盈利能力分析主要评价商业银行通过运营获取的能力是正确的吗137？

2019年，新中国迎来了七十华诞。七十年来，党和国家的事业取得了伟大成就，与社会主义市场经济体制相适应的现代开放型金融体制基本建立并不断完善。2019年初，习近平总书记提出了深化金融供给侧结构性改革、增强金融服务实体经济能力的重要指示，金融供给侧结构性改革成为一个热门话题，也成为金融部门行动的方向，相应的落实措施接连而出。商业银行作为金融体系的重要支柱，做好去杠杆、防范系统性风险等各项供给侧结构性调整工作责任重大。

2020年，中国的银行业正面临着前所未有的机遇与挑战，概括地说面对的是百年未有之大变局。新冠肺炎疫情在全球迅速蔓延，世界贸易投资活动受到严重冲击，中美关系不断紧张升级，逆全球化浪潮来袭，外部环境不确定因素增多，全球经济陷入衰退，各国政策宽松力度持续加大。我国疫情防控阻击战取得了重大战略成果，但经济下行压力依然很大。同时，2020年也是打好防范化解金融风险攻坚战的收官之年，在此背景下，银行业把握好保增长与防风险的有效平衡，在加大实体经济支持力度的同时，提前为未来可能的风险暴露做好准备，守住不发生系统性金融风险的底线尤为重要。

基于2019年数据的《2020中国商业银行竞争力评价报告》正是在这样的大背景下推出的。我们以整体行业为研究对象，采用科学的分析方法，在对以往评价模型不断改进的基础上，通过大量调研，对中国商业银行竞争力进行了新的分析，现将报告摘要刊登，以供参考。

自2005年以来，《银行家》杂志已连续十五年开展中国商业银行竞争力的研究和评价活动，获得了业内的广泛关注。在此过程中，随着金融监管体系的变革和金融业的发展，竞争力评价体系也在不断进行微调。为了适应当前的金融监管要求和金融业发展新形势，2020年，我们对商业银行竞争力评价指标体系进行了适当调整，将原有的商业银行核心竞争力评价体系和财务评价体系合二为一，整合出了一套更全面评价商业银行经营管理效果的指标体系。

新的商业银行竞争力评价体系由8个一级指标、28个二级指标、71个三级指标构成。其中，一级指标包括公司治理、资本实力、盈利能力、风险管理、市场影响力、金融科技、人力资源和社会责任。公司治理指标主要考察银行的公司治理架构和运行机制的完善性;资本实力是对银行资本充足度的考察;盈利能力是对银行的盈利及收益情况的评价;风险管理是对银行资产质量、流动性和合规管理三个方面的综合考量;市场影响力是考察银行的业务覆盖率、资产规模以及主要业务的市场占有率;金融科技是对银行在金融科技应用和投入方面的考核;人力资源是银行员工素质、培训、薪酬及人均创收等指标的考察;社会责任是对银行在绿色金融、精准扶贫、志愿者服务等方面的贡献情况的考量。本报告将从以上八个方面对商业银行2019年的经营情况予以分析。由于数据的可获得性，“金融科技”与“社会责任”未纳入对城商行与农商行的竞争力评价指标，仅作为报告分析内容。除另有注明外，各项数据均来自监管部门及各银行年报等公开披露信息。

良好的公司治理是保障银行稳健运行和可持续发展的必要条件。目前，我国商业银行的治理架构是由股东大会、董事会、监事会和高级管理层组成的较完善的公司治理架构。与普通企业相比，商业银行尤其是上市商业银行的治理运行机制更加严苛，需要严格遵守《公司法》《证券法》《商业银行法》《上市银行治理准则》《商业银行公司治理指引》《商业银行监事会工作指引》等法律法规以及上市交易所的规定。

但不可否认的是，公司治理仍然是国内商业银行，尤其是中小银行发展的薄弱环节和内在隐患，股权管理失衡、高管履职有效性不强、内部人控制等问题已经引发了一些风险，如因公司治理问题引发破产的包商银行事件。进一步完善公司治理结构、提升公司治理水平已迫在眉睫。对此，需要从规范股权管理、提高“三会一层”运行效率、持续优化激励约束机制等方面入手，提升银行公司治理水平，保持公司治理架构良性运转，严守不发生重大风险的底线。

资本市场的开放，使得多家商业银行迈入上市公司的行列，为上市商业银行公司治理结构的优化和治理效率的提高奠定了制度性基础。截至2019年末，全国共有53家商业银行完成上市，其中城商行29家，农商行9家（见表1，表2）。另有7家等待上市的城商行，按照申报稿最新报送日期排序，分别为重庆三峡银行、广州银行、湖州银行、齐鲁银行、东莞银行、重庆银行、兰州银行，其中两家位于广东省，两家位于重庆市，其余三家分别在浙江省、山东省以及甘肃省。

根据银监会印发的《商业银行公司治理指引》（以下简称《指引》），股东大会会议包括年度会议和临时会议。股东大会年会应当由董事会在每一会计年度结束后6个月内召集和召开。因特殊情况需延期召开的，应当向银行业监督管理机构报告，并说明延期召开的事由。

从股东大会的召开情况来看，17家全国性商业银行（未含恒丰银行）除按要求召开了股东年会以外，召开的临时股东大会的次数为0～6次不等。从股东大会审议议案数来看，基本在12～35项之间，其中，审议议案数最多的为邮储银行（35项），审议议案数最少的是广发银行（12项）。全国性商业银行股东大会听取汇报项的数量基本保持在5项之内（见表3）。

与全国性商业银行股东大会的召开情况相同，2019年城商行除按要求召开了股东年会以外，召开的临时股东大会的次数也为0～6次不等，临时股东大会召开次数多的有阜新银行（6次）、台州银行（5次）。股东大会审议议案数方面，多数城商行的审议议案数在10～30项之间，略低于全国性商业银行股东大会审议议案数分布区间。城商行股东大会听取汇报项的数量为1～50项不等。

农商行方面，从股东大会的召开情况来看，除了和全国性商业银行、城商行一样按照要求召开了股东年会以外，其召开临时股东大会的次數也为1～4次不等。从股东大会审议议案数来看，农商行的审议议案数分布在2～32项之间。从股东大会听取汇报项的数量来看，农商行的听取汇报项为2～30次不等。

董事会、监事会履职情况

《指引》明确规定，董事会应当根据商业银行情况单独或合并设立其专门委员会，如战略委员会、审计委员会、风险管理委员会、关联交易控制委员会、提名委员会、薪酬委员会等。在全国性商业银行中，多家银行增设了额外的委员会，如工商银行、交通银行、邮储银行增设了社会责任与消费者权益保护委员会;工商银行和农业银行增设了美国区域机构风险委员会;浙商银行增设了普惠金融发展委员会等。

根据《指引》要求，董事会例会和监事会例会每季度均至少要召开一次。从全国性商业银行的董事会、监事会召开情况来看，各家银行（因恒丰银行未公布除审计报告外其他年报信息，此处未包含恒丰银行）都严格执行了这一规定。董事会召开情况方面，渤海银行召开的次数最多，为19次，其次是邮储银行和招商银行，均为17次。监事会召开情况方面，浦发银行以15次的召开次数位列第一，其次是中信银行（11次），邮储银行、招商银行、华夏银行以10次并列第三（见表4）。

城商行的董事会、监事会召开情况也符合《指引》的要求。董事会方面，多数城商行的董事会召开次数在20次以内，但也存在个别召开次数较多的情况，如桂林银行开了37次、齐商银行开了31次、温州银行开了30次等。监事会方面，城商行的召开次数集中在10次以内，但同样存在个别召开次数较多的银行，如吉林银行召开了16次。

与全国性商业银行和城商行一样，农商行也严格遵守了《指引》对董事会、监事会召开次数的要求。农商行的董事会召开次数均在25次以内，其中，召开次数最多的为海门农商行（24次）。多数农商行的监事会召开次数低于10次。

根据证监会发布的《关于在上市公司建立独立董事制度的指导意见》，上市公司必须要聘任独立董事。从全国性商业银行的独立董事聘任情况来看，除了恒丰银行未披露这一数据以外，其他17家银行都符合证监会的要求，且各家银行的独立董事占比均为33%以上，未上市的广发银行独立董事占比达到了37.5%。监事方面，根据银监会的规定，外部监事的人数不得少于2人。在全国性商业银行中，除恒丰银行未披露这一数据以外，其他17家银行均符合银监会的要求（见表5）。

信息公开、透明是市场经济的必然要求。兼具真实性、全面性、时效性的信息披露能增强银行业金融机构的透明度，消除信息不对称问题，保障投资者、社会公众的信息知情权，从而维护金融市场的公开、公平、有序竞争。

从年报披露时间来看，根据银监会发布的《商业银行信息披露办法》第十八条规定：“商业银行应将信息披露的内容以中文编制成年度报告，于每个会计年度终了后的4个月内披露。因特殊原因不能按时披露的，应至少提前15日向中国银行业监督管理委员会申请延迟。”以全国性商业银行为例，各银行2019年年报均符合上述规定，其中，平安银行早在2020年2月14日就披露了2019年年报，工商银行、建设银行、农业银行等11家银行在3月份披露了2019年年报，兴业银行、浦发银行、华夏银行、广发银行、渤海银行、恒丰银行等6家银行在4月份披露了年报（见表6）。

从信息披露评价等级来看，根据上交所和深交所2019年的信息披露评价等级，除了恒丰银行（未上市）、广发银行（未上市）、渤海银行（2020年在港交所上市），其他15家银行的信息披露评价等级均较高。其中，邮储银行、华夏银行、浙商银行的信息披露评价等级为B，其余13家银行的信息披露等级均为A。

近年来，我国商业银行资本充足率整体稳步提升，但各类型银行资本充足率变化趋势明显不同。整体来看，中国商业银行2019年的资本充足率较高、资本质量较好。截至2019年末，商业银行（不含外国银行分行）资本充足率为14.64%，较2018年增加0.44个百分点;一级资本充足率为11.95%，较2018年增加0.37个百分点;核心一级资本充足率为10.92%，较2018年下降0.11个百分点。

从横向和纵向比较来看，中小银行资本补充压力相对其他类型银行更大。国有大型银行（包括工行、农行、中行、建行、交行、邮储6家银行）资本充足率显著高于其他类型银行，且呈上升态势，从2014年3月的12.56%增长至2020年6月的15.92%，提升了3.36个百分点。全国性股份制商业银行（包括招商、中信、浦发、民生、光大、兴业、华夏、广发、平安、浙商、恒丰、渤海12家银行）资本充足率由2014年3月的10.55%逐步提升至2020年6月的12.92%，6年内增长了2.37个百分点。在2019年之前，股份制商业银行资本充足率一直低于其他类型银行，但随着经营绩效的提升和资本补充工具的应用，在2019年股份制商业银行逐步超过了城商行与农商行。城商行资本充足率在2014年3月至2020年6月间增长了0.66个百分点，增幅较小;农商行资本充足率较为稳定，但近期有所下降，2020年6月更是跌至6年来最低值（12.23%）（见图1）。

全国性商业银行资本状况

2019年，全国性商业银行资本充足率均值为14.19%。其中，6家国有大型商业银行的资本充足率均值为15.90%，各家银行资本充足率水平均高于11.5%的系统重要性银行资本充足率监管要求;其余12家股份制商业银行的资本充足率均值为13.42%，各家银行资本充足率水平均高于10.5%的非系统重要性银行资本充足率监管要求。整体而言，国有大型商业银行资本充足率整体优于股份制银行，但部分股份制银行表现优异。在一级资本充足率方面，国有大型商业银行均值为13.03%，高于股份制银行（10.88%）。在核心一级资本充足率方面，国有大型商业银行均值（11.90%）较股份制银行均值（9.37%）高出2.53个百分点（见图2）。

