銀行業(yè)貸款成本過程化管理研究

黃靖 黨詩劍

[摘 要]文章根據(jù)商業(yè)銀行2018年的相關(guān)貸款數(shù)據(jù)，實證了銀行業(yè)通過貸款過程化管理，選擇貸款成本最小化，能有效地控制銀行的不良貸款率。研究表明：成本的控制對商業(yè)銀行的信貸決策有顯著的影響，提高了商業(yè)銀行對不良貸款的管理主動權(quán)，能有導(dǎo)向地抑制不良貸款率的升高。進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，核算各行業(yè)的貸款成本與收入，能得出成本最小化、利潤最大化的信貸方案。因此，銀行可根據(jù)企業(yè)特點和經(jīng)營目標(biāo)，選擇不同的信貸方案，進(jìn)而改善銀行效益。由此表明，在不良貸款率逐漸攀高的背景下，成本控制對管理貸款有積極的意義。

[關(guān)鍵詞]不良貸款;成本核算;過程化管理

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2021.05.043

1 銀行業(yè)貸款管理的意義

研究銀行業(yè)貸款管理，不僅與商業(yè)銀行自身盈利息息相關(guān)，同時也關(guān)系到整體金融市場的良好運行情況。因為不良貸款的發(fā)生一方面使銀行蒙受損失，另一方面不利于整體社會誠信環(huán)境的健康發(fā)展。商業(yè)銀行的不良貸款是由于內(nèi)外部多方面因素共同造成的，而宏觀因素和外部因素銀行自身難以控制，所以，積極有效的方法就是從銀行自身管理出發(fā)。

鑒于此，本文提出以銀行內(nèi)部的視角，將貸款過程化管理，成本對象化核算。貸款過程化目的在于銀行內(nèi)部評估貸款每個階段的發(fā)展，評估正常貸款、識別異常貸款。值得注意的是，評估正常貸款并非簡單地滿足到期付息，還要監(jiān)管企業(yè)財務(wù)狀況、經(jīng)營成果和貸款流向。成本對象化目的在于監(jiān)管貸前、貸中、貸后成本，通過核算評估監(jiān)管成本，識別出異常貸款，并提前關(guān)注，可以早期有效監(jiān)控及預(yù)防次貸發(fā)生，提早啟動預(yù)警機(jī)制。因此，貸款過程化、成本對象化兩者的結(jié)合，使得銀行內(nèi)部達(dá)到控制成本、比較利潤、掌控風(fēng)險、改善收益、做出合理信貸決策的目的。

2 成本計算模型的應(yīng)用改進(jìn)

2.1 傳統(tǒng)的成本核算

傳統(tǒng)的成本核算方法，銀行業(yè)側(cè)重關(guān)注貸后成本。因為貸后成本往往占比大，對銀行的效益有較大的影響。貸前、貸中的監(jiān)管費用（包括差旅費、通信費等費用）一并歸類為管理費用。

側(cè)重關(guān)注貸后成本，雖然能反映出改進(jìn)意見，但是起碼要等到下一個核算管理期才能應(yīng)用改進(jìn)措施，對于本期管理意義不大。另外，傳統(tǒng)成本管理方法非常粗放，貸前貸中異常貸款發(fā)生較大的成本，由于沒有得到細(xì)分，往往被忽視，一并歸類成管理費用，使得期間費用虛高，造成信息失真。個別客戶增加的貸款成本，計入管理費用使得全體客戶共同承擔(dān)，顯然不嚴(yán)謹(jǐn)、不科學(xué)，不符合誰受益、誰承擔(dān)的原則。對于放貸所耗費的成本對象沒有進(jìn)行詳細(xì)的分析，也無法掌握花費在每個貸款客戶身上的監(jiān)管成本，不能對放貸總成本進(jìn)行追根溯源，不利于企業(yè)進(jìn)行成本控制與管理。

2.2 改進(jìn)模型的成本劃分

與傳統(tǒng)成本法相比，銀行業(yè)貸款應(yīng)用改進(jìn)的成本劃分方法，成本對象信息將更加準(zhǔn)確。準(zhǔn)確的成本對象信息有利于銀行在貸款過程中有效監(jiān)督成本、科學(xué)分析成本信息，基于此做出更合理、更有效的貸款決策。因而，將貸前、貸中、貸后的成本管理看作一個綜合系統(tǒng)，根據(jù)不同階段的特點，重新劃分成本，總體上分為固定成本、變動成本和專屬成本。

