0 1 2 3 年第 期
总第 期
,
小 扮研 佑
中国家庭资产状况及住房需求分析
甘 犁 尹志超 贾 男 徐 舒
马 双
西南财经大学 中国家庭金融调查 与研究 中心 ,四川成都
摘
要 在我 国 , 由于微 观家庭 数据 的缺乏 ,我们对 中国家庭资 产缺乏 了解 。加
个省 、 个县、 个社 区 的
年 ,中
户家庭
国家庭金融调查与研 究中心对随机抽 取 的位 于
进行访问 ,获得 了中国首个关于家庭金融 的微观 调查数据 ,填补 了此领 域的数据 空 白 。根据 此数据 ,在 调查时点 中国家庭 总资产均值 为 产均 值 为 万 元 , 中位 数 为 和 万元 , 中位数为 万元 。城市 家庭 总资 万 元 。 同时 , 中 国家 庭 资产 的 分 布 严 重不 均 衡 , 仅 。房产作为家庭资产 的重要组成部 分 ,从 长远来看 , 万套 ,城 镇地
的城市家庭与 产仅为东部地 区家庭的
的农村 家庭 资产超 过相应 的均 值 。 中部 、 西部地 区家庭户均 资
房价下跌是难 以避免 的 。根据数据推算 , 现有城镇 家庭住 房的刚性需 求为
区的房屋供给约为 万套 , 缺 口为 。
万套 。 以 目前 的产能 , 不到两 年时 间就能满 足现
有家庭 的刚性需求 。就长期而言 ,房地 产行业 主要 满足新增 的住房需 求 。 每年新增需 求约为
万套 , 也 只是现在房地产产能 的 关键词 家庭金融 资产 房产 分类号 文献标识码 文章编号 一 《 以以幻 一
一、 引
会会 长
言
家庭金融是金融系统的有机组成部分 , 近年来正受到越来越 多的重视 。 美国金融学
就 指 出 , 家 庭 金 融 正 逐 渐 成 为 金 融 学 的一 个 重要 领 域 与 研 究 分
支 , 其研究前景非常广阔 。 资产定价和公司金融作为金融学的两个传统研究领域 , 前者研
收 稿 日期
一
一
作 者简介 甘
犁 , 经济学博 士 , 西南财经大学 , 二
尹 志超 , 经济学博士 , 西南财经大学金融学院教授 ,
贾
徐
男 ,经济学博 士 ,西南财经大学经济学院副教授 ,
舒 , 经济学博士 , 西南财经大学经济学院副教授 , 月
止 七
· 几
马 双 , 经济学博士 , 西南财经大学经济学院讲师 ,
本文受 “ 中央高校基本科研业 务费专 项资金资助 ” 。 年 , 西南 财经大学 与 中国 人 民银行金融研究所合作成立 了中国家庭金融调查与研究 中心 , 开展 中国家庭金融调查 。
今扮研佑
庭金融将会发展成与资产定价 、 公司金融 同样重要的前沿研究领域 。
总第
期
究资本市场上资产价格的决定 ,后 者研究企业怎样运用金融工具增加所有者的利益 , 而家 与资产定价 、公司金融的研究相比 , 家庭金融的研究无论在理论方面还是在实证方面
都尚未取得一致 的结论 , 它将面临建模和度量两个方面的巨大挑战 。 在
建模方面 , 流动性
约束 、生命周期 、 背景风险 、 借款限制 、 税收等问题都使得建立一个普遍适用的模型非常困 难 。在度量方面 , 由于家庭倾向于保护其金融隐私 , 不愿意提供家庭金融方面的数据 , 同
时即使家庭愿意提供数据 ,但 由于家庭金融的复杂性 , 家庭也很难准确 回答细节问题 , 因
此理想的数据很难获得 。数据的局限性制约了研究 的内容与深度 , 而研究 的缺乏也使 大 家忽 略数 据 的重要 性 。 对 家庭金融 领域 , 正是 这 种理 论 与 实证 的 冲突 支撑 了该 领域 未 来 研究 的广阔前景 。 深人研究家庭金融行为具有重要意义 。首先 , 家庭资产 的错误 配置将为其 收人带来 一定的负面影响 。 讨论了这种影响 , 他指 出基于台湾微观数据所得 出的 研究结果表 明 , 台湾个人投资者由于错误的投资行为导致的损失达到 台湾 的 ,
,
。 在投资组合理论上 , 首先揭示家庭资产配置的是
的均
值方差分析 , 家庭可以通过组合投资以消除单个证券个体风险对组合方差的贡献 。 其后 ,
对 该模 型进 行 了拓 展 , 在包 含 消 费储 蓄 选择 的连续 时 间模 型 下 , 在股
票价格满足通常的几何布 朗运动假设下 , 对于常用的 组合独立于他们的财富 、 年龄等特征 。
效用投资者而言 , 最优资产
其次 , 家庭 面 临诸 多风险 , 在不 同风 险情 况下 , 家庭 的金融 行为是 显 著差 异 的 。 第一 ,
家庭必须承担劳动收人的个体风险 。 儿
、
、 考虑了包含劳动收人的连续
等从理论上得出 , 对于常用的
会降低投资者愿意承担的其它风险头寸 。
效用投资者 , 承担劳动收人的个体风险
