銀行信用擴張區域分化

方斐

回顧最近20年的中國經濟發展歷史，一個顯而易見的現象是，較高的名義GDP增速往往需要以信貸放量來支撐。這種信貸大額投放驅動下的經濟復蘇模式，在2003年、2009-2010年、2015-2016年表現得較為顯著。通常會經歷“信貸投放→經濟復蘇→營收回升”的三段式過程，基于此，銀行業績主要由規模驅動。

近年來，隨著經濟對投資的依賴度下降，貸款增速也就缺乏彈性。銀行對經濟的貢獻主要通過信用投放，形成固定資產投資，對GDP增速形成支撐。投資對GDP的突出貢獻，主要在2001-2010年間體現，在2012年之后明顯下降。因此，近年來，哪怕經濟增速出現波動，貸款的增速也是比較穩定在12%附近。

規模擴張對銀行業績的貢獻度下降。民生證券對上市銀行過去10年的業績進行分解后發現，“四萬億”及之前，規模擴張的貢獻度較高，“后四萬億”時期，2011年往后 看，其貢獻度一路降低：2011年，規模擴張貢獻17個百分點，當年凈利潤增速為29%;到 2014年，貢獻度降到11.5個百分點，凈利潤增速為7.9%;到2018年貢獻度降到6.7個百分點，凈利潤增速為5.5%;在寬信用政策的助推下，2020年擴張的貢獻度短暫回到10.5個百分點，但2021年三季度又回落至8.5個百分點。

如今，擴張只能提供一個基本盤，中間業務收入、撥備等因子的貢獻度在增加。與此同時，中間業務收入、其他非息收入、撥備反哺逐步成為業績貢獻中更顯著的因子，規模擴張僅僅提供了9個百分點左右的基本盤，彈性已經不大。

雖然整個銀行業不再高擴張，但總有銀行在高擴張。從2021年三季度來看，整體上市 銀行平均生息資產僅增長8.5%，有5家銀行的增速在20%附近，由此導致這些銀行的營收和利潤增速都水漲船高。

區域信用增量不均

銀行擴張在個別區域尤其突出，可以看看社融分區域結構。根據民生證券的觀察，2021年全國各地區的社融增量前七名如下：廣東13.3%、江蘇12.1%、浙江11.9%、山東 7.3%、北京5.4%、四川5%、上海4.2%，由此可見，這些地區的信用擴張體量較大。

圖1：中國商業的數量結構和資產規模分布

資料來源：銀保監會，光大證券研究所，注：時間為2020年

如果用2021年社融增量占比與2014-2021年累計占比相比，就會發現信用擴張力度在區域間呈現此消彼長，部分地區正經歷著信用加速流入。社融增量占比提高幅度居前的6 個地區分別為：浙江增長3.3個百分點、江蘇增長2個百分點、山東增長1.4個百分點、廣東增長1.1個百分點、四川增長0.6個百分點、湖南增長0.3個百分點;與此同時，信用擴張減緩的前6個地區分別為：遼寧下降2個百分點、江西下降1.5個百分點、河南下降0.9個百分點、天津下降0.7個百分點、甘肅下降0.7個百分點、貴州下降0.6個百分點。

6個省份信用加速流入，近年趨勢相對穩定。過去8年以來，這6個區域的年度社融增量占比呈現出持續的上行態勢，尤其以江蘇、浙江、山東較為顯著。可見這種信用的此消彼長態勢并非偶然，而是有著穩定的內在趨勢，或因北方、西北、云貴等區域的信用風險事件帶來結構分化，預計在未來一段時間，地區間的信貸擴張分化有望持續。

與此同時，這6個地區的貸款市占率也呈現增長態勢。自2015年年底到2022年1月底，江蘇省貸款余額的市占率提升了約1個百分點，廣東省、浙江省的提升也較為顯著。憑借區位優勢，當地優勢城商行、農商行或將充分受益于地區貸款市占率提升帶來的紅利。

區域性銀行的市占率一直在提升，2021年尤其顯著。民生證券將2021年前上市的36 家上市銀行作為樣本，分組來看，2016-2020年這五年間，國有大行的市占率一直在下降，而股份制銀行、城商行、農商行的市占率在上升。而到2021年則發生變化，國有大行市占率回升0.32個百分點，而股份制銀行市占率下降0.57個百分點，城商行、農商行市占率依然在提升。

