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发布时间：2023-09-15 10:36:27   来源：文档文库   
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第36卷第5期统计研究Vol. 36, No.
52019年5月Statistical ResearchMay
2019经济地位对信用卡逾期的影响路晓蒙 侯晓华
尹志超内容提要:我国信用卡业务的迅猛发展助推了消费经济的快速发展,但信用卡的逾期行为不容忽 视。收入代表了一个人的经济地位,是信用卡按时还款的保障。本文基于某商业银行信用卡客户的逾 期数据，以持卡人的经济地位为视角，分析了经济地位对信用卡逾期行为的影响。研究表明，我国商业
银行信用卡持卡人的逾期行为具有显著的经济特征，收入对信用卡逾期的影响呈“U”型的非线性特征， 即收入较低和收入较高的持卡人逾期的可能性较高，收入处于中间的持卡人逾期的可能性较低。进一
步的研究发现，中年群体、T.作单位稳定者、有房者会降低经济地位对信用卡逾期行为的非线性影响，而
信用卡账龄较长的持卡人扩大了这种影响。本文的研究结论为全社会建立良好的信用卡用卡环境、商 业银行高效处理信用卡逾期、改善商业银行信用卡风险管理提供了重要依据。关键词:经济地位;收入;信用卡逾期DOI：10. 19343/j.cnki.ll-1302/c.2019. 05.007 中图分类号:C812
文献标识码:A 文章编号:1002-4565(201905-0085-15The Impact of Economic Status on Credit Card
DefaultLu Xiaomeng Hou Xiaohua Yin
ZhichaoAbstract: The rapid development of credit card business in China has pushed forward the rapid development of consumer economy, but the default behavior of the holders cannot be neglected. Income which
represents a person * s economic status, is a guarantee for the timely repayment. Based on the overdue data of credit card customers in a commercial bank, from the perspective of the economic status of the cardholder, this paper analyses the impact of economic status on credit card overdue. It is found that the overdue behavior of
credit card holders in the China' s commercial bank is with significant economic characteristics. The impact of income on credit card overdue is non-linear with a U-shape, That is, the cardholders with lower and higher income are more likely to default and with middle income are less likely to. A further research shows that the
middle・aged group, the workers with stable jobs and the house owners reduce the non-linear impacts of
economic status on credit card overdue behavior, while the cardholders with long time card holding edge up the
chances. This paper provides the key evidence for the whole society to establish a good environment for credit card uses, for commercial banks to effectively deal with credit card overdue and to improve the credit card risk
management.Key words:Economic Status； Income； Credit Card
Default一、弓I言因拥有支付、融资服务一体化的优势,信用卡不仅让广大居民体验到了安全便利的消费，也给*本文获中央高校基本科研业务费专项资金资助项目"信贷在金融扶贫中的作用：基于渠道和用途的经验分析”
(JBK1902056的资助。
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•统计研究2019年5月众多企业创造了丰富的商业机会，从而拉动了内需、促进了经济增长。近些年来，我国商业银行发 行的信用卡数量不断增多,2017年末信用卡渗透率已达48. 7%o但随着信用卡发卡量的增加，信 用卡持卡人的逾期行为日益严重。信用卡逾期半年未偿信贷余额由2009年的77. 0亿元增长到 2017年的663. 1亿元，年均增长率高达30. 9%①。持卡人未在到期还款日足额偿还应付款项即为信用卡逾期，信用卡逾期会影响持卡人的信用
记录、融资机会、融资成本，还会降低商业银行的收益，扩大商业银行信用卡的经营风险。从商业银
行自身经营来看，其不能直接管理和控制宏观经济方面的影响.只能从微观个体方面加强管理和控
制，从而降低信用卡违约风险。然而，目前的文献集中于在信用卡作用和持卡因素的研究上，较少
有学者关注信用卡逾期的研究。影响信用卡逾期的微观因素比较复杂,除了信用状况、学历、婚姻、风险态度、消费习惯等因素
外，持卡人的经济地位也是影响信用卡逾期的一个重要方面。通常，学者们使用收入、教育、职业等
多个指标构建社会经济地位指数，用来代表人们的综合社会地位，但经济地位和社会地位有所不
同，一般来说，收入代表经济地位,教育代表社会地位(Duncan, 1961⑴。在申请信用卡时,银行一
般更多的关注申请人的经济地位。银行卡的使用者比非使用者具有更高的收入，经济地位高的持
卡人更愿意使用信用卡(Plummer, 1971 2 ；Awh和Waters, 1974，!
