聯徵新增信貸數據分析：年齡與性別交叉授信統計數據

沒想到自己研究房貸的文章被友人看到，他正在思考是否要辦信貸，希望我能幫忙查詢是否有信貸相關的數據。

先前文章《聯徵新增信貸數據分析：整體趨勢、年齡、性別統計數據》探討完新增信貸於年齡與性別各自的數據後，本文接著探討年齡與性別交叉授信統計數據。

Towfiqu barbhuiya on Unsplash

信用貸款名詞與資料說明

關於信用貸款相關名詞與資料說明，來源皆為聯徵中心。

1. 資料來源為本中心各會員機構所報送之「授信餘額月報資料」，並加總計算個人所有之信用貸款金額／新增之信用貸款金額。
2. 若貸款無擔保品，即定義為個人信用貸款。
3. 不包含逾期、催收及呆帳之授信帳戶。
4. 本資料集之信貸總金額與平均金額自2019/11起跳動幅度較大，原因係某金融機構針對其性質特殊之貸款（人數少但金額極大），批次將資料更改為無擔保品所導致。

新增信貸年齡與性別交叉授信統計數據

聯徵在信貸唯一釋出的一組交叉比對統計數據－年齡與性別。首先來看兩性於各年齡層的信貸人數（共計10組，男女各5組）：

新增個人信貸總人數（年齡與性別）

新增信貸人數最多的第一、二名為30–40歲男性與40–50歲男性；第三至五名為數量相對接近的<30歲男性、30–40歲女性、40–50歲女性；第六至八名則為<30歲女性、50–60歲男性、50–60歲女性；倒數第二與第一分別是>60歲男性與女性。

接著看到新增個人信貸總金額的部分（單位：仟元）：

新增個人信貸總金額[仟元]（年齡與性別）

在新增個人信貸市場探討總金額的意義不大，且資訊較繁雜，就直接跳過。直接看每人新增信貸平均金額：

每人新增信貸平均金額[仟元]（年齡與性別）

跟先前年齡發生同樣的狀況，>60歲的兩性在新增信貸金額上大海放其他其他年齡層，>60歲男性來到千萬等級，>60歲女性也是來到600~800萬的水準，堪稱是房貸等級的信貸金額。

沒辦法，只好同樣先去除>60歲的資料後再來探討其他年齡層的新增信貸平均金額：

每人新增信貸平均金額[仟元]（年齡與性別，去除>60歲）

暫不考慮>60歲的情況下，從上圖發現，截至2025年4月佔據山頭的第一、二名為50–60歲男性與女性；第三名則為40–50歲男性；第四、五名為40–50歲女性、30–40歲男性相互糾纏；第六、七名則為30–40歲女性與<30歲男性；第八名則為<30歲女位居榜尾。

最後來看利率差異：

每人新增信貸平均金額[仟元]（年齡與性別，去除>60歲）

平均利率最高的兩名分別是<30歲的女性與男性；第三至五名分別為30–40歲女性、40–50歲女性、30–40歲男性；第五至八名則為40–50歲男性、50–60歲女性、50–60歲男性互相糾結；利率最低的兩名為>60歲的女性與男性。

新增信貸男性年齡交叉授信統計數據

看完綜合比較之後，為方便讀者找到自己所屬族群，因此將兩性的數據拆開來看。

首先看男性在各年齡層新增信貸人數：

新增個人信貸總人數（男性年齡）

男性新增貸款人數最多的是30–40歲，40–50歲與<30歲時常互換二、三名位置，50–60歲長年穩定居於第四，>60歲則長年位於榜尾。

接著看總金額（單位：仟元）：

新增個人信貸總金額[仟元]（男性年齡）

40–50歲、30–40歲兩個年齡層亦步亦趨；>60歲第三名居之；50–60歲位於第四；<30歲為最後。

每人平均下來的信貸金額：

新增每人信貸平均金額[仟元]（男性年齡，去除>60歲）

年齡越大，平均金額越高。

最後來看平均利率：

新增個人信貸平均利率（男性年齡）

早些年的利率差異不明顯，直到近期轉變成年齡越低、利息越高的情形。

新增信貸女性年齡交叉授信統計數據

接著看女性在各年齡層新增信貸人數：

新增個人信貸總人數（女性年齡）

女性新增信貸人數最多的年齡層落在30–40歲，其次為40–50歲>小於30歲>50–60歲>大於60歲。

接著看總金額（單位：仟元）：

新增個人信貸總金額[仟元]（女性年齡）

排序沒有一定，40–50歲、30–40歲大多時候佔據前兩名位置；50–60歲大多時候位於第三；>60歲與<30歲則大多時候落在第四、五名。

每人平均下來的信貸金額（去除>60歲的異常值）：

新增每人信貸平均金額[仟元]（女性年齡，去除>60歲）

年齡越高，每人信貸平均金額也越高。

最後來看平均利率：

新增個人信貸平均利率（女性年齡）

早些年的利率差異不明顯，直到近期轉變成年齡越低、利息越高的情形。

新增信貸年齡與性別交叉授信總結

新增信貸總金額的探討主要與總經研究員、B2C的放貸業者有關，可以了解新增信貸的市場規模趨勢變化，但對打算申請信貸的普通民眾來說，沒有太多探究的必要，容筆者略過不談。