上市城商行市占率提升主要由5家城商行貢獻。2021年三季度，城商行貸款余額市占 率變化主要來自于：寧波銀行增長0.06個百分點、江蘇銀行增長0.05個百分點、南京銀行增長0.03個百分點、成都銀行增長0.04個百分點、杭州銀行增長0.03個百分點。這些銀行過去4年以來，經歷了持續的市占率提升。值得注意的是，常熟銀行、蘇農銀行雖然體量偏小，但仍然貢獻了可觀的市占率提升，對它們自身而言就是較高的貸款增速。

具體到上市銀行規模增速，這些區域的城商行、農商行高出行業平均水平。在15家分布在以上區域的城商行、農商行里，竟有13家的規模增速位列上市銀行前15名，寧波銀 行、成都銀行、杭州銀行為前三甲。規模擴張奠定了較好的業績基礎，這13家銀行普遍獲得了較高的營收增速（大部分位于10%-30%之間）和利潤增速（大部分位于15%-30%之間）。從這個角度來看，可以將這13家銀行稱為“高擴張城商行、農商行”組合。

一般而言，規模擴張、撥備計提對銀行業績影響較為顯著。2021年三季度，上市銀行整體凈利潤同比增速為13.3%，規模擴張、撥備計提分別貢獻8.5個百分點、8個百分點，為主要貢獻因子;其次是其他非息收入和凈息差（凈息差有2021年年初大幅降息的影響，常規情形下不會產生這樣大的拖累）。單獨看每家上市銀行的情況，也能發現類似結論。

根據民生證券的分析，高擴張城商行、農商行具有兩個共同點：高擴張和報表干凈，擴張是業績基本盤，干凈的報表說明不良決定業績增增長上限。在上述13家銀行里，山東的2家銀行雖然擴張較快，但業績優勢較不顯著，原因在于青島銀行的凈息差下行較快，青農商行資產質量壓力仍存，故撥備計提較多。剩下的11家銀行，分布在江蘇、浙江、四川、 湖南地區，均表現出規模擴張快、息差拖累小、減值拖累少的共同特征，歸納起來， 就是“高擴張+表干凈”。

規模擴張決定業績基本盤，報表潔凈度決定業績上限。之所以歸納出這個特征，是因為我們發現，在“高擴張”態勢下，這13家銀行的營收增速均較高，但利潤增速則受到不同的撥備計提力度影響，出現高低分化。因此，“高擴張”提供了業績高增長的基本盤，而“表干凈”可使撥備計提較少拖累業績釋放，甚至能反哺利潤。

圖2：2021年四季度央行金融機構評級結果分布

資料來源：人民銀行網站，光大證券研究所

高擴張大概率使資本消耗加快。一般情況下，信貸在加權風險資產（RWA）中是按 100%權重計算的，且其在RWA中占比較高，因此，信貸高擴張幾乎意味著RWA高擴張。RWA 作為核心一級資本充足率的分母，其較快增長就可能拖低后者。高擴張城商行2021年三季度的核心一級資本充足率比城商行整體低17BP，而高擴張農商行則比整體低127BP，農商行的這種分化趨勢始于2019年年底。

如果資本補充不足，高擴張模式會很快碰到瓶頸。銀保監會對商業銀行的核心一級資本充足率的底線要求是7.5%，疊加國內系統重要性銀行的增量要求，許多高擴張銀行的資本捉襟見肘。實現過程也比較簡單：高擴張→高資本消耗→核心一級資本充足率下降→擴張空間受約束。

正是存在資本的約束，為了保證高擴張的延續，銀行或主動或被動地需要保證核心一級資本充足率達標且穩定。資本補充的手段主要有定增、可轉債、利潤留存。較高的利潤增速不僅可以直接留存利潤補充資本，還可以提振ROE、抬高預期，讓定增或轉股過程順利。可見保持高業績是唯一的選擇。而為了實現高業績，營收增速也要高，就要保持高擴張，自此形成邏輯的閉環。此外，如果銀行報表干凈，高擴張會使不良率下降，撥備覆蓋率被動上升，為控制其不至于上行過快，利潤也會得到反哺。

