信贷需求变动与银行的应对

杨旸 申烁

近年来，我国经济步入高质量发展阶段，信贷需求总量和结构均发生明显变化，成为影响金融服务实体经济质效的关键变量。

近年来信贷需求变化的特点

回顾社会融资规模同比增长上行周期，驱动因素有两点：基建是信贷需求上行的主力驱动因素；房地产是信贷需求回升的重要驱动因素。信贷需求上行可以总结为政府基建（驱动对公信贷需求）加居民购房（先拉动个贷，后间接拉动对公信贷需求）的双轮驱动模式。但随着房地产市场供求关系发生深刻变化，原有的双轮驱动模式发生明显变化，主要体现为客户类型、行业、区域等层面的贷款投放出现变动。

从客户类型看，企业贷款的增长情况明显好于个人贷款，2022年以来尤为明显。商品房销售的走弱是个人新增贷款占比下降的重要原因，疫情暴发以来，居民杠杆率的上升明显放缓。同时，伴随逆周期政策的发力，非金融企业杠杆率明显攀升，企业贷款保持高位（见图1）。

从行业看，制造业（特别是高技术制造业）、“三农”等领域的贷款余额增速呈上升趋势，房地产贷款余额增速总体下行。截至2023年9月末，制造业中长期贷款余额同比增长38.2%，比各项贷款增速高27.3个百分点；基础设施业中长期贷款余额同比增长15.1%，比各项贷款增速高4.2个百分点；“专精特新”中小企业贷款余额同比增长18.6%，比各项贷款增速高7.7个百分点；普惠小微贷款余额同比增长24.1%，比各项贷款增速高13.2个百分点。

从区域看，长三角地区信贷增速整体领先。长三角地区长期保持较高的贷款增速，2023年10月达13.28%；珠三角地区2021年以来整体增速有所下滑，2023年10月降至11.44%。华东地区（苏、浙、鲁、皖、赣、闽、沪）2021年以来贷款增长均值为13.73%，2023年10月达到12.46%；西南地区（滇、川、黔、渝、藏）受成渝经济区辐射影响，贷款余额维持较高增长，2023年10月末同比增长12.27%；华南地区（粤、桂、琼）2020年以来增长均值（15%以上）逐步下滑，2023年10月末降至11.08%；华中地区（鄂、湘、豫）与华南的波动趋势相似，2023年10月末降至10.42%；华北地区（津、京、晋、冀、内蒙古）2020—2022年增速维持在8.8%左右，到2023年10月末提升到11.73%；西北地区（新、陕、甘、宁、青）与东北地区（黑、吉、辽）始终维持较低增速，2023年10月贷款增速分别为9.59%和4.43%（见图2）。

当前，随着房地产市场供求关系发生重大变化，房地产销售和投资降速，导致信贷需求发生变化。信贷需求与宏观政策的密切度有所提高；信贷增长中枢可能趋势性下移；信贷需求在结构上呈现更加发散的特点。商业银行需要深入研究行业、企业和个人客户的贷款需求。

信贷需求变动对应的宏观释义

贷款需求与哪些宏观变量更为相关？本文运用多维面板固定效应模型，以31个省份年度贷款增量作为企业中长期贷款的代理变量，对2003—2021年企业中长期贷款与多个宏观经济变量进行回归分析。

对公信贷需求的来源分析

其中p、y分别表示省份和年份；DKZLpy表示p省份在y年的贷款增量，GDPpy表示p省份在y年的GDP 值，GDZCTZpy表示p省份在y年的固定资产投资额， XFPLSpy表示p省份在y年的社會消费品零售额，CKpy 表示p省份在y年的出口额；表示宏观维度的控制变量；ηp、λt分别表示省份、时间固定效应；ξy表示随机误差项；ε代表常数项。在回归模型运算过程中，分别对被解释变量贷款增量，解释变量GDP、固定资产投资、出口、消费品零售额取对数。

回归结果显示（见表1），年度的企业中长期贷款增量与名义GDP增长率在1%的水平上显著为正。这与央行所提社会融资规模增速同名义经济增速基本匹配的政策基调是吻合的。从支出法“三驾马车”的角度进一步拆分，年度的企业中长期贷款增量与固定资产投资增长率在5%的水平上显著为正，与出口增长率在1%的水平上显著为正，与社会消费品零售总额增长率在1%的水平上显著为正。从数据分析的结果看，“三驾马车”均对信贷需求有驱动作用。

从经济周期的角度来看，基建投资在经济复苏和信贷需求的恢复中，确实起到了“打头阵”的作用。个人和企业的决策都带有一定的顺周期特点，顺周期意味着“滞后”。政府最适宜作出“领先”的逆周期行为，通过逆周期的支出率先发力，并通过产业链的传导效应，带动居民收入的提高、企业利润的好转，并最终推动整个经济向好、信贷需求回暖。而在每一轮房地产销售的回暖过程中，房地产开发贷款都是对公信贷需求的重要驱动因素。

