搬迁率不是事后算账，是提前看清风险的那扇窗
2025年银行业年报季刚过，我翻了几家股份行的披露数据，不良率普遍压得挺好看，有的甚至降到了1.2%以下。但说实话，看着这些数字我心里直打鼓——不良率这东西，本质上是一面后视镜，它告诉你的是已经发生的事。真正能提前告诉你下个季度、下下个季度资产质量会怎么变的，是迁徙率，不是不良率。这篇文章就是想跟你聊聊，迁徙率模板到底怎么搭、怎么用，以及为什么我说它是目前信贷管理里被严重低估的一个工具。
不良率是过去式，迁徙率才是未来式
先说一个我刚入行时的教训。2018年我在某股份行做对公客户经理，手底下有个做纺织的客户，报表看着还凑合，利息也按期付。结果呢，2019年一季度直接逾期，半年后划入不良。后来复盘信贷部调出数据才发现，这个客户早在2018年三季度就已经出现了还息资金拆借的迹象——从正常类调入关注类。但当时谁也没当回事，因为行里的考核只看不良率，关注类贷款又不算不良，不影响拨备，更不影响奖金。于是该续贷的续贷，该展期的展期，硬生生把一个能提前处置的风险拖成了实质损失。
这个案例让我后来特别认同一句话：正常类贷款往下迁，才是资产质量真正的先行指标。原银保监会《商业银行金融资产风险分类办法》（银保监会令2023年第1号）早就把逾期天数与分类挂钩——逾期超过60天就得至少归为次级。这个政策背后其实就是一个逻辑：风险不是一天形成的，它一定沿着“正常→关注→次级→可疑→损失”的路径逐级滑落。而迁徙率，测的就是这个滑落的速度和规模。
举个例子你就明白了。某分行一季度末正常类贷款余额100亿，到了二季度末，这100亿里有8000万变成了关注类，那么正常类到关注类的迁徙率就是0.8%。如果同期关注类余额是3亿，其中有4500万变成了次级，那关注到次级的迁徙率就是15%。这两个数一个反映“感冒的比例”，一个反映“转肺炎的比例”，搭配看才有意义。
迁徙率模板不是算盘珠子，按一个格子动全身
现在很多行的资产质量监测还停留在“月末拉一张五级分类余额表”的状态。说实话，那张表除了告诉领导“不良率没超标”，别的什么都说明不了。我手上的这个模板，其实没有那么玄乎，核心就是一张6×6的矩阵表——期初的五级分类状态作为行，期末的状态作为列，中间填的就是这段时间内发生迁徙的贷款金额。
但有几个细节特别关键。第一，分子分母必须同口径。我见过不少同事做迁徙率测算，分子用的是“本期新迁入”的金额，分母用的是“期初该类余额”，这没问题。但有人会不小心把“新发放贷款”也加进分子里，或者把核销、处置掉的部分从分母里剔除——这么一搞，整个比例就失真了。正确做法是，分母固定为“期初某类贷款的全部余额”，分子是“期初属于该类、期末下迁到更低类别的金额”，中间不剔除任何因素。
第二，表格要按月滚动。按季算也行，但我建议至少按月。因为越频繁越容易抓到拐点。我自己用的模板里有三张表：一张是月度迁徙率明细，一张是季度趋势汇总，还有一张是对公和零售分开计算的对比表。为什么分开？因为零售贷款笔数多、金额小、行为模式稳定，适合用大数据模型做评分；对公贷款单笔金额大、个体差异大，需要逐户排查。混在一起算，平均数会把风险藏得干干净净。我见过一个分行的零售迁徙率只有0.3%，看着很稳，但对公的关注到次级迁徙率高达22%——混在一起看，你就是什么风险都看不见。
真正要看的是关注类这个“灰犀牛池子”
我在模板里最着重看的，不是正常到关注，而是关注到次级。为什么？因为正常到关注受主观判断影响太大——有的行为了指标好看，把该降的尽量不动，把关注类门槛抬得老高。而关注到次级，是有硬性标准的——逾期天数到了、欠息到了，你必须降。所以这个迁徙率相对客观，也更接近真实的损失概率。
今年我翻了几家国有大行的年报，有一个明显的变化——重组贷款余额明显上升。宇宙行2024年末的重组贷款余额高达1600多亿，其中相当一部分是从关注类迁徙过去的。这些数字在五级分类表里你根本看不出来，但一旦你算一下近三年的关注到次级迁徙率，你会发现趋势早就写在那里了。建行2023年年报里首次披露了逾期率与迁徙率的关联数据，逾期率上升的行业，迁徙率几乎是同步抬升。这不就是最明显的信号吗？
还有一个特别容易被忽视的场景——借新还旧。前几年房地产行业调整，不少房企的贷款通过展期、调整还款计划等方式继续待在关注类里。从政策上说，这符合《商业银行金融资产风险分类办法》对财务困难企业的重组安排。但问题在于，如果一家企业连续三次重组，它的关注到次级迁徙率一定会飙升——这个数学规律不以任何人的意志为转移。2024年四季度商业银行整体关注类贷款占比回升至2.3%左右，这个数前两年是持续下降的。我当时看到这个数据心里就咯噔一下——关注类池子重新蓄水了，接下来的迁徙率大概率不会好看。
模板的终极价值是逼你提前动起来
说了这么多，这个模板落到日常工作中到底是什么场景？我说两个我最常用的动作。
第一个动作是设预警线。我对公管户里只要出现连续两个月的正常到关注迁徙率超过1%，或者关注到次级迁徙率超过10%，我脑子里那根弦就绷紧了——不是等它变成不良再着急，而是在它还是关注类的时候，就去跑现场、看流水、查关联方。好多风险，说实话，你提前一个季度介入和等到五级分类下调再介入，处置空间完全是两码事。提前90天，也许还能通过追加担保、压降额度来退出；等到次级了，你连谈判的筹码都没了。
第二个动作是敢质疑。我见过太多报告里写“资产质量保持稳定”，但你要是真去拉一下迁徙率数据，就会发现稳定背后早就暗流涌动。比如某股份行2024年对公房地产贷款的不良率只有2.8%，看着不高，但它的关注类占比已经超过8%，关注到次级迁徙率常年维持在15%以上——你算算，这批关注类里明年至少会有1.2个百分点变成不良。这个预测不是拍脑袋，是拿迁徙率算出来的。所以我现在看任何一家银行或者任何一个分行的资产质量报告，第一件事就是找迁徙率附表，没有的话，我就当这份报告没写完。
有人可能会说，迁徙率模板这么好用，为什么很多行就是推不下去？我觉得核心原因就一个——它动了一些人的奶酪。一旦这个指标上了管理驾驶舱，就意味着“不良率没超标”不再是免责的理由。不良率是期末余额，虚一点没关系；迁徙率是过程指标，它在告诉你风险正在往哪个方向走——这恰恰是很多人不想看到的。
但你要真想把资产质量管理做实，我建议你从今天开始做三件事。第一，把迁徙率模板嵌到你每月的贷后管理例会里，哪怕先手动填一张6×6的表，跑三个月数据再说。第二，对公和零售分开算，别混。第三，给每个五级分类的迁徙率设一个内部预警阈值——正常到关注超过1.5%，或者关注到次级超过12%，必须触发逐户排查清单。我自己这两年的工作经验是，一旦你开始用迁徙率看问题，你对“资产质量稳定”这句话的理解会发生根本性的变化——稳定不是账面数字不动，而是我知道它下一步会动到哪儿去。
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