聯徵信貸數據分析：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《聯徵信貸數據分析：整體趨勢、年齡、性別統計數據》探討完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。

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信用貸款名詞與資料說明

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。

信貸年齡與性別交叉授信統計數據

挺有趣的，房貸沒有交叉比對的數據，但信貸卻有。主要是聯徵有釋出的年齡、性別進行交叉比對授信狀況。

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）：

個人信貸總人數（年齡與性別）

可以發現信貸主力為30–40歲男性與40–50歲男性，也是唯二人數超過30萬的族群；30–40歲女性與40–50歲女性則是於第三、四名糾結中；第五、六名則為<30歲與50–60歲男性互有勝負；第七、八名則為<30歲與50–60歲女性輪替；敬陪末座的則是兩性皆為>60歲的人口。

接著來看總金額（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]（年齡與性別）

從上表可以發現，截至2025年4月佔據山頭的第一、二名為40–50歲男性與30–40歲男性，兩者亦步亦趨且上升曲線超級陡峭；第三、四名則為50–60歲男性、40–50歲女性；第五名為30–40歲女性；第六、七名則為糾結中的<30歲男性與50–60歲女性；其餘八至十名分別為>60歲男性、<30歲女性、>60歲女性。

接著看每人平均信貸金額：

平均金額[仟元]（年齡與性別）

近年來平均金額皆為緩步上升，最特別的莫過於>60歲的兩性，在2019–2020年交接之際，平均金額皆大幅提升。與先前單看年齡層維度也發生過的走升，特別是>60歲的男性一枝獨秀，平均信貸金額唯一來到150萬的族群。

第二、三名為50–60歲男性與40–50歲男性；第四、五名則為30–40歲男性與>60歲女性互不相讓；第六名為50–60歲女性；第七名40–50歲女性；第八、九名則為<30歲男性與30–40歲女性糾結中；最後一名則是<30歲女性。

最後來看利率差異：

個人信貸平均利率（年齡與性別）

平均利率最高的兩名分別是<30歲的女性與男性；第三名為30–40歲女性；第四名為40–50歲女性；第五為30–40歲男性；第六為50–60歲女性；第七、八名則為40–50歲男性與50–60歲男性；利率最低的兩名為>60歲的女性與男性。

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信貸人數的部分：

個人信貸總人數（男性年齡）

30–40歲人數最多，40–50歲次之，皆突破30萬人；<30歲與50–60歲競逐第三、四名；>60歲則敬陪末座。

接著看總金額（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]（男性年齡）

40–50歲、30–40歲以陡峭的上升曲線佔據第一、二名寶座，兩者亦步亦趨；其餘三至五名的排序分別是50–60歲、<30歲、>60歲。

接著看每人平均下來的信貸金額：

每人信貸平均金額[仟元]（男性年齡）

每人信貸平均金額長年緩步增長，且年齡越高，金額越高。金額高低照著年齡層由高至低排序。

最後來看平均利率：

個人信貸平均利率（男性年齡）

平均利率與年齡成反向，利率由高至低，年齡由小至大。

信貸女性年齡交叉授信統計數據

接著看女性在各年齡層信貸人數：

個人信貸總人數（女性年齡）

第一、二名目前30–40歲、40–50歲勢均力敵；第三、四名由50–60歲、<30歲旗鼓相當；>60歲則敬陪末座。

接著看總金額（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]（女性年齡）

信貸總金額由高至低排序：40–50歲>30–40歲>50–60歲>小於30歲>小於60歲。

每人平均下來的信貸金額：

每人信貸平均金額[仟元]（女性年齡）

平均金額由高至低，照著年齡由高至低排序，且最高平均金額不超過90萬。

最後來看平均利率：

個人信貸平均利率（女性年齡）

年齡與利率呈反向關係，年齡越低則利率越高。

信貸年齡與性別交叉授信總結

探討完信貸授信（存量）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>30–40歲女性≒40–50>小於30歲男性≒50–60歲男性>小於30歲女性≒50–60歲女性>大於60歲男性>大於60歲女性。信貸主力為30–40歲男性與40–50歲男性，也是唯二人數超過30萬的族群。
3. 總金額由多至寡排序：40–50歲男性>30–40歲男性>50–60歲男性>40–50歲女性>30–40歲女性>小於30歲男性≒50–60歲女性>大於60歲男性、小於30歲女性>大於60歲女。
4. 平均金額由多至寡排序：大於60歲男性>50–60歲男性>40–50歲男性>30–40歲男性與≒大於60歲女性>50–60歲女性>40–50歲女性>小於30歲男性≒30–40歲女性>小於30歲女性。
5. 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>50–60歲女性>40–50歲男性>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. 男性各年齡層總金額由多至寡排序：40–50歲≒30–40歲>50–60歲>小於30歲>大於60歲。
3. 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. 女性各年齡層總金額由多至寡排序：40–50歲>30–40歲>50–60歲>小於30歲>小於60歲。
3. 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。

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？

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、放貸等業者來說才有其價值。

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，尤其是關鍵的「還款利率」，更是不同維度下都該優先關注的第一順位，了解自己可期待的利率區間。

本篇探討完信貸的「存量」統計數據，下篇接著探討新增信貸（流量）的統計數據。沒意外的話，同樣會拆成兩篇文章，以便不同維度的讀者各自解讀自己所屬族群下的授信情形。

參考資料

1. 財團法人金融聯合徵信中心：OpenData專區