沈建光：1.5萬億讓利如何突圍？

沈建光 6月17日國務院常務會議部署提出，“通過引導貸款和債券利率下行、發放優惠利率貸款、中小微企業貸款延期還本付息、支持發放小微企業無擔保信用貸款、減少銀行收費等政策，推動金融繫統全年向企業讓利1.5萬億元”。6月18日易綱行長在第十二屆陸家嘴論壇發表演講時提出，金融部門通過降低利率讓利、直達貨币政策工具推動讓利和銀行減少收費讓利，将在2020年全年為企業讓利1.5萬億。小微企業是這輪讓利的大頭，但在疫情沖擊導致企業盈利和償債壓力高企、銀行不良貸款風險加大的情況下，如何落實好讓利政策，引起了市場和政策層的高度關注。在貨币政策量價齊調的支持下，銀行機構落實好讓利政策的關鍵在于提升小微企業貸款能力，提升信貸供應鍊能力，亟需在營銷獲客、風險管控、貸後管理等方面，強化金融科技的賦能作用。

一、疫情沖擊下企業經營和償債能力顯著惡化

新冠肺炎疫情給中國經濟發展帶來了重大沖擊，一季度GDP驟降至-6.8%，前所未有的供給側沖擊給廣大市場主體、尤其民營及中小企業帶來了巨大的生存挑戰。我們基于2308家A股民營上市公司最新公布的2020年一季度财報數據，設計並分析民營中小企業的經營、盈利和償債方面的重點指標，就疫情對企業經營發展和銀行不良貸款的沖擊做了跟蹤測算。

1、生産“休克”導致企業經營收入和盈利水平大幅收縮

以2020年一季報計算，樣本企業報告期内總和營業收入同比增速約為-8.6%，而過去5年的復合增長率超過18%。營業收入與生産經營規模變化直接相關，營業收入的大幅下滑表明疫情期間民營中小企業的生産經營大幅收縮。分行業來看，各個行業的營業收入變化與疫情期間的停工停産表現了較高的一致性。按照申萬一級分類，除農林牧漁、食品飲料、電子、房地産、綜合等少數行業之外，多數行業呈現負增長态勢。其中，休閑服務受沖擊最大，一季度營收同比下滑超過50%，交通運輸、紡織服裝、汽車、建築裝飾、家用電器等行業的跌幅也較大。

圖表1 樣本企業一季度營收增速大幅下滑

資料來源：Wind，京東數字科技

圖表2 多數行業呈現大幅負增長态勢

資料來源：Wind，京東數字科技

盈利水平的惡化程度更為明顯。2020年一季度全部樣本企業總和淨利潤同比大幅下滑28.7%；分行業來看，農林牧漁受益于疫情期間的必需品需求，淨利潤同比大幅增長；其余除電子和綜合以外，所有行業均為負增長，休閑服務同樣受沖擊最大，一季度淨利潤同比下滑超過140%，交通運輸、紡織服裝、汽車、建築裝飾、商業貿易等跌幅均超過70%。

圖表3 多數行業淨利潤大幅負增長

資料來源：Wind，京東數字科技

2、盈利下滑導致部分企業暴露償債風險

疫情沖擊下企業的償債能力快速下降。一季度随着樣本企業的盈利下滑，上市民營中小企業的利息保障倍數從2018年和2019年的5.18、5.11倍，驟降至2.88倍，企業的潛在違約風險明顯擡升。其中，處于虧損狀态導致利息保障倍數為負值的樣本企業占比超過40%，利息保障倍數低于1倍的超過半數。

圖表4 樣本企業的總體償債能力出現了顯著惡化

資料來源：Wind，京東數字科技

各行業的償債能力降幅與疫情沖擊大小基本一致。分行業來看，除食品飲料、農林牧漁、醫藥生物、家用電器等行業的償付安全邊際仍然較高外，其他多數行業的利息保障倍數均有不同程度下降，尤其休閑服務、建築裝飾、交通運輸、商業貿易等風險敞口較大。例如，休閑服務行業樣本企業的總和利息保障倍數為-1.63，超過77%的樣本企業處于虧損狀态。

