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2017中國家庭金融調查報告
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【2017中國家庭金融調查報告1】
一、數據質量
1、抽樣設計
中國家庭金融調查的抽樣方案采用了分層、三階段與規(guī)模度量成比例(PPS)的抽樣設計。初級抽樣單元(PSU)為全國除西藏、新疆、內蒙和港澳地區(qū)外的2585個市/縣。第二階段抽樣將直接從市/縣中抽取居委會/村委會;最后在居委會/村委會中抽取住戶。每個階段抽樣的實施都采用了PPS抽樣方法,其權重為該抽樣單位的人口數(或戶數)。CHFS首輪調查的戶數設定為8000——8500戶。從可操作性角度出發(fā),各階段樣本數設定如下:首先,根據城鄉(xiāng)以及地區(qū)經濟發(fā)展水平,末端抽樣的戶數(即從每個居委會/村委會抽取的戶數)設定在20-50戶之間,其平均戶數約為25戶;其次,在每個市/縣中抽取的居委會/村委會數量為4;最后可以計算得到抽取的市/縣個數約為8000÷(4×25)=80。
2、拒訪率比較
表2列出了CHFS與國內外調查數據拒訪率的比較。就國內調查而言,CHFS比CHARLS分別低3.75%、5.22%和6.19%。需要注意的是,2008年CHARLS的調查只涉及甘肅和浙江兩個省份,而2011年CHFS調查涵蓋25個省份,兩者的拒訪率進行直接比較可能存在偏差。三個國外數據庫都與CHFS具有一定的可比性,其調查內容都在不同程度上涉及到家庭的資產、收入和支出等,尤其是SCF,是與CHFS直接可比的調查項目。從表2可以看出,SCF、CEX和SHIW三個調查的拒訪率都在25%以上。與CHFS直接可比的SCF調查拒訪率更是在30%以上。這表明CHFS的拒訪率與國外同類調查相比,處在很低的水平上,進一步表明了CHFS調查組織工作的高效率與高質量。
3、人口統(tǒng)計學特征
CHFS數據的人口統(tǒng)計學特征與國家統(tǒng)計局的公布的數據非常一致,表明CHFS樣本完全具有全國代表性。表3的第一部分列出了CHFS調查的總人口數量、城市人口和農村人口,以及經過權重調整后的城市人口比例。與此對應,表3也匯報了國家統(tǒng)計局公布的2011年全國總人口、城市人口和農村人口。
就家庭規(guī)模而言,國家統(tǒng)計局公布的城市和農村家庭規(guī)模分別為2.89人和3.98人,CHFS權重調整后的城市和農村家庭規(guī)模分別為3.03人和3.76人,無論是城市還是農村,CHFS與國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的家庭規(guī)模都具有一致性。同時,CHFS和國家統(tǒng)計局統(tǒng)計的人口平均年齡分別為38.09歲和36.87歲,二者也非常接近,可知CHFS調查樣本的人口年齡結構分布與全國人口年齡結構分布相一致。就男性占總人口比例而言,CHFS和國家統(tǒng)計局統(tǒng)計出的男性比例分別為50.7%和51.4%,二者相差無幾。
按照特定地區(qū)是城鎮(zhèn)地區(qū)還是農村地區(qū)來計算城市人口比例,計算出的CHFS中城市人口比例為51.4%,與國家統(tǒng)計局公布的指標非常一致。
通過以上的對比分析可知,CHFS與國家統(tǒng)計局調查結果得出的家庭規(guī)模、人口年齡結構、性別比例和人均收入都具有廣泛的一致性,CHFS具有全國代表性的結論是有可靠依據的。
二、收入和儲蓄
1、家庭收入
數據顯示,家庭收入均值為52087元/年,其中,城鎮(zhèn)庭和農村家庭分別為71546元/年和27606元/年。
根據CHFS調查數據,中國家庭收入不均現象非常嚴重。處于收入分布90%以上分位數的家庭的可支配收入占所有家庭可支配收入的56.96%。表5匯報了這些高收入家庭各項收入在所有家庭中的占比情況,其中,經營收入的76.85%被處于收入分布90%以上分位數的家庭所有,經營收入不均現象最為嚴重。