杠杆率方面，可获得数据的16家银行均达到了银保监会4%的监管要求。其中，国有大型商业银行杠杆率均值为7.23%，股份制银行杠桿率均值为6.67%。国有大型商业银行杠杆率排名第一的是工商银行（杠杆率为8.31%），华夏银行的杠杆率在股份制银行中排名最高，达到7.68%（见图3）。

根据城商行年报数据，2019年城商行资本充足率平均值为13.41%，较2018年上升0.1个百分点，一级资本充足率平均值为10.75%，较2018年上升0.05个百分点，核心一级资本充足率平均值为10.55%，较2018年下降0.21个百分点。分规模来看，与2018年相比，規模在10000亿元以上以及2000亿～3000亿元的城商行资本充足率均值增幅较大;2019年规模在4000亿～10000亿元的城商行资本充足率在各组别中最低（12.85%），且均值略有下降;规模在1000亿元以下的城商行资本充足率虽然在各组别中最高（13.79%），但其均值降幅最大，为0.43%（见图4）。

一级资本充足率方面，从可获得数据来看，13家城商行2019年一级资本充足率高于商业银行平均水平，其余88家城商行均低于商业银行平均水平。核心一级资本充足率方面，41家城商行2019年核心一级资本充足率高于商业银行平均水平，77家城商行2019年核心一级资本充足率低于商业银行平均水平。杠杆率方面，可获得数据的城商行均达到了银保监会4%的监管要求。

2019年资本充足率超过15%的城商行共15家，排名前四位的西藏银行、曲靖商行、乌鲁木齐银行、云南红塔银行资本充足率均超过18%。同时，2019年有4家城商行资本充足率跌破11%，分别是葫芦岛银行、营口沿海银行、平顶山银行和锦州银行，其中锦州银行资本充足率为8.09%，更是低于10.5%的非系统重要性银行资本充足率监管要求。

从同比变化情况来看，在120家公布2019年年报数据的城商行中，10家城商行资本充足率同比增长超过2个百分点。同时， 55家城商行资本充足率同比减少，下降幅度超过1个百分点的城商行共17家。

根据农商行年报数据，2019年农商行资本充足率平均值为14.91%，一级资本充足率平均值为12.87%，核心一级资本充足率平均值为10.55%。分规模来看，2019年规模在500亿～1000亿元的农商行资本充足率均值在各组别中最高（15.62%），且较2018年增幅最大（0.56%）;规模在200亿元以下的农商行均值最低（14.07%），且较2018年有所下降，降幅为0.13%（见图5）。

从可获得数据来看，69家农商行2019年一级资本充足率高于商业银行平均水平，其余39家农商行均低于商业银行平均水平。91家农商行2019年核心一级资本充足率高于商业银行平均水平，25家农商行低于商业银行平均水平。杠杆率方面，可获得数据的农商行均达到了银保监会4%的监管要求。

2019年资本充足率超过18%的农商行共10家，排名前四位的马鞍山农商行、路桥农商行、姜堰农商行、镇江农商行资本充足率均超过19%。同时，2019年有3家农商行资本充足率跌破10%，分别是铜陵农商行、山东寿光农商行、沈阳农商行，低于10.5%的非系统重要性银行资本充足率监管要求。从同比变化情况来看，在121家公布2019年年报数据的农商行中，10家农商行资本充足率同比增长超过1.75个百分点。同时，45家农商行资本充足率同比减少，下降幅度超过1个百分点的农商行共7家。44家银行一级资本充足率同比减少。

目前，我国商业银行补充资本的方式主要有两种，一种是内源性的，如依靠留存收益;另一种是通过外源性方式补充资本，如普通股、优先股、可转债、定向增发、永续债、二级资本债等。商业银行使用留存收益补充资本是最经济的资本补充方式，但其受经济周期及银行经营状况影响较大，通常难以满足银行资本补充需求。在所有商业银行中，我国上市银行主要采用配股、定向增发以及发行优先股的方式来补充资本，而非上市银行的资本补充工具主要包括永续债以及二级资本债，但发行金额占比较低，多数未上市银行资本补充渠道受限。

商业银行永续债发行情况

2019年，商业银行共发行永续债16只，发行总额合计5696亿元，平均利率为4.60%，期限均为5年，发行时主体评级最低为AA+级。全国性商业银行共发行永续债13只，发行金额合计5550亿元，占全国性商业银行的97.44%，平均利率为4.46%。其中，国有大行合计发行永续债规模达3200亿元;股份制银行合计发行规模达2350亿元（见表7）。城商行发行永续债3只，发行金额合计146亿元，占商业银行发行永续债的2.56%，平均利率为5.23%;农商行2019年未发行永续债（见表8）。

进入2020年，中小银行发行永续债的步伐明显提速。2020年5月27日，国务院金融稳定发展委员会出台《中小银行深化改革和补充资本工作方案》，中小银行资本补充迎来新的政策支持，而永续债依然是广受中小银行青睐的“补血”工具。2020年1～7月，商业银行共发行永续债19只，累计发行永续债金额为3396亿元，平均利率为4.32%，期限均为5年，发行时主体评级最低为AA级。其中，全国性商业银行发行永续债5只，发行金额合计2850亿元，占商业银行发行永续债的83.92%，平均利率为3.67%;城商行发行永续债12只，发行金额合计496亿元，占商业银行发行永续债的14.61%，平均利率为4.58%;农商行发行永续债1只，发行总额合计25亿元，占商业银行发行永续债的0.74%，利率为4.20%。

从2019年至2020年7月永续债的发行情况来看，中小银行永续债发行仍存在金额占比较低、融资成本高、投资准入限制严格、流动性不足等一系列难题。

商业银行二级资本债发行情况

在发行二级资本债的过程中，中小银行同样面临金额占比低、融资成本相对较高等问题。2019年，商业银行共发行二级资本债72只，发行金额合计5955亿元，平均利率为4.98%，包含10年期债券66只、15年期债券6只。其中，全国性商业银行发行二级资本债17只，发行金额合计4600亿元，占发行总额的77.25%，平均利率为4.34%;城商行发行二级资本债26只，发行金额合计1096亿元，占发行总额的18.4%，平均利率为4.99%;农商行发行二级资本债25只，发行金额194亿元，占发行总额的3.26%，平均利率为5.38%。中小银行发行二级资本债的合计占比仅为21.66%。

2020年1～7月，中小银行发行二级资本债的金额占比进一步下降，仅16.15%。2020年1～7月，商业银行共发行二级资本债22只，发行金额合计1550.3亿元，平均利率为4.67%，期限均为10年。其中，全国性商业银行发行二级资本债3只，发行金额合计1300亿元，占发行总额的83.85%，平均利率为3.36%;城商行发行二级资本债8只，发行金额合计182亿元，占发行总额的11.74%，平均利率为4.66%;农商行发行二级资本债11只，发行金额68.3亿元，占发行总额的4.41%，平均利率为5.04%。

净资产收益率（ROE）和总资产收益率（ROA）将各行的盈利规模绝对数与银行净资产和总资产结合起来，较好地展现了各行单位净资产或总资产的盈利水平，有利于客观比较各行的盈利能力。根据中国银保监会《商业银行风险监管核心指标》的要求，净资产收益率不应低于11%，总资产收益率不应低于0.6%。

2019年，除广发银行（7.42%）和华夏银行（10.61%）外，其余15家全国性商业银行的净资产收益率均超过11%的达标线（恒丰银行未公布该数据）。国有大型银行净资产收益率水平集中于11%～14%;股份制银行情况则稍微分散，招商（16.84%）、兴业（14.02%）和渤海（13.93%）的净资产收益率水平都在13%以上，在17家全国性商业银行中排名前三（见图6）。

在70家公布2019年净资产收益率数据的城商行中，多数城商行净资产收益率高于2018年，有42家城商行净资产收益率同比增长，28家城商行同比下降。分组方面，2019年末有3个组别城商行的净资产收益率均值高于2018年末，其中，1000亿元以下组别的城商行增幅最大，同比增加1.06%。2019年末有3个组别城商行的净资产收益率均值低于2018年末，其中，4000亿～10000亿元组别的城商行降幅最大，同比降低1.11%。

在70家公布2019年净资产收益率数据的农商行中，有33家农商行净资产收益率同比增长，37家农商行同比下降。分组方面，2019年有4个组别的农商行净资产收益率同比增加，2个组别同比降低。其中，规模在300亿～400亿元的农商行增幅最大，达到0.96%，规模在200亿～300亿元的农商行降幅最大，为0.19%。

2019年，净资产收益率超过14%的城商行共10家，排名前三位的台州银行、浙江泰隆商业银行、湖州银行净资产收益率均超过19%。农商行中净资产收益率超过14%的共10家，东海农商行（20.61%）高居农商行榜首。2019年有39家城商行以及28家农商行净资产收益率低于11%的监管要求。其中，有5家城商行净资产收益率低于3%，分别是富滇银行、衡水银行、平顶山银行、甘肃银行、曲靖银行，有2家农商行净资产收益率低于3%，分别是淮海农商行和镇江农商行。

从同比变化情况来看，在2019年公布该数据的城商行中，10家城商行净资产收益率同比增长超过1%，其中衡水银行同比增幅最大，达到13.74%，湖州银行、承德银行均超过3%。在2019年公布该数据的农商行中，10家农商行的净资产收益率同比增长超过1%，其中丹阳农商行同比增幅最大，达到6.09%。

2019年，除广发银行（0.50%）外，其余16家全国性商业银行总资产收益率均显著高于0.6%的及格线（恒丰银行未公布该数据）。整体而言，国有大型银行的总资产收益率略高于股份制商业银行，工行和建行的资产收益率分别为1.08%和1.11%，都超过了1%的水平，邮储银行（0.62%）位列末位。股份制银行中，招商银行以1.32%的资产收益率在全国性商业银行中排名第一，其他银行多数在0.7%～1.0%的区间（见图7）。

在68家公布2019年资产收益率数据的城商行中，有41家城商行资产收益率同比增长，27家城商行同比下降。分组方面，3个规模区间分组的城商行2019年底资产收益率均值都低于2018年。其中，10000亿元以上规模的资产收益率均值在所有組别中最高，为0.86%;3000亿～4000亿元规模的资产收益率均值最低，为0.63%，且其降幅最大，同比降低了0.15个百分点。

在71家公布2019年资产收益率数据的农商行中，有49家农商行的资产收益率同比增长，22家农商行同比下降。分组方面，2019年有6个组别的农商行资产收益率同比增加，1个组别同比降低。其中，规模在300亿～400亿元的农商行增幅最大，达到0.12%，规模在200亿～300亿元的农商行降幅最大，为0.32%。

2019年，4家城商行以及8家农商行的资产收益率高于1.2%。城商行中，台州银行在2019年的资产收益率最高（1.90%），其次是浙江泰隆商业银行、湖州银行和保定银行，分别达到1.69%、1.23%和1.22%;农商行中，南海农商行（1.67%）最高，苍南农商行（1.59%）次之。从同比变化情况来看，在2019年公布该数据的城商行中，10家城商行资产收益率同比增长超过0.1%，其中衡水银行同比增幅最大，达到1.1%，湖州银行、承德银行、保定银行、重庆三峡银行均超过0.15%。在2019年公布该数据的农商行中，10家农商行资产收益率同比增长超过0.15%，其中丹阳农商行同比增幅最大，达到0.61%。

影响商业银行净利润水平的因素除了收入，就是相应的成本。成本收入比反映了取得单位收入所耗费的成本，在数值上等于营业费用与营业收入之比。成本收入比是银保监会风险监管核心指标中的风险抵补类指标之一，按照监管要求，该指标不应高于35%。2011年以来，商业银行的成本收入比波动较大，但基本维持在30%～33.5%。2019年末，我国商业银行成本收入比均值为31.68%，同比增长0.84%。