因此，高擴張城商行、農商行是銀行可轉債的主力。定增往往需要大股東的支持，可轉債成為銀行資本外生補充為數不多的有效手段。在我們梳理的13只高擴張銀行中，有 11家涉及可轉債，且轉股訴求較強。

圖3：城農商行盈利增速持續低于國股銀行

資料來源：銀保監會，光大證券研究所，注：利潤規模為當年累計

高擴張中小銀行實現路徑

如果要給高擴張城商行、農商行進行橫向對比，該如何排序呢？民生證券從四個維度進行比較，即業績表現、報表潔凈度、資本緊缺度、轉股節奏。

第一，業績表現：營收增速與歸母凈利潤增速的組合。綜合考量兩個業績指標，可分三檔。第一檔：寧波銀行（28.2%，29.7%）、成都銀行（26.0%，22.2%）、江蘇銀行（22.6%，30.7%）、南京銀行（21.0%，22.4%）、杭州銀行（18.4%，29.8%）;第二檔：常熟銀行（16.3%，21.1%）、長沙銀行（15.8%，18.1%）、青農商行（19.3%，10.5%）;第三檔：無錫銀行（13.1%，19.3%）、張家港行（10.8%，29.8%）、青島銀行（5.7%，22.1%）、蘇州銀行（4.5%，20.6%）、蘇農銀行（1.8%，20.7%）。

第二，報表潔凈度：不良率與撥備覆蓋率的組合。城商行和農商行業務模式有區別，故分別分檔。城商行里第一檔：寧波銀行（0.78%，515%）、杭州銀行（0.90%，559%）、南京銀行（0.91%，396%）;第二檔：成都銀行（1.06%，387%）、蘇州銀行（1.17%，410%）、江蘇銀行（1.12%，296%）、長沙銀行（1.20%，298%）。農商行里，第一檔：常熟銀行（0.81%，521%）、無錫銀行（0.93%，459%）、張家港行（0.94%，452%）;第二檔：蘇農銀行（1.06%，370%）。

第三，資本緊缺度：距離監管底線的空間。同時考慮銀保監會的7.5%底線和國內系統重要性銀行（D-SIBs）要求，高擴張城商行、農商行距離監管底線的空間，按照2021年三季度核心一級資本充足率緊缺程度，可以分三檔。緊缺度第一檔（100BP以內）：成都銀行84BP、青島銀行85BP、無錫銀行91BP;第二檔（100-200BP）：江蘇銀行100BP、杭州銀行101BP、寧波銀行164BP;第三檔（200-300BP）：青農商行、張家港行、長沙銀行、南京銀行、常熟銀行、蘇州銀行。

第四，轉股節奏：何時進入自愿轉股期，何時到期。除了興業轉債、成銀轉債還未進入自愿轉股期（將分別于2022年6月30日、2022年9月9日開始），其余存續轉債當前均已處于自愿轉股期之內，只要滿足強贖條件就可以強制轉股。另外，還應關注債券存續期，若存續期結束仍未達到強贖條件，則會被發行人到期贖回，轉股失敗。一般來說，存續期為進入自愿轉股期之后5年半。目前，除了光大轉債將于2023年3月到期之外，其余轉債的存續期都還有2年左右或以上，時間較長。目前市場上有14只銀行可轉債正在自愿轉股期內，競爭相當激烈。

截至2022年3月18日收盤，寧波銀行PB估值在1.7倍，成都銀行、杭州銀行PB估值已經追至1.2倍附近，仍有上行空間，尤其是成都銀行的ROE較高，估值提升空間較大;南京銀行以16.8%的高ROE，PB估值卻處于1倍以下，有所低估;江蘇銀行、蘇農銀行、蘇州銀行PB估值均在0.7倍附近，同樣有所低估。

局部信用風險事件，尤其是房地產業的風險外溢造成信用區域分化趨勢，信用加速向江浙魯川湘等6個地區積聚，催生了當地城商行和農商行的高擴張。高擴張使資本消耗加快，需要釋放高業績以內生補充，并促成可轉債轉股，進而維持高擴張態勢，構成邏輯上的“循環論證”。因此，規模高擴張和報表干凈大概率會有高業績。

