货币流通速度

https://www.chinawealth.com.cn/zzlc/lcsj/lcbg/list.shtml

曾经“M0≈消费资金，M1+M2≈金融机构内留置资金”的公式早就失效了。

这一公式曾经成立的根本逻辑，是大家都是现金消费，只有从银行取出来的现金，也就是M0是用来消费的。

而M1和M2作为银行活期存款和活期存款+定期存款总和，是滞留在银行体系内，而不会立刻作为消费金的滞留资金，俗称“憋在银行里的钱”。

所以只要M2上升，就大概率是消费欲望有所下降。

但中国由于移动支付的普及，资金性质早已发生改变，所有消费都直接扫码移动支付了。

所以存在银行里的活期存款，就是标准的消费准备金。

M1已经脱离M2阵营，彻底与M0融为一体。

所以现在M2的增加，如果不区分到底是因为活期存款量增加造成的，还是因为定期存款量增加造成的话，那么它就毫无意义。

事实上：

2022年1季度，M1同比增长-1.9%，M2同比增速9.8%，居民消费准备金萎缩严重，M1与M2剪刀差11.7%；

而2023年1季度，M1同比增长5.1%，M2增速同比增长12.7%，剪刀差7.6%；

M1的增速差距与M2是在快速缩小的。

同时，必须注意到M0同比增长高达11%。

新增存款当中的大头是居民部存款，增长10万亿，也就是说老百姓的银行存款增加才是主力部队。

M2上行当中，M1上行数据明显强于M2，什么意思，就是可消费的活期存款比定期存款增加速度更快。

货币流通速度

一季度 二季度  三季度  四季度

2023   0.405

2022   0.433  0.453   0.468   0.510

2021   0.436  0.486    0.495   0.544

2020   0.394  0.465    0.489   0.54

2019   0.46    0.503    0.514   0.557

2018   0.464  0.506    0.521   0.567

M2            M1        GDP        V2         V1

1990   15293      6951      18873     1.23

1991   19350      8633      22006     1.14

1992   25402     11732     27195     1.07

1993   34880     16280     35673     1.02

1994   46924     20541    48638      1.04

1995   60751     23987    61340      1.01                                                                              1996   76095    28515     71814      0.94                                                                              1997   90995    34826     79715      0.876                                                                            1998   104499  38954     85196      0.815                                                                          1999   119898  45837    90564       0.755                                                                          2000   134610  53147    100280     0.745

2001   158302  59872    110863     0.700

2002   185007  70882    121717     0.658

2003   221223  84119    137422     0.621                                                                            2004   254107  95970    168140     0.662

2005   298756  107279  187319     0.627

2006   345578  126028  219439     0.635

2007   403442  152560  270092     0.669

2008  475167    166217   319245   0.672     1.92

2009  610225    221446   348518   0.571     1.57

2010  725852    266622   412119   0.568     1.55

2011  851591    289848   487940   0.573     1.68

2012  974149    308664   538580   0.553     1.74

2013  1106525  337291   596923   0.539     1.77

2014  1228375  348056   644380    0.525    1.85

2015  1392278  400953   685571    0.492    1.71

2016  1550067  486557   742694    0.479    1.53

2017  1690235  543790   830946    0.492    1.53

2018  1826744  551686   915244    0.501    1.66

2019  1986489  576009   983751    0.495    1.71

2020  2186796  625581   1008783   0.461   1.61

2021  2382900  647443   1143670   0.48     1.77

2022  2664320  671675   1210207   0.454   1.80