中國(guó)自然利率的趨勢(shì)、測(cè)算和政策含義

請(qǐng)務(wù)必閱讀正文后的聲明及說(shuō)明中國(guó)自然利率的趨勢(shì)、測(cè)算和政策含義低的作用。從日本的經(jīng)驗(yàn)來(lái)看，伴隨著人口老齡化，其儲(chǔ)蓄率和投資率進(jìn)，人均壽命在提高，但社保體系有待進(jìn)一步完善，這些因素使得中國(guó)量方向演變，或能降低自然利率下行的斜率。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級(jí)能夠推動(dòng)人才規(guī)模優(yōu)勢(shì)也有望助力中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)繼續(xù)朝著數(shù)字化、高端化、精密過(guò)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)主體的微觀行為方程，進(jìn)而測(cè)算自然利率的走勢(shì)。我們測(cè)算影響銀行體系流動(dòng)性的四大方面因素，分別是央行工具、政府存款、取構(gòu)成的上行威脅不大。經(jīng)濟(jì)角度來(lái)看，中國(guó)經(jīng)濟(jì)仍處在復(fù)蘇過(guò)程中，復(fù)短期來(lái)看，中國(guó)利率或繼續(xù)底部運(yùn)行，但若基本面好轉(zhuǎn)則利率可能略有相關(guān)數(shù)據(jù)相關(guān)數(shù)據(jù)相關(guān)報(bào)告相關(guān)報(bào)告歸季節(jié)性，同比增速略超預(yù)期》仍偏弱》離？》 52.長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)自然利率存在下遷的壓力 62.1.人口老齡化對(duì)自然利率有壓低的作用 62.2.近年來(lái)，中國(guó)資本回報(bào)率下降，帶來(lái)自然利率下降壓力 2.3.中國(guó)的產(chǎn)業(yè)技術(shù)進(jìn)步或能降低自然利率下行的斜率 16 4.短期利率的波動(dòng) 204.1.流動(dòng)性的變動(dòng)對(duì)利率構(gòu)成擾動(dòng) 204.2.通脹低位運(yùn)行，不構(gòu)成利率大幅上行基礎(chǔ) 334.3.經(jīng)濟(jì)運(yùn)行熱度與利率正相關(guān) 364.4.宏觀高頻數(shù)據(jù)可用于驗(yàn)證和修正利率走勢(shì)判斷 39 4.4.3.投資端 6 6 7 8 8 9 9 表1：央行結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具情況表 表2：一季度國(guó)債發(fā)行計(jì)劃對(duì)比 率高于自然利率，則相當(dāng)于松開(kāi)油門(mén)，經(jīng)濟(jì)會(huì)對(duì)于中央銀行制定貨幣政策有啟發(fā)。中央銀行在制定銀行利率重點(diǎn)是實(shí)際利率和名義利率、資本的邊際生產(chǎn)他認(rèn)為市場(chǎng)利率是存款和投資的實(shí)際利率，是由貨幣市場(chǎng)資RR率π-π*2.長(zhǎng)期來(lái)看，中國(guó)自然利率存在下遷的壓力2.1.人口老齡化對(duì)自然利率有壓低的作用SSSISIII195819601962196419661968197219741976197819801982198419861988199019921994199619982000200220062008201020122014201620202022454035302520日本儲(chǔ)蓄率日本投資率日本儲(chǔ)蓄率日本投資率35302520151050日本65歲以上人口比例（右軸）日本65歲以上人口比例（右軸）775311987198819891990199119921993199519871988198919901991199219931995199619971998199920002001200220032004200620072008200920102011201220142015201620172018201920202022人口因素?cái)?shù)據(jù)來(lái)源：IMF’sworkingpaper:“DemographicsandtheNatu中心發(fā)布的《中國(guó)養(yǎng)老金精算報(bào)告2019-2050》預(yù)測(cè)全國(guó)城鎮(zhèn)企業(yè)職工了儲(chǔ)蓄的動(dòng)力。在這種情況下，中國(guó)儲(chǔ)蓄率仍會(huì)偏高，808075886442060060,00050,00040,00030,00020,00010,0000-10,00060,00050,00040,00030,00020,00010,0000-10,000（億元）企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金當(dāng)年結(jié)余企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金累計(jì)結(jié)余 