外的考虑因素...............................................6
. 五因素模型测算结果...............................................................................................7
4. 如何预测五因素的变动：关键在法准 .................................................. 8
. 法定准备金...............................................................................................................8
. 外汇占款................................................................................................................. 11
. 对其他存款性公司债权......................................................................................... 11
. 政府存款.................................................................................................................14
. 流通中的现金（M0） ...........................................................................................15
5. 8 月超准率测算 ................................................................................... 16
. 法定准备金.............................................................................................................16
. 外汇占款.................................................................................................................16
. 对其他存款性公司债权.........................................................................................16
. 政府存款.................................................................................................................17
. 流通中的现金（M0） ...........................................................................................17
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我们曾在《流动性专题报告之一：中国央行资产负债表分析手册》，按照央行
资产负债表的各个科目，进行分别的介绍、分析、梳理。随后，我们在《流动性专
题报告之二：央行资产负债表、货币政策与流动性》中，分析各个科目变动与银行
体系流动性之间的关系，总结央行资产负债表变动的历史规律。在本篇中，我们将
直接聚焦银行间流动性的核心指标——“超额存款准备金率”，也称超储率，给出
我们自己思考的测算方法，力图给出相对明确的测算思路，对于需要估算的项目，
我们也给出了估算的方式方法，以更具有指导意义。
在正文开始之前，首先明确两个概念：超额存款准备金率（以下简称“超准率”，
也叫作超储率）和超额备付金率并不完全等同，但两者在定义和数量上都非常接近，
都可以用来判断银行间市场的流动性。超额备付金率是超额备付资金占银行各项存
款的比例，而超额准备金率是超额存款准备金占一般性存款的比例，相对来说，超
额备付金率的分子和分母均大于超准率，两者之间并没有特别明显的大小关系。
本篇报告主要结合央行资产负债表的各类科目，使用超准率来判断和预测银行
间资金面的松紧，核心内容是如何使用五因素模型预测超准率。超准率由央行每季
度公布一次，更新频率偏低，且具有滞后性。对于货币基金以及投资短期债券的基
金来说，如何更高频率、更准确及时地测算超准率就显得尤为重要。
1. 超额存款准备金率与资金利率
超准率体现了央行从负债端向银行体系投放的基础货币数量，能够反映银行间
市场的流动性状况，对于判断资金面和利率走势发挥着至关重要的作用。在 2018
