方意:银行业如何应对“利差损”之困挑战?
目前中国银行业净息差持续收窄,一方面,这一现象反映出我国银行业对实体经济的持续让利,以及金融服务实体经济能力的提升;另一方面,净息差的持续收窄也给银行及其他金融机构带来前所未有的经营压力。
 
中国人民大学国家发展与战略研究院教授方意及合作者中央财经大学金融学院博士研究生唐琦蕊共同在《北大金融评论》发文表示,面对“利差损”的挑战,银行业如何有效应对并渡过难关,已成为一个迫切需要解决的问题。银行业可以采用多维度的应对之策,包括扩大非利息业务、差异化经营、金融科技赋能等等。
 
本文完整版刊登于《北大金融评论》第20期。

 
“利差损”之困溯源

 

“利差损”这一专业术语原本用于描述保险行业的一种现象:当保险资金的投资回报率未能达到保险合同所承诺的平均预定利率时,保险公司就会遭受亏损。在这里,我们借鉴这一概念,稍作引申,用以指代在低净息差环境下,金融机构因利差收窄而遭受的损失。读懂净息差首先要了解何为净息差。净息差(Net Interest Margin,NIM)是指银行净利息收入与其总生息资产的比率,反映了银行从利息相关业务中获得净收益的能力。与此同时,净利差(Net Interest Spread)作为与净息差相似但有所区别的指标,指的是银行从贷款和投资中赚取的利息收入减去支付给存款者的利息成本所得到的差额。这两个指标都是评价银行利息收入能力的重要工具,尽管它们的关注点和计算方法存在细微差别。具体来说,净利差更侧重于分析单一产品或交易的利息差异,而净息差则提供了一个宏观视角,评估银行整体的利息收入效率。

 

从微观角度出发,单家银行在追求净利息收入最大化的过程中,需要平衡净息差与净利息收入的关系,两者之间的关系可以用拉弗曲线(描述政府税收收入与税率之间的关系)类比,如图1所示。当单家银行的净息差过高时,虽然短期内会提高其净利息收入,但这种策略不具备可持续性。净息差本质上是金融摩擦的一种体现,在完全无摩擦的情况下,金融机构的净利差为零,净息差也为零。从这个角度看,净息差反映了金融服务实体经济而征收的一种摩擦税,这一“税负”越重,实体经济的运行成本越高,其发展也会受到相应的制约。而实体经济发展受阻又会倒逼银行净息差收窄。反之,如果单家银行净息差过低,虽然可以短期内吸引客户,增加市场份额,但长期而言,较低的净息差会削弱银行的资本积累能力,降低其抵御风险的能力,影响其长期的稳定和可持续发展。因此,对于微观个体银行来说,需要在净息差与净利息收入之间寻找合适的平衡点。

 

 

然而,单家银行追求的最优选择与整个金融部门乃至实体经济的最佳利益之间常常存在冲突,从国家层面来看,促进经济发展所需的整体净息差水平往往低于单家银行追求的个体最优净息差水平。单家银行的最优决策会对整体市场的利益造成负面影响,从宏观层面来看,如果这种追求个体最优行为成为普遍现象,则会引发一系列的负面后果。具体而言,如果众多银行都采取相同策略,追求个体最优的净息差,可能引发银行业集体向短期金融资产和高风险资产的过度倾斜,而相应减少对实体经济,尤其是中小微企业的信贷投放,最终导致金融脱实向虚,削弱金融系统对实体经济的服务能力。因此,各银行的净息差水平受限于国家经济发展水平和国家经济发展目标。

 

根据世界银行公布的数据来看,我国净息差在全球处于较低的水平,如图2所示。根据国家金融监管总局公布的数据,截至2023年第四季度末,我国银行业整体净息差水平已降至1.69%,首次跌破1.7%的关口,创下历史新低。我国银行业目前面临“利差损”原因有多方面。

 

 

首先,从基本面因素来看,随着我国宏观经济从高速发展转向高质量发展,社会总需求较之前增速有所放缓,特别是三年的新冠疫情冲击之后,居民和企业的预期有所变化,有效需求不足成为当前一个主要的挑战。基于稳预期、稳增长、稳就业的经济调控的需求,中国人民银行多次引导贷款市场报价利率(LPR)下调,虽然央行也推动存款利率的下降,但存款利率的降幅并没有跟上贷款利率的下降步伐,特别是存款定期化趋势导致银行资金成本相对刚性,导致净息差收窄。

 

其次,从结构性因素来看,各地各部门持续深化金融供给侧结构性改革。传统金融服务模式不断革新,如互联网银行、移动支付、区块链等新兴技术的应用,使得资金流转更为高效,金融服务更加个性化和便捷,为企业和居民提供了更多的投资和融资渠道。这些变化加剧了金融市场的竞争,对银行传统的存贷款业务形成挑战,迫使银行重新审视并相应调整自身业务模式,由此对银行业净息差形成较大的压力,并且这种压力造成的净息差收窄是几乎无法逆转的。

 

最后,从周期性因素来看,监管周期决定了银行经营周期。虽然目前有效需求仍不足,但根据中国银行研究院发布的《2024年经济金融展望报告》所示,2023年中国经济逐步从疫情期间的非常态向常态化运行转变,服务业和消费较疫情期间快速增长,新产业新动能领域快速成长,成为拉动经济增长的重要支撑。经济的逐步恢复推动了金融业的复苏,根据“波动率悖论”,在该阶段市场风险测算值升高,监管趋严,从而导致银行为了适应监管要求调整资产负债结构,降低高收益资产的配置。这一系列调整,虽然旨在满足宏观审慎的要求,但也对银行的净息差水平产生了直接影响。