o收入代表了一个人的经济地位，直接影响着信用卡的准入资格和授信额度。各商业银行针对 不同类别的信用卡客群，综合考察申请人的性别、年龄等自然属性以及申请人收入水平和还款来
源，核定信用卡授信额度。收入不仅反映了一个人的经济能力，还影响着他的信用卡消费能力、透
支能力、还款能力及使用频率等，因此，收入在信用卡成功办卡及匹配授信额度方面发挥着至关重 要的作用。目前.由于数据的难获取性，学术界关于信用卡的研究主要聚集在信用卡的消费、信用卡透支, 而对信用卡持卡人逾期行为的研究涉及不多。一方面是通过微观数据分析信用卡持卡人的逾期行
为较为缺乏，另一方面从经济地位的视角研究信用卡逾期的也较少。基于此，本文使用某商业银行 信用卡逾期的微观数据,探讨经济地位对信用卡逾期的影响，并针对我国信用卡持卡人的逾期行为
特征，为如何高效处理信用卡违约事件，建立良好的信用卡用卡环境,改善商业银行信用卡风险管
理提出应对措施。二、文献回顾和研究假设(―文献回顾信用卡之所以得到越来越多人的青睐,其主要原因在于信用卡同时拥有支付结算、消费信贷的
双重功能。银行卡消费促进了我国经济的增长(黄兴海,2004⑷。越来越多的消费者选择信用卡 作为交易的媒介，信用卡不仅逐渐成为消费考首选的金融工具,也为银行的收益带来了新的增长点 (Robb和James,2012⑴。银行的信用卡余额代偿服务为消费者提供了降低短期约束的工具.消
费者的总消费水平显著提高(熊伟,2014⑹。个人是否拥有信用卡受到诸多因素的影响。首先.人口统计特征方面.Duca和Whitesell (1995⑺研究发现，户主是男性、生活在农村、年纪大者，较少拥有信用卡；中年人是使用信用卡最 多的人群(Kinsey, 1981 凶。另夕卜，婚姻状况也是是否使用信用卡的重要决定因素(Kinsey,
1981⑻；Mathews和Slocum, 1969 9] .White ( 1975r'°'认为，未婚的男性比未婚的女性更愿意使用1本段数据均来自2018年中国人民银行公布的《支付体系运行报告》
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响• 87
•信用卡。其次，家庭行为特征方面，傅联英和王明筠（2016）5：研究得出风险偏好是个人持有信用 卡的重要影响因素。再次，家庭社会经济地位方面，收入高者、受过高等教育者、车辆价值高者、有
房产者、工作年限长者，更有可能持有信用卡（Duca和Whitesell. 1995［71 ；傅联英和王明筠， 2016［,,］）o另外，李永强等（2008）［⑵研究发现感知信用卡实用性是影响信用卡开通及使用信用卡 意愿最显著的因素。透支行为是信用卡特有的属性之一。江明华和任晓炜（2003）研究显示对信用卡的正面情
感、对钱的保守态度和冲动性消费正向显著影响着信用卡持卡人的透支行为。黄卉和沈红波 （2010）［⑷采用商业银行信用卡中心微观数据，发现持卡人对信用卡本身所代表的身份地位的正面 态度会显著提高信用卡的使用,持卡人的收入、职业和地域差异对信用卡的使用频率也有一定的影 响。沈红波等（2013 ） ［ 155的研究验证了生命周期假说（Ando和Modigliani ,1963）1⑷，年轻的持卡人
在信用卡透支的可能性和负债程度上都显著高于年老的持卡人。另外，收入是影响个人是否成功拥有信用卡，以及影响持卡人用卡行为的主要因素。信用卡持 卡人的收入水平与信用卡的使用频率之间有显著的正相关关系，随着收入水平的上升，信用卡的使 用率随之提高，尤其是对于极高收入的持卡人（Chan, 1997）［仍或高收入的家庭（Mandell,
1972）问。Kim和DeVaney （2001）（叼的研究显示收入越高，持有信用卡的概率越高，且收入与信 用卡负债的金额呈正相关关系（Abdul-Muhmin和Umar, 2007［20］ ； Hancock等，2013⑺］）。不过，也
有不少学者认为收人与信用卡负债之间呈负相关关系（Bertaut和Haliassos ,2009：⑵；Min和Kim,
2003〔231）。Mathews和Slocum（1969）⑼认为在一定的收入范围内，有贷款使用者的持卡人收入更 低,收入与信用卡负债金额之间是反向关系。收入对信用卡使用的影响复杂，不仅因为信用卡使用受多项因素的影响，同时因为该影响需要
在一个长期的时间、用更大的样本和更准确的计量来进行深入检验，因此，学术领域才会存在关于 收入与信用卡使用的分歧。目前，从各商业银行的信用卡授信政策看，申请人的经济地位直接影响 信用卡办卡成功率及授信额度大小，那么持卡人经济地位与信用卡逾期到底是一个什么关系？哪
些行为特征影响了信用卡的逾期呢？本文借鉴Duncan（1961）tl］、沈红波等（2013）〔切的研究，以收
入作为经济地位的衡量变量，使用商业银行信用卡中心微观个体数据，深入分析经济地位对信用卡 持卡人逾期行为的影响。（二）研究假设一般来说,经济地位越高，信用卡持卡人越不容易逾期。但是，也存在一种可能性，在收人较低 的时候，逾期较高;随着收入的增加，逾期降低;随着收入的进一步增加,逾期又较高。这是由于持 卡人收入较低时,获得的信用卡授信额度较低，同时还承担按揭贷款等负债情况，常常会出现收不
抵支现象，也就很容易出现信用卡逾期;随着收入的增加，偿债能力有所提高，逾期也就有所降低；
然而随着收入的进一步增加，高收入群体更容易获得办卡机会和较高的授信额度，一方面,这些大 额信用卡成为了小微企业短期资金周转的工具;另一方面，持卡人利用大额信用卡的免息期或者低
息成本，转投其他产品能获得高于信用卡逾期成本的收益，因此更容易产生逾期。基于此，本文提 岀假设1
:假设1:经济地位对信用卡逾期的影响是非线性的。但不同人群对经济地位对信用卡逾期的非线性影响的反应是不同的。相对于自由职业者.工 作单位稳定者通常有较稳定的经济保障.商业银行也更加喜欢为这一类别的人群办理信用卡，这类 人群也更加不容易逾期。一是因为此类客户不属于风险偏好的人群，是风险规避者：二是此类客
户收入稳定且有经济保障,能按时还款。三是工作较稳定的单位人员比较在乎个人的信用状况及

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•统计研究2019年5月声誉风险.避免因信用卡逾期影响工作稳定性。基于此，本文提出假设2：假设2：工作单位稳定的持卡人降低了低收入和高收入持卡人逾期的概率。持卡人处于生命周期的不同阶段，其对经济地位对信用卡逾期的非线性影响的反应也是不一 样的。中年阶段，无论是经济收入还是社会地位都有所提升且较稳定，在住房、汽车、婚姻、子女教
育等方面支出也较大，因此中年阶段是使用信用卡的频繁时期。但中年阶段也是信用卡逾期的较 低时期，一是中年人相对理性，非常重视信用记录，会按时还款，不断积累良好的信用记录，故信用
