识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 38 Table_Page 深度分析 |银行 证券研究报告 Table_Title 银行行业 银行零售业务 与居民信贷周期解析 Table_Summary 核心观点： 零售业务已成银行必争之地 2009 年是长期趋势的转折点， 经济增长的驱动力由出口逐渐切换为投资拉动，形成经济下滑 -政策刺激 -实体加杠杆的循环，居民作为杠杆链条的最末端，负债 端高速增长 ， 银行 信贷增长的发动机由对公切换为零售 业务。在 战略上 银行 也 主动 向零售业务倾斜 ， 国有 大行主要投放按揭贷款，股份行着重发展信用卡，城农商行一方面与互联网公司合作投放场景化的消费贷，另一方面在政策的鼓励下投放个人经营贷款。 杠杆水平处于相对高位，总量阴影下的结构性矛盾突出 总量 上看 居民杠杆相对较高，绝对水平上升 迅速 ；结构上看 个人住房贷款占比超 50%，短期消费贷款占比增长最快 。 短期消费贷款激增 可能导致 居民现金流承压 ， 我们测算 的 18 年末 居民偿债比率 为 36.3%，高于 央行披露的 9.4%， 而较大的贫富差距将 结构性矛盾 隐藏在平均数之下。 海外经验：供给驱动的信贷繁荣是如何崩溃的？ 从以往的经济周期来看，居民杠杆率上升的幅度越大，紧接着的衰退将愈加严重。参考韩国、 中国 香港 地区 和 中国台湾地区 信用卡危机经验，居民杠杆断裂主要是由于信贷供给过度充裕，居民使用短期消费贷款增加当期消费，而对未来收入增长期望过高的情况下杠杆过度使用，最终导致偿债能力恶化，劳动力市场出现波动下居民资金链断裂，违约大规模爆发。 微观观察：短期内不良大概率缓慢上升 ， 上一轮高点在 17 年 信用卡： 近几年我国信用卡不良率总体在 1.0%-1.5%之间小幅波动，但 信用卡债务在快速累积，居民的偿债压力也在上升，一定程度上说明我国信用卡业务的风险已在积聚。 偿付能力最脆弱的现金贷人群信用情况变化可以作为零售风险的领先指标 ，根据 5 家美国上市网贷平台 违约率 曲线，零售风险持续暴露，信用卡不良压力仍将持续 上行 。 投资建议：配置国有大行和谨守零售能力圈的股份制银行 在不爆发失业潮的假设下，信用卡不良率低位回升，银行间分化加大。信用卡业务比较激进的银行有不良暴露的风险，紧守能力圈的银行（如招商银行）信用卡不良大概率温和上行，国有大行、招商银行和中信银行信用卡贷款质量有相对优势。 风险提示 1、就业形势比预期差，失业潮爆发引发居民产资金流断裂，偿债能力迅速恶化； 2、最脆弱借款人群偿债能力差于预期，依赖短期消费贷维持消费水平，收入无法覆盖利息支出导致陷入“庞氏陷阱” ； Table_Grade 行业评级 买入 前次评级 买入 报告日期 2019-08-08 Table_PicQuote 相对市场表现 Table_Author 分析师： 倪军 SAC 执证号： S0260518020004 021-60750604 nijungf 分析师： 屈俊 SAC 执证号： S0260515030005 SFC CE No. BLZ443 0755-88286915 qujungf 请注意，倪军并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。 Table_DocReport 相关研究： 银行行业 :政策定调中性，业绩主导走势 2019-08-04 银行行业 :关注货币政策调整和业绩因素的影响 2019-07-28 银行行业 :配置回升，营收放缓，政策中性 2019-07-21 Table_Contacts 联系人： 王先爽 021-60750604 wangxianshuanggf 联系人： 万思华 021-6075-0604 wansihuagf 联系人： 李佳鸣 021-60750604 lijiaminggf -9%-2%5%12%19%26%08/18 10/18 12/18 02/19 04/19 06/19银行 沪深 300识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行重点公司估值和财务分析表 