2、家庭儲蓄
總儲蓄占總收入的19.25%,低于依據宏觀數據計算出來的儲蓄率,但仍然處于較高水平。從儲蓄的分布來看,家庭儲蓄分布極為不均。55%的家庭沒有或幾乎沒有儲蓄,而處于收入分布90%以上分位數的家庭儲蓄率為60.6%,其儲蓄金額占當年總儲蓄的74.9%。處于收入分布95%以上分位數的家庭的儲蓄率為69.02%,其儲蓄金額占當年總儲蓄的61.6%。因此,中國高儲蓄的根本原因不是廣大民眾沒有足夠的消費動機,而是廣大民眾沒有足夠的收入,F行促進消費的政策對廣大民眾的影響不大。因此,增加消費、減少儲蓄最有效的政策是提高廣大民眾的收入水平以減少收入不均。
三、非金融資產
1、房產
在調查樣本中,自有住房擁有率為89.68%。城市家庭自有住房擁有率為85.39%,農村家庭擁有自有住房率為92.60%。東、中、西部地區(qū)家庭自有住房擁有率分別為87.35%、94.42%、90.41%。世界平均住房擁有率為63%,美國為65%,而日本為60%,我國自有住房擁有率處于世界前列。
(2)擁有住房數量
城市戶均擁有住房已經超過了1套,為1.22套,農村戶均擁有住房為1.15套。擁有一套住房的城市家庭占69.05%,擁有兩套住房的城市家庭占15.44%,擁有三套及以上住房的城市家庭為3.63%。而在農村, 80.42% 的家庭擁有一套住房,12.20%的家庭擁有兩套住房,2.10%的家庭擁有三套住房。從不同地區(qū)來看,東部地區(qū)71.31%的家庭有一套住房,15.08%的家庭有兩套住房,4.12%的家庭有三套以上住房。中部地區(qū)
80.27%的家庭有一套住房,14.03%的家庭有兩套住房,1.16%的家庭有三套以上住房。西部地區(qū)84.27%的家庭有一套住房,8.03%的家庭有兩套住房,只有0.80%的家庭有三套以上住房。
(3)人均居住面積
城市人均建筑面積為38.89平方米,人均使用面積為33.76平方米。農村人均建筑面積為49.04平方米,人均使用面積為39.57平方米。
(4)住房負債
樣本中有13.94%的城市家庭為購買住房而向銀行貸款,不僅如此,還有7.88%的非農戶籍家庭通過銀行以外的.其他渠道借款以獲得住房。從住房貸款或借款的規(guī)模來看,非農家庭購房貸款總額平均為28.39萬元,占家庭總債務的47%;農業(yè)家庭購房貸款總額平均為12.22萬元,占家庭總債務的32%。
住房貸款總額遠遠大于家庭年收入,戶主年齡在30-40歲之間的家庭負擔最重,貸款總額平均為家庭年收入的11倍多;收入處于最低25%的那部分家庭貸款額達到了其年收入的32倍之多。由此可見,住房貸款是許多家庭的沉重負擔,“房奴”在中國的確是一個值得關注的現象。
2、汽車
(1)汽車擁有率
城市家庭擁有汽車的比例為22.89%,農村家庭擁有汽車的比例為11.92%,總體來看,中國家庭擁有汽車的比例為16.37%。
(2)汽車品牌分布
中國家庭金融調查數據顯示,家庭擁有的汽車市場占有率前4名均是國外品牌,它們是大眾(7.35%)、豐田(5.69%)、別克(4.25%)、現代(3.90%),其后依次是長安、本田、東風、五菱、奇瑞、福特。前十名中有6個國外品牌。
3、工商經營
(1)工商項目擁有
城市有12.44%的家庭擁有工商項目,農村有15.16%的家庭擁有工商項目,總體來看,有14.06%的中國家庭擁有工商經營項目,遠高于美國的7.2%。
(2)經營負債
從事農業(yè)生產的農業(yè)戶籍家庭有5.84%目前有銀行貸款,僅從事工商業(yè)生產項目的農業(yè)戶籍家庭有9.83%擁有銀行貸款。約15%的既從事農業(yè)生產又從事工商業(yè)生產活動的農業(yè)戶籍家庭擁有行貸款。對非農戶籍家庭,僅從事農業(yè)生產項目的家庭中有9.47%擁有貸款;有12.81%的從事工商業(yè)生產的家庭以及20%既從事農業(yè)生產又從事工商業(yè)生產的家庭擁有銀行貸款。