第一，固定成本。由于貸前每個項目都要經(jīng)過銀行的調(diào)查了解，流程當(dāng)中所產(chǎn)生的通信費、差旅費、法律咨詢費、手續(xù)費相對變動不大。因此，貸前產(chǎn)生的成本可以歸類成固定成本。

第二，變動成本。商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)中，貸出去的款項就是銀行的產(chǎn)品，銀行花在客戶身上的成本會因客戶的信用程度和還款能力而產(chǎn)生變動。因而，通信費、差旅費與客戶信用有直接關(guān)系的，劃分為變動成本。

第三，專屬成本。放出貸款后，如果形成了不良貸款，那么這個貸款項目所產(chǎn)生的訴訟費、財產(chǎn)保全費、申請強(qiáng)制執(zhí)行費就是該項目的專屬成本。

3 成本模型設(shè)計

根據(jù)貸款過程成本支出的特點，設(shè)計以下的模型：

T=∑ni=1ti（1）

模型（1）釋義：該模型為固定成本歸集模型，為了核算貸前成本。其中，T為貸前各個貸款項目所發(fā)生的固定成本總額（下同）;ti為貸前第i種固定費用。

B=∑ni=1bi×m（2）

模型（2）釋義：該模型為變動成本歸集模型，為了核算貸中成本。其中，B表示貸款項目的單位變動成本;b表示該貸款項目第i種發(fā)生的單位變動費用;m表示單位變動的次數(shù)。

G=∑ni=1g+∑mi=1k（3）

模型（3）釋義：該模型為專屬成本模型，針對逾期貸款的成本。其中，前半部分是逾期催收的差旅費、通信費;后半部分是法律訴訟期間，銀行還通常需要向法院支付財產(chǎn)保全費、申請強(qiáng)制執(zhí)行費等費用。

C=T+B+G（4）

模型（4）釋義：該模型為總成本歸集模型，為了核算貸款全過程所產(chǎn)生的成本。其中，C為總成本;T為固定成本;B為變動成本;G為專屬成本。

Q=I-C（5）

模型（5）釋義：該模型表示利潤模型。其中，I為商業(yè)銀行所獲得的收益;Q為收入減去成本所獲得的利潤。

4 成本模型進(jìn)一步分析

本文依據(jù)2018年銀監(jiān)會發(fā)布的商業(yè)銀行貸款數(shù)據(jù)，樣本選取在二、三線城市，商業(yè)銀行貸款業(yè)務(wù)主要以同城為主。

4.1 貸前成本分析

由于銀行放貸前均要對客戶做初步評估和了解，以及實地評估企業(yè)的經(jīng)濟(jì)狀況，因此貸前發(fā)生的成本基本相差不大。由此，本文采取模型（1）歸集固定成本，貸前成本主要以通信費、業(yè)務(wù)招待費、差旅費為主。以普遍的二、三線城市商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模來分析，t1通信費同城報銷50元/人，t2業(yè)務(wù)招待費同城報銷205元/人，t3差旅費同城住宿90元/人，t4補(bǔ)貼35元/人。因此，每家企業(yè)貸前花費的固定成本為：T=50+205+90+35=380（元）。

4.2 貸中成本分析

商業(yè)銀行將款項貸出去以后，在貸款期間有監(jiān)督、追蹤貸款使用的責(zé)任，當(dāng)中會產(chǎn)生差旅費、通信費，而且會根據(jù)企業(yè)主動性、態(tài)度和經(jīng)營狀況分析還款能力、還款意愿，進(jìn)而來調(diào)整費用。每隔一段時間和企業(yè)通信了解，并且相隔一段時間到企業(yè)實地探訪。因此，利用模型（2）的變動成本模型，并且以年為單位進(jìn)行研究，如表1所示。

4.3 貸后成本分析

向債務(wù)方催收、重組、核銷或向法院提起訴訟是國內(nèi)銀行處理不良貸款的幾種主要手段。面對不超過一年的逾期貸款，銀行通常采取催收措施、走訪企業(yè)。而對于重組企業(yè)存在諸多限制條件，風(fēng)險難以把控，實現(xiàn)難度較大;核銷的條件也非?？量蹋沟每珊虽N的額度有限，實際運用的情況很少。因此，除了催收以外，法律訴訟成了銀行依法收貸的主要方法。但是銀行一般不會輕易采取訴訟途徑，因為法律訴訟會產(chǎn)生高額的費用。