圖表5 一季度多數行業利息保障倍數低于過去5年的均值水平

資料來源：Wind，京東數字科技

3、廣大中小微企業的情況更加嚴峻

本次評估分析的對象是A股民營上市公司，是民營企業中經營發展的佼佼者，代表了中國民營經濟發展的最高水平。相對而言，在新三闆挂牌的民營企業以及廣大未能在公開市場融資的中小微企業群體，風險抵禦能力更弱，受到的沖擊可能更大，所處的情形将更加嚴峻。

疫情爆發之初，我們曾利用2000多家A股上市公司、近8000家新三闆挂牌企業近五年的财務數據，對疫情沖擊下的經營壓力、償債壓力進行了壓力測試和比較分析。當時的研究發現，若疫情導致“停工停産3個月”，則3個月的固定成本支出将使A股民營上市公司年度淨利潤分别下滑30%，而新三闆挂牌民營企業的下降幅度高達50%左右；與此同時，A股民營上市公司的利息費用保障倍數将會下降至3.5，而新三闆挂牌民營企業會下降至更低的1.8。由此推測，廣大中小微企業盈利下滑程度可能更加明顯，面臨的債務償還壓力可能更加。這應該是高層強調一定要“幫助企業特别是中小微企業、個體工商戶渡過難關”背後的原因所在。

二、銀行落實1.5萬億讓利政策面臨極大挑戰

1、1.5萬億讓利政策的重點是小微企業服務

我們測算，2020年全年金融繫統向各類企業讓利1.5萬億元，主要通過八個渠道，其中引導貸款利率下行、延期還本付息以及銀行降低非息收費占據全部讓利的95%左右。一是引導貸款利率下行全年可向各類企業讓利5800億元，占全年讓利的39.8%；二是延期還本付息全年可向各類企業（全部是小微企業）讓利4221億元，約占全年讓利的29%；三是銀行降低非息收費、推動降低融資擔保費用全年可向各類企業（全部是小微企業）讓利4170億元，約占全年讓利的28.6%。

圖表6  1.5萬億讓利組成

資料來源：人民銀行，銀保監會，京東數字科技；數據截至2020年5月31日。

1.5萬讓利政策重點傾向小微企業，其中針對小微企業的讓利約在1.1萬億元，占全部讓利的74.1%。主要包括：引導貸款利率下行向小微企業讓利大約1,961.8億元；延期還本付息讓利的4221億元全部針對小微企業；銀行降低非息收費、推動降低融資擔保費用向小微企業讓利4170億元；再貸款再貼現、支持中小銀行發放信用貸款等直達實體的貨币工具向小微企業讓利272.5億元。再進行具體細分，針對普惠性小微企業（單戶貸款在1000萬元人民币以下）的讓利不少于6,692.94?億元。

資料來源：人民銀行，銀保監會，京東數字科技；數據截至2020年5月31日。

前五個月金融體繫完成的小微企業讓利任務不到30%，下半年小微企業金融服務壓力極大。截至2020年5月31日，銀行向小微企業讓利約3,146.9?億元。按照全面需要向小微企業讓利11,127.1億元的目標測算，則今年下半年金融繫統需要向小微企業讓利7980.2億元，占全年目標的71.7%。

圖表9 截止2020年5月31日已經向小微企業的讓利3,146.9億元

資料來源：人民銀行，銀保監會，京東數字科技

2、銀行小微企業金融服務監管壓力加大

監管明确“增量、擴面、降本、提質”總體要求。2020年4月，中國銀保監會辦公廳發布《關于2020年推動小微企業金融服務“增量擴面、提質降本”有關工作的通知》，對普惠金融和小微金融服務提出“增量擴面、提質降本”的總體要求。相對之前的“三個不低于”，這四個方面的要求更加全面、更加嚴格，既有數量又有質量，既有規模又有價格。

