中国家庭金融调查数据

中国家庭金融调查数据（精选3篇）

中国家庭金融调查数据 篇1

一、引言

随着金融市场发展,居民投资理财意识不断增强,越来越多的家庭开始通过股票、基金、理财等金融工具实现财富的保值增值。居民金融资产总量增速早已远高于国民生产总值和居民可支配收入的增速,并在居民生活和宏观经济运行

中发挥着重要作用。微观来看,研究居民家庭金融资产选择问题,能够引导居民家庭合理规划金融资产投资,为金融产品创新提供重要依据;宏观来看,通过分析家庭的金融资产选择特点,了解家庭参与金融市场的程度以及相关传导机制,对于优化我国家庭金融资产结构、推动我国金融市场改革、调整经济结构具有重要的指导意义。

与过去研究相比本文具有如下特点:1)从研究层面来看,以家庭微观调查数据为基础,克服了以往研究由于微观数据缺乏而导致研究只停留于宏观层面的不足;2)在指标选取方面,将房产加入组合选择模型,考虑了房产消费对居民家庭金融资产持有行为的影响;3)从评估方法来看,采用定性分析与定量评价相结合的分析方法,对变量的刻画更加精细,评价结果更加准确。

二、文献综述

(一)家庭金融资产选择行为影响因素研究

H eaton(2001)[1]研究发现股市参与度与年龄呈现弱的负相关关系,与收入、教育呈现强的正相关关系。Guiso,Sapienza and Zingales(2004)[1]发现对外界社会、金融机构等信任度高的家庭更情愿投资风险资产。Puri and Robinson(2005)研究发现对未来持有乐观预期的家庭更多地投资于风险较大的股票。Guven(2013)[2]认为房产的投资与消费的双重性质使家庭金融投资呈现随生命周期变化的特点,对房产的过度投资会减少对风险性金融资产的需求。于蓉(2006)考虑到消费者预期、信任度、社会互动、投资者情绪等行为特征对股票市场投资的影响。雷晓燕,周月刚(2010)[3]研究发现,健康状况变差会使其减少风险型金融资产的持有,并将资产向安全性较高的生产性资产和房产转移。王刚贞,左腾飞(2015)[4]认为投资者的风险偏好与投资经验、文化水平、性格特征、财富水平正相关与年龄负相关性。

(二)家庭金融资产选择行为分析方法的研究

国外研究方面,Markowiz(1952)提出均值———方差模型,提供了一种寻求风险与收益的最佳配比的金融资产选择方法。Angerer(2010)通过构建资产定价模型,把住房的双重属性都考虑在内,讨论住房———消费这一资产定价模型对预期股票的回报率产生的影响。史代敏和宋艳(2005)运用四川省2002年城镇居民家庭资产调查数据,采用Tobit模型对居民家庭金融资产选择进行实证研究。卢家昌,顾金宏(2010)[5]构建出家庭金融资产投资决策的结构方程模型,对影响家庭金融资产选择的各个变量之间的逻辑关系和内在机制进行了实证研究。窦婷婷(2013)运用因子分析法结合Logistic回归模型分析了家庭选择证券类、保险类货币类、这三类金融投资品种的影响因素及其作用程度。张兵等(2015)利用Heckman两阶段模型分析了宏观经济情况和地区特征对我国家庭证券类金融资产选择行为的影响。

通过对过去学者在家庭金融资产选择行为研究的分析可知,其不足之处有如下三点:1)在研究视角方面,数据来源多为宏观统计数据,研究主要停留在宏观层面,对于家庭微观层面的研究存在较大的不足;2)在研究方法方面,较多的是采用描述性统计分析,评价结果较为粗糙,对变量间关系刻画不够精确;3)在指标的选取方面,较少有考虑到房产投资对居民风险型金融资产选择行为的影响。

三、数据来源与样本统计性描述

(一)数据来源

本文数据来源于中国人民银行赣州市中心支行组织的“2016年赣州市城镇居民金融资产负债基本情况调查”。合计发放问卷1076份,剔除无效问卷后筛选出有效问卷1043份。

(二)问卷设计

由于城镇居民的金融资产存量和金融投资活动要明显多于农村居民,本次问卷调查重点选择城镇居民。在调查问卷中,主要设计了家庭成员、年龄、受教育程度、职业、收入水平、房产持有数。

(三)描述性统计

在1043张有效问卷中,持有风险性金融资产的家庭有238户,占比为22.82%。家庭常住人口均值在3.93,从人口结构上看,主要集中在3人~4人之间。决策者年龄均值为2.91,主要分布于31~40岁及41~50岁两个年龄层次。决策者文化水平度均值为4.55,从分布结构上看,学历按由高到低排布呈现正态分布态势。家庭月收入水平均值为4.01,介于5001~10000及10001~20000元两选项占比合计达到68.64%。家庭持有住房套数主要以1套为主,占比为77.18%,无住房及持有3、4套住房均属于少数占比。具体统计情况见表2。

