中国家庭金融调查报告参考4篇

中国家庭金融调查显示，家庭资产配置多样化，负债水平上升，理财意识增强，收入差距明显，影响家庭经济安全与消费决策。下面整理的优秀范文，供您参考学习之用。

中国家庭金融调查报告【第1篇】

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主席、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20xx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。美联储主席伯南克认为，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，20xx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%，其储蓄占当年总储蓄的%。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《xx发展规划纲要》提出的“工资增长和GDP��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。

――住房资产。中国家庭自有住房拥有率为%，远高于世界平均的60%。其中，城市家庭为%。城市家庭拥有两套以上住房的家庭占%。城市家庭第一套住房价值平均为万，成本价格平均万，市价-成本比为;城市家庭第二套住房价值平均为万，成本价格平均为万，市价-成本比为。因此，城市住房收益可观。

――住房贷款。非农家庭购房贷款总额平均为 万元，占家庭总债务的47%;农业家庭购房贷款总额平均为万元，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。

――股票投资。调查中，盈利的家庭占%;盈亏平衡的家庭占%;亏损的家庭比例达%。高达77%的炒股家庭没有从股市赚钱。随着年龄的增加，炒股赚钱的比例呈增加的态势。

――衍生品及债券市场。家庭对衍生品市场参与率为%;家庭对金融理财产品市场参与率为%。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。

――家庭资产。中国家庭资产平均为万元，城市家庭平均为万元，农村家庭平均为万元。家庭资产中金融资产为万元，占总资产%，非金融资产为万元，占%。

――家庭负债。中国家庭负债平均为万元，城市家庭平均为万元，农村家庭平均为万元。中国家庭总体资产负债率为%，城市家庭为%，农村家庭为%，农村家庭负债较重。

――家庭财富。中国家庭财富净值平均为万元，城市家庭平均为万元，农村家庭平均为万元。

――养老保障。中国居民中%无任何形式的养老保障，仅有%的.人有养老保障。退休后养老金收入：总体月平均 元;城市月平均 元;农村月平均 元。

――家庭教育。九年制义务教育和高考扩招效果明显，“80后”有初中以下比例仅为%，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。本科学历收入是大专或高职学历的倍，硕士学历收入则为本科学历的倍，而博士学历收入则只有硕士学历的70%。另外，到海外接受高等教育已经成为中国公民重要选择之一。中国家庭中%在校大学生(含研究生)留学海外。在有15岁以下小孩家庭中，%打算送小孩出国，%看情况决定是否送小孩出国。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。

西南财经大学张宗益校长表示：“大学是文化传承与学术创新的重地，也是精神塑造与风尚引领的高地。第一、中国家庭金融调查研究开启了实证研究中国经济金融问题又一个重要而富于前景的学术领域，也是西南财经大学与中国人民银行携手面向社会重大需求开展协同创新的有益探索;中国家庭金融调查报告是西南财经大学以自己的学术创新能力关注国计民生、勇担社会使命的生动体现。

中国家庭金融调查报告【第2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(20xx年CHFS数据按户口计算为，国家统计局公布的数据为，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)20xx年CHFS样本数据显示平均家庭规模为人。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，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20xx年该数据为%)还是指标2(65周岁以上人口占总人口比例为7%，我国为%)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%，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%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%。(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。)

(2)农村劳动力的输出比例为%。

(3)受计划生育政策的影响，16∼25周岁，26∼35周岁的农村居民供给人数显著小于其他年龄组，据此分析，劳动力输出可能持续不足，“用工荒”现象可能长期存在。

(4)在从事农业生产的家庭中，有%的农业家庭以及%的非农业家庭没有使用机械。

(5)政府对粮食作物与经济作物的补贴差异仅能缩小两类农作物生产收益差距的%，富裕家庭可能获得了更多的农业生产补贴资金。(这是否与富裕家庭的生产规模更大有关系?)

