中国银行业 | 无抵押个人贷款对银行构成风险，而房贷风险依然较低
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发布时间：2020年11月19日
分析师：徐嵩宜，张欢，Sophia Lee，严溢敏中资银行不断增长的零售贷款造成的风险迄今依然可控。但是，消费贷款进一步强劲增长将加大银行短账龄的风险及受房地产业周期的影响。
零售贷款规模增长造成的资产风险依然可控。2015年底至2019年底，零售贷款的复合年增长率为20%。2019年底，消费者负债占GDP的比例从2015年底的39%升至55%，但与亚太区内其他几个经济体相比仍处于适中水平。在房贷需求持续、信用卡使用率提高和信贷渗透进一步深入的推动下，我们预计未来2-3年中国的零售贷款增速处于十位数中低段。在穆迪评级的中资银行中，个人消费贷款占总贷款的比例从2015年底的32%升至2019年底的41%。
无抵押贷款是银行零售贷款的主要资产风险，这归因于其无抵押性质以及对经济周期更高的敏感性。推动无抵押消费贷款增长的重要因素包括手机的广泛使用、电子商务的发展及其产生的数据增加。然而，这些创新的授信表现尚未在经济周期中得到检验。监管新规可能会抑制金融科技公司发放的消费贷款的增长。部分银行也在增强内部实力来发放无抵押消费贷款，但这些贷款的资产质量将反映各家银行的风险政策、技术投资和客户基础。股份制商业银行的信用卡和其他无抵押消费贷款占总贷款的比例高于五大行1。
银行住房抵押贷款的信用质量仍受到下列因素所支持：居民储蓄较高、贷款价值比保守和借款人倾向于加快还贷。这使得借款人的房产权益迅速积累，从而降低了银行遭受潜在损失的可能性。这对五大行和中国邮政储蓄银行股份有限公司 (邮储银行，A1/稳定，baa22) 尤其有利，原因是上述银行的房贷占比相对较高。房贷在受评银行的零售贷款中占三分之二。
银行受到住房市场失衡加大的影响。旺盛的住房需求支持了房价涨速超过居民收入增速，造成居民房价承受能力下降。房价偏离收入基本情况加大了价格调整的风险，进而可能会削弱银行房贷的资产质量。若房地产市场恶化导致居民资产负债情况疲弱，中资银行将面临更广泛的经济影响。
中资银行的一个重要信用驱动因素是零售贷款的不断增长。截至2020年6月底，个人贷款在国内贷款总额中的占比升至35%，高于2015年底的28% (图表1) 。这一增长在穆迪评级的中资银行中更为明显，从2015年底的32%升至2019年底的41%。由于企业贷款业务利润率承压，中资银行通过扩大消费贷款来增强零售银行业务，并寻求无抵押消费贷款的高收益率。近年来企业去杠杆也是银行将贷款业务转向零售贷款的原因之一。零售银行业务的利润为近年银行的总体利润作出了重要贡献。
随着零售贷款的增长，消费者债务占GDP的比例也稳步上升，从2010年底的27%和2015年底的39%升至2019年底的55% (图表2) 。虽然过去十年来消费贷款/GDP比率大幅提高，但与亚太区其他几个经济体相比仍属于适中水平 (图表3) 。
在穆迪评级的中资银行中，三分之二的个人消费贷款是房贷，其余部分是信用卡应收账款/贷款及其他消费贷款 (图表4) 。
在房贷需求持续、信用卡使用率提高和信贷渗透进一步深入的推动下，我们预计未来2-3年银行体系的零售贷款增速在十位数中低段。在信贷风险方面，我们认为中资银行的零售贷款风险迄今处于可控水平。但是，消费贷款进一步增长将加大银行短账龄的风险及受房地产业周期的影响。