时间最优 消费证券组合选择 问题 。 在 内生化 投资者劳动供给 的选择之后 , 指出 , 由于年轻投资者可以在所持风险资产的收益表现不好时有更大的弹性增加 劳动时间 , 因此相对老年投资者 , 他们可能选择更高 比例的风险资产 , 具有更高 的风险承 担能力 。 第二 , 除劳动收人产生的背景风险外 , 部分家庭还持有未上市的权益类资产或是 自 我雇佣 , 这些资产 带来 的风险 同样 是不可 完全对 冲的
。 在这种 情况 下 ,
,
就 发 现个 人 业 主 收人 与股 票 收益 正 相
关 。 对相同财富水平 的家庭来说 , 自 我雇佣降低了家庭其它风险资产的持有 比例
, 《 兀 旧 。
第三 ,家 庭还面临借贷风险 。
有
和
、 幼罗
也估计出约
的研究就表明约
日本 家庭 无 法
的美 国家 庭 负债 需求 得 不 到满 足 ,
足额借贷 。 而信贷约束随之将产生家庭平滑消费 的受阻 , 预防性储蓄 的增加 五 罗 , , , 和晚 , 。 同时 , 信贷约束也损伤企业家精神 。 和
,
关于财富与企业家精神的研究表
明 , 信贷约束使得财
富越 多 的家庭 更可 能 开办 企 业 , 间 接地 论 证 信 贷 约 束 阻 碍企 业 家形 成 的论 断 。
溯
年第 期
中国家庭资产状况及住房需求分析
,
肠
进一步以遗产为信贷约束 的代理变量进行 实证分析 , 表 、
, 。 以及
明遗产对成为企业家的概率和投人于新企业 的资本量都有影响 。 而且 , 放松信贷约束将 降低企业家退 出创业的概率
影 响不可忽略
,
。
的研究
第四 , 住房是家庭财富的重要组成部分 ,住 房价格波动对家庭的金融参与和资产组合的
就表明 , 在美国住房财富 占家庭财富的比重在 印 以上 。 住房财富结合家庭微 观行为一
起 ,又作用于社会的财 富分 配和再 分配 , 是 居 民家庭 财富分布不 平等 的主要推动 因素
,
。 此外 , 现有研究还表明 ,住房财富对家庭创业 , 以及教育获得 肠 ,
,
、 劳动力流动
等诸多方面都会产生显著影响 。
在 中国 , 有关家庭金融的研究才刚刚起步 , 现实迫切需要我们认识 中国家庭 的金融行 为规律 。 例如 , 随着中国经济的发展 , 金融市场的规模逐渐扩大 , 家庭金融交易活动 日渐
增加 , 中国股票市场 、 房地产市场等资产市场的波动反映了家庭的金融行为 ,但 背后 的规
律还有待准确认识 。 同时随着 中国家庭收人的增涨 , 家庭对理财的需求逐渐增加 , 弄清家 庭金融行为的特点 , 比如收人 、 年龄 、民族 、 教育 、风险态度等因素与家庭资产配置之间的 关系 , 对金融机构产品设计具有至关重要 的作用 。 再 比如 , 中国家庭的高储蓄率 日 益成为 世界的焦点 , 从宏观角度而言 , 它与贸易顺差 、 外汇储备 、 人 民币汇率甚至世界范围内的金 融危机都有着密切 的关系 。 与此相对应 , 政府一直在采取刺激国内居 民消费需求的措施 , 但效果并不十分理想 。 那么 , 什么因素决定了中国家庭高储蓄率 , 是社会保障的缺失还是
减少财富分配的不均 , 政府应如何操作才能释放 内需等等 , 对这些问题的回答也需要我们
分析家庭的消费储蓄行为 。 在我国 ,数 据的缺乏是家庭金融研究缺失的主要原因 。 目前 ,研 究家庭金融和消费行 为的数据只有少数几个国家才能获得 。而 由于国家与国家之间 , 制度背景和冲击存在显 著差异 , 因而在一个经济体 内得 出的结论很难直接照搬到其他经济体 , 金融行为规律缺乏 借鉴性 。 在这种情况下 , 我国家庭金融领域的发展就有待于中国家庭金融微观调查数据
的收集 。 社 区的 年 , 中 国家庭金 融 调查 与研 究 中心 对 随机 抽 取 的 个省 、 个县 、 个 户 家庭 进行访 问 ,获 得 了中 国首个 有关 家庭微 观金 融 的调查 数据 。这 一 数据
填 补 了 国 内本 领域 的数 据空 白 , 将带 动 中 国家庭 金融研 究领 域 的发展 。
二、 数据来 源 、 抽样设 计及代表性
数 据来 源 要 深入 分析 中国家庭 资产状况 及家 庭 在资 产 配 置上 的行 为规 律 , 我 们需 要 有 代 表 性 的 , 经过 严格 质 量控 制 的微观数 据作 为 支撑 。 为达 到这 个 目的 , , 年 成 立 了学 术 调 查
研究机构 , 即 “中国家庭金融调查 与研究中心 ” , 其核心工作就是开展 中国家庭金融调查
。 中国 家庭 金 融 调查 旨在 收 集 家 庭 主 要 包 括 住
房资产 、 金融财富 、 负债 、 信贷约束 、 收人 、 消费 、 社会保障 、 保险 、 代 际转移以及人 口特征方
小扮研佑
面的信息 。 个省 , 个县 , 年 个社区的
总第
期
一 月 , 中国家庭金融调查与研究 中心对随机抽取的 , 遍布于全国 户家庭进行访问 , 成功收集 了这些家庭在微观金融方面
年进行一次追踪访 问 , 全面
的数据 。 不仅如此 , 中国家庭金融调查与研究中心还计划每
