新常态下不同规模企业贷款结构演化分析——基于风险等级视角

董奋义 申 涵 熊庆兰

（1.河南农业大学信息与管理科学学院 河南郑州 450046；2.昆明理工大学 云南昆明 650504）

银行贷款结构决定了企业贷款是银行贷款中最主要的构成部分，企业贷款质量决定了银行贷款质量的好坏，由于企业贷款的不确定因素较多，其风险性远远高于其他类贷款（张合金等，2010）。中国人民银行在2001年发布了《关于全面推行贷款质量五级分类管理的通知》，要求从2002年开始，我国银行要依据借款人的还款能力，按贷款风险从小到大排列将贷款划分为正常、关注、次级、可疑和损失五大类，其中次级、可疑和损失为不良贷款。根据经营规模、雇佣人数与营业额等可以把企业划分为大型企业、中型企业和小微型企业三种类型。不同规模企业在盈利能力、资金运用和抗风险能力等方面都有显著差异，《中国金融年鉴》提供了境内大中小微型企业人民币贷款按照贷款风险分类的统计数据。

本文基于《中国金融年鉴》2010-2016年的数据，从风险等级的视角分别对大型企业、中型企业和小微型企业的贷款比例结构演化进行讨论，并从金融经济状况、货币政策、贷款基准利率和相关政策对2010-2013年间非正常类贷款比例下降这一现象产生的原因进行深入探讨；依托经济新常态大背景从外部和内部两方面对2013-2016间非正常类贷款比例上升的现象进行解释分析。在此基础上，提出如何降低各类企业非正常类别贷款比例的建议，这对实现我国银行业安全稳健运行具有重要意义。

一、文献综述

1993年，世界银行将贷款五级分类制度介绍到中国，截至2004年底，我国全部金融机构都已实行贷款五级分类（张文锋等，2015）。其中，正常类贷款是指借款人能履行合同，并且没有足够的理由怀疑贷款本息不能按时足额偿还的贷款；关注类贷款是指尽管借款人目前有能力去偿还贷款本息，但会存在一些可能对偿还产生不利影响因素的贷款；次级类贷款是指借款人的还款能力明显出现问题，完全依靠其正常的经营收入无法足额偿还债务本息，就算执行担保也可能会造成一定损失，该类贷款的本息损失预计一般不超过60%；可疑类贷款是指借款人无法足额偿还债务本息，即使执行担保也肯定会造成比较大的损失，该类贷款的本息损失预计一般不超过90%；损失类贷款是指在采取一切可能的措施或一切必要的法律程序之后，本息仍旧无法收回，或只能收回非常少的部分，该类贷款的本息损失预计一般在90%以上（贺琛，2011）。非正常类别贷款数额的上升会对银行的利润产生不良影响。当银行利润大幅下降时，银行会增多企业贷款条件，从而也会影响企业的发展和经营，因此研究企业不同风险等级下的贷款数额是很有必要的。

不同贷款结构针对不同的主体有着不同的含义。一般而言，贷款结构是指各类贷款占贷款总额的比重。在之前的文献中，多数研究站在贷款人角度分析贷款结构。杨小丽等（2012）以江苏省246家农村小额贷款公司为研究样本，研究了不同贷款结构安排对农村小额贷款公司经营绩效的影响。彭继增等（2014）利用143家商业银行数据，按照贷款对象和贷款抵押方式对贷款进行分类，研究资本监管对贷款结构的影响。邹玲等（2016）研究不同贷款结构安排对小额贷款公司绩效的影响，其中小额贷款公司的贷款结构是指在贷款利率、对象、规模等结构上的具体安排。蒋海等（2020）运用随机前沿模型分析资本监管和市场竞争对银行贷款规模及其结构的影响。综上大多数研究主要集中于银行、小额贷款公司等贷款人方面贷款结构的研究，较少涉及到借款人企业的贷款结构分析。鉴于不同规模企业的贷款结构随着时间、国家政策、金融经济状况、贷款基准利率等的变化而变化，贷款质量对银行业以及企业本身都有重要的影响，本文基于风险等级视角对不同规模企业贷款结构的演化情况以及对应原因进行分析，以期为企业和银行的风险管理提供经验证据。

二、大型企业贷款结构的演化分析

数据来源于《中国金融年鉴》，2018年之后的年鉴没有再披露此类数据，这可能是数据统计口径有所变化等相关原因造成的。表1列出了我国2010－2016年间基于贷款风险等级视角的大型企业贷款合计Y1和正常类贷款X11、关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15的时间序数据列；由表1可以得到大型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例表，如表2所示；由表2可以得到大型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例折线图，如图1、图2所示。