无抵押个人贷款是中国银行业零售贷款所面临的主要资产风险。虽然银行历来在此类贷款发放方面持谨慎态度，但近年内变得更积极。电子商务的兴起和信贷渗透率的上升推动了无抵押个人贷款的增长。过去十年中，随着蚂蚁科技集团股份有限公司等金融科技公司和深圳前海微众银行股份有限公司 (A3/稳定，ba1) 等初创银行开始发放无抵押消费贷款，传统商业银行在此类贷款领域面临更激烈的竞争。同时，商业银行还与金融科技公司和初创银行合作，利用后者对网上消费者行为和交易历史的分析，以联合贷款的业务模式向消费者提供贷款。2019年底，受评中资银行非按揭类消费贷款 (包括信用卡贷款和应收账款) 从2015年底的人民币7.4万亿元增至13.3万亿元，年均复合增速为16%。
与房贷相比，无抵押消费贷款对于经济周期及劳动力市场环境的波动更为敏感。由于新冠肺炎疫情对经济的冲击，2020年上半年中国消费贷款拖欠率小幅上升，但随着国内经济和劳动力市场复苏，从年中开始拖欠率有所回稳。
无抵押消费贷款增长的一个重要动力是支持此类贷款发放科技的出现。与包含抵押物的房贷不同，无抵押消费贷款的违约损失率相对较高。银行以往发放此类贷款的能力受制于有限的个人信用历史。央行的个人征信系统在2005年才建立，而且大部分人的借款记录甚少。此外，银行过去的IT系统投资不足，无法适当评估个人贷款风险。
手机的广泛使用以及网络商务的兴起降低了这些障碍，大型科技企业下属的金融科技公司利用大量个人数据的创建來提供消费贷款。金融科技公司收集手机定位历史、社交网络活动、支付记录和网上商务数据并将其纳入贷款发放审核中。金融科技公司通过其对于消费行为的了解向他们一部分的客户提供信贷安排。
消费者使用金融科技公司的移动应用程序便捷地管理数字钱包，进行支付、贷款提取和还款。凭借庞大的用户基数、高自动化水平及规模效应，金融科技公司可以用较低的成本发放和管理消费贷款。由于初创金融科技公司的资产负债规模小，与传统商业银行合作已成为其主流发展模式。在联合贷款模式下，当消费者提取贷款时，商业银行承担大部分或全部客户贷款的融资。
采用合作方式的商业银行依赖金融科技公司进行贷款管理并回收拖欠贷款。这些由金融科技公司发放的无抵押消费贷款和分期贷款往往规模较小，平均贷款额低于人民币15,000元，相当于不到6个月的个人平均收入。与银行主流的企业贷款和房贷相比，此类贷款的收益率也较高。无抵押消费贷款的借款人状况与按揭借款人存在显著差异，前者往往更年轻，储蓄较少，从而增大了此类债务拖欠的风险。
从信用的角度来看，上述合作模式的主要风险在于缺乏经过经济周期的贷款表现记录。此外，由于金融科技公司与借款人保持主要业务关系，提供联合贷款的商业银行无法利用这一借贷关系向客户提供更多的银行服务。
为了控制网络小额贷款蕴含的潜在风险，人行和中国银行保险监督管理委员会 (银保监会) 在2020年11月3日发布了规范此类业务新规的征求意见稿。新规将
禁止金融科技公司在未获得适当许可的情况下提供异地服务；
禁止其吸收存款；
限制其资产负债表杠杆；
对自然人的单户网络小额贷款余额原则上不得超过人民币30万元，或不得超过其最近3年年均收入的1/3，该两项金额中的较低者为贷款金额最高限额；
要求金融科技公司发放消费贷款的出资比例不得低于30%。
在我们看来，对互联网贷款公司引入审慎规定应会制约此类贷款给银行体系造成的风险。
除了联合贷款模式下的无抵押消费贷款之外，近年来很多中资银行 (包括五大行和股份制商业银行) 在信用卡发行和使用量增长的情况下也大幅增加了信用卡分期和其他无抵押贷款业务。一些银行已经推出了与金融科技公司应用程序功能类似的手机应用程序。这些手机应用程序使得银行可以更好地了解消费行为和金融交易历史。截至2020年6月底，中国银行业信用卡发行量已从2015年底的4.32亿张增至7.56亿张 (图表5)，信用卡总消费额也大幅增长。
