公开征求意见近4年之后，中国银保监会和中国人民银行联合制定的《商业银行金融资产风险分类办法》（下称《办法》）于近日正式落地，并将于2023年7月1日正式施行。它被商业银行界称为史上最严格的金融资产风险分类新规。

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中国商业银行资产风险分类管理演化史。

在此之前，2007年原中国银监会发布的《贷款风险分类指引》（下称“《指引》”）是行业最高标准。但16年间，随着商业银行非信贷金融资产占比逐年提升，贷款已越来越难以反映商业银行资产质量的全貌。

南方周末新金融研究中心特约研究员通过对比《办法》及其《征求意见稿》和现行《指引》发现，较之后者，《办法》的主要变化体现在四个方面：一是拓展了风险分类的资产范围，不论表内表外，只要是商业银行承担信用风险的金融资产，均需进行分类管理；二是提出了新的风险分类定义，设立“逾期天数”和“信用减值”为资产质量恶化程度的重要指标；三是采取以债务人为中心的风险分类理念，不良认定更为严格；四是明确了重组资产、财务困难和合同调整的含义。

南方周末新金融研究中心特约研究员认为，《办法》将五级分类体系的适用范围从贷款扩展至商业银行承担信用风险的全量表内外金融资产，这意味着中国商业银行资产风险管理迈向“全资产监管”时代。这是我国商业银行资产质量管理史上的里程碑事件。

新冠疫情三年之后，商业银行资产质量面临下行考验。新规此时落地，短期而言，商业银行是否将面临更大压力？长远来看，商业银行全类资产确定将从追求规模转至重视质量？

风险分类对象大扩容

对于商业银行而言，分类资产范围的扩展是最为热议的话题，也是一把高悬的利剑。《办法》将风险分类对象由贷款扩展至商业银行承担信用风险的全部金融资产。《办法》第三条明文规定：商业银行应对表内承担信用风险的金融资产进行风险分类，包括但不限于贷款、债券和其他投资、同业资产、应收款项等。表外项目中承担信用风险的，应按照表内资产相关要求开展风险分类。

表外业务分类

中国银保监会最新数据显示，2022年四季度末，商业银行（法人口径）不良贷款余额3万亿元，较上季末减少83亿元；商业银行不良贷款率1.63%，较上季末下降0.02个百分点。关注类贷款余额4.1万亿元。商业银行资产质量下迁压力仍然较大。

新规治下，各银行2023年财报的不良资产是否飙升？

南方周末新金融研究中心特约研究员认为，表内非信贷类资产面临压力，但压力有限。从银行资产结构看，上市银行非信贷类资产占比普遍在40%-50%，以工商银行、邮储银行、招商银行为例，据2022年三季报，三者非信贷类资产占比分别为41%、47%、38%。

但银行体系已加大对非信贷类资产的计提力度。据光大证券，37家上市银行2022年上半年计提非信贷类拨备1496.5亿元，占信用及其他资产减值损失的22.4%，较2016年提升16.1%。

但表外业务风险可能更大。近年来，随着利率市场化深入，在金融脱媒、异业竞争、监管考核等压力下，商业银行以资产托管业务为代表的表外业务发展迅速。其中，资产托管业务规模最为庞大。据中国银行业协会披露，截至2021年底，中国商业银行资产托管规模达190.75亿元。

《办法》还扩大了适用机构范围。相比《指引》的“各类商业银行、农村合作银行、村镇银行、贷款公司和农村信用社”等存款类金融机构，《办法》扩展至受银行业监督管理机构监管的所有金融机构。《办法》第四十五条具体规定为：国家开发银行及政策性银行、农村合作银行、村镇银行、农村信用社和外国银行分行、银保监会及其派出机构监管的其他银行业金融机构参照本办法执行。

南方周末新金融研究中心特约研究员认为，《办法》一视同仁的做法，可以防止银行通过非银同业之间在截止某个特殊时点时的假交易真藏匿不良资产行为。

企业一笔违约 株连全部调为不良

与现行《指引》相比，《办法》更体现审慎监管的原则，引导金融行业真实反映金融资产的风险状况，逐步与国际接轨。除了上述分类对象扩容和适用机构扩围之外，《办法》更有体现审慎监管的细项变化。

南方周末新金融研究中心特约研究员发现《办法》首度引入以债务人为中心的风险分类理念，但细化了逾期下迁为不良的具体标准，并且新引入信用减值和外部评级两大考量因素。

《办法》首度引入以债务人为中心的风险分类理念。在现行《指引》中，风险分类以单笔贷款为对象，同一债务人名下多笔贷款分类结果可能不一致。《办法》引入债务人作为考量因素，对于满足“在单一机构债务超10%被分为不良，或在全部银行债务超过20%逾期90天以上”的“非零售债务人”，要求银行对其所有债权均应下调不良。

但《办法》具体细则较《征求意见稿》有所放松。在《征求意见稿》中，非零售债务人在单一机构债权超5%即被分为不良，或在全部银行债务超过5%逾期90天以上，应下调为不良。

此番调整后，银行可能会收紧信用，而企业违约行为得以抑制。目前，债市与银行信贷之间存在一定的风险隔离，一家企业债券违约并不必然会导致信贷分类下调，同时贷款、非标、票据的违约也不必然导致标准化债券的风险分类下迁。

