新准则下应收账款坏账准备计提

财政部于2017年发布了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量（2017年修订）》（财会〔2017〕7号），要求境内上市企业自2019年1月1日起执行新金融工具准则。目前所有境内外上市公司已全部按要求实施。就实务操作而言,在企业会计准则定义的所有金融工具中应收账款是最普遍存在，与主营业务相关性最高且易于理解的金融资产。在新准则全面推行的情况下，如何按照新准则的要求采用预期信用损失模型及时、足额、合理地计提应收账款的坏账准备,又便于报表使用者理解是实施新准则面临的急需要解决的实务问题。

本文对比了新准则下按照迁徙率模型估算应收账款坏账准备与原账龄法计提坏账准备的差异及原因，期望对新准则下应收账款坏账准备的具体估算方法提供参考。

一、新准则下应收账款坏账准备计提方法概述

针对金融资产坏账准备的计提，新准则要求由“已发生损失法”改为“预期损失法”，即金融资产减值准备的计提不以减值的实际发生为前提，而是以未来可能发生的违约事件造成的损失期望值来计量当前（即资产负债表日）应当确认的减值准备，从而更加及时、足额地计提金融资产减值准备,便于揭示和防控金融资产信用风险。对此，新准则提出了复杂的“三阶段法”，对于不同阶段的金融工具的减值有不同的会计处理方法：

1.信用风险自初始确认后未显著增加（第一阶段）

对于处于该阶段的金融工具，企业应当按照未来12个月的预期信用损失计量损失准备，并按其账面余额（即未扣除减值准备）和实际利率计算利息收入（若该工具为金融资产，下同）。

2.信用风险自初始确认后已显著增加但尚未发生信用减值(第二阶段）

对于处于该阶段的金融工具，企业应当按照该工具整个存续期的预期信用损失计量损失准备，并按其账面余额和实际利率计算利息收入。

3.初始确认后发生信用减值（第三阶段）

对于处于该阶段的金融工具，企业应当按照该工具整个存续期的预期信用损失计量损失准备，但对利息收入的计算不同于处于前两阶段的金融资产。对于已发生信用减值的金融资产，企业应当按其摊余成本（账面余额减已计提减值准备，也即账面价值）和实际利率计算利息收入。

上述三阶段的划分，适用于购买或源生时未发生信用减值的金融工具。对于购买或源生时已发生信用减值的金融资产，企业应当仅将初始确认后整个存续期内预期信用损失的变动确认为损失准备，并按其摊余成本和经信用调整的实际利率计算利息收入。

新准则要求其他应收款、委托贷款等金融资产运用“三阶段”减值模型,但对应收账款允许运用简易方法，即应收账款可以直接计算整个存续期内的预期信用损失。在简易方法下,企业不需要区分“三阶段”,也就是说不需要跟踪判断“信用风险自初始确认后是否显著增加”,不需要考虑应收账款是按照“12个月”还是“整个存续期”计提坏账准备,减轻会计人员的工作负担。

二、新准则实施以来的现状

财政部于2017年发布了《企业会计准则第22号——金融工具确认和计量（2017年修订）》（财会〔2017〕7号），要求在境内外同时上市的企业以及在境外上市并采用国际财务报告准则或企业会计准则编制财务报告的企业自2018年1月1日起施行，境内上市企业自2019年1月1日起执行。

从目前上市公司披露的会计政策来看,均采取简易方法，即按照相当于整个存续期内预期信用损失的金额计量其坏账准备，均采取按单项和组合基础评估信用风险,对于组合都是基于共同信用风险特征对应收账款进行分类并考虑前瞻性因素的影响。与应收账款减值政策相关的大多数内容是按新准则及应用指南的标准条文进行的陈述，针对坏账计提的具体比例，仅披露了最终确定下来的计提比例，未披露针对计提比例的计算过程。从公开渠道可以查询到的实际采用的具体计算方法为2019年视联动力信息技术股份有限公司做出的《关于视联动力信息技术股份有限公司首次公开发行股票并在科创板上市申请文件的第二轮审核问询函》之回复报告中提到的，基于历史数据的迁徙率并考虑当前信息和前瞻性信息确定的坏账准备。

