银行业2020年资产负债配置展望.pdf

请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 行业 研究 Page 1 证券研究报告 深度报告 银行 Table_IndustryInfo 专题报告 超配 （维持评级） 2020 年 02 月 23 日 一年该行业与 上证综指 走势比较 行业专题 银行业 2020年资产负债配置展望 主要逻辑 银行业资产负债配置展望是我们的年度重点报告之一，即在年初对整个银行业的资产投向、负债组织进行大致展望，一方面了解银行的业务经营，另一方面也可借此了解金融市场、实体经济的流动性投放。 除下列主要结论外， 我们 还 在 正文 中详细阐释 了分析过程 ，可供各方参考。 M2 增速预测 预计 2020 年 M2（本报告中的 M2 均指不包括货币市场基金的老口径M2）增速为 9.2%，持平于 2019 年，对应的 M2 增量为 18.0 万亿元。 M2 的派生 我们将 M2 的派生渠道分为五个：外汇占款、财政投放、贷款、债券、其他（包括银行 SPV 投资以及其他杂项） 。预计 2020 年这五个渠道派生的 M2 分别为 0、 4.8、 18.2、 1.4、 -6.4 万亿元。 基础货币 我们对基础货币进行拆解，在后续不再继续降准的假设下，预计 2020年基础货币将为净投放。 信贷投向 信贷方面，预计 2020年信贷投放量约 18.2万亿元， 余额 增速回落至 12%。综合来看，近两年经济下行叠加短期疫情冲击，目前信贷需求仍较弱，18.2 万亿元的信贷投放压力较大，我们预计票据贴现会进一步增加，政策对冲可能会带来较多的企业中长期贷款需求。而整体贷款利率可能会有所下行，但幅度有待进一步观察。 投资建议 我们维 持前期观点不变，即预计 2020 年银行业整体盈利增速稳定，板块整体估值不会有太大变动。考虑到当前板块估值处于历史较低水平，因此维持行业“超配”评级。个股方面继续推荐工商银行、农业银行、邮储银行 +宁波银行、常熟银行的“哑铃组合”。 风险提示 若宏观经济大幅下行，可能从多方面影响银行业 。 重点公司盈利预测及投资评级 公司 公司 投资 昨收盘 总市值 EPS PE 代码 名称 评级 （元） （十亿元） 2019E 2020E 2019E 2020E 601398 工商银行 买入 5.49 1912 0.86 0.91 6.4 6.0 601288 农业银行 买入 3.49 1202 0.60 0.63 5.8 5.5 01658 邮储银行 买入 4.52 460 0.67 0.76 6.8 6.0 002142 宁波银行 买入 26.55 149 2.32 2.70 11.5 9.8 601128 常熟银行 增持 8.24 23 0.64 0.77 12.8 10.7 资料来源： Wind、国信证券经济研究所预测 相关研究报告： 2020 年银保监会工作会议点评：完善机构恢复处置机制，首提负债质量管理 2020-01-13 专题报告：中小银行风险：事前识别与事后处置 2020-01-10 2020年 1月银行业投资策略：关注后续 LPR走势 2020-01-02 贷款定价基准切换点评：切换影响有限，关注后续 LPR 走势 2019-12-30 2019 年 12 月银行业投资策略：行业监管持续推进 2019-12-09 证券分析师：王剑 电话： 021-60875165 E-MAIL： wangjianguosen 证券投资咨询执业资格证书编码： S0980518070002 证券分析师：陈俊良 电话： 021-60933163 E-MAIL： chenjunliangguosen 证券投资咨询执业资格证书编码： S0980519010001 证券分析师：李锦儿 电话： 021-60933164 E-MAIL： lijinerguosen 证券投资咨询执业资格证书编码： S0980518070003 独立性声明： 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，其结论不受其它任何第三方的授意、影响，特此声明 0.61.11.62.1J/19 M/19 M/19 J/19 S/19 N/19上证综指 农林牧渔请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 2 内容目录 主要结论 . 