陳龍 林茂仙

摘 要：隨著商業(yè)銀行市場化程度的不斷提高，商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量問題備受關(guān)注，低質(zhì)量貸款所占的比例較高問題嚴重影響商業(yè)銀行的發(fā)展。對于如何優(yōu)化信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量，降低低質(zhì)量貸款存量，解決一些深層次暴露出來的問題，應(yīng)該從商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展這樣的戰(zhàn)略高度加以認識研究。本文站在風險管理的角度對信貸產(chǎn)品優(yōu)化進行研究，研究發(fā)展了不良資產(chǎn)彈性系數(shù)作為衡量低質(zhì)量貸款的貢獻，以期從具體業(yè)務(wù)管理的角度給出解決路徑。

關(guān)鍵詞：不良資產(chǎn);彈性系數(shù);信貸產(chǎn)品優(yōu)化

引言：商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)是其核心業(yè)務(wù)，商業(yè)銀行風險管理的核心也是圍繞信貸資產(chǎn)的信用風險管理來展開。長期以來，如何優(yōu)化信貸產(chǎn)品以實現(xiàn)精準投入和精準風控，使之達到風險收益的平衡，一直是商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)管理部門與信用風險管理部在業(yè)務(wù)管理、業(yè)務(wù)推動、風險控制方面的核心內(nèi)容之一。

然而，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)嚴重依賴于客戶經(jīng)理、授信經(jīng)理、審批經(jīng)理的主觀能動性和經(jīng)驗，很多信用風險偏好往往存在于某個客戶經(jīng)理、授信經(jīng)理或者審批經(jīng)理的經(jīng)驗之中，對于精準量化以有效規(guī)避信用風險往往顯得力不從心或者顯得滯后。而隨著信貸業(yè)務(wù)的標準化、數(shù)字化、系統(tǒng)化管理的技術(shù)與方法的應(yīng)用，信貸資產(chǎn)的很多風險特征信息逐步顯化出來，從統(tǒng)計學的角度來看，這些風險特征具備了進一步統(tǒng)計分析與迭代優(yōu)化的可能，從業(yè)務(wù)管理和風控實踐的角度可以從中找到一個可以持續(xù)優(yōu)化迭代的方法或者模型。

有鑒于此，本文基于信貸風險管理的實踐工作，發(fā)展一個可以客觀、具象地刻畫信貸風險的指標——不良資產(chǎn)彈性系數(shù)，并將它用于實踐的信貸產(chǎn)品風險管控與優(yōu)化迭代中。

一、不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的定義

彈性系數(shù)原是經(jīng)典微觀經(jīng)濟學理論所刻畫的用于衡量不同變量經(jīng)濟依存關(guān)系的指標，即彈性系數(shù)是一定時期內(nèi)相互聯(lián)系的兩個經(jīng)濟指標增長速度的比率，它是衡量一個經(jīng)濟變量的增長幅度對另一個經(jīng)濟變量增長幅度的依存關(guān)系。

同樣的，如果從風險管理的角度來看，不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)則是一個信貸資產(chǎn)包的不良資產(chǎn)占總不良資產(chǎn)的比例與該信貸資產(chǎn)包占總資產(chǎn)比例的比值。

例如，某商業(yè)銀行的房地產(chǎn)貸款占總貸款規(guī)模的比例為20%，即B=20%，房地產(chǎn)的不良貸款占全部不良貸款的比例為15%，即A=15%，則該銀行房地產(chǎn)貸款的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)為：C=A/B=15%/20%=0.75。

該系數(shù)的數(shù)值0.75說明，在房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀政策、環(huán)境和該商業(yè)銀行運營管理、業(yè)務(wù)管理、風險管理等其他條件不變的情況下，該銀行的房地產(chǎn)貸款在總貸款中的比例每增加1%，將會使總的不良資產(chǎn)規(guī)模新增約0.75%。

從一個商業(yè)銀行的整體來說，其不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)應(yīng)該恒等于1。但是，就不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的邊際來說，就會存在著不同的效率并在不同的數(shù)值上表現(xiàn)出來，比如商業(yè)銀行內(nèi)部的不同條線、行業(yè)、客群、產(chǎn)品甚至在同一個產(chǎn)品或客群中的不同分類維度來講，不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)則會存在顯著的不同。

而對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)小于1的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包來說，它是屬于不良資產(chǎn)彈性不敏感的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包，應(yīng)該鼓勵或者加大該業(yè)務(wù)、產(chǎn)品的拓展力度;對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)大于1的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包來說，則是屬于不良資產(chǎn)彈性敏感的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包，應(yīng)該限制或者收縮該業(yè)務(wù)、產(chǎn)品的拓展力度。

