2020年全球銀行業展望報告

作者丨中國銀行研究院全球銀行業研究課題組

來源丨中國銀行研究院

原標題丨全球銀行業展望報告

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要點

過去十年來，全球銀行業發展的宏觀環境具有低增長、低利率、低通脹、高風險、高約束、高競爭等重要特徵。在此背景下，銀行業發展業績受到了持續的影響，回報率下降，市場估值低迷。

展望未來，銀行業發展環境依然複雜，面對新的發展變局和競爭壓力，銀行業需要構建高質量發展評估框架，推動組織變革和戰略轉型，以謀求發展突破。

本期報告專題分析區塊鏈技術的內在特徵及其在全球銀行業的應用情況。結論表明，區塊鏈技術為金融行業構築全新的信用機制帶來了可能。商業銀行應採取相應發展策略，拓展區塊鏈技術應用場景。

本期報告還專題分析中國銀行業不良資產變化情況及未來發展趨勢。結論表明，未來 2-3 年內只要內外部經濟環境不出現劇烈變動，銀行業不良資產集中爆發、不良大幅攀升的可能性較低。

銀行業估值與綜合競爭力的關係

資料來源：中國銀行研究院

開啟銀行業敏捷轉型新征程

——中國銀行全球銀行業展望報告（2020 年度）

過去 10 年，受到全球金融危機的衝擊，全球銀行業總體上處於一個經濟低增長、低通脹、低利率，金融高約束、高風險、高成本的發展環境之中，從而導致經營績效低增長、低回報和低估值的困境。短期內，這個局面依然較難擺脫和取得突破。但是，市場態勢在長期的量變發展中積累新的質變動力和能量， 特別是全球化推動力量、私人財富積累、科技創新和產業升級都在更多地轉向亞太地區，為銀行業的發展提供了新的戰略布局、重組與轉型視角，通過插上金融科技的翅膀，推進敏捷化行動，可望迎來新的發展生機。本期報告對上述形勢進行分析和展望，對區塊鏈技術在全球銀行業的應用、中國銀行業資產質量變化趨勢進行專題分析。

一、宏觀環境：巨變蓄能

2008-09 年全球金融危機對全球銀行業帶來的衝擊是深遠的，從發展環境來看，最重要的特徵可以從實體經濟、金融市場和監管政策等方面來回顧和總結。同時，金融科技成為一股新生的力量，加上產品創新和客戶投融資行為的轉變， 對整個行業的競爭態勢和發展模式都帶來深刻的影響。經過十年的發展積累， 銀行業正在面臨環境重構續集巨變動能的前夜。

（一）實體經濟低增長、低通脹和低利率，銀行業增長動能不足

金融危機發生前的 10 年中，全球經濟平均增長率大約為 3.1%，而危機後10 年裡，平均增長率降至 2.5%。勞動生產率下降、人口老齡化、金融危機衝擊、地緣政局動盪、全球經貿摩擦等因素擾動下，可以預見的是，未來幾年經濟低增長局面很難發生根本性改觀。其中，中國經濟年均增長率從接近 10%以上放緩到 8%以下，未來幾年或進一步放緩到 6%甚至更低；美國、歐元區、日本經濟增長率預計分別從 2.6%、2.1%和 1.0%下降到 1.8%、1.5%和 0.6%（表 1）。伴隨經濟低增長的是低通脹、低利率（甚至是負利率），全球五大經濟體平均通貨膨脹率、央行基準利率、10 年期國債利率水平在兩個十年間平均下降了 1.1 個百分點、2.0 個百分點和 1.0 個百分點（圖 1、圖 2），在未來數年中預計仍將維持這種低通脹、低利率格局。銀行業的資產、業務發展與實體經濟增長、通脹和利率水平高度相關，上述變化將直接導致銀行業資產負債表增長緩慢、信用風險上升和利差收窄、收入增長率下行。

表 1：1999-2024 年全球 GDP 增長率、CPI 增長率變化

資料來源：IMF，中國銀行研究院

圖 1：五大經濟體央行基準利率（%）（左）

圖 2：五大經濟體 10 年期國債利率（%）（右）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

（二）金融市場波動性加劇、流動頻繁，市場風險加大

過去 10 年中，受到危機衝擊、政策不確定性上升、非預期因素增多的影響，全球金融市場的波動性顯著要高於危機前 10 年。股票市場、債券市場、外匯市場、大宗商品市場均出現了價格、利率、匯率和指數等大起大落的波動。受各國央行貨幣政策極度寬鬆的影響，跨境資本流動頻繁，在實體經濟體外循環， 追逐虛擬經濟利潤，資源配置出現了較大程度的扭曲。特別是在新興市場國家和地區，出現了融資成本上升、資本大幅外流和貨幣貶值等現象。以美國標普500 股票市場波動性指數（VIX）衡量，危機後至今 10 年的平均波動水平比危機前高出 20%（圖 3）。特別地，2015 年以來中國金融市場、全球原油市場的波動性要顯著高於歐美市場的波動性，中國資本外流的壓力加大。高度的市場波動使得銀行業經營管理面臨的市場風險激增，在未來幾年中國擴大金融開放的背景下，需給以特別關注。

圖 3：全球金融市場波動性指數（VIX，月均值）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

（三）監管政策強約束，客戶高要求，銀行經營成本上升

金融危機以來，全球監管框架持續改革，旨在提升高質量的資本和流動性， 增強金融機構應對不利衝擊的韌性；加強對系統重要性金融機構的監管，減少隱性公共補貼；強化金融機構出問題時的有效處置能力，顯著提高金融體系承受重大風險衝擊的能力；完善金融穩定風險的宏觀審慎體系。其中，對銀行業的監管主要包括：（1）通過更嚴格的風險權重要求增加資本的數量和質量，限制槓桿率，強化宏觀審慎的逆周期資本緩衝；（2）強化全球系統重要性銀行（G- SIBs）監管：更高的資本緩衝、大額風險敞口和披露的額外要求、壓力測試要求等。（3）針對流動性風險引入審慎監管，核心為兩個量化工具：流動性覆蓋比率（LCR）和凈穩定融資比率（NSFR），以提高銀行流動性狀況的短期韌性，確保銀行維持穩定的融資結構。（4）建立銀行恢復和處置的全球框架，G-SIBs 需要充足的總損失吸收能力（TLAC），包括在破產時可以「緊急紓困」的債務比例。（5）強化更多監管措施，例如美國限制自營交易和引入中間控股公司規則；英國將交易帳戶與其它銀行業務「隔離」；大幅強化反洗錢、反欺詐、反恐怖融資等的合規監管及其處罰力度，不斷提高針對外資銀行的監管標準，針對影子銀行、金融科技、數字貨幣等業態監管措施逐步規範（表 2）。

表 2：近年來全球重要金融監管政策

資料來源：Wind，中國銀行研究院

從我國來看，金融監管持續強化。2018 年以來人民銀行、銀保監會等部門先後出台多項措施整治各類金融亂象，壓降金融槓桿，指導和規範商業銀行經營，更好防範和化解金融風險，以協同打好防範重大風險攻堅戰。自資管新規、理財新規、商業銀行大額風險暴露管理辦法、系統重要性金融機構管理辦法、金融控股公司監督管理辦法等一系列監管文件發布後（表3），在嚴防風險底線，控制金融機構資產無序擴張和跨界經營等方面已取得實際成效。