財(cái)政補(bǔ)貼企業(yè)職工基本養(yǎng)老保險(xiǎn)基金中國(guó):失業(yè)保險(xiǎn):期末參保人數(shù):年度:最后一條90,00080,00070,00060,00050,00040,00030,00020,00010,0000失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率（右軸）失業(yè)保險(xiǎn)覆蓋率（右軸）35.025.020.015.010.05.00.02014-052014-052014-102014-102015-032015-032015-082015-082016-012016-012016-062016-062016-112016-112017-042017-042017-092017-092018-022018-022018-072018-072018-122018-122019-052019-052019-102019-102020-032020-032020-082020-082021-012021-012021-062021-062021-112021-112022-042022-042.2.近年來(lái)，中國(guó)資本回報(bào)率下降，帶來(lái)自然利率下降壓力資本回報(bào)率對(duì)利率有影響。根據(jù)企業(yè)的最優(yōu)投資決策，資本的邊際回報(bào)率（MPK）這說(shuō)明資本的邊際回報(bào)率會(huì)影響利率水平，如果kk在這種情況下，企業(yè)投資意愿會(huì)受到一定程度的打擊。如果資本回2000-032001-012001-112003-072004-052005-032006-012006-112007-092009-052010-032011-012011-112012-092013-072000-032001-012001-112003-072004-052005-032006-012006-112007-092009-052010-032011-012011-112012-092013-072015-032016-012016-112017-092018-072019-052021-012021-112022-092023-07企業(yè)貸款加權(quán)平均利率A股非金融企業(yè)中位數(shù)ROIC（季調(diào)）9876543210準(zhǔn)情形。原因在于中國(guó)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)正朝著高質(zhì)量的方向運(yùn)行，80%60%40%20%0%4.08.05.69.09.87.032.032.132.532.432.131.631.632.131.530.730.429.028.128.127.826.826.327.527.712.911.610.610.210.29.69.39.29.18.98.68.48.17.57.07.17.77.27.3制造業(yè)第一產(chǎn)業(yè)制造業(yè)第一產(chǎn)業(yè)建筑業(yè)交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)金融業(yè)住宿和餐飲業(yè)房地產(chǎn)業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)其他從中國(guó)近十年的工業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)來(lái)看，其實(shí)也發(fā)生了較大的轉(zhuǎn)型升級(jí)。計(jì)算機(jī)、201220132013201320142014201420152015201620162017201720172018201820182019201220132013201320142014201420152015201620162017201720172018201820182019201920192020202020212021202220222022專(zhuān)用設(shè)備制造業(yè)鐵路、船舶、航空航天和其他運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)電氣機(jī)械及器材制造業(yè)通信設(shè)備、計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)儀器儀表及文化、辦公用機(jī)械制造業(yè)紡織服裝類(lèi)化學(xué)原料及化學(xué)制品制造業(yè)醫(yī)藥制造業(yè)50 通用設(shè)備制造業(yè)學(xué)術(shù)界總結(jié)了兩大原因，一個(gè)是制造業(yè)生產(chǎn)效率的進(jìn)步制造業(yè)的外包，導(dǎo)致更加便宜的進(jìn)口品替代了美分別居第一和第二位，而紡織服裝等行業(yè)的占比大幅下降。另外，在第三產(chǎn)業(yè)中，19471950195219551957196019621964196719691972197419761979198119841986198919911993199619982001200320052008201020132015201820202022302001947195019521955195719601962196419671969197219741976197919811984198619891991199319961998200120032005200820102013201520182020202230200美國(guó):行業(yè)增加值占美國(guó):行業(yè)增加值占GDP比重:制造業(yè)美國(guó):行業(yè)增加值占GDP比重:信息業(yè) 