2017小微企業不良貸款余額

1. 中國銀行業金融機構本外幣資產達260萬億元嗎

2018年8月，中國銀行保險監督管理委員會發布2018年二季度銀行業主要監管指標數據。數據顯示，2018年二季度末，中國銀行業金融機構本外幣資產260萬億元，同比增長7.0%。銀行業金融機構本外幣負債240萬億元，同比增長6.6%。銀行業資產和負債規模穩步增長。

數據顯示，風險抵補能力較為充足。2018年二季度末，商業銀行貸款損失准備余額為3.50萬億元，較上季末增加1036億元；撥備覆蓋率為178.70%，較上季末下降12.58個百分點；貸款撥備率為3.33%，較上季末下降0.01個百分點。2018年二季度末，商業銀行(不含外國銀行分行)核心一級資本充足率為10.65%，較上季末下降0.06個百分點；一級資本充足率為11.20%，較上季末下降0.07個百分點；資本充足率為13.57%，較上季末下降0.07個百分點。

數據顯示，流動性水平保持穩健。2018年二季度末，商業銀行流動性比例為52.42%，較上季末上升1.02個百分點；人民幣超額備付金率2.19%，較上季末上升0.67個百分點；存貸款比例(人民幣境內口徑)為72.30%，較上季末上升1.13個百分點。

2. 如何提高小微企業不良容忍度

小微企業不良貸款率容忍度的確定
結合當前小微企業實際經營狀態、貸款質量及不良貸款分布情況分析，其實際不良控制率應予上調，但在具體管理中應體現指導性、差異性和動態性。
結合實際風險水平測算基準線
小微企業不良貸款率容忍度應與企業實際風險水平相匹配，重點考慮以下三方面因素：一是當前小微企業盈利水平偏低、經營不確定性大、生存空間狹小，對其增加投放後，信用風險將相應增加；二是銀行業小微企業信貸資產質量的逐步改善，包含了加大核銷力度和對小微企業選擇性抑制投放的因素，現有不良率未能完全反映以往小微企業信貸風險；三是目前存量小微企業不良貸款中，次級、可疑、損失類的比例約為4∶4∶2，相比其他貸款形態偏下，此外關注類貸款比例為2.56%，也存在向下遷徙可能，因此其賬面不良貸款水平已經偏高。據對四地市235名小微企業信貸人員和風險管理人員問卷調查，依據其經驗判斷，認為不良貸款率應控制在3%～5%的109人，認為應控制在5%～10%的78人，分別占總人數的46.38%和33.19%；認為應在3%以下的人數較少，而認為應在10%以上的僅有4人。據此推算，小微企業整體不良貸款率可以控制在5%左右，高於四地市現有水平1.3個百分點。
區分產業類型確定不同檔位
由於經營環境、特點、盈利、競爭等方面的差別，不同行業的小微企業貸款信用風險狀況各異。如從四地市情況看，不良貸款率從高到低分別為：其他行業企業、涉農企業、生產類企業、流通類企業、高新類企業、服務類企業。因此，對小微企業不良貸款率容忍度不能一概而定，而應結合其所在行業的風險特點分類、適度確定。問卷調查顯示，被調查人普遍認為涉農、其他行業貸款風險偏高，服務類、高新類、流通類企業貸款風險偏低，而生產類行業貸款風險居中，同時多數被調查人認為各行業實際不良率高於目前水平（見表1）。
依據地域及機構特點實行差異管理
小微企業的不良貸款水平的地域差異較為明顯，從四地市情況看，經濟較為發達的廊坊、唐山不良貸款率分別為1.3%和1.68%，而經濟發展水平較低的邢台、衡水不良貸款率則高達6.36%和9.41%，說明地域之間經濟發展水平不同、貸款投向結構不同，對貸款質量有重要的影響。因此，對不同的地市、縣域應結合實際情況分別確定容忍度標准。一般來說，經濟發達地區經濟總量大、消費水平高、業務空間廣，易於小微企業生存發展，不良貸款率應偏低；反之，經濟欠發達地區小微企業面臨的困難更大，應相應放寬容忍度標准。與此同時，不同類別機構小微企業不良貸款率也存在較大差異，四地市銀行業金融機構中，農發行和農村中小金融銀行小微企業不良貸款率明顯偏高，其中農發行達到了25.49%，而其他類別機構則均在1%以下（見圖2）。分析差異原因，主要是貸款投向側重和信貸管理水平不同所致，如農發行、農村信用社小微企業貸款中涉農貸款數量較多，則形成風險可能性更大。結合產業分析認為，涉農類、生產類小微企業貸款佔比大的機構應設定較高的容忍度，而其他機構則可以相應偏低；此外，信貸管理偏於粗放、風險管控能力較低的機構，如農村信用社、城市商業銀行、郵儲銀行，目前應設定較高的容忍度。
按照小微企業發展走勢實行動態控制
從四地市銀行業近年情況看，小微企業不良貸款余額和佔比呈現逐年下降的趨勢，其中2011年9月末不良貸款率為3.74%，比2010年末降低2.53個百分點，比2009年末降低6.54個百分點。基於目前數據，提高小微企業不良貸款率容忍度後，不良貸款余額和佔比將進入2～3年的上升期，而隨著小微企業經營形勢不斷改觀、銀行業專業化經營能力持續增強、社會誠信環境有效改善，小微企業不良貸款率會出現逐步下降，最終回歸為等於或略高於其他貸款不良率。如銀行業加大損失類貸款的核銷力度，則這一過程會更快。因此，對小微企業不良貸款率容忍度應實行動態控制，即在未來1～3年設定較高的容忍度，而在此之後則應視情況逐步下調容忍度標准。

