2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查
养老保险与家庭风险资产选择

Income Project SurveyꎬCHIPs) 调查数据ꎬ首次系统地研究养老保险参与和养老金资产积累对家庭风险
资产投资的影响ꎬ并估算了参加不同养老保险的居民现有养老金财产的额度ꎮ 在静态分析之外ꎬ本文还
做了一系列对比分析:分别利用 2013 年和 2018 年的数据作时间对比、以户籍和户主职业作类别对比ꎬ
融市场参与和风险资产选择的影响ꎮ 研究发现ꎬ养老保险制度会显著改变城镇和农村居民家庭的风险
资产选择ꎬ2013 年和 2018 年参加养老保险的家庭比没有参加养老保险的家庭的风险资产比率分别高
36.4%和 76.5%ꎻ股票市场参与率分别提高了 50.3%和 74.6%ꎮ 同时ꎬ养老金资产会对家庭的风险资产
的风险是经营风险ꎬ对于以自营收入作为主要收入来源的家庭来说这一风险尤为重要ꎬ由于这些家庭所
经营的公司本身即为一种股权投资并面临经营风险ꎬ故这种家庭很难再将自己的养老资金投入面临风
险的股市中 [11] ꎮ
理论上养老保险基于其风险保障性质ꎬ通过减少投资者( 家庭) 退休后收入的不确定性ꎬ降低家庭
资产配置的背景风险ꎬ进而提升参保家庭参与风险资产投资的意愿 [12] ꎮ 在美国ꎬ参与养老保险( pen ̄
金融资产占家庭总资产的比重仅为 20.4%ꎬ低于同年美国家庭的 42.5%ꎻ根据西南财经大学与中国人民
银行在 2012 年发布的中国家庭金融调查数据显示ꎬ我国家庭金融资产占比仅有 8.76% ② ꎮ
关于家庭资产配置的研究方兴未艾ꎬ其中包含影响家庭资产配置因素的探究ꎬ如家庭成员的劳动收
入、风险厌恶度和健康状况等外生性因素ꎮ 学者们多从背景风险的角度来解释ꎮ 背景风险理论( back ̄
① 中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组发布的«2019 年中国城镇居民家庭资产负债情况调查» ꎮ
探究中国居民家庭负债增长的驱动因素

探究中国居民家庭负债增长的驱动因素近年来,中国居民家庭的负债水平呈现逐年增长的趋势。
据统计,2019年底,中国居民家庭负债余额达到了50.5万亿人民币,同比增长11.6%,占家庭金融资产的比例也上升至14.6%,引起了社会各界的关注。
那么,是什么驱动了中国居民家庭负债的增长呢?本文将从多方面进行探究。
一、房价高企房价的高企是导致中国居民家庭负债增长的主要原因之一。
当前中国的房价水平相对较高,房价占家庭总资产比例较大,房地产成为了中国家庭资产的主要形式,但房价上涨又远远超过了居民收入的增长,导致了居民购买房产所需的借贷额度越来越大。
同时,房屋抵押贷款的需求也随之增加。
据中国人民银行数据显示,2019年,房屋抵押贷款余额达到了34.4万亿元,同比增长12.8%,一些购房者的家庭负债比例已经超过了可接受的范围。
二、消费升级消费升级也是导致中国居民家庭负债增长的原因之一。
近年来,随着中国经济的不断发展和居民生活水平的提高,中产阶层的消费观念也在逐渐转变。
他们不再满足于简单地满足基本需求,更愿意追求品质、个性化的消费方式。
这些升级消费需要更多的资金支持,部分居民为了满足自己的需求而选择借贷或分期付款消费,这也促进了家庭负债的增长。
三、医疗支出增多健康医疗问题是每个家庭都面临的问题,随着人均收入的提高,人们对医疗费用的需求也在不断增加。
中国医疗保障体系尚未完善,大多数居民需要自费承担一定的医疗费用。
据公开数据显示,2019年中国居民人均医疗费用为3046元,同比增加了6.2%。
这些医疗支出加剧了居民家庭的经济压力,部分家庭通过借贷等手段来解决医疗支出。
四、教育投入增多随着民众对教育的关注程度提高,居民家庭教育投入也呈现不断增长的趋势。
中国家长普遍认为,教育是对子女最好的投资,因此很多家庭愿意为子女教育投入大量资金。
据中国人民银行的数据显示,2019年中国家庭教育贷款余额达到1.4万亿元,同比增长了12.5%,这也是居民家庭负债增长的原因之一。
贝壳-2022中国主要城市住房空置率调查报告-202208 -房地产月报-

1.28个大中城市平均住房空置率为12%,处于较高水平全国28个大中城市的平均住房空置率高于美国、加拿大、法国、澳大利亚和英国。
其中,一线城市平均住房空置率为7%,二线城市平均住房空置率为12%。
据贝壳研究院统计,重点城市中,南昌、廊坊、佛山、重庆和武汉住房空置率排前五位(由高到低),均在15%以上。
深圳、北京和上海空置率最低,均在7%以下。