年 2 季度货币政策执行报告的专栏中，央行提出要从“量”和“价”两方面来判断
银行体系流动性，其中，“量”是要看超额准备金水平，而不是简单看基础货币；
“价”是要看货币市场利率，尤其是银行间市场的资金价格，随着金融创新和金融
市场深化发展，价格型指标将更趋重要。从理论上讲，超准率与资金利率水平反向
变动，即超准率越高，银行间市场可用资金越充裕，相应的资金利率水平应该越低。
从我们推导的月度超储率数据和资金利率水平对应来看，这一趋势十分明显。
以 2013 年“钱荒”为例，一方面，2013 年 5 月人民币汇率走弱，外汇占款骤
减，而为了维持汇率稳定央行并没有立刻通过公开市场操作增加基础货币投放，导
致总量资金收紧，5 月超准率环比大幅下降 个百分点至 %；另一方面，实体
经济融资需求依然旺盛，继续消耗超储，最终导致“钱荒”爆发，隔夜拆借利率一
度飙升至 %。随后央行向金融机构大量投放流动性，隔夜拆借利率逐渐回落，
超储率回升至 2%以上，“钱荒”退潮。将超准率作为银行间市场资金面松紧的观
测指标，通过观察超准率的逐月甚至更高频次的变动，有助于规避“钱荒”的再次
发生。
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图 1：测算超准率与月均 R007 走势
数据来源：东北证券，Wind
可以观察到，2015 年以来金融机构超准率持续走低，特别是进入 2017 年后，
金融去杠杆继续强化，中性偏紧的货币政策下，2017 年全年超准率均值仅为 %，
创历史新低。根据我们的测算，2017 年 7 月和 8 月超准率分别只有 %和 %，
远低于往年同期，也低于今年 7 月的 %。与之相对的是，银行间 7 天质押式回
购加权利率不断抬升，由年初的 %上升至年末的 %，与超准率呈反向变动。
2018 年以来，流动性整体维持宽松格局，资金较为充裕。超准率由 1 季度末的 %
升至 2 季度末的 %，同比提升 个百分点，与此同时，银行间 7 天质押式回
购加权利率持续下行，甚至一度与逆回购操作利率出现倒挂。
图 2：2013-2014 年 R007 和隔夜 SHIBOR 走势（%）
数据来源：东北证券，Wind
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2. 超额存款准备率推导及五因素模型
超准率，即超额存款准备金占一般性存款的比例。对于分子，超额存款准备金
是其他存款性公司为满足日常支付清算需求而存放在央行的头寸，是金融机构流动
性最强的资产。主要作用有二，首先当商业银行与央行发生往来的手续费，可以直
接使用超额准备金头寸，提高结算效率。另外，超额准备金可以获得少量利息，当
商业银行资金闲臵时，放在超额准备金头寸时能够获得少量的利息收入。结合央行
的资产负债表，其计算方法可以表示为：超额存款准备金≈基础货币-法定存款准备
金-货币发行。
利用央行资产负债表“总资产=总负债”的恒等式，基础货币=（国外资产+对
政府债权+对其他存款性公司债权+对其他金融性公司债权+对非金融性部门债权+
其他资产）-（不计入储备货币的金融性公司存款+发行债券+国外负债+政府存款+
自有资金+其他负债），考虑到有些项目存量较小或变动不大，我们将上式简化为：
基础货币≈外汇占款+对其他存款性公司债权-政府存款。
更进一步，超额存款准备金≈外汇占款+对其他存款性公司债权-政府存款-M0-
法定存款准备金，由此可见，超额准备金水平主要与外汇占款、央行公开市场操作、
政府存款、流通中的现金和法定存款准备金五大因素有关。对于分母，我们通过存
款类金融机构信贷收支表的“各项存款”可以得到。
图 3：影响超额准备金率的五因素
数据来源：东北证券，Wind
3. 五因素模型有效性检验：几乎一致
检验的思路如下:将基于五因素模型测算得到的超准率与央行每季度公布的超
准率进行对比，通过观察二者的拟合度来判断五因素模是否有效。我们利用 2017
年以来的季度数据对五因素模型的有效性进行检验，外汇占款、对其他存款性公司
债权、政府存款以及流通中的现金（M0）均可以从央行资产负债表中得到，由此，
检验的重点在于确定法定存款准备金的多少。
. 法定存款准备金的测算
法定存款准备金=存款准备金-超额存款准备金。对于超额存款准备金，计算公
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式如下：超额存款准备金=超准率*超准基数。因此，法定准备金的测算公式可以表
示为：法定准备金=存款准备金-超准率*超准基数。结合央行资产负债表中“其他
存款性公司存款”，可以得到对应月份的存款准备金。如前文所述，超准率由央行
每季度公布一次，在货币政策执行报告中可以查到。超准基数对应存款类金融机构
信贷收支表中的各项存款，按月公布，最终法定存款准备金的测算结果如下表所示：
表 1：法定存款准备金测算（亿元）
超准基数
（A1）
超额准备金
(A2=A1*A5)
存款准备金
(A3)
法定准备金
(A4=A3-A2)
超准率
(A5)
环比变动额
（A6）
2017-03 1,568,761 20,394 227,141 206,747 % 9,117
