我国城市商业银行信用风险控制：问题剖析与策略构建

我国城市商业银行信用风险控制：问题剖析与策略构建一、引言1.1研究背景与意义城市商业银行作为我国金融体系的重要组成部分，在支持地方经济发展、服务中小企业和居民等方面发挥着不可替代的作用。自1995年第一家城市商业银行成立以来，城商行在我国金融市场中迅速崛起，数量不断增加，资产规模持续扩大。截至2024年末，我国城市商业银行资产总额已达到[X]万亿元，占银行业金融机构总资产的[X]%，成为推动我国经济发展的重要金融力量。城商行具有鲜明的区域性与地方性特征，决策链相对较短，能够更快速地响应地方经济发展需求，为当地中小企业提供针对性的金融服务。在我国经济转型升级和城镇化进程加速的背景下，城商行积极支持地方基础设施建设、小微企业发展以及民生领域改善，为地方经济发展注入了强劲动力。然而，随着金融市场的不断开放和竞争的日益加剧，城商行面临的信用风险也日益凸显。信用风险是指借款人或交易对手未能履行合同所规定的义务或信用质量发生变化，从而给城商行带来损失的可能性。城商行的信用风险不仅影响其自身的稳健经营和可持续发展，还可能对整个金融体系的稳定和经济发展产生负面影响。当前，我国经济发展进入新常态，经济增速换挡、结构调整阵痛、新旧动能转换等因素相互交织，给城商行的信用风险管理带来了严峻挑战。一方面，经济下行压力导致部分企业经营困难，偿债能力下降，信用风险不断积聚；另一方面，金融创新的快速发展和金融市场的互联互通，使得城商行面临的信用风险更加复杂多变，风险传递速度加快。在这样的背景下，加强城商行信用风险控制研究具有重要的现实意义。从维护金融稳定的角度来看，城商行作为金融体系的重要环节，其信用风险的有效控制对于防范系统性金融风险至关重要。如果城商行的信用风险得不到有效控制，可能引发局部金融风险，甚至通过金融市场的传导机制，对整个金融体系的稳定造成威胁。2008年全球金融危机的爆发，就是由于美国次贷市场的信用风险失控，进而引发了全球性的金融海啸，给世界经济带来了巨大损失。因此，加强城商行信用风险控制，有助于维护金融体系的稳定，保障国家经济安全。从促进经济发展的角度来看，城商行作为地方经济发展的重要金融支持力量，其稳健经营对于促进地方经济增长、推动产业升级具有重要作用。通过有效控制信用风险，城商行能够提高资金配置效率，将更多的资金投向实体经济中具有发展潜力的企业和项目，为经济发展提供有力的金融支持。相反，如果城商行信用风险过高，可能导致其惜贷、惧贷，影响实体经济的融资需求，进而制约经济的发展。综上所述，我国城市商业银行在金融体系中占据着重要地位，其信用风险控制对于金融稳定和经济发展具有至关重要的意义。在当前复杂多变的经济金融环境下，深入研究城商行信用风险控制问题，探索有效的风险控制策略和方法，具有重要的理论和实践价值。1.2研究目的与创新点本研究旨在深入剖析我国城市商业银行信用风险的现状、成因及影响因素，构建科学有效的信用风险控制体系，为城商行提升信用风险管理水平、实现稳健可持续发展提供理论支持和实践指导。具体而言，通过对城商行信用风险相关数据的收集与分析，揭示信用风险的表现形式和特征，识别潜在的风险因素，进而提出针对性的风险控制策略和建议。在研究视角上，本研究将城商行置于我国经济金融体制改革和金融市场开放的大背景下，综合考虑宏观经济环境、金融监管政策、行业竞争态势以及城商行自身特点等多方面因素对信用风险的影响，突破了以往仅从单一角度或局部层面研究城商行信用风险的局限，为全面、系统地认识和解决城商行信用风险问题提供了新的视角。在研究方法上，本研究将采用定性与定量相结合的方法，在定性分析方面，运用文献研究法梳理国内外相关理论和研究成果，运用案例分析法深入剖析典型城商行的信用风险管理实践；在定量分析方面，运用计量经济学模型对城商行信用风险的影响因素进行实证检验，运用风险评估模型对城商行的信用风险水平进行量化评估。通过定性与定量方法的有机结合，提高研究结果的科学性和可靠性。1.3研究方法与框架本研究综合运用多种研究方法，力求全面、深入地探讨我国城市商业银行信用风险控制问题。在研究过程中，将理论分析与实证研究相结合，定性分析与定量分析相结合，以确保研究结果的科学性和可靠性。案例分析法是本研究的重要方法之一。通过选取具有代表性的城市商业银行作为案例，深入剖析其信用风险管理的实践经验和存在的问题，从中总结出具有普遍性和指导性的结论和启示。以[具体城商行名称1]为例，详细分析其在信用风险识别、评估、监控和处置等方面的具体做法，以及在应对经济下行压力和市场波动时所采取的风险控制策略。同时，选取[具体城商行名称2]等其他城商行作为对比案例，分析不同城商行在信用风险管理方面的差异和共性，为我国城商行信用风险控制提供多元化的参考。数据统计分析法也是不可或缺的研究方法。收集和整理我国城市商业银行的相关数据，包括资产规模、贷款余额、不良贷款率、资本充足率等，运用统计分析方法对这些数据进行描述性统计、相关性分析和回归分析等，以揭示城商行信用风险的现状、特征及其影响因素。通过对多家城商行多年数据的统计分析，研究宏观经济指标（如GDP增长率、通货膨胀率等）与城商行信用风险指标（如不良贷款率）之间的关系，为信用风险的预测和控制提供数据支持。对比分析法在本研究中也发挥着重要作用。对比分析国内外商业银行信用风险管理的理论和实践，借鉴国际先进经验，找出我国城市商业银行信用风险管理的差距和不足，提出改进的方向和措施。对比国际知名商业银行（如汇丰银行、花旗银行等）与我国典型城商行在信用风险管理体系、方法和技术等方面的差异，分析国外先进经验在我国城商行的适用性，为我国城商行信用风险管理的国际化和现代化提供参考。在研究框架上，本文首先介绍研究背景与意义，阐述我国城市商业银行信用风险控制研究的重要性和必要性。接着对相关理论进行梳理，为后续研究奠定理论基础。随后分析我国城市商业银行信用风险的现状，包括信用风险的度量指标、表现形式和特征等，并深入剖析信用风险产生的内部和外部原因。在此基础上，对城商行信用风险的影响因素进行实证分析，通过构建计量经济学模型，量化各因素对信用风险的影响程度。再借鉴国外商业银行信用风险管理的先进经验，提出完善我国城市商业银行信用风险控制体系的对策建议，包括加强内部控制、优化外部监管、应用金融科技等方面。最后对研究内容进行总结，指出研究的不足之处，并对未来的研究方向进行展望。二、我国城市商业银行信用风险相关理论2.1信用风险的定义与内涵信用风险，又被称作违约风险，是指在信用交易过程中，借款人、证券发行人或交易对方因各种缘由，不愿或无力履行合同约定条件，进而构成违约，致使银行、投资者或交易对方遭受损失的可能性。传统意义上，信用风险主要体现为借款人无法按照合同约定按期还本付息，给贷款人造成损失。随着金融市场的不断发展和金融创新的日益活跃，信用风险的内涵也在不断拓展。在现代金融领域，信用风险不仅包括借款人的违约风险，还涵盖了公司融资类客户、交易对手或公司持有证券的发行人在无法履行合同义务时，给公司造成损失的可能性，以及相关信用质量发生恶化情况下，给公司造成的损失风险。在城市商业银行的经营活动中，信用风险有着多种表现形式。从贷款业务来看，这是城商行信用风险的主要来源之一。当借款人由于经营不善、市场环境变化、资金链断裂等原因，无法按时足额偿还贷款本息时，城商行就会面临贷款违约的风险，导致贷款本金和利息的损失。部分中小企业由于自身规模较小、抗风险能力较弱，在经济下行压力下，经营状况恶化，难以按时偿还城商行的贷款，使得城商行的不良贷款率上升。在债券投资业务中，城商行若投资的债券发行人出现信用违约，无法按时支付债券利息或偿还本金，也会导致城商行遭受损失。某些企业发行的债券可能因企业财务状况恶化、信用评级下调等原因，出现违约风险，使城商行在债券投资上遭受损失。担保和承兑业务同样存在信用风险。在担保业务中，若被担保人违约，城商行作为担保人需要承担代偿责任，从而可能面临资金损失；在承兑业务中，若出票人在票据到期时无法足额支付票款，城商行也需要垫付资金，这无疑增加了信用风险。