從中信金融條件指數(shù)看中國(guó)貨幣與金融環(huán)境

諸建芳

金融數(shù)據(jù)一直是市場(chǎng)最為關(guān)心的宏觀指標(biāo)，但金融數(shù)據(jù)廣泛而繁雜，如何客觀中肯地利用這些數(shù)據(jù)來評(píng)價(jià)每一段時(shí)期的金融與貨幣環(huán)境是一個(gè)普遍的難題。單一維度解讀金融數(shù)據(jù)難免盲人摸象。因此，筆者構(gòu)建了中信金融條件的指數(shù)（CSFCI），這一專有指標(biāo)將廣泛的金融變量匯總為一個(gè)綜合的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，能夠幫助投資者糾正目前市場(chǎng)對(duì)于理解每一時(shí)期貨幣政策松緊情況的幾個(gè)偏差，進(jìn)而更為客觀和全面地對(duì)每個(gè)時(shí)期的金融與貨幣環(huán)境進(jìn)行評(píng)估。

CSFCI的緣起和編制

評(píng)估貨幣或金融環(huán)境的松緊一般通過三種方式，一是通過央行的政策取向予以判斷;二是通過貨幣供應(yīng)水平的變化進(jìn)行判斷;三是通過利率價(jià)格水平的變化予以判斷。但這些方式方法均存在一定程度的不足之處，也為客觀評(píng)估金融環(huán)境的松緊帶來了困難。

其中，央行的官方表態(tài)大多通過詞句來進(jìn)行定性的歸納，難有明確的定量的界定。近期諸如“穩(wěn)健”基調(diào)下的“松緊適度”、“靈活適度”等表述相較以往更為模糊，因此，市場(chǎng)解讀的難度顯著提高了。

除了央行的官方表述之外，市場(chǎng)一般還通過M2增速、社融增速以及存款準(zhǔn)備金率的變化等數(shù)量指標(biāo);或者通過基準(zhǔn)貸款利率變化、MLF/OMO等政策利率變化，以及一般貸款加權(quán)平均利率變化等價(jià)格指標(biāo)來考察金融條件的寬松程度。但在不同的時(shí)期，數(shù)量和價(jià)格可能都有不同的含義。譬如，在2013年以前，中國(guó)的準(zhǔn)備金率上升并不一定代表了貨幣政策的收緊，而多是為了對(duì)沖外匯占款快速上升;而近期準(zhǔn)備金率雖未做明顯下調(diào)，但再貸款、再貼現(xiàn)等工具的使用已經(jīng)為市場(chǎng)提供了流動(dòng)性;而利率變化很多時(shí)候也可能是應(yīng)對(duì)通脹的調(diào)節(jié)，也需要配合貨幣供應(yīng)數(shù)量的變化及貨幣乘數(shù)綜合考慮。另一方面，伴隨中國(guó)當(dāng)前的貨幣政策框架正在逐漸由“數(shù)量型”向“價(jià)格型”轉(zhuǎn)變，最近幾年，央行多次強(qiáng)調(diào)，不搞“大水漫灌”式的強(qiáng)刺激，要保持廣義貨幣M2和社會(huì)融資規(guī)模增速與國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值名義增速相匹配。在此背景下，貨幣供應(yīng)量增速所包含的關(guān)于當(dāng)前金融市場(chǎng)的信息較以往也有所削弱。因此，單一維度簡(jiǎn)單依賴一些量?jī)r(jià)指標(biāo)可能會(huì)對(duì)力度和節(jié)奏均出現(xiàn)誤判。

此外，伴隨金融開放深化，金融環(huán)境的松緊還可以通過匯率變化和其所引發(fā)的資產(chǎn)價(jià)格變動(dòng)來反映。2015年“811”匯改以來，人民幣匯率以市場(chǎng)供求為基礎(chǔ)、參考一攬子調(diào)節(jié)、有管理的浮動(dòng)匯率制度逐漸成型。近年來金融開放加速也對(duì)應(yīng)了匯率波動(dòng)的上升以及資金流動(dòng)的變化。因此，將匯率、外匯儲(chǔ)備變化等因素納入對(duì)金融環(huán)境的評(píng)估也十分必要。