3. 小額貸款公司的不良貸款率是多少為好

沒有最好。當然這個是不現實的，以下資料供參考：2014年銀*會7月底公布的數據顯示，截至6月末，全國商業銀行不良貸款余額達6944億元，比年初增加1024億元，連續11個季度上升；不良貸款率為1.08%，比年初上升0.08個百分點。2011年5月底，深圳小貸行業不良貸款余額為1.33億元，不良率約為2.2%。如：瀚華金控招股說明書也披露，小微貸款資產質量同樣不樂觀，其資產減值貸款比率由2011年底的0.7%增加至2012年底的2%，截至2013年10月31日，進一步上升至2.6%。中小企業貸款的損失/收入比率由2012年11.9%進一步增加至2013年前十個月的16.6%。瀚華金控董事長表示，近兩年公司違約率有上升，在經濟波動中屬於正常現象，目前處於可承受水平。公司的客戶主要從事剛性需求行業，受周期性影響較少，違約情況好於從事小微企貸款之企業。

4. 全國的農商銀行整合變成一家公司是不是就能超越工商銀行

作為農村金融主力軍，農村商業銀行數量龐大，從業人員眾多，營業網點覆蓋全國所有縣域鄉鎮地區，為數以億計的農村居民和小微企業提供金融服務，如果從簡單意義的整合或者合並為一家公司，在資產規模、從業人員數量和服務網點等方面無疑是完全可以超過宇宙行的，但這只是一種形式上的超越，實質意義並不大。

從核心競爭力上講，短期內整合後的農商行即使想與宇宙行分庭抗禮也沒有可能，更不必說超越。最新資料顯示，截止2018年底，工商銀行共有營業網點15973家，從業人員439150人，而全國農商行共有1423家，以重慶農商行為例，分支機構就有1775家，從業人員15688人，可想而知全國農商行從業至少可以稱為百萬大軍，所以如果全國農商行整合為一家公司後，無論網點數量還是從業人員總量都完全可以超過工商銀行。

4、品牌價值也不是可以靠簡單整合就可以超越的。工商銀行作為29家全球系統重要性銀行，綜合實力可不是蓋的，其對於全球經濟發展和金融穩定都起到穩定器作用。

其曾經連續6年蟬聯英國《銀行家》1000強，美國《福布斯》全球企業2000強，《財富》500強榜首，並連續3年位列英國BrandFinance全球銀行品牌價值500強榜首，這種品牌價值豈能靠簡單整合就能取得？顯然沒有這么簡單。

由此可見，即使全國所有農商行整合為一家大型商業銀行，從資產規模、營業網點和從業人員可以超過宇宙行，但在公司治理水平、盈利能力、風控水平以及品牌價值等核心競爭力方面，還是難以匹敵的。