四、实证分析

(一)变量的选取及度量

外部金融环境会决定家庭金融资产的选择范围和配置比例,但即使投资决策者面对同样的外部环境,不同的投资决策者依然会根据自身状况做出不同的投资决策,为了进一步探讨影响居民家庭金融资产选择的微观因素,在借鉴Rosen(2004)[2]、Guiso(2004)[4]、Clar k(2012)[6]、于蓉(2006)[8]、李涛(2006)[9]、雷晓燕(2010)[11]、段军山(2016)[13]等学者的研究的基础上,结合实际调查数据,选取决策者年龄(age)、决策者文化水平(doe)、决策者职业(pro)、家庭收入状况(fme)、家庭人员数(fp)、持有房产套数(hn)六个因素对赣州市居民家庭金融资产选择影响因素进行分析。相关变量的度量方法见表1。

(二)居民金融资产选择行Probit模型的构建

研究居民金融资产持有问题,即“持有”和“不持有”风险型金融资产的二元决策问题,故可通过构建Probit模型对该问题进行分析。居民金融资产选择行Probit模型具体表达形式如下:

式(5)中,εi为随机扰动项,服从N(0,1)的标准正态分布。因此,居民家庭金融资产选择行为影响因素的Probit模型可建立为:

式(6)中,prob(Y=1/Xi)是居民“持有金融资产”(即Y=1)的概率。x1,x2,x3…xn为解释变量。α0为常数项,β1,β2,β3…βn为对应自变量的Probit回归系数,εi为随机扰动项,服从N(0,1)分布。根据前文的分析,选择了家庭人员数、年龄、文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数6个解释变量研究赣州居民金融资产持有行为并构建出probit回归模型,各变量的具体说明见表1。

(三)Probit回归结果

以2016年4月在赣州市对居民进行网络问卷调查所获得的1043份有效问卷为数据来源,采用Stata11.0软件的pr obit运算工具对六个变量进行Probit回归分析(回归结果略),从全变量模型的回归结果来看,决策者年龄(age)、决策者职业(Pro)家庭人员数(fp)三项解释变量的P值分别为0.254,0.055,0.175,无法通过变量的显著性检验,为进一步提高模型和变量的显著性水平,故采用逐步回归法对6个解释变量分别进行回归分析,以确定模型最终的解释变量个数,最终Probit模型回归结果见表3所示。

五、结论

(1)在六个设定的主要模型影响因素中,决策者年龄、家庭人口数两个变量在回归模型中不显著,予以剔除,决策者文化水平、决策者职业、家庭收入状况、房产持有数四个变量回归效果较为显著,是居民家庭风险型金融资产持有行为的主要影响因素。

(2)在决策者文化水平方面,变量Z统计值达到-5.11,显著性检验通过且系数为负(注:文化水平越高,评分越低),即户主受教育水平越高,居民持有风险型金融资产需求的可能性就越大。可能的解释是文化水平高的户主其个人素质和能力均较高,具备较强的接受新事物、风险辨识和学习新技术的能力,能帮助他们在控制风险的基础上获取收益,故而有较强的风险型金融资产持有需求。

(3)在决策者职业方面,指标的Z统计值为-2.01,模型的显著性检验通过,其系数为负(注:职业稳定性越高,评分越低)。说明职业越稳定的决策者,其持有风险型金融资产需求的可能性越大。究其原因,职业稳定性越高的职业收入的稳定性越高,对金融资产的抗风险能力更强,因此对风险型金融资产的持有概率更高。

(4)在家庭收入水平方面,指标Z统计值为2.91,模型显著性检验通过,指标系数为正,说明随着家庭收入的增加,居民的风险型金融资产的持有需求呈现上升的趋势。原因很大程度是由于随着收入水平的增加,家庭可支配收入更多,居民对于风险投资的需求逐步上升所导致。

(5)在房产持有量方面,指标的Z统计值为4.02,模型的显著性检验通过,且其系数为正,说明家庭房产持有行为对家庭风险性金融资产投资存在正相关性,即房产投资并没有对家庭的风险性金融资产投资产生“挤出效应”。可能的解释有两点:首先,居民在持有房产后,购房压力降低,家庭可支配收入增加,促进了金融投资行为;其次,持有房产越多,居民家庭财富积累越大,家庭金融资产投资活动的抗风险能力提高,使该类家庭风险资产金融资产投资需求增加。

参考文献

[1]Guiso,L.,P.Sapienza&L.Zingales.the Role of Social Capital in Financial Development[J].American Economic Review,2004(94):526-556.

[2]Guven C..Reversing the Question:Does Happiness Affect Consumption and Savings Behavior[J].Journal of Economics is Psychology,2012,33(4):29-36.

[3]雷晓燕,周月刚.中国家庭的资产组合选择:健康状况与风险偏好[J].金融研究,2010,(1):31-45.

[4]王刚贞,左腾飞.城镇居民家庭金融资产选择行为的实证分析[J].统计与决策,2015,(12):151-154.

[5]卢家昌,顾金宏.城镇家庭金融资产选择研究——基于结构方程模型的分析[J].金融理论与实践,2010:77-83.