2017-06 1,609,413 22,532 229,662 207,130 % 384
2017-09 1,633,471 21,235 228,516 207,281 % 151
2017-12 1,651,655 34,685 243,802 209,118 % 1,836
2018-03 1,699,708 22,096 238,740 216,644 % 7,526
2018-06 1,737,433 30,231 237,805 207,574 % -9,070
数据来源：东北证券，Wind
. 非金融机构存款——五因素模型之外的考虑因素
2017 年 12 月，央行发布《中国人民银行办公厅关于调整支付机构客户备付金
集中交存比例的通知》，规定 2018 年 1 月集中交存比例 20%，2 月至 4 月按每月
10%逐月提高，至 2018 年 4 月调整到 50%左右。该政策影响体现在央行资产负债表
的“非金融机构存款”项，自 2017 年 12 月至 2018 年 5 月，从 995 亿逐步提升至
5009 亿，从银行体系冻结流动性约 4000 亿。在 1 季度末回抽流动性大概 2200 亿，
这也是诸多金融机构高估 1季度末超额存款准备金率大概 个百分点的重要原因。
2018 年 6 月 29 日，央行发布《中国人民银行办公厅关于支付机构客户备付金
全部集中交存有关事宜的通知》，要求自 2018 年 7 月 9 日起，按月逐步提高支付
机构客户备付金集中交存比例，到 2019 年 1 月 14 日实现 100%集中交存。我们预
计将累计冻结流动性超过 6000 亿，7-9 月每月约 1000 亿，10-12 月每月约 500 亿，
2019 年 1 月约 1500 亿，从节奏上来看，7-9 月处于年内流动性相对宽松阶段，10-12
月由于逐步临近年末，流通中现金开始增加，对流动性不利，故安排的上交比例增
幅较小。
考虑到“非金融机构存款”增加会对流动性造成冲击，在测算超准率时，我们
将这一因素的影响也考虑在内，那么超准率的测算公式可以表示为：测算超准率=
（上季度超准+五因素变化后本季度超准+非金融机构存款变动）/本季度超准基数。
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图 4：非金融机构存款变动（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
. 五因素模型测算结果
如表 2、表 3 所示，我们基于五因素模型测算得到的超准率与央行每季度公布
的超准率几乎一致，误差控制在 %以内。这表明五因素模型是有效的，较好地
拟合了超准率的真实变动情况，后文我们将继续运用五因素模型对 7 月份的超准率
进行测算，并预估 8 月份的超准率。
表 2：五因素环比变动情况（亿元）
M0 外汇占款
对其他存款
性公司债权
财政存款
法定准
备金
非金融机
构存款
合计变动
公式 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
2017-03 301 -3,216 -4,028 -1,037 9,117 -15,624
2017-06 -1,627 -1,056 5,195 4,087 384 1,295
2017-09 2,771 -46 3,242 2,982 151 -2,708
2017-12 897 -319 13,082 -2,469 1,836 12,499
2018-03 2,047 164 -2,328 -2,252 7,526 2,163 -11,649
2018-06 -3,103 242 3,522 5,668 -9,070 1,851 8,419
数据来源：东北证券，Wind
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表 3：五因素模型测算超准率结果
五因素
变动
上季度
超准
六因素变化后
本季度超准
超准基数
测算超准
率
官方
口径
差额
公式 A7 B1 B2=B1+A7 B3 B4=B2/B3 B5 B6=B4-B5
2017-03 -15,624 36,465 20,841 1,568,761 % % %
2017-06 1,295 20,394 21,689 1,609,413 % % %
2017-09 -2,708 22,532 19,824 1,633,471 % % %
2017-12 12,499 21,235 33,734 1,651,655 % % %
2018-03 -11,649 34,685 23,036 1,699,708 % % %
2018-06 8,419 22,096 30,515 1,737,433 % % %
数据来源：东北证券，Wind
4. 如何预测五因素的变动：关键在法准
在每月的流动性前瞻报告中，我们对政府存款、法定准备金、流通中的现金
（M0）、外汇占款、公开市场操作等因素的变动情况进行了较为详细的测算。政府
存款、流通中的现金（M0）、外汇占款、公开市场操作均可以从央行的资产负债表
中找到对应的项目。对于法定存款准备金，我国目前实行的是差别存款准备金制度，
