第1篇 最新中国家庭金融调查报告范文
中国家庭的金融情况怎么样呢，下面小编为大家精心搜集了关于中国家庭金融的调查报告范文，欢迎大家查看!
中国家庭金融调查报告范文
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。”
城市家庭平均资产247.60万元
高收入家庭储蓄占总额74.9% 77%的炒股家庭没从股市赚钱
80后大学毕业比例19%硕士最赚钱
投资兴业家庭比例是美国1倍
城市家庭年进账70876元
人情支出远大于人情收入
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2019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。
第2篇 2016中国家庭金融调查报告
小编给大家介绍2016中国家庭金融调查报告，希望能对大家有所帮助。
2016中国家庭金融调查报告
中国首份《中国家庭金融调查报告》近日引来广泛争论和质疑。报告称：中国家庭净总资产高出美国家庭21%，城市户口家庭的平均资产已达247万元，全国的自有住房拥有率高达89.68%。
这些数据是如何出炉的，为何中国家庭资产会超出美国?中国之声近日专访了《报告》团队领军人、中国家庭金融调查与研究中心主任、西南财经大学经济学院院长甘犁。
采访中甘犁说，不曾想到一份《报告》的发布会引起如此广泛的争论和质疑。他首先表示，可以肯定的是，数据结果来自全国性的抽样调查。
甘犁：抽样方式和美国美联储抽样方式是一样的。第一，我们在全国随机抽了8438户进行入户调查，在很多宏观数据上，我们都进行了比较。第二是数据的资产，包括了所有资产，有房产、家庭的金融资产，就是银行存款、股票市场、各种债券甚至黄金等。还包括了家庭的汽车、家庭的工商业、土地。所以，这是一个非常完整的资产总量的描述。我们的资产描述跟美国的资产描述也是具有可比性的。
在质疑者看来，尽管中国的发展有目共睹，但要说中国家庭净资产比美国高出两成以上，他们并不认同了。对此，甘犁的解释，中国家庭总资产超越美国，很大程度上来自房产的估值。
甘犁：中国家庭的房产占总资产比例的70%，美国只有30%。我们爱买房子，房产又涨的比较快，而美国在金融危机以后房产缩水比例很高。所以美国的资产在缩水，我们的资产因为房产的原因在增加。然后我们的家庭人口越多，人口基数比较大，所以全国所有家庭资产加起来超过了美国全国所有家庭加起来的资产的总额，但是人均只有美国的四分之一。
中国家庭总资产中金融资产只有5%，而美国是38%;反过来，中国家庭总资产70%都是房产，而美国却只有30%左右。这样一种家庭资产结构在甘犁看来，风险很大。
甘犁：20年前的日本因为房产泡沫，导致了日本全国总资产远远超过了美国。但是泡沫破灭了以后，日本到现在为止的全国总资产只有美国的60%，比我们低更多了。
谈到为什么中国住房拥有率会近90%时，甘犁说，这与计算方式有关，更与家庭定义有关。
甘犁：城市是全国平均，农村现在90%多的家庭是有房子的，所以这样平均下来，城市就只有85%-86%拥有住房。我们根据了国际上调查机构拥有的家庭定义，有几种情况是觉得自己没有住房，但我们把他算进住房。一是人屋分离的情况;二是啃老族。
拓展阅读
《中国家庭金融调查报告》是为探讨和分享应对复杂大环境的金融良策，由西南财经大学和中国人民银行总行金融研究所联合成立的中国家庭金融调查与研究中心制作完成的，是一种公益性学术调查研究机构。2012年5月13日首份《中国家庭金融调查报告》在北京发布。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。家庭年均可支配收入均值是51569元，城市70876元，农村22278元。
第3篇 2015中国家庭金融调查报告范文
