Should not blindly pursue high provision coverage
文/沈炳熙 杨 晶
对商业银行而言，拨备覆盖率过高可能引发许多问题。高拨备覆盖率意味着较高的机会成本，这不利于合理利用利润。
2007年以来，国内商业银行拨备及拨备覆盖率逐年增长，拨备覆盖率正在成为评价商业银行贷款质量、信用风险抵御能力的“硬”指标。怎样看待拨备覆盖率，成为一个新的研究课题。
拨备与拨备覆盖率
所谓拨备，就是为弥补可预期贷款损失而计提的准备。由于拨备是为弥补预期损失而为，所以必须弄清预期损失的概念和数量。巴塞尔新资本协议对可预期损失有一个定义：所谓可预期损失，是指基于一定置信度的未来期间贷款损失分布的数学期望。它代表大量的贷款和交易组合在整个经济周期内的平均损失。这个定义告诉我们，要合理计提拨备，必须准确判断贷款质量、各等级贷款的数量以及损失概率。
用拨备资金冲销坏账，就像清除了病人肌体中的一个毒瘤，使商业银行能够保持良好的资产质量。作为第一道防线，拨备的最大特点就在于它是根据不良贷款的数量来提取的，也只能用于因不良贷款无法收回而造成的损失。它与资本金的区别在于提取的基数不同，资本金的基础是全部风险资产，显然大于作为风险资产组成部分的不良贷款。而存款保险的计提基础更大，是全部存款，它大于全部风险资产，更大于全部不良贷款。拨备与资本金、存款保险金的区别是非常明显的，不可能替代后两种工具的作用。否则，就会使拨备承担过重的责任。
目前我国所使用的拨备覆盖率指标，是指拨备金额与全部不良贷款金额的比率。这个指标的含义是指已经提取的拨备资金能在多大程度上冲销不良贷款造成的损失。从一般意义上说，这个指标也确实能起衡量弥补不良贷款损失能力的作用。但是，严格地说，这个指标并不能达到这种目的。因为不良贷款有三类，每类的损失概率都不同，不良贷款的损失不仅要看其总量，还要看其结构。只有当每类不良贷款的数量都相等时，现行的拨备覆盖率指标才能反映弥补不良贷款损失的能力。这里我们可以举一个例子来说明。有A、B两家银行，不良贷款总额相同，都是1000万元。拨备覆盖率也相同，都是100%，但是不良贷款结构不同，A银行关注类、次级类、损失类贷款占不良贷款总额的比例分别为10%、50%和40%，而B银行关注类、次级类、损失类贷款占不良贷款的比例分别为30%、50%和20%，显然，A银行的贷款损失要大于B银行，因此，即使拨备覆盖率相同，B银行弥补贷款损失的能力也要比A银行强。
指标存在缺陷
目前，拨备覆盖率已被监管当局用作衡量商业银行弥补不良贷款损失能力的一个硬指标。然而，这个指标本身是存在缺陷的，对此，应有清醒的认识。
首先，指标本身存在缺陷。一是拨备的提取方式存在问题。拨备是用来冲销银行贷款中的可预期损失的，它是计算拨备覆盖率的分子。从理论上讲，拨备应根据预期的贷款损失来计提。由于各等级的贷款损失概率不同，其损失的数量也不尽相同。因此，应当以不同等级贷款的预期损失之和来提取贷款减值准备。但目前的拨备是按不良贷款总量的一定比率来计提减值准备，这显然不很科学。
二是拨备覆盖的目标不是很清晰。拨备是为了弥补不良贷款损失而提取的，拨备要覆盖的应当是损失而不引起损失的不良贷款。银行只核销那些已经成为呆账的贷款，并不核销其余的不良质款。但是，拨备覆盖率所反映的却是覆盖全部不良贷款的能力，这只有在全部不良贷款都是呆账的情况下才有意义。因此，拨备覆盖的目标，在当前所使的拨备覆盖率里，是不很清晰的。
其次，覆盖率并非越高越好。拨备覆盖率这个指标很容易把人们引入认识误区，这就是简单地认为，拨备覆盖率越高，商业银行风险抵补能力就越强。其实并非如此。
银行贷款所具有的顺周期性，对拨备有很大影响，使得拨备的多少，并不能真正反映商业银行信用风险补偿能力的大小。在经济繁荣阶段，社会信心增强，银行贷款增多，不良贷款较少，计提的拨备也在减少，但这并不意味着银行补偿信用风险的能力就弱；反之，在经济衰退阶段，社会信心下降，银行贷款减少，不良贷款增加，计提的拨备也增多，但这并不意味着银行补偿风险损失的能力就较强。