美國(guó):行業(yè)增加值占GDP比重:金融和保險(xiǎn)業(yè)美國(guó):行業(yè)增加值占GDP比重:房地產(chǎn)和租賃業(yè)美國(guó):行業(yè)增加值占GDP比重:專(zhuān)業(yè)和商業(yè)服務(wù)1977年制造業(yè)結(jié)構(gòu)2022年制造業(yè)結(jié)構(gòu)行業(yè)行業(yè)食品、飲料及煙草制品化學(xué)產(chǎn)品機(jī)械計(jì)算機(jī)和電子產(chǎn)品加工金屬制品9.8食品、飲料及煙草制品汽車(chē)整車(chē)、車(chē)身、車(chē)斗及零部件8.9石油和煤炭產(chǎn)品化學(xué)產(chǎn)品8.9機(jī)械6.8初級(jí)金屬制品其他運(yùn)輸設(shè)備6.8計(jì)算機(jī)和電子產(chǎn)品6.7加工金屬制品5.8電氣設(shè)備、電器及部件4.9汽車(chē)整車(chē)、車(chē)身、車(chē)斗及零部件5.8其他運(yùn)輸設(shè)備4.5初級(jí)金屬制品紙制品4.0VS耐用品雜項(xiàng)非金屬礦物制品塑料和橡膠產(chǎn)品服裝、皮革和相關(guān)制品非金屬礦物制品2.9塑料和橡膠產(chǎn)品紙制品2.9紡織廠和紡織品廠木制品木制品2.2電氣設(shè)備、電器及部件耐用品雜項(xiàng)2.2印刷和相關(guān)支持活動(dòng)印刷和相關(guān)支持活動(dòng)2.2家具和相關(guān)產(chǎn)品家具和相關(guān)產(chǎn)品紡織廠和紡織品廠石油和煤炭產(chǎn)品服裝、皮革和相關(guān)制品0.0使得未來(lái)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)進(jìn)一步升級(jí)可期。因此，中國(guó)未來(lái)的科技產(chǎn)業(yè)發(fā)展有望受益于學(xué)科本科生人數(shù)本科生人數(shù)占比研究生人數(shù)研究生人數(shù)占比農(nóng)業(yè)科學(xué)生物科學(xué)41209.05980計(jì)算機(jī)25.622.3工程28.23145041.3數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)26.4物理科學(xué)352075009.94572076060樣，便能夠支撐自然利率不過(guò)快下滑。yt=A′?xt+H′?ζt+εtζt=F?ζt?1+ntxt=[yt?1,yt?2,πt?1,πt?2,4,dt,dt?1,dt?2]′2006-032006-092007-032007-092008-032008-092009-032009-092010-092011-032011-092012-032006-032006-092007-032007-092008-032008-092009-032009-092010-092011-032011-092012-032012-092013-032013-092014-032015-032015-092016-032016-092017-032017-092018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-032023-032023-09中國(guó)實(shí)際自然利率（HLW）xt=[yt?1,yt?2,Tt?1,Tt?2,πt?1,πt?2,4,1,dt,dt?1,dt?2]′ζt=,?1,?2,gt,gt?1,gt?2]′第三階段模型考慮了自然利率的其他影響因素ztgt+zt，xt=[yt?1,yt?2,Tt?1,Tt?2,πt?1,πt?2,4]′ζt=,?1,?2,gt,gt?1,gt?2,zt?1,zt?2]′0.300.302004-032004-092005-032005-092006-032006-092007-032007-092008-032008-092009-032009-092010-032010-092011-032011-092004-032004-092005-032005-092006-032006-092007-032007-092008-032008-092009-032009-092010-032010-092011-032011-092012-032012-092013-032013-092014-032014-092015-032015-092016-032016-092017-032017-092018-032018-092019-032019-092020-032020-092021-032021-092022-032022-092023-03GDP增長(zhǎng)趨勢(shì)（HLW）7.27.0通過(guò)構(gòu)建經(jīng)濟(jì)主體的微觀行為和結(jié)構(gòu)方程，然后估計(jì)估計(jì)自然利率。新凱恩斯主義模型假定企業(yè)在壟斷就是調(diào)整具有時(shí)滯，這樣中央銀行便可通過(guò)調(diào)節(jié)名義利?Etvt+1)會(huì)導(dǎo)致總需求的減弱。