209家中小银行信用评分模型

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（来源：债文新说）

摘要

中小银行信用评分模型构建思路

1、构建逻辑：综合性、市场有效性、可对比性：模型的设计目标是为债券投资者建立一套可比较、可分层、可映射、可跟踪的银行信用评级体系，其核心原则包括以下：第一，体现银行多维度基本面信息。第二，兼顾对债券定价的可解释性。第三，确保样本、指标的可对比性。

2、评价维度：六维度、23个指标衡量银行信用资质：报告以城商行、农商行、民营银行等区域性中小银行为样本，从区域经营环境、公司治理、资产质量、资本充足、盈利能力、流动性6个一级维度、20个计分二级指标及3个扣分二级指标构建信用评分。样本在数据可得前提下共纳入209家（城商行82、农商行123、民营银行4）。

3、评分规则：规则化定量评分为主，辅以少数定性/扣分规则：模型对于每个定量二级指标，按照年度截面依次执行缩尾、标准化、按二级权重折算加总。

中小银行信用评分模型有效性检验

1、评分结果：具备较好的区分度、且分布保持相对稳定：从2025年的截面数据来看，209家观察得分样本中位数为45分，最高分为86分，分布较为合理、区分度充分。从近3年的横截面数据来看，样本数与评分分布整体保持相对稳定，反映模型输出打分的整体尺度、打分行为具备可持续性。

2、有效性检验：能较好解释信用利差，且对金融债的解释力最强：第一，大多数指标的相关系数方向正确（为负相关），而且相关系数不低。第二，普通债、二级资本债、永续债的信用溢价成分最高，最能反映主体资质差异，因此模型对于金融债的解释力最强。

3、核心定价因素：资产规模与资产质量为主，资本对二永定价更关键：银行债信用利差的核心定价因素排序为：公司治理（其中总资产规模为核心）>资产质量（不良率，二级资本债的关键变量）>资本充足水平（仅二永债有效）；而盈利能力、流动性类指标解释力相对较弱。

中小银行信用评分结果分析

1、整体情况：2025年中小银行基本盘普遍下移，农商行较为突出：2025年中小银行信用基本盘普遍下移，其中农商行较为承压。从类型来看，农商行降分较多。规模、盈利均为拖累项，农商行资产质量偏承压。

2、区域地图：江苏领跑、西南逆势改善，主要由资产质量驱动：区域间分层清晰，呈现“江苏显著领先、浙江与西南次之、华北贴近全国中枢，中南及西北偏弱、东北最弱”的格局。2025年绝大多数区域平均分下行。西南是唯一逆势上行的区域，主要靠资产质量和盈利能力同步改善。

投资建议

1、关注基本面明显改善的银行：一是关注高分样本上的稳健改善，如杭州银行、江苏银行、齐鲁银行、青岛银行、重庆银行、成都农商银行。二是关注中高分区间的高弹性修复，如绵阳市商业银行、湖北银行、泸州银行、四川银行、西安银行、威海银行，建议关注指标改善是否能在后续财报中持续兑现。

2、高分挑票息、低分避倒挂：一是重点关注高分但仍有突出票息价值的银行，如宁波通商银行3-5年二永债、齐鲁银行4-5年二永债、成都银行3-4年二永债。二是关注低分却收益率偏低、风险补偿不足的银行，例如广东、河北、湖北部分中小银行，建议降低参与优先级，若有持仓则以更短久期、更密切的跟踪为主。

风险提示：样本存在选择偏差；模型对突发风险的反应或滞后；区域指标或弱化个体差异；模型拟合与主体真实信用水平存在差异

目录

正文

近年来，我国银行业整体运行稳健，风险总体可控，但“总量平稳、结构分化”已成常态：国有大行与股份行资本补充与融资渠道畅通，而城商行、农商行、民营银行等中小银行在区域景气、资产质量、资本缓冲与市场融资能力上的差距持续拉大。对银行信用债投资者而言，仅依赖牌照标签、行政层级或外部评级，或已难以识别尾部风险与相对价值错配。基于此，本报告围绕中小银行信用打分研究，系统梳理多维指标体系的构建逻辑，检验评分对债券市场定价的解释力，并从截面排序与边际变化中提炼信用分层与债市配置启示，以期为银行信用债投资提供可比较、可验证、可落地的量化研究框架。