卡逾期概率也就越低;二是此年龄阶段收入稳定，还款来源有保障。基于此，本文提出假设3：假设3：中年群体的持卡人降低了低收入和高收入持卡人逾期的概率。房产是个人财力的重要组成部分，也是个人经济实力雄厚的体现,有房的持卡人较无房的持卡
人经济实力强，还款来源有保障，信用卡逾期可能性较低。随着经济的快速发展，房价上涨,个人常 常通过各种拆借、举债或自有资金以实现购房，在此情况下,对于低收入有房的人群，因资金周转安
排不到位且收入低很容易发生信用卡逾期，而对有房的高收入人群来说,因其收入较高，资金流足 以偿还本人各项债务。因此，有房的低收入人群的持卡人逾期可能性要高于有房的高收入人群。
基于此，本文提岀假设4：假设4：有房的持卡人提高了低收入人群逾期的可能性,降低了高收入人群逾期的可能性。信用卡账龄反映了持卡人的用卡时间，也会影响到持卡人是否逾期，这也可能会与持卡人的经 济地位有关。刚开始使用信用卡的人，对发卡行用卡使用规则不熟悉，各方面都比较谨慎，也注重 自己的信用，因此不容易发生逾期行为。然而随着时间的推移，信用卡使用比较久的持卡人对信用
卡使用规则比较熟悉，发生逾期后只要按吋交纳利息，不影响个人征信记录，发全逾期的机会也会 增加。因此信用卡账龄越长，持卡人发生逾期的可能性越大，而这一现象在低收入和高收入的持卡 人中表现更为明显。低收人的人，因容易收不抵支，发生逾期的可能性比较大，用卡时间越长，越会
放松对信用的关注，相比新用卡的人更容易逾期;高收入的人，因有更好的投资机会而发生逾期的 可能性比较大，而用卡时间越长,越不会受到信用记录的约束，因此更容易逾期。基于此，本文提出
了假设5：假设5：用卡时长提高了低收入和高收入持卡人逾期的可能性。三、模型和变量（一）数据来源本文采用的数据来自国内某商业银行的信用卡数据库，包括该行2007年底发行信用卡至
2017年6月末全部的信用卡数据，数据库共分为两大部分:一是持卡人的客户信息数据，包括持卡
人的年龄、性别、婚姻、学历、收入和住房、授信额度、信用卡账龄;二是信用卡逾期数据，包括是否逾
期、逾期金额。在进行数据分析前,本文对数据进行了初步整理。首先，由于数据库中存在同一身份证号对应 多张信用卡且每张信用卡对应是否逾期的情况,本文在根据同一身份证号计算得出该客户是否逾
期的变量后，对同一身份证号下的重复数据进行了剔除,即可使用的数据中每一条信息都来自唯一 可识别的持卡人身份信息,每一条持卡人信息对应持卡人在限定的时间内是否逾期信息。其次，本 文对一些极端值进行了处理，剔除了持卡人税前收入等于0,或大于300万元的样本;剔除了信用
卡授信额度大于300万元的样本，剔除了信用卡未激活或状态不正常的样本,剔除了持卡人年龄小 于18岁或大于60岁的样本（信用卡办卡年龄一般不允许超过60岁）。最终得到有效样本 149424 个。
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响• 89
•值得注意的是，该数据为某城市的地方性商业银行的信用卡数据,样本覆盖范围为该市居多。 由于数据的局限性,可能会影响结论的一般性。但作者查阅外部数据发现，近些年来，区域性商业 银行信用卡循环账户比率①正逐步趋同于国内全国性的股份制商业银行。根据银联数据②发布的
《2013年至2017年客户年度服务报告》，虽然区域性商业银行信用卡有效卡量均值在2017年末仅
有22. 97万张，仅是股份制商业银行的2%左右,但区域性商业银行的循环账户比率逐渐趋于同业 水平。股份制商业银行循环账户比率由2013年15. 17%下降到2017年的9. 54%,然而区域性商业
银行循环账户比率逐年攀升，由2013年6. 37%增长到2017年的9. 24%,2017年的比率几乎与股
份制商业银行一致。因此，本文认为，虽然该数据为某地方性商业银行的信用卡数据，但这是研究信用卡逾期行为 的初步尝试,并不影响对信用卡持卡人逾期行为的分析，对结论的可靠性、一般性的影响也相对较 小。当然，笔者也在努力寻求全国范围内的信用卡数据，以弥补现有的不足。（二）模型和变量经济地位对信用卡持卡人是否逾期的Probit模型如下：Card_defaulti = a, + （3iEconomic_statusi + Z'y + si
（ 1）式（1）中，Card_defaultl是衡量信用卡持卡人是否逾期的虚拟变量，若持卡人未在到期还款日 足额偿还应付款项即为信用卡逾期，Card_default,取值为1,否则为0。Economic_statusi是衡量信
用卡持卡人经济地位的变量，用持卡人收入来衡量。在把收入作为分组变量时，本文借鉴黄卉和沈 红波（2010）［14］的做法，将收入分为三个组：低收入组小于3万元（含）、中等收入组3~ 10万元
（含）、高收入组10万元以上，取其自然对数。Z，是除信用卡持卡人经济地位变量之外的其他控制 变量.包括年龄、学历、性别、婚姻、授信额度、是否拥有自有住房、信用卡账龄。年龄指持卡人办卡
时的年龄;学历借鉴黄卉和沈红波（2010）［⑷的做法,采用初、中、高变量来表示：中专及高中以下为 低等教育，专科及本科为中等教育,研究生及以上为高等教育；对于性别来说，一般情况下，女性的
消费力强于男性，若持卡人为女性，则取值为1,否则为0；对于婚姻来说，已婚的家庭负担重于未婚 的家庭负担，若持卡人为已婚取值为1,否则为0；授信额度取对数;工作稳定的职业和流动性大的 职业之间,也有着逾期行为不同的差异，若持卡人工作单位稳定则取值为1,否则为0；信用卡账龄
是信用卡账户从开户到样本期的年数，可以衡量持卡人与银行间的粘性。&是残差项，服 从3~"（0。2）。经济地位对信用卡持卡人逾期金额的Tobit模型如下：\ndefault_amounti = a, + f3iEconomic_statusi + Z'y + si
（2）式（2）中，Ind女山一amount,是衡量信用卡持卡人在逾期后的逾期金额大小，逾期金额取自然
对数。Economic_status,和其他控制变量的定义与式（1 ） 一致。主要变量的描述性统计见表1。表1中，从信用卡的逾期结果可以看出，平均来看,信用卡逾期的比例是9.9%。年龄均值是
39. 4岁，中位数是39岁，最小年龄是18岁，最大是59岁，说明信用卡持卡人年龄结构偏中年阶段， 此年龄阶段人群的收入及事业都达到一定程度，具有较强的用卡行为。信用卡人群中女性持卡人
占比44%,低于男性持卡人比例。已婚的持卡人达74. 7%,占了近八成。授信额度均值为3. 78万 元，最低授信额度是5000元，最高授信额度是300万元，申请办卡人的税前收入均值为& 48万元, 收入额度最高为300万元，该行给予持卡人的授信额度略高（据中国人民银行2017年《支付体系① 循环账户比率=循环账户数/有效账户数.循环是指在本账单周期内.未能全额归还上期账单金额。② 银联数据是目前国内唯一一家从事银行卡发卡系统外包的专业机构.此处数据来源于银联数据客户服务年报.