表 3：近年來中國重要金融監管政策

資料來源：根據公開資料整理，中國銀行研究院

與此同時，客戶服務要求提升。高價值對公客戶對專業化服務需求不斷提升，需要銀行聚焦和提供更具針對性的服務策略，提供更高的交易效率、更廣泛的資產選擇，提供對公司、投行以及零售業務的一站式服務。在個人業務方面，不斷擴大的中等收入群體針對財富管理、交易支付便利化提出更高要求， 需要銀行在資產管理定製化服務等方面做出突破；網際網路、金融科技等發展驅動了不同以往的需求模式，對商業銀行場景化、便捷化、專業化、精細化、數字化服務提出了更高要求。

在監管政策和客戶要求強化的背景下，全球銀行業經營成本大幅上升，特別是在夯實資本、合規經營、科技研發等方面投入大幅攀升，遭受監管處罰成本持續增加，不少歐美大銀行甚至因此遭受巨大虧損。以監管處罰為例，2019 年 4 月，美聯儲、美國司法部、英國金融行為監管局等機構先後對渣打銀行處罰罰金累計 10.6 億美元；美國司法部、財政部等向義大利裕信銀行判罰 13 億美元罰金。在我國，2017 年至 2019 年一季度，銀保監會系統共作出行政處罰決定 11735 份，罰沒總計 59.41 億元人民幣，超過之前 10 年的總和。

（四）危機衝擊、科技變革、開放政策等加劇競爭，行業格局面臨調整

一方面是危機衝擊下的銀行業競爭格局深刻調整。作為金融體系核心，商業銀行在金融體系占比長期處於較高水平。但在 2008 年金融危機爆發後，銀行體系受到嚴重影響，大量歐美銀行破產倒閉，全球商業銀行在整個金融體系中的資產占比由 2008 年的 50%下降至 2017 年的 42.8%，出現明顯萎縮。從銀行業內部看，行業競爭分化態勢明顯。根據《銀行家（The Banker）》雜誌公布的1000 家大銀行數據，受金融危機拖累，歐美銀行業資產占比由 2007 年的 59.0% 持續下降至 2017 年的 32.5%。亞太地區占比則由 22.0%上升至 44.7%，增長態勢明顯。北美地區占比則相對穩定，由 14.7%小幅上升至 16.4%（圖 4）。

圖 4：全球 1000 大銀行資產分布情況（%）

資料來源：The Banker，中國銀行研究院

另一方面是金融科技不斷向銀行領域滲透。在數字化經濟席捲全球的今天，傳統金融機構正面臨著新競爭對手的顛覆，銀行業務正在被金融科技公司侵蝕， 大型科技企業不斷向金融領域延伸。從國際看，亞馬遜在 2007 年便進入支付領域，隨後又進入了現金管理、借貸等業務領域，支付、電子現金和借貸構成亞馬遜金融業務的三大支柱；臉書（Facebook）2015 年 3 月開通支付功能，並在2019 年 6 月推出天秤幣（Libra）計劃，主打支付和跨境匯款，而這些業務均是商業銀行的業務領地。從國內看，螞蟻金服等金融科技巨頭已構建涵蓋支付、理財、信貸、信用服務、科技及全球布局等業務體系，正在深刻改變中國金融業務運營生態。

在中國，深化雙向開放的政策進一步強化銀行業競爭。2018 年以來，國務院金融穩定發展委員會、人民銀行、銀保監會等先後出台多項增大金融開放的措施，提高對外資重視程度，允許外資參股、控股金融機構，放寬外資機構業務範圍，中國金融開放步伐在加快（表 5）。從銀行體系看，行業集中度（五大銀行資產占行業比重）持續處於下行趨勢，2018 年底已降至 35%左右，銀行內部競爭已十分激烈。外資銀行資產規模由 2002 年的 2881 億元增長至 2019 年 6月的 43791 億元，增長十分迅猛。伴隨金融開放力度加大，更多措施將逐步落地，外資金融機構進入將加劇市場競爭，行業發展環境將更加複雜。

表 5：近年中國部分金融開放政策

資料來源：根據公開資料整理，中國銀行研究院

（五）全球經濟、金融格局進一步調整，銀行業服務重心將隨之轉移

在總體更為嚴苛的發展環境中，全球經濟與金融也在不斷積聚著新的發展能量，全球銀行業格局將進一步演化；其中，既潛藏著在競爭中落後甚至消亡的危機，也孕育著拓展發展新業務的機遇。這需要銀行業深刻洞察和把握趨勢， 找准增長機遇和市場定位所在。

一是全球經濟、金融重心東移。在 2008 年，已開發國家 GDP 總量仍占全球的 68.9%；到 2018 年，該比例已經下降到了 60.3%；預計到 2024 年，還會進一步下降到 56.0%（圖 5）；對應的是企業實力的此消彼長，2019 年財富 500 強榜上中國企業數量首次超過了美國。與此同時，居民財富也在不斷向新興市場和亞太地區積累。在 2008 年，亞太地區家庭財富總量僅占全球的 27%，到 2018 年，該比例已經上升到 36%（圖 6），其中，中國家庭財富增長較快，由 2000 年的 3.7 萬億美元增至 2018 年的 51.9 萬億美元，增長了 13 倍多。預計未來五年，全球家庭財富將向繼續向亞太地區等新興市場轉移；中國消費市場規模已僅次於美國，隨著中等收入群體的不斷擴大，中國有望成為全球第一大消費市場。

圖 5：全球經濟總量的比例變化（%）（左）

圖 6：全球家庭財富的結構變化（%）（右）

資料來源：IMF，瑞士信貸，中國銀行研究院；2019-2025 年為預測

二是全球產業結構變遷，產業鏈、供應鏈和價值鏈重構。過去 20 年間，全球產業結構和貿易結構發生了巨大變化。2000 年，美國、德國和日本處於全球貿易、供應鏈和價值鏈中心，其他經濟體圍繞其與全球取得貿易和價值鏈聯繫。此後 10 多年間，中國在全球貿易網絡和價值鏈中的地位不斷上升，全球逐步形成了美國、德國、中國三大貿易網絡和價值鏈中心（圖 7）；亞洲主要國家通過中國融入全球價值鏈體系中；美國和德國仍然是美歐的價值鏈中心，但主要通過荷蘭與歐洲的價值鏈中心（德國）取得聯繫。展望未來，以 5G 技術為代表推動的中國產業升級還不斷推進之中，全球貿易摩擦繼續演進之中，貿易鏈、供應鏈和價值鏈將會繼續重構，並對銀行業的全球布局和服務模式帶來影響。

圖 7：2000-2017 年全球貿易網絡、價值鏈的變化

資料來源：WTO，中國銀行研究院

二、行業發展：在穩與進之間平衡

過去 10 年間，全球銀行業的發展隨著外部環境的巨變而深刻變遷，各國銀行業之間、銀行業內部競爭格局，銀行機構的經營模式、產品與服務創新、經營績效都出現了顯著的新變化。未來銀行業的發展，仍將取決於各銀行機構在適應環境、變革創新上所作出的戰略決策與市場定位。