 

整体而言,中国净息差的下降是多种因素综合作用的结果。如何应对如今低净息差的环境,实现长期稳健经营,成为目前各银行的倒悬之急。

 

银行业的应对之策

 

扩大非利息业务

 

面对净息差收窄的挑战,非息收入方面面临结构性机遇,银行普遍将发展非息业务作为关键策略。非利息收入,作为银行收入的一个关键部分,在低利率环境下,其提升显得尤为关键。然而,我国银行业在非利息收入业务方面存在一些瓶颈,如经营范围有限、业务覆盖面不足以及从业人员的专业能力有待提高等。这些问题制约了非利息收入的增长,导致其在总收入中所占比例长期处于较低水平,大约在18%—27%之间,如图3所示。相比之下,美国银行业的非利息收入占比在过去30年中一直稳定在30%以上,特别是美国最大的银行摩根大通,其非利息收入占比超过50%,在产品创新、咨询服务、资产管理和人才培养等方面展现出显著优势,这些优势支撑了摩根大通200多年的稳健发展和持续创新。因此,对于中国银行业而言,关键在于发挥自身的差异化竞争优势,提升从业人员的金融专业素养,积极拓展资产服务、咨询服务、代理业务、信用卡等中间业务领域,以增加非利息收入的比重。这将有助于减少银行对传统利息收入的依赖,增强在低净息差环境下的稳健经营能力,推动中国银行业向更加多元化和可持续的发展方向迈进。

 

 

差异化经营

 

银行亟需致力于实现差异化经营,这不仅是为了在低净息差时代能在激烈的同行业竞争中脱颖而出,更是为了满足市场日益增长的多样化需求。当前,尽管各类银行在市场定位上有所区分,如邮储银行和平安银行致力于成为“零售银行”的典范,交通银行和光大银行则以“财富管理银行”为发展方向,但这些差异化的实践仍然不够充分和深入。对于广大储户和贷款者而言,银行之间的竞争似乎仅仅停留在存贷款利率的微小差别上。这种细微的利率差异往往难以成为客户选择银行的决定性因素,导致银行无法充分发挥其内在的比较优势和独特价值。为突破这一局限,银行需要在细分领域寻求差异化发展。全国性商业银行应当利用其广泛的网络渠道和业务协同优势,积极响应国家战略,推动构建具有中国特色的现代金融体系。对于中小银行,尤其是城市商业银行和民营银行,它们在服务地方经济和中小微企业方面具有独特的地域优势。这些银行应当致力于解决中小微企业面临的融资难题,不仅要提供更易于获取、成本合理的资金支持,更要构建一种“有关怀、有温度、有效率”的服务模式。通过深入了解中小微企业的实际需求,提供定制化的金融解决方案,帮助它们成长和扩张。

 

金融科技赋能

 

中国人民银行印发的《金融科技发展规划(2022—2025年)》中明确了金融数字化转型的总体思路、发展目标、重点任务和实施保障。其中,强调要坚持“数字驱动、智慧为民、绿色低碳、公平普惠”的发展原则,以加强金融数据要素应用为基础,以深化金融供给侧结构性改革为目标,以加快金融机构数字化转型、强化金融科技审慎监管为主线,将数字元素注入金融服务全流程,将数字思维贯穿于业务运营全链条,注重金融创新的科技驱动和数据赋能,推动我国金融科技从“立柱架梁”阶段全面迈入“积厚成势”新阶段,力争到2025年实现整体水平与核心竞争力跨越式提升。银行作为我国金融业发展的核心和基石,更是实现规划目标的中坚力量。此外,在支付结算等中间业务受到网络支付(包括第三方支付和移动支付)的冲击影响下,银行大力以科技赋能金融已是大势所趋。截至2023年底,已有23家银行设立金融科技子公司,旨在为母公司提供技术服务,同时向地方政府、企业和金融同业客户提供多元化的科技解决方案,另有多家银行通过设立科技部门,大力引入科技人才发展金融科技,为推动数字技术赋能金融高质量发展注入强劲动力。

 

在低息时代,银行发展金融科技具有但不局限于如下好处:

 

一是开拓新的收入来源,金融科技使银行能够快速创新金融产品,如个性化的存款产品、新型支付解决方案等,满足客户多样化的金融需求。另外,银行能够利用金融科技提供智能投顾服务,通过自动化的投资管理工具为投资者提供个性化的理财建议,增加资产管理和咨询费用收入。

 

二是降低运营成本,金融科技使得银行能够将许多传统上需要人工处理的业务流程自动化,如客户服务、贷款审批、交易处理等,从而减少人力成本。金融科技还可以加持远程银行服务,如远程开户、在线咨询等,减少了对物理分行的依赖,从而降低了与分行运营相关的成本。

 

三是提升风险管理能力,金融科技协助银行精准地评估和管理风险,提高风险控制能力,从而在低净息差环境下保持资产质量。银行可以利用大数据分析工具来处理和分析大量复杂的数据集,从而更准确地识别和预测风险。通过应用人工智能和机器学习技术,银行能够自动化风险评估流程,提高风险识别的精确度,并实现实时监控和预警。

 

四是提升客户体验,银行可以通过金融科技实现数字化转型,利用数字平台、移动应用等技术为客户提供个性化服务,并及时收集和响应客户的意见和建议。这不仅使银行服务更加便捷、个性化和安全,还帮助银行与客户建立起更紧密的联系,提高客户满意度和忠诚度。在互联网变革的新时代背景下,从被动发展到主动创新成为银行在低净息差环境下的必经之路。

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