2019年，除恒丰（56.80%）、邮储（56.57%）成本收入比较高外，其他16家全国性商业银行成本收入比均保持在35%以内。国有大型银行中，工行最低（23.28%），农行以及交行成本收入比在30%以上，中行、建行均在28%以下;股份制银行中，浦发仅有22.58%，成本控制情况最佳，招行与恒丰成本收入比高于32%，其他9家银行均在25%～31%之间（见图8）。

从分组情况看，有3组城商行的成本收入比均值较2018年有所上升。2019年，成本收入比均值最低的分组是资产规模大于10000亿元的城商行，最高的分组是资产规模低于1000亿元的城商行。整体来看，城商行的成本收入比与资产规模成反比，资产规模越大，成本收入比越低。与之相比，2019年不同组别的农商行成本收入比却并未随资产规模增加而减小，除3000亿元以上规模的农商行外，其余规模农商行的成本收入比均在34%左右。资产规模在1000亿～3000亿元的农商行成本收入比同比变化最大，降幅达到16.36%。

过半数城商行的成本收入比高于商业银行的平均水平。从可获得数据来看，65家城商行2019年成本收入比高于商业银行的平均水平，48家城商行成本收入比低于商业银行的平均水平。同时，过半数的农商行成本收入比高于商业银行平均水平。其中，

70家农商行2019年成本收入比高于商业银行平均水平，48家农商行成本收入比低于商业银行平均水平。此外，多家城商行、农商行的成本收入比高于监管要求（35%），城商行中鞍山银行的成本收入比最高，达到71.14%，阜新银行（54.72%）、内蒙古银行（51.00%）等紧随其后;农商行中，沈阳农商行的成本收入比最高，达到56.98%，其次为天津滨海农商行（51.78%）、江苏射阳农商行（40.34%）

加强成本管理是银行业应对盈利能力下降的一项重要措施，但成本收入比并非越低越好，一味地压缩开支可能会对长期可持续发展能力带来不利影响。特别是对于资产规模、业务量、客户数量均较小的中小银行来讲，在科技系统、互联网金融等具有显著规模经济效应领域的投入难以在更大的规模、更大的业务量、更大的客户基础上进行分摊，这些投入所具有的规模经济效应无法得到充分发挥。中小银行需要建立比国有大型商业银行、股份制商业银行及互联网金融企业更富竞争力的薪酬体系，在业务创新、业务资质的获取方面需要更多的投入。这些能够带来长期效益的工作不能因为短期的成本削减而遭受抑制。在困难时期，确实需要“勒紧腰带过日子”，但更需要为发展形势好转时的长远发展做准备、打基础、拓空间。

手续费及佣金净收入占营业收入之比是衡量中间业务发展水平及商业银行收入结构的重要指标。由于利息净收入与中间业务净收入合计占我国商业银行营业收入的70%以上，因此中间业务占比与利息收入比的变化趋势整体上是相反的。2014年以来，我国商业银行非利息收入变化呈波动态势，但整体在21%～27%区间内浮动。2019年，我国商业银行非利息收入占比为21.93%。同比降低0.18%（见图9）。

图10列示了2018～2019年各家全国性商业银行手续费及佣金净收入占比情况，股份制银行的手续费及佣金净收入占比已经远高于国有大型银行。五大行中，建行手续费及佣金净收入占比达到19.46%，在国有大型银行中居于首位;邮储银行的手续费及佣金净收入占比最小（6.17%）。股份制银行中，广发银行以46.05%的水平在所有全国性商业银行中居于首位，浙商银行占比最低，为9.88%，其余股份制银行手续费及佣金净收入占比均在10%～30%，明显超过国有大型银行。

分组别来看，2019年规模在4000亿～10000亿元组别的城商行手续费及佣金净收入占比最高，达到22.01%，其同比增幅也最高，达到11.35%;1000亿～2000亿元规模组别的城商行手续费及佣金净收入占比有所提升，同比增幅为2.91%;其他组别手续费及佣金净收入占比有所下降。农商行手续费及佣金净收入占比均呈下降态势，降幅最大的为1000亿～3000亿元组别，达到1.10%。

从可获得数据来看，2019年，宁波银行及晋城银行的手续费及佣金净收入占比较高，分别为22.19%、17.66%，其中宁波银行、龙江银行的手续费及佣金净收入占比同比增加;农商行中，上海农商行这一占比最高，达到12.99%，东莞农商行（11.57%）、江南农商行（11.21%）、顺德农商行（9.33%）等紧随其后。

从同比变化情况来看，在2019年公布该数据的城商行中，手续费及佣金净收入占比同比增幅最大的是江苏长江商业银行，达到12.4%，乌海银行、上饶银行同比增幅均超过了5%。在2019年公布该数据的农商行中，10家农商行的资产收益率同比增长超过0.7%，其中鹿城农商行同比增幅最大，達到2.01%，瓯海农商行、句容农商行、苏州农商行、阜宁农商行的同比增幅均超过1%。

资产质量是衡量商业银行信用风险的重要指标，而贷款在银行资产端占据绝对比重，因此本报告用不良贷款率与逾期贷款率来衡量商业银行的资产质量。

近年来，我国商业银行不良贷款率整体呈上升趋势。2014年3月至2015年末，我国商业银行不良贷款率大幅上升;商业银行不良贷款率从2016年初至2018年初基本持平，2018年后波动上升。2019年末，我国商业银行不良贷款率为1.86%，较2018年增加0.03个百分点。截至2020年6月，我国商业银行不良贷款率创下新高，达到1.94%，较2019年增加0.08个百分点。

全国性银行不良贷款率呈现较大浮动，且低于全国平均水平。国有大型银行不良贷款率在2014年3月至2015年末大幅增长，但在2016年初至2019年上半年波动下降，此后又呈上升态势。2019年末国有大型银行不良贷款率为1.38%，较2018年下降0.03个百分点。截至2020年6月，国有大型银行不良贷款率为1.45%，较2019年增加0.07个百分点。此外，我国股份制银行不良贷款率呈现先增后降趋势，除2017年9月外均低于全国平均水平。股份制银行不良贷款率在2014年初至2017年末波动上升，2018年后逐步下降。2019年，股份制银行不良贷款率为1.64%，较2018年下降0.07个百分点。截至2020年6月末，我国股份制银行不良贷款率为1.63%，较2019年降低0.01个百分点。2019年，除邮储银行外，我国全国性商业银行不良贷款率均突破1%，多数银行超过1.4%。浦发银行不良贷款率居17家全国性商业银行之首（恒丰银行未公布该项数据），较2018年上升0.13个百分点，高达2.05%，其次是华夏银行（1.83%）、渤海银行（1.78%）、中信银行（1.65%）、平安银行（1.65%），最低的是邮储银行（0.86%）（见图11）。

从不同规模分组来看，在所有公布2019年报数据的城商行中，各规模区间城商行拨备覆盖率均高于120%～150%的监管要求。此外，所有规模的城商行拨备覆盖率均小幅上涨。

在公布2019年报数据的农商行中，规模在3000亿元以上的农商行2019年的拨备覆盖率同比降幅最大，达到43.04%;规模在200亿元以下的农商行拨备覆盖率同比增幅最大，达到68.55%。此外，所有公布年报的各组别农商行拨备覆盖率均高于250%。

2014年以来，我国商业银行贷款拨备率呈持续上涨态势。2019年末，我国商业银行贷款拨备率达到3.46%，2020年这一数值进一步提升，截至2020年6月已达到3.54%。

2018年3月，银监会印发了《关于调整商业银行贷款损失准备监管要求的通知》（银监发〔2018〕7号），明确将贷款拨备率监管要求由2.5%调整到1.5%～2.5%。2019年，所有全国性商业银行贷款拨备率均超过监管及格线（1.5%）。6家国有大型银行中，贷款拨备率最高的是农业银行（4.06%），最低的是中国银行（2.50%）;股份制银行中，贷款拨备率最高的是招商银行（4.96%），最低的是民生银行（2.36%）（见图15）。

从可获得数据来看，截至2019年底，50家城商行的贷款拨备率以及91家农商行的贷款拨备率高于商业银行平均水平（3.46%）。2019年城商行中，锦州银行、西藏银行、宁夏银行等6家银行贷款拨备率在5%以上，锦州银行贷款拨备率为8.86%，呆坏账准备金的提取比率较高。在农商行中，天台农商行、新沂农商行、沭阳农商行等9家农商行贷款拨备率超过7%，天台农商行的贷款拨备率达到11.40%，呆坏账准备金的提取比率在中小银行中最高（见图16）。

从不同规模分组来看，在公布2019年报数据的城商行中，规模在3000亿～4000亿元的城商行贷款拨备率最低，为3.16%;规模在4000亿～10000亿元的城商行贷款拨备率最高，达到3.90%，且其同比增速最快（0.64%）;其余组别数值与2018年相比变化较小。

在农商行中，2019年贷款拨备率最高的是200亿元以下组别，达到5.77%;贷款拨备率最低的是3000亿元以上组别，为3.82%;各组别农商行贷款拨备率同比变化幅度均较小。

流动性比例为流动性资产余额与流动性负债余额之比，衡量商业银行流动性的总体水平，监管要求不应低于25%。近年来，我国银行业金融机构流动性比例总体上保持了稳步上升的态势，但国有大型银行流动性比例整体低于行业平均水平，股份制银行除2018年二季度、三季度以外，其他时间的表现均优于行业均值。2019年末，我国商业银行总体流动性比例为58.46%，同比增长1.44个百分点，国有大型银行流动性比例为54.97%，同比增长0.37%，股份制银行流动性比例为61.63%，同比增长2.85%。

2019年末，全国性商业银行流动性比例均明显高于25%的监管要求。其中，國有大型银行流动性比例最高的是交行（72.92%），其次是邮储（67.96%）、农行（57.74%）、中行（54.60%）、建行（51.87%）和工行（43.00%），这几家银行的流动性比例均在40%以上。在股份制银行中，广发（79.28%）、兴业（75.07%）和光大（72.63%）流动性比例均超过了70%，最低的招商也有51.18%（见图17）。

自2017年第一季度开始，银保监会开始单独发布中小银行流动性比例的数据。中小银行与所有商业银行流动性比例整体走势大致相同，整体呈上升态势。其中，城商行流动性比例在2018年9月～12月大幅跃升，由52.02%提升至60.14%，其后，城商行流动性比例一路攀升，远超商业银行均值，2019年末这一比例达到63.51%，同比增长3.37%，2020年6月末这一数值创下新高，达到67.43%;农商行流动性比例自2017年起稳步提升，2019年末达到63.15%，同比增长4.38%，2020年6月其流动性比例攀升至65.70%（见图18）。

从可获得数据来看，67家城商行流动性比例均大幅高于25%的监管标准，且高于商业银行平均水平（58.46%），28家城商行流动性比例低于商业银行平均水平。从分组情况看，所有分组城商行2019年流动性比例均值都比2018年有所提高。其中，1000亿～2000亿元组别的增幅最大，2019年末为83.63%，同比增加13.45%，其余组别增幅较小。

在农商行方面，50家农商行流动性比例均大幅高于25%的监管标准，且高于商业银行平均水平（58.46%），37家农商行流动性比例低于商业银行平均水平。从分组情况看，2019年农商行流动性比例均呈上升态势。与2018年相比，200亿元以下规模的农商行增幅最大，达到14.91%，其次是1000亿～3000亿元组别的农商行（13.93%）。500亿～1000亿元组别的农商行2019年流动性比例最高（80.70%），200亿元以下组别的农商行流动性比例最低（58.58%）。

流动性覆盖率是合格优质流动性资产与未来30天现金净流出量之比，旨在确保商业银行在设定的严重流动性压力情景下，能够保持充足的、无变现障碍的优质流动性资产，并通过变现这些资产来满足未来30日的流动性需求。自2018年7月1日开始施行的《商业银行流动性风险管理办法》明确指出，商业银行的流动性覆盖率应当在2018年底前达到100%。

