2015年我国商业银行信贷风险行业特征分析

0.95 0.83 0.71 0.51 0.37 0.24 0.22

1.57 0.81 0.72 0.66 0.29 0.24 0.22
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（三）从不良贷款体量上看，制造、批发零售两个行业的不良贷款余额占比超过 80% 将 6 家公布分行业数据的上市银行分行业不良贷款余额进行加总后发现， 银行不良资产主 要集中在制造和批发零售 2 个行业。其中，制造业不良贷款占到近半壁江山，但从结构变化上 来看，制造业不良贷款余额呈下降趋势，可见，银行从 13 年已开始有意识的调整压缩制造业 不良资产； 另一方面， 批发零售业不良贷款余额占比在 2014 年突然上升了近 10 个百分点， 2015 年上升趋势继续，可见银行对批发零售业风险爆发有点措手不及。从房地产和建筑行业来看， 目前这两个板块的不良资产占比合计不到 6%，且今年比重呈下降趋势，由此看来，银行对地 产建筑行业的风险控制显然有所准备， 一方面银行直接授信的客户大多是实力及抗风险能力较 强的地产建筑企业， 另一方面银行通过转嫁的方式将大部分有瑕疵以及实力较弱客户的风险转 移给了担保机构，使其在地产建筑行业风险大量爆发时，似乎做到了独善其身。另外一个值得 关注的板块是采矿业，从统计数据可以看出，采矿业不良贷款占比在 2013 年仅有 0.5%，之后 便成倍上升，至今年 6 月已超过交通物流和房地产行业成为不良余额占比第三大行业。
1050.8 840.54 73.34 — 83.57 24.38 36.19 90.11 1.8 1.03 2.37 2.82 11.85 19
46.9% 37.6% 3.28% 3.73% 1.09% 1.62% 4.03% 0.08% 0.05% 0.11% 0.13% 0.53% 0.85%
2014 年
不良 余额 占比 占比 变化 不良 余额
2015 年 6 月
占比 占比 变化
877.36 669.24 41.66 70.91 24.12 33.25 49.21 1.39 1.13 1.03 2.43 12.11 11.8
48.8% 37.2% 2.32% 3.94% 1.34% 1.85% 2.74% 0.08% 0.06% 0.06% 0.14% 0.67% 0.66%
银行信贷风险分析之二：行业篇
2015 年我国商业银行信贷风险行业特征分析
核心观点：
从时点数据看，制造业和批发零售业的不良率普遍较高，而受关注度较高的房地产和建筑 行业不良贷款率基本控制在 1%以下的相对较低水平，招行采矿行业的不良贷款率奇高。 从变化情况看，有 7 个行业不良率呈现逐年上升态势，批发零售、制造、建筑、采矿四个 行业不良率上升较快，房地产行业上升较慢，餐饮行业不良率上升势头明显减弱。 从不良贷款体量上看，制造、批发零售两个行业的不良贷款余额合计占比超过 80%，但制 造行业不良贷款比重呈逐年下降趋势，批发零售业不良余额占比 14 年出现爆发式增长。 带来的启示：(1)对不良率持续上升尤其是不良贷款占比也持续上升的行业保持警惕;(2) 适当加大对贷款比重较大但不良余额占比相对较小行业的信贷支持力度；(3)制造和批发 零售业是风险资产占比最大的板块，但又是资金的重要需求方，有必要对这两个行业的细 分市场授信政策进行差异化分解和动态调整。
表 1：我国 6 家上市银行截至 2015 年上半年不良贷款率分行业情况（%） 中信银行 制造业 批发和零售业 交通运输、仓储和邮政业 房地产业 电、热、燃气及水生产和供应 建筑业 采矿业 信息传输、软件和信息技术 住宿和餐饮业 农、林、牧、渔业 金融业 水利、环境和公共设施管理业 租赁和商务服务业 教育 卫生和社会工作 科学研究和技术服务业 居民服务、修理和其他服务业 文化、体育和娱乐业 招商银行 兴业银行 浦发银行 平安银行 农业银行
表 3：我国 6 家上市银行加总的不良贷款余额分行业变化情况（亿元）
行 制造业 批发和零售业
业
交通运输、仓储和邮政 房地产业 电、热、燃气及水生产和供应 建筑业 采矿业 信息传输、 软件和信息技术服务 住宿和餐饮业 农、林、牧、渔 金融业 水利、环境和公共设施管理 租赁和商务服务
2013 年 不良 占比 余额 639.55 50.4% 347.53 27.4% 61.35 4.84% 50 3.94% 48.06 3.79% 22.34 1.76% 6.63 0.52% 3.22 0.25% 0.48 0.04% 54.74 4.32% 0.36 0.03% 13.26 1.05% 20.67 1.63%
表 2：我国 6 家上市银行近三年分行业不良贷款率平均变化情况（%） 行 制造业 批发和零售业 交通运输、仓储和邮政 房地产业 电、热、燃气及水生产和供应 建筑业 业
2013 年 2014 年 不良贷款率 不良贷款率 1.87 2.52 1.92 3.24 0.32 0.25 0.27 0.32 0.32 0.21 0.37 0.44
1.25 0.48
0.13 0.12
4.37 7.82 0.52 1.18 0.36 1.44 1.56
0.77 0.29 0.39 0.24
0.13 0.05
0.54 0.32
0.02 0.44
（二）从各行业不良率变化情况看，批发零售、制造、建筑、采矿四个行业上升较快 从 6 家上市银行近三年分行业平均不良贷款率变化情况看，制造、批发零售、房地产、建 筑、采矿、住宿餐饮、农林牧副 7 个行业的不良率呈逐年上升趋势。其中，不良率上升较快的 行业分别为：批发零售业（上升 121%） 、制造业（上升 50%） 、建筑业（上升 97%） 、采矿业（上 升 348%） 。从其他受关注度较高的行业看：房地产行业虽然不良率逐年上升，但上升的速度不 如前面几个行业快，且从数据看目前的不良率仍处在不到 0.4%较低水平；受到反腐影响较大 的住宿餐饮业，14 年不良率上升较快，15 年不良率上升速度开始逐步趋缓，可见，政策因素 对餐饮业的冲击正逐步被消化，行业开始走向正轨；农林牧渔不良率也上升较快，市场价格不 稳或为不良率上升的背后推手。
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二、银行不良贷款变化趋势以及呈现的特点带来的启示
（一）制造和批发零售业是风险资产占比最大板块，但又是资金的重要需求方，有必要 对这两个行业的细分市场授信政策进行差异化分解和动态调整 制造和批发零售业在银行贷款总额的占比约为 37%，成为银行利息收益的重要来源，但是 这两个行业的不良贷款余额占比却超过了 80%，可见银行在做这两个板块时并不是特别的划算， 投入回报效益要比房地产、物流等行业要差，但面对如此巨大的市场，信贷机构又不得不做。 因此，非常有必要对这两个行业的细分市场进行差异化分解，逐步淘汰在未来大趋势下走向没 落的行业， 压减特定时期的高风险细分行业信贷占比，同时根据宏观经济及不同地区行业风险 特征的变化进行动态调整，提高两大行业的投入回报效益。 （二）物流仓储行业在银行贷款中占比近 15%，但不良贷款余额占比却不到 4%，可适当 加大对此类投入回报效益较高行业的信贷支持力度 部分行业在银行信贷资产中的比重较大，但不良贷款余额占比却相对较小，比如，交通运 输、仓储和邮政行业在银行贷款总额中占比为 14.96%，该行业不良贷款在总不良资产中占比 为 3.28%， 租赁和商务服务行业在银行贷款总额中占比为 10.68%，该行业不良贷款在总不良资 产中占比为 0.85%。呈现出此类特点的行业还有下表投入效益比超过 1 的行业。上述行业通过 大数据呈现出的特点为投入回报效益较高，因此可适当加大对此类行业的信贷支持力度。
变化