中国家庭金融调查数据 篇2

一、数据质量

1、抽样设计

中国家庭金融调查的抽样方案采用了分层、三阶段与规模度量成比例（PPS）的抽样设计。初级抽样单元（PSU）为全国除西藏、新疆、内蒙和港澳地区外的2585个市/县。第二阶段抽样将直接从市/县中抽取居委会/村委会；最后在居委会/村委会中抽取住户。每个阶段抽样的实施都采用了PPS抽样方法，其权重为该抽样单位的人口数（或户数）。CHFS首轮调查的户数设定为8000——8500户。从可操作性角度出发，各阶段样本数设定如下：首先，根据城乡以及地区经济发展水平，末端抽样的户数（即从每个居委会/村委会抽取的户数）设定在20-50户之间，其平均户数约为25户；其次，在每个市/县中抽取的居委会/村委会数量为4；最后可以计算得到抽取的市/县个数约为8000÷（4×25）=80。

2、拒访率比较

表2列出了CHFS与国内外调查数据拒访率的比较。就国内调查而言，CHFS比CHARLS分别低3.75%、5.22%和6.19%。需要注意的是，2008年CHARLS的调查只涉及甘肃和浙江两个省份，而2011年CHFS调查涵盖25个省份，两者的拒访率进行直接比较可能存在偏差。三个国外数据库都与CHFS具有一定的可比性，其调查内容都在不同程度上涉及到家庭的资产、收入和支出等，尤其是SCF，是与CHFS直接可比的调查项目。从表2可以看出，SCF、CEX和SHIW三个调查的拒访率都在25%以上。与CHFS直接可比的SCF调查拒访率更是在30%以上。这表明CHFS的拒访率与国外同类调查相比，处在很低的水平上，进一步表明了CHFS调查组织工作的高效率与高质量。

3、人口统计学特征

CHFS数据的人口统计学特征与国家统计局的公布的数据非常一致，表明CHFS样本完全具有全国代表性。表3的第一部分列出了CHFS调查的总人口数量、城市人口和农村人口，以及经过权重调整后的城市人口比例。与此对应，表3也汇报了国家统计局公布的2011年全国总人口、城市人口和农村人口。

就家庭规模而言，国家统计局公布的城市和农村家庭规模分别为2.89人和3.98人，CHFS权重调整后的城市和农村家庭规模分别为3.03人和3.76人，无论是城市还是农村，CHFS与国家统计局统计的家庭规模都具有一致性。同时，CHFS和国家统计局统计的人口平均年龄分别为38.09岁和36.87岁，二者也非常接近，可知CHFS调查样本的人口年龄结构分布与全国人口年龄结构分布相一致。就男性占总人口比例而言，CHFS和国家统计局统计出的男性比例分别为50.7%和51.4%，二者相差无几。按照特定地区是城镇地区还是农村地区来计算城市人口比例，计算出的CHFS中城市人口比例为51.4%，与国家统计局公布的指标非常一致。

通过以上的对比分析可知，CHFS与国家统计局调查结果得出的家庭规模、人口年龄结构、性别比例和人均收入都具有广泛的一致性，CHFS具有全国代表性的结论是有可靠依据的。

二、收入和储蓄

1、家庭收入

数据显示，家庭收入均值为52087元/年，其中，城镇庭和农村家庭分别为71546元/年和27606元/年。

根据CHFS调查数据，中国家庭收入不均现象非常严重。处于收入分布90%以上分位数的家庭的可支配收入占所有家庭可支配收入的56.96%。表5汇报了这些高收入家庭各项收入在所有家庭中的占比情况，其中，经营收入的76.85%被处于收入分布90%以上分位数的家庭所有，经营收入不均现象最为严重。

2、家庭储蓄

总储蓄占总收入的19.25%，低于依据宏观数据计算出来的储蓄率，但仍然处于较高水平。从储蓄的分布来看，家庭储蓄分布极为不均。55%的家庭没有或几乎没有储蓄，而处于收入分布90%以上分位数的家庭储蓄率为60.6%，其储蓄金额占当年总储蓄的74.9%。处于收入分布95%以上分位数的家庭的储蓄率为69.02%，其储蓄金额占当年总储蓄的61.6%。因此，中国高储蓄的根本原因不是广大民众没有足够的消费动机，而是广大民众没有足够的收入。现行促进消费的政策对广大民众的影响不大。因此，增加消费、减少储蓄最有效的政策是提高广大民众的收入水平以减少收入不均。

三、非金融资产

1、房产

在调查样本中，自有住房拥有率为89.68%。城市家庭自有住房拥有率为85.39%，农村家庭拥有自有住房率为92.60%。东、中、西部地区家庭自有住房拥有率分别为87.35%、94.42%、90.41%。世界平均住房拥有率为63%，美国为65%，而日本为60%，我国自有住房拥有率处于世界前列。（2）拥有住房数量

城市户均拥有住房已经超过了1套，为1.22套，农村户均拥有住房为1.15套。拥有一套住房的城市家庭占69.05%，拥有两套住房的城市家庭占15.44%，拥有三套及以上住房的城市家庭为3.63%。而在农村，80.42% 的家庭拥有一套住房，12.20%的家庭拥有两套住房，2.10%的家庭拥有三套住房。从不同地区来看，东部地区71.31%的家庭有一套住房，15.08%的家庭有两套住房，4.12%的家庭有三套以上住房。中部地区80.27%的家庭有一套住房，14.03%的家庭有两套住房，1.16%的家庭有三套以上住房。西部地区84.27%的家庭有一套住房，8.03%的家庭有两套住房，只有0.80%的家庭有三套以上住房。