2.城市老龄化程度会显著影响住房空置率,南通和重庆空置率有进一步提高的风险国内外相关研究发现随着老龄化程度加深,住房需求会逐步下降,进而导致住房空置率变高。
65岁以上人口占比超过15%的城市中,南通和重庆住房空置率较高,随着城市老龄化程度逐步加深,住房需求逐步衰减,预计后续空置率会进一步升高,房地产市场供给面临过剩的风险。
核心观点3.小区住房空置率与楼龄显著负相关,次新小区空置率更高研究发现,小区的住房空置率随着楼龄的增长逐渐变低,次新小区的空置率通常较高。
五年以内楼龄的小区,空置率随楼龄的增长从30%依次递减至12%;15年以上楼龄的小区空置率没有明显差异。
近年来,关于“中国的房子够住吗?”、“房子是否已经过剩?”的讨论不绝于耳,尤其在房地产市场不景气的情况下,这种担忧更加严重。
数据显示,我国整体上并不缺房子。
2018年底,西南财经大学中国家庭金融调查与研究中心发布的报告显示,中国城镇地区住房空置率是21.4%,2018年中国整体的空置房屋数量可能至少有1.3亿套。
央行《2019年中国城镇居民家庭资产负债情况调查》中提到,到2019年,中国城镇居民户均拥有住房1.5套,住房拥有率是96%,其中两套及以上的拥有率约为41.5%。
另一方面,热点城市的新房市场时而出现“万人摇”,时而惊现“日光盘”,似乎住房需求不减反增。
一些专家认为,我国的城市化仍在加速。
许多农村人想在城市买房,小城市的人想在大城市买房。
只要一个城市的人口流入增加,就会有很大的购房需求。
从这个角度看,整体上我国不缺住房,但存在结构性失衡。
中国居民家庭财产分布研究

中国居民家庭财产分布研究作者:***来源:《今日财富》2019年第17期近年来,居民家庭财产分布情况收到广泛关注。
本文首先研究家庭资产总体分布情况,发现存在城镇和区域两大差异;接着分析了家庭资产结构内部分布情况,净房产和金融资产占总资产的比重较大,对家庭资产配置产生了重大影响;最后从户主年龄、教育水平、风险态度、金融知识、受教育程度等因素出发,进一步分析其对家庭分布状况的影响。
一、引言随着经济的持续发展,居民收入不断增加,家庭可配置的资产进一步增多,家庭财产的分布成为又一研究前沿。
与资产定价和企业融资相比,家庭财富研究的理论基础相对薄弱。
本文介绍了家庭财富的总体和内部两种分布情况,并分析了相关因素对分布状况的具体影响机制。
二、家庭资产总体分布情况在传统计划经济时代之后,随着私有产权的逐步恢复、城市公共住房制度的改革、民营企业的迅速发展、房地产市场和证券市场蒸蒸日上,我国城乡居民积累的财富迅速增加。
同时,财产分配咋居民之间的差距也在不断扩大,主要体现在城乡差距和区域差距上。
(一)居民财产分布的城乡差距大2002-2012年期间,城乡居民财产增长率存在很大差别。
城镇为17.2%,而农村仅为10%。
2002年城镇居民人均财产价值是农村居民的3.2倍,即使经过了生活费用指数的调整,在2012年时,这一比率也达到了6.2倍。
分析表中2002年的数据,不难发现,城乡居民之间的分布最不平均的是金融资产、净房产和耐用消费品价值三项资产,这三项资产在城乡居民财产中所占的高比例也使得其对城乡居民财产分布产生较大影响。
将下表中2012年的数据经过相关计算,可以看出,金融资产、净房产、其他资产的估计现值(土地价值)在城乡居民之间的分布最不平均,金融资产、净房产在城乡之间分布的不平等程度上升,生产性固定资产、非住房负债在城乡居民之间分布的不平等程度下降,其中,耐用消费品价值在城乡之间分布的不平等程度下降尤为明显。
数据来源:根据 2002 年中国住户收入调查数据库(CHIP)与 2012 年中国家庭跟踪调查数据(CFPS)计算。
总结报告-2019年中国家庭金融调查报告参考 精品

2019年中国家庭金融调查报告参考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(2019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(probabilityproportionatetosizesampling):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)20xx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2019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。
家庭金融规划与财富管理