商业银行非按揭类消费贷款的资产质量将反映各银行自身的风险管理政策和程序、技术投资和客户基础。一些中资银行已通过大量技术投资帮助其管理信用卡和其他消费贷款的风险。这些银行还借助央行个人征信系统数据来评估借款人的信用度，并核实贷款申请人是否有其他贷款机构的未偿贷款。商业银行自身发放的消费贷款平均规模大于金融科技公司发放的贷款规模，原因是银行的目标客户财务状况优于金融科技公司针对的更年轻的普通借款人。
在受评中资银行中，股份制商业银行非按揭类消费贷款占贷款总额的比例要高得多。2019年底，信用卡贷款和应收账款占其贷款总额的14%，而其他非按揭类消费贷款占另外的12% (图表6)。五大行的信用卡贷款/应收账款和其他消费贷款占其贷款总额的比例较低，均为4%。尽管无抵押消费贷款有助于股份制商业银行实现更高的盈利能力，但此类贷款也带来更大的信用风险。
与上述相反，银行房贷的资产风险依然有限。截至2019年底，房贷约占受评中资银行消费贷款总额的2/3。这对于五大行尤为有利，因为其房贷占比高于受评股份制银行和城商行。房贷占五大行贷款总额的32%，显著高于其他受评银行 17%的水平 (图表6)。此外，中国邮储银行过去的房贷规模也较高，自2015年底以来房贷余额强劲增长。
和其他消费贷款一样，近年来银行房贷余额也强劲增长。受评中资银行的房贷余额从2015年底的人民币12.8万亿元增至2019年底的人民币27.2万亿元，年均复合增速为21%。但是，银行房贷的信用质量仍受到下列因素所支持：居民储蓄较高、贷款价值比保守和借款人倾向于加快还贷。
中国住房抵押贷款采用浮动利率，并且转换为贷款市场报价利率 (LPR) 的比例正在提高。此类贷款利率的浮动性质降低了银行资产负债期限错配的风险。此外，中国的房贷采用固定摊还期限，没有一次性付款结构，从而降低了借款人无法一次性大额还款的风险。
尽管过去十年来居民储蓄率稳步下降，但与其他大部分国家相比依然较高 (图表7)。高储蓄支持了居民总资产的稳步积累，进而也支持了借款人的偿债能力。
政府部门对于潜在房地产泡沫也保持谨慎立场，以限制其风险蔓延至银行体系。很多大城市采用了宏观审慎措施，对已有住房的购房者实施高首付和低贷款价值比。例如，深圳首套房贷最低首付比例为30%，二套以上房贷的最低首付比例为70%。在这些政策之下，中资银行通常采用的平均贷款价值比低于65%，由此购房者权益规模可以足够消化房价下跌的影响，而不至于招致贷款人的损失。
此外，国内的房贷借款人往往会在合约到期之前提前还款。因此，虽然房贷合同期限大致上在15年以上，但实际期限要短得多。根据我们对房贷证券化数据的分析，2019年证券化首年的平均提前还款额达到房贷本金的12%，这还不包含当年平均定期还款额占本金4%的比例。房贷的加速偿还也意味着借款人房产权益的迅速积累，降低了银行遭受潜在损失的可能性。
虽然上述评估表明中国银行业的房贷业务仅蕴含温和的资产风险，但一些趋势将对其未来数年的风险管理构成挑战。
旺盛的住房需求推动房价上涨速度超过居民收入增速，造成房价承受能力下降。受此影响，最富裕的大城市的房价已经涨至居民平均收入的20倍以上，显著高于很多发达经济体的水平。很多省会城市的房价也超过了居民平均收入的10倍。
尽管购房和二三套房贷都存在限制，但由于国内缺乏其他投资产品，住宅市场仍存在一定的投资需求。如果房价下跌，投资需求可能增大市场的波动性。
房价偏离收入基本情况加大了价格调整的风险，进而可能会削弱银行房贷的资产质量。中资银行的房贷业务有强劲的缓冲来消化市场波动的影响。但是，若房地产市场恶化导致居民资产负债情况疲弱，中资银行将面临更广泛的经济影响。例如，房价的大幅回调可能会因为负面财富效应而削弱消费。
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