近期，中國(guó)人民銀行正在創(chuàng)新貨幣政策，例如完善LPR的形成機(jī)制，創(chuàng)新直達(dá)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貨幣政策工具。在此背景下，我們也需要構(gòu)建一個(gè)全面的指數(shù)來準(zhǔn)確刻畫中國(guó)的金融狀況。

正如上述原因所述，一個(gè)更為完善的指數(shù)有助于使用者客觀和全面地理解每一個(gè)時(shí)期的金融與貨幣條件水平，也有助于我們理解諸如貨幣政策“逆周期調(diào)節(jié)”的力度以及實(shí)際對(duì)金融市場(chǎng)的影響。

于是，筆者選取了能夠分別代表價(jià)格因素（7個(gè)指標(biāo)）、數(shù)量因素（3個(gè)指標(biāo)）、外部因素（3個(gè)指標(biāo)）、信心因素（2個(gè)指標(biāo)）和財(cái)富因素（4個(gè)指標(biāo)）的五類共19個(gè)指標(biāo)來完成CSFCI指數(shù)的構(gòu)建。在具體方法上，我們通過主成分分析法（PCA），選取了前六個(gè)特征值均大于1且累計(jì)特征值貢獻(xiàn)率達(dá)到了78%的主成分，綜合上述的金融變量構(gòu)建了中信金融條件指數(shù)（CSFCI）。其中，財(cái)富因素的權(quán)重最高，價(jià)格因素的權(quán)重其次，二者差別不大，均為最重要的影響因素。外部因素和數(shù)量因素的權(quán)重也很大，但信心因素的權(quán)重較小。我們認(rèn)為使用這六個(gè)主成分已足以滿足我們的需求。在整個(gè)樣本期內(nèi)，我們?cè)O(shè)定CSFCI指數(shù)的均值為零，這意味著若CSFCI指數(shù)為正，則說明當(dāng)前金融狀況較歷史平均水平更為寬松，反之若CSFCI指數(shù)為負(fù)，則說明當(dāng)前金融狀況較歷史平均水平更為緊縮。

我們根據(jù)PCA的方法構(gòu)建了中國(guó)CSFCI指數(shù)（圖1）。此外，從其與彭博中國(guó)貨幣政策現(xiàn)狀指數(shù)（MCI）的對(duì)比來看（圖2），兩者的走勢(shì)趨同，大致類似，這說明CSFCI指數(shù)具備較好的可參考性。

圖1：中信金融條件指數(shù)：2006-2020

資料來源：Wind，中信證券研究部計(jì)算，數(shù)據(jù)截至2020年5月

圖2：中信金融條件指數(shù)（CSFCI）與彭博貨幣政策

資料來源：Wind，Bloomberg，中信證券研究部計(jì)算，數(shù)據(jù)截至2020年5月

指數(shù)反映中國(guó)金融環(huán)境的變化

通過刻畫價(jià)格因素、數(shù)量因素、外部因素、信心因素以及財(cái)富因素，我們對(duì)2006年以來的CSFCI指數(shù)變化進(jìn)行了測(cè)算。以從“收緊”到“放松”衡量，過去14年間，中國(guó)大概經(jīng)歷了四輪金融條件變化的完整周期。整體來看，我們認(rèn)為CSFCI指數(shù)能夠準(zhǔn)確地衡量和體現(xiàn)重大金融事件的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，并能夠?qū)ζ淞Χ扔枰钥坍嫛＃▓D3）。