（3）人均居住面积

城市人均建筑面积为38.89平方米，人均使用面积为33.76平方米。农村人均建筑面积为49.04平方米，人均使用面积为39.57平方米。

（4）住房负债

样本中有13.94%的城市家庭为购买住房而向银行贷款，不仅如此，还有7.88%的非农户籍家庭通过银行以外的其他渠道借款以获得住房。从住房贷款或借款的规模来看，非农家庭购房贷款总额平均为28.39万元，占家庭总债务的47%；农业家庭购房贷款总额平均为12.22万元，占家庭总债务的32%。

住房贷款总额远远大于家庭年收入，户主年龄在30-40岁之间的家庭负担最重，贷款总额平均为家庭年收入的11倍多；收入处于最低25%的那部分家庭贷款额达到了其年收入的32倍之多。由此可见，住房贷款是许多家庭的沉重负担，“房奴”在中国的确是一个值得关注的现象。

2、汽车

（1）汽车拥有率

城市家庭拥有汽车的比例为22.89%，农村家庭拥有汽车的比例为11.92%，总体来看，中国家庭拥有汽车的比例为16.37%。

（2）汽车品牌分布

中国家庭金融调查数据显示，家庭拥有的汽车市场占有率前4名均是国外品牌，它们是大众（7.35%）、丰田（5.69%）、别克（4.25%）、现代（3.90%），其后依次是长安、本田、东风、五菱、奇瑞、福特。前十名中有6个国外品牌。

3、工商经营（1）工商项目拥有

城市有12.44%的家庭拥有工商项目，农村有15.16%的家庭拥有工商项目，总体来看，有14.06%的中国家庭拥有工商经营项目，远高于美国的7.2%。

（2）经营负债

从事农业生产的农业户籍家庭有5.84%目前有银行贷款，仅从事工商业生产项目的农业户籍家庭有9.83%拥有银行贷款。约15%的既从事农业生产又从事工商业生产活动的农业户籍家庭拥有行贷款。对非农户籍家庭，仅从事农业生产项目的家庭中有9.47%拥有贷款；有12.81%的从事工商业生产的家庭以及20%既从事农业生产又从事工商业生产的家庭拥有银行贷款。

（3）信贷约束

就从事农业或工商业的家庭而言，没有银行贷款的家庭中有75.03%不需要银行贷款。值得特别注意的是，在目前没有贷款的家庭中，约18.89%的家庭需要银行贷款。这些家庭中，有14.8%没有提出申请。而约4.1%的家庭虽提出申请但被银行拒绝。就没有提出贷款申请的原因而言，农业户籍家庭与非农户籍家庭都主要将未提出贷款申请的原因归结为“估计申请后不会获批”，分别占52.5%与41.4%。其次是“申请过程麻烦”和“其他”原因。“不知道如何申请”所占比重最低，仅13.02%的农业家庭与10.34%的非农家庭将未提出贷款申请的原因归咎于此。向银行提出贷款申请但被拒家庭以及由于害怕申请被拒而未提出贷款申请的家庭均在一定程度上面临信贷约束，两类家庭占所有从事农业或工商业活动家庭的10.7%。

（4）教育与创业

教育在工商业活动中起着重要的作用。从户主的平均受教育年限来看，过去一年从事工商业的家庭其户主平均受教育年限为9.77年，比未从事工商业家庭户主平均受教育年限高，后者仅8.86年。

对资产位于最低20%以及资产位于20%~40%的家庭，其户主的平均受教育年限为8.13年。资产位于40%~60%分位数项目，其户主的平均受教育年限为9.55年。资产位于60%~80%分位数项目，其户主的平均受教育年限为10.04年。资产位于最高20%的项目，其户主的平均受教育年限也最高，为12.48年。由此可见，资产随着受教育年限的增加有增加的趋势。

四、金融资产

1、金融资产总量

家庭金融资产平均为6.38万元，中位数为6000元。分城乡来看，城市家庭金融资产平均为11.20万元，中位数为1.65万元；农村家庭金融资产平均为3.10万元，中位数为3000元；家庭金融资产在城乡之间的差异显著，中位数达到3.5倍。从均值和中位数之间的差异可知，金融资产在家庭之间的分布是不均匀的。

2、无风险资产占比高

家庭金融资产中，银行存款比例最高，为57.75%；现金其次，占17.93%；股票第三，占15.45%；基金为4.09%；银行理财产品占2.43%。银行存款和现金等无风险资产占比高。

3、炒股盈亏的“二八”法则

有效样本中，盈利的家庭占22.27%；盈亏平衡的家庭占21.82%；亏损的家庭比例达56.01%。可见，高达77%的炒股家庭没有从股市赚钱。这与人们上说的“二八”法则比较接近。

4、炒股盈亏的年龄效应

根据户主年龄将家庭分为青年、中年和老年，我们发现年龄与炒股盈利成正相关关系。在户主为青年的家庭中，炒股盈利占16.14%；盈亏平衡的家庭占27.67%；亏损的家庭占56.20%。在中年家庭中，炒股盈利的占23.71%；盈亏平衡的占17.01%；亏损的占59.28%。在老年家庭中，炒股盈利的占30.30%；盈亏平衡的占19.19%；亏损的占50.51%。总体来看，随着年龄的增加，炒股赚钱的比例呈增加的态势。