个人信贷需求的来源分析

运用多维面板固定效应模型对个人贷款与多个宏观经济变量进行回归分析，结果显示出两个特点：一是中长期个人贷款与商品房销售的线性正相关关系非常明显；二是短期个人贷款的需求来源不如长期个贷集中和明显。2021年以前，以互联网销售为主渠道、品牌集中度高、头部品牌市场占有率高的消费品类，与短期个人贷款的相关度相对更高；2021年以后，银行互联网贷款新规出台，短期个人贷款的投放渠道变得更加多元化。这种情况的主要原因可能在于：一是短期贷款的需求相对多元化和分散化，不同个体在不同时点的贷款需求带有一定的随机性，不如对公贷款集中。二是个人贷款的定价在大多数情况下与个人存款保持正向利差，居民难以利用个人贷款再进行金融套利，不存在基于套利活动的行为一致性。三是考虑到便利度和时效性，短期贷款需求与各类支出场景紧密相关。特别是偏小额的个人贷款，居民贷款行为多绑定特定的支付行为，通过支付行为和贷款申请的便捷一体化流程完成贷款，而不会专门到银行申请一笔短期贷款。所以，短期个人贷款的行为与场景支出、特别是基于网络的场景支出关系较为密切。

此外，除传统的消费行为，基于个人置业、消费、经营等行为而产生的短暂的“过桥”类纯信用贷款需求，也是短期个人贷款的一个重要来源。

从上述回归结果看（见表2、表3），前瞻性地准确把握宏观经济走势和各分项变动的特点，是把握信贷需求总量和结构变动的最核心方法。

商业银行的应对策略

短期看，商业银行应掌握信贷需求边际变动的高频观测方法。基于上述分析，使用年度“三驾马车”的数据与企业中长期贷款的回归效果很好。但如果使用月度、季度数据，相关性明显变差。这可能主要与信贷投放和经济运行各自的季节性规律有关。首先，银行的信贷投放有着较为明显的季节性规律。每年第一季度为“开门红”，贷款增量占全年的比例可达40%左右或更高，而第四季度为全年最低点，考虑到拨备计提因素， 银行贷款投放的意愿相对弱，近年来，四季度贷款增量在全年的占比基本没有超过16%。其次，经济数据也有自身的规律。以固定资产投资为例，四个季度的固定资产投资数额在全年的占比相对固定，呈现出前低后高的季节性特征。过去五年，一至四季度固定资产投资在全年的占比均值分别为18%、23%、32%和27%。工业增加值的占比在四个季度中相对平衡，但四季度占比最高， 一季度占比最低。信贷投放的高峰与经济数据的高峰有明显的错位，所以使用月度或季度数据的回归效果并不好。仅依靠月度经济指标预测月度信贷需求有一定的难度，线性关系较弱。在实际工作过程中如何提前捕捉信贷需求的拐点是一个关键问题。基于理论分析与经验总结，以下方法可以为提前判断信贷需求提供一定的辅助作用。

对公信贷需求的高频判断

一是紧盯企业中长期贷款占比指标和票据利率走势。回顾过去三轮社会融资规模增长率的上升周期，伴随着信贷需求的回升，贷款结构都呈现逐渐“变实”的特点——即中长期贷款占比逐步提升。所以中长期贷款的占比是指示对公信贷需求的一个非常重要的指标。但疫情暴发以来，商业银行持续加大对实体部门的金融支持力度，贷款投放的总量持续保持在高位。当需求不足而商业银行放贷总量诉求又比较强的时候，可能会使用票据冲抵规模，票据利率甚至降低至零。当上述情景出现时，就可能有如下现象：贷款总量提升时，企业中长期贷款占比下降；贷款总量下降时，企业中长期贷款占比明显上升。但这种情况下，企业中长期贷款占比的上升并不是真正反映企业信贷需求的好转（因为没有量的配合）， 实际的情况是企业信贷需求一直在低位，是贷款总量的变动导致了中长期贷款占比的变动。所以分析当前的企业信贷需求，需要将中长期贷款占比、贷款总量、票据利率三个指标合并观测。当贷款总量、企业中长期贷款占比都上升时（此时往往也伴随着票据利率的上升），方可指示企业信贷需求回暖（见图3、图4、图5）。

二是对基层经营机构进行高频调研。对基层进行调研是提前判断信贷需求最直接的方法之一，其有效性也相对较高。商业银行可以向辖内的分支机构发放自行设计的关于信贷需求的问卷，并提高调查的频率，例如每月2—3次，及时把握信贷需求的最新动向。

央行每季度会向各商业银行发放《银行家问卷调查》，问卷中包含一项关键数据即各行业的信贷需求指数。回看过去十几年的信贷需求指数与中长期贷款占比（见图6），能够较为准确地反映全社会的对公信贷需求，也证明了使用问卷调查的方法可以有效地判断贷款需求。但该问卷调查的频率可能无法满足商业银行日常经营的高频需求，所以需要商业银行自行设计更为高频的调查问卷。