因此，從不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的角度來看，風險經(jīng)理對于風險管理的方向或者產(chǎn)品經(jīng)理對于產(chǎn)品優(yōu)化迭代的方向應(yīng)該是盡可能地擴大不良資產(chǎn)彈性不敏感的資產(chǎn)，將產(chǎn)品中與不良資產(chǎn)彈性敏感相關(guān)聯(lián)的指標特征在業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品的準入中予以限制，盡可能地剔除不良資產(chǎn)彈性敏感特征的客戶。同時，結(jié)合監(jiān)管政策和全行的戰(zhàn)略方向，形成積極支持、適度支持、中性支持、適度謹慎、嚴格介入和禁止介入等的行業(yè)或產(chǎn)品政策偏好。

比如，一般來說，房地產(chǎn)行業(yè)屬于彈性不敏感的行業(yè)資產(chǎn)，從風險效率的角度來講，應(yīng)該盡可能做大房地產(chǎn)行業(yè)，但因政策約束，只能在政策限制比例的上限開展業(yè)務(wù);而普惠金融屬于彈性敏感型的條線資產(chǎn)，從風險效率的角度來講，應(yīng)該盡可能避免，但因政策要求，只能在政策要求比例的下限開展業(yè)務(wù)。

當然，彈性系數(shù)是基于我們所選定產(chǎn)品或者資產(chǎn)包而定的，可以根據(jù)不同的目的而不斷細分或者合并，彈性不敏感的行業(yè)有彈性敏感的客群、產(chǎn)品或者機構(gòu)，彈性敏感的行業(yè)也有彈性不敏感的客群、產(chǎn)品或者機構(gòu)?；诓涣假Y產(chǎn)彈性系數(shù)，在風險管理視角下的業(yè)務(wù)調(diào)整即是：

在彈性不敏感行業(yè)里找出彈性敏感的客群，然后把它剔除出業(yè)務(wù)范圍。

在彈性敏感的行業(yè)里找出彈性不敏感的客群，然后把它納入業(yè)務(wù)范圍內(nèi)。

二、對公信貸資產(chǎn)的不同銀行比較

作為案例分析，基于前文的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)，本文選擇7家上市商業(yè)銀行的2020年半年報作為分析的基礎(chǔ)，其中，3家為國有商業(yè)銀行，2家為股份制商業(yè)銀行，2家為地方城市商業(yè)銀行。經(jīng)過綜合統(tǒng)計，這7家商業(yè)銀行的前五大行業(yè)（房地產(chǎn)業(yè)、商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)）的相關(guān)數(shù)據(jù)如下表1所示：

從整體來看，國有銀行在前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)整體控制上面有一定的優(yōu)勢，前五大行業(yè)的整體不良資產(chǎn)彈性系數(shù)均小于1，整體屬于不良資產(chǎn)彈性不敏感。原因在于，國有銀行屬于全國性、大型商業(yè)銀行，在經(jīng)營地域選擇、行業(yè)中具體子行業(yè)選擇和子行業(yè)中具體目標客戶選擇上有很大的操作調(diào)整空間，同時，它們的整體信貸資產(chǎn)規(guī)模大、品種多、結(jié)構(gòu)相對分散，可以靈活地調(diào)整產(chǎn)品或者業(yè)務(wù)的風險偏好與政策定位，相對充分地分散風險，從而達到控制不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的效果。

相反，股份制銀行和地方城市商業(yè)銀行與國有銀行在不良資產(chǎn)彈性系數(shù)方面存在明顯的差異，它們前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)普遍是大于1，即富有彈性。同時，股份制銀行和地方城市商業(yè)銀行之間在不良資產(chǎn)彈性率上并沒顯示出明顯的差異，股份制銀行里既有富有彈性的D銀行，也有彈性不敏感的E銀行，而城市商業(yè)銀行里也有比較富有彈性的F銀行和明顯富有彈性的G銀行。究其原因，股份制銀行與城市商業(yè)銀行或多或少都存在一定的區(qū)域特征，只是股份制銀行相對于城市商業(yè)銀行不那么明顯，而這種特征就決定了在經(jīng)營戰(zhàn)略和客戶選擇上存在很大的限制。當然，對于明顯富有彈性的銀行，比如D銀行和G銀行，其在客戶和產(chǎn)品的選擇上可能存在比較大的問題。

進一步的，如果我們細分到各個行業(yè)，則這7家商業(yè)銀行在前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)如下圖所示：