三、迁徙率的理论基础

20世纪90年代以来，信用风险计量分析工具和计量技术取得了长足发展，开创了信用风险度量和管理新格局。其中，基于转移矩阵的信用迁徙方法已经成为现代信用风险计量中的基础性内容，转移矩阵的基本原理源自马尔可夫（Mkv）链数学模型。目前已经披露的基于历史数据的迁徙率，即汇总过去几个年度期末的应收账款逾期余额账龄结构构建应收账款的转移矩阵来完成历史损失率的估计。

四、迁徙率的具体应用分析

新准则允许金融工具划分为不同的组合，实务操作中企业根据金融工具不同的风险特征把应收账款划分为单项认定及不同信用组合，由于这个组合的划分完全是企业根据自身情况来认定，在一定程度上具有主观性。为了简化起见，本文假定期末全部应收账款的信用风险特征类似，可作为一个组合即账龄组合，企业基于主观判断可以统一划分为账龄组合，也可以划分为单项认定和账龄组合。下文将对比不同方式下利用迁徙率统计历史损失率估算的坏账准备及新准则实施前采用的简单账龄法估算的坏账准备的差异。

本文以2019年末为报告期末，假定2016年末、2017年末、2018年末及2019年末全部应收账款的账龄结构如表1所示。（下文不做特殊说明的情况下金额单位一律为人民币元）

（一）简单账龄法计提坏账准备的情况

在原来简单账龄法估计坏账准备时，按照普遍采用的计提比例来测算坏账准备，具体见表2。

（二）基于马尔可夫（Mkv）的迁徙率计提坏账准备

1.统一作为账龄组合的情况

（1）第一步：汇总历史及当期账龄结构分布

如表1所示。

（2）第二步：迁徙率的计算

根据一般经验及回款的时间价值，账龄越长，发生信用损失的可能性越大。因此，本模型遵循谨慎性原则，账龄在4至5年区间的迁徙率设定为按照公式计算的迁徙率或者100%两者最大的，账龄为5年以上的迁徙率统一设定为100%。具体如表3。

（3）第三步：历史损失率、预期损失率计算

新准则强调预期信用损失的概念，在估计未来预计将要发生的预期信用损失时不可避免要参考历史数据，再综合当前的及预计未来的经济、市场因素来估计。具体到应收账款坏账准备，历史数据及当前状况的影响就由以历史账龄及当前账龄结构为基础计算的平均迁徙率来体现，前瞻性因素即未来因素根据企业所处背景不同，数值也不同，为简化起见及谨慎性原则，本模型前瞻性调整的比例统一设定为5.00%，历史损失率已经是100%的不需要再用前瞻性因素调整，具体预期损失率如表4。

（4）第四步：计算坏账准备，详见表5。

2.区分为单项认定及账龄组合的情况

在统一划分账龄组合的情况下采用迁徙率模型计算出的坏账准备是1,686,558.18元。在此基础上，通过对2019年年末的应收账款区分单项认定及账龄组合，重新计算坏账准备。把2019年年末账龄3年以上作为单项认定全额计提坏账准备，相较于统一按照账龄组合测算坏账准备，这种把部分应收账款单独区分并全额计提坏账的方法，更加谨慎。实际结果如下：

（1）第一步：汇总账龄组合历史及当期账龄结构分布，见表6。

（2）第二步：迁徙率的计算，见表7。

（3）第三步：历史损失率、预期损失率计算，见表8。

表8区分单项认定及账龄组合情况下账龄组合历史损失率、预期损失率计算表

（4）第四步：计算坏账准备，见表9。

在采用迁徙率模型下，划分为单项认定和账龄组合情况下测算出的坏账准备金额是1,054,362.14元，比统一作为账龄组合时的坏账准备金额1,686,558.18元，少了632,196.03元。原因如模型所示，去掉了最后一期账龄较长部分，使得最后一期的迁徙率变小，虽然单独区分出的部分按照100%的比例全额计提了坏账准备，初看起来会计处理方法会更加谨慎，实际上最后测算的全部坏账准备金额反而变少了，甚至比按照简单账龄法测算出的1,185,000.00元还少（采用简单账龄法测算时因3年以上账龄均采用了100%的计提比例，因此，是否如迁徙率模型下单独区分单项认定全额计提对于最终结果没有影响）。