(3)信貸約束
就從事農業(yè)或工商業(yè)的家庭而言,沒有銀行貸款的家庭中有75.03%不需要銀行貸款。值得特別注意的是,在目前沒有貸款的家庭中,約18.89%的家庭需要銀行貸款。這些家庭中,有14.8%沒有提出申請。而約4.1%的家庭雖提出申請但被銀行拒絕。就沒有提出貸款申請的原因而言,農業(yè)戶籍家庭與非農戶籍家庭都主要將未提出貸款申請的原因歸結為“估計申請后不會獲批”,分別占52.5%與41.4%。其次是“申請過程麻煩”和“其他”原因。“不知道如何申請”所占比重最低,僅13.02%的農業(yè)家庭與10.34%的非農家庭將未提出貸款申請的原因歸咎于此。向銀行提出貸款申請但被拒家庭以及由于害怕申請被拒而未提出貸款申請的家庭均在一定程度上面臨信貸約束,兩類家庭占所有從事農業(yè)或工商業(yè)活動家庭的10.7%。
(4)教育與創(chuàng)業(yè)
教育在工商業(yè)活動中起著重要的作用。從戶主的平均受教育年限來看,過去一年從事工商業(yè)的家庭其戶主平均受教育年限為9.77年,比未從事工商業(yè)家庭戶主平均受教育年限高,后者僅8.86年。
對資產位于最低20%以及資產位于20%~40%的家庭,其戶主的平均受教育年限為8.13年。資產位于40%~60%分位數項目,其戶主的平均受教育年限為9.55年。資產位于60%~80%分位數項目,其戶主的平均受教育年限為10.04年。資產位于最高20%的項目,其戶主的平均受教育年限也最高,為12.48年。由此可見,資產隨著受教育年限的增加有增加的趨勢。
四、金融資產
1、金融資產總量
家庭金融資產平均為6.38萬元,中位數為6000元。分城鄉(xiāng)來看,城市家庭金融資產平均為11.20萬元,中位數為1.65萬元;農村家庭金融資產平均為3.10萬元,中位數為3000元;家庭金融資產在城鄉(xiāng)之間的差異顯著,中位數達到3.5倍。從均值和中位數之間的差異可知,金融資產在家庭之間的分布是不均勻的。
2、無風險資產占比高
家庭金融資產中,銀行存款比例最高,為57.75%;現金其次,占17.93%;股票第三,占15.45%;基金為4.09%;銀行理財產品占2.43%。銀行存款和現金等無風險資產占比高。
3、炒股盈虧的“二八”法則
有效樣本中,盈利的家庭占22.27%;盈虧平衡的家庭占21.82%;虧損的家庭比例達56.01%。可見,高達77%的炒股家庭沒有從股市賺錢。這與人們上說的“二八”法則比較接近。
4、炒股盈虧的年齡效應
根據戶主年齡將家庭分為青年、中年和老年,我們發(fā)現年齡與炒股盈利成正相關關系。在戶主為青年的家庭中,炒股盈利占16.14%;盈虧平衡的家庭占27.67%;虧損的家庭占56.20%。在中年家庭中,炒股盈利的占23.71%;盈虧平衡的占17.01%;虧損的占59.28%。在老年家庭中,炒股盈利的占30.30%;盈虧平衡的占19.19%;虧損的占50.51%?傮w來看,隨著年齡的增加,炒股賺錢的比例呈增加的態(tài)勢。
5、金融市場參與差異大
家庭對股票市場參與率為8.84%;家庭對債券市場參與率0.77%;家庭對基金市場參與率4.24%;家庭對衍生品市場參與率0.05%;家庭對金融理財產品市場參與率
1.10%。因此,家庭在不同金融市場參與率存在顯著差異,衍生品和債券市場參與率尤其低,這與我國衍生品市場和債券市場發(fā)展滯后的現實基本吻合。
6、股票市場參與和風險態(tài)度成正比,風險偏好型的家庭炒股比例為20.29%;風險中性型的家庭炒股比例為11.54%;風險厭惡型的家庭炒股比例為5.36%。因此,炒股與家庭風險態(tài)度呈明顯的正相關關系。
7、民間金融市場參與城鄉(xiāng)趨同
【2017中國家庭金融調查報告2】
1.調查設計