表1 大型企业不同风险等级的贷款额（亿元）

表2 大型企业不同风险等级的贷款比例（%）

图1 大型企业正常类和关注类比例折线图

图2 大型企业不良贷款类比例折线图

如图1、图2所示，随着时间的推移，大型企业不同类别贷款比例是在不断变化的，其中关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例呈现出先下降后上升的趋势，正常类贷款所占比例先升后降，为了方便分析，我们分成两个阶段来对大型企业的贷款结构演化进行分析。

（一）第一个阶段：2010-2013年

在2010-2013年期间的大型企业的正常类贷款X11所占比例有所增加，而大型企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例都大致呈下降的趋势。引起这种变化的原因十分复杂，下面选取4个比较重要的角度来进行分析：

首先，从金融经济状况的角度来看。在2010年之前我国已经陆续完成了十一个“五年规划”，并取得了辉煌的成就，为国民经济的发展打下了坚实的基础；在2010-2012年国内需求进一步扩大，经济增长基本稳定；2013年，全球经济缓慢曲折复苏，国内外金融形势错综复杂，但经济增长相对平稳。总体来说，经济运行稳中向好。不同的经济金融状况会对企业的贷款结构有不同的影响，稳定的金融经济状况非常有利于企业的发展和经营，而良好的发展和经营能降低关注类贷款、次级类贷款、可疑类贷款、损失类贷款所占比例；而当经济金融状况不好时，企业的发展和经营就会受到一定程度的不利影响，从而会增加非正常类贷款所占比例。2010-2013年国内经济增长较稳定，此时有利于大型企业的经营和发展，从而能在一定程度上降低大型企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例。

其次，从货币政策宽松程度的角度来看。2010年中国人民银行实施了适度宽松的货币政策，在2011-2013年实施了稳健的货币政策。宽松的货币政策能使有贷款需求的企业和个人更容易贷到款，而稳健的货币政策是经济稳定发展的必要前提，为企业的发展和经营提供了有利的条件，这也会在一定程度上降低企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例。

再次，从贷款基准利率的角度来看。中国人民银行在2010年10月20日及12月26日两次上调了存贷款利率，其中一年期的贷款基准利率由5.31%上调至5.81%，上升了0.5个百分点；2011年自2月9日至7月7日先后3次上调存贷款利率，其中一年期的贷款基准利率上调到了6.56%，上升了0.75个百分点；2012自6月7日至7月6日先后两次对贷款基准利率进行了调整，其中一年期的贷款基准利率被下调至6%，下降了0.56个百分点；2013年没有对贷款基准利率进行调整，依然沿用2012年的贷款基准利率。当经济过热时，中国人民银行会提高基准利率来减少信贷，提高信贷的成本，降低社会的流动性，缓和经济的发展速度（方智，2018），反之亦然。一般贷款基准利率对企业的贷款数额和贷款比例结构有着比较大的影响，加息对于企业来说会增加其财务负担，从而抑制企业的贷款需求，而降息会在一定程度上减少企业的财务负担，从而能促进企业的贷款需求。在经过2010-2013年中国人民银行对贷款基准利率的几次调整后，与2010年初5.31%的一年期贷款基准利率相比，2013年有所上升，这在一定程度上会抑制大型企业的贷款需求，从而影响大型企业的贷款结构。

最后，从采取的措施和实行的政策的角度来看。2010年央行加强了对金融机构的窗口指导；2011年加强了宏观审慎管理，优化了银行体系流动性管理，并引导货币信贷的增长平稳回调；2012年继续加强窗口指导和信贷政策指引，全面排查金融领域重点风险隐患，稳步推进监管合作和金融稳定协调机制的建设，加强金融稳定再贷款管理；2013年初中央银行创设了“常备借贷便利”（Standing Lending Facility，简称SLF），对金融机构开展操作，并对金融机构提供流动性支持（卢思雯，2017）。2013年10月，贷款基础利率集中报价和发布机制正式运行，这标志着我国的利率市场化进入了一个崭新的阶段（魏静，2018）。这些政策和措施在一定程度上降低了企业的经营和发展压力，加大了监管力度，降低了企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例。

（二）第二个阶段：2013-2016年

在2013-2016年间大型企业的正常类贷款X11所占比例有所减小，而大型企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例皆呈上升的趋势。引起这种变化的原因十分复杂，下面本文分别从银行外部和内部的角度来进行分析：

