【研報】銀行業資產質量專題（二）：“防風結構”穩健不懼零售資產質量擾動-20200618[25頁].pdf

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1、 深 度 報 告 【 行 業 證 券 研 究 報 告 】 銀行行業 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量 擾動 銀行資產質量專題（二） 核心觀點核心觀點 信用卡及消費貸是信用卡及消費貸是零售業務零售業務資產質量主要風險點。資產質量主要風險點。 零售業務中， 按揭貸款仍 是資產質量壓艙石，居民房貸償債能力無憂，按揭貸款風險不大。經營貸款 有抵押、擔保方式較多，貸前調查較為充分，貸后管理嚴格，在政策定向扶 持小微、貨幣整體寬松條件下，經營貸償還情況恢復較快。信用卡及消費貸 受失業率上升與居民收入下降影響最直接，且終端消費需求不足疊加前期 不良風險延后暴露，信用卡、消費貸不良率分子端擴張大于分母端，成

2、為零 售信貸資產的主要風險點。 從非典、次貸到新冠疫情對比來看，當前零售資產質量風險可控。從非典、次貸到新冠疫情對比來看，當前零售資產質量風險可控。1）宏觀 方面零售資產質量影響四要素為失業率、產業結構、政策及杠桿水平。失業 率對零售資產質量影響更直接， 而非經濟增速， 當前失業率表現較非典及次 貸危機好，且已在恢復。產業結構決定危機沖擊面大小，疫情雖短期對服務 業沖擊較大，但仍未恢復的批發零售、住宿餐飲涉及人數較少，對零售資產 質量波及可控。與次貸危機后的“四萬億”計劃對比，政策的負面效應是零 售資產風險的主要考量，當前政策穩健靈活，并無過快、過急之憂。我國居 民部門整體負債水平雖較非典、次

3、貸時期上升較快，但仍低于 G20 國家， 且由于儲蓄率較高， 居民部門整體償債能力無憂。 我國零售資產仍具有較好 的基礎，整體風險不大。2）微觀方面，零售資產質量影響二要素為風控能 力、產品發展階段。消費貸、經營貸風控已較非典及次貸時期更為審慎，用 戶資質尚好，整體風險不大。信用卡雖審批較前者寬松，但當前并未出現過 度授信的情況。信用卡及消費貸已渡過“野蠻生長期”，當前行業監管較為 規范，抗風險能力較非典及次貸危機時期顯著提升。從 ABS 角度前瞻零售 貸款風險，信用卡和消費貸 ABS 底層資產一季度均有不同程度的惡化，但 當前不良上升壓力已出現邊際放緩趨勢。 預計全年信用卡、 消費貸不良率上

4、升幅度預計全年信用卡、 消費貸不良率上升幅度可控可控。 通過與非典及次貸危機時期 的詳細對比，充分考慮疫情類事件、經濟下行、政策調控的影響，測算后得 到，2020 年信用卡貸款不良率中樞約在 1.70%，較 2019 年末信用卡不良 率行業中值 1.63%上升 7bps，不良率波動范圍應在 1.50%-2.00%之間。 2020 年消費貸款不良率中樞約在 1.29%，較 2019 年末消費貸不良率行業 中值 1.15%上升 14bps，不良率波動范圍應在 1.15%-1.52%之間。 投資建議與投資標的投資建議與投資標的 政策對投資、 消費的支持力度不斷增加， 經濟有望逐漸步入恢復期。 投資上

5、， 新老基建并行， 中短期銀行資產增速受益于基建、 國企項目推進和政策推進 信貸投放，仍較有保障，暫不構成板塊業績和估值的核心約束。消費上，穩 就業有利于穩定銀行個人端信貸資產的質量。當前零售業務息差水平仍較 高，資產質量相對較好，在內外部不確定風險增加的情況下，優質零售銀行 標的仍是穩健收益的好選擇。貸款占比提升和流動性負債成本降低將對息 差構成支撐， 市場化負債占比高、 貸款占比提升空間大的銀行將有較好的息 差韌性。 我們維持行業“看好”評級。個股建議關注興業銀行(601166，買入)、常熟銀 行(601128，買入)、招商銀行(600036，增持)、郵儲銀行(601658，增持)。 風險