“增量”指單戶授信總額1000萬元以下（含）的普惠型小微企業貸款确保實現“兩增”，即貸款較年初增速不低于各項貸款增速、有貸款余額的戶數不低于年初水平。

“擴面”是指增加獲得銀行貸款的小微企業戶數，着力提高當年新發放小微企業貸款戶中“首貸戶”的占比。

“提質”是指提升小微企業信貸服務便利度和滿意度，努力提高信用貸款和續貸業務占比。

“降本”是指進一步推動降低普惠型小微企業貸款的綜合融資成本。

圖表10 小微企業金融服務政策演變趨勢

資料來源：京東數字科技

監管提出銀行内部管理要求。為改善小微企業服務，6月1日，人民銀行、銀保監會等八部委發布的《關于進一步強化中小微企業金融服務的指導意見》明确要求，全國性銀行要發揮好帶頭作用，内部轉移定價優惠力度不低于50個基點；商業銀行要将普惠金融在分支行綜合績效考核中的權重提升至10%以上；大幅增加小微企業信用貸款、首貸、無還本續貸。

中小銀行達成小微服務目標壓力較大。《關于進一步強化中小微企業金融服務的指導意見》把大型銀行普惠型小微企業貸款余額的增速從之前要求的上半年30%增速調整為全年不低于40%。目前來看，在政策的重點推動下，一季度大型銀行普惠型小微企業貸款的增速已經提升到45%。2019年銀行業普惠型小微企業貸款的增速為24.65%，受疫情影響，今年政策層對于銀行業普惠型小微企業金融服務的期望更高，對普惠型小微貸款的增速目標估計更高，中小銀行（股份制銀行、城商行和農商行）達到目標面臨着較大壓力。

圖表11 普惠型小微企業貸款增長速度（%）（截至2020年一季度）

資料來源：Wind，京東數字科技

3、中小銀行不良貸款風險防控壓力加大

從銀行小微貸款構成來說，城商行和農商行等地方銀行法人機構發放的小微貸款占全部小微貸款的50%以上。但是近年來，城商行和農商行的不良貸款比例顯著提升，2020年一季度城商行不良貸款率為2.45%，農商行為4.09%，遠超國有行和股份行（1.39%，1.64%），面臨加大的不良貸款風險防控壓力。

資料來源：Wind，京東數字科技；注：銀保監會從2018年開始不公布小微貸款數據，轉而公布普惠性小微貸款數據

為應對疫情和為企業纾困，前期銀行大量延遲了企業特别是中小企業還本付息的期限（根據銀保監會最新披露數據，截至4月末銀行機構已對超過1.2萬億元中小微企業貸款本息實行延期），當前的商業銀行不良貸款率可能尚未完全反映企業的違約狀态。我們針對所有上市民營企業近似計算了銀行的“隐含不良貸款率”（EBIT為負或小于利息支出企業的負債之和/全部企業負債之和），來分析銀行不良率的後續變化。“隐含不良貸款率”由IMF本世紀初提出，在預測銀行不良率變化上具有較好的前瞻性。相對于一季度銀行不良率的變化，“隐含不良貸款率”出現了更大幅度的上升，提示應高度關注企業償債壓力加大向銀行業不良貸款轉化的風險。

圖表14 近年來樣本企業隐含不良貸款率與官方銀行不良率走勢吻合較好

資料來源：Wind，京東數字科技

三、金融科技是銀行落實1.5萬億讓利政策的重要抓手

為推動金融機構落實好1.5萬億讓利政策，采取降低再貸款、再貼現利率、存款準備金率的基礎上，逆周期調節金融監管要求，适度降低中小商業銀行撥備覆蓋要求，加大商業銀行資本補充力度，拓寬資本補充渠道，完善财政的風險分擔機制，可以釋放銀行貸款空間。但為了讓1.5萬億讓利政策落實到位，還需要利用金融科技打通政策傳導機制，讓政策措施在小微企業服務上落地生效。

1、利用金融科技優化小微企業貸款模式，提升小微貸款供應鍊能力

小微企業存在信息不完善、财務報表不規範、抵質押物缺乏、風險防控壓力大等問題，銀行發放小微企業貸款本身就面臨很大的壓力。而監管部門關于小微企業金融服務的政策要求，小微企業信用貸款占比顯著提高，大幅增加首貸戶數，小微企業續貸比例高于上年，並将這些作為小微企業金融服務監管評價和亂象整治的重要内容。在傳統信貸模式下，這些目標實現起來非常困難。對此，銀行機構需要借助金融科技改造升級營銷獲客、征信審批、風險管理、貸後監測等環節，全面提升信貸供應鍊能力，更好的識别客戶和發放小微貸款。