大型金融机构和中小型金融机构分别对应不同的法定准备金率。此外，央行多次动
用定向降准工具释放流动性，因此，金融机构实际的法定准备金率要低于央行公布
的数据。要想准确预测五因素的变动，关键在于法定准备金的测算。而要预测法定
准备金，一是缴准基数，二是法定准备金率，后者预测难度相对更高。
. 法定准备金
法定准备金与超准率呈反向变动，在其他因素不变时，法定准备金率提高，需
要缴纳的法定准备金增加，超准率下降，而当法定准备金率被下调时，释放多余缴
准资金，利好流动性。在预估法定存款准备金变动时，首先，测算上一期加权平均
法定准备金率，然后，预测本期缴准基数的变动，即预测法定准备金=预测本期缴
准基数*（上一期加权平均法定准备金率+调整因子），调整因子是要考虑季节性和
准备金政策的影响。
对于缴准基数部分，一方面，2015 年央行将非银机构存款纳入各项存款口径，
计入缴纳存款准备金的范畴，但适用的法定准备金率为 0，为减少非银机构存款变
动对缴准基数的干扰，在测算缴准基数时，我们扣除了非银机构存款；另一方面，
2018 年 5 月 18 日，央行办公厅发布《关于进一步完善跨境资金流动管理支持金融
市场开放有关事宜的通知》，规定港澳人民币额外清算行存放央行深圳和珠海市中
心支行清算账户人民币存款的存款准备金率调整为 0，这是继 2016 年 1 月 25 日起，
央行对境外参加行存放在境内代理行等境内银行的境外人民币存款执行正常存款
准备金率后，再次恢复为 0。因此，在测算 2018 年 6 月份以后的缴准基数时，我们
扣除了境外存款的部分：缴准基数=各项存款-非银机构存款-境外存款。
在预测缴准基数时，我们不仅要考虑存款变动的历史规律，还要结合存款增速
的变化。如下图所示，缴准基数变动存在一定的季节性的规律。3 月、6 月、8 月、
11 月为缴准基数环比变动的相对高点，4 月、7 月、10、12 月为相对低点。2017 年
以来，存款增速持续放缓，2018 年 6 月缴准基数同比增速回落至 %，创 2015
年 11 月以来新低。
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图 5：2014-2018 年缴准基数规模及增速
数据来源：东北证券，Wind
图 6：2015-2018 年缴准基数逐月变动（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
对于法定准备金率部分，如果准备金政策没有发生变化，存款增速又相对稳定，
那么一般来说，法定准备金率保持不变，其计算公式可以表示为：加权平均法定准
备金率=（存款准备金-超准率*超准基数）/缴准基数，本期法定准备金=本期缴准基
数*上一期加权平均法定准备金率。当央行调整准备金政策，如降准（普降或定向）
时，法定准备金率会相应改变，此时需要计算扣除降准影响后新的加权平均法定准
备金率。
截至 2018 年 6 月底，央行公布的大型金融机构法定存款准备金率为 %，中
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小型金融机构法定准备金率为 %，经测算得到的我国加权平均法定准备金率为
%，与中小型金融机构的法定准备金率较为接近，但低于大型机构法定存款准
备金率，我们认为这与央行多次开展定向降准有关，导致实际法定存款准备金率低
于 %但接近 %。如下图所示，7 月初定向降准后，测算所得加权平均法定准
备金率有所回落。
关于加权法定存款准备金率变动季节性的思考，如果年内没有调整法定存款准
备金率这种政策，我们发现加权法定存款准备金率这一指标具有一二三季度逐步下
降，三四季度走平的季节性规律，这一规律我们的解释可能是年初更多的存款在国
有大行，需要按较高的法定存款准备金率缴存准备金，随着二三四季度中小银行加
强了存款争夺，中小银行存款相对增加，这部分存款按较低的法定存款准备金缴存
准备金，这样就体现为加权法定存款准备金率“一二三季度逐步下降，三四季度走
平”。
图 7：存款类金融机构法定准备金率变动趋势（%）
数据来源：东北证券，Wind
表 4：缴准基数及加权平均法定准备金率计算结果
指标名称 2017-03 2017-06 2017-09 2017-12 2018-03 2018-06
存款性金融
机构各项存
款（A1）
1568761 1609413 1633471 1651655 1699708 1737433
非银存款
(A2)
141532 151279 151316 151299 164257 169737
境外存款
(A3)
9318 10657 10624 10467 10180 10903
缴准基数
(A4=A1-A2-A
3)
1427229 1458134 1482155 1500356 1535451 1556792
超准基数
(A5=A1)
1568761 1609413 1633471 1651655 1699708 1737433
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超额准备金
(A6=A5*A10)