6、提示風險提示 經濟內外部風險仍較大；降息導致凈息差承壓；外資銀行進入使競爭加劇。 行業評級 看好看好 中性 看淡 (維持) 國家/地區 中國 行業 銀行行業 報告發布日期 2020 年 06 月 18 日 行業表現行業表現 資料來源：WIND、東方證券研究所 證券分析師 唐子佩 021-63325888*6083 執業證書編號：S0860514060001 聯系人 張靜嫻 021-63325888*4311 相關報告 銀行資產質量研判： 規上企業貸款及房貸是 存量穩定器，零售帶來優質增量： 2019-02-25 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不

7、懼零售資產質量擾動 2 目 錄 1. 為什么是信用卡及消費貸風險暴露：按揭穩健，經營貸有抵押、政策護航5 1.1. 按揭貸款仍是零售資產質量的壓艙石 . 5 1.2. 經營貸有抵押擔保、政策護航，風險可控 . 6 1.3. 信用卡、消費貸受失業率、貸款需求走弱拖累，質量惡化較多 . 7 2. 從非典、次貸到新冠疫情對比，當前零售資產質量風險可控 . 10 2.1. 宏觀四面：失業率、產業結構、政策變動、杠桿水平 . 10 2.1.1. 失業率對零售資產質量影響更直接，而非經濟增速，當前失業率表現尚可， 且已在恢復 10 2.1.2. 產業結構決定沖擊面大小，疫情雖短期對服務業沖擊較大，但仍未恢

8、復行業 涉及人數較少，對零售資產質量波及可控 12 2.1.3. 政策的負面效應是零售資產風險的主要考量，當前政策并無過快、過急之憂 13 2.1.4. 居民部門償債能力較好，零售資產風險整體無憂 15 2.2. 微觀二面：風控能力、產品發展階段 . 16 2.2.1. 風控能力直接影響零售資產風險，當前風控整體審慎 16 2.2.2. 行業已步入規范發展期，抗風險能力顯著提升 17 2.3. ABS 底層資產已現改善. 19 3. 預計全年信用卡、消費貸不良率上升幅度可控 . 20 4. 投資建議：關注優質零售銀行、息差韌性高的銀行 . 22 5. 風險提示 . 23 rQqPoQuMnNs

9、NmMqPqOqOpM7NbP8OpNrRsQpPjMrRpRjMoPzQ6MnNwPvPpNrRvPmNsM HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 3 圖表目錄 圖 1：住房按揭貸款是零售貸款的主要成分（2019 上市銀行加總） . 5 圖 2：2020 年一季度城鎮調查失業率上升 . 8 圖 3：2020 年一季度就業人員平均工作時間顯著下降 . 8 圖 4：疫情導致居民可支配收入下降. 8 圖 5：疫情對企業開工造成較大影響. 8 圖 6：相比兩次危機，當前經濟整體處于下行區間 . 11 圖 7：失業率相比前兩次危機表現更好

10、 . 11 圖 8：當前第三產業在整體經濟中占比較大 . 12 圖 9：次貸危機前后，對外貿易比重先上升后下降 . 12 圖 10：當前仍未恢復至正常水平的行業，從業人員數較少（萬人） ，疫情波及面有限 . 13 圖 11：次貸危機后消費貸不良率下滑，2012 年后再次回升 . 13 圖 12：政策刺激下，次貸危機期間消費貸余額有所增長 . 13 圖 13：次貸危機后經營貸不良率下滑，2012 年后再次回升 . 14 圖 14：政策刺激下，次貸危機期間經營貸余額增長明顯 . 14 圖 15：我國居民部門杠桿率仍低于 G20 國家（%） . 16 圖 16：我國銀行存款/GDP 較高，居民儲蓄率