作为西南财经大学携手中国人民银行共同开展的一项重大科研项目，中国家庭金融调查旨在通过科学的抽样，采用现代调查技术和调查管理手段，在全国范围内收集有关中国家庭金融微观层次的相关信息，如住房资产和金融财富、负债和信贷约束、收支、社会保障和保险、代际转移支付、人口特征和就业、支付习惯等，以便为国内外研究者提供研究中国家庭金融问题的高质量微观数据，为国家制定宏观经济金融政策提供参考。
该报告基于全国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。中国人民银行研究局局长张建华，西南财经大学校长张宗益，国家统计局中国经济景气监测中心副主任潘建成，原中国人民银行货币政策委员会委员、清华大学长江学者特聘教授李稻葵，西南财经大学副校长马骁，西南财经大学长江学者特聘教授、中国家庭金融调查与研究中心主任甘犁以及来自北京大学、清华大学、中国人民大学、天津大学、中央财经大学、对外经贸大学、西南财经大学等国内知名高校相关研究领域的专家学者参加了报告发布会。
权威数据，填补国内空白
家庭金融的相关数据直观反应了家庭在经济金融活动中的行为决策，对于中央银行进行宏观调控，防范金融风险具有重要意义。家庭金融在国际上早已得到广泛关注和高度重视。20xx年美国金融学会(afa)年会上，afa**、哈佛大学教授john campbell断言，家庭金融将会成为金融学中继资产定价、公司金融后第三个重要的研究领域。20xx年，美国联邦储备委员会宣布，将本应于2010年举行的消费者金融调查(scf)提前到当年进行，以便及时直观地了解美国家庭财务受金融危机影响的情况。美联储**伯南克认为，为详细了解各类家庭受到金融危机的影响，美联储需要直接观察各个家庭的财务变化。伴随着中国作为新兴经济体的快速崛起，中国的经济走向也成为影响世界经济稳定的重要因素，作为最基础的我国国民家庭金融行为也成为世界关注的焦点。
针对中国微观家庭金融数据匮乏的现状，2010年4月，西南财经大学与中国人民银行强强联手，整合高校与政府机构优势资源，成立了西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心，中心是迄今国内最为权威的研究中国家庭金融微观问题的机构之一。
此次《中国家庭金融调查报告》的问世，共历时三年，历经前期筹备、中期调研、后期数据整理、报告撰写四个阶段。32个调查小组、343人次，经过对全国25个省、80个县(市)、320个社区(村)，8438份有效样本的科学分析形成的《中国家庭金融调查报告》，以其权威性和详实的内容填补了行业空白，是我国家庭金融微观数据领域的重大突破。此报告既是西财倡导求真务实学风、推动中国问题中国研究的重要收获，也是西财与央行携手面向社会重大需求进行协同创新的阶段性成果。
对此，中国人民银行研究局张健华局长表示：针对中国家庭开展金融调查是全面深入了解消费金融现状的一个重要的手段和前提，对政府、金融界和学术界都具有重要意义。相信此次《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。
关注家庭，聚焦民生热点
家庭是社会最重要的微观主体，是政府政策的最终受众。资产配置、借款、贷款、保险、消费、投资等需求，以及家庭对经济变化的反应等家庭的金融行为，都对个人生活水平的提高及国家综合实力的提升有很大影响。此次《中国家庭金融调查报告》提供了一系列关于中国家庭金融状况的数据，其中包括：
家庭储蓄。中国家庭储蓄主要集中在高收入家庭，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。因此，增加消费、减少储蓄最有效的政策是减少收入不均。中国政府《十二五发展规划纲要》提出的工资增长和gdp増长速度要求同步,劳动报酬增长和劳动生产率提高同步的政策的实施，将有助于降低中国的储蓄率。
衍生品及债券市场。家庭对衍生品市场参与率为0.05%;家庭对金融理财产品市场参与率为1.10%。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。