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•统计研究2019年5月运行报告》显示,2017年信用卡卡均授信额度为2. 12万元），这可能是商业银行提升获客量的一个
营销策略。持卡人群体中，有自有住房的占64.3%,超过一半。从学历结构来看，专科及本科以上 学历占61. 2%,中专及高中以下达35% ,硕士及以上的高等学历的客群较少。信用卡账龄反映了
持卡人与银行合作粘性,均值为4年，最长的是& 5年，表明信用卡客群忠诚度较高。从持卡人的 工作单位性质来看，工作单位稳定的人占比达31.7%,不足五成。表1
变量名主要变量的描述性统计变量含义均值标准差中位数最小值最大值逾期年龄女性已婚授信额度（万元）持卡人若未按时还款，则取值为1,否则为0持卡人办卡时的年龄0. 0990. 299039018139. 4300. 4400. 7473.784& 8350. 4960.
435591持卡人若为女性,则取值为1,否则为0010.5001若持卡人已婚，则取值为1,否则为0持卡人在信用卡有效期内可向发卡机构透支的最高限额111. 839300300收入（万元）有自有住房低等教育持卡人办卡时的收入若持卡拥有自有住房，则取值为1,否则为0若持卡人学历为中专或高中以下，则取值为1,否则为0& 4810. 6430. 3500.61222. 8490. 4790. 4770. 4870. 1922.
33331100000011101中等教育若持卡人学历为专科或本科，则取值为1,否则为0若持卡人学历为研究生及以上，则取值为1,否则为0高等教育信用卡账龄（年）0. 0383.9980.31704.51信用卡账龄是信用卡账户从开户到样本期的年数若持卡人在行政、事业单位，国防军事单位，国有独资企业，社 会/国际组织,集体企业工作，则取值为I,否则为0& 51工作单位稳定0. 4650注:样本量为149424个。四、实证结果（一）经济地位与信用卡逾期行为基于上文的研究设计和变量定义，表2给出了经济地位对持卡人逾期行为的实证结果。其中 第（1）-（3）列是OLS的回归结果。第（1）列未加任何控制变量，结果显示收入对信用卡逾期的影
响为0.0422,在1%的水平上显著为负，收入的平方显著为正，表明收入与信用卡逾期呈“U型”分 布,随着收入提高，经济地位的提升,信用卡逾期的可能性越小;但收入到达一定阶段后，信用卡逾
期的可能性开始增加。第（2）列在第（1）列的基础上加入控制变量，结果显示收入对信用卡逾期的 影响为0.0226,仍在1%的水平上显著为负，收入的平方仍然显著为正。第（3）列给出了收入作为
分组变量对信用卡逾期影响的结果，其中中等收入组为基准组，结果显示低收入组和高收入组的回 归结果显著为正,说明较中等收入而言，低收入组和高收入组均提高了信用卡逾期的可能性。第 （4） ~ （6）列是Probit的回归结果。其回归结果与第（I） ~（3）列回归结果一致，即收入与持卡人逾 期行为呈“U”型分布，持卡人收入较低和较高者的逾期可能性越大，收入处于中间的持卡人逾期的
可能性较低。这验证了本文的假设I.说明经济地位对信用卡逾期的影响是非线性的。控制变量的结果和其他学者的研究基本一致。年龄的增长与信用卡逾期呈反向变动。学历降
低了信用卡逾期，学历越高的人不仅看重个人信用记录,也能更好的管理和使用信用卡支付和信贷
功能。女性的信用卡逾期率低于男性：从发卡量性别结构来看，男性与女性持卡人比重分别为 56%和44%,而从逾期性别结构来看，男性与女性逾期的比重分别为67. 1%和32. 9%。授信额度与
信用卡逾期呈正向变动，授信额度高的持卡人在信用卡用卡行为上表现得更加积极,逾期的可能性 也就更高。工作单位稳定的持卡人逾期的可能性较低，在1%的水平上显著为负。从信用卡账龄
来看，账龄长的持卡人较账龄短的持卡人更容易逾期，账龄越长,催收难度越大，形成坏账损失的可 能性也就越大。
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响・91・表2
变量经济地位对信用卡持卡人是否逾期的影响是否逾期（逾期=1）OLSProbit(3(4(5-0.0144
…(1(2(6In（收入）In（收人尸低收入组-0. 0422 ***-0.0226 •**-0. 0346 ***(0.0014(0.00170.0153(0.00170. 0086
*•*(0.00150. 0053
***0.0120“*(0.0004(0.0005(0.0005(0.00040. 0056
***0. 0066
***(0.0016高收人组(0.00180. 0235
*•*0. 0295
***(0.
0027年龄(0.
0024-0.0013-0. (013(0.0009-0.0014-0.0012(0.0009年龄的平方(0.0009-0.0000(0.00090.00000.00000.0000(0.0000-0.0413
…(0.0000中等学历(0.0000-0. 0452
**•(0.0000-0.
0409-0. 0446
•**(0.0019高等学历(0.0019-0.
1047***(0.0017-0. 1141
***(0.0017-0. 1149
…-0.
1044(0.
0033女性(0. 0033-0.0334***(0.0015-0.0139
***(0.0053-0. 0332
***(0.0053-0.0329 ***(0.0015-0. 0333 ***(0.0015(0.0015-0. 0141
***已婚-0.0134 *•*(0.00220.0136 **•(0.00020.
0002-0.0144*"(0.
0020(0. 00220.0140***(0.0002(0.00200.0140 …(0.0002In（授信额度）有自有住房0. 0143 ***(0.0002-0.00050.0013-0.0012(0.0017工作单位稳定(0.0017-0. 0721
***(0.0017-0.
0767(0.0017-0. 0682 **•-0. 0798 **•(0.0019(0.0016信用卡账龄（年）(0.00150.0104***(0.00190. 0072
*•*0.0107***0. 0071(0.