股票简称 股票代码 货币 最新 最近 评级 合理价值 EPS(元 ) PE(x) PB(x) ROE(%) 收盘价 报告日期 （元 /股） 2019E 2020E 2019E 2020E 2019E 2020E 2019E 2020E 工商银行 601398.SH CNY 5.39 2019/3/31 买入 6.56 0.85 0.89 6.34 6.06 0.78 0.71 12.91 12.33 建设银行 601939.SH CNY 7.03 2019/3/28 增持 7.51 1.05 1.09 6.70 6.45 0.84 0.77 13.17 12.50 农业银行 601288.SH CNY 3.43 2019/4/29 买入 4.48 0.60 0.62 5.72 5.53 0.69 0.63 12.52 11.99 招商银行 600036.SH CNY 34.53 2019/7/1 买入 36.35 3.55 3.97 9.73 8.70 1.52 1.34 16.58 16.43 中信银行 601998.SH CNY 5.63 2019/3/29 买入 7.15 0.92 0.96 6.12 5.86 0.63 0.58 10.76 10.29 平安银行 000001.SZ CNY 13.54 2019/8/8 买入 17.17 1.59 1.78 8.52 7.61 0.95 0.85 11.69 11.72 宁波银行 002142.SZ CNY 22.10 2019/4/26 买入 23.74 2.55 2.98 8.67 7.42 1.49 1.27 18.69 18.54 常熟银行 601128.SH CNY 8.11 2019/4/26 买入 11.77 0.79 0.93 10.29 8.71 1.23 1.10 13.11 13.33 工商银行 01398.HK HKD 4.99 2019/3/31 买入 6.44 0.85 0.89 5.27 5.03 0.65 0.59 12.91 12.33 建设银行 00939.HK HKD 5.71 2019/3/28 增持 7.47 1.05 1.09 4.88 4.70 0.61 0.56 13.17 12.50 农业银行 01288.HK HKD 2.98 2019/4/29 买入 4.34 0.60 0.62 4.46 4.32 0.54 0.49 12.52 11.99 招商银行 03968.HK HKD 36.25 2019/7/1 持有 38.74 3.55 3.97 9.17 8.20 1.43 1.27 16.58 16.43 中信银行 00998.HK HKD 4.08 2019/3/29 买入 6.27 0.92 0.96 3.98 3.82 0.41 0.38 10.76 10.29 注： A+H 股上市银行的业绩预测一致，且货币单位均为人民币元；对应的 H 股 PE 和 PB 估值，为最新 H 股股价按即期汇率折合为人民币计算所得。 数据来源： Wind，广发证券发展研究中心 备注 ：表中估值指标按照最新收盘价计算 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 3 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行目录索引 一、零售业务已成银行必争之地 . 6 二、杠杆水平处于相对高位，总量阴影下的结 构性矛盾突出 . 10 2.1 居民信贷结构：个人住房贷款占比超 50%，短期消费贷款占比增长最快 . 10 2.2 总量： 居民杠杆相对较高，绝对水平持续上升 . 11 2.3 结构性矛盾突出：短期消费贷款激增，居民现金流承压 . 13 2.4 共债风险：风险暴露向上传导 . 16 三、海外经验：供给驱动的信贷繁荣是如何崩 溃的？ . 18 3.1 供给驱动的信贷繁荣是系统性风险爆发的根源 . 18 3.2 韩国信用卡危机：信贷过度宽裕推动居民负债激增，融资端流动性枯竭引发系统性风险 . 18 3.3 中国台湾 信用卡危机：民营银行过度竞争的恶果 . 