5、金融市场参与差异大

家庭对股票市场参与率为8.84%；家庭对债券市场参与率0.77%；家庭对基金市场参与率4.24%；家庭对衍生品市场参与率0.05%；家庭对金融理财产品市场参与率1.10%。因此，家庭在不同金融市场参与率存在显著差异，衍生品和债券市场参与率尤其低，这与我国衍生品市场和债券市场发展滞后的现实基本吻合。

6、股票市场参与和风险态度成正比，风险偏好型的家庭炒股比例为20.29%；风险中性型的家庭炒股比例为11.54%；风险厌恶型的家庭炒股比例为5.36%。因此，炒股与家庭风险态度呈明显的正相关关系。

7、民间金融市场参与城乡趋同 有借出资金的家庭数量占总体家庭的11.93%。分城乡来看，城市家庭11.94%有借出款；农村家庭11.92%有借出款。总体来看，城乡家庭对民间金融市场参与趋同。

五、家庭负债

1、家庭负债值得关注

在中国家庭金融调查中，负债包括农业及工商业借款；房屋借款；汽车借款；金融投资借款；信用卡借款；以及其他借款等。在中国家庭金融调查样本中，有负债的家庭占38.22%。其中，城市家庭负债比例为35.16%，农村家庭负债比例为40.31%。

中国家庭负债均值为62576元。其中，城市家庭总负债均值为100815元；农村家庭总负债均值为36504元。

中国家庭总体的资产负债率为4.76%，其中，城市家庭为4.08%，农村家庭为9.81%，农村家庭资产负债率约为城市家庭的2.5倍。

由此可知，虽然农村家庭负债的平均数低于城市家庭，但是，农村家庭负债的比例以及负债占资产的比重均显著高于城市家庭。因此，农村家庭的负债是一个需要关注的问题。

2、教育负债比例高

教育负债在城乡的分布比例有很大的差异，大部分教育负债都集中在农村。如表14所示，在有个人教育贷款家庭中，农村家庭占比77.88%，是城市家庭占比的3.5倍。同样，在有亲戚朋友或非银行类机构借款的家庭中，农村家庭占比高达67.37%，是城市家庭占比的2倍。

在16周岁及以上年龄的在校学生中，根据学历层次的不同，家庭教育负债的比例也不一样。随着在校学生学历层次的提高，家庭的教育负债比例大幅提高。如表15所示，对于教育负债，有大专（高职）及以上学历在校学生的家庭中，拥有贷款的家庭比例为10.57%，是有高中/中专（职高）及以下学历在校生家庭拥有贷款比例的3倍，后者仅为3.65%。对除教育贷款之外的借款，在有大专（高职）及以上学历在校学生的家庭中，有借款的比例为25.31%，同样是在有高中/中专（职高）及以下学历在校学生家庭中拥有借款家庭占比的1.36倍。

3、家庭支付方式多元化

消费者在各种购物支付方式中仍以现金支付方式为主。如表16所示，以现金支付的交易次数占总交易次数的79.60%，所占比例最高。同时，通过借记卡（储蓄卡）和贷记卡（信用卡）方式来进行支付也是另外两个重要的购物形式。具体地，以这些方式进行的交易次数分别占总交易次数的8.05%和6.97%。总体来看，家庭支付方式呈现多元化趋势。

4、信用卡方便交易

使用信用卡的主要原因是方便日常生活，占比61.26%。家庭基于提前消费与透支的目的使用信用卡的占23.16%。在信用卡还款方式上，高达84.72%的家庭都选择了提前偿还或者到期全额偿还。

就家庭所用信用卡的信用额度而言，最主要的信用卡户均信用额度为24000多元，但只有22%左右的信用卡预借过现金。此信用卡每月消费额为户均3300元左右，户均欠款金额1089元。其次的信用卡户均信用额度为20694元，预借现金的比例为18.07%，该卡每月的户均消费额度2722元，户均欠款金额1103元。

六、家庭财富

1、家庭财富分布不均

中国家庭财富净值的均值为665187元，中位数为24000元。其中，城市家庭财富净值均值为1467860元，中位数为33340元；农村家庭财富净值均值为117928元，中位数为20500元。

处于财富分布90%以上分位数家庭的财富占社会财富的比例高达86.69%，在城市，这一比例更高，达到89.50%。因此，家庭财富分布差异大。

2、城乡家庭财富差距大

平均来看，中国城市家庭的金融资产为111714元，非金融资产为1456961元，资产合计为1568675元，城市家庭负债总额为101815元，城市家庭财富净值为1467860元。

平均来看，中国农村家庭金融资产为30996元，非金融资产为123436元，资产合计为154432元，农村家庭负债总额为36504元，农村家庭财富净值为117928元。因此，城乡家庭财富差距大。

3、家庭资产分布不均

在中国家庭金融调查中，家庭资产包括非金融资产和金融资产两大部分。家庭非金融资产包括农业、工商业等生产经营资产；房产与土地资产；车辆资产；以及家庭耐用品等资产。家庭金融资产包括活期存款；定期存款；股票；债券；基金；衍生品；金融理财产品；非人民币资产；黄金；借出款等资产。