且，自然產(chǎn)出增長(zhǎng)率假定為一個(gè)常數(shù)加上滿(mǎn)足AR（1）形式的沖擊之?y=v+幼t2002-092003-062004-032004-122006-062007-032007-122008-092009-062010-122011-092012-062013-032013-122015-062016-032016-122017-092018-062019-032019-122020-092021-062022-032022-122023-092002-092003-062004-032004-122006-062007-032007-122008-092009-062010-122011-092012-062013-032013-122015-062016-032016-122017-092018-062019-032019-122020-092021-062022-032022-122023-09?Etvt+1)中國(guó)自然實(shí)際利率（中國(guó)自然實(shí)際利率（DSGE）4.0 3.5 2.5 2.0 0.5 0.0-0.5-1.02002-092003-062004-032004-122005-092006-062007-032007-122008-092009-062010-032010-122011-092012-062013-032013-122014-092015-062016-032016-122017-092002-092003-062004-032004-122005-092006-062007-032007-122008-092009-062010-032010-122011-092012-062013-032013-122014-092015-062016-032016-122017-092018-062019-032020-092021-062022-032023-092002-092003-062004-032005-092006-062007-032007-122008-092009-062010-032010-122011-092012-062013-032013-122015-062016-032016-122017-092018-062019-032019-122020-092021-062022-032022-122023-09（%）10年國(guó)債利率中國(guó)自然名義利率（DSGE）98765432109876544.短期利率的波動(dòng)供給曲線’ii超額準(zhǔn)備金利率分作為法定存款準(zhǔn)備金存入央行。在估算一般存款時(shí)可貸收支表中的存款數(shù)據(jù)。公式為：加權(quán)平均存款準(zhǔn)備金率=準(zhǔn)備金/一般性存款-超儲(chǔ)率2015-012015-052015-092016-012016-092017-012017-052017-092018-012018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092015-012015-052015-092016-012016-092017-012017-052017-092018-012018-092019-012019-052019-092020-012020-052020-092021-012021-052021-092022-012022-052023-012023-052023-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-062018-092019-032019-062019-122020-032020-092020-122021-062021-092021-122022-032022-062022-092022-122023-032023-062023-092023-12中國(guó):人民幣存款準(zhǔn)備金率:中小型存款類(lèi)金融機(jī)構(gòu)2050（%）—中國(guó):人民幣存款準(zhǔn)備金率:大型存款類(lèi)金融機(jī)構(gòu)測(cè)算加權(quán)平均存款準(zhǔn)金率測(cè)算加權(quán)平均存款準(zhǔn)金率通過(guò)構(gòu)造加權(quán)平均存款準(zhǔn)備金率，可以借此測(cè)算月度4.54.03.52.52.01.00.5中國(guó):超額存款準(zhǔn)備金率(超儲(chǔ)率):金融機(jī)構(gòu)測(cè)算超儲(chǔ)率存款的影響因素頗為復(fù)雜，包括財(cái)政收支、政府性基金收等。第三個(gè)因素取現(xiàn)因素。在我國(guó)現(xiàn)金管理體制下，庫(kù)存現(xiàn)增加會(huì)導(dǎo)致法定存款準(zhǔn)備金增加，從而消耗超額15,00010,0005,0000-5,000-10,00015,00010,0005,0000-5,000-10,000-15,000一般存款的法定準(zhǔn)備金率─首先來(lái)看央行對(duì)流動(dòng)性的影響。我們可對(duì)央行（億元）逆回購(gòu)等凈投放量MLF凈投放量降準(zhǔn)釋放資金庫(kù)現(xiàn)金存投放總投放量8,0006,0004,0002,0000-2,000-4,000-6,000-8,000即期匯率:美元兌人民幣（右軸）即期匯率:美元兌人民幣（右軸）8.58.07.57.06.56.0貸款、支小再貸款、再貼現(xiàn)三項(xiàng)，階段性工具包括PSL、普惠小微、碳減排、表1：央行結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具情況表落實(shí)做好科技金融、綠色金融、普惠金融、養(yǎng)老金融、數(shù)字金融五篇大文章有關(guān)。礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、城中村改造等各項(xiàng)政策。是相當(dāng)于小一半的基礎(chǔ)貨幣投放是通過(guò)結(jié)構(gòu)性工具的方式進(jìn)行的元。