(1)CHFS抽樣設計:經濟富裕地區(qū)(東部地區(qū))的樣本比重相對較大(樣本市縣中東中西部省份的比例為32:27:21,全國為34:27:38),城鎮(zhèn)地區(qū)(相對于農村地區(qū))的樣本比重相對較大(樣本中城鎮(zhèn)居委會與農村村委會比例為181:139),城鎮(zhèn)富裕家庭占比較大,樣本的地理分布比較均勻。
(2)數據核查:事后對所有受訪者進行(電話)回訪。
(3)拒訪率:CHFS的拒訪率低于國內外相似或同類調查的拒訪率。
(4)數據代表性:人口統(tǒng)計學方面,CHFS調查數據在家庭規(guī)模、人口年齡結構和性別比例方面與國家統(tǒng)計局的數據比較一致,其中城市人口比例數據與國家統(tǒng)計局有差異(20**年CHFS數據按戶口計算為0.369,國家統(tǒng)計局公布的數據為0.513,但是國家統(tǒng)計局公布的城鎮(zhèn)人口是指居住在城鎮(zhèn)范圍內的全部常住人口,不是戶籍概念)。在居民收入總額上,CHFS和國家統(tǒng)計局公布的全國居民收入總額、城市和農村居民收入總額、人均收入方面比較一致,在農村和城市人均收入內部構成上二者差距比較大。
(5)國內有影響力的家庭調查數據:中國健康與營養(yǎng)調查(CHNS),中國家庭收入項目調查(CHIp),中國綜合社會調查(CGSS),中國健康與養(yǎng)老跟蹤調查(CHARLS)。
按規(guī)模大小成比例的抽樣,它是一種使用輔助信息,從而使每個單位均有按其規(guī)模大小成比例的被抽中概率的一種抽樣方式。ppS 抽樣是指在多階段抽樣中,尤其是二階段抽樣中,初級抽樣單位被抽中的機率取決于其初級抽樣單位的規(guī)模大小,初級抽樣單位規(guī)模越大,被抽中的機會就越大,初級抽樣單位規(guī)模越小,被抽中的機率就越小。
2.家庭人口和工作特征
(1)20**年CHFS樣本數據顯示平均家庭規(guī)模為2.94人。少兒(15周歲以下)人口男女性別比為123:100,勞動年齡人口男女性別比為100.5:100,老年(60周歲以上)人口的男女性別小于1。
(2)無論是根據人口老齡化指標1(60周歲以上人口占總人口比例為10%,根據CHFS我國20**年該數據為16.34%)還是指標2(65周歲以上人口占總人口比例為7%,我國為10.65%)都表明我國人口老齡化現象嚴重。少兒撫養(yǎng)比低于老年撫養(yǎng)比,且城市人口老齡化趨勢高于農村。
(3)根據CHFS數據,我國初中及以下學歷的比例高達63.58%,年齡組越低的人群高學歷的比例越高。
(4)根據CHFS我國城市剩男、剩女(30周歲以上的未婚男女)的比例41:62,農村為59:38。
(5)企業(yè)雇傭的勞動力占從業(yè)人員的比例高達62%,其中38.44%在私營或個體企業(yè)工作,大力發(fā)展工商業(yè)可能是解決中國勞動力就業(yè)的主要途徑,大力支持私營或個體企業(yè)的發(fā)展,中國勞動力就業(yè)壓力將可能得到緩解。
(6)具有博士學歷職工的工資收入低于碩士學歷職工的工資,在這個階段教育收入回報為負。
(7)隨著人口年齡降低,初中學歷以下人口比例顯著降低,義務教育效果明顯。
3.家庭非金融資產
(1)從土地的閑置率上看,在被征收土地歸為農用土地的假設下,限制土地的占比也有9.97%。(這一數據與我觀察到的家鄉(xiāng)的情況正好相反,由于種糧補貼及蘋果價格上漲,農民們甚至把部分荒山都開墾成土地了,根本看不到土地閑置的情形。)
(2)農村勞動力的輸出比例為35.22%。
(3)受計劃生育政策的影響,16?25周歲,26?35周歲的農村居民供給人數顯著小于其他年齡組,據此分析,勞動力輸出可能持續(xù)不足,“用工荒”現象可能長期存在。
(4)在從事農業(yè)生產的家庭中,有66.88%的農業(yè)家庭以及72.68%的非農業(yè)家庭沒有使用機械。
(5)政府對糧食作物與經濟作物的補貼差異僅能縮小兩類農作物生產收益差距的2.2%,富裕家庭可能獲得了更多的農業(yè)生產補貼資金。(這是否與富裕家庭的生產規(guī)模更大有關系?)
