資產嚴監管對中小銀行信貸資產質量的影響研究

陳 恒 李英良

（西安歐亞學院，陜西 西安 710065）

一、引言

伴隨金融去杠桿、強監管等一系列政策，我國銀行業風險進一步暴露，面臨挑戰。中小銀行在規模、網點、管理能力等方面顯著遜色于大型商業銀行，因而經營風險更加特殊。然而，中小銀行在地方金融服務方面承擔著重要角色，是地方信貸資金的主要來源。因此，有必要對中小銀行在監管不斷趨嚴背景下的資產質量問題進行研究，并提出合理應對措施，

本文依據“將存量逾期90天以上貸款全部計入不良”的監管要求，對25家上市城商行近5年的不良貸款率以及正常貸款遷徙率并進行統計分析，審視這一監管要求實施后，中小銀行的不良貸款率是否有顯著變化，有助于更加真實、全面地了解各中小銀行信貸資產質量狀況，進而提出對策建議。

二、國內外研究現狀

在國際上，關于金融監管與銀行穩健經營的研究頗為豐富，主要是從杠桿率監管與資本充足率監管兩方面展開討論。Robert（2013）研究了杠桿率、資本充足率雙重監管對銀行風險的影響，發現引入杠桿率監管指標有助于降低銀行的破產概率，且對風險控制要優于資本充足率。Kiema等（2014）認為，在杠桿率監管約束下，銀行將采取轉換策略，即將低風險資產轉換為高風險資產，這將導致銀行業面臨模型風險，從而影響穩定性。

目前，我國學者關于金融監管、銀行經營穩定性、銀行經營效率的研究主要從以下兩方面展開。

第一，商業銀行去杠桿化對其經營穩定性的影響。馬勇等（2016）發現金融體系去杠桿化會增加金融危機發生概率，金融杠桿波動與經濟增長、金融穩定均呈顯著負相關關系。王連軍（2018）發現銀行去杠桿化長期會提高經營穩健性，短期內，銀行去杠桿化會顯著降低下一期的經營穩定性。 第二，資本監管對商業銀行經營績效的影響。方湘蕊（2013）發現資本充足率與銀行經營績效呈倒U型關系，資本充足率可顯著提升銀行盈利能力。

三、中小銀行資產質量現狀分析

城商行在中小銀行中占據重要地位，本文以25家上市城商行作為中小銀行的代表，分析其資產質量現狀。

1. 中小銀行不良貸款率分析

對2020年上市城商行的不良貸款率進行分析可得圖1。

圖1 上市城商行2020年不良貸款率分析

如圖1所示，展示了26家上市城商行2020年的不良貸款率。盛京銀行的不良貸款率最高，高達3.26%；寧波銀行的不良貸款率最低，只有0.79%。各家銀行不良貸款率指標差異較大。

2.中小銀行正常貸款遷徙率分析

對2020年上市城商行的正常貸款遷徙率進行分析可得如圖2所示。

圖2 A股上市城商行正常貸款遷徙率折線圖

表3 A股上市城商行正常貸款遷徙率描述性分析

由于H股上市城商行未公布正常貸款遷徙率指標，所以剔除此部分數據。由正常貸款遷徙率的描述性分析可知，江陰銀行的正常貸款遷徙率最高，高達4.86%；成都銀行的不良貸款率最低，只有0.55%。2020年正常貸款遷徙率的平均值為2.37%；極差為4.31%，較大；標準差為1.34%，較小。

四、資產嚴監管對中小銀行信貸資產質量影響分析

2019年4月30日，中國銀行保險監督管理委員會制定了《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法》，明確規定，金融資產逾期后應至少歸為關注類，逾期90天以上應至少歸為次級類①。此項政策實施有利于中小銀行如實統計信貸資產質量情況，其資產質量壓力增大。為深入分析該項政策對中小銀行信貸資產質量的影響，本文選取25家上市城商行作為中小銀行代表，收集其2016年～2020年5年的不良貸款率、正常貸款遷徙率、貸款偏離度等指標進行深入分析。

1. 中小銀行逾期貸款偏離度分析

逾期貸款偏離度用公式表示為逾期90天以上貸款與不良貸款之比。26家上市城商行的逾期貸款偏離度概況如表4所示。

表4 逾期貸款偏離度描述性分析

由表4可知，26家上市城商行的貸款偏離度平均值為84.77%，比較高。最小值為30.87%，最大值為218.28%，極差達187.41%，比較高，說明數據分布比較分散，標準差為36.19%，比較大。

25家上市城商行當中，上海銀行、哈爾濱銀行、天津銀行這三家銀行的逾期貸款偏離度高于100%，說明這三家銀行2020年尚未將逾期90天以上貸款全部納入不良貸款。其中哈爾濱銀行的逾期貸款偏離度高于150%，說明逾期90天以上貸款中超過三分之一未計入不良貸款，天津銀行的逾期貸款偏離度超過200%，說明逾期90天以上貸款中超過一半未計入不良貸款，不良貸款余額不能真實反映這些銀行的信貸資產質量，其信貸資產質量較低。逾期貸款偏離度低于60%以下的僅2家銀行，占整體的7.69%。

2. 資產嚴監管對中小銀行信貸資產質量影響分析

分析25家上市城商行的2016年年報數據，摘取其中逾期貸款偏離度大于100%的銀行，對其將逾期90天以上貸款全部納入不良后，不良貸款率和正常貸款遷徙率發生的變化作以分析，得表5。

表5 資產嚴監管對中小銀行信貸資產質量分析

續表1

由表5可知，對2016年逾期貸款偏離度大于100%的銀行2016年～2020年逾期貸款偏離度與不良貸款率、正常貸款遷徙率分析，發現11家銀行中，除杭州銀行和江蘇銀行2家銀行外，其余9家銀行，在貸款偏離度降至100%以內時，均伴隨著不良貸款率與正常貸款率的顯著上升，尤其是哈爾濱銀行、南京銀行、貴陽銀行、鄭州銀行、成都銀行、重慶銀行等6家銀行。這說明逾期90天以上全部納入不良這一政策實施，會導致中小銀行不良貸款率與正常貸款遷徙率提升，資產質量壓力增大。

五、 提升中小銀行信貸資產質量的建議

經過上文分析，可以看到研究樣本的25家銀行屬于同一類型，但是資產質量卻存在較大差別。在國家不斷對銀行業提出更高要求的背景下，中小銀行亟須強化資產管理、提升資產質量，規避經營風險。

1. 創新不良資產處理手段

目前，中小銀行或嚴格信貸審查、或開發新客戶、或清退存量，或將三種手段進行組合以消化不良資產，有效遏制了不良貸款的上升勢頭。在監管趨嚴形勢下，中小銀行可通過不良資產證券化，并以私募發行等手段妥善處理不良資產，豐富資產配置，增加資產流動性，提升回報率，提升發行效率。

2. 優化資產組合

中小銀行應通過拓展零售業務、開發面向中小微企業或個人客戶群的金融產品、優化服務鏈、組合產品、探索差異化發展戰略等途徑優化資產、盤活資產。

3. 加強風險管理能力

中小銀行為追求可持續發展，一方面，要強化風險管理意識，健全風險管理機制，探索科學存貸預警制度，全面掌握風險；另一方面，應通過信貸質押、租賃、拍賣等方式拓展融資渠道，提高資產穩定性。

注釋：

①引自《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法》。