由于各银行对客户信息的了解程度不同，对贷款质量评价标准掌握的宽严度也不一致，即使两家银行的拨备覆盖率相同，也不能据此判断两家银行风险损失的补偿能力就一定相同。我们不妨举一个极端点的例子。假设一个地方政府融资平台的项目分别从A、B银行获得同等金额的贷款，用作项目建设资金。对于两家银行而言，它们所面对的风险损失应当是基本相同的。但两家银行对该政府融资平台还贷能力的信息掌握程度不同，A银行了解到，该地方政府财政收入状况较差，偿还资金来源可能会有问题，于是将贷款归为次级类；而B银行则未全面掌握相关的信息，将其归为关注类。此时，B银行的不良贷款总额小于A银行，在提取相同拨备资金的情况下，B银行拨备覆盖率相对较高，但显然不能说B银行抵御风险能力较A银行强。
对商业银行而言，拨备覆盖率过高可能引发许多问题。高拨备覆盖率意味着较高的机会成本，这不利于合理利用利润。例如，影响商业银行用利润补充资本。拨备来自利润，利润变为拨备后，既不能增加股东权益，也不能用以补充银行的核心资本。在商业银行为补充资本四处奔走之时，让一部分本来可以转化为核心资本的利润闲置起来，实在是稀缺资源的极大浪费。再如，可能为商业银行人为调整利润留有余地。利润多了增拨备，利润少了将拨备回调，拨备成了利润的调节器。
应改善拨备指标
首先，要准确判断贷款质量，客观评价贷款风险。目前，我国对贷款质量的评价主要运用对每笔贷款未来现金流量的计算、贷款逾期天数的分析、债务人财务状况、经营状况等的定性分析来进行。显然，这种分析主观性太强，缺乏准确、科学的论证。但巴塞尔新资本协议提出的银行内部评级法(IRB)等方法，需要利用至少5年的连续数据，这又是我国许多商业银行不具备的。
因此，我们固然可能创造条件，在将来逐步采用这些新的方法，但在目前，还是要从实际情况出发，采取一些行之有效的方法，提高准确判断贷款质量的能力。例如在对于房地产贷款信用风险分析时，要从宏观政策变化、行业发展走势、开发商实力以及担保状况等多个角度来分析判断该笔贷款的预期风险，确定其划归类别。再如，还可运用信贷组合管理理论，将相关贷款归为贷款资产组，判断资产组的信贷风险，估计预期损失，再根据某笔贷款在这个资产组中的状况，评估其质量等级。当然，在工作实践中，银行还应当有意识地积累有效数据，逐步建立内部评级系统，加快学习和运用风险管理模型与计量方法，将定性分析与定量论证相结合，提高银行贷款质量判断能力。
其次，要以冲销预期损失为标准，合理计提贷款减值准备。拨备资金有其特定用途，不应将拨备资金用途扩大化。要应当明确计提拨备的目的是用来冲销可预期损失，而不是全部不良贷款。为此，要通过科学的方法，确定不同质量贷款的损失概率，按损失概率测算损失总额。目前，国内银行均使用经验数据作为不良贷款的损失概率，这样计算而来的不良贷款总额还不够准确。要利用数据库中的数据，通过计量模型，计算出各类贷款的违约损失率，再计算出预期的损失额，以此为标准，提取拨备。为了补偿计量中的误差，通常按贷款总量的1%计提一般准备金，一同构成银行拨备。
其次，要加强信息披露，重视贷款质量，提高商业银行可预期风险补偿能力。要提高商业银行的可预期风险补偿能力，拨备是必要条件，但不是充分条件。监管当局不应盲目追求过高的拨备覆盖率，而应当重视银行贷款质量，从根本上提高银行抵补损失的能力。这里，增加上市银行信息披露力度，推动银行信用风险管理公开化、透明化，是借助于市场监管的力量，提高银行抵补损失能力的有效措施。
中国工商银行在香港上市时，监管当局要求其披露减值贷款的具体内容，但在招股说明书、财务报表中，工行都以不良贷款的披露来代替。这表明国内银行不良贷款的分类尚未细化、贷款减值的评估流程尚未规范。工商银行2009年年报披露了与贷款质量、信用风险管理相关的下列信息：资产减值损失、客户贷款及垫款总额、贷款减值准备、不良贷款率、拨备覆盖率、贷款总额准备金率等相关财务指标，应该说，比刚上市时已经有了很大改进，受到了投资人和监管部门的重视。但是与渣打银行等成熟银行相比，仍有一定差距。工商银行作为国际上市银行，投资人和市场的压力必将督促其进一步提高贷款的质量，唯此才能树立良好的市场形象。
(沈炳熙为中国农业银行董事，杨晶为首都经济贸易大学金融学院硕士研究生)