2015 年 6 月 不良贷款率 变化 2.80 4.25 0.52 0.38 0.16 0.73
采矿业 信息传输、 软件和信息技术服务 住宿和餐饮业 农、林、牧、渔 金融业 水利、环境和公共设施管理 租赁和商务服务
0.35 0.77 0.58 0.04 0.00 0.21 0.23
一、我国商业银行信贷风险特征分析
（一）从各行业不良率时点数据看，制造业和批发零售业的不良率普遍较高 中信、浦发、招商、兴业、浦发、农业银行在财务报表中公布了分行业的不良贷款情况。 从公布数据看，6 家商业银行在制造业和批发零售业的不良贷款率普遍较高，不良贷款率基本 上处在 2%-4%的高位，农业银行在批量零售和制造业的不良贷款率甚至达到了 7.82%和 4.37% 的高位。不同银行在各行业的不良贷款率表现还呈现一定的个性，如农行在房地产、建筑、采 矿业的不良贷款率均超过了 1%，浦发银行在信息软件行业的不良贷款率较高，招商银行在采 矿和物流运输行业的不良贷款率较高等。从受关注度较高的房地产和建筑行业看，除农行外， 其他 5 家银行在这两个行业的不良贷款率均控制在 1%以下的相对较低水平。 从上述分析可见， 我国银行不良率整体较高最主要是受制造业和批发零售业拖累。
（三）对不良率持续上升尤其是不良贷款占比也持续上升的行业保持警惕 行业不良贷款率持续上升， 说明行业处在一个风险逐步加剧的下行通道中，行业内企业新 爆发的风险会逐步增多，通过数据反应呈现此类特点的行业有：制造业、批发零售业、房地产 业、建筑业、采矿业、住宿餐饮业、农林牧副渔。另外，不良贷款率和不良贷款占比双升的行 业，其风险呈现出逐步加剧的趋势，呈现此类特点的行业有：批发零售业、采矿业。因此，呈 现出以上两种特点的行业须引起高度重视和警惕，提前研究做好可能发生的风险应对措施。
表 4：各行业信贷投入效益比（%）
制造 业 批发和 零售业 物流 仓储 房地 产 电热 燃气水 建筑 采矿 信息 软件 住宿餐 饮 农林 牧渔 金融 水利 环境 租赁 商务
贷款规模比重 不良资产比重 投入效益比
26% 47% 0.55
11% 38% 0.29
15% 3.3% 4.57
11% 3.7% 3.07
7.9% 1.1% 7.29
4.8% 1.6% 2.97
4.95% 4.03% 1.23