2月22日，中共中央政治局就完善金融服務、防范金融風險舉行第十三次集體學習。中共中央總書記習近平在主持學習時指出，深化金融供給側結構性改革必須貫徹落實新發展理念，強化金融服務功能，找準金融服務重點，以服務實體經濟、服務人民生活為本。
在市場以間接融資為主的大背景下，商業銀行對我國實體經濟的支持程度與國家政策的落地效果密切相關。
近期，上市銀行陸續披露了2018年年報。其中，工商銀行、農業銀行、中國銀行、建設銀行和交通銀行(以下統稱“五大行”)歸屬上市公司股東凈利潤(下稱“凈利潤”)合計達10088億元，平均每天盈利27.64億元，可以稱得上“日進斗金”。
《中國經濟周刊》記者統計發現，五大行在利潤大幅增長的同時，對于存貸款之間利息差額的依賴程度依然較高，有3家銀行的凈利息差呈現增大趨勢。
此外，在2018年新增的5.13萬億元貸款中，個人住房貸款額度達2.53萬億元，幾乎占據了新增貸款的半壁江山;對房地產行業貸款也在大幅增長，除交通銀行外，另外4家銀行對房地產行業貸款凈增長均在千億元左右。
與房地產相關的貸款相反，五大行對于制造業的貸款整體在減少。建設銀行、工商銀行、農業銀行、中國銀行對制造業企業的貸款分別減少586億元、529億元、459億元、109億元，只有交通銀行保持增長。
這也引發了一些業內人士的討論：在存款利率上升幅度不顯著的情況下，凈利息差越大，意味著貸款者的成本將越高。加之大量貸款流入非金融領域重點支持的房地產業，五大行對實體經濟，尤其是符合高質量發展方向實體經濟的支持力度到底有多大?企業的融資成本如何能降下來?2019年小微企業貸款要增長30%以上的目標還能否順利實現?中國銀行業，尤其是五大行，在深化金融供給側結構性改革的過程中，能不能達到中央決策層的目標和要求?
五大行到底有多賺錢？
兩桶油、五大房企均遠遜五大行
五大行2018年凈利潤合計同比增長4.66%，增幅比2017年提高0.5個百分點。
按照2018年凈利潤排名，從高到低依次是工商銀行(601398.SH，1398.HK)凈利潤2977億元，建設銀行(601939.SH，0939.HK) 凈利潤2547億元，農業銀行(601288.SH，1288.HK)凈利潤2028億元，中國銀行(601988.SH，3988.HK) 凈利潤1801億元，交通銀行(601328.SH，03328.HK)凈利潤736億元。
從2010年合計約0.54萬億元到現在過萬億元，五大行凈利潤8年間增長了87%。
按照年度凈利潤數量級對比，和五大行體量比較接近的非銀行類上市公司，只有中石化和中石油。但如果比較近8年的利潤增長，即使是占壟斷地位的兩桶油也完敗于五大行。
2010年，兩桶油凈利潤合計2106億元，五大行利潤總和5383億元，兩桶油凈利潤合計是五大行總和的39%，比五大行的利潤總和少3277億元。到了2018年，兩桶油凈利潤1157億元，只有五大行凈利潤的11%，相差近9000億元，差距越拉越大。
2010年時，中石油年度利潤和建設銀行相當，中石油當年凈利潤1399億元，建設銀行1348億元，中石油比建設銀行還多51億元。2018年則完全相反，建設銀行的凈利潤增至2547億元，而中石油的凈利潤已降至526億元，建設銀行的凈利潤已是中石油的4.84倍，兩者相差2021億元。
兩桶油不靈，五大房地產公司也不在話下。
中國最大的5家房地產企業，碧桂園+中國恒大+融創中國+萬科+保利地產， 2018年的凈利潤總和為1411億元，僅為五大行凈利潤總和的14%。
如前所述，五大行中，除交通銀行的凈利潤未達千億元外，其他4家銀行的凈利潤都超過了千億元，即使是排在倒數第二的中國銀行凈利潤高達1801億元之多。也就是說，除交通銀行外，五大房企的利潤總和比不過其他4家銀行的任何一家。
毛利率最高、最不愁銷路的貴州茅臺更是無法與五大行相比。2018年，貴州茅臺的凈利潤為352億元，即使是五大行中體量最小的交通銀行，其凈利潤也是貴州茅臺的兩倍;利潤最高的工商銀行則是貴州茅臺的8倍。
2017年時，五大行凈利潤之和占全部A股上市公司凈利潤的28%，比全部2322家制造業上市公司凈利潤之和高383億元。
萬億利潤哪里來？
五大行利息凈收入占比達73.77%
五大行2018年獲得如此靚麗的利潤數據，誰是最大的貢獻者?
