1、银行业贷款管理的意义

研究银行业贷款管理,不仅与商业银行自身盈利息息相关,同时也关系到整体金融市场的良好运行情况。因为不良贷款的发生一方面使银行蒙受损失,另一方面不利于整体社会诚信环境的健康发展。商业银行的不良贷款是由于内外部多方面因素共同造成的,而宏观因素和外部因素银行自身难以控制,所以,积极有效的方法就是从银行自身管理出发。

鉴于此,本文提出以银行内部的视角,将贷款过程化管理,成本对象化核算。贷款过程化目的在于银行内部评估贷款每个阶段的发展,评估正常贷款、识别异常贷款。值得注意的是,评估正常贷款并非简单地满足到期付息,还要监管企业财务状况、经营成果和贷款流向。成本对象化目的在于监管贷前、贷中、贷后成本,通过核算评估监管成本,识别出异常贷款,并提前关注,可以早期有效监控及预防次贷发生,提早启动预警机制。因此,贷款过程化、成本对象化两者的结合,使得银行内部达到控制成本、比较利润、掌控风险、改善收益、做出合理信贷决策的目的。

2、成本计算模型的应用改进

2.1传统的成本核算

传统的成本核算方法,银行业侧重关注贷后成本。因为贷后成本往往占比大,对银行的效益有较大的影响。贷前、贷中的监管费用(包括差旅费、通信费等费用)一并归类为管理费用。

侧重关注贷后成本,虽然能反映出改进意见,但是起码要等到下一个核算管理期才能应用改进措施,对于本期管理意义不大。另外,传统成本管理方法非常粗放,贷前贷中异常贷款发生较大的成本,由于没有得到细分,往往被忽视,一并归类成管理费用,使得期间费用虚高,造成信息失真。个别客户增加的贷款成本,计入管理费用使得全体客户共同承担,显然不严谨、不科学,不符合谁受益、谁承担的原则。对于放贷所耗费的成本对象没有进行详细的分析,也无法掌握花费在每个贷款客户身上的监管成本,不能对放贷总成本进行追根溯源,不利于企业进行成本控制与管理。

2.2改进模型的成本划分

与传统成本法相比,银行业贷款应用改进的成本划分方法,成本对象信息将更加准确。准确的成本对象信息有利于银行在贷款过程中有效监督成本、科学分析成本信息,基于此做出更合理、更有效的贷款决策。因而,将贷前、贷中、贷后的成本管理看作一个综合系统,根据不同阶段的特点,重新划分成本,总体上分为固定成本、变动成本和专属成本。

第一,固定成本。

由于贷前每个项目都要经过银行的调查了解,流程当中所产生的通信费、差旅费、法律咨询费、手续费相对变动不大。因此,贷前产生的成本可以归类成固定成本。

第二,变动成本。

商业银行贷款业务中,贷出去的款项就是银行的产品,银行花在客户身上的成本会因客户的信用程度和还款能力而产生变动。因而,通信费、差旅费与客户信用有直接关系的,划分为变动成本。

第三,专属成本。

放出贷款后,如果形成了不良贷款,那么这个贷款项目所产生的诉讼费、财产保全费、申请强制执行费就是该项目的专属成本。

3、成本模型设计

根据贷款过程成本支出的特点,设计以下的模型:

（公式）

模型(1)释义:该模型为固定成本归集模型,为了核算贷前成本。其中,T为贷前各个贷款项目所发生的固定成本总额(下同);ti为贷前第i种固定费用。

（公式）

模型(2)释义:该模型为变动成本归集模型,为了核算贷中成本。其中,B表示贷款项目的单位变动成本;b表示该贷款项目第i种发生的单位变动费用;m表示单位变动的次数。

（公式）

模型(3)释义:该模型为专属成本模型,针对逾期贷款的成本。其中,前半部分是逾期催收的差旅费、通信费;后半部分是法律诉讼期间,银行还通常需要向法院支付财产保全费、申请强制执行费等费用。

