农村商业银行信贷风险管理分析
——以合肥科技农村商业银行为例
陈曦
(合肥工业大学软件学院,安徽合肥230601)
[摘要]信贷业务是商业银行的核心业务,因而,信贷风险成为商业银行面临的主要风险。在金融危机、市场环境恶化的背景下,商业银行的贷款质量不断下降,一旦发生信贷风险,商业银行资金的安全性就会受到威胁。与普通商业银行相比,农村商业银行具有自身的独特性,其信贷风险大大高出普通商业银行。为了促进农村商业银行的规范发展,有必要对农村商业银行信贷风险加强管理。
[关键词]农商行;信贷风险;分析;管理
[中图分类号]F832.35[收稿日期]2014-07-05[文献标识码]A
[文章编号]1671-6671(2014)03-0038-07
[作者简介]陈曦(1993-),男,江苏南京人,合肥工业大学软件学院,研究方向:软件工程与金融工程。
一、我国农村商业银行信贷风险现状及原因分析
伴随着农村金融改革的深入及农信社自身改革的需要,越来越多的农信社改制成为农村商业银行。2013 年底,我国已有农村商业银行297 家,安徽省有36 家。与此同时,还有1 000 多家已经具备组建条件,正在审批或者等待审批的农信社。截至2013 年底,农村商业银行资产余额在商业银行中增幅最快,达到50%以上。改制后的农村商业银行,资产结构得到了优化,资产质量有了提高,对农村金融的发展有很大的推动力。
(一)我国农村商业银行信贷风险现状
我国农村商业银行在取得很多令人可喜的成绩的同时,由于起步晚、内控不健全、信贷风险管理的手段跟不上等因素,也同时面临着比较大的信贷风险。[1]
不良贷款率是衡量信贷风险的重要指标之一。[2]不良贷款的存在对于信贷资产有着严重的威胁,因此,银监会每年都会对商业银行的不良贷款率进行监控,2009—2012 年商业银行不良贷款情况见表1。
从表1 可以看出,2009—2012 年期间,农村商业银行不良贷款额由270.1 亿元快速增至564 亿元,201
2 年的不良贷款额是2009 年的2 倍之多。大型商业银行的不良贷款额在2009—2012 年的4 年时间里,从3 627.3 亿元降到了3 095 亿元,降低了532.3 亿元。商业银行整体水平的不良贷款额在2009—2012 年的4 年时间内,从4 973.3 亿元降到了4  929 亿元,降低了44.3 亿元。
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表 1  商业银行不良贷款情况表
单位:亿元,%
资料来源:根据中国银监会网站所载数据整理
商业银行平均 大型商业银行  农村商业银行 城市商业银行
图 1  2006—2012 年商业银行不良贷款率的趋势图
从图 1 可以看出,2009—2012 的 4 年期间,农村商业银行不良贷款率从 6%左右下降到 1.8%左右, 下降了 4.2%。但是,截至 2012 年底,农村商业银行的不良贷款率和大型商业银行、城市商业银行相
比,仍旧高出了很多。大型商业银行不良贷款率从 9.3%左右降到了 1%左右,城市商业银行则从 4.8%
左右降到了 0.8%左右,下降幅度平稳。可见农村商业银行抗风险的能力不如其他商业银行,在对信 贷资产的管理上有待进一步加强。
(二)我国农村商业银行信贷风险产生的原因分析
1.股份制改制后的遗留因素。在改制前,地方银行企业的关系很混乱,政府对信用社贷款的干预
力度非常大,从而导致了部分不良贷款。[3]改制后对贷款的管理虽然严格了许多,但是,有些地方行政
指令贷款依然存在。前文已经得出结论,我国农村商业银行的不良贷款率在商业银行中最高。
2.信贷人员整体素质不高。农村商业银行现有的信贷人员基本上是过去农信社的老信贷员,他 们大多年龄结构老化,业务素质低,无法满足当前的业务需要。改制后的农村商业银行片面注重规模 与网点的增加,却忽视了信贷队伍建设。[4]虽然近年引进了一些大学生,但是他们工作经验少,业务 还不是很熟练。此外,农村商业银行信贷人员也达不到需求量。诸多因素导致信贷人员整体素质偏
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大型商业银行
农村商业银行
城市商业银行
商业银行合计
2009 年
不良贷款额    3 627.3 270.1 376.9    4 973.3 不良贷款率
1.80
2.76    1.30    1.58
2010 年
不良贷款额 3081 272.7 325.6 4293 不良贷款率
1.31    1.95 0.91    1.14
2011 年
不良贷款额    2 995.9 341.0 338.6    4 278.7 不良贷款率
1.1    1.6 0.8    1.0
2012 年
不良贷款额    3 095 564 419    4 929 不良贷款率
0.99
1.76
0.81
0.95
低,农村商业银行信贷风险的防范与管控能力就会降低。