（一）各國銀行業發展格局的十年變遷

銀行業資產格局分化。到 2019 年 6 月末，中國、美國和日本銀行業規模位居世界前三位，均超過 10 萬億美元。銀行業資產規模較大的國家還包括英國、法國、德國、義大利、加拿大、西班牙和韓國等，均超過 3 萬億美元（圖 8）；與 2008 年金融危機前相比，最顯著的變化是歐洲銀行業在連續遭受了全球金融危機和歐債危機的巨大衝擊之後，處於持續的低迷調整之中；美國和日本銀行業相對保持穩定發展，中國銀行業地位大幅提升，目前銀行業總資產已超過歐元區。到 2019 年 9 月末，中國銀行業金融機構 2019 年總資產達到 284.7 萬億元人民幣（約 40.2 萬億美元），為 2010 年末的 3.0 倍；其中商業銀行總資產約為 33.2 萬億美元。過去 10 年中，中國銀行業在主要經濟體中增長最快（圖 9）。

圖 8：全球前十大銀行業市場（左）

圖 9：主要經濟體銀行業資產變化（右）

資料來源：Wind，FSB，中國銀行研究院

銀行業凈息差趨於下降。2008 年金融危機爆發後，世界各國政策利率普遍處於較低水平，部分國家甚至採取「負利率」政策，低利率持續時間長達 10 多年。進入 2019 年以來，主要經濟體又進入了新一輪降息周期，利率水平呈下移趨勢：美聯儲將聯邦基金利率目標降至 1.50%-1.75%區間；歐洲央行加大量化寬鬆力度，並將政策利率下調至-0.5%；日本依然實施負利率，保持貨幣政策處於寬鬆狀態；在新興市場，南非、巴西、俄羅斯、印度、印尼、土耳其、泰國的政策利率均出現下降。低利率和降息周期使全球銀行業凈息差承受較大壓力，對銀行經營行為產生顯著影響。我國利率市場化改革深入推進，出台並持續完善LPR 定價機制，形成「公開市場操作利率-LPR-貸款利率」的傳導路徑，引導資金成本整體下行，再加上一系列降低民營、小微企業融資成本政策顯效，商業銀行凈息差持續下降，由 2012 年的 2.8%下降到 2019 年三季度的 2.19%（圖11）。

圖 10:全球大型銀行凈息差情況（%）（左）

圖 11:我國商業銀行凈息差變化（%）（右）

註：大型銀行樣本包括：美國的摩根大通、美國銀行、花旗集團、富國銀行；英國的巴克萊銀行、滙豐銀行、渣打銀行；法國的巴黎銀行、興業銀行、農業信貸銀行；德國的德意志銀行；日本的三菱日聯、瑞穗集團、三井住友；瑞士的瑞銀集團；西班牙的桑坦德銀行。

資料來源：中國銀保監會、銀行年報，中國銀行研究院

部分經濟體銀行業資產質量壓力較大。從各國銀行業資產質量看，美國銀行業不良貸款率持續下降，歐元區加快不良貸款處置，南歐地區不良貸款壓力有所緩解，日本不良率保持在穩定合理區間，但巴西、俄羅斯等部分新興市場國家資產質量壓力較大，不良貸款率處於較高水平。2018 年，巴西不良貸款率為 6.4%，俄羅斯為 4.7%。中國不良貸款率有所上升，但近些年已逐步穩定， 2018 年為 1.83%，在主要經濟體中屬於中下水平。撥備覆蓋率先降後升， 2018 年為 186.31%，風險抵補能力依然較強。

管理成本居高難下，裁員成為管理手段。已開發國家銀行業成本收入比普遍處於較高水平，2018 年主要大型銀行的成本收入比達到 60%左右。縮減員工規模成為降低管理成本的重要手段。其中，一部分大型銀行的員工人數在 2008 年金融危機後連年下降，如花旗、滙豐、RBS、巴克萊、義大利裕信銀行、荷蘭ING 集團等。另一部分大型銀行的員工人數呈現先升後降的趨勢，如摩根大通、美國銀行、法國巴黎銀行、德意志銀行、三菱日聯、瑞穗集團等。其中美國銀行 2018 年末的員工數量較 2011 年末減少了 8 萬，降幅達 28%。根據我們統計，16 家全球大型銀行的員工人數在 2018 年末合計 233.7 萬，較 2008 年末減少 45 萬，平均降幅達 16%。我國商業銀行成本收入比相對較低，但從趨勢看已進入上升通道。近幾年來，商業銀行成本收入比由 2010 年的超過 35%下降到目前的30%左右，主要有兩個原因：一是在營收增長乏力的情況下，銀行通過壓縮成本保持盈利穩定；二是信息技術的發展為銀行改善成本效率創造了更好條件。但是 2016 年以來，成本收入比下降的趨勢明顯放緩，甚至出現小幅回升。未來將可能進入上升通道：一方面，利率市場化向縱深推進，市場上對職業化管理人才和專業化人才的爭奪日益激烈，薪酬機制將更趨市場化；另一方面，監管要求趨嚴，銀行將進一步增加戰略和風險合規方面的投入。

雙重擠壓下銀行業盈利能力下滑。受實體經濟大環境的影響，全球銀行業資產和收入增長低迷；受監管、科技和人力投入的影響，各項成本上升壓力較大。雙重擠壓使得全球銀行業的盈利能力下滑，2008 年金融危機前高增長、高收益的好景難返。以《銀行家》雜誌全球 1000 家大銀行的統計為例。全球 1000家大銀行業在 2007 年的稅前利潤為 7808 億美元，稅前利潤資產回報率（ROA）高達 1.0%以上；但危機以來的 10 多年中，ROA 平均僅為 0.8%左右（圖 12）。危機以來中國銀行業在全球比較而言表現相對較優，但近年以來也呈現了收入增長放緩，資產回報率下降走勢（圖 13）。

圖 12：全球 1000 家大銀行盈利變化（左）

圖 13：我國商業銀行盈利變化（右）

資料來源：中國銀保監會、The Banker，中國銀行研究院

資本補充壓力較大。金融危機後，受監管趨嚴和資產質量的壓力，全球銀行業都大力開展去槓桿進程，不斷補充資本。從中國來看，銀行業資本充足率有所上升，但與已開發國家銀行業仍有差距。2019 年 9 月末，我國商業銀行資本充足率 14.54%，低於歐洲銀行業平均 18.0%左右的水平。同時，銀行對資本需求持續上升：銀行業不良貸款率有所上升，2019 年 9 月末達到 1.86%，在經濟下行壓力較大、部分機構內控機制還不健全的環境下，不良資產上升壓力猶存， 亟需資本增厚銀行的風險抵禦力；銀行業資產規模增速反彈，9 月末同比增速7.69%，較上年同期增長 0.73 個百分點，銀行保持規模增長，加大對實體經濟發展的支持，亟需進一步補充資本。此外，城商行、農商行不良率較高，撥備較低，部分中小銀行面臨經營困境。2019 年 5 月，包商銀行被央行、銀保監會接管，建設銀行託管；2019 年 7 月，錦州銀行接受戰略重組，工行以及信達、長城兩家資產管理公司入股；2019 年 8 月，恆豐銀行獲匯金公司注資。