地、 动态地跟踪家庭资产 、 负债状况 , 形成宝贵的面板数据 。 同时在每个季度 , 中国家庭金 融调查与研究 中心都会对这些受访户进行简短 的电话 回访 , 及时掌握他们有关就业 、 收 人、 消费等方面的信息 ,方 便政府和学者及时了解中国经济的现状 。 中国家庭金融调查与
研究中心是一个公益性的学术研究机构 ,调 查的数据将免费向公众开放 。 抽样设计 的抽样设计包括两个方面的内容 , 即整体抽样 和绘图与末端抽样 。 总体而言 , 项 目的整体抽样方案采用了分层 、三阶段与规模度量成比例 样单元 为全 国除西藏 、新疆 、内蒙和港澳 台地区外的 邢 的抽样设计 。 初级抽 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
按 照人 均 总共 抽 得
抽样方法 , 其权重为该抽样单位的人 口数 或户数 。
第一阶段抽样的 目 标是从
个市 县 , 样 本涵盖 全 国
个市县中随机抽取
个省 。
个市县 。 我们将
抽 样抽 取
个市县
个 市县 ,
分 成十层 , 在 每个层 内以市县人 口数 为权 重 ,采 用
第二阶段抽样是从市县中抽取居委会 村委会样本 。 由于我国非农人 口众多 , 若按照
非农人 口比例等比例分配城乡样本 , 则会 出现城镇样本过少的情况 。 为达 到多抽取城镇
样本的 目的 , 中心在抽样设计时按一定的原则进行样本分配 , 值得说 明的是 , 在用调查数
据进行总体推断时 , 中心将修正这种样本分配对权重造成 的影响 。 ①基于样本分配方式 ,
我们在既定市县 内形成了城镇和农村两个抽样框 。在城镇和农村
抽样框 内 , 其抽取的居 委会和村委会样本数量是已知的 。
第三阶段抽样是末端抽样 , 从 给定居委会 村委会的住户清单列表 中抽取访 问的住
户 。 在这 一 阶段 ,农 村 地 区抽 取 的户数统 一 设 定 为 户 。 而 在 城 市地 区 , 为达 到进 一 步
抽取富裕家庭的 目的 , 我们收集了各社区的平均住房价格信息 , 并以此作为社区富裕程度
的衡量指标 。 我们根据住房价格由高到低将各社 区分成 四个组 , 在住房价格最高的组分 配 户样本 , 在住房价格最低的组分配 个样本 。 末端抽样还需我们绘制住宅分布图以及制作住户清单列表 , 借助住宅分布地理信息 提供的抽样框进行抽样 。 末端抽样框 的精度很大程度上取决于实地绘图的精度 ,
的绘图采用项 目组 自 行研发 的地理信息抽样 系统 , 同时还借助了
数据 质量 控制
遥感 、
、
技
术手段 。 末端抽样正是基于绘 图工作生成的住户清单列表采用等距抽样的方式进行的 。
数据 质量 的好坏 直接 决定 了研究 结论 的可 靠性 。 作 为 一个 专 业 团队 , 中国 家庭 金 融
调查与研究中心在数据收集阶段就严控数据质量 。 具体包括访员培训与社区联络 、 访问
① 具体样本分配方案参见 《中国家庭金融调查报告 》。
为
年第 期
中国家庭 资产 状况及 住房 需求分 析
流程控制以及数据核查等几方面的内容 。 首先 ,对 绘图抽样员和访员 , 中心都进行 了包括课堂讲授 、案例模拟 、 实地操作 、 考核 评价等为内容的培训 。 为 ' 的绘 图员培训历经 轮 , 培训学员 犯 人次 , 人均培训学时 小时 。 其次 , 在相 小时 访员培训分为两轮 , 培训学员 人次 , 人均培训学时为
关工作人员协助下 , 完成 了社 区联络的工作 , 从而保证了调查访问工作顺利开展 。 再次 , 在访问流程控制方面 ,
一。 几 日
项 目汲取 了国际上通用成熟 的计算机辅助 面访系统
,简 称 框 架 和设 计 理念 , 研发 了具 有 自主 知识 产
权的面访系统和配套管理平 台 。 通过这种方式 , 能够有效减少 因人为因素所造成 的非抽 样误差 ,例 如对问题的值域进行预设 , 减少人为数据录人错误 、 减少逻辑跳转错误等 ,并 能
较好的满足数据的保密性要求和实时性获取 的要求 , 从而能显著提高调查数据的质量 。
除了采用电子化的访问系统 外 , 项 目还设计了较为完善的质量监控 系统 , 以期尽 可能地降低人为因素导致的误差 。 最后 , 数据核查是我们保证 数据准确的最后一关 。 在 访问的接触阶段 , 我们要求访员详细记录每次接触的相关信息 , 例如敲门时间 、陪同人员 、 受访者 的反应等 , 这些信息有助于分析拒访的原 因 , 并为进一步
的应对方案提供依据 , 还 可以防止访员随意更换样本 的行为 。 借助 系统 的数据记录功能 , 从访谈 的录音至 均 访员的每一个 鼠标键盘操作的记录 , 访员在访 问过程中的所有 “行 为数据 ” 被如实详细记录 , 这也为后期核查数据提供依据 。 拒访率 从调查的拒访率来看 , 中国家庭金融调查数据的收集是成功的 。 根据计算 , ① 的总体拒访率 拒访率的