2018年，五大行貸款余額增加8.53%，利息凈收入增加7.7%，增幅比2017年下降了1.18個百分點。
五大行2018年利息凈收入為2.02萬億元，占營業收入的73.77%，創出近3年新高(編者注：比2017年高0.3個百分點，比2016年高3.6個百分點)。這意味著，五大行對于“牌照紅利”的依存度在提高。
農業銀行對利息收入依賴最重
從國際經驗來看，利息收入占比越高，應對利率市場化沖擊、抵御經濟周期沖擊能力越弱。國際大型銀行利息凈收入占比在55%～60%左右，而國內五大行中，除了交通銀行占比61.56%外，另外4家銀行占比都在71%以上。在國內銀行的對比中，五大行的利息收入占比也明顯高于股份制銀行。
反映銀行盈利能力的其中一個指標是凈息差(編者注：凈息差=利息凈收入÷生息資產平均余額×100%，凈息差越高，說明貸款效率越高，與制造業中的凈資產收益率有些類似)。2018年，五大行凈息差均有增長。
以五大行4.5萬億～15萬億元的貸款規模，凈息差即便只增加一點，對凈利潤影響也是巨大的。
凈利息差增大，工行、農行、建行賺錢更容易
而另一個指標表現銀行吸收存款和放貸間差距的指標，是凈利息差(編者注：指平均生息資產總額的平均收益率與平均計息負債總額的平均成本率間的差額，也有銀行稱為凈利差，本文統一稱凈利息差)。差距越大，銀行越容易獲得收益。
工商銀行、農業銀行、建設銀行2018年凈利息差全部呈增大態勢;交通銀行2018年凈利息差微降0.01個百分點。
中國銀行未公布此指標，但其貸款利息率增長高于存款利息增長率。公告數據顯示，中國銀行客戶存款平均利率從2017年的1.52%升高到2018年的1.63%，客戶貸款平均利率則從3.91%升至4.22%。
在存款利率上升幅度不顯著的情況下，凈利息差越大，貸款者的成本將越高。
上述現象或已引起監管部門的注意。中國人民銀行2018年下半年工作電視會議上布置下半年要重點做好的四項工作中，第一項就是鼓勵金融機構加大支持實體經濟的力度，降低實體經濟融資成本。
此外值得注意的是，當利息收入占比提升時，最能體現銀行中間業務盈利能力的手續費及傭金收入占比一般會呈現下降趨勢。例如，20162018年工商銀行手續費及傭金收入占比從21%降至19%;農業銀行同期下降最多，下降4.92個百分點，至13.05%;交通銀行手續費及傭金收入占比最高，近3年都在20%左右。
為什么一半新增貸款都流向了樓市？
個人住房貸款凈增加2.32萬億元
截至2018年底，五大行個人貸款余額占比39%，比年初提升了1.91個百分點;對公司貸款余額占比59%，比年初下降了2.53個百分點。其中個人住房貸款余額占貸款余額總量的30%，比年初提升了1.76個百分點。
數據顯示，個人貸款余額占比的變化，與各部門貸款凈增量密切相關。
2018年五大行新增貸款4.54萬億元，對個人貸款增加2.77萬億元，個人新增貸款占新增貸款總額的61%。其中，個人住房貸款凈增加2.32萬億元，占新增貸款總額的51%。
2016年、2017年，五大行新增個人住房貸款占新增貸款總額的67%、53%，2018年的占比雖然下降，但仍占據半壁江山，且多數流向個人。
央行數據顯示，雖然增速回落，但個人住房貸款余額同比仍呈快速增加態勢。2018年末，全社會人民幣個人住房貸款余額同比增加17.8%，增速回落4.4個百分點?！吨袊洕芸酚浾哂嬎阄宕笮心陥髷祿?，顯示五大行2018年末個人住房貸款余額增加15%，增速回落3.9個百分點，略低于全行業平均水平。
