新時代商業銀行信貸資金新投向
——基于信貸資金行業配置效率的分析

■ 張 淦 ，趙永清

（1.南京大學博士后流動站，江蘇南京210008；2.南京銀行博士后工作站，江蘇南京210008；3.南京銀行發展規劃部，江蘇南京210008）

一、引 言

信貸是商業銀行最重要的盈利來源和資產構成，也是商業銀行主要的風險來源之一。信貸資金配置效率的高低和配置結構既關系到商業銀行的盈利能力和風險水平，也深刻影響著經濟的運行和可持續發展。當前中國的商業銀行信貸行業結構并不合理，信貸資源向重工業、基礎設施建設、資源開采等行業聚集。而這些行業往往存在產能過剩、資金回收期長、易受經濟周期影響等特點，在“三去一降一補”的背景下，信貸風險不斷加大，不良率持續攀升，銀行資產質量受到嚴重沖擊。如果信貸資源繼續配置到存在產能過剩的落后行業，在這些行業前景黯淡的情況下，銀行信貸資金必然會遭受重大損失。

信貸投向如何調整應考慮三個基本問題。問題一：當前的信貸行業配置結構是不是商業銀行理性配置信貸資金的結果；問題二：當前的信貸行業配置結構對實體經濟支持的效率如何；問題三：如果基于理性的商業銀行信貸配置行為與對實體經濟的支持不一致，商業銀行調整信貸行業配置的策略是什么。在過去的研究中，往往只重視回答問題二，而忽略了商業銀行信貸資產配置的內在動力。這種結果就會導致提出的轉型方向具有片面性，不能兼顧銀行經營的盈利性、安全性需求和金融服務實體經濟效率的提升。

我國已經進入了社會主義新時代，建設現代化經濟體系的著力點是發展實體經濟，構建實體經濟、科技創新、現代金融、人力資源協同發展的產業體系。而調整信貸方向正是商業銀行改善資產質量、獲取新的利潤增長點、提升金融服務實體經濟效率的關鍵所在。本文通過行業評價矩陣和數據包絡分析，評價商業銀行信貸行業配置的動力和效率。在此基礎上，結合產業升級的新趨勢，試圖為商業銀行信貸資金配置提供新的方向。

二、文獻回顧

當前國內關于信貸資金行業配置的研究主要從兩個方面展開。一是關于信貸行業集中度的研究；二是關于信貸行業配置效率的研究。一般認為，信貸集中于某些行業會降低資金的配置效率。貸款集中加劇資金的供求矛盾，使得信貸集中于某些大企業，而中小企業融資難、融資貴。信貸集中的行業可能會因資金充裕而放松了資金管理和成本控制，造成資金使用效率不高 （董鳳新、張書全[1]，1997； 孫晨光[2]，2002）。 信貸集中還會引起信用風險的聚集，成為銀行危機的重要根源。信貸集中的行業往往會出現冒險經營、過度投資等情況，一旦出現經營問題，就會帶來嚴重的信貸風險，波及商業銀行 （趙志宏[3]，2004；蔣岳祥、劉新平[4]，2015）。

對于信貸資金行業配置效率的大多數文獻采用數據包括分析 （DEA）的方法。中國人民銀行營業部管理課題組[5]（2005）研究了北京市26個主要行業的配置效率，研究發現信貸資金配置效率與產業結構調整狀況、行業利潤率以及價值創造能力呈現出較高的相關性。房巧玲等[6]（2013）研究認為各行業存在不同的風險收益組合，存在“低風險、高收益”的行業，也存在“高風險、低收益”的行業，因此信貸資金的不同配置結構影響商業銀行的經營績效。信貸資金應投向具有“低風險、高收益”和“高風險、高收益”的行業。陳寶貴等[7]（2014）研究了山東省主要行業的貸款情況，著重分析了各行業信貸資金使用的綜合效率，研究發現不同行業信貸資金使用效率有較大的差異，傳統信貸集中的行業信貸效率較低。