。 通过
, 水平不高 。 城乡拒访率差异较大 ,城 市拒访率为 , 高于 中部 的
与其它 数据 拒访率 的横 向 比 , 我们 也 能得 出
, 超过农村 和西部 的 、中
倍 。 从地 域来看 , 东部 地 区拒 访率 为 巧
人 户 的成 功 性 。 就
国内的调查数据而言 , 具有影响力的家庭调查数据包括 中国健康与营养调查 国家庭 收 人项 目
言 ,
、中 国综 合社 会 调 查
和 中 国健 康 与养 老 跟 踪 调 查
璐 。 对比 与 比 巧 分别低
进 一 步地 , 比较 与
比 的拒访率可以看 出 , ② 就总体 、 城市和农村拒访率而 个 百 分点 、 个百 分点 和 个 百分点 。
调查 内 容相 近 的一 些 国外调 查 项 目 , 我们 发 现 , 同为 涉及 家
庭 资 产 、收 人 、支 出 等 内容 , 直接 可 比的 数 据 的代表 性
比 , 处 在很 低 的水 平上 。
、
和
三 个 调 查 的拒 访 率 都 在 以上 。
以上 。 与
调查 拒访率 更是 在
的拒 访率 与 国外 同类 调 查 相
拒 访率低 意 味着 数据 的代表性 好 , 样本 丢失 、 更换 的情 况少 。 从 数 据 对 比来 看 ,
调查 数 据在各 方 面都 与 国家统计 局公 布 的数 据非 常一致 。 就人 口统 计 学特 征而 言 , 国家
① 拒访率
拒访户 十 拒访 户
接受访问户
②
璐 的拒访率参见
可
二
二
6
城市和农村家庭规模分别为 均年龄分别为 岁和
个扮研佑
人和 人 。 同时 , 和 人, 人和
总 第 期
数据经权重调整后的 和国家统计局统计 的人口平 ,二 者相差无几 。 在城市人 口比 。按照特定地区是城镇地区还 。
统计局公布的城市和农村家庭规模分别为
岁 , 二者也非常接近 。 就男性 占总人 口比例而言 ,
和国家统计局统计出的男性比例分别为 是农村地区来计算 ,
例这一指标上 , 国家统计局公布的城市人 口比例为 数据 中城市人 口比例为 在居民收人的各项指标上 , 根据
数据计算得到的数据与 国家统计局公布 的数
其中 , 国家统计局公布的城市和 和 。 进一 步 元 , 而 国家 统计局公 布 的数值 为 元和
据也具有广泛的一致性 。从居民收人总额上看 , 国家统计局公布的全国居民收人总额与 计算得到的全国居民收入总额指标 的比值为 农村居民收人总额与 的, 和 统计得到 的居 民收人 占 元 , 而根据 的 比
重为 计算得 到的相应指标的 比值分别为
, 二者相近 。 对人均收人 , 国家统计局公布的农村和城市人均收人分别为 数据计算 出的农村和城市人均 收人 分别为
元 , 数值也非常接近 。
三 、中国家庭资产
根据中国家庭金融调查数据 , 我们得以首次掌握中国家庭的资产状况 。在该部分 , 我 们将首先介绍我 国家庭 的资产总量状况 , 总资产分布状况 。 然后 , 在考虑家庭负债后 , 我 们会给出家庭净资产 。 家庭资产的构成以及金融资产的结构也是本部分的内容之一 。
资产总量
在中国家庭金融调查 中 , 家庭总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 、 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 。 值得说 明的是 , 此处对总资产 的处理符合 国际规 范 。 美 国统计署公布的家庭资产 中除 了房产 、 金融资产等外 , 还包括生产性 资产 。 ①类似处理 的还有 等国际机构通用 的家庭 资产定 义 , ② 美 国最 具权威 的家庭金 融调查
等 。 ③
在调查时点 , 中国家庭总资产均值为 资产均值为
为
元 , 中位数为 元 农村家庭总资产均值为
元 。 城市家庭总 元 , 中位数 。对
元 , 中位数为
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 。 由样 本 推 断
总体可知 ,
①
年 中国家庭部 门的总资产为
万亿 , 高 出美国家庭 总资产的
酬 刃 园 ,
盯
②
③
刀
饰 刀
一
呵 。 塔
而 以 司面
为
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中国家庭 资产 状况及住房 需求分析
此 , 房地产和中国长期的高储蓄率可能是主要原因 。但值得关注的是 , 日 本总资产曾经在
年前就远超美国 ,
资产分布
年日 本皇宫
平方英里 的土地价值 曾经超过整个加州 , 但随
和 , 。
着 日本经济的低迷 , 这种超越在 目 前看来也仅限于 “曾经超越 ”
虽然家庭户均资产较高 ,但 资产 的分布严重不均衡 。 从表