5. 二季度末商業銀行不良率環比上升幾個百分點

2018年8月13日，中國銀行保險監督管理委員會發布2018年二季度銀行業主要監管指標數據。

一、銀行業資產和負債規模穩步增長

2018年二季度末，我國銀行業金融機構本外幣資產260萬億元，同比增長7.0%。其中，大型商業銀行本外幣資產96萬億元，佔比37.0%，資產總額同比增長5.8%；股份制商業銀行本外幣資產46萬億元，佔比17.7%，資產總額同比增長4.5%。

四、利潤增長基本穩定

2018年上半年，商業銀行累計實現凈利潤10322億元，同比增長6.37%，增速較去年同期下降1.55個百分點。商業銀行平均資產利潤率為1.03%，較上季末下降0.02個百分點；平均資本利潤率13.70%，較上季末下降0.30個百分點。

五、風險抵補能力較為充足

2018年二季度末，商業銀行貸款損失准備余額為3.50萬億元，較上季末增加1036億元；撥備覆蓋率為178.70%，較上季末下降12.58個百分點；貸款撥備率為3.33%，較上季末下降0.01個百分點。

2018年二季度末，商業銀行（不含外國銀行分行）核心一級資本充足率為10.65%，較上季末下降0.06個百分點；一級資本充足率為11.20%，較上季末下降0.07個百分點；資本充足率為13.57%，較上季末下降0.07個百分點。

六、流動性水平保持穩健

2018年二季度末，商業銀行流動性比例為52.42%，較上季末上升1.02個百分點；人民幣超額備付金率2.19%，較上季末上升0.67個百分點；存貸款比例（人民幣境內口徑）為72.30%，較上季末上升1.13個百分點。

[1]按照監管規定，商業銀行應按照風險程度將貸款劃分為正常、關注、次級、可疑和損失五類，前兩類為正常貸款，後三類合稱為不良貸款。正常貸款中，關注類貸款指借款人目前有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響因素的貸款。

6. 銀行不良貸款率怎麼計算

不良貸款率計算公式如下：不良貸款率=（次級類貸款+可疑類貸款+損失類貸款）/各項貸款×100%
=貸款撥備率/撥備覆蓋率×100%
金融機構不良貸款率是評價金融機構信貸資產安全狀況的重要指標之一。不良貸款率高，可能無法收回的貸款占總貸款的比例越大；不良貸款率低，說明金融機構不能收回貸款占總貸款的比例越小。
正常類貸款定義為借款人能夠履行合同，沒有足夠理由懷疑貸款本息不能按時足額償還。關注類貸款定義為盡管借款人有能力償還貸款本息，但存在一些可能對償還產生不利影響的因素。
次級類貸款定義為借款人的還款能力出現明顯問題，完全依靠其正常營業收入無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也可能會造成一定損失。可疑類貸款的定義為借款人無法足額償還貸款本息，即使執行擔保，也肯定要造成較大損失。
損失類貸款定義為在採取所有可能的措施或一切必要的法律程序之後，本息仍然無法收回，或只能收回極少部分。對各項貸款進行分類後，其後三類貸款合計為不良貸款。
各項貸款指銀行業金融機構對借款人融出貨幣資金形成的資產。主要包括貸款、貿易融資、票據融資、融資租賃、從非金融機構買入返售資產、透支、各項墊款等。
供參考，謝謝！

7. 北京銀行2017年一季度不良貸款余額是多少

4月25日發布2016年度年報及2017年一季度業績報告。2016年該行實現凈利潤179億元，同比增長6.16%，今年一季度單季實現凈利潤55億元，同比增長3.53%。

不良貸款方面，截至2016年末，北京銀行不良率1.27%，撥備覆蓋率256.06%，撥貸比3.25%。而截至2017年一季度末，不良貸款率為1.24%，較年初下降0.03個百分點。

8. 網商銀行2017年不良貸款率為多少

報道稱，近日，中國互聯網金融協會會長李東榮表示，小微企業金融服務總體上依然面臨成本高、風險大、效率低、供需不匹配等問題，從而影響了金融機構服務小微企業的內生動力和商業可持續性。

以大數據、人工智慧為基礎的金融科技為破解以上難題帶來希望。螞蟻金服相關負責人曾介紹，過去發放一筆小微企業貸款的平均人力成本在2000元，而網商銀行通過「310」模式，實現每筆貸款平均運營成本僅2塊3，其中2元為計算和存儲硬體等技術投入費用。「310」模式即通過互聯網、風控技術支持金融服務，實現3分鍾申貸、1秒鍾放款、全程0人工介入。