從現有的文獻來看，大多數學者認為信貸行業集中程度高影響了商業銀行支持實體經濟的效率，同時也加劇了商業銀行的風險。但是現有的研究很少涉及信貸行業配置結構與銀行理性選擇關系，在信貸方向調整上，也沒有兼顧商業銀行經營目標和對實體經濟的支持兩個方面，因此，尚未提出合理的令人信服的信貸資金新投向。本文將詳細分析銀行信貸投向與行業風險收益的關系，同時研究信貸對各行業的配置效率，在比較二者異同的基礎之上，結合國家“十三五”期間的產業政策，提出商業銀行信貸資金的新投向。

三、商業銀行信貸配置行業評價矩陣

從商業銀行自身經營和管理的角度而言，信貸的行業配置狀況影響到商業銀行的收益水平和風險水平。進一步來講，商業銀行正是基于對收益的追求和對風險的控制將信貸資源在不同的行業之間進行配置。可見，產業政策以及行業的風險和收益是影響信貸行業配置的重要因素。本部分從信貸配置的行業評價矩陣入手，站在商業銀行的角度，研究信貸資源的行業配置。

（一）模型簡介

信貸資源配置的行業評價矩陣有兩個維度，包括“行業吸引力評價”和“行業信貸風險評價”。“行業吸引力評價”主要是從行業的資產、收入、利潤水平等財務指標入手，反映不同行業的發展狀況。該維度將所有行業分為具有吸引力的行業和不具有吸引力的行業兩類。“行業信貸風險評價”是對行業信貸資產質量狀況進行的評價，反映了該行業存在的風險[8]。其計算公式如下。

Rj為第j行業的信貸風險狀況指數，Nj為第j行業的信貸余額，Lj為第j行業的不良貸款余額。該維度將所有行業分為高風險和低風險兩類。如果Rj＞1，說明該行業的信貸資產質量高于行業的平均水平，信貸質量較好，信貸風險較小。反之，表明該行業的信貸風險較大。

兩個維度共形成4個區域，分別為退出、限制、慎進和目標區域，從而提供了信貸行業配置的依據。如圖1所示。

圖1 信貸資源配置行業評價矩陣

（二）信貸配置行業評價矩陣

鑒于數據的可獲得性，本文剔除了居民服務和其他服務業以及公共管理和社會組織兩個行業，納入了金融業，因此共有17個一級行業。信貸行業配置評價矩陣如表1。和訊財經提供了2016年末各個行業綜合能力得分，綜合能力得分是盈利能力、償債能力、成長能力、資產經營、市場表現和投資收益的加權平均值，該指標能夠充分反映行業的盈利能力、發展潛力以及對銀行信貸的需求。該得分越高表明行業的發展狀況越好。對于信貸吸引力的劃分，本文以整個市場得分作為評判標準。若某一行業的得分高于市場得分，表明該行業的表現和發展潛力領先市場，具有吸引力，能夠帶來較高的信貸收益。反之，若某一行業的得分低于市場得分，表明該行業的發展落后于市場，對商業銀行不具有吸引力。對于行業風險，我們根據式 （1）計算得出。

表1 信貸配置行業評價

（三）行業評價矩陣與信貸配置現狀

通過建立行業評價矩陣可以發現，各行業所處的信貸區域與商業銀行信貸資金配置現狀具有較高的一致性，如表2所示。

表2 行業評價矩陣與信貸配置現狀

綜上可見，信貸行業配置的現狀是商業銀行在當前政策約束下，基于行業的風險和收益理性配置的結果。近些年來，正是依據行業風險、收益、政策的變動，商業銀行主動或被動調整信貸配置方向，信貸集中程度不斷降低。但是過去盲目集中配置到存在大量國有企業的行業的信貸存量過大，導致信貸配置的軟約束慣性過大，縱然信貸投資方向有所轉變，但是未能從根本上改變信貸配置行業不平衡的結構。