(6)20xx年非农业户籍家庭%从事工商业，农业户籍家庭%从事工商业项目。行业分布方面，批发零售业、住宿餐饮业、制造业、居民服务和其他服务业、其他行业分列前5位。地区分布来看，东部地区家庭从事工商业活动更为积极。

(7)从户主的平均受教育年限来看，20xx年从事工商业的家庭户主平均受教育年限为年，高于未从事工商业家庭户主平均受教育年限，后者为年。大学本科以上学历中，从事工商业活动的家庭户主与未从事工商业活动家庭户主获得这些学历占比差距不显著。(大学本科以上学历的家庭中创业比例低于大学本科以上学历)随着家庭工商业项目资产规模的增加，户主平均受教育年限也增加。

(8)按行业来看，绝大部分行业对应的工商业项目资产规模小于40万元。从工商业项目的取得方式看，通过创立工商业项目的方式获得经营项目的家庭占比为%。从家庭对最主要工商业项目的占有份额来看，农业户籍家庭占有份额平均为%，非农业户籍家庭为%。从项目的组织形式来看，个体户/个体工商户是最为普遍的组织形式。

(9)个体户/个体工商户家庭每周平均工作时间天，家庭独资企业天，有限责任公司天，股份有限公司、合伙企业分别为天、天。

(10)20xx年家庭主要从事的工商业项目以盈利为主，仅少数项目存在亏损现象。

(11)从银行贷款的资金流向来看，大企业或工商业获得贷款的可能性更大。贷款申请被拒及害怕被拒而未提出申请的家庭占所有从事农业或工商业家庭的%。从贷款的年利率来看，农业家庭与非农业家庭非别为%、%。随着贷款规模的增加，贷款的年利率大致呈递减趋势。非农业家庭主要采用抵押贷款，农业家庭主要采用信用贷款。不管是农业家庭还是非农业家庭向民间金融住址借款的占比均较小。不管是农业家庭还是非农业家庭，绝大部分借款都没有收取利息。

(12)非农业户籍家庭自有住房拥有率为%，农业户籍家庭为%。20xx年中国城市有房家庭户均拥有住房套。%的城市家庭未拥有住房，%的拥有一套住房，%拥有两套住房，%的拥有三套以上(城市家庭有房率比较高，但炒房的比例并不高，未来商品房的需求可能在于城市化)。20xx年城市人均建筑面积为%，人均使用面积上升到%。中小户型商品房(建筑面积小于等于90平方)占比为%。20xx年中期，有%的非农业户籍家庭为购买住房而向银行贷款，还有%的非农业户籍家庭通过银行以外的其他渠道借款以获得住房。(住房贷款的比例低于我以前的预期)户主年龄在30-40周岁之间的家庭，贷款总额平均为家庭年收入的11倍之多，收入处于最低25%的`那部分家庭贷款额达到了年收入的32倍之多。

(13)约%的家庭拥有常见车辆如轿车、客车和货车等。排名前3位的汽车品牌分别是大众、丰田、别克。第一辆汽车从银行借款或通过其他途径借款的占拥有汽车家庭的%，为第二辆汽车负债的家庭占拥有两辆以上汽车家庭的%。家庭为汽车购买保险比较普遍，但为其他车辆购买保险较少。每类汽车险种，没有理赔的家庭购买占比都比理赔家庭的购买占比低，汽车保险的逆向选择明显。

(14)在其他资产种类的分布上，农业家庭和非农业家庭持有金银首饰最为普遍。

4.家庭金融资产

(1)金融市场参与率分别为：银行存款%，股票%，债券%，基金%，衍生品%，金融理财产品%。其中股票市场、基金市场、银行存款以及民间金融的参与率与学历(博士以下)成正相关，与年龄成反相关。博士在股票市场与民间金融市场的参与率显著低于硕士，在基金与银行存款市场的参与率高于硕士。

(2)家庭金融资产平均为万元，中位数为6000元，金融资产在家庭之间的分布不均匀。户主受教育程度与家庭持有金融资产(或无风险资产)总量成正相关(博士除外)，与年龄反相关。户主受教育程度与家庭持有风险资产总量正相关(博士除外)，在年龄段的分布上44周岁以下家庭持有家庭风险资产最多，60周岁次之，45-59周岁最少。家庭风险资产的占比平均为%，与户主受教育程度正相关(博士除外)，与年龄反相关。(博士群体更保守么?)