網商銀行行長黃浩曾在接受采訪時透露，盡管去年市場資金成本平均上升了1個百分點，網商銀行給小微企業提供的貸款平均利率還是降低了1個百分點。

國家金融與發展實驗室副主任曾剛認為，小微金融要有可持續的商業模式，不能靠補貼。以前講可持續，是最後能不能在商業上賺錢，維持機構不斷延續，現在看到的是整個生態商業可持續性，而不是每個機構來把整個事情做完。當專業化分工之後，各自發揮比較優勢，把整個鏈條成本降到最低，尤其是在風險成本和運營成本環節。

9. 當前,商業銀行面臨著哪些挑戰

行業呈現出強者恆強、尾部偏弱的格局。具體來看，銀行業的競爭狀況表現為幾家大型商業銀行及若幹上市股份制銀行盈利相對穩定、資本充足率較高、客戶基礎也較為優越，總體而言抵禦風險的能力較強；而與之相對的未上市股份制銀行、城市商業銀行以及農村金融機構在盈利能力、資本充足率以及客戶基礎等方面的表現相形見絀，抗風險能力較弱。

銀行業未來利潤或被侵蝕且不良承壓較強。由於我國經濟、金融周期並非完全吻合，金融風險如不良貸款風險的暴露較為滯後，外加對中小微企業貸款實施的臨時性延期還本等政策安排，一季度末我國銀行業不良貸款率達2.04%，不良貸款余額達2.61萬億元，同比增長21.1%，未來銀行業可能會面臨較大的不良貸款處置壓力。其中，在貿易摩擦以及疫情等多因素的影響下，以輕資產、服務型為特徵的小微企業信用貸款逾期現象加劇，甚至有部分企業因經營難以為繼而不得不選擇將已辦理的信用貸款斷貸，銀行面對小微企業的不良貸款處置壓力增大。同時，受疫情影響銀行業零售貸款的風險可能會比對公業務提早暴露。

銀行業存款市場壓力同步上升。自2020年初疫情暴發以來，央行採取降准、降息以及再貸款等多項措施擴大貨幣供給，幫助企業解決融資難問題，企業融資成本大幅降低。而與此同時，2020年以來銀行結構性存款余額持續走高，多家上市企業爭相購買結構性存款產品，引起業內對於息差套利、高息攬儲以及資金空轉的擔憂。從結構上看，中小銀行結構性存款增加的規模與幅度均顯著高於大型銀行與股份制銀行，反映了疫情下中小銀行因存款攬儲能力弱引致存款荒，而不得不發行結構性存款緩解負債端壓力的困境。

部分銀行面臨客戶流失和產品規模萎縮的局面。在當前負債端壓力不減的前提下，藉助結構性存款來擴張規模的擴表方式，不僅與監管初衷相悖，而且在低利率環境和資產荒有可能長期持續的背景下，高息攬儲將持續壓縮銀行利差空間，影響盈利能力。加之監管新規對商業銀行影子銀行業務、金融資產分類、反洗錢工作、消費者權益保護、互聯網貸款等管理日趨嚴厲，對銀行業高質量盈利能力提出更高要求。

不良資產損失一直是銀行業的關注重點。此前歐洲及美國的銀行已採取一些前瞻性措施，在貸款違約率以及信用卡逾期率並未產生較大波動的背景下依舊加大計提壞賬准備的力度，並下調利潤目標，