新的会计准则和应用指南要求企业在综合考虑历史信息和前瞻性信息的基础上，确定违约损失率。理论上相对于已发生减值模式，预期信用损失模型更为先进、也更为合理。但准则或应用指南并未提供违约损失率的具体计算方法。对此提出以下考虑：

（1）从报表编制者来看，这一方面给了企业管理层根据自身情况所自主选择的空间，但是同时针对财务知识缺乏的企业管理层来说，没有明确的实际操作指引方法，会带来很大的难度。目前根据公开信息查询到的基于历史数据的迁徙率方法也还在尝试阶段，因划分组合的具体方式在企业具体操作层面具有很大的主观性，同样是符合新准则要求的迁徙率模型下，企业采用的第一种和第二种方法看起来都比较合理，但最终计算结果却不一样。原来简单账龄法按照固定比例计提，简单可行，易于报表编制者操作。

（2）从报表阅读者的角度看，在目前上市公司按照新准则要求实际披露的应收账款坏账准备计提部分，相对详细的披露是披露了预期信用损失的组合名称和计提比例，但是具体计提比例的方法并未披露，不能向报表使用者提供更多有用的信息，以帮助其理解公司坏账准备的计提情况。与此相对，采取原账龄法，便于非财务专业报表使用者阅读和理解。

（3）同时，在迁徙率方法下因企业划分组合的方式不同会影响最终计提坏账准备的具体金额，存在通过划分不同组合的方式调节坏账准备的可能性。相比较原来简单账龄法，哪种方法更加符合实际存在疑问。

作者：刘红云，单位：中审众环会计师事务所上海分所。本文内容仅供一般参考用，均不视为正式的审计、会计、税务或其他建议，我们不能保证这些资料在日后仍然准确。任何人士不应在没有详细考虑相关的情况及获取适当的专业意见下依据所载内容行事。本号所转载的文章，仅供学术交流之用。文章或资料的原文版权归原作者或原版权人所有，我们尊重版权保护。如有问题请联系我们，谢谢！

工商银行2022年半年报详解——资产质量稳定，息差压力持续增大

一、核心指标概览

首先，看一下工商银行半年报的核心数据（表1）：

表1-工商银行2022年上半年核心财务数据

净利润同比增长4.91%，营收同比增长4.16%，净利润增速与营收增速基本一致。

净息差同比下降0.09%至2.03%，环比去年底下降0.08%，净息差下降的幅度略高于股份行，具体将在第六节详细讨论。

核心一级资本充足率同比提升0.39%至13.29%，比8.5%的最低要求高出4.79%，即使考虑到2.5%的逆周期资本要求，目前的核充率依然有较大富裕。

资产规模同比增加10.27%，较去年同期提升4.16%。工行这些年整体上资产保持较快增长，但核充率在持续提升，说明其具备内生性增长，但这种内生性更多的是来自于较低的信用成本，其非息业务并不具备明显优势，这导致其营收增速较为低迷，进而导致其利润增速始终较低，如果其非息业务未来没有起色，估计很难摆脱低速增长的趋势。

二、营业成本分析

表2-工商银行2022年上半年营收与成本拆解

计算公式：

营业净收入＝营业收入－其他业务成本

注：银行的营业收入中除了非息收入中的其他业务收入（保险、租赁等业务收入）外都是净收入，如利息净收入、手续费净收入。所以银行真正的营业收入应该是扣除其他业务成本（保险、租赁等业务成本）后的“营业净收入”。

从营业收入中扣除其他业务成本为“营业净收入”，上半年同比增加3.9%，略低于营业收入增速。

从营业净收入中扣除信用减值损失后，增速小幅下降为2.51%，说明工行的减值与营收基本匹配，这个减值力度是否合理，是否受到营收的影响，需要结合贷款质量情况，第三节再具体讨论。

在扣除信用减值损失的基础上，再扣除业务及管理费用，增速进一步下滑至-0.16%，与净利润的增速4.91%有明显的差距，主要是所得税支出大幅减少（增加了免税资产如国债和政府债券的配置）。

业务及管理费用上半年同比增长8.79%，其中员工薪酬同比增长5.04%，折旧与摊销费用增长12.11%，一般行政费用增长18.01%。工行在中报中并未对业务管理费用做任何解释，其中员工薪资和物业设备费用增速都较正常，但行政费用增幅较快，可能是发卡或揽储费用增加所致，例如APP的运营费用和营销活动费用。

