《表5 收入分组下的信用卡循环信贷用户的基本特征(Probit模型)》

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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:括号内为Wald统计量；*、**、***分别表示在10%、5%、1%水平上显著。

为了将收入的结构性差异纳入进一步的分析范畴，我们按照年收入将持卡人分为三组:低收入、中等收入和高收入，并在此基础上进行分组回归，回归结果在表5中进行了列示。可以看到，对于年收入在2万元以下、2万～6万元的持卡人，lnincome的系数分别为-0.431和-0.078，分别在10%和1%的水平上显著，说明在低收入的持卡人中，收入越低，融资约束越强，即资金来源与融资需求的缺口越大，信用卡的循环信贷功能是其缓解融资约束的重要方式，因而收入与循环信贷的倾向和金额负相关。对于年收入在6万～10万元、10万～50万元的持卡人，lnincome的系数分别为0.108和0.054，分别在10%和1%的水平上显著，说明中等收入群体的收入越高，还款能力越强，使用循环信贷功能满足消费需求的意愿也越强烈。因此，收入与循环信贷的倾向和金额正相关。最后，对于年收入在50万～100万元以上的高收入群体，lnincome的系数为-0.199，不具有统计意义上的显著性，说明高收入持卡人的循环信贷行为对收入并不敏感。上述回归分析结果支持了本文提出的研究假设，即收入对循环行为的影响并非是单纯线性的，而是在不同收入群体中表现出不同的特征。