11、高，杠桿風險不大（%） . 16 圖 17：信用卡卡均授信額度同比與居民可支配收入同比較為匹配（%） . 17 圖 18：次貸危機后，信用卡不良貸款余額增速遠高于其他零售貸款業務 . 18 圖 19：次貸危機后，信用卡業務不良率有所上升 . 19 圖 20：信用卡不良貸款余額增速高于信貸總額增速 . 19 圖 21：一般消費貸 ABS 底層資產質量 2 月份明顯惡化，隨后不良上升壓力回落 . 19 圖 22：信用卡 ABS 底層資產質量一季度明顯惡化，4 月惡化趨勢放緩 . 19 表 1：2019 年披露數據的上市銀行各類零售貸款業務不良率表現 . 5 表 2：貸款行受理借款人貸款申請時，資料

12、要求較全. 6 表 3：經營貸貸前調查中對抵押物、貸款用途、經營情況等調查較為充分 . 6 表 4：央行多次采用再貸款再貼現、公開市場操作、降息等幫扶中小微企業發展 . 7 表 5：2019 年披露數據的上市銀行消費貸款情況 . 9 表 6：2019 年披露數據的上市銀行信用卡貸款情況 . 9 表 7：新冠疫情相比非典預計持續時間長、波及范圍廣、負面影響更大 . 10 表 8：三次危機的宏觀經濟背景比較：當前經濟下行壓力更大，疫情對經濟的破壞性相對更強 . 11 表 9：各省市政府工作報告公布基建投資計劃中新基建占比不低 . 14 表 10：各項零售貸款風控要求、用戶畫像對比 . 16 Hea

13、derTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 4 表 11：個人零售貸款目前整體已度過野蠻生長期，在政策監管下進入規范發展階段 . 17 表 12：2020 年信用卡業務的不良率估計（%） . 20 表 13：2020 年消費貸業務的不良率估計（%） . 21 表 14：2020 年經營貸業務的不良率估計（%） . 22 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 5 1. 為什么是信用卡及消費貸風險暴露：按揭穩健，經為什么是信用卡及消費貸風險暴露：按揭穩健，經 營貸有抵押、政策護航營貸

14、有抵押、政策護航 零售業務中， 銀行按揭貸款資產質量較穩定， 居民房貸償還能力無憂。 經營貸普遍有抵押擔保， 貸前貸后管理完善，且政策對普惠小微企業再貸款、再貼現支持力度較大。隨著疫情的好轉，企業 經營恢復后貸款風險也相對可控。信用卡與消費貸款業務受失業率上升與居民收入下降影響更直 接，且以信用類貸款為主，是零售信貸資產主要的風險點。 1.1. 按揭貸款仍是零售資產質量的壓艙石 住房按揭貸款是零售貸款的住房按揭貸款是零售貸款的最最重要成分，不良貸款率低，資產質量相對穩定重要成分，不良貸款率低，資產質量相對穩定， 是零售貸款的壓， 是零售貸款的壓 艙石艙石。2019 年 36 家上市銀行投放的個

15、人貸款中，住房按揭貸款占比達 65%。住房作為保障居民 生活的基本要素， 貸款需求相對剛性， 且購房通常需要支付一定比例的首付， 以所購住房作為抵押， 所以按揭貸款質量往往比較優質，不良率比其他個人貸款業務更低。我們通過比較 2019 年披露數 據的上市公司各類零售貸款業務的不良率表現， 可以看到按揭貸款的不良率中值為 0.26%， 遠低于 消費貸款、經營貸款、信用卡業務的不良率表現。此次新冠肺炎雖然造成了我國經濟活動的短暫停 滯，但居民住房的根本需求猶在，且居民按揭貸款方面的還款能力尚未受到明顯影響，按揭貸款的 資產質量惡化的可能性不大。 圖 1：住房按揭貸款是零售貸款的主要成分（2019