23 3.4 中国香港 信用卡危机：竞争加剧 +借款人保护过度是危机的根源 . 25 四、微观观察：短期内不良大概率缓慢上升， 上一轮高点在 17 年 . 28 4.1 信用卡：偿债压力上升，风险已在积聚 . 29 4.2 网贷平台：银行不良的先行指标 . 32 五 、结论与投资建议：配置国有大行和谨守零售 能力圈的股份制银行 . 35 风险提示 . 36 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 4 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行图表索引 图 1： GDP 增速在 09 年后续回落（单位： %） . 6 图 2：居民信贷增速高于对公贷款 （单位： %） . 6 图 3：新增贷款结构 （单位：亿元） . 7 图 4：贷款同比多增规模 （单位：亿元） . 7 图 5： 银行卡手续费收入占营收比重 （单位： %） . 8 图 6：银行卡卡均手续费收入 （单位：元） . 8 图 7：新增零售贷款 （单位： %） . 9 图 8：新增零售存款 （单位： %） . 9 图 9：居民部门杠杆率对比（单位： %） . 13 图 10：央行 18 年金融稳定报告测算的各国居民偿债比率（单位： %） . 13 图 11：我们测算的居民部门偿债比率（单位： %） . 14 图 12：新增房贷 /住房交易额 （单位： %） . 15 图 13：新增零售存款 （单位： %） . 15 图 14：居民杠杆提升 （单位： %/万亿元） . 16 图 15： 15 年开始基尼系数反弹 . 16 图 16： P2P 平台暴雷集中在 16 和 18 年 （单位：家） . 16 图 17： 17 年底 P2P 贷款逐渐收缩（ 单位：亿元 /万人 ） . 16 图 18：韩国 GDP 同比增速与失业率（单位： %） . 19 图 19：韩国信用卡贷款 /GDP 和信用卡不良率（单位： %） . 20 图 20：信用卡预借现金占比 （单位： %） . 21 图 21：信用卡行业陷入亏损（ 单位：万亿韩元 /%） . 21 图 22：危机爆发后贷款增速下滑 （单位： %） . 21 图 23： 02 年信用卡不良率接近 9%（ 单位： %） . 21 图 24：韩国：银行业 ROE 与 ROA（单位： %） . 22 图 25： 韩国：银行业 ROE 与 ROA（单位： %） . 22 图 26：韩国银行指数表现与指数 PB（ 单位： %） . 22 图 27：中国台湾 GDP 同比增速与失业率（单位： %） . 23 图 28：中国台湾 GDP 同比增速与失业率（单位： %） . 24 图 29：危机爆发后贷款增速下滑 （单位： %） . 24 图 30： 02 年信用卡不良率接近 9%（ 单位： %） . 24 图 31：中国 台湾银行业 ROE 与 ROA（单位： %） . 25 图 32：中国台湾银行指数表现与指数 PB . 25 图 33：中国香港 GDP 同比增速与失业率（单位： %） . 26 图 34：中国香港 GDP 同比增速与失业率（单位： %） . 26 图 35： 银行业总资产与总贷款同比增速（单位： %） . 27 图 36：银行体系盈利能力（单位： %） . 27 图 37： 信用卡贷款总账户数与应收账款总额（单位：是亿港元） . 27 图 38：信用卡应收账款同比增速与撇账率（单位： %） . 27 图 39：中国 香港 1999-2004 信用卡拖欠率（单位： %） . 27 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 5 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行图 40：中国香港 1999-2004 信用卡转期率（单位： %） . 27 图 41：中国 香港金融指数 PB 和 PE（单位：倍） . 28 图 42：中国香港金融指数表现与指数 PB（单位： %） . 28 图 43： 信用卡不良率（单位： %） . 30 图 44：信用卡贷款同比增速（单位： %） . 