家庭金融规划与财富管理一、引言近年来,随着我国经济的发展和人民收入的逐步提高,家庭财富管理已经成为越来越多家庭关注的重要议题。
家庭金融规划及财富管理,可以帮助家庭实现理财目标,规避风险,提高财富积累效率,是每个家庭必须要重视的问题。
本文将从家庭金融规划与财富管理的定义、家庭财富现状、家庭金融规划的重要性、家庭金融规划的原则、家庭财富管理的方法、以及注意事项等方面进行探讨,旨在帮助家庭更好地了解家庭财富管理和规划。
二、家庭金融规划与财富管理的定义家庭金融规划,是指通过科学的理财思想和方法,结合家庭的收支状况、财务状况、理财目标和投资风险等因素,对家庭的财务进行规划与管理,制定出科学合理的资产配置方案,实现家庭财务的最大化收益与安全保障。
家庭财富管理是指对家庭财产进行有效的管理,实现财务目标,保护财富的安全性,并通过各种工具和策略,加强管理效率,以达到家庭财富的增值与实现。
三、家庭财富现状我国家庭财富的总体状况比较好,建立财富管理系统具有广阔的发展前景。
但是,短期内我们还不可避免会面临很多诸如通货膨胀、经济下行趋势等的财务风险与挑战。
以2019年为例,据国家统计局数据,我国城镇居民人均可支配收入36455元,农村居民人均可支配收入13847元,而2019年全国平均月工资为7124元。
可以看出,超过三分之二的中国家庭收入不能满足日常开销,数据同样证明了一个普遍存在的问题:即家庭理财意识的淡薄。
四、家庭金融规划的重要性家庭金融规划不仅可以帮助家庭实现财务自由,更是对于经济的稳健发展、人生规划的重要支撑。
家庭金融规划对于家庭的重要性如下:1.规避风险:在合理分配、合理投资、合理管理的前提下,家庭金融规划可以有效地降低风险,减少财务风险,提高家庭的生活质量。
2.实现财务目标:通过制定合适的金融规划,家庭可以实现不同阶段特定的财务目标,如购买房产、子女教育、养老计划等等。
3.知道自己的实力和资产:金融规划会让家庭了解自己的实力和资产状况,更好地掌握自己的财务现状,让家庭成员能更科学地规划未来的财务目标和方向。
数字金融对家庭资产配置的影响研究—来自CHFS的证据

摘要本文通过梳理国内外现有相关研究,对数字金融和家庭资产配置作用机理进行分析,基于中国家庭金融调查(CHFS)2015年的截面数据构建基本回归模型,分析数字金融发展水平对居民家庭金融资产配置的影响。
结果表明,数字金融可以显著促进家庭消费水平升级,并且对农村家庭和中东部地区的影响更加明显;研究还发现,互联网数字金融对低收入群体消费的影响更加显著。
因此,相关部门应该加强数字金融体系的发展与建设,让数字金融惠及更多更广泛的家庭居民,增强金融市场的活跃程度,促进金融市场的健康发展。
关键词:数字金融;家庭资产配置;CHFSAbstractThis article analyzes the mechanism of digital finance and household asset allocation by combing existing domestic and foreign research, and constructs a basic regression model based on the 2015 cross-sectional data of the China Household Finance Survey (CHFS) to analyze the development level of digital finance for household financial assets. Impact of configuration. The results show that digital finance can significantly promote the upgrading of household consumption levels, and the impact on rural households and the central and eastern regions is more obvious; the study also found that Internet digital finance has a more significant impact on the consumption of low-income groups. Therefore, relevant departments should strengthen the development and construction of the digital