階段性工具中PSL、碳減排支持工具30,00020,00015,0005,000050,000科技創(chuàng)新再貸款普惠養(yǎng)老專(zhuān)項(xiàng)再貸款40,00030,00020,0000設(shè)備更新改造專(zhuān)項(xiàng)再貸款普惠小微貸款減息支持工具交通物流專(zhuān)項(xiàng)再貸款收費(fèi)公路貸款支持工具民企債券融資支持工具保交樓貸款支持計(jì)劃房企紓困專(zhuān)項(xiàng)再貸款租賃住房貸款支持計(jì)劃 階段性結(jié)構(gòu)貨幣政策工具余額30,00020,00015,0005,000050,000科技創(chuàng)新再貸款普惠養(yǎng)老專(zhuān)項(xiàng)再貸款40,00030,00020,0000設(shè)備更新改造專(zhuān)項(xiàng)再貸款普惠小微貸款減息支持工具交通物流專(zhuān)項(xiàng)再貸款收費(fèi)公路貸款支持工具民企債券融資支持工具保交樓貸款支持計(jì)劃房企紓困專(zhuān)項(xiàng)再貸款租賃住房貸款支持計(jì)劃 階段性結(jié)構(gòu)貨幣政策工具余額中國(guó):金融機(jī)構(gòu):再貼現(xiàn)余額長(zhǎng)期性工具余額普惠小微貸款支持工具抵押補(bǔ)充貸款支持煤炭清潔高效利用專(zhuān)項(xiàng)再貸款碳減排支持工具支持煤炭清潔高效利用專(zhuān)項(xiàng)再貸款2022-062022-092022-122023-032023-062023-09504544.440353026.0246.545.042.627.0825.1821.9022.5023.0143.1504544.440353026.0246.545.042.627.0825.1821.9022.5023.0143.1非PSL的結(jié)構(gòu)性貨幣工具余額/央行對(duì)銀行的債權(quán)2022-062022-092022-122023-032023-062023-090中國(guó):貨幣當(dāng)局:政府存款:環(huán)比增加中國(guó):貨幣當(dāng)局:政府存款:環(huán)比增加測(cè)算政府存款環(huán)比變化20,00015,00010,0005,0000-5,000-10,000-20,000-25,000而在繳稅前，企業(yè)和個(gè)人等一般會(huì)將稅款存放在商業(yè)銀銀行通過(guò)納稅系統(tǒng)劃轉(zhuǎn)到人民銀行國(guó)庫(kù)。因此，在納稅10,0005,0000-5,000-10,000-15,000-20,000-25,000-30,00020192020202120222023屆全國(guó)人大常委會(huì)第六次會(huì)議表決通過(guò)了全國(guó)人民代表大會(huì)常務(wù)委員會(huì)關(guān)于批準(zhǔn)2021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-092022-102022-122023-012023-022023-032023-042023-052023-062023-082023-092023-102023-1125,00020,00015,00010,000中國(guó):地方政府債券發(fā)行額:當(dāng)月值02021-052021-062021-072021-082021-092021-102021-112022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-092022-102022-122023-012023-022023-032023-042023-052023-062023-082023-092023-102023-1125,00020,00015,00010,000中國(guó):地方政府債券發(fā)行額:當(dāng)月值018,00016,00014,00012,00010,0008,0006,0004,0002,0000中國(guó):社會(huì)融資規(guī)模:政府債券:當(dāng)月值政府債券凈融資額2022-012022-022022-032022-042022-052022-062022-072022-082022-092022-102022-122023-012023-022023-032023-042023-052023-062023-072023-082023-092023-102023-11政府債券融資可以分為國(guó)債和地方政府債券。地方政府債券又可真正影響流動(dòng)性的是新增債券。而新增的地方政府一般債和專(zhuān)會(huì)定好，但是發(fā)行節(jié)奏視經(jīng)濟(jì)環(huán)境而定。（億元）新增債券:一般債券（億元）新增債券:專(zhuān)項(xiàng)債券再融資債券:一般債券再融資債券:專(zhuān)項(xiàng)債券20,00015,0005,000001-5,000-10,000-15,00020,00015,0005,000001-5,000-10,000-15,000表2：一季度國(guó)債發(fā)行計(jì)劃對(duì)比2023年1季度國(guó)債新發(fā)計(jì)劃2024年1季度國(guó)債新發(fā)計(jì)劃年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：4只年期記賬式附息國(guó)債，1月24日發(fā)行1年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：5只年期記賬式附息國(guó)債，2月24日發(fā)行10年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