事實上，政策也鼓勵銀行與産業鍊企業、第三方信息服務機構的數字化合作，創新中小微企業金融服務模式。一是推動全産業鍊金融服務，與助貸機構積極合作，發展基于産業鍊貿易的數字化訂單、倉單、存貨、應收賬款融資等供應鍊金融産品創新,加大應收賬款、倉單、存貨等質押融資産品的研發推廣。二是搭建應收賬款融資服務平台，加大産融合作，加強信息共享和比對，促進金融機構與中小微企業對接，提供高質量融資服務。三是通過支持大型制造業、物流、電商平台等産業鍊核心企業，減少對上下遊企業的資金占用，幫助産業鍊上下遊中小微企業解決流動資金緊張。

2、利用金融科技改善營銷獲客和風險管控，提升銀行服務下沉能力

一方面，提升數字化營銷獲客能力。依靠數字化、線上線下一體化的營銷獲客方式，大數據、機器學習和預測算法依據用戶的行為軌迹，結合各類預測模型和用戶畫像進行精準分群，實現高質量匹配，更精準選取潛在用戶。同時，通過大數據分析、人工智能等技術，精準篩選出高價值客戶,通過對客戶“千人千面”的精準定位，針對不同客戶，提供針對性的營銷策略和個性化的服務産品，使得銀行信貸服務從被動等待向主動出擊發展。綜合實現對小微企業“滴灌”式融資供給，提高“首貸戶”占比和覆蓋面。

圖表15 銀行業信用貸款占貸款總量比值情況

資料來源：Wind，京東數字科技

另一方面，提升數字化風險管理能力。一是以提升風險管理能力為立足點，通過挖掘整合小微企業信用信息數據資源，運用大數據、雲計算等技術建立風險定價和管控模型，改造信貸審批發放流程，從而破除銀行對于小微企業抵質押品的過度依賴。二是以客戶畫像精準區分客戶類型，以場景為核心，創新産品種類、實施差異化授信的同時控制風險敞口。三是通過自動化審批和智能化風控的方式降低風控成本，進一步服務更多的小微企業。

3、适應性修改完善監管規則，應對金融科技業務模式創新需要

現有監管規則是針對線下業務制定的，但是金融科技發展和金融數字化業務模式創新對傳統監管規則的适應性帶來挑戰。這需要監管部門修改，以提高監管規則的适應性。一方面，《商業銀行互聯網貸款管理暫行辦法（征求意見稿）》（簡稱《辦法》），放寬互聯網貸款核心業務環節外包的限制、對地方性銀行跨區域互聯網貸款不作量化指標限制、強化互聯網貸款合作機構管理而不限制共同出資比例等，其出台将是監管規則根據金融科技和金融數字化發展适應性調整的典型案例，對後續監管規則的動态修改完善具有重要啟示。

另一方面，新冠疫情爆發後，監管部門對“櫃台開戶為主，遠程開戶為輔”的開戶管理原則進行調整，允許銀行在保證真實的情況下先遠程開戶，後補材料，已進行了試點測試。從國際上看，遠程開戶已經有實踐先例，泰國、馬來西亞金融科技企業和金融機構正在探索運用人工智能、機器學習、預測算法等技術開展E-KYC，客戶不到實體網點就可以線上開立賬戶。下一步，監管部門可在此基礎上擴大試點範圍，修改“關于銀行業金融機構遠程開立人民币銀行賬戶”的管理規則；同時，鼓勵銀行金融機構之間共享Ⅰ類戶（基本賬戶）開戶數據信息，探索企業主體跨銀行的線上開戶的創新機制。

沈建光 京東集團副總裁、京東數科首席經濟學家 觀點地産新媒體專欄作者

朱太輝 京東數科研究院研究總監 

張彧通 京東數科研究院高級研究員

張夏明 京東數科研究院研究員