建設銀行似乎對個人貸款情有獨鐘。2018年，建設銀行對個人貸款凈增6777億元，對公司貸款減少了94億元。近3年，該行對個人貸款凈增加2.05萬億元，對公司凈增加0.99萬億元，前者是后者的兩倍有余。2015年，建設銀行的個人住房貸款余額和增量就保持在同業首位。2018年，其個人住房貸款余額仍居同業首位，凈增加5917億元。
工商銀行2018年個人貸款余額占全部貸款余額的比例為39%，比年初增加了兩個百分點。去年工商銀行對個人新增貸款6911億元，其中94%是個人住房貸款，凈增量居同業之首。
交通銀行對個人和公司的新增貸款分別為2257億元和492億元，前者是后者的4倍有余。其中，個人住房貸款占2018年新增貸款的40%。
五大行均稱，對個人住房貸款是滿足自住房需求。
業內人士認為，個人購房者由于有住房抵押給銀行，壞賬率非常低，因此銀行非常傾向于擴大個人住房貸款業務。
2018年，五大行對個人貸款的不良貸款率(編者注：不良貸款率=期末不良貸款余額÷期末客戶貸款總額×100%)為0.41%～0.94%，而對公司貸款的不良貸款率則達1.78%～2.37%。
最大金主房地產
五大行對房地產行業貸款凈增加4383億元
2018年初，監管層嚴控銀行信貸和信托資金違規進入房地產市場，房企融資難度增加。
不過，五大行對房地產行業的態度頗為一致：除個人住房貸款凈增加2.32 萬億元、占新增貸款總額的51%外，2018年對房地產行業貸款(編者注：包括發放給主營業務為房地產行業企業的房地產開發貸款、經營性物業抵押貸款等)也大幅增長。
工商銀行對房地產行業貸款凈增加最多
2018年，五大行對房地產行業貸款凈增加總額為4383億元。
工商銀行對房地產行業貸款凈增加最多，達1103億元。對此，工商銀行稱，該行擇優支持棚戶區改造貸款業務，開展租賃住房業務等，對商用房開發貸款和商業性棚戶區改造貸款業務則從嚴控制。
建設銀行對房地產行業貸款凈增加1080億元。該行稱，其重點支持普通商品住房項目;農業銀行對房地產行業貸款凈增加979億元;中國銀行對房地產行業貸款凈增加949億元。這3家銀行與工商銀行的數據基本接近。
交通銀行對房地產行業貸款凈增加最少，為272億元。交通銀行稱，公司在2018年開展了房地產等領域風險排查和監測，建立“僵尸企業”滾動排查和減退壓降機制。同時，交通銀行認為，2019年需要警惕債務壓力較大的房地產企業存在的風險。
中國銀行業協會聯合普華永道發布的《2018年中國銀行家調查報告》對2380位銀行家的調查顯示，盡管地產公司抵押擔保品大部分時候是土地儲備或樓宇，理論上是中國較優質的擔保品，但依然有45%的銀行家認為2018年信貸投資應該首先要限制房地產行業。
銀行嚴控產能過剩行業貸款投放
與對房地產業的“青睞”不同，五大行2018年雖加強對高端制造業、先進制造業的融資支持力度，但除了交通銀行對制造業貸款維持凈增加外，其他4家銀行對制造業貸款出現凈下降，呈現收縮態勢。
建設銀行2018年對制造業貸款凈減少586億元，居五大行之首。自2015年開始，建設銀行的制造業不良貸款率從3.71%升至5.89%。此后，該行對制造業貸款余額開始下降。建設銀行公告顯示，2018年，該行對企業實施名單制管理，產能過剩行業貸款余額年內減少了57億元。
同期，工商銀行對制造業企業貸款減少529億元，農業銀行對制造業貸款減少了459億元，中國銀行對制造業企業貸款和墊款減少了109億元。