四、信貸行業配置的效率分析

商業銀行理性配置信貸資金能否有效地促進行業的發展，能否有效地推動產業結構調整，是信貸配置研究的核心問題之一。信貸行業配置不僅要考慮商業銀行自身的經營目標，還有考慮現有信貸資金配置的使用效率。本部分采用DEA（數據包絡分析）研究各個行業信貸資金配置效率情況。

DEA分析的關鍵是選擇投入產出變量，參考其他學者的研究 （陳寶貴[7]，2014）以及數據的可獲得性，本文選擇的投入指標是各行業信貸資金余額和各行業固定資產投資額。產出指標是各行業增加值。

（一）技術效率分析

技術效率反映了在當前的體制環境中，被評價行業信貸資金配置的綜合效率。它可以被進一步分解為純技術效率和規模效率。綜合效率的值為1表示DEA有效，信貸資金得到了充分的利用，不存在不合理損失的情況。若綜合效率的值小于1，表示存在效率損失，信貸資金沒有得到充分的利用，要么是純技術效率低效，要么是規模效率低效。

從表3可以看出，各行業的技術效率可以分為4個檔次：第一檔次為技術效率均值為1的行業，包括建筑業和科學研究、技術服務和地質勘查業兩個行業。這兩個行業的信貸資金得到了充分的應用；第二檔次為技術效率均值為0.9以上的行業，包括農業、信息業、居民服務業。這3個行業的技術效率也非常高，接近DEA有效，信貸資金有效配置的程度超過90%；第三檔次為技術效率均值介于0.5～0.9之間的行業。包括教育、衛生、公共管理和批發零售4個行業。這些行業技術效率不高，信貸資金有效利用程度為50%以上；第四檔次為技術效率均值低于0.5的行業，包括住宿和餐飲業、房地產業等8個行業。

可以看出，商業銀行信貸投放較多的行業往往達不到DEA有效，普遍技術效率偏低，信貸資金利用程度較差。例如，制造業的技術效率均值僅為0.29，信貸資金的有效利用程度僅為29%。交通運輸、水利、電力等行業的技術效率均值都非常低，信貸資金有效利用程度僅約為10%。房地產業的技術效率均值僅為0.1，信貸資金投放于房地產業的有效利用程度比較差。

（二）純技術效率分析

技術效率可以進一步分解為純技術效率和規模效率。純技術效率反映了在一定規模下，投入要素的生產效率。對于銀行信貸投放的實體效率而言，純技術效率反映了在相同的規模下，銀行信貸資金的配置效率，側重反映了資金配置中相關制度運行的效率。

表3 不同行業信貸資金配置的技術效率（按均值從大到小排序）

如表4所示，從純技術效率的均值來看，農林牧漁業、建筑業、制造業、科學研究、技術服務和地質勘查業、居民服務和其他服務業、批發和零售業的純技術效率均為1。這表明，這一定的信貸投入量下，這6個行業的信貸資金均達到有效配置。

信息傳輸、計算機服務和軟件業和教育兩個行業的純技術效率均值均超過了0.8，尤其是2013～2015年，這兩個行業的純技術效率都幾乎為1，相比于2010年提升幅度明顯，這意味著兩個行業內部的管理效率有較大程度的改善。

表4 信貸資金配置的純技術效率（按均值從大到小排序）

衛生、社會保障和社會福利業和公共管理和社會組織業純技術效率的均值均超過了0.6，兩個行業的純技術效率不高，在現有技術和管理水平下，信貸資金的利用程度有限。但從動態角度來看，二者的純技術效率均呈現出上升趨勢，衛生、社會保障和社會福利業由2010年的0.59上升到2015年的0.81，同樣，公共管理和社會組織由0.55上升到0.69。