况来看 , 资产 万一 家庭 占 万的城市家庭 占 万以下的家庭 占 家庭 占 万元以下的家庭 占 万一 万 以上 的家庭 占 。从农村家庭总资产分布情况来看 ,资产 万 以上 一 万以上 一
表 农业户籍家庭 庭 资产 区间
万元 以下 万一 万 万一 万 万 一 万 万 、 以万
《 万以上
城市家庭总 资产分布情
万一 万的 万一 万 以上 万 以上的
万一
万的城市家庭占
万的家庭 占
万的家庭 占 万元以下的家庭 占
。 在 城市 , 家庭 资 产 超过 均 值 的仅 占 万 以下的家庭 占 万以下 的家庭 占
。
非农 户籍家庭 庭
。在农村 , 家庭资产超过均值的也仅 占
家庭 总资产分布情况 资产区间
百分 比
百分比 比
万元 以下 万 一 万 万一 万 万 一 万 万一 《 万
兀 万以上 犯
从地域来看 , 资产分布也严重不均 。 东部地区家庭的总资产最高 , 西部地区家庭总资 产最低 。 具体地 ,东 部地区家庭户均总资产为
户均 资产 为 万 , 仅东 部地 区家庭 总 资产 的 家庭 , 户 均资 产为
地 区的差 距不 大 。
万 , 中位数为
, 资 产 中位 数 为 巧
万 。 中部地区家庭
万 。 对 西部 地 区 万 , 与 中部
万 ,仅 占东部 地 区家庭 总 资产 的
, 中位 数 为
家庭 净资 产情 况 要 了解家 庭 的净资产 情况 , 我们 需 首先 了解 家庭 的负债 。 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 。 根 据调查 数据 , 中国家庭 总 负债 均 值 为 元 , 中位 数 为 。 分城 乡来 看 , 城 市 家庭总负债均值为
表 负债 家庭 的 比例为 元 , 中位数 为 ,
元 , 中位数为
。 负债在 元 负债 在
农村家庭总负债均值为
个 ,占
元 , 中位数为
个 ,占 个 ,占
。
,
是家庭 负债 的分 布情 况 。从 表 中可 知 , 没有 负 债 的家 庭 为 万 元 以下 的家庭 为 万 一 万元 之 间的 家庭 为
, 负债 均 值 为 , 负债
均值为
个 ,占
元 , 中位 数为
, 负 债均值 为 , 负债 均值 为
元 负债 在
万一
万元 之 间 的家庭 为
万 一 元 负债
个,占
元 , 中位 数为
侃旧元 负债 在
万元 之 间的 家庭 为 万 元 以上 的 家庭
元 , 中位 数为
小扮研佑
个 ,占 的均值为
元 , 中位数为 的家庭 个 ,占 万和
总第
期
, 负债均值为 元 , 中位数为
元 , 中位数为
元。
家庭总资产扣除家庭负债后即为家庭净资产 。 在家庭净资产方面 , 中国家庭财富净值 元 。分城乡来看 , 城市家庭财富净值均值为
元 , 中位数为 元。 旧元 农村家庭财富净值均值为
在样本中 , 财富净值小于
财富净值介于 个 ,占 庭占
负债 区间 没有负债
万元以下
万 一 万 万 一 万
的家庭为
个 ,占
和 个 ,占
财富净值介 于
万之间的家庭 万和
和
万之间
万和
财富净值介于 万之间的家庭 个 ,占
个 ,占 刃 万之 间的家庭 。 财富超过均值的家
财富净值介 于
万之 间的家庭 。
表
财富净 值介于 〕 万以上的家庭 个 ,占
表 比例
财 富区间 小于
万元 以下 万一 万 一
万 一
财富净值在
家庭负债分布
户数
,
城 市家庭财 富分 布
户数 比例
,
万 万
万
以
万一
万 以上
万
《
万一 万 以上
万
,
合计
合计
家庭资产的构成 在家庭资产构成方面 ,金 融资产的占比较低 , 非金融资产的 占
比较高 , 其 中住房资产 占有相当一部分 比重 。 就城市 家庭 而言 , 户均金融资产 。 户均住房资产高达
均约 万 , 占 比为
万 , 在总资产 中的 占比仅 。 其他非金融资产如工
万 , 在家庭总资产 的占比为
。
表 城市家庭 资产结构 中位数
万
万
商业 、 汽车 、 奢侈品等构成 了家庭总资产的主要来 源 。 根据数据 , 这些其他非金融资产户
城市家庭 金融 资产 其他非 金融 资产 住房资产
总资产 负债 净资产
均值
总 资产中的占比
万
万
万
万 万 万
万
万
万
对农 村家庭 ,住 房是 家庭 总资产 构成 中最 大 的一块 。具 体 地 , 户均 拥 有金 融 资产
万 , 占家庭总资产的 比重为 户均拥有的住房资产为
。 户均拥有其他非金融资产 万 , 占比高达 。
万 , 占比约 犯
。
为
年第 期
中国家庭资产状况及住房需求分析
表 农村家庭 资产 结构
中位数
万
农 村家庭 金融资产 其 他非 金融 资产 住 房资产 总资产 负债 净 资产
均值
万
总资产中的 占比
拟 元 万
万
万 万
在金融 资产方 面 , 占 比最
大 的是 银 行 存 款 , 约 占家 庭 金