16、上市銀行加總） 數據來源：wind，東方證券研究所 表 1：2019 年披露數據的上市銀行各類零售貸款業務不良率表現 住房按揭貸款住房按揭貸款 消費貸款消費貸款 信用卡信用卡 經營貸款經營貸款 個人貸款個人貸款 中值 0.26% 1.15% 1.63% 1.52% 0.88% 平均值 0.24% 1.49% 1.69% 1.74% 0.91% 數據來源：wind，東方證券研究所 住房按揭貸款, 65% 消費貸款, 4% 信用卡, 16% 經營貸款, 5% 其他個人貸款, 10% HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 6 1.2.

17、經營貸有抵押擔保、政策護航，風險可控 我國個人經營性貸款一般都有抵押或者擔保，不采用純信用借款方式我國個人經營性貸款一般都有抵押或者擔保，不采用純信用借款方式，有效控制貸款風險在，有效控制貸款風險在 合理范圍合理范圍。 經營貸的擔保方式較多， 比如個人可采用質押、 抵押、 自然人保證、 專業擔保公司保證、 市場管理方保證、聯保、互保、組合擔保等擔保方式。除此之外，借款人還需向銀行提供個人收入 證明、個人資產狀況等還款能力證明、經年檢的營業執照、商戶經營狀況等材料。 表 2：貸款行受理借款人貸款申請時，資料要求較全 （1）個人經營性貸款申請審批表； （2）借款人及配偶身份證、戶口簿或有效居住證明

18、、居住地址證明、婚姻狀況證明； （3）個人收入證明、個人資產狀況等還款能力證明； （4）擔保資料； （5）經年檢的營業執照、稅務登記證，若屬于特殊行業，還須提供特殊行業經營許可證； （6）企業章程或合伙經營協議及驗資報告、出資協議； （7）能反映近一年經營狀況的銀行結算賬戶明細； （8）經營場所產權證明或租賃證明，以及詳細地址； （9）貸款行要求提供的其他資料。 數據來源：公開資料整理，東方證券研究所 表 3：經營貸貸前調查中對抵押物、貸款用途、經營情況等調查較為充分 （1）借款申請人所提供的資料是否真實、合法和有效，申請是否自愿、屬實； （2）借款人收入來源是否穩定，是否具備按時償還貸款本息

19、的能力； （3）貸款用途是否合法、真實、合規，貸款期限是否短于經營期限。個人經營貸款不得以任何形式流入 證券市場、期貨市場和用于股本權益性投資、房地產項目開發； （4）抵（質）押物是否真實、足額、有效，抵押物評估報告是否真實，評估價格是否合理；擔保人是否 具有擔保資格和擔保能力，擔保意愿是否真實、有效； （5）借款人在其經營領域是否有一定的從業經驗與良好的從業記錄； （6）了解經營實體資產和負債情況、對外擔保情況，近一年經營狀況是否良好、現金流是否穩定，有無 嚴重財務問題或其他影響其正常經營的問題。 數據來源：公開資料整理，東方證券研究所 個體工商戶將伴隨復工復產的個體工商戶將伴隨復工復產的推

20、進推進逐漸恢復營業，逐漸恢復營業，再貸款再貼現等政策效果顯著，再貸款再貼現等政策效果顯著，經營性貸經營性貸 款風險相對可控?？铒L險相對可控。一季度受疫情影響，個體戶的經營受到嚴重的打擊，或裁員停業，或關門修整， 個人經營性貸款需求大幅減少，甚至部分個體戶預估春節黃金期消失，選擇提前償還賬款。而后疫 情時期，伴隨著企業復工復產的加速，全國經濟活力逐漸恢復。在再貼現再貸款、定向降準、降息 等一系列逆周期政策的幫扶作用下， 中小微企業也將逐漸走出困境， 銀行經營性貸款業務將有所好 轉。 據統計， 3月底我國大中型企業的復工率已達到96.6%， 4月底工業開工指數也回歸到71.87%。 且疫情期間央行