圖3：中信金融條件指數(shù)變化

資料來源：中信證券研究部計(jì)算

2006-2009年可作為一個(gè)完整的CSFCI指數(shù)變化周期，金融危機(jī)爆發(fā)金融環(huán)境收緊，隨后2008年的“四萬億”計(jì)劃使得CSFCI指數(shù)到達(dá)歷史高點(diǎn)。具體來看，2006年，歐美等發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)極佳，帶動(dòng)新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體和發(fā)展中國(guó)家經(jīng)濟(jì)繼續(xù)保持高速增長(zhǎng)，中國(guó)出現(xiàn)了信貸增長(zhǎng)過快和隱性通脹問題，為此央行采取了加息加準(zhǔn)的政策，金融市場(chǎng)偏向緊縮，CSFCI指數(shù)下行，幅度為1.1（個(gè)單位，下同）。而伴隨著2007年股市房?jī)r(jià)的雙重上漲，金融形勢(shì)有所放松，CSFCI指數(shù)出現(xiàn)上升，幅度為1.2。2008年年初，為保持物價(jià)穩(wěn)定，采取了從緊的貨幣政策，CSFCI指數(shù)快速下降，幅度為3.9。隨后全球金融危機(jī)爆發(fā)，全球環(huán)境快速惡化，中國(guó)為應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)，保就業(yè)、穩(wěn)增長(zhǎng)，央行迅速降準(zhǔn)降息，還推出了強(qiáng)力的寬松政策如“四萬億”計(jì)劃，金融形勢(shì)迅速恢復(fù)，CSFCI指數(shù)一路上漲，于2009年達(dá)到了歷史最高點(diǎn)，增幅為4.8。

第二個(gè)CSFCI指數(shù)變化的完整周期出現(xiàn)在2010-2014年上半年，政策收緊后的再放松迎來了非標(biāo)融資的快速擴(kuò)張。伴隨著全球金融形勢(shì)的好轉(zhuǎn)，通脹預(yù)期快速上升，于是貨幣政策轉(zhuǎn)向穩(wěn)健，金融形勢(shì)收緊，CSFCI指數(shù)開始一路下行。至2011年下半年清查農(nóng)信社“倒票”，金融形勢(shì)再次收緊，CSFCI指數(shù)也到達(dá)了歷史最低點(diǎn)。為了穩(wěn)增長(zhǎng)，央行于2011年底開始新一輪穩(wěn)健略寬松政策，并逐步降低貸款基準(zhǔn)利率。2012年至2013年，銀行理財(cái)、影子銀行快速發(fā)展，M2增速和非標(biāo)融資增速上行顯著。這一時(shí)期，金融形勢(shì)有所寬松，CSFCI指數(shù)穩(wěn)步上升，累計(jì)上漲幅度為2.3。至2013年，持續(xù)的寬松政策給金融穩(wěn)定帶來了巨大的挑戰(zhàn)，特別是地方政府融資平臺(tái)非標(biāo)融資出現(xiàn)了野蠻生長(zhǎng)跡象。在此期間出現(xiàn)的兩輪“錢荒”體現(xiàn)并警示了這些市場(chǎng)亂象，CSFCI指數(shù)也兩度快速下降，累計(jì)下跌幅度為2.2。到了2014 年上半年，全球經(jīng)濟(jì)仍處于深刻的再平衡調(diào)整期，總體溫和復(fù)蘇，但增長(zhǎng)動(dòng)力依然不足。與此同時(shí)，中國(guó)經(jīng)濟(jì)也進(jìn)入了“新常態(tài)”。為了穩(wěn)增長(zhǎng)，貨幣政策變?yōu)榉€(wěn)健略寬松，受此影響CSFCI指數(shù)快速上升，幅度為1.8。

第三個(gè)CSFCI指數(shù)變化的周期為2014年下半年至2016年，房?jī)r(jià)所體現(xiàn)的財(cái)富變化主導(dǎo)了本輪周期的寬松與收緊。到了2014年下半年，房?jī)r(jià)增速的明顯回落使得金融條件有所收緊，CSFCI指數(shù)也由升轉(zhuǎn)降，下行幅度為1.3。但伴隨著房?jī)r(jià)下跌結(jié)束，2015年貨幣政策穩(wěn)健略寬松，央行開始降息降準(zhǔn)，同時(shí)運(yùn)用公開市場(chǎng)操作引導(dǎo)利率下行。當(dāng)年股災(zāi)過后，流動(dòng)性大幅向房地產(chǎn)市場(chǎng)集中，而房?jī)r(jià)的上漲也使得金融形勢(shì)愈發(fā)寬松，CSFCI指數(shù)快速回升重回正值，幅度為2.7。2016年總體經(jīng)濟(jì)形勢(shì)良好，央行并沒有明確和清晰的目標(biāo)側(cè)重點(diǎn)，采取穩(wěn)健靈活適度的貨幣政策，同期CSFCI指數(shù)在較為寬松的區(qū)間內(nèi)震蕩。