可以看出，不同商業(yè)銀行在不同行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分布上存在明顯的不同，對于具體的行業(yè)來說，既有非常富有彈性的表現(xiàn)，也有相對富有彈性的表現(xiàn)，顯示出不同銀行之間的競爭差異性。比如，制造業(yè)，D銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達3.30，而E銀行僅有1.40;批發(fā)零售業(yè)，A銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達4.65，而F銀行僅有1.45。

在具體的行業(yè)風險的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)表現(xiàn)上，國有銀行并不比股份制或者城市商業(yè)銀行做得好，這也體現(xiàn)了小銀行在某些具體領(lǐng)域經(jīng)營管理的競爭優(yōu)勢。比如，批發(fā)零售業(yè)，A、B、C三個國有銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別為4.65、2.10和4.70，而股份制和城市商業(yè)銀行在這一行業(yè)上的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別為1.75、2.30、1.45和1.95，平均僅為1.86。

然而，不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高只是反映了該銀行在該行業(yè)上的客戶和產(chǎn)品定位與風險管理上存在問題，并不代表著全部。事實上，高風險行業(yè)與低資產(chǎn)占比的組合才能反映出該銀行在實際風險管理與運營管理上的競爭力，即在高風險行業(yè)（高不良資產(chǎn)彈性系數(shù)）上的資產(chǎn)占比應(yīng)該是盡可能的小，而在低風險行業(yè)（低不良資產(chǎn)彈性系數(shù)）上的資產(chǎn)占比應(yīng)該是盡可能的大。從這個角度來看，E銀行應(yīng)該是案例所例舉銀行中做得最好的一個，其商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)僅為0.08，是前五大行業(yè)中最小的一個行業(yè)，而商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)務(wù)的資產(chǎn)規(guī)模占比卻達到了26.49%，是前五大行業(yè)中占比最大的一個;而相對來說，G銀行則是最差的一個，其制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達2.27，是其前五大行業(yè)中最大的一個行業(yè)，而對應(yīng)的資產(chǎn)規(guī)模占比卻達到了25.11%的最高比例，明顯屬于風險管理和運營管理不經(jīng)濟的情況。

因此，對于商業(yè)銀行的運營管理和風險管理來說，業(yè)務(wù)管理部門與風險管理部門應(yīng)該在行業(yè)偏好政策的制定上，根據(jù)不良資產(chǎn)彈性系數(shù)所反映的行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量效率開展偏好調(diào)整和迭代優(yōu)化，特別是隨著業(yè)務(wù)拓展和規(guī)模的拓展不斷地分析各種口徑、各類資產(chǎn)或者各類產(chǎn)品的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的分布特征，使得高不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的行業(yè)在總資產(chǎn)占比中，占比和規(guī)模趨于減小;而低不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的行業(yè)在總資產(chǎn)占比中，占比和規(guī)模趨于增大。

三、某區(qū)域性城市商業(yè)銀行制造業(yè)不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的分解分析

前文是利用行業(yè)之間的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)差異來指導行業(yè)風險偏好與運營管理政策的制定。而對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)來說，其作用不僅僅是宏觀上的政策偏好制定，更可以進一步指導中觀與微觀層面的產(chǎn)品、客群的準入要求，直接提升風險管理與運營管理的精準性與效率。

作為進一步的分析案例，本文以G銀行2020年年中時點（5月30日）的存量制造業(yè)信貸資產(chǎn)規(guī)模的明細數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ)，開展特征字段的分解分析，并從不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的角度對于制造業(yè)準入提出偏好建議。截至2020年年中，G銀行制造業(yè)的信貸資產(chǎn)規(guī)模346億元，具體分解如下：

1.按照企業(yè)大小進行分解

從企業(yè)大小的特征字段來講，G銀行根據(jù)國標分類方法將企業(yè)分為微型、小型、中型、大型和其他類型等五大類?；谠撎卣髯侄?，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表2的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

2.按照貸款擔保方式進行分解

從貸款擔保方式的特征字段來講，G銀行將擔保方式分為保證、信用、抵押、質(zhì)押等四大類?；谠撎卣髯侄危瑢φ障鄳?yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表3的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

3.按照貸款期限進行分解

從貸款期限的特征字段來講，G銀行將貸款期限分為短期、中期和長期三大類?；谠撎卣髯侄?，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表4的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

4.按照貸款額度大小進行分解

從貸款額度大小的特征字段來講，G銀行將貸款額度分為特大型、大型、中型和小型等四大類?；谠撎卣髯侄?，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表5的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