值得一提的是，报告以城商行、农商行、民营银行三类区域性中小银行为观察样本，剔除国有行、股份行的原因是这两类银行在股东支持、资本补充与定价基准上与区域银行不可比。

一

中小银行信用评分模型构建思路

（一）构建逻辑：综合性、市场有效性、可对比性

模型的设计目标是为债券投资者建立一套可比较、可分层、可映射、可跟踪的银行信用评级体系，其核心原则包括以下：

第一，体现银行多维度基本面信息。商业银行信用资质由经营环境、治理与支持预期、资产质量、资本缓冲、盈利、流动性与信息披露质量共同塑造。因此，本模型从区域经营环境、公司治理能力、资产质量、资本充足水平、盈利能力、流动性六个维度，系统映射银行基本面的多维信息，力求评分结果更接近综合信用画像。

第二，兼顾对债券定价的可解释性。信用评分最终服务于债券投资，需与市场风险溢价形成可验证的对应关系。因此模型在指标取舍与权重安排上，会参考银行各类债券的信用风险定价。

第三，确保样本、指标的可对比性。信用评分的有效前提，是不同主体处在同一比较界面上。为此，样本与指标两个层面同步设置约束：在样本选择上，模型以城商行、农商行及民营银行等区域性银行为观察对象，剔除国有行和股份行。国有行、股份行在股东背景、全国展业能力、系统重要性、资本补充渠道和债券市场定价基准上显著异质，若与区域性中小银行混同打分，将削弱截面排序的经济含义，也容易使高分区间被全国性银行垄断，失去对中小银行信用分层的辨识力。在指标选取上，优先采用对中小银行具有普适性、在公开披露中口径相对统一、可批量获取的变量。

（二）评价维度：六维度、23个指标衡量银行信用资质

报告以城商行、农商行、民营银行等区域性中小银行为样本，从区域经营环境、公司治理、资产质量、资本充足、盈利能力、流动性6个一级维度、20个计分二级指标及3个扣分二级指标构建信用评分。样本在数据可得前提下共纳入209家（城商行82、农商行123、民营银行4）。

1）区域经营环境：区域性银行的信用基本面首先取决于经营土壤。模型选取所属省份人均GDP、地区债务率、财政自给率三个指标：人均GDP衡量区域居民与企业部门支付能力，对客户质量与风险出清效率具有长期约束；地区债务率衡量区域偿债能力，区域银行与当地经济深度绑定，资产端持有较多地方债、城投债和平台贷款，当地偿债压力决定这类资产的违约和展期概率；财政自给率衡量自我造血能力，反映地方自主财力强弱和对上级转移支付的依赖度。

2）公司治理能力：体现为外部可观察的约束强度、支持预期。一是总资产。资产规模越大，对应的外部监管要求往往越高，公司治理规范也更强。二是企业性质。在中小金融机构改革化险、增资扩股与兼并重组过程中，国资背景往往影响风险处置资源的可获得性；非国资或股权结构复杂主体，在压力情景下更容易出现支持预期不稳。三是是否上市。上市通常意味着更高频次、更规范的信息披露，以及更强的外部审计、股权约束。

3）资产质量：采用“已暴露风险—前瞻风险—损失缓冲”的组合框架。不良率衡量已经确认的信用损失水平，属于静态指标；关注类贷款占比捕捉由正常向不良迁徙的前瞻压力，对“不良不高但关注抬升”的中小行尤其关键，故与不良率给予同等高权重；逾期贷款占比有助于观察部分校正五级分类偏松或认定不一致问题；拨备覆盖率衡量风险抵补厚度，反映银行在不良生成后的出清与消化能力。