中国家庭总资产均值为727762元，中位数为37000元。其中，城市家庭总资产均值为1568675元，中位数为50000元；农村家庭总资产均值为154432元，中位数为28730元。均值和中位数之间的差异表明了中国家庭资产分布的不均。

处于资产分布90%以上分位数家庭的资产占社会总资产比例为84.59%；金融资产占社会金融资产总额的61.01%；非金融资产社会非金融资产总额的88.70%。资产的分布也很不均衡。

七、保险和保障

1、汽车保险的赔付率偏低

家庭在购买保险的缴费方面，农业家庭平均为购买汽车保险的花费为2384元，非农家庭平均花费约4802元，后者是前者的2.01倍。去年，从家庭申请理赔的情况上看，拥有汽车且购买汽车保险的农业家庭约8.07%申请了保险理赔，平均理赔金额2794元。非农家庭约19.46%申请理赔，比例远高出农业家庭申请理赔的比重，平均理赔金额3712元，较农业家庭户均理赔金额大。

2、汽车保险的逆向选择明显

数据显示，进行保险理赔的家庭与未进行保险理赔的家庭在汽车险种的购买上存在明显差异。对每种类汽车险种，没有理赔的家庭购买的占比都比理赔家庭的购买占比低。例如，车辆损失险、第三者责任险、盗抢险、车上责任险，理赔家庭的购买占比分别为68.2%、75.6%、49.2%、49.2%，而未理赔家庭的购买比重仅占36.3%、48.2%、22.9%、21.2%。玻璃单独破碎险、无过失责任险、不计免赔特约险也表现得也很明显。对这些险种，去年进行理赔的家庭购买比重分别为45.9%、33.9%、30.6%，相反未理赔的家庭只有17.7%、14.6%、13.6%购买这些险种。

3、我国人口老年抚养比高，社会负担重。

总体而言，我国少儿抚养比低于老年抚养比。虽然农村地区的少儿抚养比略高于老年抚养比，但城市地区的老年抚养比高达26.31%，远超过其对应的18.56%的少儿抚养比。无论是否考虑到人口的跨区域流动，未来人口老龄化的趋势将会进一步加剧。在我国经济水平还未达到发达国家水平的同时，我国人口老龄化趋势的加速无疑会对我国经济社会的发展产生不利影响。如何应对我国人口结构中的“未富先老”现象是值得研究的重要课题。

4、医保中的道德风险

有医保者的医疗支出总额为958.35元/月，其中自付金额为591.59元/月，而无医保者的医疗支出总额为744.03元/月。表23表明，农村地区有医疗保险的个人无论是总支出（792.15元/月），还是自付金额（571.79元/月），都高于无医疗保险者的医疗支出（438.01元/月）。在城市地区，这一现象并不明显。有医保者的医疗支出总额为1166.77元/月，自付金额为617.51元/月，无医保者的医疗支出总额为1306.06元/月。

八、家庭支出

1、消费支出城乡差距大

由图12可知，2010年，城乡居民平均消费支出相差24390元，城市居民消费是农村居民消费的1.68倍，其中，在日常生活支出、非日常生活支出、休闲保健支出、转移支出和其它支出方面，城乡居民分别相差12894元、4853元、2662元、4244元和58元，城市居民在以上各项消费支出上分别是农村居民消费的1.61倍、1.56倍、3.17倍、1.67和1.008倍。从各项消费差距的绝对数来看，日常和非日常生活支出的差距最大，这表明我国城乡居民在必需品消费上存在较大的差距。从相对消费差异来看，城乡居民在休闲保健支出方面差距最大，这表明我国城市居民文化娱乐生活比农村居民更加丰富多彩。从城乡居民消费支出的绝对差异和相对差异都表明我国城市居民物质生活和精神生活都明显高于农村居民。

2、远亲和近邻

城市居民家庭节假日转移支出高于红白喜事转移支出，而农村家庭则红白喜事转移支出高于节假日转移支出，城乡居民人际之间转移支出存在一定的区别。这表明城市居民亲戚朋友之间的往来更为频繁，而邻里关系相对淡薄，从而导致节假日支出高于红白喜事支出；而农村居民家庭虽然亲戚朋友往来频繁，但邻里关系更为亲密，从而导致红白喜事支出高于节假日支出，农村居民人际交往更体现了“远亲不如近邻”的观念。

3、家庭礼金支出

2010年城乡居民家庭红白喜事支出分别为2642元和2228元，收入分别为7199元和4847元。但是，城乡居民家庭2010年红白喜事净收入分别为-960元和-729元。

城市家庭红白喜事支出增加1个百分点的回报为红白喜事收入增加0.72个百分点；而对于农村家庭而言，红白喜事支出增加1个百分点的回报为红白喜事收入增加1.08个百分点；这表明对于城市家庭而言，红白喜事的礼金支出是一种负担，而对于农村家庭而言，红白喜事支出是一种投资。

