近年來房貸授信金額及利率變化

先前文章分享了房貸人數以及核貸成數（平均鑑估值、授信額度）。開胃菜品完後，本文接著要上主菜之一：整體房貸市場的近年授信餘額與利率概況，並以年齡、性別、縣市別、金融機構，以上四種區分。

本次採用的資料開頭編號為1-23到1–26，有興趣的讀者也可以自行到財團法人金融聯合徵信中心取用完整資料。

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購置住宅貸款統計資訊定義

房貸：擷取授信戶「融資業務分類」為「購買住宅貸款（非自用）」、「購買住宅貸款（自用）」及「購買住宅貸款（其他）」者，統稱為「房貸」。

房貸xxxx.csv：指某一特定時間點（例如2014年12月，以201412表示）之房貸，相關資訊包括平均授信餘額、平均授信額度、平均鑑估值、平均核貸成數、平均利率、平均建物面積等。並以貸款者之特徵變數（性別、年齡、年收入、學歷）及建築物之特徵變數（所在之行政區、屋齡或建物類別、地區路段別）分別列之。

房貸授信金額及利率＿借款人各年齡層

先前文章有分享房貸人口於各年齡層的分布狀況：

房貸授信人數 年齡分布

以年齡分布來看（不分性別），會發現各年齡層的人數多寡依序為：40–49＞30–39＞50–59＞60以上＞20–29。

接著來看各年齡層的房貸總水位（授信餘額）：

各年齡層_房貸授信餘額[仟元]

從上圖發現，40–50歲(40-49歲)的水位最高，24年底已來到4.3兆，其次為30–40歲(30–39歲)的3.7兆，第三的則是50–60歲(50–59歲)2.3兆。

將各年齡層的水位除以房貸人數，得出平均授信餘額（平均房貸餘額）：

各年齡層_平均房貸餘額[仟元]

可以發現平均授信額度，隨著年齡漸長而下降，表示20-30歲剛買房貸款下來，幾乎還沒開始還房貸，所以授信金額長年站居榜首，房貸餘額隨著每年持續還款而下降。

這間接回答了先前文章〈2024年新增33萬房奴，台灣背房貸人數220萬來到近年新高〉筆者提到的假設：

雖然沒有進一步的數據證明，但個人認為60以上與20–29歲這兩個年齡段的低人數，
兩者在數據解讀上會有很大的落差。

前者是已經繳完房貸，所以人數與50–59相比，少了將近一半人；
反觀20–29歲還在努力存頭期款，大多數人則是在30–39歲的年齡段才開始背房貸。

20–29歲以及60歲以上的人數與總房貸餘額都低，但數據背後代表的意涵差異甚大：前者是還在存錢準備進入房市、後者已是無債一身輕。

最後來看平均利率：

各年齡層_平均利率

從上表可以發現，利率高低與年齡成反比，年紀越低越容易拿到較好的利率。

宏觀利率的趨勢曲線，是央行升降息的影響；微觀利率的微幅變化，主要受年齡影響。尤其是20~40歲，這段年齡層能拿到的利率是最有競爭力的。

不過年齡優勢下的利差帶寬已經越來越窄，2012年利率高低差可以差到0.4%（20–29歲2%、60歲以上2.4%），24年底整體平均利率為2.3%，20–29歲2.19%、60歲以上2.44%，利差僅剩0.25%。

房貸授信金額及利率＿借款人性別

同先前文章提及，兩性房貸授信人數如下：

房貸授信人數 性別分布

男女比將近1比1，男性略多於女性10萬人左右。

接著看房貸總水位（授信餘額）：

性別_房貸餘額[仟元]

兩性餘額落差逐年拉大，從2012年的2500億擴大到24年底的8500億。

將房貸水位除以房貸人數，得出平均授信餘額（平均房貸餘額）：

性別_平均房貸餘額[仟元]

餘額雖仍有落差，且缺口也逐漸拉大，但即便到2024年底，男女差異僅差20萬左右。表示兩性在總水位的差額，主要來自人數差異，而非授信的金額多寡。

最後來看兩性在平均利率的差異：

性別_平均利率

性別在利率上，幾乎是貼齊著走，表示性別不是金融機構決定房貸利率的主要因素。

房貸授信金額及利率＿房貸擔保品所在縣市

由於涉及22個縣市+1個跨縣市，圖表塞不下個圖示，只得割捨一些人數較少的縣市：

房貸授信人數_房貸擔保品所在縣市

前六名無懸念的，就是人口占近七成的六都所佔據：新北長年處於第一，台中、桃園伯仲之間，持續在二、三名之間糾纏不清，高雄則長年處於第四、台北第五、台南第六，第七名則是微出頭的新竹縣。

接著看各縣市房貸餘額總水位（授信餘額）：

房貸擔保品所在縣市_房貸授信餘額[仟元]

同樣由六都站榜，順序排名也與人數相同：新北市＞台北市＞台中市＞桃園市＞高雄市＞台南市＞新竹縣。

將各縣市的房貸餘額除以房貸人數，得出平均授信餘額（平均房貸餘額）：

房貸擔保品所在縣市_平均房貸授信餘額[仟元]