C=T+B+G(4)

模型(4)释义:该模型为总成本归集模型,为了核算贷款全过程所产生的成本。其中,C为总成本;T为固定成本;B为变动成本;G为专属成本。

Q=I-C(5)

模型(5)释义:该模型表示利润模型。其中,I为商业银行所获得的收益;Q为收入减去成本所获得的利润。

4、成本模型进一步分析

本文依据2018年银监会发布的商业银行贷款数据,样本选取在二、三线城市,商业银行贷款业务主要以同城为主。

4.1贷前成本分析

由于银行放贷前均要对客户做初步评估和了解,以及实地评估企业的经济状况,因此贷前发生的成本基本相差不大。由此,本文采取模型(1)归集固定成本,贷前成本主要以通信费、业务招待费、差旅费为主。以普遍的二、三线城市商业银行的业务规模来分析,t1通信费同城报销50元/人,t2业务招待费同城报销205元/人,t3差旅费同城住宿90元/人,t4补贴35元/人。因此,每家企业贷前花费的固定成本为:T=50+205+90+35=380(元)。

4.2贷中成本分析

商业银行将款项贷出去以后,在贷款期间有监督、追踪贷款使用的责任,当中会产生差旅费、通信费,而且会根据企业主动性、态度和经营状况分析还款能力、还款意愿,进而来调整费用。每隔一段时间和企业通信了解,并且相隔一段时间到企业实地探访。因此,利用模型(2)的变动成本模型,并且以年为单位进行研究,如表1所示。

4.3贷后成本分析

向债务方催收、重组、核销或向法院提起诉讼是国内银行处理不良贷款的几种主要手段。面对不超过一年的逾期贷款,银行通常采取催收措施、走访企业。而对于重组企业存在诸多限制条件,风险难以把控,实现难度较大;核销的条件也非常苛刻,使得可核销的额度有限,实际运用的情况很少。因此,除了催收以外,法律诉讼成了银行依法收贷的主要方法。但是银行一般不会轻易采取诉讼途径,因为法律诉讼会产生高额的费用。

银行一般聘有律师处理诉讼,因此,律师咨询费、代理诉讼费暂且不考虑。按照《收费办法》规定,受理费、诉讼费、强制执行费由败诉方、被执行人承担,尽管银行的诉讼案件胜诉率很高,但是在诉讼前,这些费用要由原告(银行)先行垫付。实际上,绝大多数金融诉讼案件,银行债权名存实亡,很多时候银行连贷款本金都很难足额收回,违约金、垫付款更是难以收回。因此,银行的垫付很可能会变成“永远垫付”,这使得银行赢了诉讼,输了钱。

表1贷中年费用计算一览

因此,对于每笔逾期贷款,即便银行专门配有律师代理诉讼,但走完所有法律程序,每100万元逾期贷款,银行就要先行支付5.5万元[1]。根据谨慎性原则,预计这笔费用很有可能收不回来。运用账龄分析法,分析逾期贷款应该采取的措施,每100万元每个月产生的差旅费、通信费为2700元。由此,利用模型(3):G=2700+55000=57700(元)。

最终,根据不同逾期情况、结合企业经营能力,利用模型(4)计算总成本。

5、改进后的模型在JS银行的应用

5.1JS银行的简介

JS银行处于三线城市,业务范围以同城为主,采用2018年数据。JS银行一年主要的贷款投放到制造业、房地产、租赁及商业服务业、批发及零售业等行业,投放企业有327家,其中制造业有143家,房地产及批发业有86家,租赁及商业服务业有57家。制造业在JS银行的不良贷款率达到5.76%,租赁及商业服务业的不良贷款率为0.86%,房地产及批发业为1.66%。其中,本文使用的不良贷款率是季度末银行次级类贷款、可疑类贷款和损失类贷款三项累计额占总贷款余额的比值。