0003(0.0004Constant(0.00040. 0933
***(0.00030. 1038***(0.00110. 1083
***(0.0170149424(0.0170149424149424149424Observations1494240.0101149424R-squared0. 06540.06330.01230. 10570.
1041注:括号内是稳健性标准差J、"和…分别表示在10%、5%、1%的水平上显著.Probit回归报告的是边际效应，且最后一行 给出的是Pseudo R-squared的结果。下同。（二）经济地位与信用卡逾期金额表3给出了经济地位对信用卡逾期金额的影响.其中第（1）-（3）列是OLS的回归结果，第（1）
列未加任何控制变量.结果显示收入对持卡人逾期金额的影响为0.3825,在1%的水平上显著为 负，收入的平方显著为正，表明收入与持卡人逾期金额呈“U”型分布，随着收入提高,经济地位的提
升，持卡人逾期的金额越小;但收入到达一定阶段后，持卡人逾期的金额开始增加。第（2）列在第 （1）列的基础上加入控制变量.结果显示收入对信用卡逾期金额的影响为0.2295,仍在1%的水平 上显著为负，收入的平方仍然显著为正。第（3）列给出了收入作为分组变量对持卡人逾期金额的
影响结果，其中中等收入组为基准组，结果显示低收入组和高收入组的回归结果显著为正，说明较
中等收入而言，低收入组和高收入组均提高了信用卡持卡人的逾期金额。第（4）-（6）列是Tobit 的回归结果。其回归结果与第（1）-（3）列回归结果一致，即收人与持卡人逾期金额呈“U”型分
布，持卡人收人较低和较高者的逾期金额越大。这和本文的假设1相符。
・92・表3
变量统计研究2019年5月经济地位对信用卡持卡人逾期金额的影响逾期金额OLSTobit(1(2(3(4(5(6In（收入）In（收人严低收入组-0. 3825-0. 2295 •••-0. 5374 *•*(0.0211-0. 2283 ***(0.02080. 0724 *•*(0.
0054(0.01420. 1313 w(0.
0047(0.01440. 0784 ***(0.
00480. 1031
***0. 1722***(0.
00520. 1337***(0.
0254(0.0122高收入组0. 2366 ***(0.
0219Yes0. 2796***(0.
0344YesYesYes其他控制变量Yes0. 4620 **•(0.
1335YesConstantObservations0. 7745 ***(0.00940. 2808 **(0. 13421494240.
05801494241494240.06061494240.
00631494241494240.0564R-squared0.01090.
0572注:Tobit回归报告的是边际效应。五、异质性分析（一）经济地位、工作单位与持卡人逾期行为基于假设2,表4给出了工作单位与收入的交叉项对信用卡逾期行为的影响。根据持卡人申 请办卡时提供的收入水平，本文将持卡人分为低收入、中收入及高收入组，并将中收入组作为基准 组，将另外两组和工作单位稳定进行交叉回归。表4
变量经济地位、工作单位与持卡人的逾期行为是否逾期（逾期=1）
逾期金额OLSProbit(2OLSTobit(1低收入组X工作单位稳定(3-0. 2724(0.
0226(4-0. 3311
***-0. 0289 ***(0.
0030-0. 0245 ***(0.
0040(0. 0612-0.5153
*•*高收人组X工作单位稳定-0. 0639 ***(0.
0049-0. 0383 ***(0.
0056-0. 5489 ***(0.
0380(0. 08580. 2057
…低收入组0.0162 ***(0.
00210.0114***(0.
00200. 1942 ***(0.0166(0. 02850. 3833
***高收入组0. 0491 *•*(0.
00350. 0320 …(0. 0026-0. 0605
…0. 4067 *•*(0.
0288(0.
0378工作单位稳定-0. 0482 …(0.
0024-0. 3899(0.0177(0.
0032-0. 9930 ***(0.0488其他控制变量YesYesYes0.2152YesConstant0. 0862 •**(0.0171149424(0.
1345ObservationsR-squared1494240.
10471494241494240.
05670. 06430.0592表4中第（1）-（2）列是针对持卡人是否逾期的回归结果，第（1）列的0LS回归结果显示，“低 收入组x工作单位稳定”的系数为0.0289,且在1%的水平上显著为负。“高收入组x工作单位稳 定”的系数为0. 0639,也在1%的水平上显著为负。第（2）列的Probit也得岀了一致的结果，这说明 相比在其他工作单位工作的持卡人来说,工作单位稳定的信用卡持卡人降低了低收入组和高收入
组对信用卡是否逾期的影响，这也证明了本文的假设2。表4中第（3）-（4）列是针对持卡人逾期金额的回归结果，第（3）列的OLS回归结果显示，“低
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响• 93
•收入组x工作单位稳定”的系数为0. 2724,且在1%的水平上显著为负。“高收入组x工作单位稳 定”的系数为0. 5489,也在1%的水平上显著为负。第（4）列的Tobit也得出了一致的结果，这说明
相比在其他工作单位工作的持卡人来说,工作单位稳定的信用卡持卡人降低了低收入组和高收入
组对信用卡逾期金额的影响，证明了本文的假设2。（二）经济地位、生命周期与持卡人逾期行为基于假设3,表5给岀了中年群体与收入的交叉项对信用卡逾期的影响。根据生命周期理论,
本文对年龄进行分组划分,30岁（含）岁以下定义为年轻群体，30-50（含）岁定义为中年群体,50 岁以上为老年群体，其中中收入组作为基准组，低收入组与中年群体交叉、高收入组与中年群体交 叉进行交叉回归。表5中第（1）~ （2）列是针对持卡人是否逾期的回归结果，第（1）列的OLS回归结果显示，“低 收入组x中年群体”的系数为0. 0142,且在1%的水平上显著为负。“高收入组x中年群体”的系数
为0. 0144,也在5%的水平上显著为负。第（2）列的Probit也得出了一致的结果，这说明相比年轻
组和老年组来说，中年群体的信用卡持卡人降低了低收入组和高收入组对信用卡是否逾期的影响，
证明了本文的假设3。表5中第（3） ~ （4）列是针对持卡人逾期金额的回归结果，第（3）列的OLS回归结果显示，“低 收入组x中年群体”的系数为0. 0995,且在1%的水平上显著为负。“高收入组x中年群体”的系数
为0. 0200,在此处逾期金额不显著。第（4）列的Tobit也得岀了一致的结果，这也说明相比年轻组
和老年组来说，中年群体的信用卡持卡人降低了低收入组对信用卡逾期金额的影响，证明了本文的 假设3。表5
变量经济地位、生命周期与持卡人逾期行为是否逾期（逾期=1）
逾期金额OLS(1***-0.0142Probit(2OLS(3Tobit(4低收入组X中年群体-0.0161 ***(0.
0040-0. 0995 ***(0.
0323-0. 2060 **•(0.
0574(0.
0040高收入组X中年群体-0.0144"(0. 00700. 0091
**•-0.0152 **0. 0200(0.
0563-0. 0574(0.
0934(0. 00650. 0088
*•*低收入组0.1212…(0.01550. 1739 …(0.
0296(0.0019髙收人组(0. 00200. 0252
***0. 03080. 2323 ***(0.
02130. 2822 ***(0.
0376(0.
0027年轻群体(0. 00260. 0238
*•*0. 0219"*0. 1057 *•*(0.
02690. 2717 …(0.
0491Yes(0.