30 图 45： 信用卡不良率（单位： %） . 30 图 46：信用卡贷款同比增速（单位： %） . 30 图 47： 信用卡授信同比增长（单位： %） . 31 图 48：信用卡授信与贷款增速之差（单位： %） . 31 图 49： 授信使用率（单位： %） . 31 图 50：信用卡卡均授信余额（单位：元） . 31 图 51：信用卡 ABS 逾期 90 天以上贷款生成率（单位： %） . 32 图 52：趣店各期限逾期 30 天以上贷款占比（单位： %） . 33 图 53：乐信贷款各期限核销贷款占比（单位： %） . 33 图 54：宜人贷各期限逾期 30 以上 +贷款核销占比（单位： %） . 34 图 55： 360 金融各期限逾期 180 天以上贷款占比（单位： %） . 34 图 56：拍拍贷各期限逾期 30 天以上贷款占比（单位： %） . 35 表 1：国有大行和股份行零售发展战略 . 7 表 2： A 股上市银行个人贷款结构（单位： %） . 9 表 3：居民负债结构（单位：万亿 元） . 11 表 4：在相同人均 GDP 水平下，中国居民杠杆率水平排名第三（单位： %） . 12 表 5：居民偿债比率测算（单位：万亿元） . 14 表 6：新增非住房个人贷款投放 /新增贷款投放（单位： %） . 17 表 7：韩国信用卡危机期间银行股表现 . 22 表 8：中国台湾信用卡危机期间银行股表现 . 24 表 9：中国香港信用卡危机期间银行股表现 . 28 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 6 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行一、 零售 业务已成银行必争之地 2009年是长期趋势的转折点 ， 09年以后 信贷增长 的发动机 由对公 切换 为 零售。2001年 加入 世贸组织 后 中国经济迅速融入 全球分工体系， 经济高速增长， 贸易顺差持续 积累，外汇占款 成为 货币供给的主要驱动力 ， 2001-2008年间 M2平均增速达16.7%， 同时 资产管理公司 承接了 国企不良 资产 的 包袱 ， 银行 通过改制 和 上市补充资本金， 实现 资产规模良性扩张， 贷款主要投向 工业制造 企业，与 出口扩张形成良性循环。 在 09年以前 ， 对公业务是信贷增长的主要动力。 2009年 是宏观 环境 转折点， 经济增长的驱动力由出口 逐渐切换为 投资 拉动， 形成经济下滑 -政策刺激 -实体加杠杆的循环， 居民作为杠杆 链条的最末端 ， 负债 增速 持续高于非金融企业， 增速拐点落后企业 4-5个季度 。 居民 信贷的周期 主要与 地产相关，08年以来分别经历了三轮 地产放松， 分别为 08年 9月 -09年 6月 、 11年 12月 -13年 12月 和 14年 5月 -16年 09月 ， 每一轮地产政策的放松都带来了居民信贷增速的反弹 。 图 1： GDP增速 在 09年后续回落 （单位： %） 图 2： 居民信贷增速 高于对公贷款 （单位： %） 数据来源： Wind、 广发证券发展研究中心 数据来源： Wind、 广发证券发展研究中心 2016年供给 侧改革和去杠杆政策推升对公业务风险， 一方面 民营企业 受融资端约束 “雷声不断” ， 另一 方面 地方政府和国有企业 杠杆高企， 虽然供给侧 改革在短期内 改变了盈利分配格局， 但 国企效率低下的 根本原因没有得到改善 。 不断积聚的系统性风险 抑制 了 对公业务扩张，银行 信贷资源投放更加依赖 零售条线 。 从贷款 结构上看， 居民贷款增速持续高于 公司贷款， 本轮信贷扩张周期 从 15年 6月 开始，居民信贷 平均 同比 增速 19.7%， 高于公司信贷 同比平均增速 10.0%。从 投放结构上来看， 新增 16-18年 居民贷款月均投放 5275、 5942和 6133亿元， 与对公额度基本持平，但由于 居民贷款存量规模较低， 录得增速 相对较高。 19年以来 银行间市场流动性宽松， 叠加银行“早投放， 早 收 益 ” 的策略，竞争性投放对公贷款， 前六个月 月均 新增对公贷款 10433亿元， 月均零售贷款投放 6267亿元，零售贷款 仍 保持稳健增长。 