贷款基于短端政策利率定价的影响可能会重塑银行资产比价，随着债贷比价或将恢复联动，银行资产配置更灵活。未来政策利率的调整可能直接影响到贷款内部成本，对降低实体融资成本有帮助，贷款价格战竞争意义不大，可能带来贷款竞价策略的调整。

贷款基础利率（LPR）于 2013 年 10 月开始正式运行，首批报价行共有 9 家，报价期限 1 年，计算方式为每个工作日在各报价行报出本行贷款基础利率的基础上，剔除最高、最低各 1 家报价后，剩余进行加权平均计算得出。由此可见，LPR 的产生是利率市场化进程中的关键一步。

2013 年以前，央行长期通过贷款基准利率直接确定和调整商业银行贷款价格，相比于货币市场，中国贷款利率体系的市场化程度较低。2013 年 7 月 19 日全面放开金融机构贷款利率管制，取消金融机构贷款利率 0.7 倍的下限，由金融机构自主确定贷款利率水平。但 " 隐性下限 " 的存在制约了实际利率下行的幅度，这一定程度上也使利率传导的效果大打折扣。

LPR 的推出为进一步推动利率市场化改革做准备。而且，LPR 改革的同时，监管为银行降低负债成本，银行净息差实际上未受损。

债贷利率联动加强

2019 年，LPR 改革打破了贷款利率隐形下限，降低了实体融资成本。同时由于 2018 年以来中国人民银行和银保监会对影子银行、P2P 等强监管，促使银行负债成本下降，带动银行息差回升，2019 年达到 2.2%。

2019 年 LPR 改革的目标诉求是使得货币政策传导渠道疏通，债 - 贷利率联动加强。2019 年 LPR 改革后，LPR 报价方式、报价银行、报价频率、计算方式等方面均进行了相应的改进。

在报价方式方面，按公开市场操作利率加点，其中公开市场操作利率主要指中期借贷便利（MLF）。在报价银行方面，LPR 的报价行扩大到 18 家，2024 年 1 月 22 日，中信银行和江苏银行亦被纳入，LPR 报价行增加至 20 家。在报价频率方面，将原来的 LPR 每日报价改为每月报价一次。在计算方式方面，LPR 由全国银行间同业拆借中心根据报价行报价，按去掉最高和最低报价后算数平均，并向 0.05% 的整数倍就近取整计算得出。

在 2019 年 LPR 改革后，债贷利率联动加强。从 2019 年三季度评估时起，央行将 LPR 运用情况及贷款利率竞争行为纳入 MPA 的定价行为项目考核，推动银行更多应用 LPR，至此 MLF 利率— LPR 报价—贷款利率的货币政策传导链形成，以 MLF 利率为主导的政策利率将贷款市场和债券市场定价连接起来。此外，市场利率自律定价机制也将 "LPR 融入内部资金转移定价曲线构建 " 情况纳入考核，从微观考核层面上进一步强化了债贷利率联动。

MLF 创设于 2014 年 9 月，在汇改后逐渐成为央行供给基础货币的主要工具。截至 2024 年 9 月末，MLF 余额为 6.88 万亿元。对于为何选择 MLF 利率作为 LPR 挂钩利率，央行曾解释称，MLF 利率是央行中期政策利率，代表了银行体系从中央银行获取中期基础货币的边际资金成本，适合作为银行贷款定价的参考。

近年来，新发贷款利率降幅远高于 LPR 降幅。2024 年 9 月，新发放企业贷款加权利率为 3.63%，新发放按揭贷款利率为 3.32%，均处于历史低位。2023 年以来至今（截至 2024 年 9 月末），新发放按揭贷款利率累计下降 94BP，而 LPR5 年期仅下降 45BP，MLF 利率下降 75BP。

MLF 长期刚性且高于银行负债成本，流动性传导容易出现分层。如银行更倾向发行同业存单而不是申请 MLF 补充流动性，2023 年以来实体融资需求缓慢，优质资产荒背景下银行更注重管控负债成本，MLF 利率较高，银行缺负债时更倾向通过发行同业存单补充负债。

此外，从贷款定价角度来看，LPR 当前挂钩 MLF，很难反映贷款实际供需。根据货币政策报告披露的数据，很大比例贷款都运行在 LPR 以下，但 LPR 其实应该是银行的最优客户贷款利率。