4 框架：一年一度的重要分析 . 4 M2 增速预测 . 4 M2 的派生 . 6 基础货币 . 8 信贷投向 . 9 投资建议 . 10 风险提示 . 10 国信证券投资评级 . 12 分析师承诺 . 12 风险提示 . 12 证券投资咨询业务的说明 . 12 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 3 图 表 目录 图 1：名义资产因素的走势 . 6 图 2： M2 派生渠道 . 7 图 3：基础货币的组成结构 . 8 表 1：银行业资产负债表简表 . 4 表 2：预计 2020 年 M2 增量为 17.9 万亿元 . 7 表 3：新增 M2 在银行资产负债表简表中的体现 . 8 表 4：新投放基础货币在银行资产负债表简表中的体现 . 9 表 5：银行资产负债表简表最终体现 . 9 表 6： 2016 年以来新增信贷结构情况 . 10 表 7：重点个股估值表 . 11 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 4 主要结论 银行业的资产负债配置将宏观经济变量 与微观 主体行为 相联系， 他们的负债组织、资产投放等行为，决定了宏观经济运行中的很多变量。 我们对 2020 年 银行业资产负债配置进行展望，并将过程 在本报告中 详细 阐释 ，分析的过程和结论可供各方参考。 根据我们的分析，预计： 2020 年广义货币（ M2）增速在 9.2%左右，较上年 持平 （注意， 如无特别说明， 本报告 中 的 M2 均指不包括货币市场基金的老 口径 M2，因为纳入M2 的那部分货币市场基金 与 银行资产负债配置行为 关系较小 ） ； 在后续不再继续降准的假设下，预计 2020 年基础货币 将为 净 投放 ； 经济下行叠加疫情冲击，信贷需求仍较弱，我们预计 新增票据贴现会继续增加，而政策对冲可能会带来较多的企业中长期贷款需求。 框架 ：一年一度的重要分析 银行业资产负债配置展望是我们的年度重点报告之一，即在年初对整个银行业的资产投向、负债组织进行大致展望 ，一方面了解银行的业务经营，另一方面也 可借此 了解金融市场、实体经济的流动性投放 。 我们的分析 思路 如下： 估算 M2 增速，这是分析的起点 ； 结合 M2 的派生方式，预测银行资产端的其他科目，包括信贷、 企业和政府 债券投资 、其他资产 等 ； 对基础货币进行拆解，基于此 得到 银行 资产端的 存放央行款项（包括法定和超额存款准备金）、 库存 现金 以及 负债端的 向央行借款 等科目 。 M2 扣减M0 则得到银行负债端的存款。 最后， 我们 还会 对信贷 进一步 细分，讨论其大致投向。 由于这一分析是将整个银行业“并表”来看的，因此银行之间的同业业务 被抵消， 不 在报告中 体现。 此外， 银行 在进行资产负债配置时， 还需考虑监管约束（ 如 MPA、流动性指标、资本充足率等 ）， 但 当前银行监管指标普遍满足要求，且由于资产增速较低， 这些监管因素 对银行资产负债配置的约束已经不大，因此我们暂时不做考虑 。完成上述分析后，我们 便 可 得到 2020 年的 银行业资产负债表简表。 表 1： 银行业资产负债表简表 资产 负债与权益 现金 向央行借款 存放央行款项 同业负债 同业资产 存款 信贷 发行债券 债 券 投资 其他负债 其他资产 股东权益 资料来源 ：国信证券经济研究所整理 M2 增速 预测 M2 是反映货币总量的一个重要指标，也是我们 分析的起点。 货币 的增长主要用于满足实体经济增长的需求（对应 实际 GDP 增速）；其他因素也可能影响 M2，比如货币深化（ 比如 原本不流通的 自然 资源 投 入经济流通，导致对货币需求增请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 5 加 ，过去以土地最为大宗 ）、存量资产交易（比如存量 房地产、证券 等资产 的 交易活跃度大幅提升，增加了对货币的需求 ，过去以房地产最为大宗 ）等 ，我们将这些 统称为“ 实际 资产因素” ；最后还包含很多其他无法穷尽的因素，我们将其一并视为扰动项。