銀行一般聘有律師處理訴訟，因此，律師咨詢費、代理訴訟費暫且不考慮。按照《收費辦法》規(guī)定，受理費、訴訟費、強(qiáng)制執(zhí)行費由敗訴方、被執(zhí)行人承擔(dān)，盡管銀行的訴訟案件勝訴率很高，但是在訴訟前，這些費用要由原告（銀行）先行墊付。實際上，絕大多數(shù)金融訴訟案件，銀行債權(quán)名存實亡，很多時候銀行連貸款本金都很難足額收回，違約金、墊付款更是難以收回。因此，銀行的墊付很可能會變成“永遠(yuǎn)墊付”，這使得銀行贏了訴訟，輸了錢。

因此，對于每筆逾期貸款，即便銀行專門配有律師代理訴訟，但走完所有法律程序，每100萬元逾期貸款，銀行就要先行支付5.5萬元[1]。根據(jù)謹(jǐn)慎性原則，預(yù)計這筆費用很有可能收不回來。運用賬齡分析法，分析逾期貸款應(yīng)該采取的措施，每100萬元每個月產(chǎn)生的差旅費、通信費為2700元。由此，利用模型（3）：G=2700+55000=57700（元）。

最終，根據(jù)不同逾期情況、結(jié)合企業(yè)經(jīng)營能力，利用模型（4）計算總成本。

5 改進(jìn)后的模型在JS銀行的應(yīng)用

5.1 JS銀行的簡介

JS銀行處于三線城市，業(yè)務(wù)范圍以同城為主，采用2018年數(shù)據(jù)。JS銀行一年主要的貸款投放到制造業(yè)、房地產(chǎn)、租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)、批發(fā)及零售業(yè)等行業(yè)，投放企業(yè)有327家，其中制造業(yè)有143家，房地產(chǎn)及批發(fā)業(yè)有86家，租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)有57家。制造業(yè)在JS銀行的不良貸款率達(dá)到5.76%，租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)的不良貸款率為0.86%，房地產(chǎn)及批發(fā)業(yè)為1.66%。其中， 本文使用的不良貸款率是季度末銀行次級類貸款、可疑類貸款和損失類貸款三項累計額占總貸款余額的比值。

5.2 制造業(yè)貸款

5.2.1 制造業(yè)基本情況

JS銀行在2018年投放了592502百萬元貸款到143家制造業(yè)企業(yè)，不良貸款額34128.16百萬元，不良貸款率為5.76%。根據(jù)客戶的信用評級、經(jīng)營能力評估、財務(wù)狀況，以及付息能力及意愿將貸款等級分為：117家企業(yè)正常類，8家企業(yè)次級類，15家企業(yè)可疑類，3家企業(yè)損失類，并且做出以下的成本預(yù)測。

5.2.2 改進(jìn)模型在制造業(yè)的應(yīng)用

（1）制造業(yè)貸款的成本分為正常類貸款與異常類貸款。正常類貸款成本有，貸前了解利用模型（1）得出：T=117×380=4.4460（萬元）;貸中監(jiān)管成本利用模型（2）得出：B=117×800=9.3600（萬元）;正常類貸款沒有催收訴訟成本，利用模型（3）得出：G=0;正常類貸款總成本利用模型（4）：C=T+B+G=13.8060（萬元）。

異常類貸款中，貸前了解利用模型（1）得出：T=26×380=1.3680（萬元）。為了便于測算，各等級不良貸款，貸中追蹤監(jiān)管費用取其平均數(shù)：（1100+1950+2700）/3=1916.7（元），利用模型（2）得出：B=26×1916.7=4.98342（萬元）。對于異常類貸款的逾期情況，見表2。針對逾期貸款，本行規(guī)定逾期1年以內(nèi)的貸款，主要采取催收措施;對于逾期1年以上的貸款，已經(jīng)屬于惡性欠款的現(xiàn)象，經(jīng)催收無果，采取法律訴訟途徑。貸后成本利用模型（3）得出，貸后催收：G=26×1916.7=4.98342（萬元）;因為每100萬元貸款訴訟，就產(chǎn)生5.5萬元的費用，而逾期超過1年以上的貸款總額853204萬元，所以貸后成本利用模型（3）得出，貸后訴訟：G=（5801.79+2730.25）×55000=46927（萬元）。利用模型（4）得出異常類貸款總成本為46927。因此，制造業(yè)貸款的總成本費用（包括正常類貸款成本與異常類貸款成本）：C=46941（萬元）。租賃業(yè)及服務(wù)業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)成本分析與此同。