4）资本充足水平：资本决定银行在极端损失情景下的吸收顺序与监管约束边界。资本充足率反映总体资本缓冲与业务扩张约束，核心一级资本充足率刻画最核心、最稳定的损失吸收能力，对二级资本债、永续债的风险定价尤为关键。

5）盈利能力：决定银行能否通过内生积累补充资本、消化不良。模型在盈利维度采取“质量指标为主、趋势指标为辅”的配置。净资产报酬率衡量盈利质量；总资产同比增长率反映扩表能力，但过快扩张在弱区域可能伴随风险积聚，故仅赋予较低权重；营收增速、净利润增速提供经营趋势信号，但易受基数、一次性因素和拨备计提节奏扰动，因此给予有限权重；净息差刻画银行传统信贷业务的定价与负债成本管理能力。

6）流动性：模型选取短期资产流动性比例、存贷比与同业负债占比三项：前两项分别从优质流动性资产缓冲和贷存结构松紧角度刻画表内流动性状态；同业负债占比则衡量对市场化负债的依赖程度。流动性维度总权重较低，主要因为多数银行在常态下均可满足监管红线，截面区分度弱于资产质量与区域因子。

权重设计参考信用利差相关性、业务逻辑综合设定，定性、定量相结合。定量方面，权重设置上参考银行同业存单、普通债、二级资本债、永续债的信用利差定价，若指标对信用利差的解释力度越强，则赋予的权重越高，最终拟合出一个最优组合权重（即得到一个组合权重，使得综合评分对信用利差的解释力度最强）。定性方面，考虑到模型需体现银行多维度基本面信息，因此结合实际业务逻辑，对部分指标的权重予以调整。

（三）评分规则：规则化定量评分为主，辅以少数定性/扣分规则

模型对于每个定量二级指标，按照年度截面依次执行下列三步：

步骤一：5%分位数缩尾（去极值）。模型对当年定量指标的原始值序列，取5%与95%分位数作为下界L与上界U。该处理的目的是避免极端值扭曲截面排序，使得样本分布更有区分度。

步骤二：Min-Max标准化至[0,1]。在缩尾后的区间内，将指标映射为标准化得分，并按指标方向分别处理。从而，不论是正向还是负向，s越接近1，表示该指标在当年截面上越优；s越接近0，表示越差。

步骤三：按二级权重折算为贡献分并加总。将定量指标的标准化得分乘以该指标二级权重，得到该指标对总分的贡献。对于定性指标，如是否上市，则设置为二元定性变量，直接赋值s为0或1，再与二级权重相乘，则得到该指标对总分的贡献。最终将所有定量指标与定性指标的贡献分加总，得到年度总得分。在无扣分且各项均处于截面最优端时，理论上限为100分。

二

中小银行信用评分结果分析

信用评分具备较好的区分度、且分布保持相对稳定。截至2026年8月末，发债中小银行共有391家。结合基本面数据的可得性，一共选取209家中小银行，其中城商行82家、农商行123家、民营银行4家。从2025年的截面数据来看，209家观察得分样本中位数为45分，最高分为86分，分布较为合理、区分度充分。从近3年的横截面数据来看，样本数与评分分布整体保持相对稳定，反映模型输出打分的整体尺度、打分行为具备可持续性。

具体到银行来看，打分靠前的银行分别为上海农村商业银行、杭州银行、南京银行、江苏银行，近3年信用评分均稳定在80分以上。其中，江苏银行、南京银行均为系统重要性银行，也反映模型对于优质银行的识别能力。

（一）整体情况：2025年中小银行基本盘普遍下移，农商行较为突出

从省份分布看，样本银行高度集中在华东区域。全样本约209家银行、覆盖31个省市行政区，其中华东区域合计占比为64%，其中浙江占比约为33%，江苏占比约为14%。从区域来看，浙江是“数量型中部分化”，样本最多、分数高度堆在中部档；江苏是“质量型高底部”，家数不多但几乎全部站在较高分数区间；华东除江浙、西南、华北属于“中等铺开区”，高中低均有分布；中南是“中枢偏低稀疏区”，评分中枢较低、高分段近乎空缺；西北、东北则是“个位数尾部”，样本薄、分数低，区域代表性或较低。

