平均房貸金額來到900萬，而年齡越低，能獲得較低的房貸利率

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），也看完了整體房貸市場近年來的授信餘額與利率概況（年齡、性別、縣市別、金融機構）。

品完開胃菜與前菜，本文接著進入重頭戲，也是自己與許多準備買房人最需要關注的數據：近年房貸新增的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。

Precondo CA on Unsplash

購置住宅貸款統計資訊定義

相關名詞定義皆來自財團法人金融聯合徵信中心。

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xx新增xxxx.csv：指某一段時間內（例如2015年1月至3月，以2015Q1表示）新增之房貸，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。

房貸新增授信金額及利率＿借款人各年齡層

先前文章有分享近年來加入房奴的行列（房貸新增人口）：

房貸授信新增人數

可以發現近年的人數都維持在20萬以上，房市旺的時候甚至來到30萬以上。尤其是2024年，更是來到33萬人的近年新高。

房貸新增授信人數 年齡分布

各年齡層的人數多寡依序為：30–39＞40–49＞50–59≒20–29＞60以上。

50–59與20–29這兩個年齡段旗鼓相當，20–29歲買房的人少，這還好理解，就是錢還沒存夠，必須存到30歲以上才夠頭期款；反觀50–59歲，除了換房、幫下一代買房、投資外，我不確定是否還有其他進場因素，不明所以，就不多贅述。

接著來看各年齡層的新增房貸總水位（授信餘額）：

各年齡層_房貸新增授信餘額[仟元]

各年齡層的新增授信餘額多寡依序為：30–39＞40–49＞50–59≒20–29＞60以上。

有意思的是，授信餘額的線型波動，幾乎與人數波動一致，讓我比對了很久，確認數據沒有放錯，也沒有重複取數的情況發生。

將各年齡層的水位除以房貸人數，得出平均新增授信餘額（平均房貸新增餘額）：

各年齡層_平均房貸新增授信餘額[仟元]

可以發現，原先各年齡層的授信餘額落差逐漸糾結，20–29、30-39歲能獲取的授信餘額倒數第一與第二，60歲以上則是波動甚大，大多時間都佔據第一，且能獲得較高的授信額度。

這次去除60歲以上的資料再看一次：

各年齡層（剔除60歲以上）_平均房貸新增授信餘額[仟元]

可以發現原先授信餘額，隨著年齡提升而上升。不過這樣的變化，到了2020後逐漸糾結在一起，年齡造成的授信額度差異已經不復以往。

最後來看各年齡層的平均利率：

各年齡層_平均利率

基本上年齡越低，能獲得的利率也較低，只是年齡優勢帶來的利差帶寬已經越來越窄。2012年利率高低差可以差到0.6%（20–29歲1.78%、60歲以上2.38%），24年底整體平均利率為2.36%，利差僅剩0.39%（20–29歲2.17%、60歲以上2.56）。

房貸新增授信金額及利率＿借款人性別

兩性房貸新增授信人數如下：

房貸新增授信人數 性別分布

男性略多於女性一點，大多落差1~2千人。

接著看房貸新增授信總水位（授信餘額）：

性別_房貸新增授信餘額[仟元]

整體水位也是男性略多於女性一點。

接著將兩性的總水位除以房貸人數，得出平均新增授信餘額（平均房貸新增餘額）：

性別__平均房貸新增授信餘額[仟元]

同樣是男性略高於女性，且逐步往千萬大關邁進。

最後來看兩性在平均利率的差異：

性別_平均利率

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。

房貸新增授信金額及利率＿擔保品所在縣市

礙於圖表塞不下22個縣市+1個跨縣市的圖示，只得割捨一些人數較少的縣市：

房貸新增授信人數_房貸擔保品所在縣市

人數以新北市常居榜首，其餘第二至六名大多為五都輪替：桃園市、台中市、高雄市、台南市、台北市，新竹縣偶爾會冒出頭來。

接著看各縣市房貸新增授信餘額總水位（授信餘額）：

房貸擔保品所在縣市_房貸新增授信餘額[仟元]