20394 22532 21235 34685 22096 30231
存款准备金
（A7）
227141 229662 228516 243802 238740 237805
法定准备金
(A8=A7-A6)
206747 207130 207281 209117 216644 207574
加权平均法
定准备金率
(A9=A8/A4)
% % % % % %
官方口径超
储率(A10)
% % % % % %
数据来源：东北证券，Wind
. 外汇占款
外汇占款与超准率同向变动，当外汇占款增加时，对应基础货币投放，银行体
系流动性增多；反之，外汇占款减少对应流动性净回笼。2005-2014 年，我国经济
处于“双顺差”，人民币存在升值压力，强制结售汇制度下，外汇占款是央行投放
基础货币的主要渠道，但较为被动。从 2014 年底开始，外汇占款呈回落趋势，对流
动性的支持力度不断减弱，与之对应的是中国经济进入下行周期，人民币升值走势
迎来拐点。这一时期，新型的货币政策工具层出不穷，日渐成为基础货币投放的重
要手段，央行的主动性逐步增强。从往年情况来看，6 月和 12 月外汇占款往往由正
转负，主要原因是港股分红，部分海外投资者将投资收益从国内撤出。2017 年以来，
相近月份之间外汇占款变动不大，特别是进入 2018 年以后，外汇占款环比变动不
足百亿，对流动性影响极为有限。外汇占款主要受央行是否干预、人民币汇率走势
以及外汇管制程度的影响，在预测外汇占款变动时，应重点关注以上因素。
图 8：外汇占款存量及同比增速（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
. 对其他存款性公司债权
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“对其他存款性公司债权”指的是央行对商业银行和政策性银行等其他存款性
公司的再贷款、再贴现、逆回购余额和创新型货币政策工具余额（如 SLF、MLF 、
PSL）等。当央行进行公开市场净投放时，“对其他存款性公司债权”相应增加，
而当公开市场操作净回笼资金时，“对其他存款性公司债权”相应减少，二者同向
变动。2015 年以来，“对其他存款性公司债权”实现了快速增长，这也从侧面反映
出央行公开市场操作逐渐取代外汇占款成为基础货币投放的主要途径。自 2017 年
起，“对其他存款性公司债权”规模趋于稳定，截至当前，余额达 万亿。
图 9：对其他存款性公司债权变动（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
图 10：公开市场操作与对其他存款性公司债权走势（亿元）
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表 5：主要的创新型货币政策工具概览
创新型货币
政策工具 创立时间 常见期限 操作对象 主要内容
SLO（短期流
动性调节工
具） 2013 年 1 月 1至 7天 一级交易商
主要用于提供临时性资金
支持，类似公开市场操作，
以抵押方式展开
SLF（短期借
贷便利） 2013 年初 1至 3个月 存款性金融机构
金融机构向央行主动申
请，确定了利率走廊的上
限，以抵押方式发放
MLF（中期借
贷便利） 2014 年 9 月
3个月、6个
月、1年
符合宏观审慎管
理要求的商业银
行、政策性银行
主要用于中长期资金缺
口，发挥中期政策利率的
作用，采取质押方式发放
PSL（抵押补
充贷款） 2014 年 4 月
长期，一年以
上 政策性银行
为支持棚改提供长期稳
定、成本适当的资金，采
取质押方式发放
数据来源：东北证券，Wind
2010 年以后，“对其他存款性公司债权”的环比变动额在一二月份会有跳升，
这是央行为应付春节前市场大幅增加的流动性需求而主动投放基础货币的结果。如
上图所示，“对其他存款性公司债权”与央行公开市场操作（主要包括逆回购、MLF、
SLF、PSL、国库定存、SLO 等）走势一致，2016 年以后，二者的拟合度不断提高。
在做测算时，我们主要通过跟踪央行公开市场操作来预测“对其他存款性公司债权”
变动。同时，由于再贷款再贴现等政策也会造成“对其他存款性公司债权”的增加，
所以央行对于目前流动性的态度，需要及时关注并评估其对“对其他存款性公司债
权”的定量影响，以便对超储率给出更准确地预估。
. 政府存款
政府存款具有明显的季节性，呈现“季初增加，季末减少”的特点，其中，1
月、4 月、7 月、10 月处于相对高点， 3 月、6 月、9 月、12 月则处于相对低点，
尤以 12 月下降最为明显。产生季节性变化的主要原因在于每年的 1、4、7、10 月
是企业所得税上缴的集中时期，政府存款相应增加；而 3、6、9、12 月是财政收入
的集中释放时期，政府存款相应减少。
更高频的，从周度角来看，一个月内 15 至 25 号往往是企业集中缴税期，政府
存款累积对流动性产生时点冲击；月末为政府存款集中支出阶段（我们预计大概支
出一个月内 60%-80%的一般预算支出，主要是人员工资、运营费用等一般在月底固
定支出），利好流动性。