2025年中小银行信用基本盘普遍下移，其中农商行较为承压。在可计算2024与2025年变化的196家银行中，134家银行降分，仅62家银行升分。在可计算2023-2025年变化的181家银行中，连续两年下降的银行有80家，连续两年上升只有32家银行。从类型来看，农商行降分较多。2025年城商行有46家评分下降，农商行共计87家评分下降，这反映在当前信贷增长缓慢、客户结构单一的背景下，部分农商行表现相对承压。

需要强调的是，本模型对定量指标按年度截面做5%–95%缩尾与Min-Max标准化，因此单家银行得分变动同时包含自身指标变化、相对同业位置变化。2025年多数主体降分，与扩表放缓、盈利承压、部分区域资产质量扰动的方向一致，但不宜将降分幅度直接等同于违约概率的升幅。

规模、盈利均为银行信用基本面的拖累项，农商行资产质量偏承压。通过计算城农商行各维度标准分的中位数和平均值，可以发现资产规模、盈利能力均为共同的拖累项。一是，当前中小银行经营范式由“以量补价”转向“稳量保价、效益优先”，扩表放缓，因此规模驱动的公司治理能力指标得分均有所降低。二是，贷款定价仍受有效信贷需求偏弱与同业竞争约束，叠加对风险的处置，使得盈利能力项有所降分。值得关注的是，城农商行资产质量存在显著差异。城商行得益于对公贷款质量的改善，整体资产质量有所改善。相较之下，部分农商行（尤其是部分县域农商行）因区域经济薄弱、产业结构单一，不良暴露速度有所加快。

（二）区域地图：江苏领跑、西南逆势改善，主要由资产质量驱动

区域间分层清晰，呈现“江苏显著领先、浙江与西南次之、华北贴近全国中枢，中南及西北偏弱、东北最弱”的格局。江苏以62分显著领跑，浙江55分、西南54分居于第二梯队，华北和华东（除江浙）均为50分、低于全国均值；中南43分、西北40分偏弱，东北34分垫底。值得关注的是，区域经济体量并不必然对应区域银行信用优势，中南综合得分仍明显低于全国均值。

分指标来看，江苏区域银行在经营环境、资产质量、资本和盈利上多维领先；浙江区域银行在经营环境、资产质量与盈利也不弱，但公司治理均值仅0.11，主要是因为小银行的样本数多，拖累此项得分。西南地区银行表现为经营环境一般、治理和资产质量相对扎实；华北流动性相对最好，但资本与盈利偏弱；中南、西北多维偏弱；东北治理单项最高（样本仅3家，或有一定误差），其余维度全面落后。

2025年绝大多数区域平均分下行。1）上升组：西南。西南是唯一逆势上行的区域，主要靠资产质量和盈利能力同步改善。2）基本持平组：江苏、华北、东北。江苏区域银行各类指标保持相对稳定；华北区域银行资产质量明显改善，但资本充足水平有所下降；东北区域样本较少，对于区域的解释力度或较小。3）中等回落组：西北、华东（除江浙）。西北突出矛盾是流动性明显恶化（-0.08），华东（除江浙）则是资本和盈利温和下行、其余维度基本持平。4）降幅最大组：中南和浙江。中南呈现经营、治理、质量、资本、盈利多维同步走弱；浙江虽经营环境略有改善，但资本充足、资产质量和盈利大幅下滑，形成“环境不弱、银行自身指标明显承压”的组合。

（三）有效性检验：能较好解释信用利差，且对金融债的解释力最强

评分模型具有一定的有效性。第一，从隐含评级分布看，得分与隐含评级的方向基本一致，且有较高的区分度。尽管主体集中落在AA、AA-、A+评级，评分结果在档内和相邻档之间仍拉开了层级，说明模型打分对中档银行仍具有较好的区分度。从评分与隐含评级的对应关系看，得分较高的银行更多落在更强的隐含评级档，得分靠后的银行则更多分布在中低档，两者方向基本一致。

