扭轉制造業貸款低增長的思考

王立元

2008年我國首次提出金融支持實體經濟的發展觀點，多年來，監管部門不斷出臺政策引導社會資金流向實體經濟。剛剛召開的兩會政府工作報告指出，要推動制造業升級和新興產業發展。大幅增加制造業中長期貸款。發展工業互聯網，推進智能制造。電商網購、在線服務等新業態在抗疫中發揮了重要作用，要繼續出臺支持政策，全面推進“互聯網+”，打造數字經濟新優勢。

在我國的金融格局中，銀行業占據主導地位，是支持實體經濟的主要部門;實體經濟各行業中，制造業又是基礎性行業，是發展實體經濟的重點和難點。因此，我國金融支持實體經濟，很大程度上著落于商業銀行對制造業的信貸支持。制造業貸款總量及結構發展情況和發展特點，無疑是衡量金融支持實體經濟效果的主要內容之一。

我國制造業貸款已進入低增長區間

加大對制造業的信貸支持，是我國金融支持實體機構的重要內容。然而，在我國經濟步入新常態后，制造業貸款增長呈逐步回落走勢，目前處于較低增速區間。其中，中型制造業由于既不具備大型制造業的優勢地位，也不具備小微制造業的技術優勢和政策扶持優勢，增速自2015年開始持續為負。

本文采用了wind公布的各項貸款數據，由于數據可獲得性的原因，制造業貸款數據時序為2009年至2017年，大中小型制造業貸款數據時序為2010年至2016年，微型制造業貸款數據時序為2012年至2016年。雖然未能采集到最新的權威數據，但在變動趨勢上應該是可靠的。其中，2017年末，我國制造業人民幣貸款余額為13.5萬億元，比2010年末增長71%，年均增速為10.2%，比各項貸款年均增速低4.4個百分點。2017年末，制造業貸款余額占各項貸款的比重為11.3%，比2010年末低5.8個百分點;占企業貸款余額的比重為17.2%。

分規模看，大型、中型、小型和微型制造業貸款的年均增速分別為10.3%、6.5%、16.3%和14.5%，其中小型和微型制造業增速均較高，中型制造業增長較慢。

從時序數據看，我國制造業貸款增速在2014年降至“一位數”，之后持續低迷（見圖1），2014～2017年平均增速為3%，比2010～2013年低15.1個百分點。其中，回落最明顯的是中型制造業貸款，持續回落至負增長區間，增長較好的是微型制造業貸款。

我國制造業貸款主要特征

制造業貸款回落，主要是制造業本身發展減緩和信貸需求減弱所致

2019年，我國工業增加值為31.7萬億元，同比增長5.7%，比2018年回落0.5個百分點，工業增加值占GDP比重為32.0%，比2018年回落1.2個百分點。我國工業增加值增速自2014年1月以來回落較快，2014～2019年，工業增加值平均增速為6.8%，比2009～2013年平均增速回落5.1個百分點（鑒于數據可得性，此處用工業增加值代替制造業增加值，用制造業上市公司的行業利潤總額代替制造業行業利潤總額）。這與我國制造業貸款的走勢基本一致，表明制造業發展減緩，導致信貸需求大幅萎縮。

在我國經濟步入新常態后，工業投資意愿不足，有效信貸需求持續減弱。根據zg人民銀行景氣調查，2019年制造業貸款需求指數為59.2%，低于2013年6.5個百分點。

制造業貸款回落主要源于自身原因，而非其他行業的擠壓。2017年末，在剔除房地產貸款后的制造業貸款中，占比為15.4%，比2009年回落4.5個百分點，這一降幅與包含房地產貸款在內的占比降幅相差不大，表明即使沒有房地產貸款，制造業貸款在信貸中的占比也在下降。

制造業產出相對于貸款的彈性較低，表明信貸資金的制造業產出效率還有待提高

根據制造業貸款、工業增加值和制造業上市公司行業利潤總額，可以計算出我國2017年工業增加值的信貸彈性為58%，小于1，信貸資金對工業產出的效率還有待提高;制造業利潤的信貸彈性為160%，從國際上看，同樣以間接融資為主的日本制造業，利潤相對于貸款的彈性為465.2%，比我國高出較多。

制造業不良貸款數額較大

2017年末，我國制造業不良貸款余額為5478億元，不良率為4%，比各項貸款不良率高2.3個百分點。制造業不良貸款在所有不良貸款中的比重為32.2%，是所有行業中占比最高的。

制造業貸款風險暴露水平高，也與制造業仍處于轉型升級過程相關。在我國經濟由高速增長向高質量增長的轉型階段，尤其是在去產能等宏觀政策和外部不確定性較高影響下，對制造業核心價值創造能力和生產率提高幅度都提出了更高的要求。但是我國制造業多數產品處于產業鏈的中低端，市場競爭力、定價能力和抗風險能力都較弱。2019年，我國工業企業利潤率僅為5.86%，與企業貸款加權平均利率5.44%基本相當，企業償債能力處于較低水平。