2019年，可获得数据的16家全国性商业银行均已符合流动性覆盖率达到100%以上的监管要求，股份制银行的流动性覆盖率整体上高于国有大型银行。国有大型银行中，邮储银行以233.84%的流动性覆盖率排在首位，建行、中行、农行、工商、交通也达到了154.83%、136.36%、125.60%、121.89%和120.69%;股份制银行中，最高的浙商银行有226.03%的流动性覆盖率，远超多数国有大型银行，股份制银行中流动性覆盖率最低的华夏银行也达到了113.95%（见图19）。

从可获得数据来看，截至2019年底，江苏银行、苏州银行以及天津银行等44家城商行披露了流动性覆盖率，其中43家银行满足监管要求，流动性覆盖率较高的城商行包括唐山银行（818.72%）、西安银行（437.60%）以及贵阳银行（356.55%）等，但吉林银行的流动性覆盖率（95.18%）低于监管要求（见图20）。在农商行方面，北京农商行、天津滨海农商行等18家农商行公布了流动性覆盖率，且均高于监管要求，其中排名靠前的银行包括兴化农商行、广东南海农商行以及广东中山农商行等（见图21）。

商业银行对于内部风险的管理，是商业银行能够持续、稳健经营的前提，而内部风险管理的基石是对法律及合规风险的管理。

据银保监会网站披露的信息统计，2019年银保监会持续整治金融市场乱象，市场乱象存量问题持续减少，增量问题得到有效遏制，一批重大非法集资案件得到严厉查处。全年处罚银行保险机构2849家次，处罚责任人员3496人次，罚没合计14.5亿元。全年银行罚单数量达1531张（银行系租赁机构罚单未纳入在内），处罚总金额达到8.08亿元。整体来看，罚单数量和金额与经营规模呈正相关，国有大行远超股份制商业银行，城商行则整体低一个数量级。相较于2018年银保监会对银行业开出超2000张罚单和超20亿元的处罚金额，2019年的罚单数量和处罚金额整体下滑较为明显，但期间百万元级罚单出现次数仍较频繁，甚至出现了不乏千万元级罚单。从罚单的区域分布来看，浙江、河南、山东、广东、辽宁为全国前五，其中浙江、河南、江苏三省份罚单数量过百，为违规经营的重灾区。六大行总共包揽罚单408张，罚单金额总计2.09万亿元。其中，中国银行的罚单金额共计7392.56万元。2019年10月17日，中国银行因违规融入同业资金被开出2900万元天价罚单，也成为全年最大罚单。而工行罚单数量则是全行业最多，达到了106张。12家股份制商业银行共获罚单274张，罚单金额总计1.6万亿元。在股份制银行梯队中，民生银行无论是罚单数量还是罚单金额都最高，罚单数量达到了51张，罚单金额为万元;兴业银行因为领到了千万元罚单，虽然罚单数量并不居前，罚单金额亦远超同行，达到了2875万元。二者罚单金额均超过了建设银行、交通银行和邮储银行。

从法律案件方面来看，2019年多项银行业案件数据指标均出现缓和，银行案件防范工作取得了一定的成效，但仍有新的问题显现。其中包括吉林、西藏两地罚没金额增速超50%;从直接责任来看，员工的处罚案件占比已跃升至第一位;贷款审核不到位案件数增长至第一位。

截至2019年末，我国银行业金融机构本外币资产为290万亿元，同比增长8.14%，增速较2018年末上升1.87个百分点;总负债为265.54万亿元，同比增长7.71%。

就资产规模而言，国有大型商业银行名列前茅，其资产规模占银行业金融机构总资产的40.27%，加上全国性股份制银行的占比（17.86%），兩类银行占据了我国银行业金融机构资产总额的58.13%。分机构看，全国性银行中五大国有银行名列前五，其中，工商银行以30.11万亿元雄踞榜首;建设银行、农业银行和中国银行的资产规模均超过20万亿元，分别以25.44万亿元、24.88万亿元和22.77万亿元名列第二、第三、第四名;邮储银行也突破了10万亿元大关，以10.22万亿元排名第五。前十名中其余的五家银行分别是交通银行（9.91万亿元）、招商银行（7.42万亿元）、兴业银行（7.15万亿元）、浦发银行（7.01万亿元）、中信银行（6.75万亿元）。紧随这十家银行之后的是民生银行，资产规模为6.68万亿元，与中信银行相差不大。

在资产增速方面，2019年，全国性商业银行资产规模呈稳步扩张态势，平均资产增速达9.54%。在增速排名前十的银行中，有7家银行增速超10%，其中，平安银行以15.22%位居首位，华夏银行和广发银行分别以12.69%和11.52%位列第二、第三名。紧随其后的有民生银行（11.46%）、浦发银行（11.39%）、中信银行（11.27%）。农业银行是唯一的增速达两位数的大型国有银行，以10.03%的资产增速位居第七。前十名中的其余三家银行分别是招商银行（9.95%）、建设银行（9.53%）和浙商银行（9.36%）（见图22）。

截至2019年末，我国城市商业银行总资产为37.28万亿元，较2018年增长3.23万亿元，占银行业金融机构资产总额的12.85%，与上年基本持平。2019年，城商行总资产保持增长，但增速延续了下降趋势，由2016年末的24.50%下降至2019年的8.53%。

总资产规模方面，北京银行以2.74万亿元占据榜首，上海银行（2.24万亿元）和江苏银行（2.07万亿元）资产规模都超过了2万亿元大关，远超排名第四、第五的南京银行（1.34万亿元）和宁波银行（1.32万亿元）。在排名前五的城商行中，位于长三角地区的占到了四家，从侧面反映出长三角经济带较强的经济活力。在总资产增速上，有四家银行2019年同比增幅达到了两位数，分别是宁波银行（18.03%）、厦门国际银行（13.57%）、杭州银行（11.18%）、上海银行（10.32%），均远超全国城商行平均增速（见图23）。

2019年末，我国农村商业银行总资产为37.22万亿元，较2018年增长2.63万亿元，占银行业金融机构资产总额的12.83%。截至2019年末，农商行的总资产增速为7.63%，高于上年同期逾两个百分点。

分机构看，农商行中总资产超过万亿元的只有重庆农商行，为1.03万亿元，排名前五的其余农商行依次为北京农商行（9585.9亿元）、上海农商行（9302.87亿元）、广州农商行（8941.54亿元）、广东东莞农商行（4612.09亿元）。在总资产增速方面，农商行整体表现出较大的分化走势。总资产排名前10的农商行平均增速为12.55%，高于农商行总体增速，增速最高的为深圳农商行（33.17%）（见图24）。

2019年末，全国金融机构人民币各项存款为192.88万亿元，同比增长8.65%。在存款规模上，工商银行稳居榜首，为22.74万亿元，占金融机构总存款的11.79%。农业银行、建设银行、中国银行、邮储银行和交通银行的存款总额分别为18.32万亿元、18.16万亿元、15.65万亿元、9.31万亿元和6万亿元（见图25）。6家大型银行市场份额合计占比达46.75%，显示出了较强的市场影响力，其余各家股份制银行的占比均不超过3%，合计占比约16%，较2018年差别不大。

存款增速上，国有大行表现较为稳定，基本集中于5%～8%区间，其中邮储银行以7.96%位居首位，建行和工行分别以7.35%和7.30%位列第二、第三名。股份制银行的存款增速表现抢眼，大多数银行位于10%～20%区间，其中，广发银行、光大银行、浙商银行分别以19.89%、17.34%、17.33%位居前三。以存款规模而言，大部分地方性金融机构都无法与全国性商业银行匹敌，但资产规模靠前的城商行长期深耕当地，与地方经济结合紧密，在存款规模和增速上都不弱于某些股份制银行（见图26）。

2019年，我国的地方性金融机构在吸收存款方面都表现不俗，虽然存款流失的情况时有发生，但整体而言，城商行同比存款增速超12%，农商行则超过20%。以资产规模区分，则无论是城商行还是农商行，都是“小”银行表现更加亮眼。

截至2019年末，我国金融机构人民币各项贷款余额为153.11万亿元，同比增长12.3%;全年增长16.81万亿元，同比多增6439亿元。在贷款规模上，大型商业银行当仁不让地排在前列，其中，工商银行以16.76万亿元占据榜首，占全国金融机构贷款余额的10.95%;建设银行（14.99万亿元）、农业银行（13.33万亿元）、中国银行（13.03万亿元）、交通银行（5.30万亿元）和邮储银行（4.97万亿元）位列2～6位，分别占全国金融机构贷款余额的9.79%、8.71%、8.51%、3.46%和3.25%。

2019年，全国性商业银行贷款净增加额为10.74万亿元，其中，大型商业银行净投放6.68万亿元，在我国全年贷款净增加额中的占比达39.71%;股份制商业银行为4.06万亿元，占比为24.25%，二者合计占比达63.86%（见图27）。

城商行在贷款方面有着与存款类似的表现，截至2019年末，排名靠前的几家城商行的贷款余额都大大超出了其他地方性金融机构，与某些股份制银行不相上下。其中，北京银行以1.45万亿元排名第一，江苏银行和上海银行也都超8000亿元。在贷款增速方面，贷款余额前十名的城商行取得了平均同比为19.61%的增长，排名第一的厦门国际银行更是以29.72%高居榜首（见图28）。

在贷款增速方面，城商行和农商行都表现出了中等规模机构的贷款增速较快的特点。与存款增速形成反差的是，不论是城商行还是农商行，小型银行的贷款增速都较低，这也反映出不同规模机构不同的风险偏好。

近年来，随着我国债券市场的飞速发展，债券品种不断丰富，规模也日益扩大。作为商业银行重要的投行业务，债券承销不仅是商业银行中间业务的收入来源，也是商业银行在金融市场体现其影响力的重要载体。在承销金额上，工行排名第一，承销额为1.03万亿元，市场份额占比为7.01%;中国银行和建设银行紧随其后。股份制银行中，兴业银行延续了债券承销的领头羊的地位，全年承销金额为6229.35亿元（见图29）。

在地方性金融机构中，宁波银行位列第一，全年债券承销金额为2344.84亿元，所占市场份额的1.59%;北京农商行则位居农商行债券承销的第一名。值得注意的是，长三角地区的银行在投资银行业务上再次脱颖而出，排在债券总承销金额中前五的除了北京银行外，其余都来自该区域，显示出长三角经济带较强的经济活力和投资银行业务需求（见图30）。

近年来，随着金融科技的飞速发展，创新层出不穷，各银行纷纷推进零售转型，在我国居民个人消费信贷需求被激发的背景下，信用卡业务已成为各银行零售转型的重要突破口。在经历了三十多年的发展后，银行的信用卡业务已基本形成了成熟的经营模式。

截至2019年末，我国信用卡和借贷合一卡在用发卡数量共计7.46亿张，同比增长8.78%，人均持有0.53张，应偿信贷余额7.59万亿元。在信用卡用户数方面，几家国有大行的信用卡累计发卡量都超过了1亿张，其中，工商银行独占鳌头，以1.59亿张的累计发卡量排名第一，紧随其后的是建设银行（1.33亿张）、中国银行（1.25亿张）、农业银行（1.2亿张）和交通银行（0.71亿张）。在股份制银行中，招商银行以9530万张的信用卡累计发卡量占据榜首，中信银行（8333万张）、广发银行（8106万张）在股份制银行中也排名靠前（见图31）。

在增速方面，2019年，我国信用卡和借贷合一卡在用发卡数量净增0.6亿张，增量低于2018年的0.98亿张和2017年的1.23亿张。分机构看，大型银行的平均新发卡增速为13.01%，其中农业银行增速最高，为26.96%。相对而言，股份制银行的新发卡增速更高，平均为17.54%，其中，增速超过20%的银行有三家，分别是平安银行（31.07%）、中信银行（24.26%）和兴业银行（21.59%）。区域性银行中也不乏亮眼的业绩，中原银行两年的发卡量已近200万张;盛京银行在2019年实现了“百万发卡、百亿交易、亿级收入”，卡量同比增长超300%。