三、贷款质量与拨备分析

图1-工商银行贷款质量趋势图

如图1所示，上半年工行的贷款不良率（图中绿线）同比下降0.13%至1.41%，环比去年底小幅下降0.01%，工行的不良水平波动一直不大，2016年的时候最高也就1.62%，说明其贷款质量较为稳定。

不良关注率（不良率+关注率，图中蓝线）同比下降0.19%至3.28%，环比去年底小幅下降0.13%，该指标在2016年的时候曾经达到过6.09%，如今已经下降了近一半，这能侧面反映出工行的贷款质量在持续的好转。

核销前不良率（不良率+核销率，图中黄线）同比下降0.11%至1.65%，该指标的整体上一直比较平稳，绝对值也不高，同样表明工行的贷款质量比较稳定。

注：由于不良率这个指标仅反映报表日的状态，即为6月30日的一个快照，所以还原了核销数据后才能反映整个上半年的不良水平。

不良生成率（图中红线）同比提升0.05%至0.34%，该指标上升与行业现状基本一致，同样也是因为2020年核销处置力度较大，导致2021年基数较低的缘故。

图2-工商银行贷款拨备率（拨贷比）趋势图

如图2所示，工行的贷款拨备率（拨贷比，图中蓝线）同比下降0.03%至2.93%，环比去年底提升0.01%。工行的拨贷比这几年在缓慢的提升，而核销前不良率（不良率+核销率）在缓慢的下降，目前二者的剪刀差已经扩大到60%，说明工行拨备已经相对充足，完全可以应对短期的不良冲击。

图3-工商银行贷款减值覆盖率和拨备覆盖率

计算公式：

贷款实际减值＝贷款减值损失＋收回已核销贷款－已减值贷款利息回拨

不良关注贷款拨备覆盖率＝贷款减值准备余额÷（不良类贷款＋关注类贷款）

注：报表里公布的贷款减值损失（本期计提/转回）是与收回已核销贷款相抵消后的净值，使用该指标实际上会低估银行的减值力度。

如图3中蓝线所示，工行上半年实际减值的贷款金额相对于新生成不良贷款的覆盖率达到了136.39%，说明其上半年贷款减值比较充足。我们从图3中也可以看到，工行过去几年减值覆盖率一直都不低，除了2020年外基本都高于150%，所以其拨贷比也在持续的上升。

如图5中绿线所示，工行的不良关注贷款拨备覆盖率同比提升3.96%至89.21%，环比提升3.6%，从这个指标看工行的拨备还是有些不足，不过从趋势上看，最快有可能会在明年底接近100%。但这也表明工行未来几年还是要保持贷款的减值力度，净利润增速必然还会持续的低于营收增速。

更多详细数据请查看表3：

表3-工商银行贷款质量与拨备相关指标

四、债权投资质量与拨备分析

表4-工商银行债权投资

如表4所示，工商银行的债权投资质量非常稳定，第三阶段占比（类似不良率）和第二三阶段占比（类似不良关注率）都很低，基本上没有什么风险。

工商银行的债权投资的拨备率（类似拨贷比）很低，但其不良率和核销率也都很低。这可能与国有大行非标占比较低有关，国有银行的债权投资通常只配置政府债券，所以基本没有什么大的风险。

五、信用减值与资产核销分析

图4-工商银行信用减值与资产核销占利息净收入的比重

如图4所示，上半年工商银行信用减值损失占利息净收入的比重（图中蓝线）同比去年小幅上升0.98%至38.02%，过去几年都比较稳定，中期大概在40%，全年大概在30%，说明工行的信用成本是比较低的，资产质量比较稳健。资产核销（贷款+债权投资）占利息净收入的比重（图中绿线），同比提升1.64%至14.99%，由于工行债权投资没有核销，所以其整体的核销水平也非常低，而且一直比较平稳。工行虽然净息差不是非常高，但其信用成本很低，综合下来其资产的盈利能力相对较强，基本上只低于招行，在股份行和国有大行里排在第二档，这也是工行内生性增长的主要来源。