（2）制造業(yè)貸款收入。以中長期貸款為例：I=592502×4.75%=2814385（萬元）

（3）制造業(yè)貸款利潤。利用模型（5）得出：Q=28143.85-469.41=2767444（萬元）

由此，綜合上述制造業(yè)貸款數(shù)據(jù)得出表3。

5.3 租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)貸款

5.3.1 租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)基本情況

JS銀行在2018年放貸總額中，租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)占比為20%，其中有57家企業(yè)，貸款總額為135746百萬元，不良貸款額為1167.42百萬元，該行業(yè)的不良貸款率為0.86%。按照信用評價等級，其中52家企業(yè)為正常類企業(yè)，1家為次級類企業(yè)，3家為可疑類企業(yè)，1家為損失類企業(yè)。

5.3.2 改進(jìn)模型在租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)的應(yīng)用

（1）租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)的總成本C=T+B+G=1613.47萬元，分析與制造業(yè)同。對于異常貸款逾期情況，見表4。

（2）租賃業(yè)及服務(wù)業(yè)貸款收入。以中長期貸款為例得：I=135746×4.75%=64480（萬元）

（3）租賃業(yè)及服務(wù)業(yè)貸款利潤。利用模型（5）得出：Q=64480-1613.47=62866.53（萬元）

由此，綜合上述租賃業(yè)及服務(wù)業(yè)貸款數(shù)據(jù)得出表5。

5.4 房地產(chǎn)業(yè)貸款

5.4.1 房地產(chǎn)業(yè)基本情況

JS銀行在房地產(chǎn)行業(yè)2018年總共發(fā)放了317780百萬元，包含有86家房地產(chǎn)企業(yè)。房地產(chǎn)行業(yè)的不良貸款率為1.66%，不良貸款額為：有14家房地產(chǎn)企業(yè)有不良的貸款，其中4家企業(yè)屬于次級類貸款，8家企業(yè)屬于可疑類貸款，2家企業(yè)屬于損失類貸款。

5.4.2 改進(jìn)模型在房地產(chǎn)業(yè)的應(yīng)用

（1）房地產(chǎn)業(yè)貸款的成本C=T+B+G=7262.17（萬元），成本分析方法與制造業(yè)同。異常類貸款的逾期情況，見表6。

（2）房地產(chǎn)業(yè)貸款收入。以中長期利息為例得：I=317780×4.75%=1509455（萬元）

（3）房地產(chǎn)業(yè)貸款利潤。利用模型（5）得出：Q=I-C=1509455-7262.17=1502192（萬元）

由此，綜合上述房地產(chǎn)貸款數(shù)據(jù)得表7。

5.5 結(jié)論及建議

基于上述模型綜合數(shù)據(jù)得表8，得出結(jié)論：保守型商業(yè)銀行可以選擇成本最小化的經(jīng)營模式，放貸主要集中在租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)，收益小、風(fēng)險小;而風(fēng)險型商業(yè)銀行可以選擇利潤最大化的經(jīng)營模式，放貸集中在制造業(yè)，收益大、風(fēng)險大。

針對JS銀行給出建議：制造業(yè)的貸款資金金額大、周期長，制造業(yè)信貸占比高，同時不良貸款率也高于其他行業(yè)。當(dāng)前，外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境越發(fā)復(fù)雜嚴(yán)峻，以及內(nèi)部轉(zhuǎn)型發(fā)展等因素影響，經(jīng)濟(jì)下行壓力很大，制造業(yè)的盈利能力受到很大的影響，JS銀行對盈利狀況不穩(wěn)定的制造企業(yè)進(jìn)行資金投放要十分謹(jǐn)慎。根據(jù)JS銀行的貸款客戶分析，貸款的制造業(yè)企業(yè)大多數(shù)處于初創(chuàng)經(jīng)營階段，并且屬于重資產(chǎn)行業(yè)?；诳偢軛U效應(yīng)的原則DTL=DOL×DFL，總杠桿系數(shù)會維持在一個相對穩(wěn)定的數(shù)，根據(jù)此消彼長的原則，經(jīng)營風(fēng)險會比較大，同時伴隨著債務(wù)要減少。因此，JS銀行應(yīng)該適當(dāng)減少初創(chuàng)階段的制造業(yè)企業(yè)的貸款，從而降低不良貸款的風(fēng)險。