financial system, so that digital finance can benefit more and more extensive family residents, enhance the activity of the financial market, and promote the healthy development of the financial market.Key words: digital finance;asset allocation;CHFS第1章引言1.1研究背景与意义2013年11月,党的十八届三中全会通过《中共中央关于全面深化改革若干重大问题的决定》,发展普惠金融的理念首次在中央的重要文件中被提出。
中国财富管理机构竞争力

第二,深化程度下降,存量转移可期 我们用各金融机构理财产品规模与 GDP 的比值测算理财产品深 度,可以发现在 2016 年达到最大值 153.47%后逐渐下降,尤其是 2018 年资管新规后,以信托计划、券商资管为代表的通道业务迅速收缩, 调结构成为理财市场的主旋律,近年来深度基本维持在 130%~150% 区间内。而随着资管新规过渡期的结束,以“净值化”为方向的理财 市场成型,下一步是居民储蓄向理财转型的重要时期。
1
100,000 80,000 60,000 40,000 20,000
0
7,000,000 6,000,000 5,000,000 4,000,000 3,000,000 2,000,000 1,000,000
0
1978 1983 1988 1993 1998 2003 2008 2013 2018 2000 2002 2004 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018
2.67 6.59 26.58 24.79 3.05 8.31 31.4 26.46 3.74 10.01 34.09 29.36 4.6 13.04 40.15 32.48 5.52 17.4 47.31 36.78 6.85 26.18 51.94 50.40 8.28 37.59 56.88 66.09 9.3 52.91 63.65 83.13 11.1 89.17 66.67 133.7
三、基于海外财富管理业务发展经验下我国财富管理市场展望与建议 ........................................................ 23
(一)市场生态展望 ................................... 24 (二)市场发展建议: ................................. 31 附录一:美国投资者教育经验借鉴 .......................... 39
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中国人民银行调查统计司城镇居民家庭资产负债调查课题组于2019年10月中下旬在全国30个省(自治区、直辖市)对3万余户城镇居民家庭开展了资产负债情况调查。
从当前掌握的资料瞧,这就是国内关于城镇居民资产负债情况最为完整、详实的调查之一。
调查显示:第一,城镇居民家庭户均总资产317、9万元,资产分布分化明显;家庭资产以实物资产为主,住房占比近七成,住房拥有率达到96、0%;金融资产占比较低,仅为20、4%,居民家庭更偏好无风险金融资产。
第二,城镇居民家庭负债参与率高,为56、5%,负债集中化现象明显,负债最高20%家庭承担总样本家庭债务的61、4%;家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷就是家庭负债的主要构成,占家庭总负债的75、9%。
第三,城镇居民家庭净资产均值为289、0万元,分化程度高于资产的分化程度。
与美国相比,我国城镇居民家庭财富分布相对均衡(美国净资产最高1%家庭的净资产占全部家庭净资产的比重为38、6%,我国为17、1%)。
第四,城镇居民家庭资产负债率为9、1%,总体稳健,少数家庭资不抵债;居民家庭债务收入比为1、02,略高于美国居民水平(0、93);偿债能力总体较强,偿债收入比为18、4%,居民家庭债务风险总体可控。
第五,需关注两方面问题。
一就是居民家庭金融资产负债率较高,存在一定流动性风险。
二就是部分家庭债务风险相对较高,主要表现在以下几个方面:部分低资产家庭资不抵债,违约风险高;中青年群体负债压力大,债务风险较高;老年群体投资银行理财、资管、信托等金融产品较多,风险较大;刚需型房贷家庭的债务风险突出。