首先，从外部环境来分析。第一，经济新常态使我国处在“三期叠加”的阶段，这一时期社会上各类资产和项目的增长速度会放缓，如果扩大信贷规模会让许多市场前景并不明朗的项目也能获得商业银行的贷款，造成这类企业未来还款违约率的上升，为不良贷款率的提升埋下了隐患。2013-2016年非正常类贷款比例的上升可能与2009-2012年那轮信贷扩张有关，同时我国内外需结构出现调整，净出口对GDP的贡献率多次出现负值，使得进出口业务下滑，部分企业经营情况恶化，产生不良贷款。第二，从金融经济状况的来看，2014-2015年全球经济复苏仍然艰难，不确定性和不稳定性因素较多，许多新兴经济体的增长持续放缓，同时面临着货币贬值、资产外流等压力，我国经济所受到的外部冲击也明显增多，下行压力有所增加；2016年世界经济保持复苏态势，全球经济增速持续放缓，世界经济面临着更大的风险和挑战，国际国内的金融环境错综复杂，国民经济运行缓中趋稳（陈文玲等，2017）。总体来说，2013-2016年的金融经济状况比较平稳，但是企业的发展和经营仍然面临了许多的挑战和压力，这在一定程度上会增加大型企业的关注类贷款X12、次级类贷款X13的比例。第三，从我国对银行债权保证制度的完善程度和监管力度来看，我国的银行债权保证制度仍然不完善且存在监管不足的情况，在一定程度上增大了企业关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15出现的概率。

其次，从相关内部原因来分析。企业作为借款人，在经济新常态下受到经济增长从高速转为中高速的冲击，其经营状况恶化，利润下滑，盈利能力和抗风险水平降低，直接导致大型企业非正常类贷款所占比例在2013-2016年逐渐增高。对于银行而言，我国银行的信用风险度量方法还较为落后（周扬昊，2018）；银行在制度层面，选择信贷业务的客户时所依照的选择标准存在一定的缺陷（张明宏，2003）；银行对公职人员的管理过于宽松的标准会导致银行工作人员的风险意识薄弱，因过多地考虑绩效考核因素而在客户受理阶段不够认真负责，间接导致关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例增加的风险变大；从贷后管理工作来看，经济新常态要求由追求高速发展向高质量发展转变，但有些银行轻视资产的质量，重贷轻管问题明显，这也是大型企业关注类贷款X12、次级类贷款X13、可疑类贷款X14、损失类贷款X15所占比例增加的原因之一（苟琴等，2014）。

三、中型企业贷款结构的演化分析

表3列出了我国2010－2016年间基于贷款风险等级视角的中型企业贷款合计Y2和正常类贷款X21、关注类贷款X22、次级类贷款X23、可疑类贷款X24、损失类贷款X25的时间序数据列。由表3可以得到中型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例表，如表4所示；由表4可以得到中型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例折线图，如图3、图4所示。

表3 中型企业不同风险等级的贷款额（亿元）

表4 中型企业不同风险等级的贷款比例（%）

图3 中型企业正常类和关注类比例折线图

图4 中型企业不良贷款类比例折线图

如图3、图4可见，随着时间的推移而递增，中型企业的正常类贷款X21、关注类贷款X22、次级类贷款X23、可疑类贷款X24、损失类贷款X25占企业贷款合计Y2的比例是在不断变化的，其中关注类贷款X22、次级类贷款X23、可疑类贷款X24、损失类贷款X25所占比例呈现出先下降后上升的趋势。为了方便分析，可分成两个阶段对我国2010-2016年间基于贷款风险等级视角的中型企业的企业贷款结构演化进行分析。

第一个阶段为2010-2013年。在2010-2013年间的中型企业的正常类贷款X21所占比例有所增加，而中型企业的关注类贷款X22、次级类贷款X23、可疑类贷款X24、损失类贷款X25所占比例都大致呈下降趋势。引起这种变化的原因与大型企业类似，中型企业在第一阶段也可从金融经济状况、货币政策宽松程度、贷款基准利率、采取的措施和实行的政策等角度来进行分析，故此处不再具体讨论。

第二个阶段为2013-2016年。在2013-2016年间的中型企业的正常类贷款X21所占比例有所减少，而关注类贷款X22、次级类贷款X23、可疑类贷款X24、损失类贷款X25所占比例皆呈上升的趋势。引起这种变化的原因与大型企业类似，中型企业在第二阶段也可从银行外部的角度和内部角度来分析，故此亦不再具体讨论。