10. 中小微企業融資難有上面解決辦法

小微企業以其數量眾多，在解決就業、稅收貢獻方面發揮著重要的作用，小微企業又是經濟生活中的毛細血管，潤滑著國家經濟的正常運行，因此，受到政府越來越多的重視。但小微企業融資難融資貴的問題一直以來都沒有得到很好的解決，原因多種多樣，其中有一個原因：小微企業的信用累積和記載沒有得到較好地實施，影響了小微企業持續融資的機會，需要引起有關部門和社會的重視。
為了扶持小微企業發展，國家先後出台了一系列財政政策和金融政策。財政部《關於擴大小型微利企業所得稅優惠政策范圍的通知》財稅〔2017〕43文規定，自2017年1月1日至2019年12月31日，將小型微利企業的年應納稅所得額上限由30萬元提高至50萬元，對年應納稅所得額低於50萬元（含50萬元）的小型微利企業，其所得減按50％計入應納稅所得額，按20％的稅率繳納企業所得稅。2018年4月25日的國務院常務會議，再推支持創業創新和小微企業發展的7項減稅措施，其中包括：將享受減半徵收企業所得稅優惠政策的小微企業年應納稅所得額上限，從50萬元提高到100萬元，實施期限為2018年1月1日至2020年12月31日。根據《財政部、稅務總局關於延續小微企業增值稅政策的通知》（財稅[2017]76號）：為支持小微企業發展，自2018年1月1日至2020年12月31日，繼續對月銷售額2萬元（含本數）至3萬元的增值稅小規模納稅人，免徵增值稅。為激勵銀行金融機構開展小微企業信貸業務，《財政部、稅務總局關於延續小微企業增值稅政策的通知》（財稅[2017]77號）明確，1、自2017年12月1日至2019年12月31日，對金融機構向農戶、小型企業、微型企業及個體工商戶發放小額貸款取得的利息收入，免徵增值稅。2、自2018年1月1日至2020年12月31日，對金融機構與小型企業、微型企業簽訂的借款合同免徵印花稅。銀監會也先後出台「三個不低於」、「兩增兩控「政策，引導金融機構向小微企業傾斜信貸支持力度，「三個不低於」是指小微企業貸款增速不低於各項貸款平均增速、小微企業貸款戶數不低於上年同期戶數、小微企業申貸獲得率不低於上年同期水平；「兩增」即單戶授信總額1000萬元以下（含）小微企業貸款同比增速不低於各項貸款同比增速，貸款戶數不低於上年同期水平，「兩控」即合理控制小微企業貸款資產質量水平和貸款綜合成本。
銀監會數據顯示，截至2017年末，我國銀行業金融機構廣義小微企業貸款總余額達30.7萬億（含小型、微型企業、個體工商戶貸款和小微企業主個體經營性貸款），比2016年新增4.0萬億，增速15.1%，較上一年提高了1.3個百分點。總體來看，小微企業貸款增速在經歷2015年的相對低點後，逐年逐步回升。2017年全國小微企業貸款戶數達1520.92萬戶，較上一年增加172.8萬戶，增速13%，較2016年大幅提高了11.1個百分點。小微企業貸款余額整體穩步上升，貸款余額增速與貸款戶數增速雙雙回升。（中央財經大學《中國中小微企業金融服務發展報告（2018）》）

國有銀行、全國性股份制銀行以及地方城市商業銀行和農商銀行，互聯網貸款公司、小貸公司、部分消費金融公司、P2P公司和民間借貸，其中銀行類機構服務的小微企業，一般偏向小，而非銀行類機構貸款客戶會進一步下沉，偏向微，包括個體工商戶、非執照的個體經營者。銀行在向法人主體、個人主體發放的用於經營的貸款，一般都能夠進入人民銀行的企業或個人徵信系統，而非銀行機構大多沒有接入人民銀行徵信系統，或已經接入，但並沒有上報，或雖上報了，但沒有準確分類。目前市場上已有的徵信服務機構，重點關注小微企業主在不同貸款機構申請貸款的查詢次數統計，由於沒有後期的貸款質量表現記錄，這些統計數據就成為拒絕貸款的判斷理由。由於部分小貸公司貸款的不規范，部分銀行金融機構將客戶通過小貸公司的融資次數設定為准入門檻，但假使這些銀行金融機構同時可以獲得客戶可信的貸後表現信息，他們將有可能不再設定這種帶有一定「歧視」的政策。
為了從根本上解決小微企業、小微企業主的信用狀況，在大多非銀行貸款公司難以接入人民銀行企業、個人信用資料庫的情況下，新設立的信聯理應承擔起責任，督促信聯所接入機構嚴格按照數據報送要求報送相關數據，同時要求各接入機構履行社會責任，對貸款進行科學准確的分類，確保在信聯信用資料庫系統中的經營性貸款的准確識別和統計，實現數據共享，讓更多的機構敢於為小微企業融資。對於已經接入人民銀行徵信系統的銀行、非銀行機構，要仔細甄別個人消費貸款、個人經營性貸款，確保上報的貸款分類准確，為小微企業信用數據的應用提供有力支持。