5.綜合分析說明

從表2可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由小型企業(yè)和大型企業(yè)所帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別達到了2.14和2.40。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是小型和大型企業(yè)帶來的，事實上這兩類型的企業(yè)對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到95.88%。

從表3可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由保證擔保的客戶帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了3.06。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是保證類客戶帶來的，事實上這保證類客戶對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到58.95%

從表4可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由短期限產(chǎn)品帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了2.04。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是短期限產(chǎn)品帶來的，事實上短期限產(chǎn)品對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到94.89%。

從表5可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由大型授信客戶帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了4.05。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是大型授信客戶帶來的，事實上大型授信客戶對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到56.25%。

合并以上幾個分解維度，即當授信客戶的企業(yè)屬于小型和大型的、擔保方式屬于保證的、貸款期限屬于短期的、授信規(guī)模屬于大型的特征，其不良資產(chǎn)彈性系數(shù)應(yīng)該是屬于高度敏感的，同時滿足上述幾個維度特征的客戶應(yīng)該屬于高風險客戶。

事實上，根據(jù)該G銀行的數(shù)據(jù)，同時滿足上述4個分解維度特征的客戶，存量資產(chǎn)規(guī)模為15.94億元，占總的對公貸款規(guī)模的0.97%。而對應(yīng)的，同時滿足該4個分解維度特征客戶合計的不良資產(chǎn)規(guī)模3.91億元，占全部對公不良資產(chǎn)規(guī)模的18.39%。

也就是說，如果同時滿足該4個維度特征客戶，其不良資產(chǎn)彈性系數(shù)將高達19.04，該客群的信貸資產(chǎn)在總信貸資產(chǎn)規(guī)模的占比每上升1%，其可能帶來的新增不良資產(chǎn)將使總不良資產(chǎn)規(guī)模上升19.04%。因此，同時滿足該4個維度特征的客戶，屬于不良資產(chǎn)彈性非常敏感，風險管理和運營管理不經(jīng)濟、無效率，應(yīng)該在產(chǎn)品準入、客群運營等方面予以嚴格控制甚至予以剔除的客群。

反過來，如果將同時滿足該4個維度特征的客戶在業(yè)務(wù)準入方面予以限制，在客戶流失或者規(guī)模流失方面僅占很小的比例（0.97%），而可以大大提高不良資產(chǎn)管控的效率。從這個方向著手產(chǎn)品或者客群的迭代優(yōu)化，則可以達到提高風險管理、業(yè)務(wù)管理效率的目的。

四、總論

不良資產(chǎn)彈性系數(shù)聚焦于商業(yè)銀行條線、行業(yè)、客群、產(chǎn)品等不同維度的信貸資產(chǎn)投放與產(chǎn)生不良資產(chǎn)之間的效率，既可以用于商業(yè)銀行宏觀方面的經(jīng)營管理與風險控制，也可以聚焦于具體的產(chǎn)品、機構(gòu)或者客群等微觀方面的持續(xù)迭代與優(yōu)化，實現(xiàn)經(jīng)營管理和風險管理的精準定位。

隨著商業(yè)銀行經(jīng)營管理的線上化、數(shù)字化和標準化，以不良資產(chǎn)彈性系數(shù)為代表一類可分解、可歸納、可聚焦的統(tǒng)計分析指標，在信貸資產(chǎn)的精細化管理與不良資產(chǎn)的客觀化衡量方面，將對商業(yè)銀行的風險控制起到促進管理效率與管理效果的雙重提高。

沿著不良資產(chǎn)彈性系數(shù)構(gòu)建和應(yīng)用的思路，數(shù)字化風控也必將衍生出更多有管理價值、風控價值和計量價值的統(tǒng)計分析指標，進而逐步形成數(shù)字化風控技術(shù)體系，并在整體上提高商業(yè)銀行的風控水平。

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摘 要：隨著商業(yè)銀行市場化程度的不斷提高，商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)質(zhì)量問題備受關(guān)注，低質(zhì)量貸款所占的比例較高問題嚴重影響商業(yè)銀行的發(fā)展。對于如何優(yōu)化信貸資產(chǎn)結(jié)構(gòu)，提高信貸資產(chǎn)質(zhì)量，降低低質(zhì)量貸款存量，解決一些深層次暴露出來的問題，應(yīng)該從商業(yè)銀行轉(zhuǎn)型發(fā)展這樣的戰(zhàn)略高度加以認識研究。本文站在風險管理的角度對信貸產(chǎn)品優(yōu)化進行研究，研究發(fā)展了不良資產(chǎn)彈性系數(shù)作為衡量低質(zhì)量貸款的貢獻，以期從具體業(yè)務(wù)管理的角度給出解決路徑。