自2016年起，各行新增发卡一直处于增长态势，但在2019年，信用卡整体发卡增速却有所放缓，其原因除来自监管方面的压力以外，也存在各银行主动调整的因素。近年来，部分城市信用卡市场逐渐趋于饱和，共债风险上升，加上大数据行业遭逢整顿、部分引流平台状况频发，这导致各银行纷纷调整经营策略，在开发下沉客群时表现得更为谨慎。

策略的调整在信用卡贷款余额增长率方面也有所反映（见表9）。在全国性银行中，除恒丰银行外，农业银行是唯一一家2019年信用卡余额同比增速较2018年有所提升的银行，建设银行和工商银行的增速基本回归到2016年的水平，中国银行则与2018年相近。大多数全国性银行的信用卡贷款余额增长率未能逾越2016年和2017年形成的高点，但恒丰银行是个例外，2019年，恒丰银行信用卡贷款余额达17.09亿元，同比猛增597.6%。恒丰银行在2019年从同业业务转战零售业务，本着做大零售的战略导向，信用卡业务自然而然地成为了其转型的“利器”。

区域性银行中，不乏在2019年信用卡贷款余额得到大幅提升的银行。究其原因，不少区域性银行正着力推动深化大零售改革转型发展，信用卡业务在获取客户、提升客户黏性、场景布局、品牌宣传等方面都起着重要作用，越来越多的区域性银行重拾对信用卡业务的重视，纷纷加大对信用卡业务的战略投入力度。可以预见，随着大零售转型的进一步推进，大部分区域性银行在信用卡业务上仍有较大提升空间。需要注意的是，在金融去杠杆的大环境下，银行应关注持卡人的总授信额度，严格把控个人消费信贷资金流向，健全风险管理措施，并根据宏观环境对授信政策做出适时调整。

自2007年私人银行业务在我国起步，已历经十多年的发展，各大商业银行基本建立起了以客户为中心、以财富管理为核心的私人银行经营模式。根据各银行的年报，2019年国内主要私人银行的管理金融资产（AUM）简单加总额已超12万亿元，覆盖超88万高净值客户。

截至2019年末，私人银行资产超过1万亿元的银行共有5家，分别是招商银行、中国银行、工商银行、建设银行和农业银行，管理私人客户资产平均值为16599.5億元，构成了我国私人银行的第一梯队。其中，招商银行管理着22310.52亿元的私人银行客户资产，位列第一，比排名第二的中国银行高出近40%（见图32）。私人银行的第二梯队由平安银行、交通银行、中信银行、兴业银行、浦发银行、民生银行和光大银行等7家银行构成，管理资产规模在3000亿～8000亿元区间，其余私人银行则属于第三梯队。

在资产规模增长率上，平安银行以60.3%的资产规模增幅位列第一，其原因在于将平安信托客户并入私人银行的内部调整。除平安银行外，农业银行、兴业银行和中信银行取得了资产规模增幅高于20%的好成绩，分别为24.98%、24.32%和22.27%。值得一提的是，2019年农业银行私人银行业务的成绩亮眼，以24.98%的增长率位列第二，是第一梯队中唯一高于资产规模平均增速（16%）的银行。

从客户数来看，建设银行仍然蝉联“冠军”，以14.3万户排在第一位。农业银行（12.3万户）和中国银行（11.4万户）分列第二、第三位，都大大高于6.4万户的平均水平（见图33）。在户均资产方面，招商银行以户均2731.66万元继续排名首位，高出第二名的民生银行近50%。招商银行的私人银行户均资产在近十年呈逐步走高的趋势，2019年的户均资产相较于2010年的2138万元已高出了约28%，这与大多数银行形成了反差。以工商银行为例，2010年工商银行私人银行户均资产为1968万元，略高于目前水平。招商银行与工商银行的户均资产的变化趋势可以在一定程度上反映出二者不同的私人银行发展模式——工商银行重视总体规模扩张与客户增长;招商银行则主要通过单户价值挖掘来带动总规模增长。但不论是总体规模扩张或单户价值挖掘，抑或是平安银行的整合集团综合金融资源的发展模式，成功的私人银行必须依托自身禀赋发挥协同作用，强化私人银行业务的全品类金融服务能力，提升专业性，这在打破刚性兑付和保本保收益终结后显得尤为重要。

随着2019年8月《金融科技（FinTech）发展规划（2019～2021年）》（以下简称《规划》）的出台，金融业如何利用信息技术的发展路径已然明确，《规划》从战略部署、科技应用、业务创新、风险防控、加强监管以及基础支撑等6个方面提出了27项重点任务。《规划》提出，到2021年建立健全我国金融科技发展的“四梁八柱”，增强金融业科技应用能力，实现金融与科技深度融合、协调发展，明显增强人民群众对数字化、网络化、智能化金融产品和服务的满意度。以《规划》为准绳可以看出，各银行正沿着正确的方向，从科技组织架构、渠道建设、IT架构等方面不遗余力地推进着信息化变革。

2019年，工商银行围绕全行发展战略规划和智慧银行战略目标，结合金融科技发展趋势的新变化、新要求和实际发展情况，编制了具有自身特色的《金融科技发展规划（2019～2023年）》，为前瞻性、全局性、系统性地谋划金融科技发展提供战略指引，提出着眼于推进集团跨境、跨业、跨界转型发展的要求，以“金融+科技”打造客户服务智慧普惠、金融生态开放互联、业务运营共享联动、产品创新高效灵活的智慧银行生态体系。工商银行通过“智慧银行ECOS工程”建设，着力推进银行与生态的深度融合，以新生态重塑新业务架构，以新技术推动新IT架构转型，促进智慧化、普惠化、开放化金融服务建设，实现信息系统在支撑金融服务新业态、极智客户体验、敏捷灵活创新方面的变革。

中国银行打造“中银大脑”，面向集团提供全领域应用、全渠道触达、全体系可控的五大基础服务。通过开放共享的智能服务生态体系，盘活沉淀的数据资产、打通数据与应用断层、打破业务产品壁垒、凝聚智能应用合力，提供统一、开放、共享并随时在线的智慧服务，为客户提供有温度的智慧金融。“中银大脑”实现了多项人工智能赋能，通过感知大脑、认知大脑双脑驱动，实现智能渠道交互中心、业务模型工厂、智能数据链接等特色化能力，赋能渠道、风险、营销、个人及市场等领域应用智能化改造，促进了业务领域管理变革和流程重塑，激发了产品创新能力。

农业银行确定了“数字化转型再造一个农业银行”的战略思路，着力打造客户体验一流的智慧银行、三农普惠领域最佳数字生态银行。为有效支持战略落地实施，农业银行以支持产品线上化、业务平台化、经营数据化、服务生态化为目标，建设新一代数字化云平台iABC，实现“薄前台、厚中台、强后台”IT架构转型，为全行数字化转型赋能。

建设银行推出的5G+智能银行，基于“新一代”核心系统的开放平台，融合了5G、物联网、人工智能、远程交互、生物识别等核心技术，致力于创造智慧、便捷、绿色的数字化交互式新金融体验场所。5G+智能银行实现了多项创新应用：第一个使用5G进行业务场景再造的网点;第一个将网点用会议系统互联互通;业内首家将智能语音、刷脸、电子证件等技术融入客户自助业务流程;业内第一个自主研发的物联网平台投放到网点;第一个将安保数据复用的网点，创新电子卷宗;建行系统内第一个使用电子身份证等。

招商银行将“一部三中心”改为“一部六中心”，总行层面首设金融科技办公室，改变以往分支行分散经营的做法，打造零售经营数据化支撑平台，确保让技术、业务、产品可以最大化的衔接。2019年，招商银行新一代PaaS（平台即服务）平台扩大运用，招行全行应用上云比例达到44%。早在2016年，招商银行就已成立了招银云创，定位是将招行IT系统30年稳定运行的成功经验和金融IT的成熟解决方案对金融同业开放。截至2019年，招银金融云支撑了超过1000万的MAU，同时支撑了上百家行外客户。

南京银行积极推进数字化转型，全面落实“经营数据化”和“管理数据化”的发展战略，构建数据驱动型创新体系和发展模式。通过数据治理、数据平台搭建、数字创新研究实验室建设、数据专业人才队伍培养，为业务发展提供创新动力，为管理决策提供科技支撑，实现南京银行从“操作型、交易型”银行，转变为“数字化、智慧化”银行，充分发挥数据资产价值。

总体而言，在数字经济的驱动下，各银行普遍得到了其高级管理层的强力支持，从上至下全身心地投入到轰轰烈烈的金融科技革命中。未来，“落地”仍然是银行信息技术战略的关键词，需要各家银行在组织架构、IT与业务融合、创新机制建设、人才转型等方面的清晰规划并得到有力执行。

作为科技密集型行业，银行一直高度重视科技的投入与发展，以适应客户需求的转变和日渐激烈的市场竞争。中国人民银行“2018年度银行科技发展奖”获奖结果能从一定程度上反映各家银行的总体信息技术水平。以获奖总数为标准对各家银行进行排名，前五名都是国有大行，分别为工商银行、建设银行、农业银行、中国银行和邮储银行。获得一等奖的只有工商银行、建设银行、农业银行、中国银行四家银行，其中工商银行、建设银行、农业银行获得的二等奖数量都为5项，大大超出了其他银行。股份制银行也延续了以往的好成绩，中信银行、民生银行、光大银行和广发银行获奖总数名列前茅，广发银行、兴业银行、华夏银行和招商银行都获得了2项二等奖，超过其他股份制银行。从中国人民银行“2019年度银行科技发展奖”获奖情况来看，工商银行、建设银行、中国银行、微众银行、光大银行以及农业银行6个项目荣获一等奖，73个项目获得二等奖，102个项目获得三等奖。

除了获奖情况以外，专利和软件著作权的数量也能较好地说明各银行取得的科技成果。在实质审查的专利数量方面，2019年工商银行位列第一，获得了574项专利;紧随其后的为中国银行（483项）、建设银行（151项）、平安银行（107项），都获得了超百项专利，远高于其他银行。在软件著作权方面，建设银行拔得头筹，所拥有软件著作权达到了519项，超过第二名的工商银行（226项）一倍有余。值得注意的是，虽然无法与建设银行和工商银行媲美，但股份制银行在软件著作权方面也表现不俗，平安银行、中信银行、华夏银行和民生銀行分别以64项、61项、47项和45项软件著作权位列第4、第5、第6和第8位，反映出股份制银行逐渐加大了金融科技的投入力度。股份制银行在2019年对于信息科技的投入增速基本处于25%～45%区间，普遍高于国有大行（10%～25%）。在股份制银行中，招商银行在2015～2019年间对信息科技投入的复合年均增长率（CAGR）为22.68%，2019年同比增长更是创出新高，达到43.97%，可谓独树一帜。

如果说银行对金融科技加大投入力度是取得科技成果的原因，那么银行对于人力资源方面的投入就代表了发展的未来。在技术人员占比方面，地方性银行打破了大型银行江山一统的局面。在排名前五的银行中，地方性银行占到了3席，除民生银行的技术人员比例高居榜首外，紧随其后的依次为富滇银行、杭州银行、交通银行和泸州银行。鉴于对科技人才的重视与日俱增，各银行在吸收科技人员增速上均呈上升趋势，股份制银行人员增速普遍高于国有大行。国有大行实现万人科技布局，人员增速大多在0%～20%之间，股份制银行科技人员增速则多为30%以上（见图34）。

近年来，商业银行的渠道建设延续了线上化的趋势，获客渠道持续由线下物理网点向线上PC端、移动端变革，特别是移动端，其使用人数呈现出明显的快速上升势头。截至2019年末，工商银行手机银行用户已达3.61亿户，建设银行和农业银行也拥有数量庞大的手机银行用户群体，分别为3.53亿户和3.1亿户。邮储银行和中国银行则以2.6亿户和1.81亿户手机银行用户排名第四和第五位。招商银行中唯一拥有上亿手机银行用户的股份制银行，以1.14亿户排名第六（见图35）。