信用风险对城市商业银行的影响是多维度且深远的。在资产质量方面，信用风险的直接后果便是不良资产的增加。一旦贷款违约或债券投资出现问题，相应资产就会转化为不良资产，导致城商行资产质量下降。不良资产的增多不仅会占用城商行的资金，降低资金的使用效率，还会侵蚀银行的利润和资本，削弱银行的实力。若不良资产占比过高，甚至可能危及银行的生存。盈利能力也会受到信用风险的显著影响。信用风险的发生会导致贷款利息收入减少，因为违约借款人无法按时支付利息。城商行还需要计提更多的贷款损失准备金，以应对潜在的信用损失。这两方面因素都会压缩城商行的利润空间，降低其盈利能力。若信用风险持续加剧，城商行可能会出现亏损，影响其可持续发展。信用风险还会对城商行的声誉产生负面影响。一旦发生信用风险事件，如大规模的贷款违约或债券违约，会引起市场和客户的关注，导致客户对城商行的信任度下降。客户可能会减少在城商行的存款和业务往来，转而选择其他更具信誉的金融机构，这会对城商行的业务发展和市场份额造成冲击。2.2信用风险评估方法准确评估信用风险是有效控制风险的前提和基础。目前，我国城市商业银行常用的信用风险评估方法主要包括专家系统法、评级系统法、统计模型法和人工智能模型等，这些方法各有特点和适用范围，在城商行信用风险评估中发挥着不同的作用。2.2.1专家系统法专家系统法是一种基于专家经验和判断的信用风险评估方法，它依赖于专家对借款人的财务状况、经营管理能力、行业前景等多方面因素的综合分析，来判断借款人的信用风险水平。在实际操作中，专家通常会根据一系列的定性和定量指标，如借款人的资产负债表、利润表、现金流量表等财务数据，以及企业的市场竞争力、管理层素质、信用记录等非财务数据，运用自己的专业知识和经验，对借款人的信用状况进行评估，并给出相应的信用评级或风险判断。专家系统法在城商行信用风险评估中具有一定的优势。这种方法能够充分考虑到各种难以量化的因素，如企业的经营策略、市场声誉、行业竞争态势等，这些因素往往对企业的信用风险有着重要影响，但却难以通过定量模型进行准确评估。专家凭借其丰富的经验和敏锐的洞察力，可以对这些因素进行综合分析，从而更全面地评估借款人的信用风险。在评估一家新兴的科技企业时，虽然其财务数据可能并不突出，但专家通过对其技术创新能力、市场前景、管理团队等方面的深入了解，能够判断出该企业具有较高的发展潜力和较低的信用风险。专家系统法还具有灵活性和适应性强的特点。它可以根据不同地区、不同行业、不同规模企业的特点，灵活调整评估指标和权重，以适应复杂多变的市场环境。在评估不同行业的企业时，专家可以根据行业的特殊性，重点关注不同的指标，如对于制造业企业，关注其生产设备的先进性和生产效率；对于服务业企业，关注其客户满意度和市场份额等。然而，专家系统法也存在着明显的局限性。由于专家的判断往往受到个人经验、知识水平、主观偏好等因素的影响，不同专家对同一借款人的信用风险评估可能存在较大差异，从而导致评估结果的主观性和不一致性。如果专家对某个行业的了解不够深入，或者受到个人情绪的影响，就可能对该行业企业的信用风险评估产生偏差。专家系统法的评估效率相对较低。在处理大量的信用评估业务时，需要耗费大量的人力、时间和精力，难以满足城商行快速发展的业务需求。专家系统法对专家的依赖程度过高，一旦专家离职或出现变动，可能会影响到信用风险评估的稳定性和连续性。2.2.2评级系统法评级系统法是通过一套标准化的评级标准和指标体系，对借款人的信用风险进行量化评估，并给予相应的信用评级。评级标准通常包括财务指标和非财务指标两个方面。财务指标主要反映借款人的财务状况和偿债能力，如资产负债率、流动比率、速动比率、净利润率、资产回报率等；非财务指标则主要反映借款人的经营管理能力、市场竞争力、行业前景、信用记录等方面的情况，如企业的市场份额、品牌知名度、管理层素质、行业发展趋势、是否存在逾期还款记录等。在实际应用中，城商行会根据自身的业务特点和风险管理需求，制定相应的评级指标体系和评分标准。通常会对每个指标设定一定的权重，根据借款人在各个指标上的表现进行打分，然后将各项得分加权汇总，得到借款人的综合信用评分。根据信用评分的高低，将借款人划分为不同的信用等级，如AAA、AA、A、BBB、BB、B、CCC、CC、C、D等，不同的信用等级对应着不同的信用风险水平。评级系统法在城商行信用风险评估中具有较高的客观性和稳定性。由于评级标准和指标体系是预先设定的，评估过程主要依赖于客观的数据和事实，减少了人为因素的干扰，使得评估结果更加公正、客观。只要借款人的财务数据和非财务信息没有发生重大变化，其信用评级就相对稳定，不会因为评估人员的变动而产生较大波动。评级系统法还具有标准化和规范化的特点，便于城商行对不同借款人的信用风险进行统一管理和比较。通过将借款人的信用风险量化为具体的信用等级，城商行可以更直观地了解借款人的信用状况，从而在贷款审批、利率定价、风险监控等方面做出更加科学合理的决策。对于信用等级较高的借款人，可以给予更优惠的贷款利率和更高的贷款额度；对于信用等级较低的借款人，则可以加强风险监控，要求提供更多的担保措施或提高贷款利率。然而，评级系统法也存在一些不足之处。评级指标体系的设计可能存在局限性，难以全面涵盖影响借款人信用风险的所有因素。一些突发的外部事件，如自然灾害、政策调整等，可能会对借款人的信用风险产生重大影响，但这些因素在评级指标体系中可能无法及时体现。评级系统法主要依赖于历史数据进行评估，对于未来市场环境的变化和不确定性考虑不足，难以准确预测借款人未来的信用风险变化。2.2.3统计模型法统计模型法是基于统计学原理，通过对大量历史数据的分析和建模，来预测借款人的信用风险。常见的统计模型包括线性判别分析模型、Logistic回归模型、Probit回归模型等。这些模型的基本原理都是通过对借款人的各种特征变量（如财务指标、行业变量等）进行分析，建立起特征变量与违约概率之间的数学关系，从而预测借款人发生违约的可能性。以Logistic回归模型为例，该模型通过将借款人的特征变量进行线性组合，并利用Logistic函数将线性组合结果转化为违约概率。在实际应用中，城商行会收集大量的历史数据，包括借款人的财务数据、信用记录以及是否违约等信息，然后利用这些数据对Logistic回归模型进行训练和校准，确定模型中的参数。经过训练的模型可以根据新借款人的特征变量，预测其违约概率。统计模型法在实际应用中具有一定的效果。它能够利用大量的历史数据进行分析，挖掘数据中潜在的规律和关系，从而对信用风险进行较为准确的预测。与专家系统法相比，统计模型法更加客观、科学，减少了人为因素的干扰，提高了信用风险评估的准确性和一致性。统计模型法还可以对不同借款人的信用风险进行量化比较，为城商行的风险管理决策提供有力的支持。通过计算每个借款人的违约概率，城商行可以更清晰地了解不同借款人的信用风险水平，从而在贷款审批、风险定价等方面做出更加合理的决策。然而，统计模型法也面临一些挑战。统计模型的建立依赖于大量准确、完整的历史数据，如果数据质量不高，存在数据缺失、错误或偏差等问题，将会影响模型的准确性和可靠性。市场环境是复杂多变的，历史数据所反映的规律和关系可能无法完全适用于未来的市场情况，导致模型的预测能力下降。统计模型通常假设变量之间存在线性关系或其他特定的关系，但在实际情况中，变量之间的关系可能更加复杂，这也会影响模型的拟合效果和预测精度。2.2.4人工智能模型随着信息技术的飞速发展，人工智能模型在信用风险评估领域得到了越来越广泛的应用。人工智能模型主要包括神经网络模型、支持向量机模型、决策树模型等，这些模型具有强大的非线性处理能力和自学习能力，能够处理大量复杂的数据和复杂的关系。以神经网络模型为例，它由多个神经元组成，通过模拟人类大脑的神经元结构和信息处理方式，对输入的数据进行学习和处理。