城镇居民家庭资产分化明显,金融资产占比低,房产占比超七成城镇居民家庭资产分化明显调查数据显示,城镇居民家庭总资产均值为317、9万元,中位数为163、0万元。
均值与中位数之间相差154、9万元,表明居民家庭资产分布不均。
居民家庭资产分布不均衡主要体现在以下四个方面。
第一,居民家庭资产的集中度较高,财富更多地集中在少数家庭。
将家庭总资产由低到高分为六组,最低20%家庭所拥有的资产仅占全部样本家庭资产的2、6%,而总资产最高20%家庭的总资产占比为63、0%,其中最高10%家庭的总资产占比为47、5%。
第二,区域间的家庭资产分布差异显著,经济发达地区的居民家庭资产水平高。
分经济区域瞧,东部地区明显高于其她地区。
东部地区居民家庭户均总资产为461、0万元,分别高出中部、西部、东北地区197、5万元、253、4万元与296、0万元。
东北地区居民家庭户均总资产最低,仅占东部地区居民家庭的三分之一左右。
分省份瞧,家庭资产最高的三个省(自治区、直辖市)为北京、上海与江苏,最低的三个省(自治区、直辖市)为新疆、吉林与甘肃。
其中,北京居民家庭户均总资产约为新疆居民家庭的7倍。
第三,高收入家庭拥有更多资产。
将家庭总收入从低到高排序,总收入最高20%家庭所拥有的总资产占全部样本家庭总资产的半数以上。
其中,收入最高10%家庭户均总资产1204、8万元,就是收入最低20%家庭户均总资产的13、7倍。
第四,户主的年龄、学历水平及职业均影响家庭资产分布。
一就是家庭总资产随户主年龄的提高呈现先增加后减少的特征。
户主年龄为56~64岁的家庭户均总资产最高,18~25岁的户均总资产最低。
二就是户主的学历水平越高,家庭户均总资产越多。
户主为研究生及以上学历的家庭户均总资产明显高于均值,高中及以下学历的家庭户均总资产最低。
三就是户主为企业管理人员与个体经营者的家庭总资产明显高于均值,其余家庭总资产均低于平均水平。
△图2 户主分组(年龄、学历与职业)的家庭资产分布家庭资产以实物资产为主,房产就是其主要构成调查显示,我国城镇居民家庭资产以实物资产为主,户均253、0万元,占家庭总资产的八成。
第一,住房就是家庭实物资产的重要构成,居民家庭住房拥有率相对均衡。
我国城镇居民家庭的实物资产中,74、2%为住房资产,户均住房资产187、8万元。
居民住房资产占家庭总资产的比重为59、1%。
与美国相比,我国居民家庭住房资产比重偏高,高于美国居民家庭28、5个百分点。
△图4 中国与美国不同收入组的住房拥有率居民的住房拥有情况相对均衡。
我国城镇居民家庭的住房拥有率为96、0%,有一套住房的家庭占比为58、4%,有两套住房的占比为31、0%,有三套及以上住房的占比为10、5%,户均拥有住房1、5套。
美国住户总体的住房拥有率为63、7%,低于我国32、3个百分点。
按家庭收入从低到高排序,美国收入最低20%家庭的住房拥有率仅为32、9%,而我国收入最低20%家庭的住房拥有率也为89、1%。
城镇居民家庭拥有的住房数量越多,其家庭资产中住房资产的占比反而越低。
拥有一套住房的家庭的总资产中住房资产的占比为64、3%,有两套住房家庭的住房资产占比为62、7%,有三套及以上住房家庭的住房资产占比为51、0%。
这主要就是因为多房产家庭在解决了基本住房需求后,更倾向于多元化资产配置。
第二,商铺及厂房等经营性资产就是家庭资产差距大的重要原因。
受调查家庭中,15、9%的家庭拥有商铺或厂房等经营性资产,这些家庭的经营性资产均值为257、5万元,占其家庭总资产的33、1%。
拥有经营性资产家庭的户均总资产为776、8万元,就是没有经营性资产家庭的3、4倍。
家庭总资产越多,经营性资产的拥有率越高,经营性资产在家庭资产中的比重越大。
按家庭总资产排序,资产最高10%的家庭中,近半数的家庭拥有经营性资产,这些家庭的经营性资产占家庭总资产的35、6%;而资产最低20%家庭中仅有3、5%的家庭拥有经营性资产,其经营性资产占家庭总资产的比重为22、4%。
金融资产分化明显,居民家庭更偏好无风险金融资产受调查家庭中,有99、7%的家庭拥有金融资产,户均金融资产64、9万元,占家庭总资产的20、4%。
与美国相比,我国城镇居民家庭金融资产占总资产的比重偏低,比美国低22、1的百分点。
第一,金融资产的分化程度更明显。
将家庭分别按照金融资产与实物资产从低到高进行排序,金融资产最高10%家庭所拥有的金融资产占所有样本家庭的58、3%,而实物资产最高10%家庭拥有的资产占比为47、1%。