考虑到 前述分析 ，我们得到如下公式： 货币需求增速 =实际 GDP 增速 +实际 资产 因素 +扰动项 该公式的含义是，货币需求来自于实体经济 发展需要 和资产交易 需要 。 现实中投放的 M2（即货币供给）如果恰好跟 上述 货币需求一样多，实体经济就不会发生通货膨胀，也不会产生通货紧缩，即 商品价格 保持 基本 平稳 ， 同时 资产价格也能保持稳定 。然而实践中 M2 派生过程复杂， 不可能 调节 得 恰到好处， 较多年份是 要比真实的货币需求多一些，多出来的这些货币会导致通货膨胀 （商品价格上涨） 或资产价格上涨 ，我们统称为价格因素 ，即： M2 增速 -货币需求增速 =价格因素 =商品价格因素 +资产价格因素 将前述两个公式结合，便有 （ 我们将实际 GDP 与 商品价格合并成名义 GDP，将实际资产因素与资产价格合并成名义资产因素 ） ： M2 增速 =实际 GDP 增速 +实际 资产 因素 +价格因素 +扰动项 =实际 GDP 增速 +实际资产 因素 +(商品价格因素 +资产价格因素 )+扰动项 =名义 GDP 增速 +名义 资产 因素 +扰动项 尤其值得注意的是， 上述 等式 只是 体现 左右两边 数量 上的 相等 ， 并不能视为是用右边的变量预测左边的 M2 增速。 因为 现实情况 非常 复杂， 货币本身 时 具有内生性、外生性两种特征。内生性是指 一定量的 经济活动导致 一定量的 货币被派生出来 （即右边决定左边） ， 而 外生性 则 是 指 货币当局 可以通过对 M2 的调节反过来影响实际 GDP、 资产交易和价格水平 （即左边决定右边） 。 因此整个经济、金融 的实际 运行是等式两边 相互作用的结果。 我们 此处仅仅是 使用 这个 等式 ，而不是研究宏观经济，因此不再多做讨论。我们进一步 简化处理， 假设扰动项为 0，则 可以倒算出 过去年份中 名义资产 因素（ 名义资产 因素 = M2 增速 -名义 GDP 增速 ），如下图所示 。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 6 图 1： 名义资产 因素 的走势 资料来源： Wind，国信证券经济研究所整理 2017-2018 年 M2 增速连续 两 年低于名义 GDP 增速， 主要原因是严监管压缩了银行的部分投资 业务 导致回笼 M2（后文有展开） ，是一种货币外生性的表现。2019 年 M2 增速回升 ，超过了名义 GDP 增速 ，主要是宏观政策宽松 。 因此，两者 的 差异 ，取决于 政策当局 的宏观政策取向 。 本报告 考虑 内生性因素 为主 ，即 等式右边的因素 ，名义 GDP 和 名义资产 因素 （ 包括 货币深化、存量资产交易） 。 名义 GDP： 我们采用 Wind 一致预期（截至 2020 年 2 月 23 日）的 2020年 名义 GDP 增速（实际 GDP 增速 +70%CPI+30%PPI），为 8.2%。 名义资产 因素： 货币深化和存量资产交易 及其价格 几乎不可能提前准确 预测 ， 2017-2018 年是严监管的特殊时期 ， 而 2020 年初我国严重公共卫生事件影响经济发展， 因此我们预计 整体宏观调控取向 继续偏宽松 ， 名义资产 因素大概率回正 。但也很难回到 2017 年之 前的 5 年 水平 （年均 4.0 个百分点，主要是土地货币深化和房地产交易推动） ， 我们估计 2020 年水平在 0-2 个百分点之间 ，我 们在后续测算中 暂 取值 1 个百分点 。 把前述 两 项数据相加，则 预计 2020 年 M2 增速为 9.2%， 持平 于 2019 年，对应的 M2 增量为 18.0 万亿元。 M2 的派生 M2 的派生渠道 如下 图所示 ，其中浅蓝色部分 金额 往往 较小 或很少发生 ， 后文中我们将其 合并归入“其他” 。 -6. 0%-4. 0%-2. 0%0. 0%2. 0%4. 0%6. 