工商銀行稱，該行加強了對高端制造業企業的融資支持力度，2018年在先進制造業、物聯互聯領域的貸款增長較快;農業銀行則進一步明確火電、風電和太陽能發電行業預警區域劃分和光伏扶貧電站準入標準;中國銀行稱，其嚴格限制高污染、高能耗行業和嚴重產能過剩行業貸款投放，對先進制造業、“互聯網+”、人工智能等重點領域大力支持。
銀行對制造業貸款凈減少，或出于商業利益的考量。
2018年，除交通銀行外，另外4家銀行都公布了對各行業貸款的不良貸款率。4家銀行的公告數據顯示，制造業不良貸款率高居各行業第二名。
以工商銀行為例，20122018年，制造業不良貸款率從1.61%提升到5.76%，房地產業不良貸款率雖然也從0.88%提升至1.66%，但信用風險還是較低。
工商銀行在年報中介紹，制造業不良貸款增加，主要是不符合高質量發展理念以及產能嚴重過剩領域部分企業經營情況下滑，貸款違約所致。
今年對小微企業貸款增長30%的目標能實現嗎？
去年五大行對小微企業貸款均有增加
雖然2018年對公司貸款減少，但五大行均加大了對小微企業的貸款力度。
小微企業融資難問題，近兩年頗受社會關注。工信部統計數據顯示，截至2017年末，我國38.8%的小型企業和40.7%的小微企業的融資需求得不到滿足。
另有數據顯示，全國中小微企業正規部門融資缺口率達43%。
李克強總理在作2018年政府工作報告時提出，“改革完善金融服務體系，支持金融機構擴展普惠金融業務，規范發展地方性中小金融機構，著力解決小微企業融資難、融資貴問題”。
中國銀監會辦公廳在當年3月19日印發通知，要求大型銀行努力實現“單戶授信總額1000萬元以下(含)小微企業貸款同比增速不低于各項貸款同比增速，有貸款余額的戶數不低于上年同期水平”。
截至2018年末，工商銀行小微企業貸款余額為3217億元，對小微企業新增貸款492億元。當年累計貸款平均利率4.95%，與個人住房貸款基本利率大體相當。
業內人士認為，4.95%的利率對小微企業來說確實不高，“上市公司向實際控制人借款，比如上海電氣給天沃科技的借款，利率也在6%左右，比工商銀行的平均利率還要高大概1個百分點。”
建設銀行普惠金融貸款2018年增加了2125億元，至6310億元，余額和新增均居行業首位。建設銀行稱，截至2018 年末，該行“小微快貸”累計為55萬客戶提供了超過7100 億元貸款。
農業銀行2018年符合銀保監會“兩增兩控”[編者注：“兩增”即單戶授信總額1000 萬元以下(含)小微企業貸款同比增速不低于各項貸款同比增速，有貸款余額的戶數不低于上年同期水平;“兩控”即合理控制小微企業貸款資產質量水平和貸款綜合成本(包括利率和貸款相關的銀行服務收費)水平]監管口徑貸款增加1107億元，至4937億元。農業銀行稱，截至2018 年末，該行共推出小微特色信貸產品130 余項。
中國銀行同期的普惠金融小微企業貸款余額為3042億元，全年普惠金融貸款增長高于各項貸款增速。
交通銀行2018年給予小微企業貸款年內新增778億元，至1.41萬億元，小微企業貸款余額位居五大行首位(編者注：五大行中，中國銀行未公布對中小微企業貸款余額，而是公布了普惠金融小微企業貸款余額)。
從增長速度看，建設銀行的增速最快。2018年，交通銀行對中小微企業貸款余額增長5.81%，工商銀行增長18%，建設銀行增長51%。同期，中國銀行普惠金融貸款增長12.26%。長張智富接受《中國經濟周刊》記者采訪時說，小微企業信貸是金融部門回歸服務實體經濟本源的重要著力點，有望成為銀行機構主要利潤增長點。