九、家庭教育

1、义务教育效果明显

我们将文化程度为没上过学和小学界定为初中以下学历，然后根据不同年龄段计算初中以下学历人口比重，结果见图14。

初中学历以下人口的比例随着年龄降低逐渐降低。在60岁以上人口中，初中以下学历人口占65.58%；50岁到59岁人口中比例为44.79%；40岁到49岁人口中比例为28.05%；30岁到39岁人口中比例为19.40%；18岁到29岁人口中比例为7.47%。

数据表明，随着人口年龄降低，初中学历以下人口比例显著降低。因此，义务教育效果明显。

2、大学扩招效果显著

大学生在人口中所占比例，50后为1.71%，60后为4.93%，70后为10.19%，80上升到18%以上，增加非常显著，但已经基本趋于均衡。因此，高校扩招极大地促进了大学及以上人口的比例。

80后的大学及以上学历人口比例显著增加。90后的大学生比例增加到42.05%。

3、教育平等

我国农村文盲和半文盲的比例较高，初中及以下学历的比例高达80%，而该比例在城镇地区仅为40%，表明我国城乡人均受教育年限差距大。同时，受教育程度的地域分布存在明显不平衡。经济发达的东部地区较经济较不发达的西部地区，存在明显的教育优势。人口的平均受教育程度，尤其是接受高等教育人口的比例高，文盲率低。

进一步对各年龄组学历结构的分析发现，35岁以下人群的学历结构图中初中学历比例高达36%。就文盲和半文盲人群而言，其平均年龄为55.78岁，表明文盲半文盲群体主要集中于老年人群。与此相反，具有本科学历的人数主要是35岁以下的年轻人，其中大学生所占比例为14.01%

4、高等教育国际化

在中国家庭金融调查中，9.78%在校大学生或研究生（其中12.93%的城市学生、5.53%的农村学生）留学海外。在有15岁以下小孩家庭中，8.31%打算送小孩出国，29.43%看情况决定是否送小孩出国。到海外接受教育已经成为中国公民重要选择之一。中国高等教育已经面临着激烈的国际竞争，还将面临更为激烈的竞争。

本科学历的平均工资为大专（或高职）学历的1.75倍，硕士学历的平均工资为本科学历的1.73倍，教育回报较高。不过，博士学历的平均工资仅为硕士学历的70%。

十、其他部分

1、性别比例

通过CHFS数据的分析发现，我国性别比例结构的差异较大，其中又以少儿人口性别比例（123.3:100）不平衡的程度最为严重。同时，农村性别比例不平衡的程度高于城市。从性别比例指标的年龄维度上看，少儿组性别比大于劳动年龄组性别比，而劳动年龄组性别比又大于老年人口组性别比，表明未来人口性别不平衡的发展趋势不容乐观。另一方面，性别比的地域分布极不平衡。在经济较为发达的东部地区，其性别比，尤其是少儿性别比较经济较不发达的中、西部地区更为平衡合理。

2、剩男剩女

我国城市和农村婚姻状况存在明显的城乡差异，主要表明为城市同居、分居和离婚的比例明显高于农村，而城市未婚比例显著低于农村。就未婚人群而言，剩男剩女（即30岁以上未婚男女）的城乡分布存在差异，如表28所示，农村剩男的比例高于城市，而城市剩女的比例高于农村。

城市离婚比例高于农村，表明城市居民婚姻状况比农村居民更不稳定。婚姻状况最不稳定的年龄段为40至50岁。在城市，丧偶女性人数是丧偶男性的3倍多，而农村丧偶女性是丧偶男性的2倍多，这与女性平均寿命高于男性的研究结论相一致。

3、中小企业与就业

私营或个体企业雇佣劳动力占企业雇佣劳动力的62.66%，同时占从业人员比例的38.44%。也就是说，中国有38.44%的从业人员在私营或个体企业工作。外商独资企业、港澳台独资企业和中外合资企业雇佣的劳动力所占比例相对较小。

中国家庭金融调查数据 篇3

61.01%，非金融资产占家庭非金融资产总额的比例更高达88.7%。还有，中国收入最高10%的家庭，其储蓄率为60.6%，其储蓄占总储蓄74.9%，城市家庭平均资产247.6万元，从数据中发现有0.5%的中国家庭年可支配收入超过100万元，有150万中国家庭年可支配收入超100万元。

重庆晚报讯 前日，西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心在北京金融街（000402）正式发布全国首份《中国家庭金融调查报告》。该报告是西南财大与中国人民银行联手基于全国25个省、80个县、320个社区共8438个家庭的抽样调查数据汇总分析形成，涉及家庭资产、负债、收入、消费、保险、保障等各个方面的数据，全面客观地反映了当前我国家庭金融的基本状况。

此次《中国家庭金融调查报告》的问世，共历时三年，其权威性和详实的内容填补了行业空白。中国人民银行研究局张健华局长表示：“此次《中国家庭金融调查报告》调研数据的出炉，不仅为目前对家庭消费金融行为的了解提供有价值的补充，还将为政府和监管层制定重要政策提供有益参考。”