關(guān)鍵詞：不良資產(chǎn);彈性系數(shù);信貸產(chǎn)品優(yōu)化

引言：商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)是其核心業(yè)務(wù)，商業(yè)銀行風險管理的核心也是圍繞信貸資產(chǎn)的信用風險管理來展開。長期以來，如何優(yōu)化信貸產(chǎn)品以實現(xiàn)精準投入和精準風控，使之達到風險收益的平衡，一直是商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)管理部門與信用風險管理部在業(yè)務(wù)管理、業(yè)務(wù)推動、風險控制方面的核心內(nèi)容之一。

然而，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)嚴重依賴于客戶經(jīng)理、授信經(jīng)理、審批經(jīng)理的主觀能動性和經(jīng)驗，很多信用風險偏好往往存在于某個客戶經(jīng)理、授信經(jīng)理或者審批經(jīng)理的經(jīng)驗之中，對于精準量化以有效規(guī)避信用風險往往顯得力不從心或者顯得滯后。而隨著信貸業(yè)務(wù)的標準化、數(shù)字化、系統(tǒng)化管理的技術(shù)與方法的應(yīng)用，信貸資產(chǎn)的很多風險特征信息逐步顯化出來，從統(tǒng)計學的角度來看，這些風險特征具備了進一步統(tǒng)計分析與迭代優(yōu)化的可能，從業(yè)務(wù)管理和風控實踐的角度可以從中找到一個可以持續(xù)優(yōu)化迭代的方法或者模型。

有鑒于此，本文基于信貸風險管理的實踐工作，發(fā)展一個可以客觀、具象地刻畫信貸風險的指標——不良資產(chǎn)彈性系數(shù)，并將它用于實踐的信貸產(chǎn)品風險管控與優(yōu)化迭代中。

一、不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的定義

彈性系數(shù)原是經(jīng)典微觀經(jīng)濟學理論所刻畫的用于衡量不同變量經(jīng)濟依存關(guān)系的指標，即彈性系數(shù)是一定時期內(nèi)相互聯(lián)系的兩個經(jīng)濟指標增長速度的比率，它是衡量一個經(jīng)濟變量的增長幅度對另一個經(jīng)濟變量增長幅度的依存關(guān)系。

同樣的，如果從風險管理的角度來看，不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)則是一個信貸資產(chǎn)包的不良資產(chǎn)占總不良資產(chǎn)的比例與該信貸資產(chǎn)包占總資產(chǎn)比例的比值。即，若定義

A=某類資產(chǎn)的不良資產(chǎn)在總不良資產(chǎn)中的占比

B=某類資產(chǎn)在總資產(chǎn)中的占比

C=不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)

則，

例如，某商業(yè)銀行的房地產(chǎn)貸款占總貸款規(guī)模的比例為20%，即B=20%，房地產(chǎn)的不良貸款占全部不良貸款的比例為15%，即A=15%，則該銀行房地產(chǎn)貸款的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)為：C=A/B=15%/20%=0.75。

該系數(shù)的數(shù)值0.75說明，在房地產(chǎn)行業(yè)的宏觀政策、環(huán)境和該商業(yè)銀行運營管理、業(yè)務(wù)管理、風險管理等其他條件不變的情況下，該銀行的房地產(chǎn)貸款在總貸款中的比例每增加1%，將會使總的不良資產(chǎn)規(guī)模新增約0.75%。

從一個商業(yè)銀行的整體來說，其不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)應(yīng)該恒等于1。但是，就不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的邊際來說，就會存在著不同的效率并在不同的數(shù)值上表現(xiàn)出來，比如商業(yè)銀行內(nèi)部的不同條線、行業(yè)、客群、產(chǎn)品甚至在同一個產(chǎn)品或客群中的不同分類維度來講，不良資產(chǎn)的彈性系數(shù)則會存在顯著的不同。

而對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)小于1的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包來說，它是屬于不良資產(chǎn)彈性不敏感的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包，應(yīng)該鼓勵或者加大該業(yè)務(wù)、產(chǎn)品的拓展力度;對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)大于1的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包來說，則是屬于不良資產(chǎn)彈性敏感的產(chǎn)品或者資產(chǎn)包，應(yīng)該限制或者收縮該業(yè)務(wù)、產(chǎn)品的拓展力度。