同樣由六都站榜，新北市常居第一外，其餘名次主要由五都輪替包辦。

接著將各縣市的總水位除以房貸人數，得出平均新增授信餘額（平均房貸新增餘額）：

房貸擔保品所在縣市_平均房貸新增授信餘額[仟元]

平均下來的新增授信餘額，台北市毫無懸念、遙遙領先其他縣市，也是唯一長年授信餘額維持在一千多萬的水準。

如果將台北去除，看其餘縣市的平均新增授信餘額：

房貸擔保品所在縣市（剔除台北市）_平均房貸新增授信餘額[仟元]

沒有哪個縣市獨佔鰲頭，僅能免強看出新北市、新竹縣、台中市、新竹市、高雄市與台南市佔據較高的名次。

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，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，本文就不再多著墨。

房貸新增授信金額及利率＿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（因此全體銀行份額最大，特別以條狀圖方式呈現）：

房貸新增授信人數_金融機構類別

承辦的金融機構以銀行占最大宗，長年佔據八成以上，輾壓其他的金融機構。

農漁會信用部大多數時間佔據第二名的位置，其次為信用合作社與保險公司，郵局則長年敬陪末座。

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也是銀行居大位，就不特別再展圖。

同樣用新增授信餘額除以房貸人數，得出平均新增授信餘額（平均房貸餘額）：

金融機構類別_平均房貸新增授信餘額[仟元]

可以發現銀行的平均授信餘額多數時間位居第一；保險公司則是波動較大，2024年時迅速竄升，年底時一舉超越銀行的授信金額；至於漁會信用部、信用合作社則是旗鼓相當；郵局仍是長年穩定輸出並持續墊底。

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

從上圖可以發現，信用合作社大多時候的利率皆是最高，郵局則是最低。結至24年底，除了信用合作社外，其他金融機構則是交纏在一起。

總結

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

1. 背房貸的主要年齡層為30–39歲，其次為40–49歲，接續的50–59、20–29旗鼓相當。
2. 除了60歲以上的授信餘額來到大關外，其餘年齡層皆落在900萬上下。
3. 性別與房產所在縣市不是影響利率的關鍵因素，年齡才是：年齡越低，金融機構願意提供的房貸利率也較低。
4. 每年房貸新增授信人數，以新北市常居榜首，其餘第二至六名大多為五都輪替：桃園市、台中市、高雄市、台南市、台北市，新竹縣偶爾冒出頭。
5. 平均每人新增授信餘額攤下來後，台北市遙遙領先其他縣市，其餘名次沒有哪個縣市獨佔鰲頭，僅能免強看出新北市、新竹縣、台中市、新竹市、高雄市與台南市較常獲得較高的名次。
6. 八成以上的房貸者選擇與銀行借貸。
7. 信用合作社長年以來提供的房貸利率偏高，其他的金融機構，近年來願意提供的利率趨於相近。

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。

兩性的授信餘額差異不大，但可以發現男性平均新增授信餘額總是多女性一點，這點與「整體男性薪資＞女性」可能有所關聯，未來若有針對薪資分析，可以再來探究之間的比較與差異。

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。

探究完了聯徵中心關於房貸的主要數據，包括房貸人口組成、房貸金額、核貸成數（平均鑑估值＆平均授信額度）、整體房貸與房貸新增的授信金額及平均利率（年齡、性別、縣市別、金融機構）的數據解讀。

筆者接著會再用兩、三個篇幅，提供一些自認值得分享的補充資訊，以及如何整合這些資訊，變成購屋的數據參考指南。

讓我們拭目以待！

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. 2024年新增33萬房奴，台灣背房貸人數220萬來到近年新高
2. 房屋貸款鑑估值早在2013年突破千萬大關，核貸成數保底抓7成左右
3. 近年來房貸授信金額及利率變化