0034其他控制变量(0.
0034Yes0.
0442YesYes0. 2770 **•(0.
0289Constant(0.
0036ObservationsR-squared1494240.
06261494241494241494240.
05570. 10300.
0575（三）经济地位、是否有房与持卡人逾期行为基于假设4,表6给岀了是否有房与收入的交叉项对信用卡逾期的影响。根据持卡人申请办
卡时提供的是否有自有住房,本文将中收入组作为基准组，将另外两组和是否有自有住房进行交叉 回归。表6中第（1）-（2）列是针对持卡人是否逾期的回归结果，第（1）列的OLS回归结果显示，“低
收入组x有自有住房”的系数为0.0067,且在10%的水平上显著为正。“高收入组x有自有住房”的

• 94
•统计研究2019年5月系数为0. 0253,且在1%的水平上显著为负。第（2）列的Probit回归结果显示，“低收入组x有自有
住房”的系数为0. 0083,在5%的水平上显著为正，“高收入组x有自有住房”的系数为0. 0142,且在 1%的水平上显著为负。这说明有房的持卡人提高了低收入人群逾期的可能性，降低高收入人群逾
期的可能性，证明了本文的假设4。表6中第（3） ~ （4）列是针对持卡人逾期金额的回归结果，第（3）列的OLS回归结果显示，“低 收入组X有自有住房”的系数为0. 0735,且在1%的水平上显著为正。“高收入组x有自有住房”的
系数为0.2292,且在1%的水平上显著为负。第（4）列的Tobit也得岀了一致的结果，这说明有房的
持卡人提高了低收入人群逾期金额的可能性，降低高收入人群逾期金额的可能性,证明了本文的假 设4。表6
经济地位、是否有房与持卡人逾期行为是否逾期（逾期=1）
变量逾期金额OLSProbit(2OLS(3Tobit(1低收人组X有自有住房(40. 1388"*(0.
05070. 0067*(0.
00350. 0083 **(0.
00350. 0735 ***(0.
0278高收入组X有自有住房-0. 0253 ***-0. 0142 ***(0.
0053-0. 2292 •**-0. 1952***(0. 07520.
0486(0.
0059低收入组(0. 04690. 0568
***0. 00220. 0003(0.
0027(0.
0027高收入组(0. 02180. 4333
**•(0. 03870.
4519***0. 0510 …0. 0359 ***(0.
0046(0.
0052有自有住房(0.04170.0116(0.
0228(0.
06470.0015(0.
0028-0.0019(0.
0029-0.
0577(0.0424Yes其他控制变量Yes0. 1603
***YesYes0. 7980
•**ConstantObservations(0.0168149424149424(0. 1346149424149424R-squared0. 06590. 10840. 06050.
0590（四）经济地位、用卡时长与持卡人逾期行为基于假设5,表7给出了信用卡账龄与收入的交叉项对信用卡逾期的影响。根据持卡人从开 户到样本期（2017年6月）的年数，本文将中收入组作为基准组，将另外两组和信用卡账龄进行交
叉回归。表7中第（1）-（2）列是针对持卡人是否逾期的回归结果，第（1）列的OLS回归结果显示，“低 收入组x信用卡账龄”的系数为0. 0027,且在1%的水平上显著为正。“高收入组x信用卡账龄”的 系数为0. 0125,也在1%的水平上显著为正。第（2）列的Probit回归结果显示，“低收入组x信用卡
账龄”的系数为0. 0041,在1%的水平上显著为正，“高收入组x信用卡账龄”的系数为0.0109,且在 1%的水平上显著为正。这说明信用卡持卡人用卡时长提高了低收入组和高收入组对信用卡是否
逾期的影响，也证明了本文假设5。表7中第（3）-（4）列是针对持卡人逾期金额的回归结果，第（3）列的OLS回归结果显示， “低收入组x信用卡账龄”的系数为0. 0140,且在5%的水平上显著为正；“高收入组x信用卡账 龄”的系数为0. 1008,且也在1%的水平上显著为正。第（4）列的Tobit回归也得出了一致的结
果，这说明信用卡持卡人用卡时长提高了低收入组和高收入组对信用卡逾期金额的影响，也证
明了本文假设5。
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡谕期的影响• 95
•表7
变址经济地位、用卡时长与持卡人逾期行为是否逾期（逾期=1）

逾期金额OLS(10. 0027
***Probit(20.0041
…OLSTobit(3(40. 0544
•••低收入组X信用卡账龄0.0140
•*(0.
0007高收人组X信用卡账龄(0. 00070.0109***(0.00610. 1008 ***(0. 00860.
0281(0.01010.0125 ***0. 1433***(0.0129-0. 1312
…(0.0010低收入组(0. 0009-0.0142
•••-0. 0069
*(0.
0036高收入组(0. 0035(0. 0297-0. 1031
***(0. 0504-0. 2948
•**-0.0184
***(0.
0046信用卡账龄-0. 0218***(0.00440.0017***(0. 03800. 0575
**•(0. 06260. 0223
••0. 0058 ***(0.0006(0.0006(0.
0050Yes0. 4553
•••(0.
0087其他控制变量Yes0. 0733 ***(0.
0039YesYesConstantObservations(0.
03171494240.
06311494240.
10311494241494240.
0581R-squared0.