21、通過再貸款再貼現定向幫扶小微企業， 有助于緩解小微企業現金流壓力。 我們預計 后期個體戶的經營將再次活躍，經營性貸款的需求將有所回升，資產質量風險也無需過多擔憂。 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 7 表 4：央行多次采用再貸款再貼現、公開市場操作、降息等幫扶中小微企業發展 時間時間 政策政策 2020/1/20 央行開展央行票據互換操作，操作量 60 億元，期限 3 個月，費率 0.10%，支持中小銀行發行永續債補充資本促進金融機構對實體經濟的 支持，緩解小微企業和民營企業融資難問題。 2020/2/3 央行開展 1.2 萬

22、億元公開市場逆回購操作投放資金，銀行體系整體流動性比去年同期多 9000 億元。 2020/2/4 央行當日公開市場操作逆回購投放資金 5000 億元，7 天期操作 3800 億元，中標利率 2.40%；14 天期操作 1200 億元，利率 2.55%。 2020/2/20 央行分別下調 1 年期和 5 年期 LPR 利率 10bps 和 5bps，下調后 1 年期 LPR 為 4.05%，5 年期 LPR 利率為 4.75%，有效緩解企業短 期融資壓力。 2020/2/26 央行召開電視電話會議，在前期已經設立 3000 億元疫情防控專項再貸款的基礎上，增加再貸款再貼現專用額度 5000 億

23、元，同時，下調 支農、支小再貸款利率 0.25 個百分點至 2.5%。2020 年 6 月底前，對地方法人銀行新發放不高于 LPR 加 50 個基點的普惠型小微企業 貸款，允許等額申請再貸款資金。 2020/3/16 央行實施普惠金融定向降準，對達到考核標準的銀行定向降準 0.5%至 1%。此外，對符合條件的股份制商業銀行再額外定向降準 1%，支 持發放普惠金融領域貸款，以上定向降準共釋放長期資金 5500 億元。 2020/3/20 央行實施定向降準，釋放長期資金 5500 億元。同時，開展中期借貸便利（MLF）操作 1000 億元，操作利率 3.15%，與 2 月份持平。 2020/3/2

24、5 央行開展央行票據互換操作，操作量 50 億元，期限 3 個月，費率 0.10%，以提高銀行永續債的市場流動性，支持銀行發行永續債補充資 本，增強金融服務實體經濟的能力。 2020/3/30 央行對農信社、農商行、農村合作銀行、村鎮銀行和僅在省級行政區域內經營的城商行定向下調存款準備金率 1%，于 4 月 15 日和 5 月 15 日分兩次實施到位， 每次下調 0.5%， 共釋放長期資金約 4000 億元， 且自 4 月 7 日起將金融機構在央行超額存款準備金利率從 0.72% 下調至 0.35%， 是 2008 年來首次下調超額存款準備金利率。 3 月 30 日 500 億 7 天逆回購利

25、率較上期下降 20 個基點至 2.2%， 為 2015 年 6 月以來最大單次降幅。 2020/3/31 國常會增加中小銀行再貸款再貼現額度 1 萬億元，額度累計已達 1.5 萬億元，并擴大地方政府專項債規模。 2020/4/15 央行開展 MLF 操作 1000 億元，期限 1 年，中標利率為 2.95%，較上期下降 20bps，為 3 年來首次跌破 3%。央行對部分中小銀行實施 定向降準 0.5%，釋放長期資金約 2000 億元。 2020/4/20 央行下調 LPR， 1 年期 LPR 為 3.85%，較上一期下降 20bps；5 年期以上 LPR 為 4.65%，較上一期下降 10bp