0%8. 0%0. 0%2. 0%4. 0%6. 0%8. 0%10. 0%12. 0%14. 0%16. 0%18. 0%20. 0%201 1 201 2 201 3 201 4 201 5 201 6 201 7 201 8 201 9 202 0e名义资产因素（右轴） M2 增速 名义 GD P 增速请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 7 图 2： M2 派生 渠道 资料来源：国信证券经济研究所整理 根据上图，我们将 M2 的派生渠道分为五个：外汇占款、财政 投放 、贷款、债券 、 其他（包括 银行 SPV 投资 以及图中的浅蓝色部分 ）。 2019 年新增 M2 为 16.4万亿元， 其中 贷款仍然是派生 M2 的绝对主力，但银行压降非标等影响了 M2的派生 ，而 2019 年财政 政策 力度 较 大， 财政 投放 派生 约 4.3 万亿元的 M2。 表 2：预计 2020 年 M2 增量为 18 万亿元 M2 增量 外汇占款 财政 投放 贷款 债券 其他 2014 12.2 0.6 0.9 9.8 0.8 0.1 2015 16.4 -2.2 2.4 12.3 2.6 1.4 2016 15.8 -2.9 6.2 12.4 -0.9 1.0 2017 12.7 -0.5 4.6 13.8 -1.6 -3.7 2018 13.7 -0.2 4.6 15.7 0.5 -7.0 2019 16.0 0.0 4.3 16.9 1.2 -6.4 2020e 18.0 0.0 4.8 18.2 1.4 -6.4 资料来源 ： Wind， 国信证券经济研究所整理 对于 2020 年，基于 前面我们 预测 ， M2 增量 约 18.0 万亿元。 各个渠道派生情况 的假设和预计 如下： 近几年 外汇占款变动 都非常小 ， 我们假设其为 0； 我们 假设 2020 年 财政政策力度增加 ， 纳入专项债的 赤字率提升 ， 则 预计财政投放 派生 M2 总量约 4.8 万亿元 （假设赤字均由银行购买政府债券来弥补，体现为银行持有的政府债券增加） ； M2 来源银行信用投放派生贷款购买企业债券SPV 投资（非标、委外等）购买资产派生购买外汇等购买楼宇等实物资产购买企业股份其他支付或收取费用发股发债及其派息政府财政投放向非银、居民发行或偿还债券央行向非银、居民再贷款请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 8 由于需求较弱， 但积极的宏观调控政策将推动信贷投放， 预计 银行信贷 规模 约 18.2 万亿元 ，对应的 余额 增速 约 12%， 具体结构 我们在后文中 将进一步 详述 ； 假设 企业 债券的 增速 跟信贷一样， 则 增长约 1.4 万亿元 ；同时，银行的 SPV投资 （通过 SPV 通道投资于非标、证券等） 等继续收缩， 导致 其他项减少6.4 万亿元，与 2019 年接近 。 我们先假设此时派生的 M2 全部形成存款，尚未被客户取现或转入支付公司的支付账户 （这两个操作我们在后文基础货币部分一同分析） 。 然后我们将上述增量数据填入银行业资产负债简表： 表 3： 新增 M2 在银行资产负债表 简表 中的体现 现金 向央行借款 存放央行款项 同业负债 同业资产 存款 +18.0 信贷 +18.2 发行债券 债券投资 +1.4（企业债） +4.8（政府债券） 其他负债 其他资产 -6.4 股东权益 资料来源 ： Wind， 国信证券经济研究所整理 。 单位 ： 万亿元 。 基础货币 我们接下来通过对基础货币的分析来预测银行 库存 现金、存放央行款项、向央行借款三个科目的数字。 基础货币的主体是银行存放央行的存款准备金，外加流通中的现金和少许银行库存现金，以及支付公司集中交存于央行的客户备付金。 图 3： 基础货币的组成结构 资料来源： Wind， 国信证券经济研究所整理 我们接下来先通过对上述几个项目的预测，得到基础货币的增加量，然后再倒算银行的向央行借款。