05101520252001-032002-042003-052004-062005-072006-082007-092008-102009-112010-122012-012013-022014-032015-042016-052017-062018-07GDP:现价 :累计值 :同比 GDP:不变价 :累计同比01020304050602008-012008-092009-052010-012010-092011-052012-012012-092013-052014-012014-092015-052016-012016-092017-052018-012018-092019-05其他存款性公司 :对非金融机构债权 :同比其他存款性公司 :对其他居民部门债权 :同比4万亿放松城投打击非标开正门堵偏门供给侧改革去杠杆放松 地产紧 识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 7 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行图 3： 新增贷款结构 （单位： 亿元 ） 图 4： 贷款同比多增 规模 （单位： 亿元 ） 数据来源： Wind、 广发证券发展研究中心 数据来源： Wind、 广发证券发展研究中心 本轮地产 政策 收紧叠加“因城施策”大致开始于 16年 9月 ， 已持续接近三年， 按照以往 规律 居民负债 增速 会在 1-2个季度内 迅速 回落 ， 而 本轮 居民债务得以持续较快增长 主要有两点与以往不同： 1） 15年去产能、 16年去房地产库存 降低了 实体企业的信贷需求， 17年 开始的 “ 同业去杠杆 ” 政策 切断 了 银行通过 同业 通道 持有 非标 资产 ，绕过监管 向实体投放信贷的 路径 ， 因此 银行有 内在动力 增加零售投放 ； 2） 银行开始将消费信贷作为零售发力的 另一 支点。 战略上 向 零售 业务倾斜 。 国有大行和股份行 主要是 在 14-16年间 开始 将资源 向 零售业务倾斜， 其中 零售 第一梯队的招商银行 、平安银行 和第二梯队的 领头羊 光大银行 ， 零售 布局较早， 招商银行 作为 我国 第一家将零售业务作为发展战略重点的银行，早在 05年 就开始推进零售业务 管理 体系与组织架构的转型变革 ； 平安银行 在 12提出 “三步走”战略 ， 将 构建零售基础作为 发展的重点 ； 光大银行 从 12开始 推行 “大零售”战略，将 零售业务摆在重要战略位置， 重点 推动 零售负债建设。 表 1： 国有大行和 股份行零售发展战略 银行名称 开始时间 零售战略 工商银行 2014 继续推动大零售战略，完善以客户为中心的经营服务体系，提升零售业务综合服务能力和市场竞争力 建设银行 2016 加大资产结构调整力度，打造零售业务新优势 中国银行 2016 加快布局惠民金融、财富金融、消费金融、跨境金融业务，抢抓市场机遇，带动个人金融业务迈上新台阶 农业银行 2016 巩固并增强零售客户基础，积极拓展综合性个人金融业务，实现由零售大行向零售强行转变 交通银行 2012 加快零售业务转型步伐，坚持以客户为中心，以服务提升为基础战略，夯实客户和渠道基础，强化产品和技术支撑，全面打造品牌竞争力，中高端客户群体不断扩大，零售信贷业务稳步发展，“ 蕴通财富 ” 、 “ 沃德财富 ” 、 “ 交银理财 ” 等核心品牌得到市场广泛认同，财富管理银行特色更为鲜明 招商银行 2005 2005年初 ，招行 将零售银行业务作为发展的战略重点，逐步推进零售银行业务管理体系和组织架构变革 ； 2010 年，招商银行开始推进以提升管理水平为核心的“二次转型”，零售银行朝着扩收入、控成本、增效益、省资本、提管理的方向推进 中信银行 2012 深化业务结构调整，在保持和提升对公业务市场地位的同时，战略性推动零售银行业务发展，加-5,00005,00010,00015,00020,0002010-012010-092011-052012-012012-092013-052014-012014-092015-052016-012016-092017-052018-012018-092019-05居民户 