农村商业银行贷款3.信用体系不健全。诚信体系是金融体系的基础保障,银行业是以信用为支撑点的行业。虽然国民经济运行平稳,但很多企业压力很大,面临效益下滑,生产停滞等困境,经营风险向银行业转移。[5]与此同时,农村信用体系不完善,欺诈现象此起彼伏,也带来了巨大的信贷风险。
4.借款者的原因。农村商业银行的主要服务对象是农民、中小企业与农村的乡镇企业。[6]农业受经济、自然因素的影响很大。经济的波动、市场的变换、突发的自然灾害都会导致农民不能按时还款,农村商业银行不能如期收回发放的贷款,就会导致信贷风险的产生。中小企业本身规模较小,技术不是很先进,时常受变幻莫测的市场影响,易出现较大的波动,这会直接导致对其贷款的农村商业银行资金的安全性受到影响。由于农村市场不活跃,当借款者出现经营危机时,农村商业银行若不能很好地处理乡镇企业的贷款抵押物,也会导致信贷风险的出现。
二、合肥科技农村商业银行信贷风险管理案例分析
(一)合肥科技农村商业银行简介
合肥科技农村商业银行的前身是合肥市农信社,2007 年进行了股份制改革,注册资本5 亿多元。2013 年末,合肥科技农村商业银行机构总数为74 个,设有50 个分理处,22 个支行,1 个营业部,1 个自助银行。银行法人股162 357 万股,自然人股7 487 万股,股本总额为169 844 万股。年度报表显示,2013 年末合肥科技农村商业银行正式的在职员工866 人。2013 年,该农村商业银行的经营效益提升,实现了10.78 亿元的营业收入,5.56 亿元的营业支出,同比增长额分别为1.67 亿元和0.55 亿元,同比增长率分别为18.32%和10.89%。该农村商业银行的利润总额同比增加1.16 亿元,为5.35 亿元,增长27.74%;实现净利润4.13 亿元,同比增加8 681 万元,增长26.64%。
2013 年末,全行发放了223.67 亿元贷款,较2012 年末贷款量增加了近44 亿元,增长幅度为24.13%。其中,小微企业达到61.44 亿元的贷款余额,较2012 年末的贷款余额增加了近13 亿元,增长的幅度为27.05%;涉农达到68.65 亿元的贷款余额,较2012 年末贷款余额增加近15 亿元,增长的幅度为26.94%。负债业务持续增长。2013 年末,全行的存款为300 亿元左右,较2012 年末增长近59 亿元,增长的幅度为24%。合肥科技农村商业银行自改制以来,存贷比一直控制在合理范围内,使得该行有较高的盈利水平,可以对资产有效地管理与利用。
(二)合肥科技农村商业银行信贷风险分析
1.不良贷款额与不良贷款率分析。合肥信用社改制成农村商业银行以来,信贷规模逐渐扩大,对其资产风险也备关注。
图2合肥科技农村商业银行历年不良贷款额单位:亿元
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图 3  合肥科技农村商业银行不良贷款率 单位:%
从上面两张图可以看出,2006—2012 年合肥市农信社改制成农村商业银行后,不良贷款额和不良 贷款率都迅速下降,虽然信贷风险有所降低,但依然存在。最新年度报表数据显示,2013 年末,五级不 良贷款余额 3.48 亿元,不良贷款比率为 1.56%,不良贷款余额较年初上升了 0.74 个百分点,2013 年的 资产质量有所下滑。我们可以看出,2011 年之后,不良贷款额与不良贷款率有逐年上升的势头,这就 需要我们采取更有力的措施进行信贷风险管理。
表 2  合肥科技农村商业银行贷款情况
单位:万元
资料来源:合肥科技农村商业银行历年年度财务报表
2.贷款类别分析。从表 2 中可以看出,2009—2013 年,正常类的贷款额在平稳上升;关注类的贷款 保持在一定的范围之内;2009—2011 年,次级类的贷款逐渐下降,但是 2011—2013 年,次级类的贷款 上升的幅度过大。次级贷款的损失率在 30%—50%之间,这表明借款人还款能力问题已经显现,出现 信贷风险的概率较大。可以明显地看出,可疑类贷款的走向和次级类贷款的走向非常相似,在 2011 年之后,迅速增长。上述的数据分析显示,合肥科技农村商业银行的不良贷款增速过快,必须尽快制 定出符合该行的信贷风险管理方案,尽快控制其信贷风险。
3.贷款担保的方式分析。从表 3 可以看出,2009—2013 年保证贷款一直在增加,从 199 473 万元增 加到了 2013 年的 868 194 万元。特别是 2012—2013 年,增长的幅度很大。2009—2013 年,质押贷款的 总趋势是减少。2009—2012 年,信用贷款一直维持较低水平。不过,2013 年信用贷款增幅很大,是 2012 年贷款数的两倍多。抵押贷款占总贷款量的一半左右,在合肥农村商业银行贷款中比重很大, 2013 年有减少的迹象。 在农村金融活动中,一般认为保证贷款门槛低,农民拿到保证贷款会比其他
贷款容易些。发放保
证贷款时,如果调查工作不到位,容易出现一人多保的现象。与抵押贷款相比,保证贷款的信贷风险 较大。应当提高对保证贷款的重视度,加强对保证人资信的审查。抵押贷款在合肥农村商业银行贷
