聯徵信貸數據分析：整體趨勢、年齡、性別統計數據

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。

聯徵的統計數據看了看，發現比房貸單純多了，於是來個探討信貸數據的番外篇。

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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。

個人信用貸款趨勢

先來看信貸總人數：

個人信貸總人數

從上表發現近年來持續攀升，2025年Q1甚至逼近180萬人的新高！

代表整個信貸市場規模的個人信貸總金額，整個信貸水位同樣也是持續攀升來到新高點（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]

個人信貸平均金額與中位數如下（單位：仟元）：

個人信貸金額第50百分位數與平均數

個人信貸金額中位數逐漸來到50萬，平均數持續逼近80萬。且中位數與平均數的差距也從2012年的10萬，逐漸拉大至25萬。

整個信貸市場，不僅人數攀升、借貸總規模上升，每人貸款金額平均數與中位數也同樣是上升趨勢。

信貸年齡授信統計數據

接著從年齡角度看信貸分布。首先看各年齡層信貸人數：

個人信貸人數（年齡）

可以發現信貸人數最多的為30–40歲人口，其次為40–50歲，<30歲與50–60歲則在相爭三、四名，>60歲則是長年少於10萬人落於榜尾。

接著來看總金額（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]（年齡）

各年齡層的信貸規模落差甚大，佔據第一、二名的40–50歲、30–40歲總金額斜率在2020年後越加陡峭。

原先人數上互有勝負的<30歲與50–60歲人口，總金額的落差明顯，50–60歲第三名無庸置疑，反倒是>60歲的總金額與<30歲的相差不遠。

若將各年齡層的信貸總金額除以信貸人數，得出每人平均信貸金額如下：

每人平均授信金額[仟元]（年齡）

每人平均信貸金額逐年緩步上升，有趣的是信貸金額排名照著年齡由高至低排序。最令我意外的是>60歲的平均金額在2019–2020忽然大幅提升，從此之後遙遙領先其他年齡層，金額甚至突破一百萬！

最後來看信貸平均利率：

信貸平均利率（年齡）

可以發現年齡與利率呈明顯反比，年齡越輕則利率越高。<30歲的信貸平均利率甚至高出其他年齡一大截，近年都維持在8%以上！反觀>60歲人口，利率長年都明顯低於其他年齡層，最低的時候一度只要4%利息。

信貸性別授信統計數據

接著從性別角度看信貸。首先看兩性信貸人數：

個人信貸總人數（性別）

男性貸款人數長年多於女性，2024年人數甚至突破百萬大關，且兩性差異缺口從2012年的15萬，至2025年4月已經擴大到30萬，足足差了一倍！

從信貸總金額來看（單位：仟元），男性的斜率更為陡峭：

個人信貸總金額[仟元]（性別）

再從個人平均信貸金額看：

個人信貸總金額[仟元]（性別）

可以發現男性不僅信貸人數多於女性，攤下來的平均金額也是大於女性一截。兩性差異也從12萬擴大到25萬，是2012年來的兩倍。

最後來看平均利率的部分：

個人信貸平均利率（性別）

想不到兩性在利率的差異上，近年來逐漸擴大，挺令我意外的。

信貸性別的統計數據總得來說，男性在人數、總金額與平均數都遠大於女性，且平均利率還小於女性，具有相對優勢。

信貸授信總結

探討完信貸授信（存量）在整體、年齡、性別的數據後，得出以下重點：

1. 整個信貸趨勢，不論是信貸人數、總金額、每人信貸平均金額還是中位數，皆呈現成長態勢。截至2025年4月為止，總人數接近180萬人、每人平均金額77萬、中位數47萬。
2. 年齡層看信貸人數：30–40歲>40–50歲>小於30歲≡50–60歲>大於60歲。光是30–50歲兩個年齡區間段，就長年佔據6成比重。
3. 年齡層看信貸總金額：40–50歲>30–40歲>50–60歲>小於30歲>大於60歲。其中40–50歲與30–40歲兩個年齡段的總金額差異不大，且上升曲線較其他年齡層陡峭。
4. 年齡層看每人信貸平均金額：年齡與平均金額成正向關係，年齡越大的信貸平均金額越高，反之越小。
5. 年齡層看信貸平均利率：年齡與平均利率成反向關係，年紀越輕的信貸平均利率越高，反之越小。尤其是<30歲人口近期利率來到8.5%，>60歲則為5.5%，最高與最低的利差來到3%。
6. 信貸在性別的統計數據，男性在人數、總金額與平均數都大於女性，且平均利率還小於女性。

開頭的統計數據說明有提到：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。

美中不足的部分

與房貸豐富的統計數據相比，信貸類的數據資料相對單純，畢竟少了擔保物（房產）要探討。不過在可探究的維度上，少了幾項關鍵數據阿！像是年收入的維度，還有年齡、性別的信貸金額中位數。

尤其是信貸金額中位數，比起平均數更能準確衡量信貸金額多寡。

令我意外的是，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，真不懂聯徵中心是如何評估各項統計數據的釋出與否。

另外，滿好奇有哪些信貸放款的金融機構，因為就自己與周遭朋友信貸的情形，還沒有看到誰的利率落在6%以上，真的詫異「平均利率」都這麼高的嗎？！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，個人也滿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？

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。

信貸分析未完待續

探討信貸市場有什麼用？除了了解台灣市場規模，其次就是對台灣信貸市場有個輪廓樣貌，對專做台灣總經分析的研究員，以及B2C的信貸、借貸、放貸等業者來說可能才有其價值。

本篇探討完信貸在整體趨勢、年齡、性別的統計數據，後續將接著探討信貸年齡與性別交叉的授信統計數據，以便不同維度的讀者更能清楚找到自己所屬族群的授信情形。

倘若是想要申請信用貸款的讀者，新增信貸的統計數據才有參考價值，預計於信貸交叉授信數據後的下一篇文章進行探討。

參考資料

1. 財團法人金融聯合徵信中心：OpenData專區