26、s，為 2019 年 8 月 LPR 改革以來最大降幅。 2020/4/24 央行縮量續做 561 億元定向中期借貸便利（TMLF） ，期限為 1 年，利率為 2.95%，較前次下調 20 個基點。 2020/4/21 央行開展央行票據互換操作，操作量 50 億元，期限 3 個月，費率 0.10%，以提高銀行永續債的市場流動性，支持銀行發行永續債補充資 本，增強金融服務實體經濟的能力。 數據來源：中國人民銀行，東方證券研究所 1.3. 信用卡、消費貸受失業率、貸款需求走弱拖累，質量惡化 較多 疫情對失業率、工作時長、工資收入造成顯著負面影響。疫情對失業率、工作時長、工資收入造成顯著負面影響。2

27、020 年二月和三月的城鎮調查失業 率分別為 6.2%和 5.9%，雖然三月隨著全國企業復工復產的推進，失業率環比雖有所下降，但同比 增幅仍然高達 0.7%。此外，許多在崗人員即便擁有工作，但工作時效也被迫打折，二月、三月的 就業人員平均工作時間分別縮減至 40.2、44.8 時/周。工作時間的縮短也將直接影響工作人員的創 收，2020 年第一季度城鎮居民人均可支配收入同比僅增長 0.5%，遠低于一般情況下 8%左右的增 長率。 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 8 圖 2：2020 年一季度城鎮調查失業率上升 圖 3：202

28、0 年一季度就業人員平均工作時間顯著下降 數據來源：wind，東方證券研究所 數據來源：wind，東方證券研究所。注：每年的 12 月和 1 月數據不統計 圖 4：疫情導致居民可支配收入下降 圖 5：疫情對企業開工造成較大影響 數據來源：wind，東方證券研究所 數據來源：wind，東方證券研究所。 失業率的上升、居民收入的下降都將直接影響居民的償債能力，失業率的上升、居民收入的下降都將直接影響居民的償債能力，增加增加信用卡、消費貸信用卡、消費貸逾期比逾期比 例例。消費者還貸動機與能力的下降將增加逾期還賬的可能，如 2020 年一季度平安銀行信用卡業務 的不良率從 2019 年末的 1.66%

29、上升至 2.32%，短期遭受疫情擾動。 催收受限及貸款需求走弱加劇資產質量惡化。催收受限及貸款需求走弱加劇資產質量惡化。 疫情也對銀行催收造成一定不便， 部分逾期貸款 在二季度可能演化為不良貸款。同時，由于疫情期間消費貸、信用卡貸款需求走弱，導致不良率、 關注類這類指標分母端增速放緩，加劇了指標抬升的傾向。 部分銀行消費貸及信用卡在總貸款中的占比較高， 可能面臨一定的資產質量風險暴露壓力。 有 公布數據的銀行中，上海銀行、平安銀行、杭州銀行、蘇州銀行、常熟銀行消費貸占比較高；平安 銀行、招商銀行、中信銀行、浦發銀行、興業銀行信用卡貸款占比較高。 0.0% 0.2% 0.4% 0.6% 0.8%

30、 1.0% 0% 1% 2% 3% 4% 5% 6% 7% 2019-092019-112020-012020-03 城鎮調查失業率城鎮調查失業率同比（右軸） 40 42 44 46 48 就業人員平均工作時間（時/周） 0% 2% 4% 6% 8% 10% 0 1 2 3 4 5 2018-032018-092019-032019-092020-03 城鎮居民人均可支配收入:累計值(萬元） 城鎮居民人均可支配收入:累計同比（右軸） 60% 65% 70% 75% 80% 85% 招銀理財望眼科技夜光指數:工業開工指數 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”