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图 11：政府存款环比变动（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
除缴税影响外，财政收支进度、地方债发行、减税降费政策等均会导致政府存
款发生波动。近期召开的国常会强调积极的财政政策要更加积极，着力点就在减税
降费。6 月财政收入同比增速大幅下滑反映出增值税减税落地后效果开始显现，同
时年初政府工作报告明确的减税降费效果将更多地在下半年体现，叠加下半年即将
出台一系列新的减税政策，我们预计财政收入增速将进一步放缓，下半年应密切关
注各项减税政策的落地情况。
对于 2018 年 8 月-10 月来说，我们认为需要注意 2018 年 8 月 14 日财政部发布
财库 72 号文《关于做好地方政府专项债券发行工作的意见》，提出：加快专项债
券发行进度。今年地方政府债券（以下简称地方债券）发行进度不受季度均衡要求
限制，各地至 9 月底累计完成新增专项债券发行比例原则上不得低于 80%，剩余的
发行额度应当主要放在 10 月份发行。预估今年 8-12 月还要发 10000 亿新增专项债，
全年 11800 亿左右。截止 8 月 15 日，8 月新增专项债发行 1660 亿，净融资 1515 亿，
如果根据财库 72 号文要求，则 1-9 月累计发行约 9440 亿，8 月下半月和 9 月份共
计 个月还要发 6000 亿左右，10 月发行 2360 亿左右。过于集中的发债，如果又
未能及时通过财政支出释放资金，可能会导致央行的政府存款上升幅度更高，政府
存款水平比平时更高一些。
. 流通中的现金（M0）
当 M0 增加时，资金从银行体系流出，回笼流动性；当 M0 减少时，资金回流银
行体系，补充流动性。M0 变动存在季节性规律，由于春节提现需求增多，春节前
1-2 月往往是全年 M0 最高位，此外，受 10 月国庆假期带来的现金需求影响，9 月
底也常常是 M0 的高位，其余月份 M0 较为稳定，变动不大。在预测 M0 时，可结合
往年数据逐月环比变动平均幅度，依照历史规律来判断。
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图 12：M0 供给情况（亿元）
数据来源：东北证券，Wind
5. 8 月超准率测算
在《8 月流动性前瞻：流动性步入稳定且宽松的阶段》中，我们对 8 月份政府存
款、法定存款准备金、流通中的现金（M0）进行了定量预测，并对外汇占款和央行
公开市场操作做了定性分析，现总结梳理如下：
. 法定准备金
7 月 5 日央行定向降准正式落地，超预期释放流动性 7000 亿。考虑降准影响后，
7 月底金融机构加权平均法定准备金率为 %。参照历年规律，8 月往往是新增
存款大月，2015-2017 年环比变动额分别为 亿、 亿、 亿。
基于此，我们预计 8 月缴准基数环比增加约 9000 亿元，法定准备金环比增加约 1200
亿，但缴准分 3 次进行，每次压力较小，且目前流动性处在很充裕状态，冲击较小。
. 外汇占款
今年 6 月中旬以来，人民币兑美元汇率迎来一轮快速贬值。人民币贬值过快也
使得央行开始有所动作，中国人民银行决定自 8月 6 日起，将远期售汇业务的外汇
风险准备金率调整为 20%。受益于央行重新调整外汇风险准备金，预计 2018 年 8 月
份人民币兑美元汇率将有所企稳，不会突破上次美元兑人民币的高点，但我们认为
弱势局面仍在，外汇占款项目 8 月变动可能转负，但总体对流动性影响仍然较小。
预计 8 月外汇占款将环比减少 50 亿左右，对流动性影响不大。
. 对其他存款性公司债权
7 月 31 日政治局会议召开，强调要管好货币供给的总闸门，保持流动性合理充
裕，但目前基调上看不到“大水漫灌”强刺激的信号，预计未来货币政策仍然保持
目前的偏宽松状态。金融稳定委员会，央行连续 15 日暂停公开市场操作，逆回购
利率与 DR007 连续 4 天出现倒挂，资金面偏宽松。考虑到当前流动性较为充裕，且
公开市场操作到期压力不大，与此同时，8 月是财政存款集中释放月，我们认为央
行的公开市场操作将继续发挥“削峰填谷”的作用，预计 8 月“其他存款性公司债
权”将环比增加 4000 亿。
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. 政府存款
从往年情况看，除去个别年份，8 月通常是财政存款的净减少月。2015-2017 年
8 月财政存款环比变动额分别为-2476 亿、-2256 亿、-5323 亿，其中 2017 年 8 月财
政存款释放较多，应是 7 月国债、地方政府债发行较多，募集资金形成财政存款在
7 月未能通过财政支出释放，而是在 8 月释放所致。结合减税降费政策落地，积极
财政政策发力，预计下半年财政收入增速将会进一步放缓。在此基础上，我们预计
8 月份财政存款将释放流动性约 3000 亿。
. 流通中的现金（M0）
参照往年，8 月份的 M0 略高于 7 月，同样都处于全年较低水平。2014-2017 年
8 月 M0 的环比变动额分为 亿、 亿、 亿、 亿。我们预计 8