在信用风险评估中，神经网络模型可以将借款人的各种财务指标、非财务指标等作为输入变量，通过多层神经元的非线性变换和学习，自动提取数据中的特征和规律，从而预测借款人的信用风险。人工智能模型在处理大量数据和复杂关系时具有明显的优势。它能够快速处理海量的数据，挖掘数据中隐藏的信息和模式，对于一些传统方法难以处理的非线性关系和复杂数据，人工智能模型能够表现出更好的适应性和准确性。人工智能模型还具有较强的自学习能力，能够随着数据的更新和市场环境的变化不断调整和优化模型，提高信用风险评估的时效性和准确性。在城商行信用风险评估中，人工智能模型具有广阔的应用前景。它可以整合城商行内部的各种业务数据，如客户信息、交易记录、财务数据等，以及外部的市场数据、行业数据、宏观经济数据等，全面、深入地分析借款人的信用状况，提高信用风险评估的全面性和准确性。通过对大量历史数据的学习和分析，人工智能模型可以发现一些传统方法难以察觉的风险因素和风险特征，为城商行的风险预警和防范提供更有力的支持。然而，人工智能模型也存在一些问题需要解决。人工智能模型通常被视为“黑箱”模型，其内部的决策过程和机制难以理解和解释，这在一定程度上限制了其在实际应用中的推广和接受程度。人工智能模型的训练需要大量的计算资源和时间，对城商行的信息技术基础设施提出了较高的要求。人工智能模型对数据的依赖性较强，如果数据存在偏差或噪声，可能会导致模型的预测结果出现偏差。2.3信用风险控制的重要性信用风险控制对于我国城市商业银行而言，是关乎其生存与发展的核心要素，在维护金融稳定、保障自身稳健运营以及促进经济可持续发展等方面，均发挥着不可替代的关键作用。从维护金融稳定的宏观视角来看，城市商业银行作为我国金融体系的有机组成部分，犹如金融生态系统中的关键节点，其信用风险状况直接关系到整个金融体系的稳定与否。在金融市场中，各金融机构之间通过复杂的业务往来和资金链条紧密相连，形成了一个相互依存、相互影响的有机整体。一旦城商行的信用风险失控，就如同多米诺骨牌的第一张被推倒，极易引发连锁反应，导致局部金融风险的爆发，并通过金融市场的传导机制迅速扩散，对整个金融体系的稳定造成严重威胁。2008年全球金融危机的爆发，正是由于美国次贷市场的信用风险失控，使得大量金融机构遭受巨额损失，进而引发了全球性的金融海啸，导致股市暴跌、企业倒闭、失业率飙升，给世界经济带来了巨大的灾难。这一惨痛的教训深刻地表明，城商行信用风险的有效控制对于防范系统性金融风险具有至关重要的意义，是维护金融稳定的重要基石。从城商行自身稳健运营的角度出发，信用风险控制是其实现可持续发展的关键所在。城商行的主要业务是吸收存款和发放贷款，贷款业务是其主要的盈利来源之一。然而，贷款业务也伴随着较高的信用风险，如果信用风险得不到有效控制，大量贷款无法按时收回，就会导致城商行不良贷款率上升，资产质量恶化。不良资产的增加不仅会占用城商行大量的资金，降低资金的使用效率，还会侵蚀银行的利润和资本，削弱银行的实力。若不良资产占比过高，城商行可能会面临资金流动性紧张、财务状况恶化等问题，甚至可能危及银行的生存。以包商银行事件为例，由于该行信用风险管理不善，长期存在同业负债大幅增加、贷款投放过于激进、不良率攀升等问题，最终导致严重的信用风险爆发，于2019年被接管，成为我国金融史上的一个典型案例。这一事件充分说明了信用风险控制对于城商行自身稳健运营的重要性，只有加强信用风险控制，城商行才能确保资产质量的稳定，提高盈利能力，增强自身的抗风险能力，实现可持续发展。从促进经济可持续发展的层面考量，城市商业银行作为地方经济发展的重要金融支持力量，其稳健经营对于促进地方经济增长、推动产业升级具有重要作用。城商行通过向中小企业和地方项目提供贷款，为实体经济注入资金，支持企业的生产经营和发展壮大，从而促进地方经济的增长。城商行还可以通过调整信贷结构，引导资金流向新兴产业和战略产业，推动产业升级和转型。然而，如果城商行信用风险过高，可能导致其惜贷、惧贷，减少对实体经济的信贷投放，影响企业的融资需求，进而制约经济的发展。信用风险的失控还可能引发金融市场的不稳定，导致企业融资成本上升，进一步阻碍经济的发展。因此，城商行只有加强信用风险控制，提高资金配置效率，将更多的资金投向实体经济中具有发展潜力的企业和项目，才能为经济发展提供有力的金融支持，促进经济的可持续发展。三、我国城市商业银行信用风险现状分析3.1城商行的发展历程与现状我国城市商业银行的发展历程可追溯至20世纪80年代，其前身是城市信用社。在改革开放的浪潮下，为满足城市中小企业和居民的金融需求，城市信用社如雨后春笋般涌现。这些信用社大多规模较小，业务范围局限于当地，在一定程度上缓解了中小企业融资难的问题，为地方经济发展做出了贡献。然而，由于缺乏统一的监管和规范的管理，部分信用社逐渐暴露出资产质量差、抗风险能力弱等问题，严重影响了金融秩序的稳定。为了化解城市信用社的风险，推动地方金融机构的健康发展，1995年国务院决定在城市信用社清产核资的基础上，通过吸收地方财政、企业入股等方式，组建城市合作银行。首批试点城市包括北京、上海、天津、深圳、石家庄等地。1998年，城市合作银行统一更名为城市商业银行，这标志着我国城市商业银行的正式诞生。在成立初期，城商行面临着诸多困难和挑战。不良资产包袱沉重，由于城市信用社时期遗留的问题，城商行承接了大量不良资产，不良贷款率居高不下，严重制约了其发展。资本充足率较低也是一大难题，许多城商行难以达到监管要求，抗风险能力较弱。业务范围狭窄，主要集中在传统的存贷款业务，金融创新能力不足，市场竞争力较弱。进入21世纪，随着我国经济的快速发展和金融改革的不断深化，城商行迎来了新的发展机遇。监管部门加大了对城商行的监管力度，推动其完善公司治理结构，加强风险管理。城商行积极响应监管要求，通过增资扩股、引进战略投资者等方式，充实资本实力，提高资本充足率。大力推进不良资产处置工作，通过核销、转让、重组等多种方式，有效降低了不良贷款率。在业务发展方面，城商行不断拓展业务领域，加强金融创新，推出了一系列适应市场需求的金融产品和服务，如信用卡、理财产品、电子银行等，逐步提升了市场竞争力。近年来，城商行在资产规模、业务范围等方面取得了显著发展。从资产规模来看，截至2023年末，中国银行业协会数据显示，城市商业银行总资产规模达到55.20万亿元，占银行业金融机构总资产的比重为13.23%，显示出其在金融体系中的重要地位。与2015年的22.58万亿元相比，实现了大幅增长，年复合增长率达11.99%。在业务范围上，城商行不再局限于传统的存贷款业务，而是积极拓展中间业务、零售业务、金融市场业务等领域。在中间业务方面，加大了对支付结算、代收代付、代理销售等业务的投入，手续费及佣金收入占比不断提高。在零售业务方面，加强了对个人客户的服务和管理，推出了多样化的个人金融产品，如个人住房贷款、消费贷款、理财产品等，零售业务占比逐年上升。在金融市场业务方面，积极参与债券市场、同业市场等，通过债券投资、同业拆借、票据业务等，提高资金运营效率，增加收益来源。在服务地方经济方面，城商行始终坚守“服务城乡居民、服务中小企业、服务地方经济”的市场定位，发挥自身优势，为地方经济发展提供了有力支持。在支持中小企业发展方面，城商行利用决策链短、对当地市场熟悉的优势，加大对中小企业的信贷投放力度，创新金融产品和服务模式，如推出“小微企业快贷”“知识产权质押贷款”等产品，有效缓解了中小企业融资难、融资贵的问题。在支持地方基础设施建设方面，积极参与地方政府的重大项目融资，为城市交通、能源、水利等基础设施建设提供资金支持，推动了地方经济的发展。在服务城乡居民方面，城商行不断完善服务网络，提升服务质量，为居民提供便捷、高效的金融服务，如设立社区银行、开展上门服务等，满足了居民多样化的金融需求。3.2信用风险现状3.2.1不良贷款率分析不良贷款率是衡量城市商业银行信用风险的关键指标之一，它直观地反映了银行贷款资产中可能无法收回的部分所占的比例。不良贷款率的上升通常意味着银行面临的信用风险在增加，资产质量在下降。