探討完新增信貸授信（流量）在年齡與性別交叉統計數據後，得出以下重點：

性別ｘ年齡

1. 兩性在同個年齡層比較上，會發現男性在平均金額多於女性，且平均利率也低於女性。
2. 信貸人數由多至寡排序：30–40歲男性>40–50歲男性>小於30歲男性≒30–40歲女性≒40–50歲女性>小於30歲女性>50–60歲男性>50–60歲女性>大於60歲男性>大於60歲女性。
3. 平均金額由多至寡排序：大於60歲男性>大於60歲女性>50–60歲男性>50–60歲女性>40–50歲男性>40–50歲女性≒30–40歲男性>30–40歲女性>小於30歲男性>小於30歲女性。
4. 平均利率由高至低排序：小於30歲女性>小於30歲男性>30–40歲女性>40–50歲女性>30–40歲男性>40–50歲男性≒50–60歲女性≒50–60歲男性>大於60歲女性>大於60歲男性。

男性ｘ年齡

1. 男性各年齡層信貸人數由高到低排序：30–40歲>40–50歲≒小於30歲>50–60歲>大於60歲。
2. 男性各年齡層的平均金額與利率排序，年齡越高、金額越大、利率越低，年齡越低則反之，皆照著年齡高低依序排列。

女性ｘ年齡

1. 女性各年齡層信貸人數由高到低排序：30–40歲>40–50歲>小於30歲>50–60歲>大於60歲。
2. 女性各年齡層的平均金額與利率排序，年齡越高、金額越大、利率越低，年齡越低則反之，皆照著年齡高低依序排列。

由於信貸總金額與平均金額自2019/11起跳動幅度較大，原因係某金融機構針對其性質特殊之貸款（人數少但金額極大），批次將資料更改為無擔保品所導致。因此在>60歲以上的統計數據，確實在平均金額忽然在2019–2020之際大幅驟升，爾後就一路走高的情形。

以外，每年二月（少部分一月）的貸款人數，都會有一波小下跌，挺有趣的，雖然不知道具體原因，推論與農曆新年、2月天數短以及連假有關，我就將此發現放在這，有興趣的讀者歡迎探究。

美中不足的部分

與上篇提到議題相同，信貸沒提供年收入維度的數據，卻提供年齡與性別的交叉數據，就連房貸都沒有如此待遇。希望聯徵能提供年收入與年齡、性別的交叉統計數據，以利清楚知道信貸與收入之間的關聯性。

另外，詫異「平均利率」這麼高，與自己真實周遭情形落差甚大，好奇從這些金融機構看平均利率，平均利率會落在多少。

此外，個人也好奇這些信貸出來的資金用途，可惜聯徵沒有釋出相關數據或問卷之類的資料，不然就能針對這些錢用至哪裡有個推論依據。

語待保留的部分

貸款談的是還款能力，而貸款人要的是較低的利息，畢竟這牽涉到最終還款金額的多寡。

信貸在性別維度得到在利息有明顯差異的結論，礙於聯徵沒有提供其他維度的數據佐證，只能就先前文章探討過房貸與薪資的結論，依目前形成的認知做推論：雖然沒有直接數據表明，但筆者高度懷疑，利率差異背後的真正原因仍是與收入有高度相關。

另外，年齡越高，借的錢最多，利息卻最低，除了收入考量外，是否本身財力才是關鍵重點？就像是>60歲的人，借款平均金額堪稱房貸等級的千萬信貸，利息甚至在所有年齡層中還是最低的，有違常理。倘若他們本身不缺錢，而是業務員需要業績，願意提供較低利息換取績效，賣人情的同時還能獲取一筆低利資金運用，何樂不為？

60歲以上堪稱房貸等級的信貸金額，卻負擔較低利率，與30歲以下年輕人的巨大反差，形成相對剝奪感。

沒有財力雄厚的背景，誰敢隨意將錢借給你？還願意給低利。簡直是放款方求你來跟他借錢才有的福利。只能說普通人眼中的大錢，或許在富人眼裡只是冰山一角，塞小小牙縫剛好而已。

當然，以上純屬個人推論，目前手邊沒有任何資料可以證明，就點到為止吧。

聯徵番外篇－信貸數據分析結語

筆者沒有身處在借貸相關行業，也沒有打算進入放貸相關產業，沒有過多深入分析的必要。因此不像分析機車掛牌數一樣，用不同的數據角度進一步探究，像是信貸與人口交叉分析、各維度分布百分比、放貸大小月分析等等。

採用最粗淺的方式，直接將數據做簡易加工後做成圖表，就圖表本身進行「表層」數據探討，無過多著墨。

倘若讀者正身處於相關產業的從業人員，若對其他面向數據有探究之需求，歡迎留下連絡方式與筆者聯繫，方式與價格後續詳談。

參考資料

1. 財團法人金融聯合徵信中心：OpenData專區

延伸閱讀

1. 聯徵信貸數據分析：整體趨勢、年齡、性別統計數據
2. 聯徵信貸數據分析：年齡與性別交叉授信統計數據
3. 聯徵新增信貸數據分析：整體趨勢、年齡、性別統計數據