第四個(gè)CSFCI指數(shù)變化的周期為2017年至今，防風(fēng)險(xiǎn)及金融“去杠桿”，金融環(huán)境明顯收緊，隨后在經(jīng)濟(jì)增速下行壓力加大的狀況下重回寬松，而2020年的新冠疫情爆發(fā)則導(dǎo)致寬松幅度進(jìn)一步加大。2017年起，金融穩(wěn)定的問題得到了充分重視，加強(qiáng)宏觀審慎管理、防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)成了大勢(shì)所趨。貨幣政策回歸穩(wěn)健中性，開始了金融和實(shí)體經(jīng)濟(jì)去杠桿，這一時(shí)期金融形勢(shì)趨緊，CSFCI指數(shù)累計(jì)下跌1.5。2018年，金融形勢(shì)恢復(fù)良好，貨幣政策也開始轉(zhuǎn)向松緊適度，央行在2018年連續(xù)降低存款準(zhǔn)備金率，受此影響金融形勢(shì)適當(dāng)寬松，CSFCI指數(shù)也重回正值，上漲幅度為1.9。此后，貨幣政策繼續(xù)保持穩(wěn)健松緊適度，央行在2019年8月改革了LPR利率形成機(jī)制，并逐步引導(dǎo)其從原有的4.31%降至2020年4月的3.85%，呵護(hù)整體金融市場(chǎng)的流動(dòng)性。2020年，隨著新冠疫情爆發(fā)，為了對(duì)沖經(jīng)濟(jì)增速下行壓力和穩(wěn)定就業(yè)，貨幣政策寬松加碼，期間CSFCI指數(shù)也上漲了1.7。

量化政策力度

CSFCI指數(shù)的變化與央行對(duì)基準(zhǔn)利率的變動(dòng)情況及其與央行貨幣政策的表述變化也能較好地?cái)M合，從而幫助我們站在不同時(shí)點(diǎn)理解政策的意圖與實(shí)際效果。

CSFCI指數(shù)能夠較好地匹配基準(zhǔn)利率變動(dòng)情況，在過去的4輪降息周期和2輪加息周期中，均體現(xiàn)了同步性。在2008年8月至12月、2010年9月至2011年7月、2012年5月至7月、2014年10月至2015年10月、2019年7月至今的這五輪周期中，CSFCI指數(shù)均非常靈敏地產(chǎn)生了同步變化，無論是整體的變化方向還是幅度均能匹配基準(zhǔn)利率變動(dòng)情況。對(duì)于2006年3月至2007年12月這一輪加息周期，CSFCI指數(shù)也產(chǎn)生了同步變化，但在2006年11月至2007年8月這段時(shí)間中，CSFCI指數(shù)出現(xiàn)了階段性的背離。我們認(rèn)為，在此輪加息周期中，CSFCI指數(shù)出現(xiàn)異常上升的主要原因是2007年上半年出現(xiàn)了罕見的房?jī)r(jià)和股市的大幅上漲，導(dǎo)致財(cái)富因素的異常上升。

除此之外，我們也將CSFCI指數(shù)與歷年的《政府工作報(bào)告》中對(duì)當(dāng)年貨幣政策的表述取向進(jìn)行了對(duì)比，歷史的擬合效果也較好。CSFCI指數(shù)能夠較好地體現(xiàn)貨幣政策的表達(dá)取向的變動(dòng)情況。在歷次貨幣政策轉(zhuǎn)向?qū)捤傻臅r(shí)期，如2009年、2010年、2014年、2015年、2018年和2020年，我們發(fā)現(xiàn)CSFCI指數(shù)均出現(xiàn)了明顯的上漲。而在歷次貨幣政策轉(zhuǎn)向緊縮的時(shí)期，如2007年、2008年、2011年和2017年，我們也發(fā)現(xiàn)CSFCI指數(shù)出現(xiàn)了明顯的下跌。但我們注意到，2019年貨幣政策從穩(wěn)健中性，松緊適度轉(zhuǎn)為穩(wěn)健，松緊適度。因此相對(duì)而言貨幣政策出現(xiàn)了小幅寬松，而CSFCI指數(shù)并未出現(xiàn)較明顯的上升。我們認(rèn)為，這可能是由于在利率變化層面的寬松幅度較小所導(dǎo)致的。隨著后續(xù)相對(duì)寬松的進(jìn)一步體現(xiàn)，CSFCI指數(shù)還是出現(xiàn)了上升。