：7只年期記賬式附息國(guó)債，2月23日發(fā)行10年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：5只年期記賬式附息國(guó)債，3月24日發(fā)行7年期記賬式附息國(guó)債，3月24日發(fā)行50年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：7只儲(chǔ)蓄國(guó)債發(fā)行：3年和5年各一只年期記賬式附息國(guó)債，3月22日發(fā)行7年期記賬式附息國(guó)債，3月22日發(fā)行50年期記賬式附息國(guó)債短期國(guó)債發(fā)行：7只儲(chǔ)蓄國(guó)債發(fā)行：3年和5年各一只020302030405060708091011貸創(chuàng)造貨幣節(jié)奏，季末沖存款等行為的影響，也具有較強(qiáng)的季節(jié)性。如果一般存款60,00050,00030,00020,0000-10,000-20,000-30,000-40,00060,00050,00030,00020,0000-10,000-20,000-30,000-40,0002019202020212022202301020102030405060708091011126545320104.2.通脹低位運(yùn)行，不構(gòu)成利率大幅上行基礎(chǔ)6545320102.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.02016-2019區(qū)間2016-2019平均2023年CPI環(huán)比01月02月03月04月05月06月07月08月09月10月11月12月中國(guó):存欄數(shù):生豬（元/公斤）50,00040,00030,00010,0000中國(guó):平均批發(fā)價(jià):豬肉（右軸）中國(guó):平均批發(fā)價(jià):豬肉（右軸）604030200PPI價(jià)格方面，油價(jià)中樞或有小幅下遷，工業(yè)品需求由于全球央行利率仍維持在較高水平而難有大幅上升的動(dòng)力，但由于鐵礦石等大宗產(chǎn)品產(chǎn)能增長(zhǎng)緩慢，哥拉宣布退出便是例證，可能會(huì)影響產(chǎn)油國(guó)的限產(chǎn)保價(jià)政策執(zhí)行力度，油2.00.50.0-0.5-1.0-1.5-2.02016-2019區(qū)間2016-2019平均2023年P(guān)PI環(huán)比01月02月03月04月05月06月07月08月09月10月11月12月1Q20014Q20013Q20022Q20031Q1Q20014Q20013Q20022Q20031Q20044Q20043Q20052Q20061Q20074Q20073Q20081Q20104Q20103Q20111Q20134Q20133Q20141Q20164Q20163Q20172Q20181Q20194Q20193Q20202Q20211Q20224Q20223Q20232Q2024（百萬(wàn)桶/天）8060400供應(yīng)量:原油:世界:總計(jì)OPEC產(chǎn)量非OPEC產(chǎn)量876543210OPECOPEC閑置產(chǎn)能WTI實(shí)際價(jià)格（經(jīng)GDP平減指數(shù)調(diào)整，右軸）806040200 供給量:世界:總計(jì) 供給量:世界:總計(jì)9590802016-122017-042017-082017-122018-042018-082018-122019-042019-082019-122020-042020-082020-122021-042021-082021-122022-042022-082022-122023-042023-082023-122024-042024-082024-1286420-2-4（%）中國(guó):中債國(guó)債到期收益率:10年5.04.54.03.52.52.01.51.00.0中債國(guó)債到期收益率:2年5352504948472015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-092018-122019-032019-062019-122020-032020-062020-092021-032021-062021-092021-122022-062022-092022-122023-032023-092018-022018-052018-082018-112019-022019-052019-082019-112020-022020-052020-082020-112021-052021-082021-112022-022022-082022-112023-022023-052023-1186420-2-4-6-8投資的拉動(dòng)GDP同比（2021/2023年均為兩年平均，余同）2015-032015-062015-092015-122016-032016-062016-092016-122017-032017-062017-092017-122018-032018-092018-122019-032019-062019-122020-032020-062020-092021-032021-062021-092021-122022-062022-092022-122023-032023-092018-022018-052018-082018-112019-022019-052019-082019-112020-022020-052020-08202