(3)从活期存款与定期存款来看，城乡家庭活期存款与定期存款的中位数分别相差4000元与3万元，城乡差距较大。农村家庭股票账户现金余额均值、中位数均高于城市家庭，表明农村家庭股票账户资金闲置情况更严重。股票投资盈利的家庭占比为%，学历与炒股赚钱之间没有必然关系，随着年龄的增加，炒股赚钱比例递增。炒股借贷的比例为%，平均借贷金额为万元，比例较小，但金额较大。50%以上的家庭没有从基金投资中获利。

5.家庭负债

(1)家庭房产负债比例为(2513/8438)%，其中银行贷款比例为(846户)%，贷款均值为万元;民间借款比例为(1667户)%，借款均值为万元。家庭教育负债比例为%，均值为12798元。

(2)除了住房、汽车、商业、教育、信用卡负债之外，其他负债的主要目的是看病，占%，其次是娶媳妇，%。家庭其他负债的主要来源是近亲。民间借款的家庭比例为%。

6.家庭保险与保障

(1)%的被调查居民没有养老保险。农业户籍居民%主要靠子女养老，非农业户籍为%。目前离休金与退休金之间，以及离退休内部行业之间差距较大(养老保险改革势在必行)。%的农业户籍居民与%的非农业户籍居民有企业年金。从行业来看，国家机关、党群组织、企事业单位负责人拥有企业年金的比例为%，占比最高，其次为专业技术人员为%。年金人均领取余额，前者为1627元，后者为5131元。年均缴纳方面，二者差距不大。

(2)社会基本医保的平均覆盖率为%，城乡差别不大。商业保险方面，农业户籍居民%没有任何商业保险，非农业户籍居民，%没有任何商业保险。

7.家庭支出与收入

(1)家庭总支出由食品支出(27%)、衣着支出(6%)、生活居住支出(17%)、日用品与耐用消费品支出(6%)、医疗保健支出(8%)、交通通信支出(20%包含交通工具的购买支出)、教育娱乐支出(14%)及其他支出(2%)构成。农村居民年均消费支出为城市居民的51%，且家庭消费不均等的程度在农村居民内部更加突出。城乡居民在医疗保健支出上相差无几，考虑到城乡收入差别，农村居民的医保负担更重。城镇居民的转移支出占其收入的比重约为11%，农村为14%。

(2)居民家庭年收入的均值与中位数之比约为:1，意味着居民收入分配不平等程度高。20xx年我国城乡居民转移性收入为3884元，转移性支出为6052元(差额去了哪里?)。公务员家庭相对于非公务员家庭来说，年转移收入的总量高出32%，来自非亲属的转移收入比例也大大高于后者。

(3)无论是城镇家庭还是农村家庭储蓄的最主要目的是为了子女教育。子女教育和结婚、养老以及买房是我国家庭储蓄的三个主要原因。

8.家庭财富

(1)城市家庭资产达到均值的占%，农村家庭资产达到均值的占%。

(2)样本家庭中没有负债的占到%。

中国家庭金融调查报告【第3篇】

“一天不工作，就会被世界抛弃”，这句话经常被拿来形容“房奴”。没想到，如今这个群体的苦楚，却被西南财经大学发布的名为《中国家庭金融调查报告》给“意淫”了。这份具有“神奇功效”的报告一经问世，就在网上炸开了锅。有网友疾呼：在“被就业”、“被增长”、“被小康”、“被幸福”之后，我们又“被有房”、“被有钱”了。

调查统计为何总与公众的实际感受相差甚远？“中国自有住房拥有率%”以及“中国城市家庭平均资产247万元”的结论，究竟是因为数据的来源不准，还是调查的方向本来就“跑偏”了？