從CSFCI指數(shù)理解當(dāng)前貨幣政策

與以往周期比較，本輪寬松周期持續(xù)時(shí)間明顯較長(zhǎng)，且受外部因素影響較明顯。以央行首次降準(zhǔn)的時(shí)點(diǎn)來評(píng)估，本輪貨幣政策的寬松周期的起點(diǎn)是2018年4月，大型銀行、中型銀行、小型銀行存款準(zhǔn)備金率已經(jīng)從2018年4月以前的17%、15%和15%逐步下降至截至2020年5月的12.5%、9.5%和6%。而以時(shí)長(zhǎng)計(jì)，當(dāng)前的貨幣寬松已延續(xù)25個(gè)月以上，明顯高于歷次周期平均6-9個(gè)月的長(zhǎng)度。從CSFCI指數(shù)在本輪寬松周期的走勢(shì)上來看，本輪寬松周期明顯分成兩段，每段都受到了外部因素的影響。

第一段是從2018年4月至2019年12月為止，期間受到中美貿(mào)易摩擦的影響，CSFCI上升，但幅度并不顯著。從效果上看，2019年年中，M2增速持續(xù)處于8%-8.7%的增速區(qū)間，而2019年12月的社融增速也僅較去年末的最低水平（2018年12月）回升了0.43個(gè)百分點(diǎn)，遠(yuǎn)弱于以往周期，這也與我們對(duì)CSFCI指數(shù)變動(dòng)幅度的觀察相一致。

第二段則是從2020年1月至今，新冠疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊極大程度地影響了貨幣政策。期間CSFCI指數(shù)上升幅度達(dá)到了1.70，高于2011-2012年周期的波動(dòng)幅度，但仍小于其他兩輪周期的波動(dòng)幅度。而從效果上看，2020年年初以來，M2增速和社融增速均處于高位，2020年5月M2增速為11.1%，為近年來的最高水平，而社融增速為12.5%，創(chuàng)2018年5月以來的新高。

我們將歷次貨幣寬松周期中不同因素的貢獻(xiàn)程度進(jìn)行了拆解?？梢钥吹?，本輪寬松周期至今，整體CSFCI指數(shù)的變化幅度較大，截至2020年5月的寬松力度已接近上一輪2014-2015年的寬松周期（以指數(shù)的低點(diǎn)至高點(diǎn)的變化幅度衡量），絕對(duì)值更是超過了過去幾輪寬松短周期。此外，本輪寬松周期的結(jié)構(gòu)與2011-2012年較為類似，具體體現(xiàn)為財(cái)富因素的貢獻(xiàn)明顯偏弱，價(jià)格因素幾乎主導(dǎo)CSFCI指數(shù)變化。針對(duì)前者，伴隨著 “房住不炒”的大基調(diào)延續(xù)，若沒有股市的持續(xù)上升，來自于財(cái)富因素所貢獻(xiàn)的CSFCI指數(shù)回升預(yù)計(jì)仍將有限。2020年以來降準(zhǔn)、四輪再貸款再貼現(xiàn)政策和直達(dá)實(shí)體的新型貨幣政策工具投入使用，令數(shù)量因素在后續(xù)的貢獻(xiàn)可能會(huì)較大。由于疫情導(dǎo)致供需兩端均受到了明顯的影響，單純從價(jià)的層面上進(jìn)行寬松是不夠的，因此需要在數(shù)量層面也進(jìn)行寬松。在未來的一段時(shí)間內(nèi)，CSFCI指數(shù)的改善可能將來自于利率和利差因素和數(shù)量因素的貢獻(xiàn)，而若股市的表現(xiàn)相對(duì)較好，則還能夠從財(cái)富的因素進(jìn)一步提升金融環(huán)境的寬松。