2024 年 6 月，央行行长潘功胜在第十五届陆家嘴论坛上表示，要持续改革完善 LPR，针对部分报价利率显著偏离实际最优惠客户利率的问题，着重提高 LPR 报价质量，更真实反映贷款市场利率水平。至此，LPR 可能与 MLF 脱钩，转向与 7 天公开市场操作利率（OMO）挂钩。

FTP 双轨制导致利率倒挂

从银行内部收息来看银行内部资金转移定价（FTP）的决策分化，FTP 双轨制的存在，加上因存贷市场和资金市场分割，经常会导致利率倒挂的情况出现。比如资金融出利率和短债利率、同业存单利率倒挂，企业存款利率和信用债利率倒挂。2024 年以来，资金利率和短债利率倒挂明显。

根据开源证券的分析，" 两部门（资产负债部和金融市场部）决策框架 " 下的政策利率传导效果不佳，矛盾点在于市场化程度较弱的资产负债部对全行 FTP 产生关键影响，而市场化程度较强的金融市场部很难影响 FTP 的制定，这就导致债券市场的利率变化不易有效传导至贷款市场。如央行通过 OMO 向银行注入流动性，流动性则首先进入金融市场部，先对货币市场和债券市场利率形成影响。此后剩余的流动性才能进入贷款市场，对于贷款量价的影响会较为滞后。

根据财报披露的分部数据，银行获得的净利息收入可以用 FTP 一分为二，包含外部净利息收入和内部净利息收入。内部利息净收入 = 部门存款 FTP 收入 - 部门贷款 FTP 成本 =（存款日均余额 * 存款 FTP- 贷款日均余额 * 贷款 FTP）。

那么，如何跟踪各银行业务板块的 FTP？由于准确数据可得性受限，开源证券根据财报披露的数据来进行评估。上市银行各业务部门内部利息净收入占比情况呈现分化，较高的内 部利息净收入可能存在资金来源和运用的不匹配，比如有存差部门和贷差部门之分，当然也可能是战略支持业务的影响。

国有大行对公业务内部利息净收入占比低，零售业务占比高。根据内部利息净收入计算公式，存款规模越大，存款 FTP 越高的部门内部利息净收入越高。从对公业务来看，2023 年，国有大行中内部利息净收入多为负值，占比较低，或主要源于以下两个原因：1. 在规模上，国有大行对公存款 / 贷款均小于 1，存款规模较小拖累内部利息净收入。2. 期限上，国有大行对公存款以活期存款为主，存款 FTP 相对较低。

从零售业务来看，2024 年上半年，国有大行内部利息净收入占比较高，一方面是源于存款 / 贷款比例高，其中，邮储银行零售存款 / 零售贷款高达 2.8；另一方面，国有大行凭借广泛的网点优势，吸收居民定期存款多，零售存款期限长，存款 FTP 定价高。

股份制银行和部分城商行对公业务内外部利息净收入占比均衡，零售业务内部利息净收入占比偏低，如中信银行、民生银行、光大银行、北京银行、浙商银行零售业务部内部利息净收入均为负值，主要源于这几家银行存款来源更依赖对公渠道，零售存款 / 零售贷款均小于 1。

银行的资金来源主要是对公和零售板块贡献的存款，金融市场和同业业务在内部交易中属于资金购买方。我们以国有大行为例推测各银行的贷款 FTP，根据 2024 年上半年数据静态测算，国有大行对公贷款 / 存款 FTP 约为 1.78%，零售贷款 / 存款 FTP 约为 2.55%。主要测算过程及假设如下：

1. 假设国有大行对公、零售板块只有存贷业务，利息净收入完全由存款和贷款业务产生；2. 不考虑银行内部转移定价时的期限错配影响；3. 内部利息净收入 = 存款日均余额 * 存款 FTP- 贷款日均余额 * 贷款 FTP，设存贷 FTP 相同，则存贷 FTP= 内部利息净收入 / ( 存款日均余额 - 贷款日均余额 ) 。

测算结果的数据调整：2024 年 9 月，央行 " 引导商业银行将存量房贷利率降至新发放贷 款利率的附近，预计平均降幅大约在 0.5 个百分点左右 "，在零售贷款 FTP 测算值 3.05% 的基础上下调 50BP，即 2.55% 作为新发放零售贷款的 FTP。