采礦業、房地產業等8個行業的純技術效率均值均低于0.5，且近6年來變化不大。在現有的規模投入下，水利、環境和公共設施管理業的純技術效率均值只有0.04，電力、燃氣及水的生產和供應業的純技術效率均值只有0.23，交通運輸、倉儲和郵政業的純技術效率均值只有0.32，最高的采礦業的純技術效率均值也不過0.46。這些行業之所以純技術效率比較低，是因為這些行業的國有化程度比較高，壟斷程度也比較高，市場化程度低，管理水平相對低下，導致信貸資金有效利用的程度比較低。

（三）規模效率分析

規模效率是指在制度和管理水平一定的前提下，現有規模與最優規模之間的差異。反映了在當前行業技術和管理水平既定的情況下，信貸資金的投入規模與最優規模之間的差異。

如表5所示，建筑業和科技業的規模效率均值為1，在當前的管理和技術水平下，信貸資金投入處于最優的規模。農業、教育、公共管理和社會組織、住宿和餐飲業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、衛生、社會保障和社會福利業、文化、體育和娛樂業、居民服務和其他服務業6個行業的規模效率均值雖然不為1，但是均高于0.9，信貸資金投入的規模與最優規模的差距較小。租賃和商務服務業、采礦業兩個行業的規模效率約為0.8。其余6個行業的規模效率均低于0.5，這說明這些行業的信貸資金投入規模與最優規模之間的差距較大。

規模效率小于1有兩種原因：一種是信貸資金投入規模過高，另一種是信貸資金投入不足。可見，導致不同行業規模效率損失的原因可能不同。DEA分析可以得出各個行業所處的規模報酬階段，從而能夠得出各行業信貸投入規模效率損失的原因。

表5 信貸資金配置的規模效率

如表6所示，采礦業、制造業、電力、燃氣及水的生產和供應業、交通運輸、倉儲和郵政業、房地產業、批發和零售業、租賃和商務服務業7個行業近6年來幾乎均處于規模報酬遞減階段，表明這些行業的信貸投放規模較大，效率遞減，因此，商業銀行應當適當削減或控制對這些行業的信貸配置。

表6 各行業的規模報酬階段

農林牧副漁業、建筑業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、居民服務和其他服務業、衛生、社會保障和社會福利業、科學研究、技術服務和地質勘查業，這6個行業在大多數年份均處于規模報酬遞增或規模報酬不變階段，因此，商業銀行應當適當增加對這些行業的信貸投入。

（四）信貸行業配置效率總結

表7匯總了信貸行業配置的技術效率、純技術效率和規模效率。從信貸投入對實體經濟發展作用的角度，可以得出商業銀行未來信貸調整的方向。

如表7所示，對于農林牧副漁業、建筑業、信息傳輸、計算機服務和軟件業、科學研究、技術服務和地質勘查業、居民服務和其他服務業、教育6類行業，應當整體上增加授信規模，因為這些行業的技術效率、純技術效率和規模效率都比較高，行業內部的企業管理比較完善，通過對這些行業增加信貸資源配置，能夠有效地提高資金使用效率，有力地促進這些行業的發展。

采礦業、住宿和餐飲業、租賃和商務服務業、文化、體育和娛樂業，這4個行業的規模效率較高，但是都處于規模報酬遞減階段，同時純技術效率比較低。因此，技術效率低的主要原因是企業內部管理效率和技術水平不足，且授信規模相對超過最優規模。對于這4個行業應當在現有的配置規模下適當減小信貸規模，同時調整行業內的資金配置結構，向管理水平高、創新能力強的企業配置信貸，從而提高純技術效率。

電力、燃氣及水的生產和供應業、交通運輸、倉儲和郵政業、房地產業、水利、環境和公共設施管理業，這4個行業的技術效率低下的原因既是源于企業管理水平的低下也源于信貸投放規模過高，同時這些行業內的國有企業較多，行業壟斷程度高，進入門檻高，行業內可選的替代性企業范圍小，因此主要通過削減對這4個行業的授信規模來提高產出。