因此，我們預(yù)計(jì)CSFCI指數(shù)在上行至4月高點(diǎn)后可能會(huì)步入一段時(shí)間的平臺(tái)期，對(duì)應(yīng)貨幣政策大幅寬松的可能性降低，但面臨經(jīng)濟(jì)形勢(shì)多重不確定性，降準(zhǔn)和降息依然是政策的可選項(xiàng)。與以往的貨幣政策周期有所不同，我們認(rèn)為目前雖然已經(jīng)進(jìn)入了“寬信用”的環(huán)境，但整體M1增速回升力度仍然較為有限，M1與M2增速的剪刀差近期有所加大，而制造業(yè)投資亦持續(xù)處于低谷，需求側(cè)的可持續(xù)性也需要進(jìn)一步觀察。因此，在數(shù)量因素方面，6月17日國(guó)常會(huì)提及“綜合運(yùn)用降準(zhǔn)、再貸款等工具”;而盡管一般國(guó)債和地方債正在6-7月減少發(fā)行從而給特別國(guó)債發(fā)行騰出市場(chǎng)空間，但是市場(chǎng)短期的流動(dòng)性壓力仍舊較大。綜合這兩點(diǎn)，我們認(rèn)為降準(zhǔn)等流動(dòng)性投放動(dòng)作仍是政策選項(xiàng)之一，三季度仍有降準(zhǔn)空間，而幅度取決于經(jīng)濟(jì)所面臨的時(shí)點(diǎn)壓力。此外，1萬億元再貸款再貼現(xiàn)政策和直達(dá)實(shí)體的新型貨幣政策工具也將持續(xù)處于進(jìn)行中，這將有助于金融條件的持續(xù)寬松。在此情形下，預(yù)計(jì)CSFCI指數(shù)將保持現(xiàn)階段的較高水平，提示整體金融條件處于寬松狀態(tài)，助力經(jīng)濟(jì)的恢復(fù)和“六?！?、“六穩(wěn)”目標(biāo)的順利實(shí)現(xiàn)。

另一方面，金融數(shù)據(jù)的變化通常對(duì)GDP增速有一定的指引性，測(cè)算結(jié)果顯示CSFCI指數(shù)的變化對(duì)實(shí)際GDP增速有一定的提振作用，其中最明顯的變化會(huì)領(lǐng)先GDP增速約10個(gè)月，每一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的變化將帶來GDP增速約0.2個(gè)百分點(diǎn)的變化，即CSFCI指數(shù)每變化一個(gè)單位，將帶來GDP增速約0.43個(gè)百分點(diǎn)的變化。CSFCI指數(shù)對(duì)實(shí)際GDP增速有較好的預(yù)測(cè)能力。

考慮到近期CSFCI指數(shù)已經(jīng)出現(xiàn)了明顯的上升，我們認(rèn)為下半年經(jīng)濟(jì)的反彈也將受益于此，預(yù)計(jì)全年GDP增速將達(dá)3.1%。從目前的CSFCI指數(shù)來看，在本輪寬松周期的后半段中，CSFCI指數(shù)的高點(diǎn)出現(xiàn)在2020年4月，同時(shí)自2020年年初開始，CSFCI就處于上升區(qū)間。因此，我們認(rèn)為，僅從CSFCI指數(shù)變動(dòng)的前瞻指向上來看，2019年年末以來，持續(xù)寬松的金融環(huán)境也會(huì)為下半年經(jīng)濟(jì)的進(jìn)一步回升提供動(dòng)力，GDP增速有望體現(xiàn)出企穩(wěn)回升的趨勢(shì)。當(dāng)然，由于新冠疫情這一特殊的外部因素對(duì)需求和供給兩方面都造成了明顯沖擊，2020年的GDP增速也出現(xiàn)了明顯的異常，因此CSFCI指數(shù)所指引的經(jīng)濟(jì)回升勢(shì)必將在一定程度上和疫情導(dǎo)致的負(fù)面影響相互抵消。但綜合來看，考慮到國(guó)內(nèi)疫情的結(jié)束和在擴(kuò)大內(nèi)需戰(zhàn)略下，基建、消費(fèi)和投資的協(xié)同發(fā)力，再結(jié)合CSFCI指數(shù)的指引，我們認(rèn)為疫情沖擊后的增長(zhǎng)路徑會(huì)呈現(xiàn)出“V”型，下半年經(jīng)濟(jì)運(yùn)行會(huì)回到合理區(qū)間，預(yù)計(jì)全年GDP增速將達(dá)到3.1%。