报告显示，中国家庭年均可支配收入均值是51569元，城市70876元，农村22278元。

从数据中发现有0.5%的中国家庭年可支配收入超过100万元，有150万中国家庭年可支配收入超过100万元，10%的收入最高的家庭收入占整个社会总收入的57%，说明中国家庭收入不均等的现象已经较为严重。报告还显示了中国家庭人情往来的收支情况。数据显示，中国家庭人情支出方面，全国平均水平为6051元，占总收入比的22.1%。城市平均为7837元，占总收入比的25.5%。中国家庭人情收入方面，全国平均水平为1944元，占总收入比的7.1%。城市平均为2305元，占总收入比的7.5%。

城市家庭资产远高于农村

10%家庭储蓄占总额74.9%

报告显示，截至2011年8月，中国家庭资产平均为121.69万元，城市家庭平均为247.60万元，农村家庭平均为37.70万元。城市家庭中，金融资产11.2万元、其他非金融资产145.7万元、住房资产93万元，负债10.1万元、净资产237.5万元。相应的农村家庭数据为3.1万元、12.3万元、22.3万元、3.7万元、34万元。

报告显示，中国家庭负债平均为6.26万元，总体资产负债率为4.76%。其中，城市家庭平均负债100815元，农村家庭平均负债36504元。

从全国平均水平看，在家庭资产中，金融资产为6.37万元，仅仅只占总资产8.76%，而非金融资产为66.40万元，占91.24%。

报告数据还显示，家庭金融资产中，银行存款比例最高，为57.75%；现金其次，占17.93%；股票第三，占15.45%；基金为4.09%；银行理财产品占2.43%。银行存款和现金等无风险资产占比高。

报告数据还显示，资产最多的10%家庭占全部家庭总资产的比例高达84.6%，其金融资产占家庭金融资产总额的比例也有61.01%，非金融资产占家庭非金融资产总额的比例更高达88.7%。还有，中国收入最高10%的家庭，其储蓄率为60.6%，其储蓄占当年总储蓄的74.9%。大量低收入家庭在调查年份的支出大于或等于收入，没有或几乎没有储蓄。而中国较高储蓄的根本原因，不在于广大民众没有足够的消费动机，而在于没有足够的收入。

我国家庭自有住房率近90%

城市首套房收益率超300%

中国家庭的非金融资产以住房为主。《中国家庭金融调查报告》显示，中国家庭自有住房拥有率为89.68%，远高于世界平均水平。据资料，世界平均住房拥有率为63%，美国为65%，而日本为60%，我国自有住房拥有率处于世界前列。报告还指出，城市家庭拥有两套以上住房的占19.07%，其第一套房平均收益率在300%以上。

报告显示，城市户籍受访者3996个家庭中，有3412.36个家庭拥有各种类型的自有住房，自有住房拥有率为85.39%。这一比率在农村显然更高一些，为94.60%。

2011年中国城市户均拥有住房已经超过1套，为1.22套。这一数值比2010年中金公司发布的数据0.74套住房相比有大幅提高。

此外，报告显示，在城市中，第一套住房平均收益率均值为340.31%，第二套为143.25%，第三套为96.70%。住房贷款方面。非农家庭购房贷款总额平均为28.39万元，占家庭总债务的47%；农业家庭购房贷款总额平均为12.22万元，占家庭总债务的32%。住房贷款总额远远大于家庭年收入，户主年龄在30岁~40岁之间的家庭负担最重，贷款总额平均为家庭年收入的11倍多。77%家庭没有从股市赚过钱

赚得多的学历不高年龄不小

《中国家庭金融调查报告》显示，高达77%的炒股家庭没有从股市赚过钱。

报告称，股票投资盈利的家庭占22.27%；盈亏平衡的家庭占21.82%；亏损的家庭比例达56.01%。也就是说，高达77%的炒股家庭没有从股市赚过钱，这与人们说的“二八”法则比较接近。

值得注意的是，炒股的盈亏水平与学历的高低并不成正比，反而是小学学历水平炒股盈利的更多。报告显示，没上过学炒股盈利的股民占33.33%，小学占37.04%，初中占9.84%，中专/职高占20.59%，大专占25.4%，大学本科占19.31%，硕士研究生占22.22%，高学历与炒股赚钱之间并没有必然关系。

报告还显示，在户主为青年的家庭中，炒股盈利占16.14%；在中年家庭中，炒股盈利的占23.71%；在老年家庭中，炒股盈利的占30.30%；总体来看，随着年龄的增加，炒股赚钱的比例呈增加的态势。

中国家庭办企业比例倍于美国

至少33%家庭介入过民间金融

报告显示，中国家庭投资意愿大大强于美国家庭。

在美国，拥有工商业项目的家庭只有7.1%。而在中国，总体14.06%的家庭拥有工商业项目，这一比例是美国的一倍。具体看，在城市该数据为12.44%，在农村该数据为15.16%。

中国人的投资兴业意愿还不光表现在办企业的数量上，民间金融的相关数据也能间接说明问题。报告显示，有借出资金的家庭比例为11.9%，有借入资金的家庭比例为33%。

读硕士回报比读博士高

海外留学比例接近10%

报告显示，九年制义务教育和高考扩招效果明显，“80后”初中以下比例仅为7.5%，而大学毕业比例则高达并稳定在19%。

大学教育及硕士生教育回报显著。数据显示，本科学历收入是大专或高职学历的1.75倍，硕士学历收入则为本科学历的1.73倍，而博士学历收入则只有硕士学历的70%。