对上述几个项目的预测如下： 首先是 M0， 由于非现金支付越来越多，因此近几年 M0/M2 不断下降， 2019年环比下降 0.2 个百分点至 3.9%，我们假设 2020 年进一步降至 3.8%，则预计 2020 年 M0 将增加 0.4 万亿元 。客户从银行提取这 0.4 万亿元时，将导致银行库存现金、 存款 各 减少 0.4 万亿元 ； 我们假设 “ 银行 库存 现金 /M2” 保持不变，则预计 2020 年银行资产端 库存存款准备金70%银行库存现金2%M024%支付公司客户备付金4%请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 9 现金 新增 规模极小， 不足 0.1 万亿元 （由于此前库存现金被提取了 0.4 万亿元，这意味着银行需要从超额准备金 中 提取 0.5 万亿元出来） ； 支付公司客户备付金占 M2 比例不变，则小幅增加 0.1 万亿元 ，即 银行客户将 0.1 万亿元资金 转入支付账户， 这 将导致银行 准备金、 存款 各 减少 0.1万亿元 。 2019 年末，“存款准备金 /(M2-M0-非银存款 )”约为 13.4%，而央行 于 2020年 1 月 6 日 进一步 下调存款准备金率 0.5 个百分点 ，我们先假设全年不再降准， 并假设非银存款 /M2保持不变， 则预计 2020 年“存款准备金 /(M2-M0-非银存款 )”为 12.9%， 2020 年银行资产负债表中的存放央行款 项将增加1.2 万亿元 （其实是 先 增加 1.8 万亿元，然后 0.5 万亿元提取为库存现金 ，0.1 万亿元转入支付账户 ，最终净增 1.2 万亿元 ） ； 在上述假设下，可以算出 2020 年基础货币将增加 约 1.8 万亿元。 再看基础货币的来源。 由于假设 外汇占款已经假设为 0，国库余额也不变动 （即财政净投放基础货币也为 0） ，因此 我们 在这里认为 新增基础货币均来自 央行对银行 投放 的 广义再贷款 （再贷款、逆回购、 MLF 等）的增加， 这导致 银行负债端的向央行借款将增加 1.8 万亿元。 表 4： 新投放基础货币在银行资产负债表 简表 中的体现 现金 -0.4（客户提现） +0.5（从 央行 提现） 向央行借款 +1.8 存放央行款项 -0.5（从央行提现） -0.1（转入支付账户） +1.8 同业负债 同业资产 存款 +18.0-0.4（客户提现） -0.1（转入支付账户） 信贷 +18.2 发行债券 债券投资 +6.2 其他负债 其他资产 -6.4 股东权益 资料来源 ： Wind， 国信证券经济研究所整理 。 单位 ： 万亿元 。 完成计算后，最终表格为： 表 5： 银行资产负债表 简表 最终体现 现金 +0.1 向央行借款 +1.8 存放央行款项 +1.2 同业负债 同业资产 存款 +17.5 信贷 +18.2 发行债券 债券投资 +6.2 其他负债 其他资产 -6.4 股东权益 资料来源： Wind， 国信证券经济研究所整理 。 单位 ： 万亿元 。 同业资产、同业负债、发行债券以及股权融资等其他科目，或是行业内部可抵消的资金往来，或 是不影响 M2 的资金流转，我们不再分析。 信贷投向 我们 前 文中提到，考虑到信贷需求较弱， 预计 2020 年信贷投放量约 18.2 万亿元 ， 增速回落至 12%， 此处详细 分析。 从目前的行业情况来看，银行 信贷供给能力是比较充足的 ：当前货币政策偏松，央行的流动性支持力度也 很大 ；银行的资本较为充足且资本补充渠道也不断丰富，银保监会披露 2019年末商业银行核心一级资本充足率达到 10.92%。因此，我们 认为 信贷投放能力对信贷投放不构成制约。 需求方面， 我们分类来看： 个人短期贷款：主要包括 信用卡贷款、其他消费类贷款、个人经营性贷款等 。 这类贷款在 2017-2019 年增量较多， 原因 是在 企业 信贷需求不足、个请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 10 人按揭贷款又受到监管的情况下， 不少银行 大力投放信用卡贷款和消费 贷款 。 