近年来，我国城市商业银行的不良贷款率呈现出一定的波动变化。根据中国银行业协会发布的数据，2023年末，城商行不良贷款率为1.75%，较2022年末下降0.1个百分点。这表明在宏观经济环境逐渐企稳以及城商行自身风险管理能力提升的背景下，城商行的资产质量有所改善。从历史数据来看，在经济下行压力较大的时期，如2015-2016年，城商行的不良贷款率曾出现明显上升。当时，受经济增速换挡、结构调整等因素影响，部分企业经营困难，偿债能力下降，导致城商行不良贷款率攀升。2015年末，城商行不良贷款率达到1.48%，较上一年增长0.23个百分点；2016年末进一步上升至1.79%，较2015年末增长0.31个百分点。随着经济结构调整的推进和城商行风险管理措施的加强，不良贷款率在随后几年逐渐趋于稳定并有所下降。与其他类型银行相比，城商行的不良贷款率存在一定差异。2024年一季度，金融监管总局公布的数据显示，商业银行不良贷款率为1.59%，其中农商行和城商行的不良率相对较高，国有大行、股份行、外资行和民营银行的不良贷款率相对较低。国有大行凭借其庞大的资产规模、广泛的客户基础以及较强的风险抵御能力，不良贷款率通常处于较低水平。2024年一季度，邮储银行不良率低于1%，工商银行、建设银行不良率均为1.36%。股份制银行在风险管理和业务创新方面具有一定优势，不良贷款率也相对较低。2024年一季度，招商银行不良率低于1%，华夏银行不良率最高，为1.66%，浦发银行、民生银行分别为1.45%、1.44%。而城商行由于其服务对象多为中小企业，这些企业规模较小、抗风险能力较弱，在经济波动时更容易受到冲击，导致城商行不良贷款率相对较高。2024年一季度，城商行中不良率高于2%的出现了一家，为大连银行（2.65%）；湖北银行、郑州银行、兰州银行不良率分别为1.95%、1.87%、1.83%。从区域分布来看，不同地区城商行的不良贷款率也存在显著差异。经济发达地区的城商行，如江浙沪一带的江苏银行、宁波银行、南京银行等，不良贷款率相对较低，2024年一季度均低于1%。这些地区经济活跃，企业经营状况相对较好，信用环境较为完善，为城商行的资产质量提供了有力保障。而一些经济欠发达地区的城商行，由于当地经济发展水平有限，企业经营风险较高，不良贷款率则相对较高。如东北地区、西部地区的部分城商行，受到当地产业结构调整、经济增长乏力等因素影响，不良贷款率处于较高水平。不良贷款率的变化对城商行的经营产生了多方面影响。在盈利能力方面，不良贷款的增加会导致银行计提更多的贷款损失准备金，从而减少利润。不良贷款还可能导致贷款利息收入减少，进一步压缩盈利空间。在资本充足率方面，不良贷款的增加会降低银行的资产质量，减少风险加权资产中的优质资产，从而可能导致资本充足率下降，影响银行的抗风险能力。不良贷款率的上升还会影响市场对城商行的信心，增加融资成本，对城商行的可持续发展构成威胁。3.2.2资本充足率分析资本充足率是衡量城市商业银行抵御风险能力的重要指标，它反映了银行资本与风险加权资产的比率。较高的资本充足率意味着银行在面临风险时，有足够的资本来吸收损失，保障储户和债权人的利益，维持银行的稳健运营。根据《巴塞尔协议III》的规定，商业银行的资本充足率应不低于8%，核心一级资本充足率应不低于4.5%。我国监管部门也对城商行的资本充足率提出了严格要求，以确保银行体系的稳定。近年来，我国城市商业银行积极采取措施提升资本充足率。通过增资扩股，引入战略投资者，充实核心一级资本。一些城商行吸引了大型企业、金融机构等作为战略投资者，不仅增加了资本规模，还借助战略投资者的资源和经验，提升了自身的经营管理水平。通过发行二级资本债等方式补充二级资本，增强资本实力。2023年，多家城商行成功发行二级资本债，募集资金用于补充二级资本，提高资本充足率。从数据来看，截至2021年末，城商行资本充足率和一级资本充足率分别为13.08%和10.80%，较2020年末分别提升0.09和0.23个百分点，表明城商行在资本管理方面取得了一定成效。然而，城商行在资本充足率方面仍面临着一些压力。随着业务规模的不断扩张，城商行对资本的需求也在持续增加。在信贷投放、金融市场业务拓展等过程中，需要充足的资本作为支撑，这给城商行的资本补充带来了挑战。经济环境的不确定性也对城商行的资本充足率产生影响。在经济下行时期，企业经营困难，信用风险上升，城商行的不良贷款可能增加，导致资产质量下降，风险加权资产增加，从而对资本充足率产生负面影响。城商行在资本补充渠道方面相对有限，主要依赖于增资扩股、发行债券等传统方式，创新型资本补充工具的应用相对较少，这也限制了城商行资本充足率的提升空间。资本充足率对城商行的风险抵御能力有着至关重要的影响。当资本充足率较高时，城商行在面对信用风险、市场风险等各类风险时，能够有足够的资本来缓冲损失，降低破产倒闭的风险。在信用风险方面，即使出现一定规模的不良贷款，高资本充足率也能保证银行有能力承担损失，不至于影响正常的经营和资金流动性。而当资本充足率较低时，城商行的风险抵御能力将大大减弱，一旦面临较大的风险冲击，可能会陷入资金短缺、流动性紧张的困境，甚至危及银行的生存。3.2.3贷款集中度分析贷款集中度是指银行贷款在不同行业、客户之间的分布情况，它是衡量城商行信用风险的重要维度之一。贷款过度集中在特定行业或客户，会使城商行面临较高的信用风险，一旦这些行业或客户出现经营困难或违约，城商行的资产质量将受到严重影响，可能导致大量不良贷款的产生，危及银行的稳健运营。从行业分布来看，部分城商行存在贷款过度集中于某些特定行业的情况。房地产行业，由于其资金需求量大、投资回报率相对较高，吸引了不少城商行的信贷资金。然而，房地产市场受到宏观政策、市场供需等因素影响较大，具有较高的不确定性。近年来，随着房地产调控政策的持续收紧，部分房地产企业资金链紧张，出现违约风险，给贷款集中于该行业的城商行带来了较大的信用风险。一些城商行对制造业、批发零售业等行业的贷款也较为集中。这些行业受经济周期波动影响明显，在经济下行时期，企业经营压力增大，偿债能力下降，容易导致城商行的贷款违约率上升。在客户集中度方面，一些城商行对大客户的依赖程度较高，贷款集中于少数大客户。根据相关数据，邢台银行2020-2022年最大十家客户贷款占资本净额的比例分别为70.92%、70.81%、71.26%，贷款业务高度依赖少数大客户。这种高度集中的信贷模式使城商行面临极大的信贷风险，一旦某个大客户资不抵债或无法偿还贷款，银行的整体资产质量将遭受严重冲击。部分贷款已出现延展期和“借新还旧”现象，表面上不良率下降，但实际上资产质量存在极大隐忧。从区域分布来看，不同地区城商行的贷款集中度也存在差异。经济发达地区的城商行，由于当地经济多元化程度较高，企业数量众多，城商行在信贷投放上有更多的选择，贷款集中度相对较低。这些地区的城商行能够通过分散贷款对象，降低单个行业或客户对银行资产质量的影响。而经济欠发达地区的城商行，由于当地产业结构相对单一，优质客户资源有限，可能会出现贷款过度集中于少数行业或客户的情况，信用风险相对较高。为了降低贷款集中度风险，部分城商行采取了一系列措施。优化信贷结构，加大对普惠金融、绿色金融、科技金融等领域的信贷投放，减少对传统高风险行业的依赖。晋商银行近年来加大对科技型中小企业的支持，通过拓展新客户群体，降低对传统大客户的依赖。建立完善的风险管理体系，加强对贷款行业和客户的风险评估与监测，及时发现和预警潜在的风险。运用大数据、人工智能等技术手段，对贷款客户的信用状况、经营情况等进行实时跟踪和分析，提高风险管理的精准性和有效性。四、我国城市商业银行信用风险产生的原因4.1宏观经济环境因素4.1.1经济周期波动经济周期波动是影响我国城市商业银行信用风险的重要宏观经济因素之一。经济周期通常包括繁荣、衰退、萧条和复苏四个阶段，在不同阶段，经济活动水平、市场需求、企业经营状况等都会发生显著变化，这些变化会直接或间接地影响城商行客户的还款能力和信用风险水平。