三是紧跟政策链条。在房地产下行周期的大背景下，财政支出成为重要的逆周期托底力量，也成为对公信贷需求的重要来源。所以要紧跟政策动向，特别是国家出台大的增量财政政策、产业政策，财政支出加速的阶段，对公信贷需求可能会上行。例如，2022年6月， 国务院常务会议提出设立第一批政策性开发性金融工具3000亿元；2022年8月，国务院常务会议提出在第一批的基础上，再增加3000亿元以上额度。两批金融工具落地后对促信贷需求和促投资的效果非常明显，2022年8 月至12月，企业贷款增量和企业中长期贷款增量同比双双提升，企业中长期贷款占比也保持高位，是企业信贷需求回暖的一个印证。

四是密切观察企业信用债利率的拐点，并从贷款与信用债替代关系的角度出发，预测信贷需求是否会发生变化。2022年末，随疫情防控转段，房地产支持政策密集出台和资金利率中枢抬升，债券市场发生调整， 银行理财产品净值化转型后收益回撤明显，引发投资者赎回潮，银行理财被迫抛售资产导致债券收益率大幅上行，信用债收益率在短短一两个月内上行了70—120 个基点，取消发行、推迟发行的案例陡然上升。而经过短期急速上行后，信用债的发债利率迅速超过了贷款利率，企业也迅速调整融资策略，转向银行贷款。2022年12月至2023年3月，央行口径下企业贷款月度增量持续保持同比多增，且中长期贷款占比持續保持在高位。

回测2020年二季度至2023年二季度的数据，对企业贷款加权平均利率与3年AA+信用债估值收益率季度均值进行相关性分析，结果显示，二者的相关系数为0.54（P值小于0.05），有较为显著的正相关关系。

个人信贷需求的高频判断

根据上述对于个人信贷需求来源的分析，判断个人信贷需求主要有三个渠道。

一是紧盯房地产销售高频数据（例如30个大中城市的销售面积数据、各类二手房交易数据等），可以及时判断个人按揭的需求，而个人按揭是中长期个人贷款最重要的组成部分。

二是通过月度的社会消费品零售总额增长数据，以及各高频的销售数据，及时跟踪与短期个人贷款高度相关的重点商品和服务品类的销售情况，据此判断个人贷款需求。

三是电商的大促销活动也与短期个贷的增长密切相关。电商大促销活动的时间安排，也是提前预判短期个人贷款需求的重要前瞻性指标。

商业银行应通过及时准确研判贷款需求变动的拐点，更好地进行资源配置，从而提升经营质效。从长远看，商业银行应紧跟时代大势进行适应性的调整和转变，以切实提升服务实体经济的质效。在我国经济转型的过程中，特别是在房地产市场供求关系发生重大变化的新形势下，对公信贷需求未来大概率将呈现趋势性回落。信贷需求的回落直接影响商业银行的净息差水平。低利率、低息差的环境下，传统的经营模式、信贷模式、风控模式都会面临一定的挑战。商业银行需要苦练内功，顺势转型。

一要进行宏观经济金融形势的前瞻性研判。配备专业的团队持续跟踪并预判宏观经济金融形势、利率走势，并根据研判结论合理制定、不断调整业务发展目标，动态进行资源分配。特别是在经济、金融、利率的拐点，要及时调整经营策略、定价策略、资产负债策略，稳住息差，切实提升可持续经营的能力，更好地服务实体经济。

二要紧跟政策导向。在经济转型的过程中，财税、产业等稳增长政策对经济的托底作用非常重要，沿其链条所衍生出来的对公信贷和客户综合融资的业务机会值得密切关注。2023年召开的中央金融工作会议提出，要“优化资金供给结构，把更多金融资源用于促进科技创新、先进制造、绿色发展和中小微企业，大力支持实施创新驱动发展战略、区域协调发展战略，确保国家粮食和能源安全等”，要“做好科技金融、绿色金融、普惠金融、养老金融、数字金融五篇大文章”。政策引导支持的重点领域和薄弱环节必将成为商业银行贷款投放的重点方向。

三要做实行业研究。产业转型过程中，随着旧有主导产业的衰落，新的产业正在逐步壮大，并最终会成长为新的主导产业。产业的更替对商业银行造成挑战，但也蕴含机遇。商业银行不能固守在旧有的经验册和功劳簿上，而应不断拓展行业研究的边界，拓展对新科技、新赛道、新市场的认知深度，利用好行业研究的成果，根据行业、企业成长的阶段不同，适配不同类型、不同风险暴露度的融资产品，做到与企业共同成长。

四要大力发展零售信贷业务。成熟经济体的驱动力中，消费是占比最高的部分，也是经济最可依赖的内生增长动力之一。随着共同富裕目标的推进，消费在经济中占比提升，零售信贷业务的增长空间是非常广阔的，值得商业银行持续精耕细作。

五要精进数字化风控手段。随着全社会数字化程度的提升，可收集利用的数据资源也在不断积累。当前人工智能领域技术不断突破，基于大数据和人工智能的风控模型未来大有可为，可能会实质性突破此前由于地域、认知和经验的限制而设定的能力边界，这也是商业银行未来竞争突围的重点方向。

（本文仅代表作者个人观点，与所在单位无关）

（作者单位：中信银行资产负债部，中信银行博士后科研工作站）

责任编辑：杨生恒