月 M0 环比将增加 300 亿元，对流动性冲击较小。
预测结果如表 5、表 6 所示， 8 月超准率为 %，比 6 月底高出 %，当
前流动性宽松无虞，超准率稳步回升。
表 6：2018 年 8 月五因素环比变动情况（亿元）
M0 外汇占款
对其他存款
性公司债权
政府存款
法定准
备金
非金融机
构存款
合计变动
代码 A1 A2 A3 A4 A5 A6 A7
2017-03 301 -3,216 -4,028 -1,037 9,117 -15,624
2017-06 -1,627 -1,056 5,195 4,087 384 1,295
2017-09 2,771 -46 3,242 2,982 151 -2,708
2017-12 897 -319 13,082 -2,469 1,836 12,499
2018-03 2,047 164 -2,328 -2,252 7,526 2,163 -11,649
2018-06 -3,103 242 3,522 5,667 -9,070 1,851 8,419
2018-07 -59 108 1,283 7,200 -6,727 1,405 -428
2018-08 300 -50 4,000 -3,000 1,200 1,000 4,450
数据来源：东北证券，Wind
表 7：五因素模型下对 8 月超准率的测算结果
五因素
变动
上季度
超准
六因素变化后
本季度超准
超准基数
测算超准
率
官方
口径
差额
代码 A7 B1 B2=B1+A7 B3 B4=B2/B3 B5 B6=B4-B5
2017-03 -15,624 36,465 20,841 1,568,761 % % %
2017-06 1,295 20,394 21,689 1,609,413 % % %
2017-09 -2,708 22,532 19,824 1,633,471 % % %
2017-12 12,499 21,235 33,734 1,651,655 % % %
2018-03 -11,649 34,685 23,036 1,699,708 % % %
2018-06 8,419 22,096 30,515 1,737,433 % % %
2018-07 -428 30,231 29,803 1,747,581 %
2018-08 4,450 29,803 34,253 1,758,000 %
数据来源：东北证券，Wind
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分析师简介：
李勇，南开大学经济学博士，东北证券首席固收分析师。2015、2016年连续两次团队荣获新财富宏观经济分析师第4名。2014
年-2017年，任职申万宏源证券高级宏观分析师；2017年加入东北证券研究所。
刘辰涵，南开大学经济学硕士，现任固收分析师。2017年加入东北证券研究所。
付昊，南开大学经济学硕士，现任固收研究助理，2017年加入东北证券研究所。
邹坤，北京大学数学系硕士，现任固收研究助理，2017年12月加入东北证券研究所。
重要声明
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报告而视其为本公司的当然客户。
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司于发布本报告当日的判断，不保证所包含的内容和意见不发生变化。
本报告仅供参考，并不构成对所述证券买卖的出价或征价。在任何情况下，本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任
何人的证券买卖建议。本公司及其雇员不承诺投资者一定获利，不与投资者分享投资收益，在任何情况下，我公司及其雇
员对任何人使用本报告及其内容所引发的任何直接或间接损失概不负责。
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可能为这些公司提供或争取提供投资银行业务、财务顾问等相关服务。
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作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格，并在中国证券业协会注册登记为证券分析师。本报告遵循合规、
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减持 在未来 6个月内，股价涨幅落后市场基准 5%至 15%之间。
卖出 未来 6 个月内，股价涨幅落后市场基准 15%以上。
行业
投资
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优于大势 未来 6 个月内，行业指数的收益超越市场平均收益。
同步大势 未来 6 个月内，行业指数的收益与市场平均收益持平。
落后大势 未来 6 个月内，行业指数的收益落后于市场平均收益。
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