家庭负债。中国家庭负债平均为6.26万元，城市家庭平均为10.08万元，农村家庭平均为3.65万元。中国家庭总体资产负债率为4.76%，城市家庭为4.08%，农村家庭为9.81%，农村家庭负债较重。
养老保障。中国居民中44.2%无任何形式的养老保障，仅有54.8%的人有养老保障。退休后养老金收入：总体月平均753.95 元;城市月平均1557.67 元;农村月平均188.67 元。
本次报告还得到了关于城市剩女及农村剩男、汽车消费、农业用地闲置等众多关乎民生热点现象的分析数据，为相关经济政策的研究与制定提供了有价值的参考。
第4篇 中国家庭金融调查报告
1.调查设计
(1)chfs抽样设计：经济富裕地区(东部地区)的样本比重相对较大(样本市县中东中西部省份的比例为32:27:21，全国为34:27:38)，城镇地区(相对于农村地区)的样本比重相对较大(样本中城镇居委会与农村村委会比例为181:139)，城镇富裕家庭占比较大，样本的地理分布比较均匀。
(2)数据核查：事后对所有受访者进行(电话)回访。
(3)拒访率：chfs的拒访率低于国内外相似或同类调查的拒访率。
(4)数据代表性：人口统计学方面，chfs调查数据在家庭规模、人口年龄结构和性别比例方面与国家统计局的数据比较一致，其中城市人口比例数据与国家统计局有差异(xx年chfs数据按户口计算为0.369，国家统计局公布的数据为0.513，但是国家统计局公布的城镇人口是指居住在城镇范围内的全部常住人口，不是户籍概念)。在居民收入总额上，chfs和国家统计局公布的全国居民收入总额、城市和农村居民收入总额、人均收入方面比较一致，在农村和城市人均收入内部构成上二者差距比较大。
(5)国内有影响力的家庭调查数据：中国健康与营养调查(chns)，中国家庭收入项目调查(chip)，中国综合社会调查(cgss)，中国健康与养老跟踪调查(charls)。
pps(probability proportionate to size sampling)：按规模大小成比例的抽样，它是一种使用辅助信息，从而使每个单位均有按其规模大小成比例的被抽中概率的一种抽样方式。pps 抽样是指在多阶段抽样中，尤其是二阶段抽样中，初级抽样单位被抽中的机率取决于其初级抽样单位的规模大小，初级抽样单位规模越大，被抽中的机会就越大，初级抽样单位规模越小，被抽中的机率就越小。
2.家庭人口和工作特征
(1)xx年chfs样本数据显示平均家庭规模为2.94人。少儿(15周岁以下)人口男女性别比为123:100，劳动年龄人口男女性别比为100.5:100，老年(60周岁以上)人口的男女性别小于1。
(2)无论是根据人口老龄化指标1(60周岁以上人口占总人口比例为10%，根据chfs我国xx年该数据为16.34%)还是指标2(65周岁以上人口占总人口比例为7%，我国为10.65%)都表明我国人口老龄化现象严重。少儿抚养比低于老年抚养比，且城市人口老龄化趋势高于农村。
(3)根据chfs数据，我国初中及以下学历的比例高达63.58%，年龄组越低的人群高学历的比例越高。
(4)根据chfs我国城市剩男、剩女(30周岁以上的未婚男女)的比例41:62，农村为59:38。
(5)企业雇佣的劳动力占从业人员的比例高达62%，其中38.44%在私营或个体企业工作，大力发展工商业可能是解决中国劳动力就业的主要途径，大力支持私营或个体企业的发展，中国劳动力就业压力将可能得到缓解。
(6)具有博士学历职工的工资收入低于硕士学历职工的工资，在这个阶段教育收入回报为负。
(7)随着人口年龄降低，初中学历以下人口比例显著降低，义务教育效果明显。
3.家庭非金融资产
(1)从土地的闲置率上看，在被征收土地归为农用土地的假设下，限制土地的占比也有9.97%。(这一数据与我观察到的家乡的情况正好相反，由于种粮补贴及苹果价格上涨，农民们甚至把部分荒山都开垦成土地了，根本看不到土地闲置的情形。)