市場估值較低。全球銀行業市場估值自 2008 年金融危機以來一直處於較低水平，當前花旗集團、富國銀行、美國銀行、滙豐集團等國際大型銀行的市凈率（P/B 值）僅為 2016 年末的 40%-50%。同時，中國上市銀行的市場表現不佳，多數低於 1 倍（圖 14）。相對而言，中國證券公司、保險公司的 P/B 值多超過 1 倍，其中的領先者甚至達到了 2 倍。較低的市場估值制約了銀行市場融資的能力，影響銀行長遠發展的能力。

圖 14：我國主要上市金融機構 PB 值比較（2019 年 11 月 22 日）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

（二）大型銀行高質量發展評估框架

在不確定環境下，銀行需平衡規模、質量、結構、安全、市場和效率這六方面之間的關係，才能提升競爭力，向高質量發展階段邁進。我們就上述六方面構建了「六稜鏡模型」，考察全球和中國大型銀行的發展質量與水平。六稜鏡模型分規模、質量、結構、安全、市場和經營六大一級指標，一級指標又細分18 個二級指標（表 6）。每個二級指標根據表現不同，被賦予 1-100 的分值，通過對二級指標得分進行加權，可得到一級指標得分。一級指標得分可映射在蛛網圖上，蛛網圖面積1反映銀行競爭力。

表 6：六稜鏡模型指標體系

資料來源：中國銀行研究院

我們以 2018 年英國《銀行家》雜誌一級資本排名前 10 名的銀行和 2018 年末我國資產規模排名前 10 名的 16 家商業銀行為研究樣本，包括工商銀行、建設銀行、農業銀行、中國銀行、摩根大通、美國銀行、富國銀行、花旗銀行、滙豐控股、三菱日聯、交通銀行、興業銀行、中信銀行、招商銀行和民生銀行。數據節點選擇 2019 年二季度末，資料來源於彭博資料庫。

圖 15 顯示了 2019 年二季度國際 10 大銀行六稜鏡模型評估結果。綜合表現最好的三家機構分別是摩根大通、美國銀行和工商銀行。從分項排名看，規模排名前三的分別是工商銀行、農業銀行和三菱日聯；質量排名前三位的銀行分別是摩根大通、美國銀行和三菱日聯；結構排名前三位的分別是富國銀行、招商銀行和三菱日聯；安全排名前三位的分別是花旗銀行、摩根大通和農業銀行；市場排名前三位的分別是摩根大通、美國銀行和工商銀行；效率排名前三位的分別是建設銀行、工商銀行和摩根大通。

圖 15：國際 10 大銀行六稜鏡評估結果

資料來源：Wind，Bloomberg，中國銀行研究院

圖 16 顯示 2019 年二季度國內 10 大銀行六稜鏡模型評估結果。綜合表現前三名分別是招商銀行、工商銀行和建設銀行。從分項排名看，規模排名前三位分別是工商銀行、農業銀行和中國銀行；質量排名前三位分別是招商銀行、建設銀行和交通銀行；結構排名前三位分別是招商銀行、中信銀行和中國銀行；安全排名前三位分別是招商銀行、農業銀行和建設銀行；市場排名前三位分別是工商銀行、招商銀行和建設銀行；效率排名前三位分別是招商銀行、建設銀行和浦發銀行。

圖 16：國內 10 大銀行六稜鏡評估結果

資料來源：Wind，中國銀行研究院

六稜鏡模型分析不難發現，中資前 6 大銀行的平均競爭力得分已和國際前6 大銀行的平均值十分接近。具體看，中資大銀行在資產規模、財務結構、安全和經營效率方面的表現好於國際大銀行；在資產質量和市場表現方面與國際同業相比存在一定差距（圖 17）。

圖 17：國內外大型銀行六稜鏡評估結果

資料來源：Wind，中國銀行研究院

六稜鏡模型評估的銀行競爭力水平（剔除市場因素）與銀行估值呈顯著正相關關係，擬合優度數達 40%。在趨勢線上方銀行估值相對較高，而在趨勢線下方銀行估值相對較低（圖 18）。

圖 18：六稜鏡模型面積（剔除市值影響因素）與市凈率關係

資料來源：Wind，中國銀行研究院

（三）全球和中國 10 大銀行盈利因素的杜邦分析

杜邦分析是研究企業盈利情況的重要分析框架。通過對 ROE 分解，杜邦分析展示了影響企業盈利狀況的各類因素及貢獻度。商業銀行是運營資金並向客戶提供金融服務的企業，其經營過程中銷售和庫存周轉的界定並不清晰。因此， 在利用杜邦分析研究銀行盈利過程中，必須對原有框架進行修改，使其與商業銀行經營特點匹配，商業銀行杜邦分析框架如式 1、式 2 和式 3 所示：

1.全球前 10 大銀行杜邦分析

危機以來，全球經濟復甦進程乏力，主要經濟體陷入低增長、低利率和低通脹的不利境地。同時，監管政策趨嚴，銀行體系的槓桿、流動性等監管要求顯著抬升。全球大型銀行盈利水平顯著下降。通過杜邦分析，有以下結論。

一是去槓桿是 ROE 下降的主要原因。2006-2018 年，全球 10 大銀行的 ROE平均由 14.25%降至 10.71%。將 ROE 變動進行分解後發現2，權益乘數對 ROE 的下降貢獻比率高達 131.7%，是 ROE 下滑的主要原因；而 ROA 變動不僅未造成ROE 下滑，反而產生 31.7%的正貢獻。杜邦分析的結果反映，危機以來全球大型銀行致力於改高槓桿經營的業務發展趨勢，更加注重單位資產的盈利效率。與國際同業的表現呈現明顯差異的是，中資大型銀行（除農業銀行 2006 年進行不良資產剝離，財務報表較特殊外）均在降低槓桿的同時，實現了盈利效率的改進；而國際同業大多呈現盈利效率 ROA 和槓桿水平 EM 的「雙降」（表 7）。

表 7：危機前後全球大型銀行 ROE 變動杜邦分析（%）

資料來源：Bloomberg，中國銀行研究院

二是管理費用占比下降是ROA 保持穩定的重要支撐因素。2006-2018 年， 全球 10 大銀行的 ROA 平均由 0.82%升至 0.89%，升幅為 0.07 個百分點。通過對 ROA 變動進行分解後發現，管理費用下降是全球大型銀行 ROA 改善的首要支撐因素。這與危機以來，銀行業縮減網點、裁減員工不斷推進電子渠道建設有關。除此之外，所得稅和資產減值準備下降也成為支撐 ROA 上升的重要因素。在拖累因素方面，非息收入下降成為首要因素，這與全球範圍嚴監管息息相關，在歐美國家的銀行中體現尤為突出。受低利率及利率市場化影響，銀行利息收入也呈縮減態勢。整體看，面對創收能力下降，大型銀行只能通過加強成本管理予以應對。中資銀行國際同業相比，非息收入整體呈現上升態勢，但資產減值準備對盈利的拖累效應較為顯著（表 8）。

三是壓降高風險貸款是去槓桿的主要策略。2006-2018 年，全球 10 大銀行的權益乘數 EM 由 20.53 倍降至 12.35 倍。其中，10 大銀行的貸款乘數下降4.82 倍，是 EM 下降的主要原因。這反映出，危機以來銀行體系的去槓桿主要表現為貸款資產投放速度的放緩或減少。其他資產權益乘數下降達 2.86 倍（表 9），這裡主要包括證券投資。與國際同業表現略有不同，中資銀行去槓桿主要以減少證券投資為主。國際大型銀行在減少貸款資產配置的同時，顯著增加了現金及存放央行的比例，反映出在低利率環境下，銀行體系向實體經濟提供資金支持的效率顯著下降。