对公 非银金融-5,000-3,000-1,0001,0003,0005,0007,0009,0002010-012010-092011-052012-012012-092013-052014-012014-092015-052016-012016-092017-052018-012018-092019-05居民户 对公 非银金融识别风险 ， 发现价值 请务必阅读末页的免责声明 8 / 38 Table_PageText 深度分析 |银行快发展中介业务 民生银行 2015 推进零售转型，发力消费信贷业务；适应居民消费升级需求，推进消费信贷产品创新，积极拓展批量开发模式，消费信贷增长强劲 兴业银行 2017 继续坚持走差异化发展道路，既巩固企业金融“主力军”地位，打造零售金融“压舱石” 浦发银行 2014 公司通过整合小微和信用卡业务，构建了大零售的发展格局，逐步形成了以客户为中心的全流程、 全渠道、全产品线的业务板块 华夏银行 2017 推动金融科技创新、强化零售业务发展、完善综合化经营布局、建设 “京津冀金融服务主办行 ”、深化 “中小企业金融服务商 ”和打造绿色金融特色业务等六大战略重点方面精准发力，提升本公司的核心竞争力，努力实现更高质量的发展 平安银行 2012 “三步走”的战略规划：第一步，在 3-5年内，以对公业务为主，同时构建零售业务快速发展的强大基础；第二步，在 5-8年内，以对公和零售业务并重，跻身股份制银行第一梯队；第三步，8 年后，使零售业务成为银行的主导业务和利润的主要来源 光大银行 2012 林立副行长指出，光大银行已将零售业务摆在重要的战略位置，建立了“大零售”的发展格局 数据来源：公司财报、 和讯网 、 广发证券发展研究中心 零售业务是银行综合实力的体现 ， 营收 和利润在国有大行和股份行中占有较大比重 。 银行 零售业务包括：面向个人、家庭和小微企业的存款、住房按揭、消费信贷、信用卡、财富管理等服务。 从营收和利润占比上来看， 零售业务体现了银行的综合实力， 国有大行中 建设银行现较为突出， 18年 建行 个人银行业务 分别占营收和利润总额的 38.1%、 45.3%； 零售 第一梯队的 招商银行和平安银行， 零售 利润贡献均超 50%，其中 招行 18年 零售金融业务 分别占营收和利润总额的 50.6%、 54.7%； 平安 18年 零售金融业务 分别占营收和利润总额的 53.0%、 69.0%。 国有大行和股份行零售业务迅速做大主要是 因为综合经营强 。 由于零售业务 存款派生 天然不足 ， 零售转型一方面需要 对公 存款的支持，另一方面 需要银行积极推进以银行卡为核心的金融科技 发展 ， 增加 零售 客户粘性 ，提升存款 留存 。 图 5： 银行卡手续费收入占营收比重 （单位： %） 图 6： 银行卡 卡均手续费收入 （单位： 元 ） 数据来源： Wind、 公司财报、 广发证券发展研究中心 数据来源： Wind、 公司财报、 广发证券发展研究中心 从 信贷投放上 可以印证 各 板块 零售战略的分化 。 大行主要投放按揭贷款，股份6.02%15.70%2.57%0.00%2.00%4.00%6.00%8.00%10.00%12.00%14.00%16.00%18.00%2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018国有大行 股份行 城商行股票代码 银行名称 2015A 2016H 2016A 2017H 2017A 2018H 2018A6 0 1 3 9 8 . S H 工商银行 59 56 53 52 51 54 526 0 1 9 3 9 . S H 建设银行 47 45 45 47 47 46 446 0 1 9 8 8 . S H 中国银行 58 - 54 - 53 - 576 0 1 2 8 8 . S H 农业银行 12 - 12 - 14 - 266 0 0 0 0 0 . S H 浦发银行 146 331 244 291 296 341 3506 0 0 0 1 5 . S H 华