0634六、稳健性检验为了验证前面的实证结果，本文采用了四种类型的稳健性方法进行验证。（一） 稳健性检验1：控制变量为分组变量对于模型中的自变量，本文都是采用连续变量，学术界通常还有另一种方法来对这类变量进行 分析，即虚拟变量法，本文借鉴沈红波等（2013年）〔切引入年龄、授信额度、信用卡账龄分组变量。
年龄分为24岁（含）以下,25-34岁（含）,35-44岁（含）.45-55岁（含）、55岁（含）以上，其中24
岁以下为基准组;授信额度分为1万元（含）以下、1~5万元（含）、5万元以上，其中1万元（含）以
下为基准组;信用卡账龄分1年（含）以下，1~3（含）年、3~5（含）年、5年以上，其中1年（含）以下 为基准组。表8中第（1 ）~（2）列基于Probit模型,重新分析了经济地位对信用卡持卡人逾期行为的影响。 本文发现，即使对年龄、授信额度及信用卡账龄分组后，收入对信用卡是否逾期的影响仍显著为负，
影响系数为0.0095,收入平方项仍显著为正。第（2）列在第（1）列的基础上加入控制变量,其回归 结果仍然一致，这说明经济地位与信用卡是否逾期呈“U”型分布，这与表2和表3的实证回归结果 一致，也再次证明了本文假设lo第（3）-（4）列是运用Tobit模式针对逾期金额的回归，结果类似。因此.改变定义和变量的衡量方法对本文的主要结论并无影响。（二） 稳健性检验2：分样本回归除了交叉回归外，分样本回归也是验证结果稳健性的一种方式。表9通过对信用卡持卡人工 作单位是否稳定进行分样本回归。第（1）列的回归结果显示,工作单位稳定的低收入组持卡人对
是否逾期的影响为0.0091,在1%的水平上显著为负。第（2）列的回归结果显示，工作单位不稳定 的低收入组的持卡人对是否逾期的影响为0. 0095,在1%的水平上显著为正。第（3）-（4）列低收
入组对逾期金额的回归和前两列结果一致，这说明相比工作单位不稳定人群，工作单位稳定的低收
入群体的逾期可能性和逾期金额都在降低。另外，第（1）列的回归结果显示，工作单位稳定的高收入组持卡人对是否逾期的影响虽然不显
著，但第（2）列的回归结果却显示，工作单位不稳定的高收入组的持卡人对是否逾期的影响为
・96・表8
变量统计研究2019年5月稳健性检验1：控制变量变更为分组变量是否逾期（逾期=1, Probit）逾期金额（Tobit）(1(2(3(4In（收入）In（收入严低收入组-0. 0095 •**-0. 1415***(0.
0202(0.00140. 0042 ***(0.00040. 0518 …(0.
00520. 0050***(0.00170. 1172**'(0.
0249髙收入组0. 0278 •••(0.
00230.
00230.3195 ***(0.
0339年龄25-34岁0. 0020-0.0120(0.
0409-0.0156(0.04090. 0860
**(0.
0029年龄35~44岁年龄45-54岁(0. 00290. 0060
**0. 0064 ***0. 0902 **(0.
0353(0. 0025(0. 0025(0.
0353-0. 0024(0.
0025-0. 0024(0.
0025-0. 0339(0.
0353-0. 0340(0.
0353年龄55岁以上-0.0104***(0. 0031-0. 0267
***-0.0102 •**(0. 00引-0. 0271
***-0. 1681 ***(0.
0449-0. 1655 ***(0. 0449-0. 3480
***中等学历-0. 3447
…(0.0017高等学历(0.0017-0. 0874 ***(0.
0053(0. 0236-1.
1659***(0. 0236-1. 1805
***-0. 0859
•**(0.
0052女性(0. 0791-0. 4425
***(0.
0793-0. 0339 ***-0. 0338 …(0.0015-0.
4412***(0.0015已婚(0. 0218-0. 3230
***(0. 0219-0. 3258
***-0. 0238 ***-0. 0241 ***(0.0019(0.0019授信额度1万~5万元(0. 02680. 4221
***(0.
02690. 0346 ***0. 0350 ***0. 4244 ***(0.
0282(0.0020授信额度5万元以上有自有住房(0. 00200. 0409
***(0. 02820. 5860
…0. 0370 ***0. 6290 ***(0.
0370(0. 002刀-0. 0065
***(0.0026-0. 0061
***(0. 0376-0. 0993
***-0. 0956 •**(0. 0237-0. 6672
***(0.0017工作单位稳定(0.0017(0. 0236-0. 6484
***-0. 0403 ***-0. 0420 ***(0.
0020(0.
0020信用卡账龄1〜3年(0. 0298(0. 02961.4932 ***(0.
04570. 0867 ***(0.
00310. 0898 ***(0.
00311.4573 ***(0.
0456信用卡账龄3~5年0. 1407 ***(0.
00320. 1442 …(0.
00322. 1317 ***(0.04560. 1307
***2.
1719***(0.04560. 1588***(0.
0455信用卡账龄5年以上0.0011(0.
00300. 0035(0.0030(0.04531494240.
0672Observations1494240.
11141494240.
1107149424Pseudo R20.0670表9 稳健性检验2：分样本回归是否逾期（逾期=l,Probil）
变量逾期金额（Tobit）(1工作单位稳定(2丁作单位不稳定(3工作单位稳定(4T作单位不稳定低收入组-0. 0091 ***0. 0095 ***(0.
0024-0. 1519 …0. 1692***(0.
0306(0.
0022高收人组(0. 0499-0. 0083(0.
07440.0012(0.
00320. 0347 ***(0. 00310. 3718***(0.
0407Yes其他控制变量Yes473870.
0891YesYes47387ObservationsPseudo R21020370.
08711020370. 05640. 0429
第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响• 97
•0- 0347,在1%的水平上显著为正。第（3）-（4）列高收入组对逾期金额的回归和前两列结果一致, 这说明相比工作单位稳定人群，工作单位不稳定的高收入群体的逾期可能性和逾期金额都在上升。
进一步验证了本文假设2。（三）稳健性检验3：子样本回归由于持卡人个人基础信息（如婚姻状况、是否有房、经济地位等）可能会随着时间的推移而发
生变化，而这些变化在目前的数据中并不能观测到。尤其是10年的时间跨度，持卡人的部分信息 如收入和住房、授信额度等发生变化的可能性较大。为了降低收入和住房变量的波动性带来的影
响，本文尝试用最近几年的持卡人微观数据进行分析，即新增稳健性检验，选取子样本进行回归。 一方面，本文选取近5年来（2013-2017）办卡的人的样本；另一方面，本文选取近3年来（2015-
201刀办卡的样本，重新对表2和表3进行回归。数据发现，近5年来开卡样本为74032,占全样本
的49. 54%,近3年开卡样本为44813,占全样的29.99%。结果显示，收入与信用卡逾期仍呈“ U 型”分布，经济地位对信用卡逾期的影响是非线性的。这说明稳健性检验的结果和正文一致。表10
变量稳健性检验3：选择较近办卡时间的子样本回归近五年内开卡样本
是否逾期（逾期=1, Probit）近三年内开卡样本逾期金额（Tobit）是否逾期（逾期=1, Probit）逾期金额（Tobit）(1In （收入）(2(3(4(56(7-0.
1430***(8-0.0054**-0. 1027***(0.0301-0.0060**(0.00230.0029*M(0.0023In（收入严低收入组(0.03980.0557
+0.0033 ***(0.0006-0.00260.0467***(0.00770.0125(0.00060.0011(0.01020.0913*(0.0535(0.0030髙收人组(0.0398(0.00300.0206***(0.0038其他控制变量0.2652 ***(0.0512YesYes740320.0158 ***(0.00370.3079 …(0.0641Yes740320.