活在报告里，真的很幸福！

这份由西南财经大学“中国家庭金融调查与研究中心”发布的调查报告显示，中国自有住房拥有率高达%，远超世界平均住房拥有率63%的水平（美国为 65%，英国为70%，日本为 60%），处于世界前列。报告指出，在受访的3996个城市户籍家庭中，有个家庭拥有各种类型的自有住房，自有住房拥有率为%；农村更高达%。在拥有住房数量方面，城市户均拥有住房套；农村户均拥有住房套。

按理说“领先世界”的美誉，足以让国人陶醉在“超越英美”的自豪中，但对于这个“幸福”的结论，网友却纷纷表示有种“不靠谱”的感觉。12581苦涩道：“又被有房了”；“迷鹿”则自嘲说：“我就是那一成人，拖国家后腿了”；“gdsq008”更是感叹：“穷得只剩下房了”。

“不食人间烟火”的调查结论吸引了地产界名人的集体围观。易居中国总裁周昕就坦言：“90%高了！”而华远地产董事长任志强则认为“城市户均住房总量尚达不到1：1，尤其是成套住宅。”在任志强眼中，20**年中金公司发布的“我国家庭平均拥有套住房”更加可靠。

面对扑面而来的质疑，中国家庭金融调查与研究中心主任甘犁“出场救火”：“这是一个全国的平均值，其中农村自有住房率远超过城市，老年人的自有住房率远超过年轻人，小城市的自有住房率远超过‘北上广’这样的大城市。”甘犁认为调查数据被媒体断章取义了，“之所以数据与网友感受存在巨大的落差，和各自定义不同有关。”

甘犁解释说，此次调查对“家庭”的界定为：受访家庭中不同个体必须至少满足下列三个条件之一，即同屋居住、共享收入、共担支出。例如，城市中与父母同住的年轻人，因为与父母共同承担家庭支出，所以父母的居所也被认为是该年轻人的自有住房；如果在城市打工、父母无固定工作，需要其承担老家中父母的生活费的，其在老家的房子也算作他的自有住房。“因为定义不同，很多城市的年轻人心理上认为自己没有住房，但在我们的统计中，他们其实应划归拥有自有住房的一类人，因此才会出现数据与感觉不符的情况。”

甘主任言辞凿凿、“有理有据”，遗憾的是公众并不“买账”，与现实感受“南辕北辙”的数据被公众嗤之以鼻。“心理学的疯子”就反问：“假设你有10套房，我没房，你能说我俩每人都有5套房子吗？取平均值难道不是掩耳盗铃吗？”中原地产市场研究总监张大伟则表示，中国正处在城市化进程中，农村在城市打工的人口比例非常高，也许这些城市移民在老家或多或少都有住房，但是大部分人一年最多回老家几天，在城市里对住房的刚性需求才是关键。他认为，农村和城市的自有住房不能混为一谈。

一时间，围绕“有房没房”的争论四散蔓延，一份耗时三年的调查报告，换来了舆论“一地鸡毛”。其实，研读这份被称为“填补行业空白”的“全国首份家庭金融微观数据领域的报告”，争议之处还远不止于此，报告中关于“中国城市家庭资产平均247万元”的结论，似乎更像是“重磅炸弹”。

据《中国家庭金融调查报告》显示，“截至20**年8月，中国家庭资产平均万元，城市家庭平均万元，农村家庭平均万元。”看到这个“幸福”的数字，很多人“哭笑不得”。不少网友形容“被有钱”的感觉就像安徒生的童话故事，只是美梦醒来后却发现“自己还欠银行好几十万贷款呢”！

对于这一串惊世骇俗的资产数值，甘犁主任坦言，抽样调查的样本里非常有钱的人很多，资产最多的一成家庭占全部家庭总资产的比例高达%，这样一来，平均数就被拉高了。“我们还有个数据比较准确，那就是看中位数，比如城市家庭资产的中位数仅万元，与平均数万元差距悬殊。”

