《表4 信用卡循环信贷用户的基本特征回归分析》

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《中国信用卡市场循环信贷用户的基本特征——基于银行微观数据的实证检验》

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注:第一列括号内为Wald统计量，第二列括号内为t值；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

为了分析循环信贷行为的影响因素，我们采取两种回归方法:（1）使用Probit方法运行公式（1）提出的模型，即以表征是否有循环信贷行为的二值变量Revolving作为因变量；（2）使用OLS方法运行公式（2）提出的模型，即以表征循环信贷金额的连续变量lnint作为因变量。回归结果在表4中进行了列示。可以看到，在两列回归结果中，表征年龄的lnage的系数分别为-0.326和-0.322，均在1%的水平上显著，说明越年轻的持卡人发生循环信贷的倾向和金额更大；表征婚姻状况的Marital＿status的系数分别为0.034和0.114，均在1%的水平上显著，说明未婚的持卡人更易进行循环信贷，且循环信贷金额更大；表征性别的Gender的系数分别为-0.206和-0.329，均在1%的水平上显著，说明男性持卡人更可能进行循环信贷，且循环信贷的金额更大；表征职务的Position的系数分别为-0.021和-0.186，均在1%的水平上显著，说明职务越高，持卡人使用循环信贷的概率和金额越大。上述结果与本文提出的假设基本一致，即在生命周期和社会经济地位的理论框架下，年轻、未婚、男性和职务更高的信用卡持卡人更易成为循环信贷用户，且使用循环信贷功能的程度更大。需要强调的是表征收入的变量lnincome。在表4中，其系数分别为0.025和0.572，均在1%的水平上显著。正如前文理论分析部分所述，在线性的研究框架下，循环信贷倾向于金额会与收入正相关。然而，需要进一步结合我国国情考虑收入的结构性差异，因为循环信贷功能对于不同收入层次的持卡人而言，其作用和意义是不同的。