第二，评分模型能够较好解释信用利差。首先，以2025年截面数据观察，综合得分与各类型债券信用利差的相关性均较强，得分越高、信用利差越低，表明当年评分结果对主体资质差异具有较好的解释能力。值得关注的是，模型对于金融债的解释力较强。同业存单收益率更多受流动性、发行节奏和短端资金面主导，信用成分较小，因此解释力较弱。相对来说，普通债、二级资本债、永续债的信用溢价成分最高，最能反映主体资质差异，因此模型对于金融债的解释力最强。其次，模型输出在时间维度上对定价的解释力具有连续性。2023-2025年各年信用利差与综合评分的相关性同样较强。最后，以2025年截面为观察样本，进一步下沉到一级指标层面，大多数一级维度得分与信用利差仍保持较强相关性，方向以负相关为主，表明综合评分的有效性由多维基本面信息共同得到市场定价确认，多数一级指标对利差具有可观察的解释贡献。

（四）定价因素：资产规模与资产质量为主，资本对二永定价更关键

银行债信用利差的核心定价因素排序为：公司治理（其中总资产规模为核心）>资产质量（不良率，二级资本债的关键变量）>资本充足水平（仅二永债有效）；而盈利能力、流动性类指标解释力相对较弱。

总资产规模是最核心、最普适的定价因素。在公司治理能力项下，总资产与四类债券利差的相关系数分别为同业存单-0.61、普通债-0.62、二级资本债-0.54、永续债-0.52，是相关性最强、且跨品种一致性最高的单一指标。这反映资产体量大的银行往往对应更强的系统重要性、更高的隐性支持预期和更低的违约概率。

公司治理维度中的企业性质、是否上市是重要的辅助定价因素。是否国企、以及是否上市两项相关系数普遍在-0.1至-0.4区间。这说明除绝对规模外，国资属性、信息披露透明度，也是市场判断银行信用资质的重要依据。

资产质量对二级资本债的定价意义更突出。不良率与二级资本债利差相关系数达-0.39，明显高于其对同业存单（-0.05）、普通债（-0.16）和永续债（-0.17）的解释力；关注类贷款占比对二级资本债的相关性（-0.24）同样相对更高。这符合逻辑：二级资本债久期长、受偿顺序靠后、含减记/损失吸收条款，投资者对底层资产质量恶化更为敏感，因此资产质量成为该品种的关键定价变量。

资本充足水平的作用具有品种分化且方向不一。资本充足率对二级资本债、永续债呈现合理的负相关（-0.34、-0.29，资本越足利差越低），对普通债、同业存单的解释力度较低。这表明资本指标主要在损失吸收类资本工具（二永债）定价中被重视。

盈利能力与流动性指标不是核心定价因素。净息差、营收增速、净利润增速、存贷比、同业负债占比等指标与信用利差多呈现正相关或弱相关，与资质越好利差越低的直觉相悖。这说明盈利能力、流动性并非市场定价银行信用风险的主要锚，市场更看重规模、治理与资产质量这类反映长期偿债能力与外部支持的存量指标。值得一提的是，截面无关不等于无投资含义，仍需通过跟踪盈利情况、流动性状况来综合判断信用资质。

三

投资建议

（一）关注基本面明显改善的银行

报告筛选2025年得分大于50分，且较2024年提升超过0.5分的银行：

一是关注高分样本上的稳健改善：杭州银行、江苏银行2025年得分均在80分以上，较2024年分别提升0.9分、1.1分，属于高基数上的边际巩固。齐鲁银行提升约4.3分，资产质量、资本充足与盈利、流动性多因子同步走强，属于高分区间中改善斜率更陡的银行；青岛银行、重庆银行、成都农商银行提升多在1.8-3.5分，主线集中在资产质量与盈利。