可见,金融资产的不均衡程度更显著。
第二,居民投资偏稳健,家庭无风险金融资产持有率高。
调查显示,无风险金融资产的持有率高于风险金融资产的持有率,受调查家庭中无风险金融资产的持有率为99、6%,户均35、2万元;风险金融资产的持有率为59、6%,户均50、1万元。
从调查样本整体瞧来,户均持有无风险金融资产35、0万元,占总金融资产的比达到53、9%,高于风险金融资产。
第三,高资产、高学历家庭参与风险金融市场的意愿更强,金融资产表现形式更加多元化。
随着家庭资产的增加,家庭持有风险金融产品的比率稳步提高。
将家庭总资产排序,总资产最高20%家庭的风险金融资产的持有率为87、9%,最低20%家庭的持有率为29、8%。
而且,总资产越多的家庭参与各类金融市场的程度越高,高资产家庭在各类金融产品上的持有率均明显高于全国平均水平。
△图6 不同资产组与不同学历水平居民家庭的各类金融产品持有率从学历水平瞧,学历越高的家庭金融资产表现形式越多元化。
调查数据显示,随着户主学历水平的提高,家庭持有活期与定期存款的比重有所下降,而持有银行理财产品、互联网金融及股票、基金等金融资产的比例有所上升。
这主要就是因为高学历群体通常更了解相关的金融知识与信息,加之其往往拥有较高的收入与资产,因而在满足了预防性需求后更愿意投资高风险、高收益的金融产品。
城镇居民家庭负债参与率高,负债结构相对单一,房贷就是主要构成部分第一,家庭负债参与率较高,负债集中化现象明显。
目前我国城镇居民家庭运用杠杆现象较为普遍。
受调查家庭中,有负债的家庭占比为56、5%。
分地区瞧,东北地区居民家庭负债参与率最低,为42、1%;东部、中部分别为57、9%与55、7%;西部地区最高,为60、1%。
有负债的家庭中,户均家庭总负债为51、2万元。
其中,53、8%的居民家庭负债余额在30万元以下,35、6%的家庭负债余额在30万~100万元,10、5%的家庭负债余额在100万元以上。
按照家庭负债余额从低到高排序,负债最低20%家庭的户均总负债3、2万元,所承担的负债仅占全部样本的1、3%;负债最高20%家庭的户均负债157、3万元,所承担的负债占全部样本的61、4%。
第二,家庭负债结构相对单一,负债来源以银行贷款为主,房贷为家庭负债的主要构成。
从负债来源瞧,城镇居民家庭的负债以银行贷款为主。
有负债的居民家庭中,户均银行贷款49、6万元,占家庭总负债的96、8%。
银行体系外的负债占比低,仅为3、2%,其中民间借贷与互联网金融产品贷款的户均负债额分别为1、2万元与0、1万元,占家庭总负债的比重分别为2、4%与0、2%。
从负债用途瞧,房贷就是家庭负债的基本构成。
有负债的居民家庭中,76、8%的家庭有住房贷款,户均家庭住房贷款余额为38、9万元,占家庭总负债的比重为75、9%。
调查显示,75、9%的居民家庭将负债用于购房,24、8%的居民家庭用于日常消费,12、8%的居民家庭用于买车或车位,9、6%的居民家庭用于装修或购买家电,9、3%的居民家庭用于实体经营,9、0%的居民家庭用于教育,3、9%的居民家庭用于医疗,2、3%的居民家庭用于金融投资。
第三,富裕家庭的负债参与率更高,且更容易获得银行贷款,低资产家庭对民间借贷的依赖度相对较高。
按家庭总资产排序,资产最高20%家庭的负债参与率最高,为63、3%,且负债中97、1%为银行贷款。
资产最低20%家庭的负债参与率最低,为38、6%。
资产最低20%家庭的负债来源中,89、4%来源于银行贷款,远低于其她家庭;9、0%来自于民间借贷,远高于其她家庭。
这主要就是因为低资产家庭往往收入较低,或者没有稳定的收入来源,从银行渠道获得贷款相对困难,因而对民间借贷的依赖度相对较高。
第四,居民家庭负债集中于中青年与高学历家庭。
受调查家庭中,户主年龄为26~35岁的家庭负债参与率最高,为73、1%。
随着年龄的提高,家庭负债参与率有所下降,户主年龄为65岁及以上的家庭负债参与率最低,为25、1%。
家庭负债参与率与户主的学历成正比,户主受教育程度越高,家庭负债参与率越高。
△图7 按户主年龄与学历分组的家庭负债参与率家庭净资产分化程度高于资产的分化程度,但中国城镇居民家庭财富分布较美国均衡将居民家庭的资产扣除负债,得到的净资产更能真实地反映居民家庭的财富水平。
调查数据显示,中国城镇居民家庭净资产均值为289、0万元。
家庭净资产中位数为141、0万元,比均值低148、0万元。
居民家庭净资产分化程度高于家庭总资产。
将家庭净资产从低到高排序,净资产最低20%家庭的净资产仅占全部样本家庭净资产的2、3%,而最高20%家庭的净资产占64、5%。