租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)屬于輕資產(chǎn)行業(yè)、人力資源密集的行業(yè)，相對風(fēng)險沒這么大。租賃業(yè)及商業(yè)服務(wù)業(yè)現(xiàn)金流特點：日?，F(xiàn)金流的流入是均勻持續(xù)的，支出基本穩(wěn)定。JS銀行的租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)的貸款客戶大部分處于經(jīng)營成熟期，經(jīng)營風(fēng)險比較小，根據(jù)總杠桿效應(yīng)此消彼長的原則，可以相應(yīng)增加這種輕資產(chǎn)行業(yè)的債務(wù)投入。

隨著房地產(chǎn)產(chǎn)業(yè)貸款的不斷發(fā)展，JS銀行嚴(yán)格把控貸款資產(chǎn)質(zhì)量，提高經(jīng)營效率，取得了不錯的成績。但總體上看，依然存在一些問題，比如管理機(jī)制不夠完善、管理意識不足，它們嚴(yán)重地影響了貸款資產(chǎn)質(zhì)量，使得不良貸款率高企，資金周轉(zhuǎn)速度緩慢。因此，JS銀行在房地產(chǎn)貸款的投放應(yīng)該大力支持信用等級高、經(jīng)營能力強(qiáng)、還本付息能力強(qiáng)的企業(yè)和項目;追隨國家政策腳步，傾向于投放貸款到各類普通居民商品房、商業(yè)區(qū)及其配套設(shè)施的開發(fā)與建設(shè)。

因此，筆者建議JS銀行的貸款投放策略應(yīng)該使用保守策略，采用成本最小化，將貸款多投放在類似租賃及商業(yè)服務(wù)業(yè)、金融業(yè)等輕資產(chǎn)行業(yè)。成本最小化的同時能降低發(fā)生不良貸款的風(fēng)險，雖然利潤達(dá)不到最大，但是符合企業(yè)可持續(xù)發(fā)展的原則，盈利的同時商業(yè)銀行可以穩(wěn)步發(fā)展。如果采用利潤最大化，將貸款大比重投放到制造業(yè)，而制造業(yè)的不良貸款率比其他行業(yè)都要高，那么貸款風(fēng)險會比較高，壞賬率也會比較高，銀行付出的成本也會比較高。因此，基于JS銀行的健康發(fā)展前景，應(yīng)該采用成本最小化。

6 結(jié)語

我國的商業(yè)銀行作為國家經(jīng)濟(jì)金融體系重要的一環(huán)，把控資產(chǎn)質(zhì)量、降低不良貸款風(fēng)險不僅是銀行健康運營的重要前提，還能維持市場經(jīng)濟(jì)環(huán)境的良好運行。只有完善貸款管理機(jī)制，制造良好的信用環(huán)境，才能為企業(yè)和銀行創(chuàng)造更廣闊的盈利和進(jìn)步空間。

參考文獻(xiàn)：

[1]徐建設(shè)，魯茉莉.當(dāng)前我國銀行處理不良資產(chǎn)過程中的高額費用問題[J].新金融，2000（8）.

[2]孫光林，王穎，李慶海.綠色信貸對商業(yè)銀行信貸風(fēng)險的影響[J].金融論壇，2017（10）.

[基金項目]本文為廣東省2018年高等教育教學(xué)研究和改革項目“適合湛江水產(chǎn)行業(yè)需要的復(fù)合型成本會計人才培養(yǎng)體系構(gòu)建研究”的階段性研究成果。

[作者簡介]黃靖（1996—），女，廣東肇慶人，嶺南師范學(xué)院商學(xué)院財務(wù)會計教育專業(yè)管理學(xué)學(xué)士;黨詩劍（1996—），男，澳門城市大學(xué)商學(xué)院工商管理專業(yè)碩士生。