(6)20**年非農業(yè)戶籍家庭11.79%從事工商業(yè),農業(yè)戶籍家庭14.73%從事工商業(yè)項目。行業(yè)分布方面,批發(fā)零售業(yè)、住宿餐飲業(yè)、制造業(yè)、居民服務和其他服務業(yè)、其他行業(yè)分列前5位。地區(qū)分布來看,東部地區(qū)家庭從事工商業(yè)活動更為積極。
(7)從戶主的平均受教育年限來看,20**年從事工商業(yè)的家庭戶主平均受教育年限為9.77年,高于未從事工商業(yè)家庭戶主平均受教育年限,后者為8.86年。大學本科以上學歷中,從事工商業(yè)活動的家庭戶主與未從事工商業(yè)活動家庭戶主獲得這些學歷占比差距不顯著。(大學本科以上學歷的家庭中創(chuàng)業(yè)比例低于大學本科以上學歷)隨著家庭工商業(yè)項目資產規(guī)模的增加,戶主平均受教育年限也增加。
(8)按行業(yè)來看,絕大部分行業(yè)對應的工商業(yè)項目資產規(guī)模小于40萬元。從工商業(yè)項目的取得方式看,通過創(chuàng)立工商業(yè)項目的方式獲得經營項目的家庭占比為79.69%。從家庭對最主要工商業(yè)項目的占有份額來看,農業(yè)戶籍家庭占有份額平均為93.27%,非農業(yè)戶籍家庭為87.85%。從項目的組織形式來看,個體戶/個體工商戶是最為普遍的組織形式。
(9)個體戶/個體工商戶家庭每周平均工作時間6.51天,家庭獨資企業(yè)6.34天,有限責任公司5.41天,股份有限公司、合伙企業(yè)分別為6.18天、5.62天。
(10)20**年家庭主要從事的`工商業(yè)項目以盈利為主,僅少數項目存在虧損現象。
(11)從銀行貸款的資金流向來看,大企業(yè)或工商業(yè)獲得貸款的可能性更大。貸款申請被拒及害怕被拒而未提出申請的家庭占所有從事農業(yè)或工商業(yè)家庭的10.7%。從貸款的年利率來看,農業(yè)家庭與非農業(yè)家庭非別為7.11%、5.96%。隨著貸款規(guī)模的增加,貸款的年利率大致呈遞減趨勢。非農業(yè)家庭主要采用抵押貸款,農業(yè)家庭主要采用信用貸款。不管是農業(yè)家庭還是非農業(yè)家庭向民間金融住址借款的占比均較小。不管是農業(yè)家庭還是非農業(yè)家庭,絕大部分借款都沒有收取利息。
(12)非農業(yè)戶籍家庭自有住房擁有率為85.39%,農業(yè)戶籍家庭為92.60%。20**年中國城市有房家庭戶均擁有住房1.22套。11.88%的城市家庭未擁有住房,69.05%的擁有一套住房,15.44%擁有兩套住房,3.63%的擁有三套以上(城市家庭有房率比較高,但炒房的比例并不高,未來商品房的需求可能在于城市化)。20**年城市人均建筑面積為38.89%,人均使用面積上升到33.76%。中小戶型商品房(建筑面積小于等于90平方)占比為44.89%。20**年中期,有13.94%的非農業(yè)戶籍家庭為購買住房而向銀行貸款,還有7.88%的非農業(yè)戶籍家庭通過銀行以外的其他渠道借款以獲得住房。(住房貸款的比例低于我以前的預期)戶主年齡在30-40周歲之間的家庭,貸款總額平均為家庭年收入的11倍之多,收入處于最低25%的那部分家庭貸款額達到了年收入的32倍之多。
(13)約14.53%的家庭擁有常見車輛如轎車、客車和貨車等。排名前3位的汽車品牌分別是大眾、豐田、別克。第一輛汽車從銀行借款或通過其他途徑借款的占擁有汽車家庭的24.33%,為第二輛汽車負債的家庭占擁有兩輛以上汽車家庭的14.29%。家庭為汽車購買保險比較普遍,但為其他車輛購買保險較少。每類汽車險種,沒有理賠的家庭購買占比都比理賠家庭的購買占比低,汽車保險的逆向選擇明顯。
(14)在其他資產種類的分布上,農業(yè)家庭和非農業(yè)家庭持有金銀首飾最為普遍。
4.家庭金融資產
(1)金融市場參與率分別為:銀行存款60.91%,股票8.84%,債券0.77%,基金4.24%,衍生品0.05%,金融理財產品1.10%。其中股票市場、基金市場、銀行存款以及民間金融的參與率與學歷(博士以下)成正相關,與年齡成反相關。博士在股票市場與民間金融市場的參與率顯著低于碩士,在基金與銀行存款市場的參與率高于碩士。
(2)家庭金融資產平均為6.38萬元,中位數為6000元,金融資產在家庭之間的分布不均勻。戶主受教育程度與家庭持有金融資產(或無風險資產)總量成正相關(博士除外),與年齡反相關。戶主受教育程度與家庭持有風險資產總量正相關(博士除外),在年齡段的分布上44周歲以下家庭持有家庭風險資產最多,60周歲次之,45-59周歲最少。家庭風險資產的占比平均為9.98%,與戶主受教育程度正相關(博士除外),與年齡反相關。(博士群體更保守么?)