但 这些 消费类贷款的风险 自 2019 年以来有所增加，因此 2019 年个人短期贷款的增量也有所下降， 预计 2020 年这类贷款增量难以上行， 假设维持 在 2.0 万亿元； 个人中长期贷款：以住房贷款为主。 自 2016 年以来，由于对公贷款风险较大且地方政府隐性债务监管加强，银行加大了对个人住房贷款的投放力度，但此类贷款 受到较强监管 ，因此每年的增量基本都在 5.4 万亿元上下 。我们预计 2020 年新增量仍在 5.4 万亿元左右。 企业短期贷款：主要 是 对公流动性贷款， 用于企业日常资金周转。这里类贷款波动性较大 ，且明显受企业短期经营波动影响 ，我们暂时先假设其在2020 年保持稳定； 企业中长期贷款：主要 用于 固定资产投资，包括基建项目、工业项目等。受疫情影响，我们预计后续政策力度可能会加大以应对经济下行压力，因此企业中长期贷款增量可能会较过去增加，我们假设增量略超过 2017 年时的高峰，达到 6.5 万亿元 ； 票据贴现：银行在贷款需求偏弱时，往往会加大票据贴现 力度 ，因此票据贴现的增量仍可能继续增加，假设为 2.5 万亿元 。最后，其他贷款增量 0.3万亿元，约为 近几年 平均水平。 表 6： 2016 年以来新增信贷结构情况 资料来源： Wind，国信证券经济研究所整理 。 单位 ： 万亿元 。注：此处的人民币贷款系社融口径下的人民币贷款，与前文贷款 口径相同 ；这一口径的贷款与信贷收支表中的人民币贷款相比，不含 对 非银金融机构贷款和境外贷款。 综合来看， 近两年 经济下行 叠加 短期 疫情冲击， 目前信贷需求仍较弱， 18.2 万亿元的信贷投放压力较大， 我们预计票据贴现会进一步增加，政策对冲可能会带来较多的企业中长期贷款需求 。 而 整体贷款利率可能会 有所下行 ，但幅度有待进一步观察 。 投资建议 我们维持前期观点不变，即预计 2020 年银行业整体盈利增速稳定，板块整体估值不会有太大变动。考虑到当前板块估值处于历史较低水平，因此维持行业“超配”评级。个股方面继续推荐工商银行、农业银行、邮储银行 +宁波银行、常熟银行的“哑铃组合”。 风险提示 若宏观经济大幅下行，可能从多方面影响银行业，比如经济下行时期货币政策宽松对净息差可能产生负面影响、宏观经济下行时期借款人偿债能力下降可能会对银行资产质量产生不利影响等。 新增人民 新增个币贷款 人贷款 短期 中长期 短期 中长期 票据贴现 其他2011 年 7 . 4 6 2 . 4 2 0 . 9 5 1 . 4 6 5 . 0 4 2 . 7 8 2 . 1 0 0 . 0 1 0 . 1 52012 年 8 . 1 8 2 . 5 2 1 . 1 9 1 . 3 3 5 . 6 6 3 . 3 7 1 . 5 4 0 . 5 3 0 . 2 22013 年 8 . 8 8 3 . 7 1 1 . 4 6 2 . 2 5 5 . 1 7 2 . 7 3 2 . 3 4 - 0 . 0 9 0 . 1 92014 年 9 . 7 7 3 . 2 9 1 . 0 6 2 . 2 3 6 . 4 8 1 . 4 0 3 . 8 3 0 . 9 6 0 . 2 92015 年 1 1 . 2 5 3 . 8 7 0 . 8 2 3 . 0 5 7 . 3 8 1 . 9 0 3 . 5 4 1 . 6 6 0 . 2 82016 年 1 2 . 4 3 6 . 3 3 0 . 6 5 5 . 6 8 6 . 1 0 0 . 7 3 4 . 1 8 0 . 8 9 0 . 3 02017 年 1 3 . 8 4 7 . 1 3 1 . 8 3 5 . 3 0 6 . 7 1 1 . 6 3 6 . 3 8 - 1 . 5 8 0 . 2 82018 年 1 5 . 6 7 7 . 3 6 2 . 4 1 4 . 9 5 8 . 3 1 0 . 5 0 5 . 6 0 1 . 8 9 0 . 3 22019 年 1 6 . 8 8 7 . 4 3 1 . 9 8 5 . 4 5 9 . 4 5 1 . 5 2 5 . 8 8 1 . 8 4 0 . 2 12020e 1 8 . 2 7 . 4 2 . 0 5 . 4 1 0 . 8 1 . 5 6 . 5 2 . 5 0 . 3 其中： 新增非金融企业贷款其中：