5.2制造业贷款

5.2.1制造业基本情况

JS银行在2018年投放了592502百万元贷款到143家制造业企业,不良贷款额34128.16百万元,不良贷款率为5.76%。根据客户的信用评级、经营能力评估、财务状况,以及付息能力及意愿将贷款等级分为:117家企业正常类,8家企业次级类,15家企业可疑类,3家企业损失类,并且做出以下的成本预测。

5.2.2改进模型在制造业的应用

(1)制造业贷款的成本分为正常类贷款与异常类贷款。

正常类贷款成本有,贷前了解利用模型(1)得出:T=117×380=4.4460(万元);贷中监管成本利用模型(2)得出:B=117×800=9.3600(万元);正常类贷款没有催收诉讼成本,利用模型(3)得出:G=0;正常类贷款总成本利用模型(4):C=T+B+G=13.8060(万元)。

异常类贷款中,贷前了解利用模型(1)得出:T=26×380=1.3680(万元)。为了便于测算,各等级不良贷款,贷中追踪监管费用取其平均数:(1100+1950+2700)/3=1916.7(元),利用模型(2)得出:B=26×1916.7=4.98342(万元)。对于异常类贷款的逾期情况,见表2。针对逾期贷款,本行规定逾期1年以内的贷款,主要采取催收措施;对于逾期1年以上的贷款,已经属于恶性欠款的现象,经催收无果,采取法律诉讼途径。贷后成本利用模型(3)得出,贷后催收:G=26×1916.7=4.98342(万元);因为每100万元贷款诉讼,就产生5.5万元的费用,而逾期超过1年以上的贷款总额853204万元,所以贷后成本利用模型(3)得出,贷后诉讼:G=(5801.79+2730.25)×55000=46927(万元)。利用模型(4)得出异常类贷款总成本为46927。因此,制造业贷款的总成本费用(包括正常类贷款成本与异常类贷款成本):C=46941(万元)。租赁业及服务业、房地产业成本分析与此同。

(2)制造业贷款收入。

以中长期贷款为例:I=592502×4.75%=2814385(万元)

(3)制造业贷款利润。

利用模型(5)得出:Q=28143.85-469.41=2767444(万元)

表2本行制造业已逾期贷款和垫款按账龄分析

由此,综合上述制造业贷款数据得出表3。

表3制造业贷款情况

5.3租赁业及商业服务业贷款

5.3.1租赁业及商业服务业基本情况

JS银行在2018年放贷总额中,租赁业及商业服务业占比为20%,其中有57家企业,贷款总额为135746百万元,不良贷款额为1167.42百万元,该行业的不良贷款率为0.86%。按照信用评价等级,其中52家企业为正常类企业,1家为次级类企业,3家为可疑类企业,1家为损失类企业。

5.3.2改进模型在租赁业及商业服务业的应用

(1)租赁业及商业服务业的总成本C=T+B+G=1613.47万元,分析与制造业同。对于异常贷款逾期情况,见表4。

(2)租赁业及服务业贷款收入。以中长期贷款为例得:I=135746×4.75%=64480(万元)

(3)租赁业及服务业贷款利润。利用模型(5)得出:Q=64480-1613.47=62866.53(万元)

表4本行租赁业及服务业已逾期贷款和垫款按账龄分析

由此,综合上述租赁业及服务业贷款数据得出表5。

表5租赁业及服务业贷款情况一览

5.4房地产业贷款

5.4.1房地产业基本情况

JS银行在房地产行业2018年总共发放了317780百万元,包含有86家房地产企业。房地产行业的不良贷款率为1.66%,不良贷款额为:有14家房地产企业有不良的贷款,其中4家企业属于次级类贷款,8家企业属于可疑类贷款,2家企业属于损失类贷款。