表 8：危機前後全球大型銀行 ROA 變動分析（%）

資料來源：Bloomberg，中國銀行研究院

表 9：危機前後全球大型銀行權益乘數 EM 變動分析（倍）

資料來源：Bloomberg，中國銀行研究院

2.中國10大銀行杜邦分析

2012 年以來，中國 GDP 增速逐年放緩,銀行業競爭日漸激烈,金融要素市場化改革提速，監管政策日趨嚴格,網際網路金融、影子銀行快速發展，對外開放不斷提速。中國大型銀行的盈利效率也出現了快速下滑。通過杜邦分析，可得到以下三方面結論：

一是 ROE 下降是盈利效率下滑和去槓桿共同作用的結果。2012-2018 年， 我國大型銀行平均 ROE 由 21.43%降至 13.22%，降幅為 8.21 個百分點。其中，ROA 由1.28%降至0.95%，降幅為0.33 個百分點，對ROE 下降的貢獻率達到60.9%，是 ROE 下滑的主要原因；權益乘數由 16.79 倍降至 13.91 倍，降幅為 2.88 倍， 對 ROE 下降的貢獻率達到 39.1%（表 10）。

表 10：中國大型銀行 ROE 杜邦分析（%）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

二是利息收入占比下降和減值準備上升是 ROA 下降的重要原因。2012- 2018年，我國大型銀行 EM 由 1.28%降至 0.95%，降幅為 0.33 個百分點。其中，利息收入下降 0.75 個百分點，是 ROA 下降的首要因素，這與近年來我國利率市場化推進，銀行業市場競爭加劇緊密相關；減值損失提高了 0.5 個百分點，是ROA 下降的第二大拖累因素。管理費用、稅負分別下降了 0.24 和 0.39 個百分點，是支撐 ROA 的重要因素（表 11）。

表 11：中國大型銀行 ROA 變動分析（%）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

三是貸款和同業資產占比下降是 EM 下降的主要原因。2012-2018 年，我國大型銀行 EM 平均由 16.79 倍降至 13.97 倍，降幅為 2.88 倍。其中，貸款權益乘數降幅為 1.34 倍，買入返售、拆出資金、存放同業及央行等同業資產的權益乘數下降 3.09 倍。以上兩個因素是中國大型銀行權益乘數下降的最主要因素。與此同時，大型銀行加大了對應收款投資和其他資產的配置比例（主要是證券投資），兩項資產的權益乘數增幅分別為 0.93 倍和 0.62 倍（表 12）。

表 12：中國大型銀行 EM 變動分析（%）

資料來源：Wind，中國銀行研究院

（四）未來展望：開啟敏捷化轉型新征程

從國際和國內大型銀行 ROE 杜邦分析不難看出，伴隨著全球以及國內銀行業經營環境的深刻變化，銀行體系的盈利效率和槓桿下降是大趨勢。在該背景下，銀行業有必要開啟敏捷轉型新征程，以實現經營發展新突破。

1.2020 年全球銀行業運行展望

2020 年，全球經濟將繼續在低增長、低通脹和低利率環境下運行，銀行業監管要求繼續提升，銀行業經營的不確定性加大，經營發展面臨較大挑戰。

一是規模擴張受制於需求和監管約束。2020 年，全球經濟增速放緩機率較大，經濟下滑將抑制居民消費、企業投資以及進出口活動中的資金需求，從而在需求端影響銀行規模擴張。在供給端，全球貨幣政策趨於寬鬆，基礎貨幣投放增加，但銀行體系監管約束也不斷提高（包括 TLAC、IFRS9、流動性覆蓋比率、凈穩定資金比率要求等），或抑制銀行規模擴張效果。部分金融監管放鬆的地區，規模擴張優速有望加快，如美國。

二是盈利改善受息差和資產質量拖累。當前，占全球 GDP 總量 30%以上地區正處於負利率狀態。利率中樞進一步下移對銀行凈息差將產生比以往降息更大的衝擊。以利息收入為主的銀行、以零售業務為主的銀行以及業務規模主要集中在負利率地區的中小型銀行將面臨更大衝擊，利息收入下滑將成為 2020 年拖累銀行利潤的重要因素。此外，部分地區資產質量問題依然值得關注，新會計準則實施提高資產減值規模，加大對利潤的侵蝕效應。南歐、巴西、俄羅斯和中國部分銀行資產質量有下滑風險，對盈利改善將產生較大拖累效應。

三是成本效率將成為銀行業轉型關鍵。在利息收入受寬鬆政策侵蝕，非利息收入受嚴監管政策侵蝕的背景下，銀行從收入端「發力」的空間較小。從成本管控上改善利潤成為危機以來全球銀行業的普遍策略。具體來看，銀行業將進一步加大裁員和薪酬制度改革，降低人事費用，該費用能夠占到銀行非息費用支出的 50%以上；加大金融科技的投入和使用，通過渠道網點電子化轉型， 降低物理網點的運營成本，通過監管科技（Regtech）的使用，降低監管合規成本；加大風險防控的力度，努力降低損失減值準備上升帶來的信用成本；充分利用各國稅改契機，合理降低稅負成本。

四是銀行業估值仍將處於低迷狀態。2020 年，全球銀行業估值仍將處於較低水平。特別是歐洲、日本以及中國的銀行業體系，不利外部環境會影響銀行的財務表現和股東回報，繼而對估值產生拖累影響。但也要看到，那些能夠較好地適應環境變化，主動向高質量方向轉型的銀行，將贏得市場認可，獲得較高的估值。

五是全球銀行業併購重組將重啟。2020 年，全球銀行業集中度將進一步上升。主要原因包括中小銀行抗風險能力衰退，在不利經營環境衝擊下，「問題」中小銀行數量進一步增多，將促進銀行體系的兼并重組。在中國，不排除部分中小銀行將退出市場，隨著中小銀行擴張速度大幅放緩，而大型銀行表現整體依然穩健，銀行業將有望結束 10 年來集中度持續下降的局面；大、中型銀行界限將有所縮小，外資銀行占比將有所上升。