但依据新规，“在单一机构债务超10%被分为不良，或在全部银行债务超过20%逾期90天以上”须下调不良。这意味着，一旦企业任何一种债务违约，银行表内的贷款、非标和信用债均会有不良压力。

《办法》的不良认定标准更清晰。一是逾期标准明确。《指引》将逾期作为分类的重要参考指标，但未明确逾期时间和不良资产风险划分的具体标准。而《办法》明确逾期90天+资产归为不良，并根据逾期天数不同依次划分为次级、损失、可疑类资产。

二是将考虑信用减值。《办法》指出，金融资产已发生信用减值，应确定为不良资产，并较《征求意见稿》明确不同信用损失占比对应的风险分类。

三是外部评级有影响。《办法》要求，债务人或金融资产的外部评级大幅下调，导致债务人的履约能力显著下降，应该下迁为不良。不过，《办法》删除了对于外部评级的具体要求，而在《征求意见稿》要求下，迁至非投资级的资产须纳入次级类资产。

宽松的过渡期 柔性的安排 

《办法》是否一味趋严？南方周末新金融研究中心特约研究员研究发现，虽然较之《指引》，《办法》确实趋严，但与《征求意见稿》相比，部分条款有所放松或者有柔性安排，主要体现在以下四个方面：

一、在次级类资产的认定中，针对交叉违约条款，同一非零售债务人在所有银行的债务中，逾期超过90天的债务占比上限由5%上调至20%；

二、在不良资产的认定中，针对交叉违约条款，非零售债务人在本行的不良债权占比上限由5%上调至10%；

三、在可疑、 损失类资产的认定中，预期信用损失占账面余额的比重下限，分别从 40%、80%，上调至 50%、90%；

四、逾期天数的判定上，展期天数不再纳入计算范畴；

五、在重组资产的风险分类上，不再统一要求重组资产必须分为不良，但至少分为关注。在观察期内符合不良上调条件的，可以上调为关注类。

六、在过渡期时间安排上，相较《征求意见稿》有所延长。 2023年7 月 1日起发生的业务按照《办法》要求进行分类；对于此前发生的业务，商业银行应制定重新分类计划，于 2025年12月31日前按季度有计划、分步骤对所有存量业务全部按照《办法》要求重新分类。

南方周末新金融研究中心特约研究员认为，《办法》对于重组贷款的相关规定为受困地产企业和城投公司通过债务重组等方式化解风险提供了适当的政策支持与操作空间。

据Wind数据显示，截至2022年6月30日，国内金融机构房地产贷款余额为53.11万亿元，占全部贷款比例为25.74%。柔性安排对于支持地产行业平稳过渡仍具有现实意义，并有助于防范和化解金融系统性风险。

但在信披方面，对非信贷资产的资产质量及拨备计提情况关注度将会大为提高。这是因为非信贷资产的风险特征与信贷资产区别较大。

在非信贷资产中，利率债等低风险资产占比较高，但不同银行对非信贷类资产的风险偏好不同，具体是投向信用风险极低的利率债、债基、货基，还是非标资产，需要区别来看。因此未来需要考察资产收益率和不良率的匹配度及拨备厚度。

银行不良压力上升有限

尽管分类资产大扩容不会引发银行不良资产飙升，但在一定程度上，《办法》仍可能推升银行的不良率水平。首先，同一债务人的不良认定或将引起银行不良短期承压。无论在规则上还是在实践中，《指引》仅强调将不良债务人的其他债务认定为关注。而《办法》要求本行满足10%及他行满足20%后必须下调不良，这一规则或将引起银行不良短期承压。

其次，外部评级可能导致银行不良率小幅上升。根据外部评级变化认定不良的规则在《办法》中首次出现，但在实践中留有了余地，预计不良承压有限。最后，并购的分类新规只在并购已下调不良的企业时才对不良率水平有影响。

但预计不良压力上升幅度有限。据光大证券测算，截至2022年6月底，37家上市银行逾期90天以上与不良贷款的比例已达62.4%。

南方周末新金融研究中心特约研究员认为，短期来看，《办法》考验部分中小银行风险管理能力，资本补充压力加大。但对国有大型银行和股份制商业银行影响不大。

从长期看，新规治下，风险分类等级更加客观明确，提高了可操作性，缩小了低估信用风险的操作空间，客观反映商业银行金融资产的真实信用风险，有利于防范发生系统性金融风险，促进银行高质量发展。

从全球看，《办法》关于不良认定标准并不超标，遵循“实质大于形式”原则。巴塞尔委员会在《审慎处理资产指引——关于不良暴露和监管容忍的定义》中明确指出，如果银行的非零售交易对手有任何一笔风险暴露发生实质性不良，应将其所有风险暴露均认定为不良。而且《办法》未明确具体外部评级对应不良资产划分，相当于为金融机构参照外部评级进行资产风险划分时保留一定自由度。

南方周末新金融研究中心特约研究员据此认为，新规治下，商业银行不良资产率将在短期内承压，但长远来看有望从追求规模转至高质量发展。

南方周末新金融研究中心特约研究员 白景

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