或重塑银行资产比价

在成本加成定价法下，贷款利率 = 资金成本 + 管理费用 + 信用成本 + 资本成本 + 目标溢价，过去，不市场化的 LPR 加点后形成了不市场化的 FTP，那么，FTP 作为资金成本影响外部定价的能力就被削弱。未来政策利率的调整可能直接影响到贷款内部成本，对降低实体融资成本有帮助，贷款价格战竞争意义不大，银行需要更多通过夯实客群、调整结构的方式稳定收息水平。因此，在成本加点法下，可能带来贷款竞价策略的调整。

随着债贷比价或将恢复联动，银行资产配置更灵活。从现阶段商业银行大类资产比价表来看，按揭贷款、长久期利率债和债基的比价效应较强。从债贷比价的历史数据动态来看，2017 年以来，债贷综合净收益率差存在上下限，处于 [ -24BP，72BP ] 的区间。

2017-2018 年比价效应不强：信贷部门和金融市场部门资金成本不同，各自为政，资产负债部难以根据债贷比价效应来规划部门间资金分配额度。

2019 年后比价效应明显增强：LPR 改革后推进了 FTP" 双轨并一轨 "，贷款利率和债券利率的相互参考性更强，贷款 FTP 和债券 FTP 通过 MLF 利率联动起来，债贷比价效应更广泛的应用到商业银行内部决策中。

2024 年 4 月以来债贷比价效应再次偏离：源于实体融资需求偏弱，债贷定价又重新回到 " 双轨 "。一方面，贷款投放受阻，资产配置决策中剩余流动性占据主导地位；另一方面，2024 年以来债贷定价背离，债券市场利率快速下行，而企业贷款利率已处于历史低位，下行空间有限。

按照目前的贷款利率，开源证券重新评估债券利率的平衡点位，得出以下结论：

结论 1: 若贷款收益率保持不变，根据国债和贷款的综合净收益率利差底线粗略测算，当前 10 年期国债收益率还有约 8BP-28BP 的下降空间。

若上述结论能在一定程度提供参考，但有一些局限性，在评估贷款和买债二者综合性价比时，常常容易忽略的一个问题是二者所使用的资金成本并不相同。目前的变化是，LPR 和 MLF 逐渐脱钩，则资金 FTP 和信贷 FTP 的联动关系将更密切。

我们进一步假设以司库资金支持业务：贷款类业务资金成本用上文的测算值，投资类业务资金成本以国债（5 年期）到期收益率为基准，再分别计算各类资产业务的 EVA 贡献，主要假设及具体测算过程如下：

1. 企业贷款和按揭贷款利率为 2024 年 9 月新发生贷款加权平均利率；2 各类债券利率取 2024 年 10 月 21 日到期收益率；3. 综合收益率 = 名义收益率 - 资金成本 - 税收成本 - 资本成本 + 存款派生收益 - 信用成本；4.EVA= 综合收益率 *1000，即以银行每多做 1000 亿元业务时贡献的 EVA；5.RAROC= 净利润 / 经济资本 = ( 名义收益率 - 资金成本 - 税收成本 + 存款派生收益 - 信用成本 ) / 风险权重 * 资本转换系数。

结论 2：若贷款收益率保持不变，使得投放企业贷款和买债 EVA 贡献一致时的国债（10 年期）收益率为 1.89%，国债（30 年期）收益率为 2.09%；为使得投放按揭贷款和买债 EVA 贡献一致时的国债（10 年期）收益率为 1.92%，国债（30 年期）收益率为 2.12%。

值得注意的是不同利率环境的影响，尤其是关注存贷重定价缺口的差异，存贷重定价缺口越大的银行，利率上升对其利息净收入的影响越大。从 2024 年上半年上市银行贷款和存款重定价平均久期来看，由于国有大行、股份制银行和大型城商行的贷款客户中大企业客户、按揭贷款占比高，多为 LPR+ 加点的浮动利率贷款，因此，重定价平均期限多在 1 年期以内，存款期限相对来说也不长，存贷重定价缺口较小，利率上升时资产端可快速重定价，利息净收入降幅小；而西部偏远地区城商行和农商行贷款客户多为小微企业客户，贷款利率为固定利率，重定价节奏慢，存款客户更下沉，呈现明显的定期化和长期化，负债重定价周期长，因此当利率上升时，其利率净收入降幅更大。

根据上市银行利率敏感性分析数据，从利息净收入的角度来看，利率上行时利好存贷重定价负缺口的银行；利率下行时利好存贷重定价正缺口的银行。

（作者为专业投资人士）