雖然先前數據顯示，不論是房貸人數還是授信餘額，台北都暫居第五，平均每人授信餘額攤下來後，台北市毫無懸念、遙遙領先其他縣市。

截至2024年底，第二、三名為新北市與新竹縣糾纏，第四、五名則為台中市與新竹市角逐，第六名則為高雄市、第七名桃園市、第八名台南市。

礙於篇幅就不再一一列舉，有興趣的讀者可以自行去官網下載統計數據使用。

最後來看平均利率是否因縣市有所差異：

房貸擔保品所在縣市_平均利率

房貸利率的異動，宏觀同樣是看央行升降息，微觀則是看各房產所在地。

不過不同縣市的利差帶寬已經越來越窄，2012年利率落差可以來到0.23%（最高為2.27%、最低為2.04%），24年底利差僅剩0.11%（最高為2.33%、最低為2.22%），利率空間少了整整一倍！

原先因為房產地點導致的利差，如今「所在地」這個影響因子的重要性也減少許多，特地去區分縣市排名就顯得多餘。

房貸授信金額及利率＿金融機構類別

最後從承辦房貸的金融金構的角度看授信金額及利率。

先從各金融機構的承貸人數看起：

房貸授信人數_金融機構類別

因為承辦的金融機構以銀行占最大宗，長年維持至少八成以上，近年更是攀升至趨近九成，因此上圖的銀行特別以條狀圖方式呈現。

原先第二、三名的位置分別是保險與農漁會信用部，如兩者位置對調。第四名則為信用合作社，郵局則以長年維持一萬上下浮動的人數敬陪末座。

因為銀行長年為最大宗，且近年趨勢持續不變，整體房貸餘額的圖表肯定也是銀行居大位，因此就不特別展圖。

同樣用房貸餘額除以房貸人數得出平均授信餘額（平均房貸餘額）：

金融機構類別_平均房貸授信餘額[仟元]

可以發現銀行的平均授信餘額為最高，旗鼓相當的漁會信用部、信用合作社分別佔據二、三名的位置，第四名為保險公司、郵局以兩百多萬敬陪末座。

最後來看各金融機構類別提供的平均利率水準：

金融機構類別_平均利率

跟先前圖表一樣，利率的談判空間縮小：從原先2012年的0.52%（保險公司2.52%、郵局2%）縮小到24年底僅剩0.29%（信用合作社2.56%、郵局2.27%）。

有趣的是，郵局利率雖低，但承貸水位也低，僅兩百多萬；反觀銀行則是創新高，仍願意提供較低的利率。只能說兩類型的金融機構，看待收益風險的角度與思路滿特別的。

總結

本文從年齡、性別、縣市、金融機構看近年房貸的授信餘額與利率概況，得出以下幾個重點：

1. 性別對於利率、授信餘額的影響不大。主要影響利率與授信餘額的因素在於年齡、金融機構與房產所在地（縣市的影響逐漸縮小）。
2. 年齡越低，能爭取到更好的利率，且平均授信額度高，隨著年齡漸長而下降：20–30歲剛買房貸款下來，幾乎還沒開始還房貸，所以授信金額長年站居榜首，房貸餘額隨著每年持續還款而下降。
3. 縣市房貸人數與餘額總水位（授信餘額），排名皆相同，為六都＋新竹縣：新北市＞台北市＞台中市＞桃園市＞高雄市＞台南市＞新竹縣。
4. 平均每人授信餘額攤下來後，台北市遙遙領先其他縣市，截至2024年底：第二、三名為新北市與新竹縣糾纏，第四、五名則為台中市與新竹市角逐，第六名則為高雄市、第七名桃園市、第八名台南市。
5. 長年維持八成以上的房貸者選擇與銀行借貸，相較於其他金融機構，銀行可獲得較高的房貸金額與較低的利率。
6. 平均利率的最高與最低差，帶寬大幅收窄，不論是年齡還是縣市來看，表示金融機構占有主導優勢。即便承貸人有比較好的財力與信用，房產地段也相對保值，當今能談到的利率低點也回不到2012年的水準。

同先前文章，聯徵提供的數據只有單一維度的資料，無法更進一步探究兩性於各年齡層的房貸分布等，了解自己正處於哪個象限，實在可惜。

各縣市還可以細分到各地區的統計資料，用文字敘述的方式根本講不完。預計未來製作客製化的個人專屬數據圖表時會用到，有確切譜出個像樣的形式再分享給大家。

房市分析未完待續

整體分析的架構上，量化分析會分成物件（供給）與購房者（需求）：物件會針對新成屋與中古屋，了解數量、坪數、價格等資料；購屋族則是了解收入、支出、房貸利息、貸款成數等資訊。

質化資料上，會針對「第七波信用管制」（第七波打房政策）、新青安政策（青年安心成家購屋）以及簡單回溯前六波在打什麼。

先前文章，我們看完了房貸人口組成、房貸金額、核貸成數（平均鑑估值＆平均授信額度），本文也探討完「整體房貸市場」授信金額及平均利率的數據解讀。

下篇文章接著進入重頭戲，跟我一樣為買房做功課的讀者必看篇幅：「新增房貸市場」授信金額及平均利率在年齡層、性別、房產所在縣市與承辦金融金購的數據解讀。

讓我們敬請期待！

參考資料

1. 財團法人金融聯合徵信中心：OpenData專區、購置住宅貸款統計資訊、房貸類統計資訊 (相關研究)

延伸閱讀

1. 三十進一的金錢焦慮
2. 三十而立：下個十年的人生期許