同時，他也強調，小微企業普遍存在公司治理結構不夠完善、財務管理不夠規范、信息透明度不高的問題，使得銀行機構出于風險防范和經營成本管理而謹慎發放小微企業貸款。
交通銀行在年報中也提出，商業銀行資產質量存在一定下行壓力，部分領域潛在風險的防控任務較重，對部分民營和小微企業盲目擴張可能引起的信用風險應加以關注。
2019年政府工作報告提出，國有大型商業銀行
中國人民銀行南昌中心支行黨委書記、行長兼國家外匯管理局江西省分局局對小微企業貸款要增長30%以上。中國人民銀行黨委書記、銀保監會主席郭樹清在“部長通道”上答記者問時：“我相信我們能夠做到這一點。”
銀行如此賺錢 融資焉能不貴
2018年仍是中國銀行業獲利頗豐的一年，整體銀行業凈利潤達1.83萬億元，其中國有六大行(工、農、中、建、交、郵儲)凈利潤超萬億元。
與此同時，中國經濟下行壓力依舊較大，企業融資難、融資貴局面的改善緩慢。
這不得不讓人發問：從整體經濟發展效率看，銀行業是否賺得越多就越好?目前中國的銀行業主要是基于政策法律賦予的特別地位在賺錢，還是憑借自身的經營和服務能力在賺錢?在貨幣供給相對寬松的條件下，為什么銀行借貸成本仍然上升?在推進中國經濟向質量增長轉變的過程中，銀行業在供給側結構性改革中應做出哪些調整?為提高中國的信貸供給效率，尚需做出哪些方向性的調整和機制上的完善?在進一步推進金融業對外開放的同時，如何進一步引進更有效率的信貸服務供給者，如何破除國內及海外信貸市場的聯系障礙，讓更多的優秀企業更便捷地獲得海外信貸市場的低成本信貸資源，從而緩解國內信貸長期存在的供求結構失衡的局面?
這些都是在未來一段時間亟待做出解答并要做好制度安排的問題。
銀行凈息差拉闊，企業融資成本難降
融資難、融資貴是多年存在的痼疾，而中國又是以間接融資為主的經濟體系，銀行貸款占社會融資總量近70%，銀行體系存在著市場集中度高、開放程度低、賣方市場、收益結構偏狹、存貸款基準利率約束等特點。所以，所謂的融資難、融資貴問題，其實主要集中于銀行信貸領域。
銀保監會發布的2018年商業銀行主要監管指標情況表數據顯示，銀行業去年的利息收入對整體利潤貢獻提升，非利息收入則出現逐季下降的趨勢，由一季度的占比24.48%降到了第四季度的22.11%，凈息差則由一季度的2.08%提升到第四季度的2.18%。
從幾家大的國有銀行去年的經營數據看，這些銀行都出現了利息收入上升、非利息收入占比下降的情況，而中間業務收入占比不算高，工商銀行占比18.7%，建設銀行占比18.67%，中國銀行17.30%，交通銀行占比19%。
從上述的一系列數據中不難得出結論：在銀行整體的凈息差持續拉闊的過程中，想要降低企業融資成本難度極大去年中國銀行業利息收入占比繼續提高，意味著企業客戶信貸成本支出相對擴大。
如果說“銀行躺著就把錢掙了”可能有些夸張，但若說“銀行坐著就把錢掙了”應不算過分。
在貸款總量既定的情況下，如何分配信貸資源就有了完全不同的意義。這既會影響到某些經濟活動領域的信貸供求平衡程度，又會影響到信貸價格對某些行業客戶、某些背景客戶的漲落。而信貸資源配置結構過于偏斜，更勢必會導致某些信貸供給領域的供需緊張和價格提升。
