聯徵新增信貸數據分析：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。

與房貸同樣區分成兩種：信貸統計數據（存量）、新增信貸統計數據（流量）。先前用兩篇文章探討完信貸統計數據（存量），接著探討新增信貸統計數據（流量）。

本文將先探討新增信貸在整體趨勢、年齡、性別的統計數據，下一篇接著看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

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。

新增個人信用貸款趨勢

首先看新增信貸人數：

新增個人信貸總人數

最低貸款人數落在3萬，最高峰達到8萬以上，截至2025年4月，8.5萬人甚至創下有紀錄來的新高。

另外值得一提的是，上表有明顯回落的部分，正好都是2月份（少部分1月），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。

接著看新增信貸總金額（單位：仟元）：

新增個人信貸總金額[仟元]

可以發現2020年以前相對平穩，2020年以後震盪向上。

接著來看新每人增信貸金額中位數與平均數：

新增個人信貸金額第50百分位數與平均數

可以發現平均數在2020年以前相對平穩，2020年後大幅跳升與波動，近期甚至突破百萬元大關；中位數則是落在50萬上下，與平均數有著至少一倍差異。

新增信貸年齡授信統計數據

接著從年齡角度看信貸分布。首先看各年齡層新增信貸人數：

新增個人信貸人數（年齡）

各年齡層人數排名：30-40歲>40–50歲>小於30歲>50-60歲>大於60歲。其中前三名為主要貸款年齡層，長年穩定佔據八成比重。

接著來看新增信貸總金額（單位：仟元）：

新增個人信貸總金額[仟元]（年齡）

金額波動與名次較為混亂，第一、二名多為40–50歲、30-40歲相互爭奪；第三、四名多為50–60歲、>60歲；<30歲則在近年大多數時間位居最後。

比較特別的是>60歲的總金額同樣在2019年末、2020年初大幅上升。

接著看每人新增信貸平均金額：

新增信貸平均金額[仟元]（年齡）

>60歲的個人信貸平均金額遙遙領先其他年齡層，個人是覺得高到有點太扯了....，檢查原始數據與公式好幾次，確實>60歲的平均金額突破天際的高，貸款金額來到千萬等級！

為了方便識別其他年齡層的金額，暫時去除>60歲的數據，再看一次每人新增信貸平均金額：

新增信貸平均金額[仟元]（年齡，去除＞60歲數據）

可以發現金額與年齡成正比，年齡越高的新增信貸平均金額越高。

最後來看各年齡層的平均利率：

新增個人信貸平均利率（年齡）

近年來各利率差異逐漸拉大，年齡與利率關係呈明顯反比，年紀越輕則利率越高。

新增信貸性別授信統計數據

接著從性別角度看新增信貸。首先看兩性新增信貸人數：

新增個人信貸總人數（性別）

新增信貸主要為男性，且兩性人數差異從2012年的5千人，至2025年4月的人數差異已來到2萬左右。

以新增信貸總金額來看（單位：仟元）：

個人信貸總金額[仟元]（性別）

總金額皆是男性多於女性，且差額逐漸擴大。

再從新增個人平均信貸金額看：

新增信貸平均金額[仟元]（性別）

男性新增信貸平均金額多於女性。貸款金額震盪向上，差額微幅拉大。

最後來看平均利率的部分：

新增個人信貸平均利率（性別）

2021年以後兩性差異逐漸拉大，目前處於女性平均利率大於男性；2020年以前大多時候是兩性差異不大，甚至在2012－2016年的時候，男性平均利率還大於女性。

新增信貸授信結論

探討完新增信貸授信（流量）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，皆呈現震盪向上的成長態勢。截至2025年4月為止，每月人數最高來到8.5萬人、每人平均金額108萬、中位數55萬。
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30–50歲兩個年齡區間段，就長年佔據6成比重。
3. 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。
4. 年齡層看信貸平均利率：年齡與平均利率成反向關係，<30歲貸到最少的錢，卻負擔最高的利率，>60歲則反之。<30歲人口近期利率來到7.7%，>60歲則為4.8%，兩者利差接近3%。
5. 信貸在性別的統計數據，男性在人數、總金額與平均金額都大於女性，且平均利率還小於女性，且兩性在各項的差距皆持續拉大。

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。

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

本篇探討完信貸在整體趨勢、年齡、性別的統計數據，後續將接著探討新增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。

沒意外的話，下一篇將是聯徵番外篇－信貸數據分析的最後一篇。

參考資料

• 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