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2009 年 2010 年 2011 年 2012 年 2013 年 正常类 919 363    1 229 414    1 485 165    1 768 826    2 189 079 关注类 16 271 12 285 7 111 18 193 12 749 次级类    4 315    1 793    1 295    4 109 12 014 可疑类 13 545 9 075 7 801 10 198 22 385 损失类 481 368 350 556 478 不良贷款
183 062
11 255 9 406 14 956 34 893 不良贷款率(%)    1.92 0.93 0.63 0.83    1.56 贷款总额
953 976
1 25
2 935
1 501 724
1 801 882
2 236 705
款中比重最大,应切实加强监管,严格审查抵押物,保护好贷款还款的第二保障,防止发生无效的担保。
表 3  合肥科技农村商业银行贷款担保方式情况
单位:元
资料来源:合肥科技农村商业银行年度报表
4.贷款行业集中度分析。农村商业银行的贷款发放会集中在一个或几个行业,不过这些行业可 能会受国家政策、经济环境的影响,从而面临着困境。当发生这些突发状况时,会产生非常大的信贷 风险。
表 4  2010—2013 年合肥科技农村商业银行贷款行业分布
单位:万元,%
资料来源:据合肥农村商业银行年度报表制成
从表 4 中可以看出,合肥科技农村商业银行贷款发放的前四位是制造业、房地产业、建筑业和批 发零售业,其中房地产业、建筑业的占比最大,加起来近乎达到了一半。2010—2013 年,贷款投放前四
位所占比例之和加起来呈现稳步上升的趋势。2013 年更是从 2012 年的 59.82%急速升至 85.32%。可 以看出,信贷投放行业呈现着集中的趋势,越来越侧重于建筑业和房地产业。一旦房地产市场降温的 话,
这种高度集中会使农村商业银行面临巨大的信贷风险。从另一角度看,贷款集中在房地产、建筑 业,也背离了服务三农的宗旨。
(三)合肥科技农村商业银行信贷风险管理存在的问题分析
1.信贷风险管理缺乏独立性。我国农村商业银行与其他商业银行相比,员工的知识结构、年龄结
构和专业素质都相差较大。[7]
大部分农村商业银行实行行长负责制,行长可以领导信贷调查、评估部,
也可领导信贷审批部。因而,信贷风险管理的工作易受行长左右,较难独立地开展。有些管理层为了 获取私利,让信贷部门从事风险大的业务,完全把风险置之度外,这样的风险管理部门形同虚设。2. 内控制度不健全。 内控制度的不健全会带来巨大的信贷风险。银行信贷人员利用职务之便谋取一 己私利的事例不在少数,其金额之大、时间跨度之长震惊了很多人,也让人们更多地去关心内控制 度。合肥科技农村商业银行的贷款具体的流程为:贷款的申请——受理与调查——进行风险评价 ——贷款开始审批——签订合同——贷款发放——贷款支付——贷后的管理——收回和处置。合肥
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2010 年 2011 年 2012 年 2013 年 行业 年末贷 款余额 所占 比例 年末贷款 余额 所占 比例 年末贷款 余额 所占 比例 年末贷款 余额 所占 比例 制造业 118 714 9.83 196 937.17 13.11 339 356.25 18.83 474 186 21.20 房地产、建筑业 332 821 27.56 315 655.89 21.02 738 563.5 40.99 758 979.87 40.57 批发零售 121 292 10.04 242 294.73 16.13 374 341.09 20.78 526 789.25 23.55 合计
572 827
47.43
470 887.79
50.26
1 45
2 260.84
59.82
1 759 955.12
85.32
2009 年 2010 年 2011 年 2012 年 2013 年 保证贷款    1 994 732 766    3 386 040 827    4 944 171 728    5 096 471 791 8 681 937 534 质押贷款    3 133 525 925    1 083 256 477    1 677 688 687 731 280 847 715 651 879 信用贷款 477 344 413 633 594 430 451 078 083 658 128 710    1 419 330 756 抵押贷款    3 934 152 340 7 426 454 584 7 944 303 926 7 918 370 699 7 606 505 468 贷款合计
9 539 755 434
12 529 346 317
15 017 242 424
18 019 000 000
18 423 425 637