因此，從不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的角度來看，風險經(jīng)理對于風險管理的方向或者產(chǎn)品經(jīng)理對于產(chǎn)品優(yōu)化迭代的方向應(yīng)該是盡可能地擴大不良資產(chǎn)彈性不敏感的資產(chǎn)，將產(chǎn)品中與不良資產(chǎn)彈性敏感相關(guān)聯(lián)的指標特征在業(yè)務(wù)或者產(chǎn)品的準入中予以限制，盡可能地剔除不良資產(chǎn)彈性敏感特征的客戶。同時，結(jié)合監(jiān)管政策和全行的戰(zhàn)略方向，形成積極支持、適度支持、中性支持、適度謹慎、嚴格介入和禁止介入等的行業(yè)或產(chǎn)品政策偏好。

比如，一般來說，房地產(chǎn)行業(yè)屬于彈性不敏感的行業(yè)資產(chǎn)，從風險效率的角度來講，應(yīng)該盡可能做大房地產(chǎn)行業(yè)，但因政策約束，只能在政策限制比例的上限開展業(yè)務(wù);而普惠金融屬于彈性敏感型的條線資產(chǎn)，從風險效率的角度來講，應(yīng)該盡可能避免，但因政策要求，只能在政策要求比例的下限開展業(yè)務(wù)。

當然，彈性系數(shù)是基于我們所選定產(chǎn)品或者資產(chǎn)包而定的，可以根據(jù)不同的目的而不斷細分或者合并，彈性不敏感的行業(yè)有彈性敏感的客群、產(chǎn)品或者機構(gòu)，彈性敏感的行業(yè)也有彈性不敏感的客群、產(chǎn)品或者機構(gòu)。基于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)，在風險管理視角下的業(yè)務(wù)調(diào)整即是：

在彈性不敏感行業(yè)里找出彈性敏感的客群，然后把它剔除出業(yè)務(wù)范圍。

在彈性敏感的行業(yè)里找出彈性不敏感的客群，然后把它納入業(yè)務(wù)范圍內(nèi)。

二、對公信貸資產(chǎn)的不同銀行比較

作為案例分析，基于前文的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)，本文選擇7家上市商業(yè)銀行的2020年半年報作為分析的基礎(chǔ)，其中，3家為國有商業(yè)銀行，2家為股份制商業(yè)銀行，2家為地方城市商業(yè)銀行。經(jīng)過綜合統(tǒng)計，這7家商業(yè)銀行的前五大行業(yè)（房地產(chǎn)業(yè)、商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)、建筑業(yè)、制造業(yè)和批發(fā)零售業(yè)）的相關(guān)數(shù)據(jù)如下表1所示：

表1 7家銀行前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分析

其中，A、B、C為國有銀行，D、E為股份制銀行，F(xiàn)、G為城市商業(yè)銀行

從整體來看，國有銀行在前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)整體控制上面有一定的優(yōu)勢，前五大行業(yè)的整體不良資產(chǎn)彈性系數(shù)均小于1，整體屬于不良資產(chǎn)彈性不敏感。原因在于，國有銀行屬于全國性、大型商業(yè)銀行，在經(jīng)營地域選擇、行業(yè)中具體子行業(yè)選擇和子行業(yè)中具體目標客戶選擇上有很大的操作調(diào)整空間，同時，它們的整體信貸資產(chǎn)規(guī)模大、品種多、結(jié)構(gòu)相對分散，可以靈活地調(diào)整產(chǎn)品或者業(yè)務(wù)的風險偏好與政策定位，相對充分地分散風險，從而達到控制不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的效果。

相反，股份制銀行和地方城市商業(yè)銀行與國有銀行在不良資產(chǎn)彈性系數(shù)方面存在明顯的差異，它們前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)普遍是大于1，即富有彈性。同時，股份制銀行和地方城市商業(yè)銀行之間在不良資產(chǎn)彈性率上并沒顯示出明顯的差異，股份制銀行里既有富有彈性的D銀行，也有彈性不敏感的E銀行，而城市商業(yè)銀行里也有比較富有彈性的F銀行和明顯富有彈性的G銀行。究其原因，股份制銀行與城市商業(yè)銀行或多或少都存在一定的區(qū)域特征，只是股份制銀行相對于城市商業(yè)銀行不那么明顯，而這種特征就決定了在經(jīng)營戰(zhàn)略和客戶選擇上存在很大的限制。當然，對于明顯富有彈性的銀行，比如D銀行和G銀行，其在客戶和產(chǎn)品的選擇上可能存在比較大的問題。

進一步的，如果我們細分到各個行業(yè)，則這7家商業(yè)銀行在前五大行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)如下圖所示：