员工素质关乎企业发展的质量，是保障企业发展的基石。近年来，随着银行的转型升级，员工数量在不断收缩，但员工的专业素质水平却在不断提高，逐渐趋向人员结构优化、专业化、高学历化的特征。

银行的员工数量是由银行规模和业务发展情况决定的，而这两者发展的直接体现是网点数量。从总体上讲，银行员工的数量与网点数量正相关，网点越多，员工数量越大，反之亦然。以全国性商业银行为例，截至2019年末，在17家已公布数据的全国性商业银行中（工行、建行、中行、邮储、农行、交行、招行、兴业、浦发、中信、民生、光大、平安、华夏、广发、浙商、渤海），除邮政储蓄银行以外，其他银行的员工人数和网点数量均呈正比（见图36）。

从银行类型来看，由于不同类型的银行规模不同，员工数量差距较大。毋庸置疑，全国性商业银行的员工数量普遍高于城商行，而城商行的员工数量又普遍高于农商行的员工数量。根据计算结果，参与此次竞争力排名的银行中，全国性商业银行、城商行以及农商行的员工数量均值分别为人、3014.48人和1307.11人，员工数量与银行规模成正比，银行规模越大，员工数量越大。

员工学历是员工素质的直接体现。银行的转型升级，对员工的学历和知识水平也提出了考验。整体而言，我国商业银行的员工学历结构在不断优化，拥有高学历水平的员工数量逐渐增多。根据各银行2019年年报数据，不同类型银行的研究生及以上学历员工占比存在差异。在全国性商业银行中，有12家公布了研究生及以上学历员工占比，根据统计结果，股份制商业银行的研究生及以上学历员工占比要明显高于国有商业银行，浙商银行最高，农业银行最低。对于城商行而言，研究生及以上学历员工占比一般高于10%，如北京银行为19%、上海银行为15.95%、重庆银行为13.9%。对于农商行而言，除少数银行的研究生及以上学历员工占比高于10%（如上海农商行为11.04%、紫金银行为12.92%、深圳农商行为12.76%），多数银行的占比低于10%。

随着知识和技术更新迭代速度的加快，企业的持续发展需要不断创新和引进新技术、新理念，这就需要不断地对员工进行培训。通过员工培训，一方面可以挖掘员工的潜力、提高员工的工作技能，使其在工作中减少失误、提高工作质量与效率，并掌握企业的管理理念和先进的管理方法;另一方面可以通过培训传承企业文化，增强企业凝聚力，以提高企业的市场竞争力。银行的基础是员工，银行的一切活动都是通过员工来实现的，所以必须通过员工培训，提高员工的整体素质，实现银行的稳定持续发展。

商业银行历来重视员工培训。全国性商业银行方面，无论是国有大型商业银行还是股份制商业银行，均重视员工的培训工作。例如：工商银行聚焦“学习型”银行建设，围绕金融转型、业务发展和员工需求，打造境内与境外、线上与线下、专业胜任力与适应性培训相结合的全员培养体系，推出移动端知识管理平台，提供“查、问、学、用”一体的线上学习服务。2019年，全行共举办各类培训4.38万期，培训5.31万人次，为提升员工的履职能力提供了必要支持。农业银行围绕自身发展和员工成长需求，制订实施了《2019～2022年教育培训规划》，加强分层分类培训，以数字化转型专项培训为重点，积极拓展网络视频、手机 App、微课程等培训方式，促进员工知识结构更新，推动从人力大行向人才强行转变。2019年，农业银行共举办各类培训1.37万期，培训78.73万人次，其中包含数字化转型专项培训、基层员工转型和柜面经理转岗培训、高管人员国外培训班等不同类型的培训。招商银行倡导让培训回归为员工赋能的本质的理念，基于员工成长需求，精简培训数量，为其提供职业发展全生命周期的体系化课程，同时，运用金融科技构建线上学习功能，促进培训数字化转型，打造最佳学习体验。2019年，招商银行完成了新一代教育培训平台1.0项目建设工作，可提供2000门以上的精品电子课程，全年共计支持行内员工线上学习约446万人次。2019年全年，招商银行共举办各类培训11898期，覆盖71066名员工。

城商行无论其规模大小，都十分重视员工培训，以江苏银行和天津银行为例。江苏银行紧盯战略规划方向，优化形成了52门新入行大学生培训标准化课程，进一步完善集训模式。2019年，全行共举办各类线下培训4953期，培训254002人次，人均149.28學时;围绕战略规划及年度重点工作，新增原创微课3000门，全年员工微课学习人均119.35门，为建设“四化”服务领先银行发挥了积极作用。天津银行2019年度制定下发了《天津银行2019年员工培训工作要点》和《2019年全行重点培训项目计划》，不断创新教育培训工作方式、方法，采用线上加线下的培训学习模式。在线上，全年陆续上线了99门网络学院系列课程和专业岗位资格考试模拟练习，员工访问量达60000余人次。举办42场“天行大课堂——e课堂”线上授课活动，共计12600余人次参与培训。在线下，由总行组织分支机构业务骨干分专业、分层级开展了示范性培训项目，在为全体员工提供了平等的发展机会的同时满足了大家多样化的学习需求。

农商行方面，虽然银行规模不及全国性商业银行和城商行，但对员工培训的重视并不见弱。如广州农商行始终重视员工的专业水平和职业素养提升，继续完善内部企业大学“珠江商学院”的运作。秉承“知行合一”的学习理念，强化业务驱动、突出管理龙头作用和市场导向功能，联动前中后台部门，创新线上线下学习方式，整合行内行外资源，有计划地推动全行员工的教育培训工作。2019年，全行共组织实施培训项目450余期，培训7万余人次，员工培训经费支出达1156万元。青岛农商行制定并印发了《岗位带教管理办法》，践行“让优秀的员工培养更加优秀的员工”理念，全年选拔师傅253人，结成以师带徒、岗位带教“对子”174对，推动了优秀工作经验和企业文化的传承。2019年，青岛农商行共组织培训731期，培训近7万人次。

合理的薪酬对于员工的工作表现有极大的激励作用，可以提升员工的工作动力，提高工作效率与工作质量，进而提升企业的绩效。一般而言，薪酬越高，对员工的激励作用越大。然而，过高的员工薪酬也意味着银行的成本负担较重，需要适当优化。以全国性商业银行为例，从人均薪酬来看，国有大型商业银行的人均薪酬普遍低于股份制商业银行，国有大型商业银行的人均年薪酬为30万元左右，而股份制商业银行的人均薪酬则为50万左右。在六大国有商业银行中，工商银行和农业银行的人均年薪酬较低，交通银行的人均薪酬较高;而在股份制商业银行中，除了恒丰银行因未披露相关数据以外，其他11家银行中，光大银行的人均薪酬最低，渤海银行的人均薪酬最高（见图37）。

从城商行和农商行的人均薪酬均值来看，两者的人均薪酬与资产规模呈正相关关系，资产规模越大，人均薪酬越高。其中，不同资产规模的城商行的人均薪酬均值普遍高于农商行，城商行的人均薪酬均值在18万～47万元之间，农商行的人均薪酬均值在10万～31万元之间。

从员工费用来看，相较于2018年，2019年各全国性商业银行的员工费用略有增长或基本持平的趋势，且员工费用与银行的业务规模基本呈正比。由于国有商业银行的业务规模普遍高于股份制商业银行，前者的员工费用也普遍高于后者。其中，农业银行的员工费用最高，恒丰银行的最低（见图38）。

城商行和农商行的员工费用与资产规模成正比，资产规模越大，员工费用越高，且除了资产规模1000亿元以上的农商行员工费用均值高于资产规模为2000亿～3000亿元、1000亿～2000亿元以及1000亿元以下的城商行以外，其他资产规模农商行的员工费用均值均低于城商行。

人均创收和人均创利是员工为企业创造价值的体现。一般而言，人均创收和人均创利越高，员工为企业创造的价值越大。银行员工数量庞大，如果每名员工都能为银行创造高价值，将对银行的发展起到重要作用。在全国性商业银行中，六大国有行的人均创收和人均创利普遍低于股份制商业银行。人均创收方面，六大国有行中，交通银行以264.69万元居于首位，农业银行以135.18万元居于末位;股份制商业银行中，平安银行以412.55萬元位列第一，华夏银行以217.56万元居于最后一位。人均创利方面，六大国有行中，交通银行（87.99万元）最高，邮储银行（34.94万元）最低;股份制商业银行中，招商银行以109.66万元排在首位，华夏银行以56.24排在末位（见图39）。

2016年8月，中国人民银行联合七部委发布了《关于构建绿色金融体系的指导意见》，成为全球首个比较完整的支持绿色金融发展的政策框架，为中国绿色金融的发展做出了顶层设计。自此，发展绿色金融成为银行的职责之一。2017年12月，中国银行业协会印发了《中国银行业绿色银行评价实施方案（试行）》，要求各主要银行将每年上报至银保监会的“绿色信贷实施情况关键指标填报表”“绿色信贷实施情况自评价报告”等材料作为绿色银行评价工作的基础材料，评价结果分为四级，提交银保监会等政府部门作为监管参考使用。为响应国家政策，银行逐渐重视绿色金融的发展，最直接的体现是绿色贷款。

从绿色贷款的金额来看，2019年各类银行积极实施绿色信贷政策，绿色贷款投入均有所增加。全国性商业银行方面，以中国银行和中信银行为例。中国银行为全方位践行绿色发展理念，制订了《中国银行绿色金融发展规划》，强化对信贷投资项目的环境与社会风险评估，截至2019年末，绿色信贷余额达7375.7 亿元，同比增长16.58%。中信银行要求纳入《绿色信贷统计制度》的12类节能环保及服务项目的贷款增速必须高于全行贷款增速，对于不符合要求的客户不予准入，并对高污染、高排放和产能严重过剩行业分类施策，采取“支持、维持、压缩、退出”等措施区别对待。截至2019年末，其绿色信贷余额达651.48亿元，同比增长3.51%，“两高一剩”贷款余额达465.30亿元，同比增长6.31%。

城商行方面，以贵阳银行为例。贵阳银行按照《贵阳银行关于加快发展绿色金融的实施方案》（2018～2020年）打造绿色生态特色银行的定位，不断完善绿色信贷政策制度体系，以差异化信贷手段引导资源配置向绿色、低碳、环保领域倾斜;引导产业结构向环境友好型和资源节约型转变。不断完善绿色金融产品和服务模式，形成五大类共28款绿色金融产品，截至2019年末，绿色贷款余额达179.62亿元，较年初增长24.35亿元，绿色贷款在全行贷款中的占比达到9.05%。农商行方面，以青岛农商行为例。青岛农商行聚焦产业结构升级，助推新旧动能转换，服务实体经济，将环保、节能、清洁能源、清洁交通等绿色项目作为营销的重点。2019年助力青岛公交集团、青岛胶州渠成水务工程公司等企业的电动车升级改造、水资源开发与保护等项目，新增绿色产业项目贷款23.18亿元。

从绿色贷款余额占比均值来看，受银行规模限制，不同类型银行的绿色贷款余额占比均值呈依次递减的趋势，全国性商业银行最高，农商行最低。具体来看，在全国性商业银行中，国有大型商业银行的绿色贷款余额占比均值为6.93%，明显高于股份制商业银行的3.22%;在城商行中，资产规模为3000亿～10000亿元的城商行的绿色贷款余额占比均值最高，为4.17%，其次为资产规模为10000亿元以上的城商行（3.68%）、资产规模为2000亿～3000亿元的城商行（2.93%）、资产规模为1000亿以下的城商行（2.62%），资产规模为1000亿～2000亿元的城商行的绿色贷款余额占比均值垫底，为1.84%;在农商行中，资产规模为1000亿以上的农商行的绿色贷款余额占比均值最高，为1.95%，资产规模为200亿～400亿元的农商行最低，为0.28%，其他两个规模的农商行的绿色贷款余额占比均值为0.8%左右（见图40）。