1033Yes74032Yes44813Yes448130.0761YesYes448130.0555Observations740320.0592448130.0560Pseudo R20. 10250.05880.0772（四）稳健性检验4 ：更换被解释变量的衡量标准近些年来，随着金融市场的发展，信用卡持卡人忘记还款的概率在大大降低。这主要是由于：
①信用卡还款方式逐渐便捷化和多样化。一方面，微信、支付宝等第三方支付平台都支持信用卡还
款;另一方面,大部分商业银行的手机银行都取消了跨行转账的手续费，跨行还款也便捷。②发卡 行会提醒持卡人按时还款。当前，多数信用卡都需要绑定手机号码，若正常还款日未按时还款，发
卡行通常会以短信或电话的方式告知持卡人，且有3天的宽限期。这些都大大降低了持卡人因信
用卡还款渠道不畅通、偶尔忘记还款导致信用卡逾期的可能性。数据显示,2014年逾期1次的样
本为1439条，到2017年，这一数字已降低至910条，逾期1次的样本下降速度明显。但目前信用卡持卡人忙而生忘的可能性仍然存在。数据显示,2007-2017年,信用卡逾期仅1
次的样本占全部逾期样本的34. 3%0为了消除因忙而生忘造成信用卡逾期的这部分样本的影响， 本文进一步进行了稳健性检验,对被解释变量重新进行定义，即逾期次数大于1次才定义为逾期，
变量取值为1,否则为0。以此新的衡量标准对表2和表3进行回归，表11给出了新的实证结果。 第（1）列显示收入对信用卡逾期影响为0. 0084,在1%的水平上显著为负，收入的平方显著为正，系
数为0.0026,表明收入与信用卡逾期呈“U型”分布。第（2）列低收入组和高收入组回归系数分别 为0.0050和0. 0098,且都在1%的水平上显著为正。第（3）-（4）列对逾期金额的回归结果也一 致。这说明随着收入的提高，经济地位的提升，信用卡逾期的可能性越小，逾期金额越低;但收入达到

• 98
•统计研究2019年5月一定阶段后，信用卡逾期的可能性开始增加，逾期金额提高。稳健性检验的结果显示和正文一致。表11
稳健性检验4：更换被解释变量的衡量标准是否逾期（逾期=1, Probit）
逾期金额（Tobit）(1In（收入）-0. 0084
***(2(3-0. 2363
•**(4(0.0011(0.
0206In（收人严低收入组0. 0026 •**(0.
00030. 0772(0.
00540. 0050 ***(0.00140. 1291
•**(0.
0252高收人组0. 0098 *•*(0.00180.3111(0.
0340其他控制变量Yes149424Yes149424149424Yes1494240.
0593Yes0.
0584ObservationsPseudo R20. 12390.
1230七、结论及建议本文以某商业银行信用卡中心的微观数据为基础，研究和探讨了经济地位对我国信用卡持卡
人逾期行为的影响,其主要结论有：第一,我国信用卡逾期具有显著的经济地位特征，在进行诸多稳健性检验后，这一结论依然成 立。收入对信用卡逾期的影响是非线性，持卡人收入与信用卡逾期呈“U”型分布，即收入较低和收
入较高的持卡人逾期的可能性较高，收入处于中间的持卡人逾期的町能性较低。第二，较工作单位 不稳定者而言，工作单位稳定者的信用卡持卡人收入稳定，降低了低收入和高收入持卡人逾期的可 能性。第三,30-50（含）岁的中年信用卡持卡人收入稳定且有所提升,在住房、婚姻等方面需要承
担更大的经济负担,此部分人群显著降低了低收入和高收入持卡人逾期的可能性。第四，是否拥有
自有住房对信用卡逾期影响显著，有房的持卡人提高了低收入人群逾期的可能性，降低了高收入人 群逾期的可能性。第五,用卡时长提高了低收入和高收入持卡人逾期的可能性。基于以上的结论，结合我国信用卡市场发展现状,本文对信用卡逾期提岀如下建议：首先，做好信用卡贷前审查和贷后管理，建立信用卡动态监测机制。经济地位、工作单位、婚姻
状况等个人特征信息变动对信用卡消费能力、透支能力、还款能力及使用频率有极大影响。商业银 行可通过多举措核实申请人个人特征信息的真实性，从源头控制风险，为授信额度的核定提供有效 审查。建立信用卡动态监测机制,持续记录持卡人的经济行为，动态评估其风险承受能力，以更加 精细化的管理服务广大人群。在信用卡风险管理的侧重点上.由事后向事前转移，进而降低信用卡 逾期违约风险，减少商业银行损失。其次，推广信用卡余额代偿平台，提供偿还信用卡欠款的第三方平台。目前，我国信用卡代偿 平台的推广有待加强，应根据持卡人不同的逾期行为进行差异化利率定价，使有住房、工作单位稳
定、收入及学历较高的优质客户享受到比银行信用卡分期更低的利率，以提高资金流动性，减少以
卡养卡及信用卡套现等违规现象，降低信用卡逾期可能性,通过多途径降低信用卡逾期风险。最后，实现行业信息共享，加速推进和完善个人信用记录。目前，中国人民银行征信系统只能
反映出各商业银行的持卡人信用记录，但在第三方平台上的信用记录尚未充分反映。同时，由于个 人征信不良信息的保存时限设定为5年,5年之后，发生逾期不良记录就会被删除,这样助长持卡 人逾期的可能性。因此，建议个人征信增加微信、支付宝、缴税等个人信息，并将个人信用记录与本
人就业、小孩上学等领域延伸，以实现行业信息共享,建立良好的信用卡用卡环境，达到人人重视和

第36卷第5期路晓蒙等:经济地位对信用卡逾期的影响・99・遵守个人信用，从而降低信用卡逾期。参考文献[1 ] Duncan 0 D. A Socioeconomic Index for All Occupations, in A. J. Reiss ( ed. Occupations and Social Status [M]. New York:
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128-143.作者简介路晓蒙，女，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心讲师。研究方向为家庭金融。
侯晓华，女，西南财经大学金融学院在读博士研究生。研究方向为商业银行经营管理。尹志超(通讯作者，男，首都经贸大学金融学院教授、博士生导师。研究方向为家庭金融。（责任编辑：黄煌）

本文来源：https://www.2haoxitong.net/k/doc/73860c15e718964bcf84b9d528ea81c758f52eed.html

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