至于网友对“报告基于8438个家庭抽样调查，是否可以概括所有中国家庭？”的追问，甘犁表示，“关键在于样本的选择是否全面……美国进行相似的调查，样本比例还不足此次调查的1/2……从抽取的80个市县样本与总体的人均GDP描述统计可以看出，样本与总体在人均GDP的分布上是非常接近的。因此我们有信心可以代表全国的情况。”

耀眼的数据，让欧美那些挣扎在金融危机泥潭里的“老外”羡慕嫉妒了一把，也让为了房子和票子“奔波在路上”的国人头晕目眩了一回。有网友感慨“活在报告里，真的好幸福”！

我们要的是共同富裕，不是平均富裕

乍一看，房子和票子的“双丰收”让人振奋：“中国人有钱了！”我们似乎应该为骄人的成绩欢呼雀跃，但各自回家盘算家底儿后，很多人却痛苦地发现，其实光鲜亮丽的数据中掺杂着“水分”。

有首“打油诗”比喻得很恰当：张家有钱一千万，九个邻居穷光蛋，平均起来算一算，个个都是“张百万”。报告中“城市家庭资产平均247万元”的结论，更像是这首“打油诗”的翻版。难怪有网友调侃，要是能在调查样本中，多拽进几个像李嘉诚或是比尔・盖茨这样的超级富豪，中国家庭资产的平均值肯定能突破千万！到时候国人可以浸泡在“数据幸福”中笑傲全世界。

只可惜，著名的“木桶理论”提醒我们，衡量一个国家是否富裕的关键，不是看富人有多富，而是要看穷人有多穷，只有这样，才能洞察秋毫并补齐“短板”。正如网友所言：“我们想要的是共同富裕，而不是平均富裕”。然而，一个简单的“平均”，却使社会矛盾“消失”在无声无息中，数字被人为地制造出欺骗性，看似科学合理，实则掩盖了贫富差距的真问题。

当然有人可能会说，过分质疑“城市家庭资产平均百万”也有些刻薄，毕竟在“北上广”这些房价动辄百万元的一线城市，对于那些拥有房产的人来说，账面上的资产数值就是百万元甚至更多，非常吻合调查的结论。但不能忽视的是，纸面上的“富翁”终究不是真正的“富翁”。对于大多数仅有一套房子的家庭来说，对住房的刚性需求，锁定了百万资产只能停留在纸面上，除非变卖房子否则并不能兑换成票子。更何况很多人的房子还是向银行“贷”来的，倘若不能足额还款，所有权必将易主。这么来看，他们只是背着重重躯壳的蜗牛“负翁”而已。

曾经一部热播电视剧《蜗居》，让人们零距离触摸到“房奴”的辛酸与悲苦。片中女主角海萍曾有句经典的台词：“每天一睁开眼，就有一连串数字蹦出：房贷六千，吃穿用两千五，冉冉上幼儿园一千五，人情往来六百，交通费五百八，物业管理费三百四，手机电话费两百五，还有煤气水电费两百……也就是说，从我苏醒的第一个呼吸起，我每天要至少进账四百，至少！这就是我活在这个城市的成本，这些数字逼得我一天都不敢懈怠。”

艺术来源于生活，海萍的感叹生动地刻画了底层的生活状态――处于金字塔下端的人们为了得到一个梦寐以求的“安乐窝”，承受着精神疾苦。很多贷款买房人自嘲为“蜗牛一族”，他们不敢轻易跳槽，不敢花钱旅游、娱乐，害怕银行贷款加息，担心患病、失业……他们经常调侃自己正在坚定不移地叩响“忧郁症”的大门，“我们其实穷得只剩房子，除此之外，几乎一无所有”。

诺贝尔经济学奖获得者、世界银行前首席经济学家约瑟夫？斯蒂格利茨曾说过：“分母越大越不靠谱”。那些“强加”于数据中的幸福，对“被平均”的个体而言，其实并无真实的关联感。正所谓“生活是有体温的”，对一个社会而言，那些处于平均线以下的群体的真实生存状态，才是更能体现社会经济发展水平的真实指标，而“眉毛胡子一把抓”的平均数，不仅脱离个体的感受，也有悖现实的状态。