2.2020 年中國銀行業發展展望

一是銀行業經營保持穩定。2019 年三季度末，中國銀行業經營總體平穩：規模持續增長，總資產同比增長 7.7%；資產質量保持穩定，不良貸款率 1.86%， 較上季末增加 0.05 個百分點，但同比下降 0.01 個百分點；盈利能力有所下降，平均資產利潤率為 0.97%，同比下降 0.03 個百分點，平均資本利潤率 12.28%， 同比下降 0.87 個百分點；風險抵補能力較為充足，商業銀行撥備覆蓋率為187.63%，同比上升 6.90 個百分點，資本充足率為 14.54%，同比增加 0.73 個百分點。展望 2020 年，中國銀行業經營將保持穩定：一是銀行業資產規模增速保持 8%左右。中國經濟將繼續保持較高增速，貨幣政策繼續保持穩健中性，夯實銀行業資產規模增長的基礎。二是商業銀行凈利潤增速有望保持在 6%左右的水平。銀行業規模保持平穩增長是盈利穩定的基礎，同時部分銀行的理財子公司已經設立並正式運營，綜合化業務快速發展，將推動銀行中間收入增加，但息差提升仍面臨一定壓力。三是信用風險壓力猶存，商業銀行不良貸款率將保持在 1.9%左右。我國經濟仍面臨下行壓力，中美貿易摩擦存在較大不確定性，部分區域、行業以及相關企業信用風險壓力猶存，同時零售銀行業務快速發展， 個人信用卡貸款、消費貸款規模迅速上升，在帶來收入增長的同時已積累了一定的信用風險壓力。四是抗風險能力有望進一步提升。商業銀行撥備覆蓋率將達 190%左右，資本充足率為 14%左右，銀行業將通過發行優先股、可轉債、永續債等方式多元化補充資本，進一步計提撥備，持續夯實損失吸收能力。

二是敏捷反應將成為銀行的核心競爭力。當今世界市場正處於 VUCA（波動、不確定、複雜與模糊性）的環境中，中國銀行業也面臨著諸多挑戰，包括瞬息萬變的環境帶來日新月異的需求、顛覆性技術推陳出新、數字化和信息透明化進程加快以及人才爭奪加劇。遵循傳統步伐的銀行早已無法適應這個威脅無處不在、機會稍縱即逝的市場環境，必須加快轉型，由流程嚴謹、按部就班的管控性組織，轉型為靈活敏捷、快速應變的生態型組織，加快對外部變化的響應，在不穩定性、不確定性、複雜性和模糊性的環境下快速疊代並自我適應。銀行強化敏捷反應，前台部門將金融服務嵌入商業場景，主動成為用戶生活場景中的金融服務提供者，中後台部門通過嵌入式作業前移為產品服務提供協作。具體特點有：一是藉助生態體系建設，塑造金融場景，優化操作流程，推動客戶關係（R）、產品研發（P）、條線協同（C）與智能運營（O）一體化建設， 不斷擴大客群、增強用戶粘性；二是打破條線界限，以靈活組織架構對市場作出快速反應，以客戶需求為基準實行端對端交付；三是員工多角色自主賦能， 充分激活敏捷組織潛力；四是信息共享快速，溝通暢通及時，敏捷文化深入傳導；五是銀行內部系統平台全面盤活，開發疊代迅速，實現去邊界化治理。

三是銀行將在部分領域實現重點突破。一是重點區域。例如粵港澳大灣區、一帶一路等，加大資源投入和服務布局，獲取新的發展空間。二是在重點場景。銀行在洞察市場潛力的基礎上，以客戶需求和市場痛點為切入點，結合自身資源和能力實際，明確生態場景的獨特定位、布局方式和盈利模式，並依託綜合化經營能力，全方位服務於客戶的特定場景。三是在重點業務領域。例如資產管理業務將成為銀行的重點發展領域。從需求端來看，我國居民財富持續增加， 對資產管理的需求日益提升、規模巨大；從供給端來看，資產管理業務具有資本消耗少且資本收益率高、收入貢獻穩定、協同效應明顯、市場估值高等特點， 對銀行具有重大戰略價值。四是金融科技領域。目前，已有 10 多家銀行成立了金融科技子公司，仍有更多的銀行正處於籌建階段。未來，銀行金融科技子公司將遵循「先內後外」的發展原則，以服務本集團、助力數字化轉型為基礎， 將產品和服務向其他中小銀行和非銀行金融機構延伸。

三、專題研究

（一）區塊鏈技術在全球銀行業的運用及啟示

隨著新一輪科技革命的興起，人類社會正在邁入以開放共享、生態多元、廣泛智能為特徵的數字化時代。區塊鏈作為數字化時代的關鍵技術，是構建下一代信任網際網路和價值網際網路的基石。銀行業作為經營信用的行業，加快布局並推動區塊鏈技術的研究和運用，鞏固和培育競爭優勢，實現高質量、高水平增長，已成為刻不容緩的課題。

1.區塊鏈為銀行業帶來應用機遇

區塊鏈本質上是一種分布式記帳技術，可應用於銀行價值鏈的各個環節， 幫助銀行公司、零售等業務開拓新模式，降本增效，並更有效地防範風險。

一是分布式存儲。區塊鏈網絡沒有中心化的硬體或管理機構，分布著眾多節點，節點之間可自由連接，進行數據、資產、信息等的交換。任意節點之間的權利和義務是均等的，且任一節點的損壞或者失去都不影響整個系統的運作， 具有極好的穩健性。

二是多方參與。區塊鏈的全局互信機制使得參與方越多，整個區塊鏈的安全性和效率性越高。同時，多方參與也確保了區塊鏈的分布、時序及不可篡改的特性。

三是可信數據。在傳統業務中，客戶數據呈點狀分布、非連續、準確可信度不高，信息不對稱程度高，造成融資難、融資貴、不良高、壞帳多等現狀。區塊鏈基於自身不可篡改、可追溯等特性，重塑了信任機制。各參與方基於共識機制，按照時間順序將數據區塊組合成鏈式數據結構，並通過加密方式傳遞， 整個系統的運作規則公開透明。當交易發生時，鏈上的所有參與者都會收到交易信息，充分保障信息的公開、透明和不可篡改，保障信息的高度共享與可追溯性，解決了信任構建的難題。

2.各國中央銀行積極探索試驗數字貨幣

數字貨幣作為區塊鏈技術的核心應用之一，獲得各國政府及中央銀行的廣泛關注。IBM 和國際貨幣金融機構論壇（OMFIF）指出，目前全球 73%的央行表示支持央行數字貨幣；38%的央行表示正在積極探索和試驗區塊鏈技術（表13）。央行法定數字貨幣的推出會對貨幣發行、貨幣政策、支付清算、金融格局、網際網路金融發展乃至國際貨幣體系等方面產生極其深刻的影響。

表 13：各國政府/央行區塊鏈政策

資料來源：根據公開資料整理，中國銀行研究院

3.全球大型商業銀行持續加大區塊鏈技術投入

區塊鏈在金融領域應用前景廣闊，在全球銀行業，超過 100 家銀行進行了區塊鏈應用探索和布局。我國商業銀行數年前啟動對區塊鏈技術的研發和運用， 應用區塊鏈技術革新信貸業務、跨境業務、中間業務和政務民生服務等領域。

第一，重塑供應鏈金融、抵押貸款業務模式，減弱信貸業務信息不對稱程度。信貸業務一直受到信息不對稱、管理成本高、授信和用款場景線上化難度大等問題的困擾。區塊鏈技術將歷史交易數據映射到區塊鏈平台中，由平台自動積累企業和貸款客戶的交易記錄，創設可審計和共享的記錄，並基於記錄提供融資服務，有效減弱了信息不對稱程度。