在经济繁荣阶段，市场需求旺盛，企业生产经营活动活跃，盈利能力增强，居民收入水平提高，就业状况良好。此时，城商行的客户（包括企业和个人）还款能力较强，信用风险相对较低。企业能够按时偿还贷款本息，不良贷款率维持在较低水平，城商行的资产质量较为稳定。企业在经济繁荣期往往有更多的投资机会，资金周转顺畅，能够有效履行还款义务，城商行的贷款回收得到保障。当经济进入衰退阶段，经济增长放缓，市场需求萎缩，企业面临订单减少、产品滞销、价格下跌等困境，经营成本上升，盈利能力下降，甚至出现亏损。企业可能会削减生产规模，裁减员工，导致失业率上升，居民收入减少，偿债能力下降。在这种情况下，城商行的客户违约风险显著增加，不良贷款率开始上升，信用风险逐渐暴露。一些中小企业由于抗风险能力较弱，在经济衰退期更容易受到冲击，资金链断裂，无法按时偿还贷款，从而增加了城商行的信用风险。经济周期波动还会通过影响抵押物价值来间接影响城商行的信用风险。在经济繁荣期，资产价格普遍上涨，抵押物的市场价值较高，城商行在处置抵押物时能够获得较好的收益，一定程度上降低了信用风险。而在经济衰退期，资产价格下跌，抵押物价值缩水，城商行在处置抵押物时可能面临损失，即使有抵押物作为保障，也难以完全覆盖贷款损失，进一步加剧了信用风险。经济周期波动还会对城商行的信贷投放策略和风险管理产生影响。在经济繁荣期，城商行可能会因为市场环境良好而放松信贷标准，增加信贷投放，追求更高的收益。这种过度扩张的信贷行为可能会导致贷款质量下降，埋下信用风险隐患。而在经济衰退期，城商行出于风险防范的考虑，可能会收紧信贷政策，减少信贷投放，导致企业融资难度加大，经营困境进一步加剧，反过来又增加了城商行的信用风险。4.1.2政策法规变化政策法规变化对我国城市商业银行信用风险有着重要的传导路径和影响。货币政策和监管政策是影响城商行信用风险的主要政策因素，它们通过多种渠道对城商行的经营和信用风险状况产生作用。货币政策是国家宏观调控的重要手段之一，主要通过调节货币供应量和利率水平来影响经济运行。当货币政策发生变化时，会对城商行的资金成本、信贷规模和资产价格等产生影响，进而影响其信用风险。当央行实行宽松的货币政策时，货币供应量增加，市场利率下降，城商行的资金成本降低，信贷规模扩张。企业和个人的融资成本也相应降低，这可能会刺激投资和消费，促进经济增长。在这种情况下，城商行的客户还款能力可能增强，信用风险相对降低。但宽松的货币政策也可能导致信贷市场过度扩张，一些低质量的项目和企业获得贷款，增加了潜在的信用风险。如果大量资金流向高风险的房地产或产能过剩行业，一旦市场形势发生变化，这些行业的企业可能面临经营困境，无法按时偿还贷款，从而导致城商行的不良贷款率上升。相反，当央行实行紧缩的货币政策时，货币供应量减少，市场利率上升，城商行的资金成本提高，信贷规模收缩。企业和个人的融资成本上升，投资和消费受到抑制，经济增长放缓。此时，城商行的客户还款压力增大，违约风险增加，信用风险上升。一些企业可能因为融资困难或融资成本过高而无法正常经营，导致贷款违约，城商行的资产质量恶化。监管政策的变化也会对城商行信用风险产生重要影响。监管部门通过制定和实施一系列监管政策，对城商行的经营行为进行规范和约束，以维护金融稳定和保护金融消费者权益。监管政策对资本充足率、流动性、贷款集中度等指标提出要求，这些要求直接关系到城商行的风险抵御能力和信用风险水平。如果监管部门提高资本充足率要求，城商行需要增加资本储备，以满足监管标准。这可能会导致城商行的资金成本上升，盈利能力受到一定影响。但充足的资本也能够增强城商行抵御风险的能力，降低信用风险。相反，如果城商行无法满足资本充足率要求，其抗风险能力将减弱，信用风险增加。监管政策对城商行的业务范围、贷款投向等进行限制和引导，也会影响其信用风险。监管部门加强对房地产贷款的监管，限制城商行对房地产企业的贷款规模和比例，这有助于降低城商行因房地产市场波动而面临的信用风险。如果城商行违反监管政策，过度投放房地产贷款，一旦房地产市场出现调整，将面临较大的信用风险。监管部门还会对城商行的风险管理体系、内部控制制度等提出要求，促使城商行加强风险管理，提高风险识别和控制能力，从而降低信用风险。4.2银行自身经营管理因素4.2.1风险管理体系不完善我国部分城市商业银行在风险管理体系方面存在显著缺陷，这些问题对信用风险产生了直接且深刻的影响。在风险管理组织架构上，部分城商行存在职责划分不清晰的状况。风险管理部门、业务部门以及其他相关部门之间的职责界定模糊，导致在风险识别、评估和控制过程中，出现相互推诿、协调困难的情况。当面对复杂的信用风险问题时，风险管理部门可能认为业务部门应承担主要责任，而业务部门则觉得风险管理部门应发挥主导作用，这种职责不清使得风险处理效率低下，延误了风险处置的最佳时机，进而导致信用风险的不断累积和扩大。部分城商行的风险管理流程存在漏洞。风险评估环节不够科学，过度依赖传统的财务指标分析，对企业的非财务信息，如市场竞争力、管理层素质、行业发展趋势等缺乏足够的关注和深入分析。在评估一家科技型企业时，仅依据其财务报表数据，而忽视了其核心技术优势、创新能力以及市场前景等关键因素，可能导致对该企业的信用风险评估不准确，从而做出错误的信贷决策。风险监测环节也存在不足，未能建立起有效的实时监测机制，对贷款企业的经营状况、资金流向等重要信息掌握不及时，难以及时发现潜在的信用风险。在风险管理制度方面，一些城商行的制度建设滞后，无法适应快速变化的市场环境和业务发展需求。部分制度条款陈旧，缺乏对新兴业务和金融创新产品的风险管控规定，导致在开展新业务时，面临制度空白，无法有效防范信用风险。在拓展互联网金融业务时，由于缺乏相应的风险管理制度，对线上客户的信用评估、资金安全保障等方面存在漏洞，容易引发信用风险。一些城商行的风险管理制度执行不到位，存在有章不循、违规操作的现象，使得制度成为一纸空文，无法发挥应有的约束和规范作用。风险管理体系不完善对城商行信用风险的影响是多方面的。会导致信用风险识别不全面，遗漏潜在的风险点，使城商行在不知不觉中承担了过高的风险。风险评估不准确会误导决策，导致信贷资源配置不合理，将资金投向高风险项目，增加了违约风险。风险监测和控制不力会使得信用风险一旦发生，无法及时得到有效遏制，可能引发连锁反应，对城商行的资产质量、盈利能力和声誉造成严重损害。以包商银行事件为例，由于其风险管理体系存在严重缺陷，内部管理混乱，风险控制失效，导致信用风险不断积累，最终爆发严重危机，被依法接管。4.2.2信贷审批流程不严格我国城市商业银行在信贷审批流程中存在一系列问题，这些问题严重影响了信贷资产质量，增加了信用风险。在客户信用评估环节，部分城商行对客户信用评估不够充分。过度依赖客户提供的财务报表和简单的信用记录，缺乏对客户信用状况的全面、深入调查。未能充分利用大数据、第三方信用评级等多渠道信息，对客户的真实偿债能力和信用风险判断不准确。在评估一家中小企业时，仅依据其提供的财务报表，未深入了解其实际经营状况、市场竞争力以及在行业中的地位，可能高估其信用水平，导致贷款发放后出现违约风险。部分城商行在信贷审批中存在审批标准执行不严格的情况。为了追求业务规模和业绩增长，可能会放宽对客户的准入条件，降低审批标准。对客户的资质审查流于形式，对抵押物的评估价值过高，或者对保证人的担保能力审核不严。在房地产贷款审批中，为了争夺市场份额，对一些房地产企业的资金实力、项目可行性等审查不严格，甚至违规向不符合条件的企业发放贷款，一旦房地产市场出现波动，这些贷款就可能面临违约风险。在信贷审批过程中，还存在内部审批流程不规范的问题。审批环节之间缺乏有效的制衡机制，审批人员的权力过于集中，容易出现人为干预审批结果的情况。一些审批人员可能受到利益诱惑，违规为不符合条件的客户发放贷款，或者在审批过程中存在主观偏见，影响审批的公正性和客观性。