7家銀行前五大行業(yè)的不良彈性系數(shù)圖

可以看出，不同商業(yè)銀行在不同行業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分布上存在明顯的不同，對于具體的行業(yè)來說，既有非常富有彈性的表現(xiàn)，也有相對富有彈性的表現(xiàn)，顯示出不同銀行之間的競爭差異性。比如，制造業(yè)，D銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達3.30，而E銀行僅有1.40;批發(fā)零售業(yè)，A銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達4.65，而F銀行僅有1.45。

在具體的行業(yè)風險的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)表現(xiàn)上，國有銀行并不比股份制或者城市商業(yè)銀行做得好，這也體現(xiàn)了小銀行在某些具體領(lǐng)域經(jīng)營管理的競爭優(yōu)勢。比如，批發(fā)零售業(yè)，A、B、C三個國有銀行的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別為4.65、2.10和4.70，而股份制和城市商業(yè)銀行在這一行業(yè)上的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別為1.75、2.30、1.45和1.95，平均僅為1.86。

然而，不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高只是反映了該銀行在該行業(yè)上的客戶和產(chǎn)品定位與風險管理上存在問題，并不代表著全部。事實上，高風險行業(yè)與低資產(chǎn)占比的組合才能反映出該銀行在實際風險管理與運營管理上的競爭力，即在高風險行業(yè)（高不良資產(chǎn)彈性系數(shù)）上的資產(chǎn)占比應(yīng)該是盡可能的小，而在低風險行業(yè)（低不良資產(chǎn)彈性系數(shù)）上的資產(chǎn)占比應(yīng)該是盡可能的大。從這個角度來看，E銀行應(yīng)該是案例所例舉銀行中做得最好的一個，其商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)僅為0.08，是前五大行業(yè)中最小的一個行業(yè)，而商務(wù)和租賃服務(wù)業(yè)務(wù)的資產(chǎn)規(guī)模占比卻達到了26.49%，是前五大行業(yè)中占比最大的一個;而相對來說，G銀行則是最差的一個，其制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)高達2.27，是其前五大行業(yè)中最大的一個行業(yè)，而對應(yīng)的資產(chǎn)規(guī)模占比卻達到了25.11%的最高比例，明顯屬于風險管理和運營管理不經(jīng)濟的情況。

因此，對于商業(yè)銀行的運營管理和風險管理來說，業(yè)務(wù)管理部門與風險管理部門應(yīng)該在行業(yè)偏好政策的制定上，根據(jù)不良資產(chǎn)彈性系數(shù)所反映的行業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量效率開展偏好調(diào)整和迭代優(yōu)化，特別是隨著業(yè)務(wù)拓展和規(guī)模的拓展不斷地分析各種口徑、各類資產(chǎn)或者各類產(chǎn)品的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的分布特征，使得高不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的行業(yè)在總資產(chǎn)占比中，占比和規(guī)模趨于減小;而低不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的行業(yè)在總資產(chǎn)占比中，占比和規(guī)模趨于增大。

三、某區(qū)域性城市商業(yè)銀行制造業(yè)不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的分解分析

前文是利用行業(yè)之間的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)差異來指導行業(yè)風險偏好與運營管理政策的制定。而對于不良資產(chǎn)彈性系數(shù)來說，其作用不僅僅是宏觀上的政策偏好制定，更可以進一步指導中觀與微觀層面的產(chǎn)品、客群的準入要求，直接提升風險管理與運營管理的精準性與效率。

作為進一步的分析案例，本文以G銀行2020年年中時點（5月30日）的存量制造業(yè)信貸資產(chǎn)規(guī)模的明細數(shù)據(jù)為分析基礎(chǔ)，開展特征字段的分解分析，并從不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的角度對于制造業(yè)準入提出偏好建議。截至2020年年中，G銀行制造業(yè)的信貸資產(chǎn)規(guī)模346億元，具體分解如下：

1.按照企業(yè)大小進行分解

從企業(yè)大小的特征字段來講，G銀行根據(jù)國標分類方法將企業(yè)分為微型、小型、中型、大型和其他類型等五大類?；谠撎卣髯侄?，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表2的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

表2 按照企業(yè)大小分解的彈性系數(shù)計算

2.按照貸款擔保方式進行分解

從貸款擔保方式的特征字段來講，G銀行將擔保方式分為保證、信用、抵押、質(zhì)押等四大類。基于該特征字段，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表3的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

表3 按照貸款擔保方式分解的彈性系數(shù)計算

3.按照貸款期限進行分解

從貸款期限的特征字段來講，G銀行將貸款期限分為短期、中期和長期三大類。基于該特征字段，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表4的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