口银行存款
口现 金
融资 产 的
金 , 占比 巧
。其 次 为 现
, 股 票 占比为
口股票 债券
基金
。 除此 之外 , 其 他 形式
的金融 资产 占比较 小 。 总 体来
口衍生品
理 财产品
讲 , 中国家庭 的资产配置 比较
保守 。从 家庭 金融 资产 的结构 上看 , 由银 行 存 款 与 现 金 构 成 的无 风 险资产 占家 庭 总资 产 的 ,远 远高 于美 国 , 而 风险 资产仅 占 。 图 家庭金融资产的构成情况
非人民币资产 黄金
四、 家庭住房及房地产市场
住房 是家庭 财 富的重要 组 成部 分 ,其 价格 波 动 对 家庭 金 融参 与 和 资 产组 合 的影 响不 可忽 略 , 。根 据 中 国家 庭 金 融调 查 的数 据 , 一 方 面 我 国家 庭 的 自 有住 房率 较高 , 住房 的收益 非常可观 。但 另一方 面 , 我 国家庭 的住 房 负担也 较重 , 无房 家庭
的购房压力大 , “房奴 ” 不是传说 。 从当前房价与购买时的成本价来看 ,我 国住房价格下降
存在一定 的空间 。而且在 长期 , 我 国城镇 地 区住房供 过于求 ,房价下 降的可能性很 大 。
家庭住房负担与降价空间
在住 房 的贷 款 方 面 , 非 农 户籍 家庭 户 均 银 行贷 款 万 元 ,户 均 借 款 万元 。
非农家庭购房贷款总额平均为 均
万元 , 占家庭 总债务 的
, 调查期间仍 有余额平
万元 购房借款总额平均为 万元 , 调查期间仍有余额 万元 。 家庭来 自住 房负 债 的压 力大 , 平 均来讲 住 房贷 款总额 超 出家庭 年 收人 的数倍 。首 先 ,
一 岁 之 间的家 庭贷 款总 额平 均 为家 倍之 倍 多 收人 处 于最 低 的那
部 分 家 庭 贷 款 额 达 到 了年 收 人 的
住房 贷款 总额远 远大 于家庭 年 收人 , 户 主年龄 在 庭 年 收人 的
多 户主为大专毕业 的家庭贷款总额 占家庭年收人的
额 为年 收入 的
倍 。 即使是从调查 当时家庭所余 岁之间的家庭贷款余 倍 多 户主 为大 专 毕
的贷款余额来看 , 其数额也远远高于家庭收人 。 例如户主在 一 倍 收人 最低 的家庭 贷款 余 额为 年收 人 的
小 扮研 佑
业 的家庭贷款余额为年收人的 倍。
总第
期
住房负担大意味着房价下跌非常迫切 , 而就住房价格来看 , 住房的当前估价远高于历
史获得成本 , 房价下跌 的空间存在 。 按照住房 的获得时间先后顺序 , 可定 义家庭的第一 、
二、 三套住房 。 并分别计算 出
套住房的历史获得成本和 当前估计市场价值 , 结果见表
。 从表 中可 以得到几个结论 , 首先 , 获得第二套住房的成本高于第一套 ,获 得第三套住房
的成本也高于第二套 , 这反映了房价上涨的时序变化 。第二 , 住房的当前估价均远远高于
历史获得成本 ,房 价迅速上升的趋势明显 。 第三 , 购买越早的住房收益率越高 , 家庭的第
一、 二、 三套住房平均收益率分别为 庭第一 、 二 、三套住房平均收益率分别为
表
、 、
和 和
第二套
。 若只考虑商 品房 , 则 家 。
第三套 所有住房 仅商 品房
城 市住房 的获得成本和估计市值
第一套 所有住房
历史获得 成本 万元
仅商 品房
所有住房
仅商 品房
当前估计市值 万元 平均收益率
对仅拥有
套住房的非农户籍家庭 , 若房价
表
房价下降一定幅度后房价市值
下 降
,则约
的家 庭房屋市价将低于 一 止 些 工 些塑坚翌坠少竺 些」 兰
岁 以 下 的聚 肛 占 比最
购买时的 成本价 。其中 , 位于北京 、 上海 、 深圳以 一 几 '一 ' 一 一 `一 ' 一 ' 一一 ' `'一 一 ' 一 下 一 `' 一 一' 房价下 降
外城 市 日 户 本年 龄 在
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房价下 降
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房价下降 房价下降
家庭房屋市价将低于购买时 的成本价 。 若房价 的家庭房屋市价将低 于购 ,约
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买时的成本价 。 若房价 下降
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时 的成本 价 。 住 房市 场 的供需 分析
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从住房市场的深层次供需状况来看 , 在长期房价下跌 的可能性非常大 。
根据中国家
