東莞農商銀行凈利潤連續三年下行,資產質量結構性分化顯現|財報異動透視鏡

2026年04月02日22:33:07 財經 1640
東莞農商銀行凈利潤連續三年下行,資產質量結構性分化顯現|財報異動透視鏡 - 天天要聞

本報(chinatimes.net.cn)記者付樂 見習記者 林佳茹 北京報道

3月27日,東莞農商銀行發布2025年度業績報告。

報告期內,該行在資產規模穩步擴張至近8000億元的同時,盈利端持續承壓,歸母凈利潤連續三年下滑,營業收入連續兩年收縮。資產質量方面,呈現對公改善、零售承壓的結構性分化,個人貸款不良率攀升、信用卡不良率突破11%,資本充足指標邊際走弱,經營管理面臨多重挑戰。

4月2日,《華夏時報》記者就相關經營問題致函採訪東莞農商銀行,截至發稿未獲回復。

營收、凈利潤連續下滑

2025年,東莞農商銀行呈現規模穩步擴張、盈利持續下行的分化格局。

年報數據顯示,截至2025年末,該行總資產7960.16億元,同比增長6.72%;各項存款餘額5442.12億元,各項貸款餘額4090.31億元,存貸款業務規模保持增長。

盈利方面,該行營收與凈利潤連續下滑。2025年,該行實現營業收入116.97億元,同比下降5%;歸屬於母公司股東的凈利潤38.54億元,同比下降16.67%。拉長時間線來看,該行歸母凈利潤自2023年以來連續三年同比下滑,營業收入連續兩年負增長。

值得注意的是,業績承壓核心源於息差收窄與非息收入雙重拖累。2025年,該行利息凈收入88.27億元,同比下降3.78%,主要受LPR下行、貸款集中重定價及金融讓利實體經濟等因素影響,客戶貸款利息收入同比減少,疊加金融投資收益收縮,全年利息收入199.58億元,同比減少19.64億元。受此影響,生息資產平均收益率從3.23%降至2.82%,同比下降0.41個百分點;凈利息收益率收窄至1.25%,凈利差降至1.19%,息差收窄對盈利形成持續壓制。

非利息收入也在同步下滑,進一步加劇盈利壓力。2025年,該行非利息凈收入28.69億元,同比下降8.55%。其中,手續費及傭金凈收入3.99億元,同比下降12.71%,主要受理財產品費率下調、銀行卡及結算類手續費收入減少影響;交易凈收益5.79億元,同比減少12.68億元,主要受債券市場利率階段性反彈、交易性金融資產公允價值波動影響。

為應對盈利壓力,該行積極推進成本管控,實施降本增效措施。2025年營業費用46.24億元,同比下降2.71%;員工費用28.93億元,同比下降5.39%。高管薪酬同步下調,董事長盧國鋒、行長傅強2025年稅前薪酬均為184.4萬元,較上年減少38.6萬元,降幅17.3%。

博通諮詢金融行業首席分析師王蓬博對《華夏時報》記者表示,規模與效益背離現象,主要是息差持續收窄、負債成本剛性偏高、資產端定價下行共同作用的結果,同時部分機構仍沿用傳統規模驅動思路,在信貸投放和客戶拓展上重數量輕質量,進一步拉低資產收益率。

王蓬博表示,地市農商行應適當放緩粗放式擴張節奏,聚焦本地客群,優化資產結構,壓降高成本存款,強化精細化定價和成本管控,提升單位資產收益水平。

中國郵政儲蓄銀行研究員婁飛鵬對《華夏時報》記者表示,利率中樞下移推動銀行業進入低利率、低利差、低費率時代,中小銀行經營環境嚴峻。部分銀行通過資產擴張維持規模,但利息凈收入下降。農商行應摒棄單純規模擴張思路,深耕本地市場,優化資產負債結構,強化負債成本管控,大力發展非息業務,實現量價均衡的高質量發展。

資產質量結構分化

資產質量呈現顯著結構性分化,東莞農商銀行呈現對公改善、零售承壓的格局。

2025年末,東莞農商銀行全行不良貸款率1.79%,同比微降0.05個百分點,整體指標小幅優化;其中公司貸款不良率1.51%,同比下降0.3個百分點,對公板塊風控成效顯現。

零售信貸成為其資產質量的主要拖累項,風險集中暴露。個人貸款不良率從2.29%上行至2.85%,同比上升0.56個百分點。細分產品中,信用卡透支不良率升至11.03%;個人消費貸、個人經營貸不良率同步上行,零售信貸資產質量全面承壓。

業務規模層面,個人貸款增長動能顯著減弱。2025年末個人經營貸、個人消費貸餘額同比分別下降4.4%、1%,僅個人住房按揭貸款實現4.64%的小幅增長,零售業務面臨增長與風控雙重壓力。

此外,資本充足水平呈現下滑態勢,資本補充壓力有所加大。2025年末,該行資本充足率15.41%,同比下降1.13個百分點;核心一級資本充足率13.30%,同比下降1.04個百分點,兩項核心資本指標均連續下行,儘管仍高於監管最低要求,但資本消耗加快、外部補充壓力加大的問題逐步凸顯。同時,撥備覆蓋率207.68%,處於近年相對低位,風險抵補緩衝空間收窄。

王蓬博向《華夏時報》記者指出,此類區域性銀行零售風險暴露,主要源於四方面問題:一是客群下沉較深,對本地長尾客戶的信用識別和還款能力判斷不足;二是風控模型和數據維度相對單一,多依賴傳統信貸數據,缺乏多場景行為數據支撐;三是貸中監控和貸後催收能力偏弱,風險響應和處置效率不高;四是在行業競爭加劇下,部分機構為拓展業務適度放寬准入標準,導致風險逐步暴露。

王蓬博建議,區域性銀行零售風控應整合行內徵信、流水、場景交易等數據,完善本地化零售風控模型,提高客群風險區分度;實施差異化授信策略,嚴控高共債、高槓桿客戶;強化貸後全流程管理,建立早期預警機制,及時處置逾期資產等。

婁飛鵬則建議,中小銀行應強化數據治理,優化風險模型與審批策略;加強貸後監測與第三方渠道穿透式管理;加快存量不良處置,通過核銷、轉讓等方式加速風險出清。

責任編輯:馮櫻子 主編:張志偉

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