31、穩健，不懼零售資產質量擾動 9 表 5：2019 年披露數據的上市銀行消費貸款情況 消費貸款占比（消費貸款占比（2 2019019 年）年） 消費貸款不良率（消費貸款不良率（20192019 年）年） 建設銀行 1.26% 1.39% 農業銀行 1.26% 1.04% 平安銀行平安銀行 14.49%14.49% 1.02% 上海銀行上海銀行 18.00%18.00% 1.15% 杭州銀行杭州銀行 10.99%10.99% 0.46% 常熟銀行常熟銀行 9.93%9.93% 0.64% 成都銀行成都銀行 0.20% 20.05%20.05% 鄭州銀行 2.96% 4.47% 青島銀行 5.48%

32、 0.20% 蘇州銀行蘇州銀行 10.46%10.46% 0.93% 青農商行 1.50% 0.88% 數據來源：公司公告，東方證券研究所 表 6：2019 年披露數據的上市銀行信用卡貸款情況 信用卡貸款占比（信用卡貸款占比（2 2019019 年）年） 信用卡貸款不良率（信用卡貸款不良率（20192019 年）年） 建設銀行 4.95% 1.03% 農業銀行 3.56% 1.57% 交通銀行 8.81% 2.38%2.38% 招商銀行招商銀行 14.94%14.94% 1.35% 興業銀行 10.15% 1.47% 浦發銀行浦發銀行 10.61%10.61% 2.30%2.30% 中信銀行中

33、信銀行 12.87%12.87% 1.74% 平安銀行平安銀行 23.26%23.26% 1.66% 上海銀行 3.45% 1.63% 常熟銀行 1.77% 0.95% 成都銀行 1.15% 0.28% 鄭州銀行 1.44% 1.55% 數據來源：公司公告，東方證券研究所 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 10 2. 從非典、次貸到新冠疫情對比，當前零售資產質量從非典、次貸到新冠疫情對比，當前零售資產質量 風險可控風險可控 2.1. 宏觀四面：失業率、產業結構、政策變動、杠桿水平 2.1.1. 失業率對零售資產質量影響更直接，

34、而非經濟增速，當前失業率 表現尚可，且已在恢復 將非典與新冠肺炎疫情做對比，新冠疫情對經濟影響程度更大， “停工抗疫”對國內經濟活動將非典與新冠肺炎疫情做對比，新冠疫情對經濟影響程度更大， “停工抗疫”對國內經濟活動 造成了直接沖擊， “復工復產”直接影響失業率，進而影響零售貸款的償還進度。后續隨著經濟活造成了直接沖擊， “復工復產”直接影響失業率，進而影響零售貸款的償還進度。后續隨著經濟活 動恢復正常， 失業率有序下行，預計零售逾期貸款也將逐步恢復正常。動恢復正常， 失業率有序下行，預計零售逾期貸款也將逐步恢復正常。新冠肺炎相比非典疫情的預 計持續時間更長， 感染人數、 死亡人數更多， 波及

35、的地區范圍更廣。 非典時期， 廣東、 北京、香港、 臺灣為主疫區，其他城市波及較小，并沒有進行全國性的“停工抗疫”。但新冠肺炎時期，累計感 染及死亡人數均是非典時期的數倍， 且在春節期間進行了不短時間的大范圍停工， 對經濟活動造成 顯著影響。銀行零售貸款的資產質量，最直接受到“復工復產”進度的影響，預計隨著復工復產有 序推進，各類人員工資、失業情況逐步恢復至正常水平，零售端逾期貸款也將逐步恢復正常。 表 7：新冠疫情相比非典預計持續時間長、波及范圍廣、負面影響更大 非典非典 新冠肺炎新冠肺炎 持續時間持續時間 2002.11-2003.06； 經濟主要在 4、 5 月份受 到較大沖擊 2020