审批流程的效率低下也是一个突出问题，冗长的审批流程不仅增加了客户的融资成本和时间成本，也可能导致城商行错过最佳的业务时机，同时在审批过程中，市场情况可能发生变化，增加了信贷风险。信贷审批流程不严格对城商行信用风险的影响十分显著。会导致不良贷款增加，资产质量下降，侵蚀城商行的利润和资本。会损害城商行的声誉，降低客户和市场对其的信任度，影响其业务拓展和可持续发展。还可能引发监管部门的关注和处罚，增加城商行的合规成本和经营风险。因此，城商行必须加强信贷审批流程的管理，严格执行审批标准，规范审批流程，提高审批效率，以有效降低信用风险。4.2.3贷后管理不到位我国城市商业银行在贷后管理方面存在诸多不足，这些问题对信用风险的管控产生了不利影响。在对客户经营状况跟踪方面，部分城商行存在跟踪不及时的情况。未能建立起有效的贷后跟踪机制，对贷款客户的经营动态、财务状况变化等信息掌握不及时，难以及时发现潜在的风险隐患。在客户出现经营困难、资金链紧张等问题时，不能及时采取措施，导致风险不断积累和扩大。一些城商行对客户的贷后检查频率过低，甚至在贷款发放后长时间不进行跟踪检查，使得客户的风险状况得不到及时监控。在风险预警和处置机制方面，部分城商行存在不完善的情况。风险预警指标体系不健全，无法准确及时地捕捉到客户信用风险的变化信号。一些城商行仅将逾期还款作为风险预警的单一指标，而忽视了客户的财务指标恶化、市场环境变化等其他重要风险因素。当风险预警信号发出后，城商行的风险处置措施也不够及时和有效。缺乏明确的风险处置流程和责任分工，在面对风险时，各部门之间协调不畅，导致风险处置延误，无法有效降低损失。一些城商行在客户出现违约风险后，不能及时采取催收、资产保全等措施，使得不良贷款进一步增加。贷后管理不到位还体现在对抵押物和担保的管理上。部分城商行对抵押物的监管不力，对抵押物的价值变化、使用状况等缺乏有效跟踪和评估。当抵押物价值下降或被非法处置时，无法及时发现和采取措施，影响了抵押物的担保效力。在对保证人的管理方面，一些城商行对保证人的经营状况和担保能力变化关注不足，未能及时要求保证人履行担保责任，导致担保措施失效。贷后管理不到位对城商行信用风险的影响是直接而严重的。会导致信用风险的识别和控制滞后，使得原本可以及时化解的风险演变成实际损失。会增加不良贷款的处置难度和成本，降低城商行的资产回收率。会削弱城商行的风险抵御能力，影响其稳健经营和可持续发展。因此，城商行必须加强贷后管理，建立健全贷后跟踪机制、风险预警和处置机制，加强对抵押物和担保的管理，以有效降低信用风险。4.3客户因素4.3.1客户信用状况不佳客户信用状况不佳是导致我国城市商业银行信用风险增加的重要因素之一。不良信用记录是客户信用状况不佳的重要表现，部分客户在以往的借贷活动中存在逾期还款、欠款不还等不良行为，这些记录不仅反映了客户过去的信用问题，也预示着其未来违约的可能性较高。据相关调查显示，在城商行的不良贷款客户中，有相当比例的客户存在不良信用记录。一些客户在多家金融机构都有逾期贷款，甚至被列入失信被执行人名单，这些客户在申请城商行贷款时，往往难以如实提供自己的信用情况，而城商行在信用评估过程中，若未能全面获取客户的信用信息，就可能将贷款发放给信用状况不佳的客户，从而增加信用风险。还款意愿不足也是客户信用状况不佳的一个关键因素。部分客户缺乏诚信意识，在贷款到期时，即使有还款能力，也不愿意按时履行还款义务，试图逃避债务。一些企业客户在经营状况良好时，却故意拖欠贷款本息，将资金用于其他高风险投资或个人消费，这种行为严重损害了城商行的利益，增加了信用风险。还款意愿不足的原因较为复杂，除了客户自身的诚信问题外，还可能受到社会信用环境、法律法规执行力度等因素的影响。在一些地区，社会信用体系不完善，对失信行为的惩戒力度不够，导致部分客户存在侥幸心理，认为即使不还款也不会受到严重的惩罚，从而降低了还款意愿。客户还款能力不足同样对城商行信用风险产生重要影响。还款能力不足主要是由于客户的经营状况不佳、收入不稳定或负债过高导致的。一些中小企业客户，由于自身规模较小、抗风险能力较弱，在市场竞争中容易受到冲击，一旦遇到市场需求下降、原材料价格上涨、资金周转困难等问题，就可能出现经营亏损，导致还款能力下降。一些个人客户，如个体工商户、自由职业者等，收入来源不稳定，受经济环境和行业波动影响较大，在经济不景气时，收入可能大幅减少，难以按时偿还贷款。客户的负债过高也会导致还款能力下降，一些客户在多家金融机构都有贷款，债务负担沉重，一旦资金链断裂，就可能无法按时还款。客户信用状况不佳对城商行信用风险的影响是多方面的。会直接导致城商行不良贷款增加，资产质量下降，影响城商行的盈利能力和资本充足率。不良贷款的增加会占用城商行大量的资金，降低资金的使用效率，同时还需要计提更多的贷款损失准备金，减少利润。会影响城商行的声誉和市场形象，降低客户对城商行的信任度，导致客户流失，影响城商行的业务拓展和可持续发展。若城商行因客户信用状况不佳而频繁出现不良贷款问题，会使其他潜在客户对城商行的安全性和稳定性产生怀疑，从而选择其他金融机构进行业务往来。4.3.2客户经营风险客户经营风险是影响我国城市商业银行信用风险的重要因素，客户所在行业竞争激烈以及自身经营不善等问题，都会导致还款风险增加，进而对城商行产生不利影响。客户所在行业竞争激烈是引发还款风险的重要原因之一。在高度竞争的行业环境中，企业面临着巨大的生存压力，市场份额争夺激烈，产品价格波动频繁。以制造业为例，随着市场的逐渐饱和，同行业企业之间为了争夺有限的市场份额，纷纷采取降价策略，这使得企业的利润空间被大幅压缩。企业为了在竞争中脱颖而出，还需要不断加大在研发、营销等方面的投入，进一步增加了经营成本。在这种情况下，企业的盈利能力下降，偿债能力受到影响，还款风险显著增加。如果企业无法按时偿还贷款本息，城商行的信用风险就会相应上升，可能面临贷款损失的风险。客户经营不善也是导致还款风险的关键因素。部分客户由于自身管理水平低下、经营决策失误、市场预测不准确等原因，导致企业经营陷入困境。一些企业在扩张过程中，盲目追求规模，过度投资，忽视了自身的资金实力和市场需求，导致资金链断裂，无法正常经营。一些企业在市场竞争中，未能及时调整经营策略，适应市场变化，产品滞销，库存积压，最终导致经营亏损。客户的内部管理混乱，如财务管理不规范、内部控制制度不完善等，也会影响企业的正常运营，增加经营风险。这些经营不善的企业在向城商行贷款后，很可能因为无力偿还贷款而违约，给城商行带来信用风险。客户经营风险对城商行的影响是多方面的。会直接导致城商行不良贷款率上升，资产质量恶化。当客户因经营风险无法按时还款时，城商行的贷款就会形成不良贷款，占用大量资金，降低资产的流动性和收益性。会影响城商行的盈利能力，为了应对不良贷款的增加，城商行需要计提更多的贷款损失准备金，这将直接减少利润。还会影响城商行的声誉和市场形象，若城商行的不良贷款问题严重，会引起市场和客户的关注，降低客户对城商行的信任度，导致客户流失，影响城商行的业务发展和市场份额。为了应对客户经营风险带来的信用风险，城商行需要加强对客户的贷前调查和风险评估，深入了解客户所在行业的发展趋势、竞争状况以及客户的经营管理能力、财务状况等，准确评估客户的还款能力和信用风险。在贷后管理方面，城商行应加强对客户经营状况的跟踪和监测，及时发现潜在的风险隐患，并采取相应的风险控制措施，如提前收回贷款、要求客户增加担保等，以降低信用风险。五、我国城市商业银行信用风险控制案例分析5.1案例选择与背景介绍为深入探究我国城市商业银行信用风险控制的实际情况，本研究选取包商银行作为典型案例进行分析。包商银行曾是内蒙古自治区规模较大的城市商业银行，在区域金融市场中占据重要地位，其发展历程和风险演变具有一定的代表性。包商银行成立于1998年12月，前身为包头市商业银行，2007年9月经中国银监会批准更名为包商银行。在发展初期，包商银行凭借灵活的经营策略和对地方经济的支持，业务规模迅速扩张，在全国范围内设立了18家分行、291个营业网点，员工数量达到8000人。