2020年是普惠金融发展规划的收官之年。党中央、国务院高度重视发展普惠金融。党的十八届三中全会明确提出发展普惠金融。2015年《政府工作报告》提出，要大力发展普惠金融，让所有市场主体都能分享金融服务的雨露甘霖。国务院印发了《推进普惠金融发展规划（2016～2020年）》，鼓励大型银行加快建设小微企业专营机构。鼓励全国性股份制商业银行、城市商业银行和民营银行扎根基层、服务社区，为小微企业、三农和城镇居民提供更有针对性、更加便利的金融服务。推动省联社加快职能转换，提高农村商业银行、农村合作银行、农村信用联社服务小微企业和三农的能力。自此，全国性商业银行、城商行、农商行均成为推动普惠金融发展的主要金融力量。

由于年报披露数据的统计口径不同，本文分别选取了全国性商业银行的普惠型小微企业贷款余额占比、增长率和城商行、农商行的中小微企业贷款余额占比、增长率作为此次分析的样本数据。总的来说，各类银行的普惠金融贷款金额均呈现了增长趋势。

从全国性商业银行的普惠型小微企业贷款余额占比来看，占比均值为6.44%，其中，广发银行（16.8%）占比最高，民生银行（0.02%）占比最低。而从全国性商业银行的普惠型小微企业贷款余额增长率来看，增长率在10%～60%之间，增长最快的为中国银行（58.2%），最低的为招商银行（13.5%）。从城商行、农商行的中小微企业贷款余额占比来看，城商行的占比均值在15%～50%之间，农商行的占比均值为27%～62%（见图41）。从城商行、农商行的中小微企业贷款余额增长率来看，城商行的增长率在9%～65%之间，差异较明显;农商行的增长率在5%～60%之间，差异也比较大。

此外，一些银行在发展普惠金融方面的做法可圈可点。建设银行建立了丰富的普惠金融产品和服务体系，以“小微快贷”为代表的新模式产品累计投放贷款超过1.7万亿元，惠及小微企业近103万户;持续优化“惠懂你”服务平台，提升客户信贷服务体验;实施“百万创业者培训计划”，与高校合作为小微企业主、个体工商户等提供培训;建立“创业者港湾”，为中小科创企业提供全生命周期支持。招商银行运用金融科技推出专门服务于小微企业的“招贷App”，为小微企业提供智能化、专业化、综合化的金融服务，解决小微企业融资难、融资贵等痛点。北京银行持續加大对民生领域的投入，不断优化普惠金融产品和服务，推出的“惠民通”金融服务品牌，涵盖财政、社保、医疗、公共、教育、安居、工会等领域。上海农商行加大与上海市中小微企业政策性融资担保基金管理中心的合作力度，创新推出“批次担保”“创业担保”“民营大型企业”等业务品种，业务规模位居沪上同业前列。

2019年5月15日中国人民银行印发的《关于切实做好2019～2020年金融精准扶贫工作的指导意见》指出，要改善货币政策传导机制，加强扶贫再贷款管理，落实普惠金融定向降准政策。各银行业金融机构要帮助贫困地区培育特色优势扶贫产业，深化产业扶贫利益联结机制，促进金融支持与产业扶贫有效融合。加大信贷资源投放、网点与服务终端布设，开展金融结对帮扶行动，满足深度贫困地区合理金融需求。加强易地扶贫搬迁资金管理，强化政策衔接，做好易地扶贫搬迁综合金融服务。认真履行定点帮扶责任，探索建立跨区域联动合作机制，打造多层次定向帮扶体系。为此，各类银行积极发挥金融专业优势，不断加大精准扶贫工作力度，精准定位，结对帮扶，改善民生，服务实体，为打赢脱贫攻坚战发挥了重要作用。

比较典型的案例有交通银行、平安银行、长沙银行和常熟农商行。2019年，交通银行于9月份提前超额完成了中央单位定点扶贫责任书六大指标，向三个定点扶贫县（甘肃省天祝县、山西省浑源县和四川省理塘县）投入项目帮扶资金人民币2401.3万元。平安银行的“村官工程”在2019年内向云南、广西、贵州、四川、陕西、海南、重庆、湖南、宁夏等地投放产业扶贫资金80.96亿元，直接帮扶建档立卡贫困人口16083人，惠及建档立卡贫困人口19万人。长沙银行的定点扶贫村——驻宁乡县鸿富村全村115户全部脱贫，实现提前整村脱贫。常熟农商行加大贫困地区金融供给，2019年在湖北省恩施市、河南省宜阳县、云南省武定县等12个国家级贫困县，河南省内黄县等3个省级贫困县设有11家村镇银行，在江苏连云港东海县和宿迁泗洪县2个省级贫困县设有2家县域支行，合计发放经营性贷款93.8亿元，通过信贷投放带动就业人数10.1万人。

（撰稿人：齐稚平、董治、孙爽、刘洋）

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我们大致将银行业引进信息技术的过程分为三个阶段：上世纪六七十年代以来的电子银行阶段、世纪之交的网络银行时代、大约近十年的互联网银行时代。通过对前述三阶段的分析，我们发现银行在新科技的应用上非常积极，因而我们提出“银行业舞于浪潮之巅”。这使得很多新应用的普及也较快，大部分卓有成效的技术最后都会变成行业基本配置，实现普及。

截止目前，我国已经有多家纯线上运营的互联网银行，经过几年经营，其模式已得到初步验证，但其未来发展前景仍有待观察。本报告首先详细介绍其业务模式、风控模式，分析其2018年经营成果，然后讨论该模式对整个银行业可能的影响。

一、银行业舞于浪潮之巅

互联网银行是现代信息技术在银行业应用的最新阶段，而在过去半个多世纪以来，技术应用一直在进步。自上世纪后半叶以来，银行业持续引进计算机技术、信息技术等科技手段，不断实现自身的业务技术升级（整个金融业的技术进程也是类似，但本报告聚焦于银行业）。我们大致将银行业引进信息技术的过程分为以下三个阶段：

电子银行阶段：大约始于上世纪六七十年代，我国银行电子化进程略晚于西方，但差距并不算大。随着二战后全球经济快速增长，金融交易的金额和笔数日益增加，原先的手工处理逐渐不堪重负，出错率还高，西方发达国家的银行业开始尝试引进计算机技术，替代一些手工操作，其划时代的发明即为自动取款机。前台用计算机处理业务，后台有存储设备，内部由专用网络联接，并逐步建立了内部信息管理系统，这基本上构成了银行计算机系统的标准配置。除了高效处理业务外，还能使管理层、监管层能够更高效地掌握数据，便于更科学的经营和监管决策。后来，计算机在银行业中的应用逐渐深入，最终成为了行业基本配置。

网络银行时代：大约从1990年代开始，计算机网络技术——尤其是后来的互联网技术开始应用于银行业，不但全国银行业实现了互联互通，还使很多标准化程度较高的业务逐渐实现了网络化、在线化办理。我国于1995年由中国银行推出了内地第一例网上银行，随后各银行持续跟进，接入渠道有的是网银软件，有的是直接在网页上登陆网银。随着手机功能增强，2001年之后，手机等移动终端开始接入互联网，出现了移动互联网，随之很快便有银行在移动互联网上推出网上银行服务，又称手机银行（但在智能手机成熟之前，以WAP等方式接入手机银行体验不佳，未得推广）。

目前网上银行、手机银行已成为各家银行的基本配置。网上银行、手机银行极大便利了客户，实现随时随地业务办理，且大幅降低了单笔业务办理成本，使一家银行实现了对大量零售客群的高效服务。但由于当时技术条件所限，并无法实现所有业务的网络化，只能办理查询、理财、支付、转账等之类的标准化业务，但开户、贷款等业务仍然无法纯线上办理，办理放贷业务，银行仍然需要在线下审核贷款申请人。

互联网银行时代：进入21世纪之后，互联网技术日渐成熟、普及，开始在各行各业应用，互联网应用不再是早期网站主办方向互联网用户单方向提供内容，而是开始出现各种由客户参与交互的应用，比如论坛社交、电子商务、资料共享、作品发布等。大约在2004年前后，Web2.0概念被提出，又称UGC（User Generated Content，即用户创造内容），泛指各种用户主动参与的互联网应用。而与之对应的，就是Web1.0，即由网站主办方向用户单方向提供内容。在UGC模式下，用户的各种参与行为使数据、信息、内容的生产创造速度大幅度提高，各种互联网应用平台开始快速积累数据。经过多年积累，至2008年前后，开始形成“大数据”概念，用于形容维度丰富、总量巨大的海量数据。

几乎所有人都意识到了大数据深藏巨大的价值，但价值密度很低，有用的信息被淹没在巨大的数据量中，更像金矿，而不是现成的金子，需要采矿、提炼等工序才能得到金子，即有用的信息。于是，部分互联网企业开始进一步挖掘数据价值，尝试数据的其他应用，包括在商业、金融领域的应用。最后，互联网金融（具体到银行业则是互联网银行）的概念被提了出来，通过大数据刻画客户特征、辨别风险，最终开始尝试纯线上放贷，从而突破了网络银行时代的局限。因此，“互联网金融”一名显得有些不够准确，网络技术在第二阶段便已成熟了，第三阶段的创新之处在于大数据。

我国最早尝试纯线上放贷的机构是大型银行，它们拥有巨大的客群和数据，为了更好地服务客户，开始探索纯线上放贷。但后来以蚂蚁微贷为代表的互联网小贷公司则将其作为主要业务，进行了更大力度的开发和推广。而当纯线上放贷业务趋于成熟之后，才诞生了真正意义的、与客户可以自始自终不用见面的互联网银行。

当然，以上三个阶段的划分是非常粗略的。比如，第一阶段在银行内部其实也已经有了网络技术。再比如在第二个阶段，即网络银行阶段，就已经有了互联网银行的尝试，1995年，全球第一家无物理网点的互联网银行安全第一网络银行（Security First Network Bank）在美国成立，但并没有类似现在的大数据等资源和技术，也只能实现类似传统银行的网上银行的服务功能，因此经营效果并不理想，后来被其他传统银行收购。

从以上三个历史发展阶段，我们发现，银行业在新科技的应用上非常积极，在各行各业中居于较为领先的水平。同时，很多新应用的普及程度也较快，大部分卓有成效的技术最后都会变成行业基本配置，实现技术普及。目前，传统银行和互联网银行均已进入第三阶段，先后推出纯线上放贷业务，极大拓展了原先的信贷客群，挖掘了新的业务空间，是银行史上革命性的技术突破。

二、纯线上放贷的主要技术原理

纯线上放贷是指不与客户见面，完全依靠所掌握的数据和信息，在线上就实现了客户拓展与营销、完成风险定价（信用评价）实现放贷。传统银行和无物理网点的互联网银行均可从事这样的业务，但传统银行是将其作为自己传统业务的补充，而互联网银行则将此作为主营业务。本报告主要以互联网银行为样本，介绍这种纯线上放贷业务。

互联网银行并无精确定义，我国的银行监管分类上也无互联网银行一类，本报告所指的互联网银行，是指无物理网点（或虽有个别物理网点，但并不在全行业务中起主要作用，只是起到类似旗舰店的形象功能，比如新网银行、苏宁银行），并且依靠大数据风控，实现纯线上放贷经营的银行。我国目前主要有深圳前海微众银行、浙江网商银行、四川新网银行、江苏苏宁银行、中信百信银行等。除百信银行外，其余几家均为近几年先后成立的新民营银行，监管分类上归为城商行。

这些银行均依靠互联网、大数据实现客户的拓展和风险评价，但根据其主要客户、数据是来源于体系内和体系外，又可区分为专属客群模式和全客群模式。以微众银行、网商银行为代表，它们的客户主要来源于股东单位的互联网平台、生态圈，一般是互联网平台上的存量客户，本身已积累了较多大数据，同时也会从外部获取一些数据，相互结合，最终完成风险评价，我们将这一模式称为专属客群模式。这一模式下，由于机构本身便已对客户非常熟悉，因此事先精选了优质客群来定向推介信贷产品，更像是“邀请制”，而不是任何人都能主动申请贷款，未被选中的客户甚至在APP界面上都看不到申请贷款的链接。