制造業和批發零售業的純技術效率非常高，技術效率低下的原因主要是規模效率低。對這兩個行業的授信規模遠遠超過最優規模。因此，商業銀行要減少對這兩個行業的信貸供給。

衛生、社會保障和社會福利業、公共管理和社會組織，這兩個行業的技術效率低下主要源于行業內企業的技術水平和管理水平不足，雖然處于規模報酬遞減階段，但是信貸投放總量很低。因此，在保持現有的信貸規模下，商業銀行要調整這兩個行業內的信貸配置結構，重點向技術和管理水平較高的企業配置資金。

表7 信貸行業配置的技術效率、純技術效率和規模效率

五、商業銀行信貸資金新投向

（一）銀行偏好與支持實體的矛盾

前文先后從銀行自身經營的角度以及銀行支持實體經濟的角度研究了對各個行業信貸資源的配置。從結果來看，二者之間既有一致性，也有相互矛盾的地方。

如表8所示，在列出的16個一級行業中，有7個行業的授信策略存在矛盾。有6個行業的授信策略基本一致，僅有3個行業是完全一致的。

對于矛盾的行業，商業銀行應當找到自身偏好與實體經濟支持的平衡點。總體而言，授信策略是調整行業內信貸結構，向具有成長性、發展前景好的企業加大授信。例如，對于農業、建筑業和科技業3個行業，存在吸引力不足或者風險高的缺點，但是信貸支持的實體效率高，那么此時不是盲目退出，而是有選擇的退出不具有發展前景的領域，向具有發展前景的領域授信。對于交通業、房地產業、租賃和商務服務業以及文體業，商業銀行不應盲目加大授信，而是有選擇的向行業內具有發展前景的企業授信。

（二）產業發展政策

尋找具有成長潛力的領域關鍵在于把握住國家的產業政策。2015年以來，中國先后出臺了《中國制造2025》《機器人產業發展規劃 （2016-2020）》《國家創新驅動戰略發展綱要》等一系列產業發展政策，政策種類有規劃、綱要、意見等多種形式，國家對“十三五”期間產業規范化發展和發展質量的要求不斷提高。

表8 基于兩種角度信貸資源配置策略比較

黨的十九大報告進一步對“貫徹新發展理念，建設現代化經濟體系”提出了全局性的統籌和指導，報告指出要著力發展先進制造業、現代農業、綠色低碳、現代供應鏈、人力資本服務等領域，不斷增強我國經濟創新力和競爭力。

表9總結了“十三五”期間各產業重點發展的領域，這些領域應當成為商業銀行信貸轉型的關注點。

表9 “十三五”期間各產業重點發展領域

（三）商業銀行信貸資金的新投向

在前文分析的基礎之上，結合國家的產業政策，可以得出商業銀行信貸資金的新投向，如表10所示。

表10 商業銀行信貸資金新投向

對于農林牧副漁業，授信的總體策略是“有退有進，規模增加”，因為該產業正處于規模報酬遞增階段，且近三年來，利潤率增長速度非常高，由2014年的3.23%倍增至2016年的7.71%，但是該行業的風險也比較大。結合國家的“十三五”產業規劃，對農林牧副業重點的授信領域是現代農業，重點支持發展層次高、經營效益好、帶動能力強、信用狀況佳的種養殖大戶、家庭農場、農業合作社組織、農業產業化龍頭企業等新型農業經營主體。

對于采礦業，批發和零售業，住宿和餐飲業，水利、環境和公共設施管理業4個行業，總體是授信策略是“退出調整，規模減少”，這幾個行業均處于規模報酬遞減階段，要么收益低，要么風險高。因此應當總體減少授信規模，選擇國家重點支持的領域進行投資，例如，綠色礦業、電子商務、特色餐飲、特色住宿、綠色經濟等。

對于制造業，總體策略是“有退有進，規模保持”，雖然制造業處于規模報酬遞減階段，但是卻是高盈利的行業，同時風險也比較高。因此應在現有的授信規模上，退出產能過剩的領域，向國家重點支持的領域投資。重點支持具備自主創新能力、先進制造技術和配套服務能力，對我國重點產業結構升級和重大工程建設具有積極帶動作用的高端裝備制造。優先支持行業龍頭企業以及主導產品為重大或高端裝備、生產工藝和技術水平先進、市場競爭力突出的裝備制造企業。