庭金 融 调查数 据 , 在 “十二五 ”期 间 , 构 成城 镇 地 区住 房 刚 性需 求 的包 括 无 房 家庭 的住 房
需求 , 有房但人房分离家庭的住房需求 , 与长辈同住 的 “啃老族 ” 住房需求 ,新 增成年家庭 的住房需求 ,新 增农 民工家庭 的住房需求以及被拆迁家庭 的住房需求 。 其中 , 前三类住房 需求 构成 家庭 当前 的刚性需 求 ,而 后三 类则 为城镇 家庭 每年新 增 的住房 需求 。 首先 , 构成城镇地区住房需求的是无房家庭 的住房需求 。 根据 中国家庭金融调查数 据 , 常住地 为 城镇地 区的家 庭 中有 巧 无 住 房 。 其 中 , 在 北 京 、上 海 、 深 圳 ,户 主 年 龄
在 岁 以下家 庭 中 , 无房 家庭 的 占 比更 是高达 。 其次 , 由城 市 化带来 的人 口流 动造 就 了一 批有 房但人 房分 离 的家庭 , 如进 城农 民工 家
笛
年第 期
中国家庭 资产 状况及住房 需求分析
庭 , “北漂 ”家庭等 , 他们也构成了一部分住房 的刚性需求 。 根据 中国家庭金融调查数据 ,
仅有 套住房且 常住地为城市地区的家庭 中 , 人房分离家庭 的占比为 。 。 假设人
房分离家庭户均需求一套住房 , 则
的城镇家庭将需要住房 。 若排除人房分离家
庭 中属于城市户籍的家庭 ,则 这部分需求为
再次 , 对有房且人房未分离 的城市家庭 , 还存 在一部分居民与长辈 同住 , 俗称 “啃老
族 ” 。 虽然这部分居民为有房居 民 , 但他们构成 了城镇地区的潜在住房需求 。 在排除在
校学生 、 丧失劳动力者 以及度假 生病 生小孩等与长辈同住外 , 有房且人房未分离居 民 中 ,有 与长辈同住且年龄界于 一 岁 , 他们需要额外的住房 。 , 总计 万套 。 。 周岁 ,他 们作为新增的成年家庭将构成 “十 上述现有家庭的刚需住房需求为城镇家庭的 最后 , “十二五 ”期间 , 部分居 民将年满
二五 ”期间的住房需求 。 根据 中国家庭金 融调 查数据 , 这 部分城市地 区家庭约 占
“十二五 ” 期间 ,部 分家庭 的房屋将被拆迁 , 这些拆迁户的住房需求也应计人城镇住房总
需求 。 根据调查数据 , “十一五 ” 期间全 国总计拆迁
按 增长 , 则 “十二五 ” 期间约计拆迁家庭 的速度增长 。 根据 中国家庭金融调查数据 , 我国城镇新增住房需求 万套 , 或每年为
表
万户 , 若 “十二五 ”期间拆迁家庭
年外出农 民工家庭约 万户 。 由
万套 。 “十二五 ”期 间农民工每年约以 万套 。 总计 “十二五 ”期间
此推算 , “十二五 ”期间新增农 民工家庭带来的住房需求为 求只部分地考虑到居民的改善型住房需求 。
城 市地 区的住房 需求 ①
万套 。 需要特别说明的是 , 此处的总需
需求构成
成 无 房家庭 的需求 求 人 屋分离 家庭 的住 房需求 求
与 长辈同住居 民的住房需 求 “十二五 ” 期 间新 增成 年 家庭 的住 房 需求 新 增农 民工家庭 庭 拆 迁家庭 住房需求 求
计算 公式 式
无房家庭 占比 比 有房家庭 占比 人屋分离家庭 占比 比 有房家 庭 占比 人 屋 未 分 离 家庭 占 比 与长辈 同住居 民占比
计算结果 果
农 民工总户数
年增 幅
万套 套 万套 套
在 住房 供给 方面 , 它 主要 包括 拥有 多套 住房 家庭 的住 房供给 以及 新增 商 品房 的供 给 。 其 中 , 中国家庭金 融调 查与研 究 中心 的数据 显示 , 城市 家庭 拥 有 套 住房 的 占 比 的住房 供给 可满 足 。 假设 拥有 多套 住房 的家 庭仅 保 留 套住房的 占 ,拥 有 套 住 房 自住 , 则 这 部分 家 庭
的城镇 地 区家庭 的住 房需 求 。 而在 商 品房 供 给上 , 根 据 《第 一
财经 日报 》
年
月
日 转引国家统计局数据 , 万平方米 ,商 品住宅待售面积为
年
月末全国房地产开发企业商 万平方米等数据 , 住宅面积 年末待
品房待售面积为 占比约 。
年末 , 全 国商 品房待售 面 积
万平 方米 , 据 此 推算
① 对与长辈同住居 民 , 我们假设每人均需住房
个 同时此表未考虑家庭 的改善性住房需求 。
小 扮研 佑
售商品房面积 万平方米 。 取 年城镇地区人均住房面积
总第
期
平 方米 , 城镇
家庭户均人 口 万套 。
人 ,则
年未 出售的商品房约 “ 万套 。
据此推算 , 在未考虑老龄化带来 的住房供给情况下 , 我 国城镇地 区的房屋供 给约为
表 城市地 区的住房供 给
供给构成 成
拥有 套房家庭 庭
计算公式 数据来源 源
两套房家庭 占比 比
计算结果 果
拥有 套房家庭 庭 未 出售的商品房 房
议
三套房家庭占比 比 可
万套 套