(3)從活期存款與定期存款來看,城鄉(xiāng)家庭活期存款與定期存款的中位數分別相差4000元與3萬元,城鄉(xiāng)差距較大。農村家庭股票賬戶現金余額均值、中位數均高于城市家庭,表明農村家庭股票賬戶資金閑置情況更嚴重。股票投資盈利的家庭占比為22.17%,學歷與炒股賺錢之間沒有必然關系,隨著年齡的增加,炒股賺錢比例遞增。炒股借貸的比例為1.70%,平均借貸金額為6.29萬元,比例較小,但金額較大。50%以上的家庭沒有從基金投資中獲利。
5.家庭負債
(1)家庭房產負債比例為(2513/8438)29.78%,其中銀行貸款比例為(846戶)10.03%,貸款均值為22.85萬元;民間借款比例為(1667戶)19.76%,借款均值為5.37萬元。家庭教育負債比例為7.93%,均值為12798元。
(2)除了住房、汽車、商業(yè)、教育、信用卡負債之外,其他負債的主要目的是看病,占40.41%,其次是娶媳婦,15.40%。家庭其他負債的主要來源是近親。民間借款的家庭比例為34.95%。
6.家庭保險與保障
(1)44.2%的被調查居民沒有養(yǎng)老保險。農業(yè)戶籍居民64.36%主要靠子女養(yǎng)老,非農業(yè)戶籍為49.17%。目前離休金與退休金之間,以及離退休內部行業(yè)之間差距較大(養(yǎng)老保險改革勢在必行)。0.38%的農業(yè)戶籍居民與4.76%的非農業(yè)戶籍居民有企業(yè)年金。從行業(yè)來看,國家機關、黨群組織、企事業(yè)單位負責人擁有企業(yè)年金的比例為6.26%,占比最高,其次為專業(yè)技術人員為4.4%。年金人均領取余額,前者為1627元,后者為5131元。年均繳納方面,二者差距不大。
(2)社會基本醫(yī)保的平均覆蓋率為89.17%,城鄉(xiāng)差別不大。商業(yè)保險方面,農業(yè)戶籍居民92.86%沒有任何商業(yè)保險,非農業(yè)戶籍居民,85.37%沒有任何商業(yè)保險。
7.家庭支出與收入
(1)家庭總支出由食品支出(27%)、衣著支出(6%)、生活居住支出(17%)、日用品與耐用消費品支出(6%)、醫(yī)療保健支出(8%)、交通通信支出(20%包含交通工具的購買支出)、教育娛樂支出(14%)及其他支出(2%)構成。農村居民年均消費支出為城市居民的51%,且家庭消費不均等的程度在農村居民內部更加突出。城鄉(xiāng)居民在醫(yī)療保健支出上相差無幾,考慮到城鄉(xiāng)收入差別,農村居民的醫(yī)保負擔更重。城鎮(zhèn)居民的轉移支出占其收入的比重約為11%,農村為14%。
(2)居民家庭年收入的均值與中位數之比約為2.9:1,意味著居民收入分配不平等程度高。20**年我國城鄉(xiāng)居民轉移性收入為3884元,轉移性支出為6052元(差額去了哪里?)。公務員家庭相對于非公務員家庭來說,年轉移收入的總量高出32%,來自非親屬的轉移收入比例也大大高于后者。
(3)無論是城鎮(zhèn)家庭還是農村家庭儲蓄的最主要目的是為了子女教育。子女教育和結婚、養(yǎng)老以及買房是我國家庭儲蓄的三個主要原因。
8.家庭財富
(1)城市家庭資產達到均值的占14.30%,農村家庭資產達到均值的占21.34%。
(2)樣本家庭中沒有負債的占到61.78%。
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金融危機帶火中國留學市場11-28
銀行改革――當前中國金融改革的重中之重*05-29
中國金融監(jiān)管體系的要素構成03-28
構建中國金融壓力指數探析03-21
金融專業(yè)調查報告7篇01-06
金融專業(yè)調查報告(7篇)01-15