六、净息差分析

表5-工商银行净息差

计算公式：

净息差（兴业报表）＝（利息净收入＋交易性金融资产对应的负债成本）÷生息资产日均余额

净息差（常规算法）＝利息净收入÷生息资产日均余额

总资产净利息收益率（净息差）＝（利息净收入＋投资收益）÷（（期初资产总额＋期末资产总额）÷2）

如表5所示，工行上半年净息差2.03%，同比下降0.09%，环比下降0.08%，这个下降幅度略微有点高，主要是其负债成本上升较快导致的。其中定期存款增长16.3%，活期存款仅增长5%，导致其存款成本同比增加了0.09%。

在还原了投资收益后，总资产的净利息收益率（净息差）同比下降0.1%，环比下降0.16%，降幅同样高于行业整体水平。主要是因为工行的交易性金融资产占比很低，没有享受到降息带来的债券价值上升。

实际上，国有大行虽然在吸收存款上面具有网点优势，但由于其存准率较高，普遍高于股份行2%-3%，再加上股份行核充率较低，即使用了更高的杠杆，所以导致国有大行对负债的利用率是偏低，这在很大程度上抵消了四大行的负债优势。

比如，今年上半年工行的日均存准率为12.1%，比兴业的8.86%高出了3.24%，而工行的存放央行款项占总负债比例为8.31%比兴业的4.58%高出了3.73%。因此，兴业能可以使用更多的负债进行投资，结果就是兴业的交易性金融资产占比接近10%，而工行不到2%。所以这些年尽管兴业的净息差比工行低很多，但实际上双方的总资产收益率相差并不大，且一直在缩小，而今年上半年兴业的总资产收益率更是反超了工行。

注：报表中净息差是基于生息资产和计息负债计算的，这里存在一个问题，即利息净收入中并未包含交易性金融资产的收入，但却扣除了所有负债的成本，所以投资收益越高的银行净息差失真越多。更多讨论详见《深度探索银行财报（6）如何衡量银行资产的盈利能力？》

表6-工商银行资产规模

如表6所示，工商银行上半年生息资产增速同比几乎持平为9.02%，其中贷款增速10.38%同比下降1.64%，这几年贷款增速一直维持在两位数。存款在负债中的占比非常稳定，一直保持在84%-85%，说明工行主要还是在靠存款扩张负债。

但需要注意的是，从2018年开始工行的存款增速一直慢于贷款增速，今年上半年二者才保持一致，这也许能解释为什么上半年工行的一般行政费用出现了较大的增长，而且其存款利率同比提升也较大。相比之下，存款利率提升幅度小于工行的建行与农行，其存款增速就明显小于贷款增速，存贷增速相差能到3%-4%。

这背后的原因，同样是因为国有大行存准率较高，其发放贷款派生存款的同时，需要向央行上缴更多的存款准备金，因此国有大行存款的损耗程度更大，揽储压力实际上并不小，只不过以前四大行的存款底子厚，贷存比很低，暂时存款并没有太大压力，但未来这种状况可能会发生根本性的变化。因此，工行的净息差长期看并不乐观，即使贷款收益率未来降幅逐步收窄甚至出现反弹，存款成本的上升也有可能会进一步降低净息差。当然这种状况的出现会是一个比较缓慢的过程，但它值得四大行的投资者密切关注。

七、非息业务分析

表7-工商银行利息净收入与非息收入增速

计算公式：

三项投资收益＝投资收益＋公允价值变动损益＋汇兑损益

非息净收入＝非息收入－其他业务成本

手续费净收入占比＝手续费净收入÷营业净收入

如表7所示，工行上半年利息净收入同比增长4.5%，由于息差持续下降的缘故，利息净收入增速一直很低，也就是说以量补价的效果并不明显。

非息收入同比增长1.69%，其中三项投资收益合计同比下降了20.95%，主要是其交易性金融资产占比很低，对应的投资收益波动会比较大。

上半年工行手续费净收入同比微增长0.1%，其中扣除卡手续费后的手续费同比下降0.32%。再进一步分析，个人理财同比下降5.2%，其中包含了代销基金等收入，对公理财同比增长11.5%，二者合计同比下降0.01%。从手续费净收入的占比看，工行这些年一直在下降，说明手续费净收入增长一直低于利息净收入，也就是说工行的非息业务一直在拖营收的后腿。而且这种状况暂时还看不到有改善的迹象，预示着未来工行的营收增速不会太好，净利润增速很可能比营收增速还差。