西班牙對外銀行為第一家使用區塊鏈技術發行貸款的全球性銀行。從談判條款到簽署協議，整個貸款流程都通過區塊鏈的分布式帳本技術向銀行和貸款方通報了進展，將貸款談判時間從「數天」縮短至「數小時」。中國農業銀行建立了基於區塊鏈的涉農網際網路電商融資系統，將涉農電子商務、供應鏈融資、網絡支付、等系統打造成聯盟鏈。中國平安集團在 IBM 區塊鏈框架基礎上對「壹帳通」進行客戶化改造，搭建「帳鏈」平台。在黑名單共享、供應鏈金融、金融機構一帳通、小微企業貸款平台、資產平台等多場景投入使用。蘇寧銀行推出動產質押融資平台，依託區塊鏈技術，實現大宗貨物出入庫記錄的實時查看， 提升信貸前後台的風控能力。微眾銀行推出跨機構聯盟鏈，增強其「微粒貸」 產品風險識別能力。

第二，帶動跨境貿易支付、貿易融資及清算系統發展，解決銀行跨境業務難題。交易流程複雜、參與方眾多、自動化程度低等造成企業跨境貿易融資高成本、低收益的現狀。區塊鏈技術應用在跨境貿易融資業務上，大幅節約貿易融資成本，簡化交易流程，提升交易效率，減少資金閒置成本，降低交易與結算風險，優化客戶體驗。

摩根大通與加拿大皇家銀行、澳新銀行聯合宣布成立銀行間信息網絡系統(INN)，利用區塊鏈技術優化全球支付流程，提高交易效率。全球已有 259 家銀行加入該系統。滙豐銀行運用區塊鏈技術出具信用證，完成了全球首筆貿易融資交易，完成時間從 5-10 天縮短至 24 小時。中國建設銀行打造「區塊鏈?貿易金融」，與 IBM 合作開發了基於超級帳本的區塊鏈銀行保險業務平台，成為國內首家將區塊鏈技術應用於國際保理業務的銀行。中國郵政儲蓄銀行藉助區塊鏈福費廷交易平台，順利完成基於區塊鏈技術的首筆二級市場福費廷跨行交易。招商銀行實現將區塊鏈技術應用於全球現金管理領域的跨境直聯清算、全球帳戶統一視圖以及跨境資金歸集等場景。

第三，助力數字票據交易平台建設，促進中間業務發展。在數字票據、數字憑證、發票和信用證等需要可信認證的領域，區塊鏈通過加密技術和分布式資料庫的應用，使鏈上被授權各方實時掌握最新的客戶數據信息，降低合規成本，避免信息的重複提交，提升客戶體驗。

德意志銀行通過區塊鏈平台完成了首批基於區塊鏈技術的實時金融交易。中國工商銀行搭建基於區塊鏈技術的金融產品交易平台原型系統，提供點對點的金融資產轉移和交易，應用於資金劃收、清算、撥付及銀企互聯等 60 余個場景。中信銀行成立國內信用證區塊鏈聯盟，上線了基於區塊鏈技術的國內信用證信息傳輸系統，實現信用證信息和貿易單據電子化傳輸體系。中國郵政儲蓄銀行基於區塊鏈技術搭建了資產託管系統，實現信息的多方實時共享，利用智能合約和共識機制完成資本計劃的投資合規校驗，已執行上百筆交易。中國交通銀行上線業內首個投行全流程區塊鏈資產證券化平台「聚財鏈」，將個人住房抵押貸款資產支持證券（RMBS）基礎資產信息上鏈。

第四，服務金融場景生態建設，拓展金融服務邊界。在政務、民生、教育、就業、養老、精準脫貧、醫療健康、商品防偽、食品安全、公益、社會救助等金融場景生態構建方面，區塊鏈技術能給用戶帶來更加智能、更加便捷、更加優質的服務。例如，中國工商銀行將區塊鏈技術應用於貴州省精準扶貧，實現銀行金融服務鏈和政府扶貧資金行政審批鏈的跨鏈整合和信息互信。建設銀行與住房和城鄉建設部合作，用區塊鏈技術連接全國 491 個城市的公積金中心，實現數據跨地域協同，簡化了異地辦理程序。

4.啟示與建議

區塊鏈技術為金融行業構築全新的信用機制帶來了可能。商業銀行應採取「強基礎、建生態、促融合、提效率、防風險」等發展策略，牢牢把握金融服務實體經濟的原則，不斷拓展金融領域區塊鏈技術的應用場景，使區塊鏈技術在發展數字經濟、助力經濟社會發展等方面發揮更大作用。

一是強基礎。商業銀行應從「技術?平台?人才」三個方面著手，持續夯實技術研發能力，跟蹤業界對性能、效率、安全等瓶頸問題的研究進展；引入業界主流區塊鏈技術平台產品，打造通用的、支持規模化應用研發的區塊鏈平台；做好智慧財產權保護相關工作，培養儲備掌握區塊鏈新技術的高級 IT 人才。

二是建生態。商業銀行應堅持「標準先行」原則，積極配合金融監管部門加快推動金融領域的區塊鏈技術標準化工作；積極參與國內外金融區塊鏈合作聯盟，共同探索建立行業良好生態；加強行業開放合作，積極在業界發聲。

三是促融合。商業銀行應積極探索區塊鏈技術與現有業務的深度融合，探索區塊鏈在零售業務中的廣泛應用，建立基於區塊鏈技術的數據共享和存儲平台。在數據存儲、身份識別、KYC 等方面簡化流程，提升效率，改善用戶體驗。

四是提效率。區塊鏈主要處理分布式的 P2P 交易，處理效率還有待提高。為了降低主鏈的存儲負擔，提升交易處理效率，研究人員提出了側鏈、閃電網絡等技術，目前仍處在探索階段。未來，商業銀行在應用區塊鏈技術的同時， 也需要共同提升區塊鏈的運行效率。

五是防風險。區塊鏈雖採用加密算法，但仍存在黑客攻擊的風險。因此商業銀行在使用區塊鏈技術中，需要及時維護、謹慎監控，尤其是對高價值的數字資產及客戶的敏感、重要信息等。

（二）中國銀行業資產質量分析及展望

銀行是經營風險的金融機構，經過近 20 年的快速發展，我國銀行業在取得不俗成績的同時也積累了不小的風險，特別是在新常態下隨著經濟增速放緩， 部分區域及行業在過去經濟高速發展過程中積聚的隱性風險逐步顯示出來，銀行強化不良資產管理的重要性更加凸顯。下面對我國銀行業不良資產管理的現狀和問題加以分析，並結合當下實際情況對未來不良的變動趨勢加以展望。

1.我國銀行業不良資產的認定標準日趨嚴格

對於不良資產的認定，各個國家的金融監管機構都有各自不同的標準，不同國家之間標準並不統一。例如美國商業銀行將貸款分為五類，在不良認定的時間邊界上規定逾期超過 30 天的貸款就將被認定為不良貸款或拖欠貸款（我國則為 90 天）。根據我國現行監管要求，銀行貸款按照風險程度的不同也分為五類，分別是正常、關注、次級、可疑和損失，五級分類等級越靠後，風險程度越高，其中後三類貸款合稱為銀行的不良貸款。但事實上銀行的資產投向並不僅局限於貸款，除存放央行以外，銀行還將資產配置在同業資產和證券買賣等領域。我國之前五級分類的管理辦法主要針對的是銀行信貸，隨著銀行資產配置的多樣化，許多非信貸類資產並未受到全面系統的風險管理，不良資產的管理範疇不夠全面。