36、.01-至今；經濟主要在第一季度受到較大 沖擊 波及范圍波及范圍 廣東、北京、香港、臺灣為主疫區，其他城市 波及較小 以湖北省為主要疫區，其他各省市均受到不同 程度影響；全國停工停產共同抗疫 人數對比人數對比 全國累計確診 7390 人，累計死亡 694 人 全國累計確診 84506 人，累計死亡 4645 人 數據來源：WHO，東方證券研究所；注：SARS 數據統計截止 2003.08.15，新冠肺炎數據統計截止 2020.05.20 經濟增速不是零售資產質量核心要素，失業率對零售資產質量影響更直接。經濟增速不是零售資產質量核心要素，失業率對零售資產質量影響更直接。相比相比非典與非典與次貸次

37、貸 危機危機時期時期， 雖然雖然當前經濟下行壓力更大當前經濟下行壓力更大，但，但人力資源與用工需求的匹配程度有所提升，經濟結構逐人力資源與用工需求的匹配程度有所提升，經濟結構逐 步優化步優化，失業率表現優于非典及次貸危機時期。，失業率表現優于非典及次貸危機時期。非典和次貸危機出現時，國內經濟整體正處于高速 增長期，即便遭受疫情或者金融危機的沖擊，GDP 仍分別保持在 10%、8%左右的增速水平。但 2010 年以來我國經濟持續下行，受新冠肺炎影響后今年一季度 GDP 實際增速跌至-6.8%。雖然， 經濟增長承壓的背景下，短暫經濟活動的停滯對居民的工作、收入、消費產生了一定打擊。但是， 從失業率

38、來看，當前城鎮登記失業率都低于非典、次貸時期的水平，失業率近年呈現下降趨勢，人 力資源與用工需求的匹配程度有所提升，經濟結構逐步優化。 預計現階段居民收入風險可控，償債能力雖短期受到擾動， 但仍較非典、次貸危機時期較強，預計現階段居民收入風險可控，償債能力雖短期受到擾動， 但仍較非典、次貸危機時期較強， 新冠疫情對零售資產質量影響有限。新冠疫情對零售資產質量影響有限。非典時期失業率較高，除了疫情原因，另有一部分國企改革， 過剩產能出清的因素，導致部分工人失業下崗。次貸危機時期，由于我國經濟中，外貿占比較高， 相關產業發生連鎖反應，導致失業率急劇升高。但是，本次新冠疫情中，現階段失業率上升更偏重

39、 于停工帶來的短期影響，且失業率仍處于歷史較低水平，居民收入風險相對可控。 HeaderTable_TypeTitle 銀行行業深度報告 “防風結構”穩健，不懼零售資產質量擾動 11 表 8：三次危機的宏觀經濟背景比較：當前經濟下行壓力更大，疫情對經濟的破壞性相對更強 非典非典 次貸危機次貸危機 新冠新冠肺炎肺炎 經濟增速經濟增速 經濟高速增長；2003 年 GDP 增速約 10% 經濟高速增長；2008、2009 年 GDP 增速約 9.5%左右 經濟下行壓力較大；2019 那年 GDP 增速為 6.1%， 2020 年一季 度 GDP 增速為-6.8% 產業結構產業結構 第二產業是主要推動

40、力， 2003 年占經濟總量 47%左 右 對外貿易影響較大； 2008 年進出 口金額/GDP 比例約 62% 第三產業是主要推動力，2019 年 占經濟總量 53% 人員流動人員流動 流動規模相對較??； 2003 年 全年客運量約 159 億人 人口流動頻繁， 2008 年全年客運 量約 287 億人 人口流動效率提升，2019 年全年 客運量約 176 億人 貨幣政策貨幣政策 貨幣政策邊際寬松，信貸增 速較快，疫情期間各項貸款 每月增速保持在 11%左右的 水平 政策全面寬松， 降息降準與 “四萬 億”計劃刺激下，信貸快速增長， 2009 年各項貸款每月增速保持 在 20%35%的水平 政策整體穩健靈活， 信貸增長較為 穩定，2020 年以來各項貸款難每 月增速保持在 12%、1