對于電力、燃氣及水的生產和供應業，總體的授信策略是“退出調整，規模減少”。該行業內存在大量的壟斷國有企業，處于規模報酬遞減階段。因此，授信上應當減少授信規模，重點向先進領域投資。例如，新能源項目風能和核能建設項目、水電、風電等清潔能源、智能電網等。

對于建筑業，總體的授信策略是“有退有進，規模增加”，建筑業處于規模報酬遞增階段，但是行業吸引力不高。當前我國的城鎮化進程還在加速，建筑業還有較大的發展空間。隨著居民對生活環境質量的要求不斷提高，建筑業的未來發展趨勢是智慧建筑、城市基礎設施建設等領域，商業銀行應當加大對這些領域的授信。

對于交通運輸、倉儲和郵政業，總體的授信策略是“保持調整，擇優支持”，該行業是傳統信貸集中的領域，出現了規模報酬遞減特征，但是該行業是商業銀行的目標行業，具有較高的吸引力和較低風險，因此在現有的規模上，擇優支持重點發展領域。積極參與重要機場的各類基礎設施投資，尤其是飛行區改擴建、空管領域等基礎核心領域的投資需求。重點關注業績穩定、收益較高和發展潛力大的軌道交通方面的企業。

對于信息傳輸、計算機服務和軟件業，總體的授信策略是“加大支持，控制風險”，該行業集中了眾多國家“十三五”期間重點發展的領域。而且作為生產性服務業，對其他行業具有重要的帶動和服務作用。因此，應當加大對該行業的支持，同時控制風險。例如，重點支持基礎軟件領域的操作系統開發、云計算、大數據、網絡安全、量子計算機等。

對于房地產業和租賃和商務服務業，總體的授信策略是“保持調整，控制風險”，這兩個行業都是商業銀行的目標行業，但是處于規模報酬遞減階段，因此應當保持現有的授信規模，同時調整行業內信貸投向，注意防范可能出現的風險。重點支持的領域包括：住房租賃和管理咨詢等。

對于科學研究、技術服務和地質勘查業，應當“加大支持，規模增加”，該行業作為基礎性的行業為其他行業提供了技術支持，銀行應加大對生物技術、核技術、空天海洋技術、計算機技術等領域的支持。

對于教育、衛生、社會保障和社會福利業，應當“加大支持，控制風險”，這兩個領域均處于規模報酬遞增階段，且行業成長性好，吸引力強，也是“十三五”期間國家重點支持的行業。主要的授信方向是創意園、科技園、大健康產業等。

對于文化、體育和娛樂業，總體的授信策略是“保持調整，擇優支持”，該行業是商業銀行的目標行業，但是資金的利用效率不高，因此應當擇優支持具有發展前景的企業。主要的授信方向是：數字文化創意、全民健身、主題公園、旅游、網絡文化等。

六、結 論

在提升金融服務實體經濟效率的背景下，商業銀行基于自身經營目標進行的信貸行業配置與對實體經濟支持的效率是否一致，是影響中國信貸結構調整乃至產業結構調整的關鍵問題，是關系到經濟轉型和增長動力轉換的核心所在。如果二者之間出現了偏差，那么商業銀行信貸配置方向就應適時調整。

對于商業銀行而言，信貸資金新投向應當兼顧自身經營目標和對實體經濟支持的效率。商業銀行需要認識到，個體理性會導致集體的非理性，因此要積極將信貸資金“前瞻性”地配置到未來具有吸引力的行業。結合黨的十九大報告和“十三五”國家產業規劃有策略的進行信貸資源配置，是尋找新時代信貸新投向的關鍵所在，也是實現提高信貸支持實體經濟效率，提升商業銀行盈利能力和風險控制能力“雙贏”局面的核心點。