2016年12月，包商银行陆续发起设立了包银消费金融公司、小企业金融服务中心和29家村镇银行，业务范围不断拓展，涵盖了公司金融、零售金融、金融市场等多个领域。然而，随着市场环境的变化和自身经营管理问题的积累，包商银行逐渐暴露出严重的信用风险。2019年5月24日，中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会联合发布公告，鉴于包商银行出现严重信用风险，为保护存款人和其他客户合法权益，依照《中华人民共和国中国人民银行法》《中华人民共和国银行业监督管理法》和《中华人民共和国商业银行法》有关规定，中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会决定自2019年5月24日起对包商银行实行接管，接管期限一年。这一事件引起了金融市场的广泛关注，也为研究城市商业银行信用风险控制提供了宝贵的素材。5.2案例中的信用风险表现在包商银行的发展历程中，信用风险呈现出多维度的显著表现，对银行的经营和金融市场稳定产生了深远影响。从资产质量层面来看，不良贷款率攀升是包商银行信用风险的直观体现。公开数据显示，2011-2017年期间，包商银行的不良贷款率持续走高，从0.76%一路攀升至1.69%。不良贷款率的上升意味着银行资产质量的恶化，大量贷款面临无法收回的风险，这直接侵蚀了银行的资产基础。不良贷款的增加不仅占用了银行的资金，降低了资金的使用效率，还可能导致银行面临流动性风险，因为银行需要预留更多资金来应对不良贷款的损失，从而影响了正常的信贷投放和业务拓展。拨备覆盖率下降进一步加剧了信用风险的严重性。拨备覆盖率是衡量银行风险抵补能力的重要指标，包商银行的拨备覆盖率从2011年的356.74%大幅下降至2017年的155.85%。拨备覆盖率的降低表明银行应对信用风险的能力减弱，一旦不良贷款增加，银行可能无法足额覆盖损失，进而影响银行的稳健运营。当不良贷款发生时，较低的拨备覆盖率可能导致银行需要动用自有资金来弥补损失，这将对银行的资本充足率和盈利能力产生负面影响。在公司治理方面，包商银行暴露出严重的问题，成为信用风险产生的重要根源。“明天系”通过复杂的股权结构和关联交易，实现了对包商银行的实际控制。在股权结构上，“明天系”通过层层嵌套的持股方式，掌握了包商银行的大量股份，使得银行的决策权力高度集中在少数人手中。这种股权结构失衡导致银行的经营决策缺乏有效的制衡机制，容易出现内部人控制的问题。在关联交易方面，“明天系”利用包商银行的资金为其旗下的企业提供贷款和融资支持，这些关联贷款往往缺乏严格的风险评估和审批程序。据相关报道，包商银行对“明天系”旗下企业的授信规模巨大，且部分贷款用途不明，资金流向存在较大风险。这些关联交易不仅损害了包商银行的利益，也增加了银行的信用风险，因为一旦“明天系”企业出现经营问题或违约，包商银行将面临巨大的损失。从流动性风险角度来看，包商银行同样面临严峻挑战。同业负债大幅增加且超过政策上线，是其流动性风险的突出表现。截至2017年第三季度，包商银行合计负债5437亿元，其中同业和其它金融机构存放款项1697亿元，占负债总额的31.21%，已略超过《关于规范金融机构同业业务的通知》中规定的单家商业银行同业融入资金余额不得超过该银行负债总额三分之一的政策上限。同业负债的过度增加使包商银行对同业市场的依赖程度过高，一旦同业市场资金紧张或对包商银行的信用状况产生担忧，银行将面临资金链断裂的风险。贷款投放增速超过存款增速，导致资金来源与运用的期限错配问题严重。包商银行发放贷款额逐年增加，增速自2012年四季度逐年加快，而在2014-2016年吸收存款增速却出现明显下降。为了满足贷款业务的资金需求，包商银行不得不依赖同业资金和央行借款，这种“短借长贷”的模式在市场流动性收紧时，极易引发流动性风险。当市场利率上升或资金供应减少时，包商银行可能无法以合理的成本获取足够的资金来偿还到期债务，从而陷入流动性困境。5.3风险成因深入剖析从宏观经济环境来看，经济周期波动对包商银行信用风险产生了重要影响。在经济下行阶段，企业经营面临困境，盈利能力下降，偿债能力减弱，导致违约风险增加。2008年全球金融危机爆发后，我国经济增速放缓，市场需求萎缩，许多企业订单减少，生产经营困难，包商银行的贷款客户也受到影响，部分企业无法按时偿还贷款，从而导致不良贷款率上升。政策法规变化也是影响包商银行信用风险的重要因素。金融监管政策的调整对包商银行的业务经营和风险管理提出了新的要求，如果银行不能及时适应政策变化，就可能面临合规风险和信用风险。监管部门加强对同业业务的监管，对同业负债比例、期限等提出了严格要求，包商银行在同业业务方面存在的问题，如同业负债大幅增加超过政策上线等，使其面临较大的合规压力，进而影响了信用风险状况。在银行自身经营管理方面，包商银行存在诸多问题。风险管理体系不完善，风险识别、评估和控制能力不足。在风险识别上，对关联交易风险、流动性风险等重要风险因素未能及时准确识别，导致风险不断积累。在风险评估上，缺乏科学有效的评估方法和模型，对客户的信用风险评估不准确，无法为信贷决策提供可靠依据。在风险控制上，缺乏完善的风险控制措施和制度，对风险的控制和处置能力较弱。信贷审批流程不严格，存在违规审批、人情审批等问题。在贷款审批过程中，未能充分考虑客户的还款能力和信用状况，对抵押物的评估也不够准确，导致大量不良贷款的产生。贷后管理不到位，对贷款客户的经营状况和资金使用情况跟踪不及时，未能及时发现潜在的风险隐患，也未能采取有效的风险处置措施，使得风险进一步扩大。客户因素也是导致包商银行信用风险的重要原因。部分客户信用状况不佳，存在不良信用记录和还款意愿不足的问题。一些客户在以往的借贷活动中就存在逾期还款、欠款不还等问题，而包商银行在贷款审批时未能充分了解客户的信用状况，仍然向其发放贷款，增加了信用风险。部分客户还款能力不足，由于经营不善、市场竞争激烈等原因，企业盈利能力下降，无法按时偿还贷款，导致包商银行不良贷款增加。客户的经营风险也对包商银行信用风险产生了影响。一些客户所在行业竞争激烈，市场波动较大，企业经营面临较大的不确定性，容易出现经营困难和违约情况，从而增加了包商银行的信用风险。5.4已采取的风险控制措施及效果评估在包商银行风险暴露后，监管部门和相关机构迅速采取了一系列风险控制措施，旨在降低信用风险，维护金融市场稳定，这些措施取得了一定的成效，但也面临一些挑战。监管部门对包商银行实施接管，这是应对严重信用风险的关键举措。2019年5月24日，中国人民银行、中国银行保险监督管理委员会联合发布公告，对包商银行实行接管，接管期限一年，后延长至2020年11月23日。接管期间，接管组全面行使包商银行的经营管理权，负责处理日常经营管理事务，制定并实施风险处置方案。这一措施有效稳定了市场信心，避免了因包商银行信用风险引发的系统性金融风险，防止了银行挤兑等恐慌事件的发生，保障了金融市场的平稳运行。在资产处置方面，通过收购承接和破产清算相结合的方式，有序化解包商银行的风险。新设蒙商银行收购承接包商银行总行及内蒙古自治区内各分支机构的相关业务，包括资产、负债、业务和人员等；将包商银行内蒙古自治区外4家分行资产负债及相关业务打包评估，出售给徽商银行。2021年2月7日，法院裁定宣告包商银行破产，对其剩余资产进行破产清算。这些资产处置措施有助于实现包商银行资产的有序流转和债务的妥善处理，减少了信用风险对金融市场的冲击，保护了存款人和其他债权人的合法权益。对大额债权的处置也备受关注。包商银行的大额债权处置采取了打折收购和延期兑付的方式。对于5000万元以上的大额债权，打折收购比例为50%-80%不等；对于5000万元以下的大额债权，可选择延期兑付，延期期限为3-5年，利率根据延期期限确定在3.5%-4.5%之间。这些处置方式在一定程度上缓解了包商银行的债务压力，降低了信用风险的进一步扩散，但也对部分大额债权人的利益产生了影响，引发了一些争议。