表4 按照貸款期限分解的彈性系數(shù)計算

4.按照貸款額度大小進行分解

從貸款額度大小的特征字段來講，G銀行將貸款額度分為特大型、大型、中型和小型等四大類?；谠撎卣髯侄?，對照相應(yīng)的特征資產(chǎn)規(guī)模和特征不良資產(chǎn)規(guī)模進行計算，獲得如下表5的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)。

表5 按照貸款額度大小分解的彈性系數(shù)計算

5.綜合分析說明

從表2可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由小型企業(yè)和大型企業(yè)所帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)分別達到了2.14和2.40。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是小型和大型企業(yè)帶來的，事實上這兩類型的企業(yè)對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到95.88%。

從表3可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由保證擔保的客戶帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了3.06。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是保證類客戶帶來的，事實上這保證類客戶對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到58.95%

從表4可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由短期限產(chǎn)品帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了2.04。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是短期限產(chǎn)品帶來的，事實上短期限產(chǎn)品對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到94.89%。

從表5可以看出，制造業(yè)的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)的高敏感性主要是由大型授信客戶帶來的，它們的不良資產(chǎn)彈性系數(shù)達到了4.05。也就是說制造業(yè)不良資產(chǎn)貢獻主要是大型授信客戶帶來的，事實上大型授信客戶對于制造業(yè)不良資產(chǎn)的貢獻占比達到56.25%。

合并以上幾個分解維度，即當授信客戶的企業(yè)屬于小型和大型的、擔保方式屬于保證的、貸款期限屬于短期的、授信規(guī)模屬于大型的特征，其不良資產(chǎn)彈性系數(shù)應(yīng)該是屬于高度敏感的，同時滿足上述幾個維度特征的客戶應(yīng)該屬于高風險客戶。

事實上，根據(jù)該G銀行的數(shù)據(jù)，同時滿足上述4個分解維度特征的客戶，存量資產(chǎn)規(guī)模為15.94億元，占總的對公貸款規(guī)模的0.97%。而對應(yīng)的，同時滿足該4個分解維度特征客戶合計的不良資產(chǎn)規(guī)模3.91億元，占全部對公不良資產(chǎn)規(guī)模的18.39%。

也就是說，如果同時滿足該4個維度特征客戶，其不良資產(chǎn)彈性系數(shù)將高達19.04，該客群的信貸資產(chǎn)在總信貸資產(chǎn)規(guī)模的占比每上升1%，其可能帶來的新增不良資產(chǎn)將使總不良資產(chǎn)規(guī)模上升19.04%。因此，同時滿足該4個維度特征的客戶，屬于不良資產(chǎn)彈性非常敏感，風險管理和運營管理不經(jīng)濟、無效率，應(yīng)該在產(chǎn)品準入、客群運營等方面予以嚴格控制甚至予以剔除的客群。

反過來，如果將同時滿足該4個維度特征的客戶在業(yè)務(wù)準入方面予以限制，在客戶流失或者規(guī)模流失方面僅占很小的比例（0.97%），而可以大大提高不良資產(chǎn)管控的效率。從這個方向著手產(chǎn)品或者客群的迭代優(yōu)化，則可以達到提高風險管理、業(yè)務(wù)管理效率的目的。

四、總論

不良資產(chǎn)彈性系數(shù)聚焦于商業(yè)銀行條線、行業(yè)、客群、產(chǎn)品等不同維度的信貸資產(chǎn)投放與產(chǎn)生不良資產(chǎn)之間的效率，既可以用于商業(yè)銀行宏觀方面的經(jīng)營管理與風險控制，也可以聚焦于具體的產(chǎn)品、機構(gòu)或者客群等微觀方面的持續(xù)迭代與優(yōu)化，實現(xiàn)經(jīng)營管理和風險管理的精準定位。

隨著商業(yè)銀行經(jīng)營管理的線上化、數(shù)字化和標準化，以不良資產(chǎn)彈性系數(shù)為代表一類可分解、可歸納、可聚焦的統(tǒng)計分析指標，在信貸資產(chǎn)的精細化管理與不良資產(chǎn)的客觀化衡量方面，將對商業(yè)銀行的風險控制起到促進管理效率與管理效果的雙重提高。

沿著不良資產(chǎn)彈性系數(shù)構(gòu)建和應(yīng)用的思路，數(shù)字化風控也必將衍生出更多有管理價值、風控價值和計量價值的統(tǒng)計分析指標，進而逐步形成數(shù)字化風控技術(shù)體系，并在整體上提高商業(yè)銀行的風控水平。

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