二是关注中高分区间的高弹性修复：绵阳市商业银行得分提升达约7.3分，资产质量与盈利能力贡献突出；湖北银行、泸州银行、四川银行、西安银行、威海银行等提升约1-3.5分，修复弹性主要来自资产质量、资本充足或盈利分项的回升，但部分主体出现流动性走弱（如湖北银行、泸州银行、西安银行）或资本充足显著回落（如四川银行），属于总分修复与分项短板并存。对于此类主体，建议关注指标改善是否能在后续财报中持续兑现。

（二）高分挑票息、低分避倒挂

一是重点关注高分但仍有突出票息价值的银行：高分区间若做票息增强，优先仍在二永债3年以上；普通债可在1-2年及3-5年中筛选上述相对同档有溢价、且流动性可接受的主体作补充；同业存单则以流动性管理为主，超额利差不明显。

1）二永债：信用评分在60分及以上的银行中，3年以内二永债超额利差整体在10BP以内，但3年以上部分银行存在10-40BP的超额利差。超额利差最突出的有：宁波通商银行3-4年二永债（收益率约2.11%，相对同期限、其余60分及以上主体高约22-39BP）以及4-5年二永债（收益率约2.12%，高约11-25BP）、齐鲁银行4-5年二永债（收益率约2.01%，相对多数银行高约5-14BP）、成都银行3-4年二永债（收益率约为1.89%，相对多数银行高约4-17BP）。

2）商金债：60分及以上主体中，商金债短端同样偏拥挤。1年以内收益率多在约1.39%-1.52%（中枢约1.47%），1-2年多在约1.50%-1.61%（中枢约1.52%），2-3年多在约1.55%-1.62%（中枢约1.58%），高低差大致仅约7-13BP，超额利差显著小于二永债3年以上10-40BP的量级。超额利差相对明显的有：义乌农商银行3-4年商金债（收益率约1.74%，相对同期限、其余60分及以上主体高约3-14BP）、瑞丰银行3-4年商金债（收益率约1.71%，高约1-11BP）、湖州银行3-4年商金债（收益率约1.70%，高约9-10BP）；张家港农村商业银行4-5年商金债（收益率约1.76%，相对其余60分及以上主体高约7-14BP）、浙江泰隆商业银行4-5年商金债（收益率约1.68%，高约3-6BP）；宁波通商银行1-2年商金债（收益率约1.58%，相对多数银行高约4-8BP）。

3）同业存单：60分及以上主体的同业存单收益率高度收敛，样本中枢约在1.45%-1.49%，绝大多数主体相对同档中枢的偏离在约2个基点以内，横向票息空间整体有限。个别收益率明显偏高的主体，更多对应民营银行。整体看，高分区间“挑票息”的性价比低于二永债中长端。

二是关注低分却收益率偏低、风险补偿不足的银行：信用评分落到50分甚至更低、但短端风险补偿溢价不足，中长端收益率低于信用评分临近的银行，例如广东、河北、湖北部分中小银行，这背后的原因可能有区域金融稳定预期强、存续债券规模较低等。对于此类主体，建议降低参与优先级，若有持仓则以更短久期、更密切的跟踪为主。

四

风险提示

第一，样本或存在选择偏差。观察样本以数据可得的发债中小银行为主，披露完整、资质相对更好的主体更易纳入样本观察池，弱资质或未发债银行被系统性排除，评分分布可能整体优于中小银行全貌，尾部风险代表性不足；主体因停发或披露缺失退出样本时，亦可能产生幸存者效应。

第二，模型对突发风险的反应可能滞后。评分主要依赖年报及区域财政等公开披露，对突发信用事件的刻画存在时滞。次级债不赎回、控股股东债务逾期或失信被执行人等扣分情形属于强信号，样本量不足以支撑稳健的统计检验，但一旦触发对债券定价冲击较大，宜作为事件驱动因素单独跟踪，不宜仅依赖年度综合得分。

第三，区域指标口径可能弱化个体差异。人均GDP、地区债务率、财政自给率等经营环境指标取省级口径，市级、区级、县级中小银行的分化可能被平均化，所处区域经济活力较弱的机构尤其需要本地调研信息补充。

第四，模型为历史数据拟合结果，不完全等同于主体真实信用水平，不构成任何信用担保。