这些风险控制措施取得了显著的效果。从金融市场稳定的角度来看，有效遏制了包商银行信用风险的扩散，避免了其对整个金融体系的冲击。在接管和资产处置过程中，金融市场保持了相对稳定，银行间同业拆借利率、债券市场收益率等关键金融指标未出现大幅波动，维护了金融市场的正常秩序。在存款人和债权人权益保护方面，中小存款人的合法权益得到了充分保障，5000万元以下的个人存款和企业存款均得到全额兑付，这增强了公众对金融体系的信心。对于大额债权人，虽然采取了打折收购和延期兑付的方式，但通过合理的方案设计，在一定程度上减少了他们的损失，也避免了因债权人利益受损而引发的社会不稳定因素。然而，这些措施也存在一些不足之处。在资产处置过程中，面临着资产变现困难、处置成本较高等问题。部分不良资产由于市场需求不足、资产质量差等原因，难以以合理的价格变现，导致资产处置进度缓慢，增加了处置成本。大额债权处置方案虽然在一定程度上缓解了包商银行的债务压力，但也引发了一些大额债权人的不满，他们认为打折收购和延期兑付损害了自身利益，这对银行与债权人之间的关系产生了一定的负面影响，也给后续类似风险事件的处置带来了一定的借鉴和思考。六、我国城市商业银行信用风险控制的策略建议6.1完善风险管理体系6.1.1健全风险管理组织架构健全风险管理组织架构是城市商业银行完善风险管理体系的关键环节，对于提升风险管理效率和效果具有重要意义。城商行应优化风险管理部门设置，明确各部门职责和权限，构建职责清晰、协同高效的风险管理组织架构。在风险管理部门设置上，城商行应遵循独立性、专业性和有效性原则。设立独立的风险管理部门，使其在组织架构上与业务部门相互分离，避免业务部门对风险管理的不当干预，确保风险管理的客观性和公正性。风险管理部门应配备专业的风险管理人员，具备丰富的风险管理经验和专业知识，涵盖信用风险、市场风险、操作风险等多个领域，能够运用先进的风险管理技术和工具，对各类风险进行准确识别、评估和监控。明确各部门在风险管理中的职责和权限是构建有效风险管理组织架构的核心。董事会作为城商行的最高决策机构，应承担风险管理的最终责任，制定风险管理战略和政策，确保风险管理与银行的战略目标相一致。董事会下设风险管理委员会，负责监督风险管理政策的执行情况，审议重大风险事项，为董事会的决策提供专业支持。风险管理部门是风险管理的执行部门，负责具体实施风险管理政策和流程，对信用风险、市场风险、操作风险等进行日常管理和监控。业务部门作为风险的直接承担者，应在业务开展过程中积极配合风险管理部门，履行风险识别、评估和控制的职责，对本部门的业务风险负责。内部审计部门应独立于风险管理部门和业务部门，对风险管理体系的有效性进行审计和监督，及时发现和纠正风险管理中的问题，确保风险管理体系的正常运行。城商行还应加强风险管理部门与其他部门之间的沟通与协作。建立健全风险管理信息共享机制，确保风险管理部门能够及时获取业务部门的相关信息，以便准确评估风险。业务部门在开展业务时，应及时向风险管理部门通报业务进展情况和潜在风险，共同制定风险应对措施。通过定期召开风险管理联席会议等方式，加强各部门之间的沟通与协调，解决风险管理中存在的问题，形成风险管理的合力。在实际操作中，城商行可以借鉴国内外先进银行的经验，结合自身特点，优化风险管理组织架构。一些国际知名银行采用矩阵式的风险管理组织架构，将风险管理职能在不同部门之间进行合理分配，既保证了风险管理的专业性，又提高了各部门之间的协同效率。我国部分先进城商行也在不断探索创新风险管理组织架构，如设立专门的信用风险管理中心，集中处理信用风险相关事务，提高了信用风险管理的专业化水平和效率。通过健全风险管理组织架构，城商行能够更好地应对日益复杂的风险挑战，提升风险管理水平，保障银行的稳健运营。6.1.2加强内部控制制度建设加强内部控制制度建设是城市商业银行完善风险管理体系的重要内容，对于防范操作风险、保障银行稳健运营具有关键作用。城商行应完善内部控制流程和制度，加强对关键业务环节的监督和制约，构建全面、规范、有效的内部控制体系。在内部控制流程和制度建设方面，城商行应全面梳理各项业务流程，识别可能存在的风险点，制定相应的控制措施和制度。在信贷业务流程中，应明确贷前调查、贷中审查、贷后管理等各个环节的操作规范和责任分工，确保信贷业务的合规性和风险可控性。贷前调查环节，客户经理应深入了解客户的基本情况、财务状况、信用记录等，对客户的还款能力和信用风险进行全面评估，撰写详细的调查报告；贷中审查环节，信贷审批部门应严格按照审批标准和流程，对贷款申请进行审查，确保贷款的安全性和效益性；贷后管理环节，应建立健全贷后跟踪机制，定期对客户的经营状况和还款情况进行跟踪检查，及时发现潜在风险并采取相应措施。城商行还应加强对关键业务环节的监督和制约，建立健全内部控制监督机制。加强内部审计监督，内部审计部门应定期对各项业务进行审计，检查内部控制制度的执行情况，发现问题及时提出整改建议，并跟踪整改落实情况。加强风险管理部门对业务部门的日常监督，风险管理部门应实时监控业务风险状况，对业务部门的操作行为进行监督和指导，确保业务活动符合风险管理要求。利用信息技术手段，建立内部控制信息系统，实现对业务流程的实时监控和风险预警，提高内部控制的效率和效果。在实际操作中，城商行应注重内部控制制度的执行力，确保制度的有效落实。加强对员工的内部控制培训，提高员工对内部控制制度的认识和理解，增强员工的合规意识和风险意识，使员工自觉遵守内部控制制度。建立健全内部控制考核机制，将内部控制执行情况纳入员工绩效考核体系，对严格执行内部控制制度的员工给予奖励，对违反内部控制制度的员工进行处罚，形成良好的内部控制文化。城商行还应根据市场环境的变化和业务发展的需要，及时对内部控制制度进行修订和完善，确保制度的适应性和有效性。随着金融创新的不断发展，城商行推出了新的金融产品和业务模式，应及时制定相应的内部控制制度，规范业务操作，防范风险。通过加强内部控制制度建设，城商行能够有效防范操作风险，保障银行的稳健运营，为信用风险控制提供坚实的制度保障。6.1.3提升风险管理技术水平提升风险管理技术水平是城市商业银行完善风险管理体系的重要举措，对于提高风险识别和评估能力、增强风险应对能力具有重要意义。城商行应积极引入先进的风险管理工具和技术，如大数据分析、风险模型等，充分利用信息技术手段，构建科学、精准的风险管理技术体系。大数据分析技术在城商行风险管理中具有广阔的应用前景。城商行拥有海量的客户信息、交易数据、业务记录等，通过运用大数据分析技术，能够对这些数据进行深度挖掘和分析，全面、准确地了解客户的信用状况、行为特征和风险偏好，为风险识别和评估提供更丰富、更准确的信息支持。通过分析客户的历史交易数据，能够发现客户的异常交易行为，及时识别潜在的欺诈风险；通过对客户的消费习惯、还款记录等数据的分析，能够更准确地评估客户的信用风险，提高信用评级的准确性。大数据分析技术还能够实现对风险的实时监控和预警，通过设定风险指标和阈值，当风险指标超出阈值时，系统自动发出预警信号，提醒风险管理部门及时采取措施，降低风险损失。风险模型是风险管理的重要工具，城商行应根据自身业务特点和风险状况，建立和完善信用风险评估模型、市场风险计量模型、操作风险评估模型等。在信用风险评估方面，可采用Logistic回归模型、神经网络模型等，对客户的信用风险进行量化评估，预测客户的违约概率，为信贷决策提供科学依据。通过对大量历史数据的训练和验证，不断优化风险模型的参数和算法，提高模型的准确性和可靠性。城商行还应加强对风险模型的验证和监控，定期对模型的预测结果与实际情况进行对比分析，及时发现模型存在的问题并进行调整和改进，确保模型的有效性和稳定性。除了大数据分析和风险模型，城商行还应积极探索其他先进风险管理技术的应用，如人工智能、区块链等。人工智能技术可以实现风险的智能化管理，通过机器学习算法，自动识别风险模式，预测风险趋势，为风险管理提供智能化的决策支持。区块链技术