尾部金融機構風險凸顯

3月25日，央行公布2021年四季度金融機構評級結果。整體來看，近年來高風險機構數量有所下降，高風險機構主要集中于農村金融機構和城商行。與此同時，在經濟金融環境及信用資源南北分化加劇的背景下，區域性中小銀行呈現“強者恒強、尾部偏弱”的特征，弱資質地區問題金融機構壓力相對較大。

近年來，高風險機構的數量及占比逐年下降，2019年以來，以包商銀行、錦州銀行、恒豐銀行等問題金融機構為代表的中小銀行風險有集中釋放之勢。2020年5月，《政府工作報告》明確提出“加強金融等領域重大風險防控”。遵循“穩定大局、統籌協調、分類施策、精準拆彈”的總體原則，持續壓實金融機構、地方政府以及監管部門三方責任，相關主管部門根據高風險中小銀行具體風險情況，對個案風險進行了精準處置。

截至2021年年末，316家高風險機構總資產僅占銀行業總資產的1%。高風險金融機構數量由2018年年末的587家逐漸降至2021年的316家，機構數量占比也相應由13.4%降至7.2%。

區域分化加劇，存量高風險機構呈現區域集中特點。央行2021年四季度評級結果指出“存量高風險機構主要集中在四個省份”，但并未提及具體省份。根據《中國金融穩定報告（2021）》，截至2021年二季度末，遼寧、甘肅、內蒙古、河南、陜西、吉林、黑龍江等省份高風險機構數量較多。進一步結合信貸投放增速、不良率省域分布來看，這“四個省份”或為遼寧、甘肅、內蒙古和河南。

近年來，東北三省、內蒙古等資源型、重工業相對集中地區經濟景氣度持續低迷，相應的，這些弱資質地區也通常呈現信貸增速低、不良率高的特征。我們看到長三角、珠三角、成渝雙經濟圈地區盡管同樣存在小幅分化跡象，但點位相對集中，對公中長期貸款增速普遍位于10%-25%的區間，不良率為1%-2%。而東北地區、內蒙、河南等地區則呈現“對公中長期貸款增速低、不良率高”的特點。這說明經濟欠發達地區不良率普遍偏高，地區經濟增長的分化帶來對公貸款投放的分化。

高風險銀行金融機構主要分布于農村金融機構及城商行。從央行評級結果的機構分布來看，大型銀行整體評級結果無憂，中小銀行則出現分化：農合機構（農村商業銀行、農村合作銀行、農信社）和村鎮銀行風險最高，高風險機構數量分別為186家和103家，資產分別占本類型機構的5%、7%;城商行（128家）中高風險機構數量占比為10%，資產占全部城商行的3%;民營銀行的評級結果較好，無高風險機構。

與此同時，中小銀行對整體信貸資產質量惡化的抵御能力較弱。根據央行2020年年末對3985家中小銀行的壓力測試情況看，若不良率分別上升100%、200%，則將分別有1390家、2011家機構無法通過壓力測試。

上述評級分化所反映的深層次問題是近年來金融生態分化的進一步加深，主要體現在四個方面：1.環境分化：區域經濟分化進一步加劇，東部地區得益于良好的區位優勢，經濟增長相對穩定，而東北三省、內蒙古等地區持續低迷;2.信用分化：長三角、珠三角、成渝雙經濟圈地區對公中長期貸款增長較好，經濟欠發達地區呈現“對公中長期貸款增速低、不良率高”的特點;3.風險分化：中西部地區債務負擔較重，弱資質主體融資承壓;4.經營分化：強者恒強、尾部偏弱，城商行和農村金融機構整體資產質量壓力相對較大，特別是弱資質地區地方法人銀行可持續經營能力不足和資產質量惡化壓力需引起重視。這里既有自身經營區位帶來的負向循環壓力，如東北、西北及華北等地區對公信貸增長乏力，與區域性風險關聯度較高，而區域性金融生態惡化可能導致“金融-實體”收縮的負向循環;也有金融機構自身公司治理不善，特別是近年來受經濟增速放緩、產業結構調整、監管趨嚴等多重因素的影響，相關風險持續積聚，可用于化解風險的資源相對不足。