基于住房的供需状况 , 从长远来看房价下跌是必然的 。根据前面的数据推算 , 现有城 镇家庭住房的刚性需求为 万套 , 而我国城镇地区的房屋供给约为 万套 , 缺 口为 万套 。 以目前的产能 , 不到两年时间就能满足现有 家庭 的刚性需求 。 就长期而 言 , 房地产行业主要 以满足新增的住房需求 。 每年新增需求约为
这 必将将 产 生严 重 的泡沫 。
万套 , 也只是现在房地
产产能的 乃 。若房价在今后一段时间仍不合理上涨 , 则只能来 自 住房的投资性需求 , 而 房产刚需不足正逐步显现
近年来 , 中国住房的投资性需求 占比呈上升趋势 。根据 中国家庭购房需求构成 , 可 以看出 , 上世 纪
位 , 新购住房家庭中首次购房的家庭 占比超过 上 , 但新购住房家庭 中有 跌至 , 并且从 。 在进人
购房历史 数据推算的
世纪之后 的前 年 , 中国 以
年代 , 对住房的
刚性需求 占据绝对 主导地
家庭对住 房的刚性需求仍然 占据主导地位 , 在这一 阶段刚性需求 占比基本上在 套 以上住房 的家庭 占比开始缓慢上 升至 年刚性需求基本上维持在 左 右 。在 和 年 , 新购住房家庭 中有房家庭的比例出现明显跳跃 , 达到 拓年至
, 而相应地刚性需求 占比则 左 右 。而
年上半年的数据显示 , 中国住房的刚性需求不再 占据主导地位 ,新 购住房家庭中有房家庭 的比例开始超过无房家庭 。
房 价下 跌对银 行 的影 响有 限 表 房价下降一定幅度后房价市值
低 于银行贷款的 占比 《 占比
然而从 房 价下 跌对 银行 的直 接影 响不 大 。 根据调查数 据 , 有住房 负债 的家庭 占比 不大 , 仅有 的非农户籍家庭为购买住 的非农户籍 家庭 房而 向银行贷款 , 有
房价下降
房价下降
房价下降
房价下降 房价下 降 房价下 降 房价下 降 房价下降 房价下 降
通过银行以外的其他渠道借款 。 同时 ,对 有银行 贷款的非农户籍家庭 , 若
房 价下降 家庭 占比仅 , 房屋 市 价 低 于 目前银 行 欠 款 的 。 若房价 下降 , 该 比例
也只有
。若房价下降
, 房价下 降 ,该 比例 为
,该 比例达到
。
为 年第 期
中国家庭资产状况及住房需求分析
房价下跌的风险可能体现在非正规金融上 。 目前对住 房调控的政策主要是 “调需
求 ” , 二套房的首付 比例高达
, 贷款利率为基准利率的
倍 。 这种差别化 的房贷政
的家庭都因购房而向
策可能加剧了民间金融风险 。 根据 中国家庭金融调查数据 , 有
亲戚朋友借款 , 利息和人情负担重 。
当然 , 这些结论仅是从住房 的银行贷款与非正规借款来看房价下跌对银行 的影 响 。
而 房价 下跌还 可能带 动经 济下 行 ,从 而对 银行 造成 一 系列 的影 响 。 至 于后 者 , 只有 转变 经
济结构 , 降低经济对房地产业的依赖才能摆脱 困境 。
五、 结
论
认识中国家庭的资产状况 , 研究中国家庭 的金融行为以及推动 中国家庭金融领域 的 发展 ,科 学 、严谨的微观调查数 据必不可少 。 中国家庭金融调查在这方面进行 了首次尝
试 。 中 国家 庭金 融数据 结果 一经 发布 , 社会 就表 现 出了强 烈 的关 注 , 这从侧 面反映 了我 国
有关数据的缺乏 , 大家对中国家庭对 自身的资产 、 负债状况还不甚了解 。
根据中国家庭金融调查数据 , 我们得出的部分结论是明确 的 。 中国家庭总资产均值
为 万元 ,城 市家庭总资产均值为 万元 , 农村家庭总资产均值为 万元 。 由 样本推断总体可知 , 年 中国家庭部门的总资产为 万亿 , 高出美国家庭总资产的
。 同时 , 家庭资产的均值和中位数之间的差异表明了财富分布的极
度不均 , 这很可能 是中国消费不足的症结所在 。 房产作为中国家庭资产的重要组成部分 , 从 当前住房 的需 求 以及供给来看 , 房价在未来下跌 的可能性很大 。 当然 , 这些结论还需要更多的学者进行深人 的研究 。 其实 , 中国家庭金融领域有许许 多多的问题还留待我们深人研究 。 例如 , 造就中国家庭高资产的原因都有哪些 ,房 地产和 中 国长期 的高储 蓄率 对它 的贡献 分别 有 多大 收人 分 配 、 财 富分 配 的不 均 对 经 济 的影 响
都如何 ,怎 样 降低 收人 的不 均衡 造成 的 冲击 怎样 以及从 住房 市 场 的基 本 面来 看 , 房 价 将 会 下跌 , 那 么房 价下跌 对 中 国家庭资 产 、负债 的影 响 都有 哪些 , 如何 防范 房价下 跌对 我 国经 济 以及 银 行业 这 些 问题 都需 要深 人 的 、 严谨 的分 析 。
参 考文献
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责任 编辑 王鹏
校对