在 2016 年以前，國內對銀行同業業務沒有特定監管，金融創新較為活躍， 除表內業務外，銀行還在表外持有大量信託受益權、資管計劃等非標準化資產。這些非標資產往往存在多層嵌套、脫離常規監管框架的問題，隱含較大的風險。但部分銀行對於表外資產並沒有進行嚴格的風險管理和撥備計提，相關資產不良數據的披露也並不公開透明，因此若考慮銀行業表外業務的不良資產，規模將高於各家銀行實際公布數據，管理難度進一步加大。在貸款五級分類的實操中，各家銀行又結合自身情況制定了信貸資產劃分細則，在實際業務當中存在部分銀行對不良資產的認定標準不夠嚴格，通過出表、騰挪等方式掩飾實際不良的情況，因此公布的不良資產數據可能低於實際不良。

隨著 2016 年以來金融嚴監管治理開始，資管新規和 2019 年 4 月銀保監會《商業銀行金融資產風險分類暫行辦法（徵求意見稿）》出台，銀行業在監管機構的引導下逐步推進金融去槓桿、做實資產分類管理，前述三類不良資產管理中的問題都正在得到有效的解決和處理，可以說行業不良資產的認定標準正日趨完善和嚴格（表 14）。

表 14：金融資產風險分類管理辦法新老版本比較

資料來源：Wind，中銀國際證券

金融嚴監管和資管新規正逐步引導銀行對存量的表外非標進行化解和規範管理。而新金融資產風險分類暫行辦法徵求意見稿的出台更是彌補了傳統銀行在不良資產管理方面的較多不足和缺憾。首先從分類標準上將管理對象從原有的信貸資產擴大到全部金融資產；其次，分類標準進一步細化，對非標資產、重組資產等進行了明確的細化；再次，新規明確了金融資產五級分類的歸類標準，並首次明確逾期 90 天以上貸款將被納入不良貸款。

2.10年間我國銀行業不良資產變動趨勢

根據銀保監會的數據，截止 2019 年 3 季度我國銀行業整體不良貸款率為1.86%，不良餘額為 2.37 萬億元。從行業資產質量近 10 年的變動趨勢看，大致可以分成 3 個階段。

第一階段（2009-2013年）：隨著 08 年經濟危機後 GDP 增速的回升，行業不良率下行，不良餘額總體保持穩定。

第二階段（2013-2015年）：我國銀行業不良率和不良餘額的明顯攀升主要出現在 2013 年底至 2015 年。2009 年以後為托底經濟，政府曾通過「4 萬億計劃」刺激經濟，銀行業在此過程中獲得了充足的信貸額度，並在監管的大力倡導下積極加大信貸投放力度。從 2013 年開始，隨著經濟增速放緩，銀行業傳統風控手段難以有效把握風險實質，行業投放集中、批量放貸審核標準寬鬆等風險管理中的弊端逐步顯現，行業不良開始迅速增加，成為銀行發展的沉重包袱。

第三階段（2015年至今）：近 4 年以來，我國銀行業的不良率總體保持穩定，特別是2016-2017年，基本穩定在 1.75%左右的水平不變。而自2018年2季度以來在內外部環境不確定性增強，經濟下行壓力增大背景下，不良率才在波動中有小幅上行。

分銀行類型來看，過去10年國有大行和股份行的不良率較為接近，資產質量總體較為穩定，農商行不良率明顯高於其他三類銀行。近兩年來，在經濟增速放緩背景下城農商行等小型銀行不良率有明顯上行趨勢。不同類的銀行資產質量走勢表現分化，雖然是多種因素綜合作用的結果，但我們認為其中重要的一點在於服務客群的不同。城農商行主要服務地方經濟，客戶以抵禦風險的能力較弱的中小企業為主，同時不同銀行機構的管理水平參差不齊，因此在經濟下行周期資產質量面臨的挑戰更大。

圖 19：10 年間我國銀行業不良率變化（左）

圖 20：10 年間 4 類銀行的不良走勢（右）

資料來源：Wind，中銀國際證券

3.銀行業未來資產質量的展望

未來，銀行業資產質量的變動主要受到宏觀經濟環境、監管政策方向、銀行自身風險管理水平和服務客群對象等因素影響。

第一， 宏觀經濟短期內增長仍然承壓

銀行作為周期性行業，資產質量的變動主要受到宏觀經濟影響，且存在一定滯後性。往往在經濟下行周期，實體企業經營面臨困難，銀行資產質量也將相對承壓。2018 年下半年以來，我國經濟在內外部因素的共同作用下增長承壓， 2019 年 3 季度 GDP 同比增 6%，增速較 2 季度繼續下降。從反映經濟景氣度的PMI 指數看，截止 10 月已連續 6 個季度處於 50%的榮枯線水平以下，經濟景氣度欠佳。展望未來，我國產業結構調整升級、新老動能轉換的新階段必將持續一段時間，因此在傳統落後產能行業投放過多信貸資源的銀行，未來不良資產的管理仍將持續面臨挑戰。從外部經濟環境來看，全球經濟增長進入新一輪放緩周期，外部需求減弱，而中美貿易談判仍存不確定性，未來國內經濟的增長復甦也將受到世界經濟表現欠佳的影響，繼而影響行業資產質量的穩定。

第二，監管引導銀行做實不良管理，風險偏好的被動提升值得關注

2016 年以來的金融嚴監管中，監管機構積極引導銀行進行自身資負結構的調整，穩步推進金融去槓桿，使得隱藏在金融機構內部的存量風險得到了有效的化解和疏散，金融防風險成效顯著。同時，得益於監管機構在經濟下行期持續引導銀行做實金融資產分類管理，加大不良資產的處置清收和化解，行業的不良資產穩定增長，不良率總體保持穩定。不過也應注意到，2018 年以來監管一直引導銀行加大對小微和民營企業的扶持和支持力度，並制定了「兩增兩控」 等相應的監管考核指標。鑒於民企和小微自身較高的經營風險特徵，我們認為銀行信貸投向持續向小微和民營企業傾斜或將被動提升行業風險偏好，對銀行業的資產質量管控和不良資產管理提出更高的要求。

第三，金融科技助力銀行提升不良處置能力

不良資產的有效管控離不開銀行自身風控文化的建設和風控能力的培養。我們看到在經歷上一輪（2014-2015 年）過度信貸供給帶來的行業不良集中爆發後，目前銀行業的整體信貸文化總體趨於穩健，在本輪政策再次引導銀行加大對小微信貸投放的過程中，銀行業對風險判斷更為審慎，不再盲目進行擴張。同時近年來，各家銀行都在持續加大對金融科技的持續投入，嘗試通過大數據和金融科技的手段在資產管理的前中後期加強對金融資產的風險管理，提高風險管控信息的多維性、及時性和可靠性。隨著銀行風險管控手段的不斷更新， 風險管理能力不斷提升，能夠對不良資產從防控到處置都取得更好的成效。

綜合而言我們認為，儘管短期內宏觀經濟仍存下行壓力，銀行信貸結構向小微民營企業傾斜將使得銀行風險偏好提高，不良管理承壓。但目前監管積極引導銀行做實不良資產管理，加大清收處置，加之金融科技的快速發展和應用都有助於銀行做好不良資產的管理，相信未來 2-3 年內只要內外部經濟環境不出現劇烈變動，銀行業不良資產集中爆發、不良大幅攀升的可能性較低