從2018年的情況來看，六大行房地產貸款和個人住房按揭貸款合計規模達到19.56萬億元，比2017年還增長了17%，其中個人住房按揭貸款占了絕大多數，共計17.66萬億元。從新增貸款規模來看，六大行合計5.13萬億元，近一半，即2.53萬億元用于個人住房貸款，還有3710億元貸款給了房地產產業，占到7%。也就是說，近六成的新增貸款都給了房地產。
在一些銀行眼里，企業生產經營貸款跟個人按揭貸款比，風險不確定，而且周期短、抵押物缺失，銀行信貸經理們需要審核大量的客戶資質，還要對還款負責。
這無疑在銀行信貸資源分配導向上出現了偏差，由此必然會帶來對生產經營部門企業配置信貸資產的先天不足，這種供求不平衡也勢必會引發信貸價格的上揚。
此外，去年的去杠桿、清理影子銀行等措施，雖然打擊了違規融資的現象，利于市場走向正軌，但也在某種程度上加劇了信貸資金供給的緊絀局面，整體信貸價格節節攀升也就再自然不過了。
完善貨幣政策傳導機制需注意三大問題
解決中國長期存在的企業融資難、融資貴問題，不是一蹴而就、畢其功于一役就能達到目的的事情，需要貨幣政策傳導機制、監管政策引導機制、銀行內部信貸資源配置導向機制以及供給充分有效的貨幣市場機制的共同協調配合。
在未來優化信貸供給的問題上，一個很關鍵方面，是要降低客戶的融資成本。圍繞貨幣政策傳導機制，當下有幾方面問題需要盡快加以解決：
一是政策從貨幣層面向信用層面傳導的時滯問題。中國的貨幣政策傳導高度依賴商業銀行，而在過去10多年的經濟發展中，貨幣政策傳導至信貸投放的時滯明顯在延長。而從信貸啟動到實體經濟的傳導速度則更加緩慢，銀行對某些領域的信貸投放時滯已在5個季度以上。因此，為縮短從貨幣層面到信用層面的時滯，應建立從金融穩定委員會到央行、監管機構直至商業銀行的快速傳導貨幣政策的推進體制和機制，清除各環節阻滯，及時地將貨幣政策目標轉化為商業銀行具體的信貸投放，最大限度地發揮信貸資源的勵優汰劣效用。
二是存在已久的貨幣市場利率和存貸款基準利率二軌如何合一的問題。說到底，這關系到如何實現貨幣政策最大效應的問題。如何將二軌并行變為一軌導引，最根本的著眼點還應放在最大程度發揮貨幣政策效應上。
三是調節經濟活動，應從單純實行總量性貨幣政策向同時相機動用總量性貨幣政策和價格性貨幣政策的轉化過程中，更精準地運用好定向調整準備金、定向調整利率手段，以使貨幣政策能在揚抑某種經濟活動中發揮更好的特定作用。
在當下，完善商業銀行內部信貸傳導機制無疑是實現金融業服務實體經濟目標的關鍵方面。而談到機制，必然要涉及到程序、流程和控制系統問題，涉及到銀行信貸結構調整、信貸規?？刂啤⑿刨J成本抑制、信貸風險防控、信貸資金周轉、信貸資源效率等管理問題。在各個銀行內部，要建立不同所有制企業、不同行業企業、不同生產經營規模企業、不同風險水平企業信貸資產組合管理矩陣，按風險和收益變化適時進行調整和組合，防止在信貸資產的配置上出現畸輕畸重狀況。
實體經濟，特別是制造業不強，多年來一直是中國經濟的軟肋。按商業銀行的傳統管理機制和理念，即使是向實體經濟部門提供信貸，其成本也不低。欲真正解決實體經濟一些部門貸款貴問題，銀行業必須按照這些部門產業鏈條運行邏輯分門別類地形成鏈式信貸服務方案。
供應鏈金融應成為未來產融結合的一個關鍵方面。為了進一步減低借貸成本，銀行除了通過優化負債結構進一步降低融資成本外，尤其要致力控制信貸的風險成本。
可考慮建立風險偏好不同的銀行體系