5.4.2改进模型在房地产业的应用

(1)房地产业贷款的成本C=T+B+G=7262.17(万元),成本分析方法与制造业同。异常类贷款的逾期情况,见表6。

(2)房地产业贷款收入。以中长期利息为例得:I=317780×4.75%=1509455(万元)

(3)房地产业贷款利润。利用模型(5)得出:Q=I-C=1509455-7262.17=1502192(万元)

表6本行房地产业已逾期贷款和垫款按账龄分析

由此,综合上述房地产贷款数据得表7。

表7房地产业贷款情况一览

5.5结论及建议

基于上述模型综合数据得表8,得出结论:保守型商业银行可以选择成本最小化的经营模式,放贷主要集中在租赁及商业服务业,收益小、风险小;而风险型商业银行可以选择利润最大化的经营模式,放贷集中在制造业,收益大、风险大。

表8主要贷款行业成本、收入、利润汇总

针对JS银行给出建议:制造业的贷款资金金额大、周期长,制造业信贷占比高,同时不良贷款率也高于其他行业。当前,外部经济环境越发复杂严峻,以及内部转型发展等因素影响,经济下行压力很大,制造业的盈利能力受到很大的影响,JS银行对盈利状况不稳定的制造企业进行资金投放要十分谨慎。根据JS银行的贷款客户分析,贷款的制造业企业大多数处于初创经营阶段,并且属于重资产行业。基于总杠杆效应的原则DTL=DOL×DFL,总杠杆系数会维持在一个相对稳定的数,根据此消彼长的原则,经营风险会比较大,同时伴随着债务要减少。因此,JS银行应该适当减少初创阶段的制造业企业的贷款,从而降低不良贷款的风险。

租赁及商业服务业属于轻资产行业、人力资源密集的行业,相对风险没这么大。租赁业及商业服务业现金流特点:日常现金流的流入是均匀持续的,支出基本稳定。JS银行的租赁及商业服务业的贷款客户大部分处于经营成熟期,经营风险比较小,根据总杠杆效应此消彼长的原则,可以相应增加这种轻资产行业的债务投入。

随着房地产产业贷款的不断发展,JS银行严格把控贷款资产质量,提高经营效率,取得了不错的成绩。但总体上看,依然存在一些问题,比如管理机制不够完善、管理意识不足,它们严重地影响了贷款资产质量,使得不良贷款率高企,资金周转速度缓慢。因此,JS银行在房地产贷款的投放应该大力支持信用等级高、经营能力强、还本付息能力强的企业和项目;追随国家政策脚步,倾向于投放贷款到各类普通居民商品房、商业区及其配套设施的开发与建设。

因此,笔者建议JS银行的贷款投放策略应该使用保守策略,采用成本最小化,将贷款多投放在类似租赁及商业服务业、金融业等轻资产行业。成本最小化的同时能降低发生不良贷款的风险,虽然利润达不到最大,但是符合企业可持续发展的原则,盈利的同时商业银行可以稳步发展。如果采用利润最大化,将贷款大比重投放到制造业,而制造业的不良贷款率比其他行业都要高,那么贷款风险会比较高,坏账率也会比较高,银行付出的成本也会比较高。因此,基于JS银行的健康发展前景,应该采用成本最小化。

6、结语

我国的商业银行作为国家经济金融体系重要的一环,把控资产质量、降低不良贷款风险不仅是银行健康运营的重要前提,还能维持市场经济环境的良好运行。只有完善贷款管理机制,制造良好的信用环境,才能为企业和银行创造更广阔的盈利和进步空间。

参考文献：

[1]徐建设,鲁茉莉.当前我国银行处理不良资产过程中的高额费用问题[J].新金融,2000(8).

[2]孙光林,王颖,李庆海.绿色信贷对商业银行信贷风险的影响[J].金融论坛,2017(10).

黄靖,党诗剑.银行业贷款成本过程化管理研究[J].中国市场,2021(05):43-47.