而其他银行，股东或关联方不能提供类似的资源（或仅能少量提供），主要客群、数据均来自体系之外，则属于全客群模式。当然，两者之间也不是泾渭分明的，专属客群模式的机构也可以在自己体系之外拓展客户。但很显然，全客群模式更具可推广性，因此是我们研究的重点。

大数据主要用于客户拓展与营销、信用风险评价，本报告主要讨论信用风险评价及授信决策。任何授信决策必然包括对客户还款能力、还款意愿的分析，同时还要关注完成上述分析所花费的成本，成本合理才能实现商业可持续。因此，核心问题是还款意愿分析、还款能力分析和成本优化控制。

还款意愿：这类纯线上放贷，目标客群往往是无法获取常规银行信贷服务的人群，信用水平一般较为下沉，很多人没有纳入央行征信系统，而征信报告是传统上评判一个人还款意愿的重要依据。由于缺乏征信报告，因此需要银行借助其他数据来分析这些客户的还款意愿。由于这类客户单笔金额较小，真正还不起钱的可能性较低，分析其还款意愿更为重要，这主要依赖于反欺诈系统，排除恶意申请贷款的人。反欺诈系统不是互联网时代的新生事物，银行传统信用卡业务已经建有这一系统，但新时代的技术大幅提高了反欺诈系统的功能。它本质上是一个通过观察客户的行为来识别坏人的系统，主要是观察客户的各种异常行为，来判断用户是不是“坏人”，甚至是不是有坏人冒充用户。比如客户在表格输入信息的指法习惯、上网的时间、设备或地点等行为信息，一旦出现异常，则可能遇上恶意申贷的坏人，需要及时拒绝。

还款能力：利用大数据预判客户的还款能力，即大数据信用风险评价（有时简称大数据风控），原理上主要是一个个回归模型。这一过程大致划分为前后相连的三个阶段：首先是建模期，先选定一些变量（包括原始变量和组合变量，组合变量就是由其他原始变量相互计算而成的新变量），以过去的变量的历史数据为基础，与后来的信用结果（还款情况）之间寻找相关性，找到与信用水平最为相关的变量，并以此构建征信模型；然后是验证期，用以测试验证模型，代入不同于建模样本的历史变量数据，得到模型预测的信用结果，再与最终真实的信用结果比对，观察模型预测的信用结果是否有效；最后，在实战中运用该模型，将新客户的这些变量输入，得到对信用的预判，即信用评价。

以上为整个过程中最为关键的三个阶段，此外还包括数据采集和处理、模型的跟踪与优化提高等相关工作。比如，在后来的模型使用过程中，还会持续跟踪实际运用的结果，不断迭代优化这些模型。如果长期不优化模型，不排除某些较为专业的不法分子能逐渐大致猜测出哪几个变量是最为重要的，于是针对性地“刷分”，获取贷款。我们把整个完整流程体现为下图：

过去，征信专家凭经验寻找变量，收集并处理数据，构建模型，并测试模型的有效性。但现在各类技术发展后，开始使用机器学习等方式，自动从海量数据中找到相关性显著的变量，有时出来的模型结果不一定具有可解释性（无法解释该变量和信用的相关性）但却是有效的。而且，即使不考虑不法分子“刷分”的原因，该模型也不是一成不变的，可能随着客户样本、时间的不同，模型需要不断迭代更新。

起初，放贷机构面对的可能是从未获取贷款的客群（是指整个群体都未获得过贷款），那么也没有代表还款情况的因变量可用来构建模型，此时一般只能先由征信专家挑选可能与还款相关的变量，尝试性地放款，看到信用结果后，再慢慢积累经验、完善模型。

成本优化：由于获取变量的数据是要付出一定成本的，因此，面对新申请贷款的客户，不能一口气把模型中全部可能涉及的变量数据都买来，而是会准备不同的优化模型，购买少量关键数据，便能排除一大部分客户，然后剩余的客户再购买其他数据，再排除一批，依次进行下去，直至产生最后的征信结果。以此，便尽可能在被拒绝贷款申请的客户身上节省数据费用。

通过上述几项系统，银行或其他放贷机构便可以客户的大数据为基础，以合理成本，实现对陌生客户的风险评价，完成授信决策。专属客群模式的原理也是一样的，只是其数据来源可能更好一些。上述模式的主要成本包括营销成本、数据获取成本、模型或系统开发成本等，由于该模式兴起年限还不算长，因此整体成本水平不算低，这也导致了现有的几家互联网银行放贷利率均较高，我们在后续的财务分析中分析这一点。

三、样本银行的财务分析

我国目前有多家互联网银行从事（或主要从事）纯线上放贷业务，也有传统银行从事这一业务。我们以披露了2018年年报的互联网银行为样本，基于他们的财务报告数据，分析这一商业模式的财务经营效果。同时，我们将A股上市银行的合计值作为全行业的平均水平，用来对比。

目前，列入样本的是微众银行、网商银行、新网银行、苏宁银行。前两家完全无物理网点，且属于专属客群模式，后两家有一家总行网点，但并不在全行业务中起主要作用，且属于全客群模式（当然股东方也会有一定的资源支持）。这四家成立时间都不算久，各银行的基本信息如下：

以下我们从资产负债结构、盈利情况两个方面，分析互联网银行的财务经营效果。

3.1 资产负债结构分析

首先，我们对比互联网银行与行业的2018年末资产负债结构：

从资产结构上看，大部分互联网银行的贷款占比与全行业较为接近，均在50%左右。但是其他非信贷资产的配置则较为多样。有些银行积极参与金融投资，主要是包括各种债券等，这一点与全行业类似，也是银行流动性管理的常规操作。但同时，互联网银行留存的现金与准备金普遍较多（有些银行还有较高比例的同业资产），可能是流动性管理需要，当然也可能是由于成立时间不长，资产投放能力还在建设过程中，因此有富余流动性。但整体而言，与全行业比，资产结构并不算非常异常。

负债结构上，则发现大部分互联网银行存款占比较低，有些甚至大幅低于行业水平（68%），而同业融资占比更高。这突出反映了互联网银行由于无网点优势，也无基础客户积累和结算网络优势，无法大量吸收低成本的结算存款，只能靠一些收益率较高的存款产品来吸收存款，此外还要依赖同业融资，所以整体负债成本必然不低，这会深刻反映在银行的利息收支上。

接着，我们根据互联网银行的盈利情况。以下是它们2018年利润表的杜邦分解：

从以上数据上看，互联网银行普遍资产收益率较高，部分贷款产品收益率甚至达到10%以上，远超行业平均水平。这也意味着，申请这类贷款的客群，主体是不被传统银行贷款产品覆盖的客群，比如职场新人、小白领、蓝领、小生意主、微型企业等，收入水平不算特别高，在手头紧的时候需要周转资金（其他高收入人群主要从传统银行处获取信贷服务，利率更低）。这类贷款大部分体现为个人消费贷、个人经营贷或者小微企业贷款，属于普惠金融范畴，受政策鼓励，主要竞争对手是一些仍有法律争议的现金贷、民间借贷等，相当于将“灰色信贷”纳入正规银行信贷服务，积极意义巨大。但是，由于也导致了一些中低收入人群过度借贷，在贷款伦理上也引起一些争议。总体上看，这是一个积极意义较为明显的业务品种，是向长尾客群推广普惠金融的有力举措。

但同时，负债成本率也不低，尤其是在很难吸收结算存款、主要依靠高成本负债的情况下，总的负债付息率明显超出行业水平。利息收入与利息支出相抵后，几家互联网银行的净息差水平显著高过行业。但除利息支出外，业务及管理费也不低，“业务及管理费/平均资产”在1.1~4.5%之间，而行业平均水平仅0.76%，高出非常多，显示出互联网银行在数据购买、技术研发投入方面成本并不低。然后，“资产减值损失/平均资产”也高于行业，主要是这些客群本身信用水平低于传统银行，但整体不良率还是维持在了可控的水平，甚至低于行业。

最后，大部分互联网银行获得了超过行业水平的ROA、ROE，不良率控制在相对合理的水平，因此，初步验证了这一商业模式的有效性和盈利性。整体而言，互联网银行走的是一种“高收益、高成本、高风险”的发展道路，与传统小微信贷银行非常类似，虽然资产收益率较高（甚至部分品种可以说是非常高），但其负债成本、业务成本、风险成本也较高，尤其是技术研发投入很高，因此最终虽然可以实现较好盈利，但也并非极不合理的暴利，只是在行业中属于中等偏上水平（部分优秀的传统银行也能达到这水平，比如台州银行等）。

3.3 主要结论与问题

由于我国互联网银行经营时限不长，最早的微众银行、网商银行成立于2015年，最迟的苏宁银行成立于2017年，上述财务结构与经营成果可能并非是未来的稳态，因此还需等待实践的进一步检验。展望未来，其盈利性可能有以下几点变动方向：

随着业务规模扩大，技术研发成本会被进一步摊薄，成本收入比下降，因而盈利水平有可能还会提升。因为与传统业务不同，互联网银行的很多技术研发成本属于“固定成本”（但数据购买成本属于变动成本），承接新业务的边际成本很低，因而业务规模扩大后，能降低成本收入比，提高盈利性。

但是，贷款收益率可能会有所下降，不一定能永远保持这么高收益率。目前，我国银行业正处于快速转型的过程中，随着经济结构转型，传统对公客户的业务空间变小，很多大小不等的银行均有向零售客户进军的态势，参考互联网银行的做法，利用大数据技术进军原先不被传统银行覆盖的草根客群，是这些银行的共同目标。因此，这一领域的参与者必然越来越多，竞争会加剧，贷款收益率可能下降。

以上两个因素一正一负，最终尚不能准确判断未来的盈利变化。而再往更长远展望，我们认为还可能有以下几个问题需要重点关注：

未来大数据成本有可能显著下降。因为，政府已经意识到大数据对社会的价值，开始推动大数据在个人征信上的应用，开始组织整合各方面所掌握的数据，建立健全大数据风控，同时打击个人数据的非法获取。这些工作最终将使放贷机构获取征信所需大数据的成本下降，从而有望降低最终的放贷利率。更为关键的是，国家主导的大数据更为成熟后，不同机构间获取的大数据有可能趋于雷同，除部分拥有专属数据的机构外，大多数机构之间比拼的将是建模能力、数据处理能力。

跟前几次银行信息化浪潮中的结局一样，新技术应用可能在未来普及，互联网银行、传统银行都将逐渐掌握类似的模型和数据处理技术，届时机构之间比拼的就只能是客户基础、资金成本等因素了。资金成本低廉，客户基础雄厚的大型零售银行反而优势凸显。当然，我们目前尚无法知晓这一天何时到来。

本报告主要介绍互联网银行的情况，但A股并无直接可投资的个股，只有新网银行的股东红旗连锁、苏宁银行的股东苏宁云商等。但是，正如上文所述，传统银行也在从事类似的纯线上放贷业务，并且也取得了一定的效果，并且是大大小小的不同类型银行均有参与。在数据成本、行业竞争等情况未发生重大变化的情况下，基于大数据风控的纯线上放贷业务，盈利水平还是要超过行业水平。因此，各类传统银行进入这一领域，短期内还是能够提高盈利水平的。当然，长远看，这一领域的盈利水平有可能最终会回归至行业水平。

由于我国互联网银行经营时限普遍不长，其经营尚处于早期阶段，因而相关财务数据波动性很大、稳定性不足，导致有关分析指标的代表性可能不够；

前述对新兴互联网银行分析的样本数较少，因此类比分析其他互联网银行或从事相关业务的机构时可能会有偏差。

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