八、关于估值的讨论

银行的净利润大部分都要用于补充核心一级资本，不是自由现金流（就是所谓的假钱），所以，银行股的估值并不适合基于净利润的PE或者PB。

这里采用基于每股分红的DCF（现金流折现）模型进行估值，至少比直接使用EPS计算PE或用PB估值要合理些。

DCF模型较为复杂，但也非常成熟，我们可以直接使用表8中的速算表，具体计算过程参见《基于现金流贴现（DCF）模型的估值速算表（1）——以贵州茅台为例》

表8-两阶段DCF模型的估值速算表

工商银行2021年每股分红为0.2933元，9月9日的收盘价为4.36元，相当于14.87倍的每股分红PE。

从表10中，我们大致取一组数据：

第一阶段年化增长5%，第二阶段永续增长3%，对应PE15倍。

结论就是，如果工商银行未来5年的每股分红能够保持5%的年化增长，之后保持3%的永续增长，那么现在以4.36元的价格买入，就能获得10%的年化收益。

如果使用简单DCF模型（一阶段），14.87的估值倍数大致相当于3%的永续增长，详见《基于现金流贴现（DCF）模型的估值速算表（2）——巴菲特的用法》

一句话点评：目前估值合理，潜在投资收益10%。

注：工行银行每股分红，从2018年年报至2021年年报3年年化增速5.38%，从2016年年报至2021年年报5年年化增速4.59%，从2014年年报至2021年年报7年年化增速2%。

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会计-金融资产的减值

①减值范围

（1）要减值

1.第一类金融资产

2.第二类金融资产

3.合同资产

4.租赁应收款

5.贷款承诺和财务担保

（2）不减值

1.第三类金融资产

2.指定为第二类金融资产

（按公允价值计量的不计提减值）

～

②减值金额

（1）预期信用损失（预计减值）

第1年预期信用损失（计提）

=总风险敞口×违约概率×违约损失率

～

第2年预期信用损失（补提）

＝（总风险敞口-已偿还）×违约概率×违约损失率-第1年已计提

～

（2）迁徙率法

第1年预期信用损失（计提）

＝第1年风险敞口×第1年预期损失率

=第1年风险敞口×（第1年平均迁徙率×第2年平均迁徙率×…×第年平均迁徙率）

～

第2年预期信用损失（计提）

＝第2年风险敞口×第2年预期损失率

=第2年风险敞口×（第2年平均迁徙率×第3年平均迁徙率×…×第年平均迁徙率）

…

第年预期信用损失（计提）

＝第年风险敞口×第年预期损失率

=第年风险敞口×第年平均迁徙率

～

总预期信用损失（合计）

＝第1年预期信用损失+第2年预期信用损失+…+第年预期信用损失-已计提坏账准备（坏账准备期初余额）

～

③减值期限（一般减值模型）

公式：投资收益=实×实

～

1.购买或源生的已减值的金融资产

利息收入=（实-减值）×调整实际利率＝摊×调实

～

2.风险未显著增加（逾期≤30天）

按未来12个月预计减值

利息收入=实×实＝账×实

～

3.风险显著增加（逾期＞30天）

按整个存续期预计减值（剩余存续期）

利息收入=实×实＝账×实

～

4.已发生减值

按整个存续期预计减值（剩余存续期）

利息收入=（实-减值）×实＝摊×实

～

5.简化处理

一年以内的金融资产

按整个存续期预计减值（剩余存续期）

～

④账务处理

（1）计提减值

借：信用减值损失

贷：坏账准备（第一类）

债权投资减值准备（第一类）

贷款损失减值准备（第一类）

其他综合收益（第二类）

合同资产减值准备（合同资产）

租赁应收款减值准备（租赁应收款）

预计负债（贷款承诺和财务担保）

～

（2）实际发生减值

借：坏账准备（第一类）

债权投资减值准备（第一类）

贷款损失减值准备（第一类）

其他综合收益（第二类）

合同资产减值准备（合同资产）

租赁应收款减值准备（租赁应收款）

预计负债（贷款承诺和财务担保）

信用减值损失（差额：超出已计提）

贷：应收账款（第一类）

债权投资（第一类）

贷款（第一类）

其他债权投资（第二类）

合同资产

应收租赁款