銀行貸款利率實際上包含了貸款壞賬損失部分，這部分貸款壞賬形成原因會有客戶方面的因素，也會有銀行本身風險甄別及控制不當所帶來的影響。若預計貸款風險過高，無疑會提高客戶的借貸成本;若預計貸款風險過低，又勢必會影響到銀行的收益。所以，盡可能避免出現對客戶信貸風險的判斷失誤及合理地確定信貸價格，將成為完善銀行信貸傳導機制的重要內容。
長遠而論，銀行業信貸資源使用能否更具效率，歸根結底仍取決于全社會資金配置的市場化程度。只有有了銀行業資金組織、獲得的市場化，才會有銀行信貸價格的市場化，才會使得社會融資成本降低。出于滿足不同風險狀況的客戶需求，中國可考慮建立風險偏好不同的銀行體系。
自幾年前科技金融業態異軍突起對傳統銀行業經營模式和收益結構造成沖擊和威脅以來，傳統銀行也開始在科技應用方面做出不同方面、不同程度的應對，但囿于原有業務體系的紛繁和龐大，這些技術應用大多還都限定在服務客戶的前臺層面，有一些還是零敲碎打，對服務于控制客戶風險的技術投放、技術應用還不是很多。
中國的整體信貸風險管理在過去的十幾年間已有了較大進步，但對一些客戶的關聯性交易風險、順周期風險、由市場風險所引發的信用風險還缺少可預計、可防控的系統管理制度和系統控制，故在銀行的客戶中經常會出現貸款爆雷的情況，而且常常是不出事則已，一出事就會給銀行造成幾億、幾十億甚至更大的貸款損失。若能通過建立起從制度上到系統上的對這類客戶的有效風險防控體系，減少對這類客戶的信貸資產投放，一方面可減少銀行的信貸風險損失，另一方面則可把這些為規避風險而節省下來的信貸資源投放到其他的更有需要的客戶中去。
中國內地銀行業的信貸不良資產若能降到香港銀行業的水準，按2018年中國銀行業貸款總額110.5萬億元計算，可減少1.35萬億元不良貸款。按銀保監會公布的數據，2018年中國商業銀行累計核銷不良貸款9880億元，較上年多2590億元，增速超過35%;央行1月15日發布的數據也印證了這一情況，2018年全年貸款核銷數額為1.02萬億元，比2017年多2565億元，增速達到33%。假如中國銀行業不良信貸資產不是達到如此水平或做如此多的撥備核銷，信貸資源配置空間勢必會大為改善，客戶的融資成本也將會大為降低。
對內對外開放必不可少
要解決中國金融業發展不平衡、不充分的矛盾，徹底對內對外開放必不可少。讓更多優秀金融機構進入到中國金融業的各個領域，增大金融供給端的服務廣度和深度，提高整體金融業的供給效率，可以滿足中國企業和私人部門在金融服務方面不斷產生的多樣化需要。
在信貸供給方面，讓更多國際優秀信貸供給者進入到中國信貸市場，應成為未來開放的重點之一。通過這些優秀信貸供給者的進入，一方面協助中國打通與國外信貸市場的聯系，一方面則可借助他們的專業渠道、專業技術將中國的信貸風險向外部轉移。
從更深的層面考慮，為增加信貸資產投放的穩定性和可持續性，未來一個時期尤其要做好增強基礎貨幣穩定性的工作，以逐步增大調整信貸資產結構的空間。
影響基礎貨幣供給規模的因素不少，但對中國來說，對外貿易的順差盈余、外來投資的增減對基礎貨幣規模變化具有非同尋常的意義。自身出口產品的競爭性強弱、匯率的相對穩定程度高低、資本市場的效率優劣，都會對對外貿易、外來投資產生影響。若資本外流1萬億美元，對應就要收回約6.7萬億元的人民幣基礎貨幣，再加上5.5～6的貨幣乘數效應，M2供給或將減少35萬億元左右，傳導至信貸領域的緊縮效應會達至何種程度是不難想象的。
因此，要解決中國信貸供給結構失衡及效率低問題，還必須對更大的中、宏觀經濟環境改善和市場建設做出系統的謀劃。