另外，与大型企业相比，中型企业的正常类贷款普遍低于大型企业正常类贷款所占比例，关注类贷款、次级类贷款、可疑类贷款、损失类贷款所占比例高于大型企业。这种现象与中型企业的特点有关，一方面，中型企业一般具有规模较小、竞争力较弱、缺少管理经验、发展空间大等特点，与大型企业相比往往抗压能力较小；另一方面，中型企业经营活动透明度差，银企之间存在信息不对称问题（苟琴等，2014）。因此，中型企业产生非正常类贷款的可能性大于大型企业。

四、小微型企业贷款结构的演化分析

据《中国金融年鉴》显示，小微型企业基于贷款风险等级视角的贷款信息如表5所示。表5列出了我国2010-2016年间基于贷款风险等级视角的小微型企业贷款合计Y3和正常类贷款X31、关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35的时间序数据列。由表5可以得到小微型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例表，如表6所示；由表6可以得到小微型企业基于贷款风险等级视角的贷款结构比例折线图，如图5、图6所示。

表5 小微型企业不同风险等级的贷款额（亿元）

表6 小微型企业不同风险等级的贷款比例（%）

图5 小微型企业正常类和关注类比例折线图

图6 小微型企业不良贷款类比例折线图

如图5、图6所示，随着时间推移而递增，小微型企业的正常类贷款X31、关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35占企业贷款合计Y3的比例是在不断变化的，其中关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35所占比例大致呈现出先下降后上升的趋势。为了方便分析，分成两个阶段对我国2010-2016年间基于贷款风险等级视角的小微型企业贷款结构演化进行分析。

第一个阶段为2010-2013年。在2010-2013年间的小微型企业的正常类贷款X31所占比例有所增加，而小微型企业的关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35所占比例都呈下降趋势。引起这种变化的原因与大型企业类似，小微型企业在第一阶段也可从金融经济状况、货币政策宽松程度、贷款基准利率、采取的措施和实行的政策等角度来分析。

第二个阶段为2013-2016年。在2013-2016年间的小微型企业的正常类贷款X31所占比例有所减少，而关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35所占比例皆呈上升的趋势。引起这种变化的原因与大型企业类似，小微型企业在第二阶段也可从银行外部和内部角度来分析，故此处不再具体讨论。

另外，与大型企业和中型企业相比，小微型企业的关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35所占比例高于大中型企业。这种情况与小微型企业的抗风险能力更低、银企之间信息不对称问题更严重有关。小微型企业人员和资产规模通常比较小，其经营场所和设备设施等固定资产主要是以租赁或租购方式来获得的，固定资产占总资产的比例也比较低，因此小微型企业产生关注类贷款X32、次级类贷款X33、可疑类贷款X34、损失类贷款X35的可能性更大。

五、结论和建议

本文基于风险等级视角对2010-2016年的不同规模企业贷款比例结构演化进行了研究和分析。通过分析发现：2010-2013年各类企业贷款结构中，关注类贷款、次级类贷款、可疑类贷款、损失类贷款所占比例有所下降；而2013-2016年各类企业贷款结构中，关注类贷款、次级类贷款、可疑类贷款、损失类贷款所占比例有所上升。如何降低各类企业的关注类、次级类、可疑类、损失类贷款所占比例一直是一个无法回避的问题，当这几类贷款所占比例大幅上升时会影响银行的经营和盈利能力。

防范和降低各类型企业的各非正常类别贷款所占比例，可以从政府、银行和企业三个层面进行把控。从政府层面上，政府应从宏观上把握和保持经济的稳定，给各类企业提供一个适宜经营和发展的环境。政府可加大对银行债权保证制度的完善程度和监管力度，监督银行规范其信贷流程。加大对中小微型企业的扶持力度，并帮扶部分优质企业，减少中小微型企业经营和发展的压力（张绍辉，2010）。从银行层面上，银行可引入更加先进的信用评分模型和信用风险度量方法，对有信用不良记录的借款人加以标记，并限制较高风险客户的准入，在其再次申请贷款时慎重对待，同时优化内部管理，提高员工的风险意识、业务素质并建立完善科学的业务考核机制，加强银行工作人员的风险意识和规范意识，优化信贷流程。不可忽略贷后的管理工作，可组建专业的团队来处理贷后管理工作，尽最大努力减少损失。从贷款企业层面上，企业要积极加强自身的信用意识和风险意识，优化企业内部管理系统，积极努力创新，提升竞争力和经营效果（张彪，2015）。