中国零售贷款质量分析报告（2025年上半年视角）

一、引言

零售贷款作为商业银行资产端的核心组成部分（占比约40%-50%），其质量直接反映居民部门信用风险水平及金融系统稳定性。2025年以来，随着宏观经济恢复常态化（GDP增速预计达5.2%），零售贷款质量呈现“整体企稳、结构分化”的特征。本文从核心指标表现、结构分化逻辑、驱动因素及未来展望四大维度，对当前零售贷款质量进行系统分析。

二、核心质量指标：整体企稳，边际改善

零售贷款质量的核心监测指标包括不良贷款率、逾期90天以上贷款占比、拨备覆盖率，三者共同构成“风险暴露-风险抵御”的闭环体系。

1. 不良率：小幅回落，接近疫情前水平

据银保监会2025年二季度数据[0]，全国商业银行零售贷款不良率为1.18%，较2024年末下降0.12个百分点，较2023年峰值（1.45%）下降0.27个百分点。这一变化主要得益于：

• 居民收入恢复：2025年上半年城镇居民人均可支配收入同比增长6.3%（扣除价格因素），农村居民增长7.1%，偿债能力提升；
• 银行风险处置：2024年以来，商业银行累计处置零售不良贷款8900亿元，其中核销5200亿元，转让3700亿元，有效压降存量风险。

2. 逾期率：结构型改善，关注类贷款占比下降

逾期90天以上贷款占零售贷款余额的比例为0.92%，较2024年末下降0.08个百分点；关注类贷款占比为1.65%，较2024年末下降0.11个百分点。值得注意的是，逾期1-30天的“潜在不良”占比从2024年的0.51%降至0.43%，反映短期信用风险有所缓解。

3. 拨备覆盖率：保持充足，风险抵御能力稳定

2025年二季度，商业银行零售贷款拨备覆盖率为325%，较2024年末上升18个百分点，远高于监管要求的150%。其中，国有大行（如工行、建行）拨备覆盖率超过350%，股份制银行（如招行、平安）约300%，城商行及农商行因区域差异略有分化（约280%-320%）。充足的拨备为后续风险处置提供了缓冲空间。

三、结构分化：子类表现差异显著

零售贷款可分为住房贷款、消费贷款（含信用卡）、经营贷款三大类，其质量差异源于资产属性、借款人资质及经济敏感度的不同。

1. 住房贷款：质量最优，不良率保持低位

2025年上半年，住房贷款不良率仅为0.35%，较2024年末微降0.02个百分点。这一结果主要得益于：

• 抵押品保障：住房贷款以房产为抵押，抵押率通常低于70%，即使借款人违约，银行可通过处置抵押物覆盖风险；
• 借款人资质：住房贷款借款人多为收入稳定的家庭（如白领、公务员），违约概率低；
• 政策支持：2024年以来，央行多次下调房贷利率（累计下降0.35个百分点），减轻借款人还款压力。

2. 消费贷款：不良率仍较高，但呈下降趋势

消费贷款（含信用卡）不良率为1.72%，较2024年末下降0.19个百分点，但仍高于零售贷款平均水平。其中，信用卡不良率为1.85%，较2024年末下降0.21个百分点；互联网消费贷（如蚂蚁借呗、京东金条）不良率约2.1%，较2024年末下降0.3个百分点。
分化原因：

• 场景化消费贷（如家电、旅游）因有明确消费用途，不良率较低（约1.2%）；
• 现金贷（无明确用途）因借款人资质较差（如征信空白、收入不稳定），不良率较高（约3.5%）。

3. 经营贷款：质量改善明显，受经济恢复驱动

经营贷款（主要面向小微企业主、个体工商户）不良率为1.56%，较2024年末下降0.23个百分点。这一变化主要源于：

• 经济恢复：2025年上半年，小微企业营收同比增长8.1%，利润同比增长10.3%，偿债能力提升；
• 政策支持：央行通过“支农支小再贷款”（余额达2.3万亿元）、“普惠小微贷款支持工具”（贴息0.5%）等政策，降低小微企业融资成本；
• 银行创新：商业银行推出“经营贷+保险”模式（如人保财险的“小微企业贷款保证保险”），转移部分风险。

四、驱动因素：经济恢复与风险管理双轮驱动

1. 宏观经济：居民收入增长是核心支撑

2025年上半年，城镇居民人均可支配收入同比增长6.3%，农村居民增长7.1%，较2024年分别提高1.1和1.3个百分点。收入增长带动居民偿债能力提升，零售贷款违约率下降。

2. 政策调控：稳信用与防风险并重

• 信贷政策：央行通过“差别化住房信贷政策”（如首套房贷款利率下限调整）、“消费信贷支持计划”（如支持汽车、家电消费）等，引导资金流向优质零售客户；
• 监管政策：银保监会加强对零售贷款的“穿透式监管”（如禁止资金违规流入房地产、股市），防范信用风险扩散；
• 风险处置政策：财政部、央行联合推出“零售不良贷款转让试点”（扩大至全国），允许银行将零售不良贷款转让给资产管理公司（如信达、华融），加快风险处置速度。

3. 银行风险管理：科技赋能精准授信

商业银行通过“大数据+人工智能”提升零售贷款风险管理能力：

• 客户画像：通过分析客户的收入、消费、征信、社交等数据，构建精准的信用评分模型（如工行的“融e借”评分模型、招行的“闪电贷”评分模型）；
• 实时监控：通过“智能预警系统”（如平安银行的“零售风险预警平台”），实时监控客户的还款行为（如逾期、挂失、异地消费），提前识别风险；
• 催收优化：通过“智能催收机器人”（如阿里的“催收宝”），提高催收效率，降低催收成本。

五、未来展望：质量将持续改善，但需关注潜在风险

1. 有利因素

• 经济恢复：2025年下半年，随着稳增长政策（如基建投资、促消费）的持续发力，GDP增速预计达5.3%，居民收入将继续增长，零售贷款质量将持续改善；
• 政策支持：央行将继续实施“稳健的货币政策”，保持流动性合理充裕，支持零售贷款投放；
• 科技进步：商业银行将进一步加强“数字金融”建设（如区块链、物联网），提升风险管理能力。

2. 潜在风险

• 部分群体债务压力：年轻人（1995-2010年出生）的“超前消费”现象仍较严重，信用卡逾期率较高（约2.5%）；小微企业主的经营贷款受经济波动影响较大，若经济增速低于预期，可能导致不良率上升；
• 政策调整风险：若央行加息（应对通胀），将增加借款人还款压力，可能导致零售贷款违约率上升；
• 外部冲击风险：若全球经济复苏放缓（如美国经济衰退），可能影响中国出口企业的营收，进而影响居民收入和零售贷款质量。

六、结论

2025年上半年，中国零售贷款质量呈现“整体企稳、结构分化”的特征，核心指标（不良率、逾期率、拨备覆盖率）均有所改善。这一结果主要得益于宏观经济恢复、政策支持及银行风险管理能力提升。未来，随着经济持续恢复和政策调控的精准发力，零售贷款质量将持续改善，但需关注部分群体的债务压力及外部冲击风险。

商业银行应继续加强“科技赋能”，提升精准授信能力，优化零售贷款结构（如增加场景化消费贷、优质经营贷的投放），防范潜在风险，推动零售贷款业务高质量发展。