更可怕的是，这样的“数字幸福”经常会迷惑眼球，成为“注射”在各级官员头脑中的“麻醉剂”。倘若官民“心心相映”，明辨现实状况，“一笑而过”倒也罢了。就怕在官民沟通存在隔膜的现实中，在“政绩”引领行动的思维里，一旦某些官员轻信了数据带来的虚幻的“幸福”，误认为“房价高”、“住房难”已经得到良好解决，那现实生活中的民生疾苦，又该与何人说？

“统计数字会撒谎”

相声大师马三立有个著名的段子叫《逗你玩》，讲述了一个睿智的小偷把粗心的主妇骗得团团转。生活中，用“逗你玩”来形容那些诡异的调查结论带给人们的感受，似乎也不为过。

最近的例子同样发生在这几天。国家预防腐败局副局长崔海容5月11日在香港廉政公署第五届国际会议上发言：过去30年，中国共有420余万党政人员受处分，其中90余名省部级官员因贪腐被追究司法责任。“民众对防治腐败成效的满意度，由2003年的%上升到20**年的%”。数字一出便惹来非议，许多网友对这项“不接地气”的民意调查，表现出本能排斥，很多人留言表示“我就属于剩下的%”。

相比于这种“自己调查自己，调查结果良好”的轻描淡写，生活中有些关系到国计民生的统计数据，也总是带有几分“调皮”。20**年，国家统计局发布的《20**年国民经济和社会发展统计公报》显示，20**年中国70个大中城市房屋销售价格较上一年同比上涨%。这个“一眼假”的结果，让不少人笑掉大牙。有网友沿用同样来自国家统计局的数据算了一笔账：20**年全国商品住宅销售面积增长%，销售额也增长%，以此为基准掰手指也能算清，20**年房价的涨幅远远高于%。不知道坐在空调房里的研究员们，怎么没算明白这笔账？

“笑话”同样出自国家统计局的数据。20**年该局公布的国民经济核算结果显示，20**年度中国城镇居民人均消费性支出为1123元/月。其中，占比最多的前四位分别是食品类月支出400元，交通和通信类支出165元，教育文化娱乐服务类支出136元以及衣着类支出120元。而备受关注的住房月支出，统计局仅给出111元的“估价”，令人惊诧地排在了“衣食住行”的末位。数据一公布，“天下大笑”。住房一直被称作新“三座大山”之首，然而国家统计局却昭告天下：住房其实比穿衣服还便宜！与现实割裂的数据自然会“雷到众生”，有网友毫不留情地说：“这种‘选择性失明’不过是为了粉饰矛盾罢了。”

美国统计专家达莱尔？哈夫著有《统计数字会撒谎》一书，畅销50年经久不衰。书中引述的事例，大部分来自美国社会。由彼及此，我们不得不承认“统计数字会撒谎”的断言绝非虚言，它时常能在中国社会找到注脚。不论是恩格尔系数、城镇居民平均收入、人均可支配收入、人均GDP，还是自有住房拥有率、家庭平均资产等等，统计数据经常被当做“变压器”，让人感觉“祖国山河一片好”。然而，你若静下心观察周遭，却总能发现与数据相去甚远的现实。

恰如坊间流传的一副对联：上联是“下级骗上级级级掺水水到渠成”，下联是“上层压下层层层加码马到成功”，横批是“数字出官官出数字”。数据中的“幸福生活”在撩拨起颤颤民生心弦后，注定会等来质疑一片。毕竟，望“数”不能止“渴”。

结 语

“数据是数据，现实是现实”。对民生现状，比统计数据更有话语权的是民众实感。房价的高高在上，“房奴”的气喘吁吁，物价的“高歌猛进这些都要比空洞的“幸福数字”更具有说服力。

只怕亮丽的数据迷惑了决策者，到头来只能加剧民生焦虑。

中国家庭金融调查报告【第4篇】

(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，国家统计局公布的数据为，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，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%)还是指标2(65周岁以上人口占总人口比例为7%，我国为%)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%，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%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%。(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。)