從結構上看，中大型制造業貸款增長慢，與傳統制造業處于轉型期關系較大

2017年末，我國中大型制造業人民幣貸款同比增長10.3%，低于全部制造業貸款增速1個百分點，比小微型制造業貸款增速低4.2個百分點。中大型制造業貸款占全部貸款的比重為63.4%，這部分占比較高的貸款增長低迷，帶動了全部制造業貸款增長乏力。

中大型制造業一般對應著鋼鐵、采礦或造船等傳統制造業，在經濟下行和產能過剩的背景下，傳統制造業投資增速回落，相應降低了融資需求。比如，2019年鋼鐵和采礦業固定資產投資分別增長2.5%和6.8%，增速明顯較低。傳統行業中產能過剩行業占比較高，2018年，工業中產能過剩行業增加值占比為46%，投資占比為25.7%，對制造業增速的反向拉動作用較大。此外，根據張建平等（2017）的研究，傳統制造業競爭力弱、不良率高和可抵押資產不足，在信貸市場上處于弱勢地位。

小微型制造業貸款增速較高但占比過低，無法帶動制造業貸款增長

2017年末，小微型制造業貸款同比增長16.2%，比2016年高12.7個百分點，快于全部制造業約4.8個百分點。先進制造業和高技術制造業企業，是我國經濟轉型升級的發展方向，而相當數量的這部分企業，歸納在小微制造業統計范疇內。因此可以說，我國對先進制造業和高技術制造業的金融支持力度較好。

然而，先進制造業和高技術制造業總體規模仍然偏小。2017年末，小微制造業貸款余額占制造業貸款余額的36.6%，比2016年提高1.5個百分點。

扭轉我國制造業低增長的政策建議

鼓勵金融機構加大制造業支持力度

近期，銀保監會已明確“2020年全年制造業貸款余額增速不低于5%，年末制造業中長期貸款占比比年初提高1個百分點，信用貸款余額增速不低于3%”的“五一三”任務，推動大型銀行加大對制造業的資源傾斜。積極引導和督促大型銀行發揮“頭雁”作用，提升服務制造業的戰略層級。同時，銀保監會將加強監管評價考核，制定銀行政策、產品創新、內部考核、風險控制等9項定性定量指標，加強對服務情況的考核;此外，開展專項監督檢查，抽取東中西部12個省的部分制造業企業進行暗訪，實地了解服務情況，督促解決服務政策落實不到位、激勵約束機制不夠健全、產品創新較緩慢等問題。

進一步加大制造業貸款支持力度，就要提高制造業貸款在宏觀審慎評估中的地位，推動銀行優化資信評級體系，考慮為制造業貸款制定總量增長目標，加大制造業信用貸款比重，進一步完善制造業貸款貼息和稅收優惠等扶持措施。

鼓勵制造業拓展融資渠道，加大債券和股票融資力度，創造制造業直接融資的便利條件，推動產業鏈金融、應收賬款融資或制造業“REITs”。

同時，研究合理提高對制造業不良貸款的容忍度，適度設定追責要求，為制造業不良貸款處置提供政策扶持或資金支持;鼓勵商業銀行創新風險分擔工具，允許商業銀行利用衍生產品對沖制造業貸款風險。

建立促進金融支持制造業的社會環境

在金融基礎信息數據平臺的框架上，加快建立企業信用信息平臺，擴大制造業抵質押范圍，完善融資擔保和風險補償機制，進一步加大政府財政支持力度，放寬制造業企業在股權、并購或破產等方面的限制條件。

繼續推進金融業開放和改革，鼓勵制造業通過風險投資、產業基金或股權投資機構等多元化融資;培育和完善金融市場，為產業資金提供進入和退出平臺。

加大對先進制造業的支持，優化傳統制造業支持政策

加快制造業新舊動能轉換，著力培育具備產業自主創新研發實力和占據全球價值鏈關鍵環節的先進制造業企業。制定金融機構支持高新科技、高端制造業和關鍵技術領域的增長目標，鼓勵社會資本進入先進制造業及其研發領域，鼓勵先進制造業企業IPO，鼓勵高校和科研院所創辦企業，對先進制造業出臺稅費等一攬子優惠扶持政策。

優化傳統產業金融支持，有保有壓。一是對于過剩產能、三高產業或“僵尸企業”，繼續實施穩妥退出策略實現市場出清，加快生產要素釋放和存量金融資源調整。對于符合國民經濟發展方向的，逐步取消不合時宜的限制條款，加大市場的資源配置力度。同時，執行過程中需要堅持區別對待、有扶有控原則，防